金融リテラシーと投資行動— 金融リテラシー調査データを用いた分析 —枇々木 規雄慶應義塾大学 理工学部

2022 年 8 月 8 日

和文概要
近年、日本では、NISA や iDeCo など、個人の資産形成を後押しする制度が始まり、金融リテ
ラシーやそれを高めるための金融教育の重要性が増している。しかし、学校や家庭において金融に関する教育があまり行われていない。金融リテラシーと投資行動に関するほとんどの先行研究は、アンケート調査を使って、設問への正答数が多いほど投資行動をする傾向が高いことを想定し、正答数をもとに金融リテラシー指標を定義して分析している。一方、Yoong(2011) は唯一、「わからない」という回答をもとに、金融非リテラシー
指標を定義している。本研究のメインの目的は、金融広報中央委員会の「金融リテラシー調査」の個票データを用いたデータ分析を通じて、金融に対する正しい知識を持っている程度を表すと考えられる「正答数」と金融教育等によって金融知識に触れていない程度を表すと考えられる「わからないの数」(DK 数) のどちらが投資行動と強く関連するかを明らかにすることである。単変量および多変量のロジスティック回帰分析を行った
結果、正答数、誤答数と投資行動は正、DK 数とは負の関係となることが分かった。さらに、正答数と DK 数をそれぞれ固定して、それぞれの影響を除いて投資経験の有無との関係を調べた分析や、2 段階の回帰分析による残差分析によって、DK 数の方が正答数よりも投資行動に対して説明力の高い結果が得られた。また、正答率と DK 率が異なる問題に対する正答数と DK 数をともに説明変数とした多変量ロジスティック回帰分析を行った結果、正答率の低い問題の場合には正答数の説明力が高い場合もあるが、全体的には DK 数の方が正答数よりも投資行動に関連しやすいことが分かった。

キーワード: 金融リテラシー (Finanical Literacy)，投資行動 (Investment Behavior)
金融教育 (Finanical Education)
はじめに

1.

近年、日本では、NISA(少額投資非課税制度)、積立 NISA、iDeCo(個人型確定拠出年金) と呼ばれる個人の資産形成を後押しする制度が始まり、金融リテラシーやそれを高めるための金融教育の重要性が増している。しかし、学校や家庭において、金融に関する教育はあまり行われていない。
2021 年 3 月末の家計の金融資産構成 (日本銀行 (2021)) を見ると、日本では投資信託・株式等の割合
は 15.7%と、米国 (55.2%)、欧州 (29.6%) に比べて、投資を行っている割合は少ない。同様に、金融
広報中央委員会 (2021)「家計の金融行動に関する世論調査（令和 3 年）」(2021 年 9 月調査) によると、二人以上世帯 (金融資産を保有していない世帯を含む) の金融資産保有額は 1,563 万円で、金融商品別の構成比は、預貯金が 42.9%(平均 670 万円)、有価証券 (債券・株式・投資信託) は 32.4%(平均 506万円) である。2018 年以降、預貯金の構成比は低下傾向にある一方で、有価証券の構成比は 20%以下であったが、2021 年は急に上昇した。預貯金の割合は依然として高いものの、2021 年に入り、その差は急速に縮まってきている1 。一方で、金融資産保有世帯で、金融商品を選択する際に重視することとして、収益性 (「利回りが良い」と「将来の値上がりが期待できる」) の割合が 34.9%(2020 年は22.0%) と増加し、安全性の項目で「元本が保証されているから」の割合が 29.2%(2020 年は 37.2%)と減少している。さらに、「元本割れを起こす可能性がある収益性の高い金融商品」について、2019年までは 80%前後で安定していたが、2020 年には 67.6%、2021 年は 50.3%の家庭が「そうした商品
1

コロナ禍の影響や、2021 年調査は調査方法と調査対象の見直しが行われた影響に注意する必要がある。

を保有しようとは全く思わない」と回答し、依然高い水準ではあるが、この 2 年間で大幅に減少しており、投資に対する関心が増えてきている。
ただし、日本においては金融教育の必要性が指摘されているにもかかわらず、多くの日本人に金融
リテラシーが備わっているとは言い難い。近年、学校教育において少しずつ導入されてきたが、本格的には、2022 年 4 月から文部科学省 [17] の新指導要領に基づき、高校家庭科で金融教育の授業がはじまるというのが現状である。金融広報中央委員会「金融リテラシー調査 (2016 年, 2019 年)」の結
果 [9, 10] によると、日米共通の正誤問題に対する日本の正答率は 47%(2016, 2019 年) であるのに対して、米国の正答率は 57%(2016 年)、53%(2019 年) と、米国が日本を上回っている。また、OECD
調査との比較においても、金融知識に関する設問の正答率や望ましい行動、考え方を選択した人の割合は英国、ドイツ、フランスが日本を上回っている。一方で、依然として、78%の世帯が老後の生活を心配しており、超低金利の時代において長生きリスクに対応するためには、貯蓄から資産形成へ投資行動を促進する金融リテラシーの向上が必要である。そこで、本研究では投資行動と関連する金融リテラシー指標について議論する。金融リテラシーと株式市場への参加行動との関係を示した研究は多数行われ、以下に示すように、それぞれ金融リテラシーと株式市場への参加との間には正の関係があることを示している。

• Van Rooij et al.[6] は、オランダのデータ (2005 De Nederlandsche Bank’s Household Survey) を用いて分析を行った。金融リテラシーを基礎的金融リテラシーとより高度な金融リテラシーに分けて、それぞれ 5 個の質問と 11 個の質問を設定し、因子分析を用いて 2 つの金融リテラシー変数を定義した。株式市場への参加を被説明変数として、回帰分析を行った結果、より高度な金融リテラ
シー変数は統計的に正に有意になったが、基礎的金融リテラシーは有意とならないことを示した。
• Almenberg and Dreber[1] はスウェーデンのデータを用いて、ジェンダーギャップと金融リテラシーの関係を調べ、プロビット分析によって、女性が男性よりも株式市場への参加が低く、金融リテラ
シーのスコアが低いことを示している。
• Kadoya et al.[2] は、アンケート調査「暮らしの好みと満足度」を用いて、複利計算、インフレ、
分散投資効果、金利と債券の関係の 4 つの質問をもとに金融リテラシー指標を開発し、3 種類の回帰モデルを用いてリスク資産への投資に対する金融リテラシーの効果を検証している。すべてのモデルで金融リテラシーは統計的に正で有意となることを示している。
• 馮ら [14] もアンケート調査「暮らしの好みと満足度」を用いて、金融リテラシーを問う 4 問に対する正答数を金融知識と定義している。個別金融資産に対してプロビットモデルで推定を行い、金融知識は株式や投資信託などの危険資産比率を高めていることを示している。
• 顔ら [13] は独自にアンケート調査を実施し、Van Rooij et al.[6] に倣って、金融リテラシーの質問を基礎的質問と応用的質問の 2 つに分けて金融リテラシー変数を定義した。「基礎的リテラシーよりも応用的リテラシーを高めることが、個人投資家のリスク資産保有の確率を高める」という仮説を立て、ロジット分析した結果、この仮説が支持されることを示した。
• 藤木 [16] は Lusardi and Mitchell[3] に倣い2 、「金融リテラシー調査 (2016)」のデータを用いて、複利計算 (Q18, Q19)、インフレと金融資産の実質価値 (Q20)、分散投資効果 (Q21-4) に関する 3
つの質問の正答数から金融リテラシー指数を定義した (カッコ内は対応する金融リテラシー調査の設問番号)。そして、「金融リテラシー指数が高い値をとる人は、金融商品の商品性への理解が高い人である確率が高く、株式、投資信託、外貨預金・外貨 MMF を購入した経験がない人である確率が低い」ことを示している。
2

Lusardi and Mitchell[3] は金融リテラシー指標に関して、包括的にサーベイし、関連する要因などについて解説している。金融リテラシーを計測するために重要なコンセプトを述べ、それに対応する質問として、複利計算、インフレーショ
ン、分散投資に関する質問を挙げている。これらの質問は各国で行われている調査にも含まれ、本研究における分析対象である金融リテラシー調査にも含まれている。

2

• Yamori and Ueyama[7] は、オンライン調査によって取得した 1000 人分のデータを用いて、19 個の質問に対する正答数を金融リテラシー変数とし、内生性を考慮するために操作変数法を用いて、金融リテラシーが株式投資および株式保有比率に影響を与えることを示している。
このように、ほとんどの先行研究は、アンケート調査を使って、設問への正答数が多いほど投資行動をする傾向が高いことを想定し、正答数をもとに金融リテラシー指標を定義して分析している。これは、正しい知識を持っている (正答数が高い) ことが投資行動に関連することを示しているが、その一方で、そもそも投資に対する関心や知識がなければ、投資行動には移らないと考えられる。Yoong[8]は RAND American Life Panel データを用いて、著者の知る限りではあるが、唯一、「わからない」(以降では記述の煩雑さを避けるために DK(Don’t Know) と略す) という回答をもとに、金融非リテ
ラシー指標 (Financial illiteracy index) を定義している。正答数に対する金融リテラシー指標を用いる多くの先行研究において、DK は誤答と一緒に取り扱われるが、「DK」と回答する人は明らかに「誤答」する人とは異なると考え、「投資行動に対する DK 指標の符号は負になる」という仮説を検証している3 。具体的には基礎的な質問 (5 問) と高度な質問 (8 問) を設定し、高度な質問をもとに金
融非リテラシー指標を開発し、個々の質問および指標が株式投資とは負の関係にあることを示している。
これらの 2 つの考え方は極めて似ているが、正しい金融知識を持つことによって、正答数が多いことが「投資をする」ことと関連するのか、金融知識に触れていることによって DK 数が少ない、つまり正答数と誤答数の和が多いことが「投資をする」こと (金融知識に触れていないことが「投資をしない」こと) と関連するのかは、明らかではない。前者の場合、投資には「正しい知識を持つ」という高いハードルが必要であるが、後者の場合には (良いかどうかは別にして)、まずは「金融知識に触れてもらう」ことが投資行動と関連すると評価でき、投資に対するハードルを下げることができると考えられる。
アンケート調査では、図 1 のような構造で回答すると考えられる。まず、金融教育等によって金融知識に触れていれば「わからない」と回答せずに、いくつかの選択肢から選ぶと考えられる。さらに、正しい知識を持っていれば正答できるし、持っていなければ誤答することになる。

図 1: 投資行動に関連する構造
本研究のメインの目的は、図 1 の (A) か (B) のどちらが投資行動と強く関連するかを明らかにすることである。金融知識にどの程度触れているかによって問題に対する回答が変わり、⃝
1 と⃝
4 の回
答数は変わってくる。さらに、どの程度正しい知識を持つかによって、⃝2 と⃝3 の回答数も変わってくる。そのために、回答を正答、誤答、DK の 3 種類に分けて分析し、投資行動との関係を調べる。本
研究では、この点を明らかにするために、金融広報中央委員会 [9, 10] の「金融リテラシー調査 (2016年, 2019 年)」の個票データを用いて、設問に対する正答数、誤答数、DK 数を金融リテラシーを表す変数として設定し、「投資行動 (金融商品を購入したことがあるか)」との関係について、様々な視
3鳥居・枇々木 [15] は金融リテラシー調査 (2016) のデータを用いて、「投資行動」「退職後の資金計画」に対してはロ
ジスティック回帰分析で、「お金に関する長期計画」に対しては線形回帰分析によって、正答数、誤答数は正の関係、DK数は負の関係となることを示している。

3

点から分析する。
本研究の貢献は主に以下の 3 つである。

(1) 多くの先行研究では「正答数」が投資行動と正の関係、Yoong[8] は「DK 数」が投資行動と負の関係となることを示している。本研究では金融リテラシー調査 (2016, 2019) を対象にして、正答数、誤答数、DK 数の 3 つに分けて、それぞれが投資行動とどのような関係にあるかを確かめる。
金融リテラシー調査の正誤問題 (24 問) を用いた分析の結果、以下の 2 点を明らかにした。
⃝
1 単変量および多変量のロジスティック回帰分析を行った結果、正答数、誤答数と投資行動は正、DK 数とは負の関係となることが分かった。正答数が正、DK 数が負の関係にあることは先行研究と整合的である。ただし、誤答数との関係については著者の知る限りにおいて、初めて示された結果である。
⃝
2 DK 数の方が正答数よりも投資行動と強く関連する。正答数、DK 数ともに統計的には有意な変数となるが、正答数と DK 数をそれぞれ固定して、それぞれの影響を除いて投資経験の有無との関係を調べた分析や、2 段階の回帰分析による残差分析によって、DK 数の方が正答数よりも投資行動に対して説明力の高い結果が得られた。
(2) Van Rooij et al.[6]、顔ら [13] を参考にして、正答率が高いほど基礎的な質問、低いほど応用的な質問と想定し、正答数が正答率の大きさごとに投資とどのような関係にあるか、さらに誤答数、DK 数についてもそれぞれ、誤答率、DK 率の大きさごとに投資とどのような関係にあるかも調
べた分析の結果、以下の 2 点を明らかにした。
⃝
1 各正誤問題に対する正答率、誤答率は投資経験ありの割合と負の関係となるが、DK 率は関係が見られない。
⃝
2 正答率でソートした問題を正答率の小さい順に複数問を選択し、それぞれの正答数および DK
数を説明変数として単変量ロジスティック回帰分析を行った結果、正答数、DK 数ともに統計的には有意であるが、平均正答率が高くなるにつれて、その説明力は小さくなる。一方で、残差分析の結果では、DK 数の z 値は高い値で安定しているが、平均正答率が高くなるにつれて、正答数の z 値は小さくなり、統計的に有意ではなくなる。
得られた正答率と投資行動の関係は、Van Rooij et al.[6]、顔ら [13] と整合的な結果である。

(3) 正答率と DK 率が異なる問題に対する正答数と DK 数をともに説明変数とした多変量ロジスティッ
ク回帰分析を行った結果、正答率の低い問題の場合には正答数の説明力が高い場合もあるが、全体的には DK 数の方が正答数よりも投資行動に関連しやすいことが分かった。
本論文の構成は以下の通りである。2 節では、金融リテラシー変数として設定する正答数、誤答数、DK 数と投資経験の関係を分析するための方法について、仮想データを用いて議論する。また、分析に用いる「金融リテラシー調査」のデータについて、簡単に説明する。3 節では、2 節で示した方法
を用いて、正答数、誤答数、DK 数のそれぞれが投資経験の有無とどのような関係にあるのかを分析した。また、正答数と DK 数のどちらの方が投資行動と関連するかを分析し、比較する。さらに、問題に対する正答率、DK 率と投資経験の有無の関係についても考察する。4 節では、正答数、誤答
数、DK 数のそれぞれに、性別、年齢、職業、年収、最終学歴、行動特性に関するコントロール変数
も含めて、多変量ロジスティック回帰分析を行う。また、正答率と DK 数をそれぞれソートして 4 分
割した 6 問に対する正答数と DK 数を説明変数にし、その 16 通りの組み合わせに対して分析を行った結果も示す。最後に、5 節で結論と今後の課題を述べる。

4

2.
2.1.

モデル
金融リテラシー変数と投資経験先行研究では客観的に金融リテラシーを評価するために正誤問題を用いており、その選択肢によって、正答・誤答・わからない (DK) に分けられる。金融教育等によって金融に関する勉強をしたり、興味があって金融知識に触れている (金融に対する知識を持っている) 場合には、金融リテラシーに関する設問に対して、DK 以外の選択肢に回答をしようとし、正しい知識を持っている場合には正答、そうでない場合には誤答となることが期待される。一方で、金融知識に触れていない場合には、
DK と回答する可能性が高いと考えられる。そのため、DK と回答する人は明らかに誤答する人とは金融リテラシーの程度が異なると考えられる4 。そのため、投資行動に対しても、正答数、誤答数、DK 数はそれぞれ相関に違いがあると想定できる。先行研究では正答数は投資行動に対して「正」、DK 数は「負」の関係になることが示されている。ただし、正答数については、問題の難易度によってその関係は異なり、応用的な問題のみ関係する (基礎的な問題に対しては関係がない) ことも示されている。以降、本研究では金融リテラシーの正答数、誤答数、DK 数を金融リテラシー変数として設定し、投資行動との関係について分析を行う。

2.2.

正答数・誤答数・DK 数と投資経験の関係: 仮想データによる分析

先行研究において、正答数を金融リテラシー変数とする場合には、誤答数と DK 数が分離されておらず、正答数を金融リテラシー変数にすることと正答以外の回答数 (DK 数と誤答数の和) を金融
リテラシー変数とすることは等価であったが、DK 数と誤答数を分けると等価ではなくなる。一方で、DK 数を金融リテラシー変数とする場合には、正答数と誤答数が分離されていないため、正答数と DK 数を同時に分離し、投資経験の関係について分析が行われている研究は存在しない。分離して分析を行うことが重要なことを仮想データを用いて示す。設問を 5 問、回答者数を 10,000 人、そのうち投資経験ありの人数を 4,000 人として、正答数・誤答数・DK 数の組み合わせごとに投資経験ありの人数が異なる 3 つのケースを仮想的に作成した (表 1)。
例えば、正答数が 0 個、誤答数が 5 個、DK 数が 0 個の人数は 34 人である。ケース 1 の場合には
10
17= 0.5)。ケース 2 の場合には 10 人 ( 34
= 0.294)、ケー
そのうちの 17 人が投資する (投資割合は 34
2
ス 3 の場合には 2 人 ( 34 = 0.059) である。3 つのケースのデータの特徴を表すために、横軸に正答数、または DK 数、縦軸に投資経験ありの割合を示したグラフを図 2 に示す。
太線は平均を表し、すべてのケースで平均的には正答数が増えると投資経験ありの割合が増加し、DK 数が増えると投資経験ありの割合が減少するように作成した。さらに、正答数ごとの DK 数、DK
数ごとの正答数も考慮して、ケース 1 は投資経験ありの割合は DK 数には関係するが、正答数にはなるべく関係なく、一方でケース 3 は正答数とは関係するが、DK 数とは関係ないように作成した。
ケース 2 は正答数、DK 数ともに関係するように作成した。

4
正答数を金融リテラシー変数とする場合、暗黙のうちに誤答と DK は同じであると解釈される。先行研究で唯一、DK数を金融非リテラシー指標を定義している Yoong[8] でも同様の指摘がされている。

5

表 1: 仮想データ
ケース 1

ケース 2

ケース 3

正答数

誤答数

DK 数

回答人数

投資人数

割合

投資人数

割合

投資人数

割合

0
1
2
3
4
5
0
1
2
3
4
0
1
2
3
0
1
2
0
1
0

5
4
3
2
1
0
4
3
2
1
0
3
2
1
0
2
1
0
1
0
0

0
0
0
0
0
0
1
1
1
1
1
2
2
2
2
3
3
3
4
4
5

34
133
273
500
1,500
2,000
35
133
273
500
1,500
69
267
545
1,000
52
200
409
69
267
241
10,000

17
69
140
257
771
1,027
14
53
109
200
600
21
80
164
300
10
40
82
7
27
12
4,000

0.500
0.519
0.513
0.514
0.514
0.514
0.400
0.398
0.399
0.400
0.400
0.304
0.300
0.301
0.300
0.192
0.200
0.200
0.101
0.101
0.050
0.400

10
45
105
218
728
1,071
9
40
95
200
675
14
67
164
350
8
40
102
7
40
12
4,000

0.294
0.338
0.385
0.436
0.485
0.536
0.257
0.301
0.348
0.400
0.450
0.203
0.251
0.301
0.350
0.154
0.200
0.249
0.101
0.150
0.050
0.400

2
19
65
194
733
1,178
2
20
68
200
750
3
40
136
400
3
30
102
3
40
12
4,000

0.059
0.143
0.238
0.388
0.489
0.589
0.057
0.150
0.249
0.400
0.500
0.043
0.150
0.250
0.400
0.058
0.150
0.249
0.043
0.150
0.050
0.400

6

図 2: 仮想データ: 正答数・DK 数と投資経験ありの関係
このような場合、ケース 1 は DK 数にのみ、ケース 3 は正答数にのみ関係するという結果が得られるべきであるが、平均的に太線だけを見ると、正答数は正の関係、DK 数は負の関係があると結論づけられる可能性がある。このことを投資経験の有無 (ダミー変数) を被説明変数、正答数、誤答
数、DK 数のそれぞれを説明変数とする単変量ロジスティック回帰分析を用いて検証する。回答者 iの正答数、誤答数、DK 数をそれぞれ、n0i , n1i , n2i (i = 1, . . . , N ) とし、N は回答者数を表す。ここで、pi は回答者 i の投資確率とすると、回答数 nki を説明変数とする単変量ロジスティック回帰モ
デルは以下のように記述することができる5 。
()
pi1, zki = ln
= αk + βk nki (i = 1, . . . , N )
(2.1)
pi =
1 + exp(−zki )1 − pi
仮想データに対するロジスティック回帰分析の結果を表 2 に示す。全てのケースで z 値 (係数/標準誤差) が大きく、正答数の係数は正、DK 数の係数は負で、p 値も非常に小さい確率で統計的に有意で5

Python の statsmodels の logit を用いて推定した。

7

あることが分かる。つまり、明らかに関係がなくても、統計的には有意と評価される。ただし、z 値の絶対値および McFadden R2 には、その特徴が表れている。ケース 1 では関係する DK 数に対する値、ケース 3 では関係する正答数に対する値が大きくなる。一方、誤答数の係数の符号にも特徴が表れていて、ケース 1 の係数は正だが、ケース 3 では負である。厳密にいうことは難しいが、投資経験の有無が DK 数と関係する場合、DK 数は問題数 (一定) から正答数と誤答数の和を引いたものであるため、誤答数の符号は正答数と同じ「正」となる一方で、投資経験の有無が正答数と関係する
場合には誤答数の符号は DK 数と同じ「負」となる。
表 2: 仮想データ: ロジスティック回帰分析
回帰係数 (z 値)
ケース

正答数

ケース 1
ケース 2
ケース 3

0.288
0.357
0.534

誤答数

(18.88)(22.71)(31.08)0.105−0.109−0.400DK 数−0.498 (−24.83)−0.418 (−21.80)−0.445 (−22.85)(5.10)(−5.12)(−16.90)

McFadden R2
正答数 誤答数 DK 数
0.028
0.002
0.055
0.042
0.002
0.041
0.085
0.024
0.045

ところで、正答数と DK 数の両方に対して統計的に有意となる理由は、正答数と DK 数が高い負の相関 (−0.739) を持つからである。正答数と DK 数をそれぞれ固定し、それぞれの影響を除いた上で投資経験の有無との関係を示した図 2 を統計的に解析するために、それぞれの影響を除いた残差と投資経験の有無の関係を調べる。そのために、線形回帰分析を行って残差部分を計算し、それを説明変数として投資経験の有無を被説明変数とするロジスティック回帰分析を行う。以降、残差分析と表記する。前述したものと同じ記号を用いて、正答数を n0i 、DK 数を n2i とすると、線形回帰式は

nki = ak + bk n2−k,i + εki (k = 0, 2)(2.2)と書ける。k = 0(k = 2) のとき、被説明変数は正答数 (DK 数)、説明変数は DK 数 (正答数) である。
ここで、推定値 (âk , b̂k ; k = 0, 2) を用いると、残差はε̂ki = nki − (âk + b̂k n2−k,i )(2.3)と記述できる。ε̂0i は DK 数では説明していない正答数の残差部分、ε̂2i は正答数では説明していない
DK 数の残差部分となり、以下のように、それぞれを説明変数としたロジスティック回帰分析を行う。
()
1pi, zki = lnpi == γk + δk ε̂ki (i = 1, . . . , N )(2.4)
1 + exp(−zki )1 − pi
推定した回帰係数 (δk )、z 値、McFadden R2 の結果を表 3 に示す。
表 3: 仮想データ: 残差分析
ケース
番号

係数

ケース 1
ケース 2
ケース 3

0.001
0.022
0.555

正答数
z値
p値
0.02
0.983
9.72 < 0.001
21.62 < 0.001

M. R2
0.000
0.007
0.041

係数

−0.430−0.191
0.016

DK 数
z値
p値
−17.09 < 0.001−7.89 < 0.001
0.64
0.648

M. R2
0.023
0.005
0.005

ケース 1 では正答数、ケース 3 では DK 数の z 値が小さく、p 値も有意ではない。ケース 2 では
正答数、DK 数ともに投資経験と関係するため、z 値も大きく、p 値も 0.1%水準で有意である。したがって、残差分析を用いることによって、通常のロジスティック回帰分析ではわかりにくい図 2 のような関係を発見することが期待できる。一方で、図 2 や残差分析における z 値の大きさによって、正答数と DK 数のどちらが投資経験と強く関係するのかも評価できると考えられる。

8

データ

2.3.

本研究では金融広報中央委員会が 2016 年、2019 年に実施した「金融リテラシー調査」の個票デー
タを用いる。金融リテラシー調査は日本の人口構成とほぼ同一の割合で収集した 18〜79 歳の 25,000人を対象としたもので、インターネットによるアンケート調査である。金融リテラシーに関する正誤問題は 25 問であるが、そのうちの 1 問は「わからない」を含んでいないため除外し、対象は 24問とする。正誤問題の番号は、Q4, Q5, Q12, Q13, Q14, Q15, Q16, Q18, Q19, Q20, Q21-1, Q21-2,
Q21-3, Q21-4, Q22, Q23, Q25, Q26, Q28, Q30, Q31, Q33, Q36, Q37 である。また、投資行動は金融商品の購入経験の有無と商品の理解度を回答する Q34 の結果を用いる。Q34 では金融商品として、3 種類の資産 (株式、投資信託、外貨預金・外貨 MMF) についてそれぞれ質問している。「購入したことがある」場合には商品性に関する理解度合いで 4 段階に分かれているが、「購入したことはない」という回答が 70〜80%を占めているため、「購入したことがある」は一つにまとめ、金融商品の購入の有無を表すダミー変数として取り扱う。以降、「金融商品の購入あり (なし)」を「投資経験あり (なし)」と表記することにする。具体的な設問の内容は紙面の都合上省略する (金融広報中央委
員会 [9, 10] を参照されたい)。4 節の多変量ロジスティック回帰分析に用いるコントロール変数として、以下の変数を用いる。近視眼的行動、横並び行動を除き、ダミー変数として用いる。
表 4: コントロール変数
設問番号 † 設定 ∗変数
性別

Q42/Q47 男性 (1), 女性 (0)年齢Q43/Q48 6 カテゴリー (18〜24 歳, 25〜34 歳, 35〜44 歳, 45〜54 歳,
55〜64 歳, 65 歳〜)‡
職業
Q44/Q49 4 カテゴリー (会社員・公務員・教員 (フルタイム), 自営業,
パート・アルバイト, 専業主婦/主夫・学生・無職)‡
年収Q49/Q55 6 カテゴリー (250 万円未満, 250〜500 万円未満,
500〜750 万円未満, 750〜1,000 万円未満,
1,000〜1,500 万円未満, 1,500 万円以上)‡
最終学歴
Q45/Q51 5 カテゴリー (義務教育のみ, 高校, 専門学校・短大・高専, 大学,
大学院)
損失回避傾向 Q6あり (1), なし (0)近視眼的行動 Q1-10
5 段階 (1〜5: 大きいほど、近視眼的)
横並び行動
Q1-3
5 段階 (1〜5: 大きいほど、横並び)† 設問番号: 2016 年調査/2019 年調査 (同じ場合には、1 つのみ)
‡ 職業、最終学歴は「その他」、年収は「わからない/答えたくない」を除く* 年齢、職業、年収、最終学歴は下線を引いたカテゴリーを基準とする

3.

単変量分析

3.1.

基本分析

3.1.1.

回答数と投資経験ありの割合との関係

正答数、誤答数、DK 数と投資経験の関係を調べるために、投資経験ありの条件付き割合を図 3 に示す。ただし、回答人数が 50 人を上回る場合のみ割合を計算し記載する。図 3 の横軸は左から正答数、誤答数、DK 数で、縦軸 (左軸) の線グラフは投資経験ありの条件付き割合を表す。例えば、正答数が 10 個に対する割合は「正答数が 10 個で投資経験ありの人数」を正答数が 10 個の人数で割った値である。一方、縦軸 (右軸) の棒グラフはそれぞれの回答個数に対する投資経験ありの構成割合9を示す。例えば、正答数が 10 個に対する構成割合は「正答数が 10 個で投資経験ありの人数」を投資
経験ありの人数で割った値である。

図 3: 正答数、誤答数、DK 数と投資経験ありの割合の関係
投資経験ありの割合は 2016 年調査が 39.6%、2019 年調査が 41.3% である。図 3 より、以下のことがわかる。

• 正答数が多いほど、DK 数が少ないほど、投資経験ありの割合が増える。
• 誤答数が 10 個までは投資経験ありの割合はほぼ一定であるが、10 個を超えると、割合は増加する。ただし、誤答数が多くなる構成割合は小さい。
• 2016 年調査と 2019 年調査の結果は多少の違いはあるが、ほとんど同じである。
正答数と投資経験ありは正の関係にあるという結果は、正答数を金融リテラシー変数とする多くの先行研究と整合的である。また、DK 数と負の関係にある点も誤答数と DK 数を分離した Yoong[8]と整合的な結果である。誤答数と DK 数を分けない従来の研究の視点から考えると、誤答数とも負の関係にありそうだが、部分的だとは言え、正の関係にあることを示した結果は著者の知る限り、本研究が初めてである。単変量ロジスティック回帰分析で推定した回帰係数 (βk )、z 値、McFadden R2の結果を表 5 に示す6 。
表 5: 単変量ロジスティック回帰の結果

McFadden R2
調査年
正答数
誤答数
DK 数
正答数 誤答数 DK 数2016 0.132 (56.28) 0.054 (14.45) −0.180 (−58.46) 0.116 0.006 0.159
2019 0.144 (59.05) 0.033 (9.09) −0.196 (−59.66) 0.129 0.002 0.169
回帰係数 (z 値)

正答数、誤答数の回帰係数は正、DK 数の回帰係数は負で、z 値も統計的に有意 (p 値もほぼゼロ)であり、図 3 と整合的な結果である。

3.1.2.

正答数、DK 数と投資行動の関連性

2.2 節の仮想データの分析でも示したように、正答数 (誤答数と DK 数の和) と DK 数 (正答数と誤答数の和) を同時に分析することは重要である。ロジスティック回帰分析の結果だけでは、正答数とDK 数が投資行動と関連するのか、どちらが強く関連するのかを評価することは難しいからである。
3.1.1 項で示したように、投資行動に対して正答数は正の関係、DK 数は負の関係がある一方で、正答数と DK 数は高い負の相関を持つ。そのため、正答数が投資行動と関連するのは DK 数と相関するからなのか、DK 数が投資行動と関連するのは正答数と相関するからなのかは不明である。そこ
6

コントロール変数を含めた多変量ロジスティック回帰分析は 4 節で行う。

10

で、2.2 節で示した方法を用いて、正答数と DK 数に対する投資行動との関連性を検証するために、正答数と DK 数の組み合わせごとに条件付きの投資経験ありの割合を計算する。各組み合わせにおけるサンプル数を確保するために、2016 年調査と 2019 年調査を合わせてデータ数を 50,000 人とし、組み合わせ人数が 50 人を上回る場合のみ割合を計算し、グラフ化したものを図 4 に示す7 。

図 4: 正答数、DK 数を固定した場合の投資経験ありの割合との関係
左図は DK 数を固定し、横軸を正答数、縦軸を投資割合としたグラフ、右図は正答数を固定し、横軸を DK 数、縦軸を投資割合としたグラフである。太線はどちらも平均投資割合で、図 3 でも示したように、正答数に対しては増加、DK 数に対しては減少する。左図を見ると、ある (固定した)DK
数に対する正答数と投資割合の関係については、平均水準で見られるような関係は見られない一方で、ある (固定した) 正答数に対する DK 数と投資割合の関係については、平均水準とほぼ同様の関係が見られた。この結果から正答数よりも DK 数の方が投資割合に関係すると考えられる。
図 4 に示した関係を統計的に検証するために、残差分析を行い、正答数および DK 数と投資行動との関係を分析する。推定した回帰係数 (δk )、z 値、McFadden R2 の結果を表 6 に示す。
表 6: 残差分析の結果

McFadden R2
調査年 (正答数・DK 数)
正答数 DK 数
2016−0.8760.013 (3.31) −0.115 (−28.50) 0.000 0.025
2019−0.8650.031 (7.89) −0.108 (−26.99) 0.002 0.023
相関係数

回帰係数 (z 値)
正答数
DK 数

正答数、DK 数ともに、z 値は統計的に有意である (p 値は非常に小さい) が、DK 数の方が z 値の絶対値や McFadden R2 が大きく、投資行動に強く関連していると考えられる。以降の分析でも、p値が極めて小さい場合には、z 値を用いて比較する。

3.2.

各問題に対する正答者、誤答者、DK 回答者と投資経験ありの割合の関係

Van Rooij et al.[6]、顔ら [13] の分析により、問題の難易度は投資行動と関連することが示されている。そこで、まず各問題の正答率、誤答率、DK 率 (正答者、誤答者、DK 回答者) と投資行動の関係を調べてみよう。横軸を正答率とした場合には縦軸には正答者、横軸を誤答率とした場合には縦軸には誤答者、横軸を DK 率とした場合には縦軸には DK 回答者の投資経験ありの割合を図 5 に示
72016 年調査と 2019 年調査を別々に行っても、同様の結果が得られる。また、条件付きの投資経験ありの割合および組み合わせ数は付録 A の図 8 を参照されたい。

11

す。左図が 2016 年度、右図が 2019 年度調査の結果である。線形回帰の結果も表 7 に示す。以降では、正答率、誤答率、DK 率を総称する場合、回答率と記す。

図 5: 各問題に対する回答率と投資経験ありの割合の関係

表 7: 各問題に対する回答率と投資経験ありの割合の関係: 回帰係数

正答率
誤答率
DK 率

2016 年調査
係数
(p 値)
R2
−0.344 (< 0.001) 0.623−0.288(0.017) 0.234
0.074(0.180) 0.080

2019 年調査
係数
(p 値)
R2
−0.362 (< 0.001) 0.664−0.255(0.033) 0.190
0.104(0.068) 0.144

調査年度による違いはほとんど見られない。正答者の投資割合は問題の正答率が高くなるにつれて小さくなる。R2 も約 0.6 で、正答率の p 値も 0.1%有意である。誤答者の投資割合も誤答率が高くなると、小さくなり、誤答率の p 値も 5%有意である。一方、DK 回答者の投資割合は DK 率が高くなると、投資割合が増加する。2019 年度調査では p 値は 10%有意であるが、2016 年度調査では統計的に有意ではなくなる。

3.3.

正答率と投資経験の有無の関係

Van Rooij et al.[6] はオランダのデータで、より高度な金融リテラシー変数は統計的に正に有意になったが、基礎的金融リテラシーは有意にならないこと、顔ら [13] は日本の独自データで、基礎的リテラシーよりも応用的リテラシーを高めることがリスク資産保有の確率を高めることを示している。金融リテラシー調査データは独自データではなく、問題設定をすることができないため、本研
究では正答率が高いほど基礎的な質問、低いほど応用的な質問と想定し、正答率の大きさごとに投資行動とどのような関係にあるかを分析する。ただし、Van Rooij et al.[6]、顔ら [13] の基礎的問題と応用的問題の質問群の組み合わせは 1 組であった一方で、正答率の大きさの違いで多くの組み合わせを検証することによって、これらの結果に対する頑健性を評価することが期待できる8 。
各問題を正答率でソートし、その小さい問題から順に 6 問ずつ選択し、それぞれの正答数およびDK 数を説明変数として単変量ロジスティック回帰分析 (図には単ロジット分析と表記) と残差分析
8
問題の種類や投資対象の違いによる投資経験の有無に与える影響については付録 B、米国の調査データとの比較については付録 C を参照されたい。

12

を行い、横軸を平均正答率、縦軸を z 値 (DK 数に関してはマイナスを付す) とした結果を図 6 に示す9 。左図が 2016 年度、右図が 2019 年度調査の結果である。

図 6: 単変量ロジスティック回帰分析: 平均正答率と z 値の関係
単変量ロジスティック回帰分析は説明変数が正答数でも DK 数でも z 値は非常に大きいが、平均正答率が高くなるにつれて、その説明力は小さくなることが確認できる。一方で、残差分析の結果を見ると、DK 数の z 値は高い値で安定しているが、平均正答率が高くなるにつれて、正答数の z 値は小さくなり、平均正答率が 55〜60%を超えると、統計的に有意ではなくなる。これらのことから、平
均正答率に係わらず、DK 数は正答数に比べて説明力が高く、さらに、残差分析の結果、正答率の高
い簡単な問題では、DK 数は説明力を保っているが、正答数は説明力が失われることが分かる。

3.4.

誤答率、DK 率と投資経験の有無の関係

前節では先行研究に倣い、問題の難易度を正答率として、投資経験の有無との関係を調べたが、正答率の代わりに誤答率、DK 率を用いて、同様の分析を行う。各問題を誤答率または DK 率でソートし、その小さい問題から順に 6 問ずつ選択し、前節と同様の分析を行う。左図の横軸が誤答率、右図の横軸が DK 率で、2019 年度調査の結果を図 7 に示す。
左図の誤答率を見ると、単変量ロジスティック回帰分析の結果は z 値は非常に大きいが、平均誤答率にはあまり関係ないことが分かる。残差分析の結果は正答数に関しては問題の平均誤答率が高くなるにつれて、説明力が大きくなることを示している。ただし、正答率のときと同様に、誤答率が低い問題では、DK 数は説明力を保っているが、正答数は説明力が失われる。一方、右図の DK 率に関しては、単変量ロジスティック回帰分析の結果は正答数でも DK 数でも z 値は非常に大きいが、平均 DK 率が小さくなるにつれて、その説明力は小さくなっていることが確認できる。残差分析の結果を見ると、正答数、DK 数ともに平均 DK 率とは関係ないが、DK 数は正答数に比べて説明力が高いという関係は保たれている。

9

問題数を 4 問、8 問、10 問にしてもほぼ同様の結果が得られた。

13

図 7: 平均誤答率、DK 率と z 値の関係

多変量ロジスティック回帰分析

4.
4.1.

基本モデル

3 節では、正答数と DK 数のどちらかを固定して、投資経験の有無との関係について同時に分析を行い、その結果との比較も行うために、ロジスティック回帰分析もそれぞれを単変量の説明変数として用いた。ここでは、コントロール変数を含め、正答数、誤答数、DK 数を一つの説明変数として多変量ロジスティック回帰分析を行う。
回答者 i の正答数、誤答数、DK 数をそれぞれ、n0i , n1i , n2i (i = 1, . . . , N ) とし、N は回答者数を表す。ここで、pi を回答者 i の投資確率とすると、回答者 i の回答数 nki と J 個のコントロール変数 xij (i = 1, · · · , N ; j = 1, · · · , J) を説明変数とする回答 k に対する多変量ロジスティック回帰モデ
ルは (4.1) 式で記述できる。パラメータ αk 、βk 、γkj (j = 1, · · · , J) を最尤法によって推定する。このとき、zki が大きいほど回答者 i の投資確率は高くなる。
1pi =,1 + exp(−zki )(zki = lnpi
1 − pi)= αk + βk nki +J∑γkj xij (i = 1, . . . , N )

(4.1)

j=1

調査サンプル数は 25,000 個であるが、職業、最終学歴は「その他」、年収は「わからない/答えたくない」を除いたため、2016 年調査のサンプル数は 19,937 個、2019 年調査は 20,084 個である。結果を表 8 に示す。ただし、比較のために正答数、誤答数、DK 数に対してのみ、z 値を記載する。
正答数と誤答数の符号は正で、DK 数の符号は負であり、単変量ロジスティック回帰分析と同じ結果である。コントロール変数に関しては、投資行動に対して、男性、年齢、年収、最終学歴は高い方が投資と正に関連する。損失回避傾向や近視眼的行動は投資と負の関係、横並び行動は正の関係がある10 。

10

コントロール変数と投資経験ありの割合の関係は付録 D を参照されたい。

14

表 8: 多変量ロジスティック回帰分析
正答数
金融
リテラシー
変数

誤答数

2016 年調査
0.090∗∗∗(30.290)0.049∗∗∗(10.203)2019 年調査
0.097∗∗∗(31.509)
0.041∗∗∗(8.551)−0.136∗∗∗−0.144∗∗∗(−36.122)(−36.605)
性別
男性
0.198∗∗∗ 0.174∗∗∗ 0.189∗∗∗
0.124∗∗∗
0.277∗∗∗ 0.247∗∗∗ 0.273∗∗∗0.200∗∗∗
属性
∗∗∗
∗∗∗
∗∗∗
∗∗∗
∗∗∗
∗∗∗
∗∗∗
年齢
18〜24 歳−1.720−1.541−1.747−1.544−1.441−1.220−1.483−1.280∗∗∗25〜34 歳−0.890∗∗∗ −0.742∗∗∗ −0.912∗∗∗ −0.741∗∗∗−0.805∗∗∗ −0.634∗∗∗ −0.825∗∗∗ −0.634∗∗∗
35〜44 歳−0.368∗∗∗ −0.275∗∗∗ −0.381∗∗∗ −0.272∗∗∗−0.300∗∗∗ −0.206∗∗∗ −0.311∗∗∗ −0.212∗∗∗55〜64 歳0.542∗∗∗ 0.451∗∗∗ 0.539∗∗∗0.408∗∗∗
0.580∗∗∗ 0.491∗∗∗ 0.577∗∗∗
0.448∗∗∗
65 歳〜
1.131∗∗∗ 1.050∗∗∗ 1.104∗∗∗
0.952∗∗∗
1.317∗∗∗ 1.167∗∗∗ 1.312∗∗∗1.094∗∗∗
∗
∗∗∗
仕事
職業
フルタイム
−0.0060.052−0.033
0.004
0.089
0.153
0.067
0.102∗∗∗∗∗∗∗
自営業−0.0080.063−0.031
0.036−0.169−0.068−0.191−0.098パート−0.160∗∗∗ −0.137∗∗ −0.170∗∗∗ −0.152∗∗∗−0.078−0.038−0.089−0.056
年収250 未満−0.561∗∗∗ −0.363∗∗∗ −0.576∗∗∗ −0.330∗∗∗−0.497∗∗∗ −0.282∗∗∗ −0.512∗∗∗ −0.258∗∗∗(万円)
250〜500−0.244∗∗∗ −0.179∗∗∗ −0.247∗∗∗ −0.161∗∗∗−0.237∗∗∗ −0.154∗∗∗ −0.246∗∗∗ −0.152∗∗∗
∗∗
∗∗
∗∗
∗∗
750〜1000
0.144
0.120
0.149
0.122
0.209∗∗∗ 0.175∗∗∗ 0.214∗∗∗0.181∗∗∗
1000〜1500
0.371∗∗∗ 0.360∗∗∗ 0.391∗∗∗
0.399∗∗∗
0.357∗∗∗ 0.337∗∗∗ 0.358∗∗∗
0.319∗∗∗
1500〜
0.504∗∗∗ 0.544∗∗∗ 0.511∗∗∗0.575∗∗∗
0.563∗∗∗ 0.641∗∗∗ 0.556∗∗∗
0.637∗∗∗
最終学歴
義務教育のみ−0.880∗∗∗ −0.677∗∗∗ −0.877∗∗∗ −0.587∗∗∗−1.034∗∗∗ −0.779∗∗∗ −1.036∗∗∗ −0.709∗∗∗高校−0.255∗∗∗ −0.253∗∗∗ −0.255∗∗∗ −0.253∗∗∗−0.309∗∗∗ −0.290∗∗∗ −0.314∗∗∗ −0.298∗∗∗大学
0.364∗∗∗ 0.212∗∗∗ 0.389∗∗∗
0.216∗∗∗
0.423∗∗∗ 0.253∗∗∗ 0.449∗∗∗0.274∗∗∗
∗∗∗
∗∗∗
∗∗∗
∗∗∗
∗∗∗
∗∗∗
∗∗∗
大学院
0.671
0.446
0.725
0.482
0.697
0.433
0.742
0.475∗∗∗
∗∗∗
∗∗∗
∗∗∗
∗∗∗
∗∗∗
∗∗∗
∗∗∗
行動特性
損失回避傾向−1.646−1.500−1.633−1.394−1.672−1.525−1.661−1.421∗∗∗
∗∗∗
∗∗∗
∗∗∗
∗∗∗
∗∗∗
∗∗∗
∗∗∗
近視眼的行動−0.090−0.066−0.094−0.066−0.090−0.054−0.098−0.066∗∗∗
∗∗∗
∗∗∗
∗
∗∗∗
∗∗∗
∗∗∗
∗∗
横並び行動
0.054
0.148
0.027
0.115
0.066
0.163
0.043
0.120∗∗∗
∗∗∗
∗∗∗
∗∗∗
∗∗∗
∗∗∗
∗∗∗
∗∗∗
定数
1.036
−0.721
0.904
1.271
0.853
−1.0570.759
1.135∗∗∗
2
0.189
0.226
0.193
0.250
0.197
0.236
0.199
0.259
McFadden R
注: 値は係数の推定値、カッコ内は z 値。有意水準は，∗ : p<0.1, ∗∗ : p<0.05, ∗∗∗ : p<0.01
DK 数

4.2.

金融リテラシー変数を 2 つ含む場合

金融リテラシー変数の説明変数に正答数と DK 数の両方を含めて、ロジスティック回帰分析を行う。ただし、全問題を対象とすると、全問題数が一定のために正答数が増えると DK 数が減るという構造を持つこと、その一方で図 6 より正答数の説明力は正答率に、図 7 より DK 数の説明力は DK率に関係するため、正答率でソート後に分割した問題に対する正答数と、DK 率でソート後に分割した問題に対する DK 数を説明変数として用いる。以下では、24 個の問題を 4 個に分割して (問題数を6 個にして)、4 × 4 = 16 通りのロジスティック回帰分析を行い、2 つの金融リテラシー変数に対する回帰係数の推定値 (z 値) を表 9 に示す11 。紙面の都合上、2019 年調査の結果のみ示す。
正答数の符号が必ずしも正になっていないのに対し、DK 数の符号はすべて負になる。正答率が最上位 (1〜6 位) の場合には、DK 率 19〜24 位を除き、正答数の符号は負になっている。そして、正答率もしくは DK 率が下位に (小さく) なるほど、z 値は大きくなる。一方、DK 数に対しても正答数と同様に、正答率もしくは DK 率が下位に (小さく) なるほど、z 値の絶対値は大きくなる。これらの傾向は単変量の場合と同じ特徴であり、コントロール変数を考慮した場合でも成り立つことが分かる。正答数と DK 数の係数に対する z 値の絶対値を比較すると、16 ケース中 11 ケースで DK 数の z
値の絶対値の方が大きい。正答数の z 値の絶対値が大きいのは、正答率 19〜24 位で DK 数の下位 3
ケース、正答率 7〜12 位, 正答率 13〜18 位で DK 率 19〜24 位の 2 ケースである。したがって、DK数の方が正答数よりも投資行動に関連しやすいということができる。
11

問題を 3 個に分割した場合 (問題数は 8 個)、6 個に分割した場合 (問題数は 4 個) の場合も同様の結果が得られている。

15

表 9: 2 つの金融リテラシー変数に対する回帰係数の推定値 (2019 年調査)
変数

正答数

DK 数
正答率
正答率
13〜18 位
19〜24 位
DK 率−0.05∗∗∗
0.03∗∗∗
0.01
0.17∗∗∗−0.43∗∗∗ −0.39∗∗∗−0.40∗∗∗−0.31∗∗∗
1〜6 位(−4.03)(2.85)(1.21)(12.18)(−38.46) (−32.95)(−33.38)(−24.67)
DK 率−0.10∗∗∗ −0.02
0.06∗∗∗
0.26∗∗∗−0.45∗∗∗ −0.41∗∗∗−0.35∗∗∗−0.25∗∗∗(−1.53)(5.16)(20.11)(−32.45) (−24.78)(−25.70)(−18.96)
7〜12 位(−7.34)
DK 率−0.06∗∗∗
0.13∗∗∗
0.14∗∗∗
0.32∗∗∗−0.44∗∗∗ −0.28∗∗∗−0.29∗∗∗−0.19∗∗∗
13〜18 位(−4.19)(10.66)(11.98)(25.08)(−24.64) (−16.42)(−18.16)(−11.70)
∗∗∗
∗∗∗
∗∗∗
∗∗∗
∗∗∗
∗∗∗
∗∗∗
DK 率
0.04
0.20
0.19
0.35
−0.36
−0.23
−0.24
−0.18∗∗∗(17.73)(17.23)(30.19)(−16.79) (−11.48)(−12.32)(−9.61)
19〜24 位
(3.00)※ コントロール変数は表 8 と同じ (係数は省略)。有意水準は，∗ : p<0.1, ∗∗ : p<0.05, ∗∗∗ : p<0.01
回帰係数
(z 値)

4.3.

正答率
1〜6 位

正答率
7〜12 位

正答率
13〜18 位

正答率
19〜24 位

正答率
1〜6 位

正答率
7〜12 位内生性の考慮

個人は投資経験を通して、金融リテラシーを改善できると考えられる。したがって、投資経験があれば正答数が高くなることが想定されるが、今までの分析ではそれが考慮されていない。これを考慮するための一つの方法として、操作変数法によって金融リテラシー変数の内生性について検証する。
モデルは以下の通りである。第 1 段階として、金融リテラシー変数を表す正答数 (k = 0)、誤答数(k = 1)、DK 数 (k = 2) を被説明変数 nki とし、操作変数 wj は、学校・職場での金融教育 (設問Q39: ダミー変数, j = 1)、両親からの金融教育 (設問 Q40: ダミー変数, j = 2) とする12 。ただし、誤答数に関しては両親からの金融教育は有意にならなかったため、学校・職場での金融教育のみを用いる。操作変数の他に、第 2 段階で用いるコントロール変数を説明変数に追加し、以下の (4.2) 式に示す線形回帰モデルでパラメータを推定する。

nki = θk +m∑

ηkj wji +

j=1

J
∑

γkj xij + εk (i = 1, . . . , N )

(4.2)

j=1

次に、推定値 θ̂k , η̂kj , γ̂kj を用いて、予測値 n̂ki を以下の (4.3) 式で計算し、(4.1) 式の nki の代わりに、n̂ki を代入し、第 2 段階で多変量ロジスティック回帰分析を行う。

n̂ki = θ̂k +m∑η̂kj wji +

j=1

J
∑

γ̂kj xij

(4.3)

j=1

結果を表 10 に示す。

12

Yamori and Ueyama[7] は操作変数として、(1) 退職後資金形成のための努力の程度 (5 段階)、(2) 職場での金融セ
ミナーへの参加経験、(3) 高校までの金融教育の経験の 3 つを同時に操作変数として用いている。本研究では、金融リ
テラシー調査という既存の調査データを用いており、操作変数候補として使える変数は限られているため、Yamori and
Ueyama[7] を参考にして、ここに示した操作変数を用いている。

16

表 10: 操作変数法の結果
第 1 段階 (線形回帰)

2016 年調査2019 年調査
DK 数
正答数
誤答数
DK 数
∗∗∗
∗∗∗
∗∗∗
∗∗∗
∗∗∗
金融教育 (学校・職場)
1.411
1.160
−2.5771.367
1.056−2.423∗∗∗(8.614) (12.217) (−16.189)(8.959) (11.455) (−16.447)
金融教育 (両親)
2.339∗∗∗−2.310∗∗∗1.962∗∗∗−1.963∗∗∗(22.280)(−22.650)(19.551)(−20.249)
R2
0.227
0.050
0.227
0.249
0.060
0.229
※ その他の説明変数 (コントロール変数) の係数等は紙面の都合上、省略する
被説明変数

正答数

第 2 段階 (ロジスティック回帰)
正答数
金融リテラシー
変数(第 1 段階で計算された予測値)

誤答数

誤答数

2016 年調査
0.206∗∗∗(12.962)0.855∗∗∗(14.634)

2019 年調査
0.235∗∗∗(12.874)
1.003∗∗∗(15.814)−0.206∗∗∗−0.233∗∗∗(−14.789)(−14.916)
性別
男性
0.145∗∗∗ 0.074∗
0.115∗∗∗
0.192∗∗∗ 0.149∗∗∗
0.163∗∗∗
属性
年齢
18〜24 歳−1.097∗∗∗ −1.853∗∗∗ −1.128∗∗∗−0.798∗∗∗ −2.028∗∗∗ −0.940∗∗∗
∗∗∗
∗∗∗
∗∗∗
25〜34 歳−0.441−1.133−0.499−0.291∗∗∗ −1.142∗∗∗ −0.374∗∗∗
∗
∗∗∗
∗∗∗
35〜44 歳−0.107−0.561−0.153−0.041−0.537∗∗∗ −0.099∗
∗∗∗
∗∗∗
∗∗∗
∗∗∗
55〜64 歳
0.274
0.434
0.248
0.272
0.466∗∗∗
0.248∗∗∗
65 歳〜
0.834∗∗∗ 0.571∗∗∗
0.699∗∗∗
0.786∗∗∗ 1.125∗∗∗0.746∗∗∗
∗∗
∗∗∗
∗∗∗
∗
仕事
職業
フルタイム
0.118
−0.536−0.0100.214−0.4440.089∗
∗
∗∗∗
∗∗∗
自営業
0.137
−0.4600.028
0.062−0.662−0.055パート−0.069−0.334∗∗∗ −0.111∗∗
0.029−0.301∗∗∗ −0.023
年収250 未満−0.037−0.708∗∗∗ −0.072
0.099−0.809∗∗∗
0.021
∗∗∗
(万円)
250〜500−0.062−0.263−0.0670.005−0.470∗∗∗ −0.051
750〜1000
0.086
0.220∗∗∗
0.105∗
0.105∗
0.293∗∗∗
0.126∗∗
1000〜1500
0.328∗∗∗ 0.730∗∗∗
0.414∗∗∗
0.263∗∗∗ 0.409∗∗∗0.275∗∗∗
∗∗∗
∗∗∗
∗∗∗
∗∗∗
∗∗∗
1500〜
0.576
0.627
0.604
0.677
0.290
0.614∗∗∗
∗∗
∗∗∗
∗∗
∗∗
∗∗∗
最終学歴
義務教育のみ−0.327−0.693−0.281−0.311−0.879−0.282∗∗高校−0.224∗∗∗ −0.248∗∗∗ −0.222∗∗∗−0.223∗∗∗ −0.333∗∗∗ −0.230∗∗∗∗∗∗
大学−0.0330.754
0.060−0.0371.020∗∗∗
0.106∗∗
∗∗∗
∗∗∗
∗∗∗
大学院
0.058
1.496
0.256
−0.0241.776
0.233∗∗∗
行動特性−1.140∗∗∗ −1.274∗∗∗ −1.050∗∗∗−1.113∗∗∗ −1.290∗∗∗ −1.030∗∗∗
損失回避傾向∗∗∗∗∗∗∗∗近視眼的行動−0.028−0.156−0.0430.002−0.277∗∗∗ −0.043∗∗∗
∗∗∗
∗∗∗
∗∗∗
∗∗∗
横並び行動
0.263
−0.3980.153
0.282−0.491∗∗∗0.150∗∗∗
定数−3.057∗∗∗ −1.355∗∗∗
1.316∗∗∗−3.784∗∗∗ −1.560∗∗∗
1.285∗∗∗
2
McFadden R
0.196
0.198
0.198
0.203
0.206
0.205
注: 値は係数の推定値、カッコ内は z 値。有意水準は，∗ : p<0.1, ∗∗ : p<0.05, ∗∗∗ : p<0.01
DK 数

17

第 1 段階の線形回帰では、正答数、誤答数に対する操作変数として用いた金融教育の有無の係数
は正、DK 数に対する係数は負となった。これは金融教育は正答数を増やし、DK 数を減らす効果があることを示している。また、誤答数も正の関係になったことは、金融教育により金融知識に触れる機会があると、DK ではなく、間違ったとしても回答することがわかる。ただし、誤答数を被説明変数とするモデルの説明力は正答数や DK 数に比べて低い。
第 1 段階で得られた正答数、誤答数、DK 数の予測値を入れた第 2 段階のロジスティック回帰分析の結果を見ると、正答数、誤答数の係数の符号は正、DK 数の係数は負となり、統計的にも有意となる。内生性を考慮してもそれぞれの関係は変わらないことが分かる。既存の調査データを用いているために、操作変数の選択が不十分である可能性を否定できないが、4.1 節の分析結果を補強する結果が得られたと考えられる。

5.

結論と今後の課題

本研究では、金融広報中央委員会の「金融リテラシー調査 (2016 年, 2019 年)」の個票データを用
いて、金融リテラシーを表す変数として設問に対する正答数、誤答数、DK 数を設定し、投資行動(金融商品を購入したことがあるか) との関係について、様々な視点から分析した。得られた分析結果をまとめて以下に示す。

(1) 金融リテラシー調査の正誤問題 (24 問) を用いた分析の結果、正答数、誤答数と投資行動は正、DK 数とは負の関係にある。また、2 段階の回帰分析による残差分析の結果、DK 数の方が正答数よりも投資行動に対して説明力の高い結果が得られた。
(2) 各正誤問題に対する正答率、誤答率と投資経験ありの割合の関係は負となるが、DK 率は関係が見られない。また、正答率の小さい順に選択した複数問に対して、正答数、DK 数ともに統計的には有意であるが、平均正答率が高くなるにつれてその説明力は小さくなる。
(3) 多変量ロジスティック回帰分析を行った結果、正答率の低い問題の場合には正答数の説明力が高い場合もあるが、全体的には DK 数の方が正答数よりも投資行動に関連しやすい。説明変数として正答数と DK 数の両方を含めた場合でも同様の結果が得られた。
正答数、誤答数、DK 数の和は一定であるので、「DK 数が投資しないという行動と関係する」ということは「正答数と誤答数の和 (候補回答案の中から何らかの回答をしようとした数) が投資するという行動と関係する」ということである。したがって、以上の分析結果から、投資行動と相関するファクターは「正しい知識を持つ」よりも「金融知識に触れている」ことの方が大きいと考えられる。この点を明らかにするために、回答数を正答数、誤答数、DK 数の 3 つに分離して分析を行った。
最後に、分析結果から得られた根拠とともに、投資行動につなげるための金融教育に関する 3 ス
テップを示す。

(1) DK 数 (正答数と誤答数の和) の方が正答数よりも投資行動に関係することから、金融知識に触れる機会を増やすことによって DK 数が減り (正答数と誤答数の和が増え)、「投資しない」という行動が減る (「投資する」という行動が増える) ことが期待される(2) 正答数の方が誤答数よりも投資行動に関係することから、金融教育で正しい知識が身につくことによって正答数が増え (誤答数が減り)、「投資する」という行動が増えることが期待できる(3) 正答率の低い問題に対する正答数の方が高い問題よりも投資行動に関係することから、金融教育をより充実することによって高度な問題に対する正答数が増え、「投資する」という行動がさらに増えることが期待できる
文部科学省 [17] によると、高校家庭科の新指導要領 (2022 年 4 月から実施) で金融教育が本格的にスタートすることになる。学校教育で金融知識に触れる機会が増えれば、「投資する」という行動が増えることが期待できるだろう。投資を増やすためには裾野を広げることが重要であることを定量的18に示唆したことも本研究の成果である。
今後の課題として、以下の 5 点を挙げておく。

(1) DK 以外の選択肢が 3 つ以上ある場合、誤答の仕方で投資行動に影響を与える可能性がある。選択肢の内容、誤答率などを考慮して、さらなる分析が必要である。
(2) 本研究では、金融商品を購入したことの有無で評価したが、購入した場合でも商品性についての理解度の違いで評価することも検討する必要がある13 。
(3) 金融リテラシーマップの分野と投資行動との関係について分析することによって、投資行動に対する正答数と DK 数の影響の大きさの違いを分析する。
(4) 金融リテラシーと投資行動の因果関係を明らかにするために、既存の調査データではなく、それを明らかにできるアンケート調査を設計し、分析する。
(5) 時間の経過が必要であるが、学校教育で金融知識に触れることによって、実際に投資経験が増えるかどうかを検証することによって、金融教育と投資行動の関係について分析する。
参考文献[1] Almenberg, J. and Dreber, A. (2015), “Gender, Stock Market Participation and Financial
Literacy”, Economics Letters, Vol.137, pp.140–142.
[2] Kadoya, Y. and Khan, M.S.R., and Rabbani, N.(2017), Does Financial Literacy Aﬀect Stock
Market Participation?. Available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=3056562 or http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.3056562[3] Lusardi, A., and O. S. Mitchell (2014), The Economic Importance of Financial Literacy: Theory
and Evidence, Journal of Economic Literature, Vol.52(1), pp.5-44.
[4] OECD(2011), “Measuring Financial Literacy: Questionnaire and Guidance Notes for Conducting an Internationally Comparable Survey of Financial Literacy”, https://www.oecd.
org/finance/financial-education/49319977.pdf[5] OECD(2011),
OECD/INFE
2020
International
Surveyof
Adult
Financial
Literacy,
https://www.oecd.org/financial/education/
oecd-infe-2020-international-survey-of-adult-financial-literacy.pdf[6] Van Rooij, M., Lusardi, A., and Alessie, R. (2011), “Financial Literacy and Stock Market
Participation”, Journal of Financial Economics, Vol.101(2), pp.449–472.
[7] N. Yamori and H. Ueyama (2021), Financial Literacy and Low Stock Market Participation ofJapanese Households, Finance Research Letters, (in Press).
[8] Yoong, J., Financial Illiteracy and Stock Market Participation: Evidence from the RAND
American Life Panel, In: Mitchell, O.S. and A. Lusardi (Ed.), Financial Literacy: Implications
for Retirement Security and the Financial Marketplace, Oxford University Press, 2011, pp.76–
97.
[9] 金融広報中央委員会 (2016), 「金融リテラシー調査 2019」の結果, https://www.shiruporuto.
jp/public/document/container/literacy_chosa/2016/pdf/16literacy.pdf.(最終アクセ
ス: 2022 年 3 月 25 日)[10] 金融広報中央委員会 (2019), 「金融リテラシー調査 2019」の結果, https://www.shiruporuto.
jp/public/document/container/literacy_chosa/2019/pdf/19literacy.pdf.(最終アクセ
ス: 2022 年 3 月 25 日)
13
具体的には、商品性について、「人に教えられるくらい詳しく理解していた」「商品性について、ある程度は理解していた」と「あまり理解していなかった」「理解していなかった」を分けて評価することが考えられる。

19

[11] 金融広報中央委員会 (2021), 「家計の金融行動に関する世論調査（令和 3 年）」, https://www.
shiruporuto.jp/public/data/survey/yoron/.(最終アクセス: 2022 年 3 月 25 日)[12] 日本銀行調査統計局, 「資金循環の日米欧比較」, 2021 年 8 月 20 日, https://www.boj.or.jp/
statistics/sj/sjhiq.pdf (最終アクセス: 2022 年 3 月 25 日)[13] 顔 菊馨, 近藤 隆則, 白須 洋子, 三隅 隆司 (2019), 日本の個人投資家のリスク資産投資：金融
リテラシーの種類や情報源の違いはどのような影響を与えるのか？, 経営財務研究, Vol.39(1-2),
pp.86–103.
[14] 馮 , チュアイシリ・パニニー, 木成勇介 (2017),「金融資産選択における行動経済学的要因の影
響」, 『個人金融』Vol.12(2), pp.10–16.
[15] 鳥居諒太, 枇々木規雄, 金融リテラシーと金融行動: 日米の個票データを用いた分析, 日本保険・年金リスク学会, 研究発表大会 (2020). https://lab.ae.keio.ac.jp/~hibiki_lab/pdf_k-ris/
JARIP_2020_TH.pdf[16] 藤木裕 (2019), 「家計の金融知識と金融資産選択：「金融リテラシー調査」による実証研究」,『TCER Working Paper Series』.
[17] 文部科学省 (2018), 【家庭編】高等学校学習指導要領（平成 30 年告示）解説. https://www.
mext.go.jp/content/1407073_10_1_2.pdf (最終アクセス: 2022 年 3 月 25 日)
本研究の分析に当たり，金融広報中央委員会 (事務局：日本銀行情報サービス局内) から「金融リテラ
シー調査 (2016 年, 2019 年)」の個票データの提供を受けました．また，付録 C では、FINRA(Financial
Industry Regulatory Authority) が行う「The National Financial Capability Study (NFCS) 」の「State-by-State Survey(2009, 2012, 2015, 2018)」のデータを使用しました．
The data for this secondary analysis - “The National Financial Capability Study (NFCS)”- is a
project of the FINRA Investor Education Foundation (FINRA Foundation).

20

付録
A.

正答数と DK 数の関係

正答数、誤答数、DK 数の和は正誤問題数 (24 個) と一致するため、この内の 2 つの回答数の組み合わせを決めると、残りの回答数は自動的に決まる。ここで、分析対象のメインとなる正答数と DK数の組み合わせで、条件付きの投資経験ありの割合および回答者数 (組み合わせ数) を図 8 に示す。
左上三角が条件付きの投資割合、右下三角が組み合わせ数を表す。対角線を対象にして、投資割合と回答者数が対応している。また、正答数、DK 数ごとの平均投資割合は左から 2 列目と、上から 2列目に示している。このデータを計算することによって、図 4 を作成することができる。

図 8: 正答数と DK 数の関係 (左上三角: 投資割合, 右下三角: 回答者数)
図 8 において、右下三角部分で誤答数がゼロなのは右上がりの左上の組み合わせであり、誤答数の等高線は対角線と平行になる。図 3 からも分かるように、誤答数は 2 個の場合が最大で、それ以上
は誤答数が多くなるほど急激にサンプル数は減っていく。そのために、正答数と DK 数は負の相関を取りやすい。

B.

感度分析

3.1 節では、投資行動は正答数、誤答数とは正の関係、DK 数とは負の関係があること、DK 数は正答数よりも投資行動と強い関係があることを示した。ただし、3.3, 3.4 節でも示したように問題によって正答率、誤答率、DK 率が異なることや、投資対象によっても投資の有無への影響も変わる可能性がある。そこで、本節では追加的に、以下の 2 点について感度分析を行う。
(1) 問題の種類 (回答形式や難しさなど): 5 種類
(2) 投資対象: 3 種類 (株式、投資信託、外貨預金・外貨 MMF)

21

B.1.

問題選択

金融リテラシー調査は、Q18 を除いて選択肢から回答する形式である。
「不適切」もしくは「適切」な内容のものを選択する問題 (以降「不適切」選択問題、「適切」選択問題と呼ぶ)14 もあれば、教科書などで勉強していないと回答できないと思われる選択問題もある。これらには、正答率の高い簡単な問題もあれば、誤答率や DK 率の高い難しい問題もある。3.3, 3.4 節の分析と似ているが、追加的に問題の選択方法が投資の有無に与える影響を調べるために表 11 に示す 5 種類の選択方法を用いて感度分析を行う。
表 11: 感度分析で選択した問題
金融リテラシーマップの分野問題
番号「不適切」 「適切」 正答率 誤答率 DK 率
選択問題 選択問題 上位
上位
上位
(7 問)
(6 問)
10 問 10 問 10 問

家計管理

○

○

家計管理

○

○

Q4
Q5
生活設計
Q12
生活設計
Q13
金融取引の基本
Q14
金融取引の基本
Q15
金融取引の基本
Q16
金融・経済の基礎
Q18
金融・経済の基礎
Q19
金融・経済の基礎
Q20
金融・経済の基礎
Q21-1
ローン・クレジット Q21-2
資産形成
Q21-3
資産形成
Q21-4
金融・経済の基礎
Q22
金融・経済の基礎
Q23
保険
Q25
保険
Q26
保険
Q28
ローン・クレジット Q30
ローン・クレジット Q31
資産形成
Q33
外部の知見活用Q36
外部の知見活用Q37
正答率
2016 年調査
誤答率
DK 率
正答率
2019 年調査
誤答率
DK 率

○
○
○

○

○

○

○

○
○
○
○
○

○

○
○
○
○

○

○

○

○
○

○
○

○

○

○

○
○

0.629
0.201
0.170
0.640
0.204
0.156

○

○

○

○

○

○

○
○

○

0.495
0.166
0.339
0.506
0.170
0.324

0.671
0.106
0.223
0.685
0.110
0.205

○

0.463
0.287
0.250
0.470
0.291
0.239

0.470
0.157
0.373
0.477
0.160
0.363

2016, 2019 年平均(括弧は順位)
正答率
誤答率
DK 率
0.551 (12) 0.338 ( 4) 0.111 (22)0.482 (16) 0.350 ( 3) 0.168 (19)0.537 (13) 0.230 ( 8) 0.234 (14)0.475 (18) 0.320 ( 5) 0.204 (17)0.670 ( 6) 0.185 (11) 0.146 (21)0.726 ( 3) 0.167 (12) 0.107 (24)0.809 ( 1) 0.083 (20) 0.109 (23)0.672 ( 5) 0.102 (17) 0.226 (15)0.433 (21) 0.408 ( 1) 0.160 (20)0.553 (11) 0.107 (16) 0.340 ( 8)0.613 ( 8) 0.077 (21) 0.309 ( 9)0.694 ( 4) 0.058 (22) 0.249 (12)0.758 ( 2) 0.027 (24) 0.215 (16)0.465 (19) 0.054 (23) 0.481 ( 1)0.239 (24) 0.356 ( 2) 0.405 ( 2)0.450 (20) 0.152 (14) 0.399 ( 3)0.480 (17) 0.162 (13) 0.359 ( 6)0.518 (14) 0.248 ( 6) 0.234 (13)0.604 ( 9) 0.194 (10) 0.202 (18)0.508 (15) 0.131 (15) 0.361 ( 5)0.413 (23) 0.215 ( 9) 0.373 ( 4)0.414 (22) 0.232 ( 7) 0.354 ( 7)0.600 (10) 0.101 (18) 0.299 (10)0.635 ( 7) 0.083 (19) 0.282 (11)
0.549
0.181
0.271
0.559
0.184
0.256

14
「不適切」選択問題には、選択肢の中に国語力を問われると思われるような文章が含まれており、感度分析の対象と
している。

22

「不適切」選択問題とは、「家計の行動に関する次の記述のうち、適切でないものはどれでここで、しょうか。」(設問 Q4) というタイプの問題である。一方、「適切」選択問題とは、「金利が上がっていくときに、資金の運用（預金等）、借入れについて適切な対応はどれでしょうか。」(設問 Q23) というタイプの問題である。表 11 には正答率、誤答率、DK 率も示す。全 24 問の平均的な正答率は約55%、誤答率は約 18%、DK 率は約 27%である。
「不適切」選択問題は正答率が約 63%と高く、7 問中5 問が正答率上位 10 問の中に入っており、比較的簡単な問題が多い。ただし、誤答率 (DK 率) も高く (低く)、回答しやすい問題のタイプと考えられる。一方で、「適切」選択問題は正答率が約 50%で、
6 問中 1 問しか正答率上位 10 問の中に入っておらず、6 問中 4 問が DK 率上位 10 問の中に入っていて、比較的難しい問題のタイプと考えられる。正答率、誤答率、DK 率それぞれ上位 10 問は重複している問題もあるが、ほぼ難易度で 3 つに分類されている。
まず始めに、投資経験の有無との関係を調べるために、投資経験の有無を被説明変数として、正答数、誤答数、DK 数、それぞれを説明変数とした単変量ロジスティック回帰分析を行う。推定した
回帰係数、z 値、McFadden R2 の結果を表 12 に示す。
表 12: 問題選択別: 単変量ロジスティック回帰分析の結果

McFadden R2
問題選択
誤答数
調査年
正答数
DK 数
正答数 誤答数 DK 数
「不適切」選択 2016 0.166 (28.57) 0.094 (11.89) −0.453 (−41.48) 0.026 0.004 0.077
問題 (7 問)2019 0.177 (30.02) 0.069 ( 8.84) −0.487 (−41.66) 0.028 0.002 0.080「適切」選択2016 0.414 (57.06) 0.209 (18.95) −0.502 (−60.34) 0.113 0.011 0.151
問題 (6 問)2019 0.447 (59.80) 0.173 (15.80) −0.545 (−61.90) 0.126 0.007 0.162
正答率2016 0.216 (44.76) 0.116 (13.26) −0.357 (−50.25) 0.071 0.005 0.117
上位 10 問2019 0.231 (46.22) 0.076 ( 9.01) −0.391 (−50.69) 0.075 0.002 0.123
誤答率
2016 0.292 (54.31) 0.050 ( 7.71) −0.404 (−55.83) 0.102 0.002 0.139
上位 10 問2019 0.325 (58.17) 0.011 ( 1.67) −0.434 (−57.03) 0.120 0.000 0.146
DK 率2016 0.332 (64.77) 0.196 (23.92) −0.344 (−65.47) 0.155 0.018 0.180
上位 10 問2019 0.351 (67.05) 0.164 (20.59) −0.360 (−66.77) 0.168 0.013 0.189
回帰係数 (z 値)

正答数、誤答数の回帰係数は正、DK 数の回帰係数は負で、z 値も統計的に有意 (p 値もほぼゼロ)であり、すべての問題を用いた基本分析と同じ結果である。ただし、DK 数上位 10 問の回帰係数の絶対値や McFadden R2 の大きさは、基本分析や他の問題選択と異なり、正答数と DK 数が近い値を取っており、平均的には投資行動への影響が近いと考えられる。
そこで、基本分析の図 4 と同様に正答数、DK 数を固定した場合の投資経験ありの割合との関係を調べる。ただし、2016 年調査と 2019 年調査はほぼ同じ傾向を示しているので、両調査を合わせた結果をそれぞれ、図 9〜13 に示す。
図を見ると、基本分析と同様の結果である。ただし、DK 数上位 10 問については平均水準に近い値にはなっていないが、DK 数を固定したときには正答数と投資割合の間には正の関係が見られる。
しかし、「不適切」選択問題と正答率上位 10 問については正答数が増えると、平均的には投資割合が大きくなるが、DK 数を固定すると投資割合は小さくなっている。一方、正答数を固定した DK 数と投資割合の間には基本分析と同様に、すべての問題選択で負の関係が見られ、正答数上位 10 問以
外は平均水準と近い結果が得られた。問題の選択方法による多少の違いは見られるが、DK 数の方が正答数よりも安定的に投資割合に関係すると考えられる。
次に、回答数の残差と投資行動との関係も確認しよう。推定した回帰係数、z 値、McFadden R2の結果を表 13 に示す。

23

図 9: 「不適切」選択問題に対する投資経験ありの割合

図 10: 「適切」選択問題に対する投資経験ありの割合

図 11: 正答率上位 10 問に対する投資経験ありの割合

24

図 12: 誤答率上位 10 問に対する投資経験ありの割合

図 13: DK 率上位 10 問に対する投資経験ありの割合

表 13: 問題選択別: 残差分析の結果
相関係数
問題選択

調査年 (正答数・DK 数)「不適切」選択問題 (7 問)

2016
2019
2016
2019
2016
2019
2016
2019
2016
2019

「適切」選択問題 (6 問)正答率
上位 10 問誤答率
上位 10 問DK 率
上位 10 問

−0.731−0.714−0.852−0.844−0.891−0.878−0.747−0.735−0.891−0.884回帰係数 (z 値)
正答数
DK 数

−0.058−0.0360.073
0.107−0.077−0.046
0.112
0.151
0.096
0.126

25

(−7.30)(−4.57)( 6.03)( 9.03)(−8.78)(−5.39)( 15.75)( 21.31)( 10.34)( 13.78)−0.400−0.399−0.336−0.334−0.331−0.319−0.212−0.199−0.191−0.180(−35.64)(−34.95)(−29.10)(−28.84)(−32.38)(−31.42)(−29.19)(−27.33)(−23.40)(−22.38)

McFadden R2
正答数 DK 数
0.002 0.042
0.001 0.041
0.001 0.026
0.002 0.026
0.002 0.034
0.001 0.032
0.008 0.027
0.014 0.023
0.003 0.017
0.006 0.015

すべての問題選択で DK 数の回帰係数が負であるのに対し、「不適切」選択問題と正答率上位 10
問では正答率の回帰係数は正ではなく、負になっている。これは、DK 数を固定した場合の投資割合と同様の結果である。この 2 つは正答率が高い問題のタイプであり、正答数が高くても投資行動と関係しないという分析結果は、3.3 節と同様である。これらの結果から、正答数に関しては問題のタイ
プに影響を受けるが、DK 数 (正答数 + 誤答数) は問題のタイプに対して頑健であることが分かった。

B.2.

投資資産の違いによる影響

図 3 は 3 つの対象資産 (株式、投資信託、外貨預金・外貨 MMF) のいずれかを購入したことがあれば、投資経験ありとしていたが、投資資産の違いによる影響を調べるために、対象資産ごとに分析を行う。正答数、誤答数、DK 数と資産ごとの投資経験ありの割合の関係を図 14 に示す。2016 年
調査と 2019 年調査はほぼ同じ傾向を示しているので、両調査を合わせた結果を示す。

図 14: 正答数、誤答数、DK 数と資産ごとの投資経験ありの割合の関係
資産ごとの傾向も図 3 と同じである。資産ごとの投資経験ありの割合はそれぞれ、株式は 31.9%、
投信は 26.6%、外貨は 17.4%であり、図 14 においても回答ごとの割合も同様の水準になっている。
投資経験の有無を被説明変数として、正答数、誤答数、DK 数、それぞれを説明変数とした単変量
ロジスティック回帰分析を行う。推定した回帰係数、z 値、McFadden R2 の結果を表 14 に示す。
表 14: 投資資産別: 単変量ロジスティック回帰分析の結果
回帰係数 (z 値)
資産

調査年

株式

2016
2019
2016
2019
2016
2019

投資信託
外貨

正答数

0.116
0.125
0.119
0.128
0.100
0.104

(47.81)(49.86)(45.09)(47.67)(33.91)(34.31)

誤答数

0.065
0.047
0.050
0.032
0.064
0.060

(16.71)(12.27)(12.38)( 8.16)(14.14)(13.29)

DK 数−0.174 (−51.53)−0.193 (−52.22)−0.180 (−46.97)−0.196 (−48.35)−0.170 (−37.50)−0.193 (−38.00)

McFadden R2
正答数 誤答数 DK 数
0.087 0.009 0.135
0.096 0.005 0.144
0.087 0.005 0.128
0.096 0.002 0.136
0.059 0.008 0.102
0.060 0.007 0.110

正答数、誤答数の回帰係数は正、DK 数の回帰係数は負で、z 値も統計的に有意 (p 値もほぼゼロ)である。この結果は基本分析とも同様であり、図 14 とも整合的である。
次に、正答数と DK 数をそれぞれ固定した場合の投資経験ありの割合 (2016 年、2019 年調査の合計) をまとめて、図 15 に示す。
この結果も基本分析と同様に、DK 数を固定した正答数と投資割合の間に関係は見られない一方
で、正答数を固定した DK 数と投資割合の間にはすべてで負の関係が見られ、平均水準と近い結果が得られた。

26

図 15: 正答数、DK 数を固定した場合の資産ごとの投資経験ありの割合

27

次に、回答数の残差と投資行動との関係も確認しよう。推定した回帰係数、z 値、McFadden R2の結果を表 15 に示す。
表 15: 投資資産別: 残差分析の結果
相関係数
資産調査年 (正答数・DK 数)

株式

2016
2019
2016
2019
2016
2019

投資信託
外貨

−0.876−0.865−0.876−0.865−0.876−0.865回帰係数 (z 値)
正答数
DK 数

−0.006 (−1.42) −0.118 (−28.54)
0.009 ( 2.30) −0.111 (−27.23)
0.008 ( 1.81) −0.100 (−23.66)
0.024 ( 5.47) −0.094 (−22.55)−0.016 (−3.17) −0.107 (−22.62)−0.014 (−2.97) −0.111 (−23.65)

McFadden R2
正答数 DK 数
0.000 0.027
0.000 0.024
0.000 0.020
0.001 0.017
0.000 0.022
0.000 0.024

すべての投資資産で DK 数の回帰係数が負であるのに対し、株式 (2016 年調査) と外貨では正答率の回帰係数は正ではなく、負になっている。基本分析同様に、残差に対する DK 率の回帰係数は負であり、資産の違いにも頑健である一方で、正答率の方は対象資産に影響されることが分かった。

C.

米国の調査データとの比較

米国データを分析することによって、日本の金融リテラシー調査のデータを用いた結果と比較し、国の違いによる結果への影響を検証する。米国調査データとして、米国金融業界規制当局 (FINRA:
Financial Industry Regulatory Authority) が 2009, 2012, 2015, 2018 年に調査を行った The National
Financial Capability Study (NFCS) の「State-by-State Survey」を用いる。州ごとに約 500 人ずつ、各回の調査人数はそれぞれ、28,000 人 (2009 年)、25,509 人 (2012 年)、27,564 人 (2015 年)、27,091
人 (2018 年) を対象としたオンライン調査である。金融リテラシーに関する正誤問題は、5 問 (2009,2012)、6 問 (2015, 2018) である。5 問は各回で共通である。正誤問題の番号は、M6(Q19), M7(Q20),
M8(Q22), M9(Q21-2), M10(Q21-4) の 5 問は共通で、M31(Q31) が 2015, 2018 年に追加されている(カッコ内は対応する日本の金融リテラシー調査の問題番号である)。投資行動は投資資産の保有の有無を回答する B14 の結果を用いる。米国の調査では、答えたくない (Prefer not to say) という選択肢があるため、それを一つでも選択したサンプルは除外した。
本節では、日本のデータにおいて対応する 6 問を対象にした分析も行い、比較する。これらの問
題は、金利、債券、資産形成など、教科書などで勉強していないと回答できないと思われる選択問題で構成されていて、他の問題に比べて、正答率が低く、DK 率が高い問題で構成されている。まずはじめに、各問題に対する正答率、誤答率、DK 率を表 16 に示す。

28

表 16: 各問題に対する正答率、誤答率、DK 率

日米で正答率が大きく異なるのは複利計算である。この問題に対する米国調査データ (2018 年) の正答率が 74.3%に対して、金融リテラシー調査 (2019) の正答率は 43.6%と他の問題に比べて極端に低い。しかし、これには大きな理由がある。それは、設問は日米ともに同じであるが選択肢は異なるからである。金融リテラシー調査の選択肢は「元本 100 万円で年率 2%、5 年後の残高が 110 万円より多いか、同じか、少ないか」であるが、Lusardi and Mitchell[3] や米国調査データ (FINRA) の選
択肢は「元本 100 ドルで年率 2%、5 年後の残高が 102 ドルより多いか、同じか、少ないか」である。
そのため、単利で考えても 102 ドルより多いと回答できることになり、正答率が高くなったと考えられる15 。インフレの問題は日本の DK 率が米国に比べて高い。近年、日本ではインフレが起きていな
いため、米国に比べて分からなかった可能性がある。72 ルールの問題は、日本の方が米国よりも正答率と DK 率の両方が高く、その分、米国の誤答率が高い。これは、少し計算が必要なために知識がないとできない一方で、回答しようとした場合には、計算間違いが起きたと考えられる。また、わずかではあるが、米国の正答率が年々下がり、誤答率と DK 率が上がっていることも特徴的である。
次に、正答数と DK 数を同時に分析するために、3 節の基本分析と同様に、金融リテラシー変数の単変量で分析をする。さらに、4 節と同様に多変量ロジスティック回帰分析も行う。

15

この選択肢では複利計算ができるかどうかを判断できないため、厳密に言うとこの問題に関しては日米の比較はできない。金融広報中央委員会 [9, 10] の中で比較をしているが、ミスリードする可能性がある。ただし、金融リテラシー調査の複利計算の設問は、OECD[4] で国際比較のために設定された問題の選択肢に準拠しており、OECD[5] とは比較可能で
ある。

29

C.1.

米国の調査データの分析

投資経験の有無を被説明変数として、正答数、誤答数、DK 数のそれぞれを説明変数としたロジス
ティック回帰分析を行う。推定した回帰係数、z 値、McFadden R2 の結果を表 17 に示す。
表 17: 米国調査データ: ロジスティック回帰分析の結果
回帰係数 (z 値)
調査年 サンプル数

2009
2012
2015
2018

25,35822,676
24,72523,739

正答数
誤答数
DK 数
0.468 (42.60) −0.198 (−12.41) −0.457 (−37.19)
0.513 (44.34) −0.151 (− 9.79) −0.552 (−40.57)
0.403 (42.99) 0.001( 0.07) −0.509 (−43.31)
0.400 (42.90) 0.020( 1.77) −0.482 (−43.05)

McFadden R2
正答数 誤答数 DK 数
0.061 0.005 0.048
0.076 0.003 0.068
0.065 0.000 0.077
0.066 0.000 0.077

正答数の回帰係数は正、DK 数の回帰係数は負で、z 値も統計的に有意 (p 値もほぼゼロ) であり、この結果は金融リテラシー調査と同様である。しかし、誤答数の回帰係数は 2009, 2012 年調査 (5 問)は負で、z 値は統計的に有意、2015, 2018 年調査 (6 問) は正であるが、z 値は有意ではない。これは後述する金融リテラシー調査 (表 19) とは大きく異なる結果である。
次に、正答数、DK 数を固定した場合の投資経験ありの割合との関係を 2015, 2018 年調査のみ、図16 に示す。
正答数、DK 数を固定した場合、いずれも平均水準に近い値にはなっていないが、DK 数を固定した場合 (左図) は正答数が増加すると投資経験ありの割合は増加し、正答数を固定した場合 (右図) は
DK 数が増加すると投資経験ありの割合は減少する傾向が見られる。

図 16: 正答数、DK 数を固定した場合の投資経験ありの割合 (米国データ)

30

正答数、DK 数の残差と投資行動との関係を調べるために、推定した回帰係数、z 値、McFadden
R2 の結果を表 18 に示す。
表 18: 米国調査データ: 残差分析の結果
相関係数

回帰係数 (z 値)
正答数
DK 数

調査年 (正答数・DK 数)−0.800−0.773−0.746−0.735

2009
2012
2015
2018

−0.020 (−1.233) −0.019 (−1.059)
0.065 ( 3.820)
0.035 ( 1.963)−0.003 (−0.201) −0.015 (−1.095)
0.008 ( 0.602)
0.019 ( 1.441)

McFadden R2
正答数 DK 数
0.000 0.000
0.001 0.000
0.000 0.000
0.000 0.000

正答数、DK 数ともに回帰係数は調査年によって異なり、z 値もほとんど有意ではなく、残差には投資行動との関連が見られない。これは、正答数、DK 数のどちらかでしか説明できない部分は見られないことを示している。

C.2.

日本の調査データの分析

次に、比較のために、金融リテラシー調査において米国調査と同じ問題を用いて分析を行う。米国と同様に、単変量ロジスティック回帰分析の結果を表 19 に示す。
表 19: 日本の調査データ: 単変量ロジスティック回帰分析の結果
回帰係数 (z 値)
調査年

2016
2019

正答数

0.525
0.550

(63.31)(65.34)

誤答数

0.088
0.035

( 7.55)( 3.10)DK 数−0.552 (−61.36)−0.569 (−62.23)

McFadden R2
正答数 誤答数 DK 数
0.146
0.002
0.155
0.157
0.000
0.158

正答数、誤答数の回帰係数は正、DK 数の回帰係数は負で、z 値も統計的に有意 (p 値もほぼゼロ)であり、すべての正誤問題を対象にした場合と同じである。2016 年調査と 2019 年調査はほぼ同じ傾向を示しているので、両方の結果を合わせた結果を図 17 に示す。

図 17: 米国調査と同じ問題に対する投資経験ありの割合
図 17 を見ると、米国調査と同様の傾向が見られる。ただし、正答数、DK 数を固定した場合、DK数の方が正答数に比べて平均水準に近い値になっている。

31

正答数、DK 数の残差と投資行動との関係を調べるために、推定した回帰係数、z 値、McFadden
R2 の結果を表 20 に示す。
表 20: 日本の調査データ: 残差分析の結果

McFadden R2
調査年 (正答数・DK 数)
正答数 DK 数
2016−0.8450.264 ( 19.97) −0.227 (−19.04) 0.012 0.011
2019−0.8350.303 ( 23.39) −0.211 (−17.91) 0.017 0.010
相関係数

回帰係数 (z 値)
正答数
DK 数

すべての正誤問題を対象にした場合、DK 数の方が正答数に比べて残差の説明力は高かったが、正答数と DK 数は同じ程度の説明力が残っていると考えられる。これは、米国調査と同じ問題は他の問題に比べて相対的に正答率の低い問題だからだと考えられる。それを確かめるために、各問題の正答率とその順位を表 21 に示す。
表 21: 米国調査と同じ問題の正答率、誤答率、DK 率と順位
問題
番号金融リテラシーマップの分野2016 年調査2019 年調査
誤答率
DK 率
正答率
誤答率
DK 率
Q19
金融・経済の基礎
0.429 (21) 0.406 (1) 0.165 (20) 0.436 (21) 0.409 (1) 0.154 (20)Q20
金融・経済の基礎
0.556 (11) 0.104 (16) 0.341 (8) 0.551 (12) 0.110 (16) 0.339 (8)Q21(2) ローン・クレジット 0.684 (4) 0.058 (22) 0.258 (12) 0.703 (4) 0.058 (22) 0.239 (12)Q21(4) 資産形成
0.458 (19) 0.052 (23) 0.490 (1) 0.473 (19) 0.056 (23) 0.472 (1)Q22
金融・経済の基礎
0.240 (24) 0.357 (2) 0.404 (3) 0.238 (24) 0.355 (2) 0.407 (2)Q31
ローン・クレジット 0.406 (23) 0.213 (9) 0.381 (4) 0.420 (22) 0.216 (9) 0.364 (4)6 問平均 0.462
0.198
0.340
0.470
0.201
0.329
24 問平均 0.549
0.181
0.271
0.559
0.184
0.256
正答率

表 21 を見ると、正答率が相対的に低く、DK 率が相対的に高い問題の組み合わせになっている。
今までの分析結果により、正答率は低い方が投資行動と関連しやすいことから、米国調査で用いられている問題は正答率でも DK 率でも同様に投資行動と関連すると考えられる。

32

C.3.

多変量ロジスティック回帰分析

鳥居・枇々木 [15] と同じコントロール変数を用いて、日米両方のデータに対する多変量ロジスティッ
ク回帰分析を行う。ほとんどは共通のコントロール変数であるが、一部異なる変数を用いる。ただし、紙面の都合上、日本は 2019 年度調査、米国は 2018 年度調査の結果のみを表 22 に示す。
表 22: 多変量ロジスティック回帰分析: 日米比較
正答数
金融
リテラシー
変数

誤答数

DK 数
属性

性別
年齢

仕事

職業

男性
18〜24 歳25〜34 歳35〜44 歳
55〜64 歳
65 歳〜

白人

年収
• 米国
(百ドル)
• 日本
(万円)
最終学歴

行動特性

フルタイム
自営業
パート
250 未満250〜500
750〜1000
1000〜1500
1500〜
義務教育のみ高校
大学
大学院

米国 (2018)
0.191∗∗∗(16.222)0.067∗∗∗(4.680)日本 (2019)
0.370∗∗∗(34.872)
0.066∗∗∗(4.505)−0.253∗∗∗(−19.919)
0.183∗∗∗ 0.088∗∗∗ 0.183∗∗∗
0.059∗
0.193∗∗∗ 0.313∗∗∗ 0.172∗∗0.270∗∗∗
0.153∗∗∗ 0.280∗∗∗ 0.128∗∗
0.224∗∗∗∗∗−0.097−0.026−0.108−0.0480.489∗∗∗ 0.461∗∗∗ 0.490∗∗∗0.456∗∗∗
1.043∗∗∗ 0.994∗∗∗ 1.043∗∗∗0.976∗∗∗
0.152∗∗∗ 0.088∗∗
0.169∗∗∗
0.131∗∗∗−0.223∗∗∗ −0.219∗∗∗ −0.227∗∗∗ −0.234∗∗∗
0.061
0.059
0.053
0.027
−0.0300.001−0.038−0.018−1.110∗∗∗ −1.039∗∗∗ −1.118∗∗∗ −1.050∗∗∗−0.415∗∗∗ −0.380∗∗∗ −0.419∗∗∗ −0.384∗∗∗0.475∗∗∗ 0.486∗∗∗ 0.467∗∗∗
0.459∗∗∗
0.613∗∗∗ 0.578∗∗∗ 0.620∗∗∗0.592∗∗∗
1.174∗∗∗ 1.130∗∗∗ 1.182∗∗∗
1.142∗∗∗−0.845∗∗∗ −0.674∗∗∗ −0.861∗∗∗ −0.701∗∗∗−0.125∗∗∗ −0.034−0.137∗∗∗ −0.056
∗∗∗
∗∗∗
0.397
0.311
0.416∗∗∗
0.353∗∗∗
∗∗∗
∗∗∗
∗∗∗
0.499
0.395
0.520
0.440∗∗∗−0.411∗∗∗(−36.194)0.277∗∗∗ 0.069∗
0.282∗∗∗
0.081∗∗−1.441∗∗∗ −1.226∗∗∗ −1.454∗∗∗ −1.295∗∗∗−0.805∗∗∗ −0.559∗∗∗ −0.809∗∗∗ −0.617∗∗∗−0.300∗∗∗ −0.176∗∗ −0.305∗∗∗ −0.199∗∗∗0.580∗∗∗ 0.451∗∗∗ 0.582∗∗∗
0.462∗∗∗
1.317∗∗∗ 1.082∗∗∗ 1.321∗∗∗1.098∗∗∗

損失回避傾向近視眼的行動
横並び行動
リスク許容度

0.089∗
0.123∗∗
0.082∗−0.169∗∗ −0.078−0.177∗∗−0.078−0.037−0.080−0.497∗∗∗ −0.334∗∗∗ −0.500∗∗∗−0.237∗∗∗ −0.169∗∗∗ −0.240∗∗∗0.209∗∗∗ 0.146∗∗
0.213∗∗∗
0.357∗∗∗ 0.306∗∗∗ 0.359∗∗∗
0.563∗∗∗ 0.529∗∗∗ 0.567∗∗∗−1.034∗∗∗ −0.836∗∗∗ −1.027∗∗∗−0.309∗∗∗ −0.300∗∗∗ −0.310∗∗∗0.423∗∗∗ 0.243∗∗∗ 0.434∗∗∗
0.697∗∗∗ 0.372∗∗∗ 0.719∗∗∗−1.672∗∗∗ −1.455∗∗∗ −1.671∗∗∗−0.090∗∗∗ −0.056∗∗∗ −0.093∗∗∗
0.066∗∗∗ 0.136∗∗∗ 0.060∗∗∗

0.270∗∗∗ 0.265∗∗∗ 0.265∗∗∗0.247∗∗∗−0.130∗∗∗ −0.163∗∗∗ −0.118∗∗∗ −0.128∗∗∗−0.113∗∗∗ −0.082∗∗ −0.132∗∗∗ −0.142∗∗∗
定数−2.389∗∗∗ −2.948∗∗∗ −2.461∗∗∗ −1.892∗∗∗
0.853∗∗∗ −0.622∗∗∗
McFadden R2
0.200
0.209
0.201
0.215
0.197
0.244
注: 値は係数の推定値、カッコ内は z 値。有意水準は，∗ : p<0.1, ∗∗ : p<0.05, ∗∗∗ : p<0.01
家族構成

0.084
−0.123∗−0.044−0.348∗∗∗−0.184∗∗∗0.165∗∗∗
0.309∗∗∗
0.538∗∗∗−0.804∗∗∗−0.314∗∗∗0.301∗∗∗
0.480∗∗∗−1.429∗∗∗−0.069∗∗∗0.100∗∗∗

結婚・同居
子供

0.790∗∗∗
0.197

1.274∗∗∗
0.252

多変量での分析でも、正答数、誤答数は統計的に有意に正、DK 数は負の関係が見られる。これらの結果は、前述と同様である。日米でコントロール変数の符号を比較すると、年齢が高くなるにつれて、日本は投資行動とは正の関係にあるが、米国は U 字型になっている。年収、最終学歴が高くなるにつれて、投資行動とは正の関係にある。一方で、職業を見ると日米で符号は異なる。通常はフルタイムの人ほど投資に充てる資金があるため、正となることが想定される。米国では正の結果が得られているが、日本では投資教育が充実しておらず、フルタイムの人は投資に充てる時間がな
いために負になっている可能性がある。

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D.

コントロール変数と投資経験の有無との関係

2019 年調査結果に対する、多変量ロジスティック回帰分析に用いるそれぞれのコントロール変数と投資経験ありの割合との関係を図 18 に示す。

図 18: 各コントロール変数と投資経験ありの割合の関係
男性、年齢、年収、最終学歴は、それぞれ高くなるにつれて、投資経験ありの割合は大きくなる(投資と正に関連する)。損失回避傾向もない方が投資経験ありの割合は大きくなる。これらは表 8 の関係と整合的である。また、表 8 の職業を見ると、2016 年調査はパートが投資と負の関係、2019 年
調査はフルタイム (会社員・公務員・教員) が投資と正の関係にある。調査年によって異なるが、図18 の関係と整合的である。一方で、近視眼的行動 (表 8 では投資と負の関係)、横並び行動 (表 8 では
投資と正の関係) については、表 8 とは少し異なる関係が見られる。これは単変量での関係では見られないが、他の変数との関係でロジスティック回帰分析では有意になったと考えられる。

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