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参加2010年全国中青年农经学者年会总结

已有 3667 次阅读 2010-5-23 21:43 |个人分类:博览札记|系统分类:科研笔记| 2010年, 华中农业大学, 虚拟水, 中青年农经学者年会

5月22日至23日,在华中农业大学举办了2010年全国中青年农经学者年会。我的论文《基于AHP的农产品虚拟水贸易实施条件评价》人选,并作为专题讨论论文(投稿265篇,入选167篇,专题讨论30篇)。我应邀回母校参加了为期两天的年会,收获良多,总结起来有如下几点。

第一,进一步认清了自己的学术能力,尤其是更清晰地看到了自己的不足之处。不足之处首先在于对当前广泛采用的实证研究没有系统的认识,更没有系统地掌握实证研究方法。从整体层面上,没有弄清楚实证研究是什么,为什么要做实证研究,实证研究和规范研究的关系怎样、如何结合,什么情况下进行实证研究、什么情况下进行规范研究,实证研究的特点有哪些,实证研究的形式和方法有哪些、它们之间的关系又是怎样的。从具体层面上,没有弄清楚实证分析的主要形式统计方法、计量分析、案例研究等的使用条件是怎样的,各有什么特点、科学性如何,各自规范的研究路径是怎样的,各具体有哪些方法(特别是计量分析)以及每个方法如何运用,如何掌握各种实证分析方法,适合自己所关注的研究领域的方法有哪些,如何评价和解释各种方法得到的结论,等等。其次,如很多老师所指出的,不能很好地从经济现象中提炼出假设、将现实问题转化为经济学的科学问题。也不能很好地对计量分析的结果做出经济学解释,即不能很好在现实问题和科学问题之间转化,也就是不能很自如运用经济学方法为自己解释经济现象服务。再次。宏观把握自己的研究领域、打开经济局面、抓住研究核心问题的能力不够。一点长处可能在于治学的态度还算比较研究,还有具备一点钻研的意识。

第二,拓展了研究视野和激发了研究思路。年会上黄季焜教授、黄宗煌教授的发言,让我欣赏到了大师级学者对学术领域把握的广度和深度,看到了他们胸中丘壑的气概。他们启发我把虚拟水研究放在气候变迁、能源危机、全球竞争、地理政治与区域合作等新的课题下农业资源环境问题和农业要素问题,进而整个“三农”问题的农业问题研究中,同时与低碳农业等研究相结合。启发自己进一步弄清楚虚拟水问题的前续问题、平行问题、后续问题是什么,理论依据在哪里,如何与政策相对接。

第三,进一步了解了农经研究的学术环境。首先,感受到了一些大师级学者的风范、聆听了一些知名专家的教诲、结识了一些富有见解同仁,特别是和自己十分关注和景仰的朱信凯博士和李谷成博士等进行了一定的交流,受到了极大的激励。另外,我感到农经学术的圈子非常团结、友好和自由,这种氛围异常地好,特别是对于我这样的年轻晚辈的成长很有利。

现将部分专家在年会中指出的当前青年农经学者在研究中存在的问题列于此,以警示自己。

温作民教授(第三组评议):

讨论没有限制性。理论问题很容易被现实一棍子打死,因为理论是有前瞻性的,很容易在现实找到反驳的事例。而现实应用性研究往往没有理论性,它关注的是很具体的问题。现实性和理论性是一对矛盾。


张广胜教授(第三组总结发言):

不能从社会经济现象中提炼出经济假设、找出科学研究的问题。

霍学喜教授(第一组总结发言):

1、不能清晰地识别研究主题中的科学问题。尤其不能将现实经济现象用经济学研究范式转化为农经科学问题(这个问题涉及现实问题和经济学的科学问题的关系)。这样容易导致从现象认识现象,从问题认识问题的错误。

2、文献综述缺乏系统性、缺乏深入评价。不能综述、评价与研究主题相关的文献的研究背景;不能识别相关研究中的科学研究方法、路径、理论观点;不能识别和验证相关的有待验证的观点、方法、政策;不能准确地选择和确定自己的研究主题。

3、不能科学地理解实证分析方法,不能清晰、严谨地运用实证分析方法。没有实证对象,好比打靶没有目标、打仗没有敌人。

4、不能按规范的实证分析路径来设计实证分析的技术路线。规范的实证分析路径包括:(1)识别问题;(2)研究的逻辑推理;(3)选择或创新模型;(4)收集数据及实地调研;(5)选择软件支撑系统(软件的运行环境);(6)结论(与假设对照)。

5、数据收集和实地调研方案不合理。主要表现为:(1)将模型的变量转化为科学问题时不进行表述(模型信息转化为样本信息,再转化为变量信息);(2)样本的特征变量不进行分析就运用;(3)不注意样本的代表性;(4)不注意样本的统计口径(可统计性和可获得性)。

6、不注意学术礼仪。包括自我介绍、语言表达的凝炼(小论文回报不超过5分钟)、时间的把握等方面。

戴思锐教授(大会总结发言):

教授在充分肯定了本次年会在视角、思路和方法上体现出水平提高的同时,指出五个问题青年学者研究中的五个问题:

1、对方法的理解不准、运用不恰当。研究方法是一个工具,要注意工具的使用范围。

2、数据的采集方法、选取、校核等存在问题,主要是数据的代表性不够。挖掘的数据运用是由风险的。

3、要对模型的结果给出经济学解释,避免产生没有思想的论文。

4、对农业过程的了解非常缺乏。

5、经济学基础薄弱,忽视了经济学基础。



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2 覃伟 guest81065959

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