企业家倦怠概念构思的因素分析结果

（一）企业家倦怠概念构思的探索性因素分析结果

表4.10　企业家倦怠概念构思因素分析结果

续表

N＝125

本研究通过样本一（见表4.6）的数据对企业家样本倦怠问卷结构进行探索性因素分析，采用转轴法提取因素，用正交进行因素旋转，根据凯泽标准（Kai‐ser），抽取特征根大于1的因素，分析结果如表4.10所示。

根据相关理论和假设，固定抽取4个因素，这4个因素分别命名为：①情绪枯竭（6个项目），情感资源的损耗，以及个体认为他所具备的情感资源不足以应付所处环境时的心理感受；②去个性化（4个项目），是在工作环境中对他人（如服务对象、病人，或是合作者）的去个性化，即把他人当作物而不是有生命的人来对待。表现为对人态度冷漠，产生疏离感；③创业成就感（6个项目），表现为对自己的行为和成绩倾向于做出负面评价，由此个体感到自己无法胜任工作，没有能力实现职业目标；④创业认同感（4个项目），是对自我角色的知觉，对自我行为的负面评价，由此个体感到对自己所从事的工作产生不满意感。四个因素总共解释64.82%的变异，其中，“情绪枯竭”解释19.85%的变异，因素负荷从0.817～0.517；“去个性化”解释6.43%的变异，因素负荷从0.866～0.577；“创业成就感”解释32.80%的变异，因素负荷从0.811～0.508；“创业认同感”解释5.73%的变异，因素负荷从0.854～0.818。四个因素的内部一致性系数在0.822～0.852，总体内部一致性是0.781。

根据探索性因素分析结果，对倦怠的维度进行描述性统计，结果见表4.11。从表中可以看出，维度之间显著相关，相关系数从0.059～0.649，说明维度之间存在中等程度的相关性，维度之间的共同变异不是很高，因此可以对探索性分析结果进行深入分析。

表4.11　企业家倦怠问卷各研究变量相关矩阵

*p＜0.05　**p＜0.01　***p＜0.001　N＝125

（二）企业家倦怠概念构思的验证性因素分析结果

为对企业家倦怠结构模型的构思作进一步的验证性因素分析，我们根据探索性因素分析结果，对样本二的数据进行验证性因素分析。

验证性因素分析模型的很多拟合指数容易受样本容量和项目数量的影响。关于样本容量N最小应是多少，以及每个潜变量至少要有多少个测量指标的问题，很多文献上的建议都十分含糊，甚至相互矛盾（Marsh et al.，1998）。但从识别的角度来说，每个因子最好有三个观测指标。比较常见的建议是，样本容量应该是自由估计参数（变量）的5～10倍。对于大多数模型来说，至少需要100～200的样本容量比较适宜（侯杰泰等，2004）。为了使拟合效果达到最佳，本研究根据模型的拟合指标优化原则，对测量项目进行了筛选，这样保证了每个一阶因子有三个观测值。我们采用极大似然法，通过结构方程建模软件A‐MOS 5.0，对企业家倦怠结构模型进行了验证性因素分析，验证的假设模型如图4.4所示，对企业家倦怠结构模型的验证性因素分析结果如表4.12所示。

要检验一个模型是否与数据拟合，需要比较再生协方差矩阵E和样本协方差矩阵S的差异（E－S）。为了表示这两个矩阵的整体差异情况，以往研究文献先后提出过40多种拟合指数。对这些拟合指数按其功能可分为两大类：一类是绝对指数，是指将理论模型和饱和模型比较得到的统计量，它衡量了所考虑的理论模型与样本数据的拟合程度；一类是相对指数，是指理论模型和基准模型比较得到的统计量，它衡量了所考虑的理论模型与基准模型相比，拟合程度改进了多少（侯杰泰等，2004）。在验证性因素分析中，通常采用的绝对拟合指数主要有：χ2（卡方）和χ2／df检验；RMSEA：近似误差均方根；GFI：拟合优度；AGFI：校正拟合优度。通常采用的相对拟合指数主要有：NFI：标准拟合指数；TLI：非范拟合指数；CFI：比较拟合指数。

温忠麟等（2004）指出，一个理想的拟合指数应该具有以下三个特征：①与样本容量N无关，即拟合指数不受样本容量的系统影响；②惩罚复杂模型，即拟合指数要根据模型参数多寡而作调整，惩罚参数多的模型；③对误设模型敏感，即如果所拟合的模型不真（参数过多或过少），拟合指数能反映拟合不好。根据这些标准，在绝对拟合指数中，RMSEA因相对受样本N的影响较少且对错误模型较为敏感，而更值得研究关注。Steiger（1990）认为，当RMSEA小于0.1时，表示好的拟合；当RMSEA小于0.05时，表示非常好的拟合；当RMSEA小于0.01时，表示完全拟合，不这种情形在实际应用中几乎碰不上（侯杰泰等，2004）。在相对拟合指数中　，TLI和CFI两个指标因不受样本大小影响，而在新近的拟合指数研究中得到推荐（Hu et al.，1998，1999；温忠麟等，2004）。相对拟合指数越接近1，表示模型拟合得越好。一般认为，大于或等于0.9即可接受。

图4.4　企业家倦怠结构模型的验证性因素分析^[3]

表4.12　企业家倦怠结构方程模型验证性分析结果

RMSEA：根均方差误GFI：拟合优度　AGFI：校正的拟合优度　NFI：标准拟合指数TLI：非标准拟合指数CFI：比较拟合指数　IFI：差别拟合指数

我们将四因素模型与其他备择模型进行比较，以确认其优化拟合程度（如图4.5）。备择模型主要包括，M 1：虚无模型；M 2：一因素模型，即所有题目整合为一个维度；M 3：二阶四因素模型，即在四因素基础上进一步抽取二阶因素；M 4：四因素模型。

图4.5　企业家倦怠备择模型：验证性因素分析拟合指数对比

表4.13　企业家倦怠结构方程验证模型的对比

表4.13对上述四个模型的拟合指标进行了对比。M3已经达到了可以接收的水平，即二阶四因素模型是可靠的。但是相对而言，M4的拟合优度更为明显：①X2／df的比值更小。即自由度增加以后　，X2减少的幅度更大；②指标更优。即GFI、AGFI、NFI、TLI、CFI、IFI、RMSEA的显著性进一步增强；③模型更加简洁。化繁为简是模型选择的一个重要依据（侯杰泰，2004）。