二、民族地区金融知识和贫困指数测度与统计描述

民族地区金融知识和贫困指数的测度指标选择既要服务于研究需要，又要有相应的数据支撑。从研究问题来看，本文不仅要回答金融知识对民族地区短期贫困状况的静态影响，而且要识别金融知识通过资产配置行为对民族地区稳健脱贫的动态影响，为此，本文使用贫困发生率反映静态贫困状况，使用贫困脆弱性指数反映稳健脱贫。本文得出的政策启示是民族地区应该通过金融教育改善贫困主体的金融知识，引导其进行理性的收入和资产配置，实现基于内生动力的可持续减贫。基于精准施策的考量，需要明确何种金融知识更有助于民族地区贫困减缓，因此，本文分别构建了基本金融知识和高级金融知识，并对两者的减贫效应进行细分识别。在数据来源上，本文使用北京大学“985”项目资助、北京大学中国社会科学调查中心执行的中国家庭追踪调查（CFPS）2014年度调查数据来对上述金融知识和贫困指数进行测度。经数据清理后，样本量为421个。另外，该数据库还能够提供指标对社会网络的扰动进行控制，并可用来对金融知识潜在的变量内生性问题进行应对。

（一）民族地区金融知识测度

经济合作与发展组织（OECD）将金融知识界定为，在做出理性金融决策并最终达成个人金融福利过程中所必需的知识、技能、态度、意识和行为的集合。⁽⁴⁾本文基于该定义，并结合中国家庭追踪调查（CFPS）2014年度调查数据的问卷内容，选择了13个问题来反映民族地区家庭的金融知识，各指标根据受访主体的回答进行赋值，回答正确赋值“1”，否则为“0”。由于这些问题之间可能存在内在相关性，为此，本文借鉴了罗伊斯（Rooij）等的做法，使用因子分析法进行降维，拟合金融知识的多维信息，⁽⁵⁾金融知识指标和旋转后的因子载荷矩阵见表1。因子1在定期利率、存款到期金额、存款续存金额、货币购买力、时间价值和投资风险6个指标的因子载荷较大，这些指标都是日常金融交易的基本知识，本文将因子1界定为简单金融知识。因子2在其余7个指标的因子载荷较大，这些指标与风险投资决策有关，本文将其界定为高级金融知识。为了计算基本金融知识和高级金融知识得分，接下来分别使用因子分析法对两类指标进行降维，计算相应的金融知识得分。

表1　金融知识指标体系旋转载荷矩阵及各指标正确率⁽⁶⁾

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（二）民族地区贫困测度

本文使用FGT贫困指数来测度民族地区静态贫困状况，该指数能够在识别是否贫困的基础上进一步计算贫困差距和平方贫困距，从而体现贫困家庭之间的收入分布差异。⁽⁷⁾同时，为了体现金融知识对民族地区贫困减缓的动态影响，本文还对民族地区贫困脆弱性指数进行了测度。

通常使用的FGT指数是对样本总体的刻画，基于微观计量的要求，本文从家庭层面计算了贫困发生率、贫困距和平方贫困距。如果家庭人均纯收入高于贫困线则贫困发生率、贫困距和平方贫困距为0，否则贫困发生率为1，贫困距为贫困线和人均收入之差与贫困线的比值，平方贫困距则为贫困距的平方。本文在计算FGT贫困指数时，借鉴世界银行的做法，使用每天1.9美元作为贫困线，⁽⁸⁾并使用2015年汇率折算为人民币。

贫困脆弱性是未来陷入贫困的概率，⁽⁹⁾本文借鉴Khandker和Haughton的做法，基于截面数据进行贫困脆弱性测度，⁽¹⁰⁾具体思路为：第一，将家庭人均纯收入作为被解释变量，将有助于估计人均支出的变量作为解释变量，进行普通最小二乘法回归；第二，根据回归结果，计算并保留人均支出自然对数的预测值和残差；第三，将残差平方作为被解释变量，使用第一步的解释变量进行普通最小二乘法回归，计算并保留残差平方的预测值，如果残差平方的预测值有负值，将其替换为残差平方；第四，创建一个新变量，该变量等于（贫困线的自然对数值-人均支出预测自然对数值）/残差平方预测值的平方根；第五，根据该新变量的统计分布计算各家庭贫困概率，如果某家庭下一年至少有50%的概率为贫困，那么其贫困脆弱性指数为1，反之为0。

（三）民族地区金融知识与贫困状况的统计描述

表1给出了各指标的正确率，民族地区金融知识水平体现出两个特征：第一，民族地区总体金融知识水平普遍较低，基本金融知识相关问题均与日常金融交易和金融决策密切相关，但即便是这些问题，民族地区受访者的正确率也较低，50%以上的受访者不知道当前的定期利率水平，这就制约了储蓄这一最基本金融工具的使用。卡尔兰（Krlan）和阿佩尔（Appel）的研究表明，如果没有习惯性储蓄行为，贫困家庭更容易出现钱“长脚走掉”的情况，难以形成资本积累。⁽¹¹⁾另外，60%以上的受访者无法正确计算一年期定期存款的本息和，基本计算能力的缺失也对其收入和资产的理性决策行为产生了负面影响，不利于基于内生动力的可持续减贫。第二，高级金融知识相关问题的正确率显著低于基本金融知识，正确率最低的题目是基金描述和股票市场的作用，分别仅有9.26%和13.3%的受访者回答正确，对基金、股票等金融产品知识的缺乏抑制了金融市场参与水平，⁽¹²⁾但考虑到民族地区贫困家庭的收入水平和资产存量以及中国当前金融市场的波动性，高级金融知识对民族地区贫困减缓的作用有待检验。

表1中仅表述了民族地区受访者总体的金融知识水平，表2则重点比较了民族地区贫困户和非贫困户金融知识的差异，为了比较两类主体的差异，本文根据各家庭金融知识得分将其分为四个分位数区间，其中，区间1表示金融知识水平处于0%～25%分位数区间，金融知识水平最低；区间4则表示金融知识水平最高的前25%分位数区间。同时，使用贫困发生率和贫困脆弱性两个指标对家庭贫困状况进行了区别。表2结果显示民族地区金融知识和贫困存在显著相关关系，以贫困发生率识别的贫困户中，有47.17%的贫困户金融知识处于最低的分位区间，而仅有5.66%的贫困户处于金融知识最高的区间。与此相对，仅有24.18%的民族地区受访非贫困户处于金融知识最低的区间，而处于区间4的比例达到19.84%。虽然相关关系并不意味着因果关系，但贫困户金融知识相对较低的事实，为后续分析金融知识的减贫效应提供了有力证据。

表2　民族地区金融知识和贫困状况的联合分布（%）

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