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第三章 研究設計

第三節 研究假設

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第三節 研究假設

根據本研究圖3-1 的基本架構表達,對於本論文的三項主要議題 都有結構上的描述。承接研究緒論與文獻探討的內容,本研究著手整 理知識創造系統的相關研究成果,以大學技術移轉的實際資料作為分 析依據,以投入、過程、產出為系統主軸,對於產生智慧財產的專利 權變項為研究的中介變項,大學的屬性變項、環境變項、TTO 相關變 項作為調節變項,尋求解釋影響移轉績效產生的重要因素。因此結合 知識創造系統與績效產生系統之間的關聯因素必然是複雜的,若以簡 單的研究假設陳述將難以完全涵蓋,但若以逐條說明的方式來作研究 假設又將會過份冗長。研究者借用三個主要討論議題區分,將研究假 設區分為三項主假設:

研究假設一:大學投入研發的資源、智慧財產產出與授權績效呈現顯 著相關的影響特性。

【H1-1】投入研發的經費與智慧財產產出呈現正相關的影響。

【H1-2】投入研發的人力與智慧財產產出呈現正相關的影響。

【H1-3】當產生越多智慧財產時與授權績效呈現正相關的影響。

【H1-4】投入研發的經費與授權績效呈現正相關的影響。

【H1-5】投入研發的人力與授權績效呈現正相關的影響。

研究假設1-1 到 1-5 的邏輯思維是基礎系統的原始觀點,在研究 架構圖上的表示方式也相當單純,可彙整為圖3-2:

學術驗證,例如Carlsson & Fridh(2002)驗證研究經費跟權利金受益成 正相關;Thursby & Kemp(2002)驗證教師人數與技術移轉成效呈現正 相關。本研究的研究假設一以我國大學技術移轉的客觀資料分析,檢

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這因素為類別尺度,因此以虛擬變項的方式提供複迴歸分析之用,可 檢視出各資料對整體模型產生的統計意義。

【H2-3】基於不同的環境因素時,智慧財產產出與授權績效的相關 程度也有所不同。

【H2-4】基於不同的學校因素時,智慧財產產出與授權績效的相關 程度也有所不同。

研究假設2-3 與研究假設 2-4 的邏輯思維是針對智慧財產創造組 織授權績效的過程中,外在環境與學校本體差異的外在因素進行討 論,與前研究假設方式相同,以虛擬變項的方式提供複迴歸分析之 用,可檢視出各資料對整體模型產生的統計意義。

【H2-5】基於不同的環境因素時,投入研發資源與授權績效的相關 程度也有所不同。

【H2-6】基於不同的學校因素時,投入研發資源與授權績效的相關 程度也有所不同。

研究假設2-5 與研究假設 2-6 的邏輯思維是針對學校研發資源直 接與組織授權績效相關特性中,外在環境與學校本體差異的外在因素 進行討論,與前研究假設方式相同,以虛擬變項的方式提供複迴歸分 析之用,可檢視出各資料對整體模型產生的統計意義。

圖3-3 研究假設二之變項架構示意圖

投入研發資源 授權績效

智財產出 H2-1

環境因素

H2-2 H2-3 H2-4

學校因素

H2-5 H2-6

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研究假設二的H2-1、H2-3 及 H2-5 是針對外在環境因素設計的假 設,而H2-2、H2-4 及 H2-6 是針對學校因素設計的假設,在這學校因 素之中包含學校公私立別、醫學院設置及擁有企業背景,而這些因素 由於是在統計上屬於類別變項(classification variable),進入檢定上會 轉換為虛擬變項(dummy variable)的方式檢定有無顯著影響。同理,

環境因素則包含鄰近科學園區、位於商業都市,亦為針對環境特性的 類別虛擬變項的統計方式,可以探討環境因素的影響模式。這類外生 變項對於大學技轉的知識系統觀點而言,以往存在的文獻較少,但是 所見文獻解釋能稱上具有顯著意義,例如Thursby & Kemp(2002)利用 不同學院作為自變項的類別,產生不同學院之間的技轉模式與成效有 顯著差異,而且對於產學互動模式也差異甚遠。本研究利用實際數據 以及收集後的文化、環境資料作為分析依據,能提供已有文獻的佐證 外,也提出以台灣資料為解釋的區域技術移轉資料觀點,重要探討的 這些調節變項都是固定的,也就是不容易改變的客觀事實,此為第二 個研究假設族群的重要探討事項。

研究假設三:大學技術移轉中,因為技術移轉組織變項能增強對於授 權績效。

【H3-1】技術移轉組織的因素能增強對投入研發資源與智慧財產產 出的相關解釋。

【H3-2】技術移轉組織的因素能增強對智慧財產產出與授權績效的 相關解釋。

【H3-3】技術移轉組織的因素能增強對研發投入資源與授權績效的 相關解釋。

研究假設 3-1 到研究假設 3-3 的邏輯思維延伸研究假設一的精 神,結合智慧財產管理的因素,檢視技術移轉組織對於學校授權機制

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成為調解變項時,在研究架構圖上的表示方式可彙整為圖3-3:

圖 3-4 研究假設三之變項架構示意圖

投入研發資源 組織績效

智財產出

H3-1

H3-3

H3-2

大學設置技術移轉組織

研究假設三之3-1 與 3-2 的描述中,主旨在於大學的技術移轉組 織對於智慧財產的相關資源與能力,能否造成在技術移轉的過程上顯 著的差異,若資源與能力較優者的研發系統績效也將較優,則能表示 研究假設應該是成立的。在目前的討論文獻中,對於大學的智慧財產 成效作討論,部分研究採用個案的方式進行討論研究假設3-2 與研究 假設3-3 的現象,例如 Thursby et.al(2001)以六間美國知名學府進行討 論,或劉江彬、黃俊英(1998)書中提及智財管理影響到技術移轉的績 效。研究假設三是利用 TTO 相關變項作為調節因素,同時透過這些 可操作、調整、管理解釋的實際數據,進而分析這些組織的資源與能 力產生的意義,除了希望能讓迴歸分析的解釋力顯著增加,並能成功 地作為管理及組織機制上的討論依據。

第四節 資料分析方法 一、資料蒐集

本研究資料來源分為三個部分,第一部份為我國教育部針對所屬 166 所大專院校所進行的普查,透過仿效 AUTM 年報統計的數據方 式收集,可獲得大學對於投入研發資源、人力及經費的真實回應數

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據,本研究收集該問卷之中的十四項資料,佔該問卷全資料量約三分 之一重。第二部分為國科會研究資料中,針對大學設置技術移轉專責 辦公室之問卷調查中,研發經費、專利數、專利申請、授權績效…等 實際數據。以上第一部份與第二部分獲得相關部會主管授權,且符合 該資料揭露之倫理規範,並以 2007 年資料為統一收集時間。第三部 分為相關年報資料收集,包含教育部高教司統計年鑑,2007 年度的 各校教師、學生、校本部地址…等可公開資料,相關資料說明如下:

(一) 經授權之問卷數據

根據教育部於 2007 年委託調查我國大專院校研發資源的計畫之 中,總計收集三十六項相關重要指標統計,本研究經授權使用其中第 21 項至第 31 項問題,這些指標包含「校內專任教師人數」(區分自然 組與社會組兩類)、「擔任產學合作計畫及委訓計畫主持人之專任教師 數」、「借調專任教師數」、「專任研究人員數」、「兼任研究人員數」、「學 生總數」、「我國專利公告數」(含新品種數)、「美國專利公告數」、「其 他國家專利公告數」、「已授權專利數」(含新品種數)、「因授權產生之 權利金」(須繳回國科會與不須繳回)。而另一部份為我國國科會辦理 的 2007 年全國大專院校技術移轉辦公室調查資料,這些需要詳實填 答的資料包含「機構設置時間」、「主管屬性」、「技術移轉業務人員」、

「技術移轉背景分佈」、「業務處理情況」、「技術移轉成果數據」、「新 創公司數」等共約四十餘項資料欄位,透過整理之後得到符合本研究 需要的資料狀態。

上述資料主要的代表的時間為 2007 年數據,亦是透過國內大專 院校主要負責人員的填寫,其內容真實性、可利用性都相當高,對於 研究智慧財產管理與組織績效,能有相當實質的數量資訊證據。

(二) 已公開之公告資料

除了上述需要授權的資料外,為符合研究假設的各類環境資料需 要,本研究採用教育部高等教育年報資料為主要資料,區分為兩個部

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分。第一部份是學校屬性、醫學院設置、學生人數、教師人數,其人 數的部分與授權資料差異不大,但為因為公告資料更為詳細與可再歸 類,後續教師與學生的統計資料來自於這一部份。第二部分是教育部 所公告的學校本部辦公室設置地址及網址,根據學校校本部所在地址 歸因近科學區、近都會區、TTO 是否設置校本部,而網址提供對私立 學校董事會的資料,歸因學校具有財團淵源的重要依據。利用虛擬變 項的模式處理,讓這些技術移轉的外在事件影響成為影響系統的數 據。

二、資料分析方法

本研究將利用SPSS 13.0 統計套裝軟體為分析工具,茲將本研究 採用之統計方法略述於後。

(一) 描述性統計(descriptive statistics)

包含平均值、標準差、百分比及次數分配等各項分析,用以了解 本研究之受訪樣本在技術知識的相關認知上,以及在變項之間的基本 資料分析與分布情況。

(二) 因素分析(factor analysis)

因素分析之目的是在簡化出較少的族群數來表示原先的資料結 構,因此本研究則利用因素分析的統計方式,將問卷的各類型資料加 以彙整與整併,並適當採用最精簡的研究構面與指標。

(三) 單因子變異數分析(one-way ANOVA)

本研究利用單因子變異數分析以迴歸模型中的統計效果是否符 合統計下的要求規範。

(四) 迴歸分析(regression model)

利用問卷資料的變項進行迴歸(regression)與相關(correlation)分 析,包含建立各構面與變項間的複迴歸模型(multiple-regression model)

利用問卷資料的變項進行迴歸(regression)與相關(correlation)分 析,包含建立各構面與變項間的複迴歸模型(multiple-regression model)