谢宇教授与北大社会学系学生座谈会.docx
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谢宇教授与北大社会学系学生座谈会
谢宇教授与北大社会学系学生座谈会
时间:
2005年6月19日星期日
地点:
北大社会学系会议室 (法学楼5203室)
主持人:
马戎教授
马戎:
今天我们请到了密歇根大学的谢宇教授,来跟我们的学生面对面,今天上午不是一个正式的讲座,是一个座谈。
可能不需要太多介绍谢宇教授的情况了吧?
他是我们系的老朋友,在02年11月份,是咱们系成立20周年搞的一个学术活动月,那个时候谢宇教授在我们这里待了一个月,讲了六节课,给了我们的活动很大的支持。
他长期以来在方法论、中国研究,在各方面都有很多建树,他也希望进一步了解我们学生的想法、学生对社会学方法的一些理解,以及未来学习的一些打算。
好,那我们开始,请。
谢宇:
其实没什么事情,主要是我看看大家学生有没有想问的问题,以前没机会问的,所以我就来回答一些问题,你们想让我讲什么我就讲什么,好吧?
马戎:
大家知道,社会学之所以能成为一个独立的学科,除了它的一些传统理论之外,它的方法论也有它的一定独特的地方。
现在,实际上很多学科,就比如说,包括教育学、经济学,法学,政治学,都实际上在借鉴社会学的研究视角和方法。
所以虽然说社会学是一个这样的,好像它和其他学科是平行的,但是它在方法上的特点比较明显。
而且学科到了一定程度后呢,并没有那么严格的界限。
无论从方法上,从研究对象上,都不可能有严格界限。
大家在系里面都学了课,学了林彬老师的方法论课,都学了郭志刚老师的统计学课,但这些知识都是一些具体的知识,怎么样去理解它,能从一个学科,能从一个社会科学,能从人类社会发展,这样一些高度来理解这些方法和技术,我觉得大家应该还是会有一些想法。
因为大家上课的都比较具体,教你一个操作性的东西,但其背后是一个人怎么认识社会,通过一个什么方法去客观地抓住社会运行的规律,它是有一个基本的理念和视角。
这个方面我是觉得同学们有什么想法,有什么疑问,在方法课上、在统计学课上的,对于这些具体方法和技巧背后的一些大的理念,或者你们现在觉得那么现在在做论文的时候,你们考虑过的一些相关方法论上的问题。
我觉得今天是一个非常难得的机会,可以向谢宇教授请教。
他得了两个院士,一个美国艺术和科学院院士,一个是台湾“中研院”的院士。
这是对他特别是在方法这样一些领域比较有贡献的一个承认。
在座的各位应该说非常的荣幸,大家有什么话,有什么想了解的,从具体到抽象都可以问
谢宇:
有方法方面的可以问,其他方面的也可以问,美国的教学,美国的学科发展啊,等等。
随便吧。
我先问一下,你们有多少人上过我的网站?
没人上过吧?
我有一个网站,就是,不是什么地方都可以上,好像安全部有的还没有全部开。
国家安全部把以前一些网站,密歇根的网站都封掉了。
被封杀了,不是每个地方都能上的。
我自己的一个domain,我的教学等一些情况都在网上。
随便问吧,你们有什么问题,要是没问题,你们也不会来了。
生:
我想问一下,价值中立的问题,好像也是一个老问题,你是怎么看这个问题?
谢宇:
什么叫“价值中立”?
就是说valuefree?
对,不错,就是valuefree。
这是一个老问题,这个就很难讲。
我来讲几点啊。
我同意马克斯·韦伯的讲法,就是说一个人研究一样东西,你一定有你的兴趣,你一定有你的背景。
假若没有兴趣,没有背景,你就不可能研究这方面的东西,所以呢,这个人的价值观一定会对这个人研究的东西有影响。
但是,一旦你进入了这个角色,开始研究一样东西,你不应该为了你的价值的影响而改变你的研究结果。
所以这里有几个方面。
第一个方面呢,就是说,统计的方法并不一定能保证你没有这个价值的影响。
但是呢,你假如运用一个你事先系统想好的程序来做的话,就是说统计呀、社会调查是一个事先想好的,不是说根据结果来变的。
假如没有这样的一个程序,你事先没想好,那你的结果很容易会为你的事先想好的思想的这个value所影响。
所以,不用系统的方法更容易受到你的情绪和你的价值观的影响。
假如你的结果受到你的价值观的影响,你的研究的价值,相对来讲,就受到怀疑,也价值就低了。
我自己的感觉是,就是作为一个学者的感觉就是,应该超出于你自己的价值和你阶层的价值之上。
这个中国和美国的学者还是不一样。
我觉得中国的学者,我并不是批评啊,就是说我觉得这一点很难与政界,特别是社会科学,很难和社会划清界限,因为你经济的利益呀,地位呀,很多和政府有关,和社会有关。
那我们相对来讲,独立性比较大一点。
也不能完全说独立于社会和政府,但是基本上是独立的。
为什么呢?
因为我们的成果的认可主要是看同行的,而且要看你写的文章的。
人再有名气,再老,你不做东西,也没有人说你好。
你政府那再吃香,你同事不一定说你好。
所以呢,相对来讲,我们的资源不在领导上面,所以呢,是在同行里面。
相对来讲,受到意识形态上的影响要比较小些。
回到方法论上来,如果你没有很好的系统的研究计划、程序,结果是很容易受到意识形态和你的阶层的利益,和其他一些东西的影响。
这个是很难的事情。
生:
老师,我想问一下那个定量和定性这两种方法您怎么看。
比如说现在社会学研究范围之内分成两派,一派就是在《社会学研究》这样权威的杂志上发表文章,基本上就是抽样、问卷,然后统计研究,这样子的思路,就是定量的分析。
另外一个就是出专著,他们通过一本本书来说明自己偏向于跟历史学的结合,通过对文本的一种叙述哇,就是叙述性的一种,质的分析吧。
我就是想问一下,在您的研究中或者在您的取向中,您认为这两种方法,不说应该偏向于哪一个吧,就是说您怎么评论这两种方法?
怎么应用?
怎么取舍?
据我所知,似乎就是在美国吧,应该是定量比较为主,您能评价一下吗?
谢宇:
哦,这个呢,定量和定性的矛盾呢,自古就有,就是从19世纪开始就有,已经争论很多年了。
我觉得呢,很多,争这个东西并不是很有意义的东西。
因为,我会讲到为什么。
啊,社会科学很大的难度哇,李建新知道,我讲过很多遍的,最大的难度在于异质性。
就是说每个家庭和每个家庭不一样,每个人和每个人不一样,每个地区和每个地区不一样。
你同样的人同样的地区同样的团体,它随着时间的变化社会情况的变化会变化。
所以这个异质性非常强。
那异质性强有很多困难。
一个困难就是说,sampling-ment,异质性这么强,比如说中国变化这么大,这么快,地区之间这么差,作为人与人之间,在同一个地区同一个环境他也不一样。
那假如说有的人调查了一个地方,两个地方,一个人,两个人,就说中国是怎么样,中国是怎么样。
也就是说我昨天还和我的一个朋友讲,到底你说西周时候是怎么样,那我们知道的历史,一部分主要是中原的。
那其他的,它可能没有文字记载,也可能没有陪葬的习惯,它很多东西没有保存下来,我们就不知道,我们就只能猜想,现在可能有其他的一些遗迹出来。
我的意思是说,异质性强了以后,你看到什么东西,可能会导致你的结果。
这就是说定性的有危险。
定性的局限性并不就是说它的定性。
定性实际上是很好的,描述性的,实际上定量的很多也是描述性的。
比如说我们做长期的跟踪,有很多都是描述性的,比如说美国的离婚率增加,婚姻的这个年龄增加,还有同居的人增加,等等,很多都是描述性的,也是定量的,也是描述性的。
很多,一个人的变迁,你小时候怎么样,我们知道你什么时候生,生下来多少磅,你什么时候上学,这也是描述性的。
基本上也是定性的,不需要用统计的方法。
还是可以把你的成长史讲清楚。
最大的缺陷,也就是说定性,它个案做的可能比较少。
做的比较少,就是说到底它的代表性,就有的时候受到一些威胁。
到底你讲的这个村庄,是中国的,就比如说一家人的一个村庄,到底能代表中国什么层面,它总要有一个局限性。
这个局限性呢,就使得你是不是能够,就是一般的定性,就是你局限性的一个样本,比如说长处在什么地方?
长处就在于把它的逻辑关系讲清了。
但它不一定有代表性。
但它的逻辑,社会变迁的基本理论和过程,可能和其他一样。
比如说最简单的讲,比如说讲经济学的吧,经济学它有一个理论,就是说婚姻要有经济基础,特别是男性要有一定的基础要求。
没有经济基础就不和你结婚,结婚是有了经济基础以后保持的一个消费行为,实际上生孩子是一个消费行为,当然也可能是投资行为。
那这样的基础,这样的理论,可能在不同的地方,它是不一样的。
因为它的标准不一样,什么经济基础,以前都要讲八大件,我们小时候要电视机或者什么,现在不够了,要什么席梦思,房子,汽车。
所以,在各个不同的地方、不同的阶层,它可能表现不一样。
所以,假如说你找了一个定性的,找了一个个例,你把为什么结婚,结婚的经济基础,这些东西搞清了,但你可能是把这个关系搞清了,但是你并不能知道它是什么样的基础下才能结婚。
因为不同的社会结构、不同的地区、不同的人,可能对这个经济基础的要求可能不一样。
所以都有缺陷。
Qualitative最大的缺点是它的样本小,它必须有代表性,所以选样本特别重要。
你怎么理解这个内容,就是interpretation也很重要。
而quantitive有一个好处就是我们可以用科学的方法来做一个样本,可以控制样本的质量,quantitive最重要的呢,我觉得就是它能看到差异性。
比如说我们刚才讲的经济对婚姻的影响,并不是每个人的影响都是一样的。
就是同样的地方,就是有的人在乎有的人不在乎。
有的人可能要求高有的人可能要求低。
所以我们把这个差异视为很重要的研究对象。
假如是qualitative,它就一个案例,就不可能知道差异性在哪。
这是最重要的一个东西,就是说,做quantitive可以把差异性搞清楚。
地区与地区的差异,家庭与家庭的差异,文化背景、教育水准的差异,人的观念对个人的行为的差异,等等,它都可以做出来。
相对来讲,刚才回答第一个同学时也提到,quantitive可以避免一些意识形态的一些先入为主的偏见。
这也是好的方面。
还有一个呢,就是quantitive是可以训练,可以教你,有一套方法,上四五门课,跟老师可以学很多东西。
而qualitative呢,很多东西是要凭直觉。
凭直觉呢,当然也有好的,可以做的很好。
但很多程度上,我是不赞成年纪轻的人去做。
因为做这个呢,你动不动就想做世界水平,动不动你就想出大师,动不动觉得我马上有悟性,我什么都能理解。
但危险的东西,就是说你可能先入为主了。
大家都想做大师,结果公说公有理,婆说婆有理,最后谁有理呢?
谁的地位高、职位高,谁有理。
所以这个呢也是有危险的,造成大家不统一的观点。
我们在美国当然是quantitive占主流,这个是对的。
但qualitative现在也蛮多的。
现在我在americansociologyreview做副主编,他们讲,通常的一个事情就是qualitative和quantitive都有好有坏,文章也有好有坏,这个是差异性,很重要。
但是quantitive的文章,定量的文章,一般的好坏,可以大家都同意。
比如说,我找三个人去评价,大家都能够说这个是不好的,说不好大家都说不好,说好大家都说好。
基本上意见相同,就是有一个衡量标准。
相对来说,比较容易看。
不好的,马上就能够看出来。
我看两页,我就知道这个是垃圾,不好。
好的,我一看就知道,好。
就是说,比较容易看。
但qualitative的东西呢,他们意见就会很分歧。
好的,很多人说不好,大家都各有山头。
衡量标准也比较差。
就是跟它的个案和背景有关系。
还有一个,就是中国来讲,quantitive很需要,很缺,几乎是空白。
所以呢,这次我们在北大,主要是做quantitive,计量社会研究室。
并不是我认为只有quantitive才能做社会学,而是说中国这方面中国是空白。
假如说中国社会学想发展,这个方面就一定要发展,否则的话,就跟世界的社会学水平相差很大。
所以呢,从中国的需要来讲呢,我觉得,quantitive是很需要。
还有一个是数据的问题。
美国的数据是公开的,各大学的所有学生,不是自己搞调查,而是用以前人家做好的调查,再做一些细的东西。
这些数据在中国还没有成体系。
所以学生自己收集数据哇经常是不可能的事情。
所以很难用。
也有这个方面的原因。
还有整个风气呀,怎么做学问,老师对学生的影响,等等。
所以,种种原因,中国的计量社会学没有产生。
在这种情况下,强调quantitive和qualitative的什么分歧,我认为是没有意义的。
因为中国基本上没有quantitive的东西,你就谈不上两者有什么竞争的问题。
比如说,据我了解,这边做博士论文的,量化的很少。
我的学术基本上都是量化的。
所以这里要有一个好的平衡点。
都有好的地方,都有缺陷。
生:
我的一个问题还是关于定性的和定量的。
有一本书上说,定性的呢,它本身是一个分析的过程,也是一个理论生成的过程。
而定量的结果呢,它往往就是一个具体的经验总结,不容易抽象到理论层面上。
谢宇:
这个观点我绝对不赞成。
生:
嗯,还有一个问题
谢宇:
你说吧
生:
就是您怎么评价清华大学孙立平老师所提出的“过程——实践的分析方法”?
谢宇:
我对孙立平老师的研究没有做过研究,所以不能评价。
第一个评价我是绝对不赞同的,这是对定量的一个误解。
就是说好的量化,绝对是一个思维的过程。
当然有一些,好象就是经验公式,就是盲目的。
有的不懂量化的人,就认为定量就是人家数据收集好了,你只需要计算机,买个软件,什么东西就出来了。
假如这么便当的话,你们自己买软件就好了,我出钱,看看你们能写出什么样的文章来。
这是很幼稚的想法。
量化是很难的。
所以说真正量化做得好的人,做的文章出成果的人,他才有权利讲这样的话。
实际上很少,我讲的中国目前这方面基本上是空白。
就基本上没有人能讲这样的话。
因为他没有真正做过很好的量化的工作,他不知道是怎么样的过程,这个过程是很难的。
我们是跨学科的,我们用的东西很多,像刚才说的经济学,它有非常理论化的东西。
它是思维推导、逻辑推导,不叫数学化。
我们相对来讲不是很数学化。
好的研究它一定有很好的理论前提,理论就包括了过去的经验,把理论和经验分割也是不好的、不应该的。
理论应该是过去的经验的一个积累,一个提升。
同时,又为以后的经验提供了一个基础。
它们不断的提高。
所以,把这个定量作为经验、把定性作为理论,这样的思考,我觉得是很幼稚的。
我觉得这样的人对于定量并没有多少了解。
提出这种观点的人对定量就是没有了解,只是一种偏见而已。
生:
但是您看我们这边用的主要一本教科书是艾尔·巴比的,研究方法,
谢宇:
艾尔·巴比有同样的问题,他自己没有做过定量研究。
那个书我当然看了,我也是里面编委的成员,我看了这个书就讲了,上面说艾尔·巴比是一个著名的社会学家,他的这个教科书写的很好,我也用这本教科书。
但是他不是一个做研究的社会科学家。
他没有做过研究,他一辈子主要是写教科书。
他这个人非常聪明,教科书写的非常好。
但他并不是一个搞研究的人,所以他没有资格讲这样的话。
当然这也不是他的书的一个侧重点。
他最早的书是81、80年代的,他以前的书没有这样讲。
后来呢,这个大概是第七版还是第八版才加进去的。
为什么加进去呢?
美国也有这个争论,就是定量和定性的争论。
争论到后来呢,就是搞定性的势力很大,所以呢,就找一些理由为什么要作定性,所以这个呢是找的理由而已,这个可能对理论的提升有关,但这个并不是很极端的。
我觉得这话讲得有一点过分。
他不是做研究的。
我从来没有看到他做过研究。
艾尔·巴比在这儿我也会这么讲,无所谓。
生:
我们做的定量研究吧,就是最简单的数据分析技术,基本上不包含什么理论。
您能不能举个例子说说做定量研究的难处在哪里?
谢宇:
难在什么地方呢,就是定量研究有三个脚,这三个脚缺一不可。
最重要的一块实际上不是统计,是conceptualization,就是把这个问题想清。
这个想清呢,就是researchdesign,就是这个事情到底是怎么回事情,这个就是理论的发展。
就是要把这个问题呀要能够想清楚。
想清楚了呢,你才能够有一个统计的模型跟一个conceptualization,跟一个概念化的东西相联结,这个是最缺乏的,最难的。
你有了这两个,有了conceptualization,有了统计和数据,第三个是从数据和统计到结果。
这三个都是平行的。
就是说这三个是同时进行的。
所以很多人只知道做第二个和第三个,怎么弄数据,怎么一个先进的模型,得到一个结果。
它没有conceptualization,这样做是没有意义的。
所以难就难在哪里呢?
难在一,很多人只有一块,没有两块,甚至不知道要做三块。
有的人只知道一个方法,他知道模型和计算机,他认为统计方法和计算机模型学好了,就好了。
这也是错误的。
还有人说只知道结果,我已经知道了。
我知道中国社会是什么样的情况,我根本不需要什么统计。
有些人真的很聪明,知道中国的事情。
我生在中国,长在中国,我在中国生活这么多年,我比你谢宇知道得多。
但是可能他比我知道的多,我知道的很少,但问题是,他知道的和别人知道的不一样。
所以这三者之间的关系是一个辩证的关系,是一个同时发展的关系,所以难就难在它是三者的统一。
就是说你的conceptualization和researchdesign和你的result三者要吻合。
我们讲文章好是什么好,哦,就是,我们并不讲这个文章好不好这样的话,我们讲一个好的文章是讲tight,“紧”,就是“紧凑”。
这个“紧凑”就是三方面哪衔接在一块,就是三者越紧越好。
你的问题的说明,conceptualization,和你的researchdesign,你的设计,以及你的结果,三者要很紧。
越紧越好。
有的研究这三者是分开的,就是它假如问题是一个层次的,它的设计是另一个层次的,它的结果又是另外一个层次上的。
这就是“散”。
它可能这三者都是对的,可能它的理论说明是对的,它的设计也是对的,它的结果可能也是对的,但是他们三者不衔接在一起,这个文章就不太好。
因为这个文章的一块根本不需要另一块。
都是对的,但拼在一起,也是不好的文章。
所以,好的文章,就是这三个方面要衔接在一起,就是三个轴哇,要抵在一起,要平衡。
要把它们tight。
这个是很难做到的。
美国的学者也一样,难就难在把这三者能够紧凑地衔接在一起。
这是难的。
不是说有一个就行了。
有的人只知道计算机,有的人只知道收集数据,有的人只知道对中国的理解,但都不够,就是把这三者,换句话说,就是你的结果要是没有你的researchdesign,没有你的conceptualization,就不能产生的。
要做这样的结果才是你真正重要的结果。
假如你这个结果任何人都可以得到,其他的researchdesign也可以得到,就不是很紧的。
比如说,我就讲最简单的,人都是要死的,这个定论大家都有的,普遍的,我不需要任何study都可以得到的结论。
那你说这是一个真理,人都是要死的,这是鲁迅说的。
人都要死的,这句话,我加在前面,我问是男的还是女的死得早,这是一个性别比的问题。
我做这个researchdesign也是对的,男的比女的寿命短,短多少,这就要根据实际情况呀,不一样。
比如说,以前妇女因生育死亡,现在医疗好了,没有这种情况了,这个是对的,这是我的设计。
我的理论是什么呢?
我的理论可能说教育对人的收入的提高有影响,这也是对的。
这三者都是对的,你摆在一起就不对。
因为你的conceptualization和researchdesign和你的result是不吻合的。
就这个意思。
难就难在你的result要来自你的design,而你的design要取决于你的conceptulization。
这是中国最缺的。
我带学生的话,我会跟他们讲,这三者是怎么把握的。
你命题和你的设计,和你的结果,是怎么使它们紧凑起来,这个很重要。
这也是我的教学经验。
生:
但是您说的conceptulization在定性研究里就没有吗?
定性研究里也要
谢宇:
也有。
生:
那这两者有什么区别?
谢宇:
很相似。
定性的也是。
你看conceptulization好了以后,你的researchdesign就会自然产生。
就是你读了好的文章,你读了conceptulization,你自然而然的就被它引诱了你的researchdesign,这两个是都有的。
但它们导致的结果不一样。
就是一个往东面导,一个往西面导,但是你是接受了它的conceptulization,你就接受了它的researchdesign。
形式很类似,但它们走的路不一样。
它讲的东西也不一样。
比如说搞定性的,有的东西你能强调,有的东西你就不能强调,并不是说这个东西不对,而是说你的researchdesign不能回答这个问题。
比如说地区差别是不一样的,你的conceptulization讲这些,地区差,但如果你研究只研究一个云南,那你这个就不吻合。
因为你知道,已经讲了一大堆地区差别是不一样的,但你最终只找了一个云南,你为什么找云南?
云南和别的地方有什么不一样?
你根本没有作任何说明,就说明你这个conceptulization和你的design不吻合。
但假如是quantitive,就很不一样。
比如说经济发展不一样,那我可以找一个落后的,找一个先进的,找一个国有比较厉害的,找一个外资比较强的。
你讲你的地区差别在什么地方,然后你强调你的地区差别,然后你的researchdesign把你讲的这些重要性差异包括进去。
这就是你的强项。
所以说这个过程是一样的,只不过导致的结论,导致的researchdesign是不一样的。
生:
老师,您能不能举个这方面做得比较好的例子?
谢宇:
行,我来讲个例子哦。
比如说,最简单的,收入受到教育的影响,教育水平越高,收入越高,这是我们大家都知道的。
还有一个现象我们知道,就是这么多年来,教育的回报率是增加的,基本上过三年要加一倍。
这个是我们知道的,但为什么我们会高?
为什么会低?
在什么情况下会高?
在什么情况下会低?
这就是一个争论的地方。
有一部分人,就是VictorNee,markettransation,认为高是因为市场导致的。
因为在市场竞争中,教育代表了人力投资,它的生产力高,所以就高。
这是有的。
就是一部分是因为市场的原因。
但是不是完全就是市场的原因呢?
但是不是完全就是市场的原因呢?
我在1996年带我的一个学生发表的文章,还有去年发表的一篇文章,就是讲这个问题。
那我们就用地区差别。
假如说,这是教育,这是收入,一般的来说,它们是一个logistic,一般的,基本上是线性的。
每一年的教育,大概给你带来2%到4%的回报率,现在是每年5%。
假如说我们用一个地区差别的话,就是说中国有的地区很发达,有的地区很落后,那发达的地区,这个是1996年,AJS,很早的,现在不知道是怎么样。
比如我问你,深圳和西安,它们的差别在什么地方?
那你的第一个感觉是深圳的收入比西安要高很多倍。
那第二个问题就是那回报率到底是在深圳高还是在西安高?
这个就是至少不能马上回答的问题。
很多人认为,应该是深圳高。
因为深圳有钱,它的市场化程度更高,那它的教育回报率应该很高。
但实际上不是这样,至少是85年不是这样。
收入高的城市回报率反而低,相对不发达的城市,它的回报率反而要高。
换句话说,教育高的人,他的地区差别反而小,而教育低层的人,他的地区差别反而大。
这里面有很多原因。
有社会保护,有中国的单位,国家的调节,很多原因。
比如说有一个地方,有一个单位,你做很不重要的工作,比如说一个办事员吧,一个办事员在一个效率很好的公司,实际上你的收入是完全超过你在市场上的收入,为什么?
因为财产不是他的,拥有权不是他的,他是管你的,是经理,是主任,他是想把国家的钱分给他的职员,越多越好。
即使你是最差的,他也愿意分给你,为什么呢?
这个国家太大了,他为什么要为国家省钱?
他当然要从上级拿更多的钱,即使平分,也不要紧。
那这样导致了什么呢?
导致了有的单位效益好,比如说海关、银行、税务所,它的钱就宁愿大家分掉,明明按市场他不需要给你这么多钱,但是你是我的员工,我就要照顾你,我这是一个大家庭。
传统的经济方法不会这样做。
假如说我的公司,你做我的职员,你做了一千块钱的活,我为什么要给你三千块钱,我不会。
因为我要提高效率,你要不做就走,人家两条腿的人多的是。
我到街上再找一个,我不要你。
这就是市场
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