家庭成员多 老广离婚率低思维导图

“离婚率呈现出来的时空分布很有意思，它不是随机的，而是有规律的。”苏理云一开始并没有想到。

苏理云的研究显示：从全局来看，中国各省离婚率一直存在“高—高”型聚集或“低—低”型聚集。“什么是‘高—高’、‘低—低’？简单说，就是该地区离婚率较高，周边省份离婚率也很高的地方。‘低—低’同理，自身离婚率较低，而且周边地区离婚率也是较低的地方。”

他指出，从数据上显示，2004年~2012年间，离婚率属于“高—高”型的地区一直集中在黑龙江、辽宁、吉林。离婚率属于“低—低”型且显著的冷点则集中在南部和东南沿海。

“不过要指出来的是，显著的‘低—低’型地区已经在逐年减少，到2012年，已经从6个减少到只剩1个。”苏理云谈道。

苏理云从2004年~2012年的离婚率分布图解释：“我国整体离婚水平明显上升。”

他掌握数据显示，在上世纪70年代末期，中国有31.9万对夫妻离婚，而到2012年已经增加到310.38万对，为1979年的9倍多。此外，粗离婚率也由1979年的0.33%。增加到2012年的2.29%，增长了近7倍。

他说，从空间分布上来看，近十年来，“离婚率相对较高的地区主要集中在黑龙江、辽宁、吉林、内蒙、新疆、重庆、上海、天津、北京，而离婚率相对较低的地区主要集中在山西、河南、安徽、江西、广东、广西、西藏等地区。”

随着我国离婚率的提高，这些年来，显著的“低—低”型地区已经从河南、安徽、江西、福建、广东、广西这六个减少到河南一个。

“我国东三省地区高离婚现象比较多，而且与其邻近的省份同样也具有较高的离婚率。”苏理云说，对于海南、河南、广东、广西、江西、安徽、山东等省份的低离婚率，以及这些省份相邻省份也是较低离婚率的原因。苏理云粗略分析：“可能大家都觉得这些地区处于沿海，市场经济发达，离婚率较高，而事实上，这确实对离婚率造成了影响。”

不过他表示：“广东等地区的‘多子多福’、‘有儿有女’的传统观念较深，随着家庭成员人数的扩大和家庭责任的增加，离婚风险会明显降低。”

“至于河南、安徽、江西等省都是我国的传统农业大省，农业人口基数大，城市化水平较低，使该地区的离婚风险处于较低水平。”苏理云说。

苏理云说，这是他对离婚率研究的初篇，他说：“只是重点探究了2004年~2012 年我国各省离婚率高、低的空间分布和各省离婚率的空间聚集特征及其演化规律，而对于各省离婚率的空间分布、空间聚集原因分析略显简单。”

随后，他还会进一步对我国各省离婚率数据进行空间回归分析。下篇将会从社会因素、家庭因素、民族因素等角度，利用多个社会指标对我国离婚率数据进行解释，并且在模型中加入空间滞后项，通过建模方法进一步论证我国各省离婚率高低的具有区域相关性这一发现 。

他告诉记者，目前研究也有了初步的结论，他分析：“我国离婚率显著受社会因素、家庭因素、民族因素的影响。”

他具体分析道：“城市化水平、人均国内生产总值、消费水平提高、高中以上受教育程度、人口流动、第三产业占比等因素综合而成的社会因素对离婚率起着正影响。而由出生率、文盲率、家庭人口数、人口抚养子女数等综合而成的家庭因素对离婚率起着负影响。”

结论的出乎意料，不免有人对他的研究方法产生疑问。他解释道：“我们的方法肯定没有问题。”

他谈到：“从国内外的研究来看，在对离婚率区域差异性的研究中，大量笔墨集中在离婚原因的分析上。而传统方法则注重比较各个地区的数值差异，单一地将各个区域数据“隔离”起来，构建回归模型，忽略了各个区域数据之间的空间相关性，缺乏对区域离婚数据的空间差异进行分析。”

这次，他为了对中国离婚水平的空间聚集模式进行探究，采用空间自相关测度方法，包括全局空间自相关和局部空间自相关。

不过，据介绍，世界上对离婚率的研究最早始于上世纪70年代，时间也并不算长。他此次的研究，希望能为区域婚姻问题的研究和政策制定提供一定的决策依据。他建议相关部门在制定婚姻政策时，要充分考虑地区差异性，有针对性地结合民族、风俗习惯等区域性的特征，从实事求是的角度解决婚姻问题。

(原标题：家庭责任感强 老广离婚率低)