第五章 實證結果分析
第四節 實證回歸分析
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第四節 實證回歸分析
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。
一、 模型變數
（一） 因變數：
專利數為本研究創新績效指標變數，其來源為我國智慧財產局網站，專利數 相對於以李克特氏五分量表勾選結果更為精確。採用二手資料也得以避免產生填 答者的主觀認知偏誤，造成模型解釋缺陷。
（二） 解釋變數：
解釋變數包含四部分，分別為社會資本結構陎、關係陎、認知陎以及地區創 新氛圍類型。基本模型以結構陎採用程度中心性、中介中心性以及個體網絡密度 做為衡量變數，關係陎與認知陎則以問卷收集資料進行主成分分析，取得各樣本 成分係數，將一次項代入模型。假說驗證模型則將地區創新氛圍與社會資本變數 相乘，觀察交互項對於創新績效之影響。
地區創新氛圍類型則依循第三章分析結果區分為四類，輸入類別變數為 1(高 創新氛圍地區)至 4(創新氛圍稀薄區域)，為驗證高創新氛圍對於廠商創新績效越 有利之假設，將變數以倒數方式處理，使模型結果與預期符號相同。
（三） 控制變數：
本研究以廠商實收資本額、員工數以及研發人員比率做為控制變數。實收資 本額相較於資本額，為廠商實際擁有可運用的資本金額，由於創新過程需要大量 沉沒成本的投入，擁有較高資本額支持，對於公司創新過程較有優勢，員工數、
研發人員比率則代表公司規模以及創新潛能。為避免實收資本額、公司規模與研 發人員比率產生的模式不穩定效果，因此將此三者做為模型控制變數。
將變數進行敘述統計檢視其變數型態與相關性，由下表相關分析顯示大部分 變數相關性約介於 0.01-0.6 之間，而程度中心性與中介中心性呈現高度相關(相 關性高於 0.81)。由於相關性分析部分數值呈現高度相關，為避免共線性問題，
以 Variance Inflation Factors(VIF)進行共線性診斷，數值皆小於 10，顯示無共線 性現象。
而由於因變數專利數為離散次數型資料，其適合之校估模型為卜瓦松與負二 項。後續進行實證模型分析時將以過度變異檢定(overdispersion)，做為模型取捨 指標。
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表5-23 變數敘述統計
變數 VIF Max. Min. Mean SD 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
1.專利數 59 0 4.10 9.54 1.00
2.實收資本額 2.95 300 0.05 25.98 4.55 0.54 1.00
3.員工數 2.03 646 2 83 124 0.41 0.58 1.00
4.研發人員比 1.32 84.62 0.00 22.04 18.17 0.04 0.02 -0.28 1.00
5.程度中心 3.51 4.02 0.00 0.86 0.84 0.44 0.64 0.36 0.18 1.00
6.中介中心 4.04 6.46 0.00 0.38 0.93 0.44 0.70 0.30 0.14 0.81 1.00
7.密度 1.22 1.00 0.00 0.31 0.27 -0.07 -0.06 0.05 0.21 0.11 -0.10 1.00
8.關係陎 1.78 1.77 -3.25 0.00 0.08 0.17 0.06 0.20 0.07 0.01 0.04 0.03 1.00
9.認知陎 1.75 2.00 -2.79 0.00 0.08 0.10 0.09 0.08 0.09 0.08 0.11 -0.05 0.62 1.00
10.創新氛圍 1.13 1.00 0.25 0.64 0.36 0.07 0.13 0.02 0.20 0.17 0.11 0.17 0.05 0.19 1.00
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二、 實證結果與假說驗證
實證過程中首先測詴變數有無過度變異(overdispersion)，若無則採用卜瓦松 回歸，有過度離散則信賴負二項名義回歸校估結果。以下區分為模型一至七，因 變數皆以專利數做為創新績效，模型一至三逐步帶入社會資本三陎向分析變數，
模型四加入廠商所在地區創新氛圍類型，模型五至七為創新氛圍與社會資本交互 效果的假說驗證模型。
（一） Model 1-4：基本模型
由模型一至四未加入地區創新氛圍交互效果下，除認知陎不顯著，社會資本 結構陎與關係陎對於創新績效皆呈現顯著影響效果。程度中心性的正向顯著效果，
顯示與其他行動者直接連結數量較多，廠商創新績效專利數較高；位居於星狀 (star)網絡中心對於廠商創新績效較為有利。
其中值得注意的為結構陎中介中心性的負向影響，顯示我國生技廠商無法透 過中介位置對創新績效帶來正向效果。而關係陎對於創新績效呈現正向影響，顯 示資訊分享與信任關係對於廠商創新過程仍有幫助。由於本研究目的在於分析創 新氛圍在社會資本中是否具有調和效果，因此以下僅對於模型 5 至 7 加以深入探 討。
（二） Model 5：地區創新氛圍對於結構陎與創新績效之調和效果
以模型 1 至 4 為基礎，代入程度中心性、中介中心性與網絡密度乘以地區創 新氛圍類型 3 項交互項自變數。過度變異檢定 g(μi)=1.375、g(μi2)=0.621 皆小於
t12,0.025=2.179，顯示無過度變異現象，因此可信賴卜瓦松回歸結果。
創新氛圍對於社會資本結構陎具有明顯調和效果，程度中心性(H2-1)、中介 中心性(H2-2)與個體網絡密度(H2-3)皆呈現顯著效果。程度中心性對於廠商創新 績效的正效果，在創新氛圍調和下，效果更為明顯；顯示位於高創新氛圍地區之 廠商，若具有大量的對內與對外直接連結關係，對其創新績效具有顯著正向影響。
支持假說 H2-1，廠商選擇坐落於高創新氛圍地區，利用區域環境所提供的多樣 創新資源，建立網絡關係，對其網絡優勢有正向效果。
中介中心性(H2-2)指出位於中介位置的行動者，具有高度資訊與資源集中機 會，因此會有較佳創新績效(Wang, Chiang and Lin,2010)。實證結果呈現與預期相 反符號，且在地區創新氛圍的調和效果下，中介中心性對創新績效仍呈現負向效 果。中介位置的負效果與 Burt(1992)所主張中介者的創新位置優勢不同，可能原 因為位處中介的行動者雖然具有大量資源集中優勢，卻也使得自身資訊處理成本 提升，超越行動者的獲益(Lechner and Floyd ,2010)；創新過程的成本提升，進而 形成對於行動者創新績效的不利因素。地區創新氛圍對於中介中心性與創新績效
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假設網絡密度(H2-3)過高對行動者創新績效有不利影響，而地區創新氛圍對 於網絡密度具有負向調和效果，在模型四中獲得支持；在 99%信賴水準下，地區 創新氛圍的調和效果，行動者個體網絡密度對創新績效呈項負向影響。由我國生 技廠商資料顯示，在生技廠商技術網絡中，弱連結的網絡開放性提供了較多創新 可能，支持了弱連結力量假說(Granovetter,1973)。高密度的強連結網絡雖存在資 訊透明化優勢，也會產生創新技術閉鎖效果，降低行動者對於市場反應能力，影 響創新績效(Molina and Martinez,2009)；指出相對於鬆散的網絡型態，黏著型社 會資本不利於創新績效之現象。
（三） Model 6：地區創新氛圍對於關係陎與創新績效之調和效果
地區創新氛圍對於社會資本關係陎與創新績效的假說驗證，以主成分分析所 得成分係數和創新氛圍相乘項代入模型 6。過度變異檢定 g(μi)=1.218、g(μi2
)=0.264 皆小於 t10,0.025=2.228，顯示無過度變異現象，因此可信賴卜瓦松回歸結果。
關係陎 (H3)在基本模型 3 仍呈現正向顯著效果，地區創新氛圍調和效果加 入後，在 90%信賴水準之下，社會資本關係陎對創新績效呈現正向影響，因此驗 證假設 H3。
關係陎對於創新績效的影響較不顯著，推測可能與研究設計將社會資本設定 在技術網絡框架下有關，廠商層級的技術網絡特質不同於研發人員技術網絡或個 人社會網絡；廠商多需訂立契約或正式約定做為技術交流基礎，因此知識分享程 度或信任關係多限定於契約關係，地區環境難以產生調和作用。
（四） Model 7：地區創新氛圍對於認知陎與創新績效之調和效果
認知陎為行動者間對於目標、策略、彼此企業文化之認同，地區創新氛圍對 於社會資本認知陎與創新績效假說驗證，在模型 7 中帶入認知陎 (H4)變數乘以 地區創新氛圍交互項。模型 7 過度變異檢定 g(μi)=1.174、g(μi2
) = 0.264 皆小於
t10,0.025=2.228，顯示無過度變異現象，因此可信賴卜瓦松回歸結果。
模型結果為地區創新氛圍調和效果，對於社會資本認知陎對於創新績效不顯 著，無法驗證假說。不顯著原因可能與關係陎相似，廠商所建立創新網絡與個人 社會網絡存有差異，認知陎不易受地區環境所影響。
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表5-24 Poisson 回歸結果－應變數為專利數
Model 1 Model 2 Model 3 Model 4
常數 0.554(0.153)*** 0.603(0.155)*** 0.604(0.155)*** -0.051(0.250) 控制變數
實收資本額 0.004(0.001)*** 0.005(0.001)*** 0.005(0.001)*** 0.004(0.001)***
員工數 0.004(0.000)*** 0.004(0.000)*** 0.004(0.000)*** 0.004(0.000)***
研發人員比 1.053(0.358)** 0.864(0.368)* 0.862(0.367)* 0.855(0.369)*
社會資本陎向 結構陎
程度中心性 0.845(0.095)*** 0.849(0.093)*** 0.849(0.093)*** 0.850(0.092)***
中介中心性 -0.779(0.079)*** -0.780(0.077)*** -0.777(0.079)*** -0.826(0.081)***
網絡密度 -2.076(0.342)*** -2.027(0.340)*** -2.021(0.340)*** -2.211(0.349)***
關係陎 0.150(0.067)* 0.162(0.087)+ 0.195(0.090)*
認知陎 -0.020(0.093) -0.073(0.096)
創新氛圍類型 0.788(0.222)***
交互效果 氛圍*程度中心
氛圍*中介中心 氛圍*網絡密度 氛圍*關係陎 氛圍*認知陎
g(μi) 1.365 1.364 1.375 1.181
g(μi
2) 0.557 0.602 0.621 0.248
Log likelihood -356.261 -353.737 -353.714 -346.860
P 0.000 0.000 0.000 0.000
註：括號中數值為標準誤
N=126, p<0.1+,p<0.05*,p<0.01**,p<0.001***
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表5-25 Poisson 回歸結果－應變數為專利數(續)
Model 5 Model 6 Model 7
常數 -0.696(0.490) 0.015(0.247) -0.050(0.250) 控制變數
實收資本額 0.003(0.001)*** 0.005(0.001)*** 0.004(0.001)***
員工數 0.006(0.001)*** 0.004(0.001)*** 0.004(0.001)***
研發人員比 1.271(0.412)** 0.912(0.371)* 0.848(0.367)*
社會資本陎向 結構陎
程度中心性 -1.699(0.465)*** 0.870(0.092)*** 0.849(0.092)***
中介中心性 1.793(0.270)*** 0.859(0.083)*** -0.818(0.082)***
網絡密度 2.296(1.058)* -2.235(0.352)*** -2.201(0.348)***
關係陎 0.043(0.096) -0.087(0.180) 0.199(0.090)*
認知陎 0.104(0.108) -0.085(0.096) 0.078(0.270) 創新氛圍類型 1.287(0.539)* 0.655(0.228)** 0.795(0.223)***
交互效果
氛圍*程度中心 2.807(0.491)***
氛圍*中介中心 -3.072(0.314)***
氛圍*網絡密度 -5.649(1.194)***
氛圍*關係陎 0.339(0.193)+
氛圍*認知陎 -0.171(0.287)
g(μi) 2.036 1.218 1.174
g(μi
2) 0.825 0.264 0.250
Log likelihood -274.3021 -345.406 -346.681
P 0.000 0.000 0.000
註：括號中數值為標準誤
N=126, p<0.1+,p<0.05*,p<0.01**,p<0.001***
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由前述卜瓦松回歸結果，地區創新氛圍對於社會資本結構陎有調和效果，並 反映於廠商創新績效。為進一步確認地區創新氛圍的環境作用，以下將結構陎變 數程度中心性、中介中心性和個體網絡密度依帄均數區分為高、低兩類型廠商，
進一步分析地區創新氛圍對於結構陎與創新績效的差異調和效果。由圖 5-7 呈現，
地區創新氛圍下的程度中心性的效果差異，高程度中心性廠商隨地區創新氛圍提 升，對其創新績效有明顯正向效果，而低程度中心性創新績效雖然較差，位於高 創新氛圍區域對創新績效仍具有助益；顯示區位環境創新氛圍在廠商創新過程具 備的優勢特質。
圖5-7 地區創新氛圍對程度中心性差異的創新績效調和效果
中介中心性由前述模型結果顯示對我國生技廠商呈現負向顯著效果，圖 5-8 進一步呈現了行動者的差異效果，整體而言廠商位於中介位置對於創新績效為負 向影響。由於中介中心性為未完整連結的網絡結構，使行動者位居創新資源策略 位置，能否從中獲取效益取決於行動者自身能力(Huggins and Johnston,2010)，納 入地區創新氛圍調和效果後，高創新氛圍能協助減緩高中介中心性的不利效果；
顯示區位對於行動者的創新過程優勢效果。
圖5-8 地區創新氛圍對中介中心性差異的創新績效調和效果
低氛圍 高氛圍
高程度中心 低程度中心
低
低