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對集群商標效應進行信度和穩(wěn)定性分析。表７．１中，集群商標質量感知效應Ｃｒｏｎｂａｃｈα系數在０．８１～０．９４之間；集群商標購買效應Ｃｒｏｎｂａｃｈα系數，除景德鎮(zhèn)瓷器為０．５６外，其余均在０．７４～０．８６之間；４個題項構成的集群商標效應的Ｃｒｏｎｂａｃｈα系數在０．８０～０．９２之間，在８個研究對象中表現出很高的信度。由此說明小編構建的集群商標效應量表是可靠的。在此基礎上，計算三個受訪地區(qū)集群商標效應４個題項的算術平均值和標準差，并運用ＡＮＯＶＡ程序進行檢驗。數據分析顯示，４個題項在三個受訪地區(qū)不存在顯著性差異，具體見表７．２。說明小編構建的量表具有較高的穩(wěn)定性，同時也說明同一個集群商標在三個受訪地區(qū)的商標效應不存在顯著性差異，為進一步比較不同集群商標效應之間的差異排除了受訪者居住地的干擾。

用測量集群商標效應４個題項的算術平均值計量各個研究對象的集群商標效應，使用ｐａｉｒｅｄ－ｓａｍｐｌｅｓｔｔｅｓｔ分析三個家電集群商標效應和綿陽家電商標效應的差異，以及三個家電集群商標效應與特殊性集群商標效應（以均值最小的煙臺蘋果為基準）的差異。數據分析顯示，青島家電效應大于綿陽家電效應，慈溪家電效應小于綿陽家電效應，順德家電效應與綿陽家電效應無顯著性差異；三大家電集群商標效應均小于特殊性集群商標效應。另外，與中值４的比較顯示，三大家電集群商標效應均小于４，特殊性集群商標效應均大于４。具體數據見表７．３。

用測量集群商標效應中的購買意向的２個題項的均值計量集群商標購買效應，同時計算其與原產地效應之間的相關系數，發(fā)現除綿陽家電為０．５８之外，這些相關系數均在０．４０～０．４９之間，說明我們構建的這兩個變量中等相關，具有一定的區(qū)別性。在此基礎上比較兩個變量的差異，具體見表７．４。數據顯示，三大家電和煙臺蘋果集群商標購買效應與原產地效應無顯著差異，另外三個特殊性集群商標購買效應均顯著大于原產地效應。值得關注的是，虛構的綿陽家電集群商標購買效應小于原產地效應，說明綿陽和家電兩個概念在消費者印象中聯結比較松弛，不適合把它作為集群商標，從而證實了研究設計的合理性。對比表７．３和表７．４，各個地區(qū)的集群商標效應均大于該地區(qū)的集群商標購買效應，說明包含質量感知維度時一般會高估集群商標效應。由此看來，使用集群商標購買效應與原產地效應進行比較，結果會更嚴謹一些。集群商標購買效應９５％置信區(qū)間均值與中值４的比較，與表７．３的比較結果相一致，即受訪者普遍對家電集群商標持負向態(tài)度，對特殊性集群商標持正向態(tài)度。另外，在家電領域，原產地效應最低的是慈溪家電，為２．５３，繼續(xù)使用ｐａｉｒｅｄ－ｓａｍｐｌｅｓｔｔｅｓｔ分析發(fā)現，在ｐ＜０．０１的水平上，青島家電、綿陽家電和順德家電的原產地效應均大于慈溪家電，說明家電的不同產地在我國存在原產地效應。

由表７．３、表７．４的數據結果可以看到，在三大家電集群商標效應與綿陽家電商標效應的比較中，只有青島家電大于綿陽家電，而且慈溪家電還小于綿陽家電，說明一般性產業(yè)集群啟動和發(fā)展集群商標需要商榷；在集群商標購買效應與原產地效應的比較中，三大家電集群均出現地名與產品類別聯結中等的情況，而特殊性產業(yè)集群中僅出現煙臺蘋果一例，其他三個特殊性集群商標聯結程度緊密；在集群商標購買效應與中值４的比較中，三大家電集群商標效應均小于４，而特殊性集群商標效應均大于４；在三大家電集群商標效應與特殊性集群商標的比較中，均出現前者小于后者的情況。由此看來，消費者不認可三大家電集群商標，較認可特殊性集群商標。是不是通過提升地區(qū)或者公司商標的知名度，就可以改變這個結論呢？需要在此基礎上做進一步的分析。
對于８個地區(qū)熟悉度和６個公司商標熟悉度，根據表７．５，就家電領域而言，受訪者對青島及當地的企業(yè)海爾、澳柯瑪的熟悉度都比較高，均排在前列。順德和慈溪兩地的熟悉度相近，在８個地區(qū)中處于末位，萬和低于產地順德的熟悉度，但當地企業(yè)科龍略高于順德的熟悉度。三Ａ和產地慈溪的熟悉度相當，但方太的熟悉度高于產地慈溪。特殊性集群商標下屬企業(yè)知名度均甚微，不在考量之列，但它們所在地區(qū)的熟悉度均高于順德和慈溪。

由于綿陽家電不是產業(yè)集群，其后的方差分析可以把其排除在外。從表７．４可以看出，７個地區(qū)的集群商標購買效應與原產地效應的相關系數均處于中等水平，可以將它們放在一起進行多元方差分析（ＭＡＮＯＶＡ）。把地區(qū)熟悉度和公司商標熟悉度兩種連續(xù)變量分別轉化為３級定序變量，即把Ｌｉｋｅｒｔ７級量表中的１～３轉化為０，３～５轉化為１，５～７轉化為２。把這兩種變量作為處理變量，集群商標購買效應和原產地效應作為反應變量，運用ＭＡＮＯＶＡ程序分別分析７個產地的地區(qū)熟悉度和兩個公司商標熟悉度對這兩個反應變量的影響程度，具體分析見表７．６～表７．１１。

由表７．７～表７．１１可以形成如下判斷：對三大家電集群商標而言，隨著地區(qū)熟悉度和企業(yè)熟悉度的提高，有些集群商標購買效應發(fā)生了變化，有些并沒有發(fā)生變化，但是，即使在受訪者對地區(qū)和公司商標都高度熟悉的狀態(tài)下，集群商標購買效應也沒有超過中值４。如地區(qū)熟悉度最高的青島（均值達到４．７７），在受訪者高度熟悉的狀態(tài)下，集群商標購買效應僅為３．９８；對于高度知名的公司商標，如海爾熟悉度均值達到６．１７，隨著企業(yè)知名度的提高，集群商標購買效應沒有發(fā)生實質性變化，也就是說，某一集群存在消費者高度熟悉的公司商標，該公司商標獨立于集群商標而存在，不會對集群商標產生任何貢獻。然而，對特殊性集群商標而言，雖然公司商標知名度甚微，但隨著地區(qū)知名度的提高，集群商標購買效應也提高了，中等地區(qū)熟悉度均產生均值大于４的集群商標購買效應。對歷史悠久的特殊性集群商標而言，雖然受訪者對產地不熟悉，但都會對該商標產生正向積極的評價，景德鎮(zhèn)瓷器就是其典型代表。
ＭＡＮＯＶＡ對違背多元正態(tài)性是比較穩(wěn)健的，對反應變量的方差協方差矩陣是否齊性比較敏感。表７．６報告了Ｂｏｘ檢驗統(tǒng)計量及其顯著水平和誤差方差Ｌｅｖｅｎｅ檢驗的顯著水平，根據ＭＡＮＯＶＡ假定條件，在ｐ＜０．０５的水平下，煙臺蘋果和濰坊風箏兩個模型完全滿足各組間協方差矩陣齊性和各個反應變量在各組間誤差方差齊性的要求，三大家電集群商標和涪陵榨菜均滿足各組間協方差矩陣齊性要求，景德鎮(zhèn)瓷器模型兩個假定條件均不滿足。但這些部分滿足或者完全不滿足假定條件的模型中的各組間的最大方差／最小方差均小于界值３，根據經驗可知分析結果是穩(wěn)定的?？紤]各個模型間的比較問題，小編不對這些原始數據進行數學變換（ｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎ）。另外，當ＭＡＮＯＶＡ建立的前提條件不滿足時，Ｐｉｌｌａｉｓ軌跡檢驗最為穩(wěn)定，因此，小編采?。校椋欤欤幔楝穑筌壽E檢驗方法檢驗自變量對因變量的影響程度。一般而言，Ｐｉｌｌａｉｓ軌跡值越大，表明效應項對模型的貢獻越大。７個模型的截距項Ｐｉｌｌａｉｓ軌跡值在０．６０～０．９３之間，而其他效應項Ｐｉｌｌａｉｓ軌跡值在０．０３～０．１２之間，說明７個模型中，相比其他效應項而言，截距項對模型的貢獻最大。７個模型截距項的假設檢驗結果均為ｐ＜０．０１，說明當自變量取值為０時，因變量取值不為０，即當受訪者都不熟悉某個地區(qū)和該地區(qū)的著名商標時，集群商標購買效應和原產地效應都不會為０。ＭＡＮＯＶＡ發(fā)現，地區(qū)熟悉度和該地區(qū)公司商標的熟悉度都非常高的青島，地區(qū)熟悉度和公司商標熟悉度不會導致集群商標購買效應和原產地效應的提高；相反，知名度明顯弱于青島的順德和慈溪，提高地區(qū)和當地公司商標的知名度會推動集群商標購買效應和原產地效應的提升。對于特殊性集群商標而言，地區(qū)知名度都顯著地帶動了這兩個效應的提高。
為了研究這些因素具體對哪個因變量產生了影響，繼續(xù)觀察ｂｅｔｗｅｅｎ－ｓｕｂｊｅｃｔｓｅｆｆｅｃｔｓ檢驗結果。產生顯著性影響效應的列示如下：在青島家電模型中，青島熟悉度對集群商標購買效應影響顯著，Ｆ（２，４４８）＝３．４４，ｐ＜０．０５；青島熟悉度＊澳柯瑪熟悉度對集群商標購買效應影響顯著，Ｆ（４，４４８）＝２．９０，ｐ＜０．０５。在順德家電模型中，順德熟悉度對集群商標購買效應和原產地效應均有顯著影響，Ｆ（２，４４６）＝７．７５，ｐ＜０．０１；Ｆ（２，４４６）＝１１．２７，ｐ＜０．０１。萬和熟悉度對集群商標購買效應和原產地效應存在顯著影響，Ｆ（２，４４６）＝９．４９，ｐ＜０．０１；Ｆ（２，４４６）＝７．４５，ｐ＜０．０１?？讫埵煜ざ龋f和熟悉度對原產地效應存在顯著影響，Ｆ（４，４４６）＝２．４１，ｐ＜０．０５。在慈溪家電模型中，慈溪熟悉度對集群商標購買效應和原產地效應均存在顯著影響，Ｆ（２，４４７）＝１２．１６，ｐ＜０．０１；Ｆ（２，４４７）＝７．８９，ｐ＜０．０１。三Ａ熟悉度對集群商標購買效應存在顯著影響，Ｆ（２，４４７）＝１２．３２，ｐ＜０．０１。在煙臺模型中，煙臺熟悉度對集群商標購買效應和原產地效應影響均顯著，Ｆ（２，４６９）＝６．７３，ｐ＜０．０１；Ｆ（２，４６９）＝９．３２，ｐ＜０．０１。在景德鎮(zhèn)瓷器模型中，景德鎮(zhèn)熟悉度對集群商標購買效應和原產地效應均產生顯著影響，Ｆ（２，４６９）＝６．１４，ｐ＜０．０１；Ｆ（２，４６９）＝１１．４９，ｐ＜０．０１。在涪陵榨菜模型中，涪陵熟悉度顯著影響集群商標購買效應和原產地效應，Ｆ（２，４６９）＝２１．８８，ｐ＜０．０１；Ｆ（２，４６９）＝２４．１９，ｐ＜０．０１。在濰坊風箏模型中，濰坊熟悉度顯著影響集群商標購買效應和原產地效應，Ｆ（２，４６９）＝１７．６５，ｐ＜０．０１；Ｆ（２，４６９）＝２１．６３，ｐ＜０．０１。由此可知，７個集群商標模型中，地區(qū)熟悉度均對集群商標購買效應產生顯著影響；對低知名度的順德和慈溪而言，地區(qū)熟悉度均對集群商標購買效應和原產地效應產生顯著影響，公司商標熟悉度對集群商標購買效應產生顯著影響；對高知名度的青島而言，地區(qū)熟悉度僅對集群商標購買效應產生顯著影響；對特殊性集群商標而言，地區(qū)熟悉度均對集群商標購買效應和原產地效應產生顯著影響。在青島家電模型中，對澳柯瑪不熟悉的人，借助地區(qū)熟悉度識別集群商標，地區(qū)熟悉度越高，集群商標效應越大；對澳柯瑪非常熟悉的人，并不借助地區(qū)熟悉度識別集群商標，隨著地區(qū)熟悉度的提高，集群商標效應沒有明顯變化，如圖７．２所示。

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