中国出生人口性别比失衡的影响因素及其解决对策

张 军，陈莉敏

(重庆理工大学 经济金融学院，重庆 400054)

中国出生人口性别比失衡的影响因素及其解决对策

张 军，陈莉敏

(重庆理工大学 经济金融学院，重庆 400054)

从分析出生人口性别比的现状及失衡程度入手，对以往研究出生性别比失衡影响因素的文献进行归纳梳理。基于全国第六次人口普查数据及2011年中国统计年鉴数据，运用分层线性模型对出生性别比的影响因素进行实证分析。结果表明：育龄妇女的总和生育率反向影响出生性别比；地区间的农民纯收入、文盲人口比例等社会经济因素的差异对出生性别比的影响也较大，并且通过与总和生育率的交互作用进一步影响出生性别比。

出生人口性别比；失衡；分层线性模型

一、问题提出

出生人口性别比是性别比的一种分类，国际上通常以每出生100名女婴相对应出生的男婴数的数值来表示。联合国明确表示在没有人为干扰的情况下，人类生殖过程的生物性特征所决定的正常的出生性别比在103到107之间。高于或低于这个比例都会对人口结构的均衡产生影响。图1显示了我国历次人口普查时的出生性别比变化趋势。从中可以看出我国出生性别比在20世纪80年代以前正常，1982年之后开始出现失调，高于正常值并逐步攀升。“五普”数据显示为118.2，高出107的正常值上限11.2个单位。我国的出生性别比在1994年以后就始终高于115，相较于2004年创历史最高记录的121.8，国内的某些省份如海南“五普”时的数据竟然高达135.64，另外还有广东、湖南和陕西等6个省份的数据显示为120以上，成为极端严重偏高的省份。“六普”时极端严重偏高的省份增加到9个[1]。目前，全世界只有18个国家和地区的性别比高于107的正常值上限，其中仅有亚美尼亚、阿塞拜疆两个国家的出生性别比失衡程度与中国相似。曾经出现失衡的周边国家地区如韩国、印度、中国台湾已通过对出生性别比偏高问题进行综合治理，使出生性别比处于正常范围，没有继续偏高[2]。中国在失衡的程度、持续的时间、波及的人口上都是世界之最。长期的出生性别比失衡造成的积累效应已经显现：2015年末，男女人口差距达到3 366万，在婚姻市场上将会有3 000多万的男性找不到婚姻对象，面临“打光棍”的局面。庞大的光棍大军将会给婚姻、家庭和社会稳定带来冲击，加重养老负担。

国家对出生性别比偏高的问题也越来越重视，从颁布《关于严禁用医疗技术鉴定胎儿性别和滥用人工授精技术的紧急通知》《关于禁止非医学需要的胎儿性别鉴定和选择性别的人工终止妊娠的规定》(非医学需要的胎儿性别鉴定和非医学需要的人工终止妊娠行为简称“两非”)措施，到2011年首次将性别比的明确目标纳入国家规划，在《国家人口发展“十二五”规划》中提出将性别比下降至115以下；再到各地政府组织开展的关爱女孩行动、综合治理出生人口性别比宣传活动，严肃查处“两非”、溺弃女婴、虐待妇女的典型案例。在一系列综合治理下，我国的出生性别比失衡问题得到了缓和。2009—2015年的出生性别比分别是119.45、117.94、117.78、117.7、117.6、115.88、113.51，实现了七连降。2015年相比2009年下降了5%，但是仍超过中国台湾、印度最高年份时的数据，和正常值上限也相差6.51个单位。

资料来源：历次人口普查数据；1986、1994、2004的全国1%人口抽样

研究出生人口性别比失衡的影响因素的文献并不少。例如汤兆云等从出生性别比综合治理工作成效甚微出发，总结了治理工作的特点，提出应在社会经济、法律制度、养老保障上有所为，在人口生育政策、传统文化上有所不为[3]。郭志刚基于2000年人口普查数据及1999年的地区级生育政策建立非线性分层模型，对性别比失衡问题进行分析，得出生育政策以单独、和其他社会特征交互作用两种方式影响出生性别比[4]；石人炳研究了生育控制政策对人口出生性别比产生的影响及影响途径[5]；王军基于2000年人口普查数据和1999年采集的地区政策生育率数据使用分层模型研究出生性别比，得出生育政策和社会经济状况对出生性别比的具体影响[6]。综上，以往的文献从理论或实证两个方面得出出生性别比受到诸如生育政策和社会经济等因素的影响，但是选用的数据资料基本上都是来自2000年全国第五次人口普查。2000年离目前时间跨度较长，那么现阶段影响出生性别比失衡的因素有没有变化？各影响因素之间的作用大小有无变化?运用以往的数据解答这些问题不太合理。本文查阅前人的研究文献，总结归纳已有的理论依据，并根据数据的可得性，采用离目前较近的2010年的人口普查数据，选用新的有影响力的描述指标建立妇女为个人层次、省份为地区层次的分层线性模型，分析出生人口性别比的影响因素和各因素影响的内在作用机制，并在此基础上提出相应的对策建议。

二、出生人口性别比影响因素分析

(一)生育政策

从1982年在全国推行独生子女的计划生育政策开始，我国妇女的总和生育率就不断下降，而出生性别比却不断攀升。从各省市的角度看，表1显示了实行严格计划生育的省份如北京、上海、广东、四川“五普”“六普”时显示的数据都明显偏高，而实行宽松生育政策的省份如新疆、西藏的出生性别相应较低。

表1 全国部分省市区的出生性别比

资料来源：全国第五次和第六次人口普查资料

西藏的出生性别比甚至在正常值以下，可以得出人口生育政策对出生性别比的影响是直接和显著的[7]。从民族的角度看，汉族的出生性别比两次普查数据分别为121.15、118.47，生育政策普遍宽松的少数民族如侗族的数据为126.72、122.72，土家族的为121.82、116.6，并不比汉族低。再比如一些可以生育二胎的农村地区如河南(130.30，127.64)、安徽(130.76，131.07)出生性别比远远高于政策相对严格的北京(114.58，112.15)、上海(115.51，111.49)。这又从另一方面说明生育政策并不是导致出生性别比偏高的主要原因[8]。可以看出生育政策对出生性别比的影响是显著的，但是有可能受到其他因素如地区差异、文化风俗、经济发展的干扰，而表现复杂。

(二)生育文化和技术手段

以儒家文化为主导的中国传统伦理思想，具有浓厚的“男尊女卑”色彩，导致女性在社会上被动地处于被支配的地位，从而形成了男女不平等的传统观念，由此衍生了很多诸如“多子多福”“传宗接代”“儿孙满堂”的生育文化，这种生育文化培育的重男轻女的生育观念使人们在生育上优先选择男性。另外非法运用B超等医疗技术手段为人们进行性别选择提供了可能，成为影响出生性别比的重要因素[9]。20世纪80年代以前人们通过多生育来实现生男孩的愿望，这种自然状态下的性别比是正常的。限制性生育政策减少了子女数量，积压了性别选择空间，人们只能通过选择性生育来达到目的。综上所述，以性别偏好为前提、医疗技术手段为实施条件的选择性生育在限制性人口生育政策的作用下导致出生性别比偏高。

(三)家庭因素

1.孩次结构。人口和计划生育统计、管理工作中“孩次”(“一孩”“二孩”“三孩”等)指该婴儿出生时在其家庭所有现存子女中的排列顺序。30多年的计划生育政策使 “少生优生”的观念深入人心，以及现代社会住房拥挤、就业压力、教育资源不均等现实问题带来的养育成本飙升使得孩次结构发生了变化，主要变现为“二孩”及“多孩”生育相对数量的减少。由于出生人口性别比随着孩次递增，所以孩次结构的变化在一定程度上抑制了出生性别比失衡。20世纪90年代以来，分孩次性别比的升高对出生性别比失衡的影响很大，是导致总出生性别比不断升高的主要原因。但是进入21世纪以后，由于“少生”和性别偏好以及医疗技术手段的可获得性， “一孩”的性别比不断上升，“二孩”及“多孩”的性别比逐渐下降。分孩次性别比对总出生性别比的影响也不断下降[10]。图2—图3显示了“六普”的孩次结构和分孩次性别比。可以看出，“三孩”以前，性别比随着孩次的升高而升高，“三孩”以后，性别比随着孩次的升高而降低。人口比例随着孩次的升高而下降。

资料来源：全国第六次人口普查数据

资料来源：全国第六次人口普查数据

2.妇女的受教育程度。家庭妇女的受教育程度影响生育率。联合国儿童基金会通过比较各国2005—2009年的中等教育毛入学率、青年(15～24岁)妇女识字率资料与总和生育率的关系，发现前者与生育率的相关系数高达-0.848，后者也高达-0.769[11]。根据前面的分析认为：生育率影响出生性别比，妇女的受教育程度影响出生性别比。表2为按“五普”“六普”数据计算的15～50岁、15～60岁妇女的活产子女的出生性别比。从“五普”的数据看，高中及以下学历的育龄妇女的活产子女性别比都是在110(除了未上学的)，高于大学专科及以上的性别比。从“六普”数据看，高中及以下学历的育龄妇女的活产子女性别比在115以上，严重失衡，并且高于大学专科及以上的性别比。两次普查数据都表明了本科、研究生学历对应的性别比是最低的，因此妇女的受教育程度是影响出生性别比的因素之一。

(四)社会经济因素

1.经济发展水平。由于地域和自然条件的不同，我国不同地区的经济发展水平有较大差异。2010年北京的人均GDP为73 856元，是西藏的4.34倍。图4显示了“六普”时全国31个省市区的人均GDP与出生性别比。如图4所示，北京、天津及上海的人均GDP最高，除新疆、西藏外出生性别比较国内其他省份失衡程度轻，分别为112.15、114.59、111.49。安徽、江苏、贵州、甘肃这些人均GDP较低的省份，其出生性别比的失衡程度也比较严重，出生性别比分别达到了131.07、121.38、126.2、124.79。由此可见，各地区经济发展水平的差异使得各地区之间的出生性别比的失衡程度不同。

表2 按教育程度分类的妇女活产子女性别比

资料来源：全国第五次、第六次人口普查资料

2.城乡二元结构。城乡二元结构一方面使我国工业体系快速建立，奠定了我国早期现代化建设的经济基础；另一方面，导致农村的经济发展和社会变迁滞后于城市，阻碍城市化进程和农村经济结构的转型和发展。2010年全国城镇居民的人均可支配收入19 109.4元，农村居民人均纯收入只有5 919.0元，相差13 190.4元。图5显示了“五普”“六普”时全国城镇、农村的出生性别比。如图所示，城市的出生性别比相对镇、农村偏低，后两者的出生性别比接近或已超过120，失衡严重。农村的出生性别比失衡较为严重，与农村的生存环境有关。农村的经济不够发达，生产和生活方式依赖于体力劳动，因此男孩比较受家庭的欢迎。所以，只要农业生产方式相对落后和农村经济发展水平较低的格局不变，男性劳动力经济回报率高，就不会改变农村出生性别比持续走高的现状。

资料来源:全国第六次人口普查资料《中国统计年鉴2011》

资料来源：全国第六次人口普查资料

3.养老保障制度。老年人作为社会的一个特殊群体，容易在身体功能、生活能力或社会能力等方面产生障碍，无法保障正常的生活状态，必须从国家和社会获得帮助以保障和改善生活。我国的养老模式是传统的家庭互助式。从法律上讲，男女婚后可以从夫居也可以从妻居，而我国绝大多数家庭是从夫居的，这样养老送终就寄托在了男孩身上。所以，养儿防老既揭示了封建文化遗留的生育观念，又揭示了养老保障制度对出生性别比的影响。农村的出生性别比失衡严重的重要原因是农村经济落后、社会保障制度不健全，农民的生老病死依靠家庭，而家庭的支柱是男性，使得养儿防老、重男轻女的旧思想、旧观念还有着广阔的市场。

以上分析说明，出生性别比的影响因素是复杂的。限制性的生育政策形成目前妇女的总和生育率，性别偏好的前提和技术手段的现实条件影响出生性别比，这是第一层次的影响。来自家庭、地区的社会、经济、文化等种种差异与生育政策交互作用影响出生性别比及生育政策对出生性别比的作用，这是第二层次的影响。各种影响因素通过复杂的、层次性的作用机制来影响。

三、实证分析

(一)研究假设

抽取目前现实条件下比较有影响力的指标：限制性生育政策由总和生育率反映；妇女的受教育程度由15岁及以上女性文盲人口比例反映；经济发展水平由农村居民人均纯收入反映；城乡二元结构由非农业户口人口比例反映；养老保障制度选用新型农村社会养老保险参保人数和城乡养老保险参保比例反映。由于影响出生性别比的重要因素——生育文化无法衡量，故没有选择其作为反映指标，在此基础上提出研究假设。假设1：妇女的个人层次上，总和生育率作为自变量影响因变量出生性别比，且回归系数受到来自地区层次的影响。假设2：农村居民人均纯收入、15岁及以上女性文盲人口比、新型农村社会养老保险参保人数、非农业户口人口比例作为地区层次的自变量影响出生性别比。假设3：来自地区层次的自变量农村居民人均纯收入、15岁及以上女性文盲人口比、城乡养老保险参保比例影响总和生育率的回归系数。

(二)模型设计

本文采用分层线性模型。分层线性模型不同于一般意义上的线性回归模型，它可以对嵌套数据结构进行分层多元回归分析，在社会科学和行为科学的研究现象中应用普遍；而后者只能对单一层次的分析单位进行变量之间的关系研究[12-13]。 选取如表3的描述指标:第一层(妇女的个人层次):出生人口性别比(SRB)、总和生育率(TFR)。第二层(地区层次):农村居民人均纯收入(MONC)、15岁及以上女性文盲人口比例(EDU)、城乡养老保险参保比例(包括城镇企业职工基本养老保险和新型农村社会养老保险)(SUP)、新型农村社会养老保险参保人数(SUPC)、非农业户口所占比例(NAG)。运用学生版的HLM6.04软件，选取全国第六次人口普查31个省(市、自治区)的数据进行分析。

(三)单因素方差分析模型

方差分析模型即零模型，即各层模型均不含预测变量。将因变量的方差分解到各层，判断总体变异的多大比例是由第二层背景因素造成的，进而决定有无进行分层分析的必要。模型的具体形式如下：

第一层模型：SRB=B0+r

第二层模型：B0=γ00+μ0

其中，B0是第一层模型的截距，γ是随机误差项，Var(r)=σ2。γ00是第二层模型的截距，μ0是随机误差项,Var(μ0)=τ00。利用稳健标准误的方差成分分析结果如表4所示。

计算组内相关系数ICC1=τ00/(τ00+σ2)。ICC1=0.19>0.12，证明存在层次效应，可以使用分层线性模型。SRB的总变异中有19.2%的变异是由地区之间的差异造成的，有80.8%的变异是由妇女个人的总和生育率造成的。在可信度检验中，B0的可信度λ=0.192>0.1，证明用样本的均值表示实际均值是可靠的，不需要改动随机项[14]。

表3 二层模型的自变量、因变量描述性统计

表4 零模型的方差成分分析

(四)完整模型

模型的形式如下：

第一层模型:SRB=B0+B1*TFR+r

第二层模型：

B0=γ00+γ01*MONC+γ02*EDU+γ03+NAG+γ04*SUPC+μ0

B1=γ10+γ11*MONC+γ12*EDU+γ13*SUP

混合模型为：

SRB=γ00+γ01*MONC+γ02*EDU+γ03*NAG+γ04*SUPC+γ10*TFR+γ11*MONC*TFR+γ12*EDU*TFR+γ13*SUP*TFR+μ0+r

模型的运行结果见表5。

表5结果显示，总和生育率对出生性别比的影响显著，总和生育率每上升一个百分点，出生性别比下降0.22个百分比。与历年的总和生育率与出生性别比的变化趋势相符合，假设1得到验证。省份的差异对出生性别比的影响程度较大(P<0.001)，说明农村居民人均纯收入、文盲人口比、非农业户口比、新型农村合作医疗参保人数对出生性别比产生了重要的影响。其中，农村居民人均纯收入和文盲人口比对出生性别比的影响较显著，农村居民人均纯收入每增加一个单位(100元)，出生性别比下降0.003 895，影响程度较小。而文盲人口比例每上升一个百分点，出生性别比就下降1.54个百分比。非农业户口比和新型农村参保人数都与出生性别比成反向变化关系，非农业户口比每上升一个百分比，出生性别比下降0.046个百分比。新型农村参保人数每上升一个单位(万)，出生性别比下降0.001 1个百分比，但是两者的系数不显著。假设2中，农村居民人均纯收入、文盲人口比例影响出生性别比得到验证。而非农业户口比、新型农村参保人数对出生性别比的影响在10%的置信水平下不显著。

从第二层的指标对第一层的指标回归系数的具体影响来看，影响均显著。假设3得到验证。农村居民人均纯收入、文盲人口比正向影响总和生育率，城乡养老保险参保比例与总和生育率变化趋势相反。因此，农村居民纯收入每上升一个单位，总和生育率对出生性别比的负向作用下降0.000 057个百分点。文盲人口比例上升一个百分点，总和生育率对出生性别比的负向作用下降0.013 125个百分点。城乡养老保险参保比例每上升一个百分点，总和生育率对出生性别比的变化作用增强0.001 856个百分点。如表6所示，残差的方差由零模型的28.86下降到混合模型的12.48，方差削减了56.76%，说明在加入第一层的总和生育率和第二层的各个变量之后，残差被解释掉了56.76%。

表5 完整模型的回归系数(固定效应)

表6 完整模型的方差成分分析(随机效应)

四、结论及对策建议

通过零模型判断出生性别比不只受到妇女的总和生育率的影响，还受到来自省份层次的各因素的影响。通过完整模型的构建，本研究的结论如下：

(一)生育政策对出生性别比的影响

总和生育率对出生性别比的影响显著，总和生育率每上升一个百分点，出生性别比下降0.22个百分比，与历年生育率和出生性别比的变化趋势相符。总和生育率的指标反映限制性生育政策的影响因素，与以往文献中关于生育政策影响出生性别比的论述一致，如石人炳证实了生育控制政策通过“选择途径”和“统计途径”对出生性别比产生影响，即使没有选择性生育，生育控制政策也会通过“统计途径”对人口性别比产生影响[4]。

(二)社会经济因素对出生性别比的影响

社会经济因素选取的3个代表性指标：农村居民人均纯收入、非农业户口比、新型农村合作医疗参保人数对出生性别比产生了重要的影响。其中，农村居民人均纯收入对出生性别比的影响较显著，影响程度较小。非农业户口比例出生性别比影响程度大，在10%的置信水平下不显著。新型农村参保人数每上升一个单位(万)，出生性别比下降0.001 5个百分比，系数在10%的置信水平下不显著。因为分层线性模型对数据要求严格，所以在一定程度上可以判断新型农村参保人数、非农业户口的增加能够降低出生性别比。

(三)社会经济因素与生育政策的交互作用对出生性别比的影响

社会经济因素对生育政策的影响显著，通过与生育政策的交互作用影响出生性别比。农村居民人均纯收入正向影响总和生育率，城乡养老保险参保比例与总和生育率变化趋势相反。农村居民纯收入水平的上升使得总和生育率对出生性别比的负向作用下降。城乡养老保险参保比例每上升一个百分点，总和生育率对出生性别比的负向作用增强。

讨论：为什么文盲人口比例上升却导致出生性别比下降？究其原因，一方面可能是教育水平较低的群体人口生育率较高，然后根据生育率与出生性别比的反向作用得出出生性别比的升高得到抑制。另一方面，文盲人口通常收入较低，可能不会通过医疗技术手段进行性别鉴定进而选择性生育，从而使得出生性别比下降。综上所述，提出治理出生性别比失衡应采取的对策如下：

(1)适当放宽生育政策

本文理论部分论证了生育政策对出生性别比的影响是显著的，实证研究部分也证实了总和生育率对出生性别比具有反向影响作用，所以适当放宽生育政策有利于降低出生性别比。尽管国家出台各种政策制止非法进行选择性生育，但是只要性别偏好的前提存在，它就会通过限制性生育政策对出生性别比产生影响，如出现“溺女婴”“弃女婴”的现象。即只要政策限制的人数低于人们意愿生育的人数，就有可能出现选择性生育。适当放宽生育政策可以减少选择性生育发生的比例，如对需要依靠体力劳动的偏远农村，可以适当放宽至“三孩”政策。

(2)转变经济发展方式，加快城镇化建设步伐

经济发展水平决定生产方式。在经济落后、交通不畅的农村主要是以体力活为主的劳动方式，所以重男轻女的传统思想非常浓厚。而我国绝大多数人口分布在农村，因此要解决出生性别比失调问题，最根本的是要转变经济发展方式，加快城镇化建设。要加大发展生产力，调整优化产业结构，由以体力劳动为主、分散经营的传统耕作方式向现代化、集约化、机械化的生产方式转变；加快城乡一体化建设，实现城乡协调发展、增加农民收入和提高农业并重，逐步缩小城乡差距。农民的物质越丰富，对子女的依赖越小，男性的性别优势就越小。

(3)完善养老保险和医疗保险等社会保障制度

由于养老保险、医疗保险等社会保障制度的不健全，导致人们老年的生活没有保障，缺乏安全感，加大了对男孩的偏爱。农村的社会保障制度较城镇欠缺，因此养儿防老的思想盛行。要改变农村传统的养老模式，逐步建立健全养老保险、医疗保险等社会保障制度，以社会性的养老保险、医疗保险弱化家庭的功能，降低老年人口对子女养老角色的期待，使农民的养老方式从家庭养老和自我养老为主逐步向社会养老为主转变，使其老有所养、老有所乐，这会在很大程度上削弱家庭对男婴的需求。

(4)加大打击“两非”案件力度，强化利益导向政策

限制性生育政策通过B超等医疗技术手段的作用导致出生性别比升高，要加大查处“两非”案件力度。协调公安等相关部门建立联合执法机制，坚决把涉案单位和人员查处到位。加大“两非”案件曝光力度，警示教育广大群众自觉抵制“两非”行为。在严厉打击“两非”的同时，做好对出生性别比的监测，特别是对第一孩为女孩的育龄人口[15]。要在各级党委政府的领导下，努力推动各项经济社会政策向计划生育女孩家庭倾斜，切实保障计划生育女孩家庭的权益。要想方设法为女孩家庭营造良好的社会经济环境，创造条件鼓励、帮助女孩上学、女性就业，解决计划生育女孩家庭养老、照护等现实问题。

(5)深入开展宣传倡导工作

动员传统和新兴媒体，发动社会力量，大力倡导男女平等、关爱女孩的先进理念，破除男尊女卑、重男轻女、传宗接代的传统思想，不断提高社会性别平等意识。认真开展“关爱女孩”等公益活动，使女孩的成长发展得到更多的关心和爱护。加强新型家庭文化建设，营造社会性别平等的舆论氛围，以文化的感召力促进性别平等，引导民众逐步消除性别偏好。

[1] 石人炳.我国出生性别比变化新特点——基于“五普”和“六普”数据的比较[J].人口研究,2013(2):66-72.

[2] 汤兆云.韩国、印度和中国台湾治理出生性别比偏高的对策及启示[J].国外社会学,2010(4):68-75.

[3] 汤兆云,马琳.出生性别比综合治理：有所为,有所不为[J].人口与计划生育研究,2011(4):104-112.

[4] 郭志刚.对2000年人口普查出生性别比的分层模型分析[J].人口研究,2007(3):20-31.

[5] 石人炳.生育控制政策对人口出生性别比的影响研究[J].中国人口学,2009(5):86-112.

[6] 王军.生育政策和社会经济状况对中国出生性别比失衡的影响[J].人口学刊,2013(5):5-14.

[7] 刘春晖.基于HLM方法的出生性别比失衡问题研究[D].成都：西南财经大学,2012:27-47.

[8] 蔡菲,陈胜利.限制生育政策不是影响出生人口性别比升高的主要原因[J].市场与人口分析,2006(3):29-31.

[9] 陈卫，翟振武．1990 年代中国出生性别比:究竟有多高[J].人口研究,2007(5):1-8.

[10]王军,郭志刚.孩次结构与中国出生性别比失衡关系研究[J].人口学刊,2014(3):5-13.

[11]易国贤.大国空槽：反思中国计划生育政策[M].北京:中国发展出版社,2012:148-149.

[12]张力为.哪些研究问题需要用分层线性模型解答[J].天津体育学院学报,2002(2):36-39.

[13]宁科,马云霞,李晓天.基于分层线性模型的我国城市居民体育锻炼行为研究[J].体育学刊,2012(2):49-54.

[14]贾俊民，葛文光.关于三农概念与三农问题提法的考察[J].中国农村观察,2013(5):86-94.

[15]王钦池.生育水平、性别偏好和出生性别比——兼论出生性别比的监测方法[J].人口学刊,2013(2):5-14.

(责任编辑 魏艳君)

Analysis on the Influence Factors and Countermeasures of Sex Ratio Imbalance in China’s Birth Population

ZHANG Jun, CHEN Li-min

(School of Economics and Finance, Chongqing University of Technology, Chongqing 400054, China)

Starting with the analysis of the current situation of sex ratio at birth and the degree of imbalance, the literature on the influencing factors of the imbalance of sex ratio at birth in the past is summarized. Based on the sixth census data of the whole country and the Chinese statistical yearbook of 2011, an empirical analysis of the influence factors of the birth sex ratio is made by using the hierarchical linear model. It is concluded that the total fertility rate affects the birth sex ratio; the difference in the proportion of net income of farmers and the proportion of illiteracy among the provinces also have a great influence on the sex ratio at birth.

sex ration at birth; imbalance; hierarchical linear model

2016-09-18

张军(1978—)，男，四川巴中人，教授，博士，研究方向：社会保障理论与实践、福利文化与社会政策。

张军，陈莉敏.中国出生人口性别比失衡的影响因素及其解决对策[J].重庆理工大学学报(社会科学)，2017(2):23-31.

format：ZHANG Jun, CHEN Li-min.Analysis on the Influence Factors and Countermeasures of Sex Ratio Imbalance in China’s Birth Population[J].Journal of Chongqing University of Technology(Social Science)，2017(2):23-31.

10.3969/j.issn.1674-8425(s).2017.02.004

C924.24

A

1674-8425(2017)02-0023-09