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城乡分割、就业状况与主观幸福感差异
[内容提要] 本文讨论了不同人群主观幸福感的影响因素，并在对概率模型进行分解分析的基础上，对城乡之间以及城镇失业与就业居民之间的主观幸福感差异进行了比较分析。本文的结论发现，农村居民的主观幸福感高于城镇居民主要是由于预期的满足程度、收入变化预期、对生活状态改善的评价等差异所引起的；城镇失业与就业居民的主观幸福感差异则主要是由收入效应导致的。
一、引言
我国的经济改革与经济转型促进了国民经济以较高的速度持续增长，这也导致了居民收入水平的不断增长与消费水平的不断改善。1979—2004年期间，我国人均国民生产总值年均增长8.1%，同期城乡人均收入也分别以7.1%和6.8%的年均增长率高速增长（国家统计局，2005，第23页、102页）。因此，改革以来我国居民物质福利不断获得巨大的改善。
在这一改善过程中至少也有两个值得注意的问题：一是城乡之间的分割依然严重存在，城乡居民之间的收入差距总体上表现出扩大的趋势。特别是20世纪90年代中后期以来，城乡差距的持续扩张趋势长期未能出现逆转的倾向，2002年城乡居民货币收入比率已经超过了3倍，如果考虑到城镇居民所实际享有的各种隐性福利补贴，这一比率将在4倍以上。城乡居民收入差距长期存在并持续扩大的趋势表明了我国城乡被严重分割的现实。尽管市场化改革已经推行了二十多年，但农村居民仍然通过户口体制限制在农村地区，从而使城乡实际上处于两个不同的社会系统。二是经济增长的成果、福利改善程度在社会不同人群中的分布是非常不平衡的，这不仅表现为收入差距的持续扩大、收入分配方式的混乱，更表现在20世纪90年代中后期以来的相关改革措施增大了经济中的不确定性、并使得部分居民成为改革的受损者，部分城镇居民在企业改革中陷入失业状态，从而无法分享经济增长成果，这些改革中的受损者与受益者在社会经济生活中可能也存在诸多显著的差异性。
收入水平或物质福利的总体增长或许并不能够充分地表明居民福利状况的改善，福利（welfare或well-being）具有更为丰富的内涵。尽管在现代经济学中，经济增长或收入增长仍是经济研究的核心命题，但它们可能并不是目标本身，而在更大程度上表现为实现人们“幸福”（happiness）的手段，“幸福”才是人们最终所求的。从这一意义出发，本文试图讨论我国不同人群的主观幸福感（subjective well-being或happiness）特征，因为主观幸福感不仅体现了居民对主观福利状况的自我评价，更重要的是这种评价可能来自于经济转轨与经济发展对居民福利水平的综合性影响。
近年来，在我国也出现了一些关于主观幸福感的讨论。但在一些讨论中，我们不难发现仍然大量存在收入与主观幸福感相混淆的情形。如《2005年中国社会形势分析与预测》对中国城乡居民的生活满意度进行了初步的统计分析，得出了“近八成农民感到生活幸福，农村居民幸福感强于城镇居民”的判断（曾慧超、袁岳，2005），引起了比较强烈的社会反响。许多对这一结论表示怀疑乃至否定的看法实际上仍隐含地假定收入与主观幸福感是相同的，认为由于农村居民的收入水平低于城镇居民，因此农村居民的主观幸福感程度也“应当”不高于城镇居民。然而，罗楚亮（2006）利用全国城乡住户调查的数据再次证实，农村居民的主观幸福感程度高于城镇居民这一结论是成立的。这就意味着，更为重要的可能是如何对城乡居民主观幸福感差异进行解释。
90年代中后期以来，我国城镇企业改革采取了更为激进的方式，出现了大量的失业下岗现象，长期构成我国经济中的一个重要社会问题，而根据相关研究文献，这也将对居民的主观幸福感产生不利的影响。城镇居民中所存在的这种就业特征差异可能将城镇居民也划分为两个不同的群体。因此，城乡居民之间的主观幸福感差异同时也应当考虑到城镇居民内部所存在的这一差异性，这就意味着本文将分析三类人群的主观幸福感特征及其差异性：农村居民、城镇中的改革受益者（就业人群）和城镇中的改革受损者（失业人群）。本文将对这三类人群主观幸福感的影响因素等进行经验研究，并讨论不同人群主观幸福感差异的形成原因。本文其余部分的安排如下，第二部分将对主观幸福感研究进行简单地回顾，目的在于得出对我国城乡居民主观幸福感可能具有影响力的潜在因素；第三部分将对本文所使用的数据、计量分析方法和变量定义等问题进行描述；第四部分和第五部分分别是对主观幸福感决定的Logit与排序Logit模型估计结果及在此基础上的分解分析结果；最后是全文的总结。
二、主观幸福感研究的简要回顾
自从Easterlin于1974年对美国跨时期的收入变化与主观幸福感变化之间关系论述的文章发表以来，主观幸福感逐渐吸引了大量经济学家的关注。特别是20世纪90年代以来，从经济学的角度讨论主观幸福感的文献大量出现。应当说明的是，主观幸福感一直是社会学与心理学研究的重要主题，他们通过对主观幸福感的测量以获得主观幸福感的主要决定因素或影响因素，这一方面的文献描述以及在这一思路主导下对我国居民主观幸福感的研究可参见邢占军（2005）。经济学家在对主观幸福感的研究中，更加强调一些可观测的经济特征与主观幸福感之间的关联，Oswald（1997）、Frey与Stutzer（2002）曾从经济学的角度对主观幸福感的影响因素进行过较为详细的总结。
收入与主观幸福感的关系是经济学家所关注的重要议题。在相当长的一段时期中，经济增长成为一个社会所追求的最终目标，这就隐含地假定收入增长与福利改善二者基本上是相同的，然而这将与两个方面的经验观测所不一致：从时间序列上看，一个经济体居民收入水平的跨时期增长并不会导致居民主观幸福感程度的相应提高，Easterlin于1974年指出这一现象后，Easterly（2001）与Frey与Stutzer（2002）再次重申了这一结论，美国1991年的人均实际收入是1946年的2.5倍，但自我评估的主观幸福感程度基本上保持不变，日本的情形也类似；从横截面跨国比较来看，尽管在收入水平较低的阶段，收入水平越高的国家主观幸福感程度相对也较高，但在一定阶段以后，主观幸福感并不会随着收入的增长而继续增长，而是保持比较平稳的状态。
在收入与主观幸福感的联系中，多数研究都并不否认收入水平、甚至绝对收入水平的重要性，如Frijters，Shields与Haisken-DeNew（2004）根据德国的情况给出了绝对收入影响主观幸福感的经验证据。但多数研究似乎认为绝对收入与主观幸福感之间可能只具有微弱的联系，如Easterlin（2001）发现收入与主观幸福感之间的相关系数只有0.2左右，而中国城乡居民的这一相关系数低于0.2（罗楚亮，2006）；因此更为强调相对收入与主观幸福感之间的联系，如Clark与Oswald（1996）、McBride（2001）、Ravallion与Lokshin（2001）、Ferrer-i-Carbinell（2002）。值得指出的是，相对收入效应可能在讨论不同人群的主观幸福感决定中会更有意义，而对于某一特定时点上的同一人群来说，相对收入效应与绝对收入效应可能具有相同的含义，因为在具有相同的参照对象的前提下，只有绝对收入水平较高者才能同时具有较高的相对收入水平。此外，由于相对收入并不是一个直接的观测指标，因此变量的构造方式以及参照人群组的选择也可能会影响到研究的结论。相对收入的另一个含义是，实际的收入水平与欲望（aspiration）之间的联系，显然欲望越强烈则相对收入水平越低，从而主观幸福感程度也相对较低。
影响主观幸福感的另一个与收入相关的因素是对未来收入变动的预期以及过去的收入变动状况。Graham与Pettinato（2001）检验了当前经济状况与过去的比较、对未来经济状况改善的预期以及对所处社会中经济地位的自我评价三个变量对主观幸福感的影响，结果表明它们对主观幸福感都具有显著的正效应。对于正处于转型时期的我国城乡居民来说，不同年份之间的收入可能具有更强的不稳定性，从而成为主观幸福感的一个不可缺少的决定因素。
就业状况是另一类解释主观幸福感的重要变量，这不仅仅是因为失业可能具有比较严重的社会影响，还因为就业者的主观幸福感状况也将影响到他们是否会采取“跳槽”等行为，从而影响到雇主的经济收益。多数的研究强调，失业会导致居民主观幸福感程度的显著下降，如Murphy 与Athanasou（1999）、Clark 与Oswald（1994）、Korpi（1997）、Gerlach 与Stephan（1996）、Winkelmann 与Winkelmann（1998）。即使在控制失业所导致的收入损失的情况下，失业对主观幸福感仍具有非常强烈的负效应。Winkelmann 与Winkelmann（1998）的研究表明，以主观幸福感度量的失业的非货币性损失要远远高于其货币成本（收入下降）。
在影响主观幸福感的其他个人特征变量中还包括：年龄、婚姻、受教育程度、性别等。Oswald（1997）以发达经济为背景，对影响主观幸福感的人口特征进行了概括，认为幸福感程度较高的人群特征包括：已婚、高收入者、白人、受过良好的教育、自我雇佣（self employed）[1]、退休及家庭照看者等。Oswald认为，这些结论在不同的时期、不同的国家、甚至对主观幸福感的不同测度形式都应当成立。但事实上，除了多数研究发现年龄与主观幸福感之间表现出非线性关系外[2]，婚姻、受教育程度、性别等变量对主观幸福感的影响程度在不同的研究者的结论之间存在着某些差异。
由于主观幸福感的研究到目前为止主要仍是经验性的。因此，这些结果既是估计我国居民主观幸福感影响因素的基础，也是检验我国居民主观幸福感影响因素的基准。
三、数据、方法与变量描述
本文所使用的数据来自于中国社会科学院收入分配课题组于2002年针对全国城乡居民所做的住户调查。这次调查专门询问了主观幸福感的情况，根据国际上相关研究的通用询问方式以及我国居民的理解，城镇中这一问题表述为：“总的来说，您现在幸福吗？”；农村问卷中，该问题为“现在幸福吗？”，要求被调查者在“非常幸福、比较幸福、不好也不坏、不太幸福、很不幸福及不知道”六种选择中做出判断，要求家庭户主或家庭中的一名主要成员回答。尽管将回答对象限定为户主或家庭主要成员将导致个人对这一问题的判断在较大程度上具有家庭层面上的意义，但在本文中，我们除了以家庭收支情况和人口构成特征来度量家庭状况外，在个人特征方面，仍以回答者的个人信息为主。
表1：分城乡与就业特征的主观幸福感分布（单位：数量为户、比重为%）
| | 城镇无失业住户 | 城镇有失业住户 | 全部城镇住户 | 全部农村住户 | ||||
| 数量 | 比重 | 数量 | 比重 | 数量 | 比重 | 数量 | 比重 | |
| 非常幸福 | 414 | 7.55 | 64 | 4.86 | 478 | 7.03 | 1340 | 15.35 |
| 比较幸福 | 2791 | 50.89 | 503 | 38.19 | 3294 | 48.43 | 3966 | 45.45 |
| 不好也不坏 | 1675 | 30.54 | 449 | 34.09 | 2124 | 31.23 | 2542 | 29.13 |
| 不幸福 | 456 | 8.32 | 233 | 17.69 | 689 | 10.13 | 705 | 8.08 |
| 很不幸福 | 96 | 1.75 | 55 | 4.18 | 151 | 2.22 | 90 | 1.03 |
| 说不清 | 52 | 0.95 | 13 | 0.99 | 65 | 0.96 | 84 | 0.96 |
| 合计 | 5484 | 100 | 1317 | 100 | 6801 | 100 | 8727 | 100 |
| 主观幸福感程度[3] | 均值 | 标准差 | 均值 | 标准差 | 均值 | 标准差 | 均值 | 标准差 |
| | 3.547 | 0.821 | 3.221 | 0.939 | 3.484 | 0.855 | 3.667 | 0.871 |
表1给出了城乡居民主观幸福感分布的基本特征。城乡居民主观幸福感程度的比较可以从两个方面来进行，一是比较不同人群中，感觉“幸福”的人群比例高低；二是以将不同主观幸福感程度进行赋值，进而比较两类人群的主观幸福感均值水平。
根据第一种比较方式，我们将主观幸福感定义为0-1变量[4]，如果回答者认为自己是“非常幸福”或“比较幸福”的，记；否则，
。在城乡两类样本中选择“说不清”或缺失的样本比例基本相同。农村居民中选择“非常幸福”与“比较幸福”的两类人群要高于城镇住户5.3个百分点。如果设主观幸福感由收入及一系列其他特征所决定，则个人主观幸福感的概率模型可以表示为：
（1）
其中，为一概率分布函数，本文将采用Logit模型进行估计，即设定
为逻辑分布的分布函数。在变量
中，包括相关的收入变量，如绝对收入水平、相对收入状况及收入变化及其预期等，此外还将对一些个人特征和家庭结构进行控制。
为了得到不同人群个人主观幸福感差异的形成原因，我们可以在Even与Macpherson（1993）[5]的基础上对主观幸福感的平均预测概率按其影响因素进行分解分析。根据Logit模型的估计系数，某人群中自我评价为幸福的平均预测概率为：
（2）
其中N为人群组的样本数。对于两组人群与
来说，自我评价为幸福的预测概率总体差异可以表示为：
总体差异（T）： （3）
进一步地，由于变量和系数造成的预测概率差异可以分别表示为（假定以人群组的系数、
的变量特征为参照）：
变量差异（V）： （4）
系数差异（C）： （5）
对于某特定的因素j来说，对预测概率所造成的差异也包括变量差异与系数差异，可分别表示为：
第j个因素的变量解释程度：
（6）
第j个因素的系数解释程度：
（7）
因此，因素j的总体贡献份额则为：。
根据这一分析，我们可以得到农村居民中自我评价为幸福的人群比例高于城镇的原因解释以及每个解释变量对不同人群主观幸福感程度差异的相对贡献率。
在第二种比较方式中，我们可以将主观幸福感由低到高排列，“很不幸福”为1、“非常幸福”为5，中间类推，这样可以得到不同主观幸福感的均值。从表1中可以发现，根据这种度量方式，农村居民的主观幸福感程度也仍要高于城镇居民，城镇中有失业成员家庭的主观幸福感程度是最低的。
在主观幸福感的研究文献中，通常把回答者对主观幸福感程度的选择当作是一个排序的过程，因此在研究方法上多采用排序的概率模型[6]（如Ordered Logit）来描述这一选择过程。这一选择过程可以描述为：
（8）
其中，为逻辑分布的概率分布函数，这里采用排序Logit模型进行估计，解释变量的选择与Logit模型相同。
在排序概率模型中，主观幸福感程度的预测均值为：
（9）
其中，为主观幸福感为等级
的概率预测均值。
对于两组人群与
来说，主观幸福感程度预测均值的差异可以表示为：
（10）
在Even与Macpherson（1993）的基础上，方括号中的概率预测值差异可以分解为（假定以人群组的系数、
的变量特征为参照）：
总体差异（T）： （11）
变量差异（V）： （12）
系数差异（C）： （13）
因此，主观幸福感预测均值的差异可以分解为：
（14）
等式右边由两项组成，分别表示变量差异和系数差异对两人群组中主观幸福感预测均值差异解释的绝对量。更进一步地，如果考虑第i个因素对主观幸福感预测均值差异的贡献，则可参照Even与Macpherson（1993）定义：
第i个因素对主观幸福感为等级的概率的变量贡献为：
（15）
第i个因素对主观幸福感为等级的概率的系数贡献为：
（16）
因此，第i个因素对主观幸福感预测均值差异的总体贡献份额可表示为：
。
本文所选用的解释变量如表2所示，同时也给出了这些解释变量在不同人群中的均值。多数变量的含义如其字面意义所示，现对其中的两个变量的构造方式略做解释：相对收入是通过住户人均收入除以当地县/市人均收入[7]得到的，指的是家庭收入水平超出当地平均水平的幅度；在本次调查中，我们询问了住户的最低生活费用支出情况（或称主观贫困线），本文以家庭的实际消费支出除以主观估计的维持最低生活标准所需要的货币量来描述家庭的预期实现程度。关于主观幸福感的多数研究中，一般都没有考虑家庭债务的影响，本文之所以引入了这一变量，一方面是因为在一些回归结果中，我们发现这一变量对主观幸福感有显著的影响；另一方面，我国居民对于负债可能具有比较强的回避倾向，而近年来居民收支不确定性的增强以及住房、医疗和教育等刚性支出的增长则使人们不得不借债以平滑消费。
从表2中可以看到：（1）农村居民的预期实现程度远远高于城镇居民，结合考虑到农村居民的实际消费支出低于城镇居民的现实，我们不难推断，农村居民预期的最低生活费用标准也要大大低于城镇居民。（2）农村居民对于未来的收入增长也具有更加良好的预期，[1] Frey与Stutzer（2000）发现在瑞士，这一效应也是正的，但Graham与Pettinato（2001）发现拉美国家中，自我雇佣对高收入者主观幸福感没有显著的影响，对中低收入者的影响显著为负。Graham与Pettinato（2002）对此的解释是，发达经济中，“自我雇佣”通常是自愿选择的；而在低收入者中，“自我雇佣”意味着在别无选择的情况下不得不从事的非正规就业。
[2] 在一定年龄之前，主观幸福感程度随着年龄的增长而下降；但在这一年龄点之后，主观幸福感将随着年龄的增长而上升。这一转折点一般出现在35—40岁左右。
[3] “很不幸福”为1、“非常幸福”为5，中间类推。此外，在计算均值时，不包括选择“说不清”的样本。
[4] Winkelmann与Winkelmann（1998）在讨论失业对主观幸福感的影响时利用的是二元概率模型（binary probability model）。
[5] 另一种概率分解方法是Doiron与Riddell（1994）提出的基于Probit模型的一阶泰勒展开式的分解，罗楚亮（2006）采用了这一方法。这一方法的优势在于，分解结果不依赖于参照组的选择，缺陷在于分解的精确度不确定，因为关于使得误差项最小的泰勒级数展开点没有非常简明的计算方法。而Even与Macpherson（1993）能够得到比较直观的分解结果，并且可以分解全部差异而没有误差项，但各变量的相对贡献大小与参照组（同度量标准）的选择相关。在本文中选择Even与Macpherson（1993）分解，是因为希望得到比较直观的分解结果，同时增加了绝对收入项后采用Doiron与Riddell（1994）的泰勒展开式分解会得到比较大的误差项。感谢审稿人推荐了Even与Macpherson（1993）分解方法。
[6] 多数主观幸福感研究文献以排序概率模型作为基本的估计方法。但Winkelmann 与Winkelmann（1998）在估计失业的货币收益与非货币损失时采用了二元因变量的概率模型。Ferrer-i-Carbonell与Frijters（2004）比较了线性模型与排序概率模型的估计结果，发现两者之间的差异不大，但他们据此认为效用的基数假定与序数假定的区分并不重要可能缺乏充分的理由。估计方法得到相似的结果并不意味着关于效用或满足感的基数与序数意义不具有差别性，因为有可能这两种估计结果差异很小仅仅是由于线性概率模型与正态分布、逻辑分布概率模型的估计系数具有相似性造成的。John Knight与宋丽娜（2004）也采用线性模型以OLS估计了中国农村居民的主观幸福感决定。
[7] 农村住户除以县人均收入，城镇居民除以市人均收入。相应的人均收入水平都是根据抽样调查计算得到。
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