本项研究对所收集的数据，首先进行描述性统计。描述统计的任务就是描述随机变量的统计规律性。^[5]通常采用的方法是均值、偏度以及峰度。在描述性统计分析的基础上进行相关性检验。“相关性分析是检验分析变量间是否存在依存关系以及这种关系的密切程度，密切程度的大小用相关系数来衡量。相关统计量可采用皮尔逊相关系数r表示，取值范围是-1≤r≤1”。^[6]通过数据的Z标准化处理，再对运行机制的各个“子机制”进行回归分析。回归分析是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。回归分析的主要内容是：探索和确定变量间的相关关系和程度；建立回归模型，检验变量间的相关程度；用回归模型进行估计和预测。本项研究选取了多元线性回归的方法，多元线性回归是确定因变量与多个自变量之间的定量关系。若因变量Y同时受到P个自变量x1、x2、……xP的影响，且这P个自变量皆与Y成线性的定量关系，其P+1个变数的关系就形成了多元线性回归^[7]。其方程式如下。

上式中Y是因变量。β0、β1、β2……βp是p+1个未知参数，β0称为回归常数，β0、β1、β2……βP称为回归系数。x1、x2、……xP是P个可供测量与控制的自变量，ε是随机误差，其满足条件是ε-N（0，σ2）。^[8]根据实证研究需要，本项研究使用的数据分析软件为SPSS17.0。(www.daowen.com)