[精品]结构方程模型在综合评价应用中的问题和对策

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1、结构方程模型在综合评价应用中的问题和对策结构方程模型在综合评价应用中的问题和对策摘耍：文章在总结近年来文献成果的基础上，通过分析两类结构方程模型的理论本质，指出了这两种方法在综合评价实践中的问题,并给出正确运用这两类方法进行综合评价的建议。文章认为，基于协方差分析的结构方程模型（CB-SEM）适用于评价多个指标的相关结构。而基于偏最小二乘的结构方程模型（PLSPM）适用于构建综合指数进行综合评价。关键词：协方差分析；偏最小二乘；结构方程模型；综合评价一、引言近年来，综合评价方法有了更多的发展。更为复杂的统

2、计模型被引入到综合评价领域，其屮，结构方程模型就是最近几年经常被用丁综合评价的新方法之一。结构方程模型是潜变量模型与路径分析模型的结合，可以分析不能被直接观测的潜在概念间的关系，因而在社会学、心理学、教育学、市场研究等学科中有着独特优势。从参数估计的角度分，有两种类型，一种基于方差-协方差分析（CB-SEM）,另一种基于偏最小二乘（PLSPM）o通过查阅近几年的文献发现，两类方法的综合评价研究都有不少成果。例如，前者的文献涉及的领域有：医学（刘孚辉等，2009；刘岭■等，2009）,教育（周平红等，201

3、1；王理峰，2012）,管理（任❷等，2007；谷晓燕，2009）,经济发展（高文杰和高旭，2010；张瑛和王惠文，2008）,竞争力评价（易丽蓉，2006；罗玉波和王玉翠，2013）等等。后者涉及的领域有：医学（杨威和张拓红，2012）,教育（孙继红等，2010）,管理（莫一魁和沈旅欧，2009；鲜思东和彭作祥，2011；林盛，刘金兰和韩文秀，2005；关子明等2009,区晶莹等，2011）,经济发展（阮敬和纪宏，2006）等等。可见，两类方法在综合评价应用的领域有很多交叉。并且，从目前的研究成果可以看

4、出，两类方法进行综合评价的方式也基本类似，都通过设计指标体系，建立理论模型，然后计算综合指数得分实现综合评价。但是，从统计学方法论角度而言，这两类方法的除了目标都是路径模型之外，没有任何内容上的交叉（吴喜之，2013）,因此模型的实质和解释都有很大差异。为此笔者认为，在综合评价实践中，两类方法不能用相似的方式应用，但是如何区分对待？冃前为止，鳞有文献对此问题做出明确回答。本文将围绕该问题，结合结构方程模型理论要点和综合评价要求，分析如何正确使用这两类结构方程模型进行综合评价，并给出建议。二、两类结构方程模

5、型的理论要点虽然两类结构方程模型在理论上有差别,但是在实际建模中，都需要事先设计指标体系，设定理论模型，才能进行估计。指标体系和理论模型的设定由实际问题的理论背景支撑，模型的估计有现成的软件，例如CB-SEM的常用软件有AMOS,而PLSPM则有smartPLS等，因此，应用这两类方法正确与否的关键在于对模型估计的理解。为此我们分析两类结构方程模型参数估计的理论要点。1.CB-SEM的参数估计。CB-SEM由结构模型和测量模型组成，分别刻画潜变量与潜变量Z间的关系，潜变量与可测变量Z间的关系。建模吋，需要

6、对可测变量划分为不同的组，每组对应一个潜变量，并且设定好潜变量与可测变量以及潜变量与潜变量之间的关系。关于模型的表达式参见易丹辉（2008）。关于模型的参数估计，有很多种方法，在实际应用中常见的估计方法为似然方法，其拟合函数为：FML二ln

7、?撞（？兹）

8、+tr（S?撞-1（?兹））（p+q）这里的P和q分别为内生可测变量和外生可测变量的个数。还有一些其他方法，如未加权最小二乘，拟合函数为：FULS二讥（S-?撞（？兹））2]以及使得拟合函数FGLS=Btr{[（S-?撞（？兹））W-l]2}最小的广义最

9、小二乘方法。此外，还有利用工具变量的两步最小二乘等。其中，S为总体协方差矩阵，用样木协方差矩阵代替。？撞（？兹）为模型预测值的协方差矩阵，含有未知参数？兹，这些方法最终都可以归结为？撞（？兹）与S尽可能接近的原理，即协方差矩阵的重复问题。如果模型是正确的，协方差矩阵就可以被准确地重复出来，这是CB-SEM参数估计的出发点和核心。我们指出两点需要注意的地方：（1）由模型产生的协方差矩阵？撞（?兹）重复的是总体协方差矩阵S,但是在实际应用中，总体协方差矩阵不可能知道，为此实际中的S是样木协方差矩阵。这就导致了

10、代替的合理性问题，即样本协方差矩阵能在多大程度上反映总体协方差矩阵呢？这个问题很难回答，但是如果样本量不够的话，代表性一定不好。这就要求在实际中使用大样木，使得样本协方差矩阵能够更好地刻画总体协方差矩阵。(2)可测变量的总体协方差矩阵刻陆了各变量间的相关关系，因此，？撞(？兹)对总体协方差矩阵的重复本质上是用总体协方差矩阵去考察模型所设定的不同组可测变量间关系的合理性，如果参数通过显著性检验和合理性检验，就认为模型设定的关系得