模糊集定性比較分析方法下數(shù)字經(jīng)濟驅(qū)動鄉(xiāng)村振興的組態(tài)路徑

收稿日期：2024-02-21

基金項目：教育部人文社科青年項目（23VJC710135）

作者簡介：姚 倩（1987-），女，陜西西安人，講師，碩士，主要從事馬克思主義經(jīng)濟學(xué)、農(nóng)業(yè)經(jīng)濟研究，（電話）18629333326

（電子信箱）25867947@qq.com。

姚 倩. 模糊集定性比較分析方法下數(shù)字經(jīng)濟驅(qū)動鄉(xiāng)村振興的組態(tài)路徑［J］. 湖北農(nóng)業(yè)科學(xué)，2024，63（7）：244-249．

摘要：以構(gòu)造數(shù)字經(jīng)濟綜合評價指標(biāo)的4個分指標(biāo)及2個中介變量為條件變量，采用模糊集定性比較分析方法對組態(tài)路徑進行探究。根據(jù)熵值法測度，2016—2022年數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平綜合得分呈上升趨勢，其中全國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平綜合得分從2016年的0.091上升至2022年的0.257。2016—2022年鄉(xiāng)村振興發(fā)展水平綜合得分呈上升趨勢，其中，全國鄉(xiāng)村振興發(fā)展水平的綜合得分從2016年的0.228上升至2022年的0.394。在條件變量必要性驗證中，一致性結(jié)果均低于0.900，表明所有條件變量都不是結(jié)果變量的必要條件。在充分性驗證中，組態(tài)路徑R1的原始覆蓋度為0.513，組態(tài)路徑R2的原始覆蓋度為0.327，總體解覆蓋度為0.566，表明這2個條件組態(tài)均能夠?qū)︵l(xiāng)村振興水平上升的原因進行解釋。在組態(tài)路徑R1中，發(fā)展環(huán)境、人力資本均為核心條件，數(shù)字產(chǎn)業(yè)化、數(shù)字金融和技術(shù)創(chuàng)新水平為邊緣條件，發(fā)揮輔助作用，而產(chǎn)業(yè)數(shù)字化幾乎不起作用；在組態(tài)路徑R2中，發(fā)展環(huán)境、數(shù)字產(chǎn)業(yè)化、數(shù)字金融和技術(shù)創(chuàng)新水平屬于核心條件，產(chǎn)業(yè)數(shù)字化程度相對較低，人力資本幾乎不起作用，表明鄉(xiāng)村振興條件組態(tài)具有高數(shù)字經(jīng)濟、低產(chǎn)業(yè)數(shù)字化的特征。當(dāng)一致性的閾值增加后，鄉(xiāng)村振興水平的條件組態(tài)結(jié)果保持不變，表明模型具有較高的穩(wěn)定性。

關(guān)鍵詞：模糊集定性比較分析；數(shù)字經(jīng)濟；鄉(xiāng)村振興；組態(tài)路徑

中圖分類號：G647.38 文獻標(biāo)識碼：A

文章編號：0439-8114（2024）07-0244-06

DOI：10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2024.07.039 開放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識碼（OSID）：

The configuration path of digital economy driving rural revitalization under fuzzy set qualitative comparative analysis method

YAO Qian

（School of Marxism， Xi’an Open University， Xi’an 710042，China）

Abstract： Using four sub indicators and two intermediate variables as conditional variables to construct a comprehensive evaluation index for the digital economy， the fuzzy set qualitative comparative analysis method was used to explore the configuration path. According to the entropy method， the comprehensive score of the development level of the digital economy showed an upward trend from 2016 to 2022， with the national comprehensive score of the development level of the digital economy increasing from 0.091 in 2016 to 0.257 in 2022. The comprehensive score of rural revitalization development level showed an upward trend from 2016 to 2022， with the national comprehensive score of rural revitalization development level increasing from 0.228 in 2016 to 0.394 in 2022. In the necessity validation of conditional variables， the consistency results were all below 0.900， indicating that all conditional variables were not necessary conditions for the outcome variables. In the adequacy verification， the original coverage of configuration path R1 was 0.513， the original coverage of configuration path R2 was 0.327， and the overall coverage was 0.566， indicating that both conditional configurations could explain the reasons for the increase in rural revitalization level. In configuration path R1， development environment and human capital were the core conditions， while digital industrialization， digital finance， and technological innovation level were the marginal conditions， playing an auxiliary role， while industrial digitization had almost no effect；in the configuration path R2， the development environment， digital industrialization， digital finance， and technological innovation level were core conditions. The degree of industrial digitization was relatively low， and human capital was almost ineffective， indicating that the configuration of rural revitalization conditions had the characteristics of high digital economy and low industrial digitization. When the threshold for consistency increases， the condition configuration results of rural revitalization level remained unchanged， indicating that the model had high stability.

Key words： fuzzy set qualitative comparative analysis； digital economy； rural revitalization； configuration path

隨著數(shù)字經(jīng)濟迅猛發(fā)展和鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的實施，數(shù)字經(jīng)濟在促進鄉(xiāng)村振興中發(fā)揮著越來越重要的作用。數(shù)字經(jīng)濟以技術(shù)創(chuàng)新和信息化為基礎(chǔ)，通過數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用和創(chuàng)新，為農(nóng)村地區(qū)提供了新的發(fā)展機遇，推動了鄉(xiāng)村經(jīng)濟的轉(zhuǎn)型升級［1，2］。因此，深入研究數(shù)字經(jīng)濟驅(qū)動鄉(xiāng)村振興的組態(tài)路徑，探索適合鄉(xiāng)村地區(qū)的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展模式，具有重要的理論和實踐意義。傳統(tǒng)的路徑分析方法主要采用統(tǒng)計分析法，其主要通過收集和分析大量的統(tǒng)計數(shù)據(jù)研究數(shù)字經(jīng)濟與鄉(xiāng)村振興之間的相關(guān)關(guān)系。通過比較數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平（SJ）和鄉(xiāng)村經(jīng)濟增長率之間的相關(guān)性，探討數(shù)字經(jīng)濟對鄉(xiāng)村經(jīng)濟發(fā)展的影響程度［3，4］。但這種方法忽視了數(shù)字經(jīng)濟與鄉(xiāng)村振興之間的內(nèi)在機制和路徑，其只能提供相關(guān)性的信息，而不能深入揭示數(shù)字經(jīng)濟對鄉(xiāng)村振興的具體影響機制［5］。模糊集定性比較分析方法（Fuzzy set qualitative comparative analysis，fsQCA）是一種基于模糊數(shù)學(xué)理論的定性分析方法，適用于處理模糊和不確定性問題［6］。研究旨在基于模糊集定性比較分析方法，對數(shù)字經(jīng)濟驅(qū)動鄉(xiāng)村振興的組態(tài)路徑進行系統(tǒng)研究。研究的創(chuàng)新性在于與傳統(tǒng)的統(tǒng)計分析方法相比，模糊集定性比較分析方法有助于更好地處理模糊和不確定性問題，從而深入揭示數(shù)字經(jīng)濟對鄉(xiāng)村振興的具體影響機制。通過模糊集定性比較分析方法，有助于為鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的制定和實施提供科學(xué)依據(jù)。

1 數(shù)字經(jīng)濟驅(qū)動組態(tài)路徑

1.1 數(shù)字經(jīng)濟與鄉(xiāng)村振興發(fā)展水平的評價體系構(gòu)建

數(shù)字經(jīng)濟是一種新型的經(jīng)濟形態(tài)，其引發(fā)了社會和經(jīng)濟的整體性深刻變革。在當(dāng)前階段，數(shù)字化技術(shù)、產(chǎn)品與服務(wù)正全方位、多角度、多層次地加速滲透至傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)，實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化。同時，促進互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心建設(shè)與服務(wù)等相關(guān)數(shù)字產(chǎn)業(yè)鏈及產(chǎn)業(yè)集群的持續(xù)發(fā)展與壯大，即實現(xiàn)數(shù)字產(chǎn)業(yè)化［7，8］。在測度數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平方面，研究構(gòu)建了數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展測度指標(biāo)體系，該體系的一級指標(biāo)包含產(chǎn)業(yè)數(shù)字化（Industrial digitization，ID）、數(shù)字產(chǎn)業(yè)化（Digital industrialization，DI）、發(fā)展環(huán)境（Development environment，DE）、數(shù)字金融（Digital finance，DF）4個維度。數(shù)字經(jīng)濟指標(biāo)評價體系如圖1所示。

鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略是習(xí)近平總書記在黨的十九大報告中提出的戰(zhàn)略。十九大報告指出，農(nóng)業(yè)農(nóng)村農(nóng)民問題是關(guān)系國計民生的根本性問題，必須始終把解決好“三農(nóng)”問題作為全黨工作的重中之重，實施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略［9-11］。為了實現(xiàn)鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略，政府制定了5個維度的總要求，其中包括治理有效、鄉(xiāng)風(fēng)文明、產(chǎn)業(yè)興旺、生活富裕以及生態(tài)宜居，構(gòu)建測度指標(biāo)體系以評估鄉(xiāng)村振興的發(fā)展水平。針對鄉(xiāng)村振興和數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的測度，研究引入熵權(quán)法。熵權(quán)法是一種客觀賦權(quán)方法，基于信息熵理論，通過計算各指標(biāo)的信息熵來確定權(quán)重。在鄉(xiāng)村振興和數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的測度中，熵權(quán)法可以用來處理多指標(biāo)綜合評價問題。具體而言，通過數(shù)據(jù)標(biāo)準化、信息熵的計算和權(quán)重的確定，可以得到各指標(biāo)的權(quán)重，為綜合評價提供依據(jù)。該方法能顯著提高指標(biāo)數(shù)據(jù)間的對比度和分辨率，有效避免因指標(biāo)數(shù)據(jù)差異過小而導(dǎo)致分析評價困難等問題，具有較強的客觀性、較高的精確度和科學(xué)性等特點。

首先對原始數(shù)據(jù)進行標(biāo)準化處理，公式如下。

[Y′ij=0.000 1+Yij-min（Yj）max（Yj）-min（Yj）] （1）

式中，[Y′ij]為標(biāo)準化后的指標(biāo)值；[Yij]為樣本的指標(biāo)值；[min（Yj）]、[max（Yj）]分別為指標(biāo)最小值與最大值；i為第i個樣本；j為第j項評價指標(biāo)。

其次對信息熵進行計算，公式如下。

[ej=-1lnsi=1sY′iji=1sY′ijlnY′iji=1sY′ij] （2）

式中，[ej]為信息熵；[s]為樣本個數(shù)。

計算指標(biāo)的權(quán)重，公式如下。

[wj=1-ejj=1t（1-ej）] （3）

式中，[wj]為指標(biāo)權(quán)重；[t]為評價指標(biāo)的數(shù)量。

最后進行綜合指數(shù)的計算，公式如下。

[Ui=j=1twjY′ij] （4）

式中，[Ui]為綜合指數(shù)。

描述性統(tǒng)計分析中，標(biāo)準差的計算公式如下。

[σ=i=1s（xi-u）/s1/2] （5）

式中，[σ]為標(biāo)準差；[u]為樣本均值。

1.2 基于模糊集定性比較分析方法的組態(tài)路徑

傳統(tǒng)的技術(shù)經(jīng)濟范式逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)榱藬?shù)字化的經(jīng)濟范式。在農(nóng)業(yè)方面，數(shù)字技術(shù)正在融入農(nóng)業(yè)的各類場景，推動了農(nóng)業(yè)新業(yè)態(tài)商業(yè)模式的發(fā)展。通過數(shù)字經(jīng)濟，農(nóng)業(yè)種植與養(yǎng)殖、農(nóng)產(chǎn)品價格、市場需求、惠農(nóng)政策等信息在互聯(lián)網(wǎng)上公開傳遞，為農(nóng)村居民的生產(chǎn)和生活帶來便利。農(nóng)民能更深入地了解政策法規(guī)及市場供求，使農(nóng)業(yè)生產(chǎn)更精確高效。同時，數(shù)字經(jīng)濟能夠利用數(shù)字普惠金融技術(shù)為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供便捷的資金保障。此外，數(shù)字經(jīng)濟能夠通過電子監(jiān)測、傳感器和數(shù)據(jù)分析等手段，減少農(nóng)業(yè)生產(chǎn)誤差，提高農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量，促進農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長。為探究數(shù)字經(jīng)濟驅(qū)動鄉(xiāng)村振興的作用機制，研究選取了技術(shù)創(chuàng)新水平（Technological innovation level，TIL）、人力資本（Human capital，HC）2條路徑加以分析。在技術(shù)創(chuàng)新水平方面，首先，引入先進的農(nóng)業(yè)科技和數(shù)字化技術(shù)，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的自動化程度、智能化水平和精細化管理能力，進而提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的效率和質(zhì)量。其次，通過技術(shù)創(chuàng)新培育和發(fā)展新興農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)，推動傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)向現(xiàn)代農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)變。例如，發(fā)展農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)分析等技術(shù)，可以推動農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的數(shù)字化、智能化和綠色化，實現(xiàn)農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展。最后，通過技術(shù)創(chuàng)新可以為農(nóng)村創(chuàng)業(yè)者提供更多的創(chuàng)業(yè)機會和創(chuàng)新平臺，激發(fā)農(nóng)民的創(chuàng)業(yè)潛力，推動農(nóng)村創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新的蓬勃發(fā)展。在人力資本方面，首先，通過教育培訓(xùn)和技能提升，農(nóng)民可以獲得更多的知識和技能，提高其從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和其他產(chǎn)業(yè)的能力，促進農(nóng)村經(jīng)濟的發(fā)展和產(chǎn)業(yè)的升級。其次，通過提高農(nóng)民的創(chuàng)新能力和創(chuàng)業(yè)精神培育農(nóng)村創(chuàng)業(yè)者和企業(yè)家，推動農(nóng)村經(jīng)濟的多元化發(fā)展。同時，提升人力資本也可以提供更多的就業(yè)機會，吸引年輕人回鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)就業(yè)，促進鄉(xiāng)村人口的流動和鄉(xiāng)村經(jīng)濟的振興?；跀?shù)字經(jīng)濟對鄉(xiāng)村振興的驅(qū)動作用，引入了中介效應(yīng)模型，其計算公式如下。中介效應(yīng)的檢驗流程如圖2所示。

[lnXZab=α0+α1lnSJab+∑n1αa+1lnYab+uablnWab=β0+β1lnSJab+∑n1βa+1lnYab+θablnXZab=γ0+γ1lnSJab+γ2lnWab+∑n1γa+1lnYab+εab]

（6）

式中，[a]為地區(qū)；[b]為年份；XZab為鄉(xiāng)村振興發(fā)展水平；Wab為中間變量；SJab為數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平；[uab]、[θab]、[εab]為隨機擾動項；[α]、[β]、[γ]表示對應(yīng)的參數(shù)；[α0]、[α1]、[αa+1]、[β0]、[β1]、[βa+1]、[γ0]、[γ1]、[γ2]、[γa+1]為中介效應(yīng)模型中的系數(shù)，用于表示因變量和中介變量在特定情況下的預(yù)期值；[Yab]為控制變量。

本研究以構(gòu)造數(shù)字經(jīng)濟綜合評價指標(biāo)的4個分指標(biāo)及2個中介變量為條件變量，采用模糊集定性比較分析方法對組態(tài)路徑進行探究。fsQCA主要用于研究和比較多個條件對某個特定結(jié)果的影響。該方法是在模糊集理論的基礎(chǔ)上發(fā)展起來的，旨在處理模糊和不確定性的問題。在研究復(fù)雜的社會科學(xué)問題，特別是當(dāng)變量之間存在模糊性和多樣性時，fsQCA可以幫助研究人員理解和解釋不同條件如何影響特定的結(jié)果，并識別出哪些條件是必要的或足夠的。通過將定性數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為模糊集，并運用模糊邏輯運算和模糊推理方法，fsQCA方法能夠從一個相對小的樣本中提取出條件與結(jié)果之間的關(guān)聯(lián)性。fsQCA的一般步驟如圖3所示。

2 數(shù)字經(jīng)濟驅(qū)動鄉(xiāng)村振興的組態(tài)路徑分析

運用熵權(quán)法測度2016—2022年的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平及鄉(xiāng)村振興發(fā)展水平，結(jié)果如圖4所示。由圖4a可知，在全國范圍內(nèi)，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的綜合得分從2016年的0.091上升至2022年的0.257，呈上升趨勢。進一步分析不同地區(qū)的發(fā)展情況，東部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的綜合得分從2016年的0.159上升至2022年的0.437。中部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的綜合得分從0.051上升至0.193。西部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的綜合得分從2016年的0.042上升至2022年的0.175，上升了0.133。數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平在近7年時間得到了很好的提升。由圖4b可知，鄉(xiāng)村振興發(fā)展水平的綜合得分呈上升趨勢，其中，全國鄉(xiāng)村振興發(fā)展水平的綜合得分從2016年的0.228上升至2022年的0.394。進一步分析不同地區(qū)的發(fā)展情況，東部地區(qū)鄉(xiāng)村振興發(fā)展水平的綜合得分從2016年的0.275上升至2022年的0.446。中部地區(qū)鄉(xiāng)村振興發(fā)展水平的綜合得分從2016年的0.201上升至2022年的0.364，上升了0.163。西部地區(qū)的綜合得分從2016年的0.174上升至2022年的0.344，上升了0.170。中國在推動鄉(xiāng)村振興發(fā)展方面所做的努力取得了積極的成果。

在fsQCA方法中，首先需要確定條件變量與結(jié)果變量，各變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果如表1所示。

為了直觀揭示數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)與鄉(xiāng)村振興指數(shù)之間的關(guān)系，本研究繪制了二者的散點圖及擬合直線，如圖5所示。各地區(qū)的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平與鄉(xiāng)村振興指數(shù)之間呈現(xiàn)出顯著正向相關(guān)性。

采用一致性檢驗來評估條件變量的一致性程度，一致性大于0.900時說明其屬于結(jié)果變量的必要條件。由圖6a可知，所有條件變量的一致性均低于0.900，表明這些條件變量都不是結(jié)果變量的必要條件。由圖6b可知，SJ的覆蓋度最高達0.753，其次是HC，其覆蓋度高達0.726；DF與TIL的覆蓋度相對較低，分別為0.593、0.532。說明SJ和HC能更全面地處理數(shù)據(jù)，覆蓋到更多的情況和特征，具有較高的數(shù)據(jù)處理能力。

本研究通過一致性閾值和不一致性的比例減少（Reduction of partial redundancy information，PRI）來分析條件變量是否是結(jié)果變量的充分條件。PRI用于確保同一個條件組態(tài)既能推導(dǎo)出結(jié)果集合，又不能推導(dǎo)出結(jié)果集合之外的值。研究設(shè)定案例頻數(shù)閾值為1.0，一致性閾值為0.800，PRI為0.700。若條件組態(tài)的一致性閾值和PRI分別超過0.800和0.700時，參與判斷的條件組態(tài)則被判定為結(jié)果變量的子集。在構(gòu)建真值表的過程中，根據(jù)所選閾值可得到簡約解、復(fù)雜解及中間解。分別定義邊緣條件與核心條件，僅中間解的條件變量定義為邊緣條件，若同時存在中間解和簡約解，則定義為核心條件。條件組態(tài)構(gòu)成如圖7所示。在組態(tài)路徑R1中，發(fā)展環(huán)境、人力資本均為核心條件；數(shù)字產(chǎn)業(yè)化、數(shù)字金融和技術(shù)創(chuàng)新水平為邊緣條件，發(fā)揮輔助作用；而產(chǎn)業(yè)數(shù)字化幾乎不起作用。組態(tài)路徑R2中，發(fā)展環(huán)境、數(shù)字產(chǎn)業(yè)化、數(shù)字金融和技術(shù)創(chuàng)新水平屬于核心條件；產(chǎn)業(yè)數(shù)字化程度相對較低，人力資本幾乎不起作用。說明組態(tài)路徑R2具有高數(shù)字經(jīng)濟、低產(chǎn)業(yè)數(shù)字化的特征。

條件組態(tài)的檢驗結(jié)果如表2所示，組態(tài)路徑R1的原始覆蓋度為0.513，組態(tài)路徑R2的原始覆蓋度為0.327，總體解覆蓋度為0.566。表明這2個條件組態(tài)均能對鄉(xiāng)村振興水平提升的原因進行解釋。此外，組態(tài)路徑R1與組態(tài)路徑R2的一致性及總體解一致性均超過0.800，說明R1與R2組態(tài)能夠有效促進鄉(xiāng)村振興發(fā)展。

對組態(tài)分析的穩(wěn)定性進行檢驗，主要采用提高一致性閾值的方式，一致性閾值上升至0.850，穩(wěn)定性檢驗結(jié)果如圖8所示。當(dāng)增加一致性閾值后，組態(tài)路徑R1中的核心條件為發(fā)展環(huán)境、人力資本，邊緣條件為數(shù)字產(chǎn)業(yè)化、數(shù)字金融和技術(shù)創(chuàng)新水平。組態(tài)路徑R2中發(fā)展環(huán)境、數(shù)字產(chǎn)業(yè)化、數(shù)字金融和技術(shù)創(chuàng)新水平屬于核心條件，說明組態(tài)分析結(jié)果的穩(wěn)健性。

3 小結(jié)

鄉(xiāng)村振興是當(dāng)前中國經(jīng)濟發(fā)展的重要戰(zhàn)略方向之一，而數(shù)字經(jīng)濟作為新興經(jīng)濟形態(tài)，對鄉(xiāng)村振興的推動作用日益凸顯。本研究通過模糊集定性比較分析方法揭示數(shù)字經(jīng)濟驅(qū)動鄉(xiāng)村振興的條件組態(tài)路徑。結(jié)果表明，根據(jù)熵值法測度，2016—2022年數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平綜合得分呈上升趨勢，其中全國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平綜合得分從2016年的0.091上升至2022年的0.257。2016—2022年鄉(xiāng)村振興發(fā)展水平綜合得分呈上升趨勢，其中，全國鄉(xiāng)村振興發(fā)展水平的綜合得分從2016年的0.228上升至2022年的0.394。

在條件變量必要性驗證中，一致性結(jié)果均低于0.900，表明所有條件變量都不是結(jié)果變量的必要條件。在充分性驗證中，組態(tài)路徑R1的原始覆蓋度為0.513，R2的原始覆蓋度為0.327，總體解覆蓋度為0.566，表明這2個條件組態(tài)均能夠?qū)︵l(xiāng)村振興水平上升的原因進行解釋。此外，R1與R2組態(tài)的一致性均超過了一致性閾值0.800，說明R1與R2組態(tài)能有效促進鄉(xiāng)村振興發(fā)展。當(dāng)一致性的閾值上升至0.850后，提升鄉(xiāng)村振興水平的條件組態(tài)與之前的結(jié)果保持一致，表明該模型具有較強的穩(wěn)定性。采用fsQCA方法確定鄉(xiāng)村振興的條件組態(tài)具有一定的穩(wěn)定性和可靠性，能夠深入研究數(shù)字經(jīng)濟驅(qū)動鄉(xiāng)村振興的機制。后續(xù)研究可關(guān)注數(shù)字經(jīng)濟對農(nóng)村居民生活質(zhì)量的提升效果，這對于鄉(xiāng)村振興的發(fā)展水平也起到一定影響作用。

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