3 研究设计与数据分析
3.1 研究设计
本文采用问卷调查的方法来展开研究。首先，根据概念模型以及相关文献，初步拟定调查问卷中各研究变量以及问题类型；然后组织相关专家和黑龙江省部分高新技术企业的中高层IT部门管理人员进行面对面座谈，熟悉和了解一些基本情况，从而形成初步的调查问卷；之后，对有相关工作经验的哈尔滨工业大学和哈尔滨工程大学部分EMBA和MBA学员进行了预调查；最终，依据预调查的反馈意见对于量表中的相关内容和形式进行了适度修改，形成了正式的调查问卷。调查问卷采用李克特“七点”量表进行测量，要求受访者针对其所在单位的电子商务技术扩散状况与调查问卷的陈述进行对比，用1～7分别表示“完全不符”、“中等不符”、“轻微不符”、“难以说清”、“轻微相符”、“中等相符”、“完全相符”，数字越大表明认同度越高。
3.2 变量测量
电子商务技术采纳和贸易伙伴准备情况的测量参酌了Lin H F（2008）[58]的研究；电子商务技术整合的测量参酌了Chatterjee et al.（2002）[59]的研究；相对优势的测量参酌了Kendall et al.（2001）[60]的研究；复杂性的测量来源于Drover's（1993）[61]的研究；技术相容性的测量以Ramamurthy et al.（1999）[62]的研究成果为基础；企业电子商务技术水平的测量主要是以Huang、Janz和Frolick（2002）[63]的研究成果为基础；企业对于电子商务技术的信任主要是以Ratnasingam和Pavlov（2002）[64]的研究成果为基础；对企业高层管理者支持的测量以Premkumar和Ramamurthy（1995）[65]的研究为基础；技术集成性的测量以Zhu和Kraemer（2005）[23]的研究成果为基础；企业规模和竞争压力的测量以Chwelos等人（2001）的研究成果为基础[66]；企业闲置资源的测量以D'Ambra和Rice（2001）[67]的研究为基础；网络外部性的测量参酌了Parthasarathy和Bhattacherjee's（1998）[68]的研究成果；企业间信任关系的测量参酌了McKnight、Cummings和Chervany（1998）的研究成果[69]；电子商务中介因素的测量借鉴了Bailey等人（1997）的研究成果[70]；环境基础设施条件的研究借鉴了Leo Huang（2006）[71]的研究成果。
3.3 数据分析
3.3.1 样本数据收集
本次调研选择企业中的中高层管理者作为关键信息提供者（key informant）来填写调查问卷，因为他们对于企业的资源和整体情况有比较深入的了解，能够较好地掌握决策层对电子商务技术采纳的看法。本次调研课题组在黑龙江省科技厅相关人员的支持下，在黑龙江省随机选取342家企业，为了确保企业中的关键信息提供者能够收到调查问卷，并且及时进行填写，课题组首先分别与这些企业的相关人员（如技术总监、信息部门主管或者资深的IT专家等）打电话，确认它们是否已经采纳和应用了电子商务技术，并将没有电子商务技术采纳计划的企业从调查名单中剔除，最后从不同的产业中遴选出291家样本企业。随后通过E-mail的方式向这些企业发放问卷。三周后，陆续收到了256份问卷，问卷回收率为87.97%，所有参与调研的对象均为企业的中高层管理人员，他们从事IT领域的平均工作年限为8.5年。大多数调查问卷来自制造业，大约占总数的39.6%，其次是金融、保险和银行等服务业，大约占总数的23.1%，剩余的调查问卷所占的比例则分别从1.2%（食品业）到8.3%（批发零售业）不等，这也符合黑龙江省老工业基地的地域特点。企业规模在1000人以下的大约占48%，一千人以上的大约占52%。
总的来讲，本次参与调研的企业分布范围较广，不存在某类企业过分集中的现象，代表性较好。
3.3.2 信度分析
论文采用克朗巴哈（Cronbach）的α系数法检验测量变量的信度。首先，计算量表整体的KMO值，经计算其值为0.9，非常适合做因子分析。其次，该问卷也通过了样本分布的巴特利特球形检验（Bartlett's Test of Sphericity, P＜0.001），方差的累计贡献率是79%。量表整体的克朗巴哈α系数值为0.84,17个因子的克朗巴哈α系数值介于0.71～0.86之间，均大于0.7。与此同时，检验信度指标之一的复平方相关系数（R2）也介于0.48～0.81之间，如表1所示。这说明了量表的信度较高，变量之间具有较高的内部结构一致性和稳定性，均可接受。
表1 量表载荷、收敛效度检验结果
3.3.3 效度分析
效度分析一般包括三个内容：首先，论文查阅了大量国内外的相关文献，邀请了多名相关领域的专家学者对调研问卷的可行性进行了论证，并对问卷进行了详细修改以符合实验要求，因而，内容效度是符合实验要求的；其次，本次实验的50个指标在17个因子上的标准化载荷处于0.67～0.98之间，均大于0.5，而且各因子通过了显著性t检验（t值大于2）, AVE值的取值范围为0.5～0.68，如表2所示，这充分说明了量表具有较好的收敛效度；最后，本次实验借鉴Bagozzi和Yi（1988）的研究方法来检验量表的区别效度[54]，检验结果如表2所示，所有潜变量的AVE值的平方根均大于各潜变量之间的相关系数，也均大于0.5，由此可以判断量表具有较好的区别效度。
表2 区别效度检验
