婚姻状态和死亡率：审视中国的Farr-Bertillon效应——基于1990和2010年人口普查数据

白 晓，王 超

（1.中国医学科学院 北京协和医学院，北京 100730；2.北京工业大学 经济与管理学院，北京 100124）

一、引言

十九世纪中叶，英国学者William Farr和法国学者Louis-Adolphe Bertillon发现丧偶会增加夫妻伴侣的死亡率。同龄的无配偶人群（包括未婚、丧偶、离婚）的死亡率比有配偶人群高出了大约2-3倍。除了年轻丧偶人群外，这种2-3倍的过量死亡率几乎可以在每个年龄层上测出。这种现象后来被称为Farr-Bertillon效应。

婚姻状态已被确定为与死亡率相关的重要社会因素，Farr-Bertillon效应在西方工业化国家普遍存在。然而在社会科学中很少有在任何时间和任何国家均有效的效应。正如Veenhoven研究发现，西方国家已婚人群和未婚人群的幸福感有很大的差异。［1］在美国、德国、英国等西方工业化国家已经开展了大量的相关研究，显示未婚、丧偶、离婚人群的死亡率是有配偶人群的3-4倍。［2］当然也有例外，一些研究结果显示离婚并不是导致离婚者心理压力增加的关键因素，离婚者自身的低收入、缺乏高中及以上学历使离婚者在独居时压力显著增加。［3］

中国作为世界上人口最多的东方国家，与西方国家有着不同的家庭结构。西方大多以单纯的核心家庭为主。我国计划生育政策催生了人类历史上仅有的“4-2-1”倒金字塔家庭结构，即由祖父母和外祖父母、父母和一个孩子组成的家庭，传统的金字塔结构发生逆转，核心家庭占比为60%～70%左右。［4］此外，中国是集体主义国家，西方国家大多是个人主义国家，婚姻状态与死亡率的关系在不同的文化背景下可能会有不同的体现。我国是否存在Farr-Bertillon效应是一个值得研究的课题。王瑞梓和林榕使用1987年全国1%人口抽样调查研究了婚姻别死亡率差异，［5］但1%人口抽样样本量小，抽样误差很大，严重影响数据结构的可信度。李建新使用全国第四次人口普查资料研究婚姻别死亡率，以5年为间距，划分了不同的年龄组。［6］Va等使用上海市74 942位年龄介于40-70岁之间的女性数据和61 500位年龄介于40-74岁之间的男性数据定量分析了上海市中老年人群中婚姻状态与死亡率的关系。［7］此外，近年来也有一些学者关注我国老年人婚姻状态、健康状况与死亡率的关系。［8-9］

本文基于中国1990年人口普查资料和2010年人口普查资料，采用每1年为间距划分年龄组，定量研究中国是否存在Farr-Bertillon效应以及可能存在的Farr-Bertillon效应是否与西方工业化国家有差异。

二、术语界定

婚姻状态是指在婚姻方面所处的状态，一般分为未婚、有配偶、丧偶、离婚四类。

死亡率:通常指“粗死亡率”（Crude Death Rate，简称CDR），即同一年内某一地理区域人口中发生的死亡人数。计算公式为:死亡率（‰）=单位时间死亡个体数/单位时间平均种群数量×1000‰。则CDRm（25∶29）表示有配偶且年龄介于25-29岁之间的人口死亡率。

相对死亡比（Relative Mortality Rations，简称RMR）:为了研究人群中不同婚姻状态死亡率的相对差异，以有配偶人口死亡率为基准，计算其他各婚姻状态与之相比的分年龄相对死亡比。因此，丧偶人群年龄介于25-29之间的相对死亡比为:RMRw（25∶29）=CDRw（25∶29）/CDRm（25∶29）。

健康:按照世界卫生组织的定义，健康是一种在身体上、精神上的完满状态以及良好的适应力，而不仅仅是没有疾病和衰弱的状态。根据我国统计局的标准，老年人的健康状况分为健康、基本健康、不健康但生活能自理、生活不能自理四类。

三、数据来源及说明

作为国家统计局发布的权威数据，全国人口普查数据已成为评估全国性家庭结构状况的最主要资料。在第五次和第六次全国人口普查中，《全国人口普查死亡人口调查表》记录了死亡人口的婚姻状态。但第五次和第六次人口普查数据并未公布不同婚姻状态的分性别年龄的死亡人数。由于数据的缺失，只能使用1990年第四次人口普查数据。在第四次人口普查中，分婚姻状态的分年龄人口数最高年龄分组为60岁及以上，而死亡人数为65岁及以上，二者不统一，本研究只能采用截至59岁的数据。对于60岁及以上的人口，需要查找不同婚姻状态的分性别、年龄的人口数和死亡人数。目前只有2010年人口普查资料中记录了全国分性别、婚姻状态、健康状况的60岁及以上老年人口，因此本文使用这个数据进行定量研究。

四、Farr-Bertillon效应检验

由于数据缺失，本文通过15-59岁年龄段数据研究婚姻状态与死亡率的关系，通过60岁及以上年龄段数据研究婚姻状态与健康状况的关系。

1.从15岁到59岁

1980年《婚姻法》规定男性法定结婚年龄不得早于22周岁，女性不得早于20周岁。少数民族可以根据本民族的具体情况制定变通或补充规定。新疆、宁夏、西藏、内蒙古等四个自治区以及一些省区的部分自治州、县制定了《婚姻法变通规定》并执行至今，规定最低结婚年龄为男20岁、女18岁。本节采用15-59岁数据，以每1年为间距划分年龄组分析不同婚姻状态对死亡率的影响。本文按照全国1990年人口普查资料，以5年为间距统计了我国分婚姻状态和年龄的人口分布（见表1）。

表1 分婚姻状态和年龄的人口分布（%）

在60岁以下的人口中，97.65%的人口处于有配偶或者未婚状态。分析不同婚姻状态的死亡率曲线可以发现:

对于未婚人群:死亡率随年龄增加呈快速上升的“J”形。在27岁之前并无异常，接近全国总人口中同龄人死亡水平。但随后呈现陡峭式直线上升且女性比男性以更快的速度攀升。这表明在低龄人群中未婚是一种正常的社会现象。但超过法定结婚年龄后，未婚状态显著提高了死亡风险且对大龄未婚女性的作用比男性更为明显。

对于丧偶人群:整体死亡率随年龄呈“U”型且在同一年龄层上女性死亡率低于男性死亡率。15-27岁之间位于“U”型曲线前半段，丧偶人群的死亡率处于异常高的水平。28-59岁之间位于“U”型曲线后半段，丧偶人群的死亡率一直高于总人口人均死亡率。这表明丧偶明显作用于各年龄层的人口死亡活动，对青年丧偶人群的影响更大。

图1 分年龄婚姻状态死亡率

对于离婚人群:死亡率曲线不规则且在同一年龄层上男性死亡率高于女性死亡率。男性死亡率呈现略低于未婚人群的“U”型，从40岁以后明显上升。女性死亡率呈现不规则的“M”型波动。男性死亡水平明显高于女性。这表明相对于女性人群，离婚对男性人群的影响更为强烈（见图1）。

进一步考察有配偶与无配偶（单身、丧偶、离婚）之间的差异。为了观察不同婚姻状态的死亡率的相对差异，计算不同年龄的RMR。

将婚姻状态分成两组，一组是无结婚经历的未婚人群，一组是结婚后转为丧偶或离婚的人群。图2显示，在30岁之前，结婚后转为丧偶或离婚的人口死亡率远高于无结婚经历的未婚人口死亡率。进一步分析结婚后转为丧偶或离婚的人群，发现越年轻丧偶的影响越大，这可能是由于年轻时丧偶对生活和健康打击程度相对更大所致。显然，丧偶和离婚有不同的作用机理。有些文献将丧偶对死亡率的影响称为丧偶效应（Bereavement Effect或Widowhood Effect）。Boyle等考察了美国自1999年起记录在案的58 000对夫妇，发现40%的女性和26%的男性会在伴侣去世之后三年内死亡。［10］然而目前学者尚不清楚丧偶效应的作用机理。Simeonova的研究表明丧偶者减少去门诊的次数和药物的使用，这导致身体健康状况全面下降。［11］但因丧偶导致保健行为的变化仅解释了丧偶效应很小的比例，约5%。对于离婚人群，许多研究表明离婚会显著提高患传染病的风险。［12］此外，Stack等基于Durkheim提出的关于自杀的社会整合视角，发现在美国离婚后自杀死亡率增加了1.3-1.6倍。［13］

从21岁以后，单身人群的死亡率高于已婚人群，且RMRs(26 53)＞2.2，相对死亡比最大值发生在30岁，RMRs(30)=4.43，随后逐年下降。美国、法国、加拿大、德国等西方工业化国家在1950-1980年RMRs(20 64)介于1.3和2.2之间，而在日本RMRs(20 64)均在3以上。［14］在35岁之后，随着单身年限的延长，死亡率明显增加，高于同龄的丧偶和离婚人口。这可以理解为择偶的自主化使人们更倾向于选择健康的伴侣组成家庭，即“婚姻的选择机制”。在过了28-32岁最佳结婚年龄的单身人群中，身体不健康人群占有很高的比例，随着年龄的增加，这部分人群的死亡率会大大高于健康人群。同理，离婚和丧偶的人群即使再婚时也会倾向于选择健康的伴侣。

图2 我国不同年龄的相对死亡比

在20岁之前由于未达到国家规定的法定结婚年龄，结婚的人数较少，死亡人数带有一定的偶然性，因此波动剧烈且无规则。20-59岁的人群波动具有规律性，有配偶人群的死亡率明显低于未婚、丧偶或离婚人群的死亡率。学者们对这种“婚姻保护机制”给予了不同的解释。有的学者认为通过结婚产生的家庭纽带降低了生活压力，增加了财务状况的稳定程度，减少了与压力相关疾病的发病率。［15］也有学者认为处于在婚状态的人群当生病或者处于不健康状态时可以得到配偶的照顾。［16］医学研究显示已婚患者的疾病发病率更低，比如患缺血性心脏病、心血管疾病、癌症等疾病的风险，且恢复更快，降低了死亡率。婚姻也可以克服不良习惯，Meyer和Percheski研究发现婚后男性饮酒、吸烟量会减少，作息也更规律。［17］

对于丧偶人群，15-19岁的相对死亡比非常高，RMRw（15∶19）介于18-26之间。这与西方国家有显著不同。西方国家在20岁左右，丧偶人口的相对死亡比约为6，［18］说明这个年龄段极少有人丧偶。而在中国的福建、新疆、宁夏、西藏、云南，尤其是少数民族地区，受民间传统习俗的影响，早婚现象较为普遍。［19］

不同婚姻状态人群的死亡率在青年时差异最大。随着年龄的增加，RMR的数值保持持续递减的趋势。这也许是因为随着年龄的增长，社会因素对人口死亡活动的作用相对减弱，而自然生理因素的作用逐渐增强（见图2）。

图3 分性别的相对死亡比

更进一步将人群按照性别分类，分别计算男性和女性的相对死亡比。可知无论是男性还是女性，丧偶者在15-24岁年龄段的死亡率最高且明显高于未婚、有配偶或离婚人群的死亡率。毕竟丧偶是一个复杂的过程，涉及重大的心理压力和生活的重新调整，这本身可能导致死亡率的升高。15-24岁的青少年和青年心智尚未完全成熟，失去至亲的痛苦和绝望，心理难以承受，造成精神上的孤独和生活上的无助。

对于男性人群，在15-20岁死亡人数较少，缺乏规律性。在20-34岁，同龄的无配偶人群的死亡率显著高于有配偶人群的死亡率。在35-59岁，同龄的无配偶人群的死亡率比有配偶人群的死亡率高出了大约2-4倍。对于女性人群，在32岁之后，未婚女性相对死亡比明显高于丧偶和离婚女性（见图3）。

若将人群按照婚姻状态分类，则可分别计算未婚、丧偶和离婚人群的相对死亡比。分析可知离婚和丧偶对男性的影响更大。因为男性丧偶和离婚的心理成本高于女性，毕竟在我国传统家庭分工中“男主外，女主内”，女性伴侣通常在家庭中还担任护理人员的角色，女性承担了更多的照顾义务，男性从婚姻中受益更多。这与西方工业化国家的情况基本一致。Shor等通过Meta分析，综述了104篇研究文献，涵盖西欧、以色列、英国等24个国家和地区，结果显示离婚和丧偶对男性的影响比女性更大。［20］

图4 分婚姻状态的相对死亡比

对于未婚人群，在青年阶段对男性的影响更大，中年阶段对女性的影响更大。在30岁之后，未婚女性的相对死亡率明显高于未婚男性，结婚后女性的死亡率远低于男性（见图1），表明婚姻对女性的保护作用更有效，这与日本的研究结果一致。然而却与西方工业化国家的研究结果有差异，Hu和Goldman的研究显示，大多数西方工业化国家未婚男性的相对死亡比始终高于同龄女性。［14］毕竟在亚洲地区，健康因素对新娘的选择比对新郎的选择更重要，因为人们普遍认为健康的母亲能够孕育健康的孩子（见图4）。

2.60岁及以上

我国是较早进入老龄化社会的发展中国家，老龄化速度明显快于其他中低收入国家。［21］根据世界卫生组织的数据，2040年我国60岁及以上人口的比例将从2010年的12.4%上升至28%。因此老年人的婚姻与健康已成为一个关系全局的重大社会问题。

根据2010年第六次全国人口普查数据中长表数据可知，70.55%的60岁以上老年人处于在婚状态，26.89%的老年人丧偶，因此有配偶老人仍是老年人口的主体。未婚和离婚的老年人比例很少，仅占2.56%，这反映出传统文化背景下老年人离婚所面临的困难。与联合国统计司公布的数据进行比较，发现我国老年人的有偶率处于较高水平，这与我国老年人结婚比例高、老年人寿命延长有关。分性别看，60岁以上的人口中，79.46%的男性人群处于有配偶状态，但女性的比例只有60.08%。丧偶的女性比例非常高，占到女性老年人口的36.96%，明显高于男性16.30%的比例，可能原因是女性预期寿命比男性长，夫妻中女性配偶比较年轻，老年男性再婚可能性更大等（见表2）。

表2 全国分性别、婚姻状态、健康状况的60岁及以上老年人口（人）

健康人群和基本健康人群占比最高（83.15%），是老年人口的主体。对大多数老人来说，家庭是他（她）们唯一的精神寄托。马斯洛需求层次理论认为人有归属和爱的需求，因此，有配偶的人群中生活不能自理的比例最小，为1.97%。在无配偶人群中，丧偶人群中生活不能自理的比例最高，为5.46%，其次是未婚人群比例为4.07%，这与西方工业化国家的情况类似。［22］家庭在老年人生活照料和精神慰藉中起到不可替代的作用，因此当老年丧偶时会对配偶带来剧烈冲击，引发社会角色和生活环境的转变。而且转变过程中对老年人健康产生长期负面影响，如加重原先的慢性疾病，降低白细胞数量，损害老年人的个体免疫功能等（见表3）。

表3 不同婚姻状态下人群健康状况比例（%）

有配偶、离婚、丧偶人群中男性健康和基本健康比例高于女性，未婚人群男性和女性的健康状况基本一致。这种差异被西方学术界表述为:“男性比女性更容易死亡，但女性比男性更容易生病”。这种差异在丧偶人群中尤其明显，因为女性寡居老人作为社会上需要扶助和关照的弱势群体，生活来源得不到有效保障。有研究发现每10个独居老人中8个是女性。［23］相对而言，丧偶对男性的心理打击比较大，会造成生活适应度变差，与亲友联系中断的行为。［24］无论是男性人群还是女性人群，丧偶人群中生活不能自理的比例相对其他婚姻状态均较高。有配偶人群中，健康和基本健康的比例最高（见图5）。

图5 不同婚姻状态分性别健康状况

在不同健康状况下，有配偶和丧偶人群之和均占到96%以上的人口比重。在健康人群中有配偶人群占绝对比例（79.64%）。在生活不能自理人群中丧偶人群占最高比例（49.85%），接近生活不能自理人群的一半。未婚和离婚人群在四种不同健康状况人群中的比例波动很小。有配偶人群在健康、基本健康、不健康但生活可以自理、生活不能自理中的比例逐渐降低，丧偶人群的比例逐渐升高，这说明了婚姻对老年人健康的保护作用（见表4）。

在健康人群中，有配偶男性的比例高于女性，这与女性寿命长和男性老年人再婚率相对较高有关。在生活不能自理人群中女性丧偶人群比例（62.85%）约为男性丧偶人群比例（31.62%）的2倍，绝对数上女性丧偶人口为男性丧偶人口的2.8倍。在男性人群中，有配偶的健康男性比例最高，在生活不能自理的人群中丧偶的比例最高。在女性人群中，未婚女性生活不能自理的比例相对其他婚姻状态较高。有配偶女性中健康和基本健康的比例最高（见图6）。

表4 不同健康状况下人群婚姻状态比例（%）

图6 不同健康状况下分性别婚姻状态

五、结论和不足

中国和西方工业化国家在家庭观念和家庭结构方面有显著差异，本文基于1990和2010年人口普查数据研究婚姻状态与死亡率的关系，审视了中国的Farr-Bertillon效应。研究表明几乎在所有年龄段有配偶人口的死亡率最低，未婚、丧偶和离婚的生活状态均会提高死亡风险，证明了中国存在Farr-Bertillon效应，但与西方工业化国家相比有差异。

本研究存在几点不足:第一，距本研究最近的第六次和第五次人口普查数据并未公布不同婚姻状态的分性别年龄的死亡人数。由于数据的缺失，只能使用1990年第四次人口普查数据，而近30年来随着我国生育率下降、离婚率升高、非婚同居关系日益普遍等，当代中国的Farr-Bertillon效应可能已经发生了深刻变化。第二，虽然检验了中国的Farr-Bertillon效应，但由于数据的缺乏，未能提供引起这种现象可能的社会、心理或行为相关的因素，也缺乏关于死者的婚姻期限或婚姻史的任何信息。此外，研究中缺乏婚姻状态下自然死亡率或自杀率的数据。