南宁市城区居民财经素养综合评价及影响因素分析

财经素养是个体财经生活中必备的理财技能、财经知识、财富观念和信念等基础修养，关系到个人、家庭及社会的可持续发展和稳定。[1]财经素养是关于财经概念和风险的知识和理解，是应用该类知识和理解的技能、积极性与决心，是根据个人情况作出合理财经决策，用于改善金融福祉必要的财经知识、技能和行为的组合。[2]财经素养水平的高低在一定程度上反映了人们对于财经知识的理解运用能力，而地区的经济发展水平不同，对当地居民的财经素养状况也有着一定影响。本研究旨在探讨南宁市居民的素养水平基本现状，分析不同城区之间居民财经素养水平差异性特征，了解居民对于财经素养教育的需求情况及影响财经素养能力高低的宏观变量，为南宁市更好地开展财经素养教育、提升居民财经素养水平提供一些政策参考和数据支撑。

一、南宁市城区居民财经素养调查设计与实施

（一）调查对象与方法

调查对象：南宁市主城区（青秀区、兴宁区、江南区和西乡塘区）的所有居民。

调查方法及样本量：受疫情对实地调查方式选取的影响，本次调查采用“实地+线上问卷”调查法，数量比为3:7。线下在南宁市四个主要城区的交通路口、地铁出入口及商场出入口等人流量较多的地方进行拦截式问卷发放。总计回收问卷837 份，其中线上问卷586 份，线下251 份；合计有效问卷784 份，有效率93%。

（二）指标体系的建立及原则

基于《中国财经素养教育标准框架》五维三标理论框架，问卷内容主要分为两大模块：基本信息问卷和主题问卷。其中，主题问卷主要从收入与消费、储蓄与投资、风险与保险、制度与环境、财富与人生五个维度，每个维度包括认知、技能和态度三个目标来设计问卷体系。其中特别说明的是，问卷中认知和技能类题目有明确答案，答错或选不知道不得分，答对计分；而态度类问题无对错之分，故不纳入财经素养得分标准体系。[3]

（三）指标赋权

参考《中国居民财经素养白皮书》（2018 摘编版）所著方法，采用主成分法对各指标进行权重赋值，经计算，得到南宁市城区居民财经素养各级评价指标权重如表1-1所示。

表1-1 南宁市城区居民财经素养各级评价指标权重表

二、综合分析

（一）信度和效度检验

对调查数据进行可靠度进行检验。本文选取问卷中的态度类问题作样本进行分析。得到Cronbach's Alpha 系数为0.814，远远大于0.75，表明可信度较高，问卷设计的精确度较好。

同理，对调查原始数据进行问卷内容KMO 和Bartlett 的效度检验，用来评估调查目标与问卷设计内容之间的适合性与相符性，KMO 值为0.728，,说明问卷的效度较高。

（二）综合得分计算

本文采用综合指数法计算财经素养综合得分，具体计算公式如下：其中，ScoreFinancial Literacy为财经素养综合得分，Xi为各具体指标得分，λi为各级指标权重。

特此说明，认知、技能类问题有正误之分，回答正确计1分，答错或不回答则计0 分；态度类问题无正确选项，故不计入得分；再根据指标评价体系表所列权重，对得分数据进行加权处理；最后，对加权后的数据进行求和，得出综合得分及各城区在各维度下的得分百分比。

（三）综合得分分析

表2-1 南宁市各主城区财经素养得分表

续表

由表2-1可知，各城区居民综合得分相差不大，均在55 分左右；得分趋势相近，且在“收入与消费”“风险与保险”和“制度与环境”这三个维度下，得分最为相似。总体上看，各城区居民在“收入与消费”和“风险与保险”两个维度下得分率较为集中，且分数较高；而在“制度与环境”中则表现出一致的低得分率；不同城区在某些维度下得分差异明显。

三、财经素养影响因素分析

（一）指标选取及方法介绍

根据《中国居民财经素养白皮书》研究显示，影响居民财经素养水平的因素主要与经济及社会发展有关。因此本文选取GDP、人均GDP、城镇居民人均可支配收入、农村居民人均可支配收入、全体居民人均可支配收入、第一产业产值、第二产业产值、第三产业产值等8 个指标作为自变量，南宁市各城区居民财经素养综合得分作为因变量，运用主成分回归分析方法进行影响因素分析。本文中各经济指标数据来源于《2019年南宁市国民经济与社会发展统计公报》，各城区财经素养得分根据综合得分测算结果作为建模的数据。

（二）符号说明

ScoreFinancialLiteracy表示南宁市各城区财经财经素养综合得分；X1表示GDP；X2表示人均GDP；X3表示城镇居民人均可支配收入；X4表示农村居民人均可支配收入；X5表示全体居民人均可支配收入；X6表示第一产业产值；X7表示第二产业产值；X8表示第三产业产值。

（三）主成分回归建模分析

1.主成分提取及分析

表3-1 解释的总方差

续表

由表3-1和表3-2所示，进行标准化后的主成分分析中，提取了三个主成分，且累计贡献率达到了100%，即三个主成分保留了所有原始变量的信息，提取情况较好。

表3-2 成分得分系数矩阵

成分得分系数可以反映各主成分在各变量上的载荷，结合表3-3，得出各主成分的表达式：

F2,F3同理。

2.线性回归模型建立及检验

表3-3 模型汇总

表3-4 方差分析结果

表3-5 主成分回归分析结果

将三个主成分得分与标准化后的被解释变量ScoreFinancial Literacy进行线性回归，结果如表3-4、表3-5和表3-6所示。可知模型R2=0.9025，说明拟合程度较高；除了常数项检验p值没通过（基于显著性水平0.05 条件下）外，三个主成分检验p均显著性小于0.005，说明构建的回归模型有意义；容许度为1，膨胀系数VIF 为1，说明不存在共线性。由此得到回归模型为：

将F1,F2,F3还原变量，最终得到财经素养综合得分与各经济变量的回归方程为：

ZScoreFinancial Literacy为标准化的财经素养综合得分，Zx1，Zx2.....Zx8为各经济变量的标准化数值。

由上述回归方程可知，财经素养综合得分与8 个经济指标皆呈正相关。其中，第一产业产值回归系数最高为0.435，江南区与其他城区相比，在第一产业产值数值最大，充分验证了前面江南区财经素养综合得分最高。

四、结论及建议

（一）研究结论

第一，各城区居民综合得分总体水平不高，各城区财经素养水平相差不大。四个城区综合得分均值为56.73 分，标准差2.73 分，说明各城区得分差异不大，四个主城区得分由高至低排序依次为江南区、青秀区、西乡塘区、兴宁区。

第二，各城区居民在“收入与消费”“风险与保险”维度下综合得分率较高，而在“制度与环境”方面表现较差。除兴宁区在“收入与消费”维度下略低于其他三个城区外，总体上看各城区居民在“收入与消费”和“风险与保险”两个维度下得分率较为集中，且得分较高。而在“制度与环境”中则表现出一致的低得分，平均得分26 分，与“收入与消费”这一维度的平均得分相差32.7 分左右，说明南宁市居民在制度与环境方面财经素养能力亟需提升。

第三，在“储蓄与投资”和“财富与人生”这两个维度中，不同城区之间差异明显。在“储蓄与投资”方面，各城区得分差距较为明显；得分最高为江南区60.33 分，得分率最低为兴宁区38.64 分，相差21.69 分；在财富与人生方面，两个城区得分表现则刚好相反，兴宁区得分最高为64.58 分，江南区得分率最低为39.4 分，相差25.18 分。

第四，经济发展水平与居民财经素养水平显著正相关，第一产业产值及生产效率是提升财经素养水平的关键因素之一。通过主成分回归分析模型研究发现，各经济相关指标与财经素养综合得分呈显著正相关关系。在本次调查中发现，对素养水平起较强作用的因素有：GDP、人均GDP、农村居民人均可支配收入和第一产业产值，特别是第一产业产值对财经素养影响最大，虽然研究样本南宁市主城区，在其它经济指标差异性不大的条件下，第一产业产值及生产效率是决定财经素养得分高低的关键因素之一。

（二）相关建议

第一，充分重视财经素养教育培训，重点推进财经制度宣传及普及力度，持续优化营商环境建设。政府官方、各类社会组织机构要充分重视财经素养教育培训的重要性和提高居民财经素养水平的迫切性，重点推进财经素养制度、相关财经政策解读、普及知识技能提升方面的培训。在财经环境建设方面，要持续优化南宁市营商环境建设，有效提升南宁市居民整体财经素养水平。

第二，大力发展经济的同时，重点关注农村居民的财经素养提升。在经济发展突飞猛进的同时，还应对农村居民的素养情况进行重点关注。在影响因素的模型分析中，对城区素养得分产生较大影响的，除了综合生产总值，其余就是有关农村居民的经济发展指标。因此，应该全面加强对农村居民的素养水平提升建设的关注，农村居民财经素养提升，可以为其经济发展和整个地区财经素养水平带来较为有力的提升。

注释：

[1]辛自强,张红川,孙玲，等.财经素养的内涵与三元结构[J].心理技术与应用,2018,6(8):450-458.

[2]王春春.国内外财经素养教育政策概述[J].全球教育展望,2017,46(6):35-43.

[3]刘红宇,卢梦兰.珠江—西江经济带沿线市民财经素养调查研究[J].大学(研究版),2019,(6):63-71+52.