在人文社科实证研究中，问题与模型的关系说起来大家都懂，但认识未必深刻，就像社会生活中的很多问题一样，别人一说，意思都懂，但要深刻领会，可能需要很长的时间。比如父母对子女的爱，孩子10几岁肯定能懂，但要感悟很深，恐怕要等孩子自己做了父母之后。

第一，模型必须为问题服务

现实生活中，我们遇到了某个问题，想进行深入研究，必须借助合适的模型，以保证研究的严密性、科学性、可检验性。即使对于同类问题，也有若干模型可以选择，此时必须对问题进行细分，考虑到可能的数据来源，选择合适的模型进行研究。

比如研究的问题只有时间序列数据，那么要选择时间序列数据的相关模型；只有截面数据，那要选择截面数据的相关模型；如果研究的问题可以找到面板数据，那么可以选择面板数据的相关模型。同样是时间序列数据或截面数据回归，根据问题和数据的特点，也可以选择不同的回归方法。

第二，模型不能脱离问题

这个地球人都知道，但是能否做到就是两码事了。比如在科技评价中，有些学者借用运筹学的模型，找出能使所有评价值最大的权重组合，这是值得商榷的，没有任何意义。为什么使所有评价值之和最大的权重组合就一定是合理的？为什么不考虑专家对权重的意见？这样的论文在一些高级别的期刊里有不少。

再如DEA效率分析研究，有的学者在选取投入产出指标时，从3、4个指标开始，一直选到10几个指标，研究指标数量变化对效率值的影响，试图找出其中的规律。针对某个具体的研究对象，其投入产出指标是固定的，怎么能随意改变指标的数量？

第三，模型与问题结合必须紧密

不同的期刊，选稿偏好是不同的，有些期刊比较喜欢侧重问题的稿件；有的期刊比较喜欢侧重方法的稿件。导致同一研究如果想投稿到这两类期刊的话（假设被其中一类期刊拒稿后重新投稿），论文的写作风格是不一样的。其实这两种方式都不够全面，如果侧重方法，有可能忽视对问题本质的认识，出现方法很牛但模型选择错误的现象；侧重问题，有可能出现问题见解深刻，但方法应用中有可能出错的现象。我的感觉是，论文写作要兼顾到模型与问题，然后根据期刊的偏好适当有所侧重。

第四，注意模型的集成和系统运用

针对某个问题，不同的模型原理不同，角度不一，得出的结论也各有特色，我认为，在研究同一问题时，应该选取几个合适的模型同时进行研究，注重模型的集成和系统运用，对不同模型的研究结论进行全面分析，将问题研究透。

第五，模型与问题同样重要

模型与问题，哪个重要？这个问题不要回答。在学术竞争日益激烈的今天，问题很重要，模型也很重要，如果你同时发现一个有趣的问题并且用一个很牛的模型进行研究，不要说肯定能够发表到高质量的期刊。如果一个有趣的问题，用普通的模型做，或者一个成熟的问题用很牛的模型做，都是有点可惜的事情。

第六，如何做？

综上，由于不同学者的特长不同，有的建模水平很高，但问题认识不够；有的对问题有独到的认识，但只会基本的回归。同时对问题和模型都有较好感觉的学者极少，在这种情况下，如何做出一流的成果。没有其他办法，只能依靠团队，所以团队是科研中很重要的一件事情，当然也是很难的一件事情，个中酸甜苦辣每人都有自己的体会。呵呵！

                                     2012.2.20 俞立平 与宁波