我國離婚現狀與影響因素分析

崔寶敏，馮泓銘

（山東財經大學經濟學院，山東濟南 250014）

一、研究背景與文獻回顧

近年來，我國離婚率不斷攀升，粗離婚率從2010 年的2‰增加到2018 年的3.2‰，登記離婚數量從2010 年的267.8 萬對增加到2018 年的446.1 萬對，我國登記離婚數量近10 年增長了約66.6%，年均增長約7%①。隨著經濟發展水平的不斷提高，我國的社會經濟結構經歷著前所未有的轉型，人們的思想觀念也在潛移默化地發生改變，逐漸由單一保守走向開放多元，家庭觀念以及婚姻觀也不例外地由保守轉向開放。離婚率整體攀升的趨勢，對人們的生活產生了一定的負面影響，這不僅會影響精神文明社會的發展，甚至會影響到我國社會經濟的發展。離婚率的高低可以在一定程度上反映一個國家和地區的社會經濟發展狀況，從宏觀層面來看，離婚率水平反映了一個國家或地區的經濟發展水平、社會價值觀念水平、社會和諧程度以及婚姻司法制度的完善程度；從微觀層面來看，離婚率水平反映了家庭結構的變動、家庭成員文化觀念的改變以及生活方式的變化等。此外，我國人口基數大的特征使得受離婚負面影響的范圍不斷擴大。離婚率的上升是多種因素共同作用的結果，為降低我國離婚率攀升產生的消極影響，維護社會和諧穩定，提高社會聚合力，對當前我國離婚現狀及其影響因素進行分析具有重要的現實意義。

關于離婚率的影響因素，國內外學者分別從不同角度進行了大量研究。國外學者對離婚率影響因素的研究主要分為綜合模型研究與控制模型研究兩類。其中，離婚率影響因素的綜合模型研究是指，通過將多種影響因素引入模型，并對各個解釋變量進行比較，在綜合分析多種影響因素的基礎上，確定與離婚率關系最顯著的影響因素。Breault&Kposowa（1987）通過分析人際關系、社會和諧程度與離婚率的關系得出，人際關系和諧、價值觀念趨同的社會環境對降低離婚率具有積極作用，社會群體聚合力的提升會促使社會離婚率下降[1]；Nakonezny（1995）通過分析美國五十個州的離婚率水平差異，認為美國各州之間離婚率存在差異的原因之一是“無過錯離婚法”的執行力度不同，進而掀起了婚姻司法狀況影響離婚率研究的潮流[2]；Glick（1986）&Lester（1999）認為，社會經濟結構的變化會對離婚率產生一定的影響，社會經濟發展水平與社會性別比的高低與離婚率之間存在著一定的正向關系。控制模型研究是指，通過控制其他離婚率的影響因素來分析某個特定因素對離婚率的影響性質與程度[3][4]。Rogers &DeBoer（2001）通過來自1047 名已婚人士的面板數據，研究已婚婦女實際收入的提高以及婦女收入在家庭收入中的比重對家庭幸福與離婚風險的影響，認為已婚婦女實際收入的提高以及在家庭收入中比重上升會顯著降低離婚風險，提高已婚婦女的家庭幸福感[5]；Kendall（2011）以美國各州為樣本，在控制人均收入、失業率和家庭規模等人口因素的基礎上，研究了互聯網使用率對離婚率的影響，認為互聯網的普及率與離婚率有一定的正向關系[6]。

與國外學者研究不同的是，國內學者關于離婚率影響因素的研究可以分為描述性統計分析與計量建模分析兩類。譚遠發與宋寅書（2015）在對北京市2005 年和2010 年離婚登記數據的描述性統計基礎上，分析了人口年齡、性別結構對離婚率的影響，認為人口年齡、性別結構與離婚率有一定的正向關系，且男性在婚姻中處于強勢地位[7]；李雨潼（2018）在對全國近20 年離婚率變動描述性統計的基礎上，將近年來離婚率增加的原因歸結為經濟發展和社會進步使婚姻功能發生改變，離婚的法律程序簡化、社會成本降低，婚前感情基礎不夠、對婚姻質量要求提高、婚外誘惑增加等[8]；翟振武、劉雯莉（2020）在對2000～2017 年人口普查數據和抽樣調查數據統計分析的基礎上，認為我國當前離婚、再婚現象的增多與經濟社會發展、人口受教育水平以及婚姻家庭觀念轉變和人口流動等多重要素的影響有關[9]。學者們對離婚率的影響因素更多的是進行計量建模分析。林莞娟、趙耀輝（2014）利用1999 年和2000 年中國人口普查數據通過線性模型估計得出，第一胎為女孩的母親離婚率更高，且離婚后更可能獨自監護子女[10]；劉貝貝、袁永生（2016）利用1995～2014 年我國粗離婚率、商品房平均價格、就業率以及受教育程度時間序列數據，通過建立3 階滯后的向量自回歸模型，得出房價、就業率與受教育程度對離婚的影響很大，并利用VAR 模型預測出我國離婚率在未來4 年有繼續升高的趨勢[11]；張沖、陳玉秀、鄭倩（2020）利用2010～2018 年省級面板數據，通過固定效應模型分析得出，人均GDP、城鎮人口比重、城鎮登記失業率、15 歲及以上人口性別比、住房價格對離婚率有顯著的正向影響[12]。

綜上所述，國內當前對離婚率影響因素的研究主要集中在描述性統計與回歸分析方法上，變量的設置相對具有局限性，與國外研究相比，很少從多角度綜合分析離婚率的影響因素，因此結論難以反映全面的問題。本文借鑒了前人的研究方法，在運用描述性統計、面板數據分析等研究方法的基礎上，利用可以獲得的最新數據對當前中國的離婚特征進行分析。此外，本文合理地設置了變量體系，相對完整地分析了影響我國離婚率的因素，以及各因素對離婚率的影響程度。最后，本文希望通過分析我國離婚率不斷升高的影響因素，提出合理的對策建議，以維護我國社會人際關系和諧穩定，提高我國社會的聚合力和人們的幸福感，進而助力“新常態”下的經濟發展。

二、近年我國離婚現狀分析

（一）我國離婚率的度量

離婚是婚姻關系在法律上的解除，離婚率是反映離婚現象普遍性的指標，代表著在一定時期內每千人中離婚的人數。通過梳理相關文獻，根據獲得的數據，本文將“粗離婚率”與“離結比”作為反映離婚水平的度量指標。“粗離婚率”是指在一定時期內（一般是1 年內）某地區的離婚人數與總人數之間的比率②，是一個綜合性的離婚率測量指標。“離結比”是指在一定時期內某地區的登記離婚對數與登記結婚對數之比，能夠切實反映一定時期內某地區離婚的變動情況。

（二）登記離婚數不斷增加，其增速超過登記結婚數的增速

2010～2018 年我國登記離婚數不斷增加，登記結婚數不斷減少，離婚對數的增長速度遠快于結婚對數的增長速度。2010 年，我國登記結婚數為1241.2 萬對，登記離婚數為267.8 萬對，離結比（離婚對數與結婚對數之比）為21.6%；2018 年，我國登記結婚數為1013.9 萬對，登記離婚數為446.1 萬對，離結比上升至44.0%。在9 年時間里，登記離婚數增長了66.6%，而登記結婚數卻下降了18.3%，離結比上升了22.4 個百分點（詳見表1 和圖1）。

（三）我國粗離婚率不斷攀升，超過部分發達國家離婚率水平

從表1 和圖1 可以看出，2010 年以來，我國粗離婚率不斷攀升，粗離婚率從2010 年的2.0‰上升至2018 年的3.2‰，上升了1.2 個千分點，增幅達到60%，年均增長接近6.7%。從粗離婚率上升的趨勢來看，2010 年到2013 年的粗離婚率增幅為30%，年均增幅接近8%，2017年以來，粗離婚率的增速有所放緩。當前我國的粗離婚率已經接近美國的離婚率水平（2014年美國的粗離婚率為3.2‰），超過歐洲的一些發達國家（如英國與法國），甚至超過近20 年來離婚率居榜首的日本和韓國（張春泥，2017）[13]。

表1 2010～2018 年中國粗離婚率、結婚對數、離婚對數、離結比變動情況

圖1 2010～2018 年中國粗離婚率、結婚對數、離婚對數變動趨勢圖

（四）西藏粗離婚率最低，東北三省粗離婚率普遍較高

從表2、圖2 可以看出，東北三省的粗離婚率普遍較高，2010 年黑龍江、吉林、遼寧的粗離婚率分別為3.6‰、3.43‰、2.94‰，到2018 年東北三省的粗離婚率分別為5.12‰、3.95‰、4.75‰，超過了全國的粗離婚率水平。在9 年時間里，東北三省的粗離婚率分別增長了42.33%、38.57%、34.40%。相比其他省份，東北地區的粗離婚率增速較快。吉林、黑龍江在全國粗離婚率的排名分別從2010 年的第四、第三上升到2018 年的第三、第一。

在中國31 個省份（港澳臺除外）中，黑龍江2018 年的粗離婚率為5.12‰，位居全國第一位，而西藏2018 年的粗離婚率是1.37‰，為全國最低。2010 年到2018 年期間，河南省的粗離婚率增幅最大，高達139.44%；而新疆的粗離婚率增幅最小，從2010 年的4.51‰下降到了2.41‰，降幅為87.14%。

表2 2010～2018 年中國各省份（不包含港澳臺）的粗離婚率（‰）

圖2 2010～2018 年全國、西藏與東北三省的粗離婚率（‰）變化趨勢圖

三、離婚率影響因素的實證分析

（一）研究設計

1.基尼系數

根據Dagum（1997）提出的空間差異分解方法，本文運用基尼系數實證考察中國離婚率的空間差異及其來源。為充分考慮子樣本的分布狀況，總體基尼系數G 可以分解為區域內差異貢獻Gw、區域間差異貢獻Gnb和超變密度貢獻Gt三者之和（即G=Gw+Gnb+Gt）。其中，k 表示地區個數，n 表示城市總數，nj和nh分別表示j 和h 區域內城市數量，yji和yhr分別表示j 和h 區域內任意城市的離婚率。一般來說，基尼系數的值域為[0，1]，其數值越小代表區域差異越小；反之則意味著區域差異越大。

2.地理探測器

地理探測器是分析空間異質性問題、探索驅動因素的相對重要程度和交互作用強度的重要工具，目前被廣泛應用于區域經濟、生態環境和人口問題等多個領域。其原理是利用各因素層內方差與全局方差的關系探測自變量對因變量的驅動力，即某因素X 在多大程度上影響了Y 的空間差異。本文利用地理探測器模型考察了各類經濟社會因素對離婚率的影響程度。其中，q 表示驅動因素的決定力，q 值越大表示各因素對城市生態效率空間分異的解釋力越強，反之則越弱；h 為自變量的分類個數（分層或分區）；N 和Nh分別為整體和各因素類型h 的樣本數；σ2和分別代表整個區域和各類型h 的離散方差。

假設存在影響因子X1 和X2，“交互探測”就是通過比較單因子作用q(X1)、q(X2)與雙因子交互作用q(X1∩X2)，判斷雙因子交互作用是否增強或減弱了對城市生態效率的解釋力。交互作用類型主要包括以下五種：

（1）當q(X1∩X2) 〈 min{q(X1),q(X2)}時，二者表現為非線性減弱；

（2）當min{q(X1),q(X2)} 〈 q(X1∩X2) 〈 max{q(X1),q(X2)}時，則為單因子非線性減弱；

（3）當q(X1∩X2) 〉 max{q(X1),q(X2)}時，二者表現為雙因子增強；

（4）當q(X1∩X2) 〉 q(X1)+q(X2) 時，二者表現為非線性增強；

（5）當q(X1∩X2)=q(X1)+q(X2) 時，表現為二者相互獨立。

3.有序Probit 回歸

本文采用有序Probit 回歸，即概率單位回歸，用來測算居民性別比、受教育水平、個人可支配收入、失業率、撫養比以及寬帶接入數對離婚的影響程度，來反映自變量與因變量之間刺激強度與反應比例之間的關系。Probit 回歸適用于對反應變量（因變量）為分類變量的資料進行統計分析，也存在反應變量為二分類、有序多分類、無序多分類三種情況。Probit 回歸為擬合0～1 型因變量回歸的方法，即把取值分布在實數范圍內的變量通過累計概率函數轉換成取值分布在（0，1）區間的概率值。

（二）回歸結果及分析

本文采用有序Probit 模型進行回歸分析。有序Probit 模型的設定如下：

其中，D 是粗離婚率；β 和r 是變量的系數;X 是居民特征變量，包括居民的性別比、受教育水平、個人可支配收入和撫養比；Z 為地區經濟特征，包括分省地區生產總值、地區城鎮登記失業率和寬帶接入數；π 為省份固定效應；u 是隨機擾動項。

表3 是采用有序probit 回歸得到的各因素對離婚率的影響結果。在控制省份固定效應并加入居民個體特征變量后，性別、撫養比、受教育程度和年收入等居民個人因素可以改變離婚率。性別比的上升導致離婚率概率在1%水平上顯著下降，系數為-6.7298；受教育水平越高導致離婚率概率在5%水平上顯著上升，系數為5.8843；個人可支配收入的上升導致離婚率概率在10%水平上顯著下降，系數為-0.001。除了個人因素，地區變量對離婚率也有很強的影響。控制省份固定效應并控制地區經濟特征變量后，性別比和個人可支配收入對離婚率具有負向作用，系數分別為-2.1470 和-0.0001；受教育程度和撫養比對離婚率具有正向作用，系數分別為17.6399 和0.0064；地區生產總值、寬帶接入數和城鎮登記失業率對離婚率具有正向作用，地區生產總值的影響不顯著，而后者分別在5%和1%的水平上顯著。

表3 有序probit 回歸

（三）中國離婚率空間分異程度及其來源

本文采用Dagum 基尼系數及其分解方法，對中國離婚率的總體基尼系數、區域內基尼系數和區域間基尼系數及貢獻率進行測算，旨在揭示中國離婚率空間分異的程度及來源。圖3.1 直觀反映了2014～2018 年總體及區域內離婚率空間分異的演進趨勢。根據圖3.1,中國離婚率總體基尼系數的均值為0.3192，離婚率的空間非均衡性較為明顯。從整個考察期來看，中國離婚率總體基尼系數從2014 年的0.3167 上升到2018 年的0.3170，說明中國離婚率空間分異總體呈上升態勢。中國東部和西部的區域內基尼系數均呈增加趨勢，說明中國東部和西部區域內部離婚率空間分異均有不同程度惡化。中部區域內基尼系數則呈下降態勢，這意味著中部離婚率的非均衡性有所減弱。然而，通過比較東部、中部、西部區域內部空間分異程度，可以看出東部、中部、西部之間空間分異程度分級明顯。東部離婚率的區域內空間分異程度始終最高，樣本期間其基尼系數均值為0.3847，西部離婚率的區域內空間分異程度一直處于最低水平，中部離婚率的區域內空間分異程度處于中間水平。

圖3.2 刻畫了2014～2018 年中國離婚率區域間空間分異程度及演進趨勢。根據圖3.2，東部與中部、中部與西部間離婚率空間分異在波動中總體均呈現上升趨勢，東部與西部則有所下降。從整個考察期的平均水平來看，東部與中部、東部與西部、中部與西部的區域間平均基尼系數分別為0.2535、0.1691 和0.1443，說明東部與西部的區域間空間分異程度最大，東部與中部的區域間空間分異程度最小。中國離婚率空間分異來源及貢獻率的變動趨勢如圖3.3 所示。從貢獻度大小來看，超變密度在考察期內貢獻率均值高達39.32%，超變密度對總體空間分異的貢獻率最大；區域內空間分異的平均貢獻率為31.55%，略高于區域內空間分異貢獻率的均值（29.13%）。超變密度是中國離婚率空間分異的主要來源，對中國離婚率總體空間分異貢獻率最低的是區域內空間分異。

圖3.1 中國離婚率總體及區域內基尼系數

圖3.2 中國離婚率區域間基尼系數

圖3.3 中國離婚率空間分異貢獻率

（四）中國離婚率空間分異的驅動因素

中國離婚率空間分異受到國民經濟中多重因素的綜合影響，基于國內外相關研究，本文選取經濟發展水平（GDP）、收入水平（INCOME）、教育水平（EDU）、就業狀況（UR）、網絡普及度（INTERNET）和撫養義務（DR）作為影響離婚的可能驅動因素。利用地理探測器對驅動因素的決定力及交互作用進行測算，評估中國離婚率空間分異的主導驅動因素并識別驅動因素之間交互作用的類型。其中，以人均國內生產總值的對數表示經濟發展水平，以居民可支配收入表示收入水平，以普通高中畢業生數表示教育水平，以少年兒童撫養比和老年人口撫養比的綜合數據作為撫養義務的代理變量，以城鎮登記失業率作為就業狀況的代理變量，以寬帶接入數作為網絡普及度的代理變量。本文數據均基于2014～2018 年中國31 省區統計資料展開，上述數據來源于《中國統計年鑒》。

利用分異及因子探測器計算得到各驅動因素的決定力q 值，評估不同驅動因素對中國離婚率空間分異的相對貢獻。圖4 報告了經濟發展水平、收入水平、教育水平、就業狀況、網絡普及度和撫養義務對離婚率空間分異的決定力q 值，分別為0.0105、0.0228、0.0444、0.0157、0.0310 和0.0272。教育水平的影響程度均顯著高于其他因子，是離婚率空間非均衡的內在主導因素。網絡普及度和撫養義務的q 值分別占20.5%和17.9%，為影響離婚率空間非均衡的次要內在因素。收入水平對中國離婚率空間分異的貢獻率將近15%，是離婚率空間分異較為重要的決定因素。此外，經濟發展水平對中國離婚率空間分異也起到了一定的作用。

圖4 中國空間分異驅動因素探測結果

本文借助交互作用探測器對內源性驅動因素的疊加效應進行定量分析，考察雙因子交互作用對單因子解釋力的影響并識別交互作用類型。探測結果如圖5 所示，任何兩個驅動因素的交互作用都會增強單因素對離婚率空間非均衡的解釋力，即離婚率空間非均衡是由多個內在因素發揮合力共同作用的結果。收入水平與其他因素交互作用的q 值最高，貢獻率接近30%。同時，網絡普及度與其他因素交互作用的q 值均在0.14 以上，進一步說明收入水平差異和網絡普及度差異是中國離婚率空間非均衡的關鍵驅動因素。其中，網絡普及度與收入水平交互作用強度高于其他交互組合，其q 值高達0.247，是中國離婚率空間非均衡的核心影響因素。

圖5 中國離婚率空間分異驅動因素交互作用探測結果

表4 報告了驅動因素的交互作用類型，可以發現任意兩個驅動因素交互作用對中國離婚率的影響均大于單獨作用的影響，說明離婚率空間分異是多種驅動因素共同作用形成“合力”的結果。其中，經濟發展水平（GDP）∩收入水平（INCOME）、經濟發展水平（GDP）∩就業狀況（UR）為雙因子加強效應。除此以外，其他驅動因素交互作用類型均為非線性加強，說明多數驅動因素的協同作用大大增強了對中國離婚率非均衡性的解釋程度。

表4 中國離婚率空間分異驅動因素的交互作用類型

根據地理探測器測度結果，文章選取了影響離婚能力較強的變量INCOME、EDU、INTERNET、DR，考慮到省份間基于地理距離帶來的相互影響，有必要對空間相關性進行檢驗。表5 是2014～2018 年離婚率莫蘭指數。

表5 2014～2018 年離婚率莫蘭指數

可以看出，一個省份離婚率與其周邊省份離婚率有著明顯的正相關關系，存在“高高聚集”與“低低聚集”的特征，因此為保證回歸結果的有效性，應考慮到空間矩陣對離婚率的影響，選擇空間計量模型對影響離婚的因素進行估計，表6 匯報了相關結果。

可以看到，lnincome 項在SEM 模型與SAR 模型中均顯著為正且通過1%水平顯著檢驗，說明家庭收入的提高會促進離婚現象發生；lnedu 項在SEM 模型與SAR 模型中均顯著為負且通過5%水平顯著檢驗，說明教育水平會抑制離婚的發生，學歷越高的人似乎更不傾向離婚；而lninternet 項在SEM 模型與SAR 模型中均顯著為正且通過5%水平顯著檢驗，說明網絡的普及會使人更加傾向于離婚；lndr 項在兩個模型中并不顯著，說明撫養問題似乎不是離婚的主要原因。另外，空間矩陣項ρ 和λ 均為正數且通過1%顯著性檢驗，說明當從總體視角考察離婚情況時，可以發現省份間具有正向的空間溢出效應，高離婚率的城市可以帶動周邊城市離婚率增長。

表6 空間矩陣分析結果

四、結論與建議

（一）結論

本文對2014～2018 年中國離婚率進行了客觀描述，在運用有序Probit 回歸的基礎上，結合Dagum 基尼系數及分解法，全面考察了中國離婚率的時空演進特征，并運用地理探測器從內源和外源兩個層面分析了影響因素。研究結論如下：1.我國居民的性別比對離婚率的影響最為顯著，受教育水平對離婚率的影響次之，個人可支配收入對離婚率的影響相對較小。其中，性別比和個人可支配收入對離婚率具有負向作用，而受教育程度和撫養比對離婚率具有正向效應。此外，地區生產總值、寬帶接入數和城鎮登記失業率對離婚率也具有正向效應。2.中國離婚率的空間非均衡性較為明顯，東部、中部和西部三大地區內城市離婚率相對差異均有所降低但存在明顯的梯度效應，東部地區內城市離婚率相對差異顯著高于中部、西部。超變密度是中國離婚率空間非均衡的主要來源。3.從驅動因素看，教育水平是離婚率空間非均衡的內在主導因素，網絡普及度和撫養義務為影響離婚率空間非均衡的次要內在因素。任意兩個驅動因素交互作用對中國離婚率的影響均大于單獨作用的影響，說明離婚率空間分異是多種驅動因素共同作用形成“合力”的結果。

（二）建議

1.注重社會健康婚姻家庭觀念的培育與宣傳

近年來，我國經濟社會發展取得重大進步，隨著經濟的發展，人們的思想逐漸開放，在一定程度上對人們的婚姻家庭觀念具有消極影響。因此，在大力發展經濟的同時，要倡導健康的婚姻家庭觀念，提高大眾的受教育水平，注重婚姻家庭觀念以及幸福觀的教化。通過完善相關的法律法規，加強健康婚姻家庭觀念的宣傳與引導，同時充分發揮基層社區的作用，對社區內的居民進行健康婚姻家庭觀的教育與宣傳，積極幫助社區內居民解決家庭糾紛，化解家庭矛盾，增強婚姻家庭的穩定性。

2.加大社會保障力度，為婚姻的穩定性提供支撐

通過上述分析可以看出，失業率對離婚率具有顯著的正向影響。為維護婚姻的穩定性，要加大青年夫妻的就業保障力度，加強市場監管，增強宏觀調控，降低人們的就業壓力以及工作壓力，增強家庭經濟來源的穩定性。強化勞動保障，嚴格控制人們的勞動時間，增加家庭成員之間的相處時間，為家庭婚姻的穩定性提供支撐。此外，通過完善老年人長期照護體系，避免出現青年夫妻為照顧老年人而失業的現象，在降低失業率的基礎上，促進家庭收入的增加，為維護家庭婚姻的穩定性提供有力的經濟支撐。

3.健全與婚姻相關的法律法規體系，為婚姻的穩定性提供法律支撐

不斷提高婚姻登記制度的規范性，盡最大程度促使雙方在相互了解的基礎上進行結婚登記，嚴格審核婚姻登記時雙方信息的真實性，從源頭上鞏固婚姻的穩定性。建立登記離婚“過渡期”制度，合理增設離婚登記條件，使當事人雙方在登記離婚時先利用1～3 個月的“過渡期”冷靜考慮婚姻中存在的問題，增設結婚期不滿一年或者更長時間不能登記離婚的條文。從法律上健全登記離婚機制，維護婚姻的穩定性，避免草率結婚輕率離婚現象，為健康穩定的婚姻提供法律支撐。

注釋

①數據來源于中華人民共和國民政部公布的《2010 年社會服務發展統計公報》和《2018 年社會服務發展統計公報》。

②“粗離婚率”采用的是國家統計局2005 年以后使用的新計算方式。