目标是通过系统性的理论分析与实证研究，探讨特定领域内的核心问题，提出具有创新性的解决方案或理论框架，并为相关实践提供科学依据，研究内容通常围绕研究主题展开，涵盖文献综述、理论构建、模型设计、数据收集与分析等多个环节，而研究目标则明确界定研究的预期成果和学术价值。
方面，首先需对国内外相关领域的研究现状进行梳理，通过文献综述明确现有研究的不足与空白，为研究定位提供依据，若研究主题为“人工智能在企业管理中的应用”，则需系统梳理AI技术在企业运营、决策支持、人力资源管理等方面的现有研究成果，分析其技术路径、应用效果及局限性，需构建理论框架或分析模型，明确研究的核心变量及其相互关系，可设计“AI技术应用程度—企业绩效—组织变革”的理论模型，探讨AI技术通过何种机制影响企业绩效，需通过实证研究检验理论假设，可采用问卷调查、案例分析、实验设计等方法收集数据，并运用统计分析软件（如SPSS、Stata）进行数据处理与假设检验，基于研究结果提出对策建议，如优化AI技术实施方案、调整企业管理策略等，以增强研究的实践指导意义。
研究目标的设定需具体、可衡量，并体现研究的创新性与应用价值，核心目标可能包括：（1）揭示AI技术应用对企业绩效的影响机制；（2）识别影响AI技术实施效果的关键调节变量（如企业规模、行业属性）；（3）提出适用于不同类型企业的AI应用路径，研究还需关注学术贡献与实践贡献的双重目标，学术贡献可能体现在填补理论空白、提出新概念或模型，而实践贡献则侧重为企业管理者提供可操作的决策参考。
为实现上述目标，研究需遵循科学的方法论，在数据收集阶段，需确保样本的代表性与数据的可靠性，例如通过分层抽样覆盖不同行业、规模的企业；在数据分析阶段，需综合运用描述性统计、回归分析、结构方程模型等方法，确保结论的严谨性，研究过程中需关注伦理问题，如数据隐私保护、研究对象的知情同意等。
相关问答FAQs：
Q1：如何确定论文的研究目标是否具有创新性？
A1：确定研究目标的创新性需通过文献综述实现，系统梳理国内外相关领域的研究成果，明确现有研究的重点、方法及结论；对比本研究与已有研究的差异，如研究对象、理论视角、研究方法或结论的新颖性；可通过咨询导师或同行专家，评估研究目标是否填补了学术空白或解决了实际问题，创新性并非完全追求“无人涉足”，更可能体现在对现有理论的深化、拓展或应用场景的延伸。
Q2：在研究过程中，如何平衡理论目标与实践目标的实现？
A2：平衡理论目标与实践目标需在研究设计阶段明确二者的优先级与结合点，理论目标侧重学术贡献，需通过严谨的逻辑推导与假设检验实现；实践目标则需关注研究结果的可操作性，例如在案例分析中选取典型企业，深入剖析其成功经验与失败教训，具体方法包括：（1）在理论框架中融入实践变量，如将企业实际需求作为调节变量；（2）采用混合研究方法，结合定量数据与定性访谈，增强结论的实践指导性；（3）在结论部分分别提炼理论启示与实践建议,明确二者的对应关系。
