第二章 文獻探討
2.2 TOE M ODEL
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除此之外，Ramamurthy, Sen, & Sinha, (2008) 針對組織是否採用資料倉儲的 實證研究中發現，若能了解一項創新科技的潛在好處以及與其相關的科技複雜度，
將有效提升組織使用該項科技的意願。當瞭解一個組織採用資訊科技的各項決定 因素之後，應該立即採取相對應的行動，以促進組織成員對於這些關鍵因素有近 一步的認識(例如：組織吸收能力)，進而增加採用的可能性。
組織採用資訊科技之相關議題，一直以來皆為研究的一大重點，尤其是探討 影響組織是否採用創新資訊科技的相關因素。目前已有許多文獻探討過此一議題，
學者們大多採用下列幾種理論：科技接受度模式(Technology Acceptance Model, TAM)、創新擴散理論(Innovation Diffusion Theory, IDT)、任務–科技配適度理論 (Task-Technology Fit Model, TTF)、計畫行為理論(Theory of Planned Behavior, TPB)、
理性行為理論(Theory of Reasoned Action, TRA)等等。然而最常用於組織層級的 理論為科技–組織–環境模式(Technology-Organization-Environment Model, TOE) (Yeh, 2011)。
2.2 TOE Model
TOE 架構(Technology-Organization-Environment Model) 最早是由 DePietro, Wiarda, & Fleischer 於 1990 年所提出。其解釋一家公司採用創新科技時，會受 到科技、組織、環境，三個因素所影響之過程。這三個因素皆會在組織採用創 新科技時產生阻力與推力，並影響一家公司探索本身組織之需求、尋找或採用 創新科技的方式。(DePietro, Wiarda, & Fleischer, 1990)。
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圖 1 TOE 模式h engchi U ni ve rs it y
1. Technology 科技方面
科技方面包含了該組織之內部科技與外部科技。內部科技是指該組織內部目 前正在採用的科技與設備(Starbuck, 1976)；外部科技則是指已存在於市面上，公 司可考慮採用，但尚未擁有之科技(Thompson 1967, Khandwalla 1970, Hage 1980)。
2. Organization 組織方面
組織方面是針對該組織狀態的描述，例如：組織規模、組織大小、管理結構 等(Oliveira & Martins 2011)。
External Task Environment
競爭壓力 合作夥伴壓力
政府支持
Organization 高層支持 組織規模 預期效益
Technology 技術相容性 技術複雜性
Technological Innovation Decision Making
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3. Environment 環境方面
環境方面所代表的是一間公司在日常經營的過程中，其所處的環境或活動場 所。例如：該公司之產業類型、競爭者、與政府之間的關係等等(DePietro, Wiarda,
& Fleischer, 1990)。環境方面也可以同時呈現出該組織採用該創新科技的機會與 挑戰(Oliveira & Martins 2011)。
TOE 模式針對資訊科技創新領域之應用有很大的潛力，在不同的研究中，科 技、組織、環境，這三個面向會各自擁有一些特定的因素(Oliveira & Martins 2011)。
TOE 架構已在許多實證研究中，被證實是一個在創新科技之採用上，能夠被 廣泛運用且有效的一個理論(Baker, 2012)。尤其當組織打算採用的創新科技將大 幅度改變整個組織原本的資訊基礎建設時，同時考慮科技面與組織面的相關因素 將十分重要(Ramamurthy et al., 2008)。
除了單獨使用TOE 模式以外，也有許多研究將 TOE 模式與 DOI 理論(創新 擴散理論)合併使用。例如：Premkumar & Roberts (1999)便透過 TOE 模式與 DOI 理論的搭配，探討組織採用雲端運算的因素。
若要探討組織採用創新資訊科技之議題，如雲端計算，可以透過 TOE 模式 考量科技、組織、環境三個面向，並加入創新擴散理論中不同創新採用者之類型，
這將會是一個十分科學的方式。如此一來可以提供學界與業界更全面性且更具價 值的洞見(Oliveira et al., 2014)。
TOE 模式針對組織採用不同種類的創新資訊科技，提供了一個有用的分析 框架，讓學者們可以透過TOE 框架，針對該議題進行研究。TOE 框架有著嚴謹 的理論基礎，並有許多實證研究佐證。如下頁表1，其列出了以 TOE 模式作為研 究架構的文獻(Oliveira & Martins 2011)。這些研究與本文之差別在於其大多限定 於單一資訊科技，而本文則未限定於某種特定之資訊科技，且將以彙整分析進行 資料分析。
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˙ Factor Analysis(FA)
˙ Logistic regression
香港 575 家小企業所 analysis (MCA)
˙ probit mode
˙ discrimination analysis
249 家北美洲和加拿大 企業
(Teo et al. 2006)
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˙ Confirmatory factor analysis (CFA)
˙ secondorder factor modelling
˙ logistic regression
˙ cluster analysis (CA)
˙ structural equation modelling (SEM)
於 2002 年，針對總共