中国城镇家庭旅游消费的特征及影响因素——基于中国家庭追踪调查(CFPS)数据的实证分析

汪群龙

(浙江树人大学，浙江 杭州 310015)

随着国内经济发展水平的不断提高，旅游活动逐渐成为居民家庭的日常生活安排之一，旅游人次和旅游消费规模也随之递增，旅游业得到了快速发展。据统计，2019年全国国内旅游人数为60.06亿人次，国内旅游收入为5.73万亿元，分别比上年同期增长8.4%和11.7%；其中，城镇居民旅游人数和旅游消费分别为44.71亿人次、4.75万亿元，占比分别达到74.4%和82.9%(1)文化和旅游部：《2019年文化和旅游发展统计公报》，2020-06/20，http://www.gov.cn/shuju/2020-06/22/content_5520984.htm。。可见，城镇居民是旅游消费的主体。一般而言，居民外出旅游有个人旅游、家庭旅游、工作单位组织的旅游以及朋友结伴旅游等形式，家庭旅游是其中的主要选择方式(2)林莉、张程程、朱丽：《城市家庭旅游消费行为及市场开发策略研究——以H市为例》，《安徽农业大学学报(社会科学版)》2018年第5期，第52-58页。。当前，居民收入水平的提高、家庭结构的变化以及家庭规模的小型化，促使旅游形式逐渐向家庭旅游转变(3)郭磊、胡道华：《城市核心家庭旅游行为分析》，《商业时代》2012年第8期, 第116-118页。，家庭已然成为基本的旅游“消费单位”(4)MacCannell D,The Tourist: A New Theory of the Leisure Class，Schocken Books, 1976.。再者，互联网技术在旅游消费领域的应用，使城镇家庭获取旅游信息的渠道与方式越来越便捷，因此，从家庭角度探讨旅游消费就变得十分必要。

目前，关于家庭旅游消费的研究主要聚焦于旅游产品、旅游决策、旅游消费的影响因素等方面，且定性研究较多，而基于大样本数据的实证研究较少，难以反映国内家庭旅游市场的整体情况。对于家庭旅游消费影响因素的研究，较多地从个体视角探讨收入与旅游消费支出的关系，将家庭人口学特征、家庭结构变化以及家庭经济水平等进行综合研究的较少。此外，传统的旅游设计注重共性，对差异性消费特征缺乏关注(5)刘雪松：《论人口自然结构变动对城市家庭旅游消费的影响——以吉林省为例》，吉林大学2015年博士学位论文，第28页。。然而，在家庭生命周期的不同阶段，人口年龄、婚姻状态、就业状况、受教育水平、家庭收入、子女数量和居住区域等结构性变化，使家庭成员对旅游消费的关注点产生差异，并集中反映在旅游消费支出的特征上。

因此，本研究利用CFPS数据，探讨城镇家庭旅游消费特征及影响因素，这对于了解我国家庭旅游整体市场、预测旅游产业的变化、更好地制定相关政策以及建设性地思考未来家庭旅游业的发展方向等，均具有重要的意义。

一、文献回顾

旅游者的需求与消费行为是旅游研究的前沿问题(6)范业正：《旅游者需求与消费行为始终是旅游研究的前沿问题》，《旅游学刊》2005年第3期，第10-11页。。已有研究发现，旅游消费支出一般由旅游者自身的经济条件、人口特征和行为特征等因素决定(7)张金宝：《经济条件、人口特征和风险偏好与城市家庭的旅游消费——基于国内24个城市的家庭调查》，《旅游学刊》2014年第5期，第31-39页。。关于家庭旅游消费的测度方式，则主要将家庭经济水平、家庭人口学特征、家庭结构状况、居住区域等作为解释变量。

收入是影响旅游者旅游消费支出的重要因素。Thompson等(1978)对美国104个家庭实证调查后发现，家庭收入与旅游消费支出呈显著正向关系，同时不同收入家庭的旅游收入弹性存在显著差异(8)Thompson C S, Tinsley A W, Income Expenditure Elasticitiesfor Recreation: Their Estimation and Relation to Demand for Recreation, Journal of Leisure Research, 1978, No.4, pp.265-270.。Davis 等(1992)利用英国家庭收入调查资料库数据，进行旅游消费支出的影响因素分析，发现收入的高低是影响旅游消费支出的主要因素(9)Davis B, Mangan J, Family Expenditure on Hotels and Holiday,Annals of Tourism Research, 1992, No.4, pp.691-699.。崔庠等(1995)通过某市居民家庭消费的调查数据，分析影响居民家庭旅游消费的影响因素，发现家庭收入是影响家庭旅游消费的决定因素(10)崔庠、黄安民：《居民家庭旅游消费行为初探》，《人文地理》1995年第2期，第37-42页。。周文丽等(2010)通过建立ELES模型实证分析我国城乡居民旅游消费收入弹性，发现城镇居民旅游消费需求收入弹性小于1(11)周文丽、李世平：《基于 ELES 模型的城乡居民国内旅游消费结构实证分析》，《旅游科学》2010年第3期，第29-38页。。易行健等(2016)利用我国六个省市的城镇住户调查数据，对家庭旅游消费支出的决定因素进行实证检验，发现家庭可支配收入显著影响家庭旅游消费支出(12)易行健、盛威、杨碧云：《家庭收入与人口结构特征对旅游支出的影响效应——基于中国城镇住户调查数据的经验证据》，《消费经济》2016年第4期，第38-46页。。但事实上除了收入之外，旅游者所拥有的家庭资产也是影响其旅游消费支出的重要因素之一(13)张金宝：《经济条件、人口特征和风险偏好与城市家庭的旅游消费——基于国内24个城市的家庭调查》，《旅游学刊》2014年第5期，第31-39页。。

家庭人口学特征一般包括性别、年龄、婚姻状态、就业状况和受教育水平等。Dardis等(1981)利用美国消费者支出调查数据，采用Tobit模型分析，发现户主年龄较大的家庭旅游消费支出明显少于年轻户主的家庭(14)Dardis R，Derrick F，Cross-section Studies of Recreation Expenditures in the United States，Journal of Leisure Research, 1981, No.3, pp.181-194.。Dardis(1994)利用最小二乘法分析，发现家庭旅游消费支出与受教育程度呈显著正向关系(15)Dardis R, Analysis of Leisure Expenditures in the United States, Journal of Leisure Research, 1994, No.4, pp.309-321.。在性别方面，杨盛菁(2002)发现，女性外出旅游的比例要高于男性，同时文化程度越高，相应地旅游消费支出显著增高(16)杨盛菁：《对兰州市民旅游情况的调查——旅游与收入及性别的关系》，《甘肃科技》2002年第12期，第75-76页。。蔡洁等(2005)通过对国内某市的实地调查发现，收入较高的职业女性比较偏爱旅游(17)蔡洁、赵毅：《国内女性游客旅游消费行为实证研究——以重庆旅游目的地为例》，《旅游科学》2005年第2期，第24-27页。。在就业状况方面，McConnel等(1983)采用美国消费者支出调查数据，分析退休和非退休两种就业状况的家庭户主在旅游消费支出上的差异，发现退休户主的旅游消费支出显著高于非退休户主(18)McConnel C E, Deljavan F, Consumption Patterns of the Retired Household,Journal of Gerontology, 1983, No.4, pp.480-490.。任明丽等(2020)利用中国健康与养老追踪调查数据，采用断点回归的方式研究退休与家庭旅游消费的关系，发现退休使老年家庭旅游消费呈明显下降趋势，房屋产权情况与闲暇时间则对这种影响关系起调节作用(19)任明丽、孙琦：《退休与家庭旅游消费：经济状况与闲暇时间的调节作用》，《南开管理评论》2020年第1期，第4-17页。。

传统的中国家庭结构往往是“大家族”“四世同堂”等主干家庭和联合家庭模式，但由于人口结构的变化、离婚率的增高以及人口老龄化的加速，核心家庭、单亲家庭和空巢家庭等家庭形式显著增多。家庭结构的变化主要表现在子女数量与家庭人口变化方面。王桂强(2008)指出，家庭结构的变化是影响家庭旅游消费支出的重要因素(20)王桂强:《基于家庭结构周期模型的旅游支出预期研究——苏北地区局部调查》，《旅游科学》2008年第4期，第32-36页。。Cai等(1995)采用Tobit模型，对1 900份消费者收支调查数据进行回归分析，发现家庭中16岁以下的子女数量越多，家庭旅游消费支出就越少(21)Cai L A, Hong G S, Morrison A M, Household Expenditure Patterns for Tourism Products and Service，Journal of Travel & Tourism Marketing, 1995, No.4, pp.15-40.。在家庭居住区域方面，姜国华(2017)利用中国家庭追踪调查(CFPS)2014年发布的数据，通过多元线性回归模型分析，发现家庭所在地区对家庭旅游消费支出有显著影响，尤其是东北地区和西部地区家庭对旅游消费支出影响十分显著(22)姜国华：《中国家庭旅游消费影响因素研究》，《广西社会科学》2017年第5期，第75-79页。。

从文献分析可以看出，当前对城镇家庭旅游消费的研究不够深入，缺乏旅游消费支出在不同变量上的结构性和差异性分析，同时现有的研究主要基于宏观数据的定性研究或小样本调查问卷的定量分析，不仅欠缺代表性，而且也缺乏从微观视角探讨家庭旅游消费支出的影响因素。因而，本研究利用中国家庭追踪调查(CFPS)2016年发布的数据，对城镇家庭旅游消费特征以及影响因素进行实证检验，以深入了解家庭经济水平、家庭人口学特征、家庭结构状况和居住区域等因素对家庭旅游消费支出的影响机制，最终为促进家庭旅游产业发展提供相关建议。

二、研究设计

(一)数据来源

本研究数据来源于CFPS数据，该数据从个体、家庭、社区三个层次反映中国社会、经济、人口、教育和健康变迁情况。CFPS数据抽样通过三个阶段的抽取：第一阶段样本(PSU)为行政性的区/县，第二阶段样本为行政性村/居委会，第三阶段(末端)样本为家庭户。前两个阶段抽样使用行政区划资料，第三阶段使用的是地图地址法构建末端抽样框，并且采用了随机起点的循环等距抽样方式取得家庭户样本。

本研究选取2016年CFPS数据，样本覆盖31个省(市、自治区)，并根据居住区域性差异，将其分为东部、西部、中部和东北部四个类别。目标样本规模为33 569户中的全部家庭成员，将其视为代表性样本，经过数据处理与筛选，选取其中的6 901个城镇家庭作为样本家庭。研究对象是已经发生旅游消费支出的家庭，故剔除旅游消费支出为零的家庭，最终得到2 260个样本家庭，由于样本具有一定的代表性，符合数据分析对样本量的需求。

(二)数据分析方法

本研究采用SPSS 25.0软件对数据进行分析。首先，对2 260个城镇家庭的人口学数据和旅游消费支出分别进行频数分析、描述分析，以解读数据的基本情况。然后，对不同性别、婚姻、就业状况的城镇家庭旅游消费支出进行独立样本t检验，对不同年龄、教育水平、子女数量及居住区域的城镇家庭旅游消费支出进行单因素方差分析，兼用Games-Howell两两比较法进行组内差异比较，并通过对连续变量进行取自然对数、分类变量进行虚拟定义，构建多元线性回归模型，结合图表进行辅助分析。

三、数据分析

(一)城镇家庭人口学特征统计描述

表1给出了被抽样城镇家庭的人口学特征情况。从个体身份数据分布看，性别比例较为均衡，男性被访者占51.2%，女性占48.8%。从年龄分布情况看，大多数人处于60岁以下，退休人员占23.3%。从社会化状态看，就业人数较多，占比达69.2%。从教育程度分布看，小学文化程度及以下的共计47.1%，比例相对较高，而大专及以上文化程度者占12.4%，比例较低。从家庭结构特征看，超过八成以上的被访者处于婚姻状态，73.9%的家庭没有子女或只有1个子女，符合城镇“独生子女”家庭特点。家庭资产水平差异性较大，存款5万元及以下的达58.2%，另有超过20%的家庭存款达15万元以上，过去12个月家庭总收入5万元及以下占26.2%，15万元及以上的超过20%。从居住的区域看，被访家庭大多位于我国东部，占46.1%，西部与东北部地区抽样样本相对较少，分别为16.3%、15.5%。

表1 被抽样城镇家庭人口学特征情况

(二)城镇家庭旅游消费特征

1.城镇家庭旅游消费支出描述性分析。被访家庭过去12个月总收入在0～4 000 000元之间，平均总收入为113 000元。家庭现金及存款总额在0～6 000 000元之间，平均家庭资产为120 200元。被访家庭旅游消费支出在8～150 000元之间，家庭平均旅游消费支出为6 307.81元。被抽样城镇家庭成员平均年龄为45岁，最小者为16岁，最大者为95岁(见表2)。

表2 城镇家庭经济状况与旅游消费支出情况

2.城镇家庭旅游消费支出差异性特征分析

(1)不同性别、婚姻和就业状况的城镇家庭旅游消费支出差异。为了解城镇家庭旅游消费支出在不同性别、婚姻和就业状况下是否存在显著性差异，本研究进行独立样本t检验(见表3)。数据显示，男性与女性样本等方差Levene检验p值大于0.05，说明两者方差齐性，故采用样本方差相等假设时的t检验结果。结果显示，这两个均值之间t检验p值为0.149，不能拒绝原假设，说明性别在城镇家庭旅游消费支出方面无显著性差异(t=1.443，p=0.149)。分别对婚姻状况和就业情况进行Levene检验，p值都小于0.05，说明方差非齐性，故采用样本方差不相等假设时的t检验结果。结果显示，t检验p值都小于0.05，说明城镇家庭旅游消费支出在不同婚姻(t=-2.426，p=0.015)和不同就业情况(t=2.273，p=0.023)方面存在显著性差异。图1、图2、图3分别是95%置信区间内不同性别、婚姻和就业状况的家庭旅游消费支出均值误差情况，不同婚姻与不同就业情况在旅游消费支出上的差异特别明显。

表3 基于性别、婚姻和就业状况的家庭旅游消费支出均值比较结果

图1 不同性别对旅游消费支出的误差图

图2 不同婚姻对旅游消费支出的误差图

图3 不同就业情况对旅游消费支出的误差图

(2)不同年龄、教育水平、子女数量和居住区域的城镇家庭旅游消费支出差异。城镇家庭旅游消费支出在不同年龄组、受教育水平、家庭子女数量和居住区域上的单因素方差分析结果，如表4所示。年龄组、受教育水平、家庭子女数量以及居住区域的等方差Levene检验p值都小于0.05，方差呈现非齐性结果，采用稳定性检验。结果显示，这四组变量的Welch值和Brown-Forsythe值对应的p值都小于0.05，说明城镇家庭旅游消费支出在不同年龄、教育水平、家庭子女数量和居住区域方面存在显著性差异。

(3)城镇家庭旅游消费支出差异的比较分析。为进一步了解城镇家庭旅游消费支出在年龄、家庭子女数量及居住区域这三组变量的组内差异，采用Games-Howell两两比较法，分析结果如表5所示。在年龄组方面，35岁及以下的年轻人旅游消费支出与35～59岁中年群体(p=0.020)和60岁及以上的老年人(p=0.000)之间存在显著差异，尤其是60岁及以上的老年人旅游消费支出显著高于35岁及以下的年轻人。在家庭子女数量方面，独生子女家庭的旅游消费支出与有2个子女的家庭相比存在显著差异(p=0.001)，同时没有子女的核心家庭和独生子女家庭的旅游消费支出明显高于有2个及以上子女的家庭，尤其是独生子女家庭的旅游消费支出最高。在居住区域方面，东部地区的家庭旅游消费支出与西部(p=0.001)、中部(p=0.000)、东北部(p=0.000)地区的家庭之间都存在显著性差异，东部地区家庭显著高于其他三个地区家庭的旅游消费支出，西部、中部、东北部三个经济欠发达地区之间的家庭旅游消费支出没有显著差异。一般而言，地区经济越发达，旅游消费支出越高，但经济相对落后的西部地区，其家庭旅游消费支出要高于中部和东北部地区。

表4 基于年龄、教育水平、子女数量及居住区域的家庭旅游消费支出方差分析结果

续表4

表5 家庭旅游消费支出Games-Howell两两比较分析结果

(三)城镇家庭旅游消费支出影响因素分析

基于上述分析结果，本研究采用多元线性回归模型对城镇家庭旅游消费支出的影响因素进行深入分析。将年龄、性别、婚姻、就业状况和受教育水平等人口学特征，子女数量、居住区域等家庭结构性特征，过去12个月家庭总收入、家庭资产等经济状况作为解释变量。为使回归模型更加有效，将旅游消费支出、过去12个月家庭总收入和家庭资产三个连续变量取自然对数，分别用lnfp503_tour_exp、lnfinc、lnft1表示(见表6)。

表6 城镇家庭旅游消费支出的多元线性回归模型估计结果

从经济状况来看，过去12个月家庭总收入和家庭资产对旅游消费支出的影响显著(p<0.05)，回归系数分别为0.552和0.121，表示家庭总收入每增加1%，旅游消费支出将增长0.552%；家庭资产每增加1%，旅游消费则增加0.121%。子女数量和居住区域的家庭结构性特征，并不是家庭旅游消费支出的重要影响因素(p>0.05)。从人口学特征来看，性别、婚姻和就业状况等变量对旅游消费支出的影响不显著(p>0.05)，但年龄与受教育水平对其旅游消费支出产生了显著影响(p<0.05)。一方面，年龄越大旅游消费支出越高，在城镇家庭中拥有更多闲暇时间的老年人群体是旅游消费的主力，是未来旅游消费领域的增长点。另一方面，学历越高者旅游消费支出越高，在城镇家庭中高学历者更倾向于外出旅游，更愿意在旅游中进行消费。

四、结论与建议

本研究利用独立样本t检验、单因素方差分析以及多元线性回归模型，从家庭人口学特征、家庭结构特征、家庭经济水平及居住区域等方面，分析中国城镇家庭旅游消费支出的差异性特征及其影响因素，得出以下三个结论，并据此提出相应的建议。

(一)结论

1.旅游消费呈现明显的人口学与家庭结构差异。从数据分析来看，除性别以外的其他人口学特征在旅游消费支出上存在显著差异。在婚与非在婚的旅游消费均值分别为6 501.31元和5 230.98元，结婚家庭的旅游消费支出是非在婚家庭的1.24倍。值得指出的是，无工作和有工作家庭的旅游消费差异明显，无工作家庭的旅游消费支出反而比有工作家庭高出22.1%。在年龄与家庭子女数量方面，60岁及以上的老年人旅游消费支出明显高于35岁及以下的年轻人，没有子女的核心家庭和独生子女家庭的旅游消费支出也明显高于有2个及以上子女的家庭。在居住区域方面，除经济较发达的东部地区家庭旅游消费支出明显高于其他三个地区家庭以外，经济相对落后的西部地区家庭旅游消费支出却高于中部和东北部地区家庭。

2.旅游者年龄与文化程度是城镇家庭旅游消费的重要影响因素。城镇家庭旅游者的年龄与受教育水平是其旅游消费支出的重要影响因素，回归模型估计结果显示具有显著影响(p<0.05)。从数据分析来看，年龄越大者旅游消费支出越高，年龄组中的三个区间旅游消费支出均值分别为5 106.07元、6 422.51元和7 675.87元，显然60岁及以上老年人的旅游消费水平远远走在前列。

3.家庭经济状况是城镇家庭旅游消费的关键影响因素。回归模型的估计结果显示，过去12个月家庭总收入与家庭资产水平是影响旅游消费支出的关键因素，家庭经济状况直接影响城镇家庭旅游消费支出水平。从过去12个月家庭总收入、家庭资产的均值与旅游消费支出均值的数据比较来看，家庭总收入每增加1 201元，旅游消费支出将增长34.82元，家庭资产每增加1 131元，将带来7.63元的旅游消费支出增长。

(二)建议

1.注重旅游产品的细分。旅游企业应根据城镇家庭成员的婚姻结构、就业状态以及家庭生命周期特点，对旅游产品进行细分与准确定位。例如，针对处于非在婚状态的家庭成员，开发适宜的“相亲旅游”“联谊旅游”等旅游产品，进一步增强相应产品的吸引力；对忙于工作、没有闲暇时间的目标客户群，开发城镇周边旅游市场和乡村景点旅游项目，打造适合的“周末短途游”“民宿旅游”等产品类型，突破旅游时间限制。家庭子女数量的增加对旅游消费支出有一定的限制，可能受制于多子女外出旅游的不便性，旅游企业应加强旅游过程的服务创新，推出“亲子旅游”的营销与便利服务组合。针对不同居住区域家庭的旅游消费差异，主要受地区资源禀赋与经济发达程度的制约，应结合当地经济发展水平制定适宜的旅游产品并设计相应的定价策略。

2.关注老年旅游市场与高品质旅游的开发。“银发经济”将是今后旅游消费领域的重要经济增长点，旅游企业应重点关注老年旅游市场的开发与服务品质的提升。第一，结合老年人生理、心理和社会需求特点，充分利用自然生态、人文资源，开发集观赏、休闲、康体、游乐于一体的“康养旅游”和“保健旅游”市场。第二，根据老年人旅游行为特征，建立健全服务规范和标准，重点在旅游主题设计、出游定价、交通食宿安排、医疗保障和项目开展等方面凸显服务细节，从身体感官、心理与精神等层面让老年人获得高品质的旅游体验。此外，受教育水平也对旅游消费支出产生显著影响，主要表现为学历越高的人旅游消费支出也越高，城镇家庭中高学历者旅游消费支出明显高于其他组别。因此，旅游企业应重点关注高学历者对旅游资源的认知与需求，开发诸如“文化旅游”“主题旅游”“游学旅游”等与高学历者相匹配的旅游产品、旅游设施以及高品质旅游品牌，持续强化旅游吸引力。

3.加大旅游消费的刺激。应深化旅游消费供给侧结构性改革，不断激发居民国内旅游消费的兴趣与意愿。从政策角度而言，应从以下三个方面展开：第一，进一步完善有利于提高城镇居民消费能力的收入分配制度，加大个人所得税扣除的比例，增加城镇居民家庭收入，进一步拉动旅游消费能力；第二，推出一些刺激旅游消费的惠民和便民措施，如实施旅游景点门票降价或减免、景点淡季免费开放、景区免费体验等活动，加大力度改造提升旅游基础设施、合理规划服务设置、营造便捷和优质的消费环境，提高居民出游意愿；第三，积极鼓励开发旅游领域的金融与保险产品，提高城镇家庭资产增值能力，不断刺激潜在旅游市场转化为现实消费。

对旅游企业而言，应从以下两个方面着手完善：第一，丰富产品供给，结合文旅融合和全域旅游趋势，积极拓展旅游产品内涵、打造服务特色，增强居民旅游的获得感和幸福感；第二，应充分利用数字与互联网技术，促进新的商业模式形成，对旅游营销、渠道建立、产品定价和服务理念革新进行更为有效的规划与实施，从而降低旅游产品的生产、营销与销售成本以及旅游消费者的时间与资金成本，进一步改善旅游体验，刺激旅游消费。