第四章 實證結果與分析
第一節 抽樣誤差檢定
無反應偏差的檢定主要透過檢驗以回收的問卷是否能夠充分反映抽樣調查中 未回收問卷，因為在問卷回收過程中，回收問卷的時間不一，有些問卷經過催收 後，產生無反應誤差存在，使得較晚回覆的問卷與較早回覆的問卷之間應該有所 差異(Anat & Smith,2002)。如果無顯著差異存在，表示未回卷樣本與回卷樣本沒 有顯著的差別，若樣本資料集中產生明顯的無反應偏差，則代表此資料集無法代 表其他未回收問卷，因此本研究依據 Armstrong and Overton (1977)的建議，將問 卷回收先後時間予以區分，以較早回收問卷與較晚回收問卷進行比較，檢驗此兩 群資料集的平均數是否有顯著差異。而本研究回收期間為三月上旬至四月下旬，
為期一個月，以四月上旬為分界點分成較早回收與較晚回收兩組，取有效問卷前 74 份為早回收樣本，後 28 份問卷為較晚回收樣本，採獨立樣本 t 檢定，比較兩 組樣本在問卷的主要題項上是否有顯著差異。檢定統計由表 4-1 可知，此四個構 面皆不顯著，即接受無顯著差異存在，可解釋為後回卷樣本與前回卷樣本沒有顯 著差別，無反應偏差所造成的，則予以忽略。
表 4-1 無反應偏差檢定
註:p＞0.05，無顯著
衡量構面 早回收樣本 晚回收樣本 t 值 p-value 外部技術網絡 31.4865 31.5000 -.512 .610 吸收能力 52.9324 53.5714 -.013 .990 知識整合能力 34.2568 33.8929 .364 .717 創新績效 46.3108 46.3929 -.072 .943
50 二、 同源偏差檢定
本研究以自陳式量表蒐集單一受試者的認知資訊，極可能導致共同方法變異 的偏誤（Podsakoff & Organ, 1986），為了確認本研究是否存在共同方法變異，在 各變項進行因素分析之前先行檢測是否有共同方法變異的問題。此外，由於本文 所有衡量變項皆由同一位受測者主觀性填答，因此可能存在同源偏誤的問題。為 避免同源偏誤的問題產生，在問卷發放前，本文利用反向題目設計的方法以進行 事前防範（彭台光、高月慈、林鉦棽, 2006） 。
因此，本研究採用Harman 單一因素檢測法（Harman’s one-factor test）來進行 研究變項間共同方法變異的檢定，在對所有的變數進行未轉軸的因素分析後，如 果 (1)只出現單一因素，(2)單一因素對所有的變數解釋50%以上的變異量，那麼就 會被認為有嚴重的共同方法變異(Podsakoff & Organ, 1986)。因此將問卷外部技術 網絡、吸收能力、知識整合能力及創新績效所有變項共33題以最大變異法進行因 素分析，資料經過主成份因素分析（最大變異數直交轉軸）後在表4-2顯示其結果，
共抽取出9個特徵值大於1的因素，而且第一個因素的解釋變異量僅27.922%。此事 後檢定的結果顯示，並沒有明顯地證實有共同方法變異問題存在。
表 4-2 Harman 單一因素檢定
因素 特徵值 解釋變異量(%) 累積解釋變異量(%)
因素一 9.214 27.922 27.922
因素二 2.389 7.238 35.160
因素三 2.072 6.280 41.439
因素四 1.825 5.529 46.968
因素五 1.609 4.874 51.842
因素六 1.453 4.403 56.245
因素七 1.390 4.213 60.459
因素八 1.262 3.824 64.282
因素九 1.140 3.456 67.738
資料來源:本研究整理
51 第二節 樣本分析
一、 敘述統計分析
本研究針對有效樣本 102 份問卷，依照台灣科學園區高科技廠商之產業類 別、成立年數、企業規模、員工人數進行樣本之統計分析，由表 4-3 可以發現本 次研究回收樣本資料中，在產業類別分類係以生物科技產業家數最多，共有 24 家(23.5%)，其次為光電業共計 23 家(22.5%)，最低者為電腦周邊通訊業共計有 10 家(9.8%)。在成立年數方面係以 5 年以上~未滿 10 年為最多，共計 33 家(32.4)，
成立年數為 15 年以上~未滿 20 年，共計 11 家(10.8) 為最少。在企業企業規模部 分則以 1 億以上~未滿 10 億的企業最多共 44 家(43.1%)，其次為 1 千萬以上~未滿 5 千萬的企業共 21 家(20.6%)，未滿 1 千萬的企業共 6 家(5.9%)。在員工人數方面 以 20 人以上~未滿 200 人占大多數，共計 57 家(55.9%)。
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表 4-3 樣本結構
項目 選項 樣 本 數
(n=102)
百分比
產業類別 生物科技業 24 23
光電業 23 22
通訊業 15 14
電腦及周邊業 10 9
精密機械業 16 15
積體電路業 14 13
成立年數 未滿 5 年 21 20
5 年以上~未滿 10 年 33 32 10 年以上~未滿 15 年 24 23 15 年以上~未滿 20 年 11 10
20 年以上 13 12
企業規模 未滿 1 千萬 6 5
1 千萬以上~未滿 5 千萬 21 20 5 千萬以上~未滿 1 億 7 6 1 億以上~未滿 10 億 44 43
10 億元以上 24 23
員工人數 未滿 20 人 15 14
20 人以上~未滿 200 人 57 55
200 人以上 30 29
第三節 效度與信度分析
在進行因素分析前，本研究以KMO取樣適切性衡量及Bartlett 球形檢定工具來 驗證吸收能力、外部技術網絡、知識整合能力與創新績效是否具有共通變異性，
才能進行因素分析。若符合KMO的取樣適切性量值大於0.5以上，Bartlett球形檢定 的p-value接近於零，只要符合以上兩個要求，即可進行因素分析(吳明隆、涂金堂，
2009)。本研究所探討的各構面KMO及p-value值皆符合要求，因此可使用因素分析 對變數進行因素之萃取，以作為後續研究分析。
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經過上述分析，本研究進一步採用內容效度與建構效度做為問卷資料中各構 面與問卷效度之衡量。關於內容效度方面，本問卷依據國內外相關文獻作為研究 基礎，再與該領域專家進行議題研討後修改而成。關於建構效度方面，本研究針 對所回收之樣本資料，進行因素分析。採用主成份分析法來進行，並以最大變異 數轉軸法來萃取衡量構面之因素，刪減標準以萃取共同性大於0.5、特徵值大於1，
以及旋轉後之因素負荷量絕對值大於0.5，其主要優點在於因素間提供的資訊不會 重疊，觀察體的分數彼此獨立不相關(吳明隆、涂金堂， 2009)。此外，就每一變 項所包含構面進行內部一致性信度(Cronbach's α)分析，檢測量表之內部一致性信 度。α係數介於0與1之間，數值愈接近1，表示其可信度愈高，Hair, Black, Babin, Anderson and Tatham (2006)認為在探索性研究中，α標準值可以為0.6以上，而陳順 宇 (2005)認為α值需大於0.7，但是大於0.6仍在可接受範圍內。
檢視分析結果，外部技術網絡可分為兩個構面，共8題問項，經因素分析萃取 出兩個因素，接著針對每個因素內所包含提項之特性進行因素的命名如表4-4，特 徵值大於1的因素有2個，累積的解釋百分比為56.427%。其中刪除因素負荷量絕對 值小於0.5的問項4，而因素一，此構面共計四題，內容與企業的技術取得來源有關，
故命名為技術取得來源，若因素一的分數愈高，表示愈重視技術取得來源。因素 二，此構面共計三題，內容與企業的技術取得方法有關，故命名為技術取得方法，
若因素二的分數愈高，表示愈重視技術取得方法。
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表 4-4 外部技術網絡的信度及因素分析結果
吸收能力分為兩個構面，共10題問項，經因素分析萃取後，縮減後之變數及 因素命名如表4-5，特徵值大於1的因素有2 個，累積的解釋百分比為63.740%，其 中刪除因素負荷量絕對值小於0.5的問項6。而因素一，此構面共計6題，內容與辨 識能力有關，故命名為辨識能力。因素二，此構面共計三題，內容與取得能力有 關，故命名為取得能力。
因素
問項 因素一 因素二
1.政府研究機構合作 .898 .013
2.大學或其他高等教育機構合作 .888 -.020
3.供應商合作 .560 .096
5.與競爭者合作。 .539 .061
6.內部自行研發。 -.017 .793
7.與其他公司合作研發。 .183 .785
8.透過市場交易機制取得 .007 .678
特徵值 2.311 1.639
累積解釋變異量 33.012 56.427
Cronbach’s α 0.709 0.623
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表 4-5 吸收能力的信度及因素分析結果
知識整合能力部分，由於與當初設計量表的衡量構面一致，故以原先設計的 名稱命名為系統化能力、互動協調社會化能力題項所組成如表4-6，特徵值大於1 的因素有2個，累積的解釋百分比為58.980%。
表 4-6 知識整合能力的信度及因素分析結果 因素
問項 因素一 因素二
1.取得知識管道。 .819 .121
2.搜尋知識的能力。 .815 .257
3.辨認外界知識有使用價值。 .806 .072
4.分辨及預測未來組織核心知識。 .791 .151
5.識別現有與新獲得知識間差異。 .736 .100
7.知識取得，有取得知識的機制。 .690 .226
8.不重視研發投資活動。 -.078 .872
9.重視員工教育訓練。 .452 .592
10.上、下游產業的技術知識。 .546 .566
特徵值 4.631 1.106
累積解釋變異量 51.453 63.740
Cronbach’s α 0.871 0.623
因素
問項 因素一 因素二
1.工作程序和作業規則之標準化。 .789 .034
2.文件、規則，皆使用資訊設備處理並進行整合。 .775 .123
3.整合專業知識及作業程序。 .584 .162
4.內外部單位協調合作，互相支援解決問題。 .562 .431 5.觀察及模仿內外部單位的能力較高的。 .153 .857
6.共享不易表達知識並以整合。 .113 .813
特徵值 2.466 1.072
累積解釋變異量 41.105 58.980
Cronbach’s α .665 .647
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創新績效共9題問項，經因素分析萃取後，縮減後之變數及因素命名如4-7，特 徵值大於1的因素有2個，累積的解釋百分比為60.522%。其中刪除因素負荷量絕對 值小於0.5的問項2，而因素一，此構面共計五題，內容與企業的技術創新有關，故 命名為技術創新。因素二，此構面共計三題，內容與企業的產品創新有關，故命 名為產品創新。以上變數在信度方面均達標準範圍以內。
表 4-7 創新績效的信度及因素分析結果
在探索性因素分析後，本研究再進行驗證性因素分析模式整體配適度分析，
主要依據 Bagozzi and Yi (1988)所提出之適配度指標，以判定假設模型和實際資料 之適配程度，包含卡方值χ2 與自由度（df）值比率、配適度指標(GFI)、調整後 配適度指標(AGFI)、基準配適度指標(NFI)、非基準配適度指標(NNFI)、比較配適 度指標(CFI)、殘差均方根(RMR)、漸近誤差均方根(RMSEA)、 漸進式配適度指 標（incremental fit index, IFI）等值來鑑定模式的配適程度。根據分析結果顯示本
因素
問項 因素一 因素二
1.接近新市場中的新顧客。 .809 .257
3.改善目前所提供的產品及服務內容。 .745 .138
4.提高新技術的發展。 .712 -.042
5.將技術融入於新產品。 .682 .258
6.與競爭對手相比，公司的產品是比較好的。 .664 .364
7.產品並不符合市場需求。 .237 .881
8.在銷貨額績效表現，達到設定的目標。 .353 .792
9.在利潤表現，達到設定的目標。 .010 .591
特徵值 3.672 1.169
累積解釋變異量 45.904 60.522
Cronbach’s α 0.799 0.728
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研究模型之χ2 /df (卡方值/自由度)為 1.410，小於 3 以下，為理想數值的範圍內。
調整後配適度指標(AGFI)值為.884，雖未達 0.9 理想標準值，但仍在可接受的範圍 內。配適度指標(GFI)、基準配適度指標(NFI)、非基準配適度指標(NNFI)與比較 配適度指標(CFI)值分別為 0.995、0.921、0.949、0.971，均達到 0.9 理想標準值。
而 RMSEA 此項指標若小於或等於 0.05，表示理論模式可以接受，通常將此定為
「良好適配」；0.05 到 0.08 可以視為「不錯的適配」；0.08 到 0.10 之間則是「中 度適配」；大於 0.10 表示「不良適配」。本研究樣本的 RMSEA 為 0.06，因此視 為是「不錯的適配」。整體而言，本研究之各項配適度指標都在理想數值與可接
「良好適配」；0.05 到 0.08 可以視為「不錯的適配」；0.08 到 0.10 之間則是「中 度適配」；大於 0.10 表示「不良適配」。本研究樣本的 RMSEA 為 0.06，因此視 為是「不錯的適配」。整體而言，本研究之各項配適度指標都在理想數值與可接