萬相昱 唐亮 馮強

摘要：本文基于對現(xiàn)有農(nóng)戶模型的分析與評價，展開關(guān)于農(nóng)戶模型建模體系的研究。該研究以“農(nóng)戶（微觀）模型構(gòu)建”、“農(nóng)戶（異質(zhì)）行為求解”和“微觀宏觀一體化”為視角，將可應(yīng)用的各類農(nóng)戶微觀模型、模型求解（估參）技術(shù)及宏觀經(jīng)濟連接模型進行模塊化的分項闡述，并提供了連接各個功能模塊從而實現(xiàn)農(nóng)戶模型一體化建模的技術(shù)途徑。該研究在提出農(nóng)戶模型綜合集成建模思路的基礎(chǔ)上，進一步評述了未來拓展農(nóng)戶模型研究的評價標(biāo)準及模型改進重點，為相關(guān)研究提供了有益的拓展思路和框架。

關(guān)鍵詞：農(nóng)戶模型；綜合集成；微觀模擬；基于主體；模擬平臺

文獻標(biāo)識碼：A文章編號：100228482017（05）011212

一、 引言

微觀農(nóng)戶個體是農(nóng)業(yè)經(jīng)濟現(xiàn)象的內(nèi)在動因，農(nóng)戶通過行為決策來調(diào)整其狀態(tài)以適應(yīng)經(jīng)濟環(huán)境，而微觀狀態(tài)的累積構(gòu)成了宏觀經(jīng)濟現(xiàn)象，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟問題研究必須基于對微觀農(nóng)戶行為與狀態(tài)的深入理解。傳統(tǒng)研究方法往往基于宏觀的和經(jīng)驗的數(shù)據(jù)，應(yīng)用典型個體或總量分析模式對農(nóng)戶經(jīng)濟狀態(tài)和行為進行抽象，在此基礎(chǔ)上獲取宏觀經(jīng)濟信息。而事實上，處在半市場化、半封閉化經(jīng)濟條件下的農(nóng)戶群體，由于其地理分布的多樣性、稟賦狀態(tài)的異質(zhì)性以及行為決策的進化適應(yīng)性等綜合因素，導(dǎo)致農(nóng)業(yè)問題的復(fù)雜性，脫離微觀經(jīng)濟基礎(chǔ)的傳統(tǒng)研究方法缺乏針對復(fù)雜問題的分析能力，使得宏觀經(jīng)濟與微觀經(jīng)濟出現(xiàn)分離、理論體系與現(xiàn)實應(yīng)用出現(xiàn)分離。

基于此，一種全新的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟建模技術(shù)——“農(nóng)戶模型”（Agricultural household model）被提出并得以迅速發(fā)展。它是用來描述農(nóng)戶內(nèi)部各種關(guān)系的一種與一般均衡經(jīng)濟理論原理相一致的經(jīng)濟模型，是將農(nóng)戶的生產(chǎn)、消費和勞動力供給等決策有機地聯(lián)系到一起的一種微觀經(jīng)濟模型。最早的研究可以追溯到Chayanov[1]和Nakajima[2]關(guān)于農(nóng)戶行為模型化分析的相關(guān)論述。在其建模理論的基礎(chǔ)上，農(nóng)戶模型得到不斷的發(fā)展完善，此類模型以微觀農(nóng)戶數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)進行模型解析，從而獲得對農(nóng)戶行為進行模擬的依據(jù)，并以“自下而上”的方式解決宏觀經(jīng)濟問題，先后形成所謂單一模型（Unitary Model）、集合模型（Collective Model）和議價模型（Bargaining Model）等一系列農(nóng)戶經(jīng)濟學(xué)模型，它們嘗試從微觀農(nóng)戶的行為和狀態(tài)入手，重點針對農(nóng)戶利潤最大化、農(nóng)戶效用最大化和農(nóng)戶風(fēng)險規(guī)避理論等具體問題進行理論解析和現(xiàn)實應(yīng)用[3]，相關(guān)研究可參見Becker[4]，de Brauw等[5]，Chiappori等[6]以及Blundell[7]，等等。而在國內(nèi)學(xué)術(shù)界，大量的學(xué)者也已經(jīng)開始嘗試將其引入現(xiàn)實經(jīng)濟問題的分析之中，如陳和午[8]和翁貞林[9]對農(nóng)戶模型的應(yīng)用進行了詳細的整理和評述；蔡基宏[10]運用農(nóng)戶模型推導(dǎo)并量化出農(nóng)地規(guī)模和兼業(yè)程度對土地產(chǎn)出率的反向影響；李樹茁等[11]在可持續(xù)生計分析框架下運用農(nóng)戶模型具體分析了退耕還林政策對農(nóng)戶生計的影響；吳連翠等[12]構(gòu)建基于調(diào)查數(shù)據(jù)的農(nóng)戶模型，模擬研究了糧食補貼政策在不同情景條件下對糧食生產(chǎn)和農(nóng)戶收入的影響；彭軍等[13]將勞動和健康納入農(nóng)戶模型，分析了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中存在的“一家兩制”現(xiàn)象；王岱等[14]設(shè)計了一個基于Agent的農(nóng)戶模型，用以研究自然環(huán)境沖擊條件下我國糧食安全問題。

盡管在相對穩(wěn)態(tài)的經(jīng)濟系統(tǒng)中表現(xiàn)出良好的分析和預(yù)測能力[1516]，但目前農(nóng)戶模型仍然存在缺陷：其一是微觀經(jīng)濟效應(yīng)歸屬問題。在農(nóng)戶建模中，單純地將農(nóng)戶的特征進行典型化或總量化的方法，忽略了外生經(jīng)濟條件和沖擊對于微觀農(nóng)戶的狀態(tài)的異質(zhì)性影響以及由此引發(fā)的可能的異質(zhì)性行為，而不同層面的農(nóng)戶的微觀信息既是“三農(nóng)”問題研究的重點和針對性政策實施的靶向，也是累積形成宏觀經(jīng)濟效應(yīng)的基礎(chǔ)。其二是宏微觀一體化問題。任何外生沖擊的作用效果絕不會僅僅停留在微觀農(nóng)戶層面，農(nóng)戶行為和狀態(tài)的改變將進一步影響宏觀經(jīng)濟的運行態(tài)勢，各類經(jīng)濟主體的交互博弈促使整個經(jīng)濟系統(tǒng)趨于均衡狀態(tài)，農(nóng)戶自身狀態(tài)及對于宏觀經(jīng)濟的影響均不能用簡單的、直接的和單向的模型機制加以量化，必須建立宏觀—微觀一體化的建模途徑和異質(zhì)—一般均衡綜合化的分析框架。其三是復(fù)雜適應(yīng)性問題?，F(xiàn)代經(jīng)濟學(xué)認為經(jīng)濟是一個復(fù)雜的自適應(yīng)系統(tǒng)[17]，其復(fù)雜性導(dǎo)致經(jīng)濟主體行為的有限理性，而主體的適應(yīng)性導(dǎo)致經(jīng)濟系統(tǒng)的進化性，宏觀經(jīng)濟效應(yīng)在不可盡述的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下交互傳導(dǎo)，“涌現(xiàn)”和“自組織”是該系統(tǒng)的持續(xù)特征，這種復(fù)雜的動態(tài)進化機制是經(jīng)濟建模的最大難題。對于屬性和行為各異、市場參與不完全、經(jīng)濟預(yù)期近視的農(nóng)戶主體以及環(huán)境變化劇烈、突發(fā)性不可預(yù)期的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟而言，復(fù)雜系統(tǒng)研究的現(xiàn)實意義尤為顯著，亟需研制全新的經(jīng)濟模型，以滿足現(xiàn)實經(jīng)濟問題的分析預(yù)測以及經(jīng)濟理論方法更新的雙重需要。

本質(zhì)而言，現(xiàn)有農(nóng)戶模型嘗試引入農(nóng)業(yè)經(jīng)濟微觀動因，卻忽略了農(nóng)戶自身的微觀效應(yīng)；嘗試引入農(nóng)戶經(jīng)濟行為，卻忽略了經(jīng)濟主體行為的復(fù)雜適應(yīng)性特征；嘗試建立結(jié)構(gòu)模型系統(tǒng)，卻忽略了微觀與宏觀的有效連接與交互反饋。而在此基礎(chǔ)上所形成的具體實證工作并沒有為農(nóng)戶建模方法提供高效的框架體系和技術(shù)支撐。因此，農(nóng)戶模型研究亟需進一步針對現(xiàn)有模型的優(yōu)勢與不足進行理論梳理與建?？蚣艿臉?gòu)建，側(cè)重在放寬理性人等經(jīng)濟假設(shè)的約束條件下對差別化農(nóng)戶的動態(tài)交互行為進行量化，進而重點考察不同類型農(nóng)戶對不同經(jīng)濟沖擊的反應(yīng)，并進一步將這些異質(zhì)的農(nóng)戶微觀行為反應(yīng)納入動態(tài)一般均衡的宏觀分析模型中，最終以微觀宏觀一體化的視角審視農(nóng)業(yè)經(jīng)濟問題在各個維度的經(jīng)濟效應(yīng)，為相關(guān)研究提供理論支持或方法參考。

本文嘗試在經(jīng)濟復(fù)雜適應(yīng)性理論基礎(chǔ)和宏觀微觀一體化方法論框架下，重構(gòu)農(nóng)戶模型的綜合集成的建模體系。所謂“綜合集成建模體系”

[ZW（DY]綜合集成研究方法論最早由錢學(xué)森提出，他主張把專家體系、信息與知識體系以及計算機體系有機結(jié)合起來，構(gòu)成高度智能化的融合體系，把人的經(jīng)驗、知識、智慧以及各種情報、資料、信息和模型統(tǒng)統(tǒng)集成起來，使多方面的定性認識和必要的定量認識充分、有機地結(jié)合起來，從而形成社會學(xué)研究的系統(tǒng)框架。[ZW）]endprint

，強調(diào)從“模型建?！钡健澳Ｐ颓蠼狻痹俚健艾F(xiàn)實應(yīng)用”的全環(huán)境研究，具體包含：微觀模型的建立，農(nóng)戶行為的求解以及微觀—宏觀的綜合。為了整合這樣的思路，本文以功能為基礎(chǔ)對現(xiàn)有各類農(nóng)戶微觀模型、模型求解技術(shù)以及宏觀經(jīng)濟模型進行模塊化處理，并提供相應(yīng)的備選建模方法與連接技術(shù)，建模者可自行提取相應(yīng)的部分，或單獨使用，或進行組合，從而建立適應(yīng)自身需求的完備的農(nóng)戶模型規(guī)范。在具體研究目標(biāo)和經(jīng)典理論體系的支持下，我們提供了一種全新的、開放性的農(nóng)戶模型建模思路和范式。下文將重點加以闡述。

二、 農(nóng)戶模型體系設(shè)計

在具體實現(xiàn)過程中，我們基于建模職能將整個模型體系拆分為“A.農(nóng)戶模型”、“B.求解規(guī)范”以及“C.宏觀模型”三個功能模塊，分別用于提供“微觀農(nóng)戶模型基礎(chǔ)”、“模型參數(shù)求解（或估計）算法”以及“宏觀—微觀一體化框架”，每一個模塊內(nèi)部包含由相應(yīng)的理論模型或技術(shù)實現(xiàn)方法所構(gòu)成的若干個子模塊，分別用a1、a2、a3、…、b1、b2、…、c1、c2等進行標(biāo)示，一種相對完整的建模體系通常包括“分別從A、B、C三個模塊中選取子模塊”以及在此基礎(chǔ)上“對被選擇項進行組合”兩個環(huán)節(jié)。例如，研究者可以根據(jù)研究目標(biāo)抽取a2、b1、c3三個子模塊，而模塊組合a2+b1+c3則代表了某種相對完善的農(nóng)戶模型系統(tǒng)。基于此，農(nóng)戶模型構(gòu)建、模型參數(shù)（估計）求解以及宏觀—微觀一體化三項目標(biāo)被系統(tǒng)地而非限定性地加以綜合，不同研究者由此可以形成不同農(nóng)戶模型基礎(chǔ)、不同測算方式、不同系統(tǒng)框架的研究體系。這是我們對建模體系的一次開放式的探索，而非局限于傳統(tǒng)意義的模型評介或拓展。

B.農(nóng)戶模型求解（估計）方法

在現(xiàn)實應(yīng)用中，針對A中提出的農(nóng)戶模型，首先需要確定其模型規(guī)范——獲得函數(shù)形式，同時根據(jù)已獲得的相關(guān)信息和數(shù)據(jù)，對模型具體化——獲得參數(shù)值。通常模型具體化的實現(xiàn)途徑眾多，其形式根據(jù)現(xiàn)實需要也存在變化，這里不做詳細的探討，僅給出若干可行和有效的思路。

另外需要強調(diào)的是，更深層次的拓展要求農(nóng)戶模型能夠模擬宏觀經(jīng)濟因素變化對微觀個體行為產(chǎn)生的影響，進而計算并累積微觀經(jīng)濟狀態(tài)和宏觀經(jīng)濟狀態(tài)的改變量。由此，在復(fù)雜條件下求解并模擬個體的經(jīng)濟行為將是研究的重中之重，當(dāng)我們確定了農(nóng)戶行為的映射函數(shù)之后，下一步的核心目標(biāo)就是將現(xiàn)實農(nóng)戶微觀數(shù)據(jù)代入行為函數(shù)，借以提取和分析現(xiàn)實農(nóng)業(yè)經(jīng)濟效應(yīng)，這從本質(zhì)上講是一種社會仿真的過程，而對于普遍采用的微觀模擬技術(shù)而言，由于其理論和方法的前沿性，我們將在隨后的章節(jié)重點闡述，而這里僅聚焦農(nóng)戶模型的求解規(guī)范。

b1.外生先驗確定

根據(jù)經(jīng)濟理論、定量技術(shù)和經(jīng)驗數(shù)據(jù)，給出模型的具體規(guī)范和參數(shù)形式，形成完整的農(nóng)戶模型。在外生條件改變時，就能夠求解使得效用最大化的行為決策，從而為進一步模擬提供基礎(chǔ)。該類方法簡捷易行，往往可以用于試探性求解過程，但由于其主觀性較強，有效程度難以評價。另外可以采用分類方式，對經(jīng)濟屬性不同主體進行獨立建模。

b2.規(guī)劃法求解

設(shè)立典型個體，獲取其經(jīng)濟屬性與行為選擇的相關(guān)數(shù)據(jù)，在假定經(jīng)濟主體行為滿足效用最大化的前提下，規(guī)劃求解其效用函數(shù)中參數(shù)的具體形式。該方法具有一定的理論與數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，且便于實現(xiàn)，但缺乏微觀異質(zhì)性，盡管可以采用分類的方式建立不同屬性個體各自獨立的效用函數(shù)和求解規(guī)范，但由于仍然缺乏微觀異質(zhì)性理解和微觀經(jīng)驗數(shù)據(jù)的支持，研究的精確性無法保證。

b3.微觀經(jīng)濟計量估參

在獲取相應(yīng)個體微觀數(shù)據(jù)并對模型規(guī)范做出假定的基礎(chǔ)上，我們可以采用微觀經(jīng)濟計量的方法對函數(shù)中相應(yīng)的參數(shù)做出估計，以實現(xiàn)模型的具體化。這里首先假定個體的效用函數(shù)不盡相同，受到微觀個體的人口統(tǒng)計屬性X影響，并存在隨機擾動ε，以a1為例，我們假定效用函數(shù)的形式為：

maxU=U（Ca，Cm，L；X，λ）+ε[JY]（6）

假定所有個體的行為決策滿足其效用最大化，同時給定ε分布，我們就能夠根據(jù)經(jīng)驗數(shù)據(jù)對模型參數(shù)進行估計。這里對于個體屬性X的引入值得關(guān)注，通常不主張將全部X作為被解釋變量直接納入結(jié)構(gòu)方程，而是考慮X對于結(jié)構(gòu)參數(shù)的影響，建立層次模型系統(tǒng)，貝葉斯先驗信息條件對于此類模型的估計具有意義，通過構(gòu)造平方或廣義絕對值損失函數(shù)，可以計算均值和分位數(shù)的估計量。特別地，在層次模型中引入隨機擾動時，傳統(tǒng)估參方法無法建立可計算規(guī)范式或似然函數(shù)，模擬極大似然（SML）或模擬矩估計（SMM）的蒙特卡洛積分降維法成為有效途徑。對于不同解釋變量可能引發(fā)的非線性沖擊應(yīng)考慮建立斷點回歸模型，并加以分類計算。

b3_1.連續(xù)變量模型

如果假定模型中個體的行為決策是連續(xù)的變量，那么就可以通過模型的函數(shù)形式，直接將其求解并轉(zhuǎn)換為行為決策的函數(shù)。然而由于宏觀政策系統(tǒng)，如稅收/轉(zhuǎn)移支付，往往具有非線性形式，導(dǎo)致個體的預(yù)算約束等變量同樣為非線性，這給模型的估價帶來了困難。同時，個體的消費和閑暇選擇等行為，其統(tǒng)計口徑和描述方法往往為整數(shù)取值的離散變量，連續(xù)變量的假設(shè)存在質(zhì)疑。

b3_2.離散選擇模型

離散選擇模型假定個體的行為決策是若干實數(shù)所組成的有限集合，即行為決策被離散為若干可選變量。顯然，離散選擇模型解決了b3_1中非線性預(yù)算約束、經(jīng)濟假設(shè)失真等一系列問題，同時建立多元離散選擇模型就可以實現(xiàn)對個體行為決策的估計。這里我們推薦非參照的條件邏輯模型（McFadden[23]），假定個體備選的行為方案有J種，當(dāng)Uj為最大化效用時個體i將選擇方案j，那么個體做出決策j的概率為：

Pr[Uj>Uk，k≠j][JY]（7）

假定隨機擾動ε滿足類型I極值分布，則

Pr[Uj>Uk，k≠j]=Pr[U（j）+εj>U（k）+

εk]=[SX（]exp（U（Ca，j，Cm，j，Lj；X，λ））[]∑[DD（]J[]k=1[DD）]exp（U（Ca，k，Cm，k，Lk；X，λ））[SX）][JY]（8）endprint

根據(jù)其對數(shù)似然函數(shù)以及相應(yīng)微觀數(shù)據(jù)，我們就能夠?qū)δＰ偷膮?shù)進行估計，從而實現(xiàn)個體i效用函數(shù)的具體化。當(dāng)外生經(jīng)濟環(huán)境發(fā)生變化時，我們能夠通過比較不同行為決策下效應(yīng)值，尋求最大化效應(yīng)決策，從而模擬農(nóng)戶的經(jīng)濟行為。

b4.議價博弈

建立一個真正意義的議價博弈模型是相當(dāng)困難的，在一個半市場化的農(nóng)戶模型體系中，顯然同時存在合作博弈和非合作博弈，即系統(tǒng)內(nèi)可能存在具有相當(dāng)約束力的協(xié)議，如政府的糧食收儲、土地的固定配額等，也可能完全出于市場的自我調(diào)節(jié)，如糧食中間企業(yè)的價格競爭和農(nóng)戶的種植決策等。同時，模型的本質(zhì)必然要求現(xiàn)實中采用動態(tài)議價博弈模型，建立多元納什均衡，而該模型在結(jié)構(gòu)與情境上的復(fù)雜性導(dǎo)致模擬實驗存在較大困難，有關(guān)其子博弈精煉均衡理論預(yù)測的實驗驗證在目前都比較匱乏，因此該類模型的建立往往需要研究者依據(jù)具體的研究目標(biāo)，進行特定的假設(shè)和簡化。通常來講，可以采用雙曲函數(shù)類型，并主要針對其特征來確定什么樣的結(jié)構(gòu)產(chǎn)出最大且穩(wěn)定，反之亦然。

b5.自適應(yīng)的異質(zhì)進化

前述的模型求解方式在刻畫經(jīng)濟復(fù)雜性以及實現(xiàn)經(jīng)濟主體進化性等方面缺乏有效的機制。解決上述難題的思路來自經(jīng)濟學(xué)的新進展——基于主體計算經(jīng)濟學(xué)（AgentBased Computational Economics，ACE），在此基礎(chǔ)上構(gòu)建的模型被稱為基于主體的經(jīng)濟模擬模型，它是智能化微觀模擬模型（Tesfatsion[24]），把經(jīng)濟看成是由自主相互作用主體組成的進化系統(tǒng)，通過計算機編程實現(xiàn)具有適應(yīng)能力、交流能力、學(xué)習(xí)能力和自治能力的經(jīng)濟智能主體（Agent），進而模擬現(xiàn)實經(jīng)濟的網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建和系統(tǒng)演進。

在基于主體的微觀模擬模型的框架下，可以應(yīng)用著名的分類器系統(tǒng)（Holland[25]）對農(nóng)戶的行為決策進行微觀進化模擬，如圖1所示。分類器系統(tǒng)將問題求解機制和學(xué)習(xí)機制有機地結(jié)合在一起，體現(xiàn)了“從干中學(xué)”的思想，其規(guī)則執(zhí)行與發(fā)現(xiàn)的機制高效簡捷，成為行為模擬求解的有效工具。

[TP萬相昱-1.tif；S+3mm；X+1mm，BP#][TS（][HT6H]圖1行為分類器的結(jié)構(gòu)圖

[TS）][HJ2.1mm]

從圖1中我們看到，分類器系統(tǒng)預(yù)先或逐步對外部環(huán)境進行分類，并建立若干映射，而每種映射下提供全部可能行為的適應(yīng)強度，事實上就是外部的情景下可能采取的行為集合及采取各種行為的概率。當(dāng)給定某個外部情景，分類器系統(tǒng)自動尋找完全匹配的映射，并根據(jù)概率條件確定一種對應(yīng)行為，由此實現(xiàn)了復(fù)雜環(huán)境的行為決策機制。另外，主體將實時地對既往采取的行為做出評價。對于評價高的行為，提高其在映射中的適應(yīng)強度，以此加大未來相同環(huán)境下主體繼續(xù)采用該行為的概率，反之亦反，以此減小在同樣環(huán)境下犯同樣錯誤的可能。

b6.基于規(guī)則的描述

[LM]

經(jīng)典研究通常采用傳統(tǒng)的解析建模方式，它們對社會經(jīng)濟問題進行抽象，形成數(shù)學(xué)解析模型，在已知數(shù)據(jù)和約束條件下，求解問題的解集。然而在現(xiàn)實社會中，即使經(jīng)濟人僅僅遵循簡單的行為規(guī)則，但通過社會網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部諸如適應(yīng)、突變、合作、協(xié)調(diào)、組織行為、社會動態(tài)、策略演化等社會現(xiàn)象，經(jīng)濟體表現(xiàn)出“涌現(xiàn)”和“自組織”的復(fù)雜系統(tǒng)特征。由于假設(shè)基礎(chǔ)的不存在，傳統(tǒng)解析方法缺乏描述這種復(fù)雜特征的能力

[ZW（DY]《Nature》雜志2009年的一段評論指出，在研究現(xiàn)實經(jīng)濟問題時傳統(tǒng)模型并非不對，而是根本不存在（Farmer和Foley[26]）。實際上，任何形式的解析模型都僅僅是對現(xiàn)實經(jīng)濟局部條件特征的定量，當(dāng)系統(tǒng)處于復(fù)雜或突發(fā)沖擊條件下，傳統(tǒng)模型將部分或全部喪失分析預(yù)測能力。[ZW）]

。有效的解決途徑是基于規(guī)則建模，即對經(jīng)濟社會的真實邏輯和規(guī)則進行抽象和描述，使得經(jīng)濟系統(tǒng)內(nèi)的主體和事物盡可能符合經(jīng)濟現(xiàn)實，在此基礎(chǔ)上形成仿真的經(jīng)濟模型。規(guī)則模型的最基本途徑就是直接描述現(xiàn)實社會的“是/非”邏輯

[ZW（DY]現(xiàn)實經(jīng)濟社會通常不會是簡單的連續(xù)行為系統(tǒng)，如勞動供給時間、勞動收入以及消費安排等行為決策，離散仿真系統(tǒng)的廣泛應(yīng)用正是基于這樣的現(xiàn)實。當(dāng)然，即便系統(tǒng)的連續(xù)性真實存在，在微分視角上，這些行為也大多可以看作是無數(shù)是/非選擇的累積結(jié)果，正如電影《Matrix》中的一段臺詞：“選擇，一切問題的關(guān)鍵在于選擇”。[ZW）]

，而這些是非邏輯的累積形成了個體的行為模式，個體行為和狀態(tài)的累積最終形成宏觀經(jīng)濟現(xiàn)象。通過計算機模擬技術(shù)，我們可以建立類似b5中的行為分類器系統(tǒng)，在專家的實時指導(dǎo)下，最終形成基于規(guī)則的模擬模型。而這種建模途徑，在不斷完善和細化經(jīng)濟規(guī)則的基礎(chǔ)上，能夠無限趨近于現(xiàn)實經(jīng)濟體，最終獲取精準分析和預(yù)測，形成漸近式的研究途徑。

C.微觀—宏觀綜合集成模型

上述農(nóng)戶模型的提出為研究外部環(huán)境發(fā)生變化時微觀個體的行為反應(yīng)策略以及由此引發(fā)的經(jīng)濟狀態(tài)的改變提供了建模基礎(chǔ)。然而，經(jīng)濟系統(tǒng)的有機性要求微觀個體不能完全獨立于其生存的經(jīng)濟環(huán)境，為進一步挖掘其深層次的經(jīng)濟效應(yīng)，需要將宏觀經(jīng)濟環(huán)境的輸入、傳導(dǎo)、反饋和均衡機制納入建模體系，實現(xiàn)微觀—宏觀的有效連接。而從經(jīng)濟學(xué)發(fā)展前沿趨勢看，建立微觀—宏觀的綜合集成模型是相當(dāng)必要的，它將微觀層面的行為信息納入宏觀經(jīng)濟研究體系，最終形成微觀—宏觀一體化建模機制。因此，本文將初步探索使不同類型的微觀和宏觀模型綜合集成為一個整體系統(tǒng)的建模途徑，包括關(guān)鍵技術(shù)、控制、有效性檢驗等。

c1.完全外生參量化模式

最直接、最簡單的方式就是將宏觀經(jīng)濟參量直接指定為外生，并作為農(nóng)戶模型的輸入端，而將農(nóng)戶模型的輸出量作為研究的結(jié)論數(shù)據(jù)。事實上，在這里并不存在真實意義的宏觀模型，宏觀數(shù)據(jù)向微觀模型單向傳導(dǎo)，微觀個體完全作為環(huán)境參量的接收者。例如在a1模型中，我們假定外生經(jīng)濟發(fā)生變化，其變化量為λ，則根據(jù)模型設(shè)置可以求解農(nóng)戶相應(yīng)的行為改變量ΔCm、ΔCa和ΔL，并最終由此計算經(jīng)濟狀態(tài)的變化。endprint

c2.城鄉(xiāng)兩部門投入產(chǎn)出模型或CGE模型

我們希望將農(nóng)戶模型作為農(nóng)村經(jīng)濟實體（生產(chǎn)者和消費者）融入更大范圍的有機經(jīng)濟環(huán)境之中，以求更大限度地使模型反映經(jīng)濟現(xiàn)實，提高模型研究的范疇和精度，c2模型提供了一種可能性。以宏觀可計算一般均模型（Computable General Equilibrium，CGE）模型為例，我們希望構(gòu)建城鄉(xiāng)兩部門的可計算一般均衡模型。其中，農(nóng)村部門由農(nóng)戶模型的相關(guān)函數(shù)構(gòu)成，應(yīng)用B中的方法并通過歸納典型個體，將A中的模型具體化，由此獲得農(nóng)村部門的生產(chǎn)與消費模塊；而城市部門，則可根據(jù)經(jīng)濟學(xué)理論和宏觀統(tǒng)計數(shù)據(jù)，刻畫典型的生產(chǎn)者和消費者；政府部門作為財稅主體和消費者出現(xiàn)在模型中，它是宏觀政策的執(zhí)行主體；通過假定均衡條件（市場出清），我們能夠便捷地實現(xiàn)CGE模型的運作，并通過調(diào)整外生經(jīng)濟參量，觀測模型的輸出結(jié)果。

c3.宏觀—微觀連接（或一體化）模型

[JP2]在c2的模型中，我們雖然實現(xiàn)了在宏觀整體框架下對問題的一般均衡求解，但其采用的典型個體模式排除了微觀經(jīng)濟主體的異質(zhì)性，[JP]那么顯然其無法有效評價外部環(huán)境變化在微觀經(jīng)濟層面的影響，有效的研究應(yīng)該基于微觀模型的輸出——即應(yīng)用微觀模擬模型。微觀模擬（Microsimualtion，MS）是以個人、家庭或企業(yè)等微觀個體作為描述和處理的對象，[JP2]應(yīng)用計算機模擬現(xiàn)實經(jīng)濟系統(tǒng)的過程[JP]（Orcutt[27]）。如前所述，模型c1如果采用微觀數(shù)據(jù)確定行為決策并模擬經(jīng)濟狀態(tài)，那么它就是一個典型的微觀模擬模型。目前該方法普遍應(yīng)用于經(jīng)濟政策評價領(lǐng)域，然而其最大的缺陷在于：微觀主體根據(jù)環(huán)境獨立地做出行為調(diào)整，缺乏與宏觀經(jīng)濟和其他經(jīng)濟主體的有機聯(lián)系。將宏觀模型與微觀模擬模型一體化是現(xiàn)代經(jīng)濟學(xué)研究的前沿。顯然，在這里我們可以將基于微觀數(shù)據(jù)的c1與基于典型個體的c2進行有機綜合，由此實現(xiàn)簡單的宏觀—微觀連接模型。按照連接機制，我們可以將宏觀—微觀模型分為3個主要的類別：自上而下的宏觀—微觀連接模型、自下而上的宏觀—微觀連接模型和充分綜合的宏觀—微觀連接模型。下面重點介紹其中兩種：

c3_1.自上而下的宏觀—微觀（CGEMS）模型

在這類模型中，外生的宏觀經(jīng)濟參量首先作為宏觀模型的輸入端，經(jīng)過一般均衡求解獲得一系列內(nèi)生經(jīng)濟指標(biāo)，將其中可能影響微觀個體的經(jīng)濟指標(biāo)作為微觀模擬模型的輸入端，通過微觀模擬模型獲取研究的目標(biāo)結(jié)果。盡管這里仍然采用宏觀—微觀的單向傳導(dǎo)機制，微觀個體也仍然是環(huán)境的接收者，然而微觀模型的輸入量是基于宏觀模型中微觀典型個體在均衡條件下博弈的結(jié)果，因此體現(xiàn)了經(jīng)濟主體間有機的相互聯(lián)系。具體應(yīng)用實例可參見Chen和Ravallion[28]以及Bourguignon等人[29]的相關(guān)研究。這里我們以CGEMS模型為例，將c3_1簡單的刻畫如圖2所示。

[TP萬相昱-2.tif；S+2mm；X+1mm；Z3；Y3，BP#][TS（][HT6H]圖2自上而下的宏觀微觀連接圖

[TS）][HJ2.1mm]

c3_2.充分綜合的宏觀—微觀（CGEMS）模型

在c3_1模型中，最大的問題是假定微觀個體是環(huán)境的接收者，其經(jīng)濟反應(yīng)行為和經(jīng)濟狀態(tài)的改變不會反饋給宏觀經(jīng)濟和其他經(jīng)濟主體，從而進一步影響宏觀經(jīng)濟運行。為了最大限度地避免這一錯誤，充分綜合的宏觀—微觀模型被學(xué)界提出（參見Gortz等[30]；Rutherford等[31]）。以CGEMS模型為例，c3_2可以刻畫為如圖3所示。

[TP萬相昱-3.tif；S+2mm；X+1mm，BP#][TS（][HT6H]圖3充分綜合的宏觀微觀連接圖

[TS）][HJ2.1mm]

需要指出的是，由于要實現(xiàn)包括眾多微觀個體的經(jīng)濟總體的均衡，充分綜合的模型計算負擔(dān)巨大，這是阻礙該技術(shù)快速發(fā)展的主要原因。萬相昱[32]的相關(guān)研究中嘗試將CGE模型與MS模型相互獨立開，通過交替?zhèn)鲗?dǎo)內(nèi)生價格的機制實現(xiàn)兩者的充分綜合，由于分開控制，因此可以在模型符合相應(yīng)要求時提取模擬結(jié)果，這大大減少了運算深度，但研究并未給出該方法的收斂性的證明和檢驗。其建?？蚣苋鐖D4所示。

[TP萬相昱-4.tif；S+1mm；X+1mm，BP#][TS（2][HT6H]圖4充分綜合的宏觀微觀反饋傳導(dǎo)圖

[TS）][HJ2.1mm]

c4.自適應(yīng)的異質(zhì)進化模型——ACE

同樣假定經(jīng)濟系統(tǒng)的復(fù)雜適應(yīng)性，我們可以在ACE的框架下將整個經(jīng)濟現(xiàn)實進行模擬，模型中包括農(nóng)戶在內(nèi)的經(jīng)濟主體采用自適應(yīng)的進化方法與周圍經(jīng)濟環(huán)境進行博弈，而整個宏觀經(jīng)濟則可在復(fù)雜的經(jīng)濟環(huán)境下動態(tài)地向下演化。即通過多主體交互的聯(lián)合決策，累積形成宏觀經(jīng)濟現(xiàn)象，最終模擬求解經(jīng)濟問題，并實現(xiàn)了宏觀—微觀的有機連接。

c5.系統(tǒng)動力學(xué)模型（SD）和動態(tài)隨機一般均衡（DSGE）模型

系統(tǒng)動力學(xué)（System Dynamics，SD）模型和動態(tài)隨機一般均衡（Dynamic Stochastic General Equilibrium，DSGE）模型，已成為宏觀經(jīng)濟學(xué)動態(tài)化研究的主要工具之一。它們加入了經(jīng)濟個體的效用最大化和理性預(yù)期這兩個元素，在夯實宏觀經(jīng)濟模型的理論基礎(chǔ)的同時，為微觀模塊的連接和融入提供了可能性。此類模型的微觀—宏觀一體化連接機制與c3相仿，另外需要對經(jīng)濟個體的行為施加嚴格的限制，在一般均衡框架下嵌入微觀個體異質(zhì)化的動態(tài)預(yù)期，從而為農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的結(jié)構(gòu)演進問題提供分析框架。

以上論述從微觀模型、求解途徑和宏觀模型三個層面，給出了一個完備的農(nóng)戶模型中各個組成部分的設(shè)計和求解的基本設(shè)想，研究者可以根據(jù)分析目標(biāo)，最終選擇A、B、C三個部分的任意有效子項加以組合，形成最終的整體模型框架，并用于問題的研究。例如，組合“a1+b1+c1”為應(yīng)用理論模型、典型數(shù)據(jù)和外生環(huán)境參量對問題的直接計算研究，這是最簡單的研究方式；“a1+b2（b3）+c2”為應(yīng)用農(nóng)戶模型、參量估計和宏觀CGE方法對問題的規(guī)劃求解，其理論意義較強，而缺乏微觀層面的研究；“a3+b3+c3”為應(yīng)用改進的農(nóng)戶模型、通過微觀經(jīng)濟計量估參、建立宏觀CGE模型并最終實現(xiàn)宏觀—微觀連接研究的方式，這是值得推薦的方法，尤其是“a3+b3+c3_2”的組合，采用充分綜合的宏觀—微觀連接模型，其理論、方法和實踐意義突出，困難在于復(fù)雜的運算過程；“a3+b5+c4”是基于ACE技術(shù)的動態(tài)演化模型，其滿足經(jīng)濟系統(tǒng)的復(fù)雜適應(yīng)性，理論意義顯著，對趨勢的刻畫真實有效，但具有學(xué)習(xí)功能的自適應(yīng)主體和各種趨勢卻難以被精準地刻畫或度量，需要在今后的研究中加以擴展。endprint

基于這樣的設(shè)計思路，我們?yōu)檠芯空咛峁┝艘环N較為全面的且可選擇的建模途徑。由于農(nóng)戶模型在我國應(yīng)用的局限性和不完善性，我們著眼于為更多的研究者提供廣泛的建模思路，盡管它可能不及單一模型研究來得具體、精確，但卻可以起到推廣和擴展的意義，藉此希望相關(guān)領(lǐng)域研究者提供幫助。

三、 模型分析與改進

在我們有限的知識體系下，本文提出了上述的農(nóng)戶模型建模途徑，希望能夠?qū)ΜF(xiàn)有研究技術(shù)進行總結(jié)和整合，從對微觀層面刻畫入手，綜合宏觀經(jīng)濟模型，打開研究的“黑箱”，為相關(guān)研究者提供更為廣泛的研究思路。然而，另一方面的問題接踵而來，研究者也許更關(guān)心什么樣的模型是最有效或較有效的，什么樣的模型更能夠滿足研究的需求？本文的最后，我們基于理論與現(xiàn)實的雙重需求，嘗試從以下五個方面對農(nóng)戶模型的拓展提出評價和建議。

（一）微觀異質(zhì)和總量生成

農(nóng)業(yè)政策和沖擊的作用效果本質(zhì)上是農(nóng)戶微觀歸屬效應(yīng)的再累積過程，也就是說，宏觀政策或外生沖擊作用于微觀異質(zhì)的農(nóng)戶之上，而結(jié)合各自獨立的行為決策，農(nóng)戶的狀態(tài)發(fā)生改變，這些改變后的狀態(tài)通過累積最終形成宏觀經(jīng)濟效應(yīng)。有效的研究途徑應(yīng)該是基于微觀歸屬和動態(tài)累積的過程。然而，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動具有半商業(yè)化和農(nóng)戶決策行為不可分等特性，而且農(nóng)業(yè)問題研究要涉及多學(xué)科領(lǐng)域，并非純經(jīng)濟學(xué)內(nèi)容，尤其是對于中國的“三農(nóng)”問題，將其納入經(jīng)濟理論框架分析時，不可回避的是農(nóng)戶行為對經(jīng)典行為假設(shè)顯著的系統(tǒng)偏差，這就必須引入對微觀個體行為進行異質(zhì)化處理的觀點和方法（王國成[33]）。顯然，按照這樣的理解和要求，采用微觀模擬（MS）的方式是研究農(nóng)戶模型的有效途徑。

微觀模擬模型由微觀經(jīng)濟層面的屬性、行為與狀態(tài)出發(fā)，充分反映微觀主體異質(zhì)性，能夠有效體現(xiàn)經(jīng)濟微觀歸屬。在其基礎(chǔ)上，我們能夠?qū)r(nóng)戶模型進行改進，實現(xiàn)經(jīng)濟體中個體的分層（利益群體和社會階層、結(jié)構(gòu)）和分割（按行為屬性和方式），逐步深化所謂社會經(jīng)濟層次

[ZW（DY]現(xiàn)代的新古典經(jīng)濟學(xué)只是在經(jīng)濟體上做了一種分割，并進行了相應(yīng)的主體行為描述，可稱為新古典分割。它并非主流，更不是經(jīng)濟學(xué)全部。一個分割就可看成是一種視角，一種流派的邏輯起點和理論基礎(chǔ)。[ZW）]

。不再只是將主體看成是同一類的、僅具有理性行為屬性的代表性主體，而是個性化、鮮活的、現(xiàn)實的統(tǒng)一體；不再只是在基于同一總體中的隨機抽樣的平均意義上研究特征和規(guī)律，而是異質(zhì)屬性、異質(zhì)行為和異質(zhì)狀態(tài)的統(tǒng)一體；不再只是理論、模型和經(jīng)驗數(shù)據(jù)式的研究，而是需要適時地進行人機交互、專家支持、實驗研究的統(tǒng)一體。

另一方面，采用微觀模擬技術(shù)還負責(zé)直接從個體層面來提取宏觀經(jīng)濟總量信息。以糧食總產(chǎn)量為例，我們可以通過下式由微觀個性信息Xfi累積形成總量信息Yf：

Yf=∑[DD（X]i∈Nf[DD）]qiXfi[JY]（9）

由此得出基于異質(zhì)交互個體的糧食總產(chǎn)量，利用產(chǎn)量和價格的計量回歸關(guān)系，得到市場價格，反過來影響到個體決策。進一步，可按要素和研究問題的需要，分群體（類），再確定各類群體的比重和權(quán)重（甚至有負面影響），然后加權(quán)求和。一般簡單的代數(shù)方法（分類加權(quán)，近似加總）業(yè)已足夠，具體則表現(xiàn)為在函數(shù)復(fù)雜性（基于理論和經(jīng)驗數(shù)據(jù)）與行為復(fù)雜性（基于現(xiàn)實觀測和真實過程）之間的權(quán)衡選擇。

（二）主體行為特點刻畫

農(nóng)戶模型中最為核心的部分是對農(nóng)戶行為特征的準確刻畫，研究中通常采用農(nóng)戶行為方程的模式，通過模型的估計與求解獲得對行為反應(yīng)的預(yù)測。典型的是采用行為—效用函數(shù)（主狀態(tài)方程）的模式，模型形式可參考上一章中的A類模塊。盡管這樣的建模方式能夠?qū)⒅T多因素納入模擬范疇（如外生沖擊和個體異質(zhì)），但現(xiàn)實條件下，由于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動的自組織性和農(nóng)產(chǎn)品使用目的的多重性，農(nóng)戶既不是典型的企業(yè)也不是純粹的消費者，并不是完全的市場價格接受者，他們在生產(chǎn)（種什么與種多少、農(nóng)業(yè)與非農(nóng)業(yè)）、儲售（自我儲備與市場銷售）和消費（再生產(chǎn)投資與生活消費）等方面的替代決策行為常常表現(xiàn)出因人而異、隨意不定的特性，具有差異化的選擇偏好和習(xí)慣，并非是遵循一成不變的行事準則，不可能用一種行為模式或假設(shè)完全概括，而經(jīng)過多主體的累次疊加、層層積聚，最終涌現(xiàn)出糧食市場宏觀的復(fù)雜形態(tài)和對政策的不同反應(yīng)。在當(dāng)今的人因社會或人的行為起主導(dǎo)作用的社會經(jīng)濟活動中，尤其是在不完全競爭市場環(huán)境中，人類行為的主觀性、個性化和交互性等特點，導(dǎo)致各種復(fù)雜形態(tài)的整體現(xiàn)象。因而，有效的研究途徑應(yīng)該是，在盡可能逼近真實的環(huán)境中，基于可觀察的真實行為，在微觀層面上考察行為屬性和解釋復(fù)雜現(xiàn)象的成因、分層傳導(dǎo)和與最終形態(tài)的對應(yīng)關(guān)系，相應(yīng)地研究如何由個量生成總量（Blundell和Stoker[34]），彌補傳統(tǒng)理論和方法的局限性。圖5給出了建模研究復(fù)雜經(jīng)濟問題的邏輯進程以及與經(jīng)典方法的互補關(guān)系（王國成[35]）。

[TP萬相昱-5.tif；S+1mm；X+1mm，BP#][TS（][HT6H]圖5經(jīng)濟行為分析建模邏輯關(guān)系圖

[TS）][HJ2.1mm]

未來拓展應(yīng)重點改進不可分的效用最大化模型，考察分類群體對糧食市場價格和惠農(nóng)政策反應(yīng)的方式、強度、敏感性及應(yīng)對措施等方面的差異性。一旦條件許可，就可細化推廣到每一農(nóng)戶對各種影響因素的個體差異。先選擇一個起點和展開路徑：可貨幣化的理性行為假設(shè)，純收益最大化，農(nóng)作物種植面積和農(nóng)田勞動投入時間是決策變量；逐步考慮個體差異化的行為屬性，如面對政策或市場價格信息變化時如何改變種植面積；分別考慮個體農(nóng)戶對各種影響因素的差別性反應(yīng)，理論上講，對每一個體，都可以建立含有行為特征參數(shù)的反應(yīng)函數(shù)，如政策信息、市場信號、風(fēng)險偏好、時間偏好（現(xiàn)實與未來）、農(nóng)作物品種和技術(shù)偏好、土地情結(jié)、風(fēng)俗習(xí)慣和文化傳統(tǒng)、市場依賴、教育水平（人力資本投資）、交互行為、家庭結(jié)構(gòu)、農(nóng)村公共品和基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、市場化條件、生態(tài)環(huán)境及其他因素等。在此基礎(chǔ)上，我們提出應(yīng)用可變分類器系統(tǒng)的設(shè)想，以上述經(jīng)濟理論（數(shù)量模型）、經(jīng)驗數(shù)據(jù)（統(tǒng)計計量模型）、認知邏輯（行為選擇）和人工智能（決策進化）等交叉學(xué)科知識作為建?；A(chǔ)，形成實時調(diào)整的、可擴展的分類器系統(tǒng)，農(nóng)戶模型內(nèi)的經(jīng)濟主體均包含各自獨立的分類器系統(tǒng)，在外生情景集的沖擊下，該分類器系統(tǒng)自行模擬行為規(guī)劃，將情景集映射為不同類別的策略集，而每項策略集包括若干行為序列，這些行為的結(jié)果將進一步向宏觀情景進行反饋，以此形成時間動態(tài)。同時，分類器系統(tǒng)會根據(jù)外生條件、研究目標(biāo)和內(nèi)生演化而進行自我更新，由此，經(jīng)濟人就具備了獨立地、異質(zhì)地、進化地反映外生情景和條件的行為能力。[JP2]圖6給出了可變式行為分類器系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)。[JP]endprint

[TP萬相昱-6.tif；S+2mm；X+1mm，BP#][TS（][HT6H]圖6可變式行為分類器系統(tǒng)

[TS）][HJ2.1mm]

（三）外生因素及其特征分析

影響農(nóng)業(yè)經(jīng)濟行為的外生因素紛繁復(fù)雜，一般意義上可以主要劃分為以下幾個方面：

①自然條件類，如土壤、地域、氣候、生態(tài)環(huán)境等；

②經(jīng)濟類，如農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)和生產(chǎn)率、農(nóng)產(chǎn)品的市場化程度、糧食市場和其他相關(guān)產(chǎn)品市場形態(tài)、不同時期的政策和宏觀經(jīng)濟，以及國際影響等；

③人文軟環(huán)境類，如公共基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、農(nóng)戶行為屬性和農(nóng)民素質(zhì)、農(nóng)戶之間的相互影響、文化觀念、社會習(xí)慣和生存方式等。另外，考慮到這些因素在不同情況下的可能演變，農(nóng)戶模型的外在情景集的復(fù)雜度將成指數(shù)增長。然而，外生因素往往是農(nóng)業(yè)問題的分析對象，理論研究中我們可以假定在其他因素不變或忽略的條件下進行分析，而實現(xiàn)應(yīng)用卻必然要求我們盡量貼近現(xiàn)實，而非單純理論意義上的簡化和假設(shè)。

外生因素的引入主要包括兩個方面的內(nèi)容：影響因素的定量和多因素的綜合。首先，對于前者而言，由于各個影響因素存在非常規(guī)性、非線性化、非單調(diào)性變化、階段性變化、交互影響、主觀性變化、個體行為特性的限制、個體總數(shù)和群體個數(shù)不定且不斷變化等諸多問題，在模型確立之前很難把握采用何種形式、何種量值對這些外生影響進行刻畫，因此更為有效的農(nóng)戶模型必然要求其情景集能夠與外界（用戶指定、數(shù)據(jù)庫記錄或其他模型輸出等）實現(xiàn)對接，即首先明確模型研究的可能采取的形式、針對的對象和預(yù)期的目標(biāo)。而另一方面，為了有效綜合各種外生因素，就必然要求農(nóng)戶模型存在一個廣泛有效的且可自行擴展的接口，將諸多的外生因素納入情景集中，根據(jù)情景集的變化來控制和調(diào)整模型的運算。在此基礎(chǔ)上，研究者可以采用自主調(diào)整單個或多個外生變量的形式，求解外生因素在經(jīng)濟體系內(nèi)的傳導(dǎo)機制及其對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的作用結(jié)果，或者仿真經(jīng)濟現(xiàn)實以解決實際問題，從而實現(xiàn)所謂“漸近性”的研究途徑。另外，在農(nóng)戶模型的研究過程中，不可避免研究者根據(jù)當(dāng)前模型輸出結(jié)果而即時改變外生條件和研究方案的情況，因此有效的農(nóng)戶模型還應(yīng)該提供外生情景集的實時人機接口。

（四）內(nèi)生傳導(dǎo)、交互與演化

在現(xiàn)實的經(jīng)濟體中，外生的沖擊本質(zhì)上作用于針對性的微觀個體層面，這些微觀個體在改變自身狀態(tài)和行為的同時，通過經(jīng)濟網(wǎng)絡(luò)的行為交互，將沖擊的次生影響傳遞給與之進行交互的其他經(jīng)濟主體，這種效應(yīng)在經(jīng)濟網(wǎng)絡(luò)傳遞過程中或加強或減弱、或發(fā)散或收斂、或加速或推延，最終（通常的研究是假定一般均衡得以實現(xiàn)時）形成經(jīng)濟效應(yīng)的內(nèi)生傳遞機制。如農(nóng)產(chǎn)品價格形成機制，是在總量與分量之間、企業(yè)與企業(yè)之間、個體與企業(yè)之間、個體與個體之間通過種植、收獲、消費、儲備、出售等難以盡述的復(fù)雜行為交互才能夠博弈產(chǎn)生，其中還可能包括政府政策或其他突發(fā)因素的影響，從任何單一的個體或雙方看，都不能滿足建模需求。由此可以看出，準確定位農(nóng)戶模型的內(nèi)生傳導(dǎo)機制就必須在現(xiàn)實經(jīng)濟交互邏輯和類別關(guān)系的基礎(chǔ)上詳盡地抽象經(jīng)濟網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。這是對農(nóng)戶模型提出的另一項要求。

此外，與經(jīng)濟網(wǎng)絡(luò)伴生的行為交互也是當(dāng)前基于農(nóng)戶建模的一個亟待解決的重點問題。我們知道，人類社會和經(jīng)濟的復(fù)雜性很大程度上來源于經(jīng)濟人的行為交互，這種交互的結(jié)果不能簡單理解為微觀個體的行為的累加，而交互的過程也并不符合單一效用最大化的理論，也就是說，傳統(tǒng)的、經(jīng)典的研究方法缺乏對于交互的研究能力，而且由于微觀個體的多樣性和網(wǎng)絡(luò)連接的復(fù)雜性，我們也很難抽象出多人（合作或非合作）博弈的研究途徑。在農(nóng)業(yè)經(jīng)濟問題中，這種交互現(xiàn)象尤為突出，如農(nóng)戶土地種植的分配過程，農(nóng)戶在決定土地種植品種和面積的同時，需要綜合來自市場總量、市場價格、企業(yè)預(yù)期、消費者預(yù)期以及其他農(nóng)戶決策等多方面信息，通過與這些微觀或宏觀主體的交互，農(nóng)戶才能夠完成一項行為職能，而其行為決策的過程又作為影響因素通過交互網(wǎng)絡(luò)同步地反饋給其他主體，其復(fù)雜程度可見一斑。農(nóng)戶模型的交互必然向真實系統(tǒng)趨近。

最后，對于復(fù)雜適應(yīng)系統(tǒng)而言，個體行為的進化及其最終反映出來的宏觀經(jīng)濟演化過程是不可忽略的經(jīng)濟現(xiàn)實，經(jīng)典研究方法在很大程度上忽略了這種經(jīng)濟演化現(xiàn)象，甚至它們本身對于動態(tài)演化過程無能為力，而當(dāng)外生經(jīng)濟沖擊超出傳統(tǒng)的理解能力或無法在經(jīng)驗數(shù)據(jù)中得以體現(xiàn)時，這種矛盾被極大化的突顯出來。例如，當(dāng)前國際經(jīng)濟危機的條件下，經(jīng)濟體系的局部清洗過程劇烈且迅速，傳統(tǒng)方法無法適應(yīng)其研究需求，導(dǎo)致決策制定者被迫采用“憑感覺”、“拍腦門”的行為方式以迅速適應(yīng)環(huán)境突變。另外，如地震、海嘯、恐怖襲擊等突發(fā)環(huán)境沖擊，經(jīng)濟體制轉(zhuǎn)軌的劇烈制度沖擊等現(xiàn)實經(jīng)濟問題，都迫切需要模型具備自適應(yīng)的演化能力。

如前所述，在對內(nèi)生傳導(dǎo)、交互與演化等復(fù)雜適應(yīng)特征進行研究的方法中，最為有效的途徑是基于主體的計算經(jīng)濟學(xué)，在此基礎(chǔ)上形成的基于主體的微觀模擬模型不但能保持微觀異質(zhì)性和微觀歸屬分析能力，更能夠通過基于規(guī)則的建模方式，極大限度地仿真現(xiàn)實經(jīng)濟體。盡管該項技術(shù)仍然存在著諸多缺陷，但我們認為，它將是相關(guān)領(lǐng)域研究的重要理論基礎(chǔ)和核心技術(shù)保障。強烈建議未來以基于主體的計算經(jīng)濟學(xué)技術(shù)為基礎(chǔ)，通過不斷地改進和完善來逐步提高農(nóng)戶模型的實用性和有效性。

（五）模型連接與人機交互

通過上述分析，我們堅信，采用微觀模擬模型和基于主體的計算經(jīng)濟學(xué)技術(shù)是提高農(nóng)戶模型研究能力的有效途徑。然而，盡管該技術(shù)實現(xiàn)了極高程度的復(fù)雜適應(yīng)系統(tǒng)仿真，但也仍然存在兩方面問題：

其一，正如我們在對外生因素進行闡述的過程中曾經(jīng)指出的，模型的諸多情景集將來自于其他模型輸出結(jié)果，事實上這是一種樸素的綜合集成思路，而在復(fù)雜社會經(jīng)濟現(xiàn)實中，需要針對所研究問題的不同，分別對不同部分、不同層次、不同方面建立不同類型的經(jīng)濟模型，再將它們連接起來，構(gòu)建既能反映微觀特點又能呈現(xiàn)整體關(guān)系的一體化模型，這也是利用計算機仿真等現(xiàn)代科技手段探索解決復(fù)雜問題的中心環(huán)節(jié)①。圖7給出了一體化模型的建模結(jié)構(gòu)。實現(xiàn)一體化建模的途徑，能夠?qū)⒏鞣N模型的優(yōu)勢進行綜合，從而擴展研究范疇，提高研究的精確有效性，如上一節(jié)中所提出的宏觀—微觀綜合方法，將CGE與微觀模擬模型進行綜合，或?qū)⑾到y(tǒng)動力模型與微觀模擬模型進行綜合等。這種連接本質(zhì)上分為信息傳遞和充分綜合兩種，它們以模型將信息傳導(dǎo)反饋的次數(shù)和程度來區(qū)分。當(dāng)我們的研究能夠?qū)⒏鞣N相關(guān)模型進行足夠程度的綜合集成并“取長補短”時，將必然給現(xiàn)代經(jīng)濟學(xué)研究帶來全新的理論、方法和技術(shù)，我們堅信這是未來現(xiàn)代經(jīng)濟學(xué)研究的一個熱點與難點。endprint

[TP萬相昱-7.tif；S+5mm；X+1mm，BP#][TS（][HT6H]圖7一體化建模流程圖

[TS）][HJ2.1mm]

其二，即便我們采用智能的基于主體的研究方法，但由于計算機仿真技術(shù)畢竟源于對現(xiàn)實的部分抽象，[JY]其本質(zhì)上疏于對真實個體行為的刻畫和經(jīng)濟[LL]機理的解釋，關(guān)于主體行為和經(jīng)濟演化過程也過于簡化和機械，因此人類的專家經(jīng)驗是研究中必不可少的重要指導(dǎo)和校正機制。專家技術(shù)的引入能夠便于對模型運算的實時控制，并將經(jīng)驗結(jié)論、統(tǒng)計結(jié)果、實驗數(shù)據(jù)等信息以外生的形式納入模擬范疇，或作為重要的模型校準機制。同時，根據(jù)模擬實時的輸出結(jié)果，專家能夠適時調(diào)整外生條件以擴展研究的范疇。例如，在模型模擬過程中發(fā)生連續(xù)干旱的情況，專家可以實時調(diào)整宏觀的糧食儲備政策，以分析該類情況下各種糧食政策的實際效果。

[WT][HS2][HT5H]參考文獻：[HT5”SS]

[1][ZK（#]Chayanov A V. The theory of peasant economy [M]. Madison： University of Wisconsin Press， 1986.

[2]Nakajima C. Overoccupied and the theory of the family farm [J]. Osaka Daigaku Keizaigaku， 1957， 6.

[3]Singh I， Squire L， Strauss J. Agricultural household mode： Extension， application and policy [M]. Baltimore and London： The John Hopkins University Press.

[4]Becker G S. A treatise on the family [M]. Cambridge： Harvard University Press， 1981.

[5]Taylor J E， Rozelle S， de Brauw A. Migration and incomes in source communities： A new economic of migration perspective from China [R]. California： University of California， Davis Working Paper， 2003.

[6]Chiappori P A， Ekeland I. Characterizing group behavior [R]. NewYork： Columbia University Working Paper， 2005.

[7]Blundell R， Chiappori P A， Magnac T， et al. Collective labor supply： Heterogeneity and nonparticipation， [J]. Review of Economic Studies， 2001， 74： 417445.

[8]陳和午. 農(nóng)戶模型的發(fā)展與應(yīng)用： 文獻綜述 [J]. 農(nóng)業(yè)技術(shù)經(jīng)濟， 2004（3）： 210.

[9]翁貞林. 農(nóng)戶理論與應(yīng)用研究進展與述評 [J]. 農(nóng)業(yè)經(jīng)濟問題， 2008（8）： 93100. [ZK）]

[10][ZK（#]蔡基宏. 關(guān)于農(nóng)地規(guī)模與兼業(yè)程度對土地產(chǎn)出率影響爭議的一個解答——基于農(nóng)戶模型的討論 [J]. 數(shù)量經(jīng)濟技術(shù)經(jīng)濟研究， 2005（3）： 2837.

[11]李樹茁， 梁義成. 退耕還林政策對農(nóng)戶生計的影響研究——基于家庭結(jié)構(gòu)視角的可持續(xù)生計分析 [J]. 公共管理學(xué)報， 2010（2）： 110.

[12]吳連翠， 陸文聰. 基于農(nóng)戶模型的糧食補貼政策績效[ZK）]

[FL）]

[CD18]

[HT6SS]①也可稱為綜合集成（于景元[36]）或混合模型。一些建模思路可參見Blundell和Stoker[34]的相關(guān)研究。[HT5”SS]

[KG3][ZK（#]模擬研究 [J]. 中國農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報， 2011（5）： 171178.

[13]彭軍， 喬慧， 鄭風(fēng)田. “一家兩制”農(nóng)業(yè)生產(chǎn)行為的農(nóng)戶模型分析——基于健康和收入的視角 [J]. 當(dāng)代經(jīng)濟科學(xué)2015（6）： 7891.

[14]王貸， 萬相昱， 唐亮. 復(fù)雜適應(yīng)系統(tǒng)下的糧食安全問題研究——基于Agent的農(nóng)戶模型模擬 [J]. 中國社會科學(xué)， 2016（2）： 138140.

[15]Huffman W E. Agricultural household models： Survey and critique [C]∥ Hallberg， et al. Multiple jobholding among farm families in North America. Iowa： Iowa State University Press， 1991： 79111.

[16]Barnum H N， Squire L. An econometric application of the theory of the farmhousehold. [J]. Journal of Development Economics， 1979， 6（1）： 79102.

[17]Arthur W B. Inductive reasoning and bounded rationality [J]. American Economic Review， 1994， 84： 406411.endprint

[18]Findeis J L， Swaminathan H， Jayaraman A. Agricultural householdfirm units： Adjustments to change [R]. Agricultural Policy Reform and Adjustment Workshop， 2005.

[19]Manser M， Brown M. Marriage and household decisionmaking： A bargaining approach [J]. International Economic Review， 1980， 21（1）： 3144.

[20]Ott N. Intrafamily bargaining and household decisions [M]. Holland： SpringerVerlag， 1992.

[21]Mendoza L. Essays on decision making in rural households： A study of three villages in the cordillera region of the Philippines [D]. Ph. D. dissertation， Katholieke Universiteit Leuven， 2002.

[22]Swaminathan H. Bargaining and intrahousehold resource allocation： An analysis of the impact of credit and land in Malawi [D]. Ph. D. dissertation， The Pennsylvania State University， 2003.

[23]Mcfadden D. Conditional logit analysis of qualitative choice behavior [C]∥ Zarembka P. Frontiers in economics. New York： Academic Press， 1973：105142.

[24]Tesfatsion L. Introduction to the special issue on agentbased computational economics [J]. Journal of Economic Dynamics and Control， 2001， 25： 281293.

[25]Holland J H. Adaptations in natural and artificial systems [M]. Ann Arbor： University of Michigan Press， 1975.

[26]Farmer J D， Foley D. The economy needs agentbased modeling [J]. Nature， 2009， 460（6）： 685686.

[27]Orcutt G H. A new type of socioeconomic system [J]. Review of Economic and Statistics， 1957， 39（2）： 116123.

[28]Chen Shaohua， Ravallion M. Households welfare impacts of Chinas accession to the World Trade Organization [R]. World Bank Working Paper No. 2040， 2003.

[29]Bourguignon F， Robillard A， Robinson S. Representative versus real households in the macroeconomic modelling of inequality [C]∥ Kehoe T， Srinivasan T， Whalley J. Frontiers in applied general equilibrium modeling. Cambridge： Cambridge University Press， 2004： 137156.

[30]Goetz S J. A selectivity model of household food marketing behavior in SubSaharan Africa [J]. American Journal Agricultural Economics， 1992， 74（2）： 444452.

[31]Rutherford T， Tarr D， Shepotylo O. Poverty effects of Russias WTO accession： modeling “real” households and endogenous productivity effects [R]. Word Bank Policy Research Working Paper No.3473， 2005.

[32]萬相昱. 微觀模擬模型與收入分配政策評價 [D]. 吉林大學(xué)博士論文， 2008.

[33]王國成. 經(jīng)濟分析模型微觀基礎(chǔ)的異質(zhì)化 [J]. 數(shù)量經(jīng)濟技術(shù)經(jīng)濟研究， 2008（4）： 149161.

[34]Blundell R， Stoker T M. Models of aggregate economic relationships that account for heterogeneity [C]∥ Heckman J， Leamer E. Handbook of macroeconomics. The Netherlands： Elsevier， 2007， 6A.

[35]王國成. 當(dāng)代經(jīng)濟學(xué)的行為轉(zhuǎn)向與中國契機 [J]. 中國社會科學(xué)院研究生院學(xué)報， 2010（4）： 4956.

[36]于景元. 錢學(xué)森綜合集成體系 [J]. 西安交通大學(xué)學(xué)報（社會科學(xué)版）， 2006（6）： 4047. [ZK）]

[HT5K][JY]責(zé)任編輯、 校對： 鄭雅妮[FL）]endprint