2018年做了几个人生中重要的决定，在职业选择上，没有去自己曾梦寐以求的牛津大学工作，反而回到自己曾一心想走出的母校华中农业大学。回国四个月了，我更加坚信自己做出了正确的选择。虽然与自己梦想之地失之交臂，但离自己在学术上的梦想更近了。我为自己在关键的决定上能够更忠于自己兴趣和立足现实而感到高兴。

2006年本科毕业之际，和几位有志于学术的同学在教学楼前的草坪上畅谈未来。大家都认识到主流经济学因为过度地数学化已经越来越脱离现实，正在变成对真实世界没有解释力的逻辑游戏，立志为改变这种状况努力，虽然当时都不知道该怎么去改变。2011年当我选择国外读博的研究项目时，在和几个主流经济学方向的项目比较以后，选择了一个项目描述虽然看不太懂，但有别于主流经济学研究范式的项目。进入这个项目4、5个月后，当我有时间读完几本这个项目所涉及的复杂系统方面的书时，我兴奋地发现，这个项目所描述的研究正是希望做的，这样的研究就是能够促使经济学回到真实世界的研究。后来我了解到，这样的研究属于一个可以概括为“计算社会科学”的新兴领域。

计算社会科学，简单地说就是用计算机和以计算机的运算能力为基础的方法来研究社会科学问题的一个领域，常用的方法包括计算机仿真、复杂网络分析等，它依赖大数据、云计算和人工智能等数据科学和信息科学的手段。它的产生得益于人类的数据获取能力和计算能力的空前提高，这为在社会科学中研究由大量的异质性主体之间及其与所处的环境之间的互动而所产生的复杂现象提供了有力手段。在经济学的研究中，计算社会科学（或被具体称为计算经济学）可以解决许多主流的数理性研究方法难以解决的问题。例如，为了能够获得可解析的模型和进行回归分析，数理模型需要假设个体具有同质性（即所有的行为主体都具有一样的属性）且是相互独立的（即行为主体之间彼此没有联系且不发生互动），而现实中往往很多经济现象正是因为不同动机、不同行为方式的主体之间的相互交流、相互作用而产生的。计算经济学理论上可以模拟每一个行为主体的特征、他们相互关联的状态和相互作用的规则，因为能够更加准确地反映真实世界的，从而获得更有解释力、更有洞见的结论。

基于计算能力的方法（或者叫计算性方法）必定会在科学研究中发挥越来越重要的作用，这是我们人类获取数据的手段不断提高和不断依赖于数据的趋势所决定的。在经济学中，计算性方法具有独特的意义。首先，它促使经济学的研究回归真实世界的经济现象。计算性方法要求关注于数据的详实性而不是模型的精致程度。也就是说只有对经济现象本身具有深刻的认识才能建出有洞见的模型和做出有洞见的分析；而不是像数理模型那样，可以不顾现象如何，只在模型上做精巧的逻辑推演就行了。其次，它使得经济学向实验科学迈进了一步。经济学研究几乎不可能在真实世界中做重复性的实验，而在计算性方法为在模拟的世界里做实验提供了一个途径，当对真实世界的模拟达到一定精度时，计算机实验就可以近似地看成是在真实世界做实验。

作为一个新兴的学科，计算社会科学出现（通常以2009年Science上发表的Computational Social Science一文为标志）以来，发展非常迅速。我2011开始就读的爱尔兰都柏林大学的博士项目Complex Systems and Computational Social Science是全球范围内较早的一个，2018年我的导师开办了Computational Social Science本科专业，在欧洲范围内是第一个。国内目前从事这个领域研究的学者群体不大，大部分是从自然科学背景进入的，社会科学的研究者中一般来自社会学、政治学、新闻传播学等。在全球范围内，经济学者不积极参与的一个重要原因是经济学本身已经建立了一套较为完善的理论体系，对于那些难以解决的复杂问题，他们更倾向于在这个体系上进行修修补补。

之所以选择到华中农业大学从事计算社会科学或计算经济学，是因为这里有一些独特的优势。首先，农业问题的研究能够充分发挥计算性方法的独特优势。做研究对象的农业系统是一个天然的复杂系统，它包括经济社会子系统和生态环境子系统，不仅这两个系统内部的各个层次内部与相互之间存在互动，而且这两个系统之间存在互动——农业本身就是人类活动和自然过程综合作用的结果——计算性方法具有考察这些互动的独特优势。其次，农业经济学更容易接受计算性方法。农业经济学不是经济学研究中的主流，由于上述的农业系统的特征，主流经济学的范式用在农业经济的研究中表现出诸多力不从心，因此农业经济学相对其他经济学的分支更有动机采纳计算性方法。再次，农业问题研究跨学科的传统为计算社会科学的发展提供的宽松的环境。农业问题的深入研究往往需要跨学科的合作，而且是自然科学和社会科学之间的大跨度，这一传统非常有利于计算社会科学的发展。计算社会科学本身就是计算科学和社会科学大交叉的产物，其中社会科学又包括了诸多学科，这是因为计算性方法很容易突破单一学科的研究范畴，例如对农户决策行为进行仿真时，经济、社会、环境等不同维度的因素都需要考虑，而且一旦相应的基本系统模拟出来，添加更多维度的边际成本比较低。华中农业大学目前重视跨学科和基础性研究的导向和举措，也非常有利于计算社会科学的萌芽和成长。具体而言，一是成立了一个从事跨学科研究的研究院针对跨学科问题开展研究，以问题为导向，吸收不同类型的研究方法研究较为宏观的农业问题；二是积极推动数据科学与传统学科的融合，并已着手从事大型数据库和高性能计算中心的建设等基础性工作。

十二年前，这所古老的大学为我点燃了一个学术上的梦想，我庆幸自己走了一轮回没把它走丢。现在怀着几分对梦想终将实现的自信，我回到这个梦想燃起的地方，开始一段通往梦想的新的征程。