全新任務中心上線了!
會員專屬好禮都在這

立即前往
任務中心
不追隨世界潮流,為什麼印度以傳統大家庭結構為主?
收藏文章
很開心您喜歡 虎嗅網 的文章, 追蹤此作者獲得第一手的好文吧!
虎嗅網
字體放大


分享至 Line

分享至 Facebook

分享至 Twitter


不追隨世界潮流,為什麼印度以傳統大家庭結構為主?

2020 年 11 月 14 日

 
展開

一般認為,隨著經濟成長以及城市化、教育和價值觀等問題的演變,家庭結構也會逐漸發生變化。傳統的幾代同堂的大家庭會逐漸瓦解,新的核心小家庭則漸漸增多。這一規律幾乎在東亞各個國家都得到了驗證,然而印度的情況卻截然不同。

印度正在挑戰家庭變革

康乃爾大學的人口統計學家兼訪問學者埃蒂安・布雷頓(Etienne Breton)研究印度現代化與家庭變化之間的關係。他說,與預測相反,印度核心小家庭的增加非常有限。

“ 印度極大地挑戰了我們對家庭變革的理解。 ”

20 世紀初以來,沒有證據表明印度的平均家庭規模顯著下降。婚姻依舊是普遍的,離婚率很低,單身人士的家庭很少,大多數人仍然生活在傳統的大家庭中。已婚的兒子常常與父母同住,儘管妻子可能會影響丈夫的決定,但很少體現在單獨組建核心家庭方面。

根據印度國家抽樣調查(India’s National Sample Survey)的數據顯示,獨居或僅與未婚子女生活在一起的老年夫婦比例在 40% ,這個數字在過去 25 年中上升了 6 個百分點。同時,儘管有些核心家庭已經從大家庭中分離出來,一旦父母一方去世,大多數兒子們仍會選擇和喪偶的父母同住,重新組建傳統大家庭。

年輕人與父母同住的主要原因之一是平均壽命的增加。與 1980 年相比, 2020 年,一個 30 歲的男人更有可能與至少一名尚存的父母同住。城市化步伐緩慢是另一個原因,大約 35 %的印度人居住在城市地區。和收入相比,高昂的住房費用也使人們很難獨自生活。除此之外,倫敦國王學院(King’s College London)的社會科學家愛麗絲・埃文斯(Alice Evans)提出,印度婦女的低就業率和家族企業的普遍性加強了家庭聯繫,讓人們更願意生活在傳統大家庭中。

比較東亞與印度的案例

20 世紀以來,中國、日本、韓國大量的婦女開始工作,年輕的雙職工夫婦更多尋求經濟獨立。成年人仍支持父母生活,但更多是透過匯款等方式而非住在一起。透過在工廠車間一起工作、一起居住在宿舍中,工人 “ 逐漸形成了階級意識,並在家庭之外建立了牢固的人際關係 ” 。另外,在經濟獨立的情況下,婦女生育的子女將會減少,從而使她們更容易在外面工作。

而印度的情況則是另一個走向,女性就業情況與貧困相關。與高時長低收入的工作相比,農村婦女透過退出勞動力市場獲得更高的地位,這與工業革命初期的西歐極為相似。另外,即使農村婦女想工作,由於農業機械化的推進,工作機會也在減少。女性就業率低下阻礙了年輕夫婦的經濟獨立;而婦女如果不外出工作、擴大自己的社交網路,她們將更加植根於家庭。家族小企業(餐館、便利商店等)的普遍性也是影響印度家庭結構的重要因素。

與之相關的一個令人震驚的現象是,與普遍認知相反,印度核心家庭的主要組建者更多的是窮人,而不是更有經濟能力的富人。布雷頓博士發現,自 2000 年代初以來,在 30 多歲的已婚男子中,未受過教育的農民比受過大學教育的受薪工人更有可能住在核心家庭中。

窮人更有可能組建核心家庭,因為他們面臨的約束更少——父母沒有財產來制約自己的孩子,貧窮家庭可能會購買較小的房屋,並且,與收入更高更穩定的小型家庭企業相比,家庭農場或其他家庭收入的減少,讓人們生活在一起的動力也大大減少。布雷頓博士說:

“ 這表明,印度最主要的家庭核心化的動因不是現代精英的出現,而是經濟落後的弱勢群體的化身。 ”

可以肯定的是,印度家庭絕不是一成不變的。例如,在包辦婚姻中,婦女選擇配偶的權力正在慢慢增加;而經濟上自給自足的老年父母也越來越多地選擇單獨居住。布雷頓博士說,隨著孩子數量的減少(一個孩子或一個兒子都沒有),將會出現 “ 反對傳統家庭形式的大量人口 ” 。有趣的是,在這種情況下,父母是否會越來越多地求助於已婚的女兒,尋求養老和共同生活,將會成為家庭結構變化日漸重要的因素。

然而,無論如何,就像奈保爾(VS Naipaul)所寫的,印度大家庭是一個給予家庭成員保護和身份認同的 “ 宗族 ” ,並 “ 從虛無中拯救了人們 ” 。

虎嗅網》授權轉載

【延伸閱讀】

 
週餘
 
 
分享文章
分享至 Line
分享至 Facebook
分享至 Twitter
收藏 已收藏
很開心您喜歡 虎嗅網 的文章, 追蹤此作者獲得第一手的好文吧!
虎嗅網
分享至 Line
分享至 Facebook
分享至 Twitter
地圖推薦
 
推薦您和本文相關的多維知識內容
什麼是地圖推薦?
推薦您和本文相關的多維知識內容