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      中國(guó)國(guó)民幸福指數(shù)統(tǒng)計(jì)測(cè)度與影響因素分析

      2023-10-30 09:11:50王紫博劉凱歌趙雲(yún)
      中國(guó)商論 2023年20期
      關(guān)鍵詞:第三產(chǎn)業(yè)國(guó)民效應(yīng)

      王紫博 劉凱歌 趙雲(yún)

      (河南財(cái)經(jīng)政法大學(xué)統(tǒng)計(jì)與大數(shù)據(jù)學(xué)院 河南鄭州 450046)

      1 引言

      1.1 研究背景及意義

      隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展,人民生活水平不斷提升,人們對(duì)幸福感、獲得感和安全感的需求越來(lái)越強(qiáng)烈。習(xí)近平總書(shū)記在黨的二十大報(bào)告中提出了“增進(jìn)民生福祉,提高人民生活品質(zhì)”的目標(biāo),著力為人民的幸福生活而努力。國(guó)民幸福指數(shù)是衡量人們對(duì)自身生存體驗(yàn)和發(fā)展?fàn)顩r的一種指數(shù),是評(píng)估社會(huì)進(jìn)步的重要指標(biāo)。因此,研究國(guó)民幸福指數(shù)對(duì)制定更加精準(zhǔn)有效的幸福發(fā)展戰(zhàn)略具有重要意義。

      國(guó)民幸福指數(shù)是一種衡量人們對(duì)自身生存和發(fā)展?fàn)顩r感受與體驗(yàn)的指數(shù),最早由南亞不丹王國(guó)的國(guó)王提出,他認(rèn)為政策應(yīng)關(guān)注幸福,并以實(shí)現(xiàn)幸福為目標(biāo)。在人們的日常生活中,就業(yè)、治安、住房、醫(yī)療、教育等方面的改善對(duì)普通民眾而言,更能帶來(lái)幸福感,而國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值或人均收入的增長(zhǎng)只是其中之一。因此,國(guó)民幸福指數(shù)相較GDP更具綜合性和整體性,更全面和深刻地反映社會(huì)發(fā)展現(xiàn)狀。

      1.2 研究現(xiàn)狀

      目前,我國(guó)在國(guó)民幸福指數(shù)方面取得了一定的成果。國(guó)家統(tǒng)計(jì)局發(fā)布的《中國(guó)國(guó)民幸福指數(shù)報(bào)告》分析了全國(guó)31個(gè)省份的調(diào)查數(shù)據(jù),探討了中國(guó)國(guó)民幸福指數(shù)在各個(gè)維度的得分情況。中國(guó)社會(huì)科學(xué)院、中國(guó)人民大學(xué)等高校和研究機(jī)構(gòu)也開(kāi)展了相關(guān)研究,探討了國(guó)民幸福指數(shù)的測(cè)量方法和評(píng)估模型及影響中國(guó)國(guó)民幸福感的因素等??傮w來(lái)說(shuō),我國(guó)在國(guó)民幸福指數(shù)的研究和關(guān)注上逐漸加強(qiáng),未來(lái)還有很大的發(fā)展空間和必要性。

      1.3 小結(jié)

      國(guó)內(nèi)對(duì)國(guó)民幸福指數(shù)的研究已有一定的成果和收獲,但依舊存在不足,需要進(jìn)一步完善,本文列出以下幾點(diǎn):

      (1)對(duì)國(guó)民幸福指數(shù)的定義并不明確,不同研究者基于不同視角對(duì)其進(jìn)行了定義,導(dǎo)致研究結(jié)果存在較大差異。

      (2)目前的國(guó)民幸福指數(shù)指標(biāo)體系尚未得到統(tǒng)一,指標(biāo)體系不完善,且尚未考慮到個(gè)體參與性、倫理道德等方面的因素,從而影響了研究結(jié)果的準(zhǔn)確性和實(shí)用性。

      (3)國(guó)內(nèi)許多民意調(diào)查機(jī)構(gòu)的專業(yè)情況、調(diào)查方法和抽樣策略尚未得到足夠的監(jiān)管和控制,存在一定的隨機(jī)誤差和系統(tǒng)偏差,調(diào)查數(shù)據(jù)的真實(shí)性和客觀性有待提高。

      2 幸福指數(shù)的測(cè)量

      2.1 熵權(quán)TOPSIS法

      本文主要考慮我國(guó)現(xiàn)代化進(jìn)程下社會(huì)資源配置與協(xié)調(diào)、共享發(fā)展下的國(guó)民幸福指數(shù),因此采用熵權(quán)TOPSIS評(píng)價(jià)方法對(duì)國(guó)民幸福指數(shù)進(jìn)行測(cè)算。

      數(shù)據(jù)歸一化:對(duì)12個(gè)指標(biāo)下的數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理,避免量綱對(duì)數(shù)據(jù)處理造成影響。

      對(duì)于正向指標(biāo):

      對(duì)于負(fù)向指標(biāo):

      本次指標(biāo)均為正向指標(biāo)。式中,uij表示第i個(gè)方案下的第j項(xiàng)歸一化后的數(shù)據(jù)(i=1,2,…,n),(j=1,2,…,m)。

      計(jì)算指標(biāo)比重:

      式中,pij表示第j項(xiàng)指標(biāo)下第i方案的指標(biāo)比重(i=1,2,…,n),(j=1,2,…,m)。

      計(jì)算信息熵:

      式中ej表示第j項(xiàng)指標(biāo)的熵值(j=1,2,…,m)。

      計(jì)算信息熵冗余度:

      式中,gj表示第j項(xiàng)指標(biāo)的信息熵冗余度(j=1,2,…,m)。

      計(jì)算指標(biāo)權(quán)重:

      式中,wj表示第j項(xiàng)指標(biāo)的權(quán)重(j=1,2,…,m)。

      求加權(quán)決策矩陣:

      式中,kij表示第i個(gè)方案下的第j項(xiàng)無(wú)量綱化后的數(shù)據(jù)(i=1,2,…,n),(j=1,2,…,m)。

      式中,K矩陣為每個(gè)經(jīng)過(guò)無(wú)量綱化后的數(shù)據(jù)組成的新矩陣,這個(gè)新矩陣通過(guò)乘以對(duì)應(yīng)的指標(biāo)權(quán)重得到加權(quán)矩陣。

      定義正負(fù)理想解:

      表示在第j項(xiàng)指標(biāo)中的最小值(j=1,2,…,m)。

      計(jì)算歐式距離:

      式中,表示第i個(gè)方案與最大值的距離(i=1,2,…,n);

      表示第i個(gè)方案與最小值的距離(i=1,2,…,n)。

      計(jì)算貼近度:根據(jù)、得出最終得分:

      式中,Si表示第i個(gè)方案的貼近度,Si越大,則最終得分越高(i=1,2,…,n)。

      本次數(shù)據(jù)由MATLAB2020a軟件計(jì)算得出。

      2.2 指標(biāo)的選取

      在中國(guó)式現(xiàn)代化的進(jìn)程下,人民的生活水平得到顯著提升,幸福指數(shù)也相應(yīng)增加。為了衡量絕大多數(shù)國(guó)民的幸福指數(shù),本文得出如表1所示指標(biāo)體系,幸福指數(shù)在0~1。指數(shù)越大,表明幸福程度越高;指數(shù)越小,表明幸福程度越低。本文按TOPSIS綜合評(píng)價(jià)法計(jì)算其國(guó)民幸福度指數(shù)。

      表1 TOPSIS綜合評(píng)價(jià)法衡量國(guó)民幸福指數(shù)

      3 幸福指數(shù)的現(xiàn)代化度量

      現(xiàn)代化度量是衡量一個(gè)國(guó)家在不同領(lǐng)域的現(xiàn)代化程度和綜合發(fā)展水平的重要手段。在國(guó)民幸福指數(shù)的現(xiàn)代化度量中,本文采用構(gòu)造的指標(biāo)體系來(lái)評(píng)估我國(guó)的現(xiàn)代化水平,并將其與國(guó)際水平進(jìn)行對(duì)比。

      3.1 我國(guó)的幸福度現(xiàn)狀

      按公式(10)~(12)計(jì)算得2013—2021年國(guó)民幸福指數(shù)(見(jiàn)表2)。

      表2 2013—2021年國(guó)民幸福指數(shù)

      由表2可知,國(guó)民幸福指數(shù)提高幅度并不大,甚至在2017—2018年和2020—2021年幸福感不但沒(méi)有提高反而下降。

      本文根據(jù)表1列出的指標(biāo)體系,對(duì)我國(guó)31個(gè)省級(jí)行政區(qū)的國(guó)民幸福指數(shù)水平進(jìn)行測(cè)算,繪制如圖1所示的三維柱形圖。結(jié)果顯示:2013—2021年,我國(guó)幸福指數(shù)整體呈上升趨勢(shì),但各省(市、區(qū))發(fā)展水平存在較大差異。其中,廣東、江蘇、浙江國(guó)民幸福指數(shù)呈現(xiàn)最高,甘肅、寧夏、青海發(fā)展水平較低。但是整體來(lái)說(shuō),2013—2017年,呈現(xiàn)穩(wěn)步上升趨勢(shì),在2017年、2018年下降較多,2019年各地區(qū)幸福指數(shù)達(dá)到高峰,2020年和2021年下降較多。

      圖1 2013—2021年各省級(jí)行政區(qū)國(guó)民幸福指數(shù)三維圖

      3.2 分指標(biāo)表現(xiàn)

      由表3可知,國(guó)民健康保障的幸福指數(shù)高于經(jīng)濟(jì)包容和生活消費(fèi)的幸福指數(shù),而三者權(quán)重區(qū)別不大。

      表3 2013—2021年全國(guó)一級(jí)指標(biāo)的幸福度

      4 國(guó)民幸福指數(shù)的影響因素研究

      4.1 模型構(gòu)建

      本文對(duì)影響國(guó)民幸福指數(shù)的因素進(jìn)行分析,通過(guò)建立空間杜賓模型(SDM)研究這些因素對(duì)國(guó)民幸福指數(shù)的影響??臻g杜賓模型同時(shí)考慮了自變量和因變量的空間滯后算子,其自變量的變化不僅影響本地區(qū)的因變量,還會(huì)影響其他地區(qū)。構(gòu)建模型如下:

      其中,各變量的i和t分別表示省份和時(shí)間;Wyit為國(guó)民幸福指數(shù)的空間滯后項(xiàng);Xitj為各控制變量;WXitj為各控制變量空間滯后項(xiàng);iα表示個(gè)體固定效應(yīng);vt表示時(shí)間固定效應(yīng);itξ為隨機(jī)誤差項(xiàng)。

      4.2 變量選取與數(shù)據(jù)來(lái)源

      通過(guò)上文對(duì)國(guó)民幸福指數(shù)的界定,本文將各省市國(guó)民幸福指數(shù)作為研究對(duì)象。對(duì)國(guó)民幸福指數(shù)的綜合測(cè)量得分(y)和人均GDP(x1)、第三產(chǎn)業(yè)增加值(x2)、城鎮(zhèn)居民家庭人均居住消費(fèi)支出(x3)、國(guó)內(nèi)旅游人數(shù)(x4)、城鎮(zhèn)基本醫(yī)療保險(xiǎn)年末參保人數(shù)(x5)、人均森林面積(x6)之間的關(guān)系進(jìn)行分析,實(shí)證分析使用的數(shù)據(jù)可在《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》中查詢。

      4.3 描述性統(tǒng)計(jì)

      為確保數(shù)據(jù)的完整性及有效性,本文選取2013—2021年我國(guó)31個(gè)省市的樣本數(shù)據(jù)。本文的數(shù)據(jù)主要來(lái)源于國(guó)家統(tǒng)計(jì)局及各省的統(tǒng)計(jì)年鑒,樣本的描述性統(tǒng)計(jì)如表4所示。

      表4 變量的描述性統(tǒng)計(jì)

      4.4 空間相關(guān)性分析及模型選擇與回歸結(jié)果

      4.4.1 空間權(quán)重矩陣的選擇

      空間權(quán)重矩陣是探索空間數(shù)據(jù)分析的前提和基礎(chǔ),可以有效地反映出各個(gè)地區(qū)之間在空間上的關(guān)聯(lián)程度。模型中的W選取利用經(jīng)緯度測(cè)算的地理距離矩陣,矩陣中的每個(gè)元素是兩地之間距離的倒數(shù)。

      4.4.2 空間相關(guān)性檢驗(yàn)

      只有具有空間相關(guān)性,才能繼續(xù)推進(jìn)后續(xù)空間效應(yīng)研究,本文利用莫蘭指數(shù)(Moran’ I)進(jìn)行全局的空間檢驗(yàn),Moran’I的取值區(qū)間為[-1,1]。指數(shù)為正代表相鄰地區(qū)研究對(duì)象空間正相關(guān);反之,則為負(fù)相關(guān)。指數(shù)的絕對(duì)值越接近1,則空間相關(guān)程度越高;當(dāng)取值為0,代表空間隨機(jī)分布。

      結(jié)果顯示,2013—2021年國(guó)民幸福指數(shù)的莫蘭指數(shù)均為正,P值全部小于0.05,且通過(guò)了顯著性檢驗(yàn),可見(jiàn)國(guó)民幸福指數(shù)具有較強(qiáng)的空間正自相關(guān)性,各地區(qū)之間的國(guó)民幸福指數(shù)可能相互影響(見(jiàn)表5)。

      表5 國(guó)民幸福指數(shù)的全局莫蘭指數(shù)

      4.4.3 模型選擇

      在全局和局部莫蘭檢驗(yàn)的基礎(chǔ)上,進(jìn)行空間計(jì)量模型的選擇,相關(guān)檢驗(yàn)結(jié)果如表6所示。LM-lag和LM-error檢驗(yàn)的P值小于0.05,表明可以采用空間計(jì)量模型進(jìn)行建模;Hausman檢驗(yàn)的P值小于0.05,表明采用固定效應(yīng)模型;LR檢驗(yàn)及Wald檢驗(yàn)的P值小于0.05,表明空間杜賓模型不會(huì)退化為空間滯后模型及空間誤差模型。

      表6 空間計(jì)量模型選擇檢驗(yàn)

      4.4.4 空間計(jì)量模型結(jié)果分析

      由表6可知,本文需選用固定效應(yīng)的空間杜賓模型,而固定效應(yīng)包含時(shí)間固定效應(yīng)、個(gè)體固定效應(yīng)及時(shí)間個(gè)體雙固定效應(yīng),回歸結(jié)果如表7所示。個(gè)體固定的R2值較高且似然估計(jì)值最大,選用雙固定的空間杜賓模型。第三產(chǎn)業(yè)增加值(x2)、國(guó)內(nèi)旅游人數(shù)(x4)及城鎮(zhèn)基本醫(yī)療保險(xiǎn)年末參保人數(shù)(x5)對(duì)國(guó)民幸福滿意度的影響較為顯著,且回歸系數(shù)均為正,即第三產(chǎn)業(yè)增加值、國(guó)內(nèi)旅游人數(shù)及城鎮(zhèn)基本醫(yī)療保險(xiǎn)年末參保人數(shù)的增加對(duì)國(guó)民幸福滿意度的提高具有促進(jìn)作用。

      表7 空間杜賓模型回歸結(jié)果

      4.4.5 VIF檢驗(yàn)

      由表7可知,x2與y的相關(guān)性較強(qiáng),有較大可能存在多重共線性問(wèn)題。因此,本文進(jìn)行了VIF檢驗(yàn),結(jié)果如表8所示。檢驗(yàn)結(jié)果顯示,各變量的VIF值均小于10,可以基本判斷不存在多重共線性問(wèn)題。

      表8 VIF檢驗(yàn)結(jié)果

      4.4.6 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

      為確保研究的可靠性,本文選擇將空間權(quán)重矩陣更換為空間鄰接矩陣進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn),檢驗(yàn)結(jié)果如表9所示。對(duì)比表7,各解釋變量的系數(shù)符號(hào)及顯著性與基準(zhǔn)回歸結(jié)果基本保持一致,表明該模型具有較好的穩(wěn)健性。

      表9 穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

      4.5 直接效應(yīng)與間接效應(yīng)分解

      本部分將雙固定效應(yīng)的空間杜賓模型的空間效應(yīng)進(jìn)行分解(直接效應(yīng)、間接效應(yīng)、總效應(yīng))。直接效應(yīng)表示各變量對(duì)本地區(qū)被解釋變量的影響;間接效應(yīng),即空間溢出效應(yīng),指其他地區(qū)解釋變量對(duì)本地區(qū)被解釋變量的影響。模型采用雙固定空間杜賓模型,回歸結(jié)果如表10所示。由表10可知,第三產(chǎn)業(yè)增加值(x2)對(duì)本地區(qū)國(guó)民幸福指數(shù)的直接效應(yīng)在5%的水平上顯著為正,對(duì)鄰接地區(qū)國(guó)民幸福指數(shù)的間接效應(yīng)在5%的水平上也顯著為正,表明本地區(qū)第三產(chǎn)業(yè)增加值的增長(zhǎng)對(duì)本區(qū)域內(nèi)及相鄰地區(qū)國(guó)民幸福指數(shù)具有正向空間溢出效應(yīng),即第三產(chǎn)業(yè)增加值的增長(zhǎng)會(huì)帶動(dòng)國(guó)民幸福指數(shù)的提高。

      表10 模型直接效應(yīng)和間接效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果

      5 結(jié)語(yǔ)

      5.1 研究結(jié)論

      5.1.1 國(guó)民幸福指數(shù)及其區(qū)域差異

      (1)國(guó)民幸福指數(shù)在2013—2021年波動(dòng)較大,且近兩年呈現(xiàn)下降趨勢(shì)。就地區(qū)而言,東南沿海地區(qū)整體幸福指數(shù)較高,而西北和東北地區(qū)較低,中部地區(qū)居中。就時(shí)間截面而言,2019年是國(guó)民幸福指數(shù)的最高峰,之后開(kāi)始下降。

      (2)國(guó)民幸福指數(shù)具有正向的空間自相關(guān)性。本地區(qū)幸福滿意度對(duì)鄰近地區(qū)幸福滿意度表現(xiàn)為正空間溢出,即本地區(qū)國(guó)民幸福滿意度的提高能夠帶動(dòng)鄰接地區(qū)國(guó)民幸福滿意度的提高。

      5.1.2 國(guó)民幸福指數(shù)影響因素分析

      (1)第三產(chǎn)業(yè)增加值及城鎮(zhèn)基本醫(yī)療保險(xiǎn)年末參保人數(shù)對(duì)國(guó)民幸福滿意度具有顯著的正向影響,基本不存在多重共線性問(wèn)題,且基準(zhǔn)回歸的模型結(jié)果穩(wěn)健。

      (2)第三產(chǎn)業(yè)增加值對(duì)國(guó)民幸福滿意度的直接效應(yīng)、間接效應(yīng)都顯著為正,且回歸系數(shù)較高。這表明本地區(qū)的第三產(chǎn)業(yè)增加值的增加對(duì)本地區(qū)和臨近地區(qū)國(guó)民幸福滿意度的提高具有促進(jìn)作用。

      5.2 主要建議

      5.2.1 促進(jìn)區(qū)域發(fā)展均衡

      針對(duì)東部地區(qū),我國(guó)應(yīng)繼續(xù)推動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展,提升人均GDP水平,同時(shí)注重社會(huì)公平和福利保障,以提高國(guó)民幸福指數(shù)。對(duì)于中部地區(qū),加強(qiáng)醫(yī)療保險(xiǎn)覆蓋和保障,提升基本醫(yī)療服務(wù)水平,有助于提高幸福指數(shù)。對(duì)于西部地區(qū),需要關(guān)注居民消費(fèi)支出和旅游業(yè)發(fā)展,同時(shí)確保消費(fèi)升級(jí)的質(zhì)量,以促進(jìn)幸福指數(shù)的提高。

      5.2.2 促進(jìn)第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展

      鑒于第三產(chǎn)業(yè)增加值對(duì)國(guó)民幸福滿意度的正向影響,政府應(yīng)加強(qiáng)對(duì)服務(wù)業(yè)和創(chuàng)新產(chǎn)業(yè)的支持,推動(dòng)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型,提高第三產(chǎn)業(yè)的比重,將為就業(yè)提供更多機(jī)會(huì),并提高居民的收入和生活品質(zhì),從而增加幸福感。

      5.2.3 加強(qiáng)社會(huì)福利保障

      為了提高國(guó)民幸福指數(shù),我國(guó)應(yīng)加強(qiáng)社會(huì)福利保障體系建設(shè),包括醫(yī)療保險(xiǎn)、養(yǎng)老保險(xiǎn)、失業(yè)保險(xiǎn)等,以保障人民的基本生活需求和社會(huì)安全感,可以減輕個(gè)人和家庭的經(jīng)濟(jì)壓力,提高幸福感和生活滿意度。

      5.2.4 保護(hù)環(huán)境和改善生態(tài)

      環(huán)境質(zhì)量對(duì)于人們的幸福感具有重要影響。政府應(yīng)加強(qiáng)環(huán)境保護(hù)措施,推動(dòng)可持續(xù)發(fā)展,減少污染和資源消耗,改善空氣和水質(zhì)量,提供更好的生態(tài)環(huán)境,有助于改善人們的生活環(huán)境和健康狀況,提高幸福指數(shù)。

      5.2.5 促進(jìn)區(qū)域間合作與交流

      考慮到國(guó)民幸福指數(shù)的正向空間自相關(guān)性,各地區(qū)可以加強(qiáng)合作與交流,共享經(jīng)驗(yàn)和資源,共同推動(dòng)國(guó)民幸福指數(shù)的提高??绲貐^(qū)的合作可以促進(jìn)均衡發(fā)展和資源優(yōu)化配置,從而實(shí)現(xiàn)更廣泛的幸福改善。

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