Процедура, анализ

Описательная статистика и корреляция показаны в таблице  2.1. Для проверки гипотез проведем множественный регрессионный анализ. Воспользуемся псевдо- R 2 Макфаддена для отчета о производительности соответствующих моделей. Для каждого анализа мы проверяем выполнение соответствующих гипотез. Корреляции Спирмена не показывают тревожных корреляций, а все показатели коэффициента инфляции дисперсии (VIF) ниже 2, поэтому все в порядке с мультиколлинеарностью.  Для анализа OLM подтвердили, что допущения параллельной регрессии, изложенные в Ari and Yildiz, выполняются.
Таблица 2.1- Описательная статистика и корреляция

Результаты регрессионных моделей представлены в таблице  2.2. Было выявлено, что значения псевдо- R 2 Макфаддена для модели размера фирмы (0,06), модели доходов (0,10), модели инвестиций (0,12) и модели климата (0,07) указывают на приемлемое или хорошее соответствие модели.
Таблица 2.2 – Результаты регрессионной модели
Результаты показывают, что зеленые стартапы с аппаратными технологиями работают существенно хуже, чем цифровые, по размеру фирмы и доходам ( p 0,01). Таким образом, стартапы, использующие цифровые технологии, имеют более высокий рост, чем те, которые используют аппаратные технологии. Однако стартапы в области программных технологий не приносят дополнительных инвестиций. Это может быть связано с тем, что, поскольку стартапы программного обеспечения часто не нуждаются в больших инвестициях в производство, они тратят меньше времени на получение финансирования, чем стартапы с частично или полностью физической технологией, которые имеют более высокие требования к капиталу. Таким образом, гипотеза частично поддерживается. Стартапы с аппаратной технологией имеют значительно больший потенциал для сокращения выбросов CO 2 e, чем их программные аналоги ( 0,01), что подтверждает гипотезу.
Переменная технологической новизны не оказывает значительного влияния на размер фирмы, доходы и инвестиции стартапа. Таким образом, результаты не подтверждают гипотезу. Возможное объяснение может заключаться в том, что, в целом являясь рискованной, новая технология имеет больший потенциал для получения конкурентного преимущества, что уравновешивает эффект при запуске

.
Влияние технологической новизны на потенциальные климатические характеристики является положительным и значительным ( p 0,001), что подтверждает гипотезу.
На основе регрессионного анализа было установлено, что присутствие аппаратных продуктов увеличивает потенциальные эко- характеристики и снижает размер и доходы стартапов (таблица 2.2 ). Результаты модели посредничества (таблица 2.3 ) также показывают, что общий отрицательный эффект от наличия аппаратной технологии на размер фирмы и доходы и значителен ( p 0,05). 
Было выявлено, что эффект причинно-следственной связи для размера фирмы является положительным, хотя и значимым только при p 0,1. Это пример непоследовательного посредничества, что означает, что прямое воздействие независимой переменной имеет знак, противоположный косвенному. Таким образом, прямой отрицательный эффект ( p 0,05) больше, чем общий эффект. Это означает, что, хотя на размер фирмы негативно влияет наличие аппаратной технологии, присутствует позитивный косвенный эффект, т.к. аппаратные технологии улучшают эко-характеристики, что позитивно влияет на размер зеленого стартапа.
Таблица 2.3 - Результаты посредничества
Было также выявлено, что для инвестиций общий и прямой эффект от наличия аппаратной технологии не имеют значения. Однако, как и в модели размера фирмы, причинно-следственный эффект является значимым и положительным ( p 0,05). Таким образом, наличие аппаратной технологии увеличивает потенциальные эко- характеристики, что увеличивает инвестиции в зеленый стартап