数字普惠金融、金融素养与家庭金融资产选择

庞明 王慧 张祺浩

【摘 要】 我国居民家庭财富不断积累，对金融资产选择和优化配置的需求日益强烈，当前金融市场参与不足、金融素养水平较低等问题亟待解决。文章以数字普惠金融为切入点，使用北大数字普惠金融指数和中国家庭金融调查数据（CHFS），建立probit和tobit模型进行回归分析，研究数字普惠金融对家庭金融资产选择的影响。结果表明：（1）数字普惠金融对居民家庭金融资产选择及风险金融资产选择占比具有显著正向影响，且数字普惠金融覆盖广度、使用深度及数字化程度三个不同维度均对其有积极作用，这一结果经稳健性检验仍保持一致；（2）异质性分析发现这一影响在农村家庭和东部地区更为显著；（3）机制分析发现金融素养在使用深度和数字化程度维度上发挥了中介作用。

【关键词】 数字普惠金融； 家庭金融资产选择； 金融素养； 投资理财

【中图分类号】 F832.48；F832.5  【文献标识码】 A  【文章编号】 1004-5937（2024）10-0040-09

一、引言

增进民生福祉，提升人民群众的幸福感、获得感是我国推动经济高质量发展的重要组成部分。家庭是社会构成的基本单元，随着城乡居民收入不断增长，家庭财富规模可观，对金融投资的需求日益迫切。但研究显示，家庭金融领域存在居民家庭对金融市场的参与度较低、金融素养水平较低、家庭金融资产选择配置方式单一等问题。2021年《中国家庭金融调查报告》显示：家庭资产中，非金融资产达66.40万元，占比91.24%；而金融资产为6.37万元，占比仅为8.76%。家庭金融资产主要以银行存款等无风险资产为主，股票基金等风险资产较少。此外，2022年《中国居民金融素养报告》显示中国居民金融素养评估得分为64.4分，处于较低水平。过于单一的家庭金融资产结构及较低的金融素养等问题制约了家庭投融资渠道的畅通和财产性收入、风险管理水平的提高[ 1 ]，不利于我国家庭资产增值和社会福祉增长。

“十四五”规划明确强调全面推进数字普惠金融服务建设发展，积极运用大数据、人工智能等数字技术赋能普惠金融提质增效，提升数字普惠金融服务的便捷性、精准性、安全性及普惠性。数字普惠金融的发展，降低了居民家庭获取金融信息的成本和参与金融市场的门槛[ 2 ]，提高了金融可得性，促进了居民家庭金融素养水平及金融市场参与积极性的提升，有利于优化家庭金融资产选择。当前关于数字普惠金融的研究逐步从实体经济向家庭金融领域延伸，研究数字普惠金融对家庭金融资产选择的影响具有重要的理论和现实意义。一方面是对数字普惠金融、家庭金融相关文献研究的补充，另一方面是对国家政策的积极响应，有利于促进家庭资产增值，增加家庭福祉，扩大内需，激发家庭金融市场活力，助推经济高质量发展。

基于此，本文利用2019年中国家庭金融调查数据（CHFS）及北大数字普惠金融指数，研究数字普惠金融对家庭金融资产选择的影响及作用机制。本文的边际贡献有以下三点：第一，从数字普惠金融的视角切入，探究其对家庭金融资产选择及风险金融资产选择占比的影响，补充了现有研究。第二，从数字普惠金融总指标及覆盖广度、使用深度和数字化程度三个分维度研究了金融素养对家庭金融资产选择及风险金融资产选择占比的机制作用。第三，基于异质性分析，探究了数字普惠金融对城乡家庭、东西部家庭的影响差异。

二、文献回顾

（一）数字普惠金融

2016年杭州G20峰会上首次提出“数字普惠金融”，指一切通过数字金融服务促进普惠金融的行动。现有文献对其研究主要从宏观和微观两个方面进行。宏观方面：数字普惠金融有利于优化产业结构、赋能双循环新发展格局，推动经济高质量发展[ 3 ]；利用数字技术提高了信息透明度、降低了金融风险，有利于维持金融市场稳定；使城乡收入差距缩小，居民收入和消费水平不断提高[ 4 ]，在促进乡村振兴、实现共同富裕、拉动地区经济增长及增加社会福祉方面发挥了积极作用。微观方面：数字普惠金融拓展了金融服务的深度和广度，提高了企业和家庭个人的金融可得性。对企业而言，能够显著降低企业盈余管理程度[ 5 ]，抑制企业信用风险，降低融资约束，促进技术创新。对家庭及个人而言，丰富了居民家庭获取金融信息的渠道，降低了信息获取成本和金融服务的门槛[ 2 ]，有利于提高家庭投资者的金融素养，改善家庭财务脆弱性[ 6 ]。同时，丰富多元的金融理财产品和便捷的服务提高了家庭信贷融资可及性，缓解了家庭流动性约束，有利于家庭进行多样化金融资产选择[ 7-8 ]。

（二）家庭金融资产选择

相关文献主要聚焦家庭金融资产选择的影响因素，本文从个人因素、家庭因素、社会因素三方面进行分析。个人因素方面：（1）大量研究表明主要与个体人口学特征相关，年龄与家庭金融资产选择存在显著倒“U”形关系[ 9 ]，同时老龄化程度越深，对风险金融资产的持有率越低[ 1 ]。（2）已婚女性比单身女性更倾向于投资风险金融资产，受教育程度、金融素养及认知能力的提高能促进家庭金融资产投资组合的多样性和有效性[ 7 ]。（3）居民健康状况越好，家庭风险金融市场参与率越高，风险偏好更高的家庭更倾向于风险金融资产多样化配置[ 8，10 ]。家庭因素方面：研究表明家庭收入、财富积累和家庭规模对家庭金融市场参与具有正向影响，而住房对家庭参与金融市场具有挤出效应[ 11 ]。社会因素方面：区域經济发展水平、金融市场环境、社会资本及社交网络和人际互动[ 12 ]等对家庭参与金融市场具有促进作用，而信贷约束、金融排斥对家庭进行风险金融资产选择有抑制性。

现有文献对数字普惠金融发展的社会效益及家庭金融资产选择的影响因素做了大量研究，但是将二者相结合的研究较少，主要集中在家庭收入、消费及资产有效组合方面，鲜有研究数字普惠金融对家庭金融资产选择的影响，其异质性分析和中介机制分析均有待进一步探讨。基于此，本文采用西南财经大学中国家庭金融调查（CHFS）2019年数据和北大数字普惠金融指数，借助probit和tobit计量模型从数字普惠金融总指标及覆盖广度、使用深度和数字化程度三个维度来分析它们对家庭金融资产选择的影响，探究金融素养在其中发挥的中介效应，通过分样本回归探讨城镇、农村地区，东西部地区的异质性特征。

三、理论分析与研究假设

根据信息不对称理论，金融信息的有限获取是制约家庭金融资产选择的主要因素。數字普惠金融将大数据、人工智能、云计算等数字技术赋能传统普惠金融，打破了金融服务的地域限制，降低了金融服务的门槛，有效缓解了信息不对称问题，改善了金融服务的长尾效应，使更多家庭投资者接触到金融理财知识及金融产品服务，提高了金融可得性，有利于激发居民家庭参与金融市场进行金融资产选择的积极性。此外，收入是家庭进行金融资产选择的重要保障，数字普惠金融提供多元化的金融理财产品，缓解融资约束，带动居民创业就业，有利于增加居民财产性收入、经营性收入及工资性收入，缩小收入差距，促进家庭财富积累，增加家庭福祉[ 4 ]，为居民家庭进行金融资产选择提供了资金支持。基于此，提出H1。

H1：数字普惠金融对家庭金融资产选择有正向影响。

数字普惠金融包括覆盖广度、使用深度及数字化程度三个维度。覆盖广度主要体现在使用范围上，通过居民金融网络电子账户数量来衡量。传统金融服务下，银行网点存在设立成本高、网点少、分布不均衡、地区差异大等局限性。随着数字普惠金融的发展，金融基础设施不断完善，智能设备和电子账户覆盖范围扩大，突破了传统金融服务的局限，传统金融服务下金融需求受到排斥的群体纳入数字金融服务范围内。使用深度体现在数字普惠金融的服务类型及服务质量上，包含信贷、基金、保险等多种金融服务，有利于满足居民家庭的个性化金融理财需求。数字化程度主要体现在便利性和低成本两种优势上，数字银行、支付宝、余额宝等第三方支付平台提供了便捷的服务形式，居民获取金融服务的成本降低，选择金融资产投资理财的意愿更为强烈。数字普惠金融从不同维度提高了金融服务的质量和效率，促进家庭做出更优的金融资产选择。因此，提出H2。

H2：数字普惠金融从不同维度对家庭金融资产选择有正向促进作用。

根据经济合作与发展组织（OECD）的定义，金融素养是指对关于金融的基本概念、风险特征、投资技能等知识的理解和运用，进而做出有效的金融理财投资决策。现有研究越来越关注金融素养对家庭金融资产的影响，研究发现提高金融素养对家庭金融资产选择有促进作用[ 7 ]。居民的金融素养会受到数字普惠金融的影响。一方面，数字普惠金融为家庭投资者提供了便利的金融知识学习平台，深化投资者对金融产品风险、收益等特征的认识，提高其金融素养水平，使其更善于利用多种金融工具，降低借贷约束，改善家庭财务状况，优化家庭金融资产投资决策。另一方面，经典资产组合理论认为经济人根据自身风险偏好作出理性选择，应该配置一定比例的风险资产。家庭投资决策对外部信息获取有很强的依赖性，数字普惠金融凭借强大的信息技术能够有效降低信息不对称带来的市场摩擦的限制，增加“长尾人群”获取金融信息的可能性，从而整体提高居民金融素养水平，改善风险偏好，使其更加注重资产配置的多样性和分散性，合理配置风险金融资产，优化家庭金融资产选择。据此，提出H3。

H3：金融素养在数字普惠金融对家庭金融资产选择的影响中起着中介作用。

四、研究设计

（一）样本选择与数据来源

数据来源主要有两类。一是北京大学数字金融研究中心发布的数字普惠金融指数[ 13 ]。该套指数包括数字普惠金融总指数及覆盖广度、使用深度和数字化程度分指数，本文选用省级层面的数据。二是西南财经大学发布的2019年中国家庭金融调查（CHFS）数据[ 14 ]。调查数据覆盖全国29个省，343个区县，34 643户家庭，问卷涉及人口统计学特征、家庭金融资产与负债、保险与保障、支出与收入、金融知识、基层治理与主观评价及家庭成员教育等方面的内容，数据具有全国及省级代表性。为和家庭金融数据相匹配，数字普惠金融指数选用2019年数据，利用Stata软件将两份数据按照省份、年份进行合并形成截面数据，为避免异方差的影响，对部分变量取对数处理，剔除异常值及部分缺失值数据后保留了55 355个样本观测值。

（二）变量选取

1.被解释变量

本文将居民家庭金融资产选择作为被解释变量。参考卢亚娟[ 1 ]、胡宁宁[ 8 ]等的研究，结合CHFS（2019）问卷数据，将家庭参与股票、基金、债券、金融理财产品、金融衍生品、活期存款和定期存款等金融行为作为金融资产选择的衡量指标。当家庭持有至少一种金融资产时，将变量赋值为1，反之为0。由于家庭对风险金融资产①的选择一定程度上反映了家庭的金融资产选择倾向，于是将风险金融资产选择占比并列作为被解释变量，同时探讨对风险金融资产选择占比的影响。

2.解释变量

本文将数字普惠金融作为解释变量。数字普惠金融是一个综合性的概念，采用北大数字普惠金融指数这套数据，分别从数字普惠金融总指标及覆盖广度、使用深度、数字化程度三个二级指标来考察对家庭金融资产选择的影响。该数据全面反映了数字普惠金融的发展水平。

3.中介变量

结合现有文献，借鉴贾宪军、卢亚娟等[ 1，15 ]的研究，采用因子分析法构建金融素养指标来衡量家庭投资者的金融素养水平。利用CHFS（2019）问卷调查中利率、通货膨胀及投资风险三个方面的问题回答来构建虚拟变量，不同回答表明家庭投资者的金融知识和金融素养水平存在差异。在利率、通货膨胀及投资风险相关问题回答正确或直接回答的情况下，变量赋值为1；在回答错误或间接回答包括计算不出来的情况下赋值为0。由此形成3个金融知识变量，对其进行KMO检验，结果如表1所示。巴特利特球形度检验P值为0.000，小于0.05，通过了检验，相关系数矩阵不是单位阵；KMO值为0.525，大于0.5，说明适合进行因子分析。提取出特征值大于1的主成分，即特征值为1.4341的因子，以此构建家庭投资者的金融素养指标。

4.控制变量

本文选取的控制变量包括年龄、受教育程度、性别、婚姻状况、家庭总资产、家庭总收入、对经济金融信息关注度以及是否是城镇。变量的具体定义及说明如表2所示。

（三）计量模型设定

1.基准模型构建

本文实证分析数字普惠金融对家庭金融资产选择的影响，由于被解释变量家庭金融资产选择为0—1型二元离散变量，因此选用probit模型进行回归分析，构建如下回归模型：

其中，finance为本文的被解释变量即家庭金融资产选择，当家庭持有金融资产时finance=1，否则finance=0。index aggregate为本文的核心解释变量即数字普惠金融总指数，controls代表控制变量，u为随机扰动项。

家庭风险金融资产选择一定程度上反映出家庭金融资产选择倾向。本文将风险金融资产选择占比并列作为被解释变量，探讨数字普惠金融对风险金融资产选择占比的影响。以风险金融资产占金融总资产的比重进行衡量，若家庭未进行金融资产选择，则将家庭风险金融资产设为0，该比值为存在较多0值的截断数据，采用Tobit模型进行回归分析，建立如下模型：

其中，selection*是潜变量，代表家庭风险金融资产占比，selection*＞0时，可观测到。

2.中介模型构建

为进一步分析金融素养在数字普惠金融对家庭金融资产选择的影响中是否存在中介机制作用，构建如下中介效应模型，分指标及对风险金融资产选择占比的影响同理适用此模型。

五、实证结果及分析

（一）描述性统计与相关性分析

根据表3描述性统计，家庭金融资产选择的平均值为8.39%，标准差为27.7%；家庭风险金融资产选择占比的平均值为5.17%，标准差为19.4%，反映出整体上我国家庭金融资产参与率低，风险金融资产投资不足，家庭金融资产选择有较大优化空间。数字普惠金融总指标的平均值为5.782，其分指标覆盖广度的平均值为5.729，使用深度的平均值为5.747，数字化程度的平均值为5.987，总指标和分维度的均值相差不大，整体上我国数字普惠金融的发展水平仍有待提高。金融素养的平均值为3.032，最小值为1.876，最大值为5.119，反映出家庭投资者的金融素养水平较低，存在较大差距。金融信息关注度的平均值为25.8%，标准差为43.8%，说明居民对金融信息的关注度较低，差异较大。调查样本男女比例均衡，多为已婚家庭，约有63%的家庭在城镇地区，在所选取的18至60岁的年龄段中户主年龄多集中在41岁，受教育程度平均为初中文化水平，受教育程度较低。

数字普惠金融总指标、金融素养与家庭金融资产选择的相关系数分别为0.167和0.270，与家庭风险金融资产选择占比的相关系数分别为0.160和0.237，均在1%的水平上显著正相关。此外，VIF值小于2（远小于10），表明不存在多重共线性问题，可以进行下一步回归分析（限于篇幅，相关性分析及VIF结果未列示）。

（二）回归分析

根据表4数字普惠金融总指标及分维度对家庭金融资产选择的回归结果，数字普惠金融总指标的回归系数为0.5005，在1%的显著性水平下通过了检验，说明总体上数字普惠金融对家庭金融资产选择具有显著正向影响，随着我国数字普惠金融的不断发展，居民家庭对金融市场的参与程度加深，H1得到验证。从分指标的角度看，数字普惠金融覆盖广度、使用深度及数字化程度三个分指标的回归系数均显著为正，表明数字普惠金融具体从三个分维度对家庭金融资产选择起促进作用，与H2保持一致。其中数字化程度的正向影响最为显著，这与数字普惠金融的发展拓展了传统金融服务的范围、降低了金融市场的门槛、以更低的成本和更便捷的方式提供金融服务密切相关。

同时对家庭风险金融资产选择占比进行分析，根据表4后四列回归结果，数字普惠金融总指标的回归系数为0.4055，在1%的显著性水平下通过了检验，说明总体上数字普惠金融对风险金融资产选择占比具有显著正向影響。随着数字普惠金融的发展，居民家庭对金融市场及金融产品的收益和风险等特征有了更为理性的认识，从而增加了对风险金融资产的投资。覆盖广度、使用深度及数字化程度三个分指标均对风险金融资产选择占比有显著促进作用，这与前述假设相符，其中数字化程度对风险金融资产选择占比的作用更为明显。这可能是由于数字普惠金融的发展，数字支付服务进一步下沉，以财付通、支付宝、云闪付等为代表的第三方支付平台提供更加便捷安全的创新金融服务，增加了家庭风险金融资产选择的概率。

对比数字普惠金融对家庭金融资产选择和风险金融资产选择占比的影响，发现数字普惠金融总指标对家庭金融资产选择的正向影响大于对风险金融资产占比的影响，覆盖广度、使用深度、数字化程度均对家庭金融资产选择和风险金融资产选择占比有积极影响，其中数字化程度是影响家庭金融资产选择和风险金融资产占比的关键因素。此外，三个分维度总体上对家庭金融资产选择的影响大于对风险金融资产占比的影响，这反映出数字普惠金融的发展在优化家庭风险金融资产选择上仍有待进一步提高。

六、进一步分析

（一）异质性分析

1.城乡异质性分析

数字普惠金融利用数字信息技术将金融服务的红利惠及农村等受金融排斥群体的偏远地区，缓解金融服务的“长尾效应”[ 16 ]。考虑将样本分为农村和城镇子样本分别回归，分析数字普惠金融对家庭金融资产选择及风险金融资产选择占比的影响是否存在城乡差异。根据表5的回归结果发现：数字普惠金融总指标及覆盖广度、使用深度和数字化程度三个分指标均对农村家庭金融资产选择和风险金融资产选择占比有显著促进作用，而这一作用对城镇家庭并不明显。数字普惠金融对农村家庭金融资产选择的作用明显大于对风险金融资产选择占比的作用，其中数字化程度产生的作用最为显著。发展数字普惠金融的主要目的之一是解决农村落后地区的金融受限、金融资源分布不均等问题，数字普惠金融的发展为农村地区提供了低成本、高覆盖、更便利的金融服务，对促进农村家庭金融资产选择的作用更为显著。

2.区域异质性分析

数字普惠金融的发展立足于区域经济发展，而我国不同地区经济发展水平有较大差异，故将样本分成东部、中部、西部、东北四个子样本分别回归来分析数字普惠金融对家庭金融资产选择及风险金融资产选择占比的异质性。根据表5的回归结果，数字普惠金融能够正向促进东部、东北地区家庭金融资产选择且对东部地区的促进作用更为显著，而对中西部地区并不明显，说明数字普惠金融在影响家庭金融资产选择方面因地区不同存在较大差异。对比东西部地区发现，数字普惠金融总指标及覆盖广度、使用深度、数字化程度三个分指标均对东部地区家庭金融资产选择和风险金融资产选择占比有显著促进作用，而这一作用在西部地区并不明显。数字普惠金融对东部地区家庭金融资产选择的作用明显大于对风险金融资产选择占比的作用，其中数字化程度产生的作用最为显著，这反映出我国经济发展水平较高的东部地区为数字普惠金融的发展提供了更好的金融生态环境，较高的教育水平和活跃的金融信息促进了家庭金融市场的参与及对风险金融资产的配置；而西部地区普遍存在数字金融基础设施建设薄弱、教育水平滞后、金融知识匮乏等限制，造成这一作用收效甚微，仍有较大提升空间。

（二）中介机制分析

从表6的中介效应检验结果发现金融素养在不同维度上对家庭金融资产选择及风险金融资产选择占比存在中介作用。具体表现在数字普惠金融使用深度和数字化程度两个维度，其中这一效应在数字化程度维度下发挥的作用更大。在引入中介变量后，数字化程度对家庭金融资产选择的回归系数从0.8542提升到1.0630，对家庭风险金融资产选择占比的回归系数从0.7029提升到0.7729，这可能是由于使用深度和数字化程度对金融素养的作用更直接有效。随着数字普惠金融服务类型的多样化和服务质量的提高，在满足家庭个性化金融资产选择需求的同时增加了对数字金融产品服务的信任度，激发了居民家庭对数字金融产品服务的深入了解和自主学习，从而有利于提高金融素养，促进家庭金融资产选择和风险金融资产配置。

（三）稳健性检验

1.缩尾处理

为说明实证结果的可靠性，采用缩尾处理的方法进行稳健性检验，将上下1%的样本数据用1%和99%分位数的数值代替进行重复回归估计。表7稳健性检验的结果显示数字普惠金融总指标及三个分指标均对家庭金融资产选择及风险金融资产选择占比具有显著正向影响，在1%的显著性水平下通过了检验，与前述基本回归结果保持一致，证明了研究结论的稳健性。

2.中介效应Bootstrap检验

根据表8Bootstrap检验结果，在数字普惠金融使用深度和数字化程度两个维度上95%的置信区间内不包含0，中介效应成立，进一步验证了结论的稳健性。

七、结论与建议

研究发现：首先，数字普惠金融总指标和覆盖广度、使用深度以及数字化程度三个不同维度均对家庭金融资产选择和风险金融资产选择占比有显著正向影响，其中数字化程度发挥的作用最为显著，并且对家庭金融资产选择的影响普遍大于对风险金融资产选择占比的影响。其次，数字普惠金融总指标及分指标对家庭金融资产选择和风险金融资产选择占比的影响具有城乡异质性和区域异质性，对农村家庭金融资产选择和风险金融资产选择占比的促进作用更显著，对东部地区居民家庭影响更为明显。最后，通过中介机制检验发现，金融素养在数字普惠金融使用深度和数字化程度维度上发挥了中介作用，数字普惠金融的发展促进了家庭投资者金融素养的提升，有利于优化家庭金融资产选择。

根据以上研究结论，建议：（1）尽快完善数字普惠金融生态建设，大力普及金融素养教育，开发差异化金融教育资源。例如将金融素养教育纳入国民教育体系，达到“教育学生、带动家庭、辐射社会”的效果。（2）金融机构充分利用大数据、物联网等信息技术建立用户数据库，为客户精准画像，有针对性地为其提供金融教育和金融服务。如通过移动金融公共服务平台，为不同类型的客户提供所需的金融市场信息等，增加其投资经验，提升家庭参与金融市场的深度。（3）家庭投资者抓住数字普惠金融发展契机，提升金融素养水平。例如通过手机APP、第三方理财平台等学习投资理财知识，深化对金融理财收益性、风险性等特征的认识，提高家庭金融资产选择的多样性和有效性。

【参考文献】

［1］ 卢亚娟，何朴真.人口老龄化、金融素养与家庭金融资产配置［J］.经济问题，2022（12）：63-72.

［2］ 段军山，邵骄阳.数字普惠金融发展影响家庭资产配置结构了吗［J］.南方经济，2022（4）：32-49.

［3］ 庞加兰，张海鑫，王倩倩.数字普惠金融、融资约束与民营经济高质量发展［J］.统计与决策，2023，39（5）：130-135.

［4］ 李文秀，刘俊杰.数字普惠金融的收入效应与消费不平等：中共二十大报告关于民生福祉视角的阐释［J］.金融经济学研究，2023，38（1）：34-51.

［5］ 薛龙，刘家诺，黄琦.数字普惠金融与企业盈余管理［J］.会计之友，2022（23）：46-55.

［6］ 王安邦，胡振.数字普惠金融背景下金融素养对中国城镇家庭财务脆弱性的影响［J］.武汉金融，2022（8）：65-74.

［7］ 陈瑾瑜，罗荷花.数字金融、金融素养与居民家庭金融资产选择［J］.武汉金融，2022（2）：51-61.

［8］ 胡宁宁，侯冠宇.数字普惠金融对家庭资产多样化配置的影响［J］.统计与决策，2022，38（18）：151-155.

［9］ 沈淘淘，史桂芬.人口年龄结构、金融市场参与及家庭资产配置：基于CHFS数据的分析［J］.现代财经（天津财经大学学报），2020，40（5）：59-73.

［10］ 刘芳，彭耿，廖凯诚.家庭股票市场参与效率的影响因素研究：基于金融素养与风险偏好的比较分析［J］.技術经济与管理研究，2022（7）：79-83.

［11］ MUNK C.A mean-variance benchmark for household portfolios over the life cycle［J］.Journal of Banking & Finance，2020，116：105833.

［12］ 杨虹，张柯.认知能力、社会互动方式与家庭金融资产选择［J］.金融论坛，2021，26（2）：70-80.

［13］ 郭峰，王靖一，王芳，等.测度中国数字普惠金融发展：指数编制与空间特征［J］.经济学（季刊），2020，19（4）：1401-1418.

［14］ 甘犁，尹志超，贾男，等.中国家庭资产状况及住房需求分析［J］.金融研究，2013（4）：1-14.

［15］ 贾宪军.金融知识如何影响家庭参与理财市场：基于CHFS数据的实证分析［J］.经济经纬，2020，37（4）：159-167.

［16］ 李海峰，何微，解超.移动货币服务是推动普惠金融发展的关键因素吗？［J］.会计之友，2020（23）：19-24.