创业行动学习影响因素的相关分析结果

在对本研究涉及的核心变量的测量效果之后，本研究对所有的变量进行描述性统计和相关分析，分析结果如表6-7所示。

表6-7是创业行动学习的前因影响变量和控制变量的描述性和相关分析的结果。从标注数据可以看出：各预测变量之间没有高度相关，即相关系数均低于0.60，变量之间不存在多元共线性问题（吴明隆，2012）；自变量（学习取向和挑战性）和效标变量（创业行动学习及其各要素）之间呈中度相关，自变量之间（学习取向和挑战性）呈中低度相关。变量之间的相关系数符合多元回归分析的基本假定（吴明隆，2012）。而创业者的性别和年龄与效标变量的相关系数均不显著。

表6-7　前因变量及其影响机制的描述统计和相关分析结果

注：N=84；*p＜0.05；**p＜0.01；对角线上的数字代表该量表的信度系数α值

通过变量间的相关分析结果可发现，本研究涉及变量之间的相关系数符合多元回归分析方法的基本假定。因此，本研究采用逐步回归分析方法来验证创业任务特征与创业行动学习之间的关系。在进行回归前对涉及的变量进行多重共线性和Durbin-Watson检验。当VIF值越接近0，表明变量之间的共线性程度越低，一般的临界值为10；Durbin-Watson系数值越接近2时，表明变量间的相关程度越低，当DW值介于0与2之间时表明残差项之间正相关，当DW值介于2与4之间时表明残差项之间负相关。本研究共线性分析结果显示：VIF值介于1与2之间，远低于临界值10；DW值介于0与2之间，表明残差项之间具有正相关，但相关度较低。(www.xing528.com)

创业者对创业任务特征的感知是影响创业行动学习行为的重要因素。表6-8是采用层级回归方法分析所获得的统计结果。从创业行动学习的整体模型来看，创业任务的挑战性对创业行动学习行为具有显著积极影响（β=0.52，p＜0.001），假设1得到验证；创业者对创业任务所持有的目标学习取向对创业行动学习行为具有显著积极影响（β=0.61，p＜0.001），假设2得到验证。从分要素来看，在控制相关控制变量后，创业任务的挑战性与学习取向均对创业行动学习四个要素具有显著的积极影响（挑战性的影响见模型1a，2a，3a和4a；学习取向的影响见1b，2b，3b和4b）。

表6-8　创业任务特征影响研究的逐步回归分析结果

（续表）

注：N=84；表中所列系数为标准化回归系数；†表示p≦0.10；*表示p≦0.05；**表示p≦0.01；***表示p≦0.001。