-.農(nóng)村離婚率與外出就業(yè)：基于中國2025～2025年村莊面板數(shù)據(jù)的研究高夢滔【內(nèi)容提要】本文基于中國2025～2025年的村級微觀面板數(shù)據(jù)，分析農(nóng)戶外出就業(yè)對于離婚率的影響。研究發(fā)現(xiàn)：第一，外出就業(yè)對于農(nóng)村離婚率具有顯著的影響，外出就業(yè)人員增多，是近年來農(nóng)村離婚率上升的一個主要影響因素，在不同發(fā)展水平的農(nóng)村地區(qū)其影響程度差別不大；第二，在中西部地區(qū)，村莊的耕地資源對于農(nóng)村離婚率具有一定的約束作用，這種作用在東部地區(qū)不顯著；第三，家庭的未成年子女?dāng)?shù)量對于各個地區(qū)的農(nóng)村離婚率都具有顯著的影響，性別比例等人口學(xué)特征變量的影響則存在地區(qū)差異?！娟P(guān)鍵詞】離婚率外出就業(yè)面板數(shù)據(jù)一問題提出與已有研究當(dāng)前中國正經(jīng)歷前所未有的城市化進(jìn)程，廣大農(nóng)村農(nóng)戶的生產(chǎn)方式、思維方式、價值取向和社會身份的深刻變革，使傳統(tǒng)的婚姻觀念受到極大的沖擊，中國的離婚率逐年上升(圖1)。目前通過各種文獻(xiàn)資料都搜集不到農(nóng)村地區(qū)離婚率的權(quán)威數(shù)據(jù)。圖1的統(tǒng)計指標(biāo)同時包含城鄉(xiāng)的粗離婚率，但是若干文獻(xiàn)顯示的農(nóng)村離婚率逐年增加已經(jīng)是不爭的事實(譚彬，2025；許圣義等，2025)，農(nóng)民進(jìn)城務(wù)工被認(rèn)為是引起農(nóng)村家庭婚姻解體的一個重要因素。從家庭經(jīng)濟學(xué)角度分析，西方研究者認(rèn)為婚姻的穩(wěn)定是“婚姻市場”匹配過程(assortingmatch)的一種均衡(Becker，1981)。婚姻的解體是已有的均衡被打破，原來組成夫妻的雙方選擇重新進(jìn)行匹配。Alamgir(1980)、Bobonis(2025)、Greenough(1982)、Sen(1980)研究發(fā)現(xiàn)，外部經(jīng)濟社會條件的變化是導(dǎo)致婚姻解體的重要影響因素，包括饑荒、收入變化、政策干預(yù)項目等。在中國農(nóng)村的城市化進(jìn)程中，大量富余的農(nóng)民勞動力涌入城市務(wù)工，離土背景下的外出就業(yè)成為影響農(nóng)村家庭婚姻穩(wěn)定的一個重要原因。葉厚雋(2025)對河南省駐馬店市中級人民法院司法統(tǒng)計分析發(fā)現(xiàn)，在農(nóng)村離婚案件中，當(dāng)事人為外出就業(yè)人員的案件所占比重大且逐年上升；王春祥(2025)對安徽省馬鞍山市離婚案件的研究也有類似發(fā)現(xiàn)。已有的研究為理解外出就業(yè)對農(nóng)村離婚率的影響提供了很好的起點，這些研究主要是基于法學(xué)與社會學(xué)的視角，以案例分析為主，目前尚缺乏普遍統(tǒng)計意義上的嚴(yán)格檢驗與分析成果。鑒于已有文獻(xiàn)的不足，本文主要從經(jīng)濟學(xué)的視角出發(fā)，利用大樣本的微觀面板數(shù)據(jù)分析外出就業(yè)和農(nóng)村離婚率的統(tǒng)計關(guān)系，研究的目標(biāo)主要體現(xiàn)在兩個方面：其一，提供相對可靠的全國范圍農(nóng)村離婚率統(tǒng)計數(shù)字；其二，控制相關(guān)的其他影響因素分析外出就業(yè)對農(nóng)村離婚率的影響。本文分為四個部分展開論證：第一部分介紹研究背景和簡短綜述已有研究；第二部分介紹數(shù)據(jù)的基本情況與若干關(guān)鍵變量的描述統(tǒng)計；第三部分建立計量模型，估計農(nóng)村外出就業(yè)對離婚率的影響；第四部分為結(jié)論與評述。二數(shù)據(jù)介紹與基本描述本文主要目標(biāo)是通過計量模型分析農(nóng)民外出就業(yè)對于離婚率的影響，這項研究很大程度上倚重于數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。本研究所用的數(shù)據(jù)來自于農(nóng)業(yè)部農(nóng)村固定觀察點村莊數(shù)據(jù)(以下簡稱“RCRE村莊數(shù)據(jù)”)，農(nóng)村固定觀察點成立于1984年，調(diào)查樣本包括380多個村莊、24000多個農(nóng)(牧)戶和600多個村級企業(yè)，覆蓋全國31個省(市、區(qū))的346個縣(市、區(qū))，年度常規(guī)調(diào)查指標(biāo)近2000項，涵蓋了農(nóng)村經(jīng)濟社會的眾多方面，對于全國農(nóng)村，具有較好的代表性和權(quán)威性。本文的面板數(shù)據(jù)是2025～2025年的RCRE村莊數(shù)據(jù)，涉及全國389個行政村的經(jīng)濟、人口、勞動力、土地、基礎(chǔ)設(shè)施、村級財務(wù)、社會發(fā)展等10個方面的指標(biāo)。數(shù)據(jù)是有“洞”(gap)且不平衡的面板。其中完整的村樣本占了52.9%。由于面板數(shù)據(jù)估計需要做組內(nèi)或者差分變換，因此，僅有一個時點的村樣本不能進(jìn)入面板數(shù)據(jù)分析。在全部數(shù)據(jù)庫中，僅有22個村(占5.6%)不能做面板處理，比例較小，對于整體的代表性不會產(chǎn)生影響。在全文的處理中，使用的價值指標(biāo)都用當(dāng)年的CPI進(jìn)行了價格平減，全部折為可比價格進(jìn)行計算(2025年=100)。離婚率是本文關(guān)注的關(guān)鍵變量之一，對其計算方法說明如下。聯(lián)合國人口統(tǒng)計年鑒對離婚的定義為：一個婚姻在法律上的最終解體，夫妻雙方分開，并按照國家的法律，在民事、宗教或者其他條件下都有再婚的權(quán)利。在指標(biāo)解釋部分特別注明了這個統(tǒng)計數(shù)據(jù)是指準(zhǔn)許或批準(zhǔn)離婚的對數(shù)，而不是離婚的人數(shù)。粗離婚率的計算是以年離婚對數(shù)除以年中人口數(shù)得到的，用千分比表示。國際人口學(xué)會的《人口學(xué)辭典》定義粗離婚率為某一時期離婚件數(shù)與該時期平均人口之比。中國的《人口學(xué)辭典》和《常用人口統(tǒng)計公式手冊》兩份權(quán)威文獻(xiàn)也是參照聯(lián)合國的辦法定義的粗離婚率(或者稱為“總離婚率”)=1000‰×(全年離婚對數(shù)／年平均人口數(shù))(胡衛(wèi)，2025)。2025年以前的《中國統(tǒng)計年鑒》定義的離婚率指當(dāng)年離婚人數(shù)占年平均人口數(shù)的比重，計算公式為：1000‰×(全年離婚對數(shù)／年平均人口數(shù))×2，這樣中國離婚率的計算確實存在“虛高”1倍的情況。需要說明的是：2025年以前《民政事業(yè)發(fā)展統(tǒng)計報告》也采用了與《中國統(tǒng)計年鑒》相同的計算方法，近年發(fā)布的數(shù)據(jù)已經(jīng)做了相應(yīng)的校正。圖1的數(shù)據(jù)是按照國際通行的粗離婚率指標(biāo)定義計算的。對比胡衛(wèi)(2025)提供的《民政事業(yè)發(fā)展統(tǒng)計報告》中2025～2025年的離婚率分別為：1．96對比胡衛(wèi)(2025)提供的《民政事業(yè)發(fā)展統(tǒng)計報告》中2025～2025年的離婚率分別為：1．96‰、1．8‰、2．1‰；圖1引用的《2025年民政事業(yè)發(fā)展統(tǒng)計報告》，這三年的數(shù)字分別為0．98‰、0．9‰、1．05‰，都是胡衛(wèi)引用數(shù)字的0．5倍，這表明，《2025年民政事業(yè)發(fā)展統(tǒng)計報告》的粗離婚率數(shù)據(jù)已經(jīng)按照國際標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行了校正。較早關(guān)注這個問題的學(xué)者是上海社會科學(xué)院社會學(xué)研究所徐安琪。2025年徐安琪發(fā)表了《離婚率計算方法的學(xué)術(shù)駁正》一文(中國家庭研究網(wǎng))；2025年《人民日報》情況匯編(第1135期)刊登了徐安琪的《計算方法不當(dāng)導(dǎo)致我國離婚率“虛高”》一文。從國際和國內(nèi)離婚率計算方法的比較可以看出，通用的粗離婚率計算都采用了離婚對數(shù)(或稱次數(shù)、件數(shù))除以年平均人口數(shù)的方法，并以千分比表示。本文計算粗離婚率也采用這個標(biāo)準(zhǔn)：本村粗離婚率=1000‰×(全年本村離婚對數(shù)／本村年平均人口數(shù))，其中“本村年平均人口數(shù)”=(年初常住人口數(shù)＋年末常住人口數(shù))／2，下文中的“離婚率”都是按照這個公式計算的粗離婚率。粗離婚率是比例指標(biāo)，為了避免預(yù)測值超出[0，1]范圍，本文對于粗離婚率做logit變換。也就是取變量x機會比(oddsratio)的對數(shù)，即logit(x)=In[x/(1-x)]，logit函數(shù)屬于一種單調(diào)變換。另一種更為復(fù)雜的處理是將分子單獨視為發(fā)生次數(shù)的Poisson分布進(jìn)行非線性建模，約束分母(或者其對數(shù)變換也就是取變量x機會比(oddsratio)的對數(shù)，即logit(x)=In[x/(1-x)]，logit函數(shù)屬于一種單調(diào)變換。另一種更為復(fù)雜的處理是將分子單獨視為發(fā)生次數(shù)的Poisson分布進(jìn)行非線性建模，約束分母(或者其對數(shù)變換)的Offset影響為1；一般情形下，兩種處理方式的估計結(jié)果差異不大，logit變換更為容易操作(Agresti，2025)。本文計算顯示，全部樣本村2025～2025年平均粗離婚率為1.017‰；2025年為1.356‰，與圖1的相應(yīng)年份數(shù)據(jù)對比都略低一些。圖1的數(shù)據(jù)是包含城鄉(xiāng)的全部離婚率指標(biāo)，無法分城鄉(xiāng)直接對比。考慮到在傳統(tǒng)上，農(nóng)村離婚率要低于城市離婚率，我們的計算結(jié)果還是比較符合實際的。根據(jù)經(jīng)濟社會發(fā)展水平的不同，我們將樣本村劃分為東中西部比較離婚率的時序變化情況(見圖2)。圖2顯示，在東中西部，農(nóng)村離婚率在時序上都呈現(xiàn)上升趨勢，2025年以前，東部地區(qū)離婚率低于西部地區(qū)，但是上升速度很快，2025、2025年已經(jīng)超過中西部地區(qū)。圖2同時繪制了各個數(shù)據(jù)點的95%置信區(qū)間，這樣處理的好處在于通過觀察就能夠大致判斷平均離婚率指標(biāo)的統(tǒng)計差異顯著水平(即置信帶重疊的程度小，表示均值的差別在統(tǒng)計上顯著)?；诖朔椒梢耘袛啵浩湟唬?025、2025年東部地區(qū)離婚率顯著低于中西部地區(qū)。時序上看，各個地區(qū)的離婚率雖然有變化，但時序上的統(tǒng)計差異并不太顯著。其二，樣本數(shù)據(jù)存在一定的異方差性，置信帶的寬窄變化明顯，尤其是2025與2025年，置信帶拓展得比較寬，統(tǒng)計量的有效性低。圖2的結(jié)果顯示離婚率與經(jīng)濟社會發(fā)展水平之間存在一定聯(lián)系，更進(jìn)一步，簡單使用村莊人均純收入指代經(jīng)濟社會發(fā)展水平，使用描述統(tǒng)計工具探尋二者之間的關(guān)系；同時，村莊離婚率與外出就業(yè)關(guān)系是本文關(guān)注的核心，利用本村外出就業(yè)的勞動力比例指代村莊外出就業(yè)水平，繪制離婚率的logit與人均收入、外出就業(yè)人員占勞動力百分比的散點圖(圖3)，并且進(jìn)行局部核回歸。對于圖3的兩點說明：第一，為了呈現(xiàn)關(guān)鍵變量的核心關(guān)系，去掉變量上下各5%的異常值進(jìn)行繪制，以便于圖示的關(guān)系更為清晰；使用村莊離婚率的logit制圖是為下一步計量建模做的探索性工作。第二，考慮到控制村莊的異質(zhì)性(heterogeneity)后在圖中呈現(xiàn)關(guān)鍵變量的關(guān)系，對有關(guān)變量進(jìn)行了組內(nèi)變換后的散點圖也繪制在圖3。圖3利用局部核回歸技術(shù)揭示的關(guān)系包括：其一，村莊離婚率和外出就業(yè)水平之間存在正相關(guān)關(guān)系，在控制了村莊異質(zhì)性以后，這種關(guān)系更加明顯。二者關(guān)系局部上有些非線性的特征，但是經(jīng)過組內(nèi)變換，用線性逼近大致是可以接受的。其二，村莊離婚率和平均收入水平之間幾乎沒有關(guān)系，無論是否控制村莊異質(zhì)性都是如此。在收入水平的整個值域上，村莊粗離婚率幾乎都是常數(shù)。綜合圖2與圖3的描述統(tǒng)計結(jié)果來看，不同發(fā)展水平地區(qū)間農(nóng)村的離婚率有些差異，但是似乎不能簡單歸結(jié)為收入水平的不同導(dǎo)致這種差異，村莊外出就業(yè)比例是影響離婚率的一個潛在重要因素。本節(jié)的描述統(tǒng)計結(jié)果提供了一些關(guān)于村莊離婚率和外出就業(yè)、收入水平之間的初步印象，也為計量建模及估計提供了若干有用的信息，例如時序變化特征、線性假設(shè)、異方差性等。下一節(jié)建立正式的計量方程，控制其他相關(guān)變量，估計外出就業(yè)對村莊離婚率的凈影響。三計量模型與估計結(jié)果本節(jié)關(guān)于離婚率建模的理論基礎(chǔ)：其一，家庭經(jīng)濟學(xué)的婚姻市場匹配理論(Becker，1981；Beckeretal.，1977)。該理論認(rèn)為“婚姻市場”的穩(wěn)定是匹配過程的均衡狀態(tài)，婚姻的解體則是這種均衡被打破，男女雙方或者一方認(rèn)為重新匹配的期望收益高于現(xiàn)有的婚姻狀態(tài)，則產(chǎn)生婚姻破裂與重新組合。Fafchamps與Quisumbing(2025)認(rèn)為本質(zhì)上這種匹配與勞動力市場工作搜尋過程一樣。其二，社會整合理論與經(jīng)濟社會結(jié)構(gòu)論。這些理論考慮了經(jīng)濟社會、文化、人口學(xué)等因素對于離婚率的影響，認(rèn)為一個價值觀念趨同、人際互動良好以及社會聯(lián)結(jié)牢固的社會環(huán)境所代表的社會整合力(socialintegration)能夠起到穩(wěn)定婚姻關(guān)系、降低離婚率的作用，相反，社會整合力弱化將導(dǎo)致離婚率的上升。本文的關(guān)鍵變量是“外出就業(yè)”，這個解釋變量在兩個理論基礎(chǔ)上都可以得到定位。首先，外出就業(yè)可能改變原來的婚姻市場匹配的環(huán)境，打破原有的匹配范圍，影響原來的均衡；其次，外出就業(yè)可能改變就業(yè)者的價值觀，改變對原有社會環(huán)境的認(rèn)同，弱化社會整合力?；谏鲜隼碚摶A(chǔ)，建立計量模型框架式：在式(1)中，因變量divorce表示村莊粗離婚率logit，out表示關(guān)鍵變量：外出就業(yè)勞動力占本村勞動力的百分比。x表示其他控制變量向量。下標(biāo)i，t分別表示村莊i和時間(年份)t，諸β表示待估參數(shù)，βout為關(guān)鍵參數(shù)。αi為非時變的村莊異質(zhì)性，εit表示隨機擾動項。參考徐安琪和葉文振(2025)中國地區(qū)離婚率差異的研究，從理論框架出發(fā)，X向量包含五組變量：第一組變量包括人均土地面積與人均純收入對數(shù)，表征村莊的經(jīng)濟社會發(fā)展水平、與婚姻狀況相聯(lián)系的生計資源緊張情況；第二組變量包括勞動力占人口數(shù)百分比、人口男女比例、育齡婦女百分比，三個變量表征社區(qū)人口學(xué)特征；第三組變量包含7～13歲兒童占人口數(shù)百分比和14～17歲少年占人口數(shù)百分比，表征該村莊離婚的家庭成本和家庭的人口結(jié)構(gòu)情況；第四組變量包含了純務(wù)農(nóng)戶占總戶數(shù)百分比，表征社會轉(zhuǎn)型與環(huán)境認(rèn)同；第五組變量是全套年份啞變量，為了報告的簡潔，本文中的計算都略去年份啞變量描述統(tǒng)計與模型估計結(jié)果。式(1)涉及的變量描述統(tǒng)計結(jié)果見表1。徐安琪和葉文振(2025)、Fafchamps和Quisumbing(2025)均強調(diào)了民族習(xí)俗、文化與婚姻司法實踐對于離婚率的影響，同時還考慮控制村莊的地理、區(qū)位等因素，使用面板數(shù)據(jù)可以控制村莊的異質(zhì)性，因此本文將這些非時變的因素歸結(jié)在式(1)的村莊異質(zhì)性αi中。需要說明的是，新的《婚姻法》于2025年才正式頒布，本文將2025～2025年的婚姻司法實踐視為非時變因素也是可以接受的。對式(1)的估計結(jié)果列示在表2。模型1是用簡單的OLS混合估計面板數(shù)據(jù)，沒有控制村莊異質(zhì)性，模型1的估計結(jié)果作為一個參照系和出發(fā)點。模型2是利用標(biāo)準(zhǔn)的面板數(shù)據(jù)固定效應(yīng)方法的估計結(jié)果，控制了村莊異質(zhì)性。模型3是用AR(1)過程校正了εit的估計結(jié)果，作為對模型2的一個修正。模型4是考慮關(guān)鍵變量外出就業(yè)人員占勞動力百分比可能存在的內(nèi)生性問題，例如可能存在因果關(guān)系相反的情形：離婚率影響外出就業(yè)也有可能成立，使用IV方法控制內(nèi)生性得到的2SLSGMM估計量。工具變量選取1個，即本省當(dāng)年平均外出就業(yè)勞動力百分比。這個IV存在的問題是缺乏其他數(shù)據(jù)來源的相關(guān)指標(biāo)信息，省一級層次上平均外出勞動力的數(shù)量，在樣本內(nèi)它會與村外出勞動力的數(shù)量相關(guān)，特別是一個省只選取了幾個村的情形下，因為省平均值是依據(jù)村的數(shù)量算出來的。對這個不太理想的IV做了正交化檢驗，結(jié)果顯示，用這個IV還是可以接受的。這個IV存在的問題是缺乏其他數(shù)據(jù)來源的相關(guān)指標(biāo)信息，省一級層次上平均外出勞動力的數(shù)量，在樣本內(nèi)它會與村外出勞動力的數(shù)量相關(guān)，特別是一個省只選取了幾個村的情形下，因為省平均值是依據(jù)村的數(shù)量算出來的。對這個不太理想的IV做了正交化檢驗，結(jié)果顯示，用這個IV還是可以接受的。模型1～3采用robust矩陣校正了異方差性或者相應(yīng)的時序相關(guān)性，模型3的Baltagi-wu面板時間序列相關(guān)檢驗(BaltagiandWu，1999)顯示存在時序相依的情形，Art(1)的ρ值也在統(tǒng)計上顯著，可以認(rèn)為模型3的結(jié)果比模型2更為可取。模型4同時校正了高層次IV產(chǎn)生的cluster效應(yīng)與時序相關(guān)。第一階段的估計結(jié)果顯示模型的弱識別問題可以排除，因為只取1個IV，也不存在過度識別問題。內(nèi)生性檢驗的P值為0.132，可以不使用IV方法。另外，模型2和模型3估計結(jié)果的差異不大，對式(1)估計結(jié)果的解釋主要依據(jù)模型3展開。因變量取logit函數(shù)，考慮解釋的方便，取系數(shù)反對數(shù)函數(shù)exp(b)報告，表2的系數(shù)一欄指的都是機會比，表示自變量增加1個單位，對于離婚率變化(以每千人離婚對數(shù)表示)影響的概率，數(shù)值大于1影響為正，小于1影響為負(fù)。模型3的估計結(jié)果顯示，控制其他變量的情形下，勞動力外出就業(yè)百分比對于村莊離婚率具有顯著的影響；勞動力外出就業(yè)比例增加1個百分點，離婚率可能增加0.004倍。與此相對應(yīng)的是人均純收入對于離婚率的影響在統(tǒng)計上不顯著，這兩個結(jié)果都與描述統(tǒng)計的散點圖相吻合。村莊社區(qū)的性別比越高(村莊男性多于女性程度越大)則離婚率增加的可能性越大；同時育齡婦女占女性比例高也顯著增加離婚可能性。二者結(jié)合來看，與婚姻市場匹配理論的解釋一致：性別比例失調(diào)，并且這種失調(diào)集中于年輕女性，客觀上擴大了女性婚后重新匹配的選擇余地，從而增加了離婚的可能性。徐安琪和葉文振(2025)基于省級宏觀數(shù)據(jù)的經(jīng)驗研究也發(fā)現(xiàn)，男性替代對象較多將增加女性的離異意向和可能性。中國大部分地區(qū)的男性離婚人口是女性離婚人口的2～3倍，表明離異男子的再婚比離異女子更困難，這既在一定程度上限制了已婚男性的離異自由，繼而使中國的離婚率在世界上仍處于較低水平，同時也增加了待婚男性人口比例較高區(qū)域的離婚風(fēng)險。村莊社區(qū)的未成年人比例高，對離婚率具有顯著的負(fù)向影響。人類社會中，家庭的一個主要功能是撫育后代，尤其是在后代未成年的階段，后代順利成長被視為夫妻雙方共同追求的目標(biāo)，未成年后代的存在有助于提高夫妻對于家庭的認(rèn)同程度。表1的估計結(jié)果基本和理論模型吻合。模型1～4的估計暗含假定：對于全部村莊而言，式(1)的β0和βout都相等。在數(shù)據(jù)介紹與基本描述部分的圖2顯示，按照東中西部分組離婚率的變化呈現(xiàn)出不同的地區(qū)特征，參數(shù)相等的假定并不見得能夠接受。再進(jìn)一步考慮，即便對于同一個省份而言，參數(shù)不變假定也不一定能夠成立。RCRE的數(shù)據(jù)抽樣具有兩個顯著特征：第一，樣本村的抽取是從每個省份采用分層抽樣獲得；第二，樣本對于全國的村莊具有代表性。基于這兩點，從另一個角度考慮式(1)的設(shè)定問題。同一個村莊的每個時點值嵌套于村莊這一單位，村莊被視為第二級的分析單位，可以認(rèn)為是同一村不同時點上的特征，其關(guān)聯(lián)程度要高于不同村莊之間的截面情形；同樣，村莊可以被視為嵌套于省份，省份被視為第三級的分析單位。式(1)重新設(shè)定為式(2)：(REM)假定解釋變量和異質(zhì)性之間協(xié)方差為0，否則估計是有偏的；而FEM總是一致的。就本文的數(shù)據(jù)而言，F(xiàn)EM估計產(chǎn)生的自由度損失較大，并且本文參數(shù)估計主要為了推斷總體，采用REM進(jìn)行估計也是一種參數(shù)估計的有效性和無偏性之間的取舍，并未見得無偏性就是壓倒性的考慮。同時一并考慮關(guān)鍵參數(shù)βout設(shè)定為可變斜率系數(shù)進(jìn)行估計。式(2)的估計采用Hierarchy模型框架(McCullochandSearle，2025；RaudenbushandBryk，2025；SkrondalandRabe-Hesketh，2025)。首先利用似然比檢驗、和βout的可變參數(shù)模型設(shè)定問題，由于檢驗的參數(shù)在邊界0上，通常的似然比檢驗失效，但Chi2值可以調(diào)整為，p值通常取Chi2分布表結(jié)果的一半。依據(jù)調(diào)整的Chi2值進(jìn)行統(tǒng)計推斷(StramandLee，1994)。檢驗結(jié)果表明，可以將和βout由于檢驗的參數(shù)在邊界0上，通常的似然比檢驗失效，但Chi2值可以調(diào)整為，p值通常取Chi2分布表結(jié)果的一半。依據(jù)調(diào)整的Chi2值進(jìn)行統(tǒng)計推斷(StramandLee，1994)。分東中西部估計與聯(lián)合估計似然比檢驗的結(jié)果表明分地區(qū)估計是有必要的，因此將式(2)同時進(jìn)行聯(lián)合估計(模型5)與分地區(qū)估計(模型6、7、8分別對應(yīng)東、中、西部地區(qū))，結(jié)果列于表3。估計結(jié)果表明，在不同的地區(qū)，外出就業(yè)對于村莊社區(qū)的離婚率都具有顯著的正向影響，并且影響的絕對值差異不大，西部地區(qū)略高一些。人均耕地面積變量在中西部地區(qū)對于離婚率具有顯著的影響。人均耕地面積反映的是土地這一生產(chǎn)要素在村莊社區(qū)的稀缺程度，回歸模型包含了村莊異質(zhì)性，土地的質(zhì)量也相應(yīng)做了控制。如果土地稀缺程度越高，可能越損害離婚婦女的土地經(jīng)營權(quán)，這在農(nóng)村離婚案件中已經(jīng)是一個突出的現(xiàn)象(韓曦與黎文森，2025；郎濰星與葉琦，2025)，因此土地稀缺增加了婦女離婚的成本，土地稀缺對于離婚率就呈現(xiàn)出負(fù)向影響。至于人均耕地影響在東部地區(qū)不顯著。在中西部地區(qū)顯著，可能的解釋是，東部地區(qū)農(nóng)戶生計對于土地的依賴程度相對較低，農(nóng)戶收入主要來自非農(nóng)渠道，計算我們的樣本中種植業(yè)占經(jīng)營收入的比重，東部地區(qū)為4．5％，中西部地區(qū)分別為42．1％、22．2％。因而土地資源對于離婚約束力比較弱?；貧w模型包含了村莊異質(zhì)性，土地的質(zhì)量也相應(yīng)做了控制。計算我們的樣本中種植業(yè)占經(jīng)營收入的比重，東部地區(qū)為4．5％，中西部地區(qū)分別為42．1％、22．2％。性別比例、育齡婦女比例這兩個人口學(xué)變量在不同的地區(qū)并未呈現(xiàn)一致的影響模式，這與徐安琪和葉文振(2025)宏觀數(shù)據(jù)的估計結(jié)果不一致，但是在一定意義上與Lester(1999)發(fā)現(xiàn)的性別比例影響存在國別差異的研究結(jié)論相吻合，某種程度上體現(xiàn)了單純使用宏觀層面數(shù)據(jù)產(chǎn)生的生態(tài)謬誤(ecologicalfallacy)問題。即總量數(shù)據(jù)呈現(xiàn)正相關(guān)，而微觀數(shù)據(jù)關(guān)系呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)的類似情形。本質(zhì)上是總量數(shù)據(jù)為微觀數(shù)據(jù)簡化所致，如微觀上的一個分布用宏觀上的一個期望值來簡化和代表。即總量數(shù)據(jù)呈現(xiàn)正相關(guān)，而微觀數(shù)據(jù)關(guān)系呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)的類似情形。本質(zhì)上是總量數(shù)據(jù)為微觀數(shù)據(jù)簡化所致，如微觀上的一個分布用宏觀上的一個期望值來簡化和代表。模型5～8的組內(nèi)相關(guān)系數(shù)分別表示異質(zhì)性與擾動項的方差)；ρ具有雙重含義：其一，從方差分析的視角，表示群組問(cluster)方差占總方差的比例；其二，表示同一群組內(nèi)部的條件期望平均相關(guān)水平(SkmndalandRabe-Hes-keth，2025)。體現(xiàn)的是Hierarchy模型的同一群組內(nèi)部的相似程度，本文估計的相關(guān)系數(shù)在統(tǒng)計上非常顯著，一定程度上證明了Hierarchy模型設(shè)定的合理性。四結(jié)論與評述本文基于中國2025～2025年的村級微觀面板數(shù)據(jù)，分析農(nóng)戶外出就業(yè)對于離婚率的影響，使用計量模型控制村莊異質(zhì)性以后，主要發(fā)現(xiàn)包括三個方面：第一，外出就業(yè)對于農(nóng)村離婚率具有顯著的影響，外出就業(yè)人員增多，是近年來農(nóng)村離婚率上升的一個主要影響因素，影響程度的大小在不同發(fā)展水平的農(nóng)村地區(qū)差別不大；第二，在中西部地區(qū)，村莊的耕地資源對于農(nóng)村離婚率具有一定的約束作用，這種作用在東部地區(qū)不顯著；第三，家庭的未成年子女?dāng)?shù)量對于各個地區(qū)的農(nóng)村離婚率都具有顯著的影響，性別比例等人口學(xué)特征變量的影響則存在地區(qū)差異。第三部分的計量模型只是一種對于變量之間統(tǒng)計關(guān)系的嚴(yán)格證明，理解計量結(jié)果的含義還需要借助于理論與現(xiàn)實情況。在理論層面，農(nóng)民外出就業(yè)對于離婚率影響的經(jīng)驗研究結(jié)論既可以作為婚姻市場匹配的家庭經(jīng)濟學(xué)理論解釋，也可以作為社會整合力的家庭社會學(xué)解釋；同樣，耕地約束的地區(qū)差別既可以作為成本收益的經(jīng)濟學(xué)理解，也可以作為婚姻司法實踐差別的法學(xué)闡釋。本文的數(shù)據(jù)無法對兩個備擇理論解釋進(jìn)行取舍。純粹數(shù)量的經(jīng)驗研究結(jié)論對于影響的路徑缺乏解釋力，需要研究資料的補充和三角互證。我們結(jié)合文獻(xiàn)資料對于影響機制做一些補充說明。在現(xiàn)實層面，若干對河南、安徽農(nóng)村離婚案例的研究表明，外出就業(yè)對離婚的影響主要從如下四個方面發(fā)生作用：第一，涉及外出就業(yè)農(nóng)戶在離婚案件中所占比重大，且呈逐年上升趨勢。流動帶來的婚外情在此類離婚案件中比例最高。第二，兩地分居導(dǎo)致家庭功能弱化。離婚案件的當(dāng)事人大多年輕，結(jié)婚時間短。其中傳統(tǒng)婚姻比重大，自由戀愛比重小。第三，離婚案件中女性提出離婚的比例大。女性經(jīng)濟地位的獨立，為實現(xiàn)婚姻自由、自主創(chuàng)造了條件。第四，轉(zhuǎn)型期婚姻的觀念和基礎(chǔ)正在發(fā)生根本性的嬗變。在都市化和工業(yè)化、現(xiàn)代化的進(jìn)程中，夫妻從兩性結(jié)合的經(jīng)濟合作共同體向情感倫理實體轉(zhuǎn)變(王春祥，2025；尋朝蘭與蔣愛群，2025；葉厚雋，2025)。因此，外出就業(yè)對于離婚率的影響是婚姻市場重新匹配與社會整合力弱化共同的結(jié)果，單一的理論解釋力都是有限的。夫妻關(guān)系從經(jīng)濟合作共同體向情感倫理實體轉(zhuǎn)變是一個漸進(jìn)的不平衡過程，耕地資源情況在中西部地區(qū)顯著影響離婚率便是其旁證。在耕地資源緊張、對土地的依賴程度較高的情況下，對離婚率一種可能的影響途徑是：耕地資源通過對婦女離婚后土地經(jīng)營權(quán)的婚姻司法實踐影響離婚的成本收益計算，從而影響村莊社區(qū)離婚率。郎濰星和葉琦(2025)的研究發(fā)現(xiàn)在安徽省、湖北省的離婚案件中，婦女能夠獲得經(jīng)營權(quán)保障的比例很小。在安徽省青陽縣縣法院2025至2025年上半年受理的230多件農(nóng)村離婚案件中，有近30％的婦女提出了土地承包經(jīng)營權(quán)的分割問題，但只有5％的訴請得到法院支持。大部分案件中法官對農(nóng)村土地承包經(jīng)營權(quán)問題的紛爭采取了回避態(tài)度，不予裁定或模糊判定“在安徽省青陽縣縣法院2025至2025年上半年受理的230多件農(nóng)村離婚案件中，有近30％的婦女提出了土地承包經(jīng)營權(quán)的分割問題，但只有5％的訴請得到法院支持。大部分案件中法官對農(nóng)村土地承包經(jīng)營權(quán)問題的紛爭采取了回避態(tài)度，不予裁定或模糊判定“不動產(chǎn)歸男方所有”，導(dǎo)致離婚婦女土地承包經(jīng)營權(quán)的喪失。對湖北省1個市、縣310名農(nóng)村離婚與喪偶婦女的調(diào)查表明，農(nóng)村離婚、異地再婚與喪偶婦女中只有42％的人分到了土地，其余皆未能分得土地。受傳統(tǒng)觀念影響，農(nóng)村人地矛盾突出，存在許多歧視離婚婦女、剝奪其“集體成員”資格的不合理的村規(guī)民約，這些因素加上國家現(xiàn)有的土地政策和法律存在缺陷例如，根據(jù)《土地承包法》第十四條，在土地承包經(jīng)營期限內(nèi)，對個別土地承包者之間的土地進(jìn)行適當(dāng)調(diào)整，必須經(jīng)過村民會議2／3以上成員或者2／3以上村民代表的同意。換言之，土地的分配和再分配都直接取決于村社的決策，而村社依然保留著以男權(quán)為中心的財產(chǎn)分配習(xí)慣，從而導(dǎo)致村民委員會等基層組織在土地分配決策中，以鄉(xiāng)規(guī)民約為借口對農(nóng)村婦女尤其是農(nóng)村離婚婦女土地權(quán)利進(jìn)行“合法例如，根據(jù)《土地承包法》第十四條，在土地承包經(jīng)營期限內(nèi)，對個別土地承包者之間的土地進(jìn)行適當(dāng)調(diào)整，必須經(jīng)過村民會議2／3以上成員或者2／3以上村民代表的同意。換言之，土地的分配和再分配都直接取決于村社的決策，而村社依然保留著以男權(quán)為中心的財產(chǎn)分配習(xí)慣，從而導(dǎo)致村民委員會等基層組織在土地分配決策中，以鄉(xiāng)規(guī)民約為借口對農(nóng)村婦女尤其是農(nóng)村離婚婦女土地權(quán)利進(jìn)行“合法”侵害。從價值判斷上說，如何看待城市化進(jìn)程中農(nóng)村外出就業(yè)對離婚率增加的影響，已有研究莫衷一是。一種觀點從離婚可能帶來的社會成本視角出發(fā)，認(rèn)為離婚作為一個社會問題，它的成本和代價不僅僅限于離婚者本人和子女，還會對社會產(chǎn)生擴散效應(yīng)。一旦離婚，當(dāng)事人不僅在經(jīng)濟上遭受損失，精神上的打擊和壓力尤其巨大，這種情緒還波及其家庭成員、家族成員，甚至周圍的人群，構(gòu)成農(nóng)村社會穩(wěn)定和諧的重大隱患(王春祥，2025)。另一種觀點從社會學(xué)家庭功能變化視角出發(fā)，認(rèn)為現(xiàn)代化進(jìn)程將會使得社區(qū)取代家庭的經(jīng)濟功能，家庭經(jīng)濟功能對婚姻主體的限制程度下降，離婚傾向于以感情為判斷標(biāo)準(zhǔn)，離婚率上升是社會進(jìn)步的必然結(jié)果(鄧文興，2025)。從本研究來看，外出就業(yè)同時帶來了婚姻市場重新匹配的均衡，以及傳統(tǒng)價值觀的削弱，在這個意義上，農(nóng)村離婚率的增加是一種社會趨勢。本文認(rèn)為，正視這種社會趨勢，政策含義應(yīng)該體現(xiàn)在如何減輕其社會成本與離婚帶來的痛苦，而不是采取措施去消除這種趨勢。從技術(shù)層面上說，本文使用的數(shù)據(jù)是村級層面的面板數(shù)據(jù)，對離婚率這一統(tǒng)計指標(biāo)而言，幾乎是最為權(quán)威的底層農(nóng)村數(shù)據(jù)庫之一，并且使用面板數(shù)據(jù)估計方法控制了異質(zhì)性。但是，本文的數(shù)據(jù)缺乏一些體現(xiàn)社會整合力的指標(biāo)，人口學(xué)變量也不全面，這些因素只好包含到“村莊異質(zhì)性”這一“黑箱”當(dāng)中。至于離婚決策的家庭經(jīng)濟學(xué)微觀理論檢驗，還要等待在獲取家庭層面的數(shù)據(jù)后再做進(jìn)一步的研究。本文在文獻(xiàn)梳理工作中一直沒有搜尋到較為權(quán)威的農(nóng)村離婚率數(shù)據(jù)，因此，將圖2的數(shù)據(jù)列示在附表。參考文獻(xiàn)：鄧文興(2025)：《從社會學(xué)的視角透視農(nóng)村離婚現(xiàn)象》，《貴州省社會學(xué)學(xué)會“21世紀(jì)貴州社會發(fā)展研討會”暨2025年學(xué)術(shù)年會論文集》。韓曦、黎文森(2025)：《農(nóng)村離婚婦女土地權(quán)利流失及其保護(hù)》，《井岡山學(xué)院學(xué)報(哲學(xué)社會科學(xué))》第26卷，第2期。胡衛(wèi)(2025)：《離婚率計算探討》，《中國統(tǒng)計》第10期。郎濰星、葉琦(2025)：《農(nóng)村離婚婦女的土地承包經(jīng)營權(quán)問題》，《河南公安高等?？茖W(xué)校學(xué)報》第6期。譚彬(2025)：《對當(dāng)前農(nóng)村離婚問題的思考》，《經(jīng)濟研究導(dǎo)刊》第5期。王春祥(2025)：《轉(zhuǎn)型下的農(nóng)村婚姻困惑》，《山東省農(nóng)業(yè)管理干部學(xué)院學(xué)報》第1期。徐安琪、葉文振(2025)：《中國離婚率的地區(qū)差異分析》，《人口研究》第4期。許圣義、許昌浩、劉曉燕(2025)：《透視農(nóng)村“離婚族”》，《鄉(xiāng)鎮(zhèn)論壇》第10期。尋朝蘭、蔣愛群(2025)：《離土背景下的離婚案件分析》，《法制與社會》第5期。葉厚雋(2025)：《當(dāng)前農(nóng)村離婚現(xiàn)象和婚姻法適用中的問題考察》，《天中學(xué)刊》第4期。Agresti.A.CategoricalDataAnalysis，2nded.，Hoboken，NewJersey：JohnWiley&Sons，2025.Alamgir，M.FamineinSouthAsia：PoliticalEconomyofMassStarvation.Cambridge，MA：Oelgeschlager.GunnandHain，1980.Baltagj，B.H.andWu，P.X.“UnequallySpacePanelDataRegressionswithAR(1)Disturbances.”EconometricTheory，1999，15，PP.814-823.Becker，G.S.ATreatiseontheFamily.Cambridge，MA：HarvardU.P.，1981.Bec