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城乡融合发展是中国式现代化的必然要求。现阶段，影响城乡融合发展的体制机制障碍尚未完全消除，城乡发展不平衡、农村发展不充分等问题依然突出。在此背景下，缩小城乡收入差距显得尤为必要。县域作为整体经济体系中的微观载体，具有连接城市和乡村的重要功能，其城乡收入差距演化情况对于优化二元经济结构、加快形成区域协调和全域共富裕局意义深远。党的十八大以来，我国始终将“强农业、美农村、富农民”作为党政工作的重中之重，全面落实农业农村优先发展战略。在此过程中，特色农业产业凭借不可替代的区域特征和产业属性，已成为驱动农村经济转型升级和提升农民生活水平的重要引擎。 或能为缩小县域城乡收入差距提供有利契机。理论上，特色农业通过差异化生产提升农产品附加值，可以带动农村产业链延伸和劳动力本地转移，增加农民经营性和财产性收入，缩小县域城乡收入差距。值得一提的是，农村创业作为吸引资源要素回流和缓解城乡市场分割的强有力举措，在缩小城乡收入差距中的作用已经受到关注。特色农业依托当地自然资源禀赋特征，大力发展特色农产品，可以为农村地区创造大量创业机会，提升农村居民人均收入水平。因此，在探讨特色农业发展与城乡收入差距关系的过程中，农村创业活跃度这一因素发挥的作用理应得到关注。 梳理现有研究发现，学者们对中国特色农业发展水平展开了系统测度，认为中国整体特色农业发展水平呈不断上升趋势，但空间分布差异显著。还有学者对特色农业发展的经济效应进行了深入考察，发现特色农业发展在缓解农村贫困、促进县域经济增长、推动县域共同富裕方面发挥正向作用。然而，针对特色农业发展对城乡收入差距的影响这一问题，鲜有研究进行深入探讨。鉴于此，本文以特色农产品优势区认定政策为准自然实验，采用双重机器学习模型检验特色农业发展对县域城乡收入差距的影响，并进一步考察农村创业活跃度能否在二者之间发挥机制作用，以期为深入实施特色农业发展战略和实现城乡区域协调发展提供决策参考与经验证据。 1 理论分析与研究假设1.1 特色农业发展与县域城乡收入差距农民收入稳步提升与农村产业蓬勃发展是缩小县域城乡发展差距、促进居民生活水平均衡化的关键。特色农业发展可以发挥农民增收效应与农村产业带动效应，成为缩小县域城乡收入差距的有力手段。在农民增收效应方面，特色农业发展有利于拓展农民就业渠道，增加农民经营性收入，从根本上缩小县域城乡收入差距。随着特色农业特别是新兴农业业态的发展，农村就业市场持续扩容，为农民提供了更多就业机会，使非农就业明显增加。特色农业发展背景下“家门口就业”模式已成为越来越多农民的优先选择。随着非农就业总量持续扩张，农民群体经营性和财产性收入明显上升，为缩小县域城乡收入差距创造了有利契机。此外，作为连续六个月中现代农业的重要纽带，特色农业发展具有显著的富民效应。特色农业可通过“气候差异”和“季节错峰”等策略拓展优势农产品市场空间，实现农产品溢价增值。通过构建县域特色农业全产业链，将加工、流通等环节留在农村，使农民能够充分参与产业价值分配，实现可持续增收，逐渐缩小县域城乡收入差距。 在农村产业带动效应方面，特色农业发展有助于促进乡村资源的有效利用，优化农村产业结构，实现农业产业链延长与增值，为缩小县域城乡收入差距夯实产业基础。就资源有效利用而言，特色农业依托乡村独特的自然资源、文化禀赋和区位优势，通过差异化开发，充分释放土地、生态、传统技艺等要素的潜在价值。这一过程不仅优化了资源配置，还形成了具有市场竞争力的特色产品体系，从而增强了乡村经济的内生动力。就产业结构升级而言，特色农业通过引入现代化技术、管理模式和市场化运营，推动传统农业向高附加值、高技术含量的方向转型。并且，其与乡村旅游、文化创意、健康养老等产业的融合，催生了“农业+多元产业体系，优化了农村产业结构，促使农业生产效率和经济效益大幅提升”。就产业链延伸与增值而言，特色农业的发展不仅涵盖初级生产，还可加工、物流、品牌营销等环节拓展，构建了“生产-加工-销售一体化产业链。这种延伸提升了产品附加值，并通过品牌化运营(如地理标志产品)增强市场竞争力，最终实现农产品价值的整体提升。同时，合作社、订单企业等模式优化了利益分配，确保小农户享受到产业链增值收益，使县域城乡收入差距不断缩小。综上，提出如下假设： 假设1： 特色农业发展对缩小县域城乡收入差距具有促进作用。 1.2 农村创业活跃度的机制作用特色农业发展会通过差异化定位和品牌化运营重构农业价值链，推动电商平台和冷链物流等配套体系日益完善，使农村创业主体市场半径从县域扩展至全国，为农村创业提供多元就业岗位和商价值空间，最终带动形成以创业活力促进收入均衡的发展闭环。一方面，特色农业发展可以提高农村创业活跃度。特色农业依托地理标志产品、传统技艺和生活资源，将原本流动性的乡土资源转化为附加值高的市场化资本，并通过品牌化运营实现农业产跃升。在此过程中，产业链协同延伸催生了从种植加工到冷链物流、乡村旅游等多方面的机会，形成“一业兴、百业旺”的集群效应。同时，特色农业发展催生的新型农业经营主体通过示范效应带动小农户学习先进技术和管理模式，进一步降低农民创业风险。这种“资源活化+市场拓展+产业协同”的多维度机制，不仅使留守妇女、返乡青年等群体能够通过微电商、家庭农场等轻资产模式创业，还推动了农村创业形态从生存到自制型升级，有利于实现创业机会倍增，创业质量提升的良好循环。另一方面，农村创业活跃度的提高可以缩小县域城乡收入差距。创业活动在实现机会均等、提升低收入群体收入等方面可以发挥重要功能。特色农业与农村电商等创业模式创造的非农就业机会能够直接提高农民经营性收入，如农产品添加工、乡村旅游等新业态的出现，使农户收入来源日益多元化。由此累积形成的创业集聚效应推动生产要素重组，促使龙头企业与合作社协作建立“保底收益+利润分成”等联农带农机制，加快推动产业链增值收益向小农户倾斜。此外，创业活动带来的人力资本提升会形成长效增收机制，逐步创新群体带来的技术外溢和管理经验有助于推动传统农民向职业农民转型，使其工资性收入快速增加，缩小县域城乡居民收入差距。综上，提出如下假设： 假设2： 特色农业发展可以通过提高农村创业活跃度来缩小县域城乡收入差距。 2 研究设计2.1 模型构建本文以特色农产品优势区(以下简称“特优区”)认定政策实施情况为研究对象，重点考察特色农业发展对县域城乡收入差距的影响效应。鉴于县域城乡收入差距涉及多维度的复杂内涵，且容易受到多种经济社会因素的交叉影响，在模型构建过程中需要充分考虑各类干扰变量的控制问题。然而，过多控制变量的引入可能导致高维数据下的正则化偏差，影响参数估计的可能性。为解决传统因果推断方法存在的稳健性不足问题，提高政策评估的精确度，参考前的研究方法[3]，采用双重机器学习框架对特优区认定政策效应进行科学测度。构建部分线性双重机器学习模型如下： Gapit=β0Cait+g(Xit)+UitGapit=β0Cait+g(Xit)+Uit E(Uit∣Cait,Xit)=0E(Uit∣Cait,Xit)=0 其中，i 和 t 分别指代县域、年份；GapGap 为县域城乡收入差距；CaCa 为特色农业发展，采用特优区认定政策实施情况表示，是本文的典型变量；若 i 县在 t 年被认定为特优区，则该变量赋值为 1，否则赋值为 0；β0β0 是本文重点关注的特性系数；XitXit 代表高维控制变量集，为检验和校正模型因递增变量与关键预测变量之间的交互效应或非线性关系而导致的“混淆效应”，使回归结果更加可靠和准确，本文在回归分析中同时引入控制变量一次项和二次项；UitUit 表示误差项，符合零均值假设。此外，为确保双重机器学习在回归分析中的稳健性，减少因正则化处理带来的估计误差，进一步构建了以下辅助模型： Cait=m(Xit)+VitCait=m(Xit)+Vit E(Vit∣Xit)=0E(Vit∣Xit)=0 其中，m(Xit)m(Xit) 指核心解释变量对高维控制变量集的回归函数；VitVit 为误差项，同样满足零均值假设。 基于双重机器学习(DML)框架的政策效应评估遵循以下计算流程：第一阶段通过机器学习算法构建辅助回归模型，估计条件期望函数 m(Xit)m(Xit)，并生成更复杂的残差序列 V^it=Cait−m^(Xit)V^it=Cait−m^(Xit); 第二阶段采用机器学习方法拟合主回归模型的条件期望 g(Xit)g(Xit)，同时对被解释变量进行正交化转换，具体转化为 Gapit−g^(Xit)=β0Cait+eitGapit−g^(Xit)=β0Cait+eit; 最终阶段利用前两阶段获得的残差作为工具变量，进行两阶段最小二乘(2SLS)回归，确保政策效应 β0β0 估计量的一致性。 此外，前文理论分析还基于农村创业活跃度视角阐述了特色农业发展缩小县域城乡收入差距的作用机制。为验证这一推断，同时考虑到双重机器学习方法获得的处理效应系数更加准确，本文借鉴江庭(2022)[4]的研究思路，构建部分线性机制检验模型如下： Eait=β0Cait+g(Xit)+UitEait=β0Cait+g(Xit)+Uit E(Uit∣Cait,Xit)=0E(Uit∣Cait,Xit)=0 其中，EaEa 为农村创业活跃度。 2.2 变量选取(1) 被解释变量: 县域城乡收入差距(Gap)。城乡收入差距的衡量方法主要包括比值法、差额法、基尼系数法、泰尔指数法等。其中，比值法在现有研究中应用相对广泛，故本文采用县域城镇居民人均可支配收入总额与农村居民人均可支配收入总额之比计算县域城乡收入差距，其值越大，表明县域城乡收入差距越大。 (2) 核心解释变量: 特色农业发展(Ca)。以特优区认定政策实施情况为特色农业发展的代理变量，若样本在当年及之后年份被认定为特优区，则赋值为 1，否则赋值为 0。 (3) 中介变量: 农村创业活跃度(Ea)。既在研究中，农村创业活跃度的测算途径主要有两种，一是人口统计，二是企业统计[5]。常见的衡量指标包括有万人拥有企业数量、私营企业个体就业人数在总人数中的占比等。考虑到我国县域农村创业数据可得性及农村创业活动的现实情况，采用县域农村地区私营企业就业人数与个体就业人数之和在当地农村个体人口中的占比衡量农村创业活跃度。 (4) 控制变量。为控制其他因素对县域城乡收入差距的影响，确保研究结论可靠，在回归过程中纳入如下控制变量：金融发展水平(Fin)，通过样本金融机构各项存贷款余额与人口总数之比表征; 通信基础设施(Ct)，通过固定电话用户数量与年末人口总数的比值衡量; 地方政府干预(Gov)，通过地方政府财政支出总额在GDP中的占比表示; 城镇化率(Urban)，通过城镇地区户籍人口数量与县域内户籍人口总量的比值表示; 劳动力质量(Labor)，通过普通中学在校学生人数与总人口之比表示; 城乡就业比(Emp)，通过县域内单位就业人数与农村地区就业人数之比表示。 2.3 数据来源与样本筛选受限于县域层面数据可获得性，将考察期设定为2011—2023年。各主要变量数据来源于《中国县域统计年鉴(县市卷)》《中国县(市)社会经济统计年鉴》《中国统计年鉴》《中国农村统计年鉴》，国研网、农业农村部官方网站。本文对连续变量进行了上下7%的筛查处理消除极端值的影响，同时采用线性插值法对部分缺失值进行填补。此外，为确保双重分类数据的适用性，通过倾向得分匹配(PSM)为实验组构建可比对照组。具体样本选择标准如下：基于历年农业农村部等综合公布的4批共310个中国特色农产品优势区名单确定处理组样本。针对联合申报的特殊情况，采取以下处理方式：若某地级及以上城市辖区内多个县级行政单位共同创建特优区，则所有参与的县级市、县政府辖区均纳入实验组样本。若某县域多次入选，则以首次认定年份作为政策实施年份。同时，为保持行政层级一致性，仅保留以县级行政区命名的样本，最终获得230个特优区县域。对照组样本的筛选遵循以下步骤：首先，根据《特色农产品区域布局规划（2013—2020年）》确定初始样本池，排除已被认定为特优区的县域。其次，在样本匹配环节，参照经典文献的处理方法，采用卡尺半径设定为0.05的有效回迁率匹配(1:2)策略进行倾向得分匹配。最后，经过严格筛选，确定了854个与实验组县域特征高度匹配的对照样本。综上，最终构建了涵盖2011—2023年1084个县域样本的平衡面板数据进行回归分析。 3 实证结果分析3.1 基准回归结果本文基于双重机器学习(DML)框架，系统考察了特色农产品优势区认定政策对县域城乡收入差距的影响效应。为避免机器学习模型的过程风险，实证分析过程中实施了1:3的样本分割方案，并运用梯度提升回归树(GBRT)算法同步完成主方程和辅助方程的预测估计，结果如表1所示。列(1)同时控制了年份固定效应、县域固定效应及县域经济特征变量，结合农业发展的回归系数为-0.058，在1%的水平上显著。这表明特色农业发展显著缩小了县域城乡收入差距，假设1通过验证。该发现证明了特色农业发展不仅是县域城乡收入差距缩小的新动能，还为各地企业实现城乡融合和共同富裕创造了更公平的发展机会。考虑到政策实施存在时滞性，本文将破解释变量进行进一步处理。列(2)结果显示，特色农业发展对县域城乡收入差距的缩小作用具有所减弱，但系数仍显著。为解决潜在的内生性问题，在列(3)中将模型调整为工具变量形式，采用推土土地覆盖程度与地区平均坡度的交互项作为工具变量进行回归。实证结果进一步验证了特色农业发展对县域城乡收入差距缩小的促进作用，假设1再次得到验证。原因主要在于，特色农业发展通过差异化种植和高附加值农产品生产，直接提高了农民收益经营收入，同时农业产业链延伸带动农产品加工、物流、乡村旅游等关联产业发展，可以创造更多非农就业机会，从而系统优化农村居民收入结构，缩小了城乡相对收入差距。
注：“***”为样本量在10%、5%、1%的水平上显著。(1)为分值，下同。 3.2 稳健性检验3.2.1 排除其他行为政策干扰本文旨在评估传统区认定政策实施情况对县域城乡收入差距的政策效果。考虑到前期实施的“高标准农田建设”“农村集体产权制度改革”等试点政策同样会对县域城乡收入差距产生重要影响，这可能导致对目标政策效应的估计偏差。为确保研究结论的可靠性，在模型中引入了上述两个政策的虚拟变量作为控制变量。表2列(1)的回归结果显示，在控制上选择行政策的影响后，特色农业发展的回归系数仍显著为负，充分证明了基准回归结果具有稳健性。 3.2.2 更换被解释变量前文采用比值法，通过城乡收入比例衡量县域城乡收入差距。考虑到条件指数也是测算城乡收入差距的重要方法，本文在稳健性检验中将县域城乡收入差距的合理变量更换为条件指数并重新回归。表2列(2)结果显示，核心解释变量的回归系数仍显著为负，表明基准回归结果较为稳健。 3.2.3 重设回归模型针对传统区认定政策变量的二元特征及其与协变量间的非线性关系，本文对计量模型进行了优化调整。具体而言，将原双重机器学习模型扩展为具有交互效应的非线性模型。更换主回归模型后的结果如表2列(3)所示。可以看出，模型改进后，核心解释变量的回归系数仍显著为负，这一结果不仅证实了政策效果的稳健性，还体现出本文模型设定也具有稳定性。 3.2.4 更改双重机器学习算法为确保研究结论不受模型设定影响，本文通过改变样本分割比例(调整为1:2和1:6)进行稳健性检验，结果见表2列(4)和列(5)。观察发现，不同参数设定和算法选择下，特色农业发展的回归系数均显著为负，与基准回归结果保持一致，证实研究结论可靠。 3.3 机制检验结果前文理论分析指出，特色农业发展可能通过提升农村创业活跃度来缩小县域城乡收入差距。为验证这一假设，从农村创业活跃度的角度进行机制检验。基于前文构建的机制检验模型，以农村创业活跃度为被解释变量进行机制学习估计，结果见下页表3。结果显示，特色农业发展的回归系数显著为正，意味着特色农业发展能够显著提高农村创业活跃度。特色农产品产业链的延伸催生了农产品加工、物流运输、电商销售等配套服务业，为农村创业提供了多元化的商业机会。并且，政府针对特色农产品扶持政策(如品牌建设补贴、技术培训等)降低了创业门槛，特色农产品产业的区域品牌效应有助于吸引外部投资和人才返乡创业，提升农村创业活跃度。而农村创业活跃度的提升不仅可以直接改变农户收入结构，提升其经营性与工资性收入，还能够推动农村人力资本提升，实现长效增收，进而缩小县域城乡居民收入差距。综上，农村创业活跃度在特色农业发展与县域城乡收入差距之间发挥中介作用，假设2得到验证。
3.4 异质性检验结果3.4.1 资源禀赋异质性从内部资源禀赋的视角来看，特优区认定政策实施的一个重要前提条件便是当地拥有特色农产品资源，其实际推行情况与区域农业资源条件存在显著关联。通常而言，地区农业资源越优越，越容易集聚各类资源要素，这不仅能够帮助当地认定为特优区，还能促进特优区认定政策全面实施，不断缩小县域城乡收入差距。就外部资源禀赋而言，由于特色农产品主要面向城市消费群体，以交通设施为代表的外部资源禀赋成为影响其发展的重要因素。基于此，本文从内外资源禀赋两个维度，分析特色农业发展对县域城乡收入差距的差异化影响。在内部资源禀赋（Ire）的测度上，考虑到农业生产条件是发展特色农业的基础，采用设施农业用地规模作为衡量指标，以全面评估地区内部资源禀赋情况。在外部资源禀赋（Ere）的测度上，以各县域同最近城市间的交通距离测算县域交通基础水平，并以此作为外部资源禀赋的代理指标。内外部资源禀赋的异质性检验结果如表4列（1）、列（2）所示。观察可知，农业资源禀赋水平越高，特色农业发展对县域城乡收入差距缩小的推动作用越显著。这印证了内部资源禀赋的关键作用——农业资源越丰富，特色农业发展的城乡收入差距缩小作用越突出。此外，县域同最近城市间的距离越短，交通可达性越高，特色农业发展对县域城乡收入差距缩小的促进作用越强，表明良好的外部资源条件同样对特色农业发展的城乡收入差距缩小效应具有重要影响。 3.4.2 人口年龄结构异质性地区人口年龄结构是影响就业市场与经济发展的重要因素。尽管特优区认定政策实施有助于促进农村劳动力向非农产业转移，缩小县域城乡收入差距，但若县域存在老龄化程度偏高、抚养负担较重等情况，则可能削弱这一正向作用。为此，本文从人口年龄结构角度出发，分析特色农业发展对县域城乡收入差距缩小的差异化影响。鉴于劳动年龄人口比例、总抚养比等指标属于不随时间变化的截面数据，单独控制这些变量会被年份固定效应所吸收，故回归模型未纳入这些指标的独立控制项，而是引入交互项。借鉴魏滨辉和罗明忠（2024）[17]的做法，以15~64岁人口数量占比表征劳动年龄人口比例（Wap），以14 岁及以下和65岁及以上人口之和与劳动年龄人口的比值表征人口总抚养比（Pdr）。回归结果见表4 列（3）、列（4）。不难发现，特色农业发展与劳动年龄人口比例的交互项系数显著为负，表明该政策对县域城乡收入差距的缩小效果随劳动年龄人口比例增加而增强；特色农业发展与人 口总抚养比的交互项系数显著为正，说明政策效果随抚养负担加重而减弱。这一现象可从两个方面进行解释：一方面，较高比例的劳动年龄人口意味着农村地区具有更丰富的劳动力储备，交通条件改善能够促进更多劳动力向非农产业转移，从而提升整体收入水平，缩小县域城乡收入差距；另一方面，较大的抚养负担会增加劳动力的家庭照料责任和经济压力，降低劳动力转移意愿，制约家庭消费能力，最终削弱特色农业发展对县域城乡收入差距的缩小作用。 3.4.3 粮食生产区域异质性从粮食生产格局来看，我国13 个粮食主产区的总产量占全国的比重超过78%。这些地区具备良好的特色农业发展条件，更有利于形成资源集聚优势。那么，特色农业发展对不同类型粮食产区的城乡收入差距是否会产生差异化影响？为探究这一问题，将样本划分为粮食主产区（赋值为1）和非粮食主产区（赋值为0）两类，并在基准回归模型中引入政策变量与粮食产区类型的交互项（Ca × Fpr ），以检验粮食生产区域的异质性。表4 列（5）结果显示，交互项系数显著为负，表明特色农业发展对粮食主产区的县域城乡收入差距缩小作用更为突出。原因在于：粮食主产区凭借其规模化生产优势和良好的基础设施条件，能够更有效地发挥特色农业发展的资源集聚效应，为县域农村经济发展提供更强的动力，从而促进县域城乡收入差距逐渐缩小。 4 结论与启示本文基于农村创业活跃度视角，选取2011—2023年1084个县域面板数据为研究样本，以特色农产品优势区认定政策为准自然实验，使用双重机器学习模型考察特色农业发展对县域城乡收入差距的影响作用与内在机制。研究结果表明：特色农业发展缩小了县域城乡收入差距，且这一结论在经过多种稳健性检验后仍然成立；农村创业活跃度在特色农业发展与县域城乡收入差距之间发挥中介作用，特色农业发展通过提高农村创业活跃度缩小县域城乡收入差距；特色农业发展对县域城乡收入差距的促进作用高度依赖于内部农业资源与外部交通基础水平；特色农业发展的县域城乡收入差距缩小效应随县域劳动年龄人口占比增加而增强，但较高的人口抚养比会削弱这一影响效应；相比非粮食主产区，特色农业发展对粮食主产区县域城乡收入差距的缩小作用更明显。 根据上述结论，得到如下启示： 一方面，统筹推进品牌农业发展，强化特色农业市场优势，推动特色农业发展过程中缩小县域城乡收入差距。农产品品牌是提升产品附加值的重要载体，应着力构建差异化品牌农业体系，深化转化区认定政策实施。具体而言，要推进地理标志产品的保护与品质升级，通过申报中国地理标志农产品，培育具有地域特色和市场号召力的农业精品，并积极参与全国农业品牌精品培育工程，打造代表国家水准的农业品牌集群。同时，借助全国“土特产”推介平台，深度开发乡村特色资源，实现特色产业的价值转化。在品牌建设过程中，可通过文化元素赋能提升品牌溢价，结合农文旅融合、非遗技艺展示等方式，挖掘品牌文化内涵，打造具有地域特色、文化传承与市场竞争力的农产品品牌，推动农业从单纯的产品销售向价值输出转型，实现“无牌”到“有牌”，从“弱牌”到“强牌”的跨越。 另一方面，加强特色农业发展对农村创业活跃度的赋能，并充分发挥农村创业活跃度在缩小县域城乡收入差距过程中的重要作用。各地应立足地域资源禀赋，重点培育地理标志农产品，非遗工艺等特色产业，打造“一村一品”示范村镇，同时完善创业服务生态，建设现代农业产业园和孵化基地，搭建产销对接平台，提供金融支持。在此基础上，强化人才支撑，实施“新农人”培育计划，开展电商运营等技能培训，创新“农业+文旅+电商”融合发展模式，形成“特色产业引领—创业服务支撑—人才技术赋能—多业态融合—政策保障护航”的良性循环机制，全面提升农村创业活力。此外，也要注重优化农村地区人才培育体系和完善创业生态环境。通过推进城乡融合发展，打通人才流动渠道，吸引高校毕业生、科研人员、退伍军人等群体投身乡村创业，为农村发展提供人才支撑。 参考文献： [1]谢家炜,田云刚,宋美慧.特色农业发展、农村创业活跃度与县域城乡收入差距[J/OL].统计与决策,2025,(21):48-53[2025-11-17]. 特别提醒：物联网专业交流群欢迎物联网行业相关的人群加入，同时群内欢迎各路社牛、大咖、前辈加入，群内除了不能发敏感内容、色情内容，以及不太建议多次发送推广内容，其他内容皆可畅聊~——交流QQ群724511126，进群的朋友请备注：姓名-单位-研究方向（无备注请恕不通过），由编辑审核后邀请入群！
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发表于 2025-11-17 15:02:42