个体因素、社区特征与婚姻稳定性——基于分层线性模型的研究

孙一飞，葛建军

（1.贵州财经大学 大数据统计学院，贵州 贵阳550025；2.贵州财经大学 贵州省大数据统计分析重点实验室，贵州 贵阳550025）

一、引言

婚姻关系稳定与否不仅与个人健康发展、家庭和谐安定息息相关，而且会关系到经济社会的稳定和可持续发展（李卫东，2020）[1]。家庭是国家构成的基本单位，是个体谋求经济利益、寻求心理寄托与获得精神满足的基础单元，更是家庭成员实现生育与抚养子女、生产与生活劳动、扶助与赡养老人等诸多功能的载体。婚姻和家庭是社会构成的基石，婚姻家庭关系不稳定会引起家庭成员关系不和睦，甚至造成家庭组织破裂，进而导致家庭内部问题社会化，产生负向溢出效应，增加社会负担。尤其在中国社会保障体系尚不完善的宏观环境中，婚姻关系的瓦解和家庭组织的破裂对社会的破坏力尤为明显。

在我国离婚率持续升高的今天，婚姻稳定性逐渐成为了社会关注的焦点。与此同时，80 后、90 后的独生子女已经步入适婚年龄，正成为决定中国婚姻稳定性的关键力量，给中国的婚姻结构和婚姻特征带来了较大影响（梅志强等，2011）[2]。加之2003 年开始实行的《婚姻登记条例》中不再设立离婚审批期，使我国成为了世界上离婚程序最简便的国家之一，“闪婚”“闪离”现象日趋普遍。针对婚姻稳定性逐年下降、离婚率连年攀升的现实，2020 年5 月28 日十三届全国人大三次会议表决通过了《中华人民共和国民法典》，规定只要夫妻一方不愿离婚，便可在提交离婚登记申请30 日内申请撤回，即设立离婚冷静期。①离婚冷静期的设立引发了社会关于婚姻家庭问题的激烈争论。在此之前郭剑平（2018）[3]就已经提出，设置离婚冷静期是司法实践中法理与情理有机结合的积极探索，有利于维护婚姻家庭稳定，但实行该制度不能采取“一刀切”的方式，要兼顾自愿的适用原则以及草率离婚的适用对象。此后翁明杰（2020）[4]认为，《民法典》新设立的离婚冷静期积极回应了现实社会问题，与“婚姻自由”的立法宗旨并无矛盾，但该制度存在未考虑特殊情况的强制性适用问题。关于离婚冷静期的较多讨论说明，婚姻家庭问题已经成为当代中国不容忽视的社会问题。

二、文献述评

自20 世纪中叶起，国外婚姻稳定性急剧下降，离婚率呈现出持续大幅上升趋势，引发了学术界的激烈讨论和学者们的广泛关注。学者们分别从社会学、经济学等诸多学科视角对婚姻稳定性进行了分析，提出了众多婚姻理论，成为了研究现代婚姻问题的基石。Goode（1964）[5]从历史和社会视角分析了工业化给家庭价值观和家庭结构带来的影响，具体有：将家庭和工业看作是两个系统，认为家庭系统的发展不可能独立于工业系统的发展之外，但也不能完全依赖于工业系统的发展；所有的家庭制度都具有较强的稳定性和抵御外来变动影响的能力，但稳定并不意味着静止，工业化和现代化的推进会对社会结构、文化思想还有法律制度等因素产生作用，进而导致传统婚姻家庭关系发生变化，造成世界不同地区的家庭结构与功能发生深刻改变，从而对婚姻稳定性造成影响；在此基础上，其建立的社会资源理论从夫妻双方的贡献与地位视角出发，指出夫妻中对家庭贡献多的一方就像社会成员中对社会贡献多的人会取得对社会更大的控制权一样，会取得对家庭更大的控制权，因而也能收获更多资源，如果贡献少的一方对自己所处地位感到不满而又无力增加对家庭的贡献，就会引发家庭冲突，从而降低婚姻稳定性。Becker（1973）[6]认为，Goode 在婚姻理论方面已经完成了比较出色的工作，但还没有形成系统的理论体系，且在各种解释婚姻模型的方法中，经济学方法的效果更好，因此他首次将经济学理论运用到婚姻研究框架中，给出了两个关键假设。这两个假设是：每个人都追求自身利益最大化，即理性人假设；婚姻市场最终会走向均衡状态，即婚姻市场均衡假设，形成婚姻经济学理论体系。在该体系中，婚姻被假想成为一种商品，婚姻的形成与解体被看作是商品的交易，婚姻市场便应运而生。按照理性人假设，在婚姻市场中的个体谋求自身利益最大化，与保持单身状态相比，在婚收益很大程度上取决于其收入水平、人力资本和工资率的相对差异等经济因素，当在婚收益大于各自保持单身状态的收益时，单身男女会选择迈入婚姻共同组建家庭，实现有效率的婚姻，达到婚姻市场的均衡状态，而婚姻稳定性取决于继续维持婚姻的收益与离婚收益。在此基础上，Levinger（1976）[7]进一步提出了婚姻交换理论，认为与婚姻稳定性密切相关的是当前婚姻的吸引力、维持婚姻关系的阻力和替代吸引力三个要素。其中，诸如陪伴、扶持、依靠等所呈现的和谐夫妻关系集中表现为婚姻满意度，当婚姻收益大于成本时，婚姻当事人在这段婚姻中获益，获益越多意味着其婚姻满意度越高，当前婚姻吸引力越大，婚姻关系越稳固；语言冲突、肢体冲突、习惯冲突等不愉快的婚姻生活则会不断增加维持婚姻关系的阻力，阻力越大意味着当前婚姻关系越不容易被维持，婚姻稳定性越低；保持单身收益或再婚收益是替代吸引力的主要决定因素，替代吸引力越大，意味着当事人解除婚姻关系所获得的效用越多，越容易推动婚姻解体。

基于前述婚姻理论，国内外学者从宏观和微观两个角度深入探究了婚姻稳定性的影响机制，并从经济、子女、性别、性别比、人口流动、司法实践和互联网等维度出发，对婚姻稳定性的影响因素进行了研究。经济方面的研究显示，家庭在遭受失业率增高、工资水平下降、经济下行严重等外部经济冲击时，内部易产生冲突与矛盾，导致婚姻质量、替代吸引力、婚姻收益、婚姻成本等因素变化，对婚姻稳定性产生冲击（Amato and Beattie，2011；伍再华等，2015）[8,9]。在子女方面，夫妻在抚育子女的过程中能够获得情感上的共鸣和生活上的扶持，有益于增加双方的婚姻吸引力，同时被灌注大量心血的子女也会成为夫妻离婚的阻力，对婚姻起到保护作用（Cherlin，1977；许琪等，2013）[10,11]。在性别方面，性别作为重要的个体特征，会对个人偏好产生影响，造成个人偏好的差异化，相较于男性，女性偏好具有利他性特征，在维护家庭和谐方面会做出巨大牺牲，因此女性婚姻稳定性会低于男性（Byrnes et al.，1999；Cooke and Vanessa，2010；李卫东，2019）[12-14]。人口流动方面的研究有：一方流动会造成夫妻实质上的两地分居，减少夫妻之间的情感交流和依赖，进而降低婚姻收益；即使夫妻共同流动，也会面临生活环境、社会环境的巨大变化，使原住地生活圈、朋友圈的舆论监督作用和调解作用遭到削弱，离婚阻力随之减小；另外，流动人口以适婚年龄人口为主，不论是对流入地还是流出地来说，都将改变当地婚姻市场结构，进而影响替代吸引力（张冲、王学义，2017；彭小辉等，2018）[15,16]。互联网方面的研究有：缺乏监管的亚健康网络信息会腐蚀上网者的思想观念，破坏当事人的婚姻价值观，给婚姻关系带来冲击；网络聊天的隐蔽性和私密性为精神出轨提供了渠道，会导致婚姻关系破坏；虚拟网络世界的婚姻关系抛弃了现实婚姻价值内核，偏离了社会规范，会破坏现实婚姻的责任，使当事人长期忽视现实家庭的沟通与维护，反而走入虚无的幻想之中（李晓敏，2014）[17]。

综上所述，关于婚姻稳定性的实证研究在日趋完善的理论基础上取得了一定成果。但应注意到，大多数研究倾向于使用婚姻状态来衡量婚姻稳定性。徐安琪和叶文振（1998）[18]认为，持久性是婚姻稳定的重要标志，但持久的婚姻并不一定等价于高质量的婚姻，因此她提出真正能够衡量婚姻稳定性的指标是婚姻质量，而婚姻质量的关键影响因素是婚姻满意度。袁晓燕和石磊（2017）[19]在研究户籍对婚姻稳定性的作用时，就使用婚姻满意度作为婚姻稳定性的衡量指标。而且，已有研究大多只是简单地将研究变量纳入模型，将它们对婚姻稳定性的影响看作是在同一层次上发挥作用，忽视了不同层次变量的不同作用效果。但是，在现实生活中人类并不是单独存在的个体，而是与其所生活的环境融为一体，如婚姻稳定性不仅会受到性别、户口类型、受教育程度等个体因素的影响，还会受到研究对象所处社区的基础设施、经济状况、文化氛围等社区特征的影响。鉴于此，在对婚姻稳定性进行研究时不仅要对研究对象进行分析，还要考虑其所处的社会环境。因此，在婚姻质量不易测量和获取的情况下，本文将从能够体现婚姻当事人主观态度的婚姻满意度入手，基于CFPS2014 数据，从个体和社区两个层面选取合适变量，利用两层分层线性模型对婚姻稳定性进行研究。

三、数据来源与变量选取

（一）数据来源

本文数据来源于中国家庭追踪调查（China Family Panel Studies，CFPS）数据库，CFPS 是北京大学中国社会科学调查中心在国家自然科学基金和北京大学资助下实施的一项大规模跨学科长期社会追踪调查项目，旨在搜集受访者个人、其所组建的家庭及所生活的社区三个层级的数据，用以分析我国社会、人口、健康、教育等方面的发展变化。自2008 年和2009 年分别在北京、上海、广州开展测试调查之后，CFPS 项目于2010 年正式启动基线调查，在2011 年对基线调查数据进行了维护调查，并在2012年展开了第一轮追踪调查，此后每隔两年进行一轮追踪调查，至今已完成并公布的最新数据为2018 年第四轮追踪调查数据。

由于2016 年和2018 年的两轮追踪调查未对社区数据进行采集，且同一家庭内部受访成员样本数量较少，难以满足分层线性模型对嵌套数据结构及各组样本量的要求，因此本文选择2014 年第二轮追踪数据为基础数据，并将2010 年基线调查数据、2011 年维护调查数据、2012 年第一轮追踪调查数据作为补充，经清洗、筛选、补充等数据处理操作之后，形成涉及全国25 个省（市、区）、599 个社区、样本量为17 064 的样本数据。各地区样本量分布如图1 所示。可以看出，样本数据主要覆盖我国的东部、中部地区，其中河南、甘肃、辽宁、广东等省份分布较多。

（二）被解释变量的选取

目前婚姻稳定性的衡量方式有两种：一种是现实生活中的婚姻状态，即具有法律效力的在婚状态和离婚状态；另一种是主观情感上的婚姻态度，即夫妻双方所产生的关于婚姻稳定或不稳定的想法甚至行动（李卫东，2018）[20]。离婚是婚姻不稳定的具体表现形式，是已经发生的客观事实（Alan and Edwards，1985）[21]。关于婚姻稳定与否的想法或行动具有间接性，呈现出了夫妻对这段婚姻的态度或信心，不易被观察和测量到，一般使用婚姻满意度指标进行衡量，婚姻满意度越低，越容易导致离婚（叶文振、徐安琪，1999）[22]。本文认为婚姻不稳定并不一定会导致离婚，依旧持续的婚姻很有可能已经具有很强的不稳定性，和谐社会追求的应该是有效率、幸福的婚姻关系，不是形式上的空壳。

目前，大多数问卷调查虽然可以收集受访者的婚姻状态和个体特征数据，但却无法判断二者之间的关系，有可能受访者婚姻关系解除后其个人状况会变好，也可能会变差，这种互为因果关系无法通过模型排除，因此本文选择能够呈现当事人对当前婚姻主观态度的婚姻满意度来衡量婚姻稳定性更具合理性。

图1 各地区样本量分布

（三）个体因素的选取

根据研究目的及经验研究成果，本文选取婚龄、同居时长、每周和家人吃晚饭次数、孩子数、对父母的信任度、传统观念束缚程度、网络交友倾向、男人分担家务认同度、受教育年限、性别、年龄、民族、户口类型13 个变量作为个体因素，其描述性统计结果如表1 所示。

表1 个体因素的选取与描述性统计

（四）社区特征的选取

根据研究目的及经验成果，本文选取中部、西部、东北、是否公告计划生育执行情况、拥有幼儿园数量、拥有小学数量、拥有儿童游乐场所数量、拥有老年活动场所/老年社区服务机构数量、拥有敬老院/养老院数量、拥有庙宇/道观数量、拥有家族祠堂数量、外来流动人口占比、是否是少数民族聚集区、社区经济状况、居民同质性15 个变量作为社区特征，其描述性统计结果如表2 所示。

表2 社区特征的选取与描述性统计

四、理论模型设计

（一）研究假设

根据婚姻交换理论，本文认为在婚群体由于自身文化、民族、户口类型、主观态度、生活环境等个体、社区层次变量之间存在差异，使其当前婚姻的吸引力、维持婚姻的阻力、替代吸引力三个方面的作用效果差异明显，导致婚姻稳定性呈现出各不相同的特征。

1.婚姻稳定性与个体因素关联密切。尽管个人与其生活的环境相融，处处会受到所处环境因素的影响，但个体因素作为个人的基本属性，其强大的影响力不容忽视。因此，本文假设个体因素依旧是婚姻稳定性的重要影响因素。

2.社区特征对婚姻稳定性的影响不容忽视。即使是个体属性一致的人群，也会因为存在其他未知因素差异，致使其婚姻稳定性的表现不尽相同，本文假设导致这种结果的一部分原因来自于个人所处社区的差异。不同社区的基础设施、自然风貌、文化习俗、经济状况等方面差距明显，生活于不同社区的个体的观念、思想、认知、行动等同样也会受到社区特征的影响，形成各自独有的特点。

（二）模型介绍

在社会学研究领域，由于调查单位的嵌套性，存在大量巢形数据，例如本文研究数据就属于个人巢形于社区之下的巢形结构，如果强行将个体因素与社区特征对婚姻稳定性的影响合并到一个层次进行研究，就会产生两类严重的错误。这两类错误分别是：一类是将社区特征分解到个体水平，从个体层次解释社区层次的结果，使得研究变量产生同质性成分，破坏OLS 基本假定，导致个体层次结论被高估的生态谬误（Ecological Fallacy）；另一类是将个体因素汇总到社区层次，从社区层次解释个体层次的现象，使同组数据的诸多有用信息被抛弃而产生的原子谬误（Atomistic fallacy）（葛建军，2004）[23]。由此可见，经典线性回归模型在同一变量层次上进行分析的能力较强，但在分析多层数据时的能力则较弱，而分层线性模型可以同时考虑微观、宏观两个层面的变量，为分析多层数据提供了全新思路，因而常常被应用于社会学研究领域（杨菊华，2006）[24]。

由于本文研究数据属于两层数据结构，故本部分以两层分层线性模型为例介绍分层线性模型的基本形式。分层线性模型共有三种形式，分别为零模型、半条件模型和完全模型，其中零模型如公式（1）和公式（2）所示。

其中，下标i表示层－1 的第i个个体，下标j表示层－2 的第j个社区；HYMYDij是被解释变量；β0j是层－1 模型的截距项，表示第j个层－2 单位因变量均值；γ00是层－2 模型的截距项，表示总样本因变量均值；Rij和U0j分别是层－1 模型和层－2 模型的随机误差项，其分布如公式（3）所示。

在构建零模型进行分析的过程中，存在两个关键辅助统计量，分别为组内相关系数（ICC）和可靠性（Reliability）。计算组内相关系数的目的是分析层－2模型方差所占比例，该统计量数值的大小决定了是否可以使用分层线性模型进行研究，其计算方法如公式（4）所示。

可靠性是用来衡量最小二乘估计在分层线性模型中所估计系数可靠程度的统计量，该数值越接近于1 意味着所估计系数的可靠性越大，但可靠性较小并不意味着统计分析结果具有无效性，其计算方法如公式（5）所示。

完全模型如公式（6）和公式（7）所示。

其中，β0j、βij、γ00、γ0j、γi0和γij在层－2 各单位之间恒定不变，被称为固定效应；βij是层－1 自变量的斜率，反映了第j个层－2 单位中该自变量对研究对象的作用效果；γ0j是层－2 自变量Wj的斜率，反映了该自变量对研究对象的作用效果；γi0是层－1 自变量Xij斜率的均值，反映了总样本中该自变量对研究对象的平均作用效果；γij反映了层－2 自变量Wj对层－1 自变量Xij的调节作用效果；Uij是βij的随机成分，表示斜率在不同层－2 单位之间的变动，称为随机效应。

将层－1 模型和层－2 模型合并，得到完全模型如公式（8）所示。

其中，U0j+UijXij+Rij是残差项，因为每个层－2 单位的所有个体都有相同的U0j和U1j，所以巢形较相同层－2 单位之下的个体之间同质性更高，这就是相关残差的来源。

在从零模型向完全模型转化的过程中，存在大量不同模型，包括带随机效应的单因素协方差模型、将截距和斜率作为结果的回归模型、将平均数作为结果的回归模型等（Raudenbush et al.，2007）[25]。每种模型因纳入变量的不同又会产生各种子模型，这些模型统称为半条件模型，根据各层变量的纳入情况，可以将其具体分为层－2 模型存在自变量、层－1 模型为空的半条件模型（第一类半条件模型），以及层－1模型存在自变量、层－2 模型为空的半条件模型（第二类半条件模型）（葛建军，2005）[26]。

第一类半条件模型的基本形式如公式（9）和公式（10）所示。

第二类半条件模型的基本形式如公式（11）和公式（12）所示。

（三）构建步骤

使用分层线性模型进行研究会涉及到不同层次的变量，由于变量所处层级不同，所以不可能将各种变量一并纳入模型进行分析，而是要依据分层线性模型的方法论，按照一定步骤依次展开研究。通过对分层线性模型理论文献进行研读，本文依据Robinson（2002）[27]的研究构建了分层线性模型的研究思路，按照五个步骤对婚姻稳定性的影响因素展开研究。

第一步，通过构建方差分析模型，计算关键辅助统计量组内相关系数（Intra－class correlation，ICC）的数值，根据ICC 数值大小判断婚姻稳定性在社区层面上是否存在显著差异，若可以证明社区层面上的婚姻稳定性差异明显，就有理由构建分层线性模型对其展开研究。

第二步，通过探索性分析最大限度地寻找可以被层－2 模型所接受的、能够对婚姻稳定性产生影响的社区特征，在保证层－1 模型中自变量为空的基础上，将这些社区特征放入层－2 模型，构建第一类半条件模型，以解释婚姻稳定性的组间变异。

第三步，在相关性分析的基础上，根据个体因素与婚姻稳定性的相关性大小，选取合适个体因素纳入到零模型的层－1 模型中，构建第二类半条件模型，以解释婚姻稳定性的组内变异。

第四步，前一步在构建第二类半条件模型时假定个体因素均只有固定效应，这是对分层线性模型的一种简化。接下来，要对其随机效应进行讨论，要确定哪些个体因素的系数具有随机效应，从而对模型进行优化。

第五步，社区特征对婚姻稳定性的影响不仅体现在对截距项的直接作用上，还会通过对个体因素的调节作用对婚姻稳定性造成间接影响。因此，该步骤将在两类半条件模型的基础上充分讨论个体因素和社区特征的交互效应，构建完全模型对婚姻稳定性的影响因素进行研究。

五、婚姻稳定性的影响因素预分析

（一）个体因素与婚姻稳定性的相关性分析

分层线性模型中个体因素的选取没有固定程序，一般是将经验研究成果和相关性探索分析结果相结合。本部分对个体因素与婚姻稳定性的相关性进行了分析，为分层线性模型中个体因素的选取提供了参考依据，结果如表3 所示。

表3 婚姻属性与婚姻稳定性的相关关系

实证研究通常将显著性水平α 设定为0.05，认为当P 值小于该显著性水平时，被检验变量对研究对象具有显著影响。但是，本文所进行的相关性检验仅是对婚姻稳定性研究的预分析，目的是为分层线性模型的构建提供参考依据，研究的原假设是个体因素对婚姻稳定性无显著影响，而根据已有研究结果，本文更倾向于个体因素对婚姻稳定性具有显著影响的假设，即更希望分析结果拒绝原假设，因此将α值设定得略大些，以使得更多潜在变量可以被纳入到模型。由此，本文对α 的取值进行了适当调整，最终选定α 的值为0.1（Mudge et al.，2012）[28]。

表3 的分析结果显示：每周和家人吃晚饭次数、孩子数、对父母的信任度、传统观念束缚程度、网络交友倾向、男人分担家务认同度、受教育年限、性别、民族等九项个体因素，在P 值≤0.01 的水平上对婚姻稳定性具有显著影响，其中除孩子数、网络交友倾向的作用效果为负向外，其余个体因素均为正向影响；户口类型在0.01

（二）社区特征与婚姻稳定性的探索性分析

在常规回归分析中，自变量个数与样本量的比例一般为1：10，但分层线性模型的情况更加复杂：若各自变量相互独立，那么自变量个数与样本量的比例仍为1：10，但当自变量存在多重共线性问题时，模型构建就显得十分繁琐。因此，在构建层-2 模型之前需要对准备加入到模型的自变量进行筛选，利用HLM6.08Trial 软件对社区特征进行探索性分析，结果如表4 所示。

表4 对社区特征进行探索性分析的结果

通过探索性分析选取自变量的标准主要是，考察该变量T 值的绝对值大小，当|T|≥3 时，说明该变量对研究对象的影响作用高度显著，应该将其纳入到模型中进行分析；当2≤|T|＜3 时，表明该变量对研究对象的影响作用中度显著，应该将其纳入到模型中进行分析；当1<|T|<2 时，表明该变量对研究对象的影响作用低度显著，也应该将其纳入到模型中进行分析（葛建军，2005）[26]。根据表4 的分析结果，可以初步认为受访者的婚姻稳定性与社区的地理位置、拥有小学数量、拥有庙宇/道观数量、是否是少数民族聚居区等社区特征关系密切（|T|≥3），拥有幼儿园数量、拥有家族祠堂数量、外来流动人口占比、社区经济状况等社区特征对婚姻稳定性也有一定的作用效果。

六、婚姻稳定性的多层次分析

（一）带随机效应的零模型

零模型可以将婚姻稳定性的总方差分解到个体和社区两个层级，通过检查社区层级方差（组间方差）在总方差中所占比例的大小，来判断是否可以使用分层线性模型对婚姻稳定性进行研究。零模型的普通最小二乘估计（Ordinary Least Squares，OLS）统计结果与带稳健标准误（With Robust Standard Error）的OLS 统计结果如表5 所示。

表5 OLS 统计结果与带稳健标准误的OLS 统计结果

从表5 可以看出，两种估计方法的系数估计完全一致，均为4.449 635，而且标准误差也很接近，前者为0.012 216，后者为0.012 206，说明有关分层线性模型样本独立同分布以及各层自变量与其误差项、各层误差项相互独立等假设成立。

为检验是否可以构建分层线性模型，需要使用组内方差和组间方差计算组内相关系数（ICC），现给出零模型的主要分析结果，如表6 所示。

表6 婚姻稳定性零模型主要分析结果

随机效应层-2 随机项u0j标准差 0.24030方差成分U0 0.05774卡方值 1902.73109 P 值 0.000层-1 随机项标准差 0.86758方差成分R 0.7527模型自由度 2离差统计量D0 44241.6095

根据表6 数据，计算出ICC 为0.071 2，这表明婚姻稳定性差异的7.12%来自社区差别，可以被社区差异所解释。虽然社区特征相比于个体因素对婚姻稳定性总变异的解释力尚小，但各社区之间的婚姻稳定性仍具有显著差异。Cohen（1988）[29]认为，ICC 在0.059 到0.138 之间属于中度组内相关，因此使用分层线性模型对婚姻稳定性的影响因素进行研究具有合理性。另外，婚姻稳定性的截距项可靠性为0.646，表明使用样本均值代替总体均值是比较可靠的。

由于没有加入个体因素和社区特征，空模型只能对分层线性模型的适用性以及个体、社区两个层级变异对婚姻稳定性的差异解释力大小作出说明，后续将分别从社区和个人两个层次构建半条件模型进行探索分析。

（二）用社区特征解释组间变异的半条件模型

本部分根据社区特征探索性分析结果，选取西部、东北、拥有幼儿园数量、拥有小学数量、拥有庙宇/道观数量、拥有家族祠堂数量、外来流动人口占比、是否是少数民族聚集区、社区经济状况九个社区特征加入到零模型的层-2 模型中，构建第一类半条件模型，主要统计分析结果如表7 所示。

表7 用社区特征解释组间变异的半条件模型主要分析结果

（续表7）

由于分层线性模型相较于经典回归模型其对层际运算的要求更高，因此本文认为P 值低于0.10 的社区特征依旧是显著的。显著程度的具体划分为：当P 值≤0.01 时，认为该变量对研究对象的影响作用高度显著；当0.01＜P 值≤0.05 时，认为该变量对研究对象的影响作用中度显著；当0.05＜P 值≤0.10时，认为该变量对研究对象的影响作用低度显著（葛建军，2005）[26]。

根据表7 的分析结果及自变量的显著性划分规则可以看出，对婚姻稳定性具有显著影响的社区特征主要有东北、拥有庙宇/道观数量、社区经济状况、拥有幼儿园数量、是否是少数民族聚集区。其中，东北对婚姻稳定性的影响效果高度显著；拥有庙宇/道观数量、社区经济状况对婚姻稳定性的影响效果中度显著；拥有幼儿园数量、是否是少数民族聚集区对婚姻稳定性的影响效果低度显著。

表8 模型截距和各斜率系数的可靠性分析结果

（三）用个体因素解释组内变异的半条件模型

根据个体因素与婚姻稳定性的相关性分析结果，选取合适个体因素纳入到零模型的层－1 模型中。由于已被纳入到模型中的个体因素可能具有随机效应，但这种效应难以通过理论推导得到，因此本部分假设除性别、户口性质、民族三个哑变量以外的所有连续型个体因素的斜率都具有随机效应，构建模型进行随机性检验。可靠性分析结果和残差方差分析结果分别如表8 和表9 所示。

表9 模型残差方差分析结果

可靠性和变量随机效应的P 值是检验变量斜率随机性的重要统计量，如果变量的可靠性小于0.10，则认为该变量只有固定效应（Raudenbush et al.，2008）[30]，只有在P 值小于0.05 时，才认为该变量具有随机性。综合考虑两个统计量的分析结果，本文认为同时通过两个检验的变量才真正具有随机性，最终设定截距以及FMXRCD、NRCDJW、WFCS三个变量的系数为随机效应，主要统计分析结果如表10 所示。

表10 考虑随机效应的第二类半条件模型分析结果

（续表10）

从表10 可以看出：对父母的信任度、传统观念束缚程度、男人分担家务认同度、每周和家人吃晚饭次数在P 值≤0.01 的水平上对婚姻稳定性具有正向影响；网络交友倾向、年龄在P 值≤0.01 的水平上对婚姻稳定性具有显著负向影响；受教育程度在0.01

（四）考虑跨层调节作用的完全模型

半条件模型只考虑了个体因素或社区特征对婚姻稳定性的影响，但在现实生活中这两层因素会共同作用于研究对象，本部分将在前述半条件模型的基础上同时加入个体因素和社区特征构建完全模型，并考虑它们之间的调节作用，构建两层完全模型，主要统计分析结果如表11 所示。

表11 婚姻稳定性完全模型的主要分析结果

从表11 可以看出，受访者的平均婚姻稳定性为4.323 个单位，总体婚姻状况比较稳定。个体因素对婚姻稳定性具有明显的影响作用：对父母的信任度每提高1 个单位，会使受访者的婚姻稳定性增加0.070 个单位；受传统观念束缚程度每增加1 个单位，会使婚姻稳定性提高0.020 个单位；网络交友倾向每增加1 个单位，会使婚姻稳定性下降0.023 个单位；男人分担家务认同度每提高1 个单位，会使婚姻稳定性增加0.051 个单位；每周与家人吃晚饭次数每增加1 次，会使婚姻稳定性提高0.017 个单位；受教育年限每提高1 年，会使婚姻稳定性增长0.004 个单位；男性的婚姻稳定性比女性高出0.197 个单位；年龄每增加1 岁，会使婚姻稳定性下降0.002 个单位。

社区之间的差异对婚姻稳定性具有不可忽视的重要作用：东北地区受访者的婚姻稳定性比其他地区高出了0.125 个单位；受访者居住社区每多拥有1所幼儿园，其婚姻稳定性会下降0.018 个单位；社区每增加1 座庙宇/道观，其婚姻稳定性会下降0.027个单位；社区经济状况每提高1 个单位，其婚姻稳定性会上升0.015 个单位。

社区特征与个体因素存在跨层调节作用：社区拥有庙宇/道观数量与受访者对父母信任度的交互项对婚姻满意度具有显著正向影响，系数为0.004；社区拥有家族祠堂数量与传统观念束缚程度的交互项对婚姻满意度具有正向作用，系数为0.005；社区拥有庙宇/道观数量与每周与家人吃晚饭次数的交互项对婚姻满意度具有显著正向影响，系数为0.008；西部地区受访者的年龄每增加1 岁，其婚姻稳定性会比其他地区年龄变化幅度相同的受访者高出0.003 个单位。

最后，对模型结果进行分析。由于含有解释变量的模型不能够计算ICC，所以选取功能类似于经典回归方法拟合优度R2的方差解释比例变量对模型结果进行分析，计算方式如公式（13）所示（郭志刚，2006）[31]。

完全模型两层随机方差分析结果如表12 所示。根据表12 以及表6 零模型的相关结果，可计算出完全模型层-1 方差解释比例为8.9%，完全模型层-2方差解释比例为18.2%。由此可见，由于研究数据为二手数据，两层变量的选取受到了很大限制，致使两层方差解释比例较低，尤其是层-1 方差解释比例，这需要进一步探索以及一手数据的有效获取。

表12 完全模型两层随机方差分析结果

七、结论、建议与展望

（一）研究结论

目前，大多数研究倾向于根据离婚与否来衡量婚姻稳定性，而本文认为婚姻状态只是婚姻稳定性的重要体现，和谐社会追求的婚姻关系应该是有效率的、幸福的婚姻关系，因此选择能够反映当事人对当前婚姻主观态度的婚姻满意度作为婚姻稳定性的衡量方式，并构建两层分层线性模型对婚姻稳定性的影响因素进行了分析。研究发现，受访者的婚姻状况总体表现比较稳定，个体因素、社区特征对婚姻稳定性均具有显著影响，同时部分社区特征与个体因素之间存在跨层调节作用。

1.个体因素对婚姻稳定性的影响。分层线性模型分析结果显示，对父母的信任度、传统观念束缚程度、网络交友倾向、男人分担家务认同度、每周与家人吃晚饭次数、受教育年限、性别、年龄等个体因素对婚姻稳定性的重要作用不容忽视。

（1）对父母的信任度可以稳固受访者的婚姻关系。如果家庭成员排解压力的渠道不通，便易造成婚姻关系紧张。受访者对父母的信任度反映了其与上一辈的感情关系情况，对父母的信任程度越高，意味着其与父母的感情关系越好，夫妻之间产生的冲突与矛盾就更易得到倾诉和调解，使得压力更易得到释放，从而对婚姻关系起到稳固作用。

（2）受访者受传统观念束缚程度的加深会对其婚姻稳定性起到加固作用。受访者受传统观念的束缚程度越深，其婚姻观念越保守，对一些不平等、不合理的事情的包容程度越高，同时难以改变“从一而终”等传统思想（徐安琪，2012）[32]，使得一些破坏婚姻稳定性的因素失去效力。

（3）受访者的网络交友倾向度越高，婚姻关系越脆弱。网络匿名化、隐秘性的交友模式能够增加当事人接触异性的广度和深度，同时削弱现实世界的舆论监督作用，使其婚姻关系更加脆弱。另外，若夫妻一方或双方沉溺网络交友，可能就会导致婚姻特有的“投资”行为减少，增加夫妻矛盾。

（4）随着对男人分担家务观点认同度的提高，受访者的婚姻稳定性水平会不断提高。男女平等思想是现代社会解放妇女、实现男女平权运动的基础，对男人承担家务观点的认同度越高，说明其对男女平等思想的接受度越高，有利于推动夫妻的权利与义务得到更好划分。同时，夫妻共同参与家务可以加深双方之间的理解，增加婚姻关系的稳固性。

（5）经常与家人吃晚饭可以加深家庭成员之间的情感交流，情感交流越有效，夫妻关系越融洽（Xu et al.，2011），从而提高受访者的婚姻稳定性。

（6）受教育年限对婚姻稳定性存在正向作用。个体受教育程度的高低与其思想观念、文化素养、行为举措关联密切，受访者的受教育程度越高，越容易倾听对方心声，也更易找到解决冲突、矛盾的方法，从而提高婚姻稳定性。

（7）男性的婚姻稳定性比女性高出0.197 个单位。家庭、社会对女性的要求较高，希望已婚女性能够在家庭中扮演多重角色，在此过程中，相比男性她们需要为家庭付出更多，甚至需要牺牲工作回归家庭，全职主妇逐渐成为女性的优先选择项。虽然有些女性依旧坚持在工作岗位上，但却需要花费更多的精力与时间来协调家庭与工作之间的矛盾，这是女性婚姻稳定性低于男性的一个重要原因。

（8）随着年龄的增长，受访者的婚姻稳定性不断下降。受访者的年龄越大，其阅历、经历就越丰富，婚姻关系就可能维持的越久，但也更易看到对方的缺点与不足。

2.社区特征对婚姻稳定性的影响。分层线性模型分析结果显示，地理位置、拥有幼儿园的数量、拥有庙宇/道观的数量、社区经济状况等社区特征对婚姻稳定性的影响作用很明显。

（1）东北地区受访者的婚姻稳定性比其他地区高出了0.125 个单位。东北地区的婚姻关系一直被认为是不稳定的（李雨潼、杨竹，2011；李雨潼，2018），但分层线性模型分析结果却给出了截然不同的结果，而这并不意味着相互冲突。目前，离婚率是研究东北地区婚姻稳定性的重点因素，而本文所关注的是婚姻满意度这一指标，这是两条截然不同的研究路径，婚姻满意度的调查人群是在婚人群，且东北地区的离婚率高也暗示着婚姻满意度不高，也就是说在东北地区婚姻质量达不到自身预期的人群更易选择离婚，导致余下保持婚姻状态人群的婚姻稳定性会相对更高一些。这符合本文所提到的离婚不一定是一件坏事，努力维持着的婚姻也不一定就具有很高稳定性的思想。

（2）社区拥有幼儿园的数量增多会造成受访者的婚姻稳定性下降。对此给出的解释是，幼儿园数量与幼儿数量相匹配，幼儿园数量的增加可能意味着幼儿数量的增多，父母在幼儿诞生之后需要做大量的调适工作以适应新角色，且调适的程度和难度与幼儿数量成正比（Worthington and Buston，1986），因此幼儿数量对婚姻稳定性可能具有冲击作用。

（3）社区拥有庙宇/道观的数量对受访者的婚姻稳定性具有消极影响。宗教场所对婚姻稳定性的负向作用可能在于，宗教信仰会促使其信仰者的群体目标神圣化，从而增加其对群体利益赞同和献身的概率。同时，家庭与宗教存在一定的敌对关系（疆生，2012），基于宗教角度的认知必然会导致当事人在宗教事务中投入过多的时间、金钱和精力，造成当前婚姻低效率或无效率。

（4）家庭压力特别是经济压力会导致夫妻之间的互动障碍，引发冲突，削弱婚姻稳定性。社区经济状况与受访者的家庭生活水平及家庭经济压力关系密切，随着社区经济状况的改善，其婚姻稳定性会不断提高。

3.两层因素之间的调节作用。分层线性模型分析结果显示，社区拥有庙宇/道观的数量对受访者对父母信任度、每周与家人吃晚饭次数的作用效果存在调节作用，社区拥有家族祠堂的数量对传统观念束缚程度的作用效果存在调节作用，西部地区对年龄的作用效果存在调节作用。具体表现为：（1）受访者居住社区拥有庙宇/道观的数量在其对父母信任度与婚姻满意度的正向作用中起到了正向调节作用；（2）受访者居住社区拥有家族祠堂的数量促进了其传统观念束缚程度对婚姻满意度的正向作用；（3）受访者居住社区拥有庙宇/道观的数量对其每周与家人吃晚饭次数与婚姻满意度的正向作用起到了正向调节作用；（4）西部地区受访者的年龄每增加1岁，其婚姻稳定性会比其他地区年龄变化幅度相同的受访者高出0.003 个单位。

（二）对策建议

根据前文研究结论，本文从个体因素、社区特征两个角度提出相应的对策建议，以增加在婚人群的婚姻稳定性。

1.发挥家庭功能，稳固婚姻关系。提升国家卫健委人口监测和家庭发展司职能，实施覆盖生命周期的家庭政策，改善家庭发展政策环境，既要全面促进家庭发展，又要有效提升家庭功能。有关部门要对家庭关系的重要作用进行舆论引导，让婚姻当事人认识到家庭在稳固婚姻关系方面的积极作用，从社会、个人两个层面共建和谐融洽的家庭氛围，充分发挥家庭功能。

2.守好交友底线，加强网络监管。网络普及是历史发展的必然趋势，不能因为网络交友会给婚姻关系带来负面影响就全然抵制，但不抵制网络并不代表不采取任何防范措施。首先，个人要加强自我约束、守好道德底线，在网络交友过程中自觉抵制不良信息和诱惑，对自己和家庭负责；其次，政府要高度关注婚姻家庭问题，成立专门机构宣传主流价值观，帮助群众树立正确婚姻家庭观（周福林，2014），并加强对不健康网站的监管，阻断不良信息的传播。

3.推进教育发展，消除落后观念。大力推动教育事业发展，推动教育管理体制和人才培养模式改革，推进教育公平，实施与学龄人口需求相匹配的教育政策，建立从幼儿园到高中的安全保障体系。同时，健全困难家庭学生自助制度，提供分布合理、宜学宜居的良好教育环境，不断提高居民受教育水平。另外，大力宣传优秀文化和先进思想，从源头根除落后观念，并阻断其传播途径。

4.消除性别歧视，倡导男女平等。在社会发展进程中，男女两性都做出了不可磨灭的贡献，两性的价值同等重要。应进一步完善《民法典婚姻家庭编》中关于体现男女平等思想的内容，要求男女双方平等地享有婚姻家庭利益，明确划分夫妻之间的权利和义务。

5.增加居民收入，提高社会福利。有关部门要因地制宜地采取措施增加居民收入，建立健全工资正常增长和支付保障制度。为就业人群提供就业培训，为创业人群提供低息创业贷款，提高就业率。推动产业结构优化升级，提供更多工作岗位，制造更大经济效益。充分发挥社会保障的“稳定器”功能，完善以医疗、工伤、养老、失业、生育五项社会保险和低保为主的制度，涵盖机关事业单位、城镇职工、城市居民等的多层次社会保障体系，缓解在婚人群的生活压力。

（三）研究不足与展望

首先，尽管本文将地理位置、基础设施、人口特征、访员评价等社区特征对婚姻稳定性的影响纳入到分层线性模型中进行了分析，但婚姻稳定性在社区间存在的差异还有很大一部分没有得到解释，后续可通过获取更多数据研究对婚姻稳定性具有影响的社区特征。其次，本文属于基于截面数据的研究，无法对受访者婚姻稳定性的动态变化进行分析，而在中国经济、社会、文化等飞速发展的背景下，对婚姻稳定性进行动态分析很有必要，后续可对此进行研究。

注释：

①来自http://www.npc.gov.cn/npc/c30834/202006/75ba6483b8344591abd07917e1d25cc8.shtml。

②由于分层线性模型相较于经典回归模型其对于层际运算的要求更高，因此本文认为P 值低于0.10 的社区特征都是显著的。