中国婚姻挤压的未来形势预测
——基于初婚表的分析

郭显超

（广东省人口发展研究院 家庭发展研究部，广东 广州 510600）

一、问题的提出

我国正面临由于长期的出生性别比偏离正常区间造成的男性婚姻挤压。未来我国的婚姻挤压形势到底有多严重是社会上广泛关注的话题。学术界一直在不断努力探索有效反映婚姻挤压状况的方法。

对于婚姻挤压现状和未来形势的研究大致可以归纳为三种类型：

一是构建反映婚姻市场整体状况的指标。这类研究主要用于对婚姻挤压现状的分析，一般是充分考虑适婚年龄人口的性别结构和年龄结构特征，尽可能严格按照社会上一般的婚姻匹配模式构建出反映婚姻市场上婚姻供求状况的指标。有些指标还会排除在婚状态的人口，从而揭示婚姻挤压的真实形态。常用的指标包括相对性别比、［1］婚配性别比、［2-3］单身人口婚配性别比、［4］婚姻挤压指数、［5］按龄婚姻性别比和分影响因素的婚姻挤压指数、［6-7］婚姻寿命比较指数、［8］潜在初婚比［9］等几种。这些方法都是将适婚人口做尽可能细致的划分，将婚姻匹配模式（主要是婚龄差）做出尽可能符合实际的假设，从而使得对婚姻市场整体状况的分析尽可能准确。

二是预测因婚姻挤压而过剩的男性数量。这类研究主要是对未来婚姻挤压形势的预测，一般是基于人口预测结果得出未来适婚人口的年龄结构和性别结构，根据设置的婚姻模式，包括结婚年龄、分年龄的结婚概率、再婚比例等因素，计算男性过剩人口的总数或年新增人数。［10-19］不同的研究成果由于基础数据、采用的模型、设置的参数和假定条件的不同所计算的结果有较大差异。

三是利用婚姻表分析婚姻挤压状况。果臻等采用平均初婚年龄、初婚概率、终身结婚期待率、成婚期望年数等婚姻表指标分析了时期和队列视角下的我国男性婚姻挤压模式，［20］丰富了婚姻挤压研究的内容和方法，为今后的研究开拓了思路。

前两类研究的思路方法都是基于适婚人口的年龄结构、性别结构测算一定婚姻模式下的婚姻挤压状况。这样的研究在预测婚姻挤压的未来形势时会存在一定的不足。由于年龄结构、性别结构基本固定，所以对于婚姻模式的设置就成了决定研究结果准确与否的关键。现有研究对于婚姻匹配模式的设置基本都会考虑男女结婚年龄差，有些研究也会包括其他因素，比如姜全保等考虑了初婚频率，［15-16］李树茁等考虑了初婚频率和再婚的影响，［13］但多数研究只是在假定男女婚龄差的前提下进行分析。由于婚龄差会随着婚姻挤压形势的加重而扩大，［10］所以预测中只做固定的假定存在不足之处。另外，影响婚姻挤压的婚姻模式因素还有很多，比如现代社会女性结婚年龄的逐渐推迟和不婚女性的比例不断升高都会直接导致男性婚姻挤压形势进一步恶化。而现有研究一般都存在对女性结婚年龄做简单设置并且暗含着女性普遍结婚的假定，这显然无法满足婚姻挤压形势预测的需要。总之，现有的关于婚姻挤压形势的研究对婚姻模式的设置普遍过于简化。

第三类研究也有一定的不足：一是这项研究只分析了婚姻挤压的历程，而没有预测未来状况。二是该研究只分析了男性婚姻挤压状况，而未涉及女性婚姻模式变迁对男性婚姻挤压的影响。所以运用婚姻表研究婚姻挤压还有可开拓的空间。

因此，研究婚姻挤压的未来形势，在设置参数时要能够充分考虑婚姻模式的特征及其变化趋势，并且要考虑女性的婚姻模式变化对男性婚姻挤压的影响。

二、研究思路与方法

（一）研究思路

先用初婚表分析男女婚姻模式，然后根据初婚表中的未婚尚存人数计算未婚尚存率、终身不婚率，预测未来年份分年龄、性别的未婚人数和终身不婚人数并对比其城乡差异。预测分两种方案，一种是根据当前的婚姻模式设置的预测方案，另一种是根据性别比和男女婚姻模式变化趋势设置的假定方案。

（二）研究方法

1.构建初婚表

婚姻表是采用生命表的思想、借鉴生命表的计算方法，将结婚视为个人递减的过程，对同期群的结婚过程进行标准化度量。其中，不考虑死亡因素、只计算婚姻的单递减模式生命表叫作粗婚姻表（Gross nuptiality table）；计算结婚的同时还考虑死亡模式的双递减生命表叫作净婚姻表（Net nuptiality table）。只计算同期群初婚过程的婚姻表称为初婚表。已有研究证明婚姻表或者初婚表能够有效反映结婚年龄、分年龄的结婚比例、总体结婚水平，是分析婚姻模式的重要工具。［21-22］

由于婚姻挤压研究主要关注没有或不能结婚的人群，包括未婚和终身不婚人口的人数或比例，所以本文只构建初婚表。由于男女婚姻模式存在较大差异，［22］所以需要分性别构建初婚表。如此一来，夫妻一方为初婚、一方为再婚的情况都会被考虑在内，这样也能体现出再婚对初婚的影响。总之，只构建分性别的初婚表能够满足研究未来婚姻挤压形势的需求。

为提高研究的准确性，本研究将构建同时考虑初婚状况和死亡状况的净初婚表。

2.预测未婚人口的方法

生命表有一个重要的作用就是人口预测。因为生命表中的尚存人数（lx）实质上是一个单调减少的函数，两个时间或不同年龄组间的函数之比即为生存率，有了生存率即可通过矩阵乘法方程来建立人口预测模型。［23］

同理，可根据初婚表中的未婚尚存人数（lx）来计算未婚尚存率，进而通过矩阵乘法方程计算未来一个时期的未婚人口数。公式如下：

n年后的未婚尚存率lij：

在上述公式中，为了适应矩阵方法而将未婚尚存率表示为lij，指的是矩阵中第i行第j列的数值。lx即为初婚表中的未婚尚存人数，n为预测时间（年数）。将所有未婚尚存率组成（lij）m×m的方阵，作为预测基数的实际人口数P1，P2……Pm组成列矢量矩阵，那么未来一个时期的未婚人口数为：

3.预测终身不婚人口数的方法

人口学通常将50岁尚未结婚视为终身不婚。终身不婚人口的数量也可以通过上述公式计算出来，即计算x岁人口到50岁时的未婚尚存率：

则终身不婚人口数应为：

（三）数据来源

本文需要的数据包括：人口普查数据资料中的人口结构数据、初婚数据和死亡数据。

人口结构数据包括：第六次人口普查全国及城市、镇和乡村的分年龄、性别的人口数据。

初婚数据包括：第五次人口普查全国分年龄、性别的未婚人口数据；第六次人口普查全国及城市、镇和乡村分年龄、性别的未婚人口数据；全国及城市、镇和乡村分初婚年龄、性别、初婚年份的人口数据。

死亡数据包括：第五次人口普查全国分年龄、性别的死亡人口状况数据（1999.11.1-2000.10.31）；第六次人口普查全国及城市、镇和乡村分年龄、性别的死亡人口状况数据（2009.11.1-2010.10.31）。

三、初婚模式分析

通过分性别构建初婚表来分析初婚模式及其变化趋势和城乡差异，为预测婚姻挤压提供基础。

（一）2000年和2010年初婚表

通过综合Bongaartz、黄荣清等、曾毅等、王庆石、张羚广等介绍的初婚表构建方法，构建同时考虑初婚率和死亡率的净初婚表，其元素包括年龄（x）、初婚概率（nx）、死亡概率（qx）、未婚尚存人数（lx）、未婚死亡人数（dx）、初婚人数（Vx）、累计初婚人数（Nx）、终身结婚期待率（Nx/lx）、平均未婚尚存人年数（Lx）、累计未婚存活人年数（Tx）和平均预期未婚年限（Ex）。［21-28］

本文将初婚表的年龄范围定为15-49岁。因为第六次人口普查数据显示2000-2010年之间全国已婚人口中初婚年龄在15 岁以下和50 岁及以上的，男性只占0.3%左右，而女性只占0.2%左右，所以15-49岁群体的初婚状况完全可以代表全部群体的初婚状况。

由于我国婚姻模式正处在不断变迁之中，通过纵向比较才能发现其趋势，因此要对2000 年和2010年的初婚模式分别构建初婚表（篇幅所限，省略）①由于第六次人口普查时2010年并未结束，所以当年的初婚人数偏低。本文是根据2009年数据计算的初婚概率。初婚率分子采用的是2009年的分年龄初婚人口数，分母是根据2010年n+1岁的人口数加上死亡人数计算得来。死亡概率为2010年数据。。

（二）初婚模式的基本特征与变化趋势

初婚模式是包括初婚时间、初婚速度、初婚水平、终身不婚比例等多维度婚姻特征的交集。［29］据初婚表数据反映，从2000年到2010年我国男女初婚模式都发生了一定变化：

1.平均预期未婚年限有所增长

从2000 年到2010 年，男女平均预期未婚年限（15 岁时预期保持单身的存活年数）都出现了明显的增长，男性由10.88 年增长到12.23 年，女性由7.99 年增长到9.65 年。这表明男女初婚年龄都有所推迟，而且女性推迟的比男性更为明显。

2.男女分年龄的初婚概率变化存在差异

与2000年相比，2010年男性的分年龄初婚概率有两个方面的变化：29岁之前的初婚概率明显降低，而30 岁及以后则基本没有变化。2010 年15-29 岁的人口出生于1981-1995 年间，所以其初婚概率的降低可能是出生性别比升高引起的婚姻挤压所致。而女性则表现为各年龄的初婚概率均有下降，这很可能是经济社会文化因素导致的晚婚和不婚比例的上升所致（见图1）。

图1 2000年和2010年男女分年龄的初婚概率

3.终身不婚比例有所上升

男性终身不婚比例从2000年的3.53%上升到2010年的4.73%，而女性则由0.07%上升到1.04%。女性不婚水平虽然整体不高，但是应该引起注意。女性终身不婚比例的提升会加重男性面临的婚姻挤压。

（三）城乡初婚模式的差异

根据第六次人口普查中分城乡的未婚人口数据、初婚数据以及死亡数据，分别构建城市、镇和乡村的男女初婚表（篇幅所限，省略），分析城乡之间婚姻模式的差异。

1.平均预期未婚年限差距明显

男性与女性的15 岁时平均预期未婚年限都呈现出城市高于镇、镇高于乡村的特点。从城乡差距来看，城乡女性之间平均预期未婚年限的差距大于城乡男性间的差距，这就意味着城乡女性在初婚年龄上比男性差异更大。从男女之间的平均预期未婚年限差距来看，乡村男女的差距最大。城市男性比女性的平均未婚预期年限高1.71 年，镇的差距为2.23年，乡村差3.01年（见图2）。

图2 15岁时分城乡的平均预期未婚年限（年）

2.分年龄的初婚概率存在差异

城市、镇和乡村的男性各年龄的初婚概率普遍低于女性，女性初婚概率出现峰值的年龄均低于男性。这表明无论城乡，女性结婚的比例高于男性，时间也相对较早。

城乡对比而言，男性的初婚概率在低年龄段（15-26 岁或27 岁）乡村高于镇、镇高于城市，而之后的年龄段完全相反。城市、镇、乡村初婚概率峰值年龄体现出依次提前的特点。这表明城市男性结婚较晚，而乡村男性结婚较早，镇的男性介于二者之间。城市和镇的女性初婚概率变化的特征与男性基本一致，只有乡村女性的初婚概率升高的较早并且维持在高位的时间较长（见图3）。

图3 城乡男女分年龄的初婚概率

3.男女之间的城乡终身不婚比例差异呈相反的趋势

城市、镇、乡村的终身不婚比例均是男性高于女性。男性方面，城市、镇、乡村的终身不婚比例是依次升高，而且差别较大，尤其是乡村男性明显高于城市和镇。而女性方面则是依次降低，但三者之间差别较小（见图4）。

图4 分城乡的男女终身不婚比例（%）

四、婚姻挤压形势预测

（一）预测方案的设计

1.预测内容

对于未来婚姻挤压形势的预测包括两个方面：一是2030年之前的15-49岁分年龄的未婚人口状况；二是2010年时0-49岁人口将来终身不婚的人数。

2.基础数据

以2010年为预测基期，基础数据包括：一是2010年0-14岁分性别人口数；二是2010年15-49岁分性别未婚人口数，根据长表中分年龄的未婚人口占该年龄人口的比例与总人口的分年龄人口数计算得来；三是2030年时的15-19岁人口。因其出生于2011-2015年，因此需要2011-2015年分性别的出生人口数。该数据根据历年统计公报发布的出生人口数和出生性别比计算而来。

3.预测参数

由于我国出生性别比经历了长时间的严重偏高，会造成将来适婚人口的性别比居高不下，导致男性初婚概率降低。同时，对比2000 年和2010 年初婚表可以发现女性终身不婚比例明显提高。而女性不婚人口的增多也将会使男性婚姻挤压更加严重。所以，本研究对婚姻挤压的预测参数分两种方案来设置，一种是延续2010年初婚模式的低方案，另一种是根据适婚人群性别比变化和初婚模式变迁状况设置的高方案。

具体到预测参数，低方案的初婚概率按照2010 年初婚表中的结果。高方案的参数设置较为复杂，女性方面，考虑“女性终身不婚率低于5%是普婚社会的特征”，［30］假定我国未来还是普婚社会，因此将女性终身不婚比例设置为5%，并使各年龄的初婚概率之比保持2010 年各年龄间的比例关系。男性初婚模式的设置应该考虑两个方面的因素：一是因出生性别比加重造成的男性初婚概率降低，由于1990-2010 年出生性别比大致都在118 上下，所以将15-49 岁各年龄初婚概率降低的比例设置为该年龄出生年份的出生性别比与118 之比；二是女性终身不婚率升高造成的男性初婚概率降低，方法是根据初婚表中女性不婚率升高导致的初婚人数减少状况，反推男性初婚概率降低的幅度。

本文研究的是现有人口的初婚历程，只需要对初婚模式的参数做出设置，而无须对生育状况做出假定。对于死亡水平，所有预测均假定各年龄的死亡概率保持不变。

（二）低方案预测的婚姻挤压状况

1.男性未婚人口数明显多于女性

根据未婚尚存人数计算2020 年和2030 年15-49 岁年龄段的分性别人口数，发现各年龄组男性未婚人口数均明显多于女性。并且随着年龄增大同龄性别比明显提高（见表1）。这表明各年龄都存在明显的婚姻挤压，特别是高龄阶段男性过剩特征明显。与2020 年相比，2030 年时15-24 岁年龄段同岁组男女未婚人口数之差均有明显扩大。这表明从2020年到2030年间新进入适婚年龄的群体面临的婚姻挤压更为严重。

表1 按2010年初婚模式预测15-49岁未婚人口数量（万人）

2.男性终身不婚人数将快速增加

假如2010 年初婚模式保持不变，2011 年我国男性终身不婚人口数会增加16.05 万，2012 年会增加28.10 万，之后年增加人数均在30 万以上。其中2036-2043 年增加的较多，这一阶段对应的是1986-1993年出生的男性人口。由于本文并未考虑50岁及以后终身不婚人口的死亡情况，所以得出的累计人数实际上是先后出现的终身不婚人口的合计数。2011-2060年之间先后共有2 128.32万男性终身不婚。女性方面，每年新增的不婚人口数量较少，即使是新增人数较多的2032-2043年，每年也只增加10万人左右。2011-2060年先后共有371.59万女性终身不婚（见图5）。

图5 按2010年初婚模式预测的终身不婚人口数（万人）

（三）高方案预测的婚姻挤压状况

根据高方案设置的预测参数构建初婚表（篇幅所限，省略），预测婚姻挤压未来形势。高方案的初婚表显示15 岁的平均预期未婚年限，男性为15.61 年，女性为12.15 年。男性的终身不婚比例为12.37%。

1.未婚人口数量有所增多

未婚男性明显多于女性。与低方案相比，高方案预测的2020 年和2030 年各年龄的男女未婚人口数都有明显增多，但女性增长幅度高于男性（见表2）。

表2 按假定初婚模式预测15-49岁未婚人口数量（万人）

2.终身不婚人口数大幅增加

在2011-2060 年之间先后共有4 177.77 万男性到50 岁时仍不能结婚，其中2036-2048 年增加较快，每年增加100万以上。2011-2060年终身不婚的女性先后共有1 346.81万（见图6）。

图6 按假定初婚模式方案预测的终身不婚人口数（万人）

（四）分城乡的婚姻挤压状况预测

1.低方案的分城乡未婚人口数

根据2010 年初婚表数据，分别预测了2020 年15-49 岁和2030 年20-49 岁分年龄的未婚人口数①由于缺乏2011-2015年分城乡、分性别的出生人口数，所以无法预测2030年15-19岁的未婚人口数。。通过对比城市、镇和乡村的男女未婚人口数发现三者均表现出男性未婚人口数多于女性的特点，其中乡村男性的未婚人口数一直最多，明显多于乡村女性的未婚人口数，尤其是30 岁以后一直保持在一个较高的水平，31-40 岁之间多达40 万左右，41-49 岁保持在30 万左右。30 岁之前的城市男性不婚人口数也比较多，这可能是城市男性晚婚所致。2030 年与2020 年相比，20-24 岁这一年龄段，只有乡村男性各年龄的未婚人口数均有一定幅度的提高，城市和镇男性以及所有女性变化并不明显（见图7和图8）。

图7 2020年分城乡的男女未婚人口数（万人）

2.低方案的分城乡终身不婚人口数

女性终身不婚的人口半数以上是城市人口，而男性不婚人口绝大部分会出现在乡村。男性方面，乡村终身不婚的男性接近1 500 万，远远高于城市和镇。而城市女性终身不婚的200 万左右，超过了镇和乡村之和（见图9）。

3.高方案的城乡终身不婚人口数

由于城乡婚姻模式变迁的方向和节奏不一致，难以分别对其婚姻模式进行合理的假定，所以不再对分城乡的高方案进行预测。但按照婚姻梯度选择规律，由于乡村经济条件相对较差，男性过剩人口主要分布在乡村的特点不会改变。与低方案相比所增加的男性终身不婚人口数，将大部分出现在乡村。

五、结论与讨论

（一）主要预测结论

利用初婚表将初婚模式作为主要的预测参数，通过预测未婚人口数和终身不婚人口数发现我国婚姻挤压将要面临严峻的形势。各年龄未婚的男性人口数均明显多于未婚的女性人口数，终身不婚人口数将不断增加，2011-2060 年间累计的男性终身不婚人口数，低方案预测结果是2 128.32万，高方案预测结果是4 177.77万。分城乡看，未婚和终身不婚人口主要分布在乡村。

需要说明的是，由于初婚模式每年都在发生变化，未来实际婚姻挤压的形势肯定会高于以2010 年初婚模式为参数的低方案预测结果，会接近高方案的结果。另外，对终身不婚人口数的预测，计算结果是以“各年分别增加多少人”的特点来体现的，这体现了不婚人数逐年增加的过程。婚姻挤压本来就是逐步出现的，不婚人数也是逐年积累。不过，对于累计人口数，由于50 岁以后的不婚人口会有死亡，所以社会上同时存在的不婚人口数会低于预测数。另外，终身不婚的男性人口中，肯定会包括自觉不婚的男性，但是男性终身不婚的比例远远高出女性终身不婚的比例，所以依然不能否定男性婚姻挤压因素的存在。

分城乡的预测没有设置迁移流动的参数，所以得出的结论是第六次人口普查时的城乡人口将会分别面临怎么样的婚姻挤压，而不是未来终身不婚人口的分布情况。

图8 2030年分城乡的男女未婚人口数（万人）

图9 分城乡的终身不婚人口数（万人）

（二）有待深入研究的内容

终身不婚人数不等于非在婚人数。本研究只是得出了终身不婚人口的数量，但是在适婚人口性别比偏高的情况下，女性再婚的比例会高于男性，男初婚女再婚的情况会多于男再婚女初婚的情况，所以肯定会存在男性虽经历初婚、但离婚后就难以再婚的情况。这样一来，社会上的男性非在婚人口数实际上会多于终身不婚人口数。这也说明将来的研究中应该进一步构建多状态生命表，将再婚的情况充分考虑进去，才能更全面地反映婚姻挤压状况。

另外，本文只分析了婚姻挤压的城乡差异，其实地域、社会阶层间的差异都对认识婚姻挤压、分析其社会影响极为重要，这些都有待进一步地深入研究。