《表3 描述性统计、相关分析与效度检验》

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《我国中小制造企业如何提升新产品开发绩效——基于数字化赋能的视角》

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注：***p<0.001，**p<0.01，*p<0.05，下同；对角线斜体加粗表示对应变量的AVE平方根

接着，本研究使用Smar t PLS 3.0进行验证性因子分析（CFA），结果显示模型拟合优度比较高（SR M R指标值为0.059，N FI为0.86），因子负载在0.70以上，均达到0.001的显著性水平，所有构念平均萃取方差（AV E）均在0.70以上，构成信度（CR）则均大于0.80，说明本研究构念拥有良好的聚合效度。此外，如表3所示，所有变量AV E的平方根均大于该构念与其他构念的相关系数，表明本文测量模型具有较好的区分效度（Discriminant Validity）。进一步，本文采用H e t e r o t r a i t-M o n o t r a i t比率对区分效度进行评估，该方法对于基于方差的结构方程效度问题更加灵敏，结果发现比率均低于0.85，低于建议的阈值（见表4）。[51]总之，本文的测量模型满足了信度和效度的基本要求。