CC BY
35
Woman in Russian Society
Женщина в российском обществе
2018. No. 3. P. 104—115 DOI: 10.21064/WinRS.2018.3.10
2018. № 3. С. 104—115 ББК 88.571
DOI: 10.21064/WinRS.2018.3.10
ВЗАИМОСВЯЗЬ ФИНАНСОВОМ ГРАМОТНОСТИ В СФЕРЕ ЦИФРОВЫХ ТЕХНОЛОГИЙ И ЛИЧНОСТНЫХ ХАРАКТЕРИСТИК РОССИЙСКИХ СТУДЕНТОВ: ГЕНДЕРНЫЙ АСПЕКТ
М. Ю. Малкина, Д. Ю. Рогачев
Национальный исследовательский Нижегородский государственный университет им. Н. И. Лобачевского, г. Нижний Новгород, Россия, [email protected]
Изучается взаимосвязь финансовой грамотности в сфере использования цифровых технологий и личностных характеристик российских студентов с акцентом на гендерный аспект проблемы. Исследование проведено на основе данных опроса студентов экономических специальностей ННГУ. Обнаружен в среднем более низкий уровень финансовой грамотности у девушек по сравнению с юношами, а также разное гендерное распределение таких характеристик, имеющих отношение к поведению в финансовой сфере, как доверчивость, расточительность, склонность к риску, к нелегитимным действиям, новаторству и оптимизм. С использованием метода Варда выявлены кластеры юношей и девушек, отличающихся уровнем данных характеристик и их внутренними корреляциями. В результате установлены связи между финансовой грамотностью, комплексом личностных характеристик и возможными типами финансового поведения девушек и юношей, определены направления работы со студентами разных поведенческих групп.
Ключевые слова: цифровые технологии, финансовая грамотность, свойства личности, взаимосвязь, гендер, студенческая молодежь.
INTERRELATION OF FINANCIAL LITERACY IN THE SPHERE OF DIGITAL TECHNOLOGIES WITH PERSONAL CHARACTERISTICS OF RUSSIAN STUDENTS:
THE GENDER ASPECT
Lobachevsky State University of Nizhny Novgorod, Nizhny Novgorod, Russian Federation,
We study the relationship of financial literacy in the sphere of using digital technologies with the personal characteristics of Russian students with an emphasis on the gender aspect of this problem. The research is based on the data collected through the sociological survey of students of majoring in Economics of the Lobachevsky State University of Nizhny Novgorod, Russia. As a result, a low level of financial literacy in application of digital technologies was
M. Yu. Malkina, D. Yu. Rogachev
© Малкина М. Ю., Рогачев Д. Ю., 2018
found for both genders, but financial illiteracy turned out to be higher for girls than for boys. Such personal characteristics as gullibility, extravagance and optimism appeared to be more pronounced for girls, whereas risk appetite, propensities to innovations and illegal actions were more characteristic of boys. By means of the Ward method implemented in SPSS, four clusters of boys and five clusters of girls were distinguished, which differed in the level of financial literacy and other personal characteristics, as well as in their internal correlations. Based on the description of each cluster, the possible types of financial behavior of girls and boys were characterized, and the directions of educational work with students belonging to different behavioral groups, were identified.
Key words: digital technologies, financial literacy, personal characteristics, interaction, gender, student youth.
Постановка проблемы и обзор исследований
В век научно-технического и, как результат, цифрового прогресса люди ежедневно сталкиваются с безналичным приемом платежей, осуществлением бесконтактных транзакций, электронной коммерцией и дистанционным банкингом. Для квалифицированной работы с системами цифровых технологий пользователи должны обладать высоким уровнем финансовой грамотности. Финансовая грамотность формируется уже в молодом возрасте, а обучение соответствующим технологиям должно сопровождаться формированием правильного восприятия данных технологий и культуры их использования.
В то же время финансовая грамотность является лишь одним из драйверов финансового поведения человека. Во взаимодействии с другими характеристиками личности она может приводить к разным типам поведения и разным финансовым результатам. Взаимодействие финансовой грамотности с личностными характеристиками полов неизбежно приобретает гендерный оттенок.
В современных исследованиях уделяется определенное место изучению взаимосвязи финансовой грамотности и личностных характеристик, а также влияния гендерных различий на финансовое поведение людей.
Например, в работе [Sayinzoga et al., 2016] показано, что после серии обучающих семинаров для мелких фермеров их финансовая грамотность повысилась, а также изменилось финансовое поведение: увеличились сбережения и заимствования с целью открытия новых видов деятельности.
В исследовании [Dinkova et al., 2016] на основе изучения финансового поведения супружеских пар в Голландии сделан вывод, что процесс принятия решения о расходах оказывается более уравновешенным в тех семьях, где у женщин наблюдается более высокий уровень финансовой грамотности. Это объясняется разным отношением мужчин и женщин к риску и их разной склонностью к расточительности.
Отдельные исследования посвящены выявлению различий между уровнями финансовой грамотности у представителей обоих полов для разных возрастных категорий (см., напр.: [Rinaldi, 2017]). В периодических опросах OECD PISA 2012 г. [OECD, 2014] и 2015 г. [OECD, 2017], посвященных поведению студентов, в некоторых странах (Бельгия, Италия, Испания и др.) обнаружено существенное превышение уровня финансовой грамотности у юношей по сравнению с девушками.
В других странах, напротив, девушки показали более высокий уровень грамотности (Латвия, Словения, Израиль). Заметим, что в России разница в уровнях грамотности студентов обоих полов в опросах OECD PISA оказалась несущественной. В других работах были обнаружены более высокие результаты тестов финансовой грамотности у мужчин по сравнению с женщинами во взрослой возрастной группе [Lusardi, Mitchell, 2008, 2011].
Сравнительный анализ уровней финансовой грамотности в США, Нидерландах и Германии показал, что в целом финансовая грамотность выше у мужчин [Bucher-Koenen et al., 2017]. Однако для возрастной группы 36—50 лет в США и для возрастной группы старше 50 лет в Германии наблюдается более низкий разрыв между уровнями грамотности мужчин и женщин. Один из выводов авторов также состоял в том, что женщины в большей степени склонны признавать недостаток имеющихся у них знаний, что помогает им успешно проходить программы финансового образования. В исследовании [Clark et al., 2006] было обнаружено, что женщины после семинара быстрее меняют свое поведение по сравнению с мужчинами.
В работе [Bannie, Neubert, 2016] на основе результатов опроса 2047 немецких домохозяйств сделан вывод, что для сокращения гендерного разрыва в осуществлении стандартных инвестиций необходимо повысить уровень как фактической, так и воспринимаемой грамотности у женщин, влияющей на их склонность к риску. Похожее исследование, посвященное оценке фактической и воспринимаемой финансовой грамотности, осуществили [Allgood, Walstad, 2016]. Его авторы провели анализ большого национального опроса в США по следующим финансовым темам: кредитные карты, инвестиции, займы, страхование и финансовое консультирование. Исследователи пришли к выводу, что именно комбинация фактической финансовой грамотности и ее самооценки оказывает влияние на принятие решений и поведение в финансовой сфере.
Некоторые авторы выдвигают альтернативные объяснения гендерных разрывов в финансовых знаниях. Так, [Boggio et al., 2014] предполагают, что препятствием для приобретения финансовых знаний может стать язык общения, поскольку в финансовой сфере используются слова и метафоры, более типичные для мужских сфер взаимодействия. По мнению исследователей, для обучения женщин эффективны программы, которые используют более фемининный тип общения.
В работах российских авторов, например П. М. Козыревой, финансовая грамотность рассматривается во взаимосвязи с социально-экономической адаптацией личности [Козырева, 2012]. В то же время Л. И. Ниворожкина и Т. Г. Синявская показывают совместное влияние уровня финансовой грамотности, склонности к риску и способности выявлять подозрительные финансовые сделки на вероятность вовлечения клиентов финансовых институтов в противоправные схемы [Ниворожкина, Синявская, 2012]. Исследование Е. Р. Мясище-вой и В. С. Насимовой выявило положительное влияние уровня финансовой грамотности на степень доверия финансовым институтам, что особенно важно в условиях кризиса [Мясищева, Насимова, 2017].
Настоящая статья является продолжением нашей предыдущей работы [Malkina, Rogachev, 2017], посвященной влиянию личностных характеристик в совокупности с уровнем финансовой грамотности на предполагаемые модели
финансового поведения российских студентов. Данное исследование касается конкретного аспекта финансовой грамотности, связанного с владением цифровыми технологиями в финансовой сфере. Также мы расширяем спектр оцениваемых характеристик студентов. Цель работы — выявление гендерных различий как в уровнях финансовой грамотности студентов в сфере использования цифровых технологий, так и в ожидаемых моделях поведения, формируемых под влиянием взаимодействия уровня грамотности и личностных характеристик студентов.
Методология исследования и базы данных
Для достижения поставленной цели был проведен опрос среди студентов дневной формы обучения экономических специальностей Нижегородского государственного университета им. Н. И. Лобачевского. Анкетированием было охвачено 420 студентов в возрасте от 17 до 26 лет (средний возраст составил 19,6 лет), из них 29,3 % юношей и 70,7 % девушек.
Анкета включала две содержательные части и личный блок. Первая содержательная часть анкеты состояла из 18 вопросов, оценивающих уровень знаний и умений студентов в области применения цифровых технологий в финансовой сфере. Вторая содержательная часть анкеты касалась выявления личностных характеристик студентов, имеющих непосредственное отношение к поведению в финансовой сфере, таких как: уровень доверчивости, склонность к расточительности, склонность к нелегитимным действиям, предпочтение риска, склонность к новаторству и уровень оптимизма. В этой части респонденты высказывали мнения по шкале от 1 (категорически не согласен) до 5 (полностью согласен). В процессе обработки результатов суммарные оценки по каждому блоку нормировались по шкале от 1 до 5.
Уровень доверчивости выявлялся на основе ответов на вопросы типа: «Я считаю, что большинству людей можно доверять», «При оформлении банковской услуги, в которой я не разбираюсь, я доверюсь мнению банковского работника» и др. Склонность респондентов к расточительности и их психологическая предрасположенность к расходованию денег оценивались посредством выяснения отношения к следующим утверждениям: «Трата денег поднимает мне настроение», «Неожиданная премия — отличный способ развлечься» и др. Для оценки склонности к нелегитимным действиям и неформальным практикам задавались вопросы типа: «В случае ошибки кассира в Вашу пользу иногда можно промолчать», «Я готов работать в организации, которая будет выплачивать "зарплату в конверте"» и др.
Вопросы, посвященные оценке склонности к риску, звучали следующим образом: «Я готов рискнуть месячным доходом ради возможности получения суммы в 10 раз больше», «Я готов выбирать временные подработки с высоким доходом вместо постоянной работы с невысокой, но гарантированной зарплатой». Склонность респондентов к новаторству выявлялась через их стремление попробовать новые продукты, готовность следить за их рекламой, самостоятельность при формировании отношения к ним. Уровень оптимизма респондентов определялся на основе прямых и косвенных вопросов, определяющих отношение к жизни, себе, своему окружению.
Результаты исследования и их обсуждение
Оценки, полученные по первой части анкеты, определяющей знания, умения и навыки респондентов в сфере цифровой экономики, явно свидетельствуют о более высоком уровне финансовой грамотности у юношей по сравнению с девушками.
При ответах на вопросы, выявляющие умение обращаться с функционалом банковских карт, а также частоту использования карт в повседневной жизни, юноши в среднем набрали 2,76 баллов, девушки — 2,63 балла. Умение пользоваться электронными кошельками, оплатой покупок через Интернет, а также понимание принципа действия бесконтактных платежей было оценено в 3,19 баллов у юношей и в 2,45 баллов у девушек.
Вопросы, касающиеся современных технологий блокчейна и предназначения криптовалют, вызвали наибольшее затруднение у студентов. Однако и здесь юноши проявили в среднем большую осведомленность. Уровень знаний современных технологий блокчейна оценивается в 1,65 баллов у юношей и в 1,27 баллов у девушек; понимание предназначения криптовалют и наличие навыков использования современного интернет-трейдинга — в 2,40 баллов у юношей и в 1,91 балл у девушек.
Распределение средних оценок, выявляющих личностные характеристики девушек и юношей (вторая содержательная часть анкеты), представлено в таблице 1.
Таблица 1
Средние оценки выявленных характеристик, баллы
Характеристика Девушки Юноши
Доверчивость 3,05 2,91
Расточительность 3,48 3,32
Склонность к нелегитимным действиям 3,11 3,24
Склонность к риску 3,21 3,42
Склонность к новаторству 3,32 3,39
Оптимизм 4,13 3,99
Финансовая грамотность 2,32 2,65
В целом полученные данные свидетельствуют о преобладании у респондентов такой характеристики, как оптимизм. Наименее выраженным оказалось свойство доверчивости. При этом обнаружены заметные гендерные различия в распределении характеристик. Девушкам в большей степени, чем юношам, свойственны доверчивость, расточительность и оптимизм. Юноши, кроме более высокого уровня финансовой грамотности, продемонстрировали несколько повышенную склонность к риску, новаторству и нелегитимным действиям.
На основе расчета коэффициентов корреляции Пирсона и ранговой корреляции Спирмена были определены взаимосвязи между характеристиками девушек и юношей (табл. 2 и 3).
Таблица 2
Корреляционная матрица для девушек
Характеристика Доверчивость Расточительность Склонность к нелегитимным действиям Склонность к риску Новаторство Оптимизм
Доверчивость 1,00 - - - - -
Расточительность 0,20 (0,18) 1,00 - - - -
Склонность к нелегитимным действиям 0,19 (0,19) 0,18 (0,17) 1,00 - - -
Склонность к риску 0,12 (0,09) 0,25 (0,23) 0,37 (0,35) 1,00 - -
Новаторство 0,14 (0,17) 0,20 (0,20) 0,12 (0,12) 0,25 (0,24) 1,00 -
Оптимизм -0,01 (0,01) 0,08 (0,10) -0,10 (-0,09) -0,05 (-0,04) 0,06 (0,07) 1,00
Грамотность 0,05 (0,02) 0,06 (0,06) 0,02 (0,02) 0,14 (0,14) 0,20 (0,20) 0,04 (0,02)
Примечания: 1. Используются коэффициенты корреляции Пирсона.
2. В скобках показаны значения коэффициентов ранговой корреляции Спирмена.
3. Корреляция значима на уровне р < 0,05.
Таблица 3
Корреляционная матрица для юношей
Характеристика Доверчивость Расточительность Склонность к нелегитимным действиям Склонность к риску Новаторство Оптимизм
Доверчивость 1,00 - - - - -
Расточительность 0,31 (0,30) 1,00 - - - -
Склонность к нелегитимным действиям -0,05 (-0,07) 0,22 (0,20) 1,00 - - -
Склонность к риску 0,09 (0,10) 0,35 (0,38) 0,25 (0,22) 1,00 - -
Новаторство 0,08 (0,08) 0,38 (0,37) -0,01 (-0,27) 0,25 (0,21) 1,00 -
Оптимизм -0,01 (0,01) -0,08 (-0,06) -0,11 (-0,11) -0,05 (-0,01) 0,01 (0,06) 1,00
Грамотность -0,06 (-0,08) 0,09 (0,08) 0,08 (0,07) 0,08 (0,07) 0,16 (0,15) 0,02 (-0,01)
Примечания: 1. Используются коэффициенты корреляции Пирсона.
2. В скобках показаны значения коэффициентов ранговой корреляции Спирмена.
3. Корреляция значима на уровне р < 0,05.
В корреляционной матрице для девушек (табл. 2) можно выделить положительную связь между склонностью к риску и к нелегитимным действиям. В матрице для юношей (табл. 3) наблюдается положительная тройственная взаимосвязь между склонностью к риску, к новаторству и к расточительности.
Ввиду неоднородности выборки далее решалась задача ее кластеризации с целью выявления типов поведения. На основе метода Варда (реализованного с использованием ППП SPSS) выделены 4 кластера юношей и 5 кластеров девушек, отличающихся набором личностных характеристик респондентов и степенью их цифровой грамотности в финансовой сфере. Также кластеры отличаются взаимодействием личностных характеристик — друг с другом и с уровнем грамотности.
Далее представлено подробное описание полученных кластеров девушек (рис. и табл. 4).
1 2 3 4 5
Кластеры типов личности девушек
Таблица 4
Коэффициенты корреляции уровня грамотности и других персональных характеристик в кластерах девушек
№ кластера Доверчивость Расточительность Склонность к нелегитимным действиям Склонность к риску Новаторство Оптимизм
1 Л 0,16 (0,11) -0,38 (-0,42) -0,02 (0,03) -0,09 (-0,11) -0,01 (-0,05) -0,36 (-0,4)
2 н о о 0,01(-0,08) -0,09 (-0,01) -0,15 (-0,02) -0,09 (-0,09) -0,05 (0,06) -0,13 (-0,07)
3 Ш н о -0,25 (-0,28) 0,03 (-0,01) 0,12 (0,08) 0,01 (-0,05) -0,19 (-0,20) 0,27 (0,30)
4 'М а & -0,08 (-0,07) 0,02 (0,01) 0,01 (0,04) 0,35 (0,36) 0,2 (0,16) 0,11 (0,10)
5 U 0,01 (0,02) -0,04 (-0,05) -0,10 (-0,19) -0,44 (-0,44) 0,09 (0,11) 0,31 (0,27)
Примечания: 1. Используются коэффициенты корреляции Пирсона.
2. В скобках показаны значения коэффициентов ранговой корреляции Спирмена.
3. Корреляция значима на уровне р < 0,05.
Кластер 1 — «Доверчивые»
Уровень грамотности ниже среднего (2,27). Отличительной чертой кластера является высокий уровень доверчивости (3,56). Все остальные параметры имеют средние значения. Группа находится в зоне риска. Высокий уровень доверчивости при повышенной склонности к расточительности и невысоком уровне грамотности может привести респондентов к неэффективному использованию финансовых инструментов, а также вовлечению в разные мошеннические схемы, сопровождающиеся потерей денег.
Кластер 2 — «Грамотные, оптимисты, новаторы, расточительные,
склонные к риску и нелегитимным действиям»
В данном кластере наблюдается высокий уровень финансовой грамотности (2,69). В него вошли оптимистичные (4,20), склонные к новаторству (3,80), к риску (3,90), расточительные (3,87), в то же время склонные к нелегитимным действиям (3,46) девушки.
В группе наблюдается прямая тройственная взаимосвязь между оптимизмом, новаторством и расточительностью, а также между склонностью к риску и нелегитимным действиям. Потенциально респонденты данной группы готовы к работе с финансовыми инструментами, но с ними необходимо проводить профилактическую работу для предотвращения избыточных рисков на финансовом рынке.
Кластер 3 — «Недоверчивые, пессимистически настроенные,
экономные, традиционалисты»
Уровень финансовой грамотности ниже среднего (2,16). Данный кластер отличается наименьшими показателями доверчивости (2,69), расточительности (3,05), оптимизма (4,07), отсутствием склонности к новаторству (2,86). Девушки в этой группе отличаются осторожностью, экономностью, нерешительностью, неуверенностью в себе. Однако у них выявлена прямая взаимосвязь между уровнем финансовой грамотности и оптимизмом. Поэтому повышение уровня финансовой грамотности может стать здесь ключом к преодолению стереотипов поведения.
Кластер 4 — «Законопослушные, не склонные к риску, осторожные»
Уровень финансовой грамотности выше среднего (2,54). Отличительной особенностью кластера является несклонность к неформальным практикам, правонарушениям (2,71) и риску (2,86).
Респонденты данного кластера — осторожные, сознательно избегающие риска и ответственности студентки, пока не готовые к работе на финансовом рынке. В то же время матрица корреляций для респондентов этой группы показывает прямую взаимосвязь между уровнем финансовой грамотности и склонностью к риску. Обучение их технологиям управления рисками может положительно повлиять и на их склонность к использованию современных финансовых инструментов.
Кластер 5 — «Неграмотные, пессимисты»
Респонденты этой группы продемонстрировали наименьший уровень финансовой грамотности среди всех опрошенных (1,41). Другими отличительными особенностями являются низкий уровень оптимизма (4,09) и большой разброс показателей отношения к риску.
Специфика этой группы заключается также в прямой связи между грамотностью и оптимизмом, но в то же время в обратной корреляции между грамотностью и склонностью к риску. Очевидно, в данной группе необходимо формирование базовых знаний в области новых технологий финансового рынка. При этом вполне вероятно, что респонденты присоединятся к кластеру 4, для которого образовательная деятельность имеет уже несколько другую направленность.
Заключение
Проведенное исследование продемонстрировало влияние гендерных различий как на уровень финансовой грамотности, так и на распределение личностных характеристик студентов, оказывающих влияние на их поведение в финансовой сфере. Согласно полученным результатам, при более низком уровне финансовой грамотности девушкам свойствен более высокий уровень оптимизма, доверчивости и склонности к расточительности, тогда как юношам в большей степени присуща склонность к риску, новаторству и нелегитимным действиям. Доверчивость при высоком уровне расточительности может приводить к вовлечению девушек в разные мошеннические схемы и потере дохода, при этом контрольную функцию выполняет именно уровень финансовой грамотности. В то же время несклонность к риску и новаторству может вести к излишней осторожности и потере дохода. В этом случае повышение финансовой грамотности должно сопровождаться преодолением стереотипов поведения. Выделение пяти кластеров девушек, отличающихся уровнем личностных характеристик, а также направленностью и степенью их взаимодействия, позволило выявить слабые места в каждом из кластеров и определить конкретные направления работы по повышению культуры финансового поведения в каждом из них.
Библиографический список
Козырева П. М. Финансовое поведение в контексте социально-экономической адаптации населения: (социологический анализ) // Социологические исследования. 2012. № 7. С. 54—66.
Мясищева Е. Р., Насимова В. С. Финансовая грамотность населения как элемент экономической безопасности // Экономика. Бизнес. Банки. 2017. Т. 2. С. 156—163.
Ниворожкина Л. И., Синявская Т. Г. Концепция статистической оценки рисков вовлечения клиентов финансовых институтов в схемы по отмыванию денег // Terra Eco-nomicus. 2012. Т. 10, № 4. С. 30—36.
Allgood S., Walstad W. B. The effects of perceived and actual financial literacy on financial behaviors // Economic Inquiry. 2016. Vol. 54, iss. 1. P. 675—697.
Bannier C. E., Neubert M. Gender differences in financial risk taking: the role of financial literacy and risk tolerance // Economics Letters. 2016. Vol. 145. P. 130—135.
Boggio C., Fornero E., Prast H., Sanders J. Seven ways to knit your portfolio: is investor communication neutral? // CeRP Working Paper. Turin (Italy), 2014. № 140/14. URL: http://fileserver.carloalberto.org/cerp/WP_140.pdf (дата обращения: 29.04.2018).
Bucher-Koenen T., Lusardi A., Alessie R., van Rooij M. How financially literate are women? An overview and new insights // Journal of Consumer Affairs. 2017. Vol. 51, iss. 2. P. 255—283.
Clark R. L., D 'Ambrosio M., McDermed A. A., Saw ant K. Retirement plans and saving decisions: the role of information and education // Journal of Pension Economics & Finance. 2006. Vol. 5, iss. 1. P. 45—67.
Dinkova M., Kalwij A., Alessie R. Know More, Spend More? The Impact of Financial Literacy on Household Consumption. 2016. URL: https://www.netspar.nl/assets/uploads/ E20160908-paper-dinkova.pdf (дата обращения: 29.04.2018).
Lusardi A., Mitchell O. S. Planning and financial literacy: how do women fare? // American Economic Review. 2008. Vol. 98, iss. 2. P. 413—417.
Lusardi A., Mitchell O. S. Financial literacy around the world: an overview // Journal of Pension Economics & Finance. 2011. Vol. 10, iss. 4. P. 497—508.
Malkina M., Rogachev D. Interrelation of personal characteristics with financial literacy as a guide to financial behavior of Russian students // European Financial Systems 2017: Proceedings of the 14th International Scientific Conference. Brno: Masaryk University, 2017. Pt. 2. P. 26—34.
OECD. PISA 2012 Results: Students and Money: Financial Literacy Skills for the 21st Century. Vol. 6. OECD Publishing, 2014. URL: http://www.oecd.org/pisa/keyfindings/ PISA-2012-results-volume-vi.pdf (дата обращения: 22.04.2018).
OECD. PISA 2015 Results: Students' Financial Literacy. OECD Publishing, 2017. URL: http://www.oecd.org/education/pisa-2015-results-volume-iv-9789264270282-en.htm (дата обращения: 29.04.2018).
Rinaldi E. E. Gender differences in financial literacy in Italy: exploratory explanations // Challenges in Ensuring Financial Competencies: Essays on How to Measure Financial Knowledge, Target Beneficiaries and Deliver Educational Programmes / ed. by N. Linciano, P. Soccorso. 2017. № 84. P. 89—95. URL: http://www.consob.it/documents/ 46180/46181/wp84.pdf/a00b40b0-a39d-49d7-a8f7-a8d59ff0b65f (дата обращения: 29.04.2018).
Sayinzoga A., Bulte E. H., Lensink R. Financial literacy and financial behaviour: experimental evidence from rural Rwanda // The Economic Journal. 2016. Vol. 126, iss. 594. P. 1571—1599.
References
Allgood, S., Walstad, W. B. (2016) The effects of perceived and actual financial literacy on financial behaviors, Economic Inquiry, vol. 54, iss. 1, pp. 675—697.
Bannier, C. E., Neubert, M. (2016) Gender differences in financial risk taking: The role of financial literacy and risk tolerance, Economics Letters, vol. 145, pp. 130—135.
Boggio, C., Fornero, E., Prast, H., Sanders, J. (2014) Seven ways to knit your portfolio: is investor communication neutral?, in: CeRP Working Paper, no. 140/14, Turin, Italy, available from http://fileserver.carloalberto.org/cerp/WP_140.pdf (accessed 29.04.2018).
Bucher-Koenen, T., Lusardi, A., Alessie, R., van Rooij, M. (2017) How financially literate are women? An overview and new insights, Journal of Consumer Affairs, vol. 51, iss. 2, pp. 255—283.
Clark, R. L., D'Ambrosio, M., McDermed, A. A., Sawant, K. (2006) Retirement plans and saving decisions: the role of information and education, Journal of Pension Economics & Finance, vol. 5, iss. 1, pp. 45—67.
Dinkova, M., Kalwij, A., Alessie, R. (2016) Know More, Spend More? The Impact of Financial Literacy on Household Consumption, available from https://www.netspar.nl/assets/ uploads/E20160908-paper-dinkova.pdf (accessed 29.04.2018).
Kozyreva, P. M. (2012) Finansovoe povedenie v kontekste sotsial'no-ekonomicheskoi adaptat-sii naseleniia: (sotsiologicheskii analiz) [Financial behavior in the context of socioeconomic adaptation of the population: (Sociological analysis)], Sotsiologicheskie issle-dovaniia, vol. 7, pp. 54—66.
Lusardi, A., Mitchell, O. S. (2008) Planning and financial literacy: How do women fare?, American Economic Review, vol. 98, iss. 2, pp. 413—417.
Lusardi, A., Mitchell, O. S. (2011) Financial literacy around the world: an overview, Journal of Pension Economics & Finance, vol. 10, iss. 4, pp. 497—508.
Malkina, M., Rogachev, D. (2017) Interrelation of personal characteristics with financial literacy as a guide to financial behavior of Russian students, in: European Financial Systems 2017: Proceedings of the 14th International Scientific Conference, pt. 2, Brno: Ma-saryk University, pp. 26—34.
Miasishcheva, E. R., Nasimova, V. S. (2017) Finansovaia gramotnost' naseleniia kak element ekonomicheskoi bezopasnosti [Financial literacy of the population as an element of economic security], Ekonomika. Biznes. Banki, vol. 2, pp. 156—163.
Nivorozhkina, L. I., Siniavskaia, T. G. (2012) Kontseptsiia statisticheskoi otsenki riskov vov-lecheniia klientov finansovykh institutov v skhemy po otmyvaniiu deneg [The concept of risks statistical estimation for involvement of financial institutes clients into money laundering schemes], Terra Economicus, vol. 10, no. 4, pp. 30—36.
OECD, PISA 2012 Results: Students and Money: Financial Literacy Skills for the 21st Century (2014), vol. 6, OECD Publishing, available from http://www.oecd.org/pisa/keyfindings/ PISA-2012-results-volume-vi.pdf (accessed 22.04.2018).
OECD, PISA 2015 Results: Students' Financial Literacy (2017), OECD Publishing, available from http://www.oecd.org/education/pisa-2015-results-volume-iv-9789264270282-en.htm (accessed 29.04.2018).
Rinaldi, E. E. (2017) Gender differences in financial literacy in Italy: Exploratory explanations, in: Linciano, N., Soccorso, P. (eds), Challenges in Ensuring Financial Competencies: Essays on How to Measure Financial Knowledge, Target Beneficiaries and Deliver Educational Programmes, no. 84, pp. 89—95, available from http://www.consob.it/documents/ 46180/46181/wp84.pdf/a00b40b0-a39d-49d7-a8f7-a8d59ff0b65f (accessed 29.04.2018).
Sayinzoga, A., Bulte, E. H., Lensink, R. (2016) Financial literacy and financial behaviour: Experimental evidence from rural Rwanda, The Economic Journal, vol. 126, iss. 594, pp. 1571—1599.
Статья поступила 18.06.2018 г.
Информация об авторах /Information about the authors
Малкина Марина Юрьевна — доктор экономических наук, профессор кафедры экономической теории и методологии, Национальный исследовательский Нижегородский государственный университет им. Н. И. Лобачевского, г. Н. Новгород, Россия, [email protected] (Dr. Sc. (Econ.), Professor at the Department of Economic Theory and Methodology, Lobachevsky State University of Nizhny Novgorod, Nizhny Novgorod, Russian Federation).
Рогачев Дмитрий Юрьевич — аспирант кафедры экономической теории и методологии, Национальный исследовательский Нижегородский государственный университет им. Н. И. Лобачевского, г. Н. Новгород, Россия, [email protected] (Post-graduate student at the Department of Economic Theory and Methodology, Lobachevsky State University of Nizhny Novgorod, Nizhny Novgorod, Russian Federation).
