问题概述
居住环境的严重程度与幸福感之间存在着密切的联系，两者相辅相成，共同构成了社会和谐与发展的重要基石。正如人民幸福是祖国繁荣富强的重要体现，居住环境严重程度也是衡量社会进步和居民生活质量的关键指标。习近平主席曾强调，要时刻把老百姓的安危冷暖放在心上，这体现了国家对居民生活环境的深切关怀，以及对提升居民幸福感的坚定承诺。正因为这样，本研究将以CGSS2021中国综合社会调查数据为依据（其数据量大，具有一定的概括性，真实性），将通过数据分析揭示居住环境问题中比较有代表性五项对于幸福感的影响，进而得出居住环境的严重程度对于幸福感获得的影响。
文献综述
居住环境的严重程度可以由多个环境评价来构成。大部分关于此类的研究，通常是通过举出几个要素进行综合整体分析。主流研究通常主要是集中于几个方面，比如学者潘护林和陈惠雄将居住环境满意度用三因素（水，大气，绿化）的程度作为一种居住环境严重程度（或者称为满意度）的代表来进行对于居民幸福感获得的影响研究，没考虑噪声，建筑体状况等因素。除此之外也有些涉及幸福感的研究，但是参考的环境因素比较少。比如学者张钰，张强，王锴山对于幸福感进行了许多因素分析，但是并没由特别具体的说明环境对于居民满意度的影响。本研究将通过数据可视化和logitistic模型分析来进行相关因素的补充，通过上述没有提及的5个方面的严重程度来表明其对于幸福感的影响。
分析方法
1.模型选取 Logistic模型，也被称为逻辑回归模型或对数几率回归模型，是一种广义的线性回归分析模型，尤其适用于处理因变量为二分类或多分类变量的情况。它不仅能够给出分类结果，还能给出属于某一类别的概率，其更具解释性和适用性. 而且对变量的要求较低，可以接受非正态分布的数据。
2.选取自变量和因变量 在CGSS2021中的数据集中选取A36(居民幸福感)中的能用且有效数据为因变量，设立值大于均值为High,小于为low,自变量分别选取H2_4(噪声的严重程度)，H2_5(工业垃圾污染)，H2_6(生活垃圾污染)，H2_14(资源浪费)，H2_16(食品安全)来建立logistic模型。对于本分析报告中所有的变量，幸福感以happiness为命名，其他则直接引用了数据集中变量的位置。如第2点中已经明确各个变量所代表的含义。接着选择对应的变量(dataframe选变量），进行具体建模分析、可视化和估计结果分析等.
3.运用logistic回归模型进行分析 logistic回归模型中用P值来判断一个回归模型的因变量和自变量是否显著相关。p值为1.58e-05之间能表明连着关系显著。本研究通过分析P值来研究选题是否成立。
数据分析
1.视图分析：
首先数据的均值能反映总体，happiness的均值为3.98348，受调查者平均幸福感是极度靠近比较幸福的，且饼状图分布也一定程度上反映着全国人民人均幸福感较高；
H2_4(噪声污染)的均值为3.505163，位于一般和比较严重之间，噪声污染明显开始出现危害性，加上直方图进一步分析可发现噪声污染其实有点严重了;
H2_6(生活垃圾污染)的均值为3.489787，其危害性在总体中居于低位，但仍需注意。其直方图和其他五种不太相同，可能是最近才愈发严重的吧；
H2_5(工业垃圾污染)的均值为3.505136，位于一般和比较严重之间，而且竟然和H2_4(噪声污染)比较相近，再加之两者直方图分布类似，可推测两者可能具有一定的相关性，其危害性也开始出现；
H2_14(资源浪费)的均值为3.572359，其危害性在5个样本中位居上位，且从直方图来看，其严重程度中很严重分布最大，可得危害性较大，群众资源节省意识仍需增强；
H2_16(食品安全)为3.486538，其严重程度最低，但从直方图来看仍需注意防治，危害性仍在一般和比较严重之间。
2.logistic模型分析：
通过logistic回归模型，我们可以得知happiness（幸福感）和H2_4(噪声污染的严重程度),H2_5(工业垃圾污染)，H2_6(生活垃圾污染),H2_14(资源浪费),H2_16(食品安全)五者之间的p值分别为接近0.05，0.724，接近0.05，0.0862，0.0192.其分别代表着边缘显著，不显著，边缘显著，边缘显著，显著。在一定程度上表明了H2_4(噪声污染的严重程度)，H2_6(生活垃圾污染)，H2_14(资源浪费)三者对于幸福感有着略微影响；H2_16(食品安全)对于幸福感有着明显影响，民众比较担心食品安全；H2_5(工业垃圾污染）对于幸福感没啥影响。也在一定程度上有说明国家对于工业污染的处理方式比较妥当，人民不特别担心工业垃圾污染。
结论，建议和反思
1.结论：
研究结果显示，食品安全（H2_16）对幸福感具有显著的负面影响，表明在当前社会背景下，食品安全问题已成为影响民众幸福感的重要因素，民众对此表现出较高的关注度与担忧。同时，噪声污染的严重程度（H2_4）、生活垃圾污染（H2_6）以及资源浪费（H2_14）三个因素在统计上显示出边缘显著的影响，暗示这些因素虽未达到显著水平，但也可能在一定程度上对民众的幸福感产生轻微的不利影响。这表明减少环境噪声、加强生活垃圾管理和提高资源利用效率，有助于进一步提升民众的整体幸福感。相比之下，工业垃圾污染（H2_5）对幸福感的影响不显著，这可能反映了国家在工业垃圾处理方面采取了较为有效的措施，使得工业垃圾污染问题并未成为民众普遍担忧的焦点，从而未对幸福感造成显著影响。这一结果也从侧面肯定了国家在工业污染防控方面的努力与成效。综上，本研究揭示了食品安全在提升民众幸福感中的重要性，并表明了噪声污染、生活垃圾污染及资源浪费等环境问题对幸福感潜在的负面影响。
2.建议：
未来，政策制定者应继续关注并优化食品安全监管，同时加大对环境噪声、生活垃圾管理及资源节约利用的力度，以全面促进民众幸福感的提升。
3.反思：
1.本次研究中对于因变量happiness(幸福感)的二分处理较为暴力，去了大于和有小于平均值为二分结果，其误差可能较大。
2.只参考了5个方面的影响，没有试着把5个方面的严重程度对于幸福感的影响进行权值分类，或是设立影响因子。误差可能比较大。
3.对于logsitic模型没有用其他参考值，如回归系数等。也没有尝试用混淆矩阵去继续深入探索，结果不具有特别准确性。
参考文献
[1]中国综合社会调查（CGSS）2021年度调查问卷:以下是各种类型的环境问题，您觉得它们在您居住地区的严重程度 是怎样的?
[2]潘护林,陈惠雄.生态环境对我国居民幸福感的影响机制与实证研究[J].中国环境管理,2021,013(001):156-161,148.
[3]张 珏.我国居民主观幸福感及其影响因素研究——基于CSS2019数据分析[J].应用数学进展,2022,11(8):9.DOI:10.12677/AAM.2022.118560.
