企业生态创新类型与生态创新绩效的调节效应检验

6.2.4　企业生态创新类型与生态创新绩效的调节效应检验

本研究采用层次回归分析方法，对环境政策以及企业生态创新类型与绩效的关系中所起的调节作用进行了分析验证。其中，被解释变量企业生态创新绩效分为两块：环境绩效和竞争绩效，是连续变量。解释变量（自变量）为四种企业生态创新类型，是类别变量。调节因子是环境政策的严格性，分为两块：环境政策和政策执行，也是连续变量。

本书采用最简单常用的调节模型，即假设Y与X有以下关系： Y＝aX＋bM＋cXM＋e ，其中M为调节变量， Y为被解释变量，X为自变量。根据显变量的调节效应分析方法：当自变量是类别变量，调节变量是连续变量时，自变量使用伪变量，将调节变量中心化，做Y＝aX＋bM＋cXM＋e的层次回归分析。步骤如下：①做Y对X和M的回归，得测定系数R²₁ 。②做Y对X 、M和XM的回归得R²₂ ；若R²₂显著高于R²₁ ，则调节效应显著。或者，做XM的回归系数检验；若显著，则调节效应显著（温忠麟等，2005）。本书将结合T检验、 Sig值、标准化Beta系数及R²变化来验证。

首先将企业生态创新类型转变为虚拟变量v₁ 、v₂和v₃ 。其中以组织EI为基准，设定末端治理为1.0.0.工艺EI为0.1.0 ，产品EI为0.0.1 ，组织EI为0.0.0 。

其次将环境政策、政策执行等调节变量及环境绩效和竞争绩效等被解释变量分别进行中心化处理，将所测度题项的几何平均数作为变量值，再把解释变量企业生态创新类型分别与处理后的两个环境管制严格性变量两两相乘，得到6个交互项，以备回归分析之用。

如表6.12所示，本书计算了被解释变量、解释变量、调节变量和控制变量的描述性统计与上述变量两两之间简单相关系数。结果显示，企业生态创新类型与环境绩效在0.05水平上有显著相关性，环境政策与企业的环境绩效和竞争绩效均在0.01水平上显著正相关，政策执行与企业环境绩效在0.01水平上显著正相关，与竞争绩效在0.05水平上显著正相关，控制变量企业类型与环境绩效也在0.05水平上显著相关。这初步说明本书的假设预期，后文将采用回归分析方法对这些变量之间的关系做更为精确的验证。

表6.12　企业生态创新类型等各变量相关系数表（N＝260）

注：^*表示显著性水平P＜0.05（双尾检验） ；^**表示显著性水平P＜0.01（双尾检验）。

根据假设，建立了六个模型。验证结果如表6.13所示，各模型进行了方差分析（Anova） ，散点图均呈无序状，且DW值均非常接近2 ，说明不存在自相关性。根据模型的T检验、Sig值、标准化Beta系数及R²值变化的情况，判断效应的显著性。

模型1：因变量为环境绩效，自变量为企业EI类型v₁ 、v₂ 、v₃ 。步骤为： （A）预测变量：企业EI虚拟变量V ₁ 、 V ₂ 、V₃ 、企业类型。 （B）因变量：环境绩效。从表6.17中可看出， V ₃的系数为正并且显著（β＝0.124 ，P＝0.036＜0.05） ，整个模型F统计量为3.368且显著（P＝0.01＜0.05）。说明企业生态创新类型与环境绩效存在正向相关关系，即不同的生态创新类型对企业环境绩效有着不同的影响。假设H1成立。

模型2：因变量为竞争绩效，自变量为企业EI类型v₁ 、v₂ 、v₃ 。步骤为： （A）预测变量：企业EI虚拟变量V ₁ 、 V ₂ 、V₃ 、企业类型。 （B）因变量：竞争绩效。验证结果表明企业EI虚拟变量V的系数均不显著（P＞0.05）。说明企业生态创新类型与竞争绩效不存在相关关系。假设H2未通过验证。

模型3：因变量为环境绩效，自变量为企业EI类型v₁ 、v₂ 、v₃ ；调节变量为环境政策。步骤为： （A）预测变量：环境政策、V₁ 、V₂ 、V ₃ 。 （B）预测变量：环境政策、 V₁ 、 V₂ 、 V₃ ， V分别乘环境政策。 （C）因变量：环境绩效因子。如表6.17中所示，环境政策与企业EI虚拟变量V乘积项均不显著，说明环境政策对于企业生态创新类型与环境绩效两者的关系没有显著的调节作用。假设H3未通过验证。

模型4：因变量为环境绩效，自变量为企业EI类型v₁ 、v₂ 、v₃ ；调节变量为政策执行。步骤为： （A）预测变量：政策执行、V₁ 、V ₂ 、V ₃ 。 （B）预测变量：政策执行、 V₁ 、 V₂ 、 V₃ ， V分别乘政策执行。 （C）因变量：环境绩效因子。如表6.17中所示， V₁与政策执行的乘积项系数为正并且显著（β＝0.463 ，P＜0.05） ，增加了政策执行这一调节变量后， R²值增大（从0.075到0.090 ， R调整值从0.057到0.062） ，说明政策执行对企业生态创新类型与环境绩效两者的关系有显著的调节作用。假设H4成立。

模型5：因变量为竞争绩效，自变量为企业EI类型v₁ 、v₂ 、v₃ ；调节变量为环境政策。步骤为： （A）预测变量：环境政策、V₁ 、V₂ 、V₃ 。 （B）预测变量：环境政策、 V₁ 、 V₂ 、 V₃ ， V分别乘环境政策。 （C）因变量：竞争绩效因子。如表6.17中所示， V₂与环境政策的乘积项系数为负并且显著（β＝-1.979 ，P＜0.05） ，增加了环境政策这一调节变量后， R²值增大（从0.074到0.095 ， R调整值从0.056到0.066） ，说明环境政策对企业生态创新类型与竞争绩效两者的关系有显著的调节作用。假设H5成立。

模型6：因变量为竞争绩效，自变量为企业EI类型v₁ 、v₂ 、v₃ ；调节变量为政策执行。步骤为： （A）预测变量：政策执行、V₁ 、V₂ 、V₃ 。 （B）预测变量：政策执行、 V₁ 、 V₂ 、 V₃ ， V分别乘政策执行。 （C）因变量：竞争绩效因子。如表6.17中所示，政策执行与企业EI虚拟变量V乘积项均不显著，说明政策执行对于企业生态创新类型与竞争绩效两者的关系没有显著的调节作用。假设H6未通过验证。