第四章 實證分析結果
第三節 參與動機、組織承諾、休閒涉入、參與意願影響分析
一、 模型適配度檢定
進行結構方程式之因果關係分析與路徑分析前，必須進行模型適配考驗，模 型適配度又稱為模型外在品質之評鑑，故檢定模型適配度以用來評鑑模型之優 劣，模型適配評鑑指標分為三類：絕對適配指標、增值適配指標、簡效適配指標。
檢 驗 結 果 顯 示 適 配 量 測 指 標 皆 在 可 接 受 範 圍 內 ， 本 研 究 整 理 適 配 度 (Goodness-of-FIT) 指標值、理想數值、建議的學者、本模式的數值如下表4-5：
表4-5 影響關係模式適配度指標表
統計檢定量 範圍 判斷值 檢定結果
絕對適配指標
RMR >0 <0.05 0.014 RMSEA
（Browne & Cudeck, 1993） 0~1 ≦0.08 0.054 GFI
(Bentler, 1983) 0~1 ≧0.9 0.964 SRMR
(Hu & Bentler, 1999) -- ≦0.1 0.043 AGFI
(Bentler, 1983) 0~1 ≧0.8 0.935
增加適配指標
NFI
(Bentler & Bonett, 1980) 0~1 >0.9 0.976 RFI -- >0.9 0.962
IFI
(Bentler & Bonett, 1980) -- >0.9 0.986 CFI
(Bentler & Bonett, 1980) -- >0.9 0.986
精簡適配指標
X
2 / df(Hayduk, 1987) -- <3 2.410 PGFI -- >0.5 0.530 PNFI
(James et al.,1982) 0~1 >0.5 0.626 PCFI
(Mulaik, 1989) 0~1 >0.5 0.632 資料來源；本研究整理
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二、 收斂效度檢驗
因素負荷量指其指標變項能夠解釋構面的能力，然而因素負荷量愈大代表指 標越能夠解釋構面，因素負荷量介於0.6～0.95之間為最佳(Hair, 1998)。組合信度 (Composite Reliability, CR)又稱為建構信度，其用來衡量構面的指標變項之內部 一 致 性 ， 且 組 合 信度 大 於 0.6代表模型內品質佳，平均變異抽取量(Average Variance Extracted, AVE)，代表構面內的指標變項能解釋構面的平均變異能力，
Fornell and Larcker (1981)及Bagozzi and Yi (1988)都建議潛在變項的AVE最好能 超過0.50，因為這是表示潛在變項受到觀察變項的貢獻相較誤差的貢獻量來得多 (50％)，此在實務上不是很容易達到，因此如果有五個潛在變項，就可以算出五 個AVE，此時如果其中3個或4個潛在變項AVE可以達到0.50，其他潛在變項的AVE 至少有達到0.30或0.40的標準，大致上就可以接受了。根據 Hair et al. (2006, pp.808)的建議，標準化因素負荷量至少要達到0.50的門檻，亦即是說AVE至少也 要有0.502也就是0.25。由表4-6可得知構面之平均變異抽取量皆>0.25，則表示模 式的內部品質為佳。
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三、 結構模型分析
圖 4-1 參與動機、組織承諾、休閒涉入與參與意願之影響關係模式 註：** p<.01、*** p≦.001 顯著差異、“ ”代表路徑係數無顯著
進行結構方程式分析前必須先檢驗是否出現違犯估計，超出了可接受的範 圍，則代表模式獲得不當的解(Improper solution)。一般違犯估計有以下三種現 象：1.負的誤差變異數存在；2.標準化係數超過或太接近1(Hair, Anderson, Tatham
& Black, 1998)。檢定結果如表4-7，模式中誤差變異數的測量誤差值為0.047到 0.136並無負的誤差變異數存在；標準化係數值之絕對值為0.008到0.845，皆未超 過0.95，結果顯示此模式並未發生有違犯估計之現象。
表4-7 結構模型檢驗違犯估計表
變項關係 標準化估計值 誤差變異數 T值
參與動機→休閒涉入 參與動機→組織承諾 參與動機→參與意願 組織承諾→休閒涉入 組織承諾→參與意願 休閒涉入→參與意願
.188 .845 .008 .744 .187 .698
.069 .047 .082 .078 .136 .124
2.598**
17.216***
0.113 9.503***
1.610 6.631 註： *** p≦.001 顯著差異 資料來源；本研究整理
.845***
.008 .188
.744***
.698
.187
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「結構方程模式」(structural Equation Modeling, SEM)，可以用來指定和估計 變數們的線性關係模式，也常用在因果模式、因果分析、同時間的方程模式、共 便結構的分析、潛在變數路徑分析和驗證性的因素分析，此外，結構方程模式結 合了因數分析和路徑分析兩大統計技術外，更成為了多用途的多變量分析技術
（蕭文龍，2014）。本研究針對非營利組織志願服務之「參與動機」、「組織承 諾」、「休閒涉入」及「參與意願」變項，透過路徑分析探討其間的因果關聯性，
並建立一完整模式。
從文獻探討中得知，在參與動機和組織承諾方面，參與動機與組織承諾互有 顯著正向影響（吳建明，2008）。在參與動機和休閒涉入方面，休閒動機與休閒 涉入之間具有正相關（白宗易 、陳克舟、陳明宏，2014）；國際志工旅遊提供 志願服務者一個國際服務的平臺，藉由活動的涉入與參與，提供志願服務者一個 反思的機會，更努力去學習，學會珍惜，關懷周遭的人事地物。在組織承諾和休 閒涉入方面，休閒涉入對組織承諾有正向的影響（沈進成、趙家民、 張義立、
曾慈慧，2007）。在參與動機和參與意願方面，參與動機與再參與意願有關聯性 存在（李麗卿、郭進財、江毓華，2014）。在參與意願和社經背景方面，個人社 經背景變項與參與意願有正向影響（張娜，2015）。
根據上述的文獻探討，可知參與動機、組織承諾、休閒涉入三者可能會對參 與意願產生直接性的影響。在這三者之間是否有間接效果的存在，亦是值得探討 的，因此本研究綜合上述的論述，建立出研究的結構方程式模型，在模型中假設 參與動機會影響組織承諾、休閒涉入與參與意願；休閒涉入會影響組織承諾與參 與意願；而組織承諾會影響參與動機、休閒涉入與參與意願，圖4-1即為研究分 析路徑圖，從圖中可得知，變項間因果關係影響路徑共有七條，簡要說明如下：
參與動機變項對參與意願的影響路徑有三條：一為參與動機直接影響參與意 願，此為直接效果；二為以休閒涉入為中介變項進而影響組織承諾，此為間接效 果；三為參與動機影響組織承諾，再影響參與意願，此為間接效果。
組織承諾變項對參與意願的影響路徑有三條：一為組織承諾直接影響參與意 願，此為直接效果；二為以休閒涉入為中介變項進而影響參與意願，此為間接效 果；三為組織承諾影響參與動機，再影響參與意願，此為間接效果。
休閒涉入變項直接影響參與意願，此條路徑為直接效果。
結構模型分析欲探討潛在變數之間的結構關係是否有實質的影響性以及驗 證本研究之假說是否成立。本研究以路徑係數衡量潛在自變數對潛在依變數之直 接影響外，潛在自變數上可能經由其他變數對潛在依變數產生間接影響。其中，
直接影響又稱為直接效果，間接影響又稱為間接效果，二者可經由路徑係數計算 而得。
建構參與動機、組織承諾、休閒涉入與參與意願之關係模式路徑圖如圖4-1
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所示，潛在自變項參與動機與潛在依變項休閒涉入具有顯著的正向直接關係；與 潛在依變項組織承諾及參與意願具有顯著的正向直接關係。
實證結果顯示，「組織承諾」與「參與意願」間的關係具有顯著；「參與動 機」與「休閒涉入」、「組織承諾」與「休閒涉入」間均達到顯著；「參與動機」
與「組織承諾」間有顯著關係存在；其「參與動機」與「參與意願」無顯著關係。
根據上述之結果，將其路徑係數與顯著程度繪製於路徑圖中，有助於了解彼此間 的關係程度，從圖4-1 可知，「組織承諾」會直接影響「參與意願」；「參與動 機」各經由「組織承諾」與「休閒涉入」，進而間接影響「參與意願」；「組織 承諾」則各經由「參與動機」與「休閒涉入」，最後再間接影響「參與意願」。
即志願服務「參與動機」與「組織承諾」之間的關係密切，故志願服務要推廣成 功應顧慮到志願服務者對組織的承諾，以創造志願服務者在參與的過程當中對
「休閒涉入」能夠更加深入。其「組織承諾」與「參與意願」關係密切，亦即須 要有高度的「組織承諾」方能提高志願服務之「參與意願」，進而增進民眾願意 嘗試參與志願服務，亦或再次參與該組織之志願服務。其結構模型之參數估計結 果及路徑整理於表4-8：
表 4-8 參與動機、組織承諾與休閒涉入對參與意願之影響效果
路徑 標準化
係數 效果 總效果 R2 參與動機→參與意願
參與動機→休閒涉入→參與意願 參與動機→組織承諾→參與意願
參與動機→組織承諾→休閒涉入→參與意願
.008 .131 .139 .439
直接 間接 間接 間接
.717 .517
組織承諾→參與意願
組織承諾→參與動機→參與意願 組織承諾→休閒涉入→參與意願
組織承諾→參與動機→休閒涉入→參與意願
.187 .007 .519 .111
直接 間接 間接 間接
.824 .547
休閒涉入→參與意願 .698 直接 .698 .618
資料來源：本研究整理
72 與意願，然而此中介效果的釐清可依據 Baron and Kenny (1986)的三個條件 來進行檢驗：
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表 4-10 為休閒涉入表現在「參與動機→組織承諾」路徑之中介效果迴歸分 析摘要表，在探討休閒涉入對「參與動機→組織承諾」的中介效果中，是以參 與動機為自變項，休閒涉入為中介變項，而組織承諾為依變項進行檢驗。
首先，為了解參與動機對組織承諾是否會產生顯著預測力。由表 4-10 檢驗 結果可知，參與動機可解釋組織承諾 51.3%的變異量，且整體模式的 F 檢定值
=421.006，p<.001 達顯著，顯示參與動機與組織承諾具有顯著的正相關(標準化 估計值為.845，p<.001)，亦即參與動機程度愈高，影響組織承諾的程度也愈高，
顯示參與動機對休閒涉入具有正向影響，符合條件一。
其次，為了解參與動機對休閒涉入是否會產生顯著預測力。結果顯示參與 動機可解釋休閒涉入 53.5%的變異量，且整體模式的 F 檢定值=460.645，p<.001 達顯著，由此可知，參與動機與休閒涉入之間具有顯著正相關(標準化估計值 為.188，p<.001 )，亦即參與動機程度愈高，產生休閒涉入的情況也愈高，表示 參與動機對休閒涉入有正向影響，符合條件二。
最後，以參與動機、休閒涉入共同預測組織承諾來了解休閒涉入是否會對
「參與動機→組織承諾」路徑產生中介效果。結果顯示參與動機和休閒涉入共 同解釋組織承諾 68.8%的變異量，相較於「參與動機→休閒涉入」增加了 15.3%
的解釋變異量；整體模式的 F 檢定值= 439.825，p<.001 達顯著。
由此可見，參與動機、休閒涉入共同加入迴歸模式中，對組織承諾的解釋 變異量會增加，但參與動機對組織承諾的標準化估計值較「參與動機→休閒涉 入」大為下降，且參與動機與組織承諾具有顯著的正相關(標準化估計值 為.140，p＞.001)。綜合上述分析結果顯示，符合了Baron and Kenny (1986)所 提出的前二個條件，最後針對條件三來探討中介效果。以參與動機、休閒涉入 共同預測組織承諾時，休閒涉入對組織承諾有顯著正向影響，而參與動機對組
由此可見，參與動機、休閒涉入共同加入迴歸模式中，對組織承諾的解釋 變異量會增加，但參與動機對組織承諾的標準化估計值較「參與動機→休閒涉 入」大為下降，且參與動機與組織承諾具有顯著的正相關(標準化估計值 為.140，p＞.001)。綜合上述分析結果顯示，符合了Baron and Kenny (1986)所 提出的前二個條件，最後針對條件三來探討中介效果。以參與動機、休閒涉入 共同預測組織承諾時，休閒涉入對組織承諾有顯著正向影響，而參與動機對組