引言

從大量事件樣本進行統計分析，由事件的表象獲得本質性的事件規律，是科研人員特別是管理工作者常見的研究工作方法，也是很有效的科學研究方法。

統計分析方法眾多，深淺不一，效果各異。對于復雜事件而言，其牽涉的層面復雜，影響和制約因子眾多，這些影響或制約因子往往又非孤立，而是相互牽涉、相互影響。故需要剖析事件的內在層面結構關系，分析事件的影響顯在因子，并構建一定的結構方程模型，進而挖掘出事件的影響潛在因子，綜合分析并構建一個或若干個事件發展的判斷指標，且設定某一程度的判斷標準，判斷事件的發展動態。這樣的統計分析方法就是結構方程模型。結構方程模型因其優越性得到飛快的發展和廣泛的應用。

1 結構方程模型的研究

1.1 基本概念、思想及本質闡述

人們對于結構方程模型（StructuralEquationModeling簡稱為 SEM）的概念的闡述也是變化的，有從含糊到明確、由片面到全面、由膚淺到不斷深入、由定格到擴充和發展的過程。

20 世紀二三十年代，結構方程模型思想剛剛起源、萌芽時，起初確定為由 Sewll Wright[1]最初提出了路徑分析的概念，這種路徑分析當時還沒有定義為結構方程模型。之后的數十年中，對于路徑分析的方法和內涵不斷擴充與展開。直到 20 世紀 70 年代，一些學者以 Joreskog 和 Wiley 為代表，將因子分析和路徑分析等統計方法加以整合，明確提出結構方程模型的概念[2],結構方程模型的概念明確提出后，立即得到迅猛發展，內容進一步充實，方法擴充，針對實際研究對象的具體模式不斷涌現，應用的范圍迅速擴展。早期的結構方程模型跟數學中的數理統計方法不是很融合，結合不大，也沒有注重數理統計方法的重要性和運用的實效性。結構方程模型所包含的內容也很少，結構較為簡單，方法較為單一，所列出的影響因子較少，全為顯性因子，對于潛在因子的重視和提出要求是在 21 世紀初的事情了。

進入 21 世紀后，人們對于結構方程模型的內在本質進一步明確，對其內涵進一步加以擴充，其模型結構圖的構建越來越復雜，因子越列越多，潛在因子被明確提出并作為結構方程模型必須要求的內容。如今明確闡述結構方程模型為當代行為和社會領域量化研究的重要統計方法，是傳統數理統計方法與一定的計算機技術相結合的產物（這一點對于現代和未來的結構方程模型的發展來說更為確切）。

當今學者[3,4]強調結構方程模型中包含顯性指標、潛在變量、干擾或誤差變量間的關系，進而獲得自變量對因變量的直接效果、間接效果或總效果。其基本上是一種驗證性方法，通常必須有理論或經驗法則的支持，在理論引導的前提下才能構建模型結構圖，并進行后續工作。即便是對于模型的修正，也必須依據相關理論進行，強調理論的合理性，故結構方程模型是較為嚴謹的一種統計分析方法和理論。如今人們普遍認為結構方程模型的本質是一種驗證式模型分析，它是利用研究者所搜集到的實證資料來確認假設的潛在變量間的可能關系，以及潛在變量與指標的一致性程度。即比較研究者所提供假設模型的協方差矩陣與實際搜集數據導出的協方差矩陣之間的差異性[4].

1.2 目前結構方程模型的特點分析

結構經過近一個世紀的發展與豐富，由簡單到復雜，由雛形到成熟，由單一到多元化，由片面狹窄到全面寬廣。目前的結構方程模型克服了先前一系列的弊端，而擁有以下公認的特點，這些特點包含優越性也包含局限性。

（1）理論的先驗性。

結構方程模型分析假設的因果模型必須建立在一定的理論上，因而結構方程模型是一種驗證某一模型或假設模型適應性與否的統計技術，故被視為驗證性而非探索性的統計方法。

（2）結構方程模型的多元性。

首先結構方程模型研究問題的層次多元性，結構方程模型所考察研究的事件一般較為復雜，不是簡單易解的問題，其結構層次非常復雜，具有多元性，所觸及到的影響因子也具有多元性，不是簡單在一個層面而是在復雜的多個層面，層層相關，環環相扣，相互影響，相互關聯。

（3）研究方法的多樣性。

結構方程模型的研究方法非常多樣，它是綜合多種方法的一種綜合研究方法，是一種復合的方法，有歸納總結、演繹推理、公式推導、邏輯演算、相關分析法等等，并且靈活多樣，在驗證分析過程中允許測量誤差的存在。

（4）潛在發現性。

結構方程模型還有一個最大的特點在于，它不光能研究顯在變量間的相關關系，估計多元和相互關聯的因變量之間的線性關系，還能處理不可觀測的假設概念，說明誤差，同時，還能分析潛在變量之間的結構關系，應用結構方程模型，在進行數據分析之前，將已標識潛在變量之間建立起假設路徑，因觀測變量與中心潛在變量都具相關性，潛在變量之間也可能發生關系，從而達到潛在發現性研究目的。

（5）研究工作的同步性。

結構方程模型可以同時處理測量與分析問題，做到研究工作的同步進行。其原因在于結構方程模型是一種將測量與分析整合為一的計量研究技術，它可以同時估計模型中的測量指標、潛在變量，不僅可以估計測量過程中指標變量的測量誤差，也可以評估測量的信度與效度。

（6）協方差理論運用的核心地位性。

結構方程模型分析的核心概念是變量的協方差，在其分析中，處處運用到協方差理論，協方差有兩種功能：①利用變量間的協方差矩陣觀察多個連續變量間的關聯情形，此為結構方程模型的描述性功能；②結構方程模型是可以反映出理論模型所導出的協方差與實際搜集數據的協方差的差異，此為驗證性功能。這兩個功能決定了協方差理論在結構方程模型中運用的重要和核心地位。

（7）其他特性。

結構方程模型適用于大樣本分析，對于小樣本分析其結果不穩定，這樣也就限制了結構方程模型的應用面的極大推廣。第二，結構方程模型中的因子分析中存在局限，所測項目只能被分配給一個因子，并只有一個因子載荷量，如果測驗題項與兩個或兩個以上的因子有關時，因子分析就無法處理。第三，結構方程模型中要求因子間要么是全有關系，要么是全無關系，這種過于武斷極端式的要求對于自然和社會實際中所存在的復雜實情是不相符的。此外，結構方程模型因子分析中假設誤差項不相關，但對于我們所研究的事件所涉及領域中，許多測驗的題項與題項之間的誤差來源是相似的，即誤差間具有相關關系，從而研究分析的結果不能如實反映真實情況。

2 結構方程模型的應用現狀

結構方程模型應用一般都是在管理方面，其具體應用步驟是：首先理論分析，設定模型，然后進行模型識別，再選擇測量變量和搜集資料進行模型的估計，接下來是模型的評價，如果發現模型不是很完善，不太正確，無法達到可接收的程度則要求進行模型的修訂[11],如果能達到可接收的程度則解釋完畢。

結構方程模型因其優越性在管理學方面得到非常廣泛的應用，一般而言，只要是能將實際問題轉化為方程的情況下，都適合應用結構方程模型來進行求解，像在物理、化學、工程、電子、建筑及經濟等等諸多管理領域。如某種事件的滿意度評價指標體系的構建[5];高新技術創新能力的評價研究[6];某事件績效評價研究[7];在財務管理方面的研究[8];某事件認識與調控關系研究[9];某介質中某物質的平衡關系研究[10];某設計質量影響方面的研究[11];大學生畢業就業去向分析等研究[12];某種疾病癥侯分析研究[13]等等。

結構方程模型的應用要有一定的條件，首先，在用前須先在理論分析基礎上提出理論模型，包括指標的選取、變量關系的假設、參數的設定、模型的安排，每一步都須有清楚的理論概念和嚴密的邏輯推理。其二，進行驗證性因子分析時，要分析樣本指標分布特征，要使變通為正態化，要進行數據的甄別。其三，樣本量要適度，一般樣本量大于 100,樣本收集要下很大工夫。

結構方程模型分析步驟一般為：第一步，提出理論模型；第二步，執行結構方程分析；第三步，模型評價；第四步，模型修正（如果達到預期效果是不用修正模型的）或進行結論解釋。

并且隨著結構方程模型在管理實踐中的運用，其得到不斷的完善和擴充，各種具體模式推陳出新，大量地涌現，各種分析軟件也開發利用起來了，目前這些軟件主要有 LISREL,EQS,AMOS,MPLUS,CALIS,RAMONA 等等，這些軟件的應用也越來越方便，操作越來越簡單。

3 注意事項與展望

結構方程模型因其優越性，越來越被人們重視并廣泛應用于管理各方面，也取得了不少成果。雖然，它匯合了多種傳統分析方法優點，并有自身優點，但結構方程模型不是萬能的。它也有自身不可克服的缺陷，在應用時必須注意。

從研究方面來說，結構方程模型只是一種驗證性方法，非探索性方法，不能深入探索事件的內在本質規律。此外，在當數據與模型擬合時，只表示數據不否定統計分析者建立的理論模型，不表明證明了模型的正確性[14].其三，人們應該盡可能多地比較多個模型，不能固定在某個模型，應注意等價模型的分析比較。最后，在模型建立時必須多組樣本數據的分析基礎上建立，并通過多組樣本數據的檢驗。

結構方程模型要得到進一步深入發展與擴展應用，必須從其自身的內涵進行擴展和挖掘，深化其內涵建設，在很大程度上對結構方程模型進行改造，使其克服自身的缺陷，得到更為廣泛拓寬的發展和更為便利的應用。

參考文獻

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