《表7 基准SEM模型及有调节的中介SEM模型拟合指数》

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《用户驱动的制造业企业服务创新：以资源拼凑为路径的研究》

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第二步，分别以服务创新财务绩效与服务创新非财务绩效为因变量，建立包含潜调节（交互）项的有调节的中介SEM模型，判断包含潜调节（交互）项的有调节的中介SEM模型相比基准SEM模型拟合情况是否更好，结果如表7所示。因变量为服务创新财务绩效（SIFP）时，包含潜调节（交互）项的有调节的中介SEM模型，AIC值为9291.04，比基准SEM模型的AIC值（9 310.53）减少了19.49，即有调节的中介SEM模型相比基准SEM模型减少了信息损失，模型得到改善；同时，根据表7中基准SEM模型及有调节的中介SEM模型的拟合结果，利用对数似然比检验（log-likelihood ratio test），得到对数似然差异值D为11.74，模型参数的自由度差异值Δdf为2，卡方检验显著（p<0.01），表明因变量为服务创新财务绩效（SIFP）的有调节的中介SEM模型比基准SEM模型拟合更好。同样地，因变量为服务创新非财务绩效（SINFP）时，包含潜调节（交互）项的有调节的中介SEM模型的AIC值为10 194.76，相较于基准SEM模型的AIC值（10 213.40）减少了18.64，表明有调节的中介SEM模型比基准SEM模型有所改善；同时有调节的中介SEM模型的Log-Likelihood为-5 027.38，比基准SEM模型的Log-Likelihood值（-5 038.70）增大了11.32，即对数似然差异值D为11.32，模型参数的自由度差异值Δdf为2，卡方检验显著（p<0.01），表明与基准SEM模型相比，加入交互项的有调节的中介SEM模型的拟合优度显著改善。因此可以进入检验的第三步，即利用系数乘积法进行有调节的中介效应分析。