一、问题的提出 我国的登记结婚人数自2013年达到1346.9万对的最高峰[1]707后，便开始持续下降，2024年的登记结婚人数为610.56万对[1]707，仅为2013年的45.33％。2013年，20～40岁的总人口数为4.35亿人[2]，而在2024年，该年龄段人口数已经降为3.665亿人[1]33，是2013年的84.2％。可见，结婚人数的下降幅度远远超过该年龄段人口数的减少幅度，由此说明适婚人口数的下降并不是结婚人数断崖式下跌的重要因素，同时也表征在同龄人口中，未婚人口的比例在迅速提升。郭志刚等认为，青年女性中未婚比例不断提高与我国生育率下降密切相关，并通过已婚未婚比例标准化方法展示了晚婚实际上导致生育率下降的幅度很大[3]。当代青年不仅晚婚，而且不婚人数也明显上升，这必然会导致出生率的下降。为促进人口增长，中共中央、国务院于2015年发布了《中共中央 国务院关于实施全面两孩政策改革完善计划生育服务管理的决定》之后，于2021年发布了《中共中央 国务院关于优化生育政策促进人口长期均衡发展的决定》。然而，政策的推出并未能阻止出生率的断崖式下跌，人口自然增长率在2022年为-0.6‰，2024年又降为-0.99‰[1]29，人口持续负增长引发了社会各界的普遍关注。为遏制生育率的急速下降，仅着眼于鼓励生育是不够的，因为我国人口的生育行为主要是家庭行为，大部分情况下婚姻的缔结是生育的前提条件。因此，在鼓励生育的同时，更应该注重研究和解决未婚率不断升高的问题。 自古至今，我国都是一个普婚国家，男大当婚、女大当嫁是所有国民的共识。因此，不论学界还是社会，都对处于缔结婚姻困境中的人群给予了关注。一方面，部分学者从微观视角入手，关注特定群体的婚恋状况，如黄佳琦基于安徽淮南某农村的研究认为，婚姻市场的开放和性别失衡加剧了农村男青年的婚配压力[4]；沈在蓉通过对河南、陕西两地农村的考察发现，尽管形成了全国性的劳动力市场，但并未形成全国性的婚姻市场，各地婚姻市场竞争更加激烈且婚姻支付压力不断抬升[5]。另一方面，部分学者从大规模调查数据入手，从宏观角度分析我国人口总体的婚姻状态，如陈卫等基于2010—2020年的各种调查发现，婚姻市场性别结构失衡是导致个体初婚推迟的重要因素，20世纪90年代至21世纪初的性别比失衡加剧了10多年来的婚姻挤压问题[6]；基于第七次全国人口普查数据，果臻等认为男性婚姻挤压现象及其后果已全面显现，2010—2020年全国婚龄人口性别比急剧升高，预计2036年将升至峰值116.13，且当前经济发达且城镇化率较高地区的未婚男性过剩现象问题也较为突出[7]。在婚姻挤压造成大龄男性择偶困难的同时，大龄高知女性的婚姻问题也一直备受关注，如张现苓等研究发现，农村中的低教育素质、高年龄的大龄未婚男性和高学历女性终身未婚率高[8]。未婚率上升并不仅仅在我国存在，普遍的晚婚甚至不婚现象也令各国学者们感到忧虑。根据USAFacts对美国人口普查数据的分析显示，2024年美国成年人的婚姻比例为47.1％左右，这一比例比2022年46.8％的最低点略有提高，但比过去25年下降了9个百分点，且与1949年婚姻率的峰值(78.8％)相比差距显著[9]。日本《少子化社会対策白書(令和4年版)》指出，2020年日本男性的初婚平均年龄为31岁、女性为29岁，有17.9％的女性在50岁时仍未结婚[10]。Raymo等将晚婚和低婚率的3种路径——拒绝婚姻、未能实现婚姻欲望及无计划地“漂流”进入单身生活——与具体的理论框架联系起来，从而间接为解释晚婚和低婚率提供了新的视角[11]。 在普婚社会，40岁以上的人口未婚率都极低。Jones曾提出“普婚”的标准是：若45～49岁女性的未婚比例不足5％，可视为普婚型社会[12]。大龄未婚男女的增多是否预示我国社会也在步发达国家的后尘向非普婚社会转变？不论是特殊群体的婚姻困境还是普遍存在的晚婚或不婚现象，都说明了社会的快速变迁极大改变了人口的婚姻状态。然而，这种变化具有什么样的规律或趋势，却缺少翔实的研究和分析。立足社会人口学视角，本研究以4次全国人口普查长表数据为基础，运用Python编程多层面比较不同性别、不同文化程度群体的未婚率曲线的参数变化，进而刻画30年来中国未婚率的演变特征。与以往研究相比，本研究将修正逻辑曲线应用于未婚率时序数据分析，通过迭代优化提升拟合精度，将婚姻市场性别差异与教育分层效应量化为可比较的模型参数，继而进一步阐明“低学历男性婚姻挤压”与“高知剩女”并存的双重结构，说明未婚率跃升已成为生育率断崖下跌的前驱因素，这为阐释我国生育率持续下跌提供了新的实证证据与解析路径，并据此提出构建婚姻友好环境、助力形成鼓励青年及时婚育的社会氛围。 二、数据来源及研究方法 本研究使用的数据是1990年、2000年、2010年和2020年共4次全国人口普查数据。我国的人口普查有短表和长表两种调查表：一般住户只需填写短表，10％的住户需填报长表，而有关婚姻生育的内容均归属于长表，因此本研究使用的数据均为长表中的数据。4次普查均提供了分年龄、分性别和分学历的未婚人口数，本研究的关键变量“未婚率”是根据普查中的总人数和未婚人数计算所得。 为把握未婚率的变化规律，以年龄为自变量，以未婚率为因变量，为各年份普查数据的观察值分别拟合一条函数曲线。因使用最小二乘法或极大似然估计方法求解函数的参数模型不具有很好的拟合优度，因此采用数值逼近的方法，使用Python语言编写代码，完成了数学模型的拟合。根据4次人口普查中提供的15岁以上分年龄的人口数和未婚人口数，计算各年龄人口的未婚率，据此绘制4个普查年份的分年龄的未婚率曲线(图1)。
图1 4个普查年份的未婚率 根据图1中4条曲线的形状可知，未婚率曲线具有逻辑曲线的特征。逻辑曲线的函数表达式为：
