三段式中介效应模型真的适用于经济学研究吗？还可以用什么方法来检验影响机制？
三段式中介效应模型的核心在于揭示一个自变量（X）如何通过一个中间变量（M）来影响一个因变量（Y）。用经济学研究的语言来说，就是解释“为什么”或者“通过什么途径”某个经济现象会发生。例如，我们想知道政府的某项税收优惠政策（X）是如何影响企业投资（Y）的。简单地考察政策与投资之间的直接关系可能不够深入。如果政策通过降低企业的融资成本（M）进而促进了投资，那么融资成本就成为了一个重要的中介变量，构成了三段式的影响路径：税收优惠（X）→融资成本降低（M）→企业投资增加（Y）。
在经济学中，很多理论和模型都天然地包含了中介机制。比如，人力资本理论认为教育（X）通过提升劳动者的技能和知识（M）来增加其未来收入（Y）。货币政策传导机制更是充斥着各种中介变量，如利率、信贷可得性、汇率等。因此，从理论上讲，中介效应模型能够很好地勾勒出经济活动中复杂的因果链条，提供更细致、更具解释力的分析。
然而，在实际应用中，尤其是在横截面数据或者非实验性数据分析中，检验中介效应是充满挑战的。很多时候，我们观察到的相关性可能并非真正的因果关系，或者存在未被观察到的共同影响因素（遗漏变量），这些都可能导致对中介效应的错误推断。例如，可能存在一个与税收优惠和企业投资都有关的未观测因素，比如行业景气度，使得税收优惠和投资同时看起来受到了影响，而“融资成本降低”这个中介机制可能被误判。
因此，在经济学研究中，虽然三段式中介效应模型提供了有价值的理论框架，但在实证检验时，我们需要更加严谨和多样化的方法来应对上述挑战，确保我们捕捉到的是真实的、可信的影响机制。
除了传统的回归分析（如Baron & Kenny方法，虽然现在已被更现代的方法取代）来检验a路径（X→M）和b路径（M→Y）的显著性，以及c'路径（X→Y，控制M后）的减弱程度，经济学研究中还有许多更先进、更 robust 的方法来检验影响机制：
一种重要且日益受到重视的方法是工具变量（Instrumental Variables, IV）法。如果我们可以找到一个变量（工具变量Z）与中介变量（M）相关，但只通过M影响结果变量（Y），而与X和Y的残差项无关，那么就可以用IV法来估计M对Y的因果效应。例如，在研究教育对收入的影响时，如果家庭背景（X）也影响教育（M）和收入（Y），我们可以尝试寻找一个只影响教育但不直接影响收入的工具变量，比如义务教育的入学年龄规定。通过IV法，我们可以更准确地估计教育对收入的“平均处理效应”（ATE）或“局部平均处理效应”（LATE），从而间接检验教育提升技能（M）对收入（Y）的作用。
另一种强有力的方法是因果图（Causal Graphs）或结构因果模型（Structural Causal Models, SCMs）。这些方法提供了一种图形化的语言来表示变量之间的因果关系，并基于这些图来推断因果效应。通过定义明确的假设和编码在图上的因果结构，我们可以利用docalculus等数学工具来计算中介效应，即使存在复杂的混杂因素。例如，在分析数字经济发展（X）对就业结构（Y）的影响时，可以构建一个因果图，明确列出数字基础设施（M1）、平台经济（M2）、技能需求变化（M3）等可能的中介变量，并考察X如何通过这些变量传导至Y。这种方法特别适用于处理多个中介变量和复杂的反馈循环。
匹配方法（Matching Methods），如倾向得分匹配（Propensity Score Matching, PSM），也是一种常用的方法。虽然PSM主要用于估计X对Y的平均处理效应（ATE）或平均处理效应（ATT），但其思想也可以扩展来考察中介效应。例如，我们可以匹配在X和M的倾向得分上相似的样本，然后比较他们在Y上的差异，并尝试隔离M的作用。然而，需要注意的是，PSM本身很难完全解决所有混杂问题，尤其是在检验多步中介效应时。
差分中介效应（DifferenceinDifferences, DiD）及其变种，如双重差分（DiDi）或合成控制法（Synthetic Control Method, SCM），在政策评估中非常有用，也可以用来分析中介效应。如果某个政策（X）在某个时间点实施，我们可以考察政策实施后，作为中介变量的因素（M）和最终结果（Y）的变化是否同步，并且政策是否通过改变M来改变Y。例如，考察一项环境法规（X）如何通过影响企业的污染物排放（M）来影响其盈利能力（Y），可以使用DiD方法比较受影响地区与未受影响地区在M和Y上的差异。
此外，路径分析（Path Analysis）和结构方程模型（Structural Equation Modeling, SEM）是更一般的统计框架，可以同时估计多个方程，并允许变量之间存在测量误差。SEM可以同时检验多个中介路径，并评估整体模型的拟合度。这对于分析那些包含多个相互关联的中介变量的复杂经济模型非常有帮助。
最后，实验设计（Experimental Designs），如随机对照试验（Randomized Controlled Trials, RCTs），可以说是检验因果效应（包括中介效应）的“黄金标准”。在RCT中，研究者可以随机将参与者分配到处理组（接受X）和对照组（不接受X）。如果能够进一步测量中介变量M，并检验X如何影响M，M如何影响Y，同时控制X对Y的直接影响，那么就可以非常有力地证明中介效应的存在。例如，在金融普惠研究中，可以随机向一部分人提供小额贷款（X），然后考察其对创业意愿（M）和实际创业成功率（Y）的影响。
总而言之，三段式中介效应模型提供了一个重要的理论视角，帮助我们理解经济现象的运作机制。但在实证分析中，我们需要警惕潜在的偏误，并积极运用更精细的统计和计量经济学方法，如工具变量、因果图、匹配方法、DiD、SEM，甚至RCTs，来更准确、更可靠地检验这些影响机制。经济学研究的魅力恰恰在于不断探索和应用这些更先进的方法，以期拨开迷雾，揭示经济世界的真相。
网友意见
不适合。
经济学论文中用『中介』和『调节』这两个效应是很少的。
倒不是因为经济学对心理学有什么意见，而是经济学和心理学数据产生的机制不一样。为了方便阅读，这个答案脚注里面的文章没其他的意思，就是用来举例说明旁边的句子的。
心理学的数据，以及偏向于心理学的战略管理、市场营销的数据，往往来自于实验室实验或者田野实验，[1]大部分实验都是希望测度出被试的一些「下意识」的反应，而非策略性反应，也就是心理学研究的问题往往并不牵扯到人的成本-收益分析。如果实验设计的好的话，数据的产生本身就比较『干净』，按心理学的标准来说，是排除或者控制掉了绝大多数的干扰变量的。这个时候OLS简单回归其实就能得到因果关系，有时候甚至于不需要回归，一个ANOVA就够了，不太需要其他的处理手段。
这个时候，中介和调节这两个效应相当于对变量之间因果关系结构的细化，可以理解变量之间具体的机制是如何运转和传导的。但是要注意的是中介和调节这俩效应从方法来说是纯机械的——也就是它给出的结果就是相关性，本身并不具备因果推断，排除其他干扰变量的功能。在一些心理学论文里面，我们能够把这个相关性直接当作因果推断，是因为数据本身的产生过程已经排除掉了内生性。
当然，方法开发出来，总是会被大规模使用，很多时候心理学和市场营销、组织行为的交叉，其实已经非常经济学了，但是也还是各种中介和调节。这里面的诀窍是，这些数据往往是问卷来的，而问卷这个方式虽然有的时候被诟病为『不真实』，因为人可以口是心非，但是问卷比真实世界数据好在对于谁做问卷这个安排有一个随机性，有的问卷，尤其是里面还给定场景让被试来选择的，从某种意义上可以看做是穷人的田野实验[2]—— 当田野实验不好设计，或者没有经费的时候，通过这种在问卷里面强行描述场景来问，也能把数据搜集出来，当然有效度会下降就是了。
但是经济学的数据大都是观察数据，观察数据就面临着内生性困扰--- 你做问卷的时候可以随机化被试，比如说捐款，你可以问卷调查出有人捐有人不捐，但是真实世界你往往只能观察到谁捐了。可以说整个计量经济学有一大半都是在研究如何对付数据中的内生性，这其实也是2021年经济学诺奖得主们的主要贡献。即便是经济学家们设计的田野实验，往往也有时候会通过提前考虑到了内生性而预先设计好了工具变量。因为通过这种方式，可以获得Treatment-on-Treated Effect[3]。
在这种内生性持续存在的情况下，直接进行中介和调节变量的回归，没有太多的在因果关系上的说服力。而如果没有因果推断，那这篇文章除非主要创新点在模型，否则基本上就发不出来了。
经济学中也会表达中介和调节变量类似的机制。但是称呼不一样。
A通过B对C起作用。但是一般不称之为中介变量，而是会在主回归之后，作为渠道测试（Channel Test）而存在。之所以不称之为中介是因为，A往往有很多个渠道影响C，每个渠道或许显著或许不显著，但是规模都较小，很难做到像心理学那样出现巨大的显著性差异，能得出A和B有显著关联，而B对C可以用工具变量等方式通过因果推断，就差不多了。
至于调节变量，其表现形式和双重/多重差分是一样的。
其实含义也一样，调节变量本身的变化影响了自变量和因变量之间联系的强度——外生的震荡影响了自变量和因变量之间的联系强度。
只是在多重差分里面，会明确的要求那个调节变量——一般是某个无法预料的震荡，本身是外生的，还要求平行测试，也就是在震荡前后，对照组和处理组是平行的。而这些点在调节变量使用的过程中不太强调，因为在心理学实验室里面，这是不言而喻的事情。
参考
- ^ Pons, F., Giroux, M., Mourali, M., & Zins, M. (2016). The relationship between density perceptions and satisfaction in the retail setting: Mediation and moderation effects. Journal of Business Research, 69(2), 1000-1007.
- ^ Gobena, L. B., & Van Dijke, M. (2016). Power, justice, and trust: A moderated mediation analysis of tax compliance among Ethiopian business owners. Journal of Economic Psychology, 52, 24-37.
- ^ Acland, D., & Chow, V. (2018). Self-control and demand for commitment in online game playing: evidence from a field experiment. Journal of the Economic Science Association, 4(1), 46-62.
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