(二)数据分析与解释

    表3给出本文关键变量的均值、标准差和person相关系数。需要指出的是，在进入最终分析的327家企业中，采取拼凑策略的共计229家，其中采用并行拼凑的为67家、连续拼凑的为58家、选择拼凑的为104家。本文主要通过SPSS分析软件采用普通最小二乘法(OLS)回归模型来检验假设。在进入分析之前，我们对主要变量的方差膨胀因子( VIF)进行检验，发现该值均在5以下，因此多重共线性并不存在。表4是对产品创新的回归结果，其中模型1仅加入了控制变量，为了更好的展示资源匮乏和拼凑策略的作用，我们在模型2和模型3分别加入了这两类变量，并在模型4中则同时将其加入。模型5、模型6和模型7则分别加入资源匮乏和三类拼凑策略的乘积项，以验证拼凑策略的调节效应，模型8是加入所有变量及乘积项后得到的回归结果。

    假设1认为，资源匮乏和中小企业产品创新间存在倒U型关系。表4中，模型2相比模型1增加资源匮乏及其平方项，R2由0. 132增加至0.179，说明资源匮乏影响的加入增强了对于产品创新的解释能力。资源匮乏一次项系数为0. 257(f=3.473、p=0.0006)，二次项系数为-0.076(f=-2.815.p=0.005)。类似的，资源匮乏的二次项系数在模型4中同样显著为负(t=2. 455、p=0.015) ...... 濡傛灉鎮ㄥ湪浣跨敤鎵嬫満绛夋祦瑙堟椂鏃犳硶鏌ョ湅鎴栦笅杞藉叏鏂囷紝鍙兘鏄鎼滅储寮曟搸澶辩湡鈥滆浆鐮佲€濓紝璇风偣鍑诲睆骞曟渶涓嬫柟鐨勨€滅數鑴戠増鈥濇垨鈥滃師缃戦〉鈥濊闂€�


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