金融知識與新農(nóng)保參與行為

李云峰 徐書林

(1. 江西師范大學(xué) 財政金融學(xué)院，江西 南昌 330022；2. 暨南大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，廣東 廣州 510632)

一、引言

2018年，我國65歲及以上人口比重達(dá)到了 11.9%，人口老齡化程度持續(xù)提高。如何解決人口老齡化背景下的社會養(yǎng)老問題，特別是更為嚴(yán)峻和緊迫的農(nóng)村養(yǎng)老問題，實現(xiàn)農(nóng)村居民“老有所養(yǎng)”是政府和學(xué)術(shù)界熱烈討論的話題。國務(wù)院于2009年9月在全國首批320個縣啟動“新型農(nóng)村社會養(yǎng)老保險”試點工作(以下簡稱“新農(nóng)?！?，2010年新農(nóng)保試點縣增加到838個縣，試點覆蓋率為24%，參保人數(shù)為1.43億人，4243萬人開始領(lǐng)取新農(nóng)保；2011年試點縣增加到2343個，覆蓋率為60%，參保人數(shù)迅速增長到3.58億人；2012年底試點縣增加到2853個，參保人數(shù)增加到4.6億人。2014年開始，國務(wù)院整合新農(nóng)保和城鎮(zhèn)居民養(yǎng)老保險制度，建立了統(tǒng)一的城鄉(xiāng)居民基本養(yǎng)老保險制度，到2016年底新農(nóng)保參保率已達(dá)92%。但是，在實際繳納過程中大部分居民往往選擇100～500元五個檔次中的最低標(biāo)準(zhǔn)100元。鑒于新農(nóng)保繳納的數(shù)額及檔次越高，未來獲取的政府相應(yīng)補(bǔ)貼也越多，農(nóng)村居民應(yīng)參與新農(nóng)保并繳納較高的檔次。但是大部分農(nóng)村居民卻沒有做出這樣的選擇。是什么原因阻礙了農(nóng)村居民參與新農(nóng)保并抑制了他們繳納更高檔次的新農(nóng)保呢？常芳等從個體、家庭、社區(qū)和縣級四個方面綜合分析了影響新農(nóng)保參與行為的因素[1]；黃宏偉和展進(jìn)濤認(rèn)為收入水平越高的家庭，新農(nóng)保參與率越低，但更傾向于繳納更高費用，家庭養(yǎng)老負(fù)擔(dān)和教育支出壓力成為制約新農(nóng)保參與和繳納額的重要原因[2]。這些因素能在一定程度上解釋農(nóng)村居民新農(nóng)保參與率低、繳費檔次低的原因，同時也是制約新農(nóng)保參與度的重要客觀因素。此外，農(nóng)村居民在新農(nóng)保參與及繳納金額決策時往往會對其進(jìn)行成本收益分析，然后再根據(jù)自身情況選擇最優(yōu)繳納檔次，這種決策需要依賴個體自身客觀金融知識水平，金融知識可能是影響農(nóng)村居民參與新農(nóng)保及其繳納金額的重要因素。基于此，本文探討金融知識是否能夠影響當(dāng)期和長期農(nóng)村居民新農(nóng)保參與行為？如果金融知識對新農(nóng)保產(chǎn)生顯著影響，那么金融教育(含短暫性和臨時性金融教育培訓(xùn)，以下統(tǒng)稱其為“金融教育”)能否顯著提高農(nóng)村居民的金融知識，并對當(dāng)期、長期新農(nóng)保參與行為及其變化具有顯著的積極作用？

為了回答以上問題，本文基于2015年和2017年中國家庭金融調(diào)查(CHFS)微觀數(shù)據(jù)，采用Probit模型、有序Probit模型以及傾向得分匹配(PSM)等計量方法研究了金融知識對農(nóng)村居民當(dāng)期、長期新農(nóng)保參與行為及其變化的影響，并進(jìn)一步探究金融教育是否對金融知識的作用效果具有顯著調(diào)節(jié)作用。本文的貢獻(xiàn)主要體現(xiàn)在以下幾個方面：首先，從當(dāng)期、長期和動態(tài)三方面綜合考慮了金融知識對新農(nóng)保參與行為的影響，彌補(bǔ)了現(xiàn)有文獻(xiàn)只關(guān)注金融知識對當(dāng)期金融行為的影響的不足(尹志超等[3]、Lusardi等[4])。其次，基于國內(nèi)微觀截面數(shù)據(jù)，從金融知識視角研究農(nóng)村居民新農(nóng)保參與行為，有助于確定新農(nóng)保等金融產(chǎn)品及金融服務(wù)的選擇障礙，為以新農(nóng)保為代表的金融產(chǎn)品在農(nóng)村地區(qū)普及率低的問題提供解釋，為提升農(nóng)村居民金融知識水平，促進(jìn)其參與新農(nóng)保和提升繳費檔次提供經(jīng)驗證據(jù)；最后，從金融教育角度出發(fā)探討其在金融知識與新農(nóng)保參與行為中的作用，將有助于擴(kuò)展國內(nèi)金融教育的相關(guān)領(lǐng)域，為各級政府和金融機(jī)構(gòu)普及金融教育提供政策依據(jù)。

二、文獻(xiàn)綜述

近年來，學(xué)者們研究新農(nóng)保主要集中于新農(nóng)保參與行為的影響因素和評估新農(nóng)保政策實施后的影響效果。新農(nóng)保參與行為的影響因素方面，子女?dāng)?shù)量、家庭是否供養(yǎng)老人、年齡、受教育程度(常芳等[1])、性別、健康狀況、地理位置、家庭收入水平、成員結(jié)構(gòu)(黃宏偉和展進(jìn)濤[2])、村域社會資本、政策認(rèn)知與評價等個體特征、家庭特征、社區(qū)等層面都會影響新農(nóng)保參與行為。研究發(fā)現(xiàn)，子女?dāng)?shù)量，特別是男孩數(shù)量與新農(nóng)保參與意愿成負(fù)相關(guān)；家庭供養(yǎng)老人與新農(nóng)保參與呈正相關(guān)；年齡與新農(nóng)保參與呈倒U型曲線關(guān)系，年齡在16～39歲新農(nóng)保參保概率較低，在40～59歲新農(nóng)保參保概率較高；家庭撫養(yǎng)比和參保行為間呈負(fù)相關(guān)關(guān)系；家庭收入水平越高，新農(nóng)保參與概率越低，而收入水平高的家庭傾向于支付更高的繳納金額，家庭養(yǎng)老負(fù)擔(dān)和教育支出壓力也會制約新農(nóng)村參與概率和繳納額。

其他學(xué)者則集中于新農(nóng)保政策實施后的影響效果。陳華帥和曾毅利用固定面板效應(yīng)模型和PSMDD等方法研究發(fā)現(xiàn)，新農(nóng)保增進(jìn)了老人福利水平，減輕了子女的養(yǎng)老負(fù)擔(dān)，對家庭代際經(jīng)濟(jì)支持具有顯著的“擠出效應(yīng)”[5]。張川川等采用雙重差分(DD)和斷點回歸(RD)評估了新農(nóng)保政策效果，研究表明新農(nóng)保在提高老年人收入水平和主觀福利，促進(jìn)家庭消費，減少貧困發(fā)生率和老年人勞動供給，降低老年人與子女轉(zhuǎn)移支付依賴程度，提升農(nóng)村居民創(chuàng)業(yè)活動都具有顯著影響[6]。而張川川研究表明新農(nóng)保對農(nóng)村總消費及耐用品消費增長有正向作用，但不顯著；新農(nóng)保政策對農(nóng)村老年人勞動供給決策、勞動供給時間和抑郁指數(shù)無顯著影響，他們將其歸因于當(dāng)時新農(nóng)保養(yǎng)老金水平較低[7]。張曄等研究發(fā)現(xiàn)，新農(nóng)保政策顯著降低農(nóng)村居民對家庭養(yǎng)老的依賴和農(nóng)村地區(qū)出生人口性別比，提高了參保老人的養(yǎng)老質(zhì)量[8]。李江一和李涵采用斷點回歸也證實了新農(nóng)保顯著降低了老年人農(nóng)業(yè)勞動參與率，而這一傳導(dǎo)機(jī)制是通過收入效應(yīng)實現(xiàn)的，新農(nóng)保養(yǎng)老金是老年人退出勞動力市場的催化劑[9]。岳愛等研究發(fā)現(xiàn)新農(nóng)保提高了家庭日常費用支出，降低家庭預(yù)防性儲蓄[10]。進(jìn)一步，馬光榮和周廣肅研究發(fā)現(xiàn)，對于60歲以下的參保居民，新農(nóng)保并不能顯著降低他們儲蓄率，而對于60歲以上參保居民，新農(nóng)保顯著降低居民儲蓄率，促進(jìn)了居民消費[11]。沈冰清和郭忠興研究發(fā)現(xiàn)，新農(nóng)保制度對于改善低收入家庭脆弱性具有顯著正向影響，新農(nóng)保使得處于繳費階段的低收入家庭更加脆弱，但能降低領(lǐng)取階段低收入家庭脆弱性，其貢獻(xiàn)率在14%～21%之間[12]。國外學(xué)者利用不同國家數(shù)據(jù)進(jìn)行研究也發(fā)現(xiàn)，社會養(yǎng)老保險對勞動力供給(Mastrobuoni)、家庭儲蓄率(Alessie等)、家庭結(jié)構(gòu)、轉(zhuǎn)移支付、貧困發(fā)生率和家庭福利水平等方面的社會經(jīng)濟(jì)變量都會產(chǎn)生顯著的影響[13][14]。

以上文獻(xiàn)已論及新農(nóng)保參與行為受多方面響因素影響，但這些討論主要集中于家庭層面和社會層面，事實上，農(nóng)村居民在做出新農(nóng)保參與行為決策時，會去主動了解和搜尋相關(guān)信息，并進(jìn)行篩選、處理和分析，從而優(yōu)化自身的經(jīng)濟(jì)決策。這一過程則要求個體具備一定的金融知識。然而新農(nóng)保參與行為背后更為深層次的影響因素——金融知識還未得到高度關(guān)注。新農(nóng)保參與行為作為一種金融行為，與金融知識密切相關(guān)，對此還未有文獻(xiàn)進(jìn)行相關(guān)研究?，F(xiàn)有文獻(xiàn)主要集中于金融知識、金融教育與金融行為之間的關(guān)系。

金融知識與金融行為方面文獻(xiàn)頗豐。他們發(fā)現(xiàn)具備更多金融知識的人更可能參與正規(guī)金融市場與股票投資(Hsiao和Tsai[15]、尹志超等[16])、持有謹(jǐn)慎性儲蓄(Clark等[17])、仔細(xì)評估金融產(chǎn)品、做出合理的理財規(guī)劃及退休計劃，還有助于積累家庭財富(Lusardi和Mitchell[18])、緩解家庭信貸約束、促進(jìn)家庭資產(chǎn)配置優(yōu)化等(尹志超等[16])。而貧乏的金融知識會引致高的交易成本、參與高成本借貸及獲取低投資收益(Lusardi和Tufano[19]、Von Gaudecker[20])，以及加大家庭經(jīng)濟(jì)脆弱性(Stolper和Walter[21])。

金融教育項目能提高公眾金融知識，改變公眾的不良金融行為(Lusardi和Mitchell[18])。進(jìn)一步，Lusardi等認(rèn)為通過信息手冊、視覺交互工具、書面敘述和視頻故事等新型金融教育計劃能有效提高個體金融知識水平，改善其金融行為[22]。Sayinzoga等發(fā)現(xiàn)，通過金融知識教育培訓(xùn)，參與者能提高金融知識，改變他們的儲蓄與借貸行為，并且有助于創(chuàng)業(yè)行為[23]。然而，短期的金融教育培訓(xùn)對于參與者收入的提高并不顯著。國內(nèi)學(xué)者雖然已認(rèn)識到金融教育的重要性，但大多數(shù)研究集中于定性分析，相關(guān)實證文獻(xiàn)甚少。

現(xiàn)有文獻(xiàn)豐富了新農(nóng)保、金融知識和金融教育相關(guān)研究，對本文的研究具有重要的參考價值。然而，已有文獻(xiàn)雖涉及金融知識將有助于家庭養(yǎng)老計劃改善，增加家庭保險決策，金融教育項目能夠增加金融知識，但還未進(jìn)一步研究金融知識對新農(nóng)保參與行為的當(dāng)期、長期及其變化的影響，也未驗證金融教育是否對金融知識的作用效果具有調(diào)節(jié)作用，本文擬彌補(bǔ)上述文獻(xiàn)的不足。

三、數(shù)據(jù)與變量

(一)數(shù)據(jù)來源

本文使用2015年和2017年西南財經(jīng)大學(xué)中國家庭金融調(diào)查與研究中心在全國范圍內(nèi)開展的第三輪和第四輪中國家庭金融調(diào)查(CHFS)數(shù)據(jù)。該調(diào)查采用三階段分層抽樣方法，獲得城鄉(xiāng)家庭的資產(chǎn)與負(fù)債、保障與保險、支出與收入、家庭人口統(tǒng)計學(xué)特征及就業(yè)等方面的大型微觀數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)質(zhì)量高且具有全國和省級代表性(甘犁等[24])。中國家庭金融調(diào)查問卷詳細(xì)詢問了家庭社會養(yǎng)老保險、金融教育(含臨時性培訓(xùn))等方面的情況，這為本文研究金融知識、金融教育與新農(nóng)保參與行為之間的關(guān)系提供了強(qiáng)有力的數(shù)據(jù)支持。

(二)變量構(gòu)建

1. 金融知識?，F(xiàn)有文獻(xiàn)對受訪者客觀金融知識度量有因子分析法(Lusardi和Michell[18])和使用受訪者正確回答金融知識問題個數(shù)(Agnew和Szyman[25]、尹志超等[16]; 李云峰等[26])。而本文將采用因子分析法測度受訪者客觀金融知識水平，主要在于因子分析能夠?qū)υS多相關(guān)變量進(jìn)行歸類，起到降維作用(Thurstone[27])。2015年金融知識回答情況的描述性統(tǒng)計如表1和表2所示。

從表1可以看出，在農(nóng)村家庭中3個問題回答正確率最高的是風(fēng)險投資問題為27.67%，回答正確率最低的是通貨膨脹問題僅為13.16%；通貨膨脹問題錯誤率高達(dá)25.47%，風(fēng)險投資問題不知道或算不出來高達(dá)70.39%。另外，從表2也可以看出，3個問題均回答正確的家庭僅為2.21%，農(nóng)村家庭平均正確回答個數(shù)為0.576個，3個問題都回答不知道或算不出來的家庭有46.06%，反映了我國農(nóng)村居民家庭對基本金融知識的嚴(yán)重缺乏。

表1 各問題回答情況 (單位：%)

表2 金融知識相關(guān)問題回答選項分布情況

因子分析法構(gòu)建金融知識指標(biāo)時需對利率計算、通貨膨脹計算和風(fēng)險投資這3個問題逐一構(gòu)建是否回答正確、回答不知道或算不出來2個啞變量，因此依據(jù)3個問題可以構(gòu)建6個變量進(jìn)行迭代主因子法進(jìn)行因子分析。表3報告了因子分析結(jié)果，選取特征值大于等于1因子作為受訪者金融知識水平。表4報告了KMO檢驗結(jié)果和各變量的因子載荷，結(jié)果顯示樣本適合做因子分析。金融知識描述性統(tǒng)計結(jié)果見表5。

表3 因子分析結(jié)果

表4 因子分析KMO檢驗結(jié)果及各因子載荷

2. 金融教育。作為本文進(jìn)一步探討的調(diào)節(jié)變量金融教育，受訪者是否接受或參加經(jīng)濟(jì)或金融類課程(含臨時性金融教育培訓(xùn))是一種“自選擇”的結(jié)果。如果受訪者接受或參與過金融教育則賦值為1，反之為0。2015年中國家庭金融調(diào)查問卷中相關(guān)問題主要還是考察受訪者是否接受金融教育和參與金融知識教育培訓(xùn)。

3. 新農(nóng)保參與行為。新農(nóng)保參與行為是本文的被解釋變量，2015年和2017年中國家庭金融調(diào)查詳細(xì)詢問了受訪者是否新農(nóng)保參與、家庭新農(nóng)保人均繳納金額。本文研究新農(nóng)保參與行為主要選取家庭戶主是否參與新農(nóng)保以及家庭人均新農(nóng)保繳納額兩個指標(biāo)?？紤]到由于制度變遷不同年度參保類型的統(tǒng)計口徑稍存差異，本文依據(jù)當(dāng)年度統(tǒng)計口徑進(jìn)行了調(diào)整。如果戶主受訪者的社會養(yǎng)老保險選擇新農(nóng)保，則賦值為1，否則賦值為0；對新農(nóng)保繳納額取自然對數(shù)處理。具體描述性統(tǒng)計結(jié)果如表5所示。

4. 控制變量。本文選取的控制變量有戶主性別、年齡、年齡的平方、教育程度、婚姻狀況、健康狀況、風(fēng)險態(tài)度等人口統(tǒng)計學(xué)特征。若戶主性別為男性，則賦值為1，反之為0；若戶主已婚或同居，則賦值為1，反之為0；若戶主自我評價健康狀況非常好或很好，則賦值為1，反之為0；教育程度從沒上過學(xué)到博士依次賦值為1～9。若戶主為風(fēng)險偏好型，則賦值為1，反之為0；若戶主為風(fēng)險厭惡型，則賦值為1，反之為0。家庭特征變量包括家庭規(guī)模，家庭小孩數(shù)量(年齡<16)，家庭老年人數(shù)量(年齡≥60)，家庭總收入(取自然對數(shù))、家庭總資產(chǎn)(取自然對數(shù))。地區(qū)及省份特征變量主要是省份啞變量。本文剔除了含有缺失值樣本，對家庭總資產(chǎn)進(jìn)行0.5%前后縮尾處理。2015年樣本變量描述性統(tǒng)計如表5所示。

表5 樣本變量描述性統(tǒng)計

從表5可以看出，有66.4%的家庭參與新農(nóng)保，樣本中家庭新農(nóng)保平均繳納金額對數(shù)約為0.640元，新農(nóng)保參與處于較低水平，繳納金額基本處于最低繳納標(biāo)準(zhǔn)；農(nóng)村居民金融知識指標(biāo)均值為-2.28e-09，標(biāo)準(zhǔn)差為0.986，最小值為-1.638，最大值為0.963，農(nóng)村居民基礎(chǔ)金融知識缺乏且不同家庭之間金融知識水平存在一定差距；接受金融教育的家庭僅為2%，表明金融知識教育在農(nóng)村地區(qū)嚴(yán)重不足。

四、實證分析

(一)金融知識與新農(nóng)保參與行為的模型設(shè)定

首先，驗證金融知識對新農(nóng)保參與和新農(nóng)保繳納金額的當(dāng)期、長期及其變化的影響。當(dāng)研究金融知識對新農(nóng)保參與行為的當(dāng)期影響時，考慮到新農(nóng)保參與為二值離散變量，構(gòu)建Probit模型，考慮到新農(nóng)保繳納金額為非離散型數(shù)值，采用最小二乘法(OLS)估計，模型設(shè)定如下。

Prob(Y=1|X)=Φ(α+β1financial_literacy+β2X+μ)

(1)

Ln(payment_amount)=α+β1financial_literacy+β2X+ε

(2)

式(1)和式(2)中的Y為被解釋變量，Y=1表示家庭2015年參與新農(nóng)保，反之則不參與。式(2)中的payment_amount表示家庭2015新農(nóng)保繳納金額，對其取自然對數(shù)，financial_literacy為核心解釋變量家庭2015年金融知識。當(dāng)研究金融知識對新農(nóng)保參與行為的長期影響時,繼續(xù)使用模型(1)和模型(2)。其中，Y=1表示家庭2017年參與新農(nóng)保，反之則不參與。payment_amount表示家庭2017新農(nóng)保繳納金額，對其取自然對數(shù)，financial_literacy為家庭2015年金融知識。當(dāng)研究金融知識對新農(nóng)保參與行為變化的影響時。使用有序Probit模型研究金融知識對新農(nóng)保參與的動態(tài)改善效果，使用OLS研究金融知識對新農(nóng)保繳納金額變化的動態(tài)影響。

Yi=F(a+βFinancail_Literacyi+φiXi+ui)

(3)

式(3)中，Yi代表新農(nóng)保行為的變化，若2015年未參與新農(nóng)保，2017年參與新農(nóng)保則賦值為1；若2017年新農(nóng)保參與情況與2015年相同則賦值為0；若2015年參與新農(nóng)保，2017年未參與新農(nóng)保則賦值為-1。Financial_Literacy為2015年受訪者金融知識水平；ui為隨機(jī)誤差項，假定服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布。F(·)函數(shù)的表現(xiàn)形式為：

(4)

式(4)中，Y*是Y的潛在變量，μ1<μ2<…<μr-1為切點。同時Y*滿足：

(5)

ΔPayment_amount=α+β1Financial_Literacy+β2X+ε

(6)

式(5)中，ΔPayment_amount為家庭2017年與2015年家庭新農(nóng)保繳納額的差值。Financial_Literacy為2015年受訪者客觀金融知識水平。以上模型中，X為控制變量，包括2015年戶主的人口統(tǒng)計學(xué)特征變量，如性別、年齡、年齡平方、健康狀況、婚姻狀況、教育程度、風(fēng)險偏好等；2015年家庭特征變量，如家庭規(guī)模、家庭小孩個數(shù)、家庭老年人個數(shù)、家庭總資產(chǎn)自然對數(shù)、家庭總收入自然對數(shù)等；還包括省份虛擬控制變量等。μ、ε分別表示隨機(jī)殘差項或其他不可觀測的因素的集合，服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布N(0,σ2)的累積分布函數(shù)。

其次，為了驗證金融教育對金融知識是否具有顯著影響，使用傾向得分匹配(PSM)法構(gòu)造反事實狀態(tài)，從而在擬實驗(自然)環(huán)境下去估計金融教育對金融知識的價值。假設(shè)T=1為受處理狀態(tài)，T=0為受控制狀態(tài)；Y1表示受訪者已接受金融教育情況下的金融知識水平；Y0表示受訪者未接受金融教育情況下的金融知識水平。金融教育作為受訪者的一種“自選擇”行為，需關(guān)注已接受金融教育情況下居民金融知識的平均處理效應(yīng)(ATT= E(Yi1|T=1)-E(Yi0|T=1))。但無法觀測到?jīng)]有接受或參與金融教育情況下居民金融知識結(jié)果，若貿(mào)然假定E(Yi0|T=0)=E(Yi1|T=1)必然會導(dǎo)致估計結(jié)果是有偏的。另一選擇結(jié)果則需要通過反事實推斷得到。使用這一方法最大優(yōu)點在于能夠有效消除模型中變量的內(nèi)生問題，避免因遺漏某些無法觀測的變量和自選擇行為造成估計結(jié)果有偏問題。構(gòu)建一個接受金融教育培訓(xùn)的概率模型，采用Logit模型估計家庭接受金融教育的概率。

(7)

式(7)中，X表示影響受訪者是否接受金融教育的因素，即匹配變量或共同影響因素，包括的變量與式(1)相同，β為相關(guān)系數(shù)。PS表示受訪者是否接受金融教育的概率，即傾向得分。根據(jù)以上回歸方程，計算得出每一個受訪者的傾向得分值，作為匹配的基礎(chǔ)。進(jìn)一步，根據(jù)Becker和Ichino的方法，計算出金融教育對受訪者金融知識的平均處理效應(yīng)(ATT)，其計算公式如下[28]：

ATT=E[Y1i-Y0i|pro-pari=1]=E{E[Y1i-Y0i]|pro-pari=1,PS(X)}

=E{E[Y1i]|pro-pari=1,PS(X)}-E{E[Y0i]|pro-pari=0,PS(X)|pro-pari=1}

(8)

式(8)中，Y1i和Y0i分別表示接受金融教育與未接受金融教育項目受訪者金融知識水平。

最后，在模型(1)～(6)的基礎(chǔ)上加入金融教育以及金融知識與金融教育的交互項以驗證金融教育是否對金融知識的作用效果具有顯著正向調(diào)節(jié)作用。

(二)實證結(jié)果分析

1.金融知識對新農(nóng)保參與行為的當(dāng)期、長期和動態(tài)影響。表6報告了金融知識對新農(nóng)保參與行為的當(dāng)期、長期和動態(tài)影響的基本回歸結(jié)果。從表6可以看出，金融知識對新農(nóng)保參與的當(dāng)期邊際影響為0.020，在1%水平上顯著，表明金融知識越高的農(nóng)村家庭，其當(dāng)期參與新農(nóng)保的可能性越大；金融知識對新農(nóng)保參與的當(dāng)期邊際影響為0.017，在1%水平上顯著，表明金融知識水平越高，會增加家庭長期參與新農(nóng)保的概率；金融知識對新農(nóng)保參與變化的邊際影響為0.012，在10%水平上顯著，說明金融知識有助于新農(nóng)保參與行為的改善。金融知識對當(dāng)期新農(nóng)保繳納金額的估計系數(shù)為0.107，并在1%水平上顯著，說明金融知識顯著促進(jìn)了當(dāng)期新農(nóng)保繳納金額支出。金融知識對長期新農(nóng)保繳納金額的估計系數(shù)為0.088，并在1%水平上顯著，說明金融知識對新農(nóng)保繳納金額支出具有顯著的長期影響。雖然金融知識對新農(nóng)保繳納金額變化的估計系數(shù)為22.933，但在統(tǒng)計上不顯著。以上結(jié)果表明，農(nóng)村家庭新農(nóng)保參與行為在一定程度上受到個人金融知識方面的約束，金融知識是農(nóng)村居民家庭新農(nóng)保參與行為的重要決定因素。金融知識的提高會顯著影響當(dāng)期和長期家庭新農(nóng)保參與和新農(nóng)保繳納金額支出，同時對改善新農(nóng)保參與也具有顯著的正向影響，但對新農(nóng)保繳納金額變化無顯著影響。金融知識對新農(nóng)保繳納金額變化影響不顯著的可能原因在于，金融知識豐富的農(nóng)村居民盡管會選擇一個較高的繳費檔次，金融知識貧乏的居民則會選擇一個較低的繳納金額，但在兩次新農(nóng)保金額繳納期間，農(nóng)村居民金融知識并沒有顯著增加，因而導(dǎo)致金融知識豐富與金融知識貧乏的農(nóng)村居民在繳納新農(nóng)保金額變化上無差異。

表6 金融知識對新農(nóng)保參與的影響

除金融知識解釋變量外，其他控制變量如戶主年齡對新農(nóng)保參與的當(dāng)期和長期影響是“倒U”型的，表明隨著戶主年齡的增加，家庭參與新農(nóng)保的概率呈先上升后下降的趨勢。戶主性別對當(dāng)期新農(nóng)保參與沒有顯著影響，這與常芳等所得到的實證結(jié)果基本一致[1]。家庭規(guī)模、家庭小孩數(shù)量和家庭總資產(chǎn)對當(dāng)期新農(nóng)保參與具有顯著正向影響。在新農(nóng)保繳納金額方面，戶主為男性的系數(shù)為-0.119，在5%水平上顯著；戶主年齡對當(dāng)期新農(nóng)保繳納金額支出的影響也是呈“倒U”型；教育程度、家庭總收入和家庭總資產(chǎn)的系數(shù)為正且在1%水平上顯著，說明教育水平越高，家庭總收入和總資產(chǎn)越高均會增加家庭當(dāng)期新農(nóng)保繳費金額，有關(guān)研究已證實[2]。受訪者的風(fēng)險偏好對新農(nóng)保當(dāng)期、長期和動態(tài)參與行為沒有顯著的影響，這表明受訪者的風(fēng)險態(tài)度對家庭新農(nóng)保參與行為沒有顯著作用。

另外，考慮到可能因遺漏變量和反向因果關(guān)系等而導(dǎo)致內(nèi)生性問題。一方面，金融知識本身在一定程度上可能受到新農(nóng)保參與行為的影響。有些參與新農(nóng)保的群體可能未必?fù)碛幸欢ǖ慕鹑谥R，但隨著持續(xù)不斷的參與和繳納新農(nóng)保費用，自身的計算能力可能會得到一定的提高，對經(jīng)濟(jì)、金融知識的積累不斷增加，對金融產(chǎn)品等的了解和認(rèn)識不斷深入，同時通過自身在參與過程中的不斷學(xué)習(xí)，相關(guān)金融知識可能已經(jīng)較為豐富，這種反向因果關(guān)系則會導(dǎo)致我們高估金融知識對新農(nóng)保參與行為的影響。另一方面，可能由于遺漏某些我們無法觀測的外生因素，比如當(dāng)?shù)氐娘L(fēng)俗習(xí)慣、人文環(huán)境、文化等，這些無法觀測的因素會導(dǎo)致估計結(jié)果是有偏誤的。因此，我們認(rèn)為，金融知識與新農(nóng)保參與行為之間的反向因果關(guān)系可能存在于當(dāng)期和動態(tài)影響中，需要進(jìn)一步解決金融知識的內(nèi)生性問題。參照尹志超等的做法，我們選取居住在同一村莊(社區(qū))除自身外其他人的平均金融知識水平作為受訪者金融知識的工具變量，采用工具變量法進(jìn)行兩階段估計[16]。受訪者可以通過與其他人交往學(xué)習(xí)和積累一定的金融知識，而其他人的金融知識水平相對于受訪者是外生的，是不受受訪者所控制，村莊(社區(qū))平均金融知識相對于受訪者的新農(nóng)保參與行為是嚴(yán)格外生的，兩者之間沒有直接相關(guān)性。因此，我們認(rèn)為，用同一村莊(社區(qū))除自身外其他人的平均金融知識水平作為受訪者金融知識的工具變量是合適的。金融知識兩階段工具變量估計結(jié)果如表7所示。

表7 內(nèi)生性檢驗

表7報告了兩階段估計的結(jié)果，將第二階段回歸結(jié)果與表6的結(jié)果進(jìn)行比較可以發(fā)現(xiàn)，控制內(nèi)生性問題后，金融知識對新農(nóng)保參與行為的影響依然成立，不存在顯著差異。金融知識對新農(nóng)保參與依然具有顯著正向影響，且在1%水平上顯著；金融知識仍與新農(nóng)保繳費支出顯著正相關(guān)，且在1%水平上顯著。這進(jìn)一步表明，金融知識是新農(nóng)保參與行為的一個重要影響因素。第一階段回歸結(jié)果顯示，一階段工具變量T值分別為32.99、32.99、34.48和40.05，超過T值等于10的經(jīng)驗值(Stock和Yogo[29])，工具變量與內(nèi)生解釋變量具有顯著正向關(guān)聯(lián)，均在1%水平上顯著，表明工具變量滿足本文的相關(guān)性假設(shè)，也滿足排他性約束假設(shè)，工具變量只通過金融知識水平影響受訪者新農(nóng)保參與行為，而非經(jīng)過其他解釋變量或我們無法觀測的變量影響被解釋變量，本文所選取的工具變量不存在弱工具變量問題。DWH檢驗顯示p值為0.000，這一結(jié)果也表明不存在弱工具變量問題，拒絕了金融知識不存在內(nèi)生性的原假設(shè)。

為了檢驗前文結(jié)論的穩(wěn)健性，接下來需要對上文估計結(jié)果進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗。使用金融知識各分項問題回答結(jié)果做穩(wěn)健性檢驗。受訪者對每個問題回答結(jié)果所表現(xiàn)出的金融知識是不同的[22]，因此對家庭新農(nóng)保參與行為的影響也是不相同的。選取受訪者利率計算問題回答正確、通貨膨脹問題回答正確和風(fēng)險投資問題回答正確3個啞變量考察它們對新農(nóng)保參與行為的影響，穩(wěn)健性檢驗結(jié)果如表8所示。可以發(fā)現(xiàn)，估計結(jié)果與基本基準(zhǔn)回歸結(jié)果一致。

表8 穩(wěn)健性檢驗

另外，考慮到從事金融行業(yè)的受訪者，其金融知識往往比較豐富，他們對于經(jīng)濟(jì)、金融方面的基礎(chǔ)知識接觸和了解較多，特別是對于新農(nóng)保等相關(guān)政策的認(rèn)識度較深。因此需剔除家中有從事金融行業(yè)的樣本進(jìn)行估計。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，金融知識對新農(nóng)保行為的當(dāng)期、長期和動態(tài)影響基本與表6一致，除金融知識的邊際效應(yīng)略有下降，但其結(jié)果依然顯著。受篇幅所限，未予報告。通過以上穩(wěn)健性檢驗可以得知，本文的估計結(jié)果是穩(wěn)健的。豐富的金融知識有助于提高家庭當(dāng)期和長期新農(nóng)保參與的積極性和新農(nóng)保繳費檔次，同時會改善新農(nóng)保參與行為。

2.進(jìn)一步研究?；谝陨辖Y(jié)果可知金融知識對新農(nóng)保參與行為具有當(dāng)期、長期和動態(tài)影響。那么如何提升居民金融知識的作用效果則顯得尤為關(guān)鍵。Lusardi和Mitchell、尹志超等認(rèn)為提高金融知識水平比較直接有效的方法是金融教育[16][18]，金融教育是否能夠起到有效提高居民金融知識的效果呢？以及金融教育能否有效增強(qiáng)金融知識對居民新農(nóng)保參與行為的影響呢？為此，接下來本文將進(jìn)一步從金融教育視角出發(fā)探討其在金融知識與新農(nóng)保參與行為之間的關(guān)系。

首先，本文先驗證金融教育是否能夠有效提高居民金融知識水平。表9報告了利用最近鄰匹配、半徑匹配以及核匹配后的ATT值，考察金融教育對農(nóng)村居民金融知識水平的影響。從表9結(jié)果可以看出，利用最近鄰匹配、半徑匹配和核匹配方法進(jìn)行估計的ATT值分別為0.341、0.618和0.572，且均在1%水平上顯著為正，這表明金融教育確實有助于提高居民金融知識水平，且這一結(jié)果可以認(rèn)為是穩(wěn)健的。

表9 PSM估計的ATT值

下文進(jìn)一步探究金融教育能否有效增強(qiáng)金融知識對居民新農(nóng)保參與行為的影響，即驗證金融教育是否能夠在金融知識對新農(nóng)保參與行為的當(dāng)期、長期和動態(tài)影響中起有效調(diào)節(jié)作用。為此，在模型(1)(2)基礎(chǔ)上加入金融教育以及金融教育與金融知識之間的交互項，估計結(jié)果見表10。由表10可知，在加入金融教育以及金融知識×金融教育交互項后，可以看到金融知識對新農(nóng)保參與和繳納金額的當(dāng)期和長期影響基本與表6估計結(jié)果一致。從金融教育變量來看，金融教育對增加新農(nóng)保繳納金額的影響存在時滯，但從長期和動態(tài)視角看，效果還有待提高。究其原因，可能以中國人民銀行為主的在農(nóng)村地區(qū)所開展的金融教育培訓(xùn)項目或送知識下鄉(xiāng)等活動還只是流于形式；農(nóng)村居民知識水平普遍偏低，學(xué)習(xí)的積極性及主動性缺乏，對金融教育沒有足夠重視，參與積極性嚴(yán)重不足，致使金融教育效果不明顯。而對于已參與新農(nóng)保的農(nóng)村居民而言，他們比沒有參與新農(nóng)保的居民更積極地去關(guān)注相關(guān)信息，致使金融教育有利于提升居民的相關(guān)金融知識，進(jìn)而提升新農(nóng)保繳費檔次。

表10 調(diào)節(jié)效應(yīng)估計

值得注意的是，金融知識×金融教育交互項邊際效應(yīng)或系數(shù)估計值均在10%或1%水平上顯著為正，且該值顯著大于金融知識邊際效應(yīng)或系數(shù)估計值，這表明金融知識對新農(nóng)保當(dāng)期、長期和動態(tài)影響與是否接受金融教育密切相關(guān)，接受金融教育后居民金融知識對新農(nóng)保參與行為的正面影響大于無金融教育群體。因此，這一結(jié)果無法拒絕金融教育是金融知識對居民新農(nóng)保參與行為影響的調(diào)節(jié)變量之一，金融教育能夠有效增強(qiáng)金融知識對居民新農(nóng)保參與和繳納金額的當(dāng)期、長期和動態(tài)影響。

五、結(jié)論與建議

本文基于2015年和2017年中國家庭金融調(diào)查(CHFS)微觀數(shù)據(jù)研究了金融知識對新農(nóng)保參與行為的當(dāng)期、長期和動態(tài)影響。研究表明，金融知識有助于推動農(nóng)村居民當(dāng)期和長期參與新農(nóng)保，促進(jìn)參保居民當(dāng)期和長期選擇更高新農(nóng)保繳費檔次，并改善居民新農(nóng)保參與行為。具體而言，金融知識的提高對改善居民新農(nóng)保參與行為、提高居民當(dāng)期和長期新農(nóng)保參與積極性和提升居民繳費檔次具有顯著正向影響，但對新農(nóng)保繳納金額變化卻無顯著影響。進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)，金融教育能顯著提高居民金融知識，并且能夠有效增強(qiáng)居民金融知識對新農(nóng)保參與和繳費金額的當(dāng)期、長期和動態(tài)影響。因此，在農(nóng)村地區(qū)開展金融教育、普及金融知識勢在必行，同時各級地方政府及金融機(jī)構(gòu)應(yīng)高度關(guān)注農(nóng)村社會養(yǎng)老保險，健全社會保障體系，以有效改善農(nóng)村居民新農(nóng)保參與行為。

新農(nóng)保政策作為農(nóng)民一項重要的養(yǎng)老保障制度，各級地方政府及金融機(jī)構(gòu)應(yīng)高度關(guān)注。(1)加大新農(nóng)保政策在農(nóng)村地區(qū)的宣傳力度和廣度，同時普及相關(guān)的金融知識，讓農(nóng)村居民能夠利用所學(xué)金融知識有效地分析新農(nóng)保政策對自身帶來的好處，激發(fā)對新農(nóng)保的需求。(2)加強(qiáng)金融教育項目培訓(xùn)和金融知識宣傳力度，努力提高農(nóng)村居民金融知識水平，增強(qiáng)金融教育實施效果。(3)各級政府及金融機(jī)構(gòu)應(yīng)加強(qiáng)農(nóng)村地區(qū)長期性、針對性的金融教育培訓(xùn)和社會保障政策專業(yè)性解讀，鼓勵農(nóng)民積極參與金融教育項目培訓(xùn)，引導(dǎo)農(nóng)民在培訓(xùn)中和政策解讀中主動學(xué)習(xí)、主動思考、積極提問，同時將金融教育工作作為一項常態(tài)化工作，并動態(tài)監(jiān)測和反饋效果，及時調(diào)整培訓(xùn)方案，以期全面提升農(nóng)民金融知識水平和對養(yǎng)老保障政策的了解。(4)應(yīng)加大農(nóng)村地區(qū)優(yōu)質(zhì)教育資源投入力度，提高農(nóng)村地區(qū)整體教育水平，促進(jìn)農(nóng)村居民人力資本積累、提升家庭收入水平，并以此作為改善農(nóng)村地區(qū)居民新農(nóng)保參與行為的根本和長效機(jī)制。

注釋：

①數(shù)據(jù)從國家統(tǒng)計局、國家人力資源和社會保障網(wǎng)站以及2013年全國人大常委會工作報告中收集整理而得。