1.治理绩效量表的信度分析

治理绩效量表的信度分析结果如表7-11所示。可以看出，治理绩效量表的总体系数值为0.863，大于0.8；表中CITC的值介于0.663至0.741间，大于0.300，表示每个题项与其余题项加总的一致性高；“项已删除的系数”列的数值所有题项删除后的值均小于0.863，表示治理绩效量表的内部一致性信度佳。从总体检验情况看，项目成功量表信度检验的Cronbach’s值都符合要求，因此认为本书的量表设计符合信度要求。

2.治理绩效量表的效度分析

（1）收敛效度分析

通过构建治理绩效各测度项的CAF模型，对CAF模型的拟合效果进行分析，从而检验治理绩效量表的收敛效度。对治理绩效的测量进行验证性因子分析，结果如图7-10与表7-12所示。

表7-11　治理绩效量表内部一致性信度分析结果

图7-10　治理绩效测量模型的CFA分析

表7-12　治理绩效的测量模型参数估计表(www.daowen.com)

拟合优度指数（P=0.045）：

注：未列t值则为固定参数项目；***表示p＜0.001。

结果显示，治理绩效各条款的标准化负荷系数均达到了临界值0.5，因子组合信度达到了临界值0.6，说明测量结构的内部一致性较好。AVE大于0.5，并且各条款的标准化系数都非常显著，因此，因子的收敛效度可以接受。/d f小于3，p=0.045＞0.01，未达到显著水平，说明治理绩效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没有得到支持，即假设模型图与观察数据不符合。另外，GFI、AGFI、NFI、IFI和CFI的值大于0.9，由上可以看出，模型是有效的。

（2）区分效度分析

对于区分效度，继续通过求得项目治理机制与治理绩效两两因子之间限制模型与未限制模型两者的值之差来进行判断，如果两者值之差的差异达到显著性水平，则说明二因子之间的区分效度良好。治理绩效与项目治理机制各维度区分效度的检验结果如表7-13所示。结果显示，这6对配对值之差均达到显著水平（p＜0.05），表明治理绩效与治理治理六个因子之间彼此区分效度良好。

表7-13　项目治理机制与治理绩效整体模型的区分效度

注：***表示p＜0.001。