李屹

改革开放以来我国经济社会发生了极大的变化，人们的观念与行为也随之改变。近年来，持续高涨的离婚率备受社会各界的关注。本文利用多元线性回归模型对影响离婚率的因素进行实证分析，选取人均GDP、平均受教育年限、城镇化率和移动电话普及率作为解释变量，分析结果表明：移动电话普及率与离婚率呈显著正相关性，且在1%水平上显著；平均受教育年限和城镇化率表现为正相关；人均GDP与离婚率则表现为负相关。最后，通过对研究结果的分析做出相应的调节对策。

婚姻所组建的家庭是社会的最小组成单位，受儒家文化中宗族观念影响，两千多年以来中国人一直都把婚姻、家庭以及血脉传承作为人生的核心追求之一。然而改革开放以后，由于中国经济、社会以及文化等诸多方面发生了极大的转变，近年来，社会中不婚、离婚或者婚而不育的思潮逐年高涨。婚姻家庭的不稳定进一步扩大可能会成为导致社会不稳定的因素，所以近年来，离婚率受到了越来越多学者的关注。

民政部2020年公布的统计数据显示，2019年全国共办理结婚登记927.3万对，结婚率为6.6‰，突破15年以来最低点，而办理离婚登记为470.1万对，离婚率从2001年的0.98‰持续上升到了2019年的3.4‰，20年间离婚率增长了近3.5倍，离婚已经成为一个社会问题。离婚率的持续攀升使得学者们开始从经济发展、社会心理、文化演变、人口结构、甚至法律法规等诸多方面分析离婚的成因，从而找到相应的应对策略。

本文结合前人的研究成果，从平均受教育年限、人均GDP、移动电话普及率以及城镇化率四个角度切入，分析其各自和整体对离婚率的影响，为当代高离婚率的问题建言献策，具有一定的时代意义和价值。

文献综述

在离婚率逐年持续攀升的情况之下，近年来国内针对离婚率影响因素的研究也产生了丰富的研究成果。

毛晓蒙、王霞（2020）等运用空间滞后模型（SLM），选取互联网普及率、城鎮化率、人均实际GDP、受教育程度、社会总抚养比、平均家庭规模和人口出生率7个因素为解释变量，研究结果表明与离婚率呈正相关的是城镇化率、互联网普及率、受教育程度以及社会总抚养比，其中城镇化率和互联网普及率显著正相关；呈负相关的是人均实际GDP；而平均家庭规模和人口出生率未呈现出明显影响。

张冲等（2016年）基于四川省21个州市的面板数据分析得出结论：人口流动、城镇化率、城乡收入比和第三产业从业人口比重四个因素与离婚率呈显著正相关，而人口性别比则仅在经济社会较为落后的地区显示出正相关性。

刘晋（2019）从个人经济条件出发，选取总支出、房产总价、个人收入以及个人消费支出为解释变量，分析结果表明总支出、房产总价与离婚率之间呈现出负相关，而个人收入和个人消费支出与离婚率呈现出正相关性，且这种正相关在女性群体中尤为显著。

何林浩（2018）利用省级面板数据进行基准回归，结果表明高等教育性别比对离婚率具有显著正向影响，且高等教育性别比每上升1个单位，粗离婚率将提高0.433个千分点。

郭永昌（2020）从互联网上网人数、移动电话普及率、互联网普及率出发研究其与离婚率之间的关系，结果表明互联网上网人数、移动电话普及率和互联网普及率在省级层面上表现出与离婚率正相关，而从全国层面来看正相关性较弱，尤其是在经济社会较发达的地区。

程忠（2018）基于全国284个地级市的数据进行分析，选取人均GDP、网络普及率、人均移动电话数、失业率、城镇化率、人口出生率、人口密度和性别比例9个因素为解释变量，研究结果表明前5项对离婚率具有显著正相关性，后3项对离婚率呈现出显著影响。

许月（2019）将商品房平均销售价格纳入影响因素进行研究，研究表明商品房平均销售价格与离婚率之间具有显著的正相关性。

基于以上学者的研究成果，本文选择平均受教育年限来代表教育的影响、人均GDP来代表经济条件的影响、人均移动电话数来代表网络媒体传播的影响以及城镇化率来代表社会人口变迁的影响，从教育、经济、网络媒体及社会四个层面来较为全面地分析离婚率的影响因素。

变量选择及模型设定

变量选择

考虑到离婚率的影响因素主要来自经济、教育、社会以及文化四个方面，本文选取了2005年至2019年15年间全国人均GDP（AVGDP）、平均受教育年限（AVEY）、城镇化率（MPN）和移动电话普及率[ 在信息时代中，移动电话已经极大地发挥出传播文化、影响文化、甚至塑造新文化的作用，所以本文选择移动电话普及率来代表文化因素。]（URBR）来代表经济、社会、文化以及教育作为解释变量，被解释变量为离婚率（DR）。为避免量纲问题以及减少多重共线性影响，本文对原始数据做取对数处理，各变量名称及其对应含义如表1所示。

模型设定

实证分析

对取对数后的原始数据运用最小二乘法进行回归分析，采用OLS法估计参数，得到参数估计结果，如表2所示。

在模型参数估计结果的基础之上对观测值、拟合值与残差进行绘图以评价拟合优度，可得图2。

从图2可以比较直观地看出实际观测值的曲线与拟合值曲线之间非常接近，且R-squared的值为0.9971，Adjusted R-squared为0.996，F-statistic的值为863.2885，在1%的水平上显著，说明回归方程整体通过了F检验，由此可见该模型的拟合优度较高。由参数估计结果可知，平均受教育年限、城镇化率以及移动电话普及率与离婚率之间变现为正相关性，其中移动电话普及率与离婚率呈显著正相关，而人均GDP与离婚率之间表现出负相关性。

结 语

结论分析

根据回归结果可以发现移动电话普及率与离婚率之间具有显著的正相关性，这可能是因为在移动互联网时代人们的社交圈子不再局限于以往的“熟人社交”，而是更大范围内的“陌生人社交”。传统的熟人社交圈范围小，且对不婚、离婚及婚内出轨等现象拥有较低的容忍度，而在网络虚拟世界中，人们往往会无意识地降低集体道德底线，并敢于表达更为真实的想法，这种陌生人社交对不婚、离婚及婚内出轨等现象具有较高的容忍度，不仅如此，大量鼓吹婚姻及家庭生活不幸的负面信息流传于网上，误导年轻一代人的婚恋观和价值取向。

此外，平均受教育年限和城镇化率与离婚率之间也具有正相关性。教育水平的提高使得人們对社会和人生价值的认知能力大幅提升，人生追求开始变得多元化、复杂化，而不仅仅局限于婚姻与家庭。

这一现象在女性群体中尤为明显，更高的受教育程度使现代女性在劳动力市场具有更强的竞争力，进而实现个人的经济独立，在经济独立的基础上人们往往拥有更多的主导权和选择权。城镇化率的提高使得更多的人进入城市生活。

一方面，城市生活为人们提供了更加广泛的社交圈和更多的社交机会，尤其是异性社交，潜在配偶替代者明显多于乡村。另一方面，城市快节奏、高压力的生活使得人们在婚姻中更多地去追求物质条件，而非传统的感情需求。这两种原因导致城镇化率对离婚率产生正向影响。人均GDP与离婚率存在负相关性，表明经济条件的改善会促进婚姻的稳定。经济压力减轻、物质条件改善在一定程度上可以缓解家庭矛盾，从而降低离婚率。

建议

高离婚率可能会引发一系列社会问题，诸如养老问题、留守儿童问题、子女心理成长与教育问题等，例如张春泥（2020）的研究表明离异家庭子女较之同等家庭背景的完整家庭子女的受教育水平低。因此，缓解离婚困局是当务之急。

第一，政府可适度控制网络媒体上对于婚姻的负面消息的传播，可以成立相关的网络监管系统，并大力发布积极健康的婚恋观信息来引导人民。

第二，城镇化的步伐不会停止，但城镇化的方式可以改进。例如扩大城市住房面积，缓解住房压力；完善城市居民养老保险制度，降低养老压力；给予低龄儿童教育补助，缓解教育成本。

第三，政府可尝试在中小学教育课程中增设两性教育、婚恋教育等相关内容，积极引导新一代年轻人树立正确的婚恋观和价值观，从根源上缓解离婚问题。

（福建师范大学）

参考文献：

[1]毛晓蒙，王霞，刘明.中国当前社会婚姻稳定性的影响因素——基于空间计量模型的实证研究[J].统计学报， 2020，1（03）：46-56.

[2]张冲，王学义.人口流动、城镇化与四川离婚率的上升[J].天府新论， 2017（01）：103-111.

[3]刘晋.个人经济条件对婚姻状态的影响[J].经济研究导刊，2019（32）：161-167+175.

[4]何林浩.中国持续改善的高等教育性别比与离婚率[J].世界经济文汇， 2018（06）：70-85.

[5]郭永昌.移动互联网与智能手机是婚姻的杀手吗？——基于公开数据的实证研究[J].安庆师范大学学报（社会科学版），2020，39（05）：89-98.

[6]程忠.中国离婚率攀升的影响因素研究——基于中国284个地级市离婚率数据的空间计量实证分析[J].制度经济学研究，2018（02）：229-248.

[7]许月.中国离婚率因素分析研究——基于2005—2015年五省市面板数据[J].法制博览，2019（05）：298.

[8]张春泥.中国家庭婚姻破裂对中国子女成就的长期影响[J].北京大学学报（哲学社会科学版），2020，57（03）： 128-139.