（一）因素提取
這裏先對本章實證研究中所涉及的部分指標進行因素提取，以利於後文的描述統計分析與回歸分析。
首先我們運用因素分析方法生成本地嵌入各效應要素（信任、信息共享、網絡文化與網絡中心度）。在進行因素提取之前，需要進行樣本的充分性檢驗，根據數據分析結果，樣本充分性KMO測試係數為0．765，樣本分布的球形Bartlett檢驗卡方值為1531．158，Sig ．值為0．000，說明可以對數據進行因素分析。
在此基礎上采用主成分分析法提取因素，按照極大方差法進行因素旋轉。
從表6．6中可以看出，軟件共提取4個因素，其中第二部分問題Q18-21歸為因素1（命名為信任）；第二部分問題Q14-17歸為因素2（命名為信息共享）；第二部分問題Q22-24歸為因素3（命名為網絡文化）；第二部分問題Q25-27歸為因素4（命名為網絡主控權）。上述4個因素的總體解釋率為69．263%。對這4個因素進行信度分析，計算其Cronbach’ s α係數，分別為0．898、0．849、0．731、0．663，列在表最後第三行。信度分析表明，這4個因素的信度都完全符合統計要求，問卷設計的內部一致性檢驗獲得通過。
（二）本地嵌入指標的描述性統計
關於地理嵌入的衡量，本研究中采取兩種方法，第一種是賦值法，即根據跨國公司網絡關係的地理空間分布尺度進行賦值後計算處理。具體來說，把網絡關係分為與供應商關係、客戶的關係、設備購買關係、信息（生產信息、技術信息、管理信息、市場信息）關係，共七個類別，分別給市內、省內、其他省份、港台澳和國外選項賦值5～ 1。每一類別得分為所選選項的加權平均分。這種衡量方法為了應用於方差分析和回歸分析等關聯性研究。但這種方法一定程度上丟掉了關於各種類別關係的不同地理空間尺度的具體分布信息。第二種方法則是采取雷達圖法，把各種類別的主要成員地理空間分布描繪成圖，這有利於彌補第一種方法的不足。本節關於本地嵌入指標的描述性統計包括兩部分：第一部分是地理嵌入的雷達圖描述；第二部分是各指標的一般性描述統計。
三張雷達圖可以看出，港台和海外都是子公司主要零部件供應商、客戶和設備供應商的重點分布地點，占了四成以上子公司；而位於市內和其他省份則較低。由此可見，在這三個指標上市內範圍的地理嵌入程度普遍相對有限。
四張雷達圖可以看出，母公司和港台是子公司生產信息、技術信息、管理信息和市場信息的普遍主要來源地，占了四成以上。而來源於市內、其他省份則普遍較低。尤其是市內的各個指標更為低。
需要補充和注意的是，港台成為地理嵌入各指標的重要地理分布地點，一個重要的原因是大部分跨國公司來源於港台地區（77．6%）。
對於其他來源地的跨國公司來說，港台未必是各類信息的重要來源。但這也從另一方麵說明了投資大陸的外資企業中，港台企業構成重要的組成部分。
綜合七張雷達圖可以看出，雖然跨國公司在網絡本地化上已經邁出了步伐（如在零部件供應商、客戶、生產設備供應商三個指標上在市內範圍內都達到兩成），但是仍沒有成為最重要的分布地。這突出表現在各個信息來源上，市內範圍普遍低於兩成。綜上所述，杭州和東莞在整體上的地理嵌入程度均相對有限。
下麵進一步列出了本地嵌入的衡量指標的描述性統計結果。
從表中可見，除了本地嵌入效應要素（除了網絡主控權）高於中間值“3”外，實體要素絕大部分都低於“3”。其中地理嵌入的七個指標都低於“3”，這再次驗證了前麵有關地理嵌入程度有限的結論。再者，涉及與本地科研院校的往來關係的兩個指標——結構嵌入3（1．6975）、關係嵌入3（1．9873），分值尤其低，都小於2。可見，跨國公司在建立的當地網絡關係中，與當地的科研技術合作關係仍有限。另外，在成員嵌入的四個指標中，與當地企業合作比例指標是四個中最低一個，最高的是原有合作成員比例。可見，跨國公司的本地網絡的開放性水平仍不高。跨國公司往往是通過集體性投資的模式來實現地理嵌入的。