中国人口性别比我们知道什么还应该知道什么

中国人口性别比我们知道什么还应该知道什么 人口与发展 2008 年 14 卷 2 期 第 第 POPULATI N & DEVELOPM ENT Vol 14 No. 2 2008 O . “ 中国人口性别比 ”我们知道什么 , : 还应该知道什么 刘成斌 ,风笑天 (南京大学 社会学系 ,江苏 南京 210093 ) 摘要 : 结合文献梳理 ,提出了人口性别比研究中存在的若干问 题 快递公司问题件快递公司问题件货款处理关于圆的周长面积重点题型关于解方程组的题及答案关于南海问题 ,并运用相关数据进 行检验 。我国出生 人口性别比数据中既存在女性的漏报瞒报 ,也存在男性的漏报瞒报 ; 1949 年以来中国总体人口性别比 与出生人口性别比的关系不对应 ; 婚姻挤压由于存在连 续性 ,靠扩大婚龄差无法缓解 ; 男孩偏好是个文 化观念问题 ,更是个社会结构与 制度 关于办公室下班关闭电源制度矿山事故隐患举报和奖励制度制度下载人事管理制度doc盘点制度下载 问 题 ; 当前独生子女政策正面临考验 ; 人口调查与数据分析中还存 在值得认真面对的技术 问题 。 关键词 : 人口性别比 ; 人口数据 ; 人口政策 ; 调查技术 中图分类号 : C924124 文献标识码 : A 文章编号 : 1674 - 1668 ( 2008 ) 02 - 0036 - 12 The Retrospection and Reflection of Ch in ese Sexua l Ra tio a t B irth L IU Cheng2bin, FENG Xiao 2tian (D epa rt en t of S ociology, N an jing U n iversity, N an jing 210093, Ch ina ) m Abstract: this paper unfolds several p roblem s on the basis of research retrospection and gives the checkout w ith the m utual data. The outcome is as follow ing: there is fail to report not only in sexual ratio and sexual ratio at birth according to the data of 1949 and from then on; to enlarge the difference of m arriage age can ′put off the marriage unbalance; p reference of son is not only t the p roblem of culture but also the fact of social structure; the policy of one kid is confronted female but also in male; there is no corresponding connection bet een Chinese total population w w ith test; there is som e technologies which we must cost to confront in investigation and census . Key words: sexual ratio; population data; population policy; technology of investigation 我国已经成为世界上出生性别比失衡最为严重 、 持续时间最长的国家 。这一论断目前 似乎已经成为共 识 ,以《 男性比女性多出 3700 万 —— — 治理“ 性别失衡 ” 刻不容 缓 》 性别比例失调警报升级 》 、 《 等为题目的报道 覆盖各大媒体 。报道中均有对视 角具有冲击力的“ 数字说话 ” 2005 年我国出生性别比为 118. 88,与正常值 : 104 - 107 有严重的偏离 。江西 、 广东 、 、 、 海南 安徽 河南五省的出生性别比甚至超过 130。 治理出生性别比 “ 失衡已经刻不容缓 ! 到 2020 年 ,中国处于婚龄的男性人数将比女性多 出 3000 万到 4000 万 ,这意味着平均 5 个男性中将有一个找不到配偶 ” 。但是经过一定 的观察 , 笔者发现性别失衡是不是如此严重还有待证实 。 收稿日期 : 2007 - 09 - 12 作者简介 : 刘成斌 (1977 —) ,男 ,南京大学社会学系 2006 年博士研究生 。 36? 刘成斌等 :“ 中国人口性别比 ”我们知道什么 ,还应该知道什么 : 我们不排除性别比偏高 ,但在数据上是不是被“ 过高 ” 估计或数据本身有问题 。由 于精力和经费的限制 , 笔 者不可能进行大规模的社会调查 ,但依据纵向研究的方法 ,对已 往数据进行推理则可以说明一定的问题 。如 果公认的三普 、 四普的数据在性别比方面尚 存在较大的不足 ,那五普中的性别比数据就更值得谨慎对待 。本 文基于文献分析的视角 , 想就中国人口出生性别比问题的产生时间 、 产生的真伪 、 争论的核心内容做一下梳 理 ,然后在运用最近三次人口普查数据的对比 ,鉴别有关问题 ,澄清一些认识 。 1 文献回顾 : 我们所知道的中国人口性别比 回顾中国人口出生性别比问题 ,已有文献的主要研究内容包括以下四点 : ( 1 )中国是否存在性别比偏高问题 就笔者能够找到的现有文献来讲 , 最早提出中国人口出生性别比问题的是康明村在 1981 年第 2 期的 《 人口研究 》 上发表的“ 对新疆石河子地区独生子女性别比例调查 ” 1982 年人口普查数据公布之后 ,出生性 , 别比问题逐渐成为一个学术界尤其是人口学界的热门话题 。 通过对现有文献的梳理我们发现 ,对于中国是否存在性别比偏高问题曾经有过相当长的争论过程 。一 条主线是肯定派 —— — 肯定中国性别比偏高问题的存在 。 80 年代初 ,康明村通过对新疆石河子地区的调查发 现新生的独生子女中出生的男婴多于女婴 ,并且呈现逐年递增趋势 (康明村 , 1981 ) ; 在 80 年代中后期学术 界通过大量数据调查发现 ,出生性别比失调不再是局部的而是广泛存在的人口现象 ,并且存在农村性别比稍 高于城市 、 随着生育孩次增加性别比升高 、 头胎为女孩的二胎性别比大大高于头胎为男孩的二胎性别比等特 点 (王元璋 , 1985; 刘爽 , 1988 ) 。 而另外一条线索是否定派 。 20 世纪 80 年代初邹平通过对北京地区的调查 ,发现由于计划生育政策的 执行 ,山区存在不少婴儿瞒报户口 ,当然由于“ 男孩偏好 ”瞒报的大多数是女婴 (邹平 , 1983 ) ; 90 年代初 ,有 , 学者利用相关统计数据的对比发现了人口性别比数据中存在的疑问 ,比如 ,离调查年份越近的性别比越高 , 而离调查较远年份的性别比逐步恢复正常值 , 也就是说我国的人口性别比偏高是“ ” ,因为这部分漏报 假 的 或瞒报的女性婴儿事实上已经存在 ,只是在人口统计的数据中没有被“ ” 算 出来 ,等过了一定的时间段 ,这一 部分人口会逐渐显现在统计中 ; 并且通过 1990 年普查数据进行存活人口反推 ,可证明出生性别比偏高的原 因在于出生过程中女婴的瞒报 、 、 漏报 错报现象 (徐毅等 , 1991; 曾毅等 , 1993 ) 。乔晓春认为 ,“ 我国人口普查 得到的出生婴儿性别比 ,反映的只是统计事实 ,对此问题的分析必须慎重 ,不能随意对其产生的原因进行解 释 。因为从数据本身还不足以发现原因 ” 我国 1982 年普查有漏报 ,而本次普查 ( 1990 年普查 )漏报更为严 ,“ 重 。我国实际的出生婴儿性别比在近十几年来可能有所提高 ,但估计不大可能超过 107,现实出生婴儿性别 ( 比偏高是‘ 真实的提高 ’ 虚假的提高 ’ 和‘ 二者共同作用的结果 ”乔晓春 , 1992 ) 。李伯华则认为 ,“1989 年全 国城镇出生性别比 ; 实际上最高也不会超过 107. 7; 同期的全国农村最高也不会超过 110. 2. 根据这一推论 , 女婴的漏报 、 瞒报 ,至少使普查获得的 1989 年城镇与农村的出生性别比分别提高了 3. 6 和 4. 2 ” 。进而城镇 的出生性别比上升是种“ 假上升 ”而农村的出生性别比是“ ” 假 ” , 真 与“ 两者的影响大致持平 (李伯华 , 1994 ) 。贾威则指出收养子女数据中存在大量未统计的女婴 , 这对人口性别比偏高造成了一定的影响 (贾 威 , 1995 ) 。因此这些学者认为出生性别比超出正常值主要是漏报 、 瞒报造成的 , 中国并不存在事实上的性 别比偏高问题 。 国家计生委 1988 年 2 ‰ 人口生育节育抽样调查中的性别比 , 与其之前的 1987 年 1%人口抽样调查 , 以 及与人之后的 1990 人口普查相比 ,差异都很大 。国家计生委在 1994 年公布的《 关于防止出生婴儿性别比升 高的意见 》 中指出 :“ 一些专家和有关部门认为 , 80 年代以来出生婴儿性别比的统计数字偏高的主要原因是 瞒报 、 漏报出生女婴 ,在高出正常值的统计数字中大约有二分之一至四分之三是瞒报 、 漏报女婴引起的 ”根 , 据笔者的推断 ,国家计生委的这一观点就是采用曾毅等人的分析结论和观点 。 20 世纪 90 年代中后期开始 ,学术界通过大量的实证研究认为农村与城市都存在出生性别比逐步攀升 的问题 ,尤其是随着 B 超技术的普及 ,农村“ 性别选择性流产 ” 呈现泛滥之势 ,而且 B 超机的使用与出生性别 ?37? 人口与发展 2008 年 2 期 第 比升高在时间上呈现同步性 ; 由此生育选择与男孩偏好再次成为讨论的焦点 (岩复 , 1995; 穆光宗 , 1995; 高 凌 , 1997; 李南 , 1999 ) 。到了 21 世纪初 ,学术界普遍以认可出生性别比偏高为事实 , 讨论的主题集中在人 口性别比偏高的相关原因 ,并研究与预测可能的社会后果 ,“ 出生人口性别比问题的研究从‘ 存疑 ’ 进入 ( 到了‘ 求解 ’ 的新阶段 ” 人口研究 》 《 编辑部 , 2006; 楚军红 , 2001; 陈友华 , 2002; 乔晓春 , 2004; 辜胜阻等 , 2005 ) 。 ( 2 )中国存在性别比偏高的原因是什么 20 世纪 80 年代中期 ,马安 、 查瑞传认为中国历史上出生性别比一直较高 ,因而这种偏高具有自己民族 的特性 。另外由于男孩偏好民间土方人为地进行性别选择的现象一直存在 ,甚至有人重男轻女到溺弃女婴 , 瞒报户口等情况 (马安 、 查瑞传 , 1984 ) 。 中国第三次人口普查数据公布之后 ,引起了国际相关学者的关注 。美国学者艾尔德认为中国三普数据 ( 中出生性别比偏高是“ 中国强制性计划生育造成的溺杀女婴的结果 ” A ird, 1990 ) 。澳大利亚学者赫尔利用 我国 1987 年 1%人口调查数据阐述与剖析了我国 20 世纪 80 年代出生性别比升高的趋势 ,其可能性解释有 三种 : 其一是溺杀女婴 ; 其二是产前性别鉴定技术与人工非法流产女婴 ; 其三是漏报女婴 ( Hull, 1990 ) 。瑞典 学者乔汉森等人“ 关于失踪的中国女孩的新的人口学分析 ”认为“ , 中国存在女婴漏报及一岁以下女婴死亡 ( 率过高 ” Johansson, 1991 ) 。 曾毅等人利用 1987 年 1%人口抽样调查 、 1988 年 2 ‰ 生育节育调查 、 全国 29 省市出生缺陷监测等有关 数据的分析 ,得出结论认为 20 世纪 80 年代中国人口出生性别比偏高的“ 第一位原因在于女婴的漏报 ,第二 位原因在于日益严重的妊期非法性别鉴定 ,第三原因是溺弃女婴的陋习 。作者通过“ 存活反推法 ” 得出结论 “ 我国 1989 年 、 1990 年出生性别比偏高部分的约 4 个百分点是由于女婴漏报造成的 ” 。顾宝昌分析了出生 性别比与生育妇女的文化程度 、 居住地 、 原有子女性别等因素的相关性 ; 马瀛通则综述了出生性别比与受孕 性别比 、 胎儿死亡性别比 、 死产性别比及性别选择人工流产等有关 (曾毅 , 1993; 顾宝昌 , 1994; 马瀛通 , 1994 ) 。 张翼认为 ,“ 一般地 ,影响出生性别比变化的因素主要有 : 生物学因素 、 人口学因素和社会学因素 , 影响 出生性别比的生物学和人口学因素 ,在不存在外来力量干扰的情况下 ,不会轻易使其偏离常态 ,只有社会学 因素 ,才是比较活跃的干预动因 ,因为人口再生产本身就是社会再生产的一部分 ”所以张翼从社会学的脉 , 络出发 ,认为“ 家族主义与以家庭为最小生产单位的农业劳作方式 ,家庭人口再生产对男婴的需求与国家人 口再生产对出生人数的限定 ,以及妇女经济地位的相对低下等 ,是造成出生性别比升值的基本社会动因 ” , 进而张翼指出“ 在影响人口再生产的三只手 : 国家 、 家庭和市场中 ,惟有借助于国家强有力的调控手段 ,才能 ( 使失衡的出生性别比在短期内渐次回落 ”张翼 , 1997 ) 。马瀛通等构建了马冯陈 (M FC ) 数学模型 ,通过对不 同出生次序和孩次性别次序别出生性别比集中趋势进行研究分析 ,创造性地证明中国出生性别比高的原因 在于高孩次婴儿的出生性别比高 (马瀛通 , 1997 ) 。 到了 21 世纪初 ,学者们根据最新人口调查数据 ,对中国高出生性别比的时间趋势 、 区域差异 ,影响其产 生的人口 、 社会和文化因素以及所产生的社会影响作进一步探讨 ,发现人口出生性别比的进一步加剧 ; 并分 析了更普遍化和更强烈的男孩偏好 ; 进而确认了社会与文化因素对人口出生性别比的影响 (楚军红 , 2001; 陈友华 , 2002; 乔晓春 , 2004; 辜胜阻等 , 2005 ) 。还有学者运用教育年鉴数据与统计年鉴数据的比较检验五普 人口中的漏报的具体数据与性别比问题 ,“ 通过用小学入学人数对五普低年龄组的人口数据 , 发现五普 17 岁以下年龄组人口净漏报 2042. 03 万 ,以此调整的 2000 年五普总人数在 125315 万到 126087 万之间 。比公 布的总人数少 496 万到 1268 万 ,其净漏报人数大约在 804 万到 1576 万 ,净漏报率为 0. 65%到 1. 27% 。同时 ( 得出五普中 0 - 4 岁组的性别比为 114 岁左右 ”张青 , 2005 ) 。 复旦大学的吴擢春等人利用农村基层计划生育部门日常登记资料 ,用队列实证研究方法探讨出生性别 比偏高的直接原因 。他们的结 论认为“ 选择性人工流产是导致出生性别比升高的最主要原因 , 其次是女婴 ?38? 刘成斌等 :“ 中国人口性别比 ”我们知道什么 ,还应该知道什么 : ( 漏报 ,第三是变相溺婴 ,它们对出生后一周内出生性别比异常的贡献分别为 70% 、 20% 、 左右 ”吴擢春 10% 等 , 2005 ) 。按此 论文 政研论文下载论文大学下载论文大学下载关于长拳的论文浙大论文封面下载 的说法 ,这三个因素合起来解释了性别比异常的 100% 。刘爽通过对 62 个国家在 20 世纪 80 - 90 年代的出生人口性别比数据横向比较分析发现 ,人口出生性别比通常情况下是一个十分稳定的 指标 ,绝大多数国家的出生性别比都是处在 105 + 2 的范围内 ; 就经济发展水平而言 ,发达国家的出生人口性 别比更稳定 、 更趋于正常值 ; 而发展中国家随机波动比较大 ,超出正常值范围的年份也多 ,这可能有统计数据 质量的问题 ,也可能是出生性别比在事实上本身就高 (刘爽 , 2005 ) 。刘晓兵等人以陕西省三个村的调查为 依据 ,认为 2000 年以后 ,农村女童的按时登记和及时登记远远低于男童 ,而延迟登记则远远高于男童 ; 从制 度变迁的路径来看 ,儿童出生登记的程序越来越复杂 ,涉及的利益主体越来越多 ,其结果是登记水平越来越 低 (刘晓兵等 , 2006 ) 。 有学者指出我国农村实行的二胎照顾政策 (头胎是女孩就照顾生二胎 ,如果头胎是男孩就不照顾 ) 本身 就含有男孩偏好和性别不平等的信息 ,给社会带来相当大的负面影响 。并且 ,根据实证调查将生育胎次不同 的妇女的生育心理进行归类 : ( 1 )将要生育第一胎的妇女是“ 害怕心理 ” — 害怕生女孩 ; ( 2 ) 第一个生了女 —— 孩的妇女大概是既“ 内疚 ” 渴望 ” — “ 又“ —— 渴望 ” 第二次生育时能生男孩以弥补自己的“ 过错 ” ( 3 ) 第二次生 ; 育还是女孩的妇女则有两种心理 : 一种是更强的“ 补偿心理 ” 或者说“ 超生心理 ”另一种是“ , 绝望心理 ” 和 “ 自我否定心理 ”甚至走向自杀 , 而所有这些“ , 心理活动都说明了性别歧视文化对农村妇女命运的深刻影 ( 响 ”穆光宗 , 2006 ) 。 慈勤英认为 ,性别比失衡“ 最深层的原因是社会广泛存在的性别不平等和性别歧视 ,过多强调利用打击 非法性别鉴定和非法选择性引流产等行政 、 法律手段 ,在没有社会性别平等建设行动的干预下 ,是无源之水 、 无本之木 ,即使短时间有所收效 ,也难以坚持和稳定 ,政策执行力度稍有放松 , 则会反弹 ”所以站在女性主 , 义的立场上来看 ,对出生性别比问题的关注不仅要关注出生前性别选择技术和行为的控制 ,更应强调对出生 后女性的生存保护以及对分性别死亡率的关注 ,后者才是出生性别比已然升高之后的一个解决对策 ,也即通 过尽可能的保有已出生的女性 ,期望成年后的性别比有所降低或至少不再升高 (慈勤英 , 2006 ) 。 ( 3 )性别比偏高的影响与后果 80 年代中期就有学者针对当时出生性别比失调做出预测 , 认为在 21 世纪初将出现婚姻挤压 , 大约有 5172% ,9. 33%的男性找不着配偶 (王元璋 , 1985 ) 。进而此类的惊呼引起了政府和全社会的强烈担忧与极 大关注 。所谓强烈担忧是指政府与全社会对近期出生性别比失调将导致未来的婚配性别比失调所表示的高 度牵挂与忧虑 。所谓极大关注 ,是指政府与全社会对近期出生性别比失调将导致未来婚配性别比失调所表 示的高度关心与重视 。针对中国 80 年代以来出生性别比偏高的现象 ,有不少学者的研究结果表明 ,当这一 代人长成后 ,男性明显多于女性 ,性别严重失调将会成为影响社会安定的一个重要社会问题 (曾毅 ,顾宝昌 , 涂平 ,徐毅 ,李伯华 ,李涌平 1993 ) 。 李南运用数据推理的方法 ,分析了 20 世纪 90 年代高出生性别带来的 2010 年开始的一个相当长的时期 中不可避免的初婚市场失衡等问题 , 并认为中国人口出生性别比的继续上升是非常可能的 (李南 , 1995 ) 。 张翼认为 ,性别比升高是许多社会问题的胚芽 ,具体点说 ,会带来“ 家庭结构失衡 、 小学与中学学生的性别比 失调 、 婚姻市场的压力所导致的买卖婚姻会加剧 、 男性单身家庭会增多 、 性犯罪的比例可能会上升 、 离婚率将 高居不下 、 某些具有性别特色的职业如幼儿园阿姨和护士等也会受到冲击 ”甚至男同性恋者会增多等 (张 , ) 。陈胜利等人使用人口年龄递进模型 , 分四种 方案 气瓶 现场处置方案 .pdf气瓶 现场处置方案 .doc见习基地管理方案.doc关于群访事件的化解方案建筑工地扬尘治理专项方案下载 对男性择偶拥挤态势作了预测 , 对结果进行了 翼 , 1997 比较 。出生人口性别比升高影响择偶 的重要时段在 2040 年前后 ,届时男性比女性将多出 2000 万左右 ,而壮 年未婚高峰亦将以同样的规模出现在 21 世纪 50 年代 。从 2020 年以后的几十年间 ,我国婚配比例将始终处 在男多女少的状态 ,男性择偶拥挤的状况将难以改变 (陈胜利等 , 2006 ) 。 长期出生性别比偏高带来的直接 “ ( 后果就是女性赤字 (男性剩余 ) ”原新等 , 2006 ) 。 中国人口性别比失调引起了国际关注 。 2004 年 , 美 、 英两位学者写的《光棍 : 亚洲男性人口过剩的安全 ?39? 人口与发展 2008 年 2 期 第 ( 意义 》 B are B ranches: Security I p lications of A sian Surp lus M ale Population ) 一书引起关注 , 该书将中国出生 m 人口性别比的失调与安全问题挂钩 ,指出中国男性人口过剩可能会给国内外社会安全造成威胁 。但这只是 理论上的推测 ,并没有得到历史的或者区域的证据支持 。不过 ,仅就一种现象来说 ,自古以来 ,中国就有“ 光 棍村 ” 的存在 ,在人往高处走 、 人口多外流的贫困乡村 ,男性单身现象的确是不容忽视的社会问题 ,但目前更 多地表现为基本人权 (婚育权 )保障问题 ,而不是社会安全问题 (参见莫丽霞主编 :《出生人口性别比升高的 ) 后果研究 》 。 随着出生性别比偏高的地域范围逐步扩大 ,偏高程度普遍加剧 ,性别比失衡的后果越来越引起各界高度 关注 。根据 2002 年 8 月国家统计局公布的 2000 年人口普查资料 ,除西藏和新疆外 ,全国其它省份的出生性 别比都高出正常范围 ,人口覆盖面高达 98%以上 。出生性别比高于全国平均水平的有福建 、 河南 、 陕西 、 广 西、 、 、 、 湖南 安徽 湖北 广东和海南等 9 个省和自治区 ,而且有 7 个省份的出生性别比在 120 以上 ,最高的海南 省和广东省 ,分别达到 135. 6 和 130. 4。假如这些数据不存在过高的水分 ,其即将带来的社会后果不能不让 人担忧 。 ( 4 )性别比偏高的预防对策 上个世纪 80 年代学者们纷纷建议努力提高妇女地位 ,给女孩以物质资助 ,特别是给予独生女优待 ,并严 厉处罚遗弃和溺杀女婴者 。 后来的学者们设想了一系列措施和对策应对出生性别比失调问题 。有学者提出对于传统文化的影响 , 最重要的是改变传统的婚育观念 ,建立新型的人口道德 ,并通过招赘婚居 ,提高女孩的养老价值和“ 传宗接 代” 的预期效益价值 ,淡化宗族和家族观念 ; 有学者则认为加速农村人口的非农化和城镇化 , 通过外部制度 环境的改变和法制的完善来淡化人们的男孩偏好 ; 也有学者提出应全方位构建完备的社会保障 、 利益补偿制 度 ,树立生男生女都一样的新风尚 ,提倡尊重妇女生育的社会价值 ; 还有学者建议改革现有生育制度 ,全国不 分城乡双方均为独生子女者结婚一律允许生育两个孩子 ,农村一方为独生子女者结婚 , 允许生育两个孩子 , 在有效制止三孩及以上多孩生育的前提下 , 农村可不分性别普遍生育两个孩子 (严梅福 , 1999; 王翠绒等 , 2004; 田雪原等 , 2005; 辜胜阻等 , 2005 ) 。基于性别平等意识指导下 ,不少学者主张“ 只有建筑在性别平等基 ( 础上的生育政策才是和谐和可持续的政策 ,才可能真正导向出生人口性别比的正常发展 ”穆光宗 , 2006; 慈 勤英 , 2006 ) 。 2 反思与推算 : 我们还应该知道的问题 ( 1 )中国人口出生性别比数据是不是真实的 ? 漏报与瞒报到底有多少 , 在多大程度上影响了性别比失 衡的估计 ? 对于这一问题的回答当然是十分重要的 ,也已经有部分学者意识到了这一问题并做了相应的检验 。例 如 ,曾毅等人利用 1987 年 1%人口抽样调查 、 1988 年 2 ‰ 生育节育调查 、 全国 29 省市出生缺陷监测等有关数 据 ,以“ 存活反推法 ” 进行分析 ,得出结论认为 20 世纪 80 年代中国人口出生性别比偏高的“ 第一位原因在于 女婴的漏报 ,第二位原因在于日益严重的妊期非法性别鉴定 , 第三原因是溺弃女婴的陋习 。尤其作者认为 “ 我国 1989 年 、 1990 年出生性别比偏高部分的约 4 个百分点是由于女婴漏报造成的 ” 20 世纪 80 年代出生 ,“ 性别比超出正常值部分至少有 1 /2 到 3 /4 是由漏报女婴引起的 ”其原因在于“ , 超生男婴的受罚也心甘 , 超 生女婴的就不值得 ”所以瞒报漏报的都是女婴 ,进而导致性别比升高 。 , 但是曾毅的研究中存在一定的不足 。首先是“ 存 活反推法 ” 的时间间隔问题 : 作者所用的是运用 1990 年第四次人口普查数据来反推 1989 年 、 1990 年上半年“ 漏报 ” 的情况 ; 这种时间间隔太短 。通常情况下 , 由 于“ 担心计划生育惩罚 ” 而瞒报漏报的计划外人口不可能在很短的时间内予以补报 ,除非间隔一定的时间周 期后 ,遇到比较重大的事情 (比如孩子上学 、 外出打工 ) 需要用户口或身份证时才会予以补报 ; 其次是数据 (来源 ) 口径问题 : 作者运用不同系统不同口径的数据进行检验漏报瞒报存在一定的不可靠 ; 比如作者运用 1988 年全国 2 ‰ 生育节育调查来反推 20 世纪 80 年代出生漏报的数据 ,并以此调整出新的出生性别比估计 40? 刘成斌等 :“ 中国人口性别比 ”我们知道什么 ,还应该知道什么 : 值 ,得出“ 女婴漏报大多年份是男婴漏报的 2 倍以上 ” 的结论 ,“ 其中 1987 年 1 月到 1988 年 6 月出生男女婴 儿漏报率分别为 2. 6% 、 51% ” 5. 。这个地方最关键的问题是 1988 年全国 2 ‰ 生育节育调是由谁主持与执行 的 ,如果是计划生育部门主持或参与执行的 ,在其调查过程中 ,被调查对象“ 躲避超计划生育处罚 ” 的神经更 为敏感 ,所以瞒报漏报的问题更无法解决 。鉴于此 ,本研究运用 1982 年第三次人口普查数据作为基础 ,运用 具备一定时间间隔的同类数据 (均为普查数据 ) 即第四次与第五次人口普查的数据进行对比来检验第三次 人口普查中的性别比失衡是不是真实的 。假如数据漏报瞒报的情况有了比较清晰的认识 ,那么 ,对我们认识 今天的性别比失衡程度也有一定帮助 。 从方法上来讲 ,单纯地看性别比 ,我们并无法判断 20 世纪 80 年代初人口瞒报漏报对性别比的影响 。尤 其是在我们要搞清楚男婴是否也漏报的情况下 ,我们不能把分析单位停留在男女比例这个合成单位上 ,只有 通过分性别的数据才能分别证明男婴与女婴的漏报问题 。因此我们通过分年龄分性别数据的对比来寻找瞒 报与漏报的数据 。考虑到时间间隔与数据口径的统一 ,我们选择 1982 年第三次人口普查中 0 - 9 岁年龄组 、 1990 年第四次人口普查中对应的 8 - 17 岁人口组和 2000 年第五次人口普查中对应的 18 - 27 岁年龄组的人 口进行检验 1982 年人口统计中及 1990 年人口统计中的瞒报漏报问题 。 表 1 1982 年三普数据中 0 - 9 岁人口组变迁情况 年龄 (岁 ) 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1982 年 男 (人 ) 10787028 9015023 9460846 10131309 9589607 10005985 10528882 11215966 12373188 12902275 1990 年 男 (人 ) 11419500 9346817 9956298 9974473 9727202 9987990 10537630 11123627 12043876 12581345 2000 年 男 (人 ) 11783695 9752137 9315481 9548059 9519345 9119685 10435196 10766946 11674361 12123051 女 (人 ) 10022319 8360755 8812995 9494200 9030279 9415315 9903660 10563463 11659779 12167358 年龄 (岁 ) 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 女 (人 ) 10595842 8721729 9267764 9335618 9137476 9379302 9922939 10520164 11443691 11955254 年龄 (岁 ) 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 女 (人 ) 11316732 9370801 9078328 9376763 9312246 8811470 10056601 10369689 11200062 11507384 从上面两个图示可 以清 晰地 发现 , 按照 第 三、 、 四 五次数据绘制的 人 口 数 据 图 存 在 “问 题 ” 为按照人口发 。因 展过程 , 2000 年 18 - 27 岁人口数据线肯定应该 低于或重合于 1990 年 8 - 17 岁人口数据线 , 同 理 1990 年 8 - 17 岁 人 口数据线肯定应该低于 或重合于 1982 年 0 - 9 岁人口数据线 。考虑到人口发展过程中的疾病 、 事故等引起的意外死亡率 ,上述关系 肯定是低于而不会重合 。但是图中显示男性人口统计数据当中 1982 年 0 - 5 岁各年龄组的变化均违反“ 逻 图 1 1982 年 0 - 9 岁各年龄组男性人口数在三 、 、 四 五次人口普查中的对照图 辑 ”女性人口统计数据当中 1982 年 0 - 5 岁各年龄的变化也违反“ , 逻辑 ” 。由此可以肯定 , 1982 年 0 - 5 岁 各年龄组的人口存在较大的瞒报漏报情况 。 ?41? 人口与发展 2008 年 2 期 第 为了 更 清 楚 地 显 示三次人口普 查数 据 之间的逻辑关系 , 我们 对上表数据进行转化 : 即以 1982 年 0 - 9 岁 十个年龄组的 男女 性 人数为基础 , 找出三次 人口中对应各 年龄 组 的人口数据变动情况 : 即求出 1982 ( 0 - 9 岁 ) 三普 、 1990 ( 8 - 17 岁 ) 图 2 1982 年 0 - 9 岁各年龄组女性人口数在三 、 、 四 五次人口普查中的对照图 四 普 、2000 ( 18 - 27 岁 ) 五普之间的数据 差。 表 2 三次人口普查中对应各年龄组人口的数据差 (单位 : 人 ) 四普 - 三普 男性 女性 632472 331794 495452 - 156836 137595 - 17995 8748 - 92339 - 329312 - 320930 573523 360974 454769 - 158582 107197 - 36013 19279 - 43299 - 216088 - 212104 - 640817 - 426414 - 207857 - 868305 - 102434 - 356681 - 369515 - 458294 表 3 三次人口普查中对应各年龄组人口的 数据差 (单位 : 万人 ) 四普 - 三普 男性 女性 63. 2 57. 33. 2 36. 49. 5 45. - 15. 7 - 15. 13. 8 10. - 1. 8 - 3. 0. 9 1. - 9. 2 - 4. - 32. 9 - 21. - 32. 1 - 21. 五普 ? 四普 男性 女性 36. 4 72. 40. 5 64. - 64. 1 - 18. - 42. 6 4. - 20. 8 17. - 86. 8 - 56. - 10. 2 13. - 35. 7 - 15. - 37. 0 - 24. - 45. 8 - 44. 4 1 5 9 7 6 9 3 6 2 年变化均呈现减少 ,这一部分数据即为这 18 年间的意外死亡数 ; 1982 年 2、、 岁的女性人口数与 0 - 1 岁组 4 6 一样呈现增加 (补报 ) ,但 3、、、、 岁年龄呈现减少 。 5 7 8 9 当然需要说明的是 ,呈现在 1990 年 、 2000 年中的增加数或补报数是已经除掉相应期间内“ 死亡数 ” 之后 ?42? 五普 ? 四普 男性 女性 364195 405320 720890 649072 41145 - 189436 174770 133662 - 145365 - 583250 - 70262 - 93686 - 886300 - 449020 - 698827 - 779224 - 567832 - 150475 - 243629 - 447870 1 9 9 1 5 8 4 0 4 8 五普 ? 三普 男性 女性 996667 737114 1294413 1010046 265333 281967 152941 如果依据 1990 年第四次人口普查的数 据为准 , 1982 年 0 岁组人口经过 8 年的时 间 ,在 1990 年四普数据中对应组的男性增 加 63. 2 万人 ,女性增加 57. 4 万 , 说明 1982 年出生的人口中男婴瞒报漏报的数目比女 婴还多近 6 万人 ; 1982 年 1 岁组人口经过 8 年的时 间 , 男 性 增 加 33. 2 万 , 女 性 增 加 3611 万 ,说明 1981 年出生的人口中女婴比 男婴瞒报漏报的数目多 2. 9 万 ; 而 1982 年 2 岁组人口的变化显示 , 1980 年出生的人口 1974、 1973 年出生的人口中 , 在 1982 - 1990 - 117437 - 603845 - 193774 - 459717 - 659974 五普 ? 三普 男性 女性 99. 7 129. 73. 7 101. - 14. 5 26. - 58. 3 - 11. - 7. 0 28. - 88. 6 - 60. - 9. 4 15. - 44. 9 - 19. - 69. 9 - 46. - 77. 9 - 66. 中 ,在 1982 - 1990 年间男婴补报的人口高 于女婴 4. 1 万 ; 依次类推 , 1979、 1978、 1977 年出生的人口中 , 在 1982 - 1990 年间男婴 补报的人口高于女婴的数据分别为 0. 2 万 、 3. 0 万 、 8 万 ; 当然 , 类似的 , 1976、 1. 1975、 4 0 5 7 2 4 3 4 0 0 年间女婴补报的人口高于男婴的数据分别 为 1. 1 万 、 9 万 、 3 万 、 9 万 。 4. 11. 10. 如果依据 2000 年第五次人口普查的数 据为 标准 excel标准偏差excel标准偏差函数exl标准差函数国标检验抽样标准表免费下载红头文件格式标准下载 , 1982 年 0 岁组男性人口存在漏 报瞒报 99. 7 万人 , 1982 年 0 岁女性人口存 在漏报瞒报 129. 4 万人 ; 同理 , 1982 年 1 岁 组男女人口分别漏报瞒报 73. 7 万人 、 101. 0 万人 ; 1982 年 2 - 9 岁的男性人口经过 18 刘成斌等 :“ 中国人口性别比 ”我们知道什么 ,还应该知道什么 : 的净增加数 ; 呈现在 1990 年 、 2000 年中的“ 死亡数 ” 是已经除掉相应期间的“ 补报数 ” 之后的净减少数 。由于 这些年龄段的人口均属于非正常死亡年龄 ,因此不能用全国的自然死亡率数据来推断其中的死亡人数变化 , 所以 ,这一部分补报数据或死亡数据的推断仍然存在较大的漏洞与疑问 ,但目前鉴于相关数据的限制及讨论篇 幅的限制 ,我们在承认这一遗憾的前提下 ,仍然可以断定的是 , 1982 年低龄组人口统计中男女均存在较大的瞒 报与漏报。以 1982 年 0 - 4岁组人口为例 ,在不计相应非正常死亡率的前提下 ,存在的漏报率如下 (表 4 ) 。 表 4 1982 年第三次人口普查数据中 0 - 4 岁年龄组 综合来看 ,如果是以 1982 年 0 - 9 岁十 (不计死亡率 , % ) 的漏报率 个组别的人口来看 , 1982 - 1990 年间女婴 比男婴补报的数据多 16. 10 万 ; 但如果只以 用四普检验的结果 用五普检验的结果 年龄组 (岁 ) 0 1 2 3 4 男性漏报率 5. 86 3. 68 5. 24 1. 43 女性漏报率 5. 72 4. 32 5. 16 1. 19 男性漏报率 9. 24 8. 18 - 女性漏报率 12. 92 12. 08 3. 01 3. 12 1982 年统计中 0 - 4 岁五个组别的人口来 看 , 1982 - 1990 年间男婴补报的数据比女 婴补报的数据多 10. 26 万 ; 考虑到特殊历史 背景的影响 ; 更重要的是考虑到瞒报漏报儿 童一般会在上幼儿园或学前班即小学入学 前补报户口 ,由此补报进入人口统计数据 ,所以我们倾向于只采用 1982 年 0 - 4 岁五个组别的数据 ,即第三 次人口普查当中确实存在大量的婴儿瞒报漏报现象 ; 这五个年龄组的人口在 1990 年普查中男婴补报的数据 高于女婴 ,但 2000 年人口普查中女婴补报的数据高于男婴 。总体来看 , 1982 年 0 - 4 岁组人口统计中 ,男婴 女婴均存在大量的瞒报漏报现象 ; 到 2000 年为止 ,女性人口补报的总数大于男性人口补报的总数 , 即 1982 年 0 - 4 岁人口组中女婴漏报确实要略高于男婴漏报数 。但是那种认为女婴数据存在瞒报漏报 ,“ 超生男婴 ( 就如实上报 、 甘愿受罚 ”曾毅 , 1993 )的说法是不成立的 。 ( 2 )总体人口性别比与出生人口性别比的关系是怎样的 ? 我们在这里提出这一问题是基于以下逻辑思考 : 如果中国人口出生性别比连续性升高 ,那么 ,总体人口 性别比也应该逐步上升 —— — 即使上升的幅度很小 , 如果总体人口性别比不是连续性上升 , 那么是否意味着 “ 人口出生性别比连续升高 ” 的说法不成立呢 ? 与印度出生性 别比 的 变 化 趋 势 (图 4 ) 相比可以发 现 ,我 国 的 出 生 人 口 比 在 1990 年 代 之前 有 两 个 特 点 : 一是相对于印度的 由低到高的持续上 升 ,我 国 人 口 出 生 性别比是一直跳跃 图 3 1949 - 2005 年出生性别比与总体人口性别比趋势图 数据来源 : 1949 - 1994 年出生性别比来自张翼 . 中国人口出生性别比的失衡 、 原因与对策 [ J ]. 社会学研究 , 1997, (6) ; 1995 年以后的出生性别比来自国务院人口普查办公室 . 2000 年人口普 查资料 [ Z ]. 北京 : 中国统计出版社 , 2002; 总体人口性别比中 1978 年以前的数据来自国家统计 局 . 中国统计年鉴 1985 [ Z ]. 1978 年以后的数据来自国家统计局 . 中国统计年鉴 2001 [ Z ]. 性变化并总体呈现 升高 趋 势 ; 二 是 与 印度的连续性升高 趋势 不 同 , 我 国 的 人口出生性别比呈 现波动状态 ; 所以中国人口的出生性别比是一直偏高的问题 ,而不是 1980 年代升高的问题 。至于 1990 年代 之后的升高 ,笔者认为是事实上的升高与数据失真共同作用的结果 。 从图 3 中可以看出 ,我国人口的出生性别比在 1982 到 1988 年间曾经有过一个“ 高峰 ”进入 1990 年代 , ?43? 人口与发展 2008 年 2 期 第 后 ,连续性上升 , 到了 1997 年以后连续三年 高于 120; 这 说明“ 出 生性 别比 升 高 ” 实 确 存在 ; 但是 , 与总体人 口性别比相较可以分 成 三 个 阶 段: 一 是 1980 年代及其前的出 生性别比波动并未对 总体人口性别比造成 显 著 的 影 响; 二 是 1990 年代初期到 1997 年的出生性别比连续 图 4 印度总体人口性别比趋势图 数据来源 : Paula Griffiths; Zoe M atthew s; Andrew H inde: 2000 上升的同时 ,总体人口性别比却在下降 ,这是为什么 ? 第三阶段是 , 1997 年以后总体人口性别比也处于上升趋 势 ,出生性别比虽有回落趋势 ,但仍然处于相当高的水平 。 其中第二个阶段 ,可能存在两种原因 ,一个是女性人口数据大量补报 ,第二是男性人口大量死亡 ,查找对 应的人口死亡率可以发现 , 这一时间段的男性死亡率并不明显出现上升 (参考 1990 - 1997 年中国统计年 鉴 ) , 20 世纪 80 年代以来男性死亡率一直处于比较平稳的状态 ; 由此 ,我们可以推论为第一种可能 ,即女性数据的大量补报 。假如说现在大家惊呼的 20 世纪末 21 世纪 初以来的性别比攀升现象经过 20 年后通过“ 女性数据大量补报 ” 而趋于平衡的话 。是不是今天的惊呼会成 为一个笑话 —— — 首先是我们没有能力搞清楚数据 ,而是在假数据面前惊呼 ,即使是存在性别比升高的问题 , 是不是其严重程度远远低于我们所预测的严重程度 。 ( 3 )性别比失衡的后果问题 。婚姻挤压到底 表 6 1990 年未婚人口数据 (单位 : 人 ) 年龄组 (岁 ) 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 男性人口 11634752 10720767 7848717 5428694 4483025 3187837 2399710 1880080 903649 571504 623988 586213 719482 626429 女性人口 9206842 7281713 4610827 2608560 1735717 973602 579888 378957 157257 89848 71947 52453 52334 42803 婚姻挤压数 (男性过剩人口数 ) 2427910 3439054 3237890 2820134 2747308 2214235 1819822 1501123 746392 481656 552041 533760 667148 583626 537628 会严重到什么程度 ? 是否有可能通过扩大婚龄差 来解决 ? 笔者思考这一问题是基于大多数研究对性别 比失衡的后果的惊呼 。首先我们是否思考一下 ,正 常性别比范围内的婚姻就不存在婚配方面的失衡 吗 ? 比如独身主义者比例的提升会多大程度上影 响婚配失衡 ? 在一定条件下 ,出生性别比与相应的 未来婚配性别比则存在一定的非确定性相关关系 。 出生性别比相应于未来婚配时的性别比 (简称婚 配性别比 ) , 绝不是简单的队列时间推移关系 ; 出 生性别比相应于未来的婚配性别比只是一个影响 因素 ,其间没有必然的因果关系 ; 出生率与分年龄 死亡率变动形成的年龄结构变动对婚配性别比的 影响 (在死亡水平稳定或差异不大的条件下 , 出生 率变动的大小起主导作用 ) ,要远大于总体出生性 别比对婚配性别比的影响 ; 还有婚龄差的影响 ; 总 之 ,出生性别比的异常与否 ,绝不意味着未来婚配性别比的异常与否 。那么 ,问题是 : 婚龄差或婚龄梯度在多 大程度上可以缓解婚姻挤压 ? 国家是否通过一定社会舆论与宣传可以改变性别上的婚龄差取向 ? 由于利用 ?44? 34 573603 35975 数据来源 : 中国人口统计年鉴 1994 [ Z ]. 刘成斌等 :“ 中国人口性别比 ”我们知道什么 ,还应该知道什么 : 2000 年以后的数据推论存在过多的 不确定性 —— — 比如男性“ 夭折率 ” 会 高于女性多少 , 迁移人口会在多大程 度上影响婚姻挤压的程度都是未知 的 。所以我们引用 1990 年四普统计 中关于适龄婚姻人口的未婚人数来证 实婚姻挤压程度 。 四普数据显示“ 在各种夫妻年龄 结构中 ,男大于女 1 岁所占比置最大 , 男女同岁所占比置次之 ” “1990 年 。 全国人口普查 100%机器汇总资料表明 ,在 22122. 8 万对生活居住在一起的夫妻中 ,丈夫年龄大于妻子年龄 的为 15489. 7 万对 ,占 70. 02% ; 丈夫与妻子同年龄的为 2864. 4 万对 ,占 12. 95% ; 丈夫年龄小于妻子年龄的 为 3768. 7 万对 ,占 17. 03% 。从丈夫与妻子的年龄差看 ,男大于女 1 岁的夫妻年龄结构所占比重最大 ,占夫 图 5 1990 年未婚人口数据中的婚姻挤压 妻总对数的 13. 90% ; 其次是夫妻同龄 ,比重为 12. 95% ; 第三位是丈夫比妻子大 2 岁 ,比重为 12189% 。各种 夫妻年龄结构的比重 ,是以丈夫大于妻子 l岁和夫妻同岁为中心 , 向两个方面逐步降低 : 一方面随着丈夫大 ( 于妻子的岁数增大而降低 ,另一方面随着妻子大子丈夫岁数的增大而降低 ” 中国人口统计年鉴 1994 年 》 《 , 398 页 ) 。在此种婚龄差的情况下 , 1990 年 20 岁到 34 岁婚姻适龄人口中性别均处于失衡状态 , 普遍存在男 性婚姻挤压 , 20 - 24 岁的男性婚姻净剩余人数达到 1467. 2296 万人 ; 25 - 29 岁的男性婚姻净剩余人数达到 676. 3228 万人 ; 30 - 34 岁的男性婚姻净剩余人数达到 287. 4203 万人 。 20 - 34 岁未婚人口中男性净过剩数 量达到 2430. 9727 万人 。那么 ,如果人们愿意接受适当扩大的婚龄差 , 是否可以实现婚姻挤压问题的解决 呢 ? 从上述数据推理的话 ,答案是否定的 。因为各个年龄中都是男性处于婚姻挤压 ,它是连续的 ,而不是间 断的 ,进一步查阅统计数据可知 , 1990 年未婚人口中 35 - 39 岁男性净剩余人口达到 242. 5895 万人 。由此可 以推论 ,在接下来的若干年内 ,如果人口意外死亡率没有太大变动的话 , 1990 年至今出生人口性别比偏高所 导致的未来婚姻挤压并不能够通过扩大婚龄差来解决 。 ( 4 )预防措施问题 :“ 男孩偏好 ” 只是个文化观念问题吗 ? 相当多的人认为 ,出生性别比偏高是个男孩偏好导致的人工选择流产等性别选择行为 ,这是不是说文化 问题是非经济的 ? 是不是意味着中国的人口出生性别比不是通过经济发展能够解决的 ,还是只是个奥格本 意义上的“ 文化滞后 ” 的问题 ? 这里应该分两步来看待这个问题 。 第一步 ,到底该如何解决文化的影响 ,还是这种文化偏好本身就不是“ 异常 ” 即使承认男孩偏好是“ ? 问 题文化 ”但是 ,文化的影响是通过具体的技术环节来实现的 , 中国目前如何有效控制与改变具体的技术环 , 节 ? 具体地说 ,中国 80 年代以来总体出生性别比偏高或超常偏高 ,虽然都起因于生育上的男孩偏好 ,但这种 男孩偏好若不付诸于生育行为 ,其本身并不能直接导致出生性别比升高 。这种偏好只有通过影响受孕胎儿 的性别 ,实施胎儿性别鉴定并对胎儿进行性别选择性人工流产 (即保男流女 ) ,才能出现中国 80 年代以来总 体出生性别比的超常偏高 。 第二步 ,男孩偏好的根源是什么 ? 按照涂尔干的观点 ,性别偏好是个社会事实 , 那它只能用别的社会事 实来解释 。也就是说 ,性别偏好在中国的政治 、 、 经济 文化中还有合理存在的社会结构事实 。之所以存在男 孩偏好与性别选择 ,根本原因在于男孩所具有的社会功能 —— — 比如养老功能 。那么 ,国家与政府是不是应该 建立健全社会保障制度来替代男孩所具有的养老等功能 。如果保障制度不解决 , 单单喊口号“ 生男生女一 个样 ”关爱女孩 ” “ 是解决不了性别偏好与选择的 。 第二步与第一步的区别在于 ,第一步只是“ 扬汤止沸 ” — 在表面上解决问题 , 即通过现有技术环节遏 —— 制性别偏好的实施 ; 第二步则是“ 釜底抽薪 ” — 针对文化观念中的男孩偏好不能仅仅依靠口头宣传来改 —— ?45? 人口与发展 2008 年 2 期 第 观 ,必须有具体的社会保障措施改革覆盖到那些有性别偏好的人身上 —— — 让他们解除了性别选择中各种顾 虑因素 ,才能真正改变其性别选择观念 。所谓物质存在决定精神就是这个意思 ,当然我们并不完全否认第一 步的重要性 。 2004、 2005 年全国出现了比较明显的独生子女证领取堆积 ,这主要原因是 2004 年开始在全国 范围内实行“ 农村部分计划生育家庭奖励扶助制度 ” 少生快富工程 ” 和“ 等有利于独生子女领证的利益导向 机制 。据此可以推断 ,经济的和社会基本保障层面的措施起到了很好的作用 。考虑到出生性别比偏高问题主 要表现在农村 ,因此 ,在国家大的宏观政策背景下 ,在继续抓紧技术层面上防止出生性别选择的前提下 ,应该构 建社会基础保障 ,彻底消除“ 养儿防老 ” 等男孩偏好的社会结构因素 ,由此干预性别选择的效果才更为理想。 ( 5 )性别比与计划生育政策 : 计划生育政策是否应该变革 ? 应该说性别比升高与国家推行的独生子女政策存在一定的因果关系 。从推理上讲 ,国家计划生育政策 使人口再生产模式从“ 多生求男偏好 ” 转变到了“ 少生求男偏好 ”相比较而言 ,多生比少生的情况下更利于 , 性别平衡 ,因为多生可以实现“ 一胎不是男孩的话可以实现再生 ”而少生原则则是限制再生 , 所以“ ; 性别选 择 ”人工流产 ” “ 等现象就应运而生了 。 Shelley Clark 用印度的经验数据证明 ,男孩偏好对家庭出生孩子的性别有两个明确 、 可预测的影响 : 首 先 ,印度数据表明小家庭比大家庭有更高的男孩比例 ; 其次 ,在家庭规模受到控制的情况下 ,社会和经济地位 低下或来自印度北方的夫妇不仅主观上更想要男孩 ,而且达到了其目的 ( Shelley Clark, 2000 ) 。 由此出现的问题是 ,少生尤其是独生子女政策是否有改变的必要 ,还是为了控制总人口数量而不在乎性 别比问题 。这次 ( 2007 年 )两会上有全国政协委员 、 中国科学院研究员叶廷芳等 29 名委员联名提交提案声 称独生子女政策负面效应明显 ,“ 独生子女不能跟兄弟姐妹一起玩乐 ,只能成天围着父母转 , 其自然成长的 天性受到压抑 ,不利于其健康成长 。从人的情感层次讲 ,至少可分为亲情 、 友情和爱情 ,亲情方面包括父母之 情、 夫妻之情 、 叔叔婶婶 、 舅舅舅母 、 姨父姨母及堂兄妹 、 表兄妹等 。现在堂 、 表这些层次都没有了 ! 这是人伦 的缺陷 ,必然导致人性的变异 ” 。 从社会学角度分析 , 叶廷芳认为“ 四二一 ” 的家庭结构不合理 , 特别是面对 “ 上学难 、 看病贵 ” 的当前国情 ,一对青壮年夫妇负荷显然过重 。因此他们建议 ,我国应尽快停止独生子女条 例的实行 ,恢复原先的“ 一个不少 (但必须是自愿 ) ,两个正好 ” 的方针 。 ( 6 ) 研究视角与方法问题 现有人口性别比研究中提到的研究视角与方法主要有三个方面 。 ( 1 ) 慈勤英通过分析 google 网上的相 关文章指出“ 在发言探讨中国性别比问题的文章中 ,仅有 14. 8%的文章谈到了性别平等 , 关注‘ 男性婚姻困 难’ 的有 6. 4% ,远远大于关注‘ 女性权益 ’ 4. 1% ”社会当中普遍存在的新闻报道大多以“ 的 , 光棍 ” 找不到 ,“ 老婆怎么办 ” 甚至“ 将来谁为光棍养老 ” 等为标题进行大肆报道 ,背后其实都是男权主义 ,男权中心社会是性 别比失衡的根源所在 (慈勤英 , 2006 ) 。是不是换成女权主义的视角 ,性别比失衡问题就可以解决了呢 ? ( 2 ) 还有分析方法 。 距调查时间较近的年份出生性别比较高 ,距调查时间较远的年代又恢复正常 ” “ 的方法本身 存在错误推理的问题 ,因为 ,不同年份的人口出生性别比是不可同比的 ,只能追踪或同期群比较某年出生的 人口性别比是不是随着年份增长而趋于平衡 。 ( 3 )样本量与调查技术问题 。近年来 , 在全国性会议材料 、 报 刊、 研究报告甚至学术刊物中 ,仅凭为数极其有限的一村 、 一乡或一县的一年的出生婴儿数 ,就对所计算出的 出生性别比冠以 "正常 "或 "失调 "的结论 ,已是屡见不鲜 ; 从统计学讲 , 出生性别比的观察服从大数定律 ,这 是众所周知的 。但是 ,出生性别比样本量要大到多少才可下结论 ; 以及当前我国的人口普查与抽查中 ( 1 ‰、 1% 、 10% )如何解决瞒报与漏报的问题 ; 即使解决不了 , 在承认一定“ 容错率 ” 的前提下 , 如何估量瞒报与漏 报所造成的准确影响 ,消除这一影响后问题的严重程度又是多少 ? 这恐怕是当前学界必须认真探讨的问题 。 参考文献 : 陈友华 . 关于出生性别比的几个问题 —— — 以广东省为例 [ J ]. 中国人口科学 , 2006, ( 1 ) . 陈友华等 . 中国婚姻挤压研究与前景展望 [ J ]. 人口研究 , 2002, (3). 46? 刘成斌等 :“ 中国人口性别比 ”我们知道什么 ,还应该知道什么 : 陈胜利 . 未来择偶男性比女性究竟多多少 ? [ J ]. 市场与人口分析 , 2006, ( 1 ) . 楚军红 . 中国农村产前性别选择的决定因素分析 [ J ]. 中国人口科学 , 2001, ( 1 ) . 高凌等 . 北京市人口出生性别比分析 [ J ]. 人口研究 , 1997, (5). 顾宝昌 . 中国婴儿出生性别比综论 [ J ]. 中国人口科学 , 1994, ( 3 ) . 辜胜阻 . 城镇化效应与生育性别偏好 [ J ]. 中国人口科学 , 2005, ( 3 ) . 贾威 . 收养子女对出生性别比影响分析 [ J ]. 南京人口管理干部学院学报 , 1995, (4). 康明村 . 对新疆石河子地区独生子女性别比例调查 [ J ]. 人口研究 , 1981, ( 2 ) . 李伯华 . 出生性别比的近期趋势 : 从医院记录获得的数据 [ J ]. 人口研究 , 1994, ( 3 ) . 李南 . 高出生性别比及其婚姻后果 [ J ]. 中国人口科学 , 1995, (1). 李南 . 带有男孩偏好文化传播的人口模型 [ J ]. 人口与经济 , 1999, (增刊 ) . 李树茁 . 性别歧视和婚姻挤压 : 中国 、 韩国和印度的比较研究 [ J ]. 中国人口科学 , 1998, (7). 刘爽 . 对中国人口出生性别比的分析 [ J ]. 人口研究 , 1988, ( 3 ) . 刘爽 . 世界各国的人口出生性别比及其启示 [ J ]. 人口学刊 , 2005, ( 6 ) . 刘晓兵等 . 中国农村出生登记的微观影响因素 [ J ]. 中国人口科学 , 2006, (6). 马安 ,查瑞传 . 中国人口现状初步分析 [ J ]. 人口研究 , 1984, ( 3 ) . 马瀛通 . 人口性别比与出生性别比新论 [ J ]. 人口与经济 , 1994, ( 1 ) . 马瀛通等 . 创立出生性别比新概念与构建马冯陈 (M FC)数学模型 [ J ]. 人口与经济 , 1997, (5). 穆光宗 . 近年来中国出生性别比升高现象的理论解释 [ J ]. 人口与经济 , 1995, ( 1 ) . 田雪原等 . “ 软着陆 ”中国人口发展战略理性 选择 [ J ]. 社会科学战线 , 2005, ( 2 ) . : 乔晓春 . 中国人口普查出生婴儿性别比的 分析与思考 [ J ]. 人口与经济 , 1992, (2). 乔晓春 . 性别偏好 、 性别选择与出生性别 比 [ J ]. 中国人口科学 , 2004, ( 1 ) . 《 人口研究 》 编辑部 、 慈勤英 、 穆光宗 、 原新等 . 中国出生人口性别比 : 从存疑到求解 [ J ]. 人口研究 , 2006, ( 1 ) . 王翠绒 等 . 出生性别比持续升高的人口伦理学分析 [ J ]. 人口研究 , 2004, (4). 王元璋 . 我 国人口性比例失调的现状 、 成因及对策 [ J ]. 人口学刊 , 1985, ( 2 ) . 吴擢春等 . 影 响出生性别比偏高的直接原因的队列实证研究 [ J ]. 中国人口科学 , 2005, (3). 徐毅等 . 中国出生性别比的现状及有关问题的探讨 [ J ]. 人口与经济 , 1991, ( 5 ) . 岩复等 . 出 生性别比升高的“ 微观 ” 研究 —— — 湖北省天门市出生性别比升高的特点和原因调查 [ J ]. 湖北大学学报 (哲学社会科 学版 ) , 1995, (5). 严梅福 . 变革婚居模式降低出生 性别比 —— — 以湖北省为例 [ J ]. 湖北大学学报 (哲学社会科学版 ) , 1999, ( 5 ) . 曾毅等 . 我国近年来出生性别比升高原因及后果分析 [ J ]. 人口与经济 , 1993, ( 1 ) . 张青 . 用小学入学人数检验“ 五普 ” 低龄组的人口漏报和性别比 [ J ]. 中国人口科学 , 2005, (3). 张翼 . 中国人口出生性别比的失衡 、 原因与对策 [ J ]. 社会学研究 , 1997, ( 6 ) . 邹平 . 关于北京市出生婴儿性别比的调查 [ J ]. 人口研究 , 1983, ( 4 ) . A ird. J. : Slaughter of the Innocents: Coercive B irth Control in China, American Enterp rise Institute Press,W ashington D. C. 1990; Hull, T : Recent Trends in Sex Ratio at B irth in China, Population and Development Review, vol 16, NO. 1, 1990, PP63 - 83; . . Johansson, S And Nygren, The M issing of China: a new Demographic Account, Population and Development Review, vol 17, NO. 1, . . 1991, PP35 - 51; Karen Oppenheim M ason; Herbert L. Sm ith ( 2000 ) : Husbands′ versusW ives′ Fertility Goals and U se of Contracep tion: The Influence of Gender Context in Five A sian Countries, Demography, Vol 37, No. 3. (Aug , 2000) , pp. 299 - 311. . . Paula Griffiths; Zoe M atthew s; Andrew H inde : Understanding the Sex Ratio in India: A Sim ulation App roach, Demography, Vol 37, No. . 4. (Nov , 2000 ) , pp. 477 - 488. . Shelley Clark: Son Preference and Sex Composition of Children: Evidence from India, Demography, Vol 37, No. 1. ( Feb. , 2000) , pp. 95 . - 108. [责任编辑 : 乔晓春 ] 47?