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本期为大家推荐前沿定量研究方法结构方程模型（Structural Equation Modeling，SEM）及其应用案例深度解读。

SEM是什么：

结构方程模型（Structural Equation Modeling，SEM）是一种处理复杂社会现象即多个因变量与自变量之间相互影响关系的统计分析技术。通过这种方法，我们既可以探讨因变量受哪几个自变量的影响，也可以探讨一个自变量通过什么途径影响到因变量，还可以探讨在不同情境下，自变量对因变量的影响有何不同等多种复杂关系。

SEM的优势：

1.SEM擅长处理潜变量问题，如动机、态度等研究问题，使研究更科学、客观、准确；

2.SEM可以进行验证性因素分析，这种分析是检验量表信效度的高级统计技术；

3.SEM可以高效、快速揭示因变量与自变量之间复杂的关系，更受学者欢迎。SEM是目前量化论文的最主流统计方法之一，更受国内外顶级期刊青睐。

SEM的学习基础：

在了解统计学常用的原理以及SPSS操作方法的基础上即可开始SEM的学习，入门门槛相对较低。

SEM的常用软件：

SEM作为一种统计方法，其有多款应用软件如AMOS、MPLUS等，这些软件在门槛高低、功能强弱等方面具有差异，我们将陆续为大家介绍不同软件的应用案例。

本期为大家推荐1篇发表在CSSCI期刊上的SEM 在管理学研究中的应用案例，作者是如何选题的？怎么使用SEM的？且看我们的细致解读！触类旁通，说不定也可以为你所用！（全文长度800字）

案例论文

论文标题：技术创新网络中组织间依赖的影响因素及形成研究

文章来源：《管理学报》2017年第1期

主要作者简介：石乘齐，党兴华。

石乘齐，陕西科技大学讲师，博士，研究方向：技术创新经济及管理。

论文解读：

1.提出的研究问题

组织间依赖长期依赖被等同于资源依赖，忽视了对其他依赖的研究及实证研究，急需超越资源依赖视角，对组织间依赖的影响因素和形成进行综合分析及实证检验，打开技术创新网络间依赖形成机理的黑箱。

2.变量及假设寻找

组织间依赖的影响因素可划分为组织的知识重要性、组织间关系重要性和组织的网络地位重要性，相应假设为：

H1：在二元组织间关系A«B中，B的知识对A越重要，A对B的组织间依赖越大。

H2：在二元组织间关系A«B中，A«B的关系对A越重要，A对B的组织间依赖越大。

H3：在二元组织间关系A«B中，B的网络地位越重要，A对B的组织间依赖越大。

同时，三种影响因素对组织间依赖的影响不是并列的，故提出假设：

H4：在二元组织间关系A«B中，B的知识对A越重要，关系A«B对A可能越重要。

H5: 在二元组织间关系A«B中，B的知识对A越重要，B的网络地位重要性对A对B的组织间依赖的影响越小。

概念模型如图所示：

 3.数据来源及处理

在技术创新网络的构建方面，采用了两种方法：

（1）借助广东省知识产权研究与发展中心的中外专利数据库平台，选取创新活动密集的行业，从中设置筛选条件形成不同行业的技术创新网络；

（2）通过对西安高新技术产业开发区内主要企业进行调研，采用滚需求方式形成技术创新网络。

然后在不同网络内筛选300家组织作为问卷对象，通过电子邮件发放362份问卷，回收有效问卷186份；纸质问卷发放238份，回收有效问卷161份。针对所有回收问卷进行了T检验，没有显著差异。

4.软件分析及结论

首先，进行描述性统计分析，得到各观测变量间具有良好区分度。

然后，通过SPSS软件进行信度和效度检验，表明调查问卷具有良好信度和效度。

最后，借助AMOS软件进行结构方程模型分析，构建组织间依赖的影响因素即形成机理的假设模型，如图所示。

通过结构方程模型检验，最终拟合度良好，均达到标准，5个假设均得到支持，结果如下表所示。

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