高标准农田建设政策何以影响粮食安全与农民增收一致性

How does high-standard farmland construction policy affect the consistency between food security and farmers’ income increase? An empirical analysis based on RDD and DID

摘要

为厘清高标准农田建设政策如何影响粮食安全与农民增收一致性，综合运用断点回归模型和双重差分模型，全面考察了高标准农田建设政策对粮食安全与农民增收一致性的影响及作用机制。结果表明：1）高标准农田建设政策显著提高了粮食安全与农民增收一致性水平；2）高标准农田建设政策实施效果存在阶段与区域差异，其在全面深化阶段、低起伏度地区、粮食主产区的效果相对较明显；3）推动农村产业融合、发展农业社会化服务、促进农村劳动力转移是高标准农田建设政策提高粮食安全与农民增收一致性水平的3条重要机制；4）高标准农田建设政策的粮食安全与农民增收一致性效应具有长期持续性。据此，建议强化高标准农田建设政策的全周期管理，推动分区分类精准施策，并持续优化政策传导路径，以充分释放政策效能。

Abstract

To clarify how the high-standard farmland construction policy affects the consistency between food security and farmers’ income increase， this study comprehensively employs the Regression Discontinuity Design （RDD） and Difference-in-Differences （DID） models to examine the impact and mechanisms of the policy on the consistency between food security and farmers’ income increase. The results show that： 1） The high-standard farmland construction policy significantly improves the consistency between food security and farmers’ income increase. 2） The implementation effects of the policy vary across stages and regions， with relatively more pronounced effects during the comprehensive deepening stage， in low-relief areas， and in major grain-producing regions. 3） Promoting rural industrial integration， developing agricultural socialized services， and facilitating rural labor transfer are three key mechanisms through which the policy enhances the consistency between food security and farmers’ income increase. 4） The consistency effect of the policy on food security and farmers’ income increase exhibits long-term sustainability. Based on these findings， it is recommended to strengthen the full-cycle management of the high-standard farmland construction policy， promote targeted measures tailored to different regions and categories， and continuously optimize policy transmission pathways to fully unleash the policy’s effectiveness.

关键词

高标准农田建设政策 / 粮食安全 / 农民增收 / 断点回归 / 双重差分

Key words

high-standard farmland construction policy / food security / farmers’ income increase / regression discontinuity design / difference-in-differences

粮食安全是关乎国计民生与社会稳定的重大战略问题。2025年中央一号文件要求“持续增强粮食等重要农产品供给保障能力”，党的二十届四中全会再次强调“提升农业综合生产能力和质量效益”。近年来，我国粮食综合生产能力稳步提升，已实现“谷物基本自给、口粮绝对安全”的目标。然而，在粮食连年丰收的背后，结构性矛盾日益凸显，特别是“增产不增收”和“粮食生产与农民收入不协调”等问题，已成为制约农业可持续发展的关键瓶颈。2005—2023年，全国农村居民人均可支配经营净收入从1 931元增长至7 431元，年均增速7.77%，显著低于同期财产净收入（11.76%）和工资性收入（12.24%）的增速1

1 数据来源：国家统计局，https：//www.stats.gov.cn/。

。上述变化表明，农业生产已非农民增收的主要动力，这将直接挫伤农民种粮积极性，对我国粮食安全的长期稳定性构成潜在威胁。在此背景下，如何有效提高粮食安全保障与农民持续增收2

2 本研究所探讨的“增收”，主要指增加农民的经营净收入，而非总收入。长期以来，通过促进农业生产增加农民经营净收入，从而解决农民收入增长问题，始终是农业政策追求的核心目标之一。

的一致性水平，已成为当前及未来一段时期我国农业农村发展亟待解决的重要议题。为此，我国出台了一系列政策举措。其中，高标准农田建设政策为应对上述挑战提供了方向。政策通过田块归并、土壤改良、设施配套等工程，显著改善农业生产条件，提升土地产出率与资源利用率，夯实了粮食稳产增产根基。同时，政策有助于推动适度规模经营，降低生产成本，增强农业抗风险能力，并依托智慧农业技术赋能产业链延伸，为拓宽农民增收渠道创造了有利条件。因此，系统评估高标准农田建设政策对粮食安全和农民增收一致性的影响并揭示其内在机制，既可丰富农业政策评估理论体系，又能为国家统筹粮食安全战略与乡村振兴目标提供科学决策依据，兼具理论价值与实践意义。

当前，学界围绕粮食安全与农民增收一致性的影响因素已展开一系列研究，但大多聚焦农业社会化服务^［1］、农业技术进步^［2］以及农业保险^［3］等领域，尚未系统探讨高标准农田建设政策在其中的作用。与此同时，尽管有关高标准农田建设政策的研究成果较为丰富，但由于2017年后官方未再公布高标准农田建设核心数据，故多数文献基于截至2017年的省级面板数据，将2011年启动的高标准农田建设视为准自然实验，借助连续双重差分模型评估该政策对农业环境^［4-5］、耕地利用^［6-7］、粮食生产、农民收入等方面的影响。粮食生产及农民收入方面的文献与本研究联系最为密切，然而目前尚未有研究将两者与高标准农田建设政策纳入同一分析框架。就粮食生产而言，有研究指出该政策能提高粮食总产量^［8］与单产水平^［9］，还有学者进一步强调其增强了粮食生产韧性^［10］。就农民收入而言，部分文献从理论层面系统阐释了政策助力农民持续增收的内在逻辑^［11］，另有研究则从宏观^［12］和微观^［13］层面证实其存在增收效果。

总体来看，现有研究在粮食安全与农民增收一致性、高标准农田建设政策评估等方面已取得积极进展，为本研究提供了重要的理论和方法基础。然而，已有研究仍存在以下可拓展之处：首先，鲜有研究从粮食安全和农民增收一致性视角出发评估高标准农田建设政策的实施效果，其内在影响机制还有待解构。其次，在政策表征方面，由于2017年后官方未再公布高标准农田建设核心数据，现有研究在政策变量构建上受到明显制约，一定程度上削弱了研究时效性。鉴于此，本研究基于2005—2023年全国31个省份的面板数据（统计数据未含港澳台地区，下同），运用断点回归模型和双重差分模型系统评估高标准农田建设政策对粮食安全和农民增收一致性的影响，并深入剖析其作用机制，以期为实现粮食安全和农民增收双目标带来启发。

1　理论分析

当前，我国粮食安全保障与农民增收之间存在现实矛盾，突出表现为“增产不增收” “增收不种粮”。究其原因，主要有以下三方面：第一，自然灾害频发加剧了农业生产系统性风险，再加上国际贸易摩擦和粮食价格市场化改革的深入，导致国内粮价波动剧烈，农民增产不增收。第二，种子、化肥、农药等主要农业生产资料成本持续攀升，而粮食销售价格却呈下行趋势，双重压力不断挤压农民的种粮收益空间。第三，相较于经济作物，粮食作物经济效益相对较低。农民为提高农业收入，可能倾向于调整种植结构，即增加经济作物种植比例，相应减少粮食种植面积。由此可见，降低粮食生产成本、增强综合效益是统筹实现粮食安全保障和农民增收的关键，而高标准农田建设政策在其中发挥着重要作用。

1.1　高标准农田建设政策对粮食安全与农民增收一致性的直接影响

高标准农田建设政策通过农田工程、科技推广、水利设施建设增强粮食生产综合效益并降低成本，直接提高粮食安全和农民增收一致性水平。首先，在农田工程方面，政策重点采取“小田并大田” “化零为整”等方式平整土地。一方面，土地平整减少了田埂占地面积，直接扩大粮食有效种植面积，并摊薄单位面积固定成本投入。另一方面，土地平整推动了地块规模化及集中连片经营，既为机械化作业和先进农业技术推广创造了条件，有助于提高单位面积和单位劳动投入收益，又降低了农业生产资料在不同地块间的转换成本^［14］。其次，该政策涉及推广优良品种和先进适用技术等及多项科技举措。一方面，政策推广的优良品种往往具备高生产潜力，抵御自然灾害能力也更强，能降低农业生产风险成本，稳定农民预期收益。另一方面，先进农业技术不仅能提升农业全要素生产率，产生显著的粮食增产效应，还可以减少农药化肥使用量，在保障粮食质量安全的同时，增强粮食产品市场竞争力与溢价能力。此外，使用先进农业技术还能控制生产损耗，进一步节约农民生产成本。最后，在水利设施建设方面，政策统筹推进灌溉和排水工程建设。灌溉与排水工程分别增强了农田抗旱、抗涝能力^［15］，两者协同强化农田系统韧性，助力粮食高产稳产。同时，灌溉与排水设施建设能降低自然灾害对种粮收入的冲击，并减少农民在水资源管理上的时间和劳动投入，节约粮食生产成本。

基于上述分析，本研究提出假说1：

H₁：高标准农田建设政策能提高粮食安全与农民增收一致性水平。

1.2　高标准农田建设政策对粮食安全与农民增收一致性的间接影响

1）高标准农田建设政策、农村产业融合与粮食安全、农民增收一致性。农业农村部明确要求，应“以高标准农田建设为平台，统筹推进智慧农业、农业全产业链、美丽乡村建设等项目，发挥项目、资金、政策等要素的聚合效应，促进农村第一、二、三产业融合发展”3

3 资料来源：中国农垦网，http：//www.farmchina.org.cn。

。现有文献也证实，高标准农田建设政策对农村产业融合发展存在显著促进作用^［16］。具体而言，该政策主要从以下两条路径赋能农村产业融合发展。一是激发耕地多产业融合潜力。通过农田防护与生态环境保护工程，政策改善了耕地生态条件，这有助于发挥耕地生态服务功能。经过生态化改造后的农田不但具备生产功能，而且可以提供观光、教育等服务，为休闲农业、生态旅游等新业态发展提供载体，实现农业与旅游、教育等产业横向融合。二是延伸农业产业链。政策实施的田块整治工程、农田输配电工程和农田地力提升工程改善了耕地立地、利用及土壤条件，切实提升了耕地质量^［17］。高质量耕地有利于推动优势农产品转化增值，吸引农业企业投资建设原料基地与加工设施，从而形成集生产、加工、销售于一体的产业化联合体，纵向拓展农产品产业链。此外，政策带动的农产品加工业发展，将同步拉动对物流、金融等生产性服务需求，激活农村服务市场。

当然，农村产业融合涵盖的农业产业链延伸、农业多功能拓展、农业服务业融合、农业新业态培育、农业技术渗透及利益联结机制完善也是提高粮食安全与农民增收一致性的重要动力。其中，产业链延伸通过将粮食生产与加工、销售等环节有机结合，能够提升粮食附加值；多功能拓展可以推动农业与旅游、文化等产业融合，使农民从传统粮食种植中获得更高收入；服务业融合通过整合农业科技服务、农机作业、农资供应和农产品流通等环节，为粮食生产提供全方位支持，有利于实现粮食生产降本增效；农业新业态培育和农业技术渗透则促进了农业与科技深度融合，提高了粮食生产效率和粮食质量^［18］；健全的利益联结机制能够加强农民与各类市场主体之间的协作，提升农民在粮食销售中的议价地位。

基于上述分析，本研究提出假说2：

H₂：高标准农田建设政策通过促进农村产业融合提高粮食安全与农民增收一致性水平。

2）高标准农田建设政策、农业社会化服务与粮食安全、农民增收一致性。农业社会化服务的出现本质上是农业生产内部分工不断深化的结果。分工程度主要取决于专业化生产环节成熟水平和市场覆盖范围，而这两者又依赖交通运输条件^［19］。因此，土地细碎化程度高、农机道路设施不完善等因素会直接制约农业社会化服务发展。高标准农田建设政策的实施有效缓解了上述制约。具体说来，其一，政策通过田间道路建设和“改地适机”等工程举措，显著提升田间机械通达度，从而满足了农业机械田间作业和农产品运输对道路交通的要求，为农民采纳农业社会化服务创造条件。其二，政策实施的田块整治工程通过土地流转、置换、合并，改善了耕地细碎化问题，推动土地集中连片、集约化。这能降低服务外包成本，提高农民选择农业社会化服务的概率^［20］。同时，因政策提高了农地交易价值，新型农业经营主体参与土地流转的积极性被激发，适度规模经营进程加快，为农业社会化服务发展拓展市场空间。其三，农田配套基础设施薄弱长期以来也是阻碍农业社会化服务发展的因素。以水利设施为例，我国农田水利建设相对滞后，部分老旧设施无法支撑规模化生产需求。政策系统推进的灌溉工程和排水工程，逐步构建起适应现代化农业生产的设施体系，为农业社会化服务深入田间地头提供了前提。

已有研究发现，农业社会化服务在保障粮食安全和促进农民增收方面具有一致性效应^［1］。一方面，随着社会化服务市场的兴起，生产要素得以在各类经营主体间高效整合。特别是劳动力要素通过服务外包实现替代，与土地要素形成更优配置，实现机械化规模作业和精细化田间管理，增强了粮食生产能力^［21］。另一方面，与单个农户相比，社会化服务组织在资源配置上更具成本优势，能够降低农资采购及耕种、植保、灌溉、收割等环节的信息与决策成本。

基于上述分析，本研究提出假说3：

H₃：高标准农田建设政策通过促进农业社会化服务发展提高粮食安全与农民增收一致性水平。

3）高标准农田建设政策、农村劳动力转移与粮食安全、农民增收一致性4

4 需要说明的是，尽管高标准农田建设政策也可能产生劳动力回流效应，但从机会成本角度看，我国非农部门的工资水平与发展机会普遍高于农业部门，农村劳动力转移的主要动因正是追求更高的收入与更稳定的就业。该政策虽能提高务农收益，但其增幅通常难以与非农就业的收入增长潜力相比。因此，理性农户在权衡后仍会更倾向将劳动力配置于非农领域，政策带来的农业收益提升更多体现为对留守农业者的收入保障，而非对已转移劳动力的强势吸引。

。高标准农田建设政策通过土地流转效应与农业机械化效应推动农村劳动力转移。一方面，早期我国农地制度安排内生的高交易成本限制了农地流转市场发育^［22］，后随着农地确权制度实施，农业经营条件逐渐成为影响农地流转的关键因素。高标准农田建设政策作为改善农业经营条件的重要举措，理论上能为农地流转创造条件，减小农村劳动力向非农部门转移阻碍。首先，该政策提升了耕地质量。高质量耕地既能降低农地流转交易费用，增强租地经营者土地转入意愿^{［17，23］}，又能抬高流转价格，激发承包户土地转出热情。其次，该政策降低了农业经营风险。在“大国小农”的基本农情下，农业受灾频率高，多数农户风险规避意识较强。高标准农田凭借其强抗灾能力，能够减轻自然灾害对农业生产的冲击，提高经营主体转入土地积极性。另一方面，高标准农田建设政策推动了农业机械化发展，从而减少农业生产对劳动力需求，实现农村剩余劳动力向非农部门转移。其一，农业农村部在2021年印发的《全国高标准农田建设规划（2021—2030年）》中要求“加强农田建设与农机农艺技术的集成与应用”。其二，耕地细碎化严重阻碍着我国农业机械技术发展，农田基础设施建设工程通过改变细碎分散的农业生产方式，为农业机械技术运用提供支撑^［9］。

农村剩余劳动力转移将促使资本、技术等生产要素向农业领域集聚，形成农业规模经营^［24］。依据规模效应理论，规模经营可以提高粮食产量与种粮收益一致性。具体逻辑如下：一是规模经营提升了粮食生产专业化和规模化水平。在劳动力、机械、资金等生产要素合理分工与高效共享基础上，规模经营为先进农业技术的推广应用提供了现实可能，进而提高粮食生产率。二是规模经营能够促进粮食生产集约化发展。在传统小农经济模式下，各类生产要素配置效率往往不高。规模经营可以优化生产要素组合，节约粮食生产成本。三是规模经营有助于增强农业生产主体市场议价能力和风险抵御能力。随着经营规模的扩大，经营主体在农资采购中具备更强的议价优势，能更高效地对接粮食收储和加工企业，降低单位交易成本。同时，规模经营主体更易获得信贷、保险等金融支持，并借助多元化种植结构或产业链延伸平抑市场波动风险。

基于上述分析，本研究提出假说4：

H₄：高标准农田建设政策通过促进农村劳动力转移提高粮食安全与农民增收一致性水平。

2　研究设计

2.1　模型设定

由于高标准农田建设政策面向全国，故同期不存在不受该政策影响的地区，也就无法采用二值型双重差分模型展开因果识别，而使用其他传统计量模型又无法避免严重的内生性问题。因此，本研究运用断点回归（RDD）方法，将高标准农田建设政策实施前后视为一个局部准自然实验，分析该政策对粮食安全和农民增收一致性的影响。断点回归是目前公认最接近完全随机实验的政策效应评估方法，可以有效缓解核心解释变量内生导致的计量结果偏误问题，故其估计结果能更加真实反映高标准农田建设政策和粮食安全、农民增收一致性的因果关系。考虑到各地区在断点处是否受高标准农田建设政策影响的概率是确定的，因而本研究利用精确断点回归展开分析，模型设定具体如下：

\begin{array}{c}\mathrm{F}\mathrm{S}{\mathrm{N}}_{it}=\alpha +\beta D_{it}+\delta f\left(D_{it},Z\right)+\\ \gamma X_{it}+{\mu }_i+{\lambda }_t+{\epsilon }_{it}\end{array}（1）

式中：i和t分别为省份和年份；\mathrm{F}\mathrm{S}\mathrm{N}为被解释变量粮食安全和农民增收一致性水平；Z为驱动变量，即离高标准农田建设政策实施的前后年份；D为处理变量，当t大于或等于2011年时该值取1，否则取0；f\left(D_{it},Z\right)为处理变量和驱动变量的非参数或者多项式函数形式5

5 本研究主要使用非参数估计，参数估计结果作为稳健性检验。

；X为各类控制变量6

6 理论上，断点回归无需加入控制变量，但时间断点回归分组情况受时间影响较大，因此需放入控制变量以提高估计结果的准确性。此外，考虑到三角核更适合断点处的核密度估计，因此本研究主要运用三角核进行估计，最优带宽通过mserd估计方法得出。

；{\mu }_i、{\lambda }_t和{\epsilon }_{it}分别为省份固定效应、年份固定效应及随机扰动项；\beta为本研究重点关注参数，若其正向显著，表明高标准农田建设政策能显著提升粮食安全和农民增收一致性水平，反之亦然。

2.2　变量选择

1）被解释变量。本研究被解释变量为粮食安全与农民增收一致性水平（FSN），其核心内涵是同步实现粮食安全和农民增收两大目标。具体表现为粮食安全保障能力和农民收入水平同步提升，确保农民在从事粮食生产过程中“有效益、有奔头”，以实现国家长远战略利益与农民个体经济利益相一致。本研究以广义粮食安全观为理论基础，结合大食物观对粮食安全内涵的拓展，同时参考崔明明等^［25］、杨川等^［26］的研究，从粮食数量、质量、生态、资源、流通安全等5个维度选取16个指标构建粮食安全评价体系（表1）；农村居民人均可支配收入主要由经营净收入、工资性收入、财产净收入与转移净收入4部分组成。其中，经营净收入通常来源于农业经营活动，也是本研究所主要关注的，而其余3项均属于非农业收入。本研究借鉴马晓河等^［27］的研究思路，从绝对收入和相对收入2个维度构建农民收入评价体系（表1）。在此基础上，本研究采用熵权法7

7 囿于篇幅，熵权法计算过程留存备索。

测算各地区粮食安全水平及农民收入水平。接着，参考王淑佳等^［28］的研究，运用修正后的耦合协调度模型计算粮食安全和农民增收一致性水平8

8 从本质上看，耦合协调反映的是系统之间或系统内部各要素之间相互促进、协同发展的良性互动关系，本研究代表的是粮食安全与农民增收的同步实现。囿于篇幅，具体计算公式留存备索。

。

2）处理变量和驱动变量。本研究处理变量为是否受高标准农田建设政策影响（D），2011年及之后该值取1，之前取0；驱动变量为距离高标准农田建设政策实施前后长度（Z），计算样本年份与2011年间的差值，0处为断点。

3）控制变量。参考现有相关研究^{［2，29-30］}，本研究主要选取了以下控制变量：城镇化进程，用城镇人口占常住总人口的比重表征；对外贸易水平：以地区进出口总额除地区生产总值计算；人力资本水平，以每万人中高等学校在校学生数衡量；农业机械化水平，用农业机械总动力表示；农村用电强度，用农村用电总量反映。

4）机制变量。结合前述理论分析，本研究选取农村产业融合、农业社会化服务、农村劳动力转移作为机制变量。其中，从农业产业链延伸、农业多功能性拓展及农业服务业融合发展3方面共选取8个指标用熵权法计算农村产业融合水平9

9 囿于篇幅，农村产业融合评价指标体系留存备索。

；以单位农作物播种面积农林牧渔服务业产值衡量农业社会化服务发展水平；用第一产业从业人员数占就业总人数的比重反向表征农村劳动力转移水平。同时，为消除数据异方差对回归结果的影响，本研究对农业机械化水平、农村用电强度2个变量进行了取对数处理。

2.3　数据来源及描述性统计

本研究利用2005—2023年全国31个省份（未含港澳台地区）面板数据实证分析高标准农田建设政策对粮食安全和农民增收一致性的影响。相关数据主要来自历年《中国统计年鉴》^［31］ 《中国农村统计年鉴》^［32］ 《中国农业年鉴》^［33］及各省统计年鉴、政府网站等。此外，为确保数据完整性，本研究利用线性插值法补齐了少量缺失数据。各变量描述性统计结果如表2。

3　结果与分析

3.1　断点效应的图形证据

在使用断点回归方法展开实证分析前，需要先确定粮食安全和农民增收一致性水平在断点处是否存在断点效应。为此，本研究绘制了两者一致性水平均值的线性及二阶多项式拟合曲线。结果显示10

10 囿于篇幅，相关结果留存备索。

，两者一致性水平在断点处均存在跳跃式上升，初步说明高标准农田建设政策在一定程度上提高了粮食安全和农民增收一致性水平，接下来本研究将使用断点回归方法对此进行深入探讨。

3.2　基准回归结果11

11 在粮食安全和农民收入水平均较低时，两者间的一致性水平也可能较高。为避免高标准农田建设政策仅将两者锁定在低水平稳定状态，本研究以粮食安全水平、农民收入水平及二者耦合协调度的中位数为分界点，将全样本划分为高水平协调组与低水平协调组，并进行分组回归。结果表明，高标准农田建设政策仅在高水平协调组中产生了效果。囿于篇幅，相关结果留存备索。

基准回归结果如表3所示，由模型（1）~（2）可知，在基于三角核设定的情况下，不论是否放入控制变量，高标准农田建设政策对粮食安全和农民收入一致性水平的提高作用均至少在5%水平上显著。以模型（1）为例分析，处理变量估计系数为0.009，且在1%水平上显著，说明高标准农田建设政策使地区粮食安全和农民收入一致性水平提高了0.009，相当于样本均值的3.879%。另外，为保证回归结果的准确性，本研究将核函数分别设定为均匀核、伊潘涅切科夫核，处理变量估计系数依然正向显著，高标准农田建设政策确实提高了粮食安全和农民增收一致性水平，假说H₁成立。

3.3　稳健性检验12

12 囿于篇幅，稳健性检验结果留存备索。

1）断点回归有效性检验。连续性假设和局部随机化假设是断点回归估计结果有效的重要前提。其中，连续性假设要求所有控制变量在断点处是连续平滑变化的。故本研究将式（1）中的被解释变量依次换成5个控制变量重新进行回归，结果显示，处理变量估计系数均不显著，意味着所有控制变量在断点左右两侧均不存在明显变化，连续性假设成立；局部随机化假设要求各地区不能精准控制或操纵高标准农田建设政策实施时间。从理论上来讲13

13 相关研究多采用McCrary密度检验等方法判断局部随机化假设是否成立，但该法并不适用于时点断点回归。

，高标准农田建设属于国家战略层面的农业基础设施工程，其实施时间由中央政府统一规划、分阶段下达任务，地方政府无法精准控制。虽然各地区的行为可能影响政策实施时间，但只要个体无法精准操纵时间，局部随机化假设便成立，基准回归结果具有一定稳健性。

2）安慰剂检验。为排除其他不可观测因素对基准回归结果的影响，本研究通过虚构断点进行安慰剂检验。具体而言，本研究将断点依次设定为2015、2016、2017和2018年重新进行回归。结果表明，在将断点推后，处理变量估计系数均不显著，说明高标准农田建设政策对粮食安全和农民增收一致性的促进作用并非由偶然因素导致，基准回归结论较为可信。

3）参数估计。与非参数估计相比，参数估计依赖函数具体形式，可能存在模型误设问题，但出于分析全面性，本研究还是运用参数估计进行交叉检验。鉴于参数回归中引入三阶及以上多项式可能导致回归结果不稳定，故本研究主要加入驱动变量的一次项和二次项进行估计。结果发现，在不同多项式下，不管是否加入控制变量，处理变量估计系数都正向显著，高标准农田建设政策对粮食安全和农民增收一致性的促进作用可信度较高。

4　进一步讨论

4.1　异质性分析

1）政策实施阶段异质性。高标准农田建设政策自全国推行以来，经历了不同阶段。由于各阶段的政策执行力度存在差异，政策效应也可能不同。为此，本研究将政策实施后期进一步划分为规范实施、全面深化2个阶段进行回归14

14 本研究在保持政策实施前期（2005—2011年）不变的基础上，将政策实施后期（2012—2023年）进一步划分为2012—2018年（规范实施阶段）与2019—2023年（全面深化阶段）。

。结果如表4所示，高标准农田建设政策在全面深化阶段的一致性效应相对较明显。可能的一种解释是，在规范实施阶段，政策以统一工程建设标准与扩张规模为重点，制度安排呈科层化执行特点。而进入全面深化阶段后，政策实现了从单一工程治理向多元协同治理的转变。通过各类顶层设计，高标准农田建设与数字农业等领域实现深度融合，不仅提升了耕地质量，还激活了土地、资本、技术等要素之间的联动效应，从而产生相对较明显的一致性效应。

2）地形地貌异质性。我国幅员辽阔，地形地貌复杂多样，这可能造成工程建设成本、技术适用性及耕地提质改造潜力差异，进而影响政策效果。本研究将各省划分为高起伏度地区和低起伏度地区进行分组回归15

15 本研究将地形起伏度>1的地区划分为高起伏度地区，其余为低起伏度地区。

。结果如表4，高标准农田建设政策显著提高了低起伏度地区的粮食安全与农民增收一致性水平，但在高起伏度地区的政策效应并不显著。可能因为，在低起伏度地区，政策资金能高效转化为连片田块的设施改善、地力提升与机械化作业，直接推动规模化增产与节本增效，实现粮食安全与农民增收协同发展目标。相比之下，在高起伏度地区，复杂地形大幅提高了工程建设成本，农业技术适用性也较差，使得同等投入难以形成规模效益。

3）粮食生产功能区异质性。不同粮食生产功能区的农业资源禀赋、经济发展水平与粮食生产责任均不同，这也可能造成政策效应差异。本研究将各地区分为粮食主产区和非粮食主产区进行分组回归16

16 粮食主产区包括黑龙江、吉林、辽宁、内蒙古、河北、河南、山东、江苏、安徽、江西、湖北、湖南和四川等13个省份，其余均属于非粮食主产区。

。结果如表4所示，高标准农田建设政策显著提高了主产区粮食安全和农民增收一致性水平，在非主产区的实施效果却并不显著。究其原因，鉴于主产区在保障国家粮食安全中的关键地位，国家在政策设计与资源配置上通常会予以重点倾斜。而高标准农田建设政策目标与主产区核心任务高度契合，因此在实施过程中能够获得充分的政策支持与资源保障，取得的成效也就更明显。

4.2　影响机制检验

本研究设定以下模型以检验理论机制真实性：

\begin{array}{l}{M}_{it}=\alpha +\beta D_{it}+\delta f\left(D_{it},Z\right)+\\ \gamma X_{it}+{\mu }_i+{\lambda }_t+{\epsilon }_{it}\end{array}（2）

式中：M为理论分析中的3个机制变量：农村产业融合、农业社会化服务、农村劳动力转移，其余符号含义与式（1）相同，回归结果如表5。

模型（1）、（3）和（5）分别是农村产业融合、农业社会化服务、农村劳动力转移机制的检验结果，核心解释变量估计系数均至少在10%水平上显著，表明3条理论机制确实存在，假说H₂、H₃和H₄成立。此外，为保证结果的稳健性，本研究换用熵权TOPSIS法、农林牧渔服务业产值对数、乡村从业人员数与第一产业从业人员数差值的对数重新表征（测度）机制变量，模型（2）、（4）和（6）结果显示，3条影响机制依然存在。

5　拓展性分析

前述精确断点回归得出的估计值仅代表高标准农田建设政策对断点附近样本的平均处理效应，无法直接推广到远离断点的样本。这也就意味着，现有内容仅证实政策在短期内提高了粮食安全和农民增收一致性水平。基于此，本研究进一步考察该政策在长期内能否同样发挥促进作用。由于政策在全国实施，也就不存在自然的处理组和控制组。因此，本研究以样本受政策影响强弱区分处理组和控制组。考虑到2013年财政部下发的《国家农业综合开发高标准农田建设规划（2011—2020）》指出，高标准农田建设应“以粮食主产区为重点，适当兼顾非粮食主产区”，这意味着高标准农田建设政策对主产区的影响要大于非主产区。故本研究将主产区视为处理组，非主产区视为控制组，构建双重差分模型探究高标准农田建设政策对粮食安全和农民增收一致性的长期影响17

17 考虑到高标准农田建设政策在全国范围内实施，主产区与非主产区之间并非简单的“有无”差异，而更多体现为政策实施强度差异。为保证结论的可靠性，本研究换用连续双重差分模型重新进行估计，回归结果与原文保持一致。囿于篇幅，相关结果留存备索。

：

\begin{array}{l}\mathrm{F}\mathrm{S}{\mathrm{N}}_{it}=\alpha +\beta (\mathrm{T}\mathrm{r}\mathrm{e}\mathrm{a}{\mathrm{t}}_i\times \mathrm{P}\mathrm{o}\mathrm{s}{\mathrm{t}}_t)+\\ \gamma X_{it}+{\mu }_i+{\lambda }_t+{\epsilon }_{it}\end{array}（3）

式中：\mathrm{T}\mathrm{r}\mathrm{e}\mathrm{a}{\mathrm{t}}_i\times \mathrm{P}\mathrm{o}\mathrm{s}{\mathrm{t}}_t为高标准农田建设政策。其中，\mathrm{T}\mathrm{r}\mathrm{e}\mathrm{a}\mathrm{t}为地区虚拟变量，属于主产区该值取1，反之取0；\mathrm{P}\mathrm{o}\mathrm{s}\mathrm{t}为政策实施时间虚拟变量，2011年及之后该值取1，否则取0，其余符号含义同式（1）。

回归结果如表618

18 该结果还通过了平行趋势检验。囿于篇幅，相关结果留存备索。

，不论是否放入控制变量、控制固定效应，核心解释变量估计系数均正向显著，表明高标准农田建设政策对粮食安全和农民增收一致性存在长期推动作用。以模型（4）为例，在放入控制变量和各类固定效应时，核心解释变量估计系数为0.053，且在1%水平上显著，意味着在其他条件不变的情况下，该政策使地区粮食安全和农民增收一致性水平提高了0.053。

6　结论与建议

本研究基于2005—2023年全国31个省份的面板数据，利用断点回归模型与双重差分模型实证分析高标准农田建设政策对粮食安全和农民增收一致性的影响。结果发现：基准回归结果显示，高标准农田建设政策显著提高了粮食安全和农民增收一致性水平，且该结论经过一系列稳健性检验后依然成立；异质性分析发现，高标准农田建设政策在全面深化阶段、低起伏度地区、粮食主产区的实施效果相对较明显；机制检验结果表明，高标准农田建设政策主要通过推动农村产业融合、发展农业社会化服务、促进农村劳动力转移提高粮食安全和农民增收一致性水平；拓展性分析发现，高标准农田建设政策的粮食安全和农民增收一致性效应在长期内仍然有效。基于上述结论，本研究提出以下政策建议：

1）强化政策落实全周期管理。一要健全政策执行机制。组建跨部门联合督查组，采取随机抽查与定期检查相结合的方式深入基层督查，对发现的政策执行问题建立整改台账并限期落实。二要优化建设资金监管与保障体系。严格监控资金使用全过程，明确各环节审核标准与责任主体。此外，在保障财政投入基础上，积极探索多元化投融资模式，引导金融机构加大支持，鼓励社会资本参与，形成稳定可持续的高标准农田建设资金保障体系。

2）推动分区分类精准施策。在现阶段，既要加强多部门协同联动，统筹项目规划与资金使用，避免政策碎片化，又要鼓励地方探索“高标准农田+数字技术”“高标准农田+绿色种养”等融合模式，运用智能灌溉、土壤监测等手段提升资源利用效率；在高起伏度地区，中央需加大财政转移支付力度，设立专项补助，弥补因地形条件带来的额外建设投入。针对非粮食主产区，在保障耕地质量的前提下，允许地方将高标准农田建设与设施农业、高附加值经济作物等优势产业相结合。同时，探索建设主产区与非主产区横向生态补偿制度，通过资金援助、技术协作等方式，激励非主产区履行粮食生产责任。

3）持续优化政策传导路径。一要强化产业融合载体功能。政策需注重与农村产业规划衔接，推动高标准农田由单一生产功能向“生产—生态—服务”一体化功能转型。二要优化农业社会化服务供给。政策应加强田间道路、电力、通信等基础设施与服务网络对接，支持服务组织在建设区设立服务站点，提供全程托管和定制服务。三要推动劳动力转移与土地流转协同发展。通过将就业技能培训与岗位对接相结合，帮助转出劳动力在第二、三产业稳定就业。同时，深化农村产权制度改革，优化土地流转定价机制，降低流转交易成本。

参考文献

[1] 龚燕玲，张应良，杨飞韵.“一致性”效应还是“跷跷板”效应：农业社会化服务对粮食产量和粮食种植收益的影响［J］.西北农林科技大学学报：社会科学版，2025，25（2）：107-120

[2] Gong Y L， Zhang Y L， Yang F Y. The “consistency” effect or the “seesaw” effect： The impact of agricultural socialized services on grain yield and grain planting income ［J］. Journal of Northwest A&F University： Social Science Edition， 2025， 25（2）： 107-120 （in Chinese）

[3] 廖开妍，杨锦秀，曾建霞.农业技术进步、粮食安全与农民收入：基于中国31个省份的面板数据分析［J］.农村经济，2020（4）：60-67

[4] Liao K Y， Yang J X， Zeng J X. Agricultural technology progress， food security， and farmers’ income： An analysis based on panel data from 31 provinces in China ［J］. Rural Economy， 2020（4）： 60-67 （in Chinese）

[5] 魏超，陈盛伟.农业保险保障水平能提高粮食安全与农业增收的一致性吗？［J］.中国农业大学学报，2023，28（8）：22-37

[6] Wei C， Chen S W. Can the level of agricultural insurance protection improve the consistency between food security and agricultural income growth［J］. Journal of China Agricultural University， 2023， 28（8）： 22-37 （in Chinese）

[7] Guo Z， Zhang X. The impact of China’s High-Standard Farmland Construction plan on low-carbon development in agriculture ［J］. Sustainable Futures， 2025，10：100934. DOI： 10.1016/j.sftr.2025.100934

[8] Li L， Han J， Zhu Y. Does environmental regulation in the form of resource agglomeration decrease agricultural carbon emissions： Quasi-natural experimental on high-standard farmland construction policy ［J］. Journal of Cleaner Production， 2023， 420： 138342. DOI： 10.1016/j.jclepro.2023.138342

[9] 彭继权，童建，李家陶，薛存伟.粮食安全背景下高标准农田建设的耕地复种效应研究［J］.中国土地科学，2024，38（12）：29-40

[10] Peng J Q， Tong J， Li J T， Xue C W. Research on the multiple cropping effect of cu ltivat ed land under high-standard farmland construction in the context of food security ［J］. China Land Science， 2024， 38（12）： 29-40 （in Chinese）

[11] 王镜淳，杨鑫，穆月英.高标准农田建设与耕地撂荒：治理逻辑及其证据［J］.中国土地科学，2025，39（6）：57-67

[12] Wang J C， Yang X， Mu Y Y. High-standard farmland construction and cultivated land abandonment： Governance logic and evidence ［J］. China Land Science， 2025， 39（6）：57-67 （in Chinese）

[13] Hao S， Wang G， Yang Y， Zhao S C， Huang S N， Liu L P， Zhang H H. Promoting grain production through high-standard farmland construction： Evidence in China ［J］. Journal of Integrative Agriculture， 2024， 23（1）： 324-335

[14] 陈莉莉，彭继权.中国高标准农田建设政策对粮食生产能力的影响及其机制［J］.资源科学，2024，46（1）：145-159

[15] Chen L L， Peng J Q. The impact of China’s high-standard farmland construction policies on grain production capacity and its mechanisms ［J］. Resources Science， 2024， 46（1）： 145-159 （in Chinese）

[16] 高雪，李欠男.高标准农田建设对粮食生产韧性的影响及作用机制［J］.中国农业大学学报，2025，30（8）：255-267

[17] Gao X， Li Q N. The impact and mechanism of high-standard farmland construction on the resilience of grain production［J］. Journal of China Agricultural University， 2025， 30（8）： 255-267 （in Chinese）

[18] 周子铭，杨维诚.高标准农田建设助力农民持续增收：理论逻辑与实践路径［J］.南京农业大学学报：社会科学版，2025，25（4）：176-188

[19] Zhou Z M， Yang W C. High-standard farmland construction helps farmers achieve sustained income growth： Theoretical logic and practical paths ［J］. Journal of Nanjing Agricultural University： Social Sciences Edition， 2025， 25（4）： 176-188 （in Chinese）

[20] Chen X， Xue Z， Han G， Gao Q. The impact of land consolidation on farmer income： Evidence from high-standard farmland construction in China ［J］. Frontiers in Sustainable Food Systems， 2024， 8： 1412095. DOI： 10.3389/fsufs.2024.1412095

[21] 吴伟.山区高标准农田建设促进脱贫农户收入增长机制：以贵州为例［J］.自然资源学报，2024，39（5）：1084-1100

[22] Wu W. The mechanism of high-standard farmland construction in mountainous areas promoting income growth among poverty-stricken farmers： Taking Guizhou as an example ［J］. Journal of Natural Resources， 2024， 39（5）： 1084-1100 （in Chinese）

[23] 张露，罗必良.农业减量化：农户经营的规模逻辑及其证据［J］.中国农村经济，2020（2）：81-99

[24] Zhang L， Luo B L. Agricultural reduction： The scale logic of farmer household operations and its evidence［J］. Chinese Rural Economy， 2020（2）： 81-99 （in Chinese）

[25] 梁志会，张露，张俊飚.土地整治与化肥减量：来自中国高标准基本农田建设政策的准自然实验证据［J］.中国农村经济，2021（4）：123-144

[26] Liang Z H， Zhang L， Zhang J B. Land consolidation and fertilizer reduction： Quasi-natural experimental evidence from China’s high-standard basic farmland construction policies ［J］. Chinese Rural Economy， 2021（4）： 123-144 （in Chinese）

[27] 吴诗嫚，黎子阳，匡兵，熊子昕，陈丹玲.高标准农田建设何以赋能农村产业融合发展：基于耕地“三位一体”保护视角［J］.农业现代化研究，2025，46（1）：82-91

[28] Wu S M， Li Z Y， Kuang B， Xiong Z X， Chen D L. How does high-standard farmland construction empower the integrated development of rural industries： Based on the perspective of the “trinity” protection of cultivated land ［J］. Research of Agricultural Modernization， 2025， 46（1）： 82-91 （in Chinese）

[29] 王术坤，林文声.高标准农田建设的农地流转市场转型效应［J］.中国农村经济，2023（12）：23-43

[30] Wang S K， Lin W S. The transformation effect of high-standard farmland construction on the farmland transfer market［J］. Chinese Rural Economy， 2023（12）： 23-43 （in Chinese）

[31] 龚斌磊，王硕，代首寒，张书睿.大食物观下强化农业科技创新支撑的战略思考与研究展望［J］.农业经济问题，2023（5）：74-85

[32] Gong B L， Wang S， Dai S H， Zhang S R. Strategic thinking and research prospects for strengthening agricultural science and technology innovation support under the concept of a large-scale food supply［J］. Issues in Agricultural Economy， 2023（5）： 74-85 （in Chinese）

[33] 龚燕玲，张应良，刘晗.高标准农田建设对农户种粮行为的影响：基于规模经济和服务外包的视角［J］.经济与管理研究，2025，46（9）：74-92

[34] Gong Y L， Zhang Y L， Liu H. The impact of high-standard farmland construction on farmers’ grain planting behavior： From the perspectives of scale economies and service outsourcing ［J］. Research on Economics and Management， 2025， 46（9）： 74-92 （in Chinese）

[35] 罗必良.论服务规模经营：从纵向分工到横向分工及连片专业化［J］.中国农村经济，2017（11）：2-16

[36] Luo B L. On service scale operations： From vertical division of labor to horizontal division of labor and contiguous specialization［J］. Chinese Rural Economy， 2017（11）： 2-16 （in Chinese）

[37] 尚旭东，朱守银.粮食安全保障背景的适度规模经营突破与回归［J］.改革，2017（2）：126-136

[38] Shang X D， Zhu S Y. Breakthrough and return of moderate-scale operations in the context of food security safeguards［J］. Reform， 2017（2）： 126-136 （in Chinese）

[39] 许庆，刘进，钱有飞.劳动力流动、农地确权与农地流转［J］.农业技术经济，2017（5）：4-16

[40] Xu Q， Liu J， Qian Y F. Labor mobility， farmland confirmation， and farmland transfer ［J］. Journal of Agrotechnical Economics， 2017（5）： 4-16 （in Chinese）

[41] 郭阳，钟甫宁，纪月清.规模经济与规模户耕地流转偏好：基于地块层面的分析［J］.中国农村经济，2019（4）：7-21

[42] Guo Y， Zhong F N， Ji Y Q. Economies of scale and the preference for farmland transfer among large-scale households： An analysis based on plot-level data ［J］. Chinese Rural Economy， 2019（4）： 7-21 （in Chinese）

[43] 李谷成，冯中朝，范丽霞.小农户真的更加具有效率吗：来自湖北省的经验证据［J］.经济学（季刊），2010，9（1）：95-124

[44] Li G C， Feng Z C， Fan L X. Are small farmers truly more efficient： Empirical evidence from Hubei Province［J］. China Economic Quarterly， 2010， 9（1）： 95-124 （in Chinese）

[45] 崔明明，聂常虹.基于指标评价体系的我国粮食安全演变研究［J］.中国科学院院刊，2019，34（8）：910-919

[46] Cui M M， Nie C H. Research on the evolution of China’s food security based on an indicator evaluation system ［J］. Bulletin of the Chinese Academy of Sciences， 2019， 34（8）： 910-919 （in Chinese）

[47] 杨川，卢新海，许进龙.基于“大食物观”的中国粮食安全水平评价与动态演进［J］.经济地理，2024，44（2）：166-174

[48] Yang C， Lu X H， Xu J L. Evaluation and dynamic evolution of China’s food security level based on the “large-scale food supply concept ”［J］. Economic Geography， 2024， 44（2）： 166-174 （in Chinese）

[49] 马晓河，周婉冰.粮食安全与农民收入的耦合协调评价及动态分析［J］.经济纵横，2024（4）：85-98

[50] Ma X H， Zhou W B. Coupling coordination evaluation and dynamic analysis of food security and farmers’ income ［J］. Economic Review Journal，2024（4）： 85-98 （in Chinese）

[51] 王淑佳，孔伟，任亮，治丹丹，戴彬婷.国内耦合协调度模型的误区及修正［J］.自然资源学报，2021，36（3）：793-810

[52] Wang S J， Kong W， Ren L， Zhi D D， Dai B T. Misunderstandings and corrections of domestic coupling coordination degree models［J］. Journal of Natural Resources， 2021， 36（3）： 793-810 （in Chinese）

[53] 唐跃桓，杨其静，李秋芸，朱博鸿.电子商务发展与农民增收：基于电子商务进农村综合示范政策的考察［J］.中国农村经济，2020（6）：75-94

[54] Tang Y H， Yang Q J， Li Q Y， Zhu B H. E-commerce development and farmers’ income growth： An examination based on the comprehensive demonstration policy for e-commerce to enter rural areas ［J］. Chinese Rural Economy， 2020（6）： 75-94 （in Chinese）

[55] 伍骏骞，方师乐，李谷成，徐广彤.中国农业机械化发展水平对粮食产量的空间溢出效应分析：基于跨区作业的视角［J］.中国农村经济，2017（6）：44-57

[56] Wu J Q， Fang S L， Li G C， Xu G T. Analysis of the spatial spillover effects of China’s agricultural mechanization development level on grain yield： From the perspective of cross-regional operations ［J］. Chinese Rural Economy， 2017（6）： 44-57 （in Chinese）

[57] 中华人民共和国国家统计局.中国统计年鉴［M］.北京：中国统计出版社，2006—2024

[58] National Bureau of Statistics of the People’s Republic of China. China Statistical Yearbook［M］. Beijing： China Statistics Press， 2006-2024 （in Chinese）

[59] 中华人民共和国国家统计局.中国农村统计年鉴［M］.北京：中国统计出版社，2006—2024

[60] National Bureau of Statistics of the People’s Republic of China. China Rural Statistical Yearbook［M］. Beijing： China Statistics Press， 2006-2024 （in Chinese）

[61] 中华人民共和国农业农村部.中国农业年鉴［M］.北京：中国农业出版社，2006—2024

[62] Ministry of Agriculture and Rural Affairs of the People’s Republic of China. China Agricultural Yearbook［M］. Beijing： China Agriculture Press， 2006-2024 （in Chinese）

基金资助

国家社会科学基金青年项目(25CGL004)

国家社会科学基金后期资助重点项目(24FJLA002)

国家自然科学基金地区项目(72562016)

江西省科学教育学会在校研究生项目(2025KXJYS171)