共享视角下乡村旅游社区居民旅游支持度的复杂性

来源:用户上传      作者:范香花 程励

　　[摘    要]发展乡村旅游是实现乡村振兴的重要路径，而社区居民的旅游支持是影响乡村旅游发展的关键因素之一。文章基于共享视角，采用fsQCA方法构建了形成社区居民高水平旅游支持度的复杂因果模型，综合纳入了社区居民人口学特征、社区旅游参与相关变量及旅游共享感知等不同类型影响因素，以揭示社区居民产生高水平旅游支持度的前因条件组合及其结构关系。该文以成都市青杠树村乡村旅游社区为例，基于问卷调查结果，对旅游社区居民的旅游支持度进行复杂性分析。研究结果支持了复杂性理论的主要准则，证实了社区居民高水平旅游支持度前因条件的异质性和复杂性，获得了能促使社区居民产生高水平旅游支持度的11种前因条件组合及其所形成的复杂因果模型。研究不仅能深化学界对各影响因素与社区居民旅游支持度之间所存在的非对称因果关系的认识，还能为预测和提升乡村旅游社区居民旅游支持度的管理实践提供依据。
　　[关键词]复杂性理论;共享视角;旅游支持度;fsQCA方法;青杠树村
　　[中图分类号]F59
　　[文献标识码]A
　　[文章编号]1002-5006（2020）04-0036-15
　　Doi： 10.19765/j.cnki.1002-5006.2020.04.008
　　引言
　　目的地居民是所在地社会文化的创造者与传承者，也是旅游产业活动的主要参加者和受益者，特别是乡村旅游，其发展的初衷与诉求便是提高当地居民的生活水平和生活质量[1]。毋庸置疑，乡村旅游在提高农民收入、改善乡村环境、倡导文明乡风、促进乡村治理等方面发挥了显著的作用，因此，开展乡村旅游成了我国当下解决“三农”问题与实施“乡村振兴”战略的重要途径及有效抓手[2-3]。在此背景下，国家发展改革委会同有关部门共同出台了《促进乡村旅游发展提质升级行动方案（2018年—2020年）》，希望通过出台乡村旅游相关法律法规，有效指导各地乡村旅游发展，通过乡村旅游强大的带动作用实现乡村振兴战略所提出的“产业兴旺、生态宜居、乡风文明、治理有效、生活富裕”的总体要求。
　　纵观国内外旅游研究领域文献发现，自20世纪70年代以来，社区居民旅游支持一直都是学者们关注的核心研究主题之一，来自社区居民的支持之于旅游业发展的重要性毋庸置疑。Gursoy等认为当地社区的参与和支持是旅游业可持续发展的前提条件[4]。Boukas认为，旅游地社区居民对旅游发展的支持可以显著提升旅游目的地的竞争力、促进目的地的可持续发展[5]。汲忠娟等指出，社区居民对旅游发展的正面感知和積极态度不仅有助于增强旅游地的吸引力，而且有助于增进游客的旅游体验[6]。因此，全面了解社区居民高水平旅游支持度形成的前因条件组合，有利于旅游经营者和管理者制定有效的乡村旅游发展战略及干预手段，以提高社区居民的旅游支持水平。
　　在已有研究中，学者们总结了多种社区居民旅游支持度的影响因素，如居民对旅游业所带来的积极影响和消极影响的感知[7]、居民生活满意度[8]和生活质量[9]、社区相关因素[10]、个人受益感知[11]、旅游知识和权力[12]及对政府的信任[13]等，并使用多种统计方法检验这些因素对居民旅游支持度的影响效应，使得旅游支持度的众多影响因素对旅游支持度的离散影响效应及其因果关系得到了证实，对于更好地了解这一关键问题的性质和形成机制方面做出了重大贡献。然而，基于自变量相互独立、单向线性关系和因果对称性等传统统计技术（如多元回归分析和结构方程模型）的研究结果无法解释影响变量与旅游支持度之间存在的多重并发的因果关系、因果非对称性关系，以及形成高水平旅游支持度的多种等效方案等因果复杂性问题[14]。由于旅游支持意愿的形成是一个非常复杂的心理过程和社会现象，受到来自个体、群体及社会等多种因素的复杂交互影响，因此，需要使用非对称视角进行更加深入的探讨。
　　综合以上考虑，本研究从共享视角出发，基于复杂性理论及已有研究成果构建了包含人口学特征、社区旅游参与相关变量和旅游共享感知变量的旅游地居民旅游支持复杂因果模型。借助模糊集定性比较分析法（fuzzy-set qualitative comparative analysis， fsQCA）对社区居民高水平旅游支持度的前因条件进行复杂的非对称分析，通过捕捉旅游地居民旅游支持度各影响因素之间的交互关系及协同关系，来识别可能预测旅游支持度影响因素之间的特定前因条件组合模式，即人口学特征、社区旅游参与相关变量和旅游共享感知是如何组合在一起共同解释高水平旅游支持度的，尝试用一种全新的复杂性视角重新审视旅游地居民的旅游支持度，以期为旅游地和谐可持续发展提供多元化管理途径。
　　1 理论背景与复杂模型构建
　　1.1 旅游发展中的共享理念
　　国外关于共享理念的研究及应用主要集中在“共享经济”（sharing economy）相关研究，由美国社会学教授Felson和Spaeth于1978年首次提出，随后，这一概念被广泛应用于社会各界，旅游学界也有所涉及[15]。在所谓的共享经济、协作消费或对等经济中，个人通过租赁、借贷、交易、易货或交换商品、服务、运输解决方案、空间及金钱来参与共享活动[16]。因此，衍生出了旅游共享经济这一术语，主要包括旅游住宿共享、旅游知识共享、旅游体验共享、旅游资源共享、旅游品牌共享等[17]。而在国内，“共享发展”理念则侧重解决社会公平正义问题，坚持发展为了人民、发展依靠人民、发展成果为人民共享，使人们在发展中有更多的获得感与幸福感。具体到乡村旅游中，乡村旅游产业发展的最终目的是为了造福人民，即在为游客提供满意的旅游体验的同时，努力提高旅游地居民的生活质量与生活环境[18]。这与乡村旅游业中的可持续发展理念不谋而合，该理念认为旅游发展能够且应该对旅游目的地资源和环境的可持续使用及社区福祉做出贡献[19]。同时，Rasoolimanesh和Jaafar指出，旅游社区居民对包含经济、社会和环境在内的旅游发展成果的积极感知，有助于提升他们的旅游支持度及旅游参与度，进而促进社区旅游业的可持续发展[20]。因此，共享理念在乡村旅游业中的运用，可以更好地发挥乡村旅游业强大的民生功能，同时，也是促进目的地旅游业可持续发展的新路径。 　　关于旅游共享内容维度构成，本文将乡村振兴战略所提出的“产业兴旺、生态宜居、乡风文明、治理有效、生活富裕”的总要求作为旅游共享的最终目标，提出旅游共享六维度，分别为经济共享、政治共享、设施共享、文化共享、环境共享及理念共享。其中，经济共享是指旅游社区居民能够公平公正地享受到旅游发展所带来的经济福利，如，经济收入得到提升，获得就业机会等。经济共享是旅游共享的核心，它能够使旅游发展的成果落到实处，创造更多的就业机会，使得旅游社区居民能够获取相应的利益，增加对旅游业发展的支持程度，促进旅游业的可持续发展，最终实现“产业兴旺”和“生活富裕”。政治共享是指在旅游发展过程中，社区居民始终处于主体地位，他们有权力参与到旅游发展的各个环节，发挥主人翁的作用。政治共享是旅游共享的保障，一个地区的旅游发展与政治是紧密相连的，政治共享可以在一定程度上保障旅游共享中其他维度的共享落实，最终实现“治理有效”。设施共享是指旅游社区居民有权力享用旅游目的地中除了公共设施之外的旅游基础设施及旅游产品;环境共享是指旅游社区居民也可以享受到为了吸引游客而打造的绿化、田园风光及清新空气。设施共享和环境共享是旅游共享的基础，通过对实体和使用权的有偿分享使得社会资源得以充分利用，是实现资源的优化配置的一种有效途径，最终实现“生态宜居”。文化共享是指，得益于旅游业的发展，社区居民享有了更为丰富的文化活动，精神层面的需求得到一定程度的满足，如为了吸引游客而举办的文艺演出、文化展览、节庆活动，以及组建的村舞蹈队。文化共享是旅游共享的灵魂，可以使旅游目的地居民重新認知自身文化的价值和独特性，最终实现“乡风文明”。理念共享是指旅游社区居民针对旅游发展所持有的有利于旅游可持续发展的理念，它是旅游共享的前提条件，旅游发展理念的共享可以增强各地区发展旅游的自觉性，保障各主体的利益，促进资源的共同利用，生态环境的共同保护，增强文化认同与文化建设意识，最终实现旅游发展的真正共享。
　　1.2 复杂性理论及其在本研究中的应用
　　复杂性理论已经被多个领域用来发展理论，如自然和社会科学、餐饮业和旅游业及市场营销科学，这为模拟结果条件的前因条件组合模式提供了更深入的见解[21]。复杂性理论关注的是要素组合模式，它有助于更深入地理解前因条件和结果条件之间的关系，可用来开发能够解释复杂结果的可推广模型[22]。Baggio认为在现实的复杂情境下，简单线性方法不能对所有构成指标之间繁杂的交互作用给予充分解释，而复杂性理论可提供充足和有效的理论背景来支持所提出的复杂因果模型[23]。在旅游与休闲领域，Wu等运用复杂性理论模拟温泉疗养和美容行业的客户行为[24]。Olya和Altinay运用复杂性理论预测旅游天气保险购买意愿的高低程度和目的地忠诚度[25]。Hsiao等借助复杂性理论来处理酒店员工工作表现中出现的逆向案例[26]。Olya等基于复杂性理论来预测3个旅游社区群体的高、低旅游支持度[27]。Olya等运用复杂性理论预测残疾游客使用点对点设施的行为意向的因果模型[28]。通过对复杂性理论的使用，促使学者们更深入地理解了旅游情境下前因条件和结果条件之间存在的非对称复杂关系。
　　具体到旅游支持度研究，大多数研究都是基于社会交换理论而展开的[29]，注重在个体和群体之间资源交换的基础上来理解社会过程，这为旅游业的和谐可持续发展提供了一定的理论指导[30]。然而，社会交换理论在旅游支持度研究中的运用还存在一些局限，一方面，该理论过于关注经济交换[31]，弱化了社会、文化及心理层面因素对旅游支持度的复杂影响;另一方面，该理论在一些实证研究中无法解释异质性和反例的发生[32]，而复杂性理论则可以弥补社会交换理论在旅游支持度研究运用中存在的不足，延伸旅游支持度研究的复杂性视角。因此，本研究以复杂性理论作为理论基础，提出乡村旅游地居民旅游支持度的复杂因果模型，并依据该理论的关键准则对fsQCA分析结果进行评估。准则1：在对结果条件的高得分或低得分进行预测时，一个简单的前因条件可能是必要的，但很少是充分的。准则2：组合准则，两个或更多简单条件的复杂组合对于结果条件的一致性高分是充分的。准则3：等定性（殊途同归）准则，一个前因条件组合，对于预测结果条件的高得分来讲是充分的，但却不是必要的。准则4：前因条件组合中的单个特征变量（特性或行动）可以对特定结果产生正向或反向的影响效应，这取决于前因条件组合中其他因素的存在或不存在。准则5：一个可以预测结果条件高得分的前因条件组合并不适用于所有案例，因此，任何一个前因条件组合的覆盖度都小于1。但也存在一些例外的情况，如，当一个给定前因条件组合可以有效预测结果条件的高得分，且自身得分较高时，该前因条件组合的覆盖度则可能等于1[33]。
　　1.3 旅游支持度复杂因果模型的提出
　　正如许多研究者所认为的那样，社区居民旅游支持度的影响因素具有多元性和复杂性，基于不同的研究情境，学者们总结了多种影响社区居民旅游支持度的因素。在已有研究中，Teye等和Nghiêm Phú的研究表明，受教育程度较高的居民对旅游业持积极态度[34-35]。范莉娜和李秋成的研究发现，居民受教育程度正向影响其对社区旅游发展的支持态度[36];居民参与旅游经营活动对旅游发展态度有积极影响[34]。Sinclair-Maragh专门就居民的人口学特征对旅游支持度的影响进行了研究，发现年龄在18岁至25岁之间的低收入（月收入往往在2万至10万牙买加元）黑人女性更支持旅游业的发展[37]。王莉和陆林的研究表明，从事旅游业相关工作的居民（或其亲戚、朋友、邻居）会对旅游业及旅游者更为欢迎[38]。Martín等认为，居民对旅游业所能带来的经济收益最为关注。因此，发展乡村旅游后，居民的经济收入变化可以在较大程度上影响居民的旅游支持度[39]。王莉和陆林认为距离是影响旅游发展态度的一个重要因素，居住地距离旅游中心较近的居民对旅游业的态度更为支持[38]。Allen等的研究认为，居住时间的长短并不会显著影响居民对旅游业发展的看法，因此，居住时间的长短与居民对旅游发展的支持程度也可能没有关系[40]。戴斌认为，发展旅游业是提升民众获得感的重要途径，居民对旅游发展的共享感知也是影响其旅游支持的重要指标之一[41]。 　　综上，学者们针对不同类型变量（如人口学特征、社区旅游参与等）对旅游支持度的影响分别采用了不同的研究方法展开研究，这些研究有助于我们了解旅游支持的性质及成因。然而，由于旅游支持度的影响变量之间存在一定的交互性和协同性[32]，故，如果将旅游支持度的不同类型变量同时纳入一个复杂模型中，那么，这些不同类型变量可能对旅游支持度产生不同的影响效应，从而有助于我们从整体上认识旅游支持心理及行为发生的机制。鉴于此，本研究基于复杂性理论，构建乡村旅游地居民旅游支持度的复杂因果构型，包括5个人口学特征变量，4个社区旅游参与相关变量，6个旅游共享感知变量及一个结果变量，即旅游支持水平。Venn图说明了所提出的复杂因果构型模型（图1），其中，箭头A表示人口学特征与高水平旅游支持度之间的因果关系，箭头B表示社区旅游参与和高水平旅游支持度之间的因果关系，箭头C表示旅游共享感知与高水平旅游支持度之间的因果关系，箭头D表示人口学特征、旅游共享感知与高水平旅游支持度之间的因果关系，箭头E表示社区旅游参与相关变量、旅游共享感知与高水平旅游支持度之间的因果关系。
　　2 研究设计与方法
　　2.1 研究区概况
　　青杠树村位于四川省成都市郫都区三道堰镇东部，距成都市区仅16千米。全村管辖面积2.4平方千米，辖11个村民小组，有932户2320人。2012年6月开始启动土地综合整治项目，进行美丽新村建设，全村共有2190人自愿参与新村建设，参与率高达97.3%。2013年上半年完成房子的拆旧建新、分房工作，建成9个组团共9.7万平方米的“小组微生”新农村综合体，下半年，农民入住新房。2014年，从村民利益角度出发，确定全村的乡村旅游产业发展定位，大力开展乡村旅游。2015年，该村分别被评为“中国十大美丽乡村”“中国美丽休闲乡村”“成都市乡村旅游特色村”，2017年成功创建4A级景区，并于3月10日成功举办国际乡村旅游发展趋势高峰论坛。2018年，青杠树村全年接待游客267万人次，实现旅游收入1.1亿元，村民实现人均可支配收入28054元①。
　　青杠树村的乡村旅游发展充分体现了“共商共建共享”的共享发展理念。与一般旅游发展模式不同的是，青杠树村乡村旅游建设的首要功能是满足当地居民日常生活的需要，其次是满足游客的需要，是典型的旅游型新村。为了有效践行“共商共建共享”发展理念，青杠树村村委成立了村（居）民议事委员会和监督委员会，通过这两个委员会，有效保障了村民在旅游发展过程中的主体地位和话语权，充分实现了“共商”的发展理念。同时，在村民参与乡村旅游经营过程中，实施了村民为主、政府为辅的自主管理模式，当地政府通过咨询、培训等多种方式来尽可能地为当地村民服务，提高他们的服务、经营及管理技能，极大地调动了他们参与乡村旅游建设与经营的积极性。随着乡村旅游的开展，青杠树村村民的收入渠道也从过去简单依靠农业和外出务工为主，到如今的土地流转收入、集体经济入股分红、住房租赁收入、农家乐经营收入、务工收入、政策性收入等多元化收入渠道，这使得他们的经济收入大幅攀升、住宿条件得以改善、生活质量大幅提高、文化生活日益丰富。青杠树村村民充分享受到了旅游发展所带来的好处，对当地旅游业的发展充满期待，并提供了大力的支持。
　　2.2 测量工具
　　研究以问卷的方式来测量研究所需内容，共由3部分构成，第一部分主要是对被调查者基本的人口学统计背景资料的调查，纳入了性别、年龄、职业、家庭成员最高学历及家庭年收入5个统计变量;第二部分主要是对青杠树村居民的居住时间、居住区域、收入增加情况、是否参与旅游共4个方面的内容进行测量;第三部分主要是对青杠树村社区居民的旅游共享感知及旅游支持度进行测量，其中，旅游共享感知分别从经济共享、政治共享、设施共享、環境共享、文化共享及理念共享等6个方面进行测量。对旅游共享6个方面的测量指标，主要是基于前期的访谈及相关研究成果整理而来;旅游支持度量表则借鉴了李秋成等[42]、徐文燕和钟丽莉[43]的研究，包括4条测试语句（表1）。第三部分统一使用李克特5分量表进行测量，要求被调查者根据自身对观测变量的赞同程度进行打分，分值1到分值5表示“很不赞同”“不赞同”“一般”“赞同”“非常赞同”。
　　2.3 数据获取
　　本文的数据主要来源于对青杠树村居民所进行的随机抽样调查。为了减少共同方法变异量，研究者使用了Podsakoff等[44]推荐的问卷调查程序。例如，在问卷的首页有关于本次调研的目的、数据保密性以及其他相关信息。为了识别不必要的、理解困难的或模棱两可的测试语句，在预调研中发放20份问卷，根据预调研结果对问卷测试语句进行了相应的调整与完善。
　　正式调研时间集中在2017年6月6日到11月7日期间，分别进行了4次问卷发放，时间跨度6个月份，包含了青杠树村旅游的淡季与旺季。为了保证问卷回收质量，问卷发放人员均为本团队旅游管理专业在读研究生。在进行问卷发放之前，向他们讲解了问卷调查的主要目的及调查要求，使其熟悉研究主题，掌握一定的问卷发放技巧。为保证抽样的覆盖度和代表性，样本抽样原则为：在每个组团内随机入户发放约15份问卷，每一户仅调查成年户主、其配偶或者成年家庭成员作为代表。青杠树村共932户农户，共发放问卷150份，回收140份，回收率为93.3%，其中有效问卷119份，有效率为85%，抽样问卷数占到社区农户总数的12.8%。考虑到定性比较分析法适用于300份以下中等样本量的情况（fsQCA方法属于定性比较分析法的一种）[45]，即适用于处理对质性研究来讲样本量太大但对量化研究而言样本量又太小的中间情况[46]，119份问卷量即可满足该方法的分析要求。
　　在被调查者中，男性占43.7%，女性占56.3%;36岁到45岁群体占24.2%，46岁到55岁群体占23.5%，26岁到35岁群体占22.7%;74.8%的群体为已婚，仅25.2%的群体未婚;在家庭成员最高学历方面，最多的为高中（含中专）学历群体，占34.5%，其次是初中学历的群体，占31.1%;在家庭年收入方面，大部分群体年收入都在5万元以下，占74.8%，5万～10万之间的占22.7%。 　　2.4 fsQCA
　　本研究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是将模糊集和模糊逻辑与质性比较分析（QCA）结合起来的一种分析方法[47]。QCA是一种基于布尔代数的分析技术，运用比较原理研究社会现象，旨在通过实证资料与相关理论的不断对话，从小样本数据中构建出研究议题的因果性关系，能够回答基于集合论概念的因果复杂性问题[48]。与传统的分析方法相比，定性比较分析法具有3个关键优势：一是对样本量要求低，适用于处理300以下的样本量的情况[45];二是支持等定性，即殊途同归，这意味着不同路径或组合可能导致相同的结果;三是主张因果非对称性，即结果条件出现和结果条件不出现可能分别需要不同的解释。fsQCA使用（模糊）集合理论和布尔代数来分析因素如何组合在一起，以及它们的存在或不存在如何导致某种结果。fsQCA有助于识别产生相同结果的多种路径或组合，在所识别的多种途径或组合中，包含不同的变量，这些变量不是基于回归分析来确定的，所以这些变量组合只适用于少数案例结果变量的发生。此外，在fsQCA所得到的不同前因条件组合中，每个变量（或条件）可能存在或不存在，也可能对结果变量产生正向或负向的作用。
　　基于Ragin的指南手册，fsQCA中的两个主要步骤是：校准和模糊真值表计算。校准是将所有变量校准化为取值范围从0到1的模糊集来定义它们的成员隶属度，其中，1代表完全隶属关系，0代表完全非隶属关系。通过设置3个有意义的阈值，将变量转换为校准集，即完全隶属、完全非隶属，以及交叉点，它描述了案例在多大程度上属于一个集合[49]。对于本研究所使用的李克特量表，将完全隶属阈值固定为5，完全非隶属阈值固定为1，交叉点固定为3[50]。本研究中的性别和婚姻，则采用Ragin提出的0.05（完全非隶属）和0.95（完全隶属）标准进行数据校准[49]。对于其他特征变量，则分别选取选项中的最大值作为完全隶属的阈值，最小值作为完全非隶属的阈值，中间值作为交叉点的阈值进行校准。校准完成后，应用fsQCA算法生成真值表并进行细化。真值表提供了导致结果条件的前因条件的组合列表，展示了预测结果条件的所有可能的前因条件组合，这些前因条件组合应该基于两个标准进行精简：频数和一致性[49]。频数是适用于某一前因条件组合产生特定结果条件的案例个数，而一致性是指案例与解决方案中表示的集论关系相对应的程度[51]。为了预测旅游社区居民的高水平旅游支持度，选择“1”作为频数的截止值（一个解决方案所需的最小数量），0.80被认为是可接受的一致性阈值（解决方案的最小一致性水平）[52]。
　　2.5 数据分析过程
　　数据分析包括4个步骤：（1）测量模型检验;（2）相关分析與交叉列联表分析;（3）fsQCA分析;（4）预测效度分析。在第一步中要对测量模型进行检验，本研究采用探索性因素分析（采用方差最大旋转法，EFA）方法对旅游共享量表构成进行了检验，因为本研究模型中旅游共享感知的6个维度变量均属于原创构念，据笔者所知，旅游文献中还没有对这些构念进行测试的研究。然后，基于验证性因子分析（CFA），使用AMOS 20.0软件对测量模型的组合信度和效度进行了检验，利用拟合指数优度（GFI）、正态拟合指数（NFI）、比较拟合指数（CFI）及逼近均方根误差（RMSEA）等常用的拟合统计量来检验假设模型的拟合度[53]。
　　在第二步中，使用SPSS 21.0进行相关性分析和交叉列联表分析。相关分析结果旨在表明研究变量的相关关系;通过交叉列联表来揭示正向和负向对照反例的发生，揭示变量的非对称关系。第三步，采用非对称分析工具fsQCA 3.0软件对居民的旅游发展态度结果变量（旅游支持度）进行高分预测。此外，如Wu等所强调的，模型的预测效度比拟合效度更重要[24]，因此，本研究对复杂因果组合模型的预测效度进行了检验。具体来看，主要是通过将数据分成两个子样本，使用子样本2（即保留样本）中的数据测试基于样本1而产生的前因条件组合，前因条件组合与结果条件之间关联的高一致性和高覆盖率表明模型的预测效度较高。
　　3 结果分析
　　3.1 信度与效度分析
　　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 21.0进行探索性因子分析，使用AMOS 20.0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检验各构念的有效性。测量模型的整体拟合指数效果较好（[χ2df]=1.494，GFI=0.869，NFI=0.935，CFI=0.978，RMSEA=0.060）。通过Cronbach’s α值来评估信度，分析结果显示，所有观测指标的Cronbach’s α值分布在0.742到0.903之间，均高于0.7，表明内部一致性较好。此外，通过组合信度来检验各潜变量的信度，它们分布在0.752到0.919之间，均大于推荐值0.7，说明信度水平较好。聚合效度通过标准化载荷来评判，分析结果表明所有观测指标及构念的载荷都是显著的。一般认为，当平均提取方差大于0.5，且潜变量之间的相关系数小于平均提取方差的平方根时，区分效度即满足。从表2可知，测量模型中的各潜变量的平均提取方差（AVE）在0.508～0.740之间，均大于0.5的标准，各潜变量之间的相关系数均小于各潜变量的平均提取方差的平方根，说明本研究的各潜变量的区分效度较好。
　　3.2 反向案例分析
　　Woodside强调，研究人员使用变量-水平分析的一个常见错误做法就是忽略与主要影响关系相反的关联案例[54]。正如Woodside所建议的，“良好的实践必须认识到，在相当大的数据集中，几乎总是存在与统计学意义上显著的主要影响相反的案例”。因此，通过进行反向案例分析来指定变量之间的核心关系，并确定对结果产生正面或负面影响的变量[34]。根据已有研究，为了表明在不考虑其中一个因素对另一个因素存在主要影响作用的情况下，两个因素在同一个数据集中可能存在正向关系、负向关系或没有关系，需要进行反向案例分析以确认因素之间的关系[50]。 　　研究变量之间的相关系数（表2）表明，旅游支持与旅游共享感知中的政治共享感知之间不存在显著的相关关系，而与旅游共享感知的其他5个维度均存在显著的正相关关系，相关系数分布在0.368到0.605之间，这表明大部分前因变量与结果变量之间的影响效应较强。表3是经济共享感知与旅游支持之间的交叉列联表。正如所预期的那样，高水平旅游共享感知会带来高水平旅游支持度（67个案例），低水平旅游共享感知会导致低水平旅游支持度（2个案例）。相关分析也表明，经济共享感知对旅游支持度的主要影响关系是显著的、正向的。然而，在经济共享感知与旅游支持度的关系中却出现了反向案例，即低水平经济共享感知会导致高水平旅游支持度（16个案例）。因此，为了在高水平旅游支持度预测中纳入负向反向案例的观点，使用fsQCA对数据进行分析。
　　3.3 fsQCA分析结果
　　表4显示了青杠树村居民高水平旅游支持度的fsQCA预测分析结果。通过对居民旅游支持度的5个人口学变量、4个社区旅游参与相关变量及6个旅游共享感知变量的fsQCA分析，建构了5个复杂因果模型，得到了11种高水平旅游支持度的前因条件组合。基于Ragin[49]对于覆盖度（>0.20）和一致性（>0.75）临界值的界定，得到的5个复杂因果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包含5个人口学变量，得到了3组高水平旅游支持度前因条件组合。模型B包含4个社区旅游参与相关变量，得到了3组高水平旅游支持度前因条件组合。模型C包含6个旅游共享变量，得到了一组高水平旅游支持度前因条件组合。模型D包含5个人口学变量和6个旅游共享变量，得到了2组高水平旅游支持度前因条件组合。模型E包含4个社区旅游参与相关变量和6个旅游共享变量，得到了2组高水平旅游支持度前因条件组合。
　　人口学变量方面，模型A和模型D都涉及人口学变量，其中低收入家庭这个指标，在每个高水平旅游支持度前因条件组合中均出现了，说明了低收入家庭属于高水平旅游支持度群体，且他们的旅游支持度不会受到任何其他变量的影响，该群体应当予以重视，关注他们的诉求。此外，年龄和学历指标这两个指标在模型A和模型D中所呈现出的方向是一致的，均是低学历的年轻人，这可能是由于旅游业的发展为低学历的年轻人提供了更多的创业和就业机会。然而，性别和婚姻状况这两个变量在模型A和模型D中却呈现出了不同的方向，说明这两个变量在预测高水平旅游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。
　　社区旅游参与相关变量方面，模型B和模型E都涉及了该方面的变量，其中，居住区域、居住时间、旅游工作這3个指标在模型B和模型E中的作用方向是一致的，均是居住区域离核心区近的、居住时间短的及从事旅游相关工作的居民表现出了较高的旅游支持水平。从实际情况来看，居住区域距离核心景点近的和从事旅游相关工作的居民，更易于从旅游业中获得收益，故表现出较高的旅游支持水平;而居住时间短的居民，大部分都是年轻人，这与年龄指标在高水平旅游支持度预测中的作用是一致的。而收入增加情况这个指标在模型B和模型D中却呈现出了不同的方向，说明他们在高水平旅游支持度预测中的作用受到其他变量的影响。
　　在旅游共享感知方面，模型C、模型D及模型E中均涉及，其中，经济共享、设施共享、环境共享、文化共享、理念共享5个维度在3个模型中均共同存在，且方向一致，即经济共享感知高、设施共享感知高、环境共享感知高、文化共享感知高、理念共享感知高的居民，表现出了较高的旅游支持度。而政治共享则在不同的高水平旅游支持度前因条件组合中呈现出不同的方向，说明政治共享感知在高水平旅游支持度预测中的作用受到其他前因变量的影响。
　　用来预测居民高水平旅游支持度的2个前因条件组合的XY图展示在表4底部，它表明了X和Y的关系。由XY图的X、Y的分布可以看出，前因条件组合模型X（模型B或模型C）和结果条件Y（即，旅游支持度）之间的关联是非对称关系的——也就是说，是一个充分但非必要的关系。这意味着每个前因条件组合模型X代表了预测高水平旅游支持度（Y）的充分（但不是必需的）和一致的复杂前因条件组合。
　　整体来看，与传统研究不同的是，高水平旅游支持度的前因变量的影响效应具有异质性和复杂性。有些前因变量在不同的高水平旅游支持度前因条件组合中可能产生负向影响、正向影响或不出现，即对居民高水平旅游支持度进行预测时，每个指标的作用取决于其他因果前置条件的属性（缺失/存在/大小/正负），如政治共享感知，在高水平旅游支持度前因条件组合C1中不存在，在高水平旅游支持度前因条件组合E1中产生正向影响，而在高水平旅游支持度前因条件组合E2中产生负向影响;如性别指标，在高水平旅游支持度的前因条件组合A1和A2中均不存在，在A3中表现为男性群体，而在D1、D2中则表现为女性群体;另，婚姻状况指标和收入增加情况指标也呈现出同样的状况。
　　3.4 预测效度
　　预测效度主要是用来说明假设的复杂因果模型在不同数据集下预测结果变量的能力[25]，因为只获得一个好的模型拟合并不意味着该模型具备良好的预测能力。为了检验提出的假设复杂因果模型的预测效度，与之前的研究一致[25-28，32]，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）分析结果条件（高水平旅游支持度）发生的前因条件组合。
　　高水平旅游支持度预测效度结果见表5，以性别、年龄、婚姻状况、学历、家庭年收入作为因果前置条件。使用子样本1对假设模型分析的前因条件组合模式与总体样本fsQCA结果是一样的（表4模型A）。然后利用子样本2对子样本1中的前因条件组合F1和F2进行测试。根据子样本2中模型的两个XY图，得到了相似的不对称关系、一致性（0.92）和覆盖度（0.89），证明了所提出的假设复杂因果模型具备针对不同数据集预测结果条件的能力。 　　3.5 复杂性理论的应用
　　在复杂性理论的基础上，使用fsQCA方法揭示了旅游社区居民的人口学统计变量、社区旅游参与相关变量、旅游共享感知变量是如何进行复杂组合以共同作用于高水平旅游支持度。fsQCA分析结果支持了Woodside提出的复杂性理论的主要准则。如表4所示，对于居民高水平旅游支持度来讲，没有一个单一的前因条件是充分的。因此，该实证分析结果支持复杂性理论在居民旅游支持度应用中的准则1。
　　如表4，预测高水平旅游支持度的fsQCA分析结果显示了5个复杂因果模型，使用不同的前因条件充分且一致地预测高水平旅游支持度，得到了预测高水平旅游支持度的11个前因条件组合，因此，准则2得到支持。与对称方法不同的是，获得高水平旅游支持度并不仅仅由一个因果模型来解释。在11个前因条件组合中，每一个前因条件组合对于预测高水平旅游支持度来讲都是充分的，但却不是必要的，因此，准则3得到支持。
　　前因条件中每个简单条件的表现（如，存在、缺失、正向影响、反向影响）取决于其他前因条件及其属性。复杂性理论的这一准则解释了反向案例的发生以及预测旅游支持度的异质性。如，在前因条件组合D2、E1、E2中都出现了政治共享，但它对高水平旅游支持度的影响效应却有正向的和负向的，同时，在前因条件组合C1和D1中却没有出现，这意味着政治共享在预测高水平旅游支持度中的作用取决于其他前因条件，因此，准则4得到支持。由表4和表5中的模糊XY图所示，其覆盖度小于1，这意味着与高水平旅游支持度相匹配的复杂前因条件组合并不适用于所有案例。因此，准则5得到了支持。
　　4 结论与讨论
　　乡村旅游发展只有在充分考虑当地居民的诉求与共享感知的前提下，才能获得当地居民最大程度的支持，实现乡村旅游的可持续发展。研究基于共享视角，运用复杂性理论，构建了包含乡村旅游地居民人口学特征、社区旅游参与相关变量及旅游共享感知变量的高水平旅游支持度复杂预测模型，使用fsQCA方法预测了旅游社区居民的高水平旅游支持度。
　　4.1 研究结论
　　整体来看，乡村旅游社区旅游支持度的复杂性特点得以证实。本文基于旅游社区居民的人口学特征、社区旅游参与相关变量及居民的旅游共享感知，构建了5个用来预测高水平旅游支持度的复杂因果模型，得到11种预测高水平旅游支持度的前因条件组合，这些前因条件组合均满足了一致性（>0.6）和覆盖度（>0.2）的要求。从而为提高居民的旅游支持度提供了多条干预路径。交叉列联表分析发现，在预测居民的高水平旅游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）与前因条件之间呈现出非对称关系，因此选择fsQCA方法对居民高水平旅游支持度进行分析，具有较高的契合性。fsQCA分析发现，高水平旅游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前因条件组合中可能产生负向影响、正向影响或不出现，即预测居民高水平旅游支持度时，单个前因条件的作用取决于其他前因条件（缺失/存在/大小/正负），这也表明了高水平旅游支持度前因变量之间存在一定的交互作用。
　　具体来看，在人口学变量方面，低家庭年收入这个指标，在每个高水平旅游支持度前因条件组合中均出现了，说明了低收入家庭属于高水平旅游支持度群体，且他们的旅游支持度不会受到任何其他变量的影响，这与大部分研究结论不同。根据社会交换理论，家庭收入较低的居民对旅游发展的态度往往是消极的[55]。此外，Hao等的研究显示，收入与居民对旅游发展的态度没有关系[56]。本研究的分析结果进一步表明了家庭收入与旅游支持度之间关系的复杂性与不稳定性。同样的情况，也发生在年龄与学历指标上。在社区旅游参与变量方面，发展旅游后的收入增加情况在高水平旅游支持度中的作用受到其他变量的影响，说明旅游收入增加情况与旅游支持度并不是单纯的线性关系，而是随着模型纳入变量的不同，而呈现出正向影响与负向影响关系，即不对称的非线性影响关系。在旅游共享感知方面，与其他共享维度不同的是，政治共享维度在不同的前因条件组合中呈现出不同的方向，从而说明政治共享感知在预测高水平旅游支持度中的作用受到其他前因变量的影响。这也表明了，在青杠树村目前的乡村旅游发展阶段中，政治共享感知不是获得居民高水平旅游支持度的必要条件。
　　4.2 研究贡献
　　本研究对于旅游地居民旅游支持度的研究，具有一定的理论价值和实践意义。首先，本研究证实了旅游支持度研究中的共享理念的可行性，为今后旅游支持度研究提供了新的研究视角。旅游共享感知是评判旅游社区居民获得感的重要指标，也是影响居民旅游支持水平的关键因素之一。特别是经济共享感知、设施共享感知、环境共享感知、文化共享感知、理念共享感知对高水平旅游支持度表现出了较强的影响。因此，在乡村旅游发展中，要重视旅游地居民对旅游发展成果的共享，多元化共享途径，切实提高居民的共享感知，进而提升居民的旅游支持水平，实现乡村旅游业的可持续发展，为乡村振兴战略和美丽乡村建设增砖添瓦。
　　其次，本研究运用基于复杂性理论的非对称模型，有效解释了乡村旅游支持度的影响因素之间的复杂相互作用，即某一前因变量对结果变量的影响方向及强度，均有可能受到其他變量的影响，研究结果加深了对影响居民旅游支持心理形成的复杂性的理解。同时，fsQCA分析得到11个高水平旅游支持度的前因条件组合，这为切实提高乡村旅游地居民的旅游支持度提供了多元化干预路径，其中任何一种前因条件组合模式的实现都可以达成乡村旅游地居民高水平的旅游支持。因此，在乡村旅游管理经营中，可以根据当地居民的人口学特征、旅游参与情况及旅游业发展的具体情况，灵活选择切实可行的旅游支持度提升方案。
　　最后，本研究将人口学特征变量、社区旅游参与相关变量及旅游共享变量等不同数据类型变量同时纳入模型中进行fsQCA分析，而不是机械地将不同数据类型指标进行剥离，然后进行简单的旅游支持度影响关系及影响机制分析，弥补了传统的SEM及MRA分析难以实现的研究。这一方面有助于从整体上把握旅游支持度影响因素研究，用整体性观点来讨论旅游支持意愿或行为研究;另一方面，有助于深化学界对旅游支持意愿或行为影响因素之间所存在的交互性和复杂性的认知，规避了过度强调单个因素在旅游支持意愿或行为形成中的重要性。本研究结果充分显示了在旅游支持度的众多影响因素中，大部分影响因素对旅游支持度的影响效应随着其他前置因素的存在与否、影响程度及影响方向而变化。 　　4.3 研究局限及未來研究方向
　　整体来看，本研究仍存在一些不足之处，有待未来进一步展开探讨和研究。由于本研究的案例地自2015年才开始发展乡村休闲旅游，处于旅游发展生命周期中的起始和发展阶段，根据Butler的旅游地生命周期理论，处于不同生命周期的旅游目的地，居民对旅游发展的态度是不一致的。因此，今后可以选取不同生命周期的旅游目的地进行过对比研究，以得出更加有效的旅游支持度预测模型。此外，在未来的研究中，还可以引入旅游目的地其他相关结果条件（如旅游发展满意和生活质量）及其他旅游支持度前因条件，如与居民社区感知及心理感知相关的特征变量，有助于对社区居民的高水平旅游支持度进行更加复杂的解读和预测。最后，在今后的研究中，还可以结合质性研究方法，对于本研究的部分结论给予更加合理的、有说服力的解读。
　　参考文献（References）
　　[1] SHARPLEY R. Host perceptions of tourism： A review of the research[J]. Tourism Management， 2014， 42（3）： 37-49.
　　[2] 向富华. 乡村旅游开发： 城镇化背景下“乡村振兴”的战略选择[J]. 旅游学刊， 2018， 33（7）： 16-17. [XIANG Fuhua. Development of rural tourism： Rural revitalization strategy in the context of urbanization[J]. Tourism Tribune， 2018， 33（7）： 16-17.]
　　[3] YANG L. Rural tourism and poverty alleviation： The case of Nujiang， Yunnan， China[J]. International Journal of Tourism Anthropology， 2015， 4（4）： 343-366.
　　[4] GURSOY D， CHI C G， DYER P. Locals’ attitudes toward mass and alternative tourism： The case of Sunshine Coast， Australia[J]. Journal of Travel Research， 2010， 49（3）： 381-394.
　　[5] BOUKAS N. Rural tourism and residents well-being in Cyprus： Towards a conceptualised framework of the appreciation of rural tourism for islands’ sustainable development and competitiveness[J]. International Journal of Tourism Anthropology， 2019， 7（1）： 60-86.
　　[6] 汲忠娟， 蒋依依， 谢婷. 旅游地居民感知和态度研究综述[J]. 资源科学， 2017， 39（3）： 396-407. [JI Zhongjuan， JIANG Yiyi， XIE Ting. The perceptions and attitudes of residents towards the impacts of tourism[J]. Resources Science， 2017， 39（3）： 396-407.]
　　[7] ALMEIDA-GARC?A F， PEL?EZ-FERN?NDEZ M ?， BALBUENA-VAZQUEZ A， et al. Residents’ perceptions of tourism development in Benalmádena （Spain） [J]. Tourism Management， 2016， 54（3）： 259-274.
　　[8] WOO E， KIM H， UYSAL M. Life satisfaction and support for tourism development[J]. Annals of Tourism Research， 2015， 50（1）： 84-97.
　　[9] KIM K， UYSAL M， SIRGY M J. How does tourism in a community impact the quality of life of community residents？[J]. Tourism Management， 2013， 36（3）： 527-540.
　　[10] LEE T H. Influence analysis of community resident support for sustainable tourism development[J]. Tourism Management， 2013， 34（1）： 37-46.
　　[11] ZHANG Y， COLE S T， CHANCELLOR C H. Residents’ preferences for involvement in tourism development and influences from individual profiles[J]. Tourism Planning & Development， 2013， 10（3）： 267-284.
　　[12] NUNKOO R， RAMKISSOON H. Developing a community support model for tourism[J]. Annals of Tourism Research， 2011， 38（3）： 964-988. 　　[13] NUNKOO R， SMITH S L J. Political economy of tourism： Trust in government actors， political support， and their determinants[J]. Tourism Management， 2013， 36（3）： 120-132.
　　[14] 杜运周， 贾良定. 组态视角与定性比较分析（QCA）： 管理学研究的一条新道路[J]. 管理世界， 2017（6）： 155-167. [DU Yunzhou， JIA Liangding. The configurational perspective and Qualitative Comparative Analysis（QCA）： A new direction of management research[J]. Management World， 2017（6）： 155-167.]
　　[15] FELSON M， SPAETH J L. Community structure and collaborative consumption： A routine activity approach[J]. American Behavioral Scientist， 1978， 21（4）： 2614-624.
　　[16] M?HLMANN M. Collaborative consumption： Determinants of satisfaction and the likelihood of using a sharing economy option again[J]. Journal of Consumer Behaviour， 2015， 14（3）： 193-207.
　　[17] 曾小橋， 卢东， 贺碧玉. 我国旅游共享经济研究评述——基于CiteSpace的文献可视化分析[J]. 资源开发与市场， 2018， 34（8）： 1179-1184. [ZENG Xiaoqiao， LU Dong， HE Biyu. Review of research on China’s tourism sharing economy： Based on CiteSpace visual literature analysis[J]. Resource Development & Market， 2018， 34（8）： 1179-1184.]
　　[18] STRZELECKA M， BOLEY B B， STRZELECKA C. Empowe-rment and resident support for tourism in rural Central and Eastern Europe （CEE）： The case of Pomerania， Poland[J]. Journal of Sustainable Tourism， 2017， 25（4）： 554-572.
　　[19] SAARINEN J. Traditions of sustainability in tourism studies[J]. Annals of Tourism Research， 2006， 33（4）： 1121-1140.
　　[20] RASOOLIMANESH S M， JAAFAR M. Sustainable tourism development and residents’ perceptions in World Heritage Site destinations[J]. Asia Pacific Journal of Tourism Research， 2017， 22（1）： 34-48.
　　[21] OLYA H G T， MEHRAN J. Modelling tourism expenditure using complexity theory[J]. Journal of Business Research， 2017， 75（3）： 147-158.
　　[22] WOODSIDE A G， BERNAL P M， CODURAS A. The general theory of culture， entrepreneurship， innovation， and quality-of-life： Comparing nurturing versus thwarting enterprise start-ups in BRIC， Denmark， Germany， and the United States[J]. Industrial Marketing Management， 2016， 53（2）： 136-159.
　　[23] BAGGIO R. Symptoms of complexity in a tourism system[J]. Tourism Analysis， 2008， 13（1）： 1-20.
　　[24] WU P L， YEH S S， WOODSIDE A G. Applying complexity theory to deepen service dominant logic： Configural analysis of customer experience-and-outcome assessments of professional services for personal transformations[J]. Journal of Business Research， 2014， 67（8）： 1647-1670. 　　[25] OLYA H G T， ALTINAY L. Asymmetric modeling of intention to purchase tourism weather insurance and loyalty[J]. Journal of Business Research， 2016， 69（8）： 2791-2800.
　　[26] HSIAO J P H， JAW C， HUAN T C， et al. Applying complexity theory to solve hospitality contrarian case conundrums： Illuminating happy-low and unhappy-high performing frontline service employees[J]. International Journal of Contemporary Hospitality Management， 2015， 27（4）： 608-647.
　　[27] OLYA H G T， SHAHMIRZDI E K， ALIPOUR H. Pro-tourism and anti-tourism community groups at a world heritage site in Turkey[J]. Current Issues in Tourism， 2017， 20（1）： 1-23.
　　[28] OLYA H G， GAZI Z A， AKSAL F A， et al. Behavioral intentions of disabled tourists for the use of peer-to-peer accommodations： An application of fsQCA[J]. International Journal of Contemporary Hospitality Management， 2018， 30（1）： 436-454.
　　[29] ZUO B， GUSOY D， WALL G. Residents’ support for red tourism in China： The moderating effect of central government[J]. Annals of Tourism Research， 2017， 64（3）： 51-63.
　　[30] NUNKOO R， RAMKISSOON H. Power， trust， social exchange and community support[J]. Annals of Tourism Research， 2012， 39（2）： 997-1023.
　　[31] WARD C， BERNO T. Beyond social exchange theory： Attitudes toward tourists[J]. Annals of Tourism Research， 2011， 38（4）： 1556-1569.
　　[32] OLYA H G T， GAVILYAN Y. Configurational models to predict residents’ support for tourism development[J]. Journal of Travel Research， 2017， 56（7）： 893-912.
　　[33] WOODSIDE A G. Embrace· perform· model： Complexity theory， contrarian case analysis， and multiple realities[J]. Journal of Business Research， 2014， 67（12）： 2495-2503.
　　[34] TEYE V， SONMEZ S F， SIRAKAYA E. Residents’ attitudes toward tourism development[J]. Annals of Tourism Research， 2002， 29（3）： 668-688.
　　[35] NGHI?M-PH? B. Perceptual and functional antecedents of local residents’ support-for-tourism： Findings of a study in Hanoi， Vietnam[J]. Asia Pacific Journal of Tourism Research， 2016， 21（4）： 375-397.
　　[36] 范莉娜， 李秋成. 社會资本、地方感对民族村寨旅游中居民支持态度的影响[J]. 浙江大学学报（理学版）， 2016， 43（3）： 337-344. [FAN Lina， LI Qiucheng. Influence of social capital， sense of place on the residents’ attitudes toward ethnic village tourism development[J]. Journal of Zhejiang University（Science Edition）， 2016， 43（3）： 337-344.]
　　[37] SINCLAIR-MARAGH G. Demographic analysis of residents’ support for tourism development in Jamaica[J]. Journal of Destination Marketing & Management， 2017， 6（1）： 5-12. 　　[38] 王莉， 陸林. 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[J]. 旅游学刊， 2005， 20（3）： 87-93. [WANG Li， LU Lin. A study summary of the impact of the perception and attitude of overseas residents in tourist destinations on tourism and its enlightenment[J]. Tourism Tribune， 2005， 20（3）： 87-93.]
　　[39] MART?N H S， SALMONES S?NCHEZ de los M M G， HERRERO ?. Residents? attitudes and behavioural support for tourism in host communities[J]. Journal of Travel & Tourism Marketing， 2018， 35（2）： 231-243.
　　[40] ALLEN L R， HAFER H R， LONG P T， et al. Rural residents attitudes toward recreation and tourism development[J]. Journal of Travel Research， 1993， 31（4）： 27-33.
　　[41] 戴斌. 论当代旅游发展与民众获得感[J]. 社会科学家， 2017， 32（8）： 24-27. [DAI Bin. Discussion on the contemporary tourism development and people’s sense of gain[J]. Social Scientist， 2017， 32（8）： 24-27.]
　　[42] 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[J]. 商业经济与管理， 2015， 35（3）： 75-84. [LI Qiucheng， ZHOU Lingqiang， FAN Lina. The impact of interpersonal and People-Land relationships on residents’ support for tourism： An empirical study based on the sample from two ethnic tourism villages[J]. Journal of Business Economics， 2015， 35（3）： 75-84.]
　　[43] 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[J]. 哈尔滨商业大学学报（社会科学版）， 2016， 32（3）： 100-110. [XU Wenyan， ZHONG Lili. Research on support of residents of tourism place to rural tourism development based on place attachment[J]. Journal of Harbin University of Commerce （Social Science Edition）， 2016， 32（3）： 100-110.]
　　[44] PODSAKOFF P M， MACKENZIE S B， LEE J Y， et al. Common method biases in behavioral research： A critical review of the literature and recommended remedies[J]. Journal of Applied Psychology， 2003， 88（5）： 879-903.
　　[45] CASTRO M D， DELGADO-VERDE M， AMORES-SALVAD? J， et al. Linking human， technological， and relational assets to technological innovation： Exploring a new approach[J]. Knowledge Management Research & Practice， 2013， 11（2）： 123-132.
　　[46] STOKKE O S. Qualitative comparative analysis， shaming， and international regime effectiveness[J]. Journal of Business Research， 2007， 60（5）： 501-511.
　　[47] ZADEH L A. Fuzzy sets[J]. Information and Control， 1965， 8（3）： 338-353.
　　[48] RAGIN C C. Fuzzy-set Social Science[M]. Chicago， IL： University of Chicago Press， 2000： 120.
　　[49] RAGIN C C. Redesigning Social Inquiry[M]. Chicago， IL： University of Chicago Press， 2008： 91.
　　[50] PAPPAS I O， KOUROUTHANASSIS P E， GIANNAKOS M N， et al. Explaining online shopping behavior with fsQCA： The role of cognitive and affective perceptions[J]. Journal of Business Research， 2016， 69（2）： 794-803. 　　[51] FISS P C. Building better causal theories： A fuzzy set approach to typologies in organization research[J]. Academy of Management Journal， 2011， 54（2）： 393-420.
　　[52] HERVAS-OLIVER J L， SEMPERE-RIPOLL F， ARRIBAS I. Asymmetric modeling of organizational innovation[J]. Journal of Business Research， 2015， 68（12）： 2654-2662.
　　[53] BROWNE M W， CUDECK R. Alternative ways of assessing model fit[M] // BOLLEN K A， LONG J S. Testing Structural Equation Models. London： Sage Publications， Inc. ， 1993： 136-162.
　　[54] WOODSIDE A G. The good practices manifesto： Overcoming bad practices pervasive in current research in business[J]. Journal of Business Research， 2016， 69（2）： 365-381.
　　[55] VAJIRAKACHORN T， NEPAL S K. Local perspectives of community-based tourism： Case study from Thailand’s Amphawa Floating Market[J]. International Journal of Tourism Anthropology， 2014， 3（4）： 342-356.
　　[56] HAO H， LONG P， KLECKY J. Factors predicting homeowner attitudes toward tourism： A case of a coastal resort community[J]. Journal of Travel Research， 2011， 50（6）： 627-640.
　　[基金项目]本研究受国家社会科学基金后期项目“全域旅游系統演化、产业融合和价值共享研究”（18FGL015）、文化和旅游部科研项目“基于乡愁记忆的乡村文化恢复机制及旅游产业发展模式研究”（18TACG006）、四川大学“四川大学区域历史与边疆学学科群”和四川大学“创新火花项目”“全域旅游产业融合、价值共享与社区可持续生计研究：基于系统演化的视角”（2018hhs-57）共同资助。[This study was supported by grants from the National Social Science Foundation of China （to CHENG Li）（No.18FGL015）， the Foundation of Ministry of Culture and Tourism of China（to CHENG Li） （No.18TACG006）， Sichuan University （to CHENG Li） and the Foundation of Sichuan University’s “Innovation Spark Project”（to CHENG Li） （No.2018hhs-57）.]
　　[收稿日期]2019-12-26; [修订日期]2019-02-17
　　[作者简介]范香花（1986—），女，河南项城人，讲师，博士研究生，主要研究方向为旅游可持续发展，E-mail： fxh1228@qq.com;程励（1970—），男，四川雅安人，博士，教授，博士生导师，研究方向为旅游可持续发展、旅游人类学，E-mail：chengli@scu.edu.cn，通讯作者。
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