报告|户籍转换对居民主观幸福感的影响——基于CGSS2021的数据分析

  追求幸福是人类社会永恒的主题，也是人们追求日益增长的美好生活需要的表现。[1]幸福的最终实现，不仅体现在物质层面的满足，还需表现在精神或心理层面的快乐（崔巍和邱丽颖，2019），当物质层面的需求逐渐得到满足后，怎样实现精神层面的富足必然成为亟须解决的问题。我国政治、经济改革的主要目的也是要提高居民的生活水平和幸福程度。其中，国家针对户籍的政策修改与近年农村户口加分政策等优惠福利不断推出。如何提高人们的主观幸福感是各学科研究者和普通老百姓都关注的重要议题。[2]上世纪末，曾出现了大量“农 转 非”现 象。有关研究表明，户籍转换制度对居民幸福感具有影响，并因转换途径不同使得产生的效果具有差异。本文旨在探讨户籍转换对农村居民主观幸福感的影响，并分析这一影响是否存在差异性，特别是关注不同户籍转换途径（自致型农转非和外致型农转非）对居民幸福感影响的差异，并探究影响幸福感的可能影响因素。

  [3]中国作为典型的制度转型国家，计划经济体 制时期遗留下来的制度安排对当下人们的社会生活仍然具有持久的影响。农村与城市之间存在着鸿沟。[4]随着人口城镇 化的推进，农村剩余劳动力不断涌向城镇，作为城镇劳动力市场的后来者，农民工在就业机会、工资待遇等方面面临多重不平等不合理，这不仅对资源配置效率和 经济增长绩效产生了负面影响，而且阻碍了农民工 向城市社会的融入，不利于城镇化的健康发展。与此同时，中国的主要矛盾已转变为人民日益增长的对美好生活的需要与不平衡不充分的发展之间的矛盾。因此，学者们也日益关注户籍身份如何影响人们的主观幸福感。

  为了深入探讨这一问题，研究者以“户籍制度”和“主观幸福感”为关键词，在知网数据库中进行了文献检索，共找到了105篇相关的重要文献。通过初步分析这些文献，研究者发现，学者们从不同角度对影响主观幸福感的因素进行了广泛研究（Lu 等，2020）。[5]此外，制度因素也被认为是影响主观福利的重要因素（陈前恒等，2014；张峰和贾岚暄，2016）。其中，户籍制度无疑是影响人们主观福利的重要制度之一。[6]改革开放40年来，我国GDP持续高速增长，但并无证据表明我国居民的幸福感呈现出与经济 增长相匹配的提升。户籍制度作为一项重要的制度安排，对人们的主观幸福感有着显著的影响。有研究表明，由户籍制度导致的社会分割是造成农业户籍和非农业户籍居民在幸福感上存在差异的主要原因（崔巍和邱丽颖，2019）。此外，于潇和 Peter（2016）利用中国家庭追踪调查（CFPS）2010年的数据研究了影响幸福感的因素，发现不同时空下的户籍制度功能差异会导致幸福感的差异。虽然户籍类型与幸福感之间存在显著相关，但真正导致不同户籍群体间幸福感差异的原因并非户籍形式的不同，而是户籍制度功能的差异。

  综上所述，在当前关于户籍制度与主观幸福感的研究中，已经取得了一些重要的成果。研究主要集中在对比不同户籍身份群体（如农转非与农村户籍、城市原著居民）的幸福感差异，以及关注农业转移人口在户籍转换前后的幸福感变化，从而分析户籍转换对幸福感的积极影响。这些研究为理解户籍制度对个人幸福感的影响提供了宝贵的视角和数据支持。本文旨在研究户籍转变对农村居民幸福感的影响，特别关注不同转变方式（自致型和外致型）的差异，并探讨影响幸福感的其他因素。

  本研究数据来源CGSS2021的公开调查数据，运用Python进行模型构建与可视化。旨在通过构建Logistic回归模型，探讨户籍转换对个体主观幸福感的影响。该模型将控制其他相关变量，如教育水平、健康状况、社会公平感等，以精确分析各因素对幸福感的作用。Logistic模型适用于因变量为二分类的情况，能够将幸福感划分为“幸福”与“不幸福”两个类别，进而探究自变量对幸福感的具体影响。

  在模型建立之前，数据预处理环节至关重要，本研究已通过剔除无效及缺失数据，并采用序列平均值法对缺失值进行了处理，确保了数据质量。在模型构建过程中，户籍转换将被视为一个分类变量，并通过创建虚拟变量来比较不同户籍转换类型对幸福感的影响。同时，其他控制变量也将被纳入模型，以更准确地评估户籍转换对幸福感的独立影响。模型建立后，将通过计算预测准确率、精确率、召回率及F1分数等统计指标，对模型的性能进行综合评价。这些指标将有助于我们理解模型在区分不同幸福感水平方面的有效性。

  最终，本研究将采用可视化手段展示模型结果，包括教育水平、健康状况、社会公平感等因素对幸福感的影响，以便更直观地呈现研究结果。

数据清洗

  对CGSS数据进行清洗，主要对问题A7a,A8a,A15,A18,A19a,A20,A35,A36进行数据清洗，洗去A8a>=9999996和A8a=0的个案、A15>=98的个案、A19>=9997的个案、A20>=98的个案、A35>=98的个案、A36>=98的个案，并保留A18=3和A8=1的个案。其中在A18=1的个案中，存在大量的A36数据的缺失，于是我进行了缺失值的处理，其中我采用的是序列平均值的方法计算缺失值的估计值。得到有效样本3458个。

  得到如下数据（部分截图）

变量选取

1、户籍转换

  为了反应户籍身份的转换，变量需要体现样本的户口性质和农业户口转变为居民户口的情况。于是我根据户口性质，选取了农村户口和居民户口（以前是农业户口）的样本，并清洗了将没有回答农转非时间和回答自最初/出生就是的居民户口样本。除此之外，我还将农业户口转变为居民户口的群体分为两类，分别为通过竞争机制（如升学、转干等方式）实现户籍转换的自致型农转非农村居民和通过非竞争性机制（如征地、亲属随转等方式）实现户籍转换的外致型农转非农村居民。

2、主观幸福感

  由问题A36“总的来说，您觉得您的生活是否幸福？”,将幸福感五个选项进行编码。其中非常不幸福（1），不幸福（2），一般幸福（3），幸福（4），非常幸福（5）。通过python代码进行可视化得到下表。

  从表一的幸福均值来看，农村户口者的幸福感均值为3.971，居民户口（以前是农业户口）者幸福均值为4.078，高于农村户口者的幸福感。从表二的幸福均值来看，自致型农转非幸福感均值最高（4.10），外致型农转非幸福感均值（3.95）略低于自致型农转非群体。

  可视化结果如下

控制变量

  本文通过一下几个维度进行控制变量。1、教育程度（A7a.您目前的最高教育程度是：）2、健康维度（A15.您觉得您目前的身体健康状况是：）3、社会公平（A35.总的来说，您认为当今的社会公不公平？）。其中教育程度按照受教育年限进行编码：您目前的最高教育程度是？”：不识字=0；小学=6；初中=9；高中=12；大专= 15；本科=16；硕士即以上=19。健康状况：“您目前的身体健康状况是？”：健康=1；不健康=0。社会公平：“您认为当今的社会公不公平？”：公平程度从低到高依次取值1-5

  由表格3可知，样本的教育水平均值为8.2年，大致处于初中水平；考察样本对社会公平感知水平均值为 3.55，高于中值水平（2.500），其中大部分人都健康，约占全样本的83%。

  可视化结果如下

Logistic 模型构建

  本文以主观幸福感作为因变量，并进行编码。有序变量转换为二分类变量，将

“幸福”和“非常幸福”视为成功事件（取值为 1），其余为不成功事件（取值为

100）。将户籍转换、社会信任和社会公平作为自变量，其中户籍转换又分为三类，“农村户籍者”、“自致型农转非”和“外致型农转非”。我将“农村户籍者”作为参照组，并将“自致型农转非”和“外致型农转非”作为虚拟变量。个人基本特征（如受教育年限、性别、年龄）、家庭资本（如个人社会地位、家庭经济地位、家庭年总收入）、社会保障（如是否参加医疗保险和养老保险）以及对社会公平的感知等作为控制变量

Logistic 模型分析数据：

  对于不成功事件（其他幸福感水平），模型的预测准确度为69%。对于成功事件，模型的预测准确度为73%。这表明模型在预测“非常幸福”和“比较幸福”这两个较高幸福水平的准确度相对较高。

  对于不成功事件（其他幸福感水平），模型的精确度为0.66，召回率为0.69，F1分数为0.68。对于成功事件（非常幸福和比较幸福），模型的精确度为0.75，召回率为0.73，F1分数为0.74。这些指标表明模型在区分成功事件（非常幸福和比较幸福）与不成功事件（其他幸福感水平）方面表现较好。

  模型的结果显示，教育程度、健康状况和社会公平对主观幸福感有显著影响。具体来说，更高的教育程度、更好的健康状况和更高的社会公平感知都与更高的幸福感水平相关。户籍转换作为分类变量，也显示出对幸福感的影响，其中“自致型农转非”和“外致型农转非”的个体相比“农村户籍者”有更高的幸福感。

其他影响因素可视化

  其中受教育年限对幸福感有显著的正向影响。女性群体的幸福感水平高于男性群体。年龄与幸福感呈现正相关关系。已婚者的幸福感水平高于未婚者。健康状况越好，幸福感水平越高。社会地位越高，幸福感水平也越高。家庭年收入和家庭经济地位与幸福感呈现正相关关系。医疗保险和养老保险对幸福感没有显著影响。对社会公平的感知与幸福感呈现正相关关系。

  户籍转换对农村居民的主观幸福感具有显著影响。与农村户籍持有者相比，自致型农转非和外致型农转非的个体展现出更高的幸福感水平。 教育水平、健康状况及社会公平感对主观幸福感同样具有显著影响。具体而言，更高的教育水平、更佳的健康状况以及更强的社会公平感知均与更高的幸福感水平呈正相关。 此外，个人基本特征（包括受教育年限、性别、年龄）、家庭资本（如个人社会地位、家庭经济地位、家庭年总收入）以及对社会公平的感知等控制变量也对幸福感产生了显著影响。 然而，本研究存在以下局限性： 数据来源较为单一，仅采用CGSS2021的数据，这限制了研究结果的广泛适用性。 尽管Logistic模型在预测幸福感水平方面表现良好，但仍存在改进空间。未来研究可以尝试采用其他模型或方法进行对比分析，以提升模型的预测能力。 最后，本研究未对不同户籍转换途径的具体影响机制进行深入分析，这可能是未来研究的一个重要方向。

[1]     屈沙, 刘孝斌. 户籍转换提升了居民主观幸福感吗？——基于CGSS社会调查数据的实证研究[J]. 学术期刊名称, 2024, 5

[2]     于潇, Peter Ho. 非农业户籍会使人更幸福吗*[J].

[3]     温兴祥, 郑凯. 户籍身份转换如何影响农村移民的主观福利—基于 CLDS 微观数据的实证研究[J]. 学术期刊名称, 2019, 05

[4]     屈沙, 刘孝斌. 户籍转换、所有制分割与城镇居民收入分层——基于 CGSS 数据的实证研究[J]. 学术期刊名称, 2020, 10

[5]     陈前恒, 林海, 吕之望. 村庄民主能够增加幸福吗？——基于中国中西部120个贫困村庄1800个农户的调查[J]. 经济学, 2014(02): 723-744.

[6]     崔巍, 邱丽颖. 户籍身份、社会分割与居民幸福感——基于不同影响机制的实证研究[J]. 学术期刊名称, 2019, 01