数据| 2017中国家庭金融调查数据CHFS发布

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前些日，咱们圈子引荐了“实证研究中用到的200篇文章, 社科学者常备toolkit”，各位学者甚至要求将文章发送其邮箱进行深度学习。之后，咱们圈子引荐了中国第一本金融领域SSCI期刊诞生！！，西南财经大学的学者们对此表现出高度的学术热情。

今天，根据中国家庭金融调查官方信息，CHFS第四轮全国调查（CHFS2017）数据正式发布，本轮调查于2017年7月正式启动，同年9月完成全部调查任务，共采集样本40011户，覆盖全国29个省、355个区县、1428个社区，具有全国、省级和部分副省级城市代表性。

01发布内容：

1、数据：CHFS 2017 个人数据(CHFS ind)包含样本家庭成员人口学特征、就业、保险保障信息数据。CHFS 2017 家庭数据(CHFS hh)包含样本家庭收入、支出、资产、负债等数据。CHFS 2017 权重数据(CHFS master)包含样本所在省份、城乡类型、权重信息。2、文档：2017年CHFS调查问卷2017年CHFS数据使用说明2017年CHFS数据截尾处理说明02数据申请：

1、用户登录中心官网https://chfs.swufe.edu.cn/，选择“数据中心”→“数据申请”，注册为CHFS数据用户。（已有账号可直接登录）2、CHFS后台审核通过后，用户收到信息，重新登录该系统，按申请流程说明申请数据。03中心期盼：

1、遵守数据安全规章，不对数据中的地址和个人信息进行探索，不以任何方式泄露任何从中心获取的数据。2、使用数据过程中发现的数据相关问题请及时反馈给我们。

中国家庭金融调查介绍

中国家庭金融调查 （China Household Finance Survey，CHFS） 是西南财经大学中国家庭金融调查与研究中心进行的一项全国性的调查，其主要目的是收集有关家庭金融微观层次的相关信息，主要包括：住房资产和金融财富；负债和信贷约束；收入；消费；社会保障与保险；代际的转移支付；人口特征和就业；支付习惯等相关信息。
中国家庭金融调查计划在我国每年进行一次，样本规模大约为10000个家庭，调查的数据将免费提供给任何以研究为目的的机构或个人。性；2015年，样本扩大到40000余户，具有全国、省级和副省级城市代表性。

中国家庭金融调查的意义

具体地说，中国家庭金融调查的意义体现在：

（1）国家经济金融政策的制定

随着中国经济发展，金融市场规模逐渐扩大，家庭金融交易活动日渐增加，而家庭金融行为对宏观和微观层面的影响也不断增强。比如，中国股票市场、房地产市场等资产市场的起伏波动都与家庭金融行为有密切关系。但是，目前国内从家庭微观层面对这一问题的关注仍然很不够。基于中国家庭金融调查数据的研究将有助于回答这方面的许多与政策密切相关的问题，从而为经济金融政策的制定提供参考。

（2）科研机构的金融研究

中国家庭金融调查是关于家庭资产负债等方面的基础性调查，数据的质量将按照国际标准进行全程监控。通过从不同角度对数据的深入分析，可以全面推进家庭金融研究在中国的开展，促进这一领域在理论和政策方面研究的进步。

（3）金融机构的产品设计

随着中国家庭收入的增加，家庭对理财的需求逐渐增加，而我们对家庭的这些需求目前并没有非常深入的认识。因此，通过中国家庭消费金融调查，我们可以对家庭的理财行为有更加清晰的认识。搞清楚家庭金融行为的特点，比如收入、年龄、民族、教育、风险态度等因素与家庭资产配置之间的关系，这对金融机构的产品设计也具有至关重要的作用。

21个理由

家庭，是社会最重要的微观主体。家庭的金融行为，如：资产配置、借款、贷款、保险、消费、投资等需求，以及家庭对经济变化的反应等，都对个人生活水平的提高及国家综合实力的提升有很大影响。

科学的家庭金融调查能有效获取我国家庭的金融信息，帮助政策制定者深入了解我国家庭的各种金融行为，在考虑通胀、失业、利率及国民储蓄等因素的同时更兼顾到家庭的利益和行为特点，让政策更加完善、有效。
因此，中国家庭金融调查需要您！
我们为什么需要您？
1. CHFS旨在了解全国所有家庭的金融信息，但采访每一户家庭是不可行的，因此我们采用科学的随机抽样方法，在全国一共抽取25个省，80个县（区），约10000户家庭。由这种随机抽样方式选中的样本户，确保了其结果不含任何人为因素，更加公平和精确。样本一旦产生，就具有不可代替性，否则会导致样本选择的偏差。
2. CHFS收集您在消费、投资、保险等家庭金融方面的信息, 听取您对我国经济金融发展的意见，从而帮助政府和研究者分析各项政策是否满足金融经济健康发展的需求。您一户就代表了中国五万户家庭，如果您不参与这个调查，政府在应对通胀、失业、贫富差距和国民储蓄过高等问题时，就无法考虑到您及您所代表的五万户家庭的意见；
3. CHFS的数据将被用于公共政策的制定和学术研究。您的热心参与对我国经济发展和国民福利水平的提高具有十分重要的作用；
储蓄和个人金融：
4. CHFS收集的是关于普通民众收入、支出、储蓄等生活方面的基础性数据，反映的是人们的生活方式，有助于政府了解国民储蓄和投资等决策行为；
5. CHFS获取的数据能为考察居民储蓄在经济发展中的作用提供参考和支持，为您家储蓄与投资的决策提供建议；
6. CHFS能够让政策制定者和研究人员了解，在当前经济形势下人们的各项需求在多大程度上得到了满足，从而帮助他们更好地进言献策；
7. CHFS将孕育出我国第一个关于家庭资产、负债的数据库；
8. CHFS的调查结果可帮助考察小规模企业的组织形式、经营状况，研究经营者如何通过其自有资金或借用资金来为他们的企业融资，有助于解决我国一直以来民营企业融资困难的问题；
9. CHFS将用于了解我国家庭购房建房的融资方式，及住房抵押贷款在我国的普及度；
10.CHFS将用于考察信用卡在我国的普及程度、使用状况、增长潜力以及可能对我国家庭带来的影响。
社会保障：
11.CHFS可准确反映我国社会保障现状，帮助国家了解政策落实情况和效果，并适时调整和完善政策；
12.CHFS可用于反映人们如何为退休后的生活做打算以及已退休人群的生活水平和资金支配状况，从而有助于保障退休人员生活福利水平政策的制定；
13.CHFS可以考察我国医疗保险的报销效率、报销比例以及医疗统筹等问题。
14.CHFS还将涉及与普通百姓息息相关的失业保险、生育保险、工伤保险、住房公积金、企业年金等问题。
金融系统:
15.CHFS所获得的数据能够帮助政府和研究人员了解金融政策调整对家庭财富的影响；
16.CHFS数据可以反应出人们对金融产品的了解程度以及参与金融市场积极性的信息；
17.CHFS将展示银行和其它金融机构为中国家庭提供金融服务的唯一详细资料，从而促进银行完善自身业务，为您提供更好的服务；
18.CHFS研究银行的竞争和变化会对您的生活产生怎样的影响，如对消费、投资等，从而帮助政府制定更好的政策以提高您和家庭的福利水平；
经济政策的制定：
19.中国人民银行会参考CHFS的数据来制定货币政策，从而为监测物价变动情况、调节利率提供依据；
20.CHFS有助于反馈您对政府政策的意见，对经济危机、股市/房产价格、利率等经济问题的看法，从而有利于政府制定下一步的政策，同时也有利于我国学术研究的进一步发展；
21. CHFS将会持续开展下去，并通过连续的跟踪调查，了解中国家庭金融的变化，分析影响变化的因素，从而让家庭金融的概念深入人心、让世界了解中国！
中国家庭金融调查与研究中心介绍

中国家庭金融调查与研究中心是西南财经大学于2010年成立的集数据采集与数据研究于一身的公益性学术调研机构，包含中国家庭、小微企业和基层治理三大数据库，为相关问题的学术研究及政策制定提供参考，在国内外享有较高声誉。同时，中国家庭金融调查与研究中心是“高等学校学科创新引智计划”（简称“111计划”）的文社科类创新引智基地之一。

中国家庭金融调查（China Household Finance Survey，CHFS）是中心最早开展的全国大型抽样调查，旨在收集家庭的资产与负债、收入与支出、保险与保障、人口与就业等方面信息，全面追踪家庭动态金融行为。目前，中心已经成功实施三次调查。2011年，收集家庭样本8438户，样本具有全国代表性；2013年，收集样本28141户，样本在全国代表性的基础上增加了省级代表性；2015年，样本扩大到40000余户，具有全国、省级和副省级城市代表性。

中国基层治理调查与中国家庭金融调查同时开展，旨在收集中国基层单位（居委会和村委会）的公共服务设施、社区政治、社会组织、环境卫生、社会保障、教育文化、基层法治等方面的信息。目前，中国基层治理调查的社区样本规模在2011年、2013年和2015年分别为320、1048和1439个。

2015年，中心新增中国小微企业调查（China Micro and Small Enterprise Survey, CMES），旨在收集有关小微企业经营、管理、创业创新、投融资、税费等方面的详细信息，对中国小微企业进行全面细致的刻画。目前，中国小微企业调查共收集到具有全国代表性的7000余家个体工商户和5600余家法人小微企业，填补了国内小微企业方面的数据空白。

之前，咱们圈子引荐了一些处理内生性问题的文章，各位学者可以参看以下文章：1.“内生性” 到底是什么鬼? New Yorker告诉你；2.Heckman两步法的内生性问题；3.IV和GMM相关估计步骤，内生性、异方差性等检验方法；4.最全估计方法，解决遗漏变量偏差，内生性，混淆变量和相关问题；5.忽略干扰因素，内生性，遗漏变量偏差及相关问题下的估计；6.非线性面板模型中内生性解决方案；7.内生性处理的秘密武器－工具变量估计；8.内生性处理方法与进展；9.内生性问题和倾向得分匹配；10.你的内生性解决方式out, ERM独领风骚；11.面板数据里处理多重高维固定效应的神器；12.面板数据是怎样处理内生性的；13.计量分析中的内生性问题综述；14.工具变量IV与内生性处理的解读；15.一份改变实证研究的内生性处理思维导图；16.Top期刊里不同来源内生性处理方法；17.面板数据中heckman方法和程序；18.控制函数法CF, 处理内生性的广义方法；19.二值选择模型内生性检验方法；20.2SRI还是2SPS, 内生性问题的二阶段CF法实现；21.内生变量的交互项

下面这些短链接文章属于合集，可以收藏起来阅读，不然以后都找不到了。

2年，计量经济圈公众号近1000篇文章，

Econometrics Circle

数据系列：空间矩阵 | 工企数据 | PM2.5 | 市场化指数 | CO2数据 |  夜间灯光 | 官员方言  | 微观数据 |

计量系列：匹配方法 | 内生性 | 工具变量 | DID | 面板数据 | 常用TOOL | 中介调节 | 时间序列 | RDD断点 | 合成控制 | 

数据处理：Stata | R | Python | 缺失值 | CHIP/ CHNS/CHARLS/CFPS/CGSS等 |

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