女性金融素养对家庭金融资产配置的影响及对策研究.docx

女性金融素养对家庭金融资产配置的影响 及对策研究Research on the Influence of FemaleFinancial Literacy on Family FinancialAsset Allocation and Countermeasures 冷雪松2021年12月20日第七章，总结与展望。总结女性金融素养提升与家庭金融资产配置相关的变 化趋势，指出本文的创新点与缺乏之处。研究思路本文在研究中，以“数据获取一一数据分析一一总结规律一一提出建议”作 为研究主线。首先，通过文献资料法，进行相关资料，总结相应的理论、概 念、观点、方法等，作为本次研究的基础。然后，与之相关的数据，作为实 证研究使用。接下来，建立模型，对相应的数据进行分析，得出数据分析结果和 结论，总结影响发生的规律。最后，基于实证研究结果和结论，进行策略制定, 提升女性金融素养，使其强化家庭资产配置的价值和效果。研究切入数据获取数据分析规律总结对策建议文献资料法：研究背景、意义、现状、概念、理论、方法等CHFS：获取实证研究所需数据，作为实证研究依据定量研究：建立模型，开展描述性统计分析、相关性分析、回归分析等定性研究：基于上述研究结果，分析女性金融素养影响因素及对家庭金融资产配置的影响，总结存在的缺乏定性研究：基于家庭资产配置合理化提出提升女性金融素养的对策图1.2技术路线图1.4创新点总结相关研究，有纯粹的基于金融素养的中国家庭资产配置研究（吴敏， 2015）,有关于金融素养对中国居民家庭金融行为的影响研究（吴馄，2016）, 有金融素养对城镇家庭金融资产选择的影响研究（胡振，2017）,有从已婚女性 劳动参与角度研究对家庭风险资产配置的影响研究（徐小华、吴恩平、王琪等, 2020）,有从户主金融素养的角度研究其对家庭金融资产配置的影响研究（管志 豪，2021）,但很少有学者直接从女性金融素养角度研究对家庭金融资产配置的 影响。本文直接从这一角度开展研究，有助于相关女性针对性地提升自身金融素 养，依据个人及家庭、社会情况的变化在进行家庭金融资产配置时作出更好的选 择。第2章文献综述2.1女性金融素养内涵的相关研究(1)金融素养概念国内外对于金融素养方面的研究不断增加，但对于金融素养的定义，尚未统 一。美国学术界对于金融素养方面的定义，多以美国总统金融素养咨询委员会在 2008年工作报告中给出的定义为准，金融素养是指一种运用金融知识以及财务 技能实现终身有效的资产配置、管理的能力。OECD (2005)在界定金融素养时， 将投资者作为研究主体，认为这一素养是指投资人员在实现金融福祉过程中必备 的素养，具体包括准确界定金融产品与概念、对金融投资机会与风险可以准确识 别、能够做出科学可行的金融决策等。Lusardi等(2014)基于消费者视角对 金融素养进行释义,认为金融素养是指消费者在面对经济信息时，能够有效处理、 合理制定理财规划、实现财富累积、科学开展养老金使用计划、承当所欠债务并 归还的能力12叫Kurniawan A等(2019)在研究中对金融素养进行定义：投资 者规避做出不正确的金融决策，减少投资产生损失的能力123i°TikekarS等(2019) 在对金融素养进行释义时，分为理解和使用两个角度图1。KumarS等(2019)在 研究金融素养定义时，具体将其分为金融知识和经济基础两个维度12支Mendes (2010)通过实例研究得出，民众掌握的金融信息量对其金融资产支配情况具有 重要影响，并能够受到金融信息的引导开展金融资产分配活动DM本文认为，在新时期背景下,金融素养的定义应进行拓展和延伸，应从认识、 决策、执行、防范等多个角度理解，且属于一种长期存在的能力。即金融素养是 指人们认识金融、有效进行决策、合理进行决策执行、准确识别问题并防范风险， 且能够长期坚持不断提升的能力。能力越高，其在家庭资产配置方面的合理性越 强，越有利于价值提升。女性金融素养，那么是指女性具有上述素养的情况。(2)女性金融素养现状Opoku等(2018)通过研究后指出，女性金融素养低于男性，这属于一种普 遍现象，所以，应提升女性金融素养mi。Okamoto等(2018)在研究时，考虑确 定和不确定情况的差异化，认为风险意识、性格、社会经历等多个因素属于主要 影响因素RI。胡振(2017)总结的国外金融素养相关研究显示：除个别国家和地 区外，全球范围内，女性金融素养整体均低于男性【56。我国女性金融素养以前也比男性偏低。2021年最新调查结果显示，男性金融 素养平均分66.98,女性金融素养平均分66.63,女性金融素养水平与男性两者已 经没有明显差异。当前，我国女性相较于男性而言金融素养提升较快，但针对女 性金融素养的研究仍然偏少。孟德锋等(2020)的研究是我国较少专门从性别差 异角度研究金融素养对家庭理财决策影响的，其研究结果说明金融素养对居民制 定家庭理财规划有积极的促进作用，但男性和女性之间的性别差异不明显EL徐 小华等(2020)从已婚女性劳动参与角度对家庭风险资产配置的影响进行研究, 认为已婚女性参与劳动会降低家庭参与风险市场的可能性，也会降低家庭风险资 产比例El。(3)女性金融素养的影响Allgood等(2016)发现卢旺达的女性金融素养的提高，有助于她们参与家庭 理财决策。Banerjee (2020)发现美国的老年居民都缺乏金融素养，老年女性的 金融素养严重低于老年男性，因此，老年人在资产和债务管理方面表现不佳，面 临着越来越大的欺诈和诈骗风险。Mndmaa (2020)发现，女性的股市参与度低 于男性，基本的金融素养(计算能力)有利于减少股市参与的性别差异，即女 性的股市参与度会提高2叫Azeez等(2020)认为个人投资者拥有较好的基本金 融素养，但他们对更复杂的产品缺乏知识、技能和信心，然而年龄在18岁至29 岁之间的女性更善于掌握先进的技能、知识，以便投资于复杂的金融产品和投资 组合管理。胡振，苏日乐(2019)认为标准投资与男性的实际金融素养和感知 金融素养都有很强的相关性，但只与女性的实际金融素养相关；相比之下，复杂 的投资与女性感知金融素养相关性比男性更强15支目前关于金融素养或家庭金 融资产配置的相关研究很多，已有文献说明，金融素养的提升有利于家庭财富积 累(胡振等，2018),促进家庭金融市场参与bl。2. 2女性金融素养测量的相关研究国内外对于金融素养测量方面的研究起步较晚，最早可以追溯至20世纪末 期，Coskun等(2019)对于居民个人金融素养进行测度，主要的方式为问答模 式，测度的标准为民众对金融知识的理解情况，结果说明，平均正确率为53%, 证明民众金融素养较低，还需继续提升“久Almenberga等(2015)使用通货膨 胀、金融市场风险以及计算能力进行金融素养测量。Bannier等(2016)将测量 指标分为主观指标和客观指标。BAZLEY (2020)通过实例研究得出，投资者 自身受到其素养、环境等多方因素影响，并不是金融知识越高，其投资决策越合 理。此外，也存在由于对自己认知不清，低估金融素养的情况，从而导致其投资 决策合理性降低。BIANCHI (2018)研究金融素养对家庭财富积累的影响，设 置针对性的金融素养评价指标体系，并适当拓展评价内容""EDWARDS等(2010) 对于金融素养评价指标展开分析，认为有关方面的主观指标属于受访人员对相关 金融知识的认知和了解情况，可以通过评分来计量。对于客观指标，主要是根据 被调研人员在金融问题方面的解决能力进行评价口纥Rooij等(2011)在研究中 对金融素养评价指标实施细化处理，将客观评价指标划分为高级指标和基础指标, 对于高级指标，主要与投资决策组合关系密切，对于基础指标，那么主要与金融规 划、金融交易具有相关性33本文在研究中，以女性金融素养对家庭资产配置的影响作为主要研究内容， 问卷采用2015年中国家庭金融中心调研家庭金融问题的问卷(CHFS),且尹志 超等(2015)叫 吴卫星等(2018)阳、吴馄等(2018)幽使用这一问卷进行民 众金融素养调研，并通过因子分析方法设置金融素养评价指标体系，作为民众金 融素养度量的工具，在后续研究中，这一方法继续被优化，郭学军等(2018)进 行有关方面研究方法特征值的缩减处理，变为0.9,提升金融素养测量的精准性 52。丁延青等(2020)在调查研究中，统计被调研人员回答下列问题的情况，将问题 回答正确率作为其金融素养测量依据46。本文在对女性金融素养测量时，使用因 子分析方法，并将其与对客观问题回答正确率情况结合在一起，测度女性金融素 养。2. 3家庭金融资产配置的相关研究(1)家庭资产配置家庭金融具有其个性化特点，可以作为社会金融产业开展的重要组成局部， 但其受到实际情况的影响，不同家庭的金融状况各有不同，影响程度也存在差异 化。但是，无论经济条件如何的家庭，其家庭金融配置皆具有较为突出的重要性， 因为其与整个家庭生活质量、收益、对于资金的满足度等皆息息相关，因此，应 提高对家庭金融资产配置的重视程度口力。C叩pelletti (2016)在美国金融年会中指出，在社会开展新时期，家庭金融将 会成为社会研究的新方向冏。自此之后，美国学术界在有关方面的研究不断增加, 且多数研究侧重于如何提升家庭资产收益，增加其投资回报率，并在这一过程中 对Markowitz的均值-方差模型应用较多，实施家庭金融资产配置效果的定量分 析，同时，Montezuma (2018)也不断对家庭金融进行深入研究，认为家庭金融 投资决策人员的风险意识和态度将会影响家庭资产选择结果3。Addoum等 (2010)在对家庭金融研究时，提出基金别离定理，认为家庭资产存在风险资产 和无风险资产，其所占比例各有不同川。Bogan (2020)认为投资人员面对风险资 产的态度对风险资产比例影响较大，在决策时应注重资产的风险控制“LSekita (2005)通过实例研究后得出，挤出效应现在在家庭金融资产配置方 面表现较为突出，且来源较多，难以控制均。Grohmann等(2018)通过实证研 究得出，家庭金融风险资产受到的影响并不是绝对的，其主要影响还是来自投资 者金融素养，一些投资者认为风险越大，收益越大，从而导致风险资产比例上升 网。臧旭恒等(2018)通过实证研究得出，非流动性资产对于家庭金融市场参与 度具有一定的抑制效果，有助于家庭金融资产的集中化管理，其风险资产也会随 着家庭收入增加、可支配资产占比增加而增加1791。张哲(2018)研究家庭金融资 产结构影响因素，结果说明，我国家庭金融资产结构相对单一，有待继续开发新 的产品根据2018年中国城市家庭财富健康报告显示，中国现有的家庭 中，仅有67.7%的家庭配置一种投资资产,22.7%的家庭配置两种投资资产，10.6% 的家庭那么配置三种投资资产。而美国那么在家庭金融投资方面表达多元化特点，61% 的家庭皆配置三种及以上的投资资产。(2)家庭资产配置影响因素个体特征因素年龄：Daniel等(2014)通过研究指出，投资者年龄不同，其在投资过程中 产生的风险资产比例也存在不同口J。Hsu (2015)经过研究后，绘制年龄对居民 投资风险资产影响的曲线，其形状为驼峰状，风险资产占比存在差异和波动图。 JAPPELLI(2019)通过实例统计分析得出，居民进行投资决策时，随着年龄逐渐 增加，风险金融资产数额逐渐加大，二者呈现正相关关系。CHFS也在有关方面 进行研究，基于其2019年的分析结果得出结论，户主年龄在2635岁的家庭 中，持有的风险资产占比最大，而年龄在这一区间以外时，风险资产随着年龄增 加或者减小，皆呈现出减少的态势。Lusardi (2012)研究年龄与家庭投资风险 资产的关系，得出的曲线为倒U型曲线PS。性别：Mitchell等(2008)在研究中提出，性别对于家庭金融投资具有影响， 不同性别的家庭投资决策者，在投资决策方面表现出差异性，男性投资决策者的 风险资产占比普遍高于女性。Rodrigues等(2019)认为，在家庭金融投资方面， 男性承当投资风险的能力高于女性，因此，风险资产占比也相对较大3叫Rooij 等(2018)通过研究后得出，女性对于风险厌恶程度较大，对于家庭金融资产投 资时，会因为风险过高而放弃口久郑丹丹(2016)通过研究发现，女性更倾向于 风险较低的投资对象，但并不是绝对的18引。李成友等(2019)采取实证研究模式， 得出结果显示，性别对家庭金融投资具有影响，但不同性别之间的影响并不显著 59O受教育水平：张越(2019)研究家庭投资决策者受教育程度对家庭结构资产 配置的影响，证明受教育程度能够产生影响，且其受教育程度越高，越能够增强 家庭金融资产配置的合理性陷1。丁幔琪等(2019)通过调研得出，当投资者可支 配的资产相同情况下，其受教育水平越高，那么参与风险投资活动的意向越强，风 险资产占比越大4叫董晓林(2019)通过研究发现，受教育程度较高的家庭，在 开展资产选择和分配时,参与风险资产投资活动的意向较强MLStango等(2009) 通过研究指出，居民受教育程度越高，其对于金融知识的理解能力越强，掌握越 多，认识也就越深入，家庭股市参与概率和股票持有比例越大印1。风险态度：Thomas A等(2018)研究后指出，投资者风险态度与家庭资产 配置之间具有密切关系，能够影响风险资产的组合ML刘赞(2018)认为，相对 而言，对于投资风险较为厌恶的家庭在投资方面的意向弱于风险偏好的家庭，所 以，一些敢于承当风险的家庭风险资产较多65。陈美彤(2019)通过研究后得出， 居民风险规避程度越大，其持有的风险资产越少，反之，那么其持有的风险资产额 度越大I44J。胡鑫雨(2020)研究家庭风险厌恶程度与风险资产持有量之间的关系, 结果说明，二者之间具有显著的负相关关系531。赵朦朦(2018)基于消费心理角 度展开研究，认为居民消费心理越保守，其对风险的厌恶程度越强，风险资产占 比越小BL家庭经济因素工资收入：门超(2018)研究发现，家庭投资决策者收入稳定性情况会对投 资决策产生影响，收入稳定性越差，投资越谨慎，风险资产越少杨靖(2016) 认为不同群体的收入不同，且稳定性也会存在差异7叫年轻人收入低，负担大， 用于投资的风险资产较少。老年人那么收入稳定，用于风险资产方面的投资较多。 杜朝运等(2021)通过研究后指出，工资收入虽然对风险资产和投资意愿具有影 响，但影响并不显著14纥王稳等(2020)采取实证研究模式得出，工资收入的风10 险与家庭持有金融风险资产显著负相关伊刀。自有住房：TNS (2016)研究发现，当居民住房平安得到保障之后，其在投 资方面的意愿和能力皆会有所提升，从而使其风险资产增加。相比于住房平安未 得到保障的家庭，那么在有关方面的能力缺乏，更侧重如何解决住房问题，而不是 如何进行投资用。吴章勇(2017)通过实际调研得出，拥有住房的投资人员，更 容易获得贷款，便于解决其在生活中的资金问题，使其能够提升投资能力。同时， 也在一定程度上增加其承受投资风险的信心mi。周弘(2019)发现对于租房者而 言，其所拥有的金融风险资产较少的一个重要原因是未来预期的不可控因素较多, 难以承受一些突发问题带来的影响83房产价值：Cai等(2016)通过实践研究得出，不同家庭的住房存在差异， 价值不同，其在整个家庭资产中的比例也不相同，因此，对于家庭金融投资的影 响也发生变化。对于中低收入家庭而言,住房在整个家庭的资产中具有较大比重， 其在投资方面会尽量降低风险资产占比。尹羽(2016)通过研究结果统计分析 得出，房屋资产占家庭资产的比例，与家庭风险资产之间存在负相关关系，房屋 资产占家庭总资产比重越高，家庭风险资产的持有量就越少US。董星池等(2019) 通过研究后得出，一些家庭将房产作为一种投资模式，因此，挤出效应也会因此 而增加网。社会环境因素婚姻状况：Ammerman等(2018)通过研究发现，已经结婚并具有家庭的投 资者，更具有冒险主义精神，风险资产相对较多。分析原因，主要在于其后顾之 忧较少，对于投资失败的承受能力较强。管志豪(2021)认为，婚姻状况能够 影响家庭金融资产的结构，尤其是在某一类特殊资产方面，其影响较为显著，具 有决定性作用51。胡振(2018)研究得出，未婚家庭金融风险资产占比拟多。此 外，还有一点值得关注，那么是一些已婚家庭的金融风险资产变化幅度问题，那么是 呈现倒U型曲线模式bl。户口性质：Song (2016)在研究家庭资产配置时，将种族作为一个变量纳入 其中，并结合我国的实际情况进行统计分析。结果说明，城乡二元结构是造成类 似差异的主要表达，因此探究户口性质的影响必将成为国内学者做相关研究不可 或缺的一个影响因素136。王丹丹(2014)通过研究指出，户口性质对家庭金融资 产配置具有影响，但影响并不显著和明显6叫个体工商户：吴馄(2016)通过研究得出，个体工商户与一般的家庭不同，11 与在企业中工作的投资者存在差异，面临的市场投资风险会对家庭金融风险资产 占比情况产生较强的挤出效应17叫吴敏(2015)通过比照分析得出，在财富数量 相等的情况下，具有个体工商收益的家庭，风险资产占比拟小，小于非个体工商 家庭，主要原因在于家庭资产有限，用于投资实体经济，那么会挤占投资资本市场 的资产额度。并且从事个体工商业的家庭面临的风险总体来说比金融风险投资还 要大。但是，个体工商户的风险承受能力较大，在风险资产持有方面的意愿也相 对较强。宋全云等(2014)通过研究后得出，参与实体经济的投资活动之后， 投资人员在其他方面的投资精力那么下降，参与度也随之降低7叫2. 4女性金融素养与家庭金融资产配置关系相关研究国外对于金融素养与家庭金融资产配置关系的研究不断增加，但缺乏针对女 性金融素养与家庭金融资产配置关系的研究，因此，在有关方面的研究还需继续 增加与拓展。Xiao等(2018)通过实证研究得出，投资决策者金融素养较高的 家庭，存在多种金融资产组合模式，其金融素养水平越高，风险承受能力越强, 具有尝试多种金融投资形式的意愿，使其得到更多的机会ML Jappelli等(2017) 研究发现，金融素养与风险资产投资份额存在相关性，通过回归分析可知，二者 之间具有显著的正相关关系2叫Lu等(2020)通过研究得出，应分析投资组合 风险，准确评价投资组合风险，有效控制投资组合风险，增加投资收益，而上述 工作需要投资者具有较高的金融素养侬。Thomas等(2018)在有关方面研究时， 数据来自2010年欧洲健康、老龄化和退休调查(SHARE)等调研结果，基于被 调研人员回答金融以及数学等方面的问题情况进行分数统计，建立客观金融知识 指标体系，评价结果显示，增加金融知识能够产生较大的推力，提升家庭参与股 票市场投资的积极性阴。Zang等(2021)通过调查研究得出，家庭金融中的投 资决策人员，其掌握金融知识情况、对自身现有素养的认识情况，皆与投资组合 选择具有正相关关系14支我国有关女性金融素养与家庭资产配置关系的研究较少，多数研究侧重于如 何通过金融素养对家庭的信贷决策、储蓄决策、投资决策、养老规划等产生有益 影响，使之增加决策的合理性，提升实际收益。范洁等(2017)对于个人的信用 卡使用情况进行研究，统计分析其消费行为，结果说明，金融素养较高的民众, 在办理信用卡时，会货比三家，并对信用卡使用进行合理规划，尽量提升自身的 收益15。周雨晴等(2020)认为，金融素养与家庭借贷行为之间关系密切，金融12 素养越高的家庭，在借贷方面的发生概率越大，其想要通过借贷解决资金缺乏的 问题，为更大的投资提供资金保障秦海林等(2018)研究发现，居民客观金 融素养越高，其在储蓄决策方面的防御性越强。而在主观金融素养方面越高，其 金融储蓄方面的防御性越差a】。孟德锋等(2019)通过研究后指出，居民金融素 养增长，有助于居民金融资产增加国】。王倩假设等(2021)认为，居民金融素养越 高，家庭持有的金融资产越多，那么资产多样性指数越大.1。姜美旭(2020)研究 北京居民的退休行为发现，金融素养的提升有助于居民进行退休规划Ml。2. 5文献述评通过上述对国内外有关女性金融素养与家庭资产配置关系相关文献资料整 理，总结相应的研究理论、方法、观点等，作为本次研究的借鉴。对上述研究进 行总结，详细情况如下所示：(1)在女性金融素养内涵方面，女性金融素养属于女性作为家庭资产投资 决策者时，其金融素养表现在对金融知识掌握程度、风险防控能力、决策能力、 金融知识应用能力等方面，其金融素养越高，越有利于提升金融决策的合理性。 但是，国内外在有关方面缺乏对女性金融素养的针对性研究，而性别对于金融素 养影响较大，所以，在有关方面的研究缺乏，还需继续拓展和丰富。(2)在女性金融素养测量方面的研究，多数皆从女性对金融知识掌握情况 的角度进行测度。本文在研究时，选择2017年中国家庭金融中心调研家庭金融 问题的问卷(CHFS)作为测量工具。但由于女性金融素养会受到外部环境变化 的影响，所以，相关的测量结果还需不断更新。(3)在家庭金融资产配置方面，我国存在单一化的特点，这在一定程度上 影响家庭金融资产配置的合理性，应向多元化的方向开展。同时，还要关注其配 置方面的内部影响因素和外部影响因素，尤其是家庭投资决策者的金融素养，属 于关注的要点。13在社会快速开展的背景下，女性在家庭金融资产配置方面的地位不断提升, 由女性决策整个家庭金融资产配置的现象越发突出，因此，应关注女性在家庭金 融资产配置决策中的特点，总结其规律，分析其问题和缺乏，提升女性在有关方 面决策的合理性，实现家庭收益最大化的同时，助力于社会闲散资金的使用，为 经济建设及其他相关工作提供有力支持。本文在研究中，将女性金融素养对家庭金融资产配置的影响及对策作为主要 核心内容，首先，通过国内外相关文献资料和整理，总结女性金融素养、家 庭金融资产配置、二者之间关联性等相关理论、方法、观点等，作为本次研究借 鉴，形本钱次研究的理论基础。然后，基于研究需求，并通过CHFS以及以往专 业人士的研究成果，进行数据获取。介绍数据来源并对样本组成、样本特征及样 本家庭金融资产配置情况，最后运用主成分分析法和因子分析法对女性金融素养 进行测度。接下来，开展实证分析工作，得出影响因素影响发生的规律。最后, 进行研究结论总结，并给出提升女性金融素养的建议。通过本次研究，得出主要 结论如下：我国女性作为家庭金融决策者占比拟大，在家庭金融资产配置决策过程中, 存在保守心理，畏惧投资风险，导致其投资受到约束，从而减少高风险产品和低 风险产品占比，无风险产品占比拟多。其金融素养对于资产配置影响较大，金融 素养越强，其家庭资产越多，配置方案越科学。经过分析得出，投资偏好、经济 类培训参与率、风险承受能力、通货膨胀率问题了解程度、金融信息关注度、利 率了解程度属于影响女性金融素养的主要因素，投资偏好影响最强。在家庭金融 资产配置，主要影响因素包括个体特征因素（性别、年龄、受教育年限、风险态 度）、家庭经济因素（工资收入、家庭房产价值、是否有自己的住房）、社会环 境因素（婚姻状况、是否为个体工商户、户口性质）三个方面，影响程度不同, 不断变化，能够产生累积效应。关键词：女性金融素养；家庭金融；资产配置；低风险资产；高风险资产第3章研究方法与数据来源3.1研究方法(1)文献资料法在研究之前，通过网络平台查阅国内外相关的文献资料，总结相应的理论、 概念、观点、工具、方法等作为本次研究的借鉴。并通过这一方法的应用，选定 女性金融素养测评工具、指标体系等，形成实证研究思路，指导后续研究工作的 开展。(2)比拟分析法通过比拟不同女性间年龄、收入、种族、教育程度、态度、认知能力等各方 面的差异，基于差异情况分析女性金融素养与家庭金融资产配置之间的关系，以 期得到更为细致的结论，有利于发现不同女性群体的金融素养与家庭金融资产配 置的差异，更有针对性地提出对应策略。(3)计量分析法通过对原始数据进行筛选，筛选出合适的样本，然后对样本数据进行一般描 述性分析，并运用模型开展实证研究。在分析过程中，参照其他学者的研究，决 定选择Stata软件完成这一工作。根据分析结果，得出相应的结论，总结其存在 的规律。并在实践中有效运用这一规律，提出建议，强化研究的现实价值和意义。具体计量时，包括家庭金融市场参与影响因素计量、家庭金融资产配置情况 影响因素计量、家庭金融资产持有情况影响因素计量三个局部。其中，在家庭金 融市场参与影响因素计量方面，使用Probit模型，对于每个影响因素影响权重进 行设计，得出每个因素的影响程度，然后加和处理，得出总体影响程度，具体计 算公式如下：y；=氏 + £号邛j Xij + %i = 1,2, .n(3.1)在上述公式之中，y*代表潜在变量，xj代表解释变量，yi代表虚拟变量，£代 表扰动项，B代表影响因素的权数，在家庭金融资产配置情况影响因素计量方面，使用Tobit模型，考虑不同因 素之间的相互影响及关系，计量总体影响情况，具体公式如下：y； = Bo +E=i8j 殉 + 唔i = 1,2, .n(3.2)14在上述公式之中，。代表比例系数，£代表扰动项，其服从标准正态分布。在家庭金融资产持有情况影响因素计量方面，进行多因素分析，使用最小二 乘法，并考虑多因素的累积效应，具体计算公式如下：Ln(financial assets)tliteracy + 比 (3.3)Financial Assets代表家庭金融资产，Fliteracy那么代表女性金融素养，Xi属于 研究过程的控制变量，£依然代表扰动项。3. 2数据来源3. 2.1数据选择原那么(1)真实性在进行研究数据选择时，保证所有数据来源的真实性，这样才能反映所要研 究的问题实况，并能够保证研究得出的结论、规律等可以用于实践之中。因此, 本文在数据来源方面进行控制，选择西南财经大学中国家庭金融调查与研究中心 公布的CHFS2017数据，并在获取数据之后，与其工作人员确认，确保其真实无 误。(2)全面性调研数据应具有全面性的特点，能够满足所要研究的内容在时间和空间等方 面对其的需求，防止数据过少，导致其难以反映相关规律，影响研究结果的使用 价值。为了实现这一目标，对于女性金融素养、家庭资产配置等相关测评及影响 因素皆从相关报告、文献中进行数据，保证其全面性。(3)简捷性对于所有研究数据，在使用前对其进行分析，保证其具有简捷性的特点。在 这一环节，剔除一些重复的数据、无效的数据、模糊的数据，保证数据到达基本 使用要求。3. 2. 2基本数据获取CHFS2017 数据。(2)为了提升研究效率，保证研究质量，与中国人民银行金融消费权益保护 局联系，获取其2021消费者金融素养调查分析报告中的相应数据，用于本次 研究之中。15(3)在研究中，为了保证数据质量，增加数据来源，与中国家庭金融调查与 研究中心(CHFS)取得联系，向其借阅相关的研究资料，作为本次研究使用。 其中，有关方面的调查方案采取分层、三阶段和PPS的抽样方法，保证样本数据 的全面性。本次研究所选择的样本数据覆盖29个省份，300多个县，1400以上 个村委会，有效样本到达40000户以上。对于上述样本进行审查，对于数据信息 不完整、存在极端数值的样本进行删除，最终所得研究样本为7855个。本次研 究未选用2019年的数据，主要原因在于2019年冬季发生新冠肺炎疫情，属于重 大公共卫生事件，其对家庭金融资产配置方面影响较大，且对整个社会经济开展 影响也相对较大，从而可能影响研究结果，因此，依然使用2017年的数据。16第4章女性金融素养对家庭金融资产配置的影响实证分析变量选择4.1.1 解释变量选择(1)选择依据在选择解释变量的过程中，依据如下：其一，基于第二章文献综述局部Rooij 等人的研究成果，进行解释变量选定；其二，基于本次研究的实际需求，适当进 行解释变量选择优化设计；其三，由于使用CHFS调查问卷，因此在研究中应结 合问卷的特点和题项，进行解释变量设计。表4.1 CHFS问卷中关于受访者金融知识了解情况的问题描述 序号问题一-1您在平时对于经济、金融等方面的信息关注度到达何种程度?2 您是否参加过经济或者金融类相关的课程？3 如果您现在存有一笔资金计划投资，您对哪种投资工程最倾向？4 如果银行当前的年利率为4.0%,如果将100元钱存入银行，定期为1年，1年之后可以获得多少本金和利息？5 如果银行的年利率到达5%,通货膨胀率为3%,将100年按照定期存入银行，在一年之后您获得的本金和利息在购买商品时、变多还是变少？6 如果现在存在两种彩票，二选一，中选择第一种时，您有100%的机会可以获得4000元，中选择第二种时，您存在50%的机会获取1000。元，50%的机会什么都没有，那么您倾向于选择哪一张彩票？(2)变量设计基于上述的变量选择依据，进行变量设计，具体包括金融信息关注度、经济 类培训参与率、风险承受能力、利率了解程度、通货膨胀率了解程度、投资偏好。有关变量解释、赋值等情况，具体如表4.2所示。表4.2变量设计序 变量51 金融信息关注度(因子1)2 经济类培受访人员在平时对金融信息关注程度越高，金融素养也会越高，金融资产决策合理性也会随之提升参加经济类培训及相关课程的情况17判定标准非常关注一5分，很关注一4分，一般一3分，很少关注一2分，从不关注一1分“培训”一I分,反之那么训参与率（因子2）风险承受 能力（因 子3）越多，金融素养也会随之提升为。分利率了解 程度（因 子4）通货膨胀率问题（因子5）投资偏好（因子6）投资决策人员对于投资可能产生的 风险接受程度，影响其投资决策的 信心和勇气。风险承受能力越强，风险投资越多对于存款理论了解情况，影响其投资决策意向，从而影响其风险资产占比能够反映投资决策者对外部环境的关注程度及其应变能力，从而影响其风险资产占比对于投资选择倾向进行反映，影响风险资产占比（3）变量分析采取五等级划分法，风险等级最高一5分，风险等级略高一4分，风险等级一般一3分，风险等级略低一2分，无风险一1分问题回答准确无误一1分，回答错误一。分问题回答准确无误一1分，回答错误一。分选择存在风险的投资项 目一1分，选择不存在 风险的投资工程一0分本文在对上述变量进行分析时，借鉴尹志超在研究中所采用的迭代主因子法进行分析。在分析时，以特征值最大为L0作为评价标准，提取相应的因子，得出具体的结果，具体的分析软件为stata软件。结果如表4.3所示。 表4.3迭代因子分析结果主因子金融信息关注度（因子1）经济类培训参与率（因子2）风险承受能力（因子3）利率了解程度（因子4）通货膨胀率问题（因子5）投资偏好（因子6）特征值1.261840.332660.210240.043740.03065-0.00034方差贡献率0.8719累计方差贡献率0.87190.08720.02200.01630.0144-0.00180.84910.96110.98541.00181.0000根据表4.3的分析结果可知,主因子1累计方差的贡献值最大，到达87.19%,而其他几个因子的贡献值那么分别为8.72%2.20%、1.63%、1.44%、-0.18%。按照上述结果进行排序，解释金融素养的贡献方面，主因子1为87.19%主因子2为8.72%主因子3为2.20%主因子4为1.63%主因子5为1.44%主因18子6为0.18%o因此，因子1对于核心变量的影响较大，可以将其作为代理指标， 通过这一指标反映所要研究的核心变量，即金融信息关注度。接下来，对于样本数据进行检验，分析其是否适用于因子分析法。具体的验 证方法为KMO法，分析其数值是否在0.5以上。本文在研究时，通过stata软件 检验数据KMO。经过计算得出，样本数据整体KMO数值为0.6891,在0.5之 上。基于此得出，在此次研究中使用因子分析法设置核心变量指标具有可行性和 合理性，具体结果如表4.4所示。表4.4旋转成分矩阵和KMO数值主因子荷载值KMO数值金融信息关注度（因子0.81950.67251）经济类培训参与率（因0.50890.6988子2）风险承受能力（因子0.31420.6874利率了解程度（因子0.19950.7016通货膨胀率问题（因子0.15660.6933投资偏好（因子6）0.07580.6132Overall0.68914.1.2 被解释变量选择（1）变量选择在被解释变量选择过程中，主要依据为CHFS调查问卷相关内容。具体将家 庭金融资产划分为股票、金融衍生产品、基金、债券、理财产品、贵金属、外汇、 活期存款、定期存款以及现金，总计10类。止匕外，还包括其他借出款及其他金 融资产。在本次研究中，本文将其他金融资产计入到总资产之中，而对于借出款 那么不计入总资产之中。在对所有金融产品进行计价时，为了表达公平性和准确性, 本文按照当前市值计算。（2）资产分类根据第二章的研究，加之为了降低研究难度，本次研究对解释变量中的十种 不同金融资产进行分类。在分类时，主要以资产风险情况作为划分标准。按照风 险程度，将其归类为高风险金融产品、低风险金融产品以及无风险金融产品。在 进行风险评价时，借鉴相关研究文献，并咨询西南财经大学中国家庭金融调查与19研究中心工作人员，得出分类结果如表4.5所示。表4.5金融资产分类结果金融资产高风险金融资产股票、金融衍生品低风险金融资产基金、债券、贵金属、外汇、理财产品无风险金融资产活期存款、定期存款、现金4.1.3 控制变量选择根据第二章的研究结果可知，影响家庭金融资产配置的因素较多，为了保障 研究结果的准确性，需要对相应变量合理控制。在有关方面的控制变量设置时, 主要来自个体特征因素、家庭经济因素和社会环境因素。个体特征因素方面：性别、年龄、受教育年限、风险态度。家庭经济因素方面：工资收入、家庭房产价值、是否具有自己的住房。社会环境因素方面：婚姻状况、是否为个体工商户、户口性质。4. 2研究模型设置4. 2.1家庭金融市场参与影响因素分析模型在实践中，基本所有被调研的家庭，皆拥有现金和银行储蓄性存款，属于无 风险金融资产，对于本次研究影响较小。因此，本文在进行模型设计时，仅考虑 家庭在参与低风险金融资产和高风险金融资产配置方面的情况。由于被解释变量 只包括。和1,所以选择二值模型，即Probit模型。参考王莹(2020)在其研究 中提出的相关模型网,具体的模型如下所示：久=治 + 器=血句+ 讥N (0,1)i = l,2, .