雖然已過正月十五，但是還是在此祝大家新年快樂哦！
很久沒更新簡書了，寒假期間忙著整理文獻以及量化研究的資格考，上週剛考完，結果應該All Pass!（希望老師的手下留情）。2篇論文在審稿，英文的已經2個月了，中文的也一個多月了，都沒有消息（希望沒消息就是好消息，哈哈哈哈）希望會有個好歸宿吧！
新年伊始也要繼續和大家分享所讀的論文了，3-4這一篇文獻是一個系列的文章，一共7個部分，是刊載於AMJ的主編分享，今天先和大家分享前兩個部分：
Part 1: Topic Choice
對於研究而言，首先最重要的就是研究議題的選取，本文以AMJ編輯的視角告訴大家儘管審稿人會認真審稿，但是研究議題依舊為是否會被接受的一個重要依據。本文介紹了選題的5個要點：有意義（Significance), 新穎性(Novelty), 有趣/能引起讀者好奇(Curiosity), 研究範圍合理(Scope), 具有可執行性(Actionability)。
首先，意義性（Significance); 選題若要有意義則應該參與“Grand Challenges”，這一概念最早是由一位數學家所提出，將數學領域的重大難題列出後組成“Grand Challenges”，並希望大家努力來解決，隨後這一概念也被廣泛應用於其他領域，例如工程、管理等。“Grand Challenges”的議題都是領域的難題，其背後也是希望學者們大膽追求，不拘泥於形式，能有新的想法並以科學、合理的方法來解決相關議題。回歸到AMJ，所偏好刊載的文獻較少對全球性的大範圍議題進行探討，而偏好在管理大類下的某一領域中的相關文獻還沒涉及的且沒有哦解決的問題，通過與眾不同的方法來解決。儘管並非每一個“Grand Challenges”議題都可以創造出一個新的範式，但社會科學需要不斷的突破新問題並不斷積累。
其次，新穎性(Novelty); 新穎性主要關注的是研究是否在先前或其他的期刊或會議中發表過，具有新穎性的選題往往是從新名詞開始，隨後成為一個新的研究問題並最終成為領域的一個新的研究方向。此外，新穎性也是來自於不同文獻以及不同學科之間的知識重組，例如組織理論和策略理論通過現存知識的組合產生新的理論。而組織理論要有所新穎性必須突破三個陷阱“熟悉陷阱（Familiarity Trap）”--使得研究被認定為現有研究的延伸, “成熟陷阱(Maturity Trap)”--使得研究被認定為貢獻與現有研究相同，過於重複, “接近陷阱(Nearness Trap)”--使得研究被認定為偏離了核心的議題。
再次，有趣/能引起讀者好奇(Curiosity); 儘管新穎性能吸引讀者的注意，但新穎性還是不足以完全讓讀者沉浸其中讀完全文，因此文章是否能引起讀者好奇很重要。對於能否引起讀者的好奇主要有兩個方面，第一，當命題與讀者的想法不同或相反時，會引起讀者的興趣；第二，可以通過比喻或者隱喻來幫助讀者釐清概念，從而引起讀者的好奇心。
第四，合適的研究範圍(Scope)；對於AMJ而言，即使選題有趣，但研究範圍太小也會被拒稿。對於範圍的選擇即不能把數據集分的太細，還要從多角度對樣本進行選擇。
最後，可操執行性(Actionability)；即通學術視角結合實踐中的現象試圖進行新的探究，並試圖建立新的學術定義對其現象進行論述和解釋。例如，創新往往發生在資本密集的行業中，但是非資本密集型的行業該怎麼解釋呢？對於管理類中實現選題可執行性的方法：1.與直覺不同的觀點；2.新的重要的實踐；3.發現不一致之處；4.選用特別的理論來解釋相關情景；5.識別/發現一個具有標誌性的新領域
Part 2: Research Design
說到研究設計，受過博士教育的各位肯定不會陌生，筆者當前博士期間所學的研究方法課程就教授了詳實的研究設計。而研究設計有許多，怎樣的研究設計才是好哦的研究設計呢（或者說被頂級期刊所認可的研究設計）？本篇文章開端就指明了這一問題。
首先，研究設計應該是由研究問題所驅動的而且是行之有效的（這是研究設計的基本條件）；其次，在研究設計的過程中，難以套用一定的準則或原則，同時，外部要素也會在研究設計你過程中存在一定的限制。因此，一個好的研究設計會在很大程度上打消讀者對於研究有效性和可靠性的顧慮並接受研究的結果。
本文通過投稿至AMJ的被拒稿的文獻進行總結，發現了3個在進行研究設計過程中的主要不足：1.研究問題和研究設計不匹配；2.對於變項操作定義和衡量的問題；3.不合適/不完善的模型限定。
1.關於研究問題和研究設計不匹配的問題
首先，對於頂級期刊AMJ而言，一般使用Cross-Sectional Data(簡稱CSD)的文章大概率會被拒絕，那麼可能大家會問，什麼是CSD呢？這裡先和大家分享4種類型的數據：
Cross-Sectional Data: 同一時間點/時間段 同一主體中不同個體的數據
Time Series Data: 多個時間點/時間段 同一個體的數據
Panel Data: 多個時間點/時間段 同一主體中不同個體的數據
Pooling Data: 多個時間點/時間段 不同主體中不同個體的數據
那麼為什麼使用CSD的文章大概率不會被AMJ所接受呢？作者就在文章中指出CSD的數據是統一時間點或時間段的數據，運用這樣的數據難以觀察到時間維度的變化，也較難發現研究問題中主體的變化趨勢（即關於change的相關問題通過CSD的數據無法回答）；此外，CSD的數據也無法回答因果關係的相關議題。但這不代表AMJ不認可CSD，文章主要是想指出不同類型的研究需要用不同類型的數據才能夠行之有效。
其次，除了數據的選取要合適之外，樣本的選擇也要契合研究問題，從刊載於AMJ的文獻可以看出，其選擇了合適的樣本或者商業個案。例如選擇工作經驗較淺的學生作為實驗對象進行高管決策的實驗就缺乏信度（不合適），因此，選擇合適的樣本不僅要契合研究問題，還要契合研究設計和方法。AMJ鼓勵通脫實驗設計來解釋因果效應，此外，文章在撰寫時候也應該說明選擇的研究數據和樣本以及為什麼這些數據和樣本會契合研究的方法。
2.對於變項操作定義和衡量的問題
研究者在建構研究設計之前就應該考慮信效度的問題，尤其是要試圖發展新的量表、新的概念模型等。因此，對於研究變數或研究模型概念、涵蓋範圍和其連接的定義就顯得極其重要，一旦沒有很明確的定義往往會被拒稿。此外，對變項的定義要前後一致，有的研究對於變項的使用或者定義前後有所區隔或差異，這就使得審稿者不解其論文概念模型建構的意義，從而被拒。
其次，對於現存衡量方式的選擇適當性問題。第一，用現有的方法套用不同的數據（往往在大樣本數據的情況下會出現）這樣的研究首先在新穎性上存在一定不足，其次，衡量方法套用不一定適用，因此，隨著研究的增加，作者們應該借鑒先前的研究試圖在此基礎上建立新的、獨特的模型架構，而非直接套用現有的衡量方法。其次，在問卷長度方面的問題也是投稿常常面臨的問題，再次，文章指出若文章是全新的主題，那麼量表應完全包含在附錄中。
3.不合適/不完善的模型限定
模型往往不可能包含所有的控制變項以及中介變數，因此，選擇合理的控制變項和中介變項讓研究結論更有說服力。其中控制變項必須符合：1.有相關文獻支持，控制變相要與因變項有關聯；2.控制變項要與假說中的自變項有關聯；3.控制變項不存在假說，且不能成為研究的核心。
另一方面，發表於AMJ的文章往往對理論有一定的拓展，對於一個全新領域，初始的研究往往了解兩個變項之間的因果關係或關聯性，隨著研究的成熟，學者們會逐步探討兩個變項之間的中介變項和調節變項，而隨著中介和調節變項的拓展研究理論也產生多元的變化。
總結
儘管研究方法是在不斷進步，但對於研究設計而言，一個好的研究設計必須首先契合研究問題，定義的建構要合理，對於信效度要有充分的論證，選擇合適的樣本和數據進行衡量。通過一系列的文獻，可以使得領域的研究互補，並更好的發展。
