應(yīng)急管理中跨部門協(xié)同能力的影響因素研究

潘瀟　樊博

摘要： 在現(xiàn)有政府應(yīng)急協(xié)同能力研究的基礎(chǔ)上，建立新的跨部門應(yīng)急協(xié)同能力的理論模型。然后設(shè)計結(jié)構(gòu)化問卷，調(diào)研133名從事食品藥品監(jiān)管的政府工作人員，通過PLS結(jié)構(gòu)方程模型，對提出的理論模型進行實證分析。結(jié)果表明，資源因素、事件因素、部門交流因素、信息溝通因素是影響跨部門協(xié)同能力的重要因素；技術(shù)因素在應(yīng)急管理中的應(yīng)用，會對信息的溝通共享造成深遠影響，間接影響應(yīng)急協(xié)同能力。根據(jù)研究結(jié)論，有針對性地提出了跨部門應(yīng)急協(xié)同的改進意見。

關(guān)鍵詞： 應(yīng)急管理；協(xié)同能力；偏最小二乘法

中圖分類號：F273.7；F224 文獻標識碼：A 文章編號：1001-8409（2014）02-0052-04

1 引言

近年來，公共突發(fā)事件對政府的應(yīng)急響應(yīng)能力提出日益嚴峻的挑戰(zhàn)。以食品藥品的安全問題為例，雖然多個部門都具有監(jiān)管權(quán)限，但總體協(xié)同監(jiān)管能力不強，仍停留在較低水平，如應(yīng)急機構(gòu)繁多且各自為政等，已不足以適應(yīng)具有綜合性、復(fù)雜性和跨領(lǐng)域演變的現(xiàn)階段突發(fā)事件，因此，應(yīng)急組織協(xié)同能力成為我國應(yīng)急管理急需解決的問題之一。[JP3]政府應(yīng)急管理協(xié)同如同企業(yè)一樣，通過部門間伙伴關(guān)系的培養(yǎng)，利用信息技術(shù)等手段促使所有應(yīng)急機構(gòu)按照協(xié)同方式進行整合，增強應(yīng)急管理實施的可行性和高效性。

本文在借鑒應(yīng)急管理中跨部門協(xié)同能力有關(guān)研究的基礎(chǔ)上，設(shè)計跨部門協(xié)同能力的理論模型假設(shè)，基于PLS結(jié)構(gòu)方程模型，以食品藥品聯(lián)合監(jiān)管為背景，通過問卷調(diào)查獲取數(shù)據(jù)，分析跨部門食品藥品應(yīng)急協(xié)同能力的影響因素，測度其所產(chǎn)生的影響程度，研究因素之間的相互關(guān)系，確立最終的理論模型，從而為提升應(yīng)急管理中跨部門協(xié)同能力提供科學(xué)依據(jù)。

2 文獻綜述

2.1 現(xiàn)有研究

Chen等人基于生命周期理論，提出突發(fā)事件也存在生命周期，并將應(yīng)急管理協(xié)同依據(jù)災(zāi)害生命周期分為災(zāi)害前、災(zāi)害中、災(zāi)害后的協(xié)同，應(yīng)急資源的充足性對不同階段的協(xié)同能力程度有著重要影響，豐富的應(yīng)急資源將會保證各部門協(xié)同作用的最大化[1]。同時，他們提出事件本身也會對應(yīng)急協(xié)同能力產(chǎn)生影響，事件的嚴重性及不確定性等都會對應(yīng)急協(xié)同產(chǎn)生挑戰(zhàn)[1]。

其他學(xué)者也分別從信息因素、資源共享、事件影響等多個角度對跨部門應(yīng)急協(xié)同能力展開研究。Comfort等人通過調(diào)查分析美國一系列多部門協(xié)同災(zāi)害演習(xí)的案例，開發(fā)了初步救災(zāi)行動的動態(tài)模型，指出信息的傳遞共享是影響部門間應(yīng)急協(xié)同能力的重要因素[2]。趙林度等提出城際間的應(yīng)急管理協(xié)同模型應(yīng)以信息協(xié)同為根本目的，在電子政務(wù)為支撐的基礎(chǔ)上構(gòu)建城際應(yīng)急管理信息系統(tǒng)、中心城市應(yīng)急指揮模式、應(yīng)急信息標準化三方面內(nèi)容一體化[3]。與此同時，林沖等從理論上提出了資源也應(yīng)作為應(yīng)急協(xié)同的一個方面，并從技術(shù)資源共享、物資資源共享、專業(yè)救援隊伍共享三個方向闡述了資源協(xié)同建設(shè)[4]。Warm在分析地方政府間應(yīng)急合作時指出充足的應(yīng)急資金可以滿足公眾的需求和期望，從而保證合作的持續(xù)和深入[5]。Quarantelli在對應(yīng)急管理的研究中提到了事件的動態(tài)變化，發(fā)展趨勢的不確定性等會使得應(yīng)急協(xié)同充滿挑戰(zhàn)，對于應(yīng)急部門來說，突發(fā)事件的影響范圍越廣，危害越大等都會增加部門所承受的時間壓力和緊迫感，不利于協(xié)同配合的完成[6]。另有學(xué)者提出部門間交流也應(yīng)成為提高應(yīng)急協(xié)同的考慮要素之一。

2.2 研究評述

現(xiàn)有文獻研究存在三個方面不足。第一，現(xiàn)有研究大多是針對國外的案例研究，國外救援協(xié)同的主體不僅僅是政府，還包括NGO等機構(gòu)，這和我國政府主導(dǎo)的應(yīng)急聯(lián)動體系有較大差異。因此，這些研究成果很難直接移植到我國背景中。第二，以往跨部門協(xié)同救援問題研究，多是以自然災(zāi)害的聯(lián)合救災(zāi)為背景，很少采用食品藥品聯(lián)合監(jiān)管為背景。不同的實證背景具有不同的模型結(jié)構(gòu)和影響變量。第三，少數(shù)學(xué)者采用回歸分析方法對我國應(yīng)急協(xié)同進行實證研究，能夠測量變量間的直接因果關(guān)系。但其無法測度各因素的變化對于協(xié)同能力的間接影響，因而不能形成完整的跨部門協(xié)同能力的實證研究。

3 理論構(gòu)建

3.1 理論框架

為了解決現(xiàn)有研究中的不足，本文以上海市食品藥品聯(lián)合監(jiān)管為背景，對各相關(guān)職能部門展開調(diào)研，探索應(yīng)急協(xié)同影響要素在該背景中的適用性，構(gòu)建基于食品藥品聯(lián)合監(jiān)管的跨部門協(xié)同能力研究模型（見圖1）?，F(xiàn)有回歸分析實證研究得出資源因素、事件因素、部門權(quán)限因素和信息溝通因素對應(yīng)急協(xié)同能力產(chǎn)生直接影響[7]（見圖1實線部分）。經(jīng)過初步的實證調(diào)研訪談，發(fā)現(xiàn)除上述要素外，技術(shù)因素和部門交流因素也是影響因素之一，而這兩個因素與因變量“跨部門協(xié)同能力”不是直接的因果關(guān)系，還存在中間變量的介入和作用（見圖1虛線部分）。本文將訪談中所發(fā)現(xiàn)的兩個新變量集成到現(xiàn)有模型中，提出新的研究模型，更為全面系統(tǒng)地挖掘了“應(yīng)急協(xié)同能力”的影響機理。

3.2 理論假定

Chen等人研究表明，在部門應(yīng)急管理中如果政府擁有的應(yīng)急資源數(shù)量越多，種類越豐富，共享程度越高，同時人員和資源能夠較為合理分配，則部門間越容易協(xié)同合作，從而提升了應(yīng)急協(xié)同能力[1]。因此本文認為：

H1：資源因素與跨部門應(yīng)急協(xié)同能力呈正相關(guān)。

在實際的應(yīng)急管理中，事件的嚴重性及其所帶來的壓力等都會在跨部門應(yīng)急協(xié)同能力上予以體現(xiàn)。Comfort等認為，突發(fā)事件的狀態(tài)將會對跨部門應(yīng)急協(xié)同能力產(chǎn)生重要的影響[2]。對于應(yīng)急部門來說，突發(fā)事件的影響范圍越廣、危害越大等都會增強部門所承受的時間壓力和緊迫感，不利于一致共識的達成以及協(xié)同配合的完成。因此本文認為：

H2：事件因素與跨部門應(yīng)急協(xié)同能力呈負相關(guān)。

Kapucu等人提出部門權(quán)限因素會對跨部門應(yīng)急協(xié)同能力產(chǎn)生影響[8]，處于同一應(yīng)急體系中的各應(yīng)急部門，組織網(wǎng)絡(luò)相互交織，形成了若干個交叉點、重疊點，或是部門間的權(quán)力范圍差異性大等都不利于良好的跨部門協(xié)同能力的建立。因此本文認為：endprint

H3：部門權(quán)限因素與跨部門應(yīng)急協(xié)同能力呈負相關(guān)。

很多學(xué)者在開展案例研究后，提出了信息溝通是影響部門間應(yīng)急協(xié)同的重要因素。其中，Gonzalez等在提出了相關(guān)的概念性框架模型后，通過對鹿特丹港危機應(yīng)對的個案研究，得出應(yīng)急信息溝通共享的質(zhì)量越高，即信息的精準度、及時性、一致性程度越高，越促進協(xié)同合作的完成[9]。因此本文認為：

H4：信息溝通共享與跨部門協(xié)同能力呈正相關(guān)。

部門間的交流互動是維系政府運轉(zhuǎn)的重要活動之一，Bowers認為部門間交流越頻繁，內(nèi)容越全面，會使部門間的共識增多，這些都會促進部門間共同目標的形成，強化部門間的合作，從而提高跨部門的協(xié)同能力[10]。與此同時，信息及時、有效地傳播會促進部門間的交流。Bharosa等人從災(zāi)害信息共享協(xié)調(diào)方面出發(fā)，通過調(diào)查一系列美國應(yīng)急機構(gòu)的災(zāi)害管理工作，檢視了應(yīng)急信息工作的相關(guān)障礙與作用，指出部門間的信息溝通共享會增進部門間的了解，加強相互合作，從而促進部門間的互動交流[11]。因此本文認為：

H5：部門交流因素與跨部門應(yīng)急協(xié)同能力呈正相關(guān)。

H6：信息的溝通共享與部門交流因素呈正相關(guān)。

當(dāng)今突發(fā)事件的解決必須依靠科技的力量。通過對美國“9·11”突發(fā)事件的分析，Kapucu認為專業(yè)技術(shù)人員的參與，可以為突發(fā)事件的解決提供可行性的技術(shù)方案，分析事件可能造成的后果，從而縮減事件波及的范圍，減少事件的不確定性[8]。同時，信息的溝通共享離不開高科技的支持。Landgren 等以手機交互通信技術(shù)為切入點，通過比較分析2005年、2006年瑞典兩起火車事故案例，詳細說明手機交互模式在部門反映網(wǎng)絡(luò)中的重要作用，提出了高科技的廣泛應(yīng)用等會提升信息溝通的質(zhì)量和有效性，加強部門間的連通性，促進部門間的溝通[12]。因此本文認為：

H7：技術(shù)因素與事件因素呈負相關(guān)。

H8：技術(shù)因素與信息溝通共享呈正相關(guān)。

4 研究設(shè)計

4.1 問卷設(shè)計與分析

本文采用調(diào)查問卷法收集數(shù)據(jù)，此次問卷為李克特7點量表問卷，問卷中測量指標由已有文獻改編而來，以保證量表的內(nèi)容效度。其中，資源因素[1]、信息溝通因素[9]、事件因素[6]、技術(shù)因素[13]、部門權(quán)限因素[7]、部門交流因素[10]、跨部門協(xié)同能力[14]等變量均參考引文文獻中的成熟量表。本文隨機選取上海市J區(qū)食品藥品聯(lián)合監(jiān)管部門進行問卷的隨機發(fā)放，避免抽樣過程中的人為因素，保證樣本的客觀性，使樣本能夠較好地代表總體情況。

本文問卷分析采用PLS法（即偏最小二乘法），相比于結(jié)構(gòu)方程模型的其他方法如LISRE法，PLS法對于樣本的要求量比較寬松，一般為變量的10倍即可，由于本文問卷發(fā)放是在政府部門隨機進行，其回收率不能得以保證，因此，采用適合小樣本量分析的PLS法。同時，本文在尋找影響協(xié)同能力因素的過程中，存在中間變量的介入，傳統(tǒng)的回歸分析不適合解決中間變量問題，而PLS法除了能夠進行有效的變量因子分析外，還能夠分析自變量、中間變量和因變量之間的直接關(guān)系和間接關(guān)系。

4.2 描述性統(tǒng)計

本次共發(fā)放372份問卷，回收154份，達到414%回收率，其中在去除極值問卷等不合格問卷后，有效問卷數(shù)量為133份，問卷有效率8636%。通過對樣本基本信息分析，得出男女比例基本平衡，其中擁有本科及以上學(xué)歷的被調(diào)查者約占總?cè)藬?shù)的80%，能夠較好保證被調(diào)查者對問卷題目及所涉及到的知識的深入理解，[JP3]同時員工和領(lǐng)導(dǎo)者所占的比例較為適中，相差不大?？傮w上，所收集的樣本比較具有代表性，使得問卷質(zhì)量在一定程度上得到保證。

5 實證檢驗

51 信效度檢驗

為了檢驗量表內(nèi)部的一致性和穩(wěn)定性，需要進行信效度檢驗。其中信度檢驗主要是檢驗其綜合信度（Composite Reliability），如表1所示，[JP3]所有變量的綜合信度值均超過最小臨界值07，表明所測模型具有較好的內(nèi)部一致性。

而效度分析采用內(nèi)斂效度和判別效度分析，結(jié)果表明效度各項指標均超過學(xué)界公認的標準。如表2所示，所有變量測量指標的因子載荷值（Loadings）均大于臨界值06，同時，表3中所有變量的AVE值（平均變異抽取量，Average Variance Extracted）均大于05，表明整個模型的內(nèi)斂效度較好。對于判別效度而言，當(dāng)一個變量AVE的平方根均大于其他變量的相關(guān)系數(shù)，則表明模型的判別效度較好，表3中所有變量的AVE的平方根均大于各變量結(jié)構(gòu)間的相關(guān)系數(shù)，故本文模型的判別效度較好。endprint

H3：部門權(quán)限因素與跨部門應(yīng)急協(xié)同能力呈負相關(guān)。

很多學(xué)者在開展案例研究后，提出了信息溝通是影響部門間應(yīng)急協(xié)同的重要因素。其中，Gonzalez等在提出了相關(guān)的概念性框架模型后，通過對鹿特丹港危機應(yīng)對的個案研究，得出應(yīng)急信息溝通共享的質(zhì)量越高，即信息的精準度、及時性、一致性程度越高，越促進協(xié)同合作的完成[9]。因此本文認為：

H4：信息溝通共享與跨部門協(xié)同能力呈正相關(guān)。

部門間的交流互動是維系政府運轉(zhuǎn)的重要活動之一，Bowers認為部門間交流越頻繁，內(nèi)容越全面，會使部門間的共識增多，這些都會促進部門間共同目標的形成，強化部門間的合作，從而提高跨部門的協(xié)同能力[10]。與此同時，信息及時、有效地傳播會促進部門間的交流。Bharosa等人從災(zāi)害信息共享協(xié)調(diào)方面出發(fā)，通過調(diào)查一系列美國應(yīng)急機構(gòu)的災(zāi)害管理工作，檢視了應(yīng)急信息工作的相關(guān)障礙與作用，指出部門間的信息溝通共享會增進部門間的了解，加強相互合作，從而促進部門間的互動交流[11]。因此本文認為：

H5：部門交流因素與跨部門應(yīng)急協(xié)同能力呈正相關(guān)。

H6：信息的溝通共享與部門交流因素呈正相關(guān)。

當(dāng)今突發(fā)事件的解決必須依靠科技的力量。通過對美國“9·11”突發(fā)事件的分析，Kapucu認為專業(yè)技術(shù)人員的參與，可以為突發(fā)事件的解決提供可行性的技術(shù)方案，分析事件可能造成的后果，從而縮減事件波及的范圍，減少事件的不確定性[8]。同時，信息的溝通共享離不開高科技的支持。Landgren 等以手機交互通信技術(shù)為切入點，通過比較分析2005年、2006年瑞典兩起火車事故案例，詳細說明手機交互模式在部門反映網(wǎng)絡(luò)中的重要作用，提出了高科技的廣泛應(yīng)用等會提升信息溝通的質(zhì)量和有效性，加強部門間的連通性，促進部門間的溝通[12]。因此本文認為：

H7：技術(shù)因素與事件因素呈負相關(guān)。

H8：技術(shù)因素與信息溝通共享呈正相關(guān)。

4 研究設(shè)計

4.1 問卷設(shè)計與分析

本文采用調(diào)查問卷法收集數(shù)據(jù)，此次問卷為李克特7點量表問卷，問卷中測量指標由已有文獻改編而來，以保證量表的內(nèi)容效度。其中，資源因素[1]、信息溝通因素[9]、事件因素[6]、技術(shù)因素[13]、部門權(quán)限因素[7]、部門交流因素[10]、跨部門協(xié)同能力[14]等變量均參考引文文獻中的成熟量表。本文隨機選取上海市J區(qū)食品藥品聯(lián)合監(jiān)管部門進行問卷的隨機發(fā)放，避免抽樣過程中的人為因素，保證樣本的客觀性，使樣本能夠較好地代表總體情況。

本文問卷分析采用PLS法（即偏最小二乘法），相比于結(jié)構(gòu)方程模型的其他方法如LISRE法，PLS法對于樣本的要求量比較寬松，一般為變量的10倍即可，由于本文問卷發(fā)放是在政府部門隨機進行，其回收率不能得以保證，因此，采用適合小樣本量分析的PLS法。同時，本文在尋找影響協(xié)同能力因素的過程中，存在中間變量的介入，傳統(tǒng)的回歸分析不適合解決中間變量問題，而PLS法除了能夠進行有效的變量因子分析外，還能夠分析自變量、中間變量和因變量之間的直接關(guān)系和間接關(guān)系。

4.2 描述性統(tǒng)計

本次共發(fā)放372份問卷，回收154份，達到414%回收率，其中在去除極值問卷等不合格問卷后，有效問卷數(shù)量為133份，問卷有效率8636%。通過對樣本基本信息分析，得出男女比例基本平衡，其中擁有本科及以上學(xué)歷的被調(diào)查者約占總?cè)藬?shù)的80%，能夠較好保證被調(diào)查者對問卷題目及所涉及到的知識的深入理解，[JP3]同時員工和領(lǐng)導(dǎo)者所占的比例較為適中，相差不大?？傮w上，所收集的樣本比較具有代表性，使得問卷質(zhì)量在一定程度上得到保證。

5 實證檢驗

51 信效度檢驗

為了檢驗量表內(nèi)部的一致性和穩(wěn)定性，需要進行信效度檢驗。其中信度檢驗主要是檢驗其綜合信度（Composite Reliability），如表1所示，[JP3]所有變量的綜合信度值均超過最小臨界值07，表明所測模型具有較好的內(nèi)部一致性。

而效度分析采用內(nèi)斂效度和判別效度分析，結(jié)果表明效度各項指標均超過學(xué)界公認的標準。如表2所示，所有變量測量指標的因子載荷值（Loadings）均大于臨界值06，同時，表3中所有變量的AVE值（平均變異抽取量，Average Variance Extracted）均大于05，表明整個模型的內(nèi)斂效度較好。對于判別效度而言，當(dāng)一個變量AVE的平方根均大于其他變量的相關(guān)系數(shù)，則表明模型的判別效度較好，表3中所有變量的AVE的平方根均大于各變量結(jié)構(gòu)間的相關(guān)系數(shù)，故本文模型的判別效度較好。endprint

H3：部門權(quán)限因素與跨部門應(yīng)急協(xié)同能力呈負相關(guān)。

很多學(xué)者在開展案例研究后，提出了信息溝通是影響部門間應(yīng)急協(xié)同的重要因素。其中，Gonzalez等在提出了相關(guān)的概念性框架模型后，通過對鹿特丹港危機應(yīng)對的個案研究，得出應(yīng)急信息溝通共享的質(zhì)量越高，即信息的精準度、及時性、一致性程度越高，越促進協(xié)同合作的完成[9]。因此本文認為：

H4：信息溝通共享與跨部門協(xié)同能力呈正相關(guān)。

部門間的交流互動是維系政府運轉(zhuǎn)的重要活動之一，Bowers認為部門間交流越頻繁，內(nèi)容越全面，會使部門間的共識增多，這些都會促進部門間共同目標的形成，強化部門間的合作，從而提高跨部門的協(xié)同能力[10]。與此同時，信息及時、有效地傳播會促進部門間的交流。Bharosa等人從災(zāi)害信息共享協(xié)調(diào)方面出發(fā)，通過調(diào)查一系列美國應(yīng)急機構(gòu)的災(zāi)害管理工作，檢視了應(yīng)急信息工作的相關(guān)障礙與作用，指出部門間的信息溝通共享會增進部門間的了解，加強相互合作，從而促進部門間的互動交流[11]。因此本文認為：

H5：部門交流因素與跨部門應(yīng)急協(xié)同能力呈正相關(guān)。

H6：信息的溝通共享與部門交流因素呈正相關(guān)。

當(dāng)今突發(fā)事件的解決必須依靠科技的力量。通過對美國“9·11”突發(fā)事件的分析，Kapucu認為專業(yè)技術(shù)人員的參與，可以為突發(fā)事件的解決提供可行性的技術(shù)方案，分析事件可能造成的后果，從而縮減事件波及的范圍，減少事件的不確定性[8]。同時，信息的溝通共享離不開高科技的支持。Landgren 等以手機交互通信技術(shù)為切入點，通過比較分析2005年、2006年瑞典兩起火車事故案例，詳細說明手機交互模式在部門反映網(wǎng)絡(luò)中的重要作用，提出了高科技的廣泛應(yīng)用等會提升信息溝通的質(zhì)量和有效性，加強部門間的連通性，促進部門間的溝通[12]。因此本文認為：

H7：技術(shù)因素與事件因素呈負相關(guān)。

H8：技術(shù)因素與信息溝通共享呈正相關(guān)。

4 研究設(shè)計

4.1 問卷設(shè)計與分析

本文采用調(diào)查問卷法收集數(shù)據(jù)，此次問卷為李克特7點量表問卷，問卷中測量指標由已有文獻改編而來，以保證量表的內(nèi)容效度。其中，資源因素[1]、信息溝通因素[9]、事件因素[6]、技術(shù)因素[13]、部門權(quán)限因素[7]、部門交流因素[10]、跨部門協(xié)同能力[14]等變量均參考引文文獻中的成熟量表。本文隨機選取上海市J區(qū)食品藥品聯(lián)合監(jiān)管部門進行問卷的隨機發(fā)放，避免抽樣過程中的人為因素，保證樣本的客觀性，使樣本能夠較好地代表總體情況。

本文問卷分析采用PLS法（即偏最小二乘法），相比于結(jié)構(gòu)方程模型的其他方法如LISRE法，PLS法對于樣本的要求量比較寬松，一般為變量的10倍即可，由于本文問卷發(fā)放是在政府部門隨機進行，其回收率不能得以保證，因此，采用適合小樣本量分析的PLS法。同時，本文在尋找影響協(xié)同能力因素的過程中，存在中間變量的介入，傳統(tǒng)的回歸分析不適合解決中間變量問題，而PLS法除了能夠進行有效的變量因子分析外，還能夠分析自變量、中間變量和因變量之間的直接關(guān)系和間接關(guān)系。

4.2 描述性統(tǒng)計

本次共發(fā)放372份問卷，回收154份，達到414%回收率，其中在去除極值問卷等不合格問卷后，有效問卷數(shù)量為133份，問卷有效率8636%。通過對樣本基本信息分析，得出男女比例基本平衡，其中擁有本科及以上學(xué)歷的被調(diào)查者約占總?cè)藬?shù)的80%，能夠較好保證被調(diào)查者對問卷題目及所涉及到的知識的深入理解，[JP3]同時員工和領(lǐng)導(dǎo)者所占的比例較為適中，相差不大?？傮w上，所收集的樣本比較具有代表性，使得問卷質(zhì)量在一定程度上得到保證。

5 實證檢驗

51 信效度檢驗

為了檢驗量表內(nèi)部的一致性和穩(wěn)定性，需要進行信效度檢驗。其中信度檢驗主要是檢驗其綜合信度（Composite Reliability），如表1所示，[JP3]所有變量的綜合信度值均超過最小臨界值07，表明所測模型具有較好的內(nèi)部一致性。

而效度分析采用內(nèi)斂效度和判別效度分析，結(jié)果表明效度各項指標均超過學(xué)界公認的標準。如表2所示，所有變量測量指標的因子載荷值（Loadings）均大于臨界值06，同時，表3中所有變量的AVE值（平均變異抽取量，Average Variance Extracted）均大于05，表明整個模型的內(nèi)斂效度較好。對于判別效度而言，當(dāng)一個變量AVE的平方根均大于其他變量的相關(guān)系數(shù)，則表明模型的判別效度較好，表3中所有變量的AVE的平方根均大于各變量結(jié)構(gòu)間的相關(guān)系數(shù)，故本文模型的判別效度較好。endprint