福利的多维测度与广义幸福指数体系的构建

为了探讨如何构建多维角度的、能够综合反映人类福利的幸福指数,需要从幸福与财富、心理、人格、文化、社会、家庭等多维角度出发,借助于已有的一些综合数据或微观数据,通过类型内部相关性分析和与核心指数的相关性分析,形成一套能全面反映国民福利的更为宽泛的幸福指数体系。     

驶进居民家中的＂幸福列车＂

近年来，安徽省铜陵市铜官山区鹞山社区以建立服务型、自治型和谐社区为目标，着力在居民服务和居民自治上下工夫。社区以党建为核心，将社区服务工作有效整合，打造“幸福列车”服务平台，精心设计了幸福列车民情传递、经济服务等10节“幸福车厢”。把幸福列车“开进”居民家中，不断提升居民幸福指数。     

幸福指数:巨大的进步与更多的问题

由于长期过分追求GDP增速导致的社会沉疴不断加深,幸福指数受到社会各界空前热烈的关注。幸福指数重申了发展的终极价值,生动诠释了民生政治的内涵,在平抑GDP崇拜主义、诊断社会运转情况、监测大众心理走向、弥补GDP的社会功能欠缺等方面具有积极的作用,与此同时,幸福指数也存在难测量、效度低、统计工具难统一等问题。鉴于此,政府需审慎使用幸福指数。应该将幸福指数作为综合评判社会发展和谐状况的子指标,但不宜将其作为考核行政官员政绩的主要或者唯一的指标。     

基于POI数据的城市居民生活便利指数测度——来自居民调查数据的经验证据

居民生活便利是评价宜居城市的重要影响因素之一。基于兴趣点(Point of Information, POI)数据构建城市居民生活便利指数评价体系,通过居民问卷调查大样本,以居民生活经验为证据,参考德尔菲法确定城市生活便利指数评价指标权重,构建城市居民生活便利指数,对城市居民生活便利度进行测度。并以兰州市城关区各街道居民生活便利度测度为例进行实证检验,结果显示,日常购物设施、餐饮服务设施、医疗设施和交通设施对城市居民生活便利指数影响相对较大,说明基于POI数据构建的城市居民生活便利指数对测度居民生活便利度具有合理性和可行性。     

国民幸福与幸福指数论析

追求幸福是人类社会的永恒主题和发展目标。幸福即幸福感,是人们为着预定目标、人生理想奋斗的过程中以及实现预定目标、人生理想时感到满足的心理状况和心理体验。幸福指数即用于测度和评价人们幸福感强弱的综合指标体系,是人们主观感受见之于客观数据的反映。国民幸福与幸福指数关系密切且复杂,既非正相关,也非负相关。纯粹以幸福指数提升与否作为评判国民幸福的标准和依据,亦不科学。     

基于因子分析的苏州居民幸福指数构建及实证分析

苏州是长三角地区经济发达的城市之一,随着经济的发展,居民生活水平不断改善.通过构建苏州居民幸福指数的评价指标体系,利用2013年苏州及江苏统计年鉴最新数据利用因子分析法定量分析苏州大市范围内居民幸福指数,并对计算结果进行原因分析.     

幸福指数：凸显以人为本的发展观

幸福指数是衡量社会和谐与否的重要指标，关注幸福指数是坚持科学发展观的必然要求。作为一种政策目标，幸福指数的提出和实施是对发展观的一次重大突破，它凸显出了发展观从传统到综合再到科学的不断跃迁，其政策意义主要体现在它是检测社会运转的“预警器”、社会发展的“风向标”、了解民众情绪波动和变化的“晴雨表”等方面。在理解上，应避免走入将幸福指数庸俗化、简单化、最大化、扩大化的认识误区。     

“幸福感调查”到底有什么实际意义

中国公共经济研究会和国家行政学院经济学部在人民网联合进行了"中国幸福城市评价体系课题"和中国幸福城市排名的发布。在中国幸福城市排名中,合肥、太原和广州名列前三,北京、上海分列第五、第六。据了解,计算幸福指数的三项指标分别是:基本需求、发展需求和旅游等享受需求。通过三个适应不同收入人群的需求指数,比较分析城市发展满足大多数人需求的状况。不知从什么时候起,"幸福"一词在中国大地广泛地传开了"。你     

基于网络搜索数据的就业需求指数构建及动态预测 ——以陕西互联网产业为例

本文尝试以陕西互联网产业为例,利用网络求职搜索数据构造就业需求指数,反映陕西互联网产业的就业需求情况及变化趋势,进而建立就业需求指数的时间序列变点模型,预测效果较好,实现了对陕西互联网产业就业市场需求变化的动态预测.文章基于网络搜索数据构造就业需求指数的方法和动态预测方式的可推广性较强,对加强就业市场和宏观经济走势的统计监测和趋势预判、补充和丰富现有就业统计体系具有一定的意义.     

“幸福指数”：中国期待破解的新试题

国家统计局有关负责人近日向媒体表示,国家统计局正在制定国民幸福指数、人的全面发展指数和社会进步指数等统计指标,希望通过这些指数的每一个百分点的变化,反映出社会进步“惠及了群众,减少了对环境的牺牲”。这是中国政府权威部门首次把老百姓的“幸福指数”列为衡量经济社会发展的重要指标,将公民满意不满意、幸福不幸福作为检验政府工作和社会进步的终极标准。     

安徽农村养老保险的分类动态递进模式选择

根据安徽省2009年统计年鉴数据,采用因子分析和聚类分析法,按照经济发展水平、农村人口的老龄化程度等,将安徽省17个市的农村分成四大类,分别提出了针对该四类地区的非均衡式养老保险动态递进模式,以满足不同农村老人的养老需求,保证农村各地区养老工作的协调发展。     

安徽省入境旅游客源市场空间结构分析

根据《中国旅游统计年鉴》和《安徽省统计年鉴》入境旅游相关数据(2001—2011年),分析2000—2011年安徽省入境旅游市场发展概况,并应用地理集中指数和亲景度对安徽省入境旅游客源市场进行定量分析。研究结果表明:安徽省入境旅游市场呈现快速增长的态势,客源地结构呈多元化发展;G值呈现波动下降趋势,客源市场空间结构从集中性分布转化为扩散性分布态势,市场趋于稳定;绝大多数的入境旅游客源市场亲景度比较高,属强亲景市场,但各客源地亲景度各不相同,差异显著。在此基础上,为安徽省入境旅游市场开发提供了科学方法和理论依据。     

艺术化的大众体育与民生幸福指数的关系分析

"幸福指数"能有效的反应一个地区人民群众的生活质量,能综合反映出社会的发展层次,采用社会调查法和访谈法等对淮安市部分有代表意义的社区进行研究,发现艺术化的大众体育能有效地满足参与者的身体、心里和社会交流等方面的需求,对提升市民的幸福指数有积极的作用.     

城市幸福指数问卷的编制

通过文献综述及对开放式问卷调查结果的系统分析,编制城市幸福指数问卷。在正式调查中获得有效问卷894份,其中的456份数据用作探索性因素分析,438份数据用作验证性因素分析。结果表明,幸福指数问卷由总体幸福指数和领域幸福指数组成。总体幸福指数包括总体生活满意度、横向和纵向比较的满意度。领域幸福指数包含六个维度:政治生活满意度、经济生活满意度、文化生活满意度、人际关系满意度、健康状态满意度、环境生活满意度。本问卷具有良好的信度和效度,α系数为0.888,探索性因素分析总方差解释量为52.01%,验证性因素分析的各项指标也达到或接近理想水平,可以作为城市幸福指数的测量工具。     

安徽省经济增长质量动态多维综合测度与分析——兼与全国、浙江省的比较

建立衡量安徽省经济增长质量的多维度指标体系,运用时序因子分析方法测算2000—2012年安徽省、浙江省、全国的经济增长质量指数和各维度指数,并通过二次加权评价法将动态指数转化为静态综合值,数据揭示出2000—2012年间安徽省经济增长质量在波动中稳定提升,各维度质量水平差异明显;从近期看,安徽省经济增长质量总体上高于全国、浙江省水平,其中,经济增长的稳定性和持续性水平均低于浙江省、全国,经济增长的协调性水平高于全国而低于浙江省,潜力水平优于浙江省而低于全国,福利性水平显著超出浙江省和全国。     

人的幸福指数评价及实现途径

人们都渴望幸福，对什么是幸福似乎也知晓，然而怎样才能幸福却知之甚少，尤其对幸福的相关问题诸如：幸福感幸福指数构成、幸福能否被测量、幸福指数衍生过程、幸福指数成为政策目标的客观性、幸福指标体系内容如何有助于导引人们解除现今由于目标单一带来的心理压力、提高幸福指数途径等问题不甚理解，本文试着做些探研。     

城市居民幸福感测评研究述评

界定概念、指标选择和测评方法是城市居民幸福感测评的关键问题。通过文献研究法,发现心理学、社会学和经济学对幸福感定义的侧重点有明显差异。确定城市居民幸福感测评指标的理论依据主要是需要层次论、幸福结构论和居民生活领域论。确定测评指标权重的方法有层次分析法、序数排列法和等权处理法。城市居民幸福感主观指标的测评方法重点是编制问卷、抽样调查和处理数据     

安徽省经济增长质量动态多维综合测度与分析——兼与全国、浙江省的比较

建立衡量安徽省经济增长质量的多维度指标体系,运用时序因子分析方法测算2000-2012年安徽省、浙江省、全国的经济增长质量指数和各维度指数,并通过二次加权评价法将动态指数转化为静态综合值,数据揭示出2000-2012年间安徽省经济增长质量在波动中稳定提升,各维度质量水平差异明显;从近期看,安徽省经济增长质量总体上高于全国、浙江省水平,其中,经济增长的稳定性和持续性水平均低于浙江省、全国,经济增长的协调性水平高于全国而低于浙江省,潜力水平优于浙江省而低于全国,福利性水平显著超出浙江省和全国.     

内蒙古综合运输需求预测

本文运用灰色系统模型和指数平滑方法对内蒙古地区近12年相关运输数据进行分析，预测出内蒙古地区未来5年综合运输需求的客运总量和货运总量。2010—2015年内蒙古地区综合运输需求总量将继续保持上升趋势，综合运输发展具有较大潜力。     

安徽省区域物流圈生态环境承载力评价研究

以安徽省为研究区域，从环境、物流和社会3个维度构建生态环境评价指标体系，通过对2011—2021年安徽省生态环境承载力评价分析并引入BP神经网络模型进行预测，结合Argis软件进行空间差异分析。结果显示：安徽省生态环境承载力综合指数表现出增长趋势，子系统均处于增长状态，但各子系统指数增长幅度差异明显。物流系统指数增长幅度明显，社会系统指数变化幅度次之，环境系统变化幅度较小。评价状态方面：物流、社会子系统都达到成长区阶段，环境系统处在弱载区。区域的非均衡特征明显，皖中地区高于皖南和皖北，皖北城市上升明显，皖南城市长期处于弱载状态。