政府支持、信息通信技术与淘宝村发展动因研究

王涛 李明

摘要：以我国33个市为样本案例，采用模糊集定性比较分析（fsQCA）探究政府支持和信息通信技术等因素对淘宝村发展的组合效应及互动关系。结果显示，淘宝村的发展是多条件并发相互作用的结果，基于已有研究及典型样本案例将淘宝村的发展动因归纳为政府引导培育型和自发驱动创新型2种模式，政府引导培育型重视政府支持和信息通信技术对淘宝村形成的影响，自发驱动创新型重视产业结构和信息通信技术对淘宝村形成的影响;信息通信技术是形成淘宝村不可取缔的动因。引入fsQCA分析淘宝村不同动因联合互动的路径组态，能为认识淘宝村内隐演化发展机制提供一定的参考价值，为未来淘宝村建设提供实践启示。

关键词：数字乡村;淘宝村;fsQCA;乡村振兴;影响因素;政府因素;信息通信技术

中图分类号：F713.36文献标志码： A

文章编号：1002-1302（2021）08-0008-07

收稿日期：2020-08-05

基金项目：重庆市教委研究生教改重点项目（编号：yjg182022）;重庆师范大学研究生项目（编号：xyjg16009）;安康市科学技术局项目（编号：AK2019RK-05）。

作者简介：王 涛（1996—），男，陕西安康人，硕士，研究方向为电子商务应用技术。E-mail：1379150080@qq.com。

据阿里研究院报道，自2014年至2019年6月我国淘宝村数量由212个增长到4 310个，未来10年淘宝村数量将超过10万个[1]。淘宝村的产生得益于电子商务与乡村实体经济的结合，这种模式突破了传统乡村的区位限制，是新阶段农村电商与产业聚集的内生衍化表现。淘宝村正在重构乡村经济，改变乡村产业结构[2]，为乡村数字经济赋能[3]。淘宝村聚集化的产生及其空间溢出与内生性的发展，对缩小城乡收入差距、乡村产业兴旺、乡村就业创业、实施乡村振兴起着重要作用[4]。

作为农村电子商务新阶段的产物，其学术研究文献尚处于初探期[5]。已有学者对影响淘宝村形成及发展机制因素较为关注，如基于案例研究淘宝村的产生与演化[6-11]、基于定性论述研究淘宝村的形成与聚集[12-14]和基于调查统计研究淘宝村的发展影响机制[15-18]，鲜有文献对淘宝村形成及发展机制因素进行实证研究[5]。从已有成果可以看出，虽然国内部分学者对淘宝村影响因素及形成机制进行研究，但该方面研究依然具有一定的不足与局限：（1）现有研究大多采用案例分析、调查问卷或质性分析，不能很好作用于解释形成淘宝村复杂的机制动因。（2）较为单一地识别了形成淘宝村的若干影响机制因素，而未揭示共同影响淘宝村的组态因素。（3）95.4%的淘宝村都分布在东部沿海地区，且淘宝村的空间分布不均匀，对于已有成熟淘宝村的形成经验与模式尚未推广与普及，阻碍着我国淘宝村的发展。这就引发思考与疑惑：究竟是什么对淘宝村形成动因有关键影响？各动因间会以何种组合共同驱动作用于淘宝村的形成与推广？对此，本研究引入能够处理复杂因果关系和有效识别影响因素组合的模糊集定性比较分析方法[19]，以33个市为样本案例，考虑政府支持、信息通信技术、交通基础设施、产业结构、教育水平、经济发展水平在淘宝村形成过程中的联合效应，探索各要素之间的互动关系，揭示淘宝村形成的动因组合。

1 研究现状

淘宝村的形成受多个因素的共同作用，除政府支持和信息通信技术因素外，本研究还纳入交通基础设施、产业结构、教育水平、经济发展水平来探究淘宝村的形成动因。

1.1 政府支持与淘宝村

地方政府是淘宝村形成的提供者、倡导者和中间建设者。一方面，政府为淘宝村的形成与发展提供软硬件设施与营商环境，Qi等认为，地方政府的资金投入为电子商务活动提供公共设施基础[17]，在淘宝村的建設中，当地方政府有更多的资金时，更有可能投资于农村公共基础设施，如建立仓库和物流系统，改善农村地区的电力、互联网和电话网络，为有关参与电子商务活动的人员提供基础教育和培训等。曾亿武等认为，政府积极扶持与引导服务，提升公共供给对淘宝村发展有着重要作用，政府可从加强基础建设入手培育新的淘宝村[11]。另一方面，政府政策为淘宝村建设提供指导意见以及政策支持，对淘宝村的发展有促进作用，李红玲等认为，国内淘宝村在发展时政府的政策行为对淘宝村建设具有引导作用，政府行为经历构建环境-有限作为-积极引导3个阶段的转变[18]。Wei等认为，地方政府提供补贴政策如减免税收优惠措施吸纳农村大型电商企业入驻电商工业园，并在电子商务工业园区中促进技术创新和品牌培育，促进产业聚集[20]。因此，政府对淘宝村形成的基础设施建设、电商人才培养、电商园区建设、农户创业孵化、产业规模化聚集提供帮扶与支撑，政府资金投入对淘宝村的正确干预与政策持续引导是淘宝村健康发展的关键。

1.2 信息通信技术与淘宝村

信息通信技术是发展农村电子商务的基本要素。信息通信技术的产生与普及为电子商务提供信息流，是开展电子商务交易的基础。Lin认为，在信息流中，以互联网、智能手机和在线社交网络为代表的信息通信技术是电子商务快速增长的关键[21]。徐智邦等指出，互联网市场的繁荣对电子商务卖家有着更大的商机，因此能够吸引更多的资本和人员涌入，从而加速行业的专业化，推动淘宝村的形成、发展与扩张[22]。吕普生认为，现代通信技术正在转变成为新的生产要素，打破了传统城乡分化状态，为数字乡村建设赋能，推动新时代乡村振兴[23]。因此，信息通信技术是淘宝村形成的根本。信息通信技术的应用与普及能够减缓城乡信息不对称局面，为农村地区提供新的机会发展电子商务，促进淘宝村的形成。

1.3 其他因素与淘宝村

交通基础设施因素。交通基础设施是构成淘宝村的基本条件，交通基础设施是地区承载货运量的表现。在淘宝村的发展中，交通基础设施影响着商品的流通与地区经济的发展，刘生龙等认为，交通基础设施对区域经济增长有重要作用[24]。刘渊等认为，政府在制定区域电子商务发展政策时需要考虑在物流交通基础设施上的投资[25]。严圣艳等认为，道路交通状况较为落后是发展“互联网+”农村流通业所面临的问题[26]。钱俭等认为，物流对淘宝村的选址及电子商务产业聚集有影响。交通基础设施建设能够解决物流在电商交易中的“最后一公里”壁垒，发达的交通基础设施是淘宝村形成的区位优势[27]。

产业结构因素。产业基础是淘宝村形成的动力。对于农村经济欠发达地区，开展农村电子商务很大程度上由地区已有实体产业基础决定。周静等认为，区域淘宝村的形成与地方自然资源、地方专业市场、地方传统产业基础有密切关系[10]。刘亚军等通过对全国18个省（市）的淘宝村进行调研，发展淘宝村的产业多以农副产品、工业品、手工艺产品聚集[15]。Qi等认为，淘宝村的服务业如广告、运输、网站管理对经营电子商务业务和地方经济发展至关重要[17]。雷兵认为，第二、第三产业发展程度能够影响农村地区电子商务发展水平[28]。陈晓文等认为，淘宝镇的产生与发展主要受当地的产业基础影响[29]。本研究认为，地区工业和服务业市场的专业化水平影响淘宝村的产生，淘宝村实体产业结构可用第二、第三产业占比衡量。

教育水平与经济发展水平因素。教育水平和地方经济发展水平是淘宝村形成的活力。一方面，从事农村电子商务活动需要专业人才，电商业务经营者自身需具备一定的教育水平，具备电商业务操作的能力，Qi等首次对浙江省和江苏省县级淘宝村进行计量分析，以高中毕业生衡量地区教育水平，提出教育在淘宝村发展中有重要影响作用[17]。陈晓文等指出，需要高素质人才服务于淘宝镇[29]。彭成圆等指出，人才是农村电商创业的主体[30]。另一方面，经济发展水平是淘宝村的活力，雷兵认为，地方经济活力影响农村电子商务发展[28]。笔者认为，受教育水平是电商人才形成的必要條件，区域电商人才的困境是淘宝村发展所面临的瓶颈，电商人才在淘宝村的产品营销宣传推广、品牌塑造有着关键作用。

依据相关理论及已有文献研究可以确定的是淘宝村的形成是多个因素共同作用的结果，而政府支持、信息通信技术、交通基础设施、产业结构、教育与经济发展水平各个要素是如何共同组合影响淘宝村的形成有待明确。因此，进一步探索各要素之间的联合效应与互动关系会如何作用于淘宝村的产生与发展，对淘宝村的建设具有一定的理论实践指导价值。

2 研究设计

2.1 研究方法

定性比较分析（QCA）是基于布尔代数的集合论组态分析方法，通过考察前因条件和结果之间的充分与必要子集关系，从整体上探寻多重并发因果诱致的复杂社会问题是如何发生的[19]。QCA包括清晰集定性比较分析（csQCA）、模糊集定性比较分析（fsQCA）以及多值集定性比较分析（mvQCA）3个类别。csQCA和mvQCA只适合处理类别问题，而fsQCA能进一步处理有关程度变化或部分隶属问题。因此，本研究利用fsQCA方法探究政府因素、信息通信技术、交通基础设施、产业结构、教育水平、经济发展水平6个前因条件变量相互之间如何影响淘宝村的形成。

2.2 样本数据

选取2016—2018年阿里研究院公布的浙江省、江苏省、广东省、山东省、福建省5个省33个市的淘宝村作为样本，各省（市）具体名单见表1。选取数据时遵循以下规律：（1）样本数据的结果变量来自阿里研究院，前因条件变量数据来自经济预测系统（economy prediction system，EPS）数据库并配合各省（市）统计年鉴。（2）样本数据预处理时，首先将2016年至2018年3年样本数据作为研究对象，取各指标的均值进行校准、构建真值表、进行标准分析记录为第1次试验，试验中2017年中有12个市的淘宝村数据未公布，用均值代替，考虑研究结果准确度与数据的稳定性，最终本研究进行试验所选取的样本数据为2018年33个市级数据作为数据源。

2.3 测量校准

在模糊定性比较分析方法中，前因条件与结果变量均看作一个集合，对应的每1个样本案例在集合中都有相应的隶属分数，所谓校准就是对相应的案例在该集合中赋予隶属分数[31]。本研究的结果变量及条件变量校准方法均采用Ragin的75、50 和 25 百分位点作为完全隶属度、转折点及完全非隶属度的3个锚点进行指标校准[19]，各指标校准见表2。

2.3.1 结果变量 淘宝村数量（NUM）使用阿里研究院报告数量。

2.3.2 条件变量 政府因素（GOV）借鉴文献张正荣等采用各市的城市公共财政支出占地区生产总值的比值测度[32]。信息通信技术（ICT）综合王勇等研究，采用每万户固定电话用户、年末移动电话用户数、互联网用户数之和进行测度[33-34]。交通基础设施（TRA）采用每平方公里的公路里程数，即交通密度进行测量。产业结构（STR）借鉴雷兵第二、第三产业增加值占GDP比重测度[28]。教育水平（EDU）借助各市高中毕业人数及中职毕业人数占总人口的比重测度。Qi等指出，计算机基础操作知识是我国高中教育的一部分，这个阶段的训练掌握了计算机的相应操作，还指出高中教育在我国不具备强制性，淘宝村的一些学生有可能高中辍学帮助家庭经营[17]。Shi等对我国农村地区4个省（市）24 931个中学生辍学进行研究[35]，运用每千人中高中学生的百分比作为衡量县居民教育水平的标准，高中毕业人数越高意味着该县平均教育水平越高。经济发展水平（EDL）采用人均GDP进行测度，人均GDP能够反映某地区的经济发展水平[28]，某地区的经济发展越好，意味着有更多的资金投入淘宝村建设。

3 结果与分析

3.1 单个条件的必要性分析

所谓单个条件的必要性分析就是探讨单个前因条件及其逻辑“非”是否为构成淘宝村的必要条件。在集合论中，单个条件的必要性分析就是检验结果集合是否是某个条件集合的子集。Schneider等认为，当单个条件的一致性水平大于0.9时，则认定该前因条件是结果变量的必要条件[31，19，36]。利用fsQCA对6个前因条件及其逻辑“非”进行必要性分析，各个前因条件的覆盖度（Consistency）及一致性（Coverage）见表3。从表3可以看出，6个前因的一致性均未大于0.9，即不存在淘宝村形成的必要条件，覆盖度及一致性的计算见下式：

Consistency（Xi≤Yi）=∑min（Xi，Yi）/∑Xi;

Coverage（Xi≤Yi）=∑min（Xi，Yi）/∑Yi。

式中：Xi为前因条件的隶属度;Yi是结果变量的隶属度。

3.2 条件组态的充分性分析

必要性分析主要是分析单个条件对结果变量的作用。不同于必要性分析，条件组态充分性分析是为了揭示所有单个条件构成的组态（相互组合的状态）是否构成结果的子集。对于组态的充分性使用一致性衡量，Schneider等指出，充分性的一致性水平不低于0.75，同时指出案例的频数阈值依据样本规模的大小而定，中小样本频数阈值可设定为1，大样本应该大于1[31，36]。因此本研究最终在fsQCA的真值表中设定样本的一致性为0.75，样本频数阈值设定为1。构建真值表后运行标准分析，运行结果得到结果变量的3种解，分别是复杂解、简约解、中间解。本研究对所得组态进行汇报时遵循已有规律对中间解辅助简约解汇报[37]。在进行结果分析时，遵循已有文献对结果呈现的方式进行[32]，对于前因条件若同时能够出现在中间解和简约解中，则该前因条件为组态的核心条件用大圆表示，仅出现在中间解的前因条件为辅助变量用小圆表示，遵循已有研究[38]，将相同核心组态合并为一类，并按一致性进行排列，6个前因条件对形成淘宝村的4种充分性组态见表4。

从表4可以看出，单个条件的一致性介于0865 22～0.970 24之间，总体解一致性为0.889 25，均高于0.75，能够对形成淘宝村条件组态的充分性进行解释[31]，总体解覆盖度为0.488 48。4种组态可被认为是形成淘宝村的充分条件组合。

组态1a（GOV×ICT×tra×str×EDU×edl）中政府因素、信息通信技术的存在和交通基础设施、经济发展水平的缺席为核心作用，教育水平的存在与产业结构的缺席发挥辅助作用，组态1a的一致性达0.970 24，唯一覆盖率为0.072 65，覆盖1个案例。

组态1b（GOV×ICT×tra×STR×edu×edl）中政府因素、信息通信技术的存在和交通基础设施、经济发展水平的缺席为核心作用，与1a的核心条件相同，但产业结构的存在与教育水平的缺席为辅助条件，组态1b的一致性达0.952 94，唯一覆盖率为0.082 1。覆盖2个案例。

组态2（gov×ICT×trafz×STR×EDL）中产业结构的存在与政府因素、交通基础设施的缺席为核心条件，信息通信技术、经济发展水平的存在为辅助条件，组态2的一致性达0.878 16，唯一覆盖率为0.096 28，覆盖4个案例（其中1个案例与组态3共享）。

组态3（gov×ICT×STR×edu×EDL）中信息通信技术、产业结构的存在和政府因素、教育因素的缺席为核心条件，经济发展水平的存在与交通基础设施的缺席为辅助条件，组态3的一致性达 0.865 22，唯一覆盖率为0.107 50，覆盖4个案例（其中1个案例与组态2共享）。

3.3 稳健性检验

进行稳健性检验时，使用调整一致性阈值的方法进行，将一致性水平从0.75提高至0.80，得到3种充分性组态，具体各项指标结果见表5。

从表5可看出，通过稳健性检验所得的3种组态均为表4中的子集，表5中的解组态1a、1b、2分别对应表4中的解组态1a、1b、3，且各个覆盖率及一致性均部分发生略微变化，所以本研究具有稳健性。

4 理论解释与案例分析

本研究利用fsQCA识别出引发淘宝村产生的4种组态路径，表明淘宝村的形成是需要多个条件并发产生。根据4种组态路径所蕴含的核心条件及实际的解释逻辑，将4种路径归纳为2类模型：政府引导驱动型、自发驱动创新型。前者是指信息基础及教育水平良好，经济发展水平和交通基础设施较为落后时，政府可以多措施强有力的建设引导。后者是指在信息通信技术较好的环境下，产业结构较好地区也能自发创业并驱动培育形成产业聚集型的淘宝村。

4.1 政府引导培育型

从组态1a和组态1b的构型中可看出，在交通基础设施和经济发展水平缺席的情况下，淘宝村产生的核心条件是政府因素、信息通信技术、教育水平，这与已有研究相符[17-18，20，39]。李红玲等对12年间33个国家级政府部门陆续出台的关于淘宝村发展的67项政策文本进行分析，政策工具指向从供给侧向环境侧转移，电商意识、农村物流、农村信息化、返乡创业等8个方面被多项政策所提及[18]。Wei 等指出，地方政府和信息通信技术在促进淘宝村的发展中发挥了重要作用[20]。李育林等将地方政府在淘宝村的发展中喻为引导者、牵线者、社会服务的提供者[39]。在政府引导培育型模式中，首先，政府主要发挥了3个作用，（1）政府在淘宝村的形成中能够给予政策引导，把握发展契机。（2）政府通过公共财政支出完善基础设施，优化农村电子商务产业链，打造区域性品牌，促进产业聚集。（3）政府通过培训电商人才，激发与扶持农户创业，服务当地乡村振兴建设。其次，信息通信技术与教育水平对淘宝村的形成起重要作用，农村信息化指标优良是开展农村电商的前提。最后，良好的教育水平为开展农村电商提供了人才基础，从事农村电子商务不仅需要具有电商需求的人更需要能胜任电商的人才，所以教育水平对淘宝村很重要，与现有研究文献[17]相符。

组态1a（GOV×ICT×tra×str×EDU×edl）代表性城市为广东省揭阳市，揭阳市军埔村是最早一批入選阿里研究院的淘宝村，2013年起揭阳市委、市政府就开始助力打造揭阳军埔村电商建设，并推出一揽子扶持计划，从多角度多维度进行电商建设，打造“电商第一村”。组态1b（GOV×ICT×tra×STR×edu×edl）代表性城市为浙江省金华市、温州市。金华市民营经济发达，政府高度重视，积极培育孵化电商的建设与发展，其中以义乌市为代表的纯贸易淘宝村和以永康市为代表的工贸类淘宝村最为著名。温州市素有“中国教玩具之都”的称号，以工贸类发展淘宝村建设，政府牵头与民营企业融合发展电商，村民加入创业大军，温州市由2014年5个淘宝村发展至2019年324个，位居全国第2。基于上述理论解释与案例分析，结合组态因素本研究提出：

命题1：在信息通信技术和教育水平良好的条件下，政府对淘宝村的形成有重要引导培育作用。

4.2 自发驱动创新型

产业结构是推进淘宝村形成的另一关键要素，工业及服务业具有优势的区域为农户自主创业提供了条件。从组态2、组态3的构型中可以看出，在政府因素、交通基础设施及教育水平缺席的情况下，产业结构和信息通信技术为形成淘宝村的核心条件，这与已有研究[20，28]相符。Wei等将淘宝村划分为以生产为导向和以市场为导向的2种方式，提出基于本地自然资源和农产品的农村电子商务是我国农村地区最普遍的发展模式，产业资源的自然禀赋是地区产业发展的重要模式[20]。雷兵指出，在淘宝村产业聚集销售榜前列是消费类轻工业品，并指出第二、第三产业的发展水平程度能够影响农村电子商务的发展[28]。

组态2（gov×ICT×trafz×STR×EDL）代表性城市为广东省佛山市、江苏省苏州市、浙江省杭州市、山东省青岛市。佛山市淘宝村以陶瓷、家具、服饰等为代表性产业。苏州市是我国乡镇企业及个体经济发展最优的地区之一，该市淘宝村的发展主要依托农产品、家具等工业加工品以及服装，具有丰富的自然资源。杭州市以农产品、工业品为淘宝村产业基础。青岛市以外贸业、工业制造业作为发展淘宝村的产业基础。

组态3（gov×ICT×STR×edu×EDL）代表性城市为江苏省苏州市、福建省泉州市、广东省东莞市、江苏省无锡市。鞋服产业是泉州市的主导产业，其次服装、家具也是其淘宝村发展的产业基础。

命题2：在信息通信技术良好的条件下，产业结构对淘宝村的形成有重要的驱动作用。

4.3 2种模型比较

在组态1a、组态1b、组态2中，无论是政府引导培育型还是自发驱动创新型，交通基础设施均为缺席条件，表明交通基础设施对淘宝村的形成可存在亦可缺席，表现出不稳健的情况，与现有研究文献[3]相吻合。其次，信息通信技术对淘宝村的形成有重要动因，在4个组态中作为3个组态的核心存在条件和1个组态的辅助存在条件出现。因此，无论是政府引导培育型还是自发驱动创新型信息通信技术是淘宝村形成的基础。

命题3：信息通信技术对淘宝村的形成与推广具有关键性作用。

5 研究结论与创新点

5.1 研究结论

笔者对淘宝村发展动因及机制进行研究，选取5个省33个市的淘宝村数据作为案例样本，运用fsQCA探究了政府因素、信息通信技术、交通基础设施、产业结构、教育水平、经济发展水平6个因素对淘宝村的作用机制，通过实证研究的主要结论如下：

（1）任何单一的前因条件都不是形成淘宝村的必要条件，同时也不是构成淘宝村的充分条件，因此，淘宝村的形成是多个前因条件共同作用的结果，多个因素之间互动形成4种组态路径，每个路径均由多个前因条件构成，这正是fsQCA多种并发与殊途同归的结果[38]，将fsQCA引入对淘宝村的形成进行分析，是对现有研究的丰富与补充。

（2）基于4种组态结果，将其归纳为政府引导培育型和自发驱动创新型2种形成淘宝村的模式，就2种模式而言，政府引导培育型重视政府因素和信息通信技术因素对淘宝村形成的影响，自发驱动创新型重视产业结构和信息通信技术对淘宝村形成的影响。在4种组态中，组态1a和组态1b政府因素、信息通信技术的存在和交通基础设施、经济发展水平的缺席为核心作用，组态2产业结构的存在与政府因素、交通基础设施的缺席为核心条件，组态3信息通信技术、产业结构的存在和政府因素、教育因素的缺席为核心条件。

（3）信息通信技术在淘宝村的形成中有关键性作用。综合本研究的组态分析与相关已有研究得出形成电商村的动因及机制有2种模式，无论是政府引导培育型还是自发驱动创新型都离不开前因条件指标信息通信技术。

5.2 研究创新点

本研究创新点：

（1）首次将fsQCA引入淘宝村的研究中，丰富了该领域的研究方法，已有研究多关注定量或定性分析，而QCA被认为是兼顾定量与定性分析。利用fsQCA实证研究淘宝村发展的动因，结合实證结果与已有研究文献和典型样本案例来看，能够解释淘宝村的形成与发展机制。

（2）从实证分析形成4种不同组态对淘宝村发展的影响因素，结合已有文献及典型样本案例进一步对研究结果进行总结，归纳出政府引导培育型和自发驱动创新型2种模式。对比分析2种模式和4种组态路径，得出不同模式及路径的核心动因机制，即政府因素、信息通信技术和产业结构是构成淘宝村形成的重要因素，为淘宝村的研究提供一定的实践启示。

参考文献：

[1]中文互联网数据资讯网. 阿里研究院：2009—2019年中国淘宝村研究报告[EB/OL]. （2019-09-09）[2020-03-20]. http：//www.199it.com/archives/935385.html.

[2]周应恒，刘常瑜. 淘宝村农户电商创业集聚现象的成因探究——基于沙集镇和颜集镇的调研[J]. 南方经济，2018，36（1）：62-84.

[3]汪 凡，汪明峰. 基于格网的淘宝村集聚特征及影响因素分析[J]. 地理科学，2020，40（2）：229-237.

[4]魏晓蓓，王 淼. 乡村振兴战略中农村电商聚集化“2+”模式研究[J]. 山东大学学报（哲学社会科学版），2018，67（6）：130-137.

[5]曾亿武，蔡谨静. 中国“淘宝村”研究：一个文献综述[J]. 农业经济问题，2020，41（3）：102-111.

[6]曾亿武，郭红东. 农产品淘宝村形成机理：一个多案例研究[J]. 农业经济问题，2016，37（4）：39-48.

[7]崔丽丽，王骊静，王井泉. 社会创新因素促进“淘宝村”电子商务发展的实证分析——以浙江丽水为例[J]. 中国农村经济，2014，30（12）：50-60.

[8]任晓晓，丁疆辉，靳字含. 产业依托型淘宝村时空发展特征及其影响因素——以河北省羊绒产业集聚区为例[J]. 世界地理研究，2019，28（3）：173-182.

[9]梁 强，邹立凯，杨学儒，等. 政府支持对包容性创业的影响机制研究——基于揭阳军埔农村电商创业集群的案例分析[J]. 南方经济，2016，33（1）：42-56.

[10]周 静，杨紫悦，高 文. 电子商务经济下江苏省淘宝村发展特征及其动力机制分析[J]. 城市发展研究，2017，24（2）：9-14.

[11]曾亿武，邱东茂，沈逸婷，等. 淘宝村形成过程研究：以东风村和军埔村为例[J]. 经济地理，2015，35（12）：90-97.

[12]张英男，龙花楼，屠爽爽，等. 电子商务影响下的“淘宝村”乡村重构多维度分析——以湖北省十堰市郧西县下营村为例[J]. 地理科学，2019，39（6）：947-956.

[13]肖丽平，娄策群，苏 玲，等. 基于社会网络分析的淘宝村隐性知识传播机理研究——来自河南省长葛市岗李村和尚庄村的比较分析[J]. 情报理论与实践，2019，42（12）：122-127，73.

[14]梁 强，邹立凯，王 博，等. 关系嵌入与创业集群发展：基于揭阳市军埔淘宝村的案例研究[J]. 管理学报，2016，13（8）：1125-1134.

[15]刘亚军，储新民. 中国“淘宝村”的产业演化研究[J]. 中国软科学，2017，32（2）：29-36.

[16]陈炯臻，季 翔，洪小春. 基于产业主导的淘宝村空间发展特征与展望[J]. 现代城市研究，2020（6）：18-25.

[17]Qi J Q，Zheng X Y，Guo H D. The formation of Taobao villages in China[J]. China Economic Review，2019，29（53）：106-127.

[18]李红玲，何 馨，张晓晓. 中国淘宝村发展中的政府行为研究：包容性创新理论和政策文本分析视角[J]. 科研管理，2020，41（4）：75-84.

[19]Rangin C C.Redesigning social inquiry：fuzzy sets and beyond [M]. Chicago：University of Chicago Press，2008：25-36.

[20]Wei Y D，Lin J，Zhang L. E-commerce，Taobao villages and regional development in China[J]. Geographical Review，2020，110（4）：380-405.

[21]Lin Y. E-urbanism：E-commerce，migration，and the transformation of Taobao villages in urban China[J]. Cities，2019，91：202-212.

[22]徐智邦，王中辉，周 亮，等. 中国”淘宝村“的空间分布特征及驱动因素分析[J]. 经济地理，2017，37（1）：107-114.

[23]吕普生. 数字乡村与信息赋能[J]. 中国高校社会科学，2020，22（2）：69-79.

[24]刘生龙，郑世林. 交通基础设施跨区域的溢出效应研究——来自中国省级面板数据的实证证据[J]. 产业经济研究，2013，12（4）：59-69.

[25]刘 渊，李 旋，董思怡，等. 溢出效应、交易网络与区域电子商务发展：基于淘宝、天猫平台的交易数据分析[J]. 管理工程学报，2018，32（4）：239-246.

[26]严圣艳，许安心. 我国”互联网+农村流通业“发展面临的问题与思路[J]. 经济纵横，2016，32（1）：91-95.

[27]钱 俭，郑志锋. 基于”淘宝产业链“形成的电子商务集聚区研究——以义乌市青岩刘村为例[J]. 城市规划，2013，35（11）：79-83.

[28]雷 兵. 农村电子商务发展与地方经济的关系——基于中国1 870个县数据[J]. 当代经济管理，2018，40（2）：41-47.

[29]陈晓文，张欣怡. 电商特色小镇的空间布局与产业发展——以淘宝镇为例[J]. 中国科技论坛，2018，24（6）：91-97，120.

[30]彭成圆，赵建伟，蒋和平，等. 乡村振兴战略背景下农村电商创业的典型模式研究——以江苏省创业实践为例[J]. 农业经济与管理，2019，19（6）：14-23.

[31]Schneider C Q，Wagemann C. Set-theoretic methods for the social sciences：a guide to qualitative comparative analysis[M]. Cambridge：Cambridge University Press，2012.

[32]張正荣，杨金东. 跨境电子商务综试区的区位选择与推广路径研究——基于70个案例的模糊集定性比较分析（fsQCA）[J]. 技术经济，2019，38（10）：118-127.

[33]王 勇，黎 鹏. 信息通信基础设施对东盟全要素生产率的影响[J]. 亚太经济，2019，35（2）：23-32，42.

[34]张治栋，李发莹. 基础设施、空间溢出与产业结构升级——基于长江经济带地级市的实证分析[J]. 云南财经大学学报，2019，35（5）：55-63.

[35]Shi Y J，Zhang L X，Ma Y，et al. Dropping out of rural Chinas secondary schools：a mixed-methods analysis[J]. The China Quarterly，2015，224：1048-1069.

[36]杜运周，贾良定. 组态视角与定性比较分析（QCA）：管理学研究的一条新道路[J]. 管理世界，2017，33（6）：155-167.

[37]Fiss P C. Building better casual theories：a fuzzy set approach to typologies in organizational research[J]. Academy of Management Journal，2011，54（2）：393-420.

[38]张 明，陈伟宏，蓝海林.中国企业“凭什么”完全并购境外高新技术企业——基于94个案例的模糊集定性比较分析（fsQCA）[J]. 中国工业经济，2019，32（4）：117-135.

[39]李育林，张玉强. 我国地方政府在“淘宝村”发展中的职能定位探析——以广东省军埔村为例[J]. 科技管理研究，2015，35（11）：174-178.