樣本描述

一、資料檢查與樣本產業特性

本研究發放問卷給 134 家公司，共 238 個產品，問卷回收有 87 家公司，

共 141 個產品。為了確保回收問卷之品質以及是否為配對樣本，本研究檢查 每份回收問卷並發現有九份問卷填答趨中予以刪除，剩下 132 個產品可以進 行分析。在這 132 個產品樣本中，本研究發現有些樣本行銷與研發問卷之填 答者是相同的人填寫，另外也發現有問卷的公司人數小於專案人數。本研究 將全部樣本編碼成是否為相同人填答，和是否公司人數小於專案人數作交叉 表分析，發現這兩類並沒有顯著關聯。因此，本研究依循公司人數小於專案 人數以及行銷與研發問卷是相同填答者之準則刪除九份問卷。

因此，本研究將這十八份問卷資料視為無效問卷。有效樣本為 123 個產 品，回收率為 51.25%。在第一階段發放的樣本中，各產業分布如下：食品 製造為 5.42%，電子製造為 23.33%，機械製造為 21.25%，塑膠製造為 1.25%，

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鋼鐵製造為 2.50%，橡膠製造為 2.08%，汽車製造為 2.08%，皮革製造為 1.25%，

玻璃陶瓷製造為 3.33%，消費性電子製造為 5.42%，化工製造為 8.75%，紡 織製造為 6.67%，電纜製造為 9.17%，生技製造為 2.08%，半導體製造為 2.92%，

光電製造為 0.83%、其他製造為 1.67%。

在第二階段發放的樣本中，各產業分布如下：食品製造為 7.63%，電子 製造為 23.66%，機械製造為 23.66%，塑膠製造為 1.53%，鋼鐵製造為 4.58%，

橡膠製造為 3.05%，汽車製造為 2.29%，皮革製造為 0.76%，玻璃陶瓷製造 為 3.05%，消費性電子製造為 3.82%，化工製造為 9.92%，紡織製造為 8.40%，

電纜製造為 0.76%，生技製造為 1.53%，半導體製造為 3.05%，其他製造為 2.29%。

如表 4-1 所示，兩階段回收問卷之產業比例大多沒有什麼差異，尤其是 樣本數較多的電子業與機械業，差異不算太大。然而，本研究發現電纜製造 業差異甚大。這是因為雖然電纜製造業者有回卷，但有效問卷數太過稀少，

進而造成雖然第一階段得到許多廠商同意，但第二階段有效回收樣本數卻如 此低落的原因。這樣的情況在皮革製造業也同樣發生。光電產業則是因為原 本第一階段廠商家數本來就不多，造成後續第二階段沒有回收到樣本。本研 究之有效樣本大致符合原始抽樣，因此，具有一定的代表性。

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54 準差為 31,775,374 新台幣，從 30,000 新台幣到 200,000,000 新台幣。新產品 專案內的行銷與研發人員之比例，平均數為.85。這顯示在新產品發展專案

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表 4- 2：公司及專案背景變項描述統計

變數名稱 樣本數 平均數 標準差 最小值 最大值 公司層級

公司人數 122 4518.12 25783.65 4.00 200,000 公司年齡 123 29.67 18.52 1.00 91.00 專案層級

專案費用 11813,398,72931,775,374 30,000200,000,000 專案發展時間(年) 122 1.45 1.24 .08 5.09 專案人數 121 18.83 23.35 2.00 180.00 上市時間長短(年) 122 4.50 3.92 1 26.78 行銷/研發人員比例 123 .85 .69 .08 3.33

本研究依照過去研究的分類，把電子製造、消費性電子製造、生技製造 與半導體製造視為高科技產業，共有 42 家廠商。其餘製造業則為傳統製造 業，共有 81 家廠商。將樣本分成高科技與傳統製造業兩個類別後，檢視在 背景變項上兩個產業別是否有所差異。在公司層級的組織規模有邊際顯著的 差異，而組織年齡有顯著的差異。在組織規模上，高科技製造業遠比傳統製 造業的規模大很多(t-value=1.71, p<.10)。在組織年齡上，高科技製造業比傳 統製造業來得年輕(t-value=-3.09,p<.05)。在專案層次的專案規模上，高科技 製造業與傳統產業是有顯著差異的，高科技製造業的專案規模比傳統製造業 的專案規模來得大(t-value=3.42, p<.05)。高科技製造業的專案花費比傳統製 造業的專案花費來得大(t-value=2.10, p<.05)。

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表 4- 3：高科技製造業與傳統製造業公司與專案背景比較之差異 變數 高科技製造業 傳統製造業 t 值 公司層級

組織人數 12,269.2 594.8 1.71 † 組織年齡 22.74 33.26 -3.09 * 專案層級

專案人數 31.29 12.44 3.42 * 專案花費 22,806,829 8,389,221 2.10 * 專案發展時間(年) 1.38 1.38 .03 上市時間長短(年) 3.81 4.74 -1.45 註：†<.10, *<.05, **<.01

另外，本研究依照專案名稱區分成 B2B2C 製造業與 B2B 製造業。其中 B2B2C 是以最終產品為消費品為分類基準，共有 23 個產品。其餘則為製造 業則為 B2B 製造業，共有 100 個產品。將樣本分成 B2C 與 B2B 製造業兩個 類別後，檢視在背景變項上兩個產業別是否有所差異。在公司層級的組織規 模以及組織年齡沒有顯著的差異。在專案層次的專案花費上，B2C 製造業與 B2B 製造業是有顯著差異的，B2B 製造業的專案花費比 B2C 造業的專案花 費來得大(t-value=2.29, p<.05)。本研究的專案樣本 B2B 製造業大多屬於機械 設備製造，所以投入新產品開發花費較高。

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表 4- 4：B2BC 製造業與 B2B 製造業與專案背景比較之差異

變數 B2BC 製造業 B2B 製造業 t 值

公司層級

組織人數 1527.8 5212.8 -1.25 組織年齡 34.78 28.49 1.48 專案層級

專案人數 18.05 19.00 .24 專案花費 5,150,476 15,184,433 2.29 * 專案發展時間(年) 1.51 1.23 .98 上市時間長短(年) 5.32 4.30 1.13 註：†<.10, *<.05, **<.01

二、無回應偏誤檢定(nonresponse bias test)

除了看產業分布外，本研究根據 Armstrong 和 Overton (1977)的研究結 果與建議，再收樣本與未回應的樣本具有相同特性，以最後一次回收的樣本 作為為回收樣本的估計樣本。若第一波回收樣本與後續回收樣本若在關鍵變 數上沒有差異，則沒有無回應偏誤。檢測無回應偏誤的程序為利用獨立樣本 t 檢定檢測第一次寄發與後續再收的問卷填答內容的是否一致。本研究第一 次寄發共有 72 份回收，再次催收共有 51 份回收，檢測結果僅少數題項有所 差異，其餘題項前後次的回收並無差異。這代表著本研究樣本並沒有無回應 偏誤，檢測結果如表 4-4 所示。

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註：†<.10, *<.05, **<.01

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59 偏見(Atuahene-Gima & Evangelista, 2000; Homburg et al., 1999)，本研究設計 讓行銷與研發負責人都填寫行銷與研發功能在新產品發展流程中之權力結 構量表。本研究將檢視兩位負責人所知覺的權力結構相關程度並檢測雙方對 行銷與研發功能在新產品發展流程中之權力結構的知覺上是否有所差異。本 研究將行銷與研發負責人所填寫的各決策權力比重，兩兩分析其相關係數，

如表 4-6。根據表 4-6，本研究發現行銷與研發功能對各新產品發展活動決 策之權力比重的相關性落在.46 到.69 之間。與過去 Homburg 等人(1999)提 出.45 之標準極為吻合。此結果顯示本研究之行銷與研發功能在新產品發展

註：†<.10, *<.05, **<.01

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