京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
夜读 | 看了离婚大数据,我发现一条惊人规律
不久前,中国社会科学院社会学研究所研究员李春玲发表了一篇名为《社会变迁背景下中国青年问题研究》,引起了社会广泛关注。
文章里面公布了一组数据,非常惊人。
1990年,按照结婚的年龄,“男大女小”的婚姻模式占70%,“男小女大”的婚姻占13.32%,其余是年龄相差不大的。
然而20年过去后,这个数据发生了巨大的变化。
“男大女小”的婚姻从70%下降到43.13%,而“男小女大”的婚姻则从13.32%上升到40.13%,姐弟恋婚姻数量猛增。
“男大女小”和“男小女大”数量已经到了分庭抗礼的地步。
这说明什么问题?
说明女性社会经济地位在显著提高,人们的观念也在悄悄发生翻天地覆的变化。
“男小女大”的婚姻不一定就是女性各方面都要比男性强,但起码绝大部分女性的社会经济地位要比男性高一些,或者两者是相当的。
这是女性地位提高所带来的婚姻年龄匹配的变化。
我们先说婚姻制度,在万恶的旧社会为什么男人可以三妻四妾,吃喝嫖赌,而女人要三从四德,甚至要设贞节牌坊?
可能有人要说那时候的人类比较野蛮,还没有进化到现代社会文明的程度。
错!归根到底还是谁有钱、有粮,谁就是大爷。
因为在古代,社会主要的生产力是由男性创造的,女性无法创造财富,没有经济地位,所以她只能依附男人。
这就导致男人可以三妻四妾,女人却要三从四德。
为什么?因为女人不敢离婚啊,你离开了男人,只能活活饿死!
活命和男人在外面乱搞,哪个更重要呢?
当然是活命啊!所以在那个年代,女人只能忍气吞声,丈夫就是她的天。
但是随着时代的进步,尤其是第二次工业革命后,大量的工作不再需要蛮力了,女性也可以代替男性的工作,女性就开始经济独立了。
婚姻制度也发生了变化,变成了一夫一妻制,因为现在女性也可以赚钱,你再一夫多妻制,女性也不肯干。
不信你查查第二次工业革命的时间和实行一夫一妻制的时间,惊人的吻合。
说实话,一夫一妻制的实行到现在也只有短短几十年的时间,有的男性的思想还停留在旧社会,出轨,包养小三,还在家里不断要求女人:
结了婚,要以家庭为重,不能老往外跑;
结了婚,要能入得了厨房,洗手做羹汤;
结了婚,要能赚钱,家务全包,还要貌美如花;
结了婚,要能生孩子,还要男孩;
结了婚,要侍奉公婆,做好老婆的本份!
于是他们当起了甩手掌柜,认为自己只要赚钱就行,家里的事情一概不管,让自己的老婆当起了保姆、生育工具和累死累活的老妈子。
他们仍然像个长不大的“巨婴”,让自己的伴侣过起了丧偶式婚姻。
很多在痛苦中的女人就会开始醒悟:
钱我会赚,地我会扫,饭我会做,架我会打,街我会逛,要是有个男人我还得给他洗衣做饭,料理家事,生了孩子还要和他姓。
有事需要他的时候,可是他一点用都没有,什么问题还得自己解决,甚至还担心他劈腿劈出个联合国,还要满世界给他灭小三。
这就会导致离婚。
- 贰 -
今年上半年,根据民政局官网公布的离婚大数据分析显示,全国新婚558万对夫妇,同时有185万对离婚。
与去年相比,离婚率同比增长10.3%,结婚率则同比下降7.5%。
越来越多的女人不想结婚了,越来越多的女人想要离婚。
这数据吓死人了。
到了这里,有个事实你不得不承认,女人经济越独立,离婚的概率越高。
为什么?
以前的一夫多妻制,女人不敢离婚。
而现在一夫一妻的婚姻制度,它的本质是合作,相互尊重,相互分工,对于女性来说,现在她的经济可以独立,带来了人格独立和精神独立。
而丈夫却不能发自内心地关爱她、尊重她,承担起自己的责任,那么“丈夫”这个角色越来越不重要,势必会离婚。
女性社会经济地位在提高,姐弟恋增多,离婚率越来越高。
这些数据也从侧面证明了这个观点。
- 叁 -
这些年离婚率高居不下最主要的原因就是女性力量的崛起,而很多男性还在用过去的那一套对她们。
把她们当成自己的依附品,要她们对自己百依百顺。
这就好比隔壁的李师傅,他的能力明明可以拿月薪两万了,老板却还只肯给他一个月两千,还经常骂他猪狗不如。
这个时候他肯定辞职不干,按这个道理,女性也不肯干了。
除此之外,还有一个现象不容忽视:受高等教育的女性明显超过男性。
我们只知道婚恋市场每年在发生变化,可是在教育领域同样在发生变化,甚至可以说,教育领域影响了婚恋市场。
大家都知道,以前是男性受教育水平高于女性,但从“80后”“90后”开始,女性受教育程度逐渐比男性高。
尤其是高等教育这一层次,女大学生比例明显超过男生。
所以,女性有好职位、高收入的人群越来越多,女性越来越独立,就出现了女性高端人群和男性低端人群的搭配,也就是“女大男小”的婚姻模式。
当然了,这也是剩女越来越多的原因,你以为剩女是嫁不出去吗?错!
绝大多数的剩女是不想将就,因为眼界和学识,不想找一个比自己层次低、没有话题的男人。
那么你想想,在婚恋市场中,有两种人是最不好找到伴侣的:
一种是层次高的女性,一种是层次低的男性。
现在姐弟恋的婚姻越来越多,已经慢慢解决了女性的这个问题。
那么层次低的男性会越来越难找到伴侣,尤其是现在中国的男性比女性要多很多。
这就细思极恐了,你会发现一个惊人的规律:有些男性是注定要被淘汰的。
为什么?
你想想啊,现在结婚和离婚都是自由的,结婚的越来越少,离婚的越来越多,在时间的推移下,离婚不再是一件羞耻的事情。
那么那些低层次还在家里当大爷的男人,只有两种选择:
一种是根本就没人愿意和他们结婚,还有一种是结婚了,也会要离婚。
那么在自由的选择下,在时间的不断推演中,这个群体会慢慢被淘汰。
李银河老师说婚姻制度最终要走向消亡,这个想法我还不敢提,这需要漫长的时间来论证.
但是我认为在社会的激烈变化和动荡中,根据物竞天择的原理,有一部分群体是要注定被淘汰的。
好了,以上只是个人观点,接受指正,接受批评。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
近日,由 CDA 数据科学研究院重磅发布的《2026 全球数智化人才指数报告》,被中国教育科学研究院官方账号正式收录, ...
2026-04-22在数字化时代,客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为,都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹,构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石,而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节,是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22 很多数据分析师每天盯着GMV、转化率、DAU等数字看,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何搭建一套完整的 ...
2026-04-22在数据分析与业务决策中,数据并非静止不变的数值,而是始终处于动态波动之中——股市收盘价的每日涨跌、企业月度销售额的起伏、 ...
2026-04-21在数据分析领域,当研究涉及多个自变量与多个因变量之间的复杂关联时,多变量一般线性分析(Multivariate General Linear Analys ...
2026-04-21很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度”“这 ...
2026-04-21在数据处理与分析的全流程中,日期数据是贯穿业务场景的核心维度之一——无论是业务报表统计、用户行为追踪,还是风控规则落地、 ...
2026-04-20在机器学习建模全流程中,特征工程是连接原始数据与模型效果的关键环节,而特征重要性分析则是特征工程的“灵魂”——它不仅能帮 ...
2026-04-20很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问题, ...
2026-04-20在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16在机器学习无监督学习领域,Kmeans聚类因其原理简洁、计算高效、可扩展性强的优势,成为数据聚类任务中的主流算法,广泛应用于用 ...
2026-04-16在机器学习建模实践中,特征工程是决定模型性能的核心环节之一。面对高维数据集,冗余特征、无关特征不仅会增加模型训练成本、延 ...
2026-04-16在数字化时代,用户是产品的核心资产,用户运营的本质的是通过科学的指标监测、分析与优化,实现“拉新、促活、留存、转化、复购 ...
2026-04-15在企业数字化转型、系统架构设计、数据治理与AI落地过程中,数据模型、本体模型、业务模型是三大核心基础模型,三者相互支撑、各 ...
2026-04-15数据分析师的一天,80%的时间花在表格数据上,但80%的坑也踩在表格数据上。 如果你分不清数值型和文本型的区别,不知道数据从哪 ...
2026-04-15在人工智能与机器学习落地过程中,模型质量直接决定了应用效果的优劣——无论是分类、回归、生成式模型,还是推荐、预测类模型, ...
2026-04-14