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「家庭」智库·观点 | 从央行《2019城镇家庭资产负债调查》看楼市前景

「家庭」智库·观点 | 从央行《2019城镇家庭资产负债调查》看楼市前景
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中房智库执行院长
中央财经大学副教授 柴铎
2020年4月24日 ， 央行发布《2019年中国城镇居民家庭资产负债情况调查》（以下简称“调查”） ， 统计时点为2019年10月中下旬 。 调查对象涉及30个省区市 ， 共计31100户城镇居民家庭 ， 主要是县级以上城镇居民家庭 ， 覆盖城镇居民99868人 ， 户均人口数为3.2人；人口年龄结构与国家统计局公布数据接近 。 部分结论引发争议 ， 而一些数据、特别是涉及房地产市场的数据透露出的信息值得品读 ， 在此挑选要点做简要分析：
一、城镇家庭资产基尼系数0.51 ， 实际贫富差距比报告更大
调查显示 ， 2019年中国城镇居民家庭户均总资产（总资产/户数 ， 算数平均值）是317.9万元 ， 中位数（数列由大到小排列 ， 居中的值）是163万元 ， 家庭净资产（资产减负债）均值为289万元 ， 中位数为141万元 。
首先 ， 虽然报告未显示二者数列方差（数据离散程度） ， 但平均值达到中位数2倍 ， 反映出“大多数居民家庭资产位于平均线以下” 。
其次 ， 报告调查样本具有显著偏误 。 从调查省市城镇居民家庭平均收入水平看 ， 全国仅有北京、上海、江苏、浙江、福建、广东、天津、河北位于平均线以上（图1） 。 根据本报告样本分布说明 ， 调查样本数分别为700户、800户、2100户、1400户、900户、2900户、500户、1500户 ， 共计10800户 。 也就是说 ， 这个调查在这8个“最富的”省份选择的家庭超过所有样本的1/3 ， 在北京、上海选择的调查对象数高于宁夏、青海、甘肃、吉林 。 从这一点看 ， 调查中城镇居民家庭平均资产多数调查的是发达地区的“富人” ， “穷”的省份样本代表性不足 ， 居民家庭资产整体水平值被高估了 ， 这也是为何多数人感觉自己“被平均”的重要原因 。
那么 ， 这是否可以说明中国城镇居民家庭贫富差距并不像调查中反映出的那么大呢？并不然！平均资产额是一个水平值概念 ， 贫富差距则是一个样本分布规律概念 。 我认为实际贫富差距可能更大 ， 原因有二：
（1）从我的调研经验来看 ， 相对越“穷”的地方贫富差距反而越大；举个极端例子 ， 某些省份一个矿老板的家庭资产可能超过上万户普通老百姓(603883,股吧) 。
（2）如果考虑隐形资产 ， 贫富差距可能更大 。 由于我国不动产统一登记、财产税制还有很多不完善的地方 ， 越富有的家庭可能通过“代持”等方式实际控制着更多资产 ， 存在大量“隐匿”财富 。 这些显然不是央行本次调查能够反映出的 。 相比较而言 ， 中低收入家庭往往所有财产都“摆在桌面上” 。
可见 ， 此次调查对高收入家庭全部资产反映是不足的 ， 调查的低收入地区、家庭样本量（权重）是不够的 。 结果造成：（1）富裕家庭资产水平难以准确衡量；（2）相对“贫穷”地区、家庭调查样本不足、权重被低估——如果调查样本符合不同收入阶段家庭数量分布 ， 处于平均线下的家庭可能更多 。 由此可见 ， 我国城镇居民家庭资产的实际贫富差距应该更大！
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图1 调查省市居民家庭平均资产分布图（图表引自：《2019年中国城镇居民家庭资产负债情况调查》）
第三 ， 不考虑前述调查样本的统计偏误问题 。 调查显示 ， 将家庭总资产由低到高分为六组 ， 最低20%家庭所拥有的资产仅占全部样本家庭资产的2.6% ， 资产较高的40%家庭占有80%以上财富 ， 资产最高20%家庭占有63%资产 ， 最高10%家庭的总资产占比达到47.5% 。 由此推算 ， 中国城镇居民家庭资产量的基尼系数约是0.51（图2中 ， A/（A+B） ， B的面积等于家庭户数—收入曲线函数求0-1的积分） 。
注意 ， 这才仅是城镇居民不包括农村居民；而且由于中国多数城镇家庭处于名义上的“高资产（房子）、低收入”状态——许多家庭房子自己住着 ， 所谓资产只是一个数字 ， 实际收入的分化程度应该比“资产”分化程度更严重 。 据此估计 ， 中国目前基尼系数必然超过0.5 ， 大概率超过0.6 ， 处于国际标准中的“差距悬殊”阶段 。


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