23 浏览4.2 变量构建
4.2.1 解释变量：金融素养（认知、态度、行为指标）
4.2.2 被解释变量：数字金融排斥指数
4.2.3 中介变量：数字技能、技术接受态度、风险认知
4.2.4 控制变量
4.3 模型设定
4.3.1 基础回归模型
4.3.2 多重中介效应模型
4.3.3 异质性分析模型
4.4 描述性统计与相关性分析
第五章 实证分析：金融素养与数字金融排斥的关系
5.1 基础回归结果分析
5.1.1 金融素养对数字金融排斥的整体影响
5.1.2 各素养维度的影响差异
5.1.3 稳健性检验
5.2 中介效应检验
5.2.1 数字技能的中介效应
5.2.2 技术接受态度的中介效应
5.2.3 风险认知的中介效应
5.2.4 多重中介链式效应分析
5.3 异质性分析
5.3.1 年龄异质性
5.3.2 教育水平异质性
5.3.3 城乡异质性
第六章 案例研究：中等财富家庭的数字金融排斥行为逻辑
6.1 案例来源与研究方法
6.1.1 样本家庭的选择
6.1.2 深度访谈设计
6.2 中等财富家庭面临的典型排斥情形
6.2.1 “有财富但不敢用”型
6.2.2 “懂产品但不会操作”型
6.2.3 “愿意使用但缺乏技术信任”型
6.3 金融素养在典型家庭中的行为解释
6.3.1 认知素养与产品理解
6.3.2 行为素养与使用路径
6.3.3 态度素养与风险认知偏差
6.4 案例启示
第七章 政策建议
7.1 促进居民金融素养提升
7.1.1 父母—子女双层金融教育
7.1.2 针对中等财富家庭的专项课程
7.1.3 媒体与学校的联合普及机制
7.2 优化数字金融的使用环境
7.2.1 数字金融适老化与适困化设计
7.2.2 降低技术门槛
7.2.3 增强平台透明度与风险提示
7.3 完善数字普惠金融治理体系
7.3.1 建立数字金融排斥监测机制
7.3.2 推进支付、信贷、投资服务普及
7.3.3 强化消费者保护
第八章 研究结论与展望
8.1 主要研究结论
8.2 研究不足
8.3 后续研究方向
