（一）分析模型

　　根据前文所提的研究假设，本文提出图1所示的变量间路径分析假设模型，该模型可以用以下四组线性方程式表示：

　　其中，代表变量，它在上面的方程组中既有可能作为自变量，也有可能作为因变量。代表路径系数，为了区别不同路径系数，一般用该路径的因变量下标作为路径系数的第一个下标，用该路径的自变量下标作为路径系数的第二个下标。另外表示方程的残差项。

　　本文采用SPSS14.0软件对样本进行描述性统计和相关性分析，通过结构方程建模软件AMOS 6.0对提出的假设模型进行路径分析检验，以检验假设是否得到样本数据的支持。

　　（二）样本及变量说明

　　实证分析所用数据来自于2009年在浙江省和四川省针对农民专业合作社及其成员等所做的田野调查，其中对合作社的样本成员调查基本采取了简单随机抽样方法，共获得357份成员原始问卷数据，在剔除花卉苗木类合作社成员问卷以及少量关键指标数据信息失真或不全的成员问卷后，本文实证分析实际采用问卷共309份。为验证路径分析假设，本文将309个成员样本数据的成员资本、业务、管理参与行为、成员收益、成员满意度变量编制为多分类有序变量。

　　（三）估计结果

　　1.描述性统计与相关性分析

　　文章对变量进行了均值、标准差以及变量相关关系的分析。由于路径分析里的五个变量均是观察变量，并无潜在变量，也即每个潜在变量只有一个测量指标变量，所有测量指标变量都百分之百反映其潜在变量，其测量误差为0，因素负荷量均为1。因此，本文不需要对各变量进行验证性因子分析。

　　通过表2可以看出，各变量间均存在显着的正相关关系，但是成员业务参与、成员资本参与和成员对合作社满意度间的相关系数均小于0.3，属于弱的正相关关系。根据以往经验，对于社会调查方面的研究资料，有些相关虽达到显着水平，但如果相关系数太低（一般以0.30为界限），且理论上缺少解释价值，则这种相关意义不大[22]。此外，如果在图1中加入“成员资本参与”、“成员业务参与”对“成员满意度”的影响路径，此模型就成为了饱和模型，这就意味着不管路径系数是否达到显着，整体模型的拟合卡方值、自由度均等于0.000，显着性的概率值也将无法估计，GFI、NFI值等均将等于1.000。此时探究假设的因果模型与实际数据间是否匹配将变得没有意义，更为合理的方法是删除饱和路径模型中系数未达显着程度的路径[21]。本文通过先期的路径分析模型拟合也发现“成员资本参与”、“成员业务参与”对“成员满意度”影响路径系数的P值分别为0.491和0.879，未达0.1的显着性水平。更加坚定了本文在前期的路径分析理论模型和后续的模型验证中删去这两条影响路径。

　　通过表2也可以看出，成员管理参与、成员业务参与和成员资本参与间的相关系数并不小。不过在短期内，成员的管理参与很难反作用于成员的资本和业务参与，成员的业务参与也很难反作用于成员的资本参与。因此，本文并不将成员管理参与、成员业务参与和成员资本参与视为互相影响与作用的外生变量。

　　对于路径分析结果，本文首先报告路径分析模型的拟合指标与其相应数值。其中，卡方值为0.482，显着性概率值为0.786，未达0.05显着水平，接受虚无假设，表示验证模型与假设模型可以拟合。其他拟合度指标为卡方自由度比值（CMIN/DF）=0.241(<2.000)，RMSEA=0.000(<0.050)，GFI=0.999(>0.900)，AGFI=0.995(>0.900)，NFI、RFI、IFI、TLI和CFI值也都大于0.900。因此，各项拟合指标均达到可接受水平，说明假设模型可以和样本数据进行拟合，整体模型的拟合度情况良好，假设模型成立。

　　其次，从报告成员参与、成员收益与成员满意度的路径分析结果图可以看出：各路径系数多数都在0.01水平下显着，只有成员管理参与对成员收益的作用路径系数是在0.05水平下显着；标准化的路径系数多数位于0.2-0.4之间。

　　再次，对路径分析模型各变量的直接效果和间接效果进行分解，可以得到表3的结果。通过路径分析模型各变量效果值，可以求解出路径分析模型的多元相关系数的平方分别为成员业务参与等于0.133，成员管理参与等于0.345，成员收益等于0.314，成员满意度等于0.301，说明成员业务参与能够被成员资本参与解释13.3%，成员管理参与能够被成员资本参与和业务参与解释34.5%，成员收益能够被成员管理参与、成员资本参与和业务参与解释31.4%，成员满意度能够被成员收益、成员管理参与、成员资本参与和业务参与解释30.1%。