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农地整理项目农民参与行为的机理研究

2014-02-28吴九兴杨钢桥

中国人口·资源与环境 2014年2期
关键词:计划行为理论结构方程模型

吴九兴 杨钢桥

摘要 农地整理项目实施涉及众多的利益相关者,尤其是项目区的广大农民。农民对农地整理项目的支持、关注和参与行动都会对农地整理项目的实施效果产生重要影响,研究农民参与行为具有重要的政策含义和现实意义。基于湖北省5个县区7个农地整理项目农民参与问卷调查数据,本文利用计划行为理论和结构方程模型构建了农地整理项目农民参与行为的理论模型,并分析了农地整理项目农民参与行为的影响因素及其影响路径。研究结果表明,行为态度、主观规范、行为控制知觉都对农地整理项目农民参与行为意向有显著影响;行为控制知觉对行为态度有显著影响;主观规范对行为控制知觉有显著影响;行为态度在行为控制知觉对行为意向影响过程中起中介作用;行为控制知觉在主观规范对行为意向影响过程中起中介作用。因此,要加强对农民的农地整理政策和相关知识培训;制定农民参与农地整理的程序化政策,使参与活动有制度保障;营造农民积极参与的氛围;实行项目信息全公开制度,减少农民参与的障碍。

关键词农地整理项目;农民参与;计划行为理论;行为意向;结构方程模型

中图分类号F301.2文献标识码A文章编号1002-2104(2014)02-0102-09doi:10.3969/j.issn.1002-2104.2014.02.015

农地整理是增加有效耕地面积、提高耕地质量、促进农业增产和农民增收的重要政策工具。农民是农地整理项目的核心利益相关者,农民参与有助于改进农地整理项目的规划设计,提高工程设施质量和增强项目后期管护可靠性。近年来,农地整理项目农民参与的有关问题引起了一些学者的关注,相关研究集中在农民参与的意义、现状、问题、影响因素及对策等方面。于法展认为参与式方法有助于农民积极、主动地参与到农地整理项目,易于得到农民的认可,有利于项目的顺利实施[1];王瑷玲等利用问卷资料分析了农民的参与现状、对农地整理的认知和参与意愿[2-3];王晶对天津农民参与农地整理的调查发现,农民参与农地整理项目存在信息不畅、农民重视短期利益、要求较低的参与成本和缺少参与的组织机构等问题[4];李庆强探讨了农民参与农地整理的程序问题,强调在项目立项阶段要征求农民意见、规划设计要尊重农民的意愿、建设施工要让农民全程参与,使农民参与由被动转为主动[5];汪文雄等通过实证分析发现,户主文化程度、耕地面积、非农收入比例、对后期管护的认知程度、政策宣传和管护资金来源等因素影响农民参与意愿[6];王文玲等对农地整理项目农民参与程度进行了研究,结果表明村干部身份、每户耕地面积、村干部对农地整理的态度、文化程度、认知程度、农民参与程序规范性等因素显著影响农民参与程度[7]。从上述文献分析可知,有关农地整理项目农民参与的研究仍然存在不足,既没对农民参与的动因给出理论解释,也没对农民参与行为进行实证分析,而这对科学理解农地整理项目农民参与行为非常重要。本文运用计划行为理论和结构方程模型,构建农地整理项目农民参与行为的理论模型,利用结构方程模型探究农民参与行为影响因素的路径,验证先前理论模型中提出的研究假设,解释农民参与行为意向的形成机理,为政府部门制订农地整理项目农民参与政策提供科学依据。

1理论模型及影响因素1.1计划行为理论

计划行为理论(Theory of Planned Behavior)以态度期望价值、信息加工为出发点来解释个体行为的一般决策过程。该理论认为行为意向是影响行为的最直接因素,而行为意向反过来受到行为态度、主观规范、行为控制知觉的影响[8-9]。与理性行为理论相比,计划行为理论放弃了“个体行为受意志控制”的假设,增加行为控制知觉的变量,使改进后的理论更具解释力,适用范围更广。计划行为理论中的行为意向是指“尽量去执行某一行为的倾向”,它并不预测目标的达到程度,只是预测个体是否愿意执行某一行为[10-11]。个体行为不仅受到行为意向的影响,还受到执行行为的个人能力、机会、资源等实际控制条件的制约。在条件充分满足的前提下,行为意向直接决定行为,而行为态度、主观规范和行为控制知觉三个变量决定行为意向,即行为态度越强烈,行为意向就越大;重要人物的支持和行为控制知觉越强,行为意向越大。此外,个人拥有的信息、个人及社会文化背景等都会影响行为意向,进而影响个体行为[12]。

吴九兴等:农地整理项目农民参与行为的机理研究中国人口·资源与环境2014年第2期图1计划行为理论的模型(Ajzen,1991)

Fig.1Model of the theory of planned

behavior (Ajzen,1991)

图1描述了行为态度、主观规范、行为控制知觉的区别和联系。其中,行为态度,是个体对执行某特定行为的喜爱或不喜爱的程度的评估,由行为信念所决定,而行为信念又分为行为信念强度和行为结果的评估,用数学表示如下:

AB=∑biei(1)

式中:AB表示行为态度;bi表示行为信念强度;ei表示对行为结果的评估。

主观规范,反映的是重要的他人和团体对个体决策行为的影响,即个体在执行某特定行为时所感知到的社会压力。主观规范受到规范信念和顺从动机的影响,规范信念是个体预期重要他人和团体的期望;顺从动机是个体顺从重要他人和团体期望的意向,用数学表示如下:

SN=∑nimi(2)

式中:SN表示主观规范;ni表示规范信念;mi表示对规范信念或社会压力的感知强度,即顺从动机。

行为控制知觉,是个体感知执行某特定行为的容易或困难程度,反映的是个体对于执行某行为因素的知觉。行为控制知觉由两部分组成,即控制信念和感知强度,用数学表示如下:

PBC=∑cipi(3)

式中:PBC表示行为控制知觉;ci表示控制信念;pi表示感知强度。

1.2农民参与行为的影响因素

在本文中,农民参与行为是指农民在农地整理项目的立项申报、规划设计、施工建设、竣工验收等环节中,通过表达意见、方案评价、监督管理、投工投劳等方式来实现预期利益目标的活动。农民参与行为受到行为态度、主观规范和行为控制知觉的影响。有些研究者提出,要综合考虑态度的工具性成分和情感性成分,并在研究时同时测量两种态度[13-14];另一些研究者认为两者测量方法的测量结果实际上并无多大差异,对是否同时使用两种态度测量提出质疑[15-16]。

1.2.1行为态度

态度是计划行为理论的重要概念,它表征行为主体对执行某一特定行为喜欢或不喜欢的程度。农民对参与的态度分为两类,一种是对参与行为本身的态度,另一种对农地整理项目的态度。前者指主体对行为本身所持有的态度,如通过参与可以表达自己意见或想法、利益需求、提高自身的公民意识、丰富专业知识、增加对项目的满意度、体现村民自主权利、提升参与者的影响力等等。后者指主体对目标物的态度,在本文中则是指对农地整理项目的态度,如抵制、反对、可有可无的心态等等。

从行为主体的经济理性讲,农民参与农地整理项目的态度最终可以通过经济分析来解释的。在预期参与比不参与获得更多收益的情况下,农民会选择参与;否则,选择不参与。因此,给农民以合理的收益预期是触动农民参与积极心理的关键,收益不能简单地理解为物质收益,还应包括非物质收益。农地整理区农民调查反馈情况表明,大多数农民在受到邀请的情况下愿意参与到农地整理项目中来,而只有少数农民采取主动参与的方式。大致有两个原因:一是现在的农地整理政策中缺少具有操作性的农民参与条款,导致农民参与没有政策保障;二是规划设计单位、施工建设单位和工程监理单位征求农民意见往往是走形式,影响农民参与的积极性。

1.2.2主观规范

农民参与农地整理项目会受到主观规范的影响。在计划行为理论看来,主观规范反映的是社会压力对个体行为的影响。与态度—行为意向、行为控制知觉—行为意向的关系相比,主观规范与行为意向的关系显得弱一些,这是因为个体是否顺从社会压力而做出某一特定行为选择并不总是可靠。为此,有研究者进一步细分主观规范,将其分为个人规范、示范性规范和指令性规范[17]。其中,个人规范还没有得到学界的认可,而示范性规范和指令性规范在不同的研究中所显示的与行为意向的相关关系存在较大差异,如Rivis and Sheeran进行元分析研究发现示范性规范与行为意向的相关系数为0.44,而在其他研究中这种相关性则更高[18]。农民参与农地整理项目的行为首先受到来自家庭成员、邻居、村委会的影响;除了上述主体外,还受到乡镇政府、县市国土管理部门等行政主体的压力影响。

1.2.3行为控制知觉

行为控制知觉作为一个解释变量,其主要目的是解释非意志完全控制的行为。行为控制知觉的测量项目被认为由两个方面组成,即控制信念和感知强度,其中,感知强度又被称为是自我效能感信念。在农民参与农地整理项目时,常感到参与受到时间、金钱、知识和其他资源的约束,且这些约束条件具有普遍性。一是当农民决定花一定的时间参与农地整理项目后,则必须放弃做其他事情的机会,即存在机会成本;二是在目前的农地整理政策背景下,农民得支付自己参加论证会、村民代表大会、听证会等的交通费用;三是农民可能觉得自己的知识不够,特别是专业知识不够,担心所提意见得不到响应而心存顾虑,最终致使农民对参与感到有难度与自身能力不足。因此,可将时间约束、金钱约束、知识不足和其他条件视为行为控制知觉的影响因素。

2数据来源与样本分析2.1数据来源

根据湖北国土资源厅项目报表(2001-2009)和2010-2011年湖北国土厅网站上的相关数据计算,湖北省农地整理事业取得了很大进展,2001-2011年共实施了900多个农地整理项目,其中约68.92%的项目集中在武汉城市圈。武汉城市圈,又称“1+8”城市圈,是指以武汉为中心城市,包括黄石、鄂州、黄冈、孝感、咸宁、仙桃、天门、潜江8个城市所组成的城市圈。城市圈的建设,涉及工业、交通、教育、金融、旅游等诸多领域。本研究以武汉城市圈为研究区域,最终选定武汉市江夏区、武汉市蔡甸区、咸宁市嘉鱼县、鄂州市鄂城区和鄂州市华容区7个农地整理项目区作为本文的调查区域,项目区的情况介绍可见吴九兴和杨钢桥[19]。

本研究农户调查包括预调查和正式调查。2012年4月23日预调查地点选择武汉市江夏区金口镇,采取面对面的封闭问卷调查方法,共计获得有效问卷8份。根据预调查时发现的问题,对预调查问卷进行修改完善得到正式问卷。2012年4月25至4月28日进行正式调查,正式调查时,调查组14人先后到江夏区、嘉鱼县、鄂城区、华容区和蔡甸区开展调研,采用随机抽样调查方法,每个项目区发放问卷40-100份。据统计,正式调查共发放问卷407份,获得有效问卷390份,问卷有效率为95.82%。样本分布分布为:江夏区41份、蔡甸区89份、嘉鱼县43份、鄂城区108份、华容区109份。

2.2样本分析

问卷结果显示,受访者中男性农民占73.59%,女性农民只有26.41%,这主要是由于女性农民对农地整理关注较少,在询问时女性倾向于让男性回答问题。年龄在40岁以上的比例为89.49%,受访者中40岁以下的比例为10.51%。受访者的教育程度多为初中及以下水平,其比例占为90.77%,少数人受过高中教育。受访者的家庭总人口为3-5人的比例为61.03%,家庭总人口超过5人的比例为34.62%,家庭总人口在2人及以下的农户的比例为4.63%,多为子女分家后单独生活的老者。受访者中,非党员农民的比例为96.15%,非村干部的比例为88.46%,这说明农民党员、村干部是农民中的精英,但也有些担任过村干部的农民为非党员。受访者中家庭人均纯收入在5 000元以下的占22.56%,人均纯收入在5 000-10 000元之间的占56.41%,人均纯收入在10 000元以上的占21.03%,可能的原因是受访者所在的项目区,要么人均耕地面积较多,要么以种植蔬菜等经济作物为主。从受访者的非农收入占总收入的比例来看,调查区的农民存在不同程度的兼业行为,其中非农收入占总收入在50%以上的农户占有效样本总数的62.56%。

为探究耕地数量、耕地质量对农民参与的影响,在问卷中设置了耕地数量、细碎化程度、田块平整状况、灌溉与排水设施、田间道路通达度等问题。调查结果显示,多数受访者的家庭承包地在4-12亩(合0.27-0.80 hm2)之间,所占比例为75.28%;承包地为4亩以下和12亩以上的家庭都较少,所占比例分别为8.72%和15.90%。从受访者的承包地的地块数看,3块及以下的所占比例为34.62%,4-6块的所占比例为35.64%,6块以上的所占比例为29.74%。从受访者的耕地平整状况看,占76.41%的受访者表示自家耕地比较平整或很平整,只有23.59%的受访者反映自家耕地不平整。从受访者的耕地灌排设施状况看,占40.51%的受访者表示自家耕地的灌排设施一般,占41.03%的受访者认为自家耕地的灌排设施较差。从受访者的耕地的田间道路状况看,占51.28%的受访者表示自家耕地的田间道路状况一般,有31.28%的受访者认为自家耕地的田间道路状况较差。

3信度分析、理论假设与假设检验3.1信度分析

3.1.1测量变量的描述性统计

依据前文的计划行为理论模型,分别从行为态度、主观规范和行为控制知觉三个方面入手选择变量。其中:行为态度包含优化设计方案、改进设施质量、减少政府腐败、减少村干部谋私、降低生产成本、提升产出效益等9个方面;主观规范包含家人、朋友、邻居、村委会、乡镇政府和国土管理部门6个方面;行为控制知觉包含专业知识、交通费用、信息、政策、耕地数量和耕地质量6个方面;而行为意向则包含农民的从众心理、耕地流转和收入增长3个假设条件来定义变量。

因为在计划行为理论中,其中的行为态度、主观规范、行为控制知觉和行为意向都是潜在变量,因此需对各潜在变量以量表进行测量,测量方法采用Likert五点量表法。其基本的形式是给出一组陈述,这些陈述与受访者的态度、主观规范、行为控制知觉和行为意向有关。量表采取正向赋值方法,在选项中设有“完全不同意”、“不同意”、“不一定”、“同意”、“完全同意”,分别对上述五种回答赋值为1、2、3、4、5。测量变量的描述性统计结果(见表1)。

3.1.2信度和效度检验

信度检验。信度检验一般采用Cronbachs a系数来观察问卷各项目的内部一致性。通常情况下,Cronbachs a系数在0.5以上时,问卷被认为是信度良好。若Cronbachs a系数因提出共同系数较小的题项后增加,则表明应该剔除该题项。经计算,本文调查数据的整体Cronbachs a系数为0.835,说明问卷整体的可信度较高。

效度检验。效度检验主要是检验各共同因子下的观察变量之间的收敛效度以及因子之间的区别效度。本文采用因子分析的荷载值来判断各观察变量的收敛效度和区别效度。一般而言,因子荷载大于0.5时,则表示收敛效度越高。当在共同因子下的各观察变量的共同因子荷载大于0.5,即可认为因子之间的区别效度越高。经计算,本文调查数据的检验结果显示,“行为态度”中的9个观察变量的共同度都大于0.5;“主观规范”中的6个观察变量的共同度都大于0.5;而“行为控制知觉”中的“专业知识缺乏,阻碍参与”、“交通费用支出,阻碍参与”的共同度分别为0.426和0.346,因此将这两个观察变量予以删除。而在“行为意向”中的“若多数人参与,本人愿意参与”的共同度小于0.5,因此将这个观察变量予以删除。经计算,删除不适合做因子分析的观察变量后,量表的收敛效度和区别效度都增加了。

3.1.3因子分析

本研究所使用问卷的观察变量的共同因子可确定如下:行为态度的可归纳为三个因素:“抑制腐败与调整结构”、“优化设计与施工”和“效益提升与能力培养”;主观规范的6个观察变量可以归纳为“内部规范”和“外部规范”;行为控制知觉中剩余的4个观察变量可归结为“资源特征”和“政策信息”。对所剩下的19个观察变量进行KM0检验,结果KMO检验值为0.848,并且Bartlett球形度检验的卡方统计值为3 332.397,其显著性水平为0.000,表明适合做因子分析。采用限定抽取公共因子方法,输入因子数量为7个(见表2)。表2显示,7个因子的累计贡献率达到74.020,说明7个因子对19个观察变量有

为探究耕地数量、耕地质量对农民参与的影响,在问卷中设置了耕地数量、细碎化程度、田块平整状况、灌溉与排水设施、田间道路通达度等问题。调查结果显示,多数受访者的家庭承包地在4-12亩(合0.27-0.80 hm2)之间,所占比例为75.28%;承包地为4亩以下和12亩以上的家庭都较少,所占比例分别为8.72%和15.90%。从受访者的承包地的地块数看,3块及以下的所占比例为34.62%,4-6块的所占比例为35.64%,6块以上的所占比例为29.74%。从受访者的耕地平整状况看,占76.41%的受访者表示自家耕地比较平整或很平整,只有23.59%的受访者反映自家耕地不平整。从受访者的耕地灌排设施状况看,占40.51%的受访者表示自家耕地的灌排设施一般,占41.03%的受访者认为自家耕地的灌排设施较差。从受访者的耕地的田间道路状况看,占51.28%的受访者表示自家耕地的田间道路状况一般,有31.28%的受访者认为自家耕地的田间道路状况较差。

3信度分析、理论假设与假设检验3.1信度分析

3.1.1测量变量的描述性统计

依据前文的计划行为理论模型,分别从行为态度、主观规范和行为控制知觉三个方面入手选择变量。其中:行为态度包含优化设计方案、改进设施质量、减少政府腐败、减少村干部谋私、降低生产成本、提升产出效益等9个方面;主观规范包含家人、朋友、邻居、村委会、乡镇政府和国土管理部门6个方面;行为控制知觉包含专业知识、交通费用、信息、政策、耕地数量和耕地质量6个方面;而行为意向则包含农民的从众心理、耕地流转和收入增长3个假设条件来定义变量。

因为在计划行为理论中,其中的行为态度、主观规范、行为控制知觉和行为意向都是潜在变量,因此需对各潜在变量以量表进行测量,测量方法采用Likert五点量表法。其基本的形式是给出一组陈述,这些陈述与受访者的态度、主观规范、行为控制知觉和行为意向有关。量表采取正向赋值方法,在选项中设有“完全不同意”、“不同意”、“不一定”、“同意”、“完全同意”,分别对上述五种回答赋值为1、2、3、4、5。测量变量的描述性统计结果(见表1)。

3.1.2信度和效度检验

信度检验。信度检验一般采用Cronbachs a系数来观察问卷各项目的内部一致性。通常情况下,Cronbachs a系数在0.5以上时,问卷被认为是信度良好。若Cronbachs a系数因提出共同系数较小的题项后增加,则表明应该剔除该题项。经计算,本文调查数据的整体Cronbachs a系数为0.835,说明问卷整体的可信度较高。

效度检验。效度检验主要是检验各共同因子下的观察变量之间的收敛效度以及因子之间的区别效度。本文采用因子分析的荷载值来判断各观察变量的收敛效度和区别效度。一般而言,因子荷载大于0.5时,则表示收敛效度越高。当在共同因子下的各观察变量的共同因子荷载大于0.5,即可认为因子之间的区别效度越高。经计算,本文调查数据的检验结果显示,“行为态度”中的9个观察变量的共同度都大于0.5;“主观规范”中的6个观察变量的共同度都大于0.5;而“行为控制知觉”中的“专业知识缺乏,阻碍参与”、“交通费用支出,阻碍参与”的共同度分别为0.426和0.346,因此将这两个观察变量予以删除。而在“行为意向”中的“若多数人参与,本人愿意参与”的共同度小于0.5,因此将这个观察变量予以删除。经计算,删除不适合做因子分析的观察变量后,量表的收敛效度和区别效度都增加了。

3.1.3因子分析

本研究所使用问卷的观察变量的共同因子可确定如下:行为态度的可归纳为三个因素:“抑制腐败与调整结构”、“优化设计与施工”和“效益提升与能力培养”;主观规范的6个观察变量可以归纳为“内部规范”和“外部规范”;行为控制知觉中剩余的4个观察变量可归结为“资源特征”和“政策信息”。对所剩下的19个观察变量进行KM0检验,结果KMO检验值为0.848,并且Bartlett球形度检验的卡方统计值为3 332.397,其显著性水平为0.000,表明适合做因子分析。采用限定抽取公共因子方法,输入因子数量为7个(见表2)。表2显示,7个因子的累计贡献率达到74.020,说明7个因子对19个观察变量有

为探究耕地数量、耕地质量对农民参与的影响,在问卷中设置了耕地数量、细碎化程度、田块平整状况、灌溉与排水设施、田间道路通达度等问题。调查结果显示,多数受访者的家庭承包地在4-12亩(合0.27-0.80 hm2)之间,所占比例为75.28%;承包地为4亩以下和12亩以上的家庭都较少,所占比例分别为8.72%和15.90%。从受访者的承包地的地块数看,3块及以下的所占比例为34.62%,4-6块的所占比例为35.64%,6块以上的所占比例为29.74%。从受访者的耕地平整状况看,占76.41%的受访者表示自家耕地比较平整或很平整,只有23.59%的受访者反映自家耕地不平整。从受访者的耕地灌排设施状况看,占40.51%的受访者表示自家耕地的灌排设施一般,占41.03%的受访者认为自家耕地的灌排设施较差。从受访者的耕地的田间道路状况看,占51.28%的受访者表示自家耕地的田间道路状况一般,有31.28%的受访者认为自家耕地的田间道路状况较差。

3信度分析、理论假设与假设检验3.1信度分析

3.1.1测量变量的描述性统计

依据前文的计划行为理论模型,分别从行为态度、主观规范和行为控制知觉三个方面入手选择变量。其中:行为态度包含优化设计方案、改进设施质量、减少政府腐败、减少村干部谋私、降低生产成本、提升产出效益等9个方面;主观规范包含家人、朋友、邻居、村委会、乡镇政府和国土管理部门6个方面;行为控制知觉包含专业知识、交通费用、信息、政策、耕地数量和耕地质量6个方面;而行为意向则包含农民的从众心理、耕地流转和收入增长3个假设条件来定义变量。

因为在计划行为理论中,其中的行为态度、主观规范、行为控制知觉和行为意向都是潜在变量,因此需对各潜在变量以量表进行测量,测量方法采用Likert五点量表法。其基本的形式是给出一组陈述,这些陈述与受访者的态度、主观规范、行为控制知觉和行为意向有关。量表采取正向赋值方法,在选项中设有“完全不同意”、“不同意”、“不一定”、“同意”、“完全同意”,分别对上述五种回答赋值为1、2、3、4、5。测量变量的描述性统计结果(见表1)。

3.1.2信度和效度检验

信度检验。信度检验一般采用Cronbachs a系数来观察问卷各项目的内部一致性。通常情况下,Cronbachs a系数在0.5以上时,问卷被认为是信度良好。若Cronbachs a系数因提出共同系数较小的题项后增加,则表明应该剔除该题项。经计算,本文调查数据的整体Cronbachs a系数为0.835,说明问卷整体的可信度较高。

效度检验。效度检验主要是检验各共同因子下的观察变量之间的收敛效度以及因子之间的区别效度。本文采用因子分析的荷载值来判断各观察变量的收敛效度和区别效度。一般而言,因子荷载大于0.5时,则表示收敛效度越高。当在共同因子下的各观察变量的共同因子荷载大于0.5,即可认为因子之间的区别效度越高。经计算,本文调查数据的检验结果显示,“行为态度”中的9个观察变量的共同度都大于0.5;“主观规范”中的6个观察变量的共同度都大于0.5;而“行为控制知觉”中的“专业知识缺乏,阻碍参与”、“交通费用支出,阻碍参与”的共同度分别为0.426和0.346,因此将这两个观察变量予以删除。而在“行为意向”中的“若多数人参与,本人愿意参与”的共同度小于0.5,因此将这个观察变量予以删除。经计算,删除不适合做因子分析的观察变量后,量表的收敛效度和区别效度都增加了。

3.1.3因子分析

本研究所使用问卷的观察变量的共同因子可确定如下:行为态度的可归纳为三个因素:“抑制腐败与调整结构”、“优化设计与施工”和“效益提升与能力培养”;主观规范的6个观察变量可以归纳为“内部规范”和“外部规范”;行为控制知觉中剩余的4个观察变量可归结为“资源特征”和“政策信息”。对所剩下的19个观察变量进行KM0检验,结果KMO检验值为0.848,并且Bartlett球形度检验的卡方统计值为3 332.397,其显著性水平为0.000,表明适合做因子分析。采用限定抽取公共因子方法,输入因子数量为7个(见表2)。表2显示,7个因子的累计贡献率达到74.020,说明7个因子对19个观察变量有

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