轨道交通建设背景下生态旅游社区居民支持度的复杂性影响——基于四姑娘山镇的实证

程 励，许 娟，刘 勇

(1.四川大学 旅游学院，成都 610064；2.四川旅游学院 运动与休闲学院，成都，610100)

交通是促进旅游产业进步的必要条件，是旅游产业基础设施不可缺少的组成部分，是旅游企业实现顺利运营的重要保障。(1)S A Alkheder, “Transportation and Tourism Sustainability in Major Jordanian Tourism Cities” ，Tourism Planning & Development 3(2016：13)：1—21.旅游轨道交通是铁路或城市轨道交通的组成部分，是以运载游客，满足旅游者观光体验为主的交通服务。(2)王月新：《浅谈旅游轨道在我国的发展模式》，《中国铁道学会工程分会第七届线路专委会第二次会议论文集》，天津：中国铁路设计集团有限公司，2017。旅游轨道交通具有运输能力大、整体服务标准高、安全保障强、运营成本低、技术经济优势明显等特征。(3)国家铁路局：《城际铁路设计规范: TB 10623—2014》，北京: 中国铁道出版社，2015年，第18—24页。旅游轨道交通可拉近城市与旅游目的地之间的时空距离，成为人们旅游休闲出行首选的交通方式。轨道交通的开通直接影响旅游交通的可达性，不仅显著地影响了旅游者对目的地的选择动机与行为方式，也极大地影响了旅游产业链的发展与空间布局(4)Wang D G, Niu Y & Qian J， “Evolution and Optimization of China’s Urban Tourism Spatial Structure: A High Speed Rail Perspective”，Tourism Management 64(2018：2)：218—232.、区域旅游收益，同时也给区域的生态及地方文化带来深远的影响。(5)殷平：《高速铁路与旅游业：成果评述与经验启示》，《旅游学刊》2012年第6期。轨道交通成为我国当下旅游研究中逐渐受到关注的研究选题，也为全球轨道交通旅游领域的研究提供了新现象和新案例。(6)殷平、杨寒胭、 张同颢：《高速铁路网与京津冀旅游:空间作用与结构演化》，《旅游学刊》2019年第3期。

国际上，轨道交通与旅游产业密切关联，目前已经有超过20 多个国家拥有服务旅游功能的观光铁路180 余条，总里程超过3000余公里。(7)余浩伟、章玉伟、陈粒：《齿轨铁路技术特点与应用展望研究》，《铁道工程学报》2020年第10期。其中欧洲的瑞士和德国的旅游轨道交通最具代表性。发达的轨道交通网络，充分链接着都市与重要旅游目的地，也在景区内部形成了独特的具有景观价值的轨道交通网络。比如瑞士在阿尔卑斯山区域修建的少女峰轨道观光线路、在登山圣地和旅游目的地瑞吉山和皮拉图斯山修建的齿轨观光铁路、连接采尔马特开往圣莫里茨的冰川快线，德国在楚格峰地区修建的轨道观光铁路，以及我国台湾阿里山旅游铁路均具有世界知名度。当前，我国在都江堰市至阿坝藏族羌族自治州四姑娘山镇开始修建山地轨道扶贫项目，该轨道交通项目连接了世界自然遗产四川大熊猫栖息地、青城山-都江堰世界文化遗产以及大熊猫国家公园及卧龙、四姑娘山等多个国家级自然保护区，未来的轨道交通在推动沿线的民族社区乡村振兴、森林康养度假、运动休闲快速发展的同时，也必将给沿线的生态旅游社区参与及生计状况带来长远影响，因此提前做好轨道交通建设背景下的生态旅游社区居民的相关研究，做好决策预判具有重要的现实意义。

生态旅游(ecotourism)是一种将环境保护、社区参与和可持续发展相融合的旅游形式，自20世纪80年代初提出后，便迅速受到了学术界及决策管理层的广泛关注，学术界多认同生态旅游不同于传统的大众观光旅游，强调以对自然资源的保护和尊重本土文化为基石，展开游客的自然教育和高度强调所在社区的积极参与或者长远的经济利益，从而实现多利益群体受益的良好效果，成为旅游可持续发展的典型路径。(8)程励：《生态旅游脆弱区利益相关者和谐发展研究》，成都：四川大学出版社，2008年，第2—50页。生态旅游是一种负责任的旅游方式(9)A. Ormsby & K. Mannle, “Ecotourism Benefits and the Role of Local Guides at Masoala National Park, Madagascar”， Journal of Sustainable Tourism 14(2006：3)：271—287.，研究指出生态旅游的成功取决于居民、资源保护和旅游业之间的和谐关系(10)S. Ross & G. Wall, “Evaluating Ecotourism: The Case of North Sulawesi, Indonesia”， Tourism Management 20(1996：6)：673—682.，发展生态旅游需要社区参与生态旅游和保护(11)F. V. Pegas, A. Coghlan, A. Stronza & V. Rocha, “For Love or for Money? Investigating the Impact of an Ecotourism Programme on Local Residents' Assigned Values Towards Sea Turtles”， Journal of Ecotourism 12(2013:2):90—106.，缺乏社区居民参与，并由此产生对生态旅游的消极态度将导致生态旅游的失败(12)S. E. Alexander, “Residents’ Attitudes towards Conservation and Black Howler Monkeys in Belize: The Community Baboon Sanctuary”， Environmental Conservation 27(2000：4)：341—350.，而居民的积极态度将带来参与旅游业发展和保护旅游业赖以生存的自然资源等有利行为(13)A. Lepp, “Residents' Attitudes towards Tourism in Bigodi Village, Uganda”， Tourism Management 28(2007:3):876—885.，并对当地社区的社会和文化结构产生积极影响(14)M. McLaren, Interpreting Cultural Differences: The Challenge of Intercultural Communication (Dereham, UK: Francis, 1998).，从而会增强社区内的社会凝聚力和使命感，产生旅游可持续发展的良好动力(15)Liu J, et al. “The Role of Social Capital in Encouraging Residents' Pro-environmental Behaviors in Community-based Ecotourism”， Tourism Management 41(2014：4)：190—201.。

四姑娘山镇是这一轨道工程项目的目的地，该镇与卧龙国家级自然保护区毗连，所在的四姑娘山风景区隶属于世界自然遗产、国家级风景名胜区、国家地质公园、国家级自然保护区以及四川大熊猫栖息地世界遗产，也是国内外享有盛誉的登山名山。目前辖内居民以藏族和汉族为主，藏族占大多数。因此在这一区域发展生态旅游，增进社区参与，不仅是对独特生态旅游资源的合理利用、促进生态环境保护的需要，而且也有助于增加当地就业，改善民族社区生计，提升当地的经济状况(16)K. Boudreaux, “A New Call of the Wild: Community-based Natural Resource Management in Namibia”， Georgetown International Environmental Law Review 5(2008：1)：313—314.，是全面推动乡村振兴的重大举措。但是由于四姑娘山镇的交通条件长期以来落后、闭塞、可进入性差，影响了其生态旅游的高质量发展。强化生态区的交通基础设施，改善交通环境，提升其可进入性，是改变区域产业格局的关键要素和基础。(17)刘军林、陈国生：《国家重点生态功能区旅游化发展研究——以三峡库区水土保持生态区为例》，《南通大学学报(社会科学版)》2018年第1期。尽管旅游轨道交通对提升景区发展品质，改善游客体验具有重要意义，对未来区域快速发展具有诸多优势(18)李三兵：《长白山旅游轨道交通示范线方案研究》，《铁道勘察》2016年第3期。，但在规划及建设过程中，仍然需要合理协调轨道交通建设与保护区和周边社区的关系。(19)王建喜：《长三角轨道交通网的构建对区域旅游影响研究》，《城市轨道交通研究》2010年第12期。当前文献较少关注在新的重大交通方式变局下，基于共享、共建融合发展的视角分析民族生态旅游社区面临的社会、文化、环境问题，为此，本文将从旅游价值共享感知和居民旅游支持度的角度展开实证分析。

一、理论背景与复杂模型构建

(一)理论背景

世界自然保护联盟(IUCN)指出，将生态旅游强调对环境负责的旅行和对相对未受干扰的自然区域的探访，以享受和欣赏自然，促进保护，通过较小的旅游者影响，为当地居民提供有益的积极的社会经济参与。(20)A. Ormsby & K. Mannle, “Ecotourism Benefits and the Role of Local Guides at Masoala National Park, Madagascar”， Journal of Sustainable Tourism 14(2006：3)：271—286.国际生态旅游协会(2000年)将生态旅游的概念界定为五个关键组成部分：保护生态多样性，维护居民福利，鼓励居民、游客和旅游经营者的环保行为，减少对不可再生资源的利用以及社区参与。(21)Liu J, et al. “The Role of Social Capital in Encouraging Residents' Pro-environmental Behaviors in Community-based Ecotourism”， Tourism Management 41(2014：4)：190—201.Fennell认为生态旅游侧重于在目的地直接了解自然、低影响的管理伦理、非自然消耗性和面向当地发展的利益、规模和控制(22)D. A. Fennell,Ecotourism，(Routledge 2008).。此外，学术界也指出生态旅游与传统旅游的区别在于生态旅游的本质特征，即以自然或文化为基础的旅游活动、增强公众的环境意识、保护当地环境资源、尽量减少旅游影响，赋予当地人民权力和当地社区的财政利益。(23)G. N. Wallace & S. M. Pierce, “An Evaluation of Ecotourism in Amazonas, Brazil”， Annals of Tourism Research 23(1996：4)：843—873.针对生态旅游实践，Boudreaux指出生态旅游的发展增加了当地就业，改善了社区的经济状况(24)K. Boudreaux, “A New Call of the Wild: Community-based Natural Resource Management in Namibia”， Georgetown International Environmental Law Review 5(2008：1)：313—314.，在为当地人民创造额外收入同时，保护了当地独特的自然资源(25)R. W. Carter, S Thok, V O' Rourke & T Pearce, “Sustainable Tourism and Its Use as a Development Strategy in Cambodia: A Systematic Literature Review”， Journal of Sustainable Tourism 23(2015：5)：1—22.。因此，如果当地社区通过发展生态旅游获得可观的利益，他们将表现出对保护当地自然环境更积极的态度，并可能为当地环境保护做出主动的贡献(26)S. Wunder, “Ecotourism and Economic Incentives: An Empirical Approach”， Ecological Economics 32(2000:3):465—479.，从而保护当地和国家的利益(27)A. Ormsby & K. Mannle,“Ecotourism Benefits and the Role of Local Guides at Masoala National Park, Madagascar”， Journal of Sustainable Tourism 14(2006:3):271—287.。生态旅游的发展利于生物资源的多样性和传统文化保护的主要原因是生态旅游发展赋予了社区更多的权力(28)R. Scheyvens, “Ecotourism and the Empowerment of Local Communities”， Tourism Management 20(1999)：245—249.，并通过尊重当地文化和对文化复兴的支持(29)A. Stronza, The Bold Agenda of Ecotourism. In A. Stronza, & W. Durham (Eds.), Ecotourism and Conservation in the Americas (Oxford: CABI Publishing, 2008)，3—17.，从而显著增强社区的社会凝聚力和使命感(30)D. A. Fennell, Ecotourism， (Routledge 2008).。因此，可以认为社区居民对生态旅游发展的态度取决于他们对未来旅游发展所带来的经济、社会、文化和环境等多种因素的共享感知影响(31)王莉、陆林：《国外旅游地居民对旅游影响的感知与态度研究综述及启示》，《旅游学刊》2005年第3期。，而旅游共享感知涉及居民对其在旅游发展中由于其所处的位置、权力，所产生的经济共享权利认知，涉及经济、文化、环境与政治的多个维度。(32)范香花、程励：《共享视角下乡村旅游社区居民旅游支持度的复杂性——基于fsQCA方法的分析》，《旅游学刊》2020年第4期。因此，依据案例地的实际情况，我们将生态旅游社区居民的轨道交通建设的共享感知解构为经济、文化、环境和政治共享感知，并将其作为重要的影响因素纳入实证研究。

从学术研究来看，交通是旅游业发展的重要支撑与实现形式，也是影响旅游业发展的重要因素，相关研究主要集中在旅游交通对旅游行为的影响(33)苟小东、马耀峰、李富升：《我国西部地区大学生旅游行为研究——以陕西省为例》，《人文地理》2008年第3期。、交通对旅游需求的影响(34)张致云、杨效忠、卢松、叶舒娟：《自驾车旅游研究综述》，《旅游论坛》2009年第1期。、交通设施的发展对旅游的影响(35)李如友、黄常州：《中国交通基础设施对区域旅游发展的影响研究——基于门槛回归模型的证据》，《旅游科学》2015年第2期。、交通可达性对旅游空间结构演变的影响(36)李一曼、修春亮、孔翔：《浙江陆路交通对区域旅游空间结构及发展的影响研究》，《地理科学》2018年第12期。、交通对旅游产业的影响(37)张海燕：《基于交通发展的武陵山片区旅游产业集聚机理及响应路径》，《吉首大学学报(社会科学版)》2020年第3期。、交通对旅游经济的影响(38)吴磊、焦华富、叶雷：《皖南国际文化旅游示范区旅游经济与交通耦合协调发展的时空特征》，《地理科学》2019年第11期。。根据上述研究，区域交通网络建设与旅游经济发展能够形成良性互动的同时也存在一定的社会影响风险。总体来看尚缺乏在轨道交通建设背景下生态旅游社区居民支持度的复杂影响研究，亦缺乏从居民视角出发，考虑其社会、经济、环境、文化等心理感知对轨道交通建设态度的综合影响研究。由此，本研究拟从经济共享感知、政治共享感知、环境共享感知、文化共享感知和旅游支持度出发，考虑多因素复杂关系，实证分析其对生态旅游社区居民旅游轨道交通支持度的影响关系与机制。

(二)轨道交通支持度复杂因果模型的提出

旅游社区居民支持度的影响因素具有多元性和复杂性，受到经济、文化、政治、环境等因素的多种影响。而这些影响变量之间可能存在一定的相互性和协同性(39)H. G. T. Olya & Y. Gavilyan, “Configurational Models to Predict Residents' Support for Tourism Development”， Journal of Travel Research 56(2017：7)：1—20.，如果将这些不同类型的变量同时纳入一个复杂模型中，分析不同类型变量可能对居民轨道交通支持度产生不同的影响效应具有理论视角和方法性的创新性。为具体探讨影响居民轨道交通支持度的不同组合路径，本文基于复杂性理论和维恩图构建了居民轨道交通支持度的概念模型(图1)。模型A从性别、年龄、学历和职业模拟居民轨道交通支持度的高分；家庭人均收入、民族、居住时间和是否从事旅游工作一起被用作预测高水平旅游满意(模型B)；旅游共享和旅游支持度作为模型C的指标；模型D表示人口学特征、旅游共享感知和旅游支持度作为预测高水平轨道交通支持度的前置条件的因果关系；模型E表示家庭人均收入、民族、居住时间和是否从事旅游工作、旅游支持度与旅游共享感知作为预测高水平轨道交通支持度的前置条件的因果关系。具体如图1所示。

图1 轨道交通支持度复杂因果模型

二、研究设计与方法

(一)四姑娘山镇概况

四姑娘山镇位于四川省阿坝藏族羌族自治州小金县四姑娘山境内，属青藏高原邛崃山脉，距成都220公里。总面积480平方公里，根据四姑娘山管理局提供数据，该镇辖金锋、长坪、双碉、双桥、沙坝5个村委会，12个村民小组，居住有藏、汉、回等民族2893人。辖区内的四姑娘山风景区是世界自然遗产、国家级风景名胜区、国家地质公园、国家级自然保护区及四川大熊猫栖息地世界遗产的组成部分。四姑娘山镇所辖区域内，海拔在5000米以上的雪峰52座，终年积雪，发育有现代山岳冰川，是典型的以山地户外为特点的生态旅游目的地。据本次田野调查显示，被调查的四姑娘山居民中，从事与山地旅游相关工作的占 71.3%，其中担任山地向导协作、提供马匹服务等比例最高，达到28.7 %；经营民宿、宾馆、家庭旅馆等，占23.5%；排第三位的是经营餐馆、小吃等工作，占16.8 %，此外还有少数居民从事旅游运输、导游、旅游娱乐等工作。调查发现在37.9%的社区家庭中，旅游收入占总收入比超过60%，可见四姑娘山镇居民对旅游行业的依赖高，为典型的民族旅游目的地。已经开工建设的都江堰市至四姑娘山镇的山地轨道交通全长 118 公里，全线将设立都江堰、永丰、蒲阳、虹口、龙池、映秀、耿达、卧龙、邓家沟、巴朗山、松林口、四姑娘山等12个车站，该工程贯穿成都平原，采用齿轨技术翻越巴朗山，抵达有“东方阿尔卑斯山”之称的四姑娘山，建成后这一山地轨道交通扶贫项目有望成为世界级文旅观光带，给川西北旅游发展带来重大影响。

(二)研究方法及变量测量

本研究方法采用模糊集定性比较分析法(fsQCA)，使用 fsQCA 3.0软件进行数据分析。fsQCA是将模糊集、模糊逻辑与基于布尔代数的质性比较分析(QCA)结合起来的一种分析方法。(40)L.A.Zadeh， “Fuzzy Sets”， Information and Control 8(1965：3)：338—352.该方法运用比较原理研究社会现象，旨在从小样本数据中构建出研究议题的因果性关系，回答基于集合论概念的因果复杂性问题。(41)C.C.Ragin, Fuzzy-set Social Science (Chicago, IL:University of Chicago Press, 2000), 120.fsQCA 通过因果配置模型，为预测相同的结果提供了更精确的组合路径，用以揭示前因与研究结果之间的非对称关系，从而根据多个组态路径提出决策建议。共享的理论解析及其测度借鉴了范香花和程励(2020)及许娟和程励(2020)的前期成果(42)许娟、程励：《复杂性视角下乡村旅游地居民旅游满意度研究》，《人文地理》2020年第6期。，为进一步优化问卷设计，经济共享量表借鉴了 Kim 等(43)K.Kim, M.Uysal & M.J.Sirgy, “How Does Tourism in a Community Impact the Quality of Life of Community Residents”， Tourism Management 36(2013):527—540.、Nunkoo 和 Ramkissoon(44)R.Nunkoo & H.Ramkissoon, “Developing a Community Support Model for Tourism”， Annals of Tourism Research 38(2011：3)964—988.、Andereck等(45)K.L.Andereck & G.P.Nyaupane, “Exploring the Nature of Tourism and Quality of Life Perceptions among Residents”， Journal of Travel Research 50(2011)248—260.研究成果；文化共享量表依据 Dyer(46)P.Dyer, et al. “Structural Modeling of Resident Perceptions of Tourism and Associated Development on the Sunshine Coast, Australia”， Tourism Management 28(2007：2)409—422.、Kim等(47)K.Kim, M.Uysal & M.J.Sirgy, “How Does Tourism in a Community Impact the Quality of Life of Community Residents”， Tourism Management 36(2013)：527—540.、Ap等(48)J.Ap & J.L.Crompton, “Developing and Testing a Tourism Impact Scale”， Journal of Travel Research 11(1998：37)：120—130.、Nunkoo和Ramkissoon(49)R.Nunkoo & H Ramkissoon, “Modeling Community Support for a Proposed Integrated Resort Project”， Journal of Sustainable Tourism 18(2010：2)：257—277.的实证成果进行设计；环境共享主要依据McCool和Martin(50)S.F.McCool & S.R.Martin, “Community Attachment and Attitudes toward Tourism Development”， Journal of Travel Research 32(1994：3)：29—34.、Lankford和Howard(51)S.V.Lankford & D.R.Howard, “Developing a Tourism Attitude Impact Scale”， Annals of Tourism Research 21(1994：1)：121—139.、Stylidis(52)D.Stylidis, “Residents' Place Image: A Cluster Analysis and Its Links to Place Attachment and Support for Tourism”， Journal of Sustainable Tourism 2(2018)1—20.和Park(53)K.Park, J.Lee & T.J.Lee, “Residents' Attitudes toward Future Tourism Development in Terms of Community Well-being and Attachment”， Asia Pacific Journal of Tourism Research 22(2017：2)1—13.等的成果；而政治共享主要借鉴 Goodwin的社区参与理念(54)H.Goodwin, “Local Community Involvement in Tourism Around National Parks:Opportunities and Constraints”, Current Issues in Tourism，5(2002：3)338—360.。旅游支持度主要借鉴国内学者李秋成等(55)李秋成、周玲强、范莉娜：《社区人际关系、人地关系对居民旅游支持度的影响——基于两个民族旅游村寨样本的实证研究》，《商业经济与管理》2015年第3期。及徐文燕和钟丽莉(56)徐文燕、钟丽莉：《基于地方依恋视角的旅游地居民对乡村旅游支持度研究》，《哈尔滨商业大学学报(社会科学版)》2016年第3期。的旅游支持度量表进行设计。

(三)数据的收集

研究的对象是居住在四川省阿坝州四姑娘山镇的居民，在问卷正式调研之前，我们根据案例地的实际情况展开预调研，剔除了部分设置表述不太合理的测量项，同时根据信度及效度指标进行调整形成了正式调查问卷。课题组进入社区展开调查，数据收集时间为2018年12月17日至21日，共回收问卷213份。样本包括男性占67.6%，32.4%的女性；44岁以下的人占比例为47.9%，其次是45—59岁的群体，占36.2%。民族结构中，藏族最多，占76.5%，汉族、羌族和回族分别占15.5%、2.8%和5.2%。受教育程度变量中，初中和小学及以下所占比例为81.2%，高中(含中专、职高、技校)学历的群体占8.0%，大专和本科及以上学历分别占5.6%和5.2%。数据显示，2017年家庭人均纯收入在5000—10000元的群体比例最高，占24.5%；较少的是3655—5000元及10000—15000元的人群，分别为16.9%及16.4%；3655元以下及1.5万以上的群体分别占22.5%和19.7%，说明当地社区的人均收入总体较低。在职业样本中，63.4%的居民是农民或者牧民，党政工作人员、企业和事业单位工作人员、个体工商从业人员以及自由职业者分别占比为3.8%、7.9%、10.3%和9.4%。居住时间方面，86.9%的居民居住时间在15年以上，5年及以下的人群仅占4.2%，居住时间分别为6—10年和11—15年的居民占比分别为5.6%和3.3%。四姑娘山镇的居民从事旅游工作的人群占71.4%，说明居民旅游参与度比较高，总体上符合当前四姑娘山旅游发展的基本现状。

三、结果分析

(一)信度与效度检验

测量模型用来解释观测指标(变量)与其各自的潜在构念(变量)之间的因果关系。使用SPSS 24.0进行探索性因子分析，使用SmartPLS 2.0对测量模型(内部模型)进行了检验，以确定观测指标(变量)与潜在的(未观察到的)构念之间的因果关系。通过验证性因子分析验证了构念的有效性。Cronbach α都>0.6，组合信度CR最小值为0.797>0.7，说明信度水平较高。用平均提炼方差AVE检验某一特定概念与其他概念之间的差异程度，一般要求各潜变量的AVE>0.5，且各潜变量AVE值的平方根要大于其与其他潜变量间的相关系数(57)J.F.Hair, G.T.M.Hult, C.Ringle & M.Sarstedt,A Primer on Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) (Sage Publications, 2016).，分析结果显示，四姑娘山居民样本各AVE值的平方根均大于相应潜变量间的相关系数(见表1)；因此，可认为结构方程模型中各潜变量间具有较好的区别效度。

表1 样本潜变量间相关系数及AVE值比较表

多重判别系数R2是衡量结构方程模型中外源变量对内生变量的解释能力，其值越大则解释能力就越强，具体要求内生变量的R2值要大于0.1(58)P.O.Duarte,H.B.Alves & M.B.Raposo, “Understanding University Image: A Structural Equation Model Approach”， International Review on Public Nonprofit Marketing 7(2010：1)：21—38.。根据研究结果，各内生变量的R2最小值为0.383>0.1，说明其他各外源变量对相应的内生变量都具有较好的解释能力。Q2用来检验模型的预测关联性，本研究采用海尔等人推荐的交互检验冗余度方法计算Q2，Q2>0表示模型对内源潜在变量有预测关联性，本研究的Q2值为0.333，说明研究模型的预测关联度显著。

表2 政治共享*轨道交通支持度交叉列联表

(二)反向案例分析

根据 Pappas等的研究，为表明在同一个数据集中可能存在正向、负向或没有关系，需要进行反事实分析。(59)N.Pappas, A.Papatheodorou,“Tourism and the Refugee Crisis in Greece: Perceptions and Decision- making of Accommodation Providers”， Tourism Management 63(2017)：31—41.表2为政治共享感知与轨道交通支持度之间的交叉列联表，通过数据分析发现，在政治共享感知与旅游轨道交通支持度感知关系中却出现了184个反向案例，因此，为了在高轨道交通支持度预测中纳入负向反向案例的观点，使用fsQCA进一步对数据进行分析。

(三)fsQCA分析结果

通过对居民轨道交通支持的旅游支持度及4个旅游共享感知变量的fsQCA分析，建构了2个模型，得到了3种高水平轨道交通支持的因果组合(见表3)。基于Ragin(2009)对于覆盖度(>0.20)和一致性(>0.75)临界值的界定(60)C.C. Ragin,Redesigning Social Inquiry:Fuzzy Sets and Beyond(University of Chicago Press, 2009).，得到的2模型解决方案的覆盖度和一致性均达到了令人满意的水平。模型A从性别、年龄、学历和职业4个人口学变量预测轨道交通支持度的高分，得到了3种中间解组合，即低学历(组合A1)或年轻的(组合A2)党政、企业、事业单位工作人员对轨道交通的发展比较支持，此外，学历较低的年长的男性居民(组合A3)的轨道交通支持度也较高。

模型B包含民族、家庭人均收入、居住时间和旅游工作4个变量，得到了4组高水平轨道交通支持度因果组合，数据揭示在当地居住时间较长且从事旅游工作的居民(B4)的轨道交通支持度较高，同时家庭人均收入较高(B1)或居住时间较长(B2)或从事旅游工作(B3)的汉族人群对轨道交通支持度也较高。模型C包含4个旅游共享和旅游支持变量，得到了3组高水平轨道交通支持度因果组合，这些组合表明，高水平的旅游支持度对实现居民高轨道交通支持度来说都需要，但还不足以实现高水平的轨道交通支持度，还需要与低经济共享且低水平政治共享且高环境共享组合(C1)，或与高经济共享且低政治共享且高文化共享结合(C2)，或与高经济共享且高政治共享且高环境共享组合(C3)，才能带来较高的轨道交通支持度。进一步分析发现，经济共享和政治共享指标在模型C中呈现出了不同的方向，说明这两个变量在预测高水平轨道交通支持模型中的作用受到其他变量的影响，具有一定的不确定性和复杂性。

模型D包含性别、年龄、学历和职业4个人口学、4个旅游共享和旅游支持度变量，得到了3组高水平轨道交通支持度因果组合。其中高经济共享、低政治共享、高环境共享、高文化共享和高旅游支持度5个指标对实现居民高轨道交通支持都需要，但还需与低学历的党政、企业、事业单位工作人员组合(D1)，或与年轻的党政、企业、事业单位工作人员组合(D2)，或与低学历的年长的男性(D3)组合，才能实现居民高轨道交通支持度。

表3 预测高水平轨道交通支持度的前因条件组合

模型E包含民族、家庭人均收入、居住时间、旅游工作、经济共享、政治共享、环境共享、文化共享和旅游支持度，得到了4组高水平轨道支持度因果组合。其中高环境共享、高文化共享和高旅游支持度3个指标在4种组合中均出现了，说明这三个指标对实现居民高轨道交通支持必不可少，但是还需与低政治共享且高经济共享的汉族组合(E1)或与低家庭人均收入且居住时间较长且经济共享感知较高的汉族组合(E2)或与居住时间较长且经济共享感知较高且政治共享感知较低且从事旅游工作组合(E3)或与低家庭人均收入且居住时间较长且低政治共享的从事旅游工作的汉族组合(E4)，才能带来较高的轨道交通支持度。

(四)预测效度

预测有效性主要是用来说明假设构型模型在不同数据集下预测结果变量的能力(61)H.G.T.Olya & L.Altinay,“Asymmetric Modeling of Intention to Purchase Tourism Weather Insurance and Loyalty”， Journal of Business Research 69(2016：8)：2731—2800.，为了检验提出的假设构型模型的预测效度，与之前的研究一致，将原始样本分为两个子样本。在子样本1中对非对称关系建模进行fsQCA分析。然后，利用子样本2(预留样本)分析模拟结果条件(高水平轨道交通支持)的因果组合清单。(62)J.P-H Hsiao, C.Jaw,T.C. Huan & A.G.Woodside,“Applying Complexity Theory to Solve Hospitality Contrarian Case Conundrums”， International Journal of Contemporary Hospitality Management 27(2015：4)：608—647.高水平轨道交通支持预测效度结果见表4，以经济共享、政治共享、环境共享、文化共享和旅游支持度作为因果前置条件。使用子样本1对假设模型分析的因果组合与总体样本fsQCA结果是一样的(表4模型C)。然后利用子样本2对子样本1中的因果组合1和2进行测试。根据子样本2中模型的XY图(见图2)，得到了相似的不对称关系、一致性和覆盖度，证明了所提出的假设构型模型具备在不同数据集预测结果条件的能力(表4)。

表4 预测效度结果

图2 显示因果算法的plot图

四、结论

整体来看，生态旅游社区居民轨道交通支持度的复杂性特点得以证实。本研究基于旅游社区居民的人口学特征、社区旅游参与变量、旅游共享感知及旅游支持度，构建了5个复杂模型，得到17种预测高水平轨道交通支持度的因果组合，这些因果组合均满足了一致性(>0.7)和覆盖度(>0.2)的要求。从而为提高居民轨道交通支持度提供了多条干预路径。交叉列联表分析发现，在预测居民的轨道交通支持度时存在反例发生，即进行预测的结果条件(旅游支持度)与前置因果条件之间呈现出非对称关系，因此选择fsQCA方法对居民高水平轨道交通支持度进行分析。fsQCA分析发现，高水平轨道交通支持度的前因变量具有异质性和复杂性。有些前因变量在不同的高水平轨道交通支持度预测因果组合中具有正向影响、负向影响或不出现，每个指标的作用取决于其他因果前置因素(缺失/存在/大小/正负)，这也表明了高水平轨道交通支持度前因变量之间存在一定的交互作用。

具体来看，人口学变量方面，从性别来看，男性对轨道交通比较支持，并且，低学历的居民对轨道交通支持度也较高，此外年轻的党政、企业、事业单位工作人员对轨道交通的发展也持积极的态度。但是，年龄这个指标，在不同的高水平轨道支持度因果组合中呈现出不同的方向，从而说明年龄在高水平轨道交通支持度预测中的作用受到其他前因变量的影响。这也表明年龄不是居民高水平轨道交通支持度的必要条件。在民族、家庭人均收入、居住时间、是否从事旅游工作指标方面，汉族对轨道交通发展的热情较高，居住时间较长的居民的轨道交通支持度也较高，此外，从事旅游工作的居民对轨道交通发展也比较积极。而家庭人均收入这个指标，在高水平轨道交通支持度预测中的作用受到其他变量的影响。说明家庭人均收入与旅游支持度并不是单纯的线性关系，而是随着纳入变量的不同，而呈现出正向影响与负向影响关系，即非对称的非线性影响关系。在旅游共享和旅游支持度方面，高环境共享和高文化共享在模型C、D、E中均出现了，说明环境共享和文化共享对高水平轨道交通支持度具有积极的正向影响，即环境共享和文化共享感知较高的居民对发展轨道交通比较支持。此外，政治共享和经济共享在不同的高水平旅游支持度因果组合中呈现出不同的方向，说明这两个变量对旅游轨道交通支持存在或正或负的影响，具体取决于因果组合中其他因素的影响，也进一步表明了政治共享和经济共享感知不是居民高水平轨道交通支持度的必要条件。高旅游支持度这个指标，在每个高水平轨道交通支持度因果组合中均出现了，说明高旅游支持度的居民属于高水平旅游轨道交通支持度的群体，且他们的轨道交通支持度不会受到任何其他变量的影响。