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雷达卡
先做个自我介绍，本人华东某校管院研二学生，很幸运刚刚在线出版了一篇不错的SSCI（算小方向的top了，不是UTD，也不是FT）。从此封笔，不写论文，明年毕业准备工作，自此学术一别两宽。导师非大牛，是个半退休的老人家，一路走来很是艰辛。在这里谢谢自己的感触，大家以后少踩坑，多发文。
1.选题。大部分人都觉得选题很重要，但是我不觉得。我觉得大部分人都是有研究方向的，每个研究方向都是能出文章的。重要的是不能今天看着别人做互联网金融自己就做，明天别人做LMX，你又去做LMX了（这其实是很多国内水平一般的导师喜欢这么干）。我们看JOM最近的文章，有制度的，有行为决策，有做企业环境的，有组织内部关系的，有knowledge的，有战略的。我个人觉得定下来一个方向就努力去做（只要这个口子最近2，3年有顶刊在发，问题就不太大），每个方向都有要解决的问题。
2.research gap。我觉得大部分说的研究问题，应该指的这个，而不是选题。论文的题目很大程度上反映的是你对research gap（或者对其的解决），而不是你的选题（我把选题基本等同于方向了）。research gap 很重要。重点反应了你文章的价值。gap是不是真的gap，是不是大家care的gap，甚至是不是大家interested的gap很重要（这里大家是指搞学术的），这个东西就看个人的积累，慢慢看文章吧。大部分次一点（非UTD和FT）的期刊都会这样写gap，（调节作用）xxx是很重要的（其实如何影响到什么什么的），然而其效用结果好像又是mixed的，基于这个我们认为这种uncertain的效果很可能是受到xx种因素的影响，xx因素在我们研究的领域又很重要。。。但目前的没有研究。基于这样的gap，我们开始做以下 的研究。（中介作用）axx因素作为在x情况下经常会存在的一种因素，其往往会对xx因素产生影响，xxx因素会不会带来什么最终影响后果目前没有研究，但这种研究很有价值，巴拉巴拉。
3.理论。对于管理类的实证文章，理论很重要。因为理论会决定的你的思维逻辑是在哪种背景下，有些时候理论会让你的模型逻辑更清晰。很多时候我们实证文章都是test，而不是explore，所以理论就更为重要。而且强调理论会突出你的贡献。比如探讨调节的文章会说：explore the boundary of xxx theory（这其实是个很重要的贡献，大家很care的）。
4.数据。现在比较好的期刊都要求一手数据的多来源和跨时段，二手数据要验证内生性，鲁棒性这些。对于多来源，跨时段的数据获取十分不容易。我的文章就是单一来源的（实在是没那个条件）。一般除了顶刊和一些老牌期刊（比如IEEE），其他的都会放你一马（虽然会被评审喷，但基本只是会说your data is single source，please tell me the CMV，你做一个CMV）。有些人好的主编会和你讲you should explain the efford to avoid the basis。 二手数据我不了解。
5.数据分析工具。能分析出结果你想到结果的工具就是好工具（我一点都不觉得sem比传统的多元回归的说服性要强）。只不过当你用pls跑结构方程时，见过有审稿人让你解释下用pls的原因，有理有据的给他原因就行。或者当你用多元回归的时候，有审稿人会让你跑下结构方程，验证结果的stability。
6.数据分析结果。数据分析结果是巧活。很多人喜欢把所有的假设都显著。有时候结果又一种commom sense 的感觉。现在大家对这个慢慢的有所不喜欢。大家喜欢你不一样的结果。比如你能把一些能解释的清楚的结果做不显著了（这样讨论部分有的写，但是没有功底的这个非常难写，所以即使在JOM上，也经常看到It‘s difficult to
explain why...is no significant）。还有一些人直接把作用做成曲线的（这种很吸引人，比如吸引我，JBR, IMM上面很多这种文章，我想发这两个期刊对于很多人来说不容易的）。
7.limitation，我个人是只写正常的limitation比如single source data 这些。别的不提。
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