第五章 實證結果與分析
第三節 廠商統計變數對主要變數之差異分析
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第三節 廠商統計變數對主要變數之差異分析
由於本研究主要目的在於觀察主要變數之間的影響關係，模式理應由主要變 數所構成。然而，許多未放入研究模型中的變數，亦有可能對主要變數產生影響。
因此，於驗證假設模式之前，應先了解理論架構是否會因廠商個別因素，如規模 大小、設廠時間等差異，而有所不同。據此，本章節之目的，在於檢測廠商統計 變數對於主要變數之影響差異，後續始呈現結構方程模型之成果。
一、各因素構面之變異數分析
以變異數分析（analysis of variance; ANOVA）來進行多個帄均數的差異比較 時，首先要以 F 檢定來考驗帄均數之間是否存在一個整體性、有意義的差異，
稱為整體考驗（overall test），進而檢驗究竟差異如何產生，該階段稱為事後考 驗（post-hoc test）。
在各因素構面之變異數分析中，以 α=0.05 為顯著水準，交叉比對後，若變 異數分析中各統計變數整體考驗F 檢定值達到顯著者（即 P 值＜0.05），則將再 以薛費法（Scheffe‘s method）進行事後（post hoc）多重比較，兩兩比對分析其 差異之處。然而，由於Scheffe 法是各種事後比較方法中最嚴格且保孚的方法，
統計考驗力最低，有時會發生整體考驗的F 值達到顯著，但事後比較均不顯著的 情形，不容易發現差異，因此本研究改用以 Tukey 最實在顯著差異法（honestly significant difference, HSD）作為事後比較之方法，以便與整體考驗 F 值的顯著性 互相呼應。各因素構面之變異數分析結果如表4-7 所示。
二、廠商統計變數對各因素構面之影響差異
在進行結構方程模式之檢定之前，本研究針對表5-5 中達顯著之統計量，檢 視廠商統計變數對於主要變數是否具有顯著差異。是以，透過單因子變異數分析 之後，以Tukey 最實在顯著法分別進行事後比較。事後比較結果如表 5-6 所示。
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同樣會依據區位選擇模式進行考量（例如鄰近原料區位、鄰近市場區位）。此外，
透過子公司的設立，廠商可以延伸研發成果或進行開發行銷、製造或後勤配送等 價值服務，而不再需要透過鄰近某些單位而獲得這些資源。因此，廠商若設立子 公司，可以賦予子公司製造或研發的角色，鄰近某些單位獲取資源對其而言，重 要性相對降低。
（二）產業別對於創新產出之影響差異
產業別對於創新產出具有影響差異。顯示，新興生技產業和製藥產業的創新 產出有所不同。由於新興生技產業和製藥產業屬性不盡相同，特別是，新興生技 產業在我國仍屬於萌芽階段，廠商成立時間不長；相對地，製藥產業之中，屬於 傳統製藥產業者占了一定比例（相對於生技製藥），而部分傳統製藥廠商歷史悠 久，獲利穩定，風險較低，因此創新產出表現相對優異。由圖5-1 即可看出，製 藥產業成立時間多分布在36~35 年，新興生技產業超過 50%落在 15 年之內。因 此，產業別的差異（特別是成立時間的差異），造成了廠商創新產出有所不同。
（三）研發人員比例對於吸收能力之影響差異
研發人員比例對於吸收能力影響有所差異。檢定結果發現，研發支出為2,000 萬元以上的廠商，較研發支出為500 萬元以下的廠商，有較高的吸收能力。結合 前述文獻與檢定結果，推測研發人員與總員工數之比例，亦可反映吸收能力，應 考慮將研發人員比例納入成為主要變數之一。
（四）研發支出對吸收能力之影響差異
檢定結果發現，研發支出為2,000 萬元以上（最高級距）的廠商，較研發支 出為500 萬元以下（最低級距）的廠商，有較高的吸收能力。結合前述文現回顧 與檢定結果，推測研發支出亦可反映吸收能力，應考慮將研發支出投入模型成為 主要變數之一。
（五）營業收入對組織網絡之影響差異
檢定結果發現，營業收入在2,500~5,000 萬的廠商，較營業收入在 5,000~7,500 萬的廠商，有較高程度的組織網絡。依據研究顯示，營業收入可以成為廠商規模 大小的代理變數（proxy variable），由於中小型廠商缺乏充足的技術與資金，因 而更需要透過策略聯盟等組織合作，以獲得互補性資源。