“问题意识” 是论文的灵魂 —— 没有明确、有价值的研究问题，再华丽的文笔、再复杂的模型，也只是无的放矢。但很多人在写作中常陷入 “看似有问题，实则无核心” 的误区，以下五种典型表现，帮你精准自查论文的 “问题意识短板”。

一、选题 “空泛化”：只谈领域，不谈具体矛盾

1.表现特征

选题停留在 “大领域描述”，而非 “具体矛盾聚焦”。比如标题常出现 “XX 领域的研究”“XX 问题的探讨” 这类模糊表述，全文找不到 “需要解决的具体困惑”，更像 “领域综述” 而非 “学术研究”。

2.实例对照

无问题意识的选题：《新能源汽车产业发展研究》《乡村振兴背景下农业经济的探讨》

这类选题仅圈定了研究范围，但未明确 “产业发展中哪类问题需要解决”—— 是新能源汽车的充电设施不足？还是电池回收体系不完善？是农业经济中的技术推广难题？还是农民收入增长瓶颈？全文可能只是罗列产业现状，缺乏对 “具体矛盾” 的回应。

有问题意识的选题：《新能源汽车充电设施 “最后一公里” 难题：基于城市社区的供需匹配研究》《乡村振兴中农民收入增长的 “数字鸿沟”：来自中西部县域的实证分析》

后者直接点出 “充电设施最后一公里”“收入增长数字鸿沟” 等具体矛盾，研究问题清晰可见。

3.核心症结

对 “研究领域” 和 “研究问题” 的认知混淆，误将 “领域边界” 当作 “研究对象”，导致论文从源头就失去聚焦方向。

二、论证 “悬浮化”：模型 / 数据与问题脱节

1.表现特征

过度追求模型复杂、数据庞大，但模型输出的结论与 “核心研究问题” 无关；或仅做 “数据描述”，不解释 “数据背后的问题逻辑”，陷入 “为建模而建模、为统计而统计” 的陷阱。

2.实例对照

某篇研究 “政府补贴对中小企业创新的影响” 的论文：

无问题意识的论证：全文用面板数据模型计算了补贴与研发投入的相关系数（r=0.32，p<0.05），随后罗列了不同地区、不同行业的补贴金额统计表，最后结论写 “政府补贴对中小企业创新有正向影响”。

看似有数据、有模型，但未回应 “核心问题”：补贴的正向影响是通过什么机制实现的？不同规模的企业是否存在差异？补贴金额达到多少时效果最优？模型结果只是 “数据的简单呈现”，未与 “实际问题” 结合。

有问题意识的论证：在计算补贴与研发投入相关性后，进一步通过中介效应模型检验 “补贴→技术人员招聘→研发投入→创新产出” 的传导机制，发现 “小型企业因技术人员短缺，补贴对创新的促进效应仅为中型企业的 60%”，最终针对 “小型企业技术人员短缺” 这一具体问题，提出补贴政策的优化建议。

3.核心症结

将 “方法工具” 当作 “研究目的”，忽略了 “模型 / 数据是为解决问题服务” 的本质，导致论证沦为 “技术炫技”，无实际问题解决价值。

三、文献综述 “堆砌化”：只列观点，不找 “研究缺口”

1.表现特征

文献综述部分仅简单罗列 “学者 A 认为… 学者 B 提出… 学者 C 发现…”，缺乏对文献的 “批判性梳理”，看不到 “现有研究未解决的问题”，导致自己的研究无法体现 “填补缺口” 的价值。

2.实例对照

某篇研究 “直播电商消费者信任机制” 的论文：

无问题意识的文献综述：“张三（2020）研究了电商平台的信任因素；李四（2021）认为主播专业度影响消费者决策；王五（2022）分析了售后服务对信任的作用。”

只是 “观点的堆砌”，未说明 “现有研究的不足”—— 比如是否忽略了 “直播互动频率” 对信任的影响？是否未区分 “新老消费者” 的信任差异？自己的研究如何弥补这些缺口？

有问题意识的文献综述：“现有研究已识别主播专业度、售后服务等电商信任影响因素（张三，2020；李四，2021），但存在两点不足：一是未关注‘直播实时互动’（如弹幕回复速度）对信任的动态影响，而这是直播电商与传统电商的核心差异；二是未区分新消费者‘初始信任’与老消费者‘持续信任’的形成机制（王五，2022）。本文将聚焦这两个缺口，构建直播电商消费者信任的完整模型。”

3.核心症结

把文献综述当作 “任务式罗列”，而非 “问题挖掘工具”，无法通过文献梳理定位 “自己的研究价值”，导致论文失去 “学术创新性” 的根基。

四、结论 “口号化”：只下判断，不提 “问题解决方案”

1.表现特征

结论部分仅重复 “研究发现”，比如 “XX 因素对 XX 有正向影响”“XX 群体存在差异”，但不针对 “研究问题” 提出具体、可落地的解决方案，也不反思 “研究未解决的遗留问题”，导致论文缺乏 “实践指导意义”。

2.实例对照

某篇研究 “大学生就业难” 的论文：

无问题意识的结论：“研究发现，专业匹配度低、实习经验不足、就业信息不对称是导致大学生就业难的主要原因。”

只是 “重复了已知问题”，既没说 “如何提升专业匹配度”（比如高校专业设置如何对接企业需求），也没说 “如何减少信息不对称”（比如是否需要搭建校企信息平台），结论沦为 “正确的废话”。

有问题意识的结论：“针对专业匹配度低的问题，建议高校建立‘企业需求 - 专业调整’动态机制，每两年调研区域重点产业岗位需求；针对实习经验不足，可推动‘1+1’实习模式（1 学期校内学习 + 1 学期企业实践）；针对信息不对称，建议教育部门联合企业搭建‘大学生就业信息实时匹配平台’，实现岗位需求与学生能力的精准对接。同时，本研究未涵盖‘灵活就业’对就业难的缓解作用，可作为后续研究方向。”

3.核心症结

混淆 “研究发现” 与 “问题解决”，把结论当作 “研究的终点” 而非 “实践的起点”，导致论文无法为 “实际问题” 提供有效指导，失去了学术研究的 “应用价值”。

五、问题 “伪命题化”：看似有问题，实则无需研究

1.表现特征

研究问题要么 “答案已知”（比如 “教育对收入有正向影响”），要么 “无法验证”（比如 “企业文化如何影响企业长远发展”，“企业文化” 和 “长远发展” 均难以量化测量），要么 “无实际意义”（比如 “某小众产品的消费者性别比例研究”，对行业无指导价值），属于 “伪命题” 范畴。

2.实例对照

答案已知的伪问题：《研究表明教育水平越高，收入水平越高》

这是经济学领域的常识性结论，无需再通过实证研究验证，研究问题本身无 “学术增量”。

无法验证的伪问题：《探究 “企业社会责任” 对 “企业百年发展” 的影响》

“企业社会责任” 难以精准量化（是捐款金额？还是环保投入？），“百年发展” 更是超出研究周期（无法跟踪测量），问题本身不具备 “可研究性”。

有价值的真问题：《“企业社会责任中的环保投入” 对 “中小企业 5 年生存率” 的影响 —— 基于制造业上市公司的实证分析》

变量可量化（环保投入用 “环保费用占比” 衡量，5 年生存率用 “企业存续状态” 衡量），结论对 “中小企业如何通过社会责任提升生存能力” 有实际指导意义，属于 “真命题”。

3.核心症结

对 “研究问题的价值性、可操作性” 判断不足，误将 “常识、模糊概念、无意义话题” 当作 “研究问题”，导致论文从根本上失去研究价值。

六、总结：如何规避 “问题意识缺失”？记住三个核心

选题时 “问自己”：这个问题是否是 “具体矛盾”？而非 “大领域描述”？

论证中 “扣问题”：模型 / 数据是否在回应 “核心问题”？而非 “为工具而工具”？

结论里 “解问题”：是否针对 “研究问题” 提出了具体解决方案？而非 “口号式判断”？

问题意识不是 “天生能力”，而是 “刻意训练” 的结果 —— 写完论文后，对照以上五种表现逐一自查，就能逐步养成 “以问题为核心” 的学术思维，让论文真正有价值、有分量。

（本文来源于：计量君）