CnOpenData CHFS中国家庭金融调查数据

 中国家庭金融调查(China Household Finance Survey, CHFS)是中国家庭金融调查与研究中心(以下简称“中心”)在全国范围内开展的抽样调查项目,旨在收集有关家庭金融微观层次的相关信息,主要内容包括:人口特征与就业、资产与负债、收入与消费、社会保障与保险以及主观态度等相关信息,对家庭经济、金融行为进行了全面细致刻画。

  CHFS基线调查始于2011年,目前已分别在2011、2013、2015、2017和2019年成功实施五轮全国范围内的抽样调查项目,2021年第六轮调查还在进行中。CHFS最新公开的2019年第五轮调查数据,样本覆盖全国29个省(自治区、直辖市),343个区县,1360个村(居)委会,样本规模达34643户,数据具有全国及省级代表性

  在中国,有关家庭金融的研究才刚刚起步,而中心的成果填补了中国家庭金融学术研究和现状的空白,其意义已经超越了学术界,产生了广泛积极的社会效益。在学术方面,中心发布的数据引起了学术界的极大兴趣,并出现了一系列研究成果,随着数据库的深入建设,更多研究人员将参与到家庭金融的研究中来。在社会效益方面,中心积极参与中国重大政策问题的研究与讨论,在房地产市场调控、收入分配与经济转型、城镇化问题等诸多中国目前重大的宏观政策方面都有深入的研究和探索。

  CnOpenData获取到中国家庭金融调查与研究中心的授权,将中国家庭金融调查数据收录于公共数据版块,便于各位学者浏览。数据下载请转跳CHFS数据平台

  本页内容转自中国家庭金融调查与研究中心


数据库应用指南

转载CHFS数据使用须知——数据侵权知多少

转载Stata:CHFS中国家庭金融调查数据库清洗和处理


参考文献

用户在任何基于中国家庭金融调查数据产生的中文研究成果均包括以下表述或类似表述声明:本研究使用的数据来自西南财经大学中国家庭金融调查与研究中心组织管理的“中国家庭金融调查”项目(CHFS)。同时引用以下一篇或多篇文献:

  • (1)甘犁,吴雨,何青,何欣,弋代春.中国家庭金融研究,2016,成都:西南财经大学出版社,2019.
  • (2)甘犁,尹志超,谭继军. 中国家庭金融调查报告,2014, 成都:西南财经大学出版社,2015.
  • (3)甘犁,尹志超,贾男,徐舒,马双. 中国家庭金融调查报告,2012,成都:西南财经大学出版社,2012.
  • (4)甘犁,尹志超,贾男,徐舒,马双. 中国家庭资产状况及住房需求分析,金融研究,2013(04):1-14.

数据更新频率

不定时更新

<think>好的,用户想了解CHFS数据的相关信息,特别是数据格式、存储方式和使用方法。首先,我需要整理现有的引用资料,看看里面有没有相关的信息。 首先看引用[5],里面提到CHFS数据库是面板数据,覆盖2011-2019年,包含整理代码。这说明数据格式可能是结构化数据,比如Excel、CSV或数据库格式,但具体需要进一步确认。另外,引用[3]提到CnOpenData收录了CHFS数据,可能需要通过他们的平台下载,可能提供多种格式。 关于数据存储,引用[4]提到了chfs文件服务器,使用特定的命令来启动服务,可能说明数据存储在服务器上,通过特定的文件共享系统管理。引用[2]提到数据在2013和2015年有部分缺失,其他年份完整,说明存储可能按年份分目录,或者有统一的数据库管理。 使用方法方面,引用[5]提到有整理代码,可能用户需要运行特定的代码来处理数据,比如Stata、R或Python脚本。引用[3]提到数据下载需跳转到CHFS数据平台,可能需要注册或申请权限。此外,引用[1]和[2]提到区县码数据可用,可能涉及数据合并或匹配的操作。 接下来需要将这些信息组织成用户容易理解的回答,分点说明格式、存储和使用方法。同时要注意引用来源,比如数据格式可能参考引用[5]的面板数据和整理代码,存储参考引用[4]的文件服务器,使用方法参考引用[3]和[5]的平台下载和代码处理。 可能需要补充一些推测,比如数据格式可能包含问卷数据、编码手册等,存储可能有备份机制,使用方法可能包括数据清洗步骤。需要确保这些推测合理,并基于现有引用信息。 最后生成相关问题,围绕用户可能进一步想了解的内容,比如数据获取途径、清洗方法、应用场景等。确保问题与之前的回答相关,帮助用户深入探索。</think>### CHFS数据相关信息说明 #### 一、数据格式 1. **结构化面板数据** CHFS数据采用面板数据格式,覆盖2011-2019年,包含家庭金融微观信息,如资产、负债、收入等变量,变量命名通常与调查问卷条目对应[^5]。 - 提供整理后的Stata、Excel或CSV格式文件,可直接导入统计分析软件。 - 包含区县码数据(如`CHFS数据区县码(2011-2019年)`),用于地理信息匹配[^1][^2]。 2. **配套文档** - 数据字典(变量说明)、问卷文本及编码手册,辅助理解变量定义[^3]。 #### 二、数据存储 1. **文件服务器架构** - 使用`chfs文件服务器`进行存储,通过命令行工具管理文件共享(如`/opt/chfs/chfs --file="/opt/chfs/chfs.ini"`),支持权限控制和多用户访问[^4]。 - 数据按年份分目录存储,部分缺失年份(如2013、2015年缺失96个观测值)需注意完整性验证。 2. **数据安全与备份** - 引用[2]提到数据“保质保量、好评初潮”,表明采用校验机制确保数据可靠性。 #### 三、使用方法 1. **数据获取** - 通过官方平台(如CnOpenData)申请下载,需注册并遵守数据使用协议[^3]。 - 区县码等辅助数据可单独获取,用于扩展分析。 2. **数据处理** - 使用配套的`整理代码`进行数据清洗、变量合并及权重计算(示例代码可能包含Stata或Python脚本)。 - 面板数据需处理时间维度关联,如家庭追踪匹配。 3. **分析工具** - 推荐使用Stata、R或Python进行统计分析,结合`pandas`、`statsmodels`等库处理微观数据[^5]。 --- ###
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