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中国城乡财富分布的比较分析* 基金项目 奥尔多中心投资者行为与秩序项目的阶段性研究成果。感谢匿名审稿人的建设性意见，本文错误由作者本人负责。作者简介 陈彦斌（1976），湖南益阳人，中国人民大学经济学院副教授，博士。陈彦斌（中国人民大学经济学院，北京，100872）The comparative analysis of China city and rural wealth distributionCHEN Yanbin (School of Economics, Renmin University of China, Beijing 100872) 摘要：贫富差距问题是我国宏观经济中的难题之一。利用奥尔多投资研究中心的家庭资产调查数据系统，本文计算了我国2007年城市和农村的财富分布，分析了贫富差距的特征和家庭资产结构。研究结果表明，我国城市和农村出现了较严重的贫富差距现象，但这不在于最富有群体过于富有。提高教育水平和婚姻状况都有助于改善家庭财富水平。高财富家庭的资产组合呈现出多元化和多样性，而中低财富家庭的资产组合较为单一，因而规避风险能力也就较弱。此外，城市和农村居民的融资能力取决于家庭财富，财富水平越高的家庭的融资能力越强。 关键词：贫富差距；财富分布；收入分配一、引言 改革开放以来，我国获得了举世瞩目的发展成就，城乡居民总体生活水平有较大的提高。但是，我国的收入差距和贫富差距也在持续拉大，这已经引起国内外的广泛关注。世界银行2006年世界发展报告显示，我国居民收入的基尼系数已由改革开放前的0.16上升到目前的0.47，已经超过了0.4的国际警戒线。 一般认为，基尼系数0.2以下为绝对平均，0.20.3为收入差距偏小，0.30.4为收入差距合理，0.40.5为收入差距偏大，0.6以上为极度不公。此外，在世界银行所调查的国家中，共有94个国家的基尼系数低于中国，而只有29个国家的基尼系数高于中国，其中27个是拉美和非洲国家。中国贫富差距主要体现在城乡之间、东西部之间和行业之间，差距的持续扩大客观上损害了中国社会的和谐发展。 国内学术界关于中国贫富差距的研究主要集中于收入差距上，特别是在收入差距的度量方法（如李实，1999）、产生原因（如赵人伟和李实，1997）和治理政策（如陆铭和陈钊，2004）等方面。究其原因，一是因为我国收入差距扩大是贫富差距持续拉大的重要原因。二是因为居民收入的数据要比财富的数据要容易获得。财富比收入具有更强的私密性和隐蔽性，这直接导致了关于我国居民收入的调查数据集较多，而居民财富调查数据集则要少得多。 但是，财富差距的研究尤其是我国城乡财富分布的对比研究要比研究收入差距更具价值。首先，财富作为经济变量比收入更具理论价值。财富是存量，而收入是流量，存量要比流量更加适合做动态模型的状态变量，因而理论研究和数值模拟研究多采用财富。其次，财富要比收入更加客观。家庭是依据其财富水平而不是收入水平决定其最优消费和投资数量。 关于家庭最优投资选择，参见：唐寿宁著，个人选择与投资秩序，中国社会科学出版社，1999。很可能存在财富较高而收入较低的家庭，这会导致有规律的基于财富的消费函数被人为地扭曲为没有规律的基于收入的消费函数。最后，财富涉及资产和负债，因而要比收入蕴含更多的财务信息，有助于更加深入了解贫富差距的原因。 北京奥尔多投资研究中心委托中国国家统计局于2005年起对城市和农村居民进行了较大规模的入户调查，每年1至2次，每次2000左右份问卷，建立了中国投资者行为调查问卷数据库。调查问卷分为被访者个人特征、家庭财务情况（农村问卷为家庭土地和家庭财务情况）、投资选择、感受和态度四个方面。问卷内容依据当年经济热点，每年略有调整。 本文主要考察调查问卷中的家庭资产部分，关于感受和态度等参见肖争艳和陈彦斌（2006）。考虑到城乡差异，城市和农村问卷的问题和候选答案都有所不同。 本文采用奥尔多投资研究中心2007年的调查问卷及其数据，用来分析我国城市和农村2007年财富分布的主要特征及其差异。 李实、魏众和古斯塔夫森（2000）利用住户调查数据对1995 年的中国城镇住户的财产分配状况进行了经验分析，并进行了国际比较。研究表明，与大部分市场经济国家相比，中国城镇居民之间财产分配的差距并不大。调查问卷给出了详细的被访者个人信息和家庭总资产及其组成、总债务及其组成。按照Morissette and Zhang（2006）计算加拿大居民家庭财富的方法，本文定义家庭财富等于总资产减去总债务。本文将主要研究我国城乡财富分布的构建及其比较，以及家庭资产结构的主要特征。通过对比我国城乡财富分布，将有助于在尊重客观事实基础上有针对性地制定相应的减少贫富差距和城乡差距的政策。二、数据处理 2007年的奥尔多投资者调查问卷有1355份原始城市问卷和562份原始农村调查问卷。本文采用如下步骤进行问卷的数据处理。对于城市问卷，从四个方面剔除可能会导致数据分析失误的无效问卷。首先，剔除了没有回答所有资产和债务选项的答卷。其次，剔除了具有下列资产中的极端值的问卷：现金大于50万元、银行存款大于100万元、收藏品的估计市场价值大于100万元、向企业或其他经营活动的投资大于300万元、自有房屋的估计市场价值（包括所有房产）大于300万元。再次，剔除了具有下列债务中的极端值的问卷：购房贷款大于150万元。最后，剔除了最大和最小两个财富极端值：474万元和负15.7万元。经过上述剔除，总共得到1119份有效答卷。 对于农村问卷，由于其资产和债务各项具有极端值的问卷比例比城市要小，并且各项资产和债务的绝对值也都较小，均小于20万。此外，农村问卷的样本个数较少。因此，本文只剔除了没有回答所有资产和债务选项的调查问卷，最后得到524份有效答卷。 剔除无效问卷的方法具有一定的主观性，这或许会对数据分析的可靠性造成影响。可以采取如下两种办法进行纠正。其一，采用Morissette and Zhang（2006）所建议的方法，进行全样本（全部家庭）、剔除最高财富1%、剔除最高财富5%等分组讨论的方法监测极端值对财富分布的影响。 文中所提到的全样本是指剔除了废卷之后所剩下的全部家庭。其二，除了采用均值之外，采用中位数来刻画财富分布，可以有效地减小极端值的影响。因为中位数只是汇报位置处于中间的统计量，极端值的变化对此没有影响。后面的分析将会看到，均值和中位数的区别很小，因而数据分析的可靠性较高。三、财富分布 本文采用如下方法计算城乡的财富分布：将问卷中的家庭总资产构成各项相加，得到该家庭的总资产；将总债务构成各项相加，得到总债务；两者相减，得到该家庭的总财富。用公式表述如下：家庭k的总财富等于其中为家庭k的第项资产的数额，为第j项负债的数额，NA为资产类别的个数，NB为负债类别的个数。 按照家庭财富数值大小重新排序，根据百分位数分为10组，并给出每组家庭的平均财富和中位数财富，这样就形成了财富分布。某家庭组的平均财富定义为其中N为该组样本个数。某家庭组的中位数财富是该组中某家庭的财富水平，大于该财富的概率等于小于该财富的概率，即其中X表示随机变量。 表1和表2分别给出了城市和农村的财富分布。此外，为了衡量极端值对财富分布的影响，两个表还给出了去掉了财富最高1%和财富最高5%的家庭之后，剩下的家庭所形成的财富分布。表中的数据显示，我国城市和农村都出现了较大的贫富差距现象。以全部家庭的计算结果为例，城市财富最低的10%家庭组的中位数财富为负0.5万元，而财富最高的10%家庭组的中位数财富为95万元，两者差距悬殊。农村财富最低的10%家庭组的中位数财富为负0.109万元，而财富最高的10%家庭组的中位数财富为22万多元。相比之下，城市的富裕人群要比农村的富裕人群拥有更多的绝对财富，但是与此同时，城市的贫困人群也要比农村的贫困人群更加贫困。 虽然城市的财富分布水平总体上要比农村的财富分布要高，但是两个财富分布的内部结构却较为类似。我们将城市的每一组中位数财富分别除以农村对应的每一组中位数财富，所得到的比值从最贫穷第1组到最富裕第10组分别为4.6、4.5、4.9、4.9、5.1、6.4、6.8、6.0、5.2和4.3。各个比值基本上较为平稳，说明城市和农村的财富分布结构不具有太大的差异。随着财富的增加，城市家庭财富与农村家庭财富的比率也在增加，在第7组达到最大值，然后逐渐下降。这说明，城乡之间的贫富差距最大的不是最穷和最富的人群，而是中产阶级人群。 衡量财富分布的贫富差距程度的一个常见指标是最富有人群财富与最贫穷人群的财富的比率，另外一个常见指标是最富有的10%家庭组所拥有财富占总财富的百分比。第一个指标较直观，但缺点在于最穷人群的财富可能为负值，因而不便于比较。第二个指标的缺点在于可能受极端值（个别最富有家庭）的影响比较大。为了避免这个问题，我们采用扣除了1%和5%最富有家庭剩下样本中重新计算剩下的最富有的10%家庭组所拥有财富占总财富的百分比。经过计算，扣除1%最富有家庭后的城市最富有的10%家庭组所拥有的财富占城市总财富的百分比为32.6%，而农村的相应百分比为39.1%；扣除5%最富有家庭后的城市最富有的10%家庭组所拥有的财富占城市总财富的百分比为31.1%，而农村的相应百分比为33.8%。从这个意义上讲，农村的贫富差距问题比城市的要略严重一点。Morissette and Zhang（2006）指出加拿大2005年的相应指标大约为58%，而Krusell and Smith（1998）指出1994年至1997年美国最富有的10%人群持有财富所占百分比为64%。中国的财富分布与加拿大和美国较为接近，最大的差别是中国最富有的10%要略少一些，我国贫富差距问题还不在于最富有群体过于富有。 加拿大2005年全部家庭各组财富占总财富百分比分别为-0.6%、0%、0.2%、1.1%、2.5%、4.4%、6.9%、10.5%、16.8%和58.2%，去掉最高财富1%样本后的各个百分比分别为-0.8%、0%、0.3%、1.3%、3.1%、5.4%、8.6%、12.9%、20.5%和48.6%，去掉最高财富5%样本后的各个百分比分别为-1.1%、0%、0.3%、1.5%、3.8%、6.5%、10.3%、15.3%、23.3%和40.2%，参见Morissette and Zhang（2006）。美国的财富分布从最富有的第8组、第8组和第10组所拥有的财富占总财富的百分比分别为9%、15%和64%，参见Krusell and Smith（1998）。由于不同的研究采用的财富的统计口径差异较大，所以Krusell and Smith的数值是几个研究结果的平均值。， 陈彦斌（2008）重点研究了财富小于0的贫困群体。将城市和农村的无财富家庭按照被访者的年龄、婚姻状况、教育程度、健康状况和职业划分进行分类，对比研究了城乡之间无财富家庭的特征差异。表3给出了按被访者个人特征划分的城市和农村家庭财富分布。 需要特别指出的是，表3可能会遭遇一个家庭类调查问卷都会涉及的难题。即财富属于整个家庭，而被访者可能并不是这个家庭的户主或是决策者，这样会导致关于对被访问者个人特征的分类讨论存在一定的偏差。本文尽可能降低了这种偏差。奥尔多调查问卷明确要求户主填写调查问卷，即使在具体操作中出现了违规的情况，但比例应该较低。个人特征主要是年龄、教育程度和婚姻状况三类。原始问卷中年龄项是自由填写项，为了分析方便，本文将年龄分为小于20岁、20-29岁、30-39岁、40-49岁、50-59岁和60岁以上6组。原始问卷中教育分为9种，本文合并为表3中的5组：未上过学与扫盲班、小学与初中、高中与中专、大专与大学本科、研究生及以上。婚姻状况则仍然为问卷中的已婚、未婚、离异和丧偶4组。 方福前（2008）使用最新的省份数据构造了我国城乡的基于总体数据的消费函数，该消费函数中除了收入之外，还有未成年人口负担率、老年人口负担率、医疗支出、教育支出、住房制度改革、通货膨胀率和利息率等变量。他的研究结果表明，这些解释变量对于消费支出有显著影响。 表3显示城市和农村家庭财富分布的年龄结构既有共同的地方，又有较大的差异。城市和农村中小于20岁年龄组的家庭财富要显著低于其他年龄组。60岁以上年龄组的家庭财富要略低于20-59岁之间的4个年龄区间的财富。城市和农村的家庭财富都随着被访者的年龄区间先增加，然后减少。对于城市而言，被访者年龄在30-39岁区间的家庭财富是最高的，而农村家庭财富最高的被访者年龄区间则在20-29岁之间。样本个数也揭示了一些重要的信息，城市的样本大部分集中在20-49岁区间，而农村的样本则大部分集中在30-59岁区间。 教育程度对于城市财富分布的影响比农村的要大。城市的教育程度主要集中在从小学到本科的区间内，特别是大专和本科的人数占了一半还要多。而农村的教育程度主要集中在从小学到中专的区间内，特别是小学和初中的区间。特别是，城市样本中有近4%的受过研究生及以上的教育，而农村的这一部分的样本为0。这说明农村的教育程度要比城市低很多。 从教育程度角度分析，相对城市而言，农村的财富分布较为均衡，即财富分布不太依赖于教育程度。在农村样本中，小学和初中教育水平所对应的财富比其他教育程度所对应的财富要略高一些。除了小学之外，基本上是学历越高，农村家庭的财富水平就越低，呈负相关性。教育程度对于城市家庭的财富的影响较大，学历越高，家庭财富越高，并且这种边际改进是很显著的。较为特殊的是，城市中未上过学和扫盲班的财富仅次于研究生及以上学历的财富。原因可能是样本太少，只有5个样本，可信度不高，因此较高财富水平并不带来多少有价值的信息。 农村家庭财富不依赖于教育程度的统计结果并不说明教育对于改善农村财富水平没有作用。首先，我们可以看到教育对于改善城市财富水平的显著影响。其次，农村的这种非显著性可能是来自于农村的特殊情况。填写问卷的被访者是农村的常住居民。受过较高教育的农村居民大部分离开了农村前往城市工作或者打工。此外，在农村务农所获得的收入，就中国目前的状况而言，与劳动人员的教育程度也不具有较大的相关性。 婚姻状况对于城市和农村的家庭财富影响也具有较大差异。城市和农村的大部分样本均处在已婚和未婚两组。离异与丧偶家庭之和的样本都较少，城市和农村分别大约占8%和4%左右。对于城市家庭而言，已婚家庭的财富是未婚家庭财富的将近两倍。而农村已婚家庭财富只是比未婚家庭财富水平略高。此处分析依据中位数财富计算结果。表1：城市家庭财富分布（单位：元） 表1至表7中的数据均进行了四舍五入处理，消除了小数点后的数字。全部家庭去掉最高1%去掉最高5%中位数财富均值财富占总财富比例中位数财富均值财富占总财富比例中位数财富均值财富占总财富比例最低10%-5000-45640-1.5%-5000-45640-1.6%-5000-45640-1.8%第2组27000267110.87%26900265660.9%25000255261%第3组63500657112.1%60000630782.2%57500589772.3%第4组1050001064553.5%1030001039733.6%101000989683.9%第5组1550001615365.3%1510001560605.5%1407501434155.7%第6组2406202396817.8%2320002331658.1%2150002170448.6%第7组34100033845211.1%33500033150611.6%30000030186212%第8组45505045257714.8%44370044398715.5%40100040467616%第9组63000063184820.6%61900061283121.4%53150054236021.5%最高10%950000109980435.9%91100094777633.1%77940077876130.8%总共200000305990100%199750286007100%180000252511100%注：“占总财富比例”这一列中的数值是该组所持有的财富占总财富的百分比，所作计算基于均值财富。表2：农村家庭财富分布（单位：元）全部家庭去掉最高1%去掉最高5%中位数财富均值财富占总财富比例中位数财富均值财富占总财富比例中位数财富均值财富占总财富比例最低10%-1096-9009-1.1%-1096-9009-1.6%-2000-9694-2.1%第2组600062320.7%585061571.1%520055471.2%第363%12032123872.6%第4组21500216172.6%21100213563.7%20000200884.3%第5组30665307353.6%30550304275.3%30000289416.1%第6组37311371484.4%39760392926.8%36500367897.8%第7组50250508546%52000534309.3%500004900410.4%第8组76420789039.4%741007634713.3%666756742614.3%第9组12075012239514.5%11275011818220.6%10000010008621.2%最高10%22226248784157.9%20098022845139.8%15601016167034.3%总共3460084248100%3352057463100%3197547109100% 表3：按照被访者个人特征分组的家庭财富分布（单位：元） 按照年龄、教育等分类的总样本会略有出入，这是因为会有个别原始问卷存在个人特征的缺失项。缺失数量很少，不影响分析。城市农村中位数财富均值财富样本个数中位数财富均值财富样本个数年龄 小于2074800118816132650078615720-29139000276402388480851536686230-39252500345192406350506128412840-49206000296760223349006832517950-5919500032245451350005503010960以上17540022277114305505051032总共20000030564210953486073050517教育程度 未上过学和扫盲班2540002600005286004291741小学和初中978002405091333990083301304高中和中专1300002457482293350079252107大专和大学本科2475003304426963063011928469研究生及以上31000047943039000总共20000030694111023440084057521婚姻状况 已婚2400003276876333505077852436未婚1400002792053983150015473252离异2138302952676714130293307丧偶12920022512114310008136215总共20000030709011123488085128510四、家庭资产结构 在调查问卷中，城市的家庭总资产分为如下18类：现金、银行存款、股票、外汇、各种债券、期货、基金、住房公积金、保险金、收藏品的估计市场价值、其它金融理财产品、借出款、家庭经营活动占有的自有资金、向企业或其他经营活动的投资（不包括股票和债券）、自有生产性固定资产的估计市场现值、家庭耐用消费品的估计市场现值、自有房屋的估计市场价值（包括所有房产）、其他资产的估计现值。 由于本文所进行城市和农村的对比分析所涉及的数据没有跨越年份，所以就没有进行通胀的调整。如果是进行跨年份的财富比较，那么就需要对家庭资产和负债数据进行通胀处理。关于通胀处理，参见陈彦斌和马莉莉（2007）。 农村的家庭总资产分为如下24类：役畜和产品畜、大中型铁木农具、农林牧渔业机械、工业机械、运输机械、建筑机械、生产用房、其他生产用固定资产、现金、银行存款、股票、外汇、各种债券、期货、基金、保险金、其它金融理财产品、收藏品的估计市场价值、自有房屋的估计市场价值（含所有房产）、借出款、家庭经营占用的资金、对其他企业的投资（不包括股票、债券）、家庭耐用消费品的估计市场现值、其他资产的估计现值。 表4和表5分别给出了城市和农村居民的家庭资产及其构成。表中第1列是资产的各个子类别，第2列是财富最低5%的城市家庭的平均财富，第3列是财富处于中间5%的城市家庭的平均财富，第4列是财富最高5%的城市家庭的平均财富，第5列是所有样本的城市家庭的平均财富。表4和表5之所以使用均值而不使用中位数财富，是因为5%样本的中位数资产会选取居中的数值水平，而资产的多样化导致一些资产的中位数会汇报为0。因此，使用均值财富可以有效地避免这个问题。 从表4中可以看出，城市居民的资产主要集中在自有房屋、银行存款和自有生产性固定资产这三类上。除了低财富城市家庭没有自有房屋之外，自有房屋是其他两个财富水平家庭最大的资产组成部分。这说明房屋是城市家庭财富的主要象征。银行存款在城市居民财富中的比例也较高，但是不同财富水平的家庭的比例差异较大。低财富家庭的银行存款占财富的比重最大，是其最重要的资产组成。中等财富家庭组的银行存款是第二重要的资产组成。财富最高家庭组的银行存款是次于房屋和自有生产性固定资产的第三重要的资产组成。这一结果表明财富更高的家庭，动用存款投资于其他资产的能力和抗风险的能力更强。自有生产性固定资产是高财富家庭组的第二重要资产，但是对低、中财富家庭组的重要性很低，这说明生产性固定资产是较高财富水平家庭才拥有的投资技术。 现金等其他资产在城市居民家庭资产结构中也具有一定的规律性。现金在各个财富水平的资产结构中都具有较高的绝对水平和相对比重，表明居民还很依赖于现金进行交易。股票也具有较高比重，说明股票作为一种重要的投资渠道已经获得了各个财富阶层家庭的认同。外汇在中、低财富家庭中的比重较低，只有几百元，而高财富家庭中的平均外汇则达到了1.8万元。各种债券、基金、住房公积金、保险金在各个财富家庭中均有分布，前两者属于投资，后两者属于社会保障，但共同特点是低风险和简单性。此外，高财富家庭所拥有的住房公积金、保险金要明显高于低、中财富家庭，而这两类资产带有福利性质，反映出社会基本福利分配不公平，差异过大。低、中财富家庭拥有较少的收藏品和数量为0的其他金融理财产品，而高财富家庭中所持有的收藏品则相对增加了70倍，以及多达1.1万元的其他金融理财产品。借出款、家庭经营活动占有资金、家庭耐用消费品在低中高三类财富家庭中的分布较为均衡，这三种资产是不同财富水平的家庭都有所涉及的资产。低中财富家庭所持有的向企业或其他经营活动投资较少，分别为518元和0元，而高财富家庭则平均达到了将近3.5万元，这说明高风险的投资行为必须有较高的财富支撑才行。 农村居民的家庭资产结构与城市居民有显著的差异。从表5中可以看出，自有房屋和银行存款分别是农村低中财富家庭的第一和第二重要的资产组成，而在高财富家庭的资产结构中排名为第二和第一。农林牧渔业机械、建筑机械和其他金融理财产品三种资产在各个财富水平群体中的数量都很低，最多都没有超过300元。役畜和产品畜在低中高财富家庭的数量分别为117元、344元和942元，说明役畜和产品畜在农村家庭中作为必须资产的重要性已经明显下降了。大中型铁木农具在高财富家庭中的数量要远远低于低财富和中等财富家庭所持有的数量，这表明大中型铁木农具作为低级和落后的农具处于逐步淘汰的过程。对比之下，工业机械和运输机械在低财富和中等财富家庭中的数量很少，但在高财富家庭中的数量有明显增加，其中运输机械要比工业机械要获得更多的用途，这进一步验证了机械化在农村中的进程。低中财富家庭持有很少的生产用房和其他固定资产，而高财富家庭所拥有的这两类资产数量较多。现金在三类财富家庭中的分布较为均衡，这一点与城市居民很类似。借出款和家庭耐用消费品在农村低中高三类财富家庭中的分布较为均衡和合理。 农村居民要比城市居民持有更少的新型金融资产和高风险资产。股票、外汇、各种债券、期货、基金、保险金、收藏品等新型金融资产在农村低财富和中等财富家庭中的数量和比重都非常少，而高财富家庭则持有相对较多数量的这些资产，但比重也不高。这说明农村居民对于现代新型金融资产的了解和熟悉程度还很低。家庭经营占用的资金和对其他企业投资这两类资产的数量在农村低中财富家庭中的数量非常小，没有超过40元，而高财富家庭所持有的相应资产分别达到了23582元和8965元。表4：城市居民家庭资产构成（单位：元）资产财富最低5%组财富中间5%组财富最高5%组全部家庭现金75091686411606517566银行存款41415115884327273115629股票6619150245830022908外汇167556180743847各种债券1667211584634550期货0400125771531基金1030070001413011206住房公积金813582453183111306保险金52143578221025739收藏品市场价值444200141675970其他金融理财产品00113331678借出款60003000417576971家庭经营活动占有资金21752600277837303向企业或其他经营活动投资5180347846307自有生产性固定资产的估计市场价值4600636023692326397家庭耐用消费品的估计市场现值11083149065368317040自有房屋的估计市场价值0160676664231278083其他资产的估计现值6409371114938531613注：考虑到表格汇报的简洁性，表4至表7只给出了城乡居民家庭的资产和负债构成，而没有给出资产或所占比例，但在文中有所讨论。表5：农村居民家庭资产构成（单位：元）资产财富最低5%组财富中间5%组财富最高5%组全部家庭役畜、产品畜117344942764大中型铁木农具11802225286523农林牧渔业机械4245129131工业机械1022122497运输机械610560223192101建筑机械72234140生产用房237106182411320其他生产固定资产14407126751104现金1468275366822560银行存款2267691234366525958股票36002862291外汇301069111各种债券751253483258期货1001896101基金7258310479保险金18107206131661其他金融理财产品72027523收藏品估计170259821568自有房屋110962354819965537334借出款217557196981697家庭经营占用的资金3239235822020对其他企业投资308965485家庭耐用品估计市场价值6392094137842714其他资产估计现值135458151721530五、家庭债务结构 在调查问卷中，城市居民的总债务构成为如下10项：购房贷款、购房借款、购车贷款、购车借款、做生意贷款、做生意借款、教育贷款、教育借款、医疗借款、其他债务。农村居民的总债务构成为如下13项：建房（购房）贷款、建房（购房）借款、生产性贷款、生产性借款、消费性贷款、消费性借款、做生意贷款、做生意借款、教育贷款、教育借款、医疗贷款、医疗借款、其它债务。表6和表7分别给出了城市和农村的居民家庭负债构成。 城市居民负债结构中一个明显的特点是最穷和最富的群体的负债较高，而中等财富的群体的负债较低。购房负债是城市居民的最主要的负债来源，在低、中、高三类财富家庭的负债总额分别达到了2.2万元、8.1万元和9.6万元。做生意导致的负债是城市低财富家庭和高财富家庭的第二位主要的负债来源，分别达到了4.2万元和5.8万元，但中等财富家庭没有做生意导致的负债。购车是导致城市低财富家庭和高财富家庭负债的第三位主要的来源，分别达到了2.1万元和5.2万元；而中等财富家庭的购车负债只有1154元。教育负债和医疗负债在城市低财富家庭和高财富家庭总负债中的比例均较低。值得注意的是，其他债务在低财富家庭中的比重很高，在高财富家庭的比重也较高，这说明除了购房、购车、做生意等之外还有某种较大规模债务，这一点需要进一步总结和讨论。 城市居民负债结构中的另外一个特点是负债中贷款和借款对比呈现出明显的规律，财富水平越高的家庭的融资能力越强。贷款和借款都是债务，只是对象不同，一个是向金融机构借款，一个是向亲戚朋友借款。对于高财富家庭而言，购房贷款是购房借款的一倍多一点，购车贷款是购车借款的将近4倍，做生意贷款是做生意借款的7倍，甚至教育贷款也是教育借款的将近4倍。这说明高财富家庭的较高的债务并不意味着陷入债务的泥潭，而只是高财富家庭的融资手段而已。而低财富家庭的情况就不同了，购房、购车和做生意的借款和贷款基本接近，教育借款则是教育贷款的将近3倍。这说明低财富家庭的融资能力较弱，不得不更加依靠亲戚朋友的借款来弥补家庭财务空缺。 与城市居民类似的是，农村居民的债务主要集中在低财富家庭和高财富家庭。农村的中等财富家庭的债务较少，但不如城市中等财富家庭那么少。购房债务是农村居民家庭债务的最主要来源，低中高财富家庭的购房债务分别达到了20999元、1804元、10620元，其中低财富家庭的购房债务较高，高财富家庭次之，中等财富家庭较低。生产性债务主要分布在中等财富家庭，低财富家庭和高财富家庭的生产性债务都较少，尤其是高财富家庭最少。这很有可能是农村中等财富家庭是农业生产积极性最大的群体。消费性贷款和借款在各个财富水平的家庭的分布都很少，表明农村家庭的消费行为与消费模式要比城市家庭更加保守和传统。做生意债务是低财富家庭第三重要的债务来源，是高财富家庭的第二重要的债务来源，但不是中等财富家庭的主要债务来源。教育债务是低、中、高财富家庭的第四重要的债务来源，说明教育对于农村家庭的负担较重，导致了债务的形成。并且，家庭财富越少，教育债务也就越多。医疗债务也是各个财富水平家庭的债务来源，但是总的来说，要比教育债务少。特别是低财富家庭和中等财富家庭的医疗债务要比教育债务少得多，说明农村贫困家庭的教育问题要比医疗问题更加严峻。其他债务这一项是农村低财富家庭的除了购房债务之外的第二重要的来源，是高财富家庭的第三重要的来源。这一情况与城市家庭类似，说明还需要更加深入挖掘居民债务的分类。 与城市居民类似，农村低财富家庭也遭受了贷款约束。农村低财富家庭的购房借款是购房贷款的2倍多，生产性借款是生产性贷款的6倍多，做生意借款是做生意贷款的4倍，教育借款是教育贷款的3倍，医疗借款是医疗贷款的1.5倍。这说明农村低财富家庭贷款比较困难，不得不依靠亲朋好友的借款来弥补支出。而形成明显对比的是，农村高财富家庭的购房贷款是购房借款的3倍多，生产性贷款是生产性借款的50倍，消费性贷款是消费性借款的40倍，教育贷款是教育借款的10倍，唯一的例外是医疗贷款是医疗借款的1/5。这说明，农村高财富家庭贷款相对比较容易，融资能力比较强。表6：城市居民家庭负债构成（单位：元）负债财富最低5%组财富中间5%组财富最高5%组全部家庭购房贷款150000670586666655793购房借款2105314815317147548购车贷款116670402785390购车借款105561154120001949做生意贷款200000514297148做生意借款22895071432122教育贷款250004286668教育借款631601143414医疗借款352904571446其他债务13696057141470表7：农村居民家庭负债构成（单位：元）负债财富最低5%组财富中间5%组财富最高5%组全部家庭购房贷款628520881031218建房借款14714159625172002生产性贷款671668172274生产性借款4351153100消费性贷款32168443消费性借款1033140做生意贷款73501724381做生意借款28214161724594教育贷款53562344117教育借款164975634405医疗贷款182836848医疗借款28595344156其他债务8542571748646六、结论 本文通过对奥