第四章 研究結果與討論
第七節 調節模型分析
在調節模型分析方面，本研究將分別進行智慧資本在互動行銷與價值創造之 間的調節效果，以及智慧資本在價值創造與學校效能之間的調節效果等調節模型 分析。
一、智慧資本為互動行銷與價值創造的調節變數
本研究以智慧資本為互動行銷與價值創造的調節變數，調節效果的分析作法 採 Ping (1995)的方法進行，其步驟如下：
將外生變數（互動行銷）及調節變數（智慧資本）的所有題目取帄均數 ( summate scale )互動行銷及智慧資本減去自己本身的帄均數( mean centering )，
主要目的是避免外生變數之間共線性的產生。
計算調節變數（交互作用）mean centering 後的互動行銷及智慧資本相乘積；
假設交互作用項對依變數（價值共創）為線性，將交互作用項殘差設 0。分析後 若交互作用對依變數（價值共創）影響為顯著，表示調節效果存在。
分析結果可由表 4-7-1 得知，互動行銷對價值共創未達顯著影響（p=0.308），
智慧資本對價值共創達顯著影響，互動行銷與智慧資本的交互作用對價值共創未 達顯著影響（p=0.425），表示智慧資本在互動行銷與價值共創之間不存在調節 效果。
依據表 4-7-1 所示，本研究假設驗證結果如下：
H5：智慧資本會正向調節互動行銷和價值共創之間的關係，其驗證結果為
「不支持」。
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表 4-7-1 互動行銷與智慧資本交互作用摘要表
Unstd. S.E. z-value P Std. R2 價值共創 <--- 互動行銷 0.136 0.133 1.02 0.308 0.125 0.850 價值共創 <--- 智慧資本 0.708 0.127 5.574 *** 0.721
價值共創 <--- 交互作用 -0.056 0.07 -0.797 0.425 -0.039 資料來源：本研究整理
二、智慧資本為價值共創與學校效能的調節變數
本研究以智慧資本為價值創造與學校效能的調節變數，其調節效果的分析作 法如下：
將外生變數（價值共創）及調節變數（智慧資本）的所有題目取帄均數 ( summate scale )價值創造及智慧資本減去自己本身的帄均數( mean centering )，
主要目的是避免外生變數之間共線性的產生。
計算調節變數（交互作用）mean centering 後的價值創造及智慧資本相乘積 假設交互作用項對依變數（學校效能）為線性，將交互作用項殘差設 0；分析後 若交互作用對依變數（學校效能）影響為顯著，表示調節效果存在。
由表 4-7-2 的分析結果可得知，價值共創與智慧資本對學校效能均達顯著影 響，而且價值共創與智慧資本的交互作用對學校效能達負向顯著影響（p=0.008）， 表示智慧資本在價值共創與學校效能之間存在負向的調節效果，但卻與本研究假 設 H6 為正向調節效果不符。
依據表 4-7-2 所示，本研究假設驗證結果如下：
H6：智慧資本會正向調節價值共創和學校效能之間的關係，其驗證結果為
「不支持」。
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表 4-7-2 價值共創與智慧資本交互作用摘要表
Unstd. S.E. z-value P Std. R2 學校效能 <--- 價值共創 0.252 0.088 2.863 0.004 0.273 0.873 學校效能 <--- 智慧資本 0.643 0.097 6.638 *** 0.690
學校效能 <--- 交互作用 -0.176 0.066 -2.667 0.008 -0.105 資料來源：本研究整理
因之，由以上 SEM 的結果看來，智慧資本會對價值共創與學校效能之間關 係產生負向的調節效果，然智慧資本對互動行銷與價值共創之間關係卻不具調節 效果。
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