欠發(fā)達(dá)地區(qū)農(nóng)戶金融素養(yǎng)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(nóng)林科技大學(xué) 經(jīng)濟管理學(xué)院，陜西 楊凌712100）

一、引言

得益于科技進(jìn)步和經(jīng)濟發(fā)展，中國互聯(lián)網(wǎng)金融異軍突起，以支付、P2P、眾籌為代表的互聯(lián)網(wǎng)金融業(yè)態(tài)迅速發(fā)展。2010 年以來，中國第三方支付市場的交易規(guī)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(guī)模達(dá)到102.1萬億元，同比增長率達(dá)73.6%①《中國第三方支付的現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢》，http://www.sohu.com/a/129823739_655346。；2017年中國眾籌行業(yè)成功融資項目數(shù)達(dá)到69637 個，融資總額突破260 億元②《2017中國眾籌行業(yè)發(fā)展年報》，https://www.weiyangx.com/276760.html。。在互聯(lián)網(wǎng)金融業(yè)態(tài)中，支付扮演著特殊角色，是金融最重要的基礎(chǔ)設(shè)施之一，第三方支付對互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)具有深遠(yuǎn)的影響（謝平、鄒傳偉，2012）[1]。

中國的支付市場發(fā)展存在不平衡性，尤其是互聯(lián)網(wǎng)移動支付。2018 年中國第三方移動支付交易規(guī)模達(dá)到277.4 萬億元③《2019年中國移動支付行業(yè)發(fā)展及帶來的影響分析預(yù)測》，http://www.chyxx.com/industry/201905/740217.html。，但城鄉(xiāng)支付市場發(fā)展存在巨大差異。研究發(fā)現(xiàn)，農(nóng)村居民中從未使用過二維碼支付的比例為34%，遠(yuǎn)高于城市居民④成都農(nóng)商銀行：《2017農(nóng)村電子化調(diào)研報告》，http://www.199it.com/archives/710352.html。。由此可見，農(nóng)村地區(qū)支付市場潛力巨大。在此背景下，深入分析農(nóng)村居民互聯(lián)網(wǎng)第三方移動支付行為特征及其影響因素具有重要的現(xiàn)實意義，一方面可以深入認(rèn)識農(nóng)村居民移動支付行為規(guī)律，另一方面也有助于降低農(nóng)村居民的金融排斥，推動普惠金融發(fā)展，進(jìn)而助力鄉(xiāng)村振興。

目前學(xué)術(shù)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(guī)模及支付行為的影響因素等。根據(jù)計劃行為理論，人力資本對支付行為具有重要影響（肖經(jīng)建，2011[2]；吳衛(wèi)星等，2018[3]）。而大量研究進(jìn)一步證實，金融素養(yǎng)對諸多金融行為也影響深遠(yuǎn)，如投資方式（Jappelli、Padula，2013）[4]、融資成本（Huston，2012）[5]、資產(chǎn)組合（胡振等，2018[6]；Mouna、Jarboui，2015[7]）以及理財規(guī)劃（Agarwal 等，2015[8]；胡振、臧日宏，2017[9]）等。文獻(xiàn)檢索發(fā)現(xiàn)，目前尚未有研究分析金融素養(yǎng)對消費者支付行為的影響。當(dāng)前中國互聯(lián)網(wǎng)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(nóng)村居民第三方移動支付采納概率可以顯著降低農(nóng)村居民互聯(lián)網(wǎng)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(nóng)村家庭金融調(diào)查數(shù)據(jù)，分析金融素養(yǎng)對農(nóng)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(yǎng)這一獨特視角分析農(nóng)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(yǎng)的測度上，采用國際通用標(biāo)準(zhǔn)，使測度結(jié)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(jìn)行實證分析，并采用PSM 等多種方法對實證結(jié)論進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗。

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

二、文獻(xiàn)綜述及理論框架

（一）金融素養(yǎng)與金融行為

金融素養(yǎng)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(yǎng)的提升有利于消費者做出更合理的金融決策。金融素養(yǎng)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(guī)劃（Boisclair 等，2017[16]；Rooij 等，2011[17]），資產(chǎn)組合的有效性更高（吳衛(wèi)星等，2018）[18]，持有資產(chǎn)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(yǎng)低的居民更可能使用高成本融資，過度負(fù)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(huán)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(xué)者的廣泛關(guān)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(yǎng)在內(nèi)的人力資本的影響。比如，常亮（2018）的研究發(fā)現(xiàn)感知安全性、創(chuàng)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(fēng)險感知程度與微信支付使用意愿呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系（周新發(fā)等，2015）[27]。冷晨昕和陳前恒（2017）基于農(nóng)戶調(diào)研數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)僅有8.5%的被調(diào)查農(nóng)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(nóng)村地區(qū)的普及度較低。

通過文獻(xiàn)回顧可以發(fā)現(xiàn)：第一，既有研究從多個角度對消費者移動支付行為進(jìn)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(yǎng)視角切入的研究更是少見；第二，研究內(nèi)容方面，已有研究多聚焦于消費者互聯(lián)網(wǎng)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(nóng)村地區(qū)互聯(lián)網(wǎng)支付發(fā)展較為緩慢，現(xiàn)有文獻(xiàn)多是城市居民樣本，隨著農(nóng)村支付市場的發(fā)展，基于農(nóng)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(yǎng)測度方法，探討金融素養(yǎng)對農(nóng)村居民微信支付采納行為的影響，這對深入認(rèn)識農(nóng)村居民微信支付行為特征具有重要的現(xiàn)實意義。

（三）理論框架

圖1 理論框架

美國經(jīng)濟學(xué)家Schultz（1960）[29]認(rèn)為人力資本是體現(xiàn)在人身上的資本，即對生產(chǎn)者進(jìn)行教育、職業(yè)培訓(xùn)等支出及其在接受教育時的機會成本等的總和，表現(xiàn)為蘊含于人身上的各種生產(chǎn)知識、勞動與管理技能以及健康素質(zhì)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(yǎng)與教育水平正相關(guān)（張歡歡、熊學(xué)萍，2017）[32]。根據(jù)現(xiàn)有文獻(xiàn)，家庭人口社會學(xué)特征、經(jīng)濟特征等也會對金融行為產(chǎn)生重要影響。因此，本研究基于相關(guān)理論及文獻(xiàn)，還將性別、年齡、婚姻、健康、房產(chǎn)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(yǎng)水平及微信支付采納情況統(tǒng)計

三、數(shù)據(jù)來源與變量度量

（一）數(shù)據(jù)來源

本研究使用的數(shù)據(jù)來源于2017 年陜西省農(nóng)村家庭金融調(diào)查。調(diào)查采用隨機抽樣的方法，在陜西省境內(nèi)抽取4 個縣，每個縣選取2 個鄉(xiāng)鎮(zhèn)，然后在每個鄉(xiāng)鎮(zhèn)選取5 個村，每個村再隨機抽取20 個農(nóng)戶。然后通過實地走訪開展問卷調(diào)查，共發(fā)放問卷800份，刪除關(guān)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(jīng)濟特征、網(wǎng)絡(luò)條件設(shè)施情況及金融素養(yǎng)等各方面的信息，為本研究分析金融素養(yǎng)對農(nóng)村居民微信支付采納行為的影響提供了有力的數(shù)據(jù)支撐。

（二）變量度量

1．核心解釋變量：金融素養(yǎng)

參考Mitchell和Lusardi（2008）[33]的測度方法，通過利率、通貨膨脹和分散風(fēng)險三個相關(guān)問題來考察農(nóng)村居民金融素養(yǎng)水平，答對題目的數(shù)量越多，表示金融素養(yǎng)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(tǒng)計結(jié)果發(fā)現(xiàn)，三題都對的比例僅為20.6%，表明受訪者金融素養(yǎng)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(fēng)險題的正確比例相對要高，分別為50%和80.5%。由此可見，農(nóng)村居民對分散風(fēng)險相關(guān)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(jìn)一步統(tǒng)計了不同特征變量下受訪者的金融素養(yǎng)情況（見表1）。通過表1-1可以看出，金融素養(yǎng)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(tài)的受訪者金融素養(yǎng)差別不大；金融素養(yǎng)與受訪者教育水平、收入水平及富裕程度正相關(guān)；在鄉(xiāng)鎮(zhèn)及以上城市購置商品性房產(chǎn)以及經(jīng)營工商業(yè)的受訪者金融素養(yǎng)水平往往更高。此外，家庭接入互聯(lián)網(wǎng)的受訪者金融素養(yǎng)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(tǒng)計結(jié)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(tǒng)計結(jié)果如表1—2 所示?？梢钥闯觯行院团晕⑿胖Ц妒褂帽壤顒e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(guān)關(guān)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(xiàn)上升趨勢；在鄉(xiāng)鎮(zhèn)及以上城市購置房產(chǎn)的受訪者微信支付使用比例更高；接入互聯(lián)網(wǎng)者比未接入互聯(lián)網(wǎng)者的微信支付使用比例高28.7個百分點；而家庭人口規(guī)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(tǒng)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(shù)據(jù)，傳統(tǒng)多元回歸的線性性、無偏性、有效性等優(yōu)良特性很難顯現(xiàn)。因此，本研究采用專門處理此類數(shù)據(jù)類型的模型：Probit 模型，實證模型設(shè)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(yǎng)，X 表示影響居民微信采納行為的相關(guān)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(shù)估計β1表示金融素養(yǎng)對微信支付采納行為的具體影響，β2表示相關(guān)控制變量的影響。

（二）變量描述性統(tǒng)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(chǎn)等，其含義及描述性統(tǒng)計結(jié)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(xiāng)鎮(zhèn)及以上城市購置房產(chǎn)，67.5%的家庭接入了互聯(lián)網(wǎng)。同時，超過一半的受訪者表示經(jīng)營過工商業(yè)項目。

表2 變量描述性統(tǒng)計

（三）金融素養(yǎng)與微信支付采納行為的相關(guān)性分析

圖2 金融素養(yǎng)與微信支付使用率的相關(guān)性

圖2 表示受訪者金融素養(yǎng)與微信支付采納的相關(guān)性。從整體上可以看出，金融素養(yǎng)和微信支付使用之間存在明顯的正相關(guān)關(guān)系，即金融素養(yǎng)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(yǎng)所用的三道題目的統(tǒng)計結(jié)果分別來看，利率題、通貨膨脹題及分散風(fēng)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(yǎng)高的群體，其采納微信支付的比例更高。另外，就fl3 指標(biāo)而言，fl3=1 時微信支付采納概率為78.7%，遠(yuǎn)高于fl3=0 時，高出15.3 的百分點，可知金融素養(yǎng)高（fl3=1）的受訪者，其微信支付采納比率更高。圖2 右側(cè)折線圖給出的是不同的回答正確題目數(shù)量下的消費者微信支付采納比率，可以發(fā)現(xiàn)隨著金融素養(yǎng)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(guān)。因此，通過圖2 分析可得，金融素養(yǎng)與微信支付采納行為具有顯著的正相關(guān)關(guān)系。但金融素養(yǎng)對微信支付影響的程度如何，仍需進(jìn)一步分析。

五、實證分析

（一）金融素養(yǎng)對農(nóng)村居民微信支付采納行為的影響：fl3

表3 金融素養(yǎng)對農(nóng)村居民微信支付采納行為的影響

相關(guān)分析只能顯示出金融素養(yǎng)與消費者微信支付采納比率正相關(guān)，接下來進(jìn)一步考察金融素養(yǎng)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(yǎng)總指標(biāo)，可以作為受訪者金融素養(yǎng)的測度標(biāo)準(zhǔn)，即這里用fl3 來分析金融素養(yǎng)對微信支付采納的具體影響?；貧w策略是：首先單獨分析fl3 的影響，然后在此基礎(chǔ)上逐步加入人口社會學(xué)特征變量、家庭經(jīng)濟特征變量及條件設(shè)施變量，探究在加入一系列控制變量后金融素養(yǎng)影響的變化情況，回歸結(jié)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(yǎng)對農(nóng)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(yǎng)單一變量的實證結(jié)果，發(fā)現(xiàn)金融素養(yǎng)每提升一單位，農(nóng)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(chǔ)上加入人口特征變量，此時金融素養(yǎng)的參數(shù)估計結(jié)果由0.153 降低為0.132，說明加入的人口社會學(xué)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(jìn)一步加入房產(chǎn)、收入等家庭經(jīng)濟特征變量，結(jié)果顯示金融素養(yǎng)的影響仍然顯著，但其參數(shù)估計結(jié)果由模型2 的0.132 進(jìn)一步降低到0.123，說明模型3新加入的家庭經(jīng)濟特征類變量對受訪者微信支付采納行為產(chǎn)生了重要影響；接下來，模型4 和模型5 將進(jìn)一步調(diào)整控制變量的引入，模型4在模型1的基礎(chǔ)上引入條件設(shè)施變量如是否接入互聯(lián)網(wǎng)，模型5 則在模型4的基礎(chǔ)上引入家庭經(jīng)濟特征變量，通過模型4和模型5 均可以發(fā)現(xiàn)，金融素養(yǎng)對微信支付采納行為仍具有顯著的提升作用；進(jìn)一步的，模型6 則在模型3 的基礎(chǔ)上，加入條件設(shè)施變量，此時控制變量已經(jīng)全部引入，結(jié)果顯示，金融素養(yǎng)仍然會顯著提升受訪者的微信支付采納概率。這與相關(guān)分析部分的結(jié)論也是一致的，是相關(guān)分析內(nèi)容的進(jìn)一步深化。

控制變量方面，年齡、教育、收入水平、是否接入互聯(lián)網(wǎng)及社會資本對農(nóng)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(fù)，這可能是因為隨著年齡的增長，居民接受和學(xué)習(xí)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(jìn)作用，受教育程度較高的個人，對互聯(lián)網(wǎng)金融的認(rèn)知和學(xué)習(xí)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(lián)網(wǎng)對農(nóng)村居民微信支付采納行為也具有顯著的正向影響，互聯(lián)網(wǎng)為居民使用微信支付提供了必要的條件設(shè)施，降低了農(nóng)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(yǎng)對農(nóng)村居民微信支付采納行為的影響：分指標(biāo)

除了要證明金融素養(yǎng)總指標(biāo)對微信支付的影響外，還需要進(jìn)一步證明金融素養(yǎng)分指標(biāo)的影響，以便更好地論證金融素養(yǎng)的作用，這里參考Lusardi 和Mitchell（2010）[34]研究中的做法，使用fl3的各構(gòu)成要素進(jìn)行分析。具體做法如下：利用金融素養(yǎng)測度中的三個問題表征金融素養(yǎng)水平，即利率題、通貨膨脹題和分散風(fēng)險題，分別探究其對農(nóng)村居民微信支付采納行為的影響，以印證金融素養(yǎng)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(cè)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(diào)整使用，以此可以進(jìn)一步驗證金融素養(yǎng)影響的一致性。具體結(jié)果見表4。心解釋變量的參數(shù)估計結(jié)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(yǎng)參數(shù)估計結(jié)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(fēng)險分散化題目表征的金融素養(yǎng)對微信支付采納概率也具有顯著的提升作用。表4 與相關(guān)分析部分的結(jié)論一致，這也進(jìn)一步支撐了表3 的研究結(jié)論，即金融素養(yǎng)對農(nóng)村居民微信支付采納行為具有顯著的正向影響?？刂谱兞糠矫妫挲g因素的影響顯著為負(fù)，說明針對農(nóng)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(lián)網(wǎng)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(yǎng)對農(nóng)村居民微信支付采納行為的影響

（三）金融素養(yǎng)影響農(nóng)村居民微信支付采納行為傳導(dǎo)機制

通過上文實證分析可知，金融素養(yǎng)對農(nóng)村居民微信支付采納具有顯著的正向影響，在此基礎(chǔ)上，本部分進(jìn)一步探究金融素養(yǎng)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(yǎng)、教育水平以及兩者交互項的影響，然后調(diào)整三個變量的組合。這里采用Probit 模型進(jìn)行估計，結(jié)果見表5。模型1 至模型3 依次給出的是金融素養(yǎng)、教育水平及兩者交互項的影響，可以發(fā)現(xiàn)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(yǎng)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(shù)估計結(jié)果，模型7 是同時將三個變量放進(jìn)去的估計結(jié)果，可以發(fā)現(xiàn)在不考慮交互作用時（模型4），金融素養(yǎng)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?yōu)椴伙@著的負(fù)向影響，同時金融素養(yǎng)的參數(shù)估計值進(jìn)一步增加到0.211，且顯著，說明交互作用更多地表現(xiàn)在金融素養(yǎng)的影響，即金融素養(yǎng)在其中起主要作用。

表5 金融素養(yǎng)、教育與農(nóng)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(guān)控制變量的參數(shù)估計結(jié)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(xué)歷教育并不是提高農(nóng)村居民微信支付采納行為的最佳方法，更優(yōu)的選擇是通過金融素養(yǎng)教育來提升金融素養(yǎng)水平，進(jìn)而影響居民的微信支付采納行為。

六、穩(wěn)健性檢驗

為了檢驗實證結(jié)論的穩(wěn)健性，本研究采用四種不同的做法進(jìn)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(nèi)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(chǔ)上對核心解釋變量的進(jìn)一步細(xì)化；第三種是用自評金融知識表征金融素養(yǎng)；第四種是采用新的金融素養(yǎng)處理方法，計算金融素養(yǎng)得分。四種做法均是在相關(guān)文獻(xiàn)基礎(chǔ)上來進(jìn)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]?？紤]到模型可能存在因遺漏變量所導(dǎo)致的內(nèi)生性問題，本研究采用PSM 進(jìn)行檢驗，使用PSM 主要基于其兩個優(yōu)點：一是其操作簡單且穩(wěn)健性較好；二是可以解決選擇性偏誤（Selection Bias）問題，進(jìn)而降低內(nèi)生性問題的嚴(yán)重性。在具體匹配時，為了增強結(jié)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(jié)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(yǎng)對微信支付采納行為具有顯著正向影響，與實證部分結(jié)論一致。

表6 金融素養(yǎng)對微信支付采納行為的影響

做法二：采用金融素養(yǎng)替代變量，用fl0、fl1、fl2和fl3表示金融素養(yǎng)，對應(yīng)設(shè)置四個虛擬變量。當(dāng)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(shù)量的上升，從fl0 到fl3 表示的金融素養(yǎng)水平也越來越高，理論上fl0 至fl3 的參數(shù)估計值應(yīng)該越來越大。同時，我們預(yù)期，正常情況下fl0 的參數(shù)估計值應(yīng)為負(fù)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(yǎng)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(jié)果如表7 所示，從模型1 可以看出，fl0 的參數(shù)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(yǎng)會顯著降低微信支付采納概率，與我們的理論預(yù)期完全一致。模型2 也與此類似。模型3 中fl2 的參數(shù)估計值為0.090 且顯著，遠(yuǎn)大于模型1和模型2。模型4中fl3參數(shù)估計值進(jìn)一步上升到0.133，大于模型3中fl2的參數(shù)估計結(jié)果，表明隨著金融素養(yǎng)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(yù)期一致。

表7 金融素養(yǎng)對微信支付采納行為的影響

做法三：采用金融素養(yǎng)的替代變量自評金融知識。因為金融知識是金融素養(yǎng)的重要組成部分，且兩者正相關(guān)，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(yǎng)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(jié)合其他變量進(jìn)行Probit 回歸分析?；貧w策略是將家庭人口社會學(xué)特征變量和經(jīng)濟類變量分別引入，考察金融知識影響的可靠性，具體結(jié)果見表8-1（模型1 至模型3）。模型1 僅含自評金融知識，結(jié)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(chǔ)上加入性別、健康等人口特征變量，模型3 又進(jìn)一步加入收入、房產(chǎn)等家庭經(jīng)濟特征變量以及互聯(lián)網(wǎng)接入等條件設(shè)施變量，回歸結(jié)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(yǎng)對農(nóng)村居民微信支付采納行為影響的可靠性。

表8 金融素養(yǎng)對農(nóng)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(yǎng)計算方法。參考Lusardi和Mitchell（2011）[39]的做法，使用新的金融素養(yǎng)測度指標(biāo)，重新進(jìn)行Probit 分析。具體做法是在前文實證中使用的金融素養(yǎng)測度題目的基礎(chǔ)上，用正確回答題目的數(shù)量加總來表征金融素養(yǎng)，記為flsum。理論上，flsum 值越大，表示金融素養(yǎng)水平越高，預(yù)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(wěn)健性檢驗做法三，結(jié)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(yǎng)水平對微信支付采納具有顯著的提升作用。這也進(jìn)一步證實了實證分析結(jié)論的穩(wěn)健性。

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

七、研究結(jié)論及政策啟示

主要結(jié)論如下。

（1）整體上樣本區(qū)域農(nóng)村居民金融素養(yǎng)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(yǎng)存在正相關(guān)關(guān)系；隨著收入水平和富裕程度的提高，金融素養(yǎng)也越來越高；在鄉(xiāng)鎮(zhèn)及以上城市購置商品性房產(chǎn)和接入互聯(lián)網(wǎng)的受訪者，其金融素養(yǎng)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(guān)關(guān)系，接入互聯(lián)網(wǎng)對農(nóng)村居民微信支付使用比例具有明顯的促進(jìn)作用。

（3）金融素養(yǎng)和農(nóng)村居民微信支付采納行為存在正相關(guān)關(guān)系，回歸結(jié)果進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)，金融素養(yǎng)對農(nóng)村居民微信支付采納行為具有顯著的促進(jìn)作用。教育、收入水平以及接入互聯(lián)網(wǎng)對微信支付采納行為有顯著正向影響。實證結(jié)論具有穩(wěn)健性。

基于研究結(jié)論，本研究提出以下政策建議。

第一，政府部門應(yīng)采取有效措施提升農(nóng)村居民金融素養(yǎng)，重點關(guān)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(wǎng)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(xùn)活動。

第二，加強農(nóng)村地區(qū)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，鼓勵農(nóng)村居民使用智能手機等終端設(shè)備，提高互聯(lián)網(wǎng)在農(nóng)村地區(qū)的普及率與滲透率。

第三，加大互聯(lián)網(wǎng)支付在農(nóng)村地區(qū)的宣傳力度，詳細(xì)講解互聯(lián)網(wǎng)支付的基本常識，比如具體操作方法、業(yè)務(wù)流程、安全防范常識等，提高農(nóng)村居民互聯(lián)網(wǎng)支付接受意愿及參與度。