金融知识对居民数字金融参与的影响效应研究

刘心怡　张旭

摘要：基于2015年、2017年、2019年中国家庭金融调查（China Household Finance Survey，CHFS）的面板数据，采用二元选择模型Probit方法和中介效应模型，探究金融知识对居民数字金融参与的影响。研究结果表明，金融知识对居民参与数字金融具有促进作用，对于西部地区、城镇家庭和中高收入群体的影响效应更加显著。中介效应模型估计结果表明，金融知识通过降低家庭现金存款占总资产比率、资产负债率对居民参与数字金融行为产生影响。建议多渠道普及金融知识，完善数字金融服务平台，优化家庭资产配置以提高居民数字金融参与。

关键词：金融知识；数字金融参与；影响效应；中介机制

中图分类号：F832.1 文献标志码：A

数字金融泛指传统金融机构与互联网公司利用数字技术提供的支付、投资、融资和其他新型金融服务［1］。央行发布的《金融科技发展规划（2022—2025年）》明确提出要将数字元素与金融服务相融合，推动金融服务的数字化转型，中国数字金融进入高速发展时期［2］。相较于传统金融，数字金融产品与服务具有覆盖广、门槛低、流动性高、收益好的优势［3］，可有效促进区域创新效率［4］，推动城乡融合发展［5］。金融信息多样化，信息筛选和风险评估困难致使家庭使用数字产品的可能性降低［6］。研究发现，超过一半的家庭表示不愿意使用数字金融产品，其原因是缺乏相关知识而无法确定应购买何种产品［7］。通过金融知识普及可以提升数字金融行为的响应概率和响应广度［8］，有效释放家庭财务需求，减少家庭金融排斥［9］，降低低风险、低回报的理财产品比重［10］。综上，现有文献认为金融知识能够影响居民数字金融参与行为，但关于影响程度、是否存在异质性的定量分析相对较少且多侧重于分析传统金融。本文基于2015年、2017年、2019年中国家庭金融调查（CHFS）样本数据，探究金融知识影响数字金融参与机制研究，为中国数字金融发展决策提供参考。

1 理论基础与研究假说

数字金融发展为居民提供了更加丰富的金融产品和投资机会，但金融产品多样化要求居民必须具备一定的金融信息处理能力、金融产品风险判断能力等。当居民缺乏必要的金融知识，无法评价和筛选新型数字金融产品時，会避开此类金融产品。由于居民金融知识水平提高，金融参与过程中信息不对称问题得以解决，信息处理能力增强，金融产品选择更高效，进而激发居民购买数字金融产品的动力［11］。此外，居民参与数字金融市场不仅需要具备一定金融常识，还需要具备互联网技能［12］。金融知识教育活动普及可有效提高居民互联网金融行为决策能力［7］。经典投资组合理论认为居民投资行为基本取决于个人风险偏好程度，家庭金融研究兴起后，大量研究发现投资行为受个体特征和家庭环境因素等影响，其中金融知识成为尤为关注的变量。中国居民金融资产结构中，存款占据家庭资产的绝对主导地位，投资多元化程度不高，居民金融知识不足是其成因之一［13］。基于生命周期效用最大化和最优随机模型分析金融知识的投入产出效应，发现金融知识能够改善家庭投资行为［14］。居民金融知识水平越高，越熟悉金融产品，投资意愿越强，持有的现金存款比重越少，参与股票金融市场的概率越高，家庭财产性收入占总收入的比重则越高［15-16］，居民家庭资产配置更倾向于风险资产，投资趋于多样化和分散化，参与金融市场更加积极［17］。传统金融中金融脆弱性理论认为家庭出现债务困难时，其参与数字金融市场的可能性几乎为零，金融知识提高能够有效降低家庭过度负债的概率［18］，减少家庭资不抵债、入不敷出现象，显著缓解家庭金融脆弱性［19］。另外，消费者选择与自身的需求、偿还能力相匹配的信贷产品时，缺乏金融知识素养容易出现决策偏差，导致其债务负担更重，信贷违约和债务偿还困难的可能性加大［20］，而提高金融知识水平可有效提升家庭的偿还意愿和能力［21］。

综上，居民金融知识水平越高，越能高效地获取有价值的金融信息并完成正确投资判断，从而充分享有数字环境下的金融产品与服务，提高居民参与数字金融。金融知识教育使居民知晓更多正规渠道获取金融信息，处理金融信息的能力会提高，从而促进其使用数字金融的积极性。理论上，金融知识水平与家庭金融资产配置、居民投资意愿成正相关关系，提高金融知识水平有利于居民由单一地持有现金和存款转向投资类资产，提高数字金融参与。同时，金融知识水平提高能够降低家庭负债的发生概率，从家庭金融脆弱性角度，当家庭资产负债率较低时，其购买数字金融产品和服务的愿望更强，数字金融参与度更高。总之，金融知识有可能通过降低资产中现金存款比重，缓解家庭负债，进而推动居民参与数字金融。鉴于此，本文提出如下假说：

假说1：金融知识对居民参与数字金融具有促进作用。

假说2：金融知识能够通过降低家庭现金存款占总资产的比重，进而促进居民参与数字金融。

假说3：金融知识能够通过降低家庭资产负债率，进而促进居民参与数字金融。

2 研究设计

2.1 数据来源

研究数据源自西南财经大学于2015年、2017年、2019年全国范围内开展的中国家庭金融调查（CHFS）。调查样本覆盖全国29个省（自治区、直辖市），343个区县，1360个村（居）委会，包含3万余户家庭、10万余个家庭成员信息。待剔除关键变量的缺失值后，有效样本共26 896份。

2.2 变量选取

（1）被解释变量：数字金融参与（dfp）。基于数字金融的定义，从数字支付、数字理财、数字借贷考察家庭居民参与数字金融的情况，若受访者使用或购买了任一种产品与服务，则说明该居民参与了数字金融，被解释变量赋值为1，否则为0。

（2）解释变量：金融知识（fk）。选取CHFS金融知识测试问卷中关于利率计算、通货膨胀和风险认知的问题，根据受访居民的回答情况基于因子分析法［6］和赋分法完成赋值，以衡量居民金融知识水平。2015、2017和2019年样本数据采用因子分析法分别完成KMO检验（0.70、0.67和0.77）。选取赋分法作为稳健性检验的标准。

（3）控制变量：居民个体特征、家庭特征以及地区特征。其中，个体特征包括居民的风险偏好、性别、年龄、受教育程度、婚姻状况、健康状况、是否有工作、是否为户主；家庭特征包括受访者生活环境为乡村还是城镇、家庭户口类型以及家庭总收入的对数；地区特征为省份。另外，引入年龄的平方以避免年龄对数字金融参与的非线性影响。

（4）工具变量：居民拥有的银行卡数量。居民拥有银行卡越多，接触金融服务越频繁，所学金融知识就越多，因此两者满足相关性原则；而居民是否参与数字金融不会受银行卡数量的影响，满足外生性要求。

（5）中介变量：金融知识可影响家庭的资产配置，间接影响数字金融参与行为，故选取现金与存款占家庭总资产的比重、家庭资产负债率作为中介变量，用以观察家庭的资产结构及风险状况，分析其对居民数字金融参与的影响。

2.3 描述性统计

移动互联网技术日益普及，数字金融产品与服务逐渐被家庭认可，中国数字金融参与人数快速上升。样本总体中54.6%的居民参与了数字金融，金融知识的因子得分均值為0.124，标准差为 0.54，说明不同居民之间金融知识水平存在明显差异。当面对有风险的投资，大多数居民更倾向于将资金投资于略低风险、略低回报的项目。居民平均年龄为49.82，平均受教育程度为10.88，介于初中、高中之间。67%的受访者有工作，家庭总收入的对数均值为10.97。

2.4 模型设定

居民参与数字金融属于二值变量，故基准回归采用Probit模型验证金融知识对数字金融参与的影响。

中介效应模型设定为

dfpi=α+βfki+γXi+εi（1）

Yi=δ+ζfki+γXi+εi（2）

dfpi=μ+λfki+θYi+γXi+εi（3）

其中，dfpi为数字金融参与，fki为金融知识，Yi为中介变量，Xi为控制变量。对式（1）回归，若β不显著则终止中介效应检验，若β显著则继续对式（2）和式（3）回归。式（2）中ζ和式（3）中θ显著说明间接影响显著，当ζ或θ中有一个不显著，需引入Soble检验该变量是否存在中介效应。式（3）回归结果中λ显著，说明直接影响显著。

3 实证分析

3.1 基础回归分析

基于Probit模型估计检验金融知识对总体数字金融参与及不同类别数字金融参与是否有影响。表2显示金融知识在1%水平上对数字金融参与有正向影响，且金融知识提高对居民参与数字支付、数字理财、数字借贷均有促进作用，实证结果与总体数字金融参与情况一致，由此验证假说1。

居民总体数字金融参与情况和数字支付参与、数字理财参与的估计结果基本一致，均受到居民风险态度、是否为户主、年龄、性别、受教育程度、健康状况、工作状况、城乡、收入的影响。但各控制变量对数字借贷参与的影响存在较大差异，除风险偏好以外，其他个体特征对居民是否参与数字借贷影响均不显著，而家庭特征、地区特征对数字借贷行为具有显著负向影响。推测原因是，家庭收入水平越高，参与借贷的可能性越低；而由于中国存在区域金融排斥，农村地区家庭发生借贷行为的概率要小于城镇地区家庭。

风险偏好对居民参与数字金融具有显著负向影响，相较于风险规避者，风险爱好者使用数字金融产品的积极性更高。被调查居民是否为户主对数字金融参与具有显著正向影响，其原因可能是户主掌握家庭的财政支配权，拥有更多资金，参与数字金融的概率则越高。分别观察不同种类数字金融产品，是否为户主对其使用数字支付、数字理财在10%的水平上显著，而对数字借贷没有统计上的显著影响。性别对数字金融参与具有显著影响，男性的风险偏好普遍高于女性，数字金融产品使用可能性更大。年龄对数字金融参与的影响在5%的水平上显著，老年人受个人习惯及接受新事物能力等影响，其参与行为相较于年轻人较为保守。居民受教育程度与其数字金融参与行为呈正向关系，居民受教育水平越高，更易接受新鲜事物，其数字金融参与度越高。身体健康状况良好的居民更敢于参与数字金融。有工作的居民有更多机会接触不同种类人群，由此获取更多金融信息，又或受同事影响购买某类数字金融产品。家庭总收入对数字金融参与的影响在1%的水平上显著，家庭收入越高，更易获得金融机构提供的服务，提升家庭成员参与数字金融的概率。居民婚姻状况，家庭户口类型对其参与数字金融没有显著影响。

3.2 内生性问题处理

居民参与数字金融过程中会不断学习新的金融知识，使其金融知识水平提高。为解决内生性问题产生的估计结果偏差，采用工具变量法并引入IV-Probit模型检验。结果显示金融知识对数字金融参与的影响仍然显著为正，系数为0.467，与基准回归结果差别很小，表明金融知识提高确实可以促进居民参与数字金融。另外，一阶段F值为197.34，说明工具变量相关性比较好。待消除内生性问题后，假说1依然成立。

3.3 异质性分析

金融知识对不同种类人群参与数字金融可能存在异质性，选取区域、城乡、收入水平三个视角，采用Probit计量模型完成样本数据估计检验（表3）。为避免内生性问题，同时使用IV-Probit分别估计分组样本，估计结果与Probit结果一致，不在表中列出。

首先，金融知识对居民数字金融参与的影响存在区域差异。样本数据按区域分为东、中、西三大区域，西部地区作用效果最为明显，东部地区次之，中部地区系数最小，说明中部地区通过提高居民金融知识水平促进数字金融参与的作用效果有更大的提升空间。其次，金融知识对居民数字金融参与的影响存在城乡差异。样本数据分为农村组和城镇组，金融知识促进城镇地区居民参与数字金融的可能性高于农村地区。相较于农村地区，城镇地区居民参与数字金融活动的条件更便利，渠道更多。最后，金融知识对居民数字金融参与存在收入水平差异。根据受访者收入划分为低收入组、中等收入组和高收入组，金融知识对中等收入水平居民参与数字金融的促进作用更明显，低收入群体金融知识水平的提高也会促进其对数字金融的参与，但由于资金不足，其促进作用低于中高收入群体。

3.4 机制分析

表4第（1）列反映金融知识对现金与存款占家庭总资产比重是否有显著影响，第（3）列反映金融知识对资产负债率是否有显著影响，第（2）列和第（4）列反映中介变量对数字金融参与是否直接影响显著。金融知识在1%的水平上对现金和存款占总资产比重有显著影响，引入中介变量后，金融知识和现金与存款占总资产比重均对居民数字金融参与行为影响显著，说明金融知识能够通过影响家庭持有的现金和存款比重，进而影响居民参与数字金融，假说2结论成立。另外，金融知识在1%的水平上对资产负债率有显著影响，且金融知识和资产负债率均对居民数字金融参与行为影响显著，说明金融知识能够通过影响家庭资产负债率，进而影响居民参与数字金融，假说3结论成立。

3.5 稳健性检验

采用改变变量测度和增加新变量完成稳健性检验。采用赋值法衡量居民金融知识水平，衡量结果作为解释变量带入回归模型，改变变量测度后的金融知识仍对数字金融参与有显著正向影响，前述结论稳健；居民想要参与数字金融，需拥有一定的数字技能并借助数字智能设备。因此，将“居民是否使用智能手机”作为新变量，加入控制变量检验，该变量对居民数字金融参与行为有正向影响，同时金融知识仍在1%的水平上显著，本文所得结论稳健。

4 结论

本文基于Probit模型和中介效应模型，探究了金融知识对居民数字金融参与的作用机制。研究表明，金融知识对居民参与数字金融发挥正向促进作用；金融知识能够影响家庭金融资产配置，降低资产中现金存款比重，缓解家庭负债，进而推动居民参与数字金融。建议多渠道普及金融知识，针对不同年龄、地区提供专项金融普及，加强居民尤其是中等收入水平居民的金融知识；加强基础数字建设，开展数字金融下乡，打造线上线下相结合的金融服务，降低数字金融参与门槛；加强社会保障体系建设，提升居民风险承受能力，鼓励政府引导家庭和个人主动购买数字金融产品与服务，优化家庭资产配置；提高银行借贷利率，打击民间非法借贷，建立困难家庭救助基金，降低家庭负债。

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Research on the Effect of Financial Knowledge on Residents'

Participation in Digital Finance

LIU Xin-yi，ZHANG Xu

（School of Economics， Qingdao University， Qingdao 266061， China）

Abstract： Based on the panel data of China Household Finance Survey （CHFS） in 2015， 2017 and 2019， the impact of financial knowledge on Residents' digital financial participation was explored by using the binary selection model Probit method and intermediary effect model. Research finds that financial knowledge can promote residents' participation in digital finance and have a more significant impact on the western region， urban families and risk enthusiasts. The estimation results of intermediary effect model show that financial knowledge has an impact on Residents' participation in digital finance by reducing the ratio of household cash deposits to total assets and asset liability ratio. Residents' participation in digital finance can be improved by popularizing financial knowledge through multiple channels， improving digital financial service platforms and optimizing household asset allocation.

Keywords： financial knowledge；digital financial participation；impact effect；intermediary mechanism

收稿日期：2022-07-13

基金項目：全国统计科学研究项目（批准号：2021LY041）资助。

通信作者：张旭，男，博士，教授，主要研究方向为金融发展理论与政策，比较金融制度。E-mail：qddxzhangxu@163.com