本文主要包括實證研究方法概述、實證研究的基本流程、實證設計的基本方法與原則、實證設計成功的關鍵要素、實證研究的優勢與侷限等五部分內容。
1實證研究方法概述
實證研究（Empirical Research）方法是一種與規範研究（Normative Research）方法相對應的方法，它是基於觀察和試驗取得的大量事實、數據，利用統計推斷的理論和技術，並經過嚴格的經驗檢驗，而且引進數量模型，對社會現象進行數量分析的一種方法，其目的在於揭示各種社會現象的本質聯繫。相比規範研究方法，實證研究方法主要進行定量分析，依據數據說話，使其對社會問題的研究更精確、更科學。
實證研究離不開三方面的要素：
第一是科學理論。理論開展是實證研究的基礎，脫離了科學理論的實證研究，無異於進行一次數據挖掘和組合的遊戲。在實證研究的各個環節，如提出研究假設、設計研究變量，構建模型、分析結果，都離不開理論。
第二是數據。數據之於實證研究，如同大米之於巧婦，數據越完整、越準確，實證研究的可靠性也越高。
第三是方法。實證研究主要基於計量經濟學的分析方法，融合了統計推斷、參數估計等現代統計學知識。實證研究方法的基本框架如下圖所示：
2實證研究的基本流程
第一步：確定研究選題。社會科學以人類活動為研究對象，人類活動的多樣性和複雜性為實證研究提供了廣闊的天地。比如，會計報表是否具有信息含量，公司會計政策變更會有什麼經濟後果，宏觀經濟政策如何影響微觀企業行為，企業高管的政治關聯對企業經營有什麼影響等，這些問題都是實證研究可行的選題，也是具有理論價值和現實意義的選題。
第二步：理論推導並提出研究假設。一旦確定了研究選題，接下來要做的事情就是通過理論推導來說明選題的合理性。例如，確定了研究選題是宏觀經濟政策會影響微觀企業行為，研究者需要從理論上推導宏觀經濟政策為何以及如何影響微觀企業行為，具體會影響企業哪些微觀行為。當研究者從理論高度推導出可能的研究結論，就可以提出實證研究的待檢驗假設。也就是說，直接去檢驗理論的真偽，有一定的難度，但是基於邏輯理論推導，可以通過研究假設，直接證明理論的真偽。需要注意的是，研究假設要緊密結合理論推導，並且研究假設表意要清晰，可操作性要強。
第三步：數據收集與實證研究設計。提出研究假設之後，要圍繞研究假設收集數據。收集數據有兩層含義：一是收集的數據要同研究假設中的概念相一致，即假設中的概念轉換為數據；二是數據要完整、合理、力求準確。當數據收集完畢，研究者要設計實證計量模型，將零散的數據組合起來，以便於進一步分析。
例如，研究者經過理論推導，提出研究假設：宏觀經濟政策會影響企業債務融資，這需要兩個關鍵數據：一是如何刻畫計量宏觀經濟政策；二是如何計量企業債務融資。研究者需要根據理論建立實證研究模型，模型的設定既要考慮經濟含義，也要考慮計量經濟學中一些需要注意的問題，要將模型設定的偏誤儘可能降到最低，以保證研究結論的可靠穩健。
第四步：實證檢驗分析。根據數據的特徵和實證模型，研究者要選取適當的實證檢驗方法，例如，如果被解釋變量時0、1結構的非連續變量，則應當選擇logit檢驗。在分析檢驗結果時，要考慮經濟意義，也要考慮統計意義。只有經濟意義和統計意義都達到預期的檢驗結果，才能用來證明研究假設。對於和預期結果不一致的情況，研究者要深入分析原因，不能僅僅選擇容易解釋或者同預期一致的結果去分析，而對不容易解釋或者同預期不符合的結果不做解釋。
第五步：提出研究結論。當研究者對實證檢驗結果做了詳盡分析之後，應當提出明確的研究結論。研究者可以從以下三個方面提出結論：一是本研究對該領域的理論有什麼邊際貢獻，可能修正了既有理論，也可能推進了既有理論的發展；二是本研究對解決社會實際問題有什麼價值；三是本研究在理論和方法上有哪些不足，未來可能繼續研究的內容有哪些。
3實證研究設計的基本方法與原則
研究設計（Research Design）是對研究課題的規劃，也是謀求新發展的策略。研究設計內容可以多種多樣，卻都圍繞著兩個目的：一是辨識問題，提煉主題；二是論證和驗證主題，即回答解決什麼問題，預期取得什麼結果以及選擇論證此預期結果的技術方法。研究設計是實證研究之前對研究問題、研究目的、調研對象、測量方法、抽樣方法、數據收集和分析方法、論證方法等的思考和設計。研究設計的基本目的在於引導研究者來解決研究問題。嚴謹的研究設計能夠減少研究誤差，進而提供有效的信息，保證研究結論的信度和效度。
首先，要設計如何將概念量化，即如何測量。在科學研究中，測量的地位至關重要。許多管理研究成果只有發展出測量工具後，才具有可操作性，如顧客滿意度的測評、平衡計分卡等。如果要測量一個複雜的概念，如核心能力、吸收能力，則並無現成的測量工具，這是發展測量工具也就成了研究中的一項重要任務。通常，測量是一個演繹過程，先選取一個概念、建構（Construct），再發展出一個測量工具，然後進行經驗觀察，測量始於對概念的分析（定義）。
例如，紐曼給出了一個如何研究教師工作士氣的例子：（1）收集各種關於士氣的解釋，如“有信心、開朗、團結、努力的心理狀態”；（2）向教師請教，瞭解他們對於工作有關的一些事物的看法，如學校聲譽、學生的學習狀態；（3）思考士氣的分析單位（是個人特質、團隊特質，或兼而有之）。
其次，要設計測量的信度和效度。信度（Reliability）與效度（Validity）是科學測量的核心議題。信度是指一個指標可信賴的程度，可信的指標在每次測量相同事物時應該能夠得到相同的結果。效度是指測量能否正確的反映所研究概念的意義，例如，面試成績能否反映學生的綜合素質。在測量中，效度關注這類問題：我正在測量我想要的測量項目嗎？測量效度有三類，即內容效度、經驗效度和建構效度。信度在社會科學研究中尤為重要，因為許多建構本身都是模糊的。比如要衡量企業“吸收能力”，如果沒有一個清晰的建構，企業管理人員會根據自己的理解來判斷這一能力的重要性，所得的結果就會缺乏可信度。
最後，要設計檢驗模型。根據研究目標和已經獲取的數據，設計適當的模型。設計模型的基本思想，是要找出因變量和自變量之間的因果關係，模型不應追求複雜，要用最簡單的模型解決研究問題。如果能同時利用簡單的計量方法和複雜的計量方法， 在選擇複雜方法時應該解釋為何不選用簡單的計量方法，畢竟，社會科學中的實證研究問題是為思想服務的，簡單問題複雜化，有將實證研究淪為計量炫技的嫌疑。
關於迴歸模型的設定，經常存在且往往無法迴避內生性問題，復旦大學經濟學院的陸銘教授有過一段經典的表述：
“對於耗費了經濟學家大量精力的內生性問題，我想多說兩句。我認為克服內生性偏誤是重要的，也是研究者應該努力去做的。不過，我的想法是，計量經濟學方法和因果關係識別在理論上並無直接對應關係。計量的研究策略（包括實驗方法、工具變量（IV）、斷點回歸（Regression Discontinuity）、傾向值配對（Propensity Score Matching）、雙重差分（DID）等）都只是用來避免（或緩解）由遺漏變量或雙向因果關係所產生的估計偏誤的。在使用了這些方法之後，研究者所看到的相關性更接近因果關係，而其是否真是因果關係，仍然需要看理論邏輯。因此，我不認為運用OLS方法分析截面數據的研究就一定不好，事實上，只要研究策略得當（比如運用了實驗或自然實驗的方法），從而保證了核心解釋變量的外生性，OLS恰恰是最好且有效的估計。一些頂級雜誌的文章也常常在OLS的基礎上，運用一些研究邏輯來排除某些作用機制，從而更好地接近因果推論。另外，一些開創性的研究往往是從看相關性起步的，此類研究的重要意義往往在於提出了具有創見性的問題，當然，如果能夠用更接近於因果分析的研究策略，則是錦上添花。”
4實證設計成功的關鍵要素
實證設計成功的關鍵要素有以下三個方面：
第一是選題要符合理論基礎。這是最重要也是最難的一點，如果選題本身就不符合理論邏輯，實證設計的結果肯定也不理想，即使實證分析的結果和預期一直，這樣的實證研究也是沒有價值的“偽迴歸”。
第二是變量設計要準確可靠。比如我們想研究高薪能否達到養廉的目的，在設計變量時，我們如何計量“清廉”這個概念。如果這個問題不能有效解決，實證研究也很難繼續下去。
第三是模型設計要科學。實證模型既要考慮我們想研究的問題，也要充分考慮計量經濟學、統計學的知識，更要考慮我們收集的數據有何特點、數據結構是什麼樣的。
5實證研究的優勢與侷限
實證研究方法的優勢體現在以下三個方面：一是堅持因果規律是基本前提。有利於提升實證研究的邏輯可靠性。二是堅持歸納主義的原則。歸納主義注重從廣泛的經驗中總結出規律性的東西，這能提升實證研究的普遍適用性。三是堅持價值中立的原則。這從研究立場上提升了實證研究的客觀性和科學性，中立的價值判斷也讓實證研究的結果更令人信服。
但是實證研究的優勢，在某些情況下也正是其侷限所在。在《人類理解論》一書中，休謨主張所有人類的思考活動都可以分為兩種：追求“觀念的聯結”（Relation of Ideas）與“實際的真相”（Matter of Fact）。前者牽涉的是抽象的邏輯概念與數學，並以直覺和邏輯演繹為主；後者則是以研究現實世界的情況為主。而為了避免被任何所不知道的實際真相或在過去經驗中不曾察覺的事實影響，必須使用歸納思考。歸納思考的原則在於假設過去的行動可以作為未來行動的可靠指導，這樣的思考在基本上是先驗的。我們不能以先驗的知識來證明未來就會和過去一致，因為（在邏輯上）可以思考而出的明顯事實與世界早已不是一致的了。實證研究堅持歸納主義的原則，歸納法要求在經驗事實的基礎上進行概括。但概括的結論是否可靠、是否具有普遍適用性，卻沒有先驗的事實和經驗。
6結語
本期
乾貨具體介紹了實證研究的方法，包括實證檢驗的具體流程、基本方法、原則和關鍵要素。相比於理論研究方法的不拘一格，實證研究的方法形式較為單一，也較為統一。初學者很容易就能夠完成一項簡單的實證研究。但如果想要完成一項高質量實證研究並形成論文，就需要研究者對實證研究有充分的瞭解，以及大量的實證研究經驗。以實證研究中的概念量化過程為例，同一個概念可能有多種方法進行量化，每一個量化方法有可能涉及多個量化指標。因此，即便是研究相同的實證內容，不同研究者選取的量化方法和指標不同，得出的研究結論可能也會大相徑庭。此外，同許多已經比較成熟的研究方向比，很多新興的研究方向由於研究者涉獵較少，概念量化的過程會更加困難。對於上述問題，研究者除了不斷摸索、積累經驗之外，通常沒有更加便捷的途徑予以解決。所以，有經驗的研究人員經常會這樣形容實證研究“學會容易學精難”。和其他研究方法一樣，實證研究只是探尋真理的一條路徑而非捷徑，這是實證研究的初學者在涉獵該方法之前必須明確的一點。
參考資料：國泰安實證研究系列叢書：《實證研究指南》，第九章：實證研究方法。
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