《表4 稳健性检验:按居住时间分子样本进行回归》

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《家庭教育支出存在邻里效应吗》

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注:第（6）列括号中数字为标准误，其他列为经社区层面cluster调整的稳健标准误；第（1）-（4）列数据为混合横截面类型，因而这里使用OLS进行估计。

特殊的户籍制度限制了中国农村人口对居住社区的选择，如Liu等（2014）所说，中国农村社区是一种天然的社区，农村样本的估计结果更少受社区居住群分效应的影响（Liu等，2014；Ling等，2018；李强，2014），因此，本文主要关注城市家庭的居住群分现象对估计结果造成的潜在影响。要全面处理城市家庭社区选择的内生性问题，可能需要确切地知道居民选择社区的机制或者是借助一些外生冲击。遗憾的是，限于数据的可得性，很难将社区居住的群分效应与邻里效应直接分离。为了尽可能减少居住群分效应对估计结果造成的影响，本文进行了以下三种稳健性检验:一是在回归模型中加入更多控制变量，尽可能地对可能影响居民选择社区的因素加以控制，增加的控制变量主要包括社区地界内的小学数量、医院数量、社区五公里内是否具有高污染的企业以及社区流动人口的占比，相关回归结果报告在表3的第（1）-（3）列中。二是分析入住社区时间比较短的家庭样本。邻里效应的产生及其影响程度依赖于社区居民交流与互动的频繁程度。对于入住社区时间比较短的家庭而言，其对邻居还不熟悉，与邻居互动与交流的次数相对比较少，邻里效应对这部分家庭的影响应该比较小。但如果家庭是基于教育相关的偏好选择社区，那么即使在入住时间比较短的家庭样本中，依然可以发现这部分家庭的教育支出与同社区其他家庭的教育支出存在着显著的正相关关系。根据CFPS家庭问卷中被访者对“您现在居住的房子是哪年购买的?”这个问题的回答判断家庭入住社区的时间。相关结果报告在表4中。三是基于马氏距离（1）为目标家庭匹配一个居住于同县区但不同社区的尽可能相似的家庭样本，将其作为目标家庭的虚拟邻居。基本思路是:具有相似特征的家庭在社区选择上可能也具有相同的偏好，他们选择同一社区或类型相同社区的概率相似，进一步我们检验具有相似特征的家庭是否具有相似的教育支出水平。如果虚拟邻居的教育支出对目标家庭的教育支出影响比较小，则可在一定程度上可以减缓居住于同一社区的居民由于具有相似的特征而导致他们具有相同教育支出水平的担忧，相关回归结果报告在表3第（4）和（5）列。