《表1 变量描述性统计结果》

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《多元知识探寻与后发企业技术创新——来自中国电信制造业的实证研究》

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模型1作为基础模型仅包括控制变量，可以看出企业研发人员规模和企业知识复杂度均对技术创新产生重要（p<0.01）正向影响。模型2同时加入跨国知识转移水平的一次项及平方项，得出二者回归系数为正（β分别为1.408和2.414），且全部在1%水平下显著，说明这一自变量与后发企业创新呈U型关系。由此，H1得到支持。模型3加入知识来源地理多样性变量后，发现其系数为正且显著（β=0.119，p<0.05），表明知识来源地理多样性正向影响后发企业创新，H2得以验证。模型4（全模型）继续加入科学关联度变量后，发现其系数为正（β=0.038）但不显著（尽管P值已接近0.1），说明其并没有通过统计学意义上的显著性检验，假设H3未得到验证。另外，值得一提的是，在全模型中，3个主要变量（跨国知识转移水平的一次项和二次项，以及知识来源地理多样性）的系数符号和显著性水平均未发生改变，从而巩固了假设H1和H2。此外，全模型调整R2为0.454，相比于只有控制变量的模型1（调整R2=0.369）明显增加，同时也高于仅含个别自变量的其它模型，说明有效自变量的完整纳入很好地提升了对因变量的解释力度。