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于曉華:中美農業經濟學研究的一個比較:發展階段差異和研究范式的革新

[ 作者:于曉華  文章來源:中國鄉村發現  點擊數: 更新時間:2023-09-19 錄入:王惠敏 ]

一、中美之間農業經濟學研究方式的差異多由發展階段不同決定的  

農業經濟學(農林經濟管理) 作為一門應用社會科學,學科定義在其研究對象上;傳統意義上的農業經濟學以農業、農村以及農民為研究對象,這就是所謂的“三農” 問題。但是,隨著經濟發展和城市化推進,社會經濟結構發生了深刻 變化。農林經濟管理的研究對象也不可避免地發生變化。

諾貝爾經濟學獎得主舒爾茨在1945 年就指出農業發展分為兩個階段:第一個階段為食物問題(Food Problem),農業政策的核心是要解決饑餓問題;第二階段為農業調整問題(Farm Problem),農業政策的核心是要解決工農收入差距和城鄉收入差距問題。在歐、美、日、韓等發達國家,當食物問題和農業調整問題解決后,農業發展進入第 三個階段,這就是所謂的“可持續發展問題”“高質量發展問題”或“未來問題”(Future Problem)。這就是所謂的農經“3F 問題”。

中國在 2021 年全面建成了小康社會,消除了絕對貧困,饑餓問題已經基本解決,也就是解決了舒爾茨所說的“食物問題”。我們現在進入了農業政策的第二階段—— 農業調整階段,重點解決城鄉收入差距,實現“共同富?!?。這種發展階段的差異決定了中美農業經濟學研究重點的差異。

二、我國農業經濟學現階段應該注重關注農業結構調整

農業經濟學作為一門應用科學,開展研究應該堅持問題導向,研究成果應當對于政府以及商業機構有所意義。

在我國的農業政策研究中,糧食安全一直擺在最重要的位置,這是傳統農業經濟學的內核。隨著我 國經濟結構的調整以及全面小康社 會的實現,農業調整問題和可持續 發展問題變得越來越重要。

黨的十九大提出了鄉村振興戰略,為我國農業農村發展描繪了未 來數十年的藍圖。鄉村振興是一項 國家重大戰略,我們的農業經濟學研究要緊緊圍繞這個戰略展開。黨的二十大更是強調了扎實推進共同富裕,這和舒爾茨提出的農業發展 第二階段的“農業調整”是吻合的。如何進一步增加農民收入,矯正城鄉和工農收入差距,實現城鄉融合發展,是接下來一段時間的主要政策目標。今年的一號文件提出了“建設農業強國”的目標,其實也是和農業調整相呼應:只有建設農業強國,才能增加農民收入。

相對于我國城鄉收入差距問題,美國存在嚴重的種族歧視問題。研究種族差異,實現社會正義就成了他們當下的一個研究重點。

隨著農業結構調整,市場機制的深化、尤其是電商的普及,市場經濟從傳統的完全競爭逐步走向壟斷,尤其是電商平臺的壟斷,這有損農民和消費者的利益。這就要求 我們農經學者從理論角度導入不完全競爭的分析范式,關注平臺的市場力,從而提出更有效的監管措施。

三、農業可持續發展已經成為了全球農經的研究熱點

歐美日韓等發達國家在實現了城鄉收入均等化后,開始關注高質 量發展。面對氣候變化和全球生態危機,可持續發展已經成了全球農經研究的核心問題。從廣義上講, 聯合國可持續發展目標規定了 17 個大目標和 169 個小目標。從狹義角度來看,農業可持續發展包括四個維度:環境保護、健康、社會正義、以及動物福祉保護。總體而言,農業可持續發展主要從以下三個角度來研究:

第一,把農業鑲嵌于生態系統, 從生態系統服務的角度來研究農業。農業的食物供給功能在生態系 統服務的總價值中相對比重很小。如何提升農業的生態功能,維持生物多樣性,并平衡糧食安全保障, 成了一個研究難點。歐洲一些學者, 比如我的同事 Tobias Plieninger 教授等開始把“再野化”導入農經研究,從“景觀層次”來分析農業的生態功能。

第二,從氣候變化的角度研究農業可持續發展,尤其是土地利用的變化和碳排放以及固碳的關系。土地利用改變是溫室氣體排放重要 來源;增加土壤有機質含量又是重要的固碳方式。城市化以及飲食結 構變化又是驅動土地利用結構改變的重要原因。以 Marco Springmann 為代表的一批學者在這個方面做了深入的研究。

第三,從食物系統的角度來研究農業可持續發展,綜合考慮技術和制度手段來系統制定農業政策。以康奈爾大學 Chris Barrett 教授和中國農業大學樊勝根教授為代表的一批學者認為農業面臨的一系列可持續發展問題需要從系統的角度來采取綜合性的對策,這為農業經濟學的研究提供了新的研究思路和方向。

四、人工智能對農業經濟學帶來了新的研究方法

最近,以 ChatGPT 為代表的人工智能大模型對社會經濟以及我們的研究范式產生了巨大的影響。GPT-4 的模型參數已經達到了170 萬億,它的龐大的結構和計算能力是傳統的統計學和計量經濟學所不能比擬的。

主流農業政策主要采取統計和計量經濟模型來分析變量之間的關 系,能力顯得非常單薄。機器學習 除了可以提供強大的預測能力之外,更重要的是能夠識別數據中的 不同模式、生成新的數據、自動選取變量等功能。這些對政策研究和 商業分析更加重要。

毫無疑問,人工智能對農業(應用)經濟學的影響是革命性的。新一代的農業經濟學者,必須要掌握 新的工具來推動農業經濟研究。這也是我們中國農經學者建立自己學 科體系的一個重要機會。

 

(作者系長江經濟研究院特聘研究員,德國哥廷根大學發展與轉型國家農業經濟學講席教授;中國鄉村發現網轉自:《農經通訊》第五期)


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