三、模型构建与数据来源

（一）机会不均等、社会资本与主观幸福感关系分析

1.社会信任的传导渠道

人与人之间的相互联络与信任可以降低相互交流的成本，提高社会福利（Bjørnskov，2006；Helliwell，2003）。而机会不均等的扩大一方面使得人们对机会既得者产生排斥心理，继而造成人际之间的隔阂，安全感、自我价值感、幸福感下降（Zagorski等，2014；黄嘉文，2016；马万超等，2018）；另一方面，机会的不均等不仅强化了人与人之间的收入、社会地位等的差异性，导致人们信任与互惠程度下降，社会矛盾激化，社会凝聚力减弱（申云和贾晋，2016），还可能增加社会犯罪等风险，进而引起幸福感下降（鲁元平和王韬，2011）。

2.社会网络的传导渠道

中国社会是一个典型的关系型社会（李树和陈刚，2012），社会网络更能够在正式制度缺失的情况下发挥非正式保险制度的作用，从而减小负面风险的冲击（Rosenzweig，1988），降低贫困脆弱性（Cleaver，2005）。因此，随着机会不均等的扩大，一部分人会拥有更多的机会与资源，而人们为了获得帮助，会加强与他人尤其是与机会既得者的联系。当然，人们也可能由于地位与收入的悬殊，而减少联络。

（二）模型设定与估算

由于本文考察社会信任与社会网络两种社会资本，涉及两个中介变量，所以我们采用多重中介效应模型来估算机会不均等、社会资本对农民主观幸福感的影响。根据Lau和Cheung（2012）、方杰等（2014）的研究，当由多个中介变量解释自变量对因变量的影响效应时，建立结构方程进行多重中介效应的分析是合适的。结构方程不仅可以同时处理显变量和潜变量，还可以同时分析多个变量之间的影响路径和影响程度。本文的模型设定如下（省略了个体和年度下标）：

其中，H为主观幸福感，IO表示机会不均等，Trust表示社会信任，Network表示社会网络，C为一系列控制变量。借鉴已有研究（Knight等，2009；何立新和潘春阳，2011），我们引入了性别（Male）、教育年限（Schooling）、年龄（Age）及年龄的平方（Age2）、健康（Health）、环境满意度（Envir）、收入的自然对数（Lnincome）、社会地位改善（Mup）、社会地位下降（Mdown）、家庭房产数量（Property）、婚姻状况（Marriage）。考虑到不同省份之间会有无法观测的诸如气候、地理环境、文化等因素影响主观幸福感，在进行模型估算时，加入省份固定效应。

（三）数据来源与指标定义

本文所使用的数据来源于2013年、2015年的中国综合社会调查（China General Social Survey，CGSS）。这是由中国人民大学中国调查与数据中心进行的调查，采用分层三阶段概率抽样，全面收集了社会、社区、家庭、个人多个层次的数据，包括人口特征（如年龄、教育、收入等）和生活质量等。考虑到16岁之前个体没有收入来源，本文选择16岁以上农村人口作为样本。另外，在个人年收入的处理上，我们参照刘军强等（2012）的分析，个人年收入最大值为40万元，以避免受到收入异常值的干扰。最终得到的样本体积为4088。

接下来，我们对被解释变量和解释变量进行说明。本文的被解释变量为农民主观幸福感。主观幸福感是人们对其生活质量所做的情感性和认知性的整体评价（Diener等，2003）。针对CGSS的调查问题“总的来说，您觉得您的生活是否幸福？”，受访者在“非常不幸福”“比较不幸福”“说不上幸福不幸福”“比较幸福”“非常幸福”五个选项中做出回答，分别对应分值1−5。为了更加直观地了解我国农村居民主观幸福感的现状，表1列出了我国农村居民主观幸福感的总体分布。从表1可以看出，农村居民主观幸福感平均得分为3.8，回答“非常幸福”“比较幸福”的受访者比例达到76.9%，回答“非常不幸福”“比较不幸福”的受访者比例仅为8.36%。