李瑞峰，闫晨丽，李德龙，侯淑霞
（1.内蒙古财经大学 工商管理学院，呼和浩特 010070；
2.内蒙古财经大学 商学院，呼和浩特 010070）
随着我国工业化、城镇化快速推进，农村经济取得了飞速发展（Zheng et al，2021），并在2020 年实现全面脱贫，但是随之而来的农业污染和生态环境问题逐渐成为制约地区持续快速发展的瓶颈（张燕龙等，2021）。农业生产排放是产生温室气体的重要来源，由此产生的气候变化会导致整体农业生产力下降，若不及时采取措施遏制气候变暖的措施，将导致农业污染局势进一步恶化（叶兴庆等，2022）；
并且随着国家在巴黎协会上提出2030 年碳达峰，2060 年碳中和的紧急任务（吴立军和曾繁华，2022），碳减排在推动农业温室气体减排方面更为迫切。因此提升农业碳排放效率成为农业经济可持续发展的重要前提（尚杰等，2022）。
现阶段关于乡村农业低碳转型的研究主要聚焦于以下三个方面：一是通过分析农业碳中和的重点难点，提出提高能源效率、改善土壤质量、推进可再生能源替代等可实施路径（张燕龙等，2021）；
二是集中于对农业碳排放效率、农业生态补偿等方面的理论分析和模型构建（吴昊玥，2021；
牛志伟和邹昭晞，2019）；
三是依托于计量模型，检验城镇化（黄晓慧等，2022）、农业产业聚集（贺青等，2021）、财政支农水平（刘琼和肖海峰，2020）等单一变量与农业低碳转型的关系。但是农村农业低碳转型问题并不是简单地线性关系，其影响涉及多方面因素的协同作用，各因素之间往往产生牵一发而动全身的现象。因此从全景视角出发，探讨农业低碳转型路径的前因组态具有重要理论意义和实践价值。
鉴于此，本文在社会-技术转型多层级（MLP）理论框架下，构建了农业低碳转型的理论分析模型，并结合中国31 个省份（省、自治区、直辖市，不包含港澳台地区）的案例数据，运用模糊集定性比较分析法（fsQCA）进行组态分析（林虹等，2021），最后对农业低碳转型案例进行东、中、西部分区域路径研究。本文主要解决以下几个问题：①是否存在高/低水平农业低碳转型路径的必要条件；
②影响高水平农业低碳转型的条件组态有哪些？哪些条件发挥主要作用，哪些发挥次要作用？③在不同组态之间是否存在替代效应？④中国东部、中部、西部的农业低碳转型路径存在哪些差异？本文不仅有助于拓展农业低碳转型的理论视角，加深对乡村农业低碳转型路径与作用机理的深入探讨；
还可以使各地方政府能够根据区域特点和资源禀赋，选择合适的转型路径和有针对性的政策措施，进而实现乡村农业低碳转型。
（一）文献综述
现有关于农业低碳转型路径的研究主要聚焦在以下两个方面。
第一，农业低碳转型的实践进展：农业低碳发展是推进农业现代化转型的重要路径（程秋旺等，2022），表1 为农业低碳转型相关政策梳理。
表1 农业低碳转型相关政策梳理
第二，农业低碳转型的影响因素：在农业产业集聚分析方面，徐彬和周明天（2022）利用门槛模型从低碳视角对农业产业集聚与环境效率之间的关系进行研究，实证结果显示两者之间存在显著的U 型曲线关系。在粮食主产区政策分析方面，杨晨等（2021）通过对粮食主产区政策的环境绩效进行研究，发现粮食种植比重的增加是粮食主产区政策减碳的有效机制之一，实现了主产区种植结构的调整和规模效应，使农业碳排放总量减少了。在城镇化分析方面，刘杨和刘鸿斌（2022）提出地区经济发展水平和城镇化率因素为农业碳排放量增加的主要因素，黄晓慧等（2022）进一步通过实证分析发现城镇化不仅直接影响本省农业碳排放，也通过间接效应影响邻省农业碳排放。农业低碳转型的技术基础方面，现阶段数字技术的进步成为突破当前农业发展瓶颈，借助数字技术推动农业低碳发展，是当前中国面临的重要任务（阮俊虎等，2020）。将数字技术纳入农业系统，不仅有助于提升农业的生产效率（易加斌等，2021）；
而且能够促进数字技术与农业低碳化的深度融合，打造农业新业态（谢华玲等，2022）。与此同时，将数字技术与“双碳”目标有机融合，能够用数字化路径实现农业“双碳”目标和农业绿色转型，进而实现农业系统的高效协调发展（程秋旺等，2022）。其中大数据、云计算等技术还可以进行风险甄别和风险定价，有利于数字普惠金融提供者将用户散落信息进行收集、筛选，从而构建有效甄别优质借贷者、精准把握借贷者违约风险的征信系统，实现能源要素的高效率配置（闫桂权等，2022）。同时，经济发展水平（邓悦等，2021）、农业产业结构（胡婉玲等，2020）、绿色技术创新（张翼，2020）等因素也对碳减排起到一定作用。
综上所述，现阶段学者们有关于农业低碳转型路径的研究主要是从理论出发的定性描述和依托于计量模型的定量研究。因此存在以下不足：首先，上述文献为农业低碳转型提供了理论依据，但是缺乏对归因组态及不同组态驱动机制的深入探讨，且现有定量分析大多探讨单一变量之间的关系。其次，现有注重因果对称关系的实证研究缺乏多重条件之间的协同效应研究和不对称因果分析，忽略了促使农业低碳转型路径的差异化现象。最后，由农业低碳转型的复杂性和动态性可知，单一因素变动往往会和其他因素产生联动效应，产生牵一发而动全身的现象（谭海波等，2019）。因此在中国农业发展的具体实践场景下，对农业低碳转型的复杂机制和治理路径仍有待进一步厘清，并提供更具信服力的解释。
（二）理论视角：社会-技术转型多层级（MLP）框架
近年来，社会-技术转型理论成为研究可持续发展的重要理论框架（Geels et al，2017）。在社会-技术转型分析框架下，创新不仅是多主体的非均衡动态交互过程，也是聚焦于实现社会可持续发展的目标导向过程（Geels et al，2017）。随着研究的不断深入，出现了许多用于分析社会-技术转型的理论框架，其中以社会-技术转型多层级（multi-level perspective，MLP）框架应用最为广泛（Geels，2018），该理论框架强调系统间的相互作用，是对社会-技术转型路径的进一步优化（郭丕斌等，2019）。MLP 以整个系统为分析对象，通过宏观、中观和微观三个层级之间动态协同和非均衡演化，推进系统的变革与创新，成为当前解决可持续发展问题的主流分析框架（Geels，2018）。
MLP 框架具体有三个层次构成，分别是微观层面的创新利基层，中观层面的社会-技术体制体系层和宏观层面的社会-技术景观层，3 个层级相互作用、协同演进，从而打破社会-技术系统固有的、稳定的演化路径和方向（李慧和涂家豪，2020）。具体实践中，是通过与相关技术、市场、政策、基础设施、用户实践等要素相互作用，以创建更广泛的社会-技术转型系统（郭丕斌等，2019）。而农业低碳转型问题，便是以微观技术为基础，通过农业低碳创新、变革，推动新兴技术发展，进而应对中观层面的社会-技术体制转型问题。具体通过转变产业结构、机械投入等要素，推动农业整体低碳转型。而这一进程同样离不开宏观环境的支持，即需要政府协助和市场资金支持，来应对技术变迁。基于以上分析，本文在社会-技术转型的多层级视角下，从宏观、微观、中观三方面探索低碳转型的影响因素，能够进一步拓展MLP 模型在低碳转型领域的应用，同时为农业低碳转型提供重要理论依据和经验方法。
（三）模型构建
（1）微观利基层，即新技术出现的场所，可以是小的市场利基或技术利基，其中资源由研发实验室或公共补贴提供（李慧和涂家豪，2020）。微观利基层具体设立了数字基础设施和农村科研人力两个条件。数字基础设施：大数据时代，数字基础设施建设能够有效降低政策制定的交易成本和信息成本，依托于数字基础设施的数字技术，在处理信息不对称和控制信息成本上凸显优势。科斯的交易成本理论指出，交易成本的降低有利于政府政策或制度的产生，能够更好地协调组织行为（陶克涛等，2021）。通过将用户散落于网络的庞杂行为数据和金融信息加以收集，甄别出农业生产、种植、运输环节的碳排放信息，进而通过信息反馈减少政策执行中的失败风险并提供成功经验借鉴（闫桂权等，2022）。这不仅能够简化繁重的信息处理工作，也能大幅压缩交易成本。农村科研人力：乡村产业的发展需要人才基础，科研人力水平的提高使其能更好地胜任农业环保的工作岗位，进而提高农业废弃物处理能力和低碳类农业化学品使用效率，推动农业低碳转型进程（魏后凯和刘同山，2017）。人力资本具有创新性，是可持续发展的内生动力和真正源泉，提高人力资本能抵消由于其他资本投入导致的边际收益递减趋势，促进环境效率的长期提升（赵晓颖等，2022）。例如，在农业发展过程中，长期采取就地焚烧、犁入土壤和粪便随地排放的废弃物处理方式会增加对环境的负面影响，而老年人的环保意识相对较弱，长期养成的不良习惯则较难更改，此时农村人力资本的提升能够有效改善农作物有废弃物处理问题和粪便管理方式。
（2）中观体制层，社会-技术体制形成了MLP 中的中观层次（郭丕斌等，2019）。具体由三个相互关联的维度组成：第一，行动者和社会群体网络，主要是指重要参与者、大型工业用户等重要的参与者；
第二，指导行为者活动的规范和认知规则，正式规则的例子有法规、标准、法律，认知规则的例子有信念、议程、指导原则、启发式搜索等因素，规范性规则的例子有角色关系、行为规范；
第三，材料和技术要素，这些包括资源、投入等（李慧和涂家豪，2020）。中观体制层体设立了农业产业结构和农业机械投入两个条件。一是农业产业结构。农业产业聚集对农业碳排放的影响具有双重门槛效应，随着农业产业聚集水平的提高，农业碳排放量呈现出倒U 型；
在农业产业聚集水平较低时，农业产业聚集对农业碳排放的促进作用最大，但随着聚集水平发展到较高的程度，农业碳排放的状况会逐渐改善（雷振丹等，2020）。二是农业机械投入。随着农业机械化水平的不断提升，石油燃料等能源的消耗加速了农业碳排放，但是随着农业机械使用率的提升，有利于更加高效地完成完成施肥、喷药和灌溉等一些列流程，提升农业生产效率（刘琼和肖海峰，2020）。此时，农业生产将更加高效、低耗，一定程度上减少了碳排放。
（3）宏观景观层，宏观层面是社会技术景观层，是一个通常变化缓慢并影响生态位和政权动态的外生环境（Geels，2018）。宏观景观层设立了财政支农水平和数字普惠金融两个条件。财政支农可以通过促进技术创新、调整财政支出结构，进而提升农业的全要素能源效率，达到降低碳排放的目的（韩金雨等，2021）。政府通过出台财政优惠政策为农民使用新技术提供资金扶持，能够有效推动农业技术创新能力，从而降低碳减排成本（刘琼和肖海峰，2020）。数字普惠金融：数字普惠金融为农村地区发展奠定了资金良好基础，使农民对于农业低碳转型建设没有后顾之忧（庞凌霄，2022）。同时，良好的数字普惠金融环境，有利于提升农民的环保意识，补齐发展短板，进而推动整个农业的低碳转型（程秋旺等，2022）。综上所述，共构建了数字基础设施、农村科研人力、农业产业结构、农业机械投入、财政支农水平、数字普惠金融6 个条件，具体理论模型如图1 所示。
图1 理论模型
（一）NCA 与fsQCA 混合的方法
由Ragin（1987）提出的定性比较分析（qualitative comparative analy-sis，QCA）方法，最初主要应用于政治学、社会学和管理学等学科，近年来学术界将其拓展到组织管理、战略管理和技术应用等领域（谭海波等，2019；
Xie 和Wang，2020）。首先，模糊集定性比较分析（fsQCA）方法坚持从案例导向出发研究组合现象，实现了理论与案例的对话，回应了案例定性分析的“可推广性”质疑，弥补了大样本分析对于定性解释的不足（张明等，2019）。其次，与主要探索单一变量的“净效应”的传统回归分析方法相比，fsQCA 主要用于解决复杂类因果关系的问题，非常适合分析本文中前因条件组态与农业低碳转型的关系（Fainshmidt et al，2020）。
由Dul（2016）开发的必要性分析（NCA）方法能够灵活、简单地适用于各种性质的前因条件对结果的必要性分析，对fsQCA 的必要性分析均是一种有效补充。相比于fsQCA 方法来说，必要性分析方法（NCA）不仅可以识别出农业低碳转型的必要条件，还可以分析出条件对结果影响的必要程度。特别是对于fsQCA 分析来说，数据变化不仅是“是”或“否”的结果，还包括详细的隶属分数。因此在解决农业低碳转型问题上，使NCA 与fsQCA 结合能够发挥出更大价值（Vis 和Dul，2018）。
本文首先用NCA 方法对农业低碳转型的前因条件进行必要性检验，其次采用fsQCA 方法检验必要性分析结果的稳健性，最后借助fsQCA 方法从组态视角出发，基于社会-技术转型多层级框架的前因条件对农业低碳转型进行跨案例比较分析，探索6 个前因条件产生的前因组态对于高水平农业低碳转型结果的影响。
（二）样本选择与数据来源
本文将案例样本定位到中国31 个省（自治区、直辖市，因数据缺失，不包括港澳台地区），样本选取标准遵循fsQCA 方法中样本选择的两点依据，即总体充分同质性和内部最大异质性（查尔斯，2019）：首先在总体充分同质性方面，选取的31 的省具有较好的代表性；
其次由样本异质性要求可得，各省市的经济发展水平和资源禀赋不同，可形成相互比较。在数据选择上，由于2017 年10 月党的十九大提出，实施农业绿色生产、坚持绿色兴农是推进农业现代化转型、践行乡村振兴战略的重要路径，并将实施乡村振兴战略作为的重大历史任务写入党章，在我国“三农”发展的历史进程上具有重要意义；
同时考虑到农业低碳转型实施效果具有滞后效应。因此本文对条件的测量采用2018 年数据，对结果的测量采用2019 年数据。数据主要来源于《中国统计年鉴》和《中国农村统计年鉴》。
（三）测量与校准
1.结果测量（农业碳排放效率）
农业碳排放效率的提升是推动农业低碳转型、实现双碳目标的关键。农业碳排放效率越高，其在相同农业投入下所产出的经济价值越高或产生的碳排放越少，越有利于地区农业低碳转型。因此本文借鉴尚杰等（2022）的研究，通过构建农业碳排放效率投入产出指标体系，对2019 年农业碳排放效率进行衡量。
2.条件测量
数字基础设施：借鉴赵云辉等（2021）的测量方法，使用每百万人口的互联网宽带的接入户数表示。农村科研人力：借鉴程秋旺等（2022）的测量方法，使用农村平均受教育年限表示。农业产业结构：借鉴黄晓慧等（2022）的测量方法，采用农业产值占农林牧渔业总产值表示。农业机械投入：采用农业机械化总动力与农作物总播种面积比值（千米/公顷）表示（刘琼和肖海峰，2020）。财政支农水平：采用各地区农林水支出占地方一般公共预算支出比例表示（黄晓慧等，2022）。数字普惠金融：采用北京大学数字普惠金融指数（2011—2018 年）进行分析。变量测量标准和数据来源见表2，数据描述性统计结果见表3。
表2 变量测量标准和数据来源
表3 描述性统计
3.数据校准
参照已有研究（谭海波等，2019），并结合本文案例数据分布，本文将完全隶属、交叉点和完全不隶属分别设置为95%分位数、50%分位数和5%分位数；
各条件和结果的具体校准数据见表4。
表4 条件与结果的校准
（一）单个条件的必要性分析
NCA 除了可以识别特定条件是否为某一结果的必要条件外，还可以分析其效应量（effect size），效应量代表产生特定结果需要必要条件的最低水平（杜运周等，2020）。在分析其效应量时，常使用上限回归（CR）和上限包络（CE）分析分别生成对应函数，得到其效应量。效应量取值在0～1，取值越小代表效应越小（Dul，2016）。在NCA 方法中，当前因条件的效应量不小于0.1（Dul，2016）且P显著（Dul et al，2020）时，产生必要条件。
表5 报告了NCA 方法对单个条件的必要性分析结果。本文对于各变量分别用CR 与CE 两种方法计算其效应量，根据NCA 的分析结果判断其是否为必要条件。由表5 可以看出，尽管前因条件的效应量均小于0.1，但是其P均不显著。因此6 个前因条件均不构成农业低碳转型的必要条件。
表5 NCA 方法单个条件的必要条件分析结果
表6 报告了前因条件的瓶颈水平分析结果。见表6，如要达到50%的农业低碳转型水平，需要农村科研人力3.8%水平的制度质量；
要达到60%的数字普惠金融水平，需要数字普惠金融1.8%水平的制度质量。而其他5 个前因变量不存在瓶颈水平。
表6 NCA 方法瓶颈水平（%）分析结果
为了检验NCA 结果的稳定性，本文进一步使用fsQCA 方法检验必要条件。fsQCA 方法中必要条件检验的标准是看其一致性水平高低（Mingyue et al，2022），本文依据以往研究标准（唐开翼等，2021），将一致性水平阈值设为0.9，并通过fsQCA3.0 软件对各条件是否构成高/低水平农业碳排放效率的影响因素进行“必要性”分析。具体分析结果见表7，其中7 个条件对高水平农业碳排放效率和低水平农业碳排放效率影响的一致性水平均小于0.9。因此不能构成必要条件，这一结果与NCA 结果一致，体现了农业低碳转型的复杂性，进一步说明了应重点探讨技术、组织、环境三方面条件联动对结果的协同效应。
表7 fsQCA 方法单个条件的必要性分析结果
（二）条件组态的充分性分析
充分条件指前因条件组合充分地产生结果（Dul，2016）。充分性分析的一致性水平不应低于0.75；
频数阈值的设定则需要根据样本规模进行调整，中小样本可以为1，而大样本应大于1（张明等，2019）。基于现有研究成果（陶克涛等，2021），结合本文案例数据分布，将一致性阈值设为0.8，频数阈值设为1，一致性门槛值（PRI） 设为0.7。
表8 共呈现出5 条路径，单个解和总体解的一致性水平均高于0.89，大于可接受的最低标准0.75（查尔斯，2019）。因此5 条路径的前因组态可以视为高水平农业低碳转型的充分条件组合，其中总体解一致性为0.885，表明在满足这5 组条件组态案例中，有88.5%的可能性达到高水平绿色智慧建设水平，具体分为以下两种类型路径。
表8 高水平农业低碳转型路径的前因组态分析
1.“数字基础+数字金融”双重驱动型
组态1 中数字基础设施和数字普惠金融为核心存在条件，农业产业结构为边缘存在条件，农业机械投入和财政支农水平为边缘缺乏条件，农村科研人力不确定。表明在农村数字普惠金融和数字基础设施普遍提高的共同作用下，结合农业产业结构的边缘作用，能够显著推动农业低碳转型进程。该组态的一致性为0.929，表明有92.9%的可能性达到高水平农业低碳转型状态；
原始覆盖度为0.279，唯一覆盖度为0.073，表明约有27.9%的案例能够解释该组态，并且约有7.3%的案例仅能被该组态所解释。组态2 中数字基础设施和数字普惠金融为核心存在条件，农业机械投入为边缘存在条件，农业产业结构和财政支农水平为边缘缺乏条件，农村科研人力不确定。表明在数字普惠金融和数字基础设施水平普遍提高的共同作用下，结合农业机械投入的边缘作用，能够显著推动农业低碳转型进程。该组态的一致性为0.916，表明有91.6%的可能性达到高水平农业低碳转型状态；
原始覆盖度为0.382，唯一覆盖度为0.051，表明约有38.2%的案例能够解释该组态，并且约有5.1%的案例仅能被该组态所解释。组态3 中数字基础设施和数字普惠金融为核心存在条件，农村科研人力和农业机械投入为边缘存在条件，农业产业结构为边缘缺乏条件，财政支农水平不确定。表明在数字普惠金融和数字基础设施水平普遍提高的共同作用下，结合农村科研人力和农业机械投入的边缘作用，能够显著推动农业低碳转型进程。该组态的一致性为0.902，表明有90.2%的可能性达到高水平农业低碳转型；
原始覆盖度为0.347，唯一覆盖度为0.021，表明约有34.7%的案例能够解释该组态，并且约有2.1%的案例仅能被该组态所解释。
可以看出组态1～组态3 的核心条件涉及数字基础设施和数字普惠金融。因此将其命名为“数字基础+数字金融”双重驱动型。地区数字基础设施的提升能够有效推动信息技术的发展水平，而数字金融正是依靠信息技术与传统金融相结合，进行新一代的网上支付、网上贷款等金融业务。农村数字金融的普惠程度提升，能够推动农业的市场化水平，进而推进数字技术的发展。在信息基础和数字金融的推动下，数字技术能够有效运用到农业生产、运输、销售的各个环节，有效降低农作物供应链过程中产生的碳排放，推动农业低碳转型进程。
2.“科研人力+机械投入”双重驱动型
组态4 和组态5 均呈现出，农村科研人力和农业机械投入为核心存在条件，财政支农水平为核心缺乏条件。因此将其归类为“科研人力+机械投入”双重驱动型。表明在农村科研人力和农业机械投入共同核心作用下，即使财政支农水平较低，也可以达到高水平的农业低碳转型。其中组态4 的农业产业结构为边缘存在条件，数字基础设施为边缘缺乏条件，数字普惠金融不确定。该组态的一致性水平为0.896，表明组态4 有89.6%的可能性达到高水平农业低碳转型的建设状态；
原始覆盖度为0.304，表明约30.4%的案例能够解释该组态；
唯一覆盖度为0.092，表明约9.2%的案例仅能被该组态所解释。组态5 中农业产业结构和数字普惠金融为边缘存在条件，数字基础设施不确定。该组态的一致性水平为0.891，表明组态5 有89.6%的可能性达到高水平的农业低碳转型；
原始覆盖度为0.349，表明约34.9%的案例能够解释该组态；
唯一覆盖度为0.005，表明约0.5%的案例仅能被该组态所解释。
（三）稳健性检验
一致性水平改变和校准标准不同均会影响逻辑最小化的真值表行（组态）的数量，进而对结果产生影响（查尔斯，2019）。本文通过改变校准区间和一致性阈值两种途径对结果进行稳健性检验，具体包括用6%，96%来代替5%、95%来调整校准区间；
调整一致性阈值从0.8 下调至0.76。通过检验发现结果组态之间虽有微弱变化，但仍具有清晰的子集关系。因此认为研究结论具有良好的稳健性。
为实现2030 年碳达峰、2060 年碳中和的双碳目标，作为重要碳排放来源的农业活动，承担着重要责任。但是由于经济水平和资源禀赋的差异，农业低碳转型水平存在明显的区域异质性。另外，不同制度环境的差异也可能导致技术基础设施、财政支农水平及农业产业结构等对农业低碳转型进程产生不同的作用效果。因此本文将全样本数据分为东部、中部、西部三类，并运用fsQCA 方法进行差异化路径分析。校准过程中，一致性水平分别设为0.92、0.94、0.97；
频数阈值均设为1，PRI 分别设为0.80、0.90、0.90。通过对6 个条件进行组态分析，探索在利基层、体制层和景观层的共同作用下，不同区域的农业低碳转型路径，具体组态结果见表9。
由表9 可以看出，中国东、中、西部地区农业低碳转型路径具有明显差异。整体来看，共存在7 种组态，一致性均高于0.85，大于可接受的最低标准0.75。因此7 条路径的前因组态可以视为高水平农业低碳转型的充分条件组合。
表9 东、中、西部高水平农业低碳转型路径的前因组态分析
东部地区：组态1～组态3 为东部地区的农业低碳转型路径。其中组态1 中农村科研人力为核心存在条件；
组态2 和组态3 中均呈现出，数字基础设施为核心存在条件，科研人力资本为核心缺乏条件。由于三组组态的核心条件均在利基层。因此可以看出利基层在东部地区农业低碳转型进程中发挥着举足轻重的作用。由于东部地区经济发达，数字化水平相对较高，拥有较为完善的技术基础和人力资本。因此在科研人力资本的核心作用下，即使数字化基础显著缺乏，在联合边缘存在条件（农业产业结构、农业机械投入）的共同作用下，也能够达到高水平的农业低碳转型效果；
在数字基础设施的核心作用下，能够有效降低数字技术发展的交易成本，即使科研人力资本显著缺乏，在联合其他边缘存在条件的共同作用下，也能够推动农业低碳转型进程。因此利基层的发展对东部地区尤为重要，能够有效提升农业碳排放效率，降低农业碳排放。
中部地区：组态4、组态5 为中部地区农业低碳转型路径，两组组态的核心存在条件均为农业产业结构和数字普惠金融，体现出农业产业结构和数字普惠金融的协同作用对中部地区农业碳排放效率水平提升的重要性。由于中部地区农业大省较多，如河南、河北、四川、内蒙古等地，农业种植面积较大，但经济发展水平相对东部较低。因此实施农村数字金融对农村经济发展和农业低碳转型具有较大的促进作用，在农业产业结构不断提升的同时，引入数字平台，有助于激励农民进行农业碳减排工作，进而减少传统金融机构的服务成本和交易成本。
西部地区：组态6、组态7 为西部地区农业低碳转型路径，两组组态均呈现出，数字普惠金融为核心存在条件，科研人力资本为核心缺乏条件。体现出数字普惠解金融对西部地区的重要性，即使在科研人资资本显著缺少的情况下，也能够通过数字普惠金融的核心作用，推动西部地区的低碳化进程。西部地区大多地处沙漠、高原等生态脆弱带，水土流失严重，农业技术水平相对落后，随着城市化进程的加速，西部地区的大量人口流入城市，造成城市的人才集聚现象，推动了整个城市的经济发展。但是造成农村人才流失现象严重，无法更好地完成农业低碳技术研究和农业低碳转型进程的管理工作。同时，西部地区大多城市属于经济欠发达地区，数字技术相对欠缺，而数字普惠金融是实现乡村振兴的重要手段，其普惠性和共享性能够更好地满足小微企业的资金需求；
政府也高度重视农业低碳转型问题，正在加大对数字基础设施的通入，这为农村数字经济发展创造了良好的环境。因此大力推广数字金融，能够有效推动西部地区的农业低碳转型进程。综上所述，中国东、中、西部地区受微观利基层、中观体制层和宏观景观层等多方面因素的影响，导致不同地区的农业碳减排路径也存在显著差异。
（一）研究结论
本文基于MPL 框架，运用fsQCA 方法，以中国31 个省（因数据缺失，不包含港澳台地区）作为观测样本进行条件组态分析，探讨了7 个影响因素对乡村农业低碳转型的“联合效应”，揭示了影响农业碳排放效率的核心条件及其复杂本质。现有研究结论如下：①从单一变量观察，在NCA 和fsQCA 的双重分析下，7 个前因条件均不构成农业碳排放的必要条件，说明单个要素并不构成影响农业碳排放效率的瓶颈条件，进一步证明多因素联合是驱动农村农业低碳转型发展的有效途径；
②从整体路径分析，发现高水平的农业低碳转型进程是多因素的协同作用，结果共存在5 条动态组合路径，具体可以归纳为两类，分别是“数字基础+数字金融”双重驱动型路径和“科研人力+机械投入”双重驱动型路径，以“殊途同归”的方式影响着农业的低碳化进程；
③从东部、中部、西部部分区域农业低碳转型路径来看，东部地区主要是以技术基础设施或科研人力资本为核心存在条件的利基层主导型，中部地区是农业产业结构和数字普惠金融为核心存在条件的体制层和景观层共同主导型，西部地区是以数字普惠金融为核心存在条件的景观层主导型，区域间治理路径存在明显差异，这也进一步阐释了造成高水平农业低碳转型异质性的因素是千差万别的。
（二）理论贡献与政策启示
1.理论贡献
（1）本文从“组态视角”出发，应用fsQCA 方法更加细粒度地解释了条件之间的相互替代效应和因果不对称关系，发现多组态的组合路径能够达到殊途同归的效果，这一发现是从整体视角解释农业低碳转型路径选择的一种崭新尝试，也是对基于权变视角的影响因素研究的丰富和补充，在一定程度上推动了农业低碳转型研究从权变视角向组态视角的转变。
（2）本文以社会-技术转型多层级（MPL）框架为基础，结合中国农业低碳转型的现状和特点，考察微观利基层、中观体制层、宏观景观城三方面因素的联动效应，拓展了MPL 框架在农业问题上的低碳转型和可持续发展研究，是对研究框架的进一步丰富和拓展。
（3）本文不仅探讨了中国31 个省份的农业低碳转型进程的前因组态，更进一步分析出东、中、西部分地区的差异化治理路径，有助于地方政府结合区域特点选择针对性的农业低碳治理模式。
2.政策启示
（1）从整体治理视角出发，中央和地方政府应明确农业低碳转型是实现双碳目标和可持续发展的必由之路，设立农业低碳转型的具体目标，引导和推动农业向低碳生产转型；
加强微观利基层、中观体制层和宏观景观层三方面因素的协调整合，竭力提升农业碳排放效率。
（2）从分类型路径研究出发，“数字基础+数字金融”双重驱动型路径，应注重乡村数字基础建设，推动农村数字化发展；
同时，应借助金融平台助力农户实现农业碳减排，发挥政府、社会、企业三方优势，共同推进农业低碳转型目标的实现。“科研人力+机械投入”双重驱动型路径，应发挥农业低碳创新力，建设农业低碳转型的管理平台、服务平台，打造信息集散中心，减少农业碳排放管理的交易成本，从而形成以数字技术为中心的现代化农业；
同时还需发挥人才培育力，为乡村人才提供继续教育、专业培训服务，推进数字人才的建设工作，进而提升创新率，推动农业低碳转型进程；
在农业绿色发展理念推动下，农民在进行机械投入时应加大对农业绿色新技术、新品种的使用，减少农业碳排放。
（3）从中国东、中、西部分区域路径研究出发，各地方政府应结合区域资源禀赋和经济发展水平选择差异化农业低碳转型路径和具有针对性的治理模式。东部地区要继续发挥自身优势，大力推进数字基础设施建设和科研人力的培养，同时应结合体制层和景观层建设，发挥利基层与两者的协同作用；
中部地区应大力发展数字金融，以数字金融推动农业科技进步和产业结构调整，加强农业产业结构和数字普惠金融的协同作用；
西部地区应制定数字普惠金融的转型补贴和激励政策，在乡村大力推广数字金融，推动农业低碳转型的发展进程。
（三）不足与展望
虽然本文从组态视角探讨了农业低碳转型路径，弥补了权变视角下单一因素的净效应，但仍有不足之处。首先，在质性分析上，虽然已对定性资料进行补充，但仍同其他fsQCA 研究方法一样，面临如何深化质性分析的共同挑战。其次，在数据收集上，限于数据的可获得性，只对中国31 个省份数据进行了研究，在一定程度上影响了结论的可推广性，未来可收集更多样本，精确到地级市或区县，对农业低碳转型的组态路径进行进一步分析。最后，只对一年的静态数据进行分析，限制了研究结论在时间维度上的解释力度，且鉴于fsQCA 方法对动态时间变化的应用有待完善，未来可以对时序fsQCA 方法进行合理发展，收集跨时间案例数据进行研究。
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