为了进一步分析高新区创新网络对其所处区域创新能力的影响，分别从高新区创新网络的网络主体、网络联系、网络支撑三要素来探究高新区创新网络对区域创新能力的影响程度。首先构建高新区创新网络发展水平的分解指标（网络主体、网络联系、网络支撑）与其所处地区创新能力之间的多元线性回归方程，见式（6．12）：

其中，y代表各地区创新能力，x 1代表各地区高新区创新网络主体知识创新，x 2代表各地区高新区创新网络联系，x 3代表各地区高新区创新网络环境支撑，α、β1、β2、β3为待估参数，μ为随机误差项。

表6．12为区域创新能力与高新区创新网络的网络主体、网络联系、网络支撑三要素指标之间的相关性检验结果，可以看到前二者与之相关程度较高，网络支撑指标与之相关性不高。

表6．12 多元回归相关性检验结果

（续表）

多元线性回归首先要诊断共线性问题，由附表B1可以看到，各自变量容差和VIF值均为1，各解释变量间不存在多重共线性问题。

由表6．13可以看到，该模型的相关系数R＝0.911，判定系数R 2＝0.829，调整的判定系数＝0.816，回归估计的标准误差S＝0.334 24294，拟合效果较好。

表6．13 高新区创新网络与区域创新能力多元回归结果

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。

由于F＝59.980，相伴概率值为0．000小于0．05，说明自变量与因变量之间存在显著的多元线性回归关系。其中高新区创新网络主体知识创新和高新区创新网络联系的Sig值为0．000，小于0．05，因此其系数显著区别于0；而高新区创新网络环境支撑的Sig值为0．090，大于0．05，因此其显著性较弱（见附表D9）。回归方程如式（6．13）所示：(www.daowen.com)

由于常量的显著性值远远大于0．05，故常数项非常不显著，可以忽略不计（见附表B1）。故标准化后的回归方程为：

图6．5为关于区域创新能力与高新区创新网络主体知识创新的添加拟合线的部分回归散点图，可以看出区域创新能力与高新区创新网络主体知识创新之间有着较显著的正向线性关系。

图6．5 添加拟合线的部分回归图
（区域创新能力与高新区创新网络主体知识创新）

图6．6为关于区域创新能力与高新区创新网络联系的添加拟合线的部分回归散点图，可以看出区域创新能力与高新区创新网络联系之间也有着较显著的正向线性关系。

图6．6 添加拟合线的部分回归图（区域创新能力与高新区创新网络联系）

图6．7为关于区域创新能力与高新区创新网络环境支撑的添加拟合线的部分回归散点图，可以看出区域创新能力与高新区创新网络环境支撑之间虽然也有着正向线性关系，但不如前两者显著。

图6．7 添加拟合线的部分回归图
（区域创新能力与高新区创新网络环境支撑）

由上述分析可以看到，我国的区域创新能力不仅与高新区创新网络整体发展水平显著相关，而且与高新区创新网络的网络主体、网络联系有着显著的相关关系，随着我国高新区创新网络的网络主体、网络联系发展水平的提高，其所处区域的区域创新能力也显著提高。由图6．7可知，我国高新区创新网络环境支撑也正向影响着其所处区域的创新能力，但其影响的显著性不如高新区创新网络的网络主体和网络联系。