摘要：農業經濟學是一門研究農業和農村發展的應用學科，其研究重點和研究方法也隨著社會經濟發展的需求而擴展。本文分析了國際農業經濟研究的主要領域和前沿方法，探討了我國未來農業經濟研究的發展趨勢。國際農業經濟研究主要包括（1）農業生產、市場和政策；（2）資源與環境經濟政策；（3）發展經濟；（4）農商與食物經濟等四個領域，但這些領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，并運用計量經濟學進行實證檢驗，已經成為農業經濟研究中被普遍接受的規范研究方法。理論模型設定和政策事前評估主要借助數學優化模型，而實證檢驗和政策事后評估主要依靠計量經濟模型。隨著信息獲取技術的發展，機器學習理論和非參數計量經濟學在農業經濟研究中的應用也將日趨廣泛。
關鍵詞：農業經濟 研究領域 模型方法
一、引言
農業經濟學是一門研究農業和農村發展的應用學科，其研究重點隨著社會經濟發展的需求而變化。相對應的，農業經濟學的研究方法也隨著研究問題的需要而發展，同時研究方法的發展也在很大程度上受到其他學科發展的影響，如統計學和計算機科學等。
過去40年，中國農業的快速發展也使得國內農業經濟研究的重點問題發生了一些變化。例如，農產品供給數量的增長使人均食物消費需求得到了極大改善，我國農業經濟研究也從過去注重提高農業生產和保障國家糧食安全，到現在食物安全與生態安全并重；從過去只研究如何滿足溫飽問題，到現在開始注重食品安全和營養健康。農村發展也從過去主要關注消除貧困到現在更加注重社會保障、農村醫療衛生和教育的全面發展。2016年我國人均GDP超過8000美元（國家統計局，2017），已經接近于發達國家的門檻。但是，與一些高度發達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。受經濟發展規律的影響，這些國家過去經歷的農業和農村發展中的問題也可能成為中國目前甚至未來發展將面臨的問題。此外，我國社會經濟發展中不平衡、不充分的問題依然突出，一個重要的表現是區域之間、城鄉之間發展水平的巨大差異。一些地區的經濟發展水平已經可以達到發達國家水平，但仍有一些地區有大量居民生活在貧困線之下。這種區域間發展的不平衡也導致我國農業經濟研究中面臨的問題既包括發達國家目前面臨的問題，也包括他們之前發展過程中遇到的問題。
改革開放不僅使我國農業與世界農產品市場日趨融合，也使我國農業經濟研究與國際前沿的農業經濟研究逐漸接軌。在經濟學科和管理學科中，我國農業經濟研究是與國際研究較為接軌、差距較小的學科之一。依據經濟學理論，建立定量化的優化模型，并運用計量經濟學進行實證檢驗，已經成為我國農業經濟研究中被普遍接受的規范研究方法。
雖然，伴隨著農業快速發展我國農業經濟的研究也取得了長足進展，但不可否認，農業經濟研究也面臨著一些新的、甚至嚴峻的挑戰。一方面，我國農業GDP占全國GDP的比重從1978 年的27.7%下降到2016年的8.6%，農業就業人口的比例由1978年的70.5%到2106年的28%，農村常住人口的比重也由1978年的82.1%下降到2016年的42.6%（國家統計局，2017）。農業和農村在整個社會經濟中所占比重的下降必然對農業經濟研究的重要性帶來負面影響。另一方面，學科之間的日益融合也將對農業經濟學科的發展帶來影響。農業經濟學屬于應用經濟學或管理學，與經濟學或管理科學等專業的研究人員相比，農業經濟研究人員在理論和研究方法和大數據使用等方面處于弱勢，當具有這些學科背景的研究人員進入農業經濟研究領域，必然會對原有的農業經濟研究人員產生較大沖擊。
那么，到底我國農業經濟研究未來的走向如何？農業經濟研究需要做怎樣的調整才能適應社會經濟發展和學科發展的需要？本文通過對國際著名高校農業經濟系的發展和研究情況進行分析，討論了國際農業經濟研究的發展趨勢、研究熱點、使用的前沿研究方法等，以期為我國農業經濟研究的發展提供一些有益的探索。
二、農業經濟研究的主要領域
從美國幾所著名大學農業經濟系的發展來看，大多是二十世紀二三十年代成立農業經濟系，但在二十世紀七八十年代紛紛改名，將資源、環境、食物等詞加入到院系的名稱中來。例如加州大學伯克利分校、加州大學戴維斯分校將農業經濟系改名農業與資源經濟系、俄亥俄州立大學將農業經濟系改名農業、環境與發展經濟系。到了二十世紀末期，也有一些大學直接將農業經濟系改名或并入應用經濟系。比如，康奈爾大學將原來農業經濟所屬的資源與環境經濟系并入應用經濟與管理學院；威斯康星大學麥迪遜分校農業經濟系改名“農業與應用經濟學系”、明尼蘇達大學將“農業與應用經濟學系”直接改名“應用經濟系”。
美國農業經濟系名稱的變化，也在一定程度上反映了農業經濟研究內容的變化。這些變化也與社會經濟發展帶來的新問題、新需求息息相關。從這幾些高校農業經濟的研究領域來看，大致可以分為如下幾個方面，但這些領域之間沒有明顯的界限，研究的交叉性越來越強。
1.農業生產、市場與政策研究
該領域是農業經濟研究中的較為傳統的一個研究領域，主要研究內容包括：（1）全球食物安全研究，包括農業生產、農產品市場、貿易研究等，這些研究既包括全球和分國別的農產品市場分析，也包括具體的行業研究，比如奶產品、大米、谷物類市場等；（2）生物技術、生物能源發展對農產品市場的影響研究在過去幾年也受到了廣泛關注，但最近幾年熱度有所下降（Huang et al., 2004, 2005; 黃季焜，仇煥廣，2010）；（3）農業政策評估，如農業補貼政策對農業生產和環境的影響、農業保險政策、農業土地政策對農業生產和居民收入等影響等（de Janvry et al., 2015）。
農業生產與市場研究是農業經濟研究中的重要領域，從早期的農場管理研究到近期的規模農戶和小農戶的生產管理、技術和資源利用效率、產品銷售等問題，都有長期的研究積累（于曉華，郭沛，2015）。也正因為如此，在該領域開展創新性研究有較大難度。如果不進行跨學科交叉研究，研究成果很難在高層次的經濟學或農業經濟學期刊發表。另外，現在社會上越來越多成立了農業市場研究咨詢機構，這些機構往往比高校的科研人員更加貼近市場，對技術和市場信息的了解更為充分，這也導致了在學術界從事農產品市場研究的人員越來越少。目前，在學術界從事農產品市場或行業研究的人員更多是從產業組織（Industrial Organization）的角度開展理論或實證分析。
農業政策評估是目前該領域中一個較為活躍的內容，一般可以分為事后評估和事前評估。事后評估一般通過政策實施前后的抽樣調查，利用計量經濟模型進行定量估計。該研究中面臨的一個重要難點是計量經濟模型估計中可能出現的內生性問題。解決內生變量的傳統方法是工具變量法，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干預試驗（Random Control Treatment）或者尋求自然試驗（Natural Experiment）等方法（Chenet al., 2013; Emerick, etal., 2016;）。
事前評估是在政策實施之前，對政策可能產生的后果進行事前分析。由于政策還沒有實施，不能根據政策實施前后的差異進行評估，所以事前評估大多采用結構式模型系統進行模擬分析，包括一般均衡模型、部門均衡模型、投入產出模型等。這些分析方法在上個世紀70年代得到了快速發展，目前研究方法較為成熟，在理論和方法上很難有較大突破，模擬分析結果也存在一定的不確定性，所以研究成果也較難發表在頂尖經濟學期刊上。這也導致了越來越多的農業經濟學者放棄了對該領域的研究，而轉向以計量經濟分析為主的事后評估。由于政策效果的事前評估在現實需求中較為廣泛，所以也有一些運用該方法對熱點問題的研究成果發表在著名的綜合類學術期刊上（Darlin et al., 2015）。
2.資源與環境經濟政策研究
該研究領域是過去二三十年間農業經濟研究中增長最快的領域，已經成為農業經濟研究的重點。特別是從年輕農業經濟學者的研究發表來看，該趨勢更為突出。
該領域的研究可以分為以下幾個方面：（1）與農業密切相關的環境政策研究，比如氣候變化、大氣污染等對農業經濟的影響、農業生產對生態環境的影響研究（農藥、化肥、溫室氣體排放）、農業政策對環境的影響等（如耕地保護政策對環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溫室氣體排放、農產品供需和價格的影響等（Chen et al., 2016）；（2）一些學者對農業之外的環境問題展開研究。例如，土地利用變化、水資源利用、林業和草原發展政策對生態系統的影響。由于水、土、溫室氣體等與農業的關系較為密切，所以這類研究還主要以農業經濟學者為主。資源環境政策研究對專業知識需求較高，農業經濟學者也越來越多的與農學、環境、地理學家開展跨學科合作研究。（3）也有一些資源環境政策研究與農業的聯系不是特別密切，比如能源、水資源、交通運輸等部門對溫室氣體減排、環境污染影響方面的研究。由于目前美國大多農業經濟與資源環境經濟同屬于一個院系，所以這方面的研究也基本與農業經濟研究融合到一起。
從研究方法來看，以計量經濟模型為主的定量評估同樣占據主流地位。與農業生產、市場與政策研究相比，在該領域的研究中采用結構模型系統展開的研究相對較多。例如，生物能源政策影響的研究大量采用動態優化模型展開理論分析和定量模擬（Goodstein, Polasky, 2014）。
3.發展經濟研究
發展經濟學從國內學科劃分來看屬于應用經濟學下的二級學科，其包含的內容也較為廣泛，既包括經濟發展、國際貿易等宏觀問題，也包括反貧困、人口與勞動力、可持續發展等領域的微觀政策評估（de Janvry and Sadoulet, 2016）。由于發展問題一直與農村問題密切相關，所以無論是從國際上的研究還是國內研究來看，發展經濟一直是農業經濟研究領域的重要組成部分。
該研究領域主要包括：（1）反貧困政策設計與效果評估，也包括貧困對居民自身發展能力、認知能力以及子女教育等的影響；（2）政策干預對食物消費、營養健康、醫療、教育等影響；（3）社會保障政策、農村金融政策等對農村發展的影響；（4）人力資源發展、勞動力轉移與就業等相關的政策研究。從美國農業經濟的研究來看，這類研究大多集中在對發展中國家的研究，特別是對非洲國家、中國、印度等。
從研究方法來看，該領域的研究除了傳統的實地調查與計量經濟模型估計外，為了解決模型中經常出現的內生性問題，更加突出隨機試驗干預、自然試驗等方法在政策評估中的應用。除了計量經濟模型的實證研究之外，發展經濟學也需要提供一些理論創新和貢獻，所以在實證模型之前一般會建立一個理論模型清晰闡述政策的作用機制。與資源環境經濟學較多采用動態優化模型相比，發展經濟學一般采用比較靜態的數學優化模型。
4.農商與食物經濟研究
隨著農業企業的發展，農業經濟學者也開始對農業企業管理開展越來越多的研究，其研究領域也在不斷拓寬。包括：（1）企業市場發展戰略研究；（2）產品定價和銷售策略研究；（3）農產品新興市場研究，如農產品期貨市場等；由于農業企業大多與食品生產和銷售有關，所以農商研究也與食物經濟研究密切相聯，也可以認為食物經濟研究是農商研究的一部分。因此，這方面的研究還包括：（4）不同的標簽方式和內容、不同的營銷方式等對消費者食物消費行為的影響；（5）隨著消費者對基本食物需求的滿足，食物消費的研究也開始轉向食物營養與健康方面的研究，如分析食物消費與肥胖的關系、與微量元素攝入之間的關系等。
從研究方法來看，該領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。定性分析與商業管理、企業管理等學科聯系密切，從大的學科分類來看屬于管理學中工商管理的范疇。當然，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業組織理論（Industrial Organization）對農業企業發展相關的問題展開研究，主要是放松經濟學理論中完全競爭市場的假設，考慮市場中存在不完全競爭、信息不對稱和交易成本等條件下，企業如何發展(Tremblay, 2012)。對食物經濟的研究目前主要從消費者需求理論入手，分析不同因素對消費者需求偏好的影響，但研究范圍拓寬到營養和健康領域。
三、農業經濟研究的前沿方法
從美國等發達國家的農業經濟研究來看，采用模型方法開展定量研究已經成為農業經濟研究的主流。雖然定性討論和邏輯分析是農業經濟研究的核心和基礎，但這種定性的討論需要嚴謹的定量分析對相關結論予以支持。
農業經濟研究的定量方法主要分為如下兩大類：一類是結構方程模型，包括借助線性和非線性優化模型的比較靜態分析（Comparative Static Analysis）和動態優化模型（Dynamic optimization models）。另一類是借助于數理統計發展起來的計量經濟模型方法。
1.結構方程模型（Structural Equation Model）
結構方程模型是上世紀六七十年代農業經濟學的主流研究方法。經濟學的微觀理論基礎也是在數學優化模型基礎上發展起來的。例如，生產者理論是在給定技術和資源等約束下尋求利潤最大化、消費者理論是在給定預算約束的條件下尋求效用最大化、農戶模型是給給定資源約束和生產技術約束等條件下求解農戶效用最大化。一般均衡模型（General Equilibrium Model）也可以認為是在全國或區域尺度上，給定資源約束和技術約束的條件下，求解社會整體的效用最大化。這些優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結構方程模型系統(Simon, Blume, 1994)。動態優化模型是在上述靜態優化模型中加入時間維度，求解最優決策路徑。動態優化模型在資源環境經濟學（如資源的可持續利用）和宏觀經濟學（如最優增長路徑）的研究中使用較為普遍。為了考慮經濟系統存在不確定和風險問題，還可以將上述模型中的部分參數由確定性參數變為給定分布的隨機變量，建立隨機動態優化模型（Kamien,Schwartz, 2012）。
產業組織理論中的結構模型也是在比較靜態優化模型或動態優化模型的基礎上發展起來的。與上述模型相比，產業組織理論一般假設存在市場壟斷，所以優化模型也從單個決策者的優化問題轉化為兩個或多個決策者的優化問題。在靜態優化的條件下一般是求解納什均衡（Nash Equilibria），在動態優化模型中多是求解最后的穩態（Steady State）。
從目前農業經濟學的研究來看，結構方程模型主要用于理論模型的構建，然后再轉化為簡化式（reduced form）模型進行計量經濟的實證估計。直接采用結構方程模型（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）模型系統較為復雜，有時可以多達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）由于模型系統中的方程數量較多、參數數量龐大，而模擬分析的結果往往對方程和參數設定較為敏感，導致模型結果存在較大的不確定性。
雖然從國際高水平學術期刊的文章發表來看，采用結構方程模型直接開展實證分析的研究并不多，但是不能低估結構方程模型在解決經濟問題中的作用。實際上，已經有一些學者開始反思甚至批評目前只注重計量模型的研究范式。畢竟經濟系統的關系較為復雜，只是將這些關系簡化為一條或幾條方程進行估計，往往難以準確反映經濟系統變量之間的相互作用機制。另外，從現實需求來看，任何政策在實施之前都需要對其可能的效果進行評估，而在政策實施之前，沒有辦法通過大規模抽樣和計量經濟模型來評估政策的效果。在這種情況下，采用結構方程模型開展政策效果的預評估就成為不可或缺的研究工具。
2.計量經濟模型
計量經濟模型是目前整個經濟學界主流的實證研究方法，絕大多數的實證研究最后都轉為計量經濟模型然后展開估計（estimation）和推斷（inference）。計量經濟模型的優點是結果比較直觀，易于解釋（interpretable），并且模型估計結果易于驗證。符合現代農業經濟研究要求定量和嚴謹的需求。
但是，在實證研究中計量經濟模型也面臨著一些挑戰，這些挑戰也成為研究方法創新中最為活躍的部分。經典計量經濟模型理論中有兩條最為核心的假設：一條是模型的解釋變量與誤差項之間獨立（強外生性假設）或不相關（弱外生性假設），第二條是模型函數形式為線性(Woodridge, 2010)。如果在第一條假設中，強外生性假設被違背，那么模型參數的估計結果是有偏的（biased），如果弱外生性假設被違背，參數估計結果不僅有偏而且是不一致的（inconsistent）。對于第二條核心假設，模型函數形式為線性，準確說是對參數是線性的，所以在模型中可以加入變量的平方項、立方項、變量之間的交叉項等，但在實證研究中一般最多只加入變量的平方項或兩個變量的交叉項。如果解釋變量和被解釋變量在實際中并不滿足上述模型中函數形式的假設，就會導致模型參數估計結果有偏。
現實中上述兩條假設經常被違背，因為經濟系統的變量之間往往存在相互聯系和相互影響，很難找到只有單向影響的變量關系，此外，遺漏變量、測量誤差、自選擇問題也都會導致變量內生性問題的出現。針對解釋變量外生性假設被違背的情況，一般采用工具變量法（IV）進行處理，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干預試驗或尋找自然試驗數據進行展開研究。隨機干預試驗是對樣本實施隨機的干預措施，某個樣本是否受到干預完全隨機，不受任何因素的影響，這樣也就避免了干預政策可能存在的內生性問題。自然試驗是指尋找社會經濟中完全外生的沖擊對社會經濟系統或人的行為的影響，例如自然災害發生一般可以認為是完全外生的沖擊，目前較為流行的斷點回歸方法（Regression Discontinuity）也可以歸為自然試驗。但這兩類研究方法也都自身的不足。例如，隨機干預試驗一般成本較高，特別是如果要讓被研究的對象真實感覺到這不僅僅只是一項試驗，花費的成本往往更高。另外，在隨機干預試驗中也可能出現由于信息溢出導致的非干預對象被“污染”的問題，即非干預樣本的行為受到干預樣本的影響而發生行為改變（張林秀，2013）。自然試驗雖然花費的科研成本較低，但現實中真正的自然試驗卻少之又少，這也制約了這類方法的應用。
對于計量經濟模型中線性假設可能被違背的問題，目前的研究中對該問題的關注度要明顯低于變量外生性假設被違背的情況?？赡艿脑蛴幸韵氯齻€方面：第一，經濟學研究更為注重對經濟現象的解釋而不是預測，所以，估計結果易于解釋也是經濟學實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，解釋變量對被解釋變量的偏效應（partial effect）一般是固定的或者存在一個明確的、易于刻畫的關系；二、對估計系數易于推斷。線性方程模型的參數估計結果，其分布一般可以得到一個有閉合解（closed form）的統計表達式，并且參數的分布不受解釋變量數值的影響，即在所有的樣本點上，估計參數的分布都是相同的。如果估計參數在不同樣本點上的分布不同，這樣會給統計推斷帶來較大困難；第三、實證研究中樣本數量一般較為有限，采用參數模型假設（包括線性模型和非線性模型）會極大減少待估參數的數量，增加模型估計參數的自由度，進而減少估計系數的方差。特別是在解釋變量個數較多的情況下采用參數模型可以避免維度詛咒問題（Curse of Dimensionality）。由于上述三方面的優點，實證研究中絕大多數研究都采用線性模型假設，這也可以認為是在樣本數量有限情況下對現實的一種近似逼近。
然而，線性假設畢竟是人為假設，現實中變量之間的關系往往是非線性的，并且變量之間的函數關系往往事前是不可知的。隨著現代信息技術的快速發展，大數據為尋找真實經濟中的非線性關系帶來了可能。需要說明的是，如果變量之間的真實關系是非線性的，樣本數量的增加可以減少估計結果的方差，但不會減少因為函數形式設定錯誤而導致的估計偏誤（Hastie et al.,2016）。在大樣本的情況下，非參數計量經濟模型為減少估計偏誤帶來了可能。非參數計量經濟模型不需要事前假設變量之間的函數關系，所以可以避免因為模型設定錯誤導致的估計偏誤。
在非參數計量經濟模型發展方面，有兩個學科為該方法的發展做出了重要貢獻。一個學科是計算機科學和統計學發展帶來的機器學習理論（Machine Learning）, 另一個是經濟學中的非參數計量經濟學（Nonparametric Econometrics）。這兩個學科雖然都是在研究非參數模型，但是前者更側重提高預測精度，因為這些方法更多用于聲音、圖像的識別等人工智能領域(James, et al., 2015; Hastie et al., 2016 )。因此，這些研究在非參數模型設定，特別是核函數（kernel function）設定方面研究更為豐富，但在模型估計結果推斷方面研究相對較少，大多采用簡單實用的bootstrap方法。機器學習理論的很多方法已經在計量經濟學里廣泛應用（Athey and Imbens, 2017）。例如在斷點回歸中，無論在確定型（sharp）還是在模糊型（fuzzy）斷點回歸中，最優帶寬（optimal bandwidth）選擇都采用了機器學習理論的核平滑方法（Kernel Smoothing）。在非參數計量經濟模型中，平均因果效應的計算也利用了機器學習理論中Lasso等特征縮減方法（Shrinkage Methods），隨機森林方法（Random Forest）也被用于傾向得分（Propensity Score）估計。計量經濟學者需要對所研究的經濟現象進行解釋和總結規律、并對估計結果進行推斷。因此，非參數計量經濟模型在預測精度方面的要求相對較低，但是對估計結果解釋和統計推斷方面特別是因果關系推斷方面要求更高，也發展了一些具有閉合解的統計量用于對模型估計結果進行統計推斷(Henderson, Christopher, 2016)。
四、對國內農業經濟研究的啟示
從國際農業經濟研究的主要內容來看，伴隨著社會經濟發展需求的變化，農業經濟研究的內容日趨多樣化和多學科融合。傳統研究農場管理和農產品市場的農業經濟研究已經開始衰落，這些領域的研究也越來越多讓位與社會咨詢機構和政府部門所屬的市場監測機構。在我國已經基本解決溫飽問題的大背景下，農業生產與環境的可持續發展問題、食物營養與健康問題越來越受到人們的關注?？梢灶A期，未來我國農業經濟研究也會遵循國際農業經濟研究的發展趨勢，更多轉向農業與環境協調發展、資源高效與可持續利用、食物營養改善等領域轉變。在我國依然有一半居民生活在農村的背景下，發展問題仍將長期存在。因此，發展經濟學的研究，比如農村的貧困問題、社會保障、醫療和教育等問題還將是我國農業經濟研究的重要內容，并且隨著社會經濟的發展，這類研究需求還可能進一步增長。
農業經濟學者在上述研究領域有一定的比較優勢。例如，對農業宏觀形勢和政策的理解更為全面，對農業生產技術以及與農業相關的生態環境問題更為深入。特別是，與綜合的經濟學或管理學的研究者相比，農業經濟學者與相關自然科學聯系更為緊密，所以更容易開展農業經濟與自然科學的跨學科研究。農村問題一直是農業經濟研究的重要內容，農業經濟學者對我國農村的現實情況了解更為透徹，所以農村與農民相關的發展問題研究也將是我國農業經濟學者的優勢領域。
從研究方法來看，采用模型化、定量化的手段展開分析已經成為農業經濟研究的主流范式。與綜合的經濟學者或管理學者相比，農業經濟學者在研究方法上存在一定的差距和不足，主要體現在定量化的研究手段方面的不足。比如在農業和發展政策評估方面，計量經濟模型的理論相對較弱；在資源環境問題研究中，數學優化模型特別是動態優化方面的基礎相對較弱；在農業企業發展和市場分析中，采用產業組織理論和博弈論等開展定量研究的能力相對較弱。如果定量研究的能力不能快速提升，農業經濟學者在上述重要問題的研究中可能面臨被邊緣化的趨勢。在信息技術快速發展的新時代，借助大數據和機器學習理論，提高農業經濟學者的實證分析能力，是未來農業經濟研究的必然趨勢。
目前國內也有一些學者批評農業經濟研究過度定量化。導致出現這種批評的原因不在于農業經濟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，采用一些過度復雜的模型方法，但沒有對研究的問題和邏輯思路進行清晰的表述。為了避免這種情況出現，可以在采用定量化的模型之前，根據深入的實地調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模型細節深入了解的情況下，理解論文的主要觀點和研究發現。
參考文獻：略
中國鄉村發現網轉自:《農業技術經濟》 2018年第1期
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