本節主要探討各構面因素之關聯性影響，針對本研究各假設，進行詳細的探 討與說明，分別就服務創新與服務品質之間的影響關係；服務品質與顧客忠誠度 之間的影響關係；服務創新與顧客忠誠度之間的影響關係來做更詳盡的探討與了 解。本研究採用線性迴歸與階層迴歸分析來檢定各自變項與構面因素之間的影響 關係。
一、 服務創新與服務品質
(一)、 服務創新與服務品質之影響關係
為瞭解服務創新與服務品質之關係，本小節將服務創新設為自變數，服務品 質設為依變數，進行線性迴歸分析。由於在上一節人口統計因素對於服務品質部 分，在教育程度與職業對於服務品質皆有顯著影響，因此本研究將進行控制變數 的步驟，將教育程度以及職業做為控制因子加入自變項中，以期達到更客觀之分 析結果。分析結果如表 4-16。
表 4-16：服務創新對服務品質之迴歸分析 依變數
自變數
服務品質
β 值 t 值 P 值
服務創新 .754 17.471 .000***
調整後 R2
.628
F 值 114.031
從表 4-16 可得知，服務創新對服務品質之 t 值為 17.471(P<0.001)呈現顯著 正向，F 值為 114.031 達到 P<0.001 的顯著水準，顯示服務創新對服務品質有正 向影響，支持假說 H1：服務創新對服務品質有正向的影響，其解釋變異量為 62.8%(調整後 R 平方=0.628)。
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(二)、 服務創新各構面對服務品質之預測分析
為了進一步檢視服務創新各項構面對於服務品質之影響，本研究將新的服務 概念、新的顧客介面、新的服務傳遞以及技術選項設為自變數，同時加上教育程 度與職業等人口統計因素做為控制因子，進行逐步多元迴歸分析之。分析結果如 表 4-17。
表 4-17：服務創新各構面對服務品質之逐步多元迴歸分析結果摘要表 投入變相順序 R2 調整後 R2 增加釋
量△R2 △F 值 β 值 新的服務傳遞 .519 .517 .519 216.102*** .347 新的顧客介面 .577 .573 .058 27.233*** .126 技術選項 .625 .618 .023 12.029** .242 新的服務概念 .642 .633 .017 9.221** .173 顯著：p <.05*，p <.01**，p <.001***。
根據上述的逐步多元迴歸分析結果，服務創新各構面對「服務品質」之預測 情形，茲說明如下：
1. 在逐步多元迴歸分析中，選入的四個構面預測變項對服務品質效標變項皆具 有顯著預測力(P<.05)，依其解釋變異量(△R2)的大小順序為「新的服務傳遞」、
「新的顧客介面」、「技術選項」及「新的服務概念」，表示迴歸分析的結果具 有統計上預測的意義。
2. 對服務品質層面具有預測力之層面向度，依其解釋變異量(△R2)大小順序為
「新的服務傳遞」(51.9%)、「新的顧客介面」(5.8%)、「技術選項」(2.3%)及
「新的服務概念」(1.7%)，以「新的服務傳遞」分量表的預測力最佳，解釋 變異量(△R2)為(51.9%)，總層面向度之預測變項的總解釋量為 63.3%。
3. 從標準化迴歸係數(β 值)來看均為正數，表示「新的服務傳遞」、「新的顧客介 面」、「技術選項」及「新的服務概念」對服務品質的影響為正向，即填答者
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在這些服務創新的構面感受程度愈高，則對於服務品質認知的符合程度會愈 高。
二、 服務創新、服務品質與忠誠度之關係
(一)、 服務創新、服務品質與忠誠度之影響關係
為瞭解服務創新、服務品質與忠誠度之關係，在服務品質對忠誠度部分會將 服務品質設為自變數，但因受測者在填答相關問卷題項時，可能受到服務創新認 知之影響，因此本研究在此同時將服務創新設為自變數，忠誠度設為依變數，進 行階層迴歸分析，藉此可同時分析出服務創新對於忠誠度之影響關係效果。由於 在上一節人口統計因素對於忠誠度部分，在教育程度、每月至 T 購物中心次數 以及會員身分對於忠誠度皆有顯著影響，因此本研究將進行控制變數的步驟，將 教育程度、每月至 T 購物中心次數以及會員身分做為控制因子加入自變項中，
以期達到更客觀之分析結果。分析結果如表 4-18 與圖 4-1。
表 4-18：服務創新、服務品質對忠誠度之階層迴歸分析 依變數
自變數
忠誠度
β 值 t 值 P 值 調整後 R2 增加釋 量△R2 服務品質 .387 4. 986 .000*** 45.2% 45.4%
服務創新 .373 4. 816 .000*** 50.6% 5.7%
從表 4-18 可得知，服務品質對忠誠度之 t 值為 4.986 (P<0.001)呈現顯著正 向，顯示服務品質對忠誠度有正向影響，支持假說 H2：服務品質對忠誠度有正 向的影響，其解釋變異量為 45.2%(調整後 R 平方=0.452)。進一步檢視服務創新 對忠誠度之 t 值為 4.816 (P<0.001)呈現顯著正向，顯示服務創新對忠誠度有正向 影響，支持假說 H3：服務創新對忠誠度有正向的影響，其解釋變異量為 50.6%(調 整後 R 平方=0.506)。
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圖 4-1：服務創新、服務品質對忠誠度之路徑效果圖
從階層迴歸分析結果來看，服務創新與服務品質對忠誠度的影響結果為兩者 皆達顯著，其整體模型解釋變異量為 50.6%，其中服務品質對忠誠度的影響力較 大(β=.387, P<0.001)，而服務創新對忠誠度的影響力次之(β=.373, P<0.001)。從此 結果可了解服務品質對忠誠度的解釋變異量為 45.4%，而服務創新對忠誠度的解 釋變異量為 5.7%。
(二)、 服務品質各構面對忠誠度之解釋分析
再進一步檢視服務品質各項構面在受到服務創新認知牽動後，對於忠誠度之 影響，本研究將服務品質各構面包含實體形象、可靠性、人員互動、問題解決、
商店政策，與服務創新各構面包含新的服務概念、新的顧客介面、新的服務傳遞 與技術選項設為自變數，同時加上教育程度、每月至 T 購物中心次數以及會員 身分等人口統計因素做為控制因子，進行階層迴歸分析之。分析結果如表 4-19。
服務創新
服務品質
忠誠度 .387***
.373***
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表 4-19：服務品質各構面對忠誠度之階層迴歸分析結果摘要表 投入變項順序 R2 調整後 R2 增加釋
量△R2 △F 值 β 值 商店政策 .511 .506 .124 50.613* .166 實體形象 .544 .537 .033 14.391*** .238 人員互動 .576 .565 .014 6.327* .173 顯著：p <.05*，p <.01**，p <.001***。
根據上述的階層迴歸分析結果，服務品質各構面對「忠誠度」之預測情形，茲 說明如下：
1. 在階層迴歸分析中，選入的五個構面預測變項對忠誠度效標變項具有顯著預 測力(P<.05)有三個，依其解釋變異量(△R2)的大小順序為「商店政策」、「實 體形象」及「人員互動」，表示迴歸分析的結果具有統計上預測的意義。
2. 對忠誠度層面具有解釋力之層面向度，依其解釋變異量(△R2)大小順序為商 店政策」(12.4%)、「實體形象」(3.3%)及「人員互動」(1.4%)，以「商店政策」
分量表的預測力最佳，解釋變異量(△R2)為(12.4%)，總層面向度之預測變項 的總解釋量為 56.5%。
3. 從標準化迴歸係數(β 值)來看均為正數，表示「商店政策」、「實體形象」及「人 員互動」對忠誠度的影響為正向，即填答者在這些服務品質的構面感受程度 愈高，則對於忠誠度認知的符合程度會愈高。
(三)、 服務創新各構面對忠誠度之解釋分析
為了解受測者在受到服務品質認知之影響時，其服務創新對於忠誠度之關係，
此部分本研究將延續上一段落之研究方法，分析出服務創新各構面對於忠誠度之 間是否有顯著關係影響。分析結果如表 4-20。
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表 4-20：服務創新各構面對忠誠度之階層迴歸分析結果摘要表 投入變項順序 R2 調整後 R2 增加釋
量△R2 △F 值 β 值 新的服務概念 .386 .383 .386 125.819*** .312 顯著：p <.05*，p <.01**，p <.001***。
根據上述的階層迴歸分析結果，服務創新各構面對「忠誠度」之預測情形，
茲說明如下：
1. 在階層迴歸分析中，選入的四個構面預測變項對忠誠度效標變項具有顯著預 測力(P<.05)有一個，其解釋變異量(△R2)為 38.6%，表示迴歸分析的結果具有 統計上預測的意義。
2. 對忠誠度層面具有預測力之層面向度，其解釋變異量(△R2)為「新的服務概 念」(38.6%)分量表的預測力最佳，總層面向度之預測變項的總解釋量為 38.6%。
3. 從標準化迴歸係數(β 值)來看均為正數，表示「新的服務概念」對忠誠度的影 響為正向，即填答者在這個服務創新的構面感受程度愈高，則對於忠誠度認 知的符合程度會愈高。
三、 小結
本章節對於研究假設的驗證，首先以描述統計分析了解各構面平均分數，其 結果發現各構面平均分數皆高於 3，代表受測者對於 T 購物中心在各構面所感知 程度是較為正面的，而其中 T 購物中心所提供的人員服務與協助是在服務創新 構面中獲得平均分數為最高；然而同樣在服務創新部分，受測者大多認為 T 購 物中心提供的活動形式變化較少。在服務品質部份，受測者則是認為 T 購物中 心所提供的商品是較高品質的，同時亦認為 T 購物中心的實體形象良好，但若 能夠加強館內逛街動線與標示，對實體形象是能有所提升的。
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第伍章 結論與建議
本研究旨在探討 T 購物中心消費者在創新服務對於服務品質以及忠誠度之 關聯性，以「服務創新四構面模型」與「服務品質量表 (RSQS)」為研究工具製 成問卷衡量問項。根據研究目的及相關文獻之探討，以網路問卷抽樣調查曾至 T 購物中心之消費者計 202 位為樣本，將調查所得資料以統計分析驗證三個假設，
依據研究結果加以歸納整理成結論，並進而提出相關建議，以做為 T 購物中心 未來在提升服務創新與服務品質之參考。本章共分為三節，第一節為研究結論，
第二節為研究建議，第三節為研究限制與後續研究建議，茲將內容分述如下：
第一節 研究結論
本節根據第四章的研究結果歸納與整理，本研究擬出以下結論：
一、人口統計變數分析與敘述性分析之發現
經由人口統計變數分析發現，以性別來說，本研究受測樣本女性較男性多，
男女性所佔比例約為 4:6；在年齡分布上則以 21-30 歲居多，佔了 43.8%，其次 為 31-40 歲之消費者，比重達 41.4%。在職業方面則以商業金融/服務業為主，佔 了 3.5 成的比重；教育程度部分則是以研究所最多，佔 51.2%，其次為大學/專科 佔 48.3%；平均月收入部分以 60,001 元(含)以上居多佔 32%，而 40,001-50,000 與 50,001-60,001 各皆佔 14.8%；月平均至 T 購物中心次數以 5 次以下(含)最多佔 88.2%；在受訪者是否為 T 購物中心會員部分，則以非會員身分為最多佔 75.9%。
本研究各構面衡量問項之結果，平均值皆大於 3，代表受測者在各構面是給 予較正面的評價，大致而言，在 T 購物中心所提供的服務創新各構面中，「新的
本研究各構面衡量問項之結果，平均值皆大於 3，代表受測者在各構面是給 予較正面的評價，大致而言，在 T 購物中心所提供的服務創新各構面中，「新的