3．2．1 探索性因子分析
本研究将先用探索性因子分析产生关于变量内部结构的理论，再在此基础上做验证性因子分析，这样便需要使用不同的样本集进行分析。对于同一批次回收的问卷数据，合理的做法是先用部分数据做探索性因子分析，然后再把析取的因子用剩下的数据做验证性因子分析。对于进行探索性因子分析所需的最低样本容量，学术界尚未达成一致见解。一般认为，样本量为变量数的5～10倍，或者样本量达到变量中题项数的5～10倍即可。鉴于本次因子分析中需要处理的最多变量数为3，变量的最多题项数为5，50份左右的样本即可较好满足要求。因此，本研究从235份有效问卷中随机提取了50份来进行探索性因子分析。
3．2．1．1 企业网络
在本研究中，采用因子分析法对多指标项的潜变量进行效度检测。在对位置中心度、联结强度和网络规模进行因子提取之前，先进行样本充分性检验，即样本充分性KMO（Kaiser Meyer-Olykin）测试系数检测和巴特莱特球体检验（Bartlett Test of Sphericity），判断是否可以进行因子分析。一般认为，KMO在0．9以上，非常适合；0．8～0．9，很适合；0．7～0．8，适合；0．6～0．7很勉强；0．5～0．6，不太适合；0．5以下，不适合；巴特莱特球体检验的统计值显著异于0，可以作因子分析（马庆国，2002）。
按照上述分析步骤，对位置中心度、联结强度和网络规模分别进行效度检测，其中，KMO大于0．70，Bartlett显著性概率均为0．000，检验结果均符合要求。进而，在此基础上，采用主成分分析法提取因子，并按照极大方差法进行因子旋转，将特征值大于1作为因子提取标准。当指标项的因子荷载值都大于0．5，而且累积解释方差的比例大于50%，说明该多指标项的潜变量符合结构效度的要求。
本研究针对这50份样本对所构建的10个全球制造网络特征相关题项进行了探索性因子分析。根据特征根大于1，最大因子载荷大于0．5的要求，提取出了三个因子。根据因子载荷的分布来判断，位置中心度、联结强度和网络规模三个变量的题项均根据预期归入了同一因子，通过了探索性因子分析的效度检验。这五个因子的累积解释变差为76．34%，具体如表3．8所示。
表3．8 全球制造网络特征探索性因子分析结果（N＝50）
附：KMO值为0．779，Bartlett统计值为1231．27，并显著异于0（p＜0．001）；三个因子的累积解释变差为76．34%。
接下来，本研究对企业网络各因子进行信度分析，结果如表3．9所示，所有的题项—总体相关系数均大于0．35，同时各变量的Cronbach’s α系数均大于0．7。可见，企业网络特征各变量的题项之间具有较好的内部一致性。综上所述，本研究所确立的全球制造网络特征量表具有较好的效度和信度。
表3．9 全球制造网络特征变量的信度检验（N＝50）
3．2．1．2 组织学习
组织学习的KMO样本测度和Bartlett球体检验结果符合KMO值大于0．7，Bartlett统计值显著异于0的要求，故适合进一步做因子分析。进而，本研究针对这50份样本对所构建的6个组织学习相关题项进行探索性因子分析。如表3．10所示，根据特征根大于1，最大因子载荷大于0．5的要求，提取出了两个因子，累积解释变差为73．95%。
表3．10 组织学习的探索性因子分析结果（N＝50）
附：KMO值为0．794，Bartlett统计值为626．232，并显著异于0（p＜0．001）；两个因子的累积解释变差为73．95%。
接下来，本研究对组织学习各因子进行信度分析，以检验通过了探索性因子分析的各题项之间的内部一致性。结果如表3．11所示，所有的题项—总体相关系数均大于0．35，同时各变量的Cronbach’s α系数均大于0．7。因此，组织学习各变量的题项之间具有较好的内部一致性。综上所述，本研究所确立的组织学习量表具有较好的效度和信度。
表3．11 组织学习变量的信度检验结果（N＝50）
3．2．1．3 技术创新绩效
技术创新绩效的KMO样本测度和Bartlett球体检验结果符合KMO值大于0．7、Bartlett统计值显著异于0的要求，故适合进一步做因子分析。进而，本研究针对这50份样本对所构建的5个技术创新绩效相关题项进行探索性因子。如表3．12所示，根据特征根大于1，最大因子载荷大于0．5的要求，5个题项凝结为1个因子，累积解释变差为74．73%。
表3．12 技术创新绩效的探索性因子分析结果（N＝50）
附：KMO值为0．837，Bartlett统计值为166．481，并显著异于0（p＜0．001）；两个因子的累积解释变差为74．73%。
接下来，对技术创新绩效进行信度检验，结果如表3．13所示，所有的题项—总体相关系数均大于0．35，同时变量的Cronbach’s α系数均大于0．7。因此，技术创新绩效的题项之间具有较好的内部一致性。综上所述，修正后所确立的技术创新绩效量表具有较好的效度和信度。
表3．13 技术创新绩效变量的信度检验结果（N＝50）
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