城乡居民休闲生活方式差异及影响因素研究

李卫飞 石少湘 袁 琳

（1.湘潭大学商学院 湖南湘潭 411105；2.暨南大学管理学院 广东广州 510632）

引言

城乡二元结构是我国社会、经济、文化领域中的一种典型现象（国务院发展研究中心农村部课题组，2014），由二元结构导致的城乡差异一直是重要的研究议题（陆学艺，2009）。当前，学者们对城乡差异的研究主要集中在消费、收入等物质经济层面，随着我国社会主义建设的重点逐渐从提高居民物质生活水平转向提高生活质量（顾楚丹、王丰龙、罗峰，2021），学界对城乡差异的研究重心也逐渐从物质经济层面转向生活质量层面。休闲活动作为个人日常生活的重要内容，对提升居民生活质量、获得感与幸福感具有重要意义（熊伟、宋鑫鑫，2020），因此从休闲视角探讨城乡居民生活方式差异，逐渐在理论和实践领域受到关注。

休闲生活方式作为一种“休闲活动选择和闲暇时间利用的总体形式”（Mannell &Kleiber，1997；Heintzman &Mannell，2003），是一种结合了自身条件（动机、喜好）和环境条件（时间、场景、活动）后形成的较为固定的个人行为模式（Mannell &Kleiber，1997）。在相似的个体特征与环境条件下，居民的休闲生活方式可能趋向一致，而当个体特征、环境条件存在差异时，居民的休闲生活方式则会呈现出显著的不同。受城乡二元结构的影响，城乡居民的个体特征和生活环境存在明显的不同（国务院发展研究中心农村部课题组、叶兴庆、徐小青，2014），这些不同可能导致城乡居民休闲生活方式存在巨大差异。现阶段，休闲生活方式的相关研究多围绕城市居民展开，分析城乡居民休闲生活方式差异的研究相对较少（胡荣、龚灿林，2018）。因此，城乡居民休闲生活方式是否存在显著差异，这些差异的具体表现形式是什么，造成这些差异的因素有哪些等问题需要更加深入的研究才能解答（刘松、楼嘉军，2017）。

为了解决上述问题，本研究尝试以休闲生活方式理论为指导，使用中国综合社会调查（CGSS）数据，运用潜类别分析方法，识别城乡居民休闲生活方式的基本类别，对比分析城乡居民休闲生活方式差异的具体表现。通过建立回归混合模型，从个体因素和区域因素两个方面，分析城乡居民休闲生活方式差异的主要影响因素，并提出平衡差异的政策建议。本研究运用综合性的全国样本数据，探讨城乡居民休闲生活方式的差异，有助于扩充休闲生活方式研究领域，弥补现有研究结论代表性较低的不足，为休闲时代背景下提升居民休闲质量、完善休闲治理提供理论支持。同时，本文研究城乡居民休闲生活方式差异的影响因素，有助于城乡居民休闲生活的协同改善和休闲生活质量的融合提升，以达到平衡城乡居民生活质量差异的目的。

一、文献综述

1.休闲生活方式

休闲生活方式（Leisure Lifestyle）从生活方式的概念衍生而来（Cheng，Yang &Ting，et al.，2011；李卫飞、石少湘、袁琳，2020），是个体休闲行为的重要考察变量。休闲生活方式综合刻画了个体休闲的多个方面，集中表现为“休闲活动参与和时间利用的总体形式”（Mannell &Kleiber，1997；Heintzman &Mannell，2003）。从其内涵来看，休闲生活方式是人们利用闲暇时间，从事能够满足游憩、娱乐、社交等身心需求的方法和形式，指的是人们选择和从事休闲行为的一种规则，能够决定个体参与某项休闲活动而非其他（刘松、楼嘉军，2017；马宝建，2019）。学者们从不同角度出发，划分出了不同的休闲生活方式类型。Lu 和Argyle（1994）将休闲生活方式分为深度休闲和非深度休闲；傅仰止（2009）则提出社会性休闲和个人式休闲的分类方式；刘晓莲（2012）将休闲生活方式划分为运动型、艺术型、社交型和康乐型；Yoon 和Seo（2007）、Sohn（2011）则使用了感官追求、自我发展、关系中心、家庭中心的分类方式。从现有研究来看，休闲生活方式并不存在一个统一的概念定义，其内涵和意义往往会因为不同的研究主题和研究视角而有所不同。结合现有文献和本文研究主题，本研究中休闲生活方式指居民在较长一段时间内，选择参与的休闲活动类型及参与频率的综合。

2.休闲生活方式的城乡差异

现有多数研究只探讨了国内大型城市居民的休闲行为（金倩、楼嘉军，2006；赵鹏、刘捷、付玥，2006），部分学者将注意力放在了城市间休闲水平的比较分析上，如：张景安和马惠娣（2004）比较研究了北京、上海、天津等城市各阶层人群的休闲时间利用及休闲生活偏好；曹新向、苗长虹和陈玉英等（2010）则实证分析了国内15 个城市的休闲水平与差异。休闲生活方式的城乡差异问题还未得到广泛的讨论，王雅林、刘耳和徐利亚（2003）以及王琪延（2000）分别对城镇居民闲暇时间的分配方式进行了实证研究，证实了城乡居民对闲暇时间的分配存在着差异；胡荣和龚灿林（2018）研究了城乡居民休闲方式的主要差异及其影响因素，发现城市居民参加娱乐型休闲活动和交际型休闲活动的频率均高于农村居民，但其参加品味型休闲活动的频率则要显著低于农村居民。上述研究表明，我国居民休闲方式的城乡差异主要体现在闲暇时间分配（李骁天、邢晓燕、王凯珍，2014）和参与的休闲活动类型上（陈传锋、杨晶晶，2007），但相关研究数量较少，且多采取小样本问卷调查的形式展开研究，其样本代表性和研究结论的一般性可能存在局限。

3.城乡居民休闲生活方式的影响因素

已有研究证实了经济发展水平（Eijck &Mommaas，2004；Burch，2009）、地区开放程度（Han，2011）、文化价值观念（Chatzitheochari &Arber，2011）等区域环境因素能够显著影响个体的休闲生活方式。同时，年龄（王琪延、罗栋，2009）、性别（王小波，2002；魏翔，2017）、职业、个人收入和受教育水平（Kang &Ko，2009；Irving &Giles，2011）等因素对个体休闲生活方式也有着重要的影响。城市居民和农村居民在各自的居住场域内有着相似的经济发展水平、地区开放程度、文化价值观念等社会环境，同时城乡居民的年龄、职业、个人收入和受教育水平等个体特征在各自的居住场域内也存在相似性（陆学艺，2009；国务院发展研究中心农村部课题组，2014）。共同的区域因素和个体特征使得城市居民和农村居民各自形成了较为稳定的休闲生活方式，但城市和农村之间的二元区隔，使城乡之间的社会环境与个体因素有着较大区别。城乡居民不同的个体特征和环境因素，造成了城乡居民休闲生活方式的差异。

4.研究评述

学者们从不同视角出发，对不同地区的居民休闲生活方式进行了广泛研究，取得了丰富的研究成果。但现有文献多关注城市居民的休闲生活方式，对农村地区研究较少，缺少城乡休闲生活方式的对比分析。另外，现有研究多采用问卷调查的方法搜集数据，获取的样本量较小，可能导致研究结论代表性不足的问题。因此，有必要利用全国性的大样本数据，对城乡居民休闲生活方式的差异问题展开研究。据此，本研究运用综合性的全国样本数据，比较分析城乡居民休闲生活方式的异同，并从个体因素和区域环境因素两个方面探讨差异的影响因素。本文的研究结论将有助于补充现有研究，扩展休闲生活方式研究领域。

二、研究设计

1.数据来源与变量选择

研究数据取自2015年中国综合社会调查（CGSS2015）。中国综合社会调查是一项全国性学术调查项目，调查样本覆盖面广、代表性强，其中丰富的休闲问项满足了本文的研究需要。

本文主要变量“休闲生活方式”使用CGSS2015 中的12 个休闲参与问项（a3001～a3012）来衡量。12 个问项测量了个人参与12 种休闲活动的频率，12种休闲活动分别为：1.看电视或看碟；2.出去看电影；3.逛街购物；4.读书/报纸/杂志；5.参加文化活动，如音乐会、演出、展览；6.与亲戚聚会；7.与朋友聚会；8.在家听音乐；9.参加体育锻炼；10.观看体育比赛；11.做手工；12.上网。通过反向记分处理后，用得分1～5 表示从低到高的休闲参与频率。

本文选择CGSS2015 中的年龄、性别、受教育水平、健康状况、信息获取、周工作时间、社会等级、家庭人口数和个人年收入9 个指标作为影响休闲生活方式的个体特征因素（Kang &Ko，2009；Irving &Giles，2011）。以上个体特征因素可以划分为基本的人口统计学变量（性别、年龄、健康状况和家庭人口数）和社会经济地位变量（受教育水平、信息获取、周工作时间、社会等级和个人年收入）。人口统计学变量已经被证实对个体的休闲生活方式具有显著影响（王小波，2002；王琪延、罗栋，2009；魏翔，2017），同样，社会经济地位变量也是影响休闲生活方式的重要因素（Kang &Ko，2009；Irving &Giles，2011）。考虑到城乡居民在这两类变量上存在系统性的差异，本研究选择上述个体特征变量分析其对城乡居民休闲生活方式的不同影响，可以明确哪些个体特征变量导致了城乡居民休闲生活方式的差异。

为了分析区域环境因素对城乡居民休闲生活方式差异的影响，本文选择CGSS2015 中“政府公共服务满意度”指标下的8 个次级指标（公共教育满意度、医疗卫生满意度、住房保障满意度、劳动就业满意度、社会保障满意度、基本社会服务满意度、公共文化与体育满意度和城乡基础设施满意度）作为本文的区域特征变量。这8 个指标较为全面地反映了城乡之间存在的经济发展水平、文化价值观念等差异。其中，城乡基础设施满意度、住房保障、社会保障3 个指标能够反映出城乡地区的经济发展水平；公共教育满意度、劳动就业满意度能够表现城乡地区的开放水平；基本社会服务满意度、公共文化与体育满意度在一定程度上能够体现城乡居民的精神文明水平。分析以上8 个城乡区域特征因素对休闲生活方式的影响，可以了解哪些区域因素是造成城乡差异的主要原因。

2.研究方法

首先，本文使用潜类别分析方法（LCA），通过样本在12 个休闲问项上的回答，将样本归类到不同的潜在类别中，分别划分出城乡居民的休闲生活方式类型。在分类的基础上，对城乡居民休闲生活方式类别进行比较，直观地展现城乡居民休闲生活方式的差异。使用潜在类别分析方法，能够有效地利用数据本身的信息进行客观分类，可以排除因主观分类导致的分类结果不全面、不科学的问题，合理地划分出城乡居民休闲生活方式的类别（王孟成，2014；侯亚杰、姚红，2016），在科学、客观的分类基础上，比较城乡居民休闲生活方式的差异，使结论更加符合实际。之后，建立回归混合模型（RMM），将划分好的城乡居民休闲生活方式潜类别组作为被解释变量，同时将上文提到的个体因素和区域环境因素作为解释变量，分析各因素对城乡居民休闲生活方式差异的影响。

三、研究结果

1.我国居民休闲生活方式的城乡差异

（1）城乡居民休闲生活方式的类别划分

首先对城市样本和农村样本分别进行潜类别分析，划分出各自的休闲生活方式类型。潜类别检验结果如表1 所示，城乡样本的AIC、BIC 和aBIC 指标都随着类别数增多而不断变小，指标Entropy 在类别为4 时达到最大，除了模型5的LMR 指标不显著，其他模型的LMR 和BLRT 指标都是显著的。表1 显示，将城乡居民休闲生活方式划分为4 类是最优的，但划分为4 类时，类型3 和类型4 有较多重合的部分，意味着类型3 和类型4 之间的区别不明显。因此，在综合考虑各项指标和类型间的区分度之后，本文最终划分了3 种休闲生活方式类型。

表1 休闲生活方式潜类别分析Tab.1 Latent class analysis of leisure lifestyles

（2）城乡居民休闲参与频率的差异

确定了休闲生活方式的潜在类别数目后，根据12 个休闲活动在3 种类别上的条件均值分布，可以画出休闲生活方式分类图。如图1 所示，横坐标代表12种休闲活动，纵坐标代表条件均值。从图中可以看出，类型1（class1）的条件均值整体偏低，这意味着属于类型1的样本参与12种休闲活动的整体频率偏低，因此可以将该类休闲生活方式命名为低参与组。同理，可以将类型2（class2）命名为中参与组，类型3（class3）命名为高参与组。

如图1 所示，城乡居民休闲生活方式的3 种类型在整体趋势上大致相同，但是每种类型所占样本的比例存在差异。具体来说，属于低参与组的城市居民占总体的46.7%，属于低参与组的农村居民占比高达76.7%，两者之差为30 个百分点，这意味着相比于城市居民，更多的农村居民休闲频率处于低水平的状态。同样，城乡居民在中参与组的占比也呈现出较大差异，城市居民有47.8%属于中参与组，而属于中参与组的农村居民仅占20%，中参与组中，城市居民的比例比农村居民高出了20 多个百分点。相比于低、中参与组，仅有5.6%的城市居民和3.3%的农村居民属于高参与组，城乡居民在高参与组的人数占比之差为2.3 个百分点，城市高休闲参与居民占比较多，但是城乡差距较小。

图1 城乡居民休闲生活方式类型Fig.1 Types of urban and rural residents’ leisure lifestyles

为了更加细致地分析休闲活动参与频率的城乡差异，用城市居民样本在12种休闲活动上的条件均值减去农村居民样本的条件均值，结果如图2 所示。在低参与组中，参与频率差异最大的休闲活动是4（读书/报纸/杂志），其次是9（体育锻炼）；休闲参与频率差异最小的活动是11（做手工），其次是2（看电影）。在低参与组中，城市居民在各项休闲活动上的参与频率都高于农村居民。在中参与组中，参与频率差异最大的休闲活动仍然是4（读书/报纸/杂志）和9（体育锻炼），参与频率差异最小的休闲活动为8（在家听音乐）和10（观看体育比赛）。中参与组中，除了1（看电视或看碟）和11（做手工）两项休闲活动，城市居民各项休闲活动参与频率均高于农村居民。在高参与组中，城乡居民参与12（上网）休闲活动的频率差异最大，其次是4（读书/报纸/杂志），10（观看体育比赛）和11（做手工）两项休闲活动参与频率差异最小。农村居民参与1（看电视或看碟）、6（与亲戚聚会）和10（观看体育比赛）休闲活动的频率高于城市居民。

图2 城乡居民12 项休闲活动参与频率差异Fig.2 Diff erences in the frequency of participation in 12 leisure activities between urban and rural residents

（3）城乡居民参与休闲活动类型的差异

根据Yoon 和Seo（2007），Cheng、Yang 和Ting 等（2011）还有刘晓莲（2012）等人对休闲生活方式的划分方法，结合CGSS2015 中12 个休闲参与问项的具体内容，本文将12 种休闲活动划分为发展完善型休闲活动、消遣娱乐型休闲活动和人际交往型休闲活动。其中，发展完善型休闲活动指个体需要投入一定的努力，且在较长时期内能够对自身的发展完善起到促进作用的休闲活动；消遣娱乐型休闲活动指仅能在较短时间内给人带来愉悦和放松的休闲活动；人际交往型休闲活动指与亲人朋友在一起完成的休闲活动。具体的休闲活动类型划分如表2 所示。

表2 休闲活动类型划分Tab.2 Classif ication of leisure activity types

根据表2 中的休闲活动类别划分方式，结合图1 中12 个休闲活动的条件均值，把属于相同休闲类型的休闲活动的条件均值加总平均，以此来衡量居民的休闲活动类型参与度，结果如表3 所示。

表3 城乡居民休闲活动类型参与度Tab.3 Participation of urban and rural residents in leisure activity types

在低参与组中，城市和农村居民都更加偏好人际交往型休闲活动，发展完善型休闲活动的参与度最低。城市居民在3 种休闲活动上的参与度均高于农村居民，其中发展完善型休闲活动参与度的差异最大，人际交往型休闲活动参与度的差异最小。在中参与组中，城乡居民消遣娱乐型休闲活动的参与度分别为3.046 和2.852，高于其他两种类型；发展完善型休闲活动的参与度最低，分别为2.266 和1.954。城市居民3 类活动的参与度都高于农村居民，其中，发展完善型休闲活动参与度差异最大，人际交往型休闲活动参与度差异最小。在高参与组中，城乡居民更多参与消遣娱乐型休闲活动，较少参与发展完善型休闲活动。同时，消遣娱乐型休闲活动参与度差异最大，人际交往型休闲活动参与度差异最小。值得说明的是，相较于低、中两组，高参与组中3 种类型参与度的差异最小，意味着在高参与组中，样本对3 类休闲活动的选择更加平均。

2.居民休闲生活方式城乡差异的影响因素

为了分析城乡居民休闲生活方式差异的影响因素，在潜类别分析的基础上，引入个体特征变量和地区特征变量，建立RMM 方程模型，分析个体和环境因素对城乡样本休闲生活方式的不同影响。

（1）区域环境因素的影响

RMM 模型考察了8 个政府公共服务因素对城乡居民休闲生活方式的影响，结果如表4 所示。8 个区域特征因素中，只有基础设施对城市居民的休闲生活方式存在显著的影响。相比于中参与组，城乡基础设施满意度每提升一个单位，城市居民选择低参与型和高参与型休闲活动的发生比就多出16%［（e-1）×100%］和15%［（e-1）×100%］，这表明城市基础设施的改善会使城市居民休闲生活方式向两极化发展。在农村地区，公共教育、医疗卫生、社会保障和基本社会服务等因素都会对居民的休闲生活方式产生显著影响，这些因素的改善会使居民选择低参与型的可能性比选择中参与型的可能性分别高0.44（e）倍、0.39（e）倍、0.73（e）倍和0.78（e）倍，相比于低休闲参与类型，这些社会服务因素的改善使农村居民属于中休闲参与组的概率更高。

就城乡差异而言，区域因素对城乡居民休闲生活方式的影响首先存在显著性的差异。公共教育、医疗卫生、住房保障、劳动就业、社会保障、基本社会服务、公共文化与体育、城乡基础设施8 个因素能够显著地改变农村居民的休闲生活方式，这些因素的完善将使得原本属于低参与组的农村居民转变为中、高参与型，对于城市居民来说，只有城乡基础设施变量能显著地影响其休闲生活方式类型。区域变量影响系数的符号也存在城乡差异，在第一个比较组（class1 vs.class2）中，医疗卫生和社会保障变量使得城市居民休闲生活方式类型偏向于低参与组（class1），而使农村居民休闲生活方式偏向中参与组（class2），公共文化和体育变量会增加城市居民选择中参与类型的概率，但会降低农村居民选择中参与型的概率。在第二个比较组（class3 vs.class2）中，公共教育和城乡基础设施变量使城市（农村）居民更多选择高（中）参与型休闲生活方式，住房保障和劳动就业变量将提升城市（农村）居民选择中（高）参与型休闲生活方式的概率。

（2）个体特征因素的影响

表4 的结果显示，个人特征因素对城乡居民休闲生活方式有显著影响。年龄使得城市居民休闲生活方式属于低参与型的概率比属于中参与型高出0.812（e）倍。健康水平和家庭人口数分别会使城市居民选择高参与型的可能性比中参与型多0.96（e）倍和0.99（e）倍，这表示年龄的增加会提高城市居民参与中休闲组的概率，同时越健康、家庭人数越多的城市居民更可能属于中参与型。对农村居民而言，性别和年龄都会显著提升其属于中参与型的概率。受教育水平的提升会增加农村居民选择中参与型和高参与型的可能性，高学历的农村居民参与休闲活动的频率更高。个人年收入增加，农村居民会更多地选择中参与型和高参与型休闲生活方式。而周工作时间对农村居民休闲参与类型的影响系数分别为0.45 和-0.045，说明工作时间的增加会挤占休闲时间，使得农村居民的休闲参与频率降低。

表4 城乡居民休闲生活方式差异影响因素Tab.4 Factors inf luencing the diff erence in leisure lifestyles between urban and rural residents

续表

个人特征因素对城乡居民休闲生活方式差异的影响，首先表现为显著性水平的差异。只有年龄和健康水平对城市居民休闲生活方式有显著影响，而除了性别和家庭人口数，其他个人特征因素对农村居民的休闲生活方式均有显著影响。其次，个体特征因素影响系数的符号也存在城乡差异，在第一个比较组（class1 vs.class2）中，健康水平、信息获取、周工作时间、社会等级和家庭人口数5 个变量对城市（农村）居民休闲生活方式的影响是负（正）向的，增加（降低）了低参与型休闲生活方式的选择概率，受教育水平的提升则正（负）向影响了城市（农村）居民中参与型休闲生活方式的选择占比。在第二个比较组（class3 vs.class2）中，健康水平和家庭人口数变量提升了城市（农村）居民选择中（高）参与型休闲生活方式的概率，而周工作时间变量则降低了城市（农村）居民选择中（高）参与型休闲生活方式的概率。

四、结论与建议

1.研究结论与讨论

本文使用中国综合社会调查数据，运用潜类别分析法，从居民休闲生活方式的参与频率和参与活动类型两个方面，分析了我国城乡居民休闲生活方式差异的具体表现，并建立回归混合模型，检验了我国居民休闲生活方式城乡差异的影响因素，得到以下主要结论：

（1）城乡居民休闲生活方式差异明显

首先，城市居民整体休闲参与频率明显高于农村居民。城乡居民在低参与组中的人数占比差距为30 个百分点，中参与组的城市居民人数占比高出农村居民20 多个百分点。城乡居民在中、低参与组中人数占比的差异，反映出城乡居民休闲参与频率的差异。这意味着大多数农村居民的休闲参与处于较低水平，城市居民则拥有更多参与休闲活动的机会。其次，城乡居民休闲参与类型的差异明显。城市居民的发展完善型、消遣娱乐型、人际交往型休闲活动参与度均高于农村居民。在低、中参与组中，城乡居民发展完善型休闲活动的参与度差异最大，城市居民更多参与发展完善型休闲活动，农村居民则较少选择高质量的休闲活动类型。

上述研究结论和现有文献的观点基本符合，即都认为城乡居民休闲方式的差异主要体现在闲暇时间分配（李骁天、邢晓燕、王凯珍，2014）和参与的休闲活动类型上（陈传锋、杨晶晶，2007）。首先，在闲暇时间分配方面，由于城市地区经济发展水平和基础休闲设施建设都优于农村地区，城市居民拥有更多的休闲机会，使得城市居民的休闲参与频率高于农村居民，这和已有研究结论一致（王琪延，2000；王雅林、刘耳、徐利亚，2003）。其次，就参与的休闲活动类型而言，本研究认为，相较于农村居民，城市居民更多参与发展完善型休闲活动（读书/报纸/杂志；参加文化活动；参加体育锻炼；做手工）。这与胡荣和龚灿林（2018）的研究结论存在一定差异，他们认为城市居民参加品味型休闲活动（做手工、现场看体育比赛和参加文化活动）的频率显著低于农村居民。这种差异产生的原因可能归结于休闲活动类型划分方式的不同和实证检验方法的差异。

（2）城乡居民休闲生活方式差异影响因素

个体特征作为休闲生活方式的影响因素受到了研究者的广泛关注。其中年龄（王琪延、罗栋，2009）、性别（王小波，2002；魏翔，2017）、职业、个人年收入和受教育水平（Kang &Ko，2009；Irving &Giles，2011）等因素均被证实能够对个人休闲生活方式产生显著影响。已有研究也证实了经济发展水平（Eijck &Mommaas，2004；Burch，2009）、地区开放程度（Han，2011）、文化价值观念（Chatzitheochari &Arber，2011）等区域环境因素能够显著影响个体的休闲生活方式。因此本研究从个体特征因素和区域特征因素两个方面，研究了城乡居民休闲生活方式差异的影响因素。

研究结论显示，城乡居民个人特征差异是导致城乡居民休闲生活方式差异的重要因素。具体来说，人口统计学变量中除年龄之外，性别、健康状况和家庭人口数对城乡居民休闲生活方式的影响存在差异。在社会经济地位变量中，受教育水平、健康状况、周工作时间、社会等级和个人年收入对城乡居民休闲生活方式的影响都存在差异。值得注意的是，身体越健康、信息获取越多、社会等级越高的农村居民属于低参与型的概率越高。可能的原因是，在农村地区，身体健康的居民需要负担更加沉重的劳动，有能力获取信息且社会地位高意味着要更多地承担为家庭创收的责任，从而工作的时间更长，使得休闲时间变少。

本研究还分析了区域特征因素对城乡居民休闲生活方式差异的影响。对农村地区来说，公共教育、医疗卫生、住房保障、劳动就业、社会保障、基本社会服务、公共文化与体育服务的完善，将提高农村居民的休闲参与频率。对于城市居民来说，大多数区域特征变量对其休闲生活方式没有显著影响。公共教育、医疗卫生、住房保障、劳动就业、社会保障、基本社会服务、公共文化与体育服务7 个变量是导致城乡居民休闲生活方式差异产生的主要因素。

2.政策建议

根据研究所得结论，本文尝试提出以下几点政策建议，以平衡城乡居民休闲生活方式的差异。首先，要提高农村休闲资源配给，超过70%的农村居民休闲生活方式属于低参与型，很大程度上是因为农村居民所拥有的休闲资源较为匮乏，相比城市居民在闲暇时间拥有众多休闲选择，农村居民的多样性休闲需求则难以得到满足。因此，增加农村休闲资源供给和休闲基础设施建设，可以促进农村居民在闲暇时间更多地参与休闲活动，满足农村居民的多种休闲需求，平衡城乡休闲参与机会差异。其次，要推动休闲教育普及，从研究结论来看，不论是城市居民还是农村居民，其休闲生活方式都更多偏向于消遣娱乐型休闲活动，对个人发展更有益处的发展完善型休闲活动参与度较低。为提高居民的休闲生活质量，科学的休闲教育是非常必要的（刘松、楼嘉军，2019）。对城乡居民开展休闲教育，使其树立积极向上的休闲意识，能够有效促进城乡居民休闲质量的提升。最后，要建立和而不同的休闲治理体系，城乡居民休闲生活方式的差异，体现了城乡发展的差异，同时也是城市文化和乡村文明不同的体现。不仅要看到城乡休闲生活方式在发展上的不对等，还要看到城市和农村存在各自的休闲文化特点。在休闲治理中，相关休闲基础设施的建设和休闲精神文明的培育要采取和而不同的治理方式。

3.研究局限与未来展望

本研究还存在一些局限性。首先，运用潜类别分析方法对城乡居民休闲生活方式类型进行划分，具备一定的合理性与科学性。但居民的休闲生活方式是多种多样的，未来的研究需要对其进行更加细致的分类研究。其次，本研究使用潜在类别回归混合模型探究了城乡差异的影响因素，除开本文选择的影响因素外，还有许多其他待验证的因素需要纳入研究模型中，且回归混合模型只能探讨变量间的相关关系，要了解城乡居民休闲生活方式差异产生的因果关系，还需进一步深入研究。值得注意的是，本文分别探讨了个体特征因素和区域环境因素对城乡居民休闲生活方式差异的影响，事实上两者并不只是单独发生作用，个体特征因素和区域环境因素会共同影响个人的休闲生活方式，因此未来的研究可以在此方面进行更加深入的探讨。