资源配置策略与经营绩效之关连性分析(DOC 34页).doc

臺灣高科技產業之核心資源、資源配置策略與經營績效之關連性分析1臺灣高科技產業之核心資源、資源配置策略與經營績效之關連性分析A Multirelation Based Approach to Core Resources, Resource Allocation Strategies, And Performance for High Technology Companies in Taiwan高淑珍* Shu-Chen Kao*崑山科技大學資訊管理系張海清顏旭良Hae-Ching ChangShi-LiungYun國立成功大學企業管理系摘要為了能更進一步瞭解企業競爭優勢的多重來源，近年來已有許多學者專家提到，公司資源與競爭優勢具有密不可分的關係。此種觀念，引發了由過去往外的環境-策略思考模式改為向內的組織資源-策略思考模式，此模式將企業組織視為一個獨特資源與能力的集合體，以提供企業策略與其主要利潤的來源。事實上，企業績效的差異主要係來自於組織內部獨特資源與經過長時間培養的企業能力，甚過於產業結構的特性。因此，加強公司內部資源與能力的強弱才是決定企業獲得競爭優勢的重要因素，特別是高科技產業。然而，臺灣目前對於高科技產業之核心資源、資源分配策略以及資源配置策略與績效之關係等等問題卻尚未做更深入的探討。本研究以此為動機，蒐集新竹科學園區高科技產業之相關資料，利用資料包絡分析法(DEA)、多變量分析法、以及變異數分析法，在相同的產業環境下(控制變因)，探討國內高科技產業內部資源的配置狀況(操作變因)與績效之間的關係，並了解其資源配置的策略，藉此關聯性分析達到三項研究目標：(一)探討高科技產業之核心資源與其核心競爭力；(二)建構高科技產業之經營績效指標並分析其資源使用效率；(三)研究高科技產業之資源配置特性與策略對其經營績效之影響。關鍵詞：企業資源、核心資源、資源配置策略、DEA分析法。投稿受理時間：90年10月20日審查通過時間：91年1月10日ABSTRACTThe organizational resources have been capturing much attention when dealing with the competence advantages. The adaptation from environmental to organizational resources with respect to strategies adopted has also witnessed that core resources and resource allocation strategies greatly affect an organizations performance in the modern high technology companies. However, the multirelational analysis among core resources, resource allocation strategy, and organizational performance for the Taiwan high technology companies remains unknown, and therefore becomes the motivation of this research. By analyzing the data collected from high technology companies in Hsinchu science-based industrial park via the techniques of Data Envelopment Analysis (DEA), multifactor analysis, and multivariance analysis, this study provides observations and findings that focus on three axes: core resources and core competition, the measurement of performace, and relations between resource allocation strategy and performance. The research results as a management implication can be used to support decisions that high technology companies in Taiwan would make. Keywords: Organizational resources, Core resources, resource allocation strategy, DEA2.279壹、研究背景競爭力策略理論專家麥克波特Michael E. Porter來台訪問時曾指出：臺灣應就技術導向，為自己定位，高科技是最明顯的取向，臺灣應發展成為亞太科技中心。事實上，高科技產業已成為主導臺灣未來產業發展的策略主軸，臺灣今後產業的走向，特別是加入世界貿易組織之後，勢必要以發展高附加價值的產業為重心，邁向資本、技術密集的產業型態，以強化國際競爭力。因此，高科技產業相關的研究對提昇經營效能便更加重要了。從事高科技產業相關的研究必先從高科技產業的定義著手，許多專家學者及研究機構從不同的角度提出他們對高科技產業的看法，例如資本額、研發費用的比例、研發技術人員的比例、與產品附加價值等 Rabion, 1989; Yuen, 1990，到了1997年，Baruch, 1997做了一項比較完整的研究，該研究針對24篇有關高科技組織定義之文獻進行分析，並實際以問卷對60家高科技企業的100位高階管理者做調查，研究結果歸納出高科技組織的定義可由三個主要構面來分析，分別為：(1)投資於研究發展(R&D)的經費佔總營業額比例在5%以上。(2)大學學歷以上員工佔全體人力平均值10%以上。(3)產業領域屬先進獨特或高新技術者，例如：微電子、生物技術、人工智慧.等。當對高科技產業有了比較清楚的看法之後，研究人員便深入探討如何衡量高科技產業的績效，以提供經營者做管理策略上的參考。企業經營績效的衡量方式有許多種指標，Woo等1996利用14個常用的定量衡量變數進行因素分析，得到四組因素：獲利率、相對市場地位、獲利率及現金流量的改變及銷售額與市場佔有率的成長；陳美如1991以新竹科學園區的高科技公司為對象，嘗試以產品附加價值率、營業額成長率及勞動力等三項財務指標，將園區公司的經營績效區分為經營成功、經營欠佳及中間型三種型態。朱博湧等1992以我國電子產業為對象，建立廠商績效的衡量方式，包括：資產報酬率(ROA：稅後淨利/總資產)、獲利風險(：ROA的標準差)、風險調整後獲利率(ROA/)。馬維揚1995採用生產力的觀點，即投入產出的概念，來對園區內六大高科技產業的績效做一衡量，指標包括：技術績效、業務績效和經營效率。資料包絡法( DEA) 是一種組織評估技術，係透過數學規劃的模式，利用輸出結果來衡量效率，目前已被廣泛用在處理多項組織資源使用問題的綜合效能評估上Banker等，1981；葉桂珍等，1995；古永嘉等，1995；Thore等，1996；翁興利等，1996。Thore 等1996採用DEA，以實收資本額、研發經費為投入變項，以營業收入、營業利潤、以及市場資本總額為產出變項，據以評比電腦產業效率；李文雄1996以新竹科學園區之籌建營運為例，就其營運特性及主客觀環境條件之發展趨勢，試擬未來我國科技產業區域發展規劃與績效評估之概念架構模型，該研究 並提出兩大類營運績效指標，分別為營運績效與經營效率。范光治1997以臺灣地區電子業上市公司為例，根據25個財務性指標與14個非財務指標，利用層級分析法(AHP)設定指標權重，配置指標評分分數，進而計算企業評等總分，最後以指標平等總分的平均數作為劃分企業經營績效優劣的標準。褚宗堯等1997也建構出我國高科技廠商環境、競爭策略、績效之關聯模式，其績效變項是以純益率(Return on sales, ROS)與資產報酬率(Return on assets, ROA)做為衡量指標。3儘管高科技產業經營績效衡量指標之相關研究如此之多，然而可以發現的是，單獨個別的資源很難獲得競爭優勢，必須透過資源的有效整合才能達成。所謂企業能力或公司能耐(Capability)即是一組資源共同整合，以執行一項任務或活動的產能(Capacity)，企業能力在經過長時期持續的使用，可以變得更堅強而使競爭者難以理解與模仿。企業能力代表企業是否有效配置資源，使其有目的地整合以達成最終期望的公司產能，因此資源配置問題在公司有限的資源下更顯得重要。Barney1991認為資源是否具有特久性競爭優勢，取決於其是否具有價值、稀有性、難以模仿及不可替代性。因此具有價值(Valuable)、稀有性(Rare)、無法完全模仿(Costly to imitate)及不可替代性(Nonsubstitutable)均可被視為核心資源(Leonard-Barton, 1992)。Amit 等1993也認為，核心資源之價值會因互補的、稀有的、不可交易的、耐久的、適切的、有限替代的、無法模仿與策略性產業因素重疊等特性而提高。吳思華1994指出，凡是造成競爭優勢，並使競爭者無法輕易模仿的有形或無形資產，或是在企業管理策略上有極為重要的地位者均稱為策略性資源。林晉寬1995a，1995b也歸納整理學者看法，將核心資源定義為：企業做的比競爭者好、單一或獨特的重要資產或能力。洪明洲1996則認為資源優勢是指具有優異的資源以及運用此資源的專長，並非資源本身就具有生產性，而生產性工作需要很多資源的合作，所以資源優勢乃指特異資源與特異專長。至於策略性資源的內涵，高淑芬1993歸納多位學者對資源的看法，將策略性資源分類為從屬於物的資產與從屬於人的能力兩類。其中資產又可區分有形與無形資產兩種，能力則分外顯與內隱兩類。而吳思華1994在資源說中，也進一步將核心資源的內涵簡化為有形、無形資產與組織、個人能力。近年來，學者將公司資源與競爭優勢連結，探討廠商競爭優勢的來源，如何經由資源與能力的累積與培養，而形成長期且持續性的競爭優勢，通稱為資源基礎理論(Resource-based theory)，此種思潮的改變，引起了過去往外的環境-策略的思考模式改為向內的組織資源-策略的思考模式。資源基礎的觀點首先由Wernerfelt1984提出，他並主張企業應辨識能獲致高利潤的資源和此項資源可能形成的資源位置障礎，使企業所獲得的資源是其它企業直接或間接所難以獲得的。到了1991年時，Barney1991將過去1960年代以來，學者對於策略管理的相關研究與思想正式歸納為兩個思想主流：競爭優勢環境模式與資源基礎模式。即強調外在環境掌握的外在分析，與充份利用內部優勢的內在分析。傳統的SWOT分析的基礎，即是強調企業內部優劣勢與外在環境機會與威脅的密切配合。前者著重於外部環境對公司競爭地位的影響，說明選擇競爭產業之定位，比經理人選擇企業組織內部之決策對企業經營績效有更大的影響力，且認為企業績效可以透過產業特性所在地位來做預測，如經濟規模、進入障礙、多角化、產品差異化、市場集中程度。而後者則偏重於公司內的特質與績效之間的關聯，該模式將企業組織視為一組獨特資源與能力的集合以提供企業策略與其主要利潤的來源。事實上，企業績效的差異主要係來自於組織內部獨特資源與能力經過長時間的培養，甚過於產業結構的特性。因此，加強公司內部資源與能力的型態與資源強弱才是決定企業獲得競爭優勢的重要因素。然而，臺灣目前高科技產業之核心資源、資源分配策略以及資源配置策略與績效之關係等等卻尚未做更深入的探討。4本研究以此為動機，利用DEA分析法、多變量分析法、以及變異數分析法，在相同的產業環境下(控制變因)，探討國內高科技產業內部資源的配置狀況(操作變因)與績效之間的關係，並了解其資源配置的策略，藉此關聯性分析達到三項研究目標：(一)探討高科技產業之核心資源與其核心競爭力；(二)建構高科技產業之經營績效指標並分析其資源使用效率；(三)研究高科技產業之資源配置特性與策略對其經營績效之影響。本文後續章節分配如下：第二章為研究方法，包括研究變項之定義與衡量、抽樣設計與資料蒐集、以及分析方法；第三章為分析結果與討論，包括基本資料分析、高科技產業經營績效評估、高科技產業資源配置特性與其策略之集群分析、高科技產業資源配置策略之績效差異分析、以及高科技產業核心資源與績效之關係分析；最後一章是本文的結論以及本文對高科技產業經營策略之管理意函。貳、研究方法一、研究變項之定義與衡量本研究採三類研究變數，其中投入、產出變數是屬於DEA的研究變數，而資源變數及績效指標則是探討資源配置特性分析的研究變數。以下詳細說明各變數之選取與其衡量標準。(一)投入變數與產出變數之選定在高科技產業績效評估的文獻中，單從投入或產出因素角度衡量之研究者並不多，使用DEA方法者更是少數。因此本研究從各有關高科技產業績效評估之文獻所引用之績效指標加以分析，區分成投入與產出部份；並輔以問卷調查以獲得高科技產業經營者所持經營目標下所認定的投入、產出項，同時也以產業特性為其變項選取的依據，並依專家訪問的方式予以界定。因此，本研究初步選定DEA績效評估之投入、產出變數有：投入變數：實收資本額、研發支出、員工人數、營業支出、固定資產、總資產。產出變數：營業收入、營業利潤（損益）。(二)資源配置變數之選取與衡量5由於國內有關高科技產業資源配置的計量研究，目前尚無相關文獻，因此本研究採取探索性衡量方式，試圖將其資源配置特性量化。首先針對文獻中對於核心資源內涵加以探討，並考慮該變數是否能反應高科技產業之特性，如資本、知識密集、創新、機動彈性、規模經濟、高附加價值等。因此經過文獻探討所歸納之高科技產業特性以及所蒐集的資料，發展出資源配置變數的衡量方式，其結果列於表一。表一資源變數名稱與其衡量方法資源變數名稱衡量方法衡量的核心資源營業規模Ln(營業額)營運市場規模生產規模Ln(固定資產)生產設備規模人力規模Ln(員工總數)營運人力規模資本規模Ln(實收資本額)營運資本規模研究發展投入強度研究發展支出/營業支出創新研發程度知識密集度大學學歷以上員工人數/員工總數知識密集度博士員工人數比例博士學位員工人數/員工總數高級知識員工比例碩士員工人數比例碩士學位員工人數/員工總數高級知識員工比例學士員工人數比例學士學位員工人數/員工總數高級知識員工比例其他員工人數比例專科學位以下員工人數/員工總數一般員工比例固定資產比率固定資產/總資產生產設備佔資產比例流動資產比率流動資產/總資產機動彈性度負債比率負債/總資產資本結構健全權益比率業者權益/總資產資本結構健全固定資產週轉率營業額/固定資產營運週轉效率資本週轉率營業額/實收資本額資本週轉效率營業利潤邊際營業損益/營業收入附加價值程度累積專利權數公司申請中央標準局已獲核准專利權數專利資產廠商年齡公司成立時間組織記憶註：部份變數取對數值(Ln)之目的是為使巨量數值縮小並且線性化(三)績效變數說明本研究採用兩項績效指標，分別為：1.經營效率利用資料包絡法(DEA)之線性規劃模式(CCR模式)求算出生產效率值為指標。2.獲利能力以資產報酬率(ROA)來衡量。二、抽樣設計與資料蒐集本研究以新竹科學工業園區之高科技廠商做為母體加以抽樣，並以區區廠商通訊錄為樣本架構，採便利抽樣法，並援用Baruch1997所歸納之高科技產業定義的三個主要構面，以我國六大高科技產業為項目，做為本研究之操作性定義，即(1)研發費用佔營業收入至少5%以上。(2)高級知識員工(大學以上或研發人員)佔總員工人數10%以上。(3)屬於我國高科技產業之項目：積體電路、電腦及其週邊、通訊、光電、精密機械、生物技術等六大產業。據此檢定樣本是否符合高科技為原則，經過篩選後抽取60家廠商為本研究之研究樣本，包括生物技術產業2家、光電產業8家、通訊產業12家、電腦及其周邊產業10家、精密機械產業6家、以及積體電路產業22家，並於公開之財務及次級資料中加以蒐集相關廠商的營運資料。6三、分析方法本研究依據研究目的，採用下列之分析方法：(模式1)採用DEA的規劃模式(CCR)(模式1)，依據符合高科技產業經營目標之投入、產出項(上述之研究變數)，產生各高科技企業之經營效率值。(一)採用多變量分析法，對各科技廠商資源配置特性與策略做因素分析與集群分析，以歸納出不同資源配置策略群組型態，然後利用均值差異檢定不同群組間績效是否有顯著差異存在，並探討何種策略可獲得較高績效。(三)以變異數分析(ANOVA)、多重比較檢定(Multiple comparison test)與多元迴歸(Multiple regression)分析，以比較資源配置策略優劣並找出高科技產業的核心資源。此外，本研究顧及不同的產業環境對分析結果的影響，故也對不同產業別進行分析。參、研究結果與討論一、基本資料分析在本研究所取得的60家廠商之樣本資料中，所有廠商之研究發展經費比率皆高於5%、高級知識員工比例皆高於10%，因此樣本都符合高科技產業之定義。由表二得知，樣本的平均技術密集度20.05%、平均知識密集度43.72%，均高於園區廠商之平均值5.5%與33.34%；平均資本密集度每人312萬，顯示該產業資本密集度相當高；而利潤率的標準差高達42%，顯示高科技產業之利潤邊際的風險很大。二、高科技產業經營績效評估為了確認投入因素與產出因素之間並無多元共線性及因果關係，因此本研究於DEA績效衡量之前，先行對投入與產出變項作Pearson相關檢定予以確認，分析結果如表三所列。由表三得知研究樣本之所有投入、產出項間皆具有正相關性，故均符合DEA之同向性(Isotonicity)要求Thore 等, 1996。此外，同是投入變項之總資產、實收資本額、固定資產，以及同為投入變項之營業支出、研發支出，皆具高度相關且變項性質相同，因此予以合併。其中總資產因已內含實收資本額與固定資產之意義，故以總資產變項取代兩者；另一方面，營業支出已包含研發支出項，且與產出項之相關係數皆大於研發支出與產出項之相關係數，故以營業支出為代表。7表二基本資料分析產 業 別家 數技術密度知識密度資本密度利 潤 率生物技術產業216%34%13323%光電產業813%36%32112%通訊產業1231%41%170-22%電腦及其周邊產業1017%44%101-13%精密機械產業612%36%151-13%積體電路產業2221%51%3352%六大科技產業合計60家均大於5%均大於10%資本密度高損益差異大樣本平均值20.05%43.72%312-5%樣本標準差27%19%76242%樣本最大值189.54%100.00%560777%樣本最小值5.10%10.27%8-222%說明：技術密集度：研究發展經費比率 = 研究發展經費/營業收入(單位：)知識密集度：高級知識員工比例 = 學士學位以上員工數/員工總數(單位：)資本密集度：員工均分資本密度 = 固定資產/員工人數 (單位：萬人)利潤率(附加價值度)：營業利潤邊際 = 營業損益/營業收入 (單位：)表三研究樣本投入與產出項之相關係數分析變項實收資本額研發支出員工人數營業支出固定資產總資產營業收入營業利潤實收資本額1.00000.93080.92170.93880.93150.95600.91370.7706研發支出1.0000.86570.93950.80990.87370.91710.7808員工人數1.0000.91840.89720.94930.89130.7452營業支出1.0000.81780.94020.99040.8801固定資產1.0000.91850.77090.5853總資產1.0000.93340.8352營業收入1.0000.9372營業利潤1.000綜合上述分析結果，本研究最後以員工人數、營業支出、總資產做為高科技產業DEA績效評估的投入變數；而以營業收入、營業利潤為DEA績效評估的產出變數。並應用DEA模式建立高科技產業績效評估之架構模型。並以本研究所蒐集之60家廠商之員工人數、營業支出、總資產為投入項，營業額、營業利潤為產出項，代入CCR線性規劃模式，其目標函數所求解之極大值(Maximum)即為廠商之相對效率值。經LINDO程式執行此線性規劃模式，得知共有9家廠商達最佳經營效率值1，分屬於生物技術產業1家、光電產業3家、積體電路產業4家、電腦及其週邊產業1家；而經營效率最差的廠商，效率值小於0.1的共5家廠商，分屬於通訊產業1家、積體電路產業2家、精密機械1家、生物技術產業1家。兩者相較之下，似乎以光電及生物技術的經營效率較佳，通訊及精密機械產業的經營效率最差，而積體電路與生物技術產業則大好大壞。茲以產業別為分組依據，對經營效率值作均值差異分析，其結果如表四所。8表四各產業別經營效率值與其均值檢定產業別經營效率平均值F值Pr FScheffe檢定最小顯著差異檢定生物技術(1)0.54331.70070.1502無（6，5）（4，5）（2，5）光電(2)0.5811通訊(3)0.3623電腦及週邊(4)0.5257精密機械(5)0.2010積體電路(6)0.4966檢定之顯著水準 = 0.05由表四顯示，以F值檢定整體產業別的經營效率並無顯著差異；但以多重比較檢定之事前比較對兩兩產業別分別進行T-檢定，即最小顯著差異檢定(Least-significant difference)，則顯示光電、電腦及週邊與積體電路產業，相對於精密機械產業，有較佳的經營效率績效。三、高科技產業資源配置特性與其策略之集群分析(一)高科技產業資源配置特性之因素分析本研究採用主成份分析法(Principal Components Analysis)，再以最大變異轉軸法(Varimax)進行直交轉軸(Orthogonal rotation)萃取各構面因素，並以特徵值（Eigenvalue）大於1以上，因素負荷量(Factor loading)的絕對值在0.6以上做為取捨。經由分析結果共萃取出六項因素，合計可解釋資源配置特性之總解釋變異量達82.8%。依照各構面因素的變數特性對因素命名，解釋其意義為下：1.因素一：包括正向的營業規模、人力規模、生產規模與資本規模四個變數，該項因素原本亦含有因素負荷分數負向較小而已被刪除的博士比例變項，但整體視之，為公司經營規模偏向，故該因素命名為公司營運經濟規模。2.因素二：包括負向較大的專科以下一般員工比例，對正向較大的知識密集度、碩士員工比例、與研究發展投入強度，就其內容，傾向知識密集與研究發展密集特性，故該項因素命名為知識與研發密集度。3.因素三：包括三個變數，正向的固定資產周轉率與流動資產比率，對負向的固定資產佔總資產比率，較小因素負荷分數(0.49)之碩士比例變數已被刪除，故該項因素可命名為營運周轉效率與機動彈性。4.因素四：包括高度正向的業者權益佔總資產比率，對高度負向的負債佔總資產比率，兩者資金比例構成的融資組合屬於財務上資本結構(Capital structure)的問題，而其中權益比例是正向的，故該項因素命名為資本結構權益比例。5.因素五：包括正向的國內累積專利權數與廠商年齡，前者代表公司無形資產之智慧財產權，後者隱含企業從其營業經歷所累積組織記憶所形成的組織資本，例如組織運作熟練度、作業配合度.等。故本項因素命名為專利資產與組織記憶。6.因素六：只含營業邊際利潤變數，即營業利潤佔營業額之比，具有產品附加價值之意義，故該因素命名為產品附加價值程度。(二)高科技產業資源配置策略群組之集群分析本研究透過二階段集群分析法，將60家樣本公司歸屬為8個集群，同一集群內的廠商在資源配置特性上具有高度同質性。其中集群八僅有一家公司，因屬極端觀察點而予以剔除，其它皆有最少三家以上的公司成員，分析結果如表五所示。9表五高科技廠商資源配置策略群組分群結果群組項目集群一集群二集群三集群四集群五集群六集群七公司營運經濟規模-0.3539不顯著-1.6982低0.2537不顯著1.1948高-0.9374稍低-.0249不顯著1.0241高知識與研發密集度-0.8974稍低2.5306極高0.2222不顯著0.1888不顯著0.0877不顯著0.2424不顯著0.4477不顯著營運周轉效率與機動彈性-0.3564不顯著-1.1133低-1.5936低-0.2167不顯著0.4354不顯著1.0589高0.6569稍高資本結構權益比例0.3120不顯著0.9785稍高-0.4019不顯著0.4187不顯著-1.4539低0.5938稍高-1.6251低專利資產與組織記憶-.0531不顯著0.5639稍高-0.6991稍低0.0181不顯著0.6091稍高-0.3621不顯著-1.0836低產品附加價值程度0.1826不顯著1.2538高-2.0602極低0.1510不顯著-0.5090稍低-0.1390不顯著1.2806高集群樣本數1834108124集群樣本數佔總數百分比30%5%6.57%16.7%13.3%20%6.7%註：分析之各樣本構面因素值（因素分數）皆已標準化表六各集群之資源配置強弱關係群組項目集群一集群二集群三集群四集群五集群六集群七員工人數中最低高最高低低高實收資本額中次低次高最高最低次低高固定資產總額中低低最高次高低低中大學以上員工比例最低最高中中中次高中研發經費佔營業支出比例低最高中低低高最低固定資產週轉率中低最低中次高最高次高自有資產總額中低高最高最低低中固定資產佔總資產比率中約30%最低最高中低次低低流動資產佔總資產比率低約50%最高最低低約50%次高次高中約70%業主權益佔總資產比例中約60%最高低約50%次高最低次高次低負債佔總資產比例中約40%最低高約50%次低最高次低次高國內累積專利權數中無無最高低低中廠商年齡7年0年1年7年7年5年4年營業利潤邊際低2.8%最高26.1%最低(虧損)中8%次低(虧損)中7.3%中6.6%年營業額中最低中最高低中次高由分群結果得知，集群一在各構面的資源配置大致無明顯差異；集群二有極高的知識與研發密集度，產品的附加價值度也很高，但營運規模與週轉效率低；集群三的產品附加價值度低，且週轉效率與機動性也很低；集群四的營運規模很高；集群五有權益比例很低的資本結構；集群六的週轉效率與機動性很高；集群七的營運規模亦很大。10茲以薛費(Scheffes)多重比較法檢定各集群於各項資源上配置之強弱關係，並以各集群資源變數平均值排序及其標準化數值於整體產業樣本標準常態分配所在位置做為判定各集群資源配置的相對高低，比較結果列於表六。以下就上述表五及表六探討各策略群組之資源配置特性：1.集群一：為成立時間較久之中型規模廠商，除知識、研發密集度較低，與產品訂價稍低(營業利潤邊際2.8%)外，各方面資源配置均衡，無特別顯著策略取向，屬中間路線者(Middle-of-the-roaders)。2.集群二：為剛創立的廠商，生產規模較小，但有極高比例知識員工，研發投入經費也相當高，業者權益佔資產大部份，流動資產比率很大，但固定資產周轉受限於營業額較小而並不高，產品訂價最高(營業利潤邊際達26%)，屬小量生產、知識與研發密集、差異化取向、富有創業家精神，故將其定名為創新策略導向(Innovation orientation)。3.集群三：為剛創立不久廠商，較其他集群有最高的固定資產總額，固定資產於總資產中的比率亦非常高，即投資於生產設備資本比例很高，因此相對流動比率較小而較無彈性，其他資源配置均等不顯著，但營業利潤邊際最低且虧損，顯然因營業額中量而固定資產周轉效率又不高所致，因生產設備規模大、利潤低，可以推知業者試圖以薄利多銷取勝，故定名為生產策略導向(Prouduction orientation)。4.集群四：廠商成立歷史較久，營運規模相當大，不管是生產設備、人力、資金皆很大，營業額也很高，累積有較多的專利權數，除固定資產週轉率稍微不高外，其他資源配置中等，訂價中等，顯然以規模經濟取勝，屬以大量生產來降低全面市場價格之競爭方式，將其定名為大規模的全面成本領導策略(Mass-production cost-leadership strategy)。5.集群五：為成立時間較久之中小型廠商，固定資產總額、營業額均稍低，利潤邊際虧損，流動比率很高82%，負債佔資產比例亦高達81%，顯示該集群的公司採取高比例負債融資方式來取得營運資金，營運反應必須相當彈性，以配合資金循環週期，固定資產週轉率較高，屬高負債的機動性策略(High-debt flexible strategy)。6.集群六：為成立時間次久的中小型企業，生產規模稍低，知識密度與研發投入次高，固定資產周轉效率高，營業額與利潤邊際中等，有高比率流動資產76%，另外業者權益比率亦很高78%，屬財務較健全之高權益的機動性策略(High-equity flexible strategy)。7.集群七：為成立時間次久之中大型企業，流動資產與負債均較高，固定資產生產規模稍小，定價中等，但因其周轉效率高，達高營業額，而獲得規模經濟，屬採高效率來達成大規模的競爭方式，故定名為高效率的全面成本領導策略(Efficiency cost-leadership strategy)。四、高科技產業資源配置策略之績效差異分析為了驗證各資源配置策略群組的績效是否具有差異，本研究運用變異數分析法(ANOVA)及多重比較檢定，就經營效率(由DEA法求出之績效指標)與獲利能力(資產報酬率：ROA)，檢定各群組是否具有顯著差異，而多重比較檢定係使用事前比較之最小顯著差異法(即所有配對組T-檢定)，取顯著水準= 0.10。11(一)整體產業資源配置策略群組之績效差異分析對於高科技產業各策略群組的績效差異分析列於表七，並得知高效率的全面成本領導策略在經營效率與獲利能力上均有最佳表現(經營效率平均值=0.6396, 獲利能力平均值=0.4704)。其次為大規模的全面成本領導策略有次佳的經營效率與較高的獲利能力(經營效率平均值=0.5124, 獲利能力平均值=0.3528)。而高權益的機動性策略雖經營效率不高，但有次高的獲利能力(獲利能力平均值=0.4614)。至於創新策略導向的績效表現中等，可能是因為該群組為剛成立廠商，新產品市場尚未打開，故生產力與獲利力均受銷貨量侷限。中間路線者因無特別策略取向，經營績效表現中等稍低，獲利普通，經營效率則僅勝過生產策略導向者。生產策略導向是績效表現最差的策略群組，研究推論可能由於該群組為成立不久廠商，在品牌知名度與產品行銷市場尚未完全建立前，貿然採行大量生產策略，將導致新產品的滯銷而獲利虧損，而且龐大的固定資產無法達到高營業額將導致周轉效率與生產力偏低。比較特殊的情況是高負債的機動性策略，經營效率雖然高(僅次於群組七、群組四)，然而獲利能力卻最差且虧損，有可能是受高額負債的額外支出影響。表七各策略群組間績效差異檢定結果策略群組家數經營效率平均值F值PrF多重比較檢定中間路線者(1)180.43051.15610.3440不顯著（1，3）、（6，3）（5，3）、（4，3）（7，3）創新策略導向(2)30.4487生產策略導向(3)40.1398大規模的全面成本領導(4)100.5124高負債的機動性策略(5)80.4875高權益的機動性策略(6)120.4363高效率的全面成本領導(7)40.6396合計590.4487策略群組家數獲利能力平均值F值PrF多重比較檢定中間路線者(1)180.12765.77780.0001顯著差異（2，5）、（1，5）（4，5）、（6，5）（7，5）（1，3）、（4，3）（6，3）、（7，3）創新策略導向(2)30.1210生產策略導向(3)4-0.6583大規模的全面成本領導(4)100.3528高負債的機動性策略(5)8-1.4599高權益的機動性策略(6)120.4614高效率的全面成本領導(7)40.4704合計59-0.0120檢定之顯著水準 = 0.1就廠商成立時間來觀察，同處於成立初期的創新策略導向與生產策略導向，前者有較佳績效平均值，但兩者比較檢定卻不顯著，視其績效散佈圖得知是因為創新策略導向者的風險較大。由於創新策略導向者績效值標準差大，樣本較少(只有3筆)，故無法區別出兩者差異。相信若在樣本數較多的確情況下，創新策略導向者會有顯著較佳之績效。而同樣處於成立中期的高權益機動性策略與高效率全面成本領導策略，以後者有較高績效平均值，但兩者並無顯著差異。至於成立時間較久的中間路線者、大規模全面成本領導、及高負債機動性策略三者，於經營效率平均值上，以大規模全面成本領導較佳、高負債機動性次之、中間路線較低，但三者並無顯著差異；而在獲利能力上，高效率全面成本領導最佳、中間路線者次之、高負債機動性策略最差，且前兩者對後者均有顯著差異，表示高負債機動性策略在獲利上確實是較差的策略。12從廠商的資源配置型態來看，同屬於機動性策略的高負債與高權益策略，以高權益的機動性策略在獲利上有較佳績效且兩者差異顯著，故高科技產業確實不宜以大量舉債方式來達成營運資金的高機動性。而同屬於全面成本領導的大規模與高效率策略，以高效率的全面成本領導比大規模的全面成本領導有較佳績效平均值，但差異並不顯著。若將生產策略導向歸屬於大規模的成本領導策略，其有最差的績效，且顯著差異於前兩者，顯示生產策略導向確實是最差的資源配置方式，由此可印證高科技產業於創業初期不適宜採取大規模成本領導策略；反之，於進入成熟時期，應盡量採取具規模經濟的全面成本領導策略較為有利。表八各策略群組間經營效率差異檢定結果產業別策略群組生物技術產業光電產業通訊產業電腦及週邊產業精密機械產業積體電路產業各策略群組平均值中間路線者0.542家0.595家0.396家0.531家0.111家0.253家0.4318家創新策略導向11家0.172家0.453家生產策略導向0.411家0.031家0.071家0.061家0.144家大規模的全面成本領導策略0.291家0.332家0.311家0.646家0.5110家高負債的機動型策略0.714家0.263家0.271家0.498家高權益的機動型策略0.443家0.383家0.251家0.55家0.4412家高效率的全面成本領導策略0.421家0.713家0.644家各產業別平均值0.542家0.588家0.3612家0.5310家0.26家0.4721家總平均0.45因子平方和自由度均方F值P值策略群組0.59260.0991.2460.308產業別0.69150.1381.7450.151策略群組*產業別1.021130.0790.9910.48註：表格內數值為該產業-策略組合之績效平均值 檢定之顯著水準 = 0.0513表九各策略群組間獲利能力差異檢定結果產業別策略群組生物技術產業光電產業通訊產業電腦及週邊產業精密機械產業積體電路產業各策略群組平均值中間路線者1.132家0.125家0.036家-0.581家-0.041家-0.053家0.1318家創新策略導向0.061家0.152家0.123家生產策略導向-0.071家-1.171家-0.921家-0.471家-0.664家大規模的全面成本領導策略-0.031家-0.662家0.961家0.656家0.3510家高負債的機動型策略-2.204家-0.743家-0.691家-1.468家高權益的機動型策略0.253家0.403家0.401家0.645家0.4612家高效率的全面成本領導策略0.641家0.413家0.474家各產業別平均值1.132家0.078家-0.1312家-0.6610家-0.466家0.3521家總平均-0.01因子平方和自由度均方F值P值策略群組18.03363.0064.1720.003*產業別5.15751.0311.4320.238策略群組*產業別6.040130.4650.6450.799註：表格內數值為該產業-策略組合之獲利平均值 檢定之顯著水準 = 0.05(二)各產業別與資源配置策略群組間之績效差異分析因考慮各產業結構環境不同可能對績效造成的影響，以下就各策略群組與產業別兩因素對績效作二因子變異數分析(Two-way ANOVA)，藉以檢定策略群組或產業別是否對績效產生影響，以及策略群組與產業別之間是否具有交互作用。由分析結果(表八與表九)得知，策略群組和產業別間並無交互作用關係(F分配之P值分別為經營效率的P = 0.48與獲利能力的P = 0.799)；而就主效應而言，僅策略群組在獲利能力上有顯著差異(P = 0.003)，可見資源配置策略對高科技產業之獲利能力具有顯著影響。此外，從分析結果概約可看出光電產業以採行創新策略導向者有較佳經營效率，而採行中間路線者的獲利較佳，可見光電產業強調創新的特性；通訊產業以採行高權益機動性策略者有較佳經營效率和獲利能力，可推論通訊產業必須講求機動彈性；電腦及週邊產業雖然以採行高負債機動性策略有較高經營效率，但獲利卻虧損最大，若採行中間路線則經營效率次之，但獲利仍然虧損，顯見電腦產業不適宜強調經營效率，若改採行經營效率中等的大規模或高效率全面成本領導策略將有較佳獲利能力，可理解電腦產業應以薄利多銷較能獲利；精密機械產業的經營效率與獲利能力均普遍較低，僅採行高權益機動性策略能獲利；而積體電路產業以採行大規模或高效率的全面領導策略有最佳績營效率且獲利能力也較高，其次才是以經營效率中等的高權益機動性策略的獲利次之，因此可見積體電路產業是以規模經濟取勝，與實際上的狀況相符。若單獨就經營效率面來觀察(表八)，經營效率平均值在0.7