第五章 研究結論與限制
5.3 研究限制
國
立 政 治 大 學
‧
N a tio na
l C h engchi U ni ve rs it y
5.2 研究貢獻
本研究提供了近30 年來，來自不同地區，且組織規模不同的公司，其採用 各種資訊科技時，有哪些因素會影響其採用之意願。除了條列這些因素，並且將 這些因素進行科技、組織、環境，三個構面的分類以外，也進行彙整分析，將過 去學者的大量初級研究透過精確的計算以進行統合，最終賦予每一個因素一個明 確的數值，以代表該因素對組織採用資訊科技意願之影響力。
在實務上，當組織欲採用資訊科技時，可透過此一分析結果，檢視自身組織 的採用因素，進而操控其中的變因，以獲得更高的成功機率。換個面向思考，當 一家廠商希望其所提供的資訊科技能被其他組織所採用，進而獲取利潤時，也可 針對本研究之結果，找尋較符合本研究結論狀況的公司，以提高精準率與成功率。
在學術上，可以統合近30 年來許多相關文獻之結論不一致的情況，並藉由 此一彙整分析之結果，於未來研究中，給予學者在文獻探討上標幟性的參考價值。
5.3 研究限制
本研究雖篩選許多文獻，最終獲得31 篇可供分析之論文，但文獻數依然不 夠多。某些自變量所收錄的文獻篇數過少，最低的數量只有兩篇，容易導致該自 變量之文獻易趨於同質性，分析結果易呈現不顯著，且失敗安全係數偏低；又或 者其平均效果規模雖然呈現顯著，但由於其所包含的文獻結果太少份，導致失敗 安全係數過低，該結論不夠穩健，無法成為可靠的一般性結論。除此之外，某些 自變量的文獻篇數過少也導致其在設立調節變量時，切割後的子集合所剩餘的文 獻數量太少，以至於無法再次進行彙整分析；抑或彙整分析後的結果如上所述，
由於子集合的文獻篇數太少，導致結果易趨於同質性或是失敗安全係數過低。
‧ 國
立 政 治 大 學
‧
N a tio na
l C h engchi U ni ve rs it y
在設置調節變量時，本研究盡量挑選具有意義且各篇文獻皆有記載之樣本資 料。然而有些文獻仍然沒有記載該調節變量之資料，例如有些文獻其內容並未記 載其所蒐集的問卷是來自於大企業或中小企業，導致在設立「組織規模」此一調 節變量時，有些文獻無法被歸類在任一子集合中以進行彙整分析。
在本研究所蒐集的眾多文獻中，其對「採用」的定義也不盡相同，多少存在 一點細微的出入。例如「採用的意圖」、「採用的可能性」，或是「是否採用」，皆 會被視為「採用」。且在各篇論文的定義當中，有的採用是指購買、部署、推廣 等一系列流程，有的只是單純地建置該資訊科技。本研究將這些皆視為同一個應 變量 - 「採用」。
本研究所收錄的文獻當中，包含了各種資訊科技之採用。當採用不同資訊科 技時，驅使組織採用的因素可能也不盡相同。本研究將各種資訊科技皆視為同一 類，未將各項科技進行細微的分類，若是能蒐集更多的文獻並進行細部的分類，
將能獲得更加精確的分析結果。
‧ 國
立 政 治 大 學
‧
N a tio na
l C h engchi U ni ve rs it y
參考文獻
洪新原, 梁定澎, & 張嘉銘. (2005). 科技接受模式之彙總研究. 資訊管理學 報, 12(4), 211-234.
傅品甄. (2017). 組織採用資訊科技之彙整分析.
Baker, J. (2012). The technology–organization–environment framework.
In Information systems theory (pp. 231-245). Springer, New York, NY.
Broadbent, M., Weill, P., & St. Clair, D. (1999). The implications of information technology infrastructure for business process redesign. MIS quarterly, 159-182.
Buhalis, D. (1998). Strategic use of information technologies in the tourism industry. Tourism management, 19(5), 409-421.
Card, N. A. (2015). Applied meta-analysis for social science research. Guilford Publications.
Chong, J. L., & Olesen, K. (2017). A Technology-Organization-Environment perspective on eco-effectiveness: A Meta-analysis. Australasian Journal of
Information Systems, 21.
Cohen, J. (1977). Statistical power analysis for the behavioral sciences (Rev. ed.) New York: Academic. Google Scholar.
Depietro, R., Wiarda, E., & Fleischer, M. (1990). The context for change:
Organization, technology and environment. The processes of technological
innovation, 199(0), 151-175.
DerSimonian, R., & Laird, N. (1986). Meta-analysis in clinical trials. Controlled
clinical trials, 7(3), 177-188.
Glass, G. V., Smith, M. L., & McGaw, B. (1981). Meta-analysis in social research.
Sage Publications, Incorporated.
‧ 國
立 政 治 大 學
‧
N a tio na
l C h engchi U ni ve rs it y
Hage, J. (1980). Theories of organizations: Form, process, and transformation. John Wiley & Sons.
Hameed, M. A., Counsell, S., & Swift, S. (2012). A meta-analysis of relationships between organizational characteristics and IT innovation adoption in
organizations. Information & management, 49(5), 218-232.
Huang, P. Y. (2009). A Meta Analysis of Technology Adoption Intention Models.
Hunter, J.E. & Schmidt, F.L. (1990). Methods of Meta Analysis, Sage Publications, Newbury Park, CA.
Hunter, J.E., Schmidt, F.L. & Jackson, G.B. (1982). Meta-Analysis: Cumulating Research Findings Across Studies, Sage Publications, Beverly Hills, CA.
Kelley, K., & Preacher, K. J. (2012). On effect size. Psychological methods, 17(2), 137.
Khandwalla, P. (1970) Environment and the organization structure of firms, McGill University, Montreal, Faculty of Management.
Lee, G., & Xia, W. (2006). Organizational size and IT innovation adoption: A meta-analysis. Information & Management, 43(8), 975-985.
Ma, Q., & Liu, L. (2004). The technology acceptance model: A meta-analysis of empirical findings. Journal of Organizational and End User Computing
(JOEUC), 16(1), 59-72.
Nie, J. (2007, September). A study of information technology adoption for small and medium sized enterprises strategic competitiveness. In Wireless
Communications, Networking and Mobile Computing, 2007. WiCom 2007.
‧ 國
立 政 治 大 學
‧
N a tio na
l C h engchi U ni ve rs it y
Oliveira, T., Thomas, M., & Espadanal, M. (2014). Assessing the determinants of cloud computing adoption: An analysis of the manufacturing and services sectors. Information & Management, 51(5), 497-510.
Peterson, R. A., & Brown, S. P. (2005). On the use of beta coefficients in meta-analysis. Journal of Applied Psychology, 90(1), 175.
Premkumar, G., & Roberts, M. (1999). Adoption of new information technologies in rural small businesses. Omega, 27(4), 467-484.
Racherla, P., & Hu, C. (2008). eCRM system adoption by hospitality organizations: A technology-organization-environment (TOE) framework. Journal of Hospitality
& Leisure Marketing, 17(1-2), 30-58.
Ramamurthy, K. R., Sen, A., & Sinha, A. P. (2008). An empirical investigation of the key determinants of data warehouse adoption. Decision support systems, 44(4), 817-841.
Rosenthal, R. (1978). Combining results of independent studies. Psychological bulletin, 85(1), 185.
Rosenthal, R. (1979). The file drawer problem and tolerance for null results. Psychological bulletin, 86(3), 638.
Rosenthal, R. (1991). Meta-analytic procedures for social research (Vol. 6). Sage.
Starbuck, W.H. (1976) Organizations and their environments, Chicago, Rand McNally.
Thompson, J. D. (1967). Organizations in action: Social science bases of administration.
Wang, Y. M., Wang, Y. S., & Yang, Y. F. (2010). Understanding the determinants of RFID adoption in the manufacturing industry. Technological forecasting and
social change, 77(5), 803-815.
‧ 國
立 政 治 大 學
‧
N a tio na
l C h engchi U ni ve rs it y
Wolf, F. M. (1986). Meta-analysis: Quantitative methods for research synthesis (Vol.
59). Sage.
Wu, J., & Lederer, A. (2009). A meta-analysis of the role of environment-based voluntariness in information technology acceptance. Mis Quarterly, 419-432.
Yeh, Y. H. (2011). Organizational Adoption of Information Technologies–An Extended Fit-Viability Model. Doctorate Dissertation. National Sun Yat-sen