幸福感与财富相关性研究

周 颖，陈奕辰

(武汉大学，湖北 武汉430072)

财富越多是否一定意味着更高的幸福感?在微观经济学中，财富的增加会使得预算约束线向外平移，使得个人效用最大化的决策点位于更高的无差异曲线上。这意味着财富的增加为个人带来了更高的效用，包含着更大的幸福感。因此，经济学家们通常用“效用 (Utility)”直接取代“幸福(Happiness)”，财富和幸福的关系被认为是正相关。

然而，基于心理学以及其他社会科学中的实证研究对传统的结论提出了质疑。这类研究的结论是，“人均财富的增加和平均幸福水平几乎不相关或即使相关也很小”。由于对于这一问题的最早研究来自于 Easterlin(1974)［1］，这也被称为“Easterlin悖论”。很多文献试图对这一悖论做出解释。一种解释是，虽然绝对财富增加了，但其他影响幸福的变量也在变化。例如，环境恶化对居民幸福感的负面影响十分巨大，以至于完全抵消了绝对财富增加带来的幸福感，即Easterlin悖论是由于遗漏变量所导致的。然而，DiTella和 MacCulloch(2006)［2］指出，一些非财富因素在过去并没有下降，反而有所上升，这在很大程度上削弱了从遗漏变量角度解释的可信程度。另一种解释是从财富本身出发，其中，引入相对财富是一个重要突破。具体说来，在其他条件不变下，幸福程度 (效用水平)和自身的绝对财富水平正相关，但同社会平均财富水平负相关。心理学中也认为人们在作判断时考虑的更多是相对位置而非绝对位置，比如人们会通过将自己当前的绝对财富水平和他人、自己以前的，尤其是他人现在的水平进行比较来形成对目前状况满意程度的判断。理论上说，在自己财富不变的前提下，他人财富的增加会导致自己的相对财富水平下降，从而降低个体的幸福程度。

Easterlin悖论也存在于中国。从1990年到2001年，中国经济一直处于高速增长中，而从下表可以看出，在经历了1995年的幸福感上升后，到了2001年，虽然人均收入水平有了提高，但民众的幸福感却有所下降，说明我们不能仅仅通过财富的绝对量来反映民众的幸福感。表1和表2分别展示了中国三次调查中幸福感的分布情况。

表1 中国幸福感调查数据1

表2 中国幸福感调查数据2

随着认识的深入，国内对财富和幸福之间关系的研究也在不断涌现。绝对财富水平对幸福感的影响的实证研究方面，典型的有朱建芳、杨晓兰(2009)［3］。他们使用了“世界价值观调查”对中国开展的三次调查(1990年、1995年和2001年)中随机抽取的40个县市的样本，他们发现，绝对财富水平的提高对幸福感有着显著的正向影响。罗楚亮(2009)［4］使用中国社会科学院财富分配课题组2002年针对全国城乡居民所做的住户调查数据，首次对国内财富水平的绝对度量和相对度量对幸福感的影响做了实证研究。他的结论是，相对财富对幸福感的决定具有重要影响;此外，即使在控制了相对财富时，绝对财富水平对主观幸福感的影响在统计意义上依然是显著的。而官皓(2010)［5］提出相对收入才是影响幸福感的主要因素。总之，无论是在绝对还是在相对意义上，财富增长对幸福感都有显著的正面影响。

在现有文献的基础上，本文对财富的绝对水平和相对地位进行了明确划分，在详细探讨了不同相对财富度量的优劣之后，结合调查数据，对财富的绝对水平以及相对地位和幸福的关系进行了全面的实证研究。

一、相对财富的度量

在研究财富和幸福感的关系时，选取财富的度量标准十分重要。在本文的研究中以家庭的总资产量 (Total Financial Assets)作为绝对财富的度量。相比之下，相对财富的度量有很多种方式，这一度量的关键在于“相对”所选定的参照系是什么。在财富的相对地位的衡量方面，文献主要使用两种方法:一种是以研究者选定的某个因素 (如年龄，教育程度等)为标准定义对比组，然后在模型中加入对比组的相关变量进行控制;另一种则建立在受访者的主观感受之上，通过直接询问受访者关于相对地位的相关问题，获得离散型的答案，并将这种问题的答案作为变量来度量。本文由于数据的原因，使用第二种主观答案作为相对财富的度量。

一般而言第二种方法更为直观，它从根本上说是一种受访者的主观判断，这正是幸福感的含义。虽然在实际调查中，不同的问题可能会导致参照系存在一定差异，使得不同人的幸福感的标准不一致。比如有一种参照系是自身的情况，个体在评判幸福感时会同自身的过去和未来做对比。从这个角度上说，过去的经济状况和对未来情况的预期都可能是个体判断幸福的标准，因此，部分文献在定义对比组时选择了个体关于这两个问题的评价。罗楚亮(2009)［4］使用的一种相对财富的度量形式即是受访者在最近若干年生活状况的相对变化。他使用了家庭财富与主观贫困线的对数差作为相对财富的测量之一，其中主观贫困线的询问方式为:“根据您家的实际情况，您认为维持最低生活水平每月需要多少钱”。我们的数据也支持采用这种方法，此外我们还有更加直接的问题反映家庭的相对财富:“您家的生活水平处于这座城市的哪个阶层?(Current Living Condition)”。答案 1-4分别表示从最低的25% 到最高的25%。通过简单的相关性分析进行筛选，我们决定采用 Current Living Condition这个变量反映相对财富。

二、相关性分析及OLS回归

本文中所使用的是ICPSR(Inter-university Consortium for Political and Social Research)社会科学文献数据库中关于中国家庭收入调查中的城市家庭部分数据。此数据是以家庭为单位进行调研，总共6835个家庭参与调研，调研形式为问卷方式，涉及的问题主要包括家庭资产、支出、生活条件以及相关问题。基于幸福感是个人的主观判断的观点，本调查中采用以下经典问题的答案作为衡量指标:“总体说来，你认为你的生活是否幸福”。问卷中对于这一问题的答案的设计1-5个不同量度，因此我们定义变量HAPPINESS用以度量幸福感。

我们先使用相关性分析可以看到几个变量之间的相关关系。我们采用Pearson相关系数来衡量变量之间的相关性，系数越大相关性越大。结果如下:

表3 相关性分析

由上表可知，幸福感与 Total Financial Assets相关性较弱，也就是与绝对财富相关性较弱，而与Current Living Condition这个反映相对财富的变量相关性较强。由此就已经可以说明传统的仅仅以绝对财富量来衡量幸福感的理论是不符合实际的。进一步地，我们使用普通的 OLS方法来测量幸福程度和财富的不同指标之间的关系。为了保持数值大小的一致性，这里我们用“万元”作为绝对财富的单位。我们使用逐步回归法，在模型中逐步加入变量。简单的 OLS方法的估计结果如下表所示:

表4 OLS回归

由于在调查中是将幸福感划分为五档，值越大幸福感越高，所以我们可以从简单的 OLS回归看出，在模型1中，当不考虑相对收入水平时，绝对收入对幸福感的影响显著为正;同样，在模型2中，在不考虑绝对收入水平时，相对收入对幸福感的影响也为正，且十分显著。在模型3中，同时加入了衡量收入的绝对和相对量度时，相对收入水平的 t值仅从31.12下降到30.40，依然显著为正。然而，绝对收入水平的 t值下降十分明显，p值从0.000上升至0.032，使其显著性下降。虽然建立在序数意义上的幸福感和相对财富水平量度的简单OLS模型不能提供精确的系数估计，但上述方法能为财富对幸福感的影响提供直观的参考:财富的绝对水平和相对地位的提高都能提升人们的幸福感，但相比较而言，人们可能真正在乎的是后者。

三、Probit模型设定及结果

参考现有的理论和实证研究，结合数据特征，除了包括反映绝对财富水平 (Total Financial Assets)和相对财富水平 (Current Living Condition)的财富变量(Wealth)之外，我们还考虑一些额外的控制变量 (Control)，包括:对未来收入的预期，对社会收入分配的看法等。具体而言，模型设定如下:

Happiness=f(Wealth，Control) (1)

HAPPINESS是一个典型的序数变量，令 Happiness* 为衡量幸福感的隐性变量，那么我们可以作如下设定:

Happiness=1如果 Happiness＊ ≤ c1

Happiness=2如果c1＜Happiness＊≤c2

Happiness=3如果c2＜Happiness＊≤c3

Happiness=4如果c3＜Happiness＊≤c4

Happiness=5如果Happiness* ＞c4

其中，c1、c2、c3、c4分别为幸福感的临界值。

我们采用序数 probit模型对 (1)式进行估计。需要注意的是，在序数模型中，解释变量的系数衡量的并不是该变量对序数变量概率的边际影响，而是其对隐性变量 Happiness* 的边际效应。而后者的量度并没有太多的实际意义，因此，事实上，我们最关心的是该系数的符号，它直接反映了该变量对幸福感的影响方向。

下表描述了我们要用到的一些变量:

表5 Notation 1

由于存在 Total Financial Assets为0的样本，为了避免浪费样本，我们令 labswealth=ln(abswealth+1)，并在下面的模型中用 labswealth代表“绝对财富”。

我们采取逐步回归的方法，在模型中不断加入相关变量，观察结果的变化情况。虽然在序数probit回归中，系数的数值大小没有精确的含义，但是我们仍然可以根据系数的符号和显著性来判断变量对因变量的影响方向和程度。回归的结果见表6:

表6 Probit回归结果

通过分析比较这几个模型的结果，我们可以得出以下几点结论:

关于 labswealth。从模型 1到模型 3，labswealth的系数绝对值一直变小，z值绝对值也一直减小。这说明随着其他影响幸福感的因素的引入，绝对财富的幸福感的影响程度逐渐变小，显著性也下降。

关于relwealth。在模型3中引入了相对财富relwealth，可以粗略看出 relwealth的显著性是四个自变量中最高的，其影响程度也最大。由于 labswealth和relwealth的相关性比较强，实际上不需要将这两个变量都包含在模型中。通过比较模型3和模型4，我们发现舍去绝对财富这个变量并不会对整个模型有很大影响，比如伪拟合系数仅从0.0774 下降到 0.0747，FutureIncome 和 unfairness的系数变化也很小。再比较模型2和模型4，可以发现选择相对财富作为财富的度量是更好的选择，因为模型4有更高的伪拟合系数。

在这几个模型中，FutureIncome的系数显著为正，说明一个人对他未来的工资水平越乐观，他的幸福感越强。unfairness的系数显著为负，说明社会的收入分配不公平现象会降低人们的幸福感。

四、结论

在考察财富和幸福感之间的关系时，本文将财富变量分为绝对财富和相对财富，通过分析其他文献中采取的指标选取方法，结合我们可用的数据，在有效和简便的标准下选取了最合适的变量来表现财富。然后，我们使用了包括简单的相关性分析，OLS回归和序数 Probit回归等方法，研究了不同财富指标和其他相关变量对幸福感的影响。主要有以下结论:

(一)相对财富和绝对财富是幸福感的重要影响因素，两者都对幸福感有显著的正向影响。但是，相比而言，相对财富对幸福感的解释程度更高，影响力更大。

(二)个人对未来工资水平的期望对幸福感有显著影响。当预期工资的增长程度越大时，幸福感越高。这说明在实际生活中，人们对未来的态度越乐观，现在的幸福感同样会提升。

(三)社会收入分配是否公平也会显著影响人们的幸福感。一个人认为社会收入分配越不公平，他的幸福感就越低。这说明要提高人们的幸福感，缩小贫富差距势在必行。

当然，我们的模型也存在许多遗漏之处，比如:仅考虑了城市的样本，未考虑农村的情况;未考虑个人的特征因素如年龄，受教育程度等;未将不动产分离出来，比如住房。这些不足之处可以在我们今后的研究中进行完善。

［1］Richard A Easterlin.Does economic growth improve the human lot?some empirical evidence［J］.Nations and households in economic growth，89:89-125，1974.

［2］Rafael Di Tella and Robert MacCulloch.Some uses of happiness data ineconomics［J］.The Journal of Economic Perspectives，pages 25-46，2006.

［3］朱 建 芳，杨 晓 兰.中 国 转 型 期 收 入与 幸 福 的 实 证 研 究［J］.统 计 研 究，2009，26(4):7-12.

［4］罗楚亮.绝对收入，相对收入与主观幸福感——来自中国城乡住户调查数据的经验分析［J］.财经研究，2009(11):79-91.

［5］官皓.收入对幸福感的影响研究:绝对水平和相对地位［J］.南开经济研究，2010(5):6.