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消失女人之謎

消失女人之謎、女性消失（英文：Missing women），是指一個地區或國家的婦女人數相對於預期婦女人數的短缺。 它通常透過男女性別比例來衡量，可能造成原因包含性別選擇性墮胎、殺害女嬰以及女孩醫療保健和營養不足引起的。 有人認為，自 1970 年代起就開始商業化的產前性別選擇技術是造成女性的消失的主要原因之一。[1]

1990年，經濟學家阿馬蒂亞·庫馬爾·森首次提出該現象。[2]在發表於紐約時報書評的一篇文章《消失的一億女人》中，阿馬蒂亞·庫馬爾·森指出在世界範圍內，出生性別比例是大致相同的，即每出生100個女童就同時出生105到106個男童；但是，生物學研究表明，女性在相同的生活、醫療水平下，平均壽命高於男性，疾病抵抗力也強於男性[3]。但是蹊蹺的是統計數據顯示歐洲、美洲和日本的男女性別比普遍低於西亞、南亞和中國[3]。隨後阿馬蒂亞·庫馬爾·森繼續進行該疑問的研究，並估算出在亞洲地區至少有一億名女性「消失」了，即按照其它地區性別比估算得出的女性人口數量與實際的差值超過一億[3]。

南希·錢（Nancy_Qian）和西瑪·賈揚錢德蘭（Seema_Jayachandran）等經濟學家發現[4][5][6]，中國和印度的赤字很大一部分是由於女性工資較低和性別選擇性墮胎造成的。 這種差異也存在於美國的華人和印度移民社區中，儘管程度遠小於亞洲。 1991年至2004年間，估計有2000名中國和印度女性胎兒被墮胎，短缺現象可以追溯到1980年[7]。除了女性的健康福祉之外，女性的消失也導致社會男性過剩、婚姻市場不平衡。 女性消失率較高的國家往往也有較高的婦女健康狀況不佳的比例，導致嬰兒健康狀況不佳的比例較高[8]。

研究人員認為，增加婦女的教育和婦女的就業機會有助於減少失蹤婦女的數量，但由於文化之間根深蒂固的性別歧視程度不同，這些政策解決方案的效果在不同國家之間存在很大差異[9][10]。 許多國際組織已開始採取措施來解決女性消失的問題[11]。 例如，為了提高人們對失蹤婦女問題的認識，OECD透過其SIGI指數中的「偏好兒子」參數來衡量失蹤婦女的數量[12][13]。

解釋

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最早的解釋來源於該現象的發現者，阿馬蒂亞·庫馬爾·森。森指出，造成該現象的唯一可能原因便是東亞傳統文化中嚴重的性別歧視。森指出，在婚姻中，共同資源的分配取決於夫妻的議價能力[14]。然而因為女性工作的限制，妻子的議價能力普遍低於丈夫。這導致妻子獲得的食物、醫療等生存資源少於丈夫，因此女性的健康、生命受到影響。此外，選擇性墮胎也是導致男女性別比例失常的原因之一。在一些亞洲地區的文化中，女性沒有繼承權，出嫁的女性也常常被不平等地只視作她們丈夫的家庭成員。因此，墮胎女嬰的行為時常發生。即使在生活條件較為優越、能為所有子女提供足夠生存資源的家庭中，這種文化中的性別歧視也會導致男女性別比例失衡。許多家庭更是會考慮到男孩的生產力和未來的經濟收益大於女孩，因此選擇性墮胎甚至殺嬰。相關統計數據也顯示，中國、印度地區的男女出生性別比例失衡現象非常嚴重[15]。

美國經濟學家艾蜜莉·奧斯特在她的博士畢業論文中，為消失女人之謎提供了一個新的解釋。在比較全球範圍內乙型肝炎的流行情況和對應的男女性別比例後，艾蜜莉·奧斯特指出亞洲地區的乙型肝炎感染率較高，而且眾多統計數據顯示乙肝感染夫婦有較高的幾率誕下男孩[16]。經過計算，奧斯特認為乙肝導致的人口減少量佔到了45%-75%的「消失的女人」[16]。

問題和普遍性

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根據Amartya Sen（阿馬蒂亞·森）的說法，儘管女性佔世界人口的大多數，但每個國家在人口中女性的比例差異很大，各國的女性比男性少[17]。這與研究表明相反，鑑於同樣的營養和醫療護理，女性的生存率往往比男性高[18]。為了捕捉這種與自然性別比例的差異，「失蹤婦女」的計數是通過一個國家的男性對女性（或女性對男性）性別比與自然性別比的比較來衡量的。與女性死亡率不同，失蹤婦女的估計包括特定性別的墮胎人數，森認為這是導致各國性別比例差異的一個重要因素。此外，女性死亡率無法解釋歧視女性的代際影響，而將一個國家的性別比例與自然性別比例進行比較。

森的原創研究發現，雖然歐洲和北美國家的女性通常比男性多（大多數國家的男性約為0.98比1名女性），但亞洲發展中國家和中東的性別比例要高得多（每個女性的男性人數）。[19]例如，在中國大陸，男女比例為1.06，遠遠高於大多數國家。1985年超聲技術廣泛使用後出生的人的比例要高得多。使用實際數字，這意味着僅在中國大陸，就有5000萬婦女「失蹤」[20]——應該存在，但並沒有。加上來自南亞和西亞的類似數字，導致「失蹤」婦女的數量超過1億。

據森稱，「這些數字悄悄地告訴我們一個可怕的故事，即不平等和忽視導致婦女過度死亡。

預估數據

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自森最初的研究以來，該領域的持續研究導致對失蹤婦女總數的估計各不相同。這種變化很大是由於對男性和女性的「正常」出生性別比和預期產後死亡率的基本假設。

森使用20世紀80年代和90年代失蹤婦女數據的原始計算，使用西歐和北美的平均性別比作為自然性別比進行索引，假設在這些國家，男性和女性得到平等的護理。經過進一步的研究，他更新了撒哈拉以南非洲人的性別比例。他以這些國家的性別比例為基線，以其他國家的男女人口為數據，得出結論，超過1億婦女失蹤，主要在亞洲。然而，後來的作者指出，由於多次戰爭和普遍危險行為，歐洲的男性死亡率往往更高。由於男性工人從農村移民到城市地區、移民和世界大戰，這些國家存在「高男子氣概」的文化，而另一方面，在印度等其他國家，從20世紀50年代末到20世紀80年代中期，歧視性對待女童的傳統更加強烈。[21]

由於國家之間的這種差異，美國人口學家Coale使用不同的方法重新估計了森最初的失蹤婦女人數。Coale使用其區域模型生命表的數據發現，考慮到不同國家的生育率和環境的自然男女性別比預期值為1.059。然後，他利用這個數字得出了6000萬女性失蹤的估計，遠低於森最初的估計。然而，幾年後，Klasen於2016年6月11日在網站時光機上存檔，使用Coale的方法和更新的數據重新計算了失蹤婦女的人數。他發現了6930萬失蹤婦女，這高於Coale最初的估計[22]。他還指出了區域生活模式表的一個問題；它們基於女性死亡率較高的國家，這將使Coale的失蹤婦女人數向下傾斜。此外，Klasen和Wink指出，Sen和Coale的方法都有缺陷，因為Sen和Coale假設最佳性別比在時間和空間中是恆定的，但通常不是。

Klasen和Wink在2003年進行了一項研究，並更新了人口普查數據。他們估計，全世界有1.01億婦女失蹤，使用預期壽命作為出生時性別比例的工具（這將考慮到非恆定性別比以及區域模型生命表的偏見）。[23]總體而言，他們發現的趨勢表明，雖然西亞、北非和南亞大部分地區的性別比例更加平等，但中國和韓國的性別比例卻惡化了。事實上，Klasen和Wink指出，自1994年至2003年期間，中國對失蹤婦女人數的增加負有80%的責任。性別選擇性墮胎被認為是印度和中國缺乏改善的原因，而婦女不斷增長的教育和就業機會被引用為斯里蘭卡等其他以前低比率國家比率提高的原因。Klasen和Wink還指出，與Sen和Coale的結果相似，與成年前女性總人口相比，巴基斯坦是世界上失蹤女孩的比例最高的國家。

後來的估計，失蹤婦女人數往往更多。例如，2005年的一項研究估計，僅在阿富汗、孟加拉國、中國、印度、巴基斯坦、韓國和台灣，就有超過9000萬女性「失蹤」到預期人口中。另一方面，Guilmoto在2010年的報告中使用了最新數據（巴基斯坦除外），估計亞洲和非亞洲國家失蹤女孩人數要低得多，但指出，許多國家的性別比較高，在0-19歲年齡組造成了性別差距——女孩短缺[24]。總結結果的表格如下：

國家 性別差距

0-19歲年齡組（2010年）

女性比例
中國 25,122,000 15
印度 12,618,000 5.3
孟加拉國 416,000 1.4
韓國 336,000 6.2
阿富汗 265,000 3
巴基斯坦 206,000 0.5
越南 139,000 1
尼泊爾 125,000 1.8
新加坡 21,000 3.5

各國家、州內的差異

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即使在國家內部，失蹤婦女的流行率也會有很大差異。Das Gupta觀察到，在印度更發達的哈里亞納邦和旁遮普地區，對男孩的偏好和由此產生的女孩短缺比在貧困地區更明顯。在這兩個地區，這種偏見在受過教育程度更高、更富裕的婦女和母親中最為普遍。在旁遮普地區，如果女孩作為特定家庭的第一個孩子出生，女孩不會受到劣等待遇，而父母仍然對以後生兒子抱有很高的希望。然而，隨後女孩的出生是不受歡迎的，因為每次這樣的出生都會減少家庭生兒子的機會。因為更富裕、受過教育的女性會生更少的後代，因此她們承受着更嚴重的壓力，要儘早生兒子。隨着超聲成像和其他技術越來越多地允許早期預測孩子的性別，越來越多的富裕家庭選擇了墮胎。或者，如果女孩出生了，家庭會因不提供足夠的醫療或營養護理而減少她的生存機會。因此，在印度，發達城市地區失蹤婦女的人多於農村地區。[25][26]

另一方面，在中國大陸，農村地區的婦女失蹤問題比城市地區更大。中國大陸的地區差異導致人們對單子政策的態度不同。人們發現，由於丹威制度，城市地區更容易執行該政策，通常受教育的城市人口更高——理解一個孩子比兩個孩子更容易照顧和保持健康。在農村地區，農業勞動密集型，夫妻在老年時依靠男性後代來照顧他們，男孩比女性更受歡迎。[27]

甚至發達國家也面臨着婦女失蹤的問題。在相對高度發達的中產階級主導國家（中國台灣、韓國、新加坡、亞美尼亞、阿塞拜疆、格魯吉亞）以及美國和英國的亞洲移民社區中，對女孩的偏見非常明顯。直到最近，在一些國家（特別是韓國），發展和教育運動才開始扭轉潮流，導致性別比例更加正常。

被隱瞞的數據

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一些證據表明，在亞洲，特別是在有獨生子女政策的中國大陸，額外的生育行為、嬰兒死亡和女性出生信息可能會被隱藏或不報告。從1979年起，單胎政策沒有擴大婦女的有償就業機會政策，而是增加了對兒子的偏好，導致所有國家中失蹤婦女人數最多。由於父母渴望生兒子，只允許一個孩子，一些長子女性沒有被報告，希望她們的下一個孩子會是兒子。[28][29]

中國大陸性別差異的數字可能被誇大了，因為出生統計數據因延遲登記和未報告的女性出生率而扭曲：例如，研究人員發現，晚年婦女的人口普查統計數據與出生統計數據不符，可能占通常引用的3000萬失蹤婦女中的2500萬。[30]

另一方面，移民，特別是移民到海灣合作委員會國家，已成為性別比例估計的更大問題。由於許多男性移民在沒有家人的情況下跨境移動，因此男性人數大量湧入，即使沒有失蹤的女性，也會使性別比偏向於更多失蹤女性。[31]

原因

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原始論點

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森認為，1992 年，與北美和歐洲相比，印度、中國和韓國等東亞國家的性別比例存在差異[32]，這只能用故意剝奪婦女和女童的營養和健康來解釋。[33]這些剝奪是由文化機製造成的，例如傳統和價值觀，這些機制在不同國家之間，甚至在同一個國家內的不同地區都存在差異。由於許多國家固有的重男輕女傾向[34]，即使有女孩出生，儘管存在許多針對胎兒性別的選擇性墮胎，她們出生時也不會受到與男性同等的優先對待。在男女享有的醫療保健方面尤其如此，在較貧困的家庭中，還會優先考慮讓男性獲得食物，這導致女孩的存活率低於兩性受到平等對待的情況。[35]

消失的女性：成人

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根據森的合作衝突模型，家庭內部關係的特點是合作與衝突並存：家庭內部在增加資源時合作，在分配資源時衝突。這些家庭內部過程受到個人對自身利益、貢獻和福利的看法的影響。一旦談判過程失敗，個人的退路就是雙方的處境，也決定了雙方在關係之外生存的能力。[36]

通常情況下，擁有土地所有權、更多經濟機會和較少照料孩子的男性的後備地位要比依靠丈夫獲得土地和收入的女性的後備地位要好。根據這一框架，當女性缺乏個人利益意識而更關心家庭福利時，性別不平等就會持續存在。森認為，女性在家庭決策中較低的議價能力是導致東亞女性人口不足的原因之一。[37]

森認為，女性議價能力下降的趨勢可能與女性外出工作與男性相比的貢獻呈正相關。然而，並非所有形式的外出工作都能同等地提高女性在家庭中的議價能力；女性從事的外出工作類型與她們的權利和地位有關。在某些情況下，婦女可能遭受雙重剝削：在印度的納爾薩普爾，花邊編織者不僅在家庭中面臨較低的議價能力，而且工資也常常低得可憐。由於花邊製作是在家裏完成的，所以它被認為只是男性工作的補充，而不是一項有報酬的外部貢獻。另一方面，在印度的阿拉哈巴德，製造香煙的婦女既獲得了獨立的收入來源，也提高了社區對她們對家庭貢獻的看法。

消失的女性：兒童

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森認為，在女性失蹤率較高的地區，女童所獲得的照料和營養與社區對她們重要性的看法息息相關。在消失女性的國家，由於傳統的父權文化，父母，甚至是母親，往往會忽略女兒。在這些地區，男孩更受重視，因為他們被認為具有經濟上富有成效的未來，而女性則不然。隨着父母年齡的增長，他們可以期望從獨立的兒子那裏得到比女兒更多的幫助和支持，因為女兒在婚後實際上成為了丈夫家庭的財產。即使這些女兒受過教育並能賺取可觀的收入，她們與娘家互動的能力也有限。女性通常也無法繼承房產，因此，如果寡婦只有女兒，她將失去家庭（實際上是她已故丈夫的）的土地，並變得貧困。貧困的農村家庭在子女中分配的資源微薄，這減少了歧視女孩的機會。

由於父母對女兒的評價有選擇性，即使女性能夠負擔得起更好的醫療保健和家庭以外的經濟機會，失蹤女性問題仍然存在。值得注意的是，超聲波技術加劇了失蹤女嬰的問題。超聲波治療可以讓父母在胎兒出生前篩選出不想要的女嬰。森將這種不平等稱為「高科技性別歧視」。他總結說，這些針對女性的偏見是如此「根深蒂固」，以至於即使家庭生活相對經濟改善，也只能讓這些父母有另一種方式拒絕他們的女兒。森隨後認為，除了增加女性的經濟權利和家庭以外的機會外，還需要更加重視提高意識，以消除對女嬰的強烈偏見。[38]

生育率下降

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自然出生性別比約為 100 名女性對應 103 到 106 名男性。[39][40]然而，由於選擇性墮胎導致失蹤婦女比例較高的國家的出生性別比從印度的 108.5 到中國大陸的 121.2 不等。[41][42]因此，失蹤婦女的數量增長往往是由於失蹤女嬰數量增長造成的。[42]據估計，1970 年至 2017 年，全球因選擇性墮胎導致的失蹤女嬰累計數量為 4500 萬。

許多研究人員認為，生育率下降加劇了失蹤女性問題。[43]這是因為家庭偏愛兒子；生育率下降意味着家庭不再有多性別的孩子，而只會有一個男孩。然而，克拉森的研究發現，除了政策嚴格限制計劃生育的國家（例如中國的獨生子女政策）外，生育率通常與失蹤女性的發生率較高無關。這是因為生育率下降與女性福祉的其他改善是內生的，例如女性教育水平提高、女性就業率提高和性別偏見減少。事實上，正如克拉森指出的那樣，「在生育率下降幅度最大的國家，失蹤女性的比例下降幅度最大。」[43]

不過，各國情況不盡相同。達斯·古普塔發現，在韓國，由於超聲波技術在選擇性墮胎中的普及，男女性別比在 1980 至 1990 年代從 1.07 飆升至 1.15，但隨後在 1990 至 2000 年間下降，原因是現代化、教育和經濟機會的增加。此外，在一項對比印度和孟加拉國的研究中，研究人員發現，印度生育率下降導致重男輕女現象加劇，從而導致失蹤婦女數量增加，而孟加拉國生育率下降導致失蹤婦女數量減少。[44]

差別待遇和女性議價能力的解釋

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經濟學家錢南希（Nancy Qian）指出，在中國大陸，女性收入越高，女性勞動力缺口就越小，並認為母親對女兒的偏愛以及較低工資導致的女性議價能力較低，可以解釋中國大陸女性勞動力流失的大部分原因。[45]經濟學家西瑪·賈亞錢德蘭（Seema Jayachandran）和伊利亞娜·庫茲姆科（Illyana Kuziemko）在同一期刊《季刊經濟學》上發表的 另一篇著名論文表明，在印度，母親給兒子哺乳的時間比給女兒哺乳的時間長，這也是印度女性勞動力流失的原因之一。[46]

乙肝病毒相關解釋

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艾米麗·奧斯特在其哈佛大學的博士論文中指出，森的假設沒有考慮到亞洲和世界其他地區乙肝病毒感染率的差異。[47]乙肝感染率較高的地區往往有較高的男女出生率，其生物學原因尚不十分清楚，但已得到廣泛的證實。

雖然這種疾病在美國和歐洲相當罕見，但它在中國大陸流行，在亞洲其他地區非常常見。奧斯特認為，這種疾病流行率的差異可以解釋大約 45% 的所謂「失蹤女性」，甚至高達 75% 的中國大陸女性。此外，奧斯特還表明，引入乙肝疫苗對平衡性別比例具有滯後效應，如果沒有其他因素，性別比例會朝着人們預期的方向發展。[47]

後續研究

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當研究人員試圖整理現有數據並控制其他可能的混雜因素時，奧斯特的挑戰也遭到了反駁。阿夫拉罕·埃本斯坦質疑奧斯特的結論，理由是頭胎孩子的性別比例接近自然比例。第二胎和第三胎孩子的男女比例失衡是造成這種差異的主要原因。換句話說，如果乙肝是造成性別比例失衡的原因，那麼人們可以預料，無論出生順序如何，所有孩子都會有這種失衡。

然而，較晚出生的孩子的偏差小於第一出生的孩子，這表明除了疾病之外還有其他因素參與其中。

Das Gupta 指出，男女比例隨平均家庭收入的變化與 Sen 的假設一致，但與 Oster 的假設不一致。具體而言，較低的家庭收入最終會導致較高的男女比例。此外，Das Gupta 還記錄了性別出生順序因第一個孩子的性別而存在顯著差異。

如果第一個孩子是男孩，那麼後續孩子的性別往往遵循生物學上確定的常規性別模式（男孩出生的概率為 0.512，女孩出生的概率為 0.488）。但是，如果第一個孩子是女孩，那麼後續孩子是男孩的概率要高得多，這表明父母有意識地選擇孩子性別。這兩種現象都不能用乙肝的流行來解釋。

然而，它們與森的觀點是一致的，即有目的的人類行為——以選擇性墮胎，甚至殺嬰和忽視女嬰的形式——才是造成性別比例失衡的原因。[48]

理論被反駁

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辨別這兩個相互競爭的假設的困難部分在於，儘管有證據表明乙肝與男性出生可能性較高之間存在聯繫，但關於這種聯繫的強度以及這種聯繫如何因父母中的哪一方是攜帶者而發生變化的信息卻很少。此外，大多數先前的醫學研究沒有使用足夠多的觀察數據來令人信服地估計這種關係的程度。

然而，林和羅在2008年發表於《美國經濟評論》的研究中，利用台灣近300萬個嬰兒在很長一段時間內的出生數據，發現母親乙肝感染對男嬰出生概率的影響很小，約為0.25%。[49]這意味着母親的乙肝感染率無法解釋絕大多數失蹤婦女的原因。[50]

剩下的可能性是父親感染病毒會導致出生率失衡。然而，奧斯特與陳、余和林在林和羅的後續研究中，對 67,000 名新生兒（其中 15% 為乙肝攜帶者）的數據集進行了研究，發現感染對母親或父親的出生率均沒有影響。因此，奧斯特撤回了她先前的假設。[51]

其他疾病

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在 2008 年的一項研究中，安德森和雷聲稱其他疾病可能解釋了亞洲和撒哈拉以南非洲地區「女性死亡率過高」的原因。[52]通過比較發達國家和印度女性與男性的相對死亡率，安德森和雷發現，中國大陸 37% 至 45% 的失蹤女性可以追溯到產前和嬰兒期終止妊娠因素，而印度只有約 11% 的失蹤女性是由類似因素造成的，這表明失蹤女性分佈在不同年齡段。他們發現，總體而言，印度女性死亡的主要原因是心血管疾病。「傷害」是印度女性死亡的第二大原因。這兩個原因都遠遠超過了孕產婦死亡和墮胎，儘管「傷害」可能與性別歧視有直接關係。[52]

他們對中國大陸的研究結果還認為，老年失蹤女性的死亡原因包括心血管疾病和其他非傳染性疾病，這佔了女性超額死亡的很大一部分。然而，失蹤女性中最大的群體是 0-4 歲年齡段，這表明歧視因素在起作用，這與森的原始理論相符。[52]

與森的論點和平均統計數據相反，安德森和雷發現撒哈拉以南非洲地區有大量女性失蹤。[53]森在 2001 年的研究中使用了撒哈拉以南非洲地區的性別比 1.022，以避免將發達國家與發展中國家進行比較。正如森所認為的那樣，在他們的研究中，他們沒有發現任何證據將失蹤女性歸咎於出生歧視，例如選擇性墮胎或忽視。為了解釋大量年輕女性失蹤，他們發現愛滋病毒/愛滋病是主要原因，超過了瘧疾和產婦死亡率。安德森和雷估計，僅因愛滋病毒/愛滋病，每年就有 60 萬女性超額死亡。失蹤女性數量最多的年齡組是 20 至 24 歲和 25 至 29 歲之間。安德森和雷認為，愛滋病毒/愛滋病的高流行率似乎表明女性獲得醫療保健的機會不平衡，以及對性和文化規範的不同態度。[52]

2008 年，艾琳·斯蒂爾瓦根在一篇文章中指出，愛滋病毒/愛滋病的高發率是撒哈拉以南非洲地區根深蒂固的性別不平等的結果。在婦女不能擁有財產的國家，她們處於更不穩定的退路，沒有那麼議價能力來「不冒被丈夫拋棄的風險堅持安全性行為」。 她聲稱，一個人感染愛滋病毒的幾率取決於他們的整體健康狀況，而一些錯誤的做法，如相信與處女發生性關係會治癒男性的愛滋病、乾性行為以及讓女性接觸疾病的家庭活動，都會導致女性免疫系統減弱，從而導致更高的愛滋病毒死亡率。斯蒂爾瓦根主張更加注重衛生和營養，而不僅僅是禁慾或安全性行為。隨着女性變得更健康，受感染的女性將愛滋病毒傳染給男性伴侶的可能性會大大降低。[52]

人類性別比例高或低的自然原因

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其他學者對假定的正常性別比例提出質疑，並指出大量歷史和地理數據表明，性別比例會隨着時間和地點自然變化，其原因尚不明確。威廉·詹姆斯 (William James) 等人認為[54]，傳統的假設是：

  • 哺乳動物精子中的 X 和 Y 染色體數量相等
  • X 和 Y 有同等的受孕機會
  • 因此，形成的雄性和雌性受精卵數量相等
  • 因此，出生性別比的任何變化都是由於受孕和出生之間的性別選擇造成的。

詹姆斯警告說，現有的科學證據與上述假設和結論相悖。他報告稱，幾乎所有人類種群都存在男性出生過剩的情況，出生的自然性別比通常在 102 到 108 之間。然而，由於早婚早育、青少年母親、母親平均生育年齡、父親年齡、父母年齡差距、晚育、種族、社會和經濟壓力、戰爭、環境和荷爾蒙影響等自然原因，性別比可能會大大偏離這一範圍。[54][55]這類學者用現代性別選擇技術尚未出現時的歷史數據以及發達經濟體不同區域、不同種族的出生性別比來支持他們的替代假設。[56][57]他們建議應收集和研究直接的墮胎數據，而不是像森等人那樣根據性別比間接得出結論。

詹姆斯的假說得到了在 20 世紀六七十年代超聲波性別篩查技術發現和商業化之前的歷史出生性別比數據以及目前非洲觀察到的性別比逆轉的支持。米歇爾·加倫 (Michel Garenne) 報告稱，幾十年來，許多非洲國家的出生性別比都低於 100，即女孩的出生率高於男孩。[58] 安哥拉、博茨瓦納和納米比亞報告的出生性別比在 94 到 99 之間，與推測的人類自然出生​​性別比 104 到 106 有很大差異。[59] 約翰·格朗特 (John Graunt )指出，在 17 世紀的 35 年間（1628-1662 年）[60]，倫敦的出生性別比為 1.07；而韓國的歷史記錄表明，以 20 世紀 20 年代 10 年間出生的 500 萬人口計算，出生性別比為 1.13。[61]

女性被綁架和出售

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有證據表明，大量女性失蹤可能是由於選擇性墮胎或女性外出務工以外的其他原因造成的。具體來說，女嬰、女童和婦女成為人口販賣的獵物。伊斯蘭國綁架和奴役婦女，特別是雅茲迪婦女和其他女囚犯，也構成人口販賣。[62]

在中國大陸，儘管男嬰在交易中的價格更高，但家庭卻不太願意出售男嬰。超過獨生子女政策出生的女嬰可以被賣給較富裕的家庭，而父母則聲稱出售女嬰比其他選擇更好。

為中國兒童提供海外領養服務的機構參與販賣嬰兒，從外國領養人那裏獲取捐款利潤。 [63]一項研究指出，2002 年至 2005 年間，約有 1000 名被販賣的嬰兒被安置在領養父母身邊，每個嬰兒的領養費用為 3000 美元。[64] 為了保證可供領養的孤兒數量，孤兒院和養老院僱傭女性作為嬰兒販子。[64]

因此，漏報和販賣人口雖然是次要因素，但卻是導致東南亞和撒哈拉以南非洲失蹤婦女數量增加的關鍵因素。

後果

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一些研究還指出，在 20 世紀 90 年代中期，亞洲男女比例較高的地區觀察到的趨勢發生了逆轉。與上文 Das Gupta 的研究一致，隨着收入的增加，性別比例向男孩傾斜的現象有所減少。

社會健康

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女性受到的歧視和忽視不僅僅影響女孩和婦女。森描述了女性營養不良和其他形式的歧視對男性健康的影響。[65] 由於孕婦營養不良，胎兒也會受到影響，導致男嬰和女嬰出生時體重過輕。醫學研究發現，出生時體重過輕與生命後期的心血管疾病密切相關。[65] 具有諷刺意味的是，體重過輕的女嬰面臨持續營養不良的風險，但森指出，即使在出生幾十年後「女性患心血管疾病的比例也高於男性。」[65]

隨着 20 世紀 90 年代末和 21 世紀初印度和中國大陸許多地區的人均收入高速增長，男女比例開始向「正常」水平轉變。[66][67]然而，對於印度和中國大陸來說，這似乎是由於成年女性死亡率相對於成年男性的下降，而不是兒童和新生兒性別比例的變化。

總體而言，這些情況意味着東亞和南亞地區的婦女普遍被剝奪了權利。根據努斯鮑姆的能力方法，數百萬女性受到歧視，她們被剝奪了生命、身體健康和身體完整性等基本權利。根據這一框架，政策應該側重於提高婦女的能力，即使要改變長期以來的傳統。[68]

失蹤的新娘

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有人推測，性別比例失衡可能會影響婚姻市場，從而扭轉女性消失的局面。 戴維·德拉克羅伊 (David De La Croix)和希波利特·達爾比斯 (Hippolyte d'Albis) 開發了「失蹤新娘指數」和一個數學模型，[69]結果表明，隨着時間的推移，隨着富裕家庭繼續墮胎女嬰、撫養男嬰，而不太富裕的家庭則生下女孩，更多的男性將變得更加富裕，女性結婚的前景也將增加。他們預測，女孩在婚姻市場上的前景可能會變得向好，以至於生女孩可能會被視為一件好事，而不是壞事。[70]

過多的男人

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自從 1980 年代通過超聲波和其他醫療程序進行性別選擇性墮胎以來，導致「女性失蹤」的性別歧視同時也產生了過剩男性群體。很多人猜測，這群過剩男性如果沒有結婚的機會，會造成犯罪和異常性行為等社會動盪。在 2011 年的一項研究中，赫斯基思發現，這些地區的犯罪率與已知過剩男性人口較多的地區並沒有顯著差異。她發現，這些男性不僅不容易產生攻擊性，而且更容易感到被排斥，並遭受失敗感、孤獨感和相關的心理問題。[71]其他人則將移民到美國或俄羅斯等其他國家作為解決辦法。[71]

為了應對失控的性別比例失衡，赫斯基斯建議政府採取干預政策，將選擇性墮胎定為非法，並提高人們的認識，抵制重男輕女的觀念。[71]

其他影響

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韓國的情況則有所不同，20 世紀 90 年代初，韓國是世界上男女比例最高的國家之一。然而，到了 2007 年，韓國的男女比例已與西歐、美國和撒哈拉以南非洲地區相當。[72]

這種發展趨勢既體現在成年人口比例上，也體現在新生兒口比例上。根據 Chung 和 Das Gupta 的研究，韓國經濟的快速增長和發展已導致社會觀念發生根本性變化，重男輕女的現象有所減少。[72] Das Gupta、Chung 和 Shuzhuo 得出的結論是，如果中國和印度繼續保持快速的經濟發展，並採取促進性別平等的政策，那麼在不久的將來，這兩個國家也可能出現類似的性別比例逆轉趨勢，恢復正常。這種逆轉被解讀為更複雜的「性別比例轉變」周期的最新階段。[73][74]

解決方案

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由於發展中國家各地「失蹤婦女」的模式並不統一，政策解決方案也因此變得複雜。研究發現，失蹤婦女之間存在很大差異。[75]例如，撒哈拉以南非洲地區女性「過剩」而非短缺：女性與男性的比例為 1.02。[76]另一方面，印度和中國大陸的失蹤婦女數量異常龐大。[76]研究人員認為，「失蹤婦女」的普遍性往往與社會的文化和歷史交織在一起，因此很難制定廣泛的政策解決方案。例如，賈夫里認為，穆斯林社會將女性置於低下地位，使「失蹤婦女」問題長期存在。[77]另一方面，有證據表明，即使在 16 至 19 世紀，西歐國家也沒有像我們今天在各個發展中國家看到的那樣面臨性別比例失衡的問題。[78]即便是印度和孟加拉國，這兩個當今教育水平和性別差距都差不多的國家，在女性缺失問題上也存在差異：同樣的改善女性福利的措施，在孟加拉國卻沒有得到很好的解決。卡比爾認為，這是因為印度是按社會種姓分層的，而孟加拉國的同質性更強；因此，改善女性福利等進步理念更容易在孟加拉國傳播。[78]

不論文化差異如何，森認為，總體而言，旨在解決教育和女性家庭外就業機會的政策可能會改善失蹤女性的狀況，並消除對女童的偏見。人們在這一領域進行了大量研究。[1]

教育

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2001 年印度人口普查的結果表明，女性受教育程度的提高與印度女性與男性性別比例的上升有關。[79]同樣，迪托在埃塞俄比亞的研究也表明，在女性受教育程度高、兄弟多、與丈夫年齡相近的家庭中，女性往往更富裕，導致女性失蹤率較低。[80]

另一方面，後來對印度的研究表明，提高教育水平實際上可能加劇女性失蹤現象。提高女性教育水平實際上可能會增加選擇性墮胎的比例，從而增加男女性別比，因為更多受過良好教育的成年女性意識到，她們的社會為她們的男孩提供的機會比為她們的女孩提供的機會好得多。[80]此外，由於女孩缺乏就業機會、需要支付嫁妝，以及她們擁有財產的能力有限，她們被視為家庭的負擔。穆克吉認為，儘管印度女性受教育程度較高，但高等教育女性的就業機會仍然稀缺，這進一步加劇了這種情況，這表明即使受過高等教育，女性在社會中的地位也沒有太大提高。[80]

就業機會

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森認為，女性有機會參與勞動力，這讓她們在家庭中擁有更多的議價能力。在撒哈拉以南非洲地區，失蹤女性較少，女性通常能夠從家庭外賺取收入，從而增加她們對家庭的貢獻，也導致人們對女性價值的總體看法與東南亞和東亞不同。[2]然而，森關於家庭外有酬工作的觀點引發了一些爭論。貝里克和比爾金索伊研究了森的前提，即改善女性在家庭以外的經濟機會將縮小土耳其的性別比例差距。他們發現，隨着女性更多地參與勞動力並維持無償勞動，性別比例差距越來越大，這與森最初的預測相反。[81]另一方面，森指出，在印度納爾薩普爾，花邊製作者憑藉勞動獲得的議價能力較低，因為花邊製作是在家裏完成的，被視為補充勞動，而非有酬勞動。然而，在印度阿拉哈巴德，從事捲菸製造的婦女被視為擁有有酬勞動，這有助於提升社區對婦女的看法。正如森所說，只有有酬勞動才有助於消除失蹤女性現象。[14]

錢教授補充了這些分析，指出女性收入的增加不足以解決女性缺失問題；相反，女性收入的增加必須與男性收入相關。錢教授在 2008 年的研究中指出，當中國大陸女性家庭收入增加 10% 而男性收入保持不變時，男性出生率會下降 1.2 個百分點。女性專屬工資的增加也增加了父母對女孩的投資，女孩受教育的時間增加了 0.25 年。因此，女性專屬經濟生產力的提高有助於提高女孩的存活率和對女孩的投資。[82]因此，如果女性自身的經濟生產力提高，也可能會改變女孩不具備經濟生產力的觀點。這可能會增加女孩存活到生育的機會，並在童年時期得到她們所需的照顧和關注。[1]

國際組織的援助和實施政策

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儘管關於哪些政策有助於減少失蹤婦女數量的研究各不相同，但一些國際組織和獨立國家已採取措施試圖解決這一問題。經合組織將「失蹤婦女」作為其社會包容和性別指數的兒子偏好參數下的一項衡量指標，引起了人們對這一問題的關注。[12][13]此外，1989 年《兒童權利公約》指出兒童在衡量社會平等水平方面的重要性，而 1995 年第四次聯合國婦女大會承認了女童的權利。[11]印度和中國大陸都禁止使用超聲波進行性別選擇性墮胎。然而，經濟學家發現，在父母強烈偏好男孩的情況下禁止性別選擇性墮胎會導致女嬰死亡率上升。[11]

2014 年，Kabeer、Huq 和 Mahmud 對印度和孟加拉國進行了比較，認為通過文化傳播提高婦女社會地位的進步思想是解決失蹤婦女問題的關鍵。[5]他們表示，孟加拉國的非政府組織遍佈該國 70% 以上的村莊，可以成為推動變革和文化的有效工具。另一方面，他們認為，文化上形成的不平等，如印度的種姓制度，使社會分化，阻礙了更多進步思想的傳播，結果導致失蹤婦女的發生率更高。[15]

參見

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參考文獻

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  1. ^ 1.0 1.1 1.2 Sen, A. Missing women--revisited: reduction in female mortality has been counterbalanced by sex selective abortions. British Medical Journal. 2003, 327 (7427): 1297–1299. PMC 286281  . PMID 14656808. doi:10.1136/bmj.327.7427.1297. 
  2. ^ 2.0 2.1 Sen, Amartya. More Than 100 Million Women Are Missing. New York Review of Books. 20 December 1990, 37 (20). （原始內容存檔於4 May 2013）. 
  3. ^ 3.0 3.1 3.2 Sen, Amartya. More Than 100 Million Women Are Missing. 1990-12-20 [2019-01-18]. ISSN 0028-7504. （原始內容存檔於2015-11-09） （英語）. 
  4. ^ Qian, Nancy. Missing Women and the Price of Tea in China: The Effect of Sex-Specific Earnings on Sex Imbalance. The Quarterly Journal of Economics. 2008-08-01, 123 (3): 1251–1285 [2024-04-16]. ISSN 0033-5533. doi:10.1162/qjec.2008.123.3.1251. （原始內容存檔於2021-09-22） （英語）. 
  5. ^ 5.0 5.1 Lin, Ming-Jen; Liu, Jin-Tan; Qian, Nancy. More Missing Women, Fewer Dying Girls: The Impact of Sex-Selective Abortion on Sex at Birth and Relative Female Mortality in Taiwan. Journal of the European Economic Association. 2014-08-01, 12 (4): 899–926 [2024-04-16]. ISSN 1542-4766. doi:10.1111/jeea.12091. （原始內容存檔於2019-10-14） （英語）. 
  6. ^ Jayachandran, Seema; Kuziemko, Ilyana. Why Do Mothers Breastfeed Girls Less than Boys? Evidence and Implications for Child Health in India. The Quarterly Journal of Economics. 2011-08-01, 126 (3): 1485–1538 [2024-04-16]. ISSN 0033-5533. PMID 22148132. doi:10.1093/qje/qjr029. （原始內容存檔於2022-08-03） （英語）. 
  7. ^ Abrevaya, Jason. Are There Missing Girls in the United States? Evidence from Birth Data. American Economic Journal: Applied Economics. 1 March 2009, 1 (2): 1–34. doi:10.1257/app.1.2.1. 
  8. ^ Sen, Amartya. MANY FACES OF GENDER INEQUALITY. Frontline. [2014-03-28]. （原始內容存檔於2022-03-05）. 
  9. ^ Kabeer, N.; Huq, L.; Mahmud, S. Diverging stories of "missing women" in South Asia: Is son preference weakening in Bangladesh?. Feminist Economics. 2014, 20 (4): 138–163. S2CID 154525779. doi:10.1080/13545701.2013.857423. 
  10. ^ Sen, Amartya. Missing Women. BMJ: British Medical Journal. 1992, 304 (6827): 587–8. PMC 1881324  . PMID 1559085. doi:10.1136/bmj.304.6827.587. 
  11. ^ 11.0 11.1 11.2 Croll, E. J. (2001). Amartya Sen's 100 Million Missing Women. Oxford Development Studies,29(3), 225-244.
  12. ^ 12.0 12.1 「Social Institutions & Gender Index」. OECD Development Center. http://www.genderindex.org/data （頁面存檔備份，存於互聯網檔案館）
  13. ^ 13.0 13.1 Boris Branisa, Stephan Klasen, Maria Ziegler, Denis Drechsler, and Johannes Jütting (2013): The institutional basis of gender inequality: the Social Institutions and Gender Index (SIGI). Feminist Economics, Published online: 11 Dec 2013.
  14. ^ 14.0 14.1 Sen, Amartry. Gender and Cooperative Conflicts (PDF). 1987 [2019-02-25]. （原始內容存檔 (PDF)於2021-04-14）. 
  15. ^ 15.0 15.1 Kabeer, Naila; Huq, Lopita; Mahmud, Simeen. Diverging Stories of “Missing Women” in South Asia: Is Son Preference Weakening in Bangladesh?. Feminist Economics. 2014-10-02, 20 (4): 138–163 [2019-02-25]. ISSN 1354-5701. doi:10.1080/13545701.2013.857423. （原始內容存檔於2021-01-18） （英語）. 
  16. ^ 16.0 16.1 Oster, Emily. Hepatitis B and the Case of the Missing Women. Journal of Political Economy. 2005-12, 113 (6): 1163–1216 [2019-02-25]. ISSN 0022-3808. doi:10.1086/498588. （原始內容存檔於2021-09-23） （英語）. 
  17. ^ 《中国妇女发展纲要（2011—2020年）》终期统计监测报告. web.archive.org. 2013-05-04 [2024-09-27]. 
  18. ^ 揭秘：女性比男性长寿的三大原因. BBC News 中文. [2024-09-27] （中文（簡體））. 
  19. ^ List of sovereign states by sex ratio. Wikipedia. 2024-07-23 （英語）. 
  20. ^ 世界和中国孕产妇死亡变化趋势及终身风险 (PDF). 
  21. ^ Coale，Ansley（1991）。“女性死亡率过高和人口中的性别平衡：对“失踪女性”人数的估计。人口与发展审查。. 
  22. ^ Klasen, Stephan. “Missing women” reconsidered. World Development. 1994-07-01, 22 (7). ISSN 0305-750X. doi:10.1016/0305-750X(94)90148-1. 
  23. ^ Klausen, Stephan; Wink, Claudia (2003)。“失踪妇女：重温辩论”。女权主义经济学. 
  24. ^ Christophe Z Guilmoto，出生时的性别失衡趋势、后果和政策影响 (PDF). 
  25. ^ Tina Rosenberg，女儿赤字. 
  26. ^ Gupta, Monica Das. Explaining Asia's “Missing Women”: A New Look at the Data. Population and Development Review. 2005-09, 31 (3). ISSN 0098-7921. doi:10.1111/j.1728-4457.2005.00082.x （英語）. 
  27. ^ 女性在农业粮食体系中的地位. 女性在農業糧食體系中的地位. [2024-09-27] （中文）. 
  28. ^ “失踪”的女孩：中国出生性别失衡调查. m.yicai.com. [2024-09-27]. 
  29. ^ 生育断崖?中国人口报告:多地出生人口减少 10%-30% (PDF). 
  30. ^ Have China’s 30 million ‘missing women’ been found?. South China Morning Post. 2016-11-30 [2024-09-27] （英語）. 
  31. ^ 因为男女不平等，移民加拿大的日本人中，四分之三是女性. m.thepaper.cn. [2024-09-27]. 
  32. ^ Fang, Jason. 中国男女人口比例失衡 农村青年迎娶越南媳妇逐渐流行. ABC NEWS. 2021-12-11. 
  33. ^ 陳建午，張娜. 浅析“重男轻女”的社会现象. 時代金融（下旬）. 2015, (2015-2). 
  34. ^ 人口基金：亚洲男女比例失调将导致严重后果. 聯合國新聞. 2007-10-29. 
  35. ^ 魏豐華，郭靖花. 论男女不平等的根本原因及解决办法. 改革與開放. 2014, (2014-3): 67-68. 
  36. ^ 王麗. 中国家庭教育投入的性别偏好研究. 學位論文. 2020. 
  37. ^ 王美紅. 职业女性收入低于男性影响因素的社会性别分析. 文藝生活·文海藝苑. 2014, 2014–1. 
  38. ^ Drèze, Jean; Sen, Amartya. Gender Inequality and Women’s Agency. India. Oxford University Press. 2002-08-22: 229–274. ISBN 978-0-19-925749-2. 
  39. ^ Guilmoto, Christophe Z. Skewed Sex Ratios at Birth and Future Marriage Squeeze in China and India, 2005–2100. Demography. 2012-02-01, 49 (1). ISSN 0070-3370. doi:10.1007/s13524-011-0083-7 （英語）. 
  40. ^ Chao, Fengqing; Gerland, Patrick; Cook, Alex R.; Alkema, Leontine. Systematic assessment of the sex ratio at birth for all countries and estimation of national imbalances and regional reference levels. Proceedings of the National Academy of Sciences. 2019-05-07, 116 (19). ISSN 0027-8424. doi:10.1073/pnas.1812593116 （英語）. 
  41. ^ Lin, Ming-Jen; Liu, Jin-Tan; Qian, Nancy. MORE MISSING WOMEN, FEWER DYING GIRLS: THE IMPACT OF SEX-SELECTIVE ABORTION ON SEX AT BIRTH AND RELATIVE FEMALE MORTALITY IN TAIWAN: More Missing Women, Fewer Dying Girls. Journal of the European Economic Association. 2014-08, 12 (4). doi:10.1111/jeea.12091 （英語）. 
  42. ^ 42.0 42.1 Kabeer, Naila; Huq, Lopita; Mahmud, Simeen. Diverging Stories of “Missing Women” in South Asia: Is Son Preference Weakening in Bangladesh?. Feminist Economics. 2014-10-02, 20 (4). ISSN 1354-5701. doi:10.1080/13545701.2013.857423 （英語）. 
  43. ^ 43.0 43.1 Basu, Kaushik; Kanbur, Ravi. Arguments for a Better World: Essays in Honor of Amartya Sen. Arguments for a Better World: Essays in Honor of Amartya Sen. Oxford, England: Oxford University Press. 2008-12-04. ISBN 978-0-19-923997-9. 
  44. ^ Chung, Woojin; Gupta, Monica Das. Why is Son Preference Declining in South Korea? The Role of Development and Public Policy, and the Implications for China and India. PsycEXTRA Dataset. 2007 [2024-11-11]. 
  45. ^ Qian, Nancy. Missing Women and the Price of Tea in China: The Effect of Sex-Specific Earnings on Sex Imbalance *. Quarterly Journal of Economics. 2008-08, 123 (3). ISSN 0033-5533. doi:10.1162/qjec.2008.123.3.1251 （英語）. 
  46. ^ Jayachandran, S.; Kuziemko, I. Why Do Mothers Breastfeed Girls Less than Boys? Evidence and Implications for Child Health in India. The Quarterly Journal of Economics. 2011-08-01, 126 (3). ISSN 0033-5533. doi:10.1093/qje/qjr029 （英語）. 
  47. ^ 47.0 47.1 Oster, Emily. Hepatitis B and the Case of the Missing Women. Journal of Political Economy. 2005-12, 113 (6). ISSN 0022-3808. doi:10.1086/498588 （英語）. 
  48. ^ Gupta, Monica Das. Explaining Asia's “Missing Women”: A New Look at the Data. Population and Development Review. 2005-09, 31 (3). ISSN 0098-7921. doi:10.1111/j.1728-4457.2005.00082.x （英語）. 
  49. ^ Lin, Ming-Jen; Luoh, Ming-Ching. Can Hepatitis B Mothers Account for the Number of Missing Women? Evidence from Three Million Newborns in Taiwan. American Economic Review. 2008-11-01, 98 (5). ISSN 0002-8282. doi:10.1257/aer.98.5.2259 （英語）. 
  50. ^ Oster, Emily; Chen, Gang; Yu, Xinsen; Lin, Wenyao. Hepatitis B does not explain male-biased sex ratios in China. Economics Letters. 2010-05, 107 (2). ISSN 0165-1765. doi:10.1016/j.econlet.2010.01.007. 
  51. ^ Oster, Emily; Chen, Gang; Yu, Xinsen; Lin, Wenyao. Hepatitis B does not explain male-biased sex ratios in China. Economics Letters. 2010-05, 107 (2). ISSN 0165-1765. doi:10.1016/j.econlet.2010.01.007. 
  52. ^ 52.0 52.1 52.2 52.3 52.4 Anderson, Siwan; Ray, Debraj. Missing Women: Age and Disease. Review of Economic Studies. 2010-10, 77 (4). doi:10.1111/j.1467-937X.2010.00609.x （英語）. 
  53. ^ Drèze, Jean; Sen, Amartya. Gender Inequality and Women’s Agency. India. Oxford University Press. 2002-08-22: 229–274. ISBN 978-0-19-925749-2. 
  54. ^ 54.0 54.1 James, William H. Evidence that mammalian sex ratios at birth are partially controlled by parental hormone levels around the time of conception. Journal of Endocrinology. 2008-07, 198 (1). ISSN 0022-0795. doi:10.1677/JOE-07-0446. 
  55. ^ Kellum, Mary Jane. Evolutionary Biology and the Human Secondary Sex Ratio: Sex Ratio Variation in the United States. Rethinking Human Adaptation: Biological and Cultural Models. Routledge. 2019-06-26: 57–78. ISBN 978-0-429-30464-4. 
  56. ^ Jacobsen, R.; Møller, H.; Mouritsen, A. Natural variation in the human sex ratio. Human Reproduction. 1999-12, 14 (12). ISSN 1460-2350. doi:10.1093/humrep/14.12.3120. 
  57. ^ Vartiainen, T; Kartovaara, L; Tuomisto, J. Environmental chemicals and changes in sex ratio: analysis over 250 years in finland.. Environmental Health Perspectives. 1999-10, 107 (10). ISSN 0091-6765. doi:10.1289/ehp.99107813 （英語）. 
  58. ^ Garenne, Michel. African Demographic Research. The Routledge Handbook of African Demography. London: Routledge. 2021-12-23: 52–63. ISBN 978-0-429-28721-3. 
  59. ^ Garenne, Michel. African Demographic Research. The Routledge Handbook of African Demography. London: Routledge. 2021-12-23: 52–63. ISBN 978-0-429-28721-3. 
  60. ^ Campbell, R. B. John Graunt, John Arbuthnott, and the Human Sex Ratio. Human Biology. 2001, 73 (4). ISSN 1534-6617. doi:10.1353/hub.2001.0048. 
  61. ^ Ciocco, Antonio. On Human Social Biology. I. Preliminary Remarks. The Quarterly Review of Biology. 1938-12, 13 (4). ISSN 0033-5770. doi:10.1086/394570. 
  62. ^ Paul, Brooklyn E.; Fromenthal, Ashley L.; Messina, Ashley A.; West, Sarah K.; Li, Manyu. Research on Human Trafficking Survivors and Mental Health Issues from 2012-2022. Journal of Human Trafficking. 2023-11. ISSN 2332-2705. doi:10.1080/23322705.2023.2266309. 
  63. ^ Original Jurisdiction of the United States Supreme Court over Cases to Which a State Is a Party. Harvard Law Review. 1926-06, 39 (8). ISSN 0017-811X. doi:10.2307/1330620. 
  64. ^ 64.0 64.1 Washington Post: DC-Region Moms Poll, April 2005. ICPSR Data Holdings. 2006-05-02 [2024-11-11]. 
  65. ^ 65.0 65.1 65.2 Drèze, Jean; Sen, Amartya. Gender Inequality and Women’s Agency. India. Oxford University Press. 2002-08-22: 229–274. ISBN 978-0-19-925749-2. 
  66. ^ Dyson, Tim. The Preliminary Demography of the 2001 Census of India. Population and Development Review. 2001-06, 27 (2). ISSN 0098-7921. doi:10.1111/j.1728-4457.2001.00341.x （英語）. 
  67. ^ Klasen, Stephan; Wink, Claudia. A Turning Point in Gender Bias in Mortality? An Update on the Number of Missing Women. Population and Development Review. 2002-06, 28 (2). ISSN 0098-7921. doi:10.1111/j.1728-4457.2002.00285.x （英語）. 
  68. ^ Nussbaum, Martha. Women and equality: The capabilities approach. International Labour Review. 1999-09, 138 (3). ISSN 0020-7780. doi:10.1111/j.1564-913X.1999.tb00386.x （英語）. 
  69. ^ d』Albis, Hippolyte; de la Croix, David. Missing daughters, missing brides?. Economics Letters. 2012-09, 116 (3). doi:10.1016/j.econlet.2012.03.032 （英語）. 
  70. ^ Kaur, Ravinder. Missing women and brides from faraway. AAS working papers in social anthropology. 2008, 1 (1). ISSN 1998-507X. doi:10.1553/wpsa1s2. 
  71. ^ 71.0 71.1 71.2 Hesketh, Therese. Selecting sex: The effect of preferring sons. Early Human Development. 2011-11, 87 (11). doi:10.1016/j.earlhumdev.2011.08.016 （英語）. 
  72. ^ 72.0 72.1 Chung, Woojin; Gupta, Monica Das. The Decline of Son Preference in South Korea: The Roles of Development and Public Policy. Population and Development Review. 2007-12, 33 (4). ISSN 0098-7921. doi:10.1111/j.1728-4457.2007.00196.x （英語）. 
  73. ^ Das Gupta, Monica; Chung, Woojin; Shuzhuo, Li. Is There An Incipient Turnaround In Asia's "Missing Girls" Phenomenon?. Is There An Incipient Turnaround In Asia's "Missing Girls" Phenomenon?. Policy Research Working Papers. The World Bank. 2009-03-21 （英語）. 
  74. ^ Guilmoto, Christophe Z. The Sex Ratio Transition in Asia. Population and Development Review. 2009-09, 35 (3). ISSN 0098-7921. doi:10.1111/j.1728-4457.2009.00295.x. 
  75. ^ Sen, Amartya. More Than 100 Million Women Are Missing. Gender and Rights. Routledge. 2017-11-28: 81–84. ISBN 978-1-351-15772-8. 
  76. ^ 76.0 76.1 Sen, Amartya. More Than 100 Million Women Are Missing. Gender and Rights. Routledge. 2017-11-28: 81–84. ISBN 978-1-351-15772-8. 
  77. ^ Mehtab S. Karim. Socio-economic Development, Population Policies, and Fertility Decline in Muslim Countries. The Pakistan Development Review. 2022-12-24. ISSN 0030-9729. doi:10.30541/v43i4iipp.773-789. 
  78. ^ 78.0 78.1 Kabeer, Naila; Huq, Lopita; Mahmud, Simeen. Diverging Stories of “Missing Women” in South Asia: Is Son Preference Weakening in Bangladesh?. Feminist Economics. 2014-10-02, 20 (4). ISSN 1354-5701. doi:10.1080/13545701.2013.857423 （英語）. 
  79. ^ Drèze, Jean; Sen, Amartya. Gender Inequality and Women’s Agency. India. Oxford University Press. 2002-08-22: 229–274. ISBN 978-0-19-925749-2. 
  80. ^ 80.0 80.1 80.2 Mukherjee, Sucharita Sinha. Women's Empowerment and Gender Bias in the Birth and Survival of Girls in Urban India. Feminist Economics. 2013-01-01, 19 (1). ISSN 1354-5701. doi:10.1080/13545701.2012.752312 （英語）. 
  81. ^ Berik, GÜnseli; Bilginsoy, Cihan. Type of Work Matters: Women's Labor Force Participation and the Child Sex Ratio in Turkey. World Development. 2000-05, 28 (5). doi:10.1016/S0305-750X(99)00164-3 （英語）. 
  82. ^ Qian, Nancy. Missing Women and the Price of Tea in China: The Effect of Sex-Specific Earnings on Sex Imbalance *. Quarterly Journal of Economics. 2008-08, 123 (3). ISSN 0033-5533. doi:10.1162/qjec.2008.123.3.1251 （英語）. 
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