實證分析

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第三節 實證分析

本節首先建立實證模型，並對變數進行簡單敘述統計分析，而後進行 實證結果分析與假說驗證。

一、 模型變數

(一) 因變數：

專利數為本研究衡量 ICT 廠商創新績效之量化指標，其來源為經濟部 智慧財產局專利檢索網站。本研究以 92 年、95 年與 98 年三年度之廠商資 料建構資料系統，為考量專利績效的延遲效果，因而專利數以後推一期之 95 年、98 年與 101 年資料與當期廠商屬性資料對應。

(二) 解釋變數：

解釋變數包含二部分，分別為廠商網絡屬性與空間地域屬性。網絡屬 性採用網絡密度、程度中心性（分為向外程度中心性與向內程度中心性）

以及結構洞為衡量變數；空間地域屬性採用廠商所在地區之地域創新程度 與廠商是否位於該空間地域之核心為衡量變數。假說驗證分別將網絡屬性 與空間地域屬性導入模型之中，觀察二者對於廠商創新績效之影響。

(三) 控制變數：

本研究以廠齡、員工數、研發經費與營收淨額四項廠商基本屬性作為 模型控制變數。

將變數進行敘述統計分析檢視變數之型態與相關性，表 5-9 顯示大部 分變數相關性介於絕對值 0.002-0.4 之間，屬低度相關，而出現高度相關的 數值皆在交互項與原變數之間，於模型測試時並不會同時加入，可排除共 線性之疑慮。但為求準確性，另外以 SPSS 軟體進行 Variance Inflation Factors

（VIF）共線性診斷，數值皆小於 10，表示變數無共線性現象。

由於因變數專利數為具有離散特質的計數資料（count data），其適用之 校估模型為卜瓦松迴歸模型與負二項迴歸模型。後續進行實證模型分析時，

以過度變異檢定資料的離散特質，作為模式選定的指標。

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表 5-9 變數敘述統計與相關分析表

VIF 平均數 標準差 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 1.專利數 277.33 1248.68 1.00

2.廠齡 5.415 18.29 9.05 0.00 1.00 3.員工數 1.828 791.41 2152.75 0.41 -0.02 1.00 4.研發經費 1.029 54.86 1015.59 0.07 -0.02 0.23 1.00 5.營收淨額 0.989 3287.25 72576.03 0.07 0.02 0.03 0.01 1.00 6.網絡密度 0.782 0.01 0.02 0.12 -0.06 0.13 0.05 0.00 1.00 7.結構洞 0.683 0.60 1.31 0.16 0.03 0.16 0.14 0.00 0.14 1.00 8.向外程度中心性 0.511 0.06 0.17 0.16 0.01 0.20 0.19 0.00 0.14 0.68 1.00 9.向內程度中心性 0.324 0.09 0.20 0.18 -0.01 0.22 0.17 0.01 0.21 0.72 0.63 1.00

10.程度中心性 0.218 0.14 0.33 0.19 0.00 0.23 0.20 0.01 0.19 0.78

0.89 0.92

1.00 11.地域創新程度 0.131 2.10 0.71 -0.01 0.08 -0.01 0.00 -0.04 0.09 0.01 -0.04 -0.01 -0.03 1.00 12.是否位於核心 0.081 0.63 0.48 0.05 -0.08 0.08 0.03 -0.03 0.08 0.07 0.03 0.10 0.07 0.16 1.00 13.創新程度 X 核心 0.008 1.37 1.21 0.03 -0.06 0.06 0.02 -0.02 0.12 0.05 0.00 0.07 0.04 0.56

0.87

1.00 註：相關係數介於-1 至 1，係數之絕對值≦0.3 為低度相關；0.3<係數之絕對值≦0.8 為中度相關；係數之絕對值>0.8 為高度相關

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二、 實證結果與假說驗證

欲進行後續實證研究，每個模型須先測試因變數有無過度變異

（overdispersion）來選定卜瓦松或負二項迴歸模型，接著，因本研究欲探 討 ICT 產業網絡之跨年期變動，因此使用三年期之追蹤資料進行迴歸模型，

如前所述，追蹤資料模型可分為固定效果模型（fixed effect model）與隨機 效果模性（random effect model），一般選定模式的方法以樣本有無透過抽 樣過程來分辨，若樣本無透過抽樣過程選取或樣本即是母體，則採用固定 效果模型；若樣本透過抽樣過程選取，則採用隨機效果模型，而本研究之 樣本非母體，因此採用隨機效果模型。

以下為本研究實證模型迴歸方程式：

Pit=α + β

1X1it-1+β2X2it-1+β3X3it-1+β4X4it-1 →基本屬性

+ β

₅N_1it-1+β₆N_2it-1+β₇N_3it-1+β₈N3it-1 →網絡屬性 + β9Z1it-1+β10Z2it-1 →地域特性 + ε_it-1

Pit=i 廠商 t 年專利數 α=常數項

X1it-1=i 廠商 t-1 期廠齡 X_2it-1=i 廠商 t-1 期員工數 X3it-1=i 廠商 t-1 期研發經費 X_4it-1=i 廠商 t-1 期營收淨額

N1it-1=i 廠商 t-1 期網絡密度 N2it-1=i 廠商 t-1 期結構洞

N3it-1=i 廠商 t-1 期向外程度中心性 N_4it-1=i 廠商 t-1 期向內程度中心性 Z1it-1=i 廠商 t-1 期空間地域創新程度 Z_2it-1=i 廠商 t-1 期是否位於地域核心 εit-1=殘差項

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(三) Model8：網絡屬性與空間地域屬性對廠商創新績效之影響

模型八透過過度變異檢定，結果顯示過度變異，因此不適用卜瓦松迴 歸模型，需選用負二項迴歸模型進行分析，模型八迴歸結果為當同時放入 網絡屬性變數與空間地域屬性變數於模型時，廠商網絡屬性的強化對廠商 創新績效為正向影響，空間地域屬性的影響雖為正向但並不顯著。

本研究所建立上述八個模型的概似比指標皆於 0.2 到 0.4 之間，表示模 型有相當良好的解釋能力。

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表 5-10 追蹤卜瓦松或負二項迴歸結果─因變數為專利數

Model 1 Model 2 Model 3 Model 4

常數 4.994*** 1.114*** 4.817*** 1.070***

控制變數

廠齡 0.011*** 0.014*** -0.211*** 0.014***

員工數 0.000*** 0.734*** 0.000*** 0.652***

研發經費 0.068*** 0.120*** 0.071 0.200***

營收淨額 -0.164*** 0.000⁺ 0.002*** 0.000*

網絡面

網絡密度 0.001*** 0.000** 0.001* 0.000*

結構洞 -3.030*** 5.294 -4.464***

對外程度中心性 0.179*** 0.068***

對內程度中心性 0.287⁺

程度中心性 地理面

地域創新程度 是否位於核心 地域創新 x 核心

g（μi） 2.108 2.531 2.671 2.716 g（μi2） 1.511 2.053 2.129 2.191 LL（β） -579991.5 -7351.818 -7630.347 -7343.023 LL（０） -833984.6 -11427.52 -11427.52 -11427.52

P 0.000 0.000 0.000 0.000 ρ² 0.305 0.357 0.332 0.357

N=1491,P<0.1

⁺

,P<0.05*,P<0.01**,P<0.001***

表中數值代表變數迴歸結果之係數，係數後為顯著性之符號表示。

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表 5-11 追蹤卜瓦松或負二項迴歸結果─因變數為專利數（續）

Model 5 Model 6 Model 7 Model 8

常數 5.004*** 5.302*** 4.863*** 4.769***

控制變數

廠齡 0.006*** 0.006*** 0.012*** -0.009⁺ 員工數 0.000*** 0.000*** 0.000*** 0.000***

研發經費 0.064*** 0.634*** 0.711*** 0.074 營收淨額 -0.393*** -0.391*** 0.354*** 0.003***

網絡面

網絡密度 0.001**

結構洞 3.353

對外程度中心性 對內程度中心性

程度中心性 1.305***

地理面

地域創新程度 0.831*** 0.803***

是否位於核心 -0.145***

地域創新 x 核心 0.336*** 0.081 g（μi） 2.406 2.432 2.537 2.577 g（μi2） 1.728 1.743 1.925 1.912 LL（β） -604698.8 -602917.7 -644981.5 -7808.811 LL（０） -833984.6 -833984.6 -833984.6 -11427.52

P 0.000 0.000 0.000 0.000 ρ² 0.275 0.277 0.227 0.317

N=1491,P<0.1

⁺

,P<0.05*,P<0.01**,P<0.001***

表中數值代表變數迴歸結果之係數，係數後為顯著性之符號表示。

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在文檔中 空間地域產業網絡演化對廠商創新績效影響之研究-以台灣ICT產業為例 - 政大學術集成 (頁 72-81)