欠發達地區農戶金融素養對微信支付采納行為影響
——以陜西省為例

胡 振，張曉鈺

（西北農林科技大學 經濟管理學院，陜西 楊凌712100）

一、引言

得益于科技進步和經濟發展，中國互聯網金融異軍突起，以支付、P2P、眾籌為代表的互聯網金融業態迅速發展。2010 年以來，中國第三方支付市場的交易規模保持年均50%以上的增速，2017 年中國第三方移動支付交易規模達到102.1萬億元，同比增長率達73.6%①《中國第三方支付的現狀和發展趨勢》，http://www.sohu.com/a/129823739_655346。；2017年中國眾籌行業成功融資項目數達到69637 個，融資總額突破260 億元②《2017中國眾籌行業發展年報》，https://www.weiyangx.com/276760.html。。在互聯網金融業態中，支付扮演著特殊角色，是金融最重要的基礎設施之一，第三方支付對互聯網金融行業具有深遠的影響（謝平、鄒傳偉，2012）[1]。

中國的支付市場發展存在不平衡性，尤其是互聯網移動支付。2018 年中國第三方移動支付交易規模達到277.4 萬億元③《2019年中國移動支付行業發展及帶來的影響分析預測》，http://www.chyxx.com/industry/201905/740217.html。，但城鄉支付市場發展存在巨大差異。研究發現，農村居民中從未使用過二維碼支付的比例為34%，遠高于城市居民④成都農商銀行：《2017農村電子化調研報告》，http://www.199it.com/archives/710352.html。。由此可見，農村地區支付市場潛力巨大。在此背景下，深入分析農村居民互聯網第三方移動支付行為特征及其影響因素具有重要的現實意義，一方面可以深入認識農村居民移動支付行為規律，另一方面也有助于降低農村居民的金融排斥，推動普惠金融發展，進而助力鄉村振興。

目前學術界對移動支付行為的研究大致包括以下幾個方面：支付市場、規模及支付行為的影響因素等。根據計劃行為理論，人力資本對支付行為具有重要影響（肖經建，2011[2]；吳衛星等，2018[3]）。而大量研究進一步證實，金融素養對諸多金融行為也影響深遠，如投資方式（Jappelli、Padula，2013）[4]、融資成本（Huston，2012）[5]、資產組合（胡振等，2018[6]；Mouna、Jarboui，2015[7]）以及理財規劃（Agarwal 等，2015[8]；胡振、臧日宏，2017[9]）等。文獻檢索發現，目前尚未有研究分析金融素養對消費者支付行為的影響。當前中國互聯網第三方移動支付體系中，微信支付是最具有代表性的支付方式之一。提高農村居民第三方移動支付采納概率可以顯著降低農村居民互聯網金融排斥，尤其是支付排斥（何婧等，2017）[10]。因此，本研究將基于陜西省農村家庭金融調查數據，分析金融素養對農村居民微信支付采納行為的影響。

和既有的研究相比，本研究具有以下特點：第一是在研究視角上，本研究從金融素養這一獨特視角分析農村居民微信支付采納行為；第二是在核心解釋變量金融素養的測度上，采用國際通用標準，使測度結果具有國際可比性；第三是在研究方法上，基于離散選擇模型進行實證分析，并采用PSM 等多種方法對實證結論進行穩健性檢驗。

本研究余下部分安排如下：第二部分是文獻綜述及理論框架，第三部分是數據來源與變量度量，第四部分是計量模型與統計分析，第五部分是實證分析，第六部分是穩健性檢驗，第七部分是研究結論及政策啟示。

二、文獻綜述及理論框架

（一）金融素養與金融行為

金融素養是一種重要的人力資本，是個體掌握的管理金融資源的知識和技能（Lusard、Mitchell，2014）[11]。大量研究表明，金融素養的提升有利于消費者做出更合理的金融決策。金融素養水平越高，個體參與金融市場的概率越高（Yoong，2011[12]；Almenberg 等，2015[13]；Von，2015[14]；Chu 等，2017[15]），越有可能制定完善的退休規劃（Boisclair 等，2017[16]；Rooij 等，2011[17]），資產組合的有效性更高（吳衛星等，2018）[18]，持有資產組合的分散化水平也越高（Abreu、Mendes，2010[19]；曾志耕等，2015[20]）。而金融素養低的居民更可能使用高成本融資，過度負債的概率也更高。

（二）微信支付行為

消費者移動支付采納意愿影響因素可以歸納為以下幾個方面：第一個方面是個體特征，比如年齡、受教育水平等（曹倩等，2016）[21]；第二個方面是客戶感知，感知易用性和有用性對消費者移動支付采納行為具有顯著的正向影響（Ooi、Tan，2016）[22]；第三個方面是外部環境（Oliveira 等，2016）[23]；Mallat，2007）[24]。

微信支付作為移動支付的一種形式，其影響因素也受到學者的廣泛關注。微信支付行為是消費者金融行為的一個重要方面，可能會受到包括金融素養在內的人力資本的影響。比如，常亮（2018）的研究發現感知安全性、創新性等對微信支付的使用意向有直接或間接影響[25]。陳潔和朱小棟（2015）也同意此類觀點，并提出初始信任以及便利條件等也是微信支付使用的影響因素[26]。具體的，消費者的年齡和風險感知程度與微信支付使用意愿呈現負相關關系（周新發等，2015）[27]。冷晨昕和陳前恒（2017）基于農戶調研數據發現僅有8.5%的被調查農村居民使用了第三方支付[28]，由此可見微信支付等方式在農村地區的普及度較低。

通過文獻回顧可以發現：第一，既有研究從多個角度對消費者移動支付行為進行分析，但基于人力資本視角的研究相對較少，特別是從金融素養視角切入的研究更是少見；第二，研究內容方面，已有研究多聚焦于消費者互聯網金融市場的參與行為，而具體到微信支付行為的研究還不多；第三，由于農村地區互聯網支付發展較為緩慢，現有文獻多是城市居民樣本，隨著農村支付市場的發展，基于農村樣本的研究亟須拓展。因此，有必要遵循國際通用的金融素養測度方法，探討金融素養對農村居民微信支付采納行為的影響，這對深入認識農村居民微信支付行為特征具有重要的現實意義。

（三）理論框架

圖1 理論框架

美國經濟學家Schultz（1960）[29]認為人力資本是體現在人身上的資本，即對生產者進行教育、職業培訓等支出及其在接受教育時的機會成本等的總和，表現為蘊含于人身上的各種生產知識、勞動與管理技能以及健康素質的存量加總。研究表明，人力資本對消費者金融行為具有重要影響（Cole，2008）[30]，且教育是其中最重要的因素之一（肖作平、張欣哲，2012）[31]，同時，金融素養與教育水平正相關（張歡歡、熊學萍，2017）[32]。根據現有文獻，家庭人口社會學特征、經濟特征等也會對金融行為產生重要影響。因此，本研究基于相關理論及文獻，還將性別、年齡、婚姻、健康、房產以及收入水平等引入理論框架中。具體如圖1所示。

表1 金融素養水平及微信支付采納情況統計

三、數據來源與變量度量

（一）數據來源

本研究使用的數據來源于2017 年陜西省農村家庭金融調查。調查采用隨機抽樣的方法，在陜西省境內抽取4 個縣，每個縣選取2 個鄉鎮，然后在每個鄉鎮選取5 個村，每個村再隨機抽取20 個農戶。然后通過實地走訪開展問卷調查，共發放問卷800份，刪除關鍵變量缺失等無效問卷，最后得到有效問卷734 份，問卷回收率91.75%。問卷收集了受訪者的家庭人口特征、經濟特征、網絡條件設施情況及金融素養等各方面的信息，為本研究分析金融素養對農村居民微信支付采納行為的影響提供了有力的數據支撐。

（二）變量度量

1．核心解釋變量：金融素養

參考Mitchell和Lusardi（2008）[33]的測度方法，通過利率、通貨膨脹和分散風險三個相關問題來考察農村居民金融素養水平，答對題目的數量越多，表示金融素養水平越高。三個問題中，每個問題回答正確賦值為1，反之為0，三題都對則記作fl3=1，否則fl3 賦值為0。樣本統計結果發現，三題都對的比例僅為20.6%，表明受訪者金融素養水平總體上較低；從單個問題的回答情況來看，通貨膨脹題的回答正確率最低，僅為35.15%，而利率題和分散風險題的正確比例相對要高，分別為50%和80.5%。由此可見，農村居民對分散風險相關知識比較熟悉，對通貨膨脹的了解較少。

本研究以fl3 為核心解釋變量，進一步統計了不同特征變量下受訪者的金融素養情況（見表1）。通過表1-1可以看出，金融素養存在明顯的性別差異，男性高于女性，女性三題都對的比例為17.60%，比男性低6.3個百分點；不同婚姻狀態的受訪者金融素養差別不大；金融素養與受訪者教育水平、收入水平及富裕程度正相關；在鄉鎮及以上城市購置商品性房產以及經營工商業的受訪者金融素養水平往往更高。此外，家庭接入互聯網的受訪者金融素養水平相對較高。

2．被解釋變量：微信支付采納行為

本研究以微信支付采納情況作為被解釋變量，使用過微信支付賦值為1，未使用過則賦值為0。樣本統計結果顯示，整體上，微信支付使用比例為66.5%，不同特征下微信支付使用比例的統計結果如表1—2 所示。可以看出，男性和女性微信支付使用比例差別不大；已婚受訪者比其他受訪者使用比例高4.6個百分點；教育水平與微信支付使用比例存在正相關關系；同時，受訪者微信支付使用比例隨著收入水平和富裕程度的增加呈現上升趨勢；在鄉鎮及以上城市購置房產的受訪者微信支付使用比例更高；接入互聯網者比未接入互聯網者的微信支付使用比例高28.7個百分點；而家庭人口規模較大的受訪者，其微信支付使用比例也更高。

四、計量模型與統計分析

（一）計量模型

本研究使用的方法是Probit 模型和傾向分值匹配法。因本研究的被解釋變量是微信支付，采納微信支付賦值為1，否則為0，屬于二元虛擬變量，對于此類數據，傳統多元回歸的線性性、無偏性、有效性等優良特性很難顯現。因此，本研究采用專門處理此類數據類型的模型：Probit 模型，實證模型設定如（1）式：

其中wechatpay 表示微信支付采納行為，是0-1型虛擬變量；fl 是核心解釋變量金融素養，X 表示影響居民微信采納行為的相關控制變量，比如教育水平、收入、年齡等，詳見表2；ε 表示隨機誤差項。參數估計β1表示金融素養對微信支付采納行為的具體影響，β2表示相關控制變量的影響。

（二）變量描述性統計分析

參考已有的研究，本研究控制變量包括：性別、年齡、教育、房產等，其含義及描述性統計結果見表2。受訪者年齡介于18—71 歲之間，平均年齡為41.92 歲，且受教育程度較低，普遍處于初中文化水平。居民的富裕程度位于中低和中等水平之間，19.4%的受訪者在鄉鎮及以上城市購置房產，67.5%的家庭接入了互聯網。同時，超過一半的受訪者表示經營過工商業項目。

表2 變量描述性統計

（三）金融素養與微信支付采納行為的相關性分析

圖2 金融素養與微信支付使用率的相關性

圖2 表示受訪者金融素養與微信支付采納的相關性。從整體上可以看出，金融素養和微信支付使用之間存在明顯的正相關關系，即金融素養水平越高，其采納微信支付的比例也越高。具體而言，從測度金融素養所用的三道題目的統計結果分別來看，利率題、通貨膨脹題及分散風險題答對的受訪者其微信支付使用比例均高于未答對者，因此金融素養高的群體，其采納微信支付的比例更高。另外，就fl3 指標而言，fl3=1 時微信支付采納概率為78.7%，遠高于fl3=0 時，高出15.3 的百分點，可知金融素養高（fl3=1）的受訪者，其微信支付采納比率更高。圖2 右側折線圖給出的是不同的回答正確題目數量下的消費者微信支付采納比率，可以發現隨著金融素養的提高，消費者微信支付采納概率也越高，即兩者之間正相關。因此，通過圖2 分析可得，金融素養與微信支付采納行為具有顯著的正相關關系。但金融素養對微信支付影響的程度如何，仍需進一步分析。

五、實證分析

（一）金融素養對農村居民微信支付采納行為的影響：fl3

表3 金融素養對農村居民微信支付采納行為的影響

相關分析只能顯示出金融素養與消費者微信支付采納比率正相關，接下來進一步考察金融素養對受訪者微信支付采納行為的具體影響。如計量模型部分所述，此處采用Probit模型，因為fl3為金融素養總指標，可以作為受訪者金融素養的測度標準，即這里用fl3 來分析金融素養對微信支付采納的具體影響。回歸策略是：首先單獨分析fl3 的影響，然后在此基礎上逐步加入人口社會學特征變量、家庭經濟特征變量及條件設施變量，探究在加入一系列控制變量后金融素養影響的變化情況，回歸結果如表3所示。

通過模型1 至模型6 可以看出，整體上，金融素養對農村居民微信支付采納行為具有顯著的正向影響。模型1 給出的是金融素養單一變量的實證結果，發現金融素養每提升一單位，農村居民微信支付采納比例就提高15.3%。模型2 在模型1 的基礎上加入人口特征變量，此時金融素養的參數估計結果由0.153 降低為0.132，說明加入的人口社會學特征變量也對微信支付采納行為具有重要影響；模型3又進一步加入房產、收入等家庭經濟特征變量，結果顯示金融素養的影響仍然顯著，但其參數估計結果由模型2 的0.132 進一步降低到0.123，說明模型3新加入的家庭經濟特征類變量對受訪者微信支付采納行為產生了重要影響；接下來，模型4 和模型5 將進一步調整控制變量的引入，模型4在模型1的基礎上引入條件設施變量如是否接入互聯網，模型5 則在模型4的基礎上引入家庭經濟特征變量，通過模型4和模型5 均可以發現，金融素養對微信支付采納行為仍具有顯著的提升作用；進一步的，模型6 則在模型3 的基礎上，加入條件設施變量，此時控制變量已經全部引入，結果顯示，金融素養仍然會顯著提升受訪者的微信支付采納概率。這與相關分析部分的結論也是一致的，是相關分析內容的進一步深化。

控制變量方面，年齡、教育、收入水平、是否接入互聯網及社會資本對農村居民微信支付采納行為均有顯著影響。年齡的影響顯著為負，這可能是因為隨著年齡的增長，居民接受和學習新興事物的能力逐漸降低，對于年齡更大的老年人群，使用智能手機尚存在一定難度，因而其采納微信支付的可能性也更低。教育水平對微信支付采納行為有顯著的促進作用，受教育程度較高的個人，對互聯網金融的認知和學習能力較強，從而提高了其微信支付采納行為的概率。收入水平越高，居民的消費能力也越強，購物和支付越頻繁，同時微信支付具有付款方便、快捷的特點，因此居民更愿意使用該種方式，即收入的提高顯著增加了居民采納微信支付的概率。此外，接入互聯網對農村居民微信支付采納行為也具有顯著的正向影響，互聯網為居民使用微信支付提供了必要的條件設施，降低了農村居民的條件排斥，大大提高了居民微信支付采納概率。

（二）金融素養對農村居民微信支付采納行為的影響：分指標

除了要證明金融素養總指標對微信支付的影響外，還需要進一步證明金融素養分指標的影響，以便更好地論證金融素養的作用，這里參考Lusardi 和Mitchell（2010）[34]研究中的做法，使用fl3的各構成要素進行分析。具體做法如下：利用金融素養測度中的三個問題表征金融素養水平，即利率題、通貨膨脹題和分散風險題，分別探究其對農村居民微信支付采納行為的影響，以印證金融素養影響的可靠性。此外，考慮到收入是影響家庭金融行為的重要變量（Campbell，2006）[35]，同時家庭相對收入也從另一個側面反映了家庭的收入情況，因此這里在收入變量上，將家庭自評收入作為絕對收入的替代變量，在模型中調整使用，以此可以進一步驗證金融素養影響的一致性。具體結果見表4。心解釋變量的參數估計結果均顯著為正。具體而言，模型1 和模型2 中，利率題表征的金融素養參數估計結果顯著為正；模型3 和模型4 顯示，通貨膨脹題回答正確，會顯著提高居民微信支付采納概率。與前文類似，模型5 和模型6 顯示，風險分散化題目表征的金融素養對微信支付采納概率也具有顯著的提升作用。表4 與相關分析部分的結論一致，這也進一步支撐了表3 的研究結論，即金融素養對農村居民微信支付采納行為具有顯著的正向影響。控制變量方面，年齡因素的影響顯著為負，說明針對農村居民而言，年齡越大，其采納微信支付方式的概率越低（何婧等，2017）[10]；互聯網接入以及較高的社會資本均會顯著提高受訪者微信支付的采納概率。

表4 金融素養對農村居民微信支付采納行為的影響

（三）金融素養影響農村居民微信支付采納行為傳導機制

通過上文實證分析可知，金融素養對農村居民微信支付采納具有顯著的正向影響，在此基礎上，本部分進一步探究金融素養影響微信支付采納行為的機制。參考Behrman 等（2012）[36]的研究，本部分的分析思路如下：先單獨觀察金融素養、教育水平以及兩者交互項的影響，然后調整三個變量的組合。這里采用Probit 模型進行估計，結果見表5。模型1 至模型3 依次給出的是金融素養、教育水平及兩者交互項的影響，可以發現三者對微信支付采納行為均具有顯著的正向影響，且金融素養的影響最為顯著。模型4 至模型6 給出的是上述三個變量兩兩組合后的參數估計結果，模型7 是同時將三個變量放進去的估計結果，可以發現在不考慮交互作用時（模型4），金融素養和教育水平均具有顯著的正向影響，而在加入交互項后（模型7），交互項的作用變為不顯著的負向影響，同時金融素養的參數估計值進一步增加到0.211，且顯著，說明交互作用更多地表現在金融素養的影響，即金融素養在其中起主要作用。

表5 金融素養、教育與農村居民微信支付采納行為①出于壓縮篇幅的需要，這里并沒有給出相關控制變量的參數估計結果，如有需要可以向作者索取。

從表4 整體上可以看出，模型1 至模型6 中，核

綜上可知，僅僅通過提升學歷教育并不是提高農村居民微信支付采納行為的最佳方法，更優的選擇是通過金融素養教育來提升金融素養水平，進而影響居民的微信支付采納行為。

六、穩健性檢驗

為了檢驗實證結論的穩健性，本研究采用四種不同的做法進行驗證，其總體思路是：通過使用新的研究方法以及采用核心解釋變量的替代變量。第一種做法是采用傾向分值匹配法（Propensity Score Matching，PSM），主要是考慮到內生性問題；第二種做法是采用替代變量，這是基于fl3處理基礎上對核心解釋變量的進一步細化；第三種是用自評金融知識表征金融素養；第四種是采用新的金融素養處理方法，計算金融素養得分。四種做法均是在相關文獻基礎上來進行的。四種做法具體如下。

做法一：采用傾向分值匹配法（Propensity Score Matching，PSM）（Rubin，2001）[37]。考慮到模型可能存在因遺漏變量所導致的內生性問題，本研究采用PSM 進行檢驗，使用PSM 主要基于其兩個優點：一是其操作簡單且穩健性較好；二是可以解決選擇性偏誤（Selection Bias）問題，進而降低內生性問題的嚴重性。在具體匹配時，為了增強結果的可靠性，本研究同時采用一對一匹配、近鄰匹配、半徑匹配、核匹配以及局部線性回歸匹配五種匹配方法，結果如表6 所示。ATT 的均值為0.117，除一對一匹配的T 值為1.75 外，其余四種匹配方法的T 值均大于臨界值1.96，這說明不同的匹配方法均顯示金融素養對微信支付采納行為具有顯著正向影響，與實證部分結論一致。

表6 金融素養對微信支付采納行為的影響

做法二：采用金融素養替代變量，用fl0、fl1、fl2和fl3表示金融素養，對應設置四個虛擬變量。當三道題目都回答錯誤時，記為fl0=1，否則將fl0 賦值為0；僅答對一題時記為fl1=1，否則為0；僅回答正確兩道題目時，記為fl2=1，否則為0；三道題目均回答正確時，記為fl3=1，否則為0。隨著正確回答題目數量的上升，從fl0 到fl3 表示的金融素養水平也越來越高，理論上fl0 至fl3 的參數估計值應該越來越大。同時，我們預期，正常情況下fl0 的參數估計值應為負值，因為fl0=1 表示三題均未回答正確，至少回答正確1 題記為fl0=0，即和至少答對一題的受訪者相比，三題都回答錯誤表示金融素養很低，此時會顯著降低其微信支付采納的概率。Probit 模型的實證結果如表7 所示，從模型1 可以看出，fl0 的參數估計值為-0.178，而且顯著，和至少答對一題的受訪者相比，三題都不對即低金融素養會顯著降低微信支付采納概率，與我們的理論預期完全一致。模型2 也與此類似。模型3 中fl2 的參數估計值為0.090 且顯著，遠大于模型1和模型2。模型4中fl3參數估計值進一步上升到0.133，大于模型3中fl2的參數估計結果，表明隨著金融素養水平的提高，其對微信支付采納行為的影響越來越大，與理論預期一致。

表7 金融素養對微信支付采納行為的影響

做法三：采用金融素養的替代變量自評金融知識。因為金融知識是金融素養的重要組成部分，且兩者正相關，因此，參考Lusardi 和Carlo（2013）[38]的研究，這里采用受訪者的自評金融知識（selffl）作為金融素養的替代變量。受訪者對自身金融知識的評價從低到高分為五個不同的類別，分別賦值1—5，并結合其他變量進行Probit 回歸分析。回歸策略是將家庭人口社會學特征變量和經濟類變量分別引入，考察金融知識影響的可靠性，具體結果見表8-1（模型1 至模型3）。模型1 僅含自評金融知識，結果顯示其對微信支付采納行為具有顯著的正向影響。模型2在模型1的基礎上加入性別、健康等人口特征變量，模型3 又進一步加入收入、房產等家庭經濟特征變量以及互聯網接入等條件設施變量，回歸結果顯示金融知識的影響均十分顯著，這也間接證實了金融素養對農村居民微信支付采納行為影響的可靠性。

表8 金融素養對農村居民微信支付采納行為的影響

做法四：采用新的金融素養計算方法。參考Lusardi和Mitchell（2011）[39]的做法，使用新的金融素養測度指標，重新進行Probit 分析。具體做法是在前文實證中使用的金融素養測度題目的基礎上，用正確回答題目的數量加總來表征金融素養，記為flsum。理論上，flsum 值越大，表示金融素養水平越高，預期flsum 對受訪者微信支付采納概率具有正向影響。計量方法及回歸思路同穩健性檢驗做法三，結果見表8-2。從表8-2的模型4至模型6中可以明顯看出，總體上flsum 對微信支付采納行為具有顯著的正向影響，即高金融素養水平對微信支付采納具有顯著的提升作用。這也進一步證實了實證分析結論的穩健性。

綜上，通過四種穩健性檢驗做法，均證實金融素養對農村居民微信支付采納行為具有顯著正向影響，實證結論具有穩健性。

七、研究結論及政策啟示

主要結論如下。

（1）整體上樣本區域農村居民金融素養水平較低，且存在顯著的性別差異，男性明顯高于女性。教育水平和金融素養存在正相關關系；隨著收入水平和富裕程度的提高，金融素養也越來越高；在鄉鎮及以上城市購置商品性房產和接入互聯網的受訪者，其金融素養水平往往更高。

（2）受訪者微信支付采納比例的均值為66.5%。男性和女性微信支付使用比例差別不大，教育和收入水平與微信支付采納比例存在正相關關系，接入互聯網對農村居民微信支付使用比例具有明顯的促進作用。

（3）金融素養和農村居民微信支付采納行為存在正相關關系，回歸結果進一步發現，金融素養對農村居民微信支付采納行為具有顯著的促進作用。教育、收入水平以及接入互聯網對微信支付采納行為有顯著正向影響。實證結論具有穩健性。

基于研究結論，本研究提出以下政策建議。

第一，政府部門應采取有效措施提升農村居民金融素養，重點關注女性、老人、低教育水平以及低收入群體。通過微信公眾號、網站、電視、廣播、報刊等媒體向社會公眾普及金融知識，并針對不同群體開展靈活多樣、喜聞樂見的培訓活動。

第二，加強農村地區網絡基礎設施建設，鼓勵農村居民使用智能手機等終端設備，提高互聯網在農村地區的普及率與滲透率。

第三，加大互聯網支付在農村地區的宣傳力度，詳細講解互聯網支付的基本常識，比如具體操作方法、業務流程、安全防范常識等，提高農村居民互聯網支付接受意愿及參與度。