（一） 實證結果
本文模型四實證結果如表5及圖9所示，在整體模式配適度指標方面，結構方程 模式需從絕對配適度、增值配適度及簡效配適度進行綜合判斷。結構方程模式之卡 方值為320.57，P值為0.00，小於參考值，不在參考範圍內。然而，卡方分配受到自 由度的影響，當自由度越大表示欲估計的參數數目越多，卡方值也就越大，增加假
8 Nunnally（1978）認為α值0.7是一個較低但尚可接受的量表邊界值。該值若在0.60至0.65建議淘汰
（Devellis, 1991），0.65至0.70是最小可接受值，0.70至0.80為相當好，0.80至0.90則是非常好。
表4 因子分析因素負荷量及信度量表
問項內容 因素負荷量
資產專用性, α=0.774
A1. 合作建立前與夥伴已有友好的關係存在 0.66
A2. 須與夥伴建立合作以獲取必要的技術 0.75
A3. 夥伴投入特定資源以加強合作關係 0.79
正式合約, α=0.906
C1. 雙方皆遵循彼此簽訂的正式合約 0.95
C2. 正式合約中清楚規定責任義務與產權 0.87
非正式交換, α=0.896
S1. 與夥伴溝通是清楚且良好的 0.83
S2. 與夥伴溝通次數頻繁 0.72
S3. 與夥伴可以公開地討論彼此想法和感受 0.84
S4. 貴公司提供合作夥伴所有相關的資訊 0.65
S5. 合作夥伴了解彼此合作的動機 0.81
S6. 合作夥伴清楚彼此共同目標與目的 0.72
廠商間信任, α=0.918
T1.貴公司與合作夥伴都不會趁機占對方便宜 0.80
T2.貴公司與合作夥伴會將對方的期望納入決策考量 0.79 T3.貴公司相信合作夥伴決策時會以雙方最大利益為出發點 0.69 T4.合作夥伴在乎且有建設性地解決貴公司的問題 0.86
T5.合作夥伴在交易合作過程是誠實有信的 0.75
T6.合作夥伴對貴公司保持承諾 0.74
T7.貴公司願意繼續與夥伴合作 0.73
合作績效, α=0.849
P1. 與合作夥伴的研發合作幫助貴公司達到銷售成長 0.92 P2. 與合作夥伴的研發合作幫助貴公司提升市場佔有率 0.86
P3. 於合作過程中，貴公司有開發新產品 0.60
P4. 合作夥伴在新技術上提供貴公司重要的資訊 0.67 註：alpha值>0.6，表示量表達成一致性。
設模型契合度不佳的可能性；若單就卡方分配來檢驗SEM模型，會因參數數目或 樣本數的特性，影響假設模型的契合度檢驗（邱皓政，2006）。因此，除了依循卡 方值越小越好的統計顯著性原理外，還需考慮自由度大小的影響。Bagozzi and Yi
（1988）建議應以卡方自由度比（χ2/df）來輔助檢定模式配適度，一般而言比值小 於2，表示模型具有理想契合度。而本模型的卡方自由度比為1.6029，符合理想契 合度的標準。
此外，Hu and Bentler（1999）認為CFI和RMSEA是兩大主要判別指標，尤其 是RMSEA指標，因它不受樣本數大小與觀察變數分配（如平均數）的影響（邱皓 政，2006）。McDonald and Ho（2002）則建議以0.05為良好契合的門檻，0.08為可 接受的模型契合門檻。本文模型四結構方程式之RMSEA=0.077，模型配適合理；
0.97 0.08 (H5)廠商間信任→合作績效 + 0.61 5.86*** 成立
模型二
(H2)正式合約→廠商間信任 + 0.51 4.76*** 成立
0.97 0.082 (H5)廠商間信任→合作績效 + 0.57 5.47*** 成立
模型三
(H3)非正式交換→廠商間信任 + 0.82 7.69*** 成立
0.97 0.082 (H5)廠商間信任→合作績效 + 0.60 5.82*** 成立
模型四
(H4)研發資產→廠商間信任 + 0.87 7.88*** 成立
0.96 0.077 (H5)廠商間信任→合作績效 + 0.60 5.79*** 成立
註： 1. 參考指標 CFI＞0.95；RMSEA＜0.08為合理，＜0.05為良好 2. ***表│t│≧2.575，α=0.01顯著水準
圖9 路徑分析結果圖
表6 整體模式配適度指標分析表
整體配適度指標 修正後指標值 參考值
絕對配適度
χ2/df 320.58/200=1.6029 χ2/df＜2
p值 0.00 p>0.05
GFI 0.78 ＞0.90以上
AGFI 0.72 ＞0.90以上
RMSEA 0.077 ＜0.05良好 ＜0.08合理
RMR 0.037 ＜0.05
增值配適度
NFI 0.92 ＞0.90以上
CFI 0.96 ＞0.95以上
IFI 0.96 ＞0.90以上
TLI/NNFI 0.96 ＞0.90以上
簡效配適度
PNFI 0.80 ＞0.50以上
PGFI 0.62 ＞0.50以上
AIC 獨立 AIC = 4975.68
理論 AIC = 426.58 獨立AIC值>理論AIC值
結構方程模式透過變數間的假設性函數關係，以回歸方程式的型態來表現並估 計之（邱皓政，2006）。於此架構下，據以觀察兩變數間的預測關係，稱為直接 效果，亦即前置變數對內生變數的直接影響，同時可估計變數間的間接效果，而 前置變數透過中介變數對內生變數的間接影響，最後加總整合得到整體效果（total effects），藉以說明變數間的因果關係。
表7 各變數整體效果表
前置變數 內生變數 整體效果
研發資產 廠商間信任 0.87
廠商間信任 合作績效 0.60
研發資產 合作績效 0.52
根據表7可知，研發資產對廠商間信任的直接效果為標準化係數0.87，可視為 研發資產每增加一單位，信任程度將提高87%，顯示具體的研發資產可直接增進廠 商間信任的產生。依據本文實證結果，廠商間信任對廠商合作績效之影響為正相關 顯著，廠商間信任每增加一單位，廠商合作績效增加60%，驗證結果支持相關文獻 理論所述，廠商間信任對於研發合作扮演著重要角色。研發資產藉由廠商間信任中 介變數，對於廠商合作績效之總體效果為0.52。
（二） 假說驗證
本文藉由實證結果，分析生技研發網絡內廠商間信任與合作績效之影響關係如 下：
1. 研發資產對廠商間信任之影響
依據文獻理論與實證結果顯示，構成產業研發資產的因素構面包含對合作夥伴 特殊資源需求、正式合約訂定以及合作過程中溝通等非正式交換，藉由此三個因素 構面形成廠商間研發資產。亦即研發資產乃指廠商建立研發合作關係過程中的無形 資產，而這些無形資產有助於廠商間信任的存在。
模型驗證結果顯示，研發資產正面影響信任關係之建立，即研發資產程度越 強，廠商間信任關係也就越良好，研究假設H1至H4成立。而在研發資產中，又以 非正式交換程度最高，代表研發合作除了奠定在正式制度上，還需透過非正式制度 來推動研發關係的連結。因此，藉由與夥伴間頻繁地溝通、對於未來目標有共識以 及關係公正公開，結合為廠商對外的研發資產，並透過研發資產建立廠商間的信任 關係。
2. 廠商間信任對廠商合作績效之影響
在日新月異的知識科技時代，高科技產業逐漸朝向不同的研發合作型態。而研 發網絡是以研發創新為目標的行動者所連結而成，然而研發的高度不確定與高風險 成本，使得生技研發網絡較為封閉，廠商合作得隨時防範他方投機行為，間接造成 研發效率下降。因此，廠商間信任的建立對於研發網絡成員是關鍵且必需的，廠商 間信任促使知識交流更快速更安全，加速推動廠商研發合作頻率，促使產品創新。
本研究證實廠商間信任對於廠商合作績效為正面顯著影響，驗證相關文獻所 述，研究假設H5成立，即廠商間信任有助於降低合作雙方之投機行為，減少技術 資源盜用之風險，共同達成目標經濟效益。
3. 研發資產對廠商合作績效之影響
廠商欲藉由研發合作促進產品開發，光倚賴研發資產是無法達到的，需透過信 任關係之建立，方能使研發合作所產生績效達到最大化。本文研究結果顯示，藉由 廠商間信任此中介變數，研發資產對廠商合作績效產生間接影響效果。綜上所述，
生技廠商研發合作互動的過程中，需藉由信任關係建立，降低生技研發合作的交易 成本與避免不確定性帶來的投機行為，進而信任合作夥伴所提供的技術資訊，並將 之運用於產品研發，以增進廠商合作績效。