经济教育因素对离婚率影响的相关分析
摘要：经济发展与接受教育程度是影响一国离婚率的重要因素。
本文选取中国1990~2009年我国人均国内生产总值、中学以上学历人口比重两个指标，结合相应年份的我国离婚率，试图通过建立相应的计量模型，探讨三者之间的关系，并分析经济教育因素对离婚状况的影响。
关键词：人均国内生产总值；中学以上学历；离婚率；相关系数；回归分析
1研究目的与意义：
离婚率是正确评估婚姻和谐和家庭离散趋势的重要依据之一，对一国或地区的社会稳定与发展起着重要作用。
如今，国际社会时刻倡导和谐理念，并高度关注国民的幸福指数，而当代中国正处于社会转型期，社会矛盾与冲突极易爆发，不和谐因素时刻存在，因而，为了提高国民的幸福指数以及维护我国在国际社会中的良好形象，我们必须认真对待离婚率。
目前，统计数据显示，从上世纪70年代末开始，我国离婚人数和离婚率持续上升，近5年来增速明显，增幅高达7.65%。
有专家对此解释：离婚率的提高，反映了社会发展与时代进步给个人生活带来更多的选择机会与自由空间的同时，也带来了人际矛盾与情感风险。
更有其他学者与分析人士，习惯从道德角度对这一状况进行原因解析，不乏带有严重的主观印象。
本文，我们试图站在宏观的角度，通过经济与教育方面的实际数据，从新的视角客观分析我国多年以来的离婚率状况。
进而，为有关部门为防止离婚率进一步提高采取相应措施提供依据。
2指标选取与方法
经济发展为提高国民幸福指数提供物质基础，物质基础的稳定与否对于婚姻家庭的持续也起关键作用。
评判一国或地区宏观经济发展状况的重要指标之一即为人均国内生产总值，故在分析经济因素对于离婚率影响时，可将人均国内生产总值作为衡量指标。
之前研究表明，学历高低与离婚率高低成反比，学历越低，离婚率越高，学历越高，离婚率越低。
我国为提高国民的科学文化素质以思想道德修养，很早便普及义务教育。
但由于义务教育的普及面较广，对于进行纵向研究一国教育状况时作用甚微，进而我们将中学及以上学人口比重历作为评判教育因素对离婚率影响的衡量指标。
3数据及其变化特征
3.1数据来源及其初步处理
数据来源于国家统计局发布的《中国统计年鉴》（2011）等资料。
其中离婚率是根据历年离婚办理情况中的离婚总数（对数）与相应年份的人口总数比值得出；中学以上学历人口比重根据历年普通中学以及普通高校毕业生人数与相应年份人口总数比值得出。
由于发布数据中部分年份缺少内容，为保证数据的完整性与客观性，本文选取了1990~2009年之间的全部数据。
（附表一）
附表一1990~2009年我国各指标状况
年份中学以上学历
人口比重
人均国内生产总
值（元）
离婚率
（‰）
1990 0.0123 1644.00000 0.6997
1991 0.0118 1892.75964 0.7175
1992 0.0119 2311.08753 0.7254
1993 0.0120 2998.36434 0.7678
1994 0.0119 4044.00412 0.8194
1995 0.0125 5045.72992 0.8719
1996 0.0128 5845.88655 0.9266
1997 0.0141 6420.18048 0.9699
1998 0.0153 6796.03037 0.9554
1999 0.0154 7158.50158 0.9556
2000 0.0158 7857.67609 0.9571
2001 0.0169 8621.70622 0.9794
2002 0.0187 9398.05446 0.9163
2003 0.0204 10541.97114 1.0292
2004 0.0220 12335.57764 1.2809
2005 0.0235 14185.35951 1.3651
2006 0.0240 16499.70450 1.4553
2007 0.0242 20169.46136 1.5878
2008 0.0242 23707.71462 1.7086
2009 0.0236 25607.53065 1.8494
注：资料来源：国家统计局《中国统计年鉴》，中学以上学历人口比重、离婚率经后期处理所得。
3.2散点图
将人均国内生产总值、中学以上学历人口比重和离婚率历年对应值画在平面坐标上（图1）。
图1表明这些点大体在同一直线上的上下或周围，即离婚率与经济教育因素大致成线性关系，且其中经济与离婚率的线性关系更明显。
4模型与分析
4.1相关分析
散点图对变量之间的关系进行大致的描述，但不能准确反映变量之间的密切程度。
需要计算相关系数来度量两个变量之间的密切程度。
离婚率与经济教育因素相关，其关系是不确定的。
离婚率的高低波动情况，除受经济教育影响外，还受其他要素波动的影响。
我们研究这三个变量之间的关系，从两个方面进行：首先，是相关分析，研究变量之间的密切程度，其次，是回归分析，研究变量之间的变动关系。
前者可以揭示变量变动的方向,但不能根据一个变量值去估计推算另一个变量值;后者是把两个或两个以上变量之间的变动关系用数学方程式表示,得
出回归方程,进而进行估计推算,并可结合定性研究进行有关预测和控制分析。
应用SPSS工具得出离婚率与中学以上学历人口比重、人均国内生产总值的相关矩阵为：
表1 离婚率与中学以上学历人口比重、人均国内生产总值的相关矩阵
直观可见,Xi与Y的相关系数位于0.9以上,一般即可认为存在显著的线性关系。
在
样本容量n较小时,不能仅凭相关系数大小说明Xi与Y有密切线性关系,如当n=2时,|r|总为1。
所以,为了准确起见,需进行相关系数检验。
再由矩阵下方的显著性检验结果可知，P值均接近0，显然<0.05（SPSS默认的α值），因而可以肯定Xi与Y有十分显著的线性关系。
由此表明,可以用Xi为自变量去解释Y 的变化。
4.2 回归分析
散点图及相关分析的结果表明, 离婚率与人均国内生产总值、中学以上学历人口比重有密切的线性相关关系,可用以下数学模型描述它们之间这种不确定性关系:
Y=β0+β1X1+β2X2+ε
ε表示其他随机因素引起的随机误差。
应用SPSS回归分析的结果为：回归系数β1=-0.243,表明在人均国内生产总值不变的情况下，中学以上学历人口比重对离婚率的影响不大，且每当中学以上学历人口比重增加时，离婚率反而相应地会减少。
回归系数β2=4.79E-005，表明人均国内生产总值每增加1元时，离婚率相应地提高4.47E-005。
（表2表3表4）
由此可以得出，回归方程为：Y=0.618-0.243X1+4.79E-005X2
4.3回归方程的显著性检验
建立的方程是否真实地反映了变量X和Y之间的关系,需要通过检验后才能证实。
这里我们采用拟合优度检验、F检验、t检验方法。
4.3.1拟合优度检验
由表2可知，R2=0.976，接近于1，说明表明线性回归效果显著,回归方程与样本观测值的拟合优度高。
4.3.2 F检验
由表2可知，F检验的P值接近于0，说明在α=0.05的显著水平下, Y对X1、X2有显著的线性关系,即回归方程是显著的。
4.3.3t检验
对回归系数进行检验。
当α=0.05,由表3可知P值分别为0.975、0.000，说明人均国内生产总值是影响离婚率的显著性因素，而没有充分的理由说明中学以上学历人口比重是影响离婚率的显著性因素。
由此可见,回归方程式对于预测与控制分析或比较研究稍欠科学性，但依然具有借鉴意义。
5结论与探讨
模型分析表明,人均国内生产总值、中学以上学历人口比重与离婚率具有一定的线性关系,即:人均国内生产总值、中学以上学历人口比重与离婚率有一定的的相关度;并且离婚率可以试图通过以人均国内生产总值、中学以上学历人口比重为自变量的二元一次线性方程表示出来。
模型结果表明:当人均国内生产总值增加时，离婚率相应地增加，而当中学以上学历人口比重增加时，离婚率相应地会有所减少。
由此可以得出，在经济发展越来越好时，国民的选择余地相应地增加，此时对于婚姻家庭的维持造成一定的冲击，因而一国地发展不能单纯地追求经济增长，还应兼顾其他社会因素的发展状况，以此避免没有发展的伪增长。
同时，此模型也验证了，受教育程度越高，离婚率将会相应地降低。
因而，教育依然要作为发展的根本大计。
始终将教育放在重要的位置，以此提高公民的基本素养，促进和谐社会。
参考文献：
【1】《科技基本投入对国内生产总值影响的相关分析》
【2】《改革开放以来我国离婚率嬗变研究》
【3】《我国离婚率影响因素研究》
【4】《当前我国农村离婚率趋高的社会学分析》。