湖北省农村居民家庭金融福利的测算

2020-05-11 11:50杨尚祯朱小梅
现代商贸工业 2020年13期
关键词:居民家庭福利分析法

杨尚祯 朱小梅

摘 要:

本文通过收集的湖北省17个市州县农村居民家庭金融福利情况的调查问卷,研究了湖北省农村居民家庭金融福利情况,并将调查访问的结果利用SPSS进行了主成分分析,计算出了湖北农村居民家庭金融福利得分。总体来看,湖北省农村居民家庭金融福利的综合得分较低,政府还需采取各种措施提升农村居民家庭金融福利水平。

关键词:

农村居民;家庭金融福利;主成分分析法

中图分类号:F2

文献标识码:A      doi:10.19311/j.cnki.1672-3198.2020.13.011

1 文献综述

1.1 金融福利的相关研究

金融福利,又被表述为金融福祉(Financial Well-Being)。对于金融福利的认识,经历了客观认识到主观感受再到主客观相结合的过程。Williams(1993)将金融福利理论化为个人财务状况中的一个函数,并且为了识别金融福利,将货币收入、实际收入或者全职收入、精神收入以及预知的合理收入纳入研究的范畴。Easterlin(1974)通过分析指出,金融福利与收入等客观因素无关,而与其主观感受相关。Breen(1991)认为金融福利是指拥有一定的收入水平和资产、良好的健康以及所受到相关服务的最佳组合。许咏(2017)指出,金融福利是居民家庭金融行为在社会化过程中与所处金融环境相协调的结果,更准确的说是个人或家庭对自身基本金融需求得以满足的主观感受。

综上,学者所认为的金融福利是指居民家庭金融行为在社会化过程中与所处金融环境相协调的结果,是一个包含金融满意度、客观财务状况、金融态度以及金融行为在内的综合概念,具有主观和客观两个维度。其中,主观维度是对生活整体上的主观感知,如生活满意度、幸福感等;而客观维度是从生活的多方面对福利进行客观的度量,如从收入、健康状况等多方面进行评价。

1.2 金融福利相关影响指标研究

国外对于金融福利指标的选取经历了一定的发展过程,早期有关金融福利衡量的指标多与居民所受金融教育及其金融素养结合起来考察。Langrehr(1979)在研究金融教育时发现,居民接受金融教育能够显著提高其金融福利,而社会上所传播的公共金融教育会提高全民的金融福利与金融素养,同时也会培育个体的理财意识和对金融的判断能力。Garman等(1999)通过实证研究分析了员工在工作中所学习到的金融知识与其金融福利之间的关系,并指出员工在工作中所受到的金融教育能够显著地增强其金融福利。随着研究的深入,学者开始将金融素养与金融福利的相关性研究逐渐引向主观维度方面。Easterlin(1974)提出了著名的“Easterlin Paradox”,即收入与幸福并不存在正相关关系,而取决于受访者的心理感受,第一次将家庭金融福利与收入或金融素养之间的关系转向家庭金融福利与受访者主观心理感受相关关系的研究。而Porter(1990)更进一步将家庭金融福利的研究与主客观方面相结合,建立了金融福利模型。此后国外对于家庭金融福利影响因素的研究基本上都基于受访者的主客观两方面来进行。

国内对于金融福利影响指标的研究,也主要是从居民所受教育及其金融素养对金融福利的影响这一角度开展的。尹志超(2014)指出,家庭金融福利主要受到家庭资产选择的影响,而家庭资产的选择在很大程度上依赖于单个家庭所受金融教育的程度。朱涛、卢建(2012)认为,家庭财富和人力资本会显著影响一个家庭的资产选择,进而影响到家庭金融福利,而人力资本中一个重要的因素就是金融知识的深度。另外,国内也有一些学者从主观维度对福利指标进行研究,如张川川(2013)使用生活状况满意程度为指标对新型农村社会养老保险政策的效果進行了评估,王冰(2008)指出,通过“幸福调查”的方式对家庭福利进行研究比通过研究收入与福利之间的关系能更好地衡量一个家庭真正的福利水平。

1.3 居民家庭金融福利测算方法的研究

金融福利测算属于一种多指标的综合计算,对于多指标的综合计算,学者往往根据数据特点或数据方向的不同而使用不同的方法。他们使用较多的方法通常有因子分析法、主成分分析法以及层次分析法等。使用这些方法的学者有Ram(1982)、Krishnakumar Nagar(2008)、Slottje和Danie(l991),尹志超(2014)李春平(2005)等。

国外一些学者较多地使用主成分分析法对一些经济福利指数进行测度。Ram(1982)将主成分分析法应用于构建综合经济发展福利指数,该指数包含人均收入、基本需求和其他可能的福利指数。Slottje和Daniel(1991)以126个国家为样本,选择了20个指标作为评价综合生活质量指数的依据,通过主成分分析法来计算各个国家的生活质量指数。Krishnakumar和Nagar(2008)比较了各种构建福利指数指标的方法,并得出结论认为主成分分析法因计算简单且适合将多指标进行综合处理,因而更加适用于福利指数的测算。

金融福利是综合测量指标体系,国内对于综合指标的测算,大多使用主成分分析和因子分析法。尽管这两种方法都是通过降维的方式来对综合指标进行分析,但二者的侧重点却不相同。因子分析侧重于降维后对各个因子的解释,而主成分分析法侧重于最终所测算出的综合指标得分。例如尹志超(2014)采用因子分析法解释了金融知识的具体维度。而对于综合指标的构建和得分的测算,学者往往更倾向于使用主成分分析法。李春平(2005)为了比较主成分分析和层次分析这两种方法对经济发展综合指标构建的有效性,测量了江苏省13个城市的经济发展综合指标,得出结论认为在处理相关度较高的综合指标问题时,主成分分析法能更好地反映地区经济发展的基本情况。王文博、陈秀芝(2006)通过分析指出,在多指标综合评价中,主成分分析法更适合用于综合得分的计算,而因子分析法的优势在于解释因子的含义。

目前在居民家庭福利研究方面,對某个地区农村居民家庭金融福利进行测算的成果还较少,而农村居民家庭金融福利往往决定着一个地区整体家庭金融福利的下限水平,因而对该问题的研究有着较为重要的学术和应用价值。由于家庭金融福利的综合指标不仅包含了居民家庭的一些客观情况,还包含了居民家庭的主观感受,这就要求我们所使用的方法能够综合体现上述两方面的情况,而主成分分析法更加适合于综合型指标的得分测算。因此,本文基于调查研究所获得的湖北省农村居民家庭金融福利各方面数据,运用主成分分析法来对湖北省农村居民家庭金融福利水平进行测算。

2 湖北省农村居民家庭金融福利的测算

2.1 数据收集及指标的选取

本次调查选取了2018年湖北省17个市、州及所辖县,共抽取了800户居民家庭为样本进行调查,调查由主要采取现场调查和网络问卷调查的方式。调查时间为2018年7月至9月,共回收问卷1141份,有效问卷1014份,其中收回的农村居民家庭问卷412份。

本文的调查依据及指标的选取主要依据Porter提出的家庭金融福利概念及其建立的测量模型。Porter(1990)提出的家庭金融福利测量模型主要有以下四个方面:(1)个人特征;(2)客观属性(一系列应答者有关金融问题和金融管理行为的定量指标);(3)感知属性(对生活条件和金融状况的主观评价);(4)评估属性(以居民对金融条件随时间变化的感知及居民对金融改善的期望为判断标准对金融状况做出评估),并以家庭现金管理、信用管理、财富积累、风险管理、退休/住房规划及总体管理等内容为基础,测量了居民家庭金融福利。Porter对于金融福利指标的选择主要依赖于两个方面,即主观方面与客观方面。本课题在Porter金融福利测量模型的基础上,结合湖北省居民家庭的实际情况对其模型进行适当调整,所使用的指标综合了农村居民家庭金融福利各个方面的情况,包含了家庭收入、住房状况、赡养或抚养费用、家庭金融管理行为、生活水平等信息。

2.2 变量说明

本文采用了李克特五等量表法,将问卷问题的答案进行处理后分别赋值1-5。我们将问卷不同问题的不同个数的答案重新合并且归类为五个答案,这样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个,我们将其合并为收入在“1-3万元”“3-5万元”“5-10万元”“10-20万元”和“20万元以上”。然后将五个答案分别赋值“1”“2”“3”“4”“5”,数值越大表示家庭金融福利状况越好,同时也相对应于所调查的生活压力的五种答案“压力很大”“压力大”“压力一般”“压力较小”和“没有压力”。而对于问卷问题只有三个选项的,我们分别赋值“1”“3”“5”。本文依据调查报告所获得的结果,将符合主成分分析法的项目分别进行整理,归纳得出以下20个项目来构建家庭金融福祉评价体系:收入(X1)、储蓄(X2)、股票盈利(X3)、基金盈利(X4)、其他金融资产盈利(X5)、房产数量(X6)、养车开销(X7)、衣食住行开销(X8)、医疗保健开销(X9)、教育培训开销(X10)、赡养抚养开销(X11)、购房建房(X12)、人情世故开销(X13)、旅游娱乐开销(X14)、养车交通(X15)、分散风险意识(X16)、提前还款意识(X17)、财务状况变化(X18)、预期财务状况(X19)和财务状况满意程度(X20)。

2.3 KMO和Bartlett检验

首先要对农村居民家庭的调查问卷进行KMO和Bartlett检验,以验证问卷是否可以使用主成分分析法。KMO检验用于检查变量间的相关性和偏相关性。KMO统计量越大,说明变量间的相关性越强,从而主成分分析的效果就越好。取样足够的Kaiser-Meyer-Olkin度量取值位于0-1之间,一般情况下认为KMO的取值大于0.7,即说明其适合使用主成分分析法。而Bartlett球形度检验用于检验相关系数矩阵是否为单位矩阵,如果是单位矩阵,则各变量的独立主成分分析无效。一般显示结果Sig.<0.05时,说明各变量之间存在相关性,主成分分析有效。通过SPSS21.0软件进行计算可知,湖北省农村居民家庭的KMO值为0.719,Bartlett球形度检验P值为0.000,通过显著性检验,说明该问卷适合进行主成分分析。

2.4 主成分提取

理论上一般认为,累计的方差贡献率超过60%就能够通过主成分分析的方法构造出合理的综合得分。通过表2不难看出,前8个主成分的累计贡献率已经达到了65.978%。因此,我们将选取前8个主成分来构建湖北省农村居民家庭金融福利水平综合得分。

2.5 计算综合得分

接下来,我们将通过主成分分析的方式得出湖北省农村居民家庭金融福利主成分得分的系数矩阵,如表3所示。再通过主成分得分系数矩阵构造湖北省农村居民家庭金融福利综合得分。

3 结论与政策建议

通过上述对湖北省农村居民家庭进行的调查统计与分析,我们可以得出该省农村居民家庭金融福利水平总体较低的结论,这说明湖北省农村居民家庭金融福利状况亟需改善。农村居民家庭金融福利水平较低也反映出湖北省农村的经济金融发展水平还较低,金融环境相对较差,居民的金融素养也不够高,而这些也是湖北省农村居民家庭金融福利水平较低的主要原因。

因此,基于上述分析所得到的结论,本文提出如下两点改善湖北省农村居民家庭金融福利的政策建议:

第一,湖北省政府需要加大力发展农村经济、金融,加强本省农村居民家庭金融福利体制机制建设,改善农村居民生活条件,提高农村居民家庭主观与客观两方面的金融福利水平。

第二,湖北省内金融机构应加强农村地区的金融机构建设,通过在农村地区设置网点对农村居民进行相关金融知识的普及,并针对农村地区的特点增加多样性的金融产品及投融资渠道;积极与政府配合,充分挖掘湖北省农村居民家庭的金融需求且为其提供合适的金融产品,从而提高湖北省农村居民家庭金融素养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,还需要农村居民在努力改善家庭生活水平的同时,积极学习金融知识,增强自身的金融素养与金融投资能力,不断提高家庭金融福利水平。

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