(西南大学经济管理学院 重庆 400715)

一、引言

幸福是什么？从经济学角度来看，幸福侧重于解释人类在约束条件下的最大化选择行为；从认知层面角度来看，幸福即生活满意度，它是人们依据自己持有的准则、期望对生活质量的整体评价；从情感层面角度来看，幸福感被定义为快乐感，即当个人体验的积极情感多于消极情感时，便会感到幸福。20世纪60年代以来，学术界对居民幸福感进行了广泛的研究，但从社会经济地位的社会比较及社会保障对居民幸福感的影响的研究还不充分。因此，本文利用中国社会综合调查(CGSS)2015年的最新调研数据，采用有序Logit模型(Ordered Logit Model)综合考察社会经济地位和社会保障对西南地区居民幸福感的影响，以期能够为提升居民幸福感提供参考，也能够为政府完善当前中国的地区性社会管理体系提供相关策略。

二、数据和模型

(一)数据来源

本文数据来源于中国人民大学社会学系与香港科技大学社会科学部合作主持的中国综合社会调查项目(China General Social Survey，简称CGSS)，也是目前研究我国居民幸福感、价值观问题公认的权威数据，本文采用的是该项目2015年的最新调查数据。调查采用多阶分层概率抽样方法选取样本，对选中的家庭，采用KISH随机抽样表从18岁以上的成员中选取一位进行访问。研究对象为西南地区居民群体(不含西藏)，经筛选、剔除拒绝回答、不知道、不适用缺失值后，得到有效样本为1370个。

在该样本的特征中，女性比例略高于男性(女性占比51.31%，男性占比48.69%)。年龄主要集中在40-60岁(占比40.95%)，18-39岁的比例为24.09%，60岁以上的比例为34.96%。在受教育程度中，小学及以下比例为57.96%，中学比例为34.01%，大学及以上比例为8.03%。在健康状况方面，2.63%的居民认为自己很不健康，20.51%的居民认为自己比较不健康，24.09%的居民认为自己健康状况一般，38.91%的居民认为自己比较健康，13.86%的居民认为自己很健康。在有无宗教信仰方面，无宗教信仰的居民占绝大多数，比例为90.51%。

(二)变量描述

1.被解释变量

被解释变量：居民幸福感。通过问卷中的问题“总的来说，您觉得您的生活是否幸福?”选项包括：“非常不幸福=1，比较不幸福=2，说不上幸福不幸福=3，比较幸福=4，非常幸福=5。”从表1总的来说，居民觉得自己的生活是幸福的，感觉比较幸福的居民占总样本的63.65%，另外有7.52%的居民感觉生活非常幸福，感觉不幸福的居民所占比重很少。

表1 居民幸福感的地区差异

2.解释变量

(1)社会经济地位

社会经济地位分为绝对指标和相对指标，绝对指标包括受教育程度和家庭房产数，并将受教育程度分为小学及以下、中学、大学及以上3组。居民的主观幸福感在很大程度上是通过与周围人的对比获得的，因此，相对指标选取问卷中“您家的家庭经济状况在当地属于哪一档”及“与三年前相比，您的社会经济地位是”这2个问题。

(2)社会保障

社会保障分为政策性保险和商业性保险。政策性保险选取问卷中“是否参加城市基本医疗保险新型农村合作医疗保险”及“是否参加城市农村基本养老保险”这2个问题。商业性保险选取问卷中“是否参加商业性医疗保险”及“是否参加商业性养老保险”这2个问题。具体描述性统计分析见表2所示。

(3)控制变量

为了准确地评估社会经济地位、社会保障对居民幸福感的影响，本文选取个人特征中的性别、年龄、健康状况、宗教信仰为影响居民幸福感的控制变量。本文在原始数据的基础上，首先计算出样本的年龄，然后将18-40岁的居民赋值为1，41-60岁的居民赋值为2，60岁以上的居民赋值为3。性别分为女性与男性，分别赋值0和1。健康状况分为5个等级，分别赋值很不健康=1，比较不健康=2，一般=3，比较健康=4，很健康=5。宗教信仰方面，无宗教信仰赋值为0，有宗教信仰赋值为1。

表2 变量的描述性统计分析

3.模型构建

根据研究的问题，本文将基本模型设定为如下形式:

happinessi=β1social-economic+β2insurance+βiXi+εi

Pr(happiness=1)=Pr(zi+εi<φ1)=Φ(φ1-zi)

Pr(happiness=2)=Pr(φ1≤zi+εi<φ2)=Φ(φ2-zi)-Φ(φ1-zi)

Pr(happiness=3)=Pr(φ2≤zi+εi<φ3)=Φ(φ3-zi)-Φ(φ2-zi)

Pr(happiness=4)=Pr(φ3≤zi+εi<φ4)=Φ(φ4-zi)-Φ(φ3-zi)

Pr(happiness=5)=Pr(zi+εi≥φ4)=1-Φ(φ4-zi)

其中，happiness*为衡量居民幸福感的隐变量，φ1、φ2、φ3、φ4为临界点参数。

三、实证分析

根据研究需要，本节通过6个回归模型分析社会经济地位、社会保障对居民幸福感的影响，并采用Stata 14软件进行回归分析。模型1是加入控制变量的回归结果，模型2是在模型1的基础上加入社会经济地位变量，模型3是在模型1的基础上加入社会保障变量，模型4是在模型1的基础上加入社会经济地位和社会保障变量，以综合考察各变量对居民幸福感的影响程度。模型5、6分别以城市和农村地区的居民为研究对象，分析各变量对城乡居民幸福感的影响。具体分析结果如表3所示。

表3 居民幸福感的实证回归结果

注：表中所列为回归系数，括号内是标准差，＊＊＊、＊＊、＊分别表示1%、5%、10%的显著性水平。

模型1的回归结果显示，性别、年龄、宗教信仰与健康状况对居民幸福感均产生了显著的影响。其中性别的回归系数为负，说明了居民幸福感在西南地区存在明显的性别差异，男性的幸福感低于女性，这可能与男性的经济压力普遍高于女性有关。从年龄的结果来看，随着年龄的增长，居民的幸福感更强。宗教信仰的回归系数为正，说明了有宗教信仰的居民幸福感更高。健康状况方面，身体越健康，居民幸福感越强，且引入社会经济地位及社会保障变量后，健康状况这一控制变量依然表现出极显著水平。

模型2的回归结果显示，在模型1的基础上加入社会经济地位变量后，性别、年龄、宗教信仰与健康状况对居民幸福感的影响依然显著。在社会经济地位变量中，受教育程度与房产数表现不显著，说明受教育程度与房产数不是影响居民幸福感的因素。家庭经济档次与经济地位变化对居民幸福感影响为极显著，说明了居民认为自己的经济档次高于平均水平，经济地位较于三年前有所上升了，他们的幸福感就会提高。

模型3的回归结果显示，在模型1的基础上加入社会保障变量后，性别、年龄、宗教信仰与健康状况对居民幸福感的影响依然显著。在社会保障变量中，仅有参加城市农村基本养老保险与居民幸福感的关系通过了显著性检验。造成这一原因可能是因为城乡居民退休后有养老金可以保障日常生活所需，减少了老年经济的压力。

模型4的回归结果显示，在模型1的基础上加入社会经济地位与社会保障变量后，性别、年龄、宗教信仰与健康状况这些控制变量对居民幸福感的影响依然显著，社会经济地位及社会保障变量与居民幸福感关系的显著性检验依然与此前的结果保持一致。但分别从城市及农村地区来看，即模型5与模型6，性别不再是影响居民幸福感的因素，且在农村地区有无宗教信仰对居民幸福感没有显著性的影响。在受教育程度方面，城市地区的居民通过了影响居民幸福感的显著性检验，这说明了城市地区的居民可以获得更优质的教育，从而可以增强他们的幸福感。参加城市农村基本养老保险与居民幸福感的关系虽然在整体上通过了显著性检验，但区分了城市及农村地区后均表现为不显著。此外，在城市地区，参加了商业性医疗保险的居民幸福感更强，而在农村地区，是否参加商业性医疗保险与居民幸福感的关系不显著，造成这一结果的原因可能是因为购买商业性医疗保险的城市地区居民经济实力较强，且城市居民有一定的预见性，购买商业性医疗保险报销的比例及范围较大，生病不至于给自己造成很大的经济压力。

四、结论与建议

本文基于CGSS(2015)的数据研究了社会经济地位、社会保障对居民幸福感的影响，研究发现：在城市地区与农村地区，影响居民幸福感的因素存在着共性，但也表现出明显的差别。无论是在城市地区还是农村地区，年龄与健康状况对居民幸福感均有显著性的影响，年龄越大、健康状况越好，居民的幸福感就越高。且居民认为自己的家庭经济状况在当地高于平均水平、与三年前相比自己的社会经济地位提高了，他们的幸福感就越高。城市地区居民幸福感与宗教信仰的关系表现为极显著，但在农村地区却没有显著性的影响。受教育程度方面，城市地区居民更注重教育，受教育水平高能显著提高城市居民的幸福感。是否参加城市基本医疗保险新型农村合作医疗保险及商业性养老保险与居民幸福感的关系在城乡地区均没有显著性的影响，但在是否参加商业性医疗保险与居民幸福感的关系方面，城市地区居民通过了显著性检验，参加了商业性医疗保险的城市居民幸福感更强，而农村地区居民没有通过显著性检验。

基于上述结论，持续地提升城乡居民幸福感可以从以下几个方面着手：(1)继续加大对农村地区教育的投入力度，进一步缩小城乡教育差距。(2)由于社会经济地位的社会比较对居民幸福感影响较大，因此，应通过各种手段逐步缩小城乡居民的收入差距。(3)完善医疗保障制度，提高医疗费用报销比例及范围，减轻因生病导致的经济压力。