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央行: 相比年初居民消费意愿有所增强  66.6%的居民认为目前房价高难接受

来源:央行网站 发布日期:2012-12-18

 

2012年第4季度,由中国人民银行在全国50个城市进行的2万户城镇储户问卷调查显示:

一、物价感受指数

居民物价满意指数为22%,较上季回升1个百分点,高于去年同期5.5个百分点。其中,58.5%的居民认为物价“高,难以接受”,较上季下降2个百分点。居民未来物价预期指数为70.2%,较上季提高2.6个百分点,高于去年同期4.9个百分点。其中,41.7%的居民预期下季物价水平“上升”,较上季提高4.7个百分点;42.9%的居民预期下季物价水平“基本不变”,较上季下降2.6个百分点;5.3%的居民预期下季物价水平“下降”,较上季下降0.6个百分点。

 

二、收入感受指数

居民收入感受指数为51.8%,分别高于上季和去年同期1.6和0.9个百分点。居民未来收入信心指数为56.3%,较上季提高2.5个百分点,分别高于上季和去年同期2.5和1个百分点。

 


三、就业感受指数

居民就业感受指数为40.6%,分别高于上季和去年同期1.6和0.8个百分点。居民未来就业预期指数为51.2%,分别高于上季和去年同期1.9和0.6个百分点,是近3年以来同期值中的最高水平。

 

四、储蓄、投资和消费意愿

在当前物价、利率及收入水平下,19.4%的居民倾向于“更多消费”,33.5%倾向于“更多投资”,47.1%倾向于“更多储蓄”。与年初相比,居民消费意愿增强(较年初提高1.9个百分点),投资(股票、基金、债券等)意愿走低(较年初下降2.1个百分点),储蓄意愿基本不变。居民偏爱的前三位投资方式依次为:“基金、理财产品”、“房地产投资”和“购买债券”,选择这三种投资方式的居民占比分别为22.9%、18.9%和17.5%。

居民各项消费意愿均有所增强。居民未来3个月购车意愿为15.4%,是1999年有调查以来的最高值;居民未来3个月购买大件商品(电器、家具及高档商品等)的消费意愿为26.5%,是近3年以来同期值中的最高水平;居民未来3个月旅游意愿为23.1%。

 

 

五、房价预期与购房意愿

66.6%的居民认为目前房价“高,难以接受”,较年初下降1个百分点,低于去年同期6.2个百分点;31.3%的居民认为“可以接受”;2.1%的居民认为“令人满意”。对下季房价,预期“上涨”的居民比例为29%,较年初提高11.3个百分点,高于去年同期10个百分点。未来3个月内准备出手购房的居民占比为15.4%,较年初和去年同期分别提高1.4和1.5个百分点。

 

注:数据来源于中国人民银行储户问卷调查。

编制说明:

城镇储户问卷调查是中国人民银行1999年起建立的一项季度调查制度。每季在全国50个(大、中、小)调查城市、400个银行网点各随机抽取50名储户,全国共20000名储户作为调查对象。调查内容包括储户对经济运行的总体判断、储蓄及负债情况、消费情况、储户基本情况等四个方面。我们在分析报告中对部分问题的调查结果进行扩散指数法处理,即计算各选项占比ic,并分别赋予各选项不同的权重iq(赋予“好/增长”选项权重为1,赋予“一般/不变”选项权重为0.5,赋予“差/下降”选项权重为0),将各选项的占比ic乘以相应的权重iq,再相加计算出最终的指数。所有指数取值范围在0~100%之间。指数在50%以上,反映该项指标处于向好或扩张状态;低于50%,反映该项指标处于变差或收缩状态;等于50%,表示该指标与上季持平。

主要指数计算方法:

1。当期物价满意指数:反映居民对当期物价满意程度的扩散指数。该指数的计算方法是,在全部接受调查的储户中,先分别计算认为本季物价“令人满意”与“偏高,但尚可接受”的居民占比,再分别赋予权重1和0.5后求和得出。

2。未来物价预期指数:反映居民对下季物价判断的扩散指数。该指数的计算方法是,先扣除选择“看不准”的居民数,然后分别计算认为下季物价“上升”与“基本不变”的居民占比,再分别赋予权重1和0.5后求和得出。

3。当期收入感受指数:反映居民对当期收入的扩散指数。该指数的计算方法是,先分别计算认为本季收入“增加”与“基本不变”的居民占比,再分别赋予权重1和0.5后求和得出。

4。未来收入信心指数:反映居民对未来收入信心的扩散指数。该指数的计算方法是,先扣除选择“难以预计”的居民数,然后分别计算认为下季收入“增加”与“基本不变”的居民占比,再分别赋予权重1和0.5后求和得出。

5。当期就业感受指数:反映居民对当前就业情况感受的扩散指数。该指数的计算方法是,先扣除选择“看不清楚”的居民数,然后分别计算认为本季就业“增加”与“基本不变”的居民占比,再分别赋予权重1和0.5后求和得出。

6。未来就业预期指数:反映居民对未来就业预期的扩散指数。该指数的计算方法是,先扣除选择“看不清楚”的居民数,然后分别计算预计下季就业“好”与“一般”的居民占比,再分别赋予权重1和0.5 后求和得出。