编译｜李鹏展 编辑｜邓函云

 

攻读博士学位，是一种变革型的经历和体验， 不管是在智力上，还是在心理上，都极具挑战。如果，你正在攻读博士学位，那么可以证明你足够聪明，但是，仅仅聪明是不足以支持你，克服接下来的挑战的，你还需要一个好心态和一系列的技巧。在此，我将分享一系列关于学习和研究的技巧，让初学者拥有良好心态。

 

本文是比利时鲁汶大学博士生Koen Deconinck以自己的亲身经历写的一份PhD Survival Guide，分享一系列关于学习和研究的技巧，让初学者拥有良好心态。

 

 

培养成长性心态

 

人们在学习新技能时，主要有两大心态：固定性心态和成长性心态。它将会影响人们对失败的看法以及前进的动力。

 

固定性心态是指，你相信与生俱来的固定技能和能力，认为某些活动或技能不是“你的菜”，你将会有这样一种信念: 成功是由你的智商等天赋来决定的。有了这种基本的人生观，如果你尝试某件事并失败了，你就会把它理解为一个信号，这肯定不是你要做的事情。一旦接受这种信号之后，你将不愿意继续尝试这件事，意味着你不会继续在这件事上投入时间和精力。

 

相比之下，成长性心态基于“擅长某些工作，可以归结为掌握相应的技巧以及大量的努力工作”这种假设。有了这种心态，失败并不意味着，你应该停止你所做的事情。相反，这表明了，你需要更多的练习。有了成长的心态，你会更详细地分析，为什么会失败，找出错误的地方和原因，因此，你就知道未来更应该关注什么。

 

成长性心态还会帮助你克服挫折和批评。

 

➤ 如果发现批评是正确的，那意味着我们需要改进我们的方法

➤ 如果批评是错误的，意味着我们需要想出一种更令人信服的方法，来解释我们在做什么。

 

可见，成长思维暗示我们可以继续提高自己。

 

如果你还没有成长性心态，我想分享三条建议来帮助你建立此心态：

 

1. 了解这两种心态是可以转变的：如果你将生活中的成功归结为与生俱来的才能，那么你也可能会相信你的心态也是与生俱来的。但事实并非如此，你可以有意识的培养成长性心态，这将有助于你的长久进步。

2. 要相信你的努力比天赋更重要：人们眼中的天才之所以卓越非凡，并非天资超人一等，而是付出了持续不断的努力。在任何领域的专家，都经常要花1万个小时左右来完善他们的技能。

3. 转变为成长性心态会让你更快乐：有了成长心态，你会意识到失败的本质，这意味着你需要更多的努力，而不是对你才能的否定。想想看，如果你不理解某个问题，你应该意识到该领域的专家在开始时也很难理解这些问题，这会帮助你缓解许多心理压力。

 

 

学习的技巧：尝试在头脑中建立联系

 

在学习时，最好的策略是，先理解，再记忆。“理解”是什么意思？没有人能做到真正理解——我们只是认识到一些东西，就像我们已经熟悉的其他东西一样工作。“理解”意味着在我们不理解的东西，和我们已经理解的东西之间找到确切的（数学）联系。学习的含义是：不要试图立即记住所学知识，相反，要先尝试在头脑中建立联系。

 

这里有关于建立联系的两个小建议。

 

✦ 寻找一个故事

这些联系不一定是“合乎逻辑的”或“正确的”。例如在宏观经济学中，新古典主义者、新凯恩斯主义者存在着激烈的辩论。 发展经济学也是如此，有人相信外部援助（(Jeffrey Sachs），有人持怀疑态度（William Easterly）。一些经济学家强调制度（Acemoglu），但其他人说这不是全部（Duflo & Banerjee）等等,如果你了解它们是一个更广泛故事的一部分，那么研究方法论问题、历史事实、理论概念等会变得更加有趣。

 

✦ 使用极端例子

你可以用一个极端的例子，来解释一些事情。极端的例子不应该总是现实的，你可以想象一个完全无弹性的需求曲线；你可以想象一个有无限耐心的人，或一个极度不耐烦的人；你也可以想象一个无限理性的代理人，或一个极其天真的代理人。使用这些极端的案例可以帮助你理解一个经济模型或一个经济现象是如何真正运行的。

 

假设你正在向一个不是经济学家的朋友，解释为什么货币扩张会导致通货膨胀。你是要向他解释MV=PQ？还是解释期望增强的菲利普斯曲线？你可以使用一个极端的例子来解释，如果，明天我们印了数百亿的美元，突然间，每个人都觉得自己更富有了，于是争先恐后去商店购买东西，但是生产并没有增加。因此，有越来越多的美元在追逐同样数量的商品，商品价格便会上涨。你可以在这里以津巴布韦或匈牙利为例。 在现实中，这种过度货币膨胀极其罕见，但它有助于，明确货币供应和价格水平之间的联系。

 

 

研究技巧：像侦探一样去研究

 

研究是比较困难的。如果你正在参加一个很难的考试，至少这个问题或多或少是明确的，因为这个问题是会在考试中被问到的，所以可能会有一个答案。但是，在研究过程中，这个问题往往不是很清楚，也绝对不清楚是否有答案。此外，这个问题可能会被证明是一个完全错误的问题，因此，你可能找不到答案，或者你可以得出另一个错误的答案，但你很可能完全没有意识到这一点。这里我将分析一些可能对你有用的想法。

 

首先要选择一个好的研究问题，应该满足以下标准：

 

① 你要确保你的论文是有市场的。你可能想要研究一个，重要到足以引起他人注意的主题。那么首先要问的问题是：这篇论文有“需求”吗？如果你有一个不错的想法，但不清楚谁会对这些结果感兴趣，但你知道，自己正在研究其他人关心的主题，这才是正确的想法。你的论文应该成为和他人对话的一部分，在论文里人们会了解彼此的论点。

② 你要有撰写写论文的能力。你可以为自己设定一个目标，写一篇解释一切的论文（这可能会有一个市场），但这并不意味着它是现实的。就能力而言，重要的不是你现在能做什么，而是随着时间的推移，你能学到什么。如果你选择一个主题并专注于它，你就可以掌握文献和技术，并获得相应的能力。

③ 你要确保竞争对手没有做完全相同的事情。你不想浪费几个月的时间写一篇论文，却发现别人已经有了这个想法，并打败了你。最简单的方法是，快速文献搜索，看看其他人是否有关于您感兴趣的主题的期刊文章或工作论文。

 

在研究中，你要想象自己是个侦探，而不是个统计机器人。当你选择一个假设时，你应该选择哪一个？在无数可能的假设中，哪一个是最可信，或最有趣的研究？有无限的假设，如果你盲目地遵循“常规”模型， 你得用一生来检查（几乎没有一个会给你任何有趣的结果，更不用说可发表的论文）。因此，有了一个好的假设，就更容易确定什么样的数据、什么样的来源以及我能用什么样的测试来研究这个问题。

 

收集数据是通常会被掩盖的步骤。并不是世界上所有的信息，都可以在Excel文件中供你导入到Stata中。很多数据都不是定量的，或者即使是定量的，它也不足以对其进行回归。因此，你必须在思考“数据”时变得更加灵活。你要停止像计量经济学机器人一样思考，你应该像侦探一样思考，在任何你能找到的地方去寻找信息。此外，并不是所有重要的信息都是以一个明确的、“否定”的论证的形式出现的。

 

研究要保持简单。不要迷恋在花哨的计量技巧上，要先把故事弄清楚，而且这个故事通常可以通过，没有完整的模型来讲述。在经济学中，一些最令人印象深刻的论文，往往只使用了OLS或工具变量来表达他们的观点，华丽的技巧，通常无法用于讲述一个引人注目的故事。

 

如果你决定开始写一篇实证论文，并且你的假设是A导致B，可以先尝试可视化(制作散点图)或简化模型(查看特殊情况；简单进行OLS分析)。在Excel中做一个图，看看A和B是否会随着时间的推移而一起移动。然后，用一些额外的变量做一个简单的回归，看看是否有什么变化，这可以为你节省几个月的努力工作的时间和避免失败的沮丧情绪。如果你的假设是A导致了B，但你在散点图或回归中找不到任何解释，也许什么都没有发生，那么，你将可以省去使用更先进的技术，来更详细研究这个问题的麻烦。

 

最后送给正在攻读博士学位的学生一句话：

“

请记住，你是地球上最有特权的人之一。社会给了你一个极好的机会，你可以做任何你想做的事，思考新的想法，自由地表达你的观点，以你选择的方式做事情，你会得到很好的回报。但这些特权，不应被视为理所当然，你们是非常幸运的，但也因此需要作出应有的贡献。

”

参考链接:

[1] Deconinck, Koen, Trust Me, I'm a Doctor: A PhD Survival Guide (October 25, 2014). Available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=2530426 or http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.2530426