为了更加准确验证我们提出的各项假设，我们采用两次多元回归分析的方法，对各项假设进行验证。在正式回归分析过程中，我们严格依照两步骤模式，第一步，将所有控制变量（产品技术水平、市场竞争状况和营销网络）和因变量（在孵企业增长、在孵企业能力提升）放入回归方程，看控制变量能够解释因变量的多少变异。第二步，在第一步基础上，再次放入四个主要自变量（接触时间与频率、直接服务介入程度、公共服务平台利用程度和网络关系利用程度），看这四个自变量在第一步的基础上，能够增加多少的变异解释量。同时，看这些增加的变异解释量（R square change）是否显著。这样便可以对各主要变量的主效应以及各自对因变量的解释度都有一个清晰的认识。概念模型各项假设的统计分析结果。
对在孵企业增长绩效的多元回归分析中，从方程显著性检验来看，步骤1的F检验值不显著（p>0.10），说明控制变量与因变量的总体线性关系不显著；步骤2的F检验值显著，说明引入的主要变量对因变量在孵企业增长有显著影响，并且调整后的R2由0.0222增加到0.7193，说明引入的新变量是合适的，该模型能较好地完成对变量间关系的检验任务；步骤2结果显示接触时间与频率显著正相关于在孵企业增长绩效（标准回归系数=0.22923，p0.10），说明控制变量与因变量的总体线性关系不显著；步骤2的F检验值显著，说明引入的主要变量对因变量在孵企业能力提升有显著影响，并且调整后的R2由0.0301增加到0.7913，说明引入的新的变量是合适的，该模型能较好地完成对变量间关系的检验任务；步骤2结果显示接触时间与频率显著正相关于在孵企业能力提升（标准回归系数=0.28426，p0.10），假设6未得到充分的统计验证。
