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雷达卡
首先非常质疑为什么同一作者为什么能在短期之内发表两篇同质性很强的两篇文章？
《海外并购整合、网络嵌入均衡与企业创新质量》（2019年2月发表,第40卷 ）
这篇文章的错误似乎更加严重！！
1.在回归模型的设定以及结果解释当中存在的严重错误
高度相关的变量会导致多重共线性或伪回归
描述性统计也就是表1，显示出“海外知识整合”与“国际创新质量”之间的相关系数高达0.703，这一点可能导致回归模型当中出现严重的多重共线性问题，甚至可能是一个伪回归。如果“知识整合”的衡量本身就已经包含了对被并购方技术（也就是国际创新）的评估，那么用它来预测“国际创新质量”就近乎于用变量自身来预测自身，其回归结果（表2中的模型4-6）的可靠性存在极大问题。
对调节效应的解读前后矛盾，在检验H2a，网络均衡对主效应的调节作用时，模型3的结果显示出，交互项Network Balance * integration² 的系数是 +2.561 并且是显著的。一个正向的系数说明“网络均衡”将会让知识整合与国内创新质量之间的倒U型曲线变得更加平缓，也就是削弱了它的非线性关系。然而，在检验H2b网络依赖度的条件调节效应时，子样本回归（表3）中的三项交互效应系数 Network Balance * integration² 在模型(8)中为 -2.389 并且是显著的。这个负向的系数意味在该子样本中，“网络均衡”反而会让倒U型曲线变得更加陡峭。这两个核心结果是直接相互矛盾的。文中没有进行解释，为何网络均衡的作用方向会在不同情境下发生根本性的逆转？这一点表明模型在设定上存在错误。而作者为了模型设定上的错误而进行了对结果的造假。
2.对部分关键假设的证据支持存在严重不足：
对于H2c产业时钟速度的调节作用的检验（表3，模型9-10）中，关键的三项交互项 Network Balance * integration² 的系数均不显著。尽管如此，作者仍然在摘要和结论中声称该假说得到了支持。这是对实证结果的一种误读，缺乏统计学证据支持的结论是无效的。这显然是涉嫌企图篡改结果。类似对H2b的支持也值得怀疑。如前文所述，其结果与主调节效应的方向是相反的，并且在另一个子样本也就是模型7中，交互项系数均不显著，但是作者仍然宣称假说得到了支持。这属于结果造假吧？
3.实证结果中错误
实证结果存在标准误与显著性不对应的问题，例如表2模型（1）的第一个回归结果还有模型（6）交互项标准误与显著性不对应。具体错误已标出：
第二篇《数字经济下内外网络均衡对中国海外并购质量的影响———复杂知识缺口弥合效果的视角》(2019年12月第40卷12期)
1.文中使用了“伪截面数据”用于因果推断产生的错误
作者实际上是在运用一个“混合截面数据”，但却选用了最基础的、只能用于纯截面数据的OLS模型来开展分析，并且试图从中得出因果结论。这样一是产生了错误的模型设定：论文所设定的基础模型是 Quality = β₀ + β₁GNB + ... + ε 。这个模型假设在2001年发生的并购和在2016年发生的并购是可以直接放到一起进行比较的，并且还假设A公司和B公司之间的差异，已经被模型中的控制变量给完全捕捉到了。因此这假设都很难成立。二是造成了结果的不可靠性：所以，对于表2中所报告的核心结果， GNB对Dquality的系数为0.230（p<0.01），完全有理由怀疑其数值的准确性以及显著性。这个结果很有可能是由样本选择偏误以及遗漏变量出现的虚假相关。
2.控制变量选取不合理
表2-4中控制变量的系数都太小且不显著，控制变量与被解释变量的相关性较低，说明控制变量选取不合理.
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