3.1 研究架構
本研究以Tang and Liou (2009, 2010)提出之「策略－資源構型－企業績效」
(strategy-resource configuration-performance)的因果鏈為基礎，從企業的公開財務指標來 檢視企業的經營，藉由杜邦恆等式拆解出九個財務指標，分別指向企業能力的四個構面:
知識管理、資產管理、客戶關係管理及供應商關係管理，並從這四個構面檢視企業資本 槓桿效率及經營效率。接著使用因素分析萃取代表不同競爭優勢的資源構型，然後用集 群分析將企業分為不同的群組，依其策略特徵命名為不同的策略群組，並探討每個策略 族群所表現之管理意涵。
研究架構的概念及流程圖可表示如下圖3-1:
圖3-1 研究架構
3.2 資料來源
本研究參考 SYS-CON’s Cloud Computing Journal 於 2009 年 10 月所選出雲端運算產 業中最具代表性的全球 150 家企業，查出這些企業在 Standard & Poor Compustat 全球資 料庫裡所屬產業及其標準產業代碼(SIC Code)，再撈出相同標準產業代碼裡所有企業的財 務資料做為資料分析對象，如此所選出來的產業代碼共 16 項。而由於雲端產業屬新興 科技事業，產業內企業成立、倒閉、購併等事件發生頻率非常高，若觀察期太長，很容 易使一些新創企業因遺失值過多而在分析資料時被刪除，因此我們以 2007 到 2009 三年 的期限做為觀察期間，儘管 2008 年的金融海嘯造成許多企業獲利狀況大幅滑落，恐造 成極端值出現，然考慮到 2009 年全球經濟情勢已回穩，且一家具持續競爭力的企業並 不因短期經濟波動而出現不穩定的獲利狀況，故仍將 2008 年的財務資料納入分析。在 刪除遺漏財務指標及 ROIC 以外財務指標為離群值(正負三個標準差)的資料後，得到的 500 家企業，做為本研究分析的樣本。
杜邦恆等式
IC S S
NOPLAT IC
NOPLAT
ROIC= = ×
知識管理 資產管理 客戶關係管理 供應商關係管理
資本槓桿效率 經營效率
策略群組 I 策略群組 N-1 策略群組 N
表3-1 本研究所選出的研究標的其SIC代碼及對應產業敘述
SIC 代碼 敘述
3570 電腦及辦公設備
Computer and Office Equipment
3571 電子產品及電腦相關
Electronic Computers
3572 電腦儲存設備
Computer Storage Devices
3575 電腦終端設備
Computer Terminals
3576 電腦通訊設備
Computer Communications Equip
3577 電腦相關設備
Computer Peripheral Eq, Nec
3578 計算相關機器設備
Calculate, Acct Mach, Ex Comp
3579 辦公機器設備
Office Machines, Nec
4812 無線通訊產業
Radiotelephone Communication
4813 電話通訊產業
Phone Comm Ex Radiotelephone
7370 電腦程式、資料處理
Cmp Programming, Data Process
7371 電腦程式服務
Computer Programming Service
7372 預裝式軟體
Prepackaged Software
7373 電腦整合系統設計
Cmp Integrated Sys Design
7374 電腦處理、資料準備服務
Cmp Processing, Data Prep Svc
7377 電腦租賃
Computer Rental and Leasing
3.3 研究變數
運用杜邦恆等式，將投入資本報酬率分解為九個財務比率，另外本研究針對科技產 業特性，另加上員工平均收益和現金週轉率後共十一個變數，依據各財務比率與企業營 運之關係分為四種管理能力構面：顧客關係、供應商關係、知識管理及固定資產管理。
茲將增加員工平均收益和現金週轉率兩項指標的原因說明如下。
有鑑於知識管理時代，好的人力資產能為企業創造超額利潤，每位員工能為企業產 出多少利潤是用來衡量一家科技企業所擁有的員工資產是否具競爭力的方法之一，這樣 的人力資產優勢能反映在平均單一員工所能創造的淨收益，是研究高科技產業不能忽視 的指標。此外，經歷2008年金融海嘯的洗禮，我們發現手中握有足夠現金的企業不但較 容易在景氣波動中存活下來，甚至有機會在其他企業營運困難時，藉由購併補足或擴充 自己的能力、強化自身的競爭優勢。尤其在變動快速的科技產業中，現金不足導致資金 無法周轉，往往是新興高科技公司空有雄心壯志卻無以為繼的致命傷，因此本研究也將 現金週轉率納入評估企業是否有能力永續存在的指標。
(1) 客戶關係管理：
應收帳款周轉率 =
廣告費用佔銷貨收入比率 =
(2) 供應商關係管理：
應付收帳款周轉率 =
存貨周轉率 =
銷貨成本佔銷貨收入的比率 =
(3) 知識資產：
研究發展費用佔銷貨收入的比率=
管銷費用佔銷貨收入的比率 =
員工平均收益 =
(4) 資產管理能力：
固定資產周轉率 =
折舊費用佔銷貨收入的比率 =
現金週轉率 =
3.4 資料分析方法
3.4.1 因素分析
主要可區分為探索性因素分析(exploratory factor analysis, EFA)與驗證性因素分析 (confirmatory factor analysis, CFA)。探索性因素分析試圖透過多個可觀測變量間的相關 性，求得因素結構的個數，無明確的理論依據與預設立場。驗證性因素分析則是依據一 定的理論對潛在變量與觀察變量間關係做出合理的假設並對這種假設驗證模型的適切 性與有效性。
本研究進行的是探索性因素分析，藉由萃取變項間的共同因素，縮減資料的構面，
再進一步對這些構面進行命名，並解釋其與原始變數間的關係
3.4.2 集群分析
在策略分析的研究中，集群分析(cluster analysis)是經常用以將欲分析的對象分類的 一種統計工具，可使群組間相異性最大，而群組內相似程度最高。每個被觀察個體會依 其屬性的組合被分到某個集群，而集群間的劃分界線並不事先定義(Joyce and Channon, 1966; Ball and Hall, 1967; Green, Frank and Robinson, 1967)。本研究參考學者Miller and Roth (1994)針對製造業策略的分析所使用的架構，以SAS Fastclus演算法來處理樣本數大 於100的集群間共變數矩陣(covariance matrix)，並以非階層式群集分析K平均法(K-means) 做為分析依據。有鑑於K平均法對極端值(outlier)的敏感性，以及需要相對穩定的種子點 (Milligan, 1980)，我們會先剔除有遺失值(missing data)的企業。然後再以判定係數R2值及 pseudo-F Statistic決定最佳集群組數(Milligan and Cooper, 1985)。