本研究采用SPSS19.0与AMOS7.0统计软件进行数据处理。对数据进行同源偏差检验后，对潜变量进行信度和相关性分析，对测量模型进行验证性因子分析（CFA）。在此基础上，运用结构方程模型进行路径分析，对本研究所提出的假设进行验证。

（1）共同方法偏差分析

问卷调研时所有问项在均由同一个被调查者所填写的情况下，容易出现共同方法偏差（CMV，Common Method Variance），也就是同源方差问题（Sharma et al.，2009）。为了解决共同方法偏差问题，本研究首先通过程序控制方法（答题者匿名作答、设置多重问题等）尽量提高事前预防措施，其次运用Harman单因子方法进行检测。全部测量问项放在一起做因子分析，在未旋转时得到的第一个主成分所占有的载荷量是24.02%，这说明共同方法偏差并不严重。

（2）信度分析

本研究主要采用Cronbach'sα系数来检验变量的信度，经过计算，各潜变量的Cronbach'sα系数如下：程序惯性为0.808，资讯惯性为0.877，经验惯性为0.795，利用式学习为0.863，探索式学习为0.895，服务企业绩效为0.806，均大于0.7，表明使用本量表所收集到的数据是可靠的。变量间的描述性统计结果以及相关系数矩阵见表3-2。

（3）效度分析(www.daowen.com)

3个量表的测量问项主要来自国内外学者已经开发并使用的成熟量表，具有较好的内容效度。本研究通过AMOS7.0软件对3个量表进行验证性因子分析，以此来分析收敛效度：知识惯性使用二阶三因素模型，其验证性因素分析结果如下：χ2/df=1.427，RMSEA=0.058，GFI=0.881，AGFI=0.832，NFI=0.901，CFI=0.939，TLI=0.928，IFI=0.932，PNFI=0.655，PGFI=0.649。组织学习使用二阶双因素模型，其验证性因素分析结果如下：χ2/df=1.342，RMSEA=0.049，GFI=0.879，AGFI=0.813，NFI=0.921，CFI=0.927，TLI=0.920，IFI=0.917，PNFI=0.647，PGFI=0.638。服务企业绩效使用单因素模型，其验证性因素分析结果如下：χ2/df=1.681，RMSEA=0.044，GFI=0.862，AGFI=0.809，NFI=0.890，CFI=0.925，TLI=0.911，IFI=0.909，PNFI=0.618，PGFI=0.599。知识惯性标准化因子载荷处于0.572—0.838之间，且在P＜0.05水平下显著，CR值处于0.825—0.897之间，均大于0.6的标准，AVE介于0.621—0.689之间，均大于0.5的标准。组织学习标准化因子载荷处于0.647—0.893之间，且在P＜0.05水平下显著，CR值为0.879，0.920，均大于0.6的标准，AVE为0.640、0.718，均大于0.5的标准。服务企业绩效标准化因子载荷处于0.590—0.761之间，且在P＜0.05水平下显著，CR值为0.880，大于0.6的标准，AVE为0.587，大于0.5的标准。因此3个测量模型具有较好的收敛效度。

表3-2　变量间的描述性统计与相关系数表

注：*表示显著性水平P＜0.05，**表示显著性水平P＜0.01，***表示显著性水平P＜0.001（双尾检验）。

区分效度主要依据AVE的算术平方根大于潜变量间相关系数的绝对值。知识惯性测量量表的区分效度结果为，程序惯性变量AVE的算术平方根为0.662，资讯惯性变量AVE的算术平方根为0.689，经验惯性变量AVE的算术平方根为0.621，均大于3个变量间的相关系数，这说明知识惯性的3个测量变量具有较好的区分效度。组织学习测量表进行区分效度分析后发现，两个变量间的相关系数r=0.557，AVE的算术平方根分别为0.640和0.718，说明两个变量AVE的算术平方根均大于其相关系数绝对值，说明利用式学习和探索式学习对组织学习的测量具有较好的区分效度。