追查这样一个数据：中国1%的家庭掌握全国41.4%的财富

李逍遥

要转制也不必要以那么低的价格私有化吧。
青木川 发表于 2010-7-2 13:56

    那不正是张唯淫叫兽的“冰棍”理论所宣扬的吗？

风雨帝国

美国百分之十的人掌握了百分之六十的财富？资本家掌握了美国的货币发行权，奴役着美国人民为他们的合众国填补永远都不可能填补完毕的国债黑洞。So，就算是说百分制零点一的人掌握了美国百分之四百的财富也一点都不为过！
相反，中国的那些暴发户虽然有钱。但地盘是共党的！含义是什么？中国不是资本主义，是社会主义，一切都归国家所有！中国政府掌握着中国！而不是美国人的资本家掌握着他们的货币与政府！
在金本位废除的美国，一些花花绿绿的国债券还有任何实际意义么？

师子吼

中国的财富主体是国家，比如中石油，中石化，中国移动，中国银行。私有的财产和家庭财富和这些钱比起来，那根本就不是一个数量级的。所以其实很多人在故意用数字造谣，混淆视听。

中国至少百分这五十的财富掌握在国家手中。也就是说，全民所有。只要能够明白这一点，这些数据不攻自破。

mzlzzj

数据可能并不准确或者这本身是条假新闻，但估计现状与这个数据差不了多少

理性value

家庭对家庭比较好

123bao

中国已经在崩溃的边缘溜达了60多年了！---------这个边缘好象没边哦！ ...
李逍遥 发表于 2010-7-3 23:14

  应该是已经崩溃过了，毛死的时候的中国已经崩溃

改革开放后改弦易张，人民休养生息，缓过气来，但是现今社会又在重蹈覆辙，第二次应该就在这几年了

李逍遥

应该是已经崩溃过了，毛死的时候的中国已经崩溃

改革开放后改弦易张，人民休养生息，缓过气来，但是 ...
123bao 发表于 2010-7-4 13:04

    既然崩溃过了，为什么还存在呢？

海底隧道

应该是已经崩溃过了，毛死的时候的中国已经崩溃

改革开放后改弦易张，人民休养生息，缓过气来，但是 ...
123bao 发表于 2010-7-4 13:04

    你有什么证据能证明毛死的时候中国崩溃了呢？
我作为普通百姓在毛死的时候虽然很悲痛，但我的生活中并没有发生类似“崩溃”的事情。
现在的中国与毛时期截然不同，所谓“重蹈覆辙”不知从何说起？

luster

一个贪官贪的钱居然是当地一个县的两年财政收入这种事情都能在中国发生，上面这个问题就不足为奇了没什么好讨论的中国穷人越穷富人越富这是现实也是趋势。

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中国贫富差距大估计是事实！---------但用捏造的数据来证明所谓的事实，在所谓的“砖家、叫兽”中是很流行 ...
李逍遥 发表于 2010-7-3 23:09

    最恨是用假数据蒙人

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我们不可能对社会少数富裕人群进行原罪清算，但可以通过税收的形式，不让其向下一代传递——即开“征遗产与赠予税”（简称遗产税）。

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中国城乡无财富家庭的财富分布*

陈彦斌
（中国人民大学经济学院，北京，100872）

    摘要：解决我国日益严重的贫富差距问题的关键之一是减少我国贫困人口。基于奥尔多投资研究中心的《中国投资者行为调查问卷》，本文计算了我国2007年城市和农村中财富等于或小于0家庭的财富分布。通过将城市和农村的无财富家庭按照被访者的年龄、婚姻、教育、健康和职业进行分类，本文对比研究了城乡之间无财富家庭的分布差异。城市和农村的无财富家庭分别占城市和农村总家庭个数的百分比都大约为5.5%。与加拿大和美国相比，这个百分比还不是很高。从被访者的个人特征来看，我国城乡居民无财富家庭的财富分布存在显著差异。数据分析结果有助于了解我国城乡居民家庭的贫困状况，对于准确制定减少贫困的合理政策有着参考价值。
   关键词：贫富差距；财富分布；贫困

The wealth distribution of Chinese urban and rural households without wealth
CHEN Yanbin
(School of Economics, Renmin University of China, Beijing 100872)
Abstract: To solve the more and more serious wealth inequality problem in China is to decrease the poor population in China. Based on the Aordo’s Chinese Investor Behavior Survey, this paper computes the Chinese urban and rural households’ wealth distribution whose wealth is equal and lee than zero in 2007. We compare the urban households’ wealth distribution with rural households in terms of age, marriage, education, health and vocational. The numbers of urban and rural households without wealth, respectively, are 5.5 per cent of urban and rural aggregate households. Compared with Canada and USA, the ratio is not very high. From the personal characteristics of respondents, there was a significant difference in the wealth distribution of Chinese urban and rural households without wealth. The data analysis help to understand China's urban and rural households in poverty, has a reasonable value for the formulation of poverty reduction policy.
Keywords: Wealth inequality; wealth distribution; poverty.

一、引言

    改革开放初期，我国的贫困人口大约有2.5亿，贫困发生率为31%。30年来，我国经济以世界上少有的速度持续快速发展起来，从一度濒于崩溃的边缘发展到总量跃至世界第四，人民生活总体达到小康。贫困人口减少到目前的两千多万，贫困发生率下降到2.5%。但是，党的十七大报告指出，“我国收入分配差距拉大趋势还未根本扭转，城乡贫困人口和低收入人口还有相当数量，统筹兼顾各方面利益难度加大。”
    减少我国贫困人口和贫困程度的意义不但在于这本身就提高了贫困人群的生活水平，而且在于可以有效缓解我国贫富差距问题。林毅夫（2005）认为我国的贫富差距问题的关键不在于富人太富，而是在于穷人太穷。笔者（2008）通过计算发现，我国扣除1%最富有家庭后的城市最富有10%家庭组所拥有财富占总财富的百分比为33%，而农村的相应百分比为39%。这一指标比美国、加拿大等其他国家的相应比例明显小得多，这说明我国贫富差距问题不在于最富有群体过于富有。因此，减少穷人的数量和增加穷人的收入与财富，就等同于有效地减少我国日益严重的贫富差距问题。

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关于中国贫困的理论研究和实证研究非常丰富，总的来说，具有如下三个方面的显著特征。第一，对于我国贫困问题所作的研究大都是建立在收入贫困线的基础之上。一种使用最为广泛的度量贫困的指标是基于洛仑兹曲线的FGT（Foster, Greer, and Thorbecke的简称）指标，该指标就依赖于贫困线的设定。 而贫困线的划定具有一定的主观性，比如国务院扶贫办2008年拟将贫困线提高至年收入约1300元，全国贫困人口就将由4000万增加到8000万。
    第二，已有的研究大多是基于公开获得的总量数据。使用调查数据所作的关于我国贫困问题的学术研究比较少，特别是使用2003年以来的家庭资产负债调查数据所作的研究更是少见。中国经济持续快速发展，家庭财务和消费状况发生了巨大的变化，因而老化的数据集得出的结论很难适合当前的经济现状。
    第三，城乡对比研究太少。已有的文献大都没有区分城市和农村，而是将全国居民作为一个整体进行研究。我国改革开放初期的贫困人口绝大部分都在农村，但现在这一状况开始发生了较大变化。而且，城市和农村产生贫困的原因不同，分布不同。因此，很有必要对比分析我国城市和农村的贫困家庭的具体特征情况。
    这些不足主要是因为城乡家庭财富调查数据的缺乏。从2005年起，为了深入了解中国居民投资行为与心态的演化，北京奥尔多投资研究中心开始对中国城市和农村居民进行较大规模的入户调查，每年1至2次，调查方式包括委托各地统计局城调队、农调队进行调查和奥尔多中心督导大学生进行调查等两种，每次的调查样本量大约在1000－1500份之间。在此基础上建立了年度更新的《中国投资者行为调查问卷》，其中2005年和2007年数据有城市和农村数据，2006年只有城市数据。调查问卷询问了受访者的个人特征、家庭财务情况、投资选择、感受和态度等四个方面的35－50个具体问题。依据年度经济热点以及研究最新进展，问卷设计每年都略有调整。
    本文采用奥尔多投资研究中心2007年的调查问卷及其数据来计算家庭财富（具体计算方法参见本文第二节）。本文重点关注家庭财富等于零或者为负的城乡无财富贫困家庭。 本文选择从家庭财富为负的角度而不是低于收入贫困线的角度来考察我国城乡贫困家庭。选择无财富作为贫困的度量方法虽然不同于常规的基于划分贫困线的方法，但是较为严格和统一，也是一种常见的研究方法，在国内外有广泛的应用。特别是理论上的研究采用这种方法更加方便，这是因为动态随机一般均衡模型较容易生成理论财富分布，而难以得到收入的分布。此外，无财富方法天然将阀值设定为零，不需要人为地、先验地划定某个数值作为是否贫困的阀值，这比收入贫困线要更加客观。不过，需要特意强调的是，使用本文方法所划定的贫困家庭和使用收入贫困线划定的贫困家庭是不具有可比性的。
    本文将分析城市和农村的无财富家庭的基本特征以及按照被访者的年龄、婚姻状况、教育程度、健康状况和职业划分的分布情况。本文结构如下。本文第一节是引言。第二节介绍数据来源、数据处理以及城乡无财富家庭的基本情况。第三节按照被访者的年龄等五个方面分析我国城市无财富家庭的财富分布。第四节分析农村无财富家庭的财富分布。第五节是结

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论。

二、数据处理和城乡无财富家庭基本情况

    2007年的奥尔多投资者调查问卷有1355份原始的城市调查问卷和562份原始的农村调查问卷。本文采用与笔者（2008）同样的步骤进行问卷数据处理。对于城市的问卷，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，剔除了全部资产和债务问题都没有回答的答卷。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份城市有效答卷。农村问卷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，都小于20万。此外，农村问卷的样本个数较少。因此只剔除了全部资产和债务问题都没有回答的调查问卷，最后得到524份农村有效答卷。
    本文关注我国城市和农村的无财富家庭，分析无财富的分布以及个人特征，因此需要无财富家庭的各种信息。在调查问卷中，城市家庭资产分为：现金、银行存款、股票、外汇等18类，农村家庭资产分为大中型铁木农具、农林牧渔业机械、生产用房、现金、银行存款等24类。城市居民的总债务构成为购房贷款、购房借款、做生意借款、教育贷款等10项，农村居民的总债务构成为：建房贷款、建房借款、生产性贷款等13项。 无财富的定义和计算是基于Morissette and Zhang（2006）中所使用的方法。首先，将调查问卷中总资产各子项加总得到家庭的总资产，并将调查问卷中总负债各子项加总得到家庭的总负债。其次，将城市和农村家庭的总资产减去总负债，得到（净）财富。 最后，按照财富数值是否为正，将家庭分为正财富和无财富两类家庭，并记录家庭的年龄、婚姻、教育程度、健康状况和职业划分等各种特征信息以便进行分析。
    表1给出了城市和农村的无财富家庭和有财富家庭的基本情况。表1汇报了三种计算结果：全部样本、去掉最高财富1%家庭的剩下样本、去掉最高财富5%家庭的剩下样本。在全部样本中，城市和农村的无财富家庭分别占城市和农村总家庭个数的百分比均为5.5%，而在另外两种计算方法中，农村的无财富家庭百分比比城市的要高出0.1%。这表明，农村的无财富家庭比例比城市只是略微多一点。与加拿大和美国相比，我国的无财富家庭百分比还不是很高。Morissette and Zhang（2006）发现加拿大在1984年、1999年和2005年的无财富家庭百分比分别达到了10.8%、12.3%和14.1%。Krusell and Smith（1998）指出美国1994年至1997年无财富的家庭占所有家庭的比例为11%（由于不同的研究采用的财富的统计口径差异较大，所以该数值是几个研究结果的平均值）。他们得到的这些数值比我国的要高很多。
    城市无财富家庭的财富比农村的要少很多。农村无财富家庭的中位数财富为负7200元，而城市无财富家庭的中位数财富则是负50000元，两者相差几乎7倍。若是按照均值财富进

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行计算，那么城市和农村无财富家庭的均值财富相差5.4倍。此处采用中位数财富要比均值财富更加合理一些，因为可以有效地避免极端值的影响。此外，调整最高财富1%和5%会影响有财富家庭的个数和财富，但并不影响无财富家庭的基本信息。

表1：城市和农村的无财富家庭和有财富家庭的基本情况（单位：家庭个数，元）
        无财富群体        有财富群体
        个数        百分比        中位数财富        均值财富        个数        百分比        中位数财富        均值财富
全部样本   城市        61        5.5%        -50000        -92350        1058        94.5%        220000        328956
农村        29        5.5%        -7200        -17100        495        94.5%        37323        90185
去掉最高1%城市        61        5.5%        -50000        -92350        1047        94.5%        215000        308051
农村        29        5.6%        -7200        -17100        490        94.4%        36500        61876
去掉最高5%城市        61        5.7%        -50000        -92350        1004        94.3%        200000        273464
农村        29        5.8%        -7200        -17100        469        94.2%        34860        51079

三、城市无财富家庭的财富分布

    本节将按照家庭中被访者的年龄、婚姻状况、职业、教育程度和健康状况五个方面分析我国城市无财富（贫困）家庭的财富分布。表2给出了城市无财富家庭和有财富家庭按个人特征的分布。分析大致可以分为两个维度，即无财富群体组内纵向比较，按照分组与有财富群体的组间横向比较。
    1、年龄。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。被访者年龄处于20-29岁和50-59岁两个区间的城市家庭中，无财富家庭所占百分相对较高，分别达到了6.44%和7.84%。按照被访者年龄分类，中位数财富最低的年龄区间是20-29岁。总的规律是，随着年龄的增加，城市无财富家庭的财富水平得到提高，而到了50-59岁区间，财富水平又有所下降。即呈现典型的驼峰形状。城市有财富家庭也具有类似形状的分布。
    李实等（2000）使用1995年的中国住户调查数据，指出在家庭一生中财产积累出现了两个高峰值，从而与主流的生命周期理论不一致。而在本研究中，城市的无财富家庭和有财富家庭的中年人都相对较为富裕，财富分布都具有驼峰形状，这既与生命周期理论一致，也与Wolff（1992）所指出的国际经验一致。
    2、婚姻。婚姻状况分为已婚、未婚、离异和丧偶4类。已婚无财富家庭占了城市无财富家庭十分之六，其次是未婚家庭。离异无财富家庭和丧偶无财富家庭占无财富家庭的比例较少。已婚家庭的和未婚家庭的财富最低，中位数财富分别达到了负52500元和负50000元。此外，在已婚家庭中，无财富家庭所占百分比也是最高的，高达5.69%。统计结果并不意味着婚姻状况是导致贫困的原因。这是因为虽然已婚无财富家庭在无财富家庭各组中是财富最少的一组，但是已婚有财富家庭在有财富家庭各组中却是财富最多的一组。
3、职业。在原始问卷中城市职业分为15种。由于样本数量有限，并且为了便于分析，本文将城市职业合并为如下7类职业：职业1（公务员），职业2（工程技术人员、企业管理人员），职业3（工人、商业、服务业工作人员），职业4（教师及科研人员），职业5（下岗或失业），职业6（个体户、私营企业主），职业7（离退休人员、军人、自由职业者、学生、家务劳动者、丧失劳动能力者、其它）。

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表2显示，被访者从事职业2的城市家庭是城市无财富家庭的主体部分，有23个之多；并且，在职业2中，无财富家庭所占比例也是最高的，高达8.21%。这可能只是因为职业2本身就是较多人所从事的职业。从财富水平的角度而言，职业5（下岗或失业）和职业6 （个体户、私营企业主）两类群体的财富水平最低，是贫困家庭最主要的职业划分。职业5的无财富家庭的财富很少，并且有财富家庭的财富在各种职业之中也是最少的。职业6较为特殊。表面上，职业6的无财富家庭的财富要比职业5要更少一些，但职业6的有财富家庭的财富要比职业5要多得多。这说明职业6的贫富差距非常大，导致这个结果的原因可能是职业6 （个体户、私营企业主）的职业定义较为宽泛。
职业1（公务员）和职业4（教师及科研人员）是两类较为富裕的职业。这两类职业的无财富家庭的财富不是很低，而有财富的家庭的中位数财富则是最高的。职业3（工人、商业、服务业工作人员）是贫富差距较小的职业，因为该职业的无财富家庭的财富是最高的，而有财富家庭的财富则是较低的。职业7不容易得出较为有规律的判断，因为该职业划分包含了7种性质不同的职业。了解财富的职业分布是有意义的，因为中国的贫困与财富积累在一定程度上是与家庭职业和社会地位紧密相关的，这一点与发达国家的财富分布的差异性很大。
4、教育。原始问卷中将教育分为9种。为了分析的方便，本文将教育合并为5大类：未上过学和扫盲班、小学和初中、高中和中专、大专和本科、研究生及以上。由于大专和本科是城市家庭学历主体，所以城市无财富家庭主要集中在大专和本科这一组，具有最多的人数42人，和最高的组内频率6.03%，此外还具有最少的财富为负64500元。研究生及以上学历不是城市贫困群体的主要组成，一是因为样本少，而且这个唯一的样本的财富在无财富群体中是最高的；二是因为研究生及以上的有财富家庭的财富是最高的。
基于1988年的数据，李实和古斯塔夫森（1996）指出初级教育对减少贫困发生率和减轻贫困程度具有突出的重要作用。夏庆杰等（2007）构建了收入和贫困决定因素的多元回归模型，发现教育等特征扩大了收入差异。Wang（1995）发现教育年限可以显著改善中国城市和农村家庭的财富地位。本文的数据支持上述这些基于早先数据集所得到的结论，此外，从小学和初中到大专和本科，基本上是学历越高，无财富家庭的财富也就越少，但是有财富家庭的财富也就越多。这说明，学历越高，贫富差距越大。
5、健康。健康状况分为非常好、较好、一般、较差、非常差5类。健康状况为较差的无财富家庭虽然个数较少，但是此类群体的无财富家庭占了将近五分之一。健康状况为非常好和较好的两类城市家庭的贫富差距较大，这两类家庭既是中位数财富最多的有财富家庭组，又是中位数财富最少的无财富家庭组。此外，健康状况越好的有财富家庭的中位数财富越高，这一事实也间接验证了健康状况对于贫困的影响。

表2：城市无财富家庭和有财富家庭按被访者个人特征的财富分布（单位：家庭个数，元）
        无财富群体        有财富群体
        个数        百分比        中位数财富        均值财富        个数        百分比        中位数财富        均值财富
年龄小于20        0        0        0        0        13        100%        74800        118816
20-29        25        6.44%        -69000        -112807        363        93.56%        162000        303207

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30-39        20        4.93%        -49000        -84343        386        95.07%        270000        367448
40-49        11        4.93%        -39000        -69483        212        95.07%        216000        315764
50-59        4        7.84%        -45500        -88000        47        92.16%        229000        357386
60以上        0        0        0        0        14        100%        175400        222771
总共        60        5.48%        -50500        -93722        1035        94.52%        220000        328794
婚姻状况已婚        36        5.69%        -52500        -93849        597        94.31%        254000        353106
未婚        21        5.28%        -50000        -96344        377        94.72%        163420        300125
离异        3        4.48%        -18070        -24516        64        95.52%        224000        310257
丧偶        0        0        0        0        14        100%        129200        225121
总共        60        5.4%        -50000        -91256        1052        94.6%        220400        329809
职业 职业1        1        1.15%        -39000        -39000        86        98.85%        381000        404747
职业2        23        8.21%        -51000        -106551        257        91.79%        276400        351709
职业3        9        5.52%        -38780        -54942        154        94.48%        154750        234942
职业4        6        6.67%        -49600        -75666        84        93.33%        369500        480827
职业5        1        4.55%        -111000        -111000        21        95.45%        47000        126358
职业6        5        5.68%        -118300        -177460        83        94.32%        281000        407049
职业7        16        4.29%        -51000        -74806        357        95.71%        179700        290036
总共        61        5.53%        -50000        -92350        1042        94.47%        223900        327975
教育   未上过学和扫盲班        0        0        0        0        5        100%        254000        260000
小学和初中        6        4.51%        -35000        -59000        127        95.49%        101600        254659
高中和中专        12        5.24%        -38890        -60295        217        94.76%        145000        262672
大专和本科        42        6.03%        -64500        -108233        654        93.97%        270500        358614
研究生及以上        1        2.56%        -10000        -10000        38        97.44%        327500        492310
总共        61        5.54%        -50000        -92350        1041        94.46%        220800        330339
健康状况
非常好        18        5.57%        -50000        -74598        305        94.43%        288000        362164
较好        30        5.08%        -64000        -114449        561        94.92%        219500        327055
一般        6        3.55%        -47000        -68191        163        96.45%        133000        278460
较差        5        19.23%        -18500        -62594        21        80.77%        120200        214885
非常差        0        0        0        0        3        100%        116800        321600
总共        59        5.31%        -50000        -93192        1053        94.69%        220000        327449

四、农村无财富家庭的财富分布

    本节的分析方法和上节基本类似，只是相应地增加了城乡之间的横向比较。表3给出了农村无财富家庭和有财富家庭按家庭中被访者个人特征的财富分布。
    1、年龄。与城市相同的是，农村无财富家庭也具有驼峰形状的分布，20-29岁年龄区间的财富水平最低，30-39岁和40-49岁区间的家庭财富有所上升，但50-59岁的家庭财富有显著下降。虽然分布类似，但是各个年龄区间的农村无财富家庭的财富水平要高于城市无财富家庭。
    与城市形成鲜明对比的是，农村年龄越大的区间，无财富家庭的个数就越多，并且年龄区间上无财富家庭所占百分比也就越大。特别是50-59岁区间的农村无财富家庭所在比例达到了9.17%，并且财富也低达负23100元。20岁以下和60岁以上区间虽然没有无财富农村家庭，但是考虑到有财富家庭的财富分别为26500元和30550元，明显低于其他年龄区间的

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财富水平，可以推断这两个年龄区间的无财富家庭的财富状况也较为贫困。
    2、婚姻。农村无财富家庭的婚姻状况绝大部分是已婚，占了29个样本中的26个。可能是特殊的农村文化因素造成了这个结果。农村已婚群体中无财富所占百分比也较为接近城市的比例，只是农村离异家庭中无财富家庭显著增多。与城市不同的是，婚姻状况为未婚的农村无财富家庭的财富水平要明显比其它各组要低。这就说明对于农村家庭而言，婚姻与家庭财富具有紧密联系。
    3、职业。农村职业划分和城市职业划分是不同的。农村原始问卷则分为11种，本文合并为7类：职业1（工作或就业，不包括在本地或外地打工），职业2（从事家庭农业活动），职业3（从事其它家庭经营活动），职业4（在本地打工），职业5（在外地打工），职业6（下岗或失业），职业7（离退休人员、学生、丧失劳动能力者、家务劳动者、其它）。
    无财富家庭在本地打工的农村家庭中所占百分比是最高的，达到了6.91%。农村无财富家庭中财富最少的职业是职业6和职业2。这两类职业的农村家庭财富要显著少于其他职业种类。这说明下岗或失业与从事家庭农业活动是农村家庭贫穷的主要职业划分。在外地打工也是较为贫困的职业，因为该职业的有财富家庭的财富是最低的。从事其它家庭经营活动是农村家庭中最富裕的职业，该职业无财富家庭的财富是最高的，有财富家庭的财富明显多于其他职业。
    与城市相比较而言，农村无财富家庭的职业种类要更多。城市无财富家庭的职业主要集中在失业或者下岗，这说明增加城市居民就业机会是改善其财富状况的重要方法。农村无财富家庭的职业种类较多，在本地打工、从事家庭农业活动、下岗或失业等都是无财富家庭数量分布较多的职业。这个事实说明，提供给农村居民在农村的工作机会并不足以保证财富水平的提高。就目前情况而言，外出打工还是补贴家庭收入、增加家庭财富的主要途径。
    4、教育。教育程度为小学和初中、大专和本科的两类农村家庭中，无财富家庭所占百分比较高，分别达到了6.91%和8.7%。在农村无财富家庭中，最穷的群体是大专和本科，最富的群体是高中和中专。比较突出的是，农村大专、本科群体的贫富差距较大，无财富人数较多。大专、本科群体的这一异常现象，与城市类似。
    教育对于农村的财富分布的影响是不显著的。这表现在两个方面。首先，对于农村的有财富家庭而言，各个教育程度的家庭财富大致接近，都在3万元左右。其次，农村的无财富家庭的财富分布与教育程度没有一致性的关联。此外，在各个教育水平下，农村家庭财富都要明显少于城市家庭财富。这些事实说明提高教育程度，可以有效改善农村家庭的财富状况。
    5、健康。健康状况为一般和较差的两类农村家庭中，无财富家庭所占百分比较高，分别达到了7.48%和7.69%。然而，这两类家庭的财富不是最少的。健康状况为非常好和较好的两类家庭的财富要明显少于其他组的财富。相比之下，农村有财富家庭的财富水平与健康状况有紧密的联系，健康状况越好，财富越多。这一点与城市的情况类似。此外，农村无财富家庭的健康状况要劣于城市，农村主要集中在较好和一般两组，城市则主要集中于非常好和较好两组。

表3：农村无财富家庭和有财富家庭按被访者个人特征的财富分布（单位：家庭个数，元）
        无财富群体        有财富群体
        个数        百分比        中位数财富        均值财富        个数        百分比        中位数财富        均值财富
年龄小于20        0        0        0        0        7        100%        26500        78615
20-29        2        3.23%        -26745        -26745        60        96.77%        48685        159682
30-39        6        4.69%        -6750        -18016        122        95.31%        38835        65184
40-49        10        5.59%        -3835        -10488        169        94.41%        37933        72988
50-59        10        9.17%        -23100        -22505        99        90.83%        37600        62862
60以上        0        0        0        0        32        100%        30550        50510
总共        28        5.42%        -9975        -17554        489        94.58%        37600        78238
婚姻状况已婚        26        5.96%        -9875        -16882        410        94.04%        38430        83860
未婚        2        3.85%        -26745        -26745        50        96.15%        32750        161991
离异        1        14.29%        -3500        -3500        6        85.71%        26925        34801
丧偶        0        0        0        0        15        100%        31000        81362
总共        29        5.69%        -7200        -17100        481        94.31%        37600        91291
职业 职业1        2        4.55%        -12435        -12435        42        95.45%        59500        100415
职业2        7        5.74%        -19075        -21352        115        94.26%        33000        56139
职业3        1        3.7%        -3500        -3500        26        96.3%        78275        93088
职业4        15        6.91%        -6500        -14236        202        93.09%        37311        99630
职业5        0        0        0        0        11        100%        13000        49676
职业6        4        3.88%        -27875        -26137        99        96.12%        34400        109861
职业7        0        0        0        0        0        0        0        0
总共        29        5.53%        -7200        -17100        495        94.47%        37323        90185
教育   未上过学、扫盲班        1        2.44%        -6500        -6500        40        97.56%        28645        44153
小学、初中        21        6.91%        -7000        -16908        283        93.09%        42000        90738
高中、中专        1        0.93%        -992        -992        106        99.07%        34180        80009
大专、本科        6        8.70%        -20125        -22225        63        91.3%        32000        132761
研究生及以上        0        0        0        0        0        0        0        0
总共        29        5.57%        -7200        -17100        492        94.43%        37311        90020
健康状况
非常好        2        2.25%        -18425        -18425        87        97.75%        48370        211715
较好        14        5.47%        -18337        -18666        242        94.53%        39310        73120
一般        11        7.48%        -7200        -17109        136        92.52%        32471        55010
较差        2        7.69%        -4775        -4775        24        92.31%        30850        35191
非常差        0        0        0        0        3        100%        2850        25783
总共        29        5.57%        -7200        -17100        492        94.43%        37461.5        90483

五、结论

    本文使用奥尔多投资研究中心的2007年《中国投资者行为调查问卷》，计算了我国城乡居民的家庭财富，并将居民家庭分为有财富和无财富两类家庭。按照被访者的年龄、婚姻状况、教育程度、健康状况和职业五个方面，重点分析了我国城市和农村无财富家庭的财富分布。按照被访者的个人特征来看，我国城乡居民无财富家庭的年龄等方面都有显著差异。数据分析结果有助于了解我国城乡居民家庭的贫困状况，对准确制定减少贫困的合理政策有着参考价值。本文主要结论如下。
    1、从总的方面来看，我国城乡的无财富家庭所占比例还不是非常高。不同计算方法中，城市和农村的无财富家庭分别占城市和农村总家庭个数的百分比都大约为5.5%；农村的无

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财富家庭百分比比城市的要大约高出0.1%。与加拿大（14.1%，2005年）和美国（11%，1994年-1997年）相比，我国的无财富家庭百分比还不是很高。
    2、城市和农村无财富家庭的财富分布具有典型的驼峰形状，与生命周期理论所预言的一致。随着年龄的增加，城市和农村无财富家庭的财富水平得到提高，而到了50-59岁区间，财富水平又有所下降。城市和农村的有财富家庭也具有类似形状的分布。
    3、婚姻状况对农村家庭财富水平的影响比对城市家庭的要大。对于各种婚姻状况，城市无财富家庭所占百分比和所持有的财富水平都比较接近，相差不大。但是，与城市不同的是，婚姻状况为未婚的农村无财富家庭的财富水平要明显比其它各组要低。这就说明农村家庭的婚姻状况与家庭财富具有紧密联系。
    4、城市和农村无财富家庭的职业具有显著差异。公务员和教师及科研人员是城市较为富裕的两类职业。城市无财富家庭的职业主要集中在失业或者下岗，这说明增加城市居民就业机会是改善其财富状况的重要方法。农村无财富家庭的职业种类较多，在本地打工、从事家庭农业活动、下岗或失业等都是无财富家庭数量分布较多的职业。这个事实说明，提供给农村居民在农村的工作机会并不足以保证财富水平的提高。就目前情况而言，外出打工还是补贴家庭收入、增加家庭财富的主要途径。
    5、提高教育水平是改善城市和农村无财富家庭财富状况的有效途径。对于城市的有财富家庭而言，教育程度越高，家庭财富就越多。此外，本文数据还显示，学历越高，城市贫富差距越大。虽然教育对于农村的财富分布的影响是不显著的，但是本文数据显示提高教育程度，可以有效改善农村家庭的财富状况。
    6、健康状况对于家庭财富有一定影响。健康状况越好，城市和农村有财富家庭的财富水平越高。此外，农村无财富家庭的健康状况要劣于城市，农村主要集中在较好和一般两组，城市则主要集中于非常好和较好两组。

参考文献
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http://www.aordo.org/files/1%D6%D0%B9%FA%B3%C7%CF%E7%CE%DE%B2%C6%B8%BB%BC%D2%CD%A5%B5%C4%B2%C6%B8%BB%B7%D6%B2%BC.doc

xboondg

只要财富来源是正当的，财富集中并没有什么好批判的。
关键是财富来源不正当。 ...
oonn 发表于 2010-7-2 14:22

    应该是的