江西研究员博士论文答辩结果

通过的几率非常低。论文答辩不通过的几率非常低。论文答辩是学生毕业最后一个环节。论文答辩前有一个论文的盲审。如果你的文章质量比较差，在盲审的时候就无法通过审核。一般情况下论文在盲审后，如果通过了审核，并且拟按照审稿专家的意见对论文进行了修订，那么你过关的几率非常高。除非你自己非常不争气，在答辩上做得非常差。

毕业答辩的综合成绩一般会当场给出结果或者一周工作日完成所有毕业答辩的结果。如果学生在答辩的过程中，评审老师突然中止了学生的答辩，则说明论文的质量不行，需要重新修改，假设没有通过的话，会有2次补考机会，即二辩和三辩。

不管是全日制统招形式还是自考、成考、远程教育等成人学历教育形式，对学生来说毕业的前提是需要经过毕业答辩的。

答辩注意事项

1、熟悉内容，携带纸笔、论文底稿和一些必要的参考资料等。

2、图表穿插，直观的表达观点。

3、要有自信意识，克服怯场心理，消除紧张情绪，尽量放松，语速不要太快。

4、是“自述”，而不是“自读”论文的概要。

5、在答辩时学生要注意仪态与风度，目光移动，体态语辅助。

6、发言提纲的准备：答辩前应对将要答辩的内容有时间上的估计。

7、陈述论文内容时应尽量紧扣主题、言简意赅。

以上内容参考  百度百科-论文答辩

《非线性产业或经济系统的演化（创新）分析》一切只因为一个江西财经大学闭门自学了7年博士学位的学生——陈军昌和他的博士论文。 答辩过程有个细节，整个答辩会庞春一直言辞激烈，批语极端（或许因为陈军昌一直没有同意在题目中加入新兴古典经济学这样的字眼，并坚持认为论文中所用方法更多的是自己所独立创立的非线性产业的演化分析方法，甚至在论文中宣称创立了经济学另一分支，而感到不满吧），一旁的何维达教授居然有些尴尬和沉默（也许是因为作为陈德导师，多年在京，没能悉心指导学生，而略感惭愧吧），而黄有光教授则对陈军昌赞赏有加，不吝溢美之辞，相信答辩者会一生感谢黄教授这个伯乐吧（黄教授在数月前收到了陈军昌发来的论文，当即打印出来，从头至尾阅读了一遍，拍案而起，并决定来江西这个他从未到过的地方见见这个年轻人）。这篇博士论文总计字数80万字（附录也有近10万字），目测有近千页（当时的震撼只在看到王廷慧的微观规制机制设计的专著中所列的近100页国外参考文献中有过）。从答辩会陈军昌的陈述和答问中大致可以得知：作者试图遵循杨小凯的研究轨迹，利用超边际分析整合整个经济学框架。文中批判了75位著名经济学家的观点；证明并拓展了新兴古典经济学的一些假设和定理；讨论了“政务专业化”的分工形式化的超边际分析；利用演化博弈论解释了中国五千年的历史进程和改革开放30年的产业发展；运用Mathematics软件计算机模拟了企业的起源，并以南昌等企业作为案例，佐证了模型。毫无疑问，从分工与专业化问题，再到李约瑟之谜，企业起源问题这几乎都是国内外长久以来争论不休、难以解决的问题，足见作者之野心。而从作者对杨小凯、黄有光到布罗代尔、青木昌彦等的近400部专著的研读和对超边际分析、演化博弈论，计算机仿真实验的运用（印象中国际上擅长用计算机仿真实验的经济学家有Gintins&Bowels，以及Axelrod的著名Tit for Tat实验；而国内只知叶航做过）这些经济学界最艰深和前沿的工具、方法，以及陈在答辩中偶然说到自己曾用田野调查法这个只在社会学中常见的方法去观察企业的分工和专业化。又可见作者深厚的数理功底和近10年来下的苦工（其研究领域之广以及对数理工具运用的出色都令我想起了汪丁丁，想起了他一直以来都试图整合整个社会科学框架的尝试。但差距是丁丁的哲学等人文学科的知识只能另我们仰视）。还记得有次吃饭，陈军昌也在座，有人问：“还没写完论文?”“呵呵，没有。”憨憨地答道。“哈，怎么？都7年了，在做精品？”一句讽刺毫无忌惮地抛出。陈军昌只有苦笑。当然，这是在陈军昌还默默无闻时。方宝璋老师在答辩行将结束时，送给陈军昌一句话“十年磨一剑，霜刃未曾试”，共勉！ 【中文摘要】 经济学发展到现在，对于研究纯粹理论的学者来说，都要求他们具备极高的科学素养（那些不将经济学视为科学的学者除外）。所以，那些仍旧认为地震可以短期精确预测的学者，显然对于快速发展了半个多世纪的非线性科学不太了解，也就不明白“如何处理整个人类社会有机性或非线性”问题。 一百多年前的学者也看到了社会系统的有机性或非线性问题（例如：马克思、马歇尔等等）,但是当时的科学技术处理不了这个问题。 20世纪的科学技术和数学工具的发展使得处理非线性问题出现了曙光。至少在两个方面能够撬开非线性世界的一点端倪。一个方面是非线性规划的发展使得最优规划理论进入经济学（直接导致杨小凯使用超边际分析解决分工问题：创立新兴古典经济学）,另一方面是非线性动态科学本身的高速发展（导致混沌经济学、演化经济学等等的进展）。 非线性这个问题也许难以短期彻底解决，但是一定会不断进展。 本文预言：在不久的未来，计算机技术将会借助非线性问题的进展彻底占据经济学的主流地位。这项技术不再是简单的用于经验数据的回归预测，而将成为主流形式化逻辑。 本文作者甚至计划在将来使用纯计算机程序的形式化逻辑写作一篇经济学论文。