
大数据分析中国人的存钱观念发生着怎样变化?
为何中国人辛苦挣钱后,并不急着吃吃喝喝或投资,而偏爱存银行?为何有时,中国人的存款会“过山车”般地涨跌?为何北京的人均收入明明比上海少,人均存款却比上海多2 6万?
过去十年,我国人均收入保持高位增长。奇怪的是,个人存款增幅比收入增幅还大,这说明我们越有钱,越爱存银行。
为何中国人辛苦挣钱后,并不急着吃吃喝喝或投资,而偏爱存银行?为何有时,中国人的存款会“过山车”般地涨跌?为何北京的人均收入明明比上海少,人均存款却比上海多2.6万?
1.哪个地方的人存款最多?
2015年人均存款排名前10的省份是:北京、上海、浙江、辽宁、天津、江苏、广东、山西、重庆、陕西。
再把视线往前推,2006年末,我国个人存款总量16.2万亿,人均存款1.2万。
弹指10年,数字巨变。2015年末,我国个人存款总量增至54.6万亿,人均存款4万。
人均存款4万是啥概念呢?
去年谷歌的调查大数据报告显示,14%受访美国人存款高于10000美元,5%的受访者存款为5000-9999美元。单从存款看,中国人至少比80%的美国人更“富”。
吊诡的是,这10年中除2007年外,存款增幅都高于收入增幅,即我们挣钱越多,越爱存银行。
2007年的反常是因为当年的“牛市”。这一年,股市创下6124点历史最高记录,沪深股市开户数达1.3亿户,较年初新增81.9%,引发每月数以千亿的个人存款向股市“大搬家”,彼番景象为建国以来前所未见。
但2008年末,存款增幅却“掉头”升至26.3%,为10年之最。这一年,金融危机爆发,全年上证综指下跌64.7%,深成指重挫63.4%。在股市的冒险失利,存款又“乖乖地”往银行回流。
Mr.Data读数回头看这10年,虽然存款增幅上下波动,2012年后却逐步下滑,并且越来越接近收入增幅。原有的存钱观念正在消退,老百姓更乐意投资、消费了。预计未来几年,出现存款增幅低于收入增幅的可能性很大。
2.收入与存款,谁“蹿”得快?
在已公布2015年人均收入实际增幅的13个省份中,存款增幅高于收入增幅的省份是:辽宁、安徽、福建、山东、河南、湖南、海南、陕西、宁夏;存款增幅低于收入增幅的省份是:北京、上海、浙江、广东。
有意思的是,存款增幅低于收入增幅的北京、上海、浙江、广东,均为经济发达地区。这些省份在2013年、2014年,即最近的两三年内,存款增幅才开始陆续地低于收入增幅。
Mr.Data读数中国人存钱的热情,已经在经济发达地区消退。生活在发达地区的人们,除了收入更可观、社会保障更完善、观念更开放外,丰富的“供给侧”满足了不同的需求,制造了庞大的消费群体,这也是诱发人们多消费、少存钱的动因。如卖家云集、配送快速的长三角电商产业,依托多样“供给侧”,实现“江浙沪包邮”,刺激买买买。
3.收入高的地方,存款一定多吗?
通过对比,Mr.Data还发现了有趣的现象:人均收入高的省份,人均存款未必多。
以北京、上海为例。2015年北京人均收入48458元,而上海人均收入49867元,为全国最高。
但存款增幅方面,北京以5.7%高于上海的2.8%,增幅为上海的2倍。人均存款方面,北京以12.3万高于上海的9.7万,高出上海2.6万。
这种现象在2014年同样存在。
这说明,北京人虽然赚得没上海人多,但存钱热情却高于上海人,背后原因或是文化观念、生活压力的差异。
Mr.Data读数上海作为海派文化浓厚的商业城市、早期开放的国际都会,消费主义更早、更广泛地被接受和认同,中产阶级、白领为了追求更好的生活品质,成为刺激消费的驱动力。与上海不同,北京作为政治权力集中区域,公务人员群体庞大,消费可能受到权力的隐形约束。这些因素,都可能是造成存款差异的原因。
4.有钱不是不想花,而是不敢花
爱存钱,背后是根深蒂固的国民习惯。
勤俭持家,是国人从小就受到的教育,把辛苦挣来的票子攒起来,背后有文化的驱动力。
但除了这些,存钱更是现实考量,不是不想花,而是不敢花。
第一,存钱源自未来不确定性。饿过肚子的人,更明白何为“手中有粮、心中不慌”,上世纪六、七十年代生活过的人们,对这感触更深。而当下,社会保障有待完善,面对买房、教育、就医、养老等压力,许多人也难言轻松。
第二,存钱还因为投资的风险太大、渠道有限。入股市,可问问去年被“割韭菜”的股民,心理阴影面积有多大;买基金,信息不畅、经验缺乏,让人打退堂鼓;买黄金,大妈疯抢本身就是投资渠道缺乏的表现。最后,人们宁愿把钱放银行“吃”利息。
当然,数据也表明,中国人的存钱观念正在发生微妙变化。
可见,当社会发展到一定水平,人们的生活更宽裕、社会保障更完善后,存钱观念可能发生改变,热情将会消退。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
前台流量与后台流量:数据链路中的双重镜像 在商业数据分析体系中,流量数据是洞察用户行为与系统效能的核心依据。前台流量与 ...
2025-08-13商业数据分析体系构建与 CDA 数据分析师的协同赋能 在企业数字化转型的浪潮中,商业数据分析已从 “可选工具” 升级为 “核 ...
2025-08-13解析 CDA 数据分析师:数据时代的价值挖掘者 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产,而将数据转化为商业价值的 ...
2025-08-13解析 response.text 与 response.content 的核心区别 在网络数据请求与处理的场景中,开发者经常需要从服务器返回的响应中提取数 ...
2025-08-12MySQL 统计连续每天数据:从业务需求到技术实现 在数据分析场景中,连续日期的数据统计是衡量业务连续性的重要手段 —— 无论是 ...
2025-08-12PyTorch 中 Shuffle 机制:数据打乱的艺术与实践 在深度学习模型训练过程中,数据的呈现顺序往往对模型性能有着微妙却关键的影响 ...
2025-08-12Pandas 多列条件筛选:从基础语法到实战应用 在数据分析工作中,基于多列条件筛选数据是高频需求。无论是提取满足特定业务规则的 ...
2025-08-12人工智能重塑 CDA 数据分析领域:从工具革新到能力重构 在数字经济浪潮与人工智能技术共振的 2025 年,数据分析行业正经历着前所 ...
2025-08-12游戏流水衰退率:计算方法与实践意义 在游戏行业中,流水(即游戏收入)是衡量一款游戏商业表现的核心指标之一。而游戏流水衰退 ...
2025-08-12CDA 一级:数据分析入门的基石 在当今数据驱动的时代,数据分析能力已成为职场中的一项重要技能。CDA(Certified Data Anal ...
2025-08-12破解游戏用户流失困局:从数据洞察到留存策略 在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失率已成为衡量产品健康度的核心指标。一款游 ...
2025-08-11数据时代的黄金入场券:CDA 认证解锁职业新蓝海 一、万亿级市场需求下的数据分析人才缺口 在数字化转型浪潮中,数据已成为企业核 ...
2025-08-11DBeaver 实战:实现两个库表结构同步的高效路径 在数据库管理与开发工作中,保持不同环境(如开发库与生产库、主库与从库)的表 ...
2025-08-08t 检验与卡方检验:数据分析中的两大统计利器 在数据分析领域,统计检验是验证假设、挖掘数据规律的重要手段。其中,t 检验和卡 ...
2025-08-08CDA 数据分析师:解锁数据价值的专业力量 在当今这个数据爆炸的时代,数据已成为像石油一样珍贵的战略资源。而 CDA 数据分析师, ...
2025-08-08SPSS 语法使用详解 在当今数据驱动的时代,SPSS( Statistical Package for the Social Sciences)作为一款功能强大的统计分析软 ...
2025-08-07SASEM 决策树:理论与实践应用 在复杂的决策场景中,如何从海量数据中提取有效信息并制定科学决策,是各界关注的焦点。SASEM 决 ...
2025-08-07CDA含金量分析 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据驱动决策已成为企业核心竞争力的关键要素。CDA(Certified Data Analys ...
2025-08-07大数据时代对定性分析的影响 在大数据时代,海量、多样、高速且低价值密度的数据充斥着我们的生活与工作。而定性分析作为一 ...
2025-08-07K-S 曲线、回归与分类:数据分析中的重要工具 在数据分析与机器学习领域,K-S 曲线、回归和分类是三个核心概念与工具,它们各 ...
2025-08-07