一、引言
改革开放以来，中国发生了历史上最大规模的城乡劳动力流动，以劳动力由农村向城市单向流动、个人流动而非家庭整体流动为主要特征。伴随着劳动力的频繁流动，近年来中国离婚率也呈上升趋势。民政部发布的统计公报显示，粗离婚率从2003年的1.05‰上升至2015年的2.79‰，增加了1.74个千分点。构建和谐社会是当前社会主义现代化建设的一项重要议题，达成社会和谐状态的重要前提是家庭稳定，而婚姻稳定又是家庭稳定的重要组成部分。因此，在城镇化进程中，研究和分析离婚率上升的原因，特别是劳动力流动对离婚率的影响具有重要意义。本文采用2003～2015年全国农村固定观察点村级数据，探究农村劳动力流动对村庄离婚率的影响，同时考察影响村庄离婚率的其他因素。
二、数据来源、变量选取和模型设定
（一）数据来源
本文所使用的数据来源于全国农村固定观察点。该项调查覆盖了全国31个省（区、市），每年涉及300个左右观察村。对婚姻指标的观察始于2003年，因此本文采用的数据为2003～2015年除西藏外的30个省（区、市）的全部观察村。进一步对变量的异常值处理之后，最终得到实证分析所使用的观察值3555个，该数据为非平衡面板数据。
（二）变量说明
1.离婚率。本文借鉴《人口学辞典》和《常用人口统计公式手册》定义的粗离婚率，计算村庄粗离婚率=（村庄离婚件数/村庄年平均人口数）×1000‰，其中，村庄年平均人口数=（年初常住人口数＋年末常住人口数）/2（高梦滔，2011）。
2.劳动力流动对村庄离婚率影响的变量选择。（1）核心解释变量——劳动力流动状况。根据劳动力的流向，利用以下指标衡量劳动力流动状况：①流动劳动力占比，指外出和外来劳动力之和与村庄年平均人口数之比；②流入劳动力占比，指外来劳动力人数与村庄年平均人口数之比；③流出劳动力占比，指外出劳动力人数与村庄年平均人口数之比。考虑到劳动力流动的空间距离可能对离婚率产生异质性的影响，将流出劳动力进一步细分为3类：①村外县内，指流出到村庄外但仍在本县内务工的劳动力与流出劳动力之比；②县外省内，指流出到本县外且还在本省内务工的劳动力与流出劳动力之比；③省外（包括境外），指流出到其他省份或者流出到境外务工的劳动力与流出劳动力之比。
（2）控制变量。主要包括：①村庄经济水平和产业结构（村庄人均纯收入（对数）、纯务农户数占比）。②村庄劳动力受教育程度（初中学历劳动力占比、高中及以上学历劳动力占比）。③村庄人口结构（性别比、0～6岁儿童占比、7～17岁成员占比及育龄妇女占比）。④其他非经济因素（参加新农合户数占比、人均手机部数、人均手机部数和是否2009年及以后的交互项）。
（三）模型设定
与一般的面板模型相比，由于本文被解释变量是典型的审查数据，不服从正态分布，如果直接采用固定效应模型，将会得到不一致的估计量（Wooldridge，2002）。如果运用截断数据模型估计，需将被解释变量取值为零的观测值删除，导致大量样本信息损失。因此，为了得到一致估计，本文分别构建了面板Tobit模型和两部模型，并对结果进行了比较。
三、计量分析结果与讨论
（一）劳动力流动对村庄粗离婚率的影响
面板Tobit模型结果显示，流动劳动力占比在5%的统计水平上显著为正，说明流动劳动力占比的上升，会在一定程度上提高村庄粗离婚率。从边际效应来看，流动劳动力占比每增加10个百分点，村庄粗离婚率提高0.037‰。劳动力流动对村庄粗离婚率的影响机制可能是，劳动力流动导致夫妻长期分居或影响夫妻原有的价值观，进而打破原有婚姻匹配的均衡状态，提高了村庄离婚率。
观察控制变量估计结果发现，村庄人均纯收入（对数）、高中及以上学历劳动力占比和性别比对村庄离婚率有显著的正向影响，纯务农户数占比对村庄离婚率有显著的负向影响。另外，相比于中部地区，西部地区和东北地区的村庄离婚率更高。
两部模型的估计结果显示，村庄人均纯收入（对数）、高中及以上学历劳动力占比和性别比是影响村庄离婚事件出现与否的重要因素；而村庄离婚率水平高低的决定因素之一是流动劳动力占比，即流动劳动力占比越高，村庄粗离婚率水平越高。
（二）流出劳动力、流入劳动力对村庄粗离婚率的影响
为了深入探讨流出劳动力的流向对村庄粗离婚率的具体影响，本文将主要解释变量流动劳动力占比细分为流出劳动力占比和流入劳动力占比，其余控制变量不变，使用的方法是面板Tobit模型和两部模型。
面板Tobit模型的估计结果显示，在控制了村庄经济水平和产业结构、村庄劳动力受教育程度和村庄人口结构等变量后，流出劳动力占比对村庄粗离婚率有显著的正向影响，并且在流动劳动力中，劳动力流出是导致村庄粗离婚率上升的主要因素。流出使得劳动力从一个相对封闭的熟人小环境走进一个相对开放且陌生的大环境，其婚姻观和生活观都会发生变化，再加上夫妻长期两地分居、情感孤独、婚姻替代资源增加等，容易造成婚外恋问题进而提高了村庄粗离婚率。两部模型的估计结果与上文一致，不再赘述。
（三）流动距离对村庄粗离婚率的影响
本文进一步探讨了流出劳动力流动的空间距离对村庄粗离婚率的影响，将流出劳动力划分为村外县内、县外省内和省外三种类型，并将村外县内作为对照组，其他控制变量与上文一致，使用方法是面板Tobit模型。
模型估计结果表明，流出劳动力占比对村庄粗离婚率有显著的正向影响，县外省内对村庄粗离婚率有显著的负向影响，省外未通过显著性检验，系数为负。劳动力流出到村外县内会提高离婚风险，而流出到县外省内会降低离婚风险，原因可能是，流出到村外县内的劳动力所面临的新的文化环境与原有的差距较少，其与当地居民的交流和互动较多，从而增加离婚风险。随着流动距离的增加，文化差距拉大，流出劳动力反而更不容易与原有配偶离婚。
村庄人均纯收入（对数）、高中及以上学历劳动力占比、性别比等控制变量的系数方向和显著性与前文基本一致，具体的解释也与前文类似，这里不再赘述。
四、稳健性检验
事实上，村庄年平均人口中，除了一部分适婚年龄人口和在婚人口以外，还包括儿童和青少年。因此，为了在一定程度上克服人口结构的影响，本文将村庄粗离婚率中的分母“村庄年平均人口数”用“村庄年平均人口数－村庄0～6岁人口数－村庄7～17岁人口数”来替代，将新的被解释变量命名为村庄一般离婚率，对第三部分的主要回归结果进行稳健性检验。回归结果显示，流动劳动力特别是劳动力流出会显著提高村庄一般离婚率。并且相比于劳动力流出到村外县内，流出到县外省内劳动力的比例越高，村庄一般离婚率越低。这些结果均与前文得出的结论一致，说明本文回归结果较为稳健。
五、结论与不足
（一）结论
本文基于全国农村固定观察点的村级数据，考察劳动力流动对农村离婚率的影响。实证结果表明：第一，在城镇化进程中，随着村庄流动劳动力占比的增加，农村离婚率显著上升。在流动劳动力中，劳动力流出是导致村庄离婚率上升的主要因素，而劳动力流入对村庄离婚率没有显著影响。第二，相比于流出到村外县内的劳动力而言，流出到县外省内的劳动力比例越高，村庄离婚率越低，流出到省外对村庄离婚率没有显著影响。第三，村庄离婚率有明显的地域差异，东北地区和西部地区的村庄离婚率显著高于中部地区。第四，村庄人均纯收入（对数）、纯务农户数占比、高中及以上学历劳动力占比、性别比等因素对村庄离婚率的影响不容忽视。
（二）不足
首先，本文考虑了可能存在的内生性问题。第一，遗漏变量问题。虽然模型设定时已将影响村庄离婚率的众多因素纳入控制变量，但不可避免地还存在其他同时影响村庄离婚率和劳动力流动的遗漏变量，比如村庄交通便利性。交通便利性越好的村庄，劳动力外出的可能性也越高，同时便利的交通条件也提高了外出劳动力回家探望的便捷性，进而增加其与配偶团聚的频率与时间，有助于维护和增进家庭感情，从而降低离婚的风险。因此，遗漏村庄交通便利性变量在一定程度上可能会低估流动劳动力占比与流出劳动力占比对村庄粗离婚率的影响。第二，互为因果问题。实际上，村庄离婚率升高也可能加剧劳动力流出。对于该种原因引起的内生性问题，其偏误的方向很难被清晰地预测，因为无法事前获知离婚率和劳动力流出之间的相互影响程度。
其次，数据可得性问题。要想深刻地研究劳动力流动对离婚率的影响，需要进一步考虑其他一些重要控制变量，如流入或流出劳动力的性别状况、夫妻双方是否一同流出等。但是，由于本文采用的是村级层面的数据，受原调查指标设计的局限，无法获得上述指标的数据。
作者：刘彬彬1 崔菲菲2 史清华1
作者单位：1上海交通大学安泰经济与管理学院；2南京师范大学商学院
中国乡村发现网转自：《中国农村经济》2018年第10期 微信公众号（原创）
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