《Agriculture》：Configurational Dynamics of Agricultural Carbon Reduction in China’s Yellow River Basin
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农业碳减排（ACR）对于黄河流域农业绿色转型和生态保护具有重要意义。然而，ACR并非由单一因素驱动，不同条件如何组合并随时间变化仍不清楚。基于技术—组织—环境（TOE）框架，本研究考察了2017—2022年黄河流域77个城市，考虑六个前因条件：农业技术创新（A
农业碳减排（ACR）对于黄河流域农业绿色转型和生态保护具有重要意义。然而，ACR并非由单一因素驱动，不同条件如何组合并随时间变化仍不清楚。基于技术—组织—环境（TOE）框架，本研究考察了2017—2022年黄河流域77个城市，考虑六个前因条件：农业技术创新（ATI）、农业机械化（AM）、政府环境注意力（GEA）、政府财政干预（GFI）、农业产业结构（AIS）和城市化（URB）。采用多时期模糊集定性比较分析（fsQCA）识别高ACR的路径、其时序演化及区域差异。结果表明：（1）在两个时期内，没有任何单一前因条件是高ACR的必要条件；（2）在基线期（2017—2019）识别出四条高ACR路径，包含三种类型：农业结构—城市化协同型、农业技术创新主导型、技术—装备—城市化协同型；（3）在转型期（2020—2022）同样识别出四条高ACR路径，AIS出现在全部四条路径中，而基线期仅出现在两条路径中，并与AM或URB以不同组态组合；（4）区域比较揭示了生产条件与治理条件的替代性组态。上游路径包含技术—装备—政府组合，中游路径保留了技术和结构两种替代路径，下游路径在后一时期显示出AIS更为普遍的作用。这些发现表明，有效的ACR政策应匹配当地生产与治理条件，而非统一增加单项政策投入。
论文解读
一、研究背景与问题提出
农业和粮食系统是全球温室气体排放的重要来源，推动农业低碳转型对于减缓气候变化、保障粮食安全和实现农业可持续发展具有重要意义。中国2026年中央一号文件进一步要求推广绿色生产和节水灌溉技术，发展生态低碳农业，表明绿色低碳转型仍是中国农业的重要政策方向。黄河流域是中国重要的农业生产区域，同时生态脆弱，面临较强的资源和环境约束。理解农业碳减排（Agricultural Carbon Reduction, ACR）的多重路径及其时空差异，对于设计区域差异化的减排策略至关重要。
现有研究主要存在以下不足：第一，多数研究聚焦于单一因素的净效应，较少关注不同条件之间的互补性、替代性和协同性，不同条件组合如何产生高ACR仍不清楚；第二，ACR路径的动态演化受到的关注有限，随着绿色农业转型推进，技术能力、治理能力和区域发展条件可能随时间变化，条件形成的组态也可能跨时期变化；第三，已有研究在国家和省级层面考察了农业排放与绿色生产，但黄河流域内部的组态差异尚未得到充分探索，上、中、下游地区ACR路径的系统比较仍然有限。
为弥补上述研究空白，本研究以2017—2022年黄河流域77个城市为样本，基于TOE框架选取六个前因条件，运用多时期模糊集定性比较分析（fsQCA）识别高ACR的组态及其跨时期演化，并比较上、中、下游地区的区域差异。
二、研究设计与方法
本研究采用多时期模糊集定性比较分析（fsQCA）方法。该方法基于集合论和布尔代数，适用于考察多个前因条件联合产生结果的复杂因果关系，能够识别联合因果、等效性和因果不对称性。研究将2017—2022年划分为两个等长的三年窗口：基线期（2017—2019）和转型期（2020—2022），每个时期包含231个城市—年度案例。样本覆盖黄河流域77个地级及以上城市，共462个城市—年度观测值。
结果变量为农业土壤（AGS）CO2排放强度，数据来源于EDGAR GHG 2024数据库，以0.1°×0.1°空间分辨率栅格数据与地级行政边界叠加计算获得。六个前因条件分别为：农业技术创新（ATI），以每万人A01类IPC授权发明专利数衡量；农业机械化（AM），以人均农业机械总动力衡量；政府环境注意力（GEA），以政府工作报告中环境关键词每千字频次衡量；政府财政干预（GFI），以一般公共预算支出占地区GDP比重衡量；农业产业结构（AIS），以农业产值占农林牧渔业总产值比重衡量；城市化（URB），以城镇人口占总人口比重衡量。校准采用直接校准法，以各时期内样本分布的75%、50%、25%分位数作为完全隶属、交叉点和完全不隶属阈值，结果变量采用反向校准。原始一致性阈值设为0.80，PRI一致性阈值设为0.70，案例频数阈值设为4。区域分析中，上游20个城市、中游27个城市、下游30个城市，案例频数阈值降为2。
三、研究结果
必要性分析结果。 两个时期内，没有任何单一前因条件或其否定达到0.90的一致性阈值，表明所考察的六个条件均不是高ACR的必要条件，高ACR需要条件组合共同驱动。
基线期充分性分析结果。 基线期识别出四条高ACR路径，总体覆盖度为0.337，总体一致性为0.847。H1a和H1b构成农业结构—城市化协同路径，AIS和URB为核心条件，高ACR可通过ATI或GEA实现，无需同时提升AM和GFI。H2为农业技术创新主导路径，ATI为核心条件，AM和GEA为边缘条件，典型城市包括安阳、新乡、漯河和南阳。H3为技术—装备—城市化协同路径，ATI、AM和URB为核心条件，原始覆盖度最高（0.164），典型城市包括威海、烟台、潍坊、济宁、泰安、日照和青岛。值得注意的是，GFI在全部四条高ACR路径中均缺席，表明高财政干预并非基线期高ACR的必要条件。非高ACR的四种组态表明，低ATI、低AM或低AIS的不同组合与非高ACR相关，GEA或GFI的存在并不能弥补这些组态条件。
转型期充分性分析结果。 转型期同样识别出四条高ACR路径，总体覆盖度为0.357，总体一致性为0.866。S1为机械化—财政投入—农业结构路径，AM、GFI和AIS为核心条件，GEA为核心缺席。S2为机械化—农业结构路径，AM和AIS为核心条件，原始覆盖度最高（0.165）。S3和S4均为农业结构—城市化路径，AIS分别以核心条件和边缘条件出现。与基线期相比，最显著的变化是AIS的作用增强：转型期AIS在全部四条高ACR路径中出现，其中三条为核心条件、一条为边缘条件，而在两条非高ACR组态中AIS均核心缺席。ATI在转型期不再作为核心条件出现在高ACR路径中，而AM在S1和S2中保持核心条件地位。
组态路径的演化特征。 两个时期的高ACR路径数量保持不变，但组成结构发生明显变化。基线期包含涉及AIS的路径和不涉及AIS的路径，转型期AIS出现在全部路径中，与AM或URB以不同方式组合。ATI的组态角色从核心条件转变为缺席或未指定，AM保持核心条件地位，GEA和GFI在不同路径中角色各异，均未在所有高ACR路径中一致出现。
稳健性检验结果。 通过调整真值表阈值、改变校准百分位数、使用合并样本共同锚点三种方式检验稳健性。结果显示，AIS在转型期高ACR组态中的广泛存在保持稳定，高ACR与非高ACR组态的区分得以维持，主要结论未发生实质性改变。
区域异质性分析结果。 上游地区基线期识别出四条高ACR路径，转型期增至六条，总体覆盖度从0.488升至0.607。U1和U4共享ATI、AM、GEA、GFI核心存在和URB核心缺席的结构，表明技术—装备—政府支持组合跨时期重现。URB在上游多数路径中为核心条件，反映城市化相关的要素流动和生产调整与该区域高ACR密切相关。中游地区基线期识别出六条路径，转型期为五条。基线期M1—M4共享ATI和AM核心存在，M5a和M5b以AIS和URB核心存在构成替代性结构—城市化路径；转型期技术路径和结构路径继续共存。下游地区基线期四条路径，转型期三条。基线期D1原始覆盖度最高（0.358），以URB核心存在和ATI边缘存在为特征；转型期AIS在全部三条路径中均为核心条件，URB在两条路径中提供补充支持。三个区域的路径数量变化方向不同，组态结构差异明显，表明黄河流域不存在适用于全域的统一组态模型。
四、讨论与结论
本研究表明，黄河流域高ACR并非由单一因素驱动，ATI、AM、GEA、GFI、AIS和URB的作用取决于它们如何组合而非独立效应。AIS在2020—2022年成为所有高ACR路径共享的条件，而ATI不再作为核心条件出现，GFI未成为高ACR路径的共享核心条件。财政干预的作用取决于财政资源与技术扩散、装备改善和农业结构调整的有效匹配，而非支出规模本身。政策背景方面，2017年中央政策文件在农业供给侧改革框架下推动结构调整和技术创新，2021年黄河流域规划将农业生产与水资源约束相衔接，为转型期AIS中心化路径提供了政策解释背景。研究还指出，总体覆盖度（0.337和0.357）是集合论意义上的经验相关性度量，不同于回归中的决定系数，较低覆盖度不否定所识别路径的充分性，而是表明可能存在未被条件集捕捉的其他路径。
研究结论为：第一，ACR政策应从单一工具导向转向组态治理导向，地方政府应识别与自身技术、生产和治理基础最匹配的路径，保留已有条件并补齐关键短板；第二，应将AIS优化作为优先方向，根据水资源、土地资源、生态约束和区域农业功能调整生产结构；第三，应强化ATI的实际应用，促进技术在生产中的落地，而非仅增加专利数量；第四，应提升GFI和GEA的有效性，财政支出应聚焦于绿色技术推广、节能机械更新、农业社会化服务等领域；第五，应实施区域差异化政策组合，上游匹配装备与技术推广与政府支持或结构优化，中游在技术—机械化协调与结构—城市化协调之间选择，下游以AIS和URB为重点推进产业升级和低碳生产扩散。
