根據統計信息，三個回歸模型中所有變量的VIF取值都接近1，表明不存在多重共線性問題。模型1以集群企業競爭優勢為因變量，企業知識基礎、市場不確定性及其交互項為解釋變量進行了回歸，由模型1的回歸結果可以發現，集群企業知識基礎對其競爭優勢仍然保持正向的影響（β＝0.436，P＝0.000），而交互項“知識基礎×市場不確定性”的係數顯著為正（β＝0.183，P＝0.003），這意味著市場不確定性對集群企業知識基礎與競爭優勢之間的關係起正向調節作用；模型2的分析結果與表5.14中模型3相同，即市場不確定性對集群企業知識基礎與學習能力的關係發揮正向調節作用（β＝0.218，P＝0.000）；模型3在模型1的基礎上進一步加入集群企業學習能力，由回歸分析結果可以發現，此時集群企業學習能力仍然對企業知識基礎和集群知識分布發揮顯著的中介效應（β＝0.298，P＝0.019），企業知識基礎和交互項依然顯著（β＝0.294，P＝0.007和β＝0.118，P＝0.072）。
由此可知市場不確定性是一個有中介的調節變量，它的調節效應一方麵可以通過以學習能力為中介影響企業的競爭優勢，另一方也以直接效應的方式調節知識基礎與競爭優勢的關係。
4.企業知識整合對集群企業學習能力與競爭優勢關係調節效應的回歸分析結果
本章第四節已經驗證了集群企業學習能力是企業知識基礎與競爭優勢之間的中介變量，本節進一步以集群企業學習能力為自變量、企業競爭優勢為因變量，采用層次回歸方法分析企業知識整合能力對學習能力與競爭優勢關係的調節效應。根據統計信息，所有變量的VIF取值都接近1，表明不存在多重共線性問題。
同樣采用溫忠麟等（2005）和Schwab（2005）推薦的調節效應檢驗方法，本研究將集群企業學習能力、知識整合能力這兩個解釋變量進行了中心化處理後，再計算學習能力和整合能力的交互項代入回歸模型2和模型3。由表5.17中回歸模型2統計信息可知，企業知識整合能力對於集群企業的競爭優勢有重要影響：在模型1中僅考慮了集群學習能力的作用，此時回歸模型的R2為0.292；在模型1的基礎上加入知識整合能力的模型2的R2達到0.347，相對模型1增加了18.8%；但考慮了集群企業學習能力與整合能力交互項的模型3中，R2隻達到0.374，相對模型2僅增加了7.7%。從模型2和模型3的回歸係數來看，集群企業知識整合能力的係數顯著為正（β＝0.265，P＝0.001和β＝0.264，P＝0.001），但學習能力與整合能力交互項的係數卻並不顯著（β＝-0.094，P＝0.283）。這意味著知識整合能力對於集群企業競爭優勢有正向促進作用，但對學習能力與競爭優勢之間的調節效應並不存在。因此，研究假設5沒有得到支持。
第五節研究討論
本研究通過對集群企業進行問卷調查獲取相關數據，並運用統計分析方法驗證和檢驗了集群企業知識基礎、學習能力、競爭優勢、集群知識分布、環境不確定性以及知識整合能力等變量之間的理論假設。
在本研究的假設1和假設2中，筆者指出集群企業知識基礎對知識學習能力存在著正向的影響，並且這一影響以學習能力為中介作用於企業的競爭優勢。研究結果支持了這兩個假設，這與許多學者的研究結果一致（Cohen & Levinthal，1990；Liao、Welsch & Stoica，2003）。從回歸分析的結果來看，企業的知識基礎對其學習能力確實有著顯著的影響，當企業具有較強的知識基礎時，相應的學習能力也就越強，績效水平也越高。這意味著集群企業的知識基礎是其競爭優勢的真正來源。對於集群中的企業來說，其自身擁有的知識基礎是其能否有效地利用集群知識傳播係統中的外部知識獲取競爭優勢的關鍵。
本研究的假設3認為，集群知識分布異質性對企業知識基礎與學習能力之間的關係起反向調節作用。研究的結果支持了這一假設，並表明知識分布的調節效應還以學習能力為中介影響企業的競爭優勢。在知識分布異質性程度較低的集群中，集群企業的知識基礎對於它獲取外部知識和提升績效水平的作用更大；而在知識分布異質性程度較高的集群中，集群企業知識基礎的作用就要弱一些。這意味著，對於區域來說，構建一個異質性程度較低的知識分布，有利於促進其內部企業的知識學習和競爭優勢；對於企業來說，本地企業相似的知識結構雖然會帶來同質競爭的問題，但從知識獲取和學習的角度來說卻是大為有益的。