南京大学工商管理学院作为国内管理学科研究的重镇，其考博考核体系始终强调学术创新性与理论实践性的深度融合。考生在备考过程中需系统掌握管理学核心理论框架，同时关注数字经济时代的管理学前沿议题。以2023年考博参考书目为例，张教授《数字化转型中的组织变革机制研究》与李研究员《双碳目标下企业绿色供应链重构》两本专著的交叉阅读，揭示了当前管理学研究的两大核心命题：技术驱动下的组织适应性变革与可持续发展导向的价值链重构。

在理论建构层面，考生应重点把握动态能力理论在数字生态中的演进路径。根据Teece提出的动态能力三维模型（感知、捕捉、重构），结合南大周教授团队在《管理世界》发表的"平台生态中的资源编排机制"研究成果，可构建"技术-组织-环境"三元协同的分析框架。例如，在分析海尔智家"人单合一"模式时，需同时考量工业互联网平台的技术渗透率、小微组织的决策敏捷性以及用户社群的价值共创效应，这种多维度的理论工具箱能有效提升研究问题的解释力。

实践案例分析需建立"问题识别-理论映射-机制验证"的递进式分析逻辑。以比亚迪新能源汽车产业链的垂直整合为例，考生可运用Porter价值链理论解构其"电池-电机-电控"全产业链布局，再引入Barney资源基础观分析其专利储备、政府关系等核心资源，最后结合南大李教授提出的"技术势差-战略响应"模型，论证其通过技术标准制定实现价值链攀升的过程。这种层层递进的论证方式既能展现扎实的理论功底，又能体现批判性思维。

研究方法设计应注重混合研究范式的创新应用。在《数字化转型中的组织变革》案例库中，张教授团队采用"纵向案例追踪+定量仿真建模"的方法，通过12家制造企业的五年跟踪数据，构建了组织数字成熟度与绩效增长的非线性关系模型。考生在设计中可借鉴这种"定性扎根+定量验证"的路径，例如选择长三角地区的数字经济示范区作为研究场域，运用社会网络分析（SNA）识别关键节点企业，再通过双重差分法（DID）评估政策干预效果，这种方法组合既能保证理论深度，又符合南大实证研究传统。

值得关注的是，南大考博近年强化跨学科研究导向。2024年新增的《人工智能伦理与管理治理》专题，要求考生整合法学、计算机科学与管理学知识。例如在分析AI客服系统的算法歧视问题时，需同时运用信息不对称理论（Akerlof）、机器学习可解释性框架（XAI）以及《个人信息保护法》的相关条款，这种跨学科思维正是南大"管理即科学"培养理念的具体体现。

考生在文献综述环节需建立"经典理论-前沿突破-南大脉络"的三层架构。以组织行为学领域为例，从Cyert-Freeman的理性有限模型出发，衔接HBR最新发布的"神经领导力"研究，再引介南大陈教授关于中国情境下"关系型领导"的实证发现，这种文献梳理既能展现学术视野的广度，又能凸显南大研究的连续性。特别要注意对《管理世界》《中国工业经济》等南大教师发表核心期刊的跟踪，近三年相关文献被引频次与理论创新点的标注分析，已成为考官的重要评分维度。

最后，研究设计需突出"中国问题-理论贡献-政策价值"的闭环逻辑。例如针对乡村振兴背景下的县域电商发展，可构建"数字鸿沟-信任机制-价值共创"的分析模型，既呼应中央"数字乡村"战略，又发展了交易成本理论在数字经济中的适用边界。这种将学术研究嵌入国家治理需求的能力，正是南大考博评估的核心标准。考生应通过预研南大已承担的国家社科基金重大项目（如"数字技术赋能传统产业升级"等），提炼具有政策转化潜力的研究问题，形成"顶天立地"的研究方案。