近年来，绝大多数经管类学术论文的研究水平明显提高，但是学术论文偏离研究初心的现象仍时有发生，主要表现为一些实证研究结果严重脱离具体实际。因此，经管类研究者应当增强学术自觉，推动实证研究回归“扎根中国实践”的本源。

　　当前，经管类实证研究仍然存在比较突出的问题。其一，数理模型与实证设计之间的脱节。一些论文将主要内容冠以某个高深的理论框架，甚至搬出一些流行的数理模型，但是有些模型或者假设条件生硬而未经推敲，或者没有得到有意义的均衡条件与比较静态，仅仅是文字逻辑用数学语言的简单重写。后续的实证分析与理论和模型也毫无关联，形成“两张皮”，数理模型仅是“拉大旗，作虎皮”，未能真正贯穿研究设计、变量选择与解释论证的全过程。

　　其二，政策概念与学术概念的杂糅。一些研究者将政府文件提出的新的政策话语直接作为学术话语使用，没有厘清政策话语与学术话语之间的区别。这种做法看似紧跟时事，紧扣现实，实际上既未理解政策的目标方向和底层逻辑，也未完成从政策问题到学术问题的转化，导致研究沦为对政策的简单注脚，而非独立深入的学术探索。

　　其三，统计研究结果无法还原到具体案例进行直观检验。世界是复杂多变的，并不是所有的单个案例都符合统计规律。但是，如果统计规律无法找到任何个例印证的话，这样的统计规律大概只能停留在表面的相关性上，无法作出深层次的因果解释，这样的研究结果等同于一个新的“黑箱”。

　　其四，近年来学术界愈发重视因果推断的效力，大量研究使用了“准自然实验”方法，但是此类研究中的政策背景和执行情况有时却不够清晰。一些研究者仅知道某项政策文件在某年颁布、某年实施，便将其作为外生冲击进行效果评估，却对政策的具体内容、实施强度、地方差异知之甚少。不了解政策如何贯彻落实，因而不能准确识别其因果效应。

　　其五，不考察数据生成过程，盲目依赖他人整理的二手数据。近年来，一些国际期刊对滥用公共数据库的论文已开始收紧审核标准。在统计数据和市场数据之外，有的研究者开始关注网络文本数据。这本是值得鼓励的尝试，但如果研究者不了解这些数据的生成机制，如政府采购合同上网公示的金额标准、裁判文书上网的要求、对社交媒体文本的审核等，那么对这些数据的采集就有可能存在偏误。当研究者不清楚基础数据如何采集、指标如何定义、缺失值和异常值如何处理时，后续的实证分析结果很可能是一团糟。

　　其六，变量操作化不规范。一些研究者为了满足政府的管理需求，将复杂的社会现象简化为几个指标的加权和。甚至以“新瓶装旧酒”的方式，用高度相关的统计指标生成不同的指数，以测量政策目标的实现情况。这些做法看似提供了政策抓手，实则丧失了学术研究应有的严谨性。

　　这些问题的产生主要在于学术评价体系的扭曲。当前，高校量化考核仍然存在“重数量轻质量”的倾向，一些经管类研究者被迫追求发表数量而非研究深度，进行低水平重复或跟风热门课题。与此同时，高校人才培养过程中专业训练缺失也加剧了这一问题。不少学生精通计量方法和软件操作，却并未受过统计指标含义和信息来源的训练，对数据生成过程缺乏感知能力，对政策执行细节缺乏追问能力，从而导致研究的积极性和主动性不足。

　　面对这些问题，经管类研究者需要对研究对象保持敬畏，对研究过程保持谨慎，对研究结论保持警惕。一是追问理论与证据的关联。当论文说明采用某理论时，应明确理论如何指导了研究设计，关键变量如何从理论中推导而来，研究发现又如何回应或修正了理论。二是正确处理政策话语与学术话语之间的关系。研究者应澄清核心概念是分析工具还是研究对象，若是分析工具，其内涵与外延是否清晰。应提倡对政策的学术分析，而非对政策话语的简单重复。三是要求统计结果的可验证。应鼓励研究者回到案例或具体情境中去检验和印证统计发现。四是关注政策背景与执行细节。对于准自然实验研究，研究者应明确政策实施的背景因素、时间节点、覆盖范围等信息，以确保对因果效应的精准识别。五是审慎对待二手数据。研究者应了解原始数据的来源、采集方式。对于那些完全依赖他人整理数据的研究，应对数据进行必要的描述性分析和稳健性检验。六是警惕为管理而测量的操作化倾向。构建指标不是目的，而是理解复杂现实的手段。应追问这些指标是否能够如实反映概念的内涵，加权方式是否具有理论和现实依据，研究结果是否可以复制，等等。

　　“把论文写在祖国大地上”，不是简单地给研究贴上“中国标签”，更不是用学术研究机械地印证政策效果，而是要立足中国实践，提出真问题，运用恰当方法，得出经得起检验的结论。经管类研究者应当坚守研究初心，让“扎根中国实践”的研究真正蔚然成风。

　　（作者系中山大学政治与公共事务管理学院教授）