企业生态创新机理结构方程模型检验

时间：2022-08-23 百科知识版权反馈

【摘要】：6.5.4　企业生态创新机理结构方程模型检验下面，本书将运用结构方程建模的方法打开企业生态创新运作机理的黑箱，对本章6.4.1所提出的概念模型与研究假设进行验证。可见本研究的样本容量、分布状态以及信度与效度均达到结构方程建模的要求。综合来看，生态创新维度结构与企业生态创新能力的关系模型的拟合指标基本在拟合接受范围内，模型拟合程度较好。

6.5.4　企业生态创新机理结构方程模型检验

下面，本书将运用结构方程建模的方法打开企业生态创新运作机理的黑箱，对本章6.4.1所提出的概念模型与研究假设进行验证。

1.初步数据分析

在对结构模型进行数据分析之前，还需要对数据的合理性和有效性进行检验。本书的样本数量为279份，达到Gorsuch（1983）提出的最低样本容量要求，且数据服从正态分布，适合使用极大似然法（ML）对结构模型进行估计（Ding et al.，1995）。同时， 6.4.3节已经对本书样本数据的信度和效度进行了检验。可见本研究的样本容量、分布状态以及信度与效度均达到结构方程建模的要求。

此外，在构建结构方程模型前，还需对结构方程涉及的所有变量进行简单相关分析。如表6.41所示，生态创新的技术、资源和关系维度、生态创新能力与企业生态创新绩效之间在0.01水平上均显著正相关，初步验证本书的预期假设。

表6.41　生态创新机理各变量之间的相关关系（N＝279）

注：^**表示显著性水平P＜0.01（双尾检验），*表示显著性水平P＜0.05（双尾检验）。

2.初始模型构建

在6.4.1节所构建的企业生态创新机理的概念模型的基础上，本书设置了初始结构模型，并运用x²/df 、 CFI 、TLI 、RMSEA 、NFI 、 IFI 、GFI 、AGFI 、PGFI等共9个常见的拟合指数来判断实证模型的拟合程度。本书采用AMOS16.0软件进行分析和调整，并利用AMOS给出的修改指标MI ，修正变量间相互关系，增加残差之间的协方差关系，最终消除路径的偏差，确定能够跟数据拟合的模型。

下面分别对生态创新机理模型进行拟合和实证分析。

1）企业生态创新维度结构与生态创新绩效的关系模型

如表6.42和图6.9所示，企业生态创新的维度结构与生态创新绩效模型的x²值为419.569（自由度df＝159），x²/df值为2.639 ，很理想； RMSEA的值为0.083 ， CFI 、TLI 、 NFI 、 IFI的值都大于0.9 ， PGFI值大于0.5 ， AGFI值大于0.8 ，均在拟合接受范围内。 GFI值为0.861 ，略低于标准。综合而言，生态创新维度结构与生态创新绩效关系模型的拟合指标基本在拟合接受范围内，模型拟合程度较好。

表6.42　企业生态创新维度结构与生态创新绩效关系模型的拟合情况（N＝279）

注：^***表示显著性水平P＜0.001 。

测度模型中所有潜变量估计参数的标准化估计值适中，且C.R.检验值都大于1.96 ，参数估计的标准差都大于零，表明模型满足基本拟合标准。模型中生态创新资源维度与生态创新绩效之间的标准化路径系数为0.149 ，P值为0.02 ，在P＜0.05的水平上具有显著性（＜0.1），表明生态创新资源维度与生态创新绩效有正向影响。其他路径均在0.001的水平上具有显著性。

2）生态创新维度结构与企业生态创新能力的关系模型

运用AMOS16.0软件对初始结构方程模型进行分析运算的拟合结果如表6.43和图6.10所示。基于表6.56的结果，企业生态创新的维度结构与内外部协调能力模型的x²值为623.992（自由度df＝260），x²/df值为2.400 ，很理想； RMSEA的值为0.077 ， CFI 、TLI 、 IFI的值都大于0.9 ， PGFI值大于0.5 ，均在拟合接受范围内。而NFI值为0.87 ， AGFI值为0.792 ， GFI值为0.834 ，略低于标准。综合来看，生态创新维度结构与企业生态创新能力的关系模型的拟合指标基本在拟合接受范围内，模型拟合程度较好。

表6.43　生态创新维度结构与企业生态创新能力关系模型的拟合情况（N＝279）

注：^***表示显著性水平P＜0.001 。

同时，测度模型中所有潜变量估计参数的标准化估计值适中， C.R.检验值均大于1.96 ，参数估计的标准差都大于零，表明模型满足基本拟合标准。模型中关系、知识维度结构与企业生态创新能力之间的标准化路径显著性很高（＜0.001），表明有正向作用机制，而生态创新资源维度与企业生态创新能力之间的标准化路径系数分别为0.148和0.192 ，P值分别为0.021和0.003 ，在P＜0.05的水平上具有显著性（＜0.1），表明生态创新资源维度与企业生态创新能力有正向影响。因此假设机理_H2 、H3 、H4全部验证通过。

3）企业生态创新能力与生态创新绩效的关系模型

运用AMOS16.0软件对初始结构方程模型进行分析运算的拟合结果如表6.44和图6.11所示。

表6.44　企业生态创新能力与生态创新绩效关系模型的拟合情况（N＝279）

注：^***表示显著性水平P＜0.001 。

基于表6.44的结果，企业生态创新的维度结构与内外部协调能力模型的x²值为224.927（自由度df＝85），x²/df值为2.646 ，很理想； RMSEA的值为0.084 ，CFI 、TLI 、 IFI、 NFI的值都大于0.9 ， PGFI值大于0.5 ，均在拟合接受范围内。而GFI值为0.887 ，略低于标准。综合起来看，企业生态创新能力与生态创新绩效的关系模型的拟合指标基本在拟合接受范围内，模型拟合程度较好。

在测度模型中，生态创新绩效与环境与经济的外部整合能力路径的C.R.值为-1.031 ，小于1.96 ，未通过显著性检验（P＝0.302＞0.05）。而生态创新绩效与环境与经济的内部整合能力路径的标准化估计值适中， C.R.检验值大于1.96 ，显著性很高（＜0.001），表明有正向作用机制。因此假设机理_H5a支持，而机理_H5b不支持。

3.整体模型初步拟合

在验证完生态创新维度结构、企业生态创新能力和生态创新绩效的两两相互关系的基础上，本小节进行整体模型的拟合和验证。基于6.4.1节所构建的企业生态创新机理的概念模型（见图5.3），设置了初始结构方程模型（见图6.12）。

在初始模型中共有15个外生显变量、15个内生显变量、3个外生潜变量和3个内生潜变量。其中，通过15个外生显变量（遇替代技术竞争、显著节能效果、节约资源投入、污染产生削减、污染排放削减、研发团队能力强、技术工人素质高、研发条件一流、研发资金充裕、创新经验丰富、与本地上游供应商、与领先的下游客户、与本地下游客户、与当地政府部门、与环保部门合作）来对3个外生潜变量（技术、资源和关系）进行测量。通过15个内生显变量（长期可持续发展规划、纳入环境风险、环境能力提升、规范的环境管理制度、环境教育培训、与其他企业合作进行EI 、科研机构交流与共享、参与CP标准制定、积极环保产品认证、通过风险资本获得资金、减少能源耗用、减少水耗用、市场份额、企业形象、企业总体竞争力）来对3个内生潜变量（环境与经济的内部整合能力、环境与经济的外部整合能力、企业生态创新绩效）进行测量。

4.模型修正与确定

初始模型未能只经过一次运算就拟合成功是常见的现象（Hatcher ，1994）。通常模型修正方法是依据修改指标MI（Modification Indices ， MI），删去残差间协方差较大的路径，降低变量的自相关关系，来逐步消除拟合偏差。

根据表6.45的初始模型拟合结果， “技术维度、关系维度——企业生态创新绩效”路径的C.R.值明显低于1.96 ，而且显著性分别为0.619和0.648 ，未能达到0.05显著水平，可以考虑删去这两条路径。此外，根据AMOS提供的修改指标MI ，增加一些误差项之间的路径，最终使得整个机理模型的拟合指数达到要求（见图6.13）。

表6.45　企业生态创新机理模型初始结构的拟合情况（N＝279）

注：^***表示显著性水平P＜0.001 。

运用AMOS16.0软件对初始结构方程模型进行分析运算，拟合结果如表6.45所示。初始结构模型的x2值为1342.006（自由度df＝391），x2/df值为3.432 ，尚可，但是， RMSEA的值为0.102 ，大于0.10 ，并且CFI 、GFI 、AGFI 、TLINFI和IFI的值均未达到拟合接受范围，因此初始的结构模型没有通过检验。

修正后的最终结构模型如表6.46所示。从表6.46可以看出，经过第一次修正后的结构模型，x²/df 、 CFI 、TLI 、RMSEA 、PGFI 、 IFI等各项拟合指标均有所改进，达到了模型拟合要求， GFI 、AGFI和NFI的值接近于拟合要求。所有路径系数的C.R.均达到大于1.96的要求，并且除了“环境与经济的内部整合能力-资源维度”和“环境与经济的外部整合能力-关系维度”以及“环境与经济的外部整合能力-生态创新绩效”三条路径是在P＜0.05的水平上显著外，其他路径均在P＜0.001的水平上具有显著性。可以得出，调整后的最终模型的关键拟合指标均达到了模型拟合要求，拟合优度良好，模型的拟合已通过检验，模型得以确认。

表6.46　企业生态创新机理模型最终结构的拟合情况（N＝279）

注：^***表示显著性水平P＜0.001 。

机理_H1a验证：如表6.45所示，生态创新的技术维度与企业生态创新绩效之间路径系数的标准化估计值为0.040 ，非标准化估计值为0.026 ，临界比（C.R.）为0.497＜1.96 ，显著性概率为0.619＜0.1 ，路径系数在0.1显著性水平下不显著，而这与表6.42中在0.001下显著的结论不同。说明生态创新的技术维度对企业生态创新绩效的作用并不是直接的，只有通过间接的能力转化，才能促进企业生态创新绩效。机理_H1a不成立。

机理_H1b验证：如表6.46所示，生态创新资源维度与企业生态创新绩效之间路径系数的标准化估计值为0.433 ，非标准化估计值为0.333 ，临界比（C.R.）为4.269＞1.96 ，显著性概率为0.000＜0.001 ，路径系数在0.001显著性水平下显著。这与第5章的假设分析的结果一致，说明生态创新的资源维度与企业生态创新绩效密切相关，资源维度的水平越高，越促进企业生态创新绩效。机理_H2a成立。

机理_H1c验证：如表6.45所示，生态创新关系维度与企业生态创新绩效之间路径系数的标准化估计值为0.038 ，非标准化估计值为0.030 ，临界比（C.R.）为0.456＜1.96 ，显著性概率为0.648＞0.1 ，路径系数在0.1显著性水平下不显著，说明生态创新的知识维度对企业生态创新绩效的作用并不是直接的，只有通过间接的能力协调和转化，才能促进企业生态创新绩效。机理_H1c不成立。

机理_H2a验证：如表6.46所示，生态创新的技术维度与环境与经济的内部整合能力之间路径系数的标准化估计值为0.386 ，非标准化估计值为0.320 ，临界比（C.R.）为5.907＞1.96 ，显著性概率为0.000＜0.001 ，路径系数在0.001显著性水平下显著。这与第5章的假设分析一致，验证了生态创新的技术维度与环境与经济的内部整合能力是密切相关的，技术维度的水平越高，越能促进环境与经济的内部整合能力，从而促进企业生态创新绩效。机理_H2a成立。

机理_H2b验证：如表6.46所示，生态创新的技术维度与环境与经济的外部整合能力之间路径系数的标准化估计值0.425 ，非标准化估计值为0.492 ，临界比（C.R.）为6.410＞1.96 ，显著性概率为0.000＜0.001 ，路径系数在0.001显著性水平下显著。这与第5章的假设分析的结果一致，生态创新的技术维度与环境与经济的外部整合能力密切相关，生态创新的技术维度水平越高，越促进环境与经济的外部整合能力，从而促进企业生态创新绩效。机理_H2b成立。

机理_H3a验证：如表6.46所示，生态创新的资源维度与环境与经济的内部整合能力之间路径系数的标准化估计值为0.154 ，非标准化估计值为0.177 ，临界比（C.R.）为2.426＞1.96 ，显著性概率为0.015＜0.05 ，路径系数在0.05显著性水平下显著。这与第5章的假设分析的结果一致，生态创新的资源维度与环境与经济的内部整合能力密切相关，生态创新的资源维度水平越高，越促进环境与经济的内部整合能力，从而促进企业生态创新绩效。机理_H3a成立。

机理_H3b验证：如表6.46所示，生态创新的资源维度与环境与经济的外部整合能力之间路径系数的标准化估计值为0.202 ，非标准化估计值为0.323 ，临界比（C.R.）为3.122＞1.96 ，显著性概率为0.002＜0.05 ，路径系数在0.05显著性水平下显著。这与第5章的假设分析的结果一致，生态创新的资源维度与环境与经济的外部整合能力密切相关，生态创新的资源维度水平越高，越促进环境与经济的外部整合能力，从而促进企业生态创新绩效。机理_H3b成立。

机理_H4a验证：如表6.46所示，生态创新的关系维度与环境与经济的内部整合能力之间路径系数的标准化估计值为0.361 ，非标准化估计值为0.418 ，临界比（C.R.）为4.684＞1.96 ，显著性概率为0.000＜0.001 ，路径系数在0.001显著性水平下显著。这与第5章的假设分析的结果一致，生态创新的关系维度与环境与经济的内部整合能力密切相关，生态创新的关系维度水平越高，越促进环境与经济的内部整合能力，从而促进企业生态创新绩效。机理_H4a成立。

机理_H4b验证：如表6.46所示，生态创新的关系维度与环境与经济的外部整合能力之间路径系数的标准化估计值为0.258 ，非标准化估计值为0.417 ，临界比（C.R.）为3.561＞1.96 ，显著性概率为0.000＜0.001 ，路径系数在0.001显著性水平下显著。这与第5章的假设分析的结果一致，生态创新的关系维度与环境与经济的外部整合能力密切相关，生态创新的关系维度水平越高，越促进环境与经济的外部整合能力，从而促进企业生态创新绩效。机理_H4b成立。

机理_H5a验证：如表6.46所示，生态创新的环境与经济的内部整合能力与企业生态创新绩效之间路径系数的标准化估计值为0.540 ，非标准化估计值为0.362 ，临界比（C.R.）为4.294＞1.96 ，显著性概率为0.000＜0.001 ，路径系数在0.001显著性水平下显著。这与第5章的假设分析的结果一致，生态创新的环境与经济的内部整合能力与生态创新绩效密切相关，生态创新的环境与经济的内部整合能力越高，生态创新绩效越高。机理_H5a成立。

机理_H5b验证：如表6.46所示，生态创新的环境与经济的外部整合能力与企业生态创新绩效之间路径系数的标准化估计值为- 0.216 ，非标准化估计值为-0.104 ，临界比（C.R.）为-2.333 ，显著性概率为0.070＞0.05 ，路径系数在0.05显著性水平下不显著（表6.46）。说明企业环境和经济的外部整合能力与企业生态创新绩效之间没有直接相关关系。这也表征了目前我国企业的商业网络和社会网络等外部系统环境（政策法规除外）对生态创新驱动的不足。尤其是市场力量对于生态创新的激励不充分，消费者愿意支付环境改善的意愿往往过低（Rennings ，2000）。因而企业环境和经济的外部整合能力对生态创新绩效的影响不大。机理_H5b不成立。

5.SEM模型分析小结

以上通过对初始结构方程的调整与修正，解决了原有的概念模型存在的不足和拟合过程中的问题。变量之间共有8条路径是显著的，分别是“资源维度—生态创新绩效” 、 “技术维度—环境与经济的内部整合能力” 、 “资源维度—环境与经济的内部整合能力” 、 “关系维度—环境与经济的内部整合能力” 、 “技术维度—环境与经济的外部整合能力” 、 “资源维度—环境与经济的外部整合能力” 、 “关系维度—环境与经济的外部整合能力” 、“环境与经济的内部整合能力—企业生态创新绩效” 。从模型中可看出，自变量与中介变量之间、自变量与因变量之间以及中介变量之间存在多条路径，变量之间的作用效果包含了直接、间接作用（见表6.47）。

为了进一步说明概念模型中路径的全部影响，本书进一步做了效应分解，通过AMOS软件计算了最终模型的直接效应（Direct effect）、间接效应（Indirect effect）和总效应（Total effect）的统计显著性关系。从总效应来看，资源维度对企业生态创新绩效有明显的促进作用，主要是通过直接效应发生作用。而技术维度和关系维度主要通过生态创新能力的中介作用，间接影响企业生态创新绩效，影响的程度较为有限。通过将总效应分解为直接和间接效应，进一步打开了生态创新与企业生态创新绩效的作用机制“黑箱” ，再一次验证了技术、资源、关系维度、环境与经济的内部整合能力、环境与经济的外部整合能力及企业生态创新绩效的关联性，更好地诠释了企业生态创新的机理。

表6.47　最终模型的直接效应、间接效应和总效应（N＝279）