《表3 结构模型拟合优度检验表》

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《节事价值共创的非对称性及影响因素——基于观众和演职人员主体》

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有效样本容量是结构方程模型拟合是否稳健的关键因素。Kline认为结构方程中样本量低于100时，参数估计是不可靠的[76]；Rigdon认为若观测变量超过10个，样本量低于200时，模型的统计检验力会降低，主要表现在模型的因子载荷偏低以及模型检验指标下降等情况[77]。而Schumacker和Lomax提出，在社会学研究领域，结构方程的最低有效样本量最好不低于200份，500份以上则更好[78]。本研究中，观众模型的样本容量（n1=529）达到Rigdon、Schumacker和Lomax提出的样本容量要求，但是演职人员模型受到抽样客观条件的局限，其样本容量略低于结构模型的研究标准（n2=191<200），尽管如此，演职人员群体是节事价值共创的重要参与群体，也是本研究的重要研究对象，笔者认为在保证研究信度和效度的前提下，仍采用结构模型开展研究。本研究采用AMOS 21.0极大似然估计（maximum likelihood）拟合方程，本研究中各结构模型均经过修正，系数均经过标准化处理并作显著性检验。具体拟合结果如图3和图4所示。衡量结构模型拟合优度的指标共3大指标体系共计13项细节指标（表3）。本研究中模型一（观众模型）各拟合优度评价指标均达到参考值的要求，模型二（演职人员模型）仅增值适配指标体系中的规范拟合系数（NFI=0.859<0.90）以及相对拟合优度（RFI=0.895<0.90）略低于参考值。依据Hu和Bentler等人的系统研究，增值适配度指标体系属于典型的比较性适配体系，这一指标体系显著受到样本容量的影响，当样本容量较低时，NFI和RFI指标会出现被低估的情况，如果模型全部指标均能达到参考值，则显示模型适配度相当完美，但是受研究的样本容量波动的影响，也允许出现个别指标略低于参考值的情况出现[79]。绝对适配度指标体系中的均方根残差（RMR=0.057>0.05）略高于参考值，依据研究，RMR仅表示模型的平均残差的协方差，测量指标易受样本容量和测量尺度的影响，这些因素易造成测量值呈现波动，实质上没有绝对的门槛定义其接受域，RMR指标总体应该越小越好，但0.05左右的门槛值是可以接收的[80]。除此之外，其余所有指标均达到参考值要求。此外，本研究模型二的部分观测指标因子载荷相对较低，例如，I1～I2、I6、A2、A4以及PA1。侯杰泰等提出，结构模型的因子载荷小于0.5时“对应的指标要考虑删除”[81]，但是Marsh等研究显示，从模型收敛和拟合指数的角度而言，显然样本量越大，因子载荷的数值也就越高，并没有固定的门槛值，研究者应视研究需要而决定是否取舍[82-84]。据此，本研究认为虽然少数观测指标因子载荷不高，但考虑到特定的研究目的以及理论建构的需要，应考虑保留。总体而言，本研究两个结构模型大部分拟合优度评价指标均显著超过参考值标准，表明本研究的两个模型拟合优度较好，结构方程较稳健，且具有较好的信度与效度。