如何减少同源方差:验证性因子分析的实证研究

为了最大程度地减少同源方差问题,本团队在调研的事前事后都借鉴遵循了张(Chang,2010)等所提出的建议。首先,我们在设计问卷时结合不同的测量形式,尽量选择多样化的问题类型和模式。作为大样本大问卷调研的一部分,本研究所涉及的相关变量也是有机组合并分散安排在不同模块中进行测量的。而且绝大部分问项是基于客观信息和现实情况。其次,在调查结束后,我们还随机选择了25位经理人进行回访和重复填写,以确认他们前面填写问卷内容的一致性和准确性。结果两组不同时间填写出来的样本之间差异不大,显示了较好的一致性(p＜0.01)。接着,我们进行了哈曼(Harman)单因素检验。我们将所有调研的问项合并在一起,做未旋转探索性因素分析(EFA)。检验结果显示模型拟合并不好(χ2[209]=2606.38,incremental fit index[IFI]=0.36,comparative fit index[CFI]=0.36,standardized root-mean-square residual[SRMR]=0.24,root-mean-square error of approximation[RMSEA]=0.20)。

为了进一步检验聚合与区分效度,我们还进行了一系列验证性因子分析(CFAs)。遵循克莱因(Kline,2004)的研究建议,模型拟合效果各检验指标的临界值分别为SRMR≤0.08,RMSEA≤0.06,CFI≥0.90,IFI≥0.90。本研究的六因素模型CFA结果显示模型拟合效果还是很好的(χ2[194]=261.95,IFI=0.98,CFI=0.98,SRMR=0.05,RSMEA=0.03)。与此同时,本研究还选择了两个备选五因素模型作为参照比对模型。其中一个五因素模型,是将腐败与道德滑坡合并为一个因子,然后进行CFA检验,结果显示模型拟合效果明显变差(χ2[199]=956.93,IFI=0.80,CFI=0.80,SRMR=0.17,RSMEA=0.11)。另外一个五因素模型将政策不确定性与市场地位合并为一个因子,同样模型效果也很不好(χ2[199]=559.73,IFI=0.90,CFI=0.90,SRMR=0.11,RSMEA=0.08)。最后,我们还尝试将任意两因子合并进行CFA分析,模型结果都明显变差。(www.xing528.com)

在评估聚合效度结果时,我们主要考察了各因子的合成信度(CR)和平均萃取变异量(AVE)的值。本研究中涉及的六个构念检测的CR值在0.80至0.93之间,均高于临界值。而AVE的范围在0.57至0.76之间,也都高于临界值。可见,从各方面检验结果来看,本研究选择的六因素模型还是最合适的模型,检测结果也是有效可信的。

与此同时,本研究模型回归结果中控制变量的表现也与已有研究相一致。如表6-3中的模型1显示,企业年龄和规模都对企业的公益慈善方面的社会责任产生了显著的正向影响。在表6-4中的模型1显示,企业规模、外资企业和制造业企业均对企业的可持续发展方面的社会责任产生了显著的正向影响。这说明,在中国大型的老企业倾向于选择公益慈善活动。而大型的外资企业则更愿意选择可持续发展方面的社会责任履行。该结果与企业在中国社会责任履行的实践是基本一致的,也从一个侧面反映了本研究的有效性。上述检验评估的结果以及所有变量的描述统计和相关性分析矩阵都列示汇报在表6-2中。