一个民族想要站在科学的最高峰，就一刻也不能没有理论思维。——恩格斯
数据不能产生理论，只有研究者才能。—— 明兹伯格
相对解释机制，定量地去描述现象更加重要。——Van Maanen
Robert I. Sutton
Professor of Management Science and Engineering, School of Engineering,Stanford Graduate School of Business.
Barry M. Staw
Lorraine Tyson Mitchell Chair in Leadership and Communication ,Haas School of Business，
Professor Emeritus of Haas School of Business
University of California, Berkeley
Robert I. Sutton , Barry M. Staw ,What Theory Is Not [J], Administrative Science Quarterly, 1995.9 , Vol. 40, No. 3, pp. 371-384
[注]该文是Robert I. Sutton和Barry M. Staw发表在《Administrative Science Quarterly》的一篇文章，出版者为康奈尔大学约翰逊管理学院。本文提出了什么不是理论并针对学术界和期刊提出了一些问题和建议。
摘译：武超龙 王莹 姜旭玲 杜运周
导读：在当代管理学界，无论是作者本人，还是文章编辑、读者等人，都认为一篇文章应该有自己的理论，最好这种理论能够是一种强大的理论。与此同时，管理学界中还存在着这样一种观点，即如果一篇文章中不包含理论，那么这篇文章的价值就值得怀疑。但是，不得不承认的是，学界对于什么是理论、什么是强理论存在着很大的分歧，虽然有学者和著名期刊梳理了管理学的理论目录，但是这并不能告诉后来者什么是强理论，决定强理论的是不是该理论的有趣性等等。
这篇文章的目的在于告诉我们什么不是理论，以帮助我们在构建理论的时候避免一些问题的出现；在于告诉我们各种各样类似理论的东西为什么不是理论；在于告诉我们理论背后隐藏的东西是什么，而不能仅仅看见理论的外在表现。
这篇文章一共包括三大部分：
第一部分作者论述了引用、数据、变量等五种研究中的产物不是理论以及为什么它们不是理论。
第二部分作者向读者展示了什么是理论以及学术界对如何构建理论的一些观点。
最后一部分作者对学术界对待理论以及理论构建进行了一些思考，并提出了自己的一些建议与看法。
关键词：什么不是理论 强理论 方法 权衡
01
文章的构成不是理论
（一）引用不是理论。引用对于一篇文章来说几乎是不可避免的，因为引用现有理论能够为构建一个新的理论提供坚实的基础。但是，引用时作者需要看到他们引用理论所隐含的逻辑，仅仅引用现有理论的名字并不能够揭示其内在。许多作者或是由于其自身写作技能的生疏，或是出于用大量的引用掩盖自身不理解所讨论的现象的目的，在完成自己的文章时，只有对理论名称的引用，并没有对理论细节的更多的探讨，更没有对理论做出解释。在构建自己的理论时，文章的作者必须要知道自己需要做的是解释哪些概念和论点是由引用所来，以及它们是如何与我们正在构建的理论联系起来的，而非文字与理论的堆砌。
（二）数据不是理论。学术界对数据与理论的区别几乎有了一个共识，那就是：数据描述了我们所观察到的现象，而理论解释了我们观察到的现象为什么会发生或者是预测了我们将会观察到什么现象。作者认为，单由数据并不能推导出理论假设，对于观察结果的总结与描述不能代替研究者因果逻辑的作用。作者在文章中引用了明兹伯格的一句话，富有哲理，“数据不能产生理论，只有研究者才能。”
（三）变量不是理论。变量自身并不能够构成一个理论——一个理论的作用是解释变量为什么产生或者是变量之间为什么会联系在一起，而非仅仅将这些变量罗列起来，事实上，如果将这些变量罗列起来更适合将其放入某种关系模型中，而不是像一种理论。作者在文中指出，关键问题是为什么一组特定的变量被认为是强有力的预测因子——而非这些变量本身。
（四）图表和图形不是理论。图表和图形都应视为舞台道具，而不是表演本身。图表可能是论文中的一部分，它让描述变得更加清晰，但本身很少构成理论。他们更像是一种描述工具。同样的图形也是一种描述工具，就像我们表达因果关系的时候喜欢用箭头符号，通过箭头符号可以清晰地看到从A到B到C这样的因果逻辑，但A为什么到B是图形无法告诉我们的，这中间的关系需要文字叙述来阐明。单纯的图是不能被称作理论的。
（五）假设不是理论。事实上，假设不包含我们为什么会做出这样的假设的原因。假设是一种我们基于经验所做出的各种因素之间的关系的论点，但是假设不包含也不应该包含我们为什么会做出这样的假设。由于缺少为什么的解释，假设无法单独构成理论。虽然假设和理论似乎没有那么容易混淆，但是确实有很多学者在犯这样的错误。比如论文充斥着大量没有充分解释和动机的假设；又比如论文的介绍以一长串的假设，一个预测表或一个概括性数字结尾。但这些东西和分散在整个导言中的所谓的因果解释毫无联系或者仅有微弱的联系。有些极端的例子，比如有一篇论文测试了21种关于工作压力的假设，但没有提出任何这些预测的因果逻辑；还有一些作者用多假设来“分散实证研究的风险”，因为研究项目投入大，他们就提出各种假设和实证检验来增加个人的发表记录。
02
识别强理论
Kaplan和Merton认为理论是对“Why”的回答。认为理论是关于现象之间的联系，是关于行为，事件，结构和思想为何发生的解释。理论强调因果关系的性质，识别事件发生的先后顺序和时间。
强理论会深入研究潜在的过程，以便了解特定事件或非事件发生的系统原因。强理论会深入微过程，横向进入相邻概念或向上挖掘，从而将理论与更广泛的社会现象联系在一起。通常来说，强理论带有一组令人信服且逻辑上相互联系的论据。此外，它的含义可能与我们的常识背道而驰。
这些描述是不是更像是一种美好愿望的清单，很难具有实操意义。这也是作者为什么从反面去写什么不是理论的原因。
03
反对理论的声音
1. 现象研究驱动理论研究
有一部分学者强调大家需要更多关于现象的研究。例如，John Van Maanen(1989)强调这个领域首先需要更多关于组织实践的描述性叙述，并呼吁先暂停十年的理论论文。停止平庸的写作和理论的扩散，打好基础之后，才会有更广泛的受众和更好的理论。
就像《射箭艺术》中提到的禅宗逻辑一样，如果我们避免长时间瞄准目标，而是先开发更多基础知识，那么当我们最终瞄准时，将会更好地击中目标。
2. 定量地去描述现象更加重要
一些学者认为，定量地去研究去描述现象比了解任何特定结果的因果关系更重要 。类似的，一些元分析学者认为社会科学的使命是经验发现的积累，而不是理论范式的起伏。研究出版物具有价值，仅仅是因为它们充当了获得相关性的存储设备，而不是因为它们阐述了一系列理论思想。
简单点来说就是，社会科学重要的是通过经验积累数据分析，找各种因素的相关性，而不是提出它们为什么相关。
3. 对于不同理论的选择，研究出版物就自然地分为了三派
(1) 更加注重描述方法，变量，数据分析技术和发现 ；比如The Journal of Applied Psychology 和Personnel Psychology这些期刊拒绝稿件的通常原因是数据不能充分符合假设或研究设计中存在致命缺陷。假设的独创性和理论论证的力量不太可能构成接受或拒绝的主要原因。
(2) 更加注重理论贡献；比如Research in Organizational Behavior的编辑认为理论发展是其主要贡献。如果提供了数据，则将其用于举例说明而不是检验理论
(3) ASQ、Academy of Management Journal、Organization Science等希望跨越这个鸿沟，达到二者兼顾的效果。但似乎大多数投稿人都只精通其中一个部分 ，要么精通理论构建要么精通理论测试。
04
一些思考
问题一：怎么解决这个问题呢？我们可以通过建立具有互补技能的研究团队来解决吗？
理论构建能力的培养似乎没有那么简单。很多博士课程都倾向于跳过理论构建，也许就是因为它不是一个可以像数据分析一样进行逐步讲授来传授给学生的东西。另一方面，阅读一些主流理论或者练习写文献综述通常被当作理论建设方面的训练，但这样的训练实际上并没有教给人们如何构建理论。
问题二：如果这个问题没有办法解决，期刊是否应该做出决定，成为数据之家或理论之家，而不是两者兼顾呢？
到目前为止，ASQ对上述难题的答案是“补偿性教育”，在审阅过程对作者构建理论提出建议和批评，希望通过这样的方式提高作者的理论构建能力。但是对给出的建议，作者们要么全盘接受，要么恼羞成怒，直接去别的地方投稿。哪怕通过几轮修订理论变完善了，这和作者实际上已经学会写更好的理论是不同的。
问题三：我们对于期刊作者的期望是否过高？
目前的顶级期刊给作者的压力太大：一方面编辑和审稿人希望看到有趣的有创意的观点提出来，但另一方面作者很难做到理论和数据的匹配，即既有理论的重大创新又有充分的数据支撑。在写作论文时，如果作者提供的是宽泛的理论（broad theory），那他会被指责没有测量模型中的全部变量；如果作者提供的是深度的理论（deep theory），那他又会被指责只对模型的前提和结果进行了测量而没有进行实践。
在如此强大的压力下，导致了同时具备强理论（strong theory）和全面精确测量（precise measurement）的文章只能通过“虚伪写作”来完成，作者通过种种手段精心粉饰，避免让期刊或者评审觉察到，文章缺失一些变量或者过程。这导致了学术界产生了很不好的现象：论文写作变成了围绕已发现和测量的事物来拟合概念和论据的“艺术”。为了发论文，甚至建议研究生远离没有很好测量的变量，删掉与论点不一致的数据，即便它们很有趣。如果这些问题广泛存在，这些做法意味着我们的发表，很少真正的遵循方法论教科书，从事：理论发展、设计、测量以及分析。
问题四：期刊应该怎样做才能解决强理论和强方法难以兼顾的矛盾？
在录用论文的时候，期刊会从理论和方法两个角度来考察文章。理论或方法有一方面薄弱的文章会被拒，理论和方法都强的文章会被接收并有望成为“瞬时经典”。但很少有论文在理论和方法上都突出，于是期刊编辑会进行一定的权衡粉饰来填充他们的页面。在实际中，期刊和评审更青睐精心加工的实证论文，尽管这些论文没什么理论贡献。那些提出新的理论贡献，但在经验检验上尚且薄弱的文章通常却会被拒绝——“尽管提出了一些有趣的假设，但作者未能……”
太强调方法严谨的理论检验。对于ASQ这类期刊，作者压力很大，几乎超过能力极限，而且目前期刊给予修改机会的多是方法使用可接受，但是理论贡献很少的文章，这不利于发展理论和构建组织研究数据库。
针对以上问题，作者提出了以下建议：
在理论和方法上重新进行权衡。人的自然倾向是对于新思想要求更多的证据支持，这就构成了新理论出现的障碍。因而新理论如果很有趣，一开始需要放松对理论检验和现象基础的评审要求。
不要在定性研究中过分重视理论检验标准，不要在定量研究中过分轻视理论贡献。如同定量研究容易忽视理论贡献，在一些定性文章，太注重理论贡献， 如要求作者删掉大量的描述，可能牺牲文章的丰富性。
总结：
作者由编辑和审稿人抱怨文章缺乏理论而提出本篇文章的主题。在文章的主体部分，作者提出了五个错误方向，但是作者也没有天真的认为，这样就可以创造新理论。而是希望指导论文写作者避免将这些错误方向当作理论，此外，作者还探讨了理论和方法失衡的原因，指出问题可能来源于办刊方式和该领域人员被培训的方式。针对学术界存在的问题，作者认为定量研究中学者需要更重视理论，定性研究中在实证支持的要求上应该给予更大的余地，对理论本身予以重视等措施对改变现状有一定的帮助。作者也指出了一些反对过度重视理论的观点，包括先让所谓的理论停摆，停止平庸的写作和理论的扩散；相对解释机制，定量地去描述现象更加重要。
END
审核：没文化的henry
排版｜岛
整理｜李小忙 | cyd的艺名
思得学术
思而得，思而复得！
管理哲学探讨，前沿方法分享。
閱讀更多 思得學術 的文章
