在提出概念模型和理論假設(shè)的基礎(chǔ)上，本研究將主要運(yùn)用結(jié)構(gòu)方程模型法（Structural Equation Modeling，SEM），但是，在進(jìn)行變量間關(guān)系結(jié)構(gòu)方程模型分析前，為了確保數(shù)據(jù)分析結(jié)論的說(shuō)服力，需要對(duì)所采集的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)量模型（measurement model）的探索性因子分析（Exploratory Factor Analysis，EFA）和驗(yàn)證性因子分析（Confirmatory Factor Analysis，CFA），檢驗(yàn)測(cè)量方法的信度與效度（Anderson與Gerbing，1988）。

本研究以問(wèn)卷調(diào)查方式收集數(shù)據(jù)，并對(duì)回收到的有效問(wèn)卷數(shù)據(jù)進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)、探索性因子分析、信度與效度檢驗(yàn)、驗(yàn)證性因子分析、變量間關(guān)系結(jié)構(gòu)方程模型分析等統(tǒng)計(jì)分析，來(lái)檢驗(yàn)結(jié)構(gòu)模型與樣本數(shù)據(jù)的擬合情況和樣本數(shù)據(jù)對(duì)假設(shè)的支持情況。根據(jù)研究目的和檢驗(yàn)假設(shè)的需要，所使用的統(tǒng)計(jì)分析軟件主要是SPSS 13．0和AMOS 18．0，其中，SPSS 13．0軟件用于描述性統(tǒng)計(jì)、探索性因子分析、測(cè)度變量的信度及效度，AMOS 18．0軟件則用于驗(yàn)證性因子分析和結(jié)構(gòu)方程建模，以及對(duì)提出的假設(shè)進(jìn)行檢驗(yàn)。

一、描述性統(tǒng)計(jì)分析

描述性統(tǒng)計(jì)分析（Descriptive statistic Analysis）用數(shù)學(xué)語(yǔ)言表述一組樣本的特征或者樣本各變量間關(guān)聯(lián)的特征，用來(lái)概括和解釋樣本數(shù)據(jù)（李懷祖，2004）。本研究的描述性統(tǒng)計(jì)主要針對(duì)樣本企業(yè)的基本資料和填寫(xiě)人的相關(guān)信息，包括企業(yè)所屬的行業(yè)領(lǐng)域、從事該領(lǐng)域的時(shí)間、填寫(xiě)人目前的職位以及任職時(shí)間進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，說(shuō)明各變量的均值、百分比（標(biāo)準(zhǔn)差）等，以描述樣本類(lèi)別、特性以及比例分配情況。

二、信度與效度檢驗(yàn)

信度分析（Reliability Analysis）主要是檢驗(yàn)所發(fā)展的量表在度量相關(guān)變量時(shí)是否具有穩(wěn)定性和一致性。信度高意味著排除隨機(jī)誤差的能力強(qiáng)。常用的信度指標(biāo)有穩(wěn)定性（Stability）、等值性（Equivalence）和內(nèi)部一致性（Internal Consistency）（李懷祖，2004）。

本研究采用內(nèi)部一致性這一指標(biāo)對(duì)量表的信度進(jìn)行檢驗(yàn)。內(nèi)部一致性關(guān)注不同測(cè)量題項(xiàng)所引致的測(cè)量結(jié)果的差異，可以用來(lái)衡量某一測(cè)量題項(xiàng)與測(cè)量同一變量的其他測(cè)量題項(xiàng)之間的相關(guān)關(guān)系，是一種驗(yàn)證性的方法。為了驗(yàn)證樣本數(shù)據(jù)各題項(xiàng)之間的內(nèi)部一致性，本研究將計(jì)算各變量的題項(xiàng)—總體相關(guān)系數(shù)以及Cronbach'sα系數(shù)，用以評(píng)價(jià)變量度量的信度。樣本數(shù)據(jù)的信度通過(guò)檢驗(yàn)的最低可接受值為：題項(xiàng)—總體（Item to Total）相關(guān)系數(shù)（CITC）大于0．35，Cronbach's α系數(shù)大于0．70（李懷祖，2004）。

效度分析（Validity Analysis）是指測(cè)量工具能正確測(cè)量出想要衡量的性質(zhì)的程度。常用的效度可以分為兩種：內(nèi)容效度（Content validity）和結(jié)構(gòu)效度（Construct validity）。

內(nèi)容效度旨在檢測(cè)衡量?jī)?nèi)容的適切性，即用來(lái)反映量表內(nèi)容切合主題的程度。檢驗(yàn)的方法主要采用專(zhuān)家判斷法，由相關(guān)專(zhuān)家和專(zhuān)業(yè)人士就題項(xiàng)恰當(dāng)與否進(jìn)行評(píng)價(jià)（Pilar，2005）。本研究參考了一些經(jīng)典實(shí)證研究文獻(xiàn)中的問(wèn)卷設(shè)計(jì)，量表的形成基于較系統(tǒng)的文獻(xiàn)整理，并結(jié)合專(zhuān)家意見(jiàn)進(jìn)行修改完善，因此，可以認(rèn)為本研究量表具有較高的內(nèi)容效度。

結(jié)構(gòu)效度主要是用來(lái)檢驗(yàn)量表是否可以真正度量出所要度量的變量，主要分為聚合效度（Convergent validity）和區(qū)分效度（Discriminate validity）兩種。研究者的測(cè)量量表實(shí)際上是根據(jù)假設(shè)的總體研究模型或者說(shuō)某種模型結(jié)構(gòu)而形成的，一般采用因子分析來(lái)分別檢驗(yàn)這兩種效度（吳明隆，2003）：（1）聚合效度，本研究采用Anderson與Gerbing（1988）的觀點(diǎn)，即觀察變量對(duì)其潛變量的因子荷載大于0．70，并且T值大于相應(yīng)顯著水平下臨界值時(shí)，該潛變量各測(cè)量指標(biāo)在該顯著性水平下具有良好的聚合效度；（2）區(qū)分效度，本研究采用Anderson（1987）的觀點(diǎn)，計(jì)算相關(guān)構(gòu)面的相關(guān)系數(shù)，若該相關(guān)系數(shù)值的95%置信區(qū)間不包含1，則可以認(rèn)為兩個(gè)構(gòu)面之間具有區(qū)分效度。

三、探索性因子分析

探索性因子分析能夠?qū)⒕哂绣e(cuò)綜復(fù)雜關(guān)系的變量綜合為少數(shù)幾個(gè)核心因子，可用于尋找多元觀測(cè)變量的本質(zhì)結(jié)構(gòu)。通過(guò)探索性因子分析，能夠?qū)⒂嘘P(guān)系錯(cuò)綜復(fù)雜的變量綜合為少數(shù)幾個(gè)核心因子以尋求數(shù)據(jù)的基本結(jié)構(gòu)，達(dá)到濃縮數(shù)據(jù)的主要目的（馬慶國(guó)，2002）。本研究關(guān)于戰(zhàn)略變革構(gòu)成要素的六個(gè)變量、組織創(chuàng)新視角下影響戰(zhàn)略變革因素的兩個(gè)變量以及企業(yè)戰(zhàn)略變革效果的測(cè)度量表是在文獻(xiàn)分析和專(zhuān)家座談的基礎(chǔ)上對(duì)已有研究中的量表進(jìn)行改進(jìn)而提出的，因此，為了進(jìn)一步明確觀測(cè)變量的內(nèi)部結(jié)構(gòu)，驗(yàn)證相關(guān)測(cè)度題項(xiàng)合理性，需要對(duì)各變量進(jìn)行探索性因子分析。

本研究采用主成分分析的因子提取方法和最大方差的旋轉(zhuǎn)方法，按照特征根大于1的方式提取因子。根據(jù)馬慶國(guó)（2002）的觀點(diǎn)，對(duì)某變量進(jìn)行因子分析的前提是該變量各測(cè)量指標(biāo)之間具有相關(guān)性，在對(duì)各變量測(cè)量指標(biāo)進(jìn)行因子分析之前必須進(jìn)行KMO（Kaiser－Meyer－Olkin）樣本測(cè)度和Bartlett球形檢驗(yàn)（Bartlett's test）。對(duì)于各變量測(cè)量數(shù)據(jù)是否適合做因子分析的評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)，探索性因子分析中各題項(xiàng)因子載荷的最低可接受值為0．5（馬慶國(guó)，2002），即對(duì)于KMO樣本測(cè)度而言，在0．90以上，非常適合；0．80—0．90，很適合；0．70—0．80，適合；0．60—0．70，不太適合；0．50—0．60，很勉強(qiáng)；0．50以下，不適合。對(duì)Bartlett球形檢驗(yàn)而言，當(dāng)Bartlett統(tǒng)計(jì)值的顯著性概率不大于某一特定系數(shù)a（通常取a＝0．01）時(shí)，可以作因子分析。本研究針對(duì)概念模型中涉及的戰(zhàn)略變革類(lèi)型的構(gòu)成要素、組織創(chuàng)新不同層面的特征要素以及戰(zhàn)略變革后的組織績(jī)效等變量做KMO樣本測(cè)度和Bartlett球形檢驗(yàn)，以檢驗(yàn)本研究變量是否適合做因子分析。

四、驗(yàn)證性因子分析

驗(yàn)證性因子分析（Confirmatory Factor Analysis）是用來(lái)檢驗(yàn)已知特定結(jié)構(gòu)是否按照預(yù)期的方式產(chǎn)生作用。在探索性因子分析的基礎(chǔ)上，本研究將使用AMOS 18．0軟件進(jìn)一步對(duì)變量做驗(yàn)證性因子分析，通過(guò)數(shù)據(jù)與測(cè)量模型的擬合分析測(cè)量模型對(duì)樣本數(shù)據(jù)的整體擬合水平，檢驗(yàn)各觀測(cè)變量的因子結(jié)構(gòu)與先前的構(gòu)想是否相符。

對(duì)于結(jié)構(gòu)方程模型法（Structural Equation Model，SEM），評(píng)估的關(guān)鍵在于模型的擬合性（適配度），模型的擬合性意味著變量間關(guān)系的假設(shè)模型與實(shí)際觀測(cè)數(shù)據(jù)的擬合程度。Breckler（1990）指出，要保證基于良好擬合效果的模型來(lái)對(duì)理論假設(shè)進(jìn)行驗(yàn)證，至少需要一個(gè)以上的參數(shù)標(biāo)準(zhǔn)，而溫忠麟、侯杰泰、馬什赫伯特（2004）發(fā)現(xiàn)，文獻(xiàn)上正式發(fā)表、有名字的指數(shù)有40多個(gè)，如χ2（Chi－square，卡方）、RMSEA（Root Mean Square Error of Approximation，近似誤差均方根）、GFI（Goodness－of－Fit Index，擬合優(yōu)度指數(shù)）、SRMR（Standardized Root Mean Square Residual，標(biāo)準(zhǔn)化殘差均方根）、AGFI（Adjusted Goodness－of－Fit Index，調(diào)整擬合優(yōu)度指數(shù)）、NFI（Normed Fit Index，賦范擬合指數(shù)）、NNFI（Non－normed Fit Index，非范擬合指數(shù)）或TLI（Tucker－Lewis Index，Tucker－Lewis指數(shù)）、CFI（Comparative Fit Index，比較擬合指數(shù)）等。如何在如此多的指數(shù)中選取合適的指標(biāo)呢？Hu與Bentler（1998，1999）推薦了檢驗(yàn)結(jié)構(gòu)方程模型的7個(gè)擬合指數(shù)準(zhǔn)則，包括TLI、IFI、CFI（或RNI）、Mc、Gamma Hat、SRMR和RMSEA。

根據(jù)侯杰泰、溫忠麟和成子娟（2004），溫忠麟、侯杰泰和馬什赫伯特（2004）的研究，本研究綜合選用絕對(duì)擬合指標(biāo)和相對(duì)擬合指標(biāo)用以評(píng)價(jià)結(jié)構(gòu)方程模型擬合程度，用于評(píng)價(jià)模型擬合的幾個(gè)主要指標(biāo)及其具體判別標(biāo)準(zhǔn)如下：

卡方（χ2）對(duì)自由度（d f）的比值，即χ2／d f：要求χ2不顯著（p＞0．05）；若此條件不滿足，可以考察卡方（χ2）對(duì)自由度（d f）的比值，是一種基于擬合函數(shù)的絕對(duì)擬合指數(shù)。若χ2／d f＜5，則對(duì)χ2不顯著的要求可忽略不計(jì)；若2＜χ2／df＜5，模型可以接受；若χ2／d f≤2，模型擬合較好。

近似誤差均方根（Root Mean square Error of Approximation，RMSEA）：受樣本容量的影響較小，是較好的絕對(duì)擬合指數(shù)。若RMSEA≤0．05，表示假設(shè)模型擬合程度好；若0．05≤RM S E A≤0．08，表示擬合程度可以接受；若0．08≤RM S E A≤0．1，表示擬合程度一般；當(dāng)RM S E A＞0．1時(shí)，則表示模型與數(shù)據(jù)的擬合程度較差（陳曉萍等，2008）；RMSEA越接近于0表明模型擬合越好。

Tucker－Lewis指數(shù)（TLI）：一種在新近的擬合指數(shù)研究中較為推崇的相對(duì)擬合指數(shù)。若TLI≥0．90，模型可接受；TLI越接近于1，表示模型擬合程度越好；

比較擬合指數(shù)（Comparative Fit Index，CFI）：不受樣本容量的系統(tǒng)影響，能比較敏感地反映誤設(shè)模型的變化，是比較理想的相對(duì)擬合指數(shù)。若CFI≥0．90，模型可接受；CFI越接近于1表明模型擬合越好。

另外，本研究的所有檢驗(yàn)都是雙尾檢驗(yàn)，對(duì)于與路徑系數(shù)相應(yīng)的臨界值C．R．（critical Ratio），參照余紅劍（2007）和黃芳銘（2005）等人的相關(guān)研究，檢驗(yàn)各路徑系數(shù)與變量間效應(yīng)的顯著水平及假設(shè)是否得到支持的標(biāo)準(zhǔn)如下：

當(dāng)T≥3．29時(shí)，表明該路徑系數(shù)在p≤0．001的水平上具有統(tǒng)計(jì)顯著性，即＊＊＊＊p≤0．001，得到支持；

當(dāng)2．58≤T＜3．29時(shí)，表明該路徑系數(shù)在p≤0．01的水平上具有統(tǒng)計(jì)顯著性，即＊＊＊p≤0．01，得到支持；

當(dāng)1．96≤T＜2．58時(shí)，表明該路徑系數(shù)在p≤0．05的水平上具有統(tǒng)計(jì)顯著性，即＊＊p≤0．05，得到支持；

當(dāng)1．65≤T＜1．96時(shí)，表明該路徑系數(shù)在p≤0．1的水平上具有統(tǒng)計(jì)顯著性，即＊p≤0．1，得到支持；

當(dāng)T＜1．65時(shí)，表明路徑系數(shù)不具有統(tǒng)計(jì)顯著性，即p＞0．1，未得到支持。

五、結(jié)構(gòu)方程建模

在效度與信度檢驗(yàn)之后，本研究將針對(duì)所提出的概念模型，運(yùn)用結(jié)構(gòu)方程模型法（Structural Equation Model，SEM）來(lái)檢驗(yàn)結(jié)構(gòu)模型與樣本數(shù)據(jù)的擬合情況和變量間的作用路徑，通過(guò)分析找出模型中擬合欠佳的部分，并進(jìn)行修正，最終產(chǎn)生一個(gè)理想的模型。

結(jié)構(gòu)方程模型是一種建立、估計(jì)和檢驗(yàn)因果關(guān)系模型的方法。模型中既包含有可觀測(cè)的外顯變量，也可能包含無(wú)法直接觀測(cè)的潛在變量。結(jié)構(gòu)方程模型可以替代多元回歸、路徑分析、因子分析、協(xié)方差分析等方法，清晰分析單項(xiàng)指標(biāo)對(duì)總體的作用和單項(xiàng)指標(biāo)間的相互關(guān)系（李懷祖，2004）。

結(jié)構(gòu)方程建模具有以下的優(yōu)點(diǎn)：可以同時(shí)考慮和處理多個(gè)因變量；容許自變量及因變量含有測(cè)量誤差；與因子分析相似，容許潛在變量由多個(gè)觀察指標(biāo)構(gòu)成，并且可以同時(shí)估計(jì)指標(biāo)的信度及效度；研究者可以設(shè)計(jì)出潛在變量之間的關(guān)系，并估計(jì)整個(gè)模型與數(shù)據(jù)擬合的程度（Bollen ＆Long，1993；程開(kāi)明，2006）。由于本研究中戰(zhàn)略變革類(lèi)型的構(gòu)成要素、組織創(chuàng)新不同層面的特征要素和組織績(jī)效所涉及的變量具有主觀性強(qiáng)、難以直接測(cè)量、存在測(cè)量誤差和因果關(guān)系復(fù)雜等原因，結(jié)構(gòu)方程建模法適用于本研究。

結(jié)構(gòu)方程模型的應(yīng)用可分為四個(gè)步驟（侯杰泰等，2004）：模型設(shè)定（Model Specification）、模型擬合（Model Fitting）、模型評(píng)價(jià)（Model Assessment）以及模型修正（Model Modification）。其分析的核心是模型的擬合性，即研究者所提出變量間的關(guān)聯(lián)模式，是否與實(shí)際數(shù)據(jù)擬合以及擬合的程度如何，從而對(duì)研究者的理論研究模型進(jìn)行驗(yàn)證（侯杰泰、溫忠麟、成子娟，2004）。本研究將綜合運(yùn)用絕對(duì)擬合指數(shù)與相對(duì)擬合指數(shù)進(jìn)行模型評(píng)價(jià)，選取χ2／d f、RMSEA、TLI和CFI四類(lèi)廣為認(rèn)可和應(yīng)用的指標(biāo)作為評(píng)價(jià)模型的擬合指數(shù)。