、**分别对应P值低于0.05、0.01。
经验证，解释变量间的相关系数不超过0.7.从而证实所选变量之间没有高自相关性，有效避免了解释变量之间严重的多重共线性可能性。然后，本章进一步分析了所选变量指标之间的关系（见表3-4）。
表3-4 知识密集型服务业知识转移水平回归分析
*、**、***分别对应P值低于0.05、0.01和0.001。
首先，根据知识转移效应作为解释变量，以接受者的接受能力和接受力作为层次分析中的解释变量，R2为0.结构距离再引入369，R2为0.知识转移环境，R2为0.583；然后介绍知识转移的嵌入性、保护性和复杂性，R2为0.681；最后引入知识转移激励变量进行验证R2为0.739最终以多个回归模型方程进行F相应的结果是17.781、14.011、18.027、22.373和16.166，对应P值均低于0.001证实了引入整个层次的回归方程具有重要的指征意义，具有良好的回归效果。
其次，在模型1中，β值为0.601，在P值低于0.01条件下，t=3.假设7成立，397>2证实接受方接受能力对知识转移的影响是积极的。
在模型2中，β值为-0.379，t=2.684>2，且P值低于0.01.假设6成立，证实了知识转移结构的距离对知识密集型服务业知识转移具有显著的反向作用。
模型3，在引入相应的解释变量后，获得模型总对应的判断系数R2形成0.098的增幅，β值为0.519，且P值低于0.001，（t=4.077>2)说明知识转移环境对知识密集型服务业创新知识转移有明显的正相关效应，假设5成立。
引入相应变量后，模型4，R2形成0.088的增幅，P值均低于0.01，对应的β值为-0.301和-0.352，且t=3.411、t=2.351均超过2，说明知识转移的嵌入性和保护程度对知识密集型服务业创新知识转移有显著的负相关效应。假设2和3成立，创新知识转移过程中的复杂性与指标相对应β值为0.169，对应t=1.615不超过2，不报告显著性。因此，对于知识转移的复杂性，KIBS假设1不成立，创新知识转移没有明显的负面影响。
引入知识转移激励变量后，模型5获得R2形成的0.026的增幅，β值为0.015，但P值超过0.05假设4不成立，对知识密集型服务业创新知识转移没有积极的激励关系。
此外，在引入各方程进行检验的过程中，如果8不成立，接受方接受一项未通过显著关联检验的动力。
第六节 结论与对策
本章结合知识密集型服务业知识转移过程中知识转移的概念定义和特征分析，对知识密集型服务业知识转移的机制进行了分析，通过知识密集型服务业创新知识转移要素的复杂性、知识的嵌入性、知识创新主体的转移环境、知识创新主体对知识生产要素的保护，以及创新知识转移的接受者的接受能力、接受能力、结构距离和激励KIBS创新知识转移效应的解释变量与解释变量、控制变量选择和模型假设，然后通过层次回归验证知识密集型服务业的相关作用。结果证实，知识嵌入与知识密集型服务创新知识转移、知识要素转移及其保护程度、知识创新环境、知识转移效应、知识转移结构距离和转移效应、知识转移接受能力和知识密集型服务创新知识转移效应。但同时，知识密集型服务行业知识转移要素的复杂性并不是直接影响知识转移效率的因素，接受者的接受能力和知识转移激励与知识密集型服务行业的知识转移效应没有直接的变化关系。本研究提供了样本问卷和验证结果：
（1）积极激发整个知识密集型服务业创新主体共享和发展转移知识。本章假设2验证结果告诉我们，在知识密集型服务知识生产创新网络组织框架中，不同的创新主体在创新过程中，不同转移知识的边缘定义，本质上是知识嵌入程度的显性解释，为了进一步促进不同创新主体更广泛地使用共享知识，应增加知识密集型服务业在创新过程中的知识转移生产和服务合作，更大的合作将进一步促进更多的合作KIBS嵌入其他行业。KIBS在更广泛的层面上服务于其他行业的嵌入，是其知识要素共享和边缘扩张形成的进一步优化。从知识密集型服务业自身的业务范围来看，通过进一步扩大知识转移要素，可以丰富知识要素的边缘边界，使知识密集型服务业在自身部门产生更细分的服务项目，从而使KIBS整合更多产业部门的业务。此时，无论是创新生产还是知识化服务连接，都是通过KIBS自有部门的业务是联系的基础，从而实现知识要素从工业部门的外部合作向内部整合的转变。
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