摘 要：如今社会离婚率大大提升，婚姻稳定是社会稳定的重要组成部分。如何降低离婚率提高婚姻稳定性是如今研究的热门问题。本文着重研究了女性受教育程度对离婚率的影响，建立了一个以2005-2015年五省市面板数据为来源，以女性平均受教育年限、人均GDP、出生率、少儿抚养比、老年抚养比、商品房平均销售价格和城镇人口比率共7个为解释变量和粗离婚率1个为被解释变量的分析模型，最终根据模型结果对未来的政策提出建议。
　　关键词：离婚率;女性受教育程度;相关分析;面板数据分析
　　中图分类号：D669.1文献标识码：A文章编号：2095-4379-（2019）05-0298-01
　　作者简介：许月（1998-），女，汉族，湖北孝感人，重庆大学经济与工商管理学院，2014级本科在读，研究方向：工商管理，经济管理。
　　一、引言
　　随着现代经济的发展和人民生活水平的提高，个人权利在更高的程度上得以实现，中国的离婚率总体来说也处于不断上升的过程中[1]。以粗离婚率（年度离婚数与总人口之比）作为衡量标准，以差异较大的五省市：北京、浙江、四川、青海和贵州为例，它们的粗离婚率变化趋势就各不相同。
　　为了更好地分析各地粗离婚率产生的原因，为相关政策提出指导性依据，对离婚率影响因素分析就十分重要。现有学者对离婚率的影响因素研究包括初婚年龄，社会经济形式与妇女收入[2]。
　　二、指标选取
　　随着经济发展，中国数千年来男女思想得到很大的改变，女性地位不断提高，本文认为这对现在婚姻稳定性有较大的影响，假设受教育年限与社会地位在一定程度上成正比例关系。本文提出女性受教育程度定义为：
　　女性平均受教育程度=15×女性大专及以上占比 11×女性高中占比 8×女性初中占比 5×女性小学占比 1×女性未上学占比。
　　为考虑孩子以及地区经济发展情况的影响，本文选取女性平均受教育程度（WASY）、出生率（BR）、城镇人口比重（PUP）、房价（HP）、人均地区生产总值（PGDP）、少儿抚养比（JDR）、老年抚养比（EDR）作为解释变量。
　　三、多元回归模型
　　本文通过F检验与Hausman检验确定样本数据多元回归分析采用固定效应模型，Hausman检验结果为：
　　结果表明Hausman检验的P值为0.0000，在显著性水平α=0.01的前提条件下拒绝了原假设，即随机效应的基本假设不满足。
　　F检验结果为：
　　结果表明F统计量的概率为0.0001，表明固定效应模型优于混合效应模型。综合两个检验结果本文选择固定效应模型进行分析。
　　通过eviews进行固定效应模型的初步回归分析，结果如下：
　　其中每个参数显著性检验结果为：
　　结果表明，初步估计中只有EDR和WASY两个指标系数通过了显著性检验，本文所关注重点的女性平均受教育水平通过了检验，与离婚率呈现出正相关趋势。为得到更准确的影响效果，本文提出了PGDP、BR、JDR变量，视作其与离婚率之间并无显著关系。分别研究了HP、PUP、EDR、WASY与DIV的关系，得到了如下较为准确的回归模型方程：
　　使用eviews进行固定效应模型估计，结果如下：
　　其中每个参数检验结果为：
　　结果表明每个变量均通过了显著性检验，且最终模型R2=0.9329验证了模型的合理性。
　　四、结论
　　最终我们可以看出，地区房价、城镇人口比例、老年抚养比例、女性受教育水平对离婚率产生了显著影响。一定程度上反映出地区经济水平可能会增高离婚率。而女性受教育水平一定程度上反映了女性思想与权利意识的进步，婚姻越来越成为一个自由的选择。
　　[ 参 考 文 献 ]
　　[1]莫玮俏，史晋川.农村人口流動对离婚率的影响[J].中国人口科学，2015（05）：104-112 128.
　　[2]徐安琪，叶文振.中国离婚率的地区差异分析[J].人口研究，2002（04）：28-35.