一、模型拟合与参数估计

　　部分拟合指标如下：RMSEA=0.05，NFI =0.72 IFI=0.95，TLI=0.95，CFI=0.95，Chi-square= 120.45，Degrees of freedom=107，Probability level= 0.18。指标中NFI值较低（仍在可以接受的范围内），其他指标均表现很好。可以得到模型假设成立的拟合结论。路径系数及载荷系数，

二、模型解释

　　第一，知名度与行业地位均与学校形象（X1）呈正相关且相关系数较高，符合模型假设。

　　第二，职业技能（X2）与其观测变量相关性由高到低为“任务作业”、“工具使用”、“设备操作”，载荷系数均大于0.6。企业更加重视完成任务的综合能力，符合逻辑。但设备操作排在最后，与我们假设有出入（问题不严重，可以接受）。

　　第三，职业知识（X3）中“安全规程”系数较高，反应了企业对安全的重视。“术语标准”得分较低。过低的分数可能与样本的大小有关。

　　第四，职业素养X4得分由高到低为“责任心”、“团队合作”、“吃苦耐劳”、“劳动纪律”、“自学能力”。其中“自学能力”系数值较低（<0.5）是可以理解的，因毕业生的学历等因素，企业很少会将使用新工艺、新技术、新设备的压力施加在中职毕业生身上。 有些毕业生已经承担了一些管理职能，所以“责任心”、“团队合作”的分数较高。几个观测变量的得分及次序符合假设。

　　第五，因同在公路行业内，企业对学校的知名度以及学校在行业中的地位了解的比较多，所以培养质量（Y）与学校形象的相关性较高是可以理解的。

　　第六，职业技能（X2）、职业素养（X4）均与评价质量（Y）呈正相关关系，符合模型假设。职业技能的路径系数较高，说明企业对操作技能的重视，也符合职业教育的特点；职业素养的形成与学生的人生观、价值观、道德品质等因素密切相关，是长期形成的。职业素养的路径系数微高于“学校形象”合乎逻辑。