3 模型檢驗

3.1 數(shù)據(jù)收集

根據(jù)模型分析得到的6個因子（5個自變量、1個因變量）和19個指標進行問卷設計和數(shù)據(jù)調查。樣本選擇的條件是我國境內的企業(yè)，且ERP實施時間在3年以上。數(shù)據(jù)調查方式有5種：實地采訪、委托調查、信件調查、電子郵件調查、電話采訪。調查對象均為受調查企業(yè)的IT主管人員或ERP實施的骨干人員。樣本分布于京、津、滬、渝、蘇、浙、川、陜等8個省市，因此在地域結構上代表了我國企業(yè)的總體情況；樣本行業(yè)包括電子、機械、化工、食品、運輸、旅游、皮塑、建筑等8個行業(yè)，因此，在行業(yè)結構上代表了我國企業(yè)的總體情況。

本次調查采用7點量表制發(fā)放各種問卷100份，收回問卷97份，回收率為97％，然后剔出無效問卷28份，獲取有效數(shù)據(jù)70份。因子得分取相應3個指標得分的整性平均值，如自變量因子得分=IN3[指標1得分+指標2得分+指標3得分/3]，其中INT（）表示取整，因變量因子的得分過程與此類同。

3.2 數(shù)據(jù)檢驗

本研究在進行多元回歸（multi-regression）之前，先采用探索性因子分析進行數(shù)據(jù)檢驗，所采用的工具是SPSS 13。KMO值和巴特利特球體檢驗顯著性概率可以判斷原始數(shù)據(jù)進行探索性因子分析的可行性。由于本次自變量5個因子的調查數(shù)據(jù)的KMO值為0.88，巴特利特球體檢驗結果的顯著性是。000，因此，自變量調查數(shù)據(jù)可以進行探索性因子分析。探索性因子分析的結果如表1所示。

表1 探索性因子分析

由表1可以看出，組織支持因子由領導參與、組織結構適應性和知識共享3個指標組成，與理論解析相一致，解釋了17.333％的總體方差：業(yè)務流程再造因子由BPR合理性、BPR適應性和BPR擴展性3個指標構成，與理論解析相一致，解釋了18512％的總體方差；專業(yè)團隊建設因子由核心人員擇取、團隊人員配備和團隊文化建設3個指標構成，與理論解析相一致，解釋了13.125％的總體方差；IT支持因子由供應商選擇、軟件類型選擇和數(shù)據(jù)庫建設3個指標構成，與理論解析相一致，解釋了15.820％的總體方差：持續(xù)性創(chuàng)新因子由環(huán)境創(chuàng)新、人員創(chuàng)新和功能創(chuàng)新3個指標構成，與理論解析相一致，解釋了16.309％的總體方差。由因子分析結果可知，自變量體系的驗證數(shù)據(jù)具有較好的信度。因變量ERP實施成功因子指標體系的探索性因子分析結果如表2所示。

表2 ERP實施成功因子的分析結果

因此，ERP實施成功因子由系統(tǒng)質量、用戶使用、用戶滿意和組織影響4個指標構成，與理論解析相一致，解釋方差和累計方差均為70.128％，因此，因變量的驗證數(shù)據(jù)具有較好的信度。

3.3 回歸分析

多元回歸分析的結果如表3所示。

表3 多元回歸分析的結果參數(shù)

由表3可知，回歸方程能夠解釋總變差的86.7％。F=171.21***，說明總體同歸效果是顯著的；由于各系數(shù)的顯著性水平均小于0.05，達到了顯著性水平，說明這些自變量的系數(shù)顯著異于0。常數(shù)項沒有進入回歸方程，而各自變量均進入回歸方程。方差膨脹因子均在1左右，D-W值在2左右，表明同歸模型不存在多重共線性和自相關問題。因此，得多元回歸方程如下：

ERP實施成功＝0.552組織支持+0.343業(yè)務流程再造+0.301專業(yè)團隊建設+0.423IT支持+0.719持續(xù)性創(chuàng)新。