我国古代道家学派著作有句话“授人以鱼，不如授之以渔”，传授给人既有知识，不如传授给人学习知识的方法。道理其实很简单，鱼是目的，钓鱼是手段，一条鱼能解一时之饥，却不能解长久之饥，如果想永远有鱼吃，那就要学会钓鱼的方法。SCI论文写作也是如此，懂得方法很重要。

　　Academy of Management Journal该刊 2012 年第 1 期由 Yan(Anthea)Zhang 和 Jason D. Shaw 合写的论文属于这个系列的第 5 部分，专门讨论“方法”与“结果”两小节的写作。该刊保存的大量拒稿信档案进行了考察，看看被拒文稿有什么共同问题，结果发现，它们主要在 completeness(完整性)、clarity(清晰性)和 credibility(可信性)这 3C 中的至少一方面出了问题。

　　“方法”小节的 3C

　　完整性：1. 要交代研究过程的 how、what 和 why。比如，论文涉及的所有测度值如果能放在附录中就很好;2. 使得读者读完论文后，能够就本文的优点与缺点作出评价;3. 提供充分的信息，让人家有可能重复本项研究，得出同样的结果。

　　清晰性：作者在清晰性方面经常出问题，比如，说本文所用的指标是对原有指标做了改进，却没讲清楚到底是怎么改动的，改动的依据是否充分。

　　可信性：1. 一定要交代为什么选取某个样本;2. 最好简要小结一下本文采用的构念(Construct)的定义，然后再描述相关构念的测度指标;3. 说清为什么要进行某种操作。比如，有多种可供选择的指标时，应说明本文除了最后选定的指标外，还考察过哪些其他指标，为什么弃用那些指标;4. 一定要就模型设定和数据分析方法展开一些论证，比如同样对于面板数据，是采用固定效应模型还是采用随机效应模型?

　　“结果”小节的 3C

　　完整性：论文采用的分析单位、样本规模、模型的变量等，一定要阐述清楚。

　　清晰性：常见的问题是，有的作者没有把研究发现与起初的研究假设关联起来。有时候，你得出的结果不能支持假设，但是，不具有显着统计意义的结果，与期望值符号相反的结果，也是同等重要的。有的作者喜欢将这些不太理想的结果给隐藏起来，反而被审稿者逮个正着。另外，对于不同的变量，这一段是按这个次序叙述的，下一段也按这个次序来叙述，也有助于论文的清晰性。

　　可信性：1. 要回答，为什么自己对结果的阐释是合适的;2. 如果存在着多种指标、方法和模型设定方式，而作者只选了一种，就可能被批评为“摘樱桃”――挑选有利的结果来支持自己的假设。因此，最好要提供补充性的分析和稳健性检验;3. 即使所得结果具有显着的统计意义，读者仍会问：那又怎么样?具有显着统计意义的效应未必是实际意义重大的效应。因此，可以做一些追加分析来表明研究结果确实具有实际意义。