【摘要】掌握個(gè)人用戶數(shù)字金融素養(yǎng)情況，是金融機(jī)構(gòu)貼合用戶實(shí)際需求，進(jìn)而有效開(kāi)展產(chǎn)品研發(fā)及運(yùn)營(yíng)服務(wù)的必要前提。本文基于金融科技的最新實(shí)踐，結(jié)合文獻(xiàn)綜述、訪談及專家評(píng)價(jià)等方法設(shè)計(jì)數(shù)字金融素養(yǎng)量表初始題目，以408份問(wèn)卷數(shù)據(jù)對(duì)初始量表進(jìn)行項(xiàng)目分析和探索性因子分析，以887份問(wèn)卷數(shù)據(jù)對(duì)最終量表完成信效度檢驗(yàn)，最終構(gòu)建了涵蓋數(shù)字支付與賬務(wù)、數(shù)字投資、數(shù)字信貸、數(shù)字安全四個(gè)維度的數(shù)字金融素養(yǎng)量表。進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)國(guó)內(nèi)個(gè)人用戶數(shù)字金融素養(yǎng)在不同年齡、性別、戶口所在地與個(gè)人年收入上存在顯著差異。文章最后針對(duì)金融機(jī)構(gòu)業(yè)務(wù)創(chuàng)新發(fā)展提出了建議。

【關(guān)鍵詞】數(shù)字金融素養(yǎng)；因子分析；評(píng)價(jià)模型；測(cè)量量表

引言

隨著數(shù)字科技的快速發(fā)展，商業(yè)銀行等傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)紛紛加大對(duì)金融科技的投入和應(yīng)用，加快推進(jìn)產(chǎn)品、服務(wù)、營(yíng)銷、風(fēng)控等多方面的數(shù)字化升級(jí)。根據(jù)艾瑞咨詢的《2023年中國(guó)銀行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究報(bào)告》， 中國(guó)銀行業(yè)的IT投入規(guī)模近年來(lái)呈現(xiàn)穩(wěn)步增長(zhǎng)，已于2022年突破3000億元，預(yù)計(jì)將以約24.6%的復(fù)合增長(zhǎng)率繼續(xù)增長(zhǎng)，有可能在2025年接近6000億元。數(shù)字金融

業(yè)務(wù)蓬勃發(fā)展，不斷為用戶帶來(lái)更加豐富、新穎、智能 的服務(wù)。但與此同時(shí)，用戶對(duì)于在數(shù)字終端辦理支付、 投資、融資等不同金融業(yè)務(wù)的知識(shí)與技能仍然存在差 異，例如，部分用戶僅能完成少量基礎(chǔ)功能操作、盲目 跟風(fēng)購(gòu)買(mǎi)投資理財(cái)產(chǎn)品、缺乏個(gè)人金融信息保護(hù)意識(shí) 等，這就造成了金融機(jī)構(gòu)業(yè)務(wù)創(chuàng)新與用戶的實(shí)際需求、 接受水平不相匹配，用戶依然無(wú)法獲得相應(yīng)服務(wù)，無(wú)法 保護(hù)自身權(quán)益。因此，了解并掌握個(gè)人用戶在不同業(yè)務(wù)維度的數(shù)字金融素養(yǎng)水平，對(duì)于金融機(jī)構(gòu)不同業(yè)務(wù)板塊開(kāi)展真正有效的產(chǎn)品研發(fā)及宣傳運(yùn)營(yíng)、提供個(gè)性化的投資者教育服務(wù)等意義重大。

文獻(xiàn)綜述

數(shù)字金融素養(yǎng)的內(nèi)涵

數(shù)字金融主要是指?jìng)鹘y(tǒng)金融機(jī)構(gòu)與互聯(lián)網(wǎng)公司采取數(shù)字技術(shù)來(lái)達(dá)成融資、支付、投資及其他的新型金融業(yè)務(wù)模式（黃益平和黃卓，2018；馬寅棟，2023； 徐然，2024）。與傳統(tǒng)金融服務(wù)相比，數(shù)字金融服務(wù)具備獨(dú)特的市場(chǎng)運(yùn)行規(guī)律、用戶交互特征及業(yè)務(wù)辦理方式（陳收等，2021）。因此，傳統(tǒng)金融素養(yǎng)已經(jīng)不能涵蓋個(gè)人用戶在數(shù)字時(shí)代下辦理金融業(yè)務(wù)所需的全部素養(yǎng)。數(shù)字金融素養(yǎng)被認(rèn)為是一個(gè)綜合的概念， 是數(shù)字素養(yǎng)與傳統(tǒng)金融素養(yǎng)的有機(jī)結(jié)合（丁洋洋等， 2023），是微觀層面?zhèn)€人用戶使用數(shù)字金融服務(wù)提升自身金融福祉及經(jīng)濟(jì)利益的基礎(chǔ)（司傳寧等，2022； 羅荷花等，2023）。目前，學(xué)術(shù)界對(duì)數(shù)字金融素養(yǎng)的研究仍處于起步階段（李靖遠(yuǎn)和于文成，2023；郝楊，2021），尚未對(duì)數(shù)字金融素養(yǎng)形成統(tǒng)一完整的內(nèi)涵界定。Prasad等（2018）最早將數(shù)字金融素養(yǎng)界定為對(duì)各種數(shù)字金融平臺(tái)的認(rèn)識(shí)及使用頻率。后期學(xué)者逐漸擴(kuò)充數(shù)字金融素養(yǎng)的內(nèi)涵，認(rèn)為數(shù)字金融素養(yǎng)應(yīng)涵蓋一系列相關(guān)的意識(shí)、知識(shí)及行為技能（Lyons和Kass-Hanna，2021；武志偉等，2023）。也有研究開(kāi)始關(guān)注不同數(shù)字金融業(yè)務(wù)類型下的素養(yǎng)情況（孫繼國(guó)等，2023；羅煜等，2021；司傳寧等，2022；羅荷花等，2023）。本文綜合前人研究，基于數(shù)字金融的內(nèi)涵及范圍，將數(shù)字金融素養(yǎng)定義為個(gè)人用戶充分認(rèn)知并使用數(shù)字金融產(chǎn)品與服務(wù)的素養(yǎng)，具體可包含掌握數(shù)字支付、數(shù)字賬務(wù)、數(shù)字投資、數(shù)字信貸和數(shù)字安全等各類高頻產(chǎn)品服務(wù)相關(guān)的數(shù)字知識(shí)、金融知識(shí)、應(yīng)用意識(shí)與應(yīng)用技能。

數(shù)字金融素養(yǎng)的測(cè)量

現(xiàn)有研究對(duì)數(shù)字金融素養(yǎng)的測(cè)量路徑主要涵蓋兩個(gè)方面：一方面，部分研究從意識(shí)、知識(shí)及行為技能多層面對(duì)數(shù)字金融素養(yǎng)開(kāi)展測(cè)量。例如，Lyons和Kass- Hanna（2021）構(gòu)建了包含數(shù)字金融知識(shí)和技能、數(shù)字金融意識(shí)、數(shù)字金融軟件操作能力、數(shù)字金融決策能力、自我保護(hù)能力的五維評(píng)價(jià)體系；武志偉等（2023） 基于調(diào)研數(shù)據(jù)提出國(guó)內(nèi)居民數(shù)字金融素養(yǎng)涵蓋金融知識(shí)、數(shù)字知識(shí)、數(shù)字金融可得性意識(shí)、數(shù)字金融參與性意識(shí)、數(shù)字金融使用技能、數(shù)字金融維權(quán)意識(shí)六個(gè)維度。但此類研究在指標(biāo)設(shè)計(jì)過(guò)程中往往未關(guān)注到辦理支付、投資、融資等不同高頻數(shù)字金融業(yè)務(wù)所需素養(yǎng)的差異，指標(biāo)所考察的素養(yǎng)深度也有待提升。例如，在武志偉等（2023）的研究中僅采用手機(jī)銀行注冊(cè)手續(xù)、手機(jī)銀行轉(zhuǎn)賬手續(xù)、手機(jī)銀行信息查詢?nèi)齻€(gè)題項(xiàng)來(lái)衡量數(shù)字金融使用技能，但在實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中，用戶在掌握這些基礎(chǔ)操作后，可能仍然缺乏線上投資、融資等復(fù)雜流程與專屬功能的操作能力，或者并不具備調(diào)整限額、設(shè)置免密支付等更深層的實(shí)用技能，只有對(duì)相關(guān)內(nèi)容補(bǔ)充具體化的提問(wèn)，用戶才有可能意識(shí)到自己在相關(guān)領(lǐng)域、更強(qiáng)深度上素養(yǎng)水平的不足。

另一方面，目前也有研究主要以具體知識(shí)與操作行為來(lái)衡量用戶的數(shù)字金融素養(yǎng)或數(shù)字金融能力，從不同數(shù)字金融業(yè)務(wù)角度入手開(kāi)展測(cè)量。例如，孫繼國(guó)等（2023）基于中國(guó)家庭金融調(diào)查（CHFS）數(shù)據(jù)， 通過(guò)金融知識(shí)問(wèn)題及是否持有基金、是否選用移動(dòng)終端支付等具體行為指標(biāo)測(cè)量數(shù)字金融素養(yǎng)；羅煜等（2021）通過(guò)使用電腦支付、使用移動(dòng)支付、使用互聯(lián)網(wǎng)理財(cái)、使用信用卡四個(gè)指標(biāo)對(duì)數(shù)字金融能力進(jìn)行測(cè)量；司傳寧等（2022）從數(shù)字支付、數(shù)字理財(cái)、數(shù)字借貸使用行為及主觀金融知識(shí)情況共選取六個(gè)指標(biāo)測(cè)量數(shù)字金融能力；羅荷花等（2023）則選取是否有網(wǎng)購(gòu)行為、是否使用互聯(lián)網(wǎng)理財(cái)、是否使用信用卡三個(gè)行為指標(biāo)測(cè)量數(shù)字金融能力。但此類研究題項(xiàng)設(shè)計(jì)較為單一，同樣缺乏測(cè)量深度，指標(biāo)選取往往缺乏完整的信效度檢驗(yàn)。

綜上所述，以往研究對(duì)數(shù)字金融素養(yǎng)的界定與測(cè)量，往往未能全面考察個(gè)人用戶在支付、賬務(wù)、投資、信貸、安全這些不同數(shù)字金融高頻業(yè)務(wù)上的素養(yǎng)水平，測(cè)量深度仍停留于部分基礎(chǔ)素養(yǎng)，或者受限于二手?jǐn)?shù)據(jù)等原因，無(wú)法詳細(xì)考察微觀個(gè)體從意識(shí)至行為技能的素養(yǎng)情況。隨著數(shù)字金融的快速迭代，用戶的使用場(chǎng)景不斷豐富，使用習(xí)慣也逐漸建立，有必要對(duì)數(shù)字金融素養(yǎng)開(kāi)展更加深入及適應(yīng)發(fā)展的測(cè)量研究。因此，本文基于金融科技的最新實(shí)踐，從金融機(jī)構(gòu)產(chǎn)品研發(fā)與用戶實(shí)際應(yīng)用角度出發(fā)，區(qū)分考量數(shù)字金融服務(wù)涵蓋的不同業(yè)務(wù)領(lǐng)域，并從“冰山之上”的數(shù)字知識(shí)、金融知識(shí)、應(yīng)用技能層面下探，從“冰山之下”的應(yīng)用意識(shí)層面挖掘， 編制數(shù)字金融素養(yǎng)量表，系統(tǒng)檢驗(yàn)其信效度，以期為量化評(píng)價(jià)個(gè)人用戶數(shù)字金融素養(yǎng)提供更精準(zhǔn)、更具適用性的工具。

數(shù)字金融素養(yǎng)量表的構(gòu)建及檢驗(yàn)

初始量表的編制

本文根據(jù)文獻(xiàn)綜述中前人研究與相關(guān)理論，參考中國(guó)家庭金融調(diào)查（CHFS）等問(wèn)卷中與數(shù)字金融素養(yǎng)、數(shù)字金融能力等相關(guān)的測(cè)量題項(xiàng)，并訪談8位郵儲(chǔ)銀行總行數(shù)字金融領(lǐng)域的業(yè)務(wù)專家，設(shè)計(jì)出能夠反映個(gè)人用戶數(shù)字金融素養(yǎng)的條目共81題。根據(jù)訪談法概括出5個(gè)初始維度，包括：數(shù)字支付、數(shù)字賬務(wù)、數(shù)字投資、數(shù)字信貸、數(shù)字安全。量表采用李克特五級(jí)計(jì)分， 1—5分分別表示“非常不符合”“比較不符合”“一般”“比較符合”及“非常符合”。本文采用專家評(píng)價(jià)法對(duì)每個(gè)問(wèn)題條目與數(shù)字金融素養(yǎng)的相關(guān)性進(jìn)行評(píng)價(jià)，共邀請(qǐng)7位郵儲(chǔ)銀行總行數(shù)字金融領(lǐng)域的專家開(kāi)展評(píng)價(jià)，并采取四級(jí)評(píng)分方法，1—4分分別表示“不相關(guān)”“弱相關(guān)”“較強(qiáng)相關(guān)”“非常相關(guān)”，以I-CVI 計(jì)算調(diào)整后的kappa值為判斷標(biāo)準(zhǔn)，刪除內(nèi)容效度過(guò)低的條目，保留的76個(gè)條目中除1個(gè)條目kappa值為0.65 （良好），其他條目kappa值均為0.85—1.00（優(yōu)秀） （史靜琤等，2012）。

量表適用性評(píng)價(jià)及修正

初始量表發(fā)放與回收。2023年9月，本文通過(guò)線上調(diào)查平臺(tái)發(fā)放包含76個(gè)題目的數(shù)字金融素養(yǎng)初始量表問(wèn)卷，調(diào)查覆蓋北京、廣東、天津、青海、廣西等國(guó)內(nèi)18 個(gè)省份，共回收問(wèn)卷410份，有效問(wèn)卷達(dá)408份，有效問(wèn)卷率為99.51%，其中，年齡為20—68歲（M=31.37， SD=6.63）；男性208人，女性200人；戶口所在地為城鎮(zhèn)199人，農(nóng)村209人；個(gè)人年收入5萬(wàn)元以下的為61 人，個(gè)人年收入在5萬(wàn)—10萬(wàn)元的為113人，個(gè)人年收入在10萬(wàn)—20萬(wàn)元的為172人，個(gè)人年收入在20萬(wàn)元以上的為62人。

項(xiàng)目分析。對(duì)初始量表的7 6個(gè)題目開(kāi)展項(xiàng)目分析。（1）臨界比率法：針對(duì)高分組及低分組（以總分排名前27%為高分組，總分排名后27%為低分組）個(gè)人用戶各題目得分開(kāi)展獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)，結(jié)果顯示，共68 道題高分組分?jǐn)?shù)顯著大于低分組，t值為9.207—24.548 （P＜0.001），表明這些題目具有區(qū)分度，能夠有效區(qū)分出高低水平，因此保留68個(gè)題目。（2）題總相關(guān)法：對(duì)保留下來(lái)的題目進(jìn)行題總相關(guān)分析，所有題目與總分的相關(guān)系數(shù)為0.508—0.828（P＜0.001）。（3） 同質(zhì)性檢驗(yàn)：采取Cronbach α系數(shù)進(jìn)一步檢驗(yàn)測(cè)量題目間的內(nèi)在一致性，結(jié)果顯示，無(wú)題目的校正題目與總分的相關(guān)低于0.4，這說(shuō)明無(wú)題目與其余題目的相關(guān)為低度關(guān)系，因此保留這68個(gè)題目。

探索性因子分析。對(duì)保留下來(lái)的6 8 個(gè)題目開(kāi)展探索性因子分析，探索數(shù)據(jù)中潛在的因子結(jié)構(gòu)。KMO及Bartlett球形檢驗(yàn)結(jié)果顯示，χ2=35747.486 （df=2278，P＜0.001），KMO=0.971，說(shuō)明適合進(jìn)行因子分析。使用主成分分析法及最大方差正交旋轉(zhuǎn)法，采取以下標(biāo)準(zhǔn)：因子特征值>1；題目因子負(fù)荷>0.4，不存在交叉負(fù)荷過(guò)大的情況；每個(gè)維度下的題目至少有三個(gè)；以簡(jiǎn)潔性為原則，綜合考量維度特征及可解釋性。經(jīng)過(guò)多次探索，最終保留了36個(gè)題目，得到4個(gè)維度，可解釋總變異的75.28%，即將數(shù)字支付與數(shù)字賬務(wù)兩個(gè)基礎(chǔ)功能維度完成合并，數(shù)字支付與賬務(wù)保留9個(gè)題目、數(shù)字投資保留9個(gè)題目、數(shù)字信貸保留9個(gè)題目、數(shù)字安全保留9個(gè)題目（見(jiàn)表1）。

正式量表的信效度檢驗(yàn)

正式量表的發(fā)放與回收。2023年12月至2024年1 月，本文通過(guò)線上調(diào)查平臺(tái)發(fā)放包含36個(gè)題目的數(shù)字金融素養(yǎng)正式量表問(wèn)卷，調(diào)查覆蓋北京、河北、天津、廣東、黑龍江等全國(guó)29個(gè)省份，共回收問(wèn)卷898份，有效問(wèn)卷為887份，有效問(wèn)卷率為98.78%，其中，年齡為14—90歲（M=29.89，SD=10.09）；男性668人， 女性219人；戶口所在地為城鎮(zhèn)的有650人，所在地為農(nóng)村的有237人；個(gè)人年收入5萬(wàn)元以下的為296人，個(gè)人年收入在5萬(wàn)—10萬(wàn)元的為239人，個(gè)人年收入在10 萬(wàn)—20萬(wàn)元的為188人，個(gè)人年收入在20萬(wàn)元以上的為164人。

信度分析。數(shù)字金融素養(yǎng)總問(wèn)卷Cronbachα系數(shù)為0.979，數(shù)字支付與賬務(wù)、數(shù)字投資、數(shù)字信貸、數(shù)字安全四個(gè)維度的Cronbachα系數(shù)分別為0.945、0.954、0.960、0.935，表明本量表內(nèi)在一致性具有較高水平。

效度分析。通過(guò)驗(yàn)證性因子分析對(duì)數(shù)字金融素養(yǎng)量表的四因子結(jié)構(gòu)進(jìn)行驗(yàn)證。若NNFI（TLI）和CFI值大于0.9，RMSEA值小于0.08，則可認(rèn)為假設(shè)模型與研究數(shù)據(jù)的擬合程度良好（郭建鵬和計(jì)國(guó)君，2019）， 量表效度良好。本量表驗(yàn)證性因子分析的結(jié)果為：χ2/ df=4.899，NFI=0.909，IFI=0.926，NNFI（TLI） =0.921，CFI=0.926，RMSEA=0.066，因此，本量表模型擬合程度良好。

根據(jù)表2的結(jié)果，數(shù)字支付與賬務(wù)、數(shù)字投資、數(shù)字信貸、數(shù)字安全四個(gè)潛變量所對(duì)應(yīng)每個(gè)測(cè)量題目的標(biāo)準(zhǔn)化因子載荷均高于0.7，這說(shuō)明本量表各測(cè)量題目均擁有很好的代表性。同時(shí)，四個(gè)潛變量的平均方差提取量AVE值在0.619—0.729 之間（均高于0.5），組合信度CR值在0.936—0.960之間（均高于0.7），這表明本量表的聚斂效度理想（見(jiàn)表2）。

為進(jìn)一步驗(yàn)證四因子模型的區(qū)分效度，本文構(gòu)建了11個(gè)競(jìng)爭(zhēng)模型開(kāi)展模型間對(duì)比分析。根據(jù)表3結(jié)果， 與其他模型相比，四因子模型各項(xiàng)擬合指標(biāo)最優(yōu)，這表明數(shù)字支付與賬務(wù)、數(shù)字投資、數(shù)字信貸、數(shù)字安全四個(gè)維度間具備良好的區(qū)分效度（見(jiàn)表3）。

國(guó)內(nèi)個(gè)人用戶數(shù)字金融素養(yǎng)差異分析

采用獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)進(jìn)一步探索國(guó)內(nèi)個(gè)人用戶得分在不同年齡、性別、戶口所在地上的差異，結(jié)果如表4 所示。在數(shù)字金融素養(yǎng)總體得分及各維度得分上，中老年用戶（年齡≥45歲）顯著低于非中老年用戶，男性用戶顯著高于女性用戶，城鎮(zhèn)用戶顯著高于農(nóng)村用戶。采

用單因素方差分析探索國(guó)內(nèi)個(gè)人用戶得分在不同個(gè)人年收入上的差異，根據(jù)方差齊性檢驗(yàn)結(jié)果，數(shù)字支付與賬務(wù)維度得分方差不齊，因此采用漸進(jìn)F分布檢驗(yàn)法（韋爾奇檢驗(yàn)）及塔姆黑尼事后檢驗(yàn)；數(shù)字金融素養(yǎng)總體得分及其他維度得分均滿足方差齊性，因此采用F檢驗(yàn)及LSD事后檢驗(yàn)，結(jié)果如表4所示。不同個(gè)人年收入用戶在總體及各維度得分上存在顯著性差異，事后檢驗(yàn)結(jié)果表明，在總體及各維度得分上，年收入在5萬(wàn)元以下用戶顯著低于在5萬(wàn)元以上各組用戶，其余各組間差異不顯著。

結(jié)論與建議

本文從金融科技最新實(shí)踐與用戶實(shí)際應(yīng)用角度出發(fā)，在前人研究基礎(chǔ)上，結(jié)合訪談法與專家評(píng)價(jià)法，編制了數(shù)字金融素養(yǎng)量表。采用前后兩次調(diào)查數(shù)據(jù)對(duì)量表進(jìn)行內(nèi)容效度分析、項(xiàng)目分析、結(jié)構(gòu)效度分析（探索性因子分析、驗(yàn)證性因子分析、聚斂效度及區(qū)分效度分析）與信度分析，形成涵蓋數(shù)字支付與賬務(wù)、數(shù)字投資、數(shù)字信貸、數(shù)字安全四個(gè)維度的正式量表。正式量表結(jié)構(gòu)清晰、指標(biāo)全面、具備良好的信效度，可作為未來(lái)測(cè)量國(guó)內(nèi)個(gè)人用戶數(shù)字金融素養(yǎng)的有效工具。在理論上，以往學(xué)者往往忽略數(shù)字金融素養(yǎng)應(yīng)涵蓋用戶辦理不同數(shù)字金融業(yè)務(wù)時(shí)的素養(yǎng)，在指標(biāo)選取過(guò)程中缺乏對(duì)用戶綜合素養(yǎng)的深度考察，或者缺乏完整的信效度檢驗(yàn)， 本文基于數(shù)字金融業(yè)務(wù)最新實(shí)踐，更新測(cè)量指標(biāo)、深化素養(yǎng)考察，較為全面地刻畫(huà)了個(gè)人用戶數(shù)字金融素養(yǎng)的內(nèi)涵，可以對(duì)未來(lái)數(shù)字金融素養(yǎng)相關(guān)研究提供有價(jià)值的參考。在實(shí)踐上，本文提供了涵蓋四個(gè)業(yè)務(wù)板塊的數(shù)字金融素養(yǎng)測(cè)量工具，為金融機(jī)構(gòu)分版塊監(jiān)測(cè)并指導(dǎo)實(shí)踐提供了便利方法，也為個(gè)人用戶答題自測(cè)、識(shí)別短板提供了具有趣味性的方式，有助于監(jiān)督并引導(dǎo)金融機(jī)構(gòu)創(chuàng)新發(fā)展貼合用戶需求，賦能金融機(jī)構(gòu)開(kāi)展有效的產(chǎn)品研發(fā)、宣傳運(yùn)營(yíng)及投教服務(wù)。

進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)，中老年用戶（年齡≥45歲）在數(shù)字金融素養(yǎng)總體及各維度得分上更低，這可能是由于中老年用戶受到生理因素、保守觀念及文化水平等影響，在當(dāng)前數(shù)字經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展的背景下，缺乏新興產(chǎn)品的應(yīng)用意愿與知識(shí)技能（江瑩，2024）。女性用戶在數(shù)字金融素養(yǎng)總體及各維度得分上更低，與以往研究結(jié)果基本一致（郝楊，2021；武志偉等，2023），這可能是因?yàn)槟行杂脩魧?duì)于金融產(chǎn)品與科技產(chǎn)品具有更強(qiáng)的興趣偏好，更加愿意學(xué)習(xí)與使用。農(nóng)村用戶在數(shù)字金融素養(yǎng)總體及各維度得分上更低，原因可能是對(duì)于農(nóng)村用戶而言，仍存在移動(dòng)設(shè)備與互聯(lián)網(wǎng)普及較低、數(shù)字金融認(rèn)識(shí)與信任不足、借貸成本過(guò)高等問(wèn)題，進(jìn)而引發(fā)數(shù)字金融排斥與素養(yǎng)不足（熊健和楊軍，2023）。另外，個(gè)人年收入在5萬(wàn)元以下的用戶在數(shù)字金融素養(yǎng)總體及各維度得分上更低，這可能是因?yàn)閭€(gè)人年收入越低，用戶可用于辦理數(shù)字金融業(yè)務(wù)的資產(chǎn)就越低，因此降低了用戶了解相關(guān)知識(shí)的意愿及鍛煉相關(guān)技能的機(jī)會(huì)，同時(shí)，缺乏數(shù)字金融素養(yǎng)也可能導(dǎo)致用戶產(chǎn)生非理性的投資融資行為，造成個(gè)人年收入的損失（武志偉等，2023）。

基于上述結(jié)論，本文為金融機(jī)構(gòu)數(shù)字金融創(chuàng)新發(fā)展提供如下建議。一方面，金融機(jī)構(gòu)應(yīng)定期監(jiān)測(cè)國(guó)內(nèi)個(gè)人用戶在不同業(yè)務(wù)板塊的數(shù)字金融素養(yǎng)水平，指導(dǎo)具體的數(shù)字金融產(chǎn)品的創(chuàng)新研發(fā)。同時(shí)，應(yīng)針對(duì)用戶在數(shù)字金融素養(yǎng)方面的特定短板，為用戶提供個(gè)性化的產(chǎn)品推薦與投教服務(wù)。另一方面，金融機(jī)構(gòu)應(yīng)充分關(guān)注中老年用戶、女性用戶、農(nóng)村用戶、低收入用戶等重點(diǎn)客群的數(shù)字金融素養(yǎng)現(xiàn)狀，基于客群偏好與特征，積極推進(jìn)適老化及無(wú)障礙改造，綜合運(yùn)用操作指引、優(yōu)惠活動(dòng)、內(nèi)容運(yùn)營(yíng)等方式幫助用戶培養(yǎng)使用意識(shí)，鼓勵(lì)用戶積累相關(guān)知識(shí)與應(yīng)用技能，促進(jìn)重點(diǎn)客群數(shù)字金融素養(yǎng)提升， 切實(shí)提高數(shù)字金融產(chǎn)品與服務(wù)的可獲得性。

【參考文獻(xiàn)】

[1]黃益平，黃卓.中國(guó)的數(shù)字金融發(fā)展：現(xiàn)在與未來(lái)[J].經(jīng)濟(jì)學(xué)（季刊），2018，17（4）：1489-1502.

[2]馬寅棟.數(shù)字金融與消費(fèi)升級(jí)對(duì)零售企業(yè)發(fā)展的影響——以滬深A(yù)股零售上市企業(yè)為例[J].商業(yè)經(jīng)濟(jì)研究，2023（4）：154-157.

[3]徐然.數(shù)字金融對(duì)流通企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效的影響研究[J].商業(yè)經(jīng)濟(jì)研究，2024（1）：140-143.

[4]陳收，蒲石，方穎，等.數(shù)字經(jīng)濟(jì)的新規(guī)律[J].管理科學(xué)學(xué)報(bào)，2021，24（8）：36-47.

[5]丁洋洋，戰(zhàn)天舒，肖翔.數(shù)字金融素養(yǎng)建設(shè)的國(guó)際經(jīng)驗(yàn)與政策建議[J].清華金融評(píng)論，2023（8）：91-95.

[6]司傳寧，李亞紅，孫樂(lè).數(shù)字金融能力、收入多樣化與家庭消費(fèi)升級(jí)[J].消費(fèi)經(jīng)濟(jì)，2022，38（6）：70-80.

[7]羅荷花，葉誼鋒.數(shù)字金融能力對(duì)居民家庭收入脆弱性影響的實(shí)證[J].統(tǒng)計(jì)與決策，2023，39（10）：160- 165.

[8]李靖遠(yuǎn)，于文成.數(shù)字金融素養(yǎng)能否助推家庭共同富裕？——基于中國(guó)家庭金融調(diào)查的研究[J].金融發(fā)展研究，2023（6）：25-35.

[9]郝楊.提升數(shù)字金融素養(yǎng)的前沿探討[J].福建金融，2021（4）：50-54.

[10]Prasad H， Meghwal D， Dayama V. Digital Financial Literacy： A Study of Households of Udaipur[J].Journal of Business and Management， 2018， 5（1）：23-32.

[11]Lyons A C， Kass-Hanna J. A Multidimensional Approach to Defining and Measuring Financial Literacy in the Digital Age[J].

[12]Lyons A C， Kass-Hanna J. A Methodological Overview to Defining and Measuring "Digital" Financial Literacy[J].Financial Planning Review， 2021， 4（2）.

[13]武志偉，殷明，吳宜真.居民數(shù)字金融素養(yǎng)度量及其影響因素研究——基于2022年中國(guó)居民數(shù)字金融素養(yǎng)問(wèn)卷調(diào)查數(shù)據(jù)的實(shí)證檢驗(yàn)[J].中央財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)， 2023（8）：103-115.

[14]孫繼國(guó)，趙文燕.數(shù)字金融素養(yǎng)何以推動(dòng)農(nóng)民農(nóng)村共同富裕[J].上海財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)，2023，25（3）：33-46.

[15]羅煜，曾戀云.數(shù)字金融能力與相對(duì)貧困[J].經(jīng)濟(jì)理論與經(jīng)濟(jì)管理，2021，41（12）：11-29.

[16]史靜琤，莫顯昆，孫振球.量表編制中內(nèi)容效度指數(shù)的應(yīng)用[J].中南大學(xué)學(xué)報(bào)（醫(yī)學(xué)版），2012， 37（2）：152-155.

[17]郭建鵬，計(jì)國(guó)君.大學(xué)生學(xué)習(xí)體驗(yàn)與學(xué)習(xí)結(jié)果的關(guān)系：學(xué)生投入的中介作用[J].心理科學(xué)，2019， 42（4）：868-875.

[18]江瑩.認(rèn)知行為療法提升城鎮(zhèn)老年人數(shù)字金融素養(yǎng)的實(shí)務(wù)研究[D].遼寧大學(xué)，2024.

[19]熊健，楊軍.數(shù)字化背景下的農(nóng)村金融排斥：數(shù)字機(jī)遇還是數(shù)字鴻溝[J].農(nóng)業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì)，2023（12）：111- 122.

（本文系企事業(yè)單位委托基金項(xiàng)目“人—機(jī)—環(huán)境交互作用下中小制造型企業(yè)生產(chǎn)安全系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)施方案”2108047成果）

（作者單位：中國(guó)郵政儲(chǔ)蓄銀行網(wǎng)絡(luò)金融部，哈爾濱工程大學(xué)人文社會(huì)科學(xué)學(xué)院）

責(zé)任編輯：董 治

Yhj_dz@126.com