「3000 万光棍」意味着什么，有什么办法可以解决由此产生的问题？

by , at 03 August 2020, tags : 性别比漏报人口普查普查光棍 点击纠错 点击删除

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知乎用户华夏英灵发表

昨天刚刚想到，今天就看到这个问题。。

日本以 2015 年的时间点为基准，到 50 岁为止一次都没结过婚的人口比例，男性占 23.3%、女性占 14.06%。2015 年日本人口是 126 684 023 人，男性 48.6%，女性 51.4%。

也就是说男性光棍大约 1434.5 万人，女性光棍大约 915.5 万人，男光棍多出 519 万，多出来的男光棍占总人口的 4.1%，而 3400 万不到的中国男光棍也不过占总人口的 2.4% 而已。。

——你看日本发生啥巨大社会问题没有？

所以不必杞人忧天，是动画和 AV 不好看，还是游戏不好玩？年纪大了还可以喝酒撸串花生米，象棋麻将炸金花，区区 3000 多万人，当当死宅就无所谓啦

知乎用户灵剑发表

更新：

从普查数据（长表，10% 抽样）当中看了一下婚姻状况的部分，的确从数据上看，未婚男性的数量远多于未婚女性。

然而，这个数据并不是 “未婚” 和“已婚”两部分，而是分为 “未婚”“有配偶”“离婚”“丧偶” 四个状态的。其中未婚男性多于未婚女性 330 万，有配偶数量女性多 80 万（这个数量差是跨国婚姻导致的吗……），离异男性多于离异女性 17 万，而丧偶女性多于男性 240 万。注意这是 10% 抽样的数据，所以大致要乘以 10（或者按实际比例算是 13），也就是未婚男性多于未婚女性 3300 万，离异男性多于离异女性 170 万，丧偶女性多于丧偶男性 2400 万。

这意味着适龄初婚男性比女性多的原因可能主要是结构问题，大龄丧偶女性大多守寡，而大龄丧偶男性则可以找到年龄相对小的离异女性重组家庭，年龄相对小的离异男性则可以找到年龄更小的初婚女性，于是初婚男性多于初婚女性。如果婚姻结构发生变化的话，适龄初婚男性和初婚女性的比例也可能发生变化。

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@chenqin

我也简单查了一下相关的数据，你看一下和你的研究哪里有出入

首先使用的是第五次和第六次普查时候的数据，也就是 2000 年和 2010 年，这两次是全国普查，而其他年份只有 1% 抽样的数据，两者的不确定度相差 10 倍左右，所以优先用普查数据。两者用同一个年代出生的人口做对比，例如 2000 年 0-4 岁的，在 2010 年是 10-14 岁，这样原理上来说数据应该是连续的。

实际结果是：

注意负的表示人口不仅没有减少，反而增加了，低年龄段有大幅的增加，如果不是多了接近两千万的移民的话，这说明 2000 年的普查漏报的情况是很严重的。同时可以看到女性增加的比例在低龄段更高一些。

普查中也有死亡人数的统计，不过只有一年的，按这一年的数据简单重复到 10 年范围上，可以扣除死亡人数的估计，得到漏报的估计：

可以看到，低年龄段的漏报男女都极多，女性更高一些，而且每个年龄段都更高，累积起来的确是不少的，可以在很大程度上抵消出生时候奇怪的性别比例统计。

这里还有一个现象，就是在 20-24 和 25-29（按 2010 年）两个年龄段上，男性的漏报变成了负数，

@chenqin

在另一个回答中将它解释为外出打工导致的统计疏漏，我认为可能并不是这样，因为外出打工并不会注销户籍，而统计当中是有按所在地和按户籍两种不同的统计的，应该不会将一个登记了户籍的人统计没了，数据中连出国留学的都统计进去了，没道理不统计外出打工的。

我认为这个现象可能是一种很中国特色的户籍操作，叫做改年龄，因为中国的法定婚龄是男 22、女 20，所以一部分不够年龄结婚的人会通过某些渠道将年龄改大，以方便顺利登记结婚，这导致了这两个年龄段的人数神秘下降，而后面的年龄段的人相应增加，所以 30-34 岁的男性反而出现了较大比例的增加，当然这只是一种推测。女性同样也有改年龄的，但不如男性常见，所以女性在 25-29 的年龄段漏报人数也相对变低，而后面增加，可能是这个效果。

这两次普查中表现出的累积漏报率对男女比例的影响大约在 15 左右，这意味着 2000-2010 普查和抽样中接近 120 的出生比例，实际比例是 105 的正常比例，到适婚年龄时，实际的性别比在 104 左右。这是比较乐观的估计，如果 2010-2020 的漏报没有 2000-2010 那么严重，那么实际的性别比可能会高一些，但个人估计不会超过 107。也并不会到达某些人说的 100，因为数据中的 100 左右我们经过分析，认为是更多男性青年将年龄改大导致的年龄段真空现象。这个比例我认为基本算是正常的。

@chenqin

在另一个回答中提到的 2000 年出生（按照 2000-2005 理解）人口在 2015 调查中，男女比例上升到 126，这个数据我在统计局的官方网站上看到的是 116，而不是 126，与 2010 年普查基本一致，意味着并没有出现性别比例反而更加失衡的现象。

其实也根本不用那么麻烦，因为 2020 普查马上就要开始了，到时候的结果必然是一目了然，也就不需要再争论男女比例是否真的失衡这个问题了。

知乎用户夏夜发表

2017 年 1 月，国家统计局发布数据显示，2016 年年末中国大陆总人口 138271 万人，其中，男性人口 70815 万人，女性人口 67456 万人，虽然男性人口仍比女性人口多出 3359 万，但总人口性别比为 104.98（以女性为 100）至国际通行的的合理区间（102—107）之内。

1953 年第一次人口普查，男女比 107.6。1964 年第二次人口普查，男女比 105.5。

1982 年第三次人口普查，男女比 106.3。

1990 年第四次人口普查，男女比 106.6。

2000 年第五次人口普查，男女比 106.7。

看到这，题主你还担心吗？性别比例失衡没有几百年也有几十年了，哪怕是几十年战争刚结束的 1953 年，男女比例也比今天失衡。隔壁邻居日本国，到 50 岁也未婚的男性接近 1/4，乱了吗？完了吗？所以放心吧，日子该怎么过还是怎么过。

知乎用户五角场喵叔发表

我感觉吧，这个问题下面好多人没搞清楚问题的要点，也就是造成光棍的根本原因到底是什么？

很多答案，包括高赞答案

@味精

；这位先生也来看看。

光棍的根本原因不是什么比例，而是穷，穷这个毛病，如果你不能富裕起来，那就是绝症，不能变富，那穷病就是治不好的绝症。

你说有光棍多出来，如果都是发达国家的收入水平，汽车洋房游泳池的怕什么啊，全世界的女人都是你们的解决对象，周边一圈穷国家，随便你挑，为什么有越南媳妇要逃回国，还不是看到山里也太穷了。

女多男少就有用了吗？远的说，工业革命时期，有名的大英帝国老姑娘会便宜码头工人吗？

拿现在来说，多少年香港的比例一直就是男少女多，这可是统计数据的实锤，怎么了，人家港女上中西部农村找男人了吗，人家本地港男没出息都看不上呢，找大陆的不是土豪就是明星什么的，你不强，不富，谁来正眼看你。

就算三千万光棍对面有六千万剩女也没用，你没出息，人家单着或者给大款做小，也不会来便宜你的，醒醒吧，老兄。。。。

隔了一段时间来看，有不少吐槽的言论，感觉也正常，但是我这个真不是鸡汤，而是事实，为啥这么说呢，当今的环境下，你指望国家政府在这事情上出力出钱，恕我直言，想都别想，你指望社会环境回到以前，那也是想都别想，没办法，男人只能指望自己，靠自己，当然其实真的单身也没啥，总之，舔狗不得 House。。。大家懂的

其实这问题其实很无聊，群体性的问题解决办法没有，那就说这问题不存在吧。。。。。

最后我要补充下，纠结男女比例意思不大，但是这问题下面有田园女拳说什么打掉了上千万的女婴，我感觉是失了智吧，这打胎不是打乒乓球啊，任何家庭人家都会再三思量的，人家自己的孩子，会当冬瓜，西瓜一样的打掉？？

少量的，个别的，很难评论，大规模的去有意的流产，这对任何家庭都是健康，金钱，亲情，机会成本的重大损失。。。。可能不。。。

知乎用户宇航发表

这个说法挺可笑的，好像中国人口增长到适婚男性比适婚女性多三千万的时候人口就停止增长了一样，就算真的停止增长了越南缅甸柬埔寨印度不是还在增长吗？

知乎用户 chenqin 发表

最近才看到，有一群人在知乎上不断地对性别比失衡的问题进行「辟谣」，还不小心到了我的通知里面。

比如这个答案的最高赞：

又比如：

真的让我很惶恐，因为显然在他们的矛头下，我就是其中的一个重要「造谣者」嘛，比如下面这几篇：

[「2025 年时中国将有 3700 万单身汉」的数据靠谱吗？有什么解决办法？www.zhihu.com

](https://www.zhihu.com/question/22603716/answer/37773655)[为什么有「剩女问题」？为什么许多优秀的中国女性，还找不到对象？www.zhihu.com

](https://www.zhihu.com/question/20799658/answer/37944469)[为什么身边的大龄剩女如此多，剩男却寥寥无几？www.zhihu.com

](https://www.zhihu.com/question/23185101/answer/422316334)

这几篇加起来二百多万阅读，统统说的是性别比失衡的事情，那都是我写的呀……

于是只好害怕地打开他们的论据，看看这个「3000 万光棍」到底是被他们怎么辟谣的。

一，这些辟谣能成立吗？

先引用其中第一个辟谣

[如何看待近期媒体宣称，国家统计局数据显示，中国 00 后性别比例失调加剧？www.zhihu.com

](https://www.zhihu.com/question/293477105/answer/486527935)90 年代初，有学者利用相关统计数据的对比发现了人口性别比数据中存在的疑问，比如，离调查年份越近的性别比越高，而离调查较远年份的性别比逐步恢复正常值，也就是说我国的人口性别比偏高是 “假” 的, 因为这部分漏报或瞒报的女性婴儿事实上已经存在，只是在人口统计的数据中没有被 “算” 出来，等过了一定的时间段，这一部分人口会逐渐显现在统计中；并且通过 1990 年普查数据进行存活人口反推，可证明出生性别比偏高的原因在于出生过程中女婴的瞒报、漏报、错报现象(徐毅等，1991；曾毅等，1993) 。

曾毅这篇文章发表于 1993 年，他的结论是这样的：

记住他的三个主要结论：

1，1983-1990 年见，女婴漏报导致出生性别比升高至少占出生性别比超常部分的二分之一至四分之三以上。
2，产房出生性别比在 108 到 109.7 之间，比正常值高出 2-3.7 个百分点。
3，漏报女婴加上产前性别鉴定可以解释 80 年代后期我国出生性别比的绝大部分，因而也说明了溺弃女婴不是我国性别比升高的主要原因。

然后这位引用者是怎么归纳这个论文的呢？

因此这些学者认为出生性别比超出正常值主要是漏报、瞒报造成的，中国并不存在事实上的性别比偏高问题。

人家明明说的是：

漏报 + 产前性别鉴定 = 80 年代的性别比升高

到了这位答主的答案里，就成了：

漏报 = 性别比升高

这两个等式是一回事吗？

第二个辟谣

持性别比失调论调的文章我见的多了，所有的文章都忽略了大量问题，这背后就像有一只看不见的手在操纵，就像全球变暖成为政治正确一样，但我依然可以给你找出很多关于人口漏报的文章
总和生育率、出生性别比的修正与评估研究——基于 1982—2010 年历次人口普查、1% 抽样调查数据米红杨明旭

在这里，他们再次引用了一篇学术论文，米红和杨明旭 2016 年 2 月发表在《人口与发展》上的文章《总和生育率、出生性别比的修正与评估研究》，在这篇文章中，作者画出了这样一幅图：

在图中最高的那条带 × 的线指的是官方统计值，下面那条带实心方块的线是作者考通过

基于 1982—2010 年间的四次人口普查、三次 1% 人口抽样调查数据，利用人口留存分析法，重构出我国 1982—2005 年间各年的单岁组人口数; 提出一种自修正迭代算法对 0 岁组的死亡概率和人口数进行了二次修正; 进一步测算出各次调查时点的低龄组 (0 ～ 5 岁) 人口漏报率。

等算法估计出的真实出生性别比，可以看到，在 1991 年之前，作者和 1993 年的曾毅得到了一样的结论，那就是出生性别比偏高的原因主要来自漏报等因素，而在 1991 年之后，两者逐渐接近，而且趋势相同——从 1991 年到 2010 年，都在升高，而非下降。

根据论文作者的计算，2010 年第六次人口普查时的出生性别比约为 118，即 118 个男婴对应 100 个女婴。

第三个辟谣

无论 80 后 90 后，历次人口普查都是低年龄段男孩比女孩多很多，而到了成年的时候，男女的比例就会趋于平衡，男孩突然少了几百万，女孩则突然多了几百万。
方遥：如何看待近期媒体宣称，国家统计局数据显示，中国 00 后性别比例失调加剧？对中国 4 次人口普查低龄人口数据的再认识存在重报、漏报问题 - 快资讯

这里的第二个引用来自侯亚杰和段成荣在 2018 年 2 月发表在《中国人口科学》上的文章《对中国人口普查低龄人口数据的再认识》，辟谣者再次想用他来证明 “人口漏报” 导致了性别比异常升高，那这篇论文到底说了什么呢？看下图：

在这张图表上，作者考虑到这样的漏报之后，计算了每一年的漏报大约能解释性别比升高的百分之多少，以及去除了女婴漏报之后的性别比，结果和前两个论文也十分一致：

1，90 年代之前，漏报能够解释二分之一到四分之三的性别比升高

2，1991 到 2000 年，漏报能解释四分之一的性别比升高

3，2001 年之后，漏报能解释的部分越来越少。

在去除了漏报之后，我们可以看到图上的虚线——修正后的出生性别比——可以看到在 2010 年出生性别比下降后，这个数字也超过 113（虚线在中线以上，而中线刻度是 112.5），在 2000 到 2009 的大部分时间都在 115-120 之间。

所以，我们就看到了这样丑态百出的所谓「辟谣」——他们确实拿出了很多论文，但是他们并没有看过这些论文，或者是故意将这些论文的结论扭曲了，说了谎。

他们不断地高喊着——辟谣了辟谣了！低龄女婴漏报了！然后让人觉得这个低龄女婴漏报似乎就是造成性别比虚假失衡的罪魁祸首而自己是这个大发现的揭露者。

但却从来不会告诉你，他们自己引用的论文的结果是，

1，即使去除了人口漏报，1991 年之后的出生性别比还是很高。

2，从 1991 年到 2010 年，出生性别比是在不断增高的。

3，2010 年的人口性别比至少在 113 以上（侯亚杰和段成荣），而米红的计算是 118。

前年的时候，有一篇挺有名的文章，史耀疆和 Kennedy 的 Delayed Registration and Identifying the “Missing Girls” in China，也表达了中国的性别比升高是由低龄女性漏报导致的，发表在 The China Quarterly 上，当时我还写了一个评论：

[你听信过最久的谣言或谎言是什么？www.zhihu.com

](https://www.zhihu.com/question/61013932/answer/183086525)

其中有这样一幅图，我们发现，虽然 1990 和 1995 年的出生性别比在 20 到 25 年后下降了，但是 2000 年的出生性别比却在 15 年后进一步上升到了 126:100。这说明「低龄女性漏报造成性别比失衡」的模式可能并不适用于全部年份。

然后我今天才发现，在去年时，人口学家蔡泳对这篇文章也写了一个评论，同样发表在 The China Quarterly 上

https://www.cambridge.org/core/journals/china-quarterly/article/missing-girls-or-hidden-girls-a-comment-on-shi-and-kennedys-delayed-registration-and-identifying-the-missing-girls-in-china/61E21855F8A1D958660973841BBC46FDwww.cambridge.org

文章用每年的入学数据计算了一幅图，估计了每个出生年份的出生性别比：

蔡泳的这篇论文和之前米红、侯亚杰等学者的文章，还有我的计算都得到了非常类似的结果。他认为：

大意是说：低龄女婴漏报，人口学家已经知道几十年了，他是性别比升高的一个组成部分，但并不是全部。从 1980 到 2010 年的出生人口中，即使加回去女婴漏报，Missing Girl 仍然有 2000 万之多。虽然在 2010 年之后出生性别比已经好转，但仍然在正常水平以上，因此在 2017 年之前 Missing Girl 可能已经高达 3000 万。

所以，以后再来「辟谣」的话，就别再说什么女婴漏报瞒报了，老掉牙的东西，过时了。

二，中国的光棍到底有多少？

使用国家统计局进行的 2015 年 1% 人口抽样调查数据，看表格 6-1，我们能到最新的真实调查结果。

2015 年全国 1% 人口抽样调查资料pan.xiaze.org

可以看到，

1，无论哪一个年龄，男性未婚人口都要远多于女性未婚人口，例如在 25 到 35 岁的区间内。未婚女性比未婚男性少 42%

2，由于 2015 年 1% 人口抽样调查的抽样比是 1.55%，把抽样比除掉之后，15 岁以上的未婚男性比未婚女性要多 4027 万人。

3，上面这个数字是什么概念呢？如果从 65 岁开始将未婚男性和未婚女性全部一一配对，而且配对年龄从高到低逐次进行，那么当从 15 到 65 岁的未婚女性全都有配偶的时候，也只够得上匹配 20-65 岁的未婚男性，15 岁到 19 岁这 5 个年龄段的未婚男性全都还是光棍。他们加起来正好就是 4000 万人。

4，在理论状态下，15-19 岁的这批人可以找到比自己小 5 岁的人口，但我们能看到，由于出生人口在缩减，所以这 5 个年龄段的男性会对应 6 个年龄段的比自己小 5 岁的女性才能匹配完，然后多出来 6 个年龄段的男性没有配偶。

5，然后这 6 个年龄段的男性可能需要对应 7 个年龄段的比自己小 6 岁的女性才能不打光棍

6，然后这 7 个年龄段的男性可能需要对应 8 个年龄段的比自己小 7 岁的女性才能不打光棍

……

这就是庞氏骗局。

数据就在上面，不信的话，可以自己动手算。当然，辟谣者大可说国家统计局 2015 年 1% 人口抽样调查漏登大量成年未婚女性，堵上我等的嘴。

三，这么多光棍怎么办？

我倒是觉得，没什么怎么办。

我 4 年前在这个答案 chenqin：「2025 年时中国将有 3700 万单身汉」的数据靠谱吗？有什么解决办法？里计算的结果是：

2000 年出生的男性将有 14.1% 在 2050 年仍然单身

这个数字很高吗？很值得忧虑吗？让我们看看隔壁邻居：

http://cn.nikkei.com/columnviewpoint/tearoom/32105-2018-09-10-05-00-43.htmlcn.nikkei.com从最新的数据来看，日本厚生劳动省管辖的国立社会保障与人口问题研究所 2018 年发布的数值（2015 年数据）令人触目惊心。终身未婚率方面，男性为 23.4％，女性为 14.1％，男女均创出历史新高。尤其是与上次发布的数据相比，男女均提高 3％，特别是男性的未婚率更是创出历史新高。
“终身未婚率” 在日本是指年满 50 岁尚未有过结婚经历的男女的比例。2015 年的日本国势调查（相当于中国的人口普查）显示，男性达到 23.37％，女性为 14.06％，与上次 2010 年时的结果相比迅速上升。
也就是说，日本约 4 个男性中就有 1 人终身不结婚，而 7 个女性中也有 1 人终身不婚。照这样下去，到 2030 年，日本男性的约 29％（即 3 个人中有 1 人）将在没有婚姻经历的情况下孤独终老。

2015 年时，每 4 个日本男性，就有一个一辈子结不了婚。每 7 个女性中也有 1 人终身不婚。

他们急着辟谣了吗？

真的，对绝大部分人来说，一辈子不结婚也不会怎么样。

所以，有点志气，别再用造谣当辟谣了。

知乎用户男人三十发表

男，88 年农村出生，光棍。

在我的圈子里，光棍比例的确很大。但是这个原因也很明显，大多是农村出来的，在城市打拼，挣着未被平均的平均工资，所以找不到对象很正常，就是穷。

对社会的影响吗，会有，但是仅限于努力挣钱买房买车，心情不好的时候多喝瓶酒，总得来说有益无害吧，促进 GDP 啊。

穷人家出来的孩子大多老实本分，遇到心仪的姑娘都会脸红和自卑，你们说的性犯罪什么的，万万不会的，顶多在燥热的夜里学学外语，方言或者鉴赏下国内各地酒店装修风格什么的。我们懦弱且善良。

最大的影响，是爹妈越来越多的白发和叹息，不敢回老家，真的不敢，怕看见爹妈的白发和满脸的期盼以及无奈。

知乎用户妄明发表

我来起底一下，如何用数据造谣，选择性挑选数据传谣。

中国 3000 万光棍之争：女婴在出生前已大量消亡_新闻_腾讯网news.qq.com

这是 3000 万光棍的造谣出处。

3000 万光棍的造谣，起源于 2004 年。

第六次人口普查数据是 2010 年。

2010 年，第六次人口普查，我国 20 岁至 29 岁的适婚年龄人口。

男性人口总数为 1.1484 亿人，同年龄段女性为 1.1358 亿人，两者只差 126 万人，整体比例趋于均衡。 [2]

正常男女出生性别比，是每出生 100 名女婴相对应男婴出生数为 105。

按照 20-29 岁男女人口基数，不仅没有重男轻女导致的堕女胎，反而是男婴少了 400 多万。

但没人关心这个真正的事实。

大众传播的是 3000 万光棍这个造谣数据，以此证明中国存在大规模重男轻女，大规模堕女胎。

而事实是不存在。

记住以上事实，2004 年开始，各种新闻和数据造谣中国重男轻女，大规模堕女胎，导致光棍 3000 万。

谣言广为传播的六年后，2010 年了，第六次人口普查数据了。

适婚年龄人口，不仅没有所谓的重男轻女导致的堕女胎，反而是男人少了 400 多万。

不存在重男轻女导致的大规模堕女胎，也不存在对应的 3000 万光棍。

人口普查数据，八年前就推翻了 3000 万光棍的谣言。

但一个 2004 年的造谣数据，连续传播了十多年。

现在仍然被伪造成事实广泛传播。

翻翻原文。

　但上海社会科学院人口与发展研究所常务副所长周海旺则坚持 “3000 万” 一说。他的一个简单而朴素的依据是：在 2002 年全国出生的 1604 万人中，男孩比女孩多了近 150 万人。如果照此发展，20 年后，全国因出生原因造成的男女性别不平衡人口也会多达 3000 万人。而到了 2040 年，这些人群恰恰是在 22 岁－49 岁的适婚年龄。
　　“出现 3000 万光棍的时间不是在 2020 年，而是 2040 年以后。” 他说，“这只是一种假设的前景，但如果不及时采取应对措施，不是没有可能出现这种结果。”

这是原文里造谣数据的原话。

某砖家在 2004 年，根据一个 2002 年的独立数据，推测出 2040 年后，中国 22 岁－49 岁的男人，会出现 3000 万光棍。

明白了吗？

3000 万光棍谣言是这么来的。

砖家看到一个独立数据，然后一拍脑袋，得出 2040 年后，40 年后，会有 3000 万光棍。

于是，这个 40 年后，会有 3000 万光棍的瞎推断。

被各路造谣人士掐头去尾一传播，变成了中国现在有 3000 万光棍，因为中国重男轻女，大规模堕女胎。

中国人吃女婴不吐骨头。

一个从 2004 年传播至今的谣言，在原始的出处当中，成立时间却是在 40 年后的 2040 年。

当然造谣不分早晚，不怕太早，虽然 2004 年就开始造谣，大规模传谣。

2010 年又被数据推翻，但无所谓，反正时间是在 40 年后，在 2040 年后。

到时候人口普查数据继续推翻，又可以把谣言实现时间改在 2080 年嘛。

在一个中国光棍的出处。

楼上数据帝引用的人口调查数据：

1，无论哪一个年龄，男性未婚人口都要远多于女性未婚人口，例如在 25 到 35 岁的区间内。未婚女性比未婚男性少 42%
2，由于 2015 年 1% 人口抽样调查的抽样比是 1.55%，把抽样比除掉之后，15 岁以上的未婚男性比未婚女性要多 4027 万人。

这完全是故意炮制出来的定制数据。

法定结婚年龄，女人比男人小两岁，平均结婚年龄，男人大 2.3 岁。

当女性全部到达平均结婚年龄，都结婚了。还有 2.3 年的同龄男人，未到结婚年龄。

这里是 3000 万的结婚人口差额，如果只看结婚男女人口。

女人结婚早两年多，结婚人数本就比男人多 3000 万。

所以压根不能像数据帝一样，故意用未婚人数差额，去倒推人口差额，倒推光棍数量。

更不用说，数据帝还把 15-21 岁的男人全部制造成光棍，这种光棍数量能不惊人吗？

看光棍数量，必须拿超过法定结婚年龄的人口数据去比较。

放着成年人的数据不去对比。

专门用已经出现过多次重大偏差的出生数据，去推断几十年后的男女比例失调，用来反证当下的问题。

只能得到显而易见的偏见。

另外，男人终生不婚率比女人高了近一倍，终生不婚人数比女人多，这不是正常数据吗？

因为男人终生不婚的人数多，然后得出适婚年龄，未婚男远多于女人，这不是搞笑吗？

日本厚生劳动省管辖的国立社会保障与人口问题研究所 2018 年发布的数值（2015 年数据）令人触目惊心。终身未婚率方面，男性为 23.4％，女性为 14.1％。

日本男人终生未婚率比女人多 10%，难道是因为日本人重男轻女，大规模堕女胎，导致日本男人比女人多 10%？

女人嫁二婚都要结婚，男人大量终生不婚，未婚女难道还会比未婚男多？

故意略过男人大量不婚的事实，选择性炮制数据，男人可不得比女人多几千万的光棍嘛！

……

男人一辈子不婚的概率，原本就远远大于女人。

并不能因为男人光棍未婚多，得出男多女少的结论。

中国男女人口差异，直接就能用人口统计数据对比出来。

在然后，女人能靠嫁人改变命运，男人没钱结不了婚这不是常识吗？

人口普查数据已经证明 80-90 这一代，根本不存在男多女少。

农村根本不存在因为堕女胎，导致的男女失调。

农村剩男怎么剩下的？

统计数据证明，这跟男女比例无关。

而是因为城市掠夺农村，贫富差距过大，导致农村女人嫁到城市，甚至给城里人当二奶，这才导致农村男人剩下。

看明白了吗？

男女比例并不失调的这一代，完全都是因为贫富差距变成剩男，剩女的。

在当下的至少 20 年内，根本不存在各种造谣所说的，因为重男轻女导致的男女失调。

知乎用户爱分析的金融男发表

最近知乎女权退步了啊，之前的谣言是 8000 万光棍的。现在只敢编 3000 万了吗？

最好的解决所谓 “出生性别比”"（如果问题存在的话) 的办法是禁止堕胎。不知道各位女权意下如何？

知乎用户沙漠之狼卷土来发表

有空扯三千万。不如你看看你说在的地方男女比例是多少。

我直观的感受就是

农村男的比女的多出来好多，所以农村男的请悠着点。城市里女的比男的多，但是没有农村多得那么严重。

地域性别失衡才是问题，全国来讲未必失衡。

知乎用户匿名用户发表

0. 这个杀害女婴论在网络上被提出来很久了（如图 1 所示）
但是一直没有人站出来证明这个数据是否真实
今天正好上文献检索课
那我们用数据说话，来看看这个微博女权主义者挂在嘴边上最常见的一句话有多少的真实性。
1. 先从我国当前男女性别比例构成入手查看具体的男女比例，数据来源中国第十次人口普查官方数据 http://www.stats.gov.cn/tjsj/pcsj/rkpc/6rp/indexch.htm（图 2 所示）由各省市自治区整体数据可知当前男女性别在 103.6（男）比 100（女）处波动
2. 我们从男女婴自然出生率出着手，为了避免该自然出生受到旧中国的重男轻女思想影响，我们使用美国在 1981 至 2001 年数据，数据来源 https://academic.oup.com/humrep/article/24/11/2936/625894
刊载于 Human Reproduction, Volume 24, Issue 11, 1 November 2009, Pages 2936–2944,
美国男女自然出生率（如图三所示）
男性婴儿平均出生率为 0.512，我们换算为以女性为 100 比例，男女比例为 104.8 比 100。
3. 结论
由于男女自然出生率天然的为 105 比 100（源自对照得出的结论），结合我国当前普查具体数据，也就是说我国当前的男女比例是符合自然出生率的，不可否认有小一部分陈旧思想的人会通过非法手段堕掉女性婴儿，但绝对没有达到微博上广为流传的假数据杀婴 3000w 如此夸张。
欢迎转载，注明出处即可

知乎用户低调的二球发表

今天刚好有时间，用最新的人口普查数据做了俩表

先发数据来源连接：

[中华人民共和国国家统计局 » 第六次人口普查www.stats.gov.cn

](https://link.zhihu.com/?target=http%3A//www.stats.gov.cn/ztjc/zdtjgz/zgrkpc/dlcrkpc/)

因为我是陕西人，所以拉了全国的和陕西的两部分，而且由于上了 50 岁死亡率有点高，所以 50 岁及以上的没有拉进去。

全国的：

上图是全国的，稳稳的男多女少，但是具体相差多少呢？

加起来满共相差 1017.6 万，说好的 3 千万呢？？？？

陕西的：

陕西大体还是男多女少，不过 25-34 岁这个区间不太一样，女性数量多于男性，虽然不算太多。

那么回过头去看下全国的数据，唉~ 25-29 岁这个区间男性比女性多不了多少，基本算是持平了呦。

所以，25-29 岁这个年龄区间的兄弟们不要慌，你大概率成不了光棍。

陕西的剩女可能会有点偏多了，找不到媳妇的可以来陕西看看，不过根据我拉的数据来看，女性占比最多的是重庆，男女比不忍直视，作图麻烦我就不放了。

剩女们想找小鲜肉的话，可以去天津，20 出头的男性相对全国来说占比较大。

其实光棍不光棍的，主要还是看本事，就算是身在陕西或重庆，自身太挫，还是要光的。

知乎用户刻石发表

意味着什么？

意味着我们这种有房有车，工作稳定，收入不菲，又不要小孩的男生，多了一条充分且正当的单身理由——

你看，我国有不少于 3000 万光棍，多我一个不多嘛╮(╯▽╰)╭

为什么非得上赶着给人家送彩礼？

为什么非得巴巴儿地锻炼求生欲？

为什么非得死气白咧地当个舔狗？

单身不好吗？活得有尊严一些不好吗？

了解一下性别平权，尊重每一个人不同的生命选择，让自己不屈服于这种操蛋现状的每一天更熠熠生辉，不好吗？

诸位男同胞们，请大家记住，当我们不在意后代，不渴求婚姻，不强求脱单，那么一切哄抬 b 价的行为都将毫无意义！

明白吗？你根本不是孤木，你根本不是孤掌，你一点都不孤单！你有不少于三千万的同胞，而且这个数字将越来越大，这股力量将越来越强。当我们的数量到达一亿，两亿，三亿……

那个男生要买房加名、买包买车、彩礼婚宴、婚纱钻戒、挣钱养家的不平等格局，就 tm 会死无葬身之地！

知乎用户娜娜不是娜娜发表

农村光棍问题？自古以来，相当大比例的贫穷，底层男性都无法娶妻，现代社会的社会保障体系给底层人民造成一种错觉，认为人人都应该能建立家庭，生育后代。

其实不是这样的，一直都不是。

知乎用户竹九发表

不要再歧视单身的人了，不结婚而已，又不犯法。社会观念开放点，对谁都好。不管是主动光棍还是被动光棍，单身少一份心理压力，社会多一份安定。

知乎用户味精发表

先来个声明：之前的内容被知乎判定为可能存在事实错误，系被恶意举报造成。下文并不是之前的内容，关于我和数据帝，我不想多说什么，毕竟我们所使用的数据不同，他使用的是人口普查数据，而我使用的是教育统计数据，在我看来，教育统计数据比人口普查数据要更准确，当然信哪一个你们也有自己的判断，有什么不懂的可以评论，下文作者是中国人民大学的两位教授，当然文中的一些细节我可能无法解释的特别清楚，但有一点我敢保证：数据绝对真实可靠！

1990 年代中国出生性别比：并未失调

陈卫　翟振武

【内容摘要】当 1990 年代各种人口调查 “过低的” 生育水平难以置信时 , 其 “过高的” 出生性别比数据却被广泛接受。本文的主要目的是通过对 2000 年人口普查出生数据漏报的性别差异的分析 , 利用教育统计数据 , 重新估计 2000 年及 90 年代的出生性别比。结果表明我国实际的出生性别比并不像 2000 年普查数据反映的那样严重偏高。我国实际的出生性别比和低年龄组性别比要比普查反映的水平低 5～9 个百分点。1990 年代在我国出生性别比偏高的部分中 , 女婴漏报的作用高达 50 % 以上。本文还根据 2000 年普查千分之一抽样数据 , 考察了出生性别比的社会经济差异。

【作者简介】陈卫、翟振武 , 中国人民大学人口与发展研究中心教授。北京 :100872

伴随着 1990 年代中国生育率的持续下降 , 出生性别比的偏高趋势日益严重。当 1990 年代的人口普查和生育率调查得到的生育率 “过低” 而难以置信 , 并且学者们使用各种方法和模型来估计真实的生育水平时 , 同样是这些调查得到的出生性别比水平却得到了广泛接受。比如 2000 年人口普查得到的总和生育率为 1. 22 , 而学者们的各种估计大致为 1. 6～1. 8 (于学军 ,2002) 。但是 2000 年人口普查的出生性别比 116. 9 (国家统计局 ,2005) , 人们对此没有过多怀疑。人口普查中出生人口的漏报导致了过低的生育率 , 而出生人口漏报存在显著的性别差异 , 因此出生人口漏报对出生性别比的影响也是显而易见的。本文的目的是进一步考察 1990 年代中国的出生性别比 , 通过教育统计数据来估计 1990 年代出生人口漏报及其性别差异 , 从而推算 1990 年代的出生性别比。本文还将利用 2000 年人口普查原始数据分析出生性别比的影响因素。

文献回顾

20 世纪 80 年代以来 , 中国的人口出生性别比出现了迅速而持续的升高、偏高趋势 ; 到 2000 年 , 中国各省的出生性别比除西藏和新疆外都显著高出正常范围 (国家统计局 ,2005) 。出生性别比的升高可以被看作是中国人口年龄性别结构转变的重要特征之一 , 它引起了中国学者、公众、政府和国际社会的广泛关注。大量的研究文献对中国出生性别比持续升高现象 , 进行了实证分析和理论解释 ( Hull ,1990 ;Jo hansso n and Nygren ,1991 ; Hull and Wen ,1992 ; 曾毅等 ,1993 ; 高凌 ,1993 ; 涂平 ,1993 ; 徐毅、郭维明 ,1995 ; 贾威、彭希哲 ,1995 ; 顾宝昌、罗伊 ,1996 ; 刘爽 ,2005) , 主要围绕中国出生性别比失常的表现、原因及后果 (张翼 ,1997 ; 刘爽 ,2006《; 人口研究》编辑部 ,2003 和 2006 ; 蔡菲 ,2007 ; 郭志刚 ,2007) 。

概括起来 , 对中国出生性别比偏高的直接原因的解释包括三个方面 : 女婴漏报、性别选择性流产和溺弃女婴 (Hull ,1990 ; Zeng Yi et al. ,1993 ; 马瀛通 ,1994 ; 刘爽 ,2005) 。Coale and Banister (1994)

通过对 1990 年之前的人口普查和生育率调查数据的考察 , 认为这些调查的数据质量都非常高 , 出生性别比升高的主要原因是溺弃女婴和性别选择性流产。Hull (1990) 考察了 1982 年人口普查和 1987 年 1 % 人口抽样调查中的出生性别比 , 提出了出生性别比升高的这三种解释 , 并讨论了它们各自的可能性。曾毅等的研究 (1993) 对这三种原因进行了更为详细的考察 , 认为 1980 年代后期中国出生性别比的上升几乎全部可以由女婴漏报和性别选择性流产解释, 溺弃女婴的影响几乎不存在。他们通过逆向存活法估计了 1990 年人口普查中的出生漏报 , 女婴漏报高达 5. 94 % , 而男婴漏报只有 2. 26 %。用这些漏报率对出生性别比进行调整 , 那么 1989 年全年和 1990 年上半年合计的出生性别比将由 115. 4 下降到 111. 4 , 降低了 4 个百分点 , 占偏高部分的 51.3 %。这是他们使用 1990 年人口普查 10 % 抽样数据的结果。如果用 1 % 的抽样数据 , 那么女婴漏报将解释出生性别比偏高部分的 42. 6 %。如果用 1988 年 2 ‰生育节育抽样调查数据 , 那么女婴漏报所解释的比例将更高。

这些研究的共同特点是使用人口系统内的数据 (国家统计局的人口普查和抽样调查以及国家计生委的生育率调查数据) , 通过前后调查数据的一致性检验或各种分析技术来校正出生数据 , 从而估计各种原因的重要性。本文将利用另一个独立存在的数据体系 ———教育统计数据 , 检验和估计 2000 年人口普查中低年龄组人口的漏报及其性别差异，推算 1990 年代历年出生人口及其性别构成 , 从而估计 1990 年代中国的出生性别比。

2 1990 年代出生性别比估计

在先前发表的研究中 , 我们已经对教育统计数据质量的评估、用教育统计数据对人口普查数据的调整、出生人口及其性别分布的估计等都作了详细的描述和分析 (翟振武、陈卫 ,2007) , 本文就不再进一步说明。由于在利用教育统计数据对普查数据进行调整和生育水平估计时 , 我们得到了 1990 年代历年的出生人口及其性别构成 , 因此也就得到了出生性别比。

在展示我们估计的出生性别比之前 , 我们利用教育统计数据先对普查低年龄人口性别比进行检验。

图 1 显示了 2000 年普查时 6～10 岁各年龄的性别比和他们在教育统计中记录的性别比。假定 6～10 岁未上学儿童中 , 女童多于男童 (这一假定是合理的) , 那么 6～10 岁在校生性别比应高于普查的性别比。但是如图 1 所示 , 教育统计数据中 6～10 岁人口性别比不仅不高于普查的性别比 , 反而低了很多 , 这就证明了普查的低年龄人口性别比是不正确的。

那么 , 通过教育统计数据反映和调整的低年龄人口性别比与普查有多大差异 ? 由于教育统计的小学生在校人数与人口普查在统计时点上是不同的，教育统计时点是每年的 9 月 1 日，而 2000 年人口普查时点是 11 月 1 日 , 因此 , 为了这二套数据在年龄上进行匹配 , 我们将 2000 年普查数据的时点调整到 9 月 1 日 , 同时利用生命表存活率将各年教育统计数据中 9 岁或 10 岁在校人口数匹配到 2000 年普查时的同队列年龄。之所以使用教育统计数据中 9 岁或 10 岁在校人口数 , 是因为教育统计的小学在校生人数数据在 9 岁或 10 岁达到该队列的最高纪录 (图 2) , 之前和之后年龄的人数或因尚未入学或因已经升学等原因而不能充分反映小学就读人数。

表 1 对比了通过教育统计数据调整的和普查得到的 2000 年 0～9 岁人口的性别比。由于

我们当时得到的最近的 2003 年教育统计数据中 9 岁对应于 2000 年普查 6 岁 , 因此 6 岁以下 (0～

5 岁) 数据就需要外推。我们分别用非线性和线性回归拟合进行外推。进行非线性回归时使用 6～22 岁数据 , 计算教育数据与普查数据的比值 , 然后对这些分年龄的比值进行非线性回归拟合进而外推 ; 而进行线性回归时只使用 10 岁以下的数据 , 即计算 6～9 岁四个年龄组教育数据与普查数据的比值 , 然后对这些分年龄的比值进行线性回归拟合进而外推 (翟振武、陈卫 ,2007) 。图 3 显示了通过教育统计数据匹配的和普查得到的 2000 年 0～9 岁分性别人口 , 根据这些数据计算得到了如表 1 所示的 2000 年 0～9 岁分年龄性别比。很明显 , 年龄越小 , 两者的差异越大。普查的 0～2 岁人口性别比要比教育数据的性别比高出 7～8 个百分点。

由教育统计数据调整得到的 0～9 岁人口 , 利用生命表存活率 , 我们可以将他们倒推至他们出生时的人数。按非线性回归拟合外推而估计的是高方案出生人数 , 按线性回归拟合外推估计的是低方案出生人数 , 而中方案则是高方案与低方案的平均数。同时 , 在估计出生人数时 , 分别按照 95 %～97 % 的小学入学率进行了调整。由于几个不同的入学率和不同方案组合的结果过于繁杂 , 需要明确选择一套数据作为最佳的方案 , 因此 , 我们选择了留有余地的按照匹配的 0～9 岁分性别人口入学率 95% 调整的数据。由于线性回归外推的低方案存在着一定的风险 , 因此我们使用高方案和中方案的结果。表 2 显示了高方案和中方案下 1990 年代历年的分性别出生人数和出生性别比。

从表 2 中看出 , 我国出生性别比偏高是确定的事实。但是 , 是否达到了 2000 年普查所反映的如此之高的水平呢 ? 通过教育数据调整的普查低年龄组的性别比看出 , 我国实际的低年龄组性别比要比普查反映的水平低 5～9 个百分点。2000 年普查的出生性别比高达 117 , 而表 2 中 2000 年的出生性别比为 110 左右，实际的出生性别比显然要低得多。据此粗略估算 , 我国出生性别比偏高的部分中 , 有至少高达 50 % 是女婴漏报所致。1995 年 1 % 人口抽样调查的出生性别比为 115. 6 , 对比表 2 中 1995 年出生性别比 , 可以计算出其偏高部分中有 52 %～63 % 来自女婴漏报 ; 而 2000 年人口普查出生性别比 (116. 9) 偏高部分中女婴漏报所占比例高达 68 %～73 %。

3 出生性别比的社会经济差异

尽管 2000 年人口普查的出生性别比强烈受到出生漏报的性别差异的影响 , 分析出生性别比偏高的社会经济差异 , 将有助于认识出生性别比偏高的特征和影响因素。以往的研究已经得出了许多一致的、重要的结论 , 比如出生性别比偏高发生在二孩及以上出生人口和只有女孩的妇女、农村出生性别比偏高程度比城镇更为严重、出生性别比与受教育程度呈倒 U 型关系等 (涂平 ,1993 ; 高凌 ,1995 ; 张二力 ,2005 ; 原新、石海龙 ,2005 ; 杨菊华 ,2006) 。2000 年人口普查数据也显示了类似的模式。

由于国家统计局出版的 2000 年人口普查数据汇总表中没有出生性别比的社会经济特征数据 , 我们将根据 2000 年普查千分之一抽样数据 , 根据妇女的人口学和社会经济特征 , 来考察中国出生性别比的模式和差异。从该样本妇女的出生性别比特征看 (表 3 中 “双变量” 这一列) , 严重偏高的出生性别比(120 以上) 发生在年龄超过 30 岁、住在镇、汉族、小学文化、从事服务业或农业这些类别的妇女中。中国的中南地区和东部地区比其他地区的出生性别比高出很多。孩子的人口学特征对于出生性别比的影响最大。出生性别比偏高最严重的情况发生在二孩及以上或者前有孩子全是或多是女孩的妇女。最高阶层的社会经济群体 , 包括居住在城市、接受过高等教育、是干部和技术人员的妇女 , 其出生性别比也偏高。正常的出生性别比仅仅发生在有限的一些群体中 , 包括没有接受过任何教育、居住在西部地区、生育第一孩子 , 以及已生育过的孩子都是男孩但仍然继续生育的妇女。

由于观察到的双变量关系可能会受到其他因素的影响 , 因此我们通过多变量分析在控制其他的

变量的情况下来检验在多大程度上上述所观察到的模式仍然成立。表 3 展示了通过 logistic 回归调整的出生性别比 (模型 1 - 3 中的出生性别比) 。需要注意的是 , 出生性别比的测量和解释应该谨慎 , 因为出生性别比的大小对抽样方法和样本规模较为敏感。纳入分析的妇女样本中仅有 11752 个新生儿 , 可能仅仅因为随机波动或抽样误差就会导致出生性别比的较大差异。为了能够在统计上显著区分出生性别比 105 和 110 (5 % 的显著水平) , 样本规模必须至少达到 14000 个新生儿。尽管样本妇女各类的出生性别比的值在统计上不能完全推断总体 , 但是通过各变量影响的模式与方向体现的出生性别比差异是有重要意义的。

从 Logistic 回归模型的结果中可以看到一些在以往研究中没有充分注意到的有趣而重要的结

论。在年龄、居住地和受教育水平方面 , 它们对出生性别比的影响的方向与双变量分析的结果几乎完全不同。在其他的社会经济和人口学变量控制后 , 年龄与出生性别比呈负相关 , 即妇女年龄越轻 , 出生性别比越高 ; 城市的出生性别比比农村高出许多 ; 教育水平与出生性别比是正相关的 , 即妇女受教育水平越高 , 出生性别比越高 , 而且受教育水平的这种正相关具有统计的显著性。由于年轻的、城市的以及较高受教育水平的妇女群体更可能有较低的生育意愿和生育率 , 同时她们也更可能获得先进的医疗设施和性别选择的技术 , 因此 , 与其他特征的妇女相比 , 性别选择性流产更可能是她们产生异常高的出生性别比的原因。印度 (Ret herford and Roy 2003) 和越南 (Belanger et al. 2003) 也有类似情况 : 较高社会经济的阶层有着较高的出生性别比。

4 　结论

在人们不能接受 2000 年人口普查得到的 “过低的” 生育水平时 , 其 “过高的” 出生性别比数据却被广泛接受。本文的主要目的是通过对普查的出生数据漏报的性别差异的分析 , 利用教育统计数据 , 重新估计 2000 年及 1990 年代的出生性别比。同时 , 根据 2000 年普查千分之一抽样数据 , 考察了出生性别比的社会经济差异。

根据调整的低年龄组分性别人口和分性别出生人口计算 , 我国实际的出生性别比并不像 2000 年普查数据反映的那样严重偏高。我国实际的出生性别比至少要比 2000 年普查的出生性别比低 7 个百分点。其他低年龄组性别比要比普查反映的水平低 5～9 个百分点。在我国出生性别比偏高的部分中 , 女婴漏报的作用至少高达 50 %; 其余的 50 % 才是性别选择性流产的作用。2000 年普查的出生性别比偏高部分中更有 70 % 左右是女婴漏报所导致的。这一事实对于恰当、正确地认识我国出生性别比问题及其后果 , 以及出生性别比与计划生育的关系 , 具有十分重要的意义。

参考资料

[1990 年代中国出生性别比_究竟有多高_www.doc88.com

](https://link.zhihu.com/?target=http%3A//www.doc88.com/p-0894651441558.html)[“3000 万光棍” 是数据推演发生了错误－就业新闻－就业频道－中工网job.workercn.cn](https://link.zhihu.com/?target=http%3A//job.workercn.cn/310/201511/25/151125144348187_2.shtml)

知乎用户 Fan F 发表

昭和年代不扫黄；

平成年代不需要女人。

智人确实没有太多自由意志,

但也依然是高级动物。

繁衍本能不必然投射至生育需求；

性冲动也不必然投射至三次元交配。

只有脑电流是真实的，

却无关脑电流的产生方式。

知乎用户高英泽发表

游戏公司，直播平台这类生意人快开心死了。

三千万韭菜啊！不用买房买车养老婆孩子！挣了钱天天泡网吧打游戏充值打赏主播。美滋滋~

知乎用户雨桐发表

说实话，包括高票在内，几乎所有回答都是垃圾，长篇大论，逻辑混乱，不知所云。

2010 年第六次人口普查的官方数据在此，我们先假设在计划生育全面铺开的 1985-1999 的 15 年间，大规模 “杀” 女婴（选择性堕胎、弃女婴和直接杀掉女婴）的情况存在。

接下来就是简单的小学加法计算了，把男女 10-34 岁（共 5 个年龄段）的人口各自求和。

男性 10-34 岁总人口 256，539，540 人（约 2 亿 5650 万），

女性 10-34 岁总人口 243，822，604 人（约 2 亿 4380 万），

男性较女性多约 1280 万，有意思的是其中有约 600 万是 10-14 岁这个年龄段贡献的。

所以神奇就神奇在这里，按道理经济水平越高的年代，男女人口出生比例应该越接近才是，所以唯一能解释的就是人口瞒报。（最后有证明依据）

但是，我为了防止微博女权围攻我，现在退一步，假设没有瞒报，这是非常精确的数字，可以精确到千位、百位，乃至十位。

那这个数据也很正常，按照国际通行的纯自然男女人口出生比例为 105:100，也就是男性应该是女性的 1.05 倍。

这样折算出来的男性 10-34 岁人口应该为 256，013，739 人（约 2 亿 5600 万），对比实际的约 2 亿 5650 万，也有什么实际差别。

那微博女权鼓吹的大规模 “杀” 女婴事件，你现在告诉我到底什么时候发生的？答案就是把零星案例，以偏概全地当作普遍发生。

所以，中国的 “光棍” 比例，无论从适龄人口还是总人口来看都很正常，没啥大惊小怪的。

补充：

2000 年第五次人口普查，注意看 0-9 岁女性人口约为 6690 万。

而 10 年后的 2010 年第六次人口普查，变成了约 8260 万（10-19 岁），女性人口越查越多，这还不是瞒报。睁眼说瞎话呢？

知乎用户富贵平安发表

突然想到蚂蚁、蜜蜂。

所以剩女们不要急，说不定将来成王成后。

知乎用户追求梦想的自由人发表

本文转自百度反女权吧宋江精神、追光留影，以及反女权主义公众号

知乎数据帝，在这里我们不想多说什么，我要说的就是数据帝一篇关于中国性别比失衡的文章。他的文章在知乎上获得大量点赞，然而我们却不得不遗憾的指出，他的数学模型和逻辑存在着严重的错误，其结论是不能成立的。

关于中国性别比这一争议话题，学术界说法不一，很多专家认为中国的性别比失衡主要是由女孩的漏报瞒报引起，数据帝则是站在了否定 “中国的性别比异常偏高是由于低龄女性漏报” 的观点。下面两张图是他的观点和数据：

事实真的是这样吗？按照人们一般的定向思维，查性别比大都会想到人口普查数据，然而中国的人口普查数据准确吗？这一点我想每一位读者可能都要打上一个问号？在历次人口普查中漏报瞒报错报的数据有多少？有人说 10%，在这里我不想过多讨论这个问题，但有一点可以确定，低年龄段存在严重的漏报瞒报错报等现象。尤其需要注意的是，2015 年数据只是 1% 抽样调查，可靠性存在很大的疑问。

那么就没有办法来了解中国的实际性别比了吗？当然不是，其实在我们国家，还有另外一套数据，可以更好的反映低年龄段性别比的状况，本文将利用另一个独立存在的数据体系 ———教育统计数据，检验和推算 90 后以及 2000 年中国的出生性别比。

为什么教育统计数据比人口普查数据更准确？首先，在我国即使是贫困地区的孩子也都是上学的，根据教育部统计：中国小学辍学率一直稳定控制在 1% 以内。即使有失学现象，也是女童多于男童（女权主义者不会反对吧），而且男童的死亡率要高于女童（0-9 岁男性的死亡率为每年 3‰－4‰），所以实际数据是只低不高。下面，我们将引用中国人民大学的两位教授陈卫、翟振武的论文：

1990 年代出生性别比估计在先前发表的研究中 , 我们已经对教育统计数据质量的评估、用教育统计数据对人口普查数据的调整、出生人口及其性别分布的估计等都作了详细的描述和分析 (翟振武、陈卫 ,2007) , 本文就不再进一步说明。由于在利用教育统计数据对普查数据进行调整和生育水平估计时 , 我们得到了 1990 年代历年的出生人口及其性别构成 , 因此也就得到了出生性别比。

在展示我们估计的出生性别比之前 , 我们利用教育统计数据先对普查低年龄人口性别比进行检验。

表 1 对比了通过教育统计数据调整的和普查得到的 2000 年 0～9 岁人口的性别比。由于我们当时得到的最近的 2003 年教育统计数据中 9 岁对应于 2000 年普查 6 岁 , 因此 6 岁以下 (0～5 岁) 数据就需要外推。我们分别用非线性和线性回归拟合进行外推。进行非线性回归时使用 6～22 岁数据 , 计算教育数据与普查数据的比值 , 然后对这些分年龄的比值进行非线性回归拟合进而外推 ; 而进行线性回归时只使用 10 岁以下的数据 , 即计算 6～9 岁四个年龄组教育数据与普查数据的比值 , 然后对这些分年龄的比值进行线性回归拟合进而外推 ( 翟振武、陈卫 ,2007) 。图 3 显示了通过教育统计数据匹配的和普查得到的 2000 年 0～9 岁分性别人口 , 根据这些数据计算得到了如表 1 所示的 2000 年 0～9 岁分年龄性别比。很明显 , 年龄越小 , 两者的差异越大。普查的 0～2 岁人口性别比要比教育数据的性别比高出 7～8 个百分点。

从表 2 中看出 , 我国出生性别比偏高是确定的事实。但是 , 是否达到了 2000 年普查所反映的如此之高的水平呢 ? 通过教育数据调整的普查低年龄组的性别比看出 , 我国实际的低年龄组性别比要比普查反映的水平低 5～9 个百分点。2000 年普查的出生性别比高达 117 , 而表 2 中 2000 年的出生性别比为 110 左右，实际的出生性别比显然要低得多。据此粗略估算 , 我国出生性别比偏高的部分中 , 有至少高达 50 % 是女婴漏报所致。1995 年 1% 人口抽样调查的出生性别比为 115. 6 , 对比表 2 中 1995 年出生性别比 , 可以计算出其偏高部分中有 52%～63% 来自女婴漏报 ; 而 2000 年人口普查出生性别比 (116. 9) 偏高部分中女婴漏报所占比例高达 68%～73 %。

综上所述，我们可以看到数据帝关于 90 后性别比失衡是选择性堕胎所造成的结论不仅是错误的，而且有关 2000 年生人的性别比会上升之类的说法更是谬论（数据帝的给出的数据 126，在教育统计数据中仅为上表中的 109）！一位百度上的网友甚至说：除非多出来的近 20% 男生都不上学。请注意，数据帝所列举的数据只是 1% 的抽样数据，与教育统计数据完全不是同一量级。

即使拿人口普查数据来说，2000 年临近的几个年份依旧呈现明显的性别比下降趋势。女孩漏报瞒报，男孩的高死亡率依旧是主要原因。数据帝拿某一特定年份来否定整体趋势显然是以偏概全。

数据帝在推算光棍数量的时候，还犯了诸多逻辑错误，例如他将数据简单的分为 “未婚” 和“已婚”两部分，然而实际情况却要分为四种：“未婚”“有配偶”“离婚”“丧偶”，所以只能是错误的推论得出错误的结论。

社会有自然、自我的平衡能力不会让光棍现象成为既定事实。一是夭折、出事故死亡的男性数字远大于女性，主要原因是男性相比于女性天性不同，社会职能与地位不同，造成的命运亦不同。二是男性罪犯更是远远大于女性罪犯，失去自由，也失去很多机会，当然也有婚娶的机会，对于其他同龄男性腾出一定的空间。当这部分男性罪犯获得自由时，其寻找伴侣的年龄多在为比自己大或比自己小的女性范围，这种互补递补的现象有很大的平衡作用。另外社会的另一个平衡能力也就是现在越来越多的男同现象，当然男同现象不是传统意义上的婚姻，但却为另一部分男性选择配偶又腾出一定的空间。加之近年来年轻男性结婚欲望的不断下降，所以想告诉读者的是，计算光棍数量，不是一道简单的加减法。那些声称中国有 3000 万、4000 万光棍的自媒体，大有断章取义、博人眼球的味道。

参考资料：

陈卫、翟振武. 1990 年代中国出生性别比：究竟有多高? 人口研究. 2007；5

国家统计局. 中国 2000 年人口普查资料. 中国统计出版社. 2005

国家统计局. 中国 2010 年人口普查资料. 中国统计出版社. 2012

郭志刚. 对 2000 年人口普查出生性别比的分层模型分析. 人口研究, 2007; 3

王燕, 黄玫. 中国出生性别比异常的特征分析. 人口研究. 2004；6

于学军. 对第五次全国人口普查数据中总量和结构的估计. 人口研究，2002；3

解振明. 引起中国出生性别比偏高的三要素. 人口研究. 2002；5

于学军.《中国人口发展评论：回顾与展望》. 人民出版社. 2000 年

汤兆云. 出生人口性别比失衡的社会因素分析. 人口学刊. 2006;1

邓希泉. 中国 “光棍” 的迷雾与真相. 中国青年报. 2014;1

王立波. “3000 万光棍” 是数据推演发生了错误. 辽宁日报. 2015

吴其伦. 光棍危机的说法严重不靠谱. 第一财经日报. 2015

宁南山. 从中国出生性别比逐渐恢复正常说起. 搜狐网. 2017

知乎用户晓老师 SAMA 发表

你没必要跑赢老虎，你只需要跑赢同行的人。

“3000 万” 是一个被夸大的数字，但数字背后有一个更现实的问题：

为什么男女比例并没有那么失调，很多年轻人仍然抱怨找不到女朋友呢？

1. 男生在生活工作中能接触到的女生，很可能都来自更优越的家庭

恋爱的前提是 “有所接触”。

考虑到网恋的受众较小，大多数人能接受的恋爱对象往往还是自己圈子里的人。

遗憾的是在同一圈子内，女生对男生的接受程度往往并不高。

经常看到女生在网上抱怨，身边的男生质量实在太差。

这并非空穴来风。同一个集体（校园，公司）里的年轻人，男生的衣品，言谈举止，表达能力，往往都不如身边的女生。

如果你把这当做 “阴盛阳衰”，甚至是 “妇女时代的前奏”，那你未免过于乐观了。

这些现象恰恰是男女不平等的表现。这意味着，女生只有拥有更多条件，才能和同龄的男生站在同一起跑线。

首先，按照幸存者偏差理论，如果一个男生身边的女生都很优秀，不一定意味着 “男弱女强”，更可能是因为不如他的女生，他根本接触不到。

尽管网络上 “女博士”“女精英” 的例子比比皆是，但仍然不能改变一个事实，即对于经济状况一般的家庭来说，女生失学的概率远远大于男生。

在很多家庭里，“女娃读什么书，早点嫁人” 的观念仍然很有市场。

另一方面，传统社会文化对男生的要求是苛刻的，要求男生 “顶天立地”，“事业有成”，“为人处世” 等等；

但对于女性的要求则相对宽容，所谓的 “贤惠”“持家” 也已经作为封建糟粕而被批判。

在这样的环境中成长，男生想获得别人肯定，只能通过不断强化自己，表现得 “努力”“上进”“有出息”；

女生则不然，她们获得肯定的方式更为便捷，只需要 “好看”“讨人喜欢” 就行了。

这样的结果是，即使女生的家境殷实，有机会按照自己的意愿读书工作，但相对男生，她在成长过程中承担的压力更少，受到的诱惑更多。

这两个因素，导致了一个不那么让人舒服的结论：

很多情况下，女生只有拥有更好家境，抵抗更多诱惑，拥有更强自控能力，才能和同龄男生站在同一起跑线上。

因此，在同一圈子里，女生嫌弃男生，男生自惭形秽，似乎也就不足为奇了。

2. 传统观念里，女性的 “高标准” 择偶观

常见的择偶观分两种，传统的和当代的。

传统择偶观强调物质和条件，当代择偶观强调感受和吸引。

通过上文的分析，男生在自己圈子里遇到的女生，各方面条件往往高于自己。

而传统的择偶观里，女生择偶的标准是 “择高”。

这不仅仅是因为男性要承担更多恋爱责任，更是传统文化的一种体现。

即使到了今天，女生嫁入条件不如自己的家庭里，仍然要承担很多压力与非议。

按照这种择偶观，男生在自己圈子里很难找到女朋友，也就是 “顺理成章” 的结果了。

3. 当代恋爱观念里，男性的待遇两极分化

当代恋爱观强调恋爱的体验，感受，强调双方的互相吸引，互相交流，因此对 “物质”“条件” 的要求在一定程度上削弱了。

即便如此，也不意味着 “普通男生” 的春天来了。

在恋爱中，他们面临以下问题：

缺乏自信：

拜教育和传统观念所赐，年轻男生在社会中普遍出于被打压的状态，这种打压不但催生了 “自暴自弃” 的“佛性青年”，也导致男生在面对心仪的女生时，很容易带有自卑，崇拜，敏感，多疑的心理。

这导致他们很难和女生说上话。即使说上话，也难以深入沟通交流。

缺乏经验。

就像上文所说，年轻男生衡量自己成功与否的标志是 “工作”“成绩”，这让他们中的很多人缺乏交际能力和沟通技巧，在面对异性时尤甚。

这种经验的缺乏让他们难以在女生面前展示自己真正的魅力，反而给女生留下 “幼稚”“木讷”“直男癌” 的印象。

竞争激烈。

为什么我在上文对比圈内男女状况时，会加上 “年轻” 这个词呢？

因为我们很容易发现，随着年龄的增长，那些 “穷且不努力”“不善交际”“敏感脆弱” 的男生会逐渐蜕变或被淘汰，剩下的都是既有 “条件” 又有 “经验” 的老手，这些人对年轻女孩的吸引力可想而知。

《蜗居》就是赤裸裸的例子，年轻男孩在这些大叔面前，很难有还手之力。

逆淘汰。

由于 “本分且善良” 的普通男生普遍 “不自信”“缺乏经验”，这就给了那些“坏” 男生以可乘之机。

从小不安分的他们学会了种种哄女生的招数；

由于根本不打算负责，也不会想太多，反而显得更有趣更洒脱。

而那些被渣男伤害了的女生们，她们在谴责渣男的时候往往会提高对男生的警惕，网络上铺天盖地的 “测验男生秘诀”，让本就缺乏经验的普通男生更加举步维艰；

更有甚者，一些 1 女生被伤害后产生报复心理，也开始在情场三心二意，朝秦暮楚。

这样当然报复不到渣男，只能苦了那些真心喜欢她们的人。

这就导致了情场的 “逆淘汰”:“坏” 男生有恃无恐，“好”男生举步维艰。

4. 在择偶前，男生要先对自己有清醒的认识

面对这些困难，不愿意做渣男，又不甘心孑然一身恶的普通男生该怎么做呢？

“全力追求”或 “默默守候” 的方法早已被批判，现在很多人都知道“恋爱靠的是吸引而非追求”。

但很多人不知道的是，在你迎合对方喜好之前，你首先应该对自己有一个清醒的认识，正所谓 “知己知彼”。

首先，你要明确哪些女孩是你追得到的。

你要考虑到自己的家境，价值观，生活习惯，爱好，甚至是受教育程度，这样才能在情场有的放矢。

否则就会陷入 “摇摆不定”“见一个爱一个” 的误区，耗时耗力，徒劳无功。

5. 摆正你对女生的态度

首先，在心理上不要觉得女生 “高人一等”。

你身边的那些女孩之所以那么有魅力，并不是她们多么优秀，只不过是她们善于打扮善于交际的结果。

如果你能把更多精力用在提升自己形象和交际能力上，你也可以做到吸引女生的注意。

其次，克服你的焦虑。

在女生面前不知所措，被女生拒绝并不意味着你缺乏魅力，只能说明你缺乏经验。

你需要不断练习，不断总结教训，慢慢的你会发现，你越来越能猜透女生的心思，越来越能在感情里柔韧有余。

最后，扩大你的交际圈，不要把 “在一起” 当做结识女生的唯一目的。

目的性太强，不仅会让人患得患失，还会限制你的交际范围，让你产生 “真命天女”“非她不娶” 的狭隘观念，一旦这段感情失败，对你的自信将是很大的打击。

你需要做的是，通过共同爱好，旅游，朋友介绍等方式，不断扩大自己的交际圈，不断尝试和不同职业，不同性格的女生接触。这不但会锻炼你的交际能力，积累经验，提升自信，更重要的是扩大你的选择范围，找到最适合自己的伴侣。

在公司里你也许只是一个不起眼的小员工，但在有共同爱好的圈子里，也许你也能成为别人眼中的男神。

知乎用户黄医湿发表

3000 万光棍意味着，有 3000 万适婚男性找不到对象，无法结婚，广大适婚女性可以对伴侣进行严格挑选，女性社会地位显著提高，可以对男性进行施压，改变了男尊女卑这一不公平现状。

然后形成 3000 万剩女这一新群体，与 3000 万光棍抗衡。

知乎用户星辰沧海发表

我不关心 3000 万到底是不是真的，我只想说，为什么偏远山区的男性大都不好娶媳妇，即便娶到了，也是下血本，同样也是被骗婚的重灾区。而女性，都愿意走出去，嫁出去；为什么我周围看上去条件挺好的 70 后，80 后，很多总是恨嫁，而同样年龄，同样条件的不少男性，却老婆孩子热炕头。

貌似，3000 万光棍，不是根本问题。

知乎用户 hfdfk 发表

根本就不存在什么三千万光棍，有空去查一下中国统计局的数据再来说吧。

知乎用户陳亮言发表

除了发展经济以外

还要发展学外语的正确意识

学好几门外语绝对不应该是用于应付考试那样庸俗

要敢于开口多说多听习惯成自然

勇于用外语进行跨文化交流

达到学以致用

终身学习

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知乎用户 wazh 发表

实名反对高赞

单身可不只是性别比例不同的问题。虽然性别比例影响很大。

假设平均 25 岁结婚。

结婚 - 离婚

782，872,996,974,1010,1013,996，943,840,727。

总和 9153w 对，1.83 亿人。

82~91 出生人数，0.23,0.2，0.2,0.2,0.23，0.25,0.24,0.25,0.26,0.2。

总和 2.26 亿。

单身人数 4300w。

模型比较简单，但有数千万单身人数是可以肯定的。

知乎用户寂寞纷飞发表

我是邢台农村的。我并不否认这个 3000 万光棍的数据问题。相反，我还感觉这个数字太保守。

1: 很多人认为这个数字平摊到全国根本不怎么明显，我认为这事有很严重的地域性。尤其在计划生育和传宗接代高压下的地方，男女比例差的就非常多。比如河南，孕妇怀孕 4 个月以上就去找黑诊所来观察是否为男婴，如果不是，则会想办法打掉。比如说我亲姨，我亲姨怀孕第二个女儿，在怀孕个多月的时候做的引产。

2: 人口结构问题。由于我是农村人，对这一条感触太深。“干的好不如嫁的好”这句话早已深入人心。1: 大量的农村女孩想要嫁到县城，大量的县城极其周边女孩想要嫁到省城。2: 现在的农村跟 20 年前相比，考上大学的多太多了，而很多大学毕业之后 (或是大专等) 的女孩，都去了不同城市，不管是生活还是薪资等，都比老家好太多。但男的则差很多，男的想要扎根城市，1: 房价问题非常难解决。我周围就有之前在北京，杭州，成都的，最后他们都回家了。都说在那边挣的比家里多多了，就是房子实在是买不起。2: 家里因为传宗接代问题会给孩子巨大的压力，既然在外面太难混，不如趁早回家。

剩下的想到再补

知乎用户匿名用户发表

其实这也是一个屁股决定脑袋的问题………

部分女性极力的踩高赞答案，证实 3000 万理论是真实的，，来继续保住一家有女百家求的尊贵地位…… 担心被杀价…… 争取彩礼钱……

甚至知乎上有不少职业女权造势，制造社会舆论，恐慌，达到自己的目的～

男性极力证实 3000 万理论是谣言，来改变现实社会女尊男卑的现状……

其实大家都是为了自己的利益而来的，，都只会相信自己愿意相信的事情。。。

果然现实就是天下熙熙，皆为利来啊～

知乎用户硫代硫酸钠发表

男生中那些人注定要打光棍是一目了然的事情，当事人自己也心里有数，知道自己要打光棍了。

女生呢？

看看最近的大学录取人数统计，女生比男生多出 2 到 3 个百分点，这些女生如果想结婚的话是找不到学历不低于自己的男生的，上过大学的姑娘们你们能接受未来的丈夫没上过大学这件事吗？