于 瀟，韓 帥

（吉林大學a.東北亞研究中心；b.東北亞研究院，長春130012）

一、問題的提出

中國政府高度重視普惠金融的發(fā)展。黨的十八屆三中全會明確提出發(fā)展普惠金融；2015年《政府工作報告》提出，要大力發(fā)展普惠金融，讓所有市場主體都能分享金融服務的雨露甘霖。《推進普惠金融發(fā)展規(guī)劃（2016～2020年）》指出，老年人是當前我國普惠金融重點服務對象之一，要發(fā)揮互聯(lián)網(wǎng)促進普惠金融發(fā)展的有益作用，目標到2020年建立與全面建成小康社會相適應的普惠金融服務和保障體系，有效提高金融服務可得性，讓老年人及時獲取價格合理、便捷安全的金融服務。

互聯(lián)網(wǎng)金融具有“草根”和普惠特征，成本低、效率高、服務便捷（李繼尊，2015[1]），老年人積極參與互聯(lián)網(wǎng)金融，對提高普惠金融發(fā)展水平和促進積極老齡化有重大意義。但是，目前我國老年人對互聯(lián)網(wǎng)金融認識不足并且面臨數(shù)字鴻溝，參與互聯(lián)網(wǎng)金融的比例仍處于較低水平。根據(jù)人民銀行等十部門①十部門指：人民銀行、工業(yè)和信息化部、公安部、財政部、工商總局、法制辦、銀監(jiān)會、證監(jiān)會、保監(jiān)會和國家互聯(lián)網(wǎng)信息辦公室發(fā)布的《關于促進互聯(lián)網(wǎng)金融健康發(fā)展的指導意見》中給出的定義，互聯(lián)網(wǎng)金融是傳統(tǒng)金融機構與互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)利用互聯(lián)網(wǎng)技術和信息通信技術實現(xiàn)資金融通、支付、投資和信息中介服務的新型金融業(yè)務模式。本文關注互聯(lián)網(wǎng)金融的投資業(yè)務部分，以是否參與互聯(lián)網(wǎng)理財為標準，衡量老年人是否參與互聯(lián)網(wǎng)金融①本文使用中國家庭金融調查數(shù)據(jù)進行分析，受數(shù)據(jù)限制，僅能選取是否參與互聯(lián)網(wǎng)理財作為參與互聯(lián)網(wǎng)金融的衡量標準，對于使用互聯(lián)網(wǎng)渠道投資其他金融資產(chǎn)的行為無法識別，故未加以研究。。從家庭金融調查數(shù)據(jù)來看，參與互聯(lián)網(wǎng)理財?shù)募彝ケ壤龔?015年的5.4%增加到2019年的11.3%，互聯(lián)網(wǎng)理財?shù)募彝⑴c率雖有大幅提升，但總體參與率還比較低。其中老年人為戶主的家庭互聯(lián)網(wǎng)理財參與率從3.90%提升到6.90%②數(shù)據(jù)來自《疫情下中國家庭的財富變動趨勢——中國家庭財富指數(shù)調研報告（2020Q2）》，大部分老年人沒有享受到互聯(lián)網(wǎng)理財帶來的普惠性。

互聯(lián)網(wǎng)金融可以提供便捷安全的金融服務，本應是幫助老年人解決投資需求、增加金融服務可得性的重要渠道，但是目前由于老年人互聯(lián)網(wǎng)理財參與率低，互聯(lián)網(wǎng)金融沒能發(fā)揮應有的作用。故本文將從互聯(lián)網(wǎng)理財視角③后文均以是否參與互聯(lián)網(wǎng)理財為標準，衡量老年人是否參與互聯(lián)網(wǎng)金融。對老年人參與互聯(lián)網(wǎng)金融的影響因素進行探究，以期找到促進老年人參與互聯(lián)網(wǎng)金融的方法，滿足老年人投資需求，進而提高普惠金融發(fā)展水平，增進老年人生活質量和幸福感。

二、文獻綜述與研究假設

由于互聯(lián)網(wǎng)金融兼具互聯(lián)網(wǎng)和金融雙重屬性，故其會從兩個方面影響老年人參與互聯(lián)網(wǎng)金融的深度與廣度。

一方面，互聯(lián)網(wǎng)使用是后天學習的能力體現(xiàn)，學習能力弱是阻礙老年人使用互聯(lián)網(wǎng)，造成老年人數(shù)字鴻溝的重要原因（朱濤，2016[2]；汪斌，2020[3]）。眾多文獻已證明，受教育年限會影響老年人使用互聯(lián)網(wǎng)（張碩，2013[5]；魏昭、宋全云，2016；[6]蘭青，2019[7]；丁志宏，2021[8]）。互聯(lián)網(wǎng)金融具有互聯(lián)網(wǎng)屬性，所以可以推測，受教育年限是影響老年人參與互聯(lián)網(wǎng)金融的影響因素之一。

另一方面，根據(jù)信息成本理論，參與金融投資的前提是能夠獲取足夠多的有效信息，但這一過程需要付出成本，其是阻礙老年人參與金融投資的又一重要因素（孟亦佳，2014）[9]。不過通過學習金融知識，可以降低金融投資的信息成本，由此促進老年人參與金融市場（尹志超，2014）[10]、增加投資組合多樣性（曾志耕，2015）[11]、配置保險（吳雨，2017[12]；曹國華，2020[13]）和制訂養(yǎng)老計劃（徐佳，2019）[14]。由此可以推測，金融知識是影響老年人互聯(lián)網(wǎng)金融參與的影響因素之一。

假設1：受教育程度和金融素養(yǎng)越高的老年人參與互聯(lián)網(wǎng)金融可能性越大。

其次，從家庭支持對互聯(lián)網(wǎng)金融參與的影響看，老年人與子女同住往往會得到經(jīng)濟支持，與子女及孫輩的互動也是老年人獲取新知識和信息的重要渠道。所以家庭支持對老年互聯(lián)網(wǎng)金融參與的影響不容忽略。已有研究認為，家庭的經(jīng)濟支持和情感支持有助于老年人對互聯(lián)網(wǎng)的使用（張碩，2013；[5]彭青云，2018[15]；汪斌，2020[3]）。這將意味著，一方面家庭收入越高，對老年人經(jīng)濟支持越高；另一方面，與子女或孫輩同住提高了老年人信息獲取渠道。

假設2：家庭收入越高、與子女同住和與孫輩同住的老年人參與互聯(lián)網(wǎng)金融的可能性更高。

最后，從區(qū)域信息化發(fā)展差異對互聯(lián)網(wǎng)金融參與的影響看，當前我國區(qū)域間互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展的差異明顯（吳琦、王維才，2019[16]；王瑤佩、郭峰，2019[17]；劉傳明、王卉彤、魏曉敏，2017[18]；方蕾、粟芳，2017[19]）。這使得信息技術相對落后的區(qū)域，老年人互聯(lián)網(wǎng)接入更困難，阻礙了互聯(lián)網(wǎng)金融的參與。由信息社會指數(shù)（Information Society Index，ISI）可知，2017年全國的平均值為0.489，排名第一的北京市為0.808，排名最后的西藏自治區(qū)為0.33，前者是后者的2.45倍。區(qū)域間信息化發(fā)展非常不平衡。

假設3：區(qū)域信息化發(fā)展水平越高，其老年人參與互聯(lián)網(wǎng)金融的可能性更大

三、數(shù)據(jù)、變量與研究方法

（一）數(shù)據(jù)來源

本文選取了中國家庭金融調查2017年數(shù)據(jù)。這一調查每兩年在全國范圍內(nèi)進行一次家庭隨機抽樣，現(xiàn)已完成了2011、2013、2015和2017四次調查。2017年第四輪調查樣本覆蓋全國29個?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市），355個縣（區(qū)、縣級市），1428個村（居）委會，樣本規(guī)模為40 011戶。調查內(nèi)容包括人口統(tǒng)計學特征、資產(chǎn)與負債、保險與保障、支出與收入、金融知識等信息，滿足本文數(shù)據(jù)需求。本文使用中國家庭金融調查2017年數(shù)據(jù)，選取戶主年齡大于60歲的家庭，并刪去家庭總收入小于0及質量不高①中國家庭金融數(shù)據(jù)中評價樣本質量的變量名稱為qc，qc=1代表樣本質量不高。的樣本，最終得到13 424個樣本。

（二）變量設定

1.因變量

本文因變量為是否參與互聯(lián)網(wǎng)金融。根據(jù)調查問卷中問題D7106h（目前您家購買的互聯(lián)網(wǎng)理財產(chǎn)品余額是多少？）的回答，將互聯(lián)網(wǎng)理財產(chǎn)品余額大于0的定義為參與互聯(lián)網(wǎng)金融，將互聯(lián)網(wǎng)理財產(chǎn)品余額等于0或不知道的定義為不參與互聯(lián)網(wǎng)金融。

2.自變量

根據(jù)上文分析，自變量從個人稟賦、家庭支持和區(qū)域發(fā)展三個方面選取。

個人稟賦方面，以受教育程度和金融素養(yǎng)示之。受教育程度根據(jù)問題A2012（入過學的最高學歷）的回答，劃分為初中及以下、高中和大專及以上三類。金融素養(yǎng)用客觀金融知識進行衡量，參照尹志超（2019）[20]的方法，選取H3105（利率計算）、H3016（通貨膨脹）和H3111（投資風險理解）三個問題，對每個問題設置是否正確回答和是否直接回答②回答不知道的計為不直接回答，回答正確或錯誤計為直接回答。兩個啞變量，對6個變量使用因子分析法計算金融素養(yǎng)得分。根據(jù)表1中kmo檢驗結果可知，樣本適合于因子分析。因子回歸結果如表2所示，其中特征值大于1的有兩個因子，根據(jù)表2中旋轉后因子載荷可以看出因子1主要解釋利率和通貨膨脹知識，因子2主要解釋投資風險知識。同時依據(jù)表1中各變量的因子載荷，即可計算出金融素養(yǎng)得分。

表1 kmo檢驗結果、因子載荷及旋轉后因子載荷

表2 因子分析結果

家庭支持方面，選取家庭收入分類、是否與子女同住和是否與孫輩同住為自變量。將變量to?tal income作為家庭總收入，并取對數(shù)處理。根據(jù)問題A1014（你是戶主的什么人）的回答，將家庭成員中有戶主的子女或兒媳∕女婿的歸類為“與子女同住”，將家庭成員中有戶主的孫子、孫女或孫媳∕孫女婿的歸類為“與孫輩同住”。

區(qū)域信息化發(fā)展方面，選取信息社會指數(shù)為自變量。本文選取《中國信息年鑒》（2017卷）中的信息社會指數(shù)（ISI），作為衡量各省份信息社會發(fā)展水平的指標。《中國信息年鑒》由國家信息中心發(fā)布，自2001年起，每年編印一卷，重點記載上一年與當年我國信息化建設發(fā)展的新情況。信息社會指數(shù)是從信息經(jīng)濟、網(wǎng)絡社會、在線政府和數(shù)字生活四個維度賦以不同權重而生成的指標，其主要考察信息社會發(fā)展水平，是目前用以測量我國信息社會發(fā)展水平科學性較高、權威性較強、代表性較好的指標（汪斌，2020[3]）。

3.控制變量

根據(jù)現(xiàn)有文獻，年齡、性別、城鄉(xiāng)分類、婚姻狀況、健康狀況（冷晨昕，2018）[21]和風險態(tài)度（魏麗萍、陳德棉、謝勝強，2018）[22]都可能影響老年人參與互聯(lián)網(wǎng)金融，故作為控制變量引入。年齡按調查年份2017減去出生年份（a2005）計算。城鄉(xiāng)分類以變量rural為標準?；橐鰻顩r根據(jù)A2024（目前婚姻狀況）劃分，將已婚、同居、再婚歸類為“有配偶”，其他歸類為“無配偶”。身體狀況根據(jù)問題A2025b（與同齡人相比身體狀況如何）調查答案，劃分為好、一般和不好三類。風險態(tài)度根據(jù)問題H3014（如果您有一筆資金用于投資，您最愿意選擇哪種投資項目）的回答，將選擇高風險和略高風險的歸類為“風險偏好”，將選擇平均風險的歸類為“風險中性”，將選擇略低風險和不承擔風險的歸類為“風險厭惡”。

（三）研究方法

Goldstein（1995）[23]指出當研究對象面臨著多層次、多元化的因素影響且樣本數(shù)據(jù)存在多層次交叉結構時，應該考慮消除樣本對象組內(nèi)同質或組間異質帶來的有偏估計。由于個人稟賦變量和家庭支持變量屬于個體層次，區(qū)域發(fā)展變量屬于省級層次，所以本文使用分層Logit模型，以彌補傳統(tǒng)OLS回歸模型不適用嵌套數(shù)據(jù)結構的不足，回歸結果更加穩(wěn)健有效（Hofmann，1997）[24]。

模型表達式為：

其中pij為j省i樣本參與互聯(lián)網(wǎng)金融的概率，β0j為隨機截距，δ00為總平均值，ε0j為省級殘差。xkij為個體層次自變量，包括個人稟賦和家庭支持，Sqj為省級層次自變量，即信息社會指數(shù)。

為驗證使用分層Logit模型的必要性，需計算組內(nèi)相關系數(shù)（ICC）。一般認為，當ICC≥0.059時，使用分層Logit模型糾正由于樣本自相關而引起的參數(shù)估計誤差是必要的（汪斌，2020）[3]。

組內(nèi)相關系數(shù)計算公式：

其中，T00為組間變異，α2為組內(nèi)變異，分層Logit模型個體層次的誤差假定服從Logistic分布，所以有σ2=π23。

四、描述統(tǒng)計與實證分析

（一）描述統(tǒng)計

主要變量的分類、占比和參與互聯(lián)網(wǎng)金融比率如表3所示?？傮w上看，老年人參與互聯(lián)網(wǎng)金融的比例不高，僅有2.08%，說明對于老年群體，互聯(lián)網(wǎng)金融還有很大的普及空間。不同群體老年人參與互聯(lián)網(wǎng)金融比例有較大差異：從年齡分類看①本文將60～69歲的老年人劃分為低齡老人，將70～79歲的老年人劃分為中齡老人，將80歲及以上的老年人劃分為高齡老人。，低齡老年人參與互聯(lián)網(wǎng)金融比例最高，中齡老人次之，高齡老人參與比例最小，說明不同年齡段的老年人參與互聯(lián)網(wǎng)金融存在明顯異質性。從人口學基本特征看，城市老年人參與互聯(lián)網(wǎng)金融比例明顯高于農(nóng)村老年人，有配偶老年人互聯(lián)網(wǎng)金融參與比例略高于無配偶老年人，女性老年人參與互聯(lián)網(wǎng)金融比例略高于男性老年人，自評健康狀況越好和風險偏好越高的老年人越可能使用互聯(lián)網(wǎng)金融；從個人稟賦看，受教育程度高的老年人互聯(lián)網(wǎng)金融參與比例更高；從家庭支持來看，與子女同住、與孫輩同住均提高了老年人互聯(lián)網(wǎng)金融參與比例?？刂剖〖墝哟蔚牟町愔蟾髯兞渴欠袢匀挥酗@著影響，需要使用分層Logit模型做進一步驗證。

表3 主要變量描述表

（二）實證分析

1.回歸分析

首先，使用分層Logistic模型，以驗證個人稟賦、家庭支持和區(qū)域發(fā)展對中國老年人互聯(lián)網(wǎng)金融參與的影響，回歸結果如表4所示。其中，模型1使用零模型，不引入任何解釋變量，用以判斷使用分層Logistic模型代替常規(guī)Logistic模型的必要性；模型2引入信息社會指數(shù)作為省級解釋變量，一方面檢驗省級變量對省級差異的解釋程度，另一方面驗證信息社會指數(shù)對老年人互聯(lián)網(wǎng)金融參與的影響；模型3引入年齡分類、性別、戶口性質、婚姻狀況、自評健康和風險態(tài)度作為控制變量，檢驗人口學基本特征對老年人互聯(lián)網(wǎng)金融參與的影響；模型4中在控制變量的基礎上引入金融素養(yǎng)得分、受教育程度，檢驗人口稟賦對老年人互聯(lián)網(wǎng)金融參與的影響；模型5中在控制變量、人口稟賦因素的基礎上引入家庭總收入對數(shù)、是否與子女同住和是否與孫輩同住，檢驗家庭支持因素對老年人互聯(lián)網(wǎng)金融參與的影響；在模型6中引入控制變量、個人稟賦因素、家庭支持因素和信息社會指數(shù)作為完整模型。

表4 中國老年人互聯(lián)網(wǎng)金融參與影響因素的分層Logistic模型

在模型1中不引入任何自變量，省際間的估計方差為0.274，卡方結果p＜0.01，具備足夠的顯著性。經(jīng)計算，組內(nèi)相關系數(shù)（Intraclass Correlation Coefficient，ICC）為0.077①計算公式：0.274(0.274+π2∕3)≈0.077。，說明老年人互聯(lián)網(wǎng)金融參與差異的7.7%是由省級差異因素造成的。當ICC較大①一般認為，當ICC≥0.059時，有必要采用多層模型。時，傳統(tǒng)回歸中的樣本獨立性假設將無法滿足，這時使用多層模型可糾正由于樣本自相關而引起的參數(shù)估計誤差（汪斌，2020）[3]。模型1中ICC大于0.059，且在統(tǒng)計上顯著，證明群組效應明顯，應當使用分層Logistic模型取代普通Logistic模型進行分析。

在模型2中引入信息社會指數(shù)作為省級層次的解釋變量。與模型1相比，加入信息社會指數(shù)使得組內(nèi)相關系數(shù)由7.7%下降到了1.6%②計算公式：0.053/(0.53+π2/3)≈0.016。，說明信息社會指數(shù)能很好地反映省際差異，作為省級層次變量引入是合適的。信息社會指數(shù)的回歸結果顯著且系數(shù)為正，說明信息指數(shù)越高省份的老年人參與互聯(lián)網(wǎng)金融的可能性更高，各省份信息化發(fā)展差異是影響老年人參與互聯(lián)網(wǎng)金融的重要原因。在引入其他變量后省份差異是否仍然顯著，有待進一步驗證。

模型3引入控制變量，檢驗人口學基本特征對老年人互聯(lián)網(wǎng)金融參與的影響。結果顯示，性別與婚姻狀況對老年人互聯(lián)網(wǎng)金融參與影響不顯著，年齡分類、戶口性質、自評健康狀況和風險態(tài)度有顯著影響。男性與女性老年人在參與互聯(lián)網(wǎng)金融決策時沒有顯著差異，是否有配偶也不是造成老年人參與互聯(lián)網(wǎng)金融幾率差異的顯著原因。從年齡角度看，按照本文的年齡分組，80歲以上的高齡老年人和70到79歲的中齡老人，參與互聯(lián)網(wǎng)金融的可能性均顯著小于60到69歲的低齡老人，說明隨著年齡的增長老年人對互聯(lián)網(wǎng)金融的接受程度逐漸降低。從戶口性質看，非農(nóng)業(yè)戶口老年人參與互聯(lián)網(wǎng)金融的幾率顯著大于農(nóng)村戶口的老年人，反映了明顯的城鄉(xiāng)差異。自評健康狀況為健康或者中等的老年人參與互聯(lián)網(wǎng)金融幾率顯著高于自認為身體很差的老年人，風險態(tài)度為風險偏好和風險中性的老年人參與互聯(lián)網(wǎng)金融幾率高于風險厭惡型老年人。

模型4中在控制變量的基礎上引入了金融素養(yǎng)得分和受教育程度兩類個人稟賦因素。回歸結果顯示金融素養(yǎng)、受教育程度影響均顯著。即金融素養(yǎng)得分越高的老年人參與互聯(lián)網(wǎng)金融可能性越大，這體現(xiàn)了互聯(lián)網(wǎng)金融的金融本質，掌握豐富金融知識的老年人更可能參與其中；受教育程度為大專及以上的老年人參與互聯(lián)網(wǎng)金融的幾率，顯著高于受教育程度為初中及以下的老年人，但是受教育程度從初中提高到高中不能顯著促進老年人參與互聯(lián)網(wǎng)金融綜上，受教育程度越高、金融素養(yǎng)越高的老年人參與互聯(lián)網(wǎng)金融可能性更高，假設1得到初步驗證。

模型5在控制變量和個人稟賦變量的基礎上引入家庭支持變量，從家庭視角探索影響老年人參與互聯(lián)網(wǎng)金融的因素?；貧w結果顯示，家庭總收入、是否與子女同住和是否與孫輩同住均顯著。家庭總收入（取對數(shù)處理）回歸系數(shù)為正且顯著，從家庭支持角度看，家庭收入越高對老年人經(jīng)濟支持能力越高，老年人風險承受能力更強，使得老年人更敢于參與互聯(lián)網(wǎng)金融；與子女同住及與孫輩同住回歸系數(shù)均為正，說明與子女或孫輩同住均可促使老年人參與互聯(lián)網(wǎng)金融，同時與子女或孫輩同住可使老年人接觸到更多互聯(lián)網(wǎng)和金融相關信息，進而促進老年人對互聯(lián)網(wǎng)和金融的了解，最終提高老年人參與互聯(lián)網(wǎng)金融的幾率。綜上，家庭收入越高、與子女同住和與孫輩同住的老年人參與互聯(lián)網(wǎng)金融的可能性更高，假設2得到初步驗證。

模型6中引入了全部變量，回歸結果顯示，控制變量、個人稟賦因素、家庭支持因素和省級層次因素的顯著性和影響方向均與之前一致。一方面證明了上文結論的穩(wěn)健性，假設1和假設2得到充分驗證；另一方面，在充分考慮個人稟賦和家庭支持影響的基礎上，省級差異影響仍然顯著，信息發(fā)展指數(shù)高的地區(qū)，老年人參與互聯(lián)網(wǎng)金融的可能性更大，假設3得到充分驗證。

2.異質性分析

按年齡將總體樣本劃分為低齡老人、中齡老人和高齡老人，分別使用分層Logistic模型回歸，檢驗不同年齡段中國老年人互聯(lián)網(wǎng)金融參與影響因素是否存在差異，回歸結果如表5所示。

低齡老人回歸結果與全樣本的基本一致。個人稟賦因素、家庭支持因素和省級層次因素影響的顯著性和方向沒有改變，金融素養(yǎng)得分高、受教育程度為大專及以上的低齡老人參與互聯(lián)網(wǎng)金融比率更大；家庭總收入越高、與子女或孫輩同住的低齡老人更傾向于參與互聯(lián)網(wǎng)金融；信息社會發(fā)展指數(shù)顯著提高低齡老人參與互聯(lián)網(wǎng)金融的比率。

中齡老人回歸結果與全樣本的差異較大。對于中齡老人，雖然人口學基本特征的回歸結果與全樣本回歸結果一致，但是金融素養(yǎng)得分和受教育程度影響不顯著，說明中齡老人互聯(lián)網(wǎng)金融參與不由自身稟賦決定，更多依靠外界的支持。家庭支持方面，家庭總收入和與子女同住影響顯著，家庭總收入高和與子女同住的中齡老人參與互聯(lián)網(wǎng)金融比例更高，但是與孫輩同住影響不顯著，可能的原因是中齡老人的年齡過大，學習能力太低，即使與孫輩同住接觸到金融和互聯(lián)網(wǎng)信息也不能加以吸收學習，而與子女同住增加了老年人風險承受能力，因而依舊顯著。省級因素影響顯著，信息社會指數(shù)高省份的中齡老人參與互聯(lián)網(wǎng)金融的概率更高。

高齡老人回歸結果與全樣本差異巨大。對于高齡老人，人口學基本特征和個人稟賦因素的影響均不顯著，家庭支持中家庭總收入和與子女同住影響顯著，家庭收入高和與子女同住的高齡老人更傾向于參與互聯(lián)網(wǎng)金融，與孫輩同住影響不顯著，省級影響因素影響依舊顯著，省份信息發(fā)展指數(shù)高顯著促進了高齡老人參與互聯(lián)網(wǎng)金融。

綜上，個人稟賦僅對低齡老人影響顯著，家庭支持和信息社會指數(shù)對低齡、中齡和高齡老年人影響均顯著。個人稟賦因素影響人群有局限性，家庭支持和信息社會指數(shù)影響范圍更廣。針對不同年齡段的老年人顯著影響的因素制定差異化政策，可以提高政策的效果。

3.穩(wěn)健性檢驗

去除家庭總收入排名最高和最低1%的樣本，重新進行分層Logistic模型回歸，以檢驗模型的穩(wěn)健性，回歸結果如表6所示。各因素重新回歸結果的顯著性和方向均與原模型一致，說明以上結果具有穩(wěn)健性。

表6 穩(wěn)健性檢驗

五、結論與討論

（一）結論

信息化和老齡化正成為當代中國社會轉型過程中最突出的時代特征（汪斌，2020）[3]。本文在此背景下基于2017年中國家庭金融調查數(shù)據(jù)，從個人稟賦、家庭支持和區(qū)域發(fā)展三個角度構建了中國老年人互聯(lián)網(wǎng)金融參與影響因素的多維解釋模型。根據(jù)描述統(tǒng)計、回歸分析和穩(wěn)健性檢驗，得出以下結論：

1.從總體上看，個人稟賦、家庭支持和區(qū)域發(fā)展對老年人互聯(lián)網(wǎng)金融參與均有顯著影響。個人稟賦中，受教育程度越高和金融素養(yǎng)越高的老年人參與互聯(lián)網(wǎng)金融幾率越大；家庭支持中，家庭總收入高、與子女同住和與孫輩同住的老年人擁有更高的經(jīng)濟支持和更多的信息渠道，進而更多地參與互聯(lián)網(wǎng)金融；信息社會發(fā)展指數(shù)越高省份的老年人，使用互聯(lián)網(wǎng)更便利，進而更容易參與互聯(lián)網(wǎng)金融。

2.隨著老年人年齡的增加，個人稟賦對互聯(lián)網(wǎng)金融參與的影響逐漸不顯著，家庭支持和區(qū)域發(fā)展的影響始終顯著。對于低齡老人，個人稟賦、家庭支持和區(qū)域發(fā)展影響均顯著；對于中齡老人，個人稟賦影響變得不顯著，家庭支持和區(qū)域發(fā)展影響依舊顯著；對于高齡老人，個人稟賦影響不顯著，家庭支持和區(qū)域發(fā)展影響依舊顯著

3.本文在考查個人稟賦對老年人參與互聯(lián)網(wǎng)金融影響的基礎上，根據(jù)老年人受家人經(jīng)濟支持和通過家人獲取信息的特點，引入家庭支持因素，考查經(jīng)濟支持和信息渠道支持的影響；根據(jù)老年人使用互聯(lián)網(wǎng)的能力與區(qū)域信息化發(fā)展水平高度相關的特點，將省級層次的變量信息社會發(fā)展指數(shù)納入模型，最終形成從個人稟賦、家庭支持、區(qū)域發(fā)展三個維度解釋老年人互聯(lián)網(wǎng)金融使用影響因素的模型。本文研究也有局限性，一方面未檢驗老年人是否退休對互聯(lián)網(wǎng)金融參與的影響，另一方面未區(qū)分個人投資與家庭投資。

（二）政策建議

本研究構建了老年人互聯(lián)網(wǎng)金融參與影響因素的多維度解釋模型，驗證了個人稟賦、家庭支持和區(qū)域發(fā)展對老年人互聯(lián)網(wǎng)金融參與的影響，針對這三個維度提出以下政策建議：

1.宏觀層面加強各地區(qū)的信息化、數(shù)字化建設，提升老年人數(shù)字參與，消除老年人數(shù)字鴻溝和數(shù)字歧視。本研究發(fā)現(xiàn)信息社會指數(shù)越高省份的老年人參與互聯(lián)網(wǎng)金融的幾率越大，一方面說明信息化建設越完善，老年人互聯(lián)網(wǎng)接入越容易；另一方面說明全國各省份信息化發(fā)展程度有較大差異，地域發(fā)展不平衡。建議加強各省信息化建設，特別是對信息化程度低的省份加大投入，減小區(qū)域發(fā)展差異，促進互聯(lián)網(wǎng)金融在全國普及。

2.鼓勵家庭通過代際支持提高老年人互聯(lián)網(wǎng)參與水平。本研究創(chuàng)新性引入家庭支持視角，發(fā)現(xiàn)與子女或孫輩同住增加了老年人互聯(lián)網(wǎng)信息獲取渠道，進而促使老年人參與互聯(lián)網(wǎng)金融。據(jù)此建議鼓勵子女和孫輩與老年人增加代際互動，使老年人獲得更多信息，促進老年人的互聯(lián)網(wǎng)接入，減少互聯(lián)網(wǎng)使用困難造成的互聯(lián)網(wǎng)金融排斥。

3.社區(qū)、企業(yè)、社會組織應當加強對老年人互聯(lián)網(wǎng)使用的支持，降低學習成本。社區(qū)和互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)可以通過舉辦培訓、公益講座，幫助老年人學習使用互聯(lián)網(wǎng)以及智能手機的基本操作，消除數(shù)字歧視，使老年人享受互聯(lián)網(wǎng)的便利。老年大學可以進一步開設相關課程，幫助老年人系統(tǒng)學習互聯(lián)網(wǎng)使用的各項操作，比如搜索信息、手機支付和網(wǎng)上購物，排除使用互聯(lián)網(wǎng)金融的技術障礙

4.對老年人加強互聯(lián)網(wǎng)金融風險教育。一方面，普及互聯(lián)網(wǎng)金融知識。根據(jù)本研究回歸結果，金融素養(yǎng)對低齡老年人互聯(lián)網(wǎng)金融參與的影響是顯著的，金融素養(yǎng)提高能顯著促進老年人參與互聯(lián)網(wǎng)金融，加強金融教育可以減少老年人因缺乏金融知識而產(chǎn)生互聯(lián)網(wǎng)金融排斥的可能性；另一方面，提高老年人防范互聯(lián)網(wǎng)金融風險的意識和能力。缺少金融知識的老年人參與互聯(lián)網(wǎng)金融可能超出自身風險承受范圍或者遭遇詐騙，所以應該針對老年人進行風險教育，降低網(wǎng)絡詐騙幾率。綜上，應該對老年人加強金融教育，使老年人享受互聯(lián)網(wǎng)金融帶來的便利，并防止互聯(lián)網(wǎng)詐騙的傷害。