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user: 4. 实证分析 4.1. 假设检验 本文利用多元线性回归方法对10个研究假设逐个验证。 首先，检验各个观测变量在分布上是否呈现出正态分布的形状，即需要在多元回归分析之前首先进行两两相关分析，从而及时发现变量间是否有高度的相关关系。结果如表2所示。 其次，进行多元线性回归分析，按照控制变量(成立年份、上年营业额、企业类型及在孵时间)，自变量(合作性、关注度及开放性)，中介变量(关系匹配)，因变量(在孵企业绩效)，构建多个线性回归模型。 1) H1假设的检验 构建两个回归模型，模型1-1是对各控制变量下的测量(成立年份、上年营业额、企业类型及在孵时间)与企业绩效关系模型；在模型1-1的原有项目上引入自变量(合作性、关注度、开放性)，构建自变量(网络导向)与因变量(企业绩效)间的关系模型。具体结果如表3所示。 Table 2 Correlation analysis and descriptive statistics for each variabl 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 成立年份 1 上年营业额 0.029 1 企业类型 −0.344** 0.038 1 在孵时间 0.111 0.010 −0.023 1 合作性 0.062 0.468** −0.038 −0.091 1 关注度 −0.036 0.580** −0.015 0.020 0.570** 1 开放性 −0.042 0.530** −0.026 −0.018 0.501** 0.499** 1 关系匹配 0.141 0.548** −0.080 0.029 0.587** 0.656** 0.683** 1 财务绩效 0.112 0.562** −0.196* −0.010 0.459** 0.661** 0.421** 0.609** 1 成长绩效 0.033 0.527** −0.106 0.010 0.507** 0.573** 0.659** 0.789** 0.570** 1 创新绩效 0.048 0.538** −0.066 0.084 0.734** 0.616** 0.614** 0.689** 0.444** 0.604** 1 表2. 各变量相关性分析及描述性统计 如表3模型1-1所示，考虑各控制变量：成立年份、在孵时间变量对于企业绩效的影响并不显著，即两个变量在本文中对于模型产生的影响并不大，但是上年营业额和企业类型对绩效的影响出现了显著关系，结合实际情况营业额是绩效的直接体现，而不同类型的企业由于行业性质不同必然对于绩效也有不同的评价标准，因此属于合理的显著关系，有助于分析其他重要的观测变量。 从模型1-2可以看出，网络导向维度之一，合作性对新创企业绩效的回归系数β = 0.322，尾概率Sig. = 0.000。由此判断假设Hla(合作性对于新创企业绩效提升具有显著影响)得到了验证。第二个维度，关注度对新创企业绩效的回归系数β = 0.371 > 0，尾概率Sig. = 0.000，p < 0.05。因此可知关注度同样在新创企业绩效间产生作用，即假设Hlb (关注度对于新创企业绩效提升具有显著影响)得到了验证。第三个维度，开放性的回归系数β = 0.161 > 0，尾概率Sig. = 0.002，小于0.001。因此认为开放性也是企业在发展过程中不能忽略的重要因素，开放性高低直接影响创业企业绩效水平。从而假设Hlc也得到了数据支持。 2) H2假设的检验 构建两个回归模型，模型2-1首先是对各控制变量下的检测：成立年份、上年营业额、企业类型及在孵时间与企业绩效关系模型；模型2-2是对原有模型2-1的拓展，是加入中介变量(关系匹配)与企业绩效的关系模型。具体结果如表4所示。 从模型2-2可以看出，中介变量(关系匹配)对企业绩效的回归系数β = 0.322 > 0，尾概率Sig. = 0.000，即p < 0.05。符合原有假设，即关系匹配程度高低直接影响新创企业绩效，即H2 (关系的构建与维护积极促进孵化企业绩效的提高)这一假设得到了数据支持。 Table 3 Regression model 变量 在孵企业绩效 模型1-1 (β值) 模型1-2 (β值) 控制变量 成立年份 0.000 0.039 上年营业额 0.653** 0.197** 企业类型 −0.177* −0.124* 在孵时间 0.036 0.063 自变量 合作性 0.322** 关注度 0.371** 开放性 0.161* 表3. 回归模型1 注：**表示p值在0.01水平上显著，*表示p值在0.05水平上显著，ns (not significance)表示不显著，表格中显示的是标准回归系数，下同。 Table 4 Regression model 变量 在孵企业绩效 模型2-1 (β值) 模型2-2 (β值) 控制变量 成立年份 0.000 −0.050 上年营业额 0.653** 0.336** 企业类型 −0.177* −0.130 在孵时间 0.036 0.029 中介变量：关系匹配 0.322** 表4. 回归模型2 3) H3假设的检验 构建两个回归模型，模型3-1是对各控制变量下的检测：成立年份、上年营业额、企业类型及在孵时间与关系匹配的模型；模型3-2为在保留控制变量的基础上加入了网络导向的三维度对关系匹配的回归模型。结果如表5所示。 如表5模型3-1所示，涉及到的各控制变量(成立时间、企业性质、在孵时间)对于企业绩效的影响并不显著，即三个变量对于模型产生的影响并不大，但是上年营业额这一变量对绩效的影响出现了显著关系，结合实际情况营业额是绩效的直接体现，营业额的高低在很大程度上影响了答卷者对于绩效的判断，因此属于合理的显著关系，有助于分析其他重要的观测变量。 从模型3-2可以看出，网络导向维度之一合作性对关系匹配回归系数β = 0.150，Sig. = 0.018，达到预期判断。由此判断合作性对关系匹配产生正相关关系，即本研究的假设H3a (新企业越重视合作就越能建立更多的内外部关系)得到验证。网络导向的维度之二关注度对新创企业绩效回归系数β = 0.344 > 0，Sig. = 0.000，即p < 0.05。由此可以看出，关注度对关系的匹配程度的作用得到数据检验。即假设H3b (新企业越重视关系成员的批评和建议，并不断改正能带来更高的关系匹配程度)得到证实。网络导向维度之三，开放性对企业绩效的回归系数β = 0.407 > 0，Sig. = 0.000，即p < 0.001通过检验。由此可以看出，开放性网络对关系匹配程度产生正向影响，研究假设H3c (越是开放式管理的企业，越能吸引各种关系资源)得到验证。 4) 假设H4的检验 中介效应的成立需要同时满足以下四个条件：首先，自变量对因变量影响显著。本文在加入控制变量后，将自变量(网络导向)放入回归方程，分析网络导向对在孵企业绩效的影响；其次，自变量对中介变量显著影响，在加入控制变量后，本文将自变量(网络导向)放入回归方程，分析网络导向对关系匹配的影响；再次，中介变量对因变量显著影响，在加入控制变量后，本文将关系匹配放入回归方程，分析关系匹配对在孵企业绩效的影响；最后，中介效应验证，在控制变量和自变量加入基础上，本文将中介变量加入回归分析，验证网络导向和关系匹配对因变量在孵企业绩效的共同作用，如果中介变量仍然显著但自变量作用消失，则属于完全中介效应，如果自变量作用减弱，但依然显著，说明存在部分中介效应。分析结果列在表6中。 本研究根据的中介效应的检验步骤。将控制变量引入模型基础上。第一步检验网络导向各维度对在孵企业绩效的影响，发现显著性成立；第二步，网络导向与关系匹配之间的作用关系，结果表明合作性对关系匹配(β = 0.150， p ≤ 0.01)、关注度对关系匹配(β = 0.344， p ≤ 0.01)以及开放性对关系匹配(β = 0.407， p ≤ 0.01) Table 5 Regression model 变量 关系匹配 模型3-1 (β值) 模型3-2 (β值) 控制变量 成立年份 0.087 0.144 上年营业额 0.550** 0.060 企业类型 −0.082 −0.022 在孵时间 0.013 0.027 自变量 合作性 0.150* 关注度 0.344** 开放性 0.407** 表5. 回归模型3 Table 6 Intermediary effect of relationship matching between network orientation and performance of hatching enterprise 步骤 解释变量 被解释变量 β值 成立条件 步骤1 自变量 因变量 β1-1，β1-2，β1-3 β1应具显著性。网络导向具显著性(p ≤ 0.01)。 合作性 在孵企业绩效 0.322** 关注度 0.371** 开放性 0.161* 步骤2 自变量 中介变量 β2-1，β2-2，β2-3 β2应具显著性。网络导向 对关系匹配具显著性(p ≤ 0.01)。 网络导向 合作性 关系匹配 0.150* 关注度 0.344** 开放性 0.407** 步骤3 自变量 因变量 β3-1，β3-2，β3-1 β4应具显著性。(关系匹配应具有显著性)； β1 > β3，0.322 > 0.052； β3不具显著性，完全中介效应成立； β3具显著性。中介效应部分成立。 合作性(+关系匹配) 在孵企业绩效 0.122* 关注度(+关系匹配) 0.181* 开放性(+关系匹配) 0.052 ns 中介变量 β4-1，β4-2，β4-3 关系匹配(+网络导向) 0.290* 0.657** 0.588** 表6. 关系匹配在网络导向与在孵企业绩效间的中介效应测量 具有显著影响；第三步是把网络导向的三个维度分别与关系匹配放入回归方程中，结果表明关系匹配仍然具备显著性，但合作性减弱仍然显著(β = 0.122， p ≤ 0.01)。说明关系匹配在合作性与在孵企业绩效间发挥部分中介作用。关注度显著性降低，但仍然具备显著性(β = 0.181， p ≤ 0.01)，说明关系匹配在合关注度与在孵企业绩效间发挥部分中介作用。开放性显著性降低且不显著(β = 0.052， p > 0.01)。说明关系匹配针对开放性起到完全中介作用。由此，假设H4a、H4b、H4c得到验证。 4.2. 结果讨论 结果表明，10条假设中的8条都得到了数据的验证。从最后3条中介效应的分析结果来看，三条假设中一条完全支持，两条部分支持，其中：关系匹配在提升开放性对企业绩效的影响过程中起到了完全中介的作用，关系匹配在提升合作性对企业绩效的影响过程中起到了部分中介的作用，关系匹配在提升关注度对企业绩效的影响过程中起到了部分中介的作用。 4.2.1. 网络导向与在孵企业绩效 对于新创企业的生存和发展，网络导向的作用需要引起足够重视。利用网络关系寻求合作共赢的倾向，能够极大地促进在孵企业绩效提升。由于大多数孵化企业是市场的新进入者，抵抗风险能力不足，难以跨越市场壁垒，行业竞争限制。在多方压力下，即使企业孵化器具有各种天然优势与政策支持，在孵企业的生存和发展仍是头号难题。在此情境下，网络的出现极大的缓解了孵化企业的困境，作为网络内部成员的企业与非网络内部的企业相比，更易获取资源，信息传递速度更快，沟通交流更顺畅。所以越来越多的入孵企业开始主动构建或者进入网络关系中，呈现出较高的网络倾向和追随意愿。 4.2.2. 关系匹配度与在孵企业绩效 结果显示，积极培育客户关系有利于企业增加订单和业务量；处理好人力关系易于企业协调矛盾，营造融洽的合作环境，随时得到人事方面支持；保持良好的财务关系可以帮助企业减小资金压力；重视技术关系有利于新创企业技术创新，赢得竞争优势；积累声誉关系益于企业树立口碑，占领行业地位，进而提升孵化绩效。 科技型企业不仅具有一般企业的基本特征，还具有高风险、高投入、高技术支撑等一系列特殊的象征。因此，这类企业在发展过程中更需要合理选择关系匹配的方式，以技术关系为主，始终保障企业资金链不断裂，将投入的重点放在关系资源的整合与配置上。 4.2.3. 网络导向与关系匹配度 无论是企业内部网络还是企业间的网络，对于新创企业的关系匹配行为都会产生正相关的影响作用。对内部企业而言，各部门普通员工间及高层管理者之间或上下级之间的频繁协作与交流会积极地促进人力关系建设；管理者关注员工的建议有助于融洽内部环境，及时发现运营中潜在的财务问题等。因此，内部强网络导向对于关系匹配程度的提升起着重要的作用。企业间频繁的合作与贸易往来有助于扩大客户关系；企业越关注从外部引进人才、先进的技术、参与创新培训将越有助于技术关系的培育；企业间的正式、非正式组织的存在给企业提供合作、开放的交流平台，参与其中的企业更容易获取客户关系、人力关系及建立声誉关系。因此，积极地网络导向将有助于企业获取各种形式的关系资源，构建关系网络，针对企业特性选择适于企业发展的关系网模式。 4.2.4. 关系匹配的中介效应 网络导向的作用直接间接并存，不同的网络环境决定了企业采取哪种性质的网络态度与倾向。而在错综复杂的市场背景下，网络导向的作用多是通过企业间的间接关系实现的。高网络导向的企业，更愿意主动寻求合作，寻找商业伙伴，从而摄取资源和捕捉信息的能力也强，这些资源需要通过各种关系网的整合使企业实现资源合理利用，产出效率效果提升的目的。 合作性的高低部分直接作用于孵化企业绩效，部分通过关系匹配度来影响孵化绩效，因此，对于孵化企业来说，既要积极同内外部合作，又要处理好各种关系，从而实现企业效益最大化。关注度的高低部分直接作用于孵化企业绩效，部分通过关系匹配度来影响孵化绩效，因此，对于孵化企业来说，仅仅关注企业内外部的建议和意见还不够，还要协调各方关系，营造出适于企业发展的关系网络，帮助孵化真正地摆脱先天劣势，实现良性孵化。