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城市人力资本扩张与中国居民的“幸福反弹”

2020-10-15许岩宋瑛

当代经济科学 2020年5期
关键词:幸福感居民

许岩 宋瑛

摘要:“幸福反弹”是2000年以来中国居民幸福感演进趋势的主旋律,本文利用2013年中国家庭收入调查(CHIP)的微观数据,评估了城市人力资本对居民幸福感的影响。研究结果显示,城市人力资本水平的提高显著地提升了城市居民的幸福感,而增加劳动工资、缩小不同劳动者间的工资差距以及提高居民的就业率,是城市人力资本影响居民幸福感的主要机制。高校“扩招”与快速城市化推动的城市人力资本扩张是中国实现“幸福反弹”的重要原因。因此,在推动“以人为核心”的新型城市化过程中,不仅要“为了人”更要“依靠人”,以人力资本为核心的城市化质量的提高才是推动居民生活质量改善的关键性动力。

关键词:幸福感;城市化;人力资本;高校“扩招”;劳动工资;就业率;社会信任

文献标识码:A

文章编号:1002-2848-2020(05)-0001-15

一、研究背景

近年来,学界普遍认为1990年以来的中国社会存在着“幸福停滞”的现象。虽然中国经济发展取得了举世瞩目的成就,但居民的平均幸福感并没有显著地提高[1-2]。而如果更为细致地观察这一时间维度内的幸福感变动趋势,则可以发现真实情况远非“停滞”一词所描述的那样简单。整个过程可以划分为截然不同的两个阶段。第一个阶段:20世纪最后十年,中国社会出现了明显的幸福感下滑。世界价值观调查(WVS)数据显示,1990—2002年,中国居民自评的“生活满意度”①从7.3下降到6.5[3],自评的“生活愉快程度”②从2.16下降到1.20(见图1)。第二个阶段:进入21世纪以后,“幸福反弹”成为中国居民幸福感变化的主旋律。2002年以后的WVS数据显示,中国居民的幸福感基本处于上升的通道,自评的“生活满意度”从2002年的6.5上升到2012年的6.69,自评的“生活愉快程度”从2002年的1.20上升到2012年的1.91[5]。此外,中国综合社会调查(CGSS)③和中国家庭收入调查(CHIP)④也都验证了2000年以来中国居民的幸福感处于U形曲线的上升阶段[4](见图1)。

然而遗憾的是,理论界并没有对中国居民的“幸福反弹”给予必要的关注,更多文献试图从收入差距[6]、政府质量[7]、环境污染[8]等角度寻求“幸福停滞”的合理解释。不可否认,以上文献对厘清20世纪末中国居民幸福感下降的原因是有重要意义的。但是,这些理论却并不能为解释“幸福反弹”提供明确的逻辑线索。进入21世纪以来,中国的基尼系数持续在高位运行,环境污染问题依然严峻,居民生活环境仍然需要得到改善。与此同时,在经历了40年的高速增长后,中国进入了经济增速换挡期,GDP增速开始回调。那么,在这样的背景下,是什么因素拉动中国实现了“幸福反弹”呢?

如果分城乡来考察2000年以来中国居民幸福感的变化趋势,则会发现该时间段内幸福感的提高主要是城市居民拉动的。根据2003以来的CGSS数据,城市居民幸福感的增长速度显著高于农村居民[4]。CHIP数据则更为直接地显示,城市居民的幸福感均值从2002年的3.48增长至2013年的3.75,而农村居民的幸福感均值不仅没有增长反而从2002年的3.67下降为2013年的3.58。这也就意味着,只有以城市部门为切入点才有可能找到解释“幸福反弹”的主要线索。

始于20世纪90年代末的两个经济过程值得高度关注。第一个经济过程是1999年开始的高等教育扩招。1998年全国高校的录取人数为108万人,而到2013年全国高校录取人数已经突破700万人,短短15年间招生规模增长了近6倍。第二个经济过程是,几乎与高校“扩招”同时,中国开启了世界经济史上都少见的高速城市化进程,常住人口城市化率从1999年的30.89%,陡然升至2018年的59.58%。在以上两个经济过程的共同作用下,中国城市部门出现了以新增大学毕业生以及农村高素质人口为主要群体的人力资本扩张。2018年的《中国人力资本报告》显示,城镇劳动力人口中大专及以上受教育人口占比从1999年的11.16%,增长至2016年的27.92%,而在农村该指标仅从1999年的0.68%上涨至2016年的2.93%[9]。在时间窗口上,城市人力资本的扩张与居民幸福感的回升是高度吻合的。同时,近年来以Moretti[10]为代表的劳动经济学家与城市经济学家越来越重视人力资本空间集聚所形成的溢出效应对城市发展及居民生活所造成的影响。大量的城市经济学文献表明,城市人力资本集聚所产生的社会化收益要远远高于教育所形成的个人收益。Glaeser等[11]通过建立一个理论模型论证了地区人力资本对城市繁荣的影响,他们认为美国不同城市间发展水平的差异主要源于城市人力资本的差异。

基于以上分析,本文提出两个重要的追问:(1)城市人力资本究竟对居民幸福感产生了怎样的影响?近年来中国社会的“幸福反弹”是否在一定程度上得益于城市人力资本的扩张?(2)如果城市人力资本确实显著拉动了居民幸福感的提高,那么其内在的作用机制又是什么?遗憾的是,现有研究并不能为以上两个问题提供系统性的答案。基于上述考虑,本文尝试将城市人力资本与居民幸福感相联系,使用中国家庭微观数据评估城市人力资本对居民主观幸福感的影响,同时检验城市人力资本可能影响居民幸福感的主要机制。

本文余下部分安排如下:第二部分在文献回顾的基础上,梳理城市人力资本可能影响居民幸福感的作用机制,为经验研究搭建理论框架;第三部分介绍计量模型的设定及数据的处理过程;第四部分利用微观数据实证检验城市人力资本对居民幸福感的影响;第五部分给出城市人力资本影响居民幸福感机制的初步证据;第六部分为结论与政策启示。

二、理论框架

就现代社会而言,提高国民的幸福水平是经济发展的最终归宿。而从经济学的角度来看,虽然幸福感并不是个人效用的全部,但仍然是个人效用函數最为重要的组成部分[12]。在有关中国居民幸福感研究的文献中,研究者重点讨论了收入、收入差距、政府质量、户籍制度、城市规模、社会资本、政治身份等因素对中国居民幸福感的影响。但地区的人力资本水平作为一项全面影响社会经济发展及居民生活质量的关键因素却并没有得到理论工作者的足够重视。

迄今为止,研究城市人力资本对居民幸福感影响的国外文献也不多见。Lawless等[13]的研究为此提供了初步的经验性证据,他们利用美国县级层面的调查数据发现,地区人力资本水平与居民幸福感存在着显著的正相关性。Florida等[14]则通过2009年美国GallupHealthways调研中大都市层面的数据,考察了人力资本对城市幸福感的影响,并发现城市人力资本对居民幸福感的形成发挥着核心作用。Gleaser等[12]对美国人口普查数据进行分析后认为,即使在控制了个人受教育情况以及州级固定效应的情况下,地区高等教育人口比例的提高仍然可以显著增强居民的主观幸福感。但以上研究至少在三个方面还有待改进和完善:

(1)研究大部分采用的是城市维度的中观数据,甚至是州际的宏观数据,而缺乏高质量微观数据的研究,因此很难取得令人完全信服的研究结论;

(2)即使有个别依据个人微观数据进行的实证研究,由于显著的内生性问题,也可能使研究结果出现较大的偏误;

(3)最为关键的是,已有研究并没有系统地揭示城市人力资本影响居民幸福感的作用机制,而这对于理解中国居民“幸福反弹”的发生是至关重要的。通过对相关文献的梳理,本文认为城市人力资本主要通过下述三种机制影响居民幸福感。

(一)城市人力资本扩张的收入效应

城市人力资本扩张的技术溢出可以提高劳动者的收入水平,进而有利于居民幸福水平的提升。虽然理论界对绝对收入是否能够提高居民的幸福水平一直存在争议,但是目前越来越多的文献倾向于绝对收入对幸福感的影响存在一个“饱和点”(satiastion point),在绝对收入到达“饱和点”之前,绝对收入的增加会对幸福感产生显著的促进作用,而在超过“饱和点”后绝对收入对幸福感的影响将减弱[15-17]。基于中国个体微观数据的研究则几乎无一例外地得到了绝对收入有利于中国居民幸福感提高的经验性结论[6,18-20]。就现阶段的中国社会而言,居民的收入水平仍然普遍处于“饱和点”以下。

城市人力资本扩张对劳动者收入的提高具有重要的促进作用。由于社会互动的存在,随着城市人力资本水平的提高,大量高技能劳动者的集聚将带来更多学习与创新的机会,从而提高个人生产效率与劳动工资[10,21]。历史文献已经验证了城市人力资本与个人劳动工资间的这种理论联系。Rosenthal等[22]发现,在距离上临近接受过高等教育的劳动群体能够提升个人的生产率和工资,而邻近未接受过高等教育的群体则具有相反的效应。半径8千米范围内每增加5万个具有大学学历的劳动力,工人的工资就增加10%。虽然有学者认为,人力资本技术外溢所形成的工资上涨会被城市房价的上涨所抵消[23-24],但Diamond[25]通过构造一个更为完整的理论框架,对城市人力资本、城市住房租金价格以及居民福利间的逻辑关系进行了全面的考察,结果表明,虽然城市人力资本的扩张推高了地区房价,但房价的上涨是对内生性城市福利设施(如教育、医疗、交通、工作机会等)改善的一种回应,即高房价是对城市高福利的一种补偿,城市房价的上涨并没有降低购房者的实际福利水平。更为直观地说,人们因为支付了高房价而获得了便利性的“入场券”[26]。

此外,城市人力资本的扩张还有助于縮小城市居民间的收入差距,这同样有利于居民幸福感的提高。目前,绝大多数的经验性研究表明,收入差距的扩大抑制了居民的幸福感[27-29]。Brockmann等[3]则直接指出,收入差距扩大带来的“相对剥夺感”是导致1990—2000年中国居民幸福感下降的重要原因。而城市人力资本的扩张有利于不同劳动者之间收入差距的弥合。学者们通常使用常替代弹性的生产函数来刻画不同技能劳动力的生产行为[30]。由于高技能劳动力与低技能劳动力在生产上存在互补性,在城市人力资本扩张的过程中,不同劳动者的受益程度会有差异,而这有助于高收入劳动者与低收入劳动者工资差距的缩小。具体来说,随着高素质劳动力在城市的集聚,低技能劳动者的边际产出会因为不同技能劳动力间的互补性而得到大幅提升。而对于高素质劳动力来说,由于高技能劳动者之间是相互替代和竞争的,城市人力资本扩张会在一定程度上削弱人力资本技术外溢对工资的积极影响。因此,理论上城市人力资本的扩张将更有利于低技能劳动者工资水平的提高,而对高技能劳动者工资提升的影响则相对较弱[10]。Moretti[31]利用美国青年的纵贯调查数据(NLSY)估计了城市人力资本对不同劳动群体的工资影响,结果表明,城市中受过高等教育的工人比例每增加1个百分点,将使该地区高中肄业生、高中毕业生以及大学毕业生的工资分别提高1.9%、1.6%和0.4%,即城市人力资本扩张为低收入劳动者带来的工资增幅是高收入劳动者工资增幅的4倍以上。

(二)城市人力资本扩张的就业效应

城市人力资本可以通过影响居民的就业概率提高幸福感。失业与居民幸福感间的因果关系已经被众多文献所证实[32-33]。失业不仅会造成失业者本人幸福感的下降,而且对于那些仍然保有工作的居民来说,劳动力市场的恶化也会使他们感到焦虑,并抑制幸福感的提高[34]。而城市人力资本扩张有利于提高居民的就业概率。城市居民的就业与失业是由劳动力的供给与需求决定的,从均衡的角度来看,只要劳动力供给曲线保持向上倾斜,则给定劳动力供给曲线不变,由城市人力资本技术外溢所造成的生产效率提高,最终会表现为劳动力需求曲线的向外移动,从而带来均衡就业数量的上升[21]。此外,人力资本扩张会提高城市居民的整体收入水平,而收入水平的提高会进一步增加对不可贸易品的需求,这将为不可贸易部门提供更多的就业机会。考虑到这一因素,城市人力资本对就业的促进作用将会被放大,从而形成“就业乘数效应”[23]。Moretti等[36]的研究表明,美国制造业高技能岗位每增加1个工作机会,将会为不可贸易部门带来2.52个就业机会,而制造业非技术岗位每增加1个工作机会,只能为不可贸易部门带来1.04个就业机会。因此,城市人力资本扩张与集聚的背后实际上暗含着更多的就业机会,这有利于城市居民就业概率的提高。由于“就业乘数效应”的存在,城市人力资本对居民就业的影响很可能是非线性的,从而表现出边际递增的特点。

(三)城市人力资本扩张的社会信任效应

城市人力资本有可能通过增加居民间的社会信任提高幸福感。社会资本对幸福感具有非常重要的积极作用[37-38]。作为社会资本的重要组成部分,社会信任不仅可以降低经济活动中的交易成本和克服“集体行动困境”中的搭便车行为,还能够营造和谐稳定的人际关系,提高人们在社会中的归属感与认同感[39]。同时,社会信任能形成稳定和乐观的预期,进而有利于幸福感的提高[40]。而人力资本扩张通过提高人们的道德标准[41]、改变人们的时间偏好和风险厌恶程度[42],增大了违法、犯罪等违背社会契约行为的心理成本及经济成本。这些都有利于社会信任水平的提高。但是另一种观点认为,随着地区整体人力资本收入水平提高,诱发失信行为等道德风险的潜在因素也在不断积累。首先,人力资本扩张所带来的收入水平的提高可能增加失信行为的经济收益,特别是对诈骗、伪造、盗用公款等违法活动来说更是如此[43]。其次,人力资本的积累也提高了失信者逃避惩罚的能力,这实际上降低了失信行为的成本[44]。因此,城市人力资本是否能够通过社会信任提高居民的幸福感要取决于城市人力资本扩张对社会信任两种效应的相对强度。

三、数据与模型

(一)数据来源

本文使用的微观数据来自中国家庭收入调查(CHIP)2013年的城镇调查。CHIP数据按照东、中、西分层,依据系统抽样方法抽取得到样本。2013年调查的样本城市涵盖了北京、重庆、山西、辽宁、江苏、浙江、安徽、山东、河南、湖北、湖南、广东、四川、云南、甘肃15个省级行政区的126个城市,其中包括7175个城市住户样本,30000个个人样本。进一步对主观幸福感、受教育年限、性别、年龄等个人数据不完整的观测样本进行剔除,最后共得到有效个人样本5855个。

除了中国家庭收入调查数据,本文还通过《中国城市统计年鉴》获得了各城市的城区人口规模、人均GDP、城市建成区面积、对外开放水平以及高等学校数等城市层面数据。核心解释变量——城市人力资本,则通过各城市第六次人口普查统计公报中的有关数据计算得到。

(二)模型设定

为了检验城市人力资本对居民主观幸福感的影响,本文设定以下基准回归方程:

其中,下标i和j表示j城市中的个人i;被解释变量Happ表示个人的主观幸福感,本文用来衡量主观幸福感的指标来自被访者对问题“考虑到生活各方面,您觉得幸福吗?”的答案,取值范围是1~5的整数,分别对应“很不幸福”“不太幸福”“一般”“比较幸福”“很幸福”这5种答案CHIP 2013中关于自评主观幸福感的答案中还包括“不知道”一项,本文对选择了“不知道”的样本进行了删除。最终,全样本数据显示,2013年城市居民的主观幸福感均值为3.742。其中,回答“很不幸福”“不太幸福”“一般”“比较幸福”“很幸福”的比例分别为0.86%、3.70%、31.72%、47.77%和15.95%。

H代表核心解释变量城市人力资本,以城市人口的平均受教育年限来表示。具体说来,依据受教育水平将城市人口分为5类:文盲半文盲、小学、初中、高中、大专及以上,且把各层次教育的累计受教育年限分别赋值以2年、6年、9年、12年和16年,然后根据各教育层次在总人口中所占的比例进行加权求和。这里计算所涉及的数据均来自各城市的第六次人口普查统计公报。以各城市人均受教育年限为横轴、主观幸福感均值为纵轴的散点图如图2所示。从中可以看到,散点拟合线呈现出向右上方倾斜的状态。这意味着在不考虑其他影响因素的情况下,各城市主观幸福感的均值和平均受教育年限正相关。

城市原住居民赋值0,有农转非经历的赋值1;

政治身份,非共产党员赋值0,共产党员赋值1;

工作,正在工作的赋值1,退休、失业、学生等赋值0;家庭收入,以2013年家庭总收入的自然对数表示;相对家庭生活水平

历史文献已经有足够的证据表明,收入差距的扩大会降低居民的整体幸福感,但Oshio等[45]认为居民并不能知道真实的收入分布形式,他们只能感知到主观认为的收入差距。因此,本文并没有在城市特征控制变量中引入收入差距,而是在个人特质变量中引入了自评的家庭相对生活水平。

M是可能影响居民幸福感的城市特征向量,主要包括:

对外开放水平,以2013年城市进出口贸易总额占城市GDP的比重来表示;

城市人口密度,以市辖区人口/城市建成区面积的自然对数来表示;

城市人均GDP,以市辖区的地区生产总值/市辖区人口的自然对数来表示;

城市规模,以市辖区人口的自然对数来表示。此外,本文还控制了中部地区及西部地区的城市虚拟变量。以上数据均来自2014年的《中国城市统计年鉴》。各变量的描述性统计结果见表1,限于篇幅,此处不再赘述。

四、实证分析

(一)基准模型的回归结果

在报告Ordered Probit的估计结果前,本文首先用OLS对计量方程进行了估计。虽然Ordered Probit模型是最优的估计方法,但有研究发现OLS模型与Ordered Probit模型在参数估计的方向和显著性上是一致的[46],且OLS的估计结果具有更直观的解释能力,可以与Ordered Probit的估計互为印证,提高实证结果的稳健性。表2第(1)列报告了OLS的估计结果,可以看到城市人力资本的回归系数为正,且通过了1%的显著性检验。这表明中国城市人力资本的扩张显著增加了居民的幸福感。Ordered Probit模型的估计结果则与OLS保持一致,城市人力资本的回归系数依然在1%的显著性水平下为正。根据边际效应的分析结果,城市人力资本每增加1个单位(城市人口平均受教育年限每增加1年),居民感到“非常不幸福”“不幸福”和“一般”的概率将分别下降0.08%、0.44%和2.58%,而感到“幸福”与“非常幸福”的概率将分别提高1.28%与1.82%。

个人特质控制变量方面,性别、年龄、年龄的平方、婚姻、健康、民族、户口、家庭收入的估计结果均与历史文献保持一致,这里不再赘述。需要说明的是,个人教育对居民幸福感的影响并不显著,这与以往国内的经验性研究有所差异。可能的解释是,根据萨缪尔森提出的幸福方程式(幸福=效用/欲望),幸福感取决于现实与预期之间的差距。受教育水平的提高增加了个人的福利预期,而在中国居民受教育水平快速提高的背景下,接受教育所产生的预期往往很难全部实现,这或许是造成个人教育对幸福感影响不再显著的重要原因。共产党员的身份显著提高了居民的幸福感[7],主要原因可能是党员身份认同对幸福感的提升发挥了重要的作用[47]。与家庭的绝对收入相比,家庭的相对生活水平对居民幸福感具有更强的影响力,这与Luttmer等[48-49]的研究成果相一致。边际效应分析显示,自评的家庭生活水平每提高一个等级,居民感到“非常不幸福”“不幸福”和“一般”的概率将分别下降0.43%、2.36%和13.78%,而感到“幸福”与“非常幸福”的概率将提高6.83%与9.94%。

城市特征控制变量方面,城市人口密度的增加促进了居民幸福感的提高。城市人口密度越大意味着城市的公共服务设施(如居住、商业、教育、医疗、交通)的布局与配套越完善,否则薄弱的公共服务设施将无法承载高密度的人口集聚。而城市公共服务设施的完善可以显著提高城市居民的幸福感[50]。在控制了城市人力资本水平与城市人口密度的情况下,城市规模的扩大显著降低了居民的幸福感,城市人口的对數值每增加1个单位,居民感到“幸福”与“非常幸福”的概率将下降1.08%和1.55%。该结果进一步表明城市化过程中城市居民幸福水平的提高是通过人力资本投资、高水平的公共服务等城市化质量的改进而实现的。简单的、粗放式的人口空间集聚不但不能促进城市居民福利水平的提升,反而会造成南辕北辙的社会效应。城市人均GDP对幸福感的回归系数虽然为正,但在统计上并不显著,这说明地区宏观经济发展水平对居民幸福感的影响并不敏感,这一结果与Easterlin等[5]的研究结果相一致,也符合中国20多年来关于“幸福停滞”问题的经验性认识。而与直觉有较大差异的是,对外开放不仅没有提高居民的幸福感,反而显著抑制了幸福感提升。造成这一问题的原因是:一方面,对外开放的扩大开阔了居民的眼界,刺激了居民进一步提高生活质量的期望,根据“幸福方程式”这对幸福感的提高是不利的;另一方面,对外开放过程中西方文化对于中国传统文化及价值观的强烈冲击也是一个重要的原因,特别是西方文化中的个人主义与消费主义思潮,都诱导着人们不断提高对物质财富占有的欲望,而这种“拜金主义”的价值观在中国的现实背景下对居民幸福感的提高也是不利的[51]。

(二)工具变量回归结果

虽然OLS以及Ordered Probit模型的回归结果都表明城市人力资本能够提高居民的幸福感,但是以上估计结果仍然可能是有偏的。城市人力资本与居民幸福感之间可能存在的双向因果关系会导致内生性问题。高人力资本人口具有较强的流动性,他们会根据城市特点及个人偏好来内生性地选择所居住的城市,这就意味着居民幸福水平较高的城市对高人力资本人口更具吸引力,即城市人力资本扩张既可能是居民幸福感提高的原因,也可能是居民幸福感提高的结果。在中国跨区域人口流动日益频繁的背景下,这一潜在的内生性问题可能更加严重。此外,尽管本文已经在回归中尽可能地控制了城市特征变量,但是其他不可观测的城市特征,仍然有可能造成遗漏变量的偏误。鉴于此,本文利用1981年各城市的高校数量作为2013年城市人力资本的工具变量,并利用IV Ordered Probit模型重新对幸福决定方程进行估计。考虑到社会关系、就业信息等因素,大学毕业生往往更倾向于留在毕业地工作[52]。因此,城市高等院校的数量与城市人力资本水平应该是正相关的。但是理论上,城市高等院校数量的历史变量,并不能影响到2013年城市居民的幸福感。特别是在改革开放初期,中国高校的地理分布大致延续了1952年院系调整以来的基本态势,是计划经济条件下政府力量直接干预的结果。相对于改革开放后的社会经济发展来说,改革开放初期的高校分布具有较好的外生性。

为了检验1981年城市高校数量作为工具变量的有效性,本文使用城市人力资本对工具变量以及其他控制变量进行了第一阶段的回归。结果显示,1981年城市高校数量与2013年的城市人力资本正相关,且通过了1%的显著性检验。这表明城市高校数量的历史变量不是人力资本的弱工具变量。然后,本文又以居民幸福感对城市高校的历史数量及其他控制变量进行了Ordered Probit回归,结果显示城市高校数量的回归系数并不显著,说明1981年的城市高校数量不会影响2013年的城市居民幸福感。IV Ordered Probit模型的估计结果见表3。

城市人力资本的回归系数依然为正,且同样通过了1%水平的显著性检验。这表明,城市人力资本确实提高了居民的幸福感,并且与Ordered Probit模型的回归结果相比,工具变量法下的回归系数显著增大,说明居民幸福感的确可能逆向影响了城市人力资本水平,进而造成Ordered Probit模型低估了城市人力资本对居民幸福感的影响。工具变量回归的边际效应显示,城市人力资本每增加1个单位,居民感到“非常不幸福”“不幸福”“一般”的概率将分别下降0.24%、0.76%和3.01%,而感到“幸福”与“非常幸福”的概率将提高1.33%与2.69%。如果以“非常幸福”被提高的概率来衡量幸福感的提升,那么,城市人口平均受教育年限每增加1年带来的幸福感提升相当于家庭收入提高到原来2.61倍。而1999到2013年全国人口的平均受教育年限从7.18增长为9.05,共增加1.87个单位。如果保守地认为城市人口平均受教育年限的增幅与全国的平均增幅一致,那么根据边际效应的计算结果,由此产生的幸福感提升大致相当于城镇人口的家庭收入累计提高到原来的4.88倍。而2013年的城镇人口人均可支配收入仅相当于1999年的4.60倍。这一数据表明,城市人力资本对幸福感的提升作用可能超过了家庭收入的增长。这无疑对中国居民的“幸福反弹”起到了巨大的拉动作用。其他控制变量的估计结果与Ordered Probit模型相似,在此不再赘述。

(三)稳健性检验

为了进一步验证以上结论的稳健性,本文从三个方面对原模型进行了稳健性检验。首先,如前文所述,本文认为“幸福反弹”期间城市人力资本的扩张在很大程度上是通过高等院校扩招实现的。如果这一逻辑线索成立的话,理论上城市中大学毕业生所占比例也应该能够显著影响居民的幸福感。因此,进一步以城市人口中大学毕业生的比例作为城市人力资本的观测变量重新对幸福决定方程进行估计,结果见表4。虽然Ordered Probit模型的估計结果在统计上不显著,但考虑到内生性问题的潜在影响,这一估计结果很可能是有偏的。IV Ordered Probit模型的估计结果验证了这一判断,在利用工具变量克服了内生性问题的情况下,城市人力资本的回归系数大幅提高至0.996,且通过了1%水平的显著性检验。

其次,考虑到东部地区与中西部地区在人力资本水平以及社会环境上的巨大差异,将总体样本划分为东部地区与中西部地区,并分别对其进行检验,结果见表4。在不同的估计模型下,无论东部地区还是中西部地区的回归结果都显示,城市人力资本促进了居民幸福感的提高,这与基准模型的估计结果相一致。但在影响强度上,东部与中西部地区间存在着比较大的差异,东部地区城市人力资本对居民幸福感的影响强度高于中西部地区(以IV Ordered Probit模型的估计结果为准)。原因可能是与中西部地区相比,东部地区的人力资本水平更高。而根据人力资本存在边际产出递增效应的理论判断[53],地区人力资本水平越高其技术溢出效益就越强。除此之外,东部地区的市场发育更加成熟,而人力资本作为一项重要的生产要素,在市场机制发育不健全的情况下,往往存在着限制其自由流动的制度性障碍。因此,东部地区的人力资本交流与互动会更加频繁与密切,这有利于城市人力资本各种社会效应的形成。

最后,考虑到受访者可能对“非常不幸福”与“不幸福”,“非常幸福”与“幸福”的界定比较模糊,这里将回答“非常不幸福”与“不幸福”的统一合并为“不幸福”,并赋值1;回答“一般”的保持不变,赋值2;回答“非常幸福”与“幸福”的统一合并为“幸福”,并赋值3。利用合并后的样本值重新进行回归分析可以发现,无论Ordered Probit模型的估计结果,还是工具变量法的估计结果,都与原模型的结果保持一致。以上结果均表明,本文的研究结论是稳健的。

五、初步经验证据

前文在对历史文献进行梳理的基础上,提出了三种城市人力资本可能影响居民幸福感的路径,分别为提高劳动工资并且缩小收入差距、增加城市居民的就业概率以及提升城市居民之间的信任程度。接下来本文利用2013年的CHIP数据进一步对以上可能的影响机制进行经验上的识别和检验。

(一)城市人力资本与劳动工资

提高劳动工资以及缩小不同劳动者间的工资差距可能是城市人力资本扩张影响居民幸福感的重要机制。绝对收入与收入差距对中国居民幸福感的影响已经被众多的历史文献所证实[6-7,19,27-28]。例如,陈刚等[7]利用2005年的CGSS数据发现收入对居民幸福感的回归系数高达0.1271。何立新等[6]发现收入差距的扩大显著降低了中国居民的幸福感。而本文基准模型中对家庭收入与相对家庭生活水平的估计结果,也从侧面验证了上述结论的可靠性。为了进一步检验城市人力资本对劳动收入的影响,以形成一个城市人力资本通过劳动收入影响居民幸福感的完整逻辑链条,本文将城市人力资本引入Mincer工资决定方程。表5第(1)(2)列报告了全样本的估计结果。OLS估计结果显示,城市人力资本对就业者工资的回归系数很小,在统计上也不显著,但考虑到城市人力资本与劳动工资间可能存在的内生性,OLS估计结果很可能是有偏的。因此,在第(2)列,本文进一步给出了以1981年城市高等院校数量作为工具变量的2SLS估计结果。在2SLS估计的工资决定方程中,城市人力资本的回归系数大幅提至0.195,且通过了1%水平的显著性检验。同时,工具变量的弱识别检验也拒绝了工具变量存在弱识别的原假设。这说明城市人力资本扩张的确提高了就业者的劳动工资。

此外,按照Moretti[10]的理论预期,在不同劳动者之间存在互补性的条件下,城市人力资本扩张将更有利于低收入群体工资的提高,这有助于缩小收入差距,进而增强城市居民的幸福感。为了对这一机制进行验证,本文以年工资33500元为界限,将全部样本分成高收入群体与低收入群体两个样本量基本相等的子样本,并分别将其代入工资决定方程进行检验。表5第(3)—(6)列报告了检验结果,与全样本的结果相似,虽然在OLS估计中高收入群体与低收入群体的城市人力资本回归系数均不显著,但在2SLS估计中,各组的城市人力资本回归系数均显著为正,且城市人力资本对低收入劳动者的工资提升作用明显强于高收入劳动者。这进一步验证了城市人力资本扩张有助于缩小劳动者间的收入差距。

(二)城市人力资本与就业

提高居民的就业概率可能是城市人力资本扩张影响居民幸福感的另一条重要路径。就业对居民幸福感的重要作用已经被绝大多数的文献所证实[32-34]。对于中国来说,居民幸福感与就业状况之间的关系,也因为民众对经济状况的敏感而得到支持。例如,陈钊等[18]发现失业对中国居民幸福感有非常显著的负向影响,这种影响的强度与离婚大致相当。为了形成一个完整的“证据链”,本文还需要进一步检验城市人力资本对中国城市居民就业概率的影响。

CHIP 2013的调查中包含了劳动者就业状态的相关信息,本文从中抽取了相应的劳动力样本,通过评估城市人力资本对劳动力就业概率的影响来识别城市人力资本扩张是否真地拉动了劳动者就业概率的提高。其中,被解释变量是反映2013年底受访者就业状态的哑变量,若被访者的状态为“就业(包括离退休后再就业)”则赋值1,若受访者的状态为“失业/待业”则赋值0。考虑到高人力资本就业岗位可能存在的“就业乘数效应”,本文进一步将城市人力资本的平方引入就业决定方程,来检验这种可能存在的边际递增效应,结果见表6。

在未纳入城市人力资本平方项的情况下,Probit与IV Probit的估计结果均不支持城市人力资本可以提高就业的概率,但在加入了城市人力资本的平方项后,Probit与IV Probit的估计结果均显示,城市人力资本的回归系数显著为负,而城市人力资本的平方项显著为正,这说明城市人力资本与居民就业概率间可能存在着U形关系。但是经过测算,无论依据何种检验结果所计算出的U形拐点都小于城市人力资本的最小值6.37。因此,上述结果实际上意味著,城市人力资本不仅提高了城市居民的就业概率,而且对居民就业的促进作用是随着城市人力资本扩张而边际递增的,这与本文的理论预期相一致。

(三)城市人力资本与社会信任

城市人力资本还可能通过社会信任影响城市居民的幸福感。但是,根据前文的讨论,城市人力资本对社会信任的影响方向很可能是不确定的。一方面,城市人力资本扩张增加了失信行为的经济成本与心理成本,这有利于增强社会成员间的信任水平。但另一方面,城市人力资本扩张所造成的收入水平的提高也增加了失信行为的经济收益,并增强了失信者在发生道德风险后逃避惩罚的能力,这也会对社会成员间的信任造成破坏作用。为了探索在中国情境下,城市人力资本是否通过社会信任影响居民幸福感,本文进一步基于CHIP 2013的相关数据来实证检验城市人力资本扩张对社会信任的影响。

具体来说,本文采用两个被解释变量分别反映亲戚朋友等熟人间的信任程度,以及亲戚朋友之外陌生人之间的信任程度。两个被解释变量均为5分位的有序响应变量。赋值方法是,根据受访者对“您认为亲戚朋友可信吗?”以及“您认为除了亲戚朋友以外的其他人可信吗?”两个问题的回答,分别让被解释变量取1~5之间的整数,以对应答案中的“很不可信”“不太可信”“一般”“比较可信”和“非常可信”。反映个人特质及城市特征的控制变量与幸福决定方程相同,这里不再赘述。

城市人力资本对不同人群间社会信任的影响见表7。从第(1)列可以看到,Ordered Probit的估计结果显示,城市人力资本对熟人间信任程度的回归系数虽然为正,但是并不显著。考虑到可能存在的逆向因果关系,这里仍然给出了以1981年城市高校数量作为工具变量的IV Ordered Probit检验结果。但工具变量法的检验结果依然不能支持城市人力资本提高了熟人之间的信任。与该结果相似的是,无论是Ordered Probit还是IV Ordered Probit的检验结果均不支持城市人力资本提高了陌生人之间的信任。综合以上,城市人力资本可能并没有通过增强社会信任而提高城市居民的幸福感。

在中国的具体情境下,除了人力资本扩张增加了失信行为的潜在收益并且增强了失信者逃脱惩罚的能力外,还存在着另外一个重要原因——抑制了城市人力资本对社会信任的促进作用。中国的城市人力资本扩张在很大程度上是通过高等教育扩招实现的,在高等教育的收益率逐步下降的情况下[55],新增大学毕业生的收入期望往往不能得到有效满足,这可能诱导那些在合法劳动力市场无法获得预期收益的高人力资本劳动力转而投向非法劳动力市场以获取预期中的经济收益,特别是高人力资本人群具有比较优势的高技能犯罪领域[56]。2005年以来电信诈骗、非法集资等高技能犯罪呈现出加速增长的趋势,以电信诈骗为例,年均增长速度20%~30%,而这类经济犯罪行为会严重破坏社会信任的形成。城市人力资本扩张对社会信任的促进效应很可能被上述效应所抵消。

六、结论与启示

近年来,学界关于中国“幸福停滞”“幸福悖论”问题的讨论,使人们无意中忽视了中国居民幸福感正在悄然发生的积极变化——“幸福反弹”。本文基于2013年中国家庭收入调查(CHIP)数据评估了城市人力资本扩张对居民幸福感的影响。工具变量法的估计结果显示,城市人力资本的提高显著地提升了居民的幸福水平。平均而言,城市人口的人均受教育年限每增加1年,将使居民感到“非常不幸福”“不幸福”“一般”的概率分别下降0.24%、0.76%和3.01%,而感到“幸福”与“非常幸福”的概率提高1.33%与2.69%。在采用不同城市人力资本测量指标,以及考虑到东、中西部环境差异的条件下以上结果依然是稳健的。同时,提高劳动工资、缩小不同劳动者间的工资差距以及增加居民的就业概率,是城市人力资本影响中国居民幸福感的主要机制。

本文的研究结果说明,由高校“扩招”与快速城镇化共同推动的城市人力资本扩张是中国实现“幸福反弹”的重要原因,城市人力资本扩张所形成的幸福提升效应已经超过了家庭收入的增长。在中国致力于推进“以人为核心”的新型城镇化的背景下,以上结论蕴含着非常重要的政策价值:新型城市化不仅要“为了人”更要“依靠人”。与城市规模的扩大相比,以城市人力资本为核心的城市化质量的提高,对城市居民生活质量的改善有着更为重要的现实意义。虽然城市人力资本的扩张可以通过增加收入、缩小收入差距、增加就业促进居民幸福水平的提高,但是城市人力资本对居民福利的潜在积极影响还远没有被充分地发掘与利用。特别是在非物质生产领域,社会信任并没有随着地区人力资本水平的提高得到显著的改善,这必然会影响到居民的社会归属感与认同感。根据马斯洛需求理论,在基本物质生活得到满足后,人们将更加重视社交、尊重以及自我实现的需要,而中国正处在这样的历史节点之上。因此,如何实现地区人力资本与社会信任的同步提升、如何有效控制城市人力资本扩张对社会信任所产生的破坏性能量将是未来必须解决的重要课题。

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责任编辑、校对: 高原

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