中国国民幸福指数统计测度与影响因素分析

王紫博 刘凯歌 赵雲

(河南财经政法大学统计与大数据学院 河南郑州 450046)

1 引言

1.1 研究背景及意义

随着我国经济的高速发展，人民生活水平不断提升，人们对幸福感、获得感和安全感的需求越来越强烈。习近平总书记在党的二十大报告中提出了“增进民生福祉，提高人民生活品质”的目标，着力为人民的幸福生活而努力。国民幸福指数是衡量人们对自身生存体验和发展状况的一种指数，是评估社会进步的重要指标。因此，研究国民幸福指数对制定更加精准有效的幸福发展战略具有重要意义。

国民幸福指数是一种衡量人们对自身生存和发展状况感受与体验的指数，最早由南亚不丹王国的国王提出，他认为政策应关注幸福，并以实现幸福为目标。在人们的日常生活中，就业、治安、住房、医疗、教育等方面的改善对普通民众而言，更能带来幸福感，而国内生产总值或人均收入的增长只是其中之一。因此，国民幸福指数相较GDP更具综合性和整体性，更全面和深刻地反映社会发展现状。

1.2 研究现状

目前，我国在国民幸福指数方面取得了一定的成果。国家统计局发布的《中国国民幸福指数报告》分析了全国31个省份的调查数据，探讨了中国国民幸福指数在各个维度的得分情况。中国社会科学院、中国人民大学等高校和研究机构也开展了相关研究，探讨了国民幸福指数的测量方法和评估模型及影响中国国民幸福感的因素等。总体来说，我国在国民幸福指数的研究和关注上逐渐加强，未来还有很大的发展空间和必要性。

1.3 小结

国内对国民幸福指数的研究已有一定的成果和收获，但依旧存在不足，需要进一步完善，本文列出以下几点：

(1)对国民幸福指数的定义并不明确，不同研究者基于不同视角对其进行了定义，导致研究结果存在较大差异。

(2)目前的国民幸福指数指标体系尚未得到统一，指标体系不完善，且尚未考虑到个体参与性、伦理道德等方面的因素，从而影响了研究结果的准确性和实用性。

(3)国内许多民意调查机构的专业情况、调查方法和抽样策略尚未得到足够的监管和控制，存在一定的随机误差和系统偏差，调查数据的真实性和客观性有待提高。

2 幸福指数的测量

2.1 熵权TOPSIS法

本文主要考虑我国现代化进程下社会资源配置与协调、共享发展下的国民幸福指数，因此采用熵权TOPSIS评价方法对国民幸福指数进行测算。

数据归一化：对12个指标下的数据进行归一化处理，避免量纲对数据处理造成影响。

对于正向指标：

对于负向指标：

本次指标均为正向指标。式中，uij表示第i个方案下的第j项归一化后的数据(i=1,2，…，n)，(j=1,2，…，m)。

计算指标比重：

式中，pij表示第j项指标下第i方案的指标比重(i=1,2，…，n)，(j=1,2，…，m)。

计算信息熵：

式中ej表示第j项指标的熵值(j=1,2，…，m)。

计算信息熵冗余度：

式中，gj表示第j项指标的信息熵冗余度(j=1,2，…，m)。

计算指标权重：

式中，wj表示第j项指标的权重(j=1,2，…，m)。

求加权决策矩阵：

式中，kij表示第i个方案下的第j项无量纲化后的数据(i=1,2，…，n)，(j=1,2，…，m)。

式中，K矩阵为每个经过无量纲化后的数据组成的新矩阵，这个新矩阵通过乘以对应的指标权重得到加权矩阵。

定义正负理想解：

表示在第j项指标中的最小值(j=1,2，…，m)。

计算欧式距离：

式中，表示第i个方案与最大值的距离(i=1,2，…，n)；

表示第i个方案与最小值的距离(i=1,2，…，n)。

计算贴近度：根据、得出最终得分：

式中，Si表示第i个方案的贴近度，Si越大，则最终得分越高(i=1,2，…，n)。

本次数据由MATLAB2020a软件计算得出。

2.2 指标的选取

在中国式现代化的进程下，人民的生活水平得到显著提升，幸福指数也相应增加。为了衡量绝大多数国民的幸福指数，本文得出如表1所示指标体系，幸福指数在0～1。指数越大，表明幸福程度越高；指数越小，表明幸福程度越低。本文按TOPSIS综合评价法计算其国民幸福度指数。

表1 TOPSIS综合评价法衡量国民幸福指数

3 幸福指数的现代化度量

现代化度量是衡量一个国家在不同领域的现代化程度和综合发展水平的重要手段。在国民幸福指数的现代化度量中，本文采用构造的指标体系来评估我国的现代化水平，并将其与国际水平进行对比。

3.1 我国的幸福度现状

按公式(10)～(12)计算得2013—2021年国民幸福指数(见表2)。

表2 2013—2021年国民幸福指数

由表2可知，国民幸福指数提高幅度并不大，甚至在2017—2018年和2020—2021年幸福感不但没有提高反而下降。

本文根据表1列出的指标体系，对我国31个省级行政区的国民幸福指数水平进行测算，绘制如图1所示的三维柱形图。结果显示：2013—2021年，我国幸福指数整体呈上升趋势，但各省(市、区)发展水平存在较大差异。其中，广东、江苏、浙江国民幸福指数呈现最高，甘肃、宁夏、青海发展水平较低。但是整体来说，2013—2017年，呈现稳步上升趋势，在2017年、2018年下降较多，2019年各地区幸福指数达到高峰，2020年和2021年下降较多。

图1 2013—2021年各省级行政区国民幸福指数三维图

3.2 分指标表现

由表3可知，国民健康保障的幸福指数高于经济包容和生活消费的幸福指数，而三者权重区别不大。

表3 2013—2021年全国一级指标的幸福度

4 国民幸福指数的影响因素研究

4.1 模型构建

本文对影响国民幸福指数的因素进行分析，通过建立空间杜宾模型(SDM)研究这些因素对国民幸福指数的影响。空间杜宾模型同时考虑了自变量和因变量的空间滞后算子，其自变量的变化不仅影响本地区的因变量，还会影响其他地区。构建模型如下：

其中，各变量的i和t分别表示省份和时间；Wyit为国民幸福指数的空间滞后项；Xitj为各控制变量；WXitj为各控制变量空间滞后项；iα表示个体固定效应；vt表示时间固定效应；itξ为随机误差项。

4.2 变量选取与数据来源

通过上文对国民幸福指数的界定，本文将各省市国民幸福指数作为研究对象。对国民幸福指数的综合测量得分(y)和人均GDP(x1)、第三产业增加值(x2)、城镇居民家庭人均居住消费支出(x3)、国内旅游人数(x4)、城镇基本医疗保险年末参保人数(x5)、人均森林面积(x6)之间的关系进行分析，实证分析使用的数据可在《中国统计年鉴》中查询。

4.3 描述性统计

为确保数据的完整性及有效性，本文选取2013—2021年我国31个省市的样本数据。本文的数据主要来源于国家统计局及各省的统计年鉴，样本的描述性统计如表4所示。

表4 变量的描述性统计

4.4 空间相关性分析及模型选择与回归结果

4.4.1 空间权重矩阵的选择

空间权重矩阵是探索空间数据分析的前提和基础，可以有效地反映出各个地区之间在空间上的关联程度。模型中的W选取利用经纬度测算的地理距离矩阵，矩阵中的每个元素是两地之间距离的倒数。

4.4.2 空间相关性检验

只有具有空间相关性，才能继续推进后续空间效应研究，本文利用莫兰指数(Moran’ I)进行全局的空间检验，Moran’I的取值区间为[-1,1]。指数为正代表相邻地区研究对象空间正相关；反之，则为负相关。指数的绝对值越接近1，则空间相关程度越高；当取值为0，代表空间随机分布。

结果显示，2013—2021年国民幸福指数的莫兰指数均为正，P值全部小于0.05，且通过了显著性检验，可见国民幸福指数具有较强的空间正自相关性，各地区之间的国民幸福指数可能相互影响(见表5)。

表5 国民幸福指数的全局莫兰指数

4.4.3 模型选择

在全局和局部莫兰检验的基础上，进行空间计量模型的选择，相关检验结果如表6所示。LM-lag和LM-error检验的P值小于0.05，表明可以采用空间计量模型进行建模；Hausman检验的P值小于0.05，表明采用固定效应模型；LR检验及Wald检验的P值小于0.05，表明空间杜宾模型不会退化为空间滞后模型及空间误差模型。

表6 空间计量模型选择检验

4.4.4 空间计量模型结果分析

由表6可知，本文需选用固定效应的空间杜宾模型，而固定效应包含时间固定效应、个体固定效应及时间个体双固定效应，回归结果如表7所示。个体固定的R2值较高且似然估计值最大，选用双固定的空间杜宾模型。第三产业增加值(x2)、国内旅游人数(x4)及城镇基本医疗保险年末参保人数(x5)对国民幸福满意度的影响较为显著，且回归系数均为正，即第三产业增加值、国内旅游人数及城镇基本医疗保险年末参保人数的增加对国民幸福满意度的提高具有促进作用。

表7 空间杜宾模型回归结果

4.4.5 VIF检验

由表7可知，x2与y的相关性较强，有较大可能存在多重共线性问题。因此，本文进行了VIF检验，结果如表8所示。检验结果显示，各变量的VIF值均小于10，可以基本判断不存在多重共线性问题。

表8 VIF检验结果

4.4.6 稳健性检验

为确保研究的可靠性，本文选择将空间权重矩阵更换为空间邻接矩阵进行稳健性检验，检验结果如表9所示。对比表7,各解释变量的系数符号及显著性与基准回归结果基本保持一致，表明该模型具有较好的稳健性。

表9 稳健性检验结果

4.5 直接效应与间接效应分解

本部分将双固定效应的空间杜宾模型的空间效应进行分解(直接效应、间接效应、总效应)。直接效应表示各变量对本地区被解释变量的影响；间接效应，即空间溢出效应，指其他地区解释变量对本地区被解释变量的影响。模型采用双固定空间杜宾模型，回归结果如表10所示。由表10可知，第三产业增加值(x2)对本地区国民幸福指数的直接效应在5%的水平上显著为正，对邻接地区国民幸福指数的间接效应在5%的水平上也显著为正，表明本地区第三产业增加值的增长对本区域内及相邻地区国民幸福指数具有正向空间溢出效应，即第三产业增加值的增长会带动国民幸福指数的提高。

表10 模型直接效应和间接效应检验结果

5 结语

5.1 研究结论

5.1.1 国民幸福指数及其区域差异

(1)国民幸福指数在2013—2021年波动较大，且近两年呈现下降趋势。就地区而言，东南沿海地区整体幸福指数较高，而西北和东北地区较低，中部地区居中。就时间截面而言，2019年是国民幸福指数的最高峰，之后开始下降。

(2)国民幸福指数具有正向的空间自相关性。本地区幸福满意度对邻近地区幸福满意度表现为正空间溢出，即本地区国民幸福满意度的提高能够带动邻接地区国民幸福满意度的提高。

5.1.2 国民幸福指数影响因素分析

(1)第三产业增加值及城镇基本医疗保险年末参保人数对国民幸福满意度具有显著的正向影响，基本不存在多重共线性问题，且基准回归的模型结果稳健。

(2)第三产业增加值对国民幸福满意度的直接效应、间接效应都显著为正，且回归系数较高。这表明本地区的第三产业增加值的增加对本地区和临近地区国民幸福满意度的提高具有促进作用。

5.2 主要建议

5.2.1 促进区域发展均衡

针对东部地区，我国应继续推动经济发展，提升人均GDP水平，同时注重社会公平和福利保障，以提高国民幸福指数。对于中部地区，加强医疗保险覆盖和保障，提升基本医疗服务水平，有助于提高幸福指数。对于西部地区，需要关注居民消费支出和旅游业发展，同时确保消费升级的质量，以促进幸福指数的提高。

5.2.2 促进第三产业发展

鉴于第三产业增加值对国民幸福满意度的正向影响，政府应加强对服务业和创新产业的支持，推动经济结构转型，提高第三产业的比重，将为就业提供更多机会，并提高居民的收入和生活品质，从而增加幸福感。

5.2.3 加强社会福利保障

为了提高国民幸福指数，我国应加强社会福利保障体系建设，包括医疗保险、养老保险、失业保险等，以保障人民的基本生活需求和社会安全感，可以减轻个人和家庭的经济压力，提高幸福感和生活满意度。

5.2.4 保护环境和改善生态

环境质量对于人们的幸福感具有重要影响。政府应加强环境保护措施，推动可持续发展，减少污染和资源消耗，改善空气和水质量，提供更好的生态环境，有助于改善人们的生活环境和健康状况，提高幸福指数。

5.2.5 促进区域间合作与交流

考虑到国民幸福指数的正向空间自相关性，各地区可以加强合作与交流，共享经验和资源，共同推动国民幸福指数的提高。跨地区的合作可以促进均衡发展和资源优化配置，从而实现更广泛的幸福改善。