數字經濟賦能農業高質量發展的組態路徑及區域差異

【摘要】農業高質量發展是推動鄉村振興的有力抓手， 而數字經濟為我國經濟社會發展提供新動能， 深入研究數字經濟如何賦能農業高質量發展對于全面推進鄉村振興具有重要意義。本文以我國30個省份為研究對象， 基于技術—組織—環境（TOE）框架， 運用模糊集定性比較分析（fsQCA）方法探究數字經濟賦能農業高質量發展的多元組態路徑， 并從區域角度考察組態分布的差異。研究發現： 任意單個條件變量都不構成促進農業高質量發展的必要條件， 需要協同聯動才能發揮作用， 但數字技術人才和數字創新環境作為核心條件發揮較為普適的作用； 賦能實現農業高質量發展的高組態路徑包括技術主導下的組織—環境協同驅動型、 技術—環境共同主導型和環境主導下的技術—組織均衡發展型； 數字經濟賦能農業高質量發展的組態路徑在我國東中西三大地區存在顯著的區域差異。

【關鍵詞】數字經濟；農業高質量發展；TOE框架；fsQCA；區域差異

【中圖分類號】F323" " " 【文獻標識碼】A" " " 【文章編號】1004-0994（2025）05-0117-8

一、 引言

習近平總書記在黨的二十大報告中指出“高質量發展是全面建設社會主義現代化國家的首要任務”， 并強調了農業農村優先發展的重要性。農業作為國民經濟的基礎性產業， 在我國經濟發展中起著基礎性和戰略性作用， 推進農業高質量發展是新時代加快推進農業強國建設、 全面實現鄉村振興的必然選擇， 也是解決“三農”問題的重大舉措。然而， 我國農業發展中仍然長期存在集約化程度不高、 產業融合不夠充分、 技術創新不足、 農業標準化和規模化生產水平較低、 生態環境污染嚴重等諸多問題， 這些問題成為制約農業高效發展的短板。在此背景下， 要想實現農業高質量發展， 迫切需要尋找新動能和新引擎， 為我國現代農業發展注入新的活力， 全面促進農業提質增效， 走質量興農之路。而數字經濟作為一種基于數字技術的快速發展的新興經濟形態， 是新時代產業變革、 經濟社會發展的重要驅動力。《數字中國發展報告（2023年）》顯示， 2023年我國數字經濟規模超過55萬億元， 數字經濟核心產業增加值占GDP的比重在10%左右。數字經濟的快速發展為實現農業高質量發展提供了持續動能， 隨著人工智能、 大數據、 云計算等數字技術迅速崛起， 從城市快速滲透延伸到“三農”領域， 促進農業向集約化、 高效化、 綠色化等高質量發展方向轉型升級。因此， 在數字經濟迅猛發展的新時代背景下， 深入研究如何充分發揮數字經濟的創新賦能效應， 以促進農業高質量發展， 對于有效推進鄉村全面振興戰略實施、 實現農業農村現代化具有深遠的理論意義和重要的實踐價值。

農業高質量發展是一個多維度的概念， 其本質在于： 在堅持綠色發展理念、 保護生態資源環境的同時， 優化農業生產結構， 提高農業產品品質和農業生產效率； 促進農業產業鏈延伸， 提高農民收入水平； 擴大對外開放， 提高農產品在國內外市場上的競爭力（王靜，2021）。隨著信息技術的持續發展， 數字經濟已日益成為驅動農業高質量發展的核心力量。當前圍繞數字經濟賦能農業高質量發展的研究， 主要集中在以下兩個方面： 一是數字經濟與農業高質量發展的關系。數字經濟與實體經濟融合發展， 將數字技術廣泛應用于農業生產、 經營和管理各個環節， 能夠擴大農業生產規模、 顯著提高農業生產經營和農產品流通效率， 有效拓展農民增收途徑， 優化農業生態環境， 從而推動農業高質量發展（姚毓春和李冰，2023）。另外， 數字經濟的發展為農業技術和制度創新帶來新機遇， 有利于數字技術在農業生產領域的滲透及應用， 提高農業生產效率， 減少資源浪費和減輕環境污染， 保護農業生態環境。同時， 數字經濟能夠暢通農產品銷售渠道， 擴大優質農產品供給， 提升農業經濟效益， 進而對農業高質量發展產生顯著的正向促進作用（李明賢和賀佳斌，2023）。二是數字經濟對農業高質量發展的影響路徑。數字經濟作為新時代農業發展的動力源泉， 能夠通過推動產業結構轉型升級， 即促進產業結構高級化與合理化， 來賦能農業高質量發展（魯釗陽和杜雨潼，2022）。數字經濟通過促進農業創新、 協調、 綠色、 開放以及共享發展， 來推動農業高質量發展（周清香和李仙娥，2022）。從農業發展的要素視角來看， 農業生產技術進步和農村金融是數字經濟驅動農業高質量發展的重要路徑， 通過農業生產技術進步來轉變農業發展方式， 通過發展農村金融來促進金融資源優化配置、 緩解農村融資約束， 使傳統農業生產向規模化、 數字化、 智能化發展（王進等，2023）。

對于數字經濟與農業高質量發展的關系， 已有眾多學者進行了大量富有成效的探索， 但還存在一些不足之處： 其一， 傳統的計量方法大多側重于把數字經濟作為一個整體變量進行計量分析， 僅通過設定中介變量或調節變量來分析因果變量間的作用機制， 無法揭示數字經濟多個影響因素與結果變量間的復雜因果關系。其二， 多數研究聚焦于實證探討數字經濟對農業高質量發展所具有的正向促進作用和空間溢出效應， 主要局限于研究數字經濟與農業高質量發展間的單一線性關系， 鮮有研究從整體組態視角探究數字經濟不同方面、 不同條件之間復雜的相互聯動匹配如何共同作用于推動農業高質量發展， 解釋數字經濟賦能農業高質量發展背后的邏輯， 為數字經濟賦能農業高質量發展提供差異化的路徑選擇。為此， 本文基于TOE理論分析框架， 選取我國30個省份為案例樣本， 從技術、 組織、 環境層面的組態視角出發， 使用模糊集定性比較分析（fsQCA）方法深入探究數字經濟多因素組合匹配賦能農業高質量發展的具體實現路徑， 并在此基礎上進一步從區域異質性的角度， 探索不同區域數字經濟各條件變量組合賦能農業高質量發展的差異化組態路徑。

相較于已有文獻， 本文可能的邊際貢獻在于： 第一， 由數字基礎設施、 產業數字融合、 數字產業發展、 數字金融發展、 數字技術人才、 數字政府建設、 數字創新環境七個條件變量構建數字經濟指標體系， 指標涵蓋范圍更加廣泛， 既豐富了數字經濟發展水平測度方法， 又拓寬了數字經濟對農業高質量發展影響的理解視角。第二， 從整體組態視角， 運用fsQCA方法進行多條件變量組態分析， 突破了傳統分析方法難以分析多個變量間相互影響的局限性。本文的研究不僅能夠揭示通過技術、 組織、 環境不同層面多個條件變量之間的協同聯動實現農業高質量發展的復雜作用機制， 彌補以往單變量研究的不足， 還可以明確數字經濟賦能農業高質量發展的差異化路徑， 有助于深入理解各影響因素之間如何相互關聯、 相互作用， 進而完善和擴充相關理論研究， 為我國農業高質量發展的切實推進提供有效參考與政策啟示。第三， 鑒于不同地區的數字經濟發展存在顯著的區域異質性， 使用fsQCA方法進一步分析不同地區數字經濟推動農業高質量發展組態路徑的區域差異， 有助于全面系統地總結出更具針對性的區域差異發展策略， 從而為各地區有效利用數字經濟資源實現農業高質量發展提供可行的政策建議和經驗。

二、 理論基礎與模型構建

TOE框架最早由Tornatizky和Fleischer提出， 本質上是新技術運用情境下的一種綜合分析工具， 因其較強的操作性、 靈活的變量選擇以及擴展性在諸多研究中應用廣泛（譚海波等，2019）。具體而言， TOE框架分為技術、 組織、 環境三個層面。技術層面是指組織活動開展的技術基礎， 包括技術設施、 技術能力水平等； 組織層面主要涉及組織目標、 制度安排和組織規模等； 環境層面通常包括開展活動所處的宏觀環境和所面臨的社會需求、 行業發展水平等。當前， TOE框架已廣泛應用于研究數字經濟政策、 農業農村現代化改革、 數字鄉村建設等“三農”領域。因此， 本文運用TOE框架并結合數字經濟應用的現實場景與相關研究成果， 從技術、 組織、 環境三個層面梳理出數字經濟驅動農業高質量發展的條件變量并進行組態分析， 探究數字經濟多個條件變量對農業高質量發展的綜合影響。對數字經濟各個層面不同條件變量的理論基礎和內在特征闡述如下：

（一） 技術層面

技術層面包括數字基礎設施和數字技術人才兩個條件變量。數字基礎設施包括5G、 區塊鏈、 人工智能等數字技術， 以及基于數字技術形成的各類數字平臺， 是農業高質量發展的技術基礎。數字基礎設施充分利用數字技術的高創新性和強滲透性等優勢， 能夠打破時空限制， 加速數字資源集聚到農村地區（梁健，2024）， 實現要素有效流動惠及農業生產體系和農業經營主體， 支持推動農村產業數字化、 多元化、 規模化發展， 實現農業產業價值鏈躍升。具體而言， 數字基礎設施的不斷完善， 使得先進技術與智能設備普及應用到農業產業發展中， 通過建立智慧農業、 農業農村大數據平臺， 采集生產、 經營、 服務等各類信息， 實現農業大數據監測， 豐富農村大數據應用場景， 同時培育鄉村休閑旅游、 農村電商直播等新業態、 新模式， 從而加快農村三產融合步伐。

數字技術人才為產業數字化、 數字創新發展提供必要的人力資源保障， 是助力數字經濟賦能農業高質量發展的重要技術支撐。農業等傳統產業的數字化轉型離不開數字技術人才集聚發揮作用， 通過培養和引進富有實踐經驗的數字人才， 可以促進數字技術實際應用于農業生產經營活動全過程， 有助于促進農業機械化改造與優化， 為提升農業生產效率創造新的價值提升空間。數字農業方面的技術人才不僅可以對農民進行專業技術指導， 幫助其熟悉智慧農業等多種農業數字應用場景， 提升其數字素養和技能水平， 還可以協助農業經營者使用農村電商平臺來拓寬農產品銷售渠道， 從而為農民提供更多的就業機會， 增加農民收入來源。數字技術人才的不斷引進有助于促進農業數字技術的研發創新， 促進農業科技成果轉化為實際生產力， 持續帶動區域創新， 有效推進農業數字化、 智能化發展， 為加快實現農業高質量發展賦能蓄力。

（二） 組織層面

農業高質量發展離不開地方政府的支持， 數字政府建設是數字經濟賦能農業高質量發展的制度前提。數字政府建設通過將數字技術與政府治理實踐進行深度融合和創新， 實現政府決策、 管理、 服務的透明化、 數字化、 智慧化， 推動政府治理模式的數字化轉型。數字政府建設通過串聯多層級政務部門， 加強各部門之間的信息共享與協作， 破除政府內外部行政壁壘， 優化電子政務平臺建設； 通過提供“一站式”服務， 簡化政務服務流程， 促進公共資源合理配置， 提高政府辦事效率（辛璐璐，2024）。同時， 數字政府建設能夠有效擴大政府服務的覆蓋面， 使得政府能夠更全面、 更精準地收集和掌握各種數據信息， 更好、 更快速地回應民眾的實際需求， 增強其獲得感與幸福感。隨著數字政府建設的持續推進， 通過加大數字技術在政府治理中的應用， 充分發揮電子政務數字平臺的優勢， 方便農業生產經營主體及時、 準確地了解全省、 市、 縣“三農領域”的各項惠農支持政策及服務信息， 能夠顯著提升政府治理效能， 這對促進鄉村振興、 實現農業高質量發展具有積極作用。

（三） 環境層面

數字金融發展主要包括支付、 信貸、 理財、 保險四種業務形態， 是數字經濟賦能農業高質量發展的有力支撐。良好的數字金融發展能有效破解農戶、 農企等農業生產經營主體與金融機構間的信貸信息不對稱難題， 滿足農業生產及相關產業對于流動資金的需求， 緩解制約發展的融資約束（Chi等，2021）； 通過提升農村地區信貸資源配置效率， 加大農業科技創新投入， 助力產業轉型升級， 培育壯大農業新產業、 新業態。良好的數字金融發展還能夠大幅拓展農村地區金融服務覆蓋寬度和廣度， 為農村居民提供多樣性、 針對性的理財投資和保險金融產品以方便其線上支付購買， 這不僅可以降低交易成本， 還能增加農村居民收入， 縮小城鄉收入差距。此外， 數字保險有利于提高農戶等農業生產經營主體的風險抵御能力。

數字創新為農業高質量發展提供了強大動力， 數字創新環境是數字經濟推動農業高質量發展的核心要素。良好的數字創新環境可以激勵智慧農機、 數字農業設施等農業領域的研發創新， 提升農業科技成果轉化能力， 幫助農民應用先進、 高效的農業機械設備和農業新生產技術， 這能夠極大地提高農業生產效率， 加快農業農村產業結構優化升級。

數字產業發展是以數字技術為核心支撐的戰略性新興產業的發展， 在數字經濟發展中發揮引領作用， 是推動農業高質量發展的必要條件。數字產業發展體現了數字化發展的深度， 主要包括軟件和信息技術服務業、 電信業和其他電子設備制造業等， 是數字技術不斷創新、 市場化應用不斷擴大的產業化過程。

產業數字融合即產業數字化發展， 其作為數字經濟發展的關鍵組成部分， 展現出數字化發展的廣度。一方面表現為農業、 工業、 服務業等傳統產業利用數字技術和數據資源， 對其產業鏈、 供應鏈各環節進行全方位數字化、 智能化、 網絡化改造， 進而實現產出的增加和效率的提升； 另一方面表現為傳統產業與數字技術深度融合， 衍生出各類新興產業和服務。

綜上可知， 組態視角下數字經濟各條件變量均對農業高質量發展具有重要的驅動作用。但數字經濟在技術、 組織和環境三個層面的不同條件變量之間是相互影響而非相互獨立， 通過彼此間聯動匹配的方式， 協同促進農業高質量發展。因此， 本文選取了數字基礎設施、 數字技術人才、 數字政府建設、 數字金融發展、 數字創新環境、 數字產業發展、 產業數字融合七個條件變量， 從TOE理論出發， 構建數字經濟賦能農業高質量發展理論分析框架， 如圖1所示。

三、 研究設計

（一） 研究方法

定性比較分析方法（QCA）由Ragin（1987）提出， 以布爾運算和集合論為基礎， 聚焦于分析多變量間復雜的因果關系。相較于以定量研究為主的回歸分析， 使用QCA方法的優越性主要體現在： 其一， 對比傳統回歸分析離散地考慮獨立條件變量的單一凈效應， 只能解釋單項因果關系和對稱關系， QCA方法側重于關注不同條件變量間的因果復雜性與多重并發機制， 即不同的條件變量組合可能產生相同的結果。這一研究方法能夠彌補傳統定量研究無法關注各變量之間互動效應的不足， 為問題研究提供新的解決方案。其二， 使用傳統回歸分析方法通常需要大樣本數據以揭示量化規律， 相比較來說， QCA方法在中小樣本分析中具有顯著優勢， 同時fsQCA方法在分析連續變量時也有很大優勢。由于我國30個省份樣本為中小規模樣本， 且選取的數字經濟和農業高質量發展變量均為連續變量， 因此應用fsQCA方法探討數字經濟哪些條件變量的組合能夠推動農業高質量發展更為合適。綜上， fsQCA方法與本文的研究問題高度匹配。

（二） 數據來源

本文以我國30個省市（西藏因數據不全， 未納入統計）為研究對象， 數據來源于《中國統計年鑒》《中國農村統計年鑒》《中國科技統計年鑒》《中國信息年鑒》《中國環境年鑒》《中國電子信息產業統計年鑒》《中國農產品進出口月度統計報告》《北京大學數字普惠金融指數》、 國家統計局和政府官網等， 以及Wind數據庫、 EPS數據庫等。考慮到數字經濟對農業高質量發展的影響具有一定的時滯性， 并且為了避免數據的單一性， 本文的結果變量采用2021年、 2022年農業高質量發展水平綜合得分均值， 條件變量采用2019年、 2020年均值（侯冠宇和熊金武，2023；郭曉劍和林涵莎，2023）。通過對各變量數據進行匹配， 得到本文的案例數據。

（三） 變量測量

1. 結果變量。本文選擇各省份農業高質量發展水平為結果變量。為適應新的發展趨勢和內在要求， 黨的二十大報告提出要加快構建新發展格局， 著力推動高質量發展， “創新、 協調、 綠色、 開放、 共享”的新發展理念是推動農業高質量發展的核心要義。因此， 本文在參考劉濤等（2020）、 余永琦等（2023）研究的基礎上， 考慮數據可得性， 基于新發展理念從農業創新發展、 農業協調發展、 農業綠色發展、 農業開放發展、 農業共享發展五個維度， 選取12個二級指標、 30個三級指標構建綜合指標體系， 并使用熵值法對30個省份的農業高質量發展水平進行測度， 從而較為全面、 客觀地衡量農業高質量發展水平， 避免主觀方面的影響。各指標的具體解釋、 屬性如表1所示。

2. 條件變量。①數字基礎設施。選擇人均互聯網寬帶接入端口、 移動電話普及率、 每百人域名擁有數量、 互聯網普及率、 單位面積長途光纜線路長度作為基礎指標來度量數字基礎設施。②數字技術人才。采用計算機服務和軟件業從業人員占比來反映數字技術人才擁有量， 作為度量數字技術人才的指標。③數字政府建設。選取政府工作報告中數字經濟關鍵詞詞頻加總來反映各地區政府對數字經濟的關注度。以省級政府網上政務服務能力指數表示政府政務服務能力。因此， 用政府數字關注度和政府政務服務能力指標來綜合衡量數字政府建設。④數字金融發展。使用北京大學數字金融中心編制并發布的數字普惠金融指數來衡量數字金融發展指標（王淑英和劉雅靜，2024）。⑤數字創新環境。選擇研發創新投入、 國內專利申請授權量、 技術市場創新發展來綜合衡量數字創新環境。其中研發創新投入采用人均Ramp;D經費支出來表示， 技術市場創新發展用技術合同成交總額來表示。⑥數字產業發展。以電信業務收入、 軟件業務收入、 信息技術服務收入分別與GDP的比值來反映電信業發展、 軟件服務業發展、 信息技術服務業發展的情況， 以此對數字產業發展進行衡量。⑦產業數字融合。選用快遞業務量、 電子商務銷售額、 從事電子商務企業與企業總數的比值、 每百家企業擁有網站數分別反映數字物流發展、 電子商務發展橫向化、 電子商務發展縱向化、 企業信息化管理， 通過綜合計算指數來衡量產業數字融合。

（四） 變量校準

在fsQCA方法中， 需要通過校準使變量擁有集合隸屬關系， 是進行必要性分析和充分性分析所必須的關鍵步驟。本文基于已有研究（杜運周等，2020）， 運用直接校準法將變量校準為模糊集， 將七個前因條件變量與結果變量數據的95%、 50%、 5%分位數值， 分別作為完全隸屬點、 交叉點、 完全不隸屬點。此外， 為防止在校準過程中與錨點相同的樣本數據丟失， 這里將校準后恰好為0.5的隸屬度替換為0.501（敦帥等，2021）。各變量描述性統計結果及校準錨點如表2所示。

四、 實證分析

（一） 必要條件分析

在進行條件組態分析之前， 運用fsQCA 軟件對各條件變量的必要性進行分析， 條件變量的一致性水平揭示了其是否構成結果產生的必要條件。參照Fiss（2011）的研究， 將判斷必要性的一致性閾值設定為0.9。當某個條件變量一致性超過0.9時， 表明該條件變量是結果變量的必要條件， 結果如表3所示。本文所有條件變量的一致性水平均小于0.9， 說明七個數字經濟條件變量均非農業高質量發展的必要條件， 不能單獨對結果產生必要性影響。因此， 需要從組態視角進一步分析技術、 組織、 環境三個層面數字經濟多個條件變量的協同聯動對農業高質量發展的影響。

（二） 組態分析

當單個變量不能構成必要條件時， 開展條件組態充分性分析， 以揭示引致結果產生的多重因素組態路徑。將原始一致性閾值設置為0.8， 案例頻數設定為1， PRI一致性閾值設定為0.7， 并利用 fsQCA 軟件進行組態分析， 最終得到農業高質量發展高組態路徑， 如表4所示。

根據表4可知， 農業高質量發展的高組態路徑有三條： H1為技術主導下的組織—環境協同驅動型； H2為技術—環境共同主導型； H3為環境主導下的技術—組織均衡發展型。橫向對比各組態可以發現， 數字技術人才、 數字創新環境作為核心條件出現在每一條組態路徑中， 表明優秀的技術人才和良好的創新環境對于推動農業高質量發展至關重要。解的總體一致性為0.969， 進一步說明有96.9%的案例省份表現出較高的農業高質量發展水平； 解的總體覆蓋度為0.633， 說明這些組態可以解釋63.3%的高農業高質量發展水平案例。

1. 技術主導下的組織—環境協同驅動型。組態H1以數字技術人才（技術）、 數字政府建設（組織）、 數字創新環境（環境）、 數字產業發展（環境）作為核心條件， 數字基礎設施和數字金融發展作為輔助條件。該組態原始覆蓋度為0.503， 表明有50.3%的案例可以被該組態路徑解釋。該組態表明： 首先， 通過扎實推進基礎設施建設， 培養創新型數字技術人才， 營造良好數字創新環境， 從而提升農業技術進步水平。其次， 大力發展數字產業集群， 拓展數字金融服務覆蓋廣度和深度， 提高金融資源配置效率， 為農業經營主體提供充足的信貸資金支持， 解決農業融資約束問題。最后， 加強數字政府建設， 提高政府的行政效率、 公共服務能力以促進農業高質量發展。北京市、 天津市、 上海市、 江蘇省、 浙江省、 廣東省為典型案例。以浙江省為例， 浙江省大力實施數字經濟創新提質“一號發展工程”， 全力建設了2個萬億級數字產業集群、 若干個千億級數字產業集群， 充分發揮了數字技術領先優勢。目前浙江全省建成開通5G基站23.5萬個， 每萬人擁有5G基站數35.8個， 已實現全省行政村5G網絡全覆蓋。浙江省持續推動政府數字化轉型， 以“浙里辦”等數字政府平臺為群眾、 企業提供便捷的政務服務， 浙農碼與鄉村生產、 生活、 生態全面融合， 為農業生產和銷售提供數字化、 信息化服務。此外， 浙江省積極推進數字人才引育留工作， 11個設區市的人才凈流入率為正值。浙江省集聚數字經濟創新資源， 積極推進之江實驗室、 湘湖實驗室等高能級科創平臺建設， 打造優質農業科技創新環境， 為農業高質量發展提供助力。

2. 技術—環境共同主導型。組態H2表明以數字技術人才（技術）、 數字創新環境（環境）、 產業數字融合（環境）為核心條件， 數字金融發展為輔助條件可以賦能農業高質量發展。該組態原始覆蓋度為0.297， 表明該組態路徑可以解釋29.7%的案例。該組態表明： 一方面， 通過促進產業數字融合， 深入推進數字金融發展， 發揮數字金融優勢為農業生產和創新活動提供資金保障， 從而助力農業農村數字化轉型升級； 另一方面， 引進高水平數字技術人才， 進行數字技術、 智能設備的推廣和應用， 創造優質數字創新環境， 激勵農業經營者創新， 彌合數字鴻溝， 能夠更好地推動農業高質量發展。河南省、 湖北省符合該組態路徑。以湖北省為例， 湖北省通過構建產業數智服務平臺， 積極推進傳統產業數字化、 智能化升級。同時， 全鏈條推進北斗導航系統在農業生產中的應用， 讓北斗農機信息化智能系統與現代農業深度融合， 有效幫助農戶節本增效。深入實施普惠金融工作站“千百工程”， “整村授信”在全省2萬多個行政村實現了全覆蓋。湖北省已成功打造19個金融服務鄉村振興示范區， 針對不同產業鏈， 探索“鏈上制”金融服務， 配套開發專屬信貸產品， 大力支持地方特色產業發展。通過實施華為“智能基座項目”和產教育人的“基地眾智項目”等與高校開展多項合作， 為湖北省數字經濟發展儲備大量高素質的數字技術人才。另外， 設立“聯合實驗室”“聯合創新中心”， 積極營造優良數字創新環境， 提升5G、 人工智能等數字技術的創新活躍度， 加大重大數字科技成果轉化應用示范力度， 不斷助力產業數字化轉型升級， 為各行各業生產效率、 創新能力提升提供有力支撐。

3. 環境主導下技術—組織均衡發展型。組態H3表示數字技術人才（技術）、 數字政府建設（組織）、 數字創新環境（環境）、 數字產業發展（環境）、 產業數字融合（環境）為核心條件時， 數字經濟能夠推動實現農業高質量發展。該組態原始覆蓋度為0.253， 能解釋25.3%的案例。該組態表明， 能夠通過豐富數字產業發展、 推動數字技術與農業深度融合來提高農業生產能力和經濟效益。一是提升數字政府治理效能， 放大支農惠農的政策效應， 驅動公共資源合理配置。二是加強數字技術人才培養， 優化數字創新環境， 吸引更多的技術人才和高新技術企業投入農業技術創新。同時加速創新要素資源流動以推進關鍵核心技術攻關， 賦能農業高質量發展。代表省份為四川省。四川省級財政每年安排30億元支持工業企業實施智改數轉、 設備升級等技術改造， 支持建設數字化轉型促進中心、 “智改數轉”賦能平臺等。大力發展農村電商， 農村網絡零售額在全省網絡零售總額中占據重要地位。省內軟件相關上市企業超50家， 規模以上企業超1500家， 構筑數字產業競爭發展新優勢。四川省網上政務服務能力連續兩年位于全國第一方陣， ?通過加大行政村“三務”在線公開力度， ?提高鄉村治理數字化水平。此外， 四川省聚焦區塊鏈、 人工智能、 物聯網等數字技術技能領域， 實施數字技術工程師培育項目， 培養高水平數字技能人才。四川省積極推動數字創新環境建設， 其中四川電信與省農科院、 四川農大等高校、 科研院所成立了智慧農業創新實驗室等多個數字農業重點實驗室， 培育農業領域科技創新項目20余項， 落地智慧農業項目120余項， 以科技創新助力農業高質量發展。

（三） 穩健性檢驗

為保證組態結果的穩健性， 本文參照張明和杜運周（2019）的研究， 通過提高原始一致性閾值的方法對同樣的數據進行穩健性檢驗。將原始一致性閾值從0.8提高至0.85， 保持其他處理標準不變， 提高原始一致性閾值后得到的組態結果并未發生變化， 與原組態結果保持一致， 由此說明本文的研究結論穩健可靠， 能夠清晰地解釋數字經濟賦能農業高質量發展的作用機制。

（四） 區域異質性分析

由于我國不同地區的區域位置、 資源稟賦、 經濟基礎以及相關政策支持等不同， 數字經濟發展呈現明顯的區域異質性， 因而數字經濟賦能農業高質量發展的組態路徑可能存在區域差異。本文按照國家標準將30個省份劃分為東部、 中部、 西部三個區域， 再以95%、 50%、 5%分位數值作為三個定性錨點重新進行校準， 通過對比分析東、 中、 西部地區數字經濟賦能農業高質量發展的組態路徑， 探究不同地區數字經濟對農業高質量發展的差異化影響， 結果如表5所示。

由表5可知， 東部地區數字經濟賦能農業高質量發展存在兩種高組態路徑。組態E1表示在核心條件數字政府建設和數字金融發展的主導下， 與輔助條件數字技術人才、 數字創新環境、 數字產業發展、 產業數字融合協同聯動可以推動實現農業高質量發展。代表性省市為北京市、 上海市、 浙江省、 廣東省。組態E2表明， 即使在產業數字融合、 數字產業發展、 數字創新環境、 數字技術人才并不充足的情況下， 只要數字政府建設和數字金融發展作為核心條件存在， 數字基礎設施作為輔助條件存在， 也可以促進農業高質量發展。代表性省市為福建省。

中部地區存在四種高組態路徑。組態M1、 M2與M4說明， 在產業數字融合水平高、 擁有優質數字創新環境的情況下， 通過加快數字產業發展、 大幅提升金融服務配置效率、 擴大數字技術人才儲備、 完善數字政府建設可以緩解數字基礎設施建設不足的制約， 賦能農業高質量發展。代表性省市為河南省、 湖南省、 湖北省。而組態M3表明， 即使缺乏數字技術人才， 只要數字創新環境作為核心條件存在， 可以通過完善數字基礎設施、 推動數字金融發展、 促進產業數字融合和數字產業發展、 完善數字政府建設有效推動農業高質量發展。代表性省市為湖北省。西部地區存在三種高組態路徑。組態W1與W2說明， 在數字基礎設施建設和數字技術人才儲備滯后的情況下， 仍可以通過數字產業發展、 數字政府建設發揮主要核心作用， 產業數字融合、 數字金融發展或數字創新環境協調聯動發揮輔助作用， 助力農業高質量發展。組態W1中的數字金融發展與組態W2中的數字創新環境存在替代關系， 即兩者中的任何一方都可聯合其他條件變量推動實現農業高質量發展。組態W1的代表性省市為廣西壯族自治區。組態W2的代表性省市為貴州省。組態W3表明， 在數字產業發展和數字政府建設的主導下， 如果可以充分發揮數字基礎設施、 產業數字融合、 數字金融發展、 數字技術人才、 數字創新環境各條件變量的協同作用， 亦可以實現農業高質量發展。代表性省市為重慶市、 四川省。

進一步對比分析東、 中、 西部地區的高組態路徑發現， 東部地區地理位置優越、 科技發達、 經濟實力雄厚， 在技術、 組織和環境層面都擁有較好的發展基礎， 數字基礎設施、 數字產業發展等方面優勢突出， 組織層面的數字政府建設和環境層面的數字金融發展作為核心條件， 表明東部地區在政府數字關注度高和政務服務能力提升、 金融資源供給充足的情況下， 技術和環境層面不同的輔助條件可以相互聯動組合發揮協同作用， 以促進農業高質量發展。從技術層面來看， 中、 西部地區的數字基礎設施建設和數字技術人才儲備相較于東部地區不具備優勢且存在不小的差距。中部地區的數字創新環境和產業數字融合作為核心條件出現， 表明實現農業高質量發展需以促進產業數字融合和營造優質數字創新環境為前提， 同時輔以其他條件變量組合協同發揮作用， 在一定程度上彌補技術層面的不足， 從而達成實現農業高質量發展的目標。而西部地區主要依賴數字政府建設與數字產業發展兩個核心條件， 強調通過提升政府治理效能、 加大數字產業集聚的方式， 充分發揮技術、 組織和環境中其他條件變量組合的輔助作用， 實現農業高質量發展。綜合來看， 數字經濟賦能農業高質量發展的組態路徑存在一定的區域異質性。

五、 結論與啟示

（一） 研究結論

基于組態視角， 以我國30個省份為研究對象， 構建農業高質量發展指標體系， 運用TOE框架和fsQCA方法探究技術、 組織、 環境三個層面數字基礎設施、 數字技術人才、 數字政府建設、 數字金融發展、 數字創新環境、 數字產業發展、 產業數字融合七個條件變量如何協同組合賦能農業高質量發展， 并研究東部、 中部、 西部不同區域組態路徑的差異， 得出如下主要結論： 第一， 技術、 組織、 環境層面的任何條件變量均無法單獨構成促進農業高質量發展的必要條件， 即單一變量難以促進農業高質量發展， 需要多個條件變量協同組合發揮作用。但數字技術人才和數字創新環境作為核心條件發揮較為普適的作用。第二， 數字經濟賦能實現農業高質量發展的高組態路徑共有三條， 即技術主導下組織—環境協同驅動型、 技術—環境共同主導型、 環境主導下技術—組織均衡發展型。第三， 在區域視角下， 我國數字經濟賦能農業高質量發展的組態路徑存在明顯的區域差異。東部地區主要依靠數字金融發展和數字政府建設實現農業高質量發展。中部地區在產業數字融合和數字創新環境主導下， 全力推進農業產業數字化轉型， 激勵農業經營者創新， 彌補數字基礎設施建設和數字技術人才儲備的不足， 助推農業高質量發展。西部地區更加依賴數字產業發展和數字政府建設， 以產業數字融合為必要輔助條件， 實現農業高質量發展。不同地區發揮核心作用的條件變量及組態路徑各不相同， 為此， 各地區應充分利用自身數字經濟資源優勢， 因地制宜， 制定實施切合實際的發展策略， 最大限度地發揮數字經濟在促進地區農業高質量發展中的作用。

（二） 管理啟示

1. 擴大高質量數字技術人才儲備， 優化數字創新環境， 充分發揮核心要素的引領作用。政府可以積極引導農業科研機構加強與高校、 高科技企業的合作交流， 通過產學研結合， 培養高質量農業數字化技術人才， 推進關鍵核心技術的聯合攻關， 加快智慧農業等領域科研技術成果的轉化和應用， 推進農業數字化向全產業鏈延伸。政府還可以營造良好的數字創新環境， 促進數字產業創新人才集聚， 加大數字農業研發創新投入， 助力農村產業轉型升級和農業數字技術創新， 提升數字經濟與農業各領域的融合效率， 以數字技術賦能農業生產。

2. 大力推進數字基礎設施建設， 提高數字技術應用程度。一是東部地區可以繼續充分發揮在科技創新研發、 數字基礎設施等方面的優勢， 加快數字智能裝備和數字技術在農業生產過程中的普及應用， 建立智慧農業發展基地和數字化示范中心， 推動數字技術在智能農機導航、 數字農產品溯源等農業農村各領域應用場景的開發和推廣。二是對數字基礎設施薄弱的中、 西部地區而言， 可以加大對與人工智能、 5G 等先進數字技術相關的數字智能設施建設的投入， 補齊基礎設施與公共服務短板， 加快數字農業大數據平臺、 農村智慧物流建設， 推動農村電商發展， 實現農業銷售數字化， 為發展智慧農業、 綠色農業打下堅實基礎。通過對農戶數字技能進行專業化培訓， 應用數字育種、 智慧農機、 智慧農場等數字化生產模式， 實現農業自動化生產、 可視化管理， 推進農業農村數字化轉型。

3. 加大數字經濟政策支持力度， 因地制宜， 發揮數字經濟各要素協同作用， 實施差異化區域發展策略。各地區可以著重提升數字政府治理水平， 合理集中利用政府資源， 根據區域數字經濟發展現狀， 結合各地的資源稟賦， 統籌協調， 有針對性地制定出臺一系列支持鼓勵發展數字經濟、 數字農業的政策措施， 提升農業生產規模化、 產業數字化水平。同時， 農業高質量發展的實現不僅僅依賴于單一條件變量的支撐， 更在于組態中各個條件變量的協同發展。因此， 東、 中、 西部地區可以充分發揮數字經濟各要素之間的協同聯動效應， 突破制約數字經濟發展的“瓶頸”， 根據自身優勢特點， 因地制宜， 選擇適合自身發展的數字經濟發展策略， 讓數字經濟更好地賦能糧食、 果蔬等農業生產， 扎實推進地區農業高質量發展。

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