1、农村离婚率与外出就业：基于中国 20032009 年村庄面板数据的研究高梦滔【内容提要】本文基于中国 20032009 年的村级微观面板数据，分析农户外出就业对于离婚率的影响。研究发现：第一，外出就业对于农村离婚率具有显著的影响，外出就业人员增多，是近年来农村离婚率上升的一个主要影响因素，在不同发展水平的农村地区其影响程度差别不大；第二，在中西部地区，村庄的耕地资源对于农村离婚率具有一定的约束作用，这种作用在东部地区不显著；第三，家庭的未成年子女数量对于各个地区的农村离婚率都具有显著的影响，性别比例等人口学特征变量的影响则存在地区差异。【关键词】离婚率 外出就业 面板数据一 问题提出与已有研究
2、当前中国正经历前所未有的城市化进程，广大农村农户的生产方式、思维方式、价值取向和社会身份的深刻变革，使传统的婚姻观念受到极大的冲击，中国的离婚率逐年上升(图 1)。目前通过各种文献资料都搜集不到农村地区离婚率的权威数据。图 1 的统计指标同时包含城乡的粗离婚率，但是若干文献显示的农村离婚率逐年增加已经是不争的事实(谭彬，2008；许圣义等，2010)，农民进城务工被认为是引起农村家庭婚姻解体的一个重要因素。从家庭经济学角度分析，西方研究者认为婚姻的稳定是“婚姻市场”匹配过程(assorting match)的一种均衡(Becker，1981)。婚姻的解体是已有的均衡被打破，原来组成夫妻的双方选
3、择重新进行匹配。Alamgir(1980)、Bobonis(2004)、Greenough(1982)、Sen(1980)研究发现，外部经济社会条件的变化是导致婚姻解体的重要影响因素，包括饥荒、收入变化、政策干预项目等。在中国农村的城市化进程中，大量富余的农民劳动力涌入城市务工，离土背景下的外出就业成为影响农村家庭婚姻稳定的一个重要原因。叶厚隽(2007)对河南省驻马店市中级人民法院司法统计分析发现，在农村离婚案件中，当事人为外出就业人员的案件所占比重大且逐年上升；王春祥(2007)对安徽省马鞍山市离婚案件的研究也有类似发现。已有的研究为理解外出就业对农村离婚率的影响提供了很好的起点，这些研究
4、主要是基于法学与社会学的视角，以案例分析为主，目前尚缺乏普遍统计意义上的严格检验与分析成果。鉴于已有文献的不足，本文主要从经济学的视角出发，利用大样本的微观面板数据分析外出就业和农村离婚率的统计关系，研究的目标主要体现在两个方面：其一，提供相对可靠的全国范围农村离婚率统计数字；其二，控制相关的其他影响因素分析外出就业对农村离婚率的影响。本文分为四个部分展开论证：第一部分介绍研究背景和简短综述已有研究；第二部分介绍数据的基本情况与若干关键变量的描述统计；第三部分建立计量模型，估计农村外出就业对离婚率的影响；第四部分为结论与评述。二 数据介绍与基本描述本文主要目标是通过计量模型分析农民外出就业对于
5、离婚率的影响，这项研究很大程度上倚重于数据基础。本研究所用的数据来自于农业部农村固定观察点村庄数据(以下简称“RCRE 村庄数据”)，农村固定观察点成立于 1984 年，调查样本包括 380 多个村庄、24000 多个农(牧)户和 600 多个村级企业，覆盖全国 31 个省(市、区)的 346 个县(市、区)，年度常规调查指标近 2000 项，涵盖了农村经济社会的众多方面，对于全国农村，具有较好的代表性和权威性。本文的面板数据是 20032009 年的 RCRE 村庄数据，涉及全国 389 个行政村的经济、人口、劳动力、土地、基础设施、村级财务、社会发展等 10 个方面的指标。数据是有“洞”(
6、gap)且不平衡的面板。其中完整的村样本占了 52.9%。由于面板数据估计需要做组内或者差分变换，因此，仅有一个时点的村样本不能进入面板数据分析。在全部数据库中，仅有22 个村(占 5.6%)不能做面板处理，比例较小，对于整体的代表性不会产生影响。在全文的处理中，使用的价值指标都用当年的 CPI 进行了价格平减，全部折为可比价格进行计算(2003 年=100)。离婚率是本文关注的关键变量之一，对其计算方法说明如下。联合国人口统计年鉴对离婚的定义为：一个婚姻在法律上的最终解体，夫妻双方分开，并按照国家的法律，在民事、宗教或者其他条件下都有再婚的权利。在指标解释部分特别注明了这个统计数据是指准许或
7、批准离婚的对数，而不是离婚的人数。粗离婚率的计算是以年离婚对数除以年中人口数得到的，用千分比表示。国际人口学会的人口学辞典定义粗离婚率为某一时期离婚件数与该时期平均人口之比。中国的人口学辞典和常用人口统计公式手册两份权威文献也是参照联合国的办法定义的粗离婚率(或者称为“总离婚率”)=1000(全年离婚对数年平均人口数)(胡卫，2006)。2007 年以前的中国统计年鉴定义的离婚率指当年离婚人数占年平均人口数的比重，计算公式为：1000(全年离婚对数年平均人口数)2，这样中国离婚率的计算确实存在“虚高”1 倍的情况。需要说明的是：2007 年以前民政事业发展统计报告也采用了与中国统计年鉴相同的计
8、算方法，近年发布的数据已经做了相应的校正。图 1 的数据是按照国际通行的粗离婚率指标定义计算的。 1从国际和国内离婚率计算方法的比较可以看出，通用的粗离婚率计算都采用了离婚对数(或称次数、件数)除以年平均人口数的方法，并以千分比表示。本文计算粗离婚率也采用这个标准：本村粗离婚率=1000(全年本村离婚对数本村年平均人口数)，其中“本村年平均人口数”=(年初常住人口数年末常住人口数)2，下文中的“离婚率”都是按照这个公式计算的粗离婚率。粗离婚率是比例指标，为了避免预测值超出0，1范围，本文对于粗离婚率做 logit 变换。 2本文计算显示，全部样本村 20032009 年平均粗离婚率为 1.01
9、7；2009 年为1.356，与图 1 的相应年份数据对比都略低一些。图 1 的数据是包含城乡的全部离婚率指标，无法分城乡直接对比。考虑到在传统上，农村离婚率要低于城市离婚率，我们的计算结果还是比较符合实际的。根据经济社会发展水平的不同，我们将样本村划分为东中西部比较离婚率的时序变化情况(见图 2)。图 2 显示，在东中西部，农村离婚率在时序上都呈现上升趋势，2008 年以前，东部地区离婚率低于西部地区，但是上升速度很快，2008、2009 年已经超过中西部地区。图 2 同时绘制了各个数据点的 95%置信区间，这样处理的好处在于通过观察就能够大致判断平均离婚率指标的统计差异显著水平(即置信带重
10、叠的程度小，表示均值的差别在统计上显著)。基于此方法可以判断：其一，2004、2005 年东部地区离婚率显著低于中西部地区。时序上看，各个地区的离婚率虽然有变化，但时序上的统计差异并不太显著。其二，样本数据存在一定的异方差性，置信带的宽窄变化明显，尤其是 2004 与 2009 年，置信带拓展得比较宽，统计量的有效性低。图 2 的结果显示离婚率与经济社会发展水平之间存在一定联系，更进一步，简单使用村庄人均纯收入指代经济社会发展水平，使用描述统计工具探寻二者之间的关系；同时，村庄离婚率与外出就业关系是本文关注的核心，利用本村外出就业的劳动力比例指代村庄外出就业水平，绘制离婚率的 logit 与人
11、均收入、外出就业人员占劳动力百分比的散点图(图 3)，并且进行局部核回归。对于图 3 的两点说明：第一，为了呈现关键变量的核心关系，去掉变量上下各 5%的异常值进行绘制，以便于图示的关系更为清晰；使用村庄离婚率的 logit 制图是为下一步计量建模做的探索性工作。第二，考虑到控制村庄的异质性(heterogeneity)后在图中呈现关键变量的关系，对有关变量进行了组内变换后的散点图也绘制在图 3。图 3 利用局部核回归技术揭示的关系包括：其一，村庄离婚率和外出就业水平之间存在正相关关系，在控制了村庄异质性以后，这种关系更加明显。二者关系局部上有些非线性的特征，但是经过组内变换，用线性逼近大致是
12、可以接受的。其二，村庄离婚率和平均收入水平之间几乎没有关系，无论是否控制村庄异质性都是如此。在收入水平的整个值域上，村庄粗离婚率几乎都是常数。综合图 2 与图 3 的描述统计结果来看，不同发展水平地区间农村的离婚率有些差异，但是似乎不能简单归结为收入水平的不同导致这种差异，村庄外出就业比例是影响离婚率的一个潜在重要因素。本节的描述统计结果提供了一些关于村庄离婚率和外出就业、收入水平之间的初步印象，也为计量建模及估计提供了若干有用的信息，例如时序变化特征、线性假设、异方差性等。下一节建立正式的计量方程，控制其他相关变量，估计外出就业对村庄离婚率的净影响。三计量模型与估计结果本节关于离婚率建模的理
13、论基础：其一，家庭经济学的婚姻市场匹配理论(Becker，1981；Becker et al.，1977)。该理论认为“婚姻市场”的稳定是匹配过程的均衡状态，婚姻的解体则是这种均衡被打破，男女双方或者一方认为重新匹配的期望收益高于现有的婚姻状态，则产生婚姻破裂与重新组合。Fafchamps 与 Quisumbing(2007)认为本质上这种匹配与劳动力市场工作搜寻过程一样。其二，社会整合理论与经济社会结构论。这些理论考虑了经济社会、文化、人口学等因素对于离婚率的影响，认为一个价值观念趋同、人际互动良好以及社会联结牢固的社会环境所代表的社会整合力(social integration)能够起到稳
14、定婚姻关系、降低离婚率的作用，相反，社会整合力弱化将导致离婚率的上升。本文的关键变量是“外出就业” ，这个解释变量在两个理论基础上都可以得到定位。首先，外出就业可能改变原来的婚姻市场匹配的环境，打破原有的匹配范围，影响原来的均衡；其次，外出就业可能改变就业者的价值观，改变对原有社会环境的认同，弱化社会整合力。基于上述理论基础，建立计量模型框架式：在式(1)中，因变量 divorce 表示村庄粗离婚率 logit，out 表示关键变量：外出就业劳动力占本村劳动力的百分比。x 表示其他控制变量向量。下标 i，t 分别表示村庄 i 和时间(年份)t，诸 表示待估参数， out为关键参数。 i为非时变
15、的村庄异质性， it表示随机扰动项。参考徐安琪和叶文振(2002)中国地区离婚率差异的研究，从理论框架出发，X 向量包含五组变量：第一组变量包括人均土地面积与人均纯收入对数，表征村庄的经济社会发展水平、与婚姻状况相联系的生计资源紧张情况；第二组变量包括劳动力占人口数百分比、人口男女比例、育龄妇女百分比，三个变量表征社区人口学特征；第三组变量包含 713岁儿童占人口数百分比和 1417 岁少年占人口数百分比，表征该村庄离婚的家庭成本和家庭的人口结构情况；第四组变量包含了纯务农户占总户数百分比，表征社会转型与环境认同；第五组变量是全套年份哑变量，为了报告的简洁，本文中的计算都略去年份哑变量描述统计
16、与模型估计结果。式(1)涉及的变量描述统计结果见表 1。徐安琪和叶文振(2002)、Fafchamps 和 Quisumbing(2007)均强调了民族习俗、文化与婚姻司法实践对于离婚率的影响，同时还考虑控制村庄的地理、区位等因素，使用面板数据可以控制村庄的异质性，因此本文将这些非时变的因素归结在式(1)的村庄异质性 i中。需要说明的是，新的婚姻法于 2010 年才正式颁布，本文将 20032009 年的婚姻司法实践视为非时变因素也是可以接受的。对式(1)的估计结果列示在表 2。模型 1 是用简单的 OLS 混合估计面板数据，没有控制村庄异质性，模型 1 的估计结果作为一个参照系和出发点。模型
17、 2 是利用标准的面板数据固定效应方法的估计结果，控制了村庄异质性。模型 3 是用 AR(1)过程校正了 it的估计结果，作为对模型 2 的一个修正。模型 4 是考虑关键变量外出就业人员占劳动力百分比可能存在的内生性问题，例如可能存在因果关系相反的情形：离婚率影响外出就业也有可能成立，使用 IV 方法控制内生性得到的 2SLS GMM 估计量。工具变量选取 1 个，即本省当年平均外出就业劳动力百分比。 3模型 13 采用 robust 矩阵校正了异方差性或者相应的时序相关性，模型 3 的Baltagi-wu 面板时间序列相关检验(Baltagi and Wu，1999)显示存在时序相依的情形，
18、Art(1)的 值也在统计上显著，可以认为模型 3 的结果比模型 2 更为可取。模型 4 同时校正了高层次 IV 产生的 cluster 效应与时序相关。第一阶段的估计结果显示模型的弱识别问题可以排除，因为只取 1 个 IV，也不存在过度识别问题。内生性检验的P 值为 0.132，可以不使用 IV 方法。另外，模型 2 和模型 3 估计结果的差异不大，对式(1)估计结果的解释主要依据模型 3 展开。因变量取 logit 函数，考虑解释的方便，取系数反对数函数 exp(b)报告，表 2 的系数一栏指的都是机会比，表示自变量增加 1 个单位，对于离婚率变化(以每千人离婚对数表示)影响的概率，数值大
19、于 1 影响为正，小于 1 影响为负。模型 3 的估计结果显示，控制其他变量的情形下，劳动力外出就业百分比对于村庄离婚率具有显著的影响；劳动力外出就业比例增加 1 个百分点，离婚率可能增加 0.004 倍。与此相对应的是人均纯收入对于离婚率的影响在统计上不显著，这两个结果都与描述统计的散点图相吻合。村庄社区的性别比越高(村庄男性多于女性程度越大)则离婚率增加的可能性越大；同时育龄妇女占女性比例高也显著增加离婚可能性。二者结合来看，与婚姻市场匹配理论的解释一致：性别比例失调，并且这种失调集中于年轻女性，客观上扩大了女性婚后重新匹配的选择余地，从而增加了离婚的可能性。徐安琪和叶文振(2002)基于
20、省级宏观数据的经验研究也发现，男性替代对象较多将增加女性的离异意向和可能性。中国大部分地区的男性离婚人口是女性离婚人口的 23 倍，表明离异男子的再婚比离异女子更困难，这既在一定程度上限制了已婚男性的离异自由，继而使中国的离婚率在世界上仍处于较低水平，同时也增加了待婚男性人口比例较高区域的离婚风险。村庄社区的未成年人比例高，对离婚率具有显著的负向影响。人类社会中，家庭的一个主要功能是抚育后代，尤其是在后代未成年的阶段，后代顺利成长被视为夫妻双方共同追求的目标，未成年后代的存在有助于提高夫妻对于家庭的认同程度。表 1 的估计结果基本和理论模型吻合。模型 14 的估计暗含假定：对于全部村庄而言，式
21、(1)的 0和 out都相等。在数据介绍与基本描述部分的图 2 显示，按照东中西部分组离婚率的变化呈现出不同的地区特征，参数相等的假定并不见得能够接受。再进一步考虑，即便对于同一个省份而言，参数不变假定也不一定能够成立。RCRE 的数据抽样具有两个显著特征：第一，样本村的抽取是从每个省份采用分层抽样获得；第二，样本对于全国的村庄具有代表性。基于这两点，从另一个角度考虑式(1)的设定问题。同一个村庄的每个时点值嵌套于村庄这一单位，村庄被视为第二级的分析单位，可以认为是同一村不同时点上的特征，其关联程度要高于不同村庄之间的截面情形；同样，村庄可以被视为嵌套于省份，省份被视为第三级的分析单位。式(1
22、)重新设定为式(2)：(REM)假定解释变量和异质性之间协方差为 0，否则估计是有偏的；而 FEM 总是一致的。就本文的数据而言，FEM 估计产生的自由度损失较大，并且本文参数估计主要为了推断总体，采用 REM 进行估计也是一种参数估计的有效性和无偏性之间的取舍，并未见得无偏性就是压倒性的考虑。同时一并考虑关键参数 out设定为可变斜率系数进行估计。式(2)的估计采用 Hierarchy 模型框架(McCulloch and Searle，2001；Raudenbush and Bryk，2002；Skrondal and Rabe-Hesketh，2004)。首先利用似然比检验 、(1)和
23、out的可变参数模型设定问题， 4检验结果表明，可以将 和 out设为固定参数，(2)p (2)p设为可变参数进入模型。(1)分东中西部估计与联合估计似然比检验的结果表明分地区估计是有必要的，因此将式(2)同时进行联合估计(模型 5)与分地区估计(模型 6、7、8 分别对应东、中、西部地区)，结果列于表 3。估计结果表明，在不同的地区，外出就业对于村庄社区的离婚率都具有显著的正向影响，并且影响的绝对值差异不大，西部地区略高一些。人均耕地面积变量在中西部地区对于离婚率具有显著的影响。人均耕地面积反映的是土地这一生产要素在村庄社区的稀缺程度， 5如果土地稀缺程度越高，可能越损害离婚妇女的土地经营权
24、，这在农村离婚案件中已经是一个突出的现象(韩曦与黎文森，2005；郎潍星与叶琦，2006)，因此土地稀缺增加了妇女离婚的成本，土地稀缺对于离婚率就呈现出负向影响。至于人均耕地影响在东部地区不显著。在中西部地区显著，可能的解释是，东部地区农户生计对于土地的依赖程度相对较低，农户收入主要来自非农渠道， 6因而土地资源对于离婚约束力比较弱。性别比例、育龄妇女比例这两个人口学变量在不同的地区并未呈现一致的影响模式，这与徐安琪和叶文振(2002)宏观数据的估计结果不一致，但是在一定意义上与Lester(1999)发现的性别比例影响存在国别差异的研究结论相吻合，某种程度上体现了单纯使用宏观层面数据产生的生
25、态谬误(ecological fallacy)问题。 7模型 58 的组内相关系数 分别表示异质性与扰动项的方差 )； 具有双重含义：其一，从方差分析的视角，表示群组问(cluster)方差占总方差的比例；其二，表示同一群组内部的条件期望平均相关水平(Skmndal and Rabe-Hes-keth，2004)。体现的是 Hierarchy 模型的同一群组内部的相似程度，本文估计的相关系数在统计上非常显著，一定程度上证明了 Hierarchy 模型设定的合理性。四结论与评述本文基于中国 20032009 年的村级微观面板数据，分析农户外出就业对于离婚率的影响，使用计量模型控制村庄异质性以后，
26、主要发现包括三个方面：第一，外出就业对于农村离婚率具有显著的影响，外出就业人员增多，是近年来农村离婚率上升的一个主要影响因素，影响程度的大小在不同发展水平的农村地区差别不大；第二，在中西部地区，村庄的耕地资源对于农村离婚率具有一定的约束作用，这种作用在东部地区不显著；第三，家庭的未成年子女数量对于各个地区的农村离婚率都具有显著的影响，性别比例等人口学特征变量的影响则存在地区差异。第三部分的计量模型只是一种对于变量之间统计关系的严格证明，理解计量结果的含义还需要借助于理论与现实情况。在理论层面，农民外出就业对于离婚率影响的经验研究结论既可以作为婚姻市场匹配的家庭经济学理论解释，也可以作为社会整合
27、力的家庭社会学解释；同样，耕地约束的地区差别既可以作为成本收益的经济学理解，也可以作为婚姻司法实践差别的法学阐释。本文的数据无法对两个备择理论解释进行取舍。纯粹数量的经验研究结论对于影响的路径缺乏解释力，需要研究资料的补充和三角互证。我们结合文献资料对于影响机制做一些补充说明。在现实层面，若干对河南、安徽农村离婚案例的研究表明，外出就业对离婚的影响主要从如下四个方面发生作用：第一，涉及外出就业农户在离婚案件中所占比重大，且呈逐年上升趋势。流动带来的婚外情在此类离婚案件中比例最高。第二，两地分居导致家庭功能弱化。离婚案件的当事人大多年轻，结婚时间短。其中传统婚姻比重大，自由恋爱比重小。第三，离婚
28、案件中女性提出离婚的比例大。女性经济地位的独立，为实现婚姻自由、自主创造了条件。第四，转型期婚姻的观念和基础正在发生根本性的嬗变。在都市化和工业化、现代化的进程中，夫妻从两性结合的经济合作共同体向情感伦理实体转变(王春祥，2007；寻朝兰与蒋爱群，2009；叶厚隽，2007)。因此，外出就业对于离婚率的影响是婚姻市场重新匹配与社会整合力弱化共同的结果，单一的理论解释力都是有限的。夫妻关系从经济合作共同体向情感伦理实体转变是一个渐进的不平衡过程，耕地资源情况在中西部地区显著影响离婚率便是其旁证。在耕地资源紧张、对土地的依赖程度较高的情况下，对离婚率一种可能的影响途径是：耕地资源通过对妇女离婚后土
29、地经营权的婚姻司法实践影响离婚的成本收益计算，从而影响村庄社区离婚率。郎潍星和叶琦(2006)的研究发现在安徽省、湖北省的离婚案件中，妇女能够获得经营权保障的比例很小。 8加之农村宗族势力的存在，使得农村离婚妇女即使取得土地承包经营权最终也只能放弃，或者取得了土地权利却无法实际经营，导致土地权利重新流失。受传统观念影响，农村人地矛盾突出，存在许多歧视离婚妇女、剥夺其“集体成员”资格的不合理的村规民约，这些因素加上国家现有的土地政策和法律存在缺陷 9 (韩曦与黎文森，2005)，使得以务农为主的妇女若要离婚，则经济上难以独立。虽然离婚案件中女性提出离婚的比例大一些，但离婚后妇女土地经营权保障缺位
30、，在客观上增加了女性的离婚成本，在一定程度上限制了女性离婚倾向。从价值判断上说，如何看待城市化进程中农村外出就业对离婚率增加的影响，已有研究莫衷一是。一种观点从离婚可能带来的社会成本视角出发，认为离婚作为一个社会问题，它的成本和代价不仅仅限于离婚者本人和子女，还会对社会产生扩散效应。一旦离婚，当事人不仅在经济上遭受损失，精神上的打击和压力尤其巨大，这种情绪还波及其家庭成员、家族成员，甚至周围的人群，构成农村社会稳定和谐的重大隐患(王春祥，2007)。另一种观点从社会学家庭功能变化视角出发，认为现代化进程将会使得社区取代家庭的经济功能，家庭经济功能对婚姻主体的限制程度下降，离婚倾向于以感情为判断
31、标准，离婚率上升是社会进步的必然结果(邓文兴，2001)。从本研究来看，外出就业同时带来了婚姻市场重新匹配的均衡，以及传统价值观的削弱，在这个意义上，农村离婚率的增加是一种社会趋势。本文认为，正视这种社会趋势，政策含义应该体现在如何减轻其社会成本与离婚带来的痛苦，而不是采取措施去消除这种趋势。从技术层面上说，本文使用的数据是村级层面的面板数据，对离婚率这一统计指标而言，几乎是最为权威的底层农村数据库之一，并且使用面板数据估计方法控制了异质性。但是，本文的数据缺乏一些体现社会整合力的指标，人口学变量也不全面，这些因素只好包含到“村庄异质性”这一“黑箱”当中。至于离婚决策的家庭经济学微观理论检验，
32、还要等待在获取家庭层面的数据后再做进一步的研究。本文在文献梳理工作中一直没有搜寻到较为权威的农村离婚率数据，因此，将图 2 的数据列示在附表。参考文献：邓文兴(2001)：从社会学的视角透视农村离婚现象 ， 贵州省社会学学会“21 世纪贵州社会发展研讨会”暨 2001 年学术年会论文集 。韩曦、黎文森(2005)：农村离婚妇女土地权利流失及其保护 ， 井冈山学院学报(哲学社会科学)第 26 卷，第 2 期。胡卫(2006)：离婚率计算探讨 ， 中国统计第 10 期。郎潍星、叶琦(2006)：农村离婚妇女的土地承包经营权问题 ， 河南公安高等专科学校学报第 6 期。谭彬(2008)：对当前农村离
33、婚问题的思考 ， 经济研究导刊第 5 期。王春祥(2007)：转型下的农村婚姻困惑 ， 山东省农业管理干部学院学报第 1 期。徐安琪、叶文振(2002)：中国离婚率的地区差异分析 ， 人口研究第 4 期。许圣义、许昌浩、刘晓燕(2010)：透视农村“离婚族” ， 乡镇论坛第 10 期。寻朝兰、蒋爱群(2009)：离土背景下的离婚案件分析 ， 法制与社会第 5 期。叶厚隽(2007)：当前农村离婚现象和婚姻法适用中的问题考察 ， 天中学刊第 4期。Agresti.A.Categorical Data Analysis，2nd ed.，Hoboken，New Jersey：John Wiley &
34、 Sons，2002.Alamgir，M.Famine in South Asia：Political Economy of Mass Starvation.Cambridge，MA：Oelgeschlager. Gunn and Hain，1980.Baltagj，B.H.and Wu，P.X.“Unequally Space Panel Data Regressions with AR(1)Disturbances.”Econometric Theory，1999，15，PP.814-823.Becker，G.S.A Treatise on the Family.Cambridge，MA：
35、Harvard U.P.，1981.Becker，G.S.；Elisabeth，M Landes and Robert，T Michael.“An Economic Analysis of Marital Instability.” Journal of Political Economy，1977，85，PP.1141-1187.Bobonis，G.“Income Transfers，Marital Dissolution and Intrahousehold Resource Allocation：Evidence from rural Mexico.”Mimeo，Department o
36、f Economics，University of California at Berkeley，2004.Fafchamps，M.and Quisumbing，A.R.“Chapter 51 Household Formation and Marriage Markets in Rural At-eas， ”in T.P.Schultz and A.S.John，edited，Handbook of Development Economics，Volume 4，PP.3187-3247， Elsevier，Amsterdam，2007.Greenough，P.R.Prosperity and
37、 Misery in Modem Bengal.New York：Oxford Univ.Press，1982.Lester，D.“Regional Differences in Divorce Rates：A Preliminary Study.” Journal of Divorce and Remarrlage，1999，30(3)，PP.121-124.McCulloch，C.E.and Searle，S.R.Generalized，Linear and Mixed Models.New York：Wiley，2001.Raudenbush，S.W.and Bryk，A.S.Hiera
38、rchical Linear Models：Applications and Data Analysis Methods， 2nd ed.，Sage：Thousand Oaks，2002.Sen，A.Poverty and Famines.Oxford：Clarendon Press，1980.Skrondal，A.and Rabe-Hesketh，S.Generalized Latent Variable Modeling：Multilevel，Longitudinal，and Structural Equation Models，Boca Raton，FL：Chapman HallCRC，
39、2004.Stram，D.O.and Lee，J.W.“Variance Components Testing in the Longitudinal Mixed Effects Model.”Biometrics，1994，50，PP.1171-1177.高梦滔：云南民族大学。1对比胡卫(2006) 提供的民政事业发展统计报告中 20012003 年的离婚率分别为：196、18、21；图 1 引用的2009 年民政事业发展统计报告 ，这三年的数字分别为 098、09、105，都是胡卫引用数字的 05 倍，这表明， 2009 年民政事业发展统计报告的粗离婚率数据已经按照国际标准进行了校正。较早
40、关注这个问题的学者是上海社会科学院社会学研究所徐安琪。2005 年徐安琪发表了离婚率计算方法的学术驳正一文(中国家庭研究网)；2006 年人民日报情况汇编(第 1135 期)刊登了徐安琪的计算方法不当导致我国离婚率“虚高” 一文。2也就是取变量 x 机会比(odds ratio)的对数，即 logit(x)=Inx/(1-x)，logit 函数属于一种单调变换。另一种更为复杂的处理是将分子单独视为发生次数的 Poisson 分布进行非线性建模，约束分母(或者其对数变换)的 Offset 影响为 1；一般情形下，两种处理方式的估计结果差异不大，logit 变换更为容易操作(Agresti，200
41、2)。3这个 IV 存在的问题是缺乏其他数据来源的相关指标信息，省一级层次上平均外出劳动力的数量，在样本内它会与村外出劳动力的数量相关，特别是一个省只选取了几个村的情形下，因为省平均值是依据村的数量算出来的。对这个不太理想的 IV 做了正交化检验，结果显示，用这个 IV 还是可以接受的。4由于检验的参数在边界 0 上，通常的似然比检验失效，但 Chi2值可以调整为 ，201p 值通常取 Chi2分布表结果的一半。依据调整的 Chi2值进行统计推断(Stram and Lee，1994)。5回归模型包含了村庄异质性，土地的质量也相应做了控制。6计算我们的样本中种植业占经营收入的比重，东部地区为
42、45，中西部地区分别为421、222。7即总量数据呈现正相关，而微观数据关系呈现负相关的类似情形。本质上是总量数据为微观数据简化所致，如微观上的一个分布用宏观上的一个期望值来简化和代表。8在安徽省青阳县县法院 2003 至 2005 年上半年受理的 230 多件农村离婚案件中，有近30的妇女提出了土地承包经营权的分割问题，但只有 5的诉请得到法院支持。大部分案件中法官对农村土地承包经营权问题的纷争采取了回避态度，不予裁定或模糊判定“不动产归男方所有” ，导致离婚妇女土地承包经营权的丧失。对湖北省 1 个市、县 310 名农村离婚与丧偶妇女的调查表明，农村离婚、异地再婚与丧偶妇女中只有 42的人分到了土地，其余皆未能分得土地。9例如，根据 土地承包法第十四条，在土地承包经营期限内，对个别土地承包者之间的土地进行适当调整，必须经过村民会议 23 以上成员或者 23 以上村民代表的同意。换言之，土地的分配和再分配都直接取决于村社的决策，而村社依然保留着以男权为中心的财产分配习惯，从而导致村民委员会等基层组织在土地分配决策中，以乡规民约为借口对农村妇女尤其是农村离婚妇女土地权利进行“合法”侵害。
