實證結果

本研究大學創新績效係以專利獲得數、智慧財產衍生收益和新創公司家數三項 指標來衡量，各項績效指標之分析分別說明如下：

一、 各變項與專利獲得數之迴歸分析

本研究針對控制變項與專利獲得數用迴歸分析來探討其影響關係，統計數據如 Model 1，該迴歸的模型解釋力為.290，表示依變項可被自變項解釋的變異量為 29%，

F 值為 4.430，達顯著水準，迴歸模式的顯著性檢定一般都使用 F 檢定，顯著性存在 時需要作進一步的檢定或解釋；顯著性不存在時研究者則不需要作進一步的檢定。

而標準化迴歸係數(Beta 值)的路俓係數值，學校類型(β=.198，p=.184)，未達顯著水 準，顯示高教體系或技職體系不會影響專利獲得數；學校所有權(β=-.291，p=.059)，

雖未達顯著水準，但 p<.1，顯示私立大學的專利獲得數表現相較於國立大學來得好；

學校擁有醫學院(β=.295，p=.042)，達顯著水準，顯示學校擁有醫學院會正向影響專 利獲得數；學校擁有商/管理學院(β=142，p=.357)，未達顯著水準，顯示學校擁有商/

管理學院不會影響專利獲得數；學校擁有資電/理工學院(β=.374，p=.024，達顯著水 準，顯示學校擁有資電/理工學院會正向影響專利獲得數。

本研究各自變項與專利獲得數之影響關係，統計數據如 Model 2，該迴歸的模型 解釋力為.546，表示解釋變異量為 54.6%，F 值為 5.587，達顯著水準。各變項皆未 達顯著水準，顯示研發人力規模(β=-.004，p=.991)與研發人力素質(β=-.004，p=.991)、

政府部門經費(β=-.004，p=.991)與企業部門經費(β=-.004，p=.991)、產學合作計畫案 件數(β=-.004，p=.991)與產學合作廠商單位數(β=-.004，p=.991)對專利獲得數皆不具 影響效果，因此假說 1-1、2-1 與 3-1 皆不成立。而控制變項的部分，所有控制變項 皆未達顯著水準。

大學智慧財產管理單位員工數各自變項與專利獲得數之調節影響力，統計數據 如 Model 3，該迴歸的模型解釋力為.612，表示解釋變異量為 61.2%，F 值為 4.892，

達顯著水準。其中產學合作廠商單位數(β=1.098，p=.086)、產學合作廠商單位數與智 慧財產管理單位員工數(β= -3.597，p=.018)，雖有達顯著，但因 Beta 值從 1.098 降低

為-3.597，因此不具有正向調節影響關係。其他變項則皆未達顯著水準，顯示研發人 力規模、研發人力素質、政府部門經費、企業部門經費、產學合作計畫案件數與智 慧財產單位員工數，對專利獲得數皆不具調節影響效果，因此假說 4-1、4-2 與 4-3 創新績效之專利獲得數的部分皆不成立。而控制變項的部分，學校類型(β=.271，p=

.089)，雖未達顯示，但 p<.1，顯示高教體系相較於技職體系會影響專利獲得數之多 寡；其他控制變項皆未達顯著水準。

二、 各變項與智慧財產衍生收益之迴歸分析

控制變項與智慧財產衍生收益之影響關係，統計數據如 Model 4，該迴歸的模型 解釋力為.402，表示解釋變異量為 40.2%，F 值為 6.637，達顯著水準。學校所有權 (β=-.355，p=.014)，達顯著水準，顯示技職體系會顯著影響智慧財產衍生收益；擁有 擁有資電/理工學院(β=.418，p=.007)，達顯著水準，顯示學校擁有資電/理工學院會顯 著影響智慧財產衍生收益；其他控制變項皆未達顯著水準。

各自變項與智慧財產衍生收益之影響關係，統計數據如 Model 5，該迴歸的模型 解釋力為.773，表示解釋變異量為 77.3%，F 值為 14.013，達顯著水準。其中企業部 門經費(β=.397，p=.006)與產學合作計畫案件數(β=.637，p=.083)，達顯著水準，顯示 企業部門經費與產學合作計畫案件數對智慧財產衍生收益具有正向影響關係。其他 變項皆未達顯著水準，顯示研發人力規模、研發人力素質、政府部門經費、產學合 作廠商單位數，對智慧財產衍生收益皆不具影響效果，因此假說 2-2 與 3-2 為部分成 立，假說 1-2 不成立。而控制變項的部分，學校所有權(β=-.168，p=.084)，雖未達顯 著水準，但 p<.1，顯示私立大學的智慧財產衍生收益表現相較於國立大學來得好；

其他控制變項皆未達顯著水準。

大學智慧財產管理單位員工數各自變項與智慧財產衍生收益之調節影響力，統 計數據如 Model 6，該迴歸的模型解釋力為.749，表示解釋變異量為 74.9%，F 值為 8.256，達顯著水準。其中企業部門經費(β=.339，p=.073)，達顯著水準，但企業部門 經費與智慧財產管理單位員工數(β=.038，p=.923)，Beta 值從.339 降低為.038，且顯 著性從有顯著變成不顯著，因此不具有正向調節影響關係。而其他變項皆未達顯著 水準，顯示研發人力規模、研發人力素質、政府部門經費、產學合作計畫案件數、

產學合作廠商單位數與智慧財產單位員工數，對智慧財產衍生收益皆不具調節影響 效果，因此假說 4-1、4-2 與 4-3 創新績效之智慧財產衍生收益的部分皆不成立。而 控制變項的部分，所有控制變項皆未達顯著水準。

三、 各變項與新創公司家數之迴歸分析

控制變項與新創公司家數之影響關係，統計數據如 Model 7，該迴歸的模型解釋 力為.288，表示解釋變異量為 28.8%，F 值為 4.394，達顯著水準。學校所有權(β=-.369，

p=.018)，達顯著水準，顯示技職體系會顯著影響新創公司家數；擁有擁有醫學院 (β=.257，p=.075)，雖未達顯著水準，但 p<.1，顯示學校擁有醫學院相較沒有醫學院 會影響新創公司家數；其他控制變項皆未達顯著水準。

各自變項與新創公司家數之影響關係，統計數據如 Model 8，該迴歸的模型解釋 力為.734，表示解釋變異量為 73.4%，F 值為 11.528，達顯著水準。其中產學合作計 畫案件數(β=.831，p=.039)達顯著水準，顯示產學合作計畫案件數對新創公司家數具 有正向影響關係。其他變項皆未達顯著水準，顯示研發人力規模、研發人力素質、

政府部門經費、產學合作計畫案件數、產學合作廠商單位數對新創公司家數皆不具 影響效果，因此假說 3-3 部分成立，假說 1-3 與 2-3 皆不成立。而控制變項的部分，

學校類型(β=-.191，p=.092)，雖未達顯著水準，但 p<.1，顯示私立大學相較國立大學 會影響新創公司家數之表現；擁有資電/理工學院(β= -.260，p=.043)，達顯著水準，

但 p<.1，顯示學校沒有資電/理工學院相較有資電/理工學院會影響新創公司家數；其 他控制變項皆未達顯著水準。

大學智慧財產管理單位員工數對各自變項與新創公司家數之調節影響力，統計 數據如 Model 9，該迴歸模型解釋力為.746，表示解釋變異量為 74.6%，F 值為 8.256，

達顯著水準。各變項皆未達顯著水準，顯示研發人力規模與素質、政府與企業部門 經費、產學合作計畫案件數、產學合作廠商單位數對新創公司家數皆不具影響效果，

因此假說 4-1、4-2 與 4-3 創新績效之新創公司家數的部分皆不成立。而控制變項的 部分，學校類型(β=-.282，p=.032)與擁有資電/理工學院(β=-.249，p=.052)，達顯著水 準，顯示技職體系與沒有資電/理工學院對新創公司家數具影響效果；其他控制變項 皆未達顯著。

表 4-6 各變項對創新績效之迴歸分析表 依變項

自變項

專利獲得數 智慧財產衍生收益 新創公司家數

Model 1 Model 2 Model 3 Model 4 Model 5 Model 6 Model 7 Model 8 Model 9 預測變項

大學研發人力

研發人力規模 .197 -.114 .182 .134 .057 .154

研發人力素質 -.005 .074 -.064 -.193 -.006 -.079

大學研究經費

政府部門經費 .060 .268 -.092 -.129 -.138 -.208

企業部門經費 .134 .008 .397** .339+ .224 -.001

產學合作關係

產學合作計畫案件數 .625 -.540 .637+ .564 .831* .786

產學合作廠商單位數 -.171 1.098+ -.186 -.033 -.005 -.045 智慧財產單位員工數

單位員工數╳研發人力規模 .706 -.047 -.140

單位員工數╳研發人力素質 -.178 .223 -.466

單位員工數╳政府部門經費 .138 .572 -.147

單位員工數╳企業部門經費 .737 .038 .661

單位員工數╳產學計畫數 2.170 -.497 1.285

單位員工數╳產學廠商數 -3.597* -.116 -.906

控制變項

學校類型(高教/技職) .198 .147 .271+ -.027 -.121 -.139 -.017 -.191+ -.282*

學校所有權(國立/私立) -.291⁺ -.066 -.080 -.355* -.168+ -.133 -.369* -.122 -.150 學校擁有醫學院 .295* .047 .159 .214 -.076 -.072 .257+ -.021 -.051 學校擁有商/管理學院 .142 .040 .050 .067 -.068 -.120 .179 .046 -.029 學校擁有資電/理工學院 .374* .013 .083 .418** -.019 -.014 .226 -.260* -.249+

修正後解釋力(Adj. R²) .290 .546 .612 .402 .773 .749 .288 .734 .746 F test for Regression 4.430*** 5.587*** 4.892*** 6.637*** 14.013*** 8.391*** 4.394** 11.528*** 8.256***

α=0.05，P<.1 ⁺；P< .05 *；P< .01 **；P< .001 ***