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1. 調節(jié)變量1.1 調節(jié)變量的意義調節(jié)變量所解釋的不是關系內部的機制，而是一個關系在不同的條件下是否會有所變化。調節(jié)變量的一個主要作用是為現(xiàn)有的理論劃出限制條件和適用范圍。因此，在研究調節(jié)變量時，我們正是通過研究一組關系在不同條件下的變化及其背后的原因，來豐富原有的理論。 1.2 調節(jié)變量的原理什么是調節(jié)變量？簡單來說，如果變量 與變量 有關系，但是 與 的關系受第三個變量 的影響，那么變量 就是調節(jié)變量。調節(jié)變量所起的作用稱為調節(jié)作用。 例如，當研究工作與家庭的沖突對職業(yè)滿意度的影響時，普遍認為工作與家庭沖突越大，職業(yè)滿意度應該是越差的。Martins 等 (2002) 在這個基礎上考慮了性別，結果發(fā)現(xiàn)：對于女性來說，這個關系在任何年齡段都顯著；但是對于男性來說，這個關系僅在職業(yè)生涯后期才成立，也就是男性年輕的時候，工作與家庭的沖突對職業(yè)滿意度不會有影響。 在這個研究中，性別就是一個調節(jié)變量，因為對于不同性別的群體 (調節(jié)變量) ，工作與家庭的沖突 (自變量) 和職業(yè)滿意度 (因變量) 之間的關系也不同。 好的調節(jié)變量本身應該比較穩(wěn)定，或者其變動是外生的，不受 和 的影響。 當研究中有調節(jié)變量時，在研究假設中一定要說清楚，到底這個調節(jié)變量的作用是什么、具體如何影響變量的關系。研究假設的提出應該盡量準確，我們不應該籠統(tǒng)地假設“ 在 與 的關系中起到了調節(jié)作用”，應該具體說明 是如何調節(jié) 和 的關系的。例如“當 高的時候， 對 會有正面的影響；當 低的時候， 會對 有負面的影響”。 1.3 檢驗調節(jié)的方法檢驗調節(jié)變量最普遍的方法是多元調節(jié)回歸分析 (moderated multiple regression，MMR)，具體步驟如下： 1.3.1 用虛擬變量代表類別變量如果自變量或調節(jié)變量中有一個是類別變量，那么第一步首先是將類別變量轉換為虛擬變量。所需的虛擬變量的數(shù)目等于類別變量的水平個數(shù)減 1。研究者可以根據(jù)不同的研究問題選擇不同的編碼方法。 1.3.2 對連續(xù)變量進行中心化或標準化用回歸的方法檢驗調節(jié)變量的一個重要步驟就是把自變量和調節(jié)變量中的連續(xù)變量進行整理。一些統(tǒng)計學家建議把這些變量進行中心化，即用這個變量中的每個數(shù)據(jù)點減去均值，使得新得到的數(shù)據(jù)樣本均值為 0。 這是因為預測變量和調節(jié)變量往往與他們的乘積項高度相關。中心化的目的是減小回歸方程中變量間多重共線性的問題。當然，也可以對連續(xù)型的自變量和調節(jié)變量進行標準化 (如使用 Z 分數(shù))，作用基本相同。 1.3.3 構造乘積項構造乘積變量時，只需要把經(jīng)過編碼或中心化 (或標準化) 處理以后的自變量和調節(jié)變量相乘即可。 注： 和 表示經(jīng)過中心化處理后的變量。 如果使用了虛擬變量，那么每一個虛擬變量都應該有一個相應的乘積變量。比如，如果用一個虛擬變量表示包含兩個水平的一個類別變量，那么就有一個乘積項；如果用兩個虛擬變量表示包含三個水平的一個類別變量，那么就有兩個乘積項)。 1.3.4 構造方程構造出乘積項后，把自變量、因變量 (這里要使用未中心化的自變量和因變量) 和乘積項都放到多元回歸方程中就可以檢驗交互作用了。這時，我們最關注的是乘積項的系數(shù)是否顯著。如果顯著，就可以說明調節(jié)作用的存在了。 需要指出的是，既然檢驗調節(jié)作用的時候，只需要看乘積項就可以了，那么為何回歸方程中還要有前面“主效應”的項目呢？主要原因是在回歸方程中凡是有二階變量的話，所有的一階變量都應該被包括。 1.4 調節(jié)效應的現(xiàn)狀調節(jié)效應分析的使用比較普遍，調節(jié)效應分析幾乎成為國內經(jīng)濟學經(jīng)驗研究的必要步驟。但是江艇 (2022) 對國內經(jīng)濟學領域一些權威期刊最近幾年所刊發(fā)論文進行研究發(fā)現(xiàn)，這一研究實踐尚存在如下幾個問題：
1.5 調節(jié)效應的建議關于調節(jié)效應分析，江艇 (2022) 提出了一些建議：
2. 中介變量2.1 中介變量的意義一般來說，當一個變量能夠解釋自變量和因變量之間的關系時，我們就認為它起到了中介作用。因此，研究中介作用的目的是在我們已知某些關系的基礎上，探索這個關系產(chǎn)生的內部作用機制。中介變量在理論上至少有以下兩個重要的意義：
2.2 中介變量的原理簡單地說，凡是 影響 ，并且 是通過一個中間的變量 對 產(chǎn)生影響的， 就是中介變量。中介變量可以用來解釋現(xiàn)象，在研究中起著非常重要的角色。中介變量可以分為兩類：
完全中介就是 對 的影響完全通過 ，即沒有 的作用， 就不會影響 ；部分中介就是 對 的影響部分是直接的，部分是透過 的?？梢杂萌缦陆Y構模型來刻畫： 其中，(3) 式表示 對 有因果影響；(5) 式表示 對 有因果影響；(4) 式一方面表示 對 有因果影響，從而建立起 的因果鏈條，另一方面表示在 之外， 還可能獨立影響 。 2.3 檢驗中介的方法從上面介紹的中介作用的概念中，我們可以看到兩個關鍵：
這個過程并不復雜，我們現(xiàn)有的檢驗中介作用的方法正是通過驗證這幾個因果關系來實現(xiàn)的。最常用也是最傳統(tǒng)的檢驗中介變量的方法，是 Baron 和 Kenny (1986) 的方法，如果僅僅簡單從數(shù)據(jù)關系上來講是三部曲：
具體表現(xiàn)為，如果一個變量滿足以下條件，我們就說它起到了中介變量的作用：
2.4 中介效應的現(xiàn)狀在經(jīng)濟學因果推斷經(jīng)驗研究中使用中介效應檢驗是國內學術界一種獨特的現(xiàn)象。關于中介變量的驗證，存在很多爭議。無論用什么方法檢驗中介變量，都存在一個同樣的問題，即一個同樣的統(tǒng)計結果背后存在著很多個可能的模型。因為存在等同模型，所以假如僅僅從數(shù)據(jù)的統(tǒng)計關系上就推導出中介作用的模型，我們很容易會被數(shù)據(jù)蒙騙。建立變量之間的因果關系是排除其他等同模型的唯一方法。 溫忠麟等 (2004) 明確指出，在中介效應檢驗中，因變量和自變量之間的關系不一定是因果關系，而可能只是相關關系。中介效應檢驗不能驗證因果關系，中介效應模型的因果關系都要有理有據(jù)。在研究中需要依賴以下方法來驗證因果關系：
所以，研究中不能從統(tǒng)計檢驗結果推到理論，而要先有理論，然后用統(tǒng)計工具來檢驗理論。統(tǒng)計方法只能用來檢驗所假設的模型，不能用來反推模型。 但是國內經(jīng)濟學經(jīng)驗研究中進行中介效應檢驗時，多數(shù)似乎并沒有聽從這樣的忠告。通過對國內某權威期刊近兩年發(fā)表的文章統(tǒng)計，江艇 (2022) 指出：
2.5 中介效應的建議關于中介效應分析，江艇 (2022) 提出了一些操作建議：
3. 結語管理理論日趨復雜，過往的管理知識往往是自變量與因變量的單一關系，現(xiàn)在很多管理的模型都包括中介變量和調節(jié)變量。中介效應分析和調節(jié)效應分析作為社會科學工作者積極探索和深入理解因果關系的重要研究手段，本就是應規(guī)范性要求而生的，但由于社會科學的因果問題特別復雜，研究實踐的初衷和最終呈現(xiàn)效果之間難免存在一定的錯位。 中介效應分析的問題在于方法使用過度，研究者需要充分認識中介效應逐步法檢驗的局限性，小心從事因果識別。調節(jié)效應分析的問題在于方法發(fā)揮不足，研究者需要充分認識調節(jié)效應分析對于夯實因果識別的重要意義，大膽進行因果論證。 我們希望強調的是，統(tǒng)計工具日新月異，研究人員必須堅持所用的統(tǒng)計方法都只是我們的工具。更重要的是理論的基礎和嚴謹?shù)目茖W態(tài)度。這樣才可以好好地利用這些工具來幫助我們發(fā)展嶄新的、實用的管理科學模型。 4. 相關推文
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