Modeling the Happiness-Sustainability Nexus via Graphical Lasso and Quantile-on-Quantile Regression
用图形 Lasso 与分位数对分位数回归研究幸福感与可持续发展的联系AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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用图形 Lasso 与分位数对分位数回归研究幸福感与可持续发展的联系
- 研究问题
- 幸福感与可持续发展的关联是否随两者所处的分布位置变化？研究关注控制治理、收入和预期寿命后的条件关联及其异质性。
- 方法与思路
- 作者使用二〇二二年一百二十六国数据，以图形 Lasso 估计条件联系，再通过分位数对分位数回归考察联合分布中的关联差异。
- 材料陈述的贡献
- 摘要报告约零点二一的偏相关，并称不同分布区域中的关联方向不同，表明均值回归可能掩盖幸福感与可持续发展联系的不对称性。
- 阅读关注点
- 应核对图形 Lasso 的惩罚选择、分位数回归的带宽及不确定性处理，并检查极端分布区域的样本支持是否足以支撑相关解释。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审及期刊接收均未核实。横截面条件关联不能直接解释为因果效应；摘要未说明内生性处理与稳健性检验。
原文摘要
This paper investigates the nexus between subjective well-being and sustainability, proxied by the Sustainable Development Goals (SDG) Index, using cross-country data from 126 nations in 2022. While prior research has highlighted a positive association between happiness and sustainable development, existing approaches largely rely on linear regressions or correlation-based measures that mask distributional heterogeneity, multicollinearity, and potential nonlinear dependence. To address these limitations, we employ a two methodological framework combining Graphical Lasso, and Quantile-on-Quantile Regression (QQR). The Graphical Lasso identifies a direct conditional link between happiness and sustainability after controlling for governance, income, and life expectancy, with a partial correlation of about 0.21. On the other hand, QQR reveals heterogeneous effects across the joint distribution: sustainability gains are positively associated with happiness for low-happiness but high-sustainability countries, negatively associated in high-happiness but low-sustainability contexts, and essentially neutral elsewhere. These findings suggest that the happiness-sustainability link is modest, asymmetric, and context-dependent, underscoring the importance of moving beyond mean-based regressions. From a policy perspective, our results highlight that institutional quality, income, and demographic factors remain the dominant drivers of both happiness and sustainability, while the interplay between the two dimensions is most pronounced in distributional extremes.