第二，集群企业网络的关系强度对企业成长具有显着正的影响，初步证实了网络化成长理论。网络化成长理论认为企业网络作为独立于外部市场与内部能力因素的变量会影响企业成长。在控制外部产业特征、企业特征与企业内部能力等变量影响的基础上，模型0b 对企业网络特征与企业成长关系的回归分析表明，集群企业网络的关系强度对企业成长具有显着正的影响；并且模型0b 的R2在0.001的显着性程度上显着高于模型0a的R2，表明集群企业网络特征是与内部能力与外部市场不同的影响企业成长的重要因素。
2.基于市场不确定性的分组回归分析
在所有样本回归分析的基础上，进一步基于市场不确定性进行分组回归。
从总体模型来看，F值检验表明，在0.001的显着性程度上，模型1a和模型1b 中自变量与因变量显着相关；Adjust R2分别达到0.555和0.628，表明回归方程具有较好的拟合性；V IF值均小于2，表明回归方程不具有显着的多重共线性问题；D-W值分别为2.
024和2.158，均在2附近，表明回归方程不存在一阶序列相关问题；加入企业网络特征的模型1b 的R2比模型1a的R2高出0.077，F Change 检验表明Δ R2在0.001的显着性程度上显着，表明模型1b 对因变量的拟合程度显着优于模型1a。从影响因素来看，在低市场不确定性样本组中，集群企业的产业特征与企业特征变量对企业成长并不存在显着影响，内部能力与网络特征对企业成长存在显着的影响。根据表5-10的回归分析结果可以得出以下三点结论：
第一，企业内部能力是集群企业成长的重要影响因素，初步证实了内生成长理论。从因素的显着性来看，集群企业的吸收能力与制造能力均对企业成长具有显着影响；从模型1b 的回归系数来看，两者的标准化回归系数分别为0.464和0.214，表明企业内部能力的提高对企业成长具有较大的提升作用；从回归模型的拟合程度来看，模型1a 的Adjust R2达到0.555，表明内部能力对集群企业成长具有较好的解释力。
第二，企业网络是集群企业成长的显着影响因素，初步证实了网络化成长理论。在控制外部产业特征、企业特征与内部能力等变量影响的基础上，模型1b对企业网络特征与企业成长关系的回归分析表明，集群企业的网络特征，包括企业网络的网络范围与地理开放性，分别在0.001和0.05的显着性水平上显着影响企业成长；并且模型1b 的R2在0.001的显着性程度上显着高于模型1a的R2，表明集群企业网络是与内部能力和外部市场不同的影响集群企业成长的重要因素。
第三，集群企业的关系强度与企业成长的关系不显着，网络范围与地理开放性对企业成长具有显着正向的影响。研究假设1a、2a和3a 认为，在低市场不确定性环境中，集群企业的关系强度与企业成长是负相关关系，网络范围与企业成长是正相关关系，地理开放性与企业成长是正相关关系。统计分析结果表明，集群企业的关系强度与企业成长的关系不显着，网络范围对企业成长具有显着正的影响，标准化回归系数是0.266，地理开放性对企业成长具有显着正的影响，标准化回归系数是0.170。其中，关系强度对企业成长的影响方向与研究假设1a 不一致。
第一，内部能力与企业网络是影响集群企业成长的重要因素，初步证实了内生成长理论与网络化成长理论。从因素的显着性来看，集群企业的吸收能力与制造能力均对企业成长具有显着影响；从模型2b 的回归系数来看，两者的标准化回归系数分别为0.305和0.440，表示企业内部能力的提高对企业成长会带来较大的提升作用；从回归模型的拟合程度来看，模型2a 的Adjust R2达到0.429，表明内部能力对企业成长具有较好的解释性。同样，在控制外部产业特征、企业特征与内部能力等变量影响的基础上，模型2b 表明，在高市场不确定性样本组中，集群企业的网络特征显着影响企业成长，并且模型2b 的R2在0.05的显着性程度上显着高于模型2a 的R2，表明企业网络对集群企业成长具有重要作用。
第二，研究假设4a和5a认为，在高市场不确定性样本组中，集群企业的关系强度与企业成长是正相关关系，网络范围与企业成长是负相关关系，地理开放性与企业成长的关系不确定。实证结果表明，集群企业的关系强度对企业成长具有显着正的影响，标准化回归系数是0.156；网络范围对企业成长具有显着负的影响，标准化回归系数是－0.194；地理开放性对企业成长具有负的影响，但是不显着，标准化系数是－0.052。这一结果证实了研究假设4a和5a。
5.2.2基于技术不确定性的权变机制模型回归分析
为了分析技术不确定性对集群企业“网络特征-企业成长”关系的调节作用，我们采用了多元回归方法进行统计检验。
1.基于技术不确定性的分组回归分析
根据技术不确定性将样本分为高市场不确定性样本组与低市场不确定性样本组，分别对这两组样本进行多元线性回归分析来检验技术不确定性对集群企业网络化成长的权变作用。在低和高两组样本中，采用分层回归的方法来检验集群企业网络对企业成长的影响，其方法与上一节的分析方法相同，在这里就不再赘述。
从总体模型来看，F值检验表明，在0.001的显着性程度上，模型3a和模型3b 中的自变量与因变量显着相关；Adjust R2分别达到0.642和0.690，表明回归方程具有较好的拟合性；V IF值均小于2，表明回归方程不具有显着的多重共线性问题；D-W值分别为2.132和2.192，均在2附近，表明回归方程不存在一阶序列相关问题；加入企业网络特征的模型3b的R2比模型3a的R2高出0.054，F Change 检验表明Δ R2在0.001的显着性程度上显着，表明模型3b 对因变量的拟合程度显着优于模型3a。从影响因素来看，在低技术不确定性样本组中，集群企业的产业特征与企业特征变量对企业成长并不存在显着的影响，内部能力和网络特征对集群企业成长存在显着的影响。
第一，内部能力与企业网络是影响集群企业成长的重要因素，初步证实了内生成长理论与网络化成长理论。从因素的显着性来看，集群企业的吸收能力对企业成长具有显着影响，在模型3b 中其标准化回归系数是0.595，企业的制造能力虽然对企业成长具有正的影响，但是影响不显着；从回归模型的拟合程度来看，模型3a的Adjust R2达到0.642，表明企业内部能力对企业成长具有较好的解释性。同样，在控制外部产业特征、企业特征与内部能力等变量影响的基础上，模型3b表明，在低技术不确定性样本组中，集群企业的网络特征显着影响企业成长，并且模型3b 的R2在0.001的显着性程度上显着高于模型3a 的R2，表明企业网络对集群企业成长具有重要作用。
第二，研究假设1b、2b和3b认为，在低技术不确定性样本组中，集群企业的关系强度与企业成长是负相关关系，网络范围与企业成长是正相关关系，地理开放性与企业成长是正相关关系。实证结果表明，集群企业的关系强度、网络范围和地理开放性均对企业成长具有显着正的影响，标准化回归系数分别是0.142、0.218和0.110。其中，关系强度对企业成长的影响方向与研究假设1b 相反。
第一，内部能力与企业网络是影响集群企业成长的重要因素，初步证实了内生成长理论与网络化成长理论。从因素的显着性来看，集群企业的吸收能力和制造能力均对企业成长具有显着影响；从模型4b 的回归系数来看，两者的标准化回归系数分别为0.287和0.412，表示内部能力的提高对企业成长会带来较大的推动作用；从回归模型的拟合程度来看，模型4a的AdjustR2达到0.390，表明企业内部能力对企业成长具有较好的解释性。同样，在控制外部产业特征、企业特征与内部能力等变量影响的基础上，模型4b表明，在高技术不确定性样本组中，集群企业的网络特征显着影响企业成长，并且模型4b的R2在0.05的显着性程度上显着高于模型4a的R2，表明企业网络对集群企业成长具有重要作用。
第二，研究假设4b和5b认为，在高技术不确定性样本组中，集群企业的关系强度与企业成长是正相关关系，网络范围与企业成长是负相关关系。
实证结果表明，集群企业的关系强度对企业成长具有正的影响，但不显着；网络范围对企业成长具有显着负的影响，标准化回归系数是－0.251；地理开放性对企业成长具有负的影响，但不显着。研究假设4b 没有得到证实。
5.2.3小结采用相关分析、方差分析与分组回归的方法对环境不确定性对集群企业网络化成长的权变机制模型进行了统计检验。三种方法得到了近似的结论。
五个模型的回归分析结果表明，集群企业内部能力与企业网络显着影响了企业成长，这就证实了企业的内生成长理论与网络化成长理论。在五个模型中，集群企业的内部能力均对企业成长产生显着影响，回归模型较高的R2和Adjust R2，意味着企业内部能力对企业成长具有较好的解释力。
同时，加入了企业网络特征之后的模型0b、模型1b、模型2b、模型3b及模型4b的R2分别相对于模型0a、模型1a、模型2a、模型3a 及模型4a 的R2具有显着的提高。这表明，企业网络是企业成长的重要影响因素，即企业网络化成长的基本观点。
相关分析、方差分析与回归分析均表明环境不确定性是集群企业网络化成长的权变因素。从关系强度来看，在模型0b、模型2b和模型3b 中，集群企业网络的关系强度对企业成长具有显着正的影响；在模型1b和模型4b中，关系强度对企业成长具有正的但不显着的影响。同时，方差分析也表明关系强度与环境不确定性的交互项对企业成长的影响不显着。这就表明集群企业拥有较高的关系强度有利于企业成长，环境不确定性对“关系强度-企业成长”关系的调节作用并不明显。其含义在于不论环境不确定性的特征如何，集群企业所具有的强关系网络促进了企业成长。
从网络范围来看，在模型0b中，网络范围对集群企业成长的影响不显着，而在分组回归的四个模型中，网络范围均对集群企业成长具有显着的影响。从回归系数来看，在低不确定性样本组中（模型1b和模型3b），集群企业网络的网络范围对企业成长具有显着正的影响；在高不确定性样本组中（模型2b和模型4b），集群企业网络的网络范围对企业成长具有显着负的影响。这一结果表明，环境不确定性对“网络范围-企业成长”关系具有显着的调节作用，从而证实了我们的研究假设。其含义是：在低不确定性环境中，集群企业所具有的大范围网络促进了企业成长；在高不确定性环境中，集群企业所具有的小范围网络促进了企业成长。
从地理开放性来看，在模型0b中，地理开放性对集群企业成长的影响不显着，而在分组回归的模型1b和模型3b中，地理开放性对集群企业成长具有显着正的影响，而在模型2b和模型4b中，地理开放性对集群企业成长的影响不显着。这一结果表明，环境不确定性对“地理开放性-企业成长”关系具有一定的调节作用，证实了我们的研究假设。其含义是：在低不确定性环境中，集群企业所具有更高的地理开放网络促进了企业成长；在高不确定性环境中，集群企业网络的地理开放性的变动不会影响企业成长。
5.3集群企业网络化成长驱动机制模型统计检验
集群企业网络化成长的权变机制统计检验表明环境不确定性对集群企业网络化成长具有显着的调节作用。进一步实证分析内部能力对集群企业网络化成长的驱动作用，包括“市场环境-网络模式-能力状态”综合匹配机制统计检验与“技术环境-网络模式-能力状态”综合匹配机制统计检验。统计检验主要采用方差分析与多元回归分析，并得出了相同的结论，但为了统计分析正文的简洁，仅仅显示了多元回归分析的结果，把方差分析的结果放在附录1中以供参考。
5.3.1市场不确定性下，集群企业网络化成长的驱动机制回归分析
1.低市场不确定性样本组中，基于制造能力的驱动机制模型回归分析
研究假设6认为，在低市场不确定性环境中，集群企业的制造能力与企业网络模式的匹配可以促进企业成长。因此，在低市场不确定性样本组中，把企业制造能力与网络特征的交互项对企业成长进行回归分析，即模型1c。也显示了模型1b 的回归分析结果，其目的是为了与加入交互项的模型1c进行对比，后文也采用类似的方法，不再赘述。