农户参与乡村旅游的前因条件与组态路径

王铁 李梅 孙德健 邰鹏飞

[摘    要]乡村旅游在我国减贫事业和乡村振兴中发挥着不可或缺的作用。鉴于农户和农家乐在我国乡村社区和乡村旅游中的重要性、乡村立地的差异性以及农户数量的小样本性，研究提出采用QCA（定性比较分析）来探查农户参与农家乐的前因条件和组态路径。继而，以山东省淄博市平楼村为例，分别使用fsQCA（模糊集定性比较分析）和csQCA（清晰集定性比较分析）对数据进行探索。研究发现：fsQCA求解出了结果为“～参与”的障碍条件和约束组态，而csQCA则识别了“参与”的两个核心条件和5个组态路径，这为提高农户参与度的措施制定提供了依据和方向。更为重要的是，“参与”的核心条件与使用二项逻辑斯蒂回归模型筛选出的主要影响因子一致，结论验证了QCA的稳健性，体现出明确的方法论意义。

[关键词]前因条件;组态路径;QCA;农户;乡村旅游

[中图分类号]F59

[文献标识码]A

[文章编号]1002-5006（2021）03-0070-13

Doi： 10.19765/j.cnki.1002-5006.2021.03.010

引言

乡村旅游在乡村减贫和振兴中的重要作用得到广泛认同和体现。2016年，我国乡村旅游带动了672万户农民从中受益[1];2017年，通过乡村旅游实现脱贫人数达到脱贫总人数的17.5%，乡村旅游已成为我国贫困人口脱贫的主战场和中坚力量[2]。有鉴于此，2019年6月，《国务院关于促进乡村产业振兴的指导意见》中将“乡村休闲旅游业”确立为乡村振兴五大产业之一，并提出了提高农民参与度和建立农民广泛参与推进机制的要求。2020年中央一号文件也明确指出“建立健全农民分享产业链增值收益机制，将小农户融入农业产业链”。从顶层设计可以看出，旅游助推乡村振兴已上升为国家战略，提高农民、农户和乡村社区的参与水平并个性化精准施策，已经成为乡村振兴的统一认识和必由之路。

我国乡村旅游在旅游扶贫和乡村振兴中应有效能的发挥需立足于两个客观实际：（1）农户是我国乡村社区基本的生产、生活和分配单元，这是我国农村长期的文化传承、环境适应、生产和生活方式沿革等因素系统博弈的结果;（2）以农户为核心的农家乐是我国乡村旅游特有、典型和主体形式[3-4]，是被实践证明了的，能够增加农户收入、改善生计、减少贫困和乡村振兴的有效手段[4-8]。这两个客观实际是理解我国社区参与旅游问题的基点，并在顶层设计得到落实。例如，《关于深入开展消费扶贫助力打赢脱贫攻坚战的指导意见》和《关于进一步做好当前旅游扶贫工作的通知》明确提出，鼓励贫困人口开办农家乐和扶持农户参与乡村旅游。

因此，扶持农户参与农家乐以实现脱贫致富和乡村振兴成为我国社区参与乡村旅游的基本问题之一。然而，现有的农户参与研究多是针对某一区域的案例分析，其中虽有基于抽样调查的定量分析，但有3个问题值得重视：（1）我国乡村中农户的数量往往难以满足一般统计模型对样本数量的最低要求（“小样本”研究）。现有研究经常采取多个乡村抽样调查的方法以获得足够的样本。但这种方法得出的结论在多大程度上能够反映研究区的实际，以及能否将区域的研究结果应用到该区域的某一具体乡村值得商榷。（2）农户参与的条件和路径多样，现有的定量研究立足于测量影响因子的“净效应”，而对各种因子之间相互作用所构成的组合（组态）缺乏解读，难以解答“因子（条件）→结果”的传导路径，极易导致政策制定落入俗套和见仁见智。（3）传统线性方法具有对称性，即如果發现某个因素的增长导致了农户的“参与”，那么推定该因素的减少则导致“～参与”（“～”表示逻辑非）。然而，现实情况却并非如此简单，导致高绩效的因子与产生低绩效的因子往往不一致，具有非对称性。例如组织衰落与创业失败近年来日益受到重视，就是因为学者们发现以往研究企业成长的文献并不能反过来应用到创业失败的解释中去[9]。

“农户参与乡村旅游中”是一个结果，而导致这个结果出现的前因条件及其组合是复杂多样的，这是典型的“多重并发因果”问题。从集合论的角度分析，“参与”/“～参与”的路径可视为前因条件的组态，有的组态农户选择较多（覆盖度较高），形成了农户参与的主要组态路径;有的组态农户选择较少（覆盖度较低），成为次要路径。然而，无论覆盖度差别有多大，所有组态路径都达成了同一参与结果，这充分诠释了“条条大路通罗马”。

农户参与的小样本性、多重并发因果性和非对称性使得专注于变量“净效应”的对称性研究方法在应对该问题时捉襟见肘，而在小样本组态研究中，美国学者拉金发展出来的定性比较分析（qualitative comparative analysis，QCA）为解决“多重并发因果”问题提供了新的方法[10]。QCA是一种以案例研究为导向的集合研究方法[11]，依据的核心逻辑是集合论思想，该方法从集合论的角度观测条件和结果的关系，并利用布尔代数算法形式化分析问题的逻辑过程，强调通过实证资料与相关理论的不断对话，从小样本数据中建构出研究议题的因果性关系[12]。QCA对样本规模要求不高，在大、中、小规模样本上都可以运用，并在变量主要由二分形式组成的中小规模样本的研究中具备较大的优势[13]。

QCA从整体和系统的角度考察导致结果产生的条件组态，着重识别和测量前因条件所构成的组态路径，有效解决了传统定量研究中的共线性问题。因此，QCA带给社会科学研究者的远不只是一种技术性手段，更是一种全新的研究逻辑[14-15]，将为解决复杂因果关系和增强实践切题性带来革命性的贡献，成为管理学研究的新道路[9，16]。

基于此，本研究以山东省淄博市周村区平楼村为例，采用QCA来求解农户参与的前因条件和组态路径。本研究的主要贡献在于：将QCA运用到农户参与乡村旅游中，揭示了QCA在探讨农户参与议题中的必要性和重要性;通过使用模糊集定性比较分析（fussy set QCA， fsQCA）和清晰集定性比较分析（crisp set QCA， csQCA）对入户调查的数据进行分析，明确了农户“参与”和“～参与”结果的非对称性，提出了使用四分位和散点图进行综合校准的方法，指出不应对fsQCA过分依赖，而应根据样本特征和研究目的灵活选择研究方法。而且，通过使用二项逻辑斯蒂回归模型（binary logistic regression model， BLRM）对同一数据进行计算，验证了QCA的稳健性（特别在识别核心条件方面），为QCA在相关领域的应用提供了方法论借鉴。

1 研究综述

Murphy在1985年提出的社区参与旅游[17]已经成为国际旅游研究的基础理论之一，并在理论和实践上得到了广泛拓展。由于社区参与旅游在寻求公平、社区增权和可持续发展等方面的天然使命和特性，使其在乡村旅游、减贫和乡村可持续发展中得到充分应用，相关研究涉及乡村旅游和旅游扶贫的经济和非经济效应、贫困人口参与和受益等方面[18-22]，特别是扶持当地人参与旅游产业以共享旅游收益，并实现社区和旅游可持续发展的做法得到学者的重视。例如，Tosun认为参与式发展将为当地人创造更好的机会，使他们从当地的旅游发展中获得更大和更均衡的利益，从而促进可持续旅游发展原则的实施[23];Milewa等认为旅游规划的产生是为了保护当地人免受旅游规划的影响并且获得旅游发展所带来的利益，因此保护和帮助当地人参与制定旅游规划成为必须[24];Lorraine等和Park等的研究揭示了本地居民对旅游影响的感知是其支持和参与旅游发展、实现可持续旅游开发和管理的重要预测因素[25-26]。然而，学者也意识到社区参与乡村旅游是一个多層面、错综复杂的领域[27]，缺乏理论框架[23]。

目前，国际上社区参与旅游研究在方法和内容上更为丰富，指向了更加微观和个性化层面。例如Olya等对土耳其世界遗产帕穆克卡尔的3个乡村社区进行了研究，发现每个社区群体都有一种支持可持续旅游发展的独特方法，这表明必须为社区管理制定个性化的策略[28];Biddulph调查了柬埔寨一个主要旅游目的地外围的3个村庄，指出应该在对当地农户现有的生计组合充分了解的基础上，制定旅游业的相关政策[29];在印度尼西亚，旅游业的利益已经被农村地区的富裕家庭所垄断，贫困人口参与旅游的门槛亟待突破[30];Wang等对两个乡村旅游社区的农户参与进行了对比研究，并指出社区参与的研究应该深入农户层面，关于农户参与的研究重在对方法的探索，而不是简单地将实证研究的结果从一个案例地复制到另一个[8]。

我国社区参与旅游发轫于20世纪90年代[31]，目前已经成为旅游研究的重点和热点之一，社区参与在政治、经济、文化和环境等方面影响的成果异彩纷呈，充分体现出我国对社区参与旅游的重视。尤其在乡村旅游扶贫方面，扶持当地人（特别是贫困人口）参与乡村旅游的重要性已经得到广泛认同[32-34]，研究议题涵盖社区参与的重要性和内涵[35]、居民的旅游扶贫效应感知[36]、农村贫困社区参与旅游发展及其规划的基本出发点和实践框架[37]、社区参与式旅游扶贫机制[38]和参与旅游扶贫的法律机制完善[39]等方面，充分体现出多样化、定量化和深刻化的研究趋势，以及社区参与旅游与我国减贫需求的无缝对接。遗憾的是，我国社区参与旅游缺乏深入细致的实证研究[40]，真正原创性的、源于中国现实特点的理论探讨相当欠缺[32]。

值得庆幸的是，围绕农户进行深入的定量分析，成为近年来我国社区参与旅游研究的亮点。例如，卢冲等基于计划行为理论，构建了贫困农牧民参与旅游的理论模型，对四川藏区贫困农牧民参与旅游意愿及行为的影响因素进行了分析[41];黎洁和高岚收集了陕西省22个旅游扶贫村的农户抽样调查数据，采用双重选择模型等分析了农户参与旅游对家庭农林业劳动时间、外出务工时间的影响[42];余利红基于湖北省恩施市两个村的调查数据，通过匹配倍差法评估了乡村旅游扶贫对农户的增收效应[43];此外，关于农户参与旅游决策行为结构[44]，农户适应旅游发展的模式及影响机制[45]，乡村旅游发展对农户生计的影响[46-49]和农户乡村旅游适应性评价与影响因素[50]等成果的出现，极大开拓了研究视野，为形成具有中国特色的社区参与乡村旅游夯实了基础。

对既有研究的梳理不难看出，通过抽样调查获取案例地的数据，采用定量方法进行统计分析是农户参与研究的一般范式。然而，基于自变量相互独立、单向线性关系和因果对称性的常用统计技术，聚焦于控制其他因素的情况下分析自变量对于因变量的边际“净效应”[9，51]。当自变量间相互相关时，单个变量的独特效应可能被相关变量掩盖，属性间复杂的非线性互动和复杂的因果关系被忽略[9]，难以全面分析和深入解读产生结果的原因及其相互关系。由于提供了解决“多重并发因果”问题的整体分析方法，以及更好地回答了因果关系的非对称性问题，QCA在管理领域日益受到重视，国内外关于QCA的成果迅速增加，成为管理学领域成长最快的研究方法之一。

QCA最初的分析技术是csQCA，后来发展出fsQCA和多值集定性比较分析（multi-value QCA，mvQCA）等。由于fsQCA能够处理多种类型的前因条件（特别是连续变量）且更加严格和精确，因此近几年得到越来越多的关注和应用。

2011年以来，国际上将QCA与旅游管理相结合的成果开始出现，议题涉及不同乡村社区旅游发展的策略[29]，国家文化对国际游客行为的影响[52]，动机和参与体验对游客重游葡萄酒产区的作用[53]，文化、信仰和经济所构成的组态对不同国家消费者付小费行为的影响[54]，度假者的风险、价格和社会关系等感知对其选择共享住宿时的影响[55]，英国脱欧对伦敦游客出国游倾向的影响[56]，高绩效乡村旅游的组态[57]，会议和观光局（CVBs）高绩效表现的组态[58]等。特别是2017年以来，相关研究成果开始集中出现，旅游、酒店和休闲管理对QCA的重视可见一斑。我国在此领域尚属短板，QCA与农户、农家乐和社区参与相结合的专门研究尚付阙如。

2 研究方法

2.1 研究区概况

本研究数据来自山东省淄博市周村区王村镇平楼村（中心点坐标：36?42′27″N，117?50′20″E，海拔：108米）。该村有农户52家，符合小样本分析的特征。平楼村所在的王村镇是贫困镇，得益于各级各类扶贫项目的带动、毗邻周村市区、以及紧靠文昌湖旅游度假区（直线距离3.6千米），平楼村具有发展农家乐的资源、区位和市场优势，截至2018年年底，平楼村有14户开办了农家乐。

2.2 前因条件确定

农户参与农家乐的路径是前因条件的组态，因此确定前因条件是进行QCA分析的前提和基础。本研究对前因条件的筛选主要依据既有的研究成果和平楼村的实际，共确定了9个前因条件。

首先，人力资源和参与意愿对乡村旅游发展的重要性已经得到认同[59-61]。为了更为细致地表达人力资源，研究组将其分为4个维度：“男性比例”（农户中男性人口的比例，缩写为MR）、“青壮年劳动者比例”（农户中50岁以下适龄劳动人口比例，缩写为YM）、“受教育年限”（即家庭成员平均受教育年限，缩写为EY）和“成员数量”（农户成员的数量，缩写为FM）。而“参与意愿”（农户主要决策者参与农家乐的意愿强度，缩写为PW）则采用李克特5分量表法进行衡量，1～5表示参与意愿从低到高。

其次，农家乐为游客提供了住宿、餐饮和娱乐等多项活动[62]，这些活动的开展需要一定空间。理论上，农户的居住面积越大，其所能提供的活动空间和类型也越多，参与农家乐的可能性和效益越好，因此“住房条件”对农家乐的发展至关重要[63-64]。然而，根据山东省实施《中华人民共和国土地管理法》办法：平原地区的村庄，农户的宅基地面积为200平方米。这意味着宅基地面积对平楼村的所有农户都是均值。有鉴于此，笔者将“住房条件”转化为“房间数量”（缩写为NR）和“房屋质量”（缩写为QH）两个条件，以此来评判农户的住房条件。对于房屋质量，使用李克特5分量表法刻画，1～5表示房屋质量由低到高。

再次，资本和资金对于农家乐及其他形式的乡村旅游发展也非常重要[61， 65]。遗憾的是，在调查过程中，极少有农民愿意披露真实的财务信息。由于土地对于农民而言是最重要的资本，因此用“土地面积”（缩写为LA）来反映农户的固定资产，用“消费水平”（缩写为CL）来映射农户的流动资本（大多数中国农民习惯于量入为出[8]）。“消费水平”是个综合指标，是对农户拥有的家用电器、交通和通讯工具等的综合评估，采用李克特5分量表法表征，1～5表示消费水平从低到高。

2.3 数据收集

为了提高研究精度，本研究对平楼村全部农户进行了入户调查。与抽样调查相比，全覆盖的入户调查能够最大程度地反映被调查乡村及农户的信息，减少信息的遗漏和失真。但这种方法往往需要多次执行，耗费时间长，因此比较适合小样本研究。2018年7～8月，研究者对平楼村进行了3次入户调查，采集了全部农户的信息（第一次和第二次入户调查由于部分农户外出，未能收集全部农户数据）。数据采集结束后，将所有数据输入fsQCA3.0（windows版）建立数据库。

2.4 QCA

QCA的主要任务是通过案例样本的实际来识别和测量符合现实的组态和条件，其基本逻辑和步骤主要包括5个。

（1）确定前因条件：根据理论基础和案例实际，确定n个前因条件，形成2n个可能组态。由于前因条件的数量决定着可能组态的多少，因此前因条件的确定应根据样本数量，以及可能组态与案例中体现组态的对应进行筛选。如果前因条件数量过多，则会导致逻辑余项（即无法验证的可能组态）过多，影响结果的质量。

（2）校准：即根据阈值，将原始数据转化为具有明确性质的、符合QCA逻辑的过程。例如某个成年男性的身高为170 cm，如果以我国18～44岁男性平均身高169.7 cm（《中国居民营养与慢性病状况报告（2020年）》）为阈值进行校准，则该男子身高归属于“高”的集合，而如果以175 cm作为阈值，则该男子不属于“高”的集合。校准是QCA研究中关键的环节之一，阈值的设置决定着校准结果和整个研究的可靠性。

（3）真值表（truth table）分析：真值表是样本数据与可能组态的对应关系，是基于给定数据集的所有组态的综合显示[10]，构建真值表可以得到案例在可能組态上的分布。通过真值表分析，样本可能出现5种组态结果：“1组态”（结果为1）、“0组态”（结果为0）、“无关组态”（结果不确定）、“矛盾组态”（即对于一些样本的观察结果为1，而对于其他观察结果为0的组态）和“逻辑余项”（样本中未观察到但理论上存在的组态）。

（4）布尔最小化：布尔最小化运算是将一个长且复杂的表达式“约简”成一个更短、更简洁的表达式[10]，即如果两个布尔表达式都导致了同一结果，但这两个表达式存在一个因果条件不同，则可以认为该因果条件与结果的达成是不相关的，因此可以去掉这个条件，以创建更简单的组合表达。通过布尔最小化，借助一致性检验和组态覆盖度，评估条件或条件组合构成结果的必要性，可以得到复杂解，通过反事实分析（counterfactual analysis）最终得到简约解和中间解。

（5）结果阐释：中间解包含简单的反事实假设，因此它通常比复杂解（未纳入反事实假设）更为精简，也是多数研究成果主要报告和阐释的结论[10]。然而，纳入全部反事实假设（包括简单和困难两种反事实假设）的简约解比中间解更为简约，对于某些中间解较为复杂的研究，报告简约解也不失为一种透视结果的选择。

本研究主要使用fsQCA和csQCA对数据进行探索，主要原因在于：一方面，农户参与农家乐的前因条件包括连续变量和等距变量，这使得fsQCA成为首选方法;另一方面，农户参与农家乐的结果（outcome，即QCA试图解释的变量）只有两个，参与（赋值为1）和不参与（赋值为0），这是典型的两分变量。而作为QCA技术基础的csQCA在分析两分变量时颇具优势，因此本研究拟对同一数据使用csQCA进行对比研究。

3 结果

3.1 fsQCA分析结果

（1）校准结果

本文对fsQCA最大隶属度、模糊点和最小隶属度的阈值（break point）设置首先借鉴Fiss和程建青等的研究结果[66～67]，即将数据的上、中、下四分位设置为阈值。然而发现，数据呈非正态分布，且EY、NR和CL这3个条件出现四分位间距为0的现象。因此，采用四分位确定阈值并不合适本研究，必须深入分析案例进行重新设置。

根据Rihoux和Ragin提出的校准基本准则和检查数据分布的建议[10]，在第二次阈值设置中，本研究使用散点图观察数据的分布，然后根据平楼村的实际情况并结合四分位进行综合判定，力求使数据处理过程和结果更贴近事实，调整后的阈值如表1所示。

（2）计算结果

数据校准后，将“参与”设置为结果运行计算，行一致性（row consist）参考Fiss的建议[66]，设置为较严格和稳妥的0.8。然而，真值表计算结果显示，现有案例没有对结果为1的组态的解释，即结果为1的组态皆为逻辑余项，现有案例都是对结果为0的解释。曾经有研究将行一致性设置为小于0.8[68]，因此本研究尝试将行一致性设置为0.75和0.7，但结果也不理想：当设置为0.75时，依然未有案例解释1;0.7时仅有1个案例解释1。

在真值表中发现，现有案例对“～参与”的解释效力远大于“参与”，因此，本研究将结果设置为    “～参与”，使用fsQCA探讨农户参与的约束因子和组态路径。经过计算，复杂解、简约解和中间解的一致性分别为：0.964、0.933、0.964，均大于0.8（0.8的规定基于Fiss[66]），通过了一致性检验。中间解有11个组态路径（表2），这相对于52个案例来说是较为复杂和难以解释的。而简约解（表3）给出了6个核心条件和4个组态，每条路径的前因条件更为清晰和简洁。而且，简约解的整体覆盖度为0.878，大于复杂解（0.683）和中间解（0.683）。因此，本研究建议采用简约解分析平楼村农户参与农家乐的障碍条件和约束路径。

从简约解可知，制约农户参与的6个核心条件为：～PW、～EY、～FM、～LA、～MR和YM，组态表达式分别为：①～参与意愿→～参与;②～受教育年限→    ～参与;③～家庭成员数量*～土地数量→～参与;④～男性比例*青壮年劳动力数量→～参与。其中路径①、②、③较易理解，即低绩效的前因条件的组态导致“～参与”结果的发生。值得注意的是，在路径④中，对“青壮年劳动力数量多”（YM）存在的理解不应割裂，而应与“男性比例低（～MR）”结合起来。这两个条件同时存在意味着农户中处于青壮年的男性少，而该部分人群往往是农户中的主要决策者，决策者的缺乏导致“～参与”的结果较为合理。该结果也提示研究者，对前因条件的分析和阐释应建立在条件的组态基础上，从整体的角度考察因子对结果的作用，这也体现了QCA与传统定量研究的不同之处。

3.2 csQCA分析结果

（1）校准结果

由于fsQCA仅求解出农户“～参与”的核心条件和组态路径，因此本研究尝试运用csQCA求解农户“参与”的核心条件和组态路径。与fsQCA类似，csQCA同样要对数据进行校准。与fsQCA对最大、最小隶属度和模糊点阈值的设置不同，csQCA根据阈值将原始数据分为两类：0（完全不隶属）和1（完全隶属）。为了保持两种方法的可对比性，csQCA阈值设置采用了fsQCA阈值设置中的交叉点（见表1中的交叉点）。

（2）计算结果

对校准后的数据进行真值表计算，“参与”设置为结果，行一致性的过滤点同样为严格的0.8。真值表计算结果显示，有14个案例呈现了高绩效参与，38个案例为低绩效参与，高、低绩效参与样本并存的情况预示着csQCA可以对组态路径进行下一步探索。

继而，在csQCA中进行标准分析（standard analyses），计算结果显示，简约解、复杂解和中间解的一致性为1，覆盖度为0.929，符合要求。中间解的前因条件和组态路径结果如表4所示。

从各组態的覆盖度来看，组态路径1的最高（0.429），是农户参与的最主要组态，路径2～路径4为0.286，而组态5仅为0.071，路径覆盖度及边缘条件在路径中表现的不同，为决策者的政策设计重点和资源投放方向提供了依据。值得注意的是，csQCA的简约解只有一个组态：MR*EY→参与，意味着“男性比例高”和“受教育年限长”两个条件同时存在导致了农户“参与”的结果发生。该路径中包含的MR和EY两个前因条件，说明平楼村农户高绩效参与的“核心条件”为MR和EY。

MR和EY作为核心条件具有理论和实践基础。首先，关于性别在乡村旅游中的影响和作用，已经得到国内外学者的关注并有相关研究结论出现，例如林宗贤等指出在乡村旅游中，女性的拉力创业动机明显高于男性，而男性的推力创业动机则明显高于女性[69];李星群认为性别对乡村旅游创业动机影响有其必要性和重要性，其可诱发性别意识，从而推动乡村旅游创业活动[70];McGehee等指出，乡村旅游活动大都源于女性的劳动，如制作食品、编织家居用品[71]。其次，关于教育在乡村旅游、旅游扶贫中的重要作用已经有较多成果进行了佐证，在此不一一赘述。因此，男性比例和受教育水平成为该案例的核心条件具有一定的理论和实践基础。

从中间解各组态所包括的前因条件来看，除MR和EY外，其他前因条件在各个路径中均出现过，为边缘条件。然而，根据隶属度，这些边缘条件在各个路径中的具体表现不一：YM在路径1中为无关条件，在路径2～路径4中为高绩效出现，而在路径5中则为低绩效;FM在路径1～路径3和路径5中为高绩效出现，在路径4中为无关条件;PW在5个路径中均为高绩效出现;NR在路径1～路径4中为低绩效出现，而在路径5中则为高绩效出现;QH在路径1、路径2和路径4中为高绩效出现，在路径3中为无关条件，而在路径5中则为低绩效出现;LA在路径1中为低绩效出现，在路径2～路径5中为高绩效出现;CL在路径1、3、4中为高绩效出现，在路径2中为无关条件，在路径5中为低绩效出现。因此，对边缘条件和无关条件的识别要落实到具体的组态路径中详加分析，而不能仅从总体上来判定。

3.3 稳健性检验

为了验证MR和EY作为平楼村农户高绩效参与农家乐核心条件的稳健性，本研究采用BLRM来计算农户参与农家乐的主要影响因子。采用该模型的主要原因在于：（1）农户参与农家乐的结果（因变量）具有典型两分性（0表示未参与，1表示参与），且自变量具有连续变量和等距变量两种，而BLRM对自变量类型的要求较为宽松;（2）BLRM不仅能根据自变量推算因变量的发生概率，还能够根据因变量和自变量数据筛选出主要影响因子，符合探查主要影响因子的目的;（3）BLRM是社会科学领域处理两分变量的最常用模型之一[72]，其计算过程和结果较易理解。BLRM形式为：

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

其中，P为发生概率，B为系数，X为自变量。

将数据输入IBM SPSS Statistics 20.0，以农户参与的结果为因变量，以9个前因条件为自变量，采用向前逐步回归的方法计算。结果显示，BLRM进行了两步回归，每一步回归进入模型的变量分别为EY和MR（表5）。

从显著性来看，两个模型的自变量和常量显著性均小于0.05，符合统计学要求。基于此，本研究通过Hosmer-Lemeshow检验和模型预测准确率（表6）来确定最佳模型（optimal model）。

根据表6，模型2的Hosmer-Lemeshow检验显著性水平大于模型1（在Hosmer-Lemeshow检验中，显著水平越高则代表模型的拟合优度越高），且模型2的总体预测准确率（96.2%）高于模型1（92.3%），因此，模型2为最佳模型，形式为：

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

其中，X1为EY，X2为MR，这两个影响因子的系数（0.446和0.125）均大于0，说明平楼村中农户的参与概率随着EY和MR的增加而提高。

从QCA和BLRM的结果来看，农户参与农家乐的核心条件与主要影响因子都是EY和MR。而且EY和MR在QCA结果中表现为高绩效出现，在BLRM中EY和MR与农户参与概率呈正相关，这充分验证了QCA在识别和测量核心前因条件中的稳健性。

4 结论与讨论

农户参与农家乐是典型的小样本“多重并发因果”问题，立足于测量变量“净效益”的传统定量研究面对该类问题时往往力不从心，也无法彻底规避变量间的共线性问题，而QCA则为解决上述问题提供了途径。从计算结果来看，QCA解出了农户“参与”和“～参与”的核心、边缘和无关条件及其组态，有效弥补了定量研究的不足。而且，“参与”和“～参与”的组态完全不同，这也充分体现出QCA在非对称研究中的价值。

需要强调的是，虽然各个组态在覆盖度和一致性等方面存在差异，但它们都达成了同一结果，体现出组态在结果上的等效性（equifinality）。这也提示实践者在扶持农户参与乡村旅游过程中，可以根据实际情况灵活地选择组态。例如，在农家乐和乡村旅游发展的初期，应该挖掘出高覆盖度的“参与”组态，对相应的农户进行重点扶持，以迅速树立标杆，产生示范带动效应。而在中、后期，则应更关注农户低覆盖度的“参与”组态，聚焦于克服“～参与”的条件与组态，帮助更多农户参与乡村旅游，实现收益共享并减少贫富差距。

如前所述，尽管fsQCA在近些年倍受重视，但在本研究中fsQCA并未求解出“参与”的前因条件和组态路径，仅解出了“～参与”的条件和组态。虽然这些结果有益于理解农户参与农家乐的障碍因子和约束路径，也给政策制定带来了镜鉴（制定扶持措施的另一个目的也是为了帮助更多农户克服障碍参与到农家乐和乡村旅游中），但是，由于QCA的非对称性，“～参与”的结果不能简单地反推“参与”的前因条件和组态路径。而csQCA不但求解出了“参与”的两个核心条件和5个组态路径，且结果形式简约并易于理解。这也提示研究者不应将fsQCA泛化，而应该根据实际情况灵活选择研究方法，毕竟fsQCA是建立于csQCA之上，csQCA的理念更为直接和容易理解。

更为重要的是，csQCA的两个核心条件与BLRM所筛选出的两个关键影响因子一致，这对QCA的稳健性检验具有显著意义。目前，国外已经有学者开始对QCA进行方法上的稳健性检验，但这些分析仅局限于本身数据的相互印证[73]，以及SEM（结构方程）与QCA的对比研究[55]，缺乏从定性和定量的整体维度进行分析。平楼村的研究结果揭示了QCA可靠性、稳健性和可拓展性的存在，QCA与其他定量研究存在沟通和整合的桥梁，这也暗合了拉金提出的超越定性与定量的理念。

值得注意的是，根据显著性水平，BLRM從最佳模型中剔除了非主要因子，这与实际存在出入——毕竟有的因子虽然在总体上的重要性低于EY和MR，但对某些农户而言，这些被剔除的因子对于其参与农家乐可能具有重要的意义。此外，BLRM止步于影响因子识别层面，并未给出农户参与的路径，而QCA不但揭示了农户“参与”和“～参与”多样的组态路径，对路径的覆盖率也进行了测量，这体现出QCA的实践价值。

除此之外，BLRM虽然对影响因子的重要性进行了定量排序，但对结果的解读则取决于研究者和实践者的经验和水平，对同一结论的应用难免参差不齐或落入窠臼。QCA恰恰弥补了这个缺陷，达成结果的种种组态为个性化参与路径的制定提供了科学依据，也为精准措施的落地夯实了基础。

从本研究可以看出，QCA的优势集中体现在对前因条件的分类（核心、边缘和无关3类）以及对组态的识别和测量上。相对于一般线性模型，QCA对前因条件的识别更为精准和系统，例如YM作为边缘条件，其在组态路径中的地位和表现各不相同：在路径1中为无关条件，在路径2～路径4中为高绩效出现，在路径5中则为低绩效。一般线性模型求解出的自变量和因变量之间的关系较为单一和固化（正向或负向），难以深入刻画出变量在不同实际情况中的表现。

应当注意的是，本研究前因条件和组态路径的计算结果是基于平楼村的数据，至于从提高效率的角度考虑是否可以，以及在多大程度上将这些结果运用到其他乡村社区，则需要更多的案例进行佐证。确定前因条件和组态路径的时间、空间应用尺度也是具有理论和实践意义的课题。囿于通过QCA分析农户参与农家乐和乡村旅游研究的匮乏，建议目前应扩大QCA的应用范畴，积累更多的实证研究，避免将某个乡村的核心条件和组态路径简单套用到其他乡村。

在本研究中，对QCA的稳健性检验是基于同一数据的不同方法比对。然而，随着前因条件的增多，QCA计算中出现矛盾组态的概率会上升，造成有限多样性问题[51]，导致QCA的解释力下降。既然QCA的稳健性已经得到验证，建议在后续研究中根据理论假设和乡村实际情况，适当调整前因条件的数量，充分发挥QCA在验证和构建理论以及最大程度贴近事实等方面的优势。

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