一条河/路把画面分成两半:左边是老旧村镇的低矮平房,右边是灯火通明的现代高层住宅,暮色中的对照

一个数字,一开始是没有重量的。直到我把它换算成"东西"。

CHFS(中国家庭金融调查)2021 年的数据里,最穷的 10% 中国家庭,户均总资产是 67,453 元。最富的 1%,户均总资产是 15,957,390 元。后者是前者的 237 倍

如果你把 67,453 元换算成生活——大概是三四线城市一套房子的首付零头,或者一辆国产入门轿车,全款,落地价。而 1596 万,是北京二环边上一套一百多平米老破小的价格,或者,三四套三线城市的整套住房,随便挑。

我一开始只是好奇。想看看 2021 年,中国家庭到底过着怎样两种不同的日子。看完之后,好奇心变成了别的东西。

先说一句题外话,回答一个我自己也问过的问题:这个分布,到底是金字塔形,还是钟形?

答案是——线性尺度上,是金字塔:净资产 0~50 万这一段,就装了将近一半的中国家庭,越往右柱子越矮越尖。取个对数再看,才勉强像一个偏右的钟形(统计上叫对数正态)。两种说法都对,只是坐标轴不一样。这份笔记接下来用的,都是最朴素的线性尺度——差距该有多陡,就有多陡,不裹糖衣。

净资产的真实分布(线性尺度)

把全国家庭按净资产分成 12 档,每一档实际占多少家庭。柱子越往右越矮,一路收尖——这就是"金字塔"这个词的来源:底盘宽,往上急剧收窄。

负资产
2.4%
0–10万
13.5%
10–20万
11.6%
20–30万
10.3%
30–50万
13.8%
50–75万
11.8%
75–100万
8.1%
100–150万
9.2%
150–200万
4.4%
200–300万
5.5%
300–500万
4.7%
500万+
4.7%
数据:268,317 * 加权到全国的家庭份额。负资产指家庭负债超过总资产。

换成对数尺度,长得更像钟形

如果把净资产先取对数(相当于把"倍数差距"压缩成"等距差距"),分布会呈现单峰、近似对称的形状——这是财富/收入类数据的常见特征,统计上叫对数正态分布。多数家庭集中在 10 万~100 万这个区间,往两头迅速变薄。

百元级
0.04%
千元级
0.06%
0.1–1万
0.5%
1–3万
1.4%
3–10万
3.0%
10–32万
8.5%
32–100万
23.2%
100–316万
32.4%
316万–1000万
19.8%
1000–3162万
7.6%
3162万+
1.2%
区间为净资产的数量级(10 的幂次),仅统计净资产为正的家庭(占比 97.6%)。
结论:中国家庭净资产不是正态分布的"钟形",而是高度右偏——少数家庭在很远的右侧拉出一条长尾。金字塔和钟形都不是错觉,是同一份数据在两种坐标轴下的两种诚实呈现。

关键分位数

分位净资产家庭年收入
P1-¥65,250-¥13,143
P5¥13,800¥1,550
P10¥51,750¥5,520
P25¥178,671¥24,578
P50(中位数)¥475,800¥62,129
P75¥1,148,404¥118,401
P90¥2,820,624¥205,047
P95¥4,757,500¥299,375
P99¥10,602,000¥633,710
P99.9¥22,338,290¥2,190,035

穷人和富人,具体过着什么日子

先说底层。净资产排在后 5% 的家庭,全部身家是 13,800 元——差不多是一台预算紧张的电动车,或者半年的房租。往下看,1% 分位的家庭净资产是负的:欠债比拥有的还多。年收入这条线更扎心,收入最低的 5% 家庭,一年挣 1,550 元,平均一天不到 5 块钱。

这些家庭不是没有资产,是资产结构单薄。他们户均总资产里,53.8% 是住房——通常就是自己住的那一套或半套。金融资产(存款、理财、股票)只占 11%,耐用品和土地占了剩下的大头。说白了:他们唯一像样的资产就是那间房,别的都是些经不起变现的东西。

底部 10% 家庭 · 户均总资产
¥67,453
住房 53.8% 金融资产 11.0% 其他(车/耐用品/土地等) 35.2%
顶部 1% 家庭 · 户均总资产
¥15,957,390
住房 75.5% 金融资产 11.1% 工商业资产 7.6% 其他 5.8%

再看顶层。净资产 95 分位的家庭,身家 475.75 万;99.9 分位,2233.8 万。顶部 1% 家庭户均总资产近 1600 万,住房资产占 75.5%,金融资产占 11.1%,工商业资产占 7.6%。

这里有个反直觉的地方:富人的资产构成里,房子占的比例,跟穷人几乎一样高(甚至更高)。差别不在"有没有房",而在于富人除了房子之外,还有别的——金融资产的绝对值是穷人的两百多倍,工商业资产更是穷人的近千倍。穷人只有一条腿走路,富人有好几条。

这是不是二八定律

数据说:比二八更极端。顶部 20% 的家庭,占有全国 70.2% 的净资产——已经很接近二八定律说的"八"了。但顶部 10% 单独就占了 52.8%,顶部 1% 占 13.5%。而底部 50% 的家庭,加在一起只占 8%;底部 25%,只占 1.3%。

前1%
13.5%
1–5%
23.6%
5–10%
15.7%
10–20%
17.4%
20–50%
21.8%
50–75%
6.7%
后25%
1.3%
合计 100%。前 1% 家庭拿走 13.5%,后 50% 家庭合计只拿到 8.0%。

这不是简单的"二八",更像是"一九",甚至局部逼近"一九九"。财富越往上,集中度陡增得越快——这正是马太效应的教科书画像:多的更多,少的几乎可以忽略不计。

我承认,看到这组数字之前,我以为差距是"渐变"的。看完才明白,差距其实是"断层"的。中间那条线,比我想象的更陡。

数字看多了会变钝,所以我把两组分组均值,套到两个虚构的人身上——不是真实个案,只是把统计量还原成一个人。

老王,底部 10% 分组。户均总资产 6.7 万里,53.8% 是自己住的房子——多半是县城或农村的老房子,卖不掉也没人买。土地资产户均 6,794 元,很可能是老家宅基地上那栋自建房,账面上算"资产",但既不能自由交易,也不能拿去抵押。真正能随时拿出来用的金融资产,户均只有 7,410 元。老王不是没有资产,是他的资产大多"看得见、动不了"。

老王画像:一位在县城/乡镇街边摆摊的中年男性,身后是老旧的宅基地自建房,旁边停着一辆载货电动三轮车
老王(画像,非真实个案)——房子难卖,家当装在三轮车上,资产看得见、动不了

老李,顶部 1% 分组。户均总资产 1596 万,住房占比 75.5%,跟老王的 53.8% 比,其实差得不算离谱。真正拉开差距的,是住房之外的部分:金融资产户均 176.9 万,工商业资产户均 120.8 万——这两项加起来,比老王的全部身家还多出四十几倍。老李的"富",是账面之外还有一大块能随时变现、随时再投资的东西;老王的"穷",是账面之外几乎什么都没有。

老李画像:一位站在北京三环/四环附近高层住宅小区门口的中年男性,手持手机显示股票基金持仓金额
老李(画像,非真实个案)——名下不止一套房,手机里的持仓随时能变现

这组对比想说的不是"老李比老王有钱"——这不需要数据也知道。想说的是:两人资产里"房子"的比例其实差不多,真正决定命运的,是房子之外还有没有别的东西。老王缺的不是勤奋,是能"生钱"的资产入场券。

北京、成都、绵阳:地域差距有多真实

这里要先认个怂:CHFS 公开数据出于隐私保护,城市身份是匿名编码的,官方不提供编码到真实城市名的对照表。北京这种直辖市可以精确识别,因为"省"就是"市"。但成都和绵阳同属四川省,数据里分不出具体是哪个地级市——我只能退而求其次,用"城市能级"做近似:四川省内的"新一线城市"层,四川只有成都一个,姑且当成都的近似;"三线及以下城市"层,用来近似绵阳,但这一层其实包含了四川省内所有三线城市,不是绵阳独有的数据。

数据限制:CHFS 公开数据的城市身份是匿名编码,没有编码到真实城市名的对照表。北京是直辖市可精确识别;成都、绵阳同属四川省,公开数据分不出具体地级市,只能用"城市能级"近似——四川省内唯一的"新一线城市"是成都,"三线及以下城市"用来近似绵阳(但包含省内其他三线城市,非绵阳独有)。
城市净资产中位数收入中位数住房资产中位数金融资产占比
北京(精确)¥3,101,850¥120,088¥4,490,6669.2%
成都(近似)¥741,861¥90,805¥810,57512.3%
绵阳(近似)¥243,013¥37,730¥194,1919.4%

北京的净资产中位数,是绵阳近似值的 12.8 倍,是成都近似值的 4.2 倍。收入差距稍微收窄一点,但依然是绵阳的 3.2 倍。

有意思的是金融资产占比:成都近似组的 12.3%,反而比北京的 9.2% 还高——这大概率是因为北京的房价把"总资产"这个分母顶得太高,把金融资产的比例摊薄了。北京人不是不理财,是房子太贵,稀释了一切。

中产和高净值,配置的是两种人生

我把"净资产处于全国 50~80 分位"的家庭定义为中产,把"金融资产超过 600 万"(参考招行私人财富报告的高净值门槛)的家庭定义为高净值。

中产家庭户均总资产 91 万,负债 6.9 万,负债率 7.5%,收入中位数 7.8 万。资产里,68.2% 是房子,11.1% 是金融资产,剩下零星分布在车、地、耐用品上。

高净值家庭户均总资产 1722 万,负债 88.75 万,负债率反而更低,只有 5.2%,收入中位数 52.2 万。资产构成完全是另一种画风:38.6% 是房子,47.3% 是金融资产,7% 是工商业资产,商铺占 3.6%。

中产家庭 · 户均总资产(负债率 7.5%)
¥910,256
住房 68.2% 金融资产 11.1% 其他 20.7%
高净值家庭 · 户均总资产(负债率 5.2%)
¥17,218,184
住房 38.6% 金融资产 47.3% 工商业资产 7.0% 其他 7.1%

这组对比是我这次看数据,感触最深的一段。

中产的钱,几乎焊死在一套房子上——房子涨,全家涨;房子跌,全家一起承压,没有别的东西对冲。高净值家庭的钱,接近一半是可以流动、可以配置、可以在市场里重新组合的金融资产。房子在他们的资产里,从"唯一的赌注"变成了"其中一份仓位"。

换句话说:中产在"持有",高净值在"配置"。前者的抗风险能力,取决于一线城市房价会不会跌;后者的抗风险能力,取决于自己会不会做资产配置。这是两种完全不同的财务人格。

再加一层负债的视角,反差更明显。中产户均负债 6.9 万,看着不高,但这笔钱压在一套自住房上,每月要还、房子不能卖、卖了没地方住——是一种锁死现金流的负债。高净值家庭户均负债 88.75 万,绝对值大得多,但杠杆加在能生息的资产上,负债本身也是配置的一部分。同样是欠钱,一个是被房贷追着跑,一个是借钱去生钱。财富故事如果不讲债,是瘸的。

三个判断,不是"多赚钱"

看完这些数字,如果只落到"要多赚钱、多存钱",等于什么都没说。下面是三个更具体、也更诚实的判断。

一、决定量级的是"时点和地点",不是"能力和努力"。老王和老李资产里房子的比例差不多,真正拉开差距的是入场时机和入场资格。对底部家庭,这不是意志力问题,是有没有拿到一张进入"能升值的资产"的入场券。承认这一点,比责怪"不够拼"更接近事实,也更接近怜悯。

二、账面上的"富",和随时能用的"富",是两回事。中产 68.2% 的资产锁在自住房里,卖了没地方住;高净值家庭近一半资产随时能变现、能生息。与其比总资产多少,不如盘一盘自己有多少是"冻结的",多少是"活的"。这个问题,穷人、中产、富人都答得出来,也都该问自己。

三、这道差距不是静态的,它在自我强化。顶部靠资产收益自动复利,底部只有工资、工资不滚动——如果只看这份截面数据,差距的方向是发散而不是收敛。这句话不好听,但假装看不见更糟。出于怜悯的落点,不是喊"你要努力",而是承认结构,然后去找那些哪怕再小、也真实存在的"上车"方式——不是每个人都能上车,但至少该知道车在哪,而不是被"多赚钱"这种正确的废话打发掉。

一点数据上的诚实:上面所有资产口径,都把"能自由交易的存款理财"和"卖不掉的宅基地自建房、正在自住的唯一住房"按市值一视同仁地加总成"总资产"。这个口径可能同时高估了底部和中产的真实富裕程度——账面数字里,有一部分从来就不是"能拿来用的钱"。这不是这份笔记能解决的问题,但值得记在心里,别被"总资产"三个字骗过去。

我后来又多问了几个问题:有钱人靠什么赚钱,穷人靠什么赚钱

看完这三组对比,我还追问了几件事:谁在加杠杆、教育医疗负债是不是致贫的扳机、城乡差异是不是比城市分级更能解释分化。这几个先留着,一次讲太多,反而稀释了前面的判断。

挑一个最有意思的,算是这份笔记的"回光返照":收入结构里,工资性收入、财产性收入、工商业收入的占比,在穷人和富人之间怎么变化。

把家庭收入拆成工资、农业、工商业、财产性(房租/股息/利息)、转移性(低保/养老金/亲友接济)五块:

净资产分组工资收入财产性收入工商业收入转移性收入
底部 10%58.7%2.7%1.9%32.0%
中产 50~80 分位60.6%4.4%4.6%21.4%
顶部 10%46.0%17.6%8.4%22.5%
顶部 1%33.1%37.7%12.9%9.5%

底部 10% 家庭,58.7% 靠工资,32% 靠转移性收入——说白了,一是打工,二是兜底,没有第三条路。中产 50~80 分位,工资占比 60.6%,跟底部差不多,只是绝对数更高。顶部 10% 家庭,工资占比降到 46.0%,财产性收入升到 17.6%。顶部 1% 家庭,工资占比掉到 33.1%,财产性收入反超到 37.7%——第一次超过工资,成了家里最大的一笔进项,工商业收入还贡献了 12.9%。

专业一点说:这符合资产驱动的财富积累规律,CHFS 历轮数据里也一贯如此,不是 2021 年的偶然。轻松一点说:普通人靠工资生活,富人靠资产生活——工资涨得再快,也很难追上"钱生钱"的速度。这句话不新鲜,但这次是数据自己说的,不是感慨。

数字看多了,会有一种钝感——1596 万、237 倍,说多了都成了统计口径。但换算回生活,就是有人一年挣 1550 元,有人的资产结构里,一半是可以随时腾挪的现金和理财。

结构性的差距,不会因为不去看它就消失。

看清楚,至少是一个开始。

数据说明

数据源自 CHFS 2021(中国家庭金融调查),加权还原全国代表性,样本量 26.5 万户。因数据授权限制,原始数据与分析脚本不对外公开,文中数字均为一次性计算结果,供参考,不提供逐条复现。

本文基于西南财经大学中国家庭金融调查与研究中心(CHFS)2021 年数据分析整理,仅呈现聚合统计结果,不涉及任何可识别个人信息,为非官方、非营利的个人数据观察笔记,如与官方发布数据或研究结论有出入,以 CHFS 官方为准。