張良泉, 李燕琴

(中央民族大學管理學院, 北京 100081)

鄉(xiāng)村旅游已成為黨的二十大后全面推進鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略、實現(xiàn)共同富裕的重要抓手.然而,鑒于近年新冠肺炎疫情等外部不確定性事件對旅游業(yè)造成的嚴重影響,在旅游業(yè)脆弱性的背景下,學界和業(yè)界理應對旅游業(yè)如何抵御外部風險給予更多的關注.鄉(xiāng)村振興,關鍵在人,鄉(xiāng)村旅游若要成為鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的一劑良藥,無論是鄉(xiāng)村旅游的具體實踐,抑或理論研究,都需要迫切地回歸到“居民”這一鄉(xiāng)村發(fā)展主體本身,且因鄉(xiāng)村旅游本就更具脆弱性,鄉(xiāng)村居民的生計和生活質(zhì)量更易受到旅游帶來的負面影響.因此,評估鄉(xiāng)村旅游社區(qū)居民的應對能力及其對生活質(zhì)量的影響作用,對于居民幸福生活和旅游可持續(xù)發(fā)展至關重要.

旅游發(fā)展與居民生活質(zhì)量的關系一直是旅游研究領域的重點,而現(xiàn)有定量研究成果多基于社會交換理論、自下向上的溢出理論[1],采用以多元線性回歸、結構方程模型為主的線性統(tǒng)計方法,探究居民旅游影響感知對其生活質(zhì)量影響的凈效應[2-3],缺少居民“本位”視角的認知過程研究.此外,生活質(zhì)量的影響因素眾多[1],尤其是在當前充滿不確定性的環(huán)境中,“自變量-因變量”的對稱性因果邏輯難以揭示內(nèi)外部因素共同作用下居民生活質(zhì)量的非線性特征[4],需要從復雜性因果的思路分析生活質(zhì)量前因間非線性的、互動的因果關系,以復雜性理論為思想的定性比較分析(qualitative comparative analysis,QCA)方法則為本研究提供了實證探索的工具.

自我效能感是嵌入社會認知理論的概念,指個體對于影響自己生活的事件具有掌控能力和應對信念的認知判斷[5],在不確定性環(huán)境中,鄉(xiāng)村旅游社區(qū)居民的自我效能感已被證明是提升生活質(zhì)量和促進鄉(xiāng)村旅游可持續(xù)發(fā)展的關鍵[6].同樣,作為一種基本的認知表征,個體價值觀也會積極調(diào)整以適應不確定性的外部環(huán)境,從而獲得最大化的福祉[7].然而,居民的自我效能感能否以及如何與不同價值觀交互作用于生活質(zhì)量感知,仍有待從社會認知的視角深入探討.

為此,本研究選取北溝村為案例地,基于社會認知理論和復雜性理論,從鄉(xiāng)村旅游社區(qū)居民的自我效能感和個人-集體主義價值觀出發(fā),采用模糊集定性比較分析法(fuzzy-set QCA, fsQCA)和自適應神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)(adaptive network-based fuzzy inference system,ANFIS),探索不同條件組態(tài)對居民生活質(zhì)量的影響作用,并識別預測居民高生活質(zhì)量感知的關鍵因素.本研究將自我效能感和價值觀納入社會認知的框架中以明晰居民生活質(zhì)量的認知生成路徑,可為提升居民生活質(zhì)量、強化社區(qū)應對不確定性的能力和促進鄉(xiāng)村旅游可持續(xù)發(fā)展提供理論依據(jù).

1 理論背景與模型構建

1.1 居民生活質(zhì)量

旅游領域的生活質(zhì)量研究可追溯到20世紀80年代[1],由于旅游發(fā)展對社區(qū)經(jīng)濟、社會、文化等方面的影響,居民生活質(zhì)量已成為旅游研究熱點之一[8].作為一種主觀體驗,生活質(zhì)量指個體對生活的滿意度以及對個人經(jīng)歷的滿足感或成就感[2].然而,學科間差異導致對生活質(zhì)量的定義仍未取得共識,常與主觀幸福感、生活滿意度等概念混用[8].一般認為生活質(zhì)量是多維概念,涵蓋了人們?nèi)粘Ｉ詈屯獠凯h(huán)境的廣泛特征[2].常見的生活質(zhì)量維度為主觀和客觀的二維結構,前者側重于個體對自身生活條件和狀況的主觀評價,后者指個體客觀生活條件的綜合反映,如收入、教育等[2].而旅游社區(qū)居民生活質(zhì)量研究多采用主觀指標衡量生活質(zhì)量[8],如通過單個指標評價生活的整體感知[9];或基于自下而上的溢出理論,測量居民對特定生活領域(物質(zhì)、社區(qū)、情感和健康/安全)滿意度的感知[3].

然而,生活質(zhì)量的測量既可以是絕對的,也可以是相對的,如個體將當下的感知與各種參照標準進行比較[10],“不患寡而患不均”則充分體現(xiàn)了幸福源于比較的“幸福悖論”深刻內(nèi)涵[11].多重差異理論指出,人們的幸福和滿意度源于自身現(xiàn)實狀況與一系列參照標準之間的差距,如個體當前擁有的與想要的、過去擁有的、預期的、周圍人擁有的等方面之間的比較[12].如果當前狀態(tài)低于參照標準,這種比較將導致感知到的生活質(zhì)量下降;反之,將導致生活質(zhì)量感知上升.目前,多重差異理論的穩(wěn)健性和有效性已得到證實,對總體生活質(zhì)量具有較強的解釋力[10],因此本研究基于多重差異理論測量旅游社區(qū)居民的生活質(zhì)量.

生活質(zhì)量是個體內(nèi)部心理因素和外部刺激共同作用下的復雜心理現(xiàn)象[2],其涉及的影響因素復雜且多元[1],個體的物質(zhì)和非物質(zhì)生活領域感知[9]、人類共有的價值觀念[13]以及基于多重差異理論的社會性比較[10]均體現(xiàn)了生活質(zhì)量的復雜性.在新冠疫情防控背景下,自我效能感在個體克服壓力的情境中起著重要作用[14],簡單地說,自我效能感是一種對自我生活掌控感的知覺,是促進生活質(zhì)量的關鍵因素[6].此外,心理學領域中幸福感知的跨文化差異已得到廣泛認可,個人主義/集體主義、獨立自我/互倚自我、自我增強/自我超越的價值觀框架也已用于解釋此類跨文化差異[15].

1.2 社會認知論:自我效能感

作為社會認知理論的基礎概念,自我效能感被認為是人的能動性的基礎,班杜拉將自我效能感定義為“人們對自身完成既定行為目標所需的行動過程的組織和執(zhí)行能力的判斷”[16].首先,社會認知理論否定了個體機能是由單一的內(nèi)部力量驅動或外部刺激塑造的單向決定論,而是響應了基于三方互惠性的相互作用觀,即強調(diào)認知、環(huán)境和行為三者之間的相互交互作用,且這種互惠性關系往往是不對稱的[16].因此,自我效能感發(fā)揮作用的核心根植于認知、動機、情感和決策的復雜過程[17],這一基于自我評價的動態(tài)調(diào)節(jié)機制在一定程度上決定了人們的行為選擇、思維方式和情感反應[16].其次,根據(jù)社會認知理論,自我效能感主要受到四類信息源影響:行為成就、替代性經(jīng)驗、言語說服、生理狀態(tài),個體通過綜合評估各類信息源形成自我效能判斷[16].根據(jù)這一原理,自我效能高的居民在面對疫情等外部風險時更有可能積極回應環(huán)境要求并采取適應性的應對策略,因此鄉(xiāng)村旅游社區(qū)居民應對外部風險的自我效能會提高其生活質(zhì)量感知.

在旅游研究領域,自我效能感是個體應對環(huán)境變化的能力的一種信念[18],已被證實有助于鄉(xiāng)村旅游社區(qū)居民實現(xiàn)高水平的生活質(zhì)量和幸福感[6].鄉(xiāng)村旅游社區(qū)居民的自我效能感與社區(qū)的生活方式緊密聯(lián)系[19],具有高自我效能感的個體能夠有效處理旅游發(fā)展中的問題,達到改善生活質(zhì)量的目的[6].可見,嵌入在社會認知理論中的自我效能感可有效解釋鄉(xiāng)村旅游社區(qū)居民如何激發(fā)個人努力、激活高生活質(zhì)量狀態(tài).

1.3 價值觀

幸福觀本質(zhì)上是價值觀問題,價值觀差異會導致個體對幸福不同的理解與詮釋[20].價值觀與文化密切相關,是個體參與社會化的認知表征,反映了個體對于何為“值得的”這一問題的判斷[21].荷蘭心理學家Hofstede提出的個人-集體主義是一個被廣泛用于討論價值觀差異的二元分析框架[22],前者重視由個體偏好、需求和權利驅動的個人目標,后者重視由集體規(guī)范和義務驅動的集體目標[23].然而,個人-集體主義的二元框架無法反映不同文化中的重要價值差異[22-24].因此,考慮到個人-集體主義內(nèi)部對“平等”與“等級”的強調(diào)[22],Triandis在此基礎上引入了水平(horizontal,即強調(diào)平等)和垂直(vertical,即強調(diào)等級關系)兩個維度,進一步細分為四種類型的價值觀(表1):水平個人主義(HI)、垂直個人主義(VI)、水平集體主義(HC)、垂直集體主義(VC)[22].

表1 四種類型的價值觀特征Tab.1 Characteristics of four types of values

中國的鄉(xiāng)土社會具有集體主義的文化基調(diào),鄉(xiāng)村居民是構成村集體的獨立個體,因此鄉(xiāng)土社會的集體意識和共同體思維對于形塑居民集體主義價值觀,形成以地方認同、文化認同和價值認同為基礎的利益共同體具有積極作用.而個體層面并不存在純粹的價值觀,不同價值觀往往共同發(fā)揮作用,個體根據(jù)相對重要性對價值觀排序,構成主導個體思維方式的價值觀體系[21].在鄉(xiāng)村旅游社區(qū)中,居民參與旅游為謀求個人利益最大化引致個體間或個體與集體間矛盾凸顯,持有不同價值觀的居民也面臨注重自身利益的個人主義價值觀與注重群體利益的集體主義價值觀并存甚至沖突的情況.因此,在鄉(xiāng)村旅游社區(qū)居民謀求自身幸福和生活質(zhì)量提高的背景下,“自我支配”和“服從集體”之間的張力就價值觀而言可歸因于“個人主義”和“集體主義”之間的博弈.由于價值觀與幸福密切相關[25],不同類型價值觀間如何均衡?又如何共同作用于提高居民生活質(zhì)量?是一個值得探討的研究問題.

1.4 模型構建

復雜性理論依據(jù)前因的要素組合模式探究因果間交互關系,是一種以非線性方式對世界進行建模的概念,現(xiàn)已被廣泛到旅游研究的各個領域[26].鄉(xiāng)村旅游社區(qū)居民生活質(zhì)量受到來自個體、群體及社會文化等多種內(nèi)部、外部因素的復雜交互影響,而現(xiàn)有研究缺乏從社會認知的視角探究個體認知結果(如自我效能感、價值觀)對居民生活質(zhì)量影響的復雜性.此外,社會認知論與復雜性理論的共通之處在于均強調(diào)了影響因素間的交互作用,且影響強度并不均等,因此復雜性理論不僅為本研究模型建構提供了基礎性理論支撐,同時為基于“認知”重新審視居民生活質(zhì)量提供了非線性、非對稱和動態(tài)性的復雜性視角.綜上,本研究基于復雜性理論,使用維恩圖構建了居民生活質(zhì)量影響組態(tài)模型(圖1),其中模型A、B分別表示前因對居民高、低生活質(zhì)量的影響.

圖1 居民生活質(zhì)量組態(tài)模型Fig.1 Configurational model of residents’ quality of life

2 研究設計

2.1 案例地概況

北溝村位于北京市懷柔區(qū)西北山區(qū),毗鄰世界文化遺產(chǎn)慕田峪長城,于2010年被評為“北京最美的鄉(xiāng)村”,是國家森林鄉(xiāng)村、全國鄉(xiāng)村旅游重點村.北溝村現(xiàn)有138戶共350余口人,在地居民生計主要依賴板栗種植和民宿經(jīng)營,以慕田峪長城為核心的周邊游帶動了北溝村民宿訂單量,旅游業(yè)已成為該村支柱產(chǎn)業(yè)之一.2021年北溝村村民人均年收入達3萬元,而2004年人均年收入僅為4 500元[27].一方面,北溝村為70歲以上老人提供“公共食堂”,是典型的集體主義價值觀社區(qū);另一方面,近年發(fā)生新冠疫情致使板栗銷路受阻和游客量下降,居民的應對信念以及由困境和競爭催生的個人主義傾向對其生活質(zhì)量具有一定影響.以上現(xiàn)實情況體現(xiàn)了北溝村村治的集體主義特征和旅游競爭中個人主義傾向的抵牾,因此選取北溝村為案例地具有一定典型性.

2.2 問卷設計與數(shù)據(jù)收集

本研究問卷由四個部分構成:1) 自我效能感.由于自我效能感是個體在特定事件或特定情境下對自己完成目標行為能力的個人信念的感知,而非一般的個性特質(zhì)[16],因此本研究在借鑒Chen等[28]的研究基礎上,將“自我效能感”與“新冠疫情對當?shù)芈糜螛I(yè)造成沖擊”的情境結合對原始題項進行調(diào)整;2) 價值觀.價值觀從水平個人主義、水平集體主義、垂直個人主義、垂直集體主義四個方面測量,主要借鑒Triandis和Gelfand[22]和Singelis等[24]的研究,并根據(jù)鄉(xiāng)村旅游情境將原始量表中自己與“同事、他人”的對比在此限定為與“同村人”對比;3) 生活質(zhì)量.基于多重差異理論的生活質(zhì)量量表主要借鑒Michalos[12]和梁增賢[10]的研究,包括“對當下生活的總體評價、與預期相比、與同村人相比、與疫情發(fā)生前相比,以及對現(xiàn)在生活狀況的總體感知”;4) 人口統(tǒng)計學信息.主要調(diào)查受訪者性別、年齡、受教育水平、家庭年收入等信息.本研究量表采用Likert 7點量表計分,要求受訪者依據(jù)自身情況從低到高按符合或贊同程度選擇相應的分值(1=非常不符合/非常不同意,4=中立,7=非常符合/非常同意).

調(diào)研團隊于2022年11月5日—11月7日前往北溝村“挨家挨戶”進行一對一的整村入戶調(diào)研.由于多數(shù)受訪者年齡偏大,調(diào)研人員采用詢問的方式進行問卷填答,并對問卷內(nèi)容進行解釋說明,以保障受訪者明晰題項含義.本次調(diào)研共發(fā)放問卷70份,回收有效問卷64份,有效率為91.4%,占北溝村總戶數(shù)的47.4%,且考慮到家中無人和“一戶堅持僅填一問卷”的情況,本研究樣本具有一定的區(qū)域代表性,可滿足研究需要.為了避免共同方法偏差,本研究通過完全共線性檢驗對方差膨脹因子(VIF)進行評估,結果顯示最大VIF值為1.931,低于閾值3.3,因此,本研究模型不存在共同方法偏差[29].

樣本中女性受訪者(73.4%)明顯多于男性(26.6%),且以55歲以上(62.5%)老年居民為主.受訪者整體教育水平偏低,初中及以下占比64.1%,本科以上學歷的居民僅占9.4%;多數(shù)受訪者家庭年收入為3萬元以下(40.6%),其次為5～10萬元(28.1%),與官方統(tǒng)計數(shù)據(jù)“2021年北溝村村民人均年收入達3萬元”基本一致.總體上,樣本結構符合北溝村實際,具有較強代表性(表2).

表2 樣本人口統(tǒng)計學特征Tab.2 Demographic characteristics of the respondents

2.3 研究方法

2.3.1 模糊集定性比較分析 QCA是一種基于布爾代數(shù)的集合論比較分析方法,采用以案例為導向的組態(tài)視角,綜合定性、定量分析方法探究多個前因變量對與結果變量間的充分與必要關系,從而揭示整體的復雜性因果關系[30].相較于傳統(tǒng)定量分析方法,QCA的優(yōu)勢在于[30]:1) 樣本量要求較有彈性,適合大樣本量和中小樣本量研究;2) 可避免多重共線性問題,揭示因果間復雜的非線性互動;3) 支持不同前因組態(tài)間的等效性,也即“殊途同歸”和因果非對稱性,前者指實現(xiàn)同一結果的組態(tài)路徑的多樣性,后者指結果變量出現(xiàn)與不出現(xiàn)的原因是非對稱的.

根據(jù)變量類型,QCA可分為模糊集定性比較分析、清晰集定性比較分析(crisp-set QCA, csQCA)和多值定性比較分析(multi-value QCA, mvQCA).相比基于清晰集的csQCA和mvQCA只能處理類別問題(0或1),fsQCA通過將模糊集數(shù)據(jù)轉換為真值表,具備處理程度變化問題和部分隸屬問題的能力(0～1)[30].本研究不涉及類別變量問題,因此選取fsQCA進行數(shù)據(jù)分析.

fsQCA首先將條件變量和結果變量校準為0～1之間的取值,定義不同隸屬程度以構成模糊集,最后通過建立真值表并運用布爾代數(shù)的計算方法揭示因果關系.fsQCA主要以一致性(Cconsistency)和覆蓋率(Ccoverage)作為復雜解、中間解和簡約解的判斷標準.一致性反映條件或條件組態(tài)對結果變量影響的一致性程度;覆蓋率反映條件組態(tài)對于因果路徑的解釋能力.計算公式如下:

(1)

(2)

式中,Xi為條件組合中的隸屬分數(shù);Yi為結果中的隸屬分數(shù);Cconsistency和Ccoverage的取值范圍均為[0,1],一般認為一致性的理想閾值為大于0.75,大于0.7可以接受,覆蓋率的可接受閾值為大于0.2,接近0.6已較為理想[31].

2.3.2 自適應神經(jīng)模糊推理系統(tǒng) ANFIS是一種結合人工神經(jīng)網(wǎng)絡(artificial neural networks,ANN)和模糊推理系統(tǒng)(fuzzy inference system,FIS)的機器學習算法[32].ANFIS的優(yōu)勢在于可使用神經(jīng)網(wǎng)絡學習算法來確定FIS的參數(shù),能夠有效改善模糊邏輯缺乏自適應、自學習能力的缺陷,同時保留FIS融合經(jīng)驗知識和啟發(fā)知識的功能,從而具有較強的預測能力[33].此外,ANFIS能夠實現(xiàn)高度非線性映射以描述變量間的非線性關系;相比其他類型神經(jīng)網(wǎng)絡,ANFIS對于數(shù)據(jù)集規(guī)模要求較低、所需訓練樣本少、收斂速度快,且可調(diào)參數(shù)更少[33].然而,由于神經(jīng)網(wǎng)絡的“黑箱”機制[34],ANFIS并不適用與檢驗因果關系和理論[35].目前ANFIS已在旅游領域得到廣泛應用[33,36],本研究將ANFIS作為補充方法,以fsQCA的組態(tài)分析結果為基礎構建ANFIS模型,識別和排序鄉(xiāng)村旅游社區(qū)居民產(chǎn)生高生活質(zhì)量感知的關鍵因素.

為展示ANFIS的結構和流程,此處以2個輸入(x1、x2)、1個輸出(y)、2條模糊規(guī)則的五層模型結構為例進行說明(圖2),模型中方形節(jié)點表示具有可調(diào)參數(shù)屬性的自適應節(jié)點,圓形節(jié)點為不具有參數(shù)屬性的固定節(jié)點.ANFIS模型的第一層依據(jù)隸屬函數(shù)(membership functions,MFs)將輸入變量x1、x2模糊化處理;第二層將所有輸入信號相乘處理,計算每條規(guī)則的釋放強度ωi;第三層對規(guī)則釋放強度進行歸一化處理,得到?i(第i個節(jié)點的規(guī)則釋放強度與所有規(guī)則釋放強度之和的比值);第四層通過自適應節(jié)點計算各條模糊規(guī)則(f1、f2)的輸出;第五層進行去模糊化,將所有模糊規(guī)則輸出加總作為模型的總輸出y.ANFIS模型可靠性評價依據(jù)均方根誤差(RMSE)指標[36],計算公式為:

(3)

圖2 ANFIS模型結構圖Fig.2 Structure of ANFIS

2.4 數(shù)據(jù)校準

數(shù)據(jù)校準是QCA中將原始變量轉換為集合概念的關鍵步驟[30].本研究根據(jù)Ragin提供的數(shù)據(jù)校準準則,將原始連續(xù)變量的數(shù)據(jù)按照隸屬度校準為0～1之間的分值[37].首先計算自我效能感、價值觀和生活質(zhì)量3個變量的平均值,再通過fsQCA 3.0軟件中的calibrate算法,采用三值錨點法對數(shù)據(jù)進行校準,即分別選取變量的最大值、平均值和最小值作為完全隸屬閾值、交叉點和完全非隸屬閾值.

3 分析結果

3.1 信度與效度分析

首先采用SPSS檢驗原始數(shù)據(jù)是否符合正態(tài)分布.結果顯示,各題項的偏態(tài)值介于-0.161～0.383,峰度值介于-1.131～3.06,滿足偏態(tài)絕對值小于3,峰度絕對值小于10的標準[38].其次,通過SmartPLS 3.0軟件中PLS-SEM算法檢驗測量模型的信度和效度,其中信度通過Cronbach’sα系數(shù)和組合信度(composite reliability, CR)反映,效度通過聚斂效度和區(qū)分效度反映.根據(jù)表3,各變量的Cronbach’sα值介于0.675～0.760,CR值介于0.795～0.842,表明內(nèi)部一致性較好[39].各題項的標準化因子載荷介于0.571～0.885,平均方差萃取量(average variance extracted,AVE)介于0.499～0.651,接近或大于0.5的可接受閾值[40].當組合信度較理想時,可降低AVE可接受度的下限[41],因此各變量的聚斂效度通過.最后,各個變量的的AVE平方根大于相應兩變量間的相關系數(shù)(表4)[40],表明區(qū)別效度理想.

表3 測量模型檢驗Tab.3 Measurement model analysis

表4 區(qū)分效度Tab.4 Discriminant validity

3.2 必要條件分析

運用fsQCA對所有條件進行組態(tài)分析前,首先要判斷單個條件(包括其非集)是否為構成影響鄉(xiāng)村旅游社區(qū)居民生活質(zhì)量的必要條件,必要條件的存在取決于:導致結果發(fā)生的單個條件的一致性水平大于0.9,且結果是條件的一個子集[30].根據(jù)表5,所有條件的一致性均小于0.9,不構成居民高/低生活質(zhì)量的必要條件,即單一前因對生活質(zhì)量的解釋力較弱.因此,本研究在下文將所有前因納入組態(tài)分析,探討居民產(chǎn)生高/低生活質(zhì)量的條件組態(tài).

表5 單個條件的必要性檢驗Tab.5 Single factor necessity analysis

3.3 組態(tài)分析

組態(tài)分析是揭示單個或多個前因構成的組態(tài)導致結果發(fā)生的充分性分析[30].根據(jù)已有研究[42-43],本研究中組態(tài)分析的參數(shù)設置如下:1) 依據(jù)本研究的中小樣本規(guī)模將案例頻數(shù)閾值設定為1,即將有案例覆蓋的真值表行全部納入邏輯最小化過程;2) 原始一致性閾值設定為0.8;3) 為實現(xiàn)一致性水平和覆蓋率之間的均衡以減少潛在的矛盾組態(tài),本研究將模型A、B的PRI一致性(proportional reduction in inconsistency)閾值分別設置為0.7和0.6,均大于0.5.

fsQCA中組態(tài)分析最終呈現(xiàn)的條件邏輯組合方案包括復雜解、中間解和簡約解.對于模型A和模型B的組態(tài)分析結果,本研究同時匯報中間解和簡約解[42],并根據(jù)中間解與簡約解的嵌套關系,識別出各條件組態(tài)的核心條件和邊緣條件:核心條件同時出現(xiàn)在中間解和簡約解中,邊緣條件僅出現(xiàn)在中間解中[30].在QCA的組態(tài)表達式中,符號“～”指“非”,表達條件在組態(tài)中一定不存在;符號“*”指前因的連接,表達條件間“且”的交集關系.

見表6所示,模型A、B的組態(tài)分析共產(chǎn)生鄉(xiāng)村旅游社區(qū)居民5種高生活質(zhì)量組態(tài)(A1～A5)和2種低生活質(zhì)量組態(tài)(B1～B2),且7種組態(tài)的單個解和總體解的一致性水平均遠高于0.75的理想閾值[31];總體解的覆蓋率處于可接受的覆蓋率閾值范圍內(nèi)[31],表明組態(tài)A1～A5和組態(tài)B1～B2分別能夠解釋64.0%的居民高生活質(zhì)量案例和51.3%的低生活質(zhì)量案例.

3.3.1 高生活質(zhì)量組態(tài) 在模型A中,組態(tài)A1、A2、A3可分別解釋44.28%、36.58%、39.57%的案例,特征為“自我效能感”與“水平集體主義”或/和“垂直個人主義”的共同存在.可見,由組態(tài)A1、A2和A3構成的一類居民高生活質(zhì)量邏輯中,“自我效能感”作為核心要素,與作為核心要素或輔助要素的“水平集體主義”、“垂直個人主義”共同或單獨發(fā)揮作用,導致產(chǎn)生高生活質(zhì)量.因此,新冠疫情下居民自身的強自我效能感,以及水平集體主義、垂直個人主義的價值觀均為產(chǎn)生高生活質(zhì)量感知的關鍵.

組態(tài)A4、A5則呈現(xiàn)出高生活質(zhì)量另一邏輯,即居民“自我效能感”缺失的情況下,水平維度價值觀或垂直維度價值觀的存在均導致高生活質(zhì)量產(chǎn)生.相比前一種高生活質(zhì)量邏輯下的3種組態(tài),組態(tài)A4和A5的所覆蓋的案例較少,分別解釋28.44%、27.57%的案例,說明低自我效能感的樣本居民僅依靠高“水平”或“垂直”價值觀而產(chǎn)生高生活質(zhì)量的數(shù)量較少.可見,在這一居民高生活質(zhì)量邏輯中,“垂直集體主義”或“水平集體主義”作為核心要素可導致高生活質(zhì)量,體現(xiàn)出集體主義的價值觀對居民產(chǎn)生高生活質(zhì)量感知的關鍵作用.

3.3.2 低生活質(zhì)量組態(tài) 在模型B中,組態(tài)B1、B2可分別解釋46.96%、39.38%的案例,特征為:“自我效能感”均作為核心條件缺失,“水平個人主義”和“垂直集體主義”的共同存在.可見,居民較強的“水平個人主義”的價值觀是導致其感知到低生活質(zhì)量水平的核心.居民的“垂直集體主義”價值觀雖在組態(tài)A4中可導致產(chǎn)生高生活質(zhì)量,但在模型B中與“水平個人主義”價值觀協(xié)同作用,將會導致居民生活質(zhì)量感知水平的降低.

總體上,本研究對模型A、B的組態(tài)分析結果表明,居民的4類價值觀前因對高生活質(zhì)量的影響效應具有異質(zhì)性和復雜性,即同一條件在高生活質(zhì)量的4種組態(tài)中可能存在、缺失或可有可無,表明某個前因對鄉(xiāng)村旅游社區(qū)居民高生活質(zhì)量的影響作用取決于其他前因的屬性(存在或缺失),如“垂直集體主義”在“自我效能感”存在的組態(tài)A1和A2中缺失,而在“自我效能感”缺失的組態(tài)A4中存在,這恰恰體現(xiàn)了社會轉型背景下價值觀多元化帶來的各具形態(tài)的幸福觀[20].

表6 組態(tài)分析結果Tab.6 Results of configuration analysis

3.4 預測效度

為檢驗模型在不同數(shù)據(jù)集中對結果條件的預測度,本研究將總樣本分為兩個子樣本進行預測效度分析[26],見表7所示.首先利用子樣本1對模型A重新進行組態(tài)分析(一致性:0.935 874;覆蓋率:0.601 913);其次,利用子樣本2檢驗子樣本1中得到的組態(tài)M1和M2,并分別繪制出XY圖(如圖3),證明了組態(tài)和結果(高生活質(zhì)量)之間的不對稱關系.如圖3中的XY圖所示,組態(tài)M1和M2與高生活質(zhì)量之間均為非對稱關系(充分不必要關系),即兩個組態(tài)充分且一致地預測了高生活質(zhì)量.因此,可認為本研究模型針對不同數(shù)據(jù)集具有一定的預測效度.

表7 預測效度分析結果Tab.7 Results of predictive validity

3.5 復雜性理論評估

基于復雜性理論的六大原則對fsQCA分析結果進行評估[36].原則1):一個簡單的前因可能是必要的,但其對預測(高/低)結果是不充分的.由表6、表7可知,沒有一個簡單的前因足以預測居民高/低生活質(zhì)量,因此原則1)得到支持.原則2):包含兩個或多個簡單前因的復雜組態(tài)對于獲得一致的(高)結果變量分值是充分的,本研究結果支持原則2).原則3):一個組態(tài)對預測結果的高得分是充分不必要的,如組態(tài)A1～A5均能導致產(chǎn)生高生活質(zhì)量,原則3)得到支持.原則4):因果不對稱原則,即導致高分結果的組態(tài)是唯一的,而不僅僅是低分結果的對立面,見表6中的模型A和模型B,支持原則4).原則5):組態(tài)中的單個前因可對結果產(chǎn)生積極或消極影響,這種影響取決于組態(tài)中其他條件的存在與否,如“自我效能感”在模型A中可產(chǎn)生積極或消極影響,支持原則5).原則6):對于一個給定的組態(tài),僅與部分案例相關且覆蓋率小于1,本研究中所有組態(tài)的覆蓋率均小于1,因此原則6)得到支持.本研究使用復雜性理論的六大原則對fsQCA結果進行評估,表明復雜性理論可以很好地解釋居民生活質(zhì)量與其前因之間的非對稱關系.

圖3 組態(tài)M1、M2的XY圖Fig.3 XY coordinates graph of configuration M1 and M2

3.6 ANFIS仿真分析

為進一步驗證預測鄉(xiāng)村旅游社區(qū)居民高生活質(zhì)量的關鍵因素,本研究基于ANFIS構建仿真模型,采用Matlab R2016b中的ANFIS工具箱檢驗以上五個變量與高生活質(zhì)量之間的關系(模型A),以評估ANFIS模型中各個前因變量的相對重要性.

ANFIS仿真分析過程遵循以下步驟:1) 本研究將總樣本分為兩部分,其中40個樣本為訓練集,用于構建模型的邏輯;24個樣本為驗證集,用于測試模型.2) ANFIS初始化.該步驟中最常用的方法為網(wǎng)格分割法[33].網(wǎng)格分割法通過對數(shù)據(jù)進行網(wǎng)格劃分,依據(jù)參數(shù)設定并基于模糊C-均值聚類方法對ANFIS進行初始化,研究者可根據(jù)輸入變量的實際情況設定MFs的數(shù)量、輸入MFs及輸出MFs的類型[44].基于已有研究的參數(shù)設定經(jīng)驗和模型表現(xiàn)[36],本研究將5個輸入變量的MFs數(shù)量設定為3、2、3、3、3,輸入MFs類型為gaussmf型,輸出MFs類型為Constant型.3) ANFIS訓練.本研究選擇最小二乘算法和反向傳播算法結合的混合學習算法對ANFIS模型進行訓練,訓練誤差閾值設定為0,訓練次數(shù)設定為50次.4) ANFIS檢驗.以模型預測值與真實值的RMSE最小化為目標評估模型.

基于以上步驟,本研究從包含五個前因變量的ANFIS模型中逐一剔除變量,對模型進行敏感性分析.根據(jù)表8,基準模型M1的RMSE值最小,預測效果最佳;而當從模型中剔除自我效能感(模型M2),RMSE顯著增加,表明自我效能感在預測高生活質(zhì)量中的重要性.從模型中剔除水平個人主義的模型M3相對基準模型的RMSE變化量最小,表明水平個人主義價值觀對高生活質(zhì)量的整體預測貢獻度較小.

自我效能感和水平個人主義對居民高生活質(zhì)量的影響平滑非線性曲面圖(圖4)呈現(xiàn)向右上角增加的趨勢,形象地揭示了變量間的非線性關系,進一步證實了fsQCA組態(tài)分析結果中前因和結果間不對稱的非線性關系;其次,根據(jù)ANFIS仿真分析結果,自我效能感在ANFIS模型中重要程度最高,水平個人主義最低,該結果與fsQCA組態(tài)分析結果基本一致,即根據(jù)表6,自我效能感在高生活質(zhì)量的3個組態(tài)中為核心條件,在低生活質(zhì)量的2個組態(tài)中缺失;水平個人主義在高生活質(zhì)量的4個組態(tài)中缺失或可有可無,而在低生活質(zhì)量的2個組態(tài)中為核心條件.

表8 敏感性分析結果Tab.8 Results of sensitivity analysis

圖4 居民高生活質(zhì)量的模糊推理曲面Fig.4 ANFIS surface view of residents’ high-level quality of life

4 結論與討論

4.1 研究結論

本研究以北京市遠郊北溝村為案例地,基于社會認知理論和復雜性理論構建鄉(xiāng)村旅游社區(qū)居民生活質(zhì)量組態(tài)模型,采用fsQCA探討了居民自我效能感與四類個人-集體主義價值觀對生活質(zhì)量的組合影響,同時運用ANIFS機器學習算法識別預測居民產(chǎn)生高生活質(zhì)量感知的關鍵因素.主要研究結論如下．

1) 鄉(xiāng)村旅游社區(qū)居民生活質(zhì)量形成的認知路徑具有復雜性、異質(zhì)性特點.本研究基于自我效能感、水平個人主義、水平集體主義、垂直個人主義、垂直集體主義5個變量構建用于預測高、低生活質(zhì)量的復雜因果模型,共得到7種條件組態(tài),且各組態(tài)間具有異質(zhì)性,如高生活質(zhì)量的前因在不同的組態(tài)中具有正向、負向影響或無影響,這取決于組態(tài)中其他條件的屬性,表明居民生活質(zhì)量依賴于自我效能感和價值觀之間的復雜交互作用.其次,根據(jù)XY圖(圖3),高、低生活質(zhì)量的組態(tài)間存在不對稱關系,即居民產(chǎn)生高生活質(zhì)量的組態(tài)并不簡單地與低生活質(zhì)量的組態(tài)相反.以上結果與許娟等的研究結果一致[26],均證實復雜性理論對鄉(xiāng)村旅游社區(qū)居民生活質(zhì)量的復雜性和異質(zhì)性具有一定解釋力.

2) 鄉(xiāng)村旅游社區(qū)居民的自我效能感是預測高生活質(zhì)量的關鍵條件,但非必要條件,即自我效能感無法構成居民高生活質(zhì)量的必要前因,具體表現(xiàn)為居民的高生活質(zhì)量可通過自我效能感和價值觀共同驅動或通過價值觀單獨驅動.根據(jù)必要條件分析結果,包括自我效能感在內(nèi)的所有單一條件均無法構成生活質(zhì)量的必要條件,且fsQCA組態(tài)分析和ANFIS仿真分析結果表明,自我效能感為高生活質(zhì)量模型中組態(tài)A1～A3的核心條件,在預測高生活質(zhì)量的ANFIS模型中重要程度最高.該結果進一步佐證了自我效能感[6]和價值觀[25]對生活質(zhì)量的積極預測作用,還揭示了二者對高生活質(zhì)量產(chǎn)生的交互影響效應:自我效能感較強的個體(A1～A3),持有水平集體主義和垂直個人主義價值觀將會產(chǎn)生高生活質(zhì)量,而不具備自我效能感的個體(A4～A5),持有水平維度的價值觀或垂直集體主義價值觀將會產(chǎn)生高生活質(zhì)量.

首先,本研究中自我效能感與價值觀對居民高生活質(zhì)量的交互作用與自我決定理論內(nèi)涵一致,其中自主性概念作為滿足人類需要的基本心理需求[45],與社會認知理論中的自我效能感具有共性.自我決定理論強調(diào)個體將包含價值觀在內(nèi)的外部動機向內(nèi)在動機內(nèi)化的自我管理過程,最終自主需要的實現(xiàn)有助于獲得幸福感受[45].其次,價值觀在預測居民高生活質(zhì)量中具有差異化特征,即4類價值觀在5個高生活質(zhì)量組態(tài)中均具有一定預測作用,實際上印證了價值觀的層級結構特點[21],多元價值觀導致了人們對幸福觀的差異化表征[20].再次,以往的觀點認為中國鄉(xiāng)土社會關注集體福祉,而非個人主義取向[11],而本研究結果顯示個人主義和集體主義價值觀在居民產(chǎn)生高生活質(zhì)量感知中已是一種博弈關系,而非對立關系,中國鄉(xiāng)土社會的價值取向是流動在個人主義和集體主義間的連續(xù)統(tǒng)[46].在不確定性的環(huán)境中,人們可以在價值觀之間尋求均衡以獲得更大的個人和集體福祉[7],佐證了社會認知理論中個體、環(huán)境和行為的三方互動關系[16].

3) 鄉(xiāng)村旅游社區(qū)居民的水平個人主義價值觀是預測高生活質(zhì)量非關鍵因素,且在構成低生活質(zhì)量組態(tài)中具有核心作用.ANFIS仿真分析的結果表明水平個人主義價值觀對居民感知到高生活質(zhì)量的整體預測貢獻度最小,且隨著水平個人主義傾向增加,高生活質(zhì)量感知強度降低(圖3),印證了fsQCA結果中水平個人主義價值觀作為低生活質(zhì)量組態(tài)核心條件的存在.持有水平個人主義價值觀的個體傾向于與群體不同且在價值、尊嚴和權利上追求平等的獨立自我[23],但在鄉(xiāng)村旅游社區(qū)的具體情境下,居民的自主追求與不求競爭的狀態(tài)[22],將導致獨立且平等的狀態(tài)難以達成,甚至產(chǎn)生矛盾.尤其在疫情背景下,鄉(xiāng)村旅游產(chǎn)業(yè)的市場競爭更加激烈,謀求自身利益的個人主義傾向加強,水平個人主義者的平等信念與旅游競爭中無法實現(xiàn)利益均等的現(xiàn)實情況的矛盾[18],將導致生活質(zhì)量下降.

4.2 研究貢獻

本研究對于居民生活質(zhì)量研究和鄉(xiāng)村旅游可持續(xù)發(fā)展具有一定的理論貢獻和實踐價值.首先,以往居民生活質(zhì)量研究側重于探究旅游影響與居民生活質(zhì)量的關系[8],忽略了對居民內(nèi)部認知過程的重視.本研究基于社會認知理論,納入自我效能感和價值觀兩個認知因素,揭示了影響居民生活質(zhì)量的復雜認知過程,證實了居民生活質(zhì)量的復雜性和異質(zhì)性,有助于拓展對生活質(zhì)量的理論認識.其次,本研究中fsQCA和ANFIS的互補運用是將人工智能應用于旅游研究領域的有益嘗試,可為居民生活質(zhì)量研究提供新的方法思路.再次,自我效能感作為影響鄉(xiāng)村旅游社區(qū)居民高生活質(zhì)量的關鍵因素,政府及景區(qū)管理者應注重培養(yǎng)居民應對困難的能力和意識,降低外部環(huán)境的不可控性和不確定性;對于持有不同價值觀的居民群體,政府應積極引導個體間以及個體與集體間的利益關系,在“平等”和“等級關系”的博弈中尋求均衡點,構建居民積極、健康的價值觀.