ファイナンシャル・プランニング研究

論

文

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 ―Financial Literacy and Investment Behavior:
Analysis using Financial Literacy Survey Data
慶應義塾大学 理工学部

枇々木 規雄 / Norio HIBIKI

キーワード（Key Words）
金融リテラシー（Financial Literacy），投資行動（Investment Behavior）
金融教育（Financial Education）〈要 約〉
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，金融に関する教育は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わかった．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），投資経験ありの割合を調べた分析や，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わかった．

1 ．はじめに
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．
2022 年 3 月末の家計の金融資産構成（日本銀行（2022））を見ると，日本では投資信託・株式等の割合は 14.7% と，米国（52.4%），欧州（29.9%）に比べて低く，投資を行っている割合は少ない．同―2―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平均
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，2020 年までの有価証券の構成比は 20% 以下であったが，2021 年に入り，急上昇した．預貯金の割合は依然として高いものの，その差は急速に縮No. 22 2022

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変数は有意とならないことを示している．
• Almenberg and Dreber（2015）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.（2017）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．
• 馮ほか（2017）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．
• 顔ほか（2019）は独自にアンケート調査を実施
し，Van Rooij et al.（2011）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ている．
• 藤 木（2019）は Lusardi and Mitchell（2014）に倣い 3，「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（2018）の新指導要領に基づき，高校家庭科で金融教育の授業が始まった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（2019 年）」の結
果を OECD 調査と比較すると，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 2．一方で，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.（2011）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
12

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．
金融広報中央委員会「金融リテラシー調査（2019 年）」は，
日米共通の正誤問題（6 問）に対する日本の正答率は 47%であるのに対して，米国の正答率は 53%（2018 年調査）と，米国が日本を上回っていることを示している．しかし，共通に含まれる複利計算の問題に対する選択肢が異なるため，この問題に対する米国調査データ（2018 年）の正答率が 75% に対して，金融リテラシー調査（2019 年）の正
答率は 44% であり，他の問題と比べて極端に低い．そこで，複利計算の問題を除き，選択肢も同じ 5 問で比較す
ると，日本の正答率は 47.6% であるのに対して，米国の正答率は 48.2% とほぼ変わらない．日米の調査結果を比較するときには注意が必要である．

3―3―

Lusardi and Mitchell（2014）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，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．

ファイナンシャル・プランニング研究はない．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仮定する．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 5．

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．
• Yamori and Ueyama（2021）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（2011）は RAND American Life
Panel データを用いて，著者の知る限りではある（以降では記述の煩雑さが，唯一，「わからない」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 4．
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4鳥居・枇々木（2020）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．

図1

投資行動に関連する回答の構造

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（2011）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 年，2019年）を対象にして，正答数，誤答数，DK 数
5―4―

金融知識へあまり触れていなくても，自信過剰によって「わからない」とせずに回答することも考えられるが，本調査のアンケート結果の中でこれを識別するのは難しい．
この点については，今後の課題としたい．

No. 22 2022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），投資経験ありの割合を調べた分析や，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.（2011），顔ほか（2019）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，正答数が正答率の水準に対して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 率の水準に対して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 値にマイナスを付けた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 Rooijet al.（2011），顔ほか（2019）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する．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 率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．
2 ．モデル
2 ．1 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 : Don’t
Know）に分けられる．図 1 に示したように，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 6．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
6―5―

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（2011）でも同様の指摘がされている．

ファイナンシャル・プランニング研究い）ことも示されている．以降，本研究では金融リテラシーに関する設問の正答数，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（誤答数と DK 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，誤答数と DK 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．そこで，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
表1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=はそのうちの 17 人が投資する（投資割合は 17340.5）．ケース 2 の場合には 10 人（ 10=0.294），ケ34
2 = 0.059）である．3 つのース 3 の場合には 2 人（ 34
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．
このような場合，ケース 1 は DK 数にのみ，ケ

仮想データ

―6―

No. 22 2022

図2

仮想データ : 正答数・DK 数と投資経験ありの関係

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，平均を表す太線だけを見ると，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，n0 i, n1 i,= 1, . . . , N）とし，N は回答者数を表す．ここn2（iiで，pi は回答者 i の投資確率とすると，回答数 nk iを説明変数とする単変量ロジスティック回帰モデ
ルは正答数（k = 0），誤答数（k = 1），DK 数（k = 2）
に対してそれぞれ，以下のように記述することができる 7．

7

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

―7―

（1）

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．すべてのケースで 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あることがわかる．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ファイナンシャル・プランニング研究

表2

仮想データ : ロジスティック回帰分析

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．
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ありの割合を示した図 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 n0 i ，DK 数を n2 i とすると，線形回帰式は（2）と書ける．k = 0（k = 2）のとき，被説明変数は正，説明変数は DK 数（正答数）である．
答数（DK 数）
ここで，推定値（âk, b̂k ; k = 0, 2）を用いると，残差は（3）と記述できる．
ε̂0（i ε̂2 i）は DK 数（正答数）では説明していない正答数（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．

（4）

推定した回帰係数（δk），z 値，McFadden R の結果を表 3 に示す．
2

表3

ケース 1 では DK 数（正答数），ケース 3 では正答数（DK 数）の z 値の絶対値が大きく（小さく），p 値を見ると，統計的に 0.1% 水準で有意である（10% 水準でも有意ではない）．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 値の絶対値も大きく，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．
2 ．3 データ
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

仮想データ : 残差分析

―8―No. 22 2022

表4

コントロール変数

う．ただし，3 種類の資産のいずれかを購入したことがある場合，「購入したことがある」とする．
」を「投資経以降，「金融商品の購入あり（なし）」と表記する．具体的な設問の内験あり（なし）容は紙面の都合上省略する（金融広報中央委員会（2016，2019）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，表 4 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．
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記載する．図 3 の横軸は左から正答数，誤答

図3

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．
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

正答数，誤答数，DK 数と投資経験ありの割合の関係―9―ファイナンシャル・プランニング研究

表5

単変量ロジスティック回帰分析の結果（被説明変数 : 投資経験の有無）

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

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 9．
左図（右図）は DK 数（正答数）を固定し，横軸を正答数（DK 数），縦軸を投資割合としたグラフ

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（2011）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．被説明変数を投，説明変数をそれぞれ資経験の有無（投資行動）
正答数，誤答数，DK 数として，単変量ロジステ
ィック回帰分析で推定した回帰係数（β k），z 値，
McFadden R2 の結果を表 5 に示す 8．
正答数，誤答数の回帰係数は正，DK 数の回帰係数は負で，z 値の絶対値も大きく（p 値もほぼゼロ），統計的に有意であり，図 3 と整合的な結果である．

8

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．

9― 10 ―

2016 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．

No. 22 2022

表6

残差分析の結果である．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．被説明変数を投資経験の有，説明変数をそれぞれ正答数，DK
無（投資行動）数の残差部分として推定した回帰係数（δk），z 値，
McFadden R2 の結果を表 6 に示す．
正答数，DK 数ともに，z 値の絶対値は大きく（p値は非常に小さい），統計的に有意であるが，DK

図5

表7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.（2011），顔ほか（2019）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（誤答率，DK 率）とした場合には縦軸には正答者（誤答者，DK 回答者）の投資経験ありの割合を図5 に示す．左図は 2016 年，右図は 2019 年調査の結果である．線形回帰分析の結果も表 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．

各問題に対する回答率と投資経験ありの割合の関係

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― 11 ―

ファイナンシャル・プランニング研究

調査年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 年調査では p 値は10% 有意であるが，2016 年調査では統計的に有意ではなくなる．

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 10．左図が 2016 年，右図が 2019 年調査の結果である．
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（マイナスを付けた値）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わかる．

3．
3 正答率と投資経験の有無の関係
Van Rooij et al.（2011）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，顔ほか（2019）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，正答率の水準に対して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.（2011），顔ほか（2019）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，正答率の水準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．

図6

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，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

10

― 12 ―

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．

No. 22 2022

図7

平均誤答率，平均 DK 率と z 値の関係

前節と同様の分析を行う．左図の横軸が平均誤答率，右図の横軸が平均 DK 率で，2019 年調査の結果を図 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わかる．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．
4 ．多変量ロジスティック回帰分析
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，= 1, . . . , N）とし，N は回答者数を表
n0 i, n1 i, n2（ii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 nk i と j 個のコントロール変数 xi j
（ i = 1, . . . , N ; j = 1, · · · , J ）を説明変数とする回答― 13 ―

k（正答［k = 0］, 誤答［k = 1］, DK［k = 2］）に対する多変量ロジスティック回帰モデルは（5）式で記述できる．パラメータ α k ，β k ，γk （j j = 1, · · · , J ）を最
尤法によって推定する．このとき，z k i が大きいほど回答者 i の投資確率は高くなる．

（5）

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．左からコントロール変数のみの場
合，正答数，誤答数，DK 数それぞれを説明変数に含む場合の結果を示している．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．

ファイナンシャル・プランニング研究

表8

多変量ロジスティック回帰分析

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る．そして，正答率
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．

― 14 ―

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わかる．正答数と DK 数の係数に対する z 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ことがわかる．

No. 22 2022

表92 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）

4．
3 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，，誤答
金融リテラシー変数を表す正答数（k = 0）
，DK 数（k = 2）を被説明変数 nk i とし，数（k = 1）
操作変数 wm は，学校・職場での金融教育（設問Q39 : ダミー変数，m = 1），両親からの金融教育（設問 Q40 : ダミー変数，m = 2）とする 12．操作変数の他に，もとのモデル（（5）式）で用いるコント
ロール変数を説明変数に追加し，以下の（6）式に示す線形回帰モデルでパラメータを推定する．

ここで内生性を検証するために，（6）式の残差（誤差項の値）ε̂k を（5）式に追加した（7）式を推計する．

（7）

κk = 0 が棄却されれば，金融リテラシー変数 nk iが外生的であるという仮説が棄却される（内生変数になる）．
次に，第 2 段階では（6）式の推定値θ̂k ，γ̂k j , η̂ k mを用いて，以下の（8）式で計算した予測値 n̂k i を（5）式の nk i の代わりに含めて，多変量ロジスティ
ック回帰分析を行う．
（8）

結果を表 10 に示す．
（6）

12

Yamori and Ueyama（2021）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，― 15 ―

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（2021）を参考にして，ここに示した操作変数を用いている．

ファイナンシャル・プランニング研究

表 10

操作変数法の結果― 16 ―

No. 22 2022

第 1 段階の線形回帰では，操作変数として用いた金融教育の有無の係数は両方ともに 1 % 有意で正答数に対しては正，DK 数に対しては負となった．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．ただし，係数の絶対値を見ると，正答数に関しては両親からの金融教育の方が学校・職場よりも大きく，DK
数に関しては逆になっている．これは，DK 数を減らすには学校・職場での金融教育が重要であることを意味している．一方，誤答数に関しては，
学校・職場での金融教育は有意水準 1 % で正であったが，両親からの金融教育は負となった（2016．係数の絶年調査は 5 %, 2019 年調査は 10 % 有意）
対値は学校・職場での金融教育の方が大きく，相対的には金融教育により金融知識に触れる機会があると，誤答数に正の影響を与えると考えられる．
決定係数（R2）を見ると，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．
内生性を検証するために残差の係数を見てみると，すべて有意水準 1 % で棄却されており，金融
リテラシー変数は内生変数であることがわかる．
次に，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
1 % 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わかる 13．ただし，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
13

本節では，操作変数に該当する設問（Q39, Q40）で「わからない」という回答を除いて分析している（サンプル数 :2016 年調査 15,507 個，2019 年調査は 16,014 個）．そのため，
このサンプルを用いた場合の結果は表 8 とは異なるが，正答数，誤答数は正，DK 数は負の関係となることを含めて，同様の結果が得られていることを確かめている．

― 17 ―

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する正答数，もしくはDK 数を説明変数とし，投資経験の有無を被説明変数とした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．
（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という結果が得られた．また，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（DK 以外の選択肢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ファイナンシャル・プランニング研究

文部科学省（2018）による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した．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，誤答の仕方の違いが投資行動へ異なる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 14．
（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，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で，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
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Stock Market Participation and Financial
Literacy,” Economics Letters, Vol.137, pp.140-142.
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「家計の金融知識と金融資産選択 :「金藤木裕（2019）
融リテラシー調査」による実証研究」，『TCER
Working Paper Series』.
「日
顔菊馨，近藤隆則，白須洋子，三隅隆司（2019）:
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: 86を与えるのか？」『経営財務研究』39（1-2）
103.
Kadoya, Y., Khan, M.S.R., and Rabbani, N.（2017）,“Does Financial Literacy Aﬀect Stock Market
14

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．

Participation?.”Available at SSRN : https://ssrn.com/abstract=3056562 or http://dx. doi.
org/10.2139/ssrn.3056562（最終アクセス : 2022
年 10 月 5 日）
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金融広報中央委員会（2016），の結果，https://www.shiruporuto.jp/public/
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金融広報中央委員会（2019）,「金融リテラシー調査
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finance/financial-education/49319977.pdf（最終アクセス : 2022 年 10 月 5 日）
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年金リスク学会，研究発表大会（2020）lab.ae.keio.ac.jp/~hibiki_lab/pdf_k-ris/JARIP_
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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.

― 18 ―

No. 22 2022

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Letters,（in Press）.
, “Financial Illiteracy and Stock
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RAND American Life Panel,” In: Mitchell, O.S.
, Financial Literacy: Impliand A. Lusardi（Ed.）

cations for Retirement Security and the
Financial Marketplace, Oxford University
Press, pp.76-97.
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．

― 19 ―