东南大学工商管理学院考博研究需立足管理学学科前沿，构建跨学科研究框架。本文以战略管理、组织行为学、市场营销、人力资源管理、运营管理五大核心模块为研究基础，结合数字化转型、全球化挑战、可持续发展等现实命题，系统梳理管理学博士研究的理论范式与实践路径。

在战略管理领域，需深入探讨动态能力理论在不确定环境中的应用，重点研究企业如何通过认知迭代、资源重构和战略柔性实现持续竞争优势。以东南大学与华为共建的"智能供应链联合实验室"为案例，分析数字化转型背景下传统制造企业的战略转型路径，结合波特价值链理论与资源基础观，构建包含数字技术渗透率、组织学习指数、生态协同效度的三维评估模型。

组织行为学方向应聚焦新生代员工管理，基于社会交换理论构建代际差异的激励机制。以东南大学管理学院"Z世代员工职业发展追踪研究"数据库为支撑，揭示数字化原住民在团队协作、绩效评估、职业发展诉求方面的特征变化，设计包含游戏化任务系统、区块链积分激励、AI职业导航的三维管理方案。同时需关注远程办公情境下团队心理契约重构问题，运用结构方程模型验证虚拟沟通频率、信任指数与工作效能的关联性。

市场营销研究需突破传统4P理论框架，构建智能时代的整合营销生态体系。结合东南大学与阿里云合作的"新零售实验室"数据，分析消费者行为数据的实时采集、多模态交互设计、个性化推荐算法的协同作用机制。重点研究元宇宙场景下的营销传播范式变革，运用眼动追踪技术验证虚拟现实广告的认知负荷阈值，建立包含技术接受度、情感共鸣度、行为转化率的综合评估模型。

人力资源管理应关注人工智能对组织架构的重构效应。基于东南大学"智能HR系统"试点企业的调研数据，量化分析RPA流程自动化对岗位需求的影响系数，构建包含岗位替代风险、技能迁移路径、职业再培训需求的动态预警系统。同时需研究后疫情时代弹性工作制的实施效果，运用混合研究方法验证工作-家庭界面平衡度与员工创造力的非线性关系。

运营管理领域需聚焦绿色供应链创新，结合东南大学与中石化共建的"碳中和研究院"实践，构建包含碳排放足迹追踪、绿色供应商评价、逆向物流优化的系统模型。运用数据包络分析（DEA）评估制造业企业的生态效率，通过机器学习算法预测供应链中断风险，设计基于区块链技术的碳信用交易机制。在智能制造方向，应研究数字孪生技术在生产系统优化中的应用，建立包含虚拟调试效率、实时数据融合度、物理-数字系统同步性的评价指标体系。

跨学科研究需突破传统学科壁垒，东南大学"管理+人工智能"交叉学科团队在知识图谱构建、自然语言处理、机器学习算法应用于管理决策方面已形成特色。建议考生重点关注：1）多模态数据融合分析在战略决策中的应用；2）生成式AI对组织知识管理的颠覆性影响；3）量子计算在复杂系统建模中的潜在价值。可参考《Academy of Management Journal》近三年关于算法权力、数字孪生、智能伦理的专题研究，结合东南大学在智能电网、生物医药等领域的产业优势，设计具有学科特色的研究课题。

考博论文需体现理论创新与实践价值的双重突破，建议采用"理论构建-实证检验-政策建议"的三段式研究路径。在理论层面，可尝试将复杂适应系统理论引入传统管理理论，构建具有时空动态特征的分析框架；在方法层面，推荐采用混合研究方法，特别是结构方程模型（SEM）与系统动力学（SD）的结合应用；在政策层面，需紧密对接"十四五"规划中的新质生产力培育、数字化转型战略等国家重大需求。

最后，考生需关注东南大学工商管理学院最新发布的《管理学前沿研究指南》，重点跟踪学院在智能决策系统、组织韧性、创业生态等方向的7个重点研究方向。建议结合自身学术背景选择"智能技术+传统管理"的交叉领域，例如研究人工智能伦理治理框架、区块链在产学研协同创新中的应用机制、元宇宙场景下的品牌价值评估模型等创新课题，确保研究方案既符合学科发展潮流，又能形成可操作的制度设计或技术原型。