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调查数据 | 2019年中国城镇居民家庭资产负债情况调查

 



中国人民银行调查统计司城镇居民家庭资产负债调查课题组于2019年10月中下旬在全国30个省(自治区、直辖市)对3万余户城镇居民家庭开展了资产负债情况调查。从当前掌握的资料看,这是国内关于城镇居民资产负债情况最为完整、详实的调查之一。
根据《2019年中国城镇居民家庭资产负债情况调查》显示:

第一,城镇居民家庭户均总资产317.9万元,资产分布分化明显;家庭资产以实物资产为主,住房占比近七成,住房拥有率达到96.0%;金融资产占比较低,仅为20.4%,居民家庭更偏好无风险 金融资产。

第二,城镇居民家庭负债参与率高,为56.5%,负债集中化现象明显,负债最高20%家庭承担总样本家庭债务的61.4%;家庭负债结构相对单一,负债来源以银行贷款为主,房贷是家庭负债的主要构成,占家庭总负债的75.9%。

第三,城镇居民家庭净资产均值为289.0万元,分化程度高于资产的分化程度。与美国相比,我国城镇居民家庭财富分布相对均衡(美国净资产最高1%家庭的净资产占全部家庭净资产的比重为38.6%,我国为17.1%)。

第四,城镇居民家庭资产负债率为9.1%,总体稳健,少数家庭资不抵债;居民家庭债务收入比为1.02,略高于美国居民水平(0.93);偿债能力总体较强,偿债收入比为18.4%,居民家庭债务风险总体可控。

第五,需关注两方面问题。一是居民家庭金融资产负债率较高,存在一定流动性风险。二是部分家庭债务风险相对较高,主要表现在以下几个方面:部分低资产家庭资不抵债,违约风险高;中青年群体负债压力大,债务风险较高;老年群体投资银行理财、资管、信托等金融产品较多,风险较大;刚需型房贷家庭的债务风险突出。


城镇居民家庭资 产分化明显,金融资产占比低,房产占比超七 成

  • 城镇居民家庭资产分化明显

调查数据显示,城镇居民家庭总资产均值为317.9万元,中位数为163.0万元。均值与中位数之间相差154.9万元,表明居民家庭资产分布不均。居民家庭资产分布不均衡主要体现在以下四个方面。

第一,居民家庭资产的集中度较高,财富更多地集中在少数家庭。 将家庭总资产由低到高分为六组,最低20%家庭所拥有的资产仅占全部样本家庭资产的2.6%,而总资产最高20%家庭的总资产占比为63.0%,其中最高10%家庭的总资产占比为47.5%。




第二,区域间的家庭资产分布差异显著,经济发达地区的居民家庭资产水平高。 分经济区域看,东部地区明显高于其他地区。东部地区居民家庭户均总资产为461.0万元,分别高出中部、西部、东北地区197.5万元、253.4万元和296.0万元。东北地区居民家庭户均总资产最低,仅占东部地区居民家庭的三分之一左右。

分省份看,家庭资产最高的三个省(自治区、直辖市)为北京、上海和江苏,最低的三个省(自治区、直辖市)为新疆、吉林和甘肃。其中,北京居民家庭户均总资产约为新疆居民家庭的7倍。



△图1 各省居民家庭户均总资产

第三,高收入家庭拥有更多资产。 将家庭总收入从低到高排序,总收入最高20%家庭所拥有的总资产占全部样本家庭总资产的半数以上。其中,收入最高10%家庭户均总资产1204.8万元,是收入最低20%家庭户均总资产的13.7倍。

第四,户主的年龄、学历水平及职业均影响家庭资产分布。 一是家庭总资产随户主年龄的提高呈现先增加后减少的特征。户主年龄为56~64岁的家庭户均总资产最高,18~25岁的户均总资产最低。二是户主的学历水平越高,家庭户均总资产越多。户主为研究生及以上学历的家庭户均总资产明显高于均值,高中及以下学历的家庭户均总资产最低。三是户主为企业管理人员和个体经营者的家庭总资产明显高于均值,其余家庭总资产均低于平均水平。



△图2 户主分组(年龄、学历和职业)的家庭资产分布

  • 家庭资产以实物资产为主,房产是其主要构成

调查显示,我国城镇居民家庭资产以实物资产为主,户均253.0万元,占家庭总资产的八成。



△图3 家庭实物资产构成情况

第一,住房是家庭实物资产的重要构成,居民家庭住房拥有率相对均衡。 我国城镇居民家庭的实物资产中,74.2%为住房资产,户均住房资产187.8万元。居民住房资产占家庭总资产的比重为59.1%。和美国相比,我国居民家庭住房资产比重偏高,高于美国居民家庭28.5个百分点。



△图4 中国和美国不同收入组的住房拥有率

居民的住房拥有情况相对均衡。我国城镇居民家庭的住房拥有率为96.0%,有一套住房的家庭占比为58.4%,有两套住房的占比为31.0%,有三套及以上住房的占比为10.5%,户均拥有住房1.5套。美国住户总体的住房拥有率为63.7%,低于我国32.3个百分点。按家庭收入从低到高排序,美国收入最低20%家庭的住房拥有率仅为32.9%,而我国收入最低20%家庭的住房拥有率也为89.1%。

城镇居民家庭拥有的住房数量越多,其家庭资产中住房资产的占比反而越低。拥有一套住房的家庭的总资产中住房资产的占比为64.3%,有两套住房家庭的住房资产占比为62.7%,有三套及以上住房家庭的住房资产占比为51.0%。这主要是因为多房产家庭在解决了基本住房需求后,更倾向于多元化资产配置。

第二,商铺及厂房等经营性资产是家庭资产差距大的重要原因。 受调查家庭中,15.9%的家庭拥有商铺或厂房等经营性资产,这些家庭的经营性资产均值为257.5万元,占其家庭总资产的33.1%。拥有经营性资产家庭的户均总资产为776.8万元,是没有经营性资产家庭的3.4倍。

家庭总资产越多,经营性资产的拥有率越高,经营性资产在家庭资产中的比重越大。按家庭总资产排序,资产最高10%的家庭中,近半数的家庭拥有经营性资产,这些家庭的经营性资产占家庭总资产的35.6%;而资产最低20%家庭中仅有3.5%的家庭拥有经营性资产,其经营性资产占家庭总资产的比重为22.4%。

  • 金融资产分化明显,居民家庭更偏好无风险金融资产

受调查家庭中,有99.7%的家庭拥有金融资产,户均金融资产64.9万元,占家庭总资产的20.4%。与美国相比,我国城镇居民家庭金融资产占总资产的比重偏低,比美国低22.1的百分点。







△图5 城镇居民家庭金融资产构成

第一,金融资产的分化程度更明显。 将家庭分别按照金融资产和实物资产从低到高进行排序,金融资产最高10%家庭所拥有的金融资产占所有样本家庭的58.3%,而实物资产最高10%家庭拥有的资产占比为47.1%。可见,金融资产的不均衡程度更显著。

第二,居民投资偏稳健,家庭无风险金融资产持有率高。 调查显示,无风险金融资产的持有率高于风险金融资产的持有率,受调查家庭中无风险金融资产的持有率为99.6%,户均35.2万元;风险金融资产的持有率为59.6%,户均50.1万元。从调查样本整体看来,户均持有无风险金融资产35.0万元,占总金融资产的比达到53.9%,高于风险金融资产。

第三,高资产、高学历家庭参与风险金融市场的意愿更强,金融资产表现形式更加多元化。 随着家庭资产的增加,家庭持有风险金融产品的比率稳步提高。将家庭总资产排序,总资产最高20%家庭的风险金融资产的持有率为87.9%,最低20%家庭的持有率为29.8%。而且,总资产越多的家庭参与各类金融市场的程度越高,高资产家庭在各类金融产品上的持有率均明显高于全国平均水平。





△图6 不同资产组和不同学历水平居民家庭的各类金融产品持有率

从学历水平看,学历越高的家庭金融资产表现形式越多元化。调查数据显示,随着户主学历水平的提高,家庭持有活期与定期存款的比重有所下降,而持有银行理财产品、互联网金融及股票、基金等金融资产的比例有所上升。这主要是因为高学历群体通常更了解相关的金融知识和信息,加之其往往拥有较高的收入和资产,因而在满足了预防性需求后更愿意投资高风险、高收益的金融产品。


城镇居民家庭负债参与率高,负债结构相对单一,房贷是主要构成部分

第一,家庭负债参与率较高,负债集中化现象明显。 目前我国城镇居民家庭运用杠杆现象较为普遍。受调查家庭中,有负债的家庭占比为56.5%。分地区看,东北地区居民家庭负债参与率最低,为42.1%;东部、中部分别为57.9%和55.7%;西部地区最高,为60.1%。




有负债的家庭中,户均家庭总负债为51.2万元。其中,53.8%的居民家庭负债余额在30万元以下,35.6%的家庭负债余额在30万~100万元,10.5%的家庭负债余额在100万元以上。按照家庭负债余额从低到高排序,负债最低20%家庭的户均总负债3.2万元,所承担的负债仅占全部样本的1.3%;负债最高20%家庭的户均负债157.3万元,所承担的负债占全部样本的61.4%。

第二,家庭负债结构相对单一,负债来源以银行贷款为主,房贷为家庭负债的主要构成。 从负债来源看,城镇居民家庭的负债以银行贷款为主。有负债的居民家庭中,户均银行贷款49.6万元,占家庭总负债的96.8%。银行体系外的负债占比低,仅为3.2%,其中民间借贷和互联网金融产品贷款的户均负债额分别为1.2万元和0.1万元,占家庭总负债的比重分别为2.4%和0.2%。

从负债用途看,房贷是家庭负债的基本构成。有负债的居民家庭中,76.8%的家庭有住房贷款,户均家庭住房贷款余额为38.9万元,占家庭总负债的比重为75.9%。调查显示,75.9%的居民家庭将负债用于购房,24.8%的居民家庭用于日常消费,12.8%的居民家庭用于买车或车位,9.6%的居民家庭用于装修或购买家电,9.3%的居民家庭用于实体经营,9.0%的居民家庭用于教育,3.9%的居民家庭用于医疗,2.3%的居民家庭用于金融投资。

第三,富裕家庭的负债参与率更高,且更容易获得银行贷款,低资产家庭对民间借贷的依赖度相对较高。 按家庭总资产排序,资产最高20%家庭的负债参与率最高,为63.3%,且负债中97.1%为银行贷款。资产最低20%家庭的负债参与率最低,为38.6%。资产最低20%家庭的负债来源中,89.4%来源于银行贷款,远低于其他家庭;9.0%来自于民间借贷,远高于其他家庭。这主要是因为低资产家庭往往收入较低,或者没有稳定的收入来源,从银行渠道获得贷款相对困难,因而对民间借贷的依赖度相对较高。

第四,居民家庭负债集中于中青年和高学历家庭。 受调查家庭中,户主年龄为26~35岁的家庭负债参与率最高,为73.1%。随着年龄的提高,家庭负债参与率有所下降,户主年龄为65岁及以上的家庭负债参与率最低,为25.1%。家庭负债参与率与户主的学历成正比,户主受教育程度越高,家庭负债参与率越高。



△图7 按户主年龄和学历分组的家庭负债参与率


家庭净资产分化程度高于资产的分化程度,但中国城镇居民家庭财富分布较美国均衡

将居民家庭的资产扣除负债,得到的净资产更能真实地反映居民家庭的财富水平。调查数据显示,中国城镇居民家庭净资产均值为289.0万元。家庭净资产中位数为141.0万元,比均值低148.0万元。

居民家庭净资产分化程度高于家庭总资产。将家庭净资产从低到高排序,净资产最低20%家庭的净资产仅占全部样本家庭净资产的2.3%,而最高20%家庭的净资产占64.5%。对高资产组家庭作进一步细分,最高10%的家庭所拥有的净资产占全部样本家庭净资产的49.0%,最高1%的家庭占17.1%。




与美国相比,中国居民家庭财富的分布相对均衡。2016年,按家庭净资产排序,美国全国最高1%的家庭所拥有的净资产占全部样本家庭净资产的38.6%,略高于随后9%家庭的38.5%,而其余90%的家庭仅占22.8%,不到三分之一,说明美国居民家庭的财富向最富裕家庭集中的特征明显。我们的调查显示,在中国城镇居民家庭中,这三个比例分别为17.1%、31.9%和51.0%。即使假设我国乡村居民家庭的净资产均为零,将这些零资产的样本按乡村人口占比加入调查样本后,新样本中最高1%、随后9%和其余90%的家庭净财富占比分别为21.9%、38.5%和39.6%,我国居民家庭财富相对均衡。


居民家庭债务风险总体可控

  • 城镇居民家庭资产负债率总体稳健,少数家庭资不抵债

总体看,我国城镇居民家庭的资产负债率相对较低。调查显示,我国城镇居民家庭资产负债率的均值为9.1%,低于美国的12.1%。其中,有负债家庭的资产负债率均值为14.8%,中位数为15.8%。




从资产负债率的分布看,资产规模越低,负债参与率越低,有负债家庭的资产负债率越高。尤其是资产规模在10万元及以下的家庭中,有负债的家庭的平均资产负债率高达111%。



△图8 不同资产负债率区间的家庭占比情况

有负债的家庭中,大部分家庭的资产负债率处于(0%,10%]的区间,少数家庭存在资不抵债的情况。调查样本中,资产负债率处于(0%,10%]的家庭占比为19.4%,占有负债家庭的34.4%。有0.4%共138户家庭的资产负债率超过了100%,这些家庭的债务占全部样本家庭债务的比重为0.4%。这些家庭主要有两种情况:一是低资产家庭(资产少于10万元),一共106户,债务规模占所有资不抵债家庭债务的比重为17%,他们的债务规模不大,但资产规模更小,资产无法覆盖债务;二是参与企业经营的家庭,一共23户,债务规模占所有资不抵债家庭债务的比重为41.1%,他们有一定规模的资产,但债务规模更大,而且借债的原因主要是实体经营。

  • 居民家庭债务收入比为1.02,略高于美国居民水平

债务收入比是指居民家庭的债务余额与其年收入的比值,能更为直观地反映居民家庭的债务规模。调查显示,我国城镇居民家庭的平均债务收入比为1.02,略高于美国0.93的水平。其中,有负债家庭的债务收入比的均值和中位数均为1.6。有少数家庭的债务规模远高于家庭收入,有1.2%共221户家庭的债务收入比超过了10,这些家庭的债务占全部样本家庭债务的比重为5.8%。



△图9 不同债务收入比区间的家庭占比情况



△图10 不同偿债收入比区间的家庭占比情况

  • 偿债能力总体较强

我国城镇居民家庭偿债能力总体较强。 调查数据显示,城镇居民家庭偿债收入比平均为18.4%,其中房贷偿债收入比为9.1%。有负债家庭的偿债收入比的均值为29.5%,中位数为26.7%。部分家庭的偿债负担较重,12.8%的家庭月偿债收入比超过四成,这些家庭的债务占全部样本家庭债务的比重为34.7%;4.5%的家庭月偿债收入比超过六成,债务占比为12.8%。

分收入水平看,低收入家庭偿债压力相对较大。 调查数据显示,按家庭总收入从低到高排序,收入最低20%家庭月偿债收入比为24.8%,高于均值6.4个百分点,比最高20%家庭高9.1个百分点。这些低收入家庭中,13.8%的家庭月偿债收入比超过四成,6.7%的家庭超过六成。

实体经营家庭的偿债压力大 。 调查样本中,没有经营性债务家庭的偿债收入比为16.1%,有经营性债务家庭的偿债收入比为30.1%,高于前者14个百分点。

工 薪阶层债务偿还压力明显 。 分职业看,户主为企业一般员工和国家机关、事业单位人员的家庭月偿债收入比相对高,分别为22.5%和19.9%,均高于平均偿债收入比。


值得注意的问题

第一,城镇居民家庭金融资产负债率较高,存在一定的流动性风险 城镇居民家庭资产配置高度集中于房产,金融资产占比低,金融资产负债率相对较高。调查显示,我国城镇居民家庭金融资产负债率为44.6%,其中,有负债家庭的金融资产负债率均值为85.3%,中位数为117.3%,半数以上的家庭金融资产负债率超过了100%。可见,居民资产负债率虽整体稳健,但是资产流动性较差,存在一定的流动性风险。

第二,部分低资产家庭资不抵债,违约风险高 。 受调查家庭中,总资产低于10万元的共有792户,这些家庭的资产负债率为30.7%,远高于其他家庭,其中有106户家庭的资产负债率超过了100%。这106户家庭多数无房无车,仅有少量存款,户主主要从事个体经营或其他职业,没有稳定收入,负债却相对较高,一旦遇到意外情况,违约风险较高。

第三,中青年群体负债压力较大,债务风险相对较高。 户主年龄在26~35岁的居民家庭债务参与率、户均债务规模、资产负债率、债务收入比都要高于其他家庭。中青年家庭由于面临购房、成家生子、子女教育等多方面的支出压力,负债现象更为普遍,债务负担相对较重,偿债压力相对较大。

第四,老年群体投资银行理财、资管、信托等金融产品较多,风险较大。 调查显示,户主年龄为65岁及以上居民家庭投资银行理财、资管、信托产品的均值为23.9万元,是总体平均水平的1.4倍,占其家庭金融资产的比重为34.8%,远高于其他年龄段水平。调研发现,尽管资管新规出台后理财产品不再保本,部分银行代理销售的第三方投资理财产品风险较高,但仍有不少居民认为在银行购买理财产品本金不会损失,实际投资风险与居民投资安全性预期存在较大差距。65岁以上的老年群体处于收入来源减少的人生阶段,将大量资金投资银行理财、资管、信托等金融产品,增加了投资及养老的不确定因素。

第五,刚需型房贷家庭的债务风险突出。 受调查家庭中,43.4%的家庭有住房贷款。有房贷家庭的资产负债率、金融资产负债率和月偿债收入比分别为16.5%、101.5%和29.0%,债务风险明显高于平均水平。其中刚需型房贷家庭的债务风险尤其突出,这三项指标分别为24.2%、151.3%和33.0%,均为所有群体中的最高值。相比之下,投资型房贷家庭的债务风险要小得多,其三项指标仅略高于平均水平。



△图11 居民家庭债务收入比的分布情况


附:
调查样本分布说明
区域分布

本次调查涉及30个省(自治区、直辖市),共计31100户城镇居民家庭。调查采用多阶段随机抽样方法,省级样本数量分配权重为各省城镇人口占比,各省的具体样本数量如下。


人口分布

本次调查对象为县级以上城镇居民家庭,不包括农村居民家庭,与全国人口结构略有差异,但总体看人口的年龄分布与国家统计局公布的全国人口分布基本一致。

本次调查共覆盖城镇居民99868人,户均人口数为3.2人,略高于全国户均家庭规模(3.0人)。从年龄结构看,20岁以下及60岁以上人口占比略低,但总体分布与全国情况一致。具体如下。



(原文将刊于《中国金融》杂志2020年第9期)


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 彭博: 对于摩根大通和高盛集团的策略师以及香港和新加坡的基金经理来说,一个晦涩难懂的术语突然成为解读中国政策意图和引导股市的流行语。 “反 内卷 ”一词 在过去一年的政府文件中出现过,但在本月初国家领导人 主持召开 高层会议承诺规范“无序”价格竞争后,这一说法更加引人注目。“反过密化”指的是为根除中国工业弊病而采取的措施。中国工业弊病的特点是残酷的价格战和产能过剩,这些因素损害了太阳能、新能源汽车和钢铁等行业的盈利能力。 尽管北京方面尚未发布任何计划,但投资者仍对政府即将出台更协调一致的政策 应对措施 充满希望,以应对通货紧缩的驱动因素。市场上充斥着关于这一主题的分析师报告,而太阳能和钢铁股在7月份也出现上涨。摩根士丹利的策略师 上周将他们的投资偏好从香港股票  转向了在岸股票。 瑞银集团亚太区首席投资办公室主管陈敏兰 表示:“投资者在中国投资的最大问题之一是过度竞争。 政府自上而下地意识到了这一点,并直接表示必须停止破坏性竞争,这实际上是一个非常积极的进展。这是一个强有力的政策信号。” “反内卷化”成为中国最新流行语 资料来源:彭博社、360搜索引擎 汉语中“内卷”的字面意思是向内滚动。在实践中,它用来描述一种竞争激烈、却几乎没有产生任何实质性进展的体制。 巨额的产能建设支出帮助中国企业提升了全球地位。如今,中国企业已主导 太阳能 供应链的每一个环节,而其电动汽车制造商也已撼动了特斯拉的主导地位。然而,结束破坏性竞争从未像现在这样重要。生产者通货紧缩正在加剧,贸易紧张局势意味着中国无法再将部分过剩产能释放到其他国家。 加拿大皇家银行财富管理亚洲区高级投资策略师 Jasmine Duan 表示:“随着国外市场关闭中国的贸易路线,部分竞争被迫回归国内市场。” 中国太阳能亏损加剧 五大龙头企业一季度合计亏损逾80亿元 资料来源:公司文件、彭博计算 这一举措似乎有助于改善内地股市的投资者情绪。内地股市受政策驱动因素的影响更大,工业股的权重也更大。 7月份迄今,在岸沪深300 指数 已上涨2%,在全年大部分时间落后于 恒生中国企业指数后, 目前已跑赢该 指数。 太阳能股票 新疆大全新能源股份有限公司和通威股份本月股价上涨至少 19%。柳州钢铁股份有限公司股价飙升逾 50%,鞍钢股份股价上涨约 16%。玻璃、水泥和化工类股也出现上涨。 摩根大通中国及香港股...

印度的“蟑螂”一代Z世代已经受够了

 FT: 十多年来,印度总理纳伦德拉·莫迪一直以一套模式治理着这个世界上最大的民主国家:持续的宗教动员,加上对经济发展和“美好时光”( acche din )的承诺。在过去的12年里,这套模式几乎奏效。 如今,印度的Z世代——全球人口最多的群体,超过3.7亿——正在对这项政策进行考验。本周,成千上万的印度年轻人连续五天走上全国各地的街头,向莫迪总理发起了他执政以来面临的最大挑战。 今年年初,当局发现5月份的医学院入学考试遭到泄题,此后这场运动开始兴起。超过200万名考生被迫重考,而他们为了这场考试已经准备了数年,其中许多人还花费了巨额资金。至少有12名考生因此自杀。警方对泄题事件的调查发现,泄题者是与考试流程相关的内部人员。 在教育部长达尔门德拉·普拉丹任期内,全国各地多次发生考试泄题事件,学生们要求他辞职。印度首席大法官将该国失业青年比作“蟑螂”(他后来声称这仅适用于那些拥有假学位的人),这进一步激起了民众的愤怒。 数百万民众涌入社交媒体,随后阿比吉特·迪普克创立了蟑螂人民党(CJP)。该党取名为“蟑螂人民党”,意在讽刺莫迪领导的印度人民党(BJP)。如今,蟑螂人民党在Instagram上拥有超过2500万粉丝,远远超过印度人民党的940万粉丝。 在当今的印度,政治问责的概念已基本从公众视野中消失。无论情况如何,莫迪都对要求其解雇党内成员和部长的呼声嗤之以鼻。虽然老一辈印度人已经习以为常,但许多面临自身日益严峻挑战的Z世代却对此一无所知。 印度青年处境艰难。该国失业人口中,超过五分之四的人年龄在30岁以下。更令人担忧的是,大学毕业生的失业率是文盲的九倍。 与此同时,实际工资却停滞不前。政府的技能发展计划也无济于事——在过去十年中,1600万接受培训的人员中只有15%找到了工作。就连印度著名的信息技术公司也在裁员,并冻结招聘。在2025-2026财年的前九个月,该行业的五大巨头仅净增17名员工。 因此,许多年轻人被迫从事与自身技能严重不符的工作。我曾见过在建筑工地担任工头的工程师,也见过研究生从事数据录入工作。如今,数以百万计的人从事着收入微薄且往往充满剥削的零工。目前,超过1200万印度人受雇于该行业,预计仅在未来三年内,这一数字就将翻一番。 这种不稳定的生活状况带来的后果难以概括,而且影响范围还在不断扩大。有些男人因为没有体面的工作而找不到妻子。许多人即...

2024 年全球最富有家族榜单

 BMG: 这栋位于西北第二街的朴素砖砌建筑丝毫没有显示出它所蕴藏的巨额财富。 该地产坐落在阿肯色州本顿维尔市中心,是沃尔顿企业的所在地,该企业是世界上最大家族财富的管理者。 正是通过这个私人投资办公室, 沃尔玛公司(Walmart Inc.) 的创始人萨姆·沃尔顿(Sam Walton)的后代们将自己的财富一代代地积累到了一起。 哦,他们的财富是如何积累起来的。今天,在第一家真正的沃尔玛开业 62 年后,沃尔顿家族比以往任何时候都更富有。他们的总财富已飙升至创纪录的 4324 亿美元,使他们重回彭博年度全球最富有家族排行榜榜首。 你不需要成为亿万富翁就能掌握富人的金科玉律:巨大的财富会带来更大的财富。 沃尔顿家族一直是我们榜单上的常客,他们不断致富的原因很简单:沃尔玛股票。截至 12 月 10 日,今年以来,沃尔玛股价上涨了 80%。这一增长使该家族的总财富在 12 个月内增加了 1727 亿美元,相当于每天 4.732 亿美元,或每分钟 328,577 美元,超过了 2023 年彭博榜单上位居榜首的阿联酋王室成员的财富。 山姆·沃尔顿 为此奠定了基础。他策略性地将自己的财富分配给子女,以保持家族控制权并确保他们的财富不断增长。 自 1992 年沃尔顿去世以来,他的继承人一直坚守着一个原则,这个原则为沃尔顿家族和我们名单上的许多其他家族带来了丰厚的回报:团结一致。沃尔顿企业通过管理沃尔顿家族在沃尔玛的大部分合并且越来越有价值的股份,为这些家族提供了粘合剂。 这一原则对未来 25 年将继承数万亿美元 的许多人具有指导意义 。那些在主要资产所有权上保持团结的家族受益于增强的复利和控制力。奢侈品牌爱马仕和制药商罗氏背后的家族就是那些通过协议确保凝聚力的家族之一。 和沃尔顿家族一样,彭博榜单上的 25 个家族中的大多数今年都因市场强劲而变得更富有。他们总共赚了 4065 亿美元。其中许多都是耳熟能详的名字:约翰逊家族(共同基金和退休账户)、汤姆森家族(媒体)、玛氏和费列罗(糖果)。 一位新进入者是奥弗斯家族,他们的财富源自一家以色列航运公司。如今,他们的帝国横跨全球多个行业,资产分别由第二代兄弟 埃亚尔 和 伊丹 控制。 另一位新来者是泰国家族的谢氏,其企业集团正大集团 (CP Group) 经营着养鱼场、7-Eleven 便利店并生产动物饲料等。 金钱可以拆散家...

付鹏11月24日在HSBC内部演讲速记

《2024年年终回顾和2025年展望——对冲风险VS软着陆》   上篇 正值年底,虽然刚才汇丰一直强调大家不录音不录像,但大概率你挡不住。我在这儿讲话会谨慎一些,非常小心谨慎,大概率会有人透露出去,放到YouTube上,基本上所有见我都说付总我在YouTube上看过你的视频,我说那都是盗版的,靠盗版发财的也不少。 今天和大家分享的内容基本上都是官方的,回顾会多一点,展望不多,因为这个月展望完了之后下个月怎么办?有些话对我来讲我倒觉得很简单,本质上原来我们是做Hedge Fund出身,所以我们的逻辑框架整体具有极强的延续性,不是说今年去讨论,或者说明年去讨论。 惯性思维从2016年开始,我一直在跟大家强调这个世界已经完全不一样了。当然经历过过去的几年时间,我相信在座各位应该对这番话的理解变得越发深刻。 2016年实际上是美国特朗普的第一次大选,我有一个特点,我的特征是如果我觉得什么地方有投资机会,我可能第一时间去一线调研,我不喜欢看YouTube,我也不喜欢在网上扒。当然你会说,现在ChatGPT很强大了,人工智能好像能帮你解决很多问题,但你们有没有想过,可能广泛流传或者广泛传播的很多信息是错的。这一点在2012年当时我从日本做完调研回来之后,我的感悟是最深的。 当然去日本有一个重要的人物,名字叫本森特,很快大家就会非常熟悉他的,目前来讲应该是特朗普政府提名的美国财长。本森特原来是索罗斯基金实际掌控人,因为索大爷已经年龄很大了,去年的时候才刚刚把基金的业务交给他儿子亚历山大,但在这之前,最主要的几场战役本质上来讲都是本森特在主导。 2012年当时我从北京去香港约朋友们吃饭的饭局上,当时斯索罗斯基金在香港办公室跟我说,本森特从这儿去了日本。我说OK。我经常说一句话“站在巨人的肩膀上看问题。” 当然你知道,网民们最可怕的地方是巴菲特“SB”、索罗斯“SB”,我最“牛逼”。你要记住,他们的所有行为一定有很大的变化,很多人可能都不知道,巴菲特第一次去是2011年,我们正在讲福岛核电站泄漏,核废水污染以后海鲜不能吃的时候,一个80多岁的老头顶着核辐射泄漏去日本吃海鲜了,当然他去日本干吗,这其实很关键。 之后我们跑到日本做完调研回来之后那几年,我陆陆续续跟很多人讲,日本正在发生变化,日本的利率结构都会随之变化的,当然包括日本的证券市场。今年日本股市终于走出这35年了,创下...

2014-2024,仅仅10年 大象公社

 《2014-2024,仅仅10年》 大象公社 十年前的夏天,年轻人不愿当公务员,国考人数锐减36万,热帖称“机关钱少活多”。 那年全国毕业生700余万,就业率超九成,复旦学生租游艇办毕业舞会,女孩们花两千元买晚礼服,夜游江海。 那年世界的齿轮咬合稳定,中美迎来建交35周年。美国民调中,超72%年轻人,将中国视为“朋友”。 夏天前,奥巴马夫人到访,体验了长城、紫禁城与成都火锅。 慕田峪长城上,总统夫人看燕山起伏,觉得一切宽阔且美妙,“长城的长度几乎相当于从美国缅因州到俄勒冈州的四倍”。 那年的国运也如山峦起伏。 夏天时,股市清冷,七成账户闲置,股民调侃关灯吃面,7月IPO开闸,并购潮掀起,年底股市单日放量7100亿,狂飙冲天。 楼市故事也相似。十年前的五一,房企奄奄一息,北京楼盘推出零首付,南京楼盘跳远减十万,上海房展出动比基尼美女吸引眼球。9月楼市松绑,炒房客陷入狂欢。 十年前的人们尚不知卷与颓,偶有下挫,也认为不过是插曲,对一切满怀自信。 贾跃亭宣布要造超级互联网汽车,罗永浩宣布要发布东半球最好用的手机。真正手机大卖的是小米,第一季度销量超过苹果。 夏天过后,雷军去乌镇参加首届互联网大会。他磕磕巴巴说,梦想还是要有,万一实现呢? 那年乌镇最风光还是BAT,三家都在硅谷设立了分支,李彦宏说机会太多,他很着急: 我们其实处在非常有意思的时代,这是魔幻一般的时代,正好我们这一代人赶上互联网的兴起。 入夜,乌镇白墙黑瓦水音桨声。丁磊拼起旧木桌,摆起乌镇宴,座中人微博记录:十几瓶黄酒喝去,陈年故事吐出,煮酒笑谈云中事,天罗地网立旌旗。 未被邀请的马云,才是那年真正的主角。十年前的夏天,阿里启动全球最大规模IPO。 上市前,马云发内部邮件,建议员工不要挥霍,处理好财富,“我们这么辛苦,可不是为了变成一群土豪”。 当年9月,阿里上市,马云登顶中国首富,万名阿里员工成千万富翁,宝马销售和房产中介堵在阿里园区门口。 十年前的夏天蒸腾如梦,浩荡热风吹过中国。北京高温刷新了1951年以来纪录,居民用水多喝出4.5个昆明湖。 济南、上海、重庆、吐鲁番尽成火炉,更大热浪在互联网彩票服务器上。那年是巴西世界杯,足彩卖出23亿。 在广州,恒大正在冲击中超三连冠,教练席上,新任助教李铁说,有很多东西不是金钱所能衡量,“我给自己十年左右的时间,争取成为国家队的主教练”。 那个夏天,恒大冰...

苹果与美光掀起中国芯片长鑫科技(688825)游说战,特朗普陷入两难

 WSJ: 苹果公司 (Apple)正积极游说,希望通过使用中国存储芯片来缓解不断上升的成本压力,而主要供应商 美光科技 (Micron Technology)则在大力游说进行阻击。这两股力量发生碰撞,让美国总统特朗普(Trump)夹在了两家美国企业巨头的冲突中间。 知情人士透露,最近几周,苹果公司首席执行官蒂姆·库克(Tim Cook)及高管团队向特朗普以及商务部长霍华德·卢特尼克(Howard Lutnick)、财政部长斯科特·贝森特(Scott Bessent)等官员提出了一项计划,打算在美国以外地区销售的苹果产品中,使用中国长鑫存储(ChangXin Memory Technologies)和长江存储(Yangtze Memory Technologies)的存储芯片。 苹果公司称,此举将有助于缓解全球存储芯片供应紧张局面,并可能让美国消费者享受到更低价格。 这些论点遭到了美国唯一一家成规模的存储芯片制造商美光科技的反驳。知情人士称,包括首席执行官桑杰·梅赫罗特拉(Sanjay Mehrotra)在内的美光科技高管已向卢特尼克及其他政府官员发出警告:允许长鑫存储等中国企业向美国科技公司供货(无论最终产品在何处销售),都可能摧毁美国本土的存储芯片产业,就像中国曾在美国钢铁和制造工厂的衰败中起到推波助澜的作用。 近年来,在这些中国供应商被五角大楼认定为中国涉军企业后,苹果公司及其他存储芯片买家一直对它们避而远之。长江存储也被列入了被称为“实体清单”的贸易黑名单。 这场游说战可能会迫使特朗普在其两大首要经济目标之间做出抉择:一个是让美国消费者享受到更低的价格,另一个是提高本土半导体产量以减少对其他国家的依赖。在贸易谈判持续之际,特朗普一直避免对中国企业施加限制,并对苹果公司和美光科技在美国的投资均给予了赞赏。 白宫发言人库什·德赛(Kush Desai)表示,本届政府将“在维护国家安全的同时,致力于为美国民众进行投资和提供经济救助”。知情人士称,美光科技高管认为,该公司可以通过加快本土建厂速度和增加国内投资来帮助解决存储芯片供应紧张问题。该公司已表示,包括苹果设备在内的消费电子产品价格之所以上涨,原因不仅仅是存储芯片价格走高。 特朗普已表示,他希望在卸任前大幅提高美国的芯片产量。 “最重要的是,我们必须在本土建设产能。我们显然不想与任何被列入实体清单的企业...

WSJ:盘点2026年上半年标普500指数表现最好的20只股票

  2026年已过半,现在是时候盘点一下今年迄今表现最佳的股票了。 标普500指数今年迄今已累计上涨9.5%,表现不俗;根据 伦敦证券交易所集团 (LSEG)的数据,这一美国大盘基准指数在过去10年中平均每年上涨12.8%。 今年我们还看到了一轮由盈利增长驱动的牛市——或者说是分析师对滚动12个月每股收益预期的上调,这些预期被用于计算预期市盈率。 这些盈利增长一直是标普500指数信息技术板块股票上涨的驱动力,其中许多股票实现了三位数的涨幅。今年迄今,IT板块在标普500指数的11个板块中表现位居第二,该指数按价格涨幅排名的前10大股票全部来自科技板块。在该指数表现最佳的前20只股票中,除三只外,其余均为科技股。 标普500指数成分股中,今年有62%的股票实现上涨。以下是2026年上半年标普500指数中价格涨幅最大的20只股票。(本文中所有股价变动均不含股息。) 公司 2026年价格变动 2025年价格变动 预期市盈率 截至12月31日的预期市盈率 2026年滚动12个月每股收益预期变动 闪迪 858% N/A 12.0 13.6 987% 美光科技 304% 239% 8.1 7.9 294% 英特尔 278% 84% 103.8 61.2 123% Western Digital 271% 282% 35.0 19.6 107% Marvell Technology 251% -23% 60.2 24.0 40% Seagate Technology Holdings 250% 219% 34.6 20.5 107% 戴尔 243% 9% 21.2 11.1 79% 康宁 192% 84% 68.8 28.2 19% 应用材料 181% 58% 47.3 26/0 55% Advanced Micro Devices 171% 77% 56.4 33.1 59% Flex 168% 57% 31.3 17.4 49% 泛林集团 153% 137% 54.1 32.1 50% 泰瑞达 150% 54% 56.4 36.7 63% KLA 148% 93% 58.7 31.0 31% 莫德纳 137% -29% N/A N/A 1% Lumentum Holdings 133% 339% 47.6 50.2 145% Generac Holdings 115%...