本章对住房消费信贷幸福指数影响因素的作用机理进行分析，以发现这些因素到幸福指数的作用路径，由此建立住房消费信贷幸福指数影响的概念模型。为此，本章采用结构方程建模（Structural Equation Modeling，SEM）方法进行分析。

一 结构方程建模分析方法

结构方程建模是一种通用的线性统计建模技术，与多元回归、因素分析等相比，结构方程技术具有许多优点。它可以不受回归分析假设条件的限制，可同时考虑并处理多个因变量、容许自变量和因变量含测量误差，可同时估计因子结构和因子关系等。

（一）结构方程建模的结构

在结构方程建模理论中，把那些不能准确、直接测量的变量称为潜变量（Latent Variable），把能够直接测量的外显指标（Observed Variable）称为显变量或指标。结构方程建模包含测量方程（Measurement Equation）和结构方程（Structural Equation）两部分。测量方程描述潜变量与显变量之间的关系，结构方程描述潜变量之间的关系。

1.测量方程

显变量与潜变量之间的测量方程：

X=Λ_x§+δ　　　　　　（5-1）

Y=Λ_yη+ε　　　　　　（5-2）

式中：

X——外源指标组成的向量；

Y——内生指标组成的向量；

Λ_x——外源显变量在外源变量上的因子载荷矩阵；

Λ_y——内生显变量在内生变量上的因子载荷矩阵；

§——外源潜变量组成的向量；

η——内生潜变量组成的向量；

δ——外源变量x的误差项；

ε——内生变量y的误差项。

2.结构方程

结构方程是利用一定的统计手段，对复杂的理论模式加以处理，并根据模式与数据关系的一致性程度，对理论模型进