4月22日下午，会计学院第四十一期博士学术沙龙在立信楼214会议室顺利举办。本次沙龙围绕“研究问题挖掘与跨学科方法应用”主题，由陈思思、赵聪、储萍、顾玉涵四位博士依次主讲，系统展示了从问题意识形成到方法落地的全流程科研探索。

陈思思博士以“人工智能对企业ESG表现的影响机制与实证检验”为题，从财务约束与高管绿色认知的双重视角切入，系统阐述了AI技术如何通过缓解融资约束、提升管理层对环境的关注度来驱动企业ESG表现改善。她分享了工具变量设定与中介效应模型的实证经验，强调机制检验应扎根理论逻辑而非仅追求显著性。

赵聪博士带来“数字经济赋能农村三产融合的内在机理与实现路径研究”。她梳理了数字技术打破产业边界、重构价值链条的理论逻辑，并结合典型案例展示了电商下乡、智慧农业等场景中三产融合的实践经验。赵博士鼓励青年学者关注政策文本与田野调查的结合，从现实矛盾中提炼真问题。

储萍博士主讲“寻找研究问题：从问题意识到学术表达”。她以自身从文献困惑到选题落地的经历为例，剖析了如何将日常观察中的好奇转化为可操作的研究假设。储博士强调，好的问题往往藏在理论与现实的缝隙中，关键在于通过深度阅读与反复追问完成从朦胧感觉到清晰表述的跨越。

顾玉涵博士以“‘Q方法’的实现：Ken-Q-Analysis在线软件基础操作”为主题。他现场演示了从Q样本构建、P集选择到数据录入与因子旋转的全流程操作，并结合高校教师绩效评价观研究，展示了如何用该软件快速生成因子载荷图与排序网格。顾博士指出，Q方法的价值在于发现群体内部的多元主观类型，而Ken-Q-Analysis极大降低了技术门槛。

交流环节，参会教师围绕AI与ESG研究的数据可得性、三产融合的测度难点、问题提炼中的常见误区及Q方法的适用场景展开热烈讨论。陈思思博士回应称ESG评级数据可借助多源交叉验证提升稳健性；储萍博士建议从文献综述的“批判式阅读”中训练问题敏感度；顾玉涵博士提醒Q方法适用于小样本深描型研究，不宜简单套用。

本次沙龙延续了会计学院博士学术沙龙聚焦前沿、注重实操的传统，为教师们在问题发现与方法创新之间搭建了坚实的桥梁。

                                 图1 陈思思博士汇报                                                                        图2 赵聪博士汇报

                               图3 储萍博士汇报                                                                             图4 顾玉涵博士汇报