《2021年第6期《调研世界》封面、目录和文章选登.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《2021年第6期《调研世界》封面、目录和文章选登.docx（28页珍藏版）》请在taowenge.com淘文阁网|工程机械CAD图纸|机械工程制图|CAD装配图下载|SolidWorks_CaTia_CAD_UG_PROE_设计图分享下载上搜索。
1、2021年第6期调研世界封面、目录和文章选登中文社会科学引文索引(CSSCI ) (2021-2022)扩展版来源期刊2021总笫333期中国公共资源城乡共享、网络化与城镇化的耦合协调发展研究独生与非独生个体的幸福感差异分析 人口结构对居民储蓄率的影响分析 个人因素对不同阶段生育意愿的影响西部0.12910.1161().12050.128()0.13350.11140.13680.15950.1809东北0.20340.)7100.19140.22110.22560.15460.18400.15090.1413全国0.24810.22510.22880.24950.26000.20320.2
2、4500.23730.2542东部0.45060.47610.47680.49070.48180.51310.50270.46850.4617中部0.22430.27740.23560.26370.2644().2832().27550.27480.26S6城镇化西部0.22460.23310.22910.24800.24670.26940.27030.26040.2526东北0.39730.29080.30600.32280.30560.36690.35930.30460.3492全国0.31420.32560.31770.33660.33160.36010.3549033460.3325（
3、-）公共资源城乡共享、网络化与城镇化耦合协调度分析从时序上看，我国公共资源城乡共享、网络化与城镇化耦合协调度均值由2011年的0.5106发展到 2019年的0.5348 （见表4 ）,保持平稳、缓慢上升势态，互相间的协调有所加强，介于勉强协调区间； 2019年与2011年对比分析，轻度失调的省份已经全部消失，濒临失调的省份与2011年相比大体相当， 主要集中于西部省份和东北的吉林、黑龙江以及中部的山西、河南等，勉强协调的省份新增7个，全 由濒临失调型发展升级为勉强协调型，而初级协调、中级协调、良好协调的省份全由东部沿海省份占 据，发展进程中各省份有进有退，我国公共资源城乡共享、网络化与城镇化
4、的耦合协调水平整体逐渐 提升，向着城乡融合方向发展。总体来看，各省份应继续加强完善公共资源城乡共享、网络化与城镇 化协调发展的制度体系，着力解决相互融合力度不足、互动频率低、协同效应差等凸显问题。从区域板块看，我国幅员辽阔，四大区域辖合协调度差异显著，表现为东部最高，东北次之，中 西部最差，但中部略高于西部。从各区域均值变动趋势看四大区域具有相似性，呈逐步上升的“W”型 （见图3卜具体来看，东部和东北发展趋势一致，东部均值远远高于全国均值，东北均值发展与全国 均值不相上下，中部与全国发展趋势呈同步化特征，但低于全国耦合协调度，西部缓慢增长，与其他 区域的差距逐渐缩小。从起止两个年度看，东部良好
5、协调型、初级协调型省份各减少1个，中级协调 型增加2个，勉强协调型和濒临失调型都不变，与国家不断调整发展政策、优化经济结构和发展方式 直接相关；东北仍然是1个勉强协调型和2个濒临失调型省份；中部勉强协调型增加3个，濒临失调 型减少2个，轻度失调减少1个；西部勉强协调型增加4个，濒临失调型增加1个，轻度失调型5个省 份全部转化为濒临失调型。总体上，各区域耦合协调作用进一步加强，但从东至西依次减弱的势态依 旧明显，可以明确，除个别省份外，四大区域相对差异没有根本性改观。从省域层面看，公共资源城乡共享、网络化与城镇化耦合协调度呈现明显上升的省份有22个，占 66.67% ,其中，轻度失调型的省份逐渐
6、消失（见表5 ）,江苏、广东由初级协调发展为中级协调，内蒙 古、安徽、湖北、湖南、重庆、四川和宁夏由濒临失调发展为勉强协调，西藏、甘肃、云南、贵州、 广西和江西由轻度失调发展为濒临失调；其余省份基本上在波动中发展，各省份因相关政策及地理、 人口等限制，发展速度与规模各有不同。从均值看，濒临失调的有17个省份（见表4）,占54.84%, 轻度失调和初级协调的各有3个，勉强协调的有山东、辽宁、湖北和重庆，四大区域均有1个，中级 协调的两个省份为广东和浙江，都位于东部地区，区位优势显著，良好协调的有北京和上海，互联网 等新型轻资产型公司大都位于此。总体来说，各省份都在波动中发展。表4公共资源城乡共享
7、、网络化与城镇化耦合协调度地区201120122013201420152016201720182019均值北京0.85500.83100.82230.84080.83140.79880.82930.75470.76510.8143天津0.68620.68560.68760.72110.72330.70680.71120.61880.62830.6855河北0.47220.43140.44070.47960.51830.49130.52020.46960.48740.4790山西0.45290.42790.44520.47180.48550.47300.50790.45210.44600.462
8、5内蒙古0.49970.46600.45600.50360.48930.49630.55590.51250.501()0.4978辽宁0.59960.50700.51780.55710.55290.56330.58170.51590.53790.5481吉林0.48840.44860.44570.47550.47710.48030.49800.45220.44580.4680黑龙江0.49K50.45270.47010.50350.48840.4K790.491M)0.44620.45310.4767上海0.85640.82750.80720.82590.82560.80380.80710.7
9、9470.81170.8178江苏0.65190.66950.67190.68290.69100.67700.67860.69200.70660.6801浙江0.71060.75030.7147().7117().71870.70790.70680.66100.6947O.7OS5安徽0.42090.41310.41800.45510.48480.46860.47390.48880.51250.4595福建0.60260.56840.56530.59340.59160.60440.63270.65190.61960.6033江西0.38970.40140.37290.41870.46370.4
10、3500.42620.45000.46860.4251山东0.55480.57170.62680.61940.59000.57390.60600.57600.58720.5895河南0.42160.43430.40270.43910.44280.43100.43160.48660.49790.4431湖北0.4S820.50430.48960.52530.5256().50120.51010.51200.5326().5099湖南0.43750.45410.40660.44840.45720.44800.46220.53530.50480.4616广东0.69550.72450.73390.7
11、4270.73080.71570.72980.69360.70950.7196广西0.38020.3597037130.41240.44520.42720.41410.43360.45520.4110海南0.45950.46880.46030.48830.46120.48610.51140.46760.47350.4752重庆0.47810.47710.47160.48840.50340.53400.53270.52360.52520.5038四川0.44340.43510.43490.467K0.47020.45420.4670().50710.52530.4672贵州0.32820.348
12、30.36560.39530.40400.39620.40340.43200.45100.3916云南0.38740.41560.36890.40980.40610.42440.40980.43430.42280.4088西藏0.36500.36990.35640.37320.37070.36750.38080.44630.4618().3880陕西0.49280.49050.49350.50600.50060.50760.50970.49510.49630.4991甘加0.37670.36160.35700.37430.40160.40290.41410.44130.45130.3979青海
13、0.42090.38780.40280.40160.41690.41900.43790.44960.45680.4215宁夏0.47100.46870.47300.48240.47940.49020.49140.50310.50870.4853新疆0.44240.42030.42830.43220.44660.43240.44900.43480.43890.4361均值0.51060.50240.49930.5241().5288().52280.53490.52690.53480.52050.680.640.600.560.520.480.440.40图3分区域公共资源城乡共享 网络化与城镇
14、化耦合协调度省域公共资源城乡共享、网络化与城镇化耦合协调度统计相合协调类型2011 年2012 年2013 年2014 年2015 年2016 年2017 年2018 年2019 年轻度失调656312100濒临失调161616151717141615勉强协调242675889初级协调423212353中级协调122334323良好协调222221201五、研究结论与政策启示(-)研究结论第一，整体上，我国公共资源城乡共享、网络化与城镇化综合水平呈波动性增长，不同省份差距 显著。公共资源城乡共享水平总体有所提升，地区发展各有特色；网络化发展因各省份基础条件不 同，发展中投入力度也不同。第二，我
15、国公共资源城乡共享、网络化与城镇化耦合协调度介于濒临失调和良好协调之间，“两极 格局”现象突出。耦合协调度最好的均位于东部地区，最差的处于西部地区。耦合协调度均值最高的上 海得分为0.8178 ,西藏仅为0.3880o综合来说，不同省份差距显著。第三，我国公共资源城乡共享、网络化与城镇化耦合协调度呈“W”型增长。上升与演进的速度较 为缓慢，全国均值仅增长0.0242 ,四大区域发展也呈现“W”型，各省份在波动中演进，具有同步化特 征，各地对其公共资源城乡共享、网络化与城镇化的发展有清晰的认识，对出现的问题能实时调整。 总体来说，公共资源城乡共享、网络化与城镇化在相互协调、相互作用中波动式演进。
16、第四，我国公共资源城乡共享、网络化与城镇化耦合协调度的空间分布与“胡焕庸线”基本吻合， 整体上呈“东部,东北,中部西部”的态势。从耦合协调度均值看，初级、中级和良好协调的7个省份全 位于东部，中部和东北为濒临失调和勉强协调，3个轻度失调的省份都位于西部，西部省份间差距也 很大。总之，四大区域耦合协调度受自然禀赋、经济、人口以及政策等因素影响，区域差异显著。(-)政策启示第一，公共资源城乡共享、网络化与城镇化的协同发展是一个渐进的过程，应本着全面化、协调 化、同步化的原则，梯次推进。树立协调发展理念，充分发挥公共资源城乡共享、网络化与城镇化的 互补优势。利用城镇化为网络化和公共资源城乡共享提供政
17、策性支持，发挥网络化在城镇化与公共资 源城乡共享进程的“催化剂”作用，提升和优化城镇化与网络化质量。第二，统筹发展数字乡村与智慧城市，推动城乡网络化融合。强化一体设计、同步实施、协同并 进、融合创新，促进城乡生产、生活、生态环境的数字化、网络化、智能化发展，加快形成共建共 享、互联互通、各具特色、交相辉映的数字城乡融合发展格局，不断满足城乡居民消费需求；依托国 家数据共享交换平台体系，推进各部门涉农政务信息资源共享开放、有效整合，统筹整合乡村已有信 息服务站点资源，推广一站多用，避免重复建设。第三，城乡融合的步伐应适应新技术革命的趋势，着力点应是解决城乡社会公共资源的网络化共 享问题。对于数字
18、化、网络化与智能化率低的中西部地区应加强现代信息技术基础设施的建设，尤其 是偏远乡村地区，以新型网络化的普及带动整体协同联动，以便享受到与城市同等的基本公共服务。乡村应依托现有资源建设农业农村大数据中心，加快物联网、大数据、区块链、人工智能、5G移动通 信网络、智慧气象等现代信息技术在农业领域的应用，主动迎合时代的发展，助力数字乡村建设。参考文献Furubom E G, Richter R.新制度经济学一个交易费用分析范式M.姜建强.罗长远，译.上海:上海人民出版社, 2006(第二章).1 Hardin G. The Tragedy of the ComnionsJJ. Journal of
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20、. Lean H H. Does Financial Development Increase Energy Consumption? Tlie Role of Industrialization and Urbanization in Tunisia. Energy policy, 2014, 40: 473-479.7 Murakami N. Changes in Japanese Industrial Structure and Urbanization: Evidence from Prefectural Dala(JJ. Journal of the Asia Pacific Eco
21、nomy, 2015, 20(3): 385-403.8 Delphin S. Escobedo F J. Abd-Elrahman A. et al. Urbanization as a Land use Change Driver of Forest Ecosystem Services! J. Land Use Policy, 2016, 54: 188-199. Friedmann J. Four theses in the Study of Chinas UrbanizationJ. International Journal ofUrban and Regional researc
22、h, 2006, 30(2): 440-451.110尹鹏.李诚固,陈才,等.新型城镇化情境下人口城镇化与基本公共服务关系研究一以吉林省为例J.经济地理,2015, 35(1):61-67.Ill温铁军.温厉.中国的“城镇化”与发展中国家城市化的教训J.中国软科学.2007(7): 23-29.(12张晓杰.城市化、区域差距与基本公共服务均等化J.经济体制改革.2010(2): 118-122.(13王俊霞.高菲，祝丹枫.城乡经济均衡发展与基本公共服务均等化一基于相合与协调模型的分析J.华东经济管理, 2015. 29(7): 36-42.”4曹现强,姜楠.基本公共服务与城市化耦合协调度分析一
23、以山东省为例J.城市发展研究.2018, 25(12): 147-153.15付占辉.梅林.刘艳军.等.河南省南阳市县域城镇化与基本公共服务时空格局及耨合关系J.地域研究与开发.2018, 37(3): 75-79.(16)李松玉.乡村治理中的制度权威建设J.中国行政管理,2015(3): 80-84, 106.(I7J李道亮.城乡一体化发展的思维方式变革一一论现代城市经济中的智慧农业J.人民论坛学术前沿,2015(17): 39-47.18徐君,张娜.王育红.“新四化”协同发展倍增效用分析J.资源开发与市场.2013(12):1287-1290.(19|严昕.郑建明.新型城镇化与信息化耦合度
24、分析J.图书馆论坛.2017, 37(5): 10-17.201温铁军.兰永海，杨帅.组织创新与租值社会化一新常态”下杭州公共资源治理的案例分析|J.国家行政学院学报, 2016(2):51-57.(21|李盛竹,赵志营.中国社会公共资源的网络化城乡共享水平测度研究J.调研世界,2020(6): 32-37.22J GB/T 36918-2019,就地城镇化评价指标体系S.23廖重斌.环境与经济协调发展的定量评判及其分类体系一一以珠江三角洲城市群为例|人热带地理，1999(2): 76-82.作者简介：赵志营，男，1995年生，河南许昌人，现为重庆邮电大学经济管理学院在读硕士研究生，郑州经贸学
25、 院物流管理专业教师，研究方向为社会治理、技术创新。李盛竹，男，1973年生，四川成都人，2009年毕业于西南交通大学，获博士学位，现为重庆邮电大学 经济管理学睨教授、研究生导师，研究方向为网络经济、管理创新。李倩，女，1995年生，重庆人，现为重庆邮电大学经济管理学院在读硕士研究生，研究方向为社会治理。(责任编辑：刘雅欣)独生与非独生个体的幸福感差异分析基于CGSS (2015和2017)数据的实证分析李源源内容摘要：近年来，家庭的自我选择机制变化导致独生个体总数在不断上升，因而独生与 非独生个体的心理特征差异也成为社会各界持续关注的焦点。本文使用2015和2017年中国综合 社会调查数据，
26、借助传统的多项logii和异质性分析两种方法，研究独生与非独生个体在主观幸 福感上的差别。结论显示，集群成长环境具有显著的幸福效应，即独生个体的主观幸福感普遍低 于非独生个体。异质性检险则发现，45岁以下独生个体的幸福感整体上是低于非独生个体的。 其次独生男性的幸福感相比于非独生男性来讲，其幸福感水平也是显著低的。总的来讲，独生个 体的主观幸福感是显著低于非独生个体的，且这种减小趋势随着年龄的递增更加显著。关键词：独生子女；幸福感；多项1。如：异质性分析中图分类号：C812文献标识码：A 文章编号：1004-7794(2021)06-0012-08DOI: 1随着全面二孩政策的实施，在我国已存
27、在40年的计划生育政策被终结，而在此期间出生的独生子 女成为世界范围内独特的人口现象。根据风笑天的推算，近10年内，如果我国人民的生育观念和生育 行为没有显著变化，那么每个家庭“自愿选择”的结果将导致独生子女人数继续增加。鉴于独生子女数 占总人口的比例较大，这一群体的存在将持续对我国的社会、经济和文化产生巨大影响。因此，本文 意在分析独生与非独生个体在主观幸福感水平上是否存在显著差异以及差异化路径的影响因素，这有 助于了解人口政策的社会心理效应，为实施心理健康教育提供依据，同时也有助于探究个体幸福感变 迁的一般规律。一、文献综述鉴于我国独生子女形成的独特背景，目前有诸多研究探讨了独生子女是否与
28、非独生子女在各项发 展指标上存在显著差异,也有学者关注独生与非独生个体在心理特征方面的差异，但并未达成一致 结论。首先，根据资源稀释理论，随着孩子数量的增加，家庭必需品、父母的关注度以及与外界联系的 机会（例如上学）等3种有限资源将被分割。Downey （ 1995 ）指出独生子女的身份使其避免了与兄弟 姐妹争夺物质资源，因此相较于非独生子女来说，独生子女在家庭人际关系和机会资源等方面更胜一 筹网。李银萍等（2007 ）研究发现尽管我国整体的经济发展水平不断增长，但相比于非独生子女家 庭，独生子女家庭的经济条件总体上略显优势，这也是独生子女可能拥有更高幸福感的原因之一。 Liu et al（
29、2010 ）认为独生子女家庭比其他家庭的亲子互动频率更高，故而教育问题、身体健康程度以 及整体幸福感均比非独生子女更好。其次，虽然独生子女在大多数社会认知方面表现出较好的特征，但余皖婉（2012 ）研究发现独生 子女在日常生活中习惯了向父母索取，比较便向于以自我为中心，这将导致独生子女更难体会他人的 情感，因此，独生子女表现出具有较低的人际和谐度，继而导致这一群体的幸福感下降。此外，陈 小异等（2014 ）认为独生子女的挫折接受能力较差，经济依赖性较强，因此，独生子女的承担力较 弱。这一群体的幸福感主要建立在他人身上，而如果缺乏心理指导，会损失个体效用期。值得关注的 是，最近也有部分学者研究发
30、现，独生子女和非独生子女的心理和行为特征没有明显差异。刘云德等 （1988 ）研究发现在幻想力、换位思考以及共情关怀方面，独生子女与非独生子女没有表现出显著性 差异,进一步，何浩然等（2017 ）结合地区抽样调查数据研究发现，独生子女与非独生子女在人际 交往方面以及亲社会行为和反社会行为上都没有显著差别。不过，Hannum et al （ 1996 ）研究指出由 于我国各个地区的社会经济背景和生育制度规则存在着较大差别，很显然，似乎不可能基于对一些特 定区域样本的分析就能得出普遍性和代表性的结论综合上述分析发现，以往文献多重点关注的是独生子女在教育、性格、家庭关系以及人际交往等 方面的差异研究
31、，而且结论并不一致。第三届国际心理卫生大会明确提出“有幸福感”是心理健康的标 志之一 1川，可见主观幸福感和心理健康是紧密联系的。而目前鲜有文章关注独生与非独生子女的身份 特征引起主观幸福感存在差异等方面的研究。本文结合中国人民大学组织实施的中国综合社会调查 （简称CGSS） 2015和2017组成的混合截面数据，实证考察独生子女这一身份背景是否引起个体主观 幸福感受的显著差异、产生差异的方向以及差异产生的路径。其结论有助于深入了解独生子女群体以 及什么样的因素能够提升独生子女幸福感，这对新时代背景下我国社会居民生活长期稳定幸福的发展 具有理论与实践启示。二、研究设计（-）数据来源研究所采用的
32、数据选自中国人民大学组织和实施的全国综合社会调查（CGSS ）数据库。结合研究 的目的，为了保持数据的连续性以及时间跨度和变量的一致性，选择2015和2017年的数据，然后合 并组成混合截面数据，经过数据筛选和处理，剔除缺失值和异常值等无效样本，选取出了 8049个有效 样本，其中2015年的有效样本数为3992 , 2017年的有效样本数为4057。（-）变量选取1 .因变量。主观幸福感（Happiness ）是衡量受访者幸福感的变量。本文将CGSS （ 2015和2017 ） 问卷中A部分（核心模块）第36个问题“总的来说，您觉得您的生活是否幸福？ ”作为因变量。剔除无 效项后，根据研究需
33、要，对因变量重新合并分组与赋值（表1 ）,该项指标属于定序分类变量。2 .关键自变量。本文的核心自变量为是否为独生子女（Only_child ）,在CGSS （ 2015 ）问卷中A部 分（核心模块）第1个问题“请问除您以外，您家里还有哪些人？ ”以及CGSS （ 2017 ）问卷中D部分 （家庭问卷）“请问您有多少个兄弟姐妹？”问题整理后获得该项指标，其定义方式见表Io3 .控制变量。不同群体的主观幸福感存有明显差异，幸福感作为个人主观情绪情感的体现和评 价，还会受到其他一些因素的影响，这在国内外的研究中也得到了证实。关于独生子女主观幸福感的 研究也借鉴了主流主观幸福感的相关研究方法，强调个
34、体特征、家庭环境、社会支持等因素的影响。 为充分考虑其他因素对主观幸福感的影响，本文参照庞子班等（ 2020 ）的研究经验，将影响主观幸福 感的控制变量按照个体特征，家庭环境以及社会支持分为3类。主要包括性别、年龄段、学历等， 具体分类及其定义方式见表lo表1研究变量界定与基本特征变量种类变量名称变量标识变量定义均值标准差因变量主观幸福感happiness不幸福;幸福=2 ：无感=3 （对照蛆）1.810.682关键自变显独生子女only独生子女=0 ；非独生子女=1 （对照组）0.520.5年龄段old_s0-25岁=1 ； 26-45岁=2 ； 46岁及以上=3 （对照蛆）2.380.68
35、1性别sex男性=0；女性=1 （对照组）0.490.5学历education大学及以上=0 ；中学=1 ;小学及以下=2 （对照组）1.160.824民族nation其他民族=0 ；汉族=1 （对照组）0.750.433宗教信仰religion信教=0 ；不信教=1 （对照蛆）0.150.356婚否man-y已婚-0 ；未婚（包括虎婚）=i （对照组）0.660.474个体特征自评健康状况Health差=1 ；好（非常好，很好，好）=2 ； 一般=3 （对照组）20.398控政治面貌status党员=0 ；非党员=1 （对照组）0.110.313制 变品工作状态work务农=1 ；非农工作=
36、2 ；哲无工作=3 （对照组）1.930.755个人收入Log_incomc连续S2变量（取对数）4.581.037户口类型location非农业户籍力；农业户籍F（对照组）0.340.474工作单位类型W_type党政机关事业单位=1 ；企业=2 ；无单位,自雇（个体户）=3 （对照组）2.120.884家庭环境亲人相处愉悦fiimily非常同意，同意=1 ；非常不同意不同意=2 ； 有点不同意有点同意=3 （对照组）2.110.881家庭经济状况economic（远）高于平均水平=1 ；（远）低于平均水平=2 ； 平均水平=3（对照组）2.430.729社会支持友谊建立困难friendsh
37、ip非常同意，伺意=1 ；非常不同意,不同意=2 ；2.230.672自评社会地位s_class有点不同意，,有点同意=3 （对照组）上层=1 ;中上层=2 ;中下层二3 ;下层=4 :中层=5 （对照组）3.411.066年份虚拟变量Year2017年=0 ； 2015年=1 （对照蛆）0.50.5资料来源：整理CGSS数据库所得。此外，考虑到直系同龄人陪伴的周期并不是个体的一生，有可能发生对前半生的影响较大、而成 年之后的影响非常微弱的情况。成年以及中老年要承担整个家庭的责任，尤其是对于独生男性来说， 其面临的压力会更大，这将会影响独生子女的主观幸福感。因此，对独生子女分年龄段考虑其幸福感
38、 差异是非常有必要的，这将使我们更加了解独生子女的心理变化历程，有助于更好地对独生子女进行 积极引导。本文主要将目前的独生子女人口分为三个年龄段：025岁，2645岁，46岁及以上。025 岁之间的个人在他们生命的早期，毫无疑问，教育和成长问题是最重要的问题，普遍引起父母，家庭 和社会的关注，这个过程也是形成个人认知和情感结构的关键途径；2646岁之间的个人必须面对一 系列生活事件，例如进入就业市场、选择职业、选择配偶和建立家庭。随着他们在这个过程中面临越 来越多的问题，这将再次对个人的心理产生更大的影响，他们与社会之间的关系也越来越紧密。46岁 及以上的个人与前两个类别的差异更大。他们不仅有
39、如何处理家庭与工作之间矛盾的问题，而且还有 如何处理夫妻关系和代际关系等问题。与此同时，还要面对父母的养老问题，种种压力会导致个人的 心理再一次发生巨大变化，因此本文主要针对这3个年龄段进行讨论。（三）描述性统计为了直观展示主观幸福感的个体异质性，与回归分析结果相互印证，现进行交叉分析与卡方检验 （见表2卜表2主观幸福感交叉统计表（N=8（149单位：%）变量类别描述项幸福一般不幸福卡方（sig.）因变主观幸福感49.8015.5034.80-独生子女40.4018.0041.60解释变量260.46非独生子女58.4013.1028.50注：*分别表示在（）%、5%、1%的水平上显著,下同。
40、利用卡方检验（交叉分析）去研究独生子女与非独生子女主观幸福感的差异关系，即独立性。从 上表可以看出：是否是独生子女的主观幸福感呈现出显著性（p0.05）,意味着独生子女相比于非独 生子女对于主观幸福感呈现出差异性，且Cramer V指标效应值（Effect size ）为0.330 ,说明是否为独 生子女的幸福感差异幅度有稍许显著。（四）研究方法因变量属于有序多分类变量。经检验，本文的样本数据未能通过有序多元logit回归模型的平行线 检验（P0.05 ）,故适用无序多元logit回归模型。假定不幸福=1、幸福=2 , 一般=3 ,以“一股为参照 组，拟合两个广义logit模型：log it/
41、 = ln（-）=1 4内 +川2工2 + +熊，+（ 1 ）乃3log it/ = ln（）= a,+ 0、科 + 0廿 +. + /7,/,+（ 2 ）冗3一式中，勺+町+勺=1 ,.卬,勺为独生子女、年龄段、性别、受教育程度等变量，a,尸为待估参 数，为扰动项。作为检验共线性的标准，VIF大于等于5被认为是多重共线性存在的标志，大于10则说明多重共线 性很严重。结果显示，本文选择的自变量独立性较好，可以认为各自变量间不存在多重共线性。三、实证分析（-）回归分析结果表3反映的是在不同设定的情况下，逐步加入独生子女身份变量以及不同特征分类的控制变量的 方法，采用多项Logit模型计算的全样本
42、回归结果。首先对模型整体有效性进行分析（模型似然比检 验），从表3可知：分析显示拒绝原假设（p=0.0000.05 ）,这意味着在构建模型时，放入的自变量均满 足有效性假设。同时由不同的离散被解释变量模型的R2结果可以看出，加入控制变量后，多项logil模 型的拟合效果显著提升，说明加入模型中的控制变量是合适的。模型1是在未加入控制变量的前提下，仅考察独生子女身份以及年龄段对个体主观幸福感的影响 程度，即检验个体是否为独生子女与主观幸福感的关系（主效应卜从回归结果可知，独生子女的回归 系数为-0.585 （p0.0l ）,具有显著的差异因素，这意味着独生子女群体的主观幸福感显著低于非独 生子女
43、。此外，就年龄而言，个体处于025岁时，其主观幸福感要大于46岁及以上，而处于2645 岁时，其主观幸福感显著低于46岁及以上获得的主观幸福感。出现这种现象的可能原因是：随着年龄 的增长，人们压力逐渐增大，面对成家立业的现实问题以及抚养子女、蟾养老人、职业瓶颈等多重压 力，从而导致主观幸福感降到最低。进入老年后，儿女已成家立业，孙辈绕膝，心态也成熟稳重了， 开始享受晚年生活，故而幸福感有了显著提升，但仍然不及在年少阶段获得的幸福感。表3基准回归结果变量主观幸福感(1)(2)(3)(4)关犍变量个体身份（非独生子女）独生子女-0.585*-0.473*-0.421*-0.403*个体特征年龄段（46岁及以上）025岁215岁0.076*-0.483*0.057*-0.222*0.031*-0.178*0.0274-0.092*性别（女性）男性-0.121-0.167-0.193学历（小学及以下）大学及以上中学0.324*().1020.275*0.0980.233 0.076民族其他民族-0.010-0.008-0.006由于拓幅所限，检验处果不在正文於法.（汉族）宗教信仰（不信教）