根据2010年我国41个地区高新区的创新网络及创新绩效评价结果的相关性检验可知，高新区创新网络与创新绩效之间具有相关关系（见表4．7）。

表4．7 相关性检验结果

由图4．5的散点图，可以发现高新区创新网络与创新绩效之间的关系用曲线估计更为恰当。由于自变量（高新区创新网络）包含非正数值，因此排除对数模型和幂模型。

图4．5 回归散点图

为了更好地拟合我国高新区创新网络与创新绩效之间的关系，分别采用多种模型进行回归分析，包括线性模型、二次型模型、三次项模型、复合模型、增长模型、指数模型及Logistic模型，回归结果如表4．8所示。

表4．8 高新区创新绩效与创新网络计量模型回归结果(www.daowen.com)

（续表）

注：①*表示在10%水平上显著，**表示在5%水平上显著，***表示在1%水平上显著。
②括号内为t值。

各模型回归拟合曲线如图4．6所示。

图4．6 高新区创新网络与创新绩效曲线估计回归散点图
说明：图中部分曲线有重合。

结合图4．6与表4．8，发现二次项模型拟合度较好。即高新区创新绩效与创新网络之间的关系如式（4．4）所示，其中y代表各地区高新区的创新绩效，x代表各地区高新区创新网络发展状况。y＝0.773＋0.202x－0.041x 2（4．4）