5.1.5 回归分析——识别影响中小企业与地方高校合作创新的关键因素
通过上文的因子分析，本研究得知存在多个因子对中小企业与地方高校合作创新产生作用，而找出其中能够最好地解释中小企业与地方高校合作创新变化的关键因子，构造关键因素集，以便为中小企业与地方高校合作创新的管理和政策制定提供指导，是本研究的主要目的。
为此，本研究采用多元线性回归分析方法。这就需要先对多元线性回归的两大基本问题——多重共线性、序列相关进行检验并解决，以保证回归结果的科学性。
首先，用容许度（Tolerance）和方差膨胀因子（VIF）判断是否存在多重共线性。采用强行进入的方法让各因子一次性全部进入回归方程，要求输出容许度（Tolerance）和方差膨胀因子（VIF）的值。对初步回归结果的检验发现，VIF的值大于10，说明存在显著性多重共线性。
其次，用Durbin-Waston统计值判断是否存在序列相关。初步回归结果输出Durbin-Waston统计值为1.889，接近2，说明不存在序列相关，见表5-16。
表5-16 序列相关检验（Model Summaryb）
a.Predictors：（Constant'）双方能力环境因素，合作模式因素，战略因素，双方资源因素，组织机制因素
b.Dependent Variable：创新绩效
最后，解决多重共线性与异方差问题，获得回归结果，本研究决定采用反向逐步回归方法（Backward）；而为消除异方差现象，选择“资源与能力”因子的倒数为权重，采用加权最小二乘法估计回归方程的参数。回归结果见表5-17和表5-18。
表5-17 逐步回归模型的总体效果参数（Model Summaryg，h）
a.Predictors：双方资源，环境因素，合作模式因素，战略因素，双方能力，组织机制因素
b.For regression through the origin（the no-intercept model），RSquare measures the proportion of the variability in the dependent variable about the origin explained by regression.
c.Predictors：双方资源，环境因素，合作模式因素，双方能力，组织机制因素
d.Predictors：双方资源，合作模式因素，双方能力，组织机制因素
e.Predictors：双方资源，合作模式因素，双方能力
f.Predictors：双方资源，双方能力
g.Dependent Variable：创新绩效
h.Linear Regression through the Origin
表5-18 逐步回归模型的方差分析表（ANOVAg，h）
a.Predictors：双方资源，环境因素，合作模式因素，战略因素，双方能力，组织机制因素
b.This total sum of squares is not corrected for the constant because the constant is zero for regression through the origin.
c.Predictors：双方资源，环境因素，合作模式因素，双方能力，组织机制因素
d.Predictors：双方资源，合作模式因素，双方能力，组织机制因素
e.Predictors：双方资源，合作模式因素，双方能力
f.Predictors：双方资源，双方能力
g.Dependent Variable：创新绩效
h.Linear Regression through the Origin
表5-17显示了回归模型的复相关系数值（R）、确定系数值（R2）、调整后的确定系数值以及回归的标准误差。表5-18显示了回归模型的已解释变差、残差平方和、总变差、回归模型的F检验及其显著性。从表5-18的F检验显著性可以判断，回归模型总体效果是好的。回归的未标准化残差序列绝对值与自变量的相关分析显示，相互之间在0.05水平上没有显著相关性，说明异方差现象得到消除，回归满足高斯假设条件。
表5-19—5-21显示了逐次回归参数值及其t检验值。
表5-19 一次回归系数及其显著性检验表（Coefficientsa）
a.Dependent Variable：创新绩效
表5-20 二次回归系数及其显著性检验表（Coefficientsb）
a.Dependent Variable：创新绩效
表5-21 三次回归系数及其显著性检验表（Coefficientsc）
a.Dependent Variable：创新绩效
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