日前，联合国世界粮食计划署发出警告，人类或将面临“二战后最大的粮食危机”。而在此前，联合国粮农组织发布的最新报告显示，2021年，53个贫困国家和地区的约1.93亿人经历了危机级别或更严重的粮食不安全状况，与2020年创纪录的人数相比，又增加了近4000万人。
民以食为天，如何化解国际社会当前面临的粮食危机，成为全球瞩目的议题。美国哈佛商学院教授肖恩·科尔（Shawn Cole）在bat365在线平台网站光华管理学院举办的光华思想力夏季论坛主题演讲环节中，分享了过去七年时间自己与合作者在农业科技领域的研究成果。在主题演讲结束后，科尔教授还与论坛主持人进行了精彩的对话。
01手机为低成本助推农业增产提供可能
小农户占世界贫困人口的70%左右，他们中的很多人生活困难、收入微薄、可接触到的医疗卫生资源也十分有限。随着全球粮食需求与日俱增，以及气候变化、土地危机和水资源危机愈加严重，这些小农户的生活愈发艰难。
“所幸的是，现在农民有望利用信息技术改善农业决策，提高农业收成。”科尔教授认为。他的判断基于以下理由：目前，在亚非拉许多国家手机普及率已经超过50%，即使在最贫穷的国家手机也在快速普及。手机在科技人员与农民之间架起了沟通的桥梁，使得他们能够以多种沟通方式与农民展开交流。
在短信以及语音服务的帮助下，农民能够定期接收到作物耕种日历；在IVR（互动式语音应答）服务帮助下，农民能够通过自助菜单顺利获取所需的信息；在问答热线的帮助下，农民能够在提出问题后得到农业专家的专业回答。特别是，如今在智能手机的帮助下农民的选择更为多样。他们不仅可以通过智能手机APP接收更为丰富的内容（图片、视频等），还可以参加在线农业知识学习平台，在那里自学或者向他人请教。
在多年实践中，科尔教授的团队因地制宜地采用不同的手机沟通方式来助推农业发展。在非洲，他们采用的是廉价的短信沟通方式，利用文字信息或者机器人助手，给农民提供特定的农业信息。在南亚，由于当地识字率低，他们采用的是语音沟通的方式，为用户提供问答热线等，以便捷地为农民解答农业生产相关的问题。目前，他们正尝试开发APP来更好地帮助农民。
利用信息技术改善农民的农业决策，这种干预手段的效果似乎显而易见。但事实果真如此吗？“即便看似显而易见的干预手段也未必有效。过去十多年，经济学界的信度革命表明，无论在何种情况下，都需要非常缜密的研究来判定某个干预措施是否有效。”科尔教授严谨地说。
为此，科尔教授评估了一项名为Ama Krushi的手机农业咨询服务的效果。所谓Ama Krushi农业资讯服务主要包括：每周提供时长3-5分钟呼叫服务；农民可录下他们的问题，并在24小时内获得回复；最关键的是以上服务内容完全免费向农民开放。
这是项听起来很简单的干预措施，而且实施起来成本也相对较低。“但考虑到全世界有着数亿农民，寻找到一种低成本的、可适用于全体的解决措施/方案，而不是提供复杂的、昂贵的农业服务——适用于小范围的农业服务或许只能覆盖数万规模的人群，就显得意义更为重大了。”科尔教授表示。
为了探究上述服务是否真的有效，科尔教授及其团队采取了随机控制实验的方法进行探究。他们在印度古吉拉特邦找到了1200名农民，随机地把其中800名农民分配到了实验组，向其推送农业信息；另外400名分配到了对照组，不向其推送农业信息。然后，研究团队观察了两年内农民农业行为和土地产量的改变。
实验结果表明，两年期间，实验组的农民听取了大约50%的推送内容，并且逐渐将手机视为重要的信息源，他们的农业产量相较于此前也有了提高。
虽然，科尔教授的研究结果证实了向农民提供农业信息有助于生产。但是，他的同事Kremer及其合作者在非洲所做的一项研究却发现了一些相互矛盾的结果。他们主要探究提供短信咨询服务是否可以提高甘蔗地的收成。但该研究在两次实验中却得出了不一致的结论，在第一次实验中，他们发现提供短信咨询服务为甘蔗地带来了11.5%的增产；但在第二次实验中，他们却发现提供短信咨询并不能带来甘蔗地增产。
面对前后不一的研究结果，科尔教授解释说：“单次实验可能出现统计意义上的‘噪音’，尤其是在测量产量这个受到多因素影响的因变量时。解决这种问题的方法之一是进行元研究分析，即进行一系列的研究，再对其结果进行统计分析。”最终，Kremer教授通过元分析方法证实，手机干预会带来平均约4%的增产。“虽然4%的产量增长听起来不是很高，但考虑到这些干预手段的成本如此之低，这些研究的前景还是值得展望的。”科尔教授评价说。
02助推印度农民增产的有益探索
从全世界看，各国政府都在追求农业的增产增收，其中一个重要努力方向就是改进农民的施肥行为——既用对肥料又适时适量施肥。例如，印度政府就大面积地向农民发放土壤健康卡，卡中的一项重要内容就是指导农民科学施肥。
但对广大印度农民来说，想要读懂政府所发放的“土壤健康卡”并不容易。卡片上的字号很小，虽用英文和本地语言共同书写，并注明了土壤所需每种肥料的类型，但总体来说，理解门槛很高。农民难以根据其指导生产。事实上，有研究也表明，这些土壤健康卡并没有起到多大作用。因此，科尔教授认为重新设计这些卡片势在必行。
*改进后的土壤健康卡
在科尔教授看来，首先，需要让它变得简单直观（见上图），比如用物品图片代替文字描述，划分作物生长阶段并明确标识每阶段所需要使用的化肥量。其次，需要让它变得更加贴近实际，可将卡片中的国际单位换算当地农民熟悉的Bigha（一种常见于印度北部的面积计量单位），这对当地农民来说更便于计算；此外，在疫苗接种宣传册的启发下，科尔教授还设计了一个小册子，介绍肥料对植物生长的作用。
在新卡片设计完毕以后，科尔教授及其团队进行了一项行为助推的实验。研究团队在印度古吉拉特邦寻找到了大约1600名已经正在接受Avaaj Otalo（简称AO）服务的农民。所谓AO服务是一种基于手机的技术，农民可以拨打热线，提出问题，并收到农业科学家和当地推广人员的回复。来电者还可以听取由其他农民所提出的问题的答复。
在他们的实验中，对照组接受的是常规服务，实验组则会在常规服务的基础上收到定制化的施肥建议（以卡片和电话的方式提供）。科尔教授举例说：“这些信息非常有特点，会以接收者的名字来称呼他们。例如，‘亲爱的Narendra，一个月内您需要购买肥料……’，又或者是‘亲爱的Narendra，请于接下来一周购买肥料，基于对你的土地检测，我们建议你采取以下措施……’”
结果显示，如果同时给农民提供新卡片和语音信息，他们将获取更多内容。他们会听取大概42分钟的关于施肥的建议。虽然这对其他服务具有挤出效应，但实验组获取的内容总量大致与控制组相同。更重要的是该实验发现，干预手段确实使得农民的施肥行为发生了改变。
科尔教授认为，这一研究成果要想获得持续成功，需要持续地迭代。正如在互联网领域中可以看到的一样，抖音、谷歌等产品之所以能变得越来越好，就是因为它们处在持续迭代的过程中，并常常能合理评估某次迭代措施的效果以便后期改进。
在当今的发展经济学研究中要做到持续改进殊为不易。正如科尔教授所做的上述研究，依赖于农民自己报告的行为或产量数据，此外缺少其他信息来源。因此，这种方式得来的数据往往充斥着“噪音”。例如，农民可能错误地报告自己土地面积又或者算错农作物的总产量。为此，科尔教授介绍了一种新的测量方式——卫星测量。“相较于传统的测量方式，我们可以通过卫星来测量粮食产量，而这可以使我们逼近以持续迭代的方式，去尝试对农业增产增收采取一些助推措施，并通过卫星测量手段评估这些助推措施的效果。”科尔教授表示。
科尔教授详细介绍了卫星测量的其它优势。具体来说，卫星测量可将研究所需的样本量缩减60%-80%，且可以消除人际摩擦。例如，我们不需要去问农民“我们能去您的农地测量作物产量吗？”或“请告诉我，土地的产量是多少？”，只需要用卫星测量就可以，这样实验数据的“噪音”也减少了。同时，还可以获取更多早期数据，从而使得预估更准确。加之，这些数据是免费的，处理成本也很低。
在科尔教授看来，目前真正的挑战是如何获得农地的GPS坐标。科尔教授分享了一家美国农业技术创业公司的探索。他们利用安装在农民拖拉机上的传感器，来收集农民种子选择、耕种频率以及土地产量的信息，并且将其与卫星数据及其他来源的数据结合起来，从而利用大数据的手段，为农民提供所需信息及耕种建议。科尔教授认为，这或是发展中国家可选择的农业咨询服务方向。
科尔教授同时表示，由于受到种种局限，对某些发展中国家而言通过语音或短信为更多农民提供更便捷的信息服务，或许要比通过花哨的应用程序效果更好、成本更低。
最后，科尔教授向政策制定者提出了一些建议。第一，通过数字的方式交付信息服务是可行的，哪怕是对最穷以及受教育程度最低的人群来说也是如此；第二，并不是所有看似显而易见的干预手段都有作用，需要对其进行严谨地评估；第三，在农业服务开发领域，注意发挥非营利组织的关键作用。
03对话：这场实验与中国的关联
问：关于手机信息在农业行为助推方面的研究与中国的实际情况有何种意义上的关联？
答：当然有很大的关系，因为无论是其研究内容还是研究方法都可以运用在中国。如果中国现在还没有一些服务于广大农民的高科技农业咨询服务的话，我会十分惊讶。
但我认为，首先，影响评估以及行为经济学，是在中国环境下两个非常重要的研究领域。以影响评估来说，如果能够获得关于农民收入的高质量数据，我们就可以衡量诸如农作物选择对生产率、农业风险以及土地产量的影响，从而为农民提供更好的信息服务。这一点可能在中国会非常有用。据我所知，已经有很多中国企业、甚至中国政府正在和研究者进行合作，严谨地评估干预手段的效果。
其次，对于中国还有全世界来说，都非常有价值的是我们的研究中所体现的行为经济学因素，也就是前面所提到的助推作用。世界是非常复杂的，农民在做出最佳决策时也面临着很多的挑战，他们相信自己过往的成功经验，因为他们靠此生活，他们看到过成果，他们知道某个特定的种子去年带来了好或不好的收成。但是，个体结果往往存在大量的“噪音”。我们可以基于成千上万土地相关数据的统计分析结果给出让农民受益的建议。
这类服务面临的挑战就是要建立可信度，从而让这些农民相信你所提供的信息并愿意采取行动。但我们一次次地看到，建立信任其实并不容易。实际上，在很多发展中国家，即便是政府提供的技术性建议，农户的信任度也并不高。在印度，大概只有7%的农民见到过农业方面的政府工作人员，93%的农民只能靠自己去摸索应该做什么。所以，我觉得如果中国想推广农业咨询服务，甚至任何方面的咨询服务，例如健康咨询服务，建立信任感和可信度都非常重要。为此，可以学习那些非常成功的中国科技企业，去靠近客户、理解他们的偏好并使产品易用。
此外，中国具有十分令人羡慕的条件。中国有庞大的人口规模，从而使得A/B测试、统计学分析非常容易进行。比如，你有一个新品种的种子，你并不确定这个种子是否比之前的更好，你可以将其推荐给5万名随机挑选的农民。也许只有10%的农民听取了你的建议，但是通过精心设计的研究，你可以将这5000名接受推荐种子的农民，与没有接受推荐种子的相同数量农民（控制组）相匹配，通过对比产量的结果来证实，这是否是一个更好的种子。或者，你也可能发现，虽然在大学的试验田里这个种子表现得不错，但因为农民并不知道它的最好种植方法，或者说农民本身的种植经验不足，最后的产量可能比设想中要差。因此，通过回顾研究设计，你可以探究在分发种子的同时如何给予良好的种植建议。
这些经验虽然不完全针对中国，但也与中国相关。我认为中国在具有很强的技术能力以及庞大人口的优越条件下，应该尝试去采取、推行、测试、评估行为助推措施以及其他信息干预手段的效果，从而提升农业或其他社会领域的绩效。
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