研究假设检验

第三节　研究假设检验

本节主要通过正式调查数据和结构模型来对研究假设进行检验并给出最终研究模型。

5.3.1　研究模型及研究假设检验

在测量模型的信度和效度检验通过后，笔者根据Anderson和Gerbing（1988）的两步骤分析方法建议对结构模型和研究假设进行检验。结构模型主要考察潜变量之间的路径系数及其是否通过显著性检验。路径系数说明了潜变量对另一个潜变量的直接影响程度。通过LISREL8.51软件运行全模型（测量模型和结构模型）程序后的输出结果显示除NFI指标值为0.8177小于0.90以外，模型的其他拟合指数较好（χ²/df1.72，RMSEA0.057，NNFI0.9090，CFI0.9141，IFI0.9147），说明样本数据有效地预测了研究模型。信息分发到财务绩效路径系数没有通过显著性检验（β-0.070，t-1.10）外，其他路径系数在统计意义上都是显著的。

根据结构模型的路径显著性对研究假设的检验结果汇总。列出了相关路径、假设、标准化路径系数、T值及假设检验结果。实证数据显示信息分发——财务绩效（H3c）和信息分发——创新绩效（H3d）假设没有得到支持外，其他12个假设都得到了实证支持。

5.3.2　模型修正

本研究在模型修正中采取改变路径（增加或删除）的方式。笔者以原假设模型作为基础模型，删除基础模型中不显著路径信息分发——财务绩效后得到修正模型，接下来按照卡方差检验来比较修正模型与基础模型。通 过LISREL8.51软件运行修正模型程序后的输出结果。修正模型的整体拟合较好。

修正模型和基础模型相比，除了χ²值和自由度之外，其他拟合指数基本相同。自由度的变化Δdf为1，对应的卡方值变化Δχ²为4.09，查卡方分布表可以得出卡方变化在0.05水平[χ²0.05（1）=3.481]上显著。因此，修正模型优于基础模型。另外，修正模型的程序输出结果中修正指数MI值中信息解释和创新绩效（MI23.034）、信息解释和财务绩效（MI10.631）、信息分发和创新绩效（MI16.731）、知识获取和财务绩效（MI15.771）、（MI10.656）、员工激励和知识获取（MI11.729）其绝对值都大于6.63，从操作角度要予以修正；但是信息解释和创新绩效、信息解释和财务绩效、知识获取和创新绩效、知识获取和财务绩效的BETA期望改变值（Expected Change for BETA）均为负值（依次为-0.9313，-0.6341，-0.4850，-0.5523），负值表示潜变量关系会朝相反方向变动，从操作角度讲修正是不合适的；更为重要的是，从理论上讲也行不通；因此，本研究对这些路径不予以修正。综合上述情况，本研究把修正模型作为研究的最终模型，模型的标准化路径系数及显著性检验。