鄉村振興背景下農民幸福感知路徑與優化邏輯
——基于省域面板數據的組態研究

張新亮

南昌大學公共政策與管理學院，江西 南昌 330031

0 引言

自2017 年鄉村振興戰略實施以來，我國政府為了讓人民過上幸福美好的生活，采取了一系列綜合有效的措施，取得了令世界矚目的成就。然而，全面推進鄉村振興最艱巨最繁重的任務仍然在農村［1］，農民生活是否幸福美好是評價鄉村振興戰略實施成效的關鍵指標［2-3］。如何實現農村地區高質量發展、促進農民幸福感提升，也是當下學界探討的熱點問題［4］。近年來，學界開始關注政府行為對公眾幸福感知的影響。例如，陳剛等［5］使用O-Probit 回歸模型考察了政府質量、辦事效率對居民幸福感知的影響，結果發現良好的政府形象與工作績效能夠顯著提升居民幸福感；祁玲玲等［6］認為，政府供給并不能直接影響居民幸福感知，而是先影響居民對政府的信任度，然后才會對居民的主觀幸福感造成影響；董源等［7］研究表明，高水平的公共服務往往能夠提高居民的主觀幸福感知，并建議重點推進社會保障制度完善，以提升居民幸福感。總體來說，已有研究開始強調政府供給對居民幸福感知的重要作用，并根據各自研究提供了相應的政策建議。但既往文獻大都從經驗主義視角對農民幸福感知路徑進行分析，其路徑本身缺乏外部有效性的檢驗。鑒于此，筆者在前人研究的基礎上，根據現有理論，利用2017—2021年河北、山西、內蒙古、遼寧、吉林、黑龍江、江蘇、浙江、安徽、福建、江西、山東、河南、湖北、湖南、廣東、廣西、四川、貴州、云南、陜西、甘肅及青海等23個省（自治區）農村地區的面板數據，從組態視角著重探尋農村基礎建設、經濟質量、人居環境等方面與農民幸福感之間的多重并發關系，為政府開展治理工作提供參考。

1 研究設計

1.1 方法選擇

相比傳統實證研究方法，定性比較分析（Qualitative Comparative Analysis，QCA）方法在應對前因復雜性、降低現象復雜度、完整解讀案例等方面具有顯著優勢［8］。目前，在公共管理領域，學術界將QCA 方法廣泛應用于政策議程設置、政策執行、數字政府和地方政府治理等方面。但隨著研究的深入，傳統QCA 方法本身存在的局限性不斷顯露，如阿克塞爾·馬克斯等［9］指出QCA 方法在樣本選擇方面缺乏縱深分析視角，無法生成穩健的組態路徑等。為了拓展QCA 方法的縱深分析視角，有學者提出基于面板數據研究的動態QCA方法［10］，在保留傳統定性比較分析方法的布爾運算邏輯的同時，實現對面板數據的縱深研究。2022 年，張放[11]率先在國內將動態QCA 方法應用于政府信息公開水平影響因素探究。筆者在現有理論和前人研究的基礎上，運用動態QCA 方法對省域面板數據中有關農民幸福感的數據進行縱深分析。

1.2 評價指標體系的構建及數據來源

1.2.1 評價指標體系的構建

縮小城鄉差距，提升農村公共服務供給水平，是鄉村振興的要義之一。該研究認為，由公共部門所提供的客觀福祉被宏觀概念上的公共服務所涵蓋，即客觀福祉水平能夠反映公共服務的供給水平。山東大學生活質量與公共政策研究中心課題組已經連續15 年對中國居民客觀福祉進行統計、分析和評價，形成了比較全面的中國居民客觀福祉評價指標體系。在此基礎上，筆者根據羅必良等［12］最新研究成果、農民生活情況，構建了由7個維度、共27個條件變量組成的農民幸福感評價指標體系（見表1）。

表1 公共服務與幸福感評價指標體系

1.2.2 數據來源及預處理

鑒于數據可得性及該研究重點，選取2017—2021年中國23 個省（自治區）的相關面板數據進行研究。在農民主觀幸福感和身份確權方面，中國社會狀況綜合調查（Chinese Social Survey，CSS）、中國家庭追蹤調查（個人庫）（China Family Panel Studies，CFPS）和中國綜合社會調查（Chinese General Social Survey，CGSS）系列數據庫均包含有關農民主觀幸福感和“是否參加上屆村委會選舉”的題項。考慮不同量表之間量程不統一的情況，筆者將每年度指標數據的最大、最小及中間值分別賦值1、5、10，并根據具體選項內容對其他得分逐一編碼為不同變量，最終得到2017—2021 年中國23 個省（自治區）農民有關主觀幸福和身份確權的省域面板數據。

其余變量數據來自各統計年鑒及官方公開資料，部分數據經過統一處理后所得。對于少量缺失數據，筆者根據其時間軸上的分布特征，視情況采用均值法或一次加權移動平均法（對最近2 年數據分別賦予0.6、0.4 權重值進行移動平均）進行補全操作，以保證數據的平衡性。由于各具體指標變量無法直接進行運算，筆者參照邢占軍［4］的做法，通過max-min 方式對所有條件變量數據進行標準化處理，將指標體系中所包含的正、負向指標數據分別通過式（1）進行無量綱化處理。

式（1）中：Zi表示無量綱化后的數據；xi為各具體指標；和分別表示以2011 年為基年，取其對應具體指標的最大、最小值對變量數據進行校準。

考慮具體指標在面板數據中存在調整或缺失的現象，筆者在基年指標缺失時根據實際情況將該具體指標基年數據自動平移至原基年最近的年份，并將其作為最終的基年數據進行無量綱化處理。根據經過上述處理后的數據熵值特征，分別對各具體指標賦予權重，具體變量數據來源如表1所示。

2 數據分析及實證結果

2.1 數據校準

在進行組態必要性和充分性分析之前，標準化的數據需要進行二次校準，以降低前因條件的復雜性。由于目前學界在該研究所涉及具體指標對結果變量產生的影響方面還存在較多分歧，為了盡可能消弭隱性矛盾，筆者選擇95%、50%和5%作為二次校準錨點，以此對整體數據進行直接校準。為盡可能保留數據中所蘊含的信息及防止數據丟失，對二次校準后的數據采取放大處理，具體校準結果見表2。

表2 變量校準

2.2 農民幸福感知單個條件必要性分析

在定性比較分析方法中，單個條件必要性分析是探討條件變量對結果變量是否存在必要影響的關鍵步驟，能夠進一步降低條件變量的復雜度，提升研究結果的準確性。為了實現時間縱深分析的同時實現橫向截面分析，筆者對各條件變量組間、組內的調整距離進行一并匯總，具體分析結果如表3 所示。在動態QCA 方法分析中，若某變量調整距離小于0.2，則代表該匯總結果準確，可以作為判定標準。在表3中，調整距離小于0.2 的單個條件變量的匯總一致性均小于0.9，說明這些變量不是結果變量的必要條件。其余條件變量的調整距離大于0.2，說明匯總結果不夠準確，需要對其進行更深層次的探討。分別對組間調整距離大于0.2條件變量的組間一致性和覆蓋度進行分析，發現低水平的“身份確權”有可能是導致幸福感較低的必要條件。再加上相關研究普遍認為“身份確權”能夠對農民的幸福產生顯著的促進作用［13］，因而認為該變量是實現高水平幸福感的核心條件。

表3 單個條件必要性分析結果匯總

2.3 農民幸福感知路徑充分性分析

為了探尋條件變量所構成的不同組態和結果變量存在的多重并發關系，筆者在現有理論和前人研究的基礎上，根據數據特點，將一致性閾值設置為0.8，并指定PRI閾值為0.7，對所覆蓋案例進行組態充分性分析。根據前文必要性的分析結果，認為身份確權有利于農民幸福感的提升，因此在進行組態充分性分析時將“身份確權”變量設置為正向。這樣，采用動態QCA方法進行組態充分性分析時便會優先探索增加“身份確權”變量的取值。

考慮我國各省（自治區）農村地區的人口空間分布、年齡結構、資源稟賦等方面有著較大的差異，難以對條件變量的影響作用一一判別，因此不再對其他變量進行方向預設。此外，為提升分析結果的精準度和政策價值，筆者在進行低幸福感組態充分性分析之前將高水平“身份確權”設置為負向，輔以增強標準解對導致低幸福感的路徑進行研究。最終共生成7 條組態，其中組態1、2、3為高水平幸福感提升路徑組態，其余組態為導致低水平幸福感的路徑組態，具體結果如表4所示。

表4 條件組態充分性分析匯總

各條件變量構成的組態對高幸福感解釋的組間、組內調整距離均小于0.2 的同時，總體一致性、PRI分別達到了0.919、0.776，且各組態一致性、PRI值均大于0.9、0.7，表明上述組態能夠對結果變量產生較好的解釋。整體來看，“身份確權”貫穿高幸福感提升路徑，在每個組態中均作為核心變量對結果變量產生影響。值得注意的是，“人口結構”在高幸福路徑中出現了大面積缺失，卻在導致低幸福感的路徑組態中表現活躍。這種情況有悖于日常認知，需要對其進行深層次的探討。

組態1 在良好“人口結構”明確確實狀態下，以“基礎建設”“文教娛樂”“社會保障”和“身份確權”作為核心條件變量，實現了高水平的幸福。作為在類型組態中核心條件最多的組態，組態1 分別在PRI、覆蓋度及唯一覆蓋度3 項指標上表現優異，遠超同類型中的其他組態，說明組態1 擁有較廣的案例覆蓋范圍，且對其覆蓋案例擁有較為穩定、良好的解釋。但是，在同類型組態中該組態的一致性最低，可能是該組態的實現難度較大，然而組態1 涵蓋地區的農民很可能擁有較高水平的幸福感。

組態2、3 都是在多個條件變量明確缺席的情況下，選擇不同的條件組態實現了對當地農民幸福感的提升。進一步分析發現，兩條組態在“文教娛樂”“社會保障”是否應該作為提升幸福感的影響因素方面產生了較大分歧。在高水平幸福感的路徑中，組態3 一致性達到了同類型組態最高，但其余關鍵指標均為同類型組態的最低值，說明組態3 實現難度較小，但質量較低。組態2 在一致性、PRI、覆蓋度方面總體表現均優于組態3，表明農村地區幸福感提升路徑對于精神文明等類型的公共服務供給有著更為迫切的需求。

整體上，導致低水平幸福感的路徑中條件變量表現越單一，其對應組態的唯一覆蓋度就越低，組態本身越不具備成為典型案例的潛質。比較有代表性的有組態4、5、7 條件變量缺失情況較為嚴重，其一致性、唯一覆蓋度均處于較低水平，證明這3 個組態所覆蓋案例較少，且不具備較明顯的典型特征。此外，這3 個組態在對案例的覆蓋度方面顯現出較高的水平，表明其可以對多數的低水平幸福案例進行合理的解釋。

相比組態4、5、7，組態6 的條件變量缺失最少，其唯一覆蓋度達到了同類型路徑中最高，表明高水平的“基礎建設”“經濟質量”“社會保障”和“人口結構”條件變量同時存在也不一定會為農民帶來高水平的幸福感。實際上，單純從組態特征來看，組態6 具有成為高幸福水平類型的路徑的潛力，結合組態1、2、3 的條件變量缺失情況，發現有可能是“身份確權”條件變量缺失導致組態6成為低水平幸福感類型的組態。

2.4 農民幸福感知路徑穩健性檢驗

雖然各組態的組件調整距離均小于0.2，組態并未出現明顯的時間效應，但是無法明晰各組態在時間縱軸上的表現。為進一步考察單個組態的時間效應，檢驗其穩健性的優劣，將每個條件組態的一致性按照時間順序進行可視化，具體結果如圖1所示。

圖1 條件組態組間一致性匯總

2017—2020 年的所有組態均達到該研究要求的一致性閾值，其中高水平幸福感類型路徑整體一致性表現略遜于低水平幸福感類型路徑。但這一形式在2021 年得到了扭轉，導致低幸福感類型路徑的一致性出現了斷崖式下跌，該類型的所有組態一致性迅速降低到0.8 附近。結合2019 年年末出現的新型冠狀病毒感染情況，一個可能的解釋是常態化下農村地區公共服務供給對幸福感提升的穩定性略遜于致使低水平幸福感類型組態，但在緊急情況下由于政府工作扁平化水平、統一性等得到大幅提升，農村公共服務供給水平迅速提升，繼而使得農民幸福感得到了大幅提升。而由于公共服務供給過程中不確定因素減少，低水平幸福的路徑一致性出現下滑也在情理之中。

2.5 農民幸福感知路徑異質性檢驗

同理，各組態組內調整距離小于0.2并不能解釋在單個條件必要性檢驗時組內所產生的波動現象。通過組態組內一致性的檢驗能夠從更加具體的角度來探討組態與該現象之間的聯系，找到影響組態組內解釋力度的真正原因。為了能夠從整體上把握組態組內一致性的特征，筆者對上述所有組態所覆蓋的全部案例一致性進行散點圖繪制，并認為組內一致性低于0.8水平的組態對其所涵蓋地區不具備良好的解釋，具體分析結果如圖2所示。

圖2 條件組態組內一致性匯總

由圖2 可知，沒有一條高水平幸福類型路徑能對江西、福建兩省的農村地區產生令人信服的解釋。筆者通過Kmeans聚類尋找相似案例，并在此基礎上找尋導致同因異果現象的真正原因。筆者對各案例進行多次聚類分析，以便對其進行比較分析。最終聚類結果顯示，江西省、河南省具有較高的相似度，但是高水平幸福感類型路徑卻能夠對后者產生良好的解釋。與此同時，江蘇、浙江和福建3 省的農村地區在公共服務供給方面具備較高的相似度，但是兩種類型的組態都能夠對江蘇、浙江兩省農民幸福感產生良好的解釋。通過對以上案例所有指標的逐一比對發現，相比其他省份地區，江西、福建兩省農民身份確權出現了明顯下滑趨勢，再次印證了身份確權在農民幸福感提升方面具有關鍵作用。

3 結論與啟示

筆者采用動態QCA 方法，對2017—2021 年我國23 個省（自治區）農村地區的面板數據進行了分析，探尋了3 條較為穩健且能夠促進農民幸福感提升的路徑組態，可為政府開展治理工作提供參考。該研究主要得出以下幾點結論與啟示。

第一，身份確權變量對農民高水平幸福感提供著基礎性的保障作用。結合低水平幸福路徑組態特征，可以發現身份確權變量基本上不具備可替換的屬性。因此，各地應通過制度規約等方式健全村委選舉流程，以確保農民正常政治訴求的表達。

第二，除身份確權外，單個條件變量不會對公共服務滿意度產生較為明顯的影響，說明公共服務供給與農民幸福感之間的作用大都通過組態路徑實現。

第三，我國農村地區的良好人口結構出現了大面積缺失，在城鄉二元結構帶來的影響下，擁有良好人口結構的農村地區卻很有可能步入低水平的幸福生活中。該現象一方面說明農村幸福感提升中的表象指標并不能夠為政府治理提供正確的方向，另一方面則喻示著當下我國農村青年群體普遍缺乏對村集體的認同。對此，各地在著重產業振興、經濟建設的同時應加強當地農村文化建設，通過修建青年文化站、交流中心等，提升農村青年群體在村集體中的話語權。