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      農(nóng)戶(hù)參與鄉(xiāng)村旅游的前因條件與組態(tài)路徑

      2021-04-06 04:40王鐵李梅孫德健邰鵬飛
      旅游學(xué)刊 2021年3期
      關(guān)鍵詞:鄉(xiāng)村旅游農(nóng)戶(hù)

      王鐵 李梅 孫德健 邰鵬飛

      [摘? ? 要]鄉(xiāng)村旅游在我國(guó)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(nóng)戶(hù)和農(nóng)家樂(lè)在我國(guó)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(nóng)戶(hù)數(shù)量的小樣本性,研究提出采用QCA(定性比較分析)來(lái)探查農(nóng)戶(hù)參與農(nóng)家樂(lè)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(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行探索。研究發(fā)現(xiàn):fsQCA求解出了結(jié)果為“~參與”的障礙條件和約束組態(tài),而csQCA則識(shí)別了“參與”的兩個(gè)核心條件和5個(gè)組態(tài)路徑,這為提高農(nóng)戶(hù)參與度的措施制定提供了依據(jù)和方向。更為重要的是,“參與”的核心條件與使用二項(xiàng)邏輯斯蒂回歸模型篩選出的主要影響因子一致,結(jié)論驗(yàn)證了QCA的穩(wěn)健性,體現(xiàn)出明確的方法論意義。

      [關(guān)鍵詞]前因條件;組態(tài)路徑;QCA;農(nóng)戶(hù);鄉(xiāng)村旅游

      [中圖分類(lèi)號(hào)]F59

      [文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼]A

      [文章編號(hào)]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(rèn)同和體現(xiàn)。2016年,我國(guó)鄉(xiāng)村旅游帶動(dòng)了672萬(wàn)戶(hù)農(nóng)民從中受益[1];2017年,通過(guò)鄉(xiāng)村旅游實(shí)現(xiàn)脫貧人數(shù)達(dá)到脫貧總?cè)藬?shù)的17.5%,鄉(xiāng)村旅游已成為我國(guó)貧困人口脫貧的主戰(zhàn)場(chǎng)和中堅(jiān)力量[2]。有鑒于此,2019年6月,《國(guó)務(wù)院關(guān)于促進(jìn)鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)振興的指導(dǎo)意見(jiàn)》中將“鄉(xiāng)村休閑旅游業(yè)”確立為鄉(xiāng)村振興五大產(chǎn)業(yè)之一,并提出了提高農(nóng)民參與度和建立農(nóng)民廣泛參與推進(jìn)機(jī)制的要求。2020年中央一號(hào)文件也明確指出“建立健全農(nóng)民分享產(chǎn)業(yè)鏈增值收益機(jī)制,將小農(nóng)戶(hù)融入農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈”。從頂層設(shè)計(jì)可以看出,旅游助推鄉(xiāng)村振興已上升為國(guó)家戰(zhàn)略,提高農(nóng)民、農(nóng)戶(hù)和鄉(xiāng)村社區(qū)的參與水平并個(gè)性化精準(zhǔn)施策,已經(jīng)成為鄉(xiāng)村振興的統(tǒng)一認(rèn)識(shí)和必由之路。

      我國(guó)鄉(xiāng)村旅游在旅游扶貧和鄉(xiāng)村振興中應(yīng)有效能的發(fā)揮需立足于兩個(gè)客觀(guān)實(shí)際:(1)農(nóng)戶(hù)是我國(guó)鄉(xiāng)村社區(qū)基本的生產(chǎn)、生活和分配單元,這是我國(guó)農(nóng)村長(zhǎng)期的文化傳承、環(huán)境適應(yīng)、生產(chǎn)和生活方式沿革等因素系統(tǒng)博弈的結(jié)果;(2)以農(nóng)戶(hù)為核心的農(nóng)家樂(lè)是我國(guó)鄉(xiāng)村旅游特有、典型和主體形式[3-4],是被實(shí)踐證明了的,能夠增加農(nóng)戶(hù)收入、改善生計(jì)、減少貧困和鄉(xiāng)村振興的有效手段[4-8]。這兩個(gè)客觀(guān)實(shí)際是理解我國(guó)社區(qū)參與旅游問(wèn)題的基點(diǎn),并在頂層設(shè)計(jì)得到落實(shí)。例如,《關(guān)于深入開(kāi)展消費(fèi)扶貧助力打贏脫貧攻堅(jiān)戰(zhàn)的指導(dǎo)意見(jiàn)》和《關(guān)于進(jìn)一步做好當(dāng)前旅游扶貧工作的通知》明確提出,鼓勵(lì)貧困人口開(kāi)辦農(nóng)家樂(lè)和扶持農(nóng)戶(hù)參與鄉(xiāng)村旅游。

      因此,扶持農(nóng)戶(hù)參與農(nóng)家樂(lè)以實(shí)現(xiàn)脫貧致富和鄉(xiāng)村振興成為我國(guó)社區(qū)參與鄉(xiāng)村旅游的基本問(wèn)題之一。然而,現(xiàn)有的農(nóng)戶(hù)參與研究多是針對(duì)某一區(qū)域的案例分析,其中雖有基于抽樣調(diào)查的定量分析,但有3個(gè)問(wèn)題值得重視:(1)我國(guó)鄉(xiāng)村中農(nóng)戶(hù)的數(shù)量往往難以滿(mǎn)足一般統(tǒng)計(jì)模型對(duì)樣本數(shù)量的最低要求(“小樣本”研究)?,F(xiàn)有研究經(jīng)常采取多個(gè)鄉(xiāng)村抽樣調(diào)查的方法以獲得足夠的樣本。但這種方法得出的結(jié)論在多大程度上能夠反映研究區(qū)的實(shí)際,以及能否將區(qū)域的研究結(jié)果應(yīng)用到該區(qū)域的某一具體鄉(xiāng)村值得商榷。(2)農(nóng)戶(hù)參與的條件和路徑多樣,現(xiàn)有的定量研究立足于測(cè)量影響因子的“凈效應(yīng)”,而對(duì)各種因子之間相互作用所構(gòu)成的組合(組態(tài))缺乏解讀,難以解答“因子(條件)→結(jié)果”的傳導(dǎo)路徑,極易導(dǎo)致政策制定落入俗套和見(jiàn)仁見(jiàn)智。(3)傳統(tǒng)線(xiàn)性方法具有對(duì)稱(chēng)性,即如果發(fā)現(xiàn)某個(gè)因素的增長(zhǎng)導(dǎo)致了農(nóng)戶(hù)的“參與”,那么推定該因素的減少則導(dǎo)致“~參與”(“~”表示邏輯非)。然而,現(xiàn)實(shí)情況卻并非如此簡(jiǎn)單,導(dǎo)致高績(jī)效的因子與產(chǎn)生低績(jī)效的因子往往不一致,具有非對(duì)稱(chēng)性。例如組織衰落與創(chuàng)業(yè)失敗近年來(lái)日益受到重視,就是因?yàn)閷W(xué)者們發(fā)現(xiàn)以往研究企業(yè)成長(zhǎng)的文獻(xiàn)并不能反過(guò)來(lái)應(yīng)用到創(chuàng)業(yè)失敗的解釋中去[9]。

      “農(nóng)戶(hù)參與鄉(xiāng)村旅游中”是一個(gè)結(jié)果,而導(dǎo)致這個(gè)結(jié)果出現(xiàn)的前因條件及其組合是復(fù)雜多樣的,這是典型的“多重并發(fā)因果”問(wèn)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(nóng)戶(hù)選擇較多(覆蓋度較高),形成了農(nóng)戶(hù)參與的主要組態(tài)路徑;有的組態(tài)農(nóng)戶(hù)選擇較少(覆蓋度較低),成為次要路徑。然而,無(wú)論覆蓋度差別有多大,所有組態(tài)路徑都達(dá)成了同一參與結(jié)果,這充分詮釋了“條條大路通羅馬”。

      農(nóng)戶(hù)參與的小樣本性、多重并發(fā)因果性和非對(duì)稱(chēng)性使得專(zhuān)注于變量“凈效應(yīng)”的對(duì)稱(chēng)性研究方法在應(yīng)對(duì)該問(wèn)題時(shí)捉襟見(jiàn)肘,而在小樣本組態(tài)研究中,美國(guó)學(xué)者拉金發(fā)展出來(lái)的定性比較分析(qualitative comparative analysis,QCA)為解決“多重并發(fā)因果”問(wèn)題提供了新的方法[10]。QCA是一種以案例研究為導(dǎo)向的集合研究方法[11],依據(jù)的核心邏輯是集合論思想,該方法從集合論的角度觀(guān)測(cè)條件和結(jié)果的關(guān)系,并利用布爾代數(shù)算法形式化分析問(wèn)題的邏輯過(guò)程,強(qiáng)調(diào)通過(guò)實(shí)證資料與相關(guān)理論的不斷對(duì)話(huà),從小樣本數(shù)據(jù)中建構(gòu)出研究議題的因果性關(guān)系[12]。QCA對(duì)樣本規(guī)模要求不高,在大、中、小規(guī)模樣本上都可以運(yùn)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(shì)[13]。

      QCA從整體和系統(tǒng)的角度考察導(dǎo)致結(jié)果產(chǎn)生的條件組態(tài),著重識(shí)別和測(cè)量前因條件所構(gòu)成的組態(tài)路徑,有效解決了傳統(tǒng)定量研究中的共線(xiàn)性問(wèn)題。因此,QCA帶給社會(huì)科學(xué)研究者的遠(yuǎn)不只是一種技術(shù)性手段,更是一種全新的研究邏輯[14-15],將為解決復(fù)雜因果關(guān)系和增強(qiáng)實(shí)踐切題性帶來(lái)革命性的貢獻(xiàn),成為管理學(xué)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(lái)求解農(nóng)戶(hù)參與的前因條件和組態(tài)路徑。本研究的主要貢獻(xiàn)在于:將QCA運(yùn)用到農(nóng)戶(hù)參與鄉(xiāng)村旅游中,揭示了QCA在探討農(nóng)戶(hù)參與議題中的必要性和重要性;通過(guò)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(duì)入戶(hù)調(diào)查的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,明確了農(nóng)戶(hù)“參與”和“~參與”結(jié)果的非對(duì)稱(chēng)性,提出了使用四分位和散點(diǎn)圖進(jìn)行綜合校準(zhǔn)的方法,指出不應(yīng)對(duì)fsQCA過(guò)分依賴(lài),而應(yīng)根據(jù)樣本特征和研究目的靈活選擇研究方法。而且,通過(guò)使用二項(xiàng)邏輯斯蒂回歸模型(binary logistic regression model, BLRM)對(duì)同一數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算,驗(yàn)證了QCA的穩(wěn)健性(特別在識(shí)別核心條件方面),為QCA在相關(guān)領(lǐng)域的應(yīng)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(jīng)成為國(guó)際旅游研究的基礎(chǔ)理論之一,并在理論和實(shí)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(quán)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(yīng)用,相關(guān)研究涉及鄉(xiāng)村旅游和旅游扶貧的經(jīng)濟(jì)和非經(jīng)濟(jì)效應(yīng)、貧困人口參與和受益等方面[18-22],特別是扶持當(dāng)?shù)厝藚⑴c旅游產(chǎn)業(yè)以共享旅游收益,并實(shí)現(xiàn)社區(qū)和旅游可持續(xù)發(fā)展的做法得到學(xué)者的重視。例如,Tosun認(rèn)為參與式發(fā)展將為當(dāng)?shù)厝藙?chuàng)造更好的機(jī)會(huì),使他們從當(dāng)?shù)氐穆糜伟l(fā)展中獲得更大和更均衡的利益,從而促進(jìn)可持續(xù)旅游發(fā)展原則的實(shí)施[23];Milewa等認(rèn)為旅游規(guī)劃的產(chǎn)生是為了保護(hù)當(dāng)?shù)厝嗣馐苈糜我?guī)劃的影響并且獲得旅游發(fā)展所帶來(lái)的利益,因此保護(hù)和幫助當(dāng)?shù)厝藚⑴c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(duì)旅游影響的感知是其支持和參與旅游發(fā)展、實(shí)現(xiàn)可持續(xù)旅游開(kāi)發(fā)和管理的重要預(yù)測(cè)因素[25-26]。然而,學(xué)者也意識(shí)到社區(qū)參與鄉(xiāng)村旅游是一個(gè)多層面、錯(cuò)綜復(fù)雜的領(lǐng)域[27],缺乏理論框架[23]。

      目前,國(guó)際上社區(qū)參與旅游研究在方法和內(nèi)容上更為豐富,指向了更加微觀(guān)和個(gè)性化層面。例如Olya等對(duì)土耳其世界遺產(chǎn)帕穆克卡爾的3個(gè)鄉(xiāng)村社區(qū)進(jìn)行了研究,發(fā)現(xiàn)每個(gè)社區(qū)群體都有一種支持可持續(xù)旅游發(fā)展的獨(dú)特方法,這表明必須為社區(qū)管理制定個(gè)性化的策略[28];Biddulph調(diào)查了柬埔寨一個(gè)主要旅游目的地外圍的3個(gè)村莊,指出應(yīng)該在對(duì)當(dāng)?shù)剞r(nóng)戶(hù)現(xiàn)有的生計(jì)組合充分了解的基礎(chǔ)上,制定旅游業(yè)的相關(guān)政策[29];在印度尼西亞,旅游業(yè)的利益已經(jīng)被農(nóng)村地區(qū)的富裕家庭所壟斷,貧困人口參與旅游的門(mén)檻亟待突破[30];Wang等對(duì)兩個(gè)鄉(xiāng)村旅游社區(qū)的農(nóng)戶(hù)參與進(jìn)行了對(duì)比研究,并指出社區(qū)參與的研究應(yīng)該深入農(nóng)戶(hù)層面,關(guān)于農(nóng)戶(hù)參與的研究重在對(duì)方法的探索,而不是簡(jiǎn)單地將實(shí)證研究的結(jié)果從一個(gè)案例地復(fù)制到另一個(gè)[8]。

      我國(guó)社區(qū)參與旅游發(fā)軔于20世紀(jì)90年代[31],目前已經(jīng)成為旅游研究的重點(diǎn)和熱點(diǎn)之一,社區(qū)參與在政治、經(jīng)濟(jì)、文化和環(huán)境等方面影響的成果異彩紛呈,充分體現(xiàn)出我國(guó)對(duì)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(dāng)?shù)厝耍ㄌ貏e是貧困人口)參與鄉(xiāng)村旅游的重要性已經(jīng)得到廣泛認(rèn)同[32-34],研究議題涵蓋社區(qū)參與的重要性和內(nèi)涵[35]、居民的旅游扶貧效應(yīng)感知[36]、農(nóng)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(diǎn)和實(shí)踐框架[37]、社區(qū)參與式旅游扶貧機(jī)制[38]和參與旅游扶貧的法律機(jī)制完善[39]等方面,充分體現(xiàn)出多樣化、定量化和深刻化的研究趨勢(shì),以及社區(qū)參與旅游與我國(guó)減貧需求的無(wú)縫對(duì)接。遺憾的是,我國(guó)社區(qū)參與旅游缺乏深入細(xì)致的實(shí)證研究[40],真正原創(chuàng)性的、源于中國(guó)現(xiàn)實(shí)特點(diǎn)的理論探討相當(dāng)欠缺[32]。

      值得慶幸的是,圍繞農(nóng)戶(hù)進(jìn)行深入的定量分析,成為近年來(lái)我國(guó)社區(qū)參與旅游研究的亮點(diǎn)。例如,盧沖等基于計(jì)劃行為理論,構(gòu)建了貧困農(nóng)牧民參與旅游的理論模型,對(duì)四川藏區(qū)貧困農(nóng)牧民參與旅游意愿及行為的影響因素進(jìn)行了分析[41];黎潔和高嵐收集了陜西省22個(gè)旅游扶貧村的農(nóng)戶(hù)抽樣調(diào)查數(shù)據(jù),采用雙重選擇模型等分析了農(nóng)戶(hù)參與旅游對(duì)家庭農(nóng)林業(yè)勞動(dòng)時(shí)間、外出務(wù)工時(shí)間的影響[42];余利紅基于湖北省恩施市兩個(gè)村的調(diào)查數(shù)據(jù),通過(guò)匹配倍差法評(píng)估了鄉(xiāng)村旅游扶貧對(duì)農(nóng)戶(hù)的增收效應(yīng)[43];此外,關(guān)于農(nóng)戶(hù)參與旅游決策行為結(jié)構(gòu)[44],農(nóng)戶(hù)適應(yīng)旅游發(fā)展的模式及影響機(jī)制[45],鄉(xiāng)村旅游發(fā)展對(duì)農(nóng)戶(hù)生計(jì)的影響[46-49]和農(nóng)戶(hù)鄉(xiāng)村旅游適應(yīng)性評(píng)價(jià)與影響因素[50]等成果的出現(xiàn),極大開(kāi)拓了研究視野,為形成具有中國(guó)特色的社區(qū)參與鄉(xiāng)村旅游夯實(shí)了基礎(chǔ)。

      對(duì)既有研究的梳理不難看出,通過(guò)抽樣調(diào)查獲取案例地的數(shù)據(jù),采用定量方法進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析是農(nóng)戶(hù)參與研究的一般范式。然而,基于自變量相互獨(dú)立、單向線(xiàn)性關(guān)系和因果對(duì)稱(chēng)性的常用統(tǒng)計(jì)技術(shù),聚焦于控制其他因素的情況下分析自變量對(duì)于因變量的邊際“凈效應(yīng)”[9,51]。當(dāng)自變量間相互相關(guān)時(shí),單個(gè)變量的獨(dú)特效應(yīng)可能被相關(guān)變量掩蓋,屬性間復(fù)雜的非線(xiàn)性互動(dòng)和復(fù)雜的因果關(guān)系被忽略[9],難以全面分析和深入解讀產(chǎn)生結(jié)果的原因及其相互關(guān)系。由于提供了解決“多重并發(fā)因果”問(wèn)題的整體分析方法,以及更好地回答了因果關(guān)系的非對(duì)稱(chēng)性問(wèn)題,QCA在管理領(lǐng)域日益受到重視,國(guó)內(nèi)外關(guān)于QCA的成果迅速增加,成為管理學(xué)領(lǐng)域成長(zhǎng)最快的研究方法之一。

      QCA最初的分析技術(shù)是csQCA,后來(lái)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(lèi)型的前因條件(特別是連續(xù)變量)且更加嚴(yán)格和精確,因此近幾年得到越來(lái)越多的關(guān)注和應(yīng)用。

      2011年以來(lái),國(guó)際上將QCA與旅游管理相結(jié)合的成果開(kāi)始出現(xiàn),議題涉及不同鄉(xiāng)村社區(qū)旅游發(fā)展的策略[29],國(guó)家文化對(duì)國(guó)際游客行為的影響[52],動(dòng)機(jī)和參與體驗(yàn)對(duì)游客重游葡萄酒產(chǎn)區(qū)的作用[53],文化、信仰和經(jīng)濟(jì)所構(gòu)成的組態(tài)對(duì)不同國(guó)家消費(fèi)者付小費(fèi)行為的影響[54],度假者的風(fēng)險(xiǎn)、價(jià)格和社會(huì)關(guān)系等感知對(duì)其選擇共享住宿時(shí)的影響[55],英國(guó)脫歐對(duì)倫敦游客出國(guó)游傾向的影響[56],高績(jī)效鄉(xiāng)村旅游的組態(tài)[57],會(huì)議和觀(guān)光局(CVBs)高績(jī)效表現(xiàn)的組態(tài)[58]等。特別是2017年以來(lái),相關(guān)研究成果開(kāi)始集中出現(xiàn),旅游、酒店和休閑管理對(duì)QCA的重視可見(jiàn)一斑。我國(guó)在此領(lǐng)域尚屬短板,QCA與農(nóng)戶(hù)、農(nóng)家樂(lè)和社區(qū)參與相結(jié)合的專(zhuān)門(mén)研究尚付闕如。

      2 研究方法

      2.1 研究區(qū)概況

      本研究數(shù)據(jù)來(lái)自山東省淄博市周村區(qū)王村鎮(zhèn)平樓村(中心點(diǎn)坐標(biāo):36?42′27″N,117?50′20″E,海拔:108米)。該村有農(nóng)戶(hù)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(jí)各類(lèi)扶貧項(xiàng)目的帶動(dòng)、毗鄰周村市區(qū)、以及緊靠文昌湖旅游度假區(qū)(直線(xiàn)距離3.6千米),平樓村具有發(fā)展農(nóng)家樂(lè)的資源、區(qū)位和市場(chǎng)優(yōu)勢(shì),截至2018年年底,平樓村有14戶(hù)開(kāi)辦了農(nóng)家樂(lè)。

      2.2 前因條件確定

      農(nóng)戶(hù)參與農(nóng)家樂(lè)的路徑是前因條件的組態(tài),因此確定前因條件是進(jìn)行QCA分析的前提和基礎(chǔ)。本研究對(duì)前因條件的篩選主要依據(jù)既有的研究成果和平樓村的實(shí)際,共確定了9個(gè)前因條件。

      首先,人力資源和參與意愿對(duì)鄉(xiāng)村旅游發(fā)展的重要性已經(jīng)得到認(rèn)同[59-61]。為了更為細(xì)致地表達(dá)人力資源,研究組將其分為4個(gè)維度:“男性比例”(農(nóng)戶(hù)中男性人口的比例,縮寫(xiě)為MR)、“青壯年勞動(dòng)者比例”(農(nóng)戶(hù)中50歲以下適齡勞動(dòng)人口比例,縮寫(xiě)為YM)、“受教育年限”(即家庭成員平均受教育年限,縮寫(xiě)為EY)和“成員數(shù)量”(農(nóng)戶(hù)成員的數(shù)量,縮寫(xiě)為FM)。而“參與意愿”(農(nóng)戶(hù)主要決策者參與農(nóng)家樂(lè)的意愿強(qiáng)度,縮寫(xiě)為PW)則采用李克特5分量表法進(jìn)行衡量,1~5表示參與意愿從低到高。

      其次,農(nóng)家樂(lè)為游客提供了住宿、餐飲和娛樂(lè)等多項(xiàng)活動(dòng)[62],這些活動(dòng)的開(kāi)展需要一定空間。理論上,農(nóng)戶(hù)的居住面積越大,其所能提供的活動(dòng)空間和類(lèi)型也越多,參與農(nóng)家樂(lè)的可能性和效益越好,因此“住房條件”對(duì)農(nóng)家樂(lè)的發(fā)展至關(guān)重要[63-64]。然而,根據(jù)山東省實(shí)施《中華人民共和國(guó)土地管理法》辦法:平原地區(qū)的村莊,農(nóng)戶(hù)的宅基地面積為200平方米。這意味著宅基地面積對(duì)平樓村的所有農(nóng)戶(hù)都是均值。有鑒于此,筆者將“住房條件”轉(zhuǎn)化為“房間數(shù)量”(縮寫(xiě)為NR)和“房屋質(zhì)量”(縮寫(xiě)為QH)兩個(gè)條件,以此來(lái)評(píng)判農(nóng)戶(hù)的住房條件。對(duì)于房屋質(zhì)量,使用李克特5分量表法刻畫(huà),1~5表示房屋質(zhì)量由低到高。

      再次,資本和資金對(duì)于農(nóng)家樂(lè)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(diào)查過(guò)程中,極少有農(nóng)民愿意披露真實(shí)的財(cái)務(wù)信息。由于土地對(duì)于農(nóng)民而言是最重要的資本,因此用“土地面積”(縮寫(xiě)為L(zhǎng)A)來(lái)反映農(nóng)戶(hù)的固定資產(chǎn),用“消費(fèi)水平”(縮寫(xiě)為CL)來(lái)映射農(nóng)戶(hù)的流動(dòng)資本(大多數(shù)中國(guó)農(nóng)民習(xí)慣于量入為出[8])。“消費(fèi)水平”是個(gè)綜合指標(biāo),是對(duì)農(nóng)戶(hù)擁有的家用電器、交通和通訊工具等的綜合評(píng)估,采用李克特5分量表法表征,1~5表示消費(fèi)水平從低到高。

      2.3 數(shù)據(jù)收集

      為了提高研究精度,本研究對(duì)平樓村全部農(nóng)戶(hù)進(jìn)行了入戶(hù)調(diào)查。與抽樣調(diào)查相比,全覆蓋的入戶(hù)調(diào)查能夠最大程度地反映被調(diào)查鄉(xiāng)村及農(nóng)戶(hù)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(fèi)時(shí)間長(zhǎng),因此比較適合小樣本研究。2018年7~8月,研究者對(duì)平樓村進(jìn)行了3次入戶(hù)調(diào)查,采集了全部農(nóng)戶(hù)的信息(第一次和第二次入戶(hù)調(diào)查由于部分農(nóng)戶(hù)外出,未能收集全部農(nóng)戶(hù)數(shù)據(jù))。數(shù)據(jù)采集結(jié)束后,將所有數(shù)據(jù)輸入fsQCA3.0(windows版)建立數(shù)據(jù)庫(kù)。

      2.4 QCA

      QCA的主要任務(wù)是通過(guò)案例樣本的實(shí)際來(lái)識(shí)別和測(cè)量符合現(xiàn)實(shí)的組態(tài)和條件,其基本邏輯和步驟主要包括5個(gè)。

      (1)確定前因條件:根據(jù)理論基礎(chǔ)和案例實(shí)際,確定n個(gè)前因條件,形成2n個(gè)可能組態(tài)。由于前因條件的數(shù)量決定著可能組態(tài)的多少,因此前因條件的確定應(yīng)根據(jù)樣本數(shù)量,以及可能組態(tài)與案例中體現(xiàn)組態(tài)的對(duì)應(yīng)進(jìn)行篩選。如果前因條件數(shù)量過(guò)多,則會(huì)導(dǎo)致邏輯余項(xiàng)(即無(wú)法驗(yàn)證的可能組態(tài))過(guò)多,影響結(jié)果的質(zhì)量。

      (2)校準(zhǔn):即根據(jù)閾值,將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為具有明確性質(zhì)的、符合QCA邏輯的過(guò)程。例如某個(gè)成年男性的身高為170 cm,如果以我國(guó)18~44歲男性平均身高169.7 cm(《中國(guó)居民營(yíng)養(yǎng)與慢性病狀況報(bào)告(2020年)》)為閾值進(jìn)行校準(zhǔn),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(zhǔn)是QCA研究中關(guān)鍵的環(huán)節(jié)之一,閾值的設(shè)置決定著校準(zhǔn)結(jié)果和整個(gè)研究的可靠性。

      (3)真值表(truth table)分析:真值表是樣本數(shù)據(jù)與可能組態(tài)的對(duì)應(yīng)關(guān)系,是基于給定數(shù)據(jù)集的所有組態(tài)的綜合顯示[10],構(gòu)建真值表可以得到案例在可能組態(tài)上的分布。通過(guò)真值表分析,樣本可能出現(xiàn)5種組態(tài)結(jié)果:“1組態(tài)”(結(jié)果為1)、“0組態(tài)”(結(jié)果為0)、“無(wú)關(guān)組態(tài)”(結(jié)果不確定)、“矛盾組態(tài)”(即對(duì)于一些樣本的觀(guān)察結(jié)果為1,而對(duì)于其他觀(guān)察結(jié)果為0的組態(tài))和“邏輯余項(xiàng)”(樣本中未觀(guān)察到但理論上存在的組態(tài))。

      (4)布爾最小化:布爾最小化運(yùn)算是將一個(gè)長(zhǎng)且復(fù)雜的表達(dá)式“約簡(jiǎn)”成一個(gè)更短、更簡(jiǎn)潔的表達(dá)式[10],即如果兩個(gè)布爾表達(dá)式都導(dǎo)致了同一結(jié)果,但這兩個(gè)表達(dá)式存在一個(gè)因果條件不同,則可以認(rèn)為該因果條件與結(jié)果的達(dá)成是不相關(guān)的,因此可以去掉這個(gè)條件,以創(chuàng)建更簡(jiǎn)單的組合表達(dá)。通過(guò)布爾最小化,借助一致性檢驗(yàn)和組態(tài)覆蓋度,評(píng)估條件或條件組合構(gòu)成結(jié)果的必要性,可以得到復(fù)雜解,通過(guò)反事實(shí)分析(counterfactual analysis)最終得到簡(jiǎn)約解和中間解。

      (5)結(jié)果闡釋?zhuān)褐虚g解包含簡(jiǎn)單的反事實(shí)假設(shè),因此它通常比復(fù)雜解(未納入反事實(shí)假設(shè))更為精簡(jiǎn),也是多數(shù)研究成果主要報(bào)告和闡釋的結(jié)論[10]。然而,納入全部反事實(shí)假設(shè)(包括簡(jiǎn)單和困難兩種反事實(shí)假設(shè))的簡(jiǎn)約解比中間解更為簡(jiǎn)約,對(duì)于某些中間解較為復(fù)雜的研究,報(bào)告簡(jiǎn)約解也不失為一種透視結(jié)果的選擇。

      本研究主要使用fsQCA和csQCA對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行探索,主要原因在于:一方面,農(nóng)戶(hù)參與農(nóng)家樂(lè)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(nóng)戶(hù)參與農(nóng)家樂(lè)的結(jié)果(outcome,即QCA試圖解釋的變量)只有兩個(gè),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(shù)基礎(chǔ)的csQCA在分析兩分變量時(shí)頗具優(yōu)勢(shì),因此本研究擬對(duì)同一數(shù)據(jù)使用csQCA進(jìn)行對(duì)比研究。

      3 結(jié)果

      3.1 fsQCA分析結(jié)果

      (1)校準(zhǔn)結(jié)果

      本文對(duì)fsQCA最大隸屬度、模糊點(diǎn)和最小隸屬度的閾值(break point)設(shè)置首先借鑒Fiss和程建青等的研究結(jié)果[66~67],即將數(shù)據(jù)的上、中、下四分位設(shè)置為閾值。然而發(fā)現(xiàn),數(shù)據(jù)呈非正態(tài)分布,且EY、NR和CL這3個(gè)條件出現(xiàn)四分位間距為0的現(xiàn)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(jìn)行重新設(shè)置。

      根據(jù)Rihoux和Ragin提出的校準(zhǔn)基本準(zhǔn)則和檢查數(shù)據(jù)分布的建議[10],在第二次閾值設(shè)置中,本研究使用散點(diǎn)圖觀(guān)察數(shù)據(jù)的分布,然后根據(jù)平樓村的實(shí)際情況并結(jié)合四分位進(jìn)行綜合判定,力求使數(shù)據(jù)處理過(guò)程和結(jié)果更貼近事實(shí),調(diào)整后的閾值如表1所示。

      (2)計(jì)算結(jié)果

      數(shù)據(jù)校準(zhǔn)后,將“參與”設(shè)置為結(jié)果運(yùn)行計(jì)算,行一致性(row consist)參考Fiss的建議[66],設(shè)置為較嚴(yán)格和穩(wěn)妥的0.8。然而,真值表計(jì)算結(jié)果顯示,現(xiàn)有案例沒(méi)有對(duì)結(jié)果為1的組態(tài)的解釋?zhuān)唇Y(jié)果為1的組態(tài)皆為邏輯余項(xiàng),現(xiàn)有案例都是對(duì)結(jié)果為0的解釋。曾經(jīng)有研究將行一致性設(shè)置為小于0.8[68],因此本研究嘗試將行一致性設(shè)置為0.75和0.7,但結(jié)果也不理想:當(dāng)設(shè)置為0.75時(shí),依然未有案例解釋1;0.7時(shí)僅有1個(gè)案例解釋1。

      在真值表中發(fā)現(xiàn),現(xiàn)有案例對(duì)“~參與”的解釋效力遠(yuǎn)大于“參與”,因此,本研究將結(jié)果設(shè)置為? ? “~參與”,使用fsQCA探討農(nóng)戶(hù)參與的約束因子和組態(tài)路徑。經(jīng)過(guò)計(jì)算,復(fù)雜解、簡(jiǎn)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(guò)了一致性檢驗(yàn)。中間解有11個(gè)組態(tài)路徑(表2),這相對(duì)于52個(gè)案例來(lái)說(shuō)是較為復(fù)雜和難以解釋的。而簡(jiǎn)約解(表3)給出了6個(gè)核心條件和4個(gè)組態(tài),每條路徑的前因條件更為清晰和簡(jiǎn)潔。而且,簡(jiǎn)約解的整體覆蓋度為0.878,大于復(fù)雜解(0.683)和中間解(0.683)。因此,本研究建議采用簡(jiǎn)約解分析平樓村農(nóng)戶(hù)參與農(nóng)家樂(lè)的障礙條件和約束路徑。

      從簡(jiǎn)約解可知,制約農(nóng)戶(hù)參與的6個(gè)核心條件為:~PW、~EY、~FM、~LA、~MR和YM,組態(tài)表達(dá)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(shù)量*~土地?cái)?shù)量→~參與;④~男性比例*青壯年勞動(dòng)力數(shù)量→~參與。其中路徑①、②、③較易理解,即低績(jī)效的前因條件的組態(tài)導(dǎo)致“~參與”結(jié)果的發(fā)生。值得注意的是,在路徑④中,對(duì)“青壯年勞動(dòng)力數(shù)量多”(YM)存在的理解不應(yīng)割裂,而應(yīng)與“男性比例低(~MR)”結(jié)合起來(lái)。這兩個(gè)條件同時(shí)存在意味著農(nóng)戶(hù)中處于青壯年的男性少,而該部分人群往往是農(nóng)戶(hù)中的主要決策者,決策者的缺乏導(dǎo)致“~參與”的結(jié)果較為合理。該結(jié)果也提示研究者,對(duì)前因條件的分析和闡釋?xiě)?yīng)建立在條件的組態(tài)基礎(chǔ)上,從整體的角度考察因子對(duì)結(jié)果的作用,這也體現(xiàn)了QCA與傳統(tǒng)定量研究的不同之處。

      3.2 csQCA分析結(jié)果

      (1)校準(zhǔn)結(jié)果

      由于fsQCA僅求解出農(nóng)戶(hù)“~參與”的核心條件和組態(tài)路徑,因此本研究嘗試運(yùn)用csQCA求解農(nóng)戶(hù)“參與”的核心條件和組態(tài)路徑。與fsQCA類(lèi)似,csQCA同樣要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行校準(zhǔn)。與fsQCA對(duì)最大、最小隸屬度和模糊點(diǎn)閾值的設(shè)置不同,csQCA根據(jù)閾值將原始數(shù)據(jù)分為兩類(lèi):0(完全不隸屬)和1(完全隸屬)。為了保持兩種方法的可對(duì)比性,csQCA閾值設(shè)置采用了fsQCA閾值設(shè)置中的交叉點(diǎn)(見(jiàn)表1中的交叉點(diǎn))。

      (2)計(jì)算結(jié)果

      對(duì)校準(zhǔn)后的數(shù)據(jù)進(jìn)行真值表計(jì)算,“參與”設(shè)置為結(jié)果,行一致性的過(guò)濾點(diǎn)同樣為嚴(yán)格的0.8。真值表計(jì)算結(jié)果顯示,有14個(gè)案例呈現(xiàn)了高績(jī)效參與,38個(gè)案例為低績(jī)效參與,高、低績(jī)效參與樣本并存的情況預(yù)示著csQCA可以對(duì)組態(tài)路徑進(jìn)行下一步探索。

      繼而,在csQCA中進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)分析(standard analyses),計(jì)算結(jié)果顯示,簡(jiǎn)約解、復(fù)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(jié)果如表4所示。

      從各組態(tài)的覆蓋度來(lái)看,組態(tài)路徑1的最高(0.429),是農(nóng)戶(hù)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(xiàn)的不同,為決策者的政策設(shè)計(jì)重點(diǎn)和資源投放方向提供了依據(jù)。值得注意的是,csQCA的簡(jiǎn)約解只有一個(gè)組態(tài):MR*EY→參與,意味著“男性比例高”和“受教育年限長(zhǎng)”兩個(gè)條件同時(shí)存在導(dǎo)致了農(nóng)戶(hù)“參與”的結(jié)果發(fā)生。該路徑中包含的MR和EY兩個(gè)前因條件,說(shuō)明平樓村農(nóng)戶(hù)高績(jī)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(shí)踐基礎(chǔ)。首先,關(guān)于性別在鄉(xiāng)村旅游中的影響和作用,已經(jīng)得到國(guó)內(nèi)外學(xué)者的關(guān)注并有相關(guān)研究結(jié)論出現(xiàn),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(dòng)機(jī)明顯高于男性,而男性的推力創(chuàng)業(yè)動(dòng)機(jī)則明顯高于女性[69];李星群認(rèn)為性別對(duì)鄉(xiāng)村旅游創(chuàng)業(yè)動(dòng)機(jī)影響有其必要性和重要性,其可誘發(fā)性別意識(shí),從而推動(dòng)鄉(xiāng)村旅游創(chuàng)業(yè)活動(dòng)[70];McGehee等指出,鄉(xiāng)村旅游活動(dòng)大都源于女性的勞動(dòng),如制作食品、編織家居用品[71]。其次,關(guān)于教育在鄉(xiāng)村旅游、旅游扶貧中的重要作用已經(jīng)有較多成果進(jìn)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(shí)踐基礎(chǔ)。

      從中間解各組態(tài)所包括的前因條件來(lái)看,除MR和EY外,其他前因條件在各個(gè)路徑中均出現(xiàn)過(guò),為邊緣條件。然而,根據(jù)隸屬度,這些邊緣條件在各個(gè)路徑中的具體表現(xiàn)不一:YM在路徑1中為無(wú)關(guān)條件,在路徑2~路徑4中為高績(jī)效出現(xiàn),而在路徑5中則為低績(jī)效;FM在路徑1~路徑3和路徑5中為高績(jī)效出現(xiàn),在路徑4中為無(wú)關(guān)條件;PW在5個(gè)路徑中均為高績(jī)效出現(xiàn);NR在路徑1~路徑4中為低績(jī)效出現(xiàn),而在路徑5中則為高績(jī)效出現(xiàn);QH在路徑1、路徑2和路徑4中為高績(jī)效出現(xiàn),在路徑3中為無(wú)關(guān)條件,而在路徑5中則為低績(jī)效出現(xiàn);LA在路徑1中為低績(jī)效出現(xiàn),在路徑2~路徑5中為高績(jī)效出現(xiàn);CL在路徑1、3、4中為高績(jī)效出現(xiàn),在路徑2中為無(wú)關(guān)條件,在路徑5中為低績(jī)效出現(xiàn)。因此,對(duì)邊緣條件和無(wú)關(guān)條件的識(shí)別要落實(shí)到具體的組態(tài)路徑中詳加分析,而不能僅從總體上來(lái)判定。

      3.3 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

      為了驗(yàn)證MR和EY作為平樓村農(nóng)戶(hù)高績(jī)效參與農(nóng)家樂(lè)核心條件的穩(wěn)健性,本研究采用BLRM來(lái)計(jì)算農(nóng)戶(hù)參與農(nóng)家樂(lè)的主要影響因子。采用該模型的主要原因在于:(1)農(nóng)戶(hù)參與農(nóng)家樂(lè)的結(jié)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?jī)煞N,而B(niǎo)LRM對(duì)自變量類(lèi)型的要求較為寬松;(2)BLRM不僅能根據(jù)自變量推算因變量的發(fā)生概率,還能夠根據(jù)因變量和自變量數(shù)據(jù)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(huì)科學(xué)領(lǐng)域處理兩分變量的最常用模型之一[72],其計(jì)算過(guò)程和結(jié)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(shù),X為自變量。

      將數(shù)據(jù)輸入IBM SPSS Statistics 20.0,以農(nóng)戶(hù)參與的結(jié)果為因變量,以9個(gè)前因條件為自變量,采用向前逐步回歸的方法計(jì)算。結(jié)果顯示,BLRM進(jìn)行了兩步回歸,每一步回歸進(jìn)入模型的變量分別為EY和MR(表5)。

      從顯著性來(lái)看,兩個(gè)模型的自變量和常量顯著性均小于0.05,符合統(tǒng)計(jì)學(xué)要求?;诖?,本研究通過(guò)Hosmer-Lemeshow檢驗(yàn)和模型預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率(表6)來(lái)確定最佳模型(optimal model)。

      根據(jù)表6,模型2的Hosmer-Lemeshow檢驗(yàn)顯著性水平大于模型1(在Hosmer-Lemeshow檢驗(yàn)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(yù)測(cè)準(zhǔn)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(gè)影響因子的系數(shù)(0.446和0.125)均大于0,說(shuō)明平樓村中農(nóng)戶(hù)的參與概率隨著EY和MR的增加而提高。

      從QCA和BLRM的結(jié)果來(lái)看,農(nóng)戶(hù)參與農(nóng)家樂(lè)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(jié)果中表現(xiàn)為高績(jī)效出現(xiàn),在BLRM中EY和MR與農(nóng)戶(hù)參與概率呈正相關(guān),這充分驗(yàn)證了QCA在識(shí)別和測(cè)量核心前因條件中的穩(wěn)健性。

      4 結(jié)論與討論

      農(nóng)戶(hù)參與農(nóng)家樂(lè)是典型的小樣本“多重并發(fā)因果”問(wèn)題,立足于測(cè)量變量“凈效益”的傳統(tǒng)定量研究面對(duì)該類(lèi)問(wèn)題時(shí)往往力不從心,也無(wú)法徹底規(guī)避變量間的共線(xiàn)性問(wèn)題,而QCA則為解決上述問(wèn)題提供了途徑。從計(jì)算結(jié)果來(lái)看,QCA解出了農(nóng)戶(hù)“參與”和“~參與”的核心、邊緣和無(wú)關(guān)條件及其組態(tài),有效彌補(bǔ)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(xiàn)出QCA在非對(duì)稱(chēng)研究中的價(jià)值。

      需要強(qiáng)調(diào)的是,雖然各個(gè)組態(tài)在覆蓋度和一致性等方面存在差異,但它們都達(dá)成了同一結(jié)果,體現(xiàn)出組態(tài)在結(jié)果上的等效性(equifinality)。這也提示實(shí)踐者在扶持農(nóng)戶(hù)參與鄉(xiāng)村旅游過(guò)程中,可以根據(jù)實(shí)際情況靈活地選擇組態(tài)。例如,在農(nóng)家樂(lè)和鄉(xiāng)村旅游發(fā)展的初期,應(yīng)該挖掘出高覆蓋度的“參與”組態(tài),對(duì)相應(yīng)的農(nóng)戶(hù)進(jìn)行重點(diǎn)扶持,以迅速樹(shù)立標(biāo)桿,產(chǎn)生示范帶動(dòng)效應(yīng)。而在中、后期,則應(yīng)更關(guān)注農(nóng)戶(hù)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(nóng)戶(hù)參與鄉(xiāng)村旅游,實(shí)現(xiàn)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(jié)果有益于理解農(nóng)戶(hù)參與農(nóng)家樂(lè)的障礙因子和約束路徑,也給政策制定帶來(lái)了鏡鑒(制定扶持措施的另一個(gè)目的也是為了幫助更多農(nóng)戶(hù)克服障礙參與到農(nóng)家樂(lè)和鄉(xiāng)村旅游中),但是,由于QCA的非對(duì)稱(chēng)性,“~參與”的結(jié)果不能簡(jiǎn)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(gè)核心條件和5個(gè)組態(tài)路徑,且結(jié)果形式簡(jiǎn)約并易于理解。這也提示研究者不應(yīng)將fsQCA泛化,而應(yīng)該根據(jù)實(shí)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(gè)核心條件與BLRM所篩選出的兩個(gè)關(guān)鍵影響因子一致,這對(duì)QCA的穩(wěn)健性檢驗(yàn)具有顯著意義。目前,國(guó)外已經(jīng)有學(xué)者開(kāi)始對(duì)QCA進(jìn)行方法上的穩(wěn)健性檢驗(yàn),但這些分析僅局限于本身數(shù)據(jù)的相互印證[73],以及SEM(結(jié)構(gòu)方程)與QCA的對(duì)比研究[55],缺乏從定性和定量的整體維度進(jìn)行分析。平樓村的研究結(jié)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(jù)顯著性水平,BLRM從最佳模型中剔除了非主要因子,這與實(shí)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(duì)某些農(nóng)戶(hù)而言,這些被剔除的因子對(duì)于其參與農(nóng)家樂(lè)可能具有重要的意義。此外,BLRM止步于影響因子識(shí)別層面,并未給出農(nóng)戶(hù)參與的路徑,而QCA不但揭示了農(nóng)戶(hù)“參與”和“~參與”多樣的組態(tài)路徑,對(duì)路徑的覆蓋率也進(jìn)行了測(cè)量,這體現(xiàn)出QCA的實(shí)踐價(jià)值。

      除此之外,BLRM雖然對(duì)影響因子的重要性進(jìn)行了定量排序,但對(duì)結(jié)果的解讀則取決于研究者和實(shí)踐者的經(jīng)驗(yàn)和水平,對(duì)同一結(jié)論的應(yīng)用難免參差不齊或落入窠臼。QCA恰恰彌補(bǔ)了這個(gè)缺陷,達(dá)成結(jié)果的種種組態(tài)為個(gè)性化參與路徑的制定提供了科學(xué)依據(jù),也為精準(zhǔn)措施的落地夯實(shí)了基礎(chǔ)。

      從本研究可以看出,QCA的優(yōu)勢(shì)集中體現(xiàn)在對(duì)前因條件的分類(lèi)(核心、邊緣和無(wú)關(guān)3類(lèi))以及對(duì)組態(tài)的識(shí)別和測(cè)量上。相對(duì)于一般線(xiàn)性模型,QCA對(duì)前因條件的識(shí)別更為精準(zhǔn)和系統(tǒng),例如YM作為邊緣條件,其在組態(tài)路徑中的地位和表現(xiàn)各不相同:在路徑1中為無(wú)關(guān)條件,在路徑2~路徑4中為高績(jī)效出現(xiàn),在路徑5中則為低績(jī)效。一般線(xiàn)性模型求解出的自變量和因變量之間的關(guān)系較為單一和固化(正向或負(fù)向),難以深入刻畫(huà)出變量在不同實(shí)際情況中的表現(xiàn)。

      應(yīng)當(dāng)注意的是,本研究前因條件和組態(tài)路徑的計(jì)算結(jié)果是基于平樓村的數(shù)據(jù),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(jié)果運(yùn)用到其他鄉(xiāng)村社區(qū),則需要更多的案例進(jìn)行佐證。確定前因條件和組態(tài)路徑的時(shí)間、空間應(yīng)用尺度也是具有理論和實(shí)踐意義的課題。囿于通過(guò)QCA分析農(nóng)戶(hù)參與農(nóng)家樂(lè)和鄉(xiāng)村旅游研究的匱乏,建議目前應(yīng)擴(kuò)大QCA的應(yīng)用范疇,積累更多的實(shí)證研究,避免將某個(gè)鄉(xiāng)村的核心條件和組態(tài)路徑簡(jiǎn)單套用到其他鄉(xiāng)村。

      在本研究中,對(duì)QCA的穩(wěn)健性檢驗(yàn)是基于同一數(shù)據(jù)的不同方法比對(duì)。然而,隨著前因條件的增多,QCA計(jì)算中出現(xiàn)矛盾組態(tài)的概率會(huì)上升,造成有限多樣性問(wèn)題[51],導(dǎo)致QCA的解釋力下降。既然QCA的穩(wěn)健性已經(jīng)得到驗(yàn)證,建議在后續(xù)研究中根據(jù)理論假設(shè)和鄉(xiāng)村實(shí)際情況,適當(dāng)調(diào)整前因條件的數(shù)量,充分發(fā)揮QCA在驗(yàn)證和構(gòu)建理論以及最大程度貼近事實(shí)等方面的優(yōu)勢(shì)。

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