2022年结构方程模型在竞争力评价中的应用综述.docx
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1、2022年结构方程模型在竞争力评价中的应用综述一、引言近二十年来,被称为“其次代多元分析技术”的结构方程模型(Structural Equation Modeling,SEM)大量应用于心理学、社会学、教化学和经济管理等众多探讨领域(MacCallum and Austin,2000;Teo and Khine,2022;Shah and Goldstein,2022 等)。结构方程模型能在如此众多领域的胜利应用,应归功于其对理论和困难变量关系的精彩描述实力。因此,人们也起先尝试在竞争力评价探讨中引入结构方程模型。竞争力评价是经济和管理探讨领域重要的课题之一,因此与竞争力评价相关的理论和方法探
2、讨也是探讨者关注的焦点。人们早已留意到,竞争力评价背后的逻辑与结构方程模型的构造思想有着亲密的联系,因此在竞争力评价探讨中采纳结构方程模型是特别自然且符合逻辑的一种选择。国内外学者对结构方程模型在竞争力评价探讨中的应用进行了不少的尝试,并且已经取得了丰硕的成果。然而,由于结构方程模型理论和方法的困难性,使得很多因素都可能造成模型的误用,从而减弱探讨结论的可信度。因此,本文希望通过对结构方程模型在竞争力评价方面的应用状况进行简要回顾,在总结这一领域现有探讨成果的基础上,分析当前探讨中存在的一些问题,提出进一步探讨的方向,以促使结构方程模型在竞争力探讨领域的理论创新和应用探讨更加合理规范。受文章篇
3、幅以及作者实力所限,本文将主要对国内学者所作的相关探讨内容进行分析和总结。据我们所知,国内目前还没有与本文相同内容的探讨发表。全文支配如下:其次节对结构方程模型的基本原理和竞争力评价探讨的内容和方法进行简要介绍,并分析两者之间的内在联系;第三节从四方面评价性地回顾近十年我国学者在竞争力探讨领域采纳结构方程模型的状况;第四节是总结和展望。二、结构方程模型与竞争力评价概要1. 结构方程模型结构方程模型也称为“协方差结构模型”,“线性结构方程模型”被称为“其次代多元数据分析技术”。结构方程模型将“潜变量”作为模型的重要构成元素加以探讨,这是结构方程模型区分于传统统计模型的一个显著特征。潜变量是被抽象
4、出的某种性质,不能进行干脆测量。与潜变量相反,“显变量”则是可以干脆测量的,常作为潜变量的指标变量,间接地反映潜变量。结构方程模型包括对潜变量与显变量(测量模型),潜变量与潜变量之间关系(结构模型) 的假定。路径分析和验证性因子分析是结构方程模型的两个特例。关于结构方程模型全面介绍可参考有关专著,如侯杰泰和温忠麟等(2022)。结构方程模型建模分析一般包括以下三个阶段:第一阶段,模型前期分析,即构建基本概念,确定测量模型和结构模型、样本容量和自由度等问题,并选取模型分析数据。结构方程模型的主要目标是检验模型的先验假定是否成立,而不是找寻一个适合的模型(Shah and Goldstein,20
5、22)。模型设定的正确与否干脆关系到参数估计的精度、模型的可识别与否以及模型后期的分析结论。因此很多探讨者强调,结构方程模型探讨中最重要、可能也是最难的部分正是对模型的设定。另外,数据质量的凹凸也会影响参数估计的精度(Guo andPerron et al.,2022)。其次阶段,模型估计,包括检验样本数据的分布特征,计算输入矩阵。数据的分布特征关系到估计方法的选择。结构方程模型估计与传统的追求残差平方和最小的统计分析方法不同,它从变量的协方差矩阵动身,旨在寻求的是模型隐含协方差矩阵与样本协方差矩阵“差距”最小的参数。多样化的“差距”定义方法产生了不同的模型估计方法,常用的估计方法包括极大似然
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