1.数据和变量本文所采用的数据是2014年北京大学中国社会科学调查中心实施的中国家庭动态跟踪调查数据(CFPS)。该数据涵盖全国25个省、市及自治区,能够较为全面地反映我国居民的基本状况。CFPS调查问卷分为社区问卷、家庭问卷、成人问卷以及少儿问卷四类,本文旨在研究相貌对于青年群体婚姻满意度的影响,故选择使用的是成人问卷。根据联合国世界卫生组织的标准,青年群体是指18~44岁的人口,故文章将样本限定为18~44岁的已婚样本,剔除核心变量缺失样本后,最终得到有效样本数量为8543个。(1)被解释变量:婚姻满意度前文我们谈到,由于个体之间存在差异,所以对于婚姻的满意程度也会“因人而异”,我们无法建议一个较为统一的指标对被调查者的婚姻满意度进行衡量。最佳的方案是使用被调查者的主观满意度来进行研究,所以本文的被解释变量—婚姻满意度我们使用的是调查问卷中关于婚姻满意度的主观打分:“1”表示非常不满意;“2”表示不满意;“3”表示一般;“4”表示满意;“5”表示非常满意。表1展示了调查中关于婚姻满意度的基本情况,对婚姻不满意的样本仅占总样本数的4%左右,将近65%的样本表示对目前的婚姻状态非常满意,这说明我国目前总体的婚姻满意度还是比较高的。(2)核心解释变量:相貌和BMI在对于相貌这一变量的选取中,我们使用的是问卷访问者对于被调查者的主观长相评分和BMI(Body Mass Index)。长相评分由访员进行,分数分为“1~7”七个分级,“1”代表最丑,“7”代表最美。通过表1我们可以看出,5~7分长得比较好看的人数占比达到了将近89%,长得最好看的一类人群占比也高达27.11%,这其实是与我们日常的所见不太相符的。黄玖立、田媛认为,调查问卷中的长相评分较高可能是由我国的传统文化观念导致的[24],采访者受到传统儒家思想的影响,在相貌评分时往往更加谨慎。长相是“外貌”中最为重要的一个因素,但现实中身材的好坏对于外貌的影响同样重要,本文选择使用BMI作为衡量身材好坏的指标。BMI是体重千克数除以身高米数的平方得出的数字,是国际上常用的衡量人体胖瘦程度以及是否健康的一个标准。在亚洲标准中,BMI<18.5为偏瘦体型;18.5~24为正常体型;24~28为偏胖体型;BMI>28属于肥胖体型。本文通过调查问卷中的身高及体重计算得出个体的BMI指数(见表1)。数据显示,我国大多数人属于正常体型,但超重人群占比达到了35%以上。
(3)其他控制变量婚姻满意度的影响因素是多样的,国内外众多专家和学者对于婚姻满意度的影响因素进行了研究。本文在前人的研究基础上,选择以下控制变量:1年龄。虽然本文研究的群体为青年群体,但18~44岁的年龄跨度也使得相貌会随着年龄的增长而发生变化,“人老珠黄”“色衰爱弛”等也表明婚姻满意度可能会受到年龄的影响。变量取值为2014年个体被调查时的年龄。2健康。长相在很大程度上是人的生命力的一种体现,健康的人在婚姻选择时更加具有竞争力,而婚后的健康对于婚姻的满意度也有着直接的影响。本文对于健康这一变量使用的是被调查者的健康自评,对健康程度由差到好赋值“1~7。”3户籍。城乡劳动者由于户籍的不同,所处的经济环境会存在较大差异,由相貌所带来的经济效应和婚姻满意度也可能会存在明显的不同。文中农村户籍赋值为“0”,城镇为“1。”4受教育年限。长相姣好者往往具有更强的认知和非认知能力,这些能力有助于其获得更好的教育,教育水平的提高能够带来更好的工作和收入,进而影响到其婚姻满意度。但是同时我们也看到,受教育水平越高其对于配偶的要求就会越高,教育对于婚姻满意度的影响存在较大的不确定性。变量按受教育水平赋值为“1~8。”5家庭社会地位及个人收入水平。个人的收入水平以及家庭的社会地位会直接影响个体的生活质量以及婚姻满意度,较高的社会地位以及收入水平能够从物质以及心理两个方面为个体带来满足感。由于调查问卷覆盖的是全国25个省、市和自治区,不同地域由于经济发展水平以及文化等会导致个体收入及地位存在较大的差异,所以文章使用问卷中“您家的社会地位”及“您的收入水平”作为控制变量,以消除由地域等带来的差异,变量由坏到好赋值“1~5。”6生育。众多学者的研究表明,子女作为夫妻双方爱的结晶能够对婚姻的满意度形成较大的影响,拥有子女的家庭可能会由孩子带来满足效应,进而增强婚姻的满足感;但同时也可能发生养育成本过高、精力投放到夫妻双方过少而导致婚姻满足感降低的情况。变量根据是否生育赋值为“0”和“1。”7陪家人吃饭(晚饭)次数以及家务时间。一般而言,陪家人吃晚饭是一件能够促进情感交流和沟通的事情,共同进餐次数越多,夫妻之间的情感沟通越顺畅,进而婚姻满意度越高;而做家务的时间会挤占个体的休闲时间,夫妻之间往往会因为谁做家务而发生争执,所以家务时间可能会对婚姻的满意度产生影响,变量赋值分别为每周与家人吃晚饭次数和每周家务劳动时间(小时数)。2.模型的构建本文拟研究的是相貌对于婚姻满意度的影响,被解释变量为婚姻满意度,核心解释变量是长相和BMI,结合上文对于控制变量的选取,本文构建以下基准模型:Satisfactioni=α0+α1Lookingi+α2BMIi+βi∑Individuali+γi∑Familyi+εi其中,被解释变量Satisfactioni表示第i个体的婚姻满意度;Lookingi和BMIi分别为核心解释变量相貌和身材指数;Individuali表示一组个体特征,包括年龄、户籍、健康程度、受教育程度以及个人收入水平;Familyi表示一组家庭和社会因素,包括生育、家庭社会地位、与家人吃饭次数以及家务时间;εi为扰动项。3.内生性问题及估计策略外貌对于个体发展能够产生显著的影响,但个体的发展是否能够反作用于外貌呢?Hamermesh et al研究了美貌支出(化妆品、衣服等)对于个体相貌的影响[25],研究发现,美貌支出并不能够对个体的相貌产生显著的影响,许多学者也是选择将外貌作为一个外生变量进行处理。国内大多数学者为了能够更好地研究相貌对于工资的影响,还是选择对外貌的内生性问题进行了处理:如有学者使用配偶的相貌评分作为工具变量,以消除相貌的内生性问题[26][27];有学者使用前期个体的相貌评分,或是滞后期的收入来消除内生性问题[28][29]。本文研究的是相貌对于个体婚姻满意度的影响,事实上,婚姻满意度越高的个体,其更加“容光焕发”,看起来也就更加好看。相貌和婚姻满意度之间很有可能存在双向的因果关系。在工具变量的选择上,配偶的相貌能够作为一种特殊资源直接作用于个体的婚姻满意度,配偶的相貌评分显然不能够作为本文的工具变量。所以本文参照Hamermesh[30]和黄玖立等[31]的做法,利用CFPS追踪调查数据的特性,选择使用前一期调查(2012CFPS)的长相评分及BMI作为工具变量。2012年和2014年被调查者的长相评分是由不同的访员完成的,使用两期的调查评分也能够很好地消除访员的主观差异;另一方面,2012年的长相评分及BMI对于2014年的婚姻满意度是不相关的,同时2012年的相貌和2014年的相貌又高度相关,所以选择前一期的相貌是一个较为合理的工具变量。04.实证研究及分析