「勘違い」と「わからない」の違い－金融と生命保険に関するリテラシーの多様性を考慮した分析　|ニッセイ基礎研究所

3｜各設問への回答状況
各設問への回答状況を見ると、「わからない」（以下および図表では不明と記載）と回答した割合が一定程度を占めている。

不明の割合は、生命保険に関する設問ではいずれも２割程度だが、金融に関する設問では３～４割程度となっている。例えば、(2)定期保険と(6)債券価格、(3)がん保険と(4)株式投資では、それぞれ正答率が同程度（約２割と約４割）だが、誤答と不明の割合は大きく異なっている。

4｜設問間の相関関係
柳瀬（2017）は、各設問の正答率の間には特に相関の高い組み合わせが見当たらず、さらに、１つでも不明と答えた人をサンプルから除外した場合には金融リテラシーと(生命)保険リテラシーの間に相関がないことを示している。ただ、この結果は、各設問への不明という回答には相関があることを想起させる。そこで確認してみると、確かに不明には相関関係が見られた（図表5）。このことは、ある設問に不明とした場合には他の設問にも不明と回答している可能性があることを示している。

5｜回答パターンによるグループ分け（分類）
そこで以降では、正答・誤答・不明を区別した上で、６設問の回答からサンプルをグループ分け（分類）して、各グループの傾向を見ていく。

分類には、マーケティングで消費者を分類する際などに使われる、潜在クラスモデルを用いる⁸。具体的には、各サンプルのリテラシーを計測する６設問の回答パターンを、観測できない潜在変数を仮定して、いくつかのグループ（クラス）に集約して分類する分析手法である⁹。あるサンプルを特定の１グループに分類するのではなく、各グループに属する確率で分類するのが、この手法の１つの特徴である。いくつのグループに分類するかは、分類数（クラス数）を順次増やしながら推計し、もっとも当てはまりが良いクラス数を採用する方法が採られる。当てはまりの良さの指標にはいくつかあるが、本稿では先行研究に倣ってモデルの簡素さを加味するＢＩＣを使い、５クラスに分類した¹⁰。

⁸ 潜在クラスモデル（潜在クラス分析）の説明は、本誌の性格を考慮し省く。概要は三輪(2009)などを参照されたい。
⁹ まったく集約しなければ今回の回答パターンは3の6乗（729）通りに分かれ、分類として使いにくい。
¹⁰ 適合度指標や他のクラス数で分類した結果は、補論を参照。

3 ―― 分析結果

1｜分類結果の特徴
前述した潜在クラスモデルで分類した結果から、各クラスの特徴を見ていく。

図表6のクラス１の列を縦に見ると、生命保険料の設問では正答が80％、誤答が19％、不明が１％を占めている。他の設問も同様に見ると、６問中４問で正答の割合が最も多くなっている。加えて全体（最右列）と比べると、どの設問でも全体よりクラス1で正答の割合が多い。以上のことから、クラス１の特徴は「全般的に正答」と考えられる。

同じ見方を他のクラスでも行う。クラス２は、生命保険に関する設問では概ね全体と似た回答パターンだが、金融に関する設問では不明の割合が多くなっている。そのため、クラス２の特徴は「金融が不明」と考えられる。クラス３は、預金に関する設問では正答の割合が多いが、他の設問では誤答の割合が多くなっている。そのため、クラス３の特徴は「預金は正答だが、他は誤答」と言える。クラス４は、金融に関する設問では概ね全体と似た回答パターンだが、生命保険に関する設問では不明の割合が多くなっている。そのため、クラス４の特徴は「生命保険が不明」と考えられる。クラス５は、いずれの設問でも不明の割合が多くなっている。そのため、クラス５の特徴は「生命保険も金融も不明」と考えられる。

以上のクラス分けを見ると、５クラスのうち3クラスは不明によってクラスが特徴付けられている。不明と誤答は同一視せず区分して考える必要性が示唆されている、と言えよう。また、今回の分析では生命保険に関する設問と金融に関する設問とを明示的に区別せず分析に投入したが、結果として「金融が不明」のクラス2と「生命保険が不明」のクラス４とに分かれた。今回の設問では、という条件付きの状況だが、金融と生命保険のリテラシーは異質である可能性が示唆されている、と言えよう。

2｜分類と正答数との関係
家森（2017b）などの先行研究では正答数を使った分析が行われている。そこで、当分析でも、ある正答数の人があるクラスに属する確率（帰属確率）を確認する。

図表7で、生命保険リテラシー、すなわち生命保険に関する設問に３問正答した人の行を見ると、78％がクラス１（全般的に正答）に、17％がクラス２（金融が不明）に属するという結果になっている。同様の見方をすると、生命保険に関する設問に３問正答した人のほか、金融に関する設問に３問正答した人やリテラシーに関する設問全体で4問以上正答した人は、大半がクラス１（全般的に正答）に属する結果となっている。「全般的に正答」という分類が、正答数からも裏付けられていると言えよう¹¹。

一方、生命保険に関する設問で正答数がゼロの人を見ると、35％がクラス５（生命保険も金融も不明）に属し、クラス２～４に２割前後ずつ属するという結果になっている。これは、生命保険に関する設問では誤答が比較的多く（図表8）、正答数がゼロの人には誤答が多い人と不明が多い人とが混在しているためである。金融に関する設問で正答数がゼロの人は大半が３問とも不明であり（図表8）、生命保険に関する設問で不明が多いか否かでクラス５（生命保険も金融も不明）とクラス2（金融が不明）とに大きく分かれると考えられる。

¹¹ ただし、生命保険に関する３問に３問とも正答した人でも、クラス４（生命保険が不明）への帰属確率はゼロになっていない。これは、潜在クラスモデルが、ある回答者を特定の１つのグループに分類するのではなく、各グループに属する確率で分類するためである。クラス数を増やせばこのような現象はなくなるが、分類として使いにくいため、本稿ではＢＩＣを基準にクラス数を決めている（他の研究でもＢＩＣを基準にしたものが多い）。