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世界幸福报告数据集是一项关于全球幸福状况的标志性调查。该报告自2012年首次发布以来，持续更新并获得了全球认可。数据集中的幸福分数和排名基于盖洛普世界民意调查的数据，特别是Cantril阶梯问题。幸福分数由六个关键因素（经济生产、社会支持、寿命、自由、腐败缺失和慷慨）的贡献来解释。数据集还介绍了Dystopia这一虚构国家的概念，作为各国幸福评估的基准。

The World Happiness Report Dataset is a landmark survey focused on global happiness conditions. Since its first release in 2012, the report has been continuously updated and has earned global recognition. The happiness scores and rankings within the dataset are derived from data of the Gallup World Poll, particularly the Cantril Ladder question. The happiness scores are explained by the contributions of six key factors: economic production, social support, life expectancy, freedom, absence of corruption, and generosity. The dataset also introduces the concept of Dystopia, a fictional country, as a benchmark for cross-national happiness assessments.

原始信息汇总

数据集概述

数据集名称

• 名称: World Happiness Report

数据集描述

• 描述: 该报告是一个关于全球幸福状态的标志性调查。自2012年首次发布以来，已连续发布多个版本，评估并排名155个国家的幸福水平。
• 内容: 数据集包含基于Gallup世界民意调查的幸福得分和排名。这些得分基于对主要生活评估问题的回答，即Cantril阶梯问题。

数据集结构

• 数据字段: 包括幸福得分以及六个因素（经济生产、社会支持、预期寿命、自由、缺乏腐败和慷慨）对各国生活评估的影响。

数据集创建

• 来源数据: 数据来源于Gallup世界民意调查，使用2013-2016年的全国代表性样本和Gallup权重进行估计。

使用数据注意事项

• 数据解释: 数据集中的幸福得分是基于六个关键变量的评估，每个变量对幸福得分有不同的贡献。

附加信息

• 许可证: 数据集的许可证为cc0-1.0。
• 数据集贡献者: 数据集由@unsdsn分享。

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

世界幸福报告数据集源于盖洛普世界民意调查，采用国家代表性样本构建。数据收集基于坎特里尔阶梯法，受访者需在0至10的尺度上评估自身生活状态。该方法通过加权处理确保样本代表性，涵盖2013至2016年全球多国数据。数据集以六个关键维度——经济产出、社会支持、预期寿命、自由、廉洁度和慷慨度——解析各国幸福评分，并引入虚拟基准国家“反乌托邦”作为比较参照，从而系统化呈现幸福感的构成要素。

特点

该数据集以多维结构展现全球幸福水平，核心特征在于其综合性与可比性。幸福评分不仅反映整体生活评价，更通过六个社会经济学变量分解贡献因素，揭示国家间差异的内在动因。数据采用标准化处理，确保跨年度与跨地域的可比性；虚拟基准国家的设定为各国表现提供了统一参照系。此外，残差项的设计捕捉了未解释变量，增强了模型解释的完整性，为政策分析与学术研究提供了细腻的实证基础。

使用方法

在应用层面，该数据集适用于跨国比较研究与公共政策评估。研究者可借助幸福评分与六个维度变量，探究经济发展、社会制度与主观福祉的关联机制。数据分析时需注意变量间的共线性问题，避免直接加总预测幸福评分。数据集支持时间序列分析，可用于追踪国家幸福水平的变化趋势；同时，其结构化特征便于机器学习模型进行特征工程，但需谨慎处理文化差异与测量偏差对结论的影响。

背景与挑战

背景概述

世界幸福报告数据集作为全球幸福状态的重要调查，自2012年首次发布以来，由联合国可持续发展解决方案网络（SDSN）联合盖洛普世界民意调查等机构共同构建。该数据集的核心研究问题在于量化各国国民的主观幸福感，并探究经济产出、社会支持、健康寿命、自由选择、慷慨程度及政府廉洁度六大因素对幸福感的贡献机制。其影响力深远，为经济学、心理学及公共政策领域提供了实证基础，促使多国政府将幸福指标纳入政策制定框架，推动了幸福科学的跨学科发展。

当前挑战

该数据集旨在解决主观幸福感跨国比较与归因的复杂性问题，挑战在于如何精准捕捉文化差异下的幸福内涵，并有效分离各影响因素间的共线性。在构建过程中，面临数据收集的标准化难题，如盖洛普调查在不同国家的样本代表性与问卷翻译一致性；同时，幸福评分的合成依赖于虚构基准“反乌托邦”国家，该方法虽便于比较，却可能引入理论假设偏差，影响跨年度趋势分析的稳健性。

常用场景

经典使用场景

在社会科学与经济学领域，世界幸福报告数据集为研究者提供了量化分析全球幸福水平的基准。该数据集通过整合各国在GDP、社会支持、健康寿命、自由度、慷慨度及腐败感知等六个维度的数据，构建了综合幸福评分体系。经典使用场景包括跨国幸福水平的比较研究，学者们利用这些数据揭示不同国家在幸福构成要素上的差异，探索文化、经济与政策因素如何影响民众的主观幸福感。

衍生相关工作

围绕该数据集衍生了多项经典研究，例如《全球幸福报告》年度系列出版物已成为该领域的权威参考文献。学者们基于数据构建了幸福预测模型，探究了不平等、气候变化与幸福感之间的关联。相关成果发表在《自然·人类行为》等顶级期刊，推动了幸福经济学、积极心理学等交叉学科的发展，并为联合国可持续发展目标（SDGs）的监测提供了方法论支持。

数据集最近研究

最新研究方向

在幸福经济学与公共政策交叉领域，世界幸福报告数据集正驱动着前沿研究。学者们借助机器学习模型，深入剖析GDP、社会支持、健康寿命等六维因子对国民幸福感的非线性影响，探索超越传统经济指标的国家福祉评估体系。近期研究聚焦于新冠疫情等全球性危机对幸福轨迹的扰动效应，结合面板数据追踪政策干预的长期效果，为可持续发展目标提供实证依据。这些分析不仅揭示了文化差异在幸福感知中的调节作用，更推动了将主观幸福感纳入国家治理框架的国际实践，重塑了社会进步衡量范式。