Page 239 - 《社会》2020年第1期
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社会 · ２０２０ · １
（ 续表 ）
东部地区 ０．１５７
（ ０．１１７ ）
西部地区 ０．２８４
（ ０．１３８ ）
流出地 （ 以中部地区为参照 ）
东部地区 ０．１６０
（ ０．０５４ ）
西部地区 ０．１２０
（ ０．０６２ ）
常数项 ９８．９３ １０１．５ １００．６
（ ８．３２４ ） （ ８．２９５ ） （ ８．２２０ ）
控制出生时间 犢 犢 犢
控制调查年份 犢 犢 犢
控制地区效应 犖 犖 犢
犆犾狌狊狋犲狉 标准误 省 省 省
犖 ４７４０３ ４７４０３ ４７４０３
犚 ０．０７９ ０．０８６ ０．０８９
２
注 ： １． 狆 ＜ ０．０５ ，狆 ＜ ０．０１ ， 狆 ＜ ０．００１ ； ２． 括号中报告的是经过省级层
面聚类调整的稳健标准误 。
增加 １．６５％ ； 流出地 １００ 对夫妻中每增加 １ 对夫妻离婚 ， 流出人口的
离婚概率增加 １．９１％ ， 且均在＜ ０．００１ 的统计水平上显著 。 用地区
狆
离婚率来度量地区离婚文化存在一个重要的问题 ： 很可能存在某些不
可观测因素同时影响地区离婚率和流动人口的离婚概率 。 因此 ， 在第
２ 个和第 ３ 个模型中我们进一步控制了流动人口的子女信息以及流入
地和流出地所在的区域 。 虽然模型 ３ 控制了个人和地区特征等 ２０ 个
因素 ， 但是地区离婚文化对个人离婚概率影响的估计结果并没有发生
明显的变化 。 １２ 这意味着 ， 跨地区迁移务工或者生活的人们 ， 对婚姻的
理解会受到当地新接触文化的影响 ， 即文化的浸染效应 ； 人们迁移到一
个新的社会和文化环境中 ， 早年成长时期的文化特质依然持续发生作
用 ， 即文化的继承效应 。
前文研究了地区离婚文化与离婚概率的因果关系 ， 但是并没有明确
从低离婚率地区流入到高离婚率地区 ， 或者从高离婚率地区流入到低离
婚率地区 ， 人们的离婚风险怎么变化 。 在表 ３ 模型 ２ 的基础上 ， 我们对跨
省流动人口的离婚概率做了回归预测 ， 然后构建流入地和流出地的离婚
概率矩阵 。 由表 ４ 数据可以发现 ， 从低离婚率地区流入到低离婚率地区
１２． 随着控制变量的增加 ， 核心变量的估计系数和显著性不再发生明显变化 ， 基本可以判断不
存在重要的变量被遗漏 。 该论证方法参见陈强的 《 高级计量经济学及 犛狋犪狋犪 应用 （ 第 ２ 版 ）》。
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