中国居民幸福感影响因素分析

中国居民幸福感影响因素分析

作者：董秦男

来源：《合作经济与科技》2019年第12期

关键词：Ordered Logit;居民幸福感;边际效应

中图分类号：F126 文献标识码：A

收录日期：2019年3月13日

改革开放以来我国社会经济发生了翻天覆地的变化。2010年起我国GDP总量已经超过日本，成为仅次于美国的世界第二大经济体，与此同时人们的生活水平也有了较大的改善和提升。在经济取得重大成就之后，党和政府开始更多地关注人类社会最基本的问题——幸福。2012年11月，习近平指出：人民对美好生活的向往，就是我们的奋斗目标。这代表了中国领导层对国民幸福的关注与重视。

早期的幸福研究主要集中在哲学、心理学、社会学角度，随着幸福经济学的兴起，幸福的测量及其影响因素被越来越多的经济学者所关注。尽管在现代经济学中，经济增长或收入增长仍是经济研究的核心命题，但它们可能并不是目标本身，而在更大程度上表现为实现人们“幸福”的手段，“幸福”才是人们最终所追求的目标。而在经济和国民收入快速增长的同时，中国居民的幸福感表现并不同步。据调查，从1990年开始到2005年，中国人的生活满意度呈下降趋势，2005年之后出现回升，整体上形成一条U形曲线。据世界价值观调查（简称WVS）结果显示：1990～2007年，中国居民的平均幸福感由1990年的7.29下降到2001年的6.63;2007年回升到了6.76，但仍远远低于1990年的水准。由此可见，幸福作为一种反映人们生活满意状况的指标，要受到诸多复杂因素的影响，不仅受到经济因素的影响，而且还要受到社会因素以及心理因素的影响，从而表现出非单调的变化趋势。据联合国发布的《世界幸福报告》显示，在156个受调查的国家中，2016年中国幸福感排名83位，2017年排名79位;近年来随着政府对民生问题的关注以及相关政策的实施，我国国民幸福感在逐渐提升，但这一表现却与我国经济增长速度并不匹配。因此，有必要进一步研究影响国民幸福感的深层次原因。

近年来，随着幸福经济学的兴起，国内许多学者利用面板和截面等微观数据对幸福感进行研究。从国内已有的研究文献来看，大多数文献使用OLS回归或有序离散变量回归方法进行研究。如鲁元平和张克中（2010）利用WVS的中国部分，运用有序离散模型研究了经济增长和亲贫式支出对中国居民幸福感的影响，发现经济增长并不能带来国民幸福感的提升，而以教育、医疗和社会保障构成的亲贫式支出对国民幸福感有显著的促进作用。同样运用WVS中国部分数据，温晓亮等（2011）发现在影响主观幸福感的因素中，相对收入和社会失范对主观幸福感的影响较大，人口学变量中的性别、年龄、健康、婚姻、教育等都对主观幸福感有影响。刘宏等（2013）利用2009年中国家庭营养健康调查数据（简称CHNS2009），使用Ordered

Probit計量模型研究了永久性收入和房产财富对主观幸福感的影响，发现相比于当期收入，永久性收入和房产财富是主观幸福感的重要影响因素，但两者对主观幸福感的影响存在城乡差异。亓寿伟、周少甫（2010）基于CHNS数据库研究了一组特殊群体——老年人的幸福感现状，运用Ordered Logit回归模型，他们发现收入增加对老年人的主观幸福感有正向显著影响，而收入差距的影响并不显著;健康对老年人的主观幸福感有明显的正向影响;医疗保险对老年人的主观幸福感存在显著正向影响。但随着区域分布及城乡分布的变化，老年人的主观幸福感存在差异。何立新和潘春阳（2011）运用有序离散变量回归方法，综合2005年中国综合社会调查数据（CGSS2005）和中国经济数据库（CEIC2005）数据发现，机会不均和收入差距都对主观幸福感产生负向影响，但机会不均对居民主观幸福感的负向影响对低收入者和农村居民的损害更为严重，而收入差距显著损害了低、中低和高收入阶层的主观幸福感，对中上收入阶层的影响并不显著。闰丙金（2012）、王鹏（2011）、陈刚和李树（2013）、李清彬和李博（2013）等学者使用CGSS2006和不同计量方法研究主观幸福感影响因素。闰丙金（2012）运用ordered logit研究了收入、社会阶层认同对主观幸福感的影响，发现收入变化、收入公平、社会阶层认同状况对主观幸福感都有显著的正向影响，且这种影响有显著的城乡差异，收入对城乡居民主观幸福感的影响并不显著。通过梳理发现，国内外学者对于主观幸福感的研究多采用Ordered Logit模型进行实证研究。本文参考前人做法继续使用该模型，并从其他角度对此问题进行进一步探究。

（一）研究对象。本研究的样本来自于北京大学中国科学调查中心主持的中国家庭追踪调查（CFPS）成人问卷2016年公开数据。CFPS数据包含针对个人基本信息的各种指标如年龄、性别、户口状况等，也包含居民幸福感调查的模块。并且该数据是目前可获得的CFPS最新数据，能够更为全面准确地反映目前的时代特征。根据本研究需要对所有数据进行整理和筛选，剔除了模型所使用变量问卷选项中不符合、不清楚等回答的样本，获得有效问卷9，694份。

（二）研究变量

1、被解释变量。研究使用CFPS数据主观态度模块中对自己生活的满意度调查的结果作为被解释变量。原题目为“您觉得自己有多幸福？”问卷中题目编号为“qn12012”，该变量的取值范围为1～5，其中“1”表示不幸福，“5”代表非常幸福。

2、解释变量。本研究关注的自变量包括四个方面：年龄、家庭成员数、健康情况和工作总收入。并将性别、户口和婚姻状况作为调节变量。

与年龄有关题目编号为“cfps_age”，问卷问题为2016时受访者的年龄，是一个近似连续变量。与家庭构成情况有关的题目编号为“fml2016_count”，代表家庭成员人数。健康状况采用问卷中编号为“pq201”的问题结果，原问题是“评价自己的健康状况”，回答范围从1到5，越低代表健康程度越佳。收入情况采用编号为“income”问题结果，原问题为“所有工作总收入”，近似连续变量。与婚姻状况有关题目编号为“qea0”，问卷回答分为五种，分别是未婚、在婚、同居、离婚和丧偶。为了简化模型，将未婚、离婚和丧偶定义为单身人群，再婚和同居定义为非单身人群，建立新变量“single”来表示，single为“1”代表单身人群，为“0”代表非单身人群。与