欠发达地区村民参与村务数字化管理的影响因素——来自SEM和fsQCA的发现

《Sustainable Futures》：Influencing factors of villagers' participation in digital management of village affairs in underdeveloped areas——findings from SEM and fsQCA

　　

本研究通过将SOR、MOA和TAM框架整合为一个复合MOCA-R模型，考察了影响村民参与数字化乡村治理的因素。基于对湖南省欠发达地区591名村民的调查，并采用SEM和fsQCA进行分析，结果表明：动机直接及间接（通过感知有用性和易用性）促进参与意愿；而机会和能力缺乏直接效应，但通过改善易用性和降低感知风险来促进参与；感知有用性是最强的正向预测因子，而风险持续抑制参与；fsQCA揭示了四种实现高参与的不同路径：动机驱动型、机会驱动型、动机-机会刺激型和动机-能力保障型。这些发现支持了一种针对性的干预方法，包括技术、宣传和培训，以增强感知有用性、机会和数字能力，从而维持村民参与。

**研究背景与问题**
中国农村基层民主的核心包括民主选举、决策、管理和监督，以及村务公开。随着互联网在农村的快速普及，各级政府积极推动数字技术融入乡村治理，数字化管理成为新时代基层民主的创新形式，能降低村民参与成本、提高透明度。然而，在欠发达地区，传统村务治理仍存在参与率低、监督机制不完善、信息滞后等问题。尽管数字平台推广迅速，但许多平台面临“建而不用、用而无效”的困境，村民参与意愿低、互动少，甚至沦为形象工程。现有研究多聚焦宏观理论框架和政策路径，缺乏对欠发达地区村民参与数字化村务管理行为机制的深入分析，尤其是多维交互视角的探讨。为此，本研究旨在系统考察影响村民参与数字化村务治理的因素，以问题为导向提出改进策略，释放数字治理效能，推动农村基层民主向全过程人民民主发展。论文发表在《Sustainable Futures》上。

**研究内容与结论**
研究人员基于SOR（刺激-机体-反应）框架、MOA（动机-机会-能力）理论和TAM（技术接受模型），构建了复合MOCA-R模型，涵盖动机（M）、机会（O）、能力（C）、感知有用性（A）、感知易用性、感知风险、参与意愿和参与行为。通过对湖南省欠发达地区（湘西州12个县）591名村民的问卷调查，采用结构方程模型（SEM）和模糊集定性比较分析（fsQCA）进行数据分析。SEM结果显示：动机直接正向影响参与意愿，并通过感知有用性和易用性间接促进；机会和能力虽无直接效应，但通过提升感知易用性和降低感知风险间接促进参与；感知有用性是最强的正向预测因子（β=0.416），感知风险显著抑制参与（β=-0.255）；参与意愿正向预测行为（β=0.686）。fsQCA揭示了四条高参与路径：动机驱动型（S1）、机会驱动型（S2）、动机-机会刺激型（S3）和动机-能力保障型（S4），其中机会驱动型路径解释力最强（原始覆盖度0.552）。这些发现表明，村民参与行为受多种条件组合驱动，需采取差异化干预策略，如提升平台有用性、增加机会供给和增强数字能力，以维持可持续参与。

**关键技术方法**
本研究主要采用两种关键技术方法：第一，结构方程模型（SEM），用于检验理论模型中各路径的净效应和显著性，验证变量间的直接、间接和总效应，确保模型拟合度（拟合指数均达标）。第二，模糊集定性比较分析（fsQCA），用于识别导致高参与行为的多重条件配置，揭示不同村民群体的参与路径，体现等效性原则。样本来源为湖南省湘西地区（包括麻阳县等欠发达地区），采用多阶段分层随机抽样，基于农村居民人均可支配收入将县分为高、中、低三层，每层随机抽取2个县，共6个县，每县约85户，发放700份问卷，回收有效问卷591份（有效率84.42%）。此外，研究整合了SOR、MOA和TAM框架构建MOCA-R模型，并通过预调查和专家咨询修正测量题项，最终形成包含8个潜变量、25个观察变量的五级李克特量表。

**研究结果**
- **信效度分析**：通过Cronbach’s α检验（所有变量α>0.7）和验证性因子分析（CR>0.7, AVE>0.5, 因子载荷>0.6），表明量表具有良好的信度和收敛效度；区分效度通过Forner-Larcker准则检验（各变量AVE平方根大于其与其他变量的相关系数），确认变量间统计可区分。
- **结构模型检验**：使用AMOS 26.0进行路径分析，模型拟合指标均达标（CMIN/DF=1.932, RMSEA=0.040, GFI=0.938等）。13个假设得到支持：感知有用性（H1）、感知易用性（H2）、动机（H6）正向影响参与意愿；感知易用性正向影响感知有用性（H3）；感知风险负向影响参与意愿（H4）；参与意愿正向影响行为（H5）；动机正向影响感知有用性（H7）和易用性（H8）；机会正向影响感知有用性（H11）和易用性（H12），负向影响感知风险（H13）；能力正向影响感知易用性（H16），负向影响感知风险（H17）。动机对感知风险的负向影响（H9）、机会对参与意愿的直接效应（H10）、能力对参与意愿的直接效应（H14）以及能力对感知有用性的影响（H15）未获支持。
- **必要条件分析**：所有前因条件的一致性均低于0.9，表明无单一条件是高参与行为的必要条件。
- **充分条件分析**：设置频率阈值1、一致性阈值0.8、PRI一致性阈值0.7，得到四个解：S1（动机驱动型：MO, PU, PE, PI同时存在，PR缺失，一致性0.930，覆盖度0.516）；S2（机会驱动型：OP, PU, PE, PI存在，PR缺失，一致性0.926，覆盖度0.552）；S3（动机-机会刺激型：MO, OP, PU, PI存在，PR缺失，PE可选，一致性0.948，覆盖度0.422）；S4（动机-能力保障型：MO, AB, PU, PI存在，PR缺失，OP缺失，一致性0.946，覆盖度0.400）。总体一致性0.919，覆盖度0.609，表明模型解释力强。
- **稳健性检验**：通过改变校准点、案例频率阈值（设为2）和PRI一致性（设为0.65），所得配置与原有结果基本一致，证实结果稳健。

**讨论与结论**
讨论部分指出，欠发达地区村民参与意愿略高于平均水平（均值3.399），但实际参与行为较低（均值2.898），存在“意愿-行为”不一致现象。动机直接驱动参与意愿，并通过提升感知有用性和易用性间接促进；机会通过影响认知中介（增强感知有用性和易用性，降低感知风险）间接促进参与，但无直接效应；能力通过提升感知易用性和降低感知风险间接促进，但无直接效应。感知有用性是最强正向预测因子，感知风险是主要障碍。SEM和fsQCA结果互补：SEM揭示了净效应，fsQCA识别了条件组合的等效性，例如机会和能力在配置中作为核心条件出现，取代了直接效应。研究结论翻译如下：欠发达地区村民参与数字化村务管理的行为受多种因素组合驱动，感知有用性、低感知风险和参与意愿是所有路径的共同核心条件；动机与机会之间存在替代关系，机会驱动型路径解释力最强；感知易用性并非必需，其缺失可由机会或能力补偿。研究建议采取差异化干预策略：建设透明数字治理模式，增强平台有用性、降低使用门槛并强化制度保障；实施分层推广策略，针对机会敏感型群体强调易用性和实用性，针对动机不足群体通过示范村和真实案例建立信任；建立内生数字能力发展体系，提供模块化培训和互助网络，提升村民自我效能感，实现从“能用”到“愿用、善用”的转变。研究局限包括样本代表性（仅限一省）、横截面设计、未纳入宏观变量（如治理结构、政策支持）、能力与感知易用性的区分效度需进一步验证，以及fsQCA结果的敏感性。未来研究应扩大样本范围、采用纵向或实验设计、纳入多层级变量并进行跨区域比较。