台灣地區女性婚姻經驗之生命歷程變遷

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(1)參、研究設計隨著社會變遷，生活在不同時代下的台灣地區女性，經歷了不同的生活經驗，分享的價值觀念也會有所差異。如同，1940、1960 以及 1980 三個世代的台灣女性，會呈現出祖母、母親與女兒三個世代間的婚姻組成變遷；但另一方面，身處在同一時代中的女性之間也會產生個體行為的變異。由於在女性的生命歷程之中，「婚姻」會是一個重要的影響因子，女性的教育機會、勞動參與機會與工作成就都和「婚姻」有所連結，在目前教育擴張以及女性勞動參與提高的現況中，女性的婚姻歷程格外受到矚目。本研究試圖透過女性婚姻史的建構，對現代社會女性的婚姻組成與婚姻行為進行剖析，藉由呈現各種婚姻事件的發生機率與發生時間，來進一步釐清女性生命之. 治政大個不同世代中個別女性婚姻經驗的生命歷程。立. 中，各種可能之「婚姻」事件的發生順序如何變化，並模擬出祖母、母親與女兒三. ‧ 國. 學. 一、微視模擬（micro-simulation）途徑. 欲探討台灣地區女性婚姻經驗的生命歷程，需結合女性一生中初婚、離婚、再. ‧. 婚及喪偶各種可能的年齡別婚姻經驗資料，但透過現有資料我們只能了解女性單一. y. Nat. 婚姻狀態之分佈，無法獲得女性婚姻史的實證資料，因此，必須採取其他途徑來獲. al. er. io. sit. 得完整的個別女性婚姻史資料，才能分析歷史性的女性婚姻經驗之生命歷程。. n. 一般來說，婚姻生命表是一個能夠用來了解女性婚姻狀態轉移的方法，但婚姻. Ch. i Un. v. 生命表乃是採取鉅視模擬途徑建立的，雖可以用來觀察台灣地區女性的集體經驗，. engchi. 藉以瞭解群體行為的期望值，卻無法進一步得知個體變異。探討女性婚姻經驗之生命歷程的主旨，即是為了瞭解個體變異；因此，若採取微視模擬途徑，建構女性的婚姻史，接著描述並比較各類型女性之生命歷程，便可以看出時代變化下之變異和變遷。本研究主要將焦點集中在「三代女性」的婚姻生命歷程變遷與變異之上。因此，將台灣地區女性分成三個世代，分別是出生於 1940 年代、1960 年代以及 1980 年代的祖母、母親與女兒世代的女性，分別探討三個世代的女性之間的婚姻組成變遷，以及各個世代中女性的婚姻狀態變異，藉此了解不同世代的台灣地區女性所經歷的婚姻生命歷程有著什麼樣的差異。由於在實證研究的資料處理上難以清楚劃分世代經驗，我們在此便使用 1950－ 1960、1970－1980、以及 1990－2000 年的斷時性資料，來代表 1940、1960 與 1980 -22-.

(2) 三個世代女性的婚姻經驗，也就是用來代表祖母、母親與女兒三代所各別經歷的婚姻事件轉移資料；雖然這是斷時性的資料，但由於女性身為祖母、母親與女兒的經歷往往是橫跨數個年代所建立起來的，因此，使用斷時性的資料可以提供我們包含了多個年代婚姻經驗組成的祖母、母親與女兒婚姻生命歷程變遷。二、微視模擬（micro-simulation）特點微視模擬途徑，基本上與鉅視模擬（macro-simulation）途徑建立的婚姻生命表相似，不過，相較而言，微視模擬途徑具有兩個特點：第一，微視模擬途徑建立在「個體」（individual）的基本單位之上，而非集體人口（population）的基本單位之上描述個體的人口行為，除了可獲取群體行為的期望結果，亦能告知個體變異狀況。第二，微視模擬途徑納入「隨機變異」（random variation）成分；因此，就如同 Monte Caro 途徑一樣，可以提供我們更多的統計資訊（van Imhoff，1998； Wolf，2001）來探討台灣地區女性婚姻生命歷程的經驗。基本上，本研究將以歷年台灣地區女性之實際經驗事實作為基本情境（Scenario），代表不同時代條件下的年齡別初婚率、年齡別離婚率、年齡別再婚率、年齡別喪偶率和年齡別死亡率等盛行率的盛行母體，在此情境之下以微視模擬途徑觀察一批女性（例如，10 萬人），若這批女性（例如，10 萬人）遵循特定情境如年齡別的初婚、離婚、再婚、喪偶與死亡風險，其婚姻史將如何變化，進而建立大批個別女性的婚姻史系列資料，最後再依此進行描述與比較。三、使用資料欲使用微視模擬途徑建構台灣地區女性婚姻史，我們需要透過實證的經驗事實資料，如年齡別初婚率、年齡別離婚率、年齡別再婚率、年齡別喪偶率與年齡別死亡率，來分別計算出代表不同世代的女性，所經歷的婚姻經驗之年齡別初婚機率（age-specific probability of first marriage）、年齡別離婚機率（age-specific probability of divorce）、年齡別再婚機率（age-specific probability of remarriage）、年齡別喪偶機率（age-specific probability of）、以及年齡別死亡機率（age-specific probability of death）。透過政府人口統計，我們可以得到：（一）內政部戶政司「台閩地區人口統計－各縣市人口結婚和離婚對數及結婚和離婚率按性別及結婚次數分」（1945－2006 年）中粗結婚率、再婚率與粗離婚率的資料，但此資料並未按年齡區分，因此無法提供我們年 -23-.

(3) 齡別的初婚率、離婚率以及再婚率。（二）依據內政部戶政司「台閩地區人口統計－臺閩地區結婚對數按新郎新娘年齡與婚前婚姻狀況分」（1975－2006 年）所計算得出的再婚人口數，但此資料乃是以五歲年齡組作為區分，我們亦無法得到單齡的再婚人口數，且資料年數也不足以進行跨世代的研究。（三）依據內政部戶政司「台閩地區人口統計－臺閩地區離婚對數按離婚者性別及年齡分」（1975－2006 年）所計算出的離婚人口數，但此資料乃是以五歲年齡組的方式呈現，無法得知單齡的離婚人口數，且資料年數也不足以進行跨世代的研究。透過以上資料，我們只能了解台灣地區女性的粗結婚率、粗離婚率、粗初婚率與粗再婚率（如圖十九、圖二十）等盛行率的資料。雖然，我們可以由此看出台灣地區女性婚姻組成的變遷，如女性粗結婚率的下降、女性粗離婚率的上升，以及女性初婚率的下降與女性再婚率的變化，亦可以使用這些資料作為本研究欲探討之議題的佐證；但是，受限於年齡組的區分與可取得之資料年數，這些資料無法直接提供本研究所需之詳細相關婚姻狀態轉移機率的資訊，因此，必須另覓途徑將上述政府統計資料轉換為適用於微視模擬之年齡別初婚率、年齡別離婚率、年齡別再婚率以及年齡別喪偶率。使用斷時性調查資料間接估計事件轉移率的途徑有許多，依照事件是否可能重複發生可簡單區分為「單一遞減的不可重複事件」、「單一遞減的不可重複事件」、以及「遞增遞減的多重事件轉移」。「單一遞減的不可重複事件」轉移率的間接估計可分為參數式途徑，如提供「死亡率法則」（low of mortality）的 Gompertz 函數、或是用以估計年齡別生育率的 Gamma Distribution 與 Hadwiger Distribution ；以及 Schmertmann 以 Lexis 圖式描述年輪（cohort）、時期（period）、盛行率、與發生機率的非參數式途徑。而「多重遞增遞減的事件轉移」則較為複雜，本研究所欲探討的婚姻狀態轉移即是一多重遞增遞減的事件轉移，「Iterative Proportional Fitting」（IPF）方法即是一有用的估計工具，「IPF」方法在 1940 年由 Deming and Stephan 提出，被廣泛應用在對數線性模型（log-linear model）的參數估計中，乃一適合用於估計交叉表中各方格次數分佈的方法；Schoen and Jonsson 則在「IPF」的基礎上，進一步提供「RSA」法（Relative state attraction），從理論上來看，狀態之間的轉移其實存在著吸引或拒斥的力量，因此若是能在進行「IPF」估計時納入相對的狀態吸引力，便更能適切的估計事件的狀態轉移頻率。. -24-.

(4) 在本研究中，我們即是採取「IPF」方法來做為估計婚姻狀態轉移機率的方法，針對各種婚姻狀態所形成的交叉表空格，求出其狀態轉移的人口次數分配，進而間接估計婚姻狀態的轉移率。 12 11 10 9 8 7 6 粗結婚率. 5. 粗離婚率 4 3 2 1 0 1945. 1950. 1955. 1960. 1965. 1970. 1975. 1980. 1985. 1990. 1995. 2000. 2005. 圖十九.台灣地區女性粗結婚率與粗離婚率資料來源：內政部歷年「台閩地區人口統計」 100 90. 女粗初婚率. 80. 女粗再婚率. 70 60 50 40 30 20 10 0 1970. 1975. 1980. 1985. 1990. 1995. 2000. 圖二十.台灣地區女性粗初婚率與粗再婚率資料來源：內政部歷年「台閩地區人口統計」. -25-. 2005.

(5) 四、Iterative Proportional Fitting（IPF）本研究欲分析祖母、母親與女兒三個世代的女性，婚姻經驗生命歷程轉變的個體資料，但由於適用於微視模擬之年齡別初婚率、年齡別離婚率、年齡別再婚率以及年齡別喪偶率取得不易，單純採用前述之現有政府人口統計資料，無法計算出研究所需的女性年齡別初婚機率、年齡別離婚機率、年齡別再婚機率、年齡別喪偶機率、以及年齡別死亡機率等，亦無法得到合理的模擬結果。因此我們藉由「IPF」方法以矩陣（Matrix）來估算此研究所需的各種婚姻狀態轉移機率，並且將前述之現有政府人口統計資料搭配整理，作為三個世代女性的婚姻狀態合法轉移機率的起始值。欲建立 IPF 矩陣，我們首先必須取得祖母、母親與女兒三個世代女性婚姻狀態的年齡別轉移機率，以及祖母、母親與女兒各別在 x 歲與 x+1 歲時的婚姻狀態分配人數。如前述，我們使用 1950－1960、1970－1980、以及 1990－2000 年的橫斷面資料，來代表 1940、1960 與 1980 三個世代女性的婚姻經驗；在此，我們挑選 1956、 1980 以及 2000 年的實證婚姻經驗資料做為「IPF」矩陣的基礎，依序討論如下：（一）由於我們欲了解祖母、母親與女兒的婚姻經驗生命歷程，故須建立此三個世代女性的年齡別婚姻狀態人數分配。我們使用 1956、1980 與 2000 年度「行政院戶口普查處臺閩地區戶口及住宅普查」報告中「台灣地區人口婚姻狀況按單一年齡分」之資料，以「Sullivan Method」建立三個年度的婚姻生命表1。如此我們便可以得到三個不同世代女性之年齡別婚姻狀態人數分配，以此做為「IPF」的年齡別邊際次數（如表一）。（二）交叉表中的邊際次數分配（如表一），是封閉人口在交叉表中各方格之間轉移的結果，若是能夠估計出交叉表中空白方格的轉移人數，即可計算婚姻狀態轉移率。因此使用「IPF」方法時，必須先建立包含 1956、1980 與 2000 年各種合法婚姻狀態（如圖十七）的年齡別轉移機率之 Design Matrix（如表二）。一般而言，使用「IPF」方法時，往往會預設各方格間的轉移機率均等（如表三）；但用來估計婚姻狀態轉移機率時，由於初婚、離婚、喪偶等轉移機率不可能是均等機率，故這樣的預設並不妥當。因此，交叉表中婚姻狀態轉移的機率，必須使用前述政府統計實證經驗資料做為基礎進行估計2。 1. 以「Sullivan Method」建立之三個年度的婚姻生命表請詳見附錄一詳細之年齡別轉移率計算方法請詳見附錄二。. 2. -26-.

(6) （三）使用政府統計資料取得年齡別婚姻狀態轉移率之後，便能夠以這些轉移率做為基礎，進一步計算出婚姻狀態轉移機率；由於此研究預設在一年中各種婚姻事件發生的風險相同，我們可以使用「Linear Method」，將年齡別婚姻狀態轉移率（mx）轉換成年齡別婚姻狀態轉移機率（qx）。「Basic Life Table by the Linear Method」： 1 q x =. 1⋅n m x 1 1 + ⋅1⋅n m x 2. （四）得到這些不同世代女性的年齡別婚姻狀態轉移機率起始值之後，我們便可以使用「IPF」估算出能夠代表祖母、母親與女兒三個世代女性婚姻經驗的年齡別婚姻狀態轉移機率（qx）3。. 表一.婚姻狀態轉移矩陣之起始邊際次數以 2000 年 15 與 16 歲女性人口依婚姻狀態分為例 x+1 x. 未婚. 已婚. 未婚. P11. P12. 離婚. 已婚. P22. P23. 離婚. P32. P33. 喪偶. P42. 合計. 55231. 41691. 喪偶. 死亡. 合計. P15. 63131. P25. 34214. P35. 1181. P44. P45. 99. 127. 45. P24. 1532. 表二.婚姻狀態間合法轉移機率之 Design Matrix：各種可能的婚姻狀態（state space）之間合法轉移（transition flow）的轉移機率；著色方格則為各種婚姻狀態（state space）之間不合法的狀態轉移（transition 轉移後狀態未婚. 3. λ11. flow）已婚離婚. 出. 未婚. 發. 已婚. λ22. λ23. 狀. 離婚. λ32. λ33. 態. 喪偶. λ32. 喪偶. λ12. 詳細之「IPF」運用方法請詳見附錄三。 -27-. 死亡 λ15. λ24. λ25 λ35. λ44. λ45.

(7) 表三.預設婚姻狀態間合法轉移機率均等之 Design Matrix 轉移後狀態未婚已婚離婚喪偶死亡出. 未婚. 1. 1. 1. 發. 已婚. 1. 1. 狀. 離婚. 1. 1. 態. 喪偶. 1. 1. 1 1. 1. 1. 使用 1956、1980 與 2000 年的女性婚姻經驗實證資料，配合「IPF」方法得到這些婚姻狀態之間的轉移機率參數後，便可以這些資料作為基礎進行微視模擬，模擬女性婚姻經驗之生命歷程，建構出祖母、母親與女兒三代女性之個體婚姻史資料，進而釐清台灣地區「三代女性」之間的婚姻生命歷程集體變遷，以及「三代女性」的婚姻生命歷程個體變異。五、微視模擬（micro-simulation）過程接下來，女性婚姻史的微視模擬過程，依序如下：（一）以 1940、1960 以及 1980 三個時代台灣地區女性的年齡別初婚機率、年齡別離婚機率、年齡別離婚再婚機率、年齡別喪偶再婚機率、年齡別喪偶機率與年齡別死亡機率分別作為基本情境（劇本），這些不同的情境即為微視模擬的輸入參數。（二）設定一批女性人口（10 萬人），其起始年齡為 15 歲。（三）假設初婚、離婚、再婚、喪偶與死亡事件為競爭性風險，而且，每一年度之內，事件風險只有發生一次。更重要的是，各種婚姻事件的發生，必須建立在各種婚姻狀態（state space）之間的合法轉移（transition flow）之上（如圖二十一）。（四）每位女性從 15 歲開始，以「年」作為基本時間單位，逐年累進成長。（五）在每一年度之內，賦予每名女性一個隨機值（為 uniform 分配），依據這些隨機值判斷其對應之婚姻事件（年齡別）與死亡事件（年齡別）風險，以決定這名女性在該年度終止時，所處的存活或婚姻狀態為何。（六）將上述（二）至（五）程序逐年從 15 歲累進至 50 歲，如此重複建立這批女性人口（10 萬人）的婚姻史。（七）將上述程序應用至（一）所建立的不同情境，如此建立不同婚姻事件與死亡條件下的女性婚姻史。. -28-.

(8) 在針對台灣地區女性婚姻史的微視模擬中，我們設定了幾項預設，包括： 1.. 不同婚姻狀態者，其死亡風險相同。. 2.. 每年同一女性最多只能改變婚姻狀態一次。. 3.. 所有婚姻狀態的改變，皆是合法的轉移。. 這些預設，雖不全然符合事實，但對於模擬結果的影響不致於造成扭曲，所以，可以視為合理的預設。已婚【2】. λ12. λ23 λ32. 離婚【3】. λ24. 未婚【1】. λ42 λ25. λ15. 喪偶【4】. λ35. 死亡【5】. λ45. 圖二十一.婚姻事件可能發生之順序與組合所有女性的婚姻狀態皆從未婚出發，合法的狀態轉移為已婚或死亡，若無狀態轉移，則繼續停留在未婚狀態中；若婚姻狀態已轉移為已婚，則接續的合法狀態轉移為離婚、喪偶或死亡，若無狀態轉移，則繼續停留在已婚狀態中；而離婚者的合法狀態轉移則為再婚（已婚）或死亡，若無狀態轉移，則繼續停留在離婚狀態中；最後，喪偶者的合法狀態轉移為再婚（已婚）或死亡，若無狀態轉移，則繼續停留在喪偶狀態中。. -29-.

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