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摘要：文章基于云南省十六个州市农业龙头企业调查问卷，采用模糊集定性比较分析方法（fsQCA），探寻企业人力资源、内部财务因素和外部政治资源对于云南省农业龙头企业的融资能力的联合影响效应。研究分析发现三因素的联合影响效应呈现出三种路径类型：内部财务因素主导型、“外部政治资源+企业人力资源”主导型以及“内部财务因素+外部政治资源”主导型。最后，文章根据每一种路径类型对企业提出相关的融资对策建议。
关键词：农业龙头企业;融资能力;fsQCA;财务因素;人力资源因素;政治因素
一、引言
农业龙头企业是将农产品生产、加工、销售有机结合、相互促进，在规模和经营业绩上达到相关规定标准且经政府有关部门认定的企业。它主要通过各种利益连接机制，将各种优势资源有效集聚，实现农业生产的规模化、集约化、商品化，以提高其盈利空间。而农业龙头公司在经营发展过程中，要想提高其产品市场份额与市场竞争力，实现利润的增长，就需要持续的资金投入;然而由于市场和制度因素，以及农业自身弱质性的行业特征，导致农业龙头企业面临着融资渠道单一、融资期限结构不合理、实际融资成本过高等民营企业常见的融资难、融资贵困境，而这最终制约了农业龙头企业进一步的经营发展。
鉴于农业龙头企业现在所面临的融资难、融资贵的困境，学术界的相关研究也是聚焦于企业融资能力影响因素之上，以期找出缓解其所面临融资困境的有效途径。不过现有研究仍有着些许不足：一是大多数关于影响农业龙头企业融资能力的研究仅关注于内部财务因素与政治资源对于企业融资能力的影响效应，而人力资源的影响效应常被忽略。二是大部分使用统计回归分析方法的现有研究忽视了融资能力影响因素的因果复杂性问题，仅通过传统方法探索的单个因素净效应是无法完全解释的（Fiss，2011）。
而fsQCA方法被视为探索联合影响效应的有效方法（Ragin，2008），近年来已被广泛运用于管理学的各个领域（杜运周和贾定良，2017）。因此本文在现有研究基础之上，运用fsQCA方法探索了人力资源、财务因素与政治因素对于农业龙头企业融资能力的联合影响效应，从而揭示了影响农业龙头企业融资能力的核心因素，并得出了3种引致农业龙头企业高融资能力的构成路径：内部财务因素主导型、“外部政治资源+企业人力资源”主导型以及“内部财务因素+外部政治资源”主导型。
二、文献回顾
通过对现有文献的梳理，对于企业融资能力的影响因素可以从两个角度进行分析概括，即外部影响因素与企业内部影响因素。外部影响因素主要从企业的政治关联性和政府扶持政策因素两个维度进行。首先，对于政治关联性，大部分的研究表明了企业融资或多或少均会受到政治关联性的影响。胡旭阳（2006）、李姝和谢晓嫣（2014）等的研究揭示了民营企业的融资能力会受到民营企业家的政治身份影响;阎竣和陈传波（2008）的研究发现农业中小企业的政治关联性对于企业获得来自银行的债务融资具有显著的正向影响。其次，大多数学者认为政府的扶持政策会为企业的融资带来积极的影响。申万香（2014）的研究则表明了财政补贴的隐性担保功能有利于企業降低债务融资成本，从而间接增强企业的债务融资能力。史伟和霍丽（2014）的研究则直接揭示了与未获补贴的企业相比，获得财政补贴的企业的债务融资额更高。对于企业内部影响因素，可以归纳为企业财务因素与人力资源两个方面。关于企业财务影响因素方面的研究，国内外学者均贡献颇丰。例如，Titman和Wessels（1988）、Hamel和Prahalad（2007）、Foss和Knudsen（2008）及吴芃和魏莎（2012）、柴洪和杨林娟（2016）等的研究均表明企业规模、销售收入、盈利性、成长性等财务方面的指标对于企业融资能力有着显著性影响。而毛旻昕（2005）的抽样调查和实证研究结果显示中小企业信贷融资能力受到企业管理层平均受教育一定程度的影响。
通过文献研究，不难发现大多数研究均是运用统计回归方法来探寻企业内部财务因素与外部政治资源对于农业龙头企业融资能力的影响效应，然而这却有着一些不完善之处。一是仅能探寻单个自变量对于因变量影响净效应的统计回归方法弱化财务与政治因素对于农业龙头企业融资能力的联合影响效应。二是多数学者在分析农业龙头企业的融资能力时并没有考虑人力资源这一关键因素，然而人力资源对于企业融资能力也存在着一定的影响效应（毛旻昕，2005）;因此，本文将人力资源与财务、政治因素一同纳入融资能力fsQCA分析，希冀得到一个更加契合农业龙头企业实际融资情境的分析结果。
三、研究设计
（一）数据收集
本文的原始数据来自于2017年云南省农业厅对云南省十六个州市农业龙头企业实地调研所得到的调查问卷，由此我们获得了188家农业龙头企业的相关数据，并从中提取了与研究变量相关的数据，再剔除相关变量数据缺失的样本，最终得到了122家样本企业。
（二）研究方法
社会学家Charles C.Ragin（1987）基于集合理论与模糊数学极大地发展了定性比较分析方法（QCA），这种将“案例导向”定性分析与“变量导向”定量分析有效整合的跨案例比较分析方法为解决复杂因果关系的问题提供了新途径。早期，QCA方法被广泛地应用于政治学和社会学;后来，QCA方法传播到组织管理领域，研究问题的复杂性推动了QCA方法从清晰集到模糊集的不断发展，而由模糊集与真值表分析融合发展出的fsQCA拓展了QCA的应用范围和适用性，与此同时为组织管理领域的研究提供一种新思路。例如，Fiss（2011）运用fsQCA方法分析企业的战略类型;王凤彬等（2014）运用fsQCA方法揭示了央企集团的管理框架演进;张明等（2019）基于fsQCA方法分析了中国企业为什么能够完全并购境外高新技术企业。
本文在研究融资能力影响因素时运用fsQCA方法的原因有以下三点：首先，fsQCA方法从整体性出发探讨众多因素间复杂的共同作用（Ragin and Rihoux， 2009），考虑的是各影响因素的综合作用的结果而非单个自变量的净效应，着重研究对被解释结果有解释力、由前因因素组成的相似或相异的构型（Ragin，2000，2010）;因此，fsQCA方法将有助于本文找出引致农业龙头企业高融资能力的不同前因构型。其次，由于传统的统计分析方法样限制了自变量在因变量变化时的内在关系，使得自变量处于统计回归模型设定的关系之中，而非完全等效效应。而fsQCA方法能够很好地处理这种完全等效的因果关系（程聪和贾良定，2014），因而fsQCA方法更加契合本文研究问题的实际情况。最后，传统的统计方法仅能处理对称的相关关系，但是在研究企业融资能力影响因素时，由于影响企业融资能力的相关因素及相关因素的影响方向也可能不尽相同，即自变量与解释变量之间可能是非对称的因果关系。但是，fsQCA方法允许并且能够很好地处理这种非对称因果关系。综上所述，本文认为fsQCA方法比传统统计方法更适合本文的研究。 （三）变量选择与数据校准
对于所研究的结果变量，即企业融资能力，本文认为农业龙头企业的融资能力是其结合自身盈利状况等条件选择特定融资方式筹集资金的能力，基于潘越等（2013）对企业融资能力的三个维度的划分，采用融资便利性来度量企业融资能力，即（期末短期借款+期末长期借款）/期末总资产。
对于前因变量，本文在现有的研究的基础之上，总结了人力资源、内部财务因素与外部政治资源三方面的前因因素，而每一个前因因素又包括两个前因变量。根据毛旻昕（2005）的研究，人力资源因素的确对于企业的融资能力具有一定的影响效应。因此，基于该研究结论以及实际调研所得数据本文选取了企业负责人学历与工作经历作为度量人力资源因素的前因变量。对于政治方面的影响因素，根据阎竣和陈传波（2008）等的实证研究，一定程度的政府补贴与农业中小企业的政治关联性均能增强企业融资能力，故本文从政府扶持力度与政治关联两个维度来刻画。而财务因素则根据吴芃和魏莎（2012）、柴洪和杨林娟（2016）等的研究结论，选取了企业规模与销售收入作为前因变量。
获取衡量相关变量的数据后，则需要对数据进行校准，给案例赋予集合隶属分数（Schneider和Wagemann，2012）。根据理论知识与变量数据类型，运用fsQCA3.0软件将数据转换为模糊集隶属分数（介于0～1之间）。根据Fiss（2011），本文将融资能力、企业规模、销售收入、企业负责人学历、工作经历、政府扶持力度等变量的3个锚点分别设定为样本数据的10%分位数、平均值、90%分位数。表1总结了各变量的校准信息。
四、研究结果分析
（一）条件的必要性分析
本文首先检验单个条件（包括其非集）的必要性;Ragin（2008）指出在fsQCA技术下，某个结果的发生总会伴随着一个固定不变的条件存在，那么该条件就是结果的必要条件。一致性是衡量必要条件的重要标准，必要条件一致性反映的是条件X和结果Y的交集占结果Y的比例。Ragin（2008）、Schneider 和Wagemann（2012）等认为当一致性水平大于0.9时，则可判断该条件为必要条件。通过软件fsQCA3.0进行必要性分析，整理结果得到表2。由此可知，所有前因条件的一致性水平均低于0.9，故6个前因条件中不存在高企业融资能力的必要条件。
（二）前因条件构型充分性分析
本文在检验前因条件的必要性后，分析了引致企业高融资能力的不同条件组态的充分性。一致性水平仍然是衡量组态充分性的重要标准，但是可接受的最低标准与必要性分析不同，Schneider 和Wagemann（2012）在研究中指出检验充分性的一致性不应低于0.75。而在实践中，则需要根据研究主题，结合理论与经验知识选取恰当的一致性阈值。对于案例频数阈值，Schneider 和Wagemann（2012）的观点是需要根据样本规模确定频数阈值，中小样本规模的频数阈值可以选择1，大样本则应选取更大的频数阈值。本文在选取一致性阈值和案例频数阈值时，借鉴张明等（2019）归纳的四个fsQCA方法应用最佳实践标准，通过反复进行阈值标准模拟实验，最终得到恰当的频数阈值为1，一致性阈值为0.93。
由fsQCA3.0的真值表分析，得到三种形式的解：复杂解、中间解和简约解。参考现有研究，本文选择报告中间解的结果（Fiss，2011），并辅之以简约解，从而确定条件组态的核心条件。进一步地，根据Fiss（2011）的研究结果呈现方式，本文将6个前因条件构成的5条引致企业高融资能力的路径整理成表3形式。表3中的5种不同的组态的一致性均高于0.9，远大于最低标准0.75，整体解的一致性为0.9137。整体解的覆盖度达到了0.3756，同管理领域的QCA研究覆盖度水平基本保持一致。
（三）高融资能力路径构建
本文运用fsQCA方法得出了5种不同的农业龙头企业引致高融资能力的有效方案，充分证明了引致企业高融资能力的多重并发性（Ragin，2008）。根据5条路径中引致高融资能力的核心要素及其背后的理论解释逻辑，本文归纳了3类引致农业龙头企业高融资能力的路径：内部财务因素主导型、“外部政治资源+企业人力资源”主导型以及“内部财务因素+外部政治资源”主导型。
1. 内部财务因素主导型
在路径1（qygm×xl×～gzjl×～zzgl）中，企业规模的存在发挥了核心作用;企业负责人学历的存在，企业负责人工作经历与政治关联的缺席则起到了辅助作用。在该路径下，企业规模是决定农业龙头企业融资能力高低的核心因素，即企业规模越大的农业龙头企业，其融资能力越强;而人力资源与外部政治资源只是辅助条件，其存在与否并不起决定性作用。因而根据路径1，总结归纳出第一类路径：内部财务因素主导型融资模式。
2. “外部政治資源+企业人力资源”主导型
由路径5（qygm×xl×gzjl×zfzc×zzgl），本文总结归纳出第二类路径，“外部政治资源+企业人力资源”主导型融资模式，并不像第一类路径由企业规模单一核心因素主导，第二类路径中的核心要素是由政治关联、企业负责人学历、工作经历共同构成。路径5说明政治关联的存在与企业负责人学历和工作经历的存在共同发挥了核心作用，而企业规模与政府支持的存在只发挥了辅助作用。
3. “内部财务因素+外部政治资源”主导型
路径2（qygm×～xssr×gzjl×zfzc×～zzgl）、路径3（qygm×xssr×～gzjl×zfzc×zzgl）以及路径4（qygm×xssr×～gzjl×zfzc×zzgl）的共通之处是核心因素是由财务与政府因素共同构建的。其中路径2的核心要素是企业规模和政府支持，路径3表明企业规模和政治关联的存在发挥着决定性作用，而路径4则要求销售收入与政治关联为核心因素。因而，本文将这3种不同的组态归纳为一类路径：“内部财务因素+外部政治资源”主导型的融资模式。 五、研究结论与对策建议
（一）研究结论
本文基于云南省十六个州市农业龙头企业调查问卷，运用fsQCA探究了企业人力资源、内部财务因素和外部政治资源对于云南省农业龙头企业的融资能力的联合影响效应，以及隐藏其背后的引致高企业融资能力的构成路径，并得出如下结论：
首先，农业龙头企业融资能力是财务、政治和人力资源三种因素联合作用的结果，并且三种因素的相互作用会形成不同但引致相同结果的路径，不同路径间完全可替代。其次，财务因素与政府因素均是影响农业企业融资能力的核心因素，二者联合作用、共同构成引致农业龙头企业高融资能力的构成路径。现有研究早已证明财务因素是影响企业融资能力的关键因素，政府因素亦是;然而，fsQCA的分析结果表明在以财务和政治为核心因素的3条构成路径中，这两种因素在农业龙头企业融资中所发挥的作用并不是相互割裂和独立的，而是彼此之间相互作用，进而对引致农业龙头企业高融资能力形成联合影响效应。最后，企业人力资源因素亦是影响企业融资能力的核心因素。fsQCA分析发现的第5种组态表明企业负责人学历和工作经历等人力资源因素与政治关联的存在共同发挥了核心作用，而企业规模与政府支持的存在只发挥了辅助作用，证实了企业人力资源因素是作用于农业龙头企业融资能力的核心要素，其与政府因素对于企业融资能力的影响发挥着合力作用，是不可忽视的影响企业融资能力的关键因素。
（二）对策建议
基于实证分析结果，本文提出如下建议：
1. 利用留存收益的积累不断扩大企业规模。fsQCA分析得出的第一类路径清晰地表明企业规模是作用于农业龙头企业融资能力的核心要素;对于缺乏外部政府支持与政治关联而财务状况表现良好的企业而言，可以依靠积累的留存收益投资具有良好收益的经营项目，从而不断扩大企业规模，而企业的融资能力也会随之而不断提高。
2. 提高企业负责人的综合能力并建立良好的政企关系。第二类路径揭示了企业人力资源因素是影响企业融资能力的核心因素，政治关联的存在与企业负责人学历和工作经历的存在共同发挥了核心作用。因而，财务状况表现不佳的农业龙头企业可以寻求与外部政府建立良好的政企关系，并同时提高企业负责人的综合能力，而这也可能成为农业龙头企业增强融资能力的途径之一。
3. 与外部政府建立良好政企关系和改善企业内部财务状况双管齐下。“内部财务因素+外部政治资源”主导型的第三类路径为只关注于独立的财务因素或政府因素的农业企业提供一个新的提高企业融资能力的方法，即农业企业不应仅仅关注于单个因素的主导作用，而是应该辨证地看待二者之间的关系，将二者发挥的作用联动起来，同时提高企业财务优势以及建立良好的政企关系以获得更多的政府资源的支持。
参考文献：
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*项目基金：教育部人文社会科学研究规划基金项目（编号17YJA630070）;国家自然科学基金地区项目（编号71763015）。
关键词：农业龙头企业;融资能力;fsQCA;财务因素;人力资源因素;政治因素
一、引言
农业龙头企业是将农产品生产、加工、销售有机结合、相互促进，在规模和经营业绩上达到相关规定标准且经政府有关部门认定的企业。它主要通过各种利益连接机制，将各种优势资源有效集聚，实现农业生产的规模化、集约化、商品化，以提高其盈利空间。而农业龙头公司在经营发展过程中，要想提高其产品市场份额与市场竞争力，实现利润的增长，就需要持续的资金投入;然而由于市场和制度因素，以及农业自身弱质性的行业特征，导致农业龙头企业面临着融资渠道单一、融资期限结构不合理、实际融资成本过高等民营企业常见的融资难、融资贵困境，而这最终制约了农业龙头企业进一步的经营发展。
鉴于农业龙头企业现在所面临的融资难、融资贵的困境，学术界的相关研究也是聚焦于企业融资能力影响因素之上，以期找出缓解其所面临融资困境的有效途径。不过现有研究仍有着些许不足：一是大多数关于影响农业龙头企业融资能力的研究仅关注于内部财务因素与政治资源对于企业融资能力的影响效应，而人力资源的影响效应常被忽略。二是大部分使用统计回归分析方法的现有研究忽视了融资能力影响因素的因果复杂性问题，仅通过传统方法探索的单个因素净效应是无法完全解释的（Fiss，2011）。
而fsQCA方法被视为探索联合影响效应的有效方法（Ragin，2008），近年来已被广泛运用于管理学的各个领域（杜运周和贾定良，2017）。因此本文在现有研究基础之上，运用fsQCA方法探索了人力资源、财务因素与政治因素对于农业龙头企业融资能力的联合影响效应，从而揭示了影响农业龙头企业融资能力的核心因素，并得出了3种引致农业龙头企业高融资能力的构成路径：内部财务因素主导型、“外部政治资源+企业人力资源”主导型以及“内部财务因素+外部政治资源”主导型。
二、文献回顾
通过对现有文献的梳理，对于企业融资能力的影响因素可以从两个角度进行分析概括，即外部影响因素与企业内部影响因素。外部影响因素主要从企业的政治关联性和政府扶持政策因素两个维度进行。首先，对于政治关联性，大部分的研究表明了企业融资或多或少均会受到政治关联性的影响。胡旭阳（2006）、李姝和谢晓嫣（2014）等的研究揭示了民营企业的融资能力会受到民营企业家的政治身份影响;阎竣和陈传波（2008）的研究发现农业中小企业的政治关联性对于企业获得来自银行的债务融资具有显著的正向影响。其次，大多数学者认为政府的扶持政策会为企业的融资带来积极的影响。申万香（2014）的研究则表明了财政补贴的隐性担保功能有利于企業降低债务融资成本，从而间接增强企业的债务融资能力。史伟和霍丽（2014）的研究则直接揭示了与未获补贴的企业相比，获得财政补贴的企业的债务融资额更高。对于企业内部影响因素，可以归纳为企业财务因素与人力资源两个方面。关于企业财务影响因素方面的研究，国内外学者均贡献颇丰。例如，Titman和Wessels（1988）、Hamel和Prahalad（2007）、Foss和Knudsen（2008）及吴芃和魏莎（2012）、柴洪和杨林娟（2016）等的研究均表明企业规模、销售收入、盈利性、成长性等财务方面的指标对于企业融资能力有着显著性影响。而毛旻昕（2005）的抽样调查和实证研究结果显示中小企业信贷融资能力受到企业管理层平均受教育一定程度的影响。
通过文献研究，不难发现大多数研究均是运用统计回归方法来探寻企业内部财务因素与外部政治资源对于农业龙头企业融资能力的影响效应，然而这却有着一些不完善之处。一是仅能探寻单个自变量对于因变量影响净效应的统计回归方法弱化财务与政治因素对于农业龙头企业融资能力的联合影响效应。二是多数学者在分析农业龙头企业的融资能力时并没有考虑人力资源这一关键因素，然而人力资源对于企业融资能力也存在着一定的影响效应（毛旻昕，2005）;因此，本文将人力资源与财务、政治因素一同纳入融资能力fsQCA分析，希冀得到一个更加契合农业龙头企业实际融资情境的分析结果。
三、研究设计
（一）数据收集
本文的原始数据来自于2017年云南省农业厅对云南省十六个州市农业龙头企业实地调研所得到的调查问卷，由此我们获得了188家农业龙头企业的相关数据，并从中提取了与研究变量相关的数据，再剔除相关变量数据缺失的样本，最终得到了122家样本企业。
（二）研究方法
社会学家Charles C.Ragin（1987）基于集合理论与模糊数学极大地发展了定性比较分析方法（QCA），这种将“案例导向”定性分析与“变量导向”定量分析有效整合的跨案例比较分析方法为解决复杂因果关系的问题提供了新途径。早期，QCA方法被广泛地应用于政治学和社会学;后来，QCA方法传播到组织管理领域，研究问题的复杂性推动了QCA方法从清晰集到模糊集的不断发展，而由模糊集与真值表分析融合发展出的fsQCA拓展了QCA的应用范围和适用性，与此同时为组织管理领域的研究提供一种新思路。例如，Fiss（2011）运用fsQCA方法分析企业的战略类型;王凤彬等（2014）运用fsQCA方法揭示了央企集团的管理框架演进;张明等（2019）基于fsQCA方法分析了中国企业为什么能够完全并购境外高新技术企业。
本文在研究融资能力影响因素时运用fsQCA方法的原因有以下三点：首先，fsQCA方法从整体性出发探讨众多因素间复杂的共同作用（Ragin and Rihoux， 2009），考虑的是各影响因素的综合作用的结果而非单个自变量的净效应，着重研究对被解释结果有解释力、由前因因素组成的相似或相异的构型（Ragin，2000，2010）;因此，fsQCA方法将有助于本文找出引致农业龙头企业高融资能力的不同前因构型。其次，由于传统的统计分析方法样限制了自变量在因变量变化时的内在关系，使得自变量处于统计回归模型设定的关系之中，而非完全等效效应。而fsQCA方法能够很好地处理这种完全等效的因果关系（程聪和贾良定，2014），因而fsQCA方法更加契合本文研究问题的实际情况。最后，传统的统计方法仅能处理对称的相关关系，但是在研究企业融资能力影响因素时，由于影响企业融资能力的相关因素及相关因素的影响方向也可能不尽相同，即自变量与解释变量之间可能是非对称的因果关系。但是，fsQCA方法允许并且能够很好地处理这种非对称因果关系。综上所述，本文认为fsQCA方法比传统统计方法更适合本文的研究。 （三）变量选择与数据校准
对于所研究的结果变量，即企业融资能力，本文认为农业龙头企业的融资能力是其结合自身盈利状况等条件选择特定融资方式筹集资金的能力，基于潘越等（2013）对企业融资能力的三个维度的划分，采用融资便利性来度量企业融资能力，即（期末短期借款+期末长期借款）/期末总资产。
对于前因变量，本文在现有的研究的基础之上，总结了人力资源、内部财务因素与外部政治资源三方面的前因因素，而每一个前因因素又包括两个前因变量。根据毛旻昕（2005）的研究，人力资源因素的确对于企业的融资能力具有一定的影响效应。因此，基于该研究结论以及实际调研所得数据本文选取了企业负责人学历与工作经历作为度量人力资源因素的前因变量。对于政治方面的影响因素，根据阎竣和陈传波（2008）等的实证研究，一定程度的政府补贴与农业中小企业的政治关联性均能增强企业融资能力，故本文从政府扶持力度与政治关联两个维度来刻画。而财务因素则根据吴芃和魏莎（2012）、柴洪和杨林娟（2016）等的研究结论，选取了企业规模与销售收入作为前因变量。
获取衡量相关变量的数据后，则需要对数据进行校准，给案例赋予集合隶属分数（Schneider和Wagemann，2012）。根据理论知识与变量数据类型，运用fsQCA3.0软件将数据转换为模糊集隶属分数（介于0～1之间）。根据Fiss（2011），本文将融资能力、企业规模、销售收入、企业负责人学历、工作经历、政府扶持力度等变量的3个锚点分别设定为样本数据的10%分位数、平均值、90%分位数。表1总结了各变量的校准信息。
四、研究结果分析
（一）条件的必要性分析
本文首先检验单个条件（包括其非集）的必要性;Ragin（2008）指出在fsQCA技术下，某个结果的发生总会伴随着一个固定不变的条件存在，那么该条件就是结果的必要条件。一致性是衡量必要条件的重要标准，必要条件一致性反映的是条件X和结果Y的交集占结果Y的比例。Ragin（2008）、Schneider 和Wagemann（2012）等认为当一致性水平大于0.9时，则可判断该条件为必要条件。通过软件fsQCA3.0进行必要性分析，整理结果得到表2。由此可知，所有前因条件的一致性水平均低于0.9，故6个前因条件中不存在高企业融资能力的必要条件。
（二）前因条件构型充分性分析
本文在检验前因条件的必要性后，分析了引致企业高融资能力的不同条件组态的充分性。一致性水平仍然是衡量组态充分性的重要标准，但是可接受的最低标准与必要性分析不同，Schneider 和Wagemann（2012）在研究中指出检验充分性的一致性不应低于0.75。而在实践中，则需要根据研究主题，结合理论与经验知识选取恰当的一致性阈值。对于案例频数阈值，Schneider 和Wagemann（2012）的观点是需要根据样本规模确定频数阈值，中小样本规模的频数阈值可以选择1，大样本则应选取更大的频数阈值。本文在选取一致性阈值和案例频数阈值时，借鉴张明等（2019）归纳的四个fsQCA方法应用最佳实践标准，通过反复进行阈值标准模拟实验，最终得到恰当的频数阈值为1，一致性阈值为0.93。
由fsQCA3.0的真值表分析，得到三种形式的解：复杂解、中间解和简约解。参考现有研究，本文选择报告中间解的结果（Fiss，2011），并辅之以简约解，从而确定条件组态的核心条件。进一步地，根据Fiss（2011）的研究结果呈现方式，本文将6个前因条件构成的5条引致企业高融资能力的路径整理成表3形式。表3中的5种不同的组态的一致性均高于0.9，远大于最低标准0.75，整体解的一致性为0.9137。整体解的覆盖度达到了0.3756，同管理领域的QCA研究覆盖度水平基本保持一致。
（三）高融资能力路径构建
本文运用fsQCA方法得出了5种不同的农业龙头企业引致高融资能力的有效方案，充分证明了引致企业高融资能力的多重并发性（Ragin，2008）。根据5条路径中引致高融资能力的核心要素及其背后的理论解释逻辑，本文归纳了3类引致农业龙头企业高融资能力的路径：内部财务因素主导型、“外部政治资源+企业人力资源”主导型以及“内部财务因素+外部政治资源”主导型。
1. 内部财务因素主导型
在路径1（qygm×xl×～gzjl×～zzgl）中，企业规模的存在发挥了核心作用;企业负责人学历的存在，企业负责人工作经历与政治关联的缺席则起到了辅助作用。在该路径下，企业规模是决定农业龙头企业融资能力高低的核心因素，即企业规模越大的农业龙头企业，其融资能力越强;而人力资源与外部政治资源只是辅助条件，其存在与否并不起决定性作用。因而根据路径1，总结归纳出第一类路径：内部财务因素主导型融资模式。
2. “外部政治資源+企业人力资源”主导型
由路径5（qygm×xl×gzjl×zfzc×zzgl），本文总结归纳出第二类路径，“外部政治资源+企业人力资源”主导型融资模式，并不像第一类路径由企业规模单一核心因素主导，第二类路径中的核心要素是由政治关联、企业负责人学历、工作经历共同构成。路径5说明政治关联的存在与企业负责人学历和工作经历的存在共同发挥了核心作用，而企业规模与政府支持的存在只发挥了辅助作用。
3. “内部财务因素+外部政治资源”主导型
路径2（qygm×～xssr×gzjl×zfzc×～zzgl）、路径3（qygm×xssr×～gzjl×zfzc×zzgl）以及路径4（qygm×xssr×～gzjl×zfzc×zzgl）的共通之处是核心因素是由财务与政府因素共同构建的。其中路径2的核心要素是企业规模和政府支持，路径3表明企业规模和政治关联的存在发挥着决定性作用，而路径4则要求销售收入与政治关联为核心因素。因而，本文将这3种不同的组态归纳为一类路径：“内部财务因素+外部政治资源”主导型的融资模式。 五、研究结论与对策建议
（一）研究结论
本文基于云南省十六个州市农业龙头企业调查问卷，运用fsQCA探究了企业人力资源、内部财务因素和外部政治资源对于云南省农业龙头企业的融资能力的联合影响效应，以及隐藏其背后的引致高企业融资能力的构成路径，并得出如下结论：
首先，农业龙头企业融资能力是财务、政治和人力资源三种因素联合作用的结果，并且三种因素的相互作用会形成不同但引致相同结果的路径，不同路径间完全可替代。其次，财务因素与政府因素均是影响农业企业融资能力的核心因素，二者联合作用、共同构成引致农业龙头企业高融资能力的构成路径。现有研究早已证明财务因素是影响企业融资能力的关键因素，政府因素亦是;然而，fsQCA的分析结果表明在以财务和政治为核心因素的3条构成路径中，这两种因素在农业龙头企业融资中所发挥的作用并不是相互割裂和独立的，而是彼此之间相互作用，进而对引致农业龙头企业高融资能力形成联合影响效应。最后，企业人力资源因素亦是影响企业融资能力的核心因素。fsQCA分析发现的第5种组态表明企业负责人学历和工作经历等人力资源因素与政治关联的存在共同发挥了核心作用，而企业规模与政府支持的存在只发挥了辅助作用，证实了企业人力资源因素是作用于农业龙头企业融资能力的核心要素，其与政府因素对于企业融资能力的影响发挥着合力作用，是不可忽视的影响企业融资能力的关键因素。
（二）对策建议
基于实证分析结果，本文提出如下建议：
1. 利用留存收益的积累不断扩大企业规模。fsQCA分析得出的第一类路径清晰地表明企业规模是作用于农业龙头企业融资能力的核心要素;对于缺乏外部政府支持与政治关联而财务状况表现良好的企业而言，可以依靠积累的留存收益投资具有良好收益的经营项目，从而不断扩大企业规模，而企业的融资能力也会随之而不断提高。
2. 提高企业负责人的综合能力并建立良好的政企关系。第二类路径揭示了企业人力资源因素是影响企业融资能力的核心因素，政治关联的存在与企业负责人学历和工作经历的存在共同发挥了核心作用。因而，财务状况表现不佳的农业龙头企业可以寻求与外部政府建立良好的政企关系，并同时提高企业负责人的综合能力，而这也可能成为农业龙头企业增强融资能力的途径之一。
3. 与外部政府建立良好政企关系和改善企业内部财务状况双管齐下。“内部财务因素+外部政治资源”主导型的第三类路径为只关注于独立的财务因素或政府因素的农业企业提供一个新的提高企业融资能力的方法，即农业企业不应仅仅关注于单个因素的主导作用，而是应该辨证地看待二者之间的关系，将二者发挥的作用联动起来，同时提高企业财务优势以及建立良好的政企关系以获得更多的政府资源的支持。
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*项目基金：教育部人文社会科学研究规划基金项目（编号17YJA630070）;国家自然科学基金地区项目（编号71763015）。