山形大学大学院社会文化システム研究科紀要

第17号（２０20）53－68

学歴・金融教育・行動バイアスが金融リテラシーに与える影響――「金融リテラシー調査（2016年）」を利用した分析1
鈴

木

明

宏

高

橋

広

雅

竹

本

（山形大学人文社会科学部）（広島市立大学国際学部）

亨（日本大学法学部）

リテラシーを測るテストを行い，ファイナンスの

１.はじめに授業が金融リテラシーに与える影響を分析してい本稿では，金融広報中央委員会「金融リテラシーる。その結果，平均正答率を比べると事前テスト

調査（２０１６年）」のデータを用いて学歴，学校・４５.７% と事後テスト５１.５% の間には１% 水準で勤務先および家庭での金融教育，年齢，行動経済

有意差があった。ただし，債券価格と利回りのよ

学的なバイアス（以下では，行動バイアスと略す）

うに計算を必要とする問題では有意な改善は検出が金融リテラシーに与える影響を分析する。さらされなかった。家森（２０１４b）は，大阪大学「くに，金融リテラシーを「家計管理」など内容によっ

らしの好みと満足度についてのアンケート（２０１０て８つの分野に分けて，分野毎にどのような違い

年調査）」の中にある，アメリカで金融リテラシーがあるのかを検討する。

を測る標準的な尺度に使われている質問４問の総金融リテラシーの重要性について，春井（２００７）

合評価を被説明変数として OLS を行った結果，はイギリスの金融教育事例を取り上げ，金融当局

学歴については，大卒未満のダミーがマイナス，の果たすべき役割について論じている。イギリス

修士卒ダミーがプラスで１% 有意となるというの金融機構である「金融サービス機構（FSA）」

結果を得た。

は効率的，順法的かつ公正な金融市場の整備を目

学歴・年齢による金融教育効果の違いについて的とするが，その達成のために消費者に対する金は，大藪・奥田（２０１５）はライフプランニングを

融教育を「金融能力向上のための国家戦略」とし模したボードゲームによる教育効果について，小ており，日本においても当局の積極的な取り組み

学生～大学生を対象に授業の前後にアンケートをが求められると春井（２００７）は主張している。

行うことで調査し，小学生と中学生は情報の収集

学校での金融教育が金融リテラシーに与える効と活用が現実把握度に大きく影響するという結果果を調査したものとして，浅井（２０１７）は複数大を得た。

学の大学生を対象に，金融に関する講義ビデオ視

金融行動と行動経済学の関係について，金融広聴の前後で金融知識が変化するかを調査し，金融報中央委員会（２０１２）は「従来の金融教育では，への関心が低い大学生ほど，金融教育を行うと金消費者は必要な情報・知識さえあれば，自らの意

融知識の水準が向上する，という結果を得ている。

思によって，ニーズに見合った合理的な意思決定

島（２０１７）は，大学のファイナンス導入授業の履や行動ができるということを暗黙の前提」であっ修者を対象に，初回授業時と最終回に同一の金融たと指摘している。しかしながら，行動経済学の1

進展により金融行動についても合理的でない意思

本 稿 は JSPS 科 研 費 15K03353，15K03535，17K03768，
17K18573の助成を受けたものである。

－53－

決定が懸念されるようになった。このような状況

学歴・金融教育・行動バイアスが金融リテラシーに与える影響 ――「金融リテラシー調査（2016年）」を利用した分析（鈴木 明宏・高橋 広雅・竹本 亨）

は日本だけでなく，英国や米国でも行動バイアス

スは本稿が独自に指標化した行動バイアスである。

を考慮した金融リテラシー教育や金融制度が注目「金融リテラシー調査（２０１６年）」のデータをされるようになってきている（春井（２００７），金使用した研究として國方（２０１７）がある。國方融広報中央委員会（２０１２））。

（２０１７）も本稿と同様の目的，つまり学歴等が金上で述べたように，学歴や大学での金融の授業

融リテラシーに与える影響を分析している。ただといった要因が金融行動や金融リテラシーに与えし，國方（２０１７）は金融リテラシー全体に対するる影響を分析した研究は行われている。しかし，総合的な評価指標のみを対象にして分析を行ってこれらの研究は行動バイアスを主要な分析対象といる。一方，本稿はそれに加えて，金融リテラシー

しているわけではない。行動バイアスと金融行動を「家計管理」や「金融・経済の基礎」など内容

や金融リテラシーについて分析した文献は少ない。

毎に８つの分野に分け，学歴等が与える影響を分

日本で行われたアンケートを利用した研究として，

野別に分析している。さらに，本稿が「金融リテ川西（２０１６）は７つの大学で金融論などの金融教

ラシー調査（２０１６年）」のデータから独自に指標育を受けた学生を対象に，初回授業時と最終回に化した行動バイアスである自信過剰バイアスが金

同一のアンケートを行い，金融に対して肯定的な

融リテラシーに与える影響についても分析を行っ印象を持つ方が金融教育の効果が高いことを示している。

た。鈴木・高橋・竹本（２０１８）は，本稿と同じ「金本稿の構成は以下の通りである。第２節では「金融リテラシー調査（２０１６年）」のデータを用いて，融リテラシー調査（２０１６年）」と「金融リテラシー・

金融教育や行動バイアスが金融行動と金融トラブマップ」について簡単に説明する。第３節では金ルへの巻き込まれやすさに与える影響を分析し，融リテラシーや行動バイアスなど本稿で使用するバイアスの種類によって金融行動やトラブルへの変数とデータについて説明し，第４節で金融リテ巻き込まれやすさに異なる影響を与えることを示

ラシーに与える影響を分析する。最後に，第５節した。

で結論を述べる。

本稿では，学歴，学校や勤務先および家庭での２．金融リテラシー調査と金融リテラシー・

金融教育，年齢といった要因が金融リテラシーにマップ与える影響，さらに横並びバイアスなど４つの行
動バイアスが金融リテラシーに与える影響を分析

２.１.金融リテラシー調査（２０１６年）についてする。本稿における金融リテラシーの程度は，「金「金融リテラシー調査（２０１６年）」は，日本人

融リテラシー調査（２０１６年）」で正解のある質問の金融リテラシーを調査する目的で金融広報中央に対する正答数で計測する。また，本稿で扱う金委員会により行われた2。「金融リテラシー」とは，融行動における行動バイアスは，他人が購入したお金や金融商品についての知識・判断力を指すもものを欲しくなる心理を表す横並びバイアス，将ので，金融庁金融研究センターにより開催された

来のことより現在の関心事を（過剰に）重視して金融経済教育研究会が２０１３年にまとめた「金融経しまう心理を表す近視眼バイアス，損失拡大時に済教育研究会報告書」の中で，「生活スキルとし損切りできず大穴に賭けてしまう心理を表す損失て最低限身に付けるべき金融リテラシー」として回避バイアス，客観的なデータが示す以上に強い示されている。
本調査は，全国の１８～７９歳の２５,０００人を対象に，自信を抱く心理を表す自信過剰バイアス（山田（２０１１）参照）である。最初の３つは「金融リテラシー調査（２０１６年）」で調査項目として取り上げられた行動バイアスで，最後の自信過剰バイア

2「金融リテラシー調査」の前身として，2011年に「金融力調査」が実施された。ただし，「金融力調査」のサンプ
ル数が3,531であるのに対して，「金融リテラシー調査」のそれは25,000と大規模な調査となっている。

－54－

学歴・金融教育・行動バイアスが金融リテラシーに与える影響 ――「金融リテラシー調査（2016年）」を利用した分析（鈴木 明宏・高橋 広雅・竹本 亨）

インターネットによるアンケート調査で収集され以下の分析ではこれを被説明変数として回帰分析ている。質問項目は大問が５１問あり，そのうち２５を行う。まず，金融リテラシー全般に対する評価

問については正解のある問題である。この２５問の指標である「総合スコア」を，「金融リテラシー

正解のある質問に対する回答状況で，金融知識及調査（２０１６年）」の中で正解のある質問２５問3におび金融経済事情の理解度，つまり金融リテラシー

ける正答数（０～２５）と定義する。採用した質問を測ることが可能となる。本稿では，これらの正の例としては，「一般に「人生の３大費用」とい答数を金融リテラシーの程度を測る指標とする。

えば，何を指すでしょうか。」（Q１３），「５年後にさらに，本稿の特徴である金融リテラシーを内容

は口座の残高はいくらになっているでしょうか。

によって分野別に分析を行った際の各分野につい利息にかかる税金は考慮しないでご回答くださては，次小節で説明する。

い。」（Q１９），「金利が上がったら，通常，債券価格はどうなるでしょうか。」（Q２２）などである。

２.２.金融リテラシー・マップ

次に，上記２５問の質問は金融リテラシー・マップ「金融リテラシー・マップ」は金融教育を行うの８分野から出題されており，それぞれの分野に際の指針として「生活スキルとして最低限身に付関する質問に対する正答数を，各分野別スコアと

けるべき金融リテラシー」の内容を年齢階層別おして定義する4。例えば，家計管理に分類された２

よび分野別にまとめられたもので，（金融広報中

つの質問 Q ４と Q ５に対する正答数（０～２）が，央委員会の中に設置された）金融経済教育推進会「家計管理スコア」である5。

議により作成された。年齢階層の分類は小学生・
３.１.２.金融教育・学歴・その他の個人属性

中学生・高校生・大学生・若年社会人・一般社会人・高齢者の７つである。

本稿で分析に使用する行動バイアス以外の説明

また，金融教育の分野は「家計管理」「生活設計」

変数は以下の通りである。

「金融知識及び金融経済事情の理解と適切な金融⑴

学歴関連（Q４６）

商品の利用選択」「外部の知見の適切な活用」の説明変数「義務教育」は，質問 Q４６「あなたの４分野に分かれており，「金融知識及び金融経済最終学歴（現在就学中の場合は，その学校）は，事情の理解と適切な金融商品の利用選択」はさら次のうち，どの区分に入りますか。」に対して，「義に「金融取引の基本としての素養」「金融分野共通」

務教育のみ」と回答したら１を取るダミー変数で「保険商品」「ローン・クレジット」の４つに細ある。また，説明変数「大卒」はその質問に「大分化され，全体で８分野となっている。内容とし学」または「大学院」と回答したら１を取るダミーては例えば家計管理については，小学校低学年で変数である。

は「ものやサービスを購入するとき，お金を払う

3必要がある」ことを理解させるのが目標となっている。これが大学生になると，クレジットカードの適切な利用，収入・支出の把握，奨学金が借金であることの理解，などとなっている。

３．変数とデータ

設問25問の内訳は，金融リテラシー調査の 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，Q38である。
4
金融リテラシー調査の報告書には分野別の正答率が書かれているものの，どの設問がどの分野に該当するかの記載が見当たらない（報告書 p.5 図表5を参照）。そのため，
本稿では正答率が一致するように設問の分類を行った。
5「生活設計スコア」は Q12と Q13，「金融取引の基本ス
コア」は Q14と Q15，Q16，「金融・経済の基礎スコア」
は Q18と Q19，Q20，Q21－1，Q22，Q23，「保険スコア」
は Q25と Q26，Q28，「 ロ ー ン・ ク レ ジ ッ ト ス コ ア 」 は
Q21－2 と Q30，Q31，「資産形成スコア」は Q21－3 と Q21－4，Q33，「外部の知見活用スコア」は Q36と Q37，Q38
に対する正答数である。

３.１.変数の説明
３.１.１.金融リテラシー
金融リテラシーの程度を表す指標がスコアで，－55－

学歴・金融教育・行動バイアスが金融リテラシーに与える影響 ――「金融リテラシー調査（2016年）」を利用した分析（鈴木 明宏・高橋 広雅・竹本 亨）⑵

金融教育の経験（Q３９）・金融教育への考え（Q４１）⑴

横並びバイアス（Q １－３）

説明変数「金融教育経験」は，質問 Q３９「在籍横並びバイアスは他人が購入したものが欲しくした学校，大学，勤務先において，生活設計や家なる心理を表す。説明変数「横並び」は，質問 Q

計管理についての授業などの「金融教育」を受け

１- ３「類似する商品が複数あるとき，自分が「良る機会はありましたか。」に対して，「受ける機会い」と思ったものよりも，「これが一番売れていがあり，自分は受けた」と回答したら１を取るダます」と勧められたものを買うことが多い」に対

ミー変数である。また，説明変数「金融教育経験する回答であり，１（あてはまらない）から５（あ不明」は，同じ質問に「わからない」と回答したてはまる）の値を取る9。

ら１を取るダミー変数である6。

⑵

近視眼バイアス（Q １－１０）

説明変数「金融教育軽視」は，質問 Q４１「生活近視眼バイアスは将来のことより現在の関心事

設計や家管理等の「金融教育」は，学校で行うべを（過剰に）重視してしまう心理を表す。説明変

きと思いますか。」に「思わない」と回答したら

数「近視眼」は，質問 Q １－１０「お金を必ずもら

１を取るダミー変数である。また，説明変数「金えるとの前提で，⑴今１０万円をもらう，⑵１年後融教育必要性不明」は，同じ質問に「わからない」に１１万円をもらう，という２つの選択があれば，7と回答したら１を取るダミー変数である 。

⑴を選ぶ」に対する回答であり，１（あてはまら⑶ない）から５（あてはまる）の値を取る。

個人属性
説明変数「男性」は男性なら１を取るダミー変⑶

損失回避バイアス（Q ６）数である。また，説明変数「年齢」は回答者の年

損失回避バイアスは損失を利益と比べて過大に齢である。説明変数「２０歳代」，「３０歳代」，「４０歳

評価し，それを過剰に避けようとする心理を表す。

代」，「５０歳代」，「７０歳代」は，それぞれ回答者の説明変数「損失回避」は質問 Q ６「１０万円を投

年齢が２０歳代，３０歳代，４０歳代，５０歳代，７０歳代資すると，半々の確率で２万円の値上がり益か，

8

ならば１を取るダミー変数である 。

１万円の値下がり損のいずれかが発生するとしまこれらの変数以外に，職業・年収・金融資産額・す。あなたなら，どうしますか。」に対する回答

居住している都道府県名をコントロール変数としであり，投資しないと回答したら１を取るダミーて加えている。

変数である。
⑷

３.１.３.行動バイアス

自信過剰バイアス（スコア，Q１７）
自信過剰バイアスは客観的なデータが示す以上

本稿の分析で用いられる行動バイアスは以下のに強い自信を抱く心理を表す。説明変数「自信過４つである。

剰」は金融リテラシー「スコア」が中央値（１５）以下，かつ質問 Q１７「あなたの金融全般に関する

6

Q39に「わからない」と回答した質問者には金融教育を受けたが覚えていない者，受けていなくて覚えていない者が含まれる。また，「わからない」という回答は回答者の金融教育への関心の低さを反映しているかもしれない。
しかし，「わからない」という回答はデータ全体の17.7%にのぼり，これを除くことはセレクションバイアスを引き起こす可能性がある。そこで，本稿ではダミー変数を用いてコントロールすることにした。

知識は，他の人と比べて，どのようなレベルにあ7「学校教育経験不明」と同様の理由で，Q41に「わからない」と回答したデータをダミー変数としてコントロー
ルする。

「平均的」と回答する場合に１を取るダミー変数

89

10歳代の回答者は18歳と19歳のみ（データ全体の2.4%）であるため，これらの変数を用いる分析では10歳代の回
答者のデータを除外して分析を行う。

ると感じていますか。」に対して「とても高い」
もしくは「どちらかといえば高い」と回答する場
合，またはスコアが下位２５%（８以下）かつ同じ
質問に「とても高い」や「どちらかといえば高い」，

解釈を容易にするため，変数「横並び」は原データにおける値とは順序を逆にしている。次の「近視眼」についても同様である。

－56－

学歴・金融教育・行動バイアスが金融リテラシーに与える影響 ――「金融リテラシー調査（2016年）」を利用した分析（鈴木 明宏・高橋 広雅・竹本 亨）

である。

「総合スコア」と本稿で用いる説明変数の基本統
計量は表１に示される。また，表２は説明変数間

３.２.各変数の基本統計量と説明変数間の相関，の相関である。次に，分野別スコアの設問数や正分野別スコア間の相関

答率などの基本統計量は表３の通りである。また，

金融リテラシー全般に対する評価指標である

分野別スコア間の相関は表４にまとめられている。

表１：基本統計量
変数

標本数

平均

標準偏差

最小

最大

総合スコア

２５,０００

１３.９０４７

６.９８８４

０

２５

義務教育

２５,００００.０２８２

０.１６５７０１

大卒

２５,００００.４２８００.４９４８０

１

金融教育経験

２５,００００.０６５８

０.２４７９０

１

金融教育経験不明

２５,００００.１７７５

０.３８２１

０

１

金融教育軽視２５,００００.１２８６

０.３３４８０

１

金融教育必要性不明

２５,００００.２４７００.４３１３０１

損失回避

２５,００００.７８６４

０.４０９８０１

近視眼

２５,０００３.２０７２

１.５３９０１

５

横並び

２５,０００２.５８４５

１.０３２３

１

５

自信過剰

２５,００００.１３１５

０.３３８００１

男性

２５,００００.４９３４

０.５００００１

年齢

２５,０００４８.７０９５

１６.５７０９

１８７９

表２：spearman の相関係数
義務教育
義務教育

学校教育 学校教育 金融教育 金融教育
必 要 性 損失回避
経験
経験不明 軽視
不明

大卒

近視眼

横並び

自信過剰

男性

年齢

１

大卒

-０.１４７５

１

金融教育経験

-０.０２５８

０.０８６１

１

金融教育経験不明

０.０７００-０.０７７０-０.１２３３

１

金融教育軽視０.００５２

０.００９７

０.００９９-０.０５２４

１

金融教育必要性不明

０.０６２０-０.１０１１-０.１０９００.３９６５-０.２２００１

損失回避

０.０２９９-０.１３２０-０.０９２８

０.１０１６

０.００５４

０.１２２１１

近視眼

０.０３２４-０.０５５６-０.０１７９-０.００１００.０２９９０.０１５８-０.０２８２

１

横並び

０.００４５-０.０４６６

０.００３８

０.０９８６-０.０２０７

０.０５５７

０.０１０５

０.００８２

１

自信過剰

０.０２１５-０.０３０４

０.０１６５

０.２７３７

０.０６６９０.１７８１

０.００６４

０.００６９０.１４０８１

男性-０.０１２２

０.２７０４

０.０５９８

０.００８２

０.０７４１-０.０１２２-０.２１９００.０７８５-０.０５２９

０.０３８１

１

年齢０.００３１-０.１０１７-０.０６１３-０.１７６９

０.０５８５-０.０４４４

０.００４４

０.１１３０-０.０５１３-０.０６５１-０.０２６４１

表３：分野別スコアの基本統計量
分野別スコア
家計管理
生活設計
金融取引の基本金融・経済の基礎
保険
ローン・クレジット
資産形成
外部の知見活用

質問数

標本数
２
２
３
６
３
３
３
３

２５,０００２５,０００２５,０００２５,０００２５,０００２５,０００２５,０００２５,０００

分野別
平均
１.０２０
１.００８
２.１８８
２.９２８
１.５７４
１.５９８
１.６２９
１.９６０

－57－

正答率
５１.０%
５０.４%
７２.９%
４８.８%
５２.５%
５３.３%
５４.３%
６５.３%

標準偏差
０.８４７
０.７８８
１.１４２
１.９３４
１.１４０
１.１２８
１.０７０
１.１０１

最小

最大
０
０
０
０
０
０
０
０

２
２
３
６
３
３
３
３

学歴・金融教育・行動バイアスが金融リテラシーに与える影響 ――「金融リテラシー調査（2016年）」を利用した分析（鈴木 明宏・高橋 広雅・竹本 亨）

家計調査
家計調査
生活設計
金融取引の基礎
金融・経済の基礎
保険
ローン・クレジット
資産形成
外部知見の活用

１
０.３５１
０.５４９
０.３１３
０.４０２
０.３６８
０.２９６
０.４５９

表４：分野別スコア間の相関係数
金融・経済
生活設計 金融取引の
保険
基礎
の基礎
１
０.４４０
０.４６９
０.４７９
０.４９３
０.４３１
０.４２４

１
０.４３３
０.５１３
０.４７４
０.４１４
０.５８９

１
０.６１５
０.７００
０.６５８
０.５０１

１
０.６３６
０.５７９
０.５６８

ローン・
クレジット 資産形成

１
０.６３２
０.５５９

外部知見
の活用

１
０.４９１

１

学歴や金融教育を受けた経験の影響は通常想定

４．分析結果されるようにプラスの影響である。学歴が１段階

４.１.総合スコアへの影響

上昇する毎にスコアは２点ほど上昇している（満まず，学歴，学校や勤務先での金融教育，年齢点の８％）。学歴をコントロールしても，学校やや行動バイアスが，金融リテラシー全般に与える

職場での金融教育の効果はプラスである。

影響を分析した。ここでは，金融リテラシー全般

学歴やその他の個人属性をコントロールしても，に対する評価指標である「総合スコア」を被説明

男性の方が金融リテラシーが高い傾向が確認され変数とする重回帰分析を行った。なお，回答者のた。

年齢に関して，「年齢」と「年齢」の２乗の項を

金融リテラシーと年齢との間にある逆 U 字型

説明変数に入れた回帰モデル（モデル１）と，「２０の関係は金融リテラシー調査報告書でも述べられ歳代」などの年代別ダミーを説明変数に入れた回ているが，学歴や金融教育の有無・年収・資産・帰モデル（モデル２）の２つについて行った。さ

居住している都道府県をコントロールしてもなお，らに，「総合スコア」は０～２５の値を取る変数でこの効果は変わらないことが今回の分析でわかっあることから Tobit 分析も行った（モデル３と４）。

た。これは勤労・買い物など日常生活の中で金融各モデルの分析結果は表５の通りである。

リテラシーが高まることが示唆される結果である

分析の結果，以下のことがわかる。

と考えられる。また，７０歳代になるとスコアが下がる理由としては，例えば加齢による影響が考え・（高卒と比べて）義務教育までだと金融リテられるだろう。

ラシーは低くなり，大卒以上だと金融リテラシーは高くなる。
・学校や勤務先での金融教育は金融リテラシーを高める。
・学歴等をコントロールしても，４つの行動バ
イアスは金融リテラシーを低める。
・男性は女性より金融リテラシーが高い傾向にある。
・学歴や年収・資産をコントロールしても，年齢と金融リテラシーの関係は６０代がピークと國方（２０１７）と我々の結果の主な違いとしては，
國方（２０１７）では性別が有意でないことと，近視眼の符号が逆（近視眼的な人ほどリテラシーが高い）ことである。國方（２０１７）では我々の分析と比較して，近視眼バイアスをダミー変数で入れている，先送りダミーという変数を作っている，投資行動関連の変数を入れている，資産額を入れていない，都道府県の代わりに地域ダミーを入れている，といった違いがあり，これらの違いが上記の結果の違いを生じさせたと考えられる。

なる逆 U 字型となる。
・学校で金融教育を行う必要があると思わない

４.２.分野別スコアへの影響者は，金融リテラシーが低い傾向がある。

次に，学歴，学校や勤務先での金融教育，年齢－58－

学歴・金融教育・行動バイアスが金融リテラシーに与える影響 ――「金融リテラシー調査（2016年）」を利用した分析（鈴木 明宏・高橋 広雅・竹本 亨）
表５：金融リテラシーと学歴・教育経験・年齢や行動バイアスとの関係
重回帰
モデル１
義務教育
大卒
金融教育経験
金融教育経験不明
金融教育軽視金融教育必要性不明
損失回避
近視眼
横並び
自信過剰
男性
年齢

Tobit
モデル２

***

モデル３
***

-１.４６５-１.４１４（０.１８７）（０.１９１）（０.１９６）（０.１９９）

***

***

***

１.３３１***

１.２８３

１.３０１

１.３１５

（０.０６８）（０.０６９）（０.０７０）０.０７１

０.８１３***

０.７５２***

０.８７６***

０.８１２***（０.１２０）（０.１２３）（０.１２５）（０.１２７）-４.６６７***-４.７５４***-４.８９５***-４.９８２***（０.１０２）（０.１０４）（０.１０６）（０.１０８）******-１.９３４***-１.９１３***-１.９１８-１.８９４（０.０９７）（０.０９８）（０.０９９）（０.１００）

***

***

***

-２.９０５***-２.８３５-２.７８５-２.９６４（０.０８７）（０.０８８）（０.０８８）（０.０９０）-１.５４２***-１.５４１***-１.６０５***-１.６０２***（０.０７５）（０.０７５）（０.０７７）（０.０７８）-０.２０７***-０.２１６***-０.２０６***-０.２１５***（０.０２０）（０.０２０）（０.０２０）（０.０２１）

***

***

***

-０.６０８***-０.５９２-０.５９２（０.０３０）（０.０３０）（０.０３１）（０.０３１）

***

***

***

-０.６１０-６.７２２-６.８２９-６.８９１-６.９８７***（０.０８５）（０.０８６）（０.０８９）（０.０９１）

***

***

***

０.６３２

０.６０４

０.６２３

０.５９５***（０.０７９）（０.０８０）（０.０８１）（０.０８３）

０.２３４***

０.２４５***（０.０１５）（０.０１５）***-０.００２***（０.０００）２０歳代（０.０００）***-２.９６８-３.０３３***（０.１２３）（０.１２７）***-２.３３８***-２.３０５

３０歳代
４０歳代
５０歳代

（０.１０９）（０.１１２）-１.２３１***-１.２３６***（０.１０９）（０.１１２）-０.４３１***-０.４２１***（０.１０５）（０.１０８）***-０.４９２***-０.４７７

７０歳代（０.１０９）
***

定数

***

標本数
２

adj. R（０.１１１）

９.２９０

１７.０７

９.０２９

１７.０６***（０.４３６）（０.２９５）（０.４５４）（０.３０８）

***

２４.０８

２３.９７***（０.２２２）（０.２２４）

２５０００

２４３９２

０.１１５

０.１１４

var（e.score）

pseudo R-１.４６９***-１.４２０-０.００２

年齢２

モデル４
***

２５０００

２４３９２

０.５３３

０.５２８

２

「***」は０.１％有意であることを示す。括弧内の数値は頑健な標準誤差である。

－59－

***

学歴・金融教育・行動バイアスが金融リテラシーに与える影響 ――「金融リテラシー調査（2016年）」を利用した分析（鈴木 明宏・高橋 広雅・竹本 亨）

や行動バイアスが，金融リテラシーの８つの分野

・資産形成については，年齢ダミーの７０歳代はに与える影響を分析した。８つの分野別スコアを

有意でなくなっている。

被説明変数として，４. １節と同様に，「年齢」

・外部知見の活用については，「金融教育経験」と「年齢」の２乗の項を説明変数に入れたモデルが有意でなくなっている。他方，「男性」は（モデル５）と，「２０歳代」などの年代別ダミー

負で有意となっている。また，年齢ダミーのを説明変数に入れたモデル（モデル６）の２つに

４０歳代・５０歳代は有意でなくなっている。

ついて重回帰分析を行った。なお，分野別スコア
はいずれも質問数が２～６であるため，すべての性別の効果が反対となっている分野（家計管理，

分析は順序ロジットモデルで行っている。

生活設計，金融取引の基本，外部知見の活用）が分析の結果は，表６～表９のとおりである。表

ある点については，分野によって男女で得意・不６と表７は「家計調査」・「生活設計」・「金融取引得意があると考えられる。例えば，金融・経済のの基礎」・「金融・経済の基礎」のスコアを被説明基礎やローン・クレジットの問題には計算が必要変数としたもの，表８と表９は「保険」
・「ローン・なものが含まれており，その点がスコアに影響をクレジット」・「資産形成」・「外部知見の活用」の与えた可能性があるだろう。

スコアを被説明変数としたものである。

年齢ダミーの違いについては，分野によってまず，表６と表７について，総合スコアの分析

ピークが異なることが原因として考えられる。家

結果との違いを挙げていく（各表の灰色部分を参計管理，金融取引の基本については，２０歳代～５０照）。

歳代は６０歳代とあまり変わらない結果となっている。これらの分野に関しては人生の早い時期から

・家計管理については，「義務教育」「金融教育発生するような問題に直面している可能性が高い。

経験」「損失回避」が有意でなくなっている。

実際，金融取引の基本に関する設問の一つである

他方，「男性」は負で有意となっている。また，

Q１４で契約時の対応を問うているが，大学進学や

年齢ダミーの２０歳代～５０歳代が正で有意と就職時にアパート等の賃貸契約を行えば契約書になっている。

サインする必要がある。

・生活設計については，「男性」は負で有意とまた，金融・経済の基礎については退職金の受なっている。

取や年金の受給があるため資産運用に関心を持っ・金融取引の基本については，「金融教育経験」

たり実際に運用したりすることで，高齢期にも経「損失回避」が有意でなくなる。他方，「男性」

済について学習している可能性が考えられる。

は負で有意となっている。また，年齢ダミーの２０歳代～５０歳代は有意でなくなっている。
・金融・経済の基礎については，年齢ダミーの７０歳代は有意でなくなっている。
次に，表８・表９について，総合スコアの分析
結果との違いを挙げていく（各表の灰色部分を参照）。
・保険については，年齢ダミーの５０歳代は有意でなくなっている。
－60－

学歴・金融教育・行動バイアスが金融リテラシーに与える影響 ――「金融リテラシー調査（2016年）」を利用した分析（鈴木 明宏・高橋 広雅・竹本 亨）
表６：分野別スコアの分析１（モデル５）
家計管理
義務教育
大卒
金融教育経験
金融教育経験不明
金融教育軽視金融教育必要性不明
損失回避
近視眼

生活設計

自信過剰
男性
年齢

-０.３５２-０.２１８-０.６６２***（０.０７８）（０.０７８）（０.０８３）（０.０７２）

***

***

***

０.２２４

０.１８２

０.３１５

０.５６２***（０.０２７）（０.０２８）（０.０３1）（０.０２６）-０.０２４***０.２９２-０.０７３

０.４１９***（０.０５０）（０.０５２）（０.０５５）（０.０４７）

***

***

***

-１.１１１***-０.６９０-０.８９９-１.３０８（０.０３９）（０.０４０）（０.０４０）（０.０３８）

***

***

***

-０.４１７-０.４０３-０.５７１-０.３９３***（０.０３８）（０.０３８）（０.０４１）（０.０３６）******-０.７０８***-０.７３３***-０.４２３-０.５７４（０.０３２）（０.０３３）（０.０３４）（０.０３２）

０.０２１

***

-０.３５８-０.０５２-０.７２０***（０.０３２）（０.０３２）（０.０３５）（０.０２９）*****-０.０２９**-０.０７１***-０.０２６-０.０６０（０.００８）（０.００８）（０.００９）（０.００８）

***

***

***

-０.１１８***

cut １
cut ２

-０.０９４-０.２４１（０.０１２）（０.０１２）（０.０１４）（０.０１１）-１.６６０***-１.５２７***-１.８４８***-１.５３９***（０.０４４）（０.０４３）（０.０４０）（０.０３７）

***

***

***

０.７２７***-０.１９９-０.２２２（０.０３１）（０.０３２）（０.０３５）（０.０３０）

***

***

０.０２８

***

-０.２３４

０.０７９***

０.０３１

０.０２８

（０.００６）（０.００６）（０.００７）（０.００６）***-０.０００１*

０.０００２***-０.０００５***（０.０００）（０.０００）（０.０００）（０.０００）***-０.５７２-０.３９３*-２.０９７***-０.５０７**（０.１７３）（０.１７６）（０.１９２）（０.１６６）

***

***

***

０.６０２***-０.０００４

年齢２**

金融・経済の基礎-０.１２２-０.１９４

横並び

金融取引の基本

***

０.７６８

１.５６１

-１.２５９（０.１７３）（０.１７７）（０.１９２）（０.１６６）*-０.４０９

１.５４０***（０.１９２）（０.１６６）cut ３

２.３９７***

cut ４（０.１６７）
３.４１５***

cut ５（０.１６７）
４.９６０***

cut ６（０.１６９）

標本数
２pseudo R

２５０００

２５０００

２５０００

２５０００

０.０８５

０.１２０

０.１４８

０.１４５

「***」は０.１％，「**」は１％，「*」は５％有意であることを示す。括弧内の数値は頑健な標準誤差である。

－61－

学歴・金融教育・行動バイアスが金融リテラシーに与える影響 ――「金融リテラシー調査（2016年）」を利用した分析（鈴木 明宏・高橋 広雅・竹本 亨）
表７：分野別スコアの分析１（モデル６）
家計管理
義務教育
大卒
金融教育経験
金融教育経験不明
金融教育軽視金融教育必要性不明
損失回避

生活設計

自信過剰
男性
２０歳代
３０歳代
４０歳代
５０歳代
７０歳代
cut １

-０.６５７***（０.０７９）（０.０７９）（０.０８４）（０.０７２）０.２１９***

０.１８８***

０.３１４***

０.５６８***（０.０２８）（０.０２８）（０.０３２）（０.０２６）-０.０４１

０.２７３***-０.０９８９

０.４０９***（０.０５１）（０.０５３）（０.０５６）（０.０４８）-０.６９７***-０.９１１***-１.３１８***-１.１２８***（０.０４０）（０.０４１）（０.０４１）（０.０３８）-０.４２０***-０.３９４***-０.５７０***-０.３８７***（０.０３８）（０.０３８）（０.０４１）（０.０３６）-０.４１０***-０.５６４***-０.６８２***-０.７１３***（０.０３３）（０.０３４）（０.０３４）（０.０３２）０.０２７-０.３５７***-０.０４９-０.７２４***（０.０３２）（０.０３２）（０.０３６）（０.０３０）**-０.０６３***-０.０２９９**-０.０７３０***（０.００８）（０.００８）（０.００９）（０.００８）***-０.０９５***-０.２４３***-０.１１６***（０.０１２）（０.０１３）（０.０１４）（０.０１２）******-１.８６３***-１.５６４***-１.６７５-１.５３７（０.０４５）（０.０４４）（０.０４１）（０.０３７）-０.２０７***-０.２３１***-０.２４９***０.７２３***（０.０３２）（０.０３２）（０.０３６）（０.０３０）０.１４１**-０.６２１***-０.０７２-１.３４６***（０.０５０）（０.０５０）（０.０５６）（０.０４９）

０.１７６***-０.５１０***-０.０９6-１.０６３***（０.０４４）（０.０４４）（０.０４９）（０.０４２）０.２１８***-０.３７９***-０.０１8-０.６３３***（０.０４４）（０.０４４）（０.０５０）（０.０４１）

０.１５４***-０.１５０***-０.０１６-０.２５５***（０.０４３）（０.０４４）（０.０５０）（０.０４０）-０.１１１*-０.０１６-０.２２５***-０.０２０（０.０４４）（０.０４６）（０.０５２）（０.０４２）-０.９５３***-１.６２６***-２.６４９***-３.５３５***（０.１１８）（０.１１９）（０.１３２）（０.１１４）

***

０.３３２

**

-１.８０９***-２.４２９***（０.１１９）（０.１３１）（０.１１３）***-１.４９１***（０.１３１）（０.１１３）

０.３８９

cut ２

-０.２２８-０.３５０-０.１９６

横並び

金融・経済の基礎**-０.１１９-０.０２６

近視眼

金融取引の基本***（０.１１８）-０.９６２

cut ３-０.６３３***cut ４（０.１１２）
０.３８４***

cut ５（０.１１２）
１.９３１***

cut ６（０.１１４）

標本数
pseudo R

２

２４３９２

２４３９２

２４３９２

２４３９２

０.０８４

０.１１９

０.１４６

０.１４３

「***」は０.１％，「**」は１％，「*」は５％有意であることを示す。括弧内の数値は頑健な標準誤差である。

－62－

学歴・金融教育・行動バイアスが金融リテラシーに与える影響 ――「金融リテラシー調査（2016年）」を利用した分析（鈴木 明宏・高橋 広雅・竹本 亨）
表８：分野別スコアの分析２（モデル５）
保険
義務教育

金融教育経験
金融教育経験不明
金融教育軽視金融教育必要性不明
損失回避-０.２６３***（０.０７７）（０.０７８）（０.０７７）（０.０７６）

***

０.２７６

***

０.２７４

***

０.２２９***（０.０２７）（０.０２７）（０.０２７）（０.０２７）

***

***

***

-０.０００4

０.３９２

自信過剰
男性

年齢２

（０.０５１）（０.０５１）（０.０５３）-１.３３８***-１.４２１***-１.３４６***（０.０４３）（０.０４１）（０.０４１）（０.０３８）

***

***

***

-０.６５５***-０.４２７（０.０３８）（０.０３７）（０.０３８）-０.８１１***-０.８６４***-０.７７０***（０.０３３）（０.０３４）（０.０３３）（０.０３２）***-０.５１３***-０.６１７***-０.１８４***（０.０３１）（０.０３１）（０.０３１）（０.０３２）***-０.０６２***-０.０５７***-０.０５０***（０.００８）（０.００８）（０.００８）（０.００８）***-０.１３２***-０.１０５***-０.２０５***（０.０１２）（０.０１２）（０.０１２）（０.０１２）

***

***

***

-１.７８５***-０.４４０-１.９３４-１.８４９-１.４５６（０.０４４）（０.０４１）（０.０４１）（０.０３９）

０.０７４*

０.３８０***

０.３２７***-０.１３５***（０.０３２）（０.０３２）（０.０３２）（０.０３２）

***

***

***

０.０４３***

標本数

０.０８８

０.０７１

（０.００６）（０.００６）（０.００６）（０.００６）-０.００１***-０.００１***-０.０００4***-０.０００4***（０.０００）（０.０００）（０.０００）（０.０００）

***

０.６６７

***

-０.３３４-２.０５２***（０.１７８）（０.１７７）（０.１７７）（０.１７６）

***

２.１０１

***

１.３３３

***

-０.２９２（０.１７８）（０.１７７）（０.１７７）（０.１７５）

***

３.６４６

***

３.０８４

***

０.７６５***（０.１７９）（０.１７８）（０.１７８）（０.１７５）

２５０００

２５０００

２５０００

２５０００

３.８４２

cut ３

-０.４２７（０.０３８）

２.３６８

cut ２

-０.４０６-０.８４９***

１.０１２

cut １

０.３４４

（０.０５０）

０.１１７

年齢

０.３６７

-１.４４６***-０.１２２

横並び

外部知見の活用-０.３６７***-０.０４８近視眼

資産形成-０.４０６***

０.３５９

大卒

ローン・クレジット-０.３２９***２

pseudo R
０.１６４
０.１７３
０.１７１
０.１４４
「***」は０.１％，「**」は１％，「*」は５％有意であることを示す。括弧内の数値は頑健な標準誤差である。

－63－

学歴・金融教育・行動バイアスが金融リテラシーに与える影響 ――「金融リテラシー調査（2016年）」を利用した分析（鈴木 明宏・高橋 広雅・竹本 亨）
表９：分野別スコアの分析２（モデル６）
保険
義務教育
大卒
金融教育経験
金融教育経験不明
金融教育軽視金融教育必要性不明
損失回避
近視眼
横並び
自信過剰
男性
２０歳代
３０歳代
４０歳代
５０歳代
７０歳代
cut １
cut ２
cut ３

ローン・クレジット

資産形成

外部知見の活用-０.３１６***-０.４０９***-０.３６７***-０.２８５***（０.０７８）（０.０７９）（０.０７８）（０.０７８）

***

０.２７４

***

０.２７７

***

０.２３２***（０.０２８）（０.０２８）（０.０２７）（０.０２８）

***

***

***

-０.０１１

０.３７０
０.３７９

０.３３３

０.３２１

（０.０５２）（０.０５２）（０.０５２）（０.０５４）-１.４７１***-１.３６６***-１.４３９***-１.３５５***（０.０４４）（０.０４２）（０.０４２）（０.０３９）***-０.３９９***-０.４２３***-０.６５５***（０.０３８）（０.０３８）（０.０３８）（０.０３８）

***

***

***

-０.４２６-０.８３７-０.７９０-０.８４７-０.７５９***（０.０３４）（０.０３４）（０.０３３）（０.０３３）

***

***

***

-０.１７３***-０.４３３-０.５１０-０.６１９（０.０３２）（０.０３２）（０.０３２）（０.０３２）-０.０５０***-０.０６４***-０.０５9***-０.０５２***（０.００８）（０.００８）（０.００８）（０.００８）***-０.１３１***-０.１０３***-０.２０５***（０.０１２）（０.０１２）（０.０１２）（０.０１３）

***

***

***

-１.８０５***-０.１２３-１.８５１-１.４６５（０.０４４）（０.０４２）（０.０４１）（０.０３９）

０.０６３３*

０.３７８***

０.３１７***-０.１４２***-１.９４５（０.０３２）（０.０３２）（０.０３２）（０.０３３）-０.８５２***-１.２２１***-１.２４９***-０.１６４**（０.０５０）（０.０５０）（０.０５０）（０.０５０）***-０.９７９***-０.９７４***-０.０90*（０.０４４）（０.０４４）（０.０４４）（０.０４４）*****-０.５４８***０.０２３-０.５０６-０.１３８-０.５７８（０.０４４）（０.０４４）（０.０４４）（０.０４４）

０.０６０４-０.２１５***-０.３０６***０.０４8（０.０４３）（０.０４３）（０.０４２）（０.０４３）***-０.１４８***-０.０４３-０.１６４***（０.０４４）（０.０４５）（０.０４４）（０.０４６）

***

***

***

-３.００６***-０.３６０-２.１５２-２.４３９-３.１０７（０.１２１）（０.１２３）（０.１２４）（０.１２）-０.７９６***-１.００４***-１.４３９***-１.２５７***（０.１２１）（０.１２２）（０.１２３）（０.１２）

０.６７９***

０.５４０***

０.３１１*-０.１９６（０.１２１）（０.１２２）（０.１２３）（０.１１６）

標本数
２４３９２
２４３９２
２４３９２
２４３９２
０.１５９
０.１６８
０.１６６
０.１４２
pseudo R２「***」は０.１％，「**」は１％，「*」は５％有意であることを示す。括弧内の数値は頑健な標準誤差である。

－64－

学歴・金融教育・行動バイアスが金融リテラシーに与える影響 ――「金融リテラシー調査（2016年）」を利用した分析（鈴木 明宏・高橋 広雅・竹本 亨）

アを被説明変数とした分析の結果，４）性別に

５.結論

よって分野の得意不得意が異なる，５）ローン・

本稿では，学歴，学校や勤務先での金融教育，

クレジット以外の分野では年齢でのピークが異な

年齢，そして，横並び・近視眼・損失回避・自信

る，ことがわかった。また，家計管理，金融取引過剰といった行動バイアスが，人々の金融リテラの基本，外部知見の活用については，金融教育のシーに与える影響を，金融広報中央委員会「金融効果が有意でなかった。

リテラシー調査（２０１６年）」のアンケートデータ

分野別スコアの分析の結果からは，金融教育にを用いて分析した。

改善の余地があることがわかる。いくつかの分野

まず，金融リテラシー全般に対する評価指標ででは生活での経験からの学習が有効であることがある「総合スコア」を被説明変数とした分析の結推測される結果であるため，よりアクティブ・ラー

果，１）中卒よりも高卒，高卒よりも大卒の方がニングの活用を考慮すべきと考えられる。また，

金融リテラシーは高い，２）学校や勤務先での金分野別スコアの正答率を見ると金融取引の基本に融教育を受けたことがあってそのことを覚えてい

ついては７２.９％だが，それ以外の分野の正答率はる人の方が金融リテラシーは高い，３）４つの行

低く，特に金融・経済の基礎については５割を下

動バイアスすべてで，バイアスが金融リテラシー

回る。低い分野については，学習の機会を増やす

を低める，ことが明らかとなった。特に，結果３）等の対応が必要だろう。

の行動バイアスが金融リテラシーを引き下げてい今後の研究課題として，他の行動バイアスにつることは重要な結果と言える。なぜならば，「従いても分析することが必要である。その上で，特来の金融教育では，消費者は必要な情報・知識さに金融行動において問題となる行動バイアスを特えあれば，自らの意思によって，ニーズに見合っ定させることが求められる。また，２０１９年にも調た合理的な意思決定や行動ができるということを査が行われているので，２０１６年調査との比較を行

暗黙の前提」（金融広報中央委員会（２０１２））としう必要があるだろう。

ていたが，本結果はその前提がそもそも間違って参考文献いる可能性を示唆しているからである。そこで，これからの金融教育においては，自らの意思決定

浅井義裕（２０１７）「金融教育は有効なのか？－日において行動バイアスがあることを認識させるこ

本の大学生を対象とした一考察－」『生活経とも重要となってくる。さらに，現状維持バイア

済学研究』第４６巻 , １１－２４.

スを利用した確定拠出型年金における望ましい投家森信善（２０１４a）「地域の観点から見た金融行動

資対象を初期設定とするようなナッジの考え方をと金融リテラシー（１）－金融広報中央委員

金融商品にも導入することを検討すべきである。

会「家計の金融行動に関する世論調査」に基なお，上記の結果は，性別と年齢，職業，年収，づく予備的考察－」神戸大学経済経営研究所

金融資産額，居住している都道府県をコントロー

Discussion Paper Series（Japanese）DP２０１４

ルした上での結果である。この中の年齢であるが，－J１１.
家森信善（２０１４b）「地域の観点から見た金融行

年齢が上がるにつれて金融リテラシーは高くなり，

動と金融リテラシー（２）－大阪大学「くら６０代がピークとなる逆 U 字型となっている。
次に，金融リテラシーを「家計調査」と「生活しの好みと満足度についてのアンケート」に

設計」，「金融取引の基礎」，「金融・経済の基礎」，「保基づく考察－」神戸大学経済経営研究所

険」，「ローン・クレジット」，「資産形成」，「外部Discussion Paper Series（Japanese）DP２０１４

知見の活用」の８つの分野に分け，各分野別スコ

－J１０.
－65－

学歴・金融教育・行動バイアスが金融リテラシーに与える影響 ――「金融リテラシー調査（2016年）」を利用した分析（鈴木 明宏・高橋 広雅・竹本 亨）

大藪千穂・奥田真之（２０１５）「「人生設計ゲーム」
を用いた金融経済教育」『生活経済学研究』第４１巻 , ４５－５３.
川西諭・橋長真紀子（２０１６）「行動経済学の金融
経済教育への応用－行動バイアスからマイン
ドセット・バイアスへ－」金融庁金融研究センター ディスカッションペーパー DP２０１５－
３.
金融広報中央委員会（２０１２）「行動経済学の金融
教 育 へ の 応 用 の 重 要 性 」, <https://www.
shiruporuto.jp/public/data/research/
report ５/>（２０１８年２月２８日アクセス）
國方明（２０１７）「わが国消費者の金融リテラシー：
主観的指標と客観的指標」『東北経済学会誌』
第７１巻 第１号 , １－２７.
島義夫（２０１７）「大学生の金融リテラシー改善と金融への関わり動機」『証券経済学会年報』
第５２号 , ２７－３８.
鈴木明宏・高橋広雅・竹本亨（２０１８）「金融教育と行動バイアスが金融行動と金融トラブルへの巻き込まれやすさに与える影響 : 金融リテ
ラシー調査データを利用した分析」『山形大学紀要（社会科学）』第４９巻第１号 , １－１３.
春井久志（２００７）「金融自由化・少子高齢化社会における金融リテラシー教育－イギリスの事
例を中心に」『消費者金融サービス研究学会
年報』８, ６７－８１.
山田哲也（２０１１）「行動ファイナンスの新展開－
不確実性下における投資理論を中心として」『金融研究』３０（１）, １２５－１８４.

－66－

学歴・金融教育・行動バイアスが金融リテラシーに与える影響 ――「金融リテラシー調査（2016年）」を利用した分析（鈴木 明宏・高橋 広雅・竹本 亨）

The Effects of Educational Background, Financial Education, andBehavioral Biases on Financial Literacy

SUZUKI Akihiro



TAKAHASHI Hiromasa



TAKEMOTO ToruThis study analyzes the effects of financial education, and behavioral biases on financial literacy.
Data from "Financial Literacy Survey ２０１６" conducted by the Central Council for Financial Services
Information is used for regression analyses. We use the score of ２５ quizzes in the Financial Literacy
Survey ２０１６ as a measure of financial literacy. Specifically, the behavioral biases considered are
herding bias, myopic bias, loss-aversion bias and self-confidence bias. Moreover, we conduct additional
analyses in which dependent variables are sectoral scores. Results of the analyses suggests that
financial authorities should improve several categories of financial education, particularly concerning
introductory finance and economics.

－67－