【摘要】：由于影响因素很多，所以本章采用多元线性回归分析方法进行实证分析。模型中，age、gender、nationality、education、family education、profession、profession field、income、household register和region分别表示被调查者的年龄、性别、民族、受教育程度、父母受教育程度、职业、职业领域、家庭月收入、户口所在地和区域情况。表4.10变量定义续表续表
由于影响因素很多，所以本章采用多元线性回归分析方法进行实证分析。其中，金融素养影响因素为自变量，居民金融素养水平为因变量。具体模型如下：
式中：β0——截距变量；
βi（i=1，…，26）——待估计的回归系数；
ε——随机扰动项；
FL——居民金融素养水平。
模型中，age、gender、nationality、education、family education、profession、profession field、income、household register和region分别表示被调查者的年龄、性别、民族、受教育程度、父母受教育程度、职业、职业领域、家庭月收入、户口所在地和区域情况。其中，education、family ducation和income为有序变量，有序变量的特点是变量等级有高有低，如受教育程度的高低、父母受教育程度的高低以及家庭收入的高低。而age、gender、nationality、profession、profession field、household register和region为分类变量，分类变量没有等级高低之分，只用作分类，如年龄分青年、青壮年、中年和老年，性别分男、女，民族分少数民族、汉族等。分类变量仅仅用来表示变量的性质，不能直接比较，使用时常采用变量赋值法。该模型中所有变量的描述如表4.10所示。(www.xing528.com)
表4.10 变量定义
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