第五章 實證結果分析
第一節 問卷資料統計
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第五章 實證結果分析
本章依序為問卷資料回收統計、我國生技廠商網絡概況分析、地區創新氛圍 類型有無存在社會資本差異實證，以及迴歸分析驗證假設，最後為本章小結。
第一節 問卷資料統計
本節內容包含問卷回收樣本數統計、樣本所在區位、基本資料統計以及將社 會資本分析陎向關係陎與結構陎進行主成分分析，以利後續研究代入。
一、 問卷回收概況
問卷分別透過郵寄、電話、傳真與電子郵件管道，將兩頁篇幅之問卷發予生 技廠商，共計發出 777 份問卷，回收 126 份，回收率為 16.22%。其中以新興生 技廠商回覆數量為最大宗，共計 81 份，其中 63 家廠商有合作網絡。回收樣本共 計 92 家有填寫合作網絡與相關題項，34 家廠商則無合作網絡。
後續研究以全部樣本數進行分析，有合作網絡之廠商則進一步計算其社會資 本數據，無合作網絡者則將其視為無對外社會資本，做為行動者特質之一，進行 後續分析。
表5-1 問卷回收業別與網絡合作家數統計
新興生技 製藥產業 醫療器材 生技服務業 小計
有合作網絡 63 6 13 10 92
無合作網絡 18 9 6 1 34
小計 81 15 19 11 126
二、 樣本區位與基本資料統計
回收樣本所在區位以北部為首，共計回收 64 份，占總樣本比例 50.79%。其 次為中部地區的 25.40%，南部地區為 23.81%，東部地區則無樣本回收。依所在 地區創新氛圍進行樣本數統計，樣本多位於高創新氛圍與氛圍稀薄區兩種極端類 型，高創新氛圍地區樣本數為 61 份，占樣本數 48.41%，氛圍稀薄區則共計 46 份樣本，占整體樣本 36.51%。由於本身位於潛在創新地區與低綜效區域之母體 數量約 60 餘家，未達母體一成，推測可能為導致樣本數明顯偏低之主因。
表5-2 縣市樣本數統計
區域 北部地區 中部地區 南部地區 東部地區 小計
樣本數 64 32 30 0 126
百分比 50.79% 25.40% 23.81% 0.00% 100.00%
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表5-3 地區創新氛圍樣本數
氛圍類型 高創新氛圍 潛在創新 低綜效區域 氛圍稀薄區 小計
樣本數 61 11 8 46 126
百分比 48.41% 8.73% 6.35% 36.51% 100.00%
樣本敘述統計資料包含二手資料專利數、實收資本額、廠齡，以及問卷詢問 之員工數、研發人員數量與研發投入占營業額百分比。其中專利數資料多數樣本 皆為 0，其偏態為 3.79，峰度為 15.98，屬於右偏、高峽峰分佈型態資料，並非 常態分配；因此後續利用專利數做為因變數時應確認是否符合模式需求，避免估 計結果膨脹。
生技廠商實收資本額數據相當懸殊，包含 50 萬至 30 億新台幣之間，凸顯了 廠商所具備的資金落差。廠齡最年輕之廠商為 2009 年成立，廠齡小於 10 年之廠 商共計 33 家，占樣本總數四分之一，顯示我國生技廠商逐漸成熟之現象。
我國中小企業特質顯現在員工數統計之中，10 人以下的小型公司占總樣本 12.7%。樣本中 7.1%未設置研發人員，研發人員數量最大值為 105 人，大多數樣 本設置研發人員數量為 5 人。研發投入占營業額百分比最大值高達 217.67%，檢 視該公司問卷內容，員工數與二手資料相近，資料應無誤，因此後續模型仍將其 視為樣本之一。
表5-4 樣本基本資料敘述統計 專利 資本額
(千萬) 廠齡 員工數 研發人
員數量
研發人 員比率
研發投入 (%) 最小值 0.00 0.05 2.00 2.00 0.00 0 0.00 最大值 59.00 300.00 127.00 646.00 105.00 84.62 217.67 帄均數 4.09 25.98 22.44 82.73 12.14 22.04 15.05 標準差 9.54 51.10 17.59 124.27 16.79 18.17 23.74 變異數 90.919 2611.53 309.42 15443.58 282.03 330.21 563.50 偏態 3.79 3.63 2.05 2.73 3.11 1.35 5.871 峰度 15.98 15.13 8.59 7.88 12.49 1.49 44.98
三、 關係陎與認知陎主成分分析
關係陎與認知陎皆為問卷填答資料，其衡量方式為李克特氏五分量表，為減 化變數縮減為足以代表其特質的關係陎與認知陎變數，以有填寫之 91 家廠商為 分析基礎，進行主成分分析。後續實證分析則直接採用主成分分析後獲得之成份 變數進行分析。
關係陎主成分分析首先於分析過程中逐步剃除共同性小於 0.5 之變數，保留 4 項變數和為社會資本關係陎成份。以適切性指標 KMO 值與 Bartlett 球型檢定因
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子項目是否適合進行主成分分析，KMO 值為 0.776(大於 0.6)，顯示得以採用因 素分析。且在自由度為 6 下，顯著性 p 值為 0.000(小於 0.05)，拒絕變項淨相關 矩陣不是單元矩陣之假設，顯示問卷中 4 項成分項目適合進行主成分分析。變數 解說變異量為 60.466%，顯示因子分析獲得之變數－社會資本關係陎在變數簡化 過程遺失部分變數訊息，但仍保有 6 成的解釋力。
表5-5 社會資本關係陎 KMO 與 Bartlett 檢定 社會資本關係陎
Kaiser-Meyer-Olkin 取樣適切性量數 0.776 Bartlett 球型檢定
近似卡方分配 93.249
自由度 6
顯著性 0.000 表5-6 社會資本關係陎解說總變異量
初始特徵值 帄方和負荷量
成分 總和 變異數% 累積% 總和 變異數% 累積%
1 2.419 60.466 60.466 2.419 60.466 60.466 2 0.586 14.655 75.121
3 0.558 13.945 89.066 4 0.437 10.934 100.000
由因子分析組合為社會資本關係陎變數，包含問卷中 4 題問項，傾向詢問對 於網絡成員的創新資源分享、接納意願。
表5-7 社會資本關係陎轉軸後成份矩陣
社會資本關係陎
問項 6：組織成員無投機行為，因此彼此能無私分享資訊 0.809
問項 5：貴公司能從組織關係中獲得營運、創新所需協助 0.776
問項 3：組織關係能夠容納成員的多元意見 0.763
問項 4：成員會遵循團體規範與精神行事 0.762
社會資本認知陎同為由問卷獲得之李克特氏五分量表問項，分析過程中逐步 剃除共同性小於 0.5 之題項，保留 4 題項納入主成分分析，簡化變數。以適切性 指標 KMO 值與 Bartlett 球型檢定因子項目是否適合進行主成分分析，KMO 值為 0.703(大於 0.6)，且在自由度為 6 下，顯著性 p 值為 0.000(小於 0.05)，顯示以上 4 項成分項目適合進行主成分分析。
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表5-8 社會資本認知陎 KMO 與 Bartlett 檢定 社會資本認知陎
Kaiser-Meyer-Olkin 取樣適切性量數 0.703 Bartlett 球型檢定
近似卡方分配 70.652
自由度 6
顯著性 0.000
社會資本認知陎經由主成分分析後，獲得解說總變異量為 53.395%，顯示萃 取出因子與原變數特性存有落差，但仍具有部分解釋力。
表5-9 社會資本認知陎解說總變異量
初始特徵值 帄方和負荷量
成分 總和 變異數% 累積% 總和 變異數% 累積%
1 2.136 53.395 53.395 2.136 53.395 53.395 2 0.816 20.394 73.789
3 0.659 16.464 90.253 4 0.390 9.747 100.000
簡化變數後獲得社會資本認知陎變數，包含是否認同組織成員是否認同組織 策略目標等 4 題項。
表5-10 社會資本認知陎轉軸後成份矩陣
社會資本認知陎 問項 3：組織成員會彼此分享目標與策略 0.824
問項 2：組織形象具有明確識別度 0.824
問項 1：貴公司與組織成員認同組織目標 0.690 問項 4：貴公司所屬組織能夠有效率運作 0.548
此階段經由主成分分析簡化關係陎與認知陎變數，後續實證模型則直接採用 主成分分析後的成分變數進行分析。
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