金融素养与养老规划——基于中国城市居民家庭消费金融调查数据的实证分析

雷汉云，谭卓敏

(新疆财经大学 金融学院，新疆 乌鲁木齐 830012)

一、引言

在经济快速发展的背景下，我国家庭财富不断增长①，但与高收入、高财富积累相对应的是居民个体不容乐观的养老情况。随着人们生活水平的不断提高，老龄化现象越来越普遍，“空巢”老人现象逐渐成为典型的社会问题。为应对这一状况，一方面，我国政府需要不断丰富和完善养老政策和养老制度；另一方面，在养老问题上也需要家庭居民发挥自身的能动性，更加灵活地选择符合自身实际的方式，强调规划先行，主动进行规划。居民养老规划需要以个人退休后的实际生活需要作为出发点，合理安排自身当前拥有的资产，从而形成长远的规划，未雨绸缪，提前为自身养老生活做好规划与准备。要提前为自己退休生活进行规划，对不少人来说绝非易事，这需要的不仅仅是自主养老意识的觉醒，还需要过硬的金融知识作为支撑。现实中，中国居民个体的金融知识储备普遍不够。据中国人民银行发布的消费者金融素养相关数据显示，我国居民金融素养平均分刚过及格线②，很多人对于金融素养的理解仅仅还停留在如何存钱和花钱上，甚至随着消费主义的盛行，一些人大肆提前消费，使得家庭负债累累，陷入债务的深渊。而随着金融理财产品的推出和日益普及，居民的金融理财观念有所改变，越来越多的居民选择将闲置资金投入金融市场，购买理财产品，家庭居民投资的目的也由简单的银行固息保值向投资增值转变。越来越丰富的金融理财产品不断出现在金融市场上，家庭居民进行养老规划有了更多的选择。基于上述背景，本文主要探讨居民金融素养对其养老规划的影响，并分析两者之间的相互关系。

二、文献回顾

关于金融素养的研究起源于20世纪90年代。自一项关于校园学生的金融知识调查后，金融素养这一概念逐渐兴起，并且在学术界引起广泛的热议和研究。首先,关于金融素养的定义。关于金融素养的含义尽管众多，但却具有一定的内在一致性。主流的观点认为金融素养主要是基于金融知识培养出的金融能力，从而使得人们在遇到涉及金钱相关的决策和选择时，能够更加理性而科学地做出相关金融决策。通过研读国内外的相关文献发现，更多的学者认为金融素养还应包含金融态度及金融行为这两个要素。经合组织提出了相对完善并被广泛采用的定义：金融素养是指做出明智的金融决策并最终实现个人金融福祉所必需的认知、知识、技能、态度和行为的结合。其中,态度和行为是指做出合理金融决策的信心和动机。其次，关于金融素养的测度。现有研究主要从三个角度对金融素养进行了测度。第一，从个体对相关金融产品概念的了解程度出发，即从个体主观出发，用金融素养水平的自我评价进行测度(Lusardi and Mitchell，2014)；Jappelli and Padula，2015))[1-2]。第二，从个体客观掌握的相关金融知识与技能出发，用客观金融素养指标测度消费者金融素养水平(Chen,1998)[3]。第三,是将主观和客观金融素养测度指标结合起来对居民个体的金融素养水平进行测度(胡振、臧日宏，2017；吴锟、吴卫星，2017)[4-5]。此方法主要是国内学者在前两种方法的基础上，综合前两者的优点对金融素养进行测度。本文将采用上述的第三种方法对受访个体的金融素养进行测度。最后，关于金融素养对个体居民行为的影响，如对储蓄行为(Anderson et al.，2017)[6]、投资行为如股票投资(Rooij et al.，2011;伍再华等，2017)[7-8]、投资概率(Bönte & Filipiak，2012)[9]、投资组合(彭倩等，2019)[10]。金融素养除影响相关金融行为之外，还显著影响居民的其他经济行为活动，例如消费(宋全云等，2019)[11]及家庭居民参与创业活动的积极性(尹志超等，2015)[12]。已有研究表明，具有较高的金融素养可以更好地指引家庭居民在涉及相关选择时能够做出正确的决策，从这个意义上来说，家庭单元提升金融素养是非常有必要的。

根据已有的文献研究和分析，可以得出居民金融素养与养老规划两者之间有着紧密的联系。Lusardi(2006)[13]研究发现，居民个体的金融素养对养老规划影响应该是正向且显著的。之后，高超(2014)[14]在其研究中也印证了这一观点。同时，金融素养会对家庭、个人财务情况产生重大影响，当具有较低的金融素养的居民个体无法做出良好的养老规划时，则其可能在退休时，与进行了养老规划的个体相比，其所积累的财富只有进行了养老规划的居民个体财富的一半(Lusardi and Mitchell，2014)[1]。张杰(2015)[16]指出，金融素养对人们养老规划概念的理解及其具体行为的产生、形成具有较大影响力。通过对已有文献的梳理，可以进一步发现，金融素养相对较高的家庭居民，他们自身更有强烈的欲望去了解更多的与金融市场相关的概念，进而促进了家庭居民对养老规划这一重大金融决策的认知。与此同时，有关金融素养对家庭居民养老规划的研究不多，基于中国家庭居民数据的研究有待深入。

三、数据、变量与方法

(一)数据来源

本文选取了清华大学公开发行的家庭居民消费金融调查的相关数据①，该数据库从微观层面较为全面地反映了中国家庭居民金融方面的信息。并且这一数据主要是分层概率抽样形成的，其样本并没有局限于某一地区，也没有局限于某一个特定群体，覆盖了分布于中国东部、中部和西部的 24 个城市，主要选择了3122个不同的家庭。由于样本是随机抽样，其所搜集的个人和家庭的信息具有较好的代表性。本文采用计量软件Stata15.0 进行数据分析。

(二)变量描述

1.金融素养

金融素养是本研究的核心解释变量，参考胡振等(2017)[4]的已有文献，从家庭居民的主观层面与客观层面两个维度来构建金融素养指标,形成两个不同层面的金融素养：主观金融素养(SFL)与客观金融素养(OFL)。一方面，由于客观金融素养是体现受访居民客观拥有的金融知识与技能的指标，为更好地体现这一指标，本研究从调查问卷中的金融知识部分选取9个典型的金融知识问题来对受访者的客观金融素养进行测度②。每道题满分1分，答对1道题记1分，回答错误不得分，最后通过累计加总评分算出客观金融素养水平。这一指标更多地展现出居民客观的金融素养状况，很难因为其主观认识的不同而带来实质性的影响，从而从这个层面上来说，能够更加客观地测度出受访者金融知识水平。而主观的金融素养体现的是个体对于金融方面主观认识上的不同。本文选取了调查问卷中询问受访者对有关股票、基金、债券、储蓄利率等相关概念的了解程度的4个问题③，具体问题的每一个答案赋值为1～5，其中，1表示不了解，5表示非常了解，以此类推。然后根据回答情况，根据得分将这4个问题的分值累加，最后通过累加评分可求得主观金融素养水平。通过上述方式，可以更加详细地了解到受访者真实的主观及客观的金融素养情况，为研究居民金融素养对养老规划的影响提供了坚实基础。

2.养老规划

本研究的被解释变量为养老规划，其具体通过以下两个方面表现。一方面，是否制订理财规划(PP)，主要通过问卷中的“您家有以下退休养老保障吗”的多选题来变现，有任一养老规划产品赋值为1，选择“都没有”的为0，其为二元离散变量。另一方面，养老规划的多样性(PPkind)，即家庭有多少种养老保障方式，问卷中列出了当前主要的几种养老保障方式，这几个选项涉及了单位社保、寿险、为养老进行的长投等方面。PPkind的最大值为4，最小值为0。

下面图1是主观金融素养与养老规划参与比重及养老规划多样性的折线图。从图中可以看出，虽然有些许波动，但随着主观金融素养(SFL)水平的提高，参与养老规划的比例与养老规划的多样性整体上在提高。图2是客观金融素养与养老规划与比重及养老规划多样性的折线图。

图1 主观金融素养与养老规划

图2 客观金融素养与养老规划

图2与图1类似，但横坐标为客观金融素养水平(OFL)，整体上显示OFL越高的家庭，有养老规划家庭的比例越高，同时养老规划的多样性也越丰富。综上，金融素养与参与养老规划的比例及养老规划的多样性程度在大体上是正相关关系，所以，金融素养对于居民养老规划带来的是较为积极的影响力，金融素养越高的家庭，更愿意积极地参与养老规划。

3.其他控制变量

借鉴其他类似文献的做法，本文选取了12个主要的控制变量，这些变量与家庭整体的养老规划行为息息相关，都在不同程度上影响着整个家庭在养老规划行为方面的具体决策。这些变量在一定程度上能够反映出个体的经济能力与行为偏好，进而影响居民个体的养老规划。第一，在实际生活中，不同年龄段的家庭居民在考虑养老问题方面、在考虑问题的程度，以及参与养老规划行为的积极性方面必然会有所不同。第二，由于金融产品市场及产品的复杂性，以及新闻与网络上诈骗案的频繁报道，许多家庭居民对新兴的市场产品产生了风险规避态度，再加上人们对金融知识的缺乏，风险厌恶程度较高的人群更加不愿意参与金融市场，更谈不上进行科学的养老规划。第三，家庭居民的健康情况具有差异性，健康情况会直接影响到其对寿命的预期、医疗费用支出的预期。健康状况差的居民对其寿命的预期将会缩短，同时医疗费用支出的预期将会增加，而这些考虑必然会影响居民个体对养老的规划安排。第四，个人收入与资产情况将会直接决定居民个体进行养老规划的经济基础。往往收入更高、持有资产更多的居民个体持有的养老产品的种类将会更多。第五，受教育情况是一个人学识的综合体现。不同学历的人对待养老这一问题的态度也会有所差异。

4.变量的描述性统计

描述性统计结果如表1所示：第一，本研究所选取的户主平均年龄为34.2岁，整体户主比较年轻。第二，本研究选取的样本以男性、已婚的家庭受访者为主，且在计划生育的国策下，大多数户主只拥有一个小孩。第三，受访户主的整体受教育水平偏低，但许多户主接受过经济及金融等方面的知识。第四，在受访的户主中，大多拥有一定的经济实力，收入来源的稳定性较高且拥有一定的资产。第五，在样本中的户主整体对风险持以厌恶的态度。这表明我国家庭参与股票、基金等有风险的投资活动意愿较低。

表1 各变量的描述统计

(三)方法

本文研究的是金融素养对家庭养老规划的影响，主要分为两部分，第一部分为金融素养对家庭参与养老规划意愿的影响，此时，由于被解释变量“是否进行养老规划(PP)”为“0-1”型的虚拟变量，故此部分采用离散选择模型中的Probit模型来分析金融素养对家庭参与养老规划意愿的影响。回归方程的形式设定为：

PPi=α+β1fli+β2Xi+εi

(1)

(2)

其中，式(2)中的PPkind*是潜变量(Latent Variable), 式(1)中的PPi是0～1类型虚拟变量。当家庭参与进行了养老规划时，用PPi=1来表示；反之，当家庭未参与养老规划时，用PPi=0来表示。

第二部分为金融素养对家庭养老规划多样性的影响，不同家庭的养老规划多样性都有所不同，其中有一定比例的家庭未参与进行养老规划，即养老规划多样性(PPkind)为0，当养老规划多样性作为被解释变量时，这种数据就属于删改或截取数据情况,在模型的选择时则主要需要选择Tobit模型来具体进行分析，其具体的方程式如下:

PPkindi=α+βfli+β2Xi+εi

(3)

(4)

其中，式(4)中的PPkind*是潜变量，从式(3)中的PPkindi可以看出家庭养老规划的多样性的具体情况，其他要素与第一部分变化不大。这一方程式主要体现的是金融素养的高低对于养老规划的多样性实现程度的影响，由此也可以看出，其在面临不同变量过程中展现的细微差距。

在分析金融素养对家庭养老规划的多样性影响时，为了精确地刻画在不同的多样性水平下，金融素养对养老规划多样性的异质性影响，我们将采用分位数回归模型。分位数回归模型如下：

Qy(τ丨x)=α0+α1sumfl+α2Xi+Qu(τ)

(5)

其中，sumfl为客观金融素养与主观金融素养加总后的金融素养总体指标，这时我们可以选择线性规划法来进行具体分析和计算:

Qy=argminαE[ρτ(Yi-α0-α1sumfl+α2Xi)]

(6)

其中检验函数(Check Function)为：ρτ(μ)=(τ-1(μ≤0))μ

四、实证分析

(一)金融素养对家庭养老规划参与的影响

从前面图1与图2可以看出，金融素养与养老规划参与二者存在正相关关系，但假如需要看出金融素养对家庭养老规划参与影响的大小，则需要更加专业的回归分析。根据上面的方法介绍，由于被解释变量居民养老规划参与(PP)为0～1型的虚拟变量，所以此处将采取离散选择模型中的Probit模型进行实证分析，实证分析中的核心解释变量为客观金融素养(OFL)与主观金融素养(SFL)。其实证结果如表2所示。

由表2第(1)列和第(3)列可以看出，对于家庭养老规划参与意愿，客观金融素养(OFL)系数值在1%的显著性水平上显著为正，说明家庭户主客观金融素养的提高有效地增加了家庭养老规划的参与意愿。与此同时，主观金融素养(SFL)系数值亦在1%的显著性水平上显著为正，也说明家庭户主主观金融素养的提高能有效地增加家庭养老规划的参与意愿。总体来说，家庭户主金融素养的提高有效地增加了家庭户主养老规划的参与意愿。户主的风险态度(riskattitude)的系数值在1%的显著性水平上对家庭养老规划参与行动的影响显著为负，说明了家庭户主风险厌恶程度的加深有效地抑制了家庭户主的养老规划意愿，这主要是由家庭户主对于众多养老产品及活动持有的风险规避态度而导致的结果。他们往往认为养老规划过多地消耗了家庭单位当前的资金耗用，并且其结果往往具有不确定性，从而不愿意投入更多的资源和金钱，产生了较为消极的影响。

表2 金融素养与养老规划参与

考虑到金融素养与养老规划之间可能存在内生性的问题，一方面，当家庭户主开始进行养老规划后可能更加关注相关的养老理财产品信息及相关的金融知识，促进了对相关知识的了解和认识，从而可能产生反向因果的问题；另一方面，回归模型也未必就是完全正确的，在变量的选择上也可能出现一些遗漏，而这些被遗漏的变量可能同时影响到金融素养与养老规划，从而使得结果的可信度大打折扣。为避免这种潜在的内生性问题，本研究采用IV-Probit模型来进行处理。首先，参考吴卫星等(2018)[16]的研究，本文更加倾向于选择户主自身的教育学历这一指标作为工具变量。户主自身教育学历这一指标对于家庭户主金融素养的高低将产生直接影响，并且家庭户主的教育学历是事前变量，即户主的教育学历基本在户主成家之前就已经确定，不会受到成家之后的养老规划行为影响。因此，这一指标对于结果的影响应该是较为可信的。而通过具体的研究活动，我们也进一步验证了这一点。由表2的第(2)列和第(4)列报告的IV-Probit回归结果可知，第(2)列中DWH检验报告的P值为0.0031，因此主观金融素养存在内生性问题。其次，在两阶段工具变量估计中，一阶段估计F统计量的值为58.2，由于F值大于10%偏误水平下的临界值为16.38，不存在弱工具变量问题，因此采用家庭户主的教育学历作为主观金融素养的工具变量是合适的。两阶段的估计结果显示，主观金融素养估计系数值在5%的显著性水平上显著为正。因此，两阶段回归结果进一步表明，主观金融素养水平的提高确实对家庭户主养老规划参与的意愿产生了显著的积极影响，主观金融素养越高的家庭户主更加愿意参加养老规划。而后第(4)列DWH检验的P值为0.0021，因此客观金融素养也存在内生性问题。接着在两阶段工具变量估计中，一阶段估计F统计量的值为17.83，大于一般临界值，不存在弱工具变量问题，因此，采用家庭户主的教育学历作为客观金融素养的工具变量也是合适的。两阶段的估计结果显示主观金融素养估计系数值在1%水平上显著为正，进一步表明，客观金融素养水平的改善同样提高了家庭户主养老规划参与的意愿。

综上，由表2实证分析可以得出，无论是从客观角度还是主观角度出发，金融素养水平越高的家庭，其家庭户主参与养老规划的可能性越高。他们更加认可养老规划这一问题的重要性和必要性，愿意在早期加强投入，希望通过长期的持续的投入行为，以期在退休后得到相对丰厚的回报，从而为整个家庭提供更加坚实的未来依靠，减少因收入、工作、健康等变化带来的家庭单元的急剧崩塌。这一认识的实现使得整个家庭的养老规划变得更加多样，形成了多元化的呈现结果，这也正是在金融素养提升的背景下逐步实现的，是在其潜移默化的影响下逐步达成的。

(二)金融素养与家庭养老规划的多样性

表2表明了金融素养对家庭养老规划参与的影响，但并未能有效分析金融素养对家庭养老规划多样性的影响。统计结果显示，92.93%的样本家庭养老产品持有种类大于0，这表明，仍有少数家庭完全没有持有相关的家庭养老产品。因此，此处养老规划多样性(PPkind)这一被解释变量属于典型的删改或截取数据的情况，如本文方法部分所述，此时需要用专门处理此种数据类型的因变量受限(Tobit)模型来实现研究目标。实证分析结果如表3所示。

表3 金融素养与养老规划多样性

首先，从表3的第(1)列和第(3)列可以看出，对于家庭养老规划参与行为，客观金融素养OFL系数值在1%的显著性水平上显著为正，这说明家庭户主的客观金融素养的提高有效地增加了家庭养老规划的多样性，使家庭户主持有了更多的养老产品。与此同时，主观金融素养SFL系数值亦在1%的显著性水平上显著为正，说明家庭户主的主观金融素养的提高同样有效地增加了家庭养老规划的多样性。综上所述，家庭户主金融素养的提高能有效地增加家庭户主养老规划的多样性。其次，除了核心变量之外，Tobit模型结果显示，年龄、健康状况及孩子的数量对养老规划多样性影响不显著，而户主的风险态度(riskattitude)的系数值在1%的显著性水平上对家庭养老规划参与行动的影响显著为负，说明了家庭户主的风险厌恶程度的加深有效地抑制了家庭户主的养老规划多样性。这也许是由于家庭户主对于众多养老产品以及活动持有的风险规避态度，从而导致其不愿意持有更多的养老产品。最后，户主的净资产总额及家庭收入的系数值，对家庭养老规划多样性的影响显著为正，说明了家庭户主持有的净资产总额的增加与收入的提高有效地增加了家庭养老规划的多样性。这也许是由于随着家庭户主资产的增加、财富的积累，家庭更有经济能力去选择持有更多的养老产品。

与此同时，为解决可能存在的内生性问题，此部分亦选取了受访户主的教育学历作为工具变量。第(2)列与第(4)列为使用工具变量法进行两阶段估计的结果，其中，第(2)列报告的DWH检验显示P值为0.0031。这表明，在1%的显著性水平下，拒绝原假设，主观金融素养存在内生性问题。第(2)列两阶段估计结果显示金融素养估计系数在1%水平上正向显著，与第(1)列回归结果正负符号、显著性一致。同样，第(4)列的DWH检验的P值为0.0021，这表明，客观金融素养也存在内生性，且第(4)列两阶段估计结果显示金融素养估计系数在1%水平上正向显著，与第(3)列回归结果正负符号、显著性一致。由此可知，不管是从主观的认知还是客观的知识技能出发，随着户主金融素养水平的提高，都提高了家庭养老规划的多样性。

(三)金融素养与养老规划多样性：分位数回归分析

表2和表3考察的分别是金融素养对是否参与养老规划及养老规划多样性的影响，但这些均属于对样本的均值回归。通过这一分析，我们希望能够看出在不同的多样性水平下金融素养能呈现出具体影响力的变化情况，这是我们理清金融素养和养老规划二者之间关系的重要参考，但是通过均值回归分析的方法我们并没有得出相关结果。而这一点在相关政策的制定过程中却是重要的决策依据，因此我们改用分位数回归分析的方式得到了相关的结论。正如图3所展现的，我们可以看出家庭金融素养对养老规划的多样性的影响显著为正。从总体的趋势上还可以看出，总体金融素养水平对养老规划多样性的影响呈现出起伏上升的态势，并且总体金融素养水平对养老产品种数多的家庭的影响要大于养老产品种数少的家庭。从分段的趋势来看，具体来说，我们以60%分位点为界，可以看出，持有养老产品种类较少的60%的个体，其主要形成的影响力具体呈现出倒U型，而对于其他个体其影响力则主要展现出不明显的倒U形。从这个层面上，我们可以看出，其对于家庭养老规划多样性的影响是不对称的，展现出不同的分布特点，这一点也需要我们加以关注和重视。

图3 总体金融素养水平与养老规划多样性：分位数回归

五、稳健性检验

为了进行稳健性检验，本文采用因子分析法分别测算出客观金融素养指数、主观金融素养指数与总体金融素养水平指数来替代上述回归分析中使用的具体指标。从表4中我们可以清晰地看出，无论是使用评分累加法还是使用因子分析法，客观金融素养与主观金融素养的提高都能显著地提高家庭养老规划参与的意愿，表明回归结果稳健。

表4 金融素养(因子分析测度)与养老规划参与

(2)表中报告的是估计的回归系数而非边际效应

表5是采用Tobit模型的回归结果，从回归结果可以看出，用因子分析构造的金融素养指标替代评分累加构造的金融素养指标后，客观和主观的金融素养不断提升对于家庭养老规划的多样性都产生显著的正向影响，推动着家庭规划多样性走向更加良好的发展方向，所以从这个角度来看，表明回归结果稳健。

表5 金融素养(因子分析测度)与养老规划多样性

图4是采用因子分析法构建的总体金融素养指标并使用分位数回归模型所得出的结果。从图中可看出，总体回归结果与前文所得出的结果趋势基本一致，表明回归结果具有稳健性。

图4 总体金融素养水平(因子分析)与养老规划多样性：分位数回归

六、研究结论及政策建议

本文基于2012年中国城市居民消费金融调查数据来研究分析居民的金融素养对家庭养老规划的影响，其中，金融素养指标包括主观金融素养、客观金融素养及总体金融素养三个方面。运用离散选择模型、受限因变量模型及分位数回归模型三种方法进行回归分析，并选取了合适的工具变量解决了内生性问题。本研究拓展了金融素养对家庭养老规划影响的研究。主要结论如下:

第一，无论从主观层面还是客观层面上考察，金融素养总体上与家庭养老规划的参与意愿呈正相关关系，且样本总体上来说家庭养老规划的参与意愿较高。与此同时，主观金融素养、客观金融素养对家庭养老规划参与意愿具有显著的正向影响，而家庭户主的风险态度，即风险的厌恶程度对其参与意愿具有显著的抑制作用。

第二，主观金融素养、客观金融素养对家庭养老规划的多样性具有显著的正向影响，同时，户主的收入、资产规模对养老规划的多样性的影响也是显著为正。而家庭户主的风险态度，即风险的厌恶程度对其养老规划的多样性具有显著的负向影响。

第三，总体金融素养水平对不同养老规划的多样性影响存在非对称性，总体呈现出以60%分位点为界的双倒U形。

基于以上研究结论，本研究提出以下政策建议：第一，家庭居民需要更多地关注自身金融素养，科学客观地评估自身的金融素养状况，如发现自身在这一方面处于较低的水平，则需要及时补足，通过对相关专业知识的汲取，提升自身的相关金融知识与技能，并且加强对实践行动的参与，从而便于在涉及养老问题时能够更加科学地进行决策和选择。第二，政府相关部门需要积极行动起来，在涉及养老规划相关政策的推行过程中，更多地是要考虑到不同的家庭具有不同的金融素养水平，通过科学测评以及分类行为，将社会居民分为不同的类型，从而针对不同金融素养水平的家庭居民，选择不同的金融教育相关产品，最终达到对居民整体金融素养普遍提高的目的。第三，相关机构应当加强对养老产品的宣传，使居民能够充分了解有关养老规划的产品，减少因为缺乏对养老产品的了解而产生的畏惧心理。

注 释：

① 该调查由清华大学中国金融研究中心(China Center for Financial Research，CCFR)开展和实施，并得到国家自然科学基金和美国花旗集团基金会资助和支持。

② 这9个问题分别涉及利率、通货膨胀、分散化投资、外汇牌价、银行制度、保险等方面的内容。

③ 这4个问题涉及有关股票、基金、债券、储蓄利率等方面的内容。