括号中数值为P值；VIF为所有三个模型中该变量在回归过程取得的最大VIF值。
根据统计信息，三个回归模型中所有变量的VIF取值都接近1，表明不存在多重共线性问题。模型1以集群企业竞争优势为因变量，企业知识基础、集群知识分布及其交互项为解释变量进行了回归。由回归结果可以发现，集群企业知识基础对其竞争优势仍然保持正向的影响（β＝0.290，P＝0.004），而交互项“知识基础×知识分布”的系数显着为负（β＝-0.175，P＝0.006），这意味着集群知识分布对集群企业知识基础与竞争优势之间的关系起反向调节作用；模型2的分析结果与表5.11中模型4相同，即集群知识分布对集群企业知识基础与学习能力的关系发挥反向调节作用（β＝-0.0807，P＝0.078）；模型3则进一步将集群企业学习能力加入到模型1中，由回归分析结果可以发现，此时集群企业学习能力仍然对企业知识基础和集群知识分布发挥显着的中介效应（β＝0.422，P＝0.001），但企业知识基础的作用不再显着了（P＝0.103）。
由此可知，集群知识分布是一个有中介的调节变量，它的调节效应一方面可以通过以学习能力为中介影响企业的竞争优势，另一方也以直接效应的方式调节知识基础与竞争优势的关系。对集群知识分布的调节效应和学习能力中介效应的详细分解可见。
3.环境不确定性对集群企业知识基础与学习能力关系调节效应的回归分析结果
本研究以集群企业知识基础为自变量、学习能力为因变量，采用层次回归方法分析了技术环境不确定性和市场环境不确定性对知识基础与学习能力关系的调节效应。根据统计信息，所有变量的VIF取值都接近1，表明不存在多重共线性问题。
为了验证技术不确定性和市场不确定性的调节效应，笔者同样采用温忠麟等（2005）和Schwab（2005）推荐的调节效应检验方法，将集群企业知识基础、技术不确定性和环境不确定性这三个解释变量进行中心化处理，并计算前者和后者的交互项代入回归模型3、模型5和模型6。由表5.14中回归模型2和模型3的统计信息可知，市场不确定性对于集群企业的学习能力有着重要的影响。从企业学习能力变异的被解释程度来看，在模型1中仅考虑了集群企业知识基础的作用，此时回归模型的R2为0.239；当把市场不确定性加入回归模型2后，R2达到0.266，相对模型1增加了11.3%；而把集群企业知识基础与市场不确定性的交互项加入模型3后，R2达到0.396，相对模型2增加了65.7%。更重要的是，从模型3和模型6的回归系数来看，集群企业知识基础与市场不确定性的交互项系数都显着为正（β＝0.218，P＝0.000和β＝0.207，P＝0.000），这意味着市场不确定性对于集群企业知识基础与学习能力的关系起正向调节作用。因此，研究假设4a得到支持。
相比市场不确定性，技术不确定性对集群学习能力的影响作用则要小得多。进一步考察回归模型1、模型4和模型5对学习能力变异的被解释程度就可以发现这一点。在模型1基础上加入技术不确定性后的模型4的为0.241，相对模型1仅增加了0.8%；而进一步加入集群企业知识基础与技术不确定性的交互项的模型5的为0.272，相对模型2仅增加了13.8%。综合考虑技术不确定性和市场不确定性的模型6的为0.398，仅比单独考虑市场不确定性的模型3增加了0.5%。对模型2、模型5和模型6回归系数的分析也反映了相同的信息。虽然知识基础与技术不确定性的交互项在模型5中达到了显着的水平（β＝-0.107，P＝0.024），但在加入市场不确定性的模型6中则迅速变得不显着了（β＝-0.0317，P＝0.495）。综合学习能力变异解释程度和各模型回归系数的检验结果，笔者认为技术不确定性对集群企业知识基础与学习能力的调节效应并不显着。因此，研究假设4b没有得到支持。
为了更清晰地表明市场不确定性的调节效应，可以对模型3用回归方程的方式对各变量之间的关系进行分解得到式（5.10）（温忠麟，2005）：
learning＝β0+β1age+β2size+β3cbase+β4cmuncert+β5cbasegcmuncert+e（5.10）
对上式调整后可重新写为：
learning＝β0+β1age+β2szie+（β3+β5cmuncert）cbase+β4cmuncert+e（5.11）
由式（5.11）可知，集群企业知识基础与学习能力的关系由β3+β5cmuncert来刻画，其中的系数β5衡量市场不确定性调节效应的大小和方向。而表5.14的模型3和模型6都表明β5显着为正。因此市场不确定性对集群企业知识基础与学习能力的关系发挥正向调节效应（见式5.12），即市场不确定性越高，集群企业知识基础对学习能力的促进作用就越强。
learning＝5.189+0.004162age+0.000134size+（0.475+0.218cmuncert）cbase+0.0915cmuncert+e（5.12）
为了更加形象地表述市场不确定性的这一调节效应，笔者采用Cohen等（2003）推荐的方法，将市场不确定性高于均值一个标准差的值和低于均值一个标准差的值代入式（5.12）中，保持企业年龄和规模这两个变量不变，得到有关集群企业知识基础与学习能力的两条回归直线。
可以看出，那些面对较高市场不确定性的集群企业，具有更强的动力利用其知识基础来学习外部知识。而那些面临较低市场不确定性的集群企业，知识基础对学习能力的促进作用就相对较弱。
与上一节对集群知识分布调节效应的分析相似，笔者认为市场不确定性的调节效应很可能通过学习能力的中介作用对企业的竞争优势产生影响，即市场不确定性是有中介的调节变量。为了深化对集群企业竞争优势的认识，本研究根据温忠麟等（2006）提出的有中介的调节效应检验程序，采用层次回归方法对市场不确定性的调节效应和集群企业学习能力的中介效应进行了整合分析。