突發公共危機事件下鄉村旅游者重游意愿的復雜性研究
——基于模糊集定性比較分析方法

羅 瑩 姚增福

（1.西華師范大學管理學院，四川南充 637009；2.西華師范大學商學院，四川南充 637009）

0 引言

鄉村旅游不僅滿足了大多數旅游者對農家生活的美好體驗，同時也因旅游者在目的地進行旅游消費而使當地農戶獲得旅游收益，進而推動其持續縮小相對貧困差距。鄉村旅游者不僅是旅游地農戶持續獲得旅游收入的重要來源，亦是鄉村旅游可持續發展的重要保障。然而面對突如其來的公共危機事件，高度依賴區域間人員流動、聚集性特征明顯的旅游業發展受阻，旅游健康風險成為影響旅游者行為的又一要素。Seoho（2006）發現，旅游者對風險的厭惡導致其傾向重游熟悉的旅游地。由于重游者與初游者相比，其在旅游地停留時間更長、對旅游地的經濟貢獻更大（陳海波 等，2015），能延長旅游地生命周期（王輝 等，2022）、降低旅游地市場營銷成本（張嵐 等，2011）。那么，在突發公共危機事件影響下，鄉村旅游者是否愿意重游同一旅游目的地？如何提高鄉村旅游地的重游率？對于以上問題的回答，有利于旅游地經營者獲得持續性旅游收益，助力鄉村振興目標的實現，理應成為政府、學界關注的問題。

現有對重游意愿的研究主要圍繞動機（Dann，1977；Lee，1992）、滿意度（周楊等，2016）、旅游地形象（Elisabeth et al.，2013）、感知價值（郭安禧 等，2013）等方面進行。此外，旅游者的性別、年齡、學歷、年收入等人口統計學因素也是影響旅游者重游意愿的重要方面（陳鋼華 等，2010）。在研究對象的選擇上，現有研究大多探討風景名勝區旅游者重游意愿的影響因素，而鄉村旅游獨有的鄉村性，使其旅游產品與傳統的旅游景區存在差異，導致現有旅游者重游意愿的研究結論缺乏針對性。此外，在研究方法上，探討旅游者重游意愿的實證研究普遍采用傳統的定量分析方法，如SEM 和 Logistic 回歸分析，假設各自變量間彼此互不影響、因果對稱性。缺乏根據經濟社會現狀對旅游者重游意愿的定性研究，如突發公共危機事件所帶來的旅游健康風險作為潛在影響因素，及其與已有影響因素的交互作用導致重游意愿發生的組態效應，致使已有研究結果無法解釋自變量間相互作用、共同導致重游意愿結果發生的多種等效實現路徑（許娟 等，2020），理論貢獻上稍顯不足。由于旅游者行為的實際發生是一系列復雜的抉擇過程，受旅游者時間、金錢、動機等多種因素的交互影響，采用多因素交互作用導致結果變量發生的非對稱模型進行分析（范香花 等，2020），更有助于旅游者重游意愿的深入研究。

基于此，本研究試圖重點探討突發公共危機事件影響下旅游健康風險對鄉村旅游者重游意愿的多重路徑形成機制。具體來說，首先，在理論分析與計量分析已有重游意愿影響因素基礎上，納入旅游健康風險變量，基于復雜性理論構建鄉村旅游者高重游意愿的復雜因果模型；其次，運用模糊集定性比較分析方法（fuzzy-set qualitative comparative analysis，fsQCA）探索鄉村旅游者高重游意愿的復雜性關系，闡釋提高重游意愿的多重路徑形成機制；最后，對研究結果進行預測效度檢驗并根據結果提出對策建議。

1 理論基礎與模型構建

1.1 理論基礎

1.1.1 復雜性理論及其運用

復雜性理論是一種以非線性組合方式來對現實世界進行建模的概念（許娟等，2020）。其關注自變量間的組合方式對因變量產生的影響，能更深入剖析自變量與因變量間的復雜關系，有效解釋傳統線性方法中無法回答的自變量間相互影響引致結果發生改變的情況（范香花 等，2020）。由于旅游者行為的實際發生是一系列復雜的抉擇過程，受旅游者主觀、客觀因素等交互影響，采用復雜性理論有助于深入解釋旅游者行為。復雜性理論包含五大原則：原則一，某一前因條件與同一數據集中的結果既存在正相關也存在負相關關系，這取決于前因條件組合中其他要素是否存在；原則二，一個前因條件組合對預測結果的發生是充分的；原則三，達到預期結果可能有多條路徑，不同路徑的前因條件存在差異；原則四，某一前因條件可能是必要的，但對于預測結果的發生很少是充分的；原則五，一個預測結果發生的前因條件組合并不適用于全部案例，所以，任一前因條件組合的覆蓋度都小于1（Arch，2014）。

復雜性理論已逐漸被運用到旅游研究中。許娟等（2020）采用基于復雜性理論的模糊集定性比較分析方法，探討影響旅游地居民對發展旅游業的滿意度的多重路徑組合，研究發現18 種高滿意度和13 種低滿意度的前因條件組合。孫佼佼等（2021）以新冠疫情為研究背景，探討在身體距離的影響下提高旅游者幸福感的路徑機制。

1.1.2 重游意愿影響因素分析

由于重游者與初游者相比，其對旅游地經濟的貢獻更大（陳海波 等，2015）。因此，學界圍繞如何提高旅游者忠誠進行了大量研究，并將其劃分為態度忠誠和行為忠誠（王輝 等，2022）。而重游意愿是旅游者態度忠誠的重要表征。在一定條件下，重游意愿可轉化為實際的重游行為。大多研究者發現，旅游動機、滿意度、旅游地形象、感知價值等對重游意愿有正向促進作用。本文借鑒已有相關研究成果，并考慮到突發公共危機事件的影響，將旅游健康風險納入重游意愿影響因素中，探討各前因變量對重游意愿的組態效應。

1.1.2.1 動機對重游意愿的影響

動機是激發和維持個體行為的關鍵因素，被認為是決定個體行為的內在動力，最早由美國心理學家Woodworth（1918）提出并應用于心理學研究領域。在旅游領域中，探討旅游者的動機是了解旅游者需求及其決策的有效途徑。Dann（1977）和Lee（1992）認為旅游動機主要由推力和拉力所組成，“推”是指旅游者因自身需求而引起的內在動因，包括放松、家庭聚會、滿足愉快等；“拉”是與旅游吸引物有關的外部因素，如外界信息刺激、目的地信任、新開發的旅游產品、良好的旅游環境等。動機對旅游者重游意愿產生正向影響（He et al.，2020）。由此，本研究從動機的推力與拉力兩個方面構建指標，并認為它們對鄉村旅游者重游意愿具有重要影響。

1.1.2.2 滿意度對重游意愿的影響

滿意度源于心理學中的差距理論，是指人們通過對比其心理預期與實際感知而形成的一種主觀心理狀態，此后在社會學、市場營銷等領域得到廣泛應用（諶麗，2021）。在旅游領域，國內外研究者發現，滿意度對重游意愿具有顯著正向影響（Jarvis et al.，2016；劉法建 等，2019）。史瑞應（2022）發現，滿意度在旅游服務質量與旅游者重游意愿間發揮中介作用。方淑苗等（2022）以鄉村旅游為研究類型，發現滿意度對提升旅游者重游意愿起中介作用。當旅游者產生較高的滿意度時，會對旅游地產生積極印象，并愿意再次重游（何琪敏 等，2023）。

1.1.2.3 旅游地形象對重游意愿的影響

旅游地形象是旅游者對旅游地所持有的觀念、印象的總和（烏鐵紅，2006）。學界普遍認為旅游地形象是重游意愿的重要前提（楊帆 等，2022；Bigne et al.，2001），其對重游意愿具有正向作用（Elisabeth et al.，2013）。研究者一般將旅游地形象劃分為認知形象、情感形象2 個維度（廖平 等，2020）。其中，認知形象是旅游者基于旅游地屬性而進行的評價，情感形象則是旅游地引起的旅游者的情緒反映（喻蒙蒙 等，2022）。張紅梅等（2016）以賀蘭山東麓葡萄產業旅游為例，研究發現情感形象對重游意愿有正向影響，而認知形象與重游意愿之間的關系不存在統計學意義。劉力等（2015）使用回歸分析方法探究認知形象與溫泉旅游者行為間的關系，研究表明認知形象對重游意愿有顯著正向影響。

1.1.2.4 感知價值對重游意愿的影響

感知價值是指旅游者在旅游過程中所體驗到的益處（王欽安，2019）。大多數研究者通過實證研究得出，感知價值會對旅游者重游意愿產生影響。陶長江等（2018）將感知價值分為6個維度，包括環境氛圍價值、服務價值、享樂價值、功能價值、社交體驗價值和情感價值，結果表明，除服務價值外的另外5 個感知價值都對游客的重游意愿產生正向影響。郭安禧等（2018）研究發現，游客感知價值中的實體價值、經濟價值、學習價值對重游意愿有顯著正向影響。由于鄉村旅游有其自身的環境氛圍、情感體驗和特色文化等特點，本研究從環境氛圍價值、功能價值和情感價值3個方面設計測量指標。

1.1.2.5 人口學特征對重游意愿的影響

旅游者的個人特征，如性別、年齡、收入、受教育程度等也會對重游意愿產生影響（Seoho，2006；陳鋼華 等，2010；王細芳 等，2021）。陳海波等（2012）以海南國際旅游島游客為研究對象，發現女性重游行為高于男性，高學歷者重游率比例較高。尹燕等（2013）實證發現經濟實力強的旅游者重游率較高，并且城市旅游者為緩解城市工作壓力將鄉村作為重游地的可能性較強。林喜華等（2021）以紅色旅游區游客為研究對象，發現旅游者學歷越高，其重游率越高。

1.1.2.6 旅游健康風險對旅游者重游意愿的影響

風險的存在意味著人們可能遭受損失，進而影響其決策行為。當今國際公共衛生緊急事件頻發，旅游者在目的地安全性未知的情況下，其出游意愿會受旅游健康風險的影響，致使戶外性、聚集性特征明顯的旅游業發展受阻。旅游健康風險是指旅游者在旅游活動過程中健康受損的可能性（王細芳 等，2021），涉及旅游者的人身安全，旅游健康風險正在改變旅游者遠距離的跨區域旅游。在突發公共危機事件影響下，旅游過程中存在對身體健康產生消極影響的風險，旅游者規避風險意識明顯增強，進而導致其出游意愿不強、旅游行為受到制約。Seoho（2006）發現，旅游者為減小旅游帶來的風險而傾向于選擇熟悉的旅游目的地開展旅游活動。

綜上，現有旅游者重游意愿影響因素研究主要圍繞動機、滿意度、感知價值、旅游地形象等方面，較少基于突發公共危機事件對旅游健康風險與已有影響因素之間的復雜交互作用進行研究，尚缺少關于旅游者重游意愿復雜性的進一步實證證據。本研究將從復雜性角度出發，全面地對鄉村旅游者高重游意愿影響路徑進行分析，以期豐富現有旅游者行為研究。

1.2 模型構建

由于旅游者重游意愿的發生受一系列復雜因素的相互影響。為探究多因素共同影響重游意愿的不同路徑組合，本研究基于復雜性理論并結合上文分析的影響因素，構建了鄉村旅游者重游意愿概念模型（見圖1）。其中，年齡、年收入、學歷、性別等人口統計學特征是影響旅游者重游意愿的重要因素（陳鋼華 等，2010；肖瀟等，2013；陳海波 等2012），因此，本研究將年齡、性別、學歷、年收入作為高重游意愿的指標（模型A）。模型B 從滿意度、動機、感知價值、旅游地形象、旅游健康風險角度預測高重游意愿。同樣，人口統計學特征、滿意度、動機、感知價值、旅游地形象、旅游健康風險變量一起被用來預測高重游意愿（模型C）。

2 研究方法與問卷設計

2.1 案例地概況

本研究選擇四川省宜賓市筠連縣春風村作為案例地，原因主要有以下三點：（1）地域代表性。地處烏蒙山北麓、四川盆周南緣的春風村，喀斯特地貌明顯，曾是一個只長石頭、不長莊稼的貧困村①筠連縣紀委監委.宜賓筠連縣春風村：深化新時代“春風經驗”全力打造鄉村振興先行區［N/OL］.（2021-12-07）［2022-01-01］.http：//yb.newssc.org/system/20211207/003234073.html.。（2）鄉村旅游示范典型性。春風村于2017年、2020 年和2021 年先后被評為四川省鄉村旅游示范村、全國鄉村旅游重點村和四川省生態旅游示范區②筠連觀察.宜賓筠連縣春風村入選省級鄉村旅游重點村［N/OL］.（2020-06-09）［2022-01-01］.https：//cbgc.scol.com.cn/home/300125？from-related-news202-06-09.。（3）鄉村旅游發展相對穩定。依托將李子、茶葉、花卉，打造旅游景觀并修建垂釣競賽訓練中心，“春風花?！薄叭龎K田茶文化主題公園”“農耕文化廣場”“春風精神陳列館”四大景區已成為省內鄉村旅游知名景點①筠連縣人民政府辦公室.筠連縣春風村打造全國鄉村旅游重點村［N/OL］.（2020-09-08）［2022-01-01］.http：//www.scjlx.gov.cn/sy/jcdt/202009/t20200908_1341712.html.。春風村在鄉村旅游發展過程中，一方面促進基礎設施提檔升級，帶動地區經濟發展，幫助農戶擺脫貧困；另一方面通過每年3月李花節及6月李子采摘節吸引大量省內周邊地區旅游者，滿足了旅游者休閑放松、回歸田園的需要。其發展模式能為土地資源匱乏的農村地區提供參考，同時也是我國土地貧瘠的農村地區鄉村旅游發展的一個縮影。

2.2 研究方法

fsQCA 分析方法的優勢在于采用整體視角，致力于探索結果變量是由哪些前因條件組合所導致（杜運周 等，2020），是一種假設各自變量間相互作用的因果非對稱分析方法，即認為因變量Y的產生是多個自變量（X1，X2，…，Xn）綜合作用的結果，其優勢在于突破傳統定量研究的單變量分析局限（孫佼佼 等，2021），適用于本研究所探討的旅游者重游意愿復雜性關系。該方法與SPSS 26.0、Amos 20.0結合，通過測算覆蓋率和一致性，可以揭示引發重游意愿產生的前因條件組合，能較好解釋鄉村旅游者高重游意愿的非對稱因果組合路徑。我們首先使用SPSS 26.0 對問卷整體進行信度、效度檢驗，在確保數據質量可靠后進行探索性因子分析，以檢驗各潛變量設計是否合理；然后基于復雜性理論對所提出的鄉村旅游者高重游意愿進行非對稱建模（見圖1）；之后采用Amos 20.0 進行驗證性因子分析，以確保模型適配度良好（許娟 等，2020）；最后使用fsQCA 3.0 軟件分析組合路徑。

2.3 問卷設計

問卷共包含兩個部分。第一部分由旅游者年齡、性別、年收入、學歷、重游次數等基本信息構成。第二部分包含：滿意度量表，共4 個二級變量，主要來自郭安禧等（2015）的研究成果；動機量表，共6 個二級變量，主要借鑒趙雪祥等（2019）的研究；感知價值量表，共6個二級變量，主要借鑒王躍偉等（2019）的研究；旅游地形象量表，共5 個二級變量，主要借鑒周楊等（2016）的研究；旅游健康風險量表，共3 個二級變量，主要參考佘升翔等（2016）的研究；重游意愿量表，共2個二級變量，改編自Oppermann（2000）的研究。第二部分均采用Likert5級量表進行度量，1表示非常不同意，5表示非常同意。

3 數據處理

3.1 數據校準

由于fsQCA 分析方法基于布爾代數邏輯，要求數據在集合［0，1］內。但由于初始樣本數據并不滿足這一條件，需將收集到的數據進行校準，其中，1 屬于完全隸屬關系，0 屬于完全不隸屬關系（范香花 等，2020）。由于本研究第二部分采用Likert5 級量表，因此將完全隸屬閾值設為5，完全不隸屬閾值設為1，交叉點設為3。這意味著，在fsQCA 分析結果中，旅游健康風險變量發揮作用代表高旅游健康風險。第一部分對性別的校準借鑒已有文獻使用0.05（完全不隸屬）和0.95（完全隸屬）的標準（范香花 等，2020），而對于年齡、年收入、學歷，則分別將各類中的最大值、最小值、均值作為完全隸屬閾值、完全不隸屬閾值、中間值進行校準。

3.2 數據收集

調研人員于2022 年3 月—6 月，分別進行了6 次問卷發放，涵蓋了春風村旅游的淡季與旺季。為確保旅游者的代表性，抽樣原則為：首先，詢問旅游者第幾次到春風村旅游，以篩選符合研究目標的旅游者（第二次及以上到春風村旅游）；其次，若旅游者是以家庭或朋友結伴的方式出游，則邀請旅游發起者填寫此問卷；若旅游者為單獨出行，同樣請其填寫問卷。需說明的是，未成年人不屬于本次調研范圍。調研共發放512 份問卷，回收512 份，其中有效問卷478 份，有效率為93.35%。男性占45.60%，女性占54.40%；51～60 歲旅游者占比最高（32.22%）；受突發公共危機事件的影響，大部分旅游者來自本縣，占87.20%；在個人年收入方面，有65.70%的旅游者年收入在5萬元以下；有56.90%到春風村的旅游者是第四次及以上；停留時間在4 小時及以下的旅游者占57.80%；旅游者的最高學歷和消費水平普遍較低（見表1）。

表1 樣本人口學特征（N=478）

4 結果及分析

4.1 信度及效度檢驗

本文采用SPSS 26.0進行探索性因子分析。本研究的Cronbach’sα為0.856，大于0.700，KMO=0.752，P=0.000，說明適合進行因子分析。選用最大方差正交旋轉法進行分析，共提取6個公因子，累計方差貢獻率為73.505%，能較好反映原始指標的大部分信息（見表2）。

表2 變量的信效度檢驗

使用Amos 20.0對模型擬合優度進行檢驗，以確保各觀測指標（變量）與潛在的（未觀察到的）構念之間的因果關系。本研究的χ2=630.980，χ2/df=2.976，CFI=0.948，TLI=0.914，RMSEA=0.064，說明模型具有較好的擬合度（見表3）。

表3 模型擬合檢驗

4.2 單變量必要性檢驗

采用fsQCA對數據集進行組態分析前需進行必要性檢驗，以判斷各單變量是否為結果變量的必要條件。若單變量一致性大于0.900，則認為該變量是結果變量的必要條件（孫佼佼 等，2021）。從表4可以看出，所有變量雖對重游意愿具有一定的解釋力，但一致性均小于0.900，這一結果說明鄉村旅游者重游意愿的發生受多方面因素影響，而非某單一變量的作用，需通過變量間的組合分析重游意愿的形成機制。

表4 高重游意愿必要性檢驗結果

4.3 fsQCA分析

表5顯示了春風村重游者高重游意愿的組合路徑結果。通過對旅游者4個人口學變量、動機變量、旅游健康風險變量、滿意度變量、感知價值變量、旅游地形象變量的fsQCA分析，得到了13種旅游者高重游意愿的前因條件組合。根據分析結果，模型A 的解的一致性為0.851，模型B 的解的一致性為0.967，模型C 的解的一致性為0.987，均達到0.750的閾值要求（孫佼佼 等，2021），所得的旅游者高重游意愿的前因條件組合方案達到令人滿意的水平。

表5 預測高重游意愿的前因條件組合

模型A 和模型C 都涉及人口學變量，共9 種高重游意愿路徑組合。其中，高年收入與其他前因條件組合產生高重游意愿結果（7次）要多于低年收入（1次），說明高收入旅游者的重游意愿受其他變量的影響較小，應當重視該群體，了解其旅游需求。學歷、性別、年齡這三個變量在9 種組合路徑中呈現方式具有明顯的復雜性。

模型B 和模型C 都包含滿意度、動機、感知價值、旅游地形象、旅游健康風險變量，共11種高重游意愿條件組合。其中，高感知價值這個指標，均出現在每條高重游意愿的前因條件組合中，表明高感知價值對重游意愿的影響不受其他變量的作用，旅游公共部門和旅游經營者在對旅游地進行打造和經營的過程中應當深入挖掘旅游產品價值，關注旅游者的體驗。此外，低旅游健康風險與其他前因條件組合產生高重游意愿結果（7次）要多于高旅游健康風險（3次）。一方面，從實際情況來看，受突發公共危機事件影響，旅游者的健康風險意識顯著增強。結合B1、B3、C1～C5 的組態路徑可以看出，旅游者傾向于在旅游健康風險較低的情境中開展旅游活動；在模型B和模型C的路徑組合中，組合B3（感知價值*～旅游健康風險*滿意度*旅游地形象）的一致性最高（0.988）、組合C5（～旅游健康風險*滿意度*感知價值*旅游地形象*動機*～學歷*年收入*年齡*性別）的一致性最高（0.995），再次說明低旅游健康風險對重游意愿的重要作用。另一方面，C6、C7 的組態路徑也表現出若旅游地能滿足旅游者多方面需求，部分旅游者愿意承擔旅游所潛在的健康風險，產生重游意愿。此外，旅游健康風險變量與其他變量的交互作用所形成的各組態路徑，體現出“條條大路通羅馬”的特點，實證了重游意愿結果發生的多種等效實現路徑。

圖2 是分別以A1 和C7 的高重游意愿的前因條件組合為例的XY圖?？梢钥闯?，前因條件組合模型A1或C7（X）與結果條件重游意愿（Y）之間成非對稱關系，即充分不必要關系，說明表5中的各前因條件組合都是高重游意愿的充分條件。

圖2 模型A1、C7的XY圖

4.4 預測效度

為確保所提出的旅游者高重游意愿復雜因果模型在不同數據集中的預測效度（許娟 等，2020），將478 個案例均分為兩個子樣本。首先，利用子樣本1 進行非對稱關系建模和fsQCA 分析。然后，利用子樣本2 分析高重游意愿的前因條件組合。使用子樣本1，以動機、滿意度、感知價值、旅游健康風險、旅游地形象變量作為因果前置條件的高重游意愿預測效度結果見表6；其所得到的前因條件組合與表5模型B所得到的結果一致。然后運用子樣本2對子樣本1中的D2、D4進行檢驗，結果如圖3 所示，得到了相似的非對稱關系、覆蓋度（0.692）、一致性（0.963），證明所提出的高重游意愿假設模型在不同數據集下具備預測結果的能力。

表6 預測效度結果

圖3 模型D2、D4的XY圖

4.5 復雜性理論的驗證

本研究以復雜性理論為基礎，建立鄉村旅游者重游意愿的復雜因果模型，研究結果支持復雜性理論五大原則（Arch，2014）。如表5 所示，B1 和B4 的前因條件組合路徑中都出現了動機，但它對高重游意愿的影響卻是正向（B4）和負向（B1）的，在B3的前因條件組合中卻沒有出現，這表明動機對預測高重游意愿的作用受其他前因條件的影響，原則一得到支持；一個前因條件組合對識別高得分結果是充分的，模型A、B、C 符合原則二的要求；模型A、B、C 的唯一覆蓋率分別介于0.184～0.214、0.011～0.077、0.006～0.061，無任何一組前因條件構成旅游者高重游意愿的充要條件，總是存在其他條件組合對高重游意愿進行解釋，原則三得到支持；無任一單變量能夠實現高重游意愿，符合復雜性理論的原則四；表5中每一前因條件組合的覆蓋率均小于1.000，不存在某一條件組合能夠對旅游者高重游意愿的全部個案進行解釋，原則五得到支持。

5 研究結論、討論及啟示

5.1 結論

本文為探索突發公共危機事件下鄉村旅游者高重游意愿的影響因素及其組合路徑，在理論分析和計量分析已有重游意愿影響因素基礎上，考慮危機事件對旅游者行為產生的影響，納入旅游健康風險變量，構建鄉村旅游者高重游意愿的復雜因果模型。采用SPSS 26.0、Amos 20.0軟件進行問卷信效度檢驗、探索性因子分析、驗證性因子分析及假設模型檢驗；運用fsQCA 3.0軟件分析鄉村旅游者高重游意愿的前因條件組合，研究結論如下：

（1）研究結果支持鄉村旅游者重游意愿具有復雜性的特點。在性別、年齡、年收入、學歷、動機、旅游地形象、感知價值、滿意度及旅游健康風險9 個影響因素中，所有單變量的一致性均未超過0.900，均未構成高重游意愿發生的必要條件，表明鄉村旅游者高重游意愿的發生并不是單純的線性關系，其重游意愿的產生是以多個要素組合的方式出現，因此選擇fsQCA 分析方法對鄉村旅游者高重游意愿進行分析，具有合理性。本研究發現，高重游意愿的發生呈現“殊途同歸”的特征，即產生高重游意愿的路徑是多樣的，研究共析出13 條鄉村旅游者高重游意愿的組合路徑。在13 條路徑組合中，導致高重游意愿的前因變量之間的規律性關系也不盡相同，某一變量對重游意愿的影響，取決于其他變量在組合路徑中的呈現狀態，這也表明鄉村旅游者高重游意愿的產生是多因素共同作用的結果。

（2）在模型B 和模型C 中，低旅游健康風險變量與其他變量組合出現的次數（7 次）多于高旅游健康風險與其他變量組合的次數（3 次），即在與其他前因變量組合作用中，低旅游健康風險對于激發鄉村旅游者重游意愿的概率大于高旅游健康風險與其他要素組合而引發的概率。這一結果表明，突發公關危機事件對鄉村旅游者重游意愿的影響具有兩面性：一方面，危機事件增加了旅游者外出旅游身體健康的風險性，旅游者往往傾向于在低旅游健康風險下開展旅游活動；另一方面，危機期間人們的旅游需求受到壓抑，導致即使存在旅游健康風險的情況，旅游者基于旅游地形象、感知價值、滿意度等形成的推力，激發了重游意愿。

5.2 討論

在目前重游意愿影響因素研究中，學界大多集中于旅游地形象、感知價值、動機等變量，缺乏根據經濟社會現狀對其影響因素進行深度挖掘。并且，在研究方法上普遍采用傳統定量方法，導致無法解釋自變量間相互作用、共同引發重游意愿結果發生的多重等效路徑問題（許娟 等，2020）。由于諸多社會現象可能是多因素間相互作用而導致，并非彼此獨立。因此，在重游意愿研究中引入整體視角對其進行組態效應分析，能拓寬傳統分析方法中變量之間相互獨立作用而引發重游意愿產生的前提假定。本研究考慮到突發公共危機事件對旅游者行為產生的影響，在現有影響因素基礎上，納入旅游健康風險變量，構建了重游意愿的復雜結構模型，并通過問卷調查所獲得的一手數據對其進行驗證，為旅游者行為研究提供了新的變量和研究方法，有利于提高鄉村旅游者重游率，確保鄉村旅游業穩定發展，具有一定的理論與現實意義。

（1）本研究基于復雜性理論構建了鄉村旅游者高重游意愿非對稱模型，并詳細論證了鄉村旅游者高重游意愿的影響因素之間的復雜交互作用，即某一前因變量對結果變量的影響與否，可能會受到與其他前因變量組合方式的影響（范香花 等，2020），研究結果論證了鄉村旅游者重游意愿產生的復雜性關系，有效回答了傳統定量回歸分析中難以回答的自變量間相互作用及其所構成的組態是如何共同導致結果變量（重游意愿）發生的復雜因果關系，同時還能更好地解釋因果關系中的非對稱關系問題（杜運周 等，2017）。在今后的旅游學研究中，可以嘗試轉換研究視角，從變量的獨立作用轉變到組態效應。有助于豐富和完善已有研究結論，拓寬旅游學研究邊界。采用fsQCA 所析出的13 條高重游意愿的前因條件組合，為危機影響下調動鄉村旅游者出游積極性提供了多元化的參考路徑，其中任一路徑組合均能實現鄉村旅游者高重游意愿。因此，旅游公共管理部門及旅游經營者可以根據旅游地實際情況，因地制宜選擇提高鄉村旅游者重游意愿的路徑。

（2）本研究證實了將旅游健康風險變量納入重游意愿研究中的可行性，為今后旅游者行為研究提供了新的關注點。研究發現高旅游健康風險和低旅游健康風險與其他前因條件組合均能導致鄉村旅游者高重游意愿的發生。在表5 的模型B和模型C 中，一方面，B1、B3 及C1～C5 所形成的高重游意愿的組態路徑中，旅游健康風險變量均以低旅游健康風險的形式與其他前因條件組合出現。這表明受突發公共危機事件影響，部分鄉村旅游者關注旅游過程中潛在的健康風險，往往傾向于在低旅游健康風險下進行旅游活動。另一方面，B2、C6、C7所形成的前因條件組合中，旅游健康風險變量則均以高旅游健康風險的形式出現。其原因可能是危機期間公眾的旅游需求受到抑制，導致即使存在健康風險的情況，鄉村旅游者基于對旅游目的地的感知價值、滿意度等形成的推力，激發了重游意愿。此外，本研究發現在鄉村旅游者高重游意愿的預測中，旅游健康風險變量在不同的組態中可能以高風險、低風險或不出現的形式呈現，其在各個組態的表現形式受其他前因變量存在與否、正向或負向的影響，同時該變量也影響著其他變量的作用形式，體現出重游意愿的復雜性特征。公共部門和旅游經營者可以從打造差異化的旅游產品、提升旅游地形象、為旅游者提供個性化服務等方面著手，以及通過發放消費券、拍攝抖音短視頻等措施激發鄉村旅游者重游意愿。

（3）本研究將動機變量、滿意度變量、旅游地形象變量、感知價值變量、旅游健康風險變量、人口學變量同時納入所構建的鄉村旅游者高重游意愿模型中進行fsQCA 分析，而不是對重游意愿影響因素及其影響程度進行簡單分析，彌補了傳統線性分析方法（如SEM 和Logistic 回歸分析）難以實現的研究環節。這有助于從多因素交互作用視角探討鄉村旅游者重游意愿影響因素，拓寬了現有研究對于旅游者行為影響因素所存在的復雜性的認識，區別于已有文獻所強調的單一因素導致重游意愿發生的可能性。本研究充分證明鄉村旅游者重游意愿的產生是多因素共同作用的結果，且某一因素對重游意愿的影響程度還會受其他因素存在與否、作用方向的影響。

5.3 研究不足與未來研究方向

總體來看，本研究仍存在一些不足，在未來的研究中還需進一步探討。（1）本研究僅選取春風村作為研究案例進行實證分析，其鄉村旅游者只是我國鄉村旅游發展的一個縮影，民族地區及偏遠地區是否適用還有待檢驗；（2）在數據收集方面，本研究采用的是橫斷數據，隨著危機事件的演變，旅游者行為或將呈現相應變化，有必要對旅游者進行歷時性追蹤。針對上述不足之處，今后可選擇不同地區的旅游者進行對比研究，使重游意愿的預測模型更加有效；采用歷時性數據收集方法，以深度挖掘不同危機時期對旅游者行為變化的影響。