Dec 1999, 中華管理評論
Vol.2, No.7, pp.107∼125

策略資訊系統促進因素之主要構面探討

─以台灣企業為例

張紹勳
中國工商專校資管科副教授


摘要

  資訊科技(IT)的策略應用在現今競爭激烈的企業環境下,一直是管理界的重要課題。本文旨在發展一套適合本土化,且極精簡之策略資訊系統(SIS)促進量表,並提出國內企業SIS之採用模式。首先探討促進IT策略應用之組織因素有那些,再將這些組織因素一一列成表格,去除相似與重複的因素,接著依此自編問卷,隨機調查台灣地區大、中、小型企業121名高階主管或資訊主管。問卷回收資料,經四回合的因素分析後,共抽出六個促進SIS主要構面。接著再以這6個構面繼續進行區別分析,以找出有採用SIS與無SIS二大組群企業之區別模式,結果發現「競爭優勢」及「IT策略與定位」這二個因素是台灣企業採用SIS最重要的促進因素。

關鍵詞:構面、策略資訊系統、促進因素、資訊科技策略應用

ABSTRACT

  The strategic use of the information Technology (IT) is an import management issue under competitive business environment. The purpose of this study is to present an adaptive model for the enterprises as well as to develop a parsimonious facilitated questionnaire of strategy information systems (SIS) in Taiwan. The study begins with classifying the organizational factors of SIS into a questionnaire, and then investigates 121 CEOs and CIOs of enterprises in Taiwan. Furthermore, it induces 6 facilitated dimensions of SIS through 4 runs of the factor analysis, and continues with discriminating analysis to establish the discriminated model among enterprises. The finding of this study concludes that both the competitive advantage and the IT strategy/role are the most important facilitators of SIS among enterprises in Taiwan.

Keywords: dimension, strategic information system, facilitator, strategic use of formation technology


壹、緒論

  隨著資訊科技(information system, IT)的迅速發展,資訊科技可為企業帶來效益,已由許多學者的研究中得到證實。Rockart(1984)提出資訊科技帶給企業之效益,已由過去之作業層次推展至個人與組織的決策、策略層次;Bakos & Treacy(1986)則認為資訊科技不但有助於改善組織內部之效率與效益,並有助於改善組織對外之競爭優勢及創新;Keen(1994)亦提出相同的看法,認為資訊科技對於企業內部的改善、競爭優勢與商機的獲取,皆有相當的貢獻。

  儘管許多學者對於資訊科技可為企業帶來效益已達成相當的共識,文獻中亦不乏成功應用資訊科技之案例,如美國航空公司(American Airline)之電腦訂位系統(SABRE)、美國醫院用品供應合作社(American Hospital Supply Corporation)之自動訂貨系統(ASAP)等。但亦有學者指出:儘管資訊科技可以為企業帶來效益已成為一項共識,但實際上真正運用資訊科技來提高競爭優勢之企業,仍不多見;大部分的企業對資訊科技的利用,仍是落後在資訊科技所能提供的機會之後(Scott Morton,1991)

  近年來有關資訊科技(Information Technology, IT)的策略應用,日益受到學者的重視(Benjamin, et. al.,1984 ;King & Teo,1996; Porter & Millar,1985)。在真實世界裡,Niederman等人(1991)的調查亦印証了IT策略應用對組織的重要性,此外,他們亦發現策略規劃及競爭優勢二者均榮登1990年代資訊主管最關心的十大主題之榜單。

  雖然有關IT策略應用的研究日益增加,但這些研究中,真正屬於實証探討組織促進因素之研究可說是寥寥無幾,大多數的研究(King,et al.,1987; Neo,1988)仍只著重在策略資訊系統(strategic information system, SIS)本質的探索、或者只處理部份SIS開發之促進因素、及最常用的架構罷了(King, Sabherwal,1992; Sabherwal, King,1991)

  因此本研究試圖從較宏觀之整體性角度,發展一個極精簡式策略資訊系統量表。本研究首先蒐集組織學、資訊管理、創新理論、及策略等方面的相關文獻。接著再從這些文獻中一一列舉有關SIS應用之相關因素(57),並將它們整理成正式的問卷,接著再郵寄問卷調查台灣地區121家企業主管的實際意見。問卷回收後,則經由一連串的因素分析及信度分析做問卷題目的篩選,進而找出極精簡式之本土化SIS量表、及發現其組成的主要構面有那些?最後希望透過區別(discriminant)分析,除了進一步比較國內「SIS組」與「無SIS組」二組企業組群對實施SIS所重視的主要因素是否有差距外,並希望能夠建立一個能有效區別「SIS組」與「無SIS組」之SIS採用模式。對台灣企業而言,SIS共有六個促進因素,分別為「競爭優勢」、「IT策略與定位」、「企業需求」、「高層支持與整合管理」、「創新需求/能力」及「IT經驗/驅動」,其中前二個因素亦是台灣企業採用SIS最重要的促進因素。

  本文共分五節來探討SIS的促進因素,其中第二節主要探討過去SIS的相關研究,並說明本研究主要動機。研究方法則放在第三節。第四節說明SIS量表編制過程之統計分析。第五節結論及建議。

貳、研究背景及動機

一、策略資訊系統

  Ives & Learmonth(1984)曾定義資訊科技(IT)策略應用為:「若它改變一個公司產品,或改變了公司在該產業中競爭的方法」。接著Sabherwal & King(1991)對策略應用則有較為廣泛的定義:「凡是對公司的成功與命運有深遠影響的策略,謂之IT策略應用,經由它(1)影響或具體提出(shaping)公司的策略;或(2)對公司執行與所支持之策略有直接影響力的角色」。換句話說,IT策略應用的目標,即是用來協助公司獲得競爭性利益或者防止公司主要競爭對手獲得利益。

  既然策略性IT應用對公司策略有顯著的影響,且有證據顯示某些公司比其他公司在發展IT策略應用時做得較成功(King et al.,1989),當然進一步探討促進(或阻礙) IT策略應用的組織因素就顯得格外重要。

  組織的促進因素可定義為:(1)正面影響組織利用訊息來源(information resources)的能力之因素;訊息來源包括訊息技術與訊息(King, et al.,1989)(2)正面影響組織決定是否採用IT策略應用的因素。相反地,組織的阻礙因素可以定義為負面影響這些能力或決定的因素。

  可惜,以往一些有關於促進(及阻礙)因素的實證研究,大部份只著重於微小的潛在促進因素,甚至有些研究重點只集中在各式各樣資訊系統應用之一種。即使是實證研究,亦很少著墨來探討IT策略應用的決定因素、及重要促進(阻礙)因素的基本架構。回顧以往這些不同方向的研究,應有助於我們了解與發展IT策略應用之相關情境及歷程。

  以前曾有許多研究者採用直覺的或例行架構來探討SIS的促進(阻礙)因素。例如Neo(1988)就曾經以內容分析法來探討10IT策略應用的案例,結果發現十個最重要促進IT策略應用之因素,依序為:企業規畫的聯盟、資訊系統和管理之間的通訊、資訊系統角色的考量、競爭壓力、內部需求、客戶需求、IT方面的強度、電腦設備的擴充力、管理者的遠見與支持、顧問群的建議。

  在Reich & Benbasat(1990)實證研究中,亦發現影響顧客導向策略系統(customer-oriented strategic system, COSS)成敗的因素可分三大類:(1)COSS的發展:影響因素包括贊助的企業(如公司層級、IS部門的特性)、產業別、及COSS本身的計畫;(2)COSS的採用:影響因素包括COSS本身(如它的開發、功能、支持)、產業別、及它的顧客;(3)COSS所獲得的競爭優勢:包括贊助企業、COSS本身(如功能、支持)COSS所提供的基礎產品、產業別、及其顧客。

  在策略資訊系統應用的影響因素方面,King & Sabherwal(1992)認為:環境因素、組織因素及資訊系統的功能等三項均是影響一個企業是否重視IT策略應用的主因。此外,King & Toe(1994)則認為內部因素、知覺需求及外部因素等三項均是影響IT策略應用的促進(阻礙)因素。

二、研究目的

  本研究主要目的有下列幾點:

  1. 從以往的研究及實務界的文獻中,了解潛在SIS的促進因素有那些?
  2. 釐清國內SIS促進因素之基本構面,以做為後續研究的參考。
  3. 找出最能區別台灣企業有無採用策略資訊系統之區別模式。
  4. 提供學界和業界實務研究者了解促進策略性IT開發之情境因素及組織流程。

參、研究方法

一、問卷設計

  在編制SIS量表(見表2)之前,本研究先回顧47篇有關策略資訊系統之文獻,並將SIS促進因素列舉成表格,期間並參考King & Teo(1996)所編製IT策略應用量表,最後才歸納整理出SIS促進因素之各個細項。接著將這些促進因素委請二個企管博士班研究生潤筆修改後,將重複或相類似的題目合併。接著另外再找三名MIS博士班研究生來適度的修改題意,最後才正式產生預試之SIS問卷內容,見表2,有57題,內容廣及管理面、IT技術/經驗、經營策酪、公司競爭優勢、創新能力等層面。此量表的計分方式係採用李克特式五等量尺,其中1代表該題目對SIS「非常沒有幫助」,5代表「非常有幫助」。

二、調查對象與樣本選取

  本研究為了使調查對象能夠普及國內大、中、小型業的最高階主管(CEO)或資訊主管(CIO),係採用下列方式抽取樣本:(1)大、中型企業樣本是隨機選自1996年天下雜誌所登錄的台灣1000大製造業、500大服務業及100大金融業之最高階主管或資訊主管。第一批問卷共郵寄350份,回收47份。間隔二週,再以相同的樣本選取方式,寄出第二批問卷350份,回收49份。這二批樣本不但問卷回收率相近似,而且實施策略資訊系統的比率亦相近,顯示本研究二批樣本之特性可視為無差異;(2)中小型企業抽樣係由大台北地區工商名錄選取,問卷寄出300份,回收46份。這些問卷扣除不完整之廢卷後,所餘有效樣本共有121份。整個樣本的描述如表1所示。

1 樣本特徵描述(N=121)

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三、研究限制

  1. 理論上,理想的樣本人數是愈多愈好,尤其是因素分析的變數很多時,樣本數若能愈多將能使結果愈趨穩定。因此未來研究者,可嘗試用更大的樣本數,來檢測更大樣本是否會改變SIS之促進因素的主要構面。
  2. 雖然本研究用回收樣本,辛苦建立區別分析之SIS採用模式,可惜仍遺漏了多數拒絕回答的樣本,來驗証本模式。遺漏這些不願對外公佈公司IT策略應用的主管經驗,可能使本研究發現的模式不確定。

肆、統計結果與討論

一、因素分析及信度評估

  為了找出SIS促進因素之主要構面,本研究採用探索性因素分析,分析過程採用主成份分析法,並採用正交轉軸來萃取eigen value大於1之構面。雖然受訪者來自兩個不同的族群(SIS及沒有SIS),但本研究仍以整個樣本進行因素分析,主要是為了增加分析時樣本人數,使分析結果能更具精確性。像這種做法,將整個樣本全部都納入統計分析,本研究不是第一個,例如Moore and Benbasat(1991)就曾用過,當時他研究分析對象亦含蓋資訊科技採用群及未採用群。

  在過去研究中,不同研究者進行問卷編制時,均以因素負荷量(loadings)大小來當作刪題的準則,其中,有些研究者,如Lederer & Sethi(1991)係以0.35當取捨題目的臨界值,但有些研究者則以0.50當刪題的臨界值。為了評估0.350.50那個臨界值較好,本研究在進行第一次因素分析時,發現採用0.35刪題的重複次數約為0.50刪題次數的兩倍,故決定採用0.50當作因素分析時刪題的臨界值。

  接著本研究重複進行一連串的因素分析,每次因素分析過程刪除問卷題目的準則,有下列四項:

  1. 受訪者均應認為該題目對促進SIS有正面的幫助,意即該題目之平均數必須大於3.0,否則刪除之(如第3,4, 5,31,56,57題,均屬於較弱的促進因素)
  2. 若某一題目自成一個因素者,則刪之(如第29,30)
  3. 該題目在所屬因素之因素負荷量(loadings)必須大於0.50,否則刪除。
  4. 每一個題目,其所對應的因素負荷量,必須接近1.0,但在其它因素之因素負荷量必須接近0。此隱含著,若該題目在所有因素之因素負荷量小於0.5、或該題目因素負荷量有二個以上是大於0.5(橫跨二個因素以上)者,都須刪除。

  除了上述四項準則外,本研究亦曾考慮用第五個準則:表面效度(face validity)。但發現它很難去實施,部份原因是交叉因素負荷量(cross-loadings)問題,部份原因是重複進行因素分析時,求出的因素在前幾回出現不一致情況,因而捨棄第五個準則。本研究所採取的第三及第四準則,在以往研究如Lederer & Sethi(1991)中亦常被使用。

  本研究在進行一連串因素分析之前,先將促進力較弱的題目刪除。這是因為本問卷採用五點李克特式計分方式,範圍從1代表「非常沒有幫助」到5代表「非常有幫助」,因此決定將該題的平均數小於3.0之較弱促進因子予以刪除,總共刪掉六題,並在表2的最右一欄標示「平均數小於3.0」。

  接著根據上述四個準則,將剩餘的51個項目進行第一次因素分析,共刪掉十三題,並在表2的最右一欄標示「第一次因素分析刪掉」,如此重複進行第二次因素分析(只刪一題)、第三次因素分析(又刪二題),直到問卷所有題目均符合上述四個準則為止。在第四次因素分析時,只剩下45個題目,它們分別屬於不同的六個構面,其解釋的總變異量為70.5%。此結果若與第一次因素分析結果做比較,可以發現第一次因素分析係抽出十個構面,其可解釋的總變異量為73.5%,略高於70.5%。由此可看出,只做一次因素分析和連續做一連串因素分析來刪題目,二者所能解釋原量表的總變異量非常接近,因此,表3的結果確實是一個非常精簡、有效的SIS量表。

  為了確保SIS問卷所有題目在其所屬構面中,均有高度的一致性,本研究接著進行Cronbach’s alpha信度分析。若存在某一構面之信度值非常低(接近0),這隱含著受訪者對這些題目的期望態度相當不一致。因此本研究將這六個構面所包含之題目,進行信度分析,並根據往昔探索性研究(Nunnally, 1978)所採用標準:若該構面的Cronbach’s alpha內部一致性值均大於0.6才保留,同時,若發現將某一題目刪除後反而會增加其內部一致性者,則該題亦刪除不用。這六個構面一一進行過信度分析後,結果並未發現有刪除某題目時,可增加該分量表的信度,而且此SIS量表六個構面內部一致性均大於0.76(遠大於0.6),顯示本研究自編SIS量表的信度非常高(3)

2 SIS量表之因素分析、信度分析摘要表

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資料來源:
[1] Keen(1988), [2] King,Grover, & Hufnagel (1989), [3] Neo(1988), [4] Neo(1989), [5] Zmud(1984), [6] Dewar & Dutton(1986), [7] Johnston & Carrico (1988), [8] Jarvenpaa & Ives(1990), [9] Jarvenpaa & Ives(1991), [10] Sullivan(1985), [11] Reich & Benbasat(1990), [12] Bakos & Treacy(1986), [13] Lederer & Mendelow(1986), [14] Nilakanta & Scamell(1990), [15] King (1978), [16] Vitale, Ives & Beath(1986), [17]Clemons(1986), [18] Clemons & Kimbrough(1986), [19] Copeland & McKenney(1988), [20] Ghemawat(1986), [21] Miller & Friesen (1982), [22] Venkatraman(1989), [23] Porter & Millar(1985), [24] Mahmood & Soon(1991), [25] Wiseman (1985), wiseman(1988), [26] Ives & Learmonth (1984), [27] Kimberly & Evanisko(1981), [28] Beath(1991), [29] Manross & Rice(1986), [30] Zmud(1982), [31] Cooper & Zmud(1990), [32] Morone(1989), [33] McFarlan & McKenney(1983), [34] Porter(1985), [35] Beath & Ives(1988), [36] Runge(1985), [37] Van de Ven(1986), [38] Copeland & McKenney (1988), [39] Kim & Michelman(1990), [40] King & Sabherwal(1992), [41] Anderson & Paine(1975), [42] Cragg & King(1993), [43] Benjamin, et al.(1984), [44] King, Grover, & Hufnagel (1989), [45] Burns & Stalker(1961), [46] Galbraith (1974), [47] Vitale(1986), [48] McFarlan & McKenney(1983), [49] Venkatraman(1994), [50] Gurbaxani, et al.(1990).

  在表3之因素結構及各構面命名,均經四回合之因素分析後才獲得的。其中第一個因素命名「企業需求」,因為此因素包含:察覺公司需要更低的成本、需要監控及改善公司的營運、需改善本身生產效率、需要變革…等十三項,均屬企業內部的需求。在傳統上,公司要能知覺到企業有變革及提昇企業形象的需要時,才會更積極利用IT來儲存及處理資訊,改善及監控公司營運、改進研發品質,並定時提供正確性的資訊,以協助管理者下決策,其最終目標大多是為了降低營運成本、提昇生產效率、改善客戶服務、滿足客戶的需求,有這樣的企業內部需求,公司才會更重視IT策略性的應用。

  SIS第二個促進因素,則包括高層主管有遠見、明確的市場定位及管理目標、良好的企業形象與信譽,而且高階主管贊同實施資訊科技,最高主管能與資訊部門能有良好溝通及規畫能力。因此這個因素就叫做為「高層支持與整合管理」。

  在表3中第三個SIS促進因素命名為「競爭優勢」,它包括:公司目標與策略相吻合、公司有良好的市場成長力與獲利率等等。這些項目隱含著外在環境因素仍會影響一個企業是否採用策略資訊系統。現在的公司為了在競爭激烈的環境中永續經營,它需要SIS來協助公司之開發新創意及保持市場領先地位,當一個企業缺乏此需求時,公司營運頂多只能維持現況,讓資訊科技執行傳統例行性的工作罷了。對照國外過去的研究,HannanMcDowell(1984)Levin等人(1987)就曾指出市場競爭狀況愈激烈的業者,愈會採用新科技。從經濟學的角度而言,競爭較為激烈的市場環境,也會增加創新的可能性(Kimberly & Evanisko, 1981)

3 SIS量表的主要構面、及其題目、因素負荷量

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  SIS第四個促進因素命名為「創新需求/能力」,當一個公司能察覺到需要獨特性及創新性,也就是說,公司的策略方向要有創意,了解資訊科技對產業競爭的重要性,才會積極將產品/服務差異化,進而追求公司自己的獨特品牌/口碑;否則公司只會延續傳統較老舊的管理辦法對SIS採取「觀望」的態度。本研究印證了Dos Santos, Peffers, and Mauer(1993)的論點,也就是說,有創新IT投資者比沒有創新IT投資者更能提昇公司的價值(獲利、企業形象…)。對照國內研究,黃振中、楊麗萍(86)亦認為IT在國內企業改造過程中,實質已擔任了關鍵性角色,例如在台灣地區已進行企業改造的35家公司中,就有九成係採用IT來協助其改造。綜合上述研究結果可發現,一個公司若能知覺到有創新需求時,才會想到運用資訊科技來改造公司,將公司的產品/服務差異化,進而塑造公司本身獨特的品牌/口碑。

  表3第五個因素命名「IT策略與定位」。一個公司能有明確地的IT角色定位及IT策略,才會想到應用資訊科技來獲得利益。此論點亦証明了國外許多學者(McGee & Prusak,1993)的觀點,即企業的策略應與IT策略緊密連結才能產生實際與長期的經濟效益。Venkatraman(1994)就曾將IT在企業中的角色分成五個層次,當企業對IT設定之目標層級不同時,IT角色自然就不同,越往上層其策略性角色越高,相對地,也就越需要最高執行主管之參與和支持。

  SIS的第六個促進因素,為表3所列之「IT經驗/驅動」。一個公司若有強力的技術幕僚群、及IT應用成功經驗時,更能促進該公司重視資訊系統的策略應用。

二、區別分析

  在所調查的121企業個案中,有61.2%受訪企業曾用過SIS,有38.8%沒有採用SIS。為了解「SIS組」與「無SIS組」這兩組企業群對SIS所重視之促進因素的差異性,本研究接著進行區別分析(discriminant analysis)。選擇區別分析法,而不選t檢定的主要原因在於,區別分析法除可算出兩組重視因素的差異外,亦能算出這兩組的重心點位置,並能篩選出最有效的區別變數有那幾個。

  因此本研究以SIS六個促進因素為自變數,是否採用SIS為分組變數,進行區別分析,所求得之區別分析結果及ANOVA摘要表,如表4所示。由表4可發現此一區別函數具有顯著的區別能力(power),另外從所獲得區別負荷係數函數的正、負大小,亦可判定預測變數對依變數的線性關係及各變數的區別能力大小。然而迄今,有關如何取捨有區別能力之變數的準則並無統一,一般的研究者通常是取區別負荷(loading)係數大於0.3以上者(Ferguson,1990)。所謂區別負荷係數,實際上,它是一個標準化分數,它的值大小說明了其相對應區別變數的區別能力(power)強弱。

  從表4分析摘要表,可發現「競爭優勢」及「IT策略與定位」這二個結構因素大於0.30,且其對應的F值均達0.05顯著水準,表示這二個構面具有區別企業是否有採用SIS的能力。換句話說,「SIS組」比「無SIS」企業更認同這兩個構面是促進企業引進SIS的主因。相對地,不論有無採用SIS的受訪企業,對「企業需求」、「高層支持與整合管理」、「創新能力與創新需求」、「IT經驗/驅動」這四個構面均為SIS促進因素的看法是一致的。

  由表4亦可發現本研究開發之精簡式SIS量表,確實能夠用來區分那些公司會採用SIS,那些公司則不會採用SIS。值得注意的是,「無SIS組」似乎比「SIS組」更強調「高層支持與整合管理」是SIS的促進因素,這樣的看法也不令人意外,因為在過去研究(Harris & Katz,1991)就曾發現成功應用IT與高層主管支持、及IT策略應用二者有息息相關,因此「無SIS組」為何沒有採用SIS的合理解釋是:未採用SIS者除了較缺乏清楚管理目標外,可能隱含高階主管本身亦較無遠見、及最高主管亦較無心(無力)IT支持。相對地,「SIS組」則不認為高階主管支持對SIS應用有那麼重要性,理由是他們未必認為每位高階主管均有很好的IT素養。

  值得一提的是,對照表4結果及表2樣本特徵亦可發現,台灣地區大、中型企業比小型企業較積極採用SIS,可能原因是大型企業不論是在市場領先地位、企業形象及聲望等方面均優於小型企業,因此,它擁有較多的資源來探索資訊科技的策略應用。此外,中型企業亦有可能比大、小型企業為了持續維持本身的競爭優勢,而更願意嘗試探索如何應用SIS

  此外,表4亦顯示「SIS組」比「無SIS組」更認同競爭優勢是影響國內企業是否採用SIS之促進因素,此結果與Copplan & McKenney(1998)Johnston & Carrico(1998)研究相同,國外學者認為競爭優勢中,環境因素常常會激勵一個公司採用SIS的動機,無非是想藉由IT策略應用來維持企業的永續生存。可見國內外的研究一致,SIS組比無SIS更認同環境因素是一重要的促進因素。

  相對地,表4結果亦顯示無SIS組比SIS組更認同公司的管理輔導是SIS的重要促進因素。此結果與Cragg & King(1993)研究發現有異曲同工之妙,國外學者,他們發現小型企業應用電腦計算的最大動機是本身對電腦的熱衷程度;最大阻礙因素則是本身缺乏資訊系統的知識及對IT的支持。

  綜合上述結果,本文對實務界提出一項建議,就是國內未採用SIS的企業,未來若要跟著開發、及採用SIS時,除了需要建立本身IT的基礎、明確的IT策略與角色定位外,尚需有清楚的營運目標及政策來配合,方能藉由SIS來增進公司本身的市場成長、獲利率。

4 SIS採用模式之區別分析摘要表

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* p < .05

三、使用者界面量表之結構性分析

  因素分析是一種廣為使用的統計方法,Jö reskog(1969)Mulaik(1972)都將它分為「試探性(exploratory)因素分析」及「驗証性(confirmatory)因素分析」兩大類。迄今大部分研究者所用的因素分析是屬於試探性因素分析,而不是驗証性因素分析。試探性因素分析是在進入研究的初步階段所常用的統計方法,用來試探、描述、分類、和分析正在研究中的社會及行為科學。通常研究者對其所編製的測驗或量表到底能夠測出那幾個因素仍不很清楚,更沒有預先提出「它們可測出幾個共同因素」之類的研究假設。最常見的方式是先編好測驗或量表,然後找一群受試者施測,再以主軸法的因素分析來看到底抽取幾個因素。換句話說,量表可抽到幾個因素純由它所蒐集到的資料本身來決定。相對地,驗証性因素分析係在研究進入較成熟的階段所用的統計方法,用來驗証或確定因素分析各個參數的性質或因素的個數。驗証性因素分析亦可說是結構模式分析(structural equation model, SEM)的一種特例。

  本文前面係將SIS促進因素歸納為六大類,為了實証這六個因素確實能促進策略資訊系統的採用,本研究以表3所列之精簡式六大SIS促進因素為數據,再進行結構模式分析,將其分析結果整理成圖1之關係模式圖。結果顯示本研究六大因素模式與觀察資料之間的適配非常良好(c 2=169.436, p> .05)。圖1中,方塊係代表本研究「觀察變數x」,圓形代「潛在變數x 」,單向箭頭上標示的數據為標準化迴歸係數,而單向箭頭上的數據則為相關係數,方塊右上角標示的數據為複相關係數R。以「企業需求」促進因素為例,最能預測該促進因素依序為「察覺到需求滿足顧客的需求」(l 61=.83, p < .01)、「察覺到需要促進研究工作」(l 51=.77,p < .01)、及「察覺到需要儲存資訊或處理資訊」(l 13,1=.76,p < .01),如此類推。此外,「企業需求」又與其他五個SIS促進因素(潛在變數)有顯著的正相關存在(F 矩陣所有元素均大於0.6),換句話說,SIS促進因素中,「企業需求」與「高層支持與整合管理」、「競爭優勢」、「創新需求/能力」、「IT策略與定位」、「IT經驗/驅動」等因素均有正向的相關。由此可見,六大SIS促進因素(潛在變數)係互為因果關係,例如「高層支持與整合管理」會正向影響「IT策略與定位」,而「IT策略與定位」亦反過來正向影響「高層支持與整合管理」。總而言之,SIS六大促進因素(潛在變數)之間存有非常強烈的正相關,這種相關是屬非遞迴(nonrecursive)、交互因果(reciprocal causation)模式之關係,可見這六大促進因素符合結構性分析的原則,亦可從本研究調查所得的資料得到驗證。

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伍、結論與建議

  以前研究大多著重在局部性SIS促進因素的探討、或者只是單純檢視SIS使用者的行為反應,很少以較宏觀整體性角度來深度探討SIS促進因素。本研究仔細蒐集以往文獻,了解IT策略應用的影響因素有那些,總共表列整理出SIS的促進因素57項,經四回合因素分析、及六次信度分析的篩選題目,最後才完成適合本土化之SIS量表。

  本研究先採用探索性因素分析,將SIS促進因素分成六大類:企業需求、高層支持與整合管理、競爭優勢、創新需求/能力、IT策略與定位、IT經驗/驅動。這六個構面再經區別分析後,結果發現「競爭優勢」及「IT策略與定位」這二個因素是SIS最重要的促進因素。對業界而言,未來有意想採用SIS或成功地實施SIS的業者,除了需加強本身「企業需求」、「高層支持與整合管理」、「創新需求/能力」、「IT經驗/驅動」等四項有共識的關鍵因素外,尚須仿效「SIS組」的做法:加強企業本身的競爭優勢及IT策略。

  本文最後以結構模式分析SIS六項促進因素之潛在關係,結果顯示此六項SIS促進因素彼此之間均存有非常強烈的正相關,是屬交互因果之關係模式,它與本研究調查的CEO sCIOs之樣本資料亦相當適配。

  未來研究者亦可直接採用本研究自編SIS量表,進一步探討策略資訊科技(IT)的應用,例如,跨組織(interorganizational)資訊系統、全球性資訊系統、電子資訊交換…等實質應用。並且檢驗一下,台灣企業對這六個促進因素的重視程度不同,是否亦會連帶著影響到該公司應用IT的種類(如會計、帳務處理、銷售、存貨管理、成本、購料、預算、製造、電子商店/網路行銷廣告、行銷、規畫等),以及這六個促進因素對SIS開發之不同階段的重要性。舉例來說,如Roger(1983)的「創新-擴散」模式,本身已提供一個研究架構,讓研究者思考如何探討IT早期採用階段之關鍵因素有那些,而IT晚期採用階段之關鍵因素又有那些,又有那些因素才是影響「創新-擴散」全部過程之關鍵因素。或許後續的研究能進一步發現,在所舉的六個SIS促進因素當中,為何SIS組與非SIS組對其中兩個因素有不同重要性的認定。畢竟這兩組企業所經歷「創新-擴散」程序的速度及形態是截然不同。甚至,未來研究者亦可朝向開發一個不因受訪者有無採取SIS經驗,而影響其知覺的促進因素之SIS制度(institutionalization)量表,或者開發一個可連結「創新-擴散」不同階段之連續性量表。

  總之,國內企業能否成功發展IT策略應用的最重要關鍵,在於「IT的策略/定位」及「競爭優勢」這兩個因素,通常這二個組織因素亦是企業最難克服、改善的地方,一般企業係很難在短期內就能一蹴可及。畢竟IT的策略性應用與企業經營目標之間是一種複雜關係,當企業在考量IT的策略應用時,必須考慮IT的力量可以激發那些創意,而非只是狹隘的把IT運用在個別的部門內,而當企業考量企業經營目標時,亦要考慮IT的促進能力與創新流程的設計。因此企業能否永續經營的焦點,在於如何利用最新資訊科技來達成企業的嶄新目標,而企業改造工程中最困難的任務就是去發覺IT的新用途,不固步自封,將資訊科技策略應用與企業經營目標二者整合在一起,方能期待利用IT來增加公司的獲利/成長率,或者阻止主要競爭對手佔據了整個市場優勢。

對未來資管研究的建議

  資管是一個相當年輕的整合領域,本身迄今仍缺乏較佳的方法論及理論基礎,故人人都有大好機會來發展資管新理論,並找出某些更豐富化的關係模式。換句話說,資管新理論、新模式的發掘是件相當重要的研究工作,畢竟現代社會正處於快速變遷環境中,人們隨時隨地都可能面對各種挑戰。此外,社會科學管理(不僅資管界)日益複雜,管理者或研究者在面對這些社會面、經濟面、科技面等問題挑戰時,大多已無法憑著過去經驗、或主觀直覺來進行決策。相對地,必須改用系統性的思考模式,利用科學的方法來蒐集相關資料,並且利用適當的分析工具,將原始資料化為有效且可靠的管理資訊,以供決策者參考。最後本文對未來資管研究者提出下列二項建議:

()改用結構分析法(SEM)

  在過去幾年,資管界的重量級學術期刊所刊載的實証論文,採用結構模式分析法(Structural Equation Modeling, SEM)有明顯增加的趨勢(Chin,1998)。其中部分原因是共變數為主的SEM (LISRELAMOSEQS MXSEPATHRAMONA、及CALLS)及成分為主SEM(PLS-PSPLS-Graph)統計軟體日增。部分原因是SEM可以整合了傳統計量經濟之迴歸分析及心理計量所強調的潛在變數,這些潛在變數亦可視為多個觀察(manifest)變數間接的推導。Knapp(1978)曾指出典型相關的應用,可取代複迴歸、多元區別分析、變異數或共變數分析、主成份分析。同理,典型(canonical)相關分析亦可視為partial least square(Wold,1975)及共變數為主的SEM(Bagozzi等人,1981)的特例。所謂SEM是一種以迴歸為基礎的多變量統計技術,其目的在探討潛在變數與潛在變數之間的因果關係,以建立理論或驗証理論。

  正如其它統計分析一樣,SEM對研究結果的清楚說明將有助於論文評論及建立資管領域往昔經驗累積。LISREL可說是SEM典型代表,它亦是社會科學各種重要統計法的組合,包括社會學常用的徑路(path)分析,計量經濟學常用的聯立方程式及結構方程式,及心理學常用的驗證性因素分析(Hughes等人,1986)。整體而言,LISREL比因素分析來得好,且具有模式修正特色。LISREL可克服因素分析之缺陷,允許將測量誤差納入估計的程序中,因此,測量構念(即測量模式)的那些變數可以用理論內容(即結構模式)來評估。LISREL的假說比傳統統計法簡潔扼要,但卻能解決更為錯縱複雜之因果模式。故LISREL可說是一個極佳的驗證性工具,只要研究模式符合因素分析的表示法,並且實證數據顯示該模式假說並不違反,任何界定的模式它都能迎刃而解。

()探索和實證兩階段研究的貫穿

  有些學者研究(MacCallum等人,1992; Spirtes等人,1990)發現:事後模式修正的程序,往往不易成功。在資管界亦是如此,例如,Lee等人(1997)就曾以Chin & Todd (1995)所舉實証範例,深入探討使用事後模式修正所產生的問題。可是仍有許多研究者抱著碰碰運氣的心理,忽略重要的理論基礎(Breckler1990MacCallum等人,1992),或缺少用另外一組樣本來檢定該模式的交叉效度。

  LISREL允許研究者探索各種不同模式之適合度,從模組樣本資料中求得模式與樣本資料間最大適配程度,倘若該模式的適配不是很好,則允許在徑路上添加固定(fixed)參數或限制(constraint)參數,以提高該模式的整體適合度(Sorbom,1989)。儘管如此,Glymour等人(1987)亦曾批評有些研究者在探索階段就用LISREL來分析模式,這是相當不恰當的。但我們更關心的是LISREL的可修正模式之精神,能否依舊適用在探索研究之理論發展。一個好的探索新工具應該能準確的自動建議模式中是否應加入新變數或某一新關係。由於LISREL只能根據你所界定的變數找出模式的最大適合度,因此它沒辦法建議你是否應在模式中加入新變數(或新關係),這種先天限制就比較不適合於資管探索性研究之新理論的探索與發現。

  實証研究(含實地研究)的一個重要貢獻是”理論測試”和”理論發展之間的連貫(dialogue) (Smith, 1989),實證成功的一些範例,都是透過實驗來檢驗「起初的理論是假的(falsified)」,再經過統計檢定來拒絕該假設,最後獲得更有利的理論。像這種”理論測試”和”理論發展之間的交絡,其實就是探索階段與驗證階段的連貫,在資管界很少看到有人談起(Straub,1989),但這種理論測試和理論發展的連貫是非常值得一試的。


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