在进行整体理论模式验证分析前，本书先通过层级回归分析（Hierarchical Regression Analysis）来控制各个控制变量的差异，并检验各变量间的因果关系（每组回归方程的第一步是对控制变量的回归分析，其后逐步加入自变量进行分析），进行回归前，为避免自变量之间存在共线性（Collinearity）问题而导致错误的回归系数检验，本书利用变异数膨胀值（Variance Inflation，VIF）进行检验。结果发现各组回归模式的VIF值均小于10，表示各自变量之间的线性重合问题并不严重，从而保证了回归结果的正确性

由于本书属于管理研究的范围，刘军（2009）认为，尽管对于在解释变量以怎样的方法进入回归方程时，通常有强制进入法、逐步筛选法、向前筛选法、向后筛选法等四种方法（吴明隆，2010），但既然管理研究一般都是对理论进行验证，而不是以现存数据进行探索，所以在用SPSS进行回归时，一定要用强制进入法，把所有变量放入方程中强制性地进行回归。鉴于此，本书在进行层次回归分析时采用了这种观点。

另外，吴明隆（2010）指出，如果自变量为间断变量，在投入回归模型时应先转为虚拟变量。一方面为了使结果更容易解释，另一方面为避免虚拟变量陷阱，本书首先将各控制变量转换成虚拟变量，然后投入回归方程进行检验。(www.daowen.com)

具体来说，各控制变量设定如下：（1）行业取值方面：制造业={1，0}、非制造业={0，0}；（2）经济性质取值方面：国有企业={1，0}、民营企业={0，1}、外资企业={0，0}；（3）企业年龄取值方面：3～5年的企业={0，0，0，0}、5～10年的企业={1，0，0，0}、10～15年的企业={0，1，0，0}、15～20年的企业={0，0，1，0}、20年以上的企业={0，0，0，1}（4）员工人数取值方面：100人以内={0，0，0，0}、100～500人={1，0，0，0}、500～1000人={0，1，0，0}、1000～2000人={0，0，1，0}、2000人以上={0，0，0，1}（5）销售收入取值方面：1000万元以内={0，0，0，0，0}、1000万～5000万={1，0，0，0，0}、5000万～1亿={0，1，0，0，0}、1亿～3亿元={0，0，1，0，0}、3亿～10亿元={0，0，0，1，0}、10亿元以上={0，0，0，0，1}。