案例13｜Table 5.4：H1–H3 僅部分成立，H4 才完整成立

一、案例定位

本案例依原書 Table 5.4「Hypotheses confirmation synthesis」整理。

用 Hypothesis Status 回答 Digital Intensity 是否能一致解釋不同 Enterprise Size 的 AI／GenAI Adoption。

二、學習目標

正確區分 Partially Confirmed 與 Confirmed。
理解低 DII／Small Firm 是模型的主要弱點。
不把 H4 的 Size Difference 誤解成單向因果。

三、案例情境

原研究提出 H1–H4。最終 Table 5.4 顯示 H1、H2、H3 都只有 Partially Confirmed；只有 H4，即「Digital Intensity 對 AI Adoption 的影響隨 Enterprise Size 而不同」，被標示為 Confirmed。

四、開始資料

Hypothesis	Status	原書核心理由
H1：所有 DII／Size 的 Logit Model 都顯著	Partially Confirmed	EHDI／EVHDI 顯著；ELDI／EVLDI 尤其 SMEs 不一致
H2：所有 DII／Size 都有一致 Explanatory Capacity	Partially Confirmed	High DII 較強；Low DII 尤其 Small Firm 較弱
H3：模型適合衡量所有 DII／Size 的 GenAI Propensity	Partially Confirmed	EHDI／EVHDI 較適合；EVLDI 仍受其他 Structural Factor 影響
H4：DII 對 AI Adoption 的效果依 Enterprise Size 而異	Confirmed	Large 與 SMEs 呈現不同 Adoption Pattern／Sensitivity

五、Excel／AI 分析方法

Excel 可建立 Hypothesis、Expected Condition、Evidence、Status、Failure Segment 五欄；AI 可協助把「部分成立」原因對回 Test Result，但不能把 Partially Confirmed 簡化成 Confirmed。

六、計算結果

H1 = Partially Confirmed；H2 = Partially Confirmed；H3 = Partially Confirmed；H4 = Confirmed。

七、結果分析與管理解讀

本研究真正支持的不是「DII 對所有企業都同樣有效」，而是：高 Digital Intensity 與 AI Adoption 的關聯較穩定，而且這種關聯會依 Enterprise Size 改變。低 DII／Small Firm 需要更多 Explanatory Variables。

八、AI 提問詞

請逐一列出 H1–H4 的原書 Status 與支持／不支持證據。Partially Confirmed 必須保留，不得改寫成 Confirmed。