同时，还采用交互项方法来进一步检验内部能力对集群企业“网络特征-企业成长”的调节作用，构建如下的回归方程。
（1）因变量：企业成长；
（2）自变量：关系强度、网络范围和地理开放性；
（3）调节变量：环境不确定性和企业内部能力；
（4）控制变量：产业特征、企业特征和企业内部能力。
在回归分析中，我们以企业能力与企业网络特征的交互项对企业成长进行回归分析来检验企业内部能力对企业网络化成长的驱动作用。根据Aiken和West（1981）的研究成果，交互项采用企业内部能力与企业网络特征的均值中心化（mean-centered）数据相乘生成。在这里，均值中心化数据是指原始数据减去均值，从而生成均值为零的一组数据。采用均值中心化数据相乘生成交互项的方法主要是为了避免交互项与构成变量之间的相关性而带来的共线性问题（Tasi，2001）。基于这一方法生成六个交互项，分别是吸收能力×关系强度、吸收能力×网络范围、吸收能力×地理开放性、制造能力×关系强度、制造能力×网络范围以及制造能力×地理开放性。在这里，各个构成变量均是均值中心化数据，但遵循一般的表述惯例以及行文的方便，并没有进行特别标示（Tasi，2001）。基于生成的交互项，采用分层回归的方法来检验企业内部能力与网络特征对企业成长的交互效应的显着性。如果交互项显着，同时ΔR2具有显着增加，则表明内部能力对“网络特征-企业成长”的关系具有显着的调节作用。
另外，在回归分析中，为了检验回归分析结果的合理性，我们主要考察了以下五类指标。第一，F值、R2值和Adjust R2值。这三个指标主要是检查模型的拟合程度。F 统计量是回归模型中已解释方差与未解释方差的比值，F值越大表示在更高的显着性水平上回归模型已解释的方差明显大于未解释的方差；R2和Adjust R2统计量反映了总体回归效果，只不过后者剔除了自由度的影响，R2和Adjust R2越大表示总体回归效果越好。第二，ΔR2值和F Change值。为了更好地检验集群企业网络特征对企业成长的影响，我们采用了分层回归的方法。为了检验分层回归的效果，我们选择了ΔR2和F Change指标。其中，ΔR2表示加入新的变量之后，因变量解释程度的变化，F Change 则检验了R2变化的显着性。如果ΔR2显着，则表明，加入的新变量会对因变量方差的解释具有边际增加的贡献；如果ΔR2不显着，则表明新变量的加入并不同优化因变量的解释。第三，V IF值。V IF即方差膨胀因子，是容许度的倒数。V IF是检验回归方程中自变量之间多重共线性问题的统计量，V IF值越接近1表示自变量之间的共线性越小。第四，D-W值。D-W是检验一节序列相关问题的统计量，其取值范围为（0，4）。
当D-W取值在2附近时，回归模型不存在显着的一阶序列相关问题。第五，B值、Beta值和Sig值。为了检验各个自变量对因变量影响的显着性，本书分别显示了各个自变量的回归系数（B值）、标准化回归系数（Beta值）、回归系数的显着性（Sig值，即p值）。后面所有的多元线性回归分析均涉及以上指标，故不再重复说明。
4.案例研究
社会科学统计分析的目的是发现事物之间联系的一般规律。结合统计分析，我们还在论文中撰写了几个案例。通过案例剖析，一方面为理论模型的构建和假设的提出提供佐证，另一方面检验文中理论分析或统计分析的某些观点和结论。结合我们对浙江产业集群的实地访谈，我们主要对嵊州领带集群企业、海宁皮革集群企业以及柳市低压电器集群企业的网络化成长实践进行了案例分析，通过案例分析检验了我们所提出的“外部环境特征-企业网络模式-内部能力状态”的综合匹配思想。
1.3.3章节安排
本书的理论问题是基于演进视角分析集群企业网络化成长机制与模式，从而为集群企业构建适合的网络模式，以为促进企业成长提供参考。在研究思路上，首先回顾了集群企业网络化成长的相关文献，认为从演进视角分析差异化的产业环境与企业内部能力的异质性对企业网络化成长的影响是理论研究的前沿问题。其次，基于演进视角，借鉴企业网络理论对企业网络模式内生机制的研究成果，构建集群企业网络化成长的综合匹配机制模型，即“产业环境-网络模式-能力状态”综合匹配模型。再次，以浙江省五个产业集群中的集群企业的问卷调查数据实证检验所构建的综合匹配机制模型。第四，以嵊州领带集群企业、海宁皮革企业以及柳市低压电器集群企业的网络化成长案例进一步检验所构建的综合匹配机制模型。最后，系统归纳区域产业集群演进中集群企业网络化成长机制，识别集群企业网络化成长的主要模式。遵循这样的研究思路，全文共分为7章。
本书各章节的内容安排如下。
（第1章）：导论。本章旨在提出本书所要研究的问题及其研究方法与过程。首先提出要研究的问题，即基于演进视角分析集群企业的网络化成长机制与模式。其次，对研究中涉及的几个核心概念：“企业成长”、“企业网络化成长”、“企业网络”和“集群企业”进行了一一界定，这构成了本书后面两章理论研究的逻辑起点。再次，对研究中采用的方法和研究过程进行了详细说明。最后，介绍了研究的整体思路以及本书的内容安排。
（第2章）：集群企业网络化成长研究述评。本章主要对集群企业网络化成长的研究现状和前沿问题进行梳理。首先勾勒了集群企业网络化成长理论研究的发展脉络。其次，综述了两个主流学派对集群企业网络化成长研究的相关成果。再次，分析了演进学派对集群企业网络化成长研究的有关成果，但是这一类文献还不多，系统性也不强。这就要求我们借鉴企业网络理论对企业网络模式内生机制的研究成果，构建集群企业网络化成长的内生机制模型。
（第3章）：区域产业集群演进中集群企业网络模式的内生机制研究。本章主要基于演进视角分析集群企业网络的内生机制。首先，基于集群企业网络的研究文献，指出集群企业网络的刻度指标。其次，借鉴企业网络内生机制的研究文献，分析一般企业成长中网络模式的内生机制。最后，基于演进视角分析集群企业网络模式的内生机制。
(第4章)：集群企业网络化成长综合匹配机制模型构建。本章旨在构建集群企业网络化成长的综合匹配机制模型。基于集群企业网络的内生机制模型，本书认为集群企业的产业环境不确定性和内部能力状态影响了企业的网络模式选择，并构建出“产业环境-网络模式-能力状态”综合匹配机制模型。这一模型认为产业环境不确定性作为权变因素影响了企业的网络模式选择，企业内部能力状态作为驱动因素决定了企业能否有效利用特定网络模式所提供的网络资源进而实现企业成长。
(第5章)：集群企业网络化成长综合匹配机制统计检验。本章分两步实证检验“产业环境-网络模式-能力状态”综合匹配机制模型。首先，对本书所采用的实证数据进行了简要分析，说明了主要研究变量的测量条款的来源，并进行了信度和效度分析。其次，根据已有的研究，把产业环境不确定性分为市场不确定性和技术不确定性，采用相关分析、方差分析和分组回归分析等方法，分别统计检验这两种不确定性对集群企业“网络特征-企业成长”的权变机制。再次，采用方差分析和交互项分析方法来检验内部能力状态对企业网络化成长的驱动作用。最后，对本章统计检验结果进行小结。
(第6章)：集群企业网络化成长综合匹配机制案例研究。本章旨在通过案例进一步分析集群企业网络化成长所体现的“外部环境-网络模式-能力状态”的综合匹配思想。主要介绍了嵊州领带集群企业、海宁皮革集群企业以及柳市低压电器集群企业的网络化成长实践，并对其背后的网络化成长机制进行了归纳。
(第7章)：区域产业集群演进中集群企业网络化成长机制与模式。本章主要是对本书的实证研究结果进行进一步的归纳和总结。首先，根据综合匹配实证研究结果归纳了集群企业网络化成长机制。其次，从产业环境、网络模式和能力状态三个维度总结了集群企业网络化成长的四个主要模式。最后，归纳和总结研究结论，说明研究结论对于学术研究、企业实践以及政府政策制定的意义，指出本研究存在的一些不足，展望今后进一步研究的问题与方向。
