MLP 框架下農(nóng)業(yè)低碳轉(zhuǎn)型路徑的前因組態(tài)研究

李瑞峰，閆晨麗，李德龍，侯淑霞

（1.內(nèi)蒙古財經(jīng)大學(xué) 工商管理學(xué)院，呼和浩特 010070；2.內(nèi)蒙古財經(jīng)大學(xué) 商學(xué)院，呼和浩特 010070）

一、引言

隨著我國工業(yè)化、城鎮(zhèn)化快速推進(jìn)，農(nóng)村經(jīng)濟取得了飛速發(fā)展（Zheng et al，2021），并在2020 年實現(xiàn)全面脫貧，但是隨之而來的農(nóng)業(yè)污染和生態(tài)環(huán)境問題逐漸成為制約地區(qū)持續(xù)快速發(fā)展的瓶頸（張燕龍等，2021）。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)排放是產(chǎn)生溫室氣體的重要來源，由此產(chǎn)生的氣候變化會導(dǎo)致整體農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力下降，若不及時采取措施遏制氣候變暖的措施，將導(dǎo)致農(nóng)業(yè)污染局勢進(jìn)一步惡化（葉興慶等，2022）；并且隨著國家在巴黎協(xié)會上提出2030 年碳達(dá)峰，2060 年碳中和的緊急任務(wù)（吳立軍和曾繁華，2022），碳減排在推動農(nóng)業(yè)溫室氣體減排方面更為迫切。因此提升農(nóng)業(yè)碳排放效率成為農(nóng)業(yè)經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展的重要前提（尚杰等，2022）。

現(xiàn)階段關(guān)于鄉(xiāng)村農(nóng)業(yè)低碳轉(zhuǎn)型的研究主要聚焦于以下三個方面：一是通過分析農(nóng)業(yè)碳中和的重點難點，提出提高能源效率、改善土壤質(zhì)量、推進(jìn)可再生能源替代等可實施路徑（張燕龍等，2021）；二是集中于對農(nóng)業(yè)碳排放效率、農(nóng)業(yè)生態(tài)補償?shù)确矫娴睦碚摲治龊湍Ｐ蜆?gòu)建（吳昊玥，2021；牛志偉和鄒昭晞，2019）；三是依托于計量模型，檢驗城鎮(zhèn)化（黃曉慧等，2022）、農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)聚集（賀青等，2021）、財政支農(nóng)水平（劉瓊和肖海峰，2020）等單一變量與農(nóng)業(yè)低碳轉(zhuǎn)型的關(guān)系。但是農(nóng)村農(nóng)業(yè)低碳轉(zhuǎn)型問題并不是簡單地線性關(guān)系，其影響涉及多方面因素的協(xié)同作用，各因素之間往往產(chǎn)生牽一發(fā)而動全身的現(xiàn)象。因此從全景視角出發(fā)，探討農(nóng)業(yè)低碳轉(zhuǎn)型路徑的前因組態(tài)具有重要理論意義和實踐價值。

鑒于此，本文在社會-技術(shù)轉(zhuǎn)型多層級（MLP）理論框架下，構(gòu)建了農(nóng)業(yè)低碳轉(zhuǎn)型的理論分析模型，并結(jié)合中國31 個省份（省、自治區(qū)、直轄市，不包含港澳臺地區(qū)）的案例數(shù)據(jù)，運用模糊集定性比較分析法（fsQCA）進(jìn)行組態(tài)分析（林虹等，2021），最后對農(nóng)業(yè)低碳轉(zhuǎn)型案例進(jìn)行東、中、西部分區(qū)域路徑研究。本文主要解決以下幾個問題：①是否存在高/低水平農(nóng)業(yè)低碳轉(zhuǎn)型路徑的必要條件；②影響高水平農(nóng)業(yè)低碳轉(zhuǎn)型的條件組態(tài)有哪些？哪些條件發(fā)揮主要作用，哪些發(fā)揮次要作用？③在不同組態(tài)之間是否存在替代效應(yīng)？④中國東部、中部、西部的農(nóng)業(yè)低碳轉(zhuǎn)型路徑存在哪些差異？本文不僅有助于拓展農(nóng)業(yè)低碳轉(zhuǎn)型的理論視角，加深對鄉(xiāng)村農(nóng)業(yè)低碳轉(zhuǎn)型路徑與作用機理的深入探討；還可以使各地方政府能夠根據(jù)區(qū)域特點和資源稟賦，選擇合適的轉(zhuǎn)型路徑和有針對性的政策措施，進(jìn)而實現(xiàn)鄉(xiāng)村農(nóng)業(yè)低碳轉(zhuǎn)型。

二、文獻(xiàn)綜述與模型構(gòu)建

（一）文獻(xiàn)綜述

現(xiàn)有關(guān)于農(nóng)業(yè)低碳轉(zhuǎn)型路徑的研究主要聚焦在以下兩個方面。

第一，農(nóng)業(yè)低碳轉(zhuǎn)型的實踐進(jìn)展：農(nóng)業(yè)低碳發(fā)展是推進(jìn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化轉(zhuǎn)型的重要路徑（程秋旺等，2022），表1 為農(nóng)業(yè)低碳轉(zhuǎn)型相關(guān)政策梳理。

表1 農(nóng)業(yè)低碳轉(zhuǎn)型相關(guān)政策梳理

第二，農(nóng)業(yè)低碳轉(zhuǎn)型的影響因素：在農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚分析方面，徐彬和周明天（2022）利用門檻模型從低碳視角對農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚與環(huán)境效率之間的關(guān)系進(jìn)行研究，實證結(jié)果顯示兩者之間存在顯著的U 型曲線關(guān)系。在糧食主產(chǎn)區(qū)政策分析方面，楊晨等（2021）通過對糧食主產(chǎn)區(qū)政策的環(huán)境績效進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)糧食種植比重的增加是糧食主產(chǎn)區(qū)政策減碳的有效機制之一，實現(xiàn)了主產(chǎn)區(qū)種植結(jié)構(gòu)的調(diào)整和規(guī)模效應(yīng)，使農(nóng)業(yè)碳排放總量減少了。在城鎮(zhèn)化分析方面，劉楊和劉鴻斌（2022）提出地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平和城鎮(zhèn)化率因素為農(nóng)業(yè)碳排放量增加的主要因素，黃曉慧等（2022）進(jìn)一步通過實證分析發(fā)現(xiàn)城鎮(zhèn)化不僅直接影響本省農(nóng)業(yè)碳排放，也通過間接效應(yīng)影響鄰省農(nóng)業(yè)碳排放。農(nóng)業(yè)低碳轉(zhuǎn)型的技術(shù)基礎(chǔ)方面，現(xiàn)階段數(shù)字技術(shù)的進(jìn)步成為突破當(dāng)前農(nóng)業(yè)發(fā)展瓶頸，借助數(shù)字技術(shù)推動農(nóng)業(yè)低碳發(fā)展，是當(dāng)前中國面臨的重要任務(wù)（阮俊虎等，2020）。將數(shù)字技術(shù)納入農(nóng)業(yè)系統(tǒng)，不僅有助于提升農(nóng)業(yè)的生產(chǎn)效率（易加斌等，2021）；而且能夠促進(jìn)數(shù)字技術(shù)與農(nóng)業(yè)低碳化的深度融合，打造農(nóng)業(yè)新業(yè)態(tài)（謝華玲等，2022）。與此同時，將數(shù)字技術(shù)與“雙碳”目標(biāo)有機融合，能夠用數(shù)字化路徑實現(xiàn)農(nóng)業(yè)“雙碳”目標(biāo)和農(nóng)業(yè)綠色轉(zhuǎn)型，進(jìn)而實現(xiàn)農(nóng)業(yè)系統(tǒng)的高效協(xié)調(diào)發(fā)展（程秋旺等，2022）。其中大數(shù)據(jù)、云計算等技術(shù)還可以進(jìn)行風(fēng)險甄別和風(fēng)險定價，有利于數(shù)字普惠金融提供者將用戶散落信息進(jìn)行收集、篩選，從而構(gòu)建有效甄別優(yōu)質(zhì)借貸者、精準(zhǔn)把握借貸者違約風(fēng)險的征信系統(tǒng)，實現(xiàn)能源要素的高效率配置（閆桂權(quán)等，2022）。同時，經(jīng)濟發(fā)展水平（鄧悅等，2021）、農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（胡婉玲等，2020）、綠色技術(shù)創(chuàng)新（張翼，2020）等因素也對碳減排起到一定作用。

綜上所述，現(xiàn)階段學(xué)者們有關(guān)于農(nóng)業(yè)低碳轉(zhuǎn)型路徑的研究主要是從理論出發(fā)的定性描述和依托于計量模型的定量研究。因此存在以下不足：首先，上述文獻(xiàn)為農(nóng)業(yè)低碳轉(zhuǎn)型提供了理論依據(jù)，但是缺乏對歸因組態(tài)及不同組態(tài)驅(qū)動機制的深入探討，且現(xiàn)有定量分析大多探討單一變量之間的關(guān)系。其次，現(xiàn)有注重因果對稱關(guān)系的實證研究缺乏多重條件之間的協(xié)同效應(yīng)研究和不對稱因果分析，忽略了促使農(nóng)業(yè)低碳轉(zhuǎn)型路徑的差異化現(xiàn)象。最后，由農(nóng)業(yè)低碳轉(zhuǎn)型的復(fù)雜性和動態(tài)性可知，單一因素變動往往會和其他因素產(chǎn)生聯(lián)動效應(yīng)，產(chǎn)生牽一發(fā)而動全身的現(xiàn)象（譚海波等，2019）。因此在中國農(nóng)業(yè)發(fā)展的具體實踐場景下，對農(nóng)業(yè)低碳轉(zhuǎn)型的復(fù)雜機制和治理路徑仍有待進(jìn)一步厘清，并提供更具信服力的解釋。

（二）理論視角：社會-技術(shù)轉(zhuǎn)型多層級（MLP）框架

近年來，社會-技術(shù)轉(zhuǎn)型理論成為研究可持續(xù)發(fā)展的重要理論框架（Geels et al，2017）。在社會-技術(shù)轉(zhuǎn)型分析框架下，創(chuàng)新不僅是多主體的非均衡動態(tài)交互過程，也是聚焦于實現(xiàn)社會可持續(xù)發(fā)展的目標(biāo)導(dǎo)向過程（Geels et al，2017）。隨著研究的不斷深入，出現(xiàn)了許多用于分析社會-技術(shù)轉(zhuǎn)型的理論框架，其中以社會-技術(shù)轉(zhuǎn)型多層級（multi-level perspective，MLP）框架應(yīng)用最為廣泛（Geels，2018），該理論框架強調(diào)系統(tǒng)間的相互作用，是對社會-技術(shù)轉(zhuǎn)型路徑的進(jìn)一步優(yōu)化（郭丕斌等，2019）。MLP 以整個系統(tǒng)為分析對象，通過宏觀、中觀和微觀三個層級之間動態(tài)協(xié)同和非均衡演化，推進(jìn)系統(tǒng)的變革與創(chuàng)新，成為當(dāng)前解決可持續(xù)發(fā)展問題的主流分析框架（Geels，2018）。

MLP 框架具體有三個層次構(gòu)成，分別是微觀層面的創(chuàng)新利基層，中觀層面的社會-技術(shù)體制體系層和宏觀層面的社會-技術(shù)景觀層，3 個層級相互作用、協(xié)同演進(jìn)，從而打破社會-技術(shù)系統(tǒng)固有的、穩(wěn)定的演化路徑和方向（李慧和涂家豪，2020）。具體實踐中，是通過與相關(guān)技術(shù)、市場、政策、基礎(chǔ)設(shè)施、用戶實踐等要素相互作用，以創(chuàng)建更廣泛的社會-技術(shù)轉(zhuǎn)型系統(tǒng)（郭丕斌等，2019）。而農(nóng)業(yè)低碳轉(zhuǎn)型問題，便是以微觀技術(shù)為基礎(chǔ)，通過農(nóng)業(yè)低碳創(chuàng)新、變革，推動新興技術(shù)發(fā)展，進(jìn)而應(yīng)對中觀層面的社會-技術(shù)體制轉(zhuǎn)型問題。具體通過轉(zhuǎn)變產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、機械投入等要素，推動農(nóng)業(yè)整體低碳轉(zhuǎn)型。而這一進(jìn)程同樣離不開宏觀環(huán)境的支持，即需要政府協(xié)助和市場資金支持，來應(yīng)對技術(shù)變遷。基于以上分析，本文在社會-技術(shù)轉(zhuǎn)型的多層級視角下，從宏觀、微觀、中觀三方面探索低碳轉(zhuǎn)型的影響因素，能夠進(jìn)一步拓展MLP 模型在低碳轉(zhuǎn)型領(lǐng)域的應(yīng)用，同時為農(nóng)業(yè)低碳轉(zhuǎn)型提供重要理論依據(jù)和經(jīng)驗方法。

（三）模型構(gòu)建

（1）微觀利基層，即新技術(shù)出現(xiàn)的場所，可以是小的市場利基或技術(shù)利基，其中資源由研發(fā)實驗室或公共補貼提供（李慧和涂家豪，2020）。微觀利基層具體設(shè)立了數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施和農(nóng)村科研人力兩個條件。數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施：大數(shù)據(jù)時代，數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)能夠有效降低政策制定的交易成本和信息成本，依托于數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的數(shù)字技術(shù)，在處理信息不對稱和控制信息成本上凸顯優(yōu)勢?？扑沟慕灰壮杀纠碚撝赋觯灰壮杀镜慕档陀欣谡呋蛑贫鹊漠a(chǎn)生，能夠更好地協(xié)調(diào)組織行為（陶克濤等，2021）。通過將用戶散落于網(wǎng)絡(luò)的龐雜行為數(shù)據(jù)和金融信息加以收集，甄別出農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、種植、運輸環(huán)節(jié)的碳排放信息，進(jìn)而通過信息反饋減少政策執(zhí)行中的失敗風(fēng)險并提供成功經(jīng)驗借鑒（閆桂權(quán)等，2022）。這不僅能夠簡化繁重的信息處理工作，也能大幅壓縮交易成本。農(nóng)村科研人力：鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)的發(fā)展需要人才基礎(chǔ)，科研人力水平的提高使其能更好地勝任農(nóng)業(yè)環(huán)保的工作崗位，進(jìn)而提高農(nóng)業(yè)廢棄物處理能力和低碳類農(nóng)業(yè)化學(xué)品使用效率，推動農(nóng)業(yè)低碳轉(zhuǎn)型進(jìn)程（魏后凱和劉同山，2017）。人力資本具有創(chuàng)新性，是可持續(xù)發(fā)展的內(nèi)生動力和真正源泉，提高人力資本能抵消由于其他資本投入導(dǎo)致的邊際收益遞減趨勢，促進(jìn)環(huán)境效率的長期提升（趙曉穎等，2022）。例如，在農(nóng)業(yè)發(fā)展過程中，長期采取就地焚燒、犁入土壤和糞便隨地排放的廢棄物處理方式會增加對環(huán)境的負(fù)面影響，而老年人的環(huán)保意識相對較弱，長期養(yǎng)成的不良習(xí)慣則較難更改，此時農(nóng)村人力資本的提升能夠有效改善農(nóng)作物有廢棄物處理問題和糞便管理方式。

（2）中觀體制層，社會-技術(shù)體制形成了MLP 中的中觀層次（郭丕斌等，2019）。具體由三個相互關(guān)聯(lián)的維度組成：第一，行動者和社會群體網(wǎng)絡(luò)，主要是指重要參與者、大型工業(yè)用戶等重要的參與者；第二，指導(dǎo)行為者活動的規(guī)范和認(rèn)知規(guī)則，正式規(guī)則的例子有法規(guī)、標(biāo)準(zhǔn)、法律，認(rèn)知規(guī)則的例子有信念、議程、指導(dǎo)原則、啟發(fā)式搜索等因素，規(guī)范性規(guī)則的例子有角色關(guān)系、行為規(guī)范；第三，材料和技術(shù)要素，這些包括資源、投入等（李慧和涂家豪，2020）。中觀體制層體設(shè)立了農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和農(nóng)業(yè)機械投入兩個條件。一是農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)聚集對農(nóng)業(yè)碳排放的影響具有雙重門檻效應(yīng)，隨著農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)聚集水平的提高，農(nóng)業(yè)碳排放量呈現(xiàn)出倒U 型；在農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)聚集水平較低時，農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)聚集對農(nóng)業(yè)碳排放的促進(jìn)作用最大，但隨著聚集水平發(fā)展到較高的程度，農(nóng)業(yè)碳排放的狀況會逐漸改善（雷振丹等，2020）。二是農(nóng)業(yè)機械投入。隨著農(nóng)業(yè)機械化水平的不斷提升，石油燃料等能源的消耗加速了農(nóng)業(yè)碳排放，但是隨著農(nóng)業(yè)機械使用率的提升，有利于更加高效地完成完成施肥、噴藥和灌溉等一些列流程，提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率（劉瓊和肖海峰，2020）。此時，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)將更加高效、低耗，一定程度上減少了碳排放。

（3）宏觀景觀層，宏觀層面是社會技術(shù)景觀層，是一個通常變化緩慢并影響生態(tài)位和政權(quán)動態(tài)的外生環(huán)境（Geels，2018）。宏觀景觀層設(shè)立了財政支農(nóng)水平和數(shù)字普惠金融兩個條件。財政支農(nóng)可以通過促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新、調(diào)整財政支出結(jié)構(gòu)，進(jìn)而提升農(nóng)業(yè)的全要素能源效率，達(dá)到降低碳排放的目的（韓金雨等，2021）。政府通過出臺財政優(yōu)惠政策為農(nóng)民使用新技術(shù)提供資金扶持，能夠有效推動農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力，從而降低碳減排成本（劉瓊和肖海峰，2020）。數(shù)字普惠金融：數(shù)字普惠金融為農(nóng)村地區(qū)發(fā)展奠定了資金良好基礎(chǔ)，使農(nóng)民對于農(nóng)業(yè)低碳轉(zhuǎn)型建設(shè)沒有后顧之憂（龐凌霄，2022）。同時，良好的數(shù)字普惠金融環(huán)境，有利于提升農(nóng)民的環(huán)保意識，補齊發(fā)展短板，進(jìn)而推動整個農(nóng)業(yè)的低碳轉(zhuǎn)型（程秋旺等，2022）。綜上所述，共構(gòu)建了數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施、農(nóng)村科研人力、農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、農(nóng)業(yè)機械投入、財政支農(nóng)水平、數(shù)字普惠金融6 個條件，具體理論模型如圖1 所示。

圖1 理論模型

三、研究方法與數(shù)據(jù)構(gòu)建

（一）NCA 與fsQCA 混合的方法

由Ragin（1987）提出的定性比較分析（qualitative comparative analy-sis，QCA）方法，最初主要應(yīng)用于政治學(xué)、社會學(xué)和管理學(xué)等學(xué)科，近年來學(xué)術(shù)界將其拓展到組織管理、戰(zhàn)略管理和技術(shù)應(yīng)用等領(lǐng)域（譚海波等，2019；Xie 和Wang，2020）。首先，模糊集定性比較分析（fsQCA）方法堅持從案例導(dǎo)向出發(fā)研究組合現(xiàn)象，實現(xiàn)了理論與案例的對話，回應(yīng)了案例定性分析的“可推廣性”質(zhì)疑，彌補了大樣本分析對于定性解釋的不足（張明等，2019）。其次，與主要探索單一變量的“凈效應(yīng)”的傳統(tǒng)回歸分析方法相比，fsQCA 主要用于解決復(fù)雜類因果關(guān)系的問題，非常適合分析本文中前因條件組態(tài)與農(nóng)業(yè)低碳轉(zhuǎn)型的關(guān)系（Fainshmidt et al，2020）。

由Dul（2016）開發(fā)的必要性分析（NCA）方法能夠靈活、簡單地適用于各種性質(zhì)的前因條件對結(jié)果的必要性分析，對fsQCA 的必要性分析均是一種有效補充。相比于fsQCA 方法來說，必要性分析方法（NCA）不僅可以識別出農(nóng)業(yè)低碳轉(zhuǎn)型的必要條件，還可以分析出條件對結(jié)果影響的必要程度。特別是對于fsQCA 分析來說，數(shù)據(jù)變化不僅是“是”或“否”的結(jié)果，還包括詳細(xì)的隸屬分?jǐn)?shù)。因此在解決農(nóng)業(yè)低碳轉(zhuǎn)型問題上，使NCA 與fsQCA 結(jié)合能夠發(fā)揮出更大價值（Vis 和Dul，2018）。

本文首先用NCA 方法對農(nóng)業(yè)低碳轉(zhuǎn)型的前因條件進(jìn)行必要性檢驗，其次采用fsQCA 方法檢驗必要性分析結(jié)果的穩(wěn)健性，最后借助fsQCA 方法從組態(tài)視角出發(fā)，基于社會-技術(shù)轉(zhuǎn)型多層級框架的前因條件對農(nóng)業(yè)低碳轉(zhuǎn)型進(jìn)行跨案例比較分析，探索6 個前因條件產(chǎn)生的前因組態(tài)對于高水平農(nóng)業(yè)低碳轉(zhuǎn)型結(jié)果的影響。

（二）樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

本文將案例樣本定位到中國31 個?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市，因數(shù)據(jù)缺失，不包括港澳臺地區(qū)），樣本選取標(biāo)準(zhǔn)遵循fsQCA 方法中樣本選擇的兩點依據(jù)，即總體充分同質(zhì)性和內(nèi)部最大異質(zhì)性（查爾斯，2019）：首先在總體充分同質(zhì)性方面，選取的31 的省具有較好的代表性；其次由樣本異質(zhì)性要求可得，各省市的經(jīng)濟發(fā)展水平和資源稟賦不同，可形成相互比較。在數(shù)據(jù)選擇上，由于2017 年10 月黨的十九大提出，實施農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)、堅持綠色興農(nóng)是推進(jìn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化轉(zhuǎn)型、踐行鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的重要路徑，并將實施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略作為的重大歷史任務(wù)寫入黨章，在我國“三農(nóng)”發(fā)展的歷史進(jìn)程上具有重要意義；同時考慮到農(nóng)業(yè)低碳轉(zhuǎn)型實施效果具有滯后效應(yīng)。因此本文對條件的測量采用2018 年數(shù)據(jù)，對結(jié)果的測量采用2019 年數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)主要來源于《中國統(tǒng)計年鑒》和《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》。

（三）測量與校準(zhǔn)

1.結(jié)果測量（農(nóng)業(yè)碳排放效率）

農(nóng)業(yè)碳排放效率的提升是推動農(nóng)業(yè)低碳轉(zhuǎn)型、實現(xiàn)雙碳目標(biāo)的關(guān)鍵。農(nóng)業(yè)碳排放效率越高，其在相同農(nóng)業(yè)投入下所產(chǎn)出的經(jīng)濟價值越高或產(chǎn)生的碳排放越少，越有利于地區(qū)農(nóng)業(yè)低碳轉(zhuǎn)型。因此本文借鑒尚杰等（2022）的研究，通過構(gòu)建農(nóng)業(yè)碳排放效率投入產(chǎn)出指標(biāo)體系，對2019 年農(nóng)業(yè)碳排放效率進(jìn)行衡量。

2.條件測量

數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施：借鑒趙云輝等（2021）的測量方法，使用每百萬人口的互聯(lián)網(wǎng)寬帶的接入戶數(shù)表示。農(nóng)村科研人力：借鑒程秋旺等（2022）的測量方法，使用農(nóng)村平均受教育年限表示。農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)：借鑒黃曉慧等（2022）的測量方法，采用農(nóng)業(yè)產(chǎn)值占農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值表示。農(nóng)業(yè)機械投入：采用農(nóng)業(yè)機械化總動力與農(nóng)作物總播種面積比值（千米/公頃）表示（劉瓊和肖海峰，2020）。財政支農(nóng)水平：采用各地區(qū)農(nóng)林水支出占地方一般公共預(yù)算支出比例表示（黃曉慧等，2022）。數(shù)字普惠金融：采用北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)（2011—2018 年）進(jìn)行分析。變量測量標(biāo)準(zhǔn)和數(shù)據(jù)來源見表2，數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計結(jié)果見表3。

表2 變量測量標(biāo)準(zhǔn)和數(shù)據(jù)來源

表3 描述性統(tǒng)計

3.數(shù)據(jù)校準(zhǔn)

參照已有研究（譚海波等，2019），并結(jié)合本文案例數(shù)據(jù)分布，本文將完全隸屬、交叉點和完全不隸屬分別設(shè)置為95%分位數(shù)、50%分位數(shù)和5%分位數(shù)；各條件和結(jié)果的具體校準(zhǔn)數(shù)據(jù)見表4。

表4 條件與結(jié)果的校準(zhǔn)

四、數(shù)據(jù)分析與實證結(jié)果

（一）單個條件的必要性分析

NCA 除了可以識別特定條件是否為某一結(jié)果的必要條件外，還可以分析其效應(yīng)量（effect size），效應(yīng)量代表產(chǎn)生特定結(jié)果需要必要條件的最低水平（杜運周等，2020）。在分析其效應(yīng)量時，常使用上限回歸（CR）和上限包絡(luò)（CE）分析分別生成對應(yīng)函數(shù)，得到其效應(yīng)量。效應(yīng)量取值在0～1，取值越小代表效應(yīng)越小（Dul，2016）。在NCA 方法中，當(dāng)前因條件的效應(yīng)量不小于0.1（Dul，2016）且P顯著（Dul et al，2020）時，產(chǎn)生必要條件。

表5 報告了NCA 方法對單個條件的必要性分析結(jié)果。本文對于各變量分別用CR 與CE 兩種方法計算其效應(yīng)量，根據(jù)NCA 的分析結(jié)果判斷其是否為必要條件。由表5 可以看出，盡管前因條件的效應(yīng)量均小于0.1，但是其P均不顯著。因此6 個前因條件均不構(gòu)成農(nóng)業(yè)低碳轉(zhuǎn)型的必要條件。

表5 NCA 方法單個條件的必要條件分析結(jié)果

表6 報告了前因條件的瓶頸水平分析結(jié)果。見表6，如要達(dá)到50%的農(nóng)業(yè)低碳轉(zhuǎn)型水平，需要農(nóng)村科研人力3.8%水平的制度質(zhì)量；要達(dá)到60%的數(shù)字普惠金融水平，需要數(shù)字普惠金融1.8%水平的制度質(zhì)量。而其他5 個前因變量不存在瓶頸水平。

表6 NCA 方法瓶頸水平（%）分析結(jié)果

為了檢驗NCA 結(jié)果的穩(wěn)定性，本文進(jìn)一步使用fsQCA 方法檢驗必要條件。fsQCA 方法中必要條件檢驗的標(biāo)準(zhǔn)是看其一致性水平高低（Mingyue et al，2022），本文依據(jù)以往研究標(biāo)準(zhǔn)（唐開翼等，2021），將一致性水平閾值設(shè)為0.9，并通過fsQCA3.0 軟件對各條件是否構(gòu)成高/低水平農(nóng)業(yè)碳排放效率的影響因素進(jìn)行“必要性”分析。具體分析結(jié)果見表7，其中7 個條件對高水平農(nóng)業(yè)碳排放效率和低水平農(nóng)業(yè)碳排放效率影響的一致性水平均小于0.9。因此不能構(gòu)成必要條件，這一結(jié)果與NCA 結(jié)果一致，體現(xiàn)了農(nóng)業(yè)低碳轉(zhuǎn)型的復(fù)雜性，進(jìn)一步說明了應(yīng)重點探討技術(shù)、組織、環(huán)境三方面條件聯(lián)動對結(jié)果的協(xié)同效應(yīng)。

表7 fsQCA 方法單個條件的必要性分析結(jié)果

（二）條件組態(tài)的充分性分析

充分條件指前因條件組合充分地產(chǎn)生結(jié)果（Dul，2016）。充分性分析的一致性水平不應(yīng)低于0.75；頻數(shù)閾值的設(shè)定則需要根據(jù)樣本規(guī)模進(jìn)行調(diào)整，中小樣本可以為1，而大樣本應(yīng)大于1（張明等，2019）?；诂F(xiàn)有研究成果（陶克濤等，2021），結(jié)合本文案例數(shù)據(jù)分布，將一致性閾值設(shè)為0.8，頻數(shù)閾值設(shè)為1，一致性門檻值（PRI） 設(shè)為0.7。

表8 共呈現(xiàn)出5 條路徑，單個解和總體解的一致性水平均高于0.89，大于可接受的最低標(biāo)準(zhǔn)0.75（查爾斯，2019）。因此5 條路徑的前因組態(tài)可以視為高水平農(nóng)業(yè)低碳轉(zhuǎn)型的充分條件組合，其中總體解一致性為0.885，表明在滿足這5 組條件組態(tài)案例中，有88.5%的可能性達(dá)到高水平綠色智慧建設(shè)水平，具體分為以下兩種類型路徑。

表8 高水平農(nóng)業(yè)低碳轉(zhuǎn)型路徑的前因組態(tài)分析

1.“數(shù)字基礎(chǔ)+數(shù)字金融”雙重驅(qū)動型

組態(tài)1 中數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施和數(shù)字普惠金融為核心存在條件，農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)為邊緣存在條件，農(nóng)業(yè)機械投入和財政支農(nóng)水平為邊緣缺乏條件，農(nóng)村科研人力不確定。表明在農(nóng)村數(shù)字普惠金融和數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施普遍提高的共同作用下，結(jié)合農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的邊緣作用，能夠顯著推動農(nóng)業(yè)低碳轉(zhuǎn)型進(jìn)程。該組態(tài)的一致性為0.929，表明有92.9%的可能性達(dá)到高水平農(nóng)業(yè)低碳轉(zhuǎn)型狀態(tài)；原始覆蓋度為0.279，唯一覆蓋度為0.073，表明約有27.9%的案例能夠解釋該組態(tài)，并且約有7.3%的案例僅能被該組態(tài)所解釋。組態(tài)2 中數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施和數(shù)字普惠金融為核心存在條件，農(nóng)業(yè)機械投入為邊緣存在條件，農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和財政支農(nóng)水平為邊緣缺乏條件，農(nóng)村科研人力不確定。表明在數(shù)字普惠金融和數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施水平普遍提高的共同作用下，結(jié)合農(nóng)業(yè)機械投入的邊緣作用，能夠顯著推動農(nóng)業(yè)低碳轉(zhuǎn)型進(jìn)程。該組態(tài)的一致性為0.916，表明有91.6%的可能性達(dá)到高水平農(nóng)業(yè)低碳轉(zhuǎn)型狀態(tài)；原始覆蓋度為0.382，唯一覆蓋度為0.051，表明約有38.2%的案例能夠解釋該組態(tài)，并且約有5.1%的案例僅能被該組態(tài)所解釋。組態(tài)3 中數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施和數(shù)字普惠金融為核心存在條件，農(nóng)村科研人力和農(nóng)業(yè)機械投入為邊緣存在條件，農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)為邊緣缺乏條件，財政支農(nóng)水平不確定。表明在數(shù)字普惠金融和數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施水平普遍提高的共同作用下，結(jié)合農(nóng)村科研人力和農(nóng)業(yè)機械投入的邊緣作用，能夠顯著推動農(nóng)業(yè)低碳轉(zhuǎn)型進(jìn)程。該組態(tài)的一致性為0.902，表明有90.2%的可能性達(dá)到高水平農(nóng)業(yè)低碳轉(zhuǎn)型；原始覆蓋度為0.347，唯一覆蓋度為0.021，表明約有34.7%的案例能夠解釋該組態(tài)，并且約有2.1%的案例僅能被該組態(tài)所解釋。

可以看出組態(tài)1～組態(tài)3 的核心條件涉及數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施和數(shù)字普惠金融。因此將其命名為“數(shù)字基礎(chǔ)+數(shù)字金融”雙重驅(qū)動型。地區(qū)數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的提升能夠有效推動信息技術(shù)的發(fā)展水平，而數(shù)字金融正是依靠信息技術(shù)與傳統(tǒng)金融相結(jié)合，進(jìn)行新一代的網(wǎng)上支付、網(wǎng)上貸款等金融業(yè)務(wù)。農(nóng)村數(shù)字金融的普惠程度提升，能夠推動農(nóng)業(yè)的市場化水平，進(jìn)而推進(jìn)數(shù)字技術(shù)的發(fā)展。在信息基礎(chǔ)和數(shù)字金融的推動下，數(shù)字技術(shù)能夠有效運用到農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、運輸、銷售的各個環(huán)節(jié)，有效降低農(nóng)作物供應(yīng)鏈過程中產(chǎn)生的碳排放，推動農(nóng)業(yè)低碳轉(zhuǎn)型進(jìn)程。

2.“科研人力+機械投入”雙重驅(qū)動型

組態(tài)4 和組態(tài)5 均呈現(xiàn)出，農(nóng)村科研人力和農(nóng)業(yè)機械投入為核心存在條件，財政支農(nóng)水平為核心缺乏條件。因此將其歸類為“科研人力+機械投入”雙重驅(qū)動型。表明在農(nóng)村科研人力和農(nóng)業(yè)機械投入共同核心作用下，即使財政支農(nóng)水平較低，也可以達(dá)到高水平的農(nóng)業(yè)低碳轉(zhuǎn)型。其中組態(tài)4 的農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)為邊緣存在條件，數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施為邊緣缺乏條件，數(shù)字普惠金融不確定。該組態(tài)的一致性水平為0.896，表明組態(tài)4 有89.6%的可能性達(dá)到高水平農(nóng)業(yè)低碳轉(zhuǎn)型的建設(shè)狀態(tài)；原始覆蓋度為0.304，表明約30.4%的案例能夠解釋該組態(tài)；唯一覆蓋度為0.092，表明約9.2%的案例僅能被該組態(tài)所解釋。組態(tài)5 中農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和數(shù)字普惠金融為邊緣存在條件，數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施不確定。該組態(tài)的一致性水平為0.891，表明組態(tài)5 有89.6%的可能性達(dá)到高水平的農(nóng)業(yè)低碳轉(zhuǎn)型；原始覆蓋度為0.349，表明約34.9%的案例能夠解釋該組態(tài)；唯一覆蓋度為0.005，表明約0.5%的案例僅能被該組態(tài)所解釋。

（三）穩(wěn)健性檢驗

一致性水平改變和校準(zhǔn)標(biāo)準(zhǔn)不同均會影響邏輯最小化的真值表行（組態(tài)）的數(shù)量，進(jìn)而對結(jié)果產(chǎn)生影響（查爾斯，2019）。本文通過改變校準(zhǔn)區(qū)間和一致性閾值兩種途徑對結(jié)果進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗，具體包括用6%，96%來代替5%、95%來調(diào)整校準(zhǔn)區(qū)間；調(diào)整一致性閾值從0.8 下調(diào)至0.76。通過檢驗發(fā)現(xiàn)結(jié)果組態(tài)之間雖有微弱變化，但仍具有清晰的子集關(guān)系。因此認(rèn)為研究結(jié)論具有良好的穩(wěn)健性。

五、中國東部、中部、西部農(nóng)業(yè)低碳轉(zhuǎn)型差異化路徑研究

為實現(xiàn)2030 年碳達(dá)峰、2060 年碳中和的雙碳目標(biāo)，作為重要碳排放來源的農(nóng)業(yè)活動，承擔(dān)著重要責(zé)任。但是由于經(jīng)濟水平和資源稟賦的差異，農(nóng)業(yè)低碳轉(zhuǎn)型水平存在明顯的區(qū)域異質(zhì)性。另外，不同制度環(huán)境的差異也可能導(dǎo)致技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施、財政支農(nóng)水平及農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等對農(nóng)業(yè)低碳轉(zhuǎn)型進(jìn)程產(chǎn)生不同的作用效果。因此本文將全樣本數(shù)據(jù)分為東部、中部、西部三類，并運用fsQCA 方法進(jìn)行差異化路徑分析。校準(zhǔn)過程中，一致性水平分別設(shè)為0.92、0.94、0.97；頻數(shù)閾值均設(shè)為1，PRI 分別設(shè)為0.80、0.90、0.90。通過對6 個條件進(jìn)行組態(tài)分析，探索在利基層、體制層和景觀層的共同作用下，不同區(qū)域的農(nóng)業(yè)低碳轉(zhuǎn)型路徑，具體組態(tài)結(jié)果見表9。

由表9 可以看出，中國東、中、西部地區(qū)農(nóng)業(yè)低碳轉(zhuǎn)型路徑具有明顯差異。整體來看，共存在7 種組態(tài)，一致性均高于0.85，大于可接受的最低標(biāo)準(zhǔn)0.75。因此7 條路徑的前因組態(tài)可以視為高水平農(nóng)業(yè)低碳轉(zhuǎn)型的充分條件組合。

表9 東、中、西部高水平農(nóng)業(yè)低碳轉(zhuǎn)型路徑的前因組態(tài)分析

東部地區(qū)：組態(tài)1～組態(tài)3 為東部地區(qū)的農(nóng)業(yè)低碳轉(zhuǎn)型路徑。其中組態(tài)1 中農(nóng)村科研人力為核心存在條件；組態(tài)2 和組態(tài)3 中均呈現(xiàn)出，數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施為核心存在條件，科研人力資本為核心缺乏條件。由于三組組態(tài)的核心條件均在利基層。因此可以看出利基層在東部地區(qū)農(nóng)業(yè)低碳轉(zhuǎn)型進(jìn)程中發(fā)揮著舉足輕重的作用。由于東部地區(qū)經(jīng)濟發(fā)達(dá)，數(shù)字化水平相對較高，擁有較為完善的技術(shù)基礎(chǔ)和人力資本。因此在科研人力資本的核心作用下，即使數(shù)字化基礎(chǔ)顯著缺乏，在聯(lián)合邊緣存在條件（農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、農(nóng)業(yè)機械投入）的共同作用下，也能夠達(dá)到高水平的農(nóng)業(yè)低碳轉(zhuǎn)型效果；在數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的核心作用下，能夠有效降低數(shù)字技術(shù)發(fā)展的交易成本，即使科研人力資本顯著缺乏，在聯(lián)合其他邊緣存在條件的共同作用下，也能夠推動農(nóng)業(yè)低碳轉(zhuǎn)型進(jìn)程。因此利基層的發(fā)展對東部地區(qū)尤為重要，能夠有效提升農(nóng)業(yè)碳排放效率，降低農(nóng)業(yè)碳排放。

中部地區(qū)：組態(tài)4、組態(tài)5 為中部地區(qū)農(nóng)業(yè)低碳轉(zhuǎn)型路徑，兩組組態(tài)的核心存在條件均為農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和數(shù)字普惠金融，體現(xiàn)出農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和數(shù)字普惠金融的協(xié)同作用對中部地區(qū)農(nóng)業(yè)碳排放效率水平提升的重要性。由于中部地區(qū)農(nóng)業(yè)大省較多，如河南、河北、四川、內(nèi)蒙古等地，農(nóng)業(yè)種植面積較大，但經(jīng)濟發(fā)展水平相對東部較低。因此實施農(nóng)村數(shù)字金融對農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展和農(nóng)業(yè)低碳轉(zhuǎn)型具有較大的促進(jìn)作用，在農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不斷提升的同時，引入數(shù)字平臺，有助于激勵農(nóng)民進(jìn)行農(nóng)業(yè)碳減排工作，進(jìn)而減少傳統(tǒng)金融機構(gòu)的服務(wù)成本和交易成本。

西部地區(qū)：組態(tài)6、組態(tài)7 為西部地區(qū)農(nóng)業(yè)低碳轉(zhuǎn)型路徑，兩組組態(tài)均呈現(xiàn)出，數(shù)字普惠金融為核心存在條件，科研人力資本為核心缺乏條件。體現(xiàn)出數(shù)字普惠解金融對西部地區(qū)的重要性，即使在科研人資資本顯著缺少的情況下，也能夠通過數(shù)字普惠金融的核心作用，推動西部地區(qū)的低碳化進(jìn)程。西部地區(qū)大多地處沙漠、高原等生態(tài)脆弱帶，水土流失嚴(yán)重，農(nóng)業(yè)技術(shù)水平相對落后，隨著城市化進(jìn)程的加速，西部地區(qū)的大量人口流入城市，造成城市的人才集聚現(xiàn)象，推動了整個城市的經(jīng)濟發(fā)展。但是造成農(nóng)村人才流失現(xiàn)象嚴(yán)重，無法更好地完成農(nóng)業(yè)低碳技術(shù)研究和農(nóng)業(yè)低碳轉(zhuǎn)型進(jìn)程的管理工作。同時，西部地區(qū)大多城市屬于經(jīng)濟欠發(fā)達(dá)地區(qū)，數(shù)字技術(shù)相對欠缺，而數(shù)字普惠金融是實現(xiàn)鄉(xiāng)村振興的重要手段，其普惠性和共享性能夠更好地滿足小微企業(yè)的資金需求；政府也高度重視農(nóng)業(yè)低碳轉(zhuǎn)型問題，正在加大對數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的通入，這為農(nóng)村數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展創(chuàng)造了良好的環(huán)境。因此大力推廣數(shù)字金融，能夠有效推動西部地區(qū)的農(nóng)業(yè)低碳轉(zhuǎn)型進(jìn)程。綜上所述，中國東、中、西部地區(qū)受微觀利基層、中觀體制層和宏觀景觀層等多方面因素的影響，導(dǎo)致不同地區(qū)的農(nóng)業(yè)碳減排路徑也存在顯著差異。

六、研究結(jié)論與政策建議

（一）研究結(jié)論

本文基于MPL 框架，運用fsQCA 方法，以中國31 個?。ㄒ驍?shù)據(jù)缺失，不包含港澳臺地區(qū)）作為觀測樣本進(jìn)行條件組態(tài)分析，探討了7 個影響因素對鄉(xiāng)村農(nóng)業(yè)低碳轉(zhuǎn)型的“聯(lián)合效應(yīng)”，揭示了影響農(nóng)業(yè)碳排放效率的核心條件及其復(fù)雜本質(zhì)?，F(xiàn)有研究結(jié)論如下：①從單一變量觀察，在NCA 和fsQCA 的雙重分析下，7 個前因條件均不構(gòu)成農(nóng)業(yè)碳排放的必要條件，說明單個要素并不構(gòu)成影響農(nóng)業(yè)碳排放效率的瓶頸條件，進(jìn)一步證明多因素聯(lián)合是驅(qū)動農(nóng)村農(nóng)業(yè)低碳轉(zhuǎn)型發(fā)展的有效途徑；②從整體路徑分析，發(fā)現(xiàn)高水平的農(nóng)業(yè)低碳轉(zhuǎn)型進(jìn)程是多因素的協(xié)同作用，結(jié)果共存在5 條動態(tài)組合路徑，具體可以歸納為兩類，分別是“數(shù)字基礎(chǔ)+數(shù)字金融”雙重驅(qū)動型路徑和“科研人力+機械投入”雙重驅(qū)動型路徑，以“殊途同歸”的方式影響著農(nóng)業(yè)的低碳化進(jìn)程；③從東部、中部、西部部分區(qū)域農(nóng)業(yè)低碳轉(zhuǎn)型路徑來看，東部地區(qū)主要是以技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施或科研人力資本為核心存在條件的利基層主導(dǎo)型，中部地區(qū)是農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和數(shù)字普惠金融為核心存在條件的體制層和景觀層共同主導(dǎo)型，西部地區(qū)是以數(shù)字普惠金融為核心存在條件的景觀層主導(dǎo)型，區(qū)域間治理路徑存在明顯差異，這也進(jìn)一步闡釋了造成高水平農(nóng)業(yè)低碳轉(zhuǎn)型異質(zhì)性的因素是千差萬別的。

（二）理論貢獻(xiàn)與政策啟示

1.理論貢獻(xiàn)

（1）本文從“組態(tài)視角”出發(fā)，應(yīng)用fsQCA 方法更加細(xì)粒度地解釋了條件之間的相互替代效應(yīng)和因果不對稱關(guān)系，發(fā)現(xiàn)多組態(tài)的組合路徑能夠達(dá)到殊途同歸的效果，這一發(fā)現(xiàn)是從整體視角解釋農(nóng)業(yè)低碳轉(zhuǎn)型路徑選擇的一種嶄新嘗試，也是對基于權(quán)變視角的影響因素研究的豐富和補充，在一定程度上推動了農(nóng)業(yè)低碳轉(zhuǎn)型研究從權(quán)變視角向組態(tài)視角的轉(zhuǎn)變。

（2）本文以社會-技術(shù)轉(zhuǎn)型多層級（MPL）框架為基礎(chǔ)，結(jié)合中國農(nóng)業(yè)低碳轉(zhuǎn)型的現(xiàn)狀和特點，考察微觀利基層、中觀體制層、宏觀景觀城三方面因素的聯(lián)動效應(yīng)，拓展了MPL 框架在農(nóng)業(yè)問題上的低碳轉(zhuǎn)型和可持續(xù)發(fā)展研究，是對研究框架的進(jìn)一步豐富和拓展。

（3）本文不僅探討了中國31 個省份的農(nóng)業(yè)低碳轉(zhuǎn)型進(jìn)程的前因組態(tài)，更進(jìn)一步分析出東、中、西部分地區(qū)的差異化治理路徑，有助于地方政府結(jié)合區(qū)域特點選擇針對性的農(nóng)業(yè)低碳治理模式。

2.政策啟示

（1）從整體治理視角出發(fā)，中央和地方政府應(yīng)明確農(nóng)業(yè)低碳轉(zhuǎn)型是實現(xiàn)雙碳目標(biāo)和可持續(xù)發(fā)展的必由之路，設(shè)立農(nóng)業(yè)低碳轉(zhuǎn)型的具體目標(biāo)，引導(dǎo)和推動農(nóng)業(yè)向低碳生產(chǎn)轉(zhuǎn)型；加強微觀利基層、中觀體制層和宏觀景觀層三方面因素的協(xié)調(diào)整合，竭力提升農(nóng)業(yè)碳排放效率。

（2）從分類型路徑研究出發(fā)，“數(shù)字基礎(chǔ)+數(shù)字金融”雙重驅(qū)動型路徑，應(yīng)注重鄉(xiāng)村數(shù)字基礎(chǔ)建設(shè)，推動農(nóng)村數(shù)字化發(fā)展；同時，應(yīng)借助金融平臺助力農(nóng)戶實現(xiàn)農(nóng)業(yè)碳減排，發(fā)揮政府、社會、企業(yè)三方優(yōu)勢，共同推進(jìn)農(nóng)業(yè)低碳轉(zhuǎn)型目標(biāo)的實現(xiàn)?！翱蒲腥肆?機械投入”雙重驅(qū)動型路徑，應(yīng)發(fā)揮農(nóng)業(yè)低碳創(chuàng)新力，建設(shè)農(nóng)業(yè)低碳轉(zhuǎn)型的管理平臺、服務(wù)平臺，打造信息集散中心，減少農(nóng)業(yè)碳排放管理的交易成本，從而形成以數(shù)字技術(shù)為中心的現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)；同時還需發(fā)揮人才培育力，為鄉(xiāng)村人才提供繼續(xù)教育、專業(yè)培訓(xùn)服務(wù)，推進(jìn)數(shù)字人才的建設(shè)工作，進(jìn)而提升創(chuàng)新率，推動農(nóng)業(yè)低碳轉(zhuǎn)型進(jìn)程；在農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展理念推動下，農(nóng)民在進(jìn)行機械投入時應(yīng)加大對農(nóng)業(yè)綠色新技術(shù)、新品種的使用，減少農(nóng)業(yè)碳排放。

（3）從中國東、中、西部分區(qū)域路徑研究出發(fā)，各地方政府應(yīng)結(jié)合區(qū)域資源稟賦和經(jīng)濟發(fā)展水平選擇差異化農(nóng)業(yè)低碳轉(zhuǎn)型路徑和具有針對性的治理模式。東部地區(qū)要繼續(xù)發(fā)揮自身優(yōu)勢，大力推進(jìn)數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和科研人力的培養(yǎng)，同時應(yīng)結(jié)合體制層和景觀層建設(shè)，發(fā)揮利基層與兩者的協(xié)同作用；中部地區(qū)應(yīng)大力發(fā)展數(shù)字金融，以數(shù)字金融推動農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整，加強農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和數(shù)字普惠金融的協(xié)同作用；西部地區(qū)應(yīng)制定數(shù)字普惠金融的轉(zhuǎn)型補貼和激勵政策，在鄉(xiāng)村大力推廣數(shù)字金融，推動農(nóng)業(yè)低碳轉(zhuǎn)型的發(fā)展進(jìn)程。

（三）不足與展望

雖然本文從組態(tài)視角探討了農(nóng)業(yè)低碳轉(zhuǎn)型路徑，彌補了權(quán)變視角下單一因素的凈效應(yīng)，但仍有不足之處。首先，在質(zhì)性分析上，雖然已對定性資料進(jìn)行補充，但仍同其他fsQCA 研究方法一樣，面臨如何深化質(zhì)性分析的共同挑戰(zhàn)。其次，在數(shù)據(jù)收集上，限于數(shù)據(jù)的可獲得性，只對中國31 個省份數(shù)據(jù)進(jìn)行了研究，在一定程度上影響了結(jié)論的可推廣性，未來可收集更多樣本，精確到地級市或區(qū)縣，對農(nóng)業(yè)低碳轉(zhuǎn)型的組態(tài)路徑進(jìn)行進(jìn)一步分析。最后，只對一年的靜態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，限制了研究結(jié)論在時間維度上的解釋力度，且鑒于fsQCA 方法對動態(tài)時間變化的應(yīng)用有待完善，未來可以對時序fsQCA 方法進(jìn)行合理發(fā)展，收集跨時間案例數(shù)據(jù)進(jìn)行研究。