張正平

(北京工商大學(xué) 經(jīng)濟學(xué)院， 北京 100048)

一、問題的提出

根據(jù)第44次《中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計報告》的數(shù)據(jù)，2019年中國使用互聯(lián)網(wǎng)人數(shù)達到8.54億，較2018年增加了2 589萬；互聯(lián)網(wǎng)普及率達到61.2%，較2018年增加了1.6%。事實上，隨著金融市場的發(fā)展，居民金融市場參與度呈現(xiàn)出越來越高的趨勢[1]。但是，由于居民本身金融素養(yǎng)偏低，容易出現(xiàn)非理性的金融行為，由此導(dǎo)致居民不斷提升的金融市場參與度與其偏低的金融素養(yǎng)之間的矛盾。例如，吳衛(wèi)星等[2]發(fā)現(xiàn)，絕大多數(shù)居民對貸款產(chǎn)品缺乏了解，金融素養(yǎng)普遍較低。中國人民銀行發(fā)布的《2019年消費者金融素養(yǎng)調(diào)查簡要報告》顯示，全國消費者金融素養(yǎng)指數(shù)的平均分為64.77，與2017年相比稍有提升，但總體水平仍有待提高。由此引發(fā)的問題是，在我國互聯(lián)網(wǎng)日益普及的背景下，互聯(lián)網(wǎng)使用是否會對居民金融素養(yǎng)產(chǎn)生影響？互聯(lián)網(wǎng)的使用會通過什么路徑影響居民的金融素養(yǎng)？這正是本文要研究的問題。

具體而言，相關(guān)文獻主要圍繞以下兩個方面展開研究：

一是金融素養(yǎng)的測量。金融素養(yǎng)在文獻中有不同的定義，被廣泛接受的一種定義是由OECD提出來的：金融素養(yǎng)是指人們做出合理金融決策并最終實現(xiàn)個人金融福利的意識、知識、技術(shù)、態(tài)度和行為的有機結(jié)合。已有文獻對金融素養(yǎng)水平的測量可以分為兩類：第一類是主觀金融素養(yǎng)的測度，從受訪者主觀方面的金融知識和技能角度進行測度，代表性研究如Lusardi & Mitchell[3]，這一類是對居民金融素養(yǎng)自我評價的測量；第二類是客觀金融素養(yǎng)的測度，大部分金融素養(yǎng)的測量研究集中在金融素養(yǎng)概念的認(rèn)知維度，即通過判斷消費者“知道或理解什么金融概念”了解其金融素養(yǎng)，這一類是對客觀或?qū)嶋H金融素養(yǎng)的測量，如廖理等[4]的研究。

二是金融素養(yǎng)的影響因素。一類影響因素是個人因素，涉及人口統(tǒng)計特征、態(tài)度、一般能力，具體包括性別、年齡、收入、婚姻狀況、風(fēng)險態(tài)度、受教育程度等諸多方面。例如，廖理等[4]發(fā)現(xiàn)，無論客觀金融素養(yǎng)還是主觀金融素養(yǎng)，女性的金融素養(yǎng)都顯著低于男性。另一類影響因素則是社會因素，涉及家庭、鄰里、金融教育等，具體包括父母的金融知識水平、父母的受教育程度、金融教育水平等。例如，Alex & Amos[5]研究發(fā)現(xiàn)，為兒童及其父母或監(jiān)護人提供金融知識可以提高兒童和青少年儲蓄賬戶的有效性，從而影響這些年輕人的財務(wù)管理技能和財務(wù)福利。值得注意的是，有部分文獻注意到了互聯(lián)網(wǎng)使用對金融素養(yǎng)的影響，如Karaa & Kugu[6]發(fā)現(xiàn)，消費者通過社交媒體與網(wǎng)絡(luò)獲取金融信息的行為有助于培養(yǎng)其高級金融素養(yǎng)。

通過對上述國內(nèi)外文獻的梳理可知，對金融素養(yǎng)的研究主要集中于金融素養(yǎng)的測量及其影響因素，其中僅有少量文獻關(guān)注了互聯(lián)網(wǎng)使用對居民金融素養(yǎng)的影響，但這些文獻的研究對象多為國外居民，且未對可能的作用機制或異質(zhì)性影響進行討論。上述的不足為本文的創(chuàng)新提供了機會，因此本文基于CFPS2014的截面數(shù)據(jù)實證檢驗了互聯(lián)網(wǎng)使用對居民金融素養(yǎng)的影響、在不同學(xué)歷和收入居民間的異質(zhì)性影響以及可能存在的影響機制。具體而言，本文的邊際貢獻為：(1)以我國居民為對象，從理論上分析并實證檢驗了互聯(lián)網(wǎng)使用對居民金融素養(yǎng)的影響，拓展了金融素養(yǎng)影響因素的研究范圍；(2)考察了互聯(lián)網(wǎng)使用對不同學(xué)歷、不同收入居民金融素養(yǎng)的異質(zhì)性影響，豐富了對金融素養(yǎng)影響的認(rèn)知；(3)揭示了互聯(lián)網(wǎng)使用通過線上、線下社會互動兩條路徑影響居民金融素養(yǎng)的機制，深化了對互聯(lián)網(wǎng)使用影響金融素養(yǎng)的理解。

本文余下部分安排如下：第二部分是理論分析與假設(shè)提出；第三部分是研究設(shè)計；第四部分為基準(zhǔn)回歸、內(nèi)生性分析和穩(wěn)健性檢驗；第五部分是異質(zhì)性分析；第六部分是影響機制檢驗；第七部分是研究結(jié)論及政策啟示。

二、理論分析與假設(shè)提出

(一)互聯(lián)網(wǎng)使用對居民金融素養(yǎng)的影響

隨著信息技術(shù)的不斷發(fā)展，與信息有關(guān)的因素在金融素養(yǎng)的研究中開始受到重視。一方面，互聯(lián)網(wǎng)使用有利于拓寬信息渠道、提高信息獲取水平。Rooij et al.[7]發(fā)現(xiàn)，具備基本金融素養(yǎng)的大部分消費者主要依賴家庭、朋友和熟人等非正式渠道獲取經(jīng)濟信息，而具備高級金融素養(yǎng)的消費者主要通過閱讀各種專業(yè)資料、網(wǎng)絡(luò)信息或咨詢專業(yè)的金融顧問來獲取金融信息。周廣肅、樊綱[8]發(fā)現(xiàn)，互聯(lián)網(wǎng)信息對于創(chuàng)業(yè)的作用最為重要，而報紙雜志信息對于創(chuàng)業(yè)的作用相對較小。另一方面，互聯(lián)網(wǎng)使用有利于降低信息的搜尋和交易成本。Bogan[9]提出，電腦和互聯(lián)網(wǎng)的使用，除了降低交易成本外，還使居民更易獲得股市信息，從而降低信息成本，促進股市參與。董曉林、石曉磊[10]指出，互聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)能使家庭更容易獲取信息，從而降低信息成本，增加家庭對于互聯(lián)網(wǎng)金融產(chǎn)品的接受意愿。綜上可知，互聯(lián)網(wǎng)的使用可以幫助居民拓寬信息渠道、提升經(jīng)營效率、降低交易成本，有助于增加居民的金融知識、改善其金融決策，最終提升居民的金融素養(yǎng)。據(jù)此，本文提出如下假設(shè)。

H1：互聯(lián)網(wǎng)使用可以促進居民金融素養(yǎng)的提升。

(二)互聯(lián)網(wǎng)使用對居民金融素養(yǎng)影響的異質(zhì)性

人力資本理論認(rèn)為，教育水平的提高能增加家庭勞動力的收入水平，而收入的增加使家庭擁有更多的投資資金[11]，因此，互聯(lián)網(wǎng)使用者的教育水平和收入水平不同可能導(dǎo)致對金融素養(yǎng)具有不同的影響。一方面，教育水平的不同可能帶來異質(zhì)性的影響。在使用互聯(lián)網(wǎng)的過程中，面對紛繁復(fù)雜的信息，人們難以有效判別信息的信度與效度，也容易做出錯誤的判斷與預(yù)期，但是，受教育水平較高的個體能夠更好地理解和應(yīng)用所接收到的信息，其風(fēng)險認(rèn)知和學(xué)習(xí)能力也更強。Karaa & Kugu[6]發(fā)現(xiàn)，如果用戶的財務(wù)知識很差，他們對信息的解釋就不夠充分，這可能會導(dǎo)致其做出錯誤的決定，從而減少其財富；王偉同、周佳音[12]證實，高教育水平群體擁有更高的信息識別能力，高收入群體擁有更強的風(fēng)險承擔(dān)能力。因此，在使用互聯(lián)網(wǎng)的過程中，在“干中學(xué)”的作用下，高教育水平群體的基本金融素養(yǎng)可能也提升得更快。另一方面，收入水平的不同也可能帶來異質(zhì)性的影響。Lusardi & Mitchell[3]指出，個體收入水平越高，其金融素養(yǎng)也越高。事實上，居民經(jīng)濟上的優(yōu)勢為其應(yīng)對社會交往中的決策風(fēng)險提供了物質(zhì)保障[13]。李飚[14]發(fā)現(xiàn)，使用互聯(lián)網(wǎng)工作的人其工資水平會相對較高，因為互聯(lián)網(wǎng)可以使其在工作時獲取更好的信息，加強同事之間的信息溝通，進而提高個體收入水平。進一步地，收入水平的提高也會增加家庭的財富積累。Press[15]證實，相較于貧窮家庭，富有家庭更愿意承擔(dān)金融交易所需的信息成本和交易成本，其風(fēng)險厭惡水平相對較低，因而投資風(fēng)險資產(chǎn)的概率更高，有助于改善家庭的金融決策。綜上，互聯(lián)網(wǎng)使用對不同收入、不同學(xué)歷居民金融素養(yǎng)的影響可能是不同的，因為高學(xué)歷和高收入者的認(rèn)知能力和學(xué)習(xí)能力以及應(yīng)對風(fēng)險的能力更強，經(jīng)濟優(yōu)勢增加了接觸理財產(chǎn)品的機會，金融知識和金融素養(yǎng)也會隨之提高。據(jù)此，本文提出如下假設(shè)。

H2：對于高學(xué)歷、高收入者，互聯(lián)網(wǎng)使用對其金融素養(yǎng)的提升幅度更大。

(三)互聯(lián)網(wǎng)使用影響居民金融素養(yǎng)的機制

從發(fā)展經(jīng)濟理論的角度，Durlauf & Ioannides[16]將社會互動的內(nèi)涵從社會學(xué)范疇拓展到了經(jīng)濟學(xué)范疇，認(rèn)為社會互動是指個體之間的相互依賴性，在這些相互依賴性作用之下，一個兼具社會和經(jīng)濟行為特性的人，其偏好、信念以及其所面臨的預(yù)算約束都受到其他人的特征與選擇的直接影響。事實上，本文所關(guān)注的社會互動也是一種經(jīng)濟型的社會互動，這種社會互動是家庭金融行為的重要影響因素，對居民金融素養(yǎng)具有較大的影響。

隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，微信、QQ等社交軟件得到了迅速普及，互聯(lián)網(wǎng)上的互動已經(jīng)成為一種重要的社會互動方式，對居民金融信息的獲取、金融知識的學(xué)習(xí)以及金融素養(yǎng)均會產(chǎn)生影響[17]。通常，互聯(lián)網(wǎng)使用者通過兩種方式從互聯(lián)網(wǎng)上獲取金融信息：一是直接查找或接收公開發(fā)布的金融信息；二是通過線上社會互動獲取相關(guān)信息①。事實上，居民在面對豐富的網(wǎng)絡(luò)信息時會存在信息過載的困擾，線上社會互動不僅能獲得信息，還可以幫助金融決策者有效地篩選高質(zhì)的網(wǎng)絡(luò)金融信息[18]。郭士祺、梁平漢[19]發(fā)現(xiàn)，線下社會互動與網(wǎng)絡(luò)信息化作為不同的信息渠道在促進家庭股市參與上存在相互替代的關(guān)系。Liang & Guo[20]證實，互聯(lián)網(wǎng)與線下面對面的社會互動在信息獲取方面有相似作用，可部分替代線下社會互動的信息渠道功能，促進居民參與股市。

值得注意的是，互聯(lián)網(wǎng)使用者可能也會因上網(wǎng)而加強線下社會互動，從而進一步促進其金融素養(yǎng)的提升。首先，經(jīng)常上網(wǎng)且有較多線上互動的居民更有機會獲得較多線下社會互動的機會[19]。互聯(lián)網(wǎng)作為一種特定的媒體，其自身就具備社會濡染和同群效應(yīng)的互動功能。因此，使用互聯(lián)網(wǎng)能夠幫助居民更好地構(gòu)建社會網(wǎng)絡(luò)，促進其線下社會互動。其次，互聯(lián)網(wǎng)的使用拓展了居民線下社會互動的范圍，從而獲取更多的信息。周廣肅、梁琪[21]認(rèn)為，基于互聯(lián)網(wǎng)媒介的社會互動在互動頻率、范圍等方面都有了較大的提高。最后，互聯(lián)網(wǎng)使用引致的線下社會互動可以提升居民的金融素養(yǎng)。郭士祺、梁平漢[19]發(fā)現(xiàn)，線下社會互動能顯著地促進家庭資本的參與。

研究顯示，決策者通過“內(nèi)生互動”來提升其金融素養(yǎng)。內(nèi)生互動強調(diào)個體的行為會和所在群體成員之間相互影響，主要表現(xiàn)為通過社會性學(xué)習(xí)和交流獲得愉悅[22]。社會性學(xué)習(xí)是指個體通過和群體的口頭交流來獲取和傳遞信息，如從同儕處了解新產(chǎn)品信息(包括掌握技術(shù))或獲悉準(zhǔn)確的回報率，這些都可以降低決策者的交易成本，提高信息篩選的效率和準(zhǔn)確度，進而有利于金融素養(yǎng)的提升；交流獲得愉悅則主要是指決策者之間交流相似的經(jīng)驗體會或共同話題，能夠獲得愉悅，提高效用[23]。

綜上可知，居民可以通過線上和線下社會互動兩個渠道獲取金融信息、學(xué)習(xí)金融知識，進而影響其金融行為、提升其金融素養(yǎng)。據(jù)此，本文提出如下假設(shè)。

H3：互聯(lián)網(wǎng)使用通過線上社會互動和線下社會互動促進居民金融素養(yǎng)的提升。

三、研究設(shè)計

(一)數(shù)據(jù)來源

本文所使用的微觀數(shù)據(jù)來自中國家庭追蹤調(diào)查(China Family Panel Studies，簡稱 CFPS)2014年的全國調(diào)查數(shù)據(jù)。CFPS是由北京大學(xué)中國社會科學(xué)調(diào)查中心負(fù)責(zé)實施的兩年一次的追蹤調(diào)查數(shù)據(jù)。CFPS通過對全國樣本的抽樣，分別從村居、家庭、個人三個維度展開調(diào)查，詳細(xì)記錄了受訪者的個體情況、家庭結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟情況以及社會交往狀況等信息，并特別調(diào)查了受訪者金融素養(yǎng)與互聯(lián)網(wǎng)使用情況。本文選擇金融知識的回答人作為研究對象，通過對CFPS中社區(qū)、家庭、成人和兒童問卷調(diào)查數(shù)據(jù)的合并和整理，在剔除有相關(guān)變量缺失值的樣本后，最終得到3 910個樣本。

(二)變量選取

1.被解釋變量：金融素養(yǎng)

本文的被解釋變量是金融素養(yǎng)。單德朋[24]等將金融素養(yǎng)區(qū)分為基本金融素養(yǎng)和高級金融素養(yǎng)進行測度和研究，本文沿襲這種做法，以便更加深入地揭示互聯(lián)網(wǎng)使用對金融素養(yǎng)的影響。具體地，本文將CFPS2014問卷中與金融素養(yǎng)有關(guān)的問題劃分為兩類：第一類刻畫的是基本金融素養(yǎng)，涉及的問題有定期利率、計算一年本息和、復(fù)利、通貨膨脹、時間價值、投資風(fēng)險等，這些知識是日常金融交易、金融決策的基本知識，具體由“您估計現(xiàn)在銀行1年期定期存款的利率是多少？”等6個問項構(gòu)成；第二類識別的是高級金融素養(yǎng)，涵蓋的內(nèi)容有股票投資風(fēng)險、是否有養(yǎng)老規(guī)劃、央行職能、金融產(chǎn)品風(fēng)險、基金、股票、理財產(chǎn)品的含義和股票市場功能等，這些知識與投資和資產(chǎn)配置有關(guān)，具體由“一般情況下，投資單一股票比投資股票型基金的風(fēng)險??？”等8個問項構(gòu)成。

具體地，采用Rooij et al.[7]類似的方法，本文先判斷受訪者是否正確地回答了問題，如果回答正確賦值為1，回答錯誤或者回答不知道則賦值為0，然后再采用迭代主因子法進行分析。如表1所示，KMO值都大于0.6，表明適合采用因子分析法；基于特征值大于1的原則，保留第1個因子，其基本金融素養(yǎng)的累計方差貢獻率達到83.3%，高級金融素養(yǎng)的累計方差貢獻率達到74.8%。按照旋轉(zhuǎn)后因子1的載荷，采用回歸法即可計算出居民的金融素養(yǎng)。限于篇幅，不再披露具體回歸結(jié)果，留存?zhèn)渌鳌?/p>

2.解釋變量：互聯(lián)網(wǎng)使用

本文的核心解釋變量是互聯(lián)網(wǎng)使用。參考周廣肅、梁琪[21]的做法，本文以家庭中金融知識的回答人對“您是否上網(wǎng)？”這個問題的回答作為互聯(lián)網(wǎng)使用的代理變量，當(dāng)回答為“是”時取值為1，“否”則取值為0。

3.中介變量：社會互動

參考劉宏、馬文瀚[18]的做法，選取“使用互聯(lián)網(wǎng)商業(yè)活動的頻率”作為線上社會互動的代理變量，數(shù)據(jù)來源于CFPS問卷中的問題“一般情況下，您使用互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)進行商業(yè)活動(如使用網(wǎng)銀、網(wǎng)上購物)的頻率有多高？”，其回答包括“幾乎每天、一周3～4次、一周1～2次、一月2～3次、一月1次、幾個月1次、從不”等7個選項。對這7個選項分別賦值0～6，數(shù)值越大代表使用互聯(lián)網(wǎng)進行商業(yè)活動的頻率越高，線上社會互動水平越高。

在經(jīng)濟學(xué)中，社會互動指的是決策主體在互動過程中其偏好、預(yù)期和預(yù)算約束都會受其他決策主體行為的影響。據(jù)此，本文借鑒Du et al.[25]的方法，選取與經(jīng)濟金融行為相關(guān)的“外出就餐支出、娛樂支出、交通支出、鄰里關(guān)系、親戚交往程度”等5個變量合成線下社會互動的代理變量。為了避免采用絕對值與家庭收入、財產(chǎn)以及其他一些不可觀測的變量產(chǎn)生共線問題，本文將上述5個變量中的外出就餐支出、娛樂支出、交通支出這3個變量都轉(zhuǎn)換成占收入的比重進行計算，參照李丁[26]的做法，采用因子分析法構(gòu)建了一個綜合的線下社會互動指標(biāo)。

4.控制變量

參考相關(guān)文獻[2，7]的做法，從個體特征、家庭特征和地區(qū)特征三個層面選取控制變量。其中，個體特征包括年齡、性別、是否為黨員、受教育年限、收入水平、婚姻狀況、風(fēng)險態(tài)度、父母金融知識水平；家庭特征包括是否有銀行借貸、家庭凈房產(chǎn)、是否參與金融市場、家庭規(guī)模；地區(qū)特征包括東、中、西部地區(qū)和是否為城鎮(zhèn)戶籍。具體變量定義可從描述性統(tǒng)計部分間接體現(xiàn)。

(三)模型選擇

本文的基準(zhǔn)回歸采用OLS模型進行估計，擬構(gòu)建的模型如下：

BFLi=α0+α1Neti+ΣXi+ε

(1)

AFLi=β0+β1Neti+ΣXi+ε

(2)

其中，Net為居民是否使用互聯(lián)網(wǎng)；BFLi代表居民i的基本金融素養(yǎng)，AFLi代表居民i的高級金融素養(yǎng)；Xi是控制變量，表示居民個體特征、家庭特征和地區(qū)特征；α1和β1表示使用互聯(lián)網(wǎng)的邊際效應(yīng)，εi為隨機誤差項。

為了驗證影響機制，建立如下中介效應(yīng)模型：

FLi=α0+α1Neti+ΣXi+ε

(3)

Zi=β0+β1Neti+ΣXi+ε

(4)

FLi=γ0+γ1Neti+γ2Zi+ΣXi+ε

(5)

其中，Net代表居民是否使用互聯(lián)網(wǎng)，F(xiàn)Li代表居民i的金融素養(yǎng)，Xi為控制變量，Zi為中介變量。在式(3)、式(4)和式(5)中，α1、β1和γ1分別衡量了互聯(lián)網(wǎng)使用對居民金融素養(yǎng)的影響、互聯(lián)網(wǎng)使用對中介變量的影響、互聯(lián)網(wǎng)使用對居民金融素養(yǎng)的直接效應(yīng)，β1×γ2則衡量了中介效應(yīng)的大小。

四、實證結(jié)果及其分析

(一)描述性統(tǒng)計分析

表1報告了樣本中主要變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果。具體來看，被解釋變量基本金融素養(yǎng)的均值為0，最小值為-1.520，最大值為0.841，表明基本金融素養(yǎng)呈現(xiàn)出總體水平偏低和差別較大的現(xiàn)狀，高級金融素養(yǎng)的情況類似。解釋變量互聯(lián)網(wǎng)使用的均值為0.435，標(biāo)準(zhǔn)差為0.496，說明觀測值中僅有43.5%的受訪者使用互聯(lián)網(wǎng)。就中介變量來看，線上社會互動的均值為0.792，標(biāo)準(zhǔn)差為1.588；線下社會互動的均值為0，標(biāo)準(zhǔn)差為0.764。就控制變量來看，受訪者年齡的均值為49.377歲，標(biāo)準(zhǔn)差為15.267，說明受訪者的平均年齡相對較大；性別的均值是0.444，即44.4%的受訪者為男性；家庭成員人數(shù)平均為3.204，標(biāo)準(zhǔn)差為1.510；79.2%的受訪者已婚，標(biāo)準(zhǔn)差為0.406；受訪者風(fēng)險態(tài)度的均值為1.935，標(biāo)準(zhǔn)差為0.967；平均受教育年限為10.066年，標(biāo)準(zhǔn)差為4.305；收入水平的均值為14 911.400元，最大值為380 000.000元，說明平均收入水平較低，收入差距較大；父母金融知識水平均值為1.801，標(biāo)準(zhǔn)差為1.245，表明受訪者父母的金融知識水平較低；有銀行借貸行為的樣本占比很小，不足5%；家庭凈房產(chǎn)均值為598 735.500元，而家庭凈資產(chǎn)均值為724 167.500元，家庭凈房產(chǎn)占家庭凈資產(chǎn)的比重為82.68%，說明房產(chǎn)是家庭最主要的資產(chǎn)；15.6%的受訪者為黨員；14.6%的受訪者參與了股票等金融市場；79.3%的樣本為城鎮(zhèn)戶籍居民。上述結(jié)果表明，各變量均有較大的變動幅度。

表1 變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果

(二)互聯(lián)網(wǎng)使用影響居民金融素養(yǎng)的回歸結(jié)果

參考周廣肅、梁琪[21]的思路，基準(zhǔn)回歸均采用逐步回歸法進行估計；與此同時，為了處理異方差問題，還按照社區(qū)代碼對標(biāo)準(zhǔn)誤進行了聚類?；貧w結(jié)果見表2，列(1)～列(3)的被解釋變量為基本金融素養(yǎng)。其中，列(1)加入了個人特征變量，列(2)繼續(xù)加入家庭特征變量，列(3)則進一步加入了地區(qū)特征變量。逐步回歸的結(jié)果顯示，互聯(lián)網(wǎng)使用對居民基本金融素養(yǎng)的影響系數(shù)均為顯著的正值，說明無論何種形式，互聯(lián)網(wǎng)使用均顯著增加了居民的基本金融素養(yǎng)。列(5)～列(7)的回歸結(jié)果則表明，互聯(lián)網(wǎng)使用對居民高級金融素養(yǎng)的影響系數(shù)均顯著為正，意味著無論何種形式互聯(lián)網(wǎng)使用都顯著提升了居民的高級金融素養(yǎng)。簡言之，互聯(lián)網(wǎng)使用有效地提高了居民的金融素養(yǎng)，這與Karaa & Kugu[6]的結(jié)論一致。由此，H1得到了證實。

就控制變量來看，大部分變量是顯著的，且符合預(yù)期，此處不做詳細(xì)分析。

(三)內(nèi)生性處理

1.工具變量法

為緩解內(nèi)生性問題引起的估計偏誤，參考周廣肅、梁琪[21]的做法，本文選擇各區(qū)縣居民平均上網(wǎng)比例作為互聯(lián)網(wǎng)使用的工具變量(IV)。首先，一個地區(qū)居民平均上網(wǎng)比例較高通常代表該地區(qū)與互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)的基礎(chǔ)設(shè)施較為完善，往往與該地區(qū)家庭使用互聯(lián)網(wǎng)的概率正相關(guān)，滿足工具變量的相關(guān)性條件；其次，區(qū)縣居民平均上網(wǎng)比例對居民的金融素養(yǎng)而言是外生的，不會直接影響居民的金融素養(yǎng)，滿足工具變量的外生性條件；最后，區(qū)縣居民平均上網(wǎng)比例可通過影響內(nèi)生解釋變量進而影響居民的金融素養(yǎng)。因此，選取區(qū)縣居民平均上網(wǎng)比例作為工具變量是比較合適的。

表2中列(4)和列(8)是使用工具變量后的估計結(jié)果。列(4)的被解釋變量是基本金融素養(yǎng)，列(8)的被解釋變量是高級金融素養(yǎng)。DWH檢驗結(jié)果拒絕了模型不存在內(nèi)生性的問題。一階段回歸結(jié)果顯示，不存在弱工具變量的問題。引入工具變量的估計結(jié)果顯示，互聯(lián)網(wǎng)使用對基本金融素養(yǎng)和高級金融素養(yǎng)影響的估計系數(shù)均顯著為正，分別為0.578和0.573；而列(3)和列(7)中基準(zhǔn)回歸的系數(shù)分別為0.130和0.187。比較可知，使用工具變量估計后互聯(lián)網(wǎng)使用的邊際效應(yīng)仍顯著為正且變得更大了。這表明，采用OLS估計可能因內(nèi)生性問題低估了互聯(lián)網(wǎng)使用的影響。

表2 互聯(lián)網(wǎng)使用影響居民金融素養(yǎng)的回歸結(jié)果

2.傾向得分匹配

為處理模型因自選擇性所引致的估計偏誤，進一步采用PSM估計互聯(lián)網(wǎng)使用對居民金融素養(yǎng)的“處理效應(yīng)”，其具體步驟為：(1)選擇合適的協(xié)變量以便進行匹配；(2)運用Logit模型估計傾向得分；(3)用第一步中選擇的協(xié)變量進行匹配；(4)根據(jù)匹配后的樣本計算參與者的平均處理效應(yīng)(ATT)、未參與者的平均處理效應(yīng)(ATU)和平均處理效應(yīng)(ATE)。

ATT=E[Y1i-Y0i|Z=1,Treat=1]

(6)

ATU=E[Y1i-Y0i|Z=1,Treat=0]

(7)

(8)

在式(6)～式(8)中，Treat=1表示處理組，即參與互聯(lián)網(wǎng)使用；Treat=0表示控制組，即沒有參與互聯(lián)網(wǎng)使用；Z表示所有可觀測的匹配變量，N1表示處理組的樣本數(shù)，N0表示控制組的樣本數(shù)。ATT代表處理組的平均處理效應(yīng)，即使用互聯(lián)網(wǎng)的居民如果不使用互聯(lián)網(wǎng)對其金融素養(yǎng)影響的均值，ATU代表控制組的平均處理效應(yīng)，即未使用互聯(lián)網(wǎng)的居民如果使用互聯(lián)網(wǎng)對其金融素養(yǎng)影響的均值，ATE代表平均處理效應(yīng)，即任意抽取某些居民如果使用互聯(lián)網(wǎng)對其金融素養(yǎng)影響的均值。

(1)Logit模型回歸結(jié)果。本文針對3 910個樣本進行分組，最終有3 696個樣本進入PSM。其中，處理組(使用互聯(lián)網(wǎng)者)1 701個，控制組(未使用互聯(lián)網(wǎng)者)2 209個。在進行匹配后，處理組中有1 533個樣本在共同取值范圍內(nèi)，控制組中有2 013個樣本在共同取值范圍內(nèi)，這表明大多數(shù)觀測值均在共同取值范圍內(nèi)。因此，匹配時僅損失了少量樣本，結(jié)果不會產(chǎn)生較大的偏誤。

應(yīng)用PSM的第一步是選擇匹配變量，按照要求，選擇的變量必須同時影響居民使用互聯(lián)網(wǎng)的行為及其金融素養(yǎng)，且不會因居民選擇使用互聯(lián)網(wǎng)而受到影響。Logit模型回歸結(jié)果表明，模型估計的LR統(tǒng)計量為2 137，對應(yīng)的p值為0.000，表明模型整體擬合效果較好；并且，受訪者年齡、是否為黨員、家庭規(guī)模、受教育年限、風(fēng)險態(tài)度、父母金融知識水平、是否有銀行借貸、家庭凈房產(chǎn)、是否參與金融市場、城鎮(zhèn)戶口均對受訪者使用互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生了顯著的影響。這表明，本文選擇的匹配變量是符合要求的。

(2)傾向得分匹配的處理效應(yīng)。為了匹配結(jié)果的穩(wěn)健性，本文對樣本分別進行了K近鄰匹配、局部線性回歸匹配和核匹配，并計算受訪者基本金融素養(yǎng)和高級金融素養(yǎng)的ATT、ATU、ATE。如表3所示，在三種匹配方法下，互聯(lián)網(wǎng)使用對基本金融素養(yǎng)的處理效應(yīng)均有ATU>ATE>ATT，這意味著，與使用互聯(lián)網(wǎng)的居民相比，實際上未使用互聯(lián)網(wǎng)的居民如果使用互聯(lián)網(wǎng)則會導(dǎo)致更高的基本金融素養(yǎng)。而互聯(lián)網(wǎng)使用對居民高級金融素養(yǎng)的處理效應(yīng)均有ATT>ATE>ATU，這意味著，與使用互聯(lián)網(wǎng)的居民相比，實際上未使用互聯(lián)網(wǎng)的居民如果使用互聯(lián)網(wǎng)也不會使其高級金融素養(yǎng)產(chǎn)生很大的提升。這是一個有趣的結(jié)論，可能的解釋是，原先未使用互聯(lián)網(wǎng)的居民由于收入水平、教育水平較低而沒有使用互聯(lián)網(wǎng)，其認(rèn)知能力較低，因此即使他們使用了互聯(lián)網(wǎng)也不會對其高級金融素養(yǎng)產(chǎn)生很大的作用。需要說明的，在三種匹配方法下高級金融素養(yǎng)的ATT估計值均高于基本金融素養(yǎng)的估計值，表明互聯(lián)網(wǎng)使用對居民高級金融素養(yǎng)的促進作用更大，這與前文OLS的結(jié)果一致。

表3 使用傾向得分匹配法后的回歸結(jié)果

有必要進一步比較不同匹配方法下的處理效應(yīng)。在基本金融素養(yǎng)方面，使用K近鄰匹配法得到的處理組平均處理效應(yīng)(ATT)為顯著的正值(0.120)；使用局部線性回歸匹配和核匹配法得到的ATT也都是顯著的正值，分別為0.110和0.129?？梢?，無論是平均處理效應(yīng)的估計值還是顯著性，三種匹配方法下的估計結(jié)果都是比較接近的，這反映了估計結(jié)果的穩(wěn)定性。總體上看，相比于OLS的估計結(jié)果，基本金融素養(yǎng)的邊際效應(yīng)減少了1%，說明OLS模型高估了使用互聯(lián)網(wǎng)的影響。在高級金融素養(yǎng)方面，使用K近鄰匹配、局部線性回歸匹配與核匹配估計的處理組平均處理效應(yīng)均為顯著的正值(0.188、0.179和0.190)。三種匹配方法的平均處理效應(yīng)值和顯著性水平都類似，說明估計結(jié)果具有穩(wěn)定性?？傮w上看，相比于OLS的估計結(jié)果，高級金融素養(yǎng)的邊際效應(yīng)減少了0.1%，說明OLS模型高估了互聯(lián)網(wǎng)使用的影響，使用PSM修正選擇性偏差后的估計結(jié)果更加精確了。

(3)匹配的平衡性檢驗。平衡性假設(shè)檢驗結(jié)果表明②，在匹配前處理組和控制組11項指標(biāo)的差值在1%的水平下顯著。經(jīng)最近鄰匹配后，pseudo-R2的值下降幅度較大，且均值偏差和中位數(shù)偏差均有大幅度降低，匹配后模型的標(biāo)準(zhǔn)化均值差異B值降至19.8%；所有變量的標(biāo)準(zhǔn)化偏差均大幅縮小，標(biāo)準(zhǔn)化偏差均小于10%；匹配后，14個變量的T檢驗結(jié)果中有12個不拒絕處理組與控制組無差異的原假設(shè)。可見，經(jīng)PSM后基本消除了處理組與控制組間可觀測變量的顯性偏差，通過了平衡性檢驗，PSM的結(jié)果是可靠的。

(四)穩(wěn)健性檢驗

1.替換解釋變量

參考周廣肅、梁琪[21]的做法，以“每周業(yè)余上網(wǎng)時間(Time)”替換原有的變量以衡量居民互聯(lián)網(wǎng)使用情況，進而考察前文實證結(jié)果的穩(wěn)健性。估計結(jié)果顯示③，在依次加入了個體特征變量、家庭特征變量和地區(qū)特征變量后，業(yè)余上網(wǎng)時間對基本金融素養(yǎng)的影響系數(shù)均顯著為正，這說明互聯(lián)網(wǎng)使用確實能夠促進居民基本金融素養(yǎng)的提升；在考慮了內(nèi)生性問題后采用2SLS的估計結(jié)果，可見前后的估計結(jié)果基本一致。同理，進一步觀察每周業(yè)余上網(wǎng)時間對高級金融素養(yǎng)的影響發(fā)現(xiàn)，在依次加入個體特征、家庭特征和地區(qū)特征變量后，所有的系數(shù)均顯著為正?？傊趯煞N金融素養(yǎng)的估計結(jié)果中，每周業(yè)余上網(wǎng)時間的回歸系數(shù)均顯著為正，與基準(zhǔn)回歸的估計結(jié)果一致。

2.改變被解釋變量的測量方法

參考單德朋[24]的做法，對基本金融素養(yǎng)和高級金融素養(yǎng)進行簡單加總得到一個綜合金融素養(yǎng)并進行穩(wěn)健性檢驗。估計結(jié)果顯示④，互聯(lián)網(wǎng)使用對兩類金融素養(yǎng)仍具有顯著的正向影響。具體地，在加入全部控制變量后，互聯(lián)網(wǎng)使用對居民直接加總的基本金融素養(yǎng)和高級金融素養(yǎng)的估計系數(shù)均顯著為正，分別為0.409、0.441，并且采用2SLS的估計結(jié)果仍與基準(zhǔn)回歸的結(jié)果保持一致。

3.基于CFPS2018數(shù)據(jù)進行基準(zhǔn)回歸

基于CFPS2018數(shù)據(jù)重新進行回歸的結(jié)果顯示⑤，采用逐步回歸法依次加入居民的個體特征、家庭特征和地區(qū)特征變量后，互聯(lián)網(wǎng)使用對基本金融素養(yǎng)依然具有顯著的正向影響。需要說明的是，盡管CFPS2018中缺少了風(fēng)險態(tài)度、父母金融知識水平兩個控制變量的數(shù)據(jù)，但在新的回歸中本文已經(jīng)盡可能地控制了其他變量，得到的結(jié)果與前文的結(jié)果一致，表明基準(zhǔn)回歸的結(jié)果是穩(wěn)健的。

五、異質(zhì)性分析

(一)不同教育水平的異質(zhì)性影響

表4報告了采用OLS和2SLS(考慮內(nèi)生性)時不同教育水平對基本金融素養(yǎng)影響的估計結(jié)果。不難發(fā)現(xiàn)，互聯(lián)網(wǎng)使用對文盲/半文盲、小學(xué)和初中學(xué)歷的居民基本金融素養(yǎng)的影響不顯著，而對高中及大專以上學(xué)歷的居民基本金融素養(yǎng)的影響均為顯著的正值，計算可得互聯(lián)網(wǎng)使用提高這兩類學(xué)歷居民基本金融素養(yǎng)的概率分別為0.172和0.414。這意味著，隨著學(xué)歷的提升，互聯(lián)網(wǎng)使用對居民基本金融素養(yǎng)的促進作用逐漸變大。

表4 不同教育水平對基本金融素養(yǎng)的異質(zhì)性影響

同理，表5報告了采用OLS和2SLS(考慮內(nèi)生性)時不同教育水平對高級金融素養(yǎng)影響的估計結(jié)果。結(jié)果顯示，互聯(lián)網(wǎng)使用對文盲/半文盲、小學(xué)學(xué)歷的居民高級金融素養(yǎng)的影響不顯著，而對初中、高中及大專學(xué)歷的居民高級金融素養(yǎng)的影響顯著為正，計算可得互聯(lián)網(wǎng)使用提高這兩類學(xué)歷居民高級金融素養(yǎng)的概率分別為0.110和0.258。這意味著，隨著學(xué)歷的提升，互聯(lián)網(wǎng)使用對高級金融素養(yǎng)的作用逐漸增強。但是，互聯(lián)網(wǎng)使用對大學(xué)本科及以上的居民高級金融素養(yǎng)的影響卻不顯著，可能的原因是，這類居民有較高的知識文化水平和較高的認(rèn)知能力，擁有的金融知識相對較多，因此使用互聯(lián)網(wǎng)對其高級金融素養(yǎng)的提升沒有顯著影響?？傊?，教育水平越高，互聯(lián)網(wǎng)使用對居民金融素養(yǎng)的提升作用也越大⑥。

表5 不同教育水平對高級金融素養(yǎng)的異質(zhì)性影響

綜上，表4與表5中進一步的估計表明，按照不同教育水平分組回歸后的組間系數(shù)差異均是顯著的，這表明互聯(lián)網(wǎng)使用存在不同教育水平下的異質(zhì)性影響。由此，H2得到了部分驗證。

(二)不同收入水平的異質(zhì)性影響

參考有關(guān)文獻的做法，將個人收入位于樣本中位數(shù)以前的定義為低收入居民，位于中位數(shù)之上的定義為高收入居民。表6報告的結(jié)果表明，無論是低收入群體還是高收入群體，互聯(lián)網(wǎng)使用對居民金融素養(yǎng)均具有顯著的正向影響。然而，無論是對基本金融素養(yǎng)還是對高級金融素養(yǎng)，分組回歸的組間系數(shù)差異均不顯著，這意味著互聯(lián)網(wǎng)使用對居民金融素養(yǎng)的影響并不存在收入的異質(zhì)性，假設(shè)2中關(guān)于收入的異質(zhì)性不能成立?？赡艿脑蚴?，一方面，互聯(lián)網(wǎng)具有包容性，雖然有一些付款服務(wù)，但絕大多數(shù)的互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)都是免費提供的，而且在互聯(lián)網(wǎng)上有許多信息和資源也是免費的，因此互聯(lián)網(wǎng)在對居民的金融素養(yǎng)產(chǎn)生作用時并不會表現(xiàn)出收入差異性。另一方面，在政府的推動下即使欠發(fā)達地區(qū)居民上網(wǎng)也很容易。2019年《政府工作報告》提出，持續(xù)推動網(wǎng)絡(luò)提速降費，推動移動網(wǎng)絡(luò)擴容升級，讓用戶切實感受到網(wǎng)速更快更穩(wěn)定，這個目標(biāo)得到了很好的實現(xiàn)。此外，根據(jù)《中華人民共和國電信條例》第十七條的要求，要建立電信網(wǎng)之間的經(jīng)濟合理、公平公正的互聯(lián)互通，且在城市建設(shè)和村鎮(zhèn)、集鎮(zhèn)建設(shè)中也強制要求配套設(shè)置電信設(shè)施。這樣的要求極大地保障了我國大多數(shù)公民的互聯(lián)網(wǎng)平等接入權(quán)。

表6 不同收入水平的異質(zhì)性影響

六、進一步分析：影響機制的檢驗

中介效應(yīng)模型中式(3)的回歸結(jié)果已在表2中給出，表明互聯(lián)網(wǎng)使用對居民金融素養(yǎng)具有顯著的正向影響，這意味著中介效應(yīng)可能存在。進一步地，表7報告了以中介變量“線上社會互動”“線下社會互動”為因變量的式(4)的回歸結(jié)果。其中，列(1)、列(2)的結(jié)果表明，互聯(lián)網(wǎng)使用對居民線上社會互動具有顯著的正向影響；尤其是采用2SLS考慮了內(nèi)生性問題后的系數(shù)仍顯著為正，而且，一階段F值和DWH檢驗分別為419.68和26.466，拒絕模型不存在內(nèi)生性的原假設(shè)。列(3)、列(4)的結(jié)果表明，互聯(lián)網(wǎng)使用對居民線下社會互動的影響顯著為正；尤其是采用2SLS考慮了內(nèi)生性問題后的系數(shù)仍顯著為正，而且DWH 檢驗的結(jié)果顯示存在內(nèi)生性。綜上可知，互聯(lián)網(wǎng)使用對兩個中介變量均存在顯著的正向影響，中介效應(yīng)存在的邏輯得到了部分驗證。

表7 互聯(lián)網(wǎng)使用對線上和線下社會互動的影響

基于表7，繼續(xù)對中介效應(yīng)模型的式(5)進行回歸?？紤]到內(nèi)生性問題，采用區(qū)縣居民平均互聯(lián)網(wǎng)上網(wǎng)率作為IV、以線上社會互動為中介變量進行回歸(2SLS)。表8的結(jié)果顯示，列(2)中互聯(lián)網(wǎng)使用對基本金融素養(yǎng)具有顯著的正向影響，線上社會互動對基本金融素養(yǎng)具有顯著的負(fù)向影響。可見，線上社會互動在互聯(lián)網(wǎng)使用對居民基本金融素養(yǎng)的影響中存在遮掩效應(yīng)。導(dǎo)致該結(jié)果的可能原因是：一方面，成人學(xué)習(xí)或接受信息時傾向于更加實用和現(xiàn)實的內(nèi)容。成人出于現(xiàn)實的目的進行學(xué)習(xí)，通常希望在短時間內(nèi)收到好的結(jié)果，具有很強的實用性特點[27]。事實上，互聯(lián)網(wǎng)使用者容易對利率、通脹等基本概念產(chǎn)生輕視，從而在線上社會互動中忽視對這類知識和信息的關(guān)注，甚至產(chǎn)生抵觸情緒，而對與投資、理財、資產(chǎn)配置等操作性更強、有一定難度的知識和信息有更多的關(guān)注，由此導(dǎo)致互聯(lián)網(wǎng)使用者的線上社會互動對基本金融素養(yǎng)具有抑制作用，而對高級金融素養(yǎng)具有促進作用。另一方面，大數(shù)據(jù)時代網(wǎng)上信息的個性化推送加劇了信息獲取的路徑依賴。在大數(shù)據(jù)技術(shù)的作用下，上網(wǎng)過程中網(wǎng)絡(luò)平臺或商家會根據(jù)個人偏好或瀏覽記錄推送上網(wǎng)者過去看過、關(guān)心或感興趣的知識和信息(實踐性較強的金融知識和信息)，進一步減少了上網(wǎng)居民獲取基本金融知識或信息的機會，從而不利于基本金融素養(yǎng)的提升。

表8 互聯(lián)網(wǎng)使用影響居民金融素養(yǎng)的機制：以線上社會互動為中介變量

進一步地，列(4)中互聯(lián)網(wǎng)使用對高級金融素養(yǎng)具有顯著的正向影響，但線上社會互動對高級金融素養(yǎng)的影響不顯著，應(yīng)采用Bootstrap法檢驗線上社會互動的中介效應(yīng)，檢驗結(jié)果顯示，回歸系數(shù)β1與γ2的乘積在95%置信度下的置信區(qū)間為[0.283，0.392]，置信區(qū)間不包括0，且在1%的水平下顯著，表明間接效應(yīng)是顯著的。結(jié)合列(3)和列(4)的結(jié)果可知，互聯(lián)網(wǎng)使用通過促進線上社會互動提高居民的金融素養(yǎng)，H3得到了部分驗證。

同理，表9報告了以線下社會互動為中介變量的回歸結(jié)果。采用2SLS的回歸結(jié)果顯示，互聯(lián)網(wǎng)使用對基本金融素養(yǎng)的影響顯著為正，線下社會互動對基本金融素養(yǎng)的影響不顯著，應(yīng)采用Bootstrap法檢驗線下社會互動的中介效應(yīng)，檢驗結(jié)果顯示，回歸系數(shù)β1與γ2的乘積在95%置信度下的置信區(qū)間為[0.319，0.420]，且在1%的水平下顯著，表明間接效應(yīng)是顯著的。結(jié)合列(3)和列(4)的結(jié)果可知，互聯(lián)網(wǎng)使用通過促進線下社會互動提高了居民的基本金融素養(yǎng)。同樣的，線下社會互動對高級金融素養(yǎng)的影響不顯著，應(yīng)采用Bootstrap法檢驗線下社會互動的中介效應(yīng)，檢驗結(jié)果顯示，回歸系數(shù)β1與γ2的乘積在95%置信度下的置信區(qū)間為[0.297，0.402],且在1%的水平下顯著，表明間接效應(yīng)是顯著的。結(jié)合列(3)和列(4)的結(jié)果可知，互聯(lián)網(wǎng)使用通過促進線下社會互動提高了居民的高級金融素養(yǎng)。由此，H3得到了驗證。

表9 互聯(lián)網(wǎng)使用影響居民金融素養(yǎng)的機制：以線下社會互動為中介變量

七、主要結(jié)論及政策啟示

本文利用CFPS2014數(shù)據(jù)實證檢驗了互聯(lián)網(wǎng)使用對居民金融素養(yǎng)的影響，實證結(jié)果綜合表明：(1)互聯(lián)網(wǎng)使用顯著地提升了居民的金融素養(yǎng)，上述結(jié)論在使用工具變量、采用PSM緩解內(nèi)生性偏誤、替換核心解釋變量、重新測度金融素養(yǎng)以及使用CFPS2018數(shù)據(jù)檢驗后依然成立；(2)互聯(lián)網(wǎng)使用對具有初中、高中及大專學(xué)歷居民的金融素養(yǎng)具有顯著的正向影響，且對不同收入群體的金融素養(yǎng)也產(chǎn)生了顯著的正向影響，但這種影響在不同學(xué)歷群體之間存在顯著差異，在不同收入群體之間不存在顯著差異；(3)互聯(lián)網(wǎng)使用促進了居民線上和線下的社會互動，進而提升了其金融素養(yǎng)。

顯然，上述結(jié)論對我國進一步提升居民的金融素養(yǎng)具有重要的啟示：

首先，大力提高居民互聯(lián)網(wǎng)的使用率。實證結(jié)論表明，互聯(lián)網(wǎng)使用顯著提高了居民的金融素養(yǎng)。因此，應(yīng)大力提高居民互聯(lián)網(wǎng)的使用率。一方面，要繼續(xù)提高互聯(lián)網(wǎng)的覆蓋面和普及率。政府應(yīng)不斷加強互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，尤其是加大5G等新型基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)，持續(xù)提高農(nóng)村地區(qū)、山區(qū)互聯(lián)網(wǎng)的覆蓋面。另一方面，要出臺各項政策促進互聯(lián)網(wǎng)的使用。例如，政府可通過適當(dāng)?shù)漠a(chǎn)業(yè)政策、稅收政策等方式引導(dǎo)電信企業(yè)、電腦和手機等利益相關(guān)主體不斷降低互聯(lián)網(wǎng)接入和使用的費用，提高上網(wǎng)速度，讓更多的人用得起互聯(lián)網(wǎng)，以提高互聯(lián)網(wǎng)的普及率；此外，還可以加大對貧困地區(qū)或農(nóng)村地區(qū)使用互聯(lián)網(wǎng)的補貼，以促進互聯(lián)網(wǎng)的使用。

其次，積極開展金融知識專項教育培訓(xùn)。一方面，應(yīng)對不同學(xué)歷、不同地區(qū)的居民開展有差別的、有針對性的金融教育培訓(xùn)。例如，對低學(xué)歷的居民和農(nóng)村地區(qū)的居民應(yīng)設(shè)計適合其認(rèn)知能力的培訓(xùn)內(nèi)容，采取互動性、趣味性更強的方式改善培訓(xùn)效果。另一方面，對不同收入的居民的金融知識教育培訓(xùn)應(yīng)當(dāng)有所差別，畢竟其金融需求是有差別的。例如，對低收入居民的教育培訓(xùn)不能忽視，應(yīng)重點進行基礎(chǔ)知識的培訓(xùn)，提高其風(fēng)險防范意識；對高收入居民應(yīng)側(cè)重開展投資理財方面的培訓(xùn)，引導(dǎo)其積極參與金融投資，促進金融市場的發(fā)展。

最后，著力拓展線上線下社會互動渠道。一方面，應(yīng)積極開展線上活動，如利用微博、微信、官方網(wǎng)站等多種方式推送金融知識，主動引導(dǎo)公眾了解相關(guān)金融知識，推動金融知識普及活動有效覆蓋到各類金融消費者。另一方面，也應(yīng)大力開展線下活動，如定期進行金融知識公益培訓(xùn)，宣講金融知識，普及金融常識；金融機構(gòu)可利用其營業(yè)網(wǎng)點開展金融知識普及活動，如在網(wǎng)點擺放金融知識宣傳材料，通過電子顯示屏、自助設(shè)備、液晶電視等形式普及金融知識，提升風(fēng)險防范意識，提高公眾的金融素養(yǎng)。

注 釋：

①為建立更嚴(yán)謹(jǐn)?shù)姆治鲞壿?，選取線上、線下社會互動指標(biāo)時，側(cè)重于與經(jīng)濟金融活動相關(guān)的指標(biāo)。

②③④⑤由于篇幅所限，不再具體披露回歸結(jié)果，留存?zhèn)渌鳌Ｗ髡哙]箱：haizzp@126.com。

⑥本文還采用CFPS2014問卷中有關(guān)受訪者字詞能力、數(shù)學(xué)能力和記憶能力的得分(將三項得分標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)化處理后取均值)替換教育水平后進行了回歸，發(fā)現(xiàn)基本結(jié)果保持不變。