1. 引言
农业农村农民问题是关系国计民生的根本性问题。进入新时代之后，我国社会主要矛盾已经转化为人民日益增长的美好生活需要和不平衡不充分的发展之间的矛盾。继党的十九大首次提出实施乡村振兴战略后，中共中央办公厅、国务院办公厅又在2022年印发了《乡村建设行动实施方案》，进一步细化了乡村建设的目标、方法和路径。在这样的历程中，我国农村地区的生活质量也得到了很大的提升。习近平总书记在党的二十大报告中明确提出“增进民生福祉，提高人民生活品质”的战略导向，强调通过高质量发展持续满足人民群众对美好生活的向往[1]。
生活满意度作为衡量群众精神福祉的重要维度，日益成为新时代社会发展研究的关键议题[2]。部分国家已逐渐将生活满意度作为组成部分，纳入社会福利体系[3]。农民作为乡村建设的主力军，同时也是乡村振兴战略实施的直接受益者。其生活满意度的研究不仅关乎个体幸福感的提升，更是检验乡村振兴战略实施成效、推动农业农村现代化进程的重要标尺，亟需通过多维度实证研究揭示其内在机理，为实现政策精准供给、构建城乡融合发展新格局提供科学依据。
在我国乡村现代化变迁过程中，出现了中西部地区“收缩型”与东部地区“扩张型”的现代化不均衡格局[4]。现阶段乡村建设的最大短板和难点都在西部地区。与东部、中部地区相比，西部地区乡村建设面临基础设施建设尚不健全、公共服务能力明显不足、人居环境整治提升地域差异性、农民主体性和操作实效性重视不够等一系列突出难题[5]。鉴于上述情况，本文拟从区域差异的视角出发，对我国东部、中部以及西部地区进行差异化分析，深入探究不同影响因素组态在我国农民生活满意度方面所发挥的作用机制。在此基础上，进一步探讨政策设计应如何充分考虑乡村转型过程中的地区差异，以期为我国特别是西部地区开展乡村建设行动提供因地制宜的对策建议。
2. 文献综述
2.1. 农民生活满意度相关研究
生活满意度(Life Satisfaction)是个体基于自己的选择标准对自己大部分时间或持续一定时期生活状况的总体性认知评估[6]，是个体对自己整体生活质量的主观评价，其水平高低直接关系到美好生活的实现程度[7]。作为衡量主观幸福感的关键性指标，生活满意度在心理学、社会学等领域备受关注。生活满意度可分为特殊生活满意度和一般生活满意度。具体而言，特殊生活满意度是指个体对其不同生活领域的具体评价，而一般生活满意度则是个体对当下整体生活质量的总评价[8]。本文综合这两种生活满意度，系统考察农民生活满意度的影响因素。
2.1.1. 信息使用与农民生活满意度
随着数字技术的迅猛发展，信息化建设不断推向纵深。党的十八大以来，中央高度重视农业农村信息化建设，采取了一系列举措。2018年中央“一号文件”首次提出“实施数字乡村战略”。近年来，国家逐步出台了《数字乡村发展战略纲要》《数字乡村发展行动计划(2022~2025年)》等重要文件，明确将数字乡村作为乡村建设的战略方向和建设数字中国的重要内容。
数字乡村依托数字经济的发展，以现代信息网络为重要载体，以现代信息技术为重要推动力[9]。数字经济的发展加速乡村数字化进程，在提高生产要素匹配效率、提供更优质公共服务的同时，也增加了民生福祉。赵一凡和刘子玉[2]的研究显示，电子商务的发展显著提升了农村居民生活满意度。也有研究者认为，通信技术虽然在总体上提高了老年人的生活满意度，但他们所面临的技术使用障碍使其生活满意度受到了显著的负向影响[10]。
2.1.2. 社会信任与农民生活满意度
社会信任是影响居民生活满意度的重要因素。Tokuda [11]在分析亚洲国家样本后发现，相较于社会信任度低的国家的居民，社会信任度较高的国家的居民更加幸福。周长城和王妙[12]通过对农民总体生活满意度与其影响因素的回归分析发现，农民的社会信任、社会公平感知对其主观生活质量存在显著的正向影响，且该影响效应远远超过如职业、收入之类的个体社会经济因素以及如性别、年龄等等人口学特征因素。也有研究者调查了甘肃省665户农户，发现普遍信任、制度信任与农户的生活满意度呈显著正相关[13]。
2.1.3. 乡村参与与农民生活满意度
乡村建设的主阵地在农村，其成功的关键在于发挥参与主体的作用。农民作为乡村建设的核心力量，其参与程度直接影响乡村建设成效。目前研究农民的乡村参与和生活满意度的研究较少，但间接证据表明，乡村参与或许会对生活满意度产生正向影响。如李可欣[14]研究了劳动参与对农村老年人生活满意度的影响，发现越是有劳动参与行为的农村老年人，其生活满意度越高。
一般而言，生活满意度的研究多集中在城市居民、青少年群体，对农村居民的相关研究较少，且多集中在单一因素对生活满意度的影响，甚少有研究讨论多重因素对农村居民生活满意度的组合效应。不仅是信息使用、社会信任、乡村参与会对农民的生活满意度产生影响，农民的乡城流动[15]、地域也会造成农民生活满意度的差异。白描和吴国宝[16]基于农户调查资料，对农民主观福祉的现状进行分析后发现，农民的生活满意度总体较高，但呈现东、中、西部递减的趋势，且同省内部各县农民的满意度之间差异较小。
基于对农民生活满意度相关文献的梳理，本研究认为农民生活满意度并非单一因素作用的结果，而是个体嵌入在特定的信息环境、社会环境、参与环境中，对这些环境进行认知评估后的主观产物。这三个环境相互交织、共同作用，塑造了农民对其整体生活质量的主观感受。综上所述，本文拟使用模糊集定性比较分析方法，研究不同的影响因素组态对我国不同区域农民生活满意度的混合影响效应，从而针对性地制定差异化民生政策。为实现共同富裕目标提供区域化实践依据，同时为完善农村公共服务体系和民生保障机制提供实证支撑，促进农村社会和谐稳定发展。
3. 研究方法与数据
3.1. 模糊集定性比较分析(fsQCA)
定性比较分析(Qualitative Comparative Analysis, QCA)作为案例导向型研究方法，由美国学者查尔斯·拉金在1987年首次提出。该方法以集合论与布尔代数为理论基础，突破了传统分析方法的单因决定论，指出不同条件组合可能引致相同结果，而相同变量在不同情境中可能产生差异化影响[17]。
当前QCA方法体系主要包含三种：基于清晰集的定性比较分析方法(csQCA)，基于多值集的定性比较分析方法(mvQCA)以及基于模糊集的定性比较分析方法(fsQCA)。相较于处理二分类变量的csQCA和处理多分类变量的mvQCA，fsQCA引入了模糊集合理论，使得变量可以取值0~1范围内的所有值，这符合很多变量在程度或者水平上连续变化的现实[18]。因此，模糊集定性比较法能够探索多种可能的条件组态，可以提升对较为复杂的因果关系的解释水平。
3.2. 研究样本与变量
3.2.1 研究样本
本研究数据来自2020年中国社会科学院农村发展研究所中国乡村振兴综合调查(China Rural Revitalization Survey, CRRS)的个体横断面数据，简称“中国乡村振兴调查”或“CRRS”。2020年，中国社会科学院农村发展研究所对浙江、四川、安徽、广东、山东、黑龙江、宁夏、贵州、河南、陕西10个省份的3800多户农户开展实地调查。
本研究照国家统计局的划分标准，将上述10个省份划分为东、中、西部地区[19]，具体如下：东部地区(浙江、广东、山东)、中部地区(河南、安徽、黑龙江)、西部地区(陕西、贵州、宁夏、四川)。为保证区域间样本量均衡及fsQCA分析的有效性，采用简单随机抽样方法，依据研究目的和方法对农户数据进行随机筛选，最终得出东部、中部和西部地区各200份。
3.2.2. 研究变量
本研究的结果变量为生活满意度，它是农民基于自身设定的标准对本人生活质量做出的主观评价，反映了个体愿望和现实之间的差距[20]。条件变量包括信息使用、社会信任和乡村参与三大部分，其中，信息使用是指农民对微信等信息技术的使用，依据使用的内容和场景可划分为日常需求使用和村庄事务使用两类。信任是人类社会生活中的基本[21]，对建立和维持社会关系有着重大作用，依据社会信任的指向对象可将其分为政治信任和人际信任两类[22]。乡村参与主要考察农民在政治选举和村庄事务两大方面的参与情况。结果变量和条件变量的具体说明如表1所示。
4. 基于fsQCA的数据分析及结果
4.1. 变量校准
在fsQCA中，需要将原始数据转化为0至1之间的数值。本研究使用fsQCA4.1对结果变量和条件变量进行校准，将样本数据的5%，50%和95%分别设定为完全不隶属阈值、交叉点和完全隶属阈值。
4.2. 必要性分析
必要性分析是确认是否存在使高水平的结果变量存在的不可缺少的前因条件。对于一个必要的条件，其一致性应超过0.9的阈值。根据表2的结果，所有的条件变量一致性均小于0.9，说明农民的生活满意度不是由单一的前因条件造成的，应进行更深一步的组态分析。
Table 1. Variable description
表1. 变量说明
变量类型 |
变量名称 |
变量说明 |
结果变量 |
生活满意度 |
对现在生活状况、去年家庭收入、住房情况、居住环境、本地社会治安、村委会工作的满意程度。 均为1~5五点计分，1为非常满意，5为非常不满意。 |
条件变量 |
信息使用 |
日常需求使用 |
您认为通过网络得到的信息是否能够满足生产生活等日常需求？ 如果有日常需求，您自己能否通过手机或网络随时获取相关信息？ 因每道题计分方式不同，通过公式将题目均转化为三点计分。 |
村庄事务使用 |
您所在村是否有通过网络及时发布和传递重要信息？ 您最倾向于村委会通过何种方式传递重要信息？ 您是否有通过微信群与村内就重要公共事务开展过交流？ 因每道题计分方式不同，通过公式将题目均转化为三点计分。 |
社会信任 |
政治信任 |
对县(区、市)干部、乡(镇)干部、村干部的信任程度。 均为1~5五点计分，1为非常信任，5为非常不信任。 |
人际信任 |
对周围的人的信任程度。 为1~5五点计分，1为非常信任，5为非常不信任。 |
乡村参与 |
政治选举参与 |
2019年您家是否参加村委会选举投票。 0为没有参加过，1为参加过。 |
村庄事务参与 |
在最近的一年里，您家是否自愿参与以下活动？“1 = 修路，2 = 维护集体水利工程设施，3 = 其他(请说明)，包括出劳力或捐款等”。 根据被试的答案，将没有参与过此类活动的编码为否，赋值为0，参与过的编码为是，赋值为1。 |
注：变量转换公式为
，其中X为原分数，Y为转换后的分数，a、b分别为原计分方式的最高分、最低分，A、B为转换后计分方式的最高分、最低分。
Table 2. The result of the necessity analysis calculation of a single factor
表2. 单因素的必要性分析运算结果
条件变量 |
东部 |
中部 |
西部 |
一致性 |
覆盖率 |
一致性 |
覆盖率 |
一致性 |
覆盖率 |
日常需求使用 (~) |
0.72281 (0.41968) |
0.60587 (0.53767) |
0.71120 (0.42704) |
0.59004 (0.51713) |
0.67560 (0.46306) |
0.60952 (0.54560) |
村庄事务使用 (~) |
0.60154 (0.52043) |
0.57353 (0.56280) |
0.63369 (0.49828) |
0.59093 (0.51971) |
0.58039 (0.56698) |
0.57194 (0.60166) |
政治信任 (~) |
0.765147 (0.38948) |
0.77703 (0.77703) |
0.75051 (0.42926) |
0.73886 (0.42277) |
0.79900 (0.38468) |
0.78404 (0.41008) |
人际信任 (~) |
0.74117 (0.40566) |
0.76192 (0.40535) |
0.70776 (0.45069) |
0.70054 (0.44150) |
0.72052 (0.42724) |
0.73220 (0.43906) |
村庄事务参与(~) |
0.38840 (0.61160) |
0.56229 (0.47677) |
0.30426 (0.69574) |
0.47047 (0.50256) |
0.43116 (0.56884) |
0.49506 (0.52369) |
选举参与 (~) |
0.67999 (0.32001) |
0.53008 (0.46329) |
0.63056 (0.36944) |
0.50732 (0.46872) |
0.62893 (0.37107) |
0.51416 (0.50560) |
注：(~)表示条件变量“缺席”。
4.3. 真值表构建与充分性分析
在对前因条件变量进行必要性分析之后，需要构建真值表来对条件变量组态与结果之间的关系进行充分性分析。其次，对真值表中的一致性阈值、PRI阈值以及案例数阈值进行设置，如果不设置阈值，最后纳入分析的只会包含少数案例，会降低分析结果的准确性，因此依据相关研究，将一致性阈值、PRI阈值、案例数阈值依次设置为0.8、0.7、1.0。
充分性分析的结果提供了复杂解、简约解和中间解。通过中间解与简约解的嵌套关系对比，识别每个解的核心条件：既在中间解也在简约解中出现的条件为该解的核心条件，只在中间解中出现的条件为边缘条件[23]。复杂解不具有解释意义，而简约解和中间解可以有效区分核心条件和边界条件。其中，核心条件相同的组态可构成二阶等价组态[24]，如东部地区的S1a、S1b。
4.3.1. 东部地区的组态分析
根据表3的结果，东部地区导致“高生活满意度”的组态共有五个，各组态一致性分别为0.86914、0.85098、0.99681、0.85437、0.83193，呈现出较高水平，总体一致性为0.850584，说明在符合上述组态的案例中，约85.06%的农民呈现较高的生活满意度。观察各变量在组态中的分布情况，其中“人际信任”和“村庄事务参与”条件(核心)出现的频率较高，表明在东部地区，农民的生活满意度与人际信任和村庄事务参与密切相关。进一步将5种组态按其特点进行归类，可得到2种解释构型：以社会信任为核心变量的组合(S1a，S1b)，以村庄事务参与为核心变量的组合(S2a，S2b，S2c)。
Table 3. Configuration analysis of life satisfaction in the Eastern Region
表3. 东部地区生活满意度的组态分析
条件变量 |
东部 |
S1a |
S1b |
S2a |
S2b |
S2c |
日常需求使用 |
|
● |
● |
● |
● |
村庄事务使用 |
⨂ |
● |
⨂ |
⨂ |
● |
政治信任 |
● |
● |
● |
|
|
人际信任 |
● |
● |
|
● |
● |
村庄事务参与 |
● |
⨂ |
● |
● |
● |
选举参与 |
|
|
⨂ |
⨂ |
● |
一致性 |
0.86914 |
0.85098 |
0.99681 |
0.85437 |
0.83193 |
原覆盖度 |
0.16647 |
0.23554 |
0.03079 |
0.03473 |
0.12700 |
净覆盖度 |
0.08476 |
0.23554 |
0.00612 |
0.01007 |
0.06996 |
总覆盖度 |
0.48816 |
总一致性 |
0.85058 |
注：●为核心条件存在；⨂为核心条件缺失；●为边缘条件存在；空格为条件可能出现或不出现。
东部地区作为我国经济发达区域，率先实现工业化和城镇化，并且政府持续投入和治理乡村地区，其乡村建设水平走在全国前列[25]。东部地区的乡村建设更侧重于产业融合、城乡一体化与社区凝聚力提升。且东部乡村建设强调“共建共治共享”，村庄事务参与是治理效能提升的关键。在东部地区，社会信任与村庄事务参与的双核路径，本质是乡村建设从“资源驱动”向“治理驱动”转型的体现。前者通过非正式网络降低协作成本，后者通过制度化参与保障可持续性，两者共同构建了“产业兴旺–治理有效–生活富裕”的良性循环。这一路径为其他区域提供了“软硬结合”的治理范式参考。
4.3.2. 中部地区的组态分析
根据表4的结果，中部地区导致“高生活满意度”的组态共有五个，各组态一致性分别为0.81979、0.86624、0.87084、0.91862、0.80078，呈现出较高水平，总体一致性为0.84540，说明在符合上述组态的案例中，约84.54%的农民呈现较高的生活满意度。观察各变量在组态中的分布情况，其中“政治信任”和“非村庄事务参与”条件(核心)出现的频率较高，表明在东部地区，农民的生活满意度与政治信任和村庄事务参与密切相关。进一步将5种组态按其特点进行归类，可得到2种解释构型：以非村庄事务参与为核心变量的组合(S1a、S1b、S1c、S1d)，以村庄事务使用、政治信任、村庄事务参与为核心变量的组合(S2)。
Table 4. Configuration analysis of life satisfaction in in the Central Region
表4. 中部地区生活满意度的组态分析
条件变量 |
中部 |
S1a |
S1b |
S1c |
S1d |
S2 |
日常需求使用 |
|
● |
● |
⨂ |
● |
村庄事务使用 |
⨂ |
● |
|
● |
● |
政治信任 |
● |
● |
● |
⨂ |
● |
人际信任 |
● |
|
● |
● |
● |
村庄事务参与 |
⨂ |
⨂ |
⨂ |
⨂ |
● |
选举参与 |
⨂ |
● |
● |
● |
⨂ |
一致性 |
0.81979 |
0.86624 |
0.87084 |
0.91862 |
0.80078 |
原覆盖度 |
0.10802 |
0.23494 |
0.22757 |
0.06730 |
0.04143 |
净覆盖度 |
0.10802 |
0.04456 |
0.03719 |
0.01990 |
0.04143 |
总覆盖度 |
0.44149 |
总一致性 |
0.84540 |
注：●为核心条件存在；⨂为核心条件缺失；●为边缘条件存在；⨂为边缘条件缺失；空格为条件可能出现或不出现。
在中部地区乡村建设背景下，农民生活满意度以“政治信任”和“非村庄事务参与”为核心驱动，本质是政府主导的农业现代化路径与高流动性社会结构共同塑造的结果。截至2023年，中部地区粮食产量占全国的29.2% [26]，中部农民因深度依赖政策保障(如补贴、土地流转)而对政府效能高度敏感；同时，中部地区大量人口外流，去东部发达地区就业，导致传统村庄治理空心化[27]，农民利益诉求转向城市公共服务与市场化网络，形成“离乡不离土”的双栖生存理性。这一结果表明，中部地区农民满意度具有“外向依附性”特征，需通过优化流动人口权益保障、创新治理模式平衡短期政策红利与乡村内生韧性，避免过度依赖外部制度供给的潜在风险。
4.3.3. 西部地区的组态分析
根据表5的结果，西部地区导致“高生活满意度”的组态共有五个，各组态一致性分别为0.87396、0.93696、0.93305、0.89513、0.90250，呈现出较高水平，总体一致性为0.88703，说明在符合上述组态的案例中，约88.70%的农民呈现较高的生活满意度。观察各变量在组态中的分布情况，其中“政治信任”和“人际信任”条件(核心)出现的频率较高，表明在东部地区，农民的生活满意度与社会信任密切相关。进一步将5种组态按其特点进行归类，可得到2种解释构型：以社会信任为核心变量的组合(S1a、S1b、S1c、S1d)，以村庄事务使用和政治信任为核心变量的组合(S2)。
Table 5. Configuration analysis of life satisfaction in in the Western Region
表5. 西部地区生活满意度的组态分析
条件变量 |
西部 |
S1a |
S1b |
S1c |
S1d |
S2 |
日常需求使用 |
|
● |
● |
● |
⨂ |
村庄事务使用 |
⨂ |
⨂ |
|
|
● |
政治信任 |
● |
● |
● |
● |
● |
人际信任 |
● |
● |
● |
● |
⨂ |
村庄事务参与 |
|
|
⨂ |
● |
⨂ |
选举参与 |
⨂ |
|
⨂ |
● |
⨂ |
一致性 |
0.87396 |
0.93696 |
0.93305 |
0.89513 |
0.90250 |
原覆盖度 |
0.19542 |
0.26470 |
0.10774 |
0.14033 |
0.03171 |
净覆盖度 |
0.06791 |
0.06958 |
0.02700 |
0.06625 |
0.01086 |
总覆盖度 |
0.44564 |
总一致性 |
0.88703 |
注：●为核心条件存在；⨂为核心条件缺失；●为边缘条件存在；⨂为边缘条件缺失；空格为条件可能出现或不出现。
作为生态屏障区与民族聚居区，西部地区乡村建设以“生态优先、文化传承、民生保障”为核心，强调“稳定”与“发展”的平衡。西部拥有分布最多、多元化的民族文化风情、深厚的历史积淀，形成了地方独特的人地关系[28]。人际信任作为“社会润滑剂”，在血缘/地缘关系紧密的西部农村，人情网络仍是资源调配的核心渠道。高人际信任度能降低交易成本(如合作社运作、互助养老)，尤其适应基础设施薄弱的现实。在百年未有之大变局中，西部是我国全球博弈的“地缘根基”，即独特的地缘政治“敏感地”和保障国家安全的战略后方。概言之，人际信任与政治信任的双重驱动共同促进了西部地区农民的生活满意度。
4.4. 稳健性检验
本文对农民生活满意度的前因组态进行了稳健性检验，将一致性水平阈值从0.8调到0.95后再次进行组态分析，东部、中部、西部产生的组态基本一致。稳健性检验显示结果稳健，分析结果可靠。
5. 结论
本文运用模糊集定性比较分析方法(fsQCA)，对中国东部、中部、西部的10个省份乡村建设背景下的农民生活满意度影响路径研究，解释了信息使用(日常需求使用和村庄事务使用)、社会信任(政治信任和人际信任)、乡村参与(村庄事务参与和选举参与)三大板块对农民生活满意度的组态影响以及各要素之间复杂多元的互动本质。获得的研究结论主要如下：
首先，本文通过必要性分析发现信息使用、社会信任、乡村参与均不是农民高生活满意度的必要条件，这说明单一维度的政策干预可能存在局限性，乡村建设需转向多要素协同模式。
其次，本文采用组态视角和fsQCA方法发现了我国不同区域产生高生活满意度的核心条件及不同组态。中国东部、中部、西部的乡村建设目标存在差异化定位，东部地区注重城乡融合与产业升级(如长三角、珠三角的城乡一体化)，中部地区更看重粮食安全保障与农业现代化(河南、安徽、黑龙江均为全国粮食主产区)，西部地区的生态保护与特色资源开发对当地发展至关重要。因此农民生活满意度的提高应结合当地政策定位，实施区域差异化策略。
再次，本研究中东部、中部、西部高生活满意度的核心条件中都有信任的出现。信任作为“社会黏合剂”，通过降低交易成本、促进合作互惠和增强心理安全感，在提升主观福祉中发挥不可替代的作用[29]。尤其在农村“熟人社会”特征显著的背景下，高密度社会网络中的信任积累能有效缓冲外部风险冲击，这可能是其跨区域稳健性的内在逻辑。
值得注意的是，本研究聚焦于信息使用、社会信任和乡村参与三大类因素，但影响农民生活满意度的因素是多元的。重要的变量如家庭收入、健康状况、社会保障水平等在本研究中未被纳入分析框架，这可能限制了对农民生活满意度影响机制的完整理解。未来研究应整合更多维度的变量。
基金项目
本文受到内蒙古自治区哲学社会科学规划项目“内蒙古乡村建设中农牧民参与意愿的实现路径与促进策略研究”(项目编号：2023NDC209)的资助。
NOTES
*通讯作者。