1990—2010年中国女性早婚和生育的地区不平等性

罗冬梅，闫晓晋，胡佩瑾，张京舒，宋 逸，马 军

(北京大学公共卫生学院，北京大学儿童青少年卫生研究所，北京 100191)

早婚和青少年生育是影响联合国可持续发展目标的重要指标，对女性青少年及其后代的健康与福祉有重要危害[1-2]。地区经济发展、收入不平等和教育可及性等结构性因素对青少年结婚和生育有显著影响，是地区间青少年早婚早育不平等的主要原因[3]。青春期是个体健康发展和人力资源积累的关键时期，减少这个时期的健康不平等，对减少全生命周期的健康不平等、提高全人群的健康水平具有重要意义[4]。本研究利用1990—2010年三次全国人口普查的汇总数据，分析中国15～19岁女性青少年结婚和生育地区层面的社会经济不平等性，为减少青少年早婚早育的地区不平等提供依据。

1 资料与方法

1.1 数据来源

本研究使用二手数据进行分析。1990、2000和2010年全国和各省份15～19岁女性人口数、婚姻状况和生育状况分别来源于第四次、第五次和第六次全国人口普查的汇总表[5-7]。人口普查采用全面调查的方法，以户为单位进行登记，普查对象包括普查标准时点居住在中国且具有中国国籍的所有居民。经过培训的人口普查员直接进行挨家挨户调查，普查员在家户住所，根据户主或熟悉家庭情况的家户其他人员提供的答复，填写并核实人口普查表。人口普查表主要包括人口和住户的基本情况，包括基本特征(如年龄、性别、民族)、受教育程度、婚姻状况(未婚、已婚、离异、丧偶)、上一年是否有子女出生(出生日期和性别)等信息。1990年人口普查，所有调查住户均填写了婚姻和生育信息，2000和2010年人口普查，只有随机抽取的10%住户填写了婚姻和生育信息。1990、2000和2010年各省份人均国内生产总值(gross domestic product，GDP)来源于国家统计局地区数据[8]。

1.2 统计学分析

根据人口普查汇总数据计算1990—2010年全国及各省份15～19岁女性的已婚率和生育率：已婚率=(1-从未结婚人数/总人数)×100%，生育率(/1 000人)=过去一年出生人口数/育龄妇女人数×1 000‰。

对于健康指标，绝对不平等性和相对不平等性同样重要[9-10]。本研究中，我们使用率差和不平等斜率指数(slope index of inequality，SII)来反映绝对不平等性，利用率比和集中指数(concentration index，CI)来反映相对不平等性，并使用集中曲线图可视化不同年度的不平等性[10-11]。

率差被定义为：人均GDP最低省份的已婚或生育率-人均GDP最高省份的已婚或生育率。

率比被定义为：人均GDP最低省份的已婚或生育率/人均GDP最高省份的已婚或生育率。

不平等斜率指数[10-12]：SII是绝对不平等性的一种测量，可以理解为最高社会经济水平亚组与最低亚组健康状况的差值。SII是基于回归估计得到的指数，横轴表示人口数的累计百分比(按人均GDP最低到最高排序)，将每个亚组横坐标中点的值定义为该组社会经济水平的相对排序(值为0～1)，纵轴为已婚率或生育率，与横轴的相对排序一一对应。通过加权最小二乘法估计健康指标与社会经济水平相对排序的关系，权重为各个亚组的人口数占比。回归的斜率即为SII，可以理解为社会经济相对排序从0上升到1时，健康状况改变的绝对值。本研究使用Stata中的riigen模块计算SII。

集中指数与集中曲线图[11,13]：将各省份人均GDP作为社会经济发展水平指标，集中曲线以横轴表示人口数量累计百分比(按人均GDP最低到最高排序)，纵轴表示已婚或生育累计百分比。如果已婚或生育在各社会经济亚组中均匀分布，集中曲线与对角线重合；如果较低社会经济水平人群拥有较高的已婚率或生育率，集中曲线在对角线上方；反之，则在对角线下方。集中曲线与对角线之间面积的两倍称作集中指数，集中曲线在对角线上方时为负值，在下方时为正值。当结局变量为有界时，需要进行集中指数的标准化[13]。集中曲线与对角线的距离越远，集中指数绝对值越大，代表差异越大。本研究计算的集中指数为有界变量的Wagstaff标准化集中指数[13]，并进行不同年度间集中指数差异的比较。本研究使用Stata中的conindex模块得到集中曲线和集中指数。

加权线性回归：用于估计省级层面青少年已婚率或生育率与人均GDP的关联。因变量为已婚率或生育率，自变量为人均GDP的自然对数，表示为logGDP，回归权重为分年份和和省份的人口数量，回归系数表示人均GDP每上升100%已婚率或生育率的变化情况。分别对1990、2000和2010年建立回归模型。此外，另建立回归模型，在其中调整年份，并纳入年份和logGDP的交互项，用于判断与1990年相比，2000年和2010年的回归系数是否有差异。

所有分析使用Stata 16.0进行，检验水准α=0.05。

2 结果

2.1 1990—2010年中国15～19岁女性青少年结婚和生育状况

1990年、2000年和2010年15～19岁女性婚姻状况的样本量分别为58 507 832、4 536 681和4 097 621，生育状况的样本量分别为57 555 008、4 464 625和4 634 387，见表1。1990—2000年，全国15～19岁女性的已婚率从4.7%下降至1.2%，但在2010年反弹至2.1%。生育率从1990年的22.0/1 000人下降至2000年的6.0/1 000人，2010年进一步下降为5.9/1 000人。1990—2010年，贵州的人均GDP始终最低，其青少年已婚率逐步下降，而生育率在1990—2000出现上升；上海的人均GDP始终最高，其青少年已婚率和生育率均在2000—2010年出现较大回升，见表2。

表1 1990—2010年各省份15～19岁女性青少年婚姻和生育状况的样本量

In the 1990 census, all the residents filled out the information on marriage and childbirth status; however, in the census of 2000 and 2010, only 10% randomly selected residents filled out that information. NA, not available.

表2 1990—2010年与人均GDP相关的女性青少年结婚和生育的不平等性

a, Guizhou had the lowest GDP per capita and Shanghai had the highest among all the provinces irrespective of year. The unit for the column of “Overall”, “Guizhou”, “Shanghai”, ‘Rate difference” and “-SII (95%CI)”is % for the ever-married rate and per 1 000 for the fertility rate. SII, slope index of inequality; Rate difference, the rate of Guizhou minus the rate of Shanghai; Rate ratio, the rate of Guizhou divided by the rate of Shanghai; GDP, gross domestic product.

2.2 1990—2010年中国15～19岁女性青少年结婚和生育的社会经济不平等性

将人均GDP作为省份的社会经济发展水平指标，1990—2010年人均GDP最低省份(贵州)和最高省份(上海)15～19岁女性青少年已婚率率差由4.9%持续降低为1.7%，而率比由7.4持续下降为1.5。15～19岁女性青少年生育率率差和率比在1990—2000有所上升，在2000—2010年下降，2010年分别为15.0/1 000人和4.7，见表2。

1990年，女性青少年已婚率和生育率地区层面的社会经济不平等性不具有统计学意义(SII和CI均P>0.05)，而在2000年和2010年，已婚率和生育率的SII均小于0(均P<0.05)，意味着存在女性青少年已婚率和生育率的社会经济不平等性，且人均GDP较低的地区拥有较高的已婚率和生育率。如表2中SII所示，2000年和2010年人均GDP最低人群的已婚率比最高人群分别高 2.4%(95%CI：0.4～4.4)和2.3%(95%CI：0.3～4.2)， 2000年和2010年人均GDP最低人群的生育率比最高人群分别高12.9/1 000人(95%CI：5.4～20.5)和 9.3/1 000人(95%CI：4.6～14.0)。如图1所示，已婚的CI值在2000年和2010年分别为-0.32(P=0.02)和-0.17(P=0.03)，生育的CI值在2000年和2010年分别为-0.37(P<0.01)和-0.26(P<0.01)。已婚率CI在1990年、2000年和2010年这3个年度之间差异无统计学意义(F=2.58，P=0.08)，生育率CI年度之间差异有统计学意义(F=4.62，P=0.01)。

2.3 1990—2010年青少年已婚率和生育率与人均GDP的关联

1990年青少年已婚率和生育率与人均GDP的关联无统计学意义(均P>0.05)。2000年人均GDP上升100%，已婚率平均下降1.4%(95%CI：0.1～2.7)，生育率平均下降7.9/1 000人(95%CI：2.9～12.8)。在2010年，人均GDP上升100%，已婚率平均下降1.5%(95%CI：0.1～2.9)，生育率平均下降6.7/1 000人(95%CI：3.2～10.1)，见表3。

表3 1990—2010年中国女性青少年已婚率和生育率与人均GDP的关联

a, unit of this column is % for the ever-married rate and per 1 000 for the fertility rate. This table shows the results of the weighted linear regression models. The dependent variables are the ever-married rate and the fertility rate, while the independent variable is logGDP (or are logGDP, year and [logGDP×year]). logGDP, the natural logarithm of GDP per capita; GDP, gross domestic product.

3 讨论

早婚早育不仅对妇女和下一代的健康有不良影响，还会限制妇女受教育和就业的机会，影响其自我实现和社会地位[4,14-15]。早婚和青少年生育率被包含在2016年柳叶刀青少年健康与福祉委员会(2016 Lancet Commission on Adolescent Health and Wellbeing)提出的青少年健康和福祉的12个关键指标之中，对于追踪青少年健康及其不平等性具有重要意义[1,4]。1981年开始实施的由全国人民代表大会常务委员会颁布的新《中华人民共和国婚姻法》中规定了女性的最低结婚年龄为20岁，在一定程度上限制了中国女性青少年早婚早育行为的发生。然而本研究数据显示，15～19岁青少年事实性婚姻和生育仍存在，尤其是在经济发展水平较低的地区，如本研究中的贵州。

将女孩留在学校被证明是减少早婚早育最有效的举措[16]。1990—2010年，中国15～19岁女性已婚率和生育率大幅下降，可能的原因之一为这期间青少年受教育程度的大幅提高。根据人口普查数据，15～19岁女性受教育程度≥高中的比例从1990年的10.6%，上升到2000年的28.4%，进而上升到2010年的49.0%[5-7]。本研究发现，2000—2010年15～19岁女性青少年已婚率出现反弹，而生育率保持相对稳定。现有文献显示，这可能与“婚姻市场”男性过剩，将眼光投向更年轻的女性有关[17]。“重男轻女”的传统观念和1981—2015年的“一孩”政策使得中国出生性别比失衡[18-19]。2000年，性别比失衡的出生队列(大约20岁)开始进入“婚姻市场”，带来婚姻市场的男性过剩，至2015年20～24岁年龄段的男、女人口比例达到了1.11[18]。在男性过剩的背景下，年轻男性可能会诉诸替代策略来寻找配偶，例如转向更年轻的、受教育程度低的女性，使得15～19岁女性已婚率和生育率回升[17,20]。

1990年，中国15～19岁青少年的已婚率和生育率相对较高，但未发现早婚早育的地区社会经济不平等性。2000年和2010年中国15～19岁女性生育率已经低于高收入国家(2017年为16.2/1 000人)[21]，然而，2000年和2010年女性青少年已婚率和生育率存在显著的社会经济不平等性，生活在经济发展水平较低省份的女性青少年更容易结婚和生育，可能的原因是不同经济发展水平的省份早婚早育下降速率不均衡，经济发展水平较低的省份下降更为缓慢。全球层面的研究发现，国家财富是青少年生育率的结构性决定因素之一，富裕的国家青少年生育明显更少[3,22]。地区经济发展水平意味着地区可利用的资源，是人群健康水平最基本的决定因素之一。目前，九年义务教育基本保证了小学和初中教育的全覆盖，然而高中教育仍更多依赖于地方政府和家庭的投入[23]。人口普查数据显示，2010年上海20～24岁女性受教育程度≥高中的比例为64.9%，而贵州仅为30.2%[7]。促进青少年健康最有效的干预方式是改变结构性决定因素，尤其是提升教育的可及性[3]。在经济整体快速发展的背景下，如果没有足够的向贫困地区和贫困家庭的教育投资，可能导致高中教育的地区不平等，进而导致早婚早育的不平等。在青少年早婚早育地区不平等的背景下，减少贫困和收入不平等，加大对贫困地区的高中教育投入，对青少年整体健康水平的提高和公平性的促进具有重要意义[22]。

本研究用多种统计学方法探究女性青少年早婚早育的不平等性[10]。用率差和率比反映平等性简单直接，但没有考虑到中间群体的状况和各个群体的人口数，只敏感于两端值的变化。不平等斜率指数和集中指数，将不同社会经济水平亚组的人口数和健康状况纳入考虑，能反映整个人群的情况，但相较于率差和率比理解起来更为复杂。线性回归更为直接地呈现了青少年早婚早育与地区经济发展水平的关联，呼应了斜率指数和集中指数的结果。

本研究存在局限性，首先，由于人们倾向于隐瞒早婚和计划外生育，本研究中15～19岁女性已婚率和生育率很可能被低估[24-25]；其次，受数据限制，本研究使用15～19岁已婚率作为早婚指标，而非结婚年龄<18岁；最后，本研究为省份层面的生态学研究，无法确证因果关联，也无法探究早婚早育不平等性的深层次原因。未来的研究可通过个体层面的收入、受教育程度等变量进一步探究青少年早婚早育的不平等性。