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第 34 卷摇 第 2 期 何学松, 孔摇 荣: 金融素养、金融行为与农民收入

一种金融行为,事实上,农民可能同时参与多种金 融发展水平差距,因而具有较好代表性。
融活动,由于不同金融产品之间存在着一定的替 (二)变量选取
代或互补关系,因此所估计的金融素养对金融行 1郾 因变量:农民收入。 为降低农产品价格波
为以及金融行为对农民收入的影响效应可能存在 动等因素对农民收入带来的影响,以受访农户
高估或低估现象;四是大多数研究采用二分类变 2013—2015 年期间人均家庭毛收入的平均数作

量测度农民的金融行为,由于不同农民参与信贷、 为因变量,为消除异方差,取其自然对数。
理财与保险的市场程度不同,运用二分类变量难 2郾 核心自变量:金融素养。 为考察受访农民
以精确估计金融素养对金融行为以及金融行为对 的金融素养水平,本文从基本金融知识的理解程
农民收入的影响程度。 基于此,本文基于陕西省 度及其应用能力两个维度构建金融素养评价指标
908 份农户入户调查问卷,构建金融素养、金融行 体系,其中金融知识主要考察受访农户对通货膨
为与农民收入的理论分析框架,实证分析金融素 胀、信贷利率、农业保险、信用和金融风险感知的
养对农民收入的影响效应,揭示信贷、理财与保险 理解掌握程度,金融能力着重考察受访农户在财
的参与程度在金融素养影响农民收入关系中的中 务计算、金融资源获取、基本金融业务操作、金融
介效应。 本研究结果将有益于丰富金融素养的相 产品自主选择与金融权益保护方面的实际技能
淤
关理论研究,从而为提升农民金融素养、优化农民 性 。 采用二分类变量对测度指标进行赋值,当
金融行为,以及促进农民增收提供理论依据和实 受访者正确回答(或肯定回答) 某测度指标时赋
[25] 合成金融包
践支撑。 值为 1,否则赋值为 0。 借鉴 Sarma
二、数据来源、变量选取与模型构建 容指数的公理化方法,构建如下金融素养指数。
(一)数据来源 (1 - x ) + (1 - x ) + … + (1 - x ) 2
2
2
FL = 1 - 1 2 j
数据来源于课题组于 2016 年 10 月在陕西省 j
开展的农户实地问卷调查。 基于不同区域在经济 (1)
发展水平和农村金融生态等方面的差距,课题组 表 1 显示,总体样本的金融素养指数均值为
随机选取了陕北的延安市、陕南的商洛市、关中东 0郾 35,表明农民金融素养的总体水平相对较低。
部的渭南市、关中西部的宝鸡市、关中中部的西安 从分类样本来看,男性农民的金融素养水平高于
市、咸阳市和杨凌农业高新技术产业示范区作为 女性农民;金融素养水平与年龄呈负相关关系,青
样本区域。 为保证调查样本具有典型性和代表 壮年农民的金融素养水平高于中老年农民;金融
性,首先,课题组于 2016 年 9 月在杨陵农业高新 素养水平随着收入水平的提高而逐步提升,两者
技术产业示范区五泉镇随机抽取了 30 户农户进 之间呈正相关关系;不同区域农民的金融素养水
行了预调查,进而对调查问卷进行了完善;其次, 平具有一定差距,关中地区的金融素养水平高于
按照经济发展水平高低,每个样本区域随机抽取 陕南地区和陕北地区。
1 ~ 2 个县(区),每个县(区)分层选取 2 ~ 3 个代 3郾 中介变量: 金融行为。 借 鉴 Dew & Xi鄄
表性乡镇,每个样本乡镇分层选取 1 ~ 2 个行政 ao [26] 将消费者金融行为分为现金管理、借贷管
村,每个行政村随机选取 2 个代表性自然村,每个 理、储蓄与投资、保险管理的研究成果,本文将农
自然村随机抽取 10 ~ 15 个样本农户,采取一对一 民金融行为分为信贷、理财(包括现金管理、储蓄
入户访谈式问卷调查。 调查对象是直接对家庭金 与投资) 与保险三类。 (1) 信贷行为。 由于民间
融行为发挥决策作用的家庭户主,调查内容主要 借贷多以血缘、亲缘与地缘为纽带,本文着重考察
包括受访者的个体与家庭基本情况、金融素养状 正规金融机构的信贷行为,以农户近三年获取银
况、信贷、理财与保险的实际参与状况。 此次调查 行/ 信用社贷款的总金额进行测度,为消除异方
于
共收集了 10 个县(区)21 个乡镇 32 个行政村 935 差,取其自然对数 。 (2)理财行为。 本文从理财
个农户的调查问卷,剔除无效问卷后,最终共获得 意识、理财规划制定与执行、现金管理方式、储蓄、
有效问卷 908 份,问卷有效率为 97郾 11% 。 样本 互联网金融理财、股票债券投资等 6 个指标 综
盂
涵盖了陕北、陕南和关中三大行政区,兼顾经济金 合反映农民的理财行为,采用得分法对农民理财

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