今天下午同学拉去听某老师的论文写作讲座，刚好这两天也在赶一篇文章，于是心里就有些不太愉快，去到听了一下，又发现是收费的培训班的讲座，虽然我对平常的盗版软件盗版书已经见惯用惯了，但心中还是很不安，于是在门口听了几句便以赶论文的理由回来了。
其实蹭这种讲座讨论班的事，倒也不是没干过，其实本质还是今天精神状态不佳不太想听，但再一想也是对某老师的方法不太认可的原因，某老师的软件培训课程对我们这些国内的学子和学界众人的帮助之大，大概是很难量化的，至少当前国内经济管理学界普遍的实证研究的规范化可以归功一半于他吧。但是这当中其实我是对这种风格一直不太能够接受，由于硕导带的关系，我对数据处理特别讲究，也特别注意在实证之前就需要了解数据本身自己的问题和相关的故事和机理，在这种情况下再看实证结果来对应检验，某种意义上来说，我本身是有些反感过于花哨的实证技术的，而特别对这些以技术作为文章卖点，话题和机理没有太多新意的话，读起来也是不舒服的。
在社会科学领域，经验来自于本身就是现象的不严谨的经济统计了，但即使统计也能分不同的准确度，一般来说贸易、金融的数据会更准确一些，行业、投入产出之类的数据则更多的需要靠编表过程中的估计和推测，但在这些并不准确的数据之上，如果我们还有些对数据的操纵和实证方法的操纵，那就更危险了，一般来说对实证方法的操纵是可能的，常见的比如十种方法，9种支持我们的理论，有一种不支持，那一般就会把这种不支持的结果给删掉不报告或者用各种原因说明这个方法不适用于这一研究，但是这种情况一般我们自己还是会信自己提出的问题和得到的观点和结论的，因为毕竟多数方法还是支持我们的结论的。但另一种情况是，问题是个没啥意思的问题，方法各种不同的都用过，然后再用一种处于了其中某一方，但是读者根本无从得知这是一个偶然的结果还是选择的结果，更有或者是某些学者为了证明自己的某一观点，选择性的忽略掉了绝大多数和自己观点不一致的经验结果和自己跑出来的绝大多数实证结果。这几种情况下，都可能能靠某些方法和数据卖文章，但是我还是接受不了的。
一直听很多学者说，学术是为了增加学界的普遍知识，是为了让大家读了文章之后感到对世界的看法有所改变。从这个意义上来说，我们虽然是最漏洞百出的社会科学，但还是要接近提一些基本是正确的观点或者至少自己觉得是正确的观点吧。如果明知实证结果不稳健或者很凑巧，还故意误导大家产生一些自己都不相信的错误的认识，那这个对学界的伤害太大了。我写我信的论文，这应该是最基本的底线吧。不过每个人这个信的阈值也不一样，想到这又感到很惭愧。
如果下次再有机会的话还是交点钱听一下，虽然也没什么事，学界一般也不赶人，但是还是慢慢先做到名正言顺、理直气壮的听课学东西写论文。最近大概最开心的事就是还是能够跟上一条自己相信的研究脉络做东西。。。继续干活。
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