【摘要】:采用层级回归分析检验创业者的资源网络能力与协进型领导能力对创业绩效正向交互效应。从表7-17的层级回归分析结果可看出,在控制了相关变量后,资源网络与协进型领导能力进入回归方程都显著地增加了对创业绩效的回归方程的解释力。其中,资源网络能力和协进型领导能力两个因素对创业绩效具有正向预测作用;当资源网络能力与协进型领导能力的交互项进入回归模型之后,两者的交互作用并未显著提升对创业绩效的预测。
采用层级回归分析检验创业者的资源网络能力与协进型领导能力对创业绩效正向交互效应。分析过程按照三个步骤进行:将控制变量进入模型中;将两个交互变量加入模型中;将交互变量的乘积值交互项加入模型以检验交互效应。分析过程中涉及的控制变量、交互变量和因变量均经过数据标准化处理。具体过程如下:首先,将相关控制变量加入模型中(模型1);其次,将交互变量协进型领导能力和资源网络能力加入模型中(模型2);第三,将两者的乘积项作为交互项加入模型中(模型3)。交互效应结果如表7-17所示。
表7-17 层级回归分析:资源网络能力与协进型领导能力的交互效应
(续表)(www.xing528.com)
注:N=73;†p≦0.1;*p≦0.05;**p≦0.01。
从表7-17的层级回归分析结果可看出,在控制了相关变量后,资源网络与协进型领导能力进入回归方程都显著地增加了对创业绩效的回归方程的解释力。其中,资源网络能力和协进型领导能力两个因素对创业绩效具有正向预测作用(β=0.23,p≦0.05;β=0.29,p≦0.01);当资源网络能力与协进型领导能力的交互项进入回归模型之后,两者的交互作用并未显著提升对创业绩效的预测(β=0.01,ns)。该分析结果表明,创业者的资源网络能力和协进型领导力对创业绩效没有交互影响效应,假设4没有得到支持。
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