1. 问题提出与研究假设

习近平总书记在十九大报告中明确强调人民对美好生活的向往是中国共产党的奋斗目标。居民幸福感是衡量美好生活的价值指标，对幸福感的研究一直是学术界的重点关注。因此深入了解影响幸福感的因素是提高居民幸福感的关键所在。

那么，影响幸福感的因素有哪些？本文认为，动态来讲，在不同的历史阶段，随着经济和社会环境的变化，影响幸福感的因素是不断变化的。一方面，伴随着我国社会主要矛盾的变化，根据马斯洛需求理论，幸福感的影响因素逐渐由政治忠诚、贫困落后，过渡到相对收入差距，乃至对社会信任和民主政治的追求 [1]。另一方面，在特定的历史阶段，居民幸福感的影响因素分为经济因素和非经济因素。从国家的角度来看，幸福感的影响因素不完全取决于简单的GDP增长指标上，还取决于其他非经济方面的发展上。在中国“两个一百年”奋斗目标中，对经济、社会、生态环境等发展目标做出了全面表述。

本文利用中国社会综合调查2017年的数据，通过回归分析，立足于多种因素来解释对居民幸福感的影响：社会地位、收入情况、受教育程度、互联网。

2. 研究假设与变量处理

2.1. 数据来源

本论文研究数据来源于2017年中国综合社会调查，涉及全国28个省10,143个样本数，具有较强的代表性。本文运用Stata 16软件，选择嵌套模型进行估算。

2.2. 变量选取

1) 因变量

本文研究选取“居民幸福感”为因变量，幸福感和获得感的测量可从主、客观两个层面入手。在现有研究中，常用的指标是主观幸福感和获得感，即个体自我描述的满意度，具有较高的信度和效度。问卷中，关于居民的幸福感有个五个等级：非常不幸福、比较幸福、说不上幸福不幸福(一般)、比较幸福、非常幸福，其权重分别为1~5分。

2) 核心解释变量

性别、年龄是常规做分析的自变量项目，对于幸福感而言，不同性别的人和年龄段的人经历和感受不同，其对幸福的看法和定义也会有所不同，因而会成为自变量。性别分为男女，男为1，女为0。年龄以2017年为限，减去出生年份，同时去掉拒绝回答的，其年龄分布为24~104岁。

本文以学历为变自量。在当前社会中，学历越高一般社会地位越高。因此，本文以受教育年限代替，未受过教育的是0，小学是6，初中同层次的是9，高中同层次的为12，大专层次为15，本科为16，研究生及以上为20。

财富方面，用其收入最为衡量标准，由于去年年收入有人为0，有人为一百万，差距较大，因而采取取对数的方式。

身体状况方面，调查对象的主观感受为主，除去拒绝回答的人数，分为五个等级，分别为很不健康、比较不健康、一般、比较健康、很健康，分别对应1~5的权重。

互联网使用情况是2017年数据库所新增的，分为五个层次，一点也不适用互联网到非常频繁使用。

2.3. 模型设定与假设

本文重点探究的是影响居民幸福感的因素，对于多因素的分析运用Stata 16软件，采用基准模型与嵌套模型进行分析检验。

${\text{H}}_{\text{i}}\left(\text{happiness}\right)={\text{b}}_0+{\text{b}}_{\text{1}}{\text{x}}_{\text{1}}\left(\text{sex}\right)+{\text{b}}_{\text{2}}{\text{x}}_{\text{i}}\left(\text{age}\right)+{\text{b}}_{\text{i}}{\text{x}}_{\text{i}}$ (1)

${\text{B}}_{\text{i}}=\text{a}+{\text{a}}_{\text{i}}{\text{x}}_{\text{i}}$ (2)

对上述所有模型，其中

1) a，b₀为常数项。

2) a_i，b_i为位置参数，我们称之为回归系数，通过数据拟合来确定它的估计值。

3) X_i为随机误差，假定服从正太分布N。

本研究使用OLS嵌套模型，通过公式(1)和(2)构成的联立方程生成五个嵌套模型，每建一个模型就引入一个新变量。模型一为影响居民幸福感的基准模型，其中以性别和年龄作为基本变量。模型二在模型一的基础上加入教育变量，模型三在模型二的基础上加入收入变量，模型四在模型三的基础上增加健康因素，模型五在模型四基础上增加互联网因素。OLS模型主要分析这些因素对居民幸福感的影响。其中，H_i代表居民幸福感，x₁，x₂，x₃，x₄，x₅，x₆，x₇，x₈性分别代表性别、年龄、社会信任，社会信任、教育、收入、健康、互联网因素。

$模型一{\text{H}}_{\text{i}}=\text{a}+{\text{b}}_{\text{1}}{\text{x}}_{\text{1}}\left(\text{sex}\right)+{\text{b}}_{\text{2}}{\text{x}}_{\text{2}}\left(\text{age}\right)+{\text{b}}_{\text{3}}{\text{x}}_{\text{3}}\left(\text{Socialtrusty}\right)+{\text{b}}_{\text{4}}{\text{x}}_{\text{4}}\left(\text{Socialequity}\right)$

$模型二{\text{H}}_{\text{i}}=\text{a}+{\text{b}}_{\text{1}}{\text{x}}_{\text{1}}\left(\text{sex}\right)+{\text{b}}_{\text{2}}{\text{x}}_{\text{2}}\left(\text{age}\right)+{\text{b}}_{\text{3}}{\text{x}}_{\text{3}}\left(\text{socialtrusty}\right)+{\text{b}}_{\text{4}}{\text{x}}_{\text{4}}\left(\text{socialequity}\right)+{\text{b}}_{\text{5}}{\text{x}}_{\text{5}}\left(\text{degree}\right)$

$\begin{array}{c}模型三{\text{H}}_{\text{i}}=\text{a}+{\text{b}}_{\text{1}}{\text{x}}_{\text{1}}\left(\text{sex}\right)+{\text{b}}_{\text{2}}{\text{x}}_{\text{2}}\left(\text{age}\right)+{\text{b}}_{\text{3}}{\text{x}}_{\text{3}}\left(\text{socialtrusty}\right)+{\text{b}}_{\text{4}}{\text{x}}_{\text{4}}\left(\text{socialequity}\right)+{\text{b}}_{\text{5}}{\text{x}}_{\text{5}}\left(\text{degree}\right)\\ +{\text{b}}_{\text{6}}{\text{x}}_{\text{6}}\left(\text{revenue}\right)\end{array}$

$\begin{array}{c}模型四{\text{H}}_{\text{i}}=\text{a}+{\text{b}}_{\text{1}}{\text{x}}_{\text{1}}\left(\text{sex}\right)+{\text{b}}_{\text{2}}{\text{x}}_{\text{2}}\left(\text{age}\right)+{\text{b}}_{\text{3}}{\text{x}}_{\text{3}}\left(\text{socialtrusty}\right)+{\text{b}}_{\text{4}}{\text{x}}_{\text{4}}\left(\text{socialequity}\right)+{\text{b}}_{\text{5}}{\text{x}}_{\text{5}}\left(\text{degree}\right)\\ +{\text{b}}_{\text{6}}{\text{x}}_{\text{6}}\left(\text{revenue}\right)+{\text{b}}_{\text{7}}{\text{x}}_{\text{7}}\left(\text{health}\right)\end{array}$

$\begin{array}{c}模型五{\text{H}}_{\text{i}}=\text{a}+{\text{b}}_{\text{1}}{\text{x}}_{\text{1}}\left(\text{sex}\right)+{\text{b}}_{\text{2}}{\text{x}}_{\text{2}}\left(\text{age}\right)+{\text{b}}_{\text{3}}{\text{x}}_{\text{3}}\left(\text{socialtrusty}\right)+{\text{b}}_{\text{4}}{\text{x}}_{\text{4}}\left(\text{socialequity}\right)+{\text{b}}_{\text{5}}{\text{x}}_{\text{5}}\left(\text{degree}\right)\\ +{\text{b}}_{\text{6}}{\text{x}}_{\text{6}}\left(\text{revenue}\right)+{\text{b}}_{\text{7}}{\text{x}}_{\text{7}}\left(\text{health}\right)+{\text{b}}_{\text{8}}{\text{x}}_{\text{8}}\left(\text{Internet}\right)\end{array}$

3. 实证分析

3.1. 描述性分析

根据表1可知，居民幸福感的均值为3.86，标准差为0.85，同时在全样本中，选择比较幸福和非常幸福的共有9768人，占比77.77%，因此从总体上来看，当前居民生活幸福感较高。

对居民的年收入进行对数取值分析，其均值为8.35；在此受访人员中，年龄大约在54岁，普遍集中在中老年人；受教育年限的平均值为5.18，说明学历较多分布在高中及以上；在此受访人员中，男女比例大约为1:1；全样本中，居民对当前社会公平感认可的均值为3.56，并且认为社会比较公平和完全公平的人数之和占比为47%，由此可见，当前社会发展的同时不仅要追求经济的增长还需要兼顾社会公平；受访者的身体状况也是本文所要关注的，全样本中身体状况的均值为3.82，说明身体健康的受访者占比为78%；借助2017年的数据调查，在分析中增加了互联网使用情况，其中平均值为2.87，从不用互联网的人数占比达到42%，频繁用互联网的人数占比也达到44%。

变量	全样本	最大值	最小值	均值	标准差
居民幸福感	12,561	5	1	3.855346	0.8511029
收入	11,900	16.1181	0	8.349135	3.848913
年龄	12,582	106	21	54.00906	16.86365
健康状况	12,074	99	1	3.828143	14.81082
性别	12,582	1	0	0.4717056	0.4992186
社会信任	12,582	98	1	3.833333	5.977367
社会公平	12,582	99	1	3.554602	6.630301
学历	12,582	14	1	5.180496	3.29168
互联网使用情况	12,582	99	1	2.869417	2.958022

map

Table 1. Describes the statistical results

表1. 描述统计结果

3.2. 回归分析

3.2.1. 模型一结果分析

加入Social trust、Social equity (社会信任和社会公平)，以模型一为基准模型。根据文献分析，自变量性别、年龄、社会信任和社会公平，估计居民幸福感差异。

根据图1，模型一的回归分析来看，所有的自变量都是显著的，这说明社会信任和社会公平都是影响居民幸福感的因素，其中调整后的R²为0.0322，模型一的解释力度为0.0322，这说明居民幸福感的3.22%来自于社会信任和社会公平。其中，当控制了除性别以外的其他变量时，男性比女性拥有更少的幸福感，说明女性对生活是更宽容。

3.2.2. 模型二结果分析

自新中国成立以来，中央政府一直通过扩大各教育层次的招生比例增加国民受教育的机会，受教育程度即学历也会对居民的幸福感产生一定的关系，所以在模型一中加入学历这一变量生成模型二。

在图2，模型二中加入受教育程度即学历之后结果是更显著的，R²为0.067，该模型的解释力度为0.067，比模型一更强；经过瓦尔德测试，其显著性小于0.05，更加确定该因素对于幸福感有一定的影响，且是正相关的关系，同时模型的解释力度上升。

3.2.3. 模型三结果分析

收入对居民幸福感的影响也需要着重探讨，在模型二的基础上增加了收入这一影响因子。

根据图3，收入因素的加入后，R²为0.0667，p < 0.05，回归结果显著。财富加入后对居民幸福感起正向的作用，能够使得幸福感增加，也就是在控制了除收入外的因素，每当收入增加，其幸福感也是增加的，且R方的解释力度也上升了。

3.2.4. 模型四结果分析

身体健康情况可能会对居民幸福感产生一定的影响，在此基础上引入居民身体健康情况。

根据图4，在加入个体主观的身体健康状因素之后，可以看到，身体健康状况对幸福感结果是显著的，而且R-squared的数值也上升了，为0.0826。个人的健康状况对于幸福感有着正面影响的作用，也就是健康状况越好，居民幸福感也就会上升，越高。此时，也可以看到年龄的影响因素也由不显著变为显著了，说明了健康状况相对于年龄对于幸福感的影响是属于一个抑制变量，它能使得年龄和幸福感之间的关系变得显著。

3.2.5. 模型五结果分析

随着互联网技术的大力普及和应用，人们开始利用互联网办公和娱乐，所以加入互联网这一因素分析对居民幸福感的影响。

图5中加入互联网使用情况之后，幸福感的R方又有一点增加，且P值为0，说明互联网的使用对居民幸福感有影响的。

3.3. 交互效应与模型优化

3.3.1. 交互效应

在之前的模型中，没有考虑到自变量之间可能的交互效应。因此，在对模型进行优化的过程中，将自变量的交互效应加入其中，重新将模型完整建立。因为收入一般在建立模型中，采取的是取对数的方式，而且，在收入与幸福感之间，呈现了曲线关系。

在图6，由前文可知，年龄和教育之间有一定的相关关系，因而加入了年龄和教育的交互作用，幸福感与收入对数存在一定曲线关系，因此加入了收入对数的平方项。此时的模型解释力度(R方)达到了0.886，比之前更加具有解释力度，说明这个模型更加可靠，而且相关因素都表现显著。

对于整个模型的解释，男性幸福感比女性要低一些，可能是因为男性的社会压力更大一点。年龄越大，幸福感也越强，社会信任度和社会公平感越高，居民幸福感也越高。受教育年限越长，社会地位越高，幸福感也越强。财富与幸福感的关系是，随着财富的增加，幸福感先降低，到一定程度再升高。一个人越健康，那么幸福感就越高。

3.3.2. 模型优化

根据上述表2模型优化的表格中，也可以看到，通过嵌套模型的不停增加，多项式回归的各个变量都是显著的，说明幸福却是与性别、年龄、社会信任程度、社会公平感、社会地位、身体状况、互联网使用率以及个人财富有关。

VARIABLES	(1)	(2)	(3)	(4)
	m4	m5	m6	m7
	a36	a36	a36	a36
sex	−0.113***	−0.114***	−0.107***	−0.107***
	(0.015)	(0.016)	(0.015)	(0.015)
age	−0.017***	−0.017***	−0.015***	0.006***
	(0.003)	(0.003)	(0.003)	(0.001)
agesq	0.000***	0.000***	0.000***
	(0.000)	(0.000)	(0.000)
v458	0.135***	0.139***	0.136***	0.136***
	(0.007)	(0.008)	(0.007)	(0.007)
a35	0.006***	0.006***	0.006***	0.006***
	(0.001)	(0.001)	(0.001)	(0.001)
edu	0.028***	0.029***	0.029***	0.030***
	(0.002)	(0.002)	(0.002)	(0.002)
income	0.009***	0.010***	0.012***	0.013***
	(0.002)	(0.002)
a15	0.058***	0.057***	0.061***	0.062***
	(0.004)	(0.004)	(0.004)	(0.004)
a44		−0.001**
		(0.001)
a285			0.016***	0.017***
			(0.003)	(0.003)
Constant	3.156***	3.144***	3.082***	2.561***
	(0.083)	(0.085)	(0.081)	(0.048)
Observations	11,736	11,278	12,404	12,404
R-squared	0.083	0.086	0.086	0.081

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Table 2. Model optimization

表2. 模型优化

^***p < 0.01, ^**p < 0.05, ^*p < 0.1.

4. 研究结论与对策建议

通过以上分析研究表明，居民的幸福感确实受到了性别、年龄、社会信任程度、社会公平感、社会地位、身体状况、互联网以及个人财富的影响。因此，当我们党和国家在进行社会主义建设的时候，在实现伟大中国梦的时候，在为中华人民谋幸福的时候，需要将这些因素考虑进去，以提高人民的满意度。

(一) 营造积极向上的价值观，提高社会保障水平

本文通过对社会因素的关注，拓宽了对于主观幸福感的理解。经济因素始终受到高度关注，并被证明与个体幸福感紧密相关 [2]，物质富足意味着个体能够自由选择和消费，满足其欲望和需求，因此，不论对于一个国家、地区还是对个体而言，经济发展、收入提升和财富累积是提升幸福感的必由之路。而本文则证明了作为社会因素的社会保障和社会支持能够增强个体的安全感 [3]，对于幸福感具有重要意义。更重要的是，幸福不仅意味着当前的享受和需求满足，更在于个体对于整个生命历程的思考和关注，未来遇到健康危机时能否顺利化解，年老退休收入锐减时能否维持正常的生活水平、并在有需要时获得生活群体的帮助支持，长远的稳定生活预期是提升幸福感的关键 [4]。

(二) 经济发展测量体系应该逐渐从生产导向向幸福导向转变

近些年来，各国政府越来越重视国民幸福的实现，制定了各种幸福的指标。比如，不丹在20世纪70年代就开始实施“幸福计划”并取得了巨大成功 [5]，使得这个人均GDP仅为700多美元的南亚小国成为世界上最幸福的国家之一。“不丹模式”引起了世界的关注，以及美国、英国和日本在内的多国效仿。

(三) 根据群体特征，针对性提供公共服务

加大对居民身心健康教育的力度，尤其需要普及心理健康咨询服务 [6]，培养居民养成积极乐观的生活态度。研究表明，孤独的人和情感消极的人幸福感较弱，这类群体更容易做出极端举动 [7]，危害社会。因此，政府应该建立相关机构重点关注情绪消极人群的言行，积极组建专业咨询机构 [8]，大力培养专业队伍从事心理咨询服务工作。

参考文献