基于Tobit模型的居民生存幸福感模型.doc

基于Tobit模型的居民生存幸福感模型 基于Tobi t模型的居民生存幸福感模型邹伟王晓梅余玥（中央财经大学统计学院,北京100081）摘要在构建和谐社会的过程中，社会成员的主观感受越来越受到关注。 本文基于国民时间核算（NTA）方法，以北京市居民为调查研究对象，以采用日期重构法（DRM）设计的电话调查问卷的调查结果为数据依托，采用Tobit模型来实证分析北京市居民生存幸福感的影响因素，并依据模型及分析结果给出了结论建议。 关键词NTA方法；净效应；Tobit模型 一、引言追求幸福生活是人民大众的期盼，也是我们党和政府的执政目标。 怎样才能幸福，首先老百姓要丰衣足食，使物质文明得到提高，然后在物质文明发展的基础上，老百姓要有强烈的幸福感知，使精神文明得到升华。 究竟什么是幸福呢？依据体验论幸福感的观点，作为体现主观生活质量的幸福感，是指人们对自身所具备的生存与发展条件的一种积极的体验。 通俗的讲，就是人们对生活是满意的，感受是积极的。 改革开放30年，我国经济建设取得辉煌成就，人们的物质生活得到极大改善。 实践证明，没有经济的快速增长，老百姓总过苦日子肯定不会幸福，但随着GDP的增长和收入水平的提高，人们的幸福感一定会增强吗？党中央在十七大报告中提出了加快以推进民生为重点的社会主义建设，指出必须在经济发展的基础上，更加注重和谐社会建设，着力保障和改善民生。 自古“人心”难测，作为人们心理感受到的幸福能够测量吗？国民幸福核算就是解决这一问题的方法之一，它可以通过指标化的体系测量人们的幸福感和对生活的满意度，反映人们主观感受的变化、社会和谐的程度，监测社会的良性运行。 本文借鉴普林斯顿大学艾伦.克鲁格教授、丹尼尔.卡尼曼教授以及他们的研究团队提出的最新理论成果国民时间核算（NTA）方法，以北京市居民为研究对象，根据采用日期重构法（DRM）设计的电话调查问卷的调查结果，基于Tobit本文为北京市教委项目阶段性成果之一，并得到中央财经大学研究生科研创新基金项目（08-Z-001）资助邹伟、王晓梅、余玥为中央财经大学硕士生模型建立了居民生存幸福感模型，并依据模型结果，给出了理论分析和结论建议。 二、国民时间核算（NTA）方法（一）幸福感幸福感（SWB）是一种心理体验，是人们内心主观反映出来对事物的喜好。 心理学认为人类的生存满足感和幸福感取决于三个方面人的天性；人的生存环境，如收入水平、就业状况、教育程度、婚姻质量、年龄等等；不同时间的行为活动。 并且认为人类心理状态具有持续性，对一种事物的态度可能影响对其他事物的感知，即可分解性。 幸福感在研究消费者选择和社会福利方面可能存在重要作用，很多经济学家开始把心理学、经济学和统计学相结合，通过使用幸福数据来研究人们的生存满足感和幸福感，使得国民幸福核算在理论与方法方面取得了显著发展。 美国经济学家萨缪尔森最早提出幸福方程幸福=效用/欲望；20世纪70年代，南亚的不丹国王提出了国民幸福（GNH）的概念，他认为国家应该以实现幸福为目标，将环保和传统文化保护置于经济发展之上，把实现大众幸福作为政府的首要目标。 进入80年代，国民幸福核算开始进入发展期，从实验室中测量主观经历，到对生存满足感和幸福感进行全面调查获取真实可靠的数据（数据获得方式主要有ESM,DRM等），再到以时间为基础的核算，国民幸福核算从无到有，从简单到复杂不断发展完善。 据EconLit统计，xx年至xx年经济学家发表了100多篇这方面的论文，涉及到宏观和微观的多个领域（Kahneman,Krueger,xx）。 （二）国民时间核算方法xx年，普林斯顿大学艾伦克鲁格教授、丹尼尔卡尼曼教授以及他们的研究团队在他们的论文National TimeAounting:The Currencyof Life中基于前人的研究提出了NTA（National TimeAounting）方法。 该方法是以时间使用和情绪感受为基础，测度、聚类、比较、分析国民生存满足感和幸福感。 既可以纵向比较，也可以横向比较。 该方法以U指数为支撑，创造性的提出以时间耗用来测度国民幸福感，把国民幸福核算推进到了一个新的高度。 所谓U指数是指人们在非幸福状态下的个人耗用时间比（Kahneman,Krueger,xx），即人们处于非幸福状态的时间占其一天的比例。 本文借鉴NTA方法利用电话调查获得的数据对U指数进行了测算，计算U指数分为两个步骤首先确定非幸福状态。 我们定义了六种居民对活动的情绪感知幸福的、有趣的、有压力的、疲倦的、忧愁的、痛苦的。 前两种属于积极情绪，后四种属于消极情绪。 根据居民对每种情绪的打分，如果消极情绪感知最高值严格大于积极情绪感知最高值，我们就把该类活动划分为非幸福状态，其持续时间即为非幸福状态下的时间耗用；第二步计算非幸福状态时间比。 对于不同分组下的U指数以及活动的U指数，通过求均值得出，即NUkii/?1?,其中，iU表示该组或该项活动中第i个人的U指数；N表示该组或该项活动的样本数。 总体U指数的计算采取加权平均的方法?iijijjiiwUpwU?/。 其中，i w表示个体i的样本权数；ij p表示个体i在活动j的时间比；jU是活动j的U指数。 本文的电话调查问卷基于日期重构法（DRM）设计。 问卷包含经历的抽样和时间表，受访者首先应填写一个时间表回忆一下前一天在某些时间段（随机抽取）进行的活动，包括时间段的开始和结束时点，活动的内容、地点、和谁在一起。 然后对每个时间段进行的活动确定情感得分，情感分为幸福的、有趣的、有压力的、疲倦的、忧愁的和痛苦的，每个感情分类的得分按其主观感受的程度不同分为0到6七个级别，0表示完全没有该种感受，然后逐级递增，6代表感受非常强烈。 在评价人们进行不同活动的幸福感时，我们定义了净效应，即积极情感得分均值与消极情感得分均值的差值，净效应越高，幸福感越强。 通过实证分析，净效应与U指数呈反向关系，二者在评价幸福感上具有一致的结论。 三、Tobit模型Tobit模型是经济学家、1981年诺贝尔经济学奖获得者J托宾(James，Tobin)1958年在研究耐用消费品需求时首先提出来的一个经济计量学模型。 基本结构如下设某一耐用消费品支出为iy(被解释变量)，解释变量为ix，则耐用消费品支出iy要么大于0y(0y表示该耐甩消费品的最低支出水平)，要么等于零。 因此，在线性模型假设下，耐用消费品支出iy和解释变量ix之间的关系为0Tiiixey?0Tiix e?y?若其他（3-1）?20,1,2,3,.,ieNin?其中，ix是(k+1)维的解释变量向量，?是(k+1)维的参数向量。 此模型称为截取回归模型(censored regressionmode1)。 假设已知，模型两边同时减去0y，变换后模型的常数项是原常数减去0y，由此得到的模型标准形式称为“Tobit模型”(tobit regressionmode1)0Tiiixey?0Tiix e?若其他（3-2）?20,1,2,3,.,ieNin?Tobit模型还可表示为*iTiiyxe?*i0iyy?*i*i00yy?若若（3-3）Tobit模型的一个重要特征是，解释变量ix是可观测的(即ix取实际观测值)，而被解释变量iy只能以受限制的方式被观测到当*0iy?时，取*i0iyy?，称iy为“无限制”观测值；当*0iy?时，取0iy?，称iy为“受限”观测值。 即，“无限制”观测值均取实际的观测值，“受限”观测值均截取为0。 更为一般意义的的模型?*iT2,1.,0,iiiyxeiNN?（3-4）其中*iiayby?yb yy?ai?iiab?若若若，这里?2,iyN? 四、居民生存幸福感模型的建立（一）数据本文的研究数据xx年6月，我们以北京市居民为主要研究对象，采用日期重构法（DRM）设计调查问卷，通过电话调查方式，获得的16岁以上769份有效调查样本。 （二）变量设定影响居民生存幸福感的因素很多，本文结合NTA方法与我国居民的实际情况，从以下角度选取变量1性别（gender）设定为虚拟变量，男性为1，女性为0。 2年龄（age）设定为哑变量,即1625岁(a1=1,a2=0,a3=0,a4=0)；2635岁（a1=0,a2=1,a3=0,a4=0）；3645岁(a1=0,a2=0,a3=0,a4=0)；4655岁(a1=0,a2=0,a3=0,a4=1)；56岁以上(a1=0,a2=0,a3=0,a4=0)3学历（edu）把学历由低到高初中及以下、高中及中专、大专及本科、研究生及以上依次赋值1，2，3，4。 4职业（w）同2也设定为哑变量，八种职业依次为党政机关人员、事业单位人员、企业单位人员、专业技术人员、进城务工人员、其他就业者、务农、下岗待业人员。 5.月收入（ine）也同样设定为哑变量，分为七个等级1000元及以下、10002000元、20003000元、30005000元、50007000元、700010000元、10000元以上。 6.活动（x）设定为哑变量，总共归纳14种活动，分别是睡觉、看电视、上班、做其他工作、做饭、做家务、购物、照顾孩子、家人及配偶、上下班途中、锻炼、学习、上网等其他娱乐活动、吃饭。 7.活动时间（t）024的连续变量。 8.活动地点（p）设定为哑变量，总共归纳9地方，即家里或院子、工作地、他人家、餐馆或吧厅、商店或购物中心、学校、户外、体育馆或健身俱乐部、其他。 9.活动陪伴者（z）设定为哑变量，归纳8个陪伴者，分别是自己、父母、子女、伴侣、朋友、同事、同学、其他。 10.健康满意度（h）满意程度由低到高15赋值。 11.生活满意度（l）同上。 12.家庭结构（f）设定为哑变量，四种家庭结构未婚、结婚无小孩、结婚有小孩但孩子还未工作、结婚有小孩且孩子已工作。 （三）模型选择及其说明NTA方法最终获得的是U指数，但是由于我们获得数据只是截面数据纵向数据不可得，因此我们无法直接对U指数进行影响因素分析。 但是，由于U指数与净效应两者通过人们参与活动联系起来，通过实证分析，净效应与U指数呈显著反向关系，二者在评价幸福感上具有一致的结论。 两者关系如下图以下哑变量设定及设定形式相似，变量表示皆为首字母连接阿拉伯字母。 图1U指数与净效应关系图基于以上分析，因此，本文从净效应出发，研究居民生存幸福感。 本文试图建立两个模型，一个是反映16岁以上全体居民的幸福感模型；另一个是反映工作群体居民的幸福感模型。 由于净效应（nu）处于-6至6之间，我们通过（nu-（-6）/12变换转换为01区间（设为tu），再通过ln（1+tu）(设定为ny)变换，使其左边界变为0。 （四）模型估计与因素分析1.16岁以上全体居民生存幸福感模型在变量方面，我们选取性别（gender）、年龄(age)、学历(edu)、活动(x)、活动地点(p)、活动陪伴者(z)、健康满意度(h)、生活满意度(l)、家庭结构(f)等因素作为自变量。 模型结构如下:12345678910nygendertageeduxpzhlf?我们采用逐步回归的方法，最终得到的回归模型参数估计值见下表表1Tobit模型一的参数估计值Variable CoefficientStd.Error z-Statistic ProbC0.5451590.01262743.1729500.000000T-0.0056480.001805-3.1293790.001800A4-0.0328140.016606-1.9760980.048100X120.0845170.0212733.9729890.000100GENDER-0.0224920.012270-1.8330830.066800Z20.1084230.0324663.3396420.000800Z40.0407940.0157822.5848000.009700P2-0.0414370.019262-2.1511880.031500X100.1419580.0399913.5497370.000400Z50.0519050.0255082.0348350.041900P7-0.0469330.024760-1.8955340.058000SCALE:0.1549800.00474732.6506300.000000即得到估计模型*0.5451590.022492*ny?0.005648*0.032814*40.141958*100.084517*120.108423*20.040794*4xx?0.041437*20.051905*50.046933*7pgendertazzzp?表1的参数估计结果显示，所有回归系数的p值均小于显著性水平0.1，其中变量T,A4，X12,Z2,Z4,P2,X10,Z5的P值显著小于0.05，可见，在显著性水平0.1下，回归系数都通过显著性检验，表明经筛选后的变量对因变量都有显著影响。 其中，活动持续时间（T）对净效应有显著的负影响，表明活动持续越久，人们的幸福感越低；在年龄因素方面，4655岁年龄段对净效应的影响显著且为负效应，表明该年龄阶段与其他年龄阶段相比生活幸福感不强；在性别方面，男性影响显著为负，说明幸福感显著低于女性；在参与活动方面，锻炼和上网等娱乐活动与净效应存在显著正效应，即参与该类活动越多人们的幸福感越强，可见，健身和娱乐是增强人们幸福水平的有效方式；在活动地点方面，在工作地和户外活动负影响于净效应，即在该地点从事活动显著降低人们幸福感；与父母、伴侣、朋友呆在一起，能显著提高净效应，说明人类三种感情即亲情、友情、爱情在提高自身生存幸福感方面作用显著。 另外，学历、家庭结构等因素被排除在模型之外，可见学历差异与家庭结构的不同不能显著改变人们的幸福感水平。 2.工作群体居民的生存幸福感模型在数据方面，我们以受访工作人群为样本；在变量方面，我们在模型一基础上又添加了职业和月收入作为自变量。 模型结构如下:123456789101112nygendertageeduxpzhlfwine?逐步回归后，最终得到的回归模型参数估计值见下表表2Tobit模型二的参数估计值Variable CoefficientStd.Error z-Statistic ProbC0.4636320.02166221.4030000.000000T-0.0086240.002377-3.6276510.000300GENDER-0.0327880.017446-1.8793800.060200X100.1835310.0584963.1374910.001700X120.1541710.0342484.5016000.000000P40.1684730.0557113.0240470.002500X20.0981790.0285213.4423280.000600X10.0762970.0237623.2109530.001300X80.1264330.0513162.4638440.013700X110.1608430.0717312.2423110.024900Z20.1435490.0488702.9373480.003300Z40.0687680.0216743.1728180.001500Z50.0695230.0377751.8404530.065700X50.1434020.0467493.0674930.002200SCALE0.1511410.00659022.9349400.000000得到的估计模型如下?*0.4636320.032788*?0.008624*0.076297*10.098179*20.143402*50.126433*80.183531*10xx?0.154171*110.154171*120.143402*20.068768*4xx0.069523*50.168473*4znygendertxxxzzp?表2的参数估计结果显示，所有回归系数的p值也均小于显著性水平0.1，其中只有GENDER和Z5两变量P值高于0.05，这说明回归系数在显著性水平0.1下都通过显著性检验，即经筛选后的变量对因变量都有显著影响。 从模型中可以看出，工作人群参与活动的持续时间也与幸福感存在负相关，从模型系数对比来看负相关程度略高于整体人群；工作人群性别（男性）因素对幸福感的影响也是负效应，且负效应强度也略高于整体人群；对于工作人群幸福感模型，更多活动被引入模型且影响显著，其中睡觉，看电视，做饭，照顾孩子、家人及配偶，锻炼，学习及上网等娱乐活动都能显著正作用于净效应，这与工作人群工作压力和劳累程度有关，这些活动可以有效缓解工作疲劳及给他们带来亲情的温馨，从而提高他们幸福感；在活动地点方面，餐厅酒吧成为唯一显著影响因素，且效应为正；与父母、伴侣、朋友呆在一起，同样对工作人群能显著提高净效应。 另外，我们添加的收入和职业并未入选模型，可见收入差异和职业区分并不能显著影响人们的幸福感。 五结论建议国民时间核算提供给我们一种追踪居民时间分配和日常经历感受的有效方法，是对传统福利分析的有效补充。 它与国民经济核算有机结合可以更好的反映社会的幸福水平。 我们以其为依托，采用Tobit模型对NTA方法进行了拓展分析。 基于以上实证分析，我们提出增加净效应（近似降低U指数），提高北京市居民幸福水平的建议 （1）合理分配时间。 我们建立的两个生存幸福感模型均表明，活动持续时间与净效应存在显著负相关，因此，通过比较潜在收益和相对成本，合理减少非幸福状态下的活动时间，是增强自身幸福水平的有效方式。 （2）改善男性幸福状态。 两个模型均表明，男性与净效应呈现负效应。 可见，虽然男性相对而言拥有更多的自主权和社会地位，但是他们为此也需要承担更多的压力和痛苦，比如说工作上的压力，家庭上的压力等等，他们的生活远没有女性幸福快乐。 因此，男性的生存状态、健康状况应该受到更多的关注。 （3）构建和谐、绿色的健康生活方式。 模型显示积极愉快的活动有利于净效应的提高，特别是锻炼和娱乐活动的效果尤为明显。 对工作人群来说，该类活动作用尤为重要。 因此，形成良好的积极的生活方式对于改善居民生存状态、提高居民的幸福水平有其十分重要的意义。 （4）加强人际和谐社会的形成。 从我们的实证分析可以看出，个人收入最大化并不是社会福利最大化的唯一手段，加强人际交往，构建和谐相处的人际交往关系也是提高社会福利不可或缺的，这也是构建和谐社会的必然选择。 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