葉金珍 王 勇

一、引 言

據(jù)中國民政部統(tǒng)計，截至2015年，中國單身成年人口已超過2億，單身成年人約占總?cè)丝诘?4.6%?！?016—2017年中國男女婚戀觀調(diào)研報告》顯示，過去一年，受訪者人群中，被父母逼過婚的男、女占比分別為56%和50%，而逼婚壓力還在持續(xù)上升。隨著剩男剩女的不斷增加，春節(jié)“相親潮”受到廣泛關(guān)注。然而，相親結(jié)婚真的靠譜嗎？這可能是“每逢春節(jié)被相親”的單身人士的共同心聲。近年來，網(wǎng)絡(luò)流傳各種“反相親攻略”、“反逼婚攻略”，那么，值得深思的是:自由戀愛式婚姻一定比相親式婚姻更幸福、更長久嗎？

相親和自由戀愛的區(qū)別在于，結(jié)婚對象的選擇方式不同:相親的對象由他人選定，可選范圍較小；而自由戀愛的對象范圍更廣。主流經(jīng)濟(jì)學(xué)認(rèn)為，人的偏好具有多樣性，選擇項越多，效用越大。但這種觀點僅適用于商品消費(fèi)選擇，能否適用于情感研究還有待進(jìn)一步驗證。不同于主流經(jīng)濟(jì)學(xué)，社會學(xué)領(lǐng)域較具有代表性的選擇理論(選擇悖論、選擇超載理論)認(rèn)為，太多的選擇可能是件壞事，過多的選擇可能會降低滿足感(Schwartz，2014；Iyengar和Warburton，2011)。根據(jù)該理論，相親式婚姻意味著，結(jié)婚對象的可供選擇范圍由父母或第三方指定，因而可選對象是有限的；自由戀愛式婚姻意味著，結(jié)婚對象的選擇范圍不受他人控制，所有認(rèn)識或可能認(rèn)識的異性都是可能的結(jié)婚對象；與其通過自由戀愛來尋找結(jié)婚對象，可能還不如在有限個相親人選中選擇結(jié)婚對象。該理論與日本的實際情況相符，據(jù)日本仲人聯(lián)合會調(diào)查，自由戀愛式婚姻的離婚率在40%左右，相親式婚姻的離婚率在10%左右；印度的數(shù)據(jù)也表明，相親式婚姻的離婚率比自由戀愛式婚姻的離婚率低。

選擇悖論為“相親潮”的現(xiàn)實意義提供了一種解釋，但多數(shù)年輕人抗拒相親的一個重要原因在于，相親式婚姻是否有愛情。Gupta和Singh(1982)的研究表明，在自由戀愛式婚姻中，愛情隨時間推移出現(xiàn)一定程度下降；在相親式婚姻中，愛情反而隨時間上升；最終，相親式婚姻中的夫妻甚至比自由戀愛式婚姻中的夫妻更加恩愛。Epstein等(2013)認(rèn)為，相親式婚姻的愛情是可以培養(yǎng)的，即所謂的“先結(jié)婚，后戀愛”，該結(jié)論與Gupta和Singh(1982)的結(jié)論一致。Epstein等(2013)的研究還表明，婚姻契約作為一種承諾，對于相親式婚姻的愛情培養(yǎng)特別重要；同時，夫妻的相互扶持與同理心也有助于培養(yǎng)愛情，該觀點和脆弱理論一致(Strong和Aron，2006；Arriaga等，2007)。

上述文獻(xiàn)表明，相親結(jié)婚的婚姻質(zhì)量可能更高，相親可能是靠譜的。但這些文獻(xiàn)基本上都是從社會學(xué)角度進(jìn)行研究的，少有文獻(xiàn)從經(jīng)濟(jì)學(xué)角度進(jìn)行理論或?qū)嵶C分析。相親和自由戀愛，不僅僅是人生選擇，同時也是2種婚姻匹配方法。Edlund和Lagerlof(2006)認(rèn)為，相對于父母參與的相親式婚姻，自由戀愛式婚姻允許年輕夫妻掌握彩禮的使用權(quán)，因而更有利于經(jīng)濟(jì)發(fā)展。Huang等(2012)運(yùn)用中國數(shù)據(jù)進(jìn)行實證研究，結(jié)果表明，自由戀愛式婚姻更和諧，相親式婚姻的收入更高，由此提出，父母或第三方在幫忙尋找相親對象時，更傾向于選擇經(jīng)濟(jì)實力雄厚的對象，即傾向于用金錢來替代愛情。進(jìn)一步地，Huang等(2016)建立婚姻匹配的理論模型，該模型將匹配方法分為自由戀愛和相親(父母參與)，其研究發(fā)現(xiàn)，父母參與婚姻匹配的夫妻在婚后更加照顧父母，但這種孝順是以犧牲夫妻和睦為代價的，這和Becker等(2016)的觀點一致。

綜上所述，盡管已有文獻(xiàn)考察了婚姻匹配方法與夫妻和睦的關(guān)系(Huang等，2012；Huang等，2016)，遺憾的是，相親結(jié)婚是否真的靠譜，婚姻匹配方法到底多大程度影響了婚姻質(zhì)量，現(xiàn)有文獻(xiàn)對此語焉不詳，特別是，幾乎沒有文獻(xiàn)運(yùn)用經(jīng)濟(jì)學(xué)方法研究相親與婚姻質(zhì)量的關(guān)系。本文將從兩個維度(婚姻滿意度、婚姻穩(wěn)定性)衡量婚姻質(zhì)量，考察不同婚姻匹配方法對婚姻質(zhì)量的影響，以彌補(bǔ)相關(guān)領(lǐng)域的研究空白。

二、理論模型

（一）基本設(shè)定

參考Huang等(2016)的模型基本框架(簡稱HM模型)，我們結(jié)合中國實際情況，修改了HM模型的部分設(shè)定，因而本文與HM模型在假設(shè)上有著相同和不同之處。相同之處表現(xiàn)為:(1)婚姻產(chǎn)出既包括經(jīng)濟(jì)(物質(zhì))產(chǎn)出也包含情感產(chǎn)出，兩者均被納入效用函數(shù)；(2)婚姻匹配方法分為兩大類，即相親和自由戀愛。不同之處主要體現(xiàn)為:(1)婚姻產(chǎn)出函數(shù)的投入要素為夫妻雙方的特質(zhì)，而不僅僅是人力資本變量；(2)情感產(chǎn)出系數(shù)由夫妻雙方的特質(zhì)共同決定，而非獨立于某一方的特質(zhì)；(3)相親的介紹人是父母及父母相關(guān)的第三方，介紹人(媒人)是利他的；(4)成本函數(shù)主要指婚姻經(jīng)營成本，而非搜尋成本。

（二）自由戀愛的最優(yōu)匹配對象選擇

以個體i的婚姻匹配為例，個體i為任一單身未婚男性(女性)，Xi是代表個體i特質(zhì)的向量，則其可能的結(jié)婚對象j為任一單身未婚女性(男性)，Xj是代表個體j特質(zhì)的向量。個體特質(zhì)向量Xi、Xj包括外貌、身體、體重、談吐、受教育年限、工作能力、社交能力和家境等。個體i的目標(biāo)效用函數(shù)為:

其中，g（Xi,Xj）為個體i與個體j的婚姻物質(zhì)產(chǎn)出。參數(shù)e為情感產(chǎn)出系數(shù)，可理解為匹配度或夫妻恩愛程度，e≥0，情感產(chǎn)出為e×g（Xi,Xj），它基于一定的物質(zhì)基礎(chǔ)，但e不完全依賴于物質(zhì)，情感產(chǎn)出由夫妻恩愛程度和物質(zhì)基礎(chǔ)共同決定，若夫妻恩愛程度為0，則無論物質(zhì)產(chǎn)出有多大，情感產(chǎn)出都為0。參數(shù)κi為物質(zhì)分配系數(shù)，個體i從婚姻中獲得的經(jīng)濟(jì)利益不可能超過婚姻的物質(zhì)總產(chǎn)出，因而0 ≤κi≤1，個體i獲得的物質(zhì)產(chǎn)出為κi×g（Xi,Xj），其配偶(個體j)獲得的物質(zhì)產(chǎn)出為（1 -κi） ×g（Xi,Xj）；c（e,Xi,Xj）為婚姻經(jīng)營成本，該成本為夫妻恩愛程度e、個體特質(zhì)Xi、Xj的函數(shù)。

上式表明，情感產(chǎn)出系數(shù)為個體特質(zhì)的函數(shù)，即夫妻恩愛程度由夫妻雙方的特質(zhì)共同決定。與物質(zhì)產(chǎn)出不同的是，情感產(chǎn)出(情感上的滿足感)可看作家庭內(nèi)部的一種公共物品，且夫妻恩愛帶來的情感滿足感可超越物質(zhì)本身帶來的滿足感，即e的取值可能大于1。夫妻越恩愛，個體i、j獲得的情感滿足感λ（Xi,Xj） ×g（Xi,Xj）越大。情感產(chǎn)出需要一定的物質(zhì)基礎(chǔ)，若物質(zhì)產(chǎn)出g（Xi,Xj）等于0，則情感產(chǎn)出也為0。在已知自身特質(zhì)Xi的條件下，個體選擇最優(yōu)匹配對象，將式(2)代入式(1)，對Xj求導(dǎo):

令式(3)為0，可求得個體通過自由戀愛選擇的最優(yōu)匹配對象的特質(zhì)。若個體i與特質(zhì)為的對象結(jié)婚，則個體i獲得的物質(zhì)產(chǎn)出和情感產(chǎn)出分別為，同時付出的婚姻經(jīng)營成本為

（三）相親的最優(yōu)匹配對象選擇

當(dāng)父母或第三方幫助個體尋找最優(yōu)結(jié)婚對象時，他們?nèi)匀灰宰畲蠡瘋€體的效用為目標(biāo)。值得一提的是，夫妻恩愛程度由當(dāng)事人感知，相親介紹人對當(dāng)事人(個體、ij)的情感產(chǎn)出信息不甚了解，介紹人在缺少情感產(chǎn)出信息的條件下，最優(yōu)化個體i的效用。此時，情感產(chǎn)出系數(shù)e看作未知的常數(shù)，式(1)對Xj求導(dǎo)得到:

令式(4)為0，可求得相親的最優(yōu)匹配對象j的特質(zhì)。若個體i與特質(zhì)為的對象j結(jié)婚，則個體i獲得的物質(zhì)產(chǎn)出和情感產(chǎn)出分別為，同時付出經(jīng)營成本為

（四）自由戀愛還是相親

若個體i與特質(zhì)為的個體結(jié)婚，則個體i從婚姻中獲得的效用為；若個體i與特質(zhì)為的個體結(jié)婚，則個體i從婚姻中獲得的效用為是在信息完全的條件下求得的最優(yōu)解，是在情感產(chǎn)出信息缺失的條件下求得的效用最大化解即自由戀愛式婚姻的效用大于相親式婚姻的效用。

進(jìn)一步地，比較不同婚姻匹配方法的婚姻經(jīng)營成本。自由戀愛式婚姻的經(jīng)營成本為，相親式婚姻的經(jīng)營成本為，結(jié)合式(1)可知，若自由戀愛式婚姻的情感產(chǎn)出系數(shù)較高或物質(zhì)產(chǎn)出較高，即使其婚姻的經(jīng)營成本大于相親式婚姻，其婚姻的效用也仍然大于相親式婚姻。換言之，當(dāng)自由戀愛式婚姻的維系成本更高時，仍然可能滿足。由此可見，自由戀愛和相親作為兩種不同的婚姻匹配方法，各有利弊，盡管自由戀愛式婚姻可能更幸福，但其婚姻的經(jīng)營成本高于相親式婚姻，而過高的婚姻經(jīng)營成本將增加婚姻解體的風(fēng)險。綜上，提出假說1和2。

假說1:當(dāng)其他條件相同時，相對于相親式婚姻，自由戀愛式婚姻有更高的婚姻滿 意度。

假說2:當(dāng)其他條件相同時，相對于自由戀愛式婚姻，相親式婚姻有更高的穩(wěn)定性。

三、基本回歸分析

（一）基準(zhǔn)模型

1.相親與婚姻滿意度

根據(jù)假說1，為驗證同等條件下，相親式婚姻的滿意度是否低于戀愛式婚姻，模型設(shè)定為:

其中，因變量satifai表示個體i的婚姻滿意度；meeti為是否相親的二元變量，若夫妻兩人通過相親認(rèn)識，則meeti取1，否則取0；Xi為一組影響婚姻滿意度的控制變量，ε1i為擾動項。為了進(jìn)一步控制個體差異，參考王智波和李長洪(2016)，外貌與婚姻競爭力相關(guān)，因此，引入個體的外貌變量作為婚姻競爭力的代理變量。同時，加入工作滿意度以控制個體性格上的異質(zhì)性，相關(guān)模型設(shè)定為:

其中，looki是外貌變量，worki表示工作滿意度，其他變量的設(shè)定與式(5)相同。

2.相親與婚姻穩(wěn)定性

根據(jù)假說2，為驗證相親式婚姻是否更穩(wěn)定，設(shè)定如下模型:

其中，因變量stablei表示個體i的婚姻穩(wěn)定性，Zi為一組影響婚姻穩(wěn)定性的控制變量，1μi表示擾動項，其他變量的設(shè)定與式(5)相同。為了進(jìn)一步降低個體差異對婚姻穩(wěn)定性的干擾，我們?nèi)圆捎猛饷沧兞孔鳛榛橐龈偁幜Φ拇碜兞?，同時，加入對陌生人的信任程度變量以控制個體性格上的異質(zhì)性。設(shè)定的識別模型如下:

其中，trusti為信任度，其他變量的設(shè)定與式(7)相同。

（二）變量定義與基本估計方法

本文的數(shù)據(jù)來自中國家庭追蹤調(diào)查(簡稱CFPS)2014年的成人調(diào)查問卷。CFPS是北京大學(xué)中國社會科學(xué)調(diào)查中心實施的一項全國性大規(guī)模社會跟蹤調(diào)查項目，它采用多階段分層(PPS)抽樣方法。CFPS數(shù)據(jù)基本滿足本文的數(shù)據(jù)需求，這主要體現(xiàn)在:(1)2014年的問卷首次設(shè)計了“婚姻滿意度”的提問；(2)調(diào)查了受訪者與當(dāng)前配偶的認(rèn)識方式；(3)包含受訪者的外貌信息，但其他社會調(diào)查(例如CHNS)往往缺乏外貌數(shù)據(jù)。變量定義如下。

1.因變量

(1) CFPS數(shù)據(jù)將婚姻滿意度分為5個等級，“1”表示非常不滿意，“2”表示不滿意，“3”表示一般滿意，“4”表示滿意，“5”表示非常滿意。(2)本文用“是否離婚”作為婚姻穩(wěn)定性的基準(zhǔn)指標(biāo)，若受訪者為離婚狀態(tài)，則取值為1，否則，取值為0。(3)為進(jìn)一步檢驗回歸結(jié)果的穩(wěn)健性，我們還替換了因變量的衡量指標(biāo)，用受訪人“對自家生活的滿意程度”作為婚姻滿意度的代理變量。CFPS將自家生活滿意度分為5個等級，從1到5代表的滿意度依次上升。同時，用婚姻持續(xù)時間來衡量婚姻穩(wěn)定性。

2.核心自變量(meeti)

本文通過夫妻雙方的認(rèn)識方式來定義相親變量。CFPS就“與配偶/同伴如何認(rèn)識”進(jìn)行了提問，回答選項有10個，分別是:“1.在學(xué)校自己認(rèn)識”“2.在工作場所自己認(rèn)識”“3.在居住地自己認(rèn)識”“4.在其他地方自己認(rèn)識”“5.經(jīng)親戚介紹認(rèn)識”“6.經(jīng)朋友介紹認(rèn)識”“7.經(jīng)婚介介紹認(rèn)識”“8.其他”“9.父母包辦”“10.經(jīng)過互聯(lián)網(wǎng)認(rèn)識”。選擇前4項的受訪者被視為通過自由戀愛認(rèn)識配偶(參照組)，其相應(yīng)的相親變量賦值為0；選擇第5、6、7項的受訪者被視為通過相親認(rèn)識配偶，其相親變量賦值為1。由于“父母包辦”、“網(wǎng)戀”不屬于本文的討論范圍，且選擇第8～10項的受訪人相對較少，過小的樣本量可能會造成估計偏差，我們刪除了選擇這3項的樣本。

3.主要控制變量

外貌、工作滿意度和信任度是主要的控制變量。CFPS訪員對受訪者的外貌進(jìn)行了評價，外貌共分為7檔，從1到7表示最丑到最美。CFPS將工作滿意度分為5檔，從1到5表示“非常不滿意”到“非常滿意”。信任度用“對陌生人的信任度”來表示，共有11檔，“0”代表的信任度最低，“10”代表的信任度最高①限于篇幅，其他控制變量的說明省略，感興趣的讀者可以掃描本文二維碼獲取。。

4.基本估計方法

(1) 以婚姻滿意度為因變量的樣本稱為樣本一，以婚姻穩(wěn)定性為因變量的樣本稱為樣本二。對于樣本一，由于婚姻滿意度(主要衡量指標(biāo))及自家生活滿意度均為有序離散變量，本文將采用有序Logit模型和有序Probit模型進(jìn)行估計。

(2) 對于樣本二，由于多數(shù)受訪者在觀察期內(nèi)是在婚狀態(tài)，我們無法觀測到這些受訪者的實際婚姻持續(xù)時間，則因變量存在數(shù)據(jù)刪失問題，因而比較適合采用事件史分析法。具體而言，首先，本文以是否離婚作為婚姻穩(wěn)定性的基本指標(biāo)，建立離散時間的Logistic模型，如果受訪者是在婚狀態(tài)，則其婚姻持續(xù)時間的數(shù)據(jù)是刪失的，因變量取值為0，如果受訪者是離婚狀態(tài)，則其婚姻持續(xù)時間的數(shù)據(jù)是完整的，因變量取值為1。其次，以婚姻持續(xù)時間為因變量的穩(wěn)健性檢驗中，本文將運(yùn)用事件史分析法中較為常用的Cox比例風(fēng)險模型進(jìn)行估計。Cox模型能解決數(shù)據(jù)刪失問題，且不依賴于具體的風(fēng)險分布假設(shè)，避免了異方差問題，回歸結(jié)果更準(zhǔn)確。需要注意的是，Cox模型的時間變量屬于連續(xù)型，該模型成立的前提是比例風(fēng)險假定；而Logistic模型的時間變量屬于離散型，它可以克服Cox模型的缺陷(陳勇兵等，2012)，同時也能解決數(shù)據(jù)刪失問題，因此，本文以離散時間Logistic模型的結(jié)果為準(zhǔn)。

（三）估計結(jié)果分析

1.相親與婚姻滿意度

表1列(1)和列(2)報告了式(5)的有序Probit模型回歸結(jié)果，列(4)和列(5)報告了式(5)的有序Logit模型回歸結(jié)果。觀測可知，不論在有序Probit模型還是有序Logit模型中，相親的系數(shù)均顯著為負(fù)，說明相對于戀愛式婚姻，相親結(jié)婚的婚姻滿意度更低。在控制夫妻年齡差距和婚齡變量后，相親的系數(shù)仍然顯著為負(fù)，說明回歸結(jié)果穩(wěn)健。列(7)和列(8)報告了以自家生活滿意度為因變量的估計結(jié)果，兩列相親的系數(shù)均顯著為負(fù)，這再次證明了估計結(jié)果的穩(wěn)健性。列(3)和列(6)分別報告了式(6)的有序Probit模型、有序Logit模型的估計結(jié)果，在控制工作滿意度、外貌等變量后，相親的系數(shù)符號、顯著性均未發(fā)生變化，說明考慮到個體的異質(zhì)性影響后，相親對婚姻滿意度仍具有顯著的負(fù)向影響?？刂谱兞康幕貧w結(jié)果和預(yù)期基本一致:(1)其他條件相同時，工作滿意度越高，婚姻滿意度也越高；長相越漂亮，婚姻滿意度越高。(2)女性的回歸系數(shù)顯著為負(fù)，說明同等條件下，女性的婚姻滿意度低于男性。(3)自評健康得分、和家人吃飯次數(shù)、社會地位與婚姻滿意度成正相關(guān)關(guān)系，受教育年限與婚姻滿意度成負(fù)相關(guān)關(guān)系。

表1 相親對婚姻滿意度的影響

2.相親與婚姻穩(wěn)定性

表2列(1)和列(2)報告了式(7)離散時間Logistic模型的估計結(jié)果，列(5)和列(6)報告了式(7)Cox比例風(fēng)險模型的估計結(jié)果。觀察可知，無論在離散時間Logistic模型還是Cox比例風(fēng)險模型中，相親的回歸系數(shù)都顯著為負(fù)，說明在控制健康自評、受教育年限、子女?dāng)?shù)等變量后，相親式婚姻的離婚風(fēng)險小于自由戀愛式婚姻。以列(2)為例，相親的回歸系數(shù)為-0.6826，說明相親結(jié)婚夫妻的離婚風(fēng)險僅為戀愛結(jié)婚的50.53%(e-0.6826)，換言之，相親式婚姻的解體風(fēng)險比戀愛式婚姻的解體風(fēng)險低49.47%，相親式婚姻更穩(wěn)定。其可能的原因是，相親的介紹人多為父母或親戚，他們通常具備婚姻經(jīng)驗，因而較擅長判斷相親對象是否適合結(jié)婚。

表2列(3)和列(4)報告了式(8)離散時間Logistic模型的回歸結(jié)果。在加入信任度和外貌等變量后，相親的回歸系數(shù)仍顯著為負(fù)。就列(3)而言，控制外貌、信任度等變量后，相親式婚姻的離婚風(fēng)險僅為戀愛式婚姻的50.72%(e-0.6788)，這和列(2)的結(jié)果非常接近，說明無論是否控制個體差異的影響，相親結(jié)婚的離婚風(fēng)險均只有戀愛結(jié)婚的一半左右。列(7)和列(8)相應(yīng)地報告了Cox比例風(fēng)險模型的估計結(jié)果，在同時控制信任度和外貌變量后，相親的回歸系數(shù)仍為負(fù)，說明相親式婚姻的解體風(fēng)險顯著低于戀愛式婚姻，這和Logistic模型的結(jié)論一致，回歸結(jié)果較為穩(wěn)健。據(jù)此認(rèn)為，相親確實降低了婚姻解體風(fēng)險，進(jìn)而提高了婚姻穩(wěn)定性。

表2 相親對婚姻穩(wěn)定性的影響

四、樣本選擇偏差與內(nèi)生性問題

（一）樣本選擇偏差

需要注意的是，式(5)和式(6)只能估計在婚樣本的婚姻滿意度，無法觀測到離婚者或未婚者的婚姻滿意度。同樣地，受到因變量定義的限制，式(7)和式(8)僅能估計離婚者和在婚者的婚姻穩(wěn)定性，未婚和喪偶的受訪人則被排除在樣本觀測范圍外。因此，上文的估計可能存在樣本選擇偏差(Heckman，1979)。由于婚姻滿意度是有序多分類變量，是否離婚為二元變量，而傳統(tǒng)的Heckman兩階段模型的第二階段為OLS估計，因此，不宜采用傳統(tǒng)的Heckman模型來糾正本文的樣本選擇性偏差。

1.Heckoprobit模型

針對樣本一，我們建立Heckoprobit模型(De Luca和Perotti，2011)。首先，定義選擇方程如下:

其中，r1、r2、r3、r4為實際切點，r0趨于無窮小，r5趨于無窮大。satfi為受訪人對自身婚姻滿意度的評分，從1到5表示婚姻滿意程度依次提高。第二階段的方程定義為:

其中，vh是實際觀測到的值，服從二元正態(tài)分布，ε1i～N（0,1）。設(shè)ρ1是誤差項ε1i和v1i的相關(guān)系數(shù)，根據(jù)上述設(shè)定，定義Xβ1+ε1i，則求得相應(yīng)的極大似然函數(shù)如下:

其中，S1是婚姻滿意度可被觀測到的所有樣本集合，ψ1（?）是二元正態(tài)分布累積函數(shù)，ψ（?）是標(biāo)準(zhǔn)累積正態(tài)分布函數(shù)。

2.Heckprobit模型

針對樣本二，本文建立Heckprobit模型(Van de Ven和Van Praag，1981)，具體設(shè)定如下:

其中，是潛變量，表示受訪人的婚姻經(jīng)歷，當(dāng)時，虛擬變量marryi=1，表示受訪人的婚姻狀況為在婚或者離婚，婚姻穩(wěn)定性相關(guān)信息可觀測從而出現(xiàn)在樣本二；否則，marryi=0，婚姻穩(wěn)定性相關(guān)信息無法觀測。本文認(rèn)為，工作類型不僅影響婚姻狀態(tài)，也是影響婚姻經(jīng)歷的重要變量，因此，我們?nèi)詫obtypei作為選擇方程的識別變量。是一組影響個體是否具有婚姻經(jīng)歷的控制變量。表示是否離婚的潛變量，當(dāng)時，divorcei取值為1，表示離婚，否則，取值為0，表示在觀測期內(nèi)尚未離婚。其他變量的設(shè)定和式(7)相同。根據(jù)式(13)～式(16)，可求得相應(yīng)的極大似然函數(shù)為:

其中，S2表示婚姻穩(wěn)定性可被觀測到的所有樣本集合，φ1（?）是二元正態(tài)分布累積函數(shù)，φ是標(biāo)準(zhǔn)累積正態(tài)分布函數(shù)。

3.估計結(jié)果分析

表3前4列是Heckoprobit模型的回歸結(jié)果，模型2在模型1的基礎(chǔ)上，加入工作滿意度、外貌變量，但相親的系數(shù)值波動非常小，顯著性也未發(fā)生改變，說明相親的估計結(jié)果較為穩(wěn)健。在模型1和模型2中，相親的系數(shù)均顯著為負(fù)，說明糾正了樣本一的選擇性偏差后，相親對婚姻滿意度仍具有負(fù)向影響。模型1的Wald檢驗P值遠(yuǎn)大于0.05，說明未通過5%的顯著水平檢驗，模型2的Wald檢驗P值遠(yuǎn)大于0.10，據(jù)此認(rèn)為，樣本一基本上不存在樣本選擇性偏差。

表3后4列是Heckprobit模型的回歸結(jié)果。觀察可知，無論是否控制信任度、外貌變量，相親的系數(shù)均在1%統(tǒng)計水平上顯著為負(fù)，說明在糾正樣本二的選擇性偏差后，相親仍顯著降低了離婚風(fēng)險。模型3和模型4的Wald檢驗P值均遠(yuǎn)大于0.10，因此，無法拒絕原假設(shè)“ H0：ρ2=0”，樣本二不存在樣本選擇性偏差。

表3 Heckoprobit模型和Heckprobit模型的估計結(jié)果

（二）相親的內(nèi)生性問題

1.構(gòu)建工具變量

需要注意的是，由于工作滿意度、信任度和外貌變量均來自主觀感受，且CFPS的外貌數(shù)據(jù)存在較大測量誤差(郭繼強(qiáng)等，2016)，式(6)加入工作滿意度及外貌變量不一定能完全克服相親的內(nèi)生性問題。同理，式(8)通過加入信任度和外貌變量也不能真正解決相親的內(nèi)生性問題。因此，本文將構(gòu)建2種工具變量。

首先，用“受訪人的父母是否通過相親認(rèn)識對方”作為相親的第1種工具變量。一般而言，父母是否相親結(jié)婚將影響子女的相親決策，而父母是否相親結(jié)婚對子女的婚姻質(zhì)量(包括婚姻滿意度、婚姻穩(wěn)定性)不具有顯著影響。因此，可初步認(rèn)為，父母是否相親結(jié)婚是有效的工具變量。將個人編號、父親編號、母親編號和相親變量進(jìn)行配對，可獲取父母是否相親結(jié)婚的數(shù)據(jù)。

其次，考慮到年齡相仿的個體在相親決策上表現(xiàn)出一定的趨同性，這里對年齡進(jìn)行分組處理，按照年齡不超過25歲、26～30歲、31～35歲、36～40歲、41～45歲、46～50歲、51～55歲、56～60歲、61～70歲、70歲以上的劃分標(biāo)準(zhǔn)分組。進(jìn)一步地，按照受訪人所在區(qū)縣的城鄉(xiāng)類型分組，計算區(qū)縣城市層面、區(qū)縣農(nóng)村層面的各年齡組除受訪人本人外的相親變量均值。例如若受訪人所屬城鄉(xiāng)類型為城市，年齡在26～30歲之間，則計算受訪人所在區(qū)縣的城市樣本中除了本人之外的所有26～30歲群體的相親變量均值。然而，采用區(qū)縣-城鄉(xiāng)層面除本人外的組內(nèi)均值作為工具變量的方法雖可解決個體層面的變量遺漏問題，但并不是解決雙向因果關(guān)系的有效方法(Gormley和Matsa，2016；Huang等，2016)，因此，本文選取父母相親與區(qū)縣-城鄉(xiāng)層面本人所處年齡段的組內(nèi)(本人除外)相親均值的交互項作為第2種工具變量。

2.CMP估計法

針對樣本一，前文采用有序Logit模型和有序Probit模型估計相親對婚姻滿意度的影響，但從技術(shù)可行角度來看，不能直接對排序模型使用工具變量法。針對樣本二，前文采用離散時間的Logistic模型和Cox比例風(fēng)險模型估計相親對婚姻解體風(fēng)險的影響。然而，對這兩類模型均無法采用工具變量法，針對包含內(nèi)生變量的二元選擇模型，可采用IV-Probit模型進(jìn)行估計。本文的內(nèi)生變量相親是二元變量，而IV-Probit只適用于內(nèi)生變量為連續(xù)型變量的Probit模型。因此，為克服相親的內(nèi)生性問題，本文將采用前文的2種工具變量，借鑒條件混合過程(Conditional Mixed Process，簡稱CMP)估計法進(jìn)行回歸分析。參考Roodman(2011)，對于包含內(nèi)生變量的有序Probit模型、有序Logit模型，將工具變量和CMP估計法相結(jié)合，可較好地解決模型的內(nèi)生性問題。以樣本一為例，運(yùn)用CMP估計法需同時估計2個方程，第1個方程估計相親對婚姻滿意度的影響，即前文的式(5)，第2個方程以相親為因變量，以工具變量為核心自變量，并加入第一個方程中除相親外的所有其他自變量。

3.基于樣本一的CMP估計結(jié)果分析

表4報告了以婚姻滿意度為因變量的CMP估計結(jié)果。從相親的估計系數(shù)來看，無論以父母相親為工具變量，還是以交互項為工具變量，相親的系數(shù)均顯著為負(fù)，說明在控制相親的內(nèi)生性后，相親對婚姻滿意度仍具有負(fù)向影響。列(2)在列(1)的基礎(chǔ)上加入工作類型變量，列(4)在列(3)的基礎(chǔ)上加入工作類型變量，但相親的系數(shù)符號均未發(fā)生變化，說明回歸結(jié)果較為穩(wěn)健。此外，考慮相親的內(nèi)生性后，控制變量的回歸結(jié)果也和表1基本一致。

表4中，父母相親對受訪人相親的影響系數(shù)顯著為正，交互項工具變量與相親正相關(guān)，且至少在1%統(tǒng)計水平上顯著，說明父母相親、父母相親與區(qū)縣-城鄉(xiāng)-分年齡段相親均值的交互項都符合工具變量的基本使用條件。為進(jìn)一步檢驗工具變量的有效性，本文參考現(xiàn)有文獻(xiàn)做法(Chyi和Mao，2012)，借用線性模型的弱工具變量檢驗方法，對表4的回歸1～回歸4進(jìn)行檢驗，結(jié)果如表5所示。根據(jù)表5，各列F統(tǒng)計量均大于10，且至少在1%統(tǒng)計水平上顯著。同時，名義顯著性水平為5%的Wald檢驗結(jié)果顯示，最小特征值統(tǒng)計量遠(yuǎn)大于10%的臨界值。據(jù)此，我們有充足理由認(rèn)為不存在弱工具變量。

表4 相親對婚姻滿意度的影響——基于樣本一的CMP估計結(jié)果

表5 弱工具變量檢驗

根據(jù)表4，我們只能判斷相親對婚姻滿意度的影響方向，表6報告了表4回歸1～回歸4的相應(yīng)邊際效應(yīng)。從表6可知，非常滿意的系數(shù)顯著為負(fù)，說明相親式婚姻的滿意程度為非常滿意的可能性顯著低于自由戀愛式婚姻的滿意度，即戀愛結(jié)婚的夫妻更有可能獲得最高水平的婚姻滿意度。

表6 基于CMP估計結(jié)果的邊際效應(yīng)

4.基于樣本二的CMP估計結(jié)果分析

表7報告了以是否離婚為因變量的CMP估計結(jié)果?；貧w1和回歸2選取交互項為工具變量，回歸3和回歸4選取父母相親為工具變量，且回歸2和回歸4加入了工作類型變量。在回歸1～回歸4中，相親的系數(shù)均顯著為負(fù)，說明在克服相親的內(nèi)生性問題后，相親結(jié)婚的離婚風(fēng)險仍然顯著低于戀愛結(jié)婚，相親提高了婚姻穩(wěn)定性?？刂谱兞康娘@著性、正負(fù)符號均和表2一致，這從側(cè)面佐證了回歸結(jié)果的穩(wěn)健性。

同樣，這里需要檢驗工具變量的有效性。表7中，兩種工具變量均和相親正相關(guān)，說明滿足工具變量的必備條件。同時，我們基于表7回歸1～回歸4，進(jìn)行弱工具變量檢驗，操作和表5類似，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，F(xiàn)統(tǒng)計量均在1%水平上顯著且遠(yuǎn)大于10，最小特征值統(tǒng)計量均超過10%的臨界值，故拒絕“弱工具變量”的原假設(shè)①因篇幅有限，未在文中列出，感興趣的讀者可以掃描本文二維碼獲取。。

表7 相親對婚姻穩(wěn)定性的影響——基于樣本二的CMP估計結(jié)果

（三）夫妻相對收入與婚姻質(zhì)量

既有研究表明，夫妻收入比一定程度上反映了夫妻雙方的家庭相對地位，收入是影響婚姻的重要因素(Autor等，2017)。為了驗證夫妻相對收入對婚姻質(zhì)量的影響，我們對受訪人配偶的工資數(shù)據(jù)進(jìn)行配對，刪除缺失數(shù)據(jù)，用妻子年收入與丈夫年收入的比值來衡量夫妻相對收入②這里感謝匿名評審專家的建設(shè)性意見。。

1.相對收入與婚姻滿意度

表8報告了以婚姻滿意度為因變量的估計結(jié)果。表8回歸1和回歸2分別是有序Logit、有序Probit模型的估計結(jié)果，夫妻相對收入比的系數(shù)為負(fù)，但不顯著。表8回歸3和回歸4是CMP估計結(jié)果，在控制相親的內(nèi)生性后，夫妻相對收入比仍不顯著。據(jù)此認(rèn)為，夫妻相對收入地位不是影響婚姻滿意度的顯著性因素。此外，回歸1～回歸4中，相親的系數(shù)均顯著為負(fù)，說明在控制夫妻相對收入地位后，相親結(jié)婚的婚姻滿意度均低于戀愛結(jié)婚，這和前文的結(jié)論一致。

表8 夫妻相對收入影響婚姻滿意度嗎

2.相對收入與婚姻穩(wěn)定性

本文以是否離婚為因變量進(jìn)行估計。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，妻子的收入越高，婚姻解體的風(fēng)險越大，夫妻在經(jīng)濟(jì)上的勢均力敵有利于維持婚姻穩(wěn)定。然而，控制了相親的內(nèi)生性問題后發(fā)現(xiàn)，夫妻相對收入比并非是影響婚姻穩(wěn)定性的決定性因素①因篇幅有限，未在文中列出，感興趣的讀者可以掃描本文二維碼獲取。。

五、作用機(jī)制分析

相親與自由戀愛的本質(zhì)區(qū)別在于:相親對象由介紹人選定，介紹人無法判斷相親雙方是否產(chǎn)生感情及結(jié)婚后的恩愛程度，因而情感信息不對稱，相親對象可能不是最佳匹配對象。夫妻匹配度是否為相親影響婚姻質(zhì)量的主要因素？這是接下來驗證的內(nèi)容①因篇幅有限，未在文中列出，感興趣的讀者可以掃描本文二維碼獲取。。

1.中介變量的界定

本文將匹配度分為物質(zhì)匹配度和精神匹配度。(1)參考周廣肅和孫浦陽(2017)，本文將“對物質(zhì)的看重程度”定義為自評經(jīng)濟(jì)地位與實際經(jīng)濟(jì)地位的比值。兩者比值越小，表明對物質(zhì)的看重程度越高。物質(zhì)匹配度用受訪人與其配偶對物質(zhì)看重程度的差距來表示。CFPS直接詢問了受訪人在本地的自評經(jīng)濟(jì)地位，回答分值為1～5的任意整數(shù)，分值越大，則自評經(jīng)濟(jì)地位越高。同時，本文將實際經(jīng)濟(jì)地位分為5個檔，用受訪人的個人年收入在所屬省份的等級來表示。(2)本文擬從“家庭觀”和“婚姻觀”兩方面來衡量精神匹配度。CFPS就“家庭觀”設(shè)計了6個問題:“子女應(yīng)善待父母”“子女應(yīng)達(dá)成父母心愿”“兒子婚后和父母住在一起”“應(yīng)至少生一個兒子”“應(yīng)當(dāng)做光宗耀祖的事情”“應(yīng)經(jīng)?；丶姨酵改浮?，CFPS還就“婚姻觀”設(shè)計了4個問題，我們將受訪人與其配偶對上述10個問題的答案進(jìn)行匹配，每個問題的匹配程度用兩者差值的絕對值表示，則受訪人與其配偶在每個問題上的匹配程度為取值為0～4的整數(shù)，取值越大，表示兩者在該問題的匹配程度越低，若兩者回答完全一致，則取值為0，表示完全匹配。這樣，我們共獲取10個匹配程度變量。然而，這10個變量之間可能存在顯著的相關(guān)關(guān)系，本文將運(yùn)用主成分法進(jìn)行降維處理。值得一提的是，傳統(tǒng)的主成分分析法(PCA)只能用于線性變量，而SPSS軟件的CATPCA方法則適用于有序分類變量的主成分分析(Meulman和Heiser，2009)，本文將借助CATPCA方法，將上述10個匹配程度變量合成一個綜合指標(biāo)，并將該指標(biāo)定義為精神匹配度。

2.中介效應(yīng)模型

需要注意的是，CFPS沒有直接提供受訪人配偶的自評經(jīng)濟(jì)地位、家庭觀、婚姻觀等數(shù)據(jù)，我們基于個人代碼和其配偶代碼進(jìn)行數(shù)據(jù)配對，獲取配偶相關(guān)數(shù)據(jù)。為檢驗相親是否通過影響匹配度進(jìn)而影響婚姻質(zhì)量，我們以物質(zhì)匹配度、精神匹配度作為中介變量，建立中介效應(yīng)模型。Sobel(1982)提出的中介效應(yīng)系數(shù)乘積項檢驗法僅適用于線性中介效應(yīng)模型，而本文的中介效應(yīng)模型為非線性模型。Breen等(2013)提出的KHB方法，既能用于非線性概率模型的中介效應(yīng)分析，也適用于多維中介變量的情形，因此，本文采用KHB方法來檢驗匹配度是否為相親影響婚姻質(zhì)量的渠道。

圖1表示相親對婚姻質(zhì)量的作用機(jī)制，根據(jù)圖1，相親經(jīng)由匹配度路徑進(jìn)而對婚姻質(zhì)量產(chǎn)生的影響稱為中介效應(yīng)，相親不經(jīng)由任何路徑而直接對婚姻質(zhì)量產(chǎn)生的影響稱為直接效應(yīng)。中介效應(yīng)和直接效應(yīng)的加總則是相親對婚姻質(zhì)量的總效應(yīng)。

圖1 機(jī)制分析

3.基于KHB方法的中介效應(yīng)分析

這里仍然從婚姻滿意度和婚姻穩(wěn)定性兩方面來衡量婚姻質(zhì)量，基于圖1進(jìn)行中介效應(yīng)檢驗。表9報告KHB方法的檢驗結(jié)果，前4列以婚姻滿意度為因變量，后4列以是否離婚為因變量。列(1)、列(2)、列(5)、列(6)以精神匹配度為中介變量，僅列(1)和列(2)的中介效應(yīng)系數(shù)顯著為負(fù)，說明夫妻之間的精神匹配度是相親影響婚姻滿意度的顯著性路徑，相親通過影響夫妻在家庭觀和婚姻觀方面的觀點匹配程度進(jìn)而對婚姻滿意度產(chǎn)生顯著的負(fù)向影響。然而，精神匹配度不是相親影響婚姻穩(wěn)定性的顯著性路徑。列(3)、列(4)、列(7)、列(8)以物質(zhì)匹配度為中介變量，這4列的中介效應(yīng)均不顯著，說明物質(zhì)匹配度未發(fā)揮顯著的中介作用。

表9 基于KHB方法的中介效應(yīng)檢驗

六、結(jié) 論

相親式婚姻是否真的靠譜？對該問題的研究對廣大單身人士及催婚父母具有重要意義。本文遵循理論-實證的研究路線，分析相親對婚姻滿意度、婚姻穩(wěn)定性的影響。首先，本文將2種婚姻匹配方法納入理論模型(相親和自由戀愛)，結(jié)果表明，自由戀愛式婚姻比相親式婚姻的效用更高，相親式婚姻比自由戀愛式婚姻更穩(wěn)定。

其次，基于理論假說，我們運(yùn)用CFPS2014年的數(shù)據(jù)，建立有序Logit模型、有序Probit模型來分析相親對婚姻滿意度的影響，建立離散時間Logistic模型、Cox比例風(fēng)險模型來分析相親對婚姻穩(wěn)定性的影響。實證結(jié)果和理論假說一致，說明相親降低了婚姻滿意度，但也導(dǎo)致了更穩(wěn)定的婚姻。實證結(jié)果還表明，控制其他相關(guān)變量后，長相越漂亮，婚姻滿意度更高，然而，是否漂亮對婚姻穩(wěn)定性無顯著性影響。這和現(xiàn)實相符，漂亮的人不一定擅長處理婚姻生活中出現(xiàn)的問題，長得漂亮不意味著婚姻穩(wěn)定?？紤]到樣本選擇性偏差，本文分別以婚姻滿意度、是否離婚為因變量，分別建立Heckoprobit模型和Heckprobit模型，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，在考慮樣本的選擇性偏差后，相親對婚姻滿意度仍具有負(fù)向影響，相親有利于降低離婚風(fēng)險。同時，考慮到相親的內(nèi)生性問題，我們構(gòu)建2種工具變量，即父母是否相親結(jié)婚、父母是否相親與區(qū)縣-城鄉(xiāng)-同年齡段相親的交互項，運(yùn)用CMP估計法進(jìn)行回歸分析，實證結(jié)果再次驗證了理論假說。此外，控制妻子丈夫收入比后，上述結(jié)論仍然成立。

本文的結(jié)論可用Becker(1974)的婚姻論和Becker(1991)的家庭論來解釋:婚前的信息不完備致使相親結(jié)婚對象往往不是最佳結(jié)婚人選，因而同等條件下相親式婚姻的滿意度較低；盡管自由戀愛式夫妻在婚前的信息相對完備，但隨著時間的推移和雙方的改變，邊際效用遞減，婚姻解體的風(fēng)險增加①這里感謝匿名評審專家的建設(shè)性意見。。通過相親來認(rèn)識結(jié)婚對象的群體，其本身可能比自由戀愛群體更傳統(tǒng)，中國自古以來流傳的“寧拆十座廟，不破一樁婚”、“好人不離婚，離婚不正經(jīng)”等不能離婚的倫理文化對相親群體的影響較大，離婚帶來的社會輿論壓力也可能降低了相親群體的離婚意愿。

最后，本文構(gòu)建夫妻匹配度指標(biāo)，以物質(zhì)匹配度、精神匹配度為中介變量，建立中介效應(yīng)模型，分析相親對婚姻質(zhì)量的影響渠道。KHB方法的估計結(jié)果表明，相親通過影響夫妻之間的精神匹配程度進(jìn)而降低了婚姻滿意度，精神匹配度是相親影響婚姻滿意度的重要渠道，而物質(zhì)匹配度不是相親影響婚姻質(zhì)量的顯著性渠道。

本文的研究結(jié)論具有較強(qiáng)的現(xiàn)實意義，在同等條件下，相親降低了婚姻滿意度，這為單身人士抵觸相親的行為提供了一個合理化解釋，同時，相親提高了婚姻穩(wěn)定性，這為廣大父母推動的相親潮提供了一個正面的評價。本文的結(jié)論還從側(cè)面說明，幸福的婚姻不一定持久，這印證了網(wǎng)絡(luò)上的一句話“有多少愛情敗給了時間”。