基于市级尺度的中国离婚率空间差异研究*——以安徽、江西、辽宁、陕西省为例

孙 悦,吴相利

(哈尔滨师范大学)

0 引言

婚姻幸福往往被视为人生幸福的一部分，近年来中国的离婚率持续攀升.从国际上看，虽然2001～2016年许多国家离婚率都呈递增态势[1]，但中国离婚率的增长速度远远超过国际平均速度.

离婚率高不但有害个人的身心健康[2]，而且伴随着一些例如未成年人犯罪率升高、公司管理问题和业绩下滑等社会问题[3-4].早在20世纪20年代国外就探索离婚率的影响因素.美国离婚法在财产分割、赡养费转移和子女监护权转让等方面改动后，全国离婚率显著上升[5]；欧洲引入无过错单方离婚后，离婚率提高了约0.6倍[6]；房价上涨、就业市场的变动、通货膨胀等都可以影响夫妻的婚姻稳定性[7-9].个人的健康状况和生活习惯，如癌症和酗酒也不同程度地影响离婚率[10-11].

近年来，中国对全国离婚率特征问题的研究也逐渐增多.从研究范围看，一部分专门研究离婚率高的典型区域[12-13]，一部分则是从全国整体层面分析，并寻找诸如城市化、人口流动、大众传媒、房价等因素与离婚率攀升之间的联系[14-16].从研究单元看，多数研究从全国、省级、区域尺度等宏观角度进行，而更微观层面的如市级、县级、乡级尺度的研究还极为匮乏.

中国幅员辽阔人口众多，有些城市的人口和面积甚至与一些欧美国家全国相当，若仅站在宏观角度不仅无法揭示更具体的地域差异性，也会因为样本量过小而影响分析结果的准确度.因此，若想深度认识中国的离婚率就必须缩小单元.该文选取安徽省等4省的51个城市，对比分析全国与案例省份的离婚率空间异质性及影响因素，不仅补充了地级市层面离婚率空间格局研究的稀缺，而且得出了多年间影响各城市离婚率高涨的主要影响因素，对深度认识中国离婚率、预测和稳定未来离婚率具有参考价值，对促进家庭幸福和社会和谐具有积极意义.

1 研究区域、数据来源与研究方法

1.1 研究区域与数据来源

依据数据的可获取性，该文选择中国31省(不含台湾省)研究省级离婚率，安徽省、江西省、辽宁省、陕西省的51个城市作为市级案例.四省分别位于中国东部、东南、东北、西北，空间上分散，经济、文化、历史等方面各具特色，又非少数民族集中省份，离婚率不会因独特的婚俗而过高或过低，对认识全国市域尺度离婚率的一般性特征具有较好的区域代表意义.

参考相关文献后，该文选择粗离婚率作为衡量离婚状况的指标，下文简称为“离婚率”[17].计算公式为：粗离婚率=(当年离婚对数/年平均人口)×1000‰.时间截取1997～2017年研究中国省域和案例城市的离婚率时空格局演化状况，取2001～2017年分析离婚率的影响因素.省级离婚率数据来源于《中国统计年鉴》，市级数据由《中国城市统计年鉴》和各省统计年鉴整理而成.

1.2 研究方法

1.2.1 空间差异分析

先采用变异系数衡量省际和市际的离婚率离散程度和时序变化，它是标准差与均值的比率，可表现数据的离散程度，其计算公式为[18]：

(1)

1.2.2 离婚率影响因素回归模型

通常面板数据分析建立的模型有混合估计模型、固定效应模型和随机效应模型.由于研究截面数大于时间跨度，做面板数据的单位根检意义不大，故省略此步骤先建立三种方法的面板模型(其中固定效应模型采用个体固定效应).为减少数据的波动使模型更加平稳，对除了人口自然增长率之外的所有数据进行对数化处理，再用EViews10进行回归，最后通过F检验和 Hausman检验确定最优模型.公式为：

DIV=α0+α1GDPit+α2FAMit+α3SEXit+α4UNEit+α5INTit+α6EDUit+α7CITit+α8FORit+α9SALit+α10MARit+α11INDit+α12CELit+α13NATit+α14PASit+uit

(2)

式中,i表示第i个城市，t表示年份，DIV为被解释变量离婚率，α0为常数项，GDP为人均地区生产总值， FAM为家庭户规模，SEX为性别比，UNE为城镇登记失业率，INT为互联网使用度，EDU为教育投资，CIT为城市化水平，FOR为人均外资实际使用率，SAL为平均工资，MAR为结婚率，IND为第三产业从业人员比重，CEL为手机使用率，NAT为人口自然增长率，PAS为客运量，uit为随机误差项.

2 中国离婚率的时空演变分析

2.1 省级单元和市级单元的离婚率地域差异演变分析

根据变异系数公式(1)计算数据绘制出全国及安徽省、江西省、辽宁省、陕西省案例省份离婚率变异系数如图1所示.读图可知，1997～2017年无论全国还是案例省份离婚率变异系数都呈降低趋势且向0.3集中.20年间全国的变异系数平稳降低，说明省际离婚率差异平稳缩小.安徽省系数2011年前高于全国，2011年之后低于全国，1998～2004年省内离婚率差异变化较大，而2005～2010年和2011～2017年比较平稳，这与2004及2011年婚姻法修改有关[19].江西省系数在1999和2001年出现峰值，远超其他省份和全国平均水平，2002年之后低于全国水平，且比较平稳，区域差异逐渐减小.辽宁省在研究阶段内系数一直低于全国，1997～2010年一直低于其他三省，2011～2015挑战差异有所加大.陕西省在1997～2002年一直高于全国比较平稳，2002～2003年出现迅速降低，2004～2005年迅速回升，之后呈减小趋势.长时间来看，省域离婚率差异平稳缩小，各省离婚水平趋同，市域离婚率差异总体也呈缩小态势.而在这种背景下，市域离婚率差异却具有更多差异变化和波动，说明城市的离婚率具有一定的特殊性和独立性，以城市为单元进行研究是深入解读离婚率变化的需要.

图1 1997～2017年全国及安徽省、江西省、辽宁省、陕西省离婚率变异系数图

2.2 省级离婚率时空格局分析

为直观地表示省级行政区的离婚率空间分布特征，并与市级离婚率水平进行对比，按自然间断点分级法将离婚率分为四个等级：高、中高、中低、低水平.

根据图2，1997年高水平离婚率省份为新疆和东北三省，低水平有安徽省、江西省、广东省等6个省份，中国离婚率重心在东北和西北，具有自北向南递减的趋势；2007年长江中下游省份离婚率等级普遍上升，上海和重庆市更是上升为高水平，北方山西和甘肃省离婚率等级下降，全国离婚率北高南低的局面出现变化；2017年，黑龙江省、吉林省、重庆市仍是高水平，但新疆维吾尔自治区、上海市降低为中低水平，西北不再是高值区，中高水平省份南方集中于长江沿岸和北方的内蒙古自治区、宁夏回族自治区、北京市、天津市、和辽宁省，低水平离婚率省份无变化.总体来看，20年来全国离婚率由北高南低向东北及长江沿岸高，华北、西北、华南低的时空格局演变.安徽省和江西省离婚率由低水平分别上升为中高水平和中低水平，辽宁省由高水平降低为中高水平，陕西省一直处于中低水平未发生变化.

从变化速度看(如图3所示)，1997～2007年重庆市增长速度遥遥领先，安徽省、江西省、福建省、四川省等13省市次之，陕西省等11个较慢速增长的省份分布在东部中部，而新疆维吾尔自治区、青海省等西部省份为慢速增长，离婚率增长速度东快西慢.2007～2017年安徽省、河南省、黑龙江省、贵州省等4个省份离婚率增长幅度最大，新疆维吾尔自治区和上海市离婚率水平降低，其他多数省份加速增长，东北、西南及秦淮一带增速较快.20年来，四个省份的离婚率虽然都在上涨，在全国队伍中的增长速度规模及其动态变化却各有差异.安徽省由较快增长进入快速增长行列，江西省由较快降为较慢速度，陕西省由较慢升为较快速度，辽宁省离婚率一直保持较慢速度增长.

图3 1997～2007、2007～2017年离婚率变化图底图来源：国家测绘地理信息局标准地图服务网站(审图号：CS(2019)1825号)

2.3 市级离婚率时空格局分析

为揭示中国市域离婚率时空格局，该文先聚焦案例省份再寻找地级城市时空演化规律.

2.3.1 安徽省

从安徽省来看(如图4所示)，1997年马鞍山市处于高水平，中高水平有芜湖市和淮北市，大多数城市处于中低水平和低水平，离婚率水平东高西低.2007年高水平离婚率为马鞍山市和铜陵市，中高水平围绕其分布，离婚率自东南向西北降低.2017年合肥处于高水平，中高水平和中低水平城市多，仅铜陵市、安庆市为低水平，东部及北部城市离婚率水平较高，西南部较低.随着时间推移，安徽省合肥及其以东以北地区离婚率增长更快，西南部相对较慢.

图4 安徽省各市离婚率空间分布

2.3.2 江西省

江西省内(如图5所示)，1997年南昌市离婚率水平明显最高，附近的九江市、景德镇市、鹰潭市等也较高，全省明显西北高东南低；2007年离婚率高水平和低水平城市在北部相间分布，南部离婚率均为中低水平；2017年南昌市、景德镇市保持高水平，南昌市以南离婚率较低.20年来，离婚率重心基本保持在以南昌市为中心的北部，其他城市变化较大.

图5 江西省各市离婚率空间分布

2.3.3 辽宁省

辽宁省内(如图6所示)，1997年高水平城市为东南部的辽阳市、丹东市，中高水平城市于中部南北纵向分布，低水平城市位于东西两侧，省内离婚率自西向东有低—高—低的分布形势；2007年低水平和中低水平城市数量增多，离婚率总体东高西低；2017年沈阳市、抚顺市、本溪市在东北构成高水平集中区，沈阳北部和辽东半岛附近较高，西部朝阳市仍然是最离婚率低水平城市.20年来辽宁省基本形成了东北部高，西部水平低的格局.

图6 江西省各市离婚率空间分布

2.3.4 陕西省

根据图7所示，1997年西安市离婚率为全省最高水平，中高水平城市分布于与西安市相接的北部和西南，北部和东南的城市水平较低；2007年西安市离婚率领先其他城市，东北的渭南市为中高水平，西部多为中低水平，最低水平城市处在北部和东南；2017年，西安市仍是唯一的离婚率高水平城市，其北部为中高水平城市，南部水平较低.陕西省内离婚率一直以西安市为高值重心，随着时间的发展，离婚率高值区有由南向北转移的趋势.

总体来看，案例省份内部的高离婚率城市一般位于省会附近及东北部，有北高南低或东高西低的发展趋势；全国离婚率则处于由北高南低向复杂化演变的过程中.因此市域与省域离婚率在北高南低的空间规律上有一定程度的相似性，但时间上不同省份存在着不同的演变特点.据此推测，其他省份也可能在一段时期内具有与全国格局相似的规律，但动态变化更为频繁和多样.

3 中国市级离婚率时空演变的影响因素分析

3.1 变量选取与数据的描述性统计

一段稳定的婚姻既需要物质基础也需要有情感方面的维系，参考前人研究后选取了14个因素探究城市离婚率的影响因素(见表1).

表1 离婚率影响因素变量及统计描述

3.2 案例51市的面板数据回归

为减少数据的波动使模型更加平稳，对除人口自然增长率外的所有面板数据进行对数化处理，再回归得到三个模型的结果(见表2).

表2 2001～2017年中国51个城市面板数据回归结果

3.3 归结结果检验与模型确定

3.3.1F检验

规定原假设H0：模型中不同个体截距相同(混合效应模型)，备择假设H1：

F(T-1,NT-T-k)

模型中不同个体截距不同(个体固定效应模型)

式中SSEr和SSEu分别为混合回归模型的和个体固定效应模型的残差平方和，T为观测样本期数，k为解释变量的个数，N为截面城市数量.经计算，F=16.0315，F=>F0.05(17，836)=1.635，在5%的显著水平下强烈拒绝原假设，研究选择个体固定效应模型比混合估计模型更加合理.

3.3.2 Hausman检验

规定H0：选择个体随机效应模型，H1：选择个体固定效应模型.检验结果见表3.

表3 Hausman检验结果

P值小于0.05且卡方值很高，高度显著，因此拒绝原假设，即拒绝随机效应模型而应该选择固定效应模型解释影响因素更为合理.

3.4 影响因素结果分析

根据个体固定效应模型的回归结果，做出以下分析：首先，从经济层面来看，平均工资是影响力最大的因素.高平均工资也意味人们生活成本高，压力较大，当婚姻无法成为避风港甚至产生负作用时，倾向于离婚的人群会更多.同样，失业率正向影响离婚率.失业意味着巨大的经济压力，难免劳燕分飞.人均外资实际使用率对离婚率具有正向影响.可见在经济全球化背景下，国际经济贸易活动和城市对外开放程度显著影响着人们的的生活方式和文化.第三产业从业人员占比越多，离婚率越低.第三产业一般需要创新、知识和技术，从业者往往拥有更高的综合素质，面对家庭矛盾通常能更理性和妥善处理.

从人口方面看，离婚率与结婚率成正向相关.对样本城市来说当控制其他变量不变时，结婚率每增加1%，离婚率增加8.7%，可见离婚率的增长速度超过了结婚率.有学者以新生儿数量作为变量发现新生儿对离婚率无显著影响，而本研究使用人口自然增长率，同时考虑考虑生率和死亡率分析人口的自然变动，发现人口自然增长率与离婚率有正向相关，但影响极小.

互联网使用率和手机使用率也与离婚率显著正相关.随着手机与互联网的融合，手机已不仅是通话的工具，各种娱乐和社交功能丰富了人们的生活，但同时也大量占据了夫妻沟通感情的时间，使人逃避现实的交流.新兴的婚姻观、家庭观通过论坛、新闻等媒介冲击着传统婚姻观念，此外其隐蔽性也给婚外情的滋生提供了土壤.

另外还有一些因素没有通过显著性检验.人均地区生产总值的影响不显著，可见经济发展水平与离婚率不相关.家庭规模回归系数为0.061但结果不显著.按照传统家庭聚合力的说法，家庭中子女或老人越多，对夫妻离婚的牵制力越大[15].但是家庭成员越多，代际鸿沟越大，生活中矛盾可能更多，而且随着时代发展，核心家庭模式逐渐成为主流，人们更加注重追求个人幸福而非隐忍家庭禁锢，故离婚率也可能因此增高.样本城市的性别比平均数为1.06，男性略多于女性，说明目前的人口性别结构不影响离婚率.人均教育投资指标不显著，可能由于社会整体对教育投资形成的氛围在当年对人们离婚的决策影响不大.客运量一项说明人口流动水平和城市的联通和开放程度影响不大.城镇人口比重未通过检验，证实虽然城镇和农村的生产方式、生活习惯有所不同，但人们对于离婚的判断并不因城乡地域差异而明显不同.

4 结论与讨论

该文以安徽省、江西省、辽宁省、陕西省四省的城市作为样本，探究1997～2017年城市离婚率的空间演化，并与全国各省进行比较，运用个体固定效应模型和最小二乘法对2001～2017年样本城市的影响因素进行分析，研究发现：

(1)全国和安徽省等四省离婚率地区间差异均呈缩小态势，水平趋同.全国省际离婚率差异缩小过程较为平稳，市域离婚率差异却具有更多差异变化和波动.

(2)全国离婚率具有由北高南低的格局向东北、长江沿岸高，华北、西北、华南低的错综复杂的时空格局演变的态势；案例省份的高离婚率城市一般在省会附近及东北部，并有北高南低或东高西低的发展趋势.四个省份的离婚率总体都在上涨，但各自在全国队伍中的增长速度规模及其动态变化却各有差异，安徽、陕西离婚率增长速度加快，江西减速，辽宁省离婚率保持较慢速度增长.

(3)失业率、互联网使用率、人均外资使用率、平均工资、结婚率、手机使用率、人口自然增长率对离婚率有正向影响，第三产业从业人员有负向影响.

根据分析结果，各城市可找到造成本地离婚率高的主要原因，重点发力.该文的研究也存在很多不足.一是由于数据有限，51个典型城市无法表现全国的市域时空格局.二是该文仅探究了薪资水平、自然增长率等客观因素对离婚率的影响，对涉及心理、行为、观念等个人的主观因素未做研究，这些问题可能是未来研究中国离婚率地域特征的又一重点.