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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
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