连享会开学季:管理学论文选题经验总结
实现经济增长的途径主要有两个:一是增加投入,二是提高效率。后者不仅能增加经济总量,还能提升经济质量。因此,效率分析是经济学研究中的核心。
显然,若想发表高水平的论文,就必须能自主编程,以便实现最新方法,走在前列、引领趋势,这正是本期「效率分析编程进阶班」课程的主旨。
张宁教授在环境效率和非期望产出领域学者中排名第二,他在 Science, Nature, Cell 和 Lancet 上均有发表。杜克锐副教授已在 SSC 发布了十余个 Stata 命令,有三篇论文发表于 Stata Journal,获得 2020 年 Stata 中国用户奖。
课程包括参数方法和非参数方法两个部分:
参数方法主要包括参数线性规划(Parametric LP)、计量经济方法和随机前沿方法(SFA)三大方法。 非参数方法,即 DEA 方法,主要包括 DDF, NDDF 和 SBM 等模型。
课程亮点 在于如何从程序员角度设计模型,深刻理解理论及其编程和代码实现,旨在使研究者能够得心应手的实现最新模型、开发自己的模型。
扫码直达课程主页:
作者: 张少鹏 (哈尔滨工业大学)
目录
引言
1. AMJ 主编 Colquitt and George 经验分享
2. JAP 副主编 Jing Zhou 经验分享
2.1 选题标准
2.2 具体措施
3. 《管理学季刊》主编张玉利教授经验分享
3.1 简单的问题
3.2 有趣的问题
3.3 重要的问题(社会需要的问题)
3.4 深层次问题
3.5 普适问题
3.6 科学问题
4. 上海交通大学史冬波研究员经验分享
4.1 好选题的两个特征
4.2 如何做一个好选题
5. 结语
6. 相关推文
温馨提示: 文中链接在微信中无法生效。请点击底部「阅读原文」。或直接长按/扫描如下二维码,直达原文:
引言
在研究生期间,离不开的是写论文,无论是评奖、申博还是毕业,都需要有一篇乃至几篇好文章见刊。因此,无论是新生还是老生,论文发表都是刚需。在一篇好文章成型过程中,什么环节最重要呢?对这一问题的答案可能见仁见智,但无可争议的是,论文选题是至关重要的。我们常听大牛学者们强调论文选题的重要性,因为一个好的选题决定了一篇文章的立意和创新性。那么,好的选题应当具备哪些要素,又该如何选择一个好的研究问题呢?接下来,本篇推文将以管理学为例,通过总结相关学者和公众号的见解,与大家分享论文选题经验。
1. AMJ 主编 Colquitt and George 经验分享
作者分别从 “ 重要性 ”、“ 新颖性 ”、“ 好奇心 ”、“ 范围 ”、“ 实践性 ” 这五个标准对研究者如何有效地选择研究主题给出了指导意见。
重要性:主要是指重大的挑战,追求大胆的想法和用非传统的方法来处理未解决的问题。并且,可以把理论上的有用性和实践中产生的个人和社会利益的宽泛角度进行融合探讨。
新颖性:考虑的是改变现有文献的对话方式。主要通过多个领域的知识整合来创造新的洞见。
好奇心:是让读者可以深入持续的沉浸在文献阅读中的动机状态。可以通过 “ 提出反直觉的命题 ” 与 “ 现有文献和方法无法解释的意外发现 ” 来吸引读者。
范围: 意为涉入主题领域的程度。研究者需要对整个研究领域有全方位的了解,包括重要的构念、机制和观点。
实践性:是指可以为管理和组织实践提供洞见。提供 “ 实践性 ” 的一个标准是现有的构念无法及时解决实践中的变化。
综上,好的选题可以让研究者处理文献中的重大挑战,追求产生和保持好奇心的全新方向,建立有广泛范围的研究,并提供实践洞见。
来源: Colquitt, J. A. and George, G. 2011. Publishing in AMJ – Part 1: Topic choice. Academy of Management Journal, 54(3): 432–435. -Link-, -PDF-
2. JAP 副主编 Jing Zhou 经验分享
2.1 选题标准
2.1.1 Appropriate new
The storyline should be new, but should be based on existing knowledge, not totally, new. 在提出新概念之前,可以选用一些已有的变量,这会让 reviewer 和读者更容易接受。
2.1.2 Really important
What is the most important research issue in a particular topic area and why? 先想清楚,在你的研究领域,什么样的问题才是最重要的,为什么这个问题最重要,并且要自问自答。 What are the three most important specific research questions that should be asked regards a particular research issue? 在选题方向确定后,接下来更为重要的是,需要提出三个最主要的具体问题。
2.1.3 Interesting enough
An interesting study will be noticed only when it denies an assumption. 什么是有趣的研究?有趣的研究就是在一定程度上,否定了人们常规认识里的观念,也就是 反直觉assumption 。
2.2 具体措施
2.2.1 Choose the field
在选择研究领域时, 识别新概念 是一个很好的方法,具体做法是:
从现象出发,建立新概念来联系文献与现实世界。 借鉴其他领域,从其他领域巧妙转接而形成本领域的新概念。
2.2.2 Map the field
建立 forest and tree 的研究体系,其中, tree 是当前正在做的研究( present ),而 forest 是整个森林,是已经做完的研究和以后还可以继续做的研究。通过画图的方式,构建起属于自己的研究体系,从而当前研究的 box 里跳出来,并站在更高的研究层面上统观全局。
(来源:“ 荷兰心理统计联盟 ” 公众号)
3. 《管理学季刊》主编张玉利教授经验分享
基于问题导向,科学研究需要解决这样两个问题:什么样的问题是科学问题,或者我们需要找到怎样的问题。
3.1 简单的问题
简单的问题通常是一种简洁的问题,也可以说直接的问题,有助于构建研究框架,容易识别内在逻辑,而且其中的逻辑链条不长,逻辑链条太长的问题很难驾驭。但是,简单问题又不能过于简单(As simple as possible, but not simpler),问题太简单了就会失去研究价值。简单问题,实际上并不意味着真正是一个简单的问题,深挖一下很有可能引发出非常复杂的问题,而这个复杂问题只是通过一个简单问题切入而已。寻找简单问题就是去识别比较容易看到的事情,这就是现象驱动,通过现象想问题相对容易。还有一种可能是,问题是真正设计出来、想象出来的,也有可能是理论驱动。总而言之,寻找简单问题的一个思路是要经常观察身边的现象,关注现实中的一些问题,要有细心和耐心,注意思考现象背后的东西。
3.2 有趣的问题
什么是有趣的问题?狗咬人不是新闻,人咬狗才是新闻。人们容易记住反差大的问题,就像新闻要找到所谓的噱头,反差大的问题容易吸引别人,也容易吸引自己,同时可能发现别人没有看到的问题。有趣的问题可能来自个人的偏好,对问题产生兴趣的原因也多种多样,但所有的研究问题不是自娱自乐,而要让别人也感兴趣,要为大家做贡献。举个例子:创业经常会面临失败与挫折,因为创业是个大浪淘沙的过程,是个漏斗效应,新创企业的失败率很高。接下来,有失败经历的人很多,但失败再成功的创业者很少。继续深入,为什么成功的创业者很少?为什么大量的失败经验转换不成创业的技能?再深入下去,具有失败经历的创业者最终成功了,他们是怎么把失败的经历转换成学习的技能?围绕这些问题,他们的学习方式与别人有什么不同,我们是否可以用组织学习理论去解释其行为。一个事实会衍生出这样一系列有趣的问题,而且是很难以回答的问题。
3.3 重要的问题(社会需要的问题)
张伯苓老校长强调要 “ 知中国,服务中国 ” ,重要的问题应该是社会需要的问题。这点对管理学科尤其重要,因为管理学科是应用学科,不是纯自然科学,不是自娱自乐,一定要解决现实问题,或者有助于解决现实问题。所谓社会需要的问题,需要考虑那些远一点的、大的问题,不是那些太具体的问题。还要看问题带来的问题,如果一个问题解决了,可能带来更大的、更复杂的问题,这就不是解决社会问题,而是给社会制造问题。了解社会需要的问题,可以去阅读政府工作报告,政府工作报告是大家集体的智慧,代表了大的问题,是社会未来的问题。此外,一些学术报告,大家之间的交流也是很好的方式。
3.4 深层次问题
深层次问题要寻找根源,可以是现象驱动但不能局限于表层问题。通过找根源容易识别自变量( IV ),构建和被解释变量( DV )之间的因果关系。寻找深层次问题的方法之一是大胆地提问题。谭劲松老师曾说,他们在讨论问题时,经常围绕一个话题不断提问题,在提到100个问题的时候,回过头来再去筛选,看哪些问题之间有关联,哪些问题可能会引发更有趣的问题,然后再去识别。受这个启发继续演化一下,我们可以提出问题,尝试给出答案,再不断提问,有些自问自答。建议大家,尽可能多的罗列问题,问题多了提纲就自然出来了,虽然这样做太发散,可能很难组织,但是可以尝试着去做,去找IV,逐渐积累。
3.5 普适问题
普适的问题往往是那些共性的问题,最后带来的可能是一种常识,然后演化成一种知识,适用范围更大。共性的知识会结合成一种文化的问题,然后通过一系列的因素或者是条件,就可能更加逼近科学问题,但只是逼近科学问题,而不是成为真正的科学问题。
3.6 科学问题
科学问题与理论 “ 金三角 ”(普适、简洁、准确)相关。科学问题可以用不同的象限图来表示,普适、简洁、准确三者随意两两组合成横轴和纵轴,或者是集三者于一体的雷达图,然后再去作比较。
(来源:“ 管理学季刊 ” 公众号)
4. 上海交通大学史冬波研究员经验分享
4.1 好选题的两个特征
有价值:两句话,一个叫顶天立地,一个叫承前启后。顶天立地讲实践价值,承前启后讲理论价值。前者强调研究要与社会发展重要基础理论或者国家的重大战略需求相合,并将研究根植于实践,能解决实际一个小环境里面的具体需求。后者要求研究具有理论意义,即使不要求理论创新,但至少选题里面要看到如何基于已有文献来产生增量贡献。 有意思:也是两句话,心之所属,童叟无欺。首先,一个必要条件是研究人员自己要觉得有兴趣,换句话讲要说服自己。在这个基础上,选题最好童叟无欺,不要故弄玄虚。简单来说,如果一个研究问题不能用最浅显的语言说清楚时,就很可能不是一个有意思的选题。
4.2 如何做一个好选题
做好研究选题需要意识到两件事:第一,所有的研究都是从文献中来到文献中去;第二、几乎所有的创新都是排列组合。基于此共识,可以有四个套路来做一个好选题,即 换背景、换理论、换数据和换方法 。
换背景:换背景好比草船借箭,一方面你借来的箭是完整的,转手直接用了,另外你是个草船,比较粗糙。 换理论:换理论好比拿来主义,体现了我们如何看待实证和理论的关系。笔者对理论的看法是拿来主义,至少在一定的职业生涯阶段我们是不能创造理论的,那我们就是拿来主义。拿来主义要比草船借箭更高级,至少得有拿的能力,拿来了还要能用。 换方法:换方法好比移花接木,新的方法移到这个领域要活下去,研究者就得具有栽培能力才行。比如,别人跑了个一般线性回归,我就来个工具变量。 换数据:换数据好比无中生有,或者换原始数据,或者提升数据加工技术。就像做饭一样,或者你有更好的手艺,或者你有更好的食材。这往往是年轻学者容易突破的点。
(来源:“ 熊彼特的厨房 ” 公众号)