·教育论丛
摘要：受过高等教育的城市剩女问题与低学历水平的农村男光棍问题成为当前社会关注的热点话题。基于“2015年中国社会综合调查”（CGSS2015）数据的研究发现：受教育水平对男女两性是否被剩下的影响的异质性既体现在不同学历阶段，也体现在城乡层面。一方面，受教育程度对是否被剩下的影响并不是直线型的，而是在不同的学历阶段存在差异性；另一方面，男性被剩下的概率是女性的3.83倍，受教育水平的提升会降低男性被剩下的可能性，其中义务教育对缓解农村男性被剩下可能性的效果尤为明显；女性是否被剩下却并不受受教育水平的影响。由此可见教育对男女两性婚姻选择的区隔性：男女比例愈发失衡和城乡二元分割背景下，总数相对过剩的男性需要更多的文化资本（学历）、物质条件（收入）、身体条件（健康状况、BMI）来增加择偶的成功率(避免被剩下)；女性则不必面临低学历、不利身体条件所带来的低婚姻匹配率的困境，在某种程度上更要担忧高收入所带来的被剩下的风险。
关键词：剩男剩女；受教育水平；社会条件；物质条件；身体条件
一、引言
当前中国正在经历着经济与社会的巨大变迁，在此过程中，伴随着九年义务教育、高校扩招等一系列政策措施，个体受教育年限延长。考虑到大多数人不能做到学业与婚姻同时进行，尤其是女性的最佳生育年龄与接受高等教育的冲突，受教育时间的延长挤占了本来用于婚姻市场搜寻的时间。与此同时，传统家庭文化、婚恋文化在社会转型过程中仍旧保持着顽强生命力，“男下女上”的梯度择偶模式使得男女婚姻匹配成功的概率大大降低。这给婚姻市场带来了极大的冲击，有关“剩男”“剩女”议题正是产生于这样的背景。
我国大多数省市规定法定结婚年龄为男22岁，女20岁。按照《计划生育法》各省市又规定了晚婚界限：男25岁，女23岁。同时，我国的学制决定了本科生毕业的年龄区间为22—23岁，研究生毕业年龄区间为25岁以后。社会不断工业化和现代化的后果就是越来越多的成年人处于未婚状态，这甚至成为整个社会人口的特征。[1](p50)其中高阶层、高收入女性晚婚晚育现象不断凸显并将长期存在，使得适婚女性全国性短缺或区域性短缺，这在很大程度上增加了男性内部的竞争压力，即存在着程度不同的“婚姻挤压”现象，[1](p53)从而在一定程度上造成“剩男”群体的出现。尽管人口初婚年龄的推迟，是人类社会进入工业化社会与后工业化社会之后的普遍现象。[1](p50)然而面对这种转型期婚姻匹配不协调的阵痛，社会还是建构出了“剩男”“剩女”群体。相关研究证明，在我国，“剩女”远远少于“剩男”，且“剩男”多分布于农村，而“剩女”多集中于城市。[1](p51)但更多时候，媒体和学者更多聚焦于“剩女”问题，不仅忽略了男性的婚姻行为，甚至连婚姻行为中的性别差异也较少关注。[2](p91)事实上，“剩男”问题远比“剩女”问题更突出。这不仅仅是体现在“剩男”人口远远超过“剩女”人数，更是体现在“剩男”的人口结构更多地集中于低学历农村人口。另外，已有研究表明，农村男性在婚姻市场上面临着更大的劣势，[3](p21)[4](p127)且“男性的婚姻行为更复杂”。[5](p787)
目前的事后审计无法做到规避风险和修正问题，更多只是走个程序，没有实际意义，因此应当将审计的时机由事后转向事中和事前，将对问题的预测反馈给管理层，以便其及时处理。
伴随着社会结构的转型和城市化程度的加深，教育是如何有形或者是潜移默化地影响人们的婚姻选择的？男女为何存在截然不同的婚姻选择行为？探索其内在机制有助于缓解当前的城市剩女危机和农村剩男困境。因而，教育是如何区隔男女的匹配成为本研究要解决的核心问题，在此基础上，进而探讨教育对个人婚姻状况的影响是否存在物质条件、社会条件以及身体条件等差异。
二、理论与研究假设
关于教育与婚姻选择的关系，国内外学者做了大量的阐述，主要有三种观点：
（一）教育的婚姻分层作用。
教育在工业化社会中是职业成功最重要的决定因素，且反映了影响个体择偶倾向的文化资本。[6](p515)在婚姻匹配的经验研究中，教育是一个常用变量，因为它同时反映了个人的社会经济地位和文化资本，[2](p99)甚至被用来当作个体所处社会阶层的代理变量。[7](p9)
在婚姻市场里，教育是一个重要的参考因素。婚姻阶层假说认为，若无特殊情况，男女在择偶时都会倾向于选择与自己同属一个阶层的异性，[7](p9)即“阶层内婚制”，而非“跨阶层的婚姻缔结”。[8](p47)事实上，女性会遵循“上迁婚”的原则，倾向于选择更高学历和社会阶层地位的男性。当男性数量供给不足时，则男性会娶到更多高阶层的女性，从而造成男女婚姻匹配的阶层“错位”。一战时期的法国曾出现大量高阶层女性“下嫁”低阶层男性的现象，这正是由战争期间青年男性数量供给不足所导致。[9](p125)在女性偏好更高受教育水平配偶和男性偏好受教育水平比自己更低的配偶的传统婚姻模式下，更多接受了高等教育的女性不得不面对相对减少的潜在配偶供给，导致更低的结婚率。[7](p5)
（二）教育推迟了初婚年龄。
由于女性受教育程度提高，在校就读时间的延长在客观上推迟了初婚年龄。[10](p83)因而，受教育程度越高，初婚年龄越大。[2](p89)孟加拉国等六国的数据表明，女性受教育水平的提高会推迟其结婚年龄，对于男性来说，教育的作用恰恰相反。另外，教育对婚姻的推迟效应也具有种族的异质性。对美国的研究发现教育推迟了白人女性的初婚年龄，但会增加黑人女性结婚的可能性。[11](p693)中国的研究数据则表明，包括研究生教育在内的高等教育对男女初婚年龄有推迟效应，男女均会受到沮丧效应的影响，即“剩男”“剩女”现象同时发生。[12](p1802)然而男女两性受到教育推迟效应的效果却不一样。尽管受教育水平以及生活在大城市对男女结婚年龄都有负向影响，但是对女性的影响要大于男性。[13](p238)随着接受教育时间的延长，高学历高素质女性在婚姻市场上的搜寻成本和匹配成本也相应增加。[14](p104)当然，这并不意味着高学历女性放弃婚姻，而只是推迟结婚年龄。[15](p1)[16](p506)
（三）教育与择偶观的关系。
社会条件中，城市样本里，母亲的初中和高中/中专/技校学历显著影响男女是否被剩下；农村样本中，仅母亲初中学历对是否被剩下有显著影响。城市中有工作、家庭阶层地位高的女性及有党员身份的男性剩下的可能性更小。
总的来说，相关研究已经发现，教育是干预婚姻阶层的重要中介变量，对婚姻具有推迟效应，而且对女性的婚姻推迟效应大于男性。然而，对于教育作用于男女两性婚姻推迟的机制却鲜有研究。基于此，本研究旨在揭示教育是如何区隔出城市的“剩女”与农村的“剩男”现象的。为此，我们假设如下：
假设1：男性受教育程度越高，被剩下的概率越小；女性受教育程度越高，被剩下的概率越大。
假设2：对城市女性来说，受教育程度越高，越容易被剩下；对农村男性来说，受教育程度越高，越不容易被剩下。
假设3：社会条件、物质条件以及身体条件对个体是否被剩下有显著影响。
三、研究设计
（一）数据来源。
本研究使用数据来自2015年中国社会综合调查数据（即CGSS2015）。数据包含了被访者及其家庭成员的教育经历、职业情况以及婚姻状况，以及14岁时的家庭背景情况。这些信息与本研究主题十分契合。
（二）研究方法。
本研究首先使用描述性统计观察总体未婚率以及男女的未婚率情况的年代变化趋势，同时反映不同受教育水平的男女两性被剩下的情况。在此基础上使用logit回归模型，分析受教育水平如何影响男女是否被剩下的概率。
其中，lefti表示第i个个体是否被剩下。edui表示第i个个体的受教育水平，sexi和hujii分别表示第i个个体的性别和户籍，socii、physi、weali分别表示第i个个体的社会条件、身体条件和物质条件。Basi表示第i个个体的基本情况，诸如地域、民族等特征。
（5）本报告所述的场地岩土埋藏分布情况，仅是根据各钻孔点的钻探取芯情况归纳而成，由于地质情况的复杂及多变性，钻孔之间地段的岩土埋藏分布条件可能与本报告描述不尽一致，这种现象是合理的。
“我是个黑白照片迷，我经常观察生活中的一些物体来构想它们的形状是否能组成一张黑白画面。这张建筑照片非常清晰，让我们仿佛置身于画面中，并朝向最前面的出口走去。”
（三）变量。
根据婚姻的效用价值理论，婚姻决策的影响因素主要包括身体条件（年龄、身高、容貌、健康）、社会条件（学历、职业、地位、权势、家庭背景）和物质条件（收入、财产）。在婚姻市场中，某交易者决定是否和其他交易者成交，取决于其他交易者的身体条件、社会条件和物质条件三者效用总和的大小。加里·贝克尔将收入和人力资本界定为影响婚姻决策的两大因素。基于此，结合数据信息，我们将影响个体是否被剩下的因素分为：身体条件（年龄、BMI指数、①BMI（body mass index）指用体重公斤数除以身高米数的平方的出来的数字，是目前国际上常用的衡量人体胖瘦程度的指数。健康状况）、物质条件（收入、房产）和社会条件（家庭背景、社会地位、政治地位）。其中，受教育水平是我们的重要自变量。另外，考虑到地域、城乡、民族等因素的影响，我们对其加以控制。（见表1）
物质条件。包括年收入与房产情况。年收入取对数；房产情况根据被访者拥有房产数量处理为连续型变量。
身体条件中，个体健康状况、BMI指数以及年龄都显著影响其是否被剩下。男性健康状况越好，越不容易被剩下；女性则不受健康状况的影响。就BMI来说，与正常相比，偏瘦的人更容易剩下，过重与肥胖的人反而更不容易被剩下。男性样本中，偏瘦的人更容易剩下，过重和肥胖的人反而不容易被剩下。女性则不受BMI的影响。年龄系数显示，年龄越大越容易被剩下，男女样本均符合这一假设。
身体条件。考虑到年龄、身高、体重、健康情况对个人是否被剩下也存在一定的影响，在此我们对这些变量进行控制。将身高与体重情况综合成BMI指数（身体质量指数），并分成偏瘦（7/18.5）、正常(18.51/24.99)、过重(25/32)和肥胖(32.01/60)四个组别。健康情况根据被访者的健康情况选项分别赋值1—5分。年龄为连续型变量。
社会条件。包括工作情况、政治面貌、家庭阶层。工作情况根据问卷信息将其处理为是否有工作；政治面貌处理为党员与非党员；家庭阶层地位为连续性变量。
因变量。前人已经就婚姻匹配这个较为宏观的问题做了大量的研究，其中不乏研究以初婚年龄作为被解释变量的。然而，在当前的社会情境下，人们对婚姻匹配的问题往往聚焦于一个更小的细节：即是否在一个特定的年龄里被剩下。因此我们将剩下与否作为本研究的因变量。在此，我们借鉴章逸然等人的研究，将“剩下与否”界定为：女性超过27岁未婚则被剩下；男性30岁未婚则被剩下。[20](p16)
在所有样本模型中，性别系数为1.345，且在0.001的水平上显著，这说明在控制其他因素后，男性剩下的概率是女性的3.83（exp(1.345)）倍。户籍系数为0.713，且在0.001的水平上显著，这说明在控制其他因素后，城市户籍被剩下的概率是农村户籍的2倍。无论是男性样本还是女性样本，城市户籍被剩下的概率始终显著高于农村户籍。区域因素中，中部与东部存在显著差异，其回归系数为-0.668，表明中部地区被剩下的概率比东部地区低95%；西部地区与东部地区无显著差异。汉族与少数民族是否被剩下无显著差异。
四、结果分析
（一）描述统计分析。
表1为所有变量的描述性统计。根据2010年全国人口普查数据，每个年龄阶段的男性的未婚率
对优化农电线损管理制度的策略进行研究与分析后，本文主要从以下两方面进行阐述。第一方面，应积极完善农电线损工作人员的管理制度。由于现阶段的农电线损管理人员在工作态度以及工作流程遵守等方面存在问题，故而积极对线损管理人员的工作流程以及工作绩效等方面进行管理制度的规范化制定。第二方面，应积极完善农电线损规划的管理制度。由于我国现阶段存在供电半径长以及电网负荷情况较大的问题，农电线损规划暂时存在尚不完善的情况，故而应对农电线损规划的管理制度进行完善，以推动管理人员对规划问题进行积极解决，提升供电企业的经济效益，促进国家的供电经济发展。
糖尿病是临床常见以及多发的一种疾病，因存在较少免疫功以及身体功能，促使容易发生不良现象，且对其开展髋关节置换手术处理，会增加手术风险，术后容易发生疼痛、隐形失血、麻醉时间长等问题，促使患者诱发髋关节功能不佳、褥疮、坠积性肺炎等临床并发症[2-3]，所以，需要采取科学的护理模式进行临床围手术期的干预。上世纪初丹麦医生Kehlet提出了不同于传统康复观念的快速康复外科理念，这种理念更加注重术前、术中以及术后的完整护理干预，各护理部分密切相关且相互影响，进而起到减少并发症，有效改善预后的目的[4-6]。
均高于女性。（见图1）
表1 主要变量描述性统计
男性均值标准差女性均值标准差0.041 0.959 0.197 0.197 0.018 0.981 0.133 0.133 0.090 0.257 0.327 0.191 0.126 0.009 0.287 0.437 0.469 0.393 0.332 0.092 0.225 0.264 0.256 0.146 0.103 0.006 0.418 0.441 0.436 0.353 0.304 0.079 0.497 0.497 0.449 0.551 0.428 0.572 0.495 0.495 0.726 0.185 0.050 0.030 0.009 0.698 0.180 0.077 0.036 0.009 0.446 0.388 0.219 0.170 0.093 0.460 0.383 0.266 0.193 0.095 0.396 0.604 0.454 0.454 0.489 0.489 0.291 0.709 0.228 0.228 1.780 1.092 0.174 0.826 2.932 3.574 0.379 0.379 1.709 1.049 0.055 0.945 3.088 3.447剩下与否（剩下=1）剩下没有剩下受教育水平（未上学为参照组）未上学小学及以下初中高中/中专/技校大专/本科研究生户籍（城市=1）城市农村母亲受教育水平（未上学为参照组）未上学小学及以下初中高中/中专/技校大专及以上工作情况（有=1）有没有政治面貌（党员=1）党员非党员家庭阶层健康身体质量指数（BMI）（正常为参照组）正常偏瘦过重肥胖年龄房产年收入区域（东部为参照组）东部中部西部民族0.079 0.666 0.248 0.007 55.341 1.113 9.923 0.270 0.472 0.432 0.082 13.744 0.551 1.198 0.116 0.668 0.205 0.011 53.692 1.102 9.505 0.321 0.471 0.404 0.102 14.666 0.610 1.288 0.387 0.332 0.281 0.487 0.471 0.450 0.398 0.338 0.264 0.489 0.473 0.441汉族（=1）少数民族样本数量0.956 0.044 0.204 0.204 0.956 0.044 0.205 0.205 4314 5202
表2 受教育水平对个体是否被剩下概率影响的性别差异
模型2男模型1总体模型4 left模型3女模型5 left 变量教育程度（未上学为参照组）小学初中高中/中专/技校大专/本科研究生-1.107**（0.342）-1.432***（0.370）-0.972*（0.418）-1.246*（0.512）-0.767（0.868）0.405（1.127）0.363（1.107）0.771（1.147）0.877（1.192）1.429（1.360）性别（男=1）0.675**（0.255）0.957*（0.392）-0.779*（0.313）-1.075**（0.329）-0.589（0.364）-0.525（0.414）0.306（0.608）1.345***（0.171）0.713***（0.210）-1.310***（0.341）-1.789***（0.357）-1.359***（0.393）-1.722***（0.466）-1.039（0.797）4.405***（1.037）0.707***（0.210）-0.897**（0.317）-1.206***（0.330）-0.733*（0.365）-0.720+（0.417）0.101（0.608）2.136***（0.302）1.573***（0.337）户籍（城市=1）社会条件母亲教育水平（未上学为参照组）小学初中高中/中专/技校大专及以上工作情况（有工作=1）政治面貌（党员=1）家庭阶层身体条件健康身体质量指数（BMI）（正常为参照组）偏瘦0.134（0.242）1.198***（0.263）1.622***（0.295）0.911+（0.541）-0.424+（0.218）-1.282***（0.356）-0.0683（0.0493）-0.0843（0.323）1.634***（0.342）1.758***（0.416）1.993**（0.725）-0.319（0.269）-1.931**（0.606）-0.0642（0.0650）0.341（0.412）0.503（0.449）1.082*（0.471）-0.109（0.895）-0.897*（0.388）-0.791（0.517）-0.109（0.0822）0.151（0.244）1.165***（0.268）1.557***（0.298）0.916+（0.536）-0.437*（0.217）-1.259***（0.367）-0.0730（0.0496）0.157（0.242）1.219***（0.266）1.645***（0.298）0.935+（0.538）-0.411+（0.217）-1.242***（0.358）-0.0681（0.0493）-0.236**（0.0818）-0.247*（0.100）-0.203（0.159）-0.228**（0.0827）-0.235**（0.0820）过重肥胖年龄物质条件房产0.594*（0.235）-0.621**（0.208）-1.070*（0.418）-0.0915***（0.00922）0.581+（0.316）-0.512*（0.247）-0.952+（0.502）-0.0827***（0.0110）0.456（0.376）-0.289（0.411）-0.512（0.766）-0.141***（0.0204）0.546*（0.238）-0.501*（0.208）-0.861*（0.415）-0.0932***（0.00940）0.595*（0.236）-0.578**（0.207）-1.001*（0.416）-0.0937***（0.00931）年收入（取对数）-0.135（0.138）-0.289**（0.0893）-0.105（0.183）-0.516***（0.106）-0.170（0.224）0.326+（0.178）-0.113（0.138）-0.308***（0.0893）-0.131（0.139）-0.308***（0.0895）
（接上表）
注：1.+p＜0.10，＊p＜0.05，＊＊p＜0.01，＊＊＊p＜0.001；2.括号中为标准误。
区域（东部为参照组）中部西部民族（汉族=1）性别*受教育水平女性#小学-0.668***（0.202）-0.141（0.192）0.308（0.384）-0.474+（0.247）-0.166（0.244）0.518（0.547）-0.994**（0.381）-0.106（0.331）-0.0655（0.581）-0.649**（0.203）-0.172（0.193）0.237（0.388）-0.675***（0.203）-0.169（0.193）0.280（0.385）女性#初中女性#高中/中专/技校女性#大专/本科女性#研究生2.244+（1.150）2.990**（1.102）3.235**（1.089）4.008***（1.081）4.297**（1.348）性别*户籍-1.231***（0.357）4.268***（1.061）6777 0.215常数项N pseudo R2 4.440***（1.044）6777 0.208 7.661***（1.364）3374 0.202-0.407（2.191）3403 0.312 2.396+（1.425）6777 0.228
图1 各年龄段男女未婚率
随着受教育程度的提升，男性未婚率从高于女性变为低于女性，转折点发生在高中教育。受教育程度低于高中教育时，男性的未婚率高于女性，在未上学阶段尤为明显。然而，受教育程度高于高中教育之后，女性的未婚率呈反超趋势，且这一差距愈演愈烈。（见图2）
在现实生活中一直恪尽职守地做一个小职员，却终生人在曹营心在汉；业余写作占用了生命的大部分时间，是他心灵的释放、精神的寄托和生命的延伸，却在最后要求烧毁所有的作品；想要对抗父亲来宣告自己的独立和存在，却最终在“爱”和“惧”中痛苦不堪；想要得到爱情完成婚姻来做最后走出洞穴逃离父亲的尝试，却中途流产，如同弱者一般地放弃和退缩。卡夫卡在精神上显然是不够强大的，他从来都不曾有过强大果断的否定，割裂或弃绝。童年时代缺少的父爱也许某种程度上造成了卡夫卡在人格精神上的流离失所，而卡夫卡后来对于父亲、写作、婚姻三者的关系都表现出了，他始终无法长大成为“家长”或者“成人”。
图2 各教育水平男女未婚率
（二）受教育水平与个体被剩下概率的回归分析。
1.受教育水平影响个体是否被剩下的性别差异。
干预前两组心理状态评分均差异无统计学意义（P>0.05），干预后观察组的HAMA与HAMD评分均显著低于对照组（P＜0.05），见表 2。
通过logistics模型估计受教育水平与被剩下的概率，报告包含三个模型：所有样本模型、男性样本模型和女性样本模型，并对比受教育水平以及其他社会条件、物质条件和身体条件因素是如何分别作用于男女两性的。
控制变量。包括可能影响被剩下的结构性因素，如性别、地域、城乡、民族情况。
在控制性别、户籍、区域和民族等变量后，受教育水平、社会条件、物质条件和身体条件对个体是否被剩下的性别差异呈现出以下特征：
所有样本模型中，从小学到大专/本科学历的效应是负的，说明受教育水平越高越不容易被剩下；研究生学历的效应为正，说明研究生学历更容易被剩下。其中仅小学及初中学历分别在0.05和0.01水平上显著，即相对于未上学的人来说，小学学历被剩下的概率比没上学低178%，初中学历被剩下的概率接近于未上学的三分之一。在男性样本中，除了研究生学历，其他各学历系数均为负数且分别在0.001、0.01和0.05水平上达到显著，这说明，男性受教育水平越高，越不容易被剩下（研究生学历除外）。具体体现在：上过小学的男性被剩下的概率是未上学者的三分之一；初中学历的男性被剩下的概率是未上学者的四分之一；高中/中专/技校被剩下的概率比未上学者低164%；大专/本科男性被剩下的概率比未上学者低247%。女性样本中，各阶段学历的效应是正的，表明学历越高，越容易被剩下，但统计不显著。
社会条件中，母亲的受教育水平、工作情况以及政治面貌均对是否被剩下有显著的影响。其中，母亲受教育水平为初中、高中/中专/技校和大专及以上均对是否被剩下有显著影响；在男性样本中，除了小学以外，母亲受教育程度越高，越容易被剩下；然而，母亲受教育程度对女性是否被剩下并无显著影响。工作情况显示，有工作的人被剩下的概率要比没有工作者低53%。男性样本并不受有工作与否的影响；女性样本中，有工作的女性被剩下的概率比没有工作的低145%。政治面貌对剩下与否有显著负面影响。拥有党员身份降低了其被剩下的概率；男性样本中，党员也比非党员更不容易被剩下；女性样本则不受政治面貌的影响。家庭阶层对男女是否被剩下均无显著影响。
受教育水平。教育程度既能决定个体职业的成功与否，又能反映个体择偶时的文化资本状况。为了更好地体现各受教育水平对婚姻的区隔作用，我们使用被访者的最高受教育水平作为衡量受教育水平的指标，并将受教育水平分为未上学、小学、初中、高中/中专/技校、大专/本科及研究生六个类别，其中未上学组为参照组。
最后，农业污染问题突出。近年来，广西很多农产品数量在全国位居前列，但随之而来的是农业投入品如化肥、农药及农膜增加，农业面源污染问题加剧。从表4可知，近年来，广西农业投入品的使用量都出现不同程度的增加（除柴油下降外），且化肥、农药等利用率低、流失率高，加剧了农业面源的污染程度，导致农业农村绿色发展受制约。
2.高度特异性的黄河口湿地生态资源。黄河口国家级自然保护区是以保护新生湿地生态系统和珍稀、濒危鸟类为主体的国家级自然保护区，总面积15.3万公顷，是我国暖温带保存最完整、最广阔、最年轻的湿地生态系统，也是东北亚内陆和环西太平洋鸟类迁徙的重要的“中转站”、越冬地和栖息地。区内景色秀丽，气候宜人，有白天鹅、丹顶鹤等283种鸟类，被誉为珍禽的乐园；野生植物达393种，柽柳、天然芦苇荡成为一大独特的景观。整体上讲，旅游资源广布整个保护区，且分布比较集中，类型多种多样，旅游资源在国内外的知名度与美誉度较高，具有一定垄断性，且彼此连接有序，已形成系列性的生态旅游产品。
物质条件中，房产情况对是否被剩下无显著影响，年收入则显著影响个体是否被剩下。所有样本模型中年收入系数为负，且在0.001水平上达到显著，这表明年收入越高越不容易被剩下，具体体现在年收入每增加一个单位，被剩下的概率降低33.5%；对男性来说，年收入越高，越不容易被剩下。其中，男性收入每增加一个单位，被剩下的概率降低67.5%；然而，对女性来说，年收入越高，越容易被剩下。其中女性收入每增加一个单位，被剩下的概率增加38.5%。
性别与受教育水平的交互结果显示：受教育水平对女性被剩下起到了促进作用。户籍与性别的交互项显示：城市户籍对男性被剩下有抑制作用，也就是说，城市户籍降低了男性被剩下的可能。
2.受教育水平影响个体是否被剩下的城乡差异。
为了验证受教育水平对被剩下与否的城乡差异，我们分别考察了城市样本与农村样本中男女被剩下的情况。研究发现：无论是城市样本还是农村样本，男性被剩下的概率始终高于女性，其中城市男性是女性的2.44倍，农村男性是女性的4.92倍。
当前，社会意识范畴中的婚姻匹配价值观滞后于社会发展和两性生活方式的变迁速度。尽管男女两性在婚姻市场上均面临压力，但高学历、高素质、高收入的女性似乎面临更严重的婚姻匹配压力。高学历所带来的婚姻认知的变化以及面临的逐渐增长的经济压力都会影响女性的婚姻决策，[17](p33)包括经济独立使其对男性的依附需求减弱，结婚的可能性也减小；[18](p49)另外，收入和学历相对较高的女性也会给男性带来过大压力。[19](p2)作为婚姻市场中的一个重要筹码，受教育水平也会影响女性对另一半的预期。相对而言，受教育水平越低，对另一半的预期也就越低，越容易在黄金年龄段把自己嫁出去；反之，受教育水平高的女性在顾及学业、事业规划的同时，也会因为对另一半的高预期而导致婚姻市场搜寻成本的增加。[1](p52)
身体条件中，城市男性健康状况越好剩下的可能性越小。农村样本受到BMI的影响更多，偏瘦和过重的个体剩下的可能性更小。城市中肥胖者剩下的可能性更小。
东非某水电站地下洞室群开挖过程围岩力学行为演化及分析…………………… 章奇锋，李华，向天兵，杨凡杰，张传庆（5-137）
物质条件中，城市和农村收入高的男性剩下的可能性更小，农村收入高的女性反而更容易剩下。
区域因素中，中部地区的城市男性和女性以及农村女性剩下的可能性显著小于东部地区，西部地区的城市男性剩下的可能性显著小于东部。
穆尔通过动物寓言故事反映人类生活，尽管它们是寓言性的，反映的是现实生活。穆尔在动物世界里找到了自己的生活，展示了一个丰富的自我。从文化批评的角度看，她笔下的动物大多为雌性动物或与女性有关，体现了诗人对女性的关怀。穆尔以严肃的创作态度描写动物、了解动物、尊重动物。她笔下的人与动物是互补的关系。穆尔通过动物诗歌提醒我们，自然界的生灵时刻受到人类的侵扰和控制，人类总是试图成为大自然的主宰。穆尔明确提出，动物有着它们自己的权利，值得被尊重；人类应该学习和模仿自然，而不是控制和征服自然。
在控制了以上各种条件后，我们发现，受教育水平对是否被剩下的影响主要体现在农村样本中。虽然学历效应在高中/中专/技校阶段后就消失了，但是义务教育对缓解被剩下概率的效果是显而易见的。对男性的效果尤其明显：农村男性受教育水平越高，剩下的可能性越小（农村男性的学历效应也在大专/本科阶段后消失了）。由于数据缺失农村研究生学历的样本，我们无法预测研究生学历对农村男女剩下可能性的影响。
五、结论与讨论
基于CGSS2015数据的统计分析，本研究着重探讨了在控制个体物质条件、经济条件和身体条件等情形下，受教育水平与是否被剩下之间的关系。研究结果支持了当前关于受教育水平与婚姻选择关系的部分假设，也有基于中国当前社会情境下的新发现。
表3 受教育水平对个体是否被剩下概率影响的城乡差异
男城市总体女农村a总体男女变量教育程度（未上学为参照组）小学初中高中/中专/技校大专/本科研究生12.42（456.1）12.03（456.1）12.19（456.1）11.79（456.1）12.19（456.1）-0.851*（0.341）-1.237**（0.396）-0.465（0.461）-0.534（0.784）0（.）1.953***（0.310）-2.191（1.520）-1.925（1.219）-1.410（1.201）-1.251（1.256）-0.579（1.422）14.01（1271.7）13.77（1271.7）14.03（1271.7）14.09（1271.7）0（.）0.104（1.141）-0.0461（1.095）0.174（1.106）0.0166（1.128）0.764（1.220）0.891***（0.220）-1.243***（0.366）-1.694***（0.440）-0.902+（0.521）-1.669（1.210）0（.）-0.107（0.0666）-0.0222（0.0942）-0.196+（0.102）-0.0417（0.0784）-0.0998（0.0963）0.0789（0.160）性别（男=1）社会条件家庭阶层母亲的受教育水平（未上学为参照组）小学初中高中/中专/技校专科及以上工作（有工作=1）0.403（0.341）1.102*（0.528）0（.）0（.）-0.200（0.310）-0.680（0.746）-0.0191（0.349）1.131***（0.339）1.585***（0.359）0.887（0.589）-0.739*（0.317）-1.371***（0.412）-0.418（0.481）1.450***（0.436）1.558**（0.498）1.569+（0.821）-0.100（0.444）-2.812**（1.028）0.548（0.571）0.919（0.580）1.598**（0.597）0.491（0.959）-1.375**（0.486）-0.850（0.547）0.175（0.438）1.785**（0.666）0（.）0（.）-0.460（0.384）-0.476（0.751）0.0848（0.625）-0.364（0.939）0（.）0（.）-0.0697（0.668）0（.）政治面貌（党员=1）身体条件年龄健康状况身体质量指数（BMI）（正常为参照组）偏瘦-0.132***（0.0149）-0.366**（0.117）-0.113***（0.0198）-0.464**（0.161）-0.161***（0.0247）-0.284（0.192）-0.0668***（0.0126）-0.0758（0.121）-0.0682***（0.0141）-0.0715（0.135）-0.112*（0.0443）0.0177（0.314）过重肥胖物质条件房产数量-0.273（0.362）-0.392（0.263）-0.920+（0.490）0.0919（0.680）-0.453（0.335）-0.983（0.612）-0.364（0.461）0.0178（0.455）-0.240（0.829）-0.840**（0.319）-0.836*（0.372）-1.596（1.020）-0.832*（0.371）-0.481（0.391）-1.032（1.034）-0.786（0.700）0（.）0（.）-0.154（0.171）-0.0413（0.244）-0.246（0.271）-0.117（0.251）-0.122（0.320）-0.0368（0.373）
（接上表）
注：1.+p＜0.10，＊p＜0.05，＊＊p＜0.01，＊＊＊p＜0.001；2.a农村部分样本缺失；3.括号中为标准误。
年收入（取对数）-1.284+（0.725）0.0172（0.614）-16.35（1456.4）1699 0.270民族（汉族=1）区域（东部为参照组）中部-0.179（0.147）0.178（0.527）-0.492*（0.206）-0.0957（0.742）0.197（0.228）0.477（0.818）-0.318**（0.123）0.414（0.610）-0.525***（0.140）1.066（1.030）0.553+（0.328）-0.890（0.855）西部常数项N pseudo R2-0.926**（0.285）-0.523+（0.285）7.130***（2.001）3238 0.297-0.974**（0.373）-0.976*（0.428）-1.328（454.6）1571 0.323-0.909*（0.455）-0.164（0.397）5.635+（2.915）1667 0.335-0.184（0.320）0.232（0.292）3.585*（1.570）3511 0.133 0.239（0.383）0.462（0.352）7.017***（2.068）1791 0.142
首先，我们发现个体是否被剩下存在显著的性别差异，男性被剩下的概率是女性的3.83倍。当前的社会舆论使我们更关注“三高”剩女问题，然而无论是从被剩的数量还是剩下的概率来说，男性适龄未婚问题更值得我们关注，尤其是农村剩男问题。另外，主流话语权对女性赋予了更多婚姻的职责和压力，大部分女性需要在适龄阶段结婚去履行女性的生育职责；对男性则更强调事业上的成就，生育职责方面相对宽容。
个体的社会条件对是否被剩下也有着显著的性别差异。男性样本中，母亲初中、高中/中专/技校学历会增加其被剩下的概率；女性样本中，母亲学历仅高中/中专/技校会增加其被剩下的概率。母亲的文化资本可能会直接或间接地对子女的婚姻观产生影响。父母受教育水平越高，越注重子女对人生意义和人生价值的追求，而较少强调子女传宗接代的责任，这在一定程度上为子女适龄未婚提供了情感支撑。
因此，我校也应该以需求分析理论为指导，国际教育学院或者外国语学院可以在入学时组织分级考试，按学生的实际语言能力进行分级教学，打破以往按专业自然班划分的传统标准，承认个别差异，把学生分成与各自水平相近的不同群体，进行分班教学，这样任课教师对不同水平的学生可以在课程内容、讲授方式等方面有所侧重，从而做到有的放矢，因材施教。
有工作能够降低女性被剩下的概率，对男性却无显著影响。拥有党员身份会缓解男性被剩下的压力，对女性却并没有显著影响。男性是否被剩下同时也受到身体条件的影响，包括健康状况、BMI和年龄等因素，健康状况越好、BMI越高、年龄越高越不容易被剩下；而女性仅受到身体条件中年龄因素的影响。总的来说，偏瘦的男性更容易被剩下，女性却不受健康状况和BMI的影响。造成这一结果的原因可能是目前我国未婚男性总数大于女性总数，男女人口基数的巨大缺口使得不利于生育的男性被剩下，而女性则不必面临这一选择性淘汰。
which implicitly define ρM are no longer valid here, since they were deduced by assuming an identity window function.
物质条件中，年收入越高的女性越容易被剩下，对男性来说，年收入越高越不容易被剩下。与以往研究不同的是，我们发现了高收入对女性被剩下的促进作用。随着女性收入的提升，其择偶标准不再仅仅局限于男性的经济条件，而更注重于兴趣、“三观”等是否一致，这在一定条件上缩小了高收入女性的择偶范围，相应增加了其被剩下的概率。
描述性统计分析结果显示，男性未婚率高于女性的趋势在高中教育阶段开始出现反转，此后女性未婚率反超男性。在回归分析中我们发现受教育水平对男女两性是否被剩下的影响存在异质性，这既体现在不同学历阶段的差异性，也体现在男女性别上的差异性。一方面，受教育程度对是否被剩下的影响并不是直线型的，而是在不同的学历阶段存在差异性。仅小学和初中学历阶段能显著降低个体被剩下的概率。另一方面，受教育水平的提升会降低男性被剩下的概率（研究生学历并无统计上显著意义），同时会提升女性被剩下的概率（但统计不显著）。在这里，我们发现了教育对男女两性婚姻选择的区隔性：总数相对过剩的男性需要更多的文化资本—（学历），物质条件—（收入）以及身体条件—（健康状况）、BMI来增加择偶的成功率；女性则不必面临低学历低婚姻匹配率的困境，在某种程度上更担忧高收入所带来的被剩下的风险。另外，我们还发现学历效应在农村的显著作用：义务教育能显著降低农村个体被剩下的概率。这对男性的效果尤为明显：农村男性受教育水平越高，剩下的可能性越小（农村男性的学历效应在大专/本科阶段后消失了）。
当前社会所关注的高学历与剩女的关系在此并未通过统计显著性检验，反而是收入变量通过了统计显著性检验。这可能与人们放大了高学历对女性婚姻推迟效应相关。随着高校扩招以及高等教育大众化的趋势，越来越多的女性接受高等教育，加入激烈竞争的劳动力市场中，且在女性的教育回报率明显高于男性的情形下，婚姻匹配难度增加。
我们的研究发现高学历并非女性适龄未婚的根源，同时也发现，提高男性的受教育水平有助于缓解其被剩下的困境。因此，缓解剩女危机更应该注重从社会学理论与机制层面适时干预女性所面临的择偶困境，同时从制度、文化层面挖掘剩女危机产生的根源，避免造成对女性发展的过度侵蚀；就剩男危机来说，应当要求相关部门以及政策制定者关注教育均衡发展问题，重视农村义务教育以及职业教育的发展。
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中图分类号：G40-052
文献标识码：A
文章编号：1003-8477（2019）07-0145-10
作者简介：蔡蔚萍（1989—），女，社会学博士，福建师范大学公共管理学院讲师。
责任编辑 王 京
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