政策—技术双元驱动：数字农...0个典型案例的定性比较分析_李凌汉.pdf

收稿日期:2023 02 02基金项目:国家社科基金后期资助项目 环境产权论批判(编号:19FFXB017);青岛市社科规划项目 青岛市数字农业创新生态系统的形成机理与实施路径研究(编号:QDSKL2201073);受泰山学者工程专项经费资助。作者简介:李凌汉(1977 )，男，甘肃天水人，青岛大学政治与公共管理学院副教授、硕士生导师，博士，主要研究方向为乡村振兴与政府政策、环境经济与政策;刘金凤(1997 )，女，山东烟台人，青岛大学政治与公共管理学院硕士研究生，主要研究方向为乡村振兴与政府政策。政策技术双元驱动:数字农业生成路径及其内在逻辑探究 基于山东省 30 个典型案例的定性比较分析李凌汉，刘金凤(青岛大学政治与公共管理学院，山东青岛266071)摘要:数字农业作为农村产业结构升级及高科技农业的重要方面，近年来受到中央及地方政府的高度重视。基于组织理论的视角，利用 TOE 框架，提出物联网发展水平、农业数字信息运用水平、政策支持力度、村庄资源整合能力、区位经济发展水平和数字基础设施完善程度六个条件变量，运用模糊集定性比较分析方法对山东省 30 个典型案例进行分析，结果显示:数字农业经营者作为一个生产性组织，“政策支持力度”这一条件是其实现高程度数字农业的必要条件，且“农业数字信息运用水平”和“数字基础设施完善程度”是数字农业实现的充分条件。结合多组态路径的比较分析，提炼出政策技术双元驱动型数字农业生成内在逻辑机理模型。该模型显示，地方政府与数字农业生产经营者之间耦合互动，对驱动数字农业发展起到关键作用。关键词:数字农业;地方政府;农业政策;合法性资源;模糊集定性比较分析中图分类号:F323;F49文献标识码:A文章编号:2097 0072(2023)03 0068 10DOI:10.13975/ki.gdxz.2023.03.008一、问题的提出党的十八大以来，随着我国乡村振兴战略的不断推进，农村产业结构升级进入有序发展阶段。但农业发展过程中遇到的农产品价格“天花板”封顶和生产成本“地板”抬升等新的挑战，使农业生产效益不高、生产性结构失衡以及生产技术滞后等问题日益凸显。面对这种状况，发展高科技数字农业成为破解农业发展难题的必然选择。数字农业是数字技术科技创新的新场景，是数字技术、数据科学、人工智能和区块链等技术在农业领域的运用1。但目前学术界对数字农业形成缘由、演进路径缺乏深入探讨。因此，有必要从数字农业实证案例入手，对此议题进行深入探究，以更加系统地发现数86第 35 卷第 3 期公共治理研究Vol.35 No.32023 年 6 月Public Governance esearchJune.2023字农业发展的影响因素及发展模型。随着学术界对数字农业的关注，近年来出现了许多研究成果。这些学术研究或是对域外数字农业发展历程和现状的介绍，或是从技术层面探讨如何通过数字基础设施建设促进数字农业发展。但从我国数字农业发展实践可见，影响数字农业发展的因素、数字农业的运行模式及其内涵非常丰富。如果把这些影响因素视为一个开放的组织系统，则组织系统内影响数字农业发展的各种因素相互作用，共同促进了数字农业的形成与发展2 10。作为技术适应系统的数字农业组织系统，地方政府政策引导、涉农企业投资、农业高技术人才储备、区域数字基础设施完善程度以及高品质农产品销售渠道等都是影响数字农业组织系统效能发挥的重要因素。基于上述情况，本文所关注的问题是:在促进数字农业形成和发展的开放组织系统中，哪些关键因素会驱动“数字农业”在农村地区出现?这些关键因素如何组合成为“数字农业”的生成路径?在数字化程度较高的数字农业发展过程中，多重因素如何相互作用、互为补充推动其形成和发展?在我国颇具特色的“三农”政策场域下，促进数字农业开放组织系统内在运行机制不断完善的内在演进逻辑又是什么?为了回答上述问题，本文首先对发生在我国农村地区的“数字农业”进行界定，进而基于 TOE(Technology-Organization-Environment)模型确定基本分析框架;接着运用模糊集定性比较分析方法，对山东省 30 个典型案例进行研究，分析数字农业发展的组合路径;最后，提出在开放组织系统中“数字农业”形成的模型框架，并对数字农业发生与发展的演进逻辑进行详尽解释。二、文献述评与分析框架(一)文献述评数字农业的概念最初由美国学者提出。1998 年，美国学者把数字农业定义为数字地球与智能农机技术相结合产生的农业生产和管理技术3。相比较传统农业，数字农业可以通过卫星遥感、全球定位系统和地理信息系统(3S)等技术，根据农田的具体情况，做到“系统诊断、优化配方、技术组装、科学管理”4。随着数字技术的不断进步，云计算、大数据、区块链、AI 等数字技术在农业领域得到越来越广泛的运用，农业生产要素、生产过程等实现全面数字化5。总之，数字农业作为农业发展新业态，通过对农业生产等领域进行数字化设计、可视化表达和智能化控制，进而达到合理利用农业资源6、降低生产成本及改善生态环境等目的，使农业按照人类的需求目标发展7，最终实现人类更高层次的消费需要8。作为高科技农业的典范，数字农业是以先进的数字技术及人工智能技术为基础，通过与物联网系统和大数据系统建立关联，从而实现农业生产、经营的数字化。首先，物联网是支撑数字农业系统有效运行的重要因素9。物联网技术的发展和传感技术的成熟，改变了农业相关生产数据、环境数据和管理数据的获取方式10。更为重要的是，以物联网为代表的新基建为数字农业的发展转型提供了底层支撑，有利于解决传统农业低、小、散的难题11。其次，大数据技术也能有效地支撑数字农业开放组织系统更有效地运行。大数据的特性有利于降低农业信息获取的难度，进而科学地指导如何按需实施，从而保证农业正常高效地生产与发展12。同时，大数据在农业生产中可以为农业管理人员提供灾害预警与评估、耕地质量监测与评价、农民科技培训等综合服务13。学者 Klauser 通过对数字农业的监控问题进行分析，得出当今农业依赖于不断增加的数据收集、信息传输和分析形式而发展14，而这都离不开大数据的完善和进步。随着农业科技的不断发展，大数据日益成为农业生产的关键要素，是农业数字化转型、加快农业现代化发展的基础性资源15。在数字农业的发展路径及模式方面，因研究视角的不同，数字农业的发展路径存在多种模式。其一是注重顶层设计。学者 Brandt 等侧重于从顶层设计角度出发，从国家层面制定数字农业发展的相关标准16，优化发展路径，以此推动数字农业发展。其二是注重人才队伍建设。数字农业属于高科技农业，需要大量技术素养较高的劳动者方可实施。因此数字农业发展应加快提高现有农业生产者和经96营者的数字素养，鼓励他们融入到农业数字化进程中17。其三是数字农业与传统农业的深度融合。从数字技术与农业产业深度融合的角度出发，现阶段国家需要引导数字科技企业和科研机构深入到农业产业基层，集中力量攻关符合农民生产经营所需的农业大数据技术15，从供给端和需求端两方面入手，助力促进农业数字化的发展18。总体而言，随着信息技术及互联网的快速发展，越来越多的学者开始对数字农业进行深入研究。但梳理现有文献可以发现，学者们或是对数字农业概念、特征及农业先进国家发展成就进行介绍;或是从技术层面说明互联网及信息技术的普及和发展对传统农业种植及经营模式的冲击与改造;或是从理论逻辑的视角，对数字农业发展模式进行较为抽象的分析。从这些研究成果可以看出，数字农业作为一个较为新颖的研究领域，还缺乏从开放组织系统的视角以及从实证案例出发对其形成的驱动因素、资源整合模式、发展经验提炼等展开深入探讨的成果。而对于我国数字农业发展而言，从实践案例分析着手，探讨我国特定社会及政治背景下的数字农业发展的激励因素及演进过程，并提炼出可资借鉴的理论模型，这对理解在我国数字农业发展过程中各种影响因素如何进行适应性融合以及共同促进数字农业创新生态系统形成与发展具有一定的帮助。鉴于此，本文将通过实证案例，采用模糊集定性比较分析方法，对数字农业的驱动因素及形成路径模型进行分析研究。(二)分析框架本研究认为，数字农业的形成是在政府、涉农企业和村庄等多个主体的共同推动下，在物联网、云计算和大数据等多项技术的加持下，通过政策大力扶持，将科学技术与农业发展相结合，共同推动农业数字化、科学化的过程。虽然部分研究已经或多或少地对数字农业形成路径有所涉及，但现阶段可供借鉴的解释数字农业形成路径的典范或参照样本仍然较少。在现有学术研究成果基础上，本文利用 TOE 分析框架建立并分析数字农业路径形成的逻辑基础和框架，即技术条件、组织条件和环境条件。同时笔者根据相关文献和参考案例，对上述三类条件再次具体化，即技术条件包括物联网发展水平和农业数字信息运用水平 2 个二级条件，组织条件包括政策支持力度和村庄资源整合能力 2 个二级条件，环境条件包括区位经济发展水平和数字基础设施完善程度 2 个二级条件(见图 1)。图 1数字农业形成路径分析框架三、研究设计(一)研究采用模糊集定性比较分析方法数字农业在我国许多地方已经成功实施，因此采用多案例研究中较为成熟的定性比较分析方法，能更好地发现驱动数字农业发展的关键因素。查尔斯拉金(Charles C.agin)等人开创的定性比较分析方法(以下简称 QCA)是在吸纳传统因果二元统计方法的基础上，将定性分析与定量分析相结合，通过总结多个案例的共同特征，从原因角度出发来分析众多存在差异的条件变量是如何通过多种组合方式来影响结果变量的，这一分析方法主要细分为清晰集定性比较分析方法(以下简称 csQCA)和模糊集定性比较分析方法(以下简称 fsQCA)等19。本研究将 fsQCA 作为主要研究方法，原因主要有两点:一方面，fsQCA 能更好地体现案例中数字农业形成路径的差别连续性和“一果多因”的特征;另一方面，fsQCA 适合处理案例数量为中小样本量的研究，本文的研究案例数量为 30 个，与fsQCA 对案例数量的要求相契合，因此选择该方法较为适宜。07(二)案例来源与数据收集本文主要选取山东省内媒体公开报道的 30 个数字农业典型案例作为研究对象。选取案例的原则主要包括以下四点:(1)案例的典型性与代表性。本文所选案例多为媒体多次公开报道且在当地具有代表性的数字农业案例，也受到社会的广泛关注。(2)案例的多样性与异质性。本文主要是对数字农业的形成路径进行分析，涉及技术因素、组织因素和环境因素多方面的内容，本文选择的案例对以上三方面均有所涉及且各有所重，满足多样性与异质性要求。(3)案例的可获得性。本文所选案例大多为经过一年以上经营时间的数字农业案例，发展稳定且取得一定成效，结果变量具备可观察性和可获得性。(4)案例的全面性。数字农业案例材料来源多为二手，笔者通过多方查阅材料以及对可获得的实地考察材料进行分析检验，进一步确保案例的全面性和真实性。通过多轮次比较筛选，最终形成如表 1 所示的案例库。(三)变量选取及其赋值本研究根据 TOE 分析框架研究数字农业驱动因素及发展路径。通过材料阅读、实地调研以及案例梳理，构建出一个包括 6 个条件变量和 1 个结果变量的研究模型。条件变量包含技术条件、组织条件和环境条件三个维度共 6 个变量，结果变量为数字农业实现程度。具体变量界定及赋值如下:1.条件变量及其赋值(1)技术条件 物联网发展水平和农业数字信息运用水平。物联网是决定某一区域能否发展数字农业的重要先决条件，也是促进数字农业持续发展的重要推动力。近年来物联网在数字农业领域的应用主要包括以下三方面:基于大棚的室内控温技术、基于大田种植的信息化技术和农业灌溉技术。参考相关文献，本研究将物联网推动数字农业持续发展的衡量标准定为促进农业产品及时对接供应20。因此，本研究将具备上述两种及两种以上技术或其他数字农业技术，且促进农产品及时对接供应的案例赋值为 1;至少具备上述一种技术或其他数字农业技术，且促进农业产品及时对接供应的案例赋值为 0.5;至少具备上述一种技术或其他数字农业技术，但未促进农业产品及时对接供应的案例赋值为 0。农业数字信息是指在农业生产过程中，可通过计算机进行表达的一切与生产对象直接或间接相关的事物的描述数据21。农业数字信息的运用在具体的农业生产过程中，经常表现为计算机或移动设备对农产品生长过程信息进行实时收集，根据收集到的信息自动采取相应措施，或指导专职人员、农户采取相应措施，以促进农作物健康生长。因此本研究将计算机或移动设备能够收集农作物生长数字信息，且自动制定解决问题相应措施，并自动执行来解决问题的案例赋值为 1;将计算机或移动设备能够收集农作物生长数字信息，且自动制定解决问题相应措施，来指导专职人员或农户进行17表 1代表性数字农业产业基地案例库编号案例名称编号案例名称1青岛城阳九天海水稻基地16章丘高标准农田建设2滨州邹平云上农业生产基地17邹城国家级食用菌科技园区3潍坊寿光蔬菜高科技生产基地18济宁汶上无人机助力数字农业4济宁曲阜菜篮子生产基地19济南章丘自动化播种甜瓜园5聊城农合亿沣蔬粮种植合作社20济宁嘉祥县“线上”蔬菜大棚6青岛莱西菜农遥控管理大棚21青岛胶州水肥一体化系统7平度西南洼小番茄生产基地22莱西店埠镇数字农业蔬菜园8烟台栖霞苹果种植基地23平度大泽山普惠三农项目9青岛即墨中药材智慧种植基地24青岛中荷数字农业产业园10潍坊寒亭区海水稻种植基地25日照岚山茶产业大数据平台11枣庄滕州龙振庄园有限公司26济南莱芜数字农业产业科技园12淄博农舍云园区管理平台27潍柴雷沃农业机械自动导航13临沂蒙阴桃产业示范园28禹城数字农业信息技术平台14临沂垦源数字农业产业园29枣庄西王庄数字农业新样板15平度蓼兰香菇菌棒生产基地30济宁曲阜现代农业产业园相应操作的案例赋值为 0.5;将计算机或移动设备仅能够收集农作物生长数字信息，但不能自动制定解决问题相应措施的案例赋值为 0。(2)组织条件 政策支持力度和村庄资源整合能力。数字农业是我国农业发展的新方向。从2014 年开始，中央政府陆续出台扶持和推动数字农业发展的政策文件。顶层政策支持带动了区域扶持政策的出台，为区域数字农业发展提供了有力支撑。因此对于这个条件变量的赋值方法为:数字农业政策支持力度较大的区域案例赋值为 1，数字农业政策支持力度一般的区域案例赋值为 0.5，数字农业政策支持力度不明显的区域案例赋值为 0。村庄资源整合能力是影响村庄数字农业发展起点高低的重要因素，村庄资源包括历史沿革优势、自然资源优势、地理位置优势、人文资源优势等等，因此我们将村庄资源整合能力较强的案例赋值为 1，村庄资源整合能力一般的案例赋值为 0.5，村庄资源整合能力较差的案例赋值为 0。(3)环境条件 区位经济发展水平和数字基础设施完善程度。衡量区位经济发展水平的指标有很多，例如人均收入、区域 GDP 增长率、居民购买力水平等。一般来说这几项指标越高，显示该区域的社会经济发展水平越好。因此以山东省国民经济统计数据为依据，将区位经济发展水平较高的案例赋值为 1，区位经济发展水平一般的案例赋值为 0.5，区位经济发展水平相对较低的案例赋值为0。数字基础设施是指基于新一代信息技术演化生成的基础设施，既包含传统基础设施的数字化转型，也包括物联网、人工智能、区块链等数字技术的系统化应用22。根据具体表现，将数字基础设施完善的案例赋值为 1，数字基础设施完善程度一般的案例赋值为 0.5，数字基础设施相对落后的案例赋值为 0。2.结果变量及其赋值本研究将数字农业实现程度作为结果变量，将数字农业实现程度分为初级、中级和高级三阶段。初级阶段指已具备数字农业发展的相应技术、组织和环境条件，但数字农业还处于起步阶段，并无实质成效或者现阶段成效不明显;中级阶段指已具备数字农业发展的相应技术、组织和环境条件，数字农业已经起步且取得一定成效;高级阶段指已具备数字农业发展的相应技术、组织和环境条件，数字农业已取得显著成效且稳定发展，成为当地典范。根据以上三阶段划分标准，并权衡 30 个区域数字农业相对实现程度，将这 30 个案例根据数字农业相对实现程度由高到低进行排名，排名为 110 的案例赋值为 1，排名为 1120 的案例赋值为 0.5，排名为 2130 的案例赋值为 0。四、研究结果分析(一)单变量的必要性分析在进行组态分析之前，利用 fsQCA 对数据进行必要性分析，得到表 2 数据。根据查尔斯拉金对于 QCA 的研究，在单因素必要性的结果分析中，一致性大于 0.9 的条件变量是事件发生的必要条件，一致性大于 0.8 的条件变量是事件发生的充 分 条 件。“政 策 支 持 力 度”的 一 致 性 为0.931544，大于 0.9，覆盖率为 0.61992，因此可以将其认定为高程度数字农业实现的必要条件;同时，“农业数字信息运用水平”和“数字基础设施完善程度”的一致性分别达到 0.832886 和 0.898658，大于 0.8 且趋近于 0.9，因此将其认定为高程度数字农业实现的充分条件。此外通过对表 2 作进一步观察，可知其余三个条件变量的一致性均等于或低于 0.8。根据以上分析可以得出，高程度数字农业的实现是多个条件变量共同组合形成的结果，需要对 6 个前因变量同数字农业实现程度之间的关系作进一步的组态分析。27表 2数字农业实现程度的单变量必要性检测条件变量一致性覆盖率物联网发展水平0.80.8农业数字信息运用水平0.8328860.832886政策支持力度0.9315440.619920村庄资源整合能力0.5959730.595973区位经济发展水平0.6630870.663087数字基础设施完善程度0.8986580.898658(二)路径组合分析通过 fsQCA 对数据进行组态分析，可以得到简单解、中间解和复杂解。本研究以中间解为参考数据，可以得到如表 3 所示的高程度数字农业实现的条件组合分析表。观察表 3 数据，可以发现能够产生高程度数字农业实现的条件组态一共有 5 种，一致性分别达到1、0.871212、1、1、1，整体一致性达到0.957358，较高的一致性说明以上5 种组态均可看作是高程度数字农业实现的充分条件;同时根据表中数据可知，这 5 种组态的整体覆盖率达到 0.768456，说明这 5 种组态解释了 76.8%的高程度数字农业实现的原因。表 3高程度数字农业实现的条件组合分析表(中间解)编号条件组合原覆盖率净覆盖率一致性案例编号1农业数字信息运用水平*村庄资源整合能力*区位经济发展水平*数字基础设施完善程度0.335570.0697986127、4、10、14、222物联网发展水平*农业数字信息运用水平*政策支持力度*村庄资源整合能力*数字基础设施完善程度0.2315440.10.8712126、303物联网发展水平*农业数字信息运用水平*政策支持力度*村庄资源整合能力*区位经济发展水平0.364430.034228113、84物联网发展水平*农业数字信息运用水平*政策支持力度*村庄资源整合能力*数字基础设施完善程度0.3657720.0328858114、1、105物联网发展水平*农业数字信息运用水平*政策支持力度*区位经济发展水平*数字基础设施完善程度0.4302010.032885811、3注:“*”表示不同条件情况同时存在，“”表示条件不存在。以上组态均具有较高的一致性，因此其对结果变量已经具有较高的解释力。为进一步证实研究结果的合理性，课题组通过将数据的一致性阈值提升至 0.85 来进行进一步的稳健性检验，通过比较检验结果，发现组态结果并未发生变化，以此进一步证实了上述研究结果的合理性。根据布尔最小化的运算规则，组合 2 和组合 4 可以简化为:物联网发展水平*政策支持力度*数字基础设施完善程度，组合 3 和组合 5 可以简化为:物联网发展水平*农业数字信息运用水平*政策支持力度*区位经济发展水平。由此，高程度数字农业实现的 3 条生成路径为:(1)农业数字信息运用水平*村庄资源整合能力*区位经济发展水平*数字基础设施完善程度;(2)物联网发展水平*政策支持力度*数字基础设施完善程度;(3)物联网发展水平*农业数字信息运用水平*政策支持力度*区位经济发展水平。同时本研究将结果变量设置为“negative”后，得出了低程度数字农业实现的路径组合，其中覆盖率最高的路径组合为“物联网发展水平*农业数字信息运用水平*区位经济发展水平*数字基础设施完善程度”。具备这一路径特征的数字产业园以临沂蒙阴桃产业示范园(编号 13)和济宁汶上无人机助力数字农业(编号 18)等为代表。在对上述高程度数字农业实现的生成路径进行总结的基础上，通过对数字农业生成路径的进一步分析，抽象出技术环境型、政策联动型两种发展模式，即农业经营主体会根据外部环境及内在资源禀赋，选择更有效率的发展模式来推动数字农业不断向纵深发展。下面结合典型案例对两条路径进行具体分析。路径(1):技术驱动型技术驱动型也就是技术因素主导了数字农业发展过程，其中数字农业生成路径(1)(即“数字信息与数字基础设施组合主导型”)的一致性为 0.958824，说明该路径对数字农业实现程度的解释性较好，拥有较高的充分性。该路径表明，一个区域可以凭借较高的农业数字信息运用水平和较完善的37数字基础设施来实现本区域较高的数字农业实现程度。典型案例包括青岛城阳九天海水稻基地(编号 1)和潍坊寒亭区海水稻种植基地(编号 10)等。优秀的技术团队和先进的信息技术工具，是数字农业发展的核心与基础。例如典型案例青岛城阳九天海水稻基地(编号 1)，是一种在国家政策支持的背景下，优秀的技术团队与环境优势相结合的发展路径。九天海水稻基地运用其科研团队所开发的“九天芯”系列产品，为农业视觉识别、农机自动控制、农业传感器传输和农业物联网组网等场景和需求提供系统方案，保证了海水稻培育和种植过程中的农业数字信息运用水平，对农业信息的及时把控能够有效降低海水稻生长的潜在风险，保证乃至提高海水稻的生产率。由此来看，在国家乡村振兴战略及农村产业结构升级政策的倡导下，地方政府积极扶持了一批掌握核心技术的团队，发展了智能化水平较高的数字农业产业体系。而数字农业经营主体在充分运用完善的数字基础设施的基础上，利用先进的数字农业技术运用能力，推动了数字农业产业体系不断完善和扩展。路径(2)和路径(3):政策引领型路径(2)和路径(3)同属于政策引领型路径，这两类路径的一致性均大于 0.8(且多为 1)，说明这种组态对数字农业实现程度的解释性较好，拥有较高的充分性。这类路径表明一个区域可以在政策扶持的背景下，凭借较高的技术因素(如较高的物联网发展水平)或较高的农业数字信息运用水平，以及较好的环境因素(如较完善的数字基础设施或较高的区位经济发展水平)，来达到本区域较高的数字农业实现程度。典型案例包括济宁曲阜菜篮子生产基地(编号 4)和济宁曲阜现代农业产业园(编号 30)等。地方政府政策性扶持及对各类资源的有效整合，是许多数字农业产业园发展的重要支撑23。以典型案例济宁曲阜现代农业产业园(编号 30)为例，可以发现该路径是在城市扶持政策的大力支持下，技术条件和环境条件相结合共同发挥作用的路径。曲阜市在“有边界、无围墙”这一政策理念的指导下，积极创建省级现代农业产业园，在政策上为数字农业的发展开设绿灯。同时，济宁曲阜现代农业产业园(编号 30)在地方政府政策支持下，建立了数字化生产基地和大蒜粉生产线，保证了生产过程全部通过一体化设备实现，提高了生产效率。从以上分析可以看出，随着中央政府对农村发展政策注意力的增强，各级地方政府制定了多项有助于农村产业结构升级和产业数字化的政策，这些有利于数字农业发展的扶助政策，使一些外部经济环境优良且发展基础较好的农业产业经营主体能敏锐地把握住政策利好，充分发挥自身优势，推动传统农业向效益更高的数字农业转型。五、数字农业实现的内在逻辑机理分析通过结合实际案例，对数字农业实现的两条路径模式进行具体组态分析，可以发现政策和技术是驱动数字农业发展的两个核心要素。本研究基于山东省数字农业发展的 30 个典型案例，利用 fsQCA研究发现，数字农业的发展是一个多因素共同作用、渐进发展的过程。结合具体案例，本研究总结提炼出政策技术双元驱动型数字农业生成内在逻辑机理模型，将数字农业生成的内在逻辑分为四个阶段(见图 2)，并结合阶段性特点，对数字农业实现的内在逻辑作进一步的解释。(一)初始阶段:政策与技术双元驱动我国是农业大国，长期以来“三农”问题一直是国家政策关注的重点。在 2019 年中央一号文件中明确提出推动数字农业领域的自主创新;在 2020 年农业农村部发布“互联网+”农产品出村进城工程试点工作方案。这些政策为数字农业发展提供了顶层政策支持。在中央政策带动下，各地也相继颁布数字农业的扶持政策，例如，2020 年聊城市颁布落实植保无人机购置补贴资金政策。掌握先进农业技术的经营者，若能积极争取到政策支持，不仅能获得许多发展所需的生产要素，还有助于使其数字农业生产行为获得地方政府的认同。源自于权力部门的认同，有助于经营者生产行为获得合47法性资源，并赢得社会美誉度24。从实践方面来看，发展数字农业的关键就是数字信息技术、智能技术的综合运用。例如青岛城阳九天海水稻基地(编号 1)“太空育种”技术和“四维改造法”，就在技术层面为海水稻的培育和种植提供了动力;济南莱芜数字农业产业科技园(编号 26)“日光大棚”，通过持续模拟南方气候，为“南果北种”提供了可能。由此可见，数字农业发展的初始阶段，政府扶持政策和数字化高新技术是驱动数字农业生产基地形成的关键因素。(二)萌芽阶段:政策引领数字农业资源汇聚整合这一阶段的主要特征是各种有助于数字农业发展的社会资源受到政策指引而开始向特定数字农业产业领域集聚。区域农业发展资源的集中和丰富，促使当地农户希望转变育种方式或种植方式，带动人力、物力等资源汇聚到发展数字农业的方面。与此同时，为了更好地承接数字农业所需的科学技术，围绕数据的感知、运算、分析、传递、储存等环节的配套设施也会在这一区域相继建设完成，形成数字基础设施建设的集聚。从成本角度分析，数字农业发展所依赖的技术及配套设施对于个体农户来说成本较高，而通过联合协作以及共享数字基础设施，可以极大节省成本，增加收入，因此以村庄各类资源和数字基础设施为代表的资源集聚是数字农业起步的必然趋势。以济宁曲阜现代农业产业园(编号30)为例，曲阜市坚持“有边界、无围墙”的开门建园理念，积极引进龙头企业，形成了一批集中度高、规模大、效益好的多元化优质产业，成为拉动经济发展及助推乡村振兴的新动能。总体来看，这一阶段形成了相应资源量的集聚和人力、资金等结构的集聚。(三)发展阶段:政府帮扶数字化农业产业体系建设发展阶段就是在地方政府帮扶下，将萌芽阶段中集聚的分散资源进行整合，围绕数据的感知、运算、储存等，建立统一的物联网系统，整合所有数据并进行集中处理;而数字信息技术也会推动各类相关系统的建设，以此形成一个以数字化为主要特征的产业体系，对各类资源进行统一管理，将资源集中投入到某一个或者某几个重要且盈利性较好的数字农业项目中。以青岛城阳九天海水稻基地(编号 1)为例，在城阳区政府帮扶下，将各类资源进行整合并建立联合创新中心，统一规划并拓展出了“盐碱地改良+种植服务+智慧化农业+田园综合体”的新业态，且通过打造生态圈、建设云平台来进一步推广数字农业产业联动机制，促进一二三产业的融合发展和叠加效益的实现。以滨州邹平云上农业生产基地(编号 2)为例，邹平县政府扶持开发了“智慧农业农田监测系统”“农业大数据信息化平台”“设施农业气象信息”等监控农业生产的终端系统，建立了农田规模化生产信息数据的收集、农机全程一体化服务的自动产业体系，使农业生产从人工劳作走向智能。总体来看，这一阶段地方政府推动各类资源进行整合，在数字信息技术的推动下，将物联网系统等多个系统整合到一个数字化产业体系当中，并在该体系的统一规划下进行建设发展。(四)成熟运营阶段:数字农业稳定运营与政绩双赢经过前面三个阶段的准备，数字农业开始进入稳定运营阶段。通过数字化产业体系对资源进行统57图 2数字农业生成的内在逻辑机理模型一分配和管理，有利于促进规模化高科技农业发展，推动当地农业的增产增收。同时，发展数字农业有利于带动当地经济进一步发展，有利于提高政府政绩，也有助于政府进一步扶持数字农业的发展，两者之间是积极的正向促进关系。例如青岛城阳九天海水稻基地(编号 1)，通过开发耐盐碱水稻，近年来获得较好收益，同时地方政府也以海水稻种植示范基地作为数字农业振兴的样板工程，向全国各地慕名而来的参观团介绍经验，扩大区域影响力和政府政绩;潍坊寿光蔬菜高科技生产基地(编号 3)，通过“科技+农业”为传统产业转型升级注入了新动能，全市银行机构各项存款余额量大幅度增加，拉动当地经济发展。总体来看，这一阶段数字农业开始稳步向好发展，既实现了高科技农业建设的目标，也带动了政府绩效的提高。六、结论与讨论高程度数字农业的实现是多种因素共同作用的结果。本文利用 TOE 分析框架，借助 fsQCA，对选取的山东省 30 个数字农业典型案例进行比较分析，旨在揭示高程度数字农业实现的路径和内在逻辑。本文的主要结论和贡献如下:首先，通过单变量必要性分析，可知“政策支持力度”这一条件是高程度数字农业实现的必要条件。这一分析结果在数字农业发展案例中也被再次证实，进一步证明了分析结果的准确性。政策支持在数字农业发展过程中发挥着导向作用，中央政府对数字农业政策注意力的提升，会激励地方政府发布许多扶持政策，进而推动数字农业的发展25。因此，可以说数字农业的发展速度与质量往往与政策扶持力度的大小密切相关。其次，政策性因素作为数字农业发展的初始驱动因素，与组织学中的战略合法性资源理论有一定的契合26。组织学理论认为，合法性是一种企业可利用的稀缺资源，是一种“能够帮助组织获得其他资源的重要资源”27，对经营者绩效具有重要影响。本文通过多变量组态分析，提炼出两种典型路径模式，这两种典型路径模式能够解释 76.8%的案例，揭示出高程度数字农业实现与政府政策支持具有相关性的一般性规律。其中地方政府受政绩影响营造的有利发展环境和数字农业生产经营者对政府各类支持政策的有效利用，是驱动数字农业发展的重要战略性资源。这一发现进一步印证了支持性政策这一合法性资源对高新科技产业(数字农业)发展具有重要驱动作用。第三，拥有技术优势的数字农业生产者不仅会主动寻求合法性战略资源，地方政府同时也会主动寻找潜力较大的生产者并予以扶持，地方政府与数字农业生产经营者二者间的耦合互动不仅对驱动数字农业发展起到关键作用，也是对组织学中战略合法性资源获取路径的一种补充和完善。组织学合法性理论认为，战略合法性资源与人力资源、资本资源、市场资源等一样，是可以推动生产者(企业)发展的重要资源28。为了达到此目的，经营者可以通过服从制度规范和有效控制外部环境来获得合法性并赢得公众的信任，进而获取其成长所必需的资源29。本研究通过实证研究发现，不仅企业(数字农业生产经营者)会主动利用合法性资源(国家政策对数字农业的各种支持)，而且地方政府也会努力寻找掌握某种技术优势的生产者，赋予其合法的数字农业生产经营者身份，并加大扶持力度。当然本研究还存在以下不足:首先分析案例主要集中在山东省内，导致分析结论的普遍性存在一定不足。其次在数据获得方面，本文的数据大多为二手数据，尽管数据多来自官方报道，且进行稳健性检验来进一步确保数据的准确性，但由于赋值标准问题，无法避免数据二次处理中的偏差。虽然存在以上不足，但本文利用 fsQCA，对 30 个数字农业典型案例进行交叉比较分析，不仅有助于更好地把握高程度数字农业实现与多种条件变量之间的关系和影响程度，也对组织学中战略合法性资源理论有一定补充和完善，这正是本文的价值所在。参考文献:1 姜李丹，薛澜 我国新一代人工智能治理的时代挑战与范式变革 J 公共管理学报，2022，(2)2 美 W理查德斯科特组织理论 理性、自然与开放系统的视角 M 北京:中国人民大学出版67社，2011 3 缪小燕，高飞.“数字地球”与“数字农业”J 农业图书情报学刊，2004，(2)4 王小君.数字农业与我国西部民族地区农业的可持续发展 J 中南民族大学学报(人文社会科学版)，2005，(5)5 李海艳.数字农业创新生态系统的形成机理与实施路径 J 农业经济问题，2022，(5)6 隗玮.“数字农业”与我国农业的可持续发展 J 经济问题探索，2003，(11)7 阮俊虎，刘天军，冯晓春，乔志伟，霍学喜，朱玉春，胡祥培.数字农业运营管理:关键问题、理论方法与示范工程 J 管理世界，2020，(8)8 赵成伟，许竹青.高质量发展视阈下数字乡村建设的机理、问题与策略 J 求是学刊，2021，(5)9 Burrell J，Brooke T，Beckwith Vineyard Computing:Sensor Networks in Agricultural Production J IEEE PervasiveComputing，2004，(1)10 夏晓娣.大数据在农业现代化发展中的应用前景 J 中国农业资源与区划，2021，(12)11 钱静斐，陈秧分.典型发达国家农业信息化建设对我国农业“新基建”的启示 J 科技管理研究，2021，(23)12 孙忠富，杜克明，郑飞翔，尹首一.大数据在智慧农业中研究与应用展望 J 中国农业科技导报，2013，(6)13 陈桂芬，李静，陈航，安宇.大数据时代人工智能技术在农业领域的研究进展 J 吉林农业大学学报，2018，(4)14 Klauser Francisco Surveillance Farm:Towards a esearch Agenda on Big Data Agriculture J Surveillance Society，2018，(3)15 钟真，刘育权.数据生产要素何以赋能农业现代化 J 教学与研究，2021，(12)16 Engineering-Agricultural Engineering;New Agricultural Engineering Study esults eported from ILI(How to target Cli-mate-smart Agriculture?Concept and Application of the Consensus-driven Decision Support Framework“targetCSA”)J Agriculture Week，2017，(12)17 刘元胜.农业数字化转型的效能分析及应对策略 J 经济纵横，2020，(7)18 陈国军，王国恩.“盒马村”的“流空间”透视:数字农业经济驱动下的农业农村现代化发展重构 J 农业经济问题，2023，(1)19 张驰，郑晓杰，王凤彬.定性比较分析法在管理学构型研究中的应用:述评与展望 J 外国经济与管理，2017，(4)20 王莹.物联网在智慧农业中的现状及发展趋势研究 J 技术与市场，2022，(1)21 邱荣洲，赵健，池美香等.数字农业信息分类体系研究 J 农业网络信息，2010，(11)22 靳景，余江，孙茜，高雨辰.数字基础设施创新的模块化共演路径 基于公共卫生应急治理的案例研究 J 科学学研究，2021，(4)23 李慧凤.情境嵌入的实践理性:中国方案的理论解释 苏州工业园区创新的历史考察 J 公共管理学报，2021，(4)24 谢佩洪，李宁宁，陈怡霏.创业企业如何破解合法性难题?以优步为例，基于非市场战略的视角 J 清华管理评论，2019，(Z2)25 李凌汉，池易真.价值共创视角下乡村精英主导农村科技创新的逻辑机理 J 行政与法，2021，(9)26 M C Suchman Managing Legitimacy:Strategic and Institutional Approaches J Academy of Management eview，1995，(3)27 M A Zimmerman，G J Zei