《表4 阶层回归分析结果》

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《创业者信息扫描与创新机会识别——直觉和环境动态性的调节作用》

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注：*表示p<0.05，**表示p<0.01，***表示p<0.001。

为避免因交互项的加入所致的共线性，我们将交互项所涉及的变量做均值中心化处理。我们计算了各变量的VIF，结果显示VIF值在1.74～5.62之间，均低于门槛值10，这说明解释变量不存在共线性问题。表4展示了阶层回归分析结果。表4模型2所示，在主变量放入回归模型后，其变异解释力增加了2.1%（p<0.05），信息扫描的回归系数为0.582，且在0.001的水平上显著，这表明信息扫描显著正向影响创新机会识别，因此H1获得支持。为考察直觉的调节作用，我们将直觉和对应的交互项放入模型3。结果显示，相较基础模型，模型3的整体解释力增加到22.3%，增加的解释力也在0.01的水平上显著，信息扫描与直觉的交互项回归系数为0.284 (p<0.01），所以H2也获得支持。同样，我们将环境动态性和对应的交互项放入模型4来检验假设H3。结果显示，模型4的整体解释力增加到20.4%，增加的解释力也在0.05的水平上显著，但信息扫描与环境动态性的交互项回归系数为0.068 (p>0.05），这表明环境动态性的调节作用并不显著，故H3并未得到验证。这违背了我们的预测。可能的原因在于：一方面，尽管在低动态环境下，信息扫描获取的信息增量较少，但这在一定程度上也增强了创业者的环境可控性感知与自信（Drover等，2018），从而激发了其创造性自我效能感；另一方面，高动态环境下，信息扫描虽然可以获得大量信息，但同时对创业者信息处理能力要求大幅提高（Boyd和Fulk，1996），从而降低了信息利用效果。模型5是加入所有调节变量、二阶交互项以及三阶交互项的结果。从中看出，模型的解释力进一步显著增加（ΔR2=0.070，p<0.01），三阶交互项的回归系数为0.174 (p<0.05），这表明直觉与环境动态性在信息扫描与创新机会识别间起显著的正向联合调节作用。此外，模型4还显示，直觉和环境动态性的回归系数分别为0.374 (p<0.01）、-0.056 (p>0.05）。这说明，直觉对机会创新性存在显著的正向影响，而环境动态性对机会创新性并无直接效应。