導(dǎo)語：結(jié)構(gòu)方程公共管理論文一文來源于網(wǎng)友上傳，不代表本站觀點(diǎn)，若需要原創(chuàng)文章可咨詢客服老師，歡迎參考。

一、結(jié)構(gòu)方程模型概述

（一）結(jié)構(gòu)方程模型的基本思想

結(jié)構(gòu)方程模型也被稱為協(xié)方差結(jié)構(gòu)模型（CovarianceStructuralModelling），它有效地整合因子分析模型和路徑分析模型為一體，開創(chuàng)出全新的量化研究范式。SEM突出了“潛變量（latentvariable）”的概念，在很多涉及到人的研究中，其探討的變量多數(shù)不能被直接觀測，比如態(tài)度、情感、智力、動(dòng)機(jī)、家庭社會經(jīng)濟(jì)地位等。只能用外顯的指標(biāo)（manifestindicator）去間接測量這些潛變量。如圖1（b）所示的因子分析模型，潛變量LV1和LV2依靠觀測變量OV1至OV6測量，每個(gè)觀測變量都存在自己的測量誤差，因子分析模型可以將測量誤差排除于潛變量之外，提高了統(tǒng)計(jì)的準(zhǔn)確性。在SEM出現(xiàn)前，如果要探討LV1與LV2之間是否存在回歸關(guān)系，需先使用觀測變量OV1至OV6合成計(jì)算出兩個(gè)指標(biāo)SV1和SV2，然后使用如圖1（a）的路徑分析模型計(jì)算SV1至SV2的回歸系數(shù)。此處的SV1和SV2并不等同于LV1和LV2，因?yàn)榍罢咴诤铣傻倪^程中加入了測量誤差。而使用SEM的方法，其模型如圖1（c）所示，該模型在潛變量LV1和LV2之間建立回歸路徑。顯然，SEM進(jìn)行路徑分析時(shí)排除了測量誤差的影響，其回歸分析的結(jié)果更為精準(zhǔn)和可靠。

（二）結(jié)構(gòu)方程模型的優(yōu)勢和特點(diǎn)

與原有統(tǒng)計(jì)方法相比，SEM整合了因子分析和路徑分析的過程，提高了分析的準(zhǔn)確性，其優(yōu)勢和特點(diǎn)被Bollen和Long總結(jié)為下述五點(diǎn)［6］：1．能同時(shí)處理多個(gè)自變量和因變量。在以前的統(tǒng)計(jì)模型中，可以允許存在多個(gè)自變量，但因變量只能有一個(gè)，即多元回歸分析。SEM可以將多個(gè)自變量和多個(gè)因變量同時(shí)放在一個(gè)模型內(nèi)，考慮的是多對多的復(fù)雜關(guān)系。2．允許自變量和因變量都含有測量誤差。由于潛變量概念的引入，每個(gè)自變量或因變量可以由多個(gè)觀測變量來測量。每個(gè)測量變量都有自己的測量誤差，測量誤差可以被剔除在路徑分析之外。3．同時(shí)估計(jì)因子結(jié)構(gòu)和因子關(guān)系。在原來的統(tǒng)計(jì)方法中，測量模型與結(jié)構(gòu)模型相分離，需要先計(jì)算潛變量與指標(biāo)間的因子載荷（factorloading），然后根據(jù)因子載荷計(jì)算獲得潛變量的測量值，再分析這些潛變量之間的結(jié)構(gòu)和關(guān)系。SEM將這兩步同時(shí)進(jìn)行，一次估計(jì)獲得因子關(guān)系和因子間結(jié)構(gòu)的全部參數(shù)。4．檢驗(yàn)整個(gè)模型的擬合好壞程度。傳統(tǒng)的回歸模型中，一般使用標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)表示單條路徑（兩個(gè)變量間關(guān)系）的強(qiáng)弱，以不能被解釋的殘差判斷回歸模型的擬合好壞。在SEM中，則是對整個(gè)模型與樣本數(shù)據(jù)間的擬合程度進(jìn)行估計(jì)，從整體上判斷哪個(gè)模型更為符合數(shù)據(jù)所呈現(xiàn)的復(fù)雜關(guān)系。5．允許更大彈性的測量模型。傳統(tǒng)測量模型只允許每個(gè)題目（或觀測變量）從屬于一個(gè)因子，SEM中不再存在該限制，同一觀測變量可以同時(shí)從屬于多個(gè)因子。例如，某地區(qū)的服裝類消費(fèi)總額既體現(xiàn)了該地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，也受到當(dāng)?shù)鼐用裣M(fèi)傾向的影響，該觀測變量應(yīng)同時(shí)從屬于這兩個(gè)因子。

（三）結(jié)構(gòu)方程模型的主要應(yīng)用對象

在公共管理領(lǐng)域的研究中，SEM一般用來解決兩類問題：一是運(yùn)用其進(jìn)行驗(yàn)證性因子分析，檢驗(yàn)問卷和量表的信效度；二是進(jìn)行路徑分析，以檢驗(yàn)變量間（包括顯變量之間和潛變量之間）的相互關(guān)系。社會科學(xué)的研究中，大量使用量表和問卷作為調(diào)查研究的工具。其中結(jié)構(gòu)效度和維度的確定一般使用因子分析的方法完成，SEM的一大應(yīng)用就是進(jìn)行驗(yàn)證性因子分析（CFA），探討量表或問卷的維度是否符合最初的設(shè)想。在我們檢索到的16篇應(yīng)用SEM的論文中，張立榮和李曉園運(yùn)用CFA建構(gòu)縣級政府公共服務(wù)能力的結(jié)構(gòu)模型［7］，胡楊成和蔡寧則使用CFA驗(yàn)證非營利組織市場導(dǎo)向量表的因子結(jié)構(gòu)［8］，張崇輝和李夢楠也在探討地區(qū)中心主義與其他變量的關(guān)系前，使用CFA對其修訂的消費(fèi)者地區(qū)中心主義量表進(jìn)行效度分析。［9］驗(yàn)證性因子分析是檢驗(yàn)測量工具效度的重要手段，卻并非本文所關(guān)注的重點(diǎn)。公共管理的研究中，更多的需要SEM處理變量間的復(fù)雜路徑關(guān)系。由于SEM具備上一節(jié)中所介紹的五大優(yōu)勢，特別是它可以同時(shí)處理多個(gè)自變量和因變量、且能夠在多個(gè)變量之間設(shè)定連續(xù)的因果關(guān)系，非常有助于研究者分析變量間的作用機(jī)制。它在路徑分析中的應(yīng)用，將是本文下面重點(diǎn)討論的內(nèi)容。

二、典型的結(jié)構(gòu)方程模型路徑分析

一些使用SEM的典型路徑分析模型將在本節(jié)中被討論，這些模型值得在公共管理的量化研究中推廣。

（一）多元回歸分析模型

簡單線性回歸和多元回歸是被廣大研究者所熟悉的統(tǒng)計(jì)模型，主要用于解釋因變量受一個(gè)或多個(gè)自變量的影響程度。SEM同樣可以用于該目的，但與傳統(tǒng)的回歸分析不同，SEM中的自變量和因變量都可以是潛變量，這些潛變量由顯變量觀測而得；同時(shí)，模型中可以混合潛變量和顯變量于一體。如圖2所示（該模型來自于陳占鋒發(fā)表于《國家行政學(xué)院學(xué)報(bào)》上的論文［10］），模型假設(shè)失地農(nóng)民的生活滿意度受到社會保障、工作等7個(gè)潛變量的影響，同時(shí)還受到土地補(bǔ)償、性別等4個(gè)顯變量的影響。整個(gè)模型中，生活滿意度為多元回歸分析的因變量，而7個(gè)潛變量和4個(gè)顯變量一同構(gòu)成了該多元回歸分析的自變量。圖中的e29為回歸模型的殘差，也就是生活滿意度中不能被11個(gè)自變量解釋的部分，通過它和生活滿意度的方差可以計(jì)算出模型的解釋率。

（二）帶有中介變量的模型

在實(shí)際研究中，自變量還有可能通過中間變量對因變量產(chǎn)生作用。如圖3（a）所示的中介模型（MediationMod－el）（圖3和圖4給出的模型均為示意圖，沒有詳細(xì)表示潛變量的觀測變量和殘差項(xiàng)），自變量為X、因變量為Y，一部分X對Y的影響通過中介變量M發(fā)生作用。通過路徑a和路徑b形成一條X對Y的影響路徑，系數(shù)a×b為中介模型的間接效應(yīng)。同時(shí)，在圖3（a）所示的模型中，還存在X對Y的直接影響路徑，系數(shù)c的大小被稱為中介模型的直接效應(yīng)，這樣的中介被稱為部分中介模型。如果系數(shù)c為零（或者可以設(shè)為零），則表明X對Y的作用全部通過中介變量M起作用，此時(shí)的模型被稱為完全中介模型。應(yīng)用中介模型時(shí)，某些情況下特別驗(yàn)證了中介變量的效應(yīng)大小。如于海波等人考察工作投入在公務(wù)員可就業(yè)性與工作績效之間中介效應(yīng)，表明工作投入在工作家庭平衡與工作績效之間起完全中介作用，在職業(yè)專長、自我完善、個(gè)人靈活性、集體意識4個(gè)自變量與工作績效之間起部分中介作用。［11］另一些情況下，雖然使用了中介模型，卻并沒有重點(diǎn)關(guān)注中介變量的作用，而僅僅把中介變量作為整個(gè)路經(jīng)分析上的一個(gè)節(jié)點(diǎn)，也沒有給出每個(gè)中介變量的效應(yīng)大小。如黎潔等人在分析參與式森林資源管理的影響因素時(shí)，其所構(gòu)建的模型中參與態(tài)度實(shí)際上是參與感知、地方認(rèn)同和參與行為之間的中介變量，但研究者只討論了其中每條路徑是否顯著，并沒有對參與態(tài)度的中介作用做過多探討。［12］除了圖3（a）給出的簡單中介模型外，自變量與因變量之間還可能同時(shí)存在多個(gè)中介變量，如圖3（b）所示，X對Y的作用包含直接效應(yīng)（X→Y），通過M1的間接效應(yīng)（X→M1→Y）和通過M2的間接效應(yīng)（X→M2→Y）。此外，中介變量之間也可能出現(xiàn)串聯(lián)關(guān)系，如圖3（c）的模型，M2為X與Y之間的第二重中介，X對Y的作用通過三條路徑實(shí)現(xiàn)（X→Y，X→M1→Y，X→M1→M2→Y）。劉波等人［13］和董曉松［14］的研究中所構(gòu)建的模型，均包含了多重中介效應(yīng)。

（三）帶有調(diào)節(jié)變量的模型

調(diào)節(jié)模型（ModerationModel）是另外一類典型的路徑分析應(yīng)用。從圖4（a）看，其與中介模型的不同主要集中在兩點(diǎn)：一是調(diào)節(jié)變量U不受自變量的影響，二是它的影響作用于X到Y(jié)的路徑上。例如，面對電價(jià)上漲，男女做出節(jié)電行為的頻率可能存在差異；此時(shí)，性別就是經(jīng)濟(jì)成本與節(jié)電行為之間的調(diào)節(jié)變量。圖4（a）給出的是抽象概念，在SEM的實(shí)際操作中，U的影響無法被直接放置在一條路徑上，其模型圖可轉(zhuǎn)換為圖4（b）。如果變量X和U都是連續(xù)變量，其調(diào)節(jié)作用呈現(xiàn)為X與U的交互作用，即X×U的影響。調(diào)節(jié)變量和中介變量還可能同時(shí)出現(xiàn)在一個(gè)模型中，形成有調(diào)節(jié)的中介模型（圖4（c））和有中介的調(diào)節(jié)模型（圖4（d））。兩種模型的主要區(qū)別在調(diào)節(jié)變量U作用的路徑，有調(diào)節(jié)的中介模型中，調(diào)節(jié)變量U作用于中介變量到因變量的路徑上（M→Y）；而在有中介的調(diào)節(jié)模型中，U作用于從自變量出發(fā)的路徑上（X→M和X→Y）。溫忠麟等人曾經(jīng)這兩種模型做出過詳細(xì)介紹。［15］我們檢索到的16篇論文中，尚沒有涉及到調(diào)節(jié)效應(yīng)的研究。

三、建立模型前應(yīng)明確的關(guān)鍵問題

在應(yīng)用SEM之前和過程中，必須明確下面幾個(gè)問題。一是必須對所研究的問題有明確的模型假設(shè)，然后利用SEM進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)；二是對引入模型的變量和指標(biāo)類型有清晰的認(rèn)識，三是要保證充足的樣本量和樣本代表性。

（一）基于理論的模型假設(shè)

SEM是一種驗(yàn)證性的統(tǒng)計(jì)工具，不能寄希望于它具有探索變量間關(guān)系的能力。如果研究者希望收集好數(shù)據(jù)后，通過SEM自動(dòng)運(yùn)行出某個(gè)恰當(dāng)?shù)哪Ｐ蛠恚菬o法達(dá)成的。SEM只負(fù)責(zé)評估給出的模型假設(shè)與數(shù)據(jù)之間的擬合程度，以便讓研究者對假設(shè)模型的合理性做出判斷。其次，包括SEM在內(nèi)的統(tǒng)計(jì)方法，無法決定兩個(gè)變量之中哪個(gè)是因變量，哪個(gè)是自變量。從統(tǒng)計(jì)的角度看，當(dāng)兩個(gè)變量間具有較高程度的相關(guān)時(shí)，將其中任一變量作為自變量，另一變量作為因變量，都可以獲得回歸分析的結(jié)果。然而，究竟哪個(gè)變量是自變量，這完全取決于研究的理論基礎(chǔ)。例如，公務(wù)員對部門的歸屬感與其工作的成就感之間存在著較高程度的相關(guān)，但是歸屬感影響了成就感，還是成就感影響歸屬感，需要研究者通過理論分析來證明，統(tǒng)計(jì)方法只能給出回歸作用的強(qiáng)弱。此外，SEM也不能自動(dòng)發(fā)現(xiàn)模型中的中介變量和調(diào)節(jié)變量，哪些變量可能發(fā)揮中介或調(diào)節(jié)作用，同樣來自于研究者的理論分析。建立SEM的過程，實(shí)際上是一個(gè)模型比較和修正的過程。在該過程中，往往需要對最初的假設(shè)模型進(jìn)行修正，經(jīng)過反復(fù)比較后，最終獲得符合理論構(gòu)想、且能夠得到數(shù)據(jù)有力支撐的模型。一般而言，模型越復(fù)雜、變量間的關(guān)系越多，則模型的擬合會越好；當(dāng)把模型中所有變量都設(shè)為相關(guān)后，模型的擬合達(dá)到最優(yōu)，此時(shí)的模型被稱為飽和模型（saturatedmodel）。但飽和模型對研究本身并無價(jià)值，因?yàn)槲覀兊难芯靠偸窍Ｍ帽M可能簡潔的模型解釋較多的變量關(guān)系。所以，在模型比較和修正的過程中，不應(yīng)以追求模型指標(biāo)的好壞為唯一目標(biāo)，能否得到理論的支持才是更為重要的標(biāo)準(zhǔn)。

（二）潛變量和觀測變量的類型

本文圖1和圖2中所示的潛變量，均使用多個(gè)觀測變量來測量，而且觀測變量決定于潛變量，此類測量模型所獲的潛變量被稱為反映式指標(biāo)（reflectiveindex）。這樣的測量模型源于心理學(xué)的研究，例如個(gè)體對于測驗(yàn)題目的表現(xiàn)（觀測變量）決定于其智力水平（潛變量），被廣泛用于態(tài)度、情感、能力的測量。然而，也有一些指標(biāo)并不適合于該測量模型，比如管理學(xué)、社會學(xué)研究中常用的家庭社會經(jīng)濟(jì)地位（SES）指標(biāo)。該指標(biāo)一般由收入水平、教育水平、職業(yè)聲望三個(gè)變量測量，但這三個(gè)變量的數(shù)值并非由家庭社會經(jīng)濟(jì)地位決定，而是構(gòu)成了家庭社會經(jīng)濟(jì)地位指標(biāo)，應(yīng)該使用如圖5（b）所示的測量模型，該類指標(biāo)也被稱為構(gòu)成式指標(biāo)（formativeindex）。圖5中，左側(cè)的反映式指標(biāo)模型與右側(cè)的構(gòu)成式指標(biāo)模型主要存在三點(diǎn)區(qū)別［16］：（1）潛變量與觀測變量間的關(guān)系不同，反映式指標(biāo)決定觀測變量，而構(gòu)成式指標(biāo)由觀測變量所決定，因此圖中作用路徑的箭頭方向不同；（2）反映式指標(biāo)中，各觀測變量（圖中為3道測量題目）之間必須具有內(nèi)部一致性（即相互間正相關(guān)），但在構(gòu)成式指標(biāo)對各觀測變量間的關(guān)系沒有限定；（3）反映式指標(biāo)模型的測量誤差存在于各觀測變量上（e1至e3），構(gòu)成式指標(biāo)模型的測量誤差則表現(xiàn)為潛變量的殘差（e4）。公共管理研究中，既存在反映式指標(biāo)，也存在構(gòu)成式測量指標(biāo)。選擇何種測量模型主要與潛變量的具體內(nèi)容有關(guān)，需要研究者根據(jù)模型和問卷仔細(xì)分析后確定，而該決定將影響到SEM的統(tǒng)計(jì)結(jié)果。MacKenzie等人的仿真實(shí)驗(yàn)表明，如果錯(cuò)誤的使用了測量模型，有可能導(dǎo)致路徑系數(shù)最多被高估400％、或者被低估80％。［17］另外，測量數(shù)據(jù)的類型在分析前也應(yīng)該被考慮，SEM假設(shè)其統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)為多元分布的連續(xù)數(shù)據(jù)，但實(shí)際應(yīng)用中，通過李克特問卷測量的數(shù)據(jù)往往只能達(dá)到順序數(shù)據(jù)的水平，而諸如性別等變量只有分類數(shù)據(jù)的水平。如果不對順序數(shù)據(jù)和分類變量進(jìn)行小心處理，而直接放入到SEM進(jìn)行分析，很有可能影響到結(jié)果的準(zhǔn)確性。

（三）樣本的充足與代表性

“多大的樣本量對于SEM分析是足夠的”，這是很多研究者所關(guān)心的問題。常見的解答為，樣本量應(yīng)該是觀測變量個(gè)數(shù)的5倍以上，其實(shí)際含義是要求模型中每一個(gè)待估計(jì)的參數(shù)對應(yīng)于數(shù)倍的被試（subject）或個(gè)案（case）。事實(shí)上，要求樣本量與觀測變量呈一定比例的觀點(diǎn)并沒有充分的依據(jù)，因?yàn)檫@個(gè)問題會受到很多其他因素的影響，但所有的統(tǒng)計(jì)學(xué)家都認(rèn)為，樣本量越大，SEM的參數(shù)估計(jì)結(jié)果越準(zhǔn)確。在我們檢索到的16篇論文中，最大的樣本量為2500，最小的樣本量為133，平均樣本量達(dá)到了573。樣本量與參數(shù)之比，最小的為4．8，最大為416．7，平均達(dá)到45．1。與西方國家量化研究的樣本量較小不同，我國量化研究的樣本量一般都較為充足。另外，如果數(shù)據(jù)類型為順序數(shù)據(jù)，所需的樣本量應(yīng)該比連續(xù)數(shù)據(jù)更大。因?yàn)闃颖玖科r(shí)，SEM的參數(shù)估計(jì)過程容易不收斂或者出現(xiàn)估計(jì)結(jié)果不恰當(dāng)?shù)默F(xiàn)象。［18］還要說明的是，隨著統(tǒng)計(jì)技術(shù)的不斷發(fā)展，一些新的參數(shù)估計(jì)方法和模型擬合指標(biāo)對樣本量的要求變得越來越少，如DWLS估計(jì)法在小樣本條件下就能取得更好的結(jié)果。而一些Robust的模型擬合指標(biāo)也適用于小樣本和數(shù)據(jù)偏態(tài)分布的情況。最后，不考慮抽樣方法的合理性，而單純考慮樣本量的大小是沒有意義的。進(jìn)行任何實(shí)證研究，都首先要求數(shù)據(jù)有充分的代表性，才有可能得出科學(xué)的結(jié)論。如果抽樣方法不合理，可能會導(dǎo)致樣本本身的偏差和偏態(tài)分布，此類錯(cuò)誤對SEM的影響更大。

四、結(jié)構(gòu)方程模型結(jié)果的報(bào)告

一般而言，使用SEM的過程及結(jié)果應(yīng)該從模型與變量、樣本與數(shù)據(jù)、統(tǒng)計(jì)軟件與過程、參數(shù)估計(jì)結(jié)果、模型擬合指標(biāo)五個(gè)方面給予詳細(xì)報(bào)告。下面結(jié)合16篇使用SEM論文的結(jié)果報(bào)告情況，具體說明五個(gè)方面應(yīng)報(bào)告的內(nèi)容。

（一）模型與變量

正如前文所指出的，研究者在運(yùn)用SEM前對于變量間關(guān)系必然存在著假設(shè)，且在多數(shù)時(shí)候，由于存在著不同的理論，或?qū)ψ兞块g關(guān)系不能完全確定，假設(shè)模型往往是一組而非單一模型。研究的任務(wù)就是要通過對一組模型的比較，確定最能獲得數(shù)據(jù)支持的一個(gè)。在我們分析的16篇論文中，有6篇文獻(xiàn)只檢驗(yàn)和報(bào)告了一個(gè)模型，并不明確其是否對模型進(jìn)行過修正，也不知道是否與其他模型進(jìn)行過比較。在說明假設(shè)和最終模型的同時(shí)，還要說明模型中所涉及的變量。需描述清楚每個(gè)變量的測量方法，是潛變量還是顯變量，每個(gè)潛變量的測量模型是否包含于SEM中，潛變量是反映式指標(biāo)或是構(gòu)成式指標(biāo)。如果可能的話，還應(yīng)該報(bào)告潛變量的信度和效度。參見表1，在我們檢索到的論文中，多數(shù)文獻(xiàn)（11篇）引入了潛變量的測量模型進(jìn)行分析，且全部為反映式指標(biāo)。

（二）樣本與數(shù)據(jù)

任何量化研究都應(yīng)該報(bào)告抽樣人群、抽樣方法與過程、樣本量的大小，這些因素決定了量化研究的科學(xué)性和可推廣性。對樣本的報(bào)告首先應(yīng)該描述研究對象，還應(yīng)報(bào)告總?cè)藬?shù)的大小和相關(guān)背景變量。抽樣如果無法采用完全隨機(jī)抽樣時(shí)，要對抽樣的方法和理由給予說明。此外，問卷回收率和有效率也是必須報(bào)告的內(nèi)容。在很多研究中，收集數(shù)據(jù)的分布特征都被忽略或忽視了，但其對SEM結(jié)果卻有很大影響。數(shù)據(jù)特征中首先應(yīng)說明的是變量的類型，對于順序型的變量，其中分類的數(shù)量也是重要的數(shù)據(jù)特征，如有的問卷使用5點(diǎn)李克特式題目，而有的則為4點(diǎn)或7點(diǎn)。然后，每個(gè)變量的均值、標(biāo)準(zhǔn)差、峰度和偏度應(yīng)該被報(bào)告，并指出那些存在明顯偏態(tài)分布的變量。但16篇論文對樣本情況的實(shí)際報(bào)告并不樂觀，有6篇論文沒有報(bào)告問卷的回收率和有效率，有6篇文獻(xiàn)沒有對樣本的人口統(tǒng)計(jì)學(xué)特征進(jìn)行分析，降低了統(tǒng)計(jì)結(jié)果的可靠性。對于數(shù)據(jù)的類型，有6篇文獻(xiàn)沒有報(bào)告；報(bào)告數(shù)據(jù)類型的10篇文獻(xiàn)中均使用李克特式的問題設(shè)置，但問題的分類數(shù)并不相同，除常見的5點(diǎn)李克特式問卷，還有4點(diǎn)、6點(diǎn)、7點(diǎn)、9點(diǎn)等不同形式。

（三）統(tǒng)計(jì)軟件與統(tǒng)計(jì)過程

根據(jù)SEM的統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)，它即可以與樣本協(xié)方差矩陣擬合，也可以用樣本相關(guān)系數(shù)矩陣來分析。不管擬合哪種矩陣，報(bào)告結(jié)果時(shí)都應(yīng)該說明擬合矩陣的類型，并列出完整的樣本協(xié)方差矩陣或樣本相關(guān)系數(shù)矩陣，以便其他學(xué)者驗(yàn)證或改進(jìn)研究結(jié)果。但在檢索到的16篇文獻(xiàn)中，只有4篇報(bào)告了完整的相關(guān)系數(shù)矩陣，1篇報(bào)告了協(xié)方差矩陣，剩下的11篇論文都沒有給出具體的擬合矩陣數(shù)據(jù)，使后人無法驗(yàn)證其模型和統(tǒng)計(jì)結(jié)果。目前已有多個(gè)支持SEM的成熟軟件，但這些軟件的參數(shù)估計(jì)方法、估計(jì)結(jié)果、模型擬合指標(biāo)并不一致，應(yīng)在論文中報(bào)告具體完成統(tǒng)計(jì)的軟件名稱。除1篇未報(bào)告使用軟件外，多數(shù)研究者（12篇）選用了SPSS公司的Amos軟件（版本從4．0到19．0不一），也有3篇使用Lisrel軟件完成。接下來，參數(shù)估計(jì)方法和估計(jì)過程是不可或缺的內(nèi)容。不同的參數(shù)估計(jì)方法適用于不同類型的數(shù)據(jù)，所獲估計(jì)值和模型擬合指標(biāo)也不同。SEM軟件一般都存在預(yù)設(shè)的最大迭代次數(shù)，達(dá)到該迭代次數(shù)后，無論參數(shù)估計(jì)值是否收斂，軟件都會自動(dòng)停止估計(jì)過程。研究者必須查看估計(jì)過程是否順利完成，估計(jì)值是否達(dá)到收斂，并報(bào)告這一點(diǎn)。遺憾的是，在16篇被分析的論文中，大多數(shù)沒有報(bào)告參數(shù)估計(jì)方法，僅有3篇報(bào)告自己使用了極大似然估計(jì)法。而對于估計(jì)過程是否達(dá)到正確收斂，被全部研究者所忽略。

（四）參數(shù)估計(jì)結(jié)果

多數(shù)時(shí)候，我們很難也沒有必要將SEM軟件提供的所有參數(shù)估計(jì)結(jié)果都列在文章中。研究者應(yīng)重點(diǎn)突出那些研究興趣點(diǎn)所在的結(jié)果，進(jìn)行問卷的信效度分析時(shí)，因子載荷和因子的解釋率必須被報(bào)告；而進(jìn)行中介效應(yīng)檢驗(yàn)時(shí)，中介路徑和直接路徑的系數(shù)、直接效應(yīng)和間接效應(yīng)大小必須被報(bào)告。參數(shù)的估計(jì)值存在標(biāo)準(zhǔn)化和非標(biāo)準(zhǔn)化兩類，一般都要求報(bào)告標(biāo)準(zhǔn)化的估計(jì)值，16篇論文也均報(bào)告了標(biāo)準(zhǔn)化參數(shù)。標(biāo)準(zhǔn)化的參數(shù)估計(jì)值應(yīng)該處于－1至1之間，如果估計(jì)值不在該范圍內(nèi)，則表明該參數(shù)估計(jì)值不合理。造成不合理結(jié)果的原因有很多，參數(shù)估計(jì)方法、抽樣的代表性不足、模型的結(jié)構(gòu)不正確都可能是影響因素。還要強(qiáng)調(diào)的是，僅報(bào)告參數(shù)估計(jì)值是沒有意義的，因?yàn)楣烙?jì)值可能會隨著樣本的不同而變化。為了證明估計(jì)值的可推廣性，需要給出其顯著性檢驗(yàn)的結(jié)果，或是報(bào)告其標(biāo)準(zhǔn)誤或顯著性。但在分析的16篇文獻(xiàn)中，有3篇沒有報(bào)告路徑參數(shù)的顯著性。如果條件允許，可以報(bào)告模型中的殘差，它表現(xiàn)了每條路徑的擬合程度，以及自變量對因變量的解釋程度，16篇論文中的7篇給出了回歸分析的解釋率。

（五）模型擬合指標(biāo)

確定最終模型后，以及在進(jìn)行模型比較和選擇的過程中，都需要參考和報(bào)告模型的擬合指標(biāo)，它們是反映模型得到數(shù)據(jù)支持程度的體現(xiàn)。報(bào)告擬合指標(biāo)時(shí)不能只報(bào)告一種，而應(yīng)該綜合考慮絕對擬合指標(biāo)和相對擬合指標(biāo)①，特別是要報(bào)告χ2和RMSEA等常用指標(biāo)。而且，不僅要報(bào)告擬合指標(biāo)的數(shù)值，還應(yīng)列出指標(biāo)的判別標(biāo)準(zhǔn)；并對各擬合指標(biāo)是否達(dá)到標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行說明。在16篇論文的實(shí)際寫作中，對擬合指標(biāo)的報(bào)告存在較大差異。其中最少的只報(bào)告了3個(gè)指標(biāo)，最多的報(bào)告了11個(gè)指標(biāo)；有2篇文獻(xiàn)未報(bào)告χ2，3篇文獻(xiàn)未報(bào)告RM－SEA，2篇文獻(xiàn)未報(bào)告任何相對擬合指標(biāo)，這些文獻(xiàn)的報(bào)告顯然不太合理。另外，有5篇文獻(xiàn)未給出擬合指標(biāo)的判別標(biāo)準(zhǔn)，不利于直接判斷其模型擬合的好壞。

作者：吳瑞林楊琳靜單位：北京航空航天大學(xué)公共管理學(xué)院講師北京航空航天大學(xué)公共管理學(xué)院碩士研究生