MLP 框架下農業低碳轉型路徑的前因組態研究

李瑞峰，閆晨麗，李德龍，侯淑霞

（1.內蒙古財經大學 工商管理學院，呼和浩特 010070；2.內蒙古財經大學 商學院，呼和浩特 010070）

一、引言

隨著我國工業化、城鎮化快速推進，農村經濟取得了飛速發展（Zheng et al，2021），并在2020 年實現全面脫貧，但是隨之而來的農業污染和生態環境問題逐漸成為制約地區持續快速發展的瓶頸（張燕龍等，2021）。農業生產排放是產生溫室氣體的重要來源，由此產生的氣候變化會導致整體農業生產力下降，若不及時采取措施遏制氣候變暖的措施，將導致農業污染局勢進一步惡化（葉興慶等，2022）；并且隨著國家在巴黎協會上提出2030 年碳達峰，2060 年碳中和的緊急任務（吳立軍和曾繁華，2022），碳減排在推動農業溫室氣體減排方面更為迫切。因此提升農業碳排放效率成為農業經濟可持續發展的重要前提（尚杰等，2022）。

現階段關于鄉村農業低碳轉型的研究主要聚焦于以下三個方面：一是通過分析農業碳中和的重點難點，提出提高能源效率、改善土壤質量、推進可再生能源替代等可實施路徑（張燕龍等，2021）；二是集中于對農業碳排放效率、農業生態補償等方面的理論分析和模型構建（吳昊玥，2021；牛志偉和鄒昭晞，2019）；三是依托于計量模型，檢驗城鎮化（黃曉慧等，2022）、農業產業聚集（賀青等，2021）、財政支農水平（劉瓊和肖海峰，2020）等單一變量與農業低碳轉型的關系。但是農村農業低碳轉型問題并不是簡單地線性關系，其影響涉及多方面因素的協同作用，各因素之間往往產生牽一發而動全身的現象。因此從全景視角出發，探討農業低碳轉型路徑的前因組態具有重要理論意義和實踐價值。

鑒于此，本文在社會-技術轉型多層級（MLP）理論框架下，構建了農業低碳轉型的理論分析模型，并結合中國31 個省份（省、自治區、直轄市，不包含港澳臺地區）的案例數據，運用模糊集定性比較分析法（fsQCA）進行組態分析（林虹等，2021），最后對農業低碳轉型案例進行東、中、西部分區域路徑研究。本文主要解決以下幾個問題：①是否存在高/低水平農業低碳轉型路徑的必要條件；②影響高水平農業低碳轉型的條件組態有哪些？哪些條件發揮主要作用，哪些發揮次要作用？③在不同組態之間是否存在替代效應？④中國東部、中部、西部的農業低碳轉型路徑存在哪些差異？本文不僅有助于拓展農業低碳轉型的理論視角，加深對鄉村農業低碳轉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區域特點和資源稟賦，選擇合適的轉型路徑和有針對性的政策措施，進而實現鄉村農業低碳轉型。

二、文獻綜述與模型構建

（一）文獻綜述

現有關于農業低碳轉型路徑的研究主要聚焦在以下兩個方面。

第一，農業低碳轉型的實踐進展：農業低碳發展是推進農業現代化轉型的重要路徑（程秋旺等，2022），表1 為農業低碳轉型相關政策梳理。

表1 農業低碳轉型相關政策梳理

第二，農業低碳轉型的影響因素：在農業產業集聚分析方面，徐彬和周明天（2022）利用門檻模型從低碳視角對農業產業集聚與環境效率之間的關系進行研究，實證結果顯示兩者之間存在顯著的U 型曲線關系。在糧食主產區政策分析方面，楊晨等（2021）通過對糧食主產區政策的環境績效進行研究，發現糧食種植比重的增加是糧食主產區政策減碳的有效機制之一，實現了主產區種植結構的調整和規模效應，使農業碳排放總量減少了。在城鎮化分析方面，劉楊和劉鴻斌（2022）提出地區經濟發展水平和城鎮化率因素為農業碳排放量增加的主要因素，黃曉慧等（2022）進一步通過實證分析發現城鎮化不僅直接影響本省農業碳排放，也通過間接效應影響鄰省農業碳排放。農業低碳轉型的技術基礎方面，現階段數字技術的進步成為突破當前農業發展瓶頸，借助數字技術推動農業低碳發展，是當前中國面臨的重要任務（阮俊虎等，2020）。將數字技術納入農業系統，不僅有助于提升農業的生產效率（易加斌等，2021）；而且能夠促進數字技術與農業低碳化的深度融合，打造農業新業態（謝華玲等，2022）。與此同時，將數字技術與“雙碳”目標有機融合，能夠用數字化路徑實現農業“雙碳”目標和農業綠色轉型，進而實現農業系統的高效協調發展（程秋旺等，2022）。其中大數據、云計算等技術還可以進行風險甄別和風險定價，有利于數字普惠金融提供者將用戶散落信息進行收集、篩選，從而構建有效甄別優質借貸者、精準把握借貸者違約風險的征信系統，實現能源要素的高效率配置（閆桂權等，2022）。同時，經濟發展水平（鄧悅等，2021）、農業產業結構（胡婉玲等，2020）、綠色技術創新（張翼，2020）等因素也對碳減排起到一定作用。

綜上所述，現階段學者們有關于農業低碳轉型路徑的研究主要是從理論出發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，上述文獻為農業低碳轉型提供了理論依據，但是缺乏對歸因組態及不同組態驅動機制的深入探討，且現有定量分析大多探討單一變量之間的關系。其次，現有注重因果對稱關系的實證研究缺乏多重條件之間的協同效應研究和不對稱因果分析，忽略了促使農業低碳轉型路徑的差異化現象。最后，由農業低碳轉型的復雜性和動態性可知，單一因素變動往往會和其他因素產生聯動效應，產生牽一發而動全身的現象（譚海波等，2019）。因此在中國農業發展的具體實踐場景下，對農業低碳轉型的復雜機制和治理路徑仍有待進一步厘清，并提供更具信服力的解釋。

（二）理論視角：社會-技術轉型多層級（MLP）框架

近年來，社會-技術轉型理論成為研究可持續發展的重要理論框架（Geels et al，2017）。在社會-技術轉型分析框架下，創新不僅是多主體的非均衡動態交互過程，也是聚焦于實現社會可持續發展的目標導向過程（Geels et al，2017）。隨著研究的不斷深入，出現了許多用于分析社會-技術轉型的理論框架，其中以社會-技術轉型多層級（multi-level perspective，MLP）框架應用最為廣泛（Geels，2018），該理論框架強調系統間的相互作用，是對社會-技術轉型路徑的進一步優化（郭丕斌等，2019）。MLP 以整個系統為分析對象，通過宏觀、中觀和微觀三個層級之間動態協同和非均衡演化，推進系統的變革與創新，成為當前解決可持續發展問題的主流分析框架（Geels，2018）。

MLP 框架具體有三個層次構成，分別是微觀層面的創新利基層，中觀層面的社會-技術體制體系層和宏觀層面的社會-技術景觀層，3 個層級相互作用、協同演進，從而打破社會-技術系統固有的、穩定的演化路徑和方向（李慧和涂家豪，2020）。具體實踐中，是通過與相關技術、市場、政策、基礎設施、用戶實踐等要素相互作用，以創建更廣泛的社會-技術轉型系統（郭丕斌等，2019）。而農業低碳轉型問題，便是以微觀技術為基礎，通過農業低碳創新、變革，推動新興技術發展，進而應對中觀層面的社會-技術體制轉型問題。具體通過轉變產業結構、機械投入等要素，推動農業整體低碳轉型。而這一進程同樣離不開宏觀環境的支持，即需要政府協助和市場資金支持，來應對技術變遷。基于以上分析，本文在社會-技術轉型的多層級視角下，從宏觀、微觀、中觀三方面探索低碳轉型的影響因素，能夠進一步拓展MLP 模型在低碳轉型領域的應用，同時為農業低碳轉型提供重要理論依據和經驗方法。

（三）模型構建

（1）微觀利基層，即新技術出現的場所，可以是小的市場利基或技術利基，其中資源由研發實驗室或公共補貼提供（李慧和涂家豪，2020）。微觀利基層具體設立了數字基礎設施和農村科研人力兩個條件。數字基礎設施：大數據時代，數字基礎設施建設能夠有效降低政策制定的交易成本和信息成本，依托于數字基礎設施的數字技術，在處理信息不對稱和控制信息成本上凸顯優勢。科斯的交易成本理論指出，交易成本的降低有利于政府政策或制度的產生，能夠更好地協調組織行為（陶克濤等，2021）。通過將用戶散落于網絡的龐雜行為數據和金融信息加以收集，甄別出農業生產、種植、運輸環節的碳排放信息，進而通過信息反饋減少政策執行中的失敗風險并提供成功經驗借鑒（閆桂權等，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。農村科研人力：鄉村產業的發展需要人才基礎，科研人力水平的提高使其能更好地勝任農業環保的工作崗位，進而提高農業廢棄物處理能力和低碳類農業化學品使用效率，推動農業低碳轉型進程（魏后凱和劉同山，2017）。人力資本具有創新性，是可持續發展的內生動力和真正源泉，提高人力資本能抵消由于其他資本投入導致的邊際收益遞減趨勢，促進環境效率的長期提升（趙曉穎等，2022）。例如，在農業發展過程中，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境的負面影響，而老年人的環保意識相對較弱，長期養成的不良習慣則較難更改，此時農村人力資本的提升能夠有效改善農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）。具體由三個相互關聯的維度組成：第一，行動者和社會群體網絡，主要是指重要參與者、大型工業用戶等重要的參與者；第二，指導行為者活動的規范和認知規則，正式規則的例子有法規、標準、法律，認知規則的例子有信念、議程、指導原則、啟發式搜索等因素，規范性規則的例子有角色關系、行為規范；第三，材料和技術要素，這些包括資源、投入等（李慧和涂家豪，2020）。中觀體制層體設立了農業產業結構和農業機械投入兩個條件。一是農業產業結構。農業產業聚集對農業碳排放的影響具有雙重門檻效應，隨著農業產業聚集水平的提高，農業碳排放量呈現出倒U 型；在農業產業聚集水平較低時，農業產業聚集對農業碳排放的促進作用最大，但隨著聚集水平發展到較高的程度，農業碳排放的狀況會逐漸改善（雷振丹等，2020）。二是農業機械投入。隨著農業機械化水平的不斷提升，石油燃料等能源的消耗加速了農業碳排放，但是隨著農業機械使用率的提升，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，提升農業生產效率（劉瓊和肖海峰，2020）。此時，農業生產將更加高效、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景觀層，是一個通常變化緩慢并影響生態位和政權動態的外生環境（Geels，2018）。宏觀景觀層設立了財政支農水平和數字普惠金融兩個條件。財政支農可以通過促進技術創新、調整財政支出結構，進而提升農業的全要素能源效率，達到降低碳排放的目的（韓金雨等，2021）。政府通過出臺財政優惠政策為農民使用新技術提供資金扶持，能夠有效推動農業技術創新能力，從而降低碳減排成本（劉瓊和肖海峰，2020）。數字普惠金融：數字普惠金融為農村地區發展奠定了資金良好基礎，使農民對于農業低碳轉型建設沒有后顧之憂（龐凌霄，2022）。同時，良好的數字普惠金融環境，有利于提升農民的環保意識，補齊發展短板，進而推動整個農業的低碳轉型（程秋旺等，2022）。綜上所述，共構建了數字基礎設施、農村科研人力、農業產業結構、農業機械投入、財政支農水平、數字普惠金融6 個條件，具體理論模型如圖1 所示。

圖1 理論模型

三、研究方法與數據構建

（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，最初主要應用于政治學、社會學和管理學等學科，近年來學術界將其拓展到組織管理、戰略管理和技術應用等領域（譚海波等，2019；Xie 和Wang，2020）。首先，模糊集定性比較分析（fsQCA）方法堅持從案例導向出發研究組合現象，實現了理論與案例的對話，回應了案例定性分析的“可推廣性”質疑，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”的傳統回歸分析方法相比，fsQCA 主要用于解決復雜類因果關系的問題，非常適合分析本文中前因條件組態與農業低碳轉型的關系（Fainshmidt et al，2020）。

由Dul（2016）開發的必要性分析（NCA）方法能夠靈活、簡單地適用于各種性質的前因條件對結果的必要性分析，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）不僅可以識別出農業低碳轉型的必要條件，還可以分析出條件對結果影響的必要程度。特別是對于fsQCA 分析來說，數據變化不僅是“是”或“否”的結果，還包括詳細的隸屬分數。因此在解決農業低碳轉型問題上，使NCA 與fsQCA 結合能夠發揮出更大價值（Vis 和Dul，2018）。

本文首先用NCA 方法對農業低碳轉型的前因條件進行必要性檢驗，其次采用fsQCA 方法檢驗必要性分析結果的穩健性，最后借助fsQCA 方法從組態視角出發，基于社會-技術轉型多層級框架的前因條件對農業低碳轉型進行跨案例比較分析，探索6 個前因條件產生的前因組態對于高水平農業低碳轉型結果的影響。

（二）樣本選擇與數據來源

本文將案例樣本定位到中國31 個省（自治區、直轄市，因數據缺失，不包括港澳臺地區），樣本選取標準遵循fsQCA 方法中樣本選擇的兩點依據，即總體充分同質性和內部最大異質性（查爾斯，2019）：首先在總體充分同質性方面，選取的31 的省具有較好的代表性；其次由樣本異質性要求可得，各省市的經濟發展水平和資源稟賦不同，可形成相互比較。在數據選擇上，由于2017 年10 月黨的十九大提出，實施農業綠色生產、堅持綠色興農是推進農業現代化轉型、踐行鄉村振興戰略的重要路徑，并將實施鄉村振興戰略作為的重大歷史任務寫入黨章，在我國“三農”發展的歷史進程上具有重要意義；同時考慮到農業低碳轉型實施效果具有滯后效應。因此本文對條件的測量采用2018 年數據，對結果的測量采用2019 年數據。數據主要來源于《中國統計年鑒》和《中國農村統計年鑒》。

（三）測量與校準

1.結果測量（農業碳排放效率）

農業碳排放效率的提升是推動農業低碳轉型、實現雙碳目標的關鍵。農業碳排放效率越高，其在相同農業投入下所產出的經濟價值越高或產生的碳排放越少，越有利于地區農業低碳轉型。因此本文借鑒尚杰等（2022）的研究，通過構建農業碳排放效率投入產出指標體系，對2019 年農業碳排放效率進行衡量。

2.條件測量

數字基礎設施：借鑒趙云輝等（2021）的測量方法，使用每百萬人口的互聯網寬帶的接入戶數表示。農村科研人力：借鑒程秋旺等（2022）的測量方法，使用農村平均受教育年限表示。農業產業結構：借鑒黃曉慧等（2022）的測量方法，采用農業產值占農林牧漁業總產值表示。農業機械投入：采用農業機械化總動力與農作物總播種面積比值（千米/公頃）表示（劉瓊和肖海峰，2020）。財政支農水平：采用各地區農林水支出占地方一般公共預算支出比例表示（黃曉慧等，2022）。數字普惠金融：采用北京大學數字普惠金融指數（2011—2018 年）進行分析。變量測量標準和數據來源見表2，數據描述性統計結果見表3。

表2 變量測量標準和數據來源

表3 描述性統計

3.數據校準

參照已有研究（譚海波等，2019），并結合本文案例數據分布，本文將完全隸屬、交叉點和完全不隸屬分別設置為95%分位數、50%分位數和5%分位數；各條件和結果的具體校準數據見表4。

表4 條件與結果的校準

四、數據分析與實證結果

（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果的必要條件外，還可以分析其效應量（effect size），效應量代表產生特定結果需要必要條件的最低水平（杜運周等，2020）。在分析其效應量時，常使用上限回歸（CR）和上限包絡（CE）分析分別生成對應函數，得到其效應量。效應量取值在0～1，取值越小代表效應越小（Dul，2016）。在NCA 方法中，當前因條件的效應量不小于0.1（Dul，2016）且P顯著（Dul et al，2020）時，產生必要條件。

表5 報告了NCA 方法對單個條件的必要性分析結果。本文對于各變量分別用CR 與CE 兩種方法計算其效應量，根據NCA 的分析結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 個前因條件均不構成農業低碳轉型的必要條件。

表5 NCA 方法單個條件的必要條件分析結果

表6 報告了前因條件的瓶頸水平分析結果。見表6，如要達到50%的農業低碳轉型水平，需要農村科研人力3.8%水平的制度質量；要達到60%的數字普惠金融水平，需要數字普惠金融1.8%水平的制度質量。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（%）分析結果

為了檢驗NCA 結果的穩定性，本文進一步使用fsQCA 方法檢驗必要條件。fsQCA 方法中必要條件檢驗的標準是看其一致性水平高低（Mingyue et al，2022），本文依據以往研究標準（唐開翼等，2021），將一致性水平閾值設為0.9，并通過fsQCA3.0 軟件對各條件是否構成高/低水平農業碳排放效率的影響因素進行“必要性”分析。具體分析結果見表7，其中7 個條件對高水平農業碳排放效率和低水平農業碳排放效率影響的一致性水平均小于0.9。因此不能構成必要條件，這一結果與NCA 結果一致，體現了農業低碳轉型的復雜性，進一步說明了應重點探討技術、組織、環境三方面條件聯動對結果的協同效應。

表7 fsQCA 方法單個條件的必要性分析結果

（二）條件組態的充分性分析

充分條件指前因條件組合充分地產生結果（Dul，2016）。充分性分析的一致性水平不應低于0.75；頻數閾值的設定則需要根據樣本規模進行調整，中小樣本可以為1，而大樣本應大于1（張明等，2019）。基于現有研究成果（陶克濤等，2021），結合本文案例數據分布，將一致性閾值設為0.8，頻數閾值設為1，一致性門檻值（PRI） 設為0.7。

表8 共呈現出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準0.75（查爾斯，2019）。因此5 條路徑的前因組態可以視為高水平農業低碳轉型的充分條件組合，其中總體解一致性為0.885，表明在滿足這5 組條件組態案例中，有88.5%的可能性達到高水平綠色智慧建設水平，具體分為以下兩種類型路徑。

表8 高水平農業低碳轉型路徑的前因組態分析

1.“數字基礎+數字金融”雙重驅動型

組態1 中數字基礎設施和數字普惠金融為核心存在條件，農業產業結構為邊緣存在條件，農業機械投入和財政支農水平為邊緣缺乏條件，農村科研人力不確定。表明在農村數字普惠金融和數字基礎設施普遍提高的共同作用下，結合農業產業結構的邊緣作用，能夠顯著推動農業低碳轉型進程。該組態的一致性為0.929，表明有92.9%的可能性達到高水平農業低碳轉型狀態；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，并且約有7.3%的案例僅能被該組態所解釋。組態2 中數字基礎設施和數字普惠金融為核心存在條件，農業機械投入為邊緣存在條件，農業產業結構和財政支農水平為邊緣缺乏條件，農村科研人力不確定。表明在數字普惠金融和數字基礎設施水平普遍提高的共同作用下，結合農業機械投入的邊緣作用，能夠顯著推動農業低碳轉型進程。該組態的一致性為0.916，表明有91.6%的可能性達到高水平農業低碳轉型狀態；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，并且約有5.1%的案例僅能被該組態所解釋。組態3 中數字基礎設施和數字普惠金融為核心存在條件，農村科研人力和農業機械投入為邊緣存在條件，農業產業結構為邊緣缺乏條件，財政支農水平不確定。表明在數字普惠金融和數字基礎設施水平普遍提高的共同作用下，結合農村科研人力和農業機械投入的邊緣作用，能夠顯著推動農業低碳轉型進程。該組態的一致性為0.902，表明有90.2%的可能性達到高水平農業低碳轉型；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，并且約有2.1%的案例僅能被該組態所解釋。

可以看出組態1～組態3 的核心條件涉及數字基礎設施和數字普惠金融。因此將其命名為“數字基礎+數字金融”雙重驅動型。地區數字基礎設施的提升能夠有效推動信息技術的發展水平，而數字金融正是依靠信息技術與傳統金融相結合，進行新一代的網上支付、網上貸款等金融業務。農村數字金融的普惠程度提升，能夠推動農業的市場化水平，進而推進數字技術的發展。在信息基礎和數字金融的推動下，數字技術能夠有效運用到農業生產、運輸、銷售的各個環節，有效降低農作物供應鏈過程中產生的碳排放，推動農業低碳轉型進程。

2.“科研人力+機械投入”雙重驅動型

組態4 和組態5 均呈現出，農村科研人力和農業機械投入為核心存在條件，財政支農水平為核心缺乏條件。因此將其歸類為“科研人力+機械投入”雙重驅動型。表明在農村科研人力和農業機械投入共同核心作用下，即使財政支農水平較低，也可以達到高水平的農業低碳轉型。其中組態4 的農業產業結構為邊緣存在條件，數字基礎設施為邊緣缺乏條件，數字普惠金融不確定。該組態的一致性水平為0.896，表明組態4 有89.6%的可能性達到高水平農業低碳轉型的建設狀態；原始覆蓋度為0.304，表明約30.4%的案例能夠解釋該組態；唯一覆蓋度為0.092，表明約9.2%的案例僅能被該組態所解釋。組態5 中農業產業結構和數字普惠金融為邊緣存在條件，數字基礎設施不確定。該組態的一致性水平為0.891，表明組態5 有89.6%的可能性達到高水平的農業低碳轉型；原始覆蓋度為0.349，表明約34.9%的案例能夠解釋該組態；唯一覆蓋度為0.005，表明約0.5%的案例僅能被該組態所解釋。

（三）穩健性檢驗

一致性水平改變和校準標準不同均會影響邏輯最小化的真值表行（組態）的數量，進而對結果產生影響（查爾斯，2019）。本文通過改變校準區間和一致性閾值兩種途徑對結果進行穩健性檢驗，具體包括用6%，96%來代替5%、95%來調整校準區間；調整一致性閾值從0.8 下調至0.76。通過檢驗發現結果組態之間雖有微弱變化，但仍具有清晰的子集關系。因此認為研究結論具有良好的穩健性。

五、中國東部、中部、西部農業低碳轉型差異化路徑研究

為實現2030 年碳達峰、2060 年碳中和的雙碳目標，作為重要碳排放來源的農業活動，承擔著重要責任。但是由于經濟水平和資源稟賦的差異，農業低碳轉型水平存在明顯的區域異質性。另外，不同制度環境的差異也可能導致技術基礎設施、財政支農水平及農業產業結構等對農業低碳轉型進程產生不同的作用效果。因此本文將全樣本數據分為東部、中部、西部三類，并運用fsQCA 方法進行差異化路徑分析。校準過程中，一致性水平分別設為0.92、0.94、0.97；頻數閾值均設為1，PRI 分別設為0.80、0.90、0.90。通過對6 個條件進行組態分析，探索在利基層、體制層和景觀層的共同作用下，不同區域的農業低碳轉型路徑，具體組態結果見表9。

由表9 可以看出，中國東、中、西部地區農業低碳轉型路徑具有明顯差異。整體來看，共存在7 種組態，一致性均高于0.85，大于可接受的最低標準0.75。因此7 條路徑的前因組態可以視為高水平農業低碳轉型的充分條件組合。

表9 東、中、西部高水平農業低碳轉型路徑的前因組態分析

東部地區：組態1～組態3 為東部地區的農業低碳轉型路徑。其中組態1 中農村科研人力為核心存在條件；組態2 和組態3 中均呈現出，數字基礎設施為核心存在條件，科研人力資本為核心缺乏條件。由于三組組態的核心條件均在利基層。因此可以看出利基層在東部地區農業低碳轉型進程中發揮著舉足輕重的作用。由于東部地區經濟發達，數字化水平相對較高，擁有較為完善的技術基礎和人力資本。因此在科研人力資本的核心作用下，即使數字化基礎顯著缺乏，在聯合邊緣存在條件（農業產業結構、農業機械投入）的共同作用下，也能夠達到高水平的農業低碳轉型效果；在數字基礎設施的核心作用下，能夠有效降低數字技術發展的交易成本，即使科研人力資本顯著缺乏，在聯合其他邊緣存在條件的共同作用下，也能夠推動農業低碳轉型進程。因此利基層的發展對東部地區尤為重要，能夠有效提升農業碳排放效率，降低農業碳排放。

中部地區：組態4、組態5 為中部地區農業低碳轉型路徑，兩組組態的核心存在條件均為農業產業結構和數字普惠金融，體現出農業產業結構和數字普惠金融的協同作用對中部地區農業碳排放效率水平提升的重要性。由于中部地區農業大省較多，如河南、河北、四川、內蒙古等地，農業種植面積較大，但經濟發展水平相對東部較低。因此實施農村數字金融對農村經濟發展和農業低碳轉型具有較大的促進作用，在農業產業結構不斷提升的同時，引入數字平臺，有助于激勵農民進行農業碳減排工作，進而減少傳統金融機構的服務成本和交易成本。

西部地區：組態6、組態7 為西部地區農業低碳轉型路徑，兩組組態均呈現出，數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。體現出數字普惠解金融對西部地區的重要性，即使在科研人資資本顯著缺少的情況下，也能夠通過數字普惠金融的核心作用，推動西部地區的低碳化進程。西部地區大多地處沙漠、高原等生態脆弱帶，水土流失嚴重，農業技術水平相對落后，隨著城市化進程的加速，西部地區的大量人口流入城市，造成城市的人才集聚現象，推動了整個城市的經濟發展。但是造成農村人才流失現象嚴重，無法更好地完成農業低碳技術研究和農業低碳轉型進程的管理工作。同時，西部地區大多城市屬于經濟欠發達地區，數字技術相對欠缺，而數字普惠金融是實現鄉村振興的重要手段，其普惠性和共享性能夠更好地滿足小微企業的資金需求；政府也高度重視農業低碳轉型問題，正在加大對數字基礎設施的通入，這為農村數字經濟發展創造了良好的環境。因此大力推廣數字金融，能夠有效推動西部地區的農業低碳轉型進程。綜上所述，中國東、中、西部地區受微觀利基層、中觀體制層和宏觀景觀層等多方面因素的影響，導致不同地區的農業碳減排路徑也存在顯著差異。

六、研究結論與政策建議

（一）研究結論

本文基于MPL 框架，運用fsQCA 方法，以中國31 個省（因數據缺失，不包含港澳臺地區）作為觀測樣本進行條件組態分析，探討了7 個影響因素對鄉村農業低碳轉型的“聯合效應”，揭示了影響農業碳排放效率的核心條件及其復雜本質。現有研究結論如下：①從單一變量觀察，在NCA 和fsQCA 的雙重分析下，7 個前因條件均不構成農業碳排放的必要條件，說明單個要素并不構成影響農業碳排放效率的瓶頸條件，進一步證明多因素聯合是驅動農村農業低碳轉型發展的有效途徑；②從整體路徑分析，發現高水平的農業低碳轉型進程是多因素的協同作用，結果共存在5 條動態組合路徑，具體可以歸納為兩類，分別是“數字基礎+數字金融”雙重驅動型路徑和“科研人力+機械投入”雙重驅動型路徑，以“殊途同歸”的方式影響著農業的低碳化進程；③從東部、中部、西部部分區域農業低碳轉型路徑來看，東部地區主要是以技術基礎設施或科研人力資本為核心存在條件的利基層主導型，中部地區是農業產業結構和數字普惠金融為核心存在條件的體制層和景觀層共同主導型，西部地區是以數字普惠金融為核心存在條件的景觀層主導型，區域間治理路徑存在明顯差異，這也進一步闡釋了造成高水平農業低碳轉型異質性的因素是千差萬別的。

（二）理論貢獻與政策啟示

1.理論貢獻

（1）本文從“組態視角”出發，應用fsQCA 方法更加細粒度地解釋了條件之間的相互替代效應和因果不對稱關系，發現多組態的組合路徑能夠達到殊途同歸的效果，這一發現是從整體視角解釋農業低碳轉型路徑選擇的一種嶄新嘗試，也是對基于權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業低碳轉型研究從權變視角向組態視角的轉變。

（2）本文以社會-技術轉型多層級（MPL）框架為基礎，結合中國農業低碳轉型的現狀和特點，考察微觀利基層、中觀體制層、宏觀景觀城三方面因素的聯動效應，拓展了MPL 框架在農業問題上的低碳轉型和可持續發展研究，是對研究框架的進一步豐富和拓展。

（3）本文不僅探討了中國31 個省份的農業低碳轉型進程的前因組態，更進一步分析出東、中、西部分地區的差異化治理路徑，有助于地方政府結合區域特點選擇針對性的農業低碳治理模式。

2.政策啟示

（1）從整體治理視角出發，中央和地方政府應明確農業低碳轉型是實現雙碳目標和可持續發展的必由之路，設立農業低碳轉型的具體目標，引導和推動農業向低碳生產轉型；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調整合，竭力提升農業碳排放效率。

（2）從分類型路徑研究出發，“數字基礎+數字金融”雙重驅動型路徑，應注重鄉村數字基礎建設，推動農村數字化發展；同時，應借助金融平臺助力農戶實現農業碳減排，發揮政府、社會、企業三方優勢，共同推進農業低碳轉型目標的實現。“科研人力+機械投入”雙重驅動型路徑，應發揮農業低碳創新力，建設農業低碳轉型的管理平臺、服務平臺，打造信息集散中心，減少農業碳排放管理的交易成本，從而形成以數字技術為中心的現代化農業；同時還需發揮人才培育力，為鄉村人才提供繼續教育、專業培訓服務，推進數字人才的建設工作，進而提升創新率，推動農業低碳轉型進程；在農業綠色發展理念推動下，農民在進行機械投入時應加大對農業綠色新技術、新品種的使用，減少農業碳排放。

（3）從中國東、中、西部分區域路徑研究出發，各地方政府應結合區域資源稟賦和經濟發展水平選擇差異化農業低碳轉型路徑和具有針對性的治理模式。東部地區要繼續發揮自身優勢，大力推進數字基礎設施建設和科研人力的培養，同時應結合體制層和景觀層建設，發揮利基層與兩者的協同作用；中部地區應大力發展數字金融，以數字金融推動農業科技進步和產業結構調整，加強農業產業結構和數字普惠金融的協同作用；西部地區應制定數字普惠金融的轉型補貼和激勵政策，在鄉村大力推廣數字金融，推動農業低碳轉型的發展進程。

（三）不足與展望

雖然本文從組態視角探討了農業低碳轉型路徑，彌補了權變視角下單一因素的凈效應，但仍有不足之處。首先，在質性分析上，雖然已對定性資料進行補充，但仍同其他fsQCA 研究方法一樣，面臨如何深化質性分析的共同挑戰。其次，在數據收集上，限于數據的可獲得性，只對中國31 個省份數據進行了研究，在一定程度上影響了結論的可推廣性，未來可收集更多樣本，精確到地級市或區縣，對農業低碳轉型的組態路徑進行進一步分析。最后，只對一年的靜態數據進行分析，限制了研究結論在時間維度上的解釋力度，且鑒于fsQCA 方法對動態時間變化的應用有待完善，未來可以對時序fsQCA 方法進行合理發展，收集跨時間案例數據進行研究。