1.3 金融素养的衡量

1.3.1 金融素养的衡量方法介绍

已有研究中对金融素养的衡量主要包括主观金融素养和客观金融素养两方面。主观金融素养主要是根据受访者自我评价的对股票、基金等相关金融产品的了解程度来衡量。比如，在清华大学中国金融研究中心的消费金融调研数据调查问卷中，设计有如下问题：“您认为您或您的家人对下述各种金融投资方式（包括股票、基金、债券、商业投资、房产等）的了解程度如何？”根据了解程度的高低，设置了1～5个等级，其中1表示“不知道”, 2表示“不太了解”, 3表示“有所了解”, 4表示“比较了解”, 5表示“非常了解”，受访者会依据自己对各金融投资方式的了解程度在1～5的范围内进行选择。客观金融素养则主要是采用调查问卷的形式来收集的，问卷中首先会设置多个相关问题，其次依据受访者对这些问题的实际回答情况进行综合计算，最后得到受访者的实际金融素养水平。比如，清华大学中国金融研究中心的消费金融调研数据调查设计了5个问题来考察受访户的客观金融素养水平，具体包括金融体系职能认知、存款准备金率理解、分散投资理解、股票投资理解和利率变动认知等；中国家庭金融调查数据则设计了利率计算、通货膨胀理解和投资风险认知3个问题来考察受访家庭的客观金融素养水平。

根据已有研究，受访者主观感知的金融素养水平与根据客观问题测算的金融素养水平是存在相关性的。Agnew和Szykman（2005）的研究发现，主观金融素养和客观金融素养的相关系数为0.49，但将受访者按照工作收入、受教育水平等进行划分后，这一相关系数在不同类别的受访者之间具有较大差异。受教育水平上，高中及以下学历的受访者的主观金融素养和客观金融素养的相关系数仅为0.1，而本科在校生的主观金融素养和客观金融素养的相关系数为0.71，说明受访者自我评价的金融素养水平可能并不能很好地代表其实际水平。因而，主观金融素养水平和客观金融素养水平存在一定差距，通过直接询问受访者对金融的了解程度来衡量金融素养是不够精确的，这主要是因为过度自信的受访者往往会高估自己的金融素养水平，而消极的受访者则会低估自己的金融素养水平（Guiso et al., 2008）。因此，相对于主观金融素养，通过问卷获取反映居民金融素养的相关数据并据此进行综合计算所获得的客观金融素养指标，能够更为准确地衡量受访者的实际金融素养水平。

1.3.2 金融素养的指标构建

1.3.2.1 相关问题

由于已有研究对金融素养的定义尚不统一，国外问卷中选取的衡量金融素养的问题较为宽泛，涉及复利、通货膨胀、投资分散问题和金融产品风险问题等。问卷中相关问题的数量也不等，最少为3个（Lusardi和Mitchell, 2011;Hasting和Tejeda-Ashton, 2008; Lusardi和Tufano, 2008），最多达30多个（Chen和Volpe,1998）。Huston（2010）对相关研究进行了总结，认为在有关金融素养的调查问卷中应该包括基本知识（如利率计算、货币的时间价值计算等）、信用贷款知识、储蓄与投资知识和保险知识。

参考国外家庭调查问卷的内容，中国家庭金融调查在调查问卷中设计了对存款利率的计算、对通货膨胀概念的理解以及对金融产品投资风险的辨别3个方面的问题来考察受访家庭的金融素养水平。具体问题设计如下：

（1）存款利率计算问题。例如，假设银行的年利率是4%，如果把100元钱存1年定期，1年后获得的本金和利息为：①小于104元；②等于104元；③大于104元；④算不出来。

（2）通货膨胀概念理解问题。例如，假设银行的年利率是5%，通货膨胀率每年是3%，把100元钱存银行一年后能够买到的东西将会：①比一年前多；②跟一年前一样多；③比一年前少；④算不出来。

（3）投资风险辨别问题。例如，一般而言，您认为股票和基金哪个风险更大？①股票；②基金；③没有听说过股票；④没有听说过基金；⑤两者都没有听说过。

在以上问题中：第一个问题通过受访者对简单存款利率的计算来考察其计算能力；第二个问题通过模拟一个简单的金融决策情境来考察受访者对通货膨胀这一概念的理解；第三个问题是关于股票、基金和投资多样性的混合问题，这一问题主要考察受访者对金融产品的了解程度和对投资多样性的辨别能力。需要注意的是，这3个问题的回答均由受访者代表回答。受访者是最了解家中经济情况的人，也是家中消费投资的决策主体。因而，受访者的金融素养水平可以代表整个家庭的金融素养水平。

表1.1对金融素养相关问题的回答情况进行了描述性统计。从表中数据可以看出：①在对简单的利率计算问题上，我国回答正确的家庭占比在2013年仅有14.0%, 2015年有所上升，为28.1%；回答错误的家庭在2013年的占比为33.3%, 2015年有所下降，为22.4%；回答“不知道/算不出来”的家庭在2013年的占比高达52.7%, 2015年略有下降，为49.5%。而荷兰和美国的家庭在利率计算问题上的回答情况明显较好，回答正确的比例分别高达76.2%和67.1%，这表明我国家庭对于简单的存款利息计算能力较为缺乏。②在对通货膨胀概念理解问题的回答上，2013年我国家庭回答正确的比例仅有15.5%, 2015年这一比例为15.8%; 2013年回答错误的比例为40.5%, 2015年这一比例为37.2%; 2013年回答“不知道/算不出来”的比例为44.0%, 2015年这一比例为47.0%。而荷兰和美国的家庭在该问题的回答上同样更好，回答正确的比例分别高达82.6%和75.2%，远远高于我国家庭。这说明我国大部分家庭并不理解通货膨胀概念。③在对金融产品投资风险辨别的问题上，2013年我国家庭回答正确的比例为26.7%，且2015年上升幅度较大，为48.3%，高于存款利率计算问题和通货膨胀概念理解问题；但回答“不知道/算不出来”的比例依然较高，2013年为51.5%, 2015年为42.6%。而荷兰和美国家庭中回答“不知道/算不出来”的占比远低于我国家庭，分别为27.0%和34.5%，这说明我国家庭对于金融产品还不甚了解。从上述分析可知，我国家庭金融素养缺乏的问题较为严重，但2015年相对于2013年情况略有好转，说明我国家庭的金融素养水平处于提升状态。

接下来将对存款利率的计算、通货膨胀的理解以及投资风险的辨别这3个问题中回答正确、错误和“不知道/算不出来”各选项的分布情况进行描述，结果如表1.2所示。从表中数据可知，2013年，上述3个问题全部回答正确的家庭仅占总体样本的1.5%, 2015年这一比例有所上升，为6.3%; 2013年样本中所有家庭平均正确回答的问题个数仅为0.563个，2015年略有上升，为0.922个。由此可见，我国家庭金融素养缺乏的现象还较为严重，但逐年有所改善。

1.3.2.2 构建方法

将多个变量信息整合为单个变量的方法有很多，包括同等权重加权平均、因子分析、主成分分析等。关于金融素养指标的构建，现有研究中主要有如下3种方法：

（1）采用相关问题是否回答正确的虚拟变量（Lusardi et al., 2011）。该方法认为，受访者对每个相关问题的回答情况都能反映其在某一方面的金融素养，因而将每个问题回答正确与否的虚拟变量直接放入回归方程，可帮助识别出各个方面的金融素养对受访者行为影响的差异。但是，此方法具有很大的局限性。当问卷中问题较多时，很难将所有问题回答正确与否的虚拟变量都放入回归方程。同时，反映金融素养的各个问题之间可能本身就是相关的，将所有问题回答正确与否的虚拟变量都放入回归方程可能会存在共线性的问题。

（2）基于简单加总即均等权重的思想，用受访者回答相关问题正确的个数或者回答正确的占比来衡量其金融素养水平（Agnew et al., 2005）。该种衡量方法解决了第一种衡量方法的片面性，但是依然存在一定的缺陷。在构造金融素养指标的时候，该方法认为所有用来衡量金融素养水平问题的重要性都是一样的，然而各个问题之间的难易程度和重要性是有差异的，这使得该方法构建的金融素养指标存在一定的偏差。

（3）基于非均等权重加权平均的思想，采用因子分析法（Van Rooij et al., 2011）、GLS加权法来构建金融素养指标。该方法弥补了上述两种方法的缺陷，既充分利用了所有问题的信息，又能依据各个问题的差异性赋予不同的权重。

因此，本书将主要采用因子分析法来构建金融素养指标。与Lusardi和Mitchell（2011）、Van Rooij et al.（2011）的研究一样，我们同样认为，对于同一个问题回答错误与回答算不出来或不知道所代表的金融素养水平是不同的，因此针对每个问题分别构建了两个虚拟变量。第一个虚拟变量表示问题是否正确回答，回答正确赋值为1，其他则赋值为0；第二个虚拟变量表示是否直接回答，回答“不知道或算不出来”视为间接回答，赋值为0，其余（直接回答）则赋值为1。依据利率计算、通货膨胀理解以及金融产品投资风险辨别这3个问题、6个变量，我们采用迭代主因子分析法进行因子分析。根据表1.3中的结果，依据Eigenvalue大于等于1的原则，可以保留一个因子，该因子表示金融素养。表1.4中的KMO检验结果表明样本适合做因子分析，依据表中各变量的因子载荷，即可计算得出本部分的金融素养指标。因子分析结果和因子分析KMO检验结果及各因子载荷分别见表1.3和表1.4。