家庭旅游是指由家庭成员一起进行的观光、休闲、度假等旅游活动，其目的在于通过旅游互动增进家人之间的情感 [ 5 ] [ 6 ] 。关于家庭旅游的类型，陈丹路将家庭旅游可分为广义的家庭旅游和狭义的家庭旅游：广义的家庭旅游是指包括夫妻双方及其父母(岳父母)、双方兄弟姐妹及子女在内的旅游活动；其二，狭义的家庭旅游仅包括夫妻双方和他们的子女一起进行的旅游活动 [ 6 ] 。本文在研究家庭旅游消费支出时对于家庭旅游的定义采用了陈丹路(2015)文章中狭义的家庭旅游活动，即家庭中夫妻二人及其子女，尤其是以未成年子女为主的家庭一起进行的旅游活动 [ 6 ] 。

家庭旅游对儿童的教育价值受到了家长的较高的认可度 [ 7 ] - [ 12 ] 。作为儿童的丰富的教育资源，儿童可以通过家庭旅游获得多方面的教育，从而促进他们的社会性、文化性、认知和生理等多方面的发展。在家庭旅游学习结果方面，吴微揭示出了三个领域，分别是技能、知识和智慧 [ 10 ] 。通过旅游来使孩子得到教育和锻炼已经成为了一种新的教育方式。研究发现，国外家庭的子女在家庭旅游决策中也扮演着很重要的角色。Riccardo Curtale认为孩子会影响家庭对于旅游目的地的选择，孩子的喜好在最后的旅游目的地选择中起到决定性作用。Wen-Shen Yen，Che-Jen Su等人通过调查发现青少年对于父母在家庭旅行中的决策影响在这四个维度方面都存在着显著的社会差异：讨价还价、劝说、情感和请求 [ 12 ] 。家庭旅游市场在未来会进一步扩大，并且子女在家庭旅游决策中会有更多的发言权 [ 13 ] 。

研究者从不同的侧重角度对国内旅游消费影响因素进行了相关的研究。研究结果表明：中国家庭旅游消费影响因素呈现出多元化特征。汪群龙认为旅游消费呈现明显的人口学与家庭结构差异，旅游者年龄与文化程度是旅游消费的重要影响因素，家庭经济水平则是旅游消费的关键影响因素 [ 14 ] 。罗建基等人的研究结果显示目前中国现阶段家庭旅游消费的主流选择为基础档和中档水平的家庭旅游消费，在二线地区家庭和农村家庭旅游消费选择呈现出强劲的发展态势；家庭所处地区、家庭的经济特征(包括家庭净资产、居民消费性支出、家庭总支出、人均家庭纯收入、房屋所有权性质等等)是影响中国家庭旅游消费的显著因素 [ 15 ] 。除此之外，家庭对收入的预期、家庭的风险偏好等因素也显著影响了家庭旅游消费 [ 16 ] 。互联网技术的广泛应用也显著促进了我国家庭的旅游消费支出；而城市的人口规模和家庭旅游消费之间为倒U型关系 [ 17 ] 。

在人口特征因素方面，户主的受教育程度、户主的年龄、就业状态、孩子的数量、父母的受教育程度和就业状态都对家庭旅游消费产生显著的影响 [ 16 ] [ 17 ] [ 18 ] ，其中户主的年龄与家庭的旅游消费呈现U型关系，户主年龄在25~34岁时，家庭的旅游消费支出是最高的。并且妻子的受教育程度和就业状态对家庭旅游消费的影响要大于丈夫对家庭旅游消费的影响 [ 17 ] 。有孩子家庭的旅游消费支出要明显高于没有孩子的家庭，并且随着家庭孩子数量的增加，旅游消费支出呈现上升的趋势。中国“单独二孩”“全面二孩”生育政策的实施对家庭人口规模和结构产生叠加作用，也使会家庭旅游消费意愿和行为发生变化 [ 19 ] 。拥有二胎以后的家庭，他们的旅游消费意愿、消费偏好、消费结构以及影响家庭旅游消费的因素将有所改变。刘佳，刘宁的研究发现，青岛市二胎家庭旅游消费意愿比较强烈 [ 19 ] 。在就业状况方面，退休户主的旅游消费支出要显著高于非退休户主的旅游消费，退休使老年家庭的旅游消费呈现下降趋势，房屋产权情况与闲暇时间在其中起到调节作用 [ 20 ] [ 21 ] 。

本文的数据来源中国家庭追踪调查(China Family Panel Studies, CFPS) 2014年、2016年和2018年的问卷调查数据。CFPS于2010年正式开展访问，每两年开展一次，目前已更新至2018年。CFPS收集跟踪了个体、家庭、社区三个层次的相关数据，主要反映了中国社会、经济、人口、教育和健康的变迁。

基于本文的研究目标，我们选取了2014年、2016年和2018年三期全国整合面板数据，根据其中少儿问卷的访问者类型筛选了0~15岁的居民样本作为家庭子女的研究对象。通过对原始数据的预处理，剔除了缺失值、家庭年旅游消费和家庭年教育支出等异常值样本以及家庭教育支出为0的样本，最终得到基准回归的有效孩童个体样本15,454个。

表2报告了三年面板数据关键变量的描述性统计。

表2. 样本描述性统计

注：其中2014年样本5183，2016年样本5205，2018年样本5066。

由表2中的全样本来看，有旅游消费支出的样本约占23%，家庭年旅游消费支出的均值(ln_travel_exp)为827.53元，标准差为2682.418元，这说明家庭旅游对于多数中国居民家庭来说，依然属于非必需的家庭消费项目，消费潜力有待挖掘，并且各家庭之间的旅游消费支出存在着十分显著的差异。从家庭教育支出状况来看，家庭年教育支出(edu_exp)的均值为5776.27元，标准差为6817.972元，这一数值远远高于样本的平均值，这表明，在各家庭之间，家庭对子女的而教育支出存在着十分显著的差异。与家庭旅游消费支出进行对比可以看出，家庭教育支出的均值远远大于家庭旅游消费支出的均值，这充分表明了对于有孩子的中国居民家庭来说，教育支出是比家庭旅游消费支出更必需的家庭消费项目。教育支出占总支出的比例(redu_exp)的均值为0.17，方差为0.177，这表明目前家庭的教育支出占比为17%，且整体差异性不大。教育支出占总支出的比例与家庭年旅游消费对数的散点图以及非线性拟合曲线见图2。

图2. 教育支出占总支出比例与家庭年旅游消费对数的散点图

本文选取2014年、2016年和2018年CFPS数据库中有0~15岁孩子的家庭样本，使用最小二乘法(OLS)和截尾回归模型(Tobit)对方程(2)进行估计。所有的标准误都是在家庭层面的聚类估计。

首先，基于OLS模型对式(2)进行回归分析。我们依次纳入四组控制变量，从最简单的只包括自变量到包含全面控制影响被解释变量的所有因素，五组回归结果由表3给出。其中，列(1)只包含核心自变量——家庭教育支出占总支出的比例，列(2)继续加入家庭基本特征变量，列(3)又加入家庭经济特征变量，列(4)则把户主和孩子的个人特征变量加入进行回归，以控制个体差异对家庭旅游消费产生的影响。

表3. 教育支出对家庭旅游消费的影响：OLS基准面板回归

注：括号内为t统计量，^***、^**和^*分别代表在1%、5%和10%的水平上显著，下表同此。

由表3的四列回归结果可见，家庭教育支出对家庭旅游消费支出的影响显著性程度并没有受到控制变量的影响，教育支出占总支出的比例的平方均在1%的水平上显著为负，通过了显著性检验，并且稳定在0.01左右。由OLS回归的结果说明家庭教育支出的比重和家庭旅游消费支出之间存在着显著的倒“U型”关系(通过了Utest检验)，倒U型拐点为0.517，即对于教育支出占总支出比例小于51.7%的家庭而言，随着教育支出占比的增加，家庭旅游消费支出也会随之增加；对于教育支占总支出比例超过51.7%的家庭来说，教育支出对家庭旅游消费支出是挤出作用，H1得到验证。

第二步，基于TOBIT模型对式(3)进行回归分析。由于被解释变量存在一部分旅游消费支出为零的情况，数据截断现象明显，所以本文适用于采用Tobit模型进行实证估计。但是为了有利于比较结果的稳健性，除了对(3)式进行Tobit模型估计外，我们同时给出第一步中(2)式OLS模型估计作为参照。

表4. 教育支出对家庭旅游消费的影响：截尾回归(Tobit)

表4分别报告了包含所有控制变量并控制了地区和年份效应的OLS、只包括核心自变量的Tobit模型和包含所有控制变量的Tobit模型的回归结果。结果显示，教育支出占总支出的比例的平方系数均在1%的水平上显著为正，“倒U形”拐点为0.539。无论是OLS模型回归还是Tobit模型，家庭教育支出的比重和家庭的旅游消费之间都存在着显著的倒U型关系，但是倒U型拐点略有不同。在诸多控制变量中，与OLS回归结果不同的是，户主的性别在回归结果中不再显著，房屋所有权性质对家庭旅游消费的显著水平上升。而对于不同地区的家庭而言，旅游消费支出的区别并不显著。和OLS结果保持一致，家庭的经济特征变量都对家庭旅游消费产生了显著的正向影响，说明家庭的经济特征是影响家庭旅游消费重要的部分，家庭的经济水平越高，家庭的旅游消费越高。在个人特征层面，Tobit模型回归的结果显示，户主的年龄的平方和受教育程度对家庭的教育支出产生了显著的正向影响，表明户主的年龄与家庭旅消费之间存在着显著的正向“U型”回归关系，这与之前文献的研究结果 [ 17 ] 一致。

从回归系数来看，Tobit模型中，教育支出与家庭旅游消费之间的倒U型系数估计值要明显优于OLS模型，可见Tobit模型比OLS模型更合适。

家庭教育支出对家庭旅游消费的影响水平和程度，在不同特征的家庭中可能存在差别。前文的分析认为，家庭的教育支出和家庭旅游消费之间存在着“倒U型”回归关系，那么对于不同经济水平和不同特征的家庭，其家庭的教育支出和家庭旅游消费是否还存在这样的非线性回归关系。本文分别从家庭年总收入、居住地、户主的受教育年限、家庭孩子数量等四个方面来考察教育支出对家庭旅游消费影响的潜在异质性。异质性效应的检验结果参见表5、表6。

表5. 教育支出对家庭旅游消费影响的异质性效应(1)

表6. 教育支出对家庭旅游消费影响的异质性效应(2)

第一，家庭经济特征。家庭的经济特征是影响家庭旅游消费的重要因素。教育支出对不同收入的家庭的旅游消费产生的影响存在差异。对于家庭总收入，我们参考桑林(2018)的方法，将家庭年收入分为低收入、中收入、高收入等3个子样本。对于中等收入家庭而言，教育支出比重和家庭旅游消费支出为显著的倒U型关系，U型拐点为0.482，而在低收入家庭和高收入家庭中，这种关系并不显著。这说明仅对于中等收入家庭来说，教育支出占比在48.2%以下时，随着教育支出占比的增加，家庭旅游消费支出也会增加，而教育支出占比超过48.2%时，教育支出的增加对家庭旅游消费的影响表现为挤出效应主导。这也在一定程度上反映了中等收入家庭的教育焦虑比较严重。综上，H2假设得到验证。

第二，居住地。中国的城镇家庭和农村家庭在消费结构、消费水平、教育理念和经济水平都存在着很大的差异，因此在进行教育支出和家庭旅游消费决策时也存在显著不同。本文样本中，农村家庭占比高，约占76.9%。然而根据Tobit模型回归结果显示，对于城镇家庭和农村家庭，教育支出比重对家庭旅游消费支出的影响并无显著的异质性。这表明，当教育支出占比超过53.9%时，教育支出对家庭旅游消费的影响以挤出效应主导。

第三，户主的受教育年限。户主的受教育年限对于家庭旅游消费也是一个重要的影响因素。户主的受教育年限越长的家庭更倾向于旅游。由表6可见，户主的文化程度越低，教育支出与家庭旅游消费支出之间的“倒U型”关系越显著。假设H4得到验证。

家庭的子女数量。家庭子女的数量越多，教育支出对家庭旅游消费产生的负向影响的主导效应越显著。由于义务教育阶段的孩子主要指6~15周岁以下的少年儿童，因此本文仅讨论0~15岁的孩子数量，我们将家庭子女数量分为3个子样本。由表6可知，大部分的样本家庭拥有1个或者2个孩子，对于不同子女数量的家庭，教育支出占总支出的比例的平方项的系数都是显著，并且子女的数量越多，教育支出占总支出的比例的平方项的系数越显著。

如果教育支出和家庭旅游消费之间确实存在着U型回归的关系，那我们可以通过用其他的指标来尝试检验二者的关系。为了保证结果的稳健性，我们将关键变量进行替换：将被解释变量家庭年旅游消费支出的对数替换为二元虚拟变量家庭旅游意愿wtravel_exp (若家庭年旅游消费支出为0，则wtravel_exp赋值为0；旅游消费支出大于0，则wtravel_exp赋值为1。然后，重新估计式(2)和式(3)。表7为OLS模型和Tobit模型的回归结果。

由表7的回归结果可知，在变换了被解释变量以后，家庭教育支出和家庭旅游消费之前仍然存在着显著的倒U型关系，并且教育支出平方的二次项系数均在1%的水平上显著为正，与之前的回归结果完全相同。更换了变量的测度指标后，结果是无偏和可靠的。

表7. 替代变量的稳健性检验

随着教育“双减”政策的出台和实施，家庭教育支出及其影响问题的研究更具有现实意义。本文基于CFPS数据，用严谨的实证方法从微观家庭层面评估了教育支出与家庭旅游消费的关系，结论印证了教育支出对家庭旅游消费存在着不同的溢出效应。经过一系列的稳健性检验后本文的结论依然成立。具体结论如下：

第一，总体而言，家庭的教育支出占比和家庭旅游消费之间存在着显著的倒U型关系：对教育支出占比低于53.9%的家庭而言，随着教育支出占比的增加，家庭旅游消费支出也会增加；而对于教育支出占比超过53.9%的家庭而言，随着教育支出的增加，对家庭旅游消费支出会产生挤出效应。教育支出对家庭旅游消费支出存在着不同的溢出效应。这表明，在教育支出占比低于53.9%的家庭，对教育有一定的重视程度和支付能力，并且能够看到家庭旅游对子女的教育意义，随着教育支出的增加，家庭的旅游消费支出也会增加；而教育支出占比超过53.9%的家庭，对教育的重视程度很高，更看中传统的补习班、学校等方式的教育，反而忽视了“软实力”的培养，因此家庭旅游消费支出会相应减少。

第二，对于大多数家庭而言，相比旅游消费，教育支出是更为必需的消费支出。在样本中，有家庭旅游消费支出的样本仅占22%左右，这在一定程度上表明在消费支出有限的条件下，大部分家庭可能会优先选择更为直接的教育投入而不是通过旅游的方式来达到教育子女的目的。

第三，通过异质性分析捕捉到，对于收入不同、户主受教育程度不同的家庭而言，教育支出对家庭旅游消费的影响存在显著的异质性。收入不同的分组回归结果显示，倒U型关系仅存在与中等收入的家庭中。户主的受教育年限越低，教育支出和家庭旅游消费支出之间的倒U型关系越显著。当户主的受教育年限大于9年时，教育支出占比和家庭旅游消费的U型关系并不显著。