凭啥国内男性比女性多数千万？
关于中国男性比女性多出数千万的现象，这背后是一个复杂且长期的社会、历史和文化因素交织作用的结果。我们不妨从几个关键的维度来深入剖析这个问题。
一、历史的沉淀与生育观念的根深蒂固
首先，我们需要回到更早的时代。在古代，由于农业社会的特点以及体力劳动的需求，男性在家庭生产和社会生活中往往扮演着更重要的角色。这使得“重男轻女”的观念在很长一段时间内成为了一种普遍的社会心理和文化传统。这种观念体现在很多方面，比如继承财产、延续家族香火等方面，都将男性置于优先地位。
即使进入现代社会，这种观念也并没有完全消失。在一些农村地区，甚至一些相对保守的家庭中，生儿子仍然被视为能够传宗接代、养老送终的重要保障。而这种根深蒂固的生育偏好，直接影响了人们在选择生育下一代时的倾向。
二、生育政策的影响与技术手段的应用
进入20世纪后期，中国为了控制人口增长，实施了严格的计划生育政策。在“少生优生”的大背景下，一些家庭对生育孩子的性别有了更强的“选择性”。在当时的技术条件下，虽然国家法律禁止非医学需要的胎儿性别鉴定，但在一些地区和人群中，通过各种途径获取胎儿性别信息成为可能。当“生男生女都一样”的观念尚未完全普及，而传统的“传宗接代”观念依然存在时，一些家庭在只有一个孩子（或在允许的生育范围内选择性别）的情况下，更容易倾向于生育男性。
这种性别选择性生育行为，在一定程度上加剧了新生儿性别比的失衡。要知道，在没有人工干预的情况下，自然出生婴儿的性别比（出生性别比）通常会略高于100（即每100个女婴对应略多于100个男婴），但这个差异通常很小，大致在103107之间波动。而中国在过去几十年间，出生性别比一度攀升至115以上，这绝对不是自然现象能够解释的，正是性别选择性生育行为的直接体现。
三、社会经济因素的推波助澜
除了生育观念和政策的影响，社会经济因素也起到了推波助澜的作用。
养老顾虑： 在许多中国家庭，尤其是农村地区，子女养老仍然是重要的考量因素。传统观念认为儿子更有能力、更有责任赡养父母，因此，一些家庭会更倾向于生育儿子以确保晚年的生活得到保障。
经济压力与“嫁妆”观念： 随着社会发展，养育一个孩子的成本不断增加。虽然生育女儿并不会直接带来“嫁妆”的支出，但一些家庭可能会认为，儿子长大后能够继续为家庭贡献经济力量，或者拥有更高的社会经济地位。
家庭结构与社会支持： 在一些仍然奉行父系血缘继承的家庭结构中，儿子是家族延续和财产继承的重要载体。这种结构性因素也在一定程度上强化了重男轻女的倾向。
四、性别不平等与“彩礼”现象的交织
近年来，“彩礼”现象在某些地区愈演愈烈，也成为一个值得关注的社会议题。虽然彩礼的初衷是为了表达男方对女方的重视和承诺，但过度化的彩礼有时会被一些家庭视为女儿的“经济价值”的一种体现。在某些极端情况下，这可能会间接导致一些家庭对生育女孩产生疑虑，尽管这种关联并不直接，但反映了社会中依然存在的性别价值不对等问题。
五、后果与展望
出生性别比的失衡，尤其是男性人口的过剩，带来了诸多社会问题，例如男性婚配困难、可能引发的社会不稳定因素、以及一些女性权益受到侵害的风险（例如“买卖婚姻”等）。
值得欣慰的是，近年来中国政府高度重视出生性别比失衡问题，采取了一系列综合治理措施，包括加强法律法规的执行，打击非医学需要的胎儿性别鉴定和选择性生育，同时大力倡导男女平等的基本国策，推广科学的婚育观念，提升女性的社会经济地位。
随着社会观念的转变，教育的普及，以及生育政策的调整（如“三孩政策”的实施），新生儿性别比正在逐步回落，但要完全扭转历史上积累的性别失衡问题，仍然需要持续的努力和时间的沉淀。
总而言之，中国男性比女性多数千万，是长期以来生育观念、计划生育政策、社会经济结构以及技术应用等多种因素共同作用的结果。这是一个复杂的社会现象，需要我们从历史、文化、经济、政策等多个层面去理解和分析，并采取综合性的措施来加以解决。
一、历史的沉淀与生育观念的根深蒂固
首先，我们需要回到更早的时代。在古代，由于农业社会的特点以及体力劳动的需求，男性在家庭生产和社会生活中往往扮演着更重要的角色。这使得“重男轻女”的观念在很长一段时间内成为了一种普遍的社会心理和文化传统。这种观念体现在很多方面，比如继承财产、延续家族香火等方面，都将男性置于优先地位。
即使进入现代社会，这种观念也并没有完全消失。在一些农村地区，甚至一些相对保守的家庭中，生儿子仍然被视为能够传宗接代、养老送终的重要保障。而这种根深蒂固的生育偏好，直接影响了人们在选择生育下一代时的倾向。
二、生育政策的影响与技术手段的应用
进入20世纪后期，中国为了控制人口增长，实施了严格的计划生育政策。在“少生优生”的大背景下，一些家庭对生育孩子的性别有了更强的“选择性”。在当时的技术条件下，虽然国家法律禁止非医学需要的胎儿性别鉴定，但在一些地区和人群中，通过各种途径获取胎儿性别信息成为可能。当“生男生女都一样”的观念尚未完全普及，而传统的“传宗接代”观念依然存在时，一些家庭在只有一个孩子（或在允许的生育范围内选择性别）的情况下，更容易倾向于生育男性。
这种性别选择性生育行为，在一定程度上加剧了新生儿性别比的失衡。要知道，在没有人工干预的情况下，自然出生婴儿的性别比（出生性别比）通常会略高于100（即每100个女婴对应略多于100个男婴），但这个差异通常很小，大致在103107之间波动。而中国在过去几十年间，出生性别比一度攀升至115以上，这绝对不是自然现象能够解释的，正是性别选择性生育行为的直接体现。
三、社会经济因素的推波助澜
除了生育观念和政策的影响，社会经济因素也起到了推波助澜的作用。
养老顾虑： 在许多中国家庭，尤其是农村地区，子女养老仍然是重要的考量因素。传统观念认为儿子更有能力、更有责任赡养父母，因此，一些家庭会更倾向于生育儿子以确保晚年的生活得到保障。
经济压力与“嫁妆”观念： 随着社会发展，养育一个孩子的成本不断增加。虽然生育女儿并不会直接带来“嫁妆”的支出，但一些家庭可能会认为，儿子长大后能够继续为家庭贡献经济力量，或者拥有更高的社会经济地位。
家庭结构与社会支持： 在一些仍然奉行父系血缘继承的家庭结构中，儿子是家族延续和财产继承的重要载体。这种结构性因素也在一定程度上强化了重男轻女的倾向。
四、性别不平等与“彩礼”现象的交织
近年来，“彩礼”现象在某些地区愈演愈烈，也成为一个值得关注的社会议题。虽然彩礼的初衷是为了表达男方对女方的重视和承诺，但过度化的彩礼有时会被一些家庭视为女儿的“经济价值”的一种体现。在某些极端情况下，这可能会间接导致一些家庭对生育女孩产生疑虑，尽管这种关联并不直接，但反映了社会中依然存在的性别价值不对等问题。
五、后果与展望
出生性别比的失衡，尤其是男性人口的过剩，带来了诸多社会问题，例如男性婚配困难、可能引发的社会不稳定因素、以及一些女性权益受到侵害的风险（例如“买卖婚姻”等）。
值得欣慰的是，近年来中国政府高度重视出生性别比失衡问题，采取了一系列综合治理措施，包括加强法律法规的执行，打击非医学需要的胎儿性别鉴定和选择性生育，同时大力倡导男女平等的基本国策，推广科学的婚育观念，提升女性的社会经济地位。
随着社会观念的转变，教育的普及，以及生育政策的调整（如“三孩政策”的实施），新生儿性别比正在逐步回落，但要完全扭转历史上积累的性别失衡问题，仍然需要持续的努力和时间的沉淀。
总而言之，中国男性比女性多数千万，是长期以来生育观念、计划生育政策、社会经济结构以及技术应用等多种因素共同作用的结果。这是一个复杂的社会现象，需要我们从历史、文化、经济、政策等多个层面去理解和分析，并采取综合性的措施来加以解决。
网友意见
恭喜题主，仅凭一人之力，就把【生物学】、【统计学】、【逻辑学】与集百科之大成的【社会学】四大学科按在地上摩擦，你悟了！
并不是所有物种的自然生育性别比都是1：1，一些禽类(比如鸮鹦鹉)会在食物/营养充足的情况下更多产下雄性，反之则产下的雌性居多，也经常受温度高低或天敌多寡的影响。当然了，这只能说所谓天然的1：1并不是作何情况下都成立的，人类和禽类并不能拿来直接比较。再加上人类会玩政治正确，还会抬大杠铃，说服持相反观点的人类是一件非常困难的事情。
而且，如果单从科学成因上来讲，科学还远未发达到这个程度。但也并不是一点办法没有，我们还可以从结果上否定硬币理论。蒙古没有重男轻女的观念，大草原上也没那么多大医院来测性别，虽然不富裕，也不够现代化，可在大草原的滋养之下衣食也不愁的，基本是处于生啥是啥，是啥养啥的状态。蒙古国实际的出生性别比为男女1.03：1，而非1：1，总人口比例则是男女49:51，可见男性后天死亡率要比女性高出约一倍。
在统计学上，不能简单的只看比例，中国有几千万残疾人，比很多欧洲发达国家的总人口数量还大，但只占中国总人口的5%左右，在比例上是低于全球多数数国家的，也远比英国低！
严谨的讲并不能用硬币二分法来解决问题，应该是个多面体才更科学。如果非要用硬币法，那也是很多种不同的可能，比如在下落之前就因为形状或重量的分别而存有趋向性，或下落的时候受到空气流向流速等环境干扰。这就好比说，人们印象中地球是圆的，但在做实际科学研究的时候并不能真的当做一个非常平滑的球体来看待是一样的。
哪怕是按照题主的假设，大多数人都更倾向于生男孩，总体而言也是男明显多于女，而非女明显多于男。这个题主自己就可以做个非常简单的实验，用硬币也可以，会编程就做个快变闪断的小程序，可以预设其中一种结果为"男"，另一种为"女"，如果第一次就抽到"男"，则一对父母结束生育，继续抽取下一对父母的结果。但这里有两个客观问题，人们没有无限的资源用于培养孩子，还有我国的计划生育政策，所以，如果以得1男孩终止生育，得1女1男或得2女也终止生育，最后的结果大概率是男性偏多，而非女性。
这里欢迎懂编程的小伙伴多尝试几次每千对父母的生育结果。
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