住戶部門資產負債表是國民經濟核算體系的核心組成部分，精準刻畫居民財富積累、債務負擔與風險敞口。

當前我國住戶部門資產負債表體系存在統計基礎薄弱、覆蓋不全、時效滯后等短板，制約居民杠桿率監測、財富分配調節與宏觀政策精準施策。

本報告建議：整合多源數據構建動態數據庫，完善城鄉一體化資產統計框架，建立高頻負債監測機制，健全數據共享與隱私保護制度，強化國際接軌與政策應用銜接，為防范化解金融風險、推進共同富裕提供堅實數據支撐。

* 本文隸屬于高金智庫成果簡（要）報系列，執筆人為上海交通大學特聘教授、上海交通大學中國金融研究院（高金智庫）副院長朱啟貴。本文較報告原文有所刪減，原報告名稱為《加快完善住戶部門資產負債表體系》。”

01

住戶部門資產負債表的戰略意義

住戶部門（家庭及個人）作為宏觀經濟運行的微觀基礎，其資產負債狀況直接影響消費、投資、金融穩定及社會公平。

一張科學完備、及時準確的住戶資產負債表，對宏觀經濟治理具有重要價值。

1

風險預警的“晴雨表”

精準識別居民部門債務累積速度、脆弱群體分布及潛在違約風險，為金融穩定政策提供靶向依據。

2

財富分配的“透視鏡”

揭示居民財富存量、結構及分布差異，助力共同富裕戰略的精準施策與效果評估。

3

宏觀政策的“校準儀”

為貨幣信貸政策（如房貸政策）、財政轉移支付（如消費券發放）、社會保障制度優化等提供微觀證據支撐，提升政策效能。

當前，我國經濟正經歷結構轉型與動能轉換，居民杠桿率攀升、財富差距顯性化、房地產市場調整等挑戰交織，完善住戶部門資產負債表體系已從技術命題上升為治理能力的迫切需求。

02

我國住戶資產負債表體系的短板剖析

我國住戶部門資產負債表編制主要依托國家統計局資金流量表（實物交易+金融交易）、央行調查統計司數據、部分學術機構（如西南財經大學“中國家庭金融調查”CHFS）抽樣調查等。

與美國聯邦儲備委員會的“消費者金融調查”（SCF）和歐洲中央銀行的“住戶金融與消費調查”（HFCS）相比，我國存在明顯不足。

1

統計基礎薄弱，數據質量存疑

◎ 一是核心數據缺失。缺乏覆蓋全國、定期更新的官方住戶財富與負債專項調查。

現有數據多依賴行政記錄（如信貸登記）或局部抽樣，代表性、連續性不足。

◎ 二是城鄉與群體覆蓋不均。農村自建房、土地權益、非正規金融（民間借貸）等統計嚴重缺失；高凈值人群、靈活就業者等關鍵群體易被遺漏或低估。

◎ 三是資產估值技術滯后。房產（占居民資產超60%）、股權、收藏品等非金融資產估值依賴市場均價或成本法，難以及時反映市場波動與個體差異。

2

資產負債覆蓋不全，結構刻畫模糊

◎ 在資產端，養老金權益（尤其是企業年金、個人養老金）、知識產權、耐用消費品（如汽車）等常被忽略；金融資產分類粗糙（如理財產品穿透不足）。

◎ 在負債端，互聯網金融（如消費分期）、隱性擔保債務（如“父貸子還”）統計困難；債務利率、期限結構信息匱乏，風險識別精度低。

3

時效性與顆粒度不足，政策響應滯后

◎ 一是官方數據發布周期長（年/季），難以及時捕捉市場劇變（如房價急跌、股災）對居民資產負債表沖擊。

◎ 二是區域（省/市）、收入階層、年齡群體等細顆粒度數據缺失，難以支撐差異化政策設計。

4

數據孤島與共享障礙

稅務、不動產登記、金融賬戶、社保等關鍵數據分散于不同部門，受制于隱私保護與行政壁壘，難以有效整合形成全景視圖。

03

構建穩健住戶部門資產負債表體系的共性路徑

1

制度保障先行

◎ 一是立法授權明確。如美國《聯邦儲備法案》授權美聯儲開展SCF調查，保障數據獲取權。

◎ 二是頂層設計統籌。由央行或國家統計局牽頭，多部門協同（統計、財政、稅務、金管、社保）建立常設工作機制。

2

核心調查+行政數據融合

◎ 一是開展周期性專項調查。采用科學抽樣（如分層抽樣、過度抽樣高凈值戶）、標準化問卷（覆蓋全類型資產負債、收入支出），如歐洲中央銀行的HFCS每3年一輪。

◎ 二是深度整合行政記錄。鏈接稅務申報、土地登記、信貸數據庫、養老金賬戶等，校驗補充調查數據，提升準確性（如加拿大結合稅收數據校準財富數據）。

3

創新技術賦能

◎ 一是應用大數據。利用網絡交易、支付平臺數據推測消費與借貸行為；衛星遙感、人工智能圖像識別輔助不動產估值（試點應用）。

◎ 二是應用隱私計算技術。應用聯邦學習、差分隱私等，在保護個體隱私前提下實現跨部門數據安全融合分析。

4

高頻監測與風險指標構建

構建先行指標，如基于支付數據的“居民償債比率（DSR）”、房價收入比動態監測；美聯儲按月發布家庭總負債及細分數據。

04

完善中國特色的現代住戶資產負債表體系

1

筑牢統計根基：構建多層次數據采集框架

◎ 第一，設立國家住戶財富與負債調查。

一要由統計局牽頭，央行深度參與，每2-3年開展一次全國性抽樣調查。

二要設計科學抽樣。城鄉全覆蓋，對高凈值家庭、多套房持有者、小微企業主、新市民等關鍵群體過度抽樣。

三要建立標準化核心模塊。涵蓋房產（數量、位置、估值依據）、金融資產（賬戶余額、持股份額）、負債（各類貸款余額、利率、期限）、養老金權益、重大耐用消費品、經營性資產等。

四要引入主觀問卷。收集財富預期、借貸意愿、風險偏好等信息。

◎ 第二，深度整合行政記錄與大數據。

建立“住戶數據樞紐”。在嚴格隱私保護前提下，授權特定機構（如央行征信中心升級版）依法歸集：不動產數據（住建部全國統一登記信息），金融賬戶數據（銀行、證券、保險、第三方支付機構報送的賬戶級資產與負債數據），稅務數據（個人所得稅申報信息、不動產交易契稅記錄），社保數據（基本養老保險、企業年金、個人養老金賬戶權益），網絡行為數據（大型平臺消費信貸、理財申購等趨勢性數據）。

2

破解估值難題：建立科學統一的核算標準

◎ 在非金融資產方面，一要健全房產核算。推廣“特征價格法”，建立覆蓋各城市/片區的官辦自動估值模型，接入實時交易與掛牌數據校準。對農村住房，探索“成本法+區域調整系數”。

◎ 二要完善土地權益核算。探索農村承包地、宅基地使用權價值評估方法（參考區域基準地價、流轉價格）。

◎ 三要完善車輛、收藏品等核算。引入第三方專業評估機構數據或標準化折舊模型。

在金融資產方面，嚴格執行公允價值計量原則，打通理財產品底層資產信息，實現穿透式分類（存款、債券、非標、權益等）。

明確未上市股權估值方法（如最近融資價、收益法/資產法評估）。

3

提升時效與顆粒度：
構建動態監測與智能分析平臺

◎ 一要構建高頻負債監測體系。基于整合的金融賬戶數據，按月/季發布居民部門總債務、分類型（房貸、消費貸、經營貸）債務余額、加權平均利率、不良率等核心指標。

◎ 二要構建居民資產負債表智能平臺。運用大數據、人工智能技術對多源數據進行自動化清洗、匹配、估值與匯總。

按需生成區域（省/市）、收入分位數、年齡組、職業類型等維度的資產負債表與關鍵比率（杠桿率、流動比率、凈財富分布）。

◎ 三要構建風險預警指標。構建住戶部門償債負擔比（DSR）、房價收入比動態指數、資產流動性壓力測試等模型，實現風險早識別、早預警。

4

健全制度保障：破解共享壁壘與隱私困局

◎ 一要立法與標準先行。修訂統計法規或出臺專門條例，明確規定相關部門數據提供義務與共享范圍。制定《住戶資產負債表編制統計標準》，統一概念、分類、估值方法。

◎ 二要隱私保護強化。嚴格遵循《個人信息保護法》《數據安全法》，采用去標識化、聚合發布、差分隱私、聯邦學習等技術，確保個體信息不可識別。建立嚴格的數據訪問權限控制與審計追蹤機制。

◎ 三要協同機制創新。成立國家層級的“住戶財富統計協調小組”，統合統計、央行、財政、住建、稅務、金監、網信等部門力量，破除行政壁壘。

5

深化應用：服務國家戰略與政策制定

◎ 一要助力金融穩定與宏觀審慎。將居民部門杠桿率、債務結構、償債能力納入宏觀審慎評估（MPA）體系，作為調整房貸首付比、利率下限、債務收入比（DTI）上限等政策的核心依據。

◎ 二要促進共同富裕。基于精準的財富分布數據，優化稅收政策（如房地產稅、資本利得稅設計）、社會保障轉移支付（瞄準低收入群體）、普惠金融服務（定向支持財富積累薄弱群體）。

◎ 三要提升貨幣政策與財政政策效能。央行可依據住戶資產結構（如流動性資產占比）與負債成本，預判利率政策傳導效率。財政部可依據區域/群體凈財富狀況，制定更有針對性的刺激政策（如消費券發放對象）或紓困政策。

◎ 四要參考國際標準并提高話語權。采用與國際接軌的標準（聯合國等國際組織發布的《國民賬戶體系2025》，國際貨幣基金組織發布的《貨幣與金融統計手冊》），提升數據國際可比性，增強在全球經濟治理中的話語權。

綜上所述，構建一套科學、完整、及時、可靠的中國住戶部門資產負債表體系，將為洞察國民經濟運行的微觀基礎、精準拆解風險密碼、有效推進共同富裕提供不可替代的“數據底座”。

這既是提升現代治理能力的必然要求，也是中國經濟邁向高質量發展新征程的重要支撐。時不我待，需凝聚共識，全力推進。

內容來源｜高金智庫SAIF ThinkTank

圖片來源｜Pexels

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