《表3 变量的信度和收敛性结果》

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《企业社会责任披露、公司价值与财务表现——基于GSCA方法的研究》

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根据GSCA软件的程序，表3列出了各变量的信度和收敛效度结果。根据Hair(2017）的经验，指标荷载度（indicator loading）低于0.40的指标因为不足以支持相应的模型，而应立即从模型中删除，其建议指标荷载度至少保持在0.70，以便进行模型的进一步分析。根据该经验，各变量的Cronbach Alpha和Dillon-Goldstein数据均高于0.70，表明每个潜在变量指标的内部一致性较高，因此得以保留。同时，平均方差（AVE）可用于检查潜在变量的收敛有效性，提取的平均方差应大于0.5，这意味着各变量均已经解释了构建模型的一半以上。