歐璟華 鄢宇

（重慶大學 經(jīng)濟與工商管理學院，重慶 400044）

1 引言

隨著社會結構的不斷轉型，我國適婚人群初婚年齡不斷提高。第六次人口普查公布的數(shù)據(jù)顯示，男女性公民平均初婚年齡在20年間（1990-2010）均明顯推遲，且與人口增長率趨勢相反（如圖1所示）。1990年至2017年，我國育齡婦女平均初婚年齡從21.4歲提高到25.7歲，推遲超過4歲，并且有持續(xù)走高的趨勢②國家統(tǒng)計局.《改革開放40年經(jīng)濟社會發(fā)展成就系列報告（2018）》。。晚婚現(xiàn)象帶來了許多社會問題：結婚年齡過晚，夫妻的離婚風險會大幅上升[1]，帶來較低的生育率[2]，對社會犯罪、社會保障和國家長期人口素質(zhì)都存在較大影響[3-5]；同時，有研究認為，面對人口老齡化和低生育率雙重困境，即使生育政策“完全放開”，對于中國人口中長期效果也十分有限[6]，因此，過度晚婚帶來的人口結構負面影響是未來我國人口政策和“十四五”規(guī)劃關注的焦點③《中共中央關于制定國民經(jīng)濟和社會發(fā)展第十四個五年規(guī)劃和二〇三五年遠景目標的建議（2021）》。。

圖1 1990-2010中國平均初婚年齡及人口增長趨勢變化

為什么年輕人結婚普遍晚于從前？親友網(wǎng)絡在其中發(fā)揮著重要的作用。在傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)社會，婚姻主要依靠地緣、親緣這樣的社會關系網(wǎng)絡得以建立，“媒婆”和親朋好友作為寶貴的媒介資源，提高了適婚男女的匹配效率，逐漸形成“通婚圈”。G.Skinner認為“通婚圈”是理解中國傳統(tǒng)農(nóng)村婚姻的重要基礎，親友網(wǎng)絡對婚姻匹配的影響很大。從2010年北京大學公布的家庭追蹤調(diào)查（CFPS2010）數(shù)據(jù)來看，與初婚對象是通過“親朋好友介紹”方式認識的比重高達78.5%，可見，親友網(wǎng)絡為婚姻匹配提供了良好的溝通渠道。

目前，關于親友網(wǎng)絡與初婚年齡之間關系的研究還比較少。相關研究能夠以新穎的視角來解釋目前社會普遍存在的晚婚現(xiàn)象，為低生育率，勞動力供給不足，人口老齡化提供新的研究角度，加深關于社會文化和非正式制度對人口結構調(diào)整的理解，對于相關制度的設立具有重要意義。本文基于CFPS2010的全國微觀調(diào)查數(shù)據(jù)，研究親友網(wǎng)絡與初婚年齡之間的關系，與已有文獻相比，主要創(chuàng)新點有以下方面：首先，國內(nèi)大多數(shù)晚婚問題的研究，主要集中在教育水平，社會成本和收入等因素上，利用全國性樣本數(shù)據(jù)從親友網(wǎng)絡的視角對社會普遍存在的“晚婚”問題進行討論，這在國內(nèi)相關領域的研究中比較少見；其次，在研究結論上，本文不僅驗證了親友網(wǎng)絡的“縮短效應”，也驗證了其“延長效應”，從而證明了親友網(wǎng)絡對于初婚年齡結構具有的“聚攏”作用，這對于理解親友網(wǎng)絡，這種非正式制度對我國人口結構的有益調(diào)整提供了理論與實證上的支持。

2 文獻綜述和理論假設

2.1 文獻綜述

與本文有直接關聯(lián)的研究，一是關于婚姻匹配和晚婚問題研究的相關文獻；二是關于社會網(wǎng)絡、社會流動對初婚年齡影響的相關研究。

G.Becker是將經(jīng)濟學分析引入婚姻與家庭行為的先驅，他的理論認為當人們通過婚姻所獲得的預期效用大于單身時的效用時，人們才會選擇結婚[1]，他的模型強調(diào)，無論在婚前還是婚后，尋找伴侶的搜索成本都是一個重要的參數(shù)，而這種搜尋成本與匹配效率具有密切聯(lián)系。Oppenheimer的婚姻搜尋理論對Becker的理論進行了補充，著重論述了經(jīng)濟狀況確定性對初婚年齡的影響[7]，他認為經(jīng)濟狀況的不確定性是低齡未婚青年婚姻推遲的重要原因：穩(wěn)定的就業(yè)和職業(yè)發(fā)展不僅決定了個體對于匹配對象的保留值，也決定了預期婚姻生活帶來的效用。他們的研究為本文提供了一個較為完整的研究框架。以這些理論為框架，大量研究探討了婚姻市場的匹配（包括年齡、教育、通婚范圍、戶籍等特征）對婚姻選擇和婚姻質(zhì)量的影響[8-9]；另外，初婚年齡和婚姻穩(wěn)定性之間的關系在國內(nèi)外也得到了深入討論，部分研究認為，初婚年齡的適度提高有利于婚姻穩(wěn)定，早婚夫妻較晚婚夫妻會有更高的離婚風險[10]，相關學者把這種現(xiàn)象稱為“成熟效應”，而也有研究表明當結婚年齡超過一定界限時，夫妻的離婚風險又會上升，個體更可能與“不匹配對象”結婚，產(chǎn)生“不匹配效應”[11]，這種關于初婚年齡與婚姻穩(wěn)定性的非線性關系在國內(nèi)外的相關研究中得到了證實[8][12]。因此，過早或者過晚進入婚姻生活對婚姻穩(wěn)定都是不利的，本文研究發(fā)現(xiàn)，親友網(wǎng)絡在對初婚年齡的影響上，具有類似于“彈簧”的“拉伸”和“壓縮”作用，有利于把初婚年齡控制在一個相對合理的年齡區(qū)間，對初婚年齡結構的調(diào)整具有重要意義。

另一方面的文獻是關于社會網(wǎng)絡、社會流動對初婚年齡和婚姻匹配影響的相關研究；與本文有直接關聯(lián)的研究是劉利鴿和靳小怡《關于社會網(wǎng)絡視角下，農(nóng)村成年男性初婚風險的研究》[13]，該研究為本文提供了寶貴的研究思路，但該研究只運用了個別縣的調(diào)查數(shù)據(jù)對農(nóng)村成年男性對象進行了分析，在方法上也只利用事件史分析方法，在內(nèi)生性考慮上可能存在不足。另外，部分研究討論了人口流動對農(nóng)村人口初婚年齡的影響[14-15]，他們的研究考慮了婚姻匹配的搜尋屬性，但是忽視了親友網(wǎng)絡對初婚年齡的影響?？偟膩碚f，在晚婚現(xiàn)象的相關研究中，大多數(shù)研究把視角放在教育水平、教育深化和婚姻擠壓[16-17]、婚前同居和生育政策上[18-19]，各個研究對本文提供了寶貴的借鑒，但也忽視了親友網(wǎng)絡這種非正式制度在其中的重要作用。

另外，親友網(wǎng)絡作為社會網(wǎng)絡重要組成，得到社會學、經(jīng)濟學和心理學等學科研究的廣泛關注，它強調(diào)一種更加穩(wěn)定的關系網(wǎng)絡[20]，在經(jīng)濟學主流研究中,社會網(wǎng)絡常常被視為非正式制度的重要組成部分。家庭的社會網(wǎng)絡能夠幫助家庭獲得更多的外部資源，從而有助于家庭共享信息、降低交易成本，促進交易的達成[21-22]。作為一個重視“關系”傳統(tǒng)的國家[23]，社會網(wǎng)絡滲透了國人生活各個方面，深刻的影響了我們的各種決策。社會網(wǎng)絡因素在個人擇偶決策中也具有重要作用，擇偶過程可以視為人們利用社會網(wǎng)絡尋找社會資源的過程[24]，社會網(wǎng)絡往往決定著個人的初婚風險水平[13]。但是，對于新生代，親友網(wǎng)絡的影響可能正在減小，自由戀愛逐漸興起，新生代農(nóng)民工的婚戀途徑正在從傳統(tǒng)轉向現(xiàn)代，從“父母之命，媒妁之言”轉向“自由戀愛”，自由戀愛比例提高18.9個百分點[25]，高學歷群體的擇偶方式也更加推崇“自由戀愛”，自由戀愛已經(jīng)成為年輕人主流交往方式④《當代青年群體婚戀觀調(diào)查報告（2018）》.團中央網(wǎng)絡影視中心。。因此，親友網(wǎng)絡對新生代的影響可能變?nèi)?。親友網(wǎng)絡社會角色的變遷，信息匹配渠道的缺失導致了適婚青年相對推遲結婚。

2.2 理論假說

根據(jù)Oppenheimer的理論，高低年齡組對婚姻的偏好其實是不同的：在早婚組，（1）低齡青年由于其社會經(jīng)濟狀況在一定時間內(nèi)表現(xiàn)出極大的不確定性，即使把大量時間用在婚姻生活上，完成婚姻匹配的期望值也比較低，預期婚姻效用會很低，此時，他們對于婚姻的偏好一般較低；（2）隨著親友網(wǎng)絡的增強，低齡青年可能更傾向于利用親友網(wǎng)絡這種資源，穩(wěn)定自己的工作，創(chuàng)造更好的經(jīng)濟基礎為未來婚姻做準備，提高婚姻匹配的保留值，有研究認為社會網(wǎng)絡提高了農(nóng)民工的工資水平[26]，因此，隨著親友網(wǎng)絡的增強，低齡青年往往會推遲擇偶。而對于晚婚組，（1）他們中大部分工作已經(jīng)穩(wěn)定，親友網(wǎng)絡對于他們在事業(yè)上提升的邊際效用開始遞減，此時，選擇把親友網(wǎng)絡資源用在婚姻生活中，能產(chǎn)生更大的效用。（2）在“剩男、剩女”社會輿論和親友網(wǎng)絡“催婚”的壓力下，他們對于婚姻會更加偏好，更加追求穩(wěn)定的生活，從而縮短初婚年齡。

以上兩種情況主要出現(xiàn)在親友網(wǎng)絡作用明顯的年齡階層，但是對于新生代（如“80后”），親友網(wǎng)絡的影響可能并不顯著，這也間接導致了適婚青年相對推遲結婚。

最后，由于目前我國人口結構的老齡化特征較為明顯，故總體應該呈現(xiàn)高年齡組特征，即總體上，親友網(wǎng)絡能夠顯著縮短人們的初婚年齡。對于把親友網(wǎng)絡這種資源，運用在工作和婚姻生活的相對偏好的差異，是判斷“延長效應”和“縮短效應”的關鍵所在。

綜上，本文核心假說為：

H1：總體上，親友網(wǎng)絡負向影響初婚年齡。

H2：親友網(wǎng)絡負向影響中、高年齡群體初婚年齡。

H3：親友網(wǎng)絡負向影響早婚年齡組的初婚年齡。H4：親友網(wǎng)絡正向影響晚婚年齡組的初婚年齡。

3 實證分析

3.1 數(shù)據(jù)來源

本文利用2010年由北京大學主持的中國家庭追蹤調(diào)查（CFPS2010）公開數(shù)據(jù)進行實證分析。CFPS2010樣本覆蓋25個省、市、自治區(qū)，代表了中國95%的人口，因此，CFPS的樣本可以視為一個具有全國代表性的樣本，該調(diào)查采用分層、多階段、與人口規(guī)模成比例的概率抽樣方法，具有科學性。本文主要利用CFPS2010中的成人問卷和家庭問卷數(shù)據(jù)庫，在剔除異常值和缺失值之后得到27333個個人樣本。CFPS2010相比于更新的CFPS調(diào)查問卷優(yōu)勢在于，初婚相關問題設計更加豐富，數(shù)據(jù)處理相對簡單，缺失值較少，被相關研究大量使用[8][18][19]。

3.2 變量測量

3.2.1 被解釋變量

本文采用的核心被解釋變量為被訪者初婚年齡，即已婚個體初婚年份減去出生年份；對于該變量本文做了以下處理：(1)刪除初婚年齡小于16歲的個體；(2)刪除數(shù)據(jù)“不適用”個體；(3)在事件分析法Cox風險分析中將未婚個體放入變量，在多元線性回歸分析中去除未婚個體的影響⑤CFPS2010中已初婚個體比例為86.1%，雖然在多元線性回歸中，只對已初婚個體進行研究，但是對總體樣本影響不大。，排除未婚個體單身原因不同帶來的對研究結果的干擾。

3.2.2 主要解釋變量

本文主要參考類似文獻[27-28],利用“去年所贈送出去的禮金”數(shù)目對數(shù)及其虛擬變量、“春節(jié)，親戚拜訪數(shù)量”、“春節(jié)，朋友拜訪數(shù)量”四組代理變量，作為親友網(wǎng)絡的代理變量。一方面，家庭的禮金支出可以看作是家庭對親友網(wǎng)絡的投資和維持，是一種家庭較為穩(wěn)定親友網(wǎng)絡關系的體現(xiàn)。另一方面，春節(jié)是中國最重要的傳統(tǒng)節(jié)日，親朋好友間的互相拜訪是維系家庭社會關系的重要途徑，因此，這四個代理變量可以較為客觀的描述親友網(wǎng)絡的強度。

3.2.3 控制變量

結合CFPS2010問卷內(nèi)容和相關研究文獻[18][29]，本文最后選取的控制變量主要包括，家庭經(jīng)濟地位變量，個人特征變量和其他控制變量。其中，家庭經(jīng)濟地位變量包括：父母親最高受教育程度，12歲時的戶籍性質(zhì)；個人特征變量則包括：初婚前是否同居、身高、民族、受教育程度、性別和宗教信仰；其他變量則包括是否連續(xù)工作超過6個月，家庭人口規(guī)模和省份變量，具體賦值情況見表1。

表1 主要變量的描述性統(tǒng)計

3.2.4 實證設計

在實證設計上，本文主要選用兩種對于相關問題研究常用分析方法：事件史分析和多元線性估計，從而得到較為穩(wěn)健的結論。

(1)事件史分析方法：本文采用學界常用的Cox比例風險模型來分析家庭親友網(wǎng)絡對個人初婚年齡的影響。由于其半?yún)?shù)模型和對參數(shù)模型設定較弱等良好統(tǒng)計性質(zhì)，相比于其他生存模型也更具優(yōu)勢，被醫(yī)學、人口學研究廣泛使用；本文具體設置模型如下：

(2)最小二乘估計結合工具變量法的實證分析方法，也被廣泛運用于該問題的研究之中，因為Cox比例風險模型可能無法解決模型的自選擇問題[18][29]，因此，多元線性回歸可以作為Cox比例風險模型的補充。模型設置如下：

其中，chn為初婚年齡，α0為截距項，SN為社會網(wǎng)絡代理變量，分別為去年禮金支出對數(shù)lnsclj，去年禮金支出虛擬變量sclj_dum，春節(jié)親戚拜訪數(shù)量cjqq，春節(jié)朋友拜訪數(shù)量cjpy，Xi為控制變量，b0和Ci分別為變量的系數(shù)，εi為誤差項，Cox風險模型系數(shù)含義與此類似，但它缺少常數(shù)項與誤差項。

本文利用這兩種不同原理的估計方法，使實證結果更加穩(wěn)健。

圖3 不同親友網(wǎng)絡個體初婚年齡

3.3 實證分析結果

3.3.1 描述性統(tǒng)計結果

在描述性統(tǒng)計表1中，可以看到2010年全國平均初婚年齡在23.1歲左右，這與國家統(tǒng)計局公布的全國第六次人口普查數(shù)據(jù)比較接近，去年有禮金支出的家庭占到總體樣本的81%。從總體樣本上看，家庭春節(jié)親戚拜訪人數(shù)要大于朋友拜訪人數(shù)，且兩個指標平均水平都比較高，可以看出，中國確實是典型的“關系”社會，絕大部分家庭都有自己的親朋好友交際網(wǎng)絡。

從圖2可以看出，有親友網(wǎng)絡家庭的成員初婚年齡明顯要低于沒有的家庭；其中“去年禮金支出”變量中，有禮金支出的家庭要比沒有禮金支出的短將近半年；“春節(jié)親戚拜訪”變量中，有拜訪的家庭比沒有拜訪家庭成員短接近0.7年；“春節(jié)朋友拜訪”變量差距雖然相對較少，但是總體上來看，家庭親友網(wǎng)絡能夠明顯縮短成員初婚年齡。

圖2 本文的研究框架

3.3.2 K-M生存估計結果

從Kaplan-Meier生存函數(shù)結果上看，樣本的初婚事件主要發(fā)生在20-40歲，且大多數(shù)樣本在20-30歲年齡段完成初婚，從圖4可以看出在21歲之后，親友網(wǎng)絡明顯加大了初婚風險。

圖4 禮金支出變量的K-P曲線

3.3.3 Cox風險模型與多元線性回歸估計結果

表2前半部分為Cox函數(shù)模型，模型1-1、1-2、1-3、1-4分別是不同代理指標衡量下的親友網(wǎng)絡的分析結果，其中，所有親友網(wǎng)絡代理變量均與初婚風險成正向關系，以“去年禮金支出對數(shù)”指標為例，該系數(shù)為0.017且在1%水平下顯著，這表示隨著親友網(wǎng)絡增強，初婚的風險會增加1.7%（e0.017-1），而以“去年禮金支出”虛擬變量為家庭社會網(wǎng)絡的代理變量，有社會網(wǎng)絡的家庭成員初婚風險增加9.6%（e0.092-1），其余兩個代理變量也支持親友網(wǎng)絡越強，核心假說1得到證實。

表2后半部分為多元線性回歸估計結果，同理，模型2-1、2-2、2-3、2-4分別表示不同指標衡量下的親友網(wǎng)絡的分析結果。結果顯示，所有親友網(wǎng)絡代理變量都與初婚年齡成負向關系，這個結論與Cox函數(shù)模型結果相互支持⑥本文主要采用圖示法對Cox比例風險模型PH假定進行檢驗，且檢驗通過。。

表2 Cox模型與多元線性模型的主要估計結果

在控制變量部分，Cox模型與多元線性回歸模型基本都支持男性、婚前同居、教育程度、非農(nóng)身份、擁有長時間工作經(jīng)歷、東部地區(qū)省份等因素會延長初婚年齡（降低初婚風險），而身高和家庭規(guī)模等因素會縮短初婚年齡（增加初婚風險）。本文所討論的大部分控制變量不僅得到了相關文獻的支持[18][29]，也得到了不同計量模型結果的相互佐證。因此，本文認為研究在模型設定、選擇和研究結論上，都較為穩(wěn)定。

3.3.4 不同出生隊列的估計結果

從線性模型的實證結果可以看出，對于不同出生隊列，親友網(wǎng)絡對個人初婚年齡的影響效果是不同的。從表3中我們可以看到對于“80后”組（16-30歲），親友網(wǎng)絡的縮短作用并不顯著，“70后”（30-40歲）和“60后”（40-50歲）影響相對顯著，且“60后”的影響最大，“50后”（大于50歲）影響作用稍小也比較顯著⑦本文也進行了Cox模型分析，主要變量的結果與多元線性回歸方向一致，這里只對多元線性回歸結果進行報告。，表3的結果比較直觀的印證了本文提出的假說2。

表3 出生隊列異質(zhì)性影響結果

3.3.5 工具變量法

雖然Cox函數(shù)模型和多元線性回歸模型在實證結論上保持一致，但是兩種模型都可能存在內(nèi)生性問題，這也是初婚問題研究普遍存在的問題[30]。在此情況下，本文采用工具變量法來解決可能存在的內(nèi)生性問題。對于親友網(wǎng)絡的工具變量的選取，相關研究提供了多種研究視角，部分研究利用改革開放前的“家庭成分”[31]，對于普通話的重視程度[32]，是否為本地大姓等[33]作為親友的工具變量，為本文提供了重要思路，最后，綜合工具變量選擇條件和數(shù)據(jù)可獲得性，本文選取個人問卷中“文革時，家庭成份”虛擬變量作為親友網(wǎng)絡的工具變量⑧利用問卷中“請問，文革時期，您的家庭成份是？”對“地主階級以上”等賦值為1，其它為0?！凹彝コ煞帧碧摂M變量作為親友網(wǎng)絡的工具變量的思路，主要借鑒了章元和陸銘（2009）的研究，由于部分數(shù)據(jù)缺失，對于“家庭成分”只做二值分類。。

表4是使用“家庭成分”工具變量后的結果；在此用了三種不同的代理變量作為親友網(wǎng)絡的代理變量，其中模型1、3、5沒有控制中東西部地區(qū)變量，模型2、4、6則為控制區(qū)域變量的結果，利用“家庭成分”虛擬變量作為工具變量后，社會親友變量系數(shù)依然為負且都在1%水平下顯著，系數(shù)絕對值也都有增大，因此，本文核心假設得到了有力支持。為檢驗工具變量的有效性，本文也對樣本進行工具變量的Cragg-Donald和DWH檢驗，其中DWH檢驗結果顯示社會網(wǎng)絡變量的確存在內(nèi)生性問題，且都至少在5%水平下顯著，C-D F統(tǒng)計量的值，也均大于Stock、Yogo[34]提供的期望最大值為15%的弱工具變量閥值8.96，說明本文存在弱工具變量的可能性較弱，進一步支持了本文的核心假設⑨不同出生隊列也作類似處理，絕大部分指標符合預期，這里限于篇幅，暫不報告。。

表4 工具變量實證結果

3.3.6 其他穩(wěn)健性檢驗

為了使結論更加可信，本文還做了其他穩(wěn)健性檢驗；一是對親友網(wǎng)絡代理變量進行替換，本文利用“春節(jié)，親戚朋友拜訪”綜合虛擬變量，去年禮金支出占家庭收入的比重作為代理變量，在兩類基準回歸中，親友網(wǎng)絡的影響方向并沒有發(fā)生改變；二是利用Tobit、計數(shù)模型和負二項回歸對文中核心變量進行檢驗，也得到類似的研究結論。

因此，總體來說，本文認為家庭親友網(wǎng)絡能夠顯著降低成員的初婚年齡。

3.4 對于晚婚現(xiàn)象的解釋

表3所呈現(xiàn)的結果，和現(xiàn)實認識是比較相符的：“80后”組對于親朋好友的婚戀介紹可能比較反感，他們對婚戀自由更加推崇，所以婚戀選擇上可能更傾向于自由選擇；“70后”、“60后”對家庭親友網(wǎng)絡的影響都比較顯著，這與當時的時代背景密不可分，“70后”、“60后”在他們達到婚姻的適齡時，國家市場化才剛剛起步，各種人員流動、信息交通也不夠發(fā)達，因此，以“親朋好友”作為“媒介”為婚姻匹配提供了更加有效的途徑；最后“50后”由于時代背景，擁有更加閉塞的婚姻信息交流和匹配方式，如，家庭聯(lián)姻、村內(nèi)婚配等方式可能更加普遍[35]，因此，在影響強度上可能不及“70后”、“60后”?！?0后”組對于親友網(wǎng)絡影響的不顯著，導致了他們比“70后”、“60后”總體上更晚結婚，從而呈現(xiàn)出普遍晚婚的社會現(xiàn)象。

同時，為了加強結論的可靠性，本文還對不同受教育年限的群體進行了分析，結果如表5所示：

表5 教育年限異質(zhì)性影響結果

如表5所示，對于不同受教育年限的群體，親友網(wǎng)絡對初婚年齡的影響也呈現(xiàn)不同的狀態(tài)。不管是Cox模型還是多元線性回歸，家庭親友網(wǎng)絡都只對低受教育年限群體產(chǎn)生顯著的影響，對高受教育年限群體影響并不顯著，這比較符合新生代，受教育程度高和崇尚婚戀自由的群體標簽。

不同出生隊列異質(zhì)性和教育異質(zhì)性實證的結果，折射出了親友資源在不同信息流通程度時代，對初婚影響的變化，也能讓我們深刻感受到信息交流方式、文化和親友網(wǎng)絡角色在不同時代中的變遷，這種“七大姑、八大姨”式的親友網(wǎng)絡，在不斷的社會變遷中，對于婚姻信息溝通匹配的角色功能弱化，是目前晚婚現(xiàn)象普遍存在的一個重要原因。新生代人群（如“80后”）往往受過更多的教育，更加追求自由戀愛，親友網(wǎng)絡在婚姻信息溝通匹配作用逐漸弱化，同時，更新的有效溝通渠道可能還并沒有形成，這導致了晚婚現(xiàn)象的存在。

4 親友網(wǎng)絡的“彈簧效應”

綜合相關理論，本文認為親友網(wǎng)絡對早、晚婚組的影響是不同的。那么，親友網(wǎng)絡的“彈簧”作用是否存在？不同性別組是否都存在“彈簧”效應？在本章，本文主要對以上問題進行分析討論。

4.1 早、晚婚組異質(zhì)性實證結果

利用（1）和（2）中的模型，剔除了“80后”群體樣本，本文對初婚年齡組異質(zhì)性進行計量分析，表6結果，對前文中的理論模型進行了驗證；在初婚年齡全樣本中，本文按初婚年齡大小把樣本等分為三組（和五組，僅報告三組結果），把較低初婚年齡組視作早婚年齡組，較高初婚年齡組視作晚婚年齡組，分別進行驗證；在Cox模型中，親友網(wǎng)絡顯著負向影響早婚組初婚年齡，同時顯著正向影響晚婚組初婚年齡，而在多元線性回歸模型中，親友網(wǎng)絡顯著正向影響早婚組初婚年齡，同時顯著負向影響晚婚組初婚年齡，這些結果都說明家庭社會網(wǎng)絡能使早婚年齡組降低初婚風險（延長初婚年齡），使晚婚年齡組增大初婚風險（縮短初婚年齡）。

表6 早婚組與晚婚組異質(zhì)性影響結果

表7 分性別的早婚組與晚婚組異質(zhì)性影響結果

對于不同性別組，與以上處理類似，分性別按初婚年齡大小把樣本等分為三組（和五組，僅報告三組結果），分性別把較低初婚年齡組視作早婚年齡組，較高初婚年齡組視作晚婚年齡組，進行類似回歸和實證分析，也得到了類似的實證結果⑩同上，本文也采用了4種社會網(wǎng)絡代理變量，2種主要計量方法，都得到了類似于“去年禮金支出對數(shù)”的結果，同上，本文只對“去年禮金支出對數(shù)”和多元線性模型結果進行匯報。，假說3、4得到證實。

4.2 對親友網(wǎng)絡“彈簧”效應的解釋

在Oppenheimer的婚姻搜尋理論框架下，不同年齡階段個人對于婚姻生活的偏好是不同的，作為理性的個人更可能會在事業(yè)相對穩(wěn)定的年齡階段再認真考慮婚姻大事，住房有無影響了青年的經(jīng)濟社會地位，進而限制了婚姻決策[36]，中國俗語中也有“嫁漢嫁漢，穿衣吃飯”的說法，親友網(wǎng)絡在一定程度上影響了早婚組的婚姻偏好，因此，親友網(wǎng)絡會相對延長低齡青年進入婚姻的時間。

對于晚婚組來說，首先，親友網(wǎng)絡作為信息資源，增大了擇偶范圍，使婚戀市場的信息更加對稱，這極大地促進了婚姻匹配效率和婚姻預期效用；其次，隨著結婚的成本增大，家庭社會網(wǎng)絡也為結婚資本借貸提供了有效途徑[13]；最后，隨著年齡的增大，更多的人表現(xiàn)對安定生活的向往，加上家人和親朋好友網(wǎng)絡形成的“催婚壓力”，此時，個人對婚姻行為的偏好更加強烈。

親友網(wǎng)絡對初婚年齡具有的“彈簧”效應，表現(xiàn)出了親友網(wǎng)絡，這種非正式文化制度，對“80前”群體初婚年齡結構的有益調(diào)整，這“聚攏”了群體的初婚年齡，有利于家庭穩(wěn)定、生育率的提高和國家人口結構的調(diào)整。

5 結論及政策含義

基于婚姻市場搜尋匹配的研究理論，結合中國家庭追蹤調(diào)查2010年的微觀數(shù)據(jù)，本文采用了學界常用的Cox半?yún)?shù)模型對研究對象進行實證分析，并用多元線性回歸和工具變量法作為事件分析方法的補充，最后均得到了一致并且穩(wěn)健的結果?？傮w上，親友網(wǎng)絡可以顯著縮短初婚年齡，但親友網(wǎng)絡對“80后”組的積極影響不顯著，對“70后”、“60后”和“50后”組縮短效應均顯著，其中對“60后”組的積極影響最大，這可能與親友作為婚姻媒介角色的歷史變遷、中國區(qū)域開放和信息交流程度、鄉(xiāng)村文化時代變遷有關。并且相比于高受教育年限的群體，低受教育年限的群體更易受親友網(wǎng)絡的積極影響，這可能與不同受教育年限群組的對婚姻、戀愛觀念和在校自由交友時間差別有關，這解釋了當今普遍存在的晚婚問題。在對于早、晚婚年齡組的異質(zhì)性分析中，本文驗證了親友網(wǎng)絡在個人初婚年齡影響上的“彈簧”效應，在早婚組，親友網(wǎng)絡對工作和經(jīng)濟地位塑造上的積極作用對個人投入婚姻的時間進行了擠占，這使他們更晚結婚；而在晚婚組，由于他們的工作和經(jīng)濟地位相對穩(wěn)定，對婚姻的偏好增加，把更多的時間用在婚姻匹配上可以使他們獲得更大的效用，同時在家庭和社會的“催婚”壓力下，這種偏好會更加凸顯，從而使他們更早結婚，親友網(wǎng)絡的“彈簧”效應在男、女群組中均非常顯著，這有利于初婚年齡結構的調(diào)整。

本研究證明了親友網(wǎng)絡在人口結構調(diào)節(jié)上所具有的重要意義：親友網(wǎng)絡不僅在總體上縮短適婚人群初婚等待時間，并且對初婚年齡結構調(diào)整也存在有益作用。人口動態(tài)是社會運行的基礎，中國正在經(jīng)歷老齡化和低生育率的雙重困境，親友網(wǎng)絡有利于集中適婚公民的初婚時間，這對我國人口轉型意義重大。政府在相關人口生育政策的制定過程中，不能忽視親友網(wǎng)絡、文化在其中扮演的重要作用，否則可能會影響其實施效果。以往研究表明親友網(wǎng)絡對社會經(jīng)濟運行具有重要作用，本文研究表明這種積極作用也可能存在于社會人口結構調(diào)整上，這不僅為非正式制度相關研究進行了有力補充，同時，為我國人口結構轉型思路提供了一個新穎的視角。

盡管本文盡可能的對相關問題進行了深入的討論，但是還是存在一些不足之處。一是代理變量選擇，雖然本文所用的社會網(wǎng)絡代理變量與眾多文獻保持一致，但是由于初婚時間與調(diào)查時間的跨度，在社會網(wǎng)絡測度上可能會存在偏差，本文在前文也有一定說明，但是這個問題可能依然存在；二是對于一些描述樣本初婚時狀態(tài)的變量，如初婚時的感情狀況、身體條件、財產(chǎn)狀況等，現(xiàn)有的大型調(diào)查問卷無法提供，這也是初婚問題研究中普遍存在的問題，本文也沒有找到更加合理的彌補或代替方法。這些問題的解決可能有待于中國家庭追蹤調(diào)查問卷設計的不斷完善，本文也會對相關數(shù)據(jù)庫的更新作進一步追蹤。