定性比较方法(QCA)从整体论和集合论的视角研究条件与结果之间的因果复杂性，常被用来分析一因多果的现象。而其中，糊集定性比较分析法(fsQCA)适用于中小样本研究，且可以解释一因多果结论 [17] ，故本文运用模糊集定性比较分析法(fsQCA)对农业产业组织数字化转型进行分析，该方法以不同条件组态揭示前因要素对结果的影响路径。

1. 数据来源

本文以省级为单位，在全国31个省份中共选择400多个案例作为一级备选案例，主要来源于第一至第十批国家农业标准示范区目标考核合格企业以及现代农业全产业链标准示范合格的单位，其中部分农业企业相关数据参考国泰安、Wind数据库，最后，结合部分学术论文、政府官网和本文研究内容，删除雷同重复案例，最终选择128个案例进行fsQCA分析。

2. 变量描述

(1) 结果变量。数字化转型程度采用数字化转型的关键词总词频来表示，首先，借鉴国家相关政策文件和当下学者对“数字化”的阐述 [18] ，建立数字化转型关键词词库，比如人工智能、区块链、智慧农业等；其次，通过各官网和报告收集案例农业产业组织信息，利用Python软件和文本分析技术提取与关键词中对应的信息；最后，对提取的信息再一次审核和清洗得到总词频，并对加总的总词频加1取自然对数。

(2) 前因条件。

在数字化转型过程中，云计算、人工智能、大数据等技术被越来越多的产业组织使用到农业生产中，这带来了产业组织对高素质人才的用工需求，需要更多掌握数字技术专业知识的人才 [19] ，同时，根据以往的研究发现，认为高学历对提高人力资本水平有较强影响 [20] ，考虑到在现实中，从事农业的人员普遍处于较低学历的状况，因此，人力资本水平用专科及以上学历人员占组织中总人数之比来表示。随着大数据和人工智能在数字化转型过程中不断用于监测和分析土壤质地、水分、有机质等参数，技术研发能力逐渐成为农业产业组织保障农产品质量安全的关键，产业组织在数字化转型过程中愿意在技术上投入多少资金，在一定程度上反应了其技术研发的潜力，因此，用技术研发投入在营业总收入的占比来表示技术研发能力。结合以上论述，若一个产业组织拥有较高人力资本水平和技术研发能力，那么该组织更有可能具备更强的能力去完成其数字化转型，因此，人力资本水平程度和技术研发能力程度可视为一个产业组织是否为有力组织的衡量。

农业产业组织在数字化转型过程中将面临一系列不确定性，例如数字化型转投资风险大，收入却很难预测等问题，这将打击其积极性，而政府的财政投入具有科技导向性，可通过税收补贴、创新补贴在一定程度上帮助组织克服不确定性，增强组织的自信心，而有针对性的财政投入更加能提升组织的科技实力，即科技财政投入，因此，相较于以往学者利用财政投入作为政府支持的衡量，本文更为精准的提出财政科技支出这个指标，因此政府财政支持利用财政科技支出与一般公共预算收入的比值来表示。高水平的数字金融可以降低信息收集成本，采用组织所在省级层面的数字普惠金融指数来表示，其中排除我国港澳台地区。结合以上论述，若一个地区的政府财政投入力度大，数字金融水平高，那么该地区的农业组织更有可能具备更多的条件去完成其数字化转型，因此，政府财政投入力度和数字金融水平程度可视为政府是否为有为政府的衡量。

在双循环新发展格局下，信息流动加快，产业组织想要立足便需要提升自身能力以获取信息识别更快的市场变化，那么行业竞争便会变大，各产业组织就需要以更快的速度实现数字化转型，当各产业组织都在加快数字化转型速度时，就会推动整体数字化转型速度，行业竞争环境利用赫芬达尔指数来反映。产业组织在数字化转型过程中，需要投入各种设备，有时会面临亏损，而外商投资可以在一定程度上弥补产业组织数字化转型过程中购置的设备、建设数字化工厂所带来的巨额成本，更好地加快其数字化转型，用外商直接投资总额表示外商投资环境，但为了避免数值过大给结果带来影响，将外商直接投资总额作对数化处理。结合以上论述，若一个地区的行业竞争环境和外商投资环境良好，那么可视为其市场运行良好，因此，行业竞争环境和外商投资环境是否良好可视为是否为有效市场的衡量。综上，具体前因条件见 表1 。

本文使用fsQCA4.0软件进行数据校准，借鉴Greckhamer的研究成果，设置90%、50%、10%的分位数分别为不同隶属点，即完全隶属点、交叉点、完全不隶属点 [21] ，各前因条件的校准标准见 表2 。

在 表3 中，人力资本水平、技术水平以及数字发展水平等前因条件均小于0.9，说明，不管是人力资本水平还是技术研发能力，只要单一前因条件都无法成为农业产业组织数字化转型的必要条件。

利用fsQCA3.0进行高水平数字化转型和非高水平数字化转型的充分性前因组态分析，

案例频数值设为1，最终有75%左右的案例数量进入分析流程，再把最开始的一致性调制0.8，用“●”、“◌”、“■”以及“□”分别代表核心条件存在、核心条件缺失、辅助条件存在以及辅助条件缺失此外，空白代表该前因对结果不造成影响。 表4 分析了农业产业组织高水平数字化转型组态的结果。

注：~表示非。

(1) 高水平数字化转型组态分析

1. 组态H1：有力组织路径。组态H1中，高人力资本水平、高技术水平和非良好外商投资环境为核心条件，非高数字金融发展水平为辅助条件，该组态表明，一方面，具备很强的安全意识和专业能力的农业产业组织大部分原因可因为其内部拥有大量高素质人才，另一方面，在高技术研发能力推动下的农业产业组织提高农产品质量安全技术创新产出的能力越强，从而可促进产业组织数字化转型，保障农产品质量安全。组态H1中案例的原始覆盖度为0.282740，唯一覆盖度为0.122870，即28.17%的案例可被组态H1解释，其中12.28%的案例仅能被组态H1解释，此路径驱动下数字化转型的农业产业组织有XJ农业公司，XJ农业公司拥有一个大量高人才的研发团队，建立的530余亩的绿色蔬菜种植示范基地园，配备了1.9万立方米的高标准蔬菜冷藏保鲜区和智能终端检测定位系统。

2. 组态H2：有为政府路径。组态H2中，高数字金融发展水平和高政府财政支持为核心条件，高企业人力资本水平和良好外商投资环境为辅助条件，该组态表明，在政府可以给农业产业组织提供财政支持的同时，高的数字金融水平有利于吸引外商投资，帮助农业产业组织打通融资渠道或供应链金融等，另一方面，企业可以依靠一批高素质人才来接收先进技术和知识以帮助农业产业组织开展数字化转型。组态H1中案例的原始覆盖度为0.340504，唯一覆盖度为0.190075，即34.05%的案例可被组态H1解释，其中19%的案例仅能被组态H1解释，此路径驱动下的农业产业组织数字化转型的典型案例有XT农场，政府不断出台相关政策和吸引许多外商投资下，XT农场于2015年建立了300平方米的工厂化育秧温室房，农场入驻该省农产品质量安全可追溯平台，其大米和食用菌都注册了商标，且完成了“一品一码”追溯。

3. 组态H3：有力组织–有为政府协作路径。组态H3中高技术研发能力、高数字金融发展水平、非高人力资本水平、激烈的竞争环境为核心条件，良好的外商投资环境和非高政府财政支持为辅助条件。组态H3中案例的原始覆盖度为0.1608001，唯一覆盖度为0.034006，即16.08%的案例可被组态H3解释，其中3.4%的案例仅能被组态H3解释，此路径驱动下农业产业组织数字化转型的典型案例有YF合作社，该企业所在地区数字金融发展总指数很高，外商投资环境良好，在此环境下，YF合作社结合智能终端监测定位系统，建立粮食生产源头可追溯、互联共享的信息平台，确保了农产品质量安全。

4. 组态H4：有力组织–有效市场协作路径。在组态H4中，高人力资本水平、非高竞争环境、非高技术研发能力和非高数字金融发展水平为核心条件，非高政府财政支持和非良好的外商投资环境为辅助条件。组态H4中案例的原始覆盖度为0.232630，唯一覆盖度为0.056906，即23.26%的案例可被组态H4解释，其中约5.69%的样本仅能被组态H4解释，此路径驱动下农业产业组织数字化转型典型案例有TA公司，该企业在行业竞争压力较小的环境中自主研发全程信息化管理、新农场系统、温室智能控制系统、安全生产管理系统和质量安全追溯系统等。

(2) 非高水平数字化转型组态分析。

为了更清晰地对比农业产业组织的数字化转型形成路径，对农业产业组织非高水平数字化转型的前因组态进行了分析(见 表5 )。组态NH1、组态NH2和NH3均表明了人才培养对数字化转型的重要性，NH4表明，当前因条件全部缺失时，农业产业组织将会处于低水平数字化状态。

根据以往学者的研究 [22] ，通过调整原始一致性阈值可检验结果是否具备稳健性，故本文在保持其他数据标准不变的情况下，将原始一致性阈值由0.8调至0.86，结果中提高了总体解的一致性，但降低了总体解的覆盖度。而且各项指标均只发生小幅改变。因此，本文的研究结论稳健。

本文利用fsQCA方法，利用我国128家优秀农业产业组织，从“有力组织–有为政府–有效市场”

相互协作的视角探索农业产业组织数字化转型的多元路径。研究发现：一方面，农业产业组织数字化转型不是某个单一因素促成的结果，需多个前因条件相互作用。另一方面，有力组织路径、有为政府路径、有力组织–有为政府协作路径和有力组织–有效市场协作路径4种的路径可促进农业产业组织高水平数字化转型。

农业产业组织数字化转型是保障农产品质量安全的关键，但是数字化转型不仅是多元要素协同联动的过程，同时也是多主体发力的结果，不仅需要根据自身资源，针对性地选择适合自身的转型道路，而且应加强人才培训，提升组织技术能力，同时还需要积极发挥政府的引导和支持作用，例如利用专项财税政策支持农业产业组织的资金缺口，为其数字化转型提供资金动力。此外营造良好的市场环境，激发市场活力，完善政策、加大市场监督和管理力度，为各农业产业组织数字化转型提供稳定的市场环境也十分重要。