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#700县

Land (MDPI)·8月22日 · 周六64 分 论文农业AI与大模型阅读 0

Evidence Based on Digital Agriculture in China (Land 2026, 15(9), 1531) — 基于700个中国县的双重机器学习证据

Benjian Wu, Xing Huang, Bo Zhou, Jianmin Li, Lifang Hu (中国农业科学院/中国农业大学/南京大学等) 共同发表论文。基于2010—2024年中国700个县的县级面板数据,将"数字农业创新与应用基地"试点视为准自然实验,采用双重机器学习模型考察智慧农业建设对城乡土地利用效率差距的影响。研究发现:(1)智慧农业建设显著缩小了城乡土地利用效率差距,机制渠道指向农业技术进步、资本配置优化、农业产业升级;(2)政策效应在原贫困县、土地流转率高、数字基础强的县更显著;(3)分解结果显示差距缩小主要由农村追赶驱动,而非城市衰退。本研究澄清了智慧农业建设如何通过要素再配置平衡城乡土地利用。

MDPI Land 2026-08-22·8月22日 · 周六77 分 论文农业AI与大模型阅读 1

数字农业试点对城乡土地利用效率差距的影响 基于700个中国县的双重机器学习证据

原文标题:Smart Agriculture Construction and the Urban-Rural Gap in Land Use Efficiency: Evidence from Digital Agriculture in China。基于2010-2024年700个中国县的面板数据,将数字农业创新与应用基地试点项目作为准自然实验,应用双重机器学习模型检验智慧农业建设对城乡土地利用效率差距的影响。结果显示智慧农业建设显著缩小城乡土地利用效率差距,渠道证据指向农业技术进步、资本配置改善、农业产业升级;政策效应仅在原贫困县、土地流转率较高县、数字基础较强县显著;分解结果显示该计划提升农村土地利用效率及农村资本与劳动边际收益而城市指标统计不变,表明所观察到的趋同主要源于农村追赶而非城市衰退。本研究从要素配置视角阐明智慧农业建设如何再平衡城乡土地利用并识别异质性与渠道证据的统计边界。