摘要：農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)學(xué)是一門研究農(nóng)業(yè)和農(nóng)村發(fā)展的應(yīng)用學(xué)科，其研究重點(diǎn)和研究方法也隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的需求而擴(kuò)展。本文分析了國際農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)研究的主要領(lǐng)域和前沿方法，探討了我國未來農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)研究的發(fā)展趨勢(shì)。國際農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)研究主要包括（1）農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、市場和政策；（2）資源與環(huán)境經(jīng)濟(jì)政策；（3）發(fā)展經(jīng)濟(jì)；（4）農(nóng)商與食物經(jīng)濟(jì)等四個(gè)領(lǐng)域，但這些領(lǐng)域之間又相互交叉融合。從研究方法來看，建立定量化的理論模型，并運(yùn)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，已經(jīng)成為農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)研究中被普遍接受的規(guī)范研究方法。理論模型設(shè)定和政策事前評(píng)估主要借助數(shù)學(xué)優(yōu)化模型，而實(shí)證檢驗(yàn)和政策事后評(píng)估主要依靠計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型。隨著信息獲取技術(shù)的發(fā)展，機(jī)器學(xué)習(xí)理論和非參數(shù)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)在農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)研究中的應(yīng)用也將日趨廣泛。
關(guān)鍵詞：農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì) 研究領(lǐng)域 模型方法
一、引言
農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)學(xué)是一門研究農(nóng)業(yè)和農(nóng)村發(fā)展的應(yīng)用學(xué)科，其研究重點(diǎn)隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的需求而變化。相對(duì)應(yīng)的，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)學(xué)的研究方法也隨著研究問題的需要而發(fā)展，同時(shí)研究方法的發(fā)展也在很大程度上受到其他學(xué)科發(fā)展的影響，如統(tǒng)計(jì)學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)等。
過去40年，中國農(nóng)業(yè)的快速發(fā)展也使得國內(nèi)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)研究的重點(diǎn)問題發(fā)生了一些變化。例如，農(nóng)產(chǎn)品供給數(shù)量的增長使人均食物消費(fèi)需求得到了極大改善，我國農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)研究也從過去注重提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和保障國家糧食安全，到現(xiàn)在食物安全與生態(tài)安全并重；從過去只研究如何滿足溫飽問題，到現(xiàn)在開始注重食品安全和營養(yǎng)健康。農(nóng)村發(fā)展也從過去主要關(guān)注消除貧困到現(xiàn)在更加注重社會(huì)保障、農(nóng)村醫(yī)療衛(wèi)生和教育的全面發(fā)展。2016年我國人均GDP超過8000美元（國家統(tǒng)計(jì)局，2017），已經(jīng)接近于發(fā)達(dá)國家的門檻。但是，與一些高度發(fā)達(dá)的國家相比依然存在較大差距。例如，我國目前的人均GDP只相當(dāng)于美國、歐洲、日本等國70年代末80年代初的水平，或者韓國90年代初的水平。受經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)律的影響，這些國家過去經(jīng)歷的農(nóng)業(yè)和農(nóng)村發(fā)展中的問題也可能成為中國目前甚至未來發(fā)展將面臨的問題。此外，我國社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展中不平衡、不充分的問題依然突出，一個(gè)重要的表現(xiàn)是區(qū)域之間、城鄉(xiāng)之間發(fā)展水平的巨大差異。一些地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平已經(jīng)可以達(dá)到發(fā)達(dá)國家水平，但仍有一些地區(qū)有大量居民生活在貧困線之下。這種區(qū)域間發(fā)展的不平衡也導(dǎo)致我國農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)研究中面臨的問題既包括發(fā)達(dá)國家目前面臨的問題，也包括他們之前發(fā)展過程中遇到的問題。
改革開放不僅使我國農(nóng)業(yè)與世界農(nóng)產(chǎn)品市場日趨融合，也使我國農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)研究與國際前沿的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)研究逐漸接軌。在經(jīng)濟(jì)學(xué)科和管理學(xué)科中，我國農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)研究是與國際研究較為接軌、差距較小的學(xué)科之一。依據(jù)經(jīng)濟(jì)學(xué)理論，建立定量化的優(yōu)化模型，并運(yùn)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，已經(jīng)成為我國農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)研究中被普遍接受的規(guī)范研究方法。
雖然，伴隨著農(nóng)業(yè)快速發(fā)展我國農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的研究也取得了長足進(jìn)展，但不可否認(rèn)，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)研究也面臨著一些新的、甚至嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。一方面，我國農(nóng)業(yè)GDP占全國GDP的比重從1978 年的27.7%下降到2016年的8.6%，農(nóng)業(yè)就業(yè)人口的比例由1978年的70.5%到2106年的28%，農(nóng)村常住人口的比重也由1978年的82.1%下降到2016年的42.6%（國家統(tǒng)計(jì)局，2017）。農(nóng)業(yè)和農(nóng)村在整個(gè)社會(huì)經(jīng)濟(jì)中所占比重的下降必然對(duì)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)研究的重要性帶來負(fù)面影響。另一方面，學(xué)科之間的日益融合也將對(duì)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)學(xué)科的發(fā)展帶來影響。農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)學(xué)屬于應(yīng)用經(jīng)濟(jì)學(xué)或管理學(xué)，與經(jīng)濟(jì)學(xué)或管理科學(xué)等專業(yè)的研究人員相比，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)研究人員在理論和研究方法和大數(shù)據(jù)使用等方面處于弱勢(shì)，當(dāng)具有這些學(xué)科背景的研究人員進(jìn)入農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)研究領(lǐng)域，必然會(huì)對(duì)原有的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)研究人員產(chǎn)生較大沖擊。
那么，到底我國農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)研究未來的走向如何？農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)研究需要做怎樣的調(diào)整才能適應(yīng)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和學(xué)科發(fā)展的需要？本文通過對(duì)國際著名高校農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)系的發(fā)展和研究情況進(jìn)行分析，討論了國際農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)研究的發(fā)展趨勢(shì)、研究熱點(diǎn)、使用的前沿研究方法等，以期為我國農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)研究的發(fā)展提供一些有益的探索。
二、農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)研究的主要領(lǐng)域
從美國幾所著名大學(xué)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)系的發(fā)展來看，大多是二十世紀(jì)二三十年代成立農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)系，但在二十世紀(jì)七八十年代紛紛改名，將資源、環(huán)境、食物等詞加入到院系的名稱中來。例如加州大學(xué)伯克利分校、加州大學(xué)戴維斯分校將農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)系改名農(nóng)業(yè)與資源經(jīng)濟(jì)系、俄亥俄州立大學(xué)將農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)系改名農(nóng)業(yè)、環(huán)境與發(fā)展經(jīng)濟(jì)系。到了二十世紀(jì)末期，也有一些大學(xué)直接將農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)系改名或并入應(yīng)用經(jīng)濟(jì)系。比如，康奈爾大學(xué)將原來農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)所屬的資源與環(huán)境經(jīng)濟(jì)系并入應(yīng)用經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院；威斯康星大學(xué)麥迪遜分校農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)系改名“農(nóng)業(yè)與應(yīng)用經(jīng)濟(jì)學(xué)系”、明尼蘇達(dá)大學(xué)將“農(nóng)業(yè)與應(yīng)用經(jīng)濟(jì)學(xué)系”直接改名“應(yīng)用經(jīng)濟(jì)系”。
美國農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)系名稱的變化，也在一定程度上反映了農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)研究內(nèi)容的變化。這些變化也與社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶來的新問題、新需求息息相關(guān)。從這幾些高校農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的研究領(lǐng)域來看，大致可以分為如下幾個(gè)方面，但這些領(lǐng)域之間沒有明顯的界限，研究的交叉性越來越強(qiáng)。
1.農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、市場與政策研究
該領(lǐng)域是農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)研究中的較為傳統(tǒng)的一個(gè)研究領(lǐng)域，主要研究內(nèi)容包括：（1）全球食物安全研究，包括農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、農(nóng)產(chǎn)品市場、貿(mào)易研究等，這些研究既包括全球和分國別的農(nóng)產(chǎn)品市場分析，也包括具體的行業(yè)研究，比如奶產(chǎn)品、大米、谷物類市場等；（2）生物技術(shù)、生物能源發(fā)展對(duì)農(nóng)產(chǎn)品市場的影響研究在過去幾年也受到了廣泛關(guān)注，但最近幾年熱度有所下降（Huang et al., 2004, 2005; 黃季焜，仇煥廣，2010）；（3）農(nóng)業(yè)政策評(píng)估，如農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼政策對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和環(huán)境的影響、農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)政策、農(nóng)業(yè)土地政策對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和居民收入等影響等（de Janvry et al., 2015）。
農(nóng)業(yè)生產(chǎn)與市場研究是農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)研究中的重要領(lǐng)域，從早期的農(nóng)場管理研究到近期的規(guī)模農(nóng)戶和小農(nóng)戶的生產(chǎn)管理、技術(shù)和資源利用效率、產(chǎn)品銷售等問題，都有長期的研究積累（于曉華，郭沛，2015）。也正因?yàn)槿绱耍谠擃I(lǐng)域開展創(chuàng)新性研究有較大難度。如果不進(jìn)行跨學(xué)科交叉研究，研究成果很難在高層次的經(jīng)濟(jì)學(xué)或農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)學(xué)期刊發(fā)表。另外，現(xiàn)在社會(huì)上越來越多成立了農(nóng)業(yè)市場研究咨詢機(jī)構(gòu)，這些機(jī)構(gòu)往往比高校的科研人員更加貼近市場，對(duì)技術(shù)和市場信息的了解更為充分，這也導(dǎo)致了在學(xué)術(shù)界從事農(nóng)產(chǎn)品市場研究的人員越來越少。目前，在學(xué)術(shù)界從事農(nóng)產(chǎn)品市場或行業(yè)研究的人員更多是從產(chǎn)業(yè)組織（Industrial Organization）的角度開展理論或?qū)嵶C分析。
農(nóng)業(yè)政策評(píng)估是目前該領(lǐng)域中一個(gè)較為活躍的內(nèi)容，一般可以分為事后評(píng)估和事前評(píng)估。事后評(píng)估一般通過政策實(shí)施前后的抽樣調(diào)查，利用計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型進(jìn)行定量估計(jì)。該研究中面臨的一個(gè)重要難點(diǎn)是計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型估計(jì)中可能出現(xiàn)的內(nèi)生性問題。解決內(nèi)生變量的傳統(tǒng)方法是工具變量法，但是由于好的工具變量很難尋找，所以越來越多的研究采用隨機(jī)干預(yù)試驗(yàn)（Random Control Treatment）或者尋求自然試驗(yàn)（Natural Experiment）等方法（Chenet al., 2013; Emerick, etal., 2016;）。
事前評(píng)估是在政策實(shí)施之前，對(duì)政策可能產(chǎn)生的后果進(jìn)行事前分析。由于政策還沒有實(shí)施，不能根據(jù)政策實(shí)施前后的差異進(jìn)行評(píng)估，所以事前評(píng)估大多采用結(jié)構(gòu)式模型系統(tǒng)進(jìn)行模擬分析，包括一般均衡模型、部門均衡模型、投入產(chǎn)出模型等。這些分析方法在上個(gè)世紀(jì)70年代得到了快速發(fā)展，目前研究方法較為成熟，在理論和方法上很難有較大突破，模擬分析結(jié)果也存在一定的不確定性，所以研究成果也較難發(fā)表在頂尖經(jīng)濟(jì)學(xué)期刊上。這也導(dǎo)致了越來越多的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)學(xué)者放棄了對(duì)該領(lǐng)域的研究，而轉(zhuǎn)向以計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析為主的事后評(píng)估。由于政策效果的事前評(píng)估在現(xiàn)實(shí)需求中較為廣泛，所以也有一些運(yùn)用該方法對(duì)熱點(diǎn)問題的研究成果發(fā)表在著名的綜合類學(xué)術(shù)期刊上（Darlin et al., 2015）。
2.資源與環(huán)境經(jīng)濟(jì)政策研究
該研究領(lǐng)域是過去二三十年間農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)研究中增長最快的領(lǐng)域，已經(jīng)成為農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)研究的重點(diǎn)。特別是從年輕農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)學(xué)者的研究發(fā)表來看，該趨勢(shì)更為突出。
該領(lǐng)域的研究可以分為以下幾個(gè)方面：（1）與農(nóng)業(yè)密切相關(guān)的環(huán)境政策研究，比如氣候變化、大氣污染等對(duì)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的影響、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)對(duì)生態(tài)環(huán)境的影響研究（農(nóng)藥、化肥、溫室氣體排放）、農(nóng)業(yè)政策對(duì)環(huán)境的影響等（如耕地保護(hù)政策對(duì)環(huán)境和生物多樣性影響），也有一些研究分析了生物能源政策對(duì)溫室氣體排放、農(nóng)產(chǎn)品供需和價(jià)格的影響等（Chen et al., 2016）；（2）一些學(xué)者對(duì)農(nóng)業(yè)之外的環(huán)境問題展開研究。例如，土地利用變化、水資源利用、林業(yè)和草原發(fā)展政策對(duì)生態(tài)系統(tǒng)的影響。由于水、土、溫室氣體等與農(nóng)業(yè)的關(guān)系較為密切，所以這類研究還主要以農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)學(xué)者為主。資源環(huán)境政策研究對(duì)專業(yè)知識(shí)需求較高，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)學(xué)者也越來越多的與農(nóng)學(xué)、環(huán)境、地理學(xué)家開展跨學(xué)科合作研究。（3）也有一些資源環(huán)境政策研究與農(nóng)業(yè)的聯(lián)系不是特別密切，比如能源、水資源、交通運(yùn)輸?shù)炔块T對(duì)溫室氣體減排、環(huán)境污染影響方面的研究。由于目前美國大多農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)與資源環(huán)境經(jīng)濟(jì)同屬于一個(gè)院系，所以這方面的研究也基本與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)研究融合到一起。
從研究方法來看，以計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型為主的定量評(píng)估同樣占據(jù)主流地位。與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、市場與政策研究相比，在該領(lǐng)域的研究中采用結(jié)構(gòu)模型系統(tǒng)展開的研究相對(duì)較多。例如，生物能源政策影響的研究大量采用動(dòng)態(tài)優(yōu)化模型展開理論分析和定量模擬（Goodstein, Polasky, 2014）。
3.發(fā)展經(jīng)濟(jì)研究
發(fā)展經(jīng)濟(jì)學(xué)從國內(nèi)學(xué)科劃分來看屬于應(yīng)用經(jīng)濟(jì)學(xué)下的二級(jí)學(xué)科，其包含的內(nèi)容也較為廣泛，既包括經(jīng)濟(jì)發(fā)展、國際貿(mào)易等宏觀問題，也包括反貧困、人口與勞動(dòng)力、可持續(xù)發(fā)展等領(lǐng)域的微觀政策評(píng)估（de Janvry and Sadoulet, 2016）。由于發(fā)展問題一直與農(nóng)村問題密切相關(guān)，所以無論是從國際上的研究還是國內(nèi)研究來看，發(fā)展經(jīng)濟(jì)一直是農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)研究領(lǐng)域的重要組成部分。
該研究領(lǐng)域主要包括：（1）反貧困政策設(shè)計(jì)與效果評(píng)估，也包括貧困對(duì)居民自身發(fā)展能力、認(rèn)知能力以及子女教育等的影響；（2）政策干預(yù)對(duì)食物消費(fèi)、營養(yǎng)健康、醫(yī)療、教育等影響；（3）社會(huì)保障政策、農(nóng)村金融政策等對(duì)農(nóng)村發(fā)展的影響；（4）人力資源發(fā)展、勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移與就業(yè)等相關(guān)的政策研究。從美國農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的研究來看，這類研究大多集中在對(duì)發(fā)展中國家的研究，特別是對(duì)非洲國家、中國、印度等。
從研究方法來看，該領(lǐng)域的研究除了傳統(tǒng)的實(shí)地調(diào)查與計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型估計(jì)外，為了解決模型中經(jīng)常出現(xiàn)的內(nèi)生性問題，更加突出隨機(jī)試驗(yàn)干預(yù)、自然試驗(yàn)等方法在政策評(píng)估中的應(yīng)用。除了計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的實(shí)證研究之外，發(fā)展經(jīng)濟(jì)學(xué)也需要提供一些理論創(chuàng)新和貢獻(xiàn)，所以在實(shí)證模型之前一般會(huì)建立一個(gè)理論模型清晰闡述政策的作用機(jī)制。與資源環(huán)境經(jīng)濟(jì)學(xué)較多采用動(dòng)態(tài)優(yōu)化模型相比，發(fā)展經(jīng)濟(jì)學(xué)一般采用比較靜態(tài)的數(shù)學(xué)優(yōu)化模型。
4.農(nóng)商與食物經(jīng)濟(jì)研究
隨著農(nóng)業(yè)企業(yè)的發(fā)展，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)學(xué)者也開始對(duì)農(nóng)業(yè)企業(yè)管理開展越來越多的研究，其研究領(lǐng)域也在不斷拓寬。包括：（1）企業(yè)市場發(fā)展戰(zhàn)略研究；（2）產(chǎn)品定價(jià)和銷售策略研究；（3）農(nóng)產(chǎn)品新興市場研究，如農(nóng)產(chǎn)品期貨市場等；由于農(nóng)業(yè)企業(yè)大多與食品生產(chǎn)和銷售有關(guān)，所以農(nóng)商研究也與食物經(jīng)濟(jì)研究密切相聯(lián)，也可以認(rèn)為食物經(jīng)濟(jì)研究是農(nóng)商研究的一部分。因此，這方面的研究還包括：（4）不同的標(biāo)簽方式和內(nèi)容、不同的營銷方式等對(duì)消費(fèi)者食物消費(fèi)行為的影響；（5）隨著消費(fèi)者對(duì)基本食物需求的滿足，食物消費(fèi)的研究也開始轉(zhuǎn)向食物營養(yǎng)與健康方面的研究，如分析食物消費(fèi)與肥胖的關(guān)系、與微量元素?cái)z入之間的關(guān)系等。
從研究方法來看，該領(lǐng)域的研究大致可以分為定性分析（descriptive analysis）和定量分析（quantitative analysis）兩大類。定性分析與商業(yè)管理、企業(yè)管理等學(xué)科聯(lián)系密切，從大的學(xué)科分類來看屬于管理學(xué)中工商管理的范疇。當(dāng)然，工商管理研究也越來越多的采用定量分析方法。定量研究主要借助產(chǎn)業(yè)組織理論（Industrial Organization）對(duì)農(nóng)業(yè)企業(yè)發(fā)展相關(guān)的問題展開研究，主要是放松經(jīng)濟(jì)學(xué)理論中完全競爭市場的假設(shè)，考慮市場中存在不完全競爭、信息不對(duì)稱和交易成本等條件下，企業(yè)如何發(fā)展(Tremblay, 2012)。對(duì)食物經(jīng)濟(jì)的研究目前主要從消費(fèi)者需求理論入手，分析不同因素對(duì)消費(fèi)者需求偏好的影響，但研究范圍拓寬到營養(yǎng)和健康領(lǐng)域。
三、農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)研究的前沿方法
從美國等發(fā)達(dá)國家的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)研究來看，采用模型方法開展定量研究已經(jīng)成為農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)研究的主流。雖然定性討論和邏輯分析是農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)研究的核心和基礎(chǔ)，但這種定性的討論需要嚴(yán)謹(jǐn)?shù)亩糠治鰧?duì)相關(guān)結(jié)論予以支持。
農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)研究的定量方法主要分為如下兩大類：一類是結(jié)構(gòu)方程模型，包括借助線性和非線性優(yōu)化模型的比較靜態(tài)分析（Comparative Static Analysis）和動(dòng)態(tài)優(yōu)化模型（Dynamic optimization models）。另一類是借助于數(shù)理統(tǒng)計(jì)發(fā)展起來的計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型方法。
1.結(jié)構(gòu)方程模型（Structural Equation Model）
結(jié)構(gòu)方程模型是上世紀(jì)六七十年代農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)學(xué)的主流研究方法。經(jīng)濟(jì)學(xué)的微觀理論基礎(chǔ)也是在數(shù)學(xué)優(yōu)化模型基礎(chǔ)上發(fā)展起來的。例如，生產(chǎn)者理論是在給定技術(shù)和資源等約束下尋求利潤最大化、消費(fèi)者理論是在給定預(yù)算約束的條件下尋求效用最大化、農(nóng)戶模型是給給定資源約束和生產(chǎn)技術(shù)約束等條件下求解農(nóng)戶效用最大化。一般均衡模型（General Equilibrium Model）也可以認(rèn)為是在全國或區(qū)域尺度上，給定資源約束和技術(shù)約束的條件下，求解社會(huì)整體的效用最大化。這些優(yōu)化模型如果按照庫恩-塔克條件寫出一階條件就可以組成一個(gè)結(jié)構(gòu)方程模型系統(tǒng)(Simon, Blume, 1994)。動(dòng)態(tài)優(yōu)化模型是在上述靜態(tài)優(yōu)化模型中加入時(shí)間維度，求解最優(yōu)決策路徑。動(dòng)態(tài)優(yōu)化模型在資源環(huán)境經(jīng)濟(jì)學(xué)（如資源的可持續(xù)利用）和宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)（如最優(yōu)增長路徑）的研究中使用較為普遍。為了考慮經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)存在不確定和風(fēng)險(xiǎn)問題，還可以將上述模型中的部分參數(shù)由確定性參數(shù)變?yōu)榻o定分布的隨機(jī)變量，建立隨機(jī)動(dòng)態(tài)優(yōu)化模型（Kamien,Schwartz, 2012）。
產(chǎn)業(yè)組織理論中的結(jié)構(gòu)模型也是在比較靜態(tài)優(yōu)化模型或動(dòng)態(tài)優(yōu)化模型的基礎(chǔ)上發(fā)展起來的。與上述模型相比，產(chǎn)業(yè)組織理論一般假設(shè)存在市場壟斷，所以優(yōu)化模型也從單個(gè)決策者的優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為兩個(gè)或多個(gè)決策者的優(yōu)化問題。在靜態(tài)優(yōu)化的條件下一般是求解納什均衡（Nash Equilibria），在動(dòng)態(tài)優(yōu)化模型中多是求解最后的穩(wěn)態(tài)（Steady State）。
從目前農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)學(xué)的研究來看，結(jié)構(gòu)方程模型主要用于理論模型的構(gòu)建，然后再轉(zhuǎn)化為簡化式（reduced form）模型進(jìn)行計(jì)量經(jīng)濟(jì)的實(shí)證估計(jì)。直接采用結(jié)構(gòu)方程模型（如一般均衡模型或部門均衡模型）開展定量分析的研究并不占主流地位。究其原因，可能有以下兩方面：1）模型系統(tǒng)較為復(fù)雜，有時(shí)可以多達(dá)幾百甚至上千條方程，而這些方程又難以在一篇文章中解釋清楚，所以模型缺乏透明度；2）由于模型系統(tǒng)中的方程數(shù)量較多、參數(shù)數(shù)量龐大，而模擬分析的結(jié)果往往對(duì)方程和參數(shù)設(shè)定較為敏感，導(dǎo)致模型結(jié)果存在較大的不確定性。
雖然從國際高水平學(xué)術(shù)期刊的文章發(fā)表來看，采用結(jié)構(gòu)方程模型直接開展實(shí)證分析的研究并不多，但是不能低估結(jié)構(gòu)方程模型在解決經(jīng)濟(jì)問題中的作用。實(shí)際上，已經(jīng)有一些學(xué)者開始反思甚至批評(píng)目前只注重計(jì)量模型的研究范式。畢竟經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的關(guān)系較為復(fù)雜，只是將這些關(guān)系簡化為一條或幾條方程進(jìn)行估計(jì)，往往難以準(zhǔn)確反映經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)變量之間的相互作用機(jī)制。另外，從現(xiàn)實(shí)需求來看，任何政策在實(shí)施之前都需要對(duì)其可能的效果進(jìn)行評(píng)估，而在政策實(shí)施之前，沒有辦法通過大規(guī)模抽樣和計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型來評(píng)估政策的效果。在這種情況下，采用結(jié)構(gòu)方程模型開展政策效果的預(yù)評(píng)估就成為不可或缺的研究工具。
2.計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型
計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型是目前整個(gè)經(jīng)濟(jì)學(xué)界主流的實(shí)證研究方法，絕大多數(shù)的實(shí)證研究最后都轉(zhuǎn)為計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型然后展開估計(jì)（estimation）和推斷（inference）。計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的優(yōu)點(diǎn)是結(jié)果比較直觀，易于解釋（interpretable），并且模型估計(jì)結(jié)果易于驗(yàn)證。符合現(xiàn)代農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)研究要求定量和嚴(yán)謹(jǐn)?shù)男枨蟆?/p>
但是，在實(shí)證研究中計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型也面臨著一些挑戰(zhàn)，這些挑戰(zhàn)也成為研究方法創(chuàng)新中最為活躍的部分。經(jīng)典計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型理論中有兩條最為核心的假設(shè)：一條是模型的解釋變量與誤差項(xiàng)之間獨(dú)立（強(qiáng)外生性假設(shè)）或不相關(guān)（弱外生性假設(shè)），第二條是模型函數(shù)形式為線性(Woodridge, 2010)。如果在第一條假設(shè)中，強(qiáng)外生性假設(shè)被違背，那么模型參數(shù)的估計(jì)結(jié)果是有偏的（biased），如果弱外生性假設(shè)被違背，參數(shù)估計(jì)結(jié)果不僅有偏而且是不一致的（inconsistent）。對(duì)于第二條核心假設(shè)，模型函數(shù)形式為線性，準(zhǔn)確說是對(duì)參數(shù)是線性的，所以在模型中可以加入變量的平方項(xiàng)、立方項(xiàng)、變量之間的交叉項(xiàng)等，但在實(shí)證研究中一般最多只加入變量的平方項(xiàng)或兩個(gè)變量的交叉項(xiàng)。如果解釋變量和被解釋變量在實(shí)際中并不滿足上述模型中函數(shù)形式的假設(shè)，就會(huì)導(dǎo)致模型參數(shù)估計(jì)結(jié)果有偏。
現(xiàn)實(shí)中上述兩條假設(shè)經(jīng)常被違背，因?yàn)榻?jīng)濟(jì)系統(tǒng)的變量之間往往存在相互聯(lián)系和相互影響，很難找到只有單向影響的變量關(guān)系，此外，遺漏變量、測量誤差、自選擇問題也都會(huì)導(dǎo)致變量內(nèi)生性問題的出現(xiàn)。針對(duì)解釋變量外生性假設(shè)被違背的情況，一般采用工具變量法（IV）進(jìn)行處理，但是真正好的外生變量又非常難以尋找，所以目前較為前沿的研究方法是采用隨機(jī)干預(yù)試驗(yàn)或?qū)ふ易匀辉囼?yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行展開研究。隨機(jī)干預(yù)試驗(yàn)是對(duì)樣本實(shí)施隨機(jī)的干預(yù)措施，某個(gè)樣本是否受到干預(yù)完全隨機(jī)，不受任何因素的影響，這樣也就避免了干預(yù)政策可能存在的內(nèi)生性問題。自然試驗(yàn)是指尋找社會(huì)經(jīng)濟(jì)中完全外生的沖擊對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)或人的行為的影響，例如自然災(zāi)害發(fā)生一般可以認(rèn)為是完全外生的沖擊，目前較為流行的斷點(diǎn)回歸方法（Regression Discontinuity）也可以歸為自然試驗(yàn)。但這兩類研究方法也都自身的不足。例如，隨機(jī)干預(yù)試驗(yàn)一般成本較高，特別是如果要讓被研究的對(duì)象真實(shí)感覺到這不僅僅只是一項(xiàng)試驗(yàn)，花費(fèi)的成本往往更高。另外，在隨機(jī)干預(yù)試驗(yàn)中也可能出現(xiàn)由于信息溢出導(dǎo)致的非干預(yù)對(duì)象被“污染”的問題，即非干預(yù)樣本的行為受到干預(yù)樣本的影響而發(fā)生行為改變（張林秀，2013）。自然試驗(yàn)雖然花費(fèi)的科研成本較低，但現(xiàn)實(shí)中真正的自然試驗(yàn)卻少之又少，這也制約了這類方法的應(yīng)用。
對(duì)于計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型中線性假設(shè)可能被違背的問題，目前的研究中對(duì)該問題的關(guān)注度要明顯低于變量外生性假設(shè)被違背的情況。可能的原因有以下三個(gè)方面：第一，經(jīng)濟(jì)學(xué)研究更為注重對(duì)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的解釋而不是預(yù)測，所以，估計(jì)結(jié)果易于解釋也是經(jīng)濟(jì)學(xué)實(shí)證研究中不得不考慮的問題，而線性模型正好符合該需求。比如，在線性模型中，解釋變量對(duì)被解釋變量的偏效應(yīng)（partial effect）一般是固定的或者存在一個(gè)明確的、易于刻畫的關(guān)系；二、對(duì)估計(jì)系數(shù)易于推斷。線性方程模型的參數(shù)估計(jì)結(jié)果，其分布一般可以得到一個(gè)有閉合解（closed form）的統(tǒng)計(jì)表達(dá)式，并且參數(shù)的分布不受解釋變量數(shù)值的影響，即在所有的樣本點(diǎn)上，估計(jì)參數(shù)的分布都是相同的。如果估計(jì)參數(shù)在不同樣本點(diǎn)上的分布不同，這樣會(huì)給統(tǒng)計(jì)推斷帶來較大困難；第三、實(shí)證研究中樣本數(shù)量一般較為有限，采用參數(shù)模型假設(shè)（包括線性模型和非線性模型）會(huì)極大減少待估參數(shù)的數(shù)量，增加模型估計(jì)參數(shù)的自由度，進(jìn)而減少估計(jì)系數(shù)的方差。特別是在解釋變量個(gè)數(shù)較多的情況下采用參數(shù)模型可以避免維度詛咒問題（Curse of Dimensionality）。由于上述三方面的優(yōu)點(diǎn)，實(shí)證研究中絕大多數(shù)研究都采用線性模型假設(shè)，這也可以認(rèn)為是在樣本數(shù)量有限情況下對(duì)現(xiàn)實(shí)的一種近似逼近。
然而，線性假設(shè)畢竟是人為假設(shè)，現(xiàn)實(shí)中變量之間的關(guān)系往往是非線性的，并且變量之間的函數(shù)關(guān)系往往事前是不可知的。隨著現(xiàn)代信息技術(shù)的快速發(fā)展，大數(shù)據(jù)為尋找真實(shí)經(jīng)濟(jì)中的非線性關(guān)系帶來了可能。需要說明的是，如果變量之間的真實(shí)關(guān)系是非線性的，樣本數(shù)量的增加可以減少估計(jì)結(jié)果的方差，但不會(huì)減少因?yàn)楹瘮?shù)形式設(shè)定錯(cuò)誤而導(dǎo)致的估計(jì)偏誤（Hastie et al.,2016）。在大樣本的情況下，非參數(shù)計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型為減少估計(jì)偏誤帶來了可能。非參數(shù)計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型不需要事前假設(shè)變量之間的函數(shù)關(guān)系，所以可以避免因?yàn)槟Ｐ驮O(shè)定錯(cuò)誤導(dǎo)致的估計(jì)偏誤。
在非參數(shù)計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型發(fā)展方面，有兩個(gè)學(xué)科為該方法的發(fā)展做出了重要貢獻(xiàn)。一個(gè)學(xué)科是計(jì)算機(jī)科學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)發(fā)展帶來的機(jī)器學(xué)習(xí)理論（Machine Learning）, 另一個(gè)是經(jīng)濟(jì)學(xué)中的非參數(shù)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)（Nonparametric Econometrics）。這兩個(gè)學(xué)科雖然都是在研究非參數(shù)模型，但是前者更側(cè)重提高預(yù)測精度，因?yàn)檫@些方法更多用于聲音、圖像的識(shí)別等人工智能領(lǐng)域(James, et al., 2015; Hastie et al., 2016 )。因此，這些研究在非參數(shù)模型設(shè)定，特別是核函數(shù)（kernel function）設(shè)定方面研究更為豐富，但在模型估計(jì)結(jié)果推斷方面研究相對(duì)較少，大多采用簡單實(shí)用的bootstrap方法。機(jī)器學(xué)習(xí)理論的很多方法已經(jīng)在計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)里廣泛應(yīng)用（Athey and Imbens, 2017）。例如在斷點(diǎn)回歸中，無論在確定型（sharp）還是在模糊型（fuzzy）斷點(diǎn)回歸中，最優(yōu)帶寬（optimal bandwidth）選擇都采用了機(jī)器學(xué)習(xí)理論的核平滑方法（Kernel Smoothing）。在非參數(shù)計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型中，平均因果效應(yīng)的計(jì)算也利用了機(jī)器學(xué)習(xí)理論中Lasso等特征縮減方法（Shrinkage Methods），隨機(jī)森林方法（Random Forest）也被用于傾向得分（Propensity Score）估計(jì)。計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)者需要對(duì)所研究的經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象進(jìn)行解釋和總結(jié)規(guī)律、并對(duì)估計(jì)結(jié)果進(jìn)行推斷。因此，非參數(shù)計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型在預(yù)測精度方面的要求相對(duì)較低，但是對(duì)估計(jì)結(jié)果解釋和統(tǒng)計(jì)推斷方面特別是因果關(guān)系推斷方面要求更高，也發(fā)展了一些具有閉合解的統(tǒng)計(jì)量用于對(duì)模型估計(jì)結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)推斷(Henderson, Christopher, 2016)。
四、對(duì)國內(nèi)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)研究的啟示
從國際農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)研究的主要內(nèi)容來看，伴隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展需求的變化，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)研究的內(nèi)容日趨多樣化和多學(xué)科融合。傳統(tǒng)研究農(nóng)場管理和農(nóng)產(chǎn)品市場的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)研究已經(jīng)開始衰落，這些領(lǐng)域的研究也越來越多讓位與社會(huì)咨詢機(jī)構(gòu)和政府部門所屬的市場監(jiān)測機(jī)構(gòu)。在我國已經(jīng)基本解決溫飽問題的大背景下，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)與環(huán)境的可持續(xù)發(fā)展問題、食物營養(yǎng)與健康問題越來越受到人們的關(guān)注。可以預(yù)期，未來我國農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)研究也會(huì)遵循國際農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)研究的發(fā)展趨勢(shì)，更多轉(zhuǎn)向農(nóng)業(yè)與環(huán)境協(xié)調(diào)發(fā)展、資源高效與可持續(xù)利用、食物營養(yǎng)改善等領(lǐng)域轉(zhuǎn)變。在我國依然有一半居民生活在農(nóng)村的背景下，發(fā)展問題仍將長期存在。因此，發(fā)展經(jīng)濟(jì)學(xué)的研究，比如農(nóng)村的貧困問題、社會(huì)保障、醫(yī)療和教育等問題還將是我國農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)研究的重要內(nèi)容，并且隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，這類研究需求還可能進(jìn)一步增長。
農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)學(xué)者在上述研究領(lǐng)域有一定的比較優(yōu)勢(shì)。例如，對(duì)農(nóng)業(yè)宏觀形勢(shì)和政策的理解更為全面，對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)以及與農(nóng)業(yè)相關(guān)的生態(tài)環(huán)境問題更為深入。特別是，與綜合的經(jīng)濟(jì)學(xué)或管理學(xué)的研究者相比，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)學(xué)者與相關(guān)自然科學(xué)聯(lián)系更為緊密，所以更容易開展農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)與自然科學(xué)的跨學(xué)科研究。農(nóng)村問題一直是農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)研究的重要內(nèi)容，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)學(xué)者對(duì)我國農(nóng)村的現(xiàn)實(shí)情況了解更為透徹，所以農(nóng)村與農(nóng)民相關(guān)的發(fā)展問題研究也將是我國農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)學(xué)者的優(yōu)勢(shì)領(lǐng)域。
從研究方法來看，采用模型化、定量化的手段展開分析已經(jīng)成為農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)研究的主流范式。與綜合的經(jīng)濟(jì)學(xué)者或管理學(xué)者相比，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)學(xué)者在研究方法上存在一定的差距和不足，主要體現(xiàn)在定量化的研究手段方面的不足。比如在農(nóng)業(yè)和發(fā)展政策評(píng)估方面，計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的理論相對(duì)較弱；在資源環(huán)境問題研究中，數(shù)學(xué)優(yōu)化模型特別是動(dòng)態(tài)優(yōu)化方面的基礎(chǔ)相對(duì)較弱；在農(nóng)業(yè)企業(yè)發(fā)展和市場分析中，采用產(chǎn)業(yè)組織理論和博弈論等開展定量研究的能力相對(duì)較弱。如果定量研究的能力不能快速提升，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)學(xué)者在上述重要問題的研究中可能面臨被邊緣化的趨勢(shì)。在信息技術(shù)快速發(fā)展的新時(shí)代，借助大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)理論，提高農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)學(xué)者的實(shí)證分析能力，是未來農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)研究的必然趨勢(shì)。
目前國內(nèi)也有一些學(xué)者批評(píng)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)研究過度定量化。導(dǎo)致出現(xiàn)這種批評(píng)的原因不在于農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)研究的方法本身出了問題，而更多是由于部分研究為了定量而定量，甚至不顧研究問題的需要，采用一些過度復(fù)雜的模型方法，但沒有對(duì)研究的問題和邏輯思路進(jìn)行清晰的表述。為了避免這種情況出現(xiàn)，可以在采用定量化的模型之前，根據(jù)深入的實(shí)地調(diào)研特別是典型案例分析，清晰闡述研究的問題及意義、研究邏輯思路，使讀者可以在不需要對(duì)模型細(xì)節(jié)深入了解的情況下，理解論文的主要觀點(diǎn)和研究發(fā)現(xiàn)。
參考文獻(xiàn)：略
中國鄉(xiāng)村發(fā)現(xiàn)網(wǎng)轉(zhuǎn)自:《農(nóng)業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì)》 2018年第1期
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