1 研究概况
1.1 研究背景
无论在传统社会, 还是在现代社会, 婚姻都是一个亘古不变的话题, 因为婚姻对人类社会具有特殊意义。随着中国经济迅速崛起, 我国离婚率总体在不断攀升。按照一般人口学特征, 发达省份应该有更高的离婚率, 但近年来安徽省离婚率迅速上升并超过全国平均水平。在全国历年离婚率排名中, 安徽省由2003年第29位, 上升至2014年第10位, 幅度之大速度之快, 引人深思。
安徽省离婚率总体呈上升状态, 有明显的波动特征, 说明离婚现象并不是完全依赖于自身发展规律, 而是明显受到其他因素的影响。在地区分布上, 虽然各地区总体趋势一致, 但各地区情况却有很大不同。皖南地区离婚率一直领跑其他两个地区。皖中地区离婚率除在2011年略有下降外, 总体情况与皖北地区一致, 整体处于上升状态 (见表1) 。
1.2 离婚率的上升带来的影响
离婚率上升对社会稳定有诸多不利影响。离婚易造成夫妻财产纠纷问题、孩子抚养权归属问题以及赡养老人问题。另外, 离婚在一定程度上也会促使贫困群体人数增加。当然离婚并不是完全意义上的坏事, 它可以缓解家庭成员间由于观念、生活方式等不同带来的矛盾, 为人们重新组建家庭和寻找新的幸福提供机会, 但是离婚率过高会对人们生活和社会安定造成不利影响。
1.3 国内外研究综述
国外离婚率曾出现大幅上升的现象, 引起了学者广泛关注和研究。学者们认为社会关系、种族与宗教信仰、初婚年龄、男女性别比等因素对离婚率有着不同程度的影响。在社会关系方面, 人们的价值观念接近将有利于夫妻婚姻关系稳定, 降低离婚事件发生概率;有相同种族与宗教信仰的群体离婚率低。在美国, 虔诚信仰天主教的教徒普遍离婚率低, 而没有宗教信仰的黑人群体离婚率出奇的高。外国学者Breault (1987) 分层研究了结婚年龄与离婚率之间的关系, 发现结婚年龄在15岁至19岁, 比20岁至24岁离婚率高很多。除此之外, 学者Katherine (1989) 研究性别比与离婚率的关系, 发现两者之间存在着负相关性。
国内学者大多从城市化水平、社会开放程度、离婚成本等角度出发, 研究影响离婚率的因素。孙晓娟 (2012) 通过实证分析, 得出城市化率每增长1%, 离婚率将增长1.4748%。樊志霞 (2015) 采用上海市数据, 利用时间序列模型进行回归分析, 得出社会开放程度越高, 女性的经济地位越独立, 由传统影响因素所形成的社会聚合力就会越弱, 社会的离婚率水平也就越高。从离婚成本出发, 常进锋、陆卫群 (2013) 认为我国婚姻法的立法变化, 使得离婚的可能性变得更大。
离婚作为一个复杂的社会问题吸引了众多专家和学者的关注并取得了众多研究成果, 但也存在着不足。首先, 在研究方法上, 大多数学者对影响离婚率的影响因素分析过多, 研究过于肤浅、博而不精;其次, 具体到安徽地区, 由于近些年安徽地区离婚率的不断攀升这一现象, 至今还没有研究成果, 对安徽地区离婚率的影响因素研究尚处在空白状态。因此, 本文希望在一定程度能对上述问题进行补充。
2 变量选取与模型构建
2.1 变量选取
为了使变量选取更加合理, 本文在学者研究的基础上, 采用家庭户均人数 (JTHJRS) 、性别比 (XBB) 、总抚养比 (ZFYB) 、文盲率 (WML) 、大专及以上学历所占比例 (DZYSXL) 、城市化率 (CSHL) 、人口流动率 (RKLDL) 作为自变量, 妇女初婚年龄 (FNCHNL) 、人均GDP (取对数) (RJGDP) 作为控制变量, 离婚率 (y) 作为因变量, 利用计量分析软件stata11.0进行数据处理。本文离婚率指粗离婚率, 地区划分采用安徽省官方行政区划。数据来源于中国国家统计局、《安徽统计年鉴》以及搜数网。
2.2 模型构建
对变量做相关性检验, 检验证实各变量线性相关性不强, 可进行回归分析。分别进行混合OLS模型、固定效应模型、随机效应模型分析, 得到以下结果:
固定效应模型回归Prob>F=0.0000, 故舍弃混合OLS模型。为了判断固定效应模型与随机效应模型的优劣, 进行Hausman检验。Hausman检验得出P值等于0.0017。由于P值为0.0017小于0.05, 接受原假设, 故采用固定效应模型。
3 回归结果与分析
3.1 省级层面数据
应用固定效应模型, 对安徽省各市2003~2013年的相关数据进行分析, 得出以下结果:
注:Prob>F=0.0000, F (9, 121) =90.49
由表3可知, 变量家庭户均人数的P值为0.984, 在置信水平90%情况下不显著, 不予采用。其他各变量的P值均小于0.1, 在置信水平90%情况下, 变量显著。从计量结果可知, 性别比的影响力最大, 其次是人口流动率;性别比、总抚养比、文盲率与离婚率保持负相关关系, 大专及以上学历所占比例、城市化率、人口流动率与离婚率保持正相关关系。即性别比、总抚养比、文盲率越高, 离婚率越低;大专及以上学历所占比例、城市化率、人口流动率越高, 离婚率越高。由此得出结论:男女性别比、总抚养比越高, 离婚率越低;受教育水平、城市化率和人口流动率越高, 离婚率越高。
3.2 地区层面数据
应用固定效应模型, 对安徽省皖北、皖中、皖南地区各市2003-2013年的相关数据进行分析, 得出结论:在地区差异方面, 文盲率对皖北地区的影响力最大, 总抚养比、大专及以上学历所占比例、人口流动率对皖中地区影响力最大, 城市化率对皖南地区影响力最大。
3.3 年份分组数据
将安徽省各市2003~2013年相关数据分为两组, 研究离婚率在时间分布的差异。采用固定效应模型, 得出结论:在时间方面, 性别比、总抚养比对离婚率由负相关转变成正相关, 且影响力减弱;城市化率、人口流动率对离婚率的影响力随时间增强。
4 结论及政策启示
4.1 结论
总体情况下, 性别比、总抚养比越高, 离婚率越低;受教育水平、城市化率和人口流动率越高, 离婚率越高。在地区差异方面, 文盲率对皖北地区的影响力最大, 总抚养比、人口流动率、大专及以上学历所占比例对皖中地区影响力最大, 城市化率对皖南地区影响力最大。在年份方面, 性别比、总抚养比对离婚率由负相关转变成正相关, 且影响力减弱;城市化率、人口流动率对离婚率的影响力随时间增强。
4.2 政策启示
随着时间的推移, 城市化率、人口流动会成为安徽省离婚率上升的重要因素。安徽省是人口流动性很高的省份, 长期分离导致的婚姻破裂现象十分普遍。另一方面, 如何在快速城市化的过程中, 开展夫妻和睦相处的教育, 是摆在社会工作者面前的重要问题。各地区应针对自身特点, 有针对性地提出降低本地离婚率的政策方案。如皖北地区政府应当重点从文盲率角度采取措施降低本地离婚率, 皖南地区从城市化角度入手, 而皖中地区则从总抚养比、高层次人才培养、人口流动三个方面切入, 寻找符合各地区实际情况的方法解决离婚率上升过快的问题。
摘要：本文采用安徽省20032013年地市级面板数据, 建立固定效应模型, 分析了人口特征对安徽省离婚率的影响力。得出结论:男女性别比、总抚养比越高, 离婚率越低;受教育水平、城市化率和人口流动率越高, 离婚率越高。在地区差异方面, 文盲率对皖北地区的影响力最大, 总抚养比、大专及以上学历所占比例、人口流动率对皖中地区影响力最大, 城市化率对皖南地区影响力最大。在时间方面, 性别比、总抚养比对离婚率由负相关转变成正相关, 且影响力减弱;城市化率、人口流动率对离婚率的影响力随时间增强。
关键词：人口特征,安徽省,离婚率
参考文献
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[4] 樊志霞.对外经济开放条件下离婚率影响因素的实证分析——以上海市为例[J].商, 2015 (18) .
[5] 常进锋, 陆卫群.“80后”青年离婚率趋高的社会学分析[J].青年探索, 2013 (5) .