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居民戶籍身份改變對居民生活滿意度的影響

2020-09-15 16:11郭梅燕
博鰲觀察 2020年5期
關鍵詞:主觀幸福感

郭梅燕

內容摘要 文章通過中國家庭金融調查(CHFS)2013年和2015年追蹤數據分析了戶籍身份變動與居民生活滿意度之間的關系。從追蹤數據縱向來看,采用雙重差分模型(DID)估計結果顯示,戶籍身份的變動會顯著地影響農村居民的幸福感。

關鍵詞 居民戶籍身份改變 主觀幸福感 雙重差分模型

1 引言

許多專家針對中國居民主觀幸福感進行實證研究,何立新和潘春陽[1]使用CGSS 2005數據進行實證研究,他們認為農村居民比城鎮居民更加幸福;熊彩云等采取問卷調差的形式對這一問題進行研究,研究表明,中國農村居民幸福感的總體水平一般;廖永松[2]對山東省、陜西省及河南省三地的農民進行抽樣調查,調研結果表明,農民對現在的生活感到十分滿意。在閱讀現有文獻的基礎上,對于居民戶籍身份的轉變,(在此指的是“農轉非”)是否真的會進一步加強人們對生活的滿意程度,均沒有準確的回答。因此,筆者采用DID模型考察“農轉非”居民的主觀幸福感。

2 模型設定、數據來源與變量

2.1 DID模型設定

戶籍身份改變是我國實施的一種政策性實驗,新政策是否會對某一方面產生影響的評價一般采用DID模型來分析。處理組和控制組定義如表1所示。

設定模型如下:

Yit=β0+β1personit+β2dateit+β3personit×dateit+uit+εit(1)

這個模型中,下標i指第i個個體,t時間,變量Y指要考察的居民的主觀幸福感,在自變量中person和date分別代表個體虛擬變量和時間虛擬變量,戶籍變化前date取值為0,戶籍變化后date取值為1,控制組person取值為0,處理組person取值為1,交互項person×date,其系數β3反映了戶籍身份的轉變對生活的滿意程度。

為了盡量減少其他因素的影響誤差,在式(1)的基礎上加入了控制變量,設定模型如下:

Yit=β0+β1personit+β2dateit+β3personit×dateit+β4Zit +uit+εit (2)

式中,Z為控制變量,主要包括居民的性別、年齡、政治面貌等變量;εit為隨機擾動項。

2.2 數據來源

文章使用了2013年和2015年的中國家庭追蹤調查(CHFS)數據。利用CHFS 2013和CHFS 2015兩期追蹤數據,可以清晰地識別出轉變戶籍身份的農民,從而得到所需要樣本。因此,本文將農村居民分成兩個部分,一部分是控制組,指的是轉變為非農戶籍的農村居民;另一部分是處理組,即戶籍身份未發生改變的農村居民。在樣本中,共有436名農村居民在2013年發生了戶籍變更——由農業戶口轉變為非農戶口,那么這436名是本文的研究群體。

2.3 變量設置

本文選擇CHFS 2013和CHFS 2015兩期數據,對樣本進行篩選后,得到樣本數為22 290個,主要變量如表2所示。

變量的描述性統計結果,如表3所示。

對比表3中處理組和控制組的統計結果可以發現,戶籍身份的轉變存在明顯的自選擇性,這說明使用雙重差分模型是有必要的。

3 結果與分析

本文采用stata15對農村居民戶籍身份改變后是否改變其對生活的滿意程度進行回歸分析,回歸結果如表4所示。

表4報告了雙重差分模型(DID)估計結果。幸福感1是沒有加入其他控制變量的估計結果,幸福感2是加人其他控制變量的結果??梢园l現,在不加入其他控制變量時戶籍身份的轉變對居民幸福感的影響效果為-0.781,并且非常顯著;在加入控制變量后,結果顯示戶籍身份的轉變對居民幸福感影響效果為-0.813,仍然非常顯著。這表明,農村居民轉為非農戶口后的確會使其對現有的生活更加滿意。

4 結語

根據本文的研究結果,農村居民轉為非農戶口后,可以提高其對生活的滿意程度,從這一基本點出發,國家更應該推進“人的城鎮化”進程。據此提出以下幾點建議:

首先,要進一步加快城鎮化進程,使更多的農村居民轉變為非農戶籍,從而縮減因為戶籍制度所產生的幸福感的差距。

其次,政府應積極地引導農村居民轉向城市,并提供有力的支持;最后,做好農村居民戶籍身份轉變后的善后工作。

【參考文獻】

[1]何立新,潘春陽.破解中國的 Easterlin 悖論:收入差距、機會不均與居民幸福感[J].管理世界,2011(8):11-22.

[2]廖永松.小富即安的農民:一個幸福經濟學的視角[J].中國農村經濟,2014(9):4-16.

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