小本即将毕业，谈谈自己对商科研究的认识

蚂蚁背大象 · 发表于 2014-8-12 11:36:25

时间过的好快，转眼间本科四年即将画上句号，我也将重新以一个freshman的身份奔赴香港求学。从对商科一无所知，到渐渐跟这方面的research有了缘分，虽然只有短短的两年，也让我对商科领域尤其是金融方向有了一些自己的感受，现在姑且记录下来这些青涩的想法，待到以后见多识广的时候回忆此时这些稚嫩的想法，也许会有自嘲的韵味。如果见解有误，还请大牛包含。

我认为任何学科和任何领域的研究都应该有它存在的价值和意义的体现，只是这种价值的发掘和意义的昭显有的立竿见影有的厚积薄发，有的能够很快付诸实践产生价值有的则长久而深远的影响着社会的发展。可不论从什么角度来看，那些为了取悦领导、迎合政策甚至在动手之前就确定了基调和结论的研究都应该被一个真正的学者所不齿（跑题了？）。

从产生价值的方式来看，商科的研究是间接式的创造价值，不像很多工业科学成果那样能够很容易的转化为产品从而盈利，商科的研究要依存于一定规模的实体经济，通过服务于实体经济而创造附加价值，比如营销策略加速了产品的turnover，上市公司制度的设计解决了一些项目成果筹资困难的问题，公司治理的研究缓和了所有权和经营权分离产生的代理冲突，ipo限售期的设计在一定程度上弱化了投资人和公司的信息不对称等等。当商业试图独立于实体经济而迅速膨胀的时候，bubble很可能就产生了，比如衍生品市场的过度投机等。从研究的方式来讲，商科的研究不像物理化学那些实验科学可以通过不断的改进实验设计来发现问题的本质，以人类和社会为主体的实验虽然在理论上是行得通的，却无人敢于越过伦理和道德的底线。因此我们只能从一些近似的历史和社会事件中抽象出我们需要的“实验”，用它作为一个proxy来验证我们的假设。因此当金融危机等其它一些制度变革发生之时，社会在动荡之时却给学者们提供了一个独一无二的视角去探究复杂现象后面的本质。比如90年代的国企上市改革为学者提供了一个研究partial privatization效果的平台，如今落幕的股权分置改革又让我们有机会研究大股东进行insider trading的incentive。在这个“定量研究”大行其道的时代，即便是论证的非常到位的model也往往附加以适当的empirical test而让其更加无懈可击。因此事件的选择和数据的获得是商科研究一个非常重要的环节。

从研究的方法上看，因为我接触的大部分是实证研究，主要以提出假设并进行验证为主，即胡适大师提出的“大胆假设，小心求证”八字。一篇好的文章要求你既要有小说家一样的文笔去把你的假设极富逻辑的娓娓道来，又要有数学家的缜密去小心的验证你的假设，把一切可能的、不可能的alternative explanations和bias充分考虑清楚，这样才会让你的文章在交到referee那里以后不至于被批得惨无人寰。

鉴于上述商科研究的特点，商科的研究还处于起步的阶段，并没有一个极为完整的框架去依托。几个比较热门的领域都是几位“远古大牛”遗留下来的脚印，后人不停的挖掘并有了新的发现。正所谓“大牛挖洞，小牛灌水”，Jensen and Meckling (1976)一篇研究代理冲突的旷世之作，引领了其后30多年从各个角度对公司治理的探讨；La Porta和几个哈佛哥们儿1999年的一篇研究世界各国ownership structure的大作，引发了其后20年针对公司投票权和现金流权分离、大股东侵蚀小股东利益的争论。当然，争论的过程中经常会出现mixed findings，有人support就一定有人object，这也正是社会科学的复杂所在、魅力所在。当大家对一个见解争执不休时，往往有些人会choose to stand in the middle，做出一个中庸的解释，当然，故事的结局往往是一个具有超级影响力的大牛以一篇概括力极强的survey或review进行总结，为后人了解文献脉络提供了莫大的便利。

俗话说的好，文史哲不分家。而对于研究对象极其复杂的社会和市场的商科来说，就更需要其它学科研究方法的介入。30年前，几个物理出身的大师将物理学中广为应用的随机过程等引入资产定价，并一举拿下诺奖，掀起了理科人才向商科迈进的浪潮。如今，当商科研究向着更细更广的方向发展时，越来越多的现象无法被传统的经济金融理论所解释。这时，“虚无缥缈”的心理学大师将心理学的很多方法引入了商科，开创了例如behavioral finance的热门领域。然而由于心理学是那么的“虚幻”，几乎到了无所不能解释的地步，因此要把behavior层面的东西恰当的分离并量化出来就显得异常的困谈，Terrance Odean成功的克服了上述困难，将其恩师的恩理论广泛的应用到了金融领域，也帮助他的恩师拿下诺奖。

说了这么多，总结一小下。我认为要做好商科的研究，既要有扎实的理论基础（model的建立和数据处理），又要有很强的创造力（story的陈述和假设的铺陈），也要有一定的运气（data的获得）。而要做一个对社会有贡献的商科学者，当然要做好付出巨大辛苦和汗水的准备。