中国有机农业发展的多元组态路径*——基于模糊集定性比较分析

卢 瑜,向平安

(1.湖南女子学院商学院 长沙 410004; 2.湖南农业大学商学院 长沙 410028)

有机农业是当前最受欢迎的一种可持续生产方式[1],正在成为各国农业绿色高质量发展的重要途径,是目前多学科交叉研究的前沿和热点问题之一。为解决农业生态环境压迫、农民增收、食品安全和农业可持续发展等一系列问题和挑战,我国高度注重农业绿色发展,提出“将发展有机农业作为实现农业绿色高质量发展的重要途径”。

尽管有机农业具有显著的生态、社会和经济效益,充满发展机遇,但全球有机农业发展仍然缓慢[2]。我国自2005年颁布《有机生产标准》以来,有机农业开始规范化发展,虽然近20年来有机农业发展较为迅速,但有机农地面积份额依然非常小(有机农地占比为1.5%)[2],且各地区发展差异显著[3],有机农业发展仍然面临诸多挑战[4-6]。厘清有机农业发展的核心条件及驱动路径是当前加快推动农业绿色高质量发展需要思考的关键问题。

关于有机农业发展的驱动因子及其作用路径,国内外学者展开了大量研究。有机农业的发展有赖于更多农户/农场转向有机农业,因此大量文献聚焦于研究农户/农场转向有机农业的驱动路径。相当多的文献基于农户/农场调研数据,采用二元Logit、Probit、结构方程等标注计量方法来探讨经济绩效、农户和农场特征以及外部环境等因子对于农户/农场转向有机农业的影响及作用路径[7-15]。伴随空间分析技术的发展,一部分学者基于全球各地有机农业的非均衡发展现象,开始基于空间效应视角关注有机农业发展的影响因素及驱动路径,研究发现: 集聚经济、社会认同和依从以及生产力外部效应[16-17],土壤类型、地形和小气候等农业生态条件的空间异质性[5,18]共同构成了欧美地区有机农业空间集聚和空间关联的关键驱动力。此外,由于有机农业显著的正向外部性,公共政策对于驱动有机农业发展十分必要,学者们对于公共政策驱动有机农业发展的效应也开展了相应研究,其中部分学者聚焦于对欧美地区支持有机农业发展的实践经验进行总结和定性描述[19-22],也有少部分学者对于欧美地区有机农业支持政策在多大程度上促使农户转向有机农业[23]进行了实证分析。

综上,现有研究大多运用经典计量方法从农户/农场个体、社会经济、政府政策和农业生态条件等多方面对有机农业发展的驱动因子进行了定量分析,虽然为有机农业发展的驱动路径提供了丰富的解释,但仍然存在以下几方面需要拓展和深化: 一是现有研究主要关注于社会经济、政府政策、农户个体和生态条件等层面的不同因素的独立效应研究,限制了有机农业非均衡发展背后多重因素间协同联动效应的解释,难以解释不同地区有机农业发展的差异化驱动路径。二是有机农业发展的各类条件相互依赖而非独立,现有文献基于对称视角的分析限制了有机农业发展的驱动路径选择。三是在实践中,有机农业发展是不同条件的匹配模式与结果之间的逻辑关系,也即“条件变量的哪些组态会导致有机农业快速发展,哪些条件组态又将导致有机农业发展缓慢”,这些导致有机农业快速发展的条件与导致有机农业发展缓慢的条件可能并不相同。现有研究对有机农业发展的因果关系复杂性尚未得到关注。鉴于此,有必要深入分析驱动有机农业快速发展的组态,有效区分影响有机农业发展的核心与边缘条件,从而阐明不同条件对有机农业发展的复杂作用机理,揭示实现有机农业快速发展的多元化组态路径。

基于上述分析,本文基于省级政府推进有机农业发展的实践背景,从组态视角综合运用模糊集定性比较分析方法(fuzzy set qualitative comparative analysis,简称fsQCA)和必要条件分析(necessary condition analysis,简称NCA),研究市场环境、资源禀赋、组织条件和政策制度等多重因子之间通过联动匹配产生不同组合构型驱动有机农业发展的组态效应,以期识别出驱动有机农业实现快速发展的多元组态路径,深化对于有机农业非均衡发展背后复杂机理的理解。具体而言,本文将试图解决下面3 个问题:1)存在哪些条件组态以“殊途同归”的方式驱动有机农业发展? 2)哪些因子或条件对于有机农业发展更为重要? 3)我国东、中、西部地区有机农业发展是否存在差异化的驱动路径?

1 研究方法与数据来源

1.1 研究方法

1.1.1 模糊集定性比较分析(fsQCA)

fsQCA 方法基于集合分析技术挖掘多重因素的组态效应[24],能够揭示产生结果的多元等效路径,是研究多重因素的协同效应的有效方法[25]。该方法基于整体视角聚焦组态效应分析,将案例视为条件变量的组态,并假定条件间相互依赖,通过案例比较分析找出条件组态与结果间的因果关系,探明导致结果出现或不出现的条件组态[26],更加符合组织现象的相互依赖性和因果复杂性,更好地回答因果关系的非对称性问题。

fsQCA 的基本分析步骤为: 1)通过归纳演绎选择前因条件; 2)进行数据测量和校准,将前因条件和结果变量校准为案例的集合隶属; 3)进行必要性分析,分析条件或条件组合对于结果的充分和/或必要性; 4)进行组态分析,首先选择案例频数和一致性临界值构建真值表分析案例的条件组态及其与结果之间的联系,随后进行标准化分析,通过反事实分析简化组态产生简约解和中间解,进而区分核心条件和边缘条件,揭示条件组合和结果之间复杂的因果关系[27]。

基于此,本文采用fsQCA 分析有机农业发展的条件组态,有助于识别促进有机农业发展的多种等效的组态方案,并提供各地基于自身条件实现有机农业快速发展或者避免有机农业发展缓慢的更多路径选择。

1.1.2 必要条件分析(NCA)

分析必要条件因果关系对于社会科学中的学术和应用研究均十分重要。fsQCA 作为一种集合论技术,虽然可以识别出导致结果出现的充分和/或必要的条件或条件组合(组态),但局限于必要性的定性描述,只能回答条件或条件组合对于结果变量是否必要,无法分析其必要程度[28]。而NCA 能充分挖掘数据,可以对必要性进行定性和定量分析,能够回答条件或条件组合对于结果是否必要以及必要程度,当使用模糊集时,用NCA 补充fsQCA 尤其必要,能够产生更精确或完整的结果[29]。

NCA 方法通过效应量和瓶颈表解释多变量必要条件以及识别必要条件组合。效应量用于揭示某一条件在多大程度上对结果变量起到约束作用,而瓶颈分析则用于进一步揭示给定水平结果所需的条件必需水平。

1.2 分析框架与条件变量选取

作为一种农业创新活动,从创新生态系统视角来看[30],有机农业发展可能源于各要素之间的相互依赖与协同互动[31-32]。欧美发达国家成功的有机农业实践亦表明有机农业发展可能是多重因素并发联动的结果,存在多元路径。

已有文献表明市场需求是推动有机农业发展的关键因素[7,11],然而,有些地区尽管存在较大的市场需求潜力,也具备良好的市场可及性,具备了有利于有机农业创新的市场环境,但缺乏相应的资源条件,如缺乏有机生产经营所需的自然生态条件、充足的劳动力资源和发达的产业组织等,亦无法推进有机农业的发展[15-17]。此外,有机农业具备显著的正向外部性,如果缺乏政策制度将其外部性内在化,有机农业发展将无法达到社会最优水平[18-19]。可见,市场环境、资源条件、组织条件和政策制度层面的多种因素构成的组合共同影响有机农业的发展。本文基于创新生态观的分析框架,将各地区有机农业发展的具体情境与有机农业实践相结合,构建了有机农业发展影响因素的组态效应分析框架,如图1 所示。

图1 有机农业发展的组态分析模型Fig.1 Configuration effect analysis model of multiple factors in the development of organic agriculture

1.2.1 市场环境

具体包括市场需求和基础设施两个二级条件。市场需求是实现经济效益的前提,高需求带来的较高经济绩效提高创新积极性[11],是有机农业创新的重要推动力。大量研究表明,有机产品上的预算份额随着收入的增加而增加[8],高收入将增加有机产品的需求,带来有机产品溢价,改善经济绩效,从而提高农户有机生产积极性,带动有机农业发展。有机农业发展面临基础设施障碍,经济落后的国家和地区尤其如此[5]。基础设施反映区域在交通和互联网设施等方面的建设水平,良好的基础设施通过改善市场的可得性和邻近性来推动有机农业的发展[7]。因此选取市场需求和基础设施两个因素来反映有机农业发展的市场环境,其中选取居民可支配收入反映市场需求,选取具有高速出口的乡镇占比和具有电子商务站点的村占比来反映基础设施条件。

1.2.2 资源条件

资源条件具体包括生态条件和劳动力资源两个二级条件。 生态条件影响有机生产的成本和收益,直接影响生产主体实施有机农业并从中受益的可能性,部分学者的研究均证实了土壤、气候以及地形等农业生态条件对农户有机农业采纳具有显著影响[16,18]。此外,有机农业所需劳动力成本明显高于常规农业,劳动力供给紧张对有机农业发展有消极影响[9,11]。农户受教育程度也会影响其有机农业采纳行为,有学者研究发现受教育程度对有机农业采纳行为有显著积极影响[14,16,18]。可见,劳动力资源对有机农业发展的影响涵盖了数量和质量两个层面。

综上,从生态条件和劳动力资源两个角度反映有机农业发展的资源条件,其中选取生态环境指数反映生态条件,该指数能够从生物丰度、植被覆盖、水网密度、土壤胁迫、污染负荷和环境限制几个方面综合反映区域生态环境质量状况; 选取乡村劳动资源总数和乡村人口高中以上文化程度占比分别反映劳动力资源的数量条件和质量条件。

1.2.3 组织条件

组织创新带来的生产方式突破与产业结构优化是产业发展的重要动力之一[5]。与企业合作或建立农民合作组织是降低交易成本和生产成本的有效途径[14,16]。有机农业的发展同样依赖于合作组织驱动,“公司+农户”“合作社+农户”“公司+基地+农户”和“公司+农民合作组织+农户”是中国有机农业经营与管理的重要模式,能够减少交易成本、降低风险和提高经济效益[5]。

可见,农户参与产业化组织(合作社成员、合同农户、基地农户)程度越高,越有可能转型有机农业,合作组织可通过利益、合作和产业化机制等将分散农户有机整合,实现规模化经营,提高生产销售效率,从而推进有机农业的发展[14]。因此,选取农业合作社数量和农业龙头企业数量两个指标来反映组织条件。

1.2.4 政策制度

政策制度条件具体包括有机认证制度和政府政策两个二级条件。有机产品认证通过形成约束和激励机制来促进有机市场健康有序发展进而带动有机农业发展,通过建立国家标准对有机农业进行认证,可规范市场准入、带来溢价、提高有机产品市场认可度和市场竞争力,从而促进有机农业发展[19-21]。

欧美成功的有机农业实践验证了政府政策是促进有机农业发展的重要外部激励。欧盟通过构建有机农业发展政策框架和多层次的补贴标准,有效地减少了常规和有机农场收入之间的差异[19]。澳大利亚则通过成立有机种植户联盟,为小农场主提供培训和支付有机认证成本[20]。美国通过加大对有机认证成本分摊的资助,加大对有机农业科研教育与推广的支持,建立有机产品联邦营销项目体系以减少营销成本,提高有机作物保险的联邦支持比例,促进有机农业发展[21]。可见政府政策通常通过正向激励(农业补贴、信贷支持和技术培训等)或反向抑制(环境规制)来促进生产主体转型有机农业,从而实现有机农业的发展。尤其是有机农业发展初期阶段,由于有机农业相比常规农业面临更大的不确定性(如产量低、易受病虫害及自然灾害影响),限制使用农药、化肥和合成药物将增大风险,加之小规模农户市场风险承担能力弱,因此相关政府支持政策尤为重要。

综上,从支持政策和认证制度两个方面反映政策制度条件。其中,选取自然保护区面积占辖区面积的比例和国家有机产品认证示范(创建)区数量来反映政府政策环境; 选取有机认证企业数量和有机产品认证证书数量衡量认证制度条件。

1.3 数据来源与变量测量和校准

1.3.1 数据来源

结果变量有机农业发展的相关数据来源于国家认证认可监督管理委员会的认证认可信息平台,其中经认证的有机农地面积通过分省区查询国家认证认可信息平台的数据整理计算得出[18],各省农地面积来源于《中国农村统计年鉴》。前因变量生态环境状况指数和自然保护区占辖区面积比例等数据来源于《中国生态环境状况公报》,居民收入水平数据来源于《中国国家统计年鉴》,农业合作社数量、农业龙头企业数量、有电子商务站点的村占比和有高速公路出口的村镇占比数据来源于《全国农业普查报告》和《中国农村统计年鉴》,乡村劳动力资源总数和高中以上人口占比数据来源于《中国人口和就业统计年鉴》和《中国人口普查与抽样调查数据库》,有机产品认证数据来源于《中国有机产业发展报告》(国家认证认可监督管理委员会和中国农业大学,2021),该报告涵盖了中国主要省级行政区的有机认证书和有机认证企业的数据,部分缺失数据通过国家认证认可信息平台发布的有机认证数据整理计算得出[18]。将数据完整的中国31 个省级行政区作为研究案例(香港、台湾和澳门地区数据缺乏,未包含在内),在基于2019年数据进行QCA 和NCA 分析的基础上,结合权威媒体、政府报道和实地调研获取的信息等进一步对QCA 分析得出的组态结果进行定性分析。

1.3.2 变量测量

结果变量。国际有机农业运动联盟(IFOAM)与瑞士有机农业研究所(FiBL)是目前发布全球有机农业发展数据的权威机构,主要通过有机农地面积占农地面积份额、有机生产者数量和有机营业额反映有机农业发展概况。《中国有机产品认证与有机产业发展》报告中也采用有机生产面积占比反映有机农业的发展水平。考虑数据可得性,并借鉴现有研究的做法,选取有机农地面积占农用地面积份额来测量有机农业发展[2-3]。有机农地面积是指经过有机认证的农地面积,包含了牧场面积[3]。

条件变量。所有二级条件变量采用效用值法对原始数据进行无量纲化处理[24],效用值的值域为[0,1],效用值越接近1,说明该二级指标得分越高。具体测量如下: 选取居民收入水平反映市场需求; 基础设施通过具有高速公路出口的村镇占比(50%)和具有电子商务站点的村占比(50%)加权计算得出; 选取生态环境质量指数(EI)衡量生态条件,引用生态环境部的每年环境公报发布的统计数据; 劳动力资源分为劳动力数量和劳动力文化程度两个方面,选取乡村劳动力资源总数(50%)和乡村劳动力高中以上文化程度人口占比(50%)的加权平均值衡量劳动力资源; 组织条件包括产业组织和合作组织条件,分别选取农业产业化国家重点龙头企业数量(50%)和农业合作社数量(50%)衡量; 公共政策选取自然保护区占辖区面积的比例(50%)和国家有机产品认证示范创建区数量(50%)的加权平均值衡量。有机认证带动水平选取有机产品认证获证企业数量(50%)和有机产品认证证书数量(50%)的加权平均值衡量。

1.3.3 变量校准

采用直接校准法,考虑样本数据的非正态分布,选取原始数据的80%、50%和20%的分位数作为完全隶属、交叉点和完全不隶属的阈值进行数据校准[26]。借鉴Du 等[24]的做法,非高有机农业发展的校准通过取高有机农业发展的非集实现。各变量校准锚点及描述性统计详见表1。

表1 有机农业发展变量集合、校准及描述性统计Table 1 Sets,calibrations and descriptive statistics of variables of organic agriculture development

2 结果与分析

2.1 有机农业发展的必要条件分析

单一条件必要性检验是进行条件组态分析的前提。首先采用NCA 方法检验单一因素是否以及在多大程度上是实现有机农业发展的必要条件,表2和表3 列出了NCA 分析的效用量结果和瓶颈水平结果。然后运用fsQCA 方法进一步验证单一要素的必要性,表4 列出了fsQCA 必要性检验结果。

表2 有机农业发展的必要条件分析(NCA)Table 2 Analysis of necessary conditions of organic agriculture development in NCA (necessary condition analysis)

表3 有机农业发展前因条件的必要条件分析(NCA)瓶颈水平分析Table 3 Bottleneck table of conditions for organic agriculture development in NCA (necessary condition analysis)%

2.1.1 有机农业发展前因条件的NCA 必要性分析

1)前因条件的效用量分析。依据效用量分析原理,仅当某单一因素的效应量超过0.1 且通过蒙特卡洛仿真置换的显著性检验时,该因素才是实现有机农业发展的必要条件[29]。表2 显示,生态条件的效用量为0,P值为1,虽然除生态条件外的其他7 个前因条件的效应量均大于0.1,但P值均大于0.5,未通过蒙特卡洛仿真置换的显著性检验,可见,单一条件均不构成实现有机农业发展的必要条件。

2)前因条件的瓶颈水平分析。由表3 可知,所有前因条件中,居民收入水平和生态条件不存在瓶颈水平,基础设施、产业组织、合作组织、公共政策和认证制度均存在瓶颈水平,要达到80%的有机农业发展水平,上述条件的必要性水平分别达到21.4%、12.0%、26.4%、30.4%和21.6%,从必要性程度来看,基础设施、认证制度、合作组织和公共政策的瓶颈水平较高,瓶颈水平均达20%以上,尤其是合作组织和公共政策的瓶颈水平高于其他条件。

2.1.2 有机农业发展前因条件的fsQCA 必要性检验

采用fsQCA 进行前因条件必要性检验时,一致性大于0.9 表明该条件为结果的必要条件[25]。表4列出了单一条件及其非集的fsQCA 必要性检验结果。结果显示,所有条件的一致性水平都小于0.9,单一因素并不构成有机农业发展的必要条件,与NCA 分析结果一致。

表4 有机农业发展前因条件的模糊集定性比较分析方法(fsQCA)必要性检验Table 4 Analysis of necessary conditions for organic agriculture development in fsQCA (fuzzy set qualitative comparative analysis)

综上可知,区域有机农业发展受多重因素的联动影响,进行组态分析十分必要。

2.2 有机农业发展的条件组态分析

组态理论认为前因条件的多重组合具备等效性,同一结果可以通过不同的前因条件组合来解释,组态分析旨在揭示多重因素的不同构型导致结果产生的充分性[25]。可见,多重因素的不同组合以及同一因素的不同层次,都可以解释区域有机农业发展的差异。此外,考虑到QCA 分析中因果关系非对称性的假定,同时分析导致高有机农业发展和非高有机农业发展的组态,并参考现有研究和各地有机农业实践,对发现的组态进行归纳,探明促进有机农业发展的多元等效路径。

一致性是判断组态充分性的依据,参考杜运周等[24-25]的做法,将原始一致性阈值设定为0.8,并将PRI (proportional reduction in inconsistency)一致性阈值设置为0.70,案例频数阈值设定为1。每个前因条件和结果之间联系的确定均需要基于理论或实质性知识[26],而现有研究关于各因素对有机农业发展的影响方向和程度的结论较为混杂,因此,在进行反事实分析时假设单个前因条件出现与否均可贡献于有机农业快速发展,以获得所有可能的组态。采用中间解与简约解的嵌套关系对比分析进一步识别各组态路径的核心条件和边缘条件[27]。

表5 呈现的S1、S2、S3、S4a 和S4b 共5 种组态可以视为实现高有机农业发展的多元等效路径,单个解(组态)的一致性均大于0.8,总体解的一致性为0.950,总体解的覆盖度为0.649,这些组态可视为实现有机农业发展的充分条件组合。导致非高有机农业发展的3 种组态,单个解的一致性均大于0.8,总体解的一致性为0.853,总体解的覆盖度为0.543。

表5 有机农业发展的组态分析结果Table 5 Configurations of causal conditions for high/not high organic agriculture development

2.2.1 实现高有机农业发展的组态分析

参考现有研究和各地有机农业实践对组态进行进一步归纳,实现高有机农业发展的5 种条件组态可以归纳为促进有机农业发展的4 条组态路径。

其一,政策主导组织助力型。组态S1 表明,即使居民收入水平低,缺乏生态优势,公共政策和认证制度作为核心条件存在,辅以产业组织和合作组织作为边缘条件存在,能够实现有机农业的快速发展。其二,市场和组织双轮驱动型。组态S2 显示,缺乏生态环境优势的经济发达地区,在市场需求及产业组织及合作组织的双轮驱动下能够实现有机农业的快速发展。其三,认证及组织叠加带动型。组态S3显示,认证制度和组织条件为核心条件,生态条件和基础设施为边缘条件的组态也能实现有机农业发展。其四,认证带动资源优势型。组态S4a 和S4b 表明对于具有生态优势和资源优势的经济欠发达地区,有机认证带动了有机农业的快速发展。其中 S4a 显示,即使居民收入水平低,基础设施条件和合作组织较为欠缺,认证制度和生态条件作为核心条件存在,劳动力资源作为边缘条件存在,辅以政府的公共政策支持也会驱动有机农业发展。组态S4b 显示对于具有生态优势和资源优势的经济欠发达地区,认证制度作为核心条件,公共支持政策和合作组织作为边缘条件存在,也能促进有机农业发展。

2.2.2 实现非高有机农业发展的组态分析

组态NS1 表明即使存在较大规模的潜在市场和较为发达的农业合作组织,只要缺乏公共政策支持和有机认证的带动,有机农业发展就会受到制约。组态NS2 显示,即使生态环境良好,劳动力充足,如果缺乏产业组织和认证带动,有机农业很难得到发展和推广。组态NS3 则说明对于生态条件差的经济欠发达地区,即使农村劳动力充足,仅仅依靠政府支持政策,缺乏合作组织驱动和有机认证带动,有机农业发展也将面临障碍。上述3 种非高有机农业发展的组态分析表明有机认证带动和组织驱动对促进各地有机农业发展的普适作用。

3 讨论

3.1 单一条件对于有机农业发展的必要性

NCA 和fsQCA 的必要性分析结果显示中国有机农业发展是多重因素耦合协同作用的结果,单一条件均不构成有机农业发展的障碍。值得注意的是NCA 瓶颈水平分析发现居民收入水平和生态条件不存在瓶颈水平,这可能源于: 其一,有机产品的高溢价导致消费市场主要局限于经济发达地区,所以依赖于异地市场,这一点从基础设施的瓶颈水平得到了验证,瓶颈水平结果显示要达到 80%的有机农业发展水平,基础设施条件的必要性水平为 21.4%,基础设施可以改善市场的可及性[9,12],良好的基础设施条件使得偏远地区的有机产品进入发达地区市场的效率大幅提升。其二,生态条件并不构成有机农业发展的瓶颈,这和现有相关的研究结论以及各地有机农业发展的实践一致,可能的解释是生态适宜性较差的地区,转型有机生产的机会成本低[14,18],如中国西北地区,土壤沙化气候干旱,农业增产潜力小,易陷入农业生产率低、投资能力低和贫困的恶性循环,有机农业成为了打破恶性循环、改善土壤条件和实现农业可持续发展从而改善农民生计的一种有效方式[16]。

此外,NCA 瓶颈水平分析表明公共政策、合作组织和认证制度和基础设施具有一定的瓶颈水平,且公共政策和合作组织瓶颈水平高于其他条件变量,这初步表明较为充足的劳动力资源和良好的基础设施条件,发达的产业组织和合作组织以及完善的公共政策支持,有利于实现有机农业的快速发展,尤其是合作组织培育和公共政策支持,这和Wollni 等[16]、卢瑜等[18]和张曾等[14]的结论一致。

3.2 中国有机农业发展的差异化驱动路径

由于各地在经济发展水平、生态条件、资源禀赋等区位因素上的差异,中国不同地区有机农业发展具有明显的异质性。不同地区制度环境的差异,可能导致市场、组织、资源和政策等因素在很大程度上对有机农业发展产生不同的影响。因此,本文在上述组态分析的基础上,结合中国东、中、西部地区有机农业实践的相关权威报道进一步对QCA(qualitative comparative analysis)发现的组态进行定性分析。通过对各地区有机农业发展的比较分析,探索不同地区市场、组织、资源和政策等因素对有机农业发展影响的差异化。

以新疆为代表的西北地区,经济欠发达且面临干旱沙化等生态问题,但各地为支持有机农业发展,近年来政府加大支持力度、大力推广有机认证和发展培育合作组织,实现了有机农业的快速发展,这些地区为政策主导组织助力型的典型案例。东部沿海如浙江、山东等地经济发达且基础设施完善,具备良好的有机市场可及性,发达的有机农业合作组织降低了有机经营的成本和风险; 完善的有机产业链组织实现了有机农产品的深加工,提高了有机产品的附加值,带动了有机农业发展,为市场和组织双轮驱动型的典型案例。东北地区土壤肥沃,地理环境优越,具有一定的生态优势和较为良好的基础设施水平,农业规模化产业化水平高,有机认证基地和企业多,有机农业发展迅速,为认证及组织叠加带动型的典型案例。西南地区的云南、贵州和四川等地以及中部江西和安徽两地经济发展相对滞后,虽然没有发达的有机产品市场,但具有独特的生态条件优势,且劳动力资源丰富,虽然地处偏远山区地带,但在当地政府的高度重视和大力支持下,积极推进国家有机产品认证示范区的创建工作,通过有机认证带动有机农业快速发展,为认证带动资源优势型的典型案例。

综上可知,高有机农业发展的组态分析表明,由于各地在经济发展水平、地理区位和生态资源等方面的差异,导致各地有机农业发展呈现异质性,中国的东、中、西部地区的有机农业发展存在等效的差异化驱动路径。

3.3 基于组态视角分析的学术贡献

本文基于溯因逻辑,首先运用NCA 分析,以明确哪些因素是否会成为有机农业发展的阻碍; 接着从整体视角采用fsQCA 来识别有机农业发展的组态原因,探明高有机农业发展/非高有机农业发展的组态路径。本文不同于已有文献,采用了NCA 和fsQCA的混合方法,不仅深入分析了不同影响因素间耦合的组态效应对有机农业发展的影响,也明确了驱动有机农业发展的多重实现路径。具体来看,本研究从两个方面扩展了现有研究:

首先,基于组态理论,探索性地采用定性比较分析方法(QCA),探究市场环境、资源禀赋、组织条件和政策制度等方面的多重因素对有机农业发展的协同影响,是传统实证研究的有益补充,为有机农业发展及其影响因素之间的复杂的因果关系提供了更加细致丰富的经验证据。

其次,将NCA 方法作为QCA 方法的补充,基于必要条件因果关系,通过NCA 分析发现了任何单一条件并不构成有机农业发展的制约因素,要素的不同组合构型能够实现有机农业发展,即不同情境下的地区有机农业发展存在等效适配路径。如S1 显示,即使市场需求及生态条件均缺失的情况下,政府的高度重视和强大的政策支持辅以组织驱动能够实现有机农业发展。对优化有机农业发展环境的启发是,虽然各地在市场、生态条件、公共政策、组织条件等方面存在发展差异,但是这并不一定阻碍这些地区通过不同组态路径促进有机农业发展,这些研究结论也为各地探索促进有机农业发展的差异化驱动路径提供了经验证据。

4 结论与启示

4.1 结论

结合NCA 和QCA 方法,基于创新生态系统观和组态理论,以我国31 个省、市、区有机农业发展为案例进行条件组态分析,探究市场需求、资源禀赋、组织条件和政策制度4 个层面的8 项前因条件对有机农业发展的联动效应及驱动路径,揭示了影响有机农业发展的多重并发及其复杂因果机制。研究结论如下: 1)市场需求、资源禀赋、组织条件和政策制度4 个层面任一单一要素均不构成有机农业发展的障碍。实现有机农业的高水平发展存在4 种等效路径: 政府主导组织助力型、市场组织双轮驱动型、认证组织叠加带动型和认证带动资源优势型。3 种非高有机农业发展的组态指向认证带动和组织驱动对于有机农业发展的重要作用。2)区域有机农业发展的充分条件是多种条件变量组态,多重因素的不同组合构型对于促进有机农业的发展存在等效性,在经济发展、资源禀赋、组织条件和政策方面存在异质性的不同地区的有机农业发展存在差异化驱动路径。

4.2 启示

上述研究结论蕴含的政策启示为: 第一,强调多重因素的协同整合。各地方政府要从整体视角出发,重点关注市场需求、组织条件、资源禀赋和政策制度等多重条件的联动匹配,而不是单一要素和条件的改善。如S1 显示为突破有机农业发展的资源和环境等客观条件约束,地方政府应当对有机农业发展给予高关注度,加大政策支持和产业组织及合作组织培育也是促进有机农业发展的有效途径。第二,因地制宜,选择符合各地实际情况的有机农业发展的驱动路径。各地不能简单照搬其他地区有机农业发展的成功经验,应当根据自身社会经济发展水平和资源禀赋特点,对比导致高有机农业发展的4 条驱动路径中具有相近特征的案例,优化有机农业发展的条件组合,提高有机农业发展水平,促进我国东、中、西部地区有机农业的均衡化发展,全面实现中国农业绿色高质量发展。