中國國民幸福指數統計測度與影響因素分析

王紫博 劉凱歌 趙雲

(河南財經政法大學統計與大數據學院 河南鄭州 450046)

1 引言

1.1 研究背景及意義

隨著我國經濟的高速發展，人民生活水平不斷提升，人們對幸福感、獲得感和安全感的需求越來越強烈。習近平總書記在黨的二十大報告中提出了“增進民生福祉，提高人民生活品質”的目標，著力為人民的幸福生活而努力。國民幸福指數是衡量人們對自身生存體驗和發展狀況的一種指數，是評估社會進步的重要指標。因此，研究國民幸福指數對制定更加精準有效的幸福發展戰略具有重要意義。

國民幸福指數是一種衡量人們對自身生存和發展狀況感受與體驗的指數，最早由南亞不丹王國的國王提出，他認為政策應關注幸福，并以實現幸福為目標。在人們的日常生活中，就業、治安、住房、醫療、教育等方面的改善對普通民眾而言，更能帶來幸福感，而國內生產總值或人均收入的增長只是其中之一。因此，國民幸福指數相較GDP更具綜合性和整體性，更全面和深刻地反映社會發展現狀。

1.2 研究現狀

目前，我國在國民幸福指數方面取得了一定的成果。國家統計局發布的《中國國民幸福指數報告》分析了全國31個省份的調查數據，探討了中國國民幸福指數在各個維度的得分情況。中國社會科學院、中國人民大學等高校和研究機構也開展了相關研究，探討了國民幸福指數的測量方法和評估模型及影響中國國民幸福感的因素等。總體來說，我國在國民幸福指數的研究和關注上逐漸加強，未來還有很大的發展空間和必要性。

1.3 小結

國內對國民幸福指數的研究已有一定的成果和收獲，但依舊存在不足，需要進一步完善，本文列出以下幾點：

(1)對國民幸福指數的定義并不明確，不同研究者基于不同視角對其進行了定義，導致研究結果存在較大差異。

(2)目前的國民幸福指數指標體系尚未得到統一，指標體系不完善，且尚未考慮到個體參與性、倫理道德等方面的因素，從而影響了研究結果的準確性和實用性。

(3)國內許多民意調查機構的專業情況、調查方法和抽樣策略尚未得到足夠的監管和控制，存在一定的隨機誤差和系統偏差，調查數據的真實性和客觀性有待提高。

2 幸福指數的測量

2.1 熵權TOPSIS法

本文主要考慮我國現代化進程下社會資源配置與協調、共享發展下的國民幸福指數，因此采用熵權TOPSIS評價方法對國民幸福指數進行測算。

數據歸一化：對12個指標下的數據進行歸一化處理，避免量綱對數據處理造成影響。

對于正向指標：

對于負向指標：

本次指標均為正向指標。式中，uij表示第i個方案下的第j項歸一化后的數據(i=1,2，…，n)，(j=1,2，…，m)。

計算指標比重：

式中，pij表示第j項指標下第i方案的指標比重(i=1,2，…，n)，(j=1,2，…，m)。

計算信息熵：

式中ej表示第j項指標的熵值(j=1,2，…，m)。

計算信息熵冗余度：

式中，gj表示第j項指標的信息熵冗余度(j=1,2，…，m)。

計算指標權重：

式中，wj表示第j項指標的權重(j=1,2，…，m)。

求加權決策矩陣：

式中，kij表示第i個方案下的第j項無量綱化后的數據(i=1,2，…，n)，(j=1,2，…，m)。

式中，K矩陣為每個經過無量綱化后的數據組成的新矩陣，這個新矩陣通過乘以對應的指標權重得到加權矩陣。

定義正負理想解：

表示在第j項指標中的最小值(j=1,2，…，m)。

計算歐式距離：

式中，表示第i個方案與最大值的距離(i=1,2，…，n)；

表示第i個方案與最小值的距離(i=1,2，…，n)。

計算貼近度：根據、得出最終得分：

式中，Si表示第i個方案的貼近度，Si越大，則最終得分越高(i=1,2，…，n)。

本次數據由MATLAB2020a軟件計算得出。

2.2 指標的選取

在中國式現代化的進程下，人民的生活水平得到顯著提升，幸福指數也相應增加。為了衡量絕大多數國民的幸福指數，本文得出如表1所示指標體系，幸福指數在0～1。指數越大，表明幸福程度越高；指數越小，表明幸福程度越低。本文按TOPSIS綜合評價法計算其國民幸福度指數。

表1 TOPSIS綜合評價法衡量國民幸福指數

3 幸福指數的現代化度量

現代化度量是衡量一個國家在不同領域的現代化程度和綜合發展水平的重要手段。在國民幸福指數的現代化度量中，本文采用構造的指標體系來評估我國的現代化水平，并將其與國際水平進行對比。

3.1 我國的幸福度現狀

按公式(10)～(12)計算得2013—2021年國民幸福指數(見表2)。

表2 2013—2021年國民幸福指數

由表2可知，國民幸福指數提高幅度并不大，甚至在2017—2018年和2020—2021年幸福感不但沒有提高反而下降。

本文根據表1列出的指標體系，對我國31個省級行政區的國民幸福指數水平進行測算，繪制如圖1所示的三維柱形圖。結果顯示：2013—2021年，我國幸福指數整體呈上升趨勢，但各省(市、區)發展水平存在較大差異。其中，廣東、江蘇、浙江國民幸福指數呈現最高，甘肅、寧夏、青海發展水平較低。但是整體來說，2013—2017年，呈現穩步上升趨勢，在2017年、2018年下降較多，2019年各地區幸福指數達到高峰，2020年和2021年下降較多。

圖1 2013—2021年各省級行政區國民幸福指數三維圖

3.2 分指標表現

由表3可知，國民健康保障的幸福指數高于經濟包容和生活消費的幸福指數，而三者權重區別不大。

表3 2013—2021年全國一級指標的幸福度

4 國民幸福指數的影響因素研究

4.1 模型構建

本文對影響國民幸福指數的因素進行分析，通過建立空間杜賓模型(SDM)研究這些因素對國民幸福指數的影響。空間杜賓模型同時考慮了自變量和因變量的空間滯后算子，其自變量的變化不僅影響本地區的因變量，還會影響其他地區。構建模型如下：

其中，各變量的i和t分別表示省份和時間；Wyit為國民幸福指數的空間滯后項；Xitj為各控制變量；WXitj為各控制變量空間滯后項；iα表示個體固定效應；vt表示時間固定效應；itξ為隨機誤差項。

4.2 變量選取與數據來源

通過上文對國民幸福指數的界定，本文將各省市國民幸福指數作為研究對象。對國民幸福指數的綜合測量得分(y)和人均GDP(x1)、第三產業增加值(x2)、城鎮居民家庭人均居住消費支出(x3)、國內旅游人數(x4)、城鎮基本醫療保險年末參保人數(x5)、人均森林面積(x6)之間的關系進行分析，實證分析使用的數據可在《中國統計年鑒》中查詢。

4.3 描述性統計

為確保數據的完整性及有效性，本文選取2013—2021年我國31個省市的樣本數據。本文的數據主要來源于國家統計局及各省的統計年鑒，樣本的描述性統計如表4所示。

表4 變量的描述性統計

4.4 空間相關性分析及模型選擇與回歸結果

4.4.1 空間權重矩陣的選擇

空間權重矩陣是探索空間數據分析的前提和基礎，可以有效地反映出各個地區之間在空間上的關聯程度。模型中的W選取利用經緯度測算的地理距離矩陣，矩陣中的每個元素是兩地之間距離的倒數。

4.4.2 空間相關性檢驗

只有具有空間相關性，才能繼續推進后續空間效應研究，本文利用莫蘭指數(Moran’ I)進行全局的空間檢驗，Moran’I的取值區間為[-1,1]。指數為正代表相鄰地區研究對象空間正相關；反之，則為負相關。指數的絕對值越接近1，則空間相關程度越高；當取值為0，代表空間隨機分布。

結果顯示，2013—2021年國民幸福指數的莫蘭指數均為正，P值全部小于0.05，且通過了顯著性檢驗，可見國民幸福指數具有較強的空間正自相關性，各地區之間的國民幸福指數可能相互影響(見表5)。

表5 國民幸福指數的全局莫蘭指數

4.4.3 模型選擇

在全局和局部莫蘭檢驗的基礎上，進行空間計量模型的選擇，相關檢驗結果如表6所示。LM-lag和LM-error檢驗的P值小于0.05，表明可以采用空間計量模型進行建模；Hausman檢驗的P值小于0.05，表明采用固定效應模型；LR檢驗及Wald檢驗的P值小于0.05，表明空間杜賓模型不會退化為空間滯后模型及空間誤差模型。

表6 空間計量模型選擇檢驗

4.4.4 空間計量模型結果分析

由表6可知，本文需選用固定效應的空間杜賓模型，而固定效應包含時間固定效應、個體固定效應及時間個體雙固定效應，回歸結果如表7所示。個體固定的R2值較高且似然估計值最大，選用雙固定的空間杜賓模型。第三產業增加值(x2)、國內旅游人數(x4)及城鎮基本醫療保險年末參保人數(x5)對國民幸福滿意度的影響較為顯著，且回歸系數均為正，即第三產業增加值、國內旅游人數及城鎮基本醫療保險年末參保人數的增加對國民幸福滿意度的提高具有促進作用。

表7 空間杜賓模型回歸結果

4.4.5 VIF檢驗

由表7可知，x2與y的相關性較強，有較大可能存在多重共線性問題。因此，本文進行了VIF檢驗，結果如表8所示。檢驗結果顯示，各變量的VIF值均小于10，可以基本判斷不存在多重共線性問題。

表8 VIF檢驗結果

4.4.6 穩健性檢驗

為確保研究的可靠性，本文選擇將空間權重矩陣更換為空間鄰接矩陣進行穩健性檢驗，檢驗結果如表9所示。對比表7,各解釋變量的系數符號及顯著性與基準回歸結果基本保持一致，表明該模型具有較好的穩健性。

表9 穩健性檢驗結果

4.5 直接效應與間接效應分解

本部分將雙固定效應的空間杜賓模型的空間效應進行分解(直接效應、間接效應、總效應)。直接效應表示各變量對本地區被解釋變量的影響；間接效應，即空間溢出效應，指其他地區解釋變量對本地區被解釋變量的影響。模型采用雙固定空間杜賓模型，回歸結果如表10所示。由表10可知，第三產業增加值(x2)對本地區國民幸福指數的直接效應在5%的水平上顯著為正，對鄰接地區國民幸福指數的間接效應在5%的水平上也顯著為正，表明本地區第三產業增加值的增長對本區域內及相鄰地區國民幸福指數具有正向空間溢出效應，即第三產業增加值的增長會帶動國民幸福指數的提高。

表10 模型直接效應和間接效應檢驗結果

5 結語

5.1 研究結論

5.1.1 國民幸福指數及其區域差異

(1)國民幸福指數在2013—2021年波動較大，且近兩年呈現下降趨勢。就地區而言，東南沿海地區整體幸福指數較高，而西北和東北地區較低，中部地區居中。就時間截面而言，2019年是國民幸福指數的最高峰，之后開始下降。

(2)國民幸福指數具有正向的空間自相關性。本地區幸福滿意度對鄰近地區幸福滿意度表現為正空間溢出，即本地區國民幸福滿意度的提高能夠帶動鄰接地區國民幸福滿意度的提高。

5.1.2 國民幸福指數影響因素分析

(1)第三產業增加值及城鎮基本醫療保險年末參保人數對國民幸福滿意度具有顯著的正向影響，基本不存在多重共線性問題，且基準回歸的模型結果穩健。

(2)第三產業增加值對國民幸福滿意度的直接效應、間接效應都顯著為正，且回歸系數較高。這表明本地區的第三產業增加值的增加對本地區和臨近地區國民幸福滿意度的提高具有促進作用。

5.2 主要建議

5.2.1 促進區域發展均衡

針對東部地區，我國應繼續推動經濟發展，提升人均GDP水平，同時注重社會公平和福利保障，以提高國民幸福指數。對于中部地區，加強醫療保險覆蓋和保障，提升基本醫療服務水平，有助于提高幸福指數。對于西部地區，需要關注居民消費支出和旅游業發展，同時確保消費升級的質量，以促進幸福指數的提高。

5.2.2 促進第三產業發展

鑒于第三產業增加值對國民幸福滿意度的正向影響，政府應加強對服務業和創新產業的支持，推動經濟結構轉型，提高第三產業的比重，將為就業提供更多機會，并提高居民的收入和生活品質，從而增加幸福感。

5.2.3 加強社會福利保障

為了提高國民幸福指數，我國應加強社會福利保障體系建設，包括醫療保險、養老保險、失業保險等，以保障人民的基本生活需求和社會安全感，可以減輕個人和家庭的經濟壓力，提高幸福感和生活滿意度。

5.2.4 保護環境和改善生態

環境質量對于人們的幸福感具有重要影響。政府應加強環境保護措施，推動可持續發展，減少污染和資源消耗，改善空氣和水質量，提供更好的生態環境，有助于改善人們的生活環境和健康狀況，提高幸福指數。

5.2.5 促進區域間合作與交流

考慮到國民幸福指數的正向空間自相關性，各地區可以加強合作與交流，共享經驗和資源，共同推動國民幸福指數的提高。跨地區的合作可以促進均衡發展和資源優化配置，從而實現更廣泛的幸福改善。