假设验证与模型评估

4.5.1　多元回归分析

在进行结构方程模型分析之前，先采用回归分析方法，运用SPSS17.0统计软件，就网络能力对KIBS中小企业组织隐性知识获取和突破性创新绩效影响的相关研究假设进行初步验证。在本研究中，网络能力、组织隐性知识获取和企业突破性创新绩效测量指标的内部一致性系数均大于0.7，故可用各自变量的均值来代替。

1.组织根植型隐性知识获取对网络能力各维度的回归分析

根据本研究提出的假设，以KIBS中小企业组织隐性知识获取为因变量、网络能力的四个维度为自变量进行多元回归分析，结果如表4.27所示。结果显示，回归模型的拟合优度F值（42.691）显著性水平很高，共线性检测符合要求（0＜VIF＜5），且调整后的R2值为0.440，说明网络能力各维度共解释了组织根植型隐性知识获取44.0%的变异量。网络能力的四个维度对组织根植型隐性知识获取具有显著的正向影响（在回归模型中各维度的标准化回归系数β分别为0.267、0.138、0.179和0.131，都在0.05的水平上显著），表明假设H1a、H1c、H1e和H1g得到初步验证。

表4.27　组织根植型隐性知识获取对网络能力各维度的回归分析结果

2.组织文化型隐性知识获取对网络能力各维度的回归分析

根据已有研究假设，以KIBS中小企业组织文化型隐性知识获取为因变量、网络能力的四个维度为自变量进行多元回归分析，结果如表4.28所示。结果显示，回归模型的拟合优度F值（34.182）显著性水平很高，共线性检测符合要求（0＜VIF＜5）且调整后的R2值为0.385，说明网络能力各个维度共解释了组织文化型隐性知识获取38.5%的变异量。网络能力的四个维度对组织文化型隐性知识获取具有显著的正向影响（在回归模型中各维度的标准化回归系数β分别为0.239、0.135、0.158和0.133，都在0.05的水平上显著），表明假设H1b、H1d、H1f和H1h得到初步验证。

表4.28　组织文化型隐性知识获取对网络能力各维度的回归分析结果

3.企业突破性创新绩效对组织隐性知识获取各维度的回归分析

根据已有研究假设，以KIBS中小企业突破性创新绩效为因变量、组织隐性知识获取的两个维度为自变量进行多元回归分析，结果如表4.29所示。结果显示，回归模型的拟合优度F值（66.244）显著性水平很高，共线性检测符合要求（0＜VIF＜5）且调整后的R2值为0.381，说明组织隐性知识获取各维度共解释了KIBS中小企业突破性创新绩效38.1%的变异量。组织隐性知识获取的两个维度对企业突破性创新绩效具有显著的正向影响（在回归模型中各维度的标准化回归系数β分别为0.356和0.343，都在0.05的水平上显著），且组织根植型隐性知识对突破性创新绩效的提升影响大于认知型隐性知识的提升影响。表明假设H2a和H2b得到初步验证。

表4.29　企业突破性创新绩效对组织隐性知识获取各维度的回归分析结果

4.企业突破性创新绩效对网络能力各维度的回归分析

根据已有研究假设，以KIBS中小企业突破性创新绩效为因变量、网络能力的四个维度为自变量进行多元回归分析，结果如表4.30所示。结果显示，回归模型的拟合优度F值（36.296）显著性水平很高，共线性检测符合要求（0＜VIF＜5）且调整后的R2值为0.400，说明网络能力各维度共解释了KIBS中小企业突破性创新绩效40%的变异量。网络能力的四个维度对企业突破性创新绩效具有显著的正向影响（在回归模型中各维度的标准化回归系数β分别为0.164、0.137、0.220和0.149，都在0.05的水平上显著），表明假设H3a、H3b、H3c和H3d得到初步验证。

表4.30　企业突破性创新绩效对网络能力各维度的回归分析结果

4.5.2　中介变量的验证

对于中介变量的验证，本研究主要采用侯杰泰等（2004）的研究标准，主要分为以下几个步骤实施：（1）通过对自变量和因变量做回归，观察回归系数是否达到研究标准。（2）通过自变量和中介变量进行回归分析，观察回归系数是否达到要求标准。（3）通过对自变量、中介变量及因变量进行回归分析，观察在中介变量的作用下，自变量对因变量的影响是否减弱甚至消失。

同时参考在中介变量作用下，自变量与因变量相关关系的变化，判定中介变量所起的作用。当自变量对因变量影响低于显著性标准时，即可认为中介变量起到了完全中介的作用，当自变量对因变量的影响依旧显著，但是数值降低时，就认为中介变量起到了部分中介的作用。本研究根据网络能力→组织隐性知识获取→企业突破性创新绩效的研究路径，主要先从整体层面上对组织隐性知识获取的中介影响进行验证，然后再从维度层面对组织隐性知识获取两个维度分别进行中介影响验证。

1.整体层面上组织隐性知识获取中介影响的验证

（1）企业突破性创新绩效对网络能力的回归分析。

本部分主要从整体层面进行自变量与因变量的回归分析，结果如表4.31所示。结果显示，回归模型的拟合优度F值（146.169）显著性水平很高，调整后的R2值为0.406，说明网络能力解释了KIBS中小企业突破性创新绩效40.6%的变异量。同时显著性水平为0.000，低于0.05的标准值，即可认为网络能力对企业突破性创新绩效具有显著的正向影响，表明假设H3得到初步验证。

表4.31　企业突破性创新绩效对网络能力的回归分析结果

（2）组织隐性知识获取对网络能力的回归分析。

本部分主要从整体层面进行自变量与中介变量的回归分析，结果如表4.32所示。结果显示，回归模型的拟合优度F值（264.368）显著性水平很高，调整后的R2值为0.554，说明网络能力解释了组织隐性知识获取55.4%的变异量。同时，显著性水平为0.000低于0.05的标准值，即可认为网络能力对KIBS中小企业组织隐性知识获取具有显著的正向影响，表明假设H1得到初步验证。

表4.32　组织隐性知识获取对网络能力的回归分析结果

（3）企业突破性创新绩效对组织隐性知识获取的回归分析。

本部分主要从整体层面进行中介变量与因变量的回归分析，结果如表4.33所示。结果显示，回归模型的拟合优度F值（133.091）显著性水平很高，调整后的R2值为0.384，说明组织隐性知识获取解释了企业突破性创新绩效38.4%的变异量。组织隐性知识获取对KIBS中小企业突破性创新绩效具有显著的正向影响（在回归模型中标准化回归系数β为0.699，在0.05的水平上显著），表明假设H2得到初步验证。

表4.33　企业突破性创新绩效对组织隐性知识获取的回归分析结果

（4）企业突破性创新绩效对网络能力和组织隐性知识获取的回归分析。

本部分主要从整体层面进行中介变量、自变量共同与因变量的回归分析，结果如表4.34所示。结果显示，回归模型的拟合优度F值（88.199）显著性水平很高，调整后的R2值为0.451，说明网络能力与组织隐性知识获取解释了企业突破性创新45.1%的变异量。网络能力与组织隐性知识获取对KIBS中小企业突破性创新绩效具有显著的正向影响（在回归模型中标准化回归系数β分别为0.415与0.367，在0.05的水平上显著），表明假设H2、H3得到初步验证。

表4.34　企业突破性创新绩效对网络能力和组织隐性知识获取的回归分析结果

根据回归分析结果，可以看出在加入中介变量隐性知识获取之后，网络能力对企业突破性创新绩效的回归系数由0.696降低到0.415，影响有所减弱，但依然显著，因此可以初步得出组织隐性知识获取起部分中介影响的作用，假设H4得到初步验证。

2.维度层面上组织隐性知识获取各维度中介影响的验证

根据前面所做的各变量维度之间的多元回归分析结果可知，验证中介变量的前两个变量已具备，网络能力的四个维度对组织隐性知识获取的两个维度和KIBS中小企业突破性创新绩效有显著的正向影响。接下来本研究将分别检验组织根植型隐性知识和组织文化型隐性知识的中介影响。

（1）企业突破性创新绩效对网络能力各维度、组织根植型隐性知识获取的回归分析。

回归分析结果见表4.35。

表4.35　企业突破性创新绩效对网络能力各维度、组织根植型隐性知识获取的回归分析结果

如表4.35所示，在模型1中，网络能力的四个维度的回归系数都显著（在0.05的水平上），表明网络能力四个维度对企业突破性创新绩效有显著的正向影响。而在加入中介变量组织根植型隐性知识获取后的模型2中，网络规划能力、网络配置能力、网络运作能力和网络占位能力的回归系数虽有降低，但都仍显著，说明组织根植型隐性知识获取在规划、配置、运作和占位能力对企业突破性创新绩效的影响过程中起部分中介作用，假设H4a得到初步验证。

（2）企业突破性创新绩效对网络能力各维度、组织文化型隐性知识获取的回归分析。

回归分析结果见表4.36。

表4.36　企业突破性创新绩效对网络能力各维度、组织文化型隐性知识获取的回归分析结果

如表4.36所示，在模型1中，网络能力的四个维度的回归系数都显著（在0.05的水平上），表明网络能力四个维度对企业突破性创新绩效有显著的正向影响。而在加入中介变量组织文化型隐性知识获取后的模型2中，网络规划能力、网络配置能力、网络运作能力和网络占位能力的回归系数虽有降低，但仍都显著，说明组织文化型隐性知识获取在网络规划能力、网络配置能力、网络运作能力和网络占位能力对突破性创新绩效的影响过程中起部分中介作用。假设H4b得到初步验证。

4.5.3　结构方程模型分析

本研究就结构方程模型的适用性与本研究所收集数据进行结构方程模型分析的可行性进行了分析，结果表明本研究适合进行结构方程分析。因此在回归分析的基础上，使用结构方程模型对本研究的理论模型展开更细致的验证分析，并结合相关研究科学性的要求对模型进行修正，确定最终研究模型。

1.初始模型分析结果

基于本研究网络能力对组织隐性知识获取、企业突破性创新绩效影响机制的理论模型，相关性分析的结论，以及本部分所做的回归分析结果，本研究运用AMOS17.0软件绘制出本研究的初始结构方程模型，如图4.3所示。在初始模型中，WLGH、WLYZ、WLPZ、WLZW、GZZS、WHZS、TPCX分别代表网络规划能力、网络运作能力、网络配置能力、网络占位能力、组织根植型隐性知识获取、组织文化型隐性知识获取和突破性创新绩效，且WLGH1～WLGH5、WLYZ1～WLYZ5、WLPZ1～WLPZ4、WLZW1～WLZW4、GZZS1～GZZS4、WHZS1～WHZS4、TPCX1～TPCX8分别代表各自的测量指标。将本研究所收集到的有效数据导入结构方程模型，运算得到的初始模型见图4.3，相应的路径分析结果如表4.37所示。

表4.37　初始模型分析结果

续表

图4.3　网络能力对企业突破性创新绩效的初始结构方程模型

从表4.37中可以看出，初始结构方程模型的拟合度指标χ2为753.949（自由度df＝507），但χ2/df的值为1.487，远远小于3的标准值。模型RMSEA的值为0.048，小于参考值0.08，可以接受。CFI的值为0.955，大于0.90的标准值，NFI与GFI值均接近0.90。总体来看模型拟合度较好。路径分析方面，11条路径的C.R.值大于1.96，且相关路径在P＝0.05水平上具有显著性。但“突破性创新绩效←网络规划能力”（P＝0.545＞0.05，C.R.值＝0.605＜1.96）、“突破性创新绩效←网络配置能力”（P＝0.058＞0.05，C.R.值＝1.898＜1.96）、“突破性创新绩效←网络占位能力”（P＝0.052＞0.05，C.R.值＝1.944＜1.96）三条路径未能满足结构方程模型路径成立的要求。

综上我们可以发现，网络能力对组织隐性知识获取和企业突破性创新绩效影响机制的结构方程模型拟合较好，但仍需要进行一定的修正。模型修正的主要方法为参考模型的路径系数显著性指标和模型的修正指数进行模型限制或扩展，其中模型限制主要是删除或限制一些不存在显著意义的路径，而模型扩展主要为释放限制路径或添加新路径。本研究将参考初始模型路径分析的结果，并结合变量关系的理论分析及实际情况对模型进行修正。

2.修正模型及其拟合结果

本研究主要采用路径限制的方法来对模型进行修正。由初始模型分析结果可以发现，虽然路径“突破性创新绩效←网络规划能力”、“突破性创新绩效←网络配置能力”和“突破性创新绩效←网络占位能力”均未能达到拟合要求，但是除“突破性创新绩效←网络规划能力”路径的相关指数与标准值有较大差异外，“突破性创新绩效←网络配置能力”和“突破性创新绩效←网络占位能力”两条路径的相关指数已经非常接近标准值，故本研究将尝试分别删除其中一条路径，进行两次模型修正。第一次模型将删除“突破性创新绩效←网络规划能力”和“突破性创新绩效←网络配置能力”两条路径。导入研究数据进行拟合运算，得到的修正模型见图4.4，模型分析结果见表4.38。

表4.38　修正模型一分析结果

续表

图4.4　结构方程修正模型一

从图4.4和表4.38可以看出，修正模型一的χ2值为757.916（df＝506），比初始模型的χ2值增加了3.967，χ2/df的值为1.489＜3。修正模型一的RMSEA值未有变化。NFI的值变大、CFI和GFI的值略小于初始模型。因此模型拟合度变化不大。路径分析方面，路径“突破性创新绩效←网络占位能力”的相关指标依旧没有达到要求。因此本研究将继续对模型进行修正。

在修正模型二中将删除“突破性创新绩效←网络规划能力”和“突破性创新绩效←网络占位能力”两条路径。导入研究数据运用AMOS17.0拟合运算，得到的修正模型二见图4.5，模型分析结果见表4.39。

图4.5　结构方程修正模型二

表4.39　修正模型二分析结果

续表

由图4.5和表4.39模型分析结果可以发现，修正模型二模型拟合指标与初始模型、修正模型一变化较大，均达到模型拟合标准值，模型拟合度较好。12条假设的C.R.值均符合大于1.96的标准值，且所有相关路径在P＝0.05水平上有显著性。

综上可以发现，相比于初始模型和修正模型一，修正模型二更优，且已无必要再次进行修正。由此网络能力对KIBS中小企业组织隐性知识获取和突破性创新绩效影响机制的最终结构方程模型得以确定。

3.直接效果、间接效果与总效果分析

本研究将运用AMOS17.0对变量之间的直接效果、间接效果和总效果进行分析，以进一步分析模型是否达到优化，并分析中介变量对自变量与因变量关系的影响程度。修正模型的直接效果、间接效果与总效果分析结果见表4.40。

由表4.40可以发现，网络规划能力、网络占位能力对企业突破性创新绩效的直接效果为0.000，这主要因为本研究在修正模型中删除了未达到要求的两条路径“突破性创新绩效←网络规划能力”和“突破性创新绩效←网络占位能力”。同时在间接效果分析中，网络规划能力、网络占位能力对企业突破性创新绩效的间接效果分别达到了0.173和0.083，可知在中介变量组织隐性知识获取的作用下，网络规划和占位能力对突破性创新绩效的直接作用低于显著性水平，只是间接影响突破性创新绩效，而网络配置和运作能力在中介变量的影响下，对突破性创新绩效的影响虽然依旧显著但数值明显降低。从而可以得出，组织隐性知识获取在网络能力四个维度对突破性创新绩效影响作用中发挥了中介作用（其中在网络配置能力与网络运作能力对突破性创新绩效的影响中起部分中介效应，而在网络规划能力与网络占位能力对突破性创新绩效的影响中起完全中介效应）。

表4.40　修正模型的直接效应、间接效应与总效应分析（标准化）

4.模型确立与假设检验结果

本研究通过对浙江省内KIBS中小企业发放调查问卷，共收集有效样本213份。在此基础上运用探索性因子分析、验证性因子分析等统计方法，对企业网络能力、组织隐性知识获取与突破性创新绩效测量量表的信度和效度进行检验。随后运用SPSS17.0与AMOS17.0进行回归分析和结构方程模型分析，验证了网络能力对KIBS中小企业组织隐性知识获取和突破性创新绩效影响机制的理论模型和研究假设，得到最终理论模型。

本研究通过对213份有效企业样本数据的分析、结构方程模型分析，验证并修正了本研究之前所提出的企业网络能力对组织隐性知识获取和企业突破性创新绩效的概念模型。研究结果显示，本研究所提出的20条假设中，除“网络规划能力对企业突破性创新绩效有显著正向影响”、“网络占位能力对企业突破性创新绩效有显著正向影响”两条路径没有得到验证，“网络能力对企业突破性创新绩效有显著正向影响”得到部分支持外，其余17条假设全部得到证实（见表4.41）。

表4.41　网络能力对组织隐性知识获取和企业突破性创新绩效影响的研究假设验证表