1.合同治理机制量表的验证性因子分析

（1）因子模型设定

合同治理机制由两个潜在变量构成，分别是风险分担、收益分配。其中风险分担有5个测量指标，收益分配有4个测量指标。合同治理机制的整体模型CFA分析如图7-4所示。

图7-4　合同治理机制的整体模型CFA分析

（2）模型参数估计

运用AMOS软件，采用多因素斜交对模型进行分析，结果如表7-5所示。从绝对拟合指标来看，/df=2.373，p=0.000，达到显著水平，不接受虚无假设，这表明合同治理机制测量模型的协方差矩阵与实证资料的协方差矩阵相等的假设未得到支持，即假设模型图与观察数据不吻合，需要进一步通过其他指标来判定。GFI=0.957（＞0.80），AGFI=0.909（＞0.80），RMSEA=0.077（＜0.08），说明模型可以接受；观察相对拟合指标，IFI=0.975（＞0.90），CFI=0.974（＞0.90），NFI=0.957（＞0.80），总体上，合同治理机制因子模型具有良好的拟合，建构效度良好，模型可以接受。

表7-5　合同治理机制的整体测量模型参数估计表

拟合优度指数（P=0.000）：

注：未列t值则为固定参数项目；***表示p＜0.001。

（3）信度评估

从合同治理机制分析表中数值可以看出，所有测量题项的标准化负荷都达到了0.5的临界值，且所有的标准化系数都达到了显著性水平，因此，这9个指标可以作为潜在因子风险分担和收益分配的测量指标。从表中的分析数值可以清晰地看出，组合信度的值都达到了0.6的临界值，说明合同治理机制各潜变量的内部一致性良好，信度指标均可接受。

（4）效度评估

对于合同治理整体测量模型的收敛效度，除了个别题项，其他潜变量所属的因素负荷都达到了0.5的临界值，说明合同治理机制量表的潜变量收敛效度良好。

（5）二阶验证性因子分析

进一步对重大工程合同治理机制进行二阶验证性因子分析，二阶整体模型CFA分析如图7-5所示，结果如表7-6所示。从表中数值可以看出，在合同治理机制的二阶CFA分析中，各一阶因子对二阶因子的负载系数均达到了0.5的临界值，且达到显著性水平，说明各一阶因子对二阶因子的收敛效度良好。组合信度ρc的值为0.791，达到了0.6的临界值，说明二阶因子模型的建构信度较好；二阶因子的AVE值为0.654，大于临界值0.50，可以看出二阶因子模型能有效解释其一阶因子一半以上的变异。因此，合同治理机制的二阶因子模型的拟合水平较好。

图7-5　合同治理机制的二阶整体模型CFA分析

表7-6　合同治理机制的二阶CFA模型参数估计表

注：未列t值则为固定参数项目；***表示p＜0.001。

2.关系治理机制量表的验证性因子分析

（1）因子模型设定

关系治理机制由二个潜在变量构成，分别是文化建设和关系维护。其中文化建设有3个测量指标，关系维护有8个测量指标。重大工程项目的关系治理机制整体模型CFA分析如图7-6所示。

图7-6　关系治理机制整体模型CFA分析

（2）模型参数估计

借助于AMOS软件，多因素斜交被用来对模型进行分析，结果如表7-7所示。从绝对拟合指标来看，/df=1.187，p=0.207＞0.01，未达到显著水平，接受虚无假设，这表明关系治理机制测量模型的协方差矩阵与实证资料的协方差矩阵相等的假设得到支持，即假设模型图与观察数据相吻合。进一步观察，GFI=0.969（＞0.80），AGFI=0.942（＞0.80）；RMSEA=0.028（＜0.08），说明模型可以接受；观察相对拟合指标，IFI=0.996（＞0.90），CFI=0.996（＞0.90），NFI=0.973（＞0.80），整体上看，关系治理机制的因子模型拟合良好，建构效度良好，说明模型可以接受。

（3）信度评估

从关系治理机制的分析表中数值可以发现，所有测量条款的标准化负荷均达到了临界值0.5，而且所有的标准化系数皆达到了显著性水平，因此，这11个指标可以作为关系治理机制的二个潜在因子文化建设和关系维护的测量指标。因子信度用建构信度来衡量，从表7-7中可以看出，组合信度的值都达到了临界值0.6，

表7-7　关系治理机制的整体测量模型参数估计表

(www.daowen.com)

注：未列t值则为固定参数项目；***表示p＜0.001。

拟合优度指数（P=0.207）：这表明关系治理机制各潜变量的内部一致性良好，说明信度符合要求。

（4）效度评估

对于关系治理机制的整体测量模型的收敛效度，除了个别题项，大部分潜变量所属的因素负荷都达到了临界值0.5，说明关系治理机制量表的潜变量收敛效度良好。

（5）二阶验证性因子分析

进一步对关系治理机制进行二阶CFA分析，模型分析如图7-7所示，结果如表7-8所示。从表中可以看出，在关系治理机制的二阶CFA模型中，各一阶因子对二阶因子的负载系数均达到了临界值0.5，达到了显著性水平，各一阶因子对二阶因子的收敛效度良好。组合信度ρc的值为0.888，达到了临界值0.6，可以看出二阶因子模型的建构信度较好；二阶因子的AVE值为0.799达到了临界值0.50，说明该二阶因子模型能有效解释其一阶因子一半以上的变异。可以看出，关系治理机制的二阶CFA因子模型的拟合水平较好。

3.行政治理机制量表的验证性因子分析

（1）因子模型设定

行政治理机制由两个潜在变量构成，分别是政府监管和政府协调。其中政府监管有6个测量指标，政府协调有4个测量指标。行政治理机制的整体模型CFA如图7-8所示。

图7-7　关系治理机制的二阶整体模型CFA分析

表7-8　关系治理机制的二阶CFA模型参数估计表

注：未列t值则为固定参数项目；***表示p＜0.001。

图7-8　行政治理机制的整体模型CFA分析

（2）模型参数估计

借助于AMOS软件，多因素斜交被用来对模型进行分析，结果如表7-9所示。从绝对拟合指标来看，/df=1.478，p=0.052＞0.01，未达到显著水平，这表明行政治理机制测量模型的协方差矩阵与实证资料的协方差矩阵相等的假设得到支持，即假设模型图与观察数据相吻合。此外，GFI=0.966（＞0.80），AGFI=0.932（＞0.80），RMSEA=0.045（＜0.08），说明模型可以接受；观察相对拟合指标，IFI=0.991（＞0.90），CFI=0.991（＞0.90），NFI=0.974（＞0.80），故行政治理机制整体因子模型的建构效度良好，模型可以接受。

表7-9　行政治理机制的整体测量模型参数估计表

拟合优度指数（P=0.052）：

注：未列t值则为固定参数项目；***表示p＜0.001。

（3）信度评估

从行政治理机制表中可以看出，所有测量题项的标准化负荷均达到了临界值0.5，且所有标准化系数皆满足显著性水平，因此，这10个指标可以作为行政治理机制二个潜在因子政府监管和政府协调的测量指标。用建构信度来验证因子信度，从表中数值可以看出，组合信度的值均达到了临界值0.6，这表明行政治理机制各潜变量的内部一致性良好，说明信度符合要求。

（4）效度评估

对于行政治理整体测量模型的收敛效度，除了个别题项，大部分行政治理机制的潜变量所属的因素负荷均达到了临界值0.5，说明行政治理机制量表收敛效度较好。

（5）二阶验证性因子分析

进一步对行政治理机制进行二阶因子分析，CFA因子分析如图7-9所示，结果如表7-10所示。从表中可以看出，在行政治理机制的二阶CFA模型中，各一阶因子对二阶因子的负载系数均达到了临界值0.5，达到了显著性水平，说明各一阶因子对二阶因子的收敛效度良好。组合信度ρc为0.813，大于0.6，说明行政治理机制的二阶因子模型的建构信度较好；二阶因子AVE的值为0.685，达到了临界值0.50，说明该二阶因子模型能有效解释其一阶因子一半以上的变异。因此，可以看出行政治理机制的二阶因子模型的拟合水平较好。

图7-9　行政治理机制的二阶整体模型CFA分析

表7-10　行政治理机制的二阶CFA模型参数估计表

注：未列t值则为固定参数项目；***表示p＜0.001。