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1、 DA NI=18 NO=500 MA=KM KM SY 1 .68 1 .60 .58 1 .01 .10 .07 1 .12 .04 .06 .29 1 .06 .06 .01 .35 .24 1 .09 .13 .10 .05 .03 .07 1 .04 .08 .16 .10 .12 .06 .25 1 .06 .09 .02 .02 .09 .16 .29 .36 1 .23 .26 .19 .05 .04 .04 .08 .09 .09 1 .11 .13 .12 .03 .05 .03 .02 .06 .06 .40 1 .16 .09 .09 .10 .10 .02 .04 .

2、12 .15 .29 .20 1 .24 .26 .22 .14 .06 .10 .06 .07 .08 .03 .04 .02 1 .21 .22 .29 .07 .05 .17 .12 .06 .06 .03 .12 .04 .55 1 .29 .28 .26 .06 .07 .05 .06 .15 .20 .10 .03 .12 .64 .61 1 .15 .16 .19 .18 .08 .07 .08 .10 .06 .15 .16 .07 .25 .25 .16 1 .24 .20 .16 .13 .15 .18 .19 .18 .14 .11 .07 .16 .19 .21 .22

3、 .35 1 .14 .25 .12 .09 .11 .09 .09 .11 .21 .17 .09 .05 .21 .23 .18 .39 .48 1 MO NY=9 NE=3 NX=9 NK=3 PH=SY,FR PS=SY,FI TD=DI,FR TE=DI,FR BE=FU,FI PA LY 3（1 0 0） 3（0 1 0） 3（0 0 1） PA LX FI LY 1 1 LY 4 2 LY 7 3 LX 1 1 LX 4 2 LX 7 3 VA 1 LY 1 1 LY 4 2 LY 7 3 LX 1 1 LX 4 2 LX 7 3 PA GA 1 1 1 0 0 1 1 0 0

4、FR BE 2 1 FR PS 1 1 PS 2 2 PS 3 3 PS 2 3 OU SS SC MI ND=3 Full Model Number of Input Variables 18 Number of Y - Variables 9 Number of X - Variables 9 Number of ETA - Variables 3 Number of KSI - Variables 3 Number of Observations 500 Correlation Matrix VAR 1 VAR 2 VAR 3 VAR 4 VAR 5 VAR 6 - - - - - -

5、VAR 1 1.000 VAR 2 0.680 1.000 VAR 3 0.600 0.580 1.000 VAR 4 0.010 0.100 0.070 1.000 VAR 5 0.120 0.040 0.060 0.290 1.000 VAR 6 0.060 0.060 0.010 0.350 0.240 1.000 VAR 7 0.090 0.130 0.100 0.050 0.030 0.070 VAR 8 0.040 0.080 0.160 0.100 0.120 0.060 VAR 9 0.060 0.090 0.020 0.020 0.090 0.160 VAR 10 0.230

6、 0.260 0.190 0.050 0.040 0.040 VAR 11 0.110 0.130 0.120 0.030 0.050 0.030 VAR 12 0.160 0.090 0.090 0.100 0.100 0.020 VAR 13 0.240 0.260 0.220 0.140 0.060 0.100 VAR 14 0.210 0.220 0.290 0.070 0.050 0.170 VAR 15 0.290 0.280 0.260 0.060 0.070 0.050 VAR 16 0.150 0.160 0.190 0.180 0.080 0.070 VAR 17 0.24

7、0 0.200 0.160 0.130 0.150 0.180 VAR 18 0.140 0.250 0.120 0.090 0.110 0.090 VAR 7 VAR 8 VAR 9 VAR 10 VAR 11 VAR 12 VAR 7 1.000 VAR 8 0.250 1.000 VAR 9 0.290 0.360 1.000 VAR 10 0.080 0.090 0.090 1.000 VAR 11 0.020 0.060 0.060 0.400 1.000 VAR 12 0.040 0.120 0.150 0.290 0.200 1.000 VAR 13 0.060 0.070 0.

8、080 0.030 0.040 0.020 VAR 14 0.120 0.060 0.060 0.030 0.120 0.040 VAR 15 0.060 0.150 0.200 0.100 0.030 0.120 VAR 16 0.080 0.100 0.060 0.150 0.160 0.070 VAR 17 0.190 0.180 0.140 0.110 0.070 0.160 VAR 18 0.090 0.110 0.210 0.170 0.090 0.050 VAR 13 VAR 14 VAR 15 VAR 16 VAR 17 VAR 18 VAR 13 1.000 VAR 14 0

9、.550 1.000 VAR 15 0.640 0.610 1.000 VAR 16 0.250 0.250 0.160 1.000 VAR 17 0.190 0.210 0.220 0.350 1.000 VAR 18 0.210 0.230 0.180 0.390 0.480 1.000 Parameter Specifications LAMBDA-Y ETA 1 ETA 2 ETA 3 - - - VAR 1 0 0 0 VAR 2 1 0 0 VAR 3 2 0 0 VAR 4 0 0 0 VAR 5 0 3 0 VAR 6 0 4 0 VAR 7 0 0 0 VAR 8 0 0 5

10、 VAR 9 0 0 6 LAMBDA-X KSI 1 KSI 2 KSI 3 VAR 10 0 0 0 VAR 11 7 0 0 VAR 12 8 0 0 VAR 13 0 0 0 VAR 14 0 9 0 VAR 15 0 10 0 VAR 16 0 0 0 VAR 17 0 0 11 VAR 18 0 0 12 BETA ETA 1 0 0 0 ETA 2 13 0 0 ETA 3 0 0 0 GAMMA ETA 1 14 15 16 ETA 2 0 0 17 ETA 3 18 0 0 PHI KSI 1 19 KSI 2 20 21 KSI 3 22 23 24 PSI ETA 1 2

11、5 ETA 2 0 26 ETA 3 0 27 28 THETA-EPS VAR 1 VAR 2 VAR 3 VAR 4 VAR 5 VAR 6 29 30 31 32 33 34 VAR 7 VAR 8 VAR 9 35 36 37 THETA-DELTA VAR 10 VAR 11 VAR 12 VAR 13 VAR 14 VAR 15 38 39 40 41 42 43 VAR 16 VAR 17 VAR 18 44 45 46 Number of Iterations = 13 LISREL Estimates （Maximum Likelihood） LAMBDA-Y （y矩阵） E

12、TA 1 ETA 2 ETA 3 VAR 1 1.000 - - - - VAR 2 0.987 - - - - （0.057） 17.419 VAR 3 0.865 - - - - （0.055） 15.856 VAR 4 - - 1.000 - - VAR 5 - - 0.755 - - （0.131） 5.781 VAR 6 - - 0.908 - - （0.155） 5.865 VAR 7 - - - - 1.000 VAR 8 - - - - 1.268 （0.213） 5.939 VAR 9 - - - - 1.422 （0.248） 5.733 LAMBDA-X （x矩阵） KS

13、I 1 KSI 2 KSI 3 VAR 10 1.000 - - - - VAR 11 0.691 - - - - （0.105） 6.609 VAR 12 0.537 - - - - （0.091） 5.931 VAR 13 - - 1.000 - - VAR 14 - - 0.956 - - （0.064） 15.025 VAR 15 - - 1.087 - - （0.068） 15.906 VAR 16 - - - - 1.000 VAR 17 - - - - 1.207 （0.133） 9.062 VAR 18 - - - - 1.226 （0.135） 9.079 BETA （B矩阵

14、：描述内生潜变量之间因果路径系数的mn阶系数矩阵） ETA 1 - - - - - - ETA 2 0.015 - - - - （0.052） 0.286 ETA 3 - - - - - - GAMMA （矩阵：描述内生潜变量与外生潜变量因果路径系数的m ETA 1 0.319 0.340 0.194 （0.077） （0.063） （0.100） 4.169 5.381 1.942 ETA 2 - - - - 0.340 （0.092） 3.675 ETA 3 0.162 - - - - （0.050） 3.260 Covariance Matrix of ETA and KSI （内生潜变

15、量及外生潜变量的协方差矩阵） ETA 1 ETA 2 ETA 3 KSI 1 KSI 2 KSI 3 ETA 1 0.688 ETA 2 0.066 0.373 ETA 3 0.037 0.050 0.200 KSI 1 0.231 0.050 0.090 0.554 KSI 2 0.259 0.063 0.013 0.081 0.585 KSI 3 0.164 0.109 0.022 0.138 0.174 0.313（外生潜变量估计变异数分别是0.554，0.585，0.313；外生潜变量1与外生潜变量2的估计共变量为0.081；外生潜变量1与外生潜变量3的估计共变量为0.138；外生潜变

16、量2与外生潜变量4的估计共变量为0.174） KSI 1 0.554 （0.094） 5.879 KSI 2 0.081 0.585 （0.035） （0.064） 2.281 9.142 KSI 3 0.138 0.174 0.313 （0.031） （0.031） （0.056） 4.445 5.701 5.621 （三个外生潜变量的变异及彼此的共变数（对角线以下）都达0.05显著水平） ETA 1 0.494 （0.053） 9.342 ETA 2 - - 0.335 （0.073） 4.563 ETA 3 - - 0.042 0.186 （0.021） （0.049） 1.949 3.

17、803 （三个内生潜变量的变异及彼此的共变数（对角线以下）都达0.05显著水平） Squared Multiple Correlations for Structural Equations 0.282 0.102 0.072（是结构方程的R2，其数值表示内生潜变量可以被解释的变异。由此处可知，三个内生潜变量可以被解释的变异百分比各约是28.2%，10.2%，7.2%。以1分别减去这三个数，即可计算三个值，在20页将报告） Squared Multiple Correlations for Reduced Form Reduced Form ETA 2 0.005 0.005 0.343 （0

18、.017） （0.018） （0.089） 0.285 0.285 3.847 THETA-EPS （y变量的测量误差矩阵） 0.312 0.330 0.485 0.623 0.785 0.689 （0.035） （0.035） （0.039） （0.074） （0.063） （0.068） 8.831 9.295 12.604 8.462 12.552 10.145 VAR 7 VAR 8 VAR 9 0.800 0.678 0.595 （0.062） （0.069） （0.078） 12.901 9.763 7.657 Squared Multiple Correlations for Y

19、 - Variables （y变量的R2，也是内生潜变量各观察指标的信度，要求所有潜变量各观察指标的信度都在0.5以上，以1分别减去这9个数，即可以得到测量变量的误差，见上） 0.688 0.670 0.515 0.374 0.213 0.309 Squared Multiple Correlations for Y - Variables 0.200 0.322 0.405 THETA-DELTA （x变量的测量误差矩阵） VAR 10 VAR 11 VAR 12 VAR 13 VAR 14 VAR 15 0.446 0.735 0.840 0.415 0.465 0.309 （0.080）

20、 （0.060） （0.060） （0.038） （0.039） （0.038） 5.544 12.159 14.098 10.816 11.846 8.177 VAR 16 VAR 17 VAR 18 0.687 0.544 0.529 （0.054） （0.054） （0.054） 12.792 10.082 9.752 Squared Multiple Correlations for X - Variables （y变量的R2，也是外生潜变量各观察指标的信度，要求所有潜变量各观察指标的信度都在0.5以上，以1分别减去这9个数，即可以得到测量变量的误差，见上） 0.554 0.265 0

21、.160 0.585 0.535 0.691 Squared Multiple Correlations for X - Variables 0.313 0.456 0.471 Goodness of Fit Statistics Degrees of Freedom = 125 Minimum Fit Function Chi-Square = 292.514 （P = 0.00）以ML法估计，采用这个 Normal Theory Weighted Least Squares Chi-Square = 278.686 （P = 0.00） Estimated Non-centrality P

22、arameter （NCP） = 153.686 90 Percent Confidence Interval for NCP = （109.136 ; 205.971） 卡方自由度比值小于3 Minimum Fit Function Value = 0.586 Population Discrepancy Function Value （F0） = 0.308 90 Percent Confidence Interval for F0 = （0.219 ; 0.413） Root Mean Square Error of Approximation （RMSEA） = 0.0496 90 Percent Confidence Interval for RMSEA = （0.04