第五节 数据与方法

一 数据来源

本研究所用数据来自西安交通大学人口与发展研究所于2008年8月在安徽省CH市乙县四个乡镇进行的“农村人口生活状况与性别平等促进”调查。此次调查采用了分层多级抽样，调查的目标人群主要包括大龄未婚男性及其父母、已婚男性及其父母、已婚女性及其公婆、小龄未婚女性父母，对大龄未婚男性和已婚者的调查是基于当地政府提供的抽样框进行的相对宽松的配额调查，对其余人群的调查则是以家庭为单位进行的“顺访”调查，具体的抽样方法和质量控制可以参见李艳和李树茁所著的《农村大龄未婚男性的社会支持网络》（李艳、李树茁，2011）。调查利用结构化问卷收集到了518份“父母卷”，每位父母不仅提供了自身及其所有子女的基本信息，还提供了两代之间的代际支持情况，518位父母共提供了1583名子女信息，为研究家庭和个体层面代际支持提供了丰富的一手数据。

为了更加全面地把握男性婚姻挤压对个体、家庭以及社会的影响后果，西安交通大学人口与发展研究所除了2008年在我国中部省份进行性别失衡专项调查之外，还先后于2009年11月在福建省X市、2010年1月到3月在涉及全国28个省份的162个行政村进行了有关男性婚姻挤压的专项调查。三次系列调查均说明随着性别失衡的持续，我国男性婚姻挤压现状也在不断加重，而且呈现部分大龄未婚男性向城市流动或向农村聚集之态势。从2009年的福建发达城市的调查结果来看，部分条件尚可的大龄未婚男性流动到城市后提高了对父母赡养能力；但2010年涉及全国百村的农村地区调查结果与本研究中所使用的2008年数据显示出的趋势大体一致，由此说明本书所使用的数据依旧具有一定的代表性。

（一）调查地情况简介

乙县位于长江下游西北岸，处于安徽省东部，其隔江面对南京、马鞍山、芜湖三大城市，矿产资源丰富、交通便利而且气候温和。乙县的地势较为平坦，具有东西窄、南北长的特点，该地的气候条件也非常良好，比较适宜发展农业。作为具有农业种植传统的县城，该县有50余万亩的蔬果种植面积。同时该县的工业门类众多，具有食品、服装、纺织、印刷、煤炭、机械、化工、建筑等多种门类，作为现代工业制造基地，乙县在经济上具有较好的发展前景。在人口结构方面，新中国成立之后的大多数年份，该县男性人口均多于女性，截至2006年，乙县男性人口为341607人，女性为308120人。在经济状况方面，2007年该地区的生产总值为52.51亿元，人均地区生产总值8062元，农民人均纯收入4383元，处于全国中等水平。

（二）调查地男性婚姻挤压现状

此次调查选择安徽乙县为调查地是由当地的人口、经济、地理环境等特征所决定的。2005年全国1%的人口抽样调查显示，安徽省出生性别比超过130，此外2000年人口普查数据显示，乙县的出生人口性别比更是高达145。前期调查表明，乙县农村各乡镇都存在28岁及以上的未婚男性成婚困难问题。以此次调查的四个乡镇为例，依据当地政府提供的抽样框，四个乡镇成年男性总量为35474人，共有1757名大龄未婚男性，占成年男性的4.95%，其中四个县镇的数量分别为352、377、420、608，调研组实际调查了323名大龄未婚男性，其中又调查了155名大龄未婚男性的父母，大龄未婚男性的抽样比例接近20%，因此具有一定的代表性。可以说这四个乡镇都是比较典型的性别失衡灾区，能够较为直观地反映男性婚姻挤压对家庭代际支持的影响情况。此外，该区域的大龄未婚男性的形成不仅仅是偏高的出生性别比所致，同时也与历史、流动以及婚姻习俗等因素有关。在民国时期该区域就处于性别失衡状态，而且历次人口普查数据显示40岁以前的各个年龄组的性别比例均超出了正常范围。以往研究认为，婚姻挤压的后果往往由弱势男性承担，女性往往通过迁移与流动，转变不同地域的婚姻挤压程度，在调查地进行考察时就发现当地农村省际迁移比较普遍，可能进一步地加剧当地的婚姻挤压程度。在婚姻习俗方面，该区域普遍存在对住房、房屋设备以及彩礼要求越来越高的现象，该现象的出现也可能加剧贫困男性的成婚困难。

表1-1提供了调查中“父母卷”中的基本样本信息。

表1-1 父母卷样本分布与基本特征

二 研究方法

本研究将以定量研究方法为主，采取管理学、社会学与统计学相结合的方法，依据代际支持理论的研究范式构建婚姻挤压对农村家庭代际支持影响的分析框架。研究不仅考察了婚姻挤压对家庭整体层面代际支持的影响，还关注了婚姻挤压分别对儿子和女儿代际支持的影响。在家庭整体层面，对于父母获得和提供的代际支持情况采用普通的Binary Logistic模型、Tobit模型以及OLS模型；在子女个体层面，由于不少农村家庭为多子女家庭，为了消除不同子女因为同一父母的共同特征而产生的相关性，本研究将采用随机效应模型来对代际支持进行分析，利用随机因子来消除因同一父母而产生的整群效应，主要采用的方法有分层的Binary Logistic随机截距模型、分层的Tobit随机截距模型以及分层的OLS模型。