【基于多项Logit模型的江浙沪居民主观幸福感影响因素实证探究17000字（论文）】

[22]的观点是，居民主观幸福感指标体系分为个体因素、家庭因素、社会经济因素三个方面，共包含17个变量。其中个体因素包括:居住地、性别、年龄、婚姻状况、教育程度、健康状况、宗教信仰、工作强度和社交频率。家庭因素包括:人均居住面积、房产数、房产所有权、家庭经济状况和个人对家庭贡献率。社会经济因素包括:社会经济地位、社会信任度和社会公平感。其中因变量为问卷中对自身幸福感的主观评价。同时，刘海强(2014)、邹围(2018)以及吴若冰(2015),分别着重的讨论了宗教、就业质量与政府质量对居民主观幸福感的影响。在本文中，江浙沪地区居民主观幸福感相关指标的设计思路以上述学者的指标设计思路为依据。结合调查数据的实际情况，剔除数据量较少的指标，避免数据量过少导致模型拟合失效。根据调查地区的特点，筛选出对江浙沪地区居民主观幸福感有较强影响的指标。（二）江浙沪地区居民主观幸福感指标体系构建本文主要研究影响江浙沪三省居民主观幸福感的相关因素。指标的选取以CGSS-2017调查数据为主，在CGSS-2017中通过地区条件筛选后剩余1919组数据，且在CGSS-2017调查数据中，除了A,B问答部分是完整的调查数据，其余部分是否回答均为概率抽样。为了确保数据量能够有效地支撑建模预测，本文仅在A,B两个调查模块进行指标选取。通过筛选后，将江浙沪地区影响居民主观幸福感的主要因素分为三大类:个体因素、家庭因素以及社会因素。由于CGSS-2010,CGSS-2011,CGSS-2012、CGSS-2013调查数据指标缺失较多，且年度过于久远，数据缺乏时效性。因此本文选择使用CGSS-2015、CGSS-2017调查数据进行描述性分析、建模预测，最终确定的指标体系如表1所示:表1指标体系一级指标二级指标幸福感居民主观幸福感F个人因素性别P1、宗教信仰P2、健康程度P3、教育程度P4家庭因素夫妻家务分工H1、家庭经济状况H2、车辆H3、婚姻状况H4社会因素社会信任S1、社会公平S2、社会安全感S3三、数据处理与模型介绍（一）数据的收集与整理1.数据的来源本文采用的数据来自中国综合社会调查(CGSS)，它系统、全面地收集了社区、家庭、个人多个层次的数据，目前，CGSS它系统、全面地收集了社会数据，是研究中国社会最主要的数据来源，日常被应用于科研、教学、政府决策之中。截至2017年底，CGSS已完成5次年度调查，其中CGSS2017于2020年10月1日发布，共有12582份。在数据选择上，对数据进行了必要的甄别，在去除无效问卷以及剔除变量缺失的基础上，本文描述性统计部分采用CGSS-2012,CGSS-2013,CGSS-2015、CGSS-2017调查数据中的居民主观幸福感进行趋势分析;在实证分析部分采用CGSS-2017调查数据进行建模。2.数据的处理居民主观幸福感指标在原始数据中共分为五类，但参考以往文献及考虑到模型结果的可读性，本文将居民主观幸福感分为三类:不幸福、一般和幸福。在个人因素指标中:性别P1:即被调查者的性别。取值为:男性和女性。宗教信仰P2:即被调查者有无宗教信仰。取值为:有和无。健康程度P3:即被调查者的身体健康程度。取值为:不健康、一般和健康。教育程度P4:即被调查者的受教育程度。取值为:低级教育、中级教育和高级教育。在家庭因素指标中:夫妻家务分工H1:即被调查者认为夫妻是否应当分摊家务。取值为:不同意、无所谓同意不同意和同意。家庭经济状况H2:即被调查者的家庭经济状况。取值为:低于平均水平、平均水平和高于平均水平。车辆H3:即被调查者有无车辆。取值为:有和无。婚姻状况H4:即被调查者的婚姻状况，原始数据共划分为六类，为尝试将其放入模型进行解释，我们将它重新划分为三类。取值分别为:未婚、有配偶和曾有配偶。社会因素:社会信任S1:即被调查者是否同意社会上大多数人值得信任。取值为:不同意、说不上同意不同意和同意。社会公平S2:即被调查者认为当今社会是否公平。取值为:不公平、说不上公平不公平和公平。社会安全感S3:即被调查者同不同意在这个社会上，其一不小心，别人就会想办法占其的便宜？取值为:不同意、说不上同意不同意和同意。为便于模型解释，有必要为各项指标进行赋值，指标赋值情况如表1-2所示:表2指标赋值表指标名称赋值情况个人因素性别P1男性:1;女性:2宗教信仰P2有:0;无:1健康程度P3不健康:1;一般:2;健康:3教育程度P4低级教育:1;中级教育:2;高级教育:3家庭因素夫妻家务分工H1不同意:1;无所谓同意不同意:2;同意:3家庭经济状况H2低于平均水平:1;平均水平:2;高于平均水平:3车辆H3有:1；没有:2婚姻状况H4未婚:1;有配偶:2;曾有配偶:3社会因素社会信任S1、、不同意:1;说不上同意不同意:2;同意:3社会公平S2不公平:1;说不上公平不公平:2;公平:3社会安全感S3没安全感:1;不上有没有:2;有安全感:3（二）模型简介当被解释变量为多分类变量且各类之间不存在顺序关系时，常采用多项logit模型。或者当有序多分类被解释变量无法进行有序Logit回归时，也可选择采用多项Logit模型。该模型基本思路与二项Logit模型类似，都是研究被解释变量各类与参照类的对比关系。其基本形式为:QUOTEyk=lnpkpj=αk+其中，将第J类作为参照类，P、为第k类的概率，P，为第J类的概率，若被眸释变量含有n个类，则会产生n-1个回归方程。假设被解释变量分为1,2,3类，此处1,2,3仅代表分类，没有数值意义，下面以3作为参照类，分别建立以下两个回归方程:y1=lny2=ln多项Logit模型解释方法与有序Logit模型类似。与有序Logit模型不同的是多项Logit模型将某被解释变量中的一类固定为参照类，其余各类分别对应一个回归方程(参照类除外)，且每个回归方程对应的各项系数均不相同。因此在对多项Logit模型结果进行解释时，要根据每个回归方程进行分别解释。在多项Logit模型中，优势比为当前类与参照类相比的相对比率。在多项Logit模型中若解释变量为连续型变量，则在控制其他解释变量不变的情况下，当x，增加一个单位时，我们所关心的事件的优势比会变为原来的expβki倍。若解释变量为定性变量，将定性变量处在某一水平的取值定为1，其余情况取0，此时在其他解释变量不变的情况下，当x，取1时，对比该定性变量的参照水平，则在该水平对我们所关系的事件优势比是参照水平的伪决定系数包括:Cox&Snell-R2,Nagelkerke-R2,McFadden-R2。若这三个系数的值不接近0，就可认为被解释变量与解释变量间有一定的相关性。模型拟合信息检验是对模型中所有解释变量的偏回归系数是否全为0的似然比检验，若其P值小于0.05，则说明模型整体显著，解释变量有较强能力来解释被解释变量。对于多项Logit模型，一般通过对比预测数据与实际数据来检验模型的预测精准度。四、江浙沪地区居民主观幸福感现状分析（一）指标数据的分布特征通过对数据基本信息进行描述性统计，可以让我们对各指标的分布特征有一个基本的了解。通过对江浙沪地区与全国地区两年间各项指标频率进行统计，能对各项指标变化情况直观地进行分析。对于取值为0-1的虚拟指标:性别、宗教信仰，对它们进行简单的频数统计，它们数值的分布特征如表3所示:表3数值分布特征20152017指标特征全国江浙沪地区全国江浙沪地区性别男52.40%45.50%47.20%47,8%女47.60%54.50%52.80%52.20%宗教信仰有10.60%11.80%10.40%10.40%无89.40%88.20%89.60%89.60%车辆有17.00%23.90%28.90%39.10%无83.00%76.10%71.10%60.90%数据来源：CGSS2017整理而得由表3可知，从被调查者的性别分布来看，不论是在全国范围还是江浙沪地区，2015年与2017年被调查者人群中男女比例大致为1:1，2017年全国范围内，女性被调查者比例提高了5.2个百分点；江浙沪地区女性被调查者比例降低了2.3个百分点;在全国范围内，有宗教信仰的人数比例基本没有发生变化，全国范围约有10.5%的被调查者有宗教信仰，2017年较2015年中有宗教信仰的被调查者比例降低了0.2个百分点，在江浙沪地区，2017年较2015年中有宗教信仰的被调查者比例降低了1.4个百分点。从被调查者是否拥有车辆来看，2015年全国范围内拥有车辆的被调查者比例为17%，江浙沪范围内拥有车辆的被调查者比例为23.9%；2017年全国范围内拥有车辆的被调查者比例为28.9%，江浙沪范围内拥有车辆的被调查者比例为39.1%，不论是全国范围还是江浙沪范围内，拥有车辆的被调查者比例皆有上升，且江浙沪地区拥有车辆的被调查者比例两年均高于全国。对于分类指标，对它们进行简单的频数统计，它们数值的分布特征如表3-2所示:表4数值分布特征2015江浙沪地区2017江浙沪地区指标特征频数频率频数频率主观幸福感不幸福815.82%884.59%一般22316.02%24712.87%幸福108878.16%158482.54%健康程度不健康17712.72%23612.30%一般33524.07%51126.63%健康88063.22%117261.07%教育程度低级教育70450.57%95149.56%中级教育33123.78%43522.67%高级教育35725.65%53327.77%夫妻家务分工不同意1389.91%25513.29%说不上同意不同意26919.32%27314.23%同意98570.76%139172.49%家庭经济状况低于平均水平40929.38%66034.39%平均水平80557.83%105554.98%高于平均水平17812.79%20410.63%婚姻状况未婚16712.00%25413.24%有配偶106276.29%142474.21%曾有配偶16311.71%24112.56%社会信任不同意26619.11%45123.50%说不上同意不同意28520.47%23612.30%同意84160.42%123264.20%社会公平不公平38227.44%61632.10%说不上公平但也不能说不公平38227.44%44223.03%公平62845.11%86144.87%社会安全感不同意45732.83%81142.26%说不上同意不同意43231.03%35818.66%同意50336.14%75039.08%数据来源：CGSS2017整理而得由表4可知，从江浙沪地区来看，2017年居民主观幸福感水平高于2015年，2017年江浙沪地区感到幸福的人数比例较2015年提高了4.38个百分点。从健康状况来看，2017年较2015年的健康居民人数比例降低了约2.14个百分点。从教育程度来看，2017年江浙沪地区接受过高级教育的人数比例提高了2.13个百分点，仅接受过低级教育的人数比例降低了1.02个百分点。从夫妻家务分工来看，与2015年相比，2017年同意夫妻应当分摊家务的被调查者比例提高了1.72个百分点，且所占比例均高于70%，被调查者更趋向于赞同夫妻应当分摊家务。从家庭经济状况来看，2017年江浙沪地区低于平均水平的人数比例较2015年提高了5.01个百分点，处于平均水平和高于平均水平的被调查者比例均下降，但处于平均水平及以上的被调查者仍占大多数，在一定程度上说明，江浙沪经济发展略有退步，但总体经济水平仍领先其他地区。从婚姻状况来看，2017年较2015年江浙沪地区未婚人数比例上升了1.24个百分点，有配偶人数比例在2015、2017分别为76.29%、74.21%，下降了2.08个百分点，从某种程度上来说，江浙沪地区受访者步入婚姻殿堂的欲望略有下降。从社会信任来看，超过60%的被调查者认为社会上大多数人是值得信任的，且数据显示2017年比2015年的居民更加趋向于认同社会上大多数人值得信任。从社会公平来说，2015与2017均有四成以上被调查者对当今社会是公平的表示同意。从社会安全感来说，2015年有三成以上被调查者不同意在这个社会上，一不小心，别人就会想办法占其的便宜，2017年有四成以上被调查者不同意在这个社会上，一不小心，别人就会想办法占其的便宜，2017年比2015年不同意的比例提高了9.43个百分点，即2017年比2015年的居民更加有社会安全感。（二）居民主观幸福感趋势分析本节使用中国综合社会调查(CGSS)第二期数据对全国范围与江浙沪地区的居民主观幸福感进行趋势分析，从变化趋势上对比全国与江浙沪地区居民主观幸福的差异性。1.居民主观幸福感变化趋势对比分析图1全国居民主观幸福感变化趋势数据来源：2012-2017CGSS中国社会调查整理得来由图1可知，从全国范围来看，认为不幸福的人群比例有轻微波动，2017年与2012年相比，下降了约0.4个百分点;认为幸福的人群比例呈现波浪式上升的趋势，2017年与2012年相比，上升了约2.5个百分点;总的来说，我国居民的幸福感水平呈现出随着时间的推移上升的趋势。图2江浙沪居民主观幸福感变化趋势数据来源：2数据来源：2012-2017CGSS中国社会调查整理得来由图2可知，从江浙沪地区来看，认为不幸福的人群比例呈现波浪式下降趋势，2017年较2012年，下降了2个百分点;认为幸福的人群比例呈现波浪式上升的趋2017年较2012年上升了约5个百分点，仅在2015年有轻微地下降;总的来说，江浙沪地区居民的幸福感水平随着时间的变化越来高。从认为不幸福的人群来看，不论是在全国范围还是在江浙沪地区，其所占人口比例均为最小，普遍来说江浙沪地区认为不幸福的人口比例低于全国;从认为幸福的人群来看，不论是在全国范围还是在江浙沪地区，其人口比例最大，普遍来说江浙沪地区认为幸福的人口比例高于全国。总的来说，江浙沪地区的居民主观幸福感水平要高于全国平均水平。2.居民主观幸福感地域差异分析表52012-2017江浙沪主观幸福感变化趋势江苏浙江上海不幸福一般幸福不幸福一般幸福不幸福一般幸福20124.98%12.35%82.67%6.12%18.20%75.68%5.81%18.33%75.86%20136.37%13.35%80.28%7.35%12.04%80.61%5.73%15.41%78.85%20157.41%10.62%81.96%3.90%13.64%82.47%6.64%23.94%69.42%20176.24%13.88%79.88%6.06%12.12%81.82%2.84%12.56%84.60%数据来源：CGSS2012-CGSS2017整理而得由表5可知，2012-2017年浙江、上海居民主观幸福感水平基本呈现上升趋势，但在江苏居民的主观幸福感水平略有下降。通过观察可以发现在2012-2017年间，2017上海的不幸福人口比例最低，低至2.84%；从幸福人口比例来看，江浙沪地区幸福人口所占比例大致相当，江苏呈现更为稳定的幸福人口比例，波动较小。以下着重对2017年江浙沪地区居民主观幸福感数据分布情况进行分析。其中，江苏省认为不幸福的人口比例为6.24%，认为一般的人口比例为13.88%，认为幸福的人口比例为79.88%，总的来看，江苏省居民主观幸福感水平高于全国平均水平，低于江浙沪平均水平;浙江省认为不幸福的人口比例为6.06%，认为一般的人口比例占12.12%,认为幸福的人口比例为81.82%，总的来看，浙江省居民主观幸福感水平高于全国平均水平，低于江浙沪平均水平;上海市认为不幸福人口比例为2.84%，一般的人口比例为12.56%，认为幸福的人口比例为84.60%，总的来看，上海市居民主观幸福感水平高于全国平均水平，且高出全国平均水平约7个百分点，同样高于江浙沪平均水平。且在江浙沪三省中，上海市居民主观幸福感水平明显高于江苏省、浙江省，感到幸福的人群比例分别比江苏省、浙江省高出了4.72、2.78个百分点。五、江浙沪地区居民主观幸福感影响因素实证分析（一）江浙沪地区总体居民主观幸福感影响因素分析用于建立CGSS-2017东北地区多项Logit模型的指标共有11个。我们己知在这些指标中单个自变量对被解释变量的解释能力都很好，但并不是将所有解释变量都放入模型中就可以，当模型指标过多时反而可能会影响到模型的拟合效果。因此，在进行CGSS-2017江浙沪地区多项Logit模型建模时，我们第一步采用逐步回归的方法对指标进行筛选，以期得到一个最佳模型。表6江浙沪逐步回归模型信息汇总模型操作效应模型拟合条件效应选择检验-2对数似然卡方b自由度显著性0输入<全部>a1652.950.1除去H11654.9612.0114.7342除去P21656.7571.7962.407数据来源：CGSS2017整理得来表7江浙沪模型适合度模型模型拟合条件似然比检验-2对数似然卡方自由度显著性仅截距2008.295最终1656.757351.53932.000数据来源：CGSS2017整理得来CGSS-2017东北地区多项Logit模型指标筛选情况如表6所示。逐步回归结果表明，共移除2个指标，分别是:夫妻家务分工H1、宗教信仰P2。最终纳入模型的指标有:性别P1、健康程度P3、教育程度P4、家庭经济状况H2、车辆H3、婚姻状况H4、社会信任S1、社会公平S2、社会安全感S3。表7可知，CGSS-2017江浙沪地区模型的卡方值为351.539，似然比检验P值约为0，说明CGSS-2017江浙沪地区模型整体显著，即至少有一个变量系数显著不为0，该模型具有统计学意义。表8江浙沪模型伪决定系数伪R方考克斯-斯奈尔.167内戈尔科.248麦克法登.163数据来源：CGSS2017整理得来由表8可知，CGSS-2017东北地区模型的各个伪决定系数均显著不为0，说明被解释变量与解释变量之间存在一定的相关性。CGSS-2017江浙沪地区数据单元格为0的比例较大，可能会导致拟合优度误判因此在此不做分析。表9浙江沪模型预测精确度实测预测不幸福一般幸福正确百分比不幸福74778.0%一般7102304.0%幸福49157199.2%总体百分比0.9%1.2%97.9%82.8%数据来源：CGSS2017整理而得由表9可知，CGSS-2017江浙沪地区模型预测的精准度为82.8%。可以看出模型的预测效果较好。CGSS-2017江浙沪地区模型回归结果如表10所示:表10浙江沪模型回归结果主观幸福感变量B标准错误显著性OR比不幸福截距-4.7530.780性别男0.1120.2460.6481.119女0b...教育程度低级教育1.6180.4730.0015.045中级教育1.1020.5160.0333.011高级教育0b...健康程度不健康0.7680.2950.0092.154一般-0.2660.3040.3820.767健康0b...社会信任不同意0.6110.2710.0241.842无所谓同意不同意0.4250.3630.2411.53同意0b...社会安全感不同意-0.2880.2750.2960.75无所谓同意不同意-1.0330.4080.0110.356同意0b...社会公平不公平1.8150.33606.142无所谓公平不公平1.0340.390.0082.814公平0b...续表10主观幸福感变量B标准错误显著性OR比不幸福家庭经济状况低于平均水平0.7850.5580.162.192平均水平-0.380.5720.5060.684高于平均水平0b...车辆有-0.870.3210.0070.419无0b...婚姻状况未婚0.1190.4490.7911.127有配偶-0.8520.2930.0040.427曾有配偶0b...数据来源：CGSS2017整理而得CGSS-2017江浙沪地区模型回归结果篇幅过大，且“一般”Logit模型不显著指标较多，所以在此仅“不幸福”Logit模型进行解释。由表10可知，CGSS-2017江浙沪地区模型以各指标最后一类为参照类。以下主要对“不幸福”Logit模型进行解释。在个人因素层面，男性对应的系数为0.112，其优势比为1.119，即男性感到不幸福的相对风险是女性的1.119倍，由于其显著性水平为0.0648，在0.05的显著性水平下可以认定其为不显著指标，在此不予解释。教育程度为“低级教育”、“中级教育”对应的系数分别为1.618、1.102，优势比分别为5.045，3.011。即教育程度为“低级教育”、“中级教育”的人群感到不幸福的相对风险分别是教育程度为“高级教育”的5.045倍，3.011倍，说明教育程度对幸福感有正向影响作用。原因可能是教育程度对一个人的经济状况、社会阶层会产生一定影响，且就业市场也明显更青睐受教育程度高的人群。身体健康状况为“不健康”对应的系数为0.768，其优势比为2.154，即身体健康状况为“不健康”的人群感到不幸福的相对风险是身体健康状况为“健康”的2.154倍。说明不健康的人群由于受到生理、心理上的摧残，更难获得幸福感。在社会因素层面，认为社会不公平对应的系数为1.815，其优势比为6.142，即认为社会不公平的人群感到不幸福的相对风险是认为社会公平人群的6.142倍;认为社会公平度一般对应的系数为1.034，其优势比为2.814，认为社会公平度一般的人群感到不幸福的相对风险是认为社会公平人群的2.814倍，说明社会公平对居民主观幸福感有正向影响作用。不同意一不小心就会被别人占便宜的系数是-0.288，其优势比是0.75，说明没有有社会安全感的人群不幸福的相对风险是没有社会安全感人群的0.75倍，即更不容易感到不幸福。不同意在这个社会上绝大多数人是可以信任的的系数为0.61，其优势比为1.842，即不同意在这个社会上绝大多数人是可以信任的的人群感到不幸福的相对风险是同意在这个社会上绝大多数人是可以信任人群的1.842倍;无所谓同意不同意在这个社会上绝大多数人是可以信任的系数为0.425，其优势比为1.53，无所谓同意不同意在这个社会上绝大多数人是可以信任人群感到不幸福的相对风险是同意在这个社会上绝大多数人是可以信任人群的1.53倍，说明社会信任对居民主观幸福感有正向影响作用。在家庭因素层面，有车辆对应的回归系数为-0.87,其优势比为0.419，有车辆的人群感到不幸福的相对风险是拥有多套房产人群的0.419倍，上述结果说明有车辆人群更易感到幸福，车辆对居民主观幸福感有强烈的正向影响。有配偶对应的回归系数为-0.852，其优势比为0.427，有配偶的人群感到不幸福的相对风险是曾今有配偶人群的0.427倍，说明有配偶人群的幸福感水平更高。家庭经济情况为不显著指标，在此不做解释。（二）江浙沪地区分省居民主观幸福感影响因素分析1.2017年江苏江省居民主观幸福感影响因素分析用于建立CGSS-2017江苏省多项Logit模型当中的指标共有13个，在进行CGSS-2017江苏省多项Logit模型建模时，首先采用逐步回归的方法对指标进行筛选，指标筛选情况如表11所示:表11江苏省逐步回归模型信息汇总模型操作效应模型拟合条件效应选择检验-2对数似然卡方b自由度显著性0输入<全部>a444.627.1除去P1445.526.8992.6382除去P4451.2455.7194.2213除去H4457.9976.7524.1504除去H3462.3004.3032.116数据来源：CGSS2017整理而得逐步回归结果表明，共移除4个指标。分别是:性别P1、教育程度P4、婚姻状况H4、车辆H3、最终纳入模型的指标有:夫妻家务分工H1、宗教信仰P2。健康程度P3、家庭经济状况H2、社会信任S1、社会公平S2、社会安全感S3。表12江苏省模型适合度模型模型拟合条件似然比检验-2对数似然卡方自由度显著性仅截距594.141续表12模型模型拟合条件似然比检验-2对数似然卡方自由度显著性最终462.300131.84126.000数据来源：CGSS2017整理而得由表12可知，CGSS-2017江苏省模型的卡方值为131.841，似然比检验P值约为0，说明CGSS-2017江苏省模型整体显著，即至少有一个变量系数显著不为0，该模型具有统计学意义。表13江苏省模型伪决定系数伪R方考克斯-斯奈尔.234内戈尔科.327麦克法登.212数据来源：CGSS2017整理而得由表13可知，CGSS-2017江苏省模型的各个伪决定系数均显著不为0，说明被解释变量与解释变量之间存在一定的相关性。通过对比模型的预测数据和实际数据来判断模型的预测精准度，CGSS-2017江苏省模型的预测精准度如表14所示:表14江苏省模型预测精确度实测预测不幸福一般幸福正确百分比不幸福1121835.5%一般65587.2%幸福4538597.7%总体百分比4.3%2.4%93.3%81.2%数据来源：CGSS2017整理而得由表14可知，模型预测的精准度为81.2%。由此可以看出模型的预测效果较好。CGSS-2017江苏省模型回归结果篇幅过大，在此仅列出系数显著的部分指标，并对显著的指标系数进行解释。CGSS-2017江苏省模型回归结果如表15所示:表15江苏省模型回归结果主观幸福感变量B标准错误显著性OR比不幸福截距-23.350.854.000续表15主观幸福感变量B标准错误显著性OR比不幸福家庭经济状况低于平均水平19.334.541.000249241437.2平均水平17.294.000.32419603.85高于平均水平0b一般截距-3.206.597.000健康程度不健康.680.409.0961.974一般.715.332.0312.044健康0b...社会公平不公平.913.360.0112.491无所谓公平不公平.868.391.0272.381公平0b...数据来源：CGSS2017整理而得由表15可知，CGSS-2017江苏省模型以各指标最后一类为参照类。以下主要对“不幸福”Logit模型进行解释。从家庭经济水平来看，低于平均水平和位于平均水平的系数分别是19.334、17.294，优势比分别为249241437.2、32419603.85，即家庭经济状况低于平均水平和位于平均水平人群感到不幸福的风险远远大于家庭经济状况高于平均水平的人群。以下主要对“一般”Logit模型进行解释。健康程度、社会公平都对居民主观幸福感有正向影响。2.2017年浙江省居民主观幸福感影响因素分析用于建立CGSS-2017江苏省多项Logit模型当中的指标共有13个，在进行CGSS-2017江苏省多项Logit模型建模时，首先采用逐步回归的方法对指标进行筛选，指标筛选情况如表16所示:表16浙江省逐步回归模型信息汇总模型操作效应模型拟合条件效应选择检验-2对数似然卡方b自由度显著性0输入<全部>a462.194.1除去P2462.337.1432.9312除去H1463.256.9194.9223除去S1466.7973.5414.4724除去P3471.7834.9874.2895除去S3476.5654.7824.3106除去H2483.9507.3854.117数据来源：CGSS2017整理而得逐步回归结果表明，共移除6个指标，分别是:宗教信仰P2、夫妻家务分工H1、社会信任S1、健康程度P3、社会安全感S3、家庭经济状况H2。最终纳入模型的指标有:性别P1、教育程度P4、婚姻状况H4、车辆H3、社会公平S2。表17浙江省模型适合度模型模型拟合条件似然比检验-2对数似然卡方自由度显著性仅截距552.804最终483.95068.85416.000数据来源：CGSS2017整理而得由表17可知，CGSS-2017浙江省模型的卡方值为68.854，似然比检验P值约为0，说明CGSS-2017浙江省模型整体显著，即至少有一个变量系数显著不为0，该模型具有统计学意义。表18浙江省模型伪决定系数伪R方考克斯-斯奈尔.134内戈尔科.193麦克法登.122数据来源：CGSS2017整理而得由表18可知，CGSS-2017浙江省模型的各个伪决定系数均显著不为0，说明被解释变量与解释变量之间存在一定的相关性。通过对比模型的预测数据和实际数据来判断模型的预测精准度，CGSS-2017浙江省模型的预测精准度如表19所示:表19浙江省模型预测精确度实测预测不幸福一般幸福正确百分比不幸福20276.9%一般24526.9%幸福2238899.0%总体百分比1.3%1.3%97.5%82.3%数据来源：CGSS2017整理而得由表19可知，模型预测的精准度为82.3%。由此可以看出模型的预测效果较好。表20浙江省模型回归结果主观幸福感变量B标准错误显著性OR比不幸福截距-4.3881.182.000续表20主观幸福感变量B标准错误显著性OR比不幸福性别男.949.439.0312.582女0b...社会公平不公平1.312.509.0103.714无所谓公平不公平1.242.545.0233.463公平0b...车辆有-.964.471.041.381无0b...一般截距-1.989.578.001社会公平不公平1.386.360.0003.999无所谓公平不公平.725.412.0782.065公平0b...车辆有-.524.316.097.592无0b...数据来源：CGSS2017整理而得由表20可知，CGSS-2017浙江省模型以各指标最后一类为参照类。以下主要对“不幸福”Logit模型进行解释。从性别来看，男性对应的系数为0.949，其优势比为2.582，即男性人群感到不幸福的相对风险是女性人群的2.12倍，这也许是由于浙江省男性压力大造成的，应当对当地男性群体多加关注以提高男性群体的主观幸福感。认为当今社会“不公平”对应的系数为1.312，其优势比为3.714，即认为当今社会“不公平”的人群感到不幸福的相对风险是认为当今社会“公平”的人群的3.714倍，说明认为社会公平的人群更容易感到幸福。从是否拥有车辆来看，结果显示有车更容易感到幸福。以下主要对“一般”Logit模型进行解释社会公平对居民主观幸福感有正向影响，拥有车辆对幸福感有负向影响。3.2017年上海市居民主观幸福感影响因素分析用于建立CGSS-2017上海市多项Logit模型当中的指标共有13个，在进行CGSS-2017上海市多项Logit模型建模时，首先采用逐步回归的方法对指标进行筛选。指标筛选情况如表21所示:表21上海市逐步回归模型信息汇总模型操作效应模型拟合条件效应选择检验-2对数似然卡方b自由度显著性0输入<全部>a725.654.1除去H1729.7404.0864.3952除去P2734.0304.2902.117数据来源：CGSS2017整理而得逐步回归结果表明，共移除2个指标，分别是:夫妻家务分工H1、宗教信仰P2。最终纳入模型的指标有:性别P1、健康程度P3、教育程度P4、家庭经济状况H2、车辆H3、婚姻状况H4、社会信任S1、社会公平S2、社会安全感S3。表22上海市模型适合度模型模型拟合条件似然比检验-2对数似然卡方自由度显著性仅截距928.492最终734.030194.46232.000数据来源：CGSS2017整理而得由表22可知，CGSS-2017上海市模型的卡方值为194.462，似然比检验P值约为0，说明CGSS-2017上海市模型整体显著，即至少有一个变量系数显著不为0，该模型具有统计学意义。表23上海市模型伪决定系数伪R方考克斯-斯奈尔.186内戈尔科.291麦克法登.202数据来源：CGSS2017整理而得由表23可知，CGSS-2017上海市模型的各个伪决定系数均显著不为0，说明被解释变量与解释变量之间存在一定的相关性。表24上海市模型预测精确度实测预测不幸福一般幸福正确百分比不幸福23237.1%一般11310610.8%幸福01478498.2%总体百分比0.3%3.2%96.5%84.5%数据来源：CGSS2017整理而得通过对比模型的预测数据和实际数据来判断模型的预测精准度，CGSS-2017上海市模型的预测精准度如表24所示，由表24可知，模型预测的精准度为84.5%。由此可以看出模型的预测效果较好。CGSS-2017上海市模型回归结果如表25所示:表25上海市模型回归结果主观幸福感变量B标准错误显著性OR比不幸福截距-5.6601.477.000教育程度低级教育1.931.822.0196.895中级教育1.633.853.0555.121高级教育0b...社会公平不公平1.947.673.0047.009无所谓公平不公平1.467.729.0444.337公平0b...车辆有-1.100.582.059.333无0b...一般截距-3.571.639.000性别男.609.222.0061.839女0b...健康程度不健康.748.335.0262.113一般.506.242.0361.658健康0b...社会公平不公平1.274.284.0003.574无所谓公平不公平1.077.294.0002.937公平0b...车辆有-.608.258.019.545无0b...数据来源：CGSS2017整理而得由表25可知，CGSS-2017上海市模型以各指标最后一类为参照类。以下主要对“不幸福”Logit模型进行解释。从教育水平来看，受教育水平越高的人群越容易感到幸福。认为当今社会“不公平”对应的系数为1.947，其优势比为7.009，即认为当今社会“不公平”的人群感到不幸福的相对风险是认为当今社会“公平”的人群的7.009倍，说明认为社会公平的人群更容易感到幸福。从是否拥有车辆来看，结果显示有车人群感到不幸福的风险是无车人群的0.33倍，说明有车人群更容易感到幸福。以下主要对“一般”Logit模型进行解释，男性相对于女性更不容易感到幸福，拥有车辆相对于无车辆更容易感到幸福；健康程度、社会公平对上海市居民主观幸福感有正向影响。4.江浙沪地区居民主观幸福感横向对比对2017年江浙沪的居民主观幸福感影响因素进行实证分析，找出影响江浙沪居民主观幸福感的主要因素，以下将分析这些影响因素在三个省份之间的异同之处。江苏省与浙江省之间的共同影响因素是社会公平。在“一般”Logit模型下，江苏省“不公平”的优势比是2.493，浙江省“不公平的”优势比是3.999，以看出浙江省居民因为社会公平导致主观幸福感降低的可能性大于江苏省。江苏省和上海市之间的共同影响因素是健康和公平。在“一般”Logit模型下，江苏省“不健康”的优势比是1.974，上海市“不健康”的优势比是2.113，以看出上海市居民因为健康状况导致主观幸福感降低的可能性大于江苏省；江苏省“不公平”的优势比是2.493，上海市“不公平的”优势比是3.574，以看出上海市居民因为社会公平导致主观幸福感降低的可能性大于江苏省。浙江省和上海市之间的共同影响因素是公平和车辆。在“不幸福”Logit模型下，浙江省“不公平”的优势比是3.714，上海市“不公平的”优势比是7.009，以看出上海市居民因为社会公平导致主观幸福感降低的可能性大于浙江省；浙江省拥有车辆的优势比是0.381，上海市拥有车辆优势比是0.333，以看出浙江省居民因为车辆导致主观幸福感降低的可能性大于上海市。结论及建议（一）结论总体来看，我国居民主观幸福感水平整体呈现上升趋势，且江浙沪地区居民主观幸福感水平要高于全国平均水平。在江浙沪地区中，2012年至2015年间，上海市居民的主观幸福感低于浙江省和江苏省；但2017年上海市的居民主观幸福感水平高于浙江省和江苏省。从不同地区来看，江苏省居民主观幸福感影响因素包括:家庭经济状况、建康状况、社会公平。浙江省居民主观幸福感影响因素包括:性别、社会公平、车辆。上海市居民主观幸福感影响因素包括:教育、健康、公平、车辆。由横向对比结果可知，与浙江省相比，江苏省幸福感受社会公平的影响较小;与上海市相比，江苏省幸福感受健康状况的影响较小;社会公平对上海市居民主观幸福感的影响程度要大于江苏省;上海市居民因为社会公平导致主观幸福感降低的可能性大于浙江省；浙江省居民因为车辆导致主观幸福感降低的可能性大于上海市。社会公平对上海市居民的幸福感影响最大，对江苏省居民幸福感影响最小。（二）建议影响江浙沪地区居民主观幸福感的因素在不同省及直辖市之间既有个性，又有共性。在共性影响因素方面:江浙沪居民主观幸福感均受到社会公平因素的影响，为提高居民幸福感，江浙沪地区均应当加强社会公平建设;江苏省与上海市居民主观幸福感均受到健康程度因素的影响，为提高居民幸福感，江苏省与上海市均应当注意提升居民健康水平；浙江省与上海市居民主观幸福感均受到车辆的影响，为提高居民幸福感，浙江省和上海市均应当加强公共交通基础设施的建设，减少交通拥堵。在个性影响因素方面:江苏省居民幸福感还受到家庭经济状况影响，政府应持续发展社会经济，保持经济活力；浙江省居民幸福感还受性别影响，为提高居民幸福感，当地宣传部门应积极宣传两性平等，致力于减少乃至消除居民对性别存在的偏见；上海市居民幸福感受到教育程度，为提高居民幸福感，上海市居民应当适度提高自身教育程度。针对各影响因素的具体对策建议如下:一、加强社会公平建设。对不同经济成分的企业，政府要一视同仁，税收政策不能区别对待；对居民，政府信息应当公开透明，给居民营造一个信息开放共享的公平环境，同时确保人民的政治权利有效使用，公平地处理人民群众的利益需求。二、把教育公平放在第一位，确保人人都有接受教育的权利，并为居民提供相对公平的教育条件。加强公共文化服务体系的建设，例如义务教育、公共图书馆等，在公共文化方面合理配置社会资源。对欠发达的地区应给予教育专项拨款，确保居民能够有平等的受教育权，有接受教育的客观条件，能够接受优质的教育。三、降低性别歧视、偏见。政府宣传部门应宣传男女平等的正确观念；居民应不随意给男性或女性打上标签，打破刻板印象，如不给男性贴“顶梁柱”的标签，不给女性贴“相夫教子”的标签。倡导居民学会尊重同性中的个性、尊重每个个体的个性差异。四、居民应当密切关注自身身体状况，提升自身健康水平。居民应养成定期体检的好习惯，保持良好作息，摄入各身体所需营养物质，保持饮食健康，加强运动，强健体魄；政府应加强基础医疗建设，在公共场所放置相应医疗器械，如在地铁站配置AED急救设备，加强社区卫生院、乡村卫生院建设，给居民提供社区医疗服务。五、加强公共交通基础设施建设、道路建设。合