经检验，酒店外部知识源的KMO样本测度和巴特莱特球体检验结果均符合做因子分析的要求。进而对酒店外部知识源的测量题项进行探索性因子分析。在对酒店外部知识源（规模）进行因子分析时发现，“酒店业论坛、学术会议、著作及期刊”题项在因子2（公共机构类）和因子3（综合信息类）两个因子上存在交叉载荷（Cross-loading）现象，在这两个因子上的载荷均高于0.5，说明该题项所测量的潜在概念意义不清晰，因此我们将该题项予以删除。根据特征根大于1，最大因子载荷大于0.5的要求，我们提取出3个因子，并根据各因子的属性和对应题项的内容，分别将其命名为市场类因子、公共机构类因子和综合信息类因子。
接着对酒店外部知识源各因子进行信度分析，以检验各因子内部的题项之间的一致性。如表5-9所示，各变量的Cronbach’s α系数均大于0.7，除“专利信息”题项外，其他删除某个题项后的α系数均比该变量测量量表总的α系数要小，说明“专利信息”题项与其他题项的一致性较差，根据信度检验标准，该题项予以删除，删除后再进行信度检验，各指标均通过了信度检验，可见酒店外部知识源的测量题项之间具有较好的内部一致性。
表5-9 酒店外部知识源的探索性因子分析和信度检验（N=106）
续表
附：KMO=0.882，Bartlett统计值显著异于0（P<0.001）。
5.3.4.2 酒店内部资源的探索性因子分析和信度检验
经检验得知酒店内部资源的KMO样本测度值为0.861，大于0.8，Bartlett统计值显著异于0（P<0.001），因此适合进一步进行因子分析。进而，我们对酒店内部资源进行探索性因子分析发现，“酒店总经理拥有与酒店工作相关的学士或以上学位”题项在各个主成分因子上的载荷均低于0.5，因此我们将该题项删除，删除后重新对酒店内部资源各题项进行探索性因子分析，结果表明所有题项的因子载荷均大于0.5，且没有出现交叉载荷现象。我们将酒店内部资源归纳为三个因子：硬件/软件资源、组织管理和组织战略。
对酒店内部资源各因子进行信度检验，结果如表5-10所示。酒店内部资源的信度检验结果较为理想，各因子的Cronbach’s α值介于0.82至0.88之间，均高于农纳利（Nnnally，1978）建议的0.7水平，且各题项的题项—总体相关系数均大于0.35，可见酒店内部资源的测量题项之间具有较好的内部一致性。
表5-10 酒店内部资源的探索性因子分析和信度检验（N=106）
附：KMO=0.861，Bartlett统计值显著异于0（P<0.001）。
5.3.4.3 酒店吸收能力的探索性因子分析和信度检验
经检验得知酒店内部资源的KMO样本测度值为0.804，大于0.8，Bartlett统计值显著异于0（P<0.001），因此适合进一步进行因子分析。进而，我们对酒店吸收能力进行探索性因子分析发现，“酒店能很快根据新知识引入相应的酒店产品/服务创新”题项存在交叉载荷现象，即在因子2（识别获取能力）和因子3（应用开发能力）上的载荷均大于0.5，说明该题项所测量的潜在概念意义不清晰，因此我们将该题项予以删除。根据特征根大于1，最大因子载荷大于0.5的要求，我们提取出3个因子：消化吸收能力、识别获取能力和应用开发能力。
接着对酒店吸收能力各因子分别进行信度分析，以检验各因子内部的题项之间的一致性。如表5-11所示各题项的题项—总体相关系数均大于0.35，各变量的Cronbach’s α系数均大于0.7，可见酒店吸收能力的测量题项之间具有较好的内部一致性。
表5-11 酒店吸收能力的探索性因子分析和信度检验（N=106）
续表(www.xing528.com)
附：KMO=0.804，Bartlett统计值显著异于0（P<0.001）。
5.3.4.4 酒店创新的探索性因子分析和信度检验
经检验得知酒店创新的KMO样本测度值为0.818，大于0.8，Bartlett统计值显著异于0（P<0.001），因此适合进一步进行因子分析（参见表5-12）。进而，我们对酒店创新进行探索性因子分析发现，“酒店服务质量的显著提升”题项存在交叉载荷现象，即在因子2（过程创新）和因子4（产品/服务创新）上的载荷均大于0.5，说明该题项所测量的潜在概念意义不清晰，我们将该题项予以删除。根据特征根大于1，最大因子载荷大于0.5的要求，我们提取出4个因子：组织创新、过程创新、市场创新和产品/服务创新。其中，酒店产品/服务创新因子由一个题项独立构成，虽然郭爱芳（2010）认为一个题项自成一个因子时，很难保证其内部一致性，但鉴于文献研究和对酒店企业的访谈均认为酒店产品/服务创新是酒店创新的重要维度之一，因此本研究将该题项予以保留，以便在后续大样本调研中更全面地反映酒店创新情况。
对酒店创新的各因子分别进行信度分析，以检验各因子内部的题项之间的一致性。检验结果显示，各题项的题项—总体相关系数均大于0.35，各变量的Cronbach’s α系数均大于0.7，可见酒店创新的测量题项之间具有较好的内部一致性。
表5-12 酒店创新的探索性因子分析和信度检验（N=106）
续表
附：KMO=0.818，Bartlett统计值显著异于0（P<0.001）。
5.3.4.5 酒店绩效的探索性因子分析和信度检验
经检验得知酒店内部资源的KMO样本测度值为0.817，大于0.8，Bartlett统计值显著异于0（P<0.001），因此适合进一步进行因子分析。进而，我们对酒店绩效进行探索性因子分析发现，“酒店所提供服务满足顾客个性化需求的程度与竞争对手相比更高”题项在因子上的载荷低于0.5，因此我们将该题项删除，删除后重新对酒店绩效各题项进行探索性因子分析，结果表明所有题项的因子载荷均大于0.5，且没有出现交叉载荷现象。酒店绩效的探索性因子分析结果如表5-13所示，根据特征根大于1，最大因子载荷大于0.5的要求，我们提取一个因子。
其次，对酒店绩效进行信度检验。酒店绩效的信度检验中，“酒店提供服务需要顾客等待的时间与主要竞争对手相比更少”题项的题项—总体相关系数小于0.35，因此我们将该题项删除，删除后，整体信度水平从0.68提高到0.75。此外，各题项的题项—总体相关系数均大于0.35，各变量的Cronbach’s α系数均大于0.7，可见酒店绩效的测量题项之间具有较好的内部一致性。
表5-13 酒店绩效的探索性因子分析和信度检验（N=106）
附：KMO=0.817，Bartlett统计值显著异于0（P<0.001）。
基于以上分析，本研究通过预调研阶段获得的数据运用探索性因子分析等方法对调查问卷的信度进行了检验，并对问卷中的题项进行了精简，最终获得了50个题项（参见表5-14），我们将采用这些题项进一步展开正式调研。
表5-14 正式调研使用的调查问卷所包含题项的总结
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