房產形成“擠出”效應
由於家庭用於投資的資金是有限的，一般而言，家庭投資具有一定的次序，在一項投資達到一定水平或者條件後，再開展下一項投資。我國房產的擁有率、增值幅度都使房產投資成為家庭投資資金的首選，從而減少了可用於金融資產投資的份額。
我國居民家庭具有較高的住房擁有率。從居民財富角度出發，家庭財富調查所關注的是被訪家庭是否擁有住房，而非是否在現居住地擁有住房。調查數據顯示，93.03%的居民家庭擁有1套住房，擁有兩套及以上住房的家庭占比為3.82%，沒有住房的家庭僅占3.14%。全國家庭平均自有住房套數為1.02套，即每個家庭平均擁有1套住房。
房產淨值增速較快，助推了家庭房產投資熱情。從家庭財富結構來看，家庭財產結構變化不大，房產淨值占比居高不下；不僅如此，家庭財產增長在很大程度上是由房產淨值增長導致的。從報告可以看出，家庭人均財產增長中的91%來自房產淨值增長。此外，相對於全國人均家庭財產7.49%的增速而言，房產淨值增速接近10.3%，房產淨值占家庭總財產的比重進一步提高。
近年來，住房價格處於持續增長態勢，從調查數據來看，房產淨值也在不斷增長，這使得居民家庭形成了房價持續上漲的預期。儘管這種預期具有一定盲目性，但居民家庭的投資決策仍主要建立在過去經驗基礎上。與房地產市場相反，金融市場具有較強波動性，這影響了居民家庭的資產配置選擇，使其更傾向於房產投資。
金融投資存在群體差異
調查結果顯示，金融素養較低的家庭更可能面臨較高的投資風險，因而選擇遠離金融投資。高收入、高學歷群體通常具有較高金融素養，更為了解相關的金融知識、信息，加之其擁有較高收入和資產，可以在滿足房產和預防性需求基礎上投資金融資產，因而資產內容更加豐富，能夠更加游刃有餘地作出投資決策，並從中獲取收益。
隨著可支配收入提高，家庭擁有的人均房產淨值也逐漸上升。如果將居民按人均可支配收入分為10個等分組，進而考察人均房產價值在不同收入等分組的差異，可以發現，人均可支配收入最低等分組居民的家庭人均房產淨值僅為41406.346元；人均可支配收入最高等分組居民的家庭人均房產淨值則達到441735.8元，是最低等分組的10.66倍。人均房產原值和人均房產現值也基本呈現隨人均可支配收入增加而增加的趨勢，房產債務餘額和負債率也隨著家庭人均可支配收入的增加而上升。
近年來，人們對未來房價形成了上漲預期，不同收入水平的家庭配置在房產上的資產都在增加。由於高收入家庭對房產購買能力和融資能力更強，因而房產負債率和杠杆率也較高。
隨著收入水平和學歷提高，居民家庭金融資產的規模和結構呈現不同特征。隨著收入水平提高，家庭人均現金、活期與定期存款有所增長，且增幅越來越大。人均可支配收入最高等分組家庭的人均現金、活期與定期存款分別是最低等分組家庭的4.64倍、3.86倍。值得注意的是，隨著收入水平提高，居民活期與定期存款投資份額持續下降，而在儲蓄型保險、國債、股票、基金、期貨、借出款、其他金融資產、外幣金融資產餘額方面投資比重逐漸提高；隨著學歷水平提高，家庭持有活期與定期存款的比重也呈現持續下降趨勢。
互聯網金融“城鄉有別”
互聯網金融是“互聯網+”模式的典型代表，能夠減少交易成本，從而刺激用戶的金融需求，這對傳統金融造成了巨大衝擊。
調查報告顯示，互聯網金融最主要功能是消費支付。無論在全國範圍還是分城鄉統計，使用過互聯網消費支付功能的消費者遠超通過互聯網投融資的人群；其中，使用過互聯網金融投資功能的群體又明顯多於通過互聯網融資的群體。在消費支付中，互聯網金融平台的使用隨著家庭財富增長逐漸增加，使用互聯網金融投資手段遠不如互聯網消費支付手段普遍。目前，普通群眾對互聯網金融投資安全性仍存在一定疑慮，互聯網金融投資功能有待進一步發掘。
相對而言，人們對互聯網融資平台的熟悉程度較低。隨著互聯網技術進一步發展，通過大數據、雲計算、區塊鏈等新技術應用，互聯網融資平台在一定程度上緩解了信息不對稱問題，再加上快捷的還貸款手續以及靈活便利的還貸款期限，近年來互聯網融資功能得到了快速發展。但是，目前互聯網融資缺乏像支付寶、微信支付、餘額寶等消費支付和金融投資領域的標誌性產品，各種產品知名度還不夠高，使用率也相對較低。
此外，發達地區的互聯網金融工具使用率更高。在城鎮，超過70%的被訪者使用互聯網支付；在農村這一比例僅不到30%。數據顯示，東部地區使用互聯網支付手段的居民占比接近全部城鎮居民，且使用3種及以上互聯網支付手段的群體占比明顯高於其他，使用兩種互聯網支付手段的群體占比也超過僅使用一種互聯網支付手段的群體。中西部地區使用互聯網支付的比例則與東部地區有較大差距，金融素養相對較高的城鎮居民從互聯網金融中獲得了更多便利。
來源:經濟日報
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