湖北省農村居民家庭金融福利的測算

楊尚禎 朱小梅

摘 要：

本文通過收集的湖北省17個市州縣農村居民家庭金融福利情況的調查問卷，研究了湖北省農村居民家庭金融福利情況，并將調查訪問的結果利用SPSS進行了主成分分析，計算出了湖北農村居民家庭金融福利得分。總體來看，湖北省農村居民家庭金融福利的綜合得分較低，政府還需采取各種措施提升農村居民家庭金融福利水平。

關鍵詞：

農村居民;家庭金融福利;主成分分析法

中圖分類號：F2

文獻標識碼：A ? ? ?doi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2020.13.011

1 文獻綜述

1.1 金融福利的相關研究

金融福利，又被表述為金融福祉（Financial Well-Being）。對于金融福利的認識，經歷了客觀認識到主觀感受再到主客觀相結合的過程。Williams（1993）將金融福利理論化為個人財務狀況中的一個函數，并且為了識別金融福利，將貨幣收入、實際收入或者全職收入、精神收入以及預知的合理收入納入研究的范疇。Easterlin（1974）通過分析指出，金融福利與收入等客觀因素無關，而與其主觀感受相關。Breen（1991）認為金融福利是指擁有一定的收入水平和資產、良好的健康以及所受到相關服務的最佳組合。許詠（2017）指出，金融福利是居民家庭金融行為在社會化過程中與所處金融環境相協調的結果，更準確的說是個人或家庭對自身基本金融需求得以滿足的主觀感受。

綜上，學者所認為的金融福利是指居民家庭金融行為在社會化過程中與所處金融環境相協調的結果，是一個包含金融滿意度、客觀財務狀況、金融態度以及金融行為在內的綜合概念，具有主觀和客觀兩個維度。其中，主觀維度是對生活整體上的主觀感知，如生活滿意度、幸福感等;而客觀維度是從生活的多方面對福利進行客觀的度量，如從收入、健康狀況等多方面進行評價。

1.2 金融福利相關影響指標研究

國外對于金融福利指標的選取經歷了一定的發展過程，早期有關金融福利衡量的指標多與居民所受金融教育及其金融素養結合起來考察。Langrehr（1979）在研究金融教育時發現，居民接受金融教育能夠顯著提高其金融福利，而社會上所傳播的公共金融教育會提高全民的金融福利與金融素養，同時也會培育個體的理財意識和對金融的判斷能力。Garman等（1999）通過實證研究分析了員工在工作中所學習到的金融知識與其金融福利之間的關系，并指出員工在工作中所受到的金融教育能夠顯著地增強其金融福利。隨著研究的深入，學者開始將金融素養與金融福利的相關性研究逐漸引向主觀維度方面。Easterlin（1974）提出了著名的“Easterlin Paradox”，即收入與幸福并不存在正相關關系，而取決于受訪者的心理感受，第一次將家庭金融福利與收入或金融素養之間的關系轉向家庭金融福利與受訪者主觀心理感受相關關系的研究。而Porter（1990）更進一步將家庭金融福利的研究與主客觀方面相結合，建立了金融福利模型。此后國外對于家庭金融福利影響因素的研究基本上都基于受訪者的主客觀兩方面來進行。

國內對于金融福利影響指標的研究，也主要是從居民所受教育及其金融素養對金融福利的影響這一角度開展的。尹志超（2014）指出，家庭金融福利主要受到家庭資產選擇的影響，而家庭資產的選擇在很大程度上依賴于單個家庭所受金融教育的程度。朱濤、盧建（2012）認為，家庭財富和人力資本會顯著影響一個家庭的資產選擇，進而影響到家庭金融福利，而人力資本中一個重要的因素就是金融知識的深度。另外，國內也有一些學者從主觀維度對福利指標進行研究，如張川川（2013）使用生活狀況滿意程度為指標對新型農村社會養老保險政策的效果進行了評估，王冰（2008）指出，通過“幸福調查”的方式對家庭福利進行研究比通過研究收入與福利之間的關系能更好地衡量一個家庭真正的福利水平。

1.3 居民家庭金融福利測算方法的研究

金融福利測算屬于一種多指標的綜合計算，對于多指標的綜合計算，學者往往根據數據特點或數據方向的不同而使用不同的方法。他們使用較多的方法通常有因子分析法、主成分分析法以及層次分析法等。使用這些方法的學者有Ram（1982）、Krishnakumar Nagar（2008）、Slottje和Danie（l991），尹志超（2014）李春平（2005）等。

國外一些學者較多地使用主成分分析法對一些經濟福利指數進行測度。Ram（1982）將主成分分析法應用于構建綜合經濟發展福利指數，該指數包含人均收入、基本需求和其他可能的福利指數。Slottje和Daniel（1991）以126個國家為樣本，選擇了20個指標作為評價綜合生活質量指數的依據，通過主成分分析法來計算各個國家的生活質量指數。Krishnakumar和Nagar（2008）比較了各種構建福利指數指標的方法，并得出結論認為主成分分析法因計算簡單且適合將多指標進行綜合處理，因而更加適用于福利指數的測算。

金融福利是綜合測量指標體系，國內對于綜合指標的測算，大多使用主成分分析和因子分析法。盡管這兩種方法都是通過降維的方式來對綜合指標進行分析，但二者的側重點卻不相同。因子分析側重于降維后對各個因子的解釋，而主成分分析法側重于最終所測算出的綜合指標得分。例如尹志超（2014）采用因子分析法解釋了金融知識的具體維度。而對于綜合指標的構建和得分的測算，學者往往更傾向于使用主成分分析法。李春平（2005）為了比較主成分分析和層次分析這兩種方法對經濟發展綜合指標構建的有效性，測量了江蘇省13個城市的經濟發展綜合指標，得出結論認為在處理相關度較高的綜合指標問題時，主成分分析法能更好地反映地區經濟發展的基本情況。王文博、陳秀芝（2006）通過分析指出，在多指標綜合評價中，主成分分析法更適合用于綜合得分的計算，而因子分析法的優勢在于解釋因子的含義。

目前在居民家庭福利研究方面，對某個地區農村居民家庭金融福利進行測算的成果還較少，而農村居民家庭金融福利往往決定著一個地區整體家庭金融福利的下限水平，因而對該問題的研究有著較為重要的學術和應用價值。由于家庭金融福利的綜合指標不僅包含了居民家庭的一些客觀情況，還包含了居民家庭的主觀感受，這就要求我們所使用的方法能夠綜合體現上述兩方面的情況，而主成分分析法更加適合于綜合型指標的得分測算。因此，本文基于調查研究所獲得的湖北省農村居民家庭金融福利各方面數據，運用主成分分析法來對湖北省農村居民家庭金融福利水平進行測算。

2 湖北省農村居民家庭金融福利的測算

2.1 數據收集及指標的選取

本次調查選取了2018年湖北省17個市、州及所轄縣，共抽取了800戶居民家庭為樣本進行調查，調查由主要采取現場調查和網絡問卷調查的方式。調查時間為2018年7月至9月，共回收問卷1141份，有效問卷1014份，其中收回的農村居民家庭問卷412份。

本文的調查依據及指標的選取主要依據Porter提出的家庭金融福利概念及其建立的測量模型。Porter（1990）提出的家庭金融福利測量模型主要有以下四個方面：（1）個人特征;（2）客觀屬性（一系列應答者有關金融問題和金融管理行為的定量指標）;（3）感知屬性（對生活條件和金融狀況的主觀評價）;（4）評估屬性（以居民對金融條件隨時間變化的感知及居民對金融改善的期望為判斷標準對金融狀況做出評估），并以家庭現金管理、信用管理、財富積累、風險管理、退休/住房規劃及總體管理等內容為基礎，測量了居民家庭金融福利。Porter對于金融福利指標的選擇主要依賴于兩個方面，即主觀方面與客觀方面。本課題在Porter金融福利測量模型的基礎上，結合湖北省居民家庭的實際情況對其模型進行適當調整，所使用的指標綜合了農村居民家庭金融福利各個方面的情況，包含了家庭收入、住房狀況、贍養或撫養費用、家庭金融管理行為、生活水平等信息。

2.2 變量說明

本文采用了李克特五等量表法，將問卷問題的答案進行處理后分別賦值1-5。我們將問卷不同問題的不同個數的答案重新合并且歸類為五個答案，這樣可以更加方便地使用李克特五等量表法。例如收入的答案有7個，我們將其合并為收入在“1-3萬元”“3-5萬元”“5-10萬元”“10-20萬元”和“20萬元以上”。然后將五個答案分別賦值“1”“2”“3”“4”“5”，數值越大表示家庭金融福利狀況越好，同時也相對應于所調查的生活壓力的五種答案“壓力很大”“壓力大”“壓力一般”“壓力較小”和“沒有壓力”。而對于問卷問題只有三個選項的，我們分別賦值“1”“3”“5”。本文依據調查報告所獲得的結果，將符合主成分分析法的項目分別進行整理，歸納得出以下20個項目來構建家庭金融福祉評價體系：收入（X1）、儲蓄（X2）、股票盈利（X3）、基金盈利（X4）、其他金融資產盈利（X5）、房產數量（X6）、養車開銷（X7）、衣食住行開銷（X8）、醫療保健開銷（X9）、教育培訓開銷（X10）、贍養撫養開銷（X11）、購房建房（X12）、人情世故開銷（X13）、旅游娛樂開銷（X14）、養車交通（X15）、分散風險意識（X16）、提前還款意識（X17）、財務狀況變化（X18）、預期財務狀況（X19）和財務狀況滿意程度（X20）。

2.3 KMO和Bartlett檢驗

首先要對農村居民家庭的調查問卷進行KMO和Bartlett檢驗，以驗證問卷是否可以使用主成分分析法。KMO檢驗用于檢查變量間的相關性和偏相關性。KMO統計量越大，說明變量間的相關性越強，從而主成分分析的效果就越好。取樣足夠的Kaiser-Meyer-Olkin度量取值位于0-1之間，一般情況下認為KMO的取值大于0.7，即說明其適合使用主成分分析法。而Bartlett球形度檢驗用于檢驗相關系數矩陣是否為單位矩陣，如果是單位矩陣，則各變量的獨立主成分分析無效。一般顯示結果Sig.<0.05時，說明各變量之間存在相關性，主成分分析有效。通過SPSS21.0軟件進行計算可知，湖北省農村居民家庭的KMO值為0.719，Bartlett球形度檢驗P值為0.000，通過顯著性檢驗，說明該問卷適合進行主成分分析。

2.4 主成分提取

理論上一般認為，累計的方差貢獻率超過60%就能夠通過主成分分析的方法構造出合理的綜合得分。通過表2不難看出，前8個主成分的累計貢獻率已經達到了65.978%。因此，我們將選取前8個主成分來構建湖北省農村居民家庭金融福利水平綜合得分。

2.5 計算綜合得分

接下來，我們將通過主成分分析的方式得出湖北省農村居民家庭金融福利主成分得分的系數矩陣，如表3所示。再通過主成分得分系數矩陣構造湖北省農村居民家庭金融福利綜合得分。

3 結論與政策建議

通過上述對湖北省農村居民家庭進行的調查統計與分析，我們可以得出該省農村居民家庭金融福利水平總體較低的結論，這說明湖北省農村居民家庭金融福利狀況亟需改善。農村居民家庭金融福利水平較低也反映出湖北省農村的經濟金融發展水平還較低，金融環境相對較差，居民的金融素養也不夠高，而這些也是湖北省農村居民家庭金融福利水平較低的主要原因。

因此，基于上述分析所得到的結論，本文提出如下兩點改善湖北省農村居民家庭金融福利的政策建議：

第一，湖北省政府需要加大力發展農村經濟、金融，加強本省農村居民家庭金融福利體制機制建設，改善農村居民生活條件，提高農村居民家庭主觀與客觀兩方面的金融福利水平。

第二，湖北省內金融機構應加強農村地區的金融機構建設，通過在農村地區設置網點對農村居民進行相關金融知識的普及，并針對農村地區的特點增加多樣性的金融產品及投融資渠道;積極與政府配合，充分挖掘湖北省農村居民家庭的金融需求且為其提供合適的金融產品，從而提高湖北省農村居民家庭金融素養和其家庭金融福利水平。

第三，提高湖北省農村居民家庭金融福利水平，還需要農村居民在努力改善家庭生活水平的同時，積極學習金融知識，增強自身的金融素養與金融投資能力，不斷提高家庭金融福利水平。

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