第四章 研究結果
第二節 多元迴歸分析
本研究採取線性的多元迴歸分析 (multiple regression) 做為驗證假設的研究 方法，透過將每個假設的研究變數投入多元迴歸式後，能夠有效觀察整體及個
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在刪除「市場成長率」與「市場集中度」兩個變數後，本研究的修正後迴歸 模型如圖 4.2.2，並在後續的分析上皆採用修正後的迴歸模型，並皆採用同時迴 歸法 (simultaneous regression)。
圖 4.2.2 修正後的迴歸模型之設定
二. 敘述統計與相關係數分析
確認迴歸模型後，先針對各變數進行敘述統計分析與相關係數分析，各變數 之敘述統計及自變數對依變數之相關係數表如表 4.2.4，而自變數之間的相關係 數表則如表 4.2.5。
外部環境條件
市場異質性 技術動態性
內部組織能力
行銷能力 動態能力
供應商-買主關係
品牌業務差異性
自有品牌績效
整體績效 (迴歸式一) 財務績效 (迴歸式二)
產業別
科技業/非科技業
對客戶的依賴性
控制變數
代工經驗年數 資本額
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表 4.2.4 各變數之敘述統計及自變數對依變數之相關係數表 平均數 標準差 與總體績效
相關係數
與財務績效 相關係數 (i)總體績效 4.27 1.15
(ii)財務績效 4.22 1.35
(1)代工經驗年數 4.54 0.95 .066 .108 (2)資本額 3.81 1.83 .122 .088 (3)科技業 0.39 0.49 -.107 -.100 (4)市場異質性 2.88 1.26 -.035 -.016 (5)技術動態性 3.56 0.78 .081 .071 (6)行銷能力 3.62 0.72 .274 .248 (7)動態能力 5.36 0.91 .331 .307 (8)品牌業務差異性 3.24 1.16 .039 .027 (9)對客戶依賴性 3.20 0.67 -.084 -.049
表 4.2.5 各自變數之相關係數表
(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (1)代工經驗年數
(2)資本額 .075
(3)科技業 -.078 .542
(4)市場異質性 -.123 -.004 -.172
(5)技術動態性 -.085 .197 .016 .199
(6)行銷能力 -.093 .250 .003 .202 .545
(7)動態能力 -.071 -.017 -.114 .632 .095 .069
(8)品牌業務差異性 .130 .029 -.119 .188 .079 -.022 -.044
(9)對客戶依賴性 -.019 .016 -.184 .657 .089 .005 .832 .491
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各變數的變異數膨脹因子 (variance inflation factor, VIF) 均未超過 2，表示該迴歸 式並無共線性的問題。經過迴歸分析，整體迴歸式的顯著性為 0.032 而達到顯著‧
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「產業技術動態性與發展自有品牌績效的負向關係比非科技產業更明顯」的實質 意涵。
另外在本迴歸式的主效果上，「品牌業務差異性」變數上的顯著性呈現 0.095 的邊際顯著，雖未達到 0.05 的顯著水準，但可能是受限於本研究的樣本數較少 的關係，在樣本充足的情況下可能具有顯著的機會，因此予以一併討論。該變數 的係數為正向 (1.092)，意味著當該變數達到顯著時的意涵為「與客戶品牌的業 務差異性越高，品牌的整體績效表現越佳」。該結果可能印證了本研究的假說 8，
即當代工廠對於即將開展的自有品牌若能與代工客戶之品牌進行市場差異化策 略，可有效讓品牌在開展期間擁有更好的整體品牌績效。
財務績效迴歸式的假說驗證
以財務績效為依變數的迴歸式二，在整體迴歸模型的顯著性上即為不顯著，
因此內部的變數結構不具實質的討論意義。此外迴歸模型的解釋力也僅達 5.2%，
但仍可從此結果得知本研究設計之研究構面與變數對於台灣代工廠商開展自有 品牌後的財務績效未能有顯著的研究效果，可做為未來相關研究之參考。
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