第五章 實證結果分析
第二節 結構方程式分析
第二節 第二節
第二節 結構方程式分析 結構方程式分析 結構方程式分析 結構方程式分析
本節將以三部分說明結構方程模式的分析結果。第一部分主要是用以確認模 式的適合度是否達到標準，稱為理論模式評估；其次為進行線性結構模式分析；
最後說明模式的影響效果分析，包含直接效果與間接效果。
一 一 一
一、、、、理論模型評估理論模型評估理論模型評估理論模型評估
於 模 式 配 適 度 評 估 上 可 以 三 個 部 分 進 行 評 估 ， 分 別 為 基 準 配 適 標 準
（preliminary fit criteria）、整體模式配適度（overall model fit）、模式內在結構配 適度（fit of internal structure model）（Bagozzi and Yi,1988）。
（一）基準配適標準（preliminary fit criteria）
基準配適標準用以檢視模式的誤差、辨識與輸入問題是否有誤，衡量標準以 衡量誤差不得為負值以及顯性變數因素負荷量不得低於0.5，且均須達顯著水準 為衡量標準。表5-1、表5-2、表5-3與表5-4分別顯示電子商務功能、電子商務投 入、電子商務接受程度與企業績效之理論模式評估，模式中個別構面之顯性變數 因素負荷量皆達0.5以上且達顯著水準，衡量誤差亦無負值，顯示本研究理論模 式的結構模式配適度符合標準。
表 5-1 電子商務功能之理論模式評估
變數 因素負荷量（λ） 誤差變異數
線上影音和財務試算功能 0.875＊＊＊ 0.234 疑難問題解答功能 0.668＊＊＊ 0.553 公司資訊和產品介紹功能 0.761＊＊＊ 0.422 法律諮詢功能 0.639＊＊＊ 0.592 註：＊＊＊表示P＜0.01
表 5-2 電子商務投入之理論模式評估
變數 因素負荷量（λ） 誤差變異數
費用與管理策略 0.922＊＊＊ 0.151 員工與時間 0.806＊＊＊ 0.350 註：＊＊＊表示P＜0.01
表 5-3 電子商務接受程度之理論模式評估
變數 因素負荷量（λ） 誤差變異數
認知易用性 0.725＊＊＊ 0.474 認知有用性 0.965＊＊＊ 0.069 註：＊＊＊表示P＜0.01
表 5-4 企業績效之理論模式評估
變數 因素負荷量（λ） 誤差變異數
非財務性績效 0.989＊＊＊ 0.022 財務性績效 0.754＊＊＊ 0.432 註：＊＊＊表示P＜0.01
（二）整體模式配適度（overall model fit）
整體模式適配度適用以衡量整個模式與觀察資料的適配程度。Bagozzi and Yi（1988）指出模式的配適度無法以單一準則或指標而決定，必須重視整體模式 的測量結果。故本研究取用指標如下：1.絕對配適度指標：卡方值（χ2）22、卡 方值自由度比（χ2/DF）、配適度指標（GFI）、調整後配適度指標（AGFI）、殘 差均方根（RMR）及平均近似值誤差平方根（RMSEA）；2.增值配適度指標：比 較配適度指標（CFI）、標準配適度指標（NFI）、增值配適指標（IFI）、模式相對 適合度指標（RFI）、NNFI指標；3.簡約配適度指標：PNFI、PGFI。
由表5-5所示，整體模式的配適度：χ2 = 77.134；DF = 26；χ2/DF = 2.967；
p = 0.000；殘差均方根（RMR）= 1.740；平均近似值誤差平方根（RMSEA）=
0.078；配適度指標（GFI）= 0.954；調整後配適度指標（AGFI）= 0.902；比較 配適度指標（CFI） = 0.971；標準配適度指標（NFI）= 0.957；增值配適指標（IFI）
=0.971；表示此模式整體配適度不錯。
22對線性結構方程模式而言，χ2統計為一種差性配適（badness-of-fit measure）的指標，在某種 自由度之下獲得一個顯著的χ2值，代表觀察矩陣與理論估計矩陣之間是不配適的，因此就必須 獲得不顯著的χ2值。但採用線性結構方程模式時需要注意的是χ2值對於樣本數相當敏感，當樣 本越大時，χ2值越容易達到顯著，導致理論模式遭受拒絕，故線性結構方程模式除了檢測χ2 值外，亦可採用其他綜合性指標加以衡量整體模式的配適標準。例如：GFI、AGFI、RMSEA 等
（黃芳銘，2002）。
表 5-5 模式之適合度指標表
（三）模式內在結構配適度（fit of internal structure model）
模式內在結構配適度用以評估模式的估計參數顯著性、各指標及潛在變數的
表 5-6 量表結構信度、負荷量及萃取變異數分析
公司所提供之電子商務功能中，以「線上影音和財務試算功能」與「公司資訊和
（二）結構模式
（1）電子商務功能、電子商務投入對企業績效之影響
由研究結果顯示，電子商務功能與電子商務投入對企業績效具有正向影響關 係，影響效果之估計參數分別為 0.212 與 0.466，兩者影響效果皆達 0.05 之顯著 水準，且檢定統計量（C.R）分別為 8.570 與 3.596，皆大於 1.96（參照表 5-8）。
此結果驗證，Benjamin et al.（2005）所稱不動產經紀公司使用網際網路與公司的 收入和淨收益有正相關、邵兵家、蔡志剛（2005）指出，電子商務總體上對企業 績效存在正面的影響。以及 Zumpano, Elder, and Anderson（2000）指出科技與市 場結構的變化對於廠商的營業額、成本與獲利能力有相當大影響等觀點。因此欲 探討企業績效之影響因素，必須考量電子商務功能與電子商務投入兩者的作用效 果。本文研究結果顯示房屋仲介業的企業績效，受到電子商務功能與電子商務投 入的顯著正向影響，與研究假設 H1、H2 相符。
表 5-8 電子商務功能與電子商務投入對企業績效之路徑分析檢定表
潛在變項路徑 檢定統計計量（C.R.） P 值 直接效果 電子商務功能→企業績效 8.570 0.000＊＊＊ 0.212 電子商務投入→企業績效 3.596 0.000＊＊＊ 0.466
註：＊＊＊表示 P＜0.01
（2）電子商務功能、電子商務投入對電子商務接受程度之影響
由研究結果顯示，電子商務功能與電子商務投入對電子商務接受程度具有正 向影響關係，影響效果之估計參數分別為 0.210 與 0.638，兩者影響效果皆達 0.05 之顯著水準，且檢定統計量（C.R）分別為 3.371 與 5.423，皆大於 1.96（參照表 5-9）。此結果驗證 Szajna（1996）透過使用者對於資訊系統的態度及行為意圖，
來推論其對資訊系統的接受程度。因此欲探討電子商務接受程度之影響因素，必 須考量電子商務功能與電子商務投入兩者的作用效果。本文研究結果顯示房屋仲 介從業人員對於電子商務的接受程度，會受到電子商務功能與電子商務投入的顯 著正向影響，與研究假設 H3、H4 相符。
表 5-9 電子商務功能與電子商務投入對電子商務接受程度之路徑分析檢定表
潛在變項路徑 檢定統計計量（C.R.） P 值 直接效果 電子商務功能→電子商務接受程度 3.371 0.000＊＊＊ 0.210 電子商務投入→電子商務接受程度 5.423 0.000＊＊＊ 0.638
註：＊＊＊表示 P＜0.01
（3）電子商務接受程度對企業績效之影響
由研究結果顯示，房屋仲介從業人員對電子商務的接受程度與企業績效並無 顯著正向影響關係，影響效果之估計參數 0.052，影響效果並無達到 0.05 之顯著 水準，檢定統計量（C.R）0.629，小於 1.96（參照表 5-10）。此研究結果並無法 驗證 Dishaw and Strong（1999）與 Venkatesh（2000）之觀點，認為企業的員工 對於新科技的使用，往往與業務績效或工作需求密切相關。因此本文房屋仲介業 之電子商務接受程度應用，並無顯著直接影響企業績效；且電子商務功能和電子 商務投入，無法透過電子商務接受程度的中介來影響企業績效，因此電子商務接 受程度對企業績效無顯著直接影響效果，亦無顯著間接影響效果，本文研究假設 H5、H6、H7 無法獲得支持。
表 5-10 電子商務接受程度對企業績效之路徑分析檢定表
潛在變項路徑 檢定統計計量（C.R.） P 值 直接效果 間接效果 電子商務接受程度→企業績效 0.629 0.529 0.052 ─ 電子商務功能→電子商務接受程度
→企業績效 ─ ─ ─ 0.011
電子商務投入→電子商務接受程度
→企業績效 ─ ─ ─ 0.033
註：─表示無數值 表 5-11 研究假設結果彙整表
研究假設 驗證結果
H1 電子商務功能對於企業績效具顯著正向影響 成立
H2 電子商務投入對於企業績效具顯著正向影響 成立
H3 房屋仲介業的電子商務功能與房屋仲介從業人員對電
子商務的接受程度具顯著正向影響 成立
H4 房屋仲介業的電子商務投入與房屋仲介從業人員對電
子商務的接受程度具顯著正向影響 成立
續表 5-11 研究假設結果彙整表
H5 房屋仲介從業人員對電子商務的接受程度與企業績效
具顯著正向影響 不成立
H6 房屋仲介業的電子商務功能將透過電子商務接受程度
間接影響企業績效 不成立
H7 房屋仲介業的電子商務投入將透過電子商務接受程度
間接影響企業績效 不成立
ζ1
ζ2
圖 5-2 結構方程式模型（標準化）