地点：浙江大学紫金港校区创意楼A座729会议室
主持人：史新杰，浙江大学中国农村发展研究院、公共管理学院研究员
点评人：龚斌磊 博士，浙江大学中国农村发展研究院常务副院长，长聘教授
戚 劲 博士，浙江大学地球科学学院地学大数据中心
鄢 贞 博士，浙江大学公共管理学院农业与农村发展智能计算实验室百人计划研究员
题目一：清洁燃料使用的饮食健康效益：基于双重机器学习的分析
主讲人：冯浩
尽管清洁燃料转型能够改善家庭空气污染进而改善健康，基于饮食路径的健康效益也同样不容忽视。利用CFPS在2010、2012和2014年的三期纵向调查数据，构建双重机器学习（DML）模型，本研究估计了家庭使用清洁燃料对于居民饮食多样性的影响以及清洁燃料转型基于饮食路径的健康效益。相较于固体燃料，家庭使用清洁燃料促进居民的膳食多样性得分(DDS)提升了0.243个单位。机制检验发现，使用清洁燃料改善家庭收入和增加食物支出和提升豆制品和蛋类的摄入概率，同时表明，饮食路径对于改善自评健康、降低体重偏轻发生率分别起到了27%和66%的作用，对改善认知水平具备调节效应，本文这些结果为充分理解燃料转型的健康效益提供了更为丰富的视角，并提出了针对性的政策建议。
题目二：Stay near ink, get stained black? Evidence from a primary school merger program in China
主讲人：闫茹
摘要：This paper has examined the impact of a primary school merger program in China on the academic performance of primary school students using DID method. In addition, the underlying mechanism from the perspective of peer effects brought about by student integration has been analyzed. We find that with all other factors constant, the school merger has made the students’ academic performance worse, and the negative effects are much larger for students in higher grade (vs. lower grade), for math scores (vs. Chinese scores), for those in pre-merger schools with more local students and higher-achieving students, for students who performed better before the merger, and for local students (vs. migrant students). The peer effects of migrant students, especially with bottom academic ranking, have exacerbated the deterioration of students’ academic performance caused by the school merger. Our research calls for school mergers should pay more attention to the process of student integration, especially low-achieving migrant students, which will reduce policy costs through spillover peer effects.
题目三：基于遥感植被指数的农地整理评价
主讲人: 许粟程
摘要：由于自然环境变化和人类活动的影响，世界范围内的耕地面积正不断减少，耕地保护形势日趋严峻。土地整治是保护耕地资源的有益实践，在增加耕地数量、提升耕地质量方面起着关键作用。而地面坡度深刻影响着耕地的利用模式。研究整治区产能变化与地面坡度之间的关系，对土地整治向纵深发展具有指导作用。现有土地整治研究对耕地质量变化的定量分析较少，缺乏对地形因素影响产能水平的研究。本文采用逐年累计植被指数表征产能水平，利用谷歌地球引擎（GEE）平台集成Landsat-8和哨兵-2的时间序列图像数据，生成逐年累计植被指数强度图，并结合中国地形高程数据产生的地面坡度级别，探究土地整治成效与地面坡度的关系。本项试点研究生成了四川省3个土地整治项目区2016-2022年的逐年累计植被指数强度图，空间分辨率为10米。研究结果显示地面坡度较小的土地整治项目在农作物产量提升方面表现较好，而地面坡度较大的土地整治项目在产量波动稳定性方面提高更大。这种方法可以广泛应用于其他土地整治项目区，生成逐年累计植被指数强度图，量化在各种尺度上的产能水平变化，分析土地整治成效的影响因素。
