第四章 研究結果與討論
第五節 多層次調節效果之檢驗
一、網絡外部性對個人層次變項與創新行為的調節效果
將納入個體平均性別、平均年齡、平均現行公司服務年資、與人力 資本於個體層級，並將網絡外部性與個體層級的人力資本，進行交乘積，
分析是否會影響個體層級的創新行為，此部份運用斜率預測模式（Slopes as outcomes model）來分析總體層次之間的調節效果，其模式公式如下：
Level-1 Model
創新行為＝ 0 ＋ 1（性別）＋ 2（年齡）＋ 3（現行公司服務 年資）＋ 4（人力資本）＋r
Level-2 Model
= +
= +
= +
= +
= + （網絡外部性） +
從表 4-14 的分析結果中，可得知個體層級的人力資本，達到顯著水 準，其γ係數為 .361（t = 6.157；p < .001），表示人力資本越高時，則員 工的創新行為會有越高的變動量。進一步探討調節變項，加入網絡外部 性之後，網絡外部性會正向調節人力資本對創新行為的影響，其γ係數 為 .396（t = 2.171；p < .05），表示當組織網絡外部性擴散越廣且員工的 人力資本越高時，則越能強化創新行為的表現。
表 4-14 網絡外部性對人力資本與創新行為的調節效果 24.90%[（.257 - .193）/.257]。顯示個體層級變項（性別、年齡、現行公 司服務年資、人力資本）可以解釋創新行為的變動量增加 24.90%，表示 個體層級變項對創新行為平均變動量具有解釋力。
二、網絡外部性對組織層次變項與創新行為的調節效果
（一）網絡外部性對組織資本與創新行為的調節效果 Level-1 Model
創新行為＝ 0 ＋ 1（性別）＋ 2（年齡）＋ 3（現行公 司服務年資）＋r
Level-2 Model
= + （組織資本與網絡外部性交乘積）+
= + = + = +
從表 4-15 的分析結果中，可得知組織資本與網絡外部性 的交乘積對創新行為之影響的分析結果，顯示具有顯著影響，
其γ係數為 .069（t = 4.391；p < .001）。表示當組織網絡外部 性擴散越廣且組織內的組織資本越高時，則越能強化創新行 為的表現。
再者，在創新行為變動量的影響效果上，加入組織資本 與網絡外部性交乘積後，殘差變異數由虛無模式的 .020 降 為 .007，殘差變異數減少的比率為 65%[（.020 - .007）/.020]。
顯示加入組織網絡外部性調節變項，可以解釋創新行為的變 動量增加 65%，表示網絡外部性和組織資本的交互作用對創 新行為平均變動量的解釋力頗高。
此外，在創新行為變動量的影響效果上，加入性別、年 齡、現行公司年資的變項後，殘差變異數由虛無模式的 .257 降為 .229，殘差變異數減少的比率為 10 .89%[（.257 - .229）
/.257]。顯示個體層級變項可以解釋組織內創新行為的變動量 增加 10.89%，表示個體層級變項對創新行為平均變動量具有
解釋力。 Level-1 Model
創新行為＝ 0 ＋ 1（性別）＋ 2（年齡）＋ 3（現行公 司服務年資）＋r
Level-2 Model
= + （組織資本與網絡外部性交乘積）+
為的表現。
表 4-17 階層線性模式考驗結果