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PROGRESS IN GEOGRAPHY >

2025 , Vol. 44 >Issue 7: 1483 - 1497

DOI: https://doi.org/10.18306/dlkxjz.2025.07.012

Articles

Spatial differentiation and mechanism of influence of the configuration of Douyin new farmers short video creators in Guangdong Province

  • XIE Dixiang , 1 ,
  • XIE Chanman , 1, * ,
  • CHU Han 2 ,
  • WANG Xingci 1 ,
  • CHEN Yalin 1
Expand
  • 1. School of Architecture and Urban Planning, Guangdong University of Technology, Guangzhou 510090, China
  • 2. Department of Geography, Kiel University, Kiel 24118, Germany

Received date: 2024-10-10

  Revised date: 2025-02-11

  Online published: 2025-07-25

Supported by

National Natural Science Foundation of China(42071176)

The Special Project for Guiding the Construction of "Characteristic Think Tank" of Guangdong University of Technology(2023TSZKZX009)

Fold

Abstract

The rise of digital social media platforms has fostered the rapid increase of new farmers short video creators, propelling rural revitalization. Taking Douyin platform as an example, this study explored the spatial distribution characteristics of these short video creators in Guangdong Province through kernel density analysis and exploratory spatial data analysis. It further analyzed the configuration paths that influence their agglomeration and high-quality development using entropy-weight TOPSIS and fuzzy-set qualitative comparative analysis (fsQCA). The results show that: 1) The overall distribution of new farmers short video creators presents a spatial pattern of "one main center and two sub-centers". Guangzhou is the main center with large number of participants and excellent quality of short videos, while Maoming and Chaoshan are the sub-centers with high concentration of participants and high quality of products. 2) Spatial dependence exists, with a "dense in the central area, sparse in the east, transitional in the west "trend in numbers and the quality is characterized by distinct transitional and secondary cold spot areas, alternating with hot and cold spot areas. 3) The synergistic effects of infrastructure, innovation factors, policy support, industrial scale, economic development, agricultural scale, and human resources have led to three configuration mechanisms: the all-factor double-optimal model, the environmental factor-driven growth model, and the technological factor-driven quality improvement model. These mechanisms have emerged as the key factors that influence the spatial differentiation of new farmers short video creators in Guangdong. This study sheds light on the development mechanisms of new farmers short video creators, offering insights for digital rural construction and talent cultivation in China.

Key words： new farmers short video creators; Douyin platform; spatial differentiation; fsQCA; Guangdong Province

Cite this article

XIE Dixiang , XIE Chanman , CHU Han , WANG Xingci , CHEN Yalin . Spatial differentiation and mechanism of influence of the configuration of Douyin new farmers short video creators in Guangdong Province[J]. PROGRESS IN GEOGRAPHY, 2025 , 44(7) : 1483 -1497 . DOI: 10.18306/dlkxjz.2025.07.012

短视频作为新兴的传播媒介，凭借其门槛低、传播快、交互性强的特性，已成为呈现乡村图景、传播乡土文化的重要窗口。大批新农人创作者开始涌现，聚焦“三农”议题进行内容生产，以短视频展示乡村日常[1-2]，成为实现乡村振兴、促进城乡融合的中坚力量。
“新农人”的界定尚未形成统一表述。最早以农民新群体、农业新业态、农村新细胞等“三新”定义新农人，其来源与构成多样且复杂，或扎根于本土，或由城返乡，或流动于城乡之间，但都从事着农业及其相关领域的生产经营活动[3-4]。随着互联网兴起，“新农人”的内涵不断拓展。阿里研究院发布的《中国新农人研究报告(2014)》强调，新农人核心在于“三农+互联网”，即善用互联网工具，从事农产品全链条服务或农业支持工作，融合了互联网、创新、文化及群体等多重基因。短视频时代下，掌握短视频传播技术的新农人摇身一变成为内容创作者，以短视频为“新农具”参与到乡村建设中。现有研究主要从传播学、社会学、经济学等学科视角展开研究，涵盖内容生产[5]、身体叙事与身份建构[6]、乡村空间重塑[7]以及发展策略[8]等主题。新农人创作者借助数字社交平台获得了更多的话语权，为城乡互动创造了更多的可能性[9]。新农人创作者以乡土人文地理为底色，形成自成一体的内容风格[10]，通过短视频再现乡村生活，成功塑造出新时代乡村建设者形象[11-12]，实现了自我身份的重构[13]。新农人创作者吸引了外界目光，引发新的“在地实践”与地方再造[14]，促进乡村的全面振兴。一方面，新农人创作者依托其个人才能与地方资源优势，整合乡村自然、房屋、设施等要素，激活乡村“三生”空间潜力，借助短视频平台塑造乡村特色品牌，促进三产深度融合，拓展了乡村发展的空间[15-16]，正如创作者发挥短视频视听共振优势，以身体在场感吸引受众从线上走到线下，释放了乡村旅游经济活力[17]。另一方面，新农人创作者往往身处乡村与城市的双重地域空间，以及城乡话语的双重媒介空间，平台为其提供了情感投射与身体展演的空间[18-20]。创作者以碎片化的乡村景观、生活场景和民俗文化构建乡村的数字媒介镜像[21]，重塑乡村形象，唤起人们心中的“乡愁”，形成新的集体记忆，并强化文化认同与群体归属感[22]。同时，新农人创作者能通过熟人关系网络、经济利益网络和技术能力网络动员村民参与乡村的数字化建设与产业转型升级，并以权威地位来调整与重构乡村社会关系[23]；而影响力较大的新农人创作者往往能够形成示范效应，吸引众多年轻群体返乡创业和就业，助力乡村实现可持续发展[24]。
综上所述，现有文献对“新农人”的概念定义与新农人创作者的行为效应展开了多角度的研究。近年来，新农人创作者的空间格局逐渐成为地理学关注的热点。刘霄泉等[25]在分析新农人主播空间分布基础上，从指向度、认可度、传播度三个方面衡量主播乡村文旅转化潜力；张改素等[26]通过构建发育水平综合指标，分析中国农村抖音网红的发育水平空间差异，并运用空间回归分析法探究经济、科技等因素的影响机理。虽然已有研究对新农人创作者的地理格局进行了探索，但当前关于网红地理差异的研究仍聚焦于城市，围绕城市粉丝经济、直播电商以及网络关注度的空间与其影响机制等内容展开[27-29]，而对于新农人创作者的空间分布特征与成因的分析有待进一步完善。同时，新农人创作者差异化发展机制的系统性分析相对缺乏，尤其是缺少组态视角的探讨。随着广东乡村振兴的全面推进与“百千万工程”的实施，新农人创作者的队伍迅速壮大。据统计，2023年抖音全平台共发布10.2亿个“三农”视频，获赞530亿次，累计吸引1840名农技员入驻，乡村流量日益红火。本文以抖音平台的广东省新农人创作者为研究对象，运用ArcGIS空间分析以及模糊集定性比较分析(fsQCA)等方法，分析创作群体的数量及账号质量的地域差异，探讨影响新农人创作者发展的组态因素，以期为广东省数字乡村建设以及乡村人才培育提供参考。

1 数据与研究方法

1.1 数据来源及处理

1.1.1 新农人创作者数据

抖音平台2020年推出“新农人计划”以来，在促进“三农”内容创作、农技知识普及、新农人成长等多个方面取得了显著成效。本文创作者数据来源于抖音数据分析服务平台蝉妈妈(https://www.chanmama.com/)和抖查查(https://www.douchacha.com/)。它们为用户提供短视频、直播、商品等数据，且具有美食、音乐、旅游等达人分类功能。考虑到数据的准确性与可获取性，本文借助蝉妈妈和抖查查的筛选功能，选择达人分类中“三农”标签，分别采集广东省21个地级市的创作者数据，内容包括创作者性别、所在地区、粉丝数、点赞数等；随后将两个平台的创作者数据进行汇总，去除重复的数据条目。为确保数据的准确，通过抖音平台展开人工核验与剔除，判断依据主要为：① 抖音账号状态是否正常；② 抖音个人主页展示的基本信息是否与数据平台一致；③ 创作内容是否符合“三农”主题；④ 展示的内容是否符合广东省内的地域特征(图1)。数据分析时间截至2024年5月27日，最终获取3338位新农人创作者账号数据。
图1 广东省新农人创作者数据获取步骤

Fig.1 Acquisition procedure of data on new farmers short video creators in Guangdong Province

1.1.2 社会经济数据来源

人均GDP等数据来源于《广东统计年鉴2023》，农村专业技术协会个数来源于《广东农村统计年鉴2023》，人口学历数据来自《广东省第七次人口普查公报》，专利授权数和相关政策文件检索量来自各地级市政府官方网站。其余数据包括：淘宝村数量来源于阿里研究院(http://www.aliresearch.com/)，地理标志产品数量来源于广东地理标志运营推广中心(http://www.gdtagic.com/blog)，电商企业数据来源于企查查(https://www.qcc.com/)和天眼查(https://www.tianyancha.com/)，现代农业与食品产业创新企业数量则来源于《广东省现代农业与食品产业专利统计分析报告》。

1.1.3 账号分级处理

抖音粉丝量能够反映创作者受欢迎程度。抖音账号根据粉丝量可以分为5级：粉丝量500万以上的头部达人、100万~500万的肩部达人、10万~100万的中腰部达人、1万~10万的小达人和1万以下尾部达人[25]。然而，粉丝多并不一定代表账号的质量高或影响力大。在比较抖音账号质量时，可通过粉赞比、视频完播率、赞播比等指标进行分析，本文将采用粉赞比作为衡量新农人抖音账号质量的指标。
粉赞比即粉丝总数与获赞总数的比值，能够体现粉丝对账号内容的喜爱程度和互动意愿。一个高粉赞比的账号，意味着其粉丝对内容的认可度高，更愿意与创作者进行互动[30]。一般而言，抖音账号的粉赞比小于1，若超出这个范围，则存在“购买粉丝”的可能。关于粉赞比的分级，尚没有明确的官方标准，本文将结合常见的数值范围与已获取的新农人账号数据进行划分和调整，得到4个等级划分区间(表1)。
表1 粉赞比等级划分标准

Tab.1 Classification standard of fans-to-likes ratio

账号质量 粉赞比 权重
优质 0.41 ~1.00 4
较好 0.21 ~0.40或1.01 ~2.00 3
普通 0.10~0.20或2.01 ~10.00 2
较差 <0.10或>10.00 1
为综合测算地区新农人创作者账号质量，对4级账号质量分别赋权4、3、2、1，具体测算公式如下：
S i = ∑ k = 1 n ( ω k × N i k ) / ∑ k = 1 n N i k
式中：Si表示i市的新农人创作者账号质量综合得分；ωk表示k类账号质量权重；Nik是i市k类账号质量对应的人数。

1.2 研究方法

1.2.1 核密度分析

核密度(Kernel密度)分析是一种非参数方法，能够应用于研究空间上分布不均衡的现象。本文运用核密度分析新农人创作者空间集聚情况，其计算公式如下：
f x = 1 n h ∑ i = 1 n K x - x i h
式中：f(x)表示核密度函数的核密度估计值；n表示该邻域内点的个数；h表示带宽；K()表示核函数；(x-xi)表示点x到xi的距离。

1.2.2 探索性空间数据分析

探索性空间数据分析是一系列能反映空间关联性的方法集合。本文运用全局莫兰指数(Moran's I)分析广东省新农人创作者的空间自相关特征，并采用热点分析工具(Getis-Ord Gi*)进一步研究新农人创作者空间格局的冷热点分布。

1.2.3 熵权TOPSIS法

本文将运用熵权TOPSIS法，旨在融合信息熵与TOPSIS理念，量化新农人创作者空间分异的影响因素指标权重，在有效避免人为主观因素对评价结果的影响的前提下，甄选最佳方案。具体计算步骤参考文献[31-32]。

1.2.4 模糊集定性比较分析

模糊集定性比较分析(fsQCA)依托模糊集理论与定性比较法，旨在探索多条件组合对结果的影响机制[33]。该方法融合集合论与组态思维，运用布尔运算，从集合视角剖析前因条件及其组合与结果间的关联。fsQCA广泛应用于管理、社会、政治等领域，其优势之一在于适用不同样本规模的研究，尤其在中小样本研究中具有良好的信度与效度[34]。针对新农人创作者空间分布及其影响因素，当前理论框架尚不完备，fsQCA能深入剖析复杂因果链，揭示其发展特征与规律。其中，一致性(Consistency)与覆盖度(Coverage)作为核心指标，用于评估结果可信度[35]。具体计算公式如下：
C o n s i s t e n c y ( X i ≤ Y i ) = ∑ m i n X i , Y i ∑ X i
C o v e r a g e ( X i ≤ Y i ) = ∑ m i n X i , Y i ∑ Y i
式中：Xi为条件组态中的隶属度；Yi为结果中的隶属度。

2 创作者空间分异格局特征

2.1 总体分布特征

分析3338位新农人创作者账号数据发现，青壮年创作者所占比重较大，且男女比例为64:36。由于视频创作通常需要在户外完成种植、畜牧以及演绎拍摄等工作，对体力要求高，目前男性是创作者队伍中的主力。但数字赋能女性获得了新的叙事空间，参与权和表达权得以提高，其影响力日益凸显[36]。广东省新农人创作者分布最多的地区为广州、茂名、深圳等市，存在明显的区域差异。56.62%的新农人创作者集中于珠三角地区，反映出该区域作为广东省经济、文化和科技创新发展引擎的重要地位。粤西地区和粤北地区拥有较为丰富的农业与自然资源，人数占比分别为18.42%和15.58%，其规模位列第二和第三；粤东地区创作者人数最少，人数占比仅为9.38%(图2)。
图2 各地级市新农人创作者人数分布

Fig.2 Distribution of the number of new farmers short video creators in prefecture-level cities

以新农人创作者粉丝总数表示粉丝关注度。由粉丝关注度分布图可见(图3)：广东省新农人创作者关注度分布整体呈现“核心—边缘”格局，以广州为中心，形成高水平关注度区域；粤西地区以茂名和湛江组成省内的次高水平集聚区。进一步以粉丝体量划分达人等级(图4)，可以看到：肩部达人仅分布在9个地级市，其中清远最多，有5人；其余在沿海地区以“小组团式”分布。从中腰部达人、小达人、尾部达人的空间分布来看，广州为高值中心区，茂名紧随其后为次高值区，新农人创作者群体紧密围绕这两市分布，形成由中心向外围逐渐递减的空间格局。另外，本次发现省内缺少500万粉丝以上的“三农”头部达人，说明广东省新农人创作者培养有待加强。
图3 粉丝关注度分布

注：本图基于广东省公共地图服务系统网站下载的审图号为粤S(2022)302号的标准地图绘制，底图无修改，下同。

Fig.3 Distribution of fans' attention

图4 不同粉丝量级新农人创作者分布

Fig.4 Distribution of new farmers short video creators with different fans levels

计算粉赞比得出新农人创作者账号质量的分布情况(图5)，质量较高的创作者主要分布在珠三角地区，特别是广州、深圳、佛山等经济发展水平较高的地级市；茂名、湛江等地的创作者账号质量也表现较好。结合各市的创作者账号质量构成来看，大部分地区显现出“中间高、两头低”的正态分布规律，经济、农业、配套设施等资源条件好的区域往往更容易吸引优质人才集聚。而梅州、韶关、清远、肇庆、汕尾、珠海等地级市的创作者账号质量则呈倒金字塔式分布，考虑其原因可能与经济发展、资源分配和政策支持等方面的差异有关；同时考虑这些地区可能存在样本数量偏少而影响结果呈现的问题。
图5 各地级市创作者账号质量分布

Fig.5 Quality distribution of new farmers short video creators in prefecture-level cities

2.2 空间集聚特征

借助ArcGIS软件的核密度分析工具分析新农人创作者人数及创作者账号质量的空间格局。整体而言，广东省新农人创作者及其账号质量显示明显的集聚特征，两者均呈现出“一主一副”的格局特征，均以广州为核心在珠三角区域形成主要的高密度集聚区域(图6)，表明该地凭借强大的经济实力与资源优势，吸引了大量的优质新农人创作者，形成了行业发展的高地，以此考虑经济实力与资源配置可能对新农人创作者人才集聚存在正向影响。不同的是，人数分布上以茂名为核心形成了次高集聚区域，同时粤东地区存在次低密度的集聚点；在账号质量分布方面，则以潮汕地区形成副集聚区，与广州等地辐射带动粤西和粤北地区形成绵延地带，构成“双核一带”的格局。由此可见，新农人创作者的数量与质量之间并非呈现直接的正比关系。尽管一些地级市(如茂名等)新农人创作者较多，但其账号质量并不一定处于高水平，可能由于市场竞争激烈，导致部分创作者在内容创作和运营上难以脱颖而出。相反，省内也有新农人创作者“少而精”的地区(如潮汕地区)，这些地区的新农人创作者可能通过深入挖掘个人资源和优势，找准自身定位，采取个性化运营手段等，提升其账号质量与影响力。
图6 广东省新农人创作者核密度分布

Fig.6 Kernel density distribution of new farmers short video creators in Guangdong Province

2.3 空间关联特征

利用全局自相关分析广东省新农人创作者以及账号质量的分布是否呈现聚集或离散的趋势。结果显示：新农人创作者人数以及账号质量的Moran's I指数分别为0.255和0.201，z值分别为2.035和1.717，P值均小于0.1，说明广东省新农人创作者人数及其账号质量存在显著的空间依赖性。
采用热点分析法Getis-Ord Gi*进一步分析广东省新农人创作者的局部空间关联特征，并通过Jenks自然断点分类法绘制冷热点分析图，将空间划分为热点区、次热点区、过渡区、次冷点区和冷点区。由图7a可见，创作者人数分布存在明显的东西差异。热点区主要分布在珠三角地区以及清远；次热点区如韶关、佛山和湛江等，分布较为零散；次冷点区和冷点区集中分布在东部，总体上与核密度分析结果(图6a)相吻合。账号质量的冷热分区呈错落分布(图7b)，且过渡区与次冷点区占据了大部分，显示出创作者账号质量在空间分布上的不均衡性。冷点区为梅州和汕尾，次热点区分布在潮州以及江门、佛山、广州和惠州，呈弧形排布，仅有汕头为热点区。相较来看，“双热”区域分布多为人口密集、经济基础发达，网络基础设施完善、教育文化水平较高的地区，往往能吸引更多新农人创作者，且完备的条件有助于创作者输出更高质量的视频内容，如广州、佛山等。“双冷”区域分布在梅州、河源、汕尾等市，可能受限于地理区位，且地方财政情况欠佳，人口外流与技术支持不足，导致新农人创作者数量较少，同时难以创作高质量内容。另外，珠海、中山、清远等地出现了“创作者人数热、创作者账号质量冷”的现象，汕头、潮州等地则情况相反，反映出经济发展、政策扶持、农业基底和地方产业结构、技术支撑等条件是影响新农人创作者差异化发展的重要因素。
图7 广东省新农人创作者冷热点分布

Fig.7 Hotspot distribution of new farmers short video creators in Guangdong Province

3 创作者空间分异影响因素的组态分析

3.1 影响因素模型构建

TOE理论是由Tornatzky等[37]于1990年创立的阐释技术采纳、应用及整合的权威模型，涵盖技术(technology)、组织(organization)、环境(environment)三个维度，为解析技术现象的驱动力提供了综合视角。随着乡村振兴与数字乡村战略的推进，TOE理论已拓展至电子商务、数字乡村等研究领域[38]。新农人创作者是短视频平台中数字技术的创意运用者，推动着乡村文化与现代科技深度融合，其发展受多种因素影响。因此，为深入剖析新农人创作者空间分异的影响机制，本文基于TOE理论构建抖音新农人创作者空间分异影响因素的组态分析框架(图8)。
图8 新农人创作者空间分异影响因素组态分析框架

Fig.8 Configuration analysis framework for influencing factors of the spatial differentiation of new farmers short video creators

技术层面涵盖了基础设施与创新要素两个二级指标。一方面，基础设施是支撑技术发展和应用的基础条件，影响信息的传递和资源的流通，为城乡居民获取信息、参与数字活动提供了重要支持，提供了相对平等的发展机会[39-40]。另一方面，创新要素通过构建知识经济空间，简化了信息获取流程，提升资源利用率，促进跨领域互动合作，从而形成强大的地方网络，推动数字素养的提升和乡村经济的多元化[41]。因此，基础设施与创新要素的完善对新农人创作者技术运用与内容创新能力至关重要。
组织层面指代了组织的规模与相关制度。数字乡村建设过程中，数字平台搭建与运营、用户技能培训等都依赖地方政府行为，相关政策与财政支持可以引导资源向“三农”领域倾斜[38]。而从产业集聚理论来看，专业化、多样化的产业组织过程中往往伴随个体自发创新的社会示范效应，能够以乡村创新极带动全域振兴，为新农人创作群体提供更多的产业支持[42-43]。因而该层面选择政策支持与产业规模作为衡量指标。
环境层面则包括经济发展、农业规模、人力资源等二级指标。经济的发展促进了城乡要素双向流动，拓宽农业转型与农村产业融合的资源边界，为新农人提供了新选择[44]。新农人的创作往往依托于农业资源禀赋[14]，地方农业发展反映了农业资源丰富程度与发展水平，为新农人提供差异化的创作素材与空间。而人才是第一资源，充实且优质的人才队伍可激发数字乡村的发展活力，持续壮大新农人的创作团队。
综上所述，从技术、组织、环境3个维度构建新农人创作者空间布局成因的测量指标体系，包括7个要素与21个指标(表2)。同时借助熵权TOPSIS法对指标进行赋权评分，运用fsQCA分析广东省新农人创作者空间分异的组态影响机制。
表2 广东省新农人创作者空间分异影响因素测度指标表

Tab.2 Measurement indicators for influencing factors of the spatial differentiation of new farmers short video creators in Guangdong Province

系统层 准则层 指标层 指向 权重
技术 基础设施 固定互联网宽带接入户数 + 0.055
移动互联网用户 + 0.063
移动电话用户数 + 0.063
公路通车里程 + 0.022
创新要素 淘宝村数量 + 0.075
地理标志产品 + 0.030
农村专业技术协会个数 + 0.051
专利授权数 + 0.090
组织 政策支持 文件检索量 + 0.038
农业财政支出力度 + 0.023
地方财政一般预算收入 + 0.101
产业规模 电商企业数量 + 0.055
现代农业与食品产业创新企业数量 + 0.067
环境 经济发展 人均GDP + 0.036
全体居民人均可支配收入 + 0.049
农业规模 农业产值比重 + 0.026
农产品种植面积 + 0.031
人力资源 常住人口 + 0.056
大学(大专及以上) + 0.030
高中(含中专) + 0.017
第一产业就业人数 + 0.023

3.2 变量校准与单个条件必要性分析

为确保统一评估不同来源和尺度的数据，在运用fsQCA进行组态分析前，对变量数据进行校准。校准过程将原始数据统一转换为模糊集形式，从而消除测量差异，有助于判断某个案例是否隶属于特定的组态或条件[45]。本文结合以往研究与实际情况，采用直接校准法，选择样本数据的95%、50%和5%分位数分别作为“完全隶属”“交叉点”和“完全不隶属”的校准锚点[46]。另外，为避免隶属度为0.5的归属问题，本文将0.5的隶属度统一加上0.001[47]。
进行单个条件变量检验，在于判断某一条件是否为导致结果的必要条件。当单个条件的一致性大于0.9时，认为该条件为结果的必要条件。运用fsQCA 4.1软件对基础设施等7个变量进行检验(表3)，发现一致性均小于0.9，不存在单个必要条件，说明广东省新农人创作者的集聚与账号质量好坏并非由单一因素所致，有必要对多种前因条件的组态影响机制展开进一步的分析。
表3 单个条件必要性分析

Tab.3 Necessity analysis of single conditions

前因条件变量 创作者高集聚 账号高质量
一致性 覆盖度 一致性 覆盖度
基础设施 0.835038 0.925442 0.679065 0.747728
~基础设施 0.572298 0.554019 0.611261 0.587920
创新要素 0.735508 0.856239 0.668862 0.773629
~创新要素 0.615611 0.571967 0.580651 0.536005
政策支持 0.648788 0.759357 0.548279 0.637580
~政策支持 0.672841 0.622474 0.787404 0.723762
产业规模 0.717077 0.841007 0.608571 0.709144
~产业规模 0.594415 0.549030 0.672479 0.617126
经济发展 0.754954 0.791421 0.676190 0.704280
~经济发展 0.566676 0.577425 0.567758 0.574796
农业规模 0.616625 0.671720 0.500974 0.542215
~农业规模 0.660769 0.649515 0.742046 0.724703
人力资源 0.766750 0.885012 0.715147 0.820125
~人力资源 0.577919 0.540650 0.581671 0.540650

注：“~”表示“非”，即“不存在”。

3.3 条件组态的充分性分析

fsQCA的充分性分析旨在判断多条件组合是否足以导致结果发生，即是否构成结果的充分条件子集。通过构建真值表，将一致性阈值设置为0.8，频数阈值设置为1，并筛选出PRI一致性大于0.75的案例。计算后得到简单解、中间解、复杂解等3种类型的解释方案。参考相关研究，选择以中间解为主，简单解为辅，识别核心条件与边缘条件[45]。经过计算，得到导致广东省新农人创作者高集聚的子组态有6种，可进一步归纳为4种路径：均衡驱动、环境驱动、创新驱动、组织驱动；实现账号高质量的子组态有7种，可进一步归纳为3条子路径：均衡驱动、环境驱动、创新驱动。从表4和表5可知，总体一致性均显著超过0.75的阈值范围，说明组态对案例具有较强的解释力，是影响创作者高集聚或账号高质量现象的充分条件。同时，总体覆盖度分别达到0.704和0.707，这意味着fsQCA揭示的条件组态能够成功解释大约70%的案例。
表4 广东省新农人创作者高集聚影响因素组态分析

Tab.4 Configuration analysis of influencing factors of the high concentration of new farmers short video creators in Guangdong Province

组态路径 A1
均衡驱动		 A2
环境驱动		 A3
创新驱动		 A4
组织驱动
(1) (2) (3) (4) (5) (6)
基础设施 ○ ● ● ● × ⊗
创新要素 ● ○ × ○ ● ⊗
政策支持 ○ ⊗ ⊗ ⊗ × ○
产业规模 ○ × ○ ○ × ●
经济发展 ● × × ○ ● ⊗
农业规模 ⊗ ● ● ● ⊗ ○
人力资源 ○ ● ● ● × ×
一致性 0.992874 0.996835 0.993464 0.995710 0.881533 0.863518
原始覆盖度 0.385218 0.290296 0.280158 0.213897 0.233158 0.274629
唯一覆盖度 0.222099 0.058981 0.029490 0.008386 0.034098 0.051608
组态案例 深圳、广州 佛山、东莞 湛江 茂名 江门 汕头 河源
总体一致性 0.919
总体覆盖度 0.704

注：●表示核心条件存在，⊗表示核心条件缺失，○表示边缘条件存在，×表示边缘条件缺失。

表5 广东省新农人创作者账号高质量影响因素组态分析

Tab.5 Configuration analysis of influencing factors of the high quality of new farmers short video creators in Guangdong Province

组态路径 B1
均衡驱动		 B2
环境驱动		 B3
创新驱动
(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7)
基础设施 ● ● ● ● ● × ×
创新要素 ● × ○ × ○ ● ●
政策支持 ○ × × × × × ×
产业规模 ○ ○ × ○ ○ × ×
经济发展 ○ ○ × × ○ — ×
农业规模 ⊗ × ○ ○ ○ ⊗ ⊗
人力资源 ● ● ● ● ● × —
一致性 0.885986 0.897387 0.917722 0.918301 0.987130 0.928407 0.923518
原始覆盖度 0.345979 0.219831 0.268992 0.260644 0.213431 0.336796 0.313607
唯一覆盖度 0.183656 0.029682 0.034320 0.051943 0.008441 0.003710 0.010203
组态案例 深圳、广州
佛山、东莞		 中山 湛江 茂名 江门 汕头
潮州		 揭阳
潮州
总体一致性 0.864
总体覆盖度 0.707

注：●表示核心条件存在，⊗表示核心条件缺失，○表示边缘条件存在，×表示边缘条件缺失，—表示该条件无关紧要。

在研究具体案例前，需要对典型案例进行筛选，即案例的组态隶属度与结果隶属度均需大于0.5，并要求结果隶属度大于组态隶属度[48]。结合运算结果，绘制组态案例散点图。如图9所示，大部分案例落于第一象限，且处于结果隶属度大于组态隶属度的阴影区域，符合典型案例的筛选要求，进一步体现了组态结果的可信度。观察散点图和组态分析结果发现，表4的A4组态和表5的B2-(2)组态解释性较差，不作为典型案例进行分析。结合空间分布特征，对广东省新农人创作者高质量发展驱动模式归纳如下：
图9 组态案例散点图

Fig.9 Scatter plot of configuration cases

3.3.1 全要素双优模式

全要素双优模式对应组态为表4的A1和表5的B1，该模式的主要特征是能够发挥除农业之外的条件效能，以促进新农人创作者的发展实现数量与质量“双高”的结果。创作者高集聚的核心条件为创新要素和经济发展，账号高质量的核心条件为基础设施、创新要素和人力资源，农业规模均作为核心条件缺失，其余均作为边缘条件存在。该模式常见于珠三角地区，这些地区凭借多元化的创业机会、完备的产业链、优质的教育资源和完善的生活配套，辅之以包容开放的政策条件，成为了人才聚集的高地。技术—组织—环境三要素的互相联动，吸引了大量的人才流入，促进了新农人创作队伍的壮大。同时，为应对市场的多样化需求，这些地区往往具备专业的创作者培训体系，一系列利好机制促使新农人创作者集聚，产生规模效益[28]，从而实现个体间的资源共享与优势互补，全方位提升新农人创作者的专业素养和竞争合力。因此，即使农业资源作为核心条件缺失，其他要素依然能够发挥协同作用，形成强劲拉力，为新农人创作者的汇聚提供一个更为广阔且充满机遇的舞台。其典型案例为广州、佛山和东莞等市。这些地区积极推动农业与自媒体等行业的深度融合，借助搭建平台、举办专项活动等方式，促进新农人创作者与农业产业链上下游企业的紧密合作；同时通过打造乡村数字人才阵地，实现创作者的专业化培养和高素质发展，为新农人创作者树立规范，引导行业实现良性发展。尤其是广州作为省会，正着力打造直播电商之都，开展了“直播新征程”等系列活动，全面展示广州乡村振兴的发展成果，不断汇聚优质新农人创作者，壮大网络传播阵地，助力“百千万工程”的推进。

3.3.2 环境要素促增模式

环境要素促增模式的对应组态为表4的A2和表5的B2，主要分布在珠三角西侧新农人创作者数量较多的地区。在实现高集聚的前因条件A2中，基础设施、农业规模和人力资源作为组态路径的核心条件，政策支持则显示为核心条件缺失。与高质量的对应路径B2相比，农业规模明显成为导致新农人创作者高度集聚的关键。相较于全要素双优模式，该模式下的新农人创作者发展往往依赖于丰富的农业资源和独特的乡村文化。自然景色与乡村风貌成为创作者视频创作的“背景板”，多样化的农产品则是短视频和直播中的展示焦点，有效推动地方农业发展，增强新农人创作者的吸引力。尽管在政策支持方面有待提高，但这些地区不断加快构建现代化、信息化的基础设施体系，为新农人创作者提供了良好的技术基础。因此，一部分从事传统农业生产和服务的劳动力，能通过培训转型为新农人创作者；同时由于发达地区较高的生活成本与竞争压力，越来越多掌握知识与技术的年轻人愿意回乡创业，新农人创作者数量得以进一步增加。该模式的典型案例为湛江、茂名和江门，其自然资源丰厚，产业体系完善，农产品多样且具有特色，如湛江的水产品、茂名的荔枝和龙眼、江门的粮食等。这些地区致力于农产品特色化和品牌化，吸引了大量新农人创作者集聚，推动了农业的升级和乡村振兴。另外，这些地区通过打造工业互联网应用标杆示范项目、建设电商数字产业园、强化物流配送体系等，为新农人创作者集聚提供强而有力的设施支撑。

3.3.3 技术要素提质模式

技术要素提质模式对应的组态为表4的A3和表5的B3，该模式主要分布在新农人创作者账号质量总体较高的区域。在创作者高集聚的路径A3中，该模式以创新要素和经济发展作为核心条件，农业规模作为核心条件缺失；而对于账号高质量的结果B3，创新要素是其唯一的核心致因，农业规模、经济发展和人力资源的重要性则大大减弱，环境要素的影响力整体较低；组织层面的影响因素在两种结果中均显示缺失。由此可见，在该模式下，技术将作为促进新农人创作者高质量发展的最主要驱动条件。相较于环境促增模式，技术主导模式的地区在农业发展上可能稍显逊色，但其新农人创作者能够凭借地方坚实的创新创业基础，实现高质量的发展。典型的案例为潮汕地区的三个地级市，包括汕头、潮州和揭阳。其基于当地发达的制造业，在淘宝村建设与电商发展方面均取得显著的成效，形成了强大的物流配送体系和完善的电商产业链。为新农人创作者大大降低了运营成本，提高了工作效率，有助于新农人创作者实现规模化、专业化的运营。此外，该地区还通过运用数字农业新技术、邀请农村科技特派员、强化科技金融体系建设等方式，助力农业农村发展，使得潮汕地区的新农人创作者能够在内容创作方面做优做精，在竞争激烈的市场中脱颖而出，实现高质量发展。

3.4 稳健性检验

本文采用调整一致性阈值和调整频数阈值两种方法进行稳健性检验，分别将一致性从0.8调整到0.85，以及将频数从1调整至2。调整后所得组态结果与原有组态保持一致，说明本文的组态分析结果基本稳健。

4 结论与讨论

4.1 结论

本文运用核密度分析、探索性空间数据分析等方法，分析了广东省新农人创作者的空间分布特征；基于TOE理论，结合熵权TOPSIS法构建其影响因素综合评价指标，并利用fsQCA探究新农人创作者高集聚与账号高质量两种事件结果的前因组态，得出以下结论：
(1) 总体上，广东省新农人创作者呈现出“一主两副”的空间格局。广州凭借其经济基础、完善的产业链及配套设施，形成强大的人才辐射力，成为新农人创作者人数和账号质量双高的主核心。而茂名为创作者人数高度集聚的副核心，潮汕则为创作者账号高质量的副核心。
(2) 广东省新农人创作者在空间上存在空间依赖性，集聚特征明显。人数方面以中部珠三角创作者人员最为密集，形成热点区域；东部地区创作者人数较少，形成冷点区域，呈现出“中多东少西过渡”的格局。创作者账号质量方面，西部与北部的过渡区与次冷点区分布较多，其余地区则存在冷热区交替分布的现象。
(3) 广东省新农人创作者空间分异主要由基础设施、创新要素、政策支持、产业规模、经济发展、农业规模以及人力资源等多种前因条件协同所致。结合TOE理论的“技术—组织—环境”框架，归纳得出全要素双优模式、环境要素促增模式、技术要素提质模式等三种组态路径。其中，技术与环境要素共同作为核心条件，有力推动地区新农人创作者实现“量多质优”的全面发展态势；对于创作者高集聚发展的地区而言，环境要素尤其是农业规模，发挥了关键的驱动作用；较高的创新要素水平，则有利于新农人创作者向优质发展。

4.2 讨论

本文基于空间集聚与空间关联视角，对新农人创作者高集聚与高质量的双结果进行组态影响分析，探究多种要素条件组合对新农人创作者发展的影响。然而，囿于数据可获得性，本文仅采用截面数据，以地级市为单位分析广东省的新农人创作者的空间分布。后续研究可从时间维度上研究新农人创作者的时空演变规律，或尝试从县域、镇域等更微观的视角研究新农人创作者的集聚特征，可为地方制定网红人才培养政策提供科学的理论指导。其次，新农人创作者的质量评价涉及多项标准，后续研究可建立更为完善的评估体系，纳入视频质量、直播带货、粉丝评价等方面的数据，对创作者个体进行更加全面的评价，有助于挖掘优质新农人创作者的共性。
随着数字平台快速发展，新农人创作者正成为数字乡村建设的生力军，是推动乡村振兴进程的重要力量。本文运用模糊集定性比较分析，归纳了广东省新农人创作者的发展模式，为后续乡村网红人才培育提供方向：首先，对于广州、佛山等全要素双优模式地区，应进一步发挥技术与环境要素的协同作用，完善5G网络等基础设施并加大专业技术培训等创新投入，为新农人创作者提供坚实的技术支撑；应加强政策支持与产业规模建设，推动农业与自媒体行业的深度融合，可通过设立专项基金等方式，促进创作者与产业链的紧密协作；此外应构建“头雁”引领机制，精准识别具有潜力的新农人创作者，实施定制化的培养方案，推动行业向专业化、品牌化发展。其次，茂名、湛江等环境要素促增模式地区，应充分利用农业与临海资源优势，深挖地方农业特色，鼓励新农人创作者深入田间地头，通过自媒体展现地方农产品的独特优势与乡村文化内涵，依托特色农产品和海产品例如荔枝、龙眼等打造具有地域特色的农产品品牌；通过举办创作大赛、邀请行业专家指导等方式，提升创作者的视频制作和内容策划能力；同时，加快构建现代化、信息化的基础设施体系，建设内容创作工作室、农产品展示平台等，为新农人创作者提供良好的技术支撑。再次，针对汕头、潮州等技术要素提质模式的地区，应充分发挥创新要素的核心驱动作用，重点加强数字技术培训、创业孵化平台建设，通过设立专项基金和奖励机制，吸引更多年轻人投身“三农”创作领域；持续发挥“电商基因”优势，引导各类资源向“三农”倾斜，进而促进产业融合，推动新农人创作者与本地电商合作，提升市场影响力。最后，在组态分析中发现省内各地对于新农人创作者的政策扶持大多处于“缺位”状态，相关部门应因地制宜制定差异化的政策扶持措施，包括资金补助、税收优惠、技能培训等内容，为新农人创作者提供全方位的支持与保障；并且应建立健全行业规范与监管机制，确保新农人创作者行业的健康有序发展。

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