党的十九大报告指出：“中国特色社会主义进入新时代，中国社会主要矛盾已经转化为人民日益增长的美好生活需要和不平衡不充分的发展之间的矛盾”。其中，居民幸福感即是人民日益增长的美好生活需要在当代中国社会建设的重要体现之一。社会经济发展及相关政策的最终目的都是为了增强居民幸福感^{[1, 2]}。然而，随着我国城镇化率及人均可支配收入水平的提高，居民幸福感却呈现不升反降的趋势。《中国经济生活大调查》显示，我国居民的整体幸福感在不断下降，但个体受教育水平与主观幸福感一直呈显著的正相关。同时，在对“幸福—收入悖论”进行破解和再论证的过程中^[3-5]，作为收入先决机制的受教育水平备受关注，且成为幸福感研究中的重要议题之一。

幸福感是居民对其生活质量的主观认知和情感评价^{[6, 7]}。早期对居民幸福感的研究主要集中在个体尺度^[8]，关注个体“内生特征”（internal characteristics）与幸福感的关系，受教育水平亦是其中的重要因素。有学者基于中国综合社会调查数据，运用路径分析，发现个体受教育水平主要通过收入对幸福感发挥间接作用^[9]。也有学者运用元分析（meta-analysis）对美国相关研究进行了文献回顾与评估，研究发现个人受教育水平对成年人的主观幸福感有积极作用，但是其作用相对有限^[10]。基于土耳其近10年的生活满意度调查数据也得到了相同结论^[11]。然而，有研究表明较高的受教育水平反而可能会降低个体幸福感，并认为这主要是由于随着个体受教育水平的提高，个人期望值也会随之上升进而降低其主观幸福感^[12]。整体来看，个体受教育水平对主观幸福感具有一定的显著影响，但存在多种影响路径。

为公共政策的制定与评估提供优化建议是幸福感研究的目标之一^{[13, 14]}。随着城市化进程的推进及研究的不断深入，相较于从微观个体尺度上探讨幸福感的个体差异及主观影响因素，从宏观区域尺度上对居民幸福感的空间差异及其与地理背景特征关系进行研究，更具有针对性和应用价值。近年来，越来越多的国内外学者将幸福感的研究焦点转移到邻里（社区）、区县、城市、省及州等区域尺度上，探讨地理背景特征对居民幸福感的影响，如气候条件^{[15, 16]}、环境污染^{[17, 18]}等自然环境特征；人口规模^[19-21]、人口密度^{[22, 23]}等建成环境特征；失业^[8]、通勤^[24]、收入差距或平均收入^[25-27]等社会人文环境特征。有学者基于欧洲社会调查数据，运用多尺度模型对个体、区域及国家层面的幸福感影响因素进行了系统分析，认为区域因素决定着个体的相对地位或水平，其对居民幸福感具有不可忽视的作用，尤其是非经济类因素^[28]。

作为地理背景特征之一，城市（地区）人均受教育水平对居民幸福感具有重要影响。国外已有研究发现地区人均受教育水平与居民幸福感具有强相关关系，如Rentfrow^[29]基于美国Gallup数据，从州的尺度对经济、教育及职业与幸福感的关系进行了相关性分析，研究表明与幸福感相关性最高的变量是人均受教育水平，即使控制了收入变量，其相关系数仍高达0.72。Lawless和Lucas^[24]基于美国BRFSS数据，从县的尺度探讨幸福感的影响因素，同样发现幸福感与人均受教育水平的相关系数远远高于人均收入水平。Florida等^[30]分析了美国城市尺度居民幸福感的影响因素，发现在多元线性回归分析中，与人均收入相比，人均受教育水平对居民幸福感的贡献更大。他认为，城市人均受教育水平是隐藏在收入背后影响幸福感的潜在因素，幸福感更多的不是被收入而是人均受教育水平所驱动。此外，人均受教育水平还会通过作用于就业、社会交往等行为对幸福感产生间接影响。

综上，目前关于地理背景特征对居民幸福感影响的研究，尤其是人均受教育水平，主要集中在美国等西方发达国家，对于中国的研究尚较为缺乏。我国所处经济发展阶段及社会文化背景与发达国家差别较大，国外经验不能直接应用于指导中国的实践，迫切需要开展针对中国的专门研究。其次，根据社会比较理论，居民幸福感与自身的收入或地位呈正相关关系，与社会的平均收入或地位呈负相关关系，对于受教育水平而言，其在个体与区域层面上可能存在交互效应，而已有研究很少将二者放在同一框架体系下研究。此外，已有研究多采用单一水平统计模型，而忽略数据结构的嵌套性和多层性，由此引起变量显著性的估计有偏。最后，城市是个体在空间流动中寻求就业、居住场所的基本空间单元，与邻里社区等较小空间单元相比，探讨城市层面的幸福感影响因素对和谐宜居城市建设和个体的迁移流动具有更加重要的政策意义。综上，基于2016年中国劳动力动态调查数据，运用多层线性模型检验城市人均受教育水平、人均收入对居民幸福感的影响，同时探讨城市人均受教育水平对不同学历群体幸福感影响的异质性。

个体数据来自2016年中国劳动力动态调查数据（CLDS），样本涵盖了29个省自治区直辖市，调查对象为样本家庭户中15岁以上的劳动力。CLDS的抽样方式采用多阶段、多层次与劳动力规模成比例的概率抽样方法以保证样本的全国代表性。城市层面数据主要来自2010年各省市《人口普查年鉴》、2017年《中国城市统计年鉴》、2017年各城市的统计年鉴及安居客网站。考虑到城市内部乡村、集镇、郊区及市区居民的生活工作环境可能存在较大差异，城市层面变量所涉及的数据统计口径均为市辖区或都市区域。本研究主要目的是探讨城市背景特征对就业者幸福感的影响及群体差异性，因此将研究对象仅限定为城市在业者。原始调查数据最终与城市数据匹配得到2881个个体样本，分布在全国24个省市的50个城市，基本涵盖了东中西部不同地理区域的城市。

因变量是生活幸福感。在因变量的选择上，为了保证研究的稳健性，同时采用生活幸福感和生活满意度两种测度指标。在个体问卷中，关于幸福感的测度，设置有“总的来说，您认为您的生活过得是否幸福？”问题，这是一个包含5个次序的定序变量，其中1代表非常不幸福，5代表非常幸福，数字越大代表幸福水平越高，见表 1。

表 1(Tab. 1

表 1 城市及个体样本属性统计 Tab.1 Statistics of City Attributes and Research Samples

表 1 城市及个体样本属性统计 Tab.1 Statistics of City Attributes and Research Samples

核心自变量是城市人均受教育水平。借鉴美国学者Florida^[30]的研究，采用城市就业人口为本科及以上学历人数比例作为其代理变量。鉴于我国城市就业人口本科及以上学历占比相对较低，同时以城市就业人口为专科及以上学历人数占比作为人均受教育水平的另一代理变量，以增强结果稳健性。限于数据可获得性，该数据来自2010年各省市《人口普查年鉴》。

控制变量包括个体和城市两个层面。前者主要包括性别、年龄、户籍、婚姻状态、家庭年收入、学历。后者主要包括城市人均收入、人均GDP、工业废水排放量、房价工资比及东中西地区等。城市收入水平对居民生活、就业等方面具有重要影响，选取与居民生活更为相关的城镇居民人均可支配收入作为代理变量，而人均GDP为其替代变量。对于个体和家庭而言，住房是最大的开支且可以反映城市的消费水平。选取房价工资比作为测度城市消费水平的指标，即二手房平均房价与在岗职工平均工资的比值。同时，还包括工业废水排放量，其在一定程度上可以反映城市环境与经济发展质量。

因变量“居民幸福感”是级序变量，学者通常采用序次逻辑斯蒂回归，或对其进行二分类合并后采用二元逻辑斯蒂回归分析。由于逻辑斯蒂回归的系数在不同模型之间不具有可比性，而且将因变量进行合并压缩会损失因变量的有效性。针对这一问题，很多学者采用多元线性模型。鉴于数据的嵌套性与结构性，最终选择多尺度线性模型。

首先，为识别居民幸福感在城市、个体层面的差异性，构建了不包含任何解释变量的空模型，见公式（1）。其次，为探讨不同因素对居民幸福感的影响，构建了包含个体和城市层级变量的基本模型，见公式（2）。

(1)

(2)

其中，HY表示居民主观幸福感，即因变量；HY_ij表示城市j个体i的幸福感，β₀表示所有城市的平均效应；u_0j表示城市尺度的变异，γ_ij表示个体尺度的变异；CE_cityj和IE_ij分别表示城市尺度和个人尺度的解释变量。β_cityCE_cityj + β_IEIE_ij表示模型的固定效应，u_0j + γ_ij表示模型的随机效应。

空模型的估计结果显示，居民幸福感在城市和个体层次的变异值分别为0.21和0.85，城市间关联度系数（ICC）为20.3%，即居民幸福感中约20%的变异来自于城市层面，其余80%的变异来自于个体层面。这说明城市层级的变异不可忽略（城市层次变异高于6%），有必要采用多层次线性模型^[31]。

从图 1可以看出，无论是生活幸福感还是生活满意度，均表现出明显的区域差异性。经济发展水平较高、地理位置相对优越的东部地区表现最好，生活幸福感和生活满意度的平均值分别为3.88和3.81；而西部地区整体偏低，两个指数分别为3.75和3.64。

图 1(Fig. 1)

图 1 居民幸福感的地区差异比较 Fig.1 Comparison of Regional Differences of Residents'Subjective Well-Being

本文主要目的是探讨城市背景特征对居民幸福感的影响，除个体学历，在模型中引入个体社会经济属性作为控制变量且结论与已有研究基本一致，这里不作重点解释。表 2显示了基本模型回归结果，在约定条件下城市人均受教育水平与居民幸福感存在显著正相关，变量系数分别为0.151、0.120和0.129。这说明在控制城市人均收入水平和主要社会经济属性变量的基础上，城市人均受教育水平越高，其居民幸福感越高。

表 2(Tab. 2

表 2 基本模型的回归结果 Tab.2 The Results of Baseline Model for Residents' Subjective Well-being

表 2 基本模型的回归结果 Tab.2 The Results of Baseline Model for Residents' Subjective Well-being

模型1控制了除学历以外的个体社会经济属性，城市人均受教育水平对居民幸福感的影响系数为正，且在1%水平上显著。这可能的解释是，受教育水平不仅对收入有显著影响，而且对其他影响幸福感的因素也具有重要作用，如对生活的掌控能力、稳定的社会关系及良好的就业适应能力。城市人均收入水平对居民幸福感的影响系数显著为负，这表明在我国城市层面确实存在幸福—收入悖论。党云晓等^[21]的研究也发现，城市人均工资与居民幸福感为负向相关，并认为这可能是因为人均工资高的城市往往存在着更大的收入差距，进而由收入不平等导致较低的居民幸福感。对于地理区域变量，与西部城市相比，东部城市居民幸福感更高，且在5%水平上显著。而中部地区的系数为负，但未通过显著性检验。这也解释了图 1关于不同地区的平均幸福感差异^[32]。

模型2是在模型1的基础上，增加了个人学历变量，虽然城市人均受教育水平的系数有所减小，但仍在5%水平上显著。此外，个人学历越高，居民幸福感也越高，但系数最高的是本科学历而非硕士及以上。这与已有研究相一致，即学历对幸福感的影响并非简单的线性关系，部分研究表明，拥有中等学历的个体最幸福^[33]。Michalos^[34]对大学生的研究也发现，当个体获得本科学历后，即便继续提高自身的教育程度，其幸福感也不会显著提高，二者甚至呈负向关系。同时，为控制城市消费水平及生态环境对幸福感的影响，在模型3中加入了房价工资比和工业废水排放量，二者系数均为负，但未通过显著性检验。城市人均受教育水平依然对居民幸福感具有显著正向影响，且与模型2相比，系数有所增加。

为了保证结果的稳健性，在模型2的基础上，对因变量和核心自变量的测度指标进行了替换。从表 3的回归结果来看，基准模型结论得到了稳健证明。在模型4中，由就业人口专科以上学历占比表征城市人均受教育水平，其系数远高于模型2，这可能是因为我国整体受教育水平较低，专科学历群体占比较高且对城市居民幸福感的影响更大。从表 1的变量描述性统计也可以看出，我国城市就业人口专科及以上占比的平均值为25.54，而本科及以上占比的平均值仅为12.02。模型5、6分别是将人均可支配收入替换为人均GDP、生活幸福感替换为生活满意度，虽然城市人均受教育水平的显著性有所下降，仅在10%水平上显著，但其系数并没有大幅度下降，结论未发生实质性改变。

表 3(Tab. 3

表 3 基准模型的稳健性检验 Tab.3 The Robustness Test of Baseline Model

表 3 基准模型的稳健性检验 Tab.3 The Robustness Test of Baseline Model

为验证城市人均受教育水平对不同学历群体幸福感的影响差异，模型7、8中引入二者的交互项，见表 4。由于硕士及以上学历样本量较少，在后续分析中将其与本科样本合并为本科及以上学历。

表 4(Tab. 4

表 4 交互效应模型的回归结果 Tab.4 The Results of Educational Attainment Moderating Effects on Subjective Well-being

表 4 交互效应模型的回归结果 Tab.4 The Results of Educational Attainment Moderating Effects on Subjective Well-being

可以看出，城市人均受教育水平对居民幸福感的影响对不同学历群体有所不同。二者的主效应无实质性改变，依然具有显著性。针对交互效应，以初中及以下学历为参照组，发现城市人均受教育水平与本科及以上学历的交互项系数显著为负，与高中学历的交互项系数为正，但未通过显著性检验。这表明城市人均受教育水平对居民幸福感的影响是复杂的，且对个体学历具有一定的调节作用。整体来看，城市人均受教育水平对居民幸福感有正向提升作用。然而，相较于其他学历群体，城市人均受教育水平对本科及以上学历群体的幸福感却产生了消极影响。这也许是因为本科及以上学历群体对自我的期望值相对较高，且在市场化程度较高的城市地区，其收益回报率低于高中与专科学历^[35]，同时在社会比较心理作用下，居住在人均受教育水平高的城市，其优越感并没有那么强烈，进而导致幸福感下降。

同时，为了更好的展示城市人均受教育水平对不同学历群体幸福感的影响异质性，根据模型7、8绘制了城市人均受教育水平对不同学历群体幸福感影响的预测效应图。从图 2可以很明显看出，随着城市人均受教育水平提高，高中及以下学历群体幸福感大幅增加，而本科及以上学历群体的幸福感几乎维持在同一水平，甚至有所下降。当城市人均受教育水平高于一定阈值时，即城市就业人口本科及以上占比高于17%或城市就业人口专科及以上占比高于33%，本科及以上学历群体幸福感低于高中学历群体。

图 2(Fig. 2)

图 2 城市人均受教育水平对不同学历群体生活幸福感的预测效应 Fig.2 Predicted Effects of Educational Attainment on Subjective Well-being by Residents' Education

这可能的解释是，在人均受教育水平高的城市，更容易出现“教育回报失灵”现象，如近年来出现的“大学生就业难”和“民工荒”就是最好的例证。居住在人均受教育水平高的城市，高学历群体对自我期望比较高，同时可能会面临户籍身份、行业垄断等非经济因素的联合制约^[9]，无论是工作还是生活中，更常处于紧张、焦虑、失望的状态，这严重降低其幸福感。与之相反，低学历群体更容易从中获得就业、学习机会及更高的教育回报。而在人均受教育水平低的城市，高学历群体幸福感相对较高，可能是因为拥有更多的体面就业机会及良好的社会关系，且具有较高的优越感。

让人民群众拥有更多获得感、幸福感、安全感，是我国全面建成小康社会的应有之义。如何提升居民幸福感成为国内外研究的热点问题，但目前在城市尺度上，对我国居民幸福感的相关研究还较为薄弱。因此，本文基于中国劳动力动态调查数据，采用多尺度线性模型，探讨了城市人均受教育水平对居民幸福感的整体影响及群体异质性作用。研究发现：

（1）居民幸福感存在显著区域差异。东部城市居民幸福感最高，西部地区整体偏低；居民幸福感与城市人均收入水平为负向相关，与已有研究^[21]相一致，证明了我国城际尺度的“幸福—收入悖论”。

（2）城市人均受教育水平对居民幸福感有正向提升作用。城市人均受教育水平越高，居民幸福感越高，这是由于低学历群体幸福感整体得到的抬升效应，而不是高学历群体从学历中获得的累积效应。

（3）城市人均受教育水平对居民幸福感的影响是复杂的，在不同学历群体间存在明显差异，对高中及以下学历群体幸福感的提高具有积极影响，但对本科及以上学历群体的幸福感产生消极影响。

已有文献对城市经济收入水平与居民幸福感的关系进行了广泛实证研究，而作为收入先决机制的受教育水平却鲜有涉及^[3-5]。本文基于中国城市的实证研究，在城市尺度拓展了对居民幸福感影响因素的研究，发现城市人均受教育水平与居民幸福感具有显著正相关关系，有助于加深理解城市人均收入及人均受教育水平与居民幸福感提升的关系，为我国教育政策的制定提供参考。百年大计，教育为本。在全面建成小康社会和实现社会主义现代化的进程中，我国应继续加大教育投入力度确保教育优先发展，提高居民受教育程度不仅可以帮助居民获得改善物质生活的能力，也有助于提升居民幸福感。

此外，国外学者论证了城市人均受教育水平对居民幸福感的正向提升作用^{[29, 30]}，但尚无探讨城市人均受教育水平的作用机制及在不同人口属性的城市居民中的影响差异。本文关于群体异质性的研究成果为城市居民幸福感研究提供了新的视角，为我国城市公共政策的制定提供依据。考虑到城市人均受教育水平对居民幸福感影响在不同学历群体的异质性，政府应积极引导人口、资源在城市间的有序流动和优化配置，以实现个体和城市整体幸福感的帕累托改进。一方面，深化社会结构调整，打破城乡二元格局，为低学历群体共享城镇化发展成果提供制度保障；另一方面，提高基本公共服务均等化水平，加快补齐二三线城市及中西部大城市的公共服务短板，避免高学历为追求高质量的城市教育、医疗等公共服务资源而牺牲幸福感等问题。

当然，受数据可得性限制，城市受教育水平的有效测度及其对居民幸福感的影响机制还有待进一步深入分析。本研究并没有涉及城市就业、建成环境、自然环境等重要变量，城市人均受教育水平对不同群体幸福感的差异化影响路径也需要深入分析。这将是今后进一步研究的内容。