一、引　言

自1998年住房市场化后，房子的财富属性持续放大，并逐渐成为女方解决婚姻市场信息不对称而筛选高质量对象的方式之一。房子之所以成为选择方式，不仅在于房子本身承载了家庭成员尤其是女性的归属感，还在于房子具有价值属性，能够传递男方家庭财富、能力、社会关系等“质量”信号（方丽和田传浩，2016），特别是在城镇化快速推进的过程中，房子还新添了获取城市户籍及其优质资源，从而保障婚姻运行的媒介属性。

然而，近些年可能因为较快的城镇化、较为宽松的货币政策以及市场热炒等原因，房价持续高涨，超过部分家庭的承受范围。根据国家统计局数据，在过去的二十年里，中国的住房价格^①持续上涨。从1999至2019年，全国住房平均销售价格上涨了4倍多，部分一线城市的房价涨幅也较大。房价的快速上涨，对婚姻市场造成了相当大的影响，一方面，增加了一些男方父母的财务压力；另一方面，也导致了部分男方选择推迟进入甚至退出婚姻市场（姜全保等，2013；Disney 和 Gathergood，2018）。这意味着，房价高涨使得房子在婚姻市场中信号传递成本会大幅上升，从而可能会造成房子的信号失灵。

从逻辑上而言，当房价上涨打破婚姻市场均衡时，适应外生冲击寻找新的均衡点是婚姻市场参与者的理性策略。房子的信号传递功能失灵自然会促使女方寻找次优的信号传递媒介。相比较，学历信息不仅较易获得，而且学历越高意味着获得高收入和优质社会资源的概率越大。特别是，近些年一些城市为吸引各类人才，将学历与户籍、社保、教育功能等挂钩，学历的价值不断凸显。那么，在房价过快上涨导致房子信号传递成本大幅上升而失灵的情况下，女方是否将学历作为一种次优筛选方式予以替代？即房价上涨是否促进了女性在婚姻匹配中的学历偏好呢？

目前，有关房价、学历或婚姻匹配的讨论相当丰富，从内容上看，可以分为以下几类：第一类是关注房价上涨产生的影响。近些年中国房价持续上涨的幅度超过部分劳动力的工资的增长，房价对劳动力流动的影响引起了诸多学者的讨论，比如张莉等（2017）论证了房价对于劳动力流动的拉力作用和阻力作用，房价一方面作为备择城市的特征信号降低了预期未来收入的不确定性，从而拉动了劳动力的流入；另一方面作为居住成本压缩可支配收入阻碍了劳动力的流入。进一步地，周颖刚等（2019）认为高房价会挤出那些没有购房、高技能水平的劳动力。其次，房价上涨影响了家庭储蓄和消费，陈彦斌和邱哲圣（2011）分析发现，部分年轻家庭为了追赶房价不得不提高储蓄率，而部分贫穷家庭也因其无法获得足够的住房而使得城镇家庭住房不平等程度加重。李雪松和黄彦彦（2015）也认为房价上涨成为推高储蓄率的重要因素之一。当然，对于有房的家庭，房价上涨更可能会产生“财富效应”，继而促进家庭消费（何兴强和杨锐锋，2019）。另外，与本文相关的讨论集中在房价与生育的关系上，如易君健和易行健（2008）以香港为例发现，房价上涨对生育率具有长期的负面影响，而胡佩和王洪卫（2020）的研究也显示，房价上涨延迟了女性的生育时间。第二类是分析学历的价值。学历作为教育人力资本的主要表征形式最早受到了Becker的高度关注，Becker（1993）对学历的收入效应、收益率乃至对家庭兴衰的影响做了系统的分析。借鉴于此，国内学者如许玲丽等（2008）也对中国各阶段学历的工资效应做了相应的考察。此外，廖理等（2015）、李彬和白岩（2020）分别讨论了学历在借贷市场和劳动力市场的价值。第三类是考察婚姻匹配的影响因素。婚姻匹配不算是一个新的研究领域，早在上个世纪40年代，Hunt（1940）就从种族、年龄、宗教、教育、职业和家庭背景等方面进行了相关分析。相比较，国内对于婚姻匹配的研究具有一定的时期性，在改革开放前，婚姻匹配保留了传统农业社会的阶层内婚制，表现出一种典型的“门当户对”，父母及其社会地位是影响子女婚姻匹配的主要因素之一（张五常，2000；张翼，2003）。改革开放之后，随着计划生育制度实施导致的性别失衡、人口结构变化以及20世纪90年代末开始的高校扩招政策均对婚姻匹配造成了影响，“婚姻推迟”“婚姻挤压”和“婚姻退出”一度成为最为热门的话题和研究对象（郭志刚和邓国胜，1998；吴要武和刘倩，2014）。此外，与本文相似的两篇文献，一是赵文哲等（2019）的研究，其考察了房价变化对居民婚姻观念的影响，并发现房价上涨显著提升了居民对“干得好不如嫁得好”的认同。二是方丽和田传浩（2016）的研究，其从住房投资和婚姻缔结的关系出发，解释了农村地区的“建房热”的现象。可以看出，前者还停留在婚姻观念上，与婚姻匹配仍有一些距离；后者的研究区域定格在农村地区“建房”上，与房价上涨的关系不大。

本文利用中国社会调查数据（CGSS）和住房市场数据对此进行了实证分析，结果显示：第一，房价上涨显著提升了女性择偶的学历偏好；第二，对原生中下层家庭、中西部地区或农村户籍的女性，这一效果更为明显。本文结论表明若房价仍持续上涨，学历信号将会进一步替代房子信号。本文可能的研究贡献为：第一，虽然一些研究强调了房子或是学历在婚姻匹配中的重要作用，但没有很好地指出房子、房价与学历在婚姻市场中的作用机制，本文考察了此作用机制；第二，房价持续上涨所产生的影响广泛，本文考察了房价对婚姻观念的影响和婚姻市场中的作用。第三，以往研究对于婚姻匹配的影响因素在文化层面、制度方面等均有丰富讨论，但是缺乏对房价上涨这一因素的讨论和实证分析。事实上，从信息经济学角度来看，婚姻市场存在普遍的信息不对称问题，而房子和学历均在婚姻市场中均承载了信号传递的功能。而房价上涨无疑会改变不同信号之间传递的成本，继而影响到婚姻市场中的匹配。本文从信息传递的视角将房子及其价格、学历和婚姻匹配纳入到统一的框架内进行分析。

本文结构安排如下：第二部分为理论机制，第三部分为研究设计与数据说明，第四部分为实证分析，第五部分为主要结论与启示。

二、理论机制：信号视角下的房子、学历与婚姻匹配

作为理性人的女方在婚姻市场上目标函数是筛选出高质量择偶对象，使得婚后家庭预期效益最大化（加里·斯坦利·贝克尔，2005）。而受儒家文化传统的影响，中国的家庭是典型的代际传递模式，家庭效益不仅来自于自力更生的程度，还依赖于父母给予的代际支持（费孝通，1985；陈皆明，1998；陈志武，2007），并且这种代际支持程度往往在子女特别是儿子结婚时期达到最大。影响婚后家庭效益最为重要的两个因素可以说是男方的家庭经济水平和男方个人能力，事实上，这也是诸多女性最为关注的两项择偶标准（李银河，1989；徐安琪，2000）。那么，如何度量家庭经济水平和个人能力，从实践来看，房子和学历是考量男方家庭经济和个人能力的合宜指标。因此，本文认为在婚姻匹配中，房子是传递男方家庭经济状况的信号，而学历是传递男方个人能力的信号，并且在房价持续高涨的情况下，房子信号传递的成本急剧上升可能导致传递家庭经济状况的房子信号“失灵”，促使信号传递成本相对较低的个人能力信号−学历信号予以替代。

（一）房子信号传递、家庭经济与婚姻匹配

婚姻匹配的一大难题在于婚姻市场双方存在普遍的信息不对称。早期的婚姻匹配多集中在“婚姻圈”的范围之内，并依托于家族“差序格局”式的纽带作为信息传递的媒介（费孝通，1985；施坚雅，1998；莫里斯·弗里德曼，2000）。而自改革开放后，随着城镇化的不断推进，人口流动日益频繁特别是大量农村人口转移到城市，传统的“婚姻圈”失去了原有的封闭性和稳定性，婚姻匹配开始在更大的范围内进行（桂华和余练，2010），进而导致婚姻市场上的信息不对称加剧（Anderson 和 Hamori，2000）。对比二手车、保险市场、金融市场以及劳动力市场解决信息不对称的办法−由卖方传递产品质量的信号，比如保证书、品牌广告、许可证以及抵押品等，买方据此进行合意的交易（Kerlof，1970；Spence，1973；Hoff 和 Stiglitz，1990），婚姻市场同样需要男方传递出“质量”信号，女方根据信号衡量婚姻匹配的可行性。以前女方通过设置一定标准的“现金彩礼”或“实物彩礼”^②来进行判断男方的“质量”高低。然而，“现金彩礼”或“实物彩礼”属于流动财产，不具有固定性和长期性，存在不确定性。比如，男方在婚前临时借款凑付“彩礼”，使得女方误以为对方家庭丰裕。因此，“现金彩礼”或“实物彩礼”在传递男方财富、能力和社会关系等“质量”信号时，其准确性需要打一定程度的折扣。相比较，房子属于固定财产，不仅投资额度大，还具有固定性、长期性，很适合作为传递男方财富、能力和社会关系的信号媒介（方丽和田传浩，2016）。此外，房子的居住价值和投资价值使得房子还能够抵御婚后的不确定性，特别是在房价持续上涨的预期背景下，房子的财富属性得到了相当程度的保障。即使女方在婚后面临“疾病”“离婚”等意外事件的冲击，房子的财富价值能够在经济层面上做一定的补偿。

（二）学历信号传递、个人能力与婚姻匹配

学历的信号传递功能最早出现在Spence对于劳动力市场的分析之中，在大多数劳动力市场上，由于信息不对称，雇主对求职者的生产能力并没有把握，这时，求职者通过学历信号向雇主传递以区别开其他低生产能力的求职者（Spence，1973）。同样，学历在婚姻市场中也具有信号传递功能，在大多数场合，男方的学历反映着个人能力，一方面代表着其在劳动力市场和社会结构中的地位和资源，影响着家庭现在和未来的生活机会（Blau和Duncan，1967）。特别是，在当前中国城市化快速推进的过程中，学历是购房之外又一获取城市户籍、教育资源以及社保等优质资源的重要通道。据中国财经网2018年统计，深圳、成都、杭州、长沙、青岛和海口对于毕业生落户仅限大专生及以上学历，而上海、广州、天津、武汉和南京更是仅限本科生及以上。因此，在婚姻市场中，相同条件下，男方拥有更高学历往往意味着其具有更强的个人能力和更大获取优质社会资源的可能性，向女方传递着更高的婚后家庭预期效益。另一方面，相比于收入等其他指标更稳定、更易知晓且具有更高的可信度。但是，学历没有房子所特有的家的归属效应和即时的财富效应，尤其是，对于刚毕业进入就业市场的男方，学历的财富效应不能够立马显现，需要时间积累。换言之，学历的财富更多程度上是一种期值，而房子的财富是一种现值。因此，在婚姻市场中，学历往往是次选标准。

（三）房价上涨下的信号失灵与信号替代

住房市场化带来了房价的快速上涨，特别是近十五年，住房价格增速超过部分居民收入的增速，适婚男性的购房负担越来越沉重，购房问题日益成为部分年轻人家庭所面临的困境之一，即使是买了房，也需侵蚀掉父母数十年的积蓄（彭争呈和邹红，2019）。而这对婚姻市场匹配无疑会产生重要的影响，房价持续上涨超出了部分男方家庭的支付能力，^③使得男方在婚姻市场中利用房子进行信号传递的成本急剧上升。当婚姻市场中大多数男方都没有能力购房时，女方就无法利用房子信号来区分男方的“质量”，意味着女方在婚姻匹配中依靠房子信号传递功能筛选“高质量”对象的方法可能会“失灵”。^④从逻辑上讲，在房子信号“失灵”的情况下，女方会努力寻找信号传递成本相对较低的媒介。当男方家庭经济不足以支持购房时，女方更可能会寻求个人能力的支持，而目前个人能力的最为合宜的表征媒介就是学历。因此，在房价上涨导致房子信号传递失灵的情况下，女方可能会以学历信号予以代替来筛选相对高质量的择偶对象，具体影响机制如图1所示。

三、研究设计与数据说明

（一）研究设计

为考察房价上涨对女性择偶的学历偏好影响，构建以下实证模型：

其中，

是本文考察的核心，如果 值大于0，表明房价上涨会提升女性择偶的学历偏好；相反，则表明房价上涨会削弱女性择偶的学历偏好。依据上述理论分析，本文预测 值大于0。

主要变量的释义如表1所示。

为择偶的学历偏好，以受访者配偶最高学历表示，该变量包含两重内涵：一是我国居民在婚姻市场中的行为偏好；二是对劳动力市场中我国居民受教育程度的评估。择偶的学历偏好指标反映出我国居民基于现实约束而选择组建家庭合作者的实际需求，以实现婚姻效用最大化目标。其中，择偶的学历偏好是依据CGSS调查中“您配偶或同居伴侣目前的最高教育程度是（包括目前在读的）”进行赋值获取，并对回答选项做如下划分：小学及相当的文化程度、初中及相当的文化程度、高中及相当的文化程度、大学专科及相当的文化程度、大学本科及相当的文化程度和研究生文化程度及以上，并赋值为1—6的整数，数值越大，表明受访者的配偶学历越高。表示第 省第 −1年的房价收入比对数，房价收入比的计算方法：房价收入比=每百平方米住宅销售价格（元）/人均年收入（元）。一方面，婚姻决策一般发生在结婚时间之前，因此使用前一年房价数据；另一方面，房价收入比可以更加稳健地描述房价变动（吴晓瑜等，2014；康传坤等，2020）。另外，本文采用受访者结婚前一年所在省（市、自治区）的房价收入比作为本文的核心解释变量，这种做法不仅弥补了问卷调查中房价信息不足的遗憾，而且还一定程度规避了房价收入比与个体特征变量之间内生性问题（赵文哲等，2019；胡佩和王洪卫，2020）。

表示控制变量，包括：民族、宗教信仰、政治面貌、是否为流动人口、外语能力和最高学历；是否认同“干得好不如嫁得好”和是否认同“经济不景气先解雇女员工”；受访者双亲的最高学历水平；受访者配偶的户口状态和结婚年龄及其平方值；地区的失业率水平。表示省份固定效应，一方面，社会经济政策的实施效果存在地区差异；另一方面，地区间的文化差异也会改变社会个体的婚姻选择。表示误差项。

（二）数据说明与描述性统计

本文通过匹配中国综合社会调查（CGSS）和省级层面房价、土地数据，模拟住房价格与女性择偶的学历偏好内在关系。^⑤文章根据问卷选项“请问您与目前的配偶是哪一年结婚的？”将结婚时间窗口锁定在2001—2015年。^⑥

表2报告了总体样本主要变量的描述性统计结果。在处理缺失值和无效值之后，获取4517个有效数据。其中，配偶最高学历平均值为2.87，即处于初中及相当程度的教育水平。分样本来看，上海和北京地区配偶最高学历均值最大，分别为4.45和4.05，宁夏和云南地区配偶最高学历均值最小，分别为1.89和2.01。

表3报告了分样本核心变量的描述性统计，同全体样本的描述性统计结果基本一致。从社会阶层来看，受访者大多处在原生中下层家庭；从地区维度看，东部地区的样本分布较为集中；从城乡户籍来看，大多数受访者为农村户籍身份。

四、实证分析

（一）房价上涨对女性择偶的学历偏好的影响

实证报告显示，房价收入比对女性择偶的学历偏好有显著正向影响，并呈现出较强解释力。表4第（1）列显示当房价收入比对数上升1个单位，女性择偶的学历偏好上升0.445%。表3第（2）列呈现了主要控制变量对被解释变量的影响。为降低遗漏变量导致的伪回归，表4第（3）列显示了纳入控制变量之后的回归结果，房价收入比对女性择偶的学历偏好产生的影响在1%的显著性水平上显著为正。同时采用Tobit模型进行参照检验，表4第（4）列呈现的结果依旧稳健。

更进一步，房价影响择偶的学历偏好检验可能会受到年龄和多婚等现实因素干扰而导致实证偏误，比如早婚、二婚等。为此，这里进行两步处理以剔除干扰因素影响：第一，根据我国《婚姻法》第六条对法定结婚年龄的规定，剔除女性结婚年龄小于20周岁的样本数据；第二，依据CGSS问卷中“您目前的婚姻状况”选项，剔除“再婚有配偶”“分居未离婚 ”“离婚”和“丧偶”样本，仅采用“初婚有配偶”的样本数据。该处理方法严格保证了样本选择标准的统一性和规范性。表4第（5）和（6）列分别报告了剔除婚龄、多婚等因素干扰后的回归结果，结果与前文一致。即房价上涨显著提升了女性择偶的学历偏好，且保持较强显著性和解释力。

依据表4第（5）列报告了控制变量回归结果：除民族、是否信仰宗教和受访者结婚年龄平方值外，其他变量均至少在10%的显著性水平上显著，且拟合优度达到0.649，这意味着本文构建的计量模型可行有效。其中，失业率的系数估计值显著为负，这表明失业率表征的经济社会大环境会改变婚姻市场的选择偏好，这与本文研究主旨相契合。受访者个人及其双亲的学历水平正向影响受访者在婚姻市场中的学历偏好，这可以解释为家庭教育观念强的居民更加看重婚姻组合的受教育程度。社会认知方面，越是注重男女平等的女性，越偏好学历水平较高的婚配对象。自我认知方面，外语能力越强的群体更加偏好学历较高的婚配对象，这可以解释为适应高水平技能越强的女性，会更加看重婚姻对象的对等能力。受访者政治身份对配偶学历偏好呈正向影响，这表明政治觉悟越高，越偏好婚配对象的学历水平。流动人口较非流动人口更加关注婚配对象的学历水平，这可能是因为流动人口受异地住房压力的冲击较大，更加看重婚姻合作者抵御风险能力的重要性。受访者的农村户口身份对择偶的学历偏好呈正向影响，这表明农村女性更加偏好带有学历标签的配偶。配偶（男方）结婚时年龄是影响女方择偶的重要考量之一，估计结果显示，配偶结婚时年龄的影响是呈倒U型，表明男方年轻时，女方更偏好其学历；而男方年龄较大时，女方对其学历的偏好下降。

（二）内生性处理−工具变量回归

尽管上述分析初步验证了房价上涨会显著提升中国女性择偶的学历偏好，但未能解决两者之间的潜在内生性问题，这主要源于以下两个方面：第一，遗漏变量。择偶的学历偏好不仅牵扯到影响婚姻行为的多方因素，而且还会受到教育层面相关因素的干预，基于数据可得性，仍存在影响择偶的学历偏好且与房价收入比相关的其他因素难以完全控制，从而导致内生性问题。第二，反向因果关系。择偶的学历偏好受制于婚姻市场和劳动力市场行为选择的共同作用，这可能会引发双重内生性来源：一是婚姻市场会改变家庭状态，从而对住房市场形成冲击（Han 和 Lu，2017）；二是受教育群体会改变人口流动特征和居留偏好，进而影响住房市场需求（赵西亮，2017）。

工具变量法是有效解决内生性问题的主流方法，文章选取影响房价收入比但不会直接影响被解释变量的外生变量。既有研究选择深度参与房地产市场且严格受制于政策制度的土地供应量作为房价的工具变量（陈斌开和杨汝岱，2013；陆铭等，2015），本文沿用该经典做法，选用“人均新增土地供应面积”作为核心解释变量的工具变量，并在验证工具变量有效性的基础上，采用上述多重处理后的样本数据进行IV-2sls估计，同时显示IV-liml回归结果作为参照。

工具变量有效性验证结果如表5第（1）至（3）列所示：首先，土地供应对房价收入比会产生显著的负向影响，即人均新增土地面积越多，房价收入比越低，这不仅验证了土地供应与房价水平之间的“有效性”关联，而且也与既有研究结论相一致。其次，纳入土地供应变量前后的回归结果表明，房价收入比对女性择偶的学历偏好产生显著正向影响的结论保持不变，土地供应不会对女性择偶的学历偏好产生有效影响，且拟合优度报告显示，纳入土地供应也未能改变房价收入比对女性择偶的学历偏好解释力。这验证了土地供应和被解释变量之间的“无关性”。因此，文章选取“人均新增土地供应面积”作为房价收入比的有效工具变量。表5的第（4）列报告结果表明：房价收入比系数为正，且在5%的显著性水平上显著，这表明房价持续上涨明显强化了女性择偶的学历偏好。

（三）异质性问题的讨论：房价上涨对不同女性择偶的学历偏好的影响

理论上，在房价上涨明显提升了房子信号传递成本的影响下，对资源禀赋不同的女性适婚群体而言，房子信号成本产生的影响可能存在差异，学历作为房子信号“失灵”的替代信号媒介是否会发生作用也可能会受到影响，为此下文拟讨论房价上涨对不同资源禀赋的女性择偶的学历偏好的影响。

1. 原生家庭阶层异质性

据表6报告了房价上涨对不同原生家庭^⑦女性择偶的学历偏好影响的估计结果。结果显示，对原生下层家庭适婚女性来说，房价收入比的系数值为正，且在5%的水平上显著，这表明房价上涨显著提升了原生下层家庭适婚女性择偶的学历偏好。对原生中层家庭适婚女性来说，房价上涨也会提升择偶的学历偏好，但显著性较低。处在原生高层家庭适婚女性不会受房价上涨影响而提升择偶的学历偏好，这可能是因为房价上涨对房子信号成本的冲击有限，学历信号的替代机制暂未产生影响。

2. 地区异质性

表7报告了房价上涨对不同地区^⑧家庭女性择偶的学历偏好影响的回归结果。结果表明，东部地区的房价收入比系数为负但不显著，而中、西部地区房价收入比系数显著为正。这表明对于社会资源优越的东部地区而言，房子在婚姻市场中的信号传递成本尽管因房价上涨而提升，但并不会对已获取优质社会资源的当地居民产生颠覆性影响，并且，替代房子获取优质资源的路径较中西部地区更加丰富，学历信号的传递机制难以发挥作用。相反，在中西部资源相对贫瘠的地区，学历是进城“成家”和获取优质社会资源为数不多的最佳路径，因此在房价上涨导致房子信号失灵时，学历信号传递功能更加凸显，也自然成为女性择偶的重要标准。

3. 城乡异质性

表8报告了房价上涨对城乡两类女性择偶的学历偏好影响的估计结果。第（1）和（2）列的回归结果表明，农村户籍女性在房价上涨的作用下，会选择通过学历信号筛选高质量对象。这是因为在房价上涨的作用下，农村户籍女性选择带有学历标签的配偶有助于实现城市“成家”梦。反观城镇户籍样本，房价上涨没有影响女性择偶的学历偏好，尽管房价上涨提高了房价，但未能降低城镇户籍居民获取城市资源的成本，因而对城镇居民来说，房价上涨形成的可相互抵消的正负效应，致使城镇女性借助学历信号择偶的动机有限。表8第（3）和（4）列报告的受访地回归结果也对此支持。

4. 房价上涨对不同女性影响的进一步讨论和分析

由上述分析可以看出，房价上涨对原生中下层家庭、中西部地区和农村户籍等资源相对贫乏型女性择偶的学历偏好的影响更为显著。那么，为什么对资源相对贫乏的女性的影响更为明显呢？从择偶梯度理论来看，在传统社会中，婚姻匹配强调“门当户对”，并在一定程度上强化了社会阶层的封闭性，而在现代自主婚姻中普遍存在“男高女低”的梯度匹配现象（沈新凤，2011）。事实上，自改革开放后，经济体制开始市场化，包括人力在内的各种要素以价格为标准进行竞争和流动，极大地促进了社会阶层的流动。与此同时，通过婚姻的缔结来追求家庭效益和社会地位的提升也被赋予了“经济人”的合理性。而从实践来看，女性“高攀”的婚姻不仅在经济地位上有了一定的提高，而且在生活满意度上也有了相当程度的提升，并且抑郁程度相对较低（雷晓燕等，2014），意味着女性通过“高攀”婚姻获得了经济和精神的双重收益。

正因如此，对于资源相对贫乏的女性及其家庭而言，“脱贫入富”的需求更为强烈，在其他方式可及性不足的情况下，婚姻往往是一种相对理想的方式。在房价不高的情况下，房子扮演着筛选高质量对象的信号媒介，而房价持续上涨，导致一部分男性难以负担而退出婚姻市场，此时房子的信号媒介功能开始失灵。这促使了女性开始寻找替代信号机制−学历信号。

（四）稳健性检验

为检验回归结果的稳健性，本节分别从剔除时空不对称导致的伪回归和强化核心解释变量有效性两个维度展开。

第一，剔除时空不对称导致的伪回归稳健性检验。基于调研时间和结婚年份的时空差异，存在新婚家庭会在婚后迁入当地情况，这会导致异地异时的房价对婚姻决策产生伪回归。为此，本节通过比较问卷调查中“请问您与目前的配偶是哪一年结婚的？”和“您是哪一年来到本地居住的”等时间信息，剔除婚后迁入当地居住的样本数据，仅保留婚前迁入和一直定居该地的两类样本，从而支持时空对称条件下的检验。表9第（1）和（2）列报告了回归结果，在剔除异地异时样本数据可能导致的伪回归后，房价收入比的系数显著为正，这意味着房价持续上涨提升了中国女性择偶的学历偏好。

第二，对核心解释变量的有效性进行强化检验。婚姻匹配的学历偏好可能不仅受前1年房价变动影响，而会受制于近3年房价变动影响。因此，这里分别采用向前2年和向前3年的房价收入比作为核心解释变量进行检验，以强化房价作为外生变量影响择偶的学历偏好有效性。表9第（3）至（6）列所示报告了回归结果，在剔除婚龄、多婚因素和异地异时样本影响后，向前2年和向前3年房价收入比系数显著为正，这意味着房价上涨会显著增强中国女性择偶的学历偏好。

五、主要结论与启示

本文首先从信息经济学视角分析了房子、房价、学历与婚姻匹配之间的内在逻辑。房子本身承载了家庭成员尤其是女性对于家的归属感和其所具有的价值属性，能够传递男方家庭经济等“质量”信号，使其成为了女方解决婚姻市场信息不对称而筛选“高质量”对象的主要信号媒介，而房价上涨可能会导致其信号传递功能失灵，继而促使女方寻找学历信号予以替代。其次，本文利用中国社会调查数据（CGSS）和住房市场数据对此进行了考察，研究发现：第一，房价上涨显著提升了中国女性择偶的学历偏好；第二，对原生中下层家庭、中西部或农村户籍等资源相对贫乏的女性，这一影响尤为显著。

上述研究结论具有以下几点启示。第一，若房价持续上涨，学历信号会进一步替代房子信号，意味着学历在婚姻匹配中的地位日益重要。然而，学历的这一作用有一前提，即学历的期望价值能够兑现，学历在劳动力市场能够取得相应的回报率。自改革开放以来，学历在劳动力市场回报率逐步回升，特别是进入21世纪后，学历在劳动力市场的作用日益明显。但是，伴随户籍制度、教育扩招制度等而生的问题开始不断出现，使得学历的回报率有所减弱。若学历的期望价值不能够兑现，即婚后男方的学历不能在劳动力市场取得预期的回报率，不仅会对其婚姻生活产生不利影响，也会对今后的其他人的婚姻匹配产生负面影响。另外，从异质性来看，房价上涨对原生中下层家庭、中西部地区或农村户籍等资源相对贫乏型女性的学历偏好的影响更为明显。择偶梯度理论显示女性在婚姻匹配中存在普遍的“上嫁”（李煜，2008），特别是在城镇化推进过程中，对于资源相对贫乏型女性而言，婚姻往往是“社会层级”跃迁的一次机会，其中房子扮演着跃迁的“媒介”，而房价上涨促使“房子媒介”转向“学历媒介”。因此，如何保障劳动力市场教育回报率将成为提高居民特别是资源相对贫乏的居民的婚姻幸福感的一项重要课题。

第二，房价的持续上涨不仅对国民经济产生了重要影响，也对婚姻匹配等社会问题产生了深刻影响。房价不断上涨，导致婚姻成本较快上升。1998年国家全面推行住房市场化之后，住房供应体系建设主要是从促进居民拥有产权房入手，并在城市化的推动下导致房价上升。事实上，住房供应不仅包括“购”，还包括“租”，“租”也是“住有所居”的一种重要实现形式，当前，我们需要重视住房租赁市场的有效培育和发展，加快建立多主体供给、多渠道保障、租购并举的住房制度，让适婚青年“‘租’有所居，而婚有所配”。

本文的贡献有两点：一是，以往有关房子与婚姻匹配的探讨大部分停留在描述层面，缺乏相应的理论机制梳理和实证检验，方丽和田传浩（2016）对于农村住房投资和婚姻缔结的分析，但其将讨论范围限定在农村地区，也没有分析学历的作用。本文将学历纳入房子和婚姻匹配的分析框架中，从信息经济学的视角讨论了三者之间的内在机制，并利用相关数据进行了实证检验。二是，本文将讨论范围扩大到全部地区，并比较了城市和农村的不同影响，进一步还比较了不同原生阶层家庭和东中西部等不同资源可及性家庭的影响，而从结果来看，房价上涨对资源相对贫乏型女性的学历偏好的影响更为显著。

最后需要指出的是，本文还存在一些不足和可拓展的研究空间。比如，在实证方面，文章采用了省级房价，但省级层面可能还存因地区不同，房价不尽相同，因而可能还存在一定的偏差。遗憾的是，所采用的CGSS数据缺少市级或是县级层面信息。另外，理论上而言，房价上涨不仅会对女性择偶的学历偏好产生影响，也会对男性择偶的学历偏好产生作用，本文基于相关数据验证了对女性的影响，那么，房价上涨对男性择偶的学历偏好是否也产生了相同的影响呢？回答上述问题，无疑有助于我们更好地厘清房价上涨对不同群体的择偶所产生的影响，继而为进一步完善房价政策和婚姻政策提供政策启示，这将是未来研究的一个方向。

① 住房价格主要指住宅商品房平均销售价格。

② 这里的“实物彩礼”是指一般日用品实物，如黄金首饰等，不包括房子。

③ 中国婚姻市场的一大特点在于，除小部分适婚男性有房外，大部分适婚男性没有自己的房产，在结婚之时或是之后需要购买（建造）房子。

④ 极端的一种情况是，房价上涨到所有婚姻市场中的男方都无法购买时，如果女方仍以房子作为衡量标准的话，那么此时所有男方都是“低质量”的，房子信号传递功能就会出现“完全失灵”的现象。

⑤ 本文数据来源于中国综合社会调查（CGSS）、国家统计局网站和《中国国土资源统计年鉴》。基于数据连续性和变量一致性考虑，这里未选用2011年的CGSS调查样本，也未将西藏地区数据纳入研究样本。2010年、2012年、2013年和2015年的CGSS数据可以保证选用信息的连贯和充分。样本已剔除1980年之前出生的受访者及其配偶，即结婚年龄大于35岁样本。

⑥ 选择以2001年为起点源于两个方面考虑：第一，1998年“房改”对市场产生滞后性影响；第二，1986年我国开始颁布《中华人民共和国义务教育法》，规定以6周岁作为入学年龄，并履行9年义务教育。因此，2000年之后结婚的群体在住房市场化和受教育规则两个维度实现了宏观政策环境的一致性和样本匹配有效性。

⑦ CGSS数据中“您认为在您14岁时，您的家庭处在哪个等级上？”，有10个不同等级，其中，“10”代表最顶层，“1”代表最底层。根据2017年中国家庭贫富标准各阶层占比，上层（富裕）家庭占比近8%，下层（贫困）家庭占比近70%，剩余约20%的家庭为中层。对照CGSS数据，1—5分的家庭占比约为70%，5分的家庭占比约为20%，6—10分的家庭占比为7%。因而，本文确定“5分”作为阶层划分的界线，即低于5分的为下层家庭，等于5分的为中层家庭，高于5分的为上层家庭。

⑧ 根据国家发改委的政策划分，本文将全国地区划分为东、中、西三个地区，其中，东部地区包括北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东和海南等11个省（市、自治区）；中部地区包括8个省级行政区，分别是山西、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南；西部地区包括的省级行政区共11个，分别是四川、重庆、贵州、云南、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆、广西和内蒙古。

⑨ 《中国青年报》2011 年进行的一项社会调查的结果显示，57.5%的被调查者感觉到招聘中存在学历“查三代”现象（李彬和白岩，2020）。