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8 4 研究结果（第2页）

我们对企业动态能力组织层次影响要素的各个测量项目的CITC和信度检验发现“公司的特殊关键技术（如生产与制造诀窍等）很多”

测量题项的CITC为0.365，低于0.4的标准，并且数据分析显示删除测量题项后，相应的α系数能显著增加。

因此，我们删除这个测量题项。

最后，删去“公司的特殊关键技术（如生产与制造诀窍等）很多”

后的企业动态能力组织层次影响要素的各个测量项目的CITC和信度检验结果如表8-5所示。

由表8-5中的数据可知，测量企业动态能力组织层次影响要素各维度的项目的CITC最小值为0.533，最大值为0.762，均大于0.4的标准，各测量项目有较高的信度，符合量表的基本测量要求。

另外，企业动态能力组织层次影响要素的二个维度：资源存量维度和战略联盟维度相应的α系数分别为0.746和0.847。

企业动态能力组织层次影响要素总的bach'sα系数是0.842。

各研究构面的α系数均超过0.7以上的可接受水平，表示构成量表内部一致性可接受，该量表具有较好信度。

本研究在基于其他学者对企业动态能力组织层次影响要素研究的基础上，参考CITC检验的结果，首先使用SPSS16.0对企业动态能力组织层次影响要素的测量项目作探索性因素分析，验证量表各维度的划分；然后利用AMOS18.0对其作验证性因素分析以检查各构面是否具有足够的收敛效度和区分效度。

表8-5企业动态能力组织层次影响要素量表的信度分析

续表

注：CITC：Corrected-ItemTotalCorrelation；bach'sAlphaifItemDeleted。

4.环境层次特征的CITC和α信度检验

根据前面的理论综述和文献梳理，本研究把企业动态能力环境层次影响要素分为市场的动**程度、竞争强度、技术的动**程度以及政府政策的动**程度。

我们对企业动态能力环境层次影响要素的各个测量项目的CITC和信度检验发现“一些顾客从来没有买过我们的产品和服务，但我们却看到了他们对我们产品和服务的需求”

和“我们公司在很长时间内采用同样的方式提供产品或服务给同一批顾客（反向测量题项）”

的CITC分别为0.311和0.096，都低于0.4的标准，并且数据分析显示删除测量题项后，相应的α系数能显著增加。

因此，我们删除这两个测量题项。

最后，删去“一些顾客从来没有买过我们的产品和服务，但我们却看到了他们对我们产品和服务的需求”

和“我们公司在很长时间内采用同样的方式提供产品或服务给同一批顾客（反向测量题项）”

后的企业动态能力环境层次影响要素的各个测量项目的CITC和信度检验结果如表8-6所示。

由表8-6中的数据可知，测量企业动态能力环境层次影响要素各维度的项目的CITC最小值为0.545，最大值为0.789，均大于0.4的标准，各测量项目有较高的信度，符合量表的基本测量要求。

另外，企业动态能力环境层次影响要素的四个维度：市场的动**程度维度、竞争强度维度、技术的动**程度维度以及政府政策的动**程度维度相应的α系数分别为0.822、0.880、0.842和0.808。

企业动态能力环境层次影响要素总的bach'sα系数是0.890。

各研究构面的α系数均超过0.7以上的可接受水平，表示构成量表的内部一致性可接受，该量表具有较好的信度。

表8-6企业动态能力环境层次影响要素量表的信度分析

续表

注：CITC：Corrected-ItemTotalCorrelation；bach'sAlphaifItemDeleted。

本研究在基于其他学者对企业动态能力环境层次影响要素研究的基础上，参考CITC检验的结果，首先使用SPSS16.0对企业动态能力环境层次影响要素的测量项目作探索性因素分析，确立和验证量表各维度的划分；然后接下来利用AMOS18.0对其作验证性因素分析以检查各构面是否具有足够的收敛效度和区分效度。

8.4.2探索性因素分析

1.个人层次影响要素的探索性因素分析

我们对收取数据的83份组织水平的随机数据进行了探索性因素分析。

首先我们先对个人层次影响要素的各个测量项进行KMO测度和巴特利特球体检验，看样本数据是否适合作探索性因子分析，表8-7是SPSS16.0数据处理的输出结果。

表8-7变量的KMO样本测度和巴特利特球体检验

表8-7结果显示：样本KMO值为0.816，表明该组变量数据是很适合作探索性因子分析的（＞0.80）。

同时，巴特利特球体检验的γ2统计值的显著性概率是0.000（＜0.001），说明数据具有相关性，所以这组数据是很适合作探索性因子分析的（马庆国，2002）。

表8-8个人层次影响要素量表的探索性因素分析