What Makes a Desirable Spouse in China? New Evidence From a National Survey Experiment
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Objective This study examines unmarried Chinese people's preferred characteristics of a spouse and how the preferences vary by gender and across socioeconomic groups. Background Extensive research has attempted to uncover mate selection preferences, a crucial factor shaping who marries whom. Predominantly analyzing observational data, however, existing research provides only indirect inferences about individuals' mate preferences independent of structural opportunities in the marriage market. Method This study employs a novel survey experiment, fielded in the 2021 Chinese General Social Survey, to directly examine unmarried individuals' mate selection preferences in China. We estimate conditional logit models to assess the relative importance of six characteristics in shaping hypothetical marriage candidates' desirability: income, property ownership, education, rural/urban origin, age, and appearance. Results Both unmarried men and women prefer to marry a similarly‐aged urban‐origin property owner with a high income, good education, and attractive appearance, suggesting a gender convergence of mate preferences. Individuals' mate selection preferences also vary with their ascribed (rural/urban origin) and achieved (education) socioeconomic status, and mate selection standards are more relaxed among those over the mean marriage ages for their sex in China. Conclusion Our study highlights the importance of directly examining mate preferences in clarifying the mechanisms of marital sorting and the value of survey experiments in family research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».