第1节 大学生的恋爱状况

一、恋爱的变化趋势

在大学校园里，恋爱是非常普遍的现象。学习情境的变化、与家庭在地理距离和心理距离上的变化、生理和心理的成熟催化了大学生对异性感情的需求。随着高等教育扩招，大学生群体逐年壮大，使得大学生自身成为社会学所关注的群体。近年来，越来越多的学者开始研究大学生恋爱的现象，并在一定意义上得出了很有价值的结论。

调查显示，大学生中有恋爱经历的比例很高，且恋爱年龄呈现不断下降的趋势。就这一问题，表4—1根据CEPS调查问卷问题——“请问您是否正在谈恋爱？”计算出了2009—2012年大学生恋爱百分比，并描述了该比例随时间（年）变化的趋势。数据显示，对于2008级学生，大一时，处于恋爱中的学生比例为28.2%，该比例逐年升高，到大四恋爱中的学生占比达到42.6%。对于2006级学生，该比例也随调查年的变化呈现逐年升高的趋势：在第一期调查中处于恋爱中的学生比例为39.0%，毕业两年后这一比例已达55.1%。进一步比较2006级与2008级在大三及大四时的恋爱百分比，可以发现，两者在统计上并不显著，可能的原因在于：一方面，2006级学生与2008级学生仅相差两年，还不足以产生恋爱经历上的显著变化；另一方面，尽管在恋爱比例上无显著区别，但两类群体在其他恋爱行为上可能有所差异。

基于这一假设，我们进一步来看恋爱次数。对任一调查年份，问卷包含的问题为“到目前为止，您一共谈了几次恋爱？”。考虑到变量可能呈现偏态分布，我们将恋爱次数编码为五分变量，从1到5分别表示从未谈过恋爱、谈过1次恋爱、谈过2次恋爱、谈过3次恋爱、谈过4次或以上恋爱。

按表4—2所示，2008级学生中从未谈过恋爱的比例在首次调查中为46.4%，在2010、2011以及2012年调查中，该比例逐渐减小，分别为38.6%、31.7%及25.7%。谈过4次或4次以上的大学生比例逐渐增加，可以发现，大一时这一百分比仅为4.6%，到了大四，相应百分比已达26.1%。这一趋势在2006级学生中也非常明显。大学期间，约有近30%的学生从未谈过恋爱，而本科毕业两年后，该比例降至12.7%。谈过4次或4次以上的比例也由5.6%升至37.7%。

与之前不同，2006级与2008级在大三及大四时的恋爱次数在统计上存在显著差异，2008级恋爱次数更多。可以发现，2008级大学生在大三时谈过1次恋爱的学生为19.6%，谈过2次恋爱的为15.2%,2次以上的为33.6%，而2006级学生相应的百分比分别为33.0%、19.8%和15.4%。大四时，2008级学生谈过1次恋爱的比例为20.7%,2次的为14.7%,2次以上的为38.9%，而2006级学生的相应比例分别为17.6%、25.3%和28.4%。

二、恋爱的影响因素

很明显，时间是决定一个人是否恋爱的重要变量。首先，恋爱作为婚姻的前奏，在生命历程中必然存在随时间逐渐增加的风险率。再次，就大学生个体而言，时间的推移又直接反映了个体生理及心理的发展状况。随着生理及心理的成熟，恋爱的形成完全是本能使然。然而，恋爱本身是两性间的相互吸引，具有什么特征的人恋爱的概率更高、恋爱的经历更丰富，是接下来所要介绍的内容。

谈及有关恋爱概率与恋爱经历的影响因素时，为减小虚假相关的可能性，我们在分析中通过回归模型控制了其他的变量特征。考虑到该调查基于固定样本追踪的重要特点，对所报告回归结果的标准误均进行了集聚效应（clustering effect）的调整。

表4—3显示的是通过Logit模型预测2008级学生的恋爱发生比率。其中因变量为虚拟变量——调查时点是否正在恋爱，自变量包括性别、来京前的户口性质（1=农业户口；0=非农户口）、是否北京生源（1=是；0=否）、家庭社会经济地位（1=中上层；2=中层；3=中下层）、学校类型（1=非211;2=211;3=北清人）、专业类别（1=社会科学；2=人文学科；3=理工农业）、班级百分比排名（=班级名次/班上人数）、时间（1=大一；2=大二；3=大三；4=大四）以及自我效能感和性格的外向性。

结果显示，恋爱发生比存在逐年增加的趋势。控制相关变量后，性格越外向，恋爱发生比越高；相较于男生，女生呈现更大的恋爱发生比；就生源差异而言，北京的学生更可能恋爱，尽管这两者仅边际显著。值得注意的是，家庭社会经济地位对于大学生的恋爱行为并没有显著影响。在模型1中，班级排名对恋爱也并没有显著影响。时间交互作用的结果（模型2）显示，对于大一学生，班级排名与恋爱发生比存在显著正相关，即排名越后或成绩越差的学生，谈恋爱的概率越大。具体而言，成绩每下降10%，恋爱的发生比就会增加6.75%。这一趋势不断减缓，到了大四，成绩每下降10%，恋爱的发生比降低3.20%。对比性别差异，我们发现排名与时间的交互效应仅存在于男生当中，对于女生并不显著。该发现与菲斯曼（Fisman）等（2006）基于速配试验的结果在某种程度上是一致的。即女性在寻找伴侣时更看重伴侣的智商潜能，因此男生成绩的效应越发显得重要。就自我效能感而言，自我效能感越强的学生，恋爱发生比越高，然而，这一效应仅存在于男生中，而对女生并无显著影响。按专业来看，相对于社会科学的男生而言，理工农专业男生的恋爱发生比率更低；相反，这些专业的女生有更高的恋爱发生比，尽管这里仅存在边际显著。一种可能的解释是专业内的性别比差异。即，对于理工农专业，男生的比例较高，男生恋爱的发生比相对较小；类似的解释适用于社会科学专业女生的恋爱发生比较小的现象。

表4—4预测了2008级学生的恋爱次数分布。由于该变量属于过度离散型变量，且呈右偏分布（如图4—1所示），因此此处采用负二项回归进行建模。由表4—4可见，回归结果与恋爱发生比预测大致相同，期望恋爱次数随年增加。在控制了其他特征之后，男女生在期望恋爱次数上并无显著差异，来自农村的学生的期望恋爱次数相对于城市学生更低，北京学生相对来自其他省份学生的期望恋爱次数更高。就成绩而言，班级排名越后的学生期望恋爱次数越高。考虑了成绩与时间的交互作用之后可以发现，对于大一学生，成绩每下降10%，期望恋爱次数就会增加0.058。这一趋势逐年减弱，到大四，成绩对期望恋爱次数几乎不存在显著影响。进一步分性别来看，与之前一致，显著的成绩时间交互效应仅存在于男生当中，即，成绩越差，期望恋爱次数越高在低年级中尤甚，然而趋势随年不断减弱；进入大四后，成绩的效应变为负（-0.648+0.571=-0.077），尽管在统计上并不显著。对于女生，班级排名对期望恋爱次数的影响随年级的升高并无显著变化。

以上分析是基于大学本科四年大学生的恋爱状况而言的，对于那些正在经历毕业，走向社会过程的大学生们，影响他们的恋爱状况的因素是否会有所不同仍需讨论。因此，接下来我们构建了类似的回归模型对2006级学生的恋爱状况进行了分析。其中，表4—5展示了有关恋爱概率的Logit模型回归结果。由该表可见，在控制了其他特征之后，女生相对于男生的恋爱发生比更高。不论读研还是工作，他们相对于处于本科阶段的学生的恋爱概率更高。就家庭社会经济地位而言，值得注意的是，与2008级学生不同，来自中上层家庭的大学生的恋爱发生比与来自中下层家庭的大学生相比高出25.1%。进一步分性别探究发现，家庭背景这一效应仅存在于女生当中，而对男生并无显著影响。类似地，生源地对女生而非男生产生显著影响，具体而言，相对于来自其他省份的女生，北京的女生的恋爱概率更高；而对于男生，该效应并不显著。另外，分专业来看，与2006级学生相似，理工农专业男生的恋爱概率相比于社会科学的男生更低。

就恋爱次数进行预测（见表4—6）可以发现，对于2006级学生，在控制了其他因素之后，期望恋爱次数不存在性别差异。且不论工作还是读研，期望恋爱次数都显著多于本科生，而工作的学生比读研的学生的期望恋爱次数多0.090（p=0.026＜0.05）。与2008级学生相似，来自农村的学生的期望恋爱次数显著更少，北京学生相对来自其他省份学生的期望恋爱次数更多。就家庭社会经济地位而言，来自中上层家庭的学生的期望恋爱次数比来自中下层家庭的学生多0.149。且家庭背景及生源地对期望恋爱次数的显著性影响仅限于女生。