商學研究與商學教育
作研究，是學者的天職。研究是以期刊發表的論文作為指標，發表論文成為學者重中之重。一位香港管理學者黃旭教授對此提出一些看法，引發我的關注，順便與大家分享。
黄旭，香港浸会大学教授，商学院副院长，管理系系主任，MBA和商业管理科学硕士（MScBM）项目主任，Management and Organization Review副主编。文章出處：https://mp.weixin.qq.com/s/mZCoJWcMuAecw2y3IWCQ_A
“明码标价”的科研成果
在过去的几十年里，中国的商科教育和商学研究不断发展。中国管理学研究也不断进步，这种进步常常被表达为“我们的学者在国际A级期刊上发表了很多文章”。
事实上，“以发表论英雄”已逐渐成为我国管理学科研评价体系的普遍现状。各大顶尖商学院纷纷建立类似美式终身教职的制度(tenure)，设立期刊排名，按期刊排名和论文发表数量考量学者绩效，并以此为基础决定其奖酬和晋升。
于是，科学被“明码标价”。
于是，在顶级期刊上发表论文——而不是寻找真理——成为了科学研究的目的。
于是，“如何在顶级期刊上发表论文”——取代“如何做优良的科学研究”——成为了很多初级教师和博士生钻研的方向。
然而，论文发表并不完全等同于科研能力，让奖酬晋升完全取决于论文发表，未必能达到理想的激励效果，甚至可能威胁到整个管理学研究的未来。
科研可重复性危机
当在顶级期刊上发表论文——而不是寻找真理——成为科学研究的目的，不可靠的研究结果就开始渗入文献中，最终造成了学术文献(如Lewin et al.，2016)和大众媒体(the Economist, 2016)广泛讨论和报道的“科研可重复性危机”。
科研可重复性危机，首先表现为研究结果的不可复制性。以发表期刊为目标，学者们更加关注数据分析结果的显著与否，毕竟只有结果显著，论文才更有可能发表，学者才更有可能获得高的绩效和更漂亮的履历。对许多学者而言，论文发表就像是一锤子买卖，研究结果的可重复性似乎没那么重要。
近五年来，笔者每年都会读到抱怨科学领域的，尤其是社会科学领域的“科研可重复性危机”的文章，其中Camerer（2018）等的重复性实验研究结果令人印象深刻。由五个实验室组成的协作团队对21个已发表在Science或Nature杂志上的社会科学实验进行了复制，最终超过三分之一的研究结果未能被成功复制，并且复制成功的那些与原始研究相比证据也显著较弱。
科研可重复性危机，还表现在重复性研究的数量少、生存空间小。论文发表的期刊排名越高，学者们获得的奖金和晋升机会就越大。自然而然地，一流水平的优秀论文纷纷往A级期刊汇聚，而A级期刊的评审标准也逐渐成为论文质量评估的风向标。由于A级期刊更注重论文的理论性和新颖性，重复性的研究很难被其接收，所以许多学者不愿意去做重复性的研究，导致可重复性研究的数量日益稀少。
这种由于“明码标价”带来的可重复性危机，不仅不利于新知识的获取和积累，也不利于识别有用知识，进而影响实践领域的应用。
如果一项科学研究得出的结果令人兴奋，但不能被重复，那么它实际上是没有任何价值的(The Economist, 2018: 66)。我们做学术研究，无异于踩在前人的肩膀上更进一步，也就是在旧知识的基础上创造新知识。地基不牢，地动山摇。无法重复的研究结果，很难引导后来者在正确的方向上更进一步。
此外，美国俄勒冈大学的心理学家Sanjay Srivastava在接受《知识分子》采访时表示，重复性研究对于任何一门科学来说都是重要的，因为它让我们辨识出那些最值得信赖的研究结果。没有经过重复性研究检验的知识是不确定的，难以信服的，只有在坚实的知识地基上，我们才能安心创造知识，也只有经过多次检验的知识，才能拿来实践中运用。
学术圈的“怪现状”：先登顶，后悟道
明码标价背后的问题，不仅在于可重复性危机，即科研成果严谨性和可靠性的下滑。“唯发表论英雄”的影响在期刊、商学院、学者甚至研究生等各个层面层层嵌套，造成了学术圈“先登顶、后悟道”的“怪现状”。
对商学院而言，学术发表情况决定了学院的声誉或认证指标，这些考核压力被分摊在了教师（有的高校甚至包括博士研究生）的身上。发表就像是“紧箍咒”牢牢套在高校老师的身上，而初级教师们，出于站稳脚跟、评定职称的需要，常常主动或者被动承担了更多的压力。
这种压力使得他们没有能力，甚至没有精力去做起步难、出成果慢、未来不确定性大但是很有理论贡献和实践意义的研究。瞄准顶级期刊，发表实证研究文章，因其理论创新难度低、研究进程快、研究成果“标价”高，成为青年学者们自然而然的选择。
这也造成了国内学术圈的一个“怪现状”：当年轻学者们有冲劲儿、有创造力做科研的时候，他们没空“悟道”，相反，他们不得不以利益化的方式从事论文“批量化生产”，以期尽快攀达职业生涯的顶峰；而当他们奋斗半生终于功成名就时，反而会重拾“悟道”初心，再去做一些真正的科学工作。
“先登顶、后悟道”的怪现状似乎已成为当前学术圈的常态
令人遗憾的是，科学界最具创造力的年龄是在35岁之前，大部分诺贝尔奖得主的科研成果都是在其35岁之前形成的。就一般学者而言，自27岁博士毕业至35岁共有8年的黄金创新期，但如果继续以学术发表为标准“明码标价”，这8年也会是他们绩效考评压力最大、最需要出成果的时期。
在这段时间，商学院为维护自身声誉和地位将坚持按照论文发表数量和期刊排名进行绩效考评，学者个人也会迫于形势或者追求晋升，致力于发表顶级期刊而不是扎实地探求真理。最终，八年时间匆匆而过，学界也错失了取得重大理论创新的更多可能。
科学是无价的
这种“明码标价”最根本的危害在于，掩盖了科学的“无价”本质，模糊了科学研究的真正目的。科学是人类智慧凝结成的无价之宝，是我们认识世界、改造世界的重要指南。学者们从事科学研究的目的，应当是努力探求事物的本质，发现其规律，从而帮助人们更好地理解、解释、预测我们所生活的现实世界。
可是，“明码标价”使得科学研究为学术发表所代表，使得学术发表与奖金、职称相挂钩。无形中，学术发表将科学研究和物质利益联系在一起，科学研究似乎成为了通往“美好生活”的重要途径。
于是，越来越多的学者选择了妥协，他们为了绩效、职称加入发表顶级期刊的大军，忘记了从事科研工作的真正使命，也遗漏下许多具有研究价值、但短期难以获利的研究问题。
随之而来的，“如何在顶级期刊上发表论文”的说辞变得非常诱人且难以抗拒，各类关于“如何在顶级期刊上发表论文”的工作坊也开始风靡全国各地。
然而，当科学由无价之宝转为明码标价的获利工具，当科研工作的目的由追求真理变为追名逐利，当发表顶级期刊取代追求真理成为学者们追求的目标，科学研究还能走多远？
笔者无意于抨击学者们通过科研工作获取收入的权利，也肯定期刊排名对学术成果的评价具有一定参考价值。笔者只是希望我们可以回归追求真理的初心，对科研工作货币化、利益化的趋势做出反思，真正做出无价的“优良科学”。
做无价的优良科学
什么是“优良科学（good science）”？那些通过严谨的科学方法帮助我们更好地“理解、解释和预测我们生活的世界”的科学才能称之为“优良科学“(Okasha, 2002)。
一方面，优良科学具有科学严谨性，能够经受住重复性研究的考验；另一方面，优良科学致力于“理解、解释和预测我们生活的世界”，它研究的是现实世界的真问题，其研究结果也能为现实世界做出真贡献。
做无价的优良科学，是整个科研学术界的共同使命，需要包括期刊、商学院和学者在内的每一位成员的共同努力。
在提升研究结果的严谨性和可重复性方面，期刊应当首当其冲、发挥好引导作用。Dreber et al.（2015) 的研究结果表明，科学界作为一个共同体，对某项研究结果是否可复制具有很好的预测能力（该研究中正确预测率为71%）。可见，造成研究可重复性不高的原因之一是当前学术期刊的审查制度不能够有效地淘汰那些不可复制和不可信赖的研究。
为此，我所在的MOR与许多其他期刊一同率先对评审过程进行了革新，以提高我们的科学严谨性和可重复性(Lewin et al., 2016)。MOR新的评审过程更加强调研究数据的透明性、结果的稳健性、异常值和零结果的处理等。
除此之外，我们还鼓励作者公开分享他们的数据和研究材料，并推出了新的预注册和预批准的做法。学者可以在研究结果出来之前投稿，如果通过，在程序科学严谨的前提下，无论结果是否显著都可以发表。
(详情请参阅MOR的在线“编辑声明和审查政策” http://www.iacmr.org/index.phpc=category&catid=30#d）
扎根实践，理论才能茁壮成长
除提升严谨性之外，优良科学还强调“理解、解释和预测我们生活的世界”，这便要求我们在研究内容上立足实践，研究现实中存在、但未被既有理论解答的真问题，力求真正地服务现实世界。
为此，商学院应当重新设计晋升和终身职位标准，改变“以发表论英雄”的货币化倾向，为学者，尤其是年轻学者，预留出理论孕育和创新的时间和空间；同时，应极力促成学院和实践界的合作，给予学者更多科研经费和数据收集的支持，为学者们提供理论创新的温床。
除此之外，商学院及其教职人员在博士教育项目中，应当重视教育我们的初级研究人员做“无价的优良科学”，引导他们树立正确的学术使命观。无论是授课还是研讨会，都应当将“如何做优良的科学研究”——而不是“发表顶级期刊”——作为教学重点，实实在在地提升初级研究人员的科研能力。
最后，做优良的科学研究离不开每一名普通学者的努力和自律。我们每一个人都应当不忘追求真理的初心，恪守数据的严谨性要求，努力做有助于理解、解释和预测现实世界的有价值研究，真正做到研究结果于知识积累可靠，于现实实践有用。
参考文献
[1] Camerer, C. F., et al. (2018). Evaluating the replicability of social science experiments in Nature and Science between 2010 and 2015. Nature Human Behaviour, 2: 637-644.
[2] Dreber, A., et al. (2015). Using prediction markets to estimate the reproducibility of scientific research. Proceedings of the National Academy of Science (PNAS), 112(50): 15343-15347.
[3] Lewin, A. Y., et al. (2016). The critique of empirical social science: New policies at Management and Organization Review. Management and Organization Review, 12(4): 649-658.
[4] Okasha, S. (2002). Philosophy of Science: A Very Short Introduction. New York: Oxford University Press.
[5] The Economist. (2016). A far from dismal outcome: Microeconomists’ claims to be doing real science turn out to be true. March 5th-12th: 67-68.
[6] The Economist. (2018). Betting on the result: Experts are good at figuring out which experiments can be replicated. September 1st – 8th: 66.
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