普惠金融視角下農村居民的金融素養特征與影響因素研究
——基于三省的調查

張歡歡，熊學萍

（華中農業大學經濟管理學院，湖北 武漢 430070）

自2013年十八屆三中全會正式提出“發展普惠金融，鼓勵金融創新，豐富金融市場層次和產品”的目標以來，各種普惠金融機構及其金融產品的數量迅速增加，覆蓋的農村居民也越來越多。但值得注意的是，隨著互聯網金融、數字金融逐漸滲透到金融領域，普惠金融的服務深度快速增加，服務模式也逐漸向技術型金融邁進，普惠金融的這種縱深發展對居民的金融素養也提出了更高的要求和挑戰。金融素養是影響普惠金融發展的最重要因素已成為了國際主流共識。

普惠金融國際行動中心2012年針對世界300多家金融機構代表所做的問卷調查顯示，70%的受訪者認為金融素質教育是促進普惠金融發展的最重要因素（30個選項中被排在第1位），而在制約普惠金融發展的因素中，顧客金融素質低下被排在第5位[1]。這從正反兩方面再一次說明金融素質或金融能力對發展普惠金融的重要性。

但現實情況卻是全球居民普遍缺乏金融素養，其中，低收入國家的狀況更為嚴重[2-5]。針對這一現實，2013年以來，國內機構和學者對中國居民的金融素養進行了大量的調查和研究，結果顯示，中國居民的金融知識整體水平不高。同時，國內調查和研究對象主要是特定地區的城市居民[6]或大學生[7]，沒有專門針對農村居民的金融素養調查或研究。但近幾年，隨著普惠金融在農村地區的發展，以及互聯網金融在農村市場的滲透，農村居民的金融素養已經跟不上農村金融發展的步伐。那么，我國農村居民的金融素養到底呈現怎樣的特征？不同地區的農村居民的金融素養是否存在差異？

除此之外，我們更想知道的是影響農村居民金融素養的因素有哪些？已有研究顯示，性別[6,8-10]、年齡[9]、個人受教育程度[6,8,10]、父母受教育程度[8]、金融教育[11-12]、收入水平[6,13-14]、職業類型[6,11]和風險類型[10,15]是影響居民金融素養的主要因素。但也有研究表明，中國居民的金融素養基本不存在性別差異；金融素養與收入也沒有顯著關系[10]。那么這些因素對農村居民金融素養的影響作用到底如何？不同地區的影響作用是否存在差異？

為了回答以上問題，本文基于PISA金融素養測評框架，結合中國農村金融與農村居民的實際特點，構建針對中國農村居民的金融素養測評指標體系，分別從東、中、西部地區選取山東省、河南省和貴州省的農村進行問卷調查，分析中國不同地區農村居民的金融素養特征，探討其影響因素，為提高農村居民金融素養，提高其享受普惠金融紅利的能力，提供一定的參考。

1 研究方法

1.1 數據來源

本文調查主要采取分層隨機抽樣的方法，即以東、中、西部地區為初級抽樣單位，在每個地區隨機抽取1個省，在每個省隨機抽取兩個市，在每個市隨機抽取1-2個縣（區），在每個縣（區）隨機抽取3個鄉鎮，再在每個鄉鎮隨機選取農村居民開展問卷調查。調查地點的基本情況見表1。三省有效樣本在其他方面的基本特征見表2。

1.2 因變量定義

本文的因變量是農村居民的金融素養。目前，較為全面的金融素養測評框架是由經濟合作與發展組織（OECD）在2000年開發的PISA（Program for International Student Assessment）金融素養測評框架，該測評框架從金融知識認知的內容（貨幣和交易、規劃和理財、風險和回報、金融環境）、過程（識別金融信息、分析金融背景中的信息、評估金融問題、應用和理解金融知識）和背景（教育和工作、家庭和家人、個人金融、社會金融）3大范疇共12個方面對金融素養進行了分析和界定。但其測評對象是學生，注重的是基礎知識和學習能力，反映的是知識教育的結果，因此，該測評框架在適用對象的廣泛性上存在缺陷，研究者在實際應用過程中，需要根據調查對象進行調整。而2004年，一組由Lusardi 和Mitchell[16]為美國健康與退休研究（HRS）開發的3個指標（復利、通貨膨脹和風險分散）自產生以來就被普遍使用[8,10,17-18]。但這3個指標在其測度內容的有效性和適用性方面頗受爭議。因此，首先對PISA金融素養測評框架進行剖析，再在三大經典指標（復利、通貨膨脹和風險分散）的基礎上，結合中國農村金融與農村居民的實際特點，對PISA金融素養測評框架內容進行轉換（即本土化處理），最后，對該測評框架本土化處理后的指標歸納、綜合，從基本金融知識認知、金融知識理解和應用、風險和回報、金融規劃、金融背景信息認知和金融責任認知共6個方面12個指標來構建評估中國農村居民金融素養測評的指標體系（表3）。

表2 三省有效樣本的基本特征Table 2 Basic characteristics of surveyed samples in Shandong, Henan and Guizhou Provinces

表3 農村居民金融素養測評的指標體系Table 3 Index system of rural residents’ fi nancial literacy

目前，在金融素養的測評方法上，大多數研究都通過設置幾個問題（選擇或判斷），根據問題的回答情況打分（正確得1分，錯誤為0分），然后對得分進行直接加總[6,8,10,17-18]，或通過因子分析得出綜合得分來測度其金融素養[18-19]。本文認為，以上測評方法還有待于進一步細化。例如，很少有學者會進一步細化處理回答錯誤與回答“不知道”所代表的金融素養的差異。因此，本文沿用Lusardi和Mitchell[3]、Rooij等[20]和尹志超等[18]的處理方法，對以上兩種回答進行區別處理。用于測度農村居民金融素養的指標共12個，其中，“貸款前準備”選項包括一個最合適的、最不合適的和介于兩者的選項，將最不合適的選項、介于兩者之間的選項和最合適的選項，依次視為選擇不知道、答案錯誤和答案正確，分別賦值為0分、1分和2分；對“銀行基本產品了解”這個多項選擇問題，將了解銀行產品1類或2類、3類或4類、5類或6類的選項，依次視為選擇不知道、答案錯誤和答案正確，分別賦值為0分、1分和2分；其余10個問題均為單項選擇問題，其答案都包括一個“不知道”選項、一個或兩個錯誤選項、一個正確選項，依次賦值為0分、1分和2分。最后，對被調查者在測評農村居民金融素養的12項指標得分進行加總，得到每個被調查者的金融素養綜合得分。

1.3 自變量定義

參照已有研究，選擇性別、年齡、個人受教育程度、父母最高受教育程度、金融教育、從業類型、家庭年人均收入和風險類型變量作為自變量，研究金融素養的影響因素。各變量的定義、賦值及系數預期符號見表4。

表4 變量定義、賦值及系數預期符號Table 4 Variable de fi nitions, assignments and expected coef fi cient signs

1.4 模型構建

為了分析農村居民金融素養的影響因素，本文構建的實證模型為：

式中：y為因變量，表示被調查者的金融素養綜合得分；α為常數項；β為系數項；ε為隨機誤差項；xi表示影響農村居民金融素養的第i個因素（i=1，2，…，n），本文中，n=9。

2 結果與分析

2.1 金融素養的描述性統計分析

根據被調查者對測度金融素養的12個問題的回答情況，得到其在金融素養各級測評指標的得分情況（表5）。表中“分數”是指被調查者在每個問題上的得分，“個數”是指被調查者在每個一級指標總和中回答正確/合適/不知道/不好的二級指標個數。三省被調查者具體表現為以下幾個特征。

1）基本金融知識認知差異較大。從不同省份來看。首先，在“信用評價”和“銀行基本產品了解”2個方面，被調查者的認知大致呈現出山東省、河南省和貴州省依次遞減的態勢。其次，從基本金融知識認知的總體水平來看，被調查者在2個方面都回答較優的比例依次為29.1%、26.8%和14.7%，在“信用評價”方面回答“不知道”且在“銀行基本產品了解”方面了解1種或2種的比例依次為0.4%、2.6%和3.9%。總體上，山東省被調查者的基本金融知識認知水平最優，河南省居中，貴州省最劣，且貴州省與山東省、河南省的差異較大。

從不同測度指標來看。被調查者在“信用評價”和“銀行基本產品了解”2個方面的回答差異較大：在“信用評價”方面的回答正確率均在90.0%以上，而在“銀行基本產品了解”方面的回答情況則不佳，約1/4以上的被調查者在列舉的6種基本銀行產品中，只知道存折和/或銀行卡。這說明，我國農村居民對銀行基本產品的了解有限。在實際調查中，我們發現不少老年人只了解存折，而對于銀行卡，只知道是什么，卻不了解如何使用。

表5 三省被調查者金融素養的描述性分析結果Table 5 Descriptive results of the surveyed samples’ fi nancial literacy in Shandong, Henan and Guizhou provinces

2）金融知識理解和應用能力不足。從不同省份來看。首先，在“金融知識理解和應用能力”的4個問題上，貴州省被調查者在每個問題上的回答情況均最差，山東省和河南省被調查者的回答情況較好，且差異很小。其次，從總體水平來看，山東、河南和貴州省被調查者對這4個問題都做了正面回應（即都沒有回答“不知道”或“沒有對貸款產品進行了解、比較”）的比例依次為33.8%、33.0%和25.5%，但能夠全部回答正確（其中，“貸款前準備”問題為最合適答案）的比例依次為7.9%、7.1%和3.9%。總體上，貴州省被調查者的金融知識理解和應用能力最差，河南省居中，山東省最好，且貴州省與山東省、河南省的差異較大，河南省與山東省的差異較小。

從不同測度問題來看。貸款前準備和利率比較能力：被調查者能夠在貸款前進行有效準備以及能夠準確理解并比較出不同貸款利率的比例分別依次為40.3%、45.8%、24.0%和66.4%、63.3%、46.3%，貴州省與山東、河南兩省差距均較大。復利計算能力：被調查者能夠正確計算復利的比例依次為33.2%、24.8%和17.3%，不知道復利知識或不知道如何計算的比例依次為26.6%、38.2%和44.8%，其中，河南省和貴州省被調查者不知道的比例均遠大于能夠正確計算的比例。通貨膨脹理解能力：被調查者能夠正確理解通貨膨脹知識的比例依次為50.5%、53.6%和26.6%，貴州省與山東省、河南省差異很大，且貴州省被調查者不知道通貨膨脹知識或不知道如何比較通貨膨脹與利率間關系的比例為52.6%，遠大于能夠正確理解通貨膨脹知識的比例。

3）風險和回報認知仍須加強。從不同省份來看。三省被調查者在衡量風險和回報認知的兩個問題上的回答差異性不大。總體上，被調查者在2個問題上都回答較優的比例依次為44.1%、43.4%和51.7%，都回答“不知道”的比例依次為74.1%、70.4%和76.0%。這說明，貴州省被調查者在風險和回報認知方面相對較優，而山東省和河南省的認知情況較差，但差距不大。

從不同測度指標來看。差異均不大：被調查者能夠正確認知風險與回報關系的比例依次為64.6%、68.5%和68.0%；能夠正確認知風險多樣性的比例依次為52.7%、57.7%和60.2%。

4）金融規劃意識不強。被調查者表示會對收入進行規劃的比例依次為57.8%、38.7%和47.6%，河南省最低；被調查者表示不知道要對收入進行規劃的比例依次為21.8%、20.5%和32.3%，說明河南省很大一部分被調查者知道要對收入進行規劃，但卻沒有進行規劃（40.8%）；而貴州省被調查者進行規劃（47.6%）和不知道要規劃（32.3%）的比例均較大，兩端現象較明顯（要么進行收入規劃，要么不知道要進行收入規劃）。總體來看，三省被調查者都缺乏收入規劃的意識和行動，由此可推斷農村居民在作為收入規劃一部分的投資規劃上的意識和行動將更為缺乏。

5）金融背景信息認知兩級分化明顯。被調查者能夠在特定金融背景下，準確分析貸款信息并做出正確選擇的比例依次為46.9%、29.6%和32.2%，河南省最差，且河南和貴州兩省與山東省的差距比較明顯。被調查者不知道如何分析金融背景信息，或不知道如何在特定的金融背景信息下做出選擇的比例依次為33.6%、43.8%和48.3%，比例均較大，說明大多數被調查不能回答正確是因為不知道如何分析給定的金融環境信息。總體上，被調查者對金融背景信息認知的兩級分化現象明顯（要么能夠準確分析，要么不知道如何分析）。

6）金融責任認知有待糾錯與普及。從不同省份來看。山東、河南和貴州省被調查者在衡量金融責任認知的2個問題上都回答較優的比例依次為9.4%、19.0%和16.7%，都回答“不知道”的比例依次為9.6%、10.1%和15.1%。河南省被調查者在金融責任認知方面表現最優，貴州省居中，山東省最劣。

從不同測度指標來看。儲蓄與責任意識：被調查者認為政府是居民儲蓄最后擔保人的比例依次為73.0%、65.5%和57.1%，而有正確意識，認為自己需要承擔其儲蓄行為風險和責任的比例依次為11.8%、20.1%和21.7%，說明絕大部分被調查者都沒有正確認識到個人在其儲蓄行為中的責任，其中，山東省被調查者的錯誤意識最明顯。投資與責任意識：被調查者認為政府是居民銀行投資理財行為的最后擔保人的比例依次為36.0%、30.4%和41.3%，而有正確意識，認為自己需要承擔銀行投資理財行為風險和責任的比例依次為42.0%、46.9%和37.0%，兩類回答比例比較接近。

2.2 金融素養綜合水平對比分析

首先對每個被調查者在這12個問題上的得分進行加總，得到各自的金融素養綜合得分。根據三省被調查者的金融素養綜合得分（表6）可知，山東省被調查者的金融素養平均得分最高（15.28分），河南省居中（14.64分），貴州省最低（13.02分）。根據三省被調查者的金融素養綜合得分分布（圖1）可以看出，山東省和河南省被調查者的金融素養綜合得分分布均右偏，其中，山東省被調查者的金融素養綜合得分分布右偏的程度更強；貴州省被調查者的金融素養綜合得分分布相對比較對稱，偏度較小。為了進一步探究三省被調查者金融素養差異的具體表現，進行了三省被調查者在金融素養6個方面的Kruskal-Wallis檢驗，該檢驗主要用于檢驗多個獨立樣本來自的多個總體的分布是否存在顯著差異。結果（表7）顯示：基本金融知識認知、金融知識理解和應用、金融規劃、金融背景信息認知和金融責任認知5個金融素養方面的相伴概率均小于0.10，可以認為三省被調查者在這5個金融素養方面存在顯著差異，而風險和回報的近似相伴概率大于0.10，可以認為三省被調查者在該金融素養方面不存在顯著差異，即三省被調查者的金融素養差異主要體現在“基本金融知識認知、金融知識理解和應用、金融規劃、金融背景信息認知和金融責任認知”5個方面。

表6 被調查者的金融素養綜合得分的基本情況Table 6 Aggregative scores of the surveyed samples’ fi nancial literacy

圖1 三省被調查者金融素養綜合得分分布圖Table 1 Distribution of the surveyed samples’ fi nancial literacy in Shandong, Henan and Guizhou provinces

表7 Kruskal-Wallis檢驗結果Table 7 Test of Kruskal-Wallis

2.3 農村居民金融素養影響因素分析

利用Stata13軟件對三省樣本數據分別進行回歸分析，分析均依據相同的方式建立對應的模型。將性別、年齡、年齡的平方、個人受教育程度、父母最高受教育程度、金融教育、從業類型、家庭年人均收入和風險類型引入模型，進行普通最小二乘法（OLS法）估計；利用懷特檢驗法對模型進行異方差檢驗，結果顯示：均需要對模型進行異方差修正（三省模型中偏度檢驗P值均為0.00），采用可行的廣義最小二乘法（FGLS法）進行異方差修正；再對修正后的模型的變量進行多重共線性檢驗，發現山東、河南和貴州省模型中膨脹因子（VIF）的平均值依次為7.92、9.75和7.69，均大于經驗值2，可以認為三省模型均存在多重共線性，采用自動逐步回歸法中的前向搜尋法進行回歸，回歸后模型的VIF平均值依次為1.25、1.35和1.39，不存在多重共線性。三省樣本的最終模型中，顯著影響金融素養的變量結果見表8。

為了進一步分析不同地區農村居民金融素養的影響因素是否存在區域差異，同時確保研究結果的可靠性和穩定性，加入地區虛擬變量以做進一步檢驗并緩解模型的設定偏誤。由于調查涵蓋3個省，故引入兩個虛擬變量D1和D2，其中：

再次進行回歸分析，將性別、年齡、年齡的平方、個人受教育程度、父母最高受教育程度、金融教育、從業類型、家庭平均收入和風險類型引入模型，進行OLS法估計（表9）。三省樣本量較大，需要使用BP（Breusch-Pagan）檢驗法對模型進行異方差檢驗，結果顯示：模型存在異方差（卡方檢驗P值為0.00）；使用FGLS法進行異方差修正。對修正后的模型的變量進行多重共線性檢驗，發現存在多重共線性；采用自動逐步回歸法中的前向搜尋法進行回歸，得到最終的回歸結果。

比較三省全部樣本的OLS估計結果（表8）和引入地區虛擬變量與影響因素交互項的OLS估計結果（表9），可以發現：三省獨立模型與加入地區虛擬變量和影響因素的交互項后的全部樣本模型的結果大體上一致。因此，綜合兩種回歸模型，分析農村居民金融素養影響因素。

表8 三省金融素養影響因素的實證結果Table 8 Estimation results of the in fl uencing factors of fi nancial literacy in Shandong, Henan and Guizhou provinces

表9 地區虛擬變量與影響因素交互項的回歸結果Table 9 Estimation results of the interactions among regional dummy variables and in fl uencing factors

1）金融素養的性別特征。山東省模型中性別變量不顯著，河南省和貴州省模型中性別變量均顯著為正，且貴州省模型的性別變量系數為1.06，大于河南省的系數0.91（表8）。性別變量顯著為正，系數為0.95，性別與D1的交互項顯著為負，系數為-0.60，性別與D2的交互項不顯著，說明山東省模型中性別變量的系數0.35（=0.95-0.60）遠小于河南省和貴州省的系數0.95（表9）。

綜合兩個模型可知，河南省和貴州省被調查者的金融素養存在顯著的性別差異，女性的金融素養顯著低于男性；山東省被調查者的金融素養的性別差異不顯著或即使顯著但差異很小。幾乎在所有被調查的發達國家和發展中國家都存在女性金融素養偏低的現象，但專注于女性金融素養的調查卻非常少，尤其是在發展中國家[9]。目前，隨著中國農村地區女性在生產生活中地位的提升，金融素養的性別差距問題更應得到特別的關注。

2）金融素養的年齡特征。山東省和河南省模型中，僅年齡的平方變量顯著，系數分別為0.000 5和-0.000 3，貴州省模型中，僅年齡變量顯著為負，系數為-0.082 4（表8）。年齡變量顯著為負，系數為-0.08，年齡與D1、D2的交互項均顯著為正，系數依次為0.12和0.04，因此，山東省被調查者的年齡變量系數為0.04 (= -0.08+0.12)，河南省和貴州省被調查者的年齡變量系數分別為-0.04（=-0.08+0.04）和-0.08（表9）。

綜合兩個模型可知，山東省被調查者的金融素養在整個生命周期內大致呈現遞增趨勢，青年人的金融素養最低，老年人最高；河南省和貴州省被調查者的金融素養在整個生命周期內大致呈現遞減態勢，青年人的金融素養最高，老年人最低。山東省與河南、貴州兩省被調查者的金融素養存在的兩種截然不同的年齡特征的原因，有待于進一步研究。

3）金融素養的教育特征。金融素養的個人教育特征。三個省的模型中，個人受教育程度變量均顯著為正，其中，貴州省模型變量的系數最大，為0.78，河南省居中，系數為0.75，山東省最小，系數為0.49（表8）。個人受教育程度變量顯著為正，系數為0.78，個人受教育程度與D1的交互項顯著為負，系數為-0.27，個人受教育程度與D2的交互項不顯著，說明山東省個人受教育程度變量的系數0.51（=0.78-0.27）小于河南省和貴州省的系數0.78（表9）。綜合兩個模型可知：三省被調查者的受教育程度越高，金融素養就越高，其中，山東省個人受教育程度對其金融素養的提高效應最小。

金融素養的家庭教育特征。在三個省的模型中，父母最高受教育程度變量均顯著為正，且貴州省模型中變量的系數最大，為0.41，河南省居中，系數為0.33，山東省最小，系數為0.24（表8）。父母最高受教育程度變量顯著為正，系數為0.31，而交互項均不顯著，說明三省父母最高受教育程度變量系數的差異不顯著（表9）。綜合兩個模型可知：父母最高受教育程度越高，子女的金融素養越高，說明金融知識和技能可以通過父母傳遞給子女，提高居民教育水平對當代和后代的金融素養提高均具有重要的意義。

金融素養的金融教育特征。山東和河南兩省模型的金融教育變量均顯著為正，且山東省模型中變量的系數3.02大于河南省的系數1.66，而貴州省模型中變量不顯著（表8）。金融教育變量不顯著，但交互項均顯著為正，系數依次為3.00和1.74，說明山東省被調查者的金融教育變量的系數3.00大于河南省的系數1.74，而貴州省的金融教育變量不顯著（表9）。綜合兩個模型可知：在山東省和河南省，參加金融教育能提高被調查者的金融素養，且山東省的提高效應更高，邊際效應均為3.00，而貴州省的金融教育對居民金融素養提高沒有顯著作用。

4）金融素養的從業類型特征。三個省的模型中，從業類型變量均顯著為正，其中，貴州省模型中變量的系數最大，為0.95，河南省居中，系數為0.73，山東省最小，系數為0.51（表8）。從業類型的變量顯著為正，系數為1.02，交互項均顯著為負，系數依次為-0.50和-0.40，說明貴州省從業類型變量的系數最大，為1.02，河南省居中，系數為0.62（=1.02-0.40），山東省最小，系數為0.52（=1.02-0.50）（表9）。

綜合兩個模型可知，非農就業被調查者的金融素養最高，其次為非農兼業和農業兼業，純農業就業被調查者的金融素養最低。這可能是因為從事非農程度越高職業的農村居民所需的金融知識以及接觸金融知識的機會越多，從而其自身的金融素養越高。其中，貴州省非農程度對其金融素養的提高效應最強，河南省居中，山東省最弱。

5）金融素養的家庭收入特征。僅河南省模型中的家庭平均收入變量顯著為正，但系數較小，為0.32（表8）。僅家庭人均收入與D2的交互項顯著，系數為0.29，說明僅河南省的家庭平均收入變量顯著（表9）。

綜合兩個模型可知：在山東省和貴州省，家庭平均收入變量對居民金融素養的提高均沒有顯著作用；而在河南省，家庭人均收入越高的居民的金融素養越高，但其作用效果較弱，家庭人均收入每提高1萬元，居民金融素養平均提高0.3分左右。

6）金融素養的風險類型特征。三個省模型中，風險類型變量均顯著為正，其中，河南省模型中變量的系數最大，為1.02，貴州省居中，系數為0.70，山東省最小，系數為0.54（表8）。風險類型變量顯著為正，系數為0.85，風險類型與D1的交互項顯著為負，系數為-0.30，風險類型與D2的交互項不顯著，說明山東省的風險類型變量系數0.55（=0.85-0.30）小于河南省和貴州省的系數0.85（表9）。

綜合兩個模型可知：被調查者越偏好風險，金融素養越高。這可能源于偏好風險的被調查者，會更主動參與一些金融活動，可以積累更多的金融知識和技能，從而具有更高的金融素養。其中，河南省被調查者風險偏好程度對其金融素養的提高效應最強，貴州省居中，山東省最弱。

7）實證分析結果的進一步解釋：大多數的調查顯示，居民金融素養存在很強的地區差異，即使在同一地區，也存在地區內的金融素養差異，這可能源于不同地區或群體間金融獲得、教育水平等方面的差異[9]。我國東、中、西地區的經濟社會發展不同，存在顯著的區域金融差異[21-23]，加之其它因素存在的地區差異（如教育水平），出現了上文一些影響三省農村居民金融素養因素（如年齡、家庭收入、風險類型）的區域差異。具體哪些因素導致了這種差異及如何發揮效用，有待于進一步的研究。

3 結論及建議

3.1 結論

研究表明，不同地區農村居民在金融素養總體水平上，存在明顯的區域差異，呈現山東省、河南省、貴州省遞減的態勢，且在金融素養不同方面上的表現差異也較大。表明我國農村居民金融素養總體存在東中西遞減趨勢，還存在同一地區在金融素養不同方面上的差異，以及金融素養同一方面不同地區的差異。

從金融素養的影響因素方面來看，農村居民個人受教育程度、父母最高受教育程度、非農程度和偏好風險程度對其金融素養均存在顯著的正效應；性別、年齡、金融教育和家庭人均收入對農村居民金融素養的影響存在區域差異。

3.2 建議

第一，將金融教育納入到九年義務教育中，根據不同階段學生的需求，確定不同的金融教育內容：讓學生從小學階段就接觸金融，了解金融知識；到中學階段，可針對中學學生可能面臨的金融知識和問題，幫助他們樹立初步的金融消費觀念、金融理財觀念和風險意識觀念；到大學階段，可以開展一些與金融相關的公共或必修科目，讓他們更深入地了解金融知識。

第二，金融教育計劃和方案的內容與形式要注意針對性。首先，在內容上，要針對不同地區不同農村群體進行信息收集分類，以提供他們可以依賴的金融信息，如針對女性，提供專門的金融教育方案和金融咨詢；針對老人，更多地提供養老規劃和退休儲蓄的信息和知識；對純農業生產經營者，培養其在農業生產資料購買和農產品銷售環節所必需的金融能力；對“月光族”、“啃老族”的年輕人，進行“幫助年輕人樹立理財觀”計劃。其次，做到金融教育形式有針對性，如針對農村居民的需求和生活特點，專設一個公眾金融教育服務區或利用電視、網絡等大眾媒體，借鑒南非的經驗，通過戲劇表演、金融教育電影或案例回放的方式，為農村居民提供易于接受的金融知識學習渠道和平臺，還可以充分發揮農民工、返鄉創業大學生和務工人員的作用，通過身邊人使用、獲益來帶動農村居民學習金融知識。

[1]俞達, 劉墨海. 金融素質教育的國際經驗[J]. 中國金融,2014(10): 58-59.Yu D, Liu M H. International experience of financial quality education[J]. China Finance, 2014(10): 58-59.

[2]Behrman J R, Mitchell O S, Soo C, et al. Financial literacy,schooling, and wealth accumulation[R]. National Bureau of Economic Research Working Paper No. 16452, 2010.

[3]Lusardi A, Mitchell O S. Financial literacy around the world: An overview[J]. Journal of Pension Economics and Finance, 2011,10(4): 497-508.

[4]Agnew J, Bateman H, Thorp S. Financial literacy and retirement planning in Australian[J]. Numeracy, 2013, 6(2): 1-25.

[5]Boisclair D, Lusardi A, Michaud P C. Financial literacy and retirement planning in Canada[R]. NBER Working Paper No.20297, 2014.

[6]王宇熹, 范潔. 消費者金融素養影響因素研究——基于上海地區問卷調查數據的實證分析[J]. 金融理論與實踐, 2015(3): 70-76.Wang Y X, Fan J. Study on the consumers’ fi nancial in fl uencing factors: An empirical analysis based on Shanghai questionnaire survey data[J]. Financial Theory and Practice, 2015(3): 70-76.

[7]劉丹, 朱濤, 李蘇南. 大學生金融態度與金融行為研究——基于家庭教育的視角[J]. 教育學術月刊, 2015(6): 77-82.Liu D, Zhu T, Li S N. College students’ financial attitudes and behaviors from perspective of family education[J]. Education Research Monthly, 2015(6): 77-82.

[8]Lusardi A, Mitchell O S, Curto V. Financial literacy among the young: Evidence and implications for consumer policy[J]. Journal of Consumer Affairs, 2010, 44(2): 358-380.

[9]Xu L, Zia B. Financial literacy around the world: An overview of the evidence with practical suggestions for the way forward[R].World Bank Policy Research Working Paper No. 6107, 2012.

[10]Agarwal S, Amromin G, Ben-David I, et al. Financial literacy and financial planning: Evidence from India[J]. Journal of Housing Economics, 2015, 27: 4-21.

[11]Lusardi A, Mitchell O S. Financial literacy and retirement planning: New evidence from the Rand American Life Panel[R].Michigan Retirement Research Center Working Paper No. 157,2007.

[12]Walstad W B, Rebeck K, MacDonald R A. The effects of fi nancial education on the fi nancial knowledge of high school students[J].Journal of Consumer Affairs, 2010, 44(2): 336-357.

[13]Guiso L, Jappelli T. Financial literacy and portfolio diversification[R]. European University Institute Working Paper No. 31, 2008.

[14]Monticone C. How much does wealth matter in the acquisition of fi nancial literacy?[J]. Journal of Consumer Affairs, 2010, 44(2):403-422.

[15]Benjamin D J, Brown S A, Shapiro J M. Who is “behavioral”?Cognitive ability and anomalous preferences[J]. Journal of the European Economic Association, 2013, 11(6): 1231-1255.

[16]Lusardi A, Mitchell O S. Financial literacy and planning:Implications for retirement wellbeing[R]. Michigan Retirement Research Center Working Paper No. 108, 2005.

[17]Lusardi A. Risk literacy[J]. Italian Economic Journal, 2015, 1(1):5-23.

[18]尹志超, 宋全云, 吳雨. 金融知識、投資經驗與家庭資產選擇[J]. 經濟研究, 2014(4): 62-75.Yin Z C, Song Q Y, Wu Y, Financial literacy, trading experience and household portfolio choice[J]. Economic Research Journal,2014(4): 62-75.

[19]Lusardi A, Mitchell O S. Baby boomer retirement security: The roles of planning, fi nancial literacy, and housing wealth[J]. Journal of Monetary Economics, 2007, 54(4): 205-224.

[20]Rooij M V, Lusardi A, Alessie R. Financial literacy and stock market participation[J]. Journal of Financial Economics, 2011,101(2): 449-472.

[21]楊德勇, 陳妍, 辛士波. 區域視角下我國農村金融差異的影響因素分析[J]. 中央財經大學學報, 2014(8): 22-30.Yang D Y, Chen Y, Xin S B. An analysis on differences and influencing factors of rural finance in China from regional differences perspective[J]. Journal of Central University of Finance & Economics, 2014(8): 22-30.

[22]彭寶玉, 謝桂珍, 魏雪燕, 等. 中國區域經濟、金融發展差異分析[J]. 地域研究與開發, 2016, 35(4): 1-5.Peng B Y, Xie G Z, Wei X Y, et al. Regional disparity comparisons between economic and fi nancial development in China[J]. Areal Research and Development, 2016, 35(4): 1-5.

[23]周澤炯, 馬艷平. 區域視角下我國農村金融發展差異及影響因素研究[J]. 華東經濟管理, 2016, 30(7): 100-106.Zhou Z J, Ma Y P. A study on the differences and influential factors of China’s rural fi nancial development from the regional perspective[J]. East China Economic Management, 2016, 30(7):100-106.