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(assorting match>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
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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
①
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
②
文对于粗离婚率做logit变换。
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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。
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