农村居民的金融素养对相对贫困的影响研究

鲁钊阳，马辉

（西南政法大学 经济学院，重庆 渝北401120）

一、引言

2020年，我国如期实现全面消除绝对贫困目标，顺利完成了全面建成小康社会的总体目标。贫困人口阶段性脱贫、贫困县全部摘帽，有力地推动了各地经济的高质量发展，也在很大程度上直接提升了农村居民的幸福感和获得感。随着我国绝对贫困的全面消除，贫困问题还将以相对贫困形式存在。为此，2021年中央一号文件明确指出，要稳步加快乡村产业发展，以产业为支撑来实现巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴的有效衔接，逐步解决农村的相对贫困。实践也已经证明，要使农村居民稳步跨越贫困的二次门槛，就必须基于农村产业发展的现实，依托政府有关乡村振兴的支农惠民政策助力农民增产增收。当然，影响农民增产增收的因素很多，金融素养问题不应该被忽视。

作为家庭金融研究的重要组成部分，金融素养问题备受学者们关注。部分学者从金融素养的经济效应出发进行研究，认为金融素养对居民创业、家庭金融资产配置、农村要素市场整合发育、家庭债务等均有显著影响［1-4］。部分学者从金融素养与家庭负债之间的关系出发进行研究，认为提高居民金融素养水平可以显著降低家庭负债和家庭金融脆弱性，但是，金融素养对居民家庭农房抵押贷款、信用消费行为等存在显著正向促进作用；不仅如此，降低家庭负债会进一步增加家庭已婚女性的就业概率，家庭就业概率的增加将会进一步提高家庭居民的可支配收入，从而产生持续性的减贫效应；降低家庭金融脆弱性并优化家庭居民金融资产配置，可以提高家庭金融资产配资效率，增加家庭金融资产净收入［5-7］。很显然，提高金融素养在一定程度上可以缓解贫困。到底哪些因素会导致贫困呢？理论上来说，父母婚姻状况、比较收入分配、农村普惠金融水平、教育投入、互联网使用、公共服务供给以及生计资本转换等均是导致贫困的原因［8-12］。随着我国绝对贫困的消除，解决相对贫困问题迫在眉睫。要解决农村相对贫困问题，必须全方位、多角度审视导致农村相对贫困产生的原因。从当前我国各地的实际情况来看，提高居民整体金融素养，可以显著优化居民家庭金融资产配置效率、增加居民可支配收入，进而可以发挥显著的减贫效应。也就是说，提高居民金融素养水平对贫困减缓具有显著的积极影响，但该种影响具有显著的异质性［13］；不可否认的是，减缓相对贫困会增加贫困居民收入、刺激消费需求，进而推动地区经济高质量发展［14］。进一步地讲，提高居民金融素养可明显增加居民创业概率，而居民创业概率的增加可进一步提高居民收入水平和消费水平，这无论在短期还是长期均存在显著的减贫效应。此外，提高消费者个体的金融素养，还能够显著提升信用消费对短期消费和长期潜在消费的刺激作用。绝对贫困的全面消除、完善的社会保障使得我国居民“低消费、高储蓄”的局面被全面打破，居民消费水平开始随着收入水平的提高而提高。

解决农村相对贫困问题，推动地区经济实现高质量发展，并使农村居民幸福感更足、获得感更强、安全感更有保障，这备受党中央、国务院的重视。因此，高质量脱贫问题受到学者们的高度关注。从当前各地的实践来看，增加政府的公共财政支出、强化居民的教育培训力度以及提升区域信息化水平已经成为各地政府较为普遍的做法。理论上来说，这种基于财政政策的脱贫做法实际成效可能会存在一些问题。现实中，政府在制度安排和经济增长中的角色定位似乎面临着一个“悖论”。一方面，在基于合理制度安排下，政府将会提高供给支出的效率与质量，将目标资金作用于靶向性基础建设，这不仅可以提高居民收入水平，还可以起到减贫效应；另一方面，对于一个“非善良”的政府而言，在晋升锦标赛和奖励机制的作用下，可能会将更多的政府公共支出转化为政府投资以获取更大的经济收益。因此，政府在凸显基本公共服务的减贫效应时应进一步强化主观能动性在脱贫中的作用，而提高居民金融素养则可更好地促进金融决策或规范金融行为［15］。比如，尹志超等认为，金融知识主要通过改善家庭借款渠道偏好、提高家庭正规信贷需求和正规信贷可得性以及改善家庭的风险态度来降低金融约束等对创业精神的抑制作用，进而提高家庭创业意愿［16］；杨柳和刘芷欣认为，金融素养与家庭商业保险消费的可能性以及程度呈正相关关系，金融素养高的消费者更愿意持有商业健康保险和商业人寿保险，而不愿意持有商业财产保险［17］；孟德锋等也认为，提高消费者金融素养能显著提升信用消费对短期消费和长期潜在消费的刺激作用，可以显著减少其高成本的信用消费行为［18］。同时，金融素养较高的家庭可更好地对未来做养老规划、参与股票市场投资和寻求更好的金融服务率［19］。魏丽萍等认为，消费者金融素养水平越高，越倾向于参与互联网金融市场；风险感知水平越低，越倾向于参与互联网金融市场；金融素养、风险容忍、风险感知对互联网金融投资决策共同影响的机制为链式效应，即金融素养→风险容忍→风险感知→投资决策［20］。而科学合理做出金融决策的居民所拥有的金融资产种类越多，在资产配置行为中就会更好、更全面地进行理财规划［21］。居民金融决策多样性选择能够有效降低农户贫困的脆弱性，对个体农户而言，大规模创业主要通过风险管理效应降低风险脆弱性，小规模创业则能够同时通过风险管理和收入增长效应缓减贫困脆弱性［22］。

围绕金融素养和农村贫困问题，虽然既有文献较为丰富，但鲜有学者研究金融素养对农村相对贫困的影响，本文从理论和实证层面考察金融素养对农村相对贫困的影响，为厘清金融素养与农村相对贫困的关系提供新的经验认知。这不仅可以为未来解决农村相对贫困问题提供新的思路，还可以进一步丰富中国特色反贫困理论。在具体实证研究的过程中，本文先后采用多种不同的识别策略来进行稳健性检验，也从不同维度对金融素养缓解农村居民相对贫困进行异质性检验，实证结果更为稳健可信。本文的研究结论将在一定程度上可以为政府缓解农村居民相对贫困问题提供新的思路，对农村居民高质量摆脱相对贫困具有重要意义。

二、研究设计

（一）数据来源

本文使用的数据来源于2014年中国家庭追踪调查（CFPS）数据①。该数据在本文所选择的核心解释变量金融素养方面，设计了关于金融素养的基本知识和金融风险方面的问题，能够满足研究的实际需要。本文主要使用2014年中国家庭追踪调查数据中有关农村地区方面的数据，在研究过程中发现，新疆、内蒙古、青海、西藏、宁夏、海南等省级单位农村地区样本数据缺失严重且问卷调查个体较少，故将其剔除，最终选用除上述省级单位外的其他省级单位数据，共计5 284个家庭样本。其中，东部地区1 860个农村样本，中部地区2 074个农村样本，西部地区1 350个农村样本。

（二）变量定义

1.被解释变量即居民相对贫困

从既有文献资料来看，相对贫困线的测度主要有四种方法，分别为收入比例法、恩格尔系数法、扩展性线性支出模型法（ELES）以及马丁法。国际上对相对贫困线的测度，主要采用收入分配界定法，即先按居民可支配收入水平界定绝对贫困线，再由绝对贫困线来界定相对贫困线［23］。以此为基础，本文首先将样本数据中农村居民人均可支配收入中位数和居民家庭人均净资产收入中位数的40%分别作为当年农村地区居民收入性相对贫困和资产性相对贫困的界定线②，同时将农村居民人均可支配收入的中位数和居民家庭人均净资产收入中位数的60%作为农村居民2020年以后相对贫困界定线。需要特别说明的是，在稳健性检验过程中，本文将引入相对贫困虚拟变量，若居民人均可支配收入和人均净资产收入低于相对贫困划定线，则将其赋值为1，否则赋值为0。

2.核心解释变量即金融素养

由于本文所使用的是2014年中国家庭追踪调查数据，其对金融素养进行衡量的指标较多，故用因子分析法将表征金融素养的多个不同的指标合成为一个指数。基于研究的实际需要，本文将金融素养的指数划分为两个维度，分别是初级金融素养和高级金融素养。CFPS（2014）问卷中刻画初级金融素养的题目主要涉及“定期利率”“一年期本息和”“货币购买力”“通货膨胀率”“银行决策”“财经关注度”“股票和基金基本区别”等方面，这些问题可以从侧面反映个体居民的基本金融常识，故可用来表征农村居民的初级金融素养。在实际研究过程中，受访者如果可以正确回答上述问题，将其赋值为1，否则赋值为0；然后将最终赋值后的指标运用因子分析法提取主要反映居民初级金融素养的指标，再通过累积方差贡献率以及KMO检验和巴特利特球度检验③进行进一步验证，最终使用因子分析法合成农村居民初级金融素养指数。CFPS（2014）问卷中，可用于识别居民高级金融素养的指标主要涉及“产品投资风险”“金融理财风险”“养老计划”“居民金融知识水平”“股票、基金功能性区别”“价值比较”“制定长期财务计划”“央行职能”等，采用与合成居民初级金融素养指数同样的方法，合成居民高级金融素养指数④。

3.控制变量

基于数据可得性考虑，本文选用性别、年龄、年龄的平方、婚姻状况、受教育水平、健康状况、宗教信仰、邻里关系、家庭基本支出、政府保障、家庭总收入、家庭规模、户主是否从事农业、家庭债务等指标作为控制变量。主要变量的定义及描述性统计分析结果如表1所示。

表1 主要变量定义及描述性统计分析结果

（三）模型构建

在确定变量的前提下，本文将金融素养影响农村相对贫困的基准模型设定为：

其中，下标i和j分别表示第i个受访者和第j个家庭，X指影响被解释变量的微观个体特征，Z指影响被解释变量的微观家庭特征，εi是总体随机扰动项。变量Relativepoverty是衡量农村居民个体相对贫困的虚拟变量，在具体处理过程中，本文对居民相对贫困的测度主要从两个维度来进行。第一个维度是将居民人均可支配收入中位数的40%作为收入性相对贫困界定线，如果居民人均可支配收入低于该界限值则将其赋值为1，否则赋值为0；同理，将居民人均净资产收入中位数的40%作为资产性相对贫困界定线，如果居民人均净资产收入低于该界限值则将其赋值为1，否则赋值为0。第二个维度是将人均可支配收入中位数和人均净资产收入中位数的60%作为2020年我国全面建成小康社会农村居民生活水平普遍提高后的相对贫困界定线。之所以提高农村居民相对贫困线界定标准，主要是考虑随着经济的发展，中央政府通过各种措施提高农村居民就业率，这在很大程度上直接提高了农村居民的可支配收入。变量Financialliterzcy主要用于衡量农村居民金融素养水平，也就是前文所测度的农村居民初级金融素养指数和高级金融素养指数。

三、理论假说与实证分析

（一）理论假说

基于前面文献分析，本文提出两个有待检验的基础理论预期假说：

H1：提高农村居民金融素养水平，可降低居民陷入收入性相对贫困的概率；

H2：提高农村居民金融素养水平，可降低居民陷入资产性相对贫困的概率。

基于前面文献理论“金融素养水平→金融决策→居民相对贫困”的中介传导机制，本文提出一个有待检验的作用机制假说：

H3：提高农村居民金融素养水平，可通过优化农村居民金融决策行为来增加农村居民金融资产配置收益，进而起到减弱居民陷入收入性和资产性相对贫困概率的经济效应。

（二）基础回归分析

金融素养对农村居民相对贫困影响的基础回归结果如表2所示。由回归结果可知：无论核心被解释变量是取农村居民初级金融素养还是取农村居民高级金融素养，金融素养都可以缓解农村居民的相对贫困。进一步地讲，由（Ⅰ）和（Ⅱ）两列回归结果可知，提高农村居民初级和高级金融素养，可显著降低农村居民陷入收入性相对贫困的概率；由（Ⅱ）和（Ⅲ）两列回归结果可知，提高农村居民初级和高级金融素养，可显著降低农村居民陷入资产性相对贫困的概率。可见，提高农村居民金融素养，可显著降低农村居民的相对贫困程度，这一估计结果很好地印证了理论假设H1和H2。由（Ⅴ）和（Ⅵ）两列回归结果可知，农村居民初级金融素养每提高一个标准差（0.115 2），可使得农村居民家庭相对贫困发生率降低1.7个百分点，而农村居民高级金融素养每提高一个标准差（0.131 0），可使得农村居民家庭相对贫困发生率降低1.4个百分点，即提升居民金融素养水平可产生显著的反贫困效应。

表2 金融素养对农村居民相对贫困影响的基础回归结果

从控制变量来看，在一个家庭中，男性相对于女性将会承担更多养家责任，男性会更倾向于外出创业或受雇赚钱，以提高家庭可支配收入和人均净资产收入。因此，男性较女性可产生更强的减贫效应。居民年龄对贫困状况的影响一般通过收入这个中介变量发挥作用，显然，居民年龄与收入之间呈现出“倒U型”关系，进而居民年龄与其相对贫困状况也呈现出“倒U型”关系，因此，年龄的平方对居民收入性相对贫困的边际效应为正，而对居民资产性相对贫困的边际效应则为负。与未婚家庭相比，已婚家庭的居民需要更多的时间用来照顾孩子或老人，这将减少其从事工作的时间，会进一步提高其陷入相对贫困的概率。相对来说，个体受教育水平越高，在就业市场中越有优势，越不容易陷入相对贫困状态。强健的体魄是个体从事一切工作的重要基础，与身体羸弱者相比，身体强壮的劳动者更容易摆脱相对贫困。居民宗教信仰程度将直接影响其参与生产劳动的时间投入，这可能会提高居民陷入相对贫困的概率。良好的邻里关系，不仅有利于个体保持愉悦的心态来对待工作，也有利于为个体拓展事业空间创造条件［24］。过高的家庭基本支出，意味着家庭的负担更重，显然不利于家庭摆脱相对贫困状态。健全的社会保障，不仅有利于缓解相对贫困人口的生活窘境，还有助于为相对贫困家庭摆脱相对贫困创造条件。家庭总收入的增加，意味着家庭人均收入的提高，这是家庭摆脱相对贫困的重要保障。家庭规模越大，可能意味着家庭负担越重，这不利于家庭摆脱相对贫困。随着国家对农业越来越重视，扎实开展农业生产可以实现增产增收的目标。家庭债务可能是因为扩大农业生产经营活动所导致的，从长期看，这对家庭摆脱相对贫困有积极意义。

（三）稳健性检验

第一，替换被解释变量（抗压测试）。在前文的研究中，选取居民人均可支配收入中位数和人均净资产收入中位数的40%作为农村居民相对贫困界定线，以此来构建居民收入性和资产性相对贫困虚拟变量。但是，随着经济增长和“三农问题”的日益被重视，国家先后出台了一系列支农惠农政策，旨在全面提高农村地区居民的可支配收入水平和人均净资产收入水平。Nicole以人均可支配收入中位数的70%作为相对贫困线，系统评价了德国收入的贫困风险率（AROPR）以及德国相对贫困状况［25］。李莹等分别以居民人均可支配收入中位数的40%、50%和60%作为居民相对贫困界定线，研究了我国城乡居民相对贫困线的界定标准与测算规模［26］。鉴于此，本文将人均可支配收入中位数以及人均净资产收入中位数的60%作为农村居民相对贫困界定线，若样本内居民个体收入低于该相对贫困临界线，则将其赋值为1，反之赋值为0，并以此作为稳健性检验中新的被解释变量来进行验证，实证结果如表3所示。由表3估计结果可知，重新界定农村地区居民相对贫困标准，将更多居民个体纳入相对贫困范围后的实证研究发现，提高居民金融素养依然可以产生显著的减贫效应。无论是提高农村居民初级金融素养水平还是提高高级金融素养水平，均可降低农村居民陷入相对贫困的概率。

表3 金融素养对农村居民收入性相对贫困和资产性相对贫困影响的实证结果

第二，内生性问题讨论（反向因果关系影响）。从理论层面上讲，引发内生性问题的来源主要有遗漏变量偏差、反向因果关系、测量偏差等。但在实际抽验过程中，研究者在选用样本数据后，均会对样本数据进行基础预处理。因此，由测量偏差引发内生性问题的可能性很小，一般都不进行重点讨论。而在一般的实证研究过程中，由遗漏变量偏差和反向因果联系引发的内生性问题在既有实证研究中普遍存在，也是学者们关注的重点。因此，本文首先讨论由反向因果联系引发的内生性问题。在本文研究中，金融素养与居民相对贫困之间可能存在反向因果联系。提高农村居民金融素养水平，可规范其金融决策行为，使农村居民对家庭金融资产做出多样化、合理化配置。具备更高金融素养的居民，可对金融理财产品做出科学合理的理财规划，这样不仅可以使收入来源多样化，还可以增加家庭金融资产性收入，以起到减贫作用。反过来，居民可支配收入和净资产收入的不断增加，可激励居民不断学习更多防范金融风险、优化金融理财的相关专业知识，从而快速提升居民金融素养水平。因此，在本文中，农村居民金融素养可能为一个内生解释变量，故需要选取合理且有效的工具变量，以消除核心解释变量对被解释变量的估计偏误问题，尽量使得核心解释变量始终处于严格外生的环境中。本文基于研究数据的可得性考虑，选取“父母金融知识水平”作为受访者金融素养水平的工具变量。显然，一个有效工具变量必须满足如下两个条件。（1）相关性：本文所选的工具变量“父母亲金融知识水平”和居民金融素养高度相关；父母金融知识水平的高低，将直接影响受访者对金融知识的理解和掌握程度。受访者在父母金融知识的影响下，将会树立正确的金钱观和理财观，在他们全面接触货币之前，将会熟练掌握金融理财基础知识以及具有对一些风险理财产品的经验性认知，金融知识的逐步积累，将会直接提升受访者金融素养水平，即父母的金融知识水平与受访者金融素养水平高度相关。（2）外生性：本文所选工具变量不会直接影响被解释变量，只能通过内生变量去影响被解释变量，被解释变量也不会反过来直接影响工具变量，在既有文献的研究中该工具变量也被学者们多次使用。综上所述，本文所选工具变量满足相关性和外生性要求，即为有效工具变量⑤。回归结果如表4所示，在引入有效工具变量消除内生性问题以后，提升农村居民金融素养水平所产生的减贫效果将更大，且均通过了1%水平下的显著性检验。同时，这一回归结果与本文前面部分提出的理论假说保持一致，即提升农村居民金融素养水平，可显著降低居民陷入相对贫困的概率。在进行工具变量估计分析时，对核心解释变量内生性进行检验时发现，内生性识别的P值在5%及以上显著性水平下拒绝了“核心解释变量为外生变量”的原假设，这说明核心解释变量是内生解释变量，适合使用工具变量法消除内生性问题。

表4 工具变量法视角下金融素养对农村居民相对贫困影响的实证结果

第三，内生性问题讨论（遗漏变量偏差影响）。接下来，将借鉴Nunn和Wantchekon、陈刚使用的识别策略来进一步讨论本文研究中是否存在由遗漏变量偏差引发的内生性问题［27-28］。该识别策略的基本思想为：在限定已有可观测变量对被解释变量影响的基础上，不可观测变量对被解释变量的影响强度达到多少时，可造成核心解释变量对被解释变量的边际效应存在明显的估计偏误。在本文的研究中，分别构建如下回归模型来阐述这一识别策略。

在方程（2）中考虑加入的限定性控制变量与基础回归阶段本文加入的控制变量一致，在方程（3）中考虑在基本设定模型控制变量的基础上，重新考虑加入部分可观测的限定性变量以此来检验原回归模型中是否存在由遗漏变量偏差引发的核心解释变量对被解释变量的估计偏误。因此，本文将方程（2）和方程（3）核心解释变量Financialliterzcy前的估计系数进行系数组合，形成比率式：的值越小，则说明与方程（2）中只限定原有控制变量相比，在方程（3）中限定所有考虑在内的限定性变量时，核心解释变量Financialliterzcy的估计系数绝对值变化很小，说明在限定原有控制变量的情况下，不可观测变量对被解释变量的影响强度要比新纳入限定性变量对被解释变量的影响强度大很多时，才可能导致核心解释变量对被解释变量的边际效应存在明显的估计偏误，反之，则没有；若分子的值越大，则的值将会变大，这意味着不可观测变量对被解释变量的影响强度需要大很多时，才可能导致存在明显的估计偏误。因此，系数相对比率式的大小，可以用以全面评估回归模型是否存在因遗漏变量偏差导致的内生性问题。

基于上述识别策略思想，本文遗漏变量偏差影响的设计策略是在方程（2）控制变量的基础上，将重新考虑加入依然对被解释变量产生影响且可观测的限定性变量“家庭孩子数、户主是否进行自主创业、家庭金融总资产、家庭现有土地是否被征用以及家庭居民风险偏好”等，以考察在不可观测限定性变量对被解释变量的影响强度达到多大时，才会导致因遗漏变量偏差引发的内生性问题。

表5汇报了由遗漏变量偏差引发核心解释变量对被解释变量的边际效应存在明显估计偏误的两组系数相对比率绝对值变化情况。很显然，两组系数配对组合比率的绝对值σi（i=1，2，3，4）均大于临界值1⑦。特别是在考虑加入其他可观测的限定变量时，核心解释变量对被解释变量的边际效应均有所减小，且在四个估计系数组合值中最小比率值也为1.19，即不可观测变量对被解释变量的影响强度，要达到新考虑纳入可观测限定变量对被解释变量影响强度的一倍多时，才可能导致核心解释变量对被解释变量的边际效应存在明显估计偏误。显然，这种情况发生的概率非常小，故在本文研究中不存在明显的遗漏变量偏差引发核心解释变量的内生性问题。

表5 核心解释变量（Financialliterzcy）的回归系数在不同组合下的系数比率值

（四）异质性分析

首先，提升农村居民金融素养水平，可起到显著的减贫作用。但具备较高金融素养的居民必须借助外部金融工具，才可以有效发挥自身金融素养在金融理财方面的潜在优势，而在我国外部金融市场的活跃程度存在明显差异，经济发达地区金融市场活力远远高于经济欠发达地区。因此，外部金融市场活跃程度的差异使得提高地区居民金融素养水平所产生的减贫效应也存在异质性差异。接下来，将从外部金融市场发达程度入手，分析在金融实力不同的地区提高居民金融素养水平可否存在显著的异质性差异。在具体研究过程中，拟从“宏观经济实力”“金融业发展程度”“融资能力”“资本化程度”“民间资本活跃度”和“金融机构实力”六个维度综合分析各地区外部金融市场发达程度，将这六个维度的综合得分作为各地区外部金融市场发达程度衡量指标。以综合得分2.9作为外部市场发达和欠发达分界线，高于该分界线的地区将其赋值为1，反之，赋值为0。由表6可知，提高农村居民初级和高级金融素养水平，对外部金融市场发达地区农村居民家庭可产生显著的减贫效应。而对外部金融市场欠发达地区的农村居民来说，减贫效果不显著。这主要是因为具备较高金融素养的居民，可以借助发达、便捷的金融工具，有效发挥自身潜在金融优势以增加金融收益，从而达到降低陷入相对贫困的概率。

表6 金融素养对农村居民相对贫困影响的实证结果：外部金融市场差异视角下的异质性

其次，具备较高金融素养的居民，可有效借助外部金融工具，发挥自身金融优势，以达到减弱相对贫困的目的。但居民个体金融素养水平的提高往往需要借助自身文化水平，受教育水平较高的居民往往具备扎实金融知识和风险防范意识，可对自身的金融理财做出科学、合理的安排，以创造源源不断的金融收益。相反，受教育水平较低的居民往往无法高效获取和掌握金融专业知识，外加缺乏风险规避和盲目理财投资的惯性，导致无法很好地借助金融市场发挥自身金融优势，进而无法通过金融市场来增加金融收入，最终也就无法达到减弱相对贫困的效果。我国可能由于地区教育支出占本地区GDP比重差异、高水平教师人才队伍流失现象等一系列主客观因素，各地区居民的受教育水平存在明显的地区性差异。受教育水平的提高可以通过提升认知能力以及促进个体社会资本积累两个渠道提升居民的金融知识水平［29］。也就是说，提高居民金融素养水平带来的减贫效应，存在受教育水平高低的异质性差异。基于此，本文将样本划分为高教育组⑧和低教育组⑨，分别来研究处在不同受教育层次居民金融素养对其相对贫困影响的异质性。由表7可知，无论是提高农村居民初级金融素养水平还是高级金融素养水平，均可对高教育组内的居民起到显著的减贫作用，而对低教育组内的居民的减贫效应则不显著。原因在于，对接受教育水平高的居民来说，提高他们的金融素养水平，可使他们更好地运用金融工具创造收益，以免陷入相对贫困的陷阱。

表7 金融素养对农村居民相对贫困影响的实证结果：不同教育水平视角下的异质性

四、拓展性研究

前文通过基础回归分析、稳健性检验以及异质性检验，探讨了金融素养与农村居民相对贫困之间的关系，很好地佐证了本文理论假说H1和H2。为此，下面将专门探究金融素养如何影响农村居民相对贫困问题，相应的中介效应模型设定为：

中介效应检验思路为：在回归模型（4）中α1值负向显著，则进入下一步检验，若在回归模型（5）和模型（6）中β1值正向显著且λ2值负向显著，说明居民金融决策确实是影响被解释变量的中介因素；若λ1显著，则认为中介因素在回归模型中发挥了部分中介的作用；若λ1不显著，则认为中介因素在回归模型中发挥了完全中介的作用。但在β1和λ2值至少有一个不显著时，就需要进入中介效应检验环节。本文借鉴温忠麟等提出的中介效应检验思路，对交互项β1xλ2进行Sobel检验［30］。若Sobel Z统计量在10%及以上显著性水平下显著，则认为中介效应显著，反之不显著。

本文借鉴既有文献研究的做法，选取居民“金融决策”指标作为检验居民金融素养影响相对贫困的中介变量，以此来佐证在前文提出的预期假说H3。由表8第（Ⅰ）列和第（Ⅳ）列估计结果可知，提高农村居民金融素养水平，可显著提升其金融决策水平，且通过了5%的统计显著性检验。主要是因为，提高农村地区居民金融素养水平可很好地规范其金融风险偏好行为，从更加理性的角度去做金融风险投资理财，这将进一步提升居民金融决策水平。由第（Ⅱ）、（Ⅲ）、（Ⅴ）、（Ⅵ）列回归结果可知，提高居民金融素养水平，通过优化金融决策，提升金融资产配置效率，进而增加居民可支配收入和人均净资产收入以达到减贫效果。同时该中介变量“金融决策”发挥了部分中介因子的作用，且通过了5%及以上水平的统计显著性检验。这不仅很好地验证了前文理论部分提出的理论假说H3，也充分证实了“金融决策”是农村居民金融素养影响家庭相对贫困的重要中介因子。综上分析，理性规范的金融决策是具备更高金融素养的农村居民减弱相对贫困的重要因素。

表8 金融素养影响农村居民相对贫困中介效应的实证结果

五、研究结论及建议

本文在弄清楚金融素养缓解农村相对贫困理论的基础上，以CFPS（2014）数据为例，实证研究了金融素养对农村相对贫困的影响。研究结果表明，提高农村居民金融素养，可以显著降低其陷入相对贫困的概率，不同的实证策略均证实这一结果的稳健性。异质性分析表明，农村居民金融素养显著地降低了外部金融市场发达地区的家庭和受教育水平较高的家庭陷入相对贫困的概率，而对外部金融市场欠发达地区的家庭和受教育水平较低的家庭的影响则不显著。机制检验发现，提高农村居民金融素养水平，可通过规范金融决策、增加居民家庭金融资产配置收益来实现降低其陷入相对贫困的目标。

本文研究结论蕴含的政策含义如下：从政府层面来看，要采取措施切实提高农村居民金融素养，为缓解农村相对贫困创造条件。比如，政府要重视金融教育，逐步实施金融教育战略［31］；要引导金融机构定期开展“金融知识下乡村”活动，通过金融机构来加大对有关金融基础知识的宣传，稳步提升农村居民的金融意识、风险意识、责任意识和维权意识［32］；与此同时，政府还需要采取措施严厉打击“非法集资”“电信诈骗”以及其他各种金融违法活动，切实提高农村居民的金融素养，保障农村居民的合法权益；政府还需要采取措施强化农村金融信息的传播，为提升农村居民金融素养创造条件［33］。在现实中，政府需要完善农村地区银行服务终端，提高农村地区网络普及率，有意识地引导金融机构推广新型金融产品［34］；在此过程中，不仅可以为农村居民增加财产性收入提供条件，还可以逐步提高农村居民的金融素养。从农村居民层面来看，考虑到当前城乡融合发展的现实，农村居民应该千方百计利用金融机构的培训机会，提高自身对各种金融产品的认识，提高自身金融素养，切实规避金融风险［35］。农村居民应该充分认识到投资理财的重要性，除了常见的银行存款外，农村居民需要学会选择基本的投资理财工具［36］。农村居民要充分认识到教育的重要性，要在条件允许的情况下，努力提升自己的文化水平，要学会识别“非法集资”“电信诈骗”等金融违法活动，要确保家庭财富能够不断保值增值。

注释：

①通过研究不同年份的CFPS数据，结果发现只有CFPS（2014）的数据满足本文研究的实际需要。比如，CFPS（2016）和CFPS（2018）问卷中涉及金融素养的很少，无法设置本文研究的核心解释变量，而CFPS（2014）的数据比较全面。所以，本文研究最终采用的是CFPS（2014）数据。

②本文选用CFPS（2014）农村样本数据作为本文研究样本，根据收入比例法得到农村居民人均可支配收入中位数为8 931.429元，农村居民人均净资产收入中位数为50 000元，再将其分别乘以0.4作为基础回归分析中最终确定使用的被解释变量，即当年农村地区居民收入性相对贫困线和资产性相对贫困线分别是3 572.58元和20 000元。

③本文通过因子分析法合成居民初级金融素养指数，在提取主成分时提取了三个主要反映居民初级金融素养的指标，且三个指标的特征值均大于1，累积方差贡献率也达到75%，同时进行KMO检验和巴特利特球度检验发现，其KMO值为0.8。综上可知，本文通过主成分因子分析法对居民金融素养建立综合指标，适合运用因子分析法。

④本文通过因子分析法合成居民高级金融素养指数，在提取主成分时提取了三个可主要反映居民初级金融素养的指标，且三个指标的特征值均大于1，累积方差贡献率也达到80%，同时进行KMO检验和巴特利特球度检验时发现，其KMO值为0.75。综上可知，本文通过主成分因子分析法对居民金融素养建立综合指标，适合运用因子分析法。

⑤相关检验的实证结果，有兴趣的读者，可以直接向作者索取。

⑥本文在原有限定性控制变量的基础上，将重新考虑加入部分影响被解释变量且可被观测到的限定性控制变量，该可观测控制变量包括：家庭孩子数、家庭金融总资产、居民是否自主创业、家庭土地是否被征用。

⑦按照Nunn和Wantchekon（2011）使用的临界标准，当比率值大于1时，即说明参数估计不存在明显的遗漏变量偏误。

⑧样本数据在实际处理中将个体受教育程度为本科及以上划分为高教育组样本。

⑨样本数据在实际处理中将个体受教育程度为未上过学、小学、初中、高中、大专划分为低教育组样本。