5.4.3基於企業主業所屬行業、企業規模、企業經濟性質和企業年齡的討論
本研究根據研究需要將樣本數據按企業主業所屬行業分為高新技術行業組（電子通訊、計算機及其他電子設備製造業、軟件業、醫藥製造業、新材料或合成材料業）和非高新技術行業組（機械、化工、紡織及其他行業）；按企業規模（員工人數）分為多員工組（100人及以上）和少員工組（100人以下）；按企業經濟性質分為國有組（國有控股）和非國有組（民營和外商控股）；按企業年齡分高企齡組（10年以上）和低企齡組（10年以下）。分組後的樣本頻數。
為了討論主業所屬行業、企業規模、企業經濟性質和企業年齡對潛變量的影響，本研究先計算各潛變量的因子分值，然後再用獨立樣本T檢驗方法分析控製變量對潛變量的影響。
5.4.3.1潛變量因子分值
本研究根據Yoo和Donthu（2001）的測算方法，用驗證性因子分析得到的標準化因子載荷係數來計算潛變量的因子分值。
式中，FSi表示第i個潛變量的因子分值；
ISxj，i表示第i個潛變量的第j個問項的原始分值；
λxj，i表示第i個潛變量的第j個問項的標準化因子載荷係數；
j1λxj，i表示第i個潛變量的j個問項的標準化因子載荷係數的和；
表示第i個潛變量的第j個問項的標準化因子載荷係數占第i個潛變量的標準化因子載荷係數和的比例，Yoo和Donthu（2001）稱其為觀測變量對潛變量的貢獻率；
xj表示潛變量的第j個問項；
i表示潛變量，i1，2，…，8，9；
n表示潛變量問項的個數。
5.4.3.2獨立樣本T檢驗
利用（5.1）式分別計算出各潛變量的因子分值，用獨立樣本T檢驗方法分析數據，分析結果。
性質和企業年齡的獨立樣本T檢驗
的數據分析結果顯示，高新技術行業和非高新技術行業在能力係統、知識獲取、信息分發和財務績效上有顯著差異，而在員工能力、員工激勵、信息解釋與組織記憶、創新績效和承諾係統上沒有大的差異。這在現有的國內企業中從事高新技術行業和傳統行業中表現是相當明顯的。從均值得分來看，高新技術行業比非高新技術行業對於相應的潛變量的評價要高（除承諾係統外），這說明高新技術行業比非高新技術行業對人力資源管理實踐係統和組織學習要求更高，更加追求財務績效；同時也說明非高新技術行業比高新技術行業在內部提升、績效薪酬和內部溝通方麵相對來說激勵作用更明顯。
企業規模超過100人以上的企業和企業規模100人以下的企業在員工能力、員工激勵和能力係統方麵有顯著的差異，這說明員工人數對形成員工能力、導致員工激勵和影響招聘、培訓和績效考核方麵的重要性。從均值得分來看，企業規模超過100人以上的企業比企業規模100人以下的企業要低，這充分說明了規模大企業比規模小企業在人力資源係統、員工能力形成、員工激勵、組織學習及績效方麵更差。
國有性質企業和非國有性質企業在能力係統、員工能力、員工激勵和信息解釋與組織記憶方麵有顯著差異。從均值得分來看，國有性質企業比非國有性質企業對於相應的潛變量的評價要高（信息分發評分差不多），說明非國有性質企業在人力資源係統、組織學習和績效方麵比國有性質企業要差，同時可能也是由於非國有性質企業在這些方麵存在製度、文化等方麵的缺陷所致。
低企齡組和高企齡組在能力係統和員工激勵方麵有顯著差異；從均值得分來看，低企齡組比高企齡組對於相應的潛變量的評價要低（信息分發評分高企齡組比低企齡組高，知識獲取評分差不多），這說明企業成立時間越長，越容易積累起招聘、培訓、能力/績效評估和員工激勵方麵的經驗。
5.4.4關於結構方程模型內生潛變量R2值的討論
結構方程模型內生潛變量R2（Squared Multiple Correlations for Structural Equations）值是指研究模型對數據的解釋能力，即研究模型所解釋概念的方差大小。其值越大，表明模型越具有解釋力，模型對數據的擬合程度越高。
根據LISREL全模型程序運行結果，給出了本研究模型中內生潛變量的R2值。由於沒有顯著性檢驗，本研究隻能根據結果數據簡單判斷出模型內生變量解釋程度從高到低依次為財務績效、知識獲取、員工能力、員工激勵、創新績效、信息解釋與組織記憶和信息分發，這與前述的潛變量的標準化總效應得到的結論一致。