第四章 資料分析與結果
第四節 各構面之因素分析
在進行因素分析之前，首先需先確認各變數觀察值或分數之間是否具有共變異的 存在，如此才有作因素分析之必要。針對分析資料顯示，本研究 KMO 值取樣適切性 量數為.88，且 Bartlett 檢定值的 P 值等於 0，表示本研究問卷適合進行因素分析。
經過上述分析，本研究更進一步地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。在內容效度方面，本問卷題項內容主要是參考國內外學者的研 究量表，且經由相關文獻探討加以修改，具有理論基礎；在建構效度方面，本研究採 主成份分析法，針對所回收之樣本資料，針對各構面進行因素分析，取因素負荷量 (Factor loading)絕對值大於 0.5，特徵值大於 1 之因素，且以最大變異轉軸法(Varimax rotation)，將因子軸轉向使變數與因子間關聯性最大化。
檢視分析結果，本研究之關係鑲嵌變項共有 7 題問項，進行因素分析後總共萃取 出一個因素。接著，必須針對因素內所包含的題項進行因素的命名，在因素一中此構 面共計 7 題，內容是指企業與夥伴間所形成的一種非正式的個人網絡，故命名為關係 鑲嵌，該構面特徵值為 4.336，累積解釋變異量為 61.950%，若在因素一中的分數愈高，
表示愈重視關係鑲嵌 (如表 4-5 表示)。
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表 4-5 關係鑲嵌之因素分析表
題項
因素負荷量 因素一
3.貴公司與上下游廠商有高度的合作 .824
2.貴公司與上下游廠商的互動很密切 .813
5.貴公司的相關人員與上下游廠商有良好的人際關係 .798
4.貴公司對上下游廠商心存感激 .795
1.貴公司會與上下游廠商維持長久的合作關係 .781
6.貴公司對與上下游廠商的關係感到滿意 .776
7.貴公司會繼續與上下游廠商合作 .717
特徵值 4.336
累積解釋變異量 61.950%
在表 4-6 中，動態能力變項共有 13 題問項，進行因素分析後總共萃取出三個因素。
其中，特徵值大於 1 的因素有三個，累積的解釋百分比為 66.389%。接著，必須針對每 個因素內所包含的題項進行因素的命名，在因素一中此構面共計 5 題，內容涉及在動 態環境中相關的學習技巧，故命名學習能力，該構面特徵值為 3.594，累積解釋變異量 為 27.645%，若因素一的分數愈高，表示愈重視學習能力；在因素二中此構面共計 5 題，內容與整合市場的資訊有關，故命名整合能力，該構面的特徵值為 3.449，累積解 釋變異量為 54.179%，若因素二的分數愈高，表示愈重視整合能力；在因素三中此構面 共計 3 題，內容與內、外部資源的重組及轉換有關，故命名重組能力，該構面的特徵 值為 1.587，累積解釋變異量為 66.389%，若因素三的分數愈高，表示愈重視重組能力。
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表 4-6 動態能力之因素分析表
題項
因素負荷量
因素一 因素二 因素三 5.貴公司經常參與產業間知識技能的學習計畫 .820 .153 .214 6.貴公司經常舉辦教育訓練，讓員工學習相關技能 .816 .044 .143 7.貴公司員工經常透過小組討論，得到相關技能 .797 .111 .216 3.貴公司經常吸收產業的相關技術，幫助新產品研發 .797 .210 .136 2.貴公司設有專責人員或單位，專門蒐集產業相關資
訊，以協助公司作決策
.703 ..418 .027
11.貴公司能迅速取得完整的市場資訊，並作出回應 .040 .766 .467 12.貴公司能即時掌握競爭者的資訊，並快速回應 .048 .760 .374 4.貴公司經常將過去處理問題的慣例及新問題的處理
方式，加以記錄並整合
.250 .739 .089
13.貴公司與相關合作廠商有方便、快速的溝通管道 .147 .738 .188 1.貴公司經常蒐集產業的顧客相關資訊，以利發掘產品
潛在市場
.463 .601 .083
8.貴公司對資源的運用沒有效能 .126 .510 .813 9.貴公司經常有跨部門的輪調 .364 .049 .779 10.貴公司有一套簡潔的人力資源程序，可快速配合需要
調動人員
.198 .464 .662
特徵值 3.594 3.449 1.587
累積解釋變異量 27.645% 54.179% 66.389%
在表 4-7 中，知識分享變項共有 8 題問項，進行因素分析後總共萃取出兩個因素。
其中，特徵值大於 1 的因素有 2 個，累積的解釋百分比為 74.423%。接著，必須針對每 個因素內所包含的題項進行因素的命名，在因素一中此構面共計 5 題，內容涉及到與
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個因素內所包含的題項進行因素的命名，在因素一中此構面共計 5 題，內容涉及新的 產品，故命名創新產品，該構面特徵值為 3.016，累積解釋變異量為 37.697%，若因素 一的分數愈高，表示愈重視產品創新；在因素二中此構面共計 3 題，內容與創新的實 質效益有關，故命名創新效益，該構面的特徵值為 2.788，累積解釋變異量為 72.543%，
若因素二的分數愈高，表示愈重視創新效益。
表 4-8 服務創新之因素分析表
題項
因素負荷量 因素一 因素二 7.貴公司會根據客戶需求，改變創新產品的服務項目與服務方式 .849 .150 8.貴公司的的創新產品經常獲得客戶的肯定與認同 .849 .202 1.貴公司推出的創新產品在市場上創造出許多商機 .717 .233 4.貴公司具推出豐富且多樣化產品的能力 .674 .378
2.貴公司相當重視新產品的開發 .558 .446
5.貴公司推出的服務創新經常是領導產業發展的方向 .195 .872 6.貴公司的創新產品經常獲得創新方面的獎項 .208 .859 3.貴公司人員經常提出新的創意，進而幫助新產品的開發 .461 .716
特徵值 3.016 2.788
累積解釋變異量 37.697% 72.543%
另外，驗證性因素分析(Confirmatory Factor Analysis, CFA)是用來驗證或確定因素 分析各參數之性質，可用來修正模式與觀察衡量之題項。因此本研究透過驗證性因素 分析以下指標來進行驗證，包含殘差均方根指數(Root Mean square Residual, RMR)、適 配度指標(Goodness of Fit Index, GFI)、調整後適配度指標(Adjusted Goodness of Fit Index, AGFI)、模式基準適配指標 (Normed Fit Index, NFI)和比較適配度指標(Comparative Fit Index , CFI)。
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RMR 為測量殘差之平均數，當數據與模式一致時，殘差會越接近 0，故此值越接 近 0，表示模式配適度愈佳，通常小於.05 為建議值，本研究之 RMR 為 0，表示配適度 良好。GFI 為衡量理論模式所能解釋的變異數與共變異數的量，值介於 0~1 之間，此 值越大表示適配度愈佳，通常大於 0.9 為建議值，本研究之 GFI 為 1.0，表示配適度良 好。AGFI 則表示將 GFI 依自由度調整後之值，通常大於 0.9 為建議值，本研究之 AGFI 為.88，雖未達建議之標準值但差距不大為可接受之範圍(參考表 4-9)。
表 4-9 CFA 之殘差均方根指數、適配度指標、調整後適配度指標
Model RMR GFI AGFI PGFI
Default model .000 1.000 .881 .592 Saturated model .000 1.000 --- --- Independence model 18.003 .573 .288 .344
NFI 表示假設模式對獨立模式的改進程度，通常大於 0.9 為建議值，若達建議值則 表示模式達到適配，本研究之 NFI 為 1.0，大於建議值。CFI 是根據 NFI 修正而來，為 衡量有效改善模式非集中性程度，通常大於 0.9 為建議值，且當此值越接近 1 時，則代 表模式之適配度愈佳，本研究之 CFI 為 1.0，大於建議值(參考表 4-10)。
表 4-10 CFA 之模式基準適配指標、比較適配度指標
Model NFI
Delta1
RFI rho1
IFI Delta2
TLI
rho2 CFI
Default model 1.000 --- 1.000 --- 1.000 Saturated model 1.000 --- 1.000 --- 1.000 Independence model .000 .000 .000 .000 .000
根據上述之數值，雖然 AGFI 未達標準值，但與建議值差距不大，且其他數值大致 上適配度良好，因此在多數指標均符合標準的情形下，代表本研究問卷具效度。
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本研究透過結構方程模式對各構面進行整理驗證，包含關係鑲嵌、動態能力、知 識分享、與服務創新，其各種係數之估計值及詳細數值如表 4-11 所示，由表可得知本 研究之基本適配度與整體適配度之結果，在基本適配度上，各構面皆達顯著；在整體 適配度方面，CFA 適配度分析中，適配度指標(GFI)為 1.0、調整後適配度指標(AGFI) 為.881 而比較適配度指標(CFI)為 1.0。
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