農業轉移人口的初婚概率及其影響因素
——基于全國11省份的調查分析

靳小怡，滕嘉暄，杜 巍

西安交通大學公共政策與管理學院，陜西 西安 710049

一、問題提出

婚姻是人口再生產的重要條件，對人類社會具有重要意義。微觀而言，它首先是男性與女性社會成員締結并組成家庭的合法性保障，關系到個體生存質量[1]；宏觀而言，婚姻能夠對人口社會可持續發展產生影響。近年來，受獨立自主意識覺醒及世界范圍內不婚與晚婚潮流影響，婚姻正在經歷從義務向選擇的轉型[2]，這種轉型直接體現為中國日益上升的初婚年齡及未婚人群比例。民政部調查數據顯示，中國平均初婚年齡從1990年的23.4歲提高到2017年的26.8歲[3]，當前中國人口的平均初婚年齡已屬于晚婚狀態[4]。2022年發布的《中國婚姻家庭報告》顯示，2019年中國30～34歲男性未婚比例為18.16%，女性未婚比例為8.7%，結婚率呈現出較低態勢。

晚婚與未婚率的提升帶來了許多社會問題：結婚過晚會提升離婚率，并引發生育率下降[5]，晚婚與社會犯罪率高發有密切關系，容易引發社會保障等方面的安全隱患[6]。此外，晚婚帶來的低生育率將使中國的人口紅利持續走低，不利于經濟社會的可持續發展[2]。目前，晚婚對人口的負面影響已成為“十四五”時期關注的焦點之一。

在全國的適齡青年群體中，來自農村且具有流動經歷的農業轉移人口具有特殊性。《中華人民共和國2021年國民經濟和社會發展統計公報》顯示，2021年中國農民工規模達2.9億人，且仍在增長。對農業轉移人口來說，初婚年齡不僅會對其個人生活質量產生影響，而且會通過人口流向影響城鄉經濟的未來走向[7]。本文基于西安交通大學公共政策與管理學院城鎮化與可持續發展課題組2018年開展的全國“百村調查”數據和國家統計局網站公布的數據，運用事件史分析方法，通過建立Cox比例風險模型，系統分析城鎮化背景下農業轉移人口的初婚概率及其影響因素，并考察不同性別與出生隊列的差異性。

二、文獻綜述

初婚概率的研究大多基于個人、家庭和社會三個層面。個體層面的影響因素主要包括性別、受教育程度、婚前同居行為、職業及勞動力遷移等。陳越[8]基于中國綜合社會調查(CGSS)2006年的數據，研究了高性別比下的女性晚婚現象，發現城市“男大女小”的擇偶觀念并沒有得到根本轉變，導致城市年齡較大女性的擇偶困難。Guo等[9]發現中國受教育程度越高的人群，進入初婚的時間越晚。楊輝等[10]發現婚前同居在一定程度上提高了青年的初婚概率。Fukuda[11]則基于社會傳統思想結構下的女性個體職業因素，發現中國父權制結構的頑固性，增大了非傳統婚姻(尋找經濟地位較低的男性作為伴侶)的實現難度，從而使大多數職業女性推遲結婚時間。曾迪洋[12]發現勞動力遷移經歷次數對人口初婚年齡存在顯著正向影響，且越晚實現遷移的人，初婚的可能性越低。彭大松[13]將婚前是否有流動經歷作為探究的主要影響因素，并結合戶籍與性別視角，發現人口流動總體上推遲了初婚年齡，且不同戶籍與性別具有一定的差異性。

家庭層面的影響因素主要包括父母的受教育程度、職業地位及兄弟姐妹個數等。王鵬等[14]使用事件史分析方法發現，城市居民中父母的受教育程度越高，子女的初婚年齡越大；家庭中的兄弟姐妹越多，初婚年齡越小。對城市和農村戶籍居民而言，父親從事管理類工作會顯著提升兒子的初婚概率，其影響效應在農村居民中更顯著。

社會層面的影響因素主要包括地區房價及人口特征等。洪彩妮[15]將房價指數納入即將成婚男女的效用方程，發現房價上漲將顯著減少當期結婚數量。Ji等[16]研究發現，生活在中國高度城市化和高密度人群的東部地區人口擁有最大的初婚年齡，而少數民族集中的西部地區因為民族的不同呈現出或早或晚的初婚現象。

此外，也有學者綜合考察了初婚概率的各種因素。薄文廣等[2]從個體、家庭和社會層面對初婚概率進行研究，并創新性地加入表征經濟類變量，發現初婚概率與性別、城鄉、住房擁有情況、母親受教育程度等具有顯著的相關性。劉爽等[1]研究發現，本人教育程度對初婚的推遲效應顯著；母親受教育程度對子女初婚的影響逐漸突出，父親受教育程度的影響變弱；城鄉婚戀觀有相近趨勢，戶口作用不再顯著等。劉利鴿等[7]系統分析了男性婚前社會網絡、個人經濟和非經濟特征、家庭和社區等因素對其初婚概率的影響。李建新等[17]基于人口生育政策，分析了新中國成立以來生育政策變遷對人口初婚模式的影響，發現生育政策變遷對當期個體的初婚概率具有重要影響且存在年齡差異與性別差異。

綜上所述，由于缺乏面向有外出務工經歷農村人口的一手調查數據，已有研究較少關注農業轉移人口群體的初婚行為，且未能充分考慮城鎮化因素的影響，致使農業轉移人口的初婚概率及其影響因素研究較為缺乏，相關的理論研究仍需完善。推拉理論是研究勞動力遷移的重要理論，廣泛應用于農業轉移人口勞動力遷移和土地利用等方面的研究。由于勞動力遷移是農業轉移人口的基本特征，其初婚行為必然受到其勞動力遷移特征的影響。推拉理論最早源于英國社會學家Ravenstein在19世紀80年代提出的“遷移法則”。20世紀50年代末，Bogue提出了系統的勞動力轉移推拉理論，認為人們做出遷移決策是兩種不同方向力量相互作用的結果：一種是促使人口遷移的力量，包括來自農村“推力”(如較低的農村收入、農業生產成本增加、農村勞動力過剩導致的失業或就業不足等)和城市“拉力”(如較高的工資收入、較好的生活水平和受教育機會、較多的就業機會、完善的基礎設施和人文環境等)；另一種是阻礙人口遷移的力量，包括來自農村的“拉力”(如家人團聚、熟悉的社交網絡和社區環境等)和城市的“推力”(如激烈的競爭、陌生的生產生活環境等)。因此，基于推拉理論來構建農業轉移人口初婚行為的理論框架是合理的。

基于以上考慮，本文基于推拉理論重新梳理影響農業轉移人口初婚行為的因素，建立農業轉移人口初婚行為影響因素推拉分析框架，從鄉村和城鎮兩方面考察城鎮化(非農化)因素對農業轉移人口初婚行為的影響，從而實現從城鎮化發展的視角深入挖掘影響農業轉移人口初婚概率的相關因素，完善相關理論的內涵及應用，并為促進農業轉移人口適齡成婚以及城鄉人口可持續發展提供有針對性的政策建議。

三、理論分析與研究假設

(一)理論分析框架

推拉理論被廣泛應用于中國農業轉移人口進城的原因分析。由于巨大的城鄉差異及較低水平的公共服務均等化程度，農業轉移人口仍游離在城鎮與鄉村之間，其生產生活方式是半城鎮化的集中體現，平時在城鎮務工，農忙及節假日回鄉務農，其生活方式和行為模式仍同時受到城鎮“拉力”因素和鄉村“推力”因素的影響。因此，農業轉移人口的初婚概率也必然受到來自城鎮和鄉村兩方面因素的影響，他們在個體家庭、社區及社會等不同層面上的城鎮化水平很大程度上決定了其初婚行為的現代性特征。本文基于推拉理論，從鄉村和城鎮兩方面選擇城鎮化(非農化)因素的關鍵變量，深入分析個體和家庭的微觀層面、社區中觀層面及地區發展的宏觀層面的城鎮化因素對農業轉移人口初婚概率的影響，并考察不同群體間的差異。具體的分析框架如圖1所示。

圖1 農業轉移人口初婚概率影響因素的理論分析框架

在個體微觀層面，主要基于性別角色專業化假設(assumption of gender role specialization)以及婚姻尋找理論(marriage search)擇取關鍵影響因素。性別角色專業化理論認為，由于男性與女性的角色分工不同，男女兩性在婚姻交換市場中擁有的相對優勢也不同，最終通過婚姻使雙方收益最大化的作用機理也存在性別差異[18]。隨著社會經濟的發展，女性受教育程度和就業水平不斷提升，帶來了女性婚育觀念的變化[3]。部分研究發現，女性教育、收入等經濟條件的提升會降低結婚率[19-20]；也有研究發現擁有較大經濟潛力的女性結婚的可能性也較高[21]。婚姻尋找理論認為，隨著更多女性進入勞動力市場，當男性無法完全支付由物價上漲帶來的龐大家庭開銷時，男性在擇偶時也會更多考慮女性的經濟條件，在勞動力市場中有穩定高質量的工作與進入婚姻存在正向關系[22-24]。因此，在個體層面，針對農業轉移人口在城鎮與農村都存在經濟活動的特征，本文同時考察其務工特征(含首次外出務工時間、首次外出務工地兩項變量)與務農特征(含目前是否務農與農業年收益兩項變量)，并控制其人口社會特征(含年齡、教育、主要職業分類等)。

在微觀層面，相關研究聚焦家庭經濟特征(如家庭住房情況、父母就業狀況)以及父母行為特征(如受教育水平)兩大因素[2]。本文主要考察農村家庭背景對初婚概率的影響，將傳統的家庭經濟特征分為老家房屋價值與在縣城是否有房兩類變量，同時納入本人是否為村中大姓以及父親職業。在中觀層面，以社區為對象，通過村鎮距離反映城鎮輻射及其影響的程度對初婚概率的影響。在宏觀層面，人均GDP、第三產業占比等已成為城鎮化發展水平的測度指標[25]，且東、中、西部地區劃分[1]以及商品房價格變動[2,23]已成為初婚概率的重要研究因素。基于此，本文通過戶籍地地理位置、第三產業占比、人均GDP以及居住類消費價格指數反映地區的城鎮化發展水平對初婚概率的影響。

(二)研究假設

1. 個體因素

基于性別角色專業化假設以及婚姻尋找理論，針對外出務工人員這一特定群體，個體初婚概率的相關因素可具體分為首次外出務工時間、首次外出務工地點、是否務農、農業年收益以及受教育程度。

已有研究發現，收入是影響結婚率的重要因素，而外出務工人員的主要收入來源便是外出務工。首次外出務工時間較早，代表其開始積累財富的時間也較早，從而越能夠更早擁有較高的經濟資本，進而增大初婚概率。此外，基于性別角色專業化假設理論，男性在勞動力市場中扮演著更重要的角色，在婚姻成本中也需要付出更多[26]，據此，本文提出如下假設：

假設1a：首次外出務工越早，初婚概率越大，且對男性的效應大于女性。

對于來自農村的外出務工者而言，外出務工距離存在一定差異。對就近務工群體而言，由于其務工地距離家鄉農村較近，經濟發展水平與文化觀念更接近家鄉農村，其初婚概率較高；對異地務工群體而言，務工地越遠越可能接近大城市，生活成本和婚嫁成本越高，也更容易受到大城市獨立自主、晚婚等觀念影響，從而更可能晚婚。據此，本文提出如下假設：

假設1b：首次外出務工地越遠，初婚概率越小，且對男性的效應大于女性。

中國是“普婚”文化盛行的國家，婚姻締結被視為個人生命中極為重要的事件，且對于目前傳統禮俗仍頗為看重的農村地區而言，更是十分重視[7]。目前，中國農村地區的初婚年齡要顯著低于城市地區[4]，對于務農的群體而言，其扎根于農村地區，因而更可能實現早婚，據此，本文提出如下假設：

假設1c：務農者的初婚概率大于非務農者。

較為富足的經濟條件是進入婚姻的前提。通常而言，在其他條件一定的情況下，收入水平越高的個體在婚姻市場上的競爭力與吸引力就越強[2]。在婚姻擠壓現象較為嚴重的農村地區，女性資源相對稀缺，賦予女性在“婚姻市場上要價”的合理性，致使近年來中國農村的男性婚姻成本一直呈不斷上漲的趨勢[27]。因此，農村男性是否有足夠的經濟資本，成為他們能否步入婚姻的關鍵。據此，本文提出如下假設：

假設1d：農業年收益越高，初婚概率越大，且對男性的效應大于女性。

受教育程度越高的人群，完成教育所費時間越長，進而推遲了初婚年齡。此外，高教育的群體由于自身良好的條件，對配偶收入等經濟條件的要求也較高，也會延長在婚姻市場中尋找伴侶的時間。教育對女性初婚概率的影響更大。首先，受教育程度較高的女性一方面受限于婚姻匹配的“男高女低”梯度效應[14]，其選擇范圍縮小；其次，受教育程度較高的女性經濟獨立性較強[27]，從婚姻中獲得的經濟收益較少，從而更有可能推遲初婚。據此，本文提出如下假設：

假設1e：受教育程度越高，初婚概率越小，且對女性的效應大于男性。

2. 家庭因素

在傳統的父系家族制度影響下，父母對子女成婚有較強烈的代際責任。首先，男方父母被認為有責任付出經濟資源來幫助其子完婚[28]，男方家庭通常需以勞役、實物以及金錢等方式向女方家庭進行婚姻支付[29]，這在一定程度上被當作男方家庭對女方家庭出讓勞動力(嫁女)的經濟補償[30]，亦是衡量家庭經濟實力的重要標志[31]。婚房作為婚姻成本的重要組成部分，是進入婚姻的必要條件[26]。農村男性在婚前購置新房成為一種婚俗，房屋價值及其地理位置反映出男方家庭的經濟實力，成為在婚姻市場競爭中取得優勢的重要因素。據此，本文提出如下假設：

假設2a：老家房屋價值越高，其初婚概率越大。

假設2b：擁有城鎮住房者的初婚概率更大。

有學者利用面板數據的研究發現，與父母同住的人形成戀愛關系的可能性較低，生活在父母家提高了未婚男性對其當前社會環境的滿意度，降低了女性向獨立轉變的期望，使得兩性對進入婚姻關系的渴望降低[32]。據此，本文提出如下假設：

假設2c：與父母長期居住，會降低初婚概率。

3. 地區因素：城鎮化與經濟發展

隨著城市經濟的不斷發展，農村與城鎮的差距進一步顯現。距離城鎮較近的農村地區的人們更傾向于去經濟發達的城鎮就業；而與城市距離越遠，就業與環境等信息獲取的難度、交通成本等也相對越高，因而外出務工獲得收益的不確定性也隨之增大。而初婚年齡與婚姻市場的議價能力息息相關[7]，城鎮地區經濟較發達，因此相比農村地區而言有更多的務工賺錢機會，這將對作為婚姻成本主要承擔者的男性帶來便利，方便他們盡早地完成完婚資本的積累。據此，本文提出如下假設：

假設3a：與城鎮距離越遠，當地人口初婚概率越小，對男性的影響大于女性。

已有研究表明，平均初婚年齡和區域的社會經濟發展水平有著密切的聯系[33]。當前，東、中、西部地區發展不平衡的現象仍舊存在，且其初婚年齡已出現一定的差異性[34]。首先，產業結構服務化是現代經濟結構升級的重要特征之一[35]，一個地區經濟越發達，其第三產業占比往往越高，相應的社會資源價格也就越高。其次，人均GDP增長率作為經濟發展的衡量指標也被廣泛運用于研究[36]。而在婚姻研究領域，張沖等[37]用人均GDP對數表示地區經濟發展水平，并發現其與女性離婚存在一定的相關性。最后，在婚姻市場中，擁有一套住房往往被認為是結婚的必要條件，因此所需支付的社會資源價格尤其體現在住房價格上。近年來，快速上漲的住房價格給未婚人群帶來巨大的經濟壓力[23]，積攢足夠的購房資金往往需要一定的時間，從而推遲初婚年齡。據此，本文提出如下假設：

假設4a：初婚概率按西部、中部與東部地區的順序梯級遞減。

假設4b：第三產業占比越大，當地人口初婚概率越小。

假設4c：人均GDP越高，當地人口初婚概率越小。

假設4d：居住類消費價格指數越高，當地人口初婚概率越小。

四、研究設計

(一)數據與樣本

本文所用數據包括微觀和宏觀兩部分。面向個體及其家庭的微觀數據來自西安交通大學公共政策與管理學院城鎮化與可持續發展課題組2018年1月開展的“百村調查”。中國的城鎮化發展表現出很強的地區差異，本次調查地選取主要聚焦當下中國城鎮化水平較低的省份。根據2017年中國各省市人口城鎮化率排行，最終選定山東、湖北、河北、江西、安徽、四川、甘肅、河南、山西、陜西和湖南11個調查省份(1)首先篩選出中國城鎮化率低于60%的22個省份，然后剔除人口凈流出省份(內蒙古、黑龍江、海南、寧夏、青海、新疆、西藏)和偏遠省份(吉林、廣西、云南、貴州)。，涵蓋了中國東、中、西部地區，經濟發達地區和經濟欠發達地區，人群包含婚前尚無或具有流動經歷的人群。此次調查采用便利抽樣與配額抽樣相結合的方法，并盡量保證性別、年齡、婚姻狀況、受教育程度具有相對均勻的分布。調查招募來自農村的大學生作為調查員，在寒假假期返鄉之際對家鄉所在村隨機抽取春節前外出務工且春節返鄉的本村村民進行調查，最終獲得有效樣本5 219個。本文刪除了再婚、喪偶以及離婚樣本共計289個，并在刪除其他問卷缺失數據后，最終保留主樣本3 669個，記為樣本1，其中男性樣本量為2 302，女性樣本量為1 367。

本文所用的地區宏觀經濟發展數據來自國家統計局網站，具體包括省級層面的居住類消費價格指數、第三產業占比和人均GDP。其中，居住類消費價格指數為居民消費分類指數下的居住類指數(上年=100)，第三產業占比為三次產業貢獻率，人均GDP即各省份的生產總值。在數據覆蓋層面，第三產業占比與人均GDP涵蓋了1980—2018年11個調研省份的大部分數據(缺失1980—1990年甘肅省的數據以及1995年山東、湖北、陜西三省的數據)，居住類消費價格指數則涵蓋了1994—2018年11個調研省份的全部數據。具體賦值規則為：針對已婚人群，按照調查對象初婚的年份及所在省份錄入對應年份的經濟發展指標數值；針對未婚人群，按照調研截止年份(2018年)錄入其所在省份對應年份的經濟發展指標數值。由于居住類消費價格指數與第三產業占比部分數據的缺失，在剔除了無法對樣本賦值的數據后，生成樣本2的數據共計3 461個，男性樣本量為2 180，女性樣本量為1 281。

(二)變量選取與樣本特征

1. 因變量

因變量為個體進入初婚的風險率，即在風險時間(以年為單位)里個體發生初婚的概率。本文將風險開始的時間定為14歲，一直到調查時點(2018年1月)風險結束，并將“是否結婚”這一變量進行編碼。具體為：初婚風險的研究始于14～15歲[2,13]，參考已有文獻[2]，并結合第六次全國人口普查數據農村男女兩性初婚年齡20歲以下占比較高的客觀事實(分別為6.95%、17.12%)[4]，將個體從14歲開始的未婚階段均編碼為0，當時間軸滾動到個體年齡與問卷記錄的結婚年齡一致時開始，變量數值變為1，表示個體退出了風險集。如果個體從14歲開始到調查時點的年齡均未進入婚姻，則該變量的數值在風險集內一直為0。對于已婚人群而言，其風險結束的時間為結婚這一事件發生的時間；而未婚人群的風險時間截止到調查時點。

在樣本1中，已婚樣本總量為2 352，男性和女性的平均初婚年齡分別為23.46歲和22.23歲，低于全國平均水平；未婚樣本總量為1 317，以21～23歲的初婚適齡人口為主，其中女性占比高于男性，而在27歲及以上的人群中，男性占比則遠高于女性。

2. 解釋變量

為考察個體家庭因素及地區因素對初婚概率的影響，解釋變量分為五個層面：務工特征、務農特征、人口社會特征、家庭特征和地區特征。務工特征包括首次外出務工時間與首次外出務工地，前者為調查時間年份減去首次外出務工年份。務農特征包括目前是否務農與農業年收益(考慮通貨膨脹等因素，已進行對數處理)。此處未將“個人年收入”作為解釋變量，主要基于以下考慮：農業轉移人口大部分不務農，但他們一般都有農業收益，包括承包地、自留地的轉租收益、承包地由父母或親屬耕種后的收益、農業集體收益等。根據推拉理論，農業收入越高，農業轉移人口的初婚行為越可能受到農村婚姻文化傳統的影響；由于數據只能提供當前的個人收入信息，而當前的收入不能對已經發生的初婚行為施加影響，因此不能將當前“個人年收入”納入模型。鑒于此，本文用基本不隨時間變動的“職業分類”來反映個人收入水平。人口社會特征包括個體的年齡、教育以及目前主要職業分類。家庭特征包括老家房屋價值(已作對數處理)、在縣城是否有房、是否與父母長期共同居住、是否是村中大姓以及父親職業分類。社區特征(中觀城鎮化)為村鎮距離(從調查村莊到城鎮的具體距離)。地區特征(宏觀城鎮化)包括戶籍地地理位置、第三產業占比、人均GDP以及居住類消費價格指數。由于中國的商品房于1990年興起，本文收集的居住類消費價格指數均為1994年之后的數值。樣本的具體分布情況如表1所示。

表1 樣本特征分布

在樣本1中，已婚樣本的受教育程度總體低于未婚者：小學及以下、初中、高中及以上的占比在已婚者中分別為16.67%、49.66%和33.67%，在未婚者中分別為3.04%、27.56%和69.40%。綜合考慮職業聲望與收入水平，目前職業分類由高到低劃分為類別1～3，其占比在已婚者中分別為17.09%、38.10%和44.81%，在未婚者中分別為22.93%、33.94%和43.13%，未婚者的職業聲望和收入水平略低于已婚者。

(三)模型與分析策略

本文首先利用Kaplan-Meier生存曲線，估計不同初婚隊列、受教育程度、外出務工距離及務農狀況下，男女兩性農業轉移人口初婚概率的變化趨勢及其異質性，并進一步估計不同農業收益、居住價格水平下的男性農業轉移人口初婚概率的變化趨勢及其異質性。其次，為進一步考察出生隊列對初婚概率的影響，相關變量的作用關系及其對初婚概率的影響，分別對務工距離與出生隊列、學歷與出生隊列進行交互效應分析。最后，采用事件史分析中的Cox比例風險模型，分析并驗證本人務工特征、務農特征、人口社會特征、家庭特征、地區城鎮化與經濟發展水平對農業轉移人口初婚概率的影響。

五、分析結果

(一)單變量分析

通過Kaplan-Meier生存曲線，估計不同性別與初婚隊列的初婚概率函數及其差異。圖2顯示，男性與女性的初婚概率函數變化趨勢大致相同，都隨著歷險年齡(2)即個體從風險開始時至觀察時間點所經歷的年數[1-2]。的增加而不斷增大，且兩者都隨著世代(出生隊列)的推移呈現明顯的降低狀態，這反映出了近年來無論男性還是女性，初婚年齡都在逐步上升。

圖2 分性別與世代的初婚概率

圖3顯示，受教育程度對初婚概率有顯著的負向作用，即受教育程度越高，初婚概率越小，在男性與女性的各個年齡段中均是如此，且在歷險10～20年間最為明顯；教育對女性的影響明顯高于男性，且這種影響在高中及以上教育的女性中尤為顯著。

圖3 分性別與受教育程度的初婚概率

由圖4可知，外出務工距離對兩性的影響趨勢存在差異。對女性而言，在省內務工的初婚概率最小，在外省與縣內務工對初婚概率的影響較小；而對男性而言，外出務工距離對初婚概率的影響隨距離的增大遞減，即在外省務工時初婚概率最小。

圖4 分性別與不同務工距離的初婚概率

由圖5可知，是否務農對男女兩性初婚概率的影響趨勢基本一致。初婚概率隨歷險年齡增大而不斷增大，雖然男性與女性務農者的初婚概率比非務農者小，但職業屬性對兩者的影響強度不同：就男性而言，務農與非務農者的初婚概率相差較小，而女性群體是否務農的相差較大。

圖5 分性別與職業的初婚概率

不同農業收益下男性群體間初婚概率的變化趨勢(農業收益的對數取值記為r)如圖6所示。橫向來看，不同農業收入群體的初婚概率變化趨勢大致相同，都隨歷險年齡的增大而增大；縱向來看，中高等農業收入的男性群體初婚概率較大，農業收入較低的初婚概率最小。

圖6 不同農業收益(取對數)下的男性初婚概率

不同居住價格水平下的男性群體間初婚概率的變化趨勢(居住類消費價格指數的具體數值記為p)如圖7所示。居住價格過高或過低都將增高初婚概率，當價格處于中等水平時，初婚概率最小。

圖7 不同居住類消費價格指數下的男性初婚概率

(二)變量的交互分析

務工距離、學歷與出生隊列的交互效應結果如表2所示。在務工距離與出生隊列的交互效應結果中，可以看到1990年及之后出生與首次外出務工距離的交互項系數為1.417，說明20世紀90年代以來，隨著年代的推移和經濟社會的發展，城鄉差距不斷擴大，外出務工距離的拉長更有利于初婚概率的正向提高，且男女性均是如此，但其對男性的作用力要強于女性。而在學歷與出生隊列的交互效應方面，女性樣本與男性樣本的系數均小于1且顯著，并隨著年代的增大交互效應更加顯著，說明教育對男性與女性而言，隨著年代的推移，其顯著性日益增強，即受教育程度對兩性進入婚姻顯現出了越來越強的作用，受教育程度越高，其初婚概率越小，并可能還有進一步減弱的趨勢。但在作用影響力上，其對男性和女性的影響強度存在一定的差異，對女性的影響更強。

表2 務工距離、學歷與出生隊列的交互效應

(三)回歸分析

全樣本和分男女樣本的回歸分析結果分別見表3和表4。表3第(1)列結果顯示，首次外出務工時間與初婚概率正相關，首次外出務工時間每增加1年，初婚概率將增加5.1%(即原來的1.051倍)，表4也顯示該因素在兩性之間的影響是相同的。外出務工距離對初婚概率呈現顯著的負向影響，當首次外出務工地擴大到外省時，初婚概率顯著降低了20.3%(即其初婚概率是首次外出務工地為本縣人群的79.7%)，但對男女兩性的影響存在差異，在外省務工男性的初婚概率降低18.5%，在省內務工女性的初婚概率則降低33.2%，假設1a與1b得到驗證。

表3第(2)列結果顯示，務農對初婚概率具有較為顯著的增大效應，相較于非務農人群，從事務農職業的群體初婚概率將增大53.3%，假設1c得到驗證。且表4顯示其對女性的影響要顯著于男性，女性務農者初婚概率比非務農者約增加113.9%，這可能是由于務農收入較低，且受“重男輕女”觀念影響，更早地嫁出女兒可以獲取不菲的彩禮，以此填補生計等；而農業年收益僅對男性初婚概率有增大效應，驗證了假設1d，說明收入對男性進入婚姻的重要性。

表3第(3)列顯示了本人特征對初婚概率的影響。首先，性別對初婚概率具有很強的相關性，且由表4可知，相較于男性，女性的初婚概率增大52.3%；表3和表4中的年齡(出生隊列)變量的系數均為正且小于1，表明年齡越小，初婚概率越小；教育對女性的影響更為顯著，女性受教育程度越高，初婚概率越小，當女性受教育程度為高中及以上時，初婚概率相較于小學及以下者降低54.6%。由此，假設1e得到驗證。

表3第(4)列反映了家庭特征對初婚概率的影響。首先，對全樣本的分析顯示，老家房屋價值對初婚概率具有正向影響，且由表4可知，老家房屋價值僅對女性產生正向影響。值得注意的是，在縣城是否買房對男性與女性都有顯著的正向影響，縣城有房大大增加了初婚概率，說明在城鎮有房已逐漸成為婚姻締結的“剛需”。其次，根據表3第(4)列和表4，相較于與父母長期共同居住者，不與父母長期居住者的初婚概率降低了46.4%，男性降低了39.7%，女性降低了53.4%，但控制了地區經濟變量后，該效應的顯著性消失，假設2c沒有通過驗證。這可能與本文研究對象的外出務工經歷有關，結合已驗證的假設1b與1d可知，不與父母長期共同居住者可能在城鎮定居且從事較高薪酬的職業，受城市晚婚潮流影響，其初婚概率降低。基于以上討論，假設2a和假設2b得到驗證。

表3和表4第(5)列顯示，村莊與縣城距離對所有樣本及男性樣本都有顯著負向影響，村莊與縣城距離每增加1千米，在全樣本中初婚概率降低0.3%，男性初婚概率則降低0.1%，假設3a得到驗證。

綜合表3第(1)～(6)列和表4第(2)(5)列的回歸結果發現：首次外出務工地的影響顯著性降低，這可能是由于納入了戶籍地地理位置后，首次外出務工地與戶籍地地理位置兩者的影響相互作用所致；農業年收益在全樣本和男性樣本中變得更加顯著，這可能由于在控制了教育、年齡、職業等變量后，收入對男性的重要性更為凸顯。

在繼續納入反映地區城鎮化程度及經濟發展水平的第三產業占比、人均GDP以及居住類消費價格指數后，得到表3第(7)列及表4第(3)(6)列結果。由于宏觀經濟發展水平數據部分缺失，在該模型中僅對地區特征(宏觀城鎮化)層面進行解讀。東部地區的初婚概率相較于西部地區約下降了13.3%，這可能是由于東部地區較為富足，有較多資本盡早結婚以搶占優質的異性資源,但中部地區相較西部地區未有顯著變化，這可能是由于近年來西部大開發戰略成效顯著，經濟發展水平逐漸接近中部，假設4a得到部分驗證。第三產業占比與人均GDP在三組樣本中的系數均為小于1的正數且呈負相關，即地區經濟越發達，其初婚概率越小，這可能是由于發達地區結婚成本較高、婚姻觀念更獨立，使得地區經濟發展與初婚概率呈負相關，假設4b與4c得到驗證。而居住類消費價格指數與初婚概率呈正相關且對兩性的作用趨勢一致，指數每增加1%，在全樣本、男性與女性樣本中初婚概率分別增長2.7%、3.5%和1.7%。本文選用的居住類消費價格指數以上一年為100做基數，指數越高說明居住價格增長越快，人們選擇結婚以規避走高的房價，這在該變量的K-M圖中也有體現，居住價格過高或過低都將推高初婚概率，假設4d得到驗證。

表3 全樣本的Cox比例風險模型回歸結果

表4 Cox比例風險模型回歸結果

六、主要結論與政策建議

本文以推拉理論為基礎，針對農業轉移人口的半城鎮化特征，通過在宏觀、中觀、微觀層面全方位審視和測度城鎮化因素，構建了農業轉移人口初婚概率影響因素的理論分析框架，利用2018年“百村調查”數據和全國宏觀經濟發展數據進行Cox比例風險模型分析，驗證了城鎮化進程中影響農業轉移人口初婚行為的個體家庭因素、社區因素及地區因素。與以往的相關研究不同，本文在城鎮化視角下對農業轉移人口初婚概率影響因素的研究，是將推拉理論應用于初婚行為研究的有益嘗試，發現在中國城鎮化進程中農業轉移人口初婚行為的特征及其影響因素的特殊性，深化了對中國社會轉型期不同群體婚育行為偏好的理解，并為制定新人口形勢下促進家庭友好型社會政策提供現實依據和新思路。本文的主要研究發現如下：

第一，首次外出務工時間與初婚概率呈正相關關系，且對男性與女性均有影響；首次外出務工距離與初婚概率呈負相關關系，但存在一定性別差異——隨著外出務工地距離增加，男性初婚概率顯著降低，女性的外出距離為省內時初婚概率最大。第二，務農對初婚概率具有較為顯著的正效應，且對女性的影響大于男性，農業年收益僅對男性有一定的增大效應，男性農業年收益越高，其初婚概率越高。第三，性別、教育、年齡的影響顯著，女性的初婚概率高于男性，初婚概率隨著年齡的增大而增大，且受教育程度越高，初婚概率越小，對女性而言更為顯著。第四，老家房屋價值、在縣城是否買房均對初婚概率影響顯著，老家房屋價值越高，女性的初婚概率越高，縣城有房者的初婚概率更高，對男女兩性均是如此，說明家庭條件越好，越可能較早地步入婚姻。第五，村莊與縣城的距離越遠，初婚概率越小，且僅對男性有一定影響，反映了城鎮的輻射功能對農村男性成婚的促進作用。第六，戶籍地地理位置、第三產業占比、人均GDP、居住類消費價格指數均對初婚概率的影響顯著。其中，東部地區的初婚概率整體較低，中部地區男性的初婚概率較低，女性則無明顯地區差異；第三產業占比與人均GDP均對初婚概率有很強的負向影響，且沒有性別差異；居住類消費價格指數對初婚概率有一定正向影響，且在男性中更為顯著。

初婚年齡和結婚率在很大程度上決定了“三孩”政策的執行效果。然而，近年來中國的初婚年齡不斷攀升、結婚率呈現持續下降態勢。本文基于對農業轉移人口初婚概率的研究有利于從個體生計就業模式、家庭及地區城鎮化與經濟發展水平入手，為出臺相應的促進婚姻締結的政策提供新的思路。首先，收入及家境是決定是否有足夠的經濟能力進入婚姻的關鍵，對于收入微薄的務工者而言，促進其穩定就業、提升就業質量是保證其適齡結婚的關鍵。其次，與城鎮的距離越近，或個人越早地進城務工有利于提升個體婚姻締結的機會與質量。因此，新型城鎮化的高質量發展和地區經濟發展，是建立健全家庭友好型政策體系的經濟基礎，不能讓地區經濟成為消減人口紅利的絆腳石。最后，在遏制房價過快攀升的同時，對于新婚低收入群體需給予適當的房價補貼，幫助因天價房價而對婚姻望而卻步的適婚群體能夠適齡成婚。