第四章 資料分析與研究結果
第六節 迴歸分析
本研究透過迴歸分析（regression analysis）檢定研究構面間的實質關係。在迴歸模 型中，依變數包括「企業倫理行為」及「工作績效」，而自變數為「企業倫理氣候」、「人 口變項」。
壹、自變數「企業倫理氣候」依變數「工作績效」迴歸分析
由表4-17可知，迴歸模型變異數分析檢定 p =.000(F（3,149）=9.095)，表示以「企 業倫理氣候」三變數法規要求、員工權益、道德標準為自變數，「工作績效」為依變數 所建立的迴歸模型是顯著的，即「企業倫理氣候」可解釋「工作績效」。
其迴歸模型為工作績效=7.525-.070*法規要求+.245*員工權益-.118*道德標準法規要求的 係數檢定p值=.054>.05 不顯著，表示對工作績效的解釋較不明顯。
員工權益的係數檢定p值=.000<.05 顯著，表示對工作績效的解釋明顯。
道德標準的係數檢定p值=.013<.05 顯著，表示對工作績效的解釋明顯。
由此可知工作績效大部份是由員工權益、道德標準兩變項解釋。
表4-17 企業倫理氣候對員工工作績效影響之迴歸分析 依變數：「工作績效」
自變數 迴歸係數 標準誤 t 值 顯著性
p 值 常數 7.525 .979 7.688 .000**
法規要求 -.070 .036 -1.943 .054 員工權益 .245 .058 4.250 .000**
道德標準 -.118 .078 -1.513 .013**
R2=0.155，Adj-R2=0.138，F（3,149）=9.095，p =.000**
* p≦.05，** p≦.01
員工權益係數.245表示正向影響；員工權益-.118表示負向影響。
貳、自變數「企業倫理氣候」依變數「企業倫理行為」迴歸分析
由表4-18可知，迴歸模型變異數分析檢定 p =.000(F（3,149）=11.483)，表示以「企 業倫理氣候」三變數法規要求、員工權益、道德標準為自變數，「企業倫理行為」為依 變數所建立的迴歸模型是顯著的，即「企業倫理氣候」可解釋「企業倫理行為」。其迴 歸模型為:
企業倫理行為=0.316+.295*法規要求-.491*員工權益+2.177*道德標準
法規要求的係數檢定p值=.024<.05 顯著，表示對企業倫理行為的解釋明顯。員工權 益的係數檢定p值=.0126<.05 顯著，表示對企業倫理行為的解釋明顯。道德標準的係數 檢定p值=.000<.05 顯著，表示對企業倫理行為的解釋明顯。由此可知企業倫理行為可由 法規要求、員工權益、道德標準解釋。
表4-18 企業倫理氣候對企業倫理行為影響之迴歸分析 依變數：「企業倫理行為」
自變數 迴歸係數 標準誤 t 值 顯著性
p 值 常數 .316 .173 1.822 .0171**
法規要求 .295 .200 1.475 .024**
員工權益 -.491 .320 -0.116 .0126**
道德標準 2.177 .433 5.023 .000**
R2=0.188，Adj-R2=0.171，F（3,149）=11.483，p =0.000**
* p <.05 ** p <.01
法規要求係數.295表示正向影響; 員工權益係數-.491表示負向影響; 道德標準係數 2.177表示正向影響。
參、自變數「人口變項」依變數「工作績效」迴歸分析
由表4-18可知，迴歸模型變異數分析檢定 p =.041 (F（3,149）=2.261)，表示以「人 口變項」為性別、年齡、教育程度、婚姻狀況、服務年資、職位為自變數，「工作績效」
為依變數所建立的迴歸模型是顯著的，即「人口變項」可解釋「工作績效」。其迴歸模 型為
工作績效=5.824 +.047*性別+.340*年齡+.418*教育程度-.313*婚姻狀況-.366*服務年資 +.079*職位
性別的係數檢定p值=.860>.05 不顯著，表示對工作績效的解釋不明顯。年齡的係數 檢定p值=.153>.05 不顯著，表示對工作績效的解釋不明顯。教育程度的係數檢定p值
=.006<.05 顯著，表示對工作績效的解釋明顯。婚姻狀況的係數檢定p值=.263>.05 不顯 著，表示對工作績效的解釋不明顯。服務年資的係數檢定p值=.062>.05 不顯著，表示對 工作績效的解釋不明顯。職位的係數檢定p值=.744>.05 不顯著，表示對工作績效的解釋 不明顯。由此可知工作績效由教育程度解釋較大。
表4-19 人口變項對工作績效影響之迴歸分析
依變數：「工作績效」
自變數 迴歸係數 標準誤 t 值 顯著性
p 值 (常數) 5.824 1.592 3.659 .000**
性別 .047 .266 .177 .860 年齡 .340 .237 1.438 .153 教育程度 .418 .149 2.800 .006*
婚姻狀況 -.313 .279 -1.124 .263 服務年資 -.366 .195 -1.879 .062 職位 .079 .240 .328 .744 R2=.085，Adj-R2=.047，F（3,149）=2.261，p =.041*
註：* p≦.05，** p≦.01
教育程度係數.418表示正向影響
肆、自變數「人口變項」依變數「企業倫理行為」迴歸分析
由表4-20可知，迴歸模型變異數分析檢定 p =.017 (F（6,146）=2.675)，表示以「人 口變項」為性別、年齡、教育程度、婚姻狀況、服務年資、職位為自變數，「企業倫理 行為」為依變數所建立的迴歸模型是顯著的，即「人口變項」可解釋「企業倫理行為」。
其迴歸模型為
企業倫理行為=31.409 -.169*性別+.580*年齡-.988*教育程度-.511*婚姻狀況+.255*服務 年資+.776*職位
性別的係數檢定p值=.808>.05 不顯著，表示對企業倫理行為的解釋不明顯。年齡的 係數檢定p值=.348>.05 不顯著，表示對企業倫理行為的解釋不明顯。教育程度的係數檢 定p值=.012<.05 顯著，表示對企業倫理行為的解釋明顯。婚姻狀況的係數檢定p值
=.483>.05 不顯著，表示對企業倫理行為的解釋不明顯。服務年資的係數檢定p值
=.616>.05 不顯著，表示對企業倫理行為的解釋不明顯。職位的係數檢定p值=.217>.05 不 顯著，表示對企業倫理行為的解釋不明顯。由此可知企業倫理行為由教育程度解釋較大。
表4-20 人口變項對企業倫理行為影響之迴歸分析
依變數：「企業倫理行為」
自變數 迴歸係數 標準誤 t 值 顯著性
p 值 (常數) 31.409 4.150 7.569 .000**
性別 -.169 .692 -.244 .808 年齡 .580 .617 .941 .348 教育程度 -.988 .389 -2.537 .012*
婚姻狀況 -.511 .726 -.703 .483 服務年資 .255 .507 .503 .616 職位 .776 .626 1.240 .217
R2=.099，Adj-R2=.062，F（6,146）=2.675，p =.017*
* p≦.05，** p≦.01
教育程度係數-.988表示負向影響
由資料分析結果顯示，本研究所提出之四項假說中，均未獲得統計上的顯著支持，
彙總如下表：
表4-21 研究假說之檢定結果彙總
研究假說 不支
持
H1:不同的人口特徵所形塑的企業倫理氣候有顯著的影響
支持 H2 不同的人口特徵所形塑的企業倫理氣候對組織員工倫理行為有顯著差異 支持 H3:倫理氣候與組織員工倫理行為有顯著相關
支持 H4:倫理氣候與工作績效有顯著相關
支持 H5: 人口變項與組織員工倫理行為有顯著相關 支持 H6: 人口變項與工作績效有顯著相關