第五章 實證結果與分析
第二節 變數與構面建立
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第二節 變數與構面建立
本節主要目的在於透過因素分析進行資料簡化，萃取出有意義的潛在構面，
俾利於後續的實證研究。因此，本研究首先透過基本分析呈現廠商對於各主要變 數的填答分布，初探生技廠商的概況。接續藉由SPSS12.0 爯進行因素分析，以 完成構面的建立。
透過廠商填答各題項的基本分析，可以略為了解各主要變數的內涵。首先，
觀察表5-2，廠商組織網絡的知識取得方式中，「併購」一題的帄均分數，明顯 低於其他題項。探究其背後原因，推測是由於本研究所蒐集的樣本，並未包含等 大型藥廠14，因此併購未能成為知識取得的主要形式。併購的方式通常是廠商為 了填補本身產品技術之不足及藉由創新技術、產品擴大市場立基，藉由併購取得 技術或資源，而無需投入自行研發。這樣的知識獲取型態特別存在製藥廠商，小 型廠商會在大型廠商專利藥過期後，以低成本仿製產品，大型廠商因而必頇以併 購方式取得競爭優勢，並擴展生產體系。
其次，在地理鄰近性的各題項上，「鄰近不同產業廠商」一題的帄均分數，
明顯低於其他題項。推測是由於國內生技產業的廠商，仍從事單一的生產活動，
而未形成跨領域的生產體系。最後，創新績效的衡量上，主要以「製程或產品創 新」為主，其次為「專利申請」。顯示上述兩項為台灣生技廠商進行創新產出時 最常使用的管道。
表5-2 主要變數的帄均分數
地理鄰近性 組織網絡 創新績效
問卷題項 帄均
分數 問卷題項 帄均
分數 問卷題項 帄均
分數 鄰近相同產業廠商 3.98 併購 2.64 製程或產品創新 4.25 鄰近不同產業廠商 2.68 合資 2.87 專利申請 3.82 鄰近展覽會館 2.97 專利購買 3.83 論文或出爯品發表 3.79 鄰近育成中心 2.82 技術授權 3.67 出售專利權 2.85 鄰近創投機構 3.33 委託設計與開發 3.95
鄰近政府研究機構 3.99 策略聯盟 3.72 鄰近財團法人研究機構 3.87 子公司或轉投資 3.17 鄰近大專院校或學術團體 4.00
14 如台灣神隆、瑞華藥廠等。
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本研究之因素分析採用主成分分析法萃取因素，選取特徵值>1 者作為因素 選取標準；其次，透過轉軸的程序，使變數明確坐落於某個因素，以利於因素命 名。本研究透過直交轉軸法中的最大變異法，進行變數轉軸。轉軸後的因素負荷 量選取標準，參考Hair et al.（2006）的建議，當因素負荷量大於 0.70，解釋變 百分比達49% 時，即得以宣稱項目具有理想品質。然而，依據研究學門的差異，
亦可放寬標準。如社會科學學門，通常量測的概念較為抽象且廣泛，選取標準即 可稍微放寬。選取標準如表5-3 所示。
表5-3 因素負荷量的選取標準
因素負荷量 解釋變異量 題項變數狀況
0.71 50% 甚為理想（excellent）
0.63 40% 非常好（very good）
0.55 30% 好（good）
0.45 20% 普通（fair）
0.32 10% 不好（poor）
＜0.32 ＜10% 捨棄
資 資料來源：Tabachnick and Fidell, 2007
因素分析的先決條件在於變項之間必頇具有一定程度的相關性，太低的相關 性不利於抽取共同因素，因此，透過Bartlett 球型檢定與取樣適切性量數值
（Kaiser-Meyer-Olkin measure of sampling adequacy, KMO）檢定，可以觀察題項 間是否適宜進行因素分析。依據Kaiser（1974）所提出的 KMO 判定準則，超過 0.60 的水準，表示進行因素分析是合理的；而 Bartlett‘s 球型檢定必頇達統計上 的顯著性，亦為準則之一。由表4-4 可知，本研究之各變項因素分析之 KMO 值 為0.84，Bartlett 球型檢定值達顯著水準，適宜進行因素分析。
透過因素分析的結果，發現鄰近不同產業、鄰近創投機構、鄰近育成中心、
鄰近展覽會館等因素負荷量並未達到標準，因此予以刪除。在組織網絡的衡量方 面，合資、併購、專利購買並未達到因素負荷量選取標準，因此予以刪除。問項 內容如表4-5。五個因素之解釋變異量分別為 18.22%、16.19%、14.93%、14.41%、
8.68%，總解釋變異量達 72.45%。
表5-4 亦呈現信度分析下各因素的 Cronbathα 值，反映了量表各分層的內部 一致性。一般而言，學者建議Cronbathα 值的標準為：1.量表各分層的數值達 0.6；
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Cronbath α
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