摘要：农业经济学是一门研究农业和农村发展的应用学科，其研究重点和研究方法也随着社会经济发展的需求而扩展。本文分析了国际农业经济研究的主要领域和前沿方法，探讨了我国未来农业经济研究的发展趋势。国际农业经济研究主要包括（1）农业生产、市场和政策；（2）资源与环境经济政策；（3）发展经济；（4）农商与食物经济等四个领域，但这些领域之间又相互交叉融合。从研究方法来看，建立定量化的理论模型，并运用计量经济学进行实证检验，已经成为农业经济研究中被普遍接受的规范研究方法。理论模型设定和政策事前评估主要借助数学优化模型，而实证检验和政策事后评估主要依靠计量经济模型。随着信息获取技术的发展，机器学习理论和非参数计量经济学在农业经济研究中的应用也将日趋广泛。
关键词：农业经济 研究领域 模型方法
一、引言
农业经济学是一门研究农业和农村发展的应用学科，其研究重点随着社会经济发展的需求而变化。相对应的，农业经济学的研究方法也随着研究问题的需要而发展，同时研究方法的发展也在很大程度上受到其他学科发展的影响，如统计学和计算机科学等。
过去40年，中国农业的快速发展也使得国内农业经济研究的重点问题发生了一些变化。例如，农产品供给数量的增长使人均食物消费需求得到了极大改善，我国农业经济研究也从过去注重提高农业生产和保障国家粮食安全，到现在食物安全与生态安全并重；从过去只研究如何满足温饱问题，到现在开始注重食品安全和营养健康。农村发展也从过去主要关注消除贫困到现在更加注重社会保障、农村医疗卫生和教育的全面发展。2016年我国人均GDP超过8000美元（国家统计局，2017），已经接近于发达国家的门槛。但是，与一些高度发达的国家相比依然存在较大差距。例如，我国目前的人均GDP只相当于美国、欧洲、日本等国70年代末80年代初的水平，或者韩国90年代初的水平。受经济发展规律的影响，这些国家过去经历的农业和农村发展中的问题也可能成为中国目前甚至未来发展将面临的问题。此外，我国社会经济发展中不平衡、不充分的问题依然突出，一个重要的表现是区域之间、城乡之间发展水平的巨大差异。一些地区的经济发展水平已经可以达到发达国家水平，但仍有一些地区有大量居民生活在贫困线之下。这种区域间发展的不平衡也导致我国农业经济研究中面临的问题既包括发达国家目前面临的问题，也包括他们之前发展过程中遇到的问题。
改革开放不仅使我国农业与世界农产品市场日趋融合，也使我国农业经济研究与国际前沿的农业经济研究逐渐接轨。在经济学科和管理学科中，我国农业经济研究是与国际研究较为接轨、差距较小的学科之一。依据经济学理论，建立定量化的优化模型，并运用计量经济学进行实证检验，已经成为我国农业经济研究中被普遍接受的规范研究方法。
虽然，伴随着农业快速发展我国农业经济的研究也取得了长足进展，但不可否认，农业经济研究也面临着一些新的、甚至严峻的挑战。一方面，我国农业GDP占全国GDP的比重从1978 年的27.7%下降到2016年的8.6%，农业就业人口的比例由1978年的70.5%到2106年的28%，农村常住人口的比重也由1978年的82.1%下降到2016年的42.6%（国家统计局，2017）。农业和农村在整个社会经济中所占比重的下降必然对农业经济研究的重要性带来负面影响。另一方面，学科之间的日益融合也将对农业经济学科的发展带来影响。农业经济学属于应用经济学或管理学，与经济学或管理科学等专业的研究人员相比，农业经济研究人员在理论和研究方法和大数据使用等方面处于弱势，当具有这些学科背景的研究人员进入农业经济研究领域，必然会对原有的农业经济研究人员产生较大冲击。
那么，到底我国农业经济研究未来的走向如何？农业经济研究需要做怎样的调整才能适应社会经济发展和学科发展的需要？本文通过对国际著名高校农业经济系的发展和研究情况进行分析，讨论了国际农业经济研究的发展趋势、研究热点、使用的前沿研究方法等，以期为我国农业经济研究的发展提供一些有益的探索。
二、农业经济研究的主要领域
从美国几所著名大学农业经济系的发展来看，大多是二十世纪二三十年代成立农业经济系，但在二十世纪七八十年代纷纷改名，将资源、环境、食物等词加入到院系的名称中来。例如加州大学伯克利分校、加州大学戴维斯分校将农业经济系改名农业与资源经济系、俄亥俄州立大学将农业经济系改名农业、环境与发展经济系。到了二十世纪末期，也有一些大学直接将农业经济系改名或并入应用经济系。比如，康奈尔大学将原来农业经济所属的资源与环境经济系并入应用经济与管理学院；威斯康星大学麦迪逊分校农业经济系改名“农业与应用经济学系”、明尼苏达大学将“农业与应用经济学系”直接改名“应用经济系”。
美国农业经济系名称的变化，也在一定程度上反映了农业经济研究内容的变化。这些变化也与社会经济发展带来的新问题、新需求息息相关。从这几些高校农业经济的研究领域来看，大致可以分为如下几个方面，但这些领域之间没有明显的界限，研究的交叉性越来越强。
1.农业生产、市场与政策研究
该领域是农业经济研究中的较为传统的一个研究领域，主要研究内容包括：（1）全球食物安全研究，包括农业生产、农产品市场、贸易研究等，这些研究既包括全球和分国别的农产品市场分析，也包括具体的行业研究，比如奶产品、大米、谷物类市场等；（2）生物技术、生物能源发展对农产品市场的影响研究在过去几年也受到了广泛关注，但最近几年热度有所下降（Huang et al., 2004, 2005; 黄季焜，仇焕广，2010）；（3）农业政策评估，如农业补贴政策对农业生产和环境的影响、农业保险政策、农业土地政策对农业生产和居民收入等影响等（de Janvry et al., 2015）。
农业生产与市场研究是农业经济研究中的重要领域，从早期的农场管理研究到近期的规模农户和小农户的生产管理、技术和资源利用效率、产品销售等问题，都有长期的研究积累（于晓华，郭沛，2015）。也正因为如此，在该领域开展创新性研究有较大难度。如果不进行跨学科交叉研究，研究成果很难在高层次的经济学或农业经济学期刊发表。另外，现在社会上越来越多成立了农业市场研究咨询机构，这些机构往往比高校的科研人员更加贴近市场，对技术和市场信息的了解更为充分，这也导致了在学术界从事农产品市场研究的人员越来越少。目前，在学术界从事农产品市场或行业研究的人员更多是从产业组织（Industrial Organization）的角度开展理论或实证分析。
农业政策评估是目前该领域中一个较为活跃的内容，一般可以分为事后评估和事前评估。事后评估一般通过政策实施前后的抽样调查，利用计量经济模型进行定量估计。该研究中面临的一个重要难点是计量经济模型估计中可能出现的内生性问题。解决内生变量的传统方法是工具变量法，但是由于好的工具变量很难寻找，所以越来越多的研究采用随机干预试验（Random Control Treatment）或者寻求自然试验（Natural Experiment）等方法（Chenet al., 2013; Emerick, etal., 2016;）。
事前评估是在政策实施之前，对政策可能产生的后果进行事前分析。由于政策还没有实施，不能根据政策实施前后的差异进行评估，所以事前评估大多采用结构式模型系统进行模拟分析，包括一般均衡模型、部门均衡模型、投入产出模型等。这些分析方法在上个世纪70年代得到了快速发展，目前研究方法较为成熟，在理论和方法上很难有较大突破，模拟分析结果也存在一定的不确定性，所以研究成果也较难发表在顶尖经济学期刊上。这也导致了越来越多的农业经济学者放弃了对该领域的研究，而转向以计量经济分析为主的事后评估。由于政策效果的事前评估在现实需求中较为广泛，所以也有一些运用该方法对热点问题的研究成果发表在著名的综合类学术期刊上（Darlin et al., 2015）。
2.资源与环境经济政策研究
该研究领域是过去二三十年间农业经济研究中增长最快的领域，已经成为农业经济研究的重点。特别是从年轻农业经济学者的研究发表来看，该趋势更为突出。
该领域的研究可以分为以下几个方面：（1）与农业密切相关的环境政策研究，比如气候变化、大气污染等对农业经济的影响、农业生产对生态环境的影响研究（农药、化肥、温室气体排放）、农业政策对环境的影响等（如耕地保护政策对环境和生物多样性影响），也有一些研究分析了生物能源政策对温室气体排放、农产品供需和价格的影响等（Chen et al., 2016）；（2）一些学者对农业之外的环境问题展开研究。例如，土地利用变化、水资源利用、林业和草原发展政策对生态系统的影响。由于水、土、温室气体等与农业的关系较为密切，所以这类研究还主要以农业经济学者为主。资源环境政策研究对专业知识需求较高，农业经济学者也越来越多的与农学、环境、地理学家开展跨学科合作研究。（3）也有一些资源环境政策研究与农业的联系不是特别密切，比如能源、水资源、交通运输等部门对温室气体减排、环境污染影响方面的研究。由于目前美国大多农业经济与资源环境经济同属于一个院系，所以这方面的研究也基本与农业经济研究融合到一起。
从研究方法来看，以计量经济模型为主的定量评估同样占据主流地位。与农业生产、市场与政策研究相比，在该领域的研究中采用结构模型系统展开的研究相对较多。例如，生物能源政策影响的研究大量采用动态优化模型展开理论分析和定量模拟（Goodstein, Polasky, 2014）。
3.发展经济研究
发展经济学从国内学科划分来看属于应用经济学下的二级学科，其包含的内容也较为广泛，既包括经济发展、国际贸易等宏观问题，也包括反贫困、人口与劳动力、可持续发展等领域的微观政策评估（de Janvry and Sadoulet, 2016）。由于发展问题一直与农村问题密切相关，所以无论是从国际上的研究还是国内研究来看，发展经济一直是农业经济研究领域的重要组成部分。
该研究领域主要包括：（1）反贫困政策设计与效果评估，也包括贫困对居民自身发展能力、认知能力以及子女教育等的影响；（2）政策干预对食物消费、营养健康、医疗、教育等影响；（3）社会保障政策、农村金融政策等对农村发展的影响；（4）人力资源发展、劳动力转移与就业等相关的政策研究。从美国农业经济的研究来看，这类研究大多集中在对发展中国家的研究，特别是对非洲国家、中国、印度等。
从研究方法来看，该领域的研究除了传统的实地调查与计量经济模型估计外，为了解决模型中经常出现的内生性问题，更加突出随机试验干预、自然试验等方法在政策评估中的应用。除了计量经济模型的实证研究之外，发展经济学也需要提供一些理论创新和贡献，所以在实证模型之前一般会建立一个理论模型清晰阐述政策的作用机制。与资源环境经济学较多采用动态优化模型相比，发展经济学一般采用比较静态的数学优化模型。
4.农商与食物经济研究
随着农业企业的发展，农业经济学者也开始对农业企业管理开展越来越多的研究，其研究领域也在不断拓宽。包括：（1）企业市场发展战略研究；（2）产品定价和销售策略研究；（3）农产品新兴市场研究，如农产品期货市场等；由于农业企业大多与食品生产和销售有关，所以农商研究也与食物经济研究密切相联，也可以认为食物经济研究是农商研究的一部分。因此，这方面的研究还包括：（4）不同的标签方式和内容、不同的营销方式等对消费者食物消费行为的影响；（5）随着消费者对基本食物需求的满足，食物消费的研究也开始转向食物营养与健康方面的研究，如分析食物消费与肥胖的关系、与微量元素摄入之间的关系等。
从研究方法来看，该领域的研究大致可以分为定性分析（descriptive analysis）和定量分析（quantitative analysis）两大类。定性分析与商业管理、企业管理等学科联系密切，从大的学科分类来看属于管理学中工商管理的范畴。当然，工商管理研究也越来越多的采用定量分析方法。定量研究主要借助产业组织理论（Industrial Organization）对农业企业发展相关的问题展开研究，主要是放松经济学理论中完全竞争市场的假设，考虑市场中存在不完全竞争、信息不对称和交易成本等条件下，企业如何发展(Tremblay, 2012)。对食物经济的研究目前主要从消费者需求理论入手，分析不同因素对消费者需求偏好的影响，但研究范围拓宽到营养和健康领域。
三、农业经济研究的前沿方法
从美国等发达国家的农业经济研究来看，采用模型方法开展定量研究已经成为农业经济研究的主流。虽然定性讨论和逻辑分析是农业经济研究的核心和基础，但这种定性的讨论需要严谨的定量分析对相关结论予以支持。
农业经济研究的定量方法主要分为如下两大类：一类是结构方程模型，包括借助线性和非线性优化模型的比较静态分析（Comparative Static Analysis）和动态优化模型（Dynamic optimization models）。另一类是借助于数理统计发展起来的计量经济模型方法。
1.结构方程模型（Structural Equation Model）
结构方程模型是上世纪六七十年代农业经济学的主流研究方法。经济学的微观理论基础也是在数学优化模型基础上发展起来的。例如，生产者理论是在给定技术和资源等约束下寻求利润最大化、消费者理论是在给定预算约束的条件下寻求效用最大化、农户模型是给给定资源约束和生产技术约束等条件下求解农户效用最大化。一般均衡模型（General Equilibrium Model）也可以认为是在全国或区域尺度上，给定资源约束和技术约束的条件下，求解社会整体的效用最大化。这些优化模型如果按照库恩-塔克条件写出一阶条件就可以组成一个结构方程模型系统(Simon, Blume, 1994)。动态优化模型是在上述静态优化模型中加入时间维度，求解最优决策路径。动态优化模型在资源环境经济学（如资源的可持续利用）和宏观经济学（如最优增长路径）的研究中使用较为普遍。为了考虑经济系统存在不确定和风险问题，还可以将上述模型中的部分参数由确定性参数变为给定分布的随机变量，建立随机动态优化模型（Kamien,Schwartz, 2012）。
产业组织理论中的结构模型也是在比较静态优化模型或动态优化模型的基础上发展起来的。与上述模型相比，产业组织理论一般假设存在市场垄断，所以优化模型也从单个决策者的优化问题转化为两个或多个决策者的优化问题。在静态优化的条件下一般是求解纳什均衡（Nash Equilibria），在动态优化模型中多是求解最后的稳态（Steady State）。
从目前农业经济学的研究来看，结构方程模型主要用于理论模型的构建，然后再转化为简化式（reduced form）模型进行计量经济的实证估计。直接采用结构方程模型（如一般均衡模型或部门均衡模型）开展定量分析的研究并不占主流地位。究其原因，可能有以下两方面：1）模型系统较为复杂，有时可以多达几百甚至上千条方程，而这些方程又难以在一篇文章中解释清楚，所以模型缺乏透明度；2）由于模型系统中的方程数量较多、参数数量庞大，而模拟分析的结果往往对方程和参数设定较为敏感，导致模型结果存在较大的不确定性。
虽然从国际高水平学术期刊的文章发表来看，采用结构方程模型直接开展实证分析的研究并不多，但是不能低估结构方程模型在解决经济问题中的作用。实际上，已经有一些学者开始反思甚至批评目前只注重计量模型的研究范式。毕竟经济系统的关系较为复杂，只是将这些关系简化为一条或几条方程进行估计，往往难以准确反映经济系统变量之间的相互作用机制。另外，从现实需求来看，任何政策在实施之前都需要对其可能的效果进行评估，而在政策实施之前，没有办法通过大规模抽样和计量经济模型来评估政策的效果。在这种情况下，采用结构方程模型开展政策效果的预评估就成为不可或缺的研究工具。
2.计量经济模型
计量经济模型是目前整个经济学界主流的实证研究方法，绝大多数的实证研究最后都转为计量经济模型然后展开估计（estimation）和推断（inference）。计量经济模型的优点是结果比较直观，易于解释（interpretable），并且模型估计结果易于验证。符合现代农业经济研究要求定量和严谨的需求。
但是，在实证研究中计量经济模型也面临着一些挑战，这些挑战也成为研究方法创新中最为活跃的部分。经典计量经济模型理论中有两条最为核心的假设：一条是模型的解释变量与误差项之间独立（强外生性假设）或不相关（弱外生性假设），第二条是模型函数形式为线性(Woodridge, 2010)。如果在第一条假设中，强外生性假设被违背，那么模型参数的估计结果是有偏的（biased），如果弱外生性假设被违背，参数估计结果不仅有偏而且是不一致的（inconsistent）。对于第二条核心假设，模型函数形式为线性，准确说是对参数是线性的，所以在模型中可以加入变量的平方项、立方项、变量之间的交叉项等，但在实证研究中一般最多只加入变量的平方项或两个变量的交叉项。如果解释变量和被解释变量在实际中并不满足上述模型中函数形式的假设，就会导致模型参数估计结果有偏。
现实中上述两条假设经常被违背，因为经济系统的变量之间往往存在相互联系和相互影响，很难找到只有单向影响的变量关系，此外，遗漏变量、测量误差、自选择问题也都会导致变量内生性问题的出现。针对解释变量外生性假设被违背的情况，一般采用工具变量法（IV）进行处理，但是真正好的外生变量又非常难以寻找，所以目前较为前沿的研究方法是采用随机干预试验或寻找自然试验数据进行展开研究。随机干预试验是对样本实施随机的干预措施，某个样本是否受到干预完全随机，不受任何因素的影响，这样也就避免了干预政策可能存在的内生性问题。自然试验是指寻找社会经济中完全外生的冲击对社会经济系统或人的行为的影响，例如自然灾害发生一般可以认为是完全外生的冲击，目前较为流行的断点回归方法（Regression Discontinuity）也可以归为自然试验。但这两类研究方法也都自身的不足。例如，随机干预试验一般成本较高，特别是如果要让被研究的对象真实感觉到这不仅仅只是一项试验，花费的成本往往更高。另外，在随机干预试验中也可能出现由于信息溢出导致的非干预对象被“污染”的问题，即非干预样本的行为受到干预样本的影响而发生行为改变（张林秀，2013）。自然试验虽然花费的科研成本较低，但现实中真正的自然试验却少之又少，这也制约了这类方法的应用。
对于计量经济模型中线性假设可能被违背的问题，目前的研究中对该问题的关注度要明显低于变量外生性假设被违背的情况。可能的原因有以下三个方面：第一，经济学研究更为注重对经济现象的解释而不是预测，所以，估计结果易于解释也是经济学实证研究中不得不考虑的问题，而线性模型正好符合该需求。比如，在线性模型中，解释变量对被解释变量的偏效应（partial effect）一般是固定的或者存在一个明确的、易于刻画的关系；二、对估计系数易于推断。线性方程模型的参数估计结果，其分布一般可以得到一个有闭合解（closed form）的统计表达式，并且参数的分布不受解释变量数值的影响，即在所有的样本点上，估计参数的分布都是相同的。如果估计参数在不同样本点上的分布不同，这样会给统计推断带来较大困难；第三、实证研究中样本数量一般较为有限，采用参数模型假设（包括线性模型和非线性模型）会极大减少待估参数的数量，增加模型估计参数的自由度，进而减少估计系数的方差。特别是在解释变量个数较多的情况下采用参数模型可以避免维度诅咒问题（Curse of Dimensionality）。由于上述三方面的优点，实证研究中绝大多数研究都采用线性模型假设，这也可以认为是在样本数量有限情况下对现实的一种近似逼近。
然而，线性假设毕竟是人为假设，现实中变量之间的关系往往是非线性的，并且变量之间的函数关系往往事前是不可知的。随着现代信息技术的快速发展，大数据为寻找真实经济中的非线性关系带来了可能。需要说明的是，如果变量之间的真实关系是非线性的，样本数量的增加可以减少估计结果的方差，但不会减少因为函数形式设定错误而导致的估计偏误（Hastie et al.,2016）。在大样本的情况下，非参数计量经济模型为减少估计偏误带来了可能。非参数计量经济模型不需要事前假设变量之间的函数关系，所以可以避免因为模型设定错误导致的估计偏误。
在非参数计量经济模型发展方面，有两个学科为该方法的发展做出了重要贡献。一个学科是计算机科学和统计学发展带来的机器学习理论（Machine Learning）, 另一个是经济学中的非参数计量经济学（Nonparametric Econometrics）。这两个学科虽然都是在研究非参数模型，但是前者更侧重提高预测精度，因为这些方法更多用于声音、图像的识别等人工智能领域(James, et al., 2015; Hastie et al., 2016 )。因此，这些研究在非参数模型设定，特别是核函数（kernel function）设定方面研究更为丰富，但在模型估计结果推断方面研究相对较少，大多采用简单实用的bootstrap方法。机器学习理论的很多方法已经在计量经济学里广泛应用（Athey and Imbens, 2017）。例如在断点回归中，无论在确定型（sharp）还是在模糊型（fuzzy）断点回归中，最优带宽（optimal bandwidth）选择都采用了机器学习理论的核平滑方法（Kernel Smoothing）。在非参数计量经济模型中，平均因果效应的计算也利用了机器学习理论中Lasso等特征缩减方法（Shrinkage Methods），随机森林方法（Random Forest）也被用于倾向得分（Propensity Score）估计。计量经济学者需要对所研究的经济现象进行解释和总结规律、并对估计结果进行推断。因此，非参数计量经济模型在预测精度方面的要求相对较低，但是对估计结果解释和统计推断方面特别是因果关系推断方面要求更高，也发展了一些具有闭合解的统计量用于对模型估计结果进行统计推断(Henderson, Christopher, 2016)。
四、对国内农业经济研究的启示
从国际农业经济研究的主要内容来看，伴随着社会经济发展需求的变化，农业经济研究的内容日趋多样化和多学科融合。传统研究农场管理和农产品市场的农业经济研究已经开始衰落，这些领域的研究也越来越多让位与社会咨询机构和政府部门所属的市场监测机构。在我国已经基本解决温饱问题的大背景下，农业生产与环境的可持续发展问题、食物营养与健康问题越来越受到人们的关注。可以预期，未来我国农业经济研究也会遵循国际农业经济研究的发展趋势，更多转向农业与环境协调发展、资源高效与可持续利用、食物营养改善等领域转变。在我国依然有一半居民生活在农村的背景下，发展问题仍将长期存在。因此，发展经济学的研究，比如农村的贫困问题、社会保障、医疗和教育等问题还将是我国农业经济研究的重要内容，并且随着社会经济的发展，这类研究需求还可能进一步增长。
农业经济学者在上述研究领域有一定的比较优势。例如，对农业宏观形势和政策的理解更为全面，对农业生产技术以及与农业相关的生态环境问题更为深入。特别是，与综合的经济学或管理学的研究者相比，农业经济学者与相关自然科学联系更为紧密，所以更容易开展农业经济与自然科学的跨学科研究。农村问题一直是农业经济研究的重要内容，农业经济学者对我国农村的现实情况了解更为透彻，所以农村与农民相关的发展问题研究也将是我国农业经济学者的优势领域。
从研究方法来看，采用模型化、定量化的手段展开分析已经成为农业经济研究的主流范式。与综合的经济学者或管理学者相比，农业经济学者在研究方法上存在一定的差距和不足，主要体现在定量化的研究手段方面的不足。比如在农业和发展政策评估方面，计量经济模型的理论相对较弱；在资源环境问题研究中，数学优化模型特别是动态优化方面的基础相对较弱；在农业企业发展和市场分析中，采用产业组织理论和博弈论等开展定量研究的能力相对较弱。如果定量研究的能力不能快速提升，农业经济学者在上述重要问题的研究中可能面临被边缘化的趋势。在信息技术快速发展的新时代，借助大数据和机器学习理论，提高农业经济学者的实证分析能力，是未来农业经济研究的必然趋势。
目前国内也有一些学者批评农业经济研究过度定量化。导致出现这种批评的原因不在于农业经济研究的方法本身出了问题，而更多是由于部分研究为了定量而定量，甚至不顾研究问题的需要，采用一些过度复杂的模型方法，但没有对研究的问题和逻辑思路进行清晰的表述。为了避免这种情况出现，可以在采用定量化的模型之前，根据深入的实地调研特别是典型案例分析，清晰阐述研究的问题及意义、研究逻辑思路，使读者可以在不需要对模型细节深入了解的情况下，理解论文的主要观点和研究发现。
参考文献：略
中国乡村发现网转自:《农业技术经济》 2018年第1期
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