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

        2022-02-14 02:12:32李瑞峰閆晨麗李德龍侯淑霞
        技術(shù)經(jīng)濟(jì) 2022年12期
        關(guān)鍵詞:組態(tài)普惠條件

        李瑞峰,閆晨麗,李德龍,侯淑霞

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

        一、引言

        隨著我國(guó)工業(yè)化、城鎮(zhèn)化快速推進(jìn),農(nóng)村經(jīng)濟(jì)取得了飛速發(fā)展(Zheng et al,2021),并在2020 年實(shí)現(xiàn)全面脫貧,但是隨之而來(lái)的農(nóng)業(yè)污染和生態(tài)環(huán)境問(wèn)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(lái)源,由此產(chǎn)生的氣候變化會(huì)導(dǎo)致整體農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力下降,若不及時(shí)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(shì)進(jìn)一步惡化(葉興慶等,2022);并且隨著國(guó)家在巴黎協(xié)會(huì)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(dòng)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(jì)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(gè)方面:一是通過(guò)分析農(nóng)業(yè)碳中和的重點(diǎn)難點(diǎn),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(shí)施路徑(張燕龍等,2021);二是集中于對(duì)農(nóng)業(yè)碳排放效率、農(nóng)業(yè)生態(tài)補(bǔ)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(jì)量模型,檢驗(yàn)城鎮(zhèn)化(黃曉慧等,2022)、農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)聚集(賀青等,2021)、財(cái)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(wèn)題并不是簡(jiǎn)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(dòng)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(shí)踐價(jià)值。

        鑒于此,本文在社會(huì)-技術(shù)轉(zhuǎn)型多層級(jí)(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(guó)31 個(gè)省份(省、自治區(qū)、直轄市,不包含港澳臺(tái)地區(qū))的案例數(shù)據(jù),運(yùn)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(duì)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(gè)問(wèn)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(guó)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(duì)鄉(xiāng)村農(nóng)業(yè)低碳轉(zhuǎn)型路徑與作用機(jī)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(diǎn)和資源稟賦,選擇合適的轉(zhuǎn)型路徑和有針對(duì)性的政策措施,進(jìn)而實(shí)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(gè)方面。

        第一,農(nóng)業(yè)低碳轉(zhuǎn)型的實(shí)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(duì)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(shí)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(guò)對(duì)糧食主產(chǎn)區(qū)政策的環(huán)境績(jī)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(jī)制之一,實(shí)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(jì)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(guò)實(shí)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(guò)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(dòng)農(nóng)業(yè)低碳發(fā)展,是當(dāng)前中國(guó)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(shí),將數(shù)字技術(shù)與“雙碳”目標(biāo)有機(jī)融合,能夠用數(shù)字化路徑實(shí)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(shí)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(jì)算等技術(shù)還可以進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)甄別和風(fēng)險(xiǎn)定價(jià),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(xiǎn)的征信系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)能源要素的高效率配置(閆桂權(quán)等,2022)。同時(shí),經(jīng)濟(jì)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(duì)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(jì)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(duì)歸因組態(tài)及不同組態(tài)驅(qū)動(dòng)機(jī)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(duì)稱關(guān)系的實(shí)證研究缺乏多重條件之間的協(xié)同效應(yīng)研究和不對(duì)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(dòng)態(tài)性可知,單一因素變動(dòng)往往會(huì)和其他因素產(chǎn)生聯(lián)動(dòng)效應(yīng),產(chǎn)生牽一發(fā)而動(dòng)全身的現(xiàn)象(譚海波等,2019)。因此在中國(guó)農(nóng)業(yè)發(fā)展的具體實(shí)踐場(chǎng)景下,對(duì)農(nóng)業(yè)低碳轉(zhuǎn)型的復(fù)雜機(jī)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(huì)-技術(shù)轉(zhuǎn)型多層級(jí)(MLP)框架

        近年來(lái),社會(huì)-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(huì)-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(dòng)態(tài)交互過(guò)程,也是聚焦于實(shí)現(xiàn)社會(huì)可持續(xù)發(fā)展的目標(biāo)導(dǎo)向過(guò)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(huì)-技術(shù)轉(zhuǎn)型的理論框架,其中以社會(huì)-技術(shù)轉(zhuǎn)型多層級(jí)(multi-level perspective,MLP)框架應(yīng)用最為廣泛(Geels,2018),該理論框架強(qiáng)調(diào)系統(tǒng)間的相互作用,是對(duì)社會(huì)-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(gè)系統(tǒng)為分析對(duì)象,通過(guò)宏觀、中觀和微觀三個(gè)層級(jí)之間動(dòng)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(wèn)題的主流分析框架(Geels,2018)。

        MLP 框架具體有三個(gè)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(huì)-技術(shù)體制體系層和宏觀層面的社會(huì)-技術(shù)景觀層,3 個(gè)層級(jí)相互作用、協(xié)同演進(jìn),從而打破社會(huì)-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(shí)踐中,是通過(guò)與相關(guān)技術(shù)、市場(chǎng)、政策、基礎(chǔ)設(shè)施、用戶實(shí)踐等要素相互作用,以創(chuàng)建更廣泛的社會(huì)-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(wèn)題,便是以微觀技術(shù)為基礎(chǔ),通過(guò)農(nóng)業(yè)低碳創(chuàng)新、變革,推動(dòng)新興技術(shù)發(fā)展,進(jìn)而應(yīng)對(duì)中觀層面的社會(huì)-技術(shù)體制轉(zhuǎn)型問(wèn)題。具體通過(guò)轉(zhuǎn)變產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、機(jī)械投入等要素,推動(dòng)農(nóng)業(yè)整體低碳轉(zhuǎn)型。而這一進(jìn)程同樣離不開(kāi)宏觀環(huán)境的支持,即需要政府協(xié)助和市場(chǎng)資金支持,來(lái)應(yīng)對(duì)技術(shù)變遷?;谝陨戏治?,本文在社會(huì)-技術(shù)轉(zhuǎn)型的多層級(jí)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(shí)為農(nóng)業(yè)低碳轉(zhuǎn)型提供重要理論依據(jù)和經(jīng)驗(yàn)方法。

        (三)模型構(gòu)建

        (1)微觀利基層,即新技術(shù)出現(xiàn)的場(chǎng)所,可以是小的市場(chǎng)利基或技術(shù)利基,其中資源由研發(fā)實(shí)驗(yàn)室或公共補(bǔ)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(gè)條件。數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施:大數(shù)據(jù)時(shí)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(duì)稱和控制信息成本上凸顯優(yōu)勢(shì)??扑沟慕灰壮杀纠碚撝赋?,交易成本的降低有利于政府政策或制度的產(chǎn)生,能夠更好地協(xié)調(diào)組織行為(陶克濤等,2021)。通過(guò)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(yùn)輸環(huán)節(jié)的碳排放信息,進(jìn)而通過(guò)信息反饋減少政策執(zhí)行中的失敗風(fēng)險(xiǎn)并提供成功經(jīng)驗(yàn)借鑒(閆桂權(quán)等,2022)。這不僅能夠簡(jiǎn)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(dòng)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(dòng)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(shì),促進(jìn)環(huán)境效率的長(zhǎng)期提升(趙曉穎等,2022)。例如,在農(nóng)業(yè)發(fā)展過(guò)程中,長(zhǎng)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(huì)增加對(duì)環(huán)境的負(fù)面影響,而老年人的環(huán)保意識(shí)相對(duì)較弱,長(zhǎng)期養(yǎng)成的不良習(xí)慣則較難更改,此時(shí)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(wèn)題和糞便管理方式。

        (2)中觀體制層,社會(huì)-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(gè)相互關(guān)聯(lián)的維度組成:第一,行動(dòng)者和社會(huì)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(dòng)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(jī)械投入兩個(gè)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(duì)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(shí),農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)聚集對(duì)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(huì)逐漸改善(雷振丹等,2020)。二是農(nóng)業(yè)機(jī)械投入。隨著農(nóng)業(yè)機(jī)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(jī)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(shí),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(huì)技術(shù)景觀層,是一個(gè)通常變化緩慢并影響生態(tài)位和政權(quán)動(dòng)態(tài)的外生環(huán)境(Geels,2018)。宏觀景觀層設(shè)立了財(cái)政支農(nóng)水平和數(shù)字普惠金融兩個(gè)條件。財(cái)政支農(nóng)可以通過(guò)促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新、調(diào)整財(cái)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(guò)出臺(tái)財(cái)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(dòng)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(duì)于農(nóng)業(yè)低碳轉(zhuǎn)型建設(shè)沒(méi)有后顧之憂(龐凌霄,2022)。同時(shí),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(shí),補(bǔ)齊發(fā)展短板,進(jìn)而推動(dòng)整個(gè)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(jī)械投入、財(cái)政支農(nóng)水平、數(shù)字普惠金融6 個(gè)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(huì)學(xué)和管理學(xué)等學(xué)科,近年來(lái)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(jiān)持從案例導(dǎo)向出發(fā)研究組合現(xiàn)象,實(shí)現(xiàn)了理論與案例的對(duì)話,回應(yīng)了案例定性分析的“可推廣性”質(zhì)疑,彌補(bǔ)了大樣本分析對(duì)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(wèn)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(kāi)發(fā)的必要性分析(NCA)方法能夠靈活、簡(jiǎn)單地適用于各種性質(zhì)的前因條件對(duì)結(jié)果的必要性分析,對(duì)fsQCA 的必要性分析均是一種有效補(bǔ)充。相比于fsQCA 方法來(lái)說(shuō),必要性分析方法(NCA)不僅可以識(shí)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(duì)結(jié)果影響的必要程度。特別是對(duì)于fsQCA 分析來(lái)說(shuō),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(wèn)題上,使NCA 與fsQCA 結(jié)合能夠發(fā)揮出更大價(jià)值(Vis 和Dul,2018)。

        本文首先用NCA 方法對(duì)農(nóng)業(yè)低碳轉(zhuǎn)型的前因條件進(jìn)行必要性檢驗(yàn),其次采用fsQCA 方法檢驗(yàn)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(huì)-技術(shù)轉(zhuǎn)型多層級(jí)框架的前因條件對(duì)農(nóng)業(yè)低碳轉(zhuǎn)型進(jìn)行跨案例比較分析,探索6 個(gè)前因條件產(chǎn)生的前因組態(tài)對(duì)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(lái)源

        本文將案例樣本定位到中國(guó)31 個(gè)?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市,因數(shù)據(jù)缺失,不包括港澳臺(tái)地區(qū)),樣本選取標(biāo)準(zhǔn)遵循fsQCA 方法中樣本選擇的兩點(diǎn)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(jì)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(shí)施農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)、堅(jiān)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(shí)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(guó)“三農(nóng)”發(fā)展的歷史進(jìn)程上具有重要意義;同時(shí)考慮到農(nóng)業(yè)低碳轉(zhuǎn)型實(shí)施效果具有滯后效應(yīng)。因此本文對(duì)條件的測(cè)量采用2018 年數(shù)據(jù),對(duì)結(jié)果的測(cè)量采用2019 年數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)主要來(lái)源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國(guó)農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》。

        (三)測(cè)量與校準(zhǔn)

        1.結(jié)果測(cè)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(dòng)農(nóng)業(yè)低碳轉(zhuǎn)型、實(shí)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(jì)價(jià)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(guò)構(gòu)建農(nóng)業(yè)碳排放效率投入產(chǎn)出指標(biāo)體系,對(duì)2019 年農(nóng)業(yè)碳排放效率進(jìn)行衡量。

        2.條件測(cè)量

        數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施:借鑒趙云輝等(2021)的測(cè)量方法,使用每百萬(wàn)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(cè)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(cè)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(jī)械投入:采用農(nóng)業(yè)機(jī)械化總動(dòng)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(cái)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(cè)量標(biāo)準(zhǔn)和數(shù)據(jù)來(lái)源見(jiàn)表2,數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果見(jiàn)表3。

        表2 變量測(cè)量標(biāo)準(zhǔn)和數(shù)據(jù)來(lái)源

        表3 描述性統(tǒng)計(jì)

        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(diǎn)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(jiàn)表4。

        表4 條件與結(jié)果的校準(zhǔn)

        四、數(shù)據(jù)分析與實(shí)證結(jié)果

        (一)單個(gè)條件的必要性分析

        NCA 除了可以識(shí)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(yùn)周等,2020)。在分析其效應(yīng)量時(shí),常使用上限回歸(CR)和上限包絡(luò)(CE)分析分別生成對(duì)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(shí),產(chǎn)生必要條件。

        表5 報(bào)告了NCA 方法對(duì)單個(gè)條件的必要性分析結(jié)果。本文對(duì)于各變量分別用CR 與CE 兩種方法計(jì)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(gè)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(gè)條件的必要條件分析結(jié)果

        表6 報(bào)告了前因條件的瓶頸水平分析結(jié)果。見(jiàn)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(gè)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(yàn)NCA 結(jié)果的穩(wěn)定性,本文進(jìn)一步使用fsQCA 方法檢驗(yàn)必要條件。fsQCA 方法中必要條件檢驗(yàn)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(kāi)翼等,2021),將一致性水平閾值設(shè)為0.9,并通過(guò)fsQCA3.0 軟件對(duì)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(jiàn)表7,其中7 個(gè)條件對(duì)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(shuō)明了應(yīng)重點(diǎn)探討技術(shù)、組織、環(huán)境三方面條件聯(lián)動(dòng)對(duì)結(jié)果的協(xié)同效應(yīng)。

        表7 fsQCA 方法單個(gè)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(gè)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(dòng)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(jī)械投入和財(cái)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(dòng)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(jī)械投入為邊緣存在條件,農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和財(cái)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(jī)械投入的邊緣作用,能夠顯著推動(dòng)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(jī)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(cái)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(jī)械投入的邊緣作用,能夠顯著推動(dòng)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(dòng)型。地區(qū)數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的提升能夠有效推動(dòng)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(dòng)農(nóng)業(yè)的市場(chǎng)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(dòng)下,數(shù)字技術(shù)能夠有效運(yùn)用到農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、運(yùn)輸、銷售的各個(gè)環(huán)節(jié),有效降低農(nóng)作物供應(yīng)鏈過(guò)程中產(chǎn)生的碳排放,推動(dòng)農(nóng)業(yè)低碳轉(zhuǎn)型進(jìn)程。

        2.“科研人力+機(jī)械投入”雙重驅(qū)動(dòng)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(jī)械投入為核心存在條件,財(cái)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(jī)械投入”雙重驅(qū)動(dòng)型。表明在農(nóng)村科研人力和農(nóng)業(yè)機(jī)械投入共同核心作用下,即使財(cái)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(yàn)

        一致性水平改變和校準(zhǔn)標(biāo)準(zhǔn)不同均會(huì)影響邏輯最小化的真值表行(組態(tài))的數(shù)量,進(jìn)而對(duì)結(jié)果產(chǎn)生影響(查爾斯,2019)。本文通過(guò)改變校準(zhǔn)區(qū)間和一致性閾值兩種途徑對(duì)結(jié)果進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn),具體包括用6%,96%來(lái)代替5%、95%來(lái)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(guò)檢驗(yàn)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(guó)東部、中部、西部農(nóng)業(yè)低碳轉(zhuǎn)型差異化路徑研究

        為實(shí)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(lái)源的農(nóng)業(yè)活動(dòng),承擔(dān)著重要責(zé)任。但是由于經(jīng)濟(jì)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(cái)政支農(nóng)水平及農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等對(duì)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(yùn)用fsQCA 方法進(jìn)行差異化路徑分析。校準(zhǔn)過(guò)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(guò)對(duì)6 個(gè)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(jiàn)表9。

        由表9 可以看出,中國(guó)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(lái)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(jì)發(fā)達(dá),數(shù)字化水平相對(duì)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(jī)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(dòng)農(nóng)業(yè)低碳轉(zhuǎn)型進(jìn)程。因此利基層的發(fā)展對(duì)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(duì)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(jì)發(fā)展水平相對(duì)東部較低。因此實(shí)施農(nóng)村數(shù)字金融對(duì)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)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(shí),引入數(shù)字平臺(tái),有助于激勵(lì)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(jī)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(duì)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(guò)數(shù)字普惠金融的核心作用,推動(dòng)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(duì)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(dòng)了整個(gè)城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展。但是造成農(nóng)村人才流失現(xiàn)象嚴(yán)重,無(wú)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(shí),西部地區(qū)大多城市屬于經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū),數(shù)字技術(shù)相對(duì)欠缺,而數(shù)字普惠金融是實(shí)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(wèn)題,正在加大對(duì)數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的通入,這為農(nóng)村數(shù)字經(jīng)濟(jì)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(dòng)西部地區(qū)的農(nóng)業(yè)低碳轉(zhuǎn)型進(jìn)程。綜上所述,中國(guó)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(yùn)用fsQCA 方法,以中國(guó)31 個(gè)?。ㄒ驍?shù)據(jù)缺失,不包含港澳臺(tái)地區(qū))作為觀測(cè)樣本進(jìn)行條件組態(tài)分析,探討了7 個(gè)影響因素對(duì)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)。現(xiàn)有研究結(jié)論如下:①?gòu)膯我蛔兞坑^察,在NCA 和fsQCA 的雙重分析下,7 個(gè)前因條件均不構(gòu)成農(nóng)業(yè)碳排放的必要條件,說(shuō)明單個(gè)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(dòng)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(dòng)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(dòng)型路徑和“科研人力+機(jī)械投入”雙重驅(qū)動(dòng)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(lái)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(wàn)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(duì)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(duì)基于權(quán)變視角的影響因素研究的豐富和補(bǔ)充,在一定程度上推動(dòng)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(huì)-技術(shù)轉(zhuǎn)型多層級(jí)(MPL)框架為基礎(chǔ),結(jié)合中國(guó)農(nóng)業(yè)低碳轉(zhuǎn)型的現(xiàn)狀和特點(diǎn),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(dòng)效應(yīng),拓展了MPL 框架在農(nóng)業(yè)問(wèn)題上的低碳轉(zhuǎn)型和可持續(xù)發(fā)展研究,是對(duì)研究框架的進(jìn)一步豐富和拓展。

        (3)本文不僅探討了中國(guó)31 個(gè)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(diǎn)選擇針對(duì)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(shí)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(dòng)農(nóng)業(yè)向低碳生產(chǎn)轉(zhuǎn)型;加強(qiáng)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(dòng)型路徑,應(yīng)注重鄉(xiāng)村數(shù)字基礎(chǔ)建設(shè),推動(dòng)農(nóng)村數(shù)字化發(fā)展;同時(shí),應(yīng)借助金融平臺(tái)助力農(nóng)戶實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)碳減排,發(fā)揮政府、社會(huì)、企業(yè)三方優(yōu)勢(shì),共同推進(jìn)農(nóng)業(yè)低碳轉(zhuǎn)型目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)?!翱蒲腥肆?機(jī)械投入”雙重驅(qū)動(dòng)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(tái)、服務(wù)平臺(tái),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(shí)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(dòng)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(dòng)下,農(nóng)民在進(jìn)行機(jī)械投入時(shí)應(yīng)加大對(duì)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(guó)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(jì)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(duì)性的治理模式。東部地區(qū)要繼續(xù)發(fā)揮自身優(yōu)勢(shì),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(shí)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(dòng)農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整,加強(qiáng)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(bǔ)貼和激勵(lì)政策,在鄉(xiāng)村大力推廣數(shù)字金融,推動(dòng)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(bǔ)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(duì)定性資料進(jìn)行補(bǔ)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(duì)中國(guó)31 個(gè)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(lái)可收集更多樣本,精確到地級(jí)市或區(qū)縣,對(duì)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(duì)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(shí)間維度上的解釋力度,且鑒于fsQCA 方法對(duì)動(dòng)態(tài)時(shí)間變化的應(yīng)用有待完善,未來(lái)可以對(duì)時(shí)序fsQCA 方法進(jìn)行合理發(fā)展,收集跨時(shí)間案例數(shù)據(jù)進(jìn)行研究。

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