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“离婚率职业榜”为何总能热传?比起给职业贴标签,更应思考如何经营婚姻
发布者:
丽江同城网|曹玉庚
|
发布时间: 2026-1-12 16:08
|
查看数: 1631
|
评论数: 4
|
IP:云南丽江
近日,“盘点离婚率最高的前十个职业”“我国离婚率最低的10个职业”等各类榜单在网上热传,引发广泛讨论。有网友认同榜单结论,认为“总结得特别有道理”;也有网友提出质疑,觉得离不离婚“最终还是要看个人”,对这类榜单的可信度存疑。
记者注意到,这类以离婚率与职业挂钩为噱头的榜单并非首次出现,此前已流传多个版本,且不同版本的内容差异极大,甚至存在互相矛盾的情况。业内人士明确提醒,民政部门登记婚姻当事人职业时,采用的是“专业技术人员”“职员”等“粗线条”分类,不会详细标注医生、飞行员等具体职业;民政部、国家统计局等官方机构从未发布过按具体职业分类的离婚数据,网友需理性看待网传榜单,切勿轻信。
梳理发现,网传相关榜单五花八门,不仅内容杂乱,且均未标注权威信息来源。在一份流传较广的“离婚率最高的前十个职业”榜单中,医务工作者、空乘人员、律师、销售、程序员、创业者、艺术家、金融从业者、媒体人、自由职业者赫然在列。榜单还为每个职业附上了“高离婚风险原因”,比如医务工作者加班值班多、家庭陪伴缺失,空乘人员作息不规律、长期异地,创业者精力全投入事业、收入不稳定,媒体人追热点导致作息混乱、与家庭存在“时差”等。
而另一份“离婚率最高的十个职业”榜单,则更聚焦服务行业和特殊作息行业,将按摩师、健身教练、空乘、演员、理发师、夜班护士等列入其中。还有一份榜单的“高离婚率职业”名单为长途卡车司机、厨师、房产中介、健身教练、程序员、销售代表、公关专员、美容师、建筑工人、快递员。
与“高离婚率职业榜单”相对应,网传“我国离婚率最低的10个职业”榜单中,教师、医生、军人、公务员、科研人员、工程师、农民、警察、金融从业者、律师均在其列,其中标注农民的“离婚率”最低。
只要仔细比对就能发现,这些榜单的内容矛盾之处十分明显。比如,“医生”既出现在某份“离婚率最低职业榜单”中,而“医务工作者”却被列入另一份“离婚率最高职业榜单”;金融从业者、律师等职业,也在不同榜单中被分别归为“高离婚率”和“低离婚率”群体,可信度不言而喻。
1月12日,记者咨询多位婚姻登记机关工作人员后了解到,民政系统对婚姻当事人职业的登记分为九大类,具体包括专业技术人员、办事人员和有关人员、商业与服务人员、农林木渔水利业生产人员、不便分类的其他从业人员等,仅作宏观分类,不会细化到具体职业名称。
随后,记者登录民政部、国家统计局等官方网站查询核实,确认官方发布的婚姻相关数据,均聚焦全国或分地区的结婚对数、离婚对数等宏观信息,并未涉及按具体职业划分的离婚数据。以民政部发布的《2024年民政事业发展统计公报》为例,其中仅提及2024年全年依法办理结婚登记610.6万对、结婚率4.3‰,依法办理离婚手续351.3万对(含民政部门登记离婚262.2万对、法院判决调解离婚89.1万对)、离婚率2.5‰,并无任何职业相关的离婚细分数据。
业内人士分析,网传这类职业离婚率榜单,大概率是部分自媒体通过非权威抽样“估算”得出,既没有统一的统计标准,也缺乏严谨的计算逻辑,这也是导致不同版本榜单数值和职业排序差异悬殊的核心原因。他们提醒,网友要理性看待此类内容,不可盲目轻信,更要避免产生因果误读和职业偏见,不能在婚姻选择中给不同职业的人“贴标签”。
“没有任何职业与‘高离婚率’或‘低离婚率’天然绑定。”民政部门工作人员表示,职业只是影响婚姻状态的众多因素之一,并非决定性因素。不同职业有其独特的责任与社会价值,也伴随着各自的不易,而婚姻稳定与否,核心取决于夫妻双方的沟通效率、家庭责任感、性格匹配度等内在因素,不能简单将婚姻问题归因于职业。
业内人士进一步表示,无论从事何种职业,这类网传榜单更值得我们思考的,是如何平衡好工作、婚姻与家庭的关系。面对聚少离多、工作压力大、生活节奏差异等现实考验,夫妻双方若能在忙碌中互相理解、包容与支持,才能更好地维系婚姻关系。正如网上那句引发广泛共情的话所说:顶级夫妻关系,是合起伙来对付这个世界,共同抵御外部挑战。
(来源/大河报)
最新评论
丽江同城网
发表于
2026-1-12 16:08
网传职业离婚率榜单缺乏官方数据支撑,内容自相矛盾。婚姻幸福与否关键在于夫妻双方的经营与理解,不应简单归因于职业。理性看待网络信息,避免给职业贴标签。
网监巡查
发表于
2026-1-12 16:14
此类榜单缺乏官方数据支持,传播未经核实的信息可能误导公众认知,建议以权威机构发布为准。
蓝月谷的水
发表于
2026-1-12 16:28
职业标签掩盖婚姻本质,数据真假难辨却引发热议,不如多关注夫妻相处之道。
黑龙潭的故事
发表于
2026-1-12 18:32
职业标签掩盖婚姻本质,经营之道在于理解与支持而非数据比较。
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