[摘 要]鄉(xiāng)村旅游在我國減貧事業(yè)和鄉(xiāng)村振興中發(fā)揮著不可或缺的作用。鑒于農戶和農家樂在我國鄉(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戶數量的小樣本性，研究提出采用QCA(定性比較分析)來探查農戶參與農家樂的前因條件和組態(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)對數據進行探索。研究發(fā)現：fsQCA求解出了結果為“～參與”的障礙條件和約束組態(tài)，而csQCA則識別了“參與”的兩個核心條件和5個組態(tài)路徑，這為提高農戶參與度的措施制定提供了依據和方向。更為重要的是，“參與”的核心條件與使用二項邏輯斯蒂回歸模型篩選出的主要影響因子一致，結論驗證了QCA的穩(wěn)健性，體現出明確的方法論意義。

　　[關鍵詞]前因條件;組態(tài)路徑;QCA;農戶;鄉(xiāng)村旅游

　　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同和體現。2016年，我國鄉(xiāng)村旅游帶動了672萬戶農民從中受益[1];2017年，通過鄉(xiāng)村旅游實現脫貧人數達到脫貧總人數的17.5%，鄉(xiāng)村旅游已成為我國貧困人口脫貧的主戰(zhàn)場和中堅力量[2]。有鑒于此，2019年6月，《國務院關于促進鄉(xiāng)村產業(yè)振興的指導意見》中將“鄉(xiāng)村休閑旅游業(yè)”確立為鄉(xiāng)村振興五大產業(yè)之一，并提出了提高農民參與度和建立農民廣泛參與推進機制的要求。2020年中央一號文件也明確指出“建立健全農民分享產業(yè)鏈增值收益機制，將小農戶融入農業(yè)產業(yè)鏈”。從頂層設計可以看出，旅游助推鄉(xiāng)村振興已上升為國家戰(zhàn)略，提高農民、農戶和鄉(xiāng)村社區(qū)的參與水平并個性化精準施策，已經成為鄉(xiāng)村振興的統一認識和必由之路。

　　我國鄉(xiāng)村旅游在旅游扶貧和鄉(xiāng)村振興中應有效能的發(fā)揮需立足于兩個客觀實際：(1)農戶是我國鄉(xiāng)村社區(qū)基本的生產、生活和分配單元，這是我國農村長期的文化傳承、環(huán)境適應、生產和生活方式沿革等因素系統博弈的結果;(2)以農戶為核心的農家樂是我國鄉(xiāng)村旅游特有、典型和主體形式[3-4]，是被實踐證明了的，能夠增加農戶收入、改善生計、減少貧困和鄉(xiāng)村振興的有效手段[4-8]。這兩個客觀實際是理解我國社區(qū)參與旅游問題的基點，并在頂層設計得到落實。例如，《關于深入開展消費扶貧助力打贏脫貧攻堅戰(zhàn)的指導意見》和《關于進一步做好當前旅游扶貧工作的通知》明確提出，鼓勵貧困人口開辦農家樂和扶持農戶參與鄉(xiāng)村旅游。

　　因此，扶持農戶參與農家樂以實現脫貧致富和鄉(xiāng)村振興成為我國社區(qū)參與鄉(xiāng)村旅游的基本問題之一。然而，現有的農戶參與研究多是針對某一區(qū)域的案例分析，其中雖有基于抽樣調查的定量分析，但有3個問題值得重視：(1)我國鄉(xiāng)村中農戶的數量往往難以滿足一般統計模型對樣本數量的最低要求(“小樣本”研究)。現有研究經常采取多個鄉(xiāng)村抽樣調查的方法以獲得足夠的樣本。但這種方法得出的結論在多大程度上能夠反映研究區(qū)的實際，以及能否將區(qū)域的研究結果應用到該區(qū)域的某一具體鄉(xiāng)村值得商榷。(2)農戶參與的條件和路徑多樣，現有的定量研究立足于測量影響因子的“凈效應”，而對各種因子之間相互作用所構成的組合(組態(tài))缺乏解讀，難以解答“因子(條件)→結果”的傳導路徑，極易導致政策制定落入俗套和見仁見智。(3)傳統線性方法具有對稱性，即如果發(fā)現某個因素的增長導致了農戶的“參與”，那么推定該因素的減少則導致“～參與”(“～”表示邏輯非)。然而，現實情況卻并非如此簡單，導致高績效的因子與產生低績效的因子往往不一致，具有非對稱性。例如組織衰落與創(chuàng)業(yè)失敗近年來日益受到重視，就是因為學者們發(fā)現以往研究企業(yè)成長的文獻并不能反過來應用到創(chuàng)業(yè)失敗的解釋中去[9]。

　　“農戶參與鄉(xiāng)村旅游中”是一個結果，而導致這個結果出現的前因條件及其組合是復雜多樣的，這是典型的“多重并發(fā)因果”問題。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)農戶選擇較多(覆蓋度較高)，形成了農戶參與的主要組態(tài)路徑;有的組態(tài)農戶選擇較少(覆蓋度較低)，成為次要路徑。然而，無論覆蓋度差別有多大，所有組態(tài)路徑都達成了同一參與結果，這充分詮釋了“條條大路通羅馬”。

　　農戶參與的小樣本性、多重并發(fā)因果性和非對稱性使得專注于變量“凈效應”的對稱性研究方法在應對該問題時捉襟見肘，而在小樣本組態(tài)研究中，美國學者拉金發(fā)展出來的定性比較分析(qualitative comparative analysis，QCA)為解決“多重并發(fā)因果”問題提供了新的方法[10]。QCA是一種以案例研究為導向的集合研究方法[11]，依據的核心邏輯是集合論思想，該方法從集合論的角度觀測條件和結果的關系，并利用布爾代數算法形式化分析問題的邏輯過程，強調通過實證資料與相關理論的不斷對話，從小樣本數據中建構出研究議題的因果性關系[12]。QCA對樣本規(guī)模要求不高，在大、中、小規(guī)模樣本上都可以運用，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[13]。

　　QCA從整體和系統的角度考察導致結果產生的條件組態(tài)，著重識別和測量前因條件所構成的組態(tài)路徑，有效解決了傳統定量研究中的共線性問題。因此，QCA帶給社會科學研究者的遠不只是一種技術性手段，更是一種全新的研究邏輯[14-15]，將為解決復雜因果關系和增強實踐切題性帶來革命性的貢獻，成為管理學研究的新道路[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來求解農戶參與的前因條件和組態(tài)路徑。本研究的主要貢獻在于：將QCA運用到農戶參與鄉(xiāng)村旅游中，揭示了QCA在探討農戶參與議題中的必要性和重要性;通過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)對入戶調查的數據進行分析，明確了農戶“參與”和“～參與”結果的非對稱性，提出了使用四分位和散點圖進行綜合校準的方法，指出不應對fsQCA過分依賴，而應根據樣本特征和研究目的靈活選擇研究方法。而且，通過使用二項邏輯斯蒂回歸模型(binary logistic regression model， BLRM)對同一數據進行計算，驗證了QCA的穩(wěn)健性(特別在識別核心條件方面)，為QCA在相關領域的應用提供了方法論借鑒。

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