规范的会计实证研究方法, Textbook推荐
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规范研究方法的本质特点是其严密的逻辑推理求证的过程, 这使得它显著区别于其他研究方法。这一种理解, 强调的是研究问题的方法, 认为规范研究是一个过程, 大致包括以下步骤:
(1) 选择一个有意义的问题(含有应该如何的判断) ;
(2) 通过一些案例猜测问题的结论;
(3) 将问题的环境或条件用模型表现(前提通常是前人已经证明了的或
大家公认的) ;
(4) 使用合乎逻辑的推理, 证明问题的结论。
1996 年诺贝尔经济学奖得主、英国剑桥大学教授詹姆斯·莫里斯( JamesMirrlees ) 曾在北京大学作过有关研究方法的讲演, 谈到类似的过程。我们在观察当代会计研究成果时也看到类似的过程。因此, 我们在这样的意义上理解规范研究方法。从方法的角度看, 逻辑推理求证的方法在国外同行的学术研究中有广泛的应用, 值得我们关注。
规范研究过程中模型的建立具有特别重要的作用。有许多学者谈到这个问题, 认为“ 不要试图设想一个绝对现实的世界, 而是要试图找到一个简化了的世界地图, 对其进行研究”; “ 经济模型是对经济现象的数学形式上的理论概括。建立模型时先要作出若干假定, 使主要经济变量之间的关系处于理想状态”; “ 有一些经济模型也可以用语言表述”, 但“ 如果变量很多, 就容易被人误解”。数学模型的应用, “ 能够较好地证明和显示理论逻辑的一致性, 这正是现代经济学普遍使用数学工具的重要理由之所在”; “ 数量方法是我们专业经济学家获得对经济现象富有意义的理解的所有能力的核心”。
由此可知, 规范研究中数学模型的建立和运用数学工具的推导过程, 虽然不能说是必需的, 但是它确实对研究有非常重要的作用, 为越来越多的规范研究学者所采用。当然, 数量方法只是手段, 而不是目的。在美国也有人批评运用数学模型的规范研究是“ 数学游戏”, 其成果失去对实际经济问题的指导意义。事实上“纯数学游戏” 式的规范研究是可能存在的, 但我们不可能“ 因噎废食” 地由此否定一切规范研究和数学模型。
经过数学逻辑推演的规范研究, 可以保证从前提到结论的中间过程严格合乎逻辑而且无可争辩。因此后来的研究者通常从前提假设出发, 作进一步的发展, 如放松前提中某个假设条件, 或考虑一个新变量的影响等, 再通过数学工具的推演可能得到新的结论。这样规范研究也可以避免个人意气之争, 从而保证了研究的可积累性和可延续性。
与对规范研究的理解类似, 我们把实证研究理解为已经形成一套规范程序的一种研究方法。正是由于其独特的研究过程, 使之区别于其他的研究方法。当然任何研究的过程并不存在绝对的模式, 因为依据不同的研究问题以及研究者的偏好, 研究过程会有变化。一般地说, 我们可以把实证研究过程概括为以下步骤:
(1) 提出问题和研究目标;
(2) 提出可证伪的假设;
(3) 设计研究的技术方法和路线;
(4) 取得数据并说明数据的客观性;
(5) 利用数据检验假设;
(6) 解释结果并得出结论。
根据上述狭义的定义, 区别于其他研究方法的实证研究涉及“ 假设—数据—检验” 等关键性环节。由于实证研究者据以检验假设的数据的来源不同, 实证研究方法还可以细分为经验的( empirical , 有时更明确地称为档案的archival )、实验的( experimental)、调查的( survey)、实地的( field) 等研究方法。本书以经验方法作为实证研究方法的主要代表, 因为它使用最普遍。掌握了这一种方法,其他方法可以触类旁通。由于近年来在会计行为研究中实验方法受到了高度重视, 本书也有一些篇幅涉及这种方法。
这里特别需要解释的是“ 可证伪的假设”。实证研究中建立的假设是通过一些随机变量(统计量) 的假设检验判断其真伪的, 这是一种概率的判断: 根据一定的置信水平, 如果观察值落到某个范围之外, 在该随机变量符合统计特征的假设下, 就是一个小概率事件, 但根据概率理论, 小概率事件是不会发生的, 那么它的发生就“ 证伪” 了有关随机变量的特征假设, 也就是说证据拒绝( 否定) 了有关统计量的原假设; 反之, 若观察值落到某个范围之内, 小概率事件就没有发生, 不能“证伪” 有关随机变量的特征假设,也就是说, 结论是不拒绝原假设。由此可见, 实证研究中建立的假设, 是研究者预想的一个对事实的描述性命题, 它可能是也可能不是研究的最后结论。在这个意义上, 实证研究的结论是依靠事“ 实” 来“ 证” 明的。
有一些人对某些实证研究成果的批评, 集中在假设的表述上, 认为用另一种提法可能更符合实际或更好理解。他们不知道, 实证研究的假设必须是可以检验的, 用术语说就是“ 可证伪” 的。比如说, 假设“ 企业规模与资产增值率变化相关”, 是容易检验的; 如果假设“ 行为谨慎与资产增值率变化相关”, 就不容易检验, 因为行为的谨慎与否很不容易量化。
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