王 松 孫楚仁 何雅興

（1.中共江蘇省委黨校世界經(jīng)濟(jì)與政治教研部，南京 210009；2.廣東外語(yǔ)外貿(mào)大學(xué)經(jīng)濟(jì)貿(mào)易學(xué)院，廣州 510006；3.西南財(cái)經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)院，成都 611130）

一、引言

增進(jìn)人民福祉是黨和國(guó)家一切工作的出發(fā)點(diǎn)和落腳點(diǎn)。習(xí)近平總書(shū)記多次指出“中國(guó)共產(chǎn)黨人的初心和使命，就是為中國(guó)人民謀幸福，為中華民族謀復(fù)興”，并且強(qiáng)調(diào)“實(shí)現(xiàn)中華民族偉大復(fù)興的中國(guó)夢(mèng)，就是要實(shí)現(xiàn)國(guó)家富強(qiáng)、民族振興、人民幸?！?。黨的十九大報(bào)告指出，中國(guó)特色社會(huì)主義進(jìn)入新時(shí)代，我國(guó)社會(huì)主要矛盾已經(jīng)轉(zhuǎn)化為人民日益增長(zhǎng)的美好生活需要和不平衡不充分的發(fā)展之間的矛盾。我國(guó)政府也一直致力于提升國(guó)民幸福感。聯(lián)合國(guó)《全球幸福指數(shù)報(bào)告》顯示，中國(guó)居民幸福感在全球各國(guó)的排名從2012年的112名快速提升至2020年的52名，充分展現(xiàn)了黨和政府增進(jìn)人民福祉、提高國(guó)民幸福感的卓越成效。

Shin & Johuson(1978)認(rèn)為幸福是評(píng)價(jià)者基于自己的價(jià)值判斷標(biāo)準(zhǔn)對(duì)其生活質(zhì)量作主觀性的整體評(píng)價(jià)，邢占軍(2005)提出體驗(yàn)論的主觀幸福感，即幸福是人們對(duì)現(xiàn)實(shí)生活的一種積極的心理體驗(yàn)，它既同人們生活的客觀條件密切相關(guān)，又體現(xiàn)了人們的需求和價(jià)值。由此可見(jiàn)，幸福感具有主觀性和整體性的特征(Diener，1984)，是個(gè)體根據(jù)自己的主觀感知對(duì)其生活質(zhì)量的整體性評(píng)估(徐曼等，2015)。因此，在學(xué)術(shù)研究中，“幸福感”通常也被稱為“主觀幸福感”或者“生活幸福感”。本文統(tǒng)一采用“生活幸福感”的說(shuō)法，簡(jiǎn)稱為“幸福感”。

學(xué)者們主要關(guān)注哪些因素會(huì)影響生活幸福感，基本可以分為個(gè)體自身因素和外界宏觀因素兩方面。就個(gè)體特征而言，性別、年齡、婚姻、收入、受教育程度、身體健康狀況是影響生活幸福感的基本因素。通常而言，女性比男性的幸福感高(李磊等，2017)；年齡與幸福感存在先遞減后遞增的“U型”關(guān)系，生命的開(kāi)頭和結(jié)尾是最幸福的階段，中年人因生活壓力和欲望得不到滿足幸福感下降(Blanchflower，2004；Hawkes，2012)；已婚的人比離異、未婚的人更幸福(Myers，1996；Carr et al.，2014；袁正和李玲，2017)；是否生育以及生育幾個(gè)孩子也會(huì)影響個(gè)體幸福感(Margolis et al.，2011；Aassve et al.，2012)；在特定的時(shí)點(diǎn)上，幸福水平與收入水平之間存在著正向聯(lián)系，收入越高的人越容易感到幸福(Easterlin，2001；Frey et al.，2000；Lelkes，2006)，但從長(zhǎng)期看，幸福感并沒(méi)有隨著一個(gè)國(guó)家收入的增加而增加(Easterlin et al.，2010)；教育程度對(duì)主觀幸福感有正向影響(Blanchflower et al.，2004；Cu?ado et al.，2012；Michalos，2017；趙新宇和范欣，2014)；身體健康的人比不健康的人更具有幸福感(MacKerron，2011)，這點(diǎn)幾乎無(wú)需證明。

影響個(gè)體幸福感的宏觀層面因素有經(jīng)濟(jì)因素(例如經(jīng)濟(jì)發(fā)展、通脹、失業(yè)、收入不平等)、政府政策(例如社會(huì)保障制度)和生態(tài)環(huán)境因素(例如環(huán)境污染)等。經(jīng)濟(jì)因素方面，縱向來(lái)看，經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶來(lái)的人均收入增長(zhǎng)并不能帶來(lái)持續(xù)的幸福感提升，長(zhǎng)期內(nèi)，居民的幸福水平趨于穩(wěn)定(Easterlin，1974，1995；Blanchflower et al.，2004；McMahon，2006；吳菲，2016)；橫向來(lái)看，富裕國(guó)家居民確實(shí)比貧窮國(guó)家居民更幸福(Veenhoven，1991；Diener et al.，2004；Clark et al.，2007；Stevenson et al.，2013)，但這種正向效應(yīng)可能是由其他因素而非僅僅收入引起的，如更高收入的國(guó)家意味著更民主、環(huán)境保護(hù)更好、社會(huì)保障更健全等(魯元平和王韜，2010)；通脹、普遍失業(yè)和收入不平等均會(huì)降低居民的主觀幸福感(Di Tella et al.，2001；Alesina et al.，2004；Sanfey et al.，2007；Wolfers，2003；Oishi et al.，2011；Zagorski et al.，2014；Cheung & Lucas，2016)。政府政策方面，政府支出增加，尤其是與失業(yè)保障、健康醫(yī)療等相關(guān)的社會(huì)保障支出增加會(huì)提升居民的生活幸福感(Lana et al.，2009；Ram，2009；Kotakorpi et al.，2010；Nordheim et al.，2020)；良好的政府治理，會(huì)帶來(lái)良好的社會(huì)服務(wù)，能長(zhǎng)期提升居民的幸福感。環(huán)境因素方面，空氣污染和水污染會(huì)對(duì)主觀幸福感產(chǎn)生負(fù)面影響；極端天氣和自然災(zāi)害，例如高溫、嚴(yán)寒、干旱和洪澇也會(huì)降低居民的主觀幸福感(Rehdanz et al.，2005；Carroll et al.，2009；Luechinger et al.，2009)。

近些年來(lái)，以信息通信技術(shù)為底層基石的數(shù)字產(chǎn)業(yè)蓬勃發(fā)展，并滲透到經(jīng)濟(jì)社會(huì)各領(lǐng)域各行業(yè)，帶動(dòng)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出增長(zhǎng)、效率提升(王俊豪和周晟佳，2021)。數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化組成了數(shù)字經(jīng)濟(jì)的主體，在國(guó)民經(jīng)濟(jì)中地位日趨重要。①在2021年3月發(fā)布的《中華人民共和國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十四個(gè)五年規(guī)劃和2035年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要》中，“加快數(shù)字化發(fā)展 建設(shè)數(shù)字中國(guó)”單獨(dú)成篇，其中包含“打造數(shù)字經(jīng)濟(jì)新優(yōu)勢(shì)、加快數(shù)字社會(huì)建設(shè)步伐、提高數(shù)字政府建設(shè)水平、營(yíng)造良好數(shù)字生態(tài)”等章節(jié)，足見(jiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展在整個(gè)國(guó)民經(jīng)濟(jì)中的地位。研究數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展影響客觀經(jīng)濟(jì)績(jī)效的文獻(xiàn)眾多，例如數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展(張英浩等，2022；李三希和黃卓，2022；杜金柱等，2023；黃先海等，2023)、產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)(周勇等，2022；張明斗和翁愛(ài)華，2022；劉翠花，2022)、綠色發(fā)展(魏麗莉和侯宇琦，2022；羅軍和邱海桐，2022)和國(guó)際貿(mào)易(范鑫，2020；李亞波和崔潔，2022；魏昀妍等，2022)，但數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)個(gè)體主觀感受的影響研究較少，具體到數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)幸福感影響的研究上，現(xiàn)有文獻(xiàn)主要關(guān)注到互聯(lián)網(wǎng)使用對(duì)居民幸福感的影響，不管是針對(duì)全體居民的研究(周廣肅和孫浦陽(yáng)，2017；祝仲坤和冷晨昕，2018；魯元平和王軍鵬，2020；周爍和張文韜，2021)，還是針對(duì)特定群體的研究，比如針對(duì)農(nóng)村居民(張京京和劉同山，2020；趙一凡，2021；羅明忠和劉子玉，2022)、老年人(蔣俏蕾和陳宗海，2021；雷曉康和陳澤鵬，2023)和青年群體(郭小弦等，2020；龐子玥和曾鳴，2020)的研究，都表明使用互聯(lián)網(wǎng)顯著提升了個(gè)體的主觀幸福感。還有研究表明數(shù)字金融發(fā)展顯著提升了居民幸福感(尹振濤等，2021；張雪林和梅曉妮，2021；李琪輝等，2022；胡杰等，2023)。

本文基于中國(guó)綜合社會(huì)調(diào)查(CGSS)的混合截面數(shù)據(jù)，實(shí)證分析了省份層面數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)居民生活幸福感的影響。研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展能顯著提升個(gè)體幸福感。機(jī)制檢驗(yàn)表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過(guò)提高個(gè)人年收入和降低環(huán)境污染來(lái)提升個(gè)體幸福感。異質(zhì)性分析還表明，相比于農(nóng)村居民，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展更加能提升城鎮(zhèn)居民的生活幸福感；相比于中西部地區(qū)居民，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展更加能提升東部地區(qū)居民的生活幸福感。本文的邊際貢獻(xiàn)體現(xiàn)為兩方面：第一，在研究主題上，本文的研究提供了數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展增進(jìn)居民幸福感的直接證據(jù)，豐富了幸福經(jīng)濟(jì)學(xué)和數(shù)字經(jīng)濟(jì)研究方面的的文獻(xiàn)；第二，在論證上，一方面，本文使用2011～2018年CGSS數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)期限較長(zhǎng)，可以較好控制省份固定特征的影響，這比現(xiàn)有大多使用截面CGSS數(shù)據(jù)或者短期限CGSS數(shù)據(jù)所進(jìn)行的研究?jī)?yōu)勢(shì)明顯；另一方面，本文使用定序回歸模型對(duì)生活幸福感這種難以量化但典型的定序變量進(jìn)行實(shí)證分析也是較為合理的方法，這在現(xiàn)有文獻(xiàn)中也不多見(jiàn)。

二、理論分析和研究假說(shuō)

在影響居民生活幸福感的個(gè)體微觀因素和外界宏觀因素中，已有研究較為一致地表明個(gè)體收入和環(huán)境污染分別會(huì)對(duì)居民生活幸福感產(chǎn)生正面和負(fù)面的影響，而數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展分別會(huì)促進(jìn)居民收入增長(zhǎng)和使得環(huán)境污染降低。因此，從這兩個(gè)影響渠道來(lái)講，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展會(huì)提升居民的生活幸福感。

(一)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展促進(jìn)居民收入增長(zhǎng)

數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過(guò)多種渠道促進(jìn)居民收入增長(zhǎng)。第一，數(shù)字經(jīng)濟(jì)本身構(gòu)成經(jīng)濟(jì)的重要組成部分，《中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展研究報(bào)告(2023)》顯示，2022年數(shù)字經(jīng)濟(jì)占GDP超過(guò)四成，占比達(dá)到41.5%，大量居民或直接從事數(shù)字產(chǎn)業(yè)，或所從事行業(yè)受益于數(shù)字產(chǎn)業(yè)發(fā)展帶來(lái)的提質(zhì)增效。數(shù)字經(jīng)濟(jì)的主體包括數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化，國(guó)家統(tǒng)計(jì)局發(fā)布的《數(shù)字經(jīng)濟(jì)及其核心產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)分類(lèi)(2021)》，數(shù)字核心產(chǎn)業(yè)包括數(shù)字產(chǎn)品制造業(yè)、數(shù)字產(chǎn)品服務(wù)業(yè)、數(shù)字技術(shù)應(yīng)用業(yè)和數(shù)字要素驅(qū)動(dòng)業(yè)。其中，數(shù)字產(chǎn)品制造業(yè)包含通信設(shè)備制造、智能設(shè)備制造等，數(shù)字產(chǎn)品服務(wù)業(yè)包含數(shù)字產(chǎn)品零售、數(shù)字產(chǎn)品批發(fā)等，數(shù)字技術(shù)應(yīng)用業(yè)包含軟件開(kāi)發(fā)、信息技術(shù)服務(wù)等，數(shù)字要素驅(qū)動(dòng)業(yè)包含互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)、信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)等。因此，數(shù)字經(jīng)濟(jì)具有高技術(shù)性、強(qiáng)滲透性、廣覆蓋性特征，數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)融合發(fā)展，帶動(dòng)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出增長(zhǎng)和效率提升，進(jìn)而促進(jìn)居民收入增長(zhǎng)。數(shù)字經(jīng)濟(jì)作為新型經(jīng)濟(jì)形態(tài)，能夠賦能實(shí)體經(jīng)濟(jì)，激發(fā)創(chuàng)新活力，優(yōu)化經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)，提高全要素生產(chǎn)率(李誠(chéng)浩和任保平，2023)。第二，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展加速了知識(shí)和技能傳播，有助于人力資本提升和收入增加。數(shù)字金融通過(guò)增加創(chuàng)新和創(chuàng)業(yè)投入這兩條路徑促進(jìn)城鄉(xiāng)居民收入增長(zhǎng)，數(shù)字金融指數(shù)每增加1個(gè)單位，居民收入會(huì)增長(zhǎng)0.63個(gè)百分點(diǎn)(陳熹和徐蕾，2022)。農(nóng)村數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展推動(dòng)了鄉(xiāng)村非農(nóng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展、提升農(nóng)戶人力資本以及社會(huì)資本，從而促進(jìn)農(nóng)民增收(張良等，2023)。

(二)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展使得環(huán)境污染降低

已經(jīng)有大量的文獻(xiàn)研究表明，數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠促進(jìn)綠色發(fā)展，從而降低經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)環(huán)境的負(fù)面影響。第一，數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠降低空氣污染。數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過(guò)推動(dòng)產(chǎn)業(yè)升級(jí)(程云潔和段鑫，2023)、促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新(鄧榮榮和張翱祥，2022；王力等，2023)以及優(yōu)化資源配置改善了城市空氣質(zhì)量，且數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展不僅推動(dòng)了本地空氣質(zhì)量的改善，還對(duì)降低相鄰城市的空氣污染也具有激勵(lì)作用(郭炳南等，2022)。王力等(2023)研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過(guò)城市創(chuàng)新效應(yīng)、聚集驅(qū)動(dòng)效應(yīng)與結(jié)構(gòu)優(yōu)化效應(yīng)三種重要渠道降低了霧霾污染水平。第二，數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠降低污染物排放。李廣昊和周小亮(2021)的研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過(guò)促進(jìn)工業(yè)生產(chǎn)方式的集約化轉(zhuǎn)型和居民生活方式的線上化轉(zhuǎn)型顯著降低了主要環(huán)境污染物SO2的排放量。數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠通過(guò)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)集聚(佘群芝等，2022)、促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)(張傳兵等，2023)、提高能源利用效率和優(yōu)化能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)(楊昕和趙守國(guó)，2022)來(lái)降低碳排放。第三，數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠推動(dòng)綠色發(fā)展。數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展提高了社會(huì)的資源配置效率(肖旭和戚聿東，2019)，推動(dòng)了城市綠色全要素生產(chǎn)率提升(張東玲等，2023)和城市綠色發(fā)展(魏麗莉和侯宇琦，2022)。數(shù)字化通過(guò)優(yōu)化要素結(jié)構(gòu)、提升資源配置效率、降低成本和技術(shù)創(chuàng)新四條路徑促進(jìn)制造業(yè)綠色發(fā)展(羅軍，2023)?；谝陨系姆治?，本文提出以下假說(shuō)：

假說(shuō)H1：數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展能夠提升居民生活幸福感。

假說(shuō)H2：增加個(gè)體收入和降低環(huán)境污染是數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展提升居民生活幸福感的兩個(gè)重要渠道。

三、研究設(shè)計(jì)

(一)數(shù)據(jù)

1.CGSS 數(shù)據(jù)和生活幸福感指標(biāo)。本文采用CGSS 數(shù)據(jù)。CGSS 始于2003 年，系統(tǒng)全面地收集社會(huì)、社區(qū)、家庭、個(gè)人多個(gè)層次的數(shù)據(jù)，已被廣泛應(yīng)用于社會(huì)學(xué)和經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域的研究。①中國(guó)學(xué)術(shù)調(diào)查數(shù)據(jù)資料庫(kù)CNSDA (ruc.edu.cn)。CGSS 每年均會(huì)詢問(wèn)受訪者“總的來(lái)說(shuō)，您覺(jué)得您的生活是否幸福”的問(wèn)題，并有5 個(gè)答案選項(xiàng)可供選擇( 表3)，受訪者也可以回答“不知道”或干脆拒絕回答( 均作缺失數(shù)據(jù)處理)。本文將該指標(biāo)作為生活幸福感指標(biāo)。

2.數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。借鑒趙濤等(2020) 的研究，利用主成分分析法和熵權(quán)法對(duì)2011 年以后中國(guó)各省的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平進(jìn)行測(cè)算。數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平包括5 個(gè)分項(xiàng)指標(biāo)：聯(lián)網(wǎng)普及率、相關(guān)從業(yè)人員情況、相關(guān)產(chǎn)出情況、移動(dòng)電話普及率和數(shù)字金融發(fā)展。前4 個(gè)分項(xiàng)指標(biāo)對(duì)應(yīng)的實(shí)際內(nèi)容是：百人中互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入用戶數(shù)、計(jì)算機(jī)服務(wù)和軟件業(yè)從業(yè)人員占城鎮(zhèn)單位從業(yè)人員比重、人均電信業(yè)務(wù)總量和百人中移動(dòng)電話用戶數(shù)，它們的原始數(shù)據(jù)均可從《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》中獲得，第5 個(gè)分項(xiàng)指標(biāo)( 即數(shù)字金融發(fā)展)，采用中國(guó)數(shù)字普惠金融指數(shù)來(lái)衡量，該指數(shù)由北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心和螞蟻金服集團(tuán)共同編制。利用主成分分析法和熵權(quán)法對(duì)這5 個(gè)分項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行處理，得到省份數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平指數(shù)。

3.合并數(shù)據(jù)后的實(shí)際有效數(shù)據(jù)。將CGSS 數(shù)據(jù)和數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平數(shù)據(jù)合并后產(chǎn)生的有效數(shù)據(jù)年份是2011、2012、2013、2015、2017 和2018 共6 年，共計(jì)64783 個(gè)個(gè)體樣本( 即64783 條數(shù)據(jù))，剔除幸福感數(shù)據(jù)缺失的樣本和不能確定受訪對(duì)象戶口所屬省份的樣本，最終得到57323 個(gè)有效個(gè)體樣本，有效樣本率為88.48%。①CGSS會(huì)問(wèn)到“您目前的戶口登記地是：1-本鄉(xiāng)（鎮(zhèn)、街道）、2-本縣 （市、區(qū) 市、區(qū)）其他鄉(xiāng)、3-本區(qū)/縣/縣級(jí)市以外、4-戶口待定？”，本文將回答為1、2兩項(xiàng)的標(biāo)記為“本省個(gè)體”，將回答為3、4兩項(xiàng)的標(biāo)記為“不能確定是否為本省的個(gè)體”。本文只保留“本省個(gè)體”樣本。有效樣本的年份分布和省份分布分別如表1 和表2 所示。

表1 有效數(shù)據(jù)年份分布

4.CGSS 數(shù)據(jù)處理和描述性統(tǒng)計(jì)。本文用到CGSS 數(shù)據(jù)中的生活幸福感、性別、年齡、婚姻狀態(tài)、戶口類(lèi)型、年收入、受教育程度和身體健康狀況指標(biāo)，它們所對(duì)應(yīng)的問(wèn)卷問(wèn)題、原始答案選項(xiàng)以及原始數(shù)據(jù)處理情況如表3 所示。

(二)計(jì)量模型

生活幸福感有五個(gè)層次，分別為非常不幸福、比較不幸福、說(shuō)不上幸福不幸福、比較幸福、非常幸福(分別賦值為1、2、3、4、5)，為典型的定序變量，因此采用定序回歸模型進(jìn)行計(jì)量分析。本文的基準(zhǔn)計(jì)量模型為ologit定序回歸模型：①注意，與OLS計(jì)量模型不同，定序logit模型表達(dá)式中無(wú)隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

其中，下標(biāo)i、p、t分別表示個(gè)體(C G S S 受訪對(duì)象)、省份、年份；被解釋變量Happiness是幸福感指標(biāo)(j取值為1、2、3、4)，核心解釋變量是省份數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)Dige；C是控制變量集，包括省份層面和個(gè)體層面的會(huì)影響個(gè)體生活幸福感的變量；δp、γt分別表示省份固定效應(yīng)和年份固定效應(yīng)。β1表示省份數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)受訪對(duì)象生活幸福感的影響，也是我們關(guān)注的系數(shù)。根據(jù)假說(shuō)H1，β1的估計(jì)值應(yīng)顯著為正。①由(1)得，因此，當(dāng)β1=0時(shí)，表示Dige與Happy獨(dú)立，即Dige對(duì)Happy的貢獻(xiàn)沒(méi)有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義；當(dāng)β1＞0時(shí)，隨著Dige增加，P(Happyipt≤j|X)會(huì)減小，因此Happy更有可能落在定序因變量分類(lèi)值較大的一端；當(dāng)β1＜0時(shí)，隨著Dige增加，P(Happyipt≤j|X)會(huì)增大，因此Happy更有可能落在定序因變量分類(lèi)值較小的一端。

控制變量為可能影響居民生活幸福感的個(gè)體特征和省份時(shí)變特征。個(gè)體特征包括性別、年齡(同時(shí)控制年齡的平方項(xiàng))、婚姻狀態(tài)(未婚或已婚)、戶口類(lèi)型(城鎮(zhèn)戶口或者農(nóng)村戶口)、受教育程度(大專(zhuān)以下或大專(zhuān)以上)、健康狀況(黨員或非黨員)，其數(shù)據(jù)均來(lái)自CGSS數(shù)據(jù)庫(kù)。省份時(shí)變特征控制人均GDP。

四、實(shí)證結(jié)果

(一)基準(zhǔn)回歸結(jié)果

數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響居民生活幸福感的基準(zhǔn)回歸結(jié)果如表5所示。數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)的系數(shù)顯著為正，這表明，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展提高了居民的生活幸福感，驗(yàn)證了假說(shuō)H1?？刂谱兞康南禂?shù)也符合預(yù)期。個(gè)人特征方面，女性比男性更可能覺(jué)得生活幸福；已婚人士比未婚人士更可能覺(jué)得生活幸福；城鎮(zhèn)居民比農(nóng)村居民更可能覺(jué)得生活幸福；大專(zhuān)及以上受教育水平群體比大專(zhuān)以下受教育水平群體更可能覺(jué)得生活幸福；身體健康的人更可能覺(jué)得生活幸福；年齡對(duì)生活幸福感的影響呈“U”型，即年輕人和老人更容易認(rèn)為生活是幸福的(根據(jù)第8列實(shí)證結(jié)果，年齡的分水嶺大概在39歲)。人均GDP對(duì)居民生活幸福感的影響不是很顯著，并且即使有影響，也很可能是負(fù)向影響，這說(shuō)明居民的生活幸福感與所在省的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平間并無(wú)必然的正向關(guān)聯(lián)。

表5 數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)生活幸福感的影響(基準(zhǔn)回歸結(jié)果)

(二)穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

本文采用三種方法對(duì)基準(zhǔn)結(jié)果進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，分別是用熵值法測(cè)算數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)、更換計(jì)量模型估計(jì)方法、剔除個(gè)體遷徙的影響。前兩種方法的實(shí)證結(jié)果如表6所示，其中第1列和第2列是用熵權(quán)法測(cè)算省份數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)，并進(jìn)行基準(zhǔn)計(jì)量模型回歸；第3列和第4列是oprobit模型的回歸結(jié)果；第5列和第6列是用普通最小二乘法估計(jì)得到的回歸結(jié)果。第1、3、5列沒(méi)有加入控制變量，第2、4、6列加入控制變量，所有列省份數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)的系數(shù)均顯著為正，與基準(zhǔn)回歸一致。

表6 數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)生活幸福感的影響(不同指標(biāo)和估計(jì)方法)

中國(guó)內(nèi)部存在巨大的人口流動(dòng)(主要是從農(nóng)村流向城市、從中西部流向東部沿海)，若受訪者在考察期間(2011～2018年)有跨省遷徙行為，則一方面其被數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展影響的程度將很難確定；另一方面其生活幸福感在考察期的變化將有可能是由于遷徙行為造成的——生活在不同地區(qū)顯然會(huì)影響生活幸福感。這兩方面的影響都可能造成基準(zhǔn)結(jié)果偏誤，為了排除個(gè)體遷徙的影響，本文做了下述子樣本的估計(jì)。表7展示了剔除個(gè)體遷徙后，省份數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)對(duì)居民生活幸福感的影響的估計(jì)結(jié)果。第(1)列是剔除在2011年及之后年份將戶口遷移至本地的樣本及不能確定戶口遷移時(shí)間的樣本，對(duì)剩余樣本進(jìn)行估計(jì)的結(jié)果(剩余樣本55463個(gè)，占剔除前樣本數(shù)的96.76%)；第(2)列是只保留自出生以來(lái)戶口一直在本地的樣本進(jìn)行估計(jì)的結(jié)果(此類(lèi)樣本44319個(gè)，占77.31%)；①讀者可能會(huì)質(zhì)疑戶口所在地和實(shí)際居住地不一致的問(wèn)題，但實(shí)際上經(jīng)處理后，本文所用樣本的戶口所在地和居住地是一致的，并且都為本?。ㄊ茉L當(dāng)時(shí)所在省份）。第(3)列是剔除在2011年及之后年份才開(kāi)始在本地居住的樣本及不能確定何年開(kāi)始在本地居住的樣本，對(duì)剩余樣本進(jìn)行估計(jì)的結(jié)果(剩余樣本43911個(gè)，占76.60%)；第(7)、(8)列是只保留自出生以來(lái)一直在本地居住的樣本進(jìn)行估計(jì)的結(jié)果(此類(lèi)樣本32396個(gè)，占56.51%)。上述估計(jì)中，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)和控制變量的系數(shù)的方向和顯著性均與基準(zhǔn)回歸結(jié)果一致。

表7 數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)生活幸福感的影響(剔除個(gè)體遷徙的影響)

(三)機(jī)制檢驗(yàn)結(jié)果

機(jī)制檢驗(yàn)結(jié)果如表8所示，其中第(1)、(3)列分別檢驗(yàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)個(gè)體收入和環(huán)境污染指數(shù)的影響，實(shí)證結(jié)果表明，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展分別對(duì)個(gè)體收入、環(huán)境污染產(chǎn)生正向和負(fù)向影響；第(2)、(4)列是分別在基準(zhǔn)計(jì)量模型中加入個(gè)體收入和環(huán)境污染指數(shù)，實(shí)證結(jié)果顯示，個(gè)體收入和環(huán)境污染分別對(duì)居民生活幸福感產(chǎn)生正向和負(fù)向的影響。①環(huán)境污染指數(shù)為省份層面水平，參照王昀和孫曉華（2017）的方法，基于廢氣中二氧化硫排放量、一般工業(yè)固體廢物產(chǎn)生量、廢水排放總量（數(shù)據(jù)來(lái)自《中國(guó)環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒》），利用熵權(quán)法測(cè)算得到。個(gè)體收入為CGSS數(shù)據(jù)中的“個(gè)體年收入”指標(biāo)。因此，機(jī)制檢驗(yàn)的結(jié)果表明，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展可以通過(guò)提高個(gè)人年收入和降低環(huán)境污染來(lái)提升個(gè)體幸福感，驗(yàn)證了假說(shuō)H2。

表8 作用機(jī)制回歸結(jié)果

(四)異質(zhì)性分析

我國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的各方面長(zhǎng)期存在城鄉(xiāng)差異(城鎮(zhèn)地區(qū)和農(nóng)村地區(qū)的差異)和地區(qū)差異(主要指東部沿海省份和中西部?jī)?nèi)陸省份的差異)，②東部地區(qū)包括北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、廣西、海南12個(gè)省、自治區(qū)、直轄市，其余省份歸為中西部地區(qū)。數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展亦是如此，這導(dǎo)致數(shù)字經(jīng)濟(jì)在影響居民幸福感也呈現(xiàn)出城鎮(zhèn)和農(nóng)村間的差異、東部地區(qū)和中西部地區(qū)間的差異。

一方面，在數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展上，城鎮(zhèn)地區(qū)比農(nóng)村地區(qū)更有優(yōu)勢(shì)、東部地區(qū)比中西部地區(qū)更有優(yōu)勢(shì)。數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展要素包括數(shù)字技術(shù)、數(shù)字產(chǎn)品、數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)據(jù)資源等，數(shù)字技術(shù)研發(fā)依賴于高層次創(chuàng)新人才、數(shù)字產(chǎn)品應(yīng)用需要有深厚的傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)和豐富的應(yīng)用場(chǎng)景、數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)需要大量資金、數(shù)據(jù)資源掌握在大型科技公司手里。幾乎在每一方面，城鎮(zhèn)地區(qū)都比農(nóng)村地區(qū)更有優(yōu)勢(shì)，東部地區(qū)都比中西部地區(qū)更優(yōu)勢(shì)。以電商平臺(tái)為例，根據(jù)《2021年度中國(guó)電子商務(wù)“百?gòu)?qiáng)榜”》提供的數(shù)據(jù)計(jì)算，百?gòu)?qiáng)大型電商分布高度集中，其中北京39家、長(zhǎng)三角38家、珠三角12家、香港3家，中部和西部分別只有5家和3家，大型電商平臺(tái)高度集中于東部地區(qū)。工業(yè)和信息化部2023年發(fā)布的《中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)報(bào)告(2023)》將各省、自治區(qū)、直轄市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)分為三個(gè)梯隊(duì)，第一梯隊(duì)包括數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)前十名，分別是北京、上海、廣東、江蘇、浙江、山東、四川、天津、福建和湖北，除了四川和湖北，其他均為東部沿海省市。因此，東部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)明顯高于中西部地區(qū)(圖1)，城鎮(zhèn)地區(qū)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展也會(huì)快于農(nóng)村地區(qū)，自然地，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)居民收入的提升作用在東部地區(qū)和城鎮(zhèn)地區(qū)也會(huì)更加明顯。

圖1 不同地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平

另一方面，我國(guó)的環(huán)境污染目前整體呈現(xiàn)東部地區(qū)逐年改善，中西部地區(qū)逐漸加重的趨勢(shì)，這很大程度上與我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展過(guò)程中產(chǎn)業(yè)的梯度轉(zhuǎn)移有關(guān)。我國(guó)高耗能產(chǎn)業(yè)呈現(xiàn)出由東部向中西部地區(qū)轉(zhuǎn)移的演變趨勢(shì)，而污染轉(zhuǎn)移和高耗能產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移的特征基本一致，逐步由東部向中西部地區(qū)轉(zhuǎn)移(黃秀蓮和李國(guó)柱，2019)，因此，自2011年以來(lái)，東部地區(qū)環(huán)境污染指數(shù)逐年下降，中西部地區(qū)環(huán)境污染指數(shù)逐漸上升(圖2)。與此同時(shí)，東部地區(qū)居民平均收入較高，加之之前東部地區(qū)較為嚴(yán)重的環(huán)境污染問(wèn)題，使得該地區(qū)居民更加重視環(huán)境污染問(wèn)題的改善。如此一來(lái)，相對(duì)于中西地區(qū)居民，東部地區(qū)居民更加能關(guān)注到數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶來(lái)的環(huán)境污染降低。類(lèi)似的邏輯也存在于城鎮(zhèn)居民和農(nóng)村居民對(duì)環(huán)境污染問(wèn)題的感知上，一方面，城鎮(zhèn)地區(qū)由于經(jīng)濟(jì)活動(dòng)密度大導(dǎo)致對(duì)環(huán)境破壞比農(nóng)村地區(qū)嚴(yán)重；另一方面，城鎮(zhèn)地區(qū)居民人均收入水平和受教育程度比農(nóng)村地區(qū)居民高，對(duì)環(huán)境污染的治理更加關(guān)注。如此一來(lái)，相對(duì)于農(nóng)村居民，城鎮(zhèn)居民更能關(guān)注到數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶來(lái)的環(huán)境污染降低。

圖2 不同地區(qū)環(huán)境污染指數(shù)

基于以上的分析，提出以下假說(shuō)：

假說(shuō)H3：相比于農(nóng)村居民，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展更加能提升城鎮(zhèn)居民的生活幸福感。

假說(shuō)H4：相比于中西部地區(qū)居民，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展更加能提升東部地區(qū)居民的生活幸福感。

異質(zhì)性檢驗(yàn)的實(shí)證結(jié)果如表9所示，第(1)、(2)列回歸結(jié)果表明，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)城鎮(zhèn)居民和農(nóng)村居民的生活幸福感均產(chǎn)生正向影響，但對(duì)前者的影響更大；第(3)、(4)列回歸結(jié)果表明，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展東部地區(qū)居民的生活幸福感產(chǎn)生顯著正向影響，對(duì)中西部地區(qū)居民的生活幸福感影響不顯著。進(jìn)一步地，數(shù)字經(jīng)濟(jì)組間系數(shù)差異檢驗(yàn)的P值都至少在10%顯著性水平下顯著，說(shuō)明數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)不同戶口性質(zhì)居民和不同地區(qū)居民的生活幸福感均存在顯著差異影響。

表9 異質(zhì)性檢驗(yàn)回歸結(jié)果

五、結(jié)論和政策建議

以信息通信技術(shù)為底層基石的數(shù)字產(chǎn)業(yè)蓬勃發(fā)展，中國(guó)社會(huì)進(jìn)入了數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代。數(shù)字技術(shù)、數(shù)字產(chǎn)品滲透到經(jīng)濟(jì)社會(huì)各領(lǐng)域各行業(yè)，推動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和社會(huì)進(jìn)步。現(xiàn)有研究主要關(guān)注數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展如何影響經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展績(jī)效，鮮有考察數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)居民生活幸福感的影響。本文基于中國(guó)2011～2018年中國(guó)綜合社會(huì)調(diào)查(CGSS)數(shù)據(jù)和利用主成分分析法、熵權(quán)法測(cè)算得到的省級(jí)層面數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)和環(huán)境污染指數(shù)，實(shí)證分析了數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)我國(guó)居民生活幸福感的影響。研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展能顯著提升我國(guó)居民的生活幸福感；機(jī)制檢驗(yàn)表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過(guò)提高個(gè)人年收入和降低環(huán)境污染來(lái)提升生活幸福感；異質(zhì)性分析表明，相對(duì)于農(nóng)村居民，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展更能提升城鎮(zhèn)居民的生活幸福感；相對(duì)于中西部地區(qū)居民，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展更能提升東部地區(qū)居民的生活幸福感。

本文研究提供了數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展增進(jìn)人民幸福感的直接證據(jù)，但數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的地區(qū)不平衡性導(dǎo)致其“幸福效應(yīng)”未能普遍展現(xiàn)，主要原因在于我國(guó)農(nóng)村地區(qū)、中西部地區(qū)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相對(duì)較為滯后，與城鎮(zhèn)地區(qū)、東部地區(qū)存在較大差距。因此，加快鄉(xiāng)村地區(qū)和中西部地區(qū)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展，既是縮小城鄉(xiāng)間、地區(qū)間數(shù)字經(jīng)濟(jì)差距的需要，同時(shí)也能增加這些地區(qū)的居民收入，增強(qiáng)他們的獲得感和幸福感。農(nóng)村地區(qū)、中西部地區(qū)要因地制宜制定數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃，做好頂層設(shè)計(jì)，具體而言可從以下幾點(diǎn)進(jìn)行發(fā)力：第一，中西部地區(qū)要優(yōu)化營(yíng)商環(huán)境，營(yíng)造利于新型數(shù)字企業(yè)發(fā)展和投資的政策環(huán)境，同時(shí)可以與數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)省市形成結(jié)對(duì)幫扶，實(shí)現(xiàn)市場(chǎng)共享、資源共享和技術(shù)共享。第二，加快數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。大力推動(dòng)5G、物聯(lián)網(wǎng)、光纖網(wǎng)絡(luò)和數(shù)據(jù)中心等新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，提供數(shù)字產(chǎn)業(yè)發(fā)展和應(yīng)用的硬件支撐。第三，加快農(nóng)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率、提高農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量和拓寬農(nóng)產(chǎn)品在線銷(xiāo)售渠道；加快鄉(xiāng)村寬帶通信網(wǎng)普及和覆蓋，縮小城鄉(xiāng)間信息鴻溝；加強(qiáng)對(duì)農(nóng)村居民的數(shù)字技能培訓(xùn)，增強(qiáng)他們使用數(shù)字產(chǎn)品、利用數(shù)字技術(shù)的能力。