在回归检验理论建设模型之前，对变量进行多线性和序列相关性检验。如果检验结果不能避免变量间的多线，则不能继续进行工业集群网络结构KIBS促进创新发展的影响分析。回归前检查解释变量之间的显性关联，一般通过容差、方差膨胀因子、特征值和条件指标进行测量。当容差接近零，方差膨胀因子高于10时，变量之间存在高度的共线性问题；当容差小于0时.当方差膨胀因子高于10时，样本特征值低于0.01、条件指标超过30，所选变量也有共线性可能性。经验证，在产业集群网络结构下，只有一个方差膨胀系数超过10，即12.277其他指标没有表现出高度自相关的特征，可见所选指标对于KIBS服务业只有轻微的共线性。本章研究利用了轻微的共线性序列D.W.值加以检验，根据既有研究，将临界值设定为2，当验证结果显着大于2时，存在序列相关性。经验证，本章分析所得D.W.值为2.015确认本章模型之间没有序列相关性。
多元回归总体参数验证R2达到了0.865，相应的调整R2达到了0.831，即可按833.1%解释整体变异，证实指标对研究对象问题的解释能力；F值为53.141进一步证实所选指标KIBS其服务产业集群结构与整个产业创新的背景相关。
此外，从多元回归方程的回归系数(见表5-8)除结构孔和连接密度外，所选标度和指标对应t检查不明显，其余指标至少为0.05水平显著。-8中，中介和集聚对应β系数分别为0.243、0.041，由此证实该两类集群结构性指标对KIBS假设1、假设4得到证实，对产业集群内的创新发展有更显著的解释作用。同时，可以观察到关于KIBS创新与产业集群结构洞的回归系数为负，未通过相应的显著关联检验。KIBS创新发展的负面影响尚未得到证实，正面影响也未得到支持。由此可见，产业集群结构洞对于产业集群结构洞KIBS促进集群创新发展的作用尚不明显。
表5-8 回归结果分析
第五节 结论与对策
根据以上分析，本章结合知识密集型服务业服务业集群网络的结构特点和知识密集型服务业服务对接的创新发展，验证知识密集型服务业及其服务业集群网络的创新发展影响。基于知识密集型服务业创新过程的产业集群网络的进一步背景是清晰的KIBS部门服务业在不同规模的网络关联中进一步集约化关系重组，是整个关系重组KIBS进一步细化网络结构，整个集群网络中相对较大的企业主体或独立创新规模较大的企业KIBS在网络中实施创新互动时，一般以创新溢出为主。整个创新网络具有发展程度低但知识创新溢出大的特点。然而，鉴于其创新活动主要依身资源，创新溢出贡献在整个知识密集型服务业创新网络中占据核心地位（Freel，2006)；相反，知识密集型服务业创新集群网络规模和相关强度对相对较小的企业主体或独立创新规模较小的企业影响较小，但其对上述大型企业知识创新生产溢出的影响较大。KIBS促进产业创新受集群企业集聚和中介结构特征的影响。鉴于集群企业间的结构特征及其对整个集群创新的不同作用，本章提供了知识密集型服务业及其服务业集群网络创新发展的影响对策。
（1）加强集群网络内部的创新和独立发展。每个集群网络在嵌入知识密集型服务业或本地创新的过程中都有明显的因素聚合趋势。知识密集型服务业作为知识密集型服务业，应率先在行业内实现层次创新。这主要是由于双重嵌入KIBS创新网络和其所服务产业的集群网络之间存在一定程度的要素叠合，而知识密集型服务业的进一步知识生产溢出创新推进依赖于要素在技术创新集群效应获取中的进一步要素分离及产业内的重新整合，这是整个KIBS创新网络是服务业创新发展的关键。KIBS借助网络协作，在集群网络层面表现出成熟的生产和流程完善的配套优势，即通过资源共享和信息交流完成流程中要素的有效合作，获得溢出效应，进而获得规模经济和外部经济优势（Capello，1999)[1]，有效促进了工业经济的发展。在制造业投资和服务发展过程中，网络协作也可以反映一定程度的技术集群创新优势。
（2）企业应努力开发和充分利用集群网络中的各种资源，为自身的创新和发展提供各种必要的要素。通过社会关系和交易关系，形成更高效的知识生产要素分工，形成新的生产要素限制关系；KIBS基于企业自身的创新，形成新的KIBS——知识生产合作网络元素流动为闭环创新组织结构，形成新的元素合作关系，为知识密集型服务业向基础知识创新过渡，知识密集型服务业输出自身创新溢出效益
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