結構模式分析

SmartPLS 以下述兩點來分析結構模型之配適程度：(1)以路徑係數(path coefficient)來評估是否達到統計顯著性(2)以 來判斷模型解釋力(Hair, Ringle, Sarstedt 2013, Fornell and Lacker 1981, Hair et al 1998)。由表 4.3 得之以下 10 個路 徑假設皆為顯著：

H2：「社會利益→關係承諾」之標準化路徑係數為 0.271，P-value 為 0.004<0.01，

表社會利益對關係承諾有顯著的正向影響，亦即假說二顧客知覺社會利益越高對 服務提供者之關係承諾越高，獲得支持。

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H3：「特殊待遇利益→感激的情感」之標準化路徑係數為 0.373，P-value 為 1.94* <0，表特殊待遇利益對感激的情感有顯著的正向影響，亦即假說三顧 客知覺特殊待遇利益越高對服務提供者之感激的情感高，獲得支持。

H5：「特殊待遇利益→關係承諾」之標準化路徑係數為 0.284，P-value 為 0.001

<0，表特殊待遇利益對關係承諾有顯著的正向影響，亦即假說五顧客知覺特殊待 遇利益越高對服務提供者之關係承諾越高，獲得支持。

H6：「信心利益→感激的情感」之標準化路徑係數為 0.373，P-value 為 1.08* <0，

表信心利益對感激的情感有顯著的正向影響，亦即假說六顧客知覺信心利益越高 對服務提供者之感激的情感越高，獲得支持。

H7：「信心利益→信任」之標準化路徑係數為 0.526，P-value 為 4.04*

<0，表信心利益對信任有顯著的正向影響，亦即假說七顧客知覺信心利益越高對 服務提供者之信任越高，獲得支持。

H8：「信心利益→關係承諾」之標準化路徑係數為 0.177，P-value 為 0.046<0.05，

表信心利益對關係承諾有顯著的正向影響，亦即假說八顧客知覺信心利益越高對 服務提供者之關係承諾越高，獲得支持。

H9：「感激的情感→信任」之標準化路徑係數為 0.204，P-value 為 0.021<0.05，

表感激的情感對信任有顯著的正向影響，亦即假說九顧客對服務提供者感激的情 感越高則信任越高，獲得支持。

H10：「信任→關係承諾」之標準化路徑係數為 0.209，P-value 為 0.034<0.05，

表信任對關係承諾有顯著的正向影響，亦即假說十顧客對服務提供者信任越高對 服務提供者的關係承諾越高，獲得支持。

H11：「感激的情感→再購意願」之標準化路徑係數為 0.261，P-value 為 0.007<0.01，

表感激的情感對再購意願有顯著的正向影響，亦即假說十一顧客對服務提供者感 激的情感越高則再購意願越高，獲得支持。

H12：「關係承諾→再購意願」之標準化路徑係數為 0.377，P-value 為 6.54*

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<0，表關係承諾對再購意願有顯著的正向影響，亦即假說十二顧客對服務提供者 關係承諾越高則再購意願越高，獲得支持。

研究結果中有以下兩條假設路徑未獲得支持，未達顯著水準之原因將於第五章進 行探討。

H1：「社會利益→感激的情感」之標準化路徑係數為 0.018，P-value 為 0.435>0.05，

表社會利益對感激的情感不存在顯著正向影響，亦即假說一顧客知覺社會利益越 高則對服務提供者之感激的情感越高，未獲得支持。

H4：「特殊待遇利益→信任」之標準化路徑係數為 0.112，P-value 為 0.102>0.05，

表特殊待遇利益對信任不存在顯著正向影響，亦即假說四顧客知覺特殊待遇利益 越高則對服務提供者之信任越高，未獲得支持。

再者模型各變數對依變數的可解釋變異佔總變異之比例 分別為(參考圖 4.3)：

「感激的情感」0.353，、「信任」0.475、「關係承諾」0.533、「再購意願」0.322，

綜上，此研究模型之十二條假設路徑中僅有兩條未達顯著水準，且各變數對依變 數之解釋變異比例高，表此研究模型具備良好的配似程度。

表 4.3 研究假設之標準化路徑係數、P-value

Hypothesized Path Hypothesis Beta T-value P-value 顯著 社會利益 → 感激的情感 .018 0.162 0.435 ^不顯著 社會利益 →關係承諾 .271 2.641 0.004 **

特殊待遇利益→ 感激的情感 .373 4.133 1.94* ***

特殊待遇利益→ 信任 .112 1.272 0.102 ^不顯著 特殊待遇利益→ 關係承諾 .284 3.117 0.001 **

信心利益 → 感激的情感 .373 4.267 1.08* ***

信心利益 → 信任 .526 6.570 4.04* ***

信心利益 → 關係承諾 .177 1.691 0.046 *

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感激的情感 → 信任 .204 2.035 0.021 * 信任 → 關係承諾 .209 1.832 0.034 * 感激的情感 → 再購意願 .261 2.474 0.007 **

關係承諾 → 再購意願 .377 3.840 6.54* ***

註：1. Beta 代表標準化路徑係數 2. ***P<0.00

** P<0.01(One-tailed t-value=2.36 df>99) * P<0.05(One-tailed t-value=1.66 df>99)

3. P-value 之計算方式為 TDIST(T-value, df, 1)(Bido 2012)

t value = 使用 bootstrap algorithm 所計算出之數值

df = bootstrap 反覆抽樣之樣本數 – 1 (本研究採用反覆抽取 1000 個樣本因此 df = 999) 1 = 單尾檢定

註：1. 路徑上值為標準化路徑係數 Beta 2. ***P<0.00

** P<0.01(One-tailed t-value=2.36 df>99) * P<0.05(One-tailed t-value=1.66 df>99)

圖 4.3 研究模型之標準化路徑係數與

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第四節 路徑效果與競爭模型分析

路徑分析係釐清變數間關係較縝密之方法，其可研究較先發生之自變數透過 中介變數對應變數之影響過程與相對影響程度之多寡(Johnson and Wichern 1992)。

本研究模型之路徑係數(如圖 4.3 所示)。因此除了直接效果本研究亦探討關係利 益對再購意願之間接效果分析(如表 4.4 所示)，其中社會利益透過三中介變數之 總間接效果為 0.15；特殊待遇利益之間接總效果為 0.22；信心利益之間接總效果 為 0.189。再者感激的情感對再購意願之直接效果為 0.261，大於感激的情感透 過信任、關係承諾而影響再購意願之間接效果 0.016。

最後本研究制定競爭模型，來檢測SEM整體模型中感激的情感、信任、關係承 諾是否具備良好之中介效果，將不包含任何間接影響路徑之模型視為競爭模型，

並與原有結構進行比較，競爭模型結果如(圖4.4)所示。模型中僅有H1：「社會 利益→再購意願」、H5：「信任→再購意願」此兩路徑成立，其餘四條假設路 徑H2：「信心利益→再購意願」、H3：「特殊待遇利益→再購意願」、H4：「感 激的情感→再購意願」、H6：「關係承諾→再購意願」皆不成立(參考圖4.4)，

且再購意願之可解釋變異比例佔總變異59.5%。較值得注意的為信任對再購意願 存在直接影響，且影響程度高達6.443。

原模型中特殊待遇利益、信心利益均透過感激的情感、信任、關係承諾而影 響再購意願，而競爭模型中特殊待遇利益與信心利益對再購意願無顯著影響，可 顯見感激的情感、信任與關係承諾在原模型中之中介角色。此外，原模型中感激 的情感與關係承諾皆對再購意願存在正向影響，但競爭模型中兩者皆不顯著。再 者，本研究參考 Morgan and Hunt (1994)以假設路徑之顯著比例與競爭模型進行 比較。原模型假設之 12 條路徑中有 10 條皆成立，比率為 83.33%；相較競爭模 型明顯較差，其 6 條路徑假設僅有 2 條成立，比率為 33.33%。綜上述之推導，

可證實本研究之中介變數具備存在價值，且所採用之原假設模型優於僅存在直接 路徑之模型。

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表 4.4 關係利益對再購意願之間接效果分析

路徑 標準化路徑係數

社會利益→感激→再購意願 .0470

社會利益→感激→信任→關係承諾→再購意願 .0003

社會利益→關係承諾→再購意願 .1022

社會利益→再購意願

.150

特殊待遇利益→感激→再購意願 .0974

特殊待遇利益→感激→信任→關係承諾→再購意願 .0071

特殊待遇利益→信任→關係承諾→再購意願 .0088

特殊待遇利益→關係承諾→再購意願 .1071

特殊待遇利益→再購意願

.220

信心利益→感激→再購意願 .0974

信心利益→感激→信任→關係承諾→再購意願 .0060

信心利益→信任→關係承諾→再購意願 .0414

信心利益→關係承諾→再購意願 .0441

信心利益→再購意願

.189

圖 4.4 競爭模型之標準化路徑係數、顯著性、

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第五節 中介效果分析

本研究採用 Baron and Kenny (1986)提出之單一層次中介效果檢測程序，來 檢驗本研究架構中感激的情感、信任與關係承諾之中介效果。首先，模式一為檢 測自變項(社會利益、特殊待遇利益、信心利益)與依變項(再購意願)之關係；模 式二為檢驗自變項與中介變項(感激的情感、信任、關係承諾)之關係；模式三為 檢驗中介變項與依變項之關係；再者，當上述三模式皆存在顯著關係，則檢測模 式四，在加入中介變數後，若自變數對依變數之影響減弱即研究模型存在中介效 果；若自變數對依變數之影響為顯著路徑皆轉變為不顯著及研究模型存在完全中 介效果。本研究之統計分析結果如表 4.5 所示，一至三行(模式一、模式二、模式 三)分別對原架構八路徑(一至八列)進行分析，結果顯示此研究模型所有路徑之模 式一、二、三皆存在顯著關係。表 4.5 之第四行模式四分析顯式，在加入中介變 數後社會利益對再購意願之標準化路徑係數 Beta 由 0.52 下降至 0.4、0.34；而信 心利益對再購意願之標準化路徑係數由 0.53 下降至 0.39 、0.08 與 0.37，表三中 介變數在社會利益、信心利益對再購意願之關係中為部份中介。再者，在加入中 介變數後特殊待遇利益對再購意願之影響由 P<0 轉變為不顯著，亦即三中介變 數在特殊待遇利益對再購意願之關係中為完全中介。本研究為探討感激的情感在 原模型之中介角色，將之刪除後分析結果顯示，再購意願之解釋變異能力由 0.322 下降至 0.277，共下降了 14%。

30

31

F 99.52*** F 179.6*** F 89.05*** Tru 0.59 10.15***

R² 0.28 R² 0.41 R² 0.26 Comm 0.15 3.02**

Comm F 102.6***

Con 0.48 8.66*** R² 0.55

F 74.97***

R² 0.23

Rep Comm Rep Rep

Con 0.53 9.98*** Con 0.48 8.66*** Comm 0.51 9.44*** Con 0.37 6.56***

F 99.52*** F 74.97*** F 89.05*** Comm 0.33 5.85***

R² 0.28 R² 0.23 R² 0.26 F 73.25***

R² 0.36

註: ***P<0.0

** P<0.01(One-tailed t-value=2.36 df>99) * P<0.05(One-tailed t-value=1.66 df>99)

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第五章 結論

本章共分三節，第一節為討論，第二節為管理意涵之探討，第三節為研究限 制與未來研究方向。

第一節 討論

提升顧客再購意願為主要的防禦性行銷策略和企業成功因素( Cronin et al.

2000)，本研究旨要以顧客觀點探討，當顧客知覺關係利益後產生感激的情感、

信任、關係承諾進而增加對服務提供者之再購意願。整合過去學者之文獻後，推 導本研究之研究架構與研究假說，並以SmartPlS進行測量模式分析、結構模式分 析、路徑效果與競爭模型分析，主要的研究發現分述如下。

1. 所有路徑假設中除了H1與H4外其餘皆成立。

首先研究結果顯示H1：「社會利益→感激的情感」不成立，表顧客知覺社會 利益越高不會導致對服務提供者之感激的情感越高。本研究推導出此路徑不顯著 之可能原因為：Bonnie and De Waal (2004)曾提出若服務提供者提供之利益為公 司政策或非自發性，將僅僅帶來些許的感激情感。因此本研究推斷顧客在光顧以 下五項服務業(美髮業醫療、美容業、按摩業、維修服務業、資訊服務業)時，雖 然知覺服務提供者在互動過程友善進而發展出友誼關係，但認為此時服務提供者 所提供之社會利益為偶然且非自發性，且感激的情感之變項衡量中(我對於此服 務業者是充滿感激的、感謝的、感恩的)描述皆較強烈，綜上由於顧客僅存在些

首先研究結果顯示H1：「社會利益→感激的情感」不成立，表顧客知覺社會 利益越高不會導致對服務提供者之感激的情感越高。本研究推導出此路徑不顯著 之可能原因為：Bonnie and De Waal (2004)曾提出若服務提供者提供之利益為公 司政策或非自發性，將僅僅帶來些許的感激情感。因此本研究推斷顧客在光顧以 下五項服務業(美髮業醫療、美容業、按摩業、維修服務業、資訊服務業)時，雖 然知覺服務提供者在互動過程友善進而發展出友誼關係，但認為此時服務提供者 所提供之社會利益為偶然且非自發性，且感激的情感之變項衡量中(我對於此服 務業者是充滿感激的、感謝的、感恩的)描述皆較強烈，綜上由於顧客僅存在些