我的2019年度ReST小结
写在最前面：如果意识到写小结是为了自己，就会容易得多。在乎别人的眼光会浪费你很多时间，尊重自己的每一次努力才是紧要之事。
至于为什么叫ReST小结，是因为对学者来说，与工作相关的时间大致被分成三块：
Re=Research 研究
S=Service 服务
T=Teaching 教学
合起来就是ReST，本来是想着给自己一个暗示，就是一年到头可以稍微“休息”一下，但结果是忙完这一阵，就可以忙下一阵了。
1. 研究
研究还是在方法，非营利管理和中国公管研究三块继续打转，打转意思就是进展不大。今年略微有扩展是从非营利管理到合供（coproduction）研究，主要是把dependent variables从donations扩展到了更广泛的coproduction，而且我打算不断写文章说服主流学界，donation也是coproduction的一种，或者按照James Ferris的说法，是coprovision的一种。
2019年发了5篇论文和其他几篇文章。H指数勉强上升到6，意味着有6篇文章至少每篇被引用了6次以上。个人觉得Google Scholar的h-index是一个比较好的检测自己有没有进步的指标，你当然可以通过自我引用来提高h-index，但实际操作上来讲，是很困难的（不信，你试试看）。反正对我来说，被人引一次就值得开心一下。实在没有人引，那再考虑自己写一篇引用起来，我的目标是（坚决，还是划掉吧，没那么坚决）争取消灭零引用。
1.1 方法
2019年我主要尝试用一个text-mining的方法来做非营利管理和中国公管的研究。这个方法有时候也和其他方法结合在一起用。
不知道大家是不是还记得我们之前写过《过去20年，海外中国公管在研究什么？》，这个后续有个小插曲。我们这个文章发表后，被邀请写了个后续的同题encyclopedia entry。
尽管我们完全可以随便改写一下，但我们还是决定增加一些新的东西进去。所以这一次我们用text-mining的办法，用program读了一遍所有我们之前综述过的文章的摘要，然后聚类cluster看哪些主题涌现出来，并且与我们之前人工编码的主题相对照。当然大部分是一致的。这就引出一个有意思的话题：在目前的PA研究里，机器学习能否替代人工，或者多大程度上能替代人工呢？
我后续跟进了一个研究是说text mining在公管和非营利研究中的应用和评估，在ARNOVA会议上也报告了初步的发现。当然根据同行反馈还是得做些修改才行。
1.2 合供 Coproduction
这当然是延续自己博士论文中的想法（是的，博士毕业第三年，我还没有在博士论文的基础上发表任何东西，这一次算重新链接回去了），但也是第一次打通donation和coproduction的努力。感谢程远和永东邀请我参加浙大的coproduction workshop，这个小规模但卓有成效的会议，促成了下面这篇文章。
Huafang Li, 2019, Communication for Coproduction: A Systematic Review and Research Agenda, Journal of Chinese Governance, doi:10.1080/23812346.2019.1695711
这篇是我近期梳理自己想法，慢慢捋清楚自己想法的一个重要文章。我接下来的研究会从这一点出发，即便可能需要重写几篇文章，但这个对我来讲是有意义的。
好消息是另一篇关于合供的综述性文章也已经被接受了。这篇文章要特别感谢杨师兄，没有他的督促是不会这么快写出来的。这是我重回学界后，写的第一篇中文论文，希望接下来能有新产出。
1.3 非营利研究
这一块主要集中在对“体验式慈善（Experiential Philanthropy）”的研究上。实际上因为这个研究项目，导致我本来今年想要基于自己的博士论文出点成果的计划，不得不再次延后了。
但因为这个项目比较激动人心，而且和我自己在博士阶段的工作互为补充，所以就一直在往下做。我自己的博士论文，以前也介绍过，主要是关心非营利组织的信息对大众尤其是捐款人的影响，但集中在网络交流（online communication）这一块。而体验式慈善主要是说“捐着学（learning by giving）”，主要是说线下实际经验的影响。
而我自己还在读博士的时候，写过一篇课程论文，其中的一个发现是：从网络上获取非营利组织的信息，对捐款意愿的影响很小；如果捐赠人是从实际经验中获得非营利组织的信息，他们则更有可能捐款。
所以这是我为什么觉得“体验式慈善”对我自己的研究是一个助益。与此同时，像编连续剧一样写论文的感觉很好。在体验式慈善的研究上，我们相继写了Experiential Philanthropy，Can Philanthropy be Taught?，Philanthropy Can Be Learned，以及Experiential Philanthropy in China。正在准备的一个工作是将Experiential Philanthropy与Coproduction联系起来，题目是“Coproducing a Better Future: Evidence from Experiential Philanthropy”。
我把目前为止自己做的这一路研究，小结在这里了：《如何像编连续剧一样写论文》。
1.4 中国公管研究
今年的进展就是《过去20年，海外中国公管在研究什么？》这个文章正式刊印。前面提到的，文章发表后，被邀请写了一个encyclopedia entry，当然我们自己重新做了一些分析，以便和前面的文章区别开来。实际上，我们后续还被邀请写另一个介绍性小短文，回头发出来了，再跟大家汇报吧。
另外的工作就是因为今年Chinese Public Administration Review （CPAR）进入ESCI索引，所以我们就借此机会，回顾了一下过往CPAR发表的文章，都有哪些特征，以及略微展望了一下未来中国公管研究可以跟进的方向。
另外，今年拿了两个奖，算是很幸运的一年。
第一个是我申请了ASPA的Founder‘s Fellow，主要原因是想省会议费，后来中了。以前我没留意，主要是觉得这个应该是给学生的奖项，但今年看了一下，原来要求是博士生和新进毕业三年内的博士都可以申请的。我看看自己还符合条件，就申请了。
我后来听大家的反馈意见说，这个竞争还是有点激烈的，所以中国学生学者每年能挤进去的数量，与我们作为ASPA的一个大section地位不相称。我觉得这个需要改变，希望大家参会的时候，留意一下自己符合的奖项资助之类的，能申请的都申请一下。
申请当然不一定中，但不申请一定就没机会。而且申请其实应该从广告branding的角度来看，这是一次推销自己的机会，至少能让committee成员对你的名字有个印象。而且有时候整理申请材料也能帮助理清自己。所以总之一句话，申它！
（对了，顺便插个广告，SCPA@ASPA正在征集最佳博士生论文奖，博士生朋友们记得申请！）
另一个是被提名并获得了GVSU的Distinguished Early-Career Scholar Award。
这个其实也很意外，今年我参与学院服务，加入了一个委员会，叫College Advisory Committee。有一天，我们委员会的主席说，小李啊，你帮忙整理一下校级各类奖项申请的条件和程序，我们好提交给院长办公室，希望帮助我们的同事多多获得校级奖励。我觉得这个也挺好，所以就整了一个详细的材料。
委员会后来又开会的时候，就过到这个Early-Career Scholar Award。主席就说小李啊，看了一下这个以前的获奖人的条件，你应该符合啊。我们打算今年提名你了，不过离申报截止还有一周，你准备准备需要的材料。我就准备了相应的材料，后面我就该忙忙去。
因为在我印象里，这个奖给自然科学类的比较多，社科的比较少。不想居然还真的拿奖了。这说明本校对社科学者期待不高，真是很幸运，嘿嘿。
2. 服务
2.1 Chinese Public Administration Review (cpar.net)
关于CPAR，过去一年最值得说的事情是进入ESCI索引。ESCI是SSCI的前一步，目前来说也是不能跨越的一步。当然这意味着大家再努力努力，进入SSCI也是指日可待。
另外就是借进入ESCI之际，陆老师，寒尽和我回顾了CPAR过往发表过的文章，有几点感受和大家沟通一下。
首先，尽管CPAR发了少数几篇文章反映主流政府改革趋势，与New Public Management遥相呼应，但大体而言，陷入自说自话的境地，缺少与主流理论的对话。例如中国的行政改革其实提供了丰富的素材，为什么精简机构（包括事业单位改制）是中国行政改革关注的重点，而不是外包、私有化或最近才越来越受重视的PPP？
其次，当然是因为中国大，所以问题复杂。在CPAR过往的文章里，覆盖的话题范围实在非常广。然而即便如此，也有一些话题最近在进入CPAR视野，例如非营利组织研究 （ 参见《CPAR Vol.9 No.1介绍》以及《背后的故事》）。
最后，与前面议题繁复相关，CPAR发表的研究采用的方法也极为多样化，比如历史分析、思想回溯、和案例研究等。但整体而言，定量研究尤其是例如新进兴起的实验方法，是比较缺的。这一来与学科训练有关，二来当然也与能够收集数据的环境有关。还好现在有了不少改变。CPAR秉持方法论多元主义，将来也会继续坚持这一点。所以我们既欢迎采用新方法做的研究例如实验研究，也同样欢迎高质量的质性研究，当然还欢迎混合方法研究。因为我们相信方法只是工具，问题意识才是关键。
关于CPAR panels @ 2020 ASPA Conference。CPAR panels的征集是从去年开始的。我们今年组织了3个panels，已经全部被ASPA接受了。所以如去年说过的，在接下来的日子里，请作者们做好心理准备，因为你们马上会接到我们的催稿信了。CPAR希望大家能多多投稿，一起“稿”成一个SSCI平台。
2.2 ARNOVA
今年更多参与了ARNOVA的活动。先是出任ARNOVA - ASIA 2019年会的Program Committee Member，审了一些稿，但最终没有成行，因为正好赶上见贤小朋友出生的时间。后来ARNOVA年会上见到陈老师和江老师，也聊起来，倒是少了隔阂。
今年还和黄老师一起出任ARNOVA的Networks and Methodology Track的co-chair，有一个感觉是新方法引进非营利研究的速度正在加快，其中最明显的例子就是machine learning相关的panel和文章都比前几年要多。
和往年差不多，今年又志愿去主持了一场讨论，报告了两篇论文，还加了个ARNOVA talk（就是前面提到过的“体验式慈善”）。
当然，参会过程有意外惊喜。先是在明尼苏达转机，结果我这边飞机刚落地，下一班从圣保罗飞圣地亚哥的已经走了。因为已经是晚上了，达美航空说我们可以提供住宿折扣券如果你们需要订酒店的话，我把这个消息发在了朋友圈，让接受社会主义铁拳的朋友们也体会一下资本主义铁拳的味道。原本打算在机场随便找个地方写点东西，程远来了消息，说可以住他家啊。深夜叨扰原本是不恰当的，但我们很久不见，也是机会难得，程远半夜开车来接，又聊至深夜。第二天同一班飞机，畅谈一路。很久没有和志同道合的人长谈了，这算是因祸得福。
因为我比预定时间晚到了一天，所以到酒店check in的时候，说没房了，有房间会通知我。所以我就东西扔在前台，然后去开会了。快到晚上的时候，酒店还没有给我消息，我只好跑到前台去问。当然经过一段充满微笑的道歉之后，大堂经理出来了，说我们还有一个房间，在另外一个楼，不知道你介不介意。我其实有地方住就好了，实在不行，我还可以蹭住的：）但房间显然出乎预期啊，无敌海景，私人露台。我想说好吧，我就勉为其难接受吧。
2.2.1 志愿行为的影响
今年主持的这场主要是看志愿行为对个体的影响。第一篇文章讲青少年时期的亲社会行为（pro-social behavior），例如捐赠和志愿行为，会不会增加在你成年初期的经济收入？这篇文章对我来说，印象最深的其实是作者们汇集不同数据集（主要是PISD和TAS两个数据集）并清理的能力。这个能力对依赖二手数据做研究的同仁来说，未来可能会越来越重要。毕竟对实证研究而言，将不同旧数据组合成新数据的重要性不言而喻。
第二篇文章讲志愿行为能否增强self-efficacy，这篇文章的想法非常好，因为通常我们都会想self-efficacy高低会影响参与志愿行为，而不是反过来考虑的。因为这文章还没有发表，我暂时就不说了，但我觉得是很有启发的。我们初学经济学的时候，也常常看收入与接受高等教育之间的关系，谁是因谁是果，还真需要具体分析。与此类似，这里我推荐一篇流传已久但最近上线的文章，Identity as Dependent Variable: How Americans Shift Their Identities to Align with Their Politics，来自纽约大学的Patrick J. Egan，AJPS即出（doi:10.1111/ajps.12496）。这篇文章值得我学习的地方太多了，不仅是问问题的方式，而且用的最为常见的GSS数据，却得出了一个意想不到的结果。
第三篇文章讲海外志愿经历对国内志愿行为的影响，看两者之间的不同。作者仅展示了一个大研究中的一个小部分，而且仅仅是一年的数据。不过在问答环节能明显感受到作者们搞的是一个很有雄心的项目。
第四篇文章也是很有意思。一般来说，你以前做过志愿者，你将来就更有可能做志愿者。我自己很早之前的一篇文章与这个话题有关，参见：Huafang Li & Lindsey McDougle, 2017, Information Source Reliance and Charitable Giving Decisions, Nonprofit Management & Leadership, 27(4): 549-560. 主要是说如果个人从过往个人经验中（主要是捐款和参与志愿活动）获得非营利组织的信息，未来他们就更有可能捐款和参与志愿活动。但这第四篇文章讲的是志愿者如果不再继续参与志愿活动了，会对他们的福祉产生什么影响。用的是NSHAP三波数据，所以可以看到前面参与后面退出志愿活动的情况。
总体而言，今年主持的这一场，大家问问题的方式对我很有启发。所以如果你参加会议，去志愿主持panel也是一个不错的学习方法。
2.2.2 我自己的研究
我自己今年讲了两篇都是初稿的文章。一篇是接着上面提到的Communication for Coproduction: A Systematic Review and Research Agenda往下做，叫Communication for Coproduction: Theory and Evidence.听了不少意见，觉得还是可以做很大的改善的。主要是operationalization部分不是所有人都认同我的处理。所以打算“改头换面”，大刀阔斧改一遍。
另一篇是一开始提到的text mining在公管和非营利研究中的应用和评估。主要讲三个基本方法cluster，topic model和sentiment analysis应用在PA和NPO研究中的例子，但我用这三个基本方法产生的结果与已经有的专业学者在相同议题上做出的结果相互对照，看在多大程度上机器学习的结果与人工一致。大体而言，机器想要在文本分析领域替代人工，前景是光明的，但道路必将是曲折的。因为目前只有人才能看得懂“这一点小意思不成意思也就是意思意思”的意思。
2.3 Not East, Not West, But Forward
另外ESCN今年的活动邀请了Mary Feeney，Chao Guo，和Aseem Prakash来讨论“跨界”，Not East, Not West, But Forward。
今年的Panel主要讲了三个大问题，期间穿插着小问题。我记下来一些感受，和大家分享一下。首先是怎么在跨界过程中发现“有价值的问题”。大家都说到要有激情，你如果对你自己研究的东西没什么激情，就很难投入。但激情来得快去得也快，我觉得对我很有启发的是Mary说的策略性选择，她自己之所以一只脚跨在科技政策那一边，是因为相对而言比较容易获得资助，然后再这个大的框架里，与自己对公民参与、非营利管理和公共管理兴趣相结合，反倒是能出成果。
当然，预想读者也很重要。学者有时候并不是好的story teller。但我觉得几位老师说的潜在意思是，当你与预想的读者进行对话的时候，有助于你把自己当想法说得好一些。即便你仅仅是预想针对小的专业领域内的同行说话，理清楚自己的想法，能帮助你更好的sell，说服这个领域的同行。
因为Mary是目前JPART的主编，郭老师大家熟悉是NVSQ的主编，Aseem之前是JPAM的编辑，所以我们也问了他们一个大家很关心的问题，就是期刊常常会说你的文章必须要有“理论贡献theoretical contributions”，那么到底什么是理论贡献呢？这个各家说法不一，但Aseem不经意提到一点，我反而觉得可能非常重要，就是要在自己感兴趣的议题上不断阅读，这种长期积累有助于你认识到哪里可以有理论贡献。后续在Twitter上，Mary还继续交流了她关于理论贡献的想法。因为有人质疑（这个质疑者在JPART属于刷版式人物）说JPART目前的文章，前面所谓的理论综述部分，除了“又臭又长”其实没什么理论，你不能说把几块东西拼在一起就叫理论。而且对于应用性学科而言，真的有必要吗？Mary当然同意表述可以精当一些，但反对仅仅是“拼在一起”而已。我个人的观感是，就一个问题去打通不同理论之前的墙或者沟通不同的理论，但聚焦到你所关心的问题上，可能是未来可以做也应当做的。
程远今年辛苦出任主持人。只可惜时间有限，很多想说想问的没来得及。争取2020年，我们能在后面跟一个包括penalists在内的非正式活动，让大家继续交流。
关于2019年的ARNOVA，我的小师弟虞志红写了一个精彩的参会杂记，请移步《2019ARNOVA参会杂记》。
2.4 招聘
今年学校的事情不少。但值得说一说的是，终于坐在了招人的另一头了，感慨万千。
我们的Dorothy A. Johnson Center for Philanthropy 今年招一个Center for Data & Research Lab的头，理想人选自然是学问出众，领导力过人。我们的确收到很多极其优秀的候选人，有几个我个人都觉得over-qualify了。这也许说明工作的确不好找，竞争太激烈。这个职位还没有落定，等官宣了之后，我还有些感想再来和大家分享吧。
3. 教学
教学持续在进步，至少从学生评价的角度来看是这样。但问题是我觉得学生教评的问卷设计得很有问题，所以我基本上拿来让方法课上的学生讨论怎么改问题，也是有意思的体验。
今年值得说一说的是，收到了学生手写感谢信一封。这个至少在我们这里不太常见，所以同事们纷纷祝贺，觉得比发表文章难多了。
另外，去年学生Tammy的论文在SPNHA Review上发表，给了我些许安慰。但今年就值得骄傲了，总共6篇文章，我的学生占了2篇。Iryna的是在我课上的课程论文；Aleksandra是我的GA，手把手教了这个文章。
这就是为什么我觉得做老师是天底下最好的职业，没什么比成就人更有成就了。
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