初婚年龄

摘要： 利用2018年中国家庭追踪调查数据分析了中国居民的初婚前同居状况及其对初婚年龄的影响。研究发现,男性、年收入高、以“自己认识”为主要择偶方式、较年轻出生世代中的个体,更倾向于婚前同居;Heckman二阶段回归分析进一步表明,“逆米尔斯比率”并不具有显著性,婚前同居者的初婚年龄平均延迟了1.239岁,经历假说得到了支持;婚前同居对初婚年龄的推迟在1960-1979年出生世代中表现得更为明显。该推迟效应将对现有的婚姻制度产生冲击,并对生育水平、人口代际更替造成威胁,因此可设定以家庭为单位的社会政策和福利制度,充分发挥婚姻在维护社会稳定和推动人口再生产中的积极作用。

摘要： 本文使用2003年至2015年九轮中国综合社会调查数据(CGSS),从初婚年龄和婚姻匹配两个角度分析了"凤凰男"的婚姻市场地位。研究发现,与同样受过高等教育但家庭出身较好的男性相比,"凤凰男"的初婚年龄并未推迟,但他们更可能与没有受过高等教育的女性结婚。对"凤凰女"的研究同样发现,她们在教育匹配方面也存在低就现象,但低就的可能性大大低于"凤凰男"。跨世代的比较研究发现,"凤凰男"和"凤凰女"在婚姻市场的不利地位并未随时间的推移有所改善。因此,现代化理论所预言的家庭背景对婚姻的影响逐渐削弱的景象与中国实际并不相符。这些发现拓展了以往对婚姻分层的研究,有助于我们更加深入地理解婚姻市场上的社会不平等。

摘要： 彩礼和嫁妆是我国传统的婚姻习俗,日渐高涨的彩礼和嫁妆推动了婚姻支付的不断攀升,也对我国居民的婚姻和生育产生了重要影响。本文基于CHARLS 2018的微观数据实证研究婚姻支付对我国居民初婚年龄和生育的影响。通过运用工具变量并进行2SLS回归,发现在考虑内生性问题后,婚姻支付对初婚年龄有显著的负向影响,对生育决策有显著的正向影响。这可能是因为家庭能够负担得起更高婚姻支付的个体在婚姻市场的竞争力更高,更容易完成婚姻的缔结,在做出生育决策时也会更多地考虑代际支持以及父代“多子多福”期望的影响;而无法承担高额支付的个体则要面对初婚年龄推迟的风险,在做出生育决策时则会面临更多的生育成本的压力。辅助因变量回归结果表明婚姻支付会显著降低晚婚的概率,同时会显著增加生育多孩的概率,与2SLS回归的结果基本一致;将工具变量加入Heckman两步法中的Heck-IV估计结果也证明了模型的稳健性。分城乡回归发现婚姻支付对城乡居民初婚年龄和生育的影响具有异质性,相较于城市居民,婚姻支付对农村样本的婚育影响更大。未来应从促进区域经济协调发展、大力推动移风易俗的建设、降低家庭的婚育成本等方面入手,控制婚姻支付的合理区间,从而积极应对婚姻支付对初婚年龄和生育决策的影响。

摘要： 通过文献回顾以及构建引入婚姻支出的OLG模型,推导子女成婚影响父母生活满意度的假说,并使用2015年中国健康与养老追踪调查数据进行实证检验.研究发现女儿在提升父母生活满意度方面具有正向作用.在代际关系转换前,婚姻市场挤压使得彩礼、买房等导致男性竞争压力向家庭传导,婚姻支出降低了未婚儿子父母的生活满意度;成婚后子女经济支持差距缩小,子女通过向父母提供经济支持提升满意度的差异较小,尽管经济上儿子会损害父母的生活满意度,但儿子和女儿如果成婚较早都能改善父母的满意度.

摘要： 进入21世纪以来,我国城乡居民平均初婚年龄呈现出不断推迟的趋势,初婚年龄变化的背后有着怎样的影响因素和作用机制,是一个值得探讨的问题。文章通过多层次线性模型(HLM)和事件史分析(EHA)中的对数正态(Log-Normal)模型,从个人和社会两个层面分析了初婚年龄推迟的原因。结果显示:个人及父母教育程度对每个群体的初婚年龄都有显著影响,并且对女性影响较大,个人收入的提升会促进个人推迟初婚年龄,但家庭经济地位的提升会抑制子女推迟初婚年龄;同时,居民对政府医疗卫生、住房保障以及公共文体政策的满意程度对居民总体的初婚年龄延迟也有着显著的抑制作用,但对政府社会管理和城乡基础设施政策的满意程度则会显著地延缓居民的初婚年龄。而分地区的分析则表明影响初婚年龄的因素存在地区差异性,东部地区居民的初婚年龄要明显高于西部地区和中部地区的居民,住房条件的改善有利用抑制东部地区居民推迟初婚年龄,而个人收入的增加则会显著推迟西部地区和中部地区居民初婚年龄。研究同时表明,影响居民初婚年龄的因素推迟的促进作用都是要大于其抑制作用,总体而言,初婚年龄还处于不断推迟的趋势之中。

摘要： 针对大城市里的"剩男剩女"越来越多的现象,本文利用中国劳动力动态调查2016年数据(CLDS2016)以及与劳动力匹配的城市规模数据考察城市规模对初婚年龄的影响效应及其机制.研究发现:城市规模对初婚年龄具有显著的正向影响,城市规模每增加1％,初婚年龄增加0.635年;按年龄结构及性别的分样本检验后发现城市规模对"60后""70后"以及"80后"样本的初婚年龄均存在正向影响且系数呈现越来越大的趋势,但对"60前"样本的影响不显著,说明随着时代变迁,这一影响程度逐渐加深,对男性初婚年龄的影响稳中略升,而对女性初婚年龄的影响则大幅增加;采用1953年的城市人口规模作为城市规模的工具变量处理潜在的内生性问题后,利用两阶段最小二乘法进行估计,结果仍然成立;机制分析发现城市规模通过房价机制和学历机制对初婚年龄产生影响,即城市规模会通过影响房价对初婚年龄产生正向影响,房价机制对男性的作用大于女性;拥有高学历者的初婚年龄更晚,学历机制对女性的作用较男性更大.本文从推行保障性住房政策和做好对适龄青年的婚恋服务,引导树立健康的婚恋观念三个方面提出政策建议.

摘要： 本文从辽宁省2005年1%人口抽样调查微观数据中构建了一个对比样本,即工作单位性质为机关事业单位和国有及国有控股企业的两类人群,采用事件史分析方法来观察这两类人群在初婚年龄上的差异情况。至少在统计意义上,本文基于辽宁人口抽样调查微观数据所构建样本的实证结果中,没有看到20世纪末国企改革对这两类人群初婚年龄的差异情况有显著影响。本文认为,婚姻行为模式的长期变化可以是社会整体变迁的结果,但短期宏观事件冲击所带来的影响需要更加谨慎地判断。

摘要： 我国人口出生率的持续下降正在成为经济发展的重要挑战.本文使用双重差分法估计我国1999年的大学扩招政策对个体婚姻和生育决策的影响.结果表明,平均而言,大学扩招使得初次结婚和生育的年龄分别推迟了1.28年和1.63年,但对生育数量并没有造成显著的影响,这一结论在不同设定下保持稳健.扩招政策对婚育年龄的推迟效果,既包括"禁闭效应"——延长了在校学习的时长,又包括"人力资本效应"——提高了个人的时间成本、改善了女性的就业机会,以及增加孩子的养育成本、提高配偶的学历要求等其他作用机制.而扩招政策对生育数量影响的不显著,可能是"替代效应"和"收入效应"共同作用的结果.扩招带来的影响在不同群组之间存在异质性,高收入和城市户口群体显著减少了生育的数量、推迟了婚育年龄,而低收入和农村户口群体的生育数量并没有显著变化,其婚育年龄的推迟效果也较弱.本文粗略估计认为,扩招政策分别解释了1990—2017年我国育龄女性平均初婚和初育年龄推迟的36％和47％.

摘要： 本文主要研究北京、上海、深圳,广州四个城市的农民工的婚姻情况.首先,通过对城市、性别、教育程度、就业情况的各个变量与婚姻情况进行列联分析,判断出城市、性别、教育程度、就业情况与婚姻情况的相关关系.其次,采用聚类分析等多种方法将就业所属行业归类.最后,将所保留的变量对农民工的初婚年龄进行回归分析,计算出城市、性别、教育程度、就业所属行业与初婚年龄的数量关系.

摘要： 提供了能够减少年龄估计所用的对图像数据进行加标签的劳动的年龄估计装置、年龄估计方法和年龄估计程序。用于估计拍摄成图像数据中的人的年龄的年龄估计装置包括：维度压缩装置，用于对图像数据应用维度压缩以输出低维度数据；分簇装置用于对所输出的低维度数据执行分簇；加标签装置用于对已分簇的低维度数据中的每个簇的代表性数据加标签；以及识别装置用于利用包含在已加标签的低维度数据和未加标签的低维度数据中的特征量基于学习结果来估计人的年龄。

摘要： 本申请实施例涉及人脸图像属性预测技术领域，公开了一种训练年龄预测模型的方法、年龄检测方法及相关装置，采用包括多个人脸图像的训练集，对至少两个教师神经网络进行迭代训练，得到至少两个教师模型，各教师模型分别输出训练集中各人脸图像的软标签。然后，采用训练集和损失函数，对学生神经网络进行迭代训练，得到年龄预测模型。损失函数包括各人脸图像的真实标签和各教师模型分别输出的各人脸图像的软标签之间的第一损失以及各人脸图像的真实标签和学生神经网络输出的预测标签之间的第二损失，使得各教师模型能够指导学生神经网络学习年龄特征信息，训练得到的年龄预测模型具有各教师模型的年龄特征学习能力，从而，能够提高年龄检测准确性。

摘要： 本申请实施例涉及人脸图像识别技术领域，公开了一种年龄识别模型的训练方法、人脸年龄识别方法及相关装置，训练得到的年龄识别模型包括年龄分类模型、不确定性模型和年龄回归模型。第一阶段，采用不确定性模型将噪声干扰对由训练得到的年龄分类模型输出的第一预测年龄值的影响转化为不确定性概率。第二阶段，采用该训练集对回归神经网络进行训练，并将各人脸图像对应的不确定性概率引入损失函数，得到年龄回归模型。不确定性概率的引入相当于告诉年龄回归模型：对于各人脸图像提取的特征具有一定概率的不确定性。从而在训练过程中，不确定性概率较高的图像特性，需要重点学习，能够减轻上述噪声带来的影响，提高模型的泛化能力和准确度。

摘要： 本公开的实施例公开了年龄预测网络生成方法、年龄预测方法、装置、设备和计算机可读介质。该方法的一具体实施方式包括：获取训练样本集，训练样本集中的训练样本包括人脸图像和人脸图像对应的标注年龄信息向量；获取待训练年龄预测网络，待训练年龄预测网络包括多个分类器和阈值预测网络，其中，每个分类器用于确定人脸图像中所显示的人脸对应的年龄与目标年龄的大小关系，阈值预测网络用于预测多个分类器的分类阈值；利用训练样本集对待训练年龄预测网络进行训练，得到年龄预测网络。该实施方式实现了提高年龄预测网络的预测准确性。

摘要： 本公开的实施例公开了年龄预测网络生成、年龄预测方法、装置、设备和介质。该方法的一具体实施方式包括：获取训练样本集，训练样本集中的训练样本包括人脸图像和人脸图像对应的标注年龄信息向量；获取待训练年龄预测网络，待训练年龄预测网络包括多个分类器，每个分类器用于确定人脸图像中所显示的人脸对应的年龄与目标年龄的大小关系；利用训练样本集对待训练年龄预测网络进行训练，得到年龄预测网络。该实施方式实现了提高生成的年龄预测网络的预测准确率。

摘要： 本发明涉及一种年龄分类辅助的跨年龄人脸识别算法，包括步骤：提取并预处理带有身份标签和年龄标签的人脸图像；训练年龄分类辅助的跨年龄人脸识别网络，跨年龄人脸识别网络包括卷积网络、身份特征提取网络和年龄特征提取网络；将预处理后的含有身份标签和年龄标签的人脸图像输入卷积网络，卷积网络最后的全连接层输出共享特征。本发明的有益效果是：改进跨年龄人脸识别深度学习模型，提取年龄不变的人脸特征以提高跨年龄人脸识别的准确率；使用Softmax损失函数保证特征的类间差异，引入Centor Loss损失函数减小人脸特征的类内差异，使不同类别的特征向量边界更加明晰，两者相辅相成，共同参与网络参数的更新。

摘要： 本发明公开了一种年龄预测模型的训练方法，该年龄预测模型包括三维形变统计模型、可微分渲染器、第一特征提取网络、第二特征提取网络和年龄预测层，首先通过三维形变统计模型和可微分渲染器将目标人脸图像转换为二维渲染图像，该二维渲染图像具备三维特征信息。然后将目标人脸图像输入第一特征提取网络并将二维渲染图像输入第二特征提取网络以进行特征提取，将第一特征提取网络和第二特征提取网络中对应同一特征尺度的两个特征提取层输出的特征图进行特征融合，以输出目标特征图；从而将三维特征信息融合到不同尺度的特征图中，进而约束同一个人因不同表情导致的特征变化，使得整个预测模型具有更高的准确度和适应性。

摘要： 本申请公开了一种年龄识别模型的训练方法、装置、年龄识别方法、装置，属于计算机技术领域。该方法包括：获取多个用户的特征数据，其中，每个用户的特征数据包括用户静态特征数据以及用户历史行为特征数据，所述用户静态特征数据至少包括用户的年龄数据；对各个用户的特征数据进行特征签名处理，以将各个用户的特征数据转换为对应的数值化的高维特征空间数据；对各个用户对应的数值化的高维特征空间数据进行降维处理，得到多个训练样本数据，其中，每个样本数据以用户的年龄数据作为样本标签；将所述多个训练样本数据输入至预设的算法模型中进行训练，得到年龄识别模型。本申请可以提高年龄识别模型的训练效率。

摘要： 本申请实施例涉及人脸图像属性预测技术领域，公开了一种训练年龄检测模型的方法、年龄检测方法及相关装置，训练集包括多个标注有真实年龄的人脸图像，首先获取训练集中各人脸图像对应的年龄干扰信息。然后，对年龄干扰信息进行编码，得到信息特征编码。最后，采用训练集和与该训练集中各人脸图像对应的信息特征编码，对神经网络进行迭代训练，得到年龄检测模型。在此实施例中，神经网络在训练过程中能够学习到人脸图像的特征以及年龄干扰特征，即清楚区分年龄干扰特征和影响年龄预测准确度的有效特征，从而，在进行年龄预测时能够过滤掉干扰特征，减少干扰特征对网络学习的影响，使得训练得到的年龄检测模型能够准确且稳定地检测年龄。

摘要： 本发明实施例提供一种年龄识别方法、年龄识别装置以及计算机可读存储介质，通过卷积神经网络对包含有人脸图像的训练集进行训练得到第一全连接层；将第一全连接层中的向量作为表征训练得到多个一对一法支持向量机One‑Versus‑One SVM，作为年龄识别模型；获取待识别人脸图像；通过卷积神经网络对待识别人脸图像处理得到第二全连接层，并得到粗略年龄值；将粗略年龄值与第二全连接层输入到年龄识别模型进行年龄识别，得到精确年龄值；通过训练集训练出年龄识别模型，并在通过卷积神经网络识别出粗略年龄值后，以粗略年龄值为中心，通过年龄识别模型进行精确年龄值确定，在某些实施过程中具有提高年龄识别精度的效果。