4.4 回归结果及分析
将企业成长性的评价指标和反映机械行业上市公司高管团队特征的各指标放入回归方程模型中，用统计软件进行多元线性回归分析，并分析回归结果。
4.4.1 高管团队特征与企业成长性的回归结果
本文用 SPSS17.0 统计软件对样本数据进行曲线和线性回归分析，即将数据带入模型一，实证结果见表 4.3.【1】
通过表 4.3 可知，平均年龄与成长性的线性关系 F 值大于二次曲线关系的 F 值，F 值大的拟合程度更好一些，所以高管团队的平均年龄与企业的成长性成线性关系。将高管团队平均年龄放到模型三中，进行多元线性回归分析。
本文用 SPSS17.0 统计软件对样本数据进行曲线和线性回归分析，即将数据带入模型二，实证结果见表 4.4.【2】
通过表 4.4 分析得，平均任期与成长性的线性关系 F 值大于二次曲线关系的 F值，F 值大的拟合程度更好一些，高管团队的平均任期与企业的成长性成线性关系。所以将高管团队的平均任期加入到模型三中研究。
本文用 SPSS17.0 统计软件对所有样本数据进行多元线性回归分析，即将数据带入模型三，实证结果见表 4.5、表 4.6.【3】
由回归模型调整的 R2=0.935,表明回归方程对因变量的解释已经达到 93.5%,可以看出模型的拟合程度很好，并且 Durbin-Watson 值能够说明不存在自相关（D-W=1.924 处于 1.5-2.5 之间）。因此可以判断由模型解释部分非常显着。基于此，从变量的显着性结果来看，一般我们认为 l%为极显着，5%为具有显着性，高于 10%则表示不能通过显着性检验。显然，变量中高管团队的内部网络密度、社会关系网络和平均任期三个变量没有通过显着性检验，其他都通过了显着性检验。详细的统计检查结果见表 4.7.【4】
4.4.2 高管团队人力资本特征与企业成长性的回归结果分析
高管团队的平均年龄与企业成长性正相关，拒绝原假设。高管团队成员的平均年龄的回归系数为 0.113,在 5%的置信水平下显着，通过了显着性检验，但本文的假设没有得到验证。即公司高管人员年龄较长，拥有多样复杂的实战经验，积累丰富的工作经验和社会资本，这对整个企业来说无疑是一笔宝贵的财富。在机械行业上市公司中，年长的高管人员所具备的隐性资本有利于企业获取发展的重要资源（如市场、技术、资金、知识等），这种隐性资源体现在丰富的经验以及社会关系网上。
