《表5 调节效应(含有中介的调节)的层级回归分析结果》

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《知识异质性与新产品开发绩效：转化式学习的中介作用与高管支持的调节效应》

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为检验高管支持的调节效应，构建模型11至模型18，如表5所示。为增加方程系数的解释意义，在进行回归分析之前对模型中涉及调节效应的自变量和调节变量均进行中心化处理，交互项由中心化后的变量的乘积产生（Hayes，2017）。由表5可知，模型11到模型14中，知识异质性与高管支持的交互项对知识维持、知识激活的回归系数分别为0.23和0.26，均在p<0.001水平下显著，说明高管支持正向调节知识异质性与转化式学习之间的关系，假设H5得到证实；模型16中，知识维持和高管支持的交互项对企业NPD绩效的回归系数为0.32，在p<0.001的水平下显著，说明高管支持正向调节知识维持与NPD绩效之间的关系，假设H6a得到证实；而模型18显示，知识激活和高管支持的交互项对NPD绩效的回归系数为0.08(p>0.10），说明高管支持对知识激活与NPD绩效之间的关系没有显著性影响，假设H6b未能得到证实，由此假设H6部分成立。