农村人口出生性别比失衡的影响范文

《人口学刊杂志》2014年第四期

一、研究方法、变量选取与数据来源

（一）研究方法本文运用地理信息系统的探索性空间数据分析方法，旨在考察人口出生性别比的空间分布格局，判断人口出生性别比是否存在空间集聚和空间异常，进而揭示各个地区之间人口出生性别比的空间相互作用机制。探索性空间数据分析方法的技术核心内容是空间自相关测度，包括全局空间自相关和局部空间自相关。全局空间自相关用于判断农村人口出生性别比在空间上是否存在聚集特性，揭示人口出生性别比的空间依赖程度。Moran’sΙ指数是常用的空间自相关测度指标，Moran’sΙ值介于-1与1之间，I﹤0表示空间正相关，空间实体呈现聚合分布，I﹤0表示空间负相关，空间实体呈离散分布，I=0表示空间实体是随机分布，且I值越大表示空间分布的相关性越大，一般可通过绘制Moran散点图来表示，散点拟合得到的直线斜率为Moran’sΙ值。［1］计算公式如下：其中，n为样本数，Yi为第i个地区的人口出生性别比，Yj为第j个地区的人口出生性别比，Y为所有地区人口出生性别比的平均值，Wij为i地区人口出生性别比与j地区人口出生性别比之间的空间连接矩阵，表示空间单元间潜在的相互作用的力量。局部空间自相关（LocalIndicatorsofSpatialAssociation，LISA）方法用来度量某一区域与周边地区之间人口出生性别比的空间差异程度及显著性，一般采用LocalMoran’sΙ统计量来测度，并结合Moran散点图或LISA聚集图等形式研究局部空间分布规律。在给定显著性水平下，Ii＞0表明存在正的局部空间自相关，相似的值发生集聚；Ii＜0表明存在负的局部空间自相关，不相似的值发生集聚。LISA显著性水平与Moran散点地图相结合，形成LISA聚类地图，可识别人口出生性别比在局部空间集聚的“热点”和“冷点”地区，揭示空间奇异值。局部Moran’sΙ计算公式如下：其中，Zi和Zj分别为第i个地区和第j个地区观测值的标准化值，Wij为空间权重。空间计量经济学模型有很多种，鉴于数据特点和各因素对出生性别比的影响在不同区域之间可能是不同的，本文采用地理加权回归模型（GeographicallyWeightedRegression，GWR），用于识别各因素对人口出生性别比影响的地区差异。该模型将数据的地理位置引入到回归参数中，利用邻近观测值的子样本数据信息进行局域回归估计，其参数是随着空间上局域地理位置变化而变化的，扩展了利用全域信息估计的最小二乘法回归（OLS）模型。具体的地理加权回归模型如下：其中，Y是被解释变量向量，X是解释变量矩阵，β0是各因素在某一空间点的参数矩阵，ρ0为空间自相关系数矩阵，W为空间权重矩阵，u是干扰项，v是个体效应向量，ε是随机扰动项。该模型中W的选择至关重要，一般由观测值的空间坐标决定，实际研究中常用的空间距离权值的计算公式如下：其中，dij为第i个区域与第j个区域间的地理位置距离，ϕ为标准正态分布密度函数，q为观测值i到第q个最近邻居之间的距离，σ为距离向量dij的标准差，θ为衰减参数。

（二）变量选取与数据来源本文利用1990年、2000年、2010年三年农村地区省级层面数据考察人口出生性别比，识别各类因素对人口出生性别比的影响。各个省市农村地区的人口出生性别比数据来自第四次、第五次和第六次全国人口普查数据资料，其他数据来自历年《中国统计年鉴》、《中国农村统计年鉴》、《中国人口与就业统计年鉴》、《中国人口年鉴》、人口普查数据等。为了保持数据的一致性，将重庆并入四川，共计30个省市地区，由于数据不可获得，没有包括台湾地区和南海群岛。具体各类解释变量的选取理由与设置说明如下：1.经济发展因素。随着经济发展水平的提高，人们性别偏好程度可能减弱，在生育决策过程中的性别偏好程度下降，进而导致出生性别比趋于正常，按照这样的逻辑，经济发展与出生性别比之间呈现负相关关系。但已有文献也指出随着经济的发展和人们生活质量的提高，导致胎儿死亡和死产的风险性降低，而生命相对更为脆弱的男性胎儿由此获益相对更大，遵循这一作用路径则可得出经济发展与出生性别比之间呈现正相关关系。［2］综上所述，本文认为经济发展水平与人口出生性别比二者之间可能具有倒“U”型的关系，即在经济发展初期，随着收入水平的提高，性别偏好并没有太大的变化，相反男性胎儿获益的可能性增强，故而出生性别比有可能提高；当经济发展到一定的水平之后，性别偏好有所弱化，进而表现为出生性别比的下降。本文选用农村地区人均GDP来刻画农村经济发展水平。2.城镇化因素。有研究发现城市化与第一个孩子出生性别比失调同步发展，认为在现行的生育政策下和未来的一段时间内，城市化的发展可能会导致第一个孩子出生性别比的上升；［3］有学者认为外来妇女的生育性别比很高，拉升了某些有大量外来劳动力的城市（如北京市）整体的出生性别比水平；［4］也有学者认为外来人口并不是造成中国城市地区出生性别比偏高的唯一或主要的原因。［5］鉴于此，城镇化因素势必会对人口出生性别比产生影响，但影响方向和程度并不确定。从不同区域角度考察，城镇化水平的提高在一定程度上可能提高城镇地区的出生性别比，同时可能降低农村地区的出生性别比。本文认为就业结构的改变和常住生活区域的改变将显著地影响生育观念，进而导致出生性别比结构的变化，文中采用非农业人口比重来刻画城镇化水平，相对于城镇化率指标而言更为贴切和符合中国的实际情况。3.妇女地位因素。有大量研究表明妇女经济地位的相对低下是造成人口出生性别比升高的基本社会动因。［6］随着妇女经济和社会地位的提升，一方面来自社会的性别歧视有所下降，另一方面会对家庭在生育决策中性别选择产生影响，由于妇女的经济和社会回报增加，进而提高了家庭生育女孩的效用，表现为生育性别偏好程度的弱化，最终体现为人口出生性别比的下降。通常而言，妇女地位与出生性别比之间存在负相关关系，即妇女地位的提升将有助于缓解出生性别比失衡的问题。本文采用国际上衡量妇女社会经济地位的常用指标（妇女平均受教育年限）来衡量妇女地位。4.文化因素。随着文化水平的提高，在一定程度上人们的生活观念和生育文化趋向于现代文明，可能使得人们对性别偏好的观念有所弱化，进而导致生育决策行为中的性别偏好减弱，人口出生性别比将有所下降；但也有研究表明，教育水平的提高更有利于父母掌握生育性别选择的技术，对于原本就偏好于生育男孩的家庭，教育水平的提高反而提高了出生性别比。鉴于此，本文认为文化因素对出生性别比的影响可能存在倒“U”型的关系，即初始阶段文化水平的提高，还不足以使人们改变性别偏好的观念，但增加了人们进行生育性别选择的可及性和可行性，进而导致出生性别比升高，但随着文化水平的进一步提高，人们的性别偏好发生了根本性的转变，出生性别比失衡问题有所弱化。文中采用人均受教育年限来表示文化因素的影响。5.社会保障因素。已有文献指出中国农村地区社会保障制度不健全是导致人口出生性别比偏高的主要原因，主要体现在养老保障方面。中国农村素有“养儿防老”的观念，加之中国农村地区养老保障制度极为不健全，客观上强化了农村地区家庭生育行为中的男孩偏好，进而导致出生性别比偏高的现象。文中采用每万人农村养老服务机构单位数来表示。6.医疗服务因素。医疗服务水平对人口出生性别比的影响作用路径主要体现在随着医疗服务水平的提高，早产、流产的比例不断下降，相关医学研究表明，男性胎儿早产、流产概率远大于女性胎儿，加之B超和人工流产等技术的发展和推广，为有意进行生育性别选择的人提供了技术可能，进而导致出生性别比升高。已有文献对此并没有一致的看法，有学者认为B超技术并不能解释中国人口出生性别比偏高；［7-8］也有学者认为用B超的父母生了更多的男孩。［9］鉴于B超诊断仪普及情况的数据不易获得，本文用每千人口医疗卫生机构床位数来反映医疗服务水平，以期识别性别选择性生育技术可行与可及性对人口出生性别比的影响。7.政策因素。本文主要考察生育政策的影响，已有文献关于生育政策对出生性别比的影响迄今没有形成共识，有研究发现中国现行控制人口数量的计划生育政策的确对中国出生性别比失衡问题造成影响，生育政策所规定的生育数量越小、政策贯彻实施强度越严格，其对应的人口出生性别比失衡问题就越严重。［10］本文中所指的生育政策不仅包括传统意义上的生育政策，还包括更广泛意义上的生育政策波及广度和规定强度，本文采用实施贯彻手段强弱来表示生育政策这一变量。实际生育率可以综合地反映生育政策的实施情况，生育政策实施越严格的地区，表现为实际生育率与政策生育率越接近，实施相对宽松的地区，其对应的实际生育率要高于政策生育率，故而生育政策实施的强度在数值上则表现为实际生育率与政策生育率的差值，差值越小实施越严格。

二、农村人口出生性别比的空间数据分析

（一）出生性别比的地区差异性分析中国农村人口出生性别比除少数地区（如北京、上海、西藏、新疆）外，大部分省市均存在不同程度的失衡问题，为便于更好地捕捉失衡的“热点”地区，以2010年各省域的人口出生性别比与该年份全国农村地区平均值相比较，若所在省农村地区人口出生性别比高于全国农村地区平均值，则判定其失衡问题严重，反之则认为失衡问题相对不严重。就现阶段而言，人口出生性别比失衡较为严重的地区主要集中在中东部地区，其中安徽、河南和江西省均超出平均值10个点以上（见表1）。以2000年与1990年、2010年与2000年各省农村地区人口出生性别比的差值来刻画每隔十年各个省市农村地区的人口出生性别比的变化情况，差值为负时说明人口出生性别比失衡状况有所改善，差值为正则说明人口出生性别比失衡状况进一步恶化，差值越大说明变化越明显。从表1中可以看出，1990年至2000年期间，除个别省份（如吉林、黑龙江、浙江、山东、西藏、青海）的出生性别比略有下降外，大部分省份的出生性别比失衡状况均有不同幅度的恶化，其中广东、江西省恶化的程度最为严重，出生性别比提高了30个点。2000年至2010年期间，有一半以上省市地区的出生性别比有所下降或略有增加，但原本出生性别比在正常值域内的省份（如吉林、黑龙江、贵州、青海）2010年其出生性别比均有较大幅度的增加，呈现失衡状况；山东和浙江省出生性别比失衡状况进一步恶化，分别上升了13.06和6.89个点。

（二）出生性别比的全局空间自相关分析本文利用GeoDA软件对30个省市农村地区的出生性别比数据进行全局空间自相关分析，结果如图1所示。从图1中可知，三年中大部分省域落在第一象限和第三象限内，1990年、2000年和2010年对应的Moran’sI为0.0861、0.4304、0.4076，为空间正相关，表明中国农村地区各个省域之间具有较大的空间正相关性，且2000年以后这种空间集聚效应较为明显。也就是说30个省市农村地区出生性别比的空间分布并非具有完全随机性，而表现为空间相似值之间的空间聚集，具有较高出生性别比省份的农村地区相对趋于与较高出生性别比省份的农村地区相靠近，较低出生性别比省份的农村地区与较低出生性别比省份的农村地区相邻，属于高-高集聚和低-低集聚类型。利用GeoDA软件中的蒙特卡罗模拟方法检验了Moran’sI的显著性，P值分别为0.1730、0.0010、0.0020，除了1990年外其他年份都在99%置信水平下具有显著性。

（三）出生性别比的局部空间自相关分析全局空间自相关分析主要反映的是出生性别比在全国的空间依赖程度，而局部空间自相关分析反映的则是出生性别比所处的空间位置与各自周围邻近位置的相关程度。为了更为直观地考察各省农村出生性别比的空间分布情况及其演变规律，利用GeoDA生成LISA聚集图。从时间趋势来看，与1990年相比，2000年农村地区出生性别比的空间格局发生了一些变化，主要体现在空间差异较小、区域自身和周边出生性别比均较高的区域（简称高-高型），即出生性别比失衡的“热点”地区，该类型省市的总体数量呈增加趋势，1990年该类型只有山东和安徽两个省份，2000年增加至六个省份，说明这十年期间中国农村地区的出生性别比失衡状况有所恶化，直至2010年这一情况没有太大的改变，只是省份上略有调整，2010年该类型不包括福建省，但山东省却又归入该类型，而广东、湖南、湖北、江西、安徽的农村地区一直是出生性别比失衡的重灾区。近20年来，空间差异较小、区域自身和周边出生性别比均较低的区域（简称低-低型，即所谓的“冷点”地区）变化不大，集中分布在新疆、青海、西藏这些少数民族聚集的地区。空间差异较大、区域自身出生性别比较高、但周边出生性别比平均值较低的区域（简称高-低型）几乎没有，仅仅在1990年甘肃省农村地区表现出这样的空间格局。1990年、2000年和2010年空间差异较大、区域自身出生性别比较低、但周边出生性别比平均值较高的区域（简称低-高型）是四川、海南和浙江、海南。总体而言，从空间特征来看，低-低类型即“冷点”地区数量没有增加，但高-高类型即“热点”地区的数量自1990年明显增加，之后也没有改善的趋势，具有明显的持续性和累积性，由此可见中国农村地区出生性别比失衡问题仍然很严重且不断恶化。

三、出生性别比影响因素的地理加权回归分析

通过上述空间自相关分析，发现出生性别比的空间分布不具有完全随机性，表现为显著的空间聚集趋势，由于这一特点无法满足最小二乘法的区域之间相互独立的假设，因此在利用地区层面数据考察出生性别比影响因素时，不宜采用传统的最小二乘法估算，而需要选择纳入空间依赖性的空间计量模型来进行估算更为准确，否则忽略空间维度的相关性和异质性势必导致研究结论的有偏。本文利用空间变系数的地理加权回归模型的加权二乘法，采用“自适应”核函数的AICc带宽的方法，对出生性别比影响因素进行局域估计，可以得到各个解释变量的空间差异性的回归系数，即各个解释变量的30个省份回归系数，鉴于篇幅有限，表2中汇报了解释变量回归系数的区间，即30个省份中回归系数的最大值与最小值。从出生性别比的局部系数估计值来看，不同解释变量在各个区域的参数估计结果均有所不同，表明各个解释变量对出生性别比的影响程度在地区上存在空间差异。出生性别比影响因素的GWR估计结果显示，采用GWR模型可以解释1990年、2000年和2010年出生别比总变异的44.74%~98.90%、29.19%~87.70%和62.24%~97.91%；从R2、调整后的R2和残差平方和来看，GWR的拟合结果均优于OLS（见表2）。从时间维度来看，人均GDP变量的回归系数在不同年份的影响存在较大差异。1990年所有地区的人均GDP回归系数均为正值，即经济发展水平越快的地区出生性别比失衡情况越严重；2000年有12个省份的回归系数为正，主要集中于东北地区、大部分的西部地区（包括内蒙古、陕西、甘肃、青海、宁夏和新疆）、中部的山西省和东部地区的北京、天津、河北，其余18个省份的回归系数均为负；2010年只有少数几个省份（包括山西、河南、陕西、甘肃和宁夏等个别中西部地区省份）的回归系数为正值，其余省份的回归系数均为负值。这种变化趋势意味着在经济发展的初期，经济发展带来的效应主要体现在生活水平的提高，控制生育性别选择行为的增强，但生育观念并没有本质性改变，反而造成出生性别比的提高；当经济发展水平达到一定程度之后，随着经济水平的提高，人们性别观念有所转变，其对应的出生性别比失衡问题有所缓解，这一研究结论较好地验证了前文中所提出的经济发展与出生性别比具有倒“U”型关系的假说。1990年有17个省市农村地区的妇女平均受教育年限变量的回归系数为正值，表明在经济发展的初始阶段，妇女受教育程度的提高更大程度上提高了掌握生育性别选择的技术和成功概率，进而导致出生性别比的提高；进入2000年之后，其对应的回归系数绝大多数为负值，即当经济发展水平达到一定阶段之后，妇女地位的提高将有效地降低出生性别比。农村养老机构数变量的回归系数为负的省市农村地区个数在时间上表现为上升趋势，1990年、2000年和2010年系数为负值的省市数量分别为6个、11个和17个，农村养老机构数量的增加在一定程度上可以缓解农村养老问题，为农村居民提供有效的养老场所，进而削弱生育男孩的概率，出生性别比有所下降；但同时现阶段中国农村大部分地区的社会养老保障制度还远远不足，并没有根本地解决农村地区居民的养老后患，经济发展水平相对较低的农村地区该问题更加突出。1990年和2010年医疗卫生机构床位数的回归系数只有3个省市农村地区为正值，2000年有19个省市农村地区为正值，表明医疗服务水平的提高增加了男孩出生概率和女孩堕胎概率，进而造成出生性别比提高。从局部回归系数来看，几乎所有年份的非农业人口比重变量的回归系数均为负值，即城镇化水平越高，所在省份的农村地区出生性别比越小，符合前文的预期方向。人均受教育年限的回归系数在各个年份的大部分省市农村地区均为正值，表明现阶段我国农村地区的人均受教育程度的提高并没有根本性地改变性别偏好，更多地体现在家庭生育性别选择的可及性和可行性的获得上，进而最终导致出生性别比的提高，也就是说现阶段中国农村地区仍处于出生性别比与文化水平之间倒“U”型发展中的初级阶段。1990年各个省市农村地区的实际生育率远高于政策生育率，GWR的回归结果显示：75%省市农村地区的生育政策实施强度的回归系数为负值，即生育政策实施越严格的地区其对应的出生性别比失衡问题越严重，意味着在其他条件不变的情况下，由于性别偏好的存在，当生育数量受到限制，家庭就倾向于在有限的生育数量范围内实现理想的孩子性别，进而更倾向于采取生育行为中的性别干预策略，导致出生性别比的失衡。鉴于2000年和2010年宏观层面表现出来的实际生育率小于政策生育率，其对应的回归系数在2000年和2010年的50%、25%省市农村地区为负值。

四、主要结论与政策启示

出生性别比失衡问题不仅仅是全国性和全局性问题，而且也是区域性问题。从Moran指数来看，出生性别比在空间上具有集聚效应，表现为高-高和低-低类型，出生性别比在地域上形成了出生性别比失衡严重地区连点成片的发展态势，一个严重省市对周围邻近省市产生辐射作用，并且这种态势随时间推移越来越严重。由此表明：治理出生性别比失衡问题应建立各个地区之间的协作机制，避免因行政区域划分造成管理的盲区，采取跨区域的治理思路。与此同时，通过LISA聚集图识别出生性别比失衡问题的“热点”地区，主要集中于广东、湖南、湖北、江西、安徽等农村地区，应有针对性地采取重点区域控制，从而提高政策的有效性并降低治理成本。通过空间自相关分析可知我国农村地区人口出生性别比存在明显的空间异质性，本文纳入地理空间效应的空间变系数的地理加权回归模型，弥补了已有研究中运用回归系数为常数的全局模型考察人口出生性别比影响因素的不足，且拟合效果优于OLS模型。本文研究结论表明：不能简单地认为各类因素对出生性别比的影响在所有地区都是正向或负向作用，已有文献中全局性的分析结论忽略了区域之间的异质性，容易造成研究结论的偏差。本文运用GWR方法研究发现，不同地区的出生性别比失衡的原因更有不同，存在异质性，上述实证检验有利于寻找出不同地区出生性别比失衡的重要影响因素，以期在治理过程中更加具有针对性。由此亦充分说明：治理出生性别比失衡问题不可搞“一刀切”，应充分考虑不同地区的特点和具体影响因素的差异性，因地制宜、有重点、有针对性地制定相关的对策与措施。经济发展水平、文化因素与人口出生性别比之间均具有倒“U”关系。在经济发展的初期，人们生活水平和文化程度的提高，反而导致人口出生性别比有所增加，当经济发展到一定阶段，人们生活水平和文化程度的进一步提高将有效地抑制并降低人口出生性别比。实证研究结果显示，中国农村地区已经越过了经济发展水平与出生性别比之间关系的转折点，进入了良性循环的发展阶段，即经济发展水平将有助于减缓出生性别比失衡问题；而文化因素对出生性别比影响的回归系数为正值，表明还没有越过“阈值”，即文化程度的提高主要提高了生育性别选择行为的成功概率，进而提高了人口出生性别比，充分说明现阶段中国农村地区的文化水平仍有待提高，文化水平尚未达到足以改变生育性别观念的程度。生育政策因素在各个区域的参数估计结果各不相同，说明生育政策对出生性别比的影响程度在地区上存在空间差异，当实际生育率高于政策生育率时（例如1990年的中国农村地区），表明计划生育政策对人们的生育数量具有抑制作用，在此情形下计划生育政策实施强度越严格，人们将在有限的政策生育空间内实现性别偏好的意愿，进而导致出生性别比失衡问题越严重。上述的实证研究结论可以推导出，大力发展农村经济，提高农村地区的文化教育水平，促进农村妇女地位的提升，完善农村社会养老保障制度，开展关于生育文明观念的教育与宣传活动，引导人们逐渐消除男孩偏好的观念，加大打击性别选择性堕胎和流产行为，政府加强监管和惩罚力度，这些将有助于降低农村地区人口出生性别比的程度。需要说明的是，本文是基于出生性别比的三个时间截面开展的GWR的局域估计，充分考虑了出生性别比的空间效应和影响因素的空间相关性，今后研究可以将时间效应的影响纳入其中，通过构建面板数据的地理加权回归模型开展更为细致和深入的研究。

作者：刘华杨丽霞朱晶陆炳静单位：南京农业大学经济管理学院浙江财经大学工商管理学院