数据效度分析结果与路径系数图表

效度分析旨在探究内在因素结构的有效性，主要用于衡量量表的正确性，一般分为内容效度与建构效度两种。

从内容效度分析，本研究问卷的设计基于相关理论研究，且参考了相关量表设计，并经过汇整、转换、修改、反复斟酌问卷的内容及题意，形成最终的问卷，因此，其内容效度较高。

建构效度又分为收敛效度与区别效度。Anderson和Gerbing在1988年对SEM应用中效度的衡量方法进行总结后提出，因子负荷显著性≥0.70、拟合指标fit index≥0.90，则可认为模型同时具备了较高的收敛效度和区别效度。

本文采用收敛效度和区别效度来检验建构效度，对测量进行验证性因子分析，如果每个题项对其所在潜变量的估计参数值都具有统计意义，则符合收敛有效性；如果两个潜变量的相关系数加减标准差的两倍不包含1，表明数据具有较好的区别效度。

由于在对各因素进行测量时，本文参考了国内外学者认同度较高的研究成果和结论而并非是完全引用，因此本研究需要先采用探索性因子分析检验建构效度，在结构关系形成后，再采用验证性因子分析检验建构效度。

效度分析主要是做因子分析，研究因子载荷。分为探索性因素分析和验证性因子分析两种情况。本文的研究是在SPSS软件与Amos软件中分别进行的。

（一）探索性因子分析（EFA）

本研究运用SPSS17.0进行探索性因子分析，KMO为0.875，并通过Bartlett′s球形检验（p<0.000），可以说明本文数据具备因子分析的基本条件。采用主成分因子分析方法，强制提取了7个因子为主成分，采用方差最大化正交旋转，首先对问卷回收的28个题项数据做探索性因子分析，结果见表9-7、表9-8、表9-9。

表9-7 KMO和Bartlett的检验

表9-8 解释的总方差

注：提取方法为主成分分析法。

表9-9 因子分析的系数矩阵

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注：提取方法为主成分分析法。已提取了7个成分。

（二）验证性因子分析（CFA）

在验证性因子分析中，由于观测变量（指标）所隐含的因子本身没有单位，不设定其度量单位（Scale）则无法计算。设定因子度量单位的做法有两种：一种是将所有因子的方差固定为1，简称为固定方差法；另一种是在每个因子中选择一个负荷固定为1，简称为固定负荷法。本文运用LISREL8.70，采用固定负荷法（每一个潜变量的第一个测量题项的因子载荷固定为1，结果不显示t检验值）进行验证性因子分析，模型拟合水平上看，经过χ²检定，P-value为0.00小于参考值0.05，达到显著性水平，χ²/df=2.48，小于3，说明模型数据拟合较好。

一般认为，如果RMR和RMSEA在0.07以下（越小越好），GFI、NFI、NNFI和CFl在0.9以上（越大越好），此时模型拟合较好。本研究模型RMR=0.073，RMSEA=0.071，NFI=0.92，NNFI=0.87，CFI=0.88，表明模型拟合较好。AGFI取值在0.9以上表示模型拟合程度非常好，在0.8以上则表明模型拟合较好，本研究模型AGFI为0.7，表明模型拟合度可以接受。简要拟合度指标PNFI和PGFI分别为0.78和0.67，均大于建议值0.5，表示模型拟合好。

通过Amos软件对模型进行估计和路径计算，结果如图9-3所示，效度拟合指数的评价标准见表9-10。我国铝业低碳生产模式综合驱动力分析模型的拟合参数表明，问卷调查的数据有较好的拟合度。

表9-10 效度拟合指数的评价标准表

由表9-10中可以看出，给出的是拟合指数的最优标准，如对于RMSEA，其值小于0.05的时候表示该模型的拟合较好，在0.05～0.08的范围内，均表示模型拟合尚可。本问卷调查效度分析结果见表9-11。

图9-3 Amos软件结论路径系数图

表9-11 问卷调查效度分析结果表

CFI、NFI、CFI指标效果相对较好，而RMESA的指标也在可接受的范围之内。绝对拟合指标、相对拟合指标、简约拟合指标对模型结果进行了衡量，结果显示，模型拟合指数均较好，简约拟合指标中χ²/df值为2.463，效度满足研究要求。