根据相关文献研究、代工企业相关人员的访谈和预试结果，笔者得到测量生产运营战略的17 个题项，其中4 个题项用于测量低成本战略，4 个题项用来测量质量战略，5 个题项用来测量柔性战略，4 个题项用来测量创新战略。对生产运营战略的测量模型进行验证性因子分析，结果见表6-32。

首先检验模型是否存在违规估计的现象。从表6-32 可以看出，标准化系数值为0.71～0.81，这些值均未大于0.95，表示其并非过大的参数，观测变量的测量误差的值为0.34～0.49，标准误差为0.08～0.11，表明不存在太大的标准误差，并且也没有负的误差变异数。这说明不存在违规估计的现象，因而可以进行模型整体适配度的检验。

表6-32 中的数据显示，χ2/d f 为1.48，不仅远小于5 这个最高上限，而且小于更严格的标准3；RESEA 的值为0.053，低于可接受的值0.1；SRMR 的值为CFI、TLI、IFI 的值分别为0.96、0.95、0.96，超过了0.9，远大于可接受的值0.8，PNFI 的值为0.74，远大于可接受的值0.5。因此可见，生产运营战略测量模型的整体拟合情况较好，测量模型是可以接受的，隶属于4 个潜变量的17 个题项能较好地测量生产运营战略这一变量。同时，也显示生产运营战略测量模型是一个相当符合实证资料的模型，具有整体的建构效度。

从聚合效度上看，表6-32 显示，测量生产运营战略的17 个题项在各自潜变量上的标准化负荷值为0.71～0.81，均大于0.5，具有较高负荷，并且都达到统计显著的水平，说明各潜变量测量的聚合效度较好；同时，各潜变量的平均变异抽取量分别为0.54、0.58、0.60、0.59，均大于0.5 这一最低标准，表现出较好的聚合效度。此外，观察表6-55 相关系数矩阵表中的数据，可以发现，低成本战略的4个测量题项之间的最小相关系数为0.525；质量战略的4 个题项之间的最小相关系数为0.518；柔性战略的5 个题项之间的最小相关系数为0.562；创新战略4 个题项之间的最小相关系数为0.518，即各潜变量测量题项之间的最小相关系数均大于0.5，进一步验证了各潜变量的测量具有较好的聚合效度。

表6-32　生产运营战略测量模型参数估计和整体拟合优度

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从区别效度上看，由表6-33 可以看出，生产运营战略的潜变量间未限制模式的卡方值为167.161（d f =113），限制模式的卡方值最小为209.123（d f =114），最大为245.159（d f =114），与限制模式相比，未限制模式的卡方值较小，且限制模式与未限制模式的卡方值的差异最小为41.961，最大为77.998，所有限制模式与未限制模式间卡方值差异显著性检验的概率值P <0.001，表示未限制模式与限制模式的测量模型有显著差异，说明生产运营战略的各潜变量间具有良好的区别效度。

从建构信度上看，表6-32 显示，低成本战略、质量战略、柔性战略、创新战略的建构信度（CR）分别为0.82、0.85、0.88 和0.85，远大于0.70 这个最低标准，表示测量模型的内在品质理想。

表6-33　生产运营战略潜变量间区别效度的分析

注：Δ χ2的计算以未限定模式为基准，∗∗∗表示P<0.001。