農戶參與鄉(xiāng)村旅游的前因條件與組態(tài)路徑

王鐵 李梅 孫德健 邰鵬飛

[摘? ? 要]鄉(xiāng)村旅游在我國減貧事業(yè)和鄉(xiāng)村振興中發(fā)揮著不可或缺的作用。鑒于農戶和農家樂在我國鄉(xiāng)村社區(qū)和鄉(xiāng)村旅游中的重要性、鄉(xiāng)村立地的差異性以及農戶數量的小樣本性，研究提出采用QCA（定性比較分析）來探查農戶參與農家樂的前因條件和組態(tài)路徑。繼而，以山東省淄博市平樓村為例，分別使用fsQCA（模糊集定性比較分析）和csQCA（清晰集定性比較分析）對數據進行探索。研究發(fā)現：fsQCA求解出了結果為“～參與”的障礙條件和約束組態(tài)，而csQCA則識別了“參與”的兩個核心條件和5個組態(tài)路徑，這為提高農戶參與度的措施制定提供了依據和方向。更為重要的是，“參與”的核心條件與使用二項邏輯斯蒂回歸模型篩選出的主要影響因子一致，結論驗證了QCA的穩(wěn)健性，體現出明確的方法論意義。

[關鍵詞]前因條件;組態(tài)路徑;QCA;農戶;鄉(xiāng)村旅游

[中圖分類號]F59

[文獻標識碼]A

[文章編號]1002-5006（2021）03-0070-13

Doi： 10.19765/j.cnki.1002-5006.2021.03.010

引言

鄉(xiāng)村旅游在鄉(xiāng)村減貧和振興中的重要作用得到廣泛認同和體現。2016年，我國鄉(xiāng)村旅游帶動了672萬戶農民從中受益[1];2017年，通過鄉(xiāng)村旅游實現脫貧人數達到脫貧總人數的17.5%，鄉(xiāng)村旅游已成為我國貧困人口脫貧的主戰(zhàn)場和中堅力量[2]。有鑒于此，2019年6月，《國務院關于促進鄉(xiāng)村產業(yè)振興的指導意見》中將“鄉(xiāng)村休閑旅游業(yè)”確立為鄉(xiāng)村振興五大產業(yè)之一，并提出了提高農民參與度和建立農民廣泛參與推進機制的要求。2020年中央一號文件也明確指出“建立健全農民分享產業(yè)鏈增值收益機制，將小農戶融入農業(yè)產業(yè)鏈”。從頂層設計可以看出，旅游助推鄉(xiāng)村振興已上升為國家戰(zhàn)略，提高農民、農戶和鄉(xiāng)村社區(qū)的參與水平并個性化精準施策，已經成為鄉(xiāng)村振興的統一認識和必由之路。

我國鄉(xiāng)村旅游在旅游扶貧和鄉(xiāng)村振興中應有效能的發(fā)揮需立足于兩個客觀實際：（1）農戶是我國鄉(xiāng)村社區(qū)基本的生產、生活和分配單元，這是我國農村長期的文化傳承、環(huán)境適應、生產和生活方式沿革等因素系統博弈的結果;（2）以農戶為核心的農家樂是我國鄉(xiāng)村旅游特有、典型和主體形式[3-4]，是被實踐證明了的，能夠增加農戶收入、改善生計、減少貧困和鄉(xiāng)村振興的有效手段[4-8]。這兩個客觀實際是理解我國社區(qū)參與旅游問題的基點，并在頂層設計得到落實。例如，《關于深入開展消費扶貧助力打贏脫貧攻堅戰(zhàn)的指導意見》和《關于進一步做好當前旅游扶貧工作的通知》明確提出，鼓勵貧困人口開辦農家樂和扶持農戶參與鄉(xiāng)村旅游。

因此，扶持農戶參與農家樂以實現脫貧致富和鄉(xiāng)村振興成為我國社區(qū)參與鄉(xiāng)村旅游的基本問題之一。然而，現有的農戶參與研究多是針對某一區(qū)域的案例分析，其中雖有基于抽樣調查的定量分析，但有3個問題值得重視：（1）我國鄉(xiāng)村中農戶的數量往往難以滿足一般統計模型對樣本數量的最低要求（“小樣本”研究）。現有研究經常采取多個鄉(xiāng)村抽樣調查的方法以獲得足夠的樣本。但這種方法得出的結論在多大程度上能夠反映研究區(qū)的實際，以及能否將區(qū)域的研究結果應用到該區(qū)域的某一具體鄉(xiāng)村值得商榷。（2）農戶參與的條件和路徑多樣，現有的定量研究立足于測量影響因子的“凈效應”，而對各種因子之間相互作用所構成的組合（組態(tài)）缺乏解讀，難以解答“因子（條件）→結果”的傳導路徑，極易導致政策制定落入俗套和見仁見智。（3）傳統線性方法具有對稱性，即如果發(fā)現某個因素的增長導致了農戶的“參與”，那么推定該因素的減少則導致“～參與”（“～”表示邏輯非）。然而，現實情況卻并非如此簡單，導致高績效的因子與產生低績效的因子往往不一致，具有非對稱性。例如組織衰落與創(chuàng)業(yè)失敗近年來日益受到重視，就是因為學者們發(fā)現以往研究企業(yè)成長的文獻并不能反過來應用到創(chuàng)業(yè)失敗的解釋中去[9]。

“農戶參與鄉(xiāng)村旅游中”是一個結果，而導致這個結果出現的前因條件及其組合是復雜多樣的，這是典型的“多重并發(fā)因果”問題。從集合論的角度分析，“參與”/“～參與”的路徑可視為前因條件的組態(tài)，有的組態(tài)農戶選擇較多（覆蓋度較高），形成了農戶參與的主要組態(tài)路徑;有的組態(tài)農戶選擇較少（覆蓋度較低），成為次要路徑。然而，無論覆蓋度差別有多大，所有組態(tài)路徑都達成了同一參與結果，這充分詮釋了“條條大路通羅馬”。

農戶參與的小樣本性、多重并發(fā)因果性和非對稱性使得專注于變量“凈效應”的對稱性研究方法在應對該問題時捉襟見肘，而在小樣本組態(tài)研究中，美國學者拉金發(fā)展出來的定性比較分析（qualitative comparative analysis，QCA）為解決“多重并發(fā)因果”問題提供了新的方法[10]。QCA是一種以案例研究為導向的集合研究方法[11]，依據的核心邏輯是集合論思想，該方法從集合論的角度觀測條件和結果的關系，并利用布爾代數算法形式化分析問題的邏輯過程，強調通過實證資料與相關理論的不斷對話，從小樣本數據中建構出研究議題的因果性關系[12]。QCA對樣本規(guī)模要求不高，在大、中、小規(guī)模樣本上都可以運用，并在變量主要由二分形式組成的中小規(guī)模樣本的研究中具備較大的優(yōu)勢[13]。

QCA從整體和系統的角度考察導致結果產生的條件組態(tài)，著重識別和測量前因條件所構成的組態(tài)路徑，有效解決了傳統定量研究中的共線性問題。因此，QCA帶給社會科學研究者的遠不只是一種技術性手段，更是一種全新的研究邏輯[14-15]，將為解決復雜因果關系和增強實踐切題性帶來革命性的貢獻，成為管理學研究的新道路[9，16]。

基于此，本研究以山東省淄博市周村區(qū)平樓村為例，采用QCA來求解農戶參與的前因條件和組態(tài)路徑。本研究的主要貢獻在于：將QCA運用到農戶參與鄉(xiāng)村旅游中，揭示了QCA在探討農戶參與議題中的必要性和重要性;通過使用模糊集定性比較分析（fussy set QCA， fsQCA）和清晰集定性比較分析（crisp set QCA， csQCA）對入戶調查的數據進行分析，明確了農戶“參與”和“～參與”結果的非對稱性，提出了使用四分位和散點圖進行綜合校準的方法，指出不應對fsQCA過分依賴，而應根據樣本特征和研究目的靈活選擇研究方法。而且，通過使用二項邏輯斯蒂回歸模型（binary logistic regression model， BLRM）對同一數據進行計算，驗證了QCA的穩(wěn)健性（特別在識別核心條件方面），為QCA在相關領域的應用提供了方法論借鑒。

1 研究綜述

Murphy在1985年提出的社區(qū)參與旅游[17]已經成為國際旅游研究的基礎理論之一，并在理論和實踐上得到了廣泛拓展。由于社區(qū)參與旅游在尋求公平、社區(qū)增權和可持續(xù)發(fā)展等方面的天然使命和特性，使其在鄉(xiāng)村旅游、減貧和鄉(xiāng)村可持續(xù)發(fā)展中得到充分應用，相關研究涉及鄉(xiāng)村旅游和旅游扶貧的經濟和非經濟效應、貧困人口參與和受益等方面[18-22]，特別是扶持當地人參與旅游產業(yè)以共享旅游收益，并實現社區(qū)和旅游可持續(xù)發(fā)展的做法得到學者的重視。例如，Tosun認為參與式發(fā)展將為當地人創(chuàng)造更好的機會，使他們從當地的旅游發(fā)展中獲得更大和更均衡的利益，從而促進可持續(xù)旅游發(fā)展原則的實施[23];Milewa等認為旅游規(guī)劃的產生是為了保護當地人免受旅游規(guī)劃的影響并且獲得旅游發(fā)展所帶來的利益，因此保護和幫助當地人參與制定旅游規(guī)劃成為必須[24];Lorraine等和Park等的研究揭示了本地居民對旅游影響的感知是其支持和參與旅游發(fā)展、實現可持續(xù)旅游開發(fā)和管理的重要預測因素[25-26]。然而，學者也意識到社區(qū)參與鄉(xiāng)村旅游是一個多層面、錯綜復雜的領域[27]，缺乏理論框架[23]。

目前，國際上社區(qū)參與旅游研究在方法和內容上更為豐富，指向了更加微觀和個性化層面。例如Olya等對土耳其世界遺產帕穆克卡爾的3個鄉(xiāng)村社區(qū)進行了研究，發(fā)現每個社區(qū)群體都有一種支持可持續(xù)旅游發(fā)展的獨特方法，這表明必須為社區(qū)管理制定個性化的策略[28];Biddulph調查了柬埔寨一個主要旅游目的地外圍的3個村莊，指出應該在對當地農戶現有的生計組合充分了解的基礎上，制定旅游業(yè)的相關政策[29];在印度尼西亞，旅游業(yè)的利益已經被農村地區(qū)的富裕家庭所壟斷，貧困人口參與旅游的門檻亟待突破[30];Wang等對兩個鄉(xiāng)村旅游社區(qū)的農戶參與進行了對比研究，并指出社區(qū)參與的研究應該深入農戶層面，關于農戶參與的研究重在對方法的探索，而不是簡單地將實證研究的結果從一個案例地復制到另一個[8]。

我國社區(qū)參與旅游發(fā)軔于20世紀90年代[31]，目前已經成為旅游研究的重點和熱點之一，社區(qū)參與在政治、經濟、文化和環(huán)境等方面影響的成果異彩紛呈，充分體現出我國對社區(qū)參與旅游的重視。尤其在鄉(xiāng)村旅游扶貧方面，扶持當地人（特別是貧困人口）參與鄉(xiāng)村旅游的重要性已經得到廣泛認同[32-34]，研究議題涵蓋社區(qū)參與的重要性和內涵[35]、居民的旅游扶貧效應感知[36]、農村貧困社區(qū)參與旅游發(fā)展及其規(guī)劃的基本出發(fā)點和實踐框架[37]、社區(qū)參與式旅游扶貧機制[38]和參與旅游扶貧的法律機制完善[39]等方面，充分體現出多樣化、定量化和深刻化的研究趨勢，以及社區(qū)參與旅游與我國減貧需求的無縫對接。遺憾的是，我國社區(qū)參與旅游缺乏深入細致的實證研究[40]，真正原創(chuàng)性的、源于中國現實特點的理論探討相當欠缺[32]。

值得慶幸的是，圍繞農戶進行深入的定量分析，成為近年來我國社區(qū)參與旅游研究的亮點。例如，盧沖等基于計劃行為理論，構建了貧困農牧民參與旅游的理論模型，對四川藏區(qū)貧困農牧民參與旅游意愿及行為的影響因素進行了分析[41];黎潔和高嵐收集了陜西省22個旅游扶貧村的農戶抽樣調查數據，采用雙重選擇模型等分析了農戶參與旅游對家庭農林業(yè)勞動時間、外出務工時間的影響[42];余利紅基于湖北省恩施市兩個村的調查數據，通過匹配倍差法評估了鄉(xiāng)村旅游扶貧對農戶的增收效應[43];此外，關于農戶參與旅游決策行為結構[44]，農戶適應旅游發(fā)展的模式及影響機制[45]，鄉(xiāng)村旅游發(fā)展對農戶生計的影響[46-49]和農戶鄉(xiāng)村旅游適應性評價與影響因素[50]等成果的出現，極大開拓了研究視野，為形成具有中國特色的社區(qū)參與鄉(xiāng)村旅游夯實了基礎。

對既有研究的梳理不難看出，通過抽樣調查獲取案例地的數據，采用定量方法進行統計分析是農戶參與研究的一般范式。然而，基于自變量相互獨立、單向線性關系和因果對稱性的常用統計技術，聚焦于控制其他因素的情況下分析自變量對于因變量的邊際“凈效應”[9，51]。當自變量間相互相關時，單個變量的獨特效應可能被相關變量掩蓋，屬性間復雜的非線性互動和復雜的因果關系被忽略[9]，難以全面分析和深入解讀產生結果的原因及其相互關系。由于提供了解決“多重并發(fā)因果”問題的整體分析方法，以及更好地回答了因果關系的非對稱性問題，QCA在管理領域日益受到重視，國內外關于QCA的成果迅速增加，成為管理學領域成長最快的研究方法之一。

QCA最初的分析技術是csQCA，后來發(fā)展出fsQCA和多值集定性比較分析（multi-value QCA，mvQCA）等。由于fsQCA能夠處理多種類型的前因條件（特別是連續(xù)變量）且更加嚴格和精確，因此近幾年得到越來越多的關注和應用。

2011年以來，國際上將QCA與旅游管理相結合的成果開始出現，議題涉及不同鄉(xiāng)村社區(qū)旅游發(fā)展的策略[29]，國家文化對國際游客行為的影響[52]，動機和參與體驗對游客重游葡萄酒產區(qū)的作用[53]，文化、信仰和經濟所構成的組態(tài)對不同國家消費者付小費行為的影響[54]，度假者的風險、價格和社會關系等感知對其選擇共享住宿時的影響[55]，英國脫歐對倫敦游客出國游傾向的影響[56]，高績效鄉(xiāng)村旅游的組態(tài)[57]，會議和觀光局（CVBs）高績效表現的組態(tài)[58]等。特別是2017年以來，相關研究成果開始集中出現，旅游、酒店和休閑管理對QCA的重視可見一斑。我國在此領域尚屬短板，QCA與農戶、農家樂和社區(qū)參與相結合的專門研究尚付闕如。

2 研究方法

2.1 研究區(qū)概況

本研究數據來自山東省淄博市周村區(qū)王村鎮(zhèn)平樓村（中心點坐標：36?42′27″N，117?50′20″E，海拔：108米）。該村有農戶52家，符合小樣本分析的特征。平樓村所在的王村鎮(zhèn)是貧困鎮(zhèn)，得益于各級各類扶貧項目的帶動、毗鄰周村市區(qū)、以及緊靠文昌湖旅游度假區(qū)（直線距離3.6千米），平樓村具有發(fā)展農家樂的資源、區(qū)位和市場優(yōu)勢，截至2018年年底，平樓村有14戶開辦了農家樂。

2.2 前因條件確定

農戶參與農家樂的路徑是前因條件的組態(tài)，因此確定前因條件是進行QCA分析的前提和基礎。本研究對前因條件的篩選主要依據既有的研究成果和平樓村的實際，共確定了9個前因條件。

首先，人力資源和參與意愿對鄉(xiāng)村旅游發(fā)展的重要性已經得到認同[59-61]。為了更為細致地表達人力資源，研究組將其分為4個維度：“男性比例”（農戶中男性人口的比例，縮寫為MR）、“青壯年勞動者比例”（農戶中50歲以下適齡勞動人口比例，縮寫為YM）、“受教育年限”（即家庭成員平均受教育年限，縮寫為EY）和“成員數量”（農戶成員的數量，縮寫為FM）。而“參與意愿”（農戶主要決策者參與農家樂的意愿強度，縮寫為PW）則采用李克特5分量表法進行衡量，1～5表示參與意愿從低到高。

其次，農家樂為游客提供了住宿、餐飲和娛樂等多項活動[62]，這些活動的開展需要一定空間。理論上，農戶的居住面積越大，其所能提供的活動空間和類型也越多，參與農家樂的可能性和效益越好，因此“住房條件”對農家樂的發(fā)展至關重要[63-64]。然而，根據山東省實施《中華人民共和國土地管理法》辦法：平原地區(qū)的村莊，農戶的宅基地面積為200平方米。這意味著宅基地面積對平樓村的所有農戶都是均值。有鑒于此，筆者將“住房條件”轉化為“房間數量”（縮寫為NR）和“房屋質量”（縮寫為QH）兩個條件，以此來評判農戶的住房條件。對于房屋質量，使用李克特5分量表法刻畫，1～5表示房屋質量由低到高。

再次，資本和資金對于農家樂及其他形式的鄉(xiāng)村旅游發(fā)展也非常重要[61， 65]。遺憾的是，在調查過程中，極少有農民愿意披露真實的財務信息。由于土地對于農民而言是最重要的資本，因此用“土地面積”（縮寫為LA）來反映農戶的固定資產，用“消費水平”（縮寫為CL）來映射農戶的流動資本（大多數中國農民習慣于量入為出[8]）。“消費水平”是個綜合指標，是對農戶擁有的家用電器、交通和通訊工具等的綜合評估，采用李克特5分量表法表征，1～5表示消費水平從低到高。

2.3 數據收集

為了提高研究精度，本研究對平樓村全部農戶進行了入戶調查。與抽樣調查相比，全覆蓋的入戶調查能夠最大程度地反映被調查鄉(xiāng)村及農戶的信息，減少信息的遺漏和失真。但這種方法往往需要多次執(zhí)行，耗費時間長，因此比較適合小樣本研究。2018年7～8月，研究者對平樓村進行了3次入戶調查，采集了全部農戶的信息（第一次和第二次入戶調查由于部分農戶外出，未能收集全部農戶數據）。數據采集結束后，將所有數據輸入fsQCA3.0（windows版）建立數據庫。

2.4 QCA

QCA的主要任務是通過案例樣本的實際來識別和測量符合現實的組態(tài)和條件，其基本邏輯和步驟主要包括5個。

（1）確定前因條件：根據理論基礎和案例實際，確定n個前因條件，形成2n個可能組態(tài)。由于前因條件的數量決定著可能組態(tài)的多少，因此前因條件的確定應根據樣本數量，以及可能組態(tài)與案例中體現組態(tài)的對應進行篩選。如果前因條件數量過多，則會導致邏輯余項（即無法驗證的可能組態(tài)）過多，影響結果的質量。

（2）校準：即根據閾值，將原始數據轉化為具有明確性質的、符合QCA邏輯的過程。例如某個成年男性的身高為170 cm，如果以我國18～44歲男性平均身高169.7 cm（《中國居民營養(yǎng)與慢性病狀況報告（2020年）》）為閾值進行校準，則該男子身高歸屬于“高”的集合，而如果以175 cm作為閾值，則該男子不屬于“高”的集合。校準是QCA研究中關鍵的環(huán)節(jié)之一，閾值的設置決定著校準結果和整個研究的可靠性。

（3）真值表（truth table）分析：真值表是樣本數據與可能組態(tài)的對應關系，是基于給定數據集的所有組態(tài)的綜合顯示[10]，構建真值表可以得到案例在可能組態(tài)上的分布。通過真值表分析，樣本可能出現5種組態(tài)結果：“1組態(tài)”（結果為1）、“0組態(tài)”（結果為0）、“無關組態(tài)”（結果不確定）、“矛盾組態(tài)”（即對于一些樣本的觀察結果為1，而對于其他觀察結果為0的組態(tài)）和“邏輯余項”（樣本中未觀察到但理論上存在的組態(tài)）。

（4）布爾最小化：布爾最小化運算是將一個長且復雜的表達式“約簡”成一個更短、更簡潔的表達式[10]，即如果兩個布爾表達式都導致了同一結果，但這兩個表達式存在一個因果條件不同，則可以認為該因果條件與結果的達成是不相關的，因此可以去掉這個條件，以創(chuàng)建更簡單的組合表達。通過布爾最小化，借助一致性檢驗和組態(tài)覆蓋度，評估條件或條件組合構成結果的必要性，可以得到復雜解，通過反事實分析（counterfactual analysis）最終得到簡約解和中間解。

（5）結果闡釋：中間解包含簡單的反事實假設，因此它通常比復雜解（未納入反事實假設）更為精簡，也是多數研究成果主要報告和闡釋的結論[10]。然而，納入全部反事實假設（包括簡單和困難兩種反事實假設）的簡約解比中間解更為簡約，對于某些中間解較為復雜的研究，報告簡約解也不失為一種透視結果的選擇。

本研究主要使用fsQCA和csQCA對數據進行探索，主要原因在于：一方面，農戶參與農家樂的前因條件包括連續(xù)變量和等距變量，這使得fsQCA成為首選方法;另一方面，農戶參與農家樂的結果（outcome，即QCA試圖解釋的變量）只有兩個，參與（賦值為1）和不參與（賦值為0），這是典型的兩分變量。而作為QCA技術基礎的csQCA在分析兩分變量時頗具優(yōu)勢，因此本研究擬對同一數據使用csQCA進行對比研究。

3 結果

3.1 fsQCA分析結果

（1）校準結果

本文對fsQCA最大隸屬度、模糊點和最小隸屬度的閾值（break point）設置首先借鑒Fiss和程建青等的研究結果[66～67]，即將數據的上、中、下四分位設置為閾值。然而發(fā)現，數據呈非正態(tài)分布，且EY、NR和CL這3個條件出現四分位間距為0的現象。因此，采用四分位確定閾值并不合適本研究，必須深入分析案例進行重新設置。

根據Rihoux和Ragin提出的校準基本準則和檢查數據分布的建議[10]，在第二次閾值設置中，本研究使用散點圖觀察數據的分布，然后根據平樓村的實際情況并結合四分位進行綜合判定，力求使數據處理過程和結果更貼近事實，調整后的閾值如表1所示。

（2）計算結果

數據校準后，將“參與”設置為結果運行計算，行一致性（row consist）參考Fiss的建議[66]，設置為較嚴格和穩(wěn)妥的0.8。然而，真值表計算結果顯示，現有案例沒有對結果為1的組態(tài)的解釋，即結果為1的組態(tài)皆為邏輯余項，現有案例都是對結果為0的解釋。曾經有研究將行一致性設置為小于0.8[68]，因此本研究嘗試將行一致性設置為0.75和0.7，但結果也不理想：當設置為0.75時，依然未有案例解釋1;0.7時僅有1個案例解釋1。

在真值表中發(fā)現，現有案例對“～參與”的解釋效力遠大于“參與”，因此，本研究將結果設置為? ? “～參與”，使用fsQCA探討農戶參與的約束因子和組態(tài)路徑。經過計算，復雜解、簡約解和中間解的一致性分別為：0.964、0.933、0.964，均大于0.8（0.8的規(guī)定基于Fiss[66]），通過了一致性檢驗。中間解有11個組態(tài)路徑（表2），這相對于52個案例來說是較為復雜和難以解釋的。而簡約解（表3）給出了6個核心條件和4個組態(tài)，每條路徑的前因條件更為清晰和簡潔。而且，簡約解的整體覆蓋度為0.878，大于復雜解（0.683）和中間解（0.683）。因此，本研究建議采用簡約解分析平樓村農戶參與農家樂的障礙條件和約束路徑。

從簡約解可知，制約農戶參與的6個核心條件為：～PW、～EY、～FM、～LA、～MR和YM，組態(tài)表達式分別為：①～參與意愿→～參與;②～受教育年限→? ? ～參與;③～家庭成員數量*～土地數量→～參與;④～男性比例*青壯年勞動力數量→～參與。其中路徑①、②、③較易理解，即低績效的前因條件的組態(tài)導致“～參與”結果的發(fā)生。值得注意的是，在路徑④中，對“青壯年勞動力數量多”（YM）存在的理解不應割裂，而應與“男性比例低（～MR）”結合起來。這兩個條件同時存在意味著農戶中處于青壯年的男性少，而該部分人群往往是農戶中的主要決策者，決策者的缺乏導致“～參與”的結果較為合理。該結果也提示研究者，對前因條件的分析和闡釋應建立在條件的組態(tài)基礎上，從整體的角度考察因子對結果的作用，這也體現了QCA與傳統定量研究的不同之處。

3.2 csQCA分析結果

（1）校準結果

由于fsQCA僅求解出農戶“～參與”的核心條件和組態(tài)路徑，因此本研究嘗試運用csQCA求解農戶“參與”的核心條件和組態(tài)路徑。與fsQCA類似，csQCA同樣要對數據進行校準。與fsQCA對最大、最小隸屬度和模糊點閾值的設置不同，csQCA根據閾值將原始數據分為兩類：0（完全不隸屬）和1（完全隸屬）。為了保持兩種方法的可對比性，csQCA閾值設置采用了fsQCA閾值設置中的交叉點（見表1中的交叉點）。

（2）計算結果

對校準后的數據進行真值表計算，“參與”設置為結果，行一致性的過濾點同樣為嚴格的0.8。真值表計算結果顯示，有14個案例呈現了高績效參與，38個案例為低績效參與，高、低績效參與樣本并存的情況預示著csQCA可以對組態(tài)路徑進行下一步探索。

繼而，在csQCA中進行標準分析（standard analyses），計算結果顯示，簡約解、復雜解和中間解的一致性為1，覆蓋度為0.929，符合要求。中間解的前因條件和組態(tài)路徑結果如表4所示。

從各組態(tài)的覆蓋度來看，組態(tài)路徑1的最高（0.429），是農戶參與的最主要組態(tài)，路徑2～路徑4為0.286，而組態(tài)5僅為0.071，路徑覆蓋度及邊緣條件在路徑中表現的不同，為決策者的政策設計重點和資源投放方向提供了依據。值得注意的是，csQCA的簡約解只有一個組態(tài)：MR*EY→參與，意味著“男性比例高”和“受教育年限長”兩個條件同時存在導致了農戶“參與”的結果發(fā)生。該路徑中包含的MR和EY兩個前因條件，說明平樓村農戶高績效參與的“核心條件”為MR和EY。

MR和EY作為核心條件具有理論和實踐基礎。首先，關于性別在鄉(xiāng)村旅游中的影響和作用，已經得到國內外學者的關注并有相關研究結論出現，例如林宗賢等指出在鄉(xiāng)村旅游中，女性的拉力創(chuàng)業(yè)動機明顯高于男性，而男性的推力創(chuàng)業(yè)動機則明顯高于女性[69];李星群認為性別對鄉(xiāng)村旅游創(chuàng)業(yè)動機影響有其必要性和重要性，其可誘發(fā)性別意識，從而推動鄉(xiāng)村旅游創(chuàng)業(yè)活動[70];McGehee等指出，鄉(xiāng)村旅游活動大都源于女性的勞動，如制作食品、編織家居用品[71]。其次，關于教育在鄉(xiāng)村旅游、旅游扶貧中的重要作用已經有較多成果進行了佐證，在此不一一贅述。因此，男性比例和受教育水平成為該案例的核心條件具有一定的理論和實踐基礎。

從中間解各組態(tài)所包括的前因條件來看，除MR和EY外，其他前因條件在各個路徑中均出現過，為邊緣條件。然而，根據隸屬度，這些邊緣條件在各個路徑中的具體表現不一：YM在路徑1中為無關條件，在路徑2～路徑4中為高績效出現，而在路徑5中則為低績效;FM在路徑1～路徑3和路徑5中為高績效出現，在路徑4中為無關條件;PW在5個路徑中均為高績效出現;NR在路徑1～路徑4中為低績效出現，而在路徑5中則為高績效出現;QH在路徑1、路徑2和路徑4中為高績效出現，在路徑3中為無關條件，而在路徑5中則為低績效出現;LA在路徑1中為低績效出現，在路徑2～路徑5中為高績效出現;CL在路徑1、3、4中為高績效出現，在路徑2中為無關條件，在路徑5中為低績效出現。因此，對邊緣條件和無關條件的識別要落實到具體的組態(tài)路徑中詳加分析，而不能僅從總體上來判定。

3.3 穩(wěn)健性檢驗

為了驗證MR和EY作為平樓村農戶高績效參與農家樂核心條件的穩(wěn)健性，本研究采用BLRM來計算農戶參與農家樂的主要影響因子。采用該模型的主要原因在于：（1）農戶參與農家樂的結果（因變量）具有典型兩分性（0表示未參與，1表示參與），且自變量具有連續(xù)變量和等距變量兩種，而BLRM對自變量類型的要求較為寬松;（2）BLRM不僅能根據自變量推算因變量的發(fā)生概率，還能夠根據因變量和自變量數據篩選出主要影響因子，符合探查主要影響因子的目的;（3）BLRM是社會科學領域處理兩分變量的最常用模型之一[72]，其計算過程和結果較易理解。BLRM形式為：

[P=exp（B0+B1X1+B2X2+…+BiXi）1+exp（B0+B1X1+B2X2+…+BiXi）]

其中，P為發(fā)生概率，B為系數，X為自變量。

將數據輸入IBM SPSS Statistics 20.0，以農戶參與的結果為因變量，以9個前因條件為自變量，采用向前逐步回歸的方法計算。結果顯示，BLRM進行了兩步回歸，每一步回歸進入模型的變量分別為EY和MR（表5）。

從顯著性來看，兩個模型的自變量和常量顯著性均小于0.05，符合統計學要求。基于此，本研究通過Hosmer-Lemeshow檢驗和模型預測準確率（表6）來確定最佳模型（optimal model）。

根據表6，模型2的Hosmer-Lemeshow檢驗顯著性水平大于模型1（在Hosmer-Lemeshow檢驗中，顯著水平越高則代表模型的擬合優(yōu)度越高），且模型2的總體預測準確率（96.2%）高于模型1（92.3%），因此，模型2為最佳模型，形式為：

[P=exp（-19.649+0.446X1+0.125X2）1+exp（-19.649+0.446X1+0.125X2）]

其中，X1為EY，X2為MR，這兩個影響因子的系數（0.446和0.125）均大于0，說明平樓村中農戶的參與概率隨著EY和MR的增加而提高。

從QCA和BLRM的結果來看，農戶參與農家樂的核心條件與主要影響因子都是EY和MR。而且EY和MR在QCA結果中表現為高績效出現，在BLRM中EY和MR與農戶參與概率呈正相關，這充分驗證了QCA在識別和測量核心前因條件中的穩(wěn)健性。

4 結論與討論

農戶參與農家樂是典型的小樣本“多重并發(fā)因果”問題，立足于測量變量“凈效益”的傳統定量研究面對該類問題時往往力不從心，也無法徹底規(guī)避變量間的共線性問題，而QCA則為解決上述問題提供了途徑。從計算結果來看，QCA解出了農戶“參與”和“～參與”的核心、邊緣和無關條件及其組態(tài)，有效彌補了定量研究的不足。而且，“參與”和“～參與”的組態(tài)完全不同，這也充分體現出QCA在非對稱研究中的價值。

需要強調的是，雖然各個組態(tài)在覆蓋度和一致性等方面存在差異，但它們都達成了同一結果，體現出組態(tài)在結果上的等效性（equifinality）。這也提示實踐者在扶持農戶參與鄉(xiāng)村旅游過程中，可以根據實際情況靈活地選擇組態(tài)。例如，在農家樂和鄉(xiāng)村旅游發(fā)展的初期，應該挖掘出高覆蓋度的“參與”組態(tài)，對相應的農戶進行重點扶持，以迅速樹立標桿，產生示范帶動效應。而在中、后期，則應更關注農戶低覆蓋度的“參與”組態(tài)，聚焦于克服“～參與”的條件與組態(tài)，幫助更多農戶參與鄉(xiāng)村旅游，實現收益共享并減少貧富差距。

如前所述，盡管fsQCA在近些年倍受重視，但在本研究中fsQCA并未求解出“參與”的前因條件和組態(tài)路徑，僅解出了“～參與”的條件和組態(tài)。雖然這些結果有益于理解農戶參與農家樂的障礙因子和約束路徑，也給政策制定帶來了鏡鑒（制定扶持措施的另一個目的也是為了幫助更多農戶克服障礙參與到農家樂和鄉(xiāng)村旅游中），但是，由于QCA的非對稱性，“～參與”的結果不能簡單地反推“參與”的前因條件和組態(tài)路徑。而csQCA不但求解出了“參與”的兩個核心條件和5個組態(tài)路徑，且結果形式簡約并易于理解。這也提示研究者不應將fsQCA泛化，而應該根據實際情況靈活選擇研究方法，畢竟fsQCA是建立于csQCA之上，csQCA的理念更為直接和容易理解。

更為重要的是，csQCA的兩個核心條件與BLRM所篩選出的兩個關鍵影響因子一致，這對QCA的穩(wěn)健性檢驗具有顯著意義。目前，國外已經有學者開始對QCA進行方法上的穩(wěn)健性檢驗，但這些分析僅局限于本身數據的相互印證[73]，以及SEM（結構方程）與QCA的對比研究[55]，缺乏從定性和定量的整體維度進行分析。平樓村的研究結果揭示了QCA可靠性、穩(wěn)健性和可拓展性的存在，QCA與其他定量研究存在溝通和整合的橋梁，這也暗合了拉金提出的超越定性與定量的理念。

值得注意的是，根據顯著性水平，BLRM從最佳模型中剔除了非主要因子，這與實際存在出入——畢竟有的因子雖然在總體上的重要性低于EY和MR，但對某些農戶而言，這些被剔除的因子對于其參與農家樂可能具有重要的意義。此外，BLRM止步于影響因子識別層面，并未給出農戶參與的路徑，而QCA不但揭示了農戶“參與”和“～參與”多樣的組態(tài)路徑，對路徑的覆蓋率也進行了測量，這體現出QCA的實踐價值。

除此之外，BLRM雖然對影響因子的重要性進行了定量排序，但對結果的解讀則取決于研究者和實踐者的經驗和水平，對同一結論的應用難免參差不齊或落入窠臼。QCA恰恰彌補了這個缺陷，達成結果的種種組態(tài)為個性化參與路徑的制定提供了科學依據，也為精準措施的落地夯實了基礎。

從本研究可以看出，QCA的優(yōu)勢集中體現在對前因條件的分類（核心、邊緣和無關3類）以及對組態(tài)的識別和測量上。相對于一般線性模型，QCA對前因條件的識別更為精準和系統，例如YM作為邊緣條件，其在組態(tài)路徑中的地位和表現各不相同：在路徑1中為無關條件，在路徑2～路徑4中為高績效出現，在路徑5中則為低績效。一般線性模型求解出的自變量和因變量之間的關系較為單一和固化（正向或負向），難以深入刻畫出變量在不同實際情況中的表現。

應當注意的是，本研究前因條件和組態(tài)路徑的計算結果是基于平樓村的數據，至于從提高效率的角度考慮是否可以，以及在多大程度上將這些結果運用到其他鄉(xiāng)村社區(qū)，則需要更多的案例進行佐證。確定前因條件和組態(tài)路徑的時間、空間應用尺度也是具有理論和實踐意義的課題。囿于通過QCA分析農戶參與農家樂和鄉(xiāng)村旅游研究的匱乏，建議目前應擴大QCA的應用范疇，積累更多的實證研究，避免將某個鄉(xiāng)村的核心條件和組態(tài)路徑簡單套用到其他鄉(xiāng)村。

在本研究中，對QCA的穩(wěn)健性檢驗是基于同一數據的不同方法比對。然而，隨著前因條件的增多，QCA計算中出現矛盾組態(tài)的概率會上升，造成有限多樣性問題[51]，導致QCA的解釋力下降。既然QCA的穩(wěn)健性已經得到驗證，建議在后續(xù)研究中根據理論假設和鄉(xiāng)村實際情況，適當調整前因條件的數量，充分發(fā)揮QCA在驗證和構建理論以及最大程度貼近事實等方面的優(yōu)勢。

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