因果推断经验研究中的中介效应与调节效应

文献来源：[1]江艇.因果推断经验研究中的中介效应与调节效应[J].中国工业经济,2022(05):100-120.DOI:10.19581/j.cnki.ciejournal.2022.05.005.

        本文认为，目前中介效应分析的主要问题是对嫁接自心理学的中介效应逐步法检验的滥用; 调节效应分析的主要问题是对其在因果识别上的重要性认识不足，实证结果的理论阐发不充分。本文的结论和建议都基于一个原则: 因果推断的经验研究和写作需要紧紧围绕更干净的因果识别这一首要目标。

一、基础概念介绍

        现象之间的因果关系可能包含多个逻辑环节，原因不是直接作用于结果，因此，有必要考察原因通过因果链条中的哪个或哪些中间变量影响 结果，这样的分析经常被称作中介效应( Mediating Effect) 分析。

        有必要考察因果关系的 强度如何随着对象特征和现实条件的不同而产生差异，这样的分析经常被称作调节效应 ( Moderating Effect) 分析。

二、何为因果 推断以及因果识别的两种基本策略

        任何因果推断问题都包含两个部分: 因果识别( Causal Identification) 和统计推断( Statistical Inference) 。

三、中介效应分析与调节效应分析的现行做法

（一）因果关系作用渠道

         中介效应是指原因通过一个或几个中间变量影响结 果，这种中间变量被称作中介变量( Mediating Factor，或简称 Mediator) 。

（二）中介效应检验

四、对中介效应检验的反思

五、经济学中的中介效应分析

（一） 中介效应检验为何少见

（二） 如何理解经济学中的中介效应检验

（三）如何理解貌似中介效应检验的做法

         在文献中经常看到一类做法: 先进行 Y 对 D 的回归，然后在回归中控制一个新的变量 X，并发 现 D 的系数依然显著，以此来论证 D 对 Y 的因果关系。用中介效应检验的术语来讲，这似乎意味 着 D 对 Y 有“直接效应”。但

       最后需要指出的是，本文是在约简主义方法论的框架下讨论中介效应分析。中介效应分析的 传统在经济学中实际上由来已久，至少可以追溯到 20 世纪 50 年代用线性方程组描述的宏观经济 模型，如 Klein and Goldberger( 1955) 。经过“可信性革命”以后，在强调因果推断的研究语境中，经济 学家并不热衷于心理学家所从事的那一套中介效应检验，这也就不奇怪了。但不可忽视的是，在经济 学中同时还有另一支结构主义( Structural Approach) 经验研究范式。在这一范式中，结构模型的构建 往往需要依赖于对函数形式或不可观测变量的分布形式的较强假设，但与之伴随的优势是，研究者可 以更好地运用经济学理论来认识现实数据的生成过程，严格地推导待估计的因果关系( 而不仅仅是用 理论来直观地解释估计到的因果关系) ，这也使得严谨的中介效应分析得以可能。特别地，来自随机 实验的数据与结构主义方法论相结合，使得研究者可以部分地放松和检验结构模型的识别假设，一方 面结构模型的可信度提高，另一方面来自随机实验的约简式因果关系的作用机理可以得到更深入地 理解。

六、正确认识调节效应分析

（一） 调节效应分析与异质性分析的关系

        一篇因果推断经验研究文章的重点永远是正确识别处理变量对结果变量的因果关系，因此，文 章中的每一字每一句都应该为这一目标服务。而异质性分析更重要的作用正是通过分析因果关系 的作用机制来强化因果关系论证。

（二）通过调节效应分析论证因果关系

（三）好的调节变量

（四）作为因果识别第二种基本策略的调节效应分析

七、国内应用现状与建议

八、结语