10月18日课程回顾|从两难困境到管理创新

顾庆良教授围绕论文研究的创新性与严谨性,带领学员从理论、管理两难与行业案例出发,结合论文汇报,练习聚焦研究问题、厘清概念并检验证据。

顾庆良教授课程封面:如何兼顾论文研究的创新性和严谨性
10月18日顾庆良教授课程配图。正文图片可点击查看大图。

2026年10月18日,顾庆良教授为ESCE中国校区MBA/DBA学员带来全天课程。上午,课堂从科学范式与经济管理思想切入,梳理研究问题、方法与规范;下午,讨论转向知识共享、信息安全和行业创新案例,并结合学员论文汇报,进一步辨析选题与论证中的具体难点。

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一天的学习围绕一个问题展开:如何把管理实践中难以解释、难以兼顾的困惑,转化为值得研究的问题?从理解理论,到观察现实,再到调整研究设计,学员在不同案例中反复练习这一思考过程。

授课导师简介

顾庆良 教授

教授、博士生导师

曾任职务

原东华大学旭日工商管理学院常务副院长、营销系教授、博士生导师、纺织经济研究所执行所长。

著有《企业家与创新精神》《时尚产业导论》等著作。

01 理论与研究方法

创新与严谨,如何相互支撑

在商业环境剧烈重构的今天,身处实战一线的企业家与高管,为何要耗费心力研习“科学范式”与“学术规范”?

课程伊始,顾庆良教授便围绕“创新性”与“严谨性”的辩证关系展开讨论。许多实践者担心严谨的学术规范会束缚创新的手脚;顾教授强调,越是具有突破性、破坏性乃至颠覆性的创新,越需要建立在严密的科学认知之上。

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💡 核心洞见

所谓“颠覆”,是对既有理论体系、技术路径或商业模式的打破与重构。如果不曾通过严谨的科学训练,摸清旧体系的底层逻辑与边界条件,所谓的“创新”往往只是盲人摸象或空中楼阁。

学术严谨性,正是商业创新得以成立并持续演进的基石。

顾教授由此谈到工商管理博士(DBA)与传统学术博士(PhD)的培养侧重,将讨论进一步引向管理者如何通过研究回应实践。

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02 管理中的两难

先明确研究要回答什么

面对同一个管理现象,不同的提问会导向不同的研究设计。顾教授从规范、实证与实用主义三种取向,帮助学员梳理研究的目标和论证方式。

三种研究取向的提问方式

规范研究:应该如何选择?

在明确的假设、目标与价值标准下,推导决策或政策建议,常涉及伦理、资源分配及公平等问题。

实证研究:实际发生了什么?

通过观察和收集数据,分析变量之间的关系,对已有解释作经验检验,关注判断是否得到证据支持。

实用主义取向:怎样解决问题?

围绕实际业务需要选择方法,关注方案在具体情境中的有效性,并根据实践反馈进行调整。

顾教授将研究问题的形成放回管理现场。效率与公平、个性化与规模化、风险与收益,都是实践中经常相遇的张力。当不同目标难以同时满足,研究者便有机会追问:矛盾如何产生,又在什么条件下能够得到缓解?

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03 行业创新案例

技术的价值,要在流程中兑现

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下午的课堂分享的一家纺织企业面临招工难与劳动强度高的问题。企业结合平衡车、工业应用与设备状态监测,调整工人的巡检方式:通过移动端查看工况,在出现异常时前往处理,减少持续往返巡查。

案例将用工成本、工作负荷和生产质量放在同一流程中考察。若进一步形成研究,还需测量故障频率、处理时间与人员配置,检验效率改善的条件,而不能停留在设备配置的描述上。

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另一案例将无人机用于农业保险的查勘定损,并延伸到作物监测与防灾施药。保险服务由损失发生后的赔付,向风险发生前的干预拓展。附加服务虽然需要投入,也可能通过减少损失,协调投保户与保险公司的利益。

顾教授还结合研究案例指出,新技术引入后,效率可能经历下降与调整。岗位分工和组织流程能否跟上,是解释技术成效的重要线索。评价创新,需要同时观察技术、组织与实际结果之间的联系。

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同时,顾教授反复叮嘱硕博论文写作的“严谨性ABC”:一要精准界定核心概念(例如研究“数字化转型”,必须厘清模拟信号数字化、电子计算机化、大规模集成网络化与AI智能化四个不同层级,切忌概念泛化);二要通过文献综述给模型“做减法”,剔除冗余变量;三要严守APA引注规范与学术伦理(如问卷设计应充分尊重受访者隐私)。

04 学员论文研讨

让问题更聚焦,让证据说话

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学员汇报把讨论带回各自的业务现场。针对不同阶段的选题与研究进展,顾教授反复追问研究的核心问题,帮助学员缩小范围、厘清概念,并为意外结果寻找进一步检验的方向。

四个选题,四处需要继续推敲的细节

AI知识库与全球业务协作

以隐形牙套产业为背景,讨论上游制造商如何与下游合作共创价值。点评提醒:在整体框架中找出尚待解释的具体难点,避免把完整业务方案当作研究问题。

隐形正畸技术的跨国扩散

多国、多类参与者的调查具有丰富视角,也带来较大工作量。研究应在总体框架下锁定重点,明确本篇论文能够回答什么。

车展多模态互动体验

当年轻参与者的反馈与预期不一致时,可借助选择过载等行为经济学视角形成新的解释思路,再检验其适用性。数据差异本身值得追问。

AI时代的中层管理价值评估

需要区分两类问题:AI改变岗位工作后,原有评价指标是否适用;运用AI工具,能否改进评价方法。两者需要不同的概念界定与研究设计。

对于DBA研究,业务经验提供了接近问题的条件;研究还要求说明现象为何发生、证据能够支持多大的判断,以及结论在什么条件下成立。一个聚焦的问题,往往比囊括整个行业的框架更有助于深入分析。

本次课程的学习要点

从两难出发

在共享与保护、效率与公平等冲突中,辨认真正需要解释的问题。

把概念讲清

明确研究对象、变量与边界,使方法能够回应问题。

用证据推进

接受与预期不同的结果,在检验和修正中形成有依据的管理判断。

ESCE 中国校区MBA/DBA

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从上午的理论梳理,到下午的案例讨论与论文研讨,这堂全天课程为学员提供了反复往返于经验和研究之间的机会:带着业务困惑提问,借助理论深化理解,再用现实证据检验解释。

ESCE希望通过MBA/DBA教育,连接国际商学视野与中国企业的管理实践。我们期待学员带着真实问题走进课堂,在理论学习中形成独立判断,再将经过研究和检验的方法带回企业,让个人的知识积累服务于组织创新,也让管理决策更有依据、更能回应人的需要。

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根据ESCE博硕课程回顾资料整理。

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