社会经济发展对性别偏好的影响

2018-05-26谭少鹏

唐山师范学院学报 2018年2期

谭少鹏

一、引言

性别失衡会带来严重的社会问题，这成为我国政府和学界所关注的焦点之一。产生性别失衡的最终原因是男孩偏好。在严格的计划生育政策下，由于B超技术普及所导致的性别人工选择和女婴漏报，使得男孩偏好表现为出生人口性别比高企[1]。我国政府禁止了非医学需要性别鉴定，在户口申报与计划生育脱钩等方面采取了相关措施，但男孩偏好这一最根本原因并未根除[2]。因此，改变居民的性别偏好，才是治理性别失衡的根本。

二、文献综述

关于男孩偏好产生原因的研究，可以归为三类。第一类研究从制度层面上做出了探讨，发现社会在资源配置、婚居形式、继承制度等方面存在着一整套性别歧视制度[3]，这种制度被归纳为父权（社会地位）、父居（婚姻模式）、父系（生育模式）的父权制度[4]。这类研究认为父权制度的存在是产生男孩偏好的根源。第二类研究从文化方面展开，认为家本位、宗族文化或是以“三纲五常”为核心的儒家文化是产生男孩偏好的原因[5-7]。然而这些研究忽略了制度、文化的形成有着社会经济的根源。第三类研究是从经济角度探寻男孩偏好产生的原因，该类研究认为男孩偏好源自妇女的社会地位低下，而女性社会地位低下根源于女性经济获取能力的低下[4]，不同性别子女对家庭效用存在差异；妇女在就业、收入等经济资源配置的劣势等方面分析了女性社会地位低下产生的原因[8-10]。

事实上，女性的经济收入较低是由于社会生产方式所决定的，农耕文明和工业文明中女性在体力上劣于男性，从而逐渐形成了父权制度与相应的宗族文化。而这一制度和文化又加深了女性在劳动市场上的劣势，削弱了女性对家族的经济贡献。

生产方式的改变终将改变生活方式与社会行为规范，自新中国成立以来，我国迅速地完成了工业化；改革开放之后，又迅速地跟上了信息革命的步伐，生产力得到了极大的发展，传统农耕文明下形成的社会规范已经发生了巨大的改变，而且这种变化还在不断的进行之中。近年来，不少学者开始关注社会进步对居民性别偏好的作用。这些研究考察了社会保障、人口流动、家庭关系等方面对男性偏好的弱化作用[11-13]。

本文的研究以经济基础决定上层建筑为主线考察经济与社会的发展对制度与文化的作用。因此，作为一种非正式制度的父权制与宗族文化也在该种作用机制之内。经济发展将改变社会的生产方式和交易方式，这将破坏父权制度、宗族文化赖以生存的基础，进而改变受此影响而产生的男孩偏好。

三、变量选择与数据来源

本文以社会性别偏好作为被解释变量，但是社会的性别偏好是不可直接测度的，只能采用间接的方式计量，而使用代理变量是一个可行的方法。性别偏好并不直接反映为出生性别比失衡，只是在性别选择技术的发展和子女数量弥补的道路被限制以后才使男性偏好表现为出生人口性别比高涨。虽然，有学者将出生人口性别比偏高归因于漏报、溺婴等社会现象，但这些行为正是性别偏好的表象。因此，出生人口性别比在一定程度上能够反映居民的性别偏好状况。考虑到数据的可得性，本文采用0到4岁的人口性别比来表示居民性别偏好。

衡量经济发展和社会发展的变量首推技术进步，技术进步可能会改变劳动收益的性别差异，这是改变父权制度的最根本动力。经济发展的另一表现为社会交易规模的扩大，这将导致人口的流动性增加。人口的流动可以促进不同地域文化的交流与碰撞，同时也为个体避开宗族文化影响提供了可能。同时，由于城市是交易集中发生的地区，因此经济发展的另一个表现为城市化率的不断增加。

经济发展的一个后果是个体收入增加，这将增强个体的抗风险能力，新一代居民对传统家庭的依附关系大大减弱，大家族式的生活方式将会被逐渐的取代，这直接表现为家庭规模的小型化。历史上母权制度向父权制度转变的一个重要表现既是家庭结构的转变[14]。而且，随着经济的发展，社会福利也会随之增加，社会养老保险的出现，将会替代父权制经济作用。

因此，本文选择技术进步、人口流动比率、家庭规模、养老保险比例、城市化率作为解释变量。

表1 变量及其代码

在经济学上，通常用全要素生产率表示技术进步，但全要素生产率并无直接的统计数据，一般采用生产函数法或是生产可能性边界方法间接计算得出。考虑到数据的易获得性，本文采用劳均产出指标作为技术进步的衡量指标。具体采用不变价国内生产总值比上经济活动人口表示。流动人口是中国户籍制度下的概念，指离开户籍所在地到其他地方居住的人口，这里采用人户分离人口比上总人口数作为人口流动性的指标。我国农村开展养老保险较晚，在 2010年之后又逐步的建立起新型农村养老保险制度代替了原有的农村养老保障系统，由于数据的缺失、采用城镇养老比率作为替代变量。本文所有数据均来自中国统计年鉴和中国人口和就业统计年鉴，数据区间为2003年至2015年。

四、实证分析

在做回归分析时，自变量之间往往会呈现出相关关系，这种现象可能由于自变量之间存在着因果关系，也可能是由于这些自变量受到共同的因素驱动，这种现象被称作多重共线性。如果对因变量和自变量直接进行回归，其参数的估计值往往是无效的，如果完全共线性甚至还得不到估计值。解决这一问题的一个可选方案是使用主成分回归法。主成分回归是指将自变量通过线性变换，转换成一组线性无关的因子，使用这一组因子对因变量进行回归。

（一）相关分析

根据收集到的数据，对因变量和自变量之间进行相关分析（相关系数矩阵见表2）。从得到的结果可以看出各自变量与因变量之间除了家庭规模以外，相关系数的绝对值均超过了80%，家庭规模这一自变量与因变量之间的相关性也超过了60%。所以，可以认为建立因变量与自变量之间的线性回归模型有一定的合理性。

表2 相关系数矩阵

（二）共线性的诊断

从自变量之间的相关系数可以看出自变量间的相关性较强，这样在建立模型时就可能产生多重共线性。为验证自变量间是否存在多重共线性，一般采用计算自变量间方差膨胀因子的方法。当方差膨胀因子大于 10说明自变量间存在着严重的多重共线性。表3给出相关的计算结果。

表3 方差膨胀因子

从表3上的数据可以发现，除家庭规模与人口流动比率两个变量外，其余变量的方差膨胀因子均大于10，说明存在着较严重的多重共线性，这种多重共线性会影响到参数估计的准确性。本文将采用主成分回归方法建立计量模型。

（三）主成分回归建模

进行主成分回归，首先将自变量标准化，然后求得这些自变量的相关矩阵，求解该矩阵的特征根和特征向量，将这些特征根从大到小排列，计算出特征根的方差贡献率，以确定选择的主成分个数。将特征向量比上对应特征根的平方根，得到自变量的转换矩阵，通过转换矩阵求得对应主成分的值。

本文运用统计软件 SPSS19.0对自变量进行主成分分析，方差贡献率的计算结果见表4。

表4 主成分分析结果

从表4的计算结果可知，第一主成分的贡献率为 91.36%，根据主成分确定的原则：累积贡献率大于85%的标准确定主成分的个数，确定以第一个主成分建立计量模型。

根据统计软件计算的成分矩阵，可以计算得到转换矩阵，计算结果见表5。

表5 转换矩阵

通过转换矩阵将标准化后的因变量转换为成分值，然后用被解释变量对第一主成分进行回归可得到下式：

由于主成分是由自变量转化而来，通过自变量的线性组合替代主成分，可以得到原始变量的回归方程。

五、结论与建议

（一）主要结论

根据实证分析的结果，家庭规模的回归系数大于0，也就是说当家庭规模变小时，性别比将会下降。其余四个自变量的回归系数均小于0，说明这4个变量的提高会导致性别比的下降。家庭规模的小型化逐渐削弱了宗族关系存在的社会基础；人口流动带来的是不同文化的碰撞，这将导致新文化的产生，这一切都会降低宗族文化的作用，改变居民的性别偏好。

劳均产值的回归系数小于0，说明技术进步会弱化居民的男孩偏好。技术进步将会改变性别间劳动收益的差距，瓦解社会产生男孩偏好的经济基础，进而减轻社会的男孩偏好。

养老保险的回归系数小于 0，这说明社会养老保障系统的覆盖面扩大会减缓居民的男孩偏好。社会保障系统通过一种强有力的制度约束，为老人提供更加稳定而有力的经济保证。社会保障系统的产生与发展将取代男性子女对居民的投资性生育功能，进而减轻社会的男孩偏好。

城市化率的回归系数小于0，说明促进我国城市化的发展将有利于改变居民的男孩偏好。在我国城市化率是由城乡人口的占比来计量的，城市化率的提高是农村人口进城的过程。一方面改变了进城居民的文化氛围、另一方面改变了其生产、生活方式。这为居民改变其原有的性别偏好提供了有利的社会环境。