組織氣候與知識移轉對學習遷移之影響：以管理學院碩士在職專班學生為例

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(1)國立臺灣師範大學科技應用與人力資源發展學系博士論文. 組織氣候與知識移轉對學習遷移之影響：以管理學院碩士在職專班學生為例. 研究生：蔡孟岑指導教授：張基成博士. 中華民國一○四年七月.

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(3) 謝. 誌. 撰寫博士論文是一項漫長又艱辛的道路，必須具備足夠的耐心、細心以及信心，才能將論文完成。而論文的完成，絕非僅靠自己一個人的力量就可以達成，而是需要身邊的許多人給我指導、鼓勵以及支持，因此撰寫謝誌來感謝所有曾經幫助我完成論文的貴人。首先，我要感謝我的指導教授張基成教授，在論文的撰寫過程中，粗心的我老是漏改老師辛辛苦苦幫我修改的字句，雖然老師會念我兩句，但是從來沒放棄過我這個學生，仍然不厭其煩的給我指導，一直到完成論文，我非常感激老師的諄諄教誨。其次，在論文計畫與論文學位考試中非常幸運的可以讓蕭錫錡教授、曾國鴻教授、戴文雄教授以及羅希哲教授的指導。在論文考試的過程中，所有教授都是在百忙之中撥冗，願意遠從中南部趕上來給我論文指導以及寶貴的意見，真的非常感謝各位老師。接下來，我要感謝我的爸爸、媽媽以及妹妹的陪伴，沒有他們的支持，我在撰寫論文的過程中，必定更加的辛苦。我的家人在我完成論文之前，都會為我打氣，我妹妹也是我們所上博士班的畢業生，我許多不明白的地方，她都會給我協助，讓我少走很多冤枉路，真的很謝謝她。這段時間讓我的家人為我操了不少心，能完成論文，他們都為我開心，讓他們這樣的擔心，我感到很抱歉。. i.

(4) 最後，我要感謝協助我發放問卷的教授，高雄師範大學劉廷揚所長、淡江大學黃一峯主任、義守大學李樑堅教授以及中山大學洪千筑老師，沒有老師們的幫忙，我完成不了論文，真的是衷心感謝各位老師。還有感謝為我填寫問卷的商學院在職專班的同學們，雖然他們不認識我，卻願意撥空願意為我填寫問卷，給我寶貴的數據，我只能表達深深的感謝。. ii.

(5) 組織氣候與知識移轉對學習遷移之影響：以管理學院碩士在職專班學生為例研究生：蔡孟岑指導教授：張基成. 中文摘要本研究之目的是要探討台灣管理學院碩士在職專班的組織氣候與知識移轉對學習遷移之影響，並討論組織氣候是否會對知識移轉對學習遷移的影響關係中扮演調節角色。為了完成此研究，本研究共提出 11 個研究假設。知識移轉以及其構念包含知識內化與知識滿足兩個；組織氣候包含整體知識氣候、變項危機組織氣候、創新組織氣候以及合作組織氣候。本研究以線性迴歸分析與階層迴歸分析作為統計方法，調查了 10 所管理學院碩士在職專班的 335 位學生，以探討組織氣候與知識移轉對學習遷移之影響。研究結果指出，知識移轉、知識內化與知識滿足皆對學習遷移有顯著的正向影響。整體、危機、創新與合作組織氣候對知識移轉與學習遷移具有顯著的正向影響。組織因素在個人對學習遷移之調節效果方面，知識移轉對學習遷移的影響會受到整體、危機、創新與合作組織氣候顯著的正向調節。. 關鍵字：知識移轉、學習遷移、組織氣候. iii.

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(7) The Organizational Climate and Knowledge Transfer the Influence the Learning Transfer : Using the EMBA as an Example Author: Tsai, Meng-Chen Adviser: Chang, Chi-Cheng. ABSTRACT The study explored that the knowledge transfer and the organizational climate influenced learning transfer, and discussed that organizational climate modulated between knowledge transfer and learning transfer in Taiwanese EMBA. The study investigated 335 students from 10 EMBA to demonstrated that both knowledge transfer and organizational climate associated with learning transfer. We tested 11 hypotheses and the results showed that knowledge transfer, knowledge internalization and knowledge transfer satisfaction were significantly and positively influenced learning transfer. knowledge transfer The organizational climate, risk organizational climate, innovation, and cooperation organizational climate was significantly and positively influenced and knowledge transfer and learning transfer. The organizational climate, risk organizational climate, innovation organizational climate and cooperation positively moderated the relationship between knowledge transfer and learning transfer.. Keywords: knowledge transfer, learning transfer, organizational climate. v.

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(9) 目. 錄. 謝誌……………………………………………….................................i 中文摘要……………………………………………….........................iii 英文摘要……………………………………………….........................v 目錄……………………………………………….................................vii 表次……………………………………………….................................ix 圖次……………………………………………….................................xi 第一章序論………………………………………………...................1 第一節研究背景與動機………………………………………....1 第二節名辭釋義………………………………………………....6 第三節研究貢獻………………………………………………....7 第二章文獻探討………………………………………………...........8 第一節學習遷移………………………………………………....8 第二節知識移轉………………………………………………....9 第三節組織氣候………………………........................................11 第四節知識移轉對學習遷移的影響…………….……………...14 第五節組織氣候對知識移轉的影響…………….……………...15 第六節組織氣候對學習遷移的影響…………………………....17 第七節組織氣候在知識移轉對學習遷移影響上的調節作用…19. vii.

(10) 第八節理論基礎…………………………………………............20 第三章研究設計…………………………………. …………………..24 第一節研究架構………………………………………….............24 第二節研究流程………………………………………….............25 第三節研究工具………………………………………..…...........26 第四節研究對象與抽樣方法………………………..……...........31 第五節預試與信效度分析…………………………..…………...32 第六節資料分析方法……………………………..………...........39 第四章結果與討論…………………………........................................42 第一節描述性統計……………………………………..………...42 第二節正式量表信效度分析………………………..…………...48 第三節假設檢驗……………………………………..……...........56 第四節討論…………………………………..………...................71 第五章結論、限制與建議…………………….……………………...77 第一節結論……………………………..………………………...77 第二節限制與未來研究建議…..………………………………...83 參考文獻………………………………………………………………..86 附. 錄…………………………………….…………………………….107 附錄. 碩士在職專班學生學習遷移問卷………………..……….109. viii.

(11) 表. 次. 表 3-1 預試量表之 KMO 值與 Bartlett 球形檢定…….. ..............................32 表 3-2 知識移轉預試量表因素分析…….. .................................................34 表 3-3 學習遷移預試量表因素分析…….. .................................................35 表 3-4 組織氣候預試量表因素分析…….. .................................................35 表 3-5 信度分析…….. .................................................................................38 表 4-1 回收樣本卡方檢定………………………………............................43 表 4-2 回收樣本 t 檢定………………………………………………..........44 表 4-3 樣本特性分析………………………………....................................46 表 4-4 正式量表 KMO 值與 Bartlett 球形檢定……………………………48 表 4-5 知識移轉正式量表因素分析……………...……………………….49 表 4-6 學習遷移正式量表因素分析……………...……………………….50 表 4-7 組織氣候正式量表因素分析……...……………………………….50 表 4-8 正式量表的聚合效度……………...……………………………….52 表 4-9 區別效度與描述性統計…………...……………………………….53 表 4-10 正式量表信度分析…………………………………………………54 表 4-11 變異數比例共線性診斷……………………………………………59 表 4-12 知識移轉與整體組織氣候對學習遷移之迴歸分析表……………60 表 4-13 知識內化、知識滿足、整體、危機、創新以及合作組織氣候對. ix.

(12) 學習遷移之迴歸分析表…………...…………………………….61 表 4-14 整體、危機、創新以及合作組織氣候對知識移轉影響之迴歸分析表…………………………………...…………………………….62 表 4-15 危機、創新以及合作組織氣候與知識移轉、對學習遷移之迴歸分析表………………………………………...………………….66. x.

(13) 圖. 次. 圖 2-1 知識管理系統理論…………………………………………...........21 圖 2-2 知識移轉與組織氣候對學習遷移的影響…………………………22 圖 2-3 自我表現理論………………………………....................................23 圖 2-4 知識移轉與組織氣候對學習遷移的影響…………………………23 圖 3-1 研究架構……………………………………………...…………….24 圖 3-2 研究流程………………………………………………………........25 圖 4-1 整體組織氣候對於知識移轉與學習遷移的調節效果…………....67 圖 4-2 危機組織氣候對於知識移轉與學習遷移的調節效果…………....68 圖 4-3 創新組織氣候對於知識移轉與學習遷移的調節效果…………....69 圖 4-4 合作組織氣候對於知識移轉與學習遷移的調節效果…………....70 圖 4-5 研究結果模型……………………………………………………....75. xi.

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(15) 第一章緒論. 第一節研究背景與動機一、研究背景由於商業環境不斷的變遷以及逐漸複雜化，企業的挑戰逐漸增加，而企業內的環境也會隨之改變（Chien, Hu, Reimers, & Lin, 2007; Chang, Hwang, Liaw, Hung, Chen, & Yen, 2008）。企業為了能夠在全球經濟市場中生存，強調要將知識應用在工作上，提高競爭力。企業要將知識應用在工作上，會面臨到兩個問題，即缺乏關鍵的知識與技術以及知識整合的困難（Chang, Yen, Ng, & Chang, 2012）。所以企業組織的員工需要不斷的進修，以快速將所學習到的知識與技術實際運用在實務工作上。工作者要將所學到的知識應用在工作上以解決工作上的問題就是學習遷移（transfer of learning）（Pan & Yang, 2010）。學習遷移成功是指在工作場所能有效的應用知識，而並非只是記憶在教室裡學到的知識（Tsou & Chen, 2014），而是人對於問題的感知強烈並能實際應用知識來解決工作上的問題（Sun, Shen, & Wang, 2014）。由上可知將知識實際應用在工作上以解決問題為學習遷移的核心概念。當工作者要將知識運用在工作前，必須先獲得他人的知識並將知識內化為自己的知識結構，則是知識移轉（Phillips & Lount, 2010）。. 1.

(16) 管理學院碩士在職專班的學生進修的目的是為了獲取知識與學習如何將知識應用到工作環境上，因此研究者認為管理學院碩士在職專班的學生可以作為探討知識移轉與學習遷移的研究對象。在職專班學生的主要特性是：（1）他們都具有工作經驗，需面對工作中的問題與人際衝突，這導致他們擁有較強的學習動機;（2）由於具備實務經驗，所以他們有強烈動機將所學的知識運用到工作場所;（3）他們會發現自己在工作環境中所具備的優勢與劣勢，使得他們知道需要學習哪些知識;（4）由於他們是在“真實的世界”（real world）中工作，因此在職專班課程的功能就是要協助實務工作者擁有更多的知識，讓他們可以將知識有效的應用在工作上（Dreher & Ryan, 2002）。管理學院在職專班是一種很受歡迎的課程，他的對象主要是大學畢業的成年人（Cao & Sakchutchawan, 2011）。國外的管理學院近年來致力透過改善參與者的認知、動機以及行為，以提升學生的創新能力與競爭優勢。為了達到這個目的，管理學院開始進行變革，並將焦點放置於在職專班學生的知識移轉（Harrington & Kearney, 2010; Eisenberg, Lee, Bruck, Brenner, Claes, Mironski, & Bell, 2013）。管理學院設立在職專班通常有三個主要目的：（1）教導學生擔任管理職務所需要的企業理論與實務技巧;（2）讓學生以最短的時間與最低的金額獲取在職專班學位（Elinor, Ragucci, & Jones, 2008）; （3）使學. 2.

(17) 生獲得組織環境中需具備的知識與技術（Quigley, 2013; Petriglieri & Petriglieri, 2010）。管理學院在職專班強調管理專業的訓練，其目的即是協助每一個學生可以將所學應用在工作場所之中（Gilmore, 2007）。因此學生透過就讀管理學院在職專班，可以達到學習遷移之目的。由上可知，工作者就讀在職專班的目的就是要獲取並應用他們在課程中所得到的知識，這意謂著他們可能會進行知識移轉與學習遷移。根據一些研究顯示知識移轉會影響學習遷移（Baartman & Bruijn, 2011; Butler, et al., 2008; Ewers, 2013; Tseng, et al., 2008）。一些研究也顯示知識移轉會影響知識應用（Awad ＆Ghaziri, 2004; Birasnav, Albufalasa, & Bader,2013）。Rhodes、Lok、Hung 與 Fang（2008）的研究指出知識移轉會促進知識的應用，且發現知識移轉對知識應用有顯著的正向影響。因為知識應用到工作上是學習遷移的核心概念，因此知識移轉對學習遷移有正向影響。根據知識管理系統理論，組織環境會影響學習遷移（Awad & Ghaziri, 2004）。Boaler（1998）的研究顯示，不同的環境會產生不同的知識應用行為，因此學習遷移的效果就會有所不同。學習環境會影響學習遷移的效果（Enos, Kehrhahn, & Bell, 2003; Nielsen, 2008; Zumrah, 2013），且組織氣候能夠提升學習遷移的成效（ Asif, 2011; Gunawardena, LinderVanBerschot, LaPointe, & Rao, 2011; Huang, 2007; Thomas,. 3.

(18) 2006），這是因為組織的支持氣候能提供安全與學習的氣氛以支持工作者學習（Cotten, 2003）。Koçer 與 Arslan（2010）認為組織環境會影響學習遷移是因為組織環境會產生問題與任務，工作者為了要解決問題及完成任務，就要應用相關的知識來因應，亦即進行學習遷移。當環境不同，所面臨的問題就會不同，導致所需的知識也會有所差異。因此組織環境會影響到學習遷移的效果。根據知識管理系統理論，知識移轉受到組織環境之影響（Awad & Ghaziri, 2004）。Li（2012）及 Asif（2011）的研究指出知識移轉的產生過程會受到特定的組織環境所影響。組織環境會影響知識移轉的原因是因為組織氣候會影響個人或團體之間進行知識移轉的方式與效果（Allen, Hyde, & Leslie, 2012）。Steward 與 Bridges（2009）、Yakhlef（2007）以及 Ewers （ 2013 ）的研究均指出組織氣候會影響知識移轉。依照 Hammami、Amara 與 Landry（2013）的研究，組織氣候是組織環境的一種，且組織環境會促進知識移轉的產生，但並未驗證組織氣候是否有助於知識移轉的產生。因此，本研究欲探討組織氣候對知識移轉是否具有正向影響。由上可知，知識移轉與組織氣候對於學習遷移都有影響，所以知識移轉與與組織氣候對於學習遷移可能有交互的影響。再加上組織氣候會影響知識移轉，因此組織氣候可能干擾知識移轉對學習遷移的影響。根. 4.

(19) 據自我表現理論，不同組織環境會干擾工作者的行為對其表現的影響（Guadagno, Okdie, & Kruse, 2012）。Lin、Wu 與 Lu（2012）的研究指出當組織環境改變時，知識移轉對學習遷移的效果也會有所變化。以上顯示組織環境在知識移轉對學習遷移的影響上具有調節效果，但由於目前尚未有研究明確指出此調節效果為正向或負向，因此本研究欲進一步確認此一議題。根據上述背景，本研究目的主要探討知識移轉與組織氣候對學習遷移的影響，並探討組織氣候在知識移轉影響學習遷移上是否具有調節效果。二、研究問題根據研究目的，提出以下的研究問題： 1. 知識移轉對學習遷移是否具有正向的影響？ 2. 組織氣候對知識移轉是否具有正向的影響？ 3. 組織氣候對學習遷移是否具有正向的影響？ 4. 知識移轉對學習遷移的影響是否受到組織氣候的調節？. 5.

(20) 第二節名辭釋義管理學院在職專班學生是指就讀於“管理學碩士在職專班”的學生，他們利用工作之餘到學校進修，畢業所獲得的學位為管理學碩士（Darby, 2005）。. 6.

(21) 第三節研究貢獻從知識管理系統理論架構的組織環境對知識移轉與知識應用影響中，本研究增加了知識移轉對知識應用的影響會受到組織環境的調節。本研究從自我表現理論中進一步將研究對象由一般的工作者改為參與在職專班學習的工作者，由一般的行為改為知識移轉的行為，由日常工作表現改為學習遷移的表現，並由組織環境改為組織氣候。總而言之，本研究將自我表現理論從一般的工作者在組織環境干擾下的行為影響表現的模式，應用於參與在職專班學習者在組織氣候干擾下的知識移轉影響學習遷移的模式。在大學方面，本研究的知識移轉對學習遷移的影響的結果可作為大學開設在職專班及規劃課程與教學的參考，也能讓授課教師及在職專班學生決定是否強化知識移轉與學習遷移的教學活動。對於業界來說，本研究的組織氣候對知識移轉與學習遷移影響以及知識移轉對學習遷移的影響受到組織氣候的調節的結果，可作為企業管理實務的依據，讓管理者判斷是要營造何種組織氣候以及了解何種組織氣候可促進工作者將所學知識應用在工作上的效果。. 7.

(22) 第二章文獻探討. 第一節學習遷移 Klenk 與 Forbus（2009）指出學習遷移是一種將已經獲取的知識與技術應用於解決問題或提升工作績效。Pan 與 Yang（2010）指出學習遷移是指人們將所學習到的知識加以運用，以解決所遇到的問題並使工作狀況得以改善。Enos、Kehrhahn 與 Bell（2003）比較以前與現在的學習遷移概念，他們表示以前要進行學習遷移必需透過學校的正規學習才得以進行，但是現在則認為非正規的學習環境（即學校以外）才有利於學習遷移的產生。若學習遷移的狀況越佳，則知識與技術應用到工作環境的狀況越佳（Park & Wentling, 2007）。這表示知識應用與學習遷移具有關聯性。另一方面，工作者所處的工作環境對於學習遷移而言，也是一項很重要的議題。因此，一個工作者是否能達到學習遷移，跟其所處環境有很高度的關聯性，因為並非所有的環境都有利於學習遷移的產生（Hupp & Sloutsky, 2011; Barr, 2010）。. 8.

(23) 第二節知識移轉知識移轉是一種複雜的過程，並且在新的環境不斷地創新（Liao & Hu, 2007）。知識移轉通常被定義為：（1）一個組織的單位（包含團隊、部門和人）傳遞他們的經驗給組織中的其他單位; 意即知識的移動從一個地點、個人到另一個地點、個人。（2）知識在人們、團隊、團體或組織之間傳遞與交換（Allen et al., 2012; Duan, Nie, & Coakes, 2010）。由上可知，知識是在不同的地點、個人、團隊、團體或組織之間彼此移動或交換。Levin 等人（2010）對於 108 名管理學院在職專班的學生進行研究，並將知識移轉的參與者分為知識傳遞者（ knowledge senders）與知識接受者（knowledge receivers）。其中，知識傳遞者是將新知識或資訊傳遞出去的人；而知識接受者，則是接受新知識或資訊並且加以使用的人。Levin 等人研究結果指出不論是知識傳遞者或知識接受者的知識移轉都會受到環境所影響。如果環境氣氛屬於不開放或不友善，則知識傳遞者或知識接受者的情緒都會較差，並會影響知識移轉的效果。知識移轉的構念包括知識內化（knowledge internalization）與知識移轉滿足（knowledge transfer satisfaction）。知識內化屬於行為層面，而知識移轉滿足屬於心理層面（Li & Hsieh, 2009; Kostova & Roth, 2002; Koskinen, 2005）。. 9.

(24) 知識內化意指接受知識後個人會改變其認知與行為。意即當知識被內化時，人們為了將知識有效的再創造以及再利用，在理解與採用知識後改變原有的行為。知識移轉滿足指人們對於移轉過程與組織價值的感覺。因此，知識移轉的過程需要配合組織成員的期望，以增進知識移轉的成效。. 10.

(25) 第三節組織氣候組織氣候指在組織中，員工所共同擁有的實務、信念以及價值系統。對於組織成員來說，組織氣候可用於描述組織中員工的行為模式。組織氣候對於員工行為的形成扮演重要的角色，並且會影響員工對於知識移轉的感覺（Asif, 2011）。組織氣候是組織成員對於組織活動的歸因與期望，意即組織氣候會牽涉到員工的心理反應（Chen & Huang, 2007）。組織氣候的構念包含危機（ risk ）、創新（ innovation ）、合作（cooperation）（Chen & Huang, 2007; Janz & Prasarnphanich, 2003）。這三個構念都與學習遷移有關聯性（Hora & Klassen, 2013; Sosna, Rosa, & Velamuri, 2010; Lindekens, 2013），且具有集體主義（Collectivism）的思維。集體主義的意涵為期望組織成員可以共同行動進而對於組織有所貢獻。集體主義的文化有利於創新的環境以及成員共同應付危機（Goncalo & Staw, 2006）。Gu 等人（2014）提到，由提升組織競爭力的觀點而言，危機的組織氣候與集體主義對組織績效具有正向的交互影響（Cantner, Joel, & Schmidt, 2011; Chi, Huang, & Lin, 2009; Cress & Kimmerle, 2008; Park & Wentling, 2007）。根據 Chi 等人（2009）的研究，組織若傾向於集體主義，則組織成員會傾向共同合作與創新，以解決問題並創造績效。 1. 危機危機組織氣候的意涵是指組織面臨突發以及不確定的狀況時員工. 11.

(26) 所產生的信念與心理反應（Pender, 2001）。在危機組織氣候下，組織成員將知識應用於處理問題上就顯得很重要。應用充足的知識不但能解決問題，還可以創造績效（Mei, 2012）。危機的組織氣候與知識應用有關（Marabelli & Newell, 2012），也與學習遷移具有關聯性（Hora & Klassen, 2013）。 2. 創新創新組織氣候的意涵是組織成員對內部流程、產品以及生產效能不斷地創新（Chen & Huang, 2007）。Cantner 等人（2011）的研究認為，具有創新組織氣候的公司較容易有知識應用的行為。在創新氣候中的組織，較容易看到知識與技術應用於生產產品或改善生產流程（Lööf & Heshmati, 2002）。根據 Vie（2012）的研究，在創新組織氣候之中，員工較容易克服知識缺口（knowledge gap），以達到學習遷移。因此，創新組織氣候與學習遷移具有關聯性（Sosna, Rosa, & Velamuri, 2010）。（3）合作合作組織氣候的意涵是指團隊工作的成員具有熱情，並頻繁地互動與合作，以尋找解決工作問題的答案（Chen & Huang, 2007）。合作組織氣候使組織成員具有公平的概念，且組織成員中特權與非特權之間的差異較小，讓所有成員都願意將知識應用在工作上以完成組織目標（Cress & Kimmerle, 2008）。根據 Lindner 與 Wald（2011）的研究，合. 12.

(27) 作組織氣候可以協助組織成員以正向的態度共同面對工作上的錯誤，因此有利於將知識應用於工作上。此外，合作組織氣候也可以增加員工學習遷移的效果，因為組織成員可以彼此交流，以了解如何將知識應用在工作上的方法（Arnold, 2013）。由上述論點可發現，合作組織氣候有利於組織成員的學習遷移。. 13.

(28) 第四節知識移轉對學習遷移的影響根據 Butler 等人（2008）以及 Ewers（2013）的研究，知識移轉會影響學習遷移，意即如果工作者傳送或接受知識後，較能夠將知識應用在工作中。換言之，知識移轉會使得工作者透過交流得到需要的知識，進而對工作者的學習遷移產生正向的影響。根據 Vole（1999）研究可知，學習者如果將知識內化，就會改變其認知與行為，就容易應用所學。知識的內化有助於個人瞭解知識的結構與機制，可以更有效地將知識應用於工作中（Gil & Lee, 2003）。因此，如果工作者能夠將知識內化，較容易促進學習遷移。若工作者對於知識移轉的流程具有正向的態度且感到滿意，則他就會較有意願將知識進行有效整合及應用知識，進而促進學習遷移（Baartman & Bruijn, 2011; Tseng, Chiang, & Hsu, 2008）。所以，工作者對於知識移轉的流程感到滿意，會增加學習遷移的效果。因此，本研究以知識移轉為自變項，提出假設一。 H1 ：知識移轉對學習遷移有正向的影響。 H1a ：知識內化對學習遷移有正向的影響。 H1b ：知識移轉滿足對學習遷移有正向的影響。. 14.

(29) 第五節組織氣候對知識移轉的影響 Levin 等人（2010）的研究指出知識移轉會受到環境所影響。如果組織氣氛為不開放或不友善，則知識傳遞者或知識接受者的情緒會受到影響，也會間接影響知識移轉的效果。Liao 與 Hu（2007）的研究也顯示，如果公司具備良好的組織環境，則公司的員工能更有效地彼此交流及交換工作上所需的知識，知識移轉的效果就會更好。由上可推論，整體組織氣候對於知識移轉有正向的影響。 Marabelli 與 Newell（2012）的研究顯示當組織面臨危機時，員工產生知識移轉的效果會更大。Trkman 與 Desouza（2012）的研究則進一步發現，當組織面臨危機時，雖然會產生知識移轉；但是若危機太小，則不會導致知識移轉的發生。因此，當員工知覺到他們處於危機的環境中時，員工會分享與交換所需的知識，以期有效的解除危機。由上可推論，危機組織氣候對於知識移轉有正向的影響。 Weidenfeld、Williams 與 Butler（2010）的研究顯示創新環境對於員工的知識移轉扮演著很重要的角色。Jiang（2012）的研究認為創新的環境可以促進員工進行知識移轉，因為員工為了創新會與同事分享知識，以獲取新的知識。Herrera、Maria 與 Nieto（2010）提出創新會促進員工知識移轉。由上可推論，創新組織氣候對於知識移轉有正向的影響。 Arvanitis、Kubli 與 Woerter（2008）的研究顯示合作的組織環境有. 15.

(30) 利於知識移轉的發生，因為員工在平等互惠的關係上會有較高的意願分享彼此擁有的知識，促使知識移轉在組織內發生。Hoffmann、Lopes 與 Medeiros（2014）的研究也顯示企業內部如果營造出合作的環境，將有助於知識移轉的發生，因為在合作的環境中，員工們彼此信任以及互相幫助會促進知識的交流與分享。由上可推論，合作組織氣候對於知識移轉有正向的影響。因此，本研究以組織氣候為自變項，提出假設二： H 2 ：整體組織氣候對知識移轉有正向的影響。 H 2a ：危機組織氣候對知識移轉有正向的影響。 H 2b ：創新組織氣候對知識移轉有正向的影響。 H 2c ：合作組織氣候對知識移轉有正向的影響。. 16.

(31) 第六節組織氣候對學習遷移的影響 Gunawardena、LinderVanBerschot、LaPointe 與 Rao（2011）的研究顯示組織氣候會影響員工將所學的知識與技巧應用在工作環境之中。因此，員工的學習遷移可能會受到組織氣候的影響。在危機的組織氣候中，工作者面臨需要解決問題或完成任務壓力之下，則他們會將所學的知識加以應用，以解決問題或完成任務（Marsden & Stead, 2011; Domuracki, Moule, Owen, Kostandoff, Plummer, 2009）。因此，危機的組織氣候會促進工作者將知識應用在工作上解決問題，對於學習遷移有正面的影響。在創新的組織氣候中，組織成員為了要創造組織的競爭優勢，會努力將知識應用在工作上或解決問題，因此就可能產生學習遷移（Deng, Doll, & Cao, 2008; Yusr, Othman, & Mokhtar, 2012）。換言之，創新的組織氣候會促使工作者進行創新及知識應用，促使學習遷移的產生。在合作的組織氣候中，組織成員之間的合作行為會促進個人應用知識。若合作的氣氛愈良好，則組織成員應用知識的程度越高（Germani, Mengoni, & Peruzzini, 2012; Palomar, Alcaide, Ribagorda, & Zhang, 2012）。因此，合作的組織氣候讓組織成員願意積極應用知識以完成工作，促進學習遷移。因此，本研究以組織氣候為自變項，提出假設三：. 17.

(32) H 3 ：整體組織氣候對學習遷移有正向的影響。 H 3a ：危機組織氣候對學習遷移有正向的影響。 H 3b ：創新組織氣候對學習遷移有正向的影響。 H 3c ：合作組織氣候對學習遷移有正向的影響。. 18.

(33) 第七節組織氣候在知識移轉對學習遷移影響上的調節作用知識移轉會影響學習遷移（Baartman & Bruijn, 2011; Butler et al., 2008; Ewers, 2013; Tseng et al., 2008），且組織氣候也會影響學習遷移（Chen & Huang, 2007; Hora & Klassen, 2013; Sosna, Rosa, & Velamuri, 2010; Lindekens, 2013）。因此知識移轉與組織氣候對學習遷移的影響可能具有交互作用。另一方面，組織氣候會影響知識移轉（Asif, 2011; Sanders, Steward, & Bridges, 2009; López, Carrillo, & Bustamente, 2013），因此組織氣候在知識移轉對學習遷移的影響上可能有具調節作用。根據 Lin、Wu 與 Lu（2012）的研究，在不同的組織環境中，公司員工之間的知識移轉對知識應用所產生的價值將有所不同。由此可知，組織環境在知識移轉對學習遷移的影響上可能具有調節作用。另外，危機、創新以及合作組織氣候也分別對學習遷移有影響（Park & Wentling, 2007; Vie, 2012; Lindner& Wald, 2011）。因此，可以提出假設四： H 4 ：知識移轉對學習遷移的影響會受到整體組織氣候的調節。 H 4a ：知識移轉對學習遷移的影響會受到危機組織氣候的調節。 H 4b ：知識移轉對學習遷移的影響會受到創新組織氣候的調節。 H 4c ：知識移轉對學習遷移的影響會受到合作組織氣候的調節。. 19.

(34) 第八節理論基礎本研究以知識管理系統理論（Knowledge management system theory）（Awad & Ghaziri, 2004）與自我表現理論（Self-presentation theory）（Catalino, Furr, & Bellis, 2012）為理論基礎，發展出知識移轉、學習遷移以及組織氣候之關係的架構。一、知識管理系統理論（一）知識移轉影響知識應用知識管理系統理論（圖 2-1）的變項包含知識移轉、知識應用與組織環境（Butler, Feller, Pope, Emerson, & Murphy, 2008）。知識管理系統理論認為知識移轉是知識散佈的行為，也是工作者接受教育與訓練的行為。知識應用則是工作者在接受知識移轉所傳遞的知識之後，應用於工作中並解決工作上面臨的複雜或困難的問題（Awad & Ghaziri, 2004）。只要增加知識移轉的效率，則知識應用在解決問題上的效用愈大（Hossain, Sarkani, & Mazzuchi, 2012）。因此，知識移轉會影響知識應用（Awad & Ghaziri, 2004）。. 20.

(35) 組織環境. 知識. 知識. 移轉. 應用. 圖 2-1 知識管理系統理論. （二）組織環境影響知識應用一些研究指出組織環境能夠促進知識應用（Awad & Ghaziri, 2004; Kang, Wen, & Zhou, 2012; Fu, Yue, Song, & Xin, 2008）。尤其是現代的企業都處於競爭激烈的環境中，故知識與技術應用的成效常常取決於組織環境的特性（Cheng, Lu, & Sheu, 2009; Tseng, 2008）。因此，組織環境會影響知識應用。（三）組織環境影響知識移轉組織環境會影響知識移轉（Hurt, Otto, Kaare, & Koppel, 2014）。組織環境可支持成員進行知識移轉（Chen, Hsiao, & Chu, 2014），且會使組織成員所擁有的知識更具影響力，而這有助於知識移轉（Martinsons, 1995）。根據 Tsou 與 Chen（2014）的研究，知識應用為學習遷移的核心。. 21.

(36) 本研究將知識應用換成學習遷移，將組織環境換成組織氣候。可以推論出組織氣候與知識移轉同時都影響學習遷移，而兩者可能對學習遷移有交互作用，再加上組織氣候影響知識移轉，因此可以推論組織氣候在知識移轉對學習遷移的影響上可能有調節作用。架構如圖 2-2。. 組織氣候. 知識移轉. 學習遷移. 圖 2-2 知識移轉與組織氣候對學習遷移的影響. 二、自我表現理論自我表現理論已廣泛用於社會心理方面的研究（Goffman,1959; Min & Lee, 2011），其概念如圖 2-3。（一）組織成員的行為與組織環境特性會影響組織成員的表現自我表現理論是以組織層級分析方法來解釋個人行為與社會環境對個人表現的影響（Cho & Roberts, 2010）。個人行為與社會環境都會影響個人的表現。組織成員為了維護自我形象（self-image），會提升自己的表現，以適應組織環境的變化（Min & Lee, 2011）。. 22.

(37) （二）組織成員行為轉化為表現的過程中會受到組織環境的調節組織環境會對「成員的行為是否產生好的表現」造成干擾，例如組織或他人對於組織成員給予的批評或讚許會改變組織成員行為與表現的關係（Catalino, Furr, & Bellis, 2012; Nowak, 2013）。意即組織環境會干擾組織成員行為對其表現的影響（Guadagno, Okdie, & Kruse, 2012）。組織環境. 行為. 表現圖 2-3 自我表現理論. 更明確的說，組織環境會影響成員的表現，且組織環境在成員行為對表現的的影響上具有調節作用。而組織氣候屬於組織環境，知識移轉是一種行為，學習遷移是一種表現。因此，本研究推導出三者關係架構如圖 2-4。. 組織氣候. 知識移轉. 學習遷移. 圖 2-4 知識移轉與組織氣候對學習遷移的影響. 23.

(38) 第三章研究設計. 第一節研究架構本研究以知識移轉與組織氣候為自變項，學習遷移為依變項，使用階層迴歸分析法檢驗知識移轉與組織氣候對學習遷移是否有影響以及組織氣候對知識移轉是否有影響，並驗證組織氣候在知識移轉對學習遷移的影響上是否有調節效果。研究架構為圖 3-1。. 組織氣候 H 2 , H 2a - H 2c. 1.危機 2.創新 3.合作 H 2 , H 2a - H 2c. H 3 , H 3a - H 3c H 4 , H 4a - H 4c. 知識移轉學習遷移. 1.知識內化 2.知識移轉滿足. H1 , H1a - H1b. 圖 3-1 研究架構. 24.

(39) 第二節研究流程本研究流程如圖 3-2，包含以下步驟（1）進行文獻探討；（2）根據文獻來編制本研究需要的問卷；（3）請專家檢視及協助修改問卷；（4）藉由預試的結果進行信效度分析，再根據信效度分析的結果進行問卷修改；（5）對於受試者進行施測；（6）根據施測的結果進行統計分析；（7）依照統計結果撰寫研究結果。. 1.文獻探討. 5.正式施測. 2.編制問卷. 6.統計分析. 3. 專家檢視與修改問卷. 7.研究結果. 4. 預試信效度分析與問卷修改圖 3-2 研究流程. 25.

(40) 第三節研究工具本研究除了基本資料之外，其餘的題項皆使用李克特七點量表，詢問填答者對於題項的同意程度，從 1=非常不同意到 7=非常同意。一、學習遷移本研究使用 Gunawardena 等人（2011）所編制的學習遷移（learning transfers）量表，共 5 題。其施測的對象為參與大學線上教育課程的工作者，其 Cronbach’s α 為 .62，為可接受的信度範圍。量表各題的因素負荷量都在 .3 以上，符合效度可接受標準。該量表在之前的一些研究中已被採用過，且信、效度良好（Casal, 2012; Cheng, Wang, Mørch, Chen, & Spector, 2014）。該量表是測量工作者在組織或工作環境中將知識應用在工作上的情況（Hollenbeck, Mason, & Song, 2011）。五個題項如下: 1.這堂課對於教材的使用可以有助於將所學的知識應用在工作上。 2.只要我能獲得的知識，我就可以將知識應用在我的工作上。 3.假如我可以將獲得的知識應用在工作上，我相信可以改善我的工作績效。 4.我的工作績效有所改善，是因為我從這堂課中獲得新知。 5.我對組織的貢獻，就是有能力提升工作績效。. 26.

(41) 二、知識移轉本研究使用 Li 與 Hsieh（2009）所編制的知識移轉測驗量表，其施測對象為設在台灣與中國大陸的外資企業中人資部門的員工與管理者。該量表共有 15 題，分為兩個構念：（1）知識內化構念有 9 題， Cronbach’s α 為 .850;（2）知識移轉滿足方面有 6 題，Cronbach’s α 為 .870，因此這兩個構念皆具有高信度。此外，所有題項的因素負荷量都超過 .88，因此屬於高效度。此量表在之前的一些研究中已被採用過，且信、效度良好（Wang, Vanhaverbeke, & Roijakkers, 2011; Zahran, & Ray, 2011; Li, 2012）。知識內化構念量表是衡量工作者接受知識後行為的改變，及是否轉變為工作者的知識。知識移轉滿足構念則是衡量組織員工對於知識移轉的過程是否持有正向的態度。十五題如下：（一）知識內化 1.我願意盡力去學習或接受他人授予工作知識。 2.我認為學習或接受他人授予工作知識是一個了解自己公司的很好的方法。 3.我對於在公司進行學習或接受他人授予工作知識這件事很認同。 4.進行學習或接受他人授予工作知識後，可以讓我對於工作更加. 27.

(42) 的投入。 5.我非常樂意投入學習或接受他人授予工作知識這件事當中。 6.進行學習或接受他人授予工作知識後，我更加的喜歡我的公司。 7.進行學習或接受他人授予工作知識後，讓我為公司工作就如同為我自己工作的一樣。 8.進行學習或接受他人授予工作知識後，讓大多數的員工認為我們屬於這家公司的一部分。 9.進行學習或接受他人授予工作知識後，我們可以充分感受到，這就是我們的公司。（二）知識移轉滿足 1.我們很願意在公司學習或接受他人授予工作知識。 2.我們對於公司學習或接受他人授予工作知識的成果很滿意。 3.從公司所獲得的知識很符合我的需要。 4.從公司所獲得的知識對於我的工作來說是很有幫助的。 5.從公司所獲得的知識有助於我提升所有工作的工作績效。 6.在公司學習或接受他人授予工作知識有助於提升我的工作效率。. 28.

(43) 三、組織氣候本研究使用 Janz 與 Prasarnphanich （2003）以及 Chen 與 Huang（2007）的組織氣候量表。Janz 與 Prasarnphanich 的危機組織氣候共 5 題，施測對象為資訊系統公司的員工。其 Cronbach’s α 為 .62，為可接受的信度範圍。所有題項的因素負荷量都超過 .5 以上，也符合效度標準。該量表在之前的一些研究中已被採用過，且信、效度良好（Alavi, Kayworth, & Leidner, 2006; Ardichvili, 2008; Clark, Jones, & Armstrong, 2007）。該量表是衡量組織對於風險與決策的反應。題項如下： 1.公司會為了獲得最大的效益，而對於決策這件事是十分小心。 2.我們的管理部門很樂於給予機會，讓我們提供良好的建議。 3.我們的生意是建立在適時的對於風險的評估之上。 4.我們的管理哲學是要公司業績長期的快速進步。 5.我們偶而會有很大的麻煩，但是這些麻煩反而會讓我們發展出競爭力。 Chen 與 Huang（2007）的創新與合作組織氣候量表共 6 題，施測對象為名列中國信用資訊服務公司名單中的台灣公司員工。該量表的 Cronbach’s α 分別為 .905 以及 .904，屬於高信度。所有題項的因素負荷量都超過 .83，屬於高效度。該量表在之前一些的研究中已被採用過，且信、效度良好（Hsieh, Lin, & Lin, 2009; Willem & Buelens, 2009）。創. 29.

(44) 新組織氣候量表衡量工作者的工作環境是否具有創新的機制，合作組織氣候量表則是衡量同事之間是否會互相協助。其題項如下： 1.創新組織氣候（1）我們公司會提供一個激勵的環境來促進創新。（2）我們公司會鼓勵員工去創新。（3）我們公司會積極的推動創新。 2.合作組織氣候（1）我們公司員工會互相的支持。（2）我們公司員工彼此之間在合作時有安全感。（3）當我在尋求團隊合作時，可以獲得哪些上司與同事的協助。. 30.

(45) 第四節研究對象與抽樣方法根據 Dillman 等人（2009）的樣本代表性所需最低數目的公式 Ns = （Np）（p）（1-p）/ [（Np-1）（B/C）2 +（p）（1-p）]，其中 Ns 是所需的樣本數；Np 是母群體的規模，也就是 7924。（p）（1-p）是母群體異質性，母群體在 8000 左右時，母群體異質性可採用 0.8 與 0.2。 B 是可忍受的抽樣誤差，一般定在±0.05。 C 是可接受的信賴區間 95%所對應的 Z 分數，亦即 1.96。經過計算後，本研究需收集到 238 個以上的樣本數才具有代表性，其中北部需 159 人以上，南部需 79 人以上。國內管理學院碩士在職專班共計 63 間 164 個研究所，共 7924 人。北部的碩士在職專班學生共 5532 人，約占 69.82%。南部的碩士在職專班學生共 2392 人，約占 30.18%（教育部，2014）。本研究正式施測時隨機抽取北部 300 人，南部 150 人，共發出 450 位。最後北部回收 224 位，佔母群體 4.1%；南部 111 位，佔母群體 4.6%。共 335 位，回收率約 74.4%。本研究回收問卷份數符合上述規定，因此本研究的樣本具有代表性。. 31.

(46) 第五節預試與信效度分析一、預試根據吳明隆（2009），預試的樣本數最好是量表題項的 5 倍。由於本量表題項共 31 題，因此以 155 位學生進行預試。其中北部發出 100 份問卷，南部發出 55 份，分別回收 79 份與 45 份，共 124 份。兩地區學生數目的比例大約為 2:1，符合前述兩地區母群的比例。二、效度本研究使用因素分析檢驗各量表的建構效度。根據 Ali、 Mohammad 與 Azim（2013），KMO 值至少必須大於 .50，且 Bartlett 球形檢定必須顯著，才適合進行因素分析。由下表 3-1 得知，預試量表之 KMO 值與 Bartlett 球形檢定結果皆合乎標準。. 表 3-1 預試量表之 KMO 值與 Bartlett 球形檢定. Bartlett 球形檢定量表. KMO 值卡方值. 顯著性. 知識移轉. .877. 1501.825. .000. 學習遷移. .782. 260.510. .000. 組織氣候. .866. 926.717. .000. 32.

(47) 因素分析結果如表 3-2、表 3-3 以及表 3-4。（1）知識移轉量表中的所有題項的因素負荷量都介於.663 ~ .804，不必刪題。知識內化與知識移轉滿足兩個構念的累積解釋變異量為 71.58%，特徵值分別為 8.315 和 2.423，兩者均大於 1，因此足以形成知識內化與知識移轉滿足兩個構念。（2）學習遷移量表所有題項的因素負荷量介於.592 ~ .895，不必刪題。解釋變異量為 64.74%，特徵值為 3.237。（3）組織氣候量表所有題項的因素負荷量皆介於.569 ~ .858，不必刪題。危機、創新與合作氣候三個構念的累積解釋變異量為 80.68%，特徵值分別為 5.995、1.879 與 1.006，三者均大於 1，因此足以形成危機、創新與合作氣候三構念。當樣本數大於 100 人，因素負荷量必須高於 .550；樣本數大於 120 人，因素負荷量必須高於 .500；樣本數大於 150 人，因素負荷量必須高於 .450（Ali, Mohammad, & Azim, 2013；吳明隆、涂金堂，2008；吳明隆，2009）。由於本研究的預試樣本數為 124 人，且因素負荷量皆大於.565，代表各題項都具有一定的效度，無須刪除任何題項。. 33.

(48) 表 3-2 知識移轉預試量表因素分析因素. 累積解解釋變題項. 特徵值. 因素負釋變異. 異量. 共同性荷量. 量 1. .725. .689. 2. .761. .771. 3. .777. .794. 4. .793. .849. .715. .784. 6. .800. .642. 7. .794. .631. 8. .775. .679. 9. .804. .672. 1. .744. .657. 知識移轉. 2. .675. .537. .726. .831. 滿足. 4. .705. .828. 5. .663. .740. 6. .689. .634. 知識內化. 5. 8.315. 55.43%. 55.43%. 3 2.423. 16.15%. 34. 71.58%.

(49) 表 3-3 學習遷移預試量表因素分析因素負題項. 特徵值. 解釋變異量. 共同性荷量. 1. .895. .801. 2. .834. .695. .819. .671. 4. .848. .719. 5. .592. .350. 3.237. 3. 64.74%. 表 3-4 組織氣候預試量表因素分析因素. 累積解解釋變題項. 特徵值. 因素負釋變異. 異量. 共同性荷量. 量. 危機組織氣候. 創新組織氣候合作組織氣候. 1. .678. .682. 2. .788. .727. .737. .837. 4. .609. .806. 5. .605. .694. 1. .569. .887. .798. .760. 3. .825. .907. 1. .838. .919. .858. .868. .744. .692. 3. 2. 2. 5.995. 1.879. 54.50%. 17.08%. 1.006. 9.1%. 3. 35. 54.50%. 71.58%. 80.68%.

(50) 三、信度本研究採用 Cronbach’s α 係數、Guttman 係數以及折半信度來測量問卷的信度。Cronbach’s α 係數是要測量問卷的內部一致性（Pinto, Fogliatto, & Qannari, 2014）。α 係數愈高，代表測量問卷的內部一致性愈高。Cronbach’s α 係數被認為是最適用於李克特量表的一種信度估計的方法。折半信度是將量表的奇數題與偶數題分成兩個次量表，再衡量兩個次量表之間的相關性。（Groppe, Makeig, & Kutas, 2009；吳明隆， 2009）。Guttman 係數也是折半信度的一種，是對一個構念持續衡量的信度。它適合用於態度量表，尤其適用於受試者對於題項表達同意與否的量表（Sachdeva, 2009; Wellington & Szczerbinski, 2007）。 Cronbach’s α 與 Guttman 係數都必須要高於 .70（Christmann & Aelst, 2006; Wong, Kin, & Lau, 2008），折半信度需大於 .60（Danışman & Tiftik, 2014；吳明隆，2009），即為可接受範圍。由表 3-5 可以得知，所有的變項的 Cronbach’s α 與 Guttman 係數都高於 .70 且折半信度都高於 .60，均達可接受範圍。四、共同方法變異會產生共同方法變異（Common Method Variance, CMV）可能是因為在樣本收集時發生了問題，包括（1）受試者所填答的結果並非受試者的本意。（2）題項的敘述讓受試者感到困惑。（3）因為題目多，讓受. 36.

(51) 試者感到疲倦或題目中暗示受試者研究的變項之間具有因果關係;（4）受試者具有單一特性，而且同時填答自變項與依變項之題項（Kesidou & Demirel, 2012）。本研究採用 Harman 的單因子驗證法（one factor test），來控制共同方法變異。先將所有題項同時進行因素分析，然後觀察第一個平方和負荷量變異數萃取（Extraction Sums of Squared Loadings）的變異數百分比是否超過 50%，超過 50%就代表具有共同方法變異（Podsakoff & Organ, 1986; Zhang, Doorn, and Leeﬂang, 2014）。本研究的平方和負荷量變異數萃取值為 44.494%，並未超過 50%的門檻，因此無共同方法變異的問題。. 37.

(52) 表 3-5 信度分析. 變項. Cronbach’s . Guttman 係數. 折半信度. .952. .863. .866. 知識內化. .942. .773. .775. 知識移轉滿足. .913. .874. .877. 學習遷移. .963. .919. .919. 整體組織氣候. .902. .849. .849. 危機氣候. .869. .809. .841. 創新氣候. .947. .878. .970. 合作氣候. .844. .701. .807. 知識移轉. 38.

(53) 第六節資料分析方法本研究以 SPSS 21.0 軟體採用強迫進入變數法，進行線性迴歸分析與階層迴歸分析（hierarchical regression analysis）。階層迴歸分析是一種區分成多個步驟，再逐步依序地進行迴歸分析以檢驗調節效果（Bringula, 2013；邱皓政，2011）。本研究共進行六次迴歸分析，其模式與目的如下： 1. 知識內化、知識移轉滿足、整體、危機、創新以及合作組織氣候對學習遷移之線性迴歸分析，以學習遷移為依變項，進行六個模式。模式一為放入知識內化，檢驗知識內化對學習遷移是否有顯著的正向影響；模式二為放入知識移轉滿足，檢驗知識移轉滿足對學習遷移是否有顯著的正向影響；模式三為放入整體組織氣候，檢驗整體組織氣候對學習遷移是否有顯著的正向影響；模式四為放入危機組織氣候，檢驗危機組織氣候對學習遷移是否有顯著的正向影響；模式五為放入創新組織氣候，檢驗創新組織氣候對學習遷移是否有顯著的正向影響；模式六為放入合作組織氣候，以檢驗合作組織氣候對學習遷移是否有顯著的正向影響。 2. 整體、危機、創新以及合作組織氣候對知識移轉之線性迴歸分析，以知識移轉為依變項，進行四個模式。模式一為放入. 39.

(54) 整體組織氣候，檢驗整體組織氣候對知識移轉是否有顯著的正向影響；模式二為放入危機組織氣候，檢驗危機組織氣候對知識移轉是否有顯著的正向影響；模式三為放入創新組織氣候，檢驗創新組織氣候對知識移轉是否有顯著的正向影響；模式四為放入合作組織氣候，以檢驗合作組織氣候對知識移轉是否有顯著的正向影響。 3. 知識移轉與整體組織氣候對學習遷移之階層迴歸分析，以學習遷移為依變項，進行三個模式。模式一為放入知識移轉，檢驗知識移轉對學習遷移是否具有顯著的正向影響；模式二同時放入自變項與調節變項，即知識移轉與整體組織氣候；模式三則是除了自變項與調節變項，再加入知識移轉與整體組織氣候的交互作用項以檢驗整體組織氣候在知識移轉對學習遷移的影響上是否有調節作用。 4. 知識移轉與危機組織氣候對學習遷移之階層迴歸分析，以學習遷移為依變項，進行三個模式。模式一為放入知識移轉；模式二放入調節變項，即危機組織氣候；模式三則是放入知識移轉與危機組織氣候的交互作用項，以檢驗在危機組織氣候在知識移轉對學習遷移的影響上是否有調節作用。 5. 知識移轉與創新組織氣候對學習遷移之階層迴歸分析，以學. 40.

(55) 習遷移為依變項，進行三個模式。模式一為放入知識移轉；模式二放入調節變項，即創新組織氣候；模式三則是放入知識移轉與創新組織氣候的交互作用項，以檢驗創新組織氣候在知識移轉對學習遷移的影響上是否有調節作用。 6. 知識移轉與合作組織氣候對學習遷移之階層迴歸分析，以學習遷移為依變項，進行三個模式。模式一為放入知識移轉；模式二放入調節變項，即合作組織氣候；模式三則是放入知識移轉與合作組織氣候的交互作用項，以檢驗合作組織氣候在知識移轉對學習遷移的影響上是否具有調節作用。. 41.

(56) 第四章結果與討論. 第一節描述性統計一、回收樣本的百分比同質性檢驗雖然本研究的樣本回收率高達 80%，但是為了要檢驗本研究獲得之結果是否能有效推論到未能回收到的樣本，因此必須進行同質性考驗。依照 Armstrong 與 Overton（1977）的建議，將問卷回收的時間，分成前 75%與後 25%，再比較這兩組樣本對於研究問卷題項的回答是否有顯著差異。如果兩組樣本對於問卷題項的回答無顯著差異，就表示研究結果可以推論到未能回收到的樣本的態度，因為 25%回收的研究結果與未能回收到的樣本之研究結果比較接近。因此在回收的 335 份有效問卷中，將前 251 份歸類為前 75%回收的組別，後面的 84 份則是歸類為後 25%回收的組別。以人口變項與研究變項作為自變項，並分別採用卡方檢定與獨立樣本 t 檢定，以檢定這兩組樣本對於問卷題項的的回答是否具有顯著差異。若無顯著差異，表示具同質性。由表 4-1 與 4-2，顯示，除了知識內化以及學習遷移之外，其餘的變項皆未達顯著水準，也就是前 75%與後 25%的兩組樣本沒有顯著差異。由此可以推論已回收與未回收的樣本之間沒有顯著差異，因此本研究的回收樣本對於母群體有一定程度的代表性。. 42.

(57) 表 4-1 回收樣本卡方檢定. 前 75% 人口變項. 後 25%. 類別. 男. 回收個數. 回收個數. 111. 48. 性別. 年齡. 女. 140. 36. 29 歲以下. 17. 7. 30-39 歲. 137. 37. 40-49 歲. 76. 32. 50-59 歲. 19. 8. 60 歲以上. 2. 0. 35. 17. 卡方值. 顯著值. 3.711. .054. 3.719. .445. 2.744. .254. .081. .776. .442. .506. 專科與軍學歷. 職位. 校大學以上. 217. 66. 管理階層. 121. 42. 非管理階 130. 42. 142. 51. 層已婚婚姻狀況未婚. 109. 33. 43.

(58) 表 4-2 回收樣本 t 檢定. 構念. 前 75%. 後 25%. 回收個數. 回收個數. 251. 知識內化知識移轉滿足. 平均值. 標準差. t值. 顯著值. 84. 81.705. 13.899. 2.163. .052. 251. 84. 49.690. 8.750. 2.452. .026*. 251. 84. 32.015. 5.929. 1.454. .180. 學習遷移. 251. 84. 120.728. 18.943. 2.694. .007*. 整體組織氣候. 251. 84. 47.997. 10.617. .661. .056. 危機組織氣候. 251. 84. 26.027. 5.414. .587. .575. 創新組織氣候. 251. 84. 13.063. 4.315. .154. .878. 合作組織氣候. 251. 84. 8.908. 2.715. 1.172. .242. 知識移轉. *p <.05. 44.

(59) 二、樣本描述性統計表 4-3 顯示本研究樣本的特性，包含性別、年齡、學歷、職位、婚姻狀況以及學校位置。. 45.

(60) 表 4-3 樣本特性分析. 變項. 類別. 次數. 百分比. 男性. 159. 47.5. 女性. 176. 52.5. 29 歲以上. 24. 7.2. 30-39 歲. 174. 51.9. 40-49 歲. 108. 32.2. 50-59 歲. 27. 8.1. 60 歲以下. 2. .6. 專科與軍校. 52. 15.5. 大學以上. 283. 84.5. 管理階層. 163. 48.7. 非管理階層. 172. 51.3. 已婚. 193. 57.6. 單身. 142. 42.4. 北部. 224. 66.7. 南部. 111. 33.3. 性別. 年齡. 學歷. 職位. 婚姻狀況. 學校位置. 總數. 335. 46.

(61) 三、樣本常態分配檢定本研究以樣本數的偏態來檢驗樣本的分配狀態是否符合常態分配，其中偏態取絕對值小於 3 以及峰度取絕對值小於 10 就可以視為常態分配（Kline, 1998）。結果顯示性別的偏態 = -.102 與峰度 = -2.002；年齡的偏態 = .499 與峰度 = .236；學歷的偏態 = -2.112 與峰度 = 2.649；職位的偏態 = -.054 與峰度 = -2.009；婚姻狀況的偏態 = .309 與峰度 = -1.916 以及學校位置的偏態 = .716 與峰度 = -1.49。由於所有人口變項的偏態取絕對值均小於 3 以及峰度取絕對值均小於 10，因此本研究樣本符合常態分配。. 47.

(62) 第二節正式量表信效度分析一、效度分析由表 4-4 得知，KMO 值均大於 .50，且 Bartlett 球形檢定也有顯著，因此可以進行因素分析。表 4-4 正式量表 KMO 值與 Bartlett 球形檢定. Bartlett 球形檢定量表. KMO 值. 卡方值. 顯著性. 知識移轉. .934. 5057.737. .000. 學習遷移. .873. 1026.213. .000. 組織氣候. .909. 4842.647. .000. 因素分析結果如表 4-5、表 4-6 以及表 4-7。（1）知識移轉量表中的所有題項的因素負荷量都介於 .716 ~ .827，不必刪題，知識內化與知識移轉滿足兩個構念的累積解釋變異量為 72.76%，特徵值分別為 9.296 和 1.618，兩者均大於 1 ，因此足以形成知識內化與知識移轉滿足兩個構念。（2）學習遷移量表所有題項的因素負荷量介於 .637 ~ .882，不必刪題，解釋變異量為 68.48%，特徵值為 3.324。（3）組織氣候量表，所有題項的因素負荷量皆介於 .619 ~ .849，不必刪題，危機、創新與合作氣候三個構念的累積解釋變異量為 98.39%，特徵值分別為 5.874、 2.664 與 2.286，三者均大於 1，因此足以形成危機、 48.

(63) 創新與合作氣候三構念。由於本研究的正式施測樣本數為 335 人，且因素負荷量皆大於.619，符合人數與因素負荷量的關係之標準，代表各題項都具有一定的效度，無須刪除任何題項。表 4-5 知識移轉正式量表因素分析因素. 累積解解釋變題項. 特徵值. 因素負釋變異. 異量. 共同性荷量. 量. 知識內化. 知識移轉滿足. 1. .757. .778. 2. .776. .786. 3. .815. .836. 4. .827. .796. .803. .753. 6. .791. .626. 7. .801. .648. 8. .790. .684. 9. .811. .685. 10. .814. .733. 11. .716. .606. .753. .805. 13. .767. .738. 14. .769. .722. 15. .810. .718. 5. 9.296. 61.97%. 61.97%. 12 1.618. 10.78%. 49. 72.76%.

(64) 表 4-6 學習遷移正式量表因素分析因素負題項. 特徵值. 解釋變異量. 共同性荷量. 1. .882. .778. 2. .866. .749. .837. .690. 4. .831. .701. 5. .637. .406. 3.324. 3. 68.48%. 表 4-7 組織氣候正式量表因素分析因素. 累積解解釋變題項. 特徵值. 因素負釋變異. 異量. 共同性荷量. 量. 危機組織氣候. 創新組織氣候合作組織氣候. 1. .618. .625. 2. .796. .705. .669. .754. 4. .619. .776. 5. .659. .647. 6. .793. .794. .827. .909. 8. .824. .920. 9. .686. .829. .849. .835. .757. .753. 3. 7. 10. 5.874. 2.664. 2.286. 53.40%. 24.21%. 20.78%. 11. 50. 53.40%. 77.61%. 98.39%.

(65) 二、聚合效度本研究使用結構方程式的軟體 Amos 5.0 針對正式樣本 335 份，進行驗證性因素分析（Confirmatory factor analyses, CFA）。各題項的因素負荷量介於 .590 ~ .965，負荷量均大於 .50，表示各題項的內在品質佳。本研究使用組合信度（composite reliability, CR）與平均萃取變異量（average variance extracted, AVE），來衡量量表各構念的聚合效度。CR 值必須超過 .80，AVE 值必須超過 .50，量表始具高度的聚合效度（Farrell, 2010; Mello, Pereira, Silva, 1997; Shiu, Pervan, Bove, & Beatty, 2011）。由表 4-8 顯示正式量表中的所有構念的 CR 值超過 .80，AVE 值超過 .50，表示量表具有高度的聚合效度。. 51.

(66) 表 4-8 正式量表的聚合效度. 變項. CR. AVE. .9096. .6197.. 知識內化. .9514. .6851. 知識移轉滿足. .9333. .7092. 學習遷移. .9075. .6650. 整體組織氣候. .9296. .5488. 危機氣候. .9075. .6626. 創新氣候. .9046. .9660. 合作氣候. .9060. .7628. 知識移轉. 三、區別效度區別效度可用構念間的相關性表示（Chu & Chau, 2014）。每一個構念 AVE 值的平方根大於該構念與其它構念之相關係數的個數，需至少佔全體相關係數的個數之 75%以上（Fornell & Larcker, 2014）。從表 4-9 可得知，每一個構念 AVE 值的平方根大於各構念相關係數的個數（21 個），佔全體比較個數（28 個）的 75%，達可接受範圍。. 52.

(67) 表 4-9 區別效度與描述性統計平均數. 標準差. 1. 81.705. 13.899. .787. 49.690. 8.750. .965**. .827. 32.015. 5.929. .921**. .785**. .842. 2.學習遷移. 120.728. 18.943. .764**. .730**. .713**. .815. 3.組織氣候. 47.997. 10.617. .618**. .545**. .644**. .562**. .740. 3.1 危機氣候. 26.027. 5.414. .677**. .615**. .679**. .628**. .849**. .814. 3.2 創新氣候. 13.063. 4.315. .384**. .326**. .419**. .343**. .861**. .498**. .982. 3.3 合作氣候. 8.908. 2.715. .456**. .387**. .499**. .402**. .849**. .536**. .786**. 1.知識移轉 1.1 知識內化. 1.1. 1.2. 2. 3. 3.1. 3.2. 3.3. 1.2 知識移轉滿足. **p < .01，對角線的值為 AVE 值的平方根. 53. .8733.

(68) 四、信度分析由表 4-10 可以得知，正式量表所有的構念的 Cronbach’s α 都高於 .80，達良好標準。Guttman 係數與折半信度都高於 .70，達可接受範圍。表 4-10 正式量表信度分析. 變項. Cronbach’s α. Guttman 係數. 折半信度. .942. .833. .838. 知識內化. .940. .799. .801. 知識移轉滿足. .917. .880. .884. 學習遷移. .900. .856. .897. 整體組織氣候. .917. .755. .757. 危機氣候. .872. .819. .852. 創新氣候. .937. .865. .957. 合作氣候. .844. .792. .873. 知識移轉. 五、模型適配度研究模型的  2 =533.916（p=0.000），適配度指數（Goodness of Fit Iindex, GFI）= .904，比較適配指數（Comparative Fit Index, CFI）= .977 以及規準適配指數（Normal Fit Index, NFI）= .944，這三個指標均大於 .900 。而漸進殘差均方和平方根（ Root Mean Square Eerror of 54.

(69) Approximation, RMSEA）= .045，小於 .08。上述數據顯示本研究模型與實際資料之間具有足夠的適配度（Chi, Chun, & Tsai, 2011；吳明隆、涂金堂，2008；陳寬裕、王正華，2010）。. 55.

(70) 第三節假設檢驗一、樣本的一致性為了檢測受試樣本的一致性，以知識移轉為自變項，學習遷移為依變項進行單因子變異數分析，得到總體層次組間變異數  00 與組內變異數為  2 。再以總體層次組間變異數與組內變異數計算組內相關係數  (intraclass correlation coefficient, ICC) 、平均數的信度 (reliability of the mean, RM) 以及組內共識指標 (within-group indexes, rwg )以檢驗樣本的一致性，合乎標準後可進行階層迴歸分析。 (一) 組內相關係數 ICC 是檢驗同一組內的兩兩受試者之間的依變項是否具有同質性。當不同受試者之間的依變項沒有顯著的差異時，表示具有同質性時，就沒必要進行迴歸分析。 ICC 的公式如下( Liao & Chuang, 2004; Liao & Chuang, 2007；溫福星，2009；溫福星、邱皓政，2012)。 ICC =.  00 ，  00 代表總體層次組間變異數， 2 則代表組內變異 2  00  . 數。  00 = 37804.479，  2 = 82049.801，得到 ICC = .315。.059 <ICC 是屬於高關聯強度，可以進行階層迴歸分析（Cohen, 1988; 溫福星，2009）。 ICC = .315 代表不同學校的管理學院在職專班學生之間的學習遷移變異量為 31.5%，以及同一個學校內不同系所在職專班學生之間的學習遷. 56.

(71) 移變異量為 68.5%。 (二) 平均數的信度 RM 測量數據的一致性程度，是延伸自組內相關係數。它是計算各組內成員某個題項的得分，RM 的公式如下 (Liao & Chuang, 2004;. Liao. & Chuang, 2007; 溫福星、邱皓政，2012) 。 RM =.  00 ，  00 是代表總體層次的誤差項，  2 則代表組內變異 2  00   n. 數， n 是樣本數。  00 = 37804.479，  2 = 82049.801，n=335，得到 RM = .99 是高於.7 的理想水準，具足夠的信度。 (三) 組內共識指標 rwg 是指同組之內所有成員針對單一題項測量分數的共識程度. (agreement) ， wg 是指組內 (within group) 的意思。組內共識指標的計算公式如下 (Liao & Chuang, 2007; 溫福星、邱皓政，2012) 。 S2xJ ] 2  EU = ，其中 J 是這個研究變項內的題數; S2xJ 是這 2 2 S S J[1 - xJ2 ]  ( xJ ) 2  EU  EU J[1 -. rwg (J). 2 些題項的平均觀察變異數;  EU 是假設組內所有受測成員回答此一題項. 2 最沒有共識情況下的機率分佈的變異數。本研究的  EU =4，知識移轉的. J=15、 S12 =.861，所以 rwg (J) =.98; 知識內化的 J=9、 S22 =.945，所以 rwg (J) =.970; 知識滿足的 J=6、 S32 =.945，所以 rwg (J) =.951; 學習遷移的 J=5、 S24 =.94，所以 rwg. (J). =.940; 整體組織氣候 J=10 S52 =1.127，所以 rwg 57. (J).

(72) =.962; 危機氣候 J=5、 S26 =1.17，所以 rwg. (J). =.980; 創新氣候 J=3、. S27 =2.07，所以 rwg (J) =.740; 合作氣候 J=3、S82 =1.540，所以 rwg (J) =.827。. rwg (J) 要高於.70，才是被接受的範圍 (Liao & Chuang, 2004) 。因此，上述結果顯示受試者對於題項作答具有高共識程度. (Lance, Butts &. Michels, 2006; 溫福星、邱皓政，2012) 。上述數值顯示本研究的 ICC、RM 以及 rwg 的數值都是在標準以上，這說明可以將這些變項進行階層迴歸分析。. 二、共線性診斷本研究使用變異數膨脹係數（Variance Inflationary Factor, VIF）、條件指標（condition index, CI）來進行共線性診斷。當 VIF 小於 10（或小於 5 時更佳），以及 CI 值小於 15 就沒有共線性的問題，若 CI 值大於 15 者，再進一步檢查變異數比例，若有兩個變項以上的變異數比例大於 0.9，即代表有共線性的問題（Brust & Liston-Heyes, 2010; Truman, Sandoe, & Rifkin, 2003；邱皓政，2010；張基成、陳哲緯，2012）。由表 4-11 可知，各變項的的 VIF 均小於 5，雖然有幾個模式的條件指標大於 15，但是並無「兩個以上的變異數比例大於 0.9」的情況。因此，本研究的迴歸模式沒有共線性的問題。. 58.

(73) 表 4-11 變異數比例共線性診斷變異數比例模式 1. 模式 2. 模式 3. VIF. 整體組織氣候. 0. .28. .17. 1.895. 知識移轉. 0. .06. .82. 1.895. 條件指標(CI 值). 1. 12.980. 17.812. 變異數比例模式 1. 模式 2. 模式 3. VIF. 危機組織氣候. 0. .45. .55. 1.845. 知識移轉. 0. .00. .99. 1.845. 條件指標(CI 值). 1. 11.868. 17.194. 變異數比例模式 1. 模式 2. 模式 3. VIF. 創新組織氣候. 0. .05. .95. 1.173. 知識移轉. 0. .96. .03. 1.173. 條件指標(CI 值). 1. 7.092. 14.580. 變異數比例模式 1. 模式 2. 模式 3. VIF. 合作組織氣候. 0. .92. .07. 1.263. 知識移轉. 0. .04. .96. 1.263. 條件指標(CI 值). 1. 7.829. 14.831. 依變項：學習遷移三、階層迴歸分析（一）知識移轉對學習遷移之影響. 59.

(74) 表 4-12 知識移轉與整體組織氣候對學習遷移之迴歸分析表. 依變項：學習遷移模式一. 模式二. 模式三. β. β. β. .764*. .636***. .492***. .186***. .094. 自變項知識移轉調節變項整體組織氣候交互作用 .241**. 知識移轉×整體組織氣候. *. R2. .583. .601. .612. Adj R2. .582. .599. .609. F. 465.759***. 250.339***. 174.247***. ΔR2. .583. .018. .011. ΔF. 465.759. 15.141. 9.397. p < .05, ** p < .01,*** p < .001,. 由表 4-12 的模式一可知，知識移轉對學習遷移有顯著正向影響（β = 0.764, p = .000），迴歸模式的解釋力（Adj R2=58.2%）達顯著水準（F=465.759, p < .001）。當知識移轉的程度愈高，則學習遷移的表現就愈佳。因此，H1 成立。表 4-13 的模式一與模式二顯示出知識內化與知識移轉滿足皆對學習遷移有顯著正向影響，其中知識內化的影響力（β = 0.730, p = .000）較知識移轉滿足（β = 0.713, p = .000）為大。兩個迴歸模式（知識內化與知識移轉滿足對學習遷移）的解釋力（Adj R2= 53.1%, 50.7%）皆達顯 60.