中国家庭金融调查收入分配报告20131120

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农村家庭收入分布比较：人均可支配收入
国家统计局
CHFS
全国
最低20% 20%—40%
5,919
1,870 3,621
9,760
1,044 2,935
40%—60%
60%—80% 最高20%
5,222
收入分布不均报告内部交流
中国家庭金融调查与研究中心 2013年11月20
1
内容介绍
建立中国基础数据库重要性 CHFS数据代表性 部分研究成果简介
2
建设基础数据的重要性
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数据库建设的意义
数据库建设的初衷是为学术界提供一个基础数据库
后来的发展让我们认识到数据库建设的意义不仅仅如此 中国缺乏对国情的了解 已有的数据缺乏验证 数据库对老百姓也有用
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录音核查
对每个访员的第一份回传录音都进行录音核查， 以便发现访问中的问题。 访问前期对回传录音，随机抽取5%-10%进行录音 核查。 访问后期，对传回的每份录音均进行核查。
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人口年龄结构比较
1.6 4.3 7.5 12 17.3 16.2 17.1 13.1 11
8070-79 60-69 50-59 40-49 30-39 20-29 10-19 0-9
2.3 5.4 10.3 14 17.2 15.2 15.9 10.4 9.3
18
16
14
12
10
8
6
各年龄组人口占比(%)
全国 最低20% 20%—40%
40%—60% 60%—80% 80%—90% 最高10%
统计局 19,109
CHFS
25,730 2,218 7,515
11,942 19,316 34,139 136,437
7,617 12,702
17,224 23,189 31,044 51,432
城镇家庭人均可支配收入高于国家统计局34.6%
60
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中国家庭金融调查数据库
基础数据库
人口特征与就业 资产与负债 非金融资产 生产经营项目 土地与房产 汽车 其他非金融资产 金融资产 社会与商业保险 支出与非劳动收入
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国家统计局 (2013年1月19日)
全国： 0.481
农村家庭：
、
0.61
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数据与老百姓息息相关
全国住房空置率：15.5% 向市场提供及时精准信息：形成正常的房价预期 增大这方面的调查力度，及时完整地公布所得信息 鼓励支持民间调查机构相互印证和补充
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数据核查
对下列情况进行识别，并核实是否为访问异常 访问时间少于30分钟 有效题量小于200 不知道比例大于5% 有效记录过少
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是否有代表性？与统计局数据比较
2010年世界基尼系数平均值：0.44
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为什么比统计局高？
收入分布比较
主要高收入阶层收入差别导致
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城镇家庭收入分布比较：人均可支配收入
公务员
党员数
689.4万（2010年）
8260万
709万
8200万
0.97
1.01
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中国家庭收入差距
中国基尼系数偏高
2012年12月9日 全国：0.61 城镇家庭： 0.58 国家统计局 (2013年1月19日) 全国： 0.481
农村家庭： 0.61
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样本量是否足够大？
• 如果用8438户来推断总体均值，抽样误 差约是总体标准差的1%。
– CHFS(2011) 家庭平均收入59174.05 ，标准差 206481 – 1000户，抽样误差：6529元（11%） – 8438户，抽样误差：2247（3.8%） – 28000户，抽样误差：1233（2.1%）
是否高估富有家庭收入? 城镇最富有的10%家庭： 国家统计局(估计)：家庭年收入超过55,000元 CHFS：家庭年收入超过146,519元
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为什么比统计局高？
统计口径差别 主要高收入阶层差别导致
人口统计学信息比较
指标 城市人口比例 家庭规模 平均年龄 男性比例 城市 农村 国家统计局 0.513 0.342 2.89 3.98 36.87 0.514 CHFS 0.497（按常住地） 0.360（按户口） 3.04 3.78 38.96 0.505
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季度电话回访
获得受访户的电话号码作为季度电话回访（CATI）之用 CATI问卷包括: 对银行存款利率、物价指数、房屋市值、股票指数等方 面的预期 就业状况 金融市场的参与和盈亏状况 资产：房屋市值、借贷、车辆、债务 收入与消费 农村金融发展方面的指标
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质量控制流程图
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多次问卷测试
Focus Group：邀请不同年龄、学历、专业背景、行业的 人作为受访者，与经过专业培训的访员进行面对面的访 问和沟通。访问结束后，以座谈会的形式收集大家对问 卷的意见和建议。
7,441 14,050
5,225
8,237 27,790
农村家庭人均可支配收入高于国家统计局64.9%。
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CHFS家庭收入分布
分位数 城镇 农村 全国 25% 19,729 8,647 12,620 50% 39,560 20,188 29,800 90% 146,519 69,510 109,500 95% 232,200 93,300 180,396 99% 686,000 29,7645 559,200
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季度电话回访
2012年4月、7月成功实施了两轮季度电话回访（CATI）。
CATI系统优势：
对中国家庭经济状况的及时反映。

迅速建立起追踪数据库。
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4,860,000
2,360,000
平均资产247万
77%家庭炒股不赚钱 小学学历股市参与率
34,700,000
9,590,000 2,290,000
23,700,000
517,000 1,280,000
城市户口，中位数只有40.5万
已有的关键数据也缺乏验证
基尼系数
2012年12月9日
全国：0.61 城镇家庭： 0.58
6
8
10
12
14
16
18
人口普查2010
CHFS2011
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其他信息比较
官方数据 企业与个体工商户 总数 企业数 政府机关雇佣人数 5010万 1253万 1181万（2009年） CHFS (2011年) 官方数据/ CHFS 5841万 786万 1236万 0.858 1.59 0.96
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中国社会缺乏对国情的基本了解
2012年5月20日（5月13日数据发布一周后）关键词搜索量
关键词 中国家庭金融调查报告 自有住房拥有率/自有住房拥有率9成 第一套房产收益300% 百度 1,570,000 谷歌 4,420,000
4,860,000
1,690,000
预调查：在前期绘过图的社区随机抽部分受访者，进行 实地访问，访问结束后收集受访者对问卷的意见和建议。 访员和绘图员培训期间，鼓励学生发现问卷的问题并进 一步完善问卷。
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严格控制样本更换
下列情况才允许更换样本 在不同日期不同时间段拒访3次后（至少一次晚上 拒访） 6次无人应答（其中至少一次有社区联络人陪同） 经核实后地址错误的 经核实后为空户的 受访者身体原因无法访问的
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质量控制与数据代表性
数据代表性关键
• • •
随机误差——抽样是否随机 测量误差——质控 从这两方面来看，CHFS数据样本量足够，抽样随机，质控严格，有很好的代表性
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样本量是否足够大？
统计分析的结果是否能反映总体的真实情况取决于样本是否随机、模型是 否正确、计算有没有错误以及对模型的分析是否用了恰当的方法。 限于经费和时间的限制，样本是从总体中抽取的很小部分，样本的随机性 才是关键。100万的样本相对于13亿人，也仅仅是千分之一。 样本量的大小，既不是“能很好反映总体情况”的必要条件，也不是充分条 件。 样本量大小的真正作用是决定统计分析结果的误差。至于样本量需要多大， 这与需要反映的总体标准差有关。 如果用8438户来推断总体均值，抽样误差约是总体标准差的1%。
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低拒访率
调查项目 时间 拒访率 总体：11.6% CHFS 2011 城市：16.5%
农村：3.2%
美国消费者金融调 查 （SCF） 普通样本：30% 2010 富裕样本：67%
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20Fra Baidu bibliotek3年调查拒访率统计
总样本：10.86% 城市：15.39% 农村：0.87% 2013年新样本：12.59% 城市：17.44% 农村：0.94% 2011年成功接触的老样本：5.44% 城市：8.19% 农村：0.71% 2013年追访率（接触）：82.13% 2013年追访成功率：77.66%
剔除收入最低0.5%样本 剔除收入最低5%样本 剔除收入最高0.5%样本
全国 0.603 0.586 0.564
城镇 0.574 0.560 0.541
农村 0.603 0.581 0.541
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如何解读高基尼系数
金融资产 支票 活期存款 股票 债券 基金 金融衍生品 金融理财产品 非人民币资产 黄金 现金 借出款
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抽样与实施
CHFS2011：将全国2,585县/区按人均GDP分成10组，每组随机抽 取8个县/区。每个县/区随机抽取4个社区（居委会、村委会）。 到社区以后就没有任何信息。成功获得8,438户及29,450个人信 息。 CHFS2013：2011年老样本回访基础上增加新样本。在各省采取 对称抽样的方式，抽取新的区县，以获得省一级代表性。 • 29个省，226个区县，28228户。 • 全国除新疆、西藏、港澳台之外，每个省都具有代表性。 • 成都、武汉具有代表性
高基尼系数是市场资源有效配置的自然结果
• 市场经济发达的东部地区基尼系数最高，相反西部最低。
东部地区：
0.60
中部地区：
西部地区：
0.56
0.54
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垄断行业不是造成高基尼系数的主要原因
总体 所有家庭 不包括公务员家庭 不包括垄断行业家庭 不包括公务员和垄断行业家庭 0.61 0.58 0.57 0.58 城镇 0.58 0.56 0.55 0.55 农村 0.61 0.58 0.57 0.57