樂山市居民金融素養影響因素分析

吳欣悅　于恩鋒

摘要：文章基于樂山市居民金融素養調查問卷所反饋的數據信息，通過實證分析研究影響樂山居民金融素養水平的因素。研究發現受教育程度、職業以及收入是影響樂山居民金融素養的重要因素，而性別對其沒有顯著性影響。基于實證分析結果，針對不同居民群體提出進一步提高樂山居民金融素養整體水平的建議。

關鍵詞：金融素養;地方性群體;差異性;多元回歸

一、引言與文獻回顧

隨著我國金融行業的發展，居民金融素養水平也有一定的提高。在中國人民銀行發布的2017年消費者金融素養調查分析報告中顯示，總體上全國消費者金融素養指數平均分為63.71，其屬于中等偏上水平。并且不同群體的消費者金融素養水平存在不同。而區域、職業、收入、受教育程度等則是導致消費者金融素養水平存在差異的主要因素。這是對我國居民整體金融素養水平以及影響因素的簡單概括。關于影響金融素養水平的因素的研究，大部分學者認為人們的性別、收入、區域以及受教育程度對金融素養水平高低程度都會有一定的影響。Lusardi and Mitchell（2011）和Sekita（2011）的相關研究顯示，不同因素導致人們的金融素養水平存在差異。大部分研究表明在性別方面的影響，女性的金融素養水平要低于男性。另外，在通常情況下受教育程度和收入水平與居民的金融素養高低程度呈正相關。還有對于不同年齡段和不同的職業對金融素養水平也都會存在一定影響。國內對消費者金融素養的研究也得出大同小異的結論，余文建等（2017）構建了居民金融素養指數，研究了不同群體金融素養水平差異的影響因素，彭顯琪和朱小梅（2018）也從多方面闡述了有關金融素養影響因素。

本文側重于針對同一地方的不同群體的居民金融素養影響因素進行研究，相對集中地對地方性居民金融素養的影響因素進行調查，通過樂山居民金融素養調查問卷的制定和發放，對其反饋的數據進行收集統計，采用實證分析對樂山市居民金融素養的影響因素進行研究。

二、實證分析

（一）數據來源和處理

本文基于“樂山居民金融素養調查”問卷所收集的數據進行研究，問卷內容包括樂山居民基本情況、行為分析、金融知識、金融技能、金融態度等五個板塊。為實證需要，首先要計算金融素養水平值，為使研究結果具有一定程度的可比性，課題組使用余文建等（2017）關于金融素養指數的構建方法得出每個調查樣本觀測點的金融素養指數，作為居民金融素養得分FL（Financial Literacy）。

（二）金融素養的描述性統計

依照收入水平、受教育水平、職業和性別差異將調查樣本個案分成不同的群體，使用均值和中位數來描述各群體的金融素養特征。平均數、中位數都可以用來表示一組數據的整體趨勢，由于平均數容易受極端值影響，所以采用修正均值來描述金融素養得分水平。

1. 不同群體的金融素養水平修正均值

表1為利用更具有總體代表性的5%修正下金融素養得分均值。結果顯示，收入與金融素養水平呈現顯著地正相關性，收入越高的群體金融素養得分更高。不同教育水平群體的差異也較為顯著，受過高等教育及以上的群體具有較高的金融素養水平。在職業方面，從事金融經濟相關行業的居民相較于沒有從事該行業的居民的金融素養得分大約高出近5%。而對于性別這一影響因素，兩者得分相差不遠，并且女性的金融素養略高于男性，較一般情況而言有所不同。

2. 不同群體的金融素養得分分布分析

對不同群體的金融素養水平指數做出箱線圖以此探討個人特征群體不同層次的差異程度。圖1顯示不同收入水平的群體中位數存在較為明顯地差異，與均值表現出的特征一致，從分布的離散程度看，明顯地“兩頭高，中間低”。圖2顯示，金融素養的教育程度群體差異的整體表現與收入水平群體差異近似，但兩頭的分散程度更高，中間更低。從圖3可以看出，從事金融相關行業的群體的中位數更高，但二者具有相似的離散分布狀態。圖4中男女的性別差異并沒有帶來兩個群體在金融素養指數上的明顯差異，中位數和離散程度都具有很高的相似性。

（三）模型建立與實證過程

為了進一步分析收入、受教育程度程度、職業、性別等因素對居民金融素養的影響程度，基于本課題組的調查以及構建的居民金融素養指數構建如下多元線性回歸模型：

FL=β0+β1income+β2education+β3profession+β4gender+μ

β0為截距變量，βi（i=1，2，3，4）表示待估計的回歸系數， μ為隨機擾動項。FL 為居民金融素養水平得分 ，income、education、profession 和 gender分別表示被調查者的收入，受教育程度，職業和年齡基本群體特征。收入、受教育程度屬于有序分類變量，可按不同等級進行賦值，而性別和職業為無序變量則引入虛擬變量，取值為0的作為基礎類（被比較），取值為1的則為比較類。變量及賦值具體參見表2。

本文使用SPSS軟件，使用最小二乘法對方程進行多元線性回歸參數估計。對回歸方程的ANOVA檢驗發現（見表3），雖然調整的擬合系數為0.181，但F值等于26.192，P值小于0.05的顯著性水平，因此該方程總體是拒絕變量系數同時不顯著的原假設，方程可以看成是統計顯著的。

回歸標準化殘差直方圖（見圖5）表明殘差具有正態分布的特征，非參數檢驗顯示標準化殘差與標準正態分布不存在顯著差異，可以認為殘差滿足了模型的均值為0的正態分布前提要求。DW值為1.84，接近于2，表明殘差具有較好的獨立性，同時殘差的異方差現象并不明顯。

從表4中顯示的回歸結果可以發現，在5%的顯著性水平下，收入、受教育程度以及職業三個變量系數的P值（即表4中最后一列的顯著性）都小于0.05，也支持各變量系數顯著地不為零的假設。性別因素的P值大于0.05，也說明性別在回歸中不具有統計上的顯著性。從容忍度（容差）和方差膨脹因子（VIF）來看，解釋變量之間不存在顯著的嚴重共線性問題。回歸的顯著性檢驗基本與前文的描述性分析一致，即在影響樂山居民金融素養水平中，收入水平、受教育程度和職業這三個因素具有統計顯著性，而性別對金融素養無顯著性影響。

與預估一致，收入、受教育程度和職業的系數都大于零，說明三者都對金融素養水平具有正向影響。在四者中，通過多元線性回歸的顯著性結果可知對樂山居民金融素養的影響效果依次為：受教育程度>收入>職業>性別。

根據回歸結果可知，受教育程度對樂山居民金融素養的影響尤為顯著，居民受教育程度越高，其金融素養水平就越高。這得益于高教育程度人群具有更多的金融知識接觸度和更高的掌握程度，從而塑造了較高的金融素養水平。收入也是樂山居民金融素養水平的重要影響因素，其回歸系數結果1.9>0，說明隨著收入增加，樂山居民金融素養水平越高。收入越高的群體越有能力參與金融市場，實踐一方面對該群體的金融知識和技能的提高增加外部壓力和動力，另一方面通過實踐進一步提升了其主動增加有關知識信息的關注、了解和掌握。

職業對樂山居民金融素養也有一定的影響，以不從事金融經濟相關行業的居民作為基礎，從事金融經濟相關行業作為與其比較的類型，回歸結果系數為2.934，說明從事金融經濟相關行業的樂山居民金融素養水平相對較高。從事金融方面工作的居民涉足于金融行業，在金融行業的不斷學習、積累知識，可起到強化金融素養水平的作用。

性別對樂山居民金融素養水平無顯著性影響。不管男性還是女性都有同樣的資格學習金融方面相關知識并參與到金融市場的競爭中，從而性別的差異化并不是影響居樂山民金融素養水平的重要因素。

三、建議

根據上述實證結構，為提高樂山居民金融素養水平而提出合理性建議：加強樂山居民金融知識宣傳，針對不同的受眾群體，分層次進行金融教育知識普及。對低收入、低學歷的居民進行基礎知識的教育，而高收入、高學歷者進行更多深層次的金融知識普及，讓其參與到金融市場中，增強金融市場的活躍性，促進金融市場的發展。而根據職業性質不同，對于從事金融行業相關職業的樂山居民，有關單位可以采取階段性培訓和測試不斷完善其金融知識、金融技能等各方面的掌握能力。

參考文獻：

[1]Lusardi Annamaria， Olivia，S， Mitchell. Financial literacy and Retirement Planning in the United States[J].Journal Of Pension Economics and Finance，2011（04）.

[2]Lusardi Annamaria，and Olivia S. Mitchell. 2011c. “Financial Literacy around the World：An Overview.”Journal of Pension Economics and Finance，2013（04）.

[3]Shizuka Sekita. Financial Literacy and Retirement Planning in Japan[J].Cambridge University Press，2011（04）.

[4]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（03）.

[5]余文建，武岳，華國斌.消費者金融素養指數模型構建與分析[J].上海金融，2017（04）.

[6]彭顯琪，朱小梅.消費者金融素養研究進展[J].經濟學動態，2018（02）.

*基金項目：樂山師范學院國家級大學生創新訓練項目“樂山市居民金融素養調查（201810649068）”，指導教師：于恩鋒。

（作者單位：樂山師范學院數信學院）