数据赋能 交叉致远

在数智技术深度渗透的时代，社会科学研究正经历从理论推演、小样本调研向大数据驱动、跨学科融合、实证化深耕的范式转型。由张志学、谢宇、赵耀辉联袂主编的立足北京大学中国社会科学调查中心两大权威数据库——中国家庭追踪调查（CFPS）、中国健康与养老追踪调查（CHARLS），系统展示了数据平台赋能社会科学研究的底层逻辑、方法路径与实践价值，为经济学、社会学、心理学、管理学等众多学科学者提供了兼具理论深度与实践指导意义的学术指南，凸显了构建中国社会科学自主知识体系的理论自觉。

作为长期深耕心理学与管理学交叉领域的研究者，我始终关注“数据—行为—决策”之间的内在逻辑及其重要性，而该书精准回应了当前交叉学科研究中“数据获取难、方法融合难”的痛点，其价值集中体现在范式革新、交叉赋能、本土深耕三大方面，为新时代社会科学研究注入了新动能。

范式革新：从经验驱动到数据驱动的研究跃迁。传统心理学与管理学研究多依赖实验室实验、问卷调研等小样本方法，虽能精准捕捉个体心理机制与组织行为规律，但存在样本代表性不足、长期追踪缺失、现实场景还原度低等局限，难以回应宏观社会变迁下的复杂议题，如中国社会的代际流动、收入分配、社会保障政策、环境治理、老年人的健康与子女教育等重要命题。该书汇集多位学者基于CFPS和CHARLS数据撰写论文的经验分享和研究体悟，体现了数据驱动研究在社会科学中的广泛应用。书中以CFPS 覆盖1.5万户家庭的全生命周期数据、CHARLS 追踪 2 万余名中老年人的健康与经济行为数据为核心，通过大样本、长时序、多维度数据的交叉验证，力求突破小样本研究的结论偏差。这种范式革新不是简单的数据量扩容，而是研究思维的根本性升级：从“基于理论找数据”转向“基于数据挖掘+理论创新”的双轮驱动，从单一学科视角转向多学科交叉透视，为解释复杂社会行为提供了全面科学的研究框架。

交叉赋能：搭建多学科融合的数据桥梁。心理学研究多聚焦个体认知、情绪、动机等内在心理过程，管理学关注组织情境下人的行为规律、互动模式与管理效能，二者的融合需以可测量、可关联、可验证的数据为纽带。CFPS是中国首个全面反映民生和社会经济发展状况的全国性大规模抽样调查项目，覆盖个人、家庭和社区各个层面。CHARLS则专注于中国老龄化问题，收集了大量关于老年家庭和个人的微观数据，为相关学术研究和政策制定提供支持。全书精心挑选学者开展的前沿性、创新性社会科学研究，介绍从研究选题、数据分析到论文发表的丰富经验，为交叉学科学者开展研究提供了借鉴。

本土深耕：构建中国特色社会科学研究的数据根基。长期以来，我国社会科学研究存在重西方理论、轻本土数据的倾向，心理学与管理学研究多借鉴西方量表、理论框架与研究范式，难以精准解释中国文化背景和社会结构下的个体心理与组织行为规律。该书最鲜明的特色是立足中国场景，依托本土大型数据库，构建中国特色社会科学研究体系。CFPS 与CHARLS的问卷设计充分考虑中国家庭结构、文化传统、社会制度特征，数据覆盖全国不同区域、不同阶层、不同年龄段群体，力图真实反映中国社会变迁轨迹。这种本土数据支撑的研究，旨在让社会科学研究真正扎根中国大地、回应中国问题。例如，基于 CFPS 数据研究中国家庭传统价值观对生育意愿的影响，利用CHARLS 数据分析中国农村老年群体心理健康现状与养老保障体系等。这些研究既丰富了本土管理心理学理论，也为政府政策制定、企业管理实践提供了实证依据，推动社会科学研究从引进借鉴向自主创新转变。

总之，该书兼具学术性、工具性与前瞻性，呈现了依托大型数据库开展量化实证与跨学科整合研究的标准化实操范式。作为覆盖我国家庭民生议题较完备的本土长期追踪样本，CFPS 与CHARLS 具备较强的政策研究价值，期待学术界在深度挖掘数据库多维信息的基础上，产出更多立足本土现实的高质量智库研究成果，助力民生相关公共政策优化落地，真正实现社科研究服务国家发展的核心使命。期待后续研究进一步拓展多类型数据融合分析路径，针对数据伦理规范、复杂内生性计量处理等前沿问题展开更深入的专题探讨，持续释放本土大型数据平台对心理学、管理学交叉领域研究的支撑效能。

（本文转载自中国社会科学网，作者李爱梅，暨南大学管理学院副院长、教授）