农村离婚率与外出就业9村庄面板数据的分析研究.docx

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农村离婚率与外出就业9村庄面板数据的分析研究

农村离婚率与外出就业：

基于中国2003～2009年

村庄面板数据的研究

高梦滔

【内容提要】本文基于中国2003～2009年的村级微观面板数据，分析农户外出就业对于离婚率的影响。

研究发现：

第一，外出就业对于农村离婚率具有显著的影响，外出就业人员增多，是近年来农村离婚率上升的一个主要影响因素，在不同发展水平的农村地区其影响程度差别不大；第二，在中西部地区，村庄的耕地资源对于农村离婚率具有一定的约束作用，这种作用在东部地区不显著；第三，家庭的未成年子女数量对于各个地区的农村离婚率都具有显著的影响，性别比例等人口学特征变量的影响则存在地区差异。

【关键词】离婚率外出就业面板数据

一问题提出与已有研究

当前中国正经历前所未有的城市化进程，广大农村农户的生产方式、思维方式、价值取向和社会身份的深刻变革，使传统的婚姻观念受到极大的冲击，中国的离婚率逐年上升（图1>。

目前通过各种文献资料都搜集不到农村地区离婚率的权威数据。

图1的统计指标同时包含城乡的粗离婚率，但是若干文献显示的农村离婚率逐年增加已经是不争的事实（谭彬，2008；许圣义等，2018>，农民进城务工被认为是引起农村家庭婚姻解体的一个重要因素。

从家庭经济学角度分析，西方研究者认为婚姻的稳定是“婚姻市场”匹配过程（assortingmatch>的一种均衡（Becker，1981>。

婚姻的解体是已有的均衡被打破，原来组成夫妻的双方选择重新进行匹配。

Alamgir（1980>、Bobonis（2004>、Greenough（1982>、Sen（1980>研究发现，外部经济社会条件的变化是导致婚姻解体的重要影响因素，包括饥荒、收入变化、政策干预工程等。

在中国农村的城市化进程中，大量富余的农民劳动力涌入城市务工，离土背景下的外出就业成为影响农村家庭婚姻稳定的一个重要原因。

叶厚隽（2007>对河南省驻马店市中级人民法院司法统计分析发现，在农村离婚案件中，当事人为外出就业人员的案件所占比重大且逐年上升；王春祥（2007>对安徽省马鞍山市离婚案件的研究也有类似发现。

已有的研究为理解外出就业对农村离婚率的影响提供了很好的起点，这些研究主要是基于法学与社会学的视角，以案例分析为主，目前尚缺乏普遍统计意义上的严格检验与分析成果。

鉴于已有文献的不足，本文主要从经济学的视角出发，利用大样本的微观面板数据分析外出就业和农村离婚率的统计关系，研究的目标主要体现在两个方面：

其一，提供相对可靠的全国范围农村离婚率统计数字；其二，控制相关的其他影响因素分析外出就业对农村离婚率的影响。

本文分为四个部分展开论证：

第一部分介绍研究背景和简短综述已有研究；第二部分介绍数据的基本情况与若干关键变量的描述统计；第三部分建立计量模型，估计农村外出就业对离婚率的影响；第四部分为结论与评述。

二数据介绍与基本描述

本文主要目标是通过计量模型分析农民外出就业对于离婚率的影响，这项研究很大程度上倚重于数据基础。

本研究所用的数据来自于农业部农村固定观察点村庄数据（以下简称“RCRE村庄数据”>，农村固定观察点成立于1984年，调查样本包括380多个村庄、24000多个农（牧>户和600多个村级企业，覆盖全国31个省（市、区>的346个县（市、区>，年度常规调查指标近2000项，涵盖了农村经济社会的众多方面，对于全国农村，具有较好的代表性和权威性。

本文的面板数据是2003～2009年的RCRE村庄数据，涉及全国389个行政村的经济、人口、劳动力、土地、基础设施、村级财务、社会发展等10个方面的指标。

数据是有“洞”（gap>且不平衡的面板。

其中完整的村样本占了52.9%。

由于面板数据估计需要做组内或者差分变换，因此，仅有一个时点的村样本不能进入面板数据分析。

在全部数据库中，仅有22个村（占5.6%>不能做面板处理，比例较小，对于整体的代表性不会产生影响。

在全文的处理中，使用的价值指标都用当年的CPI进行了价格平减，全部折为可比价格进行计算（2003年=100>。

离婚率是本文关注的关键变量之一，对其计算方法说明如下。

联合国人口统计年鉴对离婚的定义为：

一个婚姻在法律上的最终解体，夫妻双方分开，并按照国家的法律，在民事、宗教或者其他条件下都有再婚的权利。

在指标解释部分特别注明了这个统计数据是指准许或批准离婚的对数，而不是离婚的人数。

粗离婚率的计算是以年离婚对数除以年中人口数得到的，用千分比表示。

国际人口学会的《人口学辞典》定义粗离婚率为某一时期离婚件数与该时期平均人口之比。

中国的《人口学辞典》和《常用人口统计公式手册》两份权威文献也是参照联合国的办法定义的粗离婚率（或者称为“总离婚率”>=1000‰×（全年离婚对数／年平均人口数>（胡卫，2006>。

2007年以前的《中国统计年鉴》定义的离婚率指当年离婚人数占年平均人口数的比重，计算公式为：

1000‰×（全年离婚对数／年平均人口数>×2，这样中国离婚率的计算确实存在“虚高”1倍的情况。

需要说明的是：

2007年以前《民政事业发展统计报告》也采用了与《中国统计年鉴》相同的计算方法，近年发布的数据已经做了相应的校正。

图1的数据是按照国际通行的粗离婚率指标定义计算的。

从国际和国内离婚率计算方法的比较可以看出，通用的粗离婚率计算都采用了离婚对数（或称次数、件数>除以年平均人口数的方法，并以千分比表示。

本文计算粗离婚率也采用这个标准：

本村粗离婚率=1000‰×（全年本村离婚对数／本村年平均人口数>，其中“本村年平均人口数”=（年初常住人口数＋年末常住人口数>／2，下文中的“离婚率”都是按照这个公式计算的粗离婚率。

粗离婚率是比例指标，为了避免预测值超出[0，1]范围，本文对于粗离婚率做logit变换。

本文计算显示，全部样本村2003～2009年平均粗离婚率为1.017‰；2009年为1.356‰，与图1的相应年份数据对比都略低一些。

图1的数据是包含城乡的全部离婚率指标，无法分城乡直接对比。

考虑到在传统上，农村离婚率要低于城市离婚率，我们的计算结果还是比较符合实际的。

根据经济社会发展水平的不同，我们将样本村划分为东中西部比较离婚率的时序变化情况（见图2>。

图2显示，在东中西部，农村离婚率在时序上都呈现上升趋势，2008年以前，东部地区离婚率低于西部地区，但是上升速度很快，2008、2009年已经超过中西部地区。

图2同时绘制了各个数据点的95%置信区间，这样处理的好处在于通过观察就能够大致判断平均离婚率指标的统计差异显著水平（即置信带重叠的程度小，表示均值的差别在统计上显著>。

基于此方法可以判断：

其一，2004、2005年东部地区离婚率显著低于中西部地区。

时序上看，各个地区的离婚率虽然有变化，但时序上的统计差异并不太显著。

其二，样本数据存在一定的异方差性，置信带的宽窄变化明显，尤其是2004与2009年，置信带拓展得比较宽，统计量的有效性低。

图2的结果显示离婚率与经济社会发展水平之间存在一定联系，更进一步，简单使用村庄人均纯收入指代经济社会发展水平，使用描述统计工具探寻二者之间的关系；同时，村庄离婚率与外出就业关系是本文关注的核心，利用本村外出就业的劳动力比例指代村庄外出就业水平，绘制离婚率的logit与人均收入、外出就业人员占劳动力百分比的散点图（图3>，并且进行局部核回归。

对于图3的两点说明：

第一，为了呈现关键变量的核心关系，去掉变量上下各5%的异常值进行绘制，以便于图示的关系更为清晰；使用村庄离婚率的logit制图是为下一步计量建模做的探索性工作。

第二，考虑到控制村庄的异质性（heterogeneity>后在图中呈现关键变量的关系，对有关变量进行了组内变换后的散点图也绘制在图3。

图3利用局部核回归技术揭示的关系包括：

其一，村庄离婚率和外出就业水平之间存在正相关关系，在控制了村庄异质性以后，这种关系更加明显。

二者关系局部上有些非线性的特征，但是经过组内变换，用线性逼近大致是可以接受的。

其二，村庄离婚率和平均收入水平之间几乎没有关系，无论是否控制村庄异质性都是如此。

在收入水平的整个值域上，村庄粗离婚率几乎都是常数。

综合图2与图3的描述统计结果来看，不同发展水平地区间农村的离婚率有些差异，但是似乎不能简单归结为收入水平的不同导致这种差异，村庄外出就业比例是影响离婚率的一个潜在重要因素。

本节的描述统计结果提供了一些关于村庄离婚率和外出就业、收入水平之间的初步印象，也为计量建模及估计提供了若干有用的信息，例如时序变化特征、线性假设、异方差性等。

下一节建立正式的计量方程，控制其他相关变量，估计外出就业对村庄离婚率的净影响。

三计量模型与估计结果

本节关于离婚率建模的理论基础：

其一，家庭经济学的婚姻市场匹配理论（Becker，1981；Beckeretal.，1977>。

该理论认为“婚姻市场”的稳定是匹配过程的均衡状态，婚姻的解体则是这种均衡被打破，男女双方或者一方认为重新匹配的期望收益高于现有的婚姻状态，则产生婚姻破裂与重新组合。

Fafchamps与Quisumbing（2007>认为本质上这种匹配与劳动力市场工作搜寻过程一样。

其二，社会整合理论与经济社会结构论。

这些理论考虑了经济社会、文化、人口学等因素对于离婚率的影响，认为一个价值观念趋同、人际互动良好以及社会联结牢固的社会环境所代表的社会整合力（socialintegration>能够起到稳定婚姻关系、降低离婚率的作用，相反，社会整合力弱化将导致离婚率的上升。

本文的关键变量是“外出就业”，这个解释变量在两个理论基础上都可以得到定位。

首先，外出就业可能改变原来的婚姻市场匹配的环境，打破原有的匹配范围，影响原来的均衡；其次，外出就业可能改变就业者的价值观，改变对原有社会环境的认同，弱化社会整合力。

基于上述理论基础，建立计量模型框架式：

在式（1>中，因变量divorce表示村庄粗离婚率logit，out表示关键变量：

外出就业劳动力占本村劳动力的百分比。

x表示其他控制变量向量。

下标i，t分别表示村庄i和时间（年份>t，诸β表示待估参数，βout为关键参数。

αi为非时变的村庄异质性，εit表示随机扰动项。

参考徐安琪和叶文振（2002>中国地区离婚率差异的研究，从理论框架出发，X向量包含五组变量：

第一组变量包括人均土地面积与人均纯收入对数，表征村庄的经济社会发展水平、与婚姻状况相联系的生计资源紧张情况；第二组变量包括劳动力占人口数百分比、人口男女比例、育龄妇女百分比，三个变量表征社区人口学特征；第三组变量包含7～13岁儿童占人口数百分比和14～17岁少年占人口数百分比，表征该村庄离婚的家庭成本和家庭的人口结构情况；第四组变量包含了纯务农户占总户数百分比，表征社会转型与环境认同；第五组变量是全套年份哑变量，为了报告的简洁，本文中的计算都略去年份哑变量描述统计与模型估计结果。

式（1>涉及的变量描述统计结果见表1。

徐安琪和叶文振（2002>、Fafchamps和Quisumbing（2007>均强调了民族习俗、文化与婚姻司法实践对于离婚率的影响，同时还考虑控制村庄的地理、区位等因素，使用面板数据可以控制村庄的异质性，因此本文将这些非时变的因素归结在式（1>的村庄异质性αi中。

需要说明的是，新的《婚姻法》于2018年才正式颁布，本文将2003～2009年的婚姻司法实践视为非时变因素也是可以接受的。

对式（1>的估计结果列示在表2。

模型1是用简单的OLS混合估计面板数据，没有控制村庄异质性，模型1的估计结果作为一个参照系和出发点。

模型2是利用标准的面板数据固定效应方法的估计结果，控制了村庄异质性。

模型3是用AR（1>过程校正了εit的估计结果，作为对模型2的一个修正。

模型4是考虑关键变量外出就业人员占劳动力百分比可能存在的内生性问题，例如可能存在因果关系相反的情形：

离婚率影响外出就业也有可能成立，使用IV方法控制内生性得到的2SLSGMM估计量。

工具变量选取