Неравенство счастья и экономический рост в Китае: кривая Кузнеца

Неравенство счастья и экономический рост в Китае: исследование кривой Кузнеца

Исследования счастья, как правило, фокусируются на средних уровнях счастья, а не на неравенстве счастья между регионами. Изучение социального неравенства чаще всего опирается на распределение жизненных возможностей, таких как доход, а не на жизненные результаты, такие как счастье. Вдохновленная кривой Кузнеца, которая иллюстрирует обратно-U-образную связь между неравенством доходов и экономическим ростом, данная работа исследует, существует ли аналогичная кривая Кузнеца для субъективного благополучия.

Введение

Социальное неравенство является актуальной и теоретической проблемой, играющей центральную роль в вопросе построения эгалитарного общества. Существует множество свидетельств того, что неравенство доходов порождает социальные проблемы, такие как плохое здоровье, насилие, злоупотребление наркотиками и недостаток доверия. Некоторые ученые утверждают, что распределение доходов не охватывает все аспекты социального неравенства, хотя предыдущие исследования фокусировались на неравенстве доходов между странами и регионами. Это можно объяснить тем, что доход является мерой жизненных возможностей, которые являются предпосылками для высокого качества жизни, но не мерой жизненных результатов. Разделение жизненных результатов на внешние (связанные с полезностью жизни) и внутренние (связанные с удовлетворенностью жизнью) показывает, что субъективное благополучие — всеобъемлющее чувство того, насколько хороша жизнь человека — может служить хорошим прокси для жизненных результатов. Таким образом, критически важно исследовать, как распределяется субъективное благополучие между регионами и почему.

В области неравенства доходов Кузнец предсказал, что неравенство доходов сначала увеличивается, затем остается стабильным, а в конечном итоге уменьшается по мере роста экономики. Множество эмпирических исследований, основанных на работе Кузнеца, подтверждают обратно-U-образный эффект экономического роста на неравенство доходов, известный как кривая Кузнеца. Вдохновленные гипотезой кривой Кузнеца, некоторые ученые выдвинули и подтвердили аналогичные связи между экономическим ростом и другими явлениями, включая деградацию окружающей среды, гендерное неравенство и преступность. Однако до сих пор не было исследований, посвященных кривой Кузнеца для субъективного благополучия.

Следовательно, данное исследование проверяет, существует ли кривая Кузнеца для неравенства субъективного благополучия. Другими словами, оно проверяет, является ли корреляция между экономическим ростом и неравенством субъективного благополучия обратно-U-образной. В академических исследованиях субъективное благополучие обычно измеряется через счастье или удовлетворенность жизнью. Используя десять волн Китайского общего социального опроса (CGSS), данное исследование построило панельные данные, в которых неравенство субъективного благополучия измеряется стандартным отклонением воспринимаемого респондентами счастья в каждой китайской провинции. Серия моделей панельных данных показывает, что разброс самооценки счастья респондентов сначала увеличивается, а затем уменьшается по мере роста ВВП на душу населения, что подтверждает существование кривой Кузнеца для субъективного благополучия.

Обзор исследований неравенства счастья

Счастье — это субъективное восприятие или чувство человеком своей жизни в целом. Уровни счастья используются для измерения общего счастья людей в регионе, а неравенство счастья фокусируется на вариациях счастья людей в регионе — то есть степени расхождения в уровне счастья. Высокое неравенство счастья означает, что счастье распределено более неравномерно среди населения, в то время как низкое неравенство счастья означает, что распределение счастья более равноправно. Когда неравенство счастья высокое, уровень счастья индивида отличается от уровней других. Для разработки хорошей меры неравенства счастья Калмийн и Виенховен использовали восемь критериев для оценки девяти видов показателей неравенства и пришли к выводу, что четыре статистических показателя могут дать удовлетворительные результаты: стандартное отклонение, межквартильный размах, средняя разница пар и средняя абсолютная разница. Учитывая широкое использование стандартного отклонения, они также призывают исследователей продолжать использовать стандартное отклонение для измерения неравенства счастья.

Немногочисленные исследования неравенства счастья можно разделить на две категории:

• Первая категория исследует предпосылки неравенства счастья на микроуровне и обычно использует регрессию с функцией влияния (RIF) для обработки данных на индивидуальном уровне. Например, Ян, Лю и Чжан использовали регрессию RIF для изучения влияния демографических характеристик на неравенство счастья в Китае. Используя оценку регрессии RIF, Ниими обнаружил, что доход домохозяйства, восприятие людьми своего относительного дохода, неуверенность в работе и жизнь после выхода на пенсию влияют на неравенство счастья в Японии. Беккетти, Массари и Натиккьони также использовали метод регрессии RIF, чтобы подтвердить, что доход, образование и безработица являются важными факторами неравенства счастья в Германии. Однако, как отмечает Ниими, исследования в этом кластере используют поперечные данные для изучения детерминант неравенства счастья, но не применяют анализ панельных данных.
• Вторая категория исследует неравенство счастья, используя панельные данные из различных регионов или стран на макроуровне. Некоторые ученые изучают тенденции неравенства счастья. Например, Дутта и Фостер обнаружили, что неравенство счастья в США начало снижаться в 1970-х годах и не начало расти до 2000-х годов, в то время как Виенховен обнаружил, что разброс удовлетворенности жизнью в странах ЕС сократился в период 1973–2001 годов. Кроме того, некоторые исследования исследуют, как неравенство счастья коррелирует с институциональными факторами, используя корреляционный анализ. Они рассматривают институциональные факторы, такие как социальное обеспечение, качество управления, экономическая свобода и размер правительства. Другие исследования изучают, что влияет на региональное неравенство счастья, запуская модели регрессии панельных данных. Например, Беннетт и Николаев исследовали, как экономическая свобода влияет на неравенство счастья, а Оваска и Такашима рассмотрели влияние политической свободы, экономической свободы, неравенства в области здравоохранения и неравенства доходов на неравенство счастья.

Чтобы продвинуть исследования в области неравенства счастья, в 2005 году журнал Journal of Happiness Studies опубликовал специальный выпуск, посвященный проблемам, связанным с изучением неравенства счастья, от его измерения до его тенденций и детерминант. Несмотря на эти усилия, исследования неравенства счастья по-прежнему гораздо реже, чем исследования средних уровней счастья. В итоге, остается много пробелов в понимании неравенства счастья. Во-первых, хотя исследования неравенства счастья опираются на исследования неравенства доходов, многие факторы, известные своей связью с неравенством доходов, и теории, объясняющие неравенство доходов, не были перенесены на исследования неравенства счастья. Во-вторых, большинство исследований детерминант неравенства счастья сосредоточены на выявлении линейных корреляций и не исследуют сложные взаимосвязи, особенно криволинейные. В-третьих, текущие данные по неравенству счастья в основном поступают из развитых стран, и требуется больше данных из развивающихся стран.

Связь между экономическим ростом и неравенством счастья

Если существует кривая Кузнеца для субъективного благополучия, то неравенство счастья будет демонстрировать обратно-U-образную связь с экономическим ростом. Другими словами, неравенство счастья сначала увеличится, а затем уменьшится по мере роста экономики. Существует по крайней мере три механизма, посредством которых экономический рост влияет на неравенство счастья:

• Во-первых, это может происходить через распределение доходов домохозяйств. Как правило, гипотеза кривой Кузнеца предполагает, что влияние экономического роста на неравенство доходов имеет обратно-U-образную форму, что означает, что разброс доходов сначала увеличивается, а затем уменьшается в отношении экономического роста. Кроме того, многие исследования показывают, что неравенство доходов положительно коррелирует с неравенством счастья, подтверждая, что разброс счастья увеличивается по мере увеличения разброса доходов. Учитывая эти выводы вместе, разумно предположить, что корреляция между неравенством счастья и экономическим ростом имеет обратно-U-образную форму.
• Во-вторых, хорошее управление может быть механизмом, посредством которого экономический рост влияет на неравенство счастья. Накопление экономического богатства увеличивает требования граждан к хорошему управлению. Например, многие страны пытались стимулировать инновации для повышения эффективности правительства, укрепления подотчетности, усиления голоса граждан, улучшения качества регулирования и продвижения верховенства права. Кроме того, предыдущие исследования подтверждают, что техническое качество правительства (измеряемое с точки зрения эффективности правительства, качества регулирования, верховенства права и контроля над коррупцией) имеет обратно-U-образную связь с неравенством счастья. Связь между демократическим качеством правительства (измеряемое с точки зрения голоса и подотчетности, а также политической стабильности) и неравенством счастья также имеет обратно-U-образную форму. Поскольку экономический рост способствует повышению качества правительства, а последнее имеет обратно-U-образную связь с неравенством счастья, ожидается, что корреляция между неравенством счастья и экономическим ростом будет иметь обратно-U-образную форму.
• В-третьих, экономический рост может влиять на неравенство счастья через загрязнение окружающей среды, которое считается важным фактором счастья. В частности, согласно кривой Кузнеца для окружающей среды, загрязнение окружающей среды сначала ухудшается, а затем улучшается по мере роста экономики. Некоторые исследования показывают, что более бедные домохозяйства склонны покупать маски и воздушные фильтры для смягчения негативного влияния загрязнения окружающей среды, в то время как более состоятельные люди склонны больше инвестировать в воздушные фильтры, обеспечивающие более сильную защиту. Это означает, что у более состоятельных людей больше капитала и более сильная способность смягчать негативное влияние загрязнения окружающей среды на счастье. Поскольку более состоятельные люди, как правило, имеют более высокий начальный уровень счастья, чем люди с меньшим богатством, дисбаланс между более состоятельными и менее состоятельными лицами в их способности смягчать загрязнение воздуха может усугубить неравенство счастья, когда загрязнение окружающей среды увеличивается.

Исходя из этих аргументов, выдвигается следующая гипотеза:

Гипотеза 1: Неравенство счастья имеет обратно-U-образную связь с экономическим ростом, так что неравенство счастья сначала увеличивается, а затем уменьшается вместе с экономическим ростом.

Методология

Эмпирическая стратегия

В данном исследовании используется набор панельных данных на уровне провинций Китая для изучения того, существует ли кривая Кузнеца для субъективного благополучия в Китае. Основываясь на гипотезах кривой Кузнеца в различных политических областях (например, кривая Кузнеца в неравенстве доходов и кривая Кузнеца для окружающей среды), данное исследование оценивает модели панельных данных, которые учитывают ВВП на душу населения вместе с его квадратичными членами. Эмпирическая модель выглядит следующим образом:

ext{HIE}_{i,t} = amma_{0} + amma_{1} ext{GDP}_{i,t-1} + amma_{2} ext{GDP}_{i,t-1}^{2} + amma_{3} ext{Control}_{i,t-1} + arepsilon_{i,t}

В этом уравнении ext{HIE}_{i,t} обозначает неравенство счастья в провинции i в году t. ext{GDP}_{i,t-1} обозначает ВВП на душу населения провинции i в году t-1, который используется для отражения экономического роста, а ext{GDP}_{i,t-1}^{2} обозначает его квадратичный член, который является наиболее важной переменной для определения существования кривой Кузнеца для субъективного благополучия. ext{Control}_{i,t-1} обозначает вектор, состоящий из всех контрольных переменных, а arepsilon_{i,t} — это остаточный член. amma_{0} — константный коэффициент, а amma_{1} , amma_{2} и amma_{3} обозначают коэффициенты регрессии этих переменных. amma_{1} и amma_{2} могут быть использованы для определения того, существует ли кривая Кузнеца для субъективного благополучия.

• (1) Если amma_{2} > 0 , то неравенство счастья имеет U-образную связь с экономическим ростом (выпуклая кривая).
• (2) Если amma_{2} < 0 и amma_{1} > 0 , то связь соответствует гипотезе кривой Кузнеца для субъективного благополучия, и точка перегиба может быть рассчитана как rac{amma_{1}}{2amma_{2}} (в данном случае rac{amma_{1}}{2amma_{2}} > 0 ).
• (3) Если amma_{2} = 0 и amma_{1} eq 0 , то неравенство счастья имеет линейную связь с экономическим ростом.
• (4) Если amma_{2} = 0 и amma_{1} = 0 , то квадратичная или линейная связь между неравенством счастья и экономическим ростом не обнаружена.

Данные

Данные, описывающие счастье, взяты из десяти волн Китайского общего социального опроса (CGSS), проведенных в 2003, 2005, 2006, 2008, 2010, 2011, 2012, 2013, 2015 и 2017 годах. CGSS использует принцип многоступенчатой стратифицированной вероятностной пропорциональной выборки. В каждой волне CGSS случайным образом отбиралось в среднем 10 000 домохозяйств, расположенных более чем в 100 уездах и районах 31 провинции материкового Китая. Темы опроса варьируются от демографических характеристик людей до их социальных ценностей и поведения. CGSS стал важнейшим источником для исследования социальных изменений в Китае и широко используется в научных исследованиях, опубликованных в международных журналах, проходящих строгий слепой рецензируемый процесс. Поскольку эти опросы раскрывают информацию о месте жительства респондента на уровне провинции, возможно агрегирование информации на провинциальный уровень.

Счастье измеряется одним вопросом: «В целом, насколько вы счастливы от своей жизни?». Этот вопрос аналогичен вопросу, используемому во Всемирном обзоре ценностей. Опрошенным предлагается оценить свое счастье по 5-балльной шкале Лайкерта от 1 (очень несчастен) до 5 (очень счастлив). Затем рассчитывается стандартное отклонение самооценки счастья респондентов в каждой провинции, чтобы получить показатель неравенства счастья этой провинции. Хотя все 31 провинция материкового Китая были исследованы по крайней мере в одной волне CGSS, данные по шести провинциям материкового Китая (Внутренняя Монголия, Синьцзян, Цинхай, Нинся, Тибет и Хайнань) отсутствуют по крайней мере в одной волне. Таким образом, в данном исследовании используются данные из 25 провинций, в которых не было пропусков данных по неравенству счастья.

Для контроля возможных влияний других факторов на неравенство счастья в китайских провинциях, данное исследование следует литературе, контролируя четыре группы контрольных переменных. Во-первых, неравенство счастья, вероятно, связано с общим уровнем счастья. Поэтому контролируется уровень счастья каждой исследуемой провинции; он измеряется как среднее значение оценок счастья каждой провинции в каждой волне CGSS. Во-вторых, некоторые экономические факторы также могут быть связаны с неравенством счастья. Следовательно, в качестве контрольных переменных используются соотношение промышленного производства, индекс потребительских цен (ИПЦ), доля безработных в городском населении и доля общего объема экспортно-импортной торговли в ВВП. В-третьих, население каждой провинции и ее демографическая структура являются потенциальными факторами неравенства счастья. Поэтому контролируются общее население провинции и набор демографических переменных, включая долю пожилых людей, соотношение полов и долю лиц, имеющих высшее образование или выше. В-четвертых, временной тренд неравенства счастья в китайских провинциях контролируется с помощью ряда фиктивных переменных, обозначающих каждый год. Поскольку каждая волна CGSS обычно проводится в середине года, все контрольные переменные и независимые переменные отстают на 1 год, чтобы избежать потенциальной обратной зависимости. В таблице 1 приведена подробная информация о переменных.

Результаты

Распределение неравенства счастья и средние уровни счастья

Рисунок 1 представляет распределение средних уровней счастья и неравенства счастья в 2017 году. Провинции с самым высоким уровнем счастья не обязательно имеют самый высокий или самый низкий уровень неравенства счастья. Например, Шанхай, Хэбэй, Шаньдун и Пекин имеют самые высокие уровни счастья, в то время как Ганьсу, Гуанси и Цзянси имеют относительно высокое неравенство счастья. Более того, Шанхай, Шаньдун и Тяньцзинь имеют три самых низких уровня неравенства счастья, но средние уровни счастья в Шанхае и Шаньдуне также высоки. Поскольку средний уровень счастья и неравенство счастья не обязательно коррелируют, усилия по повышению счастья должны учитывать, как неравенство счастья варьируется в зависимости от региона.

Описательный и корреляционный анализ

Описательная статистика и бивариантные корреляции представлены в Таблицах 2 и 3 соответственно. Среднее, минимальное и максимальное значения неравенства счастья составляют 0,8274, 0,5765 и 1,2904 соответственно, что указывает на высокую дисперсию неравенства счастья в этих провинциях. Это подходящий контекст для изучения факторов, определяющих неравенство счастья. Кроме того, среднее значение средних уровней счастья составляет 3,6675, что означает, что средний уровень счастья умеренный. Кроме того, минимальное значение среднего уровня счастья составляет 2,8333, что находится в пределах ранга «слегка несчастен», а максимальное значение — 4,3158, что находится в пределах ранга «счастлив». Это означает, что средний уровень счастья также демонстрирует высокую дисперсию между китайскими провинциями. Более того, судя по максимальным и минимальным значениям каждой контрольной переменной, можно увидеть, что диапазон образования кажется больше, чем у других контрольных переменных. Подробная информация о неравенстве счастья и ВВП на душу населения приведена в дополнительных рисунках S1 и S2 онлайн.

Коэффициенты корреляции между большинством контрольных переменных меньше 0,6, что означает отсутствие сильных взаимодействий между контрольными переменными. Однако коэффициент корреляции между ВВП и Level_h составляет 0,623 (p < 0,01). Следовательно, в данном исследовании используется Модель 2 с использованием модели случайных эффектов (RE). Тем не менее, эмпирические результаты относительно схожи при применении как модели фиксированных эффектов (FE), так и модели случайных эффектов (RE) для оценки каждой регрессионной модели.

Коэффициент регрессии ВВП в Модели 1 положителен и значим (0,9989242, p < 0,01), тогда как коэффициент его квадратичного члена отрицателен и значим (-0,0480651, p < 0,01). В отношении вышеизложенного, эти результаты регрессии означают, что неравенство счастья имеет обратно-U-образную связь с ВВП на душу населения, что подтверждает гипотезу о кривой Кузнеца для субъективного благополучия. Когда все контрольные переменные включены в Модель 2, коэффициент ВВП на душу населения остается значительно положительным (0,7834748, p < 0,01), а коэффициент его квадратичного члена остается значительно отрицательным (-0,0424626, p < 0,01). Таким образом, гипотеза кривой Кузнеца для субъективного благополучия также подтверждается в Модели 2. В совокупности эти результаты показывают, что неравенство счастья в китайских провинциях сначала увеличивается, а затем уменьшается по мере роста ВВП на душу населения.

Возможно, что выбросы могут повлиять на результаты квадратичной оценки, поэтому данное исследование проверяет надежность этих выводов, удаляя крайние наблюдения. Для преодоления потенциальной систематической ошибки оценки из выборки удаляются пять крайних наблюдений со значениями неравенства счастья выше 1,1, и оценка выполняется снова с использованием оставшихся наблюдений (см. Модели 3 и 4). После удаления этих пяти крайних наблюдений коэффициенты ВВП на душу населения в Моделях 3 и 4 по-прежнему положительны (0,8795884 и 0,6117173), тогда как коэффициенты регрессии квадратичного члена ВВП на душу населения по-прежнему отрицательны (-0,0420849 и -0,0333748). Все четыре этих коэффициента остаются статистически значимыми (p < 0,01). Эти результаты подтверждают гипотезу кривой Кузнеца для субъективного благополучия и убедительно подтверждают надежность эмпирических выводов данного исследования.

Рисунок 2 — это диаграмма рассеяния, основанная на данных о счастье из CGSS 2017 года. Согласно результатам оценки Модели 1, гипотеза кривой Кузнеца для субъективного благополучия подтверждается, и неравенство счастья является максимальным, когда натуральный логарифм ВВП на душу населения равен 10,3913671250034. Таким образом, ВВП на душу населения около 32 577,17 китайских юаней по неизменным ценам 2006 года может быть получен из его натурального логарифма, что указывает на то, что когда ВВП на душу населения провинции превышает 32 577,17 китайских юаней по неизменным ценам 2006 года, ожидается, что неравенство счастья в этой провинции снизится. Эта диаграмма рассеяния показывает, что ВВП на душу населения многих провинций преодолел точку перегиба в 2016 году; к ним относятся Тяньцзинь, Шанхай, Пекин, Цзянсу, Чжэцзян, Гуандун, Шаньдун, Фуцзянь, Ляонин, Чунцин, Цзилинь, Хэйлунцзян, Шэньси, Хубэй, Хэбэй, Хэнань и Хунань.

Обсуждение

Теоретические вклады

Неравенство доходов не может охватить все аспекты социального неравенства, поскольку доход является мерой жизненных возможностей, но не отражает жизненные результаты. Поскольку субъективное благополучие измеряет чувство качества жизни индивидами и может служить хорошей мерой жизненных результатов, многие ученые призывают к исследованиям неравенства субъективного благополучия. Предыдущие исследования накапливают данные о предпосылках неравенства доходов, которые могут служить сильными отправными точками для исследований неравенства субъективного благополучия. Кривая Кузнеца, описывающая обратно-U-образную связь между неравенством доходов и экономическим ростом, является важной гипотезой в области социального неравенства. Хотя многие исследования подтверждают кривую Кузнеца в контексте неравенства доходов, ни одно исследование не выяснило, может ли кривая Кузнеца описывать распределение субъективного благополучия. Следуя предыдущим исследованиям по использованию стандартного отклонения счастья людей для измерения неравенства субъективного благополучия, данное исследование расширяет семейство кривых Кузнеца на изучение неравенства субъективного благополучия, исследуя обратно-U-образную связь между неравенством счастья и экономическим ростом.

Кривая Кузнеца для субъективного благополучия может быть понята с трех точек зрения:

• Во-первых, понятно, что связь между неравенством счастья и экономическим ростом имеет обратно-U-образную форму, поскольку неравенство доходов демонстрирует положительную корреляцию с неравенством счастья, а неравенство доходов имеет обратно-U-образную связь с экономическим ростом.
• Во-вторых, экономический рост может повысить качество управления, в то время как как высокое техническое качество правительства, так и высокое демократическое качество правительства имеют обратно-U-образные связи с неравенством счастья. С этой точки зрения, корреляция между неравенством счастья и экономическим ростом также должна иметь обратно-U-образную форму.
• В-третьих, гипотеза кривой Кузнеца для окружающей среды и более сильные способности более состоятельных людей смягчать негативные последствия загрязнения окружающей среды путем инвестирования в более эффективные очистители воздуха также могут усилить обратно-U-образную связь между неравенством счастья и экономическим ростом.

Политические последствия

Эти результаты имеют несколько политических последствий. Неравенство счастья начинает снижаться, когда ВВП на душу населения составляет около 32 577,17 китайских юаней по неизменным ценам 2006 года. Следовательно, для балансирования экономического роста и неравенства счастья регионы должны стремиться преодолеть эту точку перегиба. Однако, поскольку неравенство счастья имеет обратно-U-образную связь с экономическим ростом, региональное неравенство счастья будет постоянно увеличиваться в регионах на относительно низких стадиях развития. Между тем, высокое неравенство обычно является источником социальной нестабильности и недоверия к правительству. Таким образом, регионы на более низких стадиях развития должны прилагать больше усилий для сокращения неравенства счастья по мере развития своей экономики. В противном случае социальные проблемы и высокое неравенство могут нанести непоправимый ущерб социальному прогрессу и легитимности правительства.

В частности, для контроля неравенства может быть использован ряд политических мер. Некоторые ученые обнаружили, что государство всеобщего благосостояния, измеряемое показателями декоммодификации и показателями социальной заработной платы, может снизить неравенство в самооценке счастья. Таким образом, следует принимать и эффективно внедрять социальные программы, такие как политика минимальной заработной платы, план страхования по безработице, план социального медицинского страхования и социальная помощь уязвимым группам населения. Кроме того, определенный уровень качества государственного управления (техническое качество правительства и демократическое качество правительства) может помочь снизить неравенство счастья. Следовательно, путем улучшения качества государственного управления можно снизить неравенство счастья, например, путем повышения эффективности правительства, борьбы с коррупцией, усиления голоса народа и продвижения верховенства права.

Обобщение и ограничения

Хотя данное исследование рассматривает кривую Кузнеца для субъективного благополучия, выборка ограничена китайскими провинциями. Таким образом, важно обсудить потенциальную обобщаемость эмпирических выводов. Вероятно, что обратно-U-образная связь между неравенством счастья и экономическим ростом может сохраняться в развивающихся странах, особенно в Восточной Азии, с более сильным экономическим, географическим и климатическим сходством с Китаем. Однако менее ясно, можно ли распространить гипотезу кривой Кузнеца для субъективного благополучия на развитые страны Европы и Северной Америки. Кроме того, набор данных охватывает период с 2003 по 2017 год. Кривая Кузнеца для субъективного благополучия, скорее всего, будет обобщаемой для других стран в этот период, чем в другие периоды. Таким образом, следует учитывать социально-экономические условия и временные факторы для обобщения эмпирических выводов данного исследования.

Данное исследование имеет несколько ограничений. Во-первых, оно использует только данные из китайских провинций и не учитывает потенциальное влияние культуры на понимание счастья людьми. Таким образом, необходимо дальнейшее исследование на более глобальной выборке, и выборки из других стран также могут быть использованы для изучения того, сохраняется ли кривая Кузнеца для субъективного благополучия в других культурах. Во-вторых, данное исследование не учитывает пределы экономического роста или планетарные границы, в то время как более высокий ВВП может привести к экологическим коллапсам. Будущие исследования могли бы изучить кривую Кузнеца для субъективного благополучия, используя выборки из стран на разных стадиях развития или регионов с различными экологическими условиями. В-третьих, счастье измеряется с использованием порядковой 5-балльной шкалы Лайкерта в CGSS, и будущие исследования могут использовать порядковую 11-балльную шкалу (0–10) для измерения счастья, что может обеспечить большую дисперсию в неравенстве счастья. Остается по крайней мере два вопроса для изучения: существует ли кривая Кузнеца для субъективного благополучия в других частях мира, и если да, то начинается ли поворот этих кривых в той же или аналогичной точке перегиба. Ответы на эти вопросы углубят понимание кривой Кузнеца для субъективного благополучия.

Выводы

Используя стандартные отклонения счастья людей для измерения неравенства субъективного благополучия, данное исследование разрабатывает панельные данные на основе десяти волн CGSS и оценивает набор моделей панельных данных для изучения квадратичной связи между неравенством счастья и экономическим ростом. Результаты показывают, что их связь действительно следует кривой Кузнеца, предполагая, что по мере роста экономики региональное неравенство счастья сначала увеличивается, затем достигает пика и, наконец, уменьшается. Расчеты показывают, что неравенство счастья в китайских провинциях начинает снижаться, когда ВВП на душу населения составляет около 32 577,17 китайских юаней по неизменным ценам 2006 года. Сравнивая точку перегиба U-образной кривой с ВВП на душу населения выборочных провинций в 2016 году, данное исследование обнаруживает, что почти две трети из 25 выборочных провинций преодолели точку перегиба к тому времени, включая Тяньцзинь, Шанхай, Пекин, Цзянсу, Чжэцзян, Гуандун, Шаньдун, Фуцзянь, Ляонин, Чунцин, Цзилинь, Хэйлунцзян, Шэньси, Хубэй, Хэбэй, Хэнань и Хунань.