对幸福计量经济学的批判：我们是否低估了

此外，这里描述的方法应该使用焦点值，因为高计算类型仍然可以使用它们。能够更敏感地辨别使用焦点价值观趋势中的任何国际差异，以便将教育系统中的差异或焦点价值的更多文化驱动因素纳入SWL的国际比较中。使用多项式IT对每个可能的SWL响应进行灵活建模以允许它们之间存在非顺序关系的新方法是更好地评估此类响应偏差的良好起点。例如，之前关于SWL量表使用中文化差异可能性的调查没有采用这种方法来寻找文化规范。尽管有普遍证据表明不同文化的SWLpatterns具有良好的可比性，但仍有可能确定对中心值或远离“极端”值的反应偏差。有趣的是，在图7所示的估计中，降低焦点值或降低焦点值响应的简单方法在再现（或跨越）涉及重新分配概率分布的更具计算性的技术方面做得很好。如果计算量更大的混合模型不可行，这些方法可以作为对教育相关影响特别重要的研究的可靠和快速稳健性检查。对面板数据的分析也很重要，在这里进行的分析中没有捕捉到个人固定效应。用SWL的5点量表对paneldata进行初步分析，将值1、3和5视为焦点值，结果表明，在教育中，SWL从中间值变化的概率正在下降。

针对面板固定效应的传统第一差异方法无效，因为，例如，3→ 4过渡不是4的镜像→ 3过渡。关于调查和问卷设计的问题，关注受访者认知能力的变化说明了让受访者选择甚至确定自己的解决方案的价值。开放式图形量表可能是实现这一目标的一种方法，但进一步研究如何从受访者那里获得精确性陈述将是有价值的。鉴于面试期间技术的可用性不断增加，创造力和创新的潜力很大。根据个人的观点，目前的发现可能被视为一个警告，表明实现最雄心勃勃的SWL实施将是多么困难，作为政策指南（Barrington Leigh和Escande，2018；BarringtonLeigh，2016），或者作为SWL推断对其认知复杂性固有潜在影响的普遍稳健性的另一个例子，甚至可能是对在一项又一项研究中变得如此重复的估计影响的程度的辩护。我拿走了这两条信息。在韩国，由于SWL较高且不断增加，几乎没有人使用topresponse选项进行响应。ReferencesSalwin，Duane F.1997年。“感觉温度计与7点刻度：哪个更好？”社会学方法与研究25（3）：318–340。克里斯托弗·巴林顿·利。2016年，“主观幸福感作为社区指标组织概念的作用。”《社区生活质量和福祉：最佳案例七》，朗达·菲利普斯·梅格·霍尔顿和尚塔尔·史蒂文斯编辑，社区生活质量指标。斯普林格。Barrington Leigh、Christopher和Alice Escande。2018年，“衡量进步和幸福：指标的比较审查”社会指标研究135（3）：893–925。

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无约束模型混合模型有序logitNumeracyconstant的拟合和切割值-3.0 ·.14 LN（HH收入）。40 ·.015教育4。20 ·.012幸福感ln（HH收入）。54 .40.005 .007教育4-.011-.046.005 .004高类型αH.38。26.041 .081αH.66。51.040 .078αH.60。51.026 .076αH.58。53.019 .074αH.67 1.15.045。073αH.77。53.021 .073αH1.18。97.013 .074αH1.64 1.39.012。074αH1.41。95低类型。023 .075αL1.26·。22αL3.1·。19cvar1 1995 97·重要：0.1%1%5%10%表4。无约束混合模型的Bootstrap估计结果