四、 研究方法
4.4 分析結果
4.4.5 假設檢定
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4.4.5 假設檢定
為檢驗研究構面間的因果關係，本研究利用階層迴歸分析來探討變數間的關係，
以驗證本研究所提出之研究假設。為避免多重共線性的問題產生，本研究將所有 研究變數進行標準化動作後再進行迴歸分析。本研究所有回歸模式的自變數之 VIF(Variance inflation factor)值落在 1.28~2.13 之範圍，顯示多重共線性之 問題不大(Neter et al. 1985)。迴歸分析結果如表十三。
表十三、迴歸分析結果 標準化
係數 T 值 結果 模式一、依變數：顧客回應速度
自變數 模式一(R2 = .46***)
顧客知識紀錄 .01 .10 H1a 不成立 顧客知識分析 .16 1.57 H2a 不成立 顧客知識協作 .21 2.06** H3a 成立 顧客知識創造 .29 2.83** H4a 成立 控制變數：顧客權力 .24 2.60**
控制變數：競爭強度 -.21 -2.49**
模式二、依變數：顧客回應專長
自變數 模式二 (R2 =.39***)
顧客知識紀錄 .06 .67 H1b 不成立 顧客知識分析 .37 3.43*** H2b 成立 顧客知識協作 -.06 -.53 H3b 不成立 顧客知識創造 .29 2.67*** H4b 成立 控制變數：顧客權力 .12 1.23
控制變數：競爭強度 -.13 -1.49 模式三、依變數：財務績效
自變數 模式三(R2 =.18***)
顧客回應速度 .11 .99 H5a 不成立 顧客回應專長 .31 2.92 *** H6a 成立 控制變數：顧客權力 .07 .60
控制變數：競爭強度 -.14 -1.35
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模式四、依變數：非財務績效
自變數 模式四 (R2 =.42***)
顧客回應速度 .16 1.72† H5b 成立 顧客回應專長 .49 5.45*** H6b 成立 控制變數：顧客權力 .13 1.40
控制變數：競爭強度 -.11 -1.24
†p < .10, ** p < .05, *** p < .01
在顧客回應速度方面，各變數對其總解釋力為 0.46（見表十三，模式一）。假設 H1a 為顧客知識紀錄將對於顧客回應速度具有正向的影響，結果指出顧客知識紀 錄對於顧客回應速度不具有顯著影響(t=0.10，p＞0.10)，H1a 假設不成立。而假設 H2a 為顧客知識分析將對於顧客回應速度具有正向的影響，結果指出顧客知識分 析對於顧客回應速度不具有顯著影響(t=1.57，p＞0.10)，H2a 假設不成立。及假設 H3a 為顧客知識協作將對於顧客回應速度具有正向的影響，結果指出顧客知識協 作對於顧客回應速度路徑係數為 0.21 (t=2.06，p＜0.05)，具有顯著影響，H3a 假 設成立。以及假設 H4a 為顧客知識創造將對於顧客回應速度具有正向的影響，結 果指出顧客知識創造對於顧客回應速度路徑係數為 0.29(t=2.83，p＜0.05)，具有 顯著影響，H4a 假設成立。
在顧客回應專長方面，各變數對其總解釋力為 0.39（見表十三，模式二）。假設 H1b 為顧客知識紀錄將對於顧客回應專長具有正向的影響，結果指出顧客知識紀 錄對於顧客回應專長不具有顯著影響(t=0.67，p＞0.10)，H1b 假設不成立。而假設 H2b 為顧客知識分析將對於顧客回應專長具有正向的影響，結果指出顧客知識分 析對於顧客回應專長路徑係數為 0.37 (t=3.43，p＜0.01) ，具有顯著影響，H2b 假設成立。及假設 H3b 為顧客知識協作將對於顧客回應專長具有正向的影響，結 果指出顧客知識協作對於顧客回應專長不具有顯著影響(t=-0.53，p＞0.10)，H3b 假設不成立。以及假設 H4b 為顧客知識創造將對於顧客回應專長具有正向的影
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響，結果指出顧客知識創造對於顧客回應專長路徑係數為 0.29 (t=2.67，p＜0.01)，
具有顯著影響，H4b 假設成立。
在財務績效方面，各變數對其總解釋力為 0.18（見表十三，模式三）。假設 H5a 為顧客回應速度將對於財務績效具有正向的影響，結果指出顧客回應速度對於財 務績效不具有顯著影響(t=0.99，p＞0.10)，H5a 假設不成立。以及假設 H6a 為顧客 回應專長將對於財務績效具有正向的影響，結果指出顧客回應專長對於財務績效 路徑係數為.31 (t=2.92，p＜0.01) ，具有顯著影響，H6a 假設成立。
在非財務績效方面，各變數對其總解釋力為 0.42（見表十三，模式四）。假設 H5b 為顧客回應速度將對於非財務績效具有正向的影響，結果指出顧客回應速度對於 非財務績效路徑係數為 0.16 (t=1.72，p＜0.10) ，具有顯著影響，H5b 假設成立。
以及假設 H6b 為顧客回應專長將對於非財務績效具有正向的影響，結果指出顧客 回應專長對於非財務績效路徑係數為.49 (t=5.45，p＜0.01) ，具有顯著影響，H6b 假設成立。
(1)顧客回應能力之中介效果
本研究根據 Baron and Kenny (1986)進行中介效果的判別，並進一步進行 Sobel’s test 以檢測其中介效果。
表十四、顧客知識管理與顧客回應能力對組織績效之影響
標準化係
數 T 值 標準化係 數
T 值 標準化係 數
T 值
依變數：財務績效
自變數 模式五 (R2 =.20***) 模式七 (R2 =.22***) 模式九 (R2 =.24***)
顧客知識紀錄 .06 .61 .06 .60 .05 .47
顧客知識分析 .45 3.59*** .41 3.33*** .35 2.75***
顧客知識協作 -.15 -1.22 -.19 -1.55 -.14 -1.12
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顧客知識創造 -.01 -.05 -.06 -.50 -.08 -.63
控制變數：顧客權力 .15 1.30 .1 .85 .12 1.04
控制變數：競爭強度 -.21 -2.03** -.17 -1.59 -.18 -1.72†
顧客回應速度 ---- ---- .20 1.77† ----
----顧客回應專長 ---- ---- ---- ---- .25 2.37**
依變數：非財務績效
自變數 模式六(R2 =.28***) 模式八 (R2 =.35***) 模式十 (R2 =.43***) 顧客知識紀錄 -.03 -.32 -.03 -.36 -.06 -.69
顧客知識分析 .37 3.15*** .32 2.77*** .19 1.69†
顧客知識協作 -.15 -1.26 -.22 -1.91† -.12 -1.14
顧客知識創造 .22 1.89† .12 1.06 .08 .74
控制變數：顧客權力 .26 2.45** .18 1.70† .20 2.10**
控制變數：競爭強度 -.22 -2.30** -.15 -1.59 -.16 -1.80†
顧客回應速度 ---- ---- .34 3.26*** ----
----顧客回應專長 ---- ---- ---- ---- .49 5.34***
†p < .10, ** p < .05, *** p < .01
(1.1)顧客回應速度之中介效果
顧客回應速度對於顧客知識管理與財務績效間關係之中介
在顧客回應速度對於顧客知識管理流程與財務績效之間關係的中介效果方面，由 表十四模式五可知，顧客知識分析對於財務績效具有顯著影響(β = .45, p < .01)。
因此進一步檢驗顧客回應速度對於顧客知識分析與財務績效關係之中介效果。但 由表十三模式一可知顧客知識分析對於顧客回應速度不具有顯著影響(β = .16，p
＞0.10)，因此顧客回應速度對於顧客知識分析與財務績效之間關係不具中介效 果。
顧客回應速度對於顧客知識管理與非財務績效間關係之中介
在顧客回應速度對於顧客知識管理流程與非財務績效之間關係的中介效果方 面，由表十四模式六可知，顧客知識分析(β = .37, p < .01)及顧客知識創造(β = .22,
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p < .10)對於非財務績效具有顯著影響。因此進一步檢驗顧客回應速度對於顧客 知識分析及創造，兩個研究變數與非財務績效關係之中介效果。
顧客回應速度對於顧客知識分析與非財務績效關係之中介效果方面，由表十三模 式一可知顧客知識分析對於顧客回應速度不具有顯著影響(β = .16，p＞0.10)，
因此顧客回應速度對於顧客知識分析與非財務績效之間關係不具中介效果。
顧客回應速度對於顧客知識創造與非財務績效關係之中介效果方面，由表十三模 式一可知顧客知識創造對於顧客回應速度具有顯著影響(β = .29, p < .05)，在將顧 客回應速度加入表十四模式六後，結果為模式八可知顧客知識創造對於非財務績 效不具有顯著影響(β = .12, p＞0.10)，其標準化係數.12 小於未加入中介變數之標 準化係數.22，因此顧客回應速度具有顧客知識創造對於非財務績效之完全中介 效果，其Sobel’s test 值為 2.14(p < .05)，支持上述結果。
(1.2)顧客回應專長之中介效果
顧客回應專長對於顧客知識管理與財務績效間關係之中介
在顧客回應專長對於顧客知識管理流程與財務績效之間關係的中介效果方面，由 表十四模式五可知，顧客知識分析對於財務績效具有顯著影響(β = .45, p < .01)。
因此進一步檢驗顧客回應專長對於顧客知識分析與財務績效關係之中介效果。由 表十三模式二可知顧客知識分析對於顧客回應專長具有顯著影響(β = .37, p
< .01)，在將顧客回應專長加入表十四模式五後，結果為模式九可知顧客知識分 析對於財務績效具有顯著影響(β = .35, p < .01)，其標準化係數.35 小於未加入中 介變數之標準化係數.45，因此顧客回應專長具有顧客知識分析對於財務績效之 部分中介效果，其Sobel’s test 值為 1.95(p < .10)，支持上述結果。
顧客回應專長對於顧客知識管理與非財務績效關係之中介
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在顧客回應專長對於顧客知識管理流程與非財務績效之間關係的中介效果方 面，由表十四模式六可知，顧客知識分析(β = .37, p < .01)及顧客知識創造(β = .22, p < .10)對於非財務績效具有顯著影響。因此進一步檢驗顧客回應專長對於顧客 知識分析及創造，兩個研究變數與非財務績效關係之中介效果。
顧客回應專長對於顧客知識分析與非財務績效關係之中介效果方面，由表十三模 式二可知顧客知識分析對於顧客回應專長具有顯著影響(β = .37, p < .01)，在將顧 客回應專長加入表十四模式六後，結果為模式十可知顧客知識分析對於非財務績 效具有顯著影響(β = .19, p < .10)，其標準化係數.19 小於未加入中介變數之標準 化係數.37，因此顧客回應專長具有顧客知識分析對於非財務績效之部分中介效 果，其 Sobel’s test 值為 2.88(p < .01)，支持上述結果。
顧客回應專長對於顧客知識創造與非財務績效關係之中介效果，由表十三模式二 可知顧客知識創造對於顧客回應專長具有顯著影響(β = .29, p < .01)，在將顧客回 應專長加入表十四模式六後，結果為模式十可知顧客知識創造對於非財務績效不 具有顯著影響(β = .08, p＞0.10)，其標準化係數.08 小於未加入中介變數之標準化 係數.22，因此顧客回應專長具有顧客知識創造對於非財務績效之完全中介效 果，其 Sobel’s test 值為 2.38(p < .05)，支持上述結果。
(2)互動管理之調節效果
(2.1)互動管理對於顧客知識管理與顧客回應速度關係之調節
本研究以互動管理為調節變數，探討其對於顧客知識管理流程與顧客回應能力之 間關係的調節效果。表十五模式十一為互動管理對於顧客知識管理流程與顧客回 應速度關係之調節。顧客知識紀錄×互動管理對於顧客回應速度不具有顯著影響 (β = -.09, p＞0.10)，互動管理對於顧客知識紀錄與顧客回應速度間的關係不具有 顯著調節效果，假設 H7a 不成立。而顧客知識分析×互動管理對於顧客回應速度
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不具有顯著影響(β = .07, p＞0.10)，互動管理對於顧客知識分析與顧客回應速度 間的關係不具有顯著調節效果，假設 H8a 不成立。及顧客知識協作×互動管理對 於顧客回應速度具有顯著影響(β = -.35, p < .01)，互動管理對於顧客知識協作與
不具有顯著影響(β = .07, p＞0.10)，互動管理對於顧客知識分析與顧客回應速度 間的關係不具有顯著調節效果，假設 H8a 不成立。及顧客知識協作×互動管理對 於顧客回應速度具有顯著影響(β = -.35, p < .01)，互動管理對於顧客知識協作與