农业农村现代化政策再生产的影响因素与路径组合——基于机器学习与QCA的双重分析  

Influencing Factors and Path Combinations in the Reproduction of Agricultural and Rural Modernization Policies—A dual analysis based on machine learning and QCA

作　　者：李媛 胡成林 Li Yuan;Hu Chenglin

机构地区：[1]西安财经大学公共管理学院,西安710100

出　　处：《学术交流》2024年第12期128-145,共18页Academic Exchange

基　　金：国家社会科学基金一般项目“数字技术赋能农业全产业链升级的机制与路径研究”(23BJY179);西安财经大学研究生创新基金项目“数字技术赋能黄河流域农业农村现代化的机制与路径研究”(23YC050)。

摘　　要：“农业农村现代化”是中国式现代化的关键任务与现实难点。地方政府在制定“农业农村现代化”政策过程中,对中央相关政策的调整与细化即政策再生产,会对当地农业农村现代化发展产生重要影响。利用机器学习对我国省级政府“农业农村现代化”政策再生产进行量化计算。研究发现,省级政府“农业农村现代化”政策再生产水平具有一定差异性,上海、天津、浙江和海南四地的“农业农村现代化”政策再生产水平领跑全国。进一步运用清晰集定性比较分析(csQCA)方法考察“农业农村现代化”政策再生产的影响机制发现:我国存在“水到渠成”型、“顺势而为”型和“因地制宜”型三种能够实现较高程度“农业农村现代化”政策再生产的路径组合。“农业农村现代化”问题研究具有新视角,深入对政府运作中政策制定逻辑的解析,对制定和出台有针对性的地方政策具有一定的启示意义。

关 键 词：农业农村现代化 政策再生产 机器学习 csQCA 

分 类 号：F320.2[经济管理—产业经济]