摘要：隨著經(jīng)濟(jì)社會的發(fā)展，以及生活水平的不斷提高，幸福感逐漸成為居民追求的目標(biāo)。本文基于“中國綜合社會調(diào)查2013”微觀數(shù)據(jù)，共2104份有效樣本，采用線性概率模型（LPM）、Logit模型以及Probit模型，三種不同的統(tǒng)計(jì)學(xué)方法，研究居民主觀幸福感的影響因素。結(jié)果表明，在不同模型的估計(jì)結(jié)果中，變量公共服務(wù)滿意度、政府工作認(rèn)同度、家庭收入水平、家庭孩子的數(shù)量、住房面積、受教育程度、健康水平、性別、政治面貌均顯著的影響居民主觀幸福感，變量戶籍僅在使用線性概率模型時在10%的顯著性水平上顯著。并且，Logit模型與Probit模型的平均邊際效應(yīng)與線性概率模型的系數(shù)相近。

關(guān)鍵字：幸福感;線性概率模型;Logit模型;Probit模型

1.基本數(shù)據(jù)介紹

本文基于CGSS2013數(shù)據(jù)，2104份有效樣本數(shù)據(jù)，立足于微觀個體的角度，在研究中，構(gòu)建了新的指標(biāo)體系，具體包括：公共服務(wù)滿意度、政府工作認(rèn)同度、環(huán)境問題嚴(yán)重程度、家庭收入水平、家庭孩子的數(shù)量、宗教信仰、住房面積、通常住在一起的人數(shù)、受教育程度、健康水平、性別、政治面貌、戶籍、民族。同時，通過將Logit與Probit模型的平均邊際效應(yīng)與線性概率模型的系數(shù)進(jìn)行比較，對比三種研究方法的估計(jì)結(jié)果。

考慮到本研究的重點(diǎn)為居民幸福感的影響因素，因此，在CGSS2013的全部樣本中，刪除相關(guān)變量數(shù)據(jù)缺失以及無效的樣本，最終得到2104個有效樣本。

2.變量介紹

（1）被解釋變量：由于本研究采用的統(tǒng)計(jì)方法為二值選擇模型，因此，對居民幸福感進(jìn)行重新量化，將非常不幸福、不太幸福、說不清楚幸福與不幸福三個程度重新賦值為0，代表不幸福，將比較幸福、非常幸福兩個程度重新賦值為1，代表幸福。

（2）解釋變量和控制變量

解釋變量：公共服務(wù)滿意度、政府工作認(rèn)同度、環(huán)境問題嚴(yán)重程度、家庭收入水平、家庭孩子的數(shù)量、宗教信仰X6、住房面積X7、通常住在一起的人數(shù)。

控制變量：受教育程度、健康水平、性別、政治面貌、戶籍、民族作為控制變量，其中性別、政治面貌、戶籍、民族為虛擬變量。

3.結(jié)果分析

（1）從線性概率模型估計(jì)結(jié)果中可以看出，以O(shè)LS穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤估計(jì)結(jié)果為例，居民對公共服務(wù)的滿意度、家庭收入水平、家庭孩子的數(shù)量、住房面積、健康水平、性別、政治面貌在1%的顯著性水平上顯著影響居民幸福感，居民對政府工作的認(rèn)同度、受教育程度在5%的顯著性水平上顯著，變量戶籍對居民幸福感的影響在10%的顯著性水平上顯著。具體的說，居民對公共服務(wù)的滿意程度與政府工作的認(rèn)同程度越高，居民感到幸福的概率越大，居民所在地區(qū)環(huán)境污染程度對居民幸福感的影響較弱且不顯著。家庭收入水平越高、家庭中孩子的數(shù)量越多，居民主觀認(rèn)為自己幸福的概率越大。居民住房面積與健康水平均對居民感到幸福的概率有正向的影響。居民受教育程度每增加1個單位，居民感到幸福的概率將增加0.124。男性比女性感到幸福的概率大，政治面貌中，黨員比群眾感到幸福的概率大。

（2）從Logit模型估計(jì)結(jié)果顯示，使用穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤與普通標(biāo)準(zhǔn)誤的估計(jì)結(jié)果非常接近，故該模型設(shè)定準(zhǔn)確，Logit模型正確預(yù)測的比率為77.76%。在使用普通標(biāo)準(zhǔn)誤的情況下，模型的似然比檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量LR=173.00，p值為0.00，故除常數(shù)項(xiàng)以外整個方程所有系數(shù)的聯(lián)合顯著性很高。以下在stata匯報(bào)幾率比（Odds Ratio）的情況下，對該模型的估計(jì)結(jié)果作出解釋。公共服務(wù)滿意度增加一個單位，幾率比是原來的14.3倍，居民對政府工作的認(rèn)同度增加一個單位，居民主觀認(rèn)為自己幸福的幾率比增加116.4%，家庭收入增加一個單位，幾率比為原來的4倍，家庭增加一個孩子或者住房面積增加一各單位，幾率比大約是原來的9倍，受教育程度或健康水平增加一單位，幾率比大約是原來的2倍，女性主觀認(rèn)為自己幸福的幾率比是男性的0.736倍，群眾主觀認(rèn)為自己幸福的幾率比是黨員的0.529倍。

（3）Probit模型正確預(yù)測的比率為77.9% ，由于Probit模型與Logit模型所使用的分布函數(shù)不同，因此二者估計(jì)結(jié)果中的系數(shù)不能直接進(jìn)行比較，在表3與表4中，分別列出了Logit模型與Probit模型的平均邊際效應(yīng)，比較可得，Logit模型與Probit模型的平均邊際效應(yīng)、正確預(yù)測比率幾乎完全相同，因此，可視為基本等價。

4.結(jié)論

本文基于CGSS2013共2104份有效樣本數(shù)據(jù)，設(shè)置相關(guān)指標(biāo)，采用線性概率模型、Logit模型與Probit模型，對影響居民幸福感的因素進(jìn)行了實(shí)證研究。得出以下主要研究結(jié)論：

第一，對比線性概率模型、Logit模型與Probit模型估計(jì)結(jié)果發(fā)現(xiàn)，線性概率模型的系數(shù)與Logit模型以及Probit模型的平均邊際效應(yīng)幾乎相同，即采用三種估計(jì)方法研究居民幸福感影響因素得出的結(jié)論相似。一定程度上說明，本研究結(jié)果的穩(wěn)定性。

第二，居民主觀認(rèn)為自己幸福受到公共服務(wù)的滿意程度、家庭收入水平、家庭孩子的數(shù)量、住房面積、健康水平、性別、政治面貌、居民對政府工作的認(rèn)同程度、受教育程度等幾個方面因素顯著的影響。根據(jù)估計(jì)結(jié)果，公共服務(wù)的滿意程度、家庭收入水平、家庭孩子的數(shù)量、住房面積、健康水平、性別、政治面貌對居民主觀幸福感影響的顯著性最強(qiáng)，其次為居民對政府工作的認(rèn)同程度、受教育程度因素。

增強(qiáng)居民幸福感作為改善民生、增進(jìn)人民福祉的重要內(nèi)容，應(yīng)受到政府的足夠重視。結(jié)合本文研究結(jié)果，提出以下提升居民幸福感的對策建議。

通過提高醫(yī)療衛(wèi)生、住房保障的服務(wù)水平，從多方面滿足居民對公共服務(wù)的需求，提高居民幸福感。擴(kuò)大醫(yī)療保險(xiǎn)的覆蓋人群，并鼓勵醫(yī)療機(jī)構(gòu)免費(fèi)為貧困居民進(jìn)行體檢以及送藥等活動，提高居民的健康水平，有效避免“因病致貧”的現(xiàn)象發(fā)生。同時，滿足居民的住房需求增強(qiáng)居民的幸福感。近年來，高昂的房價使得一部分居民面臨沒有居所的危險(xiǎn)，政府應(yīng)加大對住房的投入，通過建設(shè)廉租房，并保障廉租房環(huán)境、交通、安全等方面的服務(wù)質(zhì)量，保障居民的住房需求。

增加低收入者的收入，減少收入差距。居民收入水平直接影響居民生活質(zhì)量，是影響居民幸福感最重要的因素。逐步完善收入分配制度，減小收入差距，能夠顯著提高居民的幸福感。另外，我國現(xiàn)階段仍存在大量貧困人口，進(jìn)一步推進(jìn)精準(zhǔn)扶貧政策，增加貧困群體的收入，增加全部人民在經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的獲得感。

第三，提升婦女的地位。從估計(jì)結(jié)果可以得出，男性的幸福感顯著強(qiáng)于女性。在女性就業(yè)方面，由于招人單位認(rèn)為女性更多的考慮家庭，會影響工作，因此，女性在就業(yè)時可能會受到歧視。另一方面，即使女性已經(jīng)參加工作，但是由于不享有產(chǎn)假等待遇，顯著降低了女性的幸福感。完善女性就業(yè)保障制度，保障女性在就業(yè)中享有公平的權(quán)利，并能夠獲得足夠的產(chǎn)假，提升女性的幸福感。

作者簡介：張鴻濤（1993-），女，山西臨汾人，碩士研究生，研究方向：大數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)挖掘.