本研究用結(jié)構(gòu)方程模型探討工作嵌入度在績效和離職傾向之間的中介作用，并用amos4.0統(tǒng)計軟件來進行分析。

J?reskog和S?rbom（孟慶茂，2001）認為，在建立結(jié)構(gòu)方程模型時，一般有三種策略：①嚴格的驗證性模型（strictly confirmatory），即只對一個先驗?zāi)Ｐ瓦M行驗證；②模型生成（model generation），即根據(jù)修正指數(shù)對模型進行調(diào)整，直到模型能夠得到驗證為止；③備選模型（alternative models），即同時對多個備選模型進行驗證。J?reskog和S?rbom認為，研究者可以根據(jù)需要采用這三種策略中的任何一種?？紤]到工作嵌入度是一個在中國還未多次驗證的新變量（李超平，田寶，時勘，2006），本研究決定采用第三種策略，即先建立工作嵌入度完全中介績效與離職傾向之間關(guān)系的假設(shè)模型A（如圖5-1所示）和部分中介模型B（如圖5-2所示），并比較這兩個模型的擬合程度，得出擬合好的模型，然后再根據(jù)修正指數(shù)和有關(guān)理論對擬合較好的模型進行修正，得到一個能得到數(shù)據(jù)支持的模型C。

圖5-1 工作嵌入度的完全中介模型（模型A）

圖5-2 工作嵌入度的部分中介模型（模型B）

根據(jù)已經(jīng)建立的工作嵌入度的完全中介模型A和部分中介模型B，將525份問卷數(shù)據(jù)帶入amos統(tǒng)計軟件進行運算，得到的模型A和模型B估計的各個指標(biāo)如表所示：

表5-7 模型A和模型B的擬合指標(biāo)（n=525）

一般amos中可得出的擬合指數(shù)包括：X2/df、GFI、AGFI、RMR、RMSEA、TLI、NFI、IFI、CFI等（李超平，田寶，時勘，2006）。由上表看，當(dāng)NFI、IFI、TLI、CFI、都在范圍之內(nèi)，NFI、IFI、TLI、CFI大于0.90，X2/df越小越好，根據(jù)擬合指數(shù)指標(biāo)，模型A和模型B的都是可以接受的，兩個模型的RMSEA沒有達到要求，但在社會科學(xué)研究中，RMSEA小于0.08為模型可以接受（孟慶茂、侯杰泰，2001）。根據(jù)這一準則，研究認為工作嵌入度在績效與離職傾向之間存在中介作用。

從這些指標(biāo)分析，模型A比模型B的擬合指數(shù)略好一些，且其模型A的AIC比模型B小。因此基于簡約原則，本研究認為模型A比模型B更好。

表5-8 模型A和B的回歸系數(shù)估計值

續(xù)表

對模型A的進一步分析可以看出，模型A中有較多的路徑系數(shù)不顯著，為了得到更好的模型，本研究根據(jù)模型修正指數(shù)數(shù)據(jù)的效果對模型A進行修正，逐個刪除不顯著的路徑（從最大的P值開始），得出新的模型。具體過程如下：

上表中的模型A的離職傾向←組織損失這條路徑的P值0.824太大了，這表明該路徑系數(shù)為零的概率達到了82.4%，遠遠大于0.05的顯著性水平，所以先考慮去除離職傾向←組織損失這條路徑。在進行模型修訂時不是只單純注意模型檢驗和修正效果，也要特別注意模型的實際意義。前面的工作嵌入度和離職傾向的回歸分析結(jié)果已經(jīng)證明了，組織適合對離職傾向的影響不顯著，從數(shù)據(jù)上看p值過于大，而本研究也是探索工作嵌入度和績效、離職傾向間的關(guān)系，所以決定根據(jù)數(shù)據(jù)結(jié)果刪除組織適合和離職傾向之間的路徑。

在研究模型A的修正指數(shù)時，既要考慮修正指數(shù)的數(shù)據(jù)意義，一般修正指數(shù)大于4的可考慮在兩個可觀測變量的殘差變量間增加一條相關(guān)路徑或者在兩個變量間增加一條因果路徑，也要在使用修正指數(shù)增加路徑時同樣考慮模型的實際意義和理論意義。模型A的指數(shù)表明需要增加工作嵌入度各因素之間的因果路徑，但是在工作嵌入度各因子間增加因果路徑?jīng)]有理論的依據(jù)，因此決定模型的第一次修正不增加路徑。

表5-9 第一次修正后的模型擬合指數(shù)（n=525）

通過和模型A的擬合指數(shù)比較，修正后模型的擬合程度略有提高。但在修正后模型的回歸系數(shù)估計中，還是發(fā)現(xiàn)了部分回歸系數(shù)的CR值較小，P＞.05。

表5-10 修正后模型各路徑的回歸系數(shù)估計值（P>.05）

續(xù)表

前面工作嵌入度各個維度對離職傾向的回歸分析表明，組織損失不影響離職傾向，因此決定刪除組織損失和離職傾向之間的路徑。同理，因沒有理論支持，因此不考慮增加路徑。經(jīng)反復(fù)修正，最終得出模型C。

表5-11 模型C的擬合指數(shù)（n=525）

模型C相比較模型A的擬合程度略有上升，雖然RSEMA略大于0.06，但是仍小于0.08這一水平，所以認為模型C可以接受。雖然模型C的X2/df和AIC比模型A都小一些，但基于簡約原則，本研究接受模型C。如圖所示：

圖5-3 模型C的路徑圖

（注：模型中的數(shù)值為標(biāo)準化的路徑系數(shù)；p值均小于0.05）