Frontiers in Sustainable Food Systems·10月1日 · 周四论文数字乡村与农业信息化阅读 6
The impact of rural population shrinkage on cultivated land non-grain conversion—dual causal inference based on machine learning
Wuwei Zhang · Shuo Zang
论文解读
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速览
基于中国257个地级市数据，用双机器学习等方法研究农村人口收缩对耕地非粮化的影响。
方法
双机器学习结合双向固定效应、门槛模型和空间杜宾模型，2011-2024年3598
发现
农村人口收缩显著加剧耕地非粮化，存在以亩均粮食收益为门槛的非线性关系及正向空间溢出。
机会点
可探究数字技术或农业信息化能否调节人口收缩对非粮化的影响，并关注空间溢出的跨区治理机制。
影响力22
信息增量23
专业深度18
信源权威14
时效性8
基于257个地级市面板数据与双重机器学习因果推断，量化乡村人口收缩对耕地非粮化的非线性与空间溢出影响，方法新颖、结论对差异化耕地治理有参考价值。
原文摘要
在新型城镇化快速推进与乡村人口持续收缩的背景下，耕地非粮化扩张对国家粮食安全构成潜在挑战。本研究基于2011—2024年中国257个地级市的3598个观测样本，引入双重机器学习方法，并结合双向固定效应模型、门槛模型和空间杜宾模型，系统考察乡村人口收缩影响耕地非粮化的作用机制。结果表明：(1)乡村人口收缩显著提高耕地非粮化程度：乡村人口收缩每增加一个单位，耕地非粮化程度上升0.089个单位。(2)二者关系呈现非线性特征，以亩均粮食收益为门槛变量，随着亩均粮食收益提高，其作用表现为“强促进—弱促进—显著抑制”的演变规律。(3)异质性结果显示，乡村人口减少对耕地非粮化的促进效应在东部地区与粮食主销区更为明显。(4)空间计量分析证实，乡村人口减少具有显著的正向空间溢出效应，其间接溢出效应强度明显超过本地直接效应。上述发现可为推进耕地非粮化差异化、分层化治理与强化粮食安全保障提供经验证据与决策参考。