《科研管理》一论文被指“数据存疑”
近日，一封“读者来信”对发表于《科研管理》的一篇论文 [1] 的数据提出了疑问。该文章采用多元回归模型，考察 93 家汽车制造业上市公司数字化建设（以“数字技术领域投资金”等指标衡量）对两类创新行文的影响，包括探索式创新（以“对应 IPC 分类号未在该企业五年内出现过的专利申请”等指标衡量）以及利用式创新（以“对应 IPC 分类号已在该企业五年内出现过的专利申请”等指标衡量）。
论文 [1] 指出“企业数字化对应的回归系数在 1% 水平下显著为正”；然而，这个说法遭受了质疑。来函信件指出，模型得到的回归系数（0.277）与 0 之间的差值不到一个标准误差（0.293），并不能支持“回归系数与 0 间具有统计学意义的显著差异”的结论。论文 [1] 中其它模型的回归系数也存在着类似的问题。例如，模型 5（Model 5）中 Digi 变量的回归系数（0.231）与 0 之间的差值也仅仅略大于一个标准误差（0.218），Digi*Diversity 变量的回归系数（0.113）与 0 之间的差值不足一个标准误差（0.266）。模型 6（Model 6）的回归系数也出现了类似情况。
这些数据都表明，论文 [1] 作者所使用的数据并不能支持他们的结论；但期刊以及审稿人在同行评议的过程中并未发现/指出上述不足，反映着当前期刊审稿质量的欠缺。同行评议的质量被认为保证学术记录可靠的重要保障，而这个保障正在面临日益增长的质疑。
目前尚不清楚论文 [1] 作者对回归系数显著性的错误标注是“刻意为之”，还是因为对数据理解的不足而造成。限于作者没有公开所使用的数据集，目前也没法判断论文所使用模型的计算是否准确。但基于上述存疑的数据，读者在理解论文 [1] 结论的时候需要额外的谨慎。
Reference
