3、迴歸模型與分析

本研究所要探討的議題牽涉許多的變數， 詳細的變數定義將在第二章的第 三節中說明。由於問卷的問題大多是以勾選的方式填答，許多變數都是以 0/1 為 值的分類或虛擬變數（Dummy variable）。例如，廠商是否有進行「產品創新」？

答案是「有」（1）,或「沒有」（0）。這樣的問題容易回答，答案也比較質樸（robust）， 但是在分析上就需要用到較複雜的迴歸模式，如 probit 模型。更困難的是，許多 問題是以複選的方式填答， 答案之間是相關的。例如，有的廠商可能同時進行

「產品創新」、「製程創新」、「行銷創新」及「組織創新」等 4 種創新，有的廠商 可能只進行 4 種創新中的 2 種創新。如果要分析哪些廠商的特性（解釋變數 X）

會影響它們進行這四種創新的機率（被解釋變數，Y）， 本研究就採用多元聯立 probit 模型（multivariate probit model)來分析 X 的影響以及 Y 之間彼此的相關性。

N i

otherwise k X

Y

if

1 , 2 ..., 4 ; 1 , 2 , 3 ...., ,

0

0

1

,

= =

⎩ ⎨

⎧ + >

= β ω

) , 0 (

)

~

4 3 2 1 (

,_{k × × ×}

Normal Σ

ω

這 K（可能是 4,也可能是 8 以上）個方程式的 Y 都是 0/1 變數， X 變數雖然 相同，

X

X

1

≠

β β

≠ β

≠ β

在各個議題上， 本研究將先以全部的樣本（TT，Total）來推估迴歸方程式，

然後再分別針對製造業及服務業進行推估，並比較其差異。

然而，本研究對於製造業（不參與消費過程，生產與使用分離）及服務業

（參與消費過程，生產與使用合一）的屬性雖然已經做原則性的定義，但是現實 上製造業及服務業之分辨並不容易。最簡單的方式是依主計處工商業普查的分類 來分製造業(MM 資料庫)與服務業(SS 資料庫)。但是主計處的新舊分類有許多變 動，而且工商業普查的分類與廠商自行認知的分類也有所衝突，故本研究從製造 業(MM 資料庫)與服務業(SS 資料庫)中再細分成如下四個資料庫：

(1) mm 資料庫：本研究用三個條件來定義這個「狹義的製造業」資料庫。廠 商必須是：(i)從工商業普查分類為製造業，且(ii)調查廠商亦認為自己為製造業的 廠商（選擇填 B 卷），並且(iii)該公司主要的業務型態(問卷 A 第五題)勾選製造零 組件或原料、組裝大量生產之產品、或建構訂製的系統之中任一選項者。

(2) ms 資料庫：為由工商業普查分類為製造業，但調查廠商卻認為自己為服 務業的廠商，或該公司主要的業務型態(問卷 A 第五題)勾選為提供套裝的服務、

提供客製化的服務、或提供銷售的管道或交易平台之一選項者。

(3)ss 資料庫：本研究用三個條件來定義這個「狹義的服務業」資料庫。廠商 必須是：(i)從工商業普查分類為服務業，且(ii)調查廠商亦認為自己為服務業的廠 商（選擇填 C 卷），並且(iii)該公司主要的業務型態(問卷 A 第五題)勾選為提供套 裝的服務、提供客製化的服務、或提供銷售的管道或交易平台之一選項者。

1-16

造業的廠商，或該公司主要的業務型態(問卷 A 第五題)勾選為製造零組件或原 料、組裝大量生產之產品、或建構訂製的系統之一選項者。

所以，本研究在以下的每一個章節分析製造業與服務業的差別時， 將先分 析「廣義製造業」(MM 資料庫)及 「狹義製造業」(mm 資料庫) ，再分析「廣義 服務業」(SS 資料庫) 及 「狹義服務業」(ss 資料庫)。

第三節 研究內容與限制

為了回答研究問題，本研究將在第二章先介紹「調查方法與樣本結構」，對 相關的變數做統計性的描述。然後， 針對每個研究問題以一個章節的內容一一 來回答，如下所示：

第三章 台灣廠商創新概論

第四章 台灣創新系統全觀─產官學研的合作研發體系 第五章 創新廠商的技術取得策略

第六章 創新廠商的獲利策略

第七章 創新廠商的獲利策略與專利運用方式之間的關係 第八章 政府的資助對廠商創新的影響

第九章 廠商在兩岸的創新佈局

每一章最後都有綜合分析與討論，將在台灣所觀察到的現象與國內外文獻的相關 記載做比較。最後，以第十章總結本研究的各項發現及其政策意涵。

儘管本研究力圖分析台灣產業的創新全貌，也將這樣的企圖設計成調查問 卷，但是限於人力與時間因素，在本報告中並未能將調查問卷所蘊含的所有議題 都加以探討。例如，各類創新的影響（effects）以及主要執行單位等變數都未納

只引用最基本的定義形式。這些都有待後續研究的努力。特別是在研究計畫結束 後，TIS(2004-2006)資料庫將開放給全國學者進行分析。期待本報告能有拋磚引 玉之功，集結各個學者的智慧來補足本研究的疏漏。

本研究的另一項限制是來自於資料的同時性。由於這是一份橫段面的調查資 料，所有的迴歸方程式只能做相關性的解釋，難以擴大為因果性的解釋。所以在 討論各項發現的意涵時，只能做較保守的解釋。要突破這個困境，有待未來能依 據本次調查的樣本繼續進行調查，形成跨時的 Panel 資料。

本研究的另一個限制是問題的單調性。為了降低受訪者答題的難度以提高問 卷的回收率，CIS4 的問題大都是以勾選為主。因此，本研究的主要變數（含 12 種政策變數）都是 O（無）/1（有）變數。由於無法取得廠商受政策影響的細節 與程度等資料，本研究僅能探討政策的「有、無」所關聯的影響，而不能探討政 策具體的作法以及最適程度等議題。