接受高等教育对女性婚姻的延迟效应分析,教育社会学论文.docx
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1、接受高等教育对女性婚姻的延迟效应分析,教育社会学论文摘 要: 随着我们国家高等教育的推广与社会经济文化的变迁 ,剩男剩女 问题逐步凸显。基于 中国社会综合状况调查CSS 2022年数据,运用倾向得分匹配回归模型,从个体内部因素与外部因素两个角度实证检验高等教育对婚姻的影响。回归分析结果表示清楚,接受高等教育会显着推延城乡高学历女性群体的婚姻时间,但并未降低该群体的结婚意愿,接受高等教育只是延迟婚姻,而不是不婚。基于以上结论,我们国家国内社会应努力营造一个相对宽松的婚恋舆论环境,应采取积极措施降低受高等教育群体步入婚姻的经济成本,延缓婚姻推延的趋势。 本文关键词语 : 高等教育:城乡女性:婚姻:
2、 引言 近年来,随着社会的发展,性别平等意识不断加强,我们国家接受高等教育的女性数量得到了快速提升。初婚初育的年龄大幅推延。2021年婚姻互联网大数据显示,我们国家男性初婚平均年龄为32.2岁,女性初婚平均年龄为29.9岁。除此之外,国家统计局发布数据显示,截至2021年,我们国家育龄妇女平均初婚年龄为25.7岁,平均初育年龄,为26.8岁搜狐网,与1990年相比,均有不同程度的推延。在 二胎 政策施行后,我们国家人口发展的内生动力从政策因素转变为经济社会因素,这在一定程度上导致我们国家育龄妇女平均初婚年龄和平均初育年龄的推延。婚姻作为个体组建家庭延续后代的重要起点,初婚年龄的推延会对我们国家
3、的人口数量和质量产生宏大的影响1。但当前尚未有研究以比拟的视角,对城乡受高等教育的女性群体进行研究,在本来的 一孩 政策下,这一年龄序列的群体其成长的经过中享遭到了家庭史无前例的资源投入,但同时也见证了社会贫富的两极分化,及至步入婚龄,在 随夫居 的文化背景下,留在城市的高学历毕业生对住房构成了刚性需求,这也在一定程度上推延了个体婚姻的时间,并对婚姻的稳定性产生了一些负面影响2。 从现有文献看,接受高等教育确实提高了女性的人力资源禀赋,但似乎并未提高女性在婚姻市场上的比拟优势,反而增加了她们的搜索配偶的难度。一方面,接受高等教育会在一定程度上推延结婚时间,进而使其错过最佳婚育期,并且受教育程度
4、越高,被推延的时间越久,初婚年龄也就越晚3。另一方面,受教育程度是男女双方择偶的重要标准之一,在我们国家传统文化影响下,男性 向下 兼容的能力更强,而女性更倾向于寻找 强 于自个的结婚对象,这在一定程度上减少了高学历女性在婚姻市场中的选择。作为优秀女性的代表之一,高学历女性的婚姻一直都是社会舆论关注的重点,高学历女性的婚配问题引发了广泛的社会讨论。 当前,高等教育影响婚姻的机制的一个共鸣为:女性获得高等学历十分是研究生以上学历后,使得能与之 般配 的男性变得更少。婚姻市场中,假如把女性视为供应方,男性视为需求方,高等教育的扩招使得供应曲线右移和需求曲线左移,会直接导致 市场价格 下降。假如高学
5、历女性在搜索 适宜丈夫 时有一个 丈夫保存工资 ,且不愿降低标准,仍然维持传统婚姻匹配形式,则搜索失败的概率会较之未接受高等教育的女性增大4。 结合我们国家当下实际与文化传统背景,有学者以为,接受过高等教育的女性更倾向于选择受教育程度与自个一致或高于自个的男性作为配偶。然而,受限于高学历男性的数量,她们的择偶范围会略小于未接受过高等教育的女性。与未接受过高等教育的女性相比,受高学历女性获得经济独立的比例更高层次,且拥有相对优渥的条件,因此有更高层次的几率继续搜索婚配对象直到找到符合自个标准的 如意郎君 。本文详细假设H0如下:在传统婚恋观念的背景下,高学历女性有更大的可能性选择受教育程度与自个
6、类似或高于自个的配偶,故而增加搜索配偶的难度,进而推延婚姻。 一、相关研究 择偶作为成婚经过之一,其结婚时间、结婚率总能率先反映社会经济文化的变迁5。但当前尚未有研究以城乡群体比拟的视角对接受高等教育的群体进行比照研究,高校扩招政策于1999年施行,此后逐年扩招使得大学生数量剧增。受扩招影响的群体在成长经过中享遭到了父母史无前例的投入,同时也见证了社会贫富差距的扩大,所享遭到的资源并不均等。因而,该群体的婚恋观念遭到了众多因素的影响6。当到达适婚年龄时,在 嫁高娶低 的文化背景下,以及快速增长的房价,使得婚姻的不稳定性在加强,离婚率持续上升7。在这一背景下,作为我们国家社会经济发展中的中流砥柱
7、,高学历群体的婚姻是如何的?能否会由于接受高等教育而推延甚至是不结婚? 高等教育对婚姻的影响在学术界众讲纷纭,莫衷一是。一些学者以为,高等教育带来的结婚年龄的推延以及女性社会地位的提高,降低了人们结婚的可能性4;朱州和赵国昌2022从性别认同的角度分析,以为男性与女性之间存在技能互补现象,详细来讲为男性在工作中有相对优势,而女性则在持家上有更大的相对优势8。但高学历女性在家务劳动方面具有相对劣势,在传统的 男主外,女主内 的家庭分工下,高学历女性有更大的可能性打破传统的性别认同观念,她们以为个体从婚姻中获得的收益相对较小,进而接受高等教育会使得高学历女性的结婚率下降。但与上述研究结论持不同意见
8、的是奉行奥芬海默的 婚姻职业进入 理论的学者,该理论强调了经济因素对女性进入婚姻的重要性,高学历的女性拥有相对独立的经济,女性的婚姻选择的标准不再是传统的个人相貌和家庭社会背景,而是被个人将来的经济社会地位和职业前景所取代8。在该理论框架下,一些学者以为接受高等教育所带来的经济优势将会提高高学历人群进入婚姻的概率9,10,并且随着社会经济的发展,外部经济压力的上升,这种促进效应愈加显着11。最后,还有一些学者以为,我们国家作为普婚国家,接受高等教育的年轻人口序列更多的是选择推延结婚而非不婚,接受高等教育提升了中国女性本身的人力资本禀赋,这种人力资源禀赋能够提高女性的自信心,使其愈加耐心地寻找适
9、宜恰当的婚姻对象,但在30岁之前仍会较为普遍地进入婚姻12。 综上所述,学术界关于高等教育对个体婚姻时间的影响尚未获得一致意见。接受高等教育能否会推延城乡女性婚姻时间?本文接下来的部分将着重讨论个体接受高等教育对婚姻时间的影响。 二、数据与测量 1. 数据来源。 本文的数据来源于中国社会科学院社会学研究所于2005年发起的一项全国范围内的大型连续性抽样调查项目 中国社会状况综合调查 Chinese Social Survey。该调查采用入户访问的方式,且每两年进行一次,调查区域覆盖了全国31个省/自治区/直辖市,该数据包含了全国各省样本家庭的多种信息,华而不实详细包含了个人基础信息、劳动与就业
10、、家庭构造、家庭经济状况等内容,是一项全国性、大规模的社会跟踪调查项目。根据本文的研究目的,我们选取了2022年调查数据,并且根据我们国家法定结婚年龄,本文首先剔除了年龄在20岁下面样本,同时根据数据显示,年龄在40岁以上样本的结婚率基本保持固定,没有大幅变动,绝大多数样本的初婚年龄在40岁之前便能够完全观察到,因此剔除了年龄在40岁以上的样本。接下来还删除了学历、初婚等重要变量缺失或者异常值。经挑选,符合本研究的样本总量为2 933人。 2. 因变量。 本研究以高学历群体的婚配时间为研究对象,故而包含夫妻两者,但本研究十分关注城乡女性的婚姻时间,因而本研究以城乡女性样本为研究主体,同时,将城
11、乡男性的结果作为城乡女性结果的比照。本文试图讨论的是高等教育能否会影响样本的结婚时间,假如影响,则对男性与女性、城市与农村的差异是如何的。十分的,由于再婚的情况相比照较复杂,并且不在本研究的范围内,因而本研究删除再婚样本,将初婚样本作为研究对象的主体。 3. 自变量。 为检验研究假设,并保证估计的一致性,本文主要选取客观层面的数据,因而自变量由性别、年龄、民族等因素构成,处理变量是由教育等方面决定的,结局变量为婚姻变量。除此之外,本文还将各省根据地理位置划分为华北、东北、华东、中南、西南和西北六大地区,并且引入地区变量作为控制变量,下页表1是模型因变量和自变量赋值情况。 能够看出,因变量、性别
12、、民族、户口以及受教育程度变量均为0和1变量,年龄为连续变量。在接下来的部分中,将对数据进行描绘叙述性分析。 三、描绘叙述分析 数据描绘叙述性分析结果如下页表2所示。表2分别给出了年龄在2240岁间分性别分城乡的描绘叙述性统计分析。能够看到,城镇女性样本共512人,华而不实平均年龄为31.97,结婚率为73.24%,华而不实汉族的比例为92.97%,接受过高等教育的比例为66.8%。农村女性样本容量为372,华而不实结婚率为87.79%,平均年龄为31.85,汉族占比为92.47%,受高等教育比例为20.66%。对于城镇男性来讲,样本容量为1 278,平均年龄在31.9岁,结婚率为89.59%
13、,受高等教育比例为69.62%。对于农村男性,其平均年龄为31.56,结婚率为64.57%。汉族占比为89.82%,受高等教育比例为26.27%。不难看出,城镇地区的受高等教育比例要高于农村地区,但从结婚率的角度来看,城镇地区的结婚率要低于农村地区。但我们不能就此认定接受高等教育比例越高的地方,其结婚率越低。 表1 模型变量赋值讲明 表2 描绘叙述性分析 资料CSS2022 四、模型假设 由于能否接受高等教育是自我选择的,存在内生性问题,并且在数据中个体的婚姻状况与能否接受高等教育是一个既定事实,我们显然无法让一个个体 光阴倒流 ,让其不接受高等教育进而进行比照,以观测高等教育对婚姻的影响。对
14、于此类 反设事实 问题,学术界通常采用倾向性得分匹配、双重差分或断点回归等方式方法,考虑到数据样本的局限性,本文拟采用学术界常用的倾向性得分匹配PSM方式方法估计接受高等教育对婚姻的影响效果。使用倾向性得分匹配方式方法的详细步骤如下:首先,运用Logit(Probit模型估计年龄在2240岁的每个城乡个体接受高等教育的条件概率拟合值;其次,对模型中的能否接受高等教育的样本个体进行匹配,并判定能否通过平衡性检验;最后,计算接受高等教育的个体与未接受高等教育个体之间的平均处理效应ATT。 华而不实,Y1i为个体结婚的概率,Y0i为个体未结婚时可能结婚的概率,E(Y1i|Di=1能够观测到,而E(Y
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