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摘要: 虽然不同领域的学者对“剩男剩女”的个体特征进行了分析，但已有研究基本以理论探讨为主。基于中国综合社会调查 2010 年的数据，实证检验我国“剩男剩女”的个体特征发现，以往在理论分析中所关注的“剩男剩女”的个体特征，大部分并非与男女“被剩”直接相关。在诸多与“被剩”相关的个体特征中，高学历是“剩男剩女”最为稳定且显著的个体特征，除此之外，男性“被剩”还与居住地、收入和工作相关，女性“被剩”则与社会信任有关。 
本文刊于《山东女子学院学报 》2015,(04),14-20。参考文献和注释省略。 近年来，随着我国经济的快速增长和人们物质生活水平的改善，一个引起社会各界广泛关注的现象开始在我国各地出现，即大龄未婚男女青年不断增加，这些大龄未婚男女青年被形象地称为“剩男剩女”。据相关学者的估计，至 2010 年第六次人口普查时，我国 25 至 29 岁的未婚男性，占该年龄段人口的 36． 29% ，女性也达21. 62%。这些“剩男剩女”的大量出现显然会对人们社会生活的各方面产生深远影响。对于“剩男剩女”现象，经济学、社会学和心理学等领域的学者分别从各自的学科出发进行了研究，试图从不同的角度分析和探讨我国“剩男剩女”出现的原因，是什么以及什么样的人更容易成为“剩男”或“剩女”。尽管现有研究得出了许多有意义的结论和解释，但通过对现有研究的考察我们发现，现有对“剩男剩女”现象的分析基本以理论探讨为主，缺乏经验证据的支撑。社会科学中理论探讨往往具有“仁者见仁、智者见智”的特点，而作为一个广泛存在的社会现象，理论分析结论往往需要实证研究的补充才具有更高的可靠性。鉴于此，尽管与以往的研究类似，本文仍然以“谁更容易成为'剩男’或'剩女’”作为研究主题，但与以往的研究不同的是，在探讨“被剩”时，我们主要从实证的角度对“剩男剩女”的个体特征进行检验，以期成为以往理论探讨的有效补充。对于“剩男剩女”的个体特征，现有研究从不同角度进行了分析，归纳起来，我们将“剩男剩女”的个体特征概括为 3 个方面的内容，即社会经济特征、城乡差异和性格特征。社会经济特征主要包括受教育程度、收入水平和工作状况等。现有观点认为，与低学历者相比，受教育程度较高的个体反而更可能成为“剩男剩女”。高学历的男性和女性存在择偶困难，其原因在于高学历者一般工作生活节奏较快，年轻时一般处于为学习或工作奋斗的过程中，而无暇顾及婚姻，从而极易错过婚配时机导致“被剩”。除此之外，由于受传统“男主外、女主内”观念的影响，高学历女性往往在让人羡慕的同时，也使男性产生望尘莫及之感，因为娶这样一个女性，往往较有心理压力，因而高学历女性也往往更容易成为“剩女”。收入水平对“被剩”的影响与受教育程度类似，事实上，二者本身具有密切的关系，因为一般而言，受教育程度更高的个体，收入水平也更高，这也意味着收入水平与成为“剩男剩女”的可能性成正比。对于工作状况，由于不同性质的工作一般具有不同的工作时间以及和异性接触的机会，那些在工作时间较长或与异性接触机会较少的单位工作的个体，显然也更容易成为“剩男剩女”。城乡差异是指相对于农村居民而言，城市居民更容易成为“剩男剩女”。中国的城乡居民不仅在收入水平上存在差异，在生活方式和交往方式等方面也具有较大的不同。具体而言，由于受社会传统和现实状况的影响，“养儿防老”“不孝有三，无后为大”等观念在农村地区往往更深入人心，早婚早育现象在农村也更为普遍。此外，从农村社会的生活方式和交往方式来看，农村社会同宗同族的人往往聚居在一起，彼此之间的联系也非常紧密，在这种情况下，农村未婚青年男女极易成为关注的焦点，一方面，在社会压力下农村青年男女的择偶意愿相对于城市居民更为强烈，另一方面，由于农村社会之间的密切联系，也更易通过“说媒”等方式解决婚配问题。从经济学的角度看，“剩男剩女”体现了婚姻市场的匹配问题，寻找越困难，“被剩”的可能性越大，在寻找过程中，个人性格具有重要作用。具体而言，性格外向者，更可能和异性接触从而寻找到合适的对象，以解决个人的婚配问题，相对而言，性格内向者则更可能“被剩”。但也存在另外一种可能，即性格外向者由于接触异性较多，眼界或对结婚对象的要求也随之水涨船高，极易出现“挑花眼”的状况或产生不急于结婚的心理，结果反而因选择过多而成为“剩男剩女”。因此，综合而言，性格因素与“被剩”的可能性之间的关系是无法确定的。根据上述分析，本文在实证研究“剩男剩女”的个体特征时，主要检验以下 3 个问题:(1)高学历、高收入者是否更易成为“剩男剩女”? 从事何种类型的工作更可能“被剩”? (2)在其他条件相似的情况下，相对于农村青年，城市青年是否更可能成为“剩男剩女”? (3) “剩男剩女”是否具有某些相似的性格特征? 具体而言，社会信任和社会交往是否与“被剩”具有显著的相关关系?本文使用中国综合社会调查 2010 年(CGSS2010)的数据对“剩男剩女”的个体特征进行实证检验。学术界目前对“剩男剩女”并没有明确的界定，一般仅模糊地将“大龄未婚男性和女性”统称为“剩男剩女”，基于实证分析上“可度量”考虑，结合 CGSS2010 数据的特征，本文对“剩男剩女”的界定如下:(1) 属于“70 后”或“80 后”。我们目前所称的“剩男剩女”通常特指“70 后”或“80后”这两代人，在此之前出生的虽然也可能“被剩”，但其未婚“被剩”和我们当前所称“剩男剩女”含义有很大不同，其影响因素也有较大差异，因此我们将分析限定于“70 后”和“80 后”，即仅考察出生于 1969 年之后的样本。(2) 到我国法定晚婚年龄仍未婚。我国《婚姻法》规定男女法定最低结婚年龄分别为男 22 岁、女 20 岁，在规定的最低结婚年龄的基础上各推迟 3 周岁，即男 25岁、女 23 岁及以上结婚视为晚婚。之所以以晚婚年龄为界，其原因一是从社会的角度看，到晚婚年龄仍未婚者更易受到社会的关注，二是从实证分析的角度看，晚婚年龄未婚与更大年龄未婚呈正相关，以此为界并不会对分析结果产生太大影响。根据上述界定，本研究分析的对象为出生于 1969 年之后，且在 2010 年时年龄为 25 岁及其以上的男性和 23 岁及其以上的女性，并将样本中对 CGSSS2010 问题 A69 的回答为“未婚”的视为“剩男剩女”，否则为非“剩男剩女”。对于研究中拟检验的个体特征，CGSS2010中均有相应的问题及描述，其中不同方面特征变量的设定分别为:社会经济特征变量。CGSS2010 问卷中 A7a问题将受教育程度分为 13 种，我们将其概括为三类，其中“初等教育及其以下”包括没有受过任何教育、私塾和小学，“中等教育”包括初中、职业高中、普通高中、中专和技校，“高等教育及其以上”则包括不同类型的大学教育和研究生及以上;CGSS2010 中 A8a 问题询问被访者的具体年度收入，在设定收入变量时，我们首先对 5% 的极端值进行了缩尾处理，并对原始的收入值取对数;参照 CGSS2010 中的 A59j 问题，我们将被访者的工作单位分成三种类型，分别为事业单位(包括党政机关、社会团体和军队)、企业和其他(非事业单位或企业工作者，包括无单位、自雇、自办企业等)。居住地变量。我们以户口作为居住地类型的度量，CGSS2010 中的 A18 问题询问被访者的户口登记类型，我们将其分为农业户口和非农户口(包括除农业户口外的其他户口类型)。尽管农业户口的持有者仍可能在城市居住，但在中国，户口一般与人的背景以及生活方式和交往圈子具有密切的联系，那些生活在城市的农业户口持有者仍会潜在地受到农村社会的较大影响。性格特征变量。CGSS2010 中并没有可用于直接度量被访者性格的问题，我们选取了两个和性格密切相关的问题作为性格特征的度量———问题 A33 和问题 A311，这两个问题分别询问被访者的社会信任和社会交往情况，一般说来，社会信任感越强、社会交往频率越高，其性格也越开朗外向。本研究中所使用的各变量具体的定义及统计描述如表 1 所示，表 2 则呈现了其中有序变量和二元变量的皮尔逊相关性。
从表 2 可以看出，是否被剩变量 martial 与本研究所分析的大部分个体特征变量均具有显著的相关关系，具体而言，与受教育程度变量 education、对数收入变量 income、户口类型变量 residence 以及社会交往变量 relationship 具有显著正相关关系，而与社会信任变量 trust 具有显著的负相关关系。此外，除社会信任变量 trust 外，其余各个体特征变量之间的相关关系在 10% 的显著性水平下均显著，其中教育程度 education、对数收入 income、户口类型 residence3 个变量之间两两具有较强相关性，相关性系数较大且均在 1%的显著性水平上显著。相关分析由于并未对其他变量的影响加以控制，因此并不能简单视为两个变量之间的作用关系，要进一步分析个体特征对“被剩”的影响，需进一步通过回归分析进行检验。
由于 CGSS 为年度调查，在报告受访者的婚姻状况时仅指受访者在被调查年度的状态，本研究所关注的因变量 martial 也是据此而设定，这种设定方式使得受访者处于“未婚”状态(“被剩”状态)的可能性与受访者的年龄具有密切的关系，即随着受访者年龄的增大，其未婚的可能性也随之降低，为分析个体特征变量对是否“被剩”的“净”影响，在设定回归方程时除包括所有个体特征自变量外，还将年龄 age 作为控制变量。此外，为分析“被剩”的性别差异，回归模型中也加入了性别变量 sex。具体的回归模型如模型(1)所示。β1martiali = β2 sexi + β3 educationi + β4 income+ β5worki + β6 residencei + β7 trusti + β8 relationshipi+ εi(1)
注:单变量回归分析中均控制了年龄因素的影响, 限于篇幅并未报告其系数估计值;*、**和***分别表示在1%、5%和10%的显著性水平上显著;1% 、5% 和 10% 的显著性水平上显著; 括号中的数值为稳健标准误。由于因变量“是否被剩”为二元选择变量，因此采用 logit 回归对模型(1)的各系数进行估计。在具体的实证检验时，我们不仅利用全体样本对系数进行估算，还分别基于男性子样本和女性子样本对模型进行估计，以进一步比较“剩男”和“剩女”个体特征的差异。估计结果见表 3 和表 4，其中表 3 为(以年龄作为控制变量)仅包含一个个体特征自变量的模型估计结果，表 4 则为(以年龄作为控制变量) 包含所有个体特征自变量的模型各系数的估计结果。表 3 全体样本的估计结果表明，相对于男性，女性“被剩”的可能性更小。与受教育程度在初等教育及其以下者相比，受过中等教育或高等教育的个体更有可能处于“被剩”的状态，且受教育程度越高，处于“被剩”状态的可能性也越大。与教育类似，个体收入越高，处于“被剩”状态的可能性越大。相对于其他工作类型，在企业或事业单位工作者，具有更高的“被剩”的可能性。非农户口居民比农业户口居民，处于“被剩”状态的可能性更大。社会信任与“被剩”并没有显著的关系，但社会联系越频繁，处于“被剩”状态的可能性反而越大。相对于全体样本的估计结果，对男性子样本仅包含一个个体特征自变量的模型估计结果显示，受教育程度和户口类型与男性处于“剩男”状态的可能性显著相关，受教育程度高的男性或城市男性(拥有非农户口)更可能处于“剩男”状态，此外，男性在企业工作相对于其他工作类型更可能“被剩”，除了这 3 个个体特征变量外，其余所考察的个体特征变量的系数估计值在男性子样本的估计中并不显著。除社会信任变量trust 外，基于女性子样本的其余个体特征变量的系数估计值均在统计上显著，这与基于全体样本的估计结果类似，也说明全体样本的系数估计值显著很可能来源于其中的女性样本。与基于全体样本的系数估计值相比，女性子样本的系数估计值更大，显著性水平也更高，表明与“剩男”相比，“剩女”的个体特征标签更明显，这也部分解释了为何现代社会对“剩女”的关注度要高于“剩男”。
表 3 在控制年龄的影响后，包含单个个体特征变量的估计结果应该说与我们通常的直觉是一致的。一般我们在谈论“剩男剩女”尤其是“剩女”时，出现在脑海里的标签往往包括高学历、高收入、稳定的工作、居住于大城市、常常往返于各类聚会(社会交往频繁)等。我们的分析显示，这些个体特征变量均与处于“被剩”状态的可能性显著相关。仅包含一个个体特征变量的回归尽管得到了和直觉一致的结果，但并不能由此说明该个体特征本身会直接使得“被剩”的可能性增加，如表 2的相关分析所显示的，由于本研究所考察的个体特征变量之间具有很强的相关性，这些相关性可能使得本身与“被剩”无直接关联的个体特征变量，由于其他同时与该个体特征变量及“被剩”可能性均显著相关的变量的影响，从而出现所谓的“伪回归”和“伪相关”。为此，我们在接下来的实证检验中，除控制年龄因素外，在一次回归中包含所有相关个体特征变量，以期分析与“被剩”直接相关的个体特征变量，多个体特征变量的回归结果呈现在表 4 中。表 4 全体样本的估计结果仍显示，男性比女性更可能处于“被剩”状态;受教育程度越高，处于“被剩”状态的可能性越大;相对于农村居民，城市居民更有可能处于“被剩”状态。但与单个体特征变量模型回归结果不同的是，多个体特征变量模型的回归结果中，收入变量 income 和社会交往变量 relationship 的系数估计值变得不再显著，这表明这两个变量是通过其他变量与“被剩”产生联系的，比如受教育程度。除收入变量和社会交往变量外，工作类型类别变量中“事业单位”类别的系数估计值为负，且在 5% 的显著性水平上显著，这意味着与其他类型的工作相比，在事业单位工作者更不可能“被剩”，这一结果与单个体特征变量的回归结果完全相反。这说明在事业单位工作本身并不会使“被剩”可能性增加，而是事业单位工作人员的其他特点，比如高学历、高收入和高社交频率等与“被剩”相关。在进行多个体特征变量模型的回归时，将全体样本分为男性子样本和女性子样本后可发现，“剩男”和“剩女”的个体特征存在较大的差异，全体样本回归所得系数是男性子样本和女性子样本共同影响的结果。比较男性子样本和女性子样本的回归结果可发现，无论是对于男性还是女性，更高的受教育程度均意味着更高的“被剩”的可能性，且从系数估计值的大小看，高学历的女性比男性“被剩”的可能性更大。男性更高的收入或在事业单位工作，其“被剩”的可能性更小，而男性居住于城市，其“被剩”的可能性更大，但这三者对女性是否“被剩”均无显著的影响。值得注意的是，女性社会信任的增强会显著降低其“被剩”的概率，这一点在以往的研究中很少被关注。社会信任降低女性“被剩”的可能性，其原因可能在于，从理论上分析，女性尤其是高学历的女性“被剩”，主要是由于其选择范围过窄，社会信任感的增强，会扩大其对象选择范围，从而降低“被剩”可能。总的来说，通过男性子样本和女性子样本回归结果我们可发现，高学历是“剩男”和“剩女”的共同特征，但收入和工作对“剩女”“脱单”不重要，却对“剩男”很重要，实际上后两者也符合我国传统社会对男性和女性的不同期待。比较单个体特征变量和多个体特征变量的回归结果，我们会发现，除教育程度变量具有较为稳定的显著性外，许多在单个体特征变量回归中显著的个体特征变量在多个体特征变量回归中变得不显著。尽管基于单个体特征变量的回归所发现的“剩男剩女”的个体特征符合直觉和我们平时的观察，也与大部分定性研究文献所关注的“剩男剩女”个体特征一致，但我们的分析结果认为，许多我们平时所认为的所谓“剩男剩女”的特征其本身并不与“被剩”显著相关，只是由于所考察的不同个体特征之间具有相关性，使我们误以为这些特征本身会导致“被剩”，例如任何与高学历相关的特征，均可能被认为与“被剩”相关，即使实际情况并非如此。尽管“剩男剩女”现象引起了学术界的广泛关注和兴趣，但现有对此主题的研究以定性分析为主，作为对现有研究的补充，本文基于中国综合社会调查 2010 年的数据，实证检验了我国“剩男剩女”的个体特征，结果发现:(1)在控制年龄的影响后，单个体特征变量的回归结果显示，整体而言，性别、教育、收入、工作、居住地和社会交往均与“被剩”的可能性相关。分性别而言，“剩男”和“剩女”的个体特征存在差异，虽然教育和居住地与男性和女性“被剩”的可能性均相关，但收入、工作和社会交往仅与女性的“被剩”相关，对男性“被剩”却并没有显著的影响。(2)控制年龄变量后，多个体特征变量的回归结果与单个体特征变量的回归结果具有明显的不同。在全体样本的回归中，仅性别、受教育程度和在事业单位工作对“被剩”的可能性具有显著的影响。分性别回归中，男性“被剩”的可能性与受教育程度、收入、在事业单位工作和居住地相关，女性“被剩”的可能性则仅与受教育程度和社会信任相关。尽管在单个体特征变量回归中显著的个体特征与我们平时所观察的较为一致，也多为现有定性分析文献所关注和讨论(例如王彬，2012;杨葵，2013 等)，但相对于单个体特征变量符合直觉的回归结果，多个体特征变量回归由于考虑了不同个体特征的相互作用，其结果可能更符合实际情况。这意味着除高学历是“剩男剩女”的共同特征外，低收入、非事业单位工作和居住于城市是“剩男”的特征，低社会信任感则是“剩女”的特征，且“剩女”的高学历特征比“剩男”更明显。本研究的含义是，社会对“剩男剩女”的关注，可归结为对高学历者婚配问题的关注，“剩男剩女”的其他特征大多与高学历密切相关，这意味着政府相关部门应采取必要措施解决高学历群体的婚配问题，从而降低由于长期“被剩”对社会产生的不利影响。除此之外，针对“剩男”和“剩女”特征的差异，男性还需努力选择适合的工作类型并提高收入，女性则应提高社会信任感，更大范围地接触可能的婚配对象，这些都可在一定程度上降低各自“被剩”的可能。
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