个体外在特征对婚姻的影响——以身高为例

张新辉 李建新

一、引言

在当代中国社会，婚姻是关系到个人幸福和社会稳定的重要的社会过程。婚姻的缔结伴随着选择过程，是否结婚、与谁结婚均受很多因素的影响，大致可分为外表吸引力、性格以及社会经济资源三个主要维度(1)Choo, E., & Siow, A.，“Who Marries Whom and Why”,Journal of Political Economy， Vol．114，No．1，2006，pp.175-201.(2)Shackelford, T. K., Schmitt, D. P., & Buss, D. M.，“Universal Dimensions of Human Mate Preferences”,Personality & Individual Differences， Vol．39，No．2，2005，pp.447-458.。已有的研究大多关注教育、户籍和家庭背景等社会经济因素对个体婚姻过程的影响(3)李煜：《婚姻匹配的变迁: 社会开放性的视角》，《社会学研究》2011年第4期。(4)齐亚强、牛建林：《新中国成立以来我国婚姻匹配模式的变迁》，《社会学研究》2012年第1期。，对于非社会经济性因素在婚姻中的作用研究相对较少，这使得我们对婚姻过程的理解受到一定的局限。相关研究和日常经验均表明与社会经济因素相比，非社会经济因素如身高、外貌等外在特征在当下的婚姻过程中也有着不可忽略的重要作用：如有研究者对1986—2010年的6612则征婚广告进行内容分析后发现，身高和相貌等个体外在特征始终在择偶标准中占据重要地位(5)董金权、姚成：《择偶标准:二十五年的嬗变(1986—2010)——对6612则征婚广告的内容分析》，《中国青年研究》2011年第2期。；近来大众媒体也将择偶优势形象地总结为“高富帅”“白富美”，同时强调了生理吸引力和社会经济优势(6)中国青年报社会调查中心2012年通过爱调研和民意中国网对2315人进行的一项调查显示，81.2%的人感觉时下很多年轻人择偶时青睐“高富帅”“白富美”。参见：http://zqb.cyol.com/html/2012-05/22/nw.D110000zgqnb_20120522_3-07.htm。。同时基于社会变迁的视角，当前中国社会正经历迅速深刻的社会转型，许多研究者认为随着社会现代化程度和开放程度的提高，婚姻自主性会增加，社会经济因素的影响会减弱，而非社会经济因素的重要性会进一步提升(7)李银河：《当代中国人的择偶标准》，《中国社会科学》1989年第4期。(8)。在婚姻研究中更多考虑非社会经济因素的影响有助于增进我们对婚姻过程的全面深入理解。

在外在吸引力的各种特征中，身高是一项最重要与稳定的个体生理特征，并在不同的社会中被赋予了丰富的社会文化涵义。当前关于择偶标准的研究表明在中国社会的主流婚姻文化中，较高的身高普遍受到青睐(9)徐安琪：《择偶标准:五十年变迁及其原因分析》，《社会学研究》2000年第6期。。但我们需要进一步了解与其他社会经济因素相比，身高在婚姻中具体价值几何？身高对男性和女性在婚姻市场上的竞争力是否具有差异化影响？这是本文的关注焦点。现有身高与婚姻的相关量化研究大多集中在西方发达社会，在中国这一具有独特文化背景的发展中社会探索身高对婚姻过程的影响具有一定的理论和现实意义。从操作化策略角度，在众多外在吸引力的指标中，身高指标在成年后基本稳定，比其他指标更易测量且具有更高的信度，这也从方法上为我们探索外在吸引力对婚姻的影响提供了有利条件。

基于具有全国代表性的数据，本文试图具体分析身高对婚姻进入和婚姻匹配的直接和间接影响，研究婚姻中身高同其他维度资源之间的交换关系，同时考察身高作用的性别差异。我们具体研究以下三个问题：(1)考虑到身高较高的个体在身心健康、教育获得、特别是劳动力市场上也存在优势(10)高文书：《健康人力资本投资、身高与工资报酬——对12城市住户调查数据的实证研究》，《中国人口科学》2009年第3期。(11)Case, A., & Paxson, C. ，“Stature and Status: Height, Ability, and Labor Market Outcomes”，Journal of Political Economy， Vol．116，No．3，2008，pp.499-532.，我们需要考察身高对婚姻后果的直接和间接的影响。(2)婚姻的缔结也是资源匹配与交换的过程，身高与其他资源之间可能存在着一定的交换关系，即身高较低者需通过其他资源优势如更高的教育程度，更好的收入状况弥补婚姻市场竞争力的不足。身高与其他资源之间存在着怎样的交换关系？(3)以往其他社会的研究还发现，身高对婚姻的影响可能存在性别差异，其对男性和女性可能有着不同的重要性，这也需要在中国的社会文化背景下加以检验。

二、文献回顾与研究假设

基于贝克尔(Gary Becker)新家庭经济学的婚姻市场理论(Marriage Market theory)认为婚姻市场的运作类似劳动力市场：个体在婚姻市场中的地位建立在自身可提供的物质和非物质资源的基础上(12)Becker, G. S.，“ A theory of Marriage: part I”，Journal of Political Economy，Vol．81，No．4，1973, 81(4),pp.813-846.。许多西方社会的经验研究表明，除了社会经济因素外，较高的身高作为一种受到社会普遍青睐的外在特征，会为拥有该属性的个体在婚姻市场上带来所谓“身高优势”(height premium)，如身高较高的个体更可能进入婚姻，特别是对男性而言。Murray和Hacker使用美国的历史人口数据研究发现，身高较低的男性更有可能晚婚和终身未婚(13)Deaton A, Arora R.，“Life at the Top: The Benefits of Height”，Economics & Human Biology，Vol．，No．7， 2009，pp.133-136.(14)Murray, J. E. ，“Marital Protection and Marital Selection: Evidence From a Historical-Prospective Sample of American Men”， Demography，Vol．37，No．4，2000，pp.511-521.。Fu和Goldman用美国1979到1991年的纵贯数据发现，身高较低的男性会比身高正常的男性结婚风险低33%(15)Fu, H., & Goldman, N.，“Incorporating Health into Models of Marriage Choice: Demographic and Sociological Perspectives”， Journal of Marriage & the Family，Vol．58，No．3， 1996，pp.740-758.。Harper对英国1991年数据研究发现，身高在最低的10%的男性的结婚风险比身高在总体分布的20%到80%男性低了7%(16)Harper, B.， “Beauty, Stature and the Labour Market: A British Cohort Study”， Oxford Bulletin of Economics & Statistics，Vol．62，No．S1，2000，pp.771-800.。Herpin对法国2005年数据的研究也发现较矮男性与正常身高男性相比更不容易进入婚姻，但较高的男性也没有显著优势(17)Herpin N.，“Love, Careers, and Heights in France,2001” ，Economics & Human Biology，Vol．3，No．3， 2005，pp.420-449.。Yamamura和Tsutsui 研究了身高在日本婚姻市场中的作用，发现男性身高较高会显著提升结婚概率，而且身高的作用随着时代有显著提升(18)Yamamura, E., & Tsutsui, Y.， “Comparing the Role of the Height of Men and Women in the Marriage Market”，Economics & Human Biology，No．26， 2017， pp.42-50.。1965年前出生男性，其身高每增加1%其结婚的概率会提升0.56%，而1965年后出生男性，1%的身高提升会使得结婚概率增加1.05%。他们研究还发现已婚身高较高个体其离婚概率也显著较低。

基于我国社会择偶标准的研究，本文认为我国社会的婚姻市场也存在“身高优势”现象，因此提出假设1：身高较高的个体“大龄未婚”的概率较低(身高优势假设)。

同时婚姻市场理论认为，婚姻匹配过程在同质匹配(assortative mating)的同时也伴随着资源交换(resource exchange)(19)同质匹配即个体倾向于与自己社会经济特征和生理特征类似的个体缔结婚姻。Becker认为当男女的某些特征在家庭生产中处于互补品时，则具有相似特征的男女就会匹配到一起(assortative match)，如果这些特征存在替代性时,则该特征差异较大的男女就会倾向于结婚。。即个体婚姻市场的竞争力是由其所能提供的一个资源组合决定的，假如某人的某一资源不足，可以更多地提供另一资源作为补偿。在婚姻市场上，身高、身材、相貌等外在吸引力也可以与其他社会经济资源如收入、教育程度之间进行交换。Chiappori等使用美国家庭动态收入调查(PSID)的数据研究了婚姻市场中个体不同属性之间的替代关系：研究发现男性需要更多收入来补偿自身身材的不足，即BMI指数每增加1.3需要增加平均收入的1%来补偿；而女性需要更高教育水平补偿自身身材不足，即BMI指数每增加2单位，需要增加1年教育水平来弥补(20)Chiappori, P.A., reffice, S. & Climent Quintana-Domeque，“Fatter Attraction: Anthropometric and Socioeconomic Matching on the Marriage Market”，Journal of Political Economy， Vol．120，No．4，2012，pp.659-695.。Ponzo和Scoppa使用2005年意大利健康状况调查数据发现妻子身高增加一个标准差，其匹配到的丈夫教育年限会增加0.19年；丈夫身高增加一个标准差，其匹配到的妻子教育年限增加0.3年；但是身高对配偶教育的作用存在非线性(21)Ponzo, M., & Scoppa, V.，“Trading Height For Education in The Marriage Market” ，American Journal of Human Biology， Vol．27，No．2，2015，pp.164-174.。Sohn利用印度尼西亚数据发现，在控制其他相关条件下，妻子身高相对丈夫每增加1cm，丈夫需要平均增加1%的年收入来进行交换(22)Sohn, K. ，“The Value of Male Height in the Marriage Market”，Economics & Human Biology，No．18，2015，pp.110-124.。

据此我们提出假设2：相对身高较低的个体需要用教育水平和收入等其他资源弥补婚姻市场竞争力(资源交换假设)。

在婚姻缔结中身高的作用对男性和女性中可能存在差异。身高是在具体的社会文化情境中被感知和评判的，社会文化规范决定了什么样的外貌值得推崇和有吸引力。夫妻身高匹配上的“男高女低”不仅仅反映了男女两性身高的天然差异，同时也是基于不同的性别角色期望。基于传统性别角色(gender roles)的视角，男性身高是一种男性气质(Masculinity)的标志，研究发现身高对男性的刻板效应(Height Stereotyping)强于女性(23)身高刻板效应(Height Stereotyping)即按照身高进行社会分类，形成基于身高来判断个体其他特征的一种简单化看法和固定印象。如将身高较矮个体与较低的能力和社会地位相联系，是导致身高歧视产生的根源。(24)Shepperd J A, Strathman A J.，“Attractiveness and Height: The Role of Stature in Dating Preference, Frequency of Dating, and Perceptions of Attractiveness”， Personality & Social Psychology Bulletin， Vol．15，No．4， 1989，pp.617-627.；而女性身高的重要性较不明显(25)Jackson, Linda A.& Ervin, Kelly S.，“Height Stereotypes of Women and Men: The Liabilities of Shortness for Both Sexes”，Journal of Social Psychology， Vol．132，No．4，1992，pp.433-445.，甚至身高“过高”对女性可能产生负面影响，会减少对女性气质的知觉(26)Chu S , Geary K.，“Physical stature influences character perception in women”，Personality & Individual Differences，Vol．38，No．8， 2005，pp.1927-1934.。现有一些经验研究也表明女性身高达到一定高度后并不会带来进一步的优势，甚至反而会带来负面影响。如Harper使用英国1991年的数据发现身高在前10%的女性其结婚概率甚至比中等身材的女性低5%(27)Harper, B. ， “Beauty, Stature and the Labour Market: A British Cohort Study”， Oxford Bulletin of Economics & Statistics，Vol．62，No．S1，2000， pp.771-800.。Fu和Goldman用美国1979到1991年的纵贯数据发现，身高较高的女性会比身高正常的女性的结婚风险低21%。东亚社会中对日本的研究也发现身高较高的女性其结婚的概率反而较低(28)Fu, H., & Goldman, N.，“Incorporating Health into Models of Marriage Choice: Demographic and Sociological Perspectives”，Journal of Marriage & the Family，Vol．58，No．3， 1996，pp.740-758.。

据此我们提出假设3：身高对于婚姻的作用存在性别差异，特别是女性身高过高会对婚姻带来不利影响(性别差异假设)。

三、数据与研究方法

(一)数据与变量操作化

本研究使用中国家庭跟踪调查(China Family Panel Studies, CFPS)2010年的成人数据。该调查覆盖全国25个省市自治区的人口，约占中国总人口(不含港、澳、台)的95%，采用了内隐分层的多阶段与人口规模成比例的概率抽样方法，其调查方法科学严谨、样本量大、数据质量比较有保障，可以视为一个具有全国代表性的样本(29)谢宇、张晓波、李建新主编：《中国民生发展报告》，北京：北京大学出版社，2009年。。该数据为家庭结构的数据，方便获得夫妻匹配信息，同时数据包含了较为准确的个体身高信息，这为我们研究身高在婚姻市场中的作用提供了良好基础。

由于男女两性身高自然差异较大，以及充分考虑身高以及其他因素对两性影响的潜在异质性，本文对男性和女性样本进行分别研究。考虑到个体身高发育完成和开始进入婚姻市场的年龄，我们首先剔除年龄在20周岁以下个体；由于身高在老年阶段会发生不同程度缩减，同时排除退休制度对收入的影响，我们进一步剔除年龄在60周岁及以上的个体；接着我们剔除身高极限值，即身高低于140cm高于200cm的男性，以及身高低于130cm高于190cm的女性。

全国妇联2010年组织的一项婚恋状况调查表明，当前社会主流认同的大龄未婚标准为女性27岁，男性30岁(30)全国妇联中国婚姻家庭研究会、中国社会工作协会婚介行业委员会和百合网联合发布的《2010中国人婚恋状况调查报告》发现超九成的男性认为女性应该在27岁之前结婚，超过五成的女性认为男性最佳结婚年龄是30岁以前。，同时参考之前相关研究的界定标准(31)Qian, Y., & Qian, Z.，“The Gender Divide in Urban China: Singlehood and Assortative Mating by Age and Education”，No．31，Demographic Research，2014，pp.1337-1364.(32)章逸然、章飚、胡凤英：《“女大难嫁”还是“男大难婚”——婚姻匹配的男女差异与“剩男剩女”的代价》，《人口与经济》2015年第5期。，我们将年龄大于等于30周岁的未婚男性和年龄大于等于27周岁的未婚女性案例定义为“大龄未婚”。我们首先选择30岁及以上的男性和27岁及以上的女性，分别构建了男性和女性大龄样本(N=9434; N=9897)，考察身高对大龄未婚的影响。接着选择20—59岁已婚且为初婚的个体进行夫妻匹配，分别构建男性和女性夫妻匹配样本(N=8457; N=8985)，考察身高对婚姻匹配结果的影响。表1为样本的统计描述。

表1 样本统计描述

(二)分析策略和模型设定

我们首先考察身高对个体进入婚姻的影响，具体考察个体身高是否影响其大龄未婚的可能性。由于是否大龄未婚为一个二分变量，我们使用logistic模型，在控制其他影响因素的情况下考察身高对男女两性大龄未婚可能性的影响，基本模型设定如下:

leftij=β0+β1heightij+β2heightij2+βXij+λprovj+μij

其中leftij表示省份j第i个个体是否为“大龄未婚”(男性30岁及以上未婚，女性27岁及以上未婚)。heightij表示省份j第i个个体的身高，heightij2为身高的平方项，考察身高的非线性效应。Xij代表其它控制变量，包括个体的年龄、城乡户籍、教育程度、是否有工作、收入情况、身心健康状况。考虑到身高的地区差异，我们使用provj控制省份j的固定效应。

我们同时还考察身高对婚姻匹配后果的影响。首先对夫妻身高匹配情况、身高与配偶教育程度和收入之间的相关关系进行描述性分析。接着通过多元分析控制其他混淆因素，考察在婚姻匹配中，身高与其他资源如教育和收入之间的交换补偿关系。

我们进行了如下的模型设定，考察为了匹配更高的配偶个体需要增加多少教育年限：

eduij=β0+β1height_Sij+β2height_Sij2+β3heightij+β4edu_Sij+βXij+λprovj+μij

其中eduij表示省份j第i个个体的受教育年限，height_Sij表示省份j第i个个体其配偶的身高、height_Sij2为配偶身高的平方项，考察配偶身高的非线性效应。由于身高和教育都存在明显的同质匹配，而且个体身高与教育成就之间也存在正相关关系，因此，为了获得配偶身高的“净”匹配效应，我们需要加入个体身高，heightij(省份j第i个个体的身高)控制身高匹配的影响，加入配偶教育程度edu_Sij控制教育匹配的混淆影响。Xij代表其它控制变量，包括个体的年龄、民族、12周岁时户籍、身心健康情况。provj表示省份j的固定效应。β1与β2表示在控制教育同质匹配和身高同质匹配以及其它混淆变量情况下，配偶相对身高优势(自身相对身高劣势)与个体教育程度之间的补偿替代效应。由于因变量为连续型变量，我们使用OLS回归进行分析。我们还将教育水平操作化为定序变量，使用ordered probit回归来考察OLS结果的稳健性。

类似的，我们对身高的收入匹配有如下模型设定：

incij=β0+β1height_Sij+β2height_Sij2+β3heightij+β4edu_Sij+βXij++λprovj+μij

其中incij表示省份j第i个个体的年收入对数，height_Sij表示省份j第i个个体其配偶的身高、height_Sij2为配偶身高的平方项，考察配偶身高的非线性效应。heightij表示省份j第i个个体的身高，edu_Sij表示该个体配偶的教育程度。在这里没有用配偶收入控制收入的同质匹配是由于考虑到传统的家庭经济性别分工仍然十分显著，即很多家庭仍由男性主要承担家庭经济责任，这使得数据中女性收入缺失值较多，我们转而使用对收入预测能力最强的配偶教育程度进行控制。Xij代表其它控制变量，包括个体的年龄、民族、户籍、身心健康情况。provj表示省份j的固定效应。

为了修正潜在的组内误差相关，获得更为稳健的结果，所有多元分析都使用了以县/区为单位的聚类稳健标准误进行估计。

四、实证结果

(一)描述性分析

图1比较了相同年龄的大龄未婚者与已婚者的身高。通过局部加权散点图修匀(LOWESS)的非参数拟合，我们可以看到，男性大龄未婚者身高小于同龄已婚者，且这一差异随着年龄逐步扩大；女性样本中两者的关系并不明确：较为年轻的大龄未婚女性身高高于已婚女性，但达到一定年龄后这一关系反转，大龄未婚女性身高小于已婚女性。

图1 大龄未婚与已婚者的身高比较(左：男性样本；右：女性样本)

(c)身高与配偶教育年限(LOWESS修匀；带宽=0.8) (d) 身高与配偶年收入(LOWESS修匀；带宽=0.8)图2 婚姻身高匹配描述性分析

图2基于匹配数据描述了夫妻身高匹配情况。图2(a)是妻子身高与丈夫身高的散点图，横轴为妻子身高，纵轴为丈夫身高。我们可以看到两者呈现明显的正相关关系，即妻子身高越高其丈夫身高也越高。这表明在未控制其他因素情况下的确存在明显的身高同质匹配。图2(b)是夫妻身高差(丈夫身高减去妻子身高)的核密度图，我们可以看出夫妻身高差的分布近似等同于一个均值为10.2cm，标准差为6.8cm的正态分布。丈夫身高高于妻子的比例占到91.9%，即大部分丈夫高于妻子。

图2(c)是身高与配偶教育年限之间的局部加权散点图修匀(LOWESS)的非参数拟合。我们可以看到，不控制其他相关变量情况下，身高与匹配到的配偶教育年限之间大致呈正相关关系，即更高的个体其配偶教育程度更高。但在身高达到一定高度后这一相关关系逐渐消失。图2(d)是身高与配偶年收入之间的局部加权散点图修匀(LOWESS)的非参数拟合。类似图2(c)，不控制其他相关变量情况下，身高与配偶年收入也呈现正相关关系，但是在达到一定高度后相关关系逐渐消失。

图2表明身高与配偶教育程度和收入水平表现出可能存在正相关关系，但我们仍需要通过进一步控制相关变量，在多元回归分析中予以确认。

(二)身高对大龄未婚的影响

表2展示了身高对大龄未婚的logistic回归结果。首先看男性样本的结果(模型1—3)：在只控制省份固定效应时，身高对男性大龄未婚有显著负向影响(模型1)；在进一步控制了相关变量时，身高的负向影响仍然显著(模型2)；加入身高的平方项，我们发现身高对男性大龄未婚的影响是非线性的(模型3)。女性样本的结果与男性样本有所不同(模型4—6)：在只控制省份固定效应时，身高对女性大龄未婚有显著正向影响，即女性身高越高大龄未婚可能性反而更高(模型4)；但在进一步控制了相关变量时，身高的影响变得不显著(模型5)；加入身高的平方项，身高对女性大龄未婚存在显著的非线性影响(模型3)。这一结果初步表明“身高优势”假设获得了验证(假设1)，即身高较高总体上有助于降低大龄未婚的可能性，但两者之间并非单调递减的关系，而是存在非线性，即身高过高也会削弱身高带来的好处，增加大龄未婚的概率。

表2 身高对大龄未婚的影响

我们在图3中形象地展示了身高对大龄未婚概率的非线性的边际作用。基于模型中的非线性结果，男性最优的身高为179.2cm，女性最优的身高为167.4cm。这一结果与我们的日常经验也较为一致，但是要注意到受限于模型形式，该结果只具有指示性的意义。对比两性样本随着身高变动的边际作用大小可发现，身高较低对于男性大龄未婚的影响相对较大，身高较高对女性大龄未婚的影响相对较大。

图3 身高对大龄未婚概率的边际作用(左：男性样本；右：女性样本)

(三)身高与配偶教育水平

表3展示了逐步控制相关变量后，教育水平与配偶身高之间的关系。模型1—4考察了妻子身高对匹配到的丈夫教育年限的影响。考虑到妻子教育程度可能同时与妻子身高和丈夫教育程度相关，我们在模型1中控制了妻子的教育年限，考察妻子绝对身高对丈夫教育年限的影响。考虑到身高的地区差异，我们同时还控制了省份固定效应。结果表明，更高的妻子匹配到了教育程度更高的丈夫：妻子身高每增加10公分，丈夫教育年限增加0.52年，妻子身高每增加一个标准差，丈夫教育增加0.28年。由于存在身高同质匹配，在模型2中，我们进一步控制丈夫的身高，考察妻子相对身高对丈夫教育年限的影响。结果表明妻子身高的影响仍然十分显著且强烈，即相对于同样身高的丈夫，妻子身高每增加10公分，丈夫受教育年限增加0.44年。我们在模型3中进一步控制了丈夫年龄、民族、12岁时户籍、身心健康等可能同时影响丈夫受教育年限和所匹配妻子身高的其他因素，考察妻子身高对丈夫教育年限的“净影响”。结果表明妻子身高的影响虽然有所下降，但仍然十分显著且强烈，即相对于同样身高的丈夫，妻子身高每增加10公分，丈夫受教育年限增加0.40年。基于之前的假设，我们在模型4中加入妻子身高的平方项，考察配偶身高的非线性影响。回归结果显示平方项显著且为负，即妻子身高对丈夫受教育年限的影响为一个倒U型曲线。具有最优匹配效应的女性身高为167.5公分，超过这一阈值，女性身高对其在婚姻市场上的教育匹配可能有负面作用。

表3 配偶身高与受教育年限(OLS模型)

基于同样的研究策略，模型5—8展示了丈夫身高对匹配到的妻子受教育年限的影响。模型1中，在控制了夫妻教育匹配影响和地区差异情况下，更高的丈夫也匹配到了教育程度更高的妻子，丈夫身高每增加10公分，妻子教育年限增加1.09年。男性身高在婚姻市场上的教育匹配价值明显高于女性身高的价值，其影响大小约为女性身高的两倍(1.09/0.52)。在模型2中，我们进一步控制妻子的身高，考察丈夫相对身高对妻子教育年限的影响。结果表明丈夫身高的影响并未有明显降低，仍然十分显著且强烈，即相对于同样身高的妻子，丈夫身高每增加10公分，妻子受教育年限增加1.02年。这一影响仍显著大于妻子身高对丈夫受教育年限的影响。我们在模型3中进一步控制了妻子年龄、民族、12岁时户籍、身心健康等可能同时影响妻子受教育年限和丈夫身高的其他因素，考察丈夫身高对妻子受教育年限的“净影响”。结果表明丈夫身高的影响有一定程度的下降，但仍然显著且强烈，即相对于同样身高的妻子，丈夫身高每增加10公分，妻子受教育年限增加0.62年。这一影响作用大小仍是妻子身高对丈夫受教育年限影响的1.5倍(0.62/0.40)。基于之前的假设，我们在模型4中加入丈夫身高的平方项，考察丈夫身高对妻子教育是否存在非线性影响，但结果并不显著。这表明丈夫身高对妻子教育的影响不存在非线性，丈夫身高越高，匹配到的妻子受教育程度越高。即在婚姻教育匹配的考量上，不存在“过高”的丈夫。

图4中分样本展示了身高的教育匹配边际作用。左边展示了女性身高对匹配到的丈夫教育程度的非线性作用，这一作用随着女性身高的增加先升后降，女性最优身高值为167.5厘米，超过这一阈值，即为“过高的女性”。而右图表明，男性身高的作用是线性的，不存在“过高”的男性。

图4 配偶身高对受教育年限的边际作用(左为男性样本；右为女性样本)

我们还将教育水平操作化为定序变量，对男性和女性样本分别做Ordered Probit回归，考察这一结果的稳健性。定序Probit回归结果与OLS的结果基本一致，身高对配偶的教育水平有显著的正面影响，男性身高的作用更大。总之，上述结果从身高与教育的资源交换上证实了资源交换假设(假设2)。

(四)身高与配偶收入水平

由于已婚女性收入缺失值比例较大，表4只展示了妻子身高与匹配到的丈夫收入之间的关系(33)针对丈夫身高与妻子收入之间的关系我们也尝试做了研究。我们采用完全贝叶斯多重填补法(multiple imputation)，对女性收入的缺失值进行填补，并与采用个案剔除法的结果作为参照。两种研究均发现，丈夫身高与妻子收入之间的相关在0.1的显著性水平上显著。即丈夫相对身高的优势(妻子身高相对劣势)可能也需要妻子增加收入进行匹配。当然由于妻子收入的缺失很可能是系统性的，我们的结论只是探索性的，因此未在正文中进行汇报。，因变量为丈夫收入的对数，自变量为妻子身高。模型1表明，在控制妻子教育程度和省份固定效应情况下，妻子身高越高，其匹配到丈夫的收入也越高：妻子绝对身高每提升1公分，丈夫年收入需要提升1.6%加以匹配。模型2中控制了丈夫的身高，即考察妻子相对身高对丈夫收入的匹配作用，结果表明作用仍然显著：妻子身高相对于丈夫身高每提升1公分(丈夫身高相对于妻子每降低一公分)，丈夫年收入需要提升1.3%加以匹配。我们在模型3中进一步控制丈夫教育、户籍、身心健康状况等同时影响丈夫收入和配偶身高的变量，考察妻子身高对丈夫收入的净影响。结果发现女性身高的系数仍然正向显著，但系数大小有所降低。即在控制相关变量后，妻子身高每增加1公分，丈夫年收入需平均增加0.9%进行匹配。这意味为了交换或者补偿每一公分相对身高劣势，丈夫每年需平均多赚164.7元(样本中丈夫年收入均值为18296.6元)。妻子身高与丈夫收入之间不存在非线性关系(模型4)。这一结果进一步从身高与收入的资源交换上证实了资源交换假设(假设2)。

表4 妻子身高与丈夫收入对数(OLS模型)

五、结论与讨论

不同于以往研究大多关注婚姻过程中的社会经济因素，本文首次使用全国性数据全面探讨了身高这一显著的个体特征对其婚姻后果的影响。主要考察了身高对个体大龄未婚的概率(是否结婚)和对婚姻匹配结果(与谁结婚)的作用，以及这种作用在不同性别群体中的差异。

基于本文的研究假设我们有以下发现：首先，“身高优势假设”(假设1)获得了证实，即在我国婚姻市场中也存在“身高优势”，身高较高总体上有助于降低大龄未婚的可能性，但应注意身高的作用存在非线性，身高过高也会削弱身高带来的好处。男性最优的身高为179.2公分，女性最优的身高为167.4公分。其次，“资源交换假设”(假设2)获得了证实，身高优势不仅影响及时进入婚姻的概率，还影响婚姻匹配后果。具有相对身高优势的个体可以匹配到更高教育程度和更高收入的配偶。在控制其他相关变量后，相对于同样身高的丈夫，妻子身高每增加10公分，丈夫受教育年限增加0.40年；相对于同样身高的妻子，丈夫身高每增加10公分，妻子受教育年限增加0.62年。在控制相关变量后，妻子相对于丈夫身高每增加10公分，丈夫年收入平均增加9%。最后，“性别差异假设”(假设3)也获得证实：身高对于男性更为重要，而身高过高会给女性带来更多的负面影响。如女性身高过高(超过167.5公分)对匹配到的配偶教育程度具有负面作用，而男性不存在这一状况。

对上述结果可以做如下几点解释和讨论。第一，本文的研究结果与择偶标准的相关研究形成呼应，进一步从实证角度说明了以身高为代表的生理吸引力在婚姻过程中的重要性，且生理吸引力与社会经济因素之间存在互动关系，在未来的研究中应当同时引入社会经济因素和非社会经济因素，这有助于我们理解婚姻选择过程的多维复杂性。

第二，身高作用的性别差异和非线性也体现了生理吸引力的标准在很大程度上是被特定的社会文化规范所定义和型塑，即身高能够在何种程度上和以何种形式作为一种在婚恋市场上有价值的资源参与到社会交换中去，是取决于该社会所建立的特定的文化评价体系。如当前对男女两性的不同身高偏好反映出我国社会主流仍然持有男权主义文化审美倾向，并不鼓励相对于男性“过于高大”的女性。

第三，婚姻市场中对于身高的偏好虽然是个人的自主选择，但是相对于获得“身高优势”的高个子们，身高较矮的个体特别是男性更容易受到“身高偏见”带来的歧视，即基于身高刻板印象，在性格、能力和社会地位上被低估，往往未能获得进一步了解与互动的机会(34)赵德雷、王冰：《“身高制度”与青年矮男的刻板印象威胁》，《中国青年研究》2018年第7期。。长远来看这不利于建立健康的择偶和婚姻观念和提升整个社会的福利水平。基于社会开放性的视角，在择偶上不能“不看表面”，但也不能“只看表面”，而应当减少基于外在特征带来的偏见和歧视，更为综合地了解双方在价值观念、性格气质和生活方式等方面的匹配程度，这样建立的婚姻才能有更高的质量，走得更加长远。

第四，身高并不是完全由先天决定的，而是受到儿童期营养水平、卫生保健状况、家庭生活方式等多种后天环境因素的影响，是反映儿童基期健康的重要指标(35)陆五一、周铮毅：《儿童营养状况与健康人力资本形成》，《人口与发展》2014年第6期。。现有的研究发现我国在城乡、地区、社会阶层之间以身高为代表的健康不平等显著存在，甚至有扩大的趋势(36)杭蕾、张宏博、赵春华、钱登娟、李玖玲、徐勇：《基于身高变化的中国7-12岁儿童健康公平性研究》，《中国学校卫生》2016年第11期。。本文揭示了这种健康不平等也会从婚姻的角度对弱势群体带来不利影响。当下中国社会不平等的加剧和出生性别比失衡使得婚姻市场竞争日益激化，弱势群体在婚姻市场上面临着多重不平等的叠加。这需要我们更多关注儿童时期的营养与健康干预，进一步缩减儿童时期的健康差异，为社会不平等的改善提供一个更好的基础和环境。

本文的局限性体现在：首先，在婚姻匹配中考虑到模型简洁性只纳入了身高、教育和收入几个匹配维度，以后可以通过使用更为复杂的模型，将更多个体属性同时纳入一个统一的匹配模型进行分析(37)Dupuy, A., & Galichon, A.，“Personality Traits and the Marriage Market”， Journal of Political Economy，Vol．122，No．6，2014，pp.1271-1319.。其次，对于潜在的混淆变量可能未能完全控制，虽然身高在成年后基本不变，但可能仍然存在非随机的未能纳入方程的同时影响个体收入、教育和匹配到的配偶身高的因素，如个人性格特征可能同时影响个人的教育获得、收入和择偶偏好。同时，某些变量的测量需要改进，如身心健康指标受限于数据可得性使用了当下的健康状况，无法完全等同于进入婚姻时的健康状况，可能存在一定内生性问题。最后，我们应该注意我们的研究结论只是提示性的、初步的，还需要未来的更多相关研究予以确认。