很多高管想读工商管理博士，但卡在一个地方：做了十几年管理，经验一大把，真要写论文却不知从哪下手。问题不是不会写，而是不知道自己脑子里那些模糊的管理烦恼，怎么才能变成一篇站得住脚的论文。
2026年10月24日，一场持续六小时的博士闭门研讨会在线上举行。李教授围绕研究设计的核心逻辑、方法选型与论文落地路径展开，覆盖从研究哲学、问题聚焦、方法设计到提案产出的完整链条。对学术研究而言，这门课帮同学们搭起了一套从“管理困惑”到“严谨论文”的标准化框架，让没写过论文的人也知道第一步该往哪走、评审老师真正看重什么；对管理实践而言，它把你企业里那些说不清、靠感觉决策的难题，变成可以用证据回答、可以用方法验证的真问题——上完课，学员能以一个能诊断组织、能说服同行的研究视角来重新审视管理问题。
这门课到底特别在哪里
很多研究方法课一上来就讲问卷怎么发、软件怎么操作，李教授却把顺序彻底倒过来。他先带着大家想清楚一个更底层的问题：你到底想通过研究解决什么问题。这门课的独特之处，正来自李教授“既当过企业顾问、又做学术研究”的双重身份——他太清楚高管们卡在哪儿：不是不会算数，而是不知道自己脑子里那个模糊的管理烦恼，怎么转化为学术问题，并变成一篇站得住脚的论文。
贯穿全篇的方法主线，是“从管理问题到研究设计”的转化。李教授反复强调，博士的学习不该从书本定义开始，而该从你自己的实践困惑开始。他用一条清晰的主线串起六个模块：先定哲学立场，再把困惑磨成研究问题，然后选方法，最后写成开题提案。
上完课，学员建立起了自己做论文时可用的SOP：第一，遇到难题先问自己“我是想找规律，还是想理解意义”，这一步想错，后面全白搭；第二，把管理困惑写成研究问题前，用五条标准过一遍——能不能做、有没有人关心、新不新、合不合规、对实践有没有用；第三，发问卷优先找现成的成熟题目，别自己临时编；第四，凡是用了人工智能工具辅助，必须在论文里写清楚用在哪、怎么用的。这四条，足够一个新手避开大半弯路。
先想清楚“怎么看世界”，再决定“用什么工具”
课程第一个精彩的片段，是李教授讲研究哲学时抛出的那句话：“研究哲学不是空谈，它决定了你的一切后续选择。”他把抽象的哲学讲成了一个管理者一听就懂的比方：你首先要决定，自己到底想找“规律”还是想理解“意义”——这就像进屋前，得先想好是量出长宽高，还是坐下来听听屋里的人在聊什么。这个底层选择，决定了你后面是用问卷数数字，还是用深度访谈听故事。
顺着这个逻辑，李教授介绍了三种常见的“研究立场”：一种相信只有能观察、能测量的才是知识，偏好大样本问卷找因果关系；一种认为知识在于理解人在具体情境里的意义，偏好小样本深挖；还有一种最务实，认为方法该服务于问题本身，哪种好用就用哪种。对工商管理博士学员来说，李教授点明最常用的是第三种——因为你读这个学位，本来就是为了解决自己企业里的真实问题。
为了帮大家把“从立场到方法”想透彻，他用了学界很有名的“研究洋葱模型”：把研究设计想象成一层层剥开的洋葱，最外面是你怎么看世界（哲学），往里是推理路径、研究策略、数据组合方式，最里面才是具体的问卷、访谈和统计工具。李教授特别提醒，顺序不能反——先有外面的哲学前提，才有里面的工具选择。同时，李教授也举了个火锅连锁品牌的故事：一位创始人带着门店品控危机走进课堂，用“方法服务于解决问题”的立场，边研究边改革，最后把研究成果做成了行业指导手册。李教授用这个案例告诉大家，工商管理博士论文的最高境界，是让论文变成行业标准。
你夜不能寐的管理难题，可能就是最好的论文题目
第二个精彩的片段，是李教授向大家说明“怎么找到研究问题”。李教授说：“你的管理困惑可能就是最好的研究问题。”这句话对高管们触动很大，因为大家平时被各种管理烦恼缠身，却从没想过这些烦恼本身就是研究的金矿。
他给了一套三步走的“转化步骤”：第一步，写下那个让你睡不着觉的管理问题；第二步，去翻文献，看看别人已经说了什么、还缺什么；第三步，把宽泛的疑问收拢成可以研究的题目。比如“数字化转型如何影响绩效”太笼统，收一收就变成“制造业中小企业数字化转型能力，如何通过组织敏捷性影响运营绩效——一项多案例研究”，一下子就从宽泛的问题变成了可操作的课题。
为了不让学员拍脑袋，李教授给出了五条检验标准，即可行性、有趣性、新颖性、伦理性、相关性。他用一家“小巨人”传感器企业的例子带着大家练：核心技术人员年离职率高达百分之十八，困惑是“人为什么留不住”，顺着心理契约与知识型员工激励的文献，聚焦成“如何用物质加成就的双维度模型降低离职率”，落地十八个月后离职率降到百分之二点七，还多了二十七项发明专利。李教授借此说明，一个好的工商管理博士研究，能直接改变企业的“造血能力”。
量数字还是听故事：方法没有高低，只有合不合适
接下来，针对在职博士生普遍数理能力偏弱，担心只用定性研究方法显得“不高级”的刻板印象，李教授向同学们卸下了“定量一定比定性高级”的心理包袱。他先把两个词翻译成大白话：定量，就是发问卷、数数字，看变量之间有没有关系；定性，就是做深度访谈、读档案，去理解一件事背后深层的原因和意义。两者没有谁高谁低，只看你的问题适合哪种。
讲到测量，李教授用一把尺子作比，把两个关键概念说得明明白白：信度，是同一把尺子量同一个东西，多次结果稳不稳定；效度，是这把尺子量的到底是不是你想量的那个东西。他反复叮嘱学员：“优先使用成熟量表，不要自己编题。”因为一套经过检验的现成题目，就像一把校准过的尺子，比你临时画的那把可靠得多。课程里还点出一个定量研究的“隐形杀手”——同一批人、同一张表、同一时间填完所有问题带来的偏差，李教授给出的解法是尽量配上客观绩效数据，或者至少做到匿名和分两轮收集。
在定性一侧，李教授讲了深度访谈的“四步提问法”：开放开场、追问举例、澄清确认、沉默等待。他特别强调，好的访谈者最擅长的不是问，而是听。课程里海尔集团二十年组织变革的单案例追踪、中国房企成长挑战西方主流理论的扎根研究，都说明定性方法不仅能深挖，还能“挑战已有理论”——这正是工商管理博士论文最有力的理论贡献方式之一。
人工智能能帮你，但替不了你答辩
在课程的最后，在AI时代，李教授专门向学员们讲授了在科研的每个环节中，人工智能怎么用、使用的边界在哪，研究者应该如何校准验证。同时，他也用用人工智能辅助工具实操演示了如何进行文献检索、研究设计和访谈编码，并进一步明确了AI生成的结果必须由研究者验证和修正。课程里那句“研究者始终对论文的质量和原创性负全责，AI不会替你答辩”，被很多学员记在了心里。
李教授也同时强调了AI使用的伦理规范：用了哪些人工智能工具、用在哪个环节，必须在论文方法论里披露；人工智能“幻觉”依然存在，每一个数字、每一句引用都要人工核实；未公开的企业数据和客户数据，绝不能丢进公共人工智能模型；核心论证和学术贡献必须是你自己的。他打了个比方——人工智能是帮你整理思路、节省体力的助手，但答辩桌上坐着的、要对结论负全责的，只能是你本人。工具越用越方便，但研究的底线要越守越牢。
对企业家们来说，这门课能改变什么
从课堂回到企业管理现场，这门课的价值非常具体。它教管理者把“我觉得”“大概是这样”的直觉，升级成“我有证据、我能验证”的判断。一个学过研究设计的高管，再遇到组织变革、人才流失、数字化推进这类难题，不会再只靠拍脑袋，而是会先想清楚问题属于哪一类，该找数据还是该挖原因，该用多长的时间去解决。
课程里讲解的期刊文章，本身就是最好的管理复现：火锅连锁把品控危机做成行业标准，传感器企业把离职率砍到原来的零头，餐饮集团用一套供应链模型把新店盈利周期从十二个月压到六个月。李教授想传递的核心很朴素——工商管理博士的研究不该停在书斋里，它应该回流到你的企业，变成能降本、能提效、能避险的真实能力。对工商管理博士学员而言，投入这几年，产出的不只是一篇论文，更是一套能反复用在企业的“诊断与决策”方法。
为什么读了MBA，还要读工商管理博士DBA
很多人分不清工商管理博士DBA和MBA、EMBA，也分不清它和纯学术博士（PhD）的差别。李教授在课上把这件事讲得很透：MBA和EMBA主要帮你系统学习别人已经总结好的管理知识，目标是把“已知”用得更好；而工商管理博士（DBA）要求你从自己的实践里长出“新知”，目标是从真实困惑出发，做出既有理论严谨性、又有实践相关性的研究。
而工商管理博士（DBA）与学术型博士（PhD）相比，起点和流向会有区别。学术型博士通常从理论缺口出发，成果主要流向学术圈；工商管理博士则从实践困惑出发，走“实践—理论—实践”的回路，受众既是学术共同体，更是企业界。李教授把这类学员定位为“实践型学者”——你既是懂行的高管，又是能做严谨研究的人。这个定位，恰恰是这门《商业研究设计》存在的理由：它要做的，就是把企业里那些有经验、有困惑的管理者，培养成能独立做研究的人。
