《表6 保险素养描述统计:保险素养与商业养老保险决策》
本文对保险素养的3个问题,都同样设置了两个虚拟变量:一是“是否正确回答”虚拟变量,回答正确取值为1,回答错误取值为0,衡量受访者能否正确地计算;二是“是否理解该问题”虚拟变量,即无论受访者回答正确或错误,都取值为1,表明其理解了该问题涉及的保险概念,只是计算结果有出入,但是,受访者回答“不知道”则取值为0,表明其并不清楚该问题所涉及的金融概念,更缺乏保险素养。本文依据保险素养的3个相关问题共6个虚拟变量采用迭代主因子法进行因子分析,构建保险素养(因子分析)指标。表4给出了保险素养(因子分析)的估计结果。利用特征值大于1的原则,本文可以保留第1个因子,其累计方差贡献率达到93.7%,大于累计方差贡献率达到80%的一般要求。表5给出了保险素养(因子分析)的KMO检验结果,和秦芳等(2016)、吴雨等(2017)结果类似,本文的KMO检验值几乎都大于0.6,表明适合采用因子分析法。按照旋转后的因子载荷计算保险素养(因子分析)指标,其描述统计结果见表6。
图表编号 | XD003656900 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2019.12.10 |
作者 | 孟德锋、李丹、刘志友 |
绘制单位 | 南京审计大学金融学院、南京审计大学金融学院、南京审计大学金融学院 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |