财贸研究2014〃4
———来自CGSS 的经验证据
覃一冬张先锋满强
( 合肥工业大学经济学院，安徽合肥230009)
摘要: 采用中国综合社会调查数据，对城市规模与居民主观幸福感的关系及其作用机制进行实证研究。结果发现，城市规模扩大对居民主观幸福感的影响作用显著为负，并且对东部地区居民和高收入体所产生的负效应要显著大于西部地区居民和低收入体。从作用机制来看，城市规模对居民主观幸福感的影响作用主要是通过提升劳动力工资水帄和增加人口密度两条途径来传递的，即通过前者产生间接的正向作用，而通过后者产生间接的负效应。
关键词: 城市规模; 人口密度; 工资; 主观幸福感
中图分类号:F299〃21; F126文献标识码:A文章编号:1001－6260( 2014) 04－0011－07
一、引言珠心算口诀
自1978年改革开放以来，中国城市人口持续增加，城市化水帄不断提高，2011年中国内地城市化率首次突破50%，达到了51〃3%。城市化的迅速推进对居民生活水帄的提高和整个国民经济的发展起到了重要的作用，但是城市快速扩张所带来的问题也不容忽视。中国科学院可持续发展战略研究组《2012 中国新型城市化报告》指出，中国的城市化过于偏重城市规模和数量，呈现出粗放式的非集约状况( 牛文元、刘怡君，2012)。“CCTV 经济生活大调查( 2011—2012) ”有关中国城市幸福感排名表明，位居榜首的并不是北京、上海、广州、深圳等大城市，而是拉萨、太原、合肥等一些二线城市。这说明，当前中国城市规模可能存在无序扩张和过度膨胀问题，并由此导致环境污染、交通拥挤、社会犯罪以及日益紧张的生活节奏等一系列严重的问题，从而可能会降低城市居民的生活质量和幸福感。另外，世界价值观调查数据( WVS) 的结果显示，近年来中国居民的幸福感不仅没有随着经济的发展而上升，甚至还有下降的趋势。现实经济运行的特征事实促使我们思考下述问题: 当前城市规模的扩张对居民主观幸福感是否产生了负面影响如果城市规模扩大确实影响了居民主观幸福感，那么其作用机制是什么? 回答这些问题，可以为中国政府制定城市化发展战略以及提升国民幸福感等提供重要参考。
二、文献综述
自Easterlin( 1974) 对收入和幸福的关系进行开创性研究以来，有关幸福感的测度及其决定因素的
收稿日期: 2013-12-16
作者简介: 覃一冬( 1983 ) ，男，湖北宜昌人，博士，合肥工业大学经济学院讲师。张
先锋( 1968 ) ，男，湖北宜昌人，博士，合肥工业大学经济学院教授。满
强( 1982    ) ，女，安徽淮北人，博士，合肥工业大学经济学院讲师。
基金项目: 本文得到国家自然科学青年基金项目“快速城市化进程中的水资源环境效应及其优化调控”( 41301625) 、合肥工业大学博士专项科研资助基金项目“城市化与我国居民幸福感关系的研究”( JZ2014HGBZ0044) 的资助。
研究日益受到学者们的广泛关注，并演绎出诸多经典文献。收入水帄与主观幸福感的关系研究是当前 最主要的一个方面，该类实证研究主要从绝对收入水帄和相对收入水帄两个层面展开。前一层面的研 究主要是在特定时点上考察高收入者是否比低收入者更加幸福，该类文献基本证实了居民主观幸福感 与绝对收入水帄之间存在着正相关关系。后一层面有关主观幸福感与相对收入水帄关系的研究中，一 般假定存在某个参照组，居民的主观幸福感与参照组的收入水帄呈负相关关系。Ferrer -i -Carbonell ( 2005) 认为，相对收入对主观幸福感有重要的影响作用，并且该效应在不同的收入体中存在差异，具 体而言，对收入低于参照组的居民来说，自身收入水帄与参照组收入水帄的差距会对其主观幸福感产生 负效应，而对收入高于参照组的居民来说，相对收入所产生的促进作用则相对较低
。
近年来，随着城市化的迅猛推进，大量文献从幸福感角度对城市最优规模进行了研究。对瑞典  ( Gerdtham and Johannesson ，2001) 、拉丁美洲( Graham and F elton ，2006 ) 以及欧洲 15 国( H udson ，2006 ) 的研究均发现，生活在大城市降低了主观幸福感。Delken( 2008) 对德国衰退城市中居民的幸福感进行 的研究发现，城市衰退并不影响其居民幸福感，当然这可能是由于幸福感较低的人已经离开了城市。 倪鹏
飞等( 2012) 研究发现，中国城市居民幸福感呈现出典型的俱乐部趋同，而与人均 GDP 、基础设施、 城市特征等指标无关。孙三百等( 2014) 采用微观调查数据研究发现，城市规模与幸福感呈 U 型关系， 即当城市规模达到 300 万人左右时，城市规模又会提升幸福感。与上述研究不同的是，Jiang 等( 2012) 将城市划分为大中小三个等级，发现大城市居民的幸福感更高。可见，有关城市规模与幸福感的研究还 有待于进一步完善。现有研究的不足之处主要体现在: 一是没有重点关注城市规模大小对居民主观幸 福感的影响作用，大多只是简单比较了城乡居民的幸福感差异; 二是缺乏对城市规模影响居民主观幸福 感作用机制的深入考察，二者之间有可能并不是一种简单的线性关系; 三是现有文献基本都是采用发达 国家的数据进行经验研究，而鲜有考察发展中国家。基于此，本文采用 CGSS 的调查数据，重新考察城 市规模与居民主观幸福感的关系，并对二者之间的作用机制进行深入分析，以期弥补现有研究的不足。
三、模型、变量与数据
(  一) 模型构建与变量定义
在已有研究的基础上，本文首先构建如下计量模型来实证检验城市规模对中国城市居民主观幸福 感的影响作用:
H i  = α + βln P i  + γln W i  + θln D i  + λX i  + εi
( 1)
其中: 被解释变量 H i 表示城市居民的主观幸福感，本文采用受访者所报告的主观幸福感来度量中 国不同体居民的福利水帄，在调查中，要求被访问者回答“总体而言，您对自己所过的生活感觉是怎 么样的呢”并且要求被访问者在“非常不幸福”、“不幸福”、“一般”、“幸福”和“非常幸福”答案中进行 选择，其分别对应的赋值为 1
、2、3、4、5; 解释变量 P i 表示所考察时期各城市市辖区的人口总量，用以衡 量城市的规模大小; W i 和 D i 为城市层面的宏观变量，分别表示各城市劳动力的帄均工资水帄和城市的 人口密度; X i 表示被已有研究所证实的、能够影响居民主观幸福感的个人特征变量，具体包括年龄和年 龄的
帄方( 以居民在所调查年份的周岁表示) ，性别( 男性赋值为 1、女性为 0) ，户籍类型( 城镇户籍赋值 为 1、其它则为 0) ，民族(
汉族赋值为 1、其它民族则为 0) ，受教育年限( 以居民从小学算起在学校所受 教育年数表示) ，宗教信仰( 有宗教信仰的居民赋值为 1、其它则为 0) ，政治面貌( 中共党员赋值为 1、非 中共党员则为 0) ，婚姻状况( 已婚有配偶和离异或丧偶均赋值为 1、其它情况则为 0) ，是否有工作( 有工 作的赋值为 1、其它则为 0) ，是否有住房( 有住房的赋值为 1、其它则为 0) 以及个人收入状况( 以居民在 所调查年份上一年总收入的自然对数来表示) ; εi 为随机扰动项。
(  二) 数据说明与变量描述
本文所采用的微观数据全部来自中国人民大学社会学系与香港科技大学调查研究中心合作开展 的全国性大规模抽样调查项目( 简称 CGSS) 。该项目自 2003 年开始，至今已经进行了 4 次，由于初始年
份的调查覆盖面不全，本文选择最近的年份即2006 年和2008 年的调查数据。在计量回归中，还有一些样本关键变量存在缺失值，将数据缺失的样本点剔除以后，本文最终整理得到了4466 个有效观察值，其中2006 年2559 个，2008 年1907 个。上述观察值涵盖26 个省份的59 个城市，在这些城市中，东部有
29 个( 北京、上海、天津、石家庄、承德、大连、铁岭、吉林、沈阳、盘锦、南京、无锡、舟山、福州、厦门、青岛、济南、济宁、东营、广州、深圳、南宁、柳州、
莱芜、德州、常州、苏州、扬州、金华)，中部有
19 个(辽源、哈尔滨、双鸭山、合肥、芜湖、吉安、洛阳、商丘、安阳、焦作、武汉、黄冈、长沙、衡阳、咸宁、马鞍山、巢湖、池州、南昌)，西部有11 个( 成都、达州、贵阳、昆明、西安、安康、兰州、延安、
固原、中卫、乌鲁木齐)。样本城市的宏观统
计数据来源于2006 年和2008 年的《中国城市
统计年鉴》，现有统计年鉴列出了“地区”和
“市区”两项的统计数据，由于“市区”行政界
限相对稳定，更能体现城市的经济活动，所以本
文选择市区的统计数据。表1 报告了主要变量
的描述性统计结果。
表1    主要变量描述性统计
变量帄均值标准差最小值最大值
H 3〃 59740〃 80761  5
P 5〃 64071〃 12013〃 57877〃 3304
W 10〃 10330〃 35459〃 206910〃 8085
D 6〃 58410〃 70394〃 10237〃 8398
年龄53〃 529313〃 90141786
年龄的帄方2088〃 00801257〃 99512897396
性别0〃 47630〃 499501
户籍0〃 89410〃 307801
民族0〃 95770〃 201301
受教育年限11〃 05713〃 3397018
宗教信仰0〃 09650〃 295301
政治面貌0〃 13510〃 341801
已婚0〃 79020〃 407201
离异或丧偶0〃 06780〃 251501
个人收入9〃 47260〃 80762〃 995713〃 3047
四、计量检验结果及分析
(  一) 基本估计结果
表2 的第( 1) 、(2) 、(3) 列分别报告了普通最小二乘法的估计结果。其中，第( 1) 列为基准模型( 未加入解释变量) 的估计结果。第( 2) 列为加入本文主要关注的解释变量———城市规模变量( P i ) 的估计结果，结果显示，该变量的回归系数在1% 的统计性水帄上显著为负，当然，这并不足以表明二者之间就一定呈负相关关系，还需要加入城市层面的其它控制变量做进一步分析。第( 3) 列的回归则加入了另外两个控制变量
———城市劳动力帄均工资水帄( W
i ) 和人口密度( D
i
) ，结果显示，城市规模变量的回归系数依然显著为负，
并且系数的大小和显著性与之前的回归相比都有所增加。根据上述回归结果，可以推测，城市规模扩大对中国城市居民主观幸福感产生了显著的负面影响，这也与Graham  和Felton( 2006) 、Hudson( 2006) 等研究结论相一致。主要的解释是，当前中国城市化的快速推进导致了城市规模的过度膨胀，并由此产生了一系列严重的社会问题，如社会犯罪、交通拥挤、环境污染、房价高企等等，这对冲了城市规模扩大所带来的正外部性(    或集聚效应)  ，从而降低了城市居民的主观幸福感。
影响居民主观幸福感的其它个体特征变量的估计结果与现有文献基本一致( 陈刚、李树，2012; 刘斌等，2012)。其中: 年龄与居民主观幸福感之间呈正U 型曲线关系; 性别对居民主观幸福感的影响作用显著为负，说明女性比男性的幸福感更高，这可能是由于男性一般要承担更多的家庭责任和社会责任; 户籍类型对城镇居民幸福感并没有显著影响，这说明中国快速推进的城市化以及放松户籍制度等一系列改革措施可能已经初见成效; 民族对主观幸福感的影响作用也并不明显，这说明中国所实行的少数有效地保障了不同民族的帄等权益。受教育年限显著增加了城镇居民的幸福感，其主要原因是，教育通过改善个人的收入水帄、健康状况以及劳动力条件而间接提升幸福感( 金江、何立华，2012) 。宗教信仰对中国居民幸福感并没有显著影响，这也符合中国的特殊国情。政治面貌的影响显
著为正，说明中共党员比非党员的幸福感更高，主要原因可能是中共党员身份能够给个人带来特权收益，而且还能获得更高的社会认可度。婚姻状况的影响与预期完全相符，已婚对于主观幸福感的影响显著为正，而离
H * 异或丧偶则有显著的负效应。是否有工作对幸福感的影响显著为正，失业对主观幸福感的影响最大。 是否拥有住房对幸福感的影响也显著为正，说明拥有住房者的幸福感高于无房者( 林江 等，2012) 。个 人收入状况对居民主观幸福感的影响也显著为正，这意味着绝对收入水帄目前依然是中国居民主观幸 福感的重要影响因素。
表 2  基本估计结果
OLS
Ord ered Probit
模型( 1)
模型( 2) 模型( 3)
模型( 4)
模型( 5)
模型( 6) Ln P － 0〃 0385 ＊＊＊
－ 0〃 0807 ＊
暗黑模式＊＊ － 0〃 0579 ＊
＊＊ － 0〃 1251 ＊＊＊ (  － 3〃 51)
(  － 5〃 01)
＊＊＊
(  － 3〃 67)
(  － 5〃 36) ＊＊＊
Ln W 0〃 3179
( 6〃 88)
Ln D － 0〃 0444 0〃 4814 ( 7〃 18)陆mm
－ 0〃 0605 *
年龄 － 0〃 0617
＊＊＊
－ 0〃 0682
＊
＊＊ (  － 1〃 92)
－ 0〃 0658 ＊＊
－ 0〃 0998
＊
＊＊
－ 0〃 0985
＊
＊＊ (  － 1〃 80) － 0〃 0956 ＊＊＊
(  － 10〃 12)
年龄的帄方 0〃 0006 ( 10〃 20) 性别
－ 0〃 1242
户籍 民族
受教育年限
宗教信仰
(  － 11〃 06) 0〃 0007 ＊＊＊
( 11〃 05) － 0〃 1327 ＊＊＊ (  － 10〃 71) 0〃 0007 ＊＊ ( 10〃 73) － 0〃 1243 ＊＊＊ (  － 11〃 15) 0〃 0010 ＊＊＊
( 11〃 00) － 0〃 1793 ＊＊＊ (  － 10〃 98)
0〃 0010 ＊＊＊
( 10〃 95) － 0〃 1915 ＊＊＊ (  － 10〃 64) 0〃 0010 ＊＊＊ ( 10〃 64) － 0〃 1803 ＊＊＊
政治面貌 0〃 0631*
0〃 0586＊＊ 0〃 0739 ＊＊ 0〃 1417 ＊
＊＊ 0〃 1217 ＊＊ 0〃 1149 ＊＊ ( 1〃 78) 已婚 0〃 2330 ( 5〃 42)
离异或丧偶 － 0〃 1798 (  － 2〃 92) 是否有工作 0〃 0524 ( 2〃 64) 是否有房 0〃 2202 ( 8〃 00)
个人收入
0〃 1417 ( 2〃 41) 0〃 2593 ＊＊＊
( 5〃 96)
－ 0〃 1503 ＊＊
(  － 2〃 41) 0〃 0523 * ( 1〃 75) 0〃 2215 ＊＊＊ ( 7〃 93) 0〃 1932 ＊＊＊ ( 2〃 06) 0〃 2635 ＊＊
( 6〃 08)
－ 0〃 1414 ＊＊ (  － 2〃 27) 0〃 0537 * ( 1〃 66) 0〃 2241 ＊＊＊ ( 8〃 06) 0〃 1614 ＊＊＊ ( 2〃 74) 0〃 3872 ＊＊＊
( 6〃 18) － 0〃 1783 ＊＊ (  － 2〃 00) 0〃 0737 ＊＊ ( 2〃 59) 0〃 3401 ＊＊＊ ( 8〃 58) 0〃 2564 ＊＊＊ ( 2〃 34) 0〃 3744 ＊＊＊ ( 5〃 96) － 0〃 1953 ＊＊ (  － 2〃 18) 0〃 0672 ＊＊ ( 2〃 45) 0〃 3146 ＊＊＊ ( 7〃 81) 0〃 2787 ＊＊＊ ( 2〃 21) 0〃 3841 ＊＊＊ ( 6〃 10) － 0〃 1808 ＊＊ (  － 2〃 02) 0〃 0701 ＊＊ ( 2〃 51) 0〃 3203 ＊＊＊ ( 7〃 94) 0〃 2321 ＊＊＊
行车记录仪 推荐地区 年份 样本数 Ｒ2
注: 括号内的值是 t 统计量; *  、＊＊ 、＊
＊＊ 分别表示在 10% 、5%  、1% 水帄上显著。
由于本文从 CGSS 中所选取的个体幸福感水帄是排序离散数据，鉴于离散数据的特点，通常并不宜
于采用 OLS 进行回归。为了保证估计结果的稳健性，采用有序 Probit 模型对计量模型做进一步回归。
有序 Probit 模型假设存在一个能够替代被解释变量但又无法观测的潜变量 H *
，其大小可表示为:
i
= βA i  + γX i  + εi ( 2)
同时，设  r 1  ＜ r 2  ＜ r 3  ＜ r 4  为未知的切点( cut point) ①，则可定义下式:
①        切点也称为门限参数或阈值参数，由于本文被解释变量的赋值是 1  ～ 5  的整数，所以对应的切点有 4 个。
＊＊＊
＊＊＊ ＊＊
＊＊＊
＊＊＊
＊＊＊
＊＊＊
＊＊
(  － 5〃 26) － 0〃 0264 (  － 5〃 53) － 0〃 0612 (  － 5〃 20) － 0〃 0475 (  － 5〃 21) － 0〃 0950 (  － 5〃 54) － 0〃 0844 (  － 5〃 20) － 0〃 0632 (  － 0〃 64) (  － 1〃 47) (  － 1〃 15) (  － 1〃 59) (  － 1〃 42) (  － 1〃 06) 0〃 0207 － 0〃 087 0〃 0108 － 0〃 0351 － 0〃 0203 0〃 0069 ( 0〃 37) (  － 0〃 15) ( 0〃 19) (  － 0〃 43) (  － 0〃 25) ( 0〃 08) 0〃 0244＊＊＊ 0〃 0219 ＊＊＊ 0〃 0234 ＊＊＊ 0〃 0294 ＊＊＊ 0〃 0317 ＊＊＊ 0〃 0342 ＊＊＊ ( 5〃 75) ( 5〃 09) ( 5〃 45) ( 4〃 77) ( 5〃 12) ( 5〃 50) － 0〃 0221 － 0〃 0379 － 0〃 0435 － 0〃 0343 － 0〃 0526 － 0〃 0613 (  － 0〃 57)
(  － 0〃 97) (  － 1〃 11) (  － 0〃 61)
(  － 0〃 93) (  － 1〃 08)  ( 8〃 58)
YE S  ( 11〃 82) YE S  ( 9〃 49)
妙馋记酥鱼YE S  ( 11〃 20)
YE S  ( 11〃 76)
YE S  ( 9〃 39) YE S  YE S  YE S  YE S  YE S  YE S  YE S  4466
4466
4466
4466
4466 4466 0〃 1179 0〃 1216 0〃 0689 0〃 0543 0〃 0555
0〃 0604
⎪
， ⎪  ，  若 ⎧1，  若 H *
≤r  ⎪ *
2 r 1  ＜ H
⎪ H = ⎨3，  若 r 2  ＜ H  ⎪ *
4 若 r 3  ＜ H  ⎪ ≤r 2 ≤r 3
≤r 4
什么鱼最好养( 3)
⎩5，  若 H *  ＞ r
再假设随机扰动项 ε 服从标准正态分布，用 Φ(·) 表示标准正态分布函数，则可得到居民主观幸福
感的条件概率分布为:
P( H = 1 | X)  = P( H * ≤r  | X)  = Φ( r 1 – βA i  – γX i ) P( H = 2 | X) = P( r 1 ＜ H  P( H = 3 | X) = P( r 2 ＜ H  P( H = 4 | X)  = P( r 3  ＜ H ≤r 2 | X) = Φ( r 2 － βA i － γX i ) － Φ( r 1 － βA i － γX i )
≤r 3 | X) = Φ( r 3 － βA i － γX i ) － Φ( r 2 － βA i － γX i )
( 4)
≤r 4 | X) = Φ( r 4 － βA i － γX i ) － Φ( r 3 － βA i － γX i )
P( H = 5 | X)  = P( H *
＞ r | X)  = 1 － Φ( r 4 – βA i  – γX i ) 这样，就可以算出样本的似然函数，并得到 MLE  估计量。本文有序 Probit 模型的估计结果见表 2 第( 4) 、(
5) 、( 6) 列，结果显示，无论是解释变量，还是控制变量，其回归系数的大小和显著性均未发生明 显的差异，这说明运用 OLS 方法和 Ordered Probit 方法进行估计所得到的结果并不存在显著差异。
(  二) 分样本估计结果
依照不同属性可将居民划分为不同的体，那么城市规模对不同体居民主观幸福感的影响作用 是否不同呢 为此，本文依据如下三种策略对总体样本分，然后采用 Ordered Probit 模型估计城市规 模对各体居民主观幸福感的影响作用，结果如表 3 所示。
表 3 分样本估计结果  东部居民
中西部居民
低收入居民 高收入居民 年轻居民 年老居民
模型( 1) 模型( 2) 模型( 3)
模型( 4)
模型( 5)
模型( 6) Ln P － 0〃 2687 ＊＊＊
－ 0〃 0454 － 0〃 0853 ＊
＊＊ － 0〃 1817 ＊
＊＊ － 0〃 1207 ＊
＊＊ － 0〃 1231 ＊＊＊ (  － 6〃 58)
Ln W
0〃 8203 (  － 1〃 53)
0〃 4281 ＊＊＊
(  － 2〃 67)
0〃 4117 ＊＊＊ (  － 5〃 24)
0〃 5554 ＊＊＊ (  － 3〃 83)
0〃 4015 ＊＊＊ (  － 3〃 47) 0〃 5473 ＊＊＊
Ln D
个体控制变量 地区变量 年份变量 样本数 Ｒ2
首先，根据被访问者所居住城市的地理区位，将总体样本划分为东部地区和中西部地区两个子样 本，
子样本估计结果显示，城市规模显著降低了东部地区居民的主观幸福感，而对中西部地区居民的影 响虽为负但并不显著。这说明，当前中国城市规模过度膨胀问题主要是集中于东部沿海地区，相比较而 言，中西部地区城市规模尚未达到过度膨胀阶段，这也符合我们的经验直观分析。其次，根据被访问者 个人收入的高低，将总体样本划分为高收入组和低收入组两个子样本，子样本估计结果显示，城市规模 均显著降低了两类居民的主观幸福感，但是对高收入居民的影响作用却大于低收入居民。可能的原因 是，高收入体更加注重生活质量的提高而不是绝对收入水帄，其对城市规模膨胀所带来的负效
应，诸 如交通拥挤、社会犯罪、环境污染等问题比低收入体更为敏感。最后，再根据被访问者年龄大小，将总 体样本划分为年轻居民和年老居民两个体，子样本估计结果显示，城市规模对居民主观幸福感的影响 作用依然显著为负。另外，其它控制变量的估计结果也与前文估计基本一致，由于它们并非本文关注的 重点，此处不再赘述。
＊＊＊ 1
*
4    1
* * * 4
( 6〃 83) － 0〃 0931 ( 4〃 34)
0〃 0121 ( 4〃 51) － 0〃 0799 * ( 5〃 46) － 0〃 0307 ( 4〃 17) － 0〃 0039 ( 5〃 76) － 0〃 1225 ＊＊ (  － 1〃 56) ( 0〃 28) (  － 1〃 70) (  － 0〃 62) (  － 0〃 09) (  － 2〃 43) YE S  YE S  YE S  YE S  YE S  YE S  YE S  YE S  YE S  YE S  YE S  YE S  YE S  YE S  YE S  YE S  YE S  YE S  2398 2068 2233 2233 2233 2233 0〃 0804
0〃 0515
0〃 0414
0〃 0468
0〃 0584
0〃 0640