您现在的位置: 乡村发现 > 首页 > 三农论剑

于晓华:中美农业经济学研究的一个比较:发展阶段差异和研究范式的革新

[ 作者:于晓华  文章来源:中国乡村发现  点击数: 更新时间:2023-09-19 录入:王惠敏 ]

一、中美之间农业经济学研究方式的差异多由发展阶段不同决定的  

农业经济学(农林经济管理) 作为一门应用社会科学,学科定义在其研究对象上;传统意义上的农业经济学以农业、农村以及农民为研究对象,这就是所谓的“三农” 问题。但是,随着经济发展和城市化推进,社会经济结构发生了深刻 变化。农林经济管理的研究对象也不可避免地发生变化。

诺贝尔经济学奖得主舒尔茨在1945 年就指出农业发展分为两个阶段:第一个阶段为食物问题(Food Problem),农业政策的核心是要解决饥饿问题;第二阶段为农业调整问题(Farm Problem),农业政策的核心是要解决工农收入差距和城乡收入差距问题。在欧、美、日、韩等发达国家,当食物问题和农业调整问题解决后,农业发展进入第 三个阶段,这就是所谓的“可持续发展问题”“高质量发展问题”或“未来问题”(Future Problem)。这就是所谓的农经“3F 问题”。

中国在 2021 年全面建成了小康社会,消除了绝对贫困,饥饿问题已经基本解决,也就是解决了舒尔茨所说的“食物问题”。我们现在进入了农业政策的第二阶段—— 农业调整阶段,重点解决城乡收入差距,实现“共同富裕”。这种发展阶段的差异决定了中美农业经济学研究重点的差异。

二、我国农业经济学现阶段应该注重关注农业结构调整

农业经济学作为一门应用科学,开展研究应该坚持问题导向,研究成果应当对于政府以及商业机构有所意义。

在我国的农业政策研究中,粮食安全一直摆在最重要的位置,这是传统农业经济学的内核。随着我 国经济结构的调整以及全面小康社 会的实现,农业调整问题和可持续 发展问题变得越来越重要。

党的十九大提出了乡村振兴战略,为我国农业农村发展描绘了未 来数十年的蓝图。乡村振兴是一项 国家重大战略,我们的农业经济学研究要紧紧围绕这个战略展开。党的二十大更是强调了扎实推进共同富裕,这和舒尔茨提出的农业发展 第二阶段的“农业调整”是吻合的。如何进一步增加农民收入,矫正城乡和工农收入差距,实现城乡融合发展,是接下来一段时间的主要政策目标。今年的一号文件提出了“建设农业强国”的目标,其实也是和农业调整相呼应:只有建设农业强国,才能增加农民收入。

相对于我国城乡收入差距问题,美国存在严重的种族歧视问题。研究种族差异,实现社会正义就成了他们当下的一个研究重点。

随着农业结构调整,市场机制的深化、尤其是电商的普及,市场经济从传统的完全竞争逐步走向垄断,尤其是电商平台的垄断,这有损农民和消费者的利益。这就要求 我们农经学者从理论角度导入不完全竞争的分析范式,关注平台的市场力,从而提出更有效的监管措施。

三、农业可持续发展已经成为了全球农经的研究热点

欧美日韩等发达国家在实现了城乡收入均等化后,开始关注高质 量发展。面对气候变化和全球生态危机,可持续发展已经成了全球农经研究的核心问题。从广义上讲, 联合国可持续发展目标规定了 17 个大目标和 169 个小目标。从狭义角度来看,农业可持续发展包括四个维度:环境保护、健康、社会正义、以及动物福祉保护。总体而言,农业可持续发展主要从以下三个角度来研究:

第一,把农业镶嵌于生态系统, 从生态系统服务的角度来研究农业。农业的食物供给功能在生态系 统服务的总价值中相对比重很小。如何提升农业的生态功能,维持生物多样性,并平衡粮食安全保障, 成了一个研究难点。欧洲一些学者, 比如我的同事 Tobias Plieninger 教授等开始把“再野化”导入农经研究,从“景观层次”来分析农业的生态功能。

第二,从气候变化的角度研究农业可持续发展,尤其是土地利用的变化和碳排放以及固碳的关系。土地利用改变是温室气体排放重要 来源;增加土壤有机质含量又是重要的固碳方式。城市化以及饮食结 构变化又是驱动土地利用结构改变的重要原因。以 Marco Springmann 为代表的一批学者在这个方面做了深入的研究。

第三,从食物系统的角度来研究农业可持续发展,综合考虑技术和制度手段来系统制定农业政策。以康奈尔大学 Chris Barrett 教授和中国农业大学樊胜根教授为代表的一批学者认为农业面临的一系列可持续发展问题需要从系统的角度来采取综合性的对策,这为农业经济学的研究提供了新的研究思路和方向。

四、人工智能对农业经济学带来了新的研究方法

最近,以 ChatGPT 为代表的人工智能大模型对社会经济以及我们的研究范式产生了巨大的影响。GPT-4 的模型参数已经达到了170 万亿,它的庞大的结构和计算能力是传统的统计学和计量经济学所不能比拟的。

主流农业政策主要采取统计和计量经济模型来分析变量之间的关 系,能力显得非常单薄。机器学习 除了可以提供强大的预测能力之外,更重要的是能够识别数据中的 不同模式、生成新的数据、自动选取变量等功能。这些对政策研究和 商业分析更加重要。

毫无疑问,人工智能对农业(应用)经济学的影响是革命性的。新一代的农业经济学者,必须要掌握 新的工具来推动农业经济研究。这也是我们中国农经学者建立自己学 科体系的一个重要机会。

 

(作者系长江经济研究院特聘研究员,德国哥廷根大学发展与转型国家农业经济学讲席教授;中国乡村发现网转自:《农经通讯》第五期)


(扫一扫,更多精彩内容!)

免责声明:中国乡村发现网属于非盈利学术网站,主要是为推进三农研究而提供无偿文献资料服务,网站文章、图片版权归原作者所有,不代表本站立场,如涉及版权问题请及时联系我们删除。