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，其研究重點和研究方法也隨著社會經(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。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，并運用計量經(jīng)濟(jì)學(xué)進(jìn)行實證檢驗，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)定和政策事前評估主要借助數(shù)學(xué)優(yōu)化模型，而實證檢驗和政策事后評估主要依靠計量經(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，其研究重點隨著社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展的需求而變化。相對應(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)計學(xué)和計算機(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，我國社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展中不平衡、不充分的問題依然突出，一個重要的表現(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，并運用計量經(jīng)濟(jì)學(xué)進(jìn)行實證檢驗，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)計局，2017）。農(nóng)業(yè)和農(nóng)村在整個社會經(jīng)濟(jì)中所占比重的下降必然對農(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，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，必然會對原有的農(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)社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展和學(xué)科發(fā)展的需要？本文通過對國際著名高校農(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、研究熱點、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)政策評估，如農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼政策對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和環(huán)境的影響、農(nóng)業(yè)保險政策、農(nóng)業(yè)土地政策對農(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）。也正因為如此，在該領(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)政策評估是目前該領(lǐng)域中一個較為活躍的內(nèi)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(diào)查，利用計量經(jīng)濟(jì)模型進(jìn)行定量估計。該研究中面臨的一個重要難點是計量經(jīng)濟(jì)模型估計中可能出現(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（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(chǎn)生的后果進(jìn)行事前分析。由于政策還沒有實施，不能根據(jù)政策實施前后的差異進(jìn)行評估，所以事前評估大多采用結(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)者放棄了對該領(lǐng)域的研究，而轉(zhuǎn)向以計量經(jīng)濟(jì)分析為主的事后評估。由于政策效果的事前評估在現(xiàn)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(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。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，該趨勢更為突出。
該領(lǐng)域的研究可以分為以下幾個方面：（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、大氣污染等對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的影響、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)對生態(tài)環(huán)境的影響研究（農(nóng)藥、化肥、溫室氣體排放）、農(nóng)業(yè)政策對環(huán)境的影響等（如耕地保護(hù)政策對環(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溫室氣體排放、農(nóng)產(chǎn)品供需和價格的影響等（Chen et al., 2016）；（2）一些學(xué)者對農(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)境政策研究對專業(yè)知識需求較高，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、交通運輸?shù)炔块T對溫室氣體減排、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，以計量經(jīng)濟(jì)模型為主的定量評估同樣占據(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)展開的研究相對較多。例如，生物能源政策影響的研究大量采用動態(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、人口與勞動力、可持續(xù)發(fā)展等領(lǐng)域的微觀政策評估（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)計與效果評估，也包括貧困對居民自身發(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)對食物消費、營養(yǎng)健康、醫(yī)療、教育等影響；（3）社會保障政策、農(nóng)村金融政策等對農(nóng)村發(fā)展的影響；（4）人力資源發(fā)展、勞動力轉(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發(fā)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(lǐng)域的研究除了傳統(tǒng)的實地調(diào)查與計量經(jīng)濟(jì)模型估計外，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)試驗干預(yù)、自然試驗等方法在政策評估中的應(yīng)用。除了計量經(jīng)濟(jì)模型的實證研究之外，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(jī)制。與資源環(huán)境經(jīng)濟(jì)學(xué)較多采用動態(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(zhuǎn)向食物營養(yǎng)與健康方面的研究，如分析食物消費與肥胖的關(guān)系、與微量元素攝入之間的關(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、信息不對稱和交易成本等條件下，企業(yè)如何發(fā)展(Tremblay, 2012)。對食物經(jīng)濟(jì)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(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ο嚓P(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）和動態(tài)優(yōu)化模型（Dynamic optimization models）。另一類是借助于數(shù)理統(tǒng)計發(fā)展起來的計量經(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結(jié)構(gòu)方程模型系統(tǒng)(Simon, Blume, 1994)。動態(tài)優(yōu)化模型是在上述靜態(tài)優(yōu)化模型中加入時間維度，求解最優(yōu)決策路徑。動態(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)化模型也從單個決策者的優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為兩個或多個決策者的優(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)行計量經(jīng)濟(jì)的實證估計。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。實際上，已經(jīng)有一些學(xué)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(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，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)實需求來看，任何政策在實施之前都需要對其可能的效果進(jìn)行評估，而在政策實施之前，沒有辦法通過大規(guī)模抽樣和計量經(jīng)濟(jì)模型來評估政策的效果。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)評估就成為不可或缺的研究工具。
2.計量經(jīng)濟(jì)模型
計量經(jīng)濟(jì)模型是目前整個經(jīng)濟(jì)學(xué)界主流的實證研究方法，絕大多數(shù)的實證研究最后都轉(zhuǎn)為計量經(jīng)濟(jì)模型然后展開估計（estimation）和推斷（inference）。計量經(jīng)濟(jì)模型的優(yōu)點是結(jié)果比較直觀，易于解釋（interpretable），并且模型估計結(jié)果易于驗證。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，在實證研究中計量經(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之間獨立（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)估計結(jié)果不僅有偏而且是不一致的（inconsistent）。對于第二條核心假設(shè)，模型函數(shù)形式為線性，準(zhǔn)確說是對參數(shù)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(shù)形式的假設(shè)，就會導(dǎo)致模型參數(shù)估計結(jié)果有偏。
現(xiàn)實中上述兩條假設(shè)經(jīng)常被違背，因為經(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、自選擇問題也都會導(dǎo)致變量內(nèi)生性問題的出現(xiàn)。針對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)試驗或?qū)ふ易匀辉囼灁?shù)據(jù)進(jìn)行展開研究。隨機(jī)干預(yù)試驗是對樣本實施隨機(jī)的干預(yù)措施，某個樣本是否受到干預(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。自然試驗是指尋找社會經(jīng)濟(jì)中完全外生的沖擊對社會經(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(jī)干預(yù)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(jī)干預(yù)試驗中也可能出現(xiàn)由于信息溢出導(dǎo)致的非干預(yù)對象被“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）。自然試驗雖然花費的科研成本較低，但現(xiàn)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(yīng)用。
對于計量經(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?？赡艿脑蛴幸韵氯齻€方面：第一，經(jīng)濟(jì)學(xué)研究更為注重對經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的解釋而不是預(yù)測，所以，估計結(jié)果易于解釋也是經(jīng)濟(jì)學(xué)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(yīng)（partial effect）一般是固定的或者存在一個明確的、易于刻畫的關(guān)系；二、對估計系數(shù)易于推斷。線性方程模型的參數(shù)估計結(jié)果，其分布一般可以得到一個有閉合解（closed form）的統(tǒng)計表達(dá)式，并且參數(shù)的分布不受解釋變量數(shù)值的影響，即在所有的樣本點上，估計參數(shù)的分布都是相同的。如果估計參數(shù)在不同樣本點上的分布不同，這樣會給統(tǒng)計推斷帶來較大困難；第三、實證研究中樣本數(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）會極大減少待估參數(shù)的數(shù)量，增加模型估計參數(shù)的自由度，進(jìn)而減少估計系數(shù)的方差。特別是在解釋變量個數(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，實證研究中絕大多數(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)量有限情況下對現(xiàn)實的一種近似逼近。
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關(guān)系是非線性的，樣本數(shù)量的增加可以減少估計結(jié)果的方差，但不會減少因為函數(shù)形式設(shè)定錯誤而導(dǎo)致的估計偏誤（Hastie et al.,2016）。在大樣本的情況下，非參數(shù)計量經(jīng)濟(jì)模型為減少估計偏誤帶來了可能。非參數(shù)計量經(jīng)濟(jì)模型不需要事前假設(shè)變量之間的函數(shù)關(guān)系，所以可以避免因為模型設(shè)定錯誤導(dǎo)致的估計偏誤。
在非參數(shù)計量經(jīng)濟(jì)模型發(fā)展方面，有兩個學(xué)科為該方法的發(fā)展做出了重要貢獻(xiàn)。一個學(xué)科是計算機(jī)科學(xué)和統(tǒng)計學(xué)發(fā)展帶來的機(jī)器學(xué)習(xí)理論（Machine Learning）, 另一個是經(jīng)濟(jì)學(xué)中的非參數(shù)計量經(jīng)濟(jì)學(xué)（Nonparametric Econometrics）。這兩個學(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，因為這些方法更多用于聲音、圖像的識別等人工智能領(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，但在模型估計結(jié)果推斷方面研究相對較少，大多采用簡單實用的bootstrap方法。機(jī)器學(xué)習(xí)理論的很多方法已經(jīng)在計量經(jīng)濟(jì)學(xué)里廣泛應(yīng)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(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)計量經(jīng)濟(jì)模型中，平均因果效應(yīng)的計算也利用了機(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。計量經(jīng)濟(jì)學(xué)者需要對所研究的經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象進(jìn)行解釋和總結(jié)規(guī)律、并對估計結(jié)果進(jìn)行推斷。因此，非參數(shù)計量經(jīng)濟(jì)模型在預(yù)測精度方面的要求相對較低，但是對估計結(jié)果解釋和統(tǒng)計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)計量用于對模型估計結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計推斷(Henderson, Christopher, 2016)。
四、對國內(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?？梢灶A(yù)期，未來我國農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)研究也會遵循國際農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)研究的發(fā)展趨勢，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。例如，對農(nóng)業(yè)宏觀形勢和政策的理解更為全面，對農(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)者對我國農(nóng)村的現(xiàn)實情況了解更為透徹，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)展政策評估方面，計量經(jīng)濟(jì)模型的理論相對較弱；在資源環(huán)境問題研究中，數(shù)學(xué)優(yōu)化模型特別是動態(tài)優(yōu)化方面的基礎(chǔ)相對較弱；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。在信息技術(shù)快速發(fā)展的新時代，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)者的實證分析能力，是未來農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)研究的必然趨勢。
目前國內(nèi)也有一些學(xué)者批評農(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模型細(xì)節(jié)深入了解的情況下，理解論文的主要觀點和研究發(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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