Research on Impact of Productive Services in Anhui Province
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摘要: 生产性服务业对于产业结构优化、经济的增长有显著的促进作用。根据安徽省1989—2018年时间序列数据，运用灰色关联分析筛选出与生产性服务业密切相关的影响因素，再使用VAR模型及脉冲响应函数、方差分解对安徽省生产性服务业发展的主要影响因素与其之间的关系进行实证分析。结果表明：经济发展水平、创新水平和产业融合程度是安徽省生产性服务业发展的关键影响因素。创新水平对安徽省生产性服务业有明显的促进作用，并且其对生产性服务业的贡献度大于产业融合程度和经济发展水平；经济发展水平对安徽省生产性服务业的作用相对微弱；产业融合程度对安徽省生产性服务业的发展有促进作用。Abstract: The productive service industry has significantly promoted the optimization of industrial structure and economic growth. Based on the time series data of Anhui province from 1989 to 2018, the grey relation analysis was used to screen out the influential factors that are closely related to the productive service industry, and then the VAR model, impulse response function and variance decomposition were used to make an empirical analysis on the relationship between the main influencing factors and the development of producer services in Anhui province. The results show that the level of economic development, the level of innovation and the degree of industrial integration are the key factors affecting the development of productive services in Anhui province. The level of innovation has an obvious promoting effect on productive services in Anhui province, and its contribution to productive services is greater than the degree of industrial integration and the level of economic development. The effect of economic development level on productive services in Anhui province is relatively weak. The degree of industrial integration promotes the development of producer services in Anhui province.
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Keywords:
- productive service industry /
- VAR model /
- influencing factors
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党的十九大以来，乡村振兴战略的实施促进了地区三农工作的重要转型，乡村旅游事业也随之蓬勃发展。截至2019年上半年，我国乡村旅游人次高达15亿次，同比增长10.2%，且该数据在2019年下半年持续增长。全国乡间膺选了共计320个乡村旅游重点村，多项举措极大振兴了我国农业产业的转型发展，也出现如北京古北口村等乡村旅游典型案例，成功解决了当地农村劳动力缺失、农产品质量差且生产水平落后的问题。乡村旅游的发展为乡间经济的提升创造了价值。福建省安溪县是中国知名茶叶铁观音的发源地和生产地。丰富的茶叶资源推动了安溪县茶产业和旅游业的发展，涌现了诸如国心绿谷茶庄园等乡村旅游经营与传统农业产业相契合的典范。乡村旅游经营作为安溪县农业产业发展的新途径，受到大多数学者的关注，如Lane等从乡村旅游经营的性质角度出发，认为乡村旅游经营是与当地居民家庭相联系的并且比较复杂的旅游活动[1]。当前乡村旅游经营尚缺乏针对性技术、政策支持且多数农民也尚未意识到乡村旅游的益处。如赵晓峰等研究得出农户对合作社政策的认知程度对其参与决策行为起主要作用，而当地农民并未意识到政策的重要性[2]。针对以上问题，本文将基于“资本—决策”的视角，对安溪县农户在参与乡村旅游经营时的影响因素进行研究，以期为促进安溪县茶产业与旅游产业的进一步融合发展奠定基础。
一、 理论基础、研究假设与理论模型
（一） 理论基础
社会实践理论是指具备资本、习惯、空间条件是实践的行动者的基础。社会实践理论认为实践者包括村民拥有的确定资本和一定的习惯且这些实践者在特定的社会场域中生活并在确定的社会制约条件进行生产活动[3]。
近些年，强理娴、王旭等运用该理论对高校思想政治模式进行探讨[4-5]，结果证实社会实践理论对高校思想政治模式存在指导作用。赵巧艳、熊长江等应用此理论研究乡间旅游问题，结果表明在农业旅游与性别变化的交互作用在布迪厄的实践理论中得到了印证[6-7]。
近年来关于农户“资本—决策”的研究具有代表性的国外学者中Bayard B等利用实证模型分析了农户的经济、社会和心理因素对其生产决策行为可能产生的影响，结果表明其中的经济、心理变量对农户生产决策行为存在显著影响[8]。国内学者中具有代表性的卢冲等针对藏区农牧户乡间旅游决策问题采用二元Logistic模型对参与决策问题进行二分类分析和多元测度分析[9]。针对农户资本研究结论主要与市场因素、政策认知因素、经济因素、人力因素、社会因素有关。
本文研究对象为农户，农户属于在特定生活空间利用特定生活工具，具有特定习惯的人群。本文将布迪厄社会实践理论作为理论基础，并致力于结合赵巧艳的研究对象农业旅游[6]以及熊长江等对于资本禀赋及农户意愿的研究[7]，对安溪县农户参与乡村旅游经营意愿进行研究。
（二） 研究假设
1. 经济资本与农户参与乡村旅游经营意愿研究假设
经济资本指的是可以为农户带来经济收入的生产要素等。在经济资本影响农户参与经营行为的意愿研究中，崔悦等认为经济资本赋性中家庭收入对庄家耕地保护参与意愿及参与程度均为正向影响[10]；刘玲通过对村民的住房情况及实际耕作面积进行探讨，得出二者对村民参与旅游志愿具有正向影响[11]；李革伟验证了贷款情况对农户经济资本具有负向影响[12]；范晓莉等通过对农村的经济开放程度进行探讨，得出其对城乡差距为正向影响[13]。郭晓鸣等通过对彭州集体经济联营制的探讨，认为“五户联助、三级联动”式的农村集体经济发展对农户参与乡村旅游项目具有重要作用，而这一切需要依靠政策制度的设计[14]。高强认为集体经济的核心是集体所有制，而农村集体经济是集体所有制在经济领域的体现，而这一切主要针对合作性质的组织[15]。本研究以农户个体为研究对象，侧重于从对个体影响的经济资本视角出发，选取家庭收入、贷款情况、家庭农田数量及住房面积作为主要研究要素，提出以下假设：
H1：经济资本对农户愿意参与乡村旅游经营意愿有正向影响；
H1a:家庭收入对农户愿意参与乡村旅游经营意愿有正向影响；
H1b:贷款情况对农户愿意参与乡村旅游经营意愿有负向影响；
H1c:家庭农田数量对农户愿意参与乡村旅游经营意愿有正向影响；
H1d:住房面积对农户愿意参与乡村旅游经营意愿有正向影响；
H1e:所在农村基础设施对农户愿意参与乡村旅游经营意愿有正向影响。
2. 社会资本与农户参与乡村旅游经营意愿研究假设
社会资本是指农户所拥有的社会资源和社会框架结构包括关系网络结构以及社区包含的资源等在内。在社会资本与农户参与乡村旅游经营意愿的研究中，方亚琴等检验指出邻里互动对社会资本的影响具有显著正向影响并指出邻里之间可延伸各种关系网络[16]；农村社会资本的形成，李博伟等提出村民关系的好坏对于村民社会资本的完善具有重要影响作用，结果认为村民的社会交往圈的大小一定程度上也决定了农户的生产效率高低[17]；冯晓龙等通过假设检验发现农户的网络资源即亲戚朋友在其生产决策中发挥重要作用[18]。Doohyun Hwang等认为集体组织对于增强居民参与乡村旅游的集体行动具有重要意义，集体组织与农户个人之间的社会交往圈不同，而目前集体社会组织的研究集中于与村干部之间的联系[19]。韩瑞波认为乡村旅游需要乡村社会中的组织行动者在集体理性下以农村社区变化中的需求为导向，作出行为选择，而这一切主要依靠社会资本中的组织行动者[20]。因此，综合以上学者的观点，本研究从农户的角度出发，基于社会资本视角，选取邻里关系、村民关系、社会交往圈大小及亲戚中有人担任过村干部作为主要研究要素，提出以下假设：
H2：社会资本对农户愿意参与乡村旅游经营意愿有正向影响；
H2a:邻里关系对农户愿意参与乡村旅游经营意愿有正向影响；
H2b:村民关系对农户愿意参与乡村旅游经营意愿有正向影响；
H2c:社会交往圈对农户愿意参与乡村旅游经营意愿有正向影响；
H2d:亲戚中有人担任过村干部对农户愿意参与乡村旅游经营意愿有正向影响。
3. 人力资本与农户参与乡村旅游经营意愿研究假设
人力资本是对人力资源进行开发性投资所形成的可以带来财富增值的资本形式，而人力资本的投资主要是通过家庭来传递的[21]。曹铁毅等通过将农户受教育程度作为人力资本的衡量尺度，联合社会资本对农户技术方面进行研究[22]；卢冲等研究藏区农户参与乡村旅游经营过程中，选取了家庭平均劳动力人数及家庭参与乡村旅游经营人数作为参与意愿及决策的衡量指标[9]。综合以上观点，提出以下假设：
H3：农户人力资本对农户愿意参与乡村旅游经营意愿具有正向影响；
H3a:农户乡村旅游服务经验对农户愿意参与乡村旅游经营意愿具有正向影响；
H3b:农户的受教育程度对农户愿意参与乡村旅游经营意愿具有正向影响；
H3c:农户的家庭劳动力人数对农户愿意参与乡村旅游经营意愿具有正向影响；
H3d:农户家庭参与乡村旅游经营人数对农户愿意参与乡村旅游经营意愿具有正向影响。
（三） 理论模型
基于上述研究假设结果，研究建构了理论模型，具体见图1。
二、 研究区域选择与变量设计
（一） 案例地概况
安溪县是中国名茶铁观音的发源地，是福建省产茶面积最大的地区之一。然而相对于第二、三产业而言，安溪县农业产业发展缓慢，2019年度安溪县第二产业对经济增长率贡献高达51.8%，而农业产业许多产业如肉蛋奶产量均处于下降趋势。近年来，安溪县茶产业与旅游产业融合得到了当地政府的大力支持，全县旅游人数年增长达10.8%，旅游总收入约增长18.8%，出现了云岭茶庄园等以茶叶为主导的乡村旅游基地，以三产融合为基础的安溪县乡村旅游发展对当地农户脱贫攻坚、增加收入具有重要支持作用，因此在该地实施旅游将极大拉动农业发展缓慢的现状①。
因此，为了促进安溪县当地的经济实现腾飞，以第二、三产业拉动第一产业实现地区产业融合将会进一步提升安溪县经济发展。为此特对安溪县农户参与乡村旅游意愿进行调查以期为安溪县的地区发展提供建议。
（二） 数据来源
本研究随机选取了安溪县参内乡、官桥镇、卢田镇、坑内乡、城厢镇、湖头镇、凤城镇7个乡镇作为样本区域，以7个乡镇的农户为研究对象，于2019年9月至2020年2月共调查295户农户，问卷回收有效率为76.27%。第一阶段调查共回收42份，有效问卷为28份。第二阶段调查通过借助茶农、茶师等共收集253份，包括参内乡75份、坑内乡62份、城厢镇24份、湖头镇17份、凤城镇33份、官桥镇28份、卢田镇38份。两次调研尽量覆盖内安溪及外安溪等多地，剔除无效问卷共得有效问卷225份。
（三） 变量及指标选择
1. 因变量——参与意愿
本研究参照卢冲等的观点[9]，选取是否愿意参与乡村旅游经营活动作为因变量。测量题目为：您参与乡村旅游经营活动意愿的程度。
2. 自变量——农户资本
具体测量题项见表1。
表 1 农户资本测量题项变量 测量指标 经济资本 请您对所在农村的基础设施进行评价 您目前的家庭年收入为 您目前的贷款情况 您家庭目前所拥有的农田/茶园数量为 您目前的住房面积为 社会资本 您觉得自己与邻里相处的关系 您与村民之间的关系 您对自己的社会交往圈的评价 您的亲戚中是否有人担任过村干部 人力资本 请您对过往从事乡村旅游服务经验进行评价 您的学历 您家庭劳动力人数为 您家庭参与乡村旅游经营人数 3. 控制变量
根据以往对农户乡村旅游经营意愿影响因素的研究成果，在控制变量的选取中参照何可等[23]的选择方法，即充分考虑个体特征与家庭特征向量的影响，选取性别、年龄2个个体特征变量，以及当地政府是否制定乡村旅游规划、是否组织乡村旅游培训2个政策变量，作为本研究模型的控制变量。
（四） 数据描述性统计
在225份有效样本中，男女比例基本持平；青年及40岁以上中老年人居多；大中专及以上的占据大多数，出现该现象的原因在于参与调研的农户大多都具备一定的文化素养；在家庭年收入方面，安溪县农户收入分布在10万元以下的中低收入人群较多，具体见表2。
表 2 受访者基本情况基本信息 选项 频数/人 比率/% 性别 男 114 50.7 女 111 49.3 年龄 ＜18岁 2 0.9 18～29岁 78 34.7 30～39岁 45 20.0 40～49岁 52 23.1 ≥50岁 48 21.3 学历 小学及以下 4 1.78 初中 14 6.22 高中 21 9.33 大中专 101 44.89 本科及以上 85 37.78 年收入 ＜5万元 72 32 ≥5～10万元 74 32.89 ＞10～15万元 37 16.44 ＞15～20万元 17 7.56 ＞20万元 25 11.11 合计 225 100 综合而言，样本分布基本均匀，对样本数据进行因子分析得到KMO值为0.934，Cronbach α系数为0.930，数据信效度符合要求。
三、 安溪县农户参与乡村旅游经营影响因素的实证分析
（一） 模型选择
本文研究的是一个二分类的问题，即是否愿意参与问题，因此采用二元Logistic回归模型进行分析。模型的基本形式如下：
$$ {\rm{ln}}\left[ {{{P}}/\left( {1 - {{P}}} \right)} \right] = {{\rm{\text{β} }}_{\rm{1}}}{{{X}}_1} + {{{\text{β} }}_2}{{{X}}_2} + \cdots {{\text{β} _nX_n}} + {{\text{ε} }} $$ βj(j=1, 2, ···, n)为待估参数，Xi为自变量，ε为残差项。
本文建立的Logistic回归模型如下：
$$ {\rm{ln}}\left[ {{{P}}/\left( {1 - {{P}}} \right)} \right] = {\text{β}_{{\rm{1z}}}}{{{X}}_{{\rm{1z}}}} + {\text{β}_{{\rm{2z}}}}{{{X}}_{{\rm{2z}}}} + {\text{β}_{{\rm{3z}}}}{{{X}}_{{\rm{3z}}}} + {\text{β}_{{\rm{4z}}}}{{{X}}_{{\rm{4z}}}} + {\text{ε}} $$ 其中P代表农户参与乡村旅游经营志愿的概率；X1z表示控制变量，z=1，2，3，4，其中X11为性别、X12为年龄、X13为旅游规划、X14为旅游培训；X2z表示经济资本变量，z=1，2，3，4，5；X3z表示社会资本变量，z=1，2，3，4；X4z表示人力资本变量，z=1，2，3，4；βjz表示待估计的参数，j=1，2，3，4。
（二） 回归结果分析
本文分别设置了4个不同的模型。根据Logistic模型的结果，按照表3所显示Exp(β)结果，结合量化结果显示所得，以显著解释变量对农户愿意参与乡村旅游经营与不愿意参与意愿的风险比例的影响程度从大到小排序如下：农田数量＞家庭年收入＞家庭乡村旅游经营人数＞亲戚中有村干部＞过往相关服务经验＞住房面积＞社会交往圈＞旅游规划＞邻里关系＞学历＞年龄。
表 3 二元Logistic分析结果项目 变量组 模型1 模型2 模型3 模型4 系数 Exp(β) 系数 Exp(β) 系数 Exp(β) 系数 Exp(β) 控制变量组 性别 0.999 0.000 0.998 0.002 0.999 0.001 0.995 0.001 年龄 −0.065* 0.878 −0.045* 0.881 −0.053* 0.88 −0.045* 0.881 旅游规划 0.424* 1.02 0.423* 1.020 0.424* 1.021 0.421* 1.020 旅游培训 0.998 0.000 0.977 0.023 0.000 0.009 0.997 0.002 经济资本变量组 农村基础设施 0.123 0.902 0.122 1.099 0.124 1.076 家庭年收入 0.999** 1.231 0.997** 1.235 0.996** 1.230 贷款情况 −0.104 0.987 −0.12 0.872 −0.105 0.997 农田数量 1.024*** 1.332 1.023*** 1.333 1.004*** 1.334 住房面积 0.756* 1.151 0.755* 1.149 0.753* 1.158 社会资本变量组 邻里关系 0.227* 0.981 0.228* 0.993 村民关系 0.038 0.038 0.034 0.043 社会交往圈 0.618* 1.133 0.619* 1.135 亲戚中有村干部 0.899** 1.18 0.898** 1.19 人力资本变量组 过往相关服务经验 0.886* 1.17 学历 0.14* 0.902 家庭劳动力人数 0.134 0.024 家庭乡村旅游经营人数 0.993** 1.21 常数项 −2.767*** −1.931*** −2.365*** −1.983*** F值 30.739*** 34.759*** 27.515*** 34.153*** R2 0.476 0.521 0.559 0.519 Adj R2 0.453 0.412 0.468 0.534 注：***、**、*分别代表在0.1%、1%、5%的水平上显著。 研究发现农田数量对农户愿意参与乡村旅游经营与不愿意参与意愿的风险比例产生的影响最大，为1.004；家庭年收入、家庭乡村旅游经营人数、亲戚中有村干部影响也相对较大，分别为0.996、0.993、0.898；而过往相关服务经验、住房面积、社会交往圈、旅游规划、学历对影响程度则相对较小，分别为0.886、0.753、0.619、0.421、0.14；年龄对农户愿意参与乡村旅游经营与不愿意参与意愿的风险比例的影响程度则最小，为−0.045，而且是负向影响。
1. 控制变量层面
模型1中将性别、年龄、旅游规划、旅游培训作为控制变量引入，然后建立二元Logistic模型。回归结果的卡方值为167.08，P=0.000＜0.05。在这4个变量中年龄和旅游规划的回归系数显著，性别和旅游培训的回归系数不显著，表示年龄和旅游规划对农户参与意愿与不愿意参与的概率风险比有明显的解释力度。产生这一现象的原因可能因为农户作为参与乡村旅游经营的主体，在年龄方面依靠年龄因素的可能性更大，而政府的旅游规划程度作为外部因素对农户乡村旅游经营的参与风险控制具有重要作用。
2. 经济资本变量层面
将经济资本变量组包括农村基础设施、家庭收入、茶园/农田面积、住房面积、贷款情况引入模型后，得到回归模型2。回归模型2的卡方检验值为171.63，P=0.000＜0.05，表明采用该模型具有显著性。模型2共有9个变量纳入模型中，数据表明，旅游规划及年龄在考虑经济资本变量的情况下，除了回归系数发生变化外，显著性并未受影响。与第1个模型相比，经济资本变量中新增家庭收入、茶园面积、住房面积变量是对农户参与意愿与不愿意参与的概率风险比显著的变量。产生此现象的原因在于家庭收入、住房及茶园面积关系到农户乡村旅游经营的硬性条件问题，农户需要以此作为支撑得以发展乡村旅游经营事业。
3. 社会资本层面
将社会资本变量组包括邻里关系、村民关系、社会交往圈、亲戚中干部户情况引入模型后，得到回归模型3。回归模型3的卡方检验值为188.54，P=0.000＜0.05，表明该模型具有显著性。模型3共有13个变量纳入模型中。数据表明有8个变量对农户参与意愿与不愿意参与的概率风险比显著，除新增的邻里关系、社会交往圈、亲戚中的干部户情况外，其余5个变量与模型2显著性相同，只是系数出现了稍微的变化，表明农户的邻里关系、社会交往圈的大小、亲戚中干部户的情况一定程度上会对农户调动资源的能力产生影响，从而对农户参与乡村旅游经营具备促进作用。
4. 人力资本层面
将人力资本变量组包括过往相关经验、受教育程度、家庭劳动力人数、家庭乡村旅游经营人数引入模型后，得到回归模型4。回归模型4的卡方检验值为213.74，P=0.000＜0.05，表明该模型具有显著性。模型4共有17个变量纳入模型中。数据表明有11个变量对于农户参与意愿与不愿意参与的概率风险比显著，且除了新增受教育程度、过往旅游行业相关经验、家庭乡村旅游经营人数外，其余8个变量与模型3显著性相同，只是系数出现了稍微的变化。出现该现象表明农户受教育程度、过往相关经验以及农户家庭参与乡村旅游经营的人数一定程度上对农户人力资本的维护产生辅助作用，降低了农户参与乡村旅游经营的难度。
（三） 假设检验结果分析
如表4中结果所示，农户家庭年收入、农户家庭农田/茶园数量、农户住房面积、农户亲戚中有人担任过村干部、农户的邻里关系、农户社会交往圈子的大小、农户的乡村旅游服务经验、农户家庭参与乡村旅游经营人数、农户的受教育程度对农户参与意愿与不愿意参与的概率风险比具有正向影响，与原假设相符合。此外，控制变量中农户的年龄对农户参与意愿与不愿意参与的概率风险比具有负向影响，农户所在地政府乡村旅游规划对农户参与意愿与不愿意参与的概率风险比具有正向影响。
表 4 假设检验结果假设内容 检验结果 H1a：农户家庭收入对农户愿意参与乡村旅游经营意愿有正向影响 成立 H1b：农户贷款情况对农户愿意参与乡村旅游经营意愿有负向影响 不成立 H1c：农户家庭农田/茶园数量对农户愿意参与乡村旅游经营意愿有正向影响 成立 H1d：农户住房面积对农户愿意参与乡村旅游经营意愿有正向影响 成立 H1e：农户所在农村基础设施对农户愿意参与乡村旅游经营意愿有正向影响 不成立 H2a：农户的邻里关系对农户愿意参与乡村旅游经营意愿有正向影响 成立 H2b：农户的村民关系对农户愿意参与乡村旅游经营意愿有正向影响 不成立 H2c：农户的社会交往圈对农户愿意参与乡村旅游经营意愿有正向影响 成立 H2d：农户亲戚中有人担任过村干部对农户愿意参与乡村旅游经营意愿有正向影响 成立 H3a：农户乡村旅游服务经验对农户愿意参与乡村旅游经营意愿有正向影响 成立 H3b：农户受教育程度对农户愿意参与乡村旅游经营意愿有正向影响 成立 H3c：农户家庭劳动力人数对农户愿意参与乡村旅游经营意愿有正向影响 不成立 H3d：农户家庭参与乡村旅游经营人数对农户愿意参与乡村旅游经营意愿有正向影响 成立 农户贷款情况对农户参与意愿与不愿意参与的概率风险比具有负向影响与原假设不相符合，农户所在农村的基础设施、农户的村民关系、家庭劳动力人数对农户参与意愿与不愿意参与的概率风险比具有正向影响与原假设不相符合。
解释变量中与原假设不符原因可能如下。
1. 经济资本层面
对于农户贷款情况而言，农户贷款越多，可能是由于经营乡村旅游相关活动而贷款，或者该农户具有较丰厚的经济资本可以承担如此多的贷款，因此对农户参与意愿与不愿意参与的概率风险比的阻碍活动是不存在的。对于农户所在基础设施而言，农户对基础设施建设的情况缺乏关心，导致了农户对乡村旅游经营与所在乡村基础建设难以产生关联。
2. 社会资本层面
对于农户的村民关系而言，农户对此因素与参与乡村旅游经营意愿与不参与的风险比缺乏感知，故此因素对农户参与意愿与不愿意参与的概率风险比的正向作用并未被感知到，因此假设不成立。
3. 人力资本层面
农户的家庭劳动力人数而言，由于家庭劳动力人数较多的农户具备了生存的基础条件，更不偏向于从事于风险系数较高的旅游产业，此外农户具备一定的从众心理，而这种从众心理大多源于外界的诱因，因此这个因素对农户参与乡村旅游经营相关活动与不参与的风险比并未起到正向关键性的作用。
四、 结论与建议
乡村旅游经营作为乡村振兴战略下的一个战略选择对于促进农村的三产融合具有重要的指导意义。本研究依据225份调研数据，对国内外文献进行梳理，并以社会实践理论为基础，构建了资本作用于乡村旅游经营参与意愿的模型机制，并将资本划分为经济、社会、人力资本三大类，以政策变量和个体特征为控制变量，得出结论。
（1）经济资本方面，农田数量、家庭年收入、住房面积对农户愿意与不愿意参与乡村旅游经营意愿的风险比例具有显著正向影响。且三者的影响程度排名为农田数量＞家庭年收入＞住房面积。表明农户会根据自身拥有的农田数量和住房面积及家庭年收入等硬性的经济资本条件来判定自身是否愿意参与活动，且对应经济资本越高，他们参与的积极性越强。
（2）社会资本层面，亲戚中有村干部、社会交往圈大小、邻里关系三者对农户愿意参与乡村旅游具有显著正向影响，表明农户参与乡村旅游经营意愿一定程度上受到农户所拥有的社会资本条件所决定，且社会资本对农户参与乡村旅游经营具有促进作用。
（3）人力资本层面，家庭乡村旅游经营人数、过往相关服务经验、受教育程度对农户愿意参与乡村旅游经营具有显著正向影响，表明农户拥有人力资本相关因素可一定程度上提升农户参与乡村旅游意愿。
（4）控制变量中旅游规划因素对农户愿意参与乡村旅游经营与不愿意参与意愿的风险比例有正向影响，而年龄这1个因素对其产生负向影响，表明年龄越高，参与乡村旅游经营的积极性可能受条件影响越弱，而当地政府的旅游规划可以起到一定的促进作用。
结合以上结论，本文根据研究得出的相关结论，从经济资本、社会资本、人力资本、政府政策、个体特征方面提出一些建议。
1. 加大经济资本补贴力度，积极配合并有效反馈
政府角度而言，可以帮助农户申请乡村旅游经营补贴资金，吸引商家给予公益投资项目，妥善处理农村乡村旅游的资金问题，此外，可有效根据中央财政部的支持，妥善协调乡村旅游经营过程中农户关于茶园土地分置权等众多问题，对农户茶园土地给予行政补贴，尽量让村民少花钱、花对钱，定期探访村民满意度，对上级进行定期汇报。农户角度而言，妥善参与经营决策，积极配合政府的引导，将闲置的房屋、茶园/农田资源进行资本经营，扩大收入，对于经营过程中的经济问题，及时向政府反映。对于茶农而言，首先，开辟与培育优良的茶叶栽种基地，生产出高质量、高品质的茶叶产品以提升其在茶叶品牌上的价值，尤为重要。再者，对于传统制作技艺的继承与创新也是另外一种实现乡村旅游经营的方法。最后，在茶产品的种类和功效的开发上也要进行丰富和发展以适应越来越多元化的消费者需求。
2. 发动村干部社会资本圈层，为农户提供经营培训
政府角度，应充分发挥干部户的政治政策敏感性同时鼓励干部户加大乡村旅游经营优势的宣传力度并定期培训农户，同时应发动干部户劝说村民进行参与乡村旅游经营活动。农户角度应积极扩大获取相关信息的渠道并在经营决策前期、中期、后期多向亲戚干部户进行提问并乐于反馈。对于茶农而言，应充分结交相关行业的好友，以帮助自身在乡村旅游经营层次的信息来源，配合当地村干部进行茶园创新经营，发挥最大能动优势参与乡村旅游经营。
3. 巧用人力资本因素，鼓励行业乡贤参与
政府角度，应进一步扩大乡村旅游经营的力度，因地制宜，必要时发动从事过相关行业有相关经验的乡贤进行宣传，提升行业人才队伍素质。对于有优势有经验已经在从事相关行业的人才予以挖掘补偿，可以借助他们之力对新加入的农户进行指导教育。农户角度，可以向有过相关经验的人士进行学习，积极参与家庭乡村旅游经营业务并从中汲取经验。对于茶农而言，明确不进行、不配合乡村旅游经营将会造成收入低等弊端方面的宣传，让茶农从心底重视乡村旅游经营，愿意配合相关活动。针对多地乡村旅游实施进度不一致的情况，应充分借鉴已取得较先进技术的茶旅游景点的优势，为本村所用，争取因地制宜，制定符合当地的对策与建议。
4. 委派知识分子拉动老年人，实施考核制经营模式
当地政府应充分发挥在职人员与知识分子的力量，深入农村，为老人进行乡村旅游经营教育培训。对于成熟的乡村旅游经营，实施考核制，考核合格的村官予以相应的奖励，考核机制应由当地村民和乡镇领导两部分共同组成，可有效借助相应科学技术进行完善。农户角度，充分调动各乡村年轻力量，对自家父母亲戚进行劝告，发掘乡村旅游经营的优势。对于茶农而言，可依托茶叶学校人员促进茶园经营的人力资本。
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表 1 各变量初始值
年份 生产性
服务业经济发
展水平城市化
水平市场开
放程度创新
水平工业化
水平专业化
分工政府
因素服务
效率产业融
合程度劳动力
投入老年抚
养系数1989 117.70 1136.00 15.95 0.042 62.051 0.358 0.327 13.530 2.394 1.966 0.080 7.87 1990 108.52 1182.40 17.94 0.054 70.476 0.339 0.333 14.010 2.027 3.108 0.081 8.16 1991 132.10 1164.40 17.96 0.069 54.255 0.370 0.320 16.510 2.391 4.848 0.083 9.03 1992 164.51 1389.60 18.20 0.076 67.500 0.366 0.293 14.510 2.403 7.598 0.085 9.24 1993 207.12 1785.29 18.48 0.072 163.393 0.374 0.249 14.310 2.278 11.962 0.088 9.42 1994 296.33 2254.44 18.78 0.121 97.869 0.353 0.188 16.130 2.495 18.728 0.090 9.55 1995 384.18 3065.80 19.09 0.093 84.412 0.311 0.194 15.200 1.987 28.903 0.107 10.20 1996 458.84 3524.10 21.71 0.088 73.158 0.303 0.188 14.350 2.062 41.438 0.106 9.72 1997 518.17 3928.90 22.02 0.084 80.633 0.300 0.300 14.190 1.826 54.216 0.121 9.98 1998 577.62 4235.44 22.33 0.074 131.408 0.301 0.752 14.020 1.755 80.226 0.129 10.32 1999 629.91 4495.84 26.00 0.081 206.087 0.302 0.741 16.230 1.947 110.973 0.119 10.85 2000 701.50 4779.46 28.00 0.095 152.784 0.305 0.533 17.060 1.994 183.931 0.121 11.35 2001 763.02 5312.90 29.30 0.092 143.596 0.327 0.653 18.130 1.875 173.426 0.125 12.09 2002 834.58 5736.18 30.70 0.098 161.250 0.317 0.608 18.990 1.839 205.715 0.129 12.65 2003 929.86 6374.89 32.00 0.125 187.093 0.320 0.481 19.130 2.046 256.588 0.116 13.63 2004 1014.80 7681.00 33.50 0.125 191.310 0.313 0.407 19.010 1.792 327.863 0.119 13.69 2005 1121.80 8631.00 35.50 0.140 217.865 0.343 0.402 20.200 1.575 431.543 0.133 15.08 2006 1275.30 9996.00 37.10 0.160 232.708 0.367 0.379 19.780 1.490 544.406 0.140 14.86 2007 1490.20 12039.00 38.70 0.165 304.732 0.382 0.354 18.950 1.271 686.085 0.159 15.57 2008 1772.30 14448.00 40.50 0.160 289.733 0.396 0.292 19.520 1.194 847.105 0.168 16.15 2009 2008.00 16408.00 42.10 0.106 373.652 0.404 0.305 19.130 1.134 1022.281 0.176 16.52 2010 2331.40 20888.00 43.20 0.133 677.040 0.438 0.289 21.560 1.072 455.289 0.176 14.21 2011 2739.80 25659.00 44.80 0.132 1220.351 0.462 0.273 24.000 0.985 560.994 0.182 16.30 2012 3167.10 28792.00 46.50 0.144 1419.430 0.466 0.274 25.320 0.965 621.625 0.191 17.36 2013 3787.50 32001.00 47.86 0.147 1440.549 0.462 0.263 24.030 0.848 790.323 0.232 17.68 2014 4232.40 34425.00 49.15 0.145 1325.116 0.454 0.253 22.670 0.855 902.806 0.237 16.83 2015 4981.90 35997.00 50.50 0.138 1640.884 0.421 0.240 22.310 0.941 1137.364 0.241 16.74 2016 5624.70 39092.00 51.99 0.122 1631.870 0.408 0.227 21.350 0.970 1774.113 0.241 17.22 2017 6411.60 43401.00 53.49 0.134 2550.964 0.404 0.226 20.950 0.982 1330.583 0.242 17.94 2018 7334.80 47712.00 54.69 0.139 3427.031 0.389 0.218 20.177 1.006 3570.455 0.243 19.02 
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表 2 灰色关联分析结果
影响
因素经济发
展水平城市化
水平对外开
放程度创新
水平工业化
水平专业化
分工政府
因素服务
效率产业融
合程度劳动力
投入人口老
龄化灰色关联度 0.804 0.727 0.717 0.795 0.714 0.704 0.723 0.635 0.839 0.747 0.582
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表 3 ADF单位根检验结果
变量 检验类型 T统计量 1%临界值 5%临界值 10%临界值 检验结果 Δlpgdp (c,0,0) −2.887524*** −3.689194 −2.971853 −2.625121 稳定 Δlico (c,0,0) −4.979769* −3.689194 −2.971853 −2.625121 稳定 Δlinn (c,0,0) −4.896619* −3.689194 −2.971853 −2.625121 稳定 Δlpsi (c,t,0) −4.798099* −4.323979 −3.580623 −3.225334 稳定 注：（1）Δ表示对变量的一阶差分; （2）检验类型分别表示单位根检验方程中包含常数项、趋势项和滞后系数;
（3）*、**和***分别表示通过1%、5%和10%的显著水平。
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表 4 各准则下的滞后阶数
Lag logL LR FPE AIC SC HQ 0 74.36753 NA 4.22e-08 −5.629402 −5.434382* −5.575312 1 98.15301 38.05677* 2.31e-08* −6.252240 −5.277140 −5.981789* 2 114.57250 21.01690 2.51e-08 −6.285797 −4.530616 −5.798984 3 127.39710 12.31166 4.43e-08 −6.031769 −3.496507 −5.328595 4 151.32470 15.31365 4.93e-08 −6.665975* −3.350632 −5.746440
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表 5 AR根
Root Modulus 0.457546 0.457546 −0.349973 0.349973 0.147554 − 0.115 726 i 0.187522 0.147554 + 0.115 726 i 0.187522
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表 6 方差分解表
Period S.E. d(lpsi) d(lpgdp) d(linn) d(lico) 1 0.051539 100.0000 0.000000 0.000000 0.000000 2 0.060341 84.34844 0.524361 6.419511 8.707692 3 0.062558 82.10992 0.851138 8.618298 8.420646 4 0.062870 81.75436 0.905196 8.934433 8.406006 5 0.062945 81.68670 0.918986 9.003304 8.391014 6 0.062957 81.67467 0.921325 9.014942 8.389064 7 0.062960 81.67219 0.921875 9.017606 8.388327 8 0.062960 81.67170 0.921978 9.018116 8.388211 9 0.062960 81.67159 0.922001 9.018231 8.388178 10 0.062960 81.67157 0.922006 9.018254 8.388172
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