近20年中国夫妻婚姻满意度发展趋势与社会变迁

侯娟 贾可可 方晓义

摘  要  婚姻满意度是衡量婚姻整体水平的一个重要指标， 它与社会、家庭、个体等因素相互影响， 探讨婚姻满意度与社会变迁的关系对理解中国社会及个体的心理变化具有重要参考意义。本文对在2000至2021年期间发表的92篇采用婚姻满意度问卷（ENRICH）、婚姻调适问卷（MAT）和婚姻质量问卷（QMI）测量中国夫妻婚姻满意度的研究报告（共59122名丈夫和妻子）进行了横断历史的元分析， 同时结合中国综合社会调查（CGSS）分析结果， 并根据布朗芬布伦纳的生态系统理论探讨了社会变迁与婚姻满意度的关系。研究发现：（1）中国夫妻近20年的婚姻满意度随年代变迁逐渐提升; （2）宏观水平上， 人民生活质量上升和家庭规模减小将促进婚姻满意度上升; 同时婚姻满意度上升也会促进夫妻追求美好生活， 维护家庭稳定; （3）微观水平上， 在社会变迁中婚姻满意度的提高不受婚龄、性别、子女数量、夫妻教育匹配度的影响， 而因子女是否在身边产生变化， 同时受教育程度也会影响婚姻满意度。在社会变迁与婚姻满意度的影响关系模型中， 宏观系统因素， 微观系统因素与时代变迁， 各个因素间相互作用， 共同影响了婚姻满意度， 并且婚姻满意度也会反作用于宏观系统因素。

关键词  婚姻满意度， 时代变迁， 横断历史元分析， 中国综合社会调查， 生态系统理论

分类号  B849： C91

1  前言

在1978～2019年的40余年间， 中国离婚率总体呈快速上升趋势（杨菊华， 孙超， 2021）， 从2000年的2.48‰逐步上升至2020年7.49‰。一般来说， 婚姻满意度越低， 离婚的可能性就越高（Frank et al.， 2005; 李卫东， 2021）。那么， 这是否意味着中国夫妻的婚姻满意度也是在下降呢？众多研究者所持的观点并不一致， 例如周彩华（2021）认为因物质水平的提高、社会文化的开放和中西方交流的增加， 我国夫妻婚姻满意度近年来有一定提升， 而韦伟（2022）则认为， 如今人们对婚姻状况提出了更高的要求， 婚姻满意度呈现下降趋势。Lewis和Spanier （1979）总结出影响婚姻满意度的三个决定因素：夫妻的社会和个人的资源、对二者生活行为契合程度的评价、来自夫妻交流中的成果。Karney和Bradbery （2020）则认为婚姻满意度的影响因素包括个体、互动和环境三个方面。由于中西文化的背景不同和婚姻生活的模式差别， 一些在西方理论模型中对婚姻关系起显著作用的决定因素并不一定适合我国的实际（徐安琪， 叶文振， 1998）。那么， 中国夫妻的婚姻满意度在随时代变迁中呈现出的趋势是怎样的呢？中国夫妻婚姻满意度的影响因素又是什么呢？这是本研究关注的问题。

婚姻满意度是指夫妻在婚姻关系中的主观满意度和客观认同程度， 是双方在各个方面能否相互适应的总和（Lewis & Spanier， 1980）。高婚姻满意度与良好的适应、充分的沟通、高水平的婚姻幸福感有关（Spanier， 1979）。同时， 婚姻满意度也是婚姻稳定性的一个重要决定因素（Amato & Rogers， 1997; 李卫东， 罗志华， 2019）。近年来， 我国婚姻稳定性不断下降、离婚率不断攀升所带来的社会问题日益凸显（孙一飞， 葛建军， 2021）， 婚姻稳定性成为研究者们热烈探讨的话题。婚姻满意度也因其与婚姻稳定性的密切关系， 得到了各领域众多研究者的关注。

然而， 关于婚姻满意度的研究大多都是从人口统计学和心理学变量进行讨论的。比如， 性别（邓远平， 蒋柯， 2020）、婚龄（国建 等， 2015）、受教育程度（杨雪， 谢雷， 2022）、子女数量（Chen & Ngoubene- Atioky， 2019）、人格特征（马语晗， 2020）、养育压力（侯娟 等， 2019）、婚姻承诺（侯娟， 方晓义， 2015）、配偶支持（侯娟， 方晓义， 2015; 刘浈 等， 2020）等， 此外还包括人口迁移（李卫东， 2021）等社会学变量。但上述变量在中国夫妻中的结果却存在不一致的结论。如众多研究发现丈夫较妻子对婚姻满意度的评价更高（毕爱红 等， 2021; 侯娟， 方晓义， 2015）， 但也有研究发现并无显著性别差异（寇鑫， 2016）。对于婚龄， 有研究者认为随婚龄增加， 婚姻满意度是逐渐下降的（毕爱红 等， 2014）， 另有研究却发现婚姻满意度随婚龄的增加呈U字型走向（冯文娟， 2020）。受教育程度（Duan et al.， 2021; 张会平， 曾洁雯， 2010）、子女数量（程菲 等， 2014; 郑振华， 彭希哲， 2019）、人口迁移（罗小锋， 2019; 李卫东， 2021）对婚姻满意度带来的影响也存在不一致。

不一致性的出现包括以下几个原因：（1）从研究对象上来说， 研究的目标人群各不相同。新婚、中年或老年阶段的夫妻， 不同职业、不同地区、不同学历等均存在差异; （2）从研究工具上来说， 测量工具多样化。不同研究者对于婚姻满意度的定义并不一致， 其中婚姻调适学派的代表人物Sabatelli （1988）认为， 婚姻调适和婚姻满意度分别是婚姻质量的客观和主观两个角度， 另一种个人感觉学派则将婚姻质量与婚姻满意度视为同一概念。因此， 在测量婚姻满意度时， 不同研究者可能采用不同的测量问卷来探究婚姻满意度， 例如婚姻满意度问卷（Evaluating & Nurturing Relationship Issues， Communication， Happiness， ENRICHI）， 婚姻调适问卷（Marital Adjustment Test， MAT）， 婚姻质量问卷（Quality of Marriage Index， QMI）及其中文版等， 一些社会数据库也会使用简单的自评问题来测量婚姻满意度， 评价标准存在不同; （3）从研究内容上来说， 有的研究考察的是被试的主观感受， 有的是某种行为如沟通、冲突的发生率， 评价的内容不同造成测量的结果也可能存在差异; （4）各类研究进行的时间存在不同， 这也是最易被忽略的社会环境和时代变迁带来的影响。人们所处的社会环境不是一成不变的， 环境本身也是随着时间的前进而不断发展。理论上， 一切对社会生态环境敏感的心理内容都有必要从动态的、变迁的视角重新进行研究（蔡华俭 等， 2020）， 婚姻同样如此。然而， 以往关于中国夫妻婚姻满意度变化趋势的实证研究十分匮乏， 同时也并未有研究者从社会变迁的角度探讨过婚姻满意度的影响因素。

因此， 有研究者提出应将婚姻满意度与更广阔宏观的社会背景相结合， 拓展婚姻满意度的研究领域， 对婚姻满意度的影响因素应从多维度、多学科的角度进行更加系统化的理论探讨和实证研究（Beam et al.， 2018; Bulanda & Brown， 2007）。根据Bronfenbrenner （1979）的生态系统理论（ecological systems theory）， 个体生活于其中并与之相互作用的不断变化的环境分为微观系统、中观系统、外在系统、宏观系统和时序系统五个层次。然而， 以往研究多集中于夫妻所处的微观系统、中观系统及外在系统， 而忽略了以上3个系统中的文化、亚文化和社会环境， 即宏观系统的影响， 如城镇化率、社会法治水平、居民消费水平等。然而事实却是， 宏观的社会环境会直接或间接地影响个体的婚姻满意度。有研究表明， 随着进入21世纪， 购房热带来的家庭负债会降低个体婚姻满意度（桑晨超， 2020）， 农民工向东南部大量迁移， 而总体上农村外出务工人员的婚姻满意度显著高于未外出者（李潇晓， 徐水晶， 2018）， 女性自主观念逐渐萌发， 不再以家庭作为完全中心， 以此产生的家庭?工作冲突却对女性的婚姻满意度有着显著的负向预测作用（周春燕 等， 2018）。

同时， 以往研究也忽略了时序系统的重要性。时序系统包括在时间发展过程中出现的家庭结构、居住环境或就业情况的变化， 还包括战争、经济危机和移民潮等重大事件。家庭模式的变化， 例如， 西方工业化社会中母亲就业率持续增长以及发展中国家大家庭模式的不断减少， 都是时序系统的组成要素（Bronfenbrenner， 1979）。改革开放40多年来， 中国经济、民生、环境等均发生了巨大的改变， 中国人的婚姻满意度也随时代的变化而在不断变化。然而， 目前婚姻满意度的研究多为横断面研究， 即关注某一时间点的婚姻满意度和影响因素。尽管也存在一些追踪性研究将被试目标集中于单个或多个固定家庭， 探究多年来家庭内部婚姻满意度的变化。但此类研究虽加入了时间的变量， 但并未对社会指标进行分析， 缺乏社会变迁的证据。因此， 对婚姻满意度是否随时代变迁而变化这一问题还没有很好的答案。

20世纪90年代末， Twenge （1997）针对元分析中出现的“年代效应”， 也就是研究结果与数据收集的年代有关， 提出了“横断历史元分析”的概念。其相较于普通元分析， 将发展和变迁作为研究的主要内容， 着重考察心理量随时代发展发生的变化。同时， 横断历史元分析也会进一步寻找心理量时间变异背后的社会变迁因素所起的作用， 这是一般元分析所忽略的。横向历史元分析把多个具有相同讨论对象， 但没有直接联系的研究按照时间序列进行关联。相互独立的研究被看作是不同时期的随机取样， 由此得出年代变化（辛自强， 2018）。因此， 本文主要采用横断历史元分析的方法来探究婚姻满意度随时代发展的变化， 我们认为通过该种方法， 能够很好的分析有关婚姻满意度的发展规律， 又能发现其背后社会变迁因素起到的重要作用。

本文将根据Bronfenbrenner的生态系统理论， 在时代变迁的前提下， 将社会环境指标的变化作为宏观系统， 家庭内部报告的婚龄、受教育程度、子女数量等指标作为微观系统， 主要采用横断历史元分析的方法探究宏观系统、微观系统随时代变迁与婚姻满意度的关系。其中宏观系统即社会环境的选择及划分具有多样性， 若研究具有中国特色的社会环境指标， 将对社会变迁的探究具有积极作用。1992年中国改革开放转型后， 正式向全面建设小康社会转型， 并且在2020年实现全面建成小康社会的目标。因此， 全面建成小康社会是改革开放以来最能代表中国社会发展变化的指标之一。国家统计局根据全面建成小康社会科学内涵及目标要求构建了监测体系， 具有权威性、代表性、可靠性。其中2016版《全国全面建成小康社会统计监测指标体系（修订稿）》将监测指标分为了经济发展、民主法制、文化建设、人民生活、资源环境五大类， 下又包括多个社会指标。考虑到数据的可收集性， 我们据此选择其内的部分社会指标， 并在民主法制内加入了国际谋杀犯罪率指标。考虑到婚姻满意度的特殊性新增婚姻发展、家庭压力两类指标， 并在人民生活中加入家庭规模指标。故社会指标共有7类。具体指标名称及内涵如表1所列。

为进一步从更加全面的角度考察婚姻满意度的变化趋势， 本文也纳入社会学数据库的部分数据。经整理与考察， 我们发现中国综合社会调查（CGSS）开始时间较早， 测量数据较全面， 适合用于本研究对比。因其仅在2006、2011、2017年测量了婚姻满意度， 因此本文仅采用这3年的调查结果进行分析。同时， 记录数据库中报告的与横断历史元分析选用因素相似的子女数量、婚龄、所受最高教育程度、教育匹配度、上一年总收入， 数据编码方式将在方法中介绍。

2  方法

2.1  文献检索与数据来源

由于不同研究者有关婚姻满意度的概念理解不同， 我们发现存在有较多研究者使用婚姻调适问卷（MAT）和婚姻质量问卷（QMI）来测量婚姻满意度， 因此我们选择将该两类问卷的结果也作为婚姻满意度测量值， 检索词中除“婚姻满意度”外， 增加“婚姻质量”和“婚姻调适”。研究使用中英文搜索引擎对2000～2021年内发表的文献进行全面搜索。中文搜索使用维普期刊网、万方、中国知网三个数据库进行检索。检索词为“婚姻满意度”、“婚姻质量”和“婚姻调适”。英文搜索则主要使用Web of Science核心合集、PubMed、Science Direct、Proquest、SpringLink五个数据库。检索词为“marital satisfaction”、“marital quality”和“marital adjustment”。

宏观系统社会指标数据来自国家统计局官网、国家卫生健康委员会官网和EPS全球统计数据/分析平台。

社会数据库数据来自中国综合社会调查（CGSS）。因2006年家庭问卷中并未测量夫妻的受教育程度、子女数量、结婚年份等所需数据。故仅使用2006年所测量的婚姻满意度， 不采用其内部的各类社会指标。2011与2017年婚姻满意度和社会指标均采用。

2.2  文献选取标准

（1）婚姻满意度的测量使用Olson婚姻满意度问卷（ENRICH）、Locke和Wallace （1959） 编制的婚姻调适问卷（MAT）和Norton编制的婚姻质量问卷（QMI）。所有题目均为正向计分， 总分越高， 婚姻满意度越高。

（2）研究均是关于婚姻满意度的实证研究， 数据完整， 样本明确， 排除纯理论和综述类文章;

（3）研究样本为中国的普通健康夫妻， 无身心疾病;

（4）结果可以计算、整理、获得研究所需的婚姻满意度的测量值;

（5）同一次的调查数据出现在多篇文献中时， 选择最早发表的那篇;

（6）入组语言为中文与英文。

2.3  文献质量评估与编码

2.3.1文献质量评估

根据Jadad量表（1996）自行编制评估方式， 如表2所示。最终计算每条文献的总分， 得分越高表明文献满意度越好。依据众多研究分类标准， 1～3分的文献为低质量文献， 4～8分为高质量文献。

2.3.2文献与数据编码

对纳入元分析的文献的研究特征进行记录， 包括作者、发表年份、测试年份、被试类型、男性比例等。其中， 婚姻满意度测量的效应值来自被试得分占该问卷总分的比值（下面简称婚姻满意度占总分值）， 受教育程度为被试受高等教育的比例， 高等教育包括高职、大学及以上。若为纵向研究， 各个需收集的指标取第一次测量的数据。总体标准差未直接报告时， 仅取将被试分为两类时分别报告的标准差。并进行转换， 转换公式如下：

数据1数据有n₁个， 平均值为μ₁， 标准差为σ₁; 数据2数据有n₂个， 平均值为μ₂， 标准差为σ₂; 其

CGSS数据库中2017年婚姻满意度的测量值的编码方式与2011和2006年相反， 故在数据分析前先进行重新编码。此处子女数量 = “请问您有几个子女（包括继子继女、养子养女在内， 包括已去世子女）？”中儿子数量+女儿数量; 婚龄 = 相应的测量年份 ? “请问您与目前的配偶是哪一年结婚的？”值; 教育匹配度 = “您目前的最高教育程度是”值 ? “您配偶或同居伴侣目前的最高教育程度是”值。

3  各类数据库来源数据分析

在中国知网、万方数据库、维普期刊网、Web Of Science、PubMed、Spring Link等中英文数据库内按文章方法中所述方式进行文献检索， 共搜集到文献792篇， 最终得到符合要求的中英文文献共92篇。未注明数据具体收集年代的文献， 按照发表年减去两年的方式记录， 故数据测量年份为2000～2019年。各年份对应的文献数和被试数如表3所示。

3.1  婚姻满意度随年代的整体变化

将数据收集年代作为横坐标、婚姻满意度值为纵坐标绘制散点图， 如图1所示。2000～2019年间， 我国夫妻婚姻满意度是逐年上升的， 婚姻满意度占总分值的平均值为0.69。

将数据测量年代、婚姻满意度占总分比分别作自变量、因变量。首先进行线性回归分析， 发现年代显著正向预测婚姻满意度（β = 0.23， p= 0.03 < 0.05;F（1， 91） = 5.11，p= 0.03 < 0.05）， 婚姻满意度5.40%的变异可被年份的变化解释。为控制被试量的影响进行加权最小二乘回归分析， 发现年代仍然显著正向预测婚姻满意度（β = 0.31，p= 0.003 < 0.05;F（1， 91） = 9.60，p= 0.003 < 0.05）， 婚姻满意度9.60%的变异可被年份的变化解释。

3.2  婚姻满意度随年代的变化量

20年来中国夫妻婚姻满意度均值的上升幅度通过计算其变化幅度的效果量（d）来衡量（辛自强， 张梅， 2009）。具体计算过程如下：对被试数量进行加权， 以测量年份作自变量， 婚姻满意度均值作因变量， 建立回归方程。同时算出平均标准差MSD。再分别将2000和2019代入所建立的回归方程中， 获得M2000和M2019。最后， 带入方程（d= （M2019 ?M2000） /M_SD）。得出0.20 ≤d< 0.50、0.50 ≤d< 0.80、d ≥ 0.80分别属于“小”、“中”、“大”效果量。

由简单回归分析得出回归方程为y= 0.006x? 11.625， 带入2000和2019， 结果得出M2000 = 0.375，M2019 = 0.489， 标准差为0.119。结果得出d为0.96， 因此， 本研究中婚姻满意度均值的上升幅度为大效果量。

3.3  婚姻满意度与社会指标的关系

3.3.1时间序列数据平稳性分析

为避免虚假回归或伪回归， 在进行回归及因果关系模型的检验前， 需先进行平稳性分析， 不同指标对应的变量名如表4所示。为降低变量的尺度， 缓解异方差的影响， 将所有社会指标取对数， 并进行单位根检验。此处选择ADF （Augmented Dickey-Fuller）检验来判断各序列是否平稳， 并利用SIC （Schwarz Info Criterion）指标自动选择滞后期长度。检验结果如表5显示， 由于两个时间序列只有他们是同阶单整时， 才可能有协整关系， 而lnY为零阶单整序列， lnX1、lnX4、lnX5、lnX8、lnX9、lnX10、lnX11、lnX17、和lnX19原序列均不平稳， 因此不再进行协整检验， 后续回归时也不再进行这些社会指标的分析。

3.3.2婚姻满意度受社会指标的预测作用

社会发展趋势对某种心理发展趋势是否具有影响作用， 可以通过测量当年、1年前、3年前或5年前的某一社会指标对所研究的心理指标（如本文中的婚姻满意度值）的预测作用来说明（辛自强， 张梅， 2009）。即若当年、1年前、3年前或5年前的社会指标对婚姻满意度值有显著的预测作用， 那么便可以说明社会变迁对婚姻满意度的变化是有影响的。当某一年有多篇文献数据时， 取其平均值作为那一年的婚姻满意度测量值。

从表6可以发现， 除交通事故中的死亡人数及失业率对婚姻满意度没有显著预测作用外， 其余指标均呈现完全显著或部分显著。其中城镇人口比重、离婚率、少儿抚养比能始终显著预测婚姻满意度。这说明经济发展（城镇人口比重）、婚姻发展（离婚率）、家庭压力（少儿抚养比）可能是影响婚姻满意度的重要因素。

3.3.3婚姻满意度对社会指标的预测

另外， 为探究婚姻满意度是否对社会指标的变化具有预测作用， 将婚姻满意度与1年后， 3年后， 5年后的社会指标进行回归分析， 结果如表7所示。我们发现， 婚姻满意度预测城镇人口比重、恩格尔系数、离婚率均呈显著或边缘显著。此外， 正向预测1年后的婚检检出精神疾病人数， 负向预测5年后的失业率。

3.3.4婚姻满意度与各社会指标间的因果检验

回归分析发现婚姻满意度与一些社会指标在时间上存在先导?滞后关系， 例如当年的城镇人口比重会显著影响当年的婚姻满意度， 同时当年的婚姻满意度又会对5年后的城镇人口比重产生显著影响。为探究主要是过去的各类社会指标在影响当前婚姻满意度， 还是过去的各类社会指标和婚姻满意度在相互影响着对方当前水平， 我们采用格兰杰因果检验（Grange test of causality）来探究这一问题。由于婚姻满意度的数据仅包含20年， 样本量不足， 无法进行基于VAR模型对多个时间序列变量进行一系列的格兰杰因果检验， 故逐个进行双变量的格兰杰因果检验。此外前人有关研究均表明年度数据的滞后阶数一般不超过5 （Levendis， 2018; Neusser， 2016）， 因此我们分别进行5次格兰杰因果检验， 滞后期数分别为1～5。同时由于交通事故中的死亡人数在回归分析中预测结果始终不显著， 故此阶段不再纳入该项进行检验。篇幅原因， 下面仅呈现0.1概率及以下拒绝不存在格兰杰因果关系原假设的内容。

由表8可知， 在0.1显著性水平下， 互联网普及率在滞后期数为1和2时、恩格尔系数在滞后期数为2时、离婚率在滞后期数为4时会导致婚姻满意度的变化; 婚姻满意度在滞后期数5时， 会导致离婚率的变化。在0.05显著性水平下， 家庭规模在滞后期数为1时， 会导致婚姻满意度的变化; 婚姻满意度在滞后期数为1和4时， 分别会导致少儿抚养比和恩格尔系数的变化。同一滞后期数下， 不存在互为因果的情况。结果表明， 互联网普及率、恩格尔系数、离婚率、家庭规模是婚姻满意度的格兰杰原因， 而婚姻满意度也是离婚率、少儿抚养比、恩格尔系数的格兰杰原因。

3.4  人口学因素带来的婚姻满意度随年代的变化及差异

使用CMA （Comprehensive Meta Analysis V3）进行元回归分析和亚组分析， 去除标准差无法换算及未报告标准差的6篇文献， 故86篇纳入分析。

调节效应分析的结果表明：元回归分析（86项研究）结果显示， （1）男女比例对婚姻满意度占

总分值的调节作用不显著（b= 0.05，z= 1.12， 95% CI [?0.04， 0.13]）; （2）高等教育比例不能显著预测婚姻满意度（b= 0.06，z= 1.07， 95% CI [?0.05， 0.16]）; （3）婚龄对婚姻满意度占总分值的调节显著， 结婚年限能显著负向预测婚姻满意度（b= ?0.01，z= ?2.76， 95% CI [?0.012， ?0.002]）; （4）子女数量对婚姻满意度占总分值的调节不显著， 孩子数量未能显著预测婚姻满意度（b= 0.01，z= 0.28， 95% CI [?0.05， 0.07]）。亚组分析结果如表9所示， 婚姻满意度测量问卷能够对婚姻满意度的结果产生显著的调节， 其Q值（组间）为270.15，p= 0.00 < 0.001， 使用QMI测得的婚姻满意度值最高， 使用MAT测得的婚姻满意度值最低。

4  CGSS数据库来源数据分析

CGSS数据库2006、2011、2017年共21413条数据。排除婚姻满意度空白的数据共10041条; 婚姻满意度未选择1～5的数据（不愿报告或不确定）：2006年9 （598条）; 2011年?3 （65条）、?2 （2条）; 2017年98 （2条）、99 （2条）， 剩余有效数据10703条。同时为保证被试在填写时的认真程度， 排除2011、与2017年收入高于9000000的个体（590条）， 结婚年份大于2017或2011的个体（140）。2011与2017年剩余数据共7371条， 其中2011年4563条， 2017年2808条数据。

4.1  婚姻满意度随年代的整体变化

三个年份描述性统计分析结果如表10。

将数据收集年份作为自变量， 婚姻满意度值作为因变量进行线性回归分析， 发现年代显著正向预测婚姻满意度（β = 0.06， p= 0.00 < 0.05;F（1， 9967） = 38.81，p= 0.00 < 0.05）， 婚姻满意度0.4%的变异可被年份的变化解释。

4.2  婚姻满意度随年代的变化量

同上文3.2的方法， 由简单回归分析得出回归方程为y= 0.011x? 17.700， 带入2006和2017， 结果得出M2006 = 4.366，M2017 = 4.487， 标准差为0.704。结果得出d为0.17。因此， 本研究中婚姻满意度均值的上升幅度接近小效果量。

4.3  人口学因素带来的婚姻满意度差异

将婚姻满意度作因变量， 子女数量、婚龄、上一年总收入、最高教育程度、夫妻教育匹配度分别进行简单回归分析。上一年的总收入、最高教育程度能够显著预测婚姻满意度， 而子女数量、婚龄和夫妻教育匹配度无法显著预测婚姻满意度。具体结果如表11所示。

5  讨论

本研究对夫妻婚姻满意度随社会变迁的变化， 以及婚姻满意度对各社会指标的预测作用进行了探析， 同时也探讨了家庭内部微观因素的调节作用。根据Bronfenbrenner （1979）的生态系统理论（ecological systems theory）， 本研究在探讨时序系统对于婚姻满意度影响的同时， 也考虑到宏观系统因素和微观系统因素与婚姻满意度的关系作用。将各类社会指标看作宏观系统因素， 家庭内部指标作微观系统因素， 探究宏观系统因素、微观系统因素、时序系统三者之间影响关系。

5.1  婚姻满意度整体变化趋势

横断历史元分析和CGSS数据库的数据分析结果均发现， 近20年中国夫妻婚姻满意度呈上升趋势， 这与许多前人有关婚姻满意度的研究观点一致（陈讯， 2013; 姜琪， 2016; 卢伟， 2011; 周彩华， 2021）。婚姻满意度与离婚率均呈现上升趋势， 这是一个值得我们关注的重要结果。

在中国传统文化背景下， 个人的情感与幸福往往不是决定婚姻的最重要因素， 相对于西方文化强调情感优先， 中国文化强调家庭优先。张锦涛（2009）的研究以夫妻双方的婚姻质量和离婚倾向得分进行聚类， 将夫妻分为幸福型、平稳型、凑和型和失败型。这4类婚姻在研究群体中所占比例依次分别为23.4%、31.1%、33.5%和12%， 凑合型（婚姻质量和离婚倾向得分均略低于平均分）占比最高， 也就是存在着较多的低婚姻质量、低离婚倾向的夫妻。这提示我们在中国社会背景下应独立看待婚姻满意度与离婚结果， 婚姻满意度与离婚率并非简单的线性关系。

不可否认的是21世纪以来中国社会的快速发展， 使得婚姻观念出现多元化， 大众对于婚姻满意度的追求更加强烈， 对于离婚的态度更加宽容， 离婚成本（例如离婚难度、社会压力）也逐渐降低。Becker （1974）首先将经济学分析框架纳入家庭研究中， 他认为感到婚姻出错或导致离婚的原因可能来自于关于配偶或其他潜在配偶的额外信息。也就是说， 婚姻收益没有达到预期或是发现能增加婚姻收益的更合意的人， 都有可能带来离婚的结果。因此， 离婚实际上是对错误或低质量婚姻的纠错（陈卫民 等， 2021）， 离婚率的上升在一定程度上也意味着社会整体婚姻满意度的提高（付红梅， 李湘妹， 2008; 张承芬， 陈英敏， 2000）。我们的结果也进一步证明这一现象， 研究发现离婚率与婚姻满意度能够相互正向预测， 同时在不同滞后水平下， 离婚率与婚姻满意度间均存在格兰杰因果关系。因此， 离婚率与婚姻满意度同呈上升趋势并不冲突， 反而从整体社会层面来看是一种相互促进的关系。

5.2  婚姻满意度与社会指标的关系

5.2.1社会指标对婚姻满意度的影响

首先， 我国夫妻婚姻满意度上升可能与人民生活质量提高有关。第一， 城镇人口比重能够显著正向预测婚姻满意度。城镇人口比重是城市化进程的一个重要体现， 比重越大代表着城市数量越多或是越多的人享受城市化成果， 包括就业、教育、制度、社会保障等内容。城镇化带来的生活环境、经济条件等多种因素的改善， 可能对婚姻满意度有着积极影响。第二， 互联网普及率是衡量信息化发达程度的一项重要指标， 婚前使用互联网能够帮助个体获取潜在的伴侣信息， 以及便捷地进行沟通， 这将有助于找到合适伴侣， 提高婚内幸福感（Bellou， 2015）。第三， 恩格尔系数降低， 说明食物消费占总消费的比重降低， 其变化的主要原因是收入的增加， 家庭有足够金钱去支付除必要食物外的文化或娱乐消费。已有大量研究证明， 收入与夫妻婚姻满意度呈正相关关系（Hamilton et al.， 2017; Qiong et al.， 2019）， 同时本研究中CGSS部分数据结果也显示， 上一年的总收入能够显著预测婚姻满意度， 因此， 随社会变迁而来的城镇人口比重、互联网普及率和恩格尔系数的变化， 带来了人民生活质量的的提高， 从而影响了婚姻满意度。

其次， 我国夫妻婚姻满意度上升可能与家庭规模减小有关。家庭规模减小主要有以下两个方面：第一， 城镇化水平的提高使现代家庭由传统群居家庭向核心家庭转变（常健， 2022）， 而核心家庭的夫妻较少面对婆媳矛盾、妯娌纷争等应激源事件（邓雪英 等， 2014）， 因此夫妻婚姻满意度水平会高于传统直系群居家庭（杨婷， 2014）。第二， 相关研究表明生育意愿和生育水平逐渐下降（侯佳伟 等， 2014; 吴莹 等， 2016）， 使得家庭内部新生子女数量减少。我们的研究结果显示， 少儿抚养比始终负向预测婚姻满意度， 即养育儿童数量越多， 对夫妻婚姻满意度可能越不利。一方面， 人均收入虽然一直在上涨， 但有相当多职业的工资涨幅低于生活的成本涨幅（孙彬， 2018）， 养育孩子使得生活成本再次上升， 更容易造成经济压力; 另一方面， 有研究发现未成年子女数量与其父母精力投入成正比（霍艺嘉， 2022）， 父母的心理与生理消耗会因孩子数量增多而大幅增加。这些均会对婚姻满意度产生负向影响。除此之外也有研究证明， 当女性进入劳动力市场时， ??婚姻??满意度会提高（Yu & Liu， 2021）， 然而抚养孩子的需求却使女性不得不放弃一段甚至是更长时间的工作。因此， 社会变迁带来的家庭规模逐渐减小， 促进了婚姻满意度的上升。

5.2.2婚姻满意度对社会指标的影响

首先， 婚姻满意度上升可能会促进夫妻追求高质量生活。结果发现， 婚姻满意度对城镇人口比重和恩格尔系数有着显著预测作用， 而这两者随社会变迁的变化均是人民生活质量提升的重要体现。一方面， 良好的婚姻满意度将促进对美好生活的目标追求。最先有研究者发现， 婚姻满意度与个体和配偶对亲密目标的追求有关（Sanderson & Cantor， 2001）， 之后， Fowers和Owenz （2010）提出婚姻的大同理论， 认为目标追求应是婚姻评估和研究的主要领域， 对于高质量生活的追求也应是其中之一。另一方面， 良好的婚姻满意度将促进美好生活的目标实现。婚姻满意度的动态目标理论认为人们在婚姻中有多个目标要实现， 这些婚姻目标可以分为三类：个人成长目标， 陪伴目标和工具目标（Li & Fung， 2011）。夫妻良好的婚姻满意度将促进双方对于婚姻目标和个人目标的支持（Brunstein et al.， 1996）。因此， 良好的婚姻满意度将促进夫妻追求与实现高质量水平的生活条件。

其次， 婚姻满意度上升可能会促进个体心理健康及家庭稳定。结果显示婚姻满意度负向预测了5年后的失业率。工作与家庭失衡已然成为人们现当下面临的新问题， 会给人的生理和心理带来很多负面影响， 例如降低工作效率、工作满意度等（周春燕 等， 2018）。婚姻满意度较低的个体， 其工作满意度也较低， 由此产生的心理困扰会更严重（Ashkzari et al.， 2017）， 离职意向也会增加（姜海 等， 2019）， 因此带来失业率的上升。婚姻满意度较高的情况下， 可能会削弱压力对抑郁的影响， 并且帮助个体更全面地了解抑郁的风险， 这对预防和治疗抑郁症有益（Shi & Whisman， 2023）， 从而减少离职与失业。关于为何仅能预测5年后的失业率， 这可能是因为婚姻满意度的升高或降低发展出某个结果并不具有即时性。家庭作为社会的细胞， 是社会的缩影（郭子暄， 2022）和社会发展的基础（刘春玲， 郭昊昕， 2022）， 其对社会的影响需要一定的累积效应。由此可以看出， 家庭内部婚姻的和谐对个体心理健康、家庭稳定、社会发展均有正向影响。

5.2.3婚姻满意度与社会指标间的因果关系

通过格兰杰因果检验， 我们进一步证明了婚姻满意度与各类社会指标间的因果关系。在不同滞后期下， 存在社会指标变化是婚姻满意度变化的可能原因， 也存在婚姻满意度变化是社会指标变化的可能原因， 滞后存在的原因可能与上述提及的非即时性有关。首先， 婚姻满意度变化是导致少儿抚养比变化的格兰杰原因。婚姻满意度较低的夫妻， 其婚姻关系质量较差， 并且还可能会存在离婚风险， 这样的夫妻之间自然不会有立刻孕育下一代的准备。夫妻间是否孕育下一代的结果将在大概一年后表现在少儿抚养比上， 这与两者之间滞后期数为1不谋而合。其次， 除互联网普及率、恩格尔系数是可能由于非即时性使得两者与婚姻满意度间存在滞后， 离婚率与婚姻满意度间的格兰杰因果关系也值得我们关注。离婚率在滞后期数为4时会导致婚姻满意度的变化， 而婚姻满意度在滞后期数5时， 会导致离婚率的变化。这可能是因为婚姻满意度的下降并不会立刻带来离婚或分居， 离婚的发生需要满意度下降至婚姻无法继续的某个阈值。但这一滞后存在的具体机制究竟是怎样的， 超出了本研究可解释的范围， 这也将是未来研究的一个重要方向。

综上我们可以确定夫妻婚姻满意度与社会指标变迁的关系是相互的， 社会指标的变化将对婚姻满意度产生影响， 同时婚姻满意度也会对社会发展产生影响。人民生活质量提高及家庭规模减小可能会促进婚姻满意度的提升， 婚姻满意度上升也会促进夫妻追求高品质生活， 提高心理健康水平， 助力家庭和社会稳定发展。同时， 婚姻满意度的变化是由多个指标共同作用的结果， 例如城镇化与家庭规模变小对于婚姻满意度均会产生影响， 城镇化对于农村地区夫妻的作用可能会更明显。因此， 相同的社会环境及变迁下， 不同家庭内的婚姻满意度变化也会具有差异。

5.3  人口学因素对婚姻满意度调节效应的异同

每个家庭内部情况不同， 对婚姻满意度的影响也有所不同。例如孩子的到来会带来经济压力的增加， 时间、精力消耗的增加（陈晶莹， 马建青， 2022）， 夫妻之间受教育程度不同带来的养育理念的差异（冷文聪， 2015; 孙小博， 2015）， 这些都会影响婚姻满意度。毋庸置疑， 家庭微观因素同样离不开时代变迁的影响。如随着时代变迁， 人民受教育程度普遍提高， 收入逐步上涨， 婚龄也在随着年份增加而增加。

首先关于婚龄， 其与婚姻满意度的关系在前人的研究中结论各不相同， 包括不相关（贾田甜， 2020）;正相关（黄静， 2019; 张贵良 等， 1996）;负相关（梁丽， 2014）。此外还有一类研究者， 他们认为婚姻满意度随婚龄的增加呈现出U型变化（冯文娟， 2020; Rollins & Feldman， 1970; VanLaningham et al.， 2001）。家庭发展学派（Family development school）的研究者以孩子作为主线， 将家庭生命周期分为8个阶段。以此理论展开的大量研究结果都显示， 子女离家将会带来夫妻的婚姻质量的显著提高（陈玲凤 等， 2021; 王祎， 2011）。这与Vaillant和George （1993）的研究中将婚后20年作为婚姻满意度变化的分水岭不谋而合。我国同样也有研究者提出结婚20年是夫妻互动质量的“分水岭” （童辉杰， 黄成毅， 2015）。考虑到本研究元分析部分数据来源平均婚龄最高仅有18年， 而CGSS部分分析中婚龄的范围最高达至70年以上。结合元分析和CGSS部分分析中子女数量并不对婚姻满意度具有调节作用， 我们认为婚姻满意度仅与是否有子女在身边生活有关， 与子女数量无关（Dobrowolska. et al.， 2020）。即若看婚龄20年以内， 婚姻满意度随婚龄增长而降低， 若看一生， 婚姻满意度与婚龄间则不存在显著关系， 表现在坐标轴上则是婚姻满意度的变化随婚龄增加呈现出“U”型趋势。

其次关于教育程度， CGSS数据的分析中个体最高教育程度能够显著正向预测婚姻满意度， 而元分析中高等教育比重对婚姻满意度调节作用却不显著。以往有关夫妻受教育水平对婚姻满意度的影响研究中， 发现受教育程度是所有预测指标中强度最弱的一个， 但其也仍然显著（Dobrowolska. et al.， 2020）， 因此本文也赞同受教育程度能正向预测婚姻满意度。然而高等教育比重与最高受教育程度的差异在于其忽略了受过高等教育以外的个体， 缺乏对于教育水平的连续性衡量， 将之直接看作为二分变量。这也提示我们， 在未来研究中应着重考察更加细致连贯的受教育程度。此外， 我们发现CGSS数据分析中夫妻教育匹配度无法显著预测婚姻满意度。这可能是因为当妻子受教育程度高于丈夫时会降低夫妻双方的婚姻满意度; 妻子受教育程度略低于丈夫会显著提升其婚姻满意度（王杰， 李姚军， 2021）。夫妻教育匹配度对婚姻满意度的影响并非匹配度越一致满意度越好， 与夫妻间丈夫还是妻子更高有关。

最后关于性别， 本文研究发现性别对于夫妻婚姻满意度没有显著的调节作用， 也就是丈夫和妻子间婚姻满意度实际并无显著区别。这与Jackson等人（2014）的一项元分析研究结果一致。他们的研究发现女性报告的婚姻满意度与男性之间相比总体差异非常小， 并且这一差异主要来源于正在进行婚姻治疗的夫妻样本， 当把这部分被试数据剔除后， 夫妻间婚姻满意度并没有显著的性别差异。一方面， 丈夫也面临着满足家庭和工作需求的巨大压力， 这些困难可能基本抵消妻子经历的婚姻困难; 另一方面， 过去20年来全职家庭主妇角色发生了变化， 尽管女性还承担着一部分家庭责任， 但责任分工的性别差距已大大缩小。因此我们认为在部分群体中仍存在婚姻满意度的性别差异， 但从整体来看， 这种性别差异已经并不显著。

元分析结果显示， 使用QMI问卷所测得的中国夫妻婚姻满意度值最高， MAT最低。考虑到MAT问卷的题目达到100题以上， ENRICH问卷其次， 而QMI均仅有6题。这一结果提示未来在使用婚姻满意度测查工具时， 考虑测量全面的同时， 还有考虑到题目多寡带来的影响。

5.4  创新性与局限性

综上所述， 本文基于布朗芬布伦纳的生态系统理论考察了婚姻满意度与社会变迁的关系， 我们发现各个因素（宏观系统因素、微观系统因素、时代变迁）都是相互作用的， 而不是独立的。社会变迁带来了宏观系统因素、微观系统因素、婚姻满意度的变化， 三者的变化同时也是社会变迁的部分体现。同时， 本文将CGSS数据库内的数据与本文横断历史元分析的结果进行了比较， 从两个角度均证明了婚姻满意度在近20年中呈现上升变化， 婚姻满意度与各社会因素间的影响关系也是相互的。所以， 婚姻满意度不仅受到社会、家庭、个体等因素的交互影响， 也反作用于社会、家庭和个体。最终体现在社会不断变迁， 婚姻满意度也随之不断变化。因此， 探讨婚姻满意度与社会变迁的关系对理解中国社会及个体的心理变化具有重要参考意义。

虽然发现了上述研究成果， 但本研究仍存在一些局限。（1）本研究虽已尽可能对各种数据库进行了文献搜集， 但仍有可能存在未收集到的文献， 导致遗漏一些数据。（2）各类社会数据库内对婚姻满意度的测量十分有限， 以致该部分的数据分析较为缺乏。（3）本研究分析了中国夫妻婚姻满意度随社会变迁的趋势， 并基于数据探讨了社会宏观指标与婚姻满意度之间的可能影响， 但并没有对可能的心理过程及影响机制进行进一步的验证和讨论。例如预测部分与因果关系的滞后性是如何形成的， 因此对婚姻满意度的追踪调查仍会是努力的方向之一。

6  结论

（1）中国夫妻近20年的婚姻满意度随年代变迁逐渐提升;

（2）宏观水平上， 人民生活质量上升和家庭规模减小将促进婚姻满意度上升; 同时婚姻满意度上升也会促进夫妻追求美好生活， 维护家庭稳定;

（3）微观水平上， 在社会变迁中婚姻满意度的提高不受婚龄、性别、子女数量、夫妻教育匹配度的影响， 而因子女是否在身边产生变化， 同时受教育程度也会影响婚姻满意度;

在社会变迁与婚姻满意度的影响关系模型中， 宏观系统因素， 微观系统因素与时代变迁， 各个因素间相互作用， 共同影响了婚姻满意度。并且婚姻满意度也会反作用于宏观系统因素， 促进社会和谐稳定发展。

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Trend analysis of marital satisfaction of Chinese couples in the past 20 years

HOU Juan¹， JIA Keke²， FANG Xiaoyi³

（¹ School of Philosophy， Anhui University， Hefei 230039， China）（² School of Sociology and Psychology， Central University of Finance and Economics， Beijing 100081， China）（³ Institute of Developmental Psychology， Beijing Normal University， Beijing 100875， China）

Abstract

Marriage is the most stable and lasting traditional form of sexual union in human society and an important part of human culture. Marriage satisfaction is a main indicator for measuring marital success. Marriage satisfaction is affected by social， family， individual and other factors and changes in response to society， family and individuals. Thus， changes in marital satisfaction reflect continuous changes in society. Exploring the relationship between marital satisfaction and social change has important reference significance for understanding psychological changes in Chinese society and individuals.

This cross-temporal meta-analysis assessed 92 studies （59122 husbands and wives） published between 2000 and 2021 that used the Evaluating & Nurturing Relationship Issues， Communication， Happiness （enrich）， the Marital Adjustment Test （MAT） and the Quality of Marriage Index （QMI） to measure the marital satisfaction of Chinese couples. The China Comprehensive Social Survey （CGSS） analysis was used to discuss the relationship between social indicators and marital satisfaction based on Bronfenbrenners ecosystem theory.

The findings are as follows： （1） the marital satisfaction of Chinese couples significantly positively correlates with the year; （2） at the macro level， improving people's quality of life and reducing the household size will increase marriage satisfaction; while， increasing marital satisfaction will promote the pursuit of a better life among couples and maintain family stability and （3） at the micro level， regarding the association between marital satisfaction and social change， the length of marriage， gender， number of children， and the matching degree of education level do not affect marital satisfaction; however， changes due to the presence of children and the degree of education do. In the model of the relationship between social change and marital satisfaction， macro system factors， micro system factors and era changes interact and jointly affect marital satisfaction. Moreover， marital satisfaction will also react to macrosystem factors and promote the harmonious and stable development of society.

Keywords  marital satisfaction， social change， cross-temporal meta-analysis， Chinese General Social Survey， ecosystem theory

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