按跨職能共同參與產品創新程度分類的新產品開發績效差異
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低跨職能共同參與/低產品創新程度
（n=40）低跨職能共同參與/高產品創新程度
(n=60)高跨職能共同參與/低產品創新程度
(n=68)高跨職能共同參與/高產品創新程度
(n=38)
F值
新產品
開發績效
4.641
5.213
4.862
5.967
16.328
p<0.05;p<0.01;p<0.001
跨職能共同參與產品創新程度的交互作用
通過對內外部組織整合、產品創新程度與新產品開發績效的交互作用的多元線性回歸分析可知，產品創新程度對內部組織整合與新產品開發績效的關係有正向調節作用，但產品創新對外部組織整合與新產品開發績效關係的調節作用不顯著，關於檢驗結果的分析與討論見本章第4節。
7.3結構方程模型分析
以上幾節通過多元回歸分析對內外部組織整合、吸收能力、產品創新程度與新產品開發績效的關係進行了詳細分析，為了進一步檢驗本書所提組織整合對新產品開發績效影響機製概念模型的擬合性，了解各概念之間的關係，本節將采用AMOS7.0軟件進行結構方程模型分析。
7.3.1全模型檢驗
全模型檢驗將內外部組織整合對新產品開發績效的影響，內外部組織整合對吸收能力的影響，吸收能力對新產品開發績效的影響進行概念層麵的檢驗。具體檢驗過程包括以下步驟：
1．模型設定與識別
模型中的主要概念被設定為一階潛變量，內部組織整合、外部組織整合為外生潛變量，吸收能力與新產品開發績效為內生潛變量。我們采用Bagozzi和Edwards（1998）的方法，將每個概念維度下的所有觀測標識進行加權平均，得到的分值作為該維度的組合分值，以提高模型的簡效性。
所示，整個模型共有17個測量變量，數據點（datapoints）為DP=153。模型設定條件如下：
（1）模型中有2個外生潛在變量（）與2個內生潛在變量（），相應地包含了6個外生測量變量（）與11個內生測量變量（）。
（2）模型中有6個外生測量殘差（e1至e6），11個內生測量殘差（e7
至e17），2個解釋殘差（e18至e19），其方差被自由估計。
（3）內生潛在變量被外生潛在變量解釋，矩陣包含1個結構參數，矩陣有4個結構參數（）。
（4）每個測量變量僅受單一潛在變量的影響（單維假設），故產生6個外生測量變量因素負載參數，以及11個內生測量變量負載參數。
（5）為了使潛在變量的尺度得以確立，采用固定負載法將各潛在變量的第一個因素負載量設定為1，共有4個因素負載量被設定為1。
（7）指向潛變量的殘差項之間彼此不相關，潛變量的殘差項與測量誤差之間彼此不相關，模型幹擾項與外生潛變量之間不相關。
根據Bollen（1989）的模型識別原則，首先，檢驗數據點的數目是否多於自由參數數目。模型中需要估計的參數共有40個，而數據點的數目為153個，因此符合要求。其次，模型中的外生和內生潛變量至少有2個或2個以上的觀測變量。以上檢驗表明，模型符合識別必要條件，接下來進行模型估計與評價。