模型回归分析结果

4．4．4　模型回归分析结果

在通过验证的全球制造网络对组织学习影响机制模型的基础上，本研究将进一步考察环境动态性与技术战略导向在此机制中所起的调节作用。在做调节效应分析时，通常要将自变量和调节变量做中心化变换（即变量减去其均值）（温忠麟，侯杰泰和张雷，2005）。因此，本研究把描述企业网络的各解释变量以及环境动态性和技术战略导向进行中心化变换，并把处理后的企业网络变量分别与处理后的环境动态性和企业战略导向变量两两相乘，得到交互项，以备回归分析之用。本研究以下部分主要对调节效应进行集中讨论。

4．4．4．1　利用性学习回归结果

表4．7给出了环境动态性和技术战略导向对企业网络不同特征与利用性学习调节作用的分析结果，其中，各模型的被解释变量均为利用性学习，回归系数为非标准化路径系数。

表4．7　环境动态性与技术导向战略对利用性学习影响的回归结果（N＝185）

续表

附：被解释变量为利用性学习，回归系数为非标准化路径系数；
　　***表示显著性水平p＜0．001（双尾检验）；**表示显著性水平p＜0．01（双尾检验）；
　　*表示显著性水平p＜0．05（双尾检验）；报表示显著性水平p＜0．1（双尾检验）。

模型1用来分析位置中心度、联结强度、网络规模、环境动态性以及技术战略导向对利用性学习影响的主效应，控制变量包括企业规模和产业类型，解释变量包括位置中心度、联结强度和网络规模，调节变量包括环境动态性和技术战略导向，交互项共6个，即位置中心度×环境动态性、联结强度×环境动态性、网络规模×环境动态性、位置中心度×技术战略导向、联结强度×技术战略导向、网络规模×技术战略导向。从表4．7的模型1回归结果可以看出，位置中心度、联结强度和网络规模对利用性学习都具有显著的影响，其非标准化回归系数分别为0．410（p＜0．001）、0．233（p＜0．05）和0．150（p＜0．01），同时模型1也为后面的交互效应模型提供了对比。

模型2在模型1中所含解释变量的基础上添加了表征环境动态性调节作用的3个交互项（位置中心度×环境动态性、联结强度×环境动态性、网络规模×环境动态性）；模型3在模型1中所含解释变量的基础上添加了表征技术战略导向调节作用的3个交互项（位置中心度×技术战略导向、联结强度×技术战略导向、网络规模×技术战略导向）。模型4是包含所有变量的完整模型，回归模型的R²值为0．473，对比其他各模型有显著意义的提高（Δ F＝2．403，p＜0．05），说明模型4能更好解释各变量对利用性学习的影响效应。

对比模型2与模型1可以看出，增加了环境动态性与企业网络特征的交互项，模型2中R²值有显著意义的提高（Δ F＝6．504，p＜0．001），这说明环境动态性对企业网络与利用性学习的关系有显著的调节作用，具体来说，位置中心度与环境动态性交互项的回归系数为负（—0．112）且显著异于0（p＜0．1），并且这种关系在全模型4中也得到了同样的支持（回归系数—0．139，p＜0．1），意味着当环境动态性越高时，企业网络位置中心度对利用性活动的正向效应越不显著，因而假设8通过验证；但是联结强度与环境动态性交互项的回归系数为负值（—0．031）且不显著异于0，并且这种调节作用在全模型4中也没有得到支持（回归系数—0．017，且不显著异于0），因而假设10没有通过验证；网络规模与环境动态性交互项的回归系数为负（—0．098）且显著异于0（p＜0．05），并且这种关系在全模型4中也到了同样的支持（回归系数—0．070，p＜0．1），因而假设12通过验证。

对比模型3和模型1可以看出，增加了技术战略导向与企业网络各特征的交互项后，回归模型的R²值有显著意义的提高（Δ F＝4．017，p＜0．01），这说明技术战略导向对企业网络与利用性学习的关系有显著的调节作用。具体而言，位置中心度与技术战略导向交互项的回归系数为正（0．146）且显著异于0（p＜0．05），并且这种关系继续在全模型4中得到了支持（回归系数0．129，p＜0．05），意味着当企业技术战略导向度越高时，企业网络位置中心度对利用性学习的正向效应更加显著，因而假设13通过验证；联结强度与技术战略导向交互项的回归系数为正值（回归系数0．076）且不显著异于0，并且这种调节作用在全模型4中也没有得到支持（回归系数0．022，且不显著异于0），因而假设15没有通过验证；网络规模与技术战略导向交互项的回归系数为正（0．118）且显著异于0（p＜0．05），并且这种关系继续在全模型4中得到了支持（回归系数0．115，p＜0．1），因而假设17通过验证。

4．4．4．2　探索性学习回归结果

表4．8给出了环境动态性和技术战略导向对企业网络各个特征与探索性学习调节作用的分析结果，其中，各模型的被解释变量均为探索性学习，回归系数为非标准化路径系数。

表4．8　环境动态性与技术导向战略对探索性学习影响的回归结果（N＝185）

附：被解释变量为探索性学习，回归系数为非标准化路径系数；
　　***表示显著性水平p＜0．001（双尾检验）；**表示显著性水平p＜0．01（双尾检验）；
　　*表示显著性水平p＜0．05（双尾检验）；报表示显著性水平p＜0．1（双尾检验）。

模型5用来分析位置中心度、联结强度、环境动态性以及技术战略导向对探索性学习影响的主效应，控制变量包括企业规模、产业类型和利用性学习，解释变量包括位置中心度、联结强度，调节变量包括环境动态性和技术战略导向，交互项有4个，分别为位置中心度×环境动态性、联结强度×环境动态性、位置中心度×技术战略导向、联结强度×技术战略导向。从表4．8的模型5回归结果可以看出，位置中心度和联结强度对探索性学习都具有显著的影响，其标准回归系数分别为0．257（p＜0．01）和—0．158（p＜0．05），同时模型5也为后面的交互效应模型提供了对比。

模型6在模型5中所含解释变量的基础上添加了表征环境动态性调节作用的2个交互项（位置中心度×环境动态性、联结强度×环境动态性）；模型7在模型5中所含解释变量的基础上添加了表征技术战略导向调节作用的2个交互项（位置中心度×技术战略导向、联结强度×技术战略导向）。模型8是包含所有变量的完整模型，回归模型的R²值为0．399，相对其他模型有显著意义的提高（Δ F＝3．293，p＜0．01），说明该模型能更好解释各变量对探索性学习的影响效应。

对比模型6与模型5可以看出，增加了环境动态性与企业网络特征的交互项，模型6中R²值有显著意义的提高（Δ F＝3．993，p＜0．01），这说明环境动态性对企业网络与探索性学习的关系有显著的调节作用。具体来说，位置中心度与环境动态性交互项的回归系数为负（—0．004）且不显著异于0，并且这种调节效应在全模型8中也没有得到支持（回归系数—0．004，不显著异于0），因而假设9没有通过验证；联结强度与环境动态性交互项的回归系数为正值（0．083）且显著异于0（p＜0．05），并且这种关系继续在全模型8中得到了支持（回归系数0．076，p＜0．05），意味着当环境动态性越高时，联结强度对探索性学习的负向效应越显著，因而假设11通过验证。

对比模型7和模型5可以看出，增加了技术战略导向与企业网络各特征的交互项后，回归模型的R²值有显著意义的提高（Δ F＝1．937，p＜0．05），这说明技术战略导向对企业网络与探索性学习的关系有显著的调节作用。具体而言，位置中心度与技术战略导向交互项的回归系数为正（0．081）且显著异于0（p＜0．1），并且这种关系继续在全模型8中得到了支持（回归系数0．071，p＜0．1），意味着当企业技术战略导向度越高时，企业网络位置中心度对探索性学习的正向效应越显著，因而假设14通过验证；联结强度与技术战略导向交互项的回归系数为正值（0．077）且不显著异于0，并且这种调节效应在全模型8中也没有得到支持（回归系数0．058，不显著异于0），因而假设16没有通过验证。

另外，从回归结果可以看到，利用性学习对探索性学习一直是正向影响（回归系数分别为0．315、0．350、0．340、0．367，并在p＜0．001水平上显著），这与前述研究结果相一致。