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作者:赵雨鑫 (吉林大学)
邮箱:2471814525@qq.com
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调节变量所解释的不是关系内部的机制,而是一个关系在不同的条件下是否会有所变化。调节变量的一个主要作用是为现有的理论划出限制条件和适用范围。因此,在研究调节变量时,我们正是通过研究一组关系在不同条件下的变化及其背后的原因,来丰富原有的理论。
什么是调节变量?简单来说,如果变量
例如,当研究工作与家庭的冲突对职业满意度的影响时,普遍认为工作与家庭冲突越大,职业满意度应该是越差的。Martins 等 (2002) 在这个基础上考虑了性别,结果发现:对于女性来说,这个关系在任何年龄段都显著;但是对于男性来说,这个关系仅在职业生涯后期才成立,也就是男性年轻的时候,工作与家庭的冲突对职业满意度不会有影响。
在这个研究中,性别就是一个调节变量,因为对于不同性别的群体 (调节变量) ,工作与家庭的冲突 (自变量) 和职业满意度 (因变量) 之间的关系也不同。
好的调节变量本身应该比较稳定,或者其变动是外生的,不受
当研究中有调节变量时,在研究假设中一定要说清楚,到底这个调节变量的作用是什么、具体如何影响变量的关系。研究假设的提出应该尽量准确,我们不应该笼统地假设“
检验调节变量最普遍的方法是多元调节回归分析 (moderated multiple regression,MMR),具体步骤如下:
如果自变量或调节变量中有一个是类别变量,那么第一步首先是将类别变量转换为虚拟变量。所需的虚拟变量的数目等于类别变量的水平个数减 1。研究者可以根据不同的研究问题选择不同的编码方法。
用回归的方法检验调节变量的一个重要步骤就是把自变量和调节变量中的连续变量进行整理。一些统计学家建议把这些变量进行中心化,即用这个变量中的每个数据点减去均值,使得新得到的数据样本均值为 0。
这是因为预测变量和调节变量往往与他们的乘积项高度相关。中心化的目的是减小回归方程中变量间多重共线性的问题。当然,也可以对连续型的自变量和调节变量进行标准化 (如使用 Z 分数),作用基本相同。
构造乘积变量时,只需要把经过编码或中心化 (或标准化) 处理以后的自变量和调节变量相乘即可。
注:
如果使用了虚拟变量,那么每一个虚拟变量都应该有一个相应的乘积变量。比如,如果用一个虚拟变量表示包含两个水平的一个类别变量,那么就有一个乘积项;如果用两个虚拟变量表示包含三个水平的一个类别变量,那么就有两个乘积项)。
构造出乘积项后,把自变量、因变量 (这里要使用未中心化的自变量和因变量) 和乘积项都放到多元回归方程中就可以检验交互作用了。这时,我们最关注的是乘积项的系数是否显著。如果显著,就可以说明调节作用的存在了。
需要指出的是,既然检验调节作用的时候,只需要看乘积项就可以了,那么为何回归方程中还要有前面“主效应”的项目呢?主要原因是在回归方程中凡是有二阶变量的话,所有的一阶变量都应该被包括。
调节效应分析的使用比较普遍,调节效应分析几乎成为国内经济学经验研究的必要步骤。但是江艇 (2022) 对国内经济学领域一些权威期刊最近几年所刊发论文进行研究发现,这一研究实践尚存在如下几个问题:
关于调节效应分析,江艇 (2022) 提出了一些建议:
一般来说,当一个变量能够解释自变量和因变量之间的关系时,我们就认为它起到了中介作用。因此,研究中介作用的目的是在我们已知某些关系的基础上,探索这个关系产生的内部作用机制。中介变量在理论上至少有以下两个重要的意义:
简单地说,凡是
完全中介就是
其中,(3) 式表示
从上面介绍的中介作用的概念中,我们可以看到两个关键:
这个过程并不复杂,我们现有的检验中介作用的方法正是通过验证这几个因果关系来实现的。最常用也是最传统的检验中介变量的方法,是 Baron 和 Kenny (1986) 的方法,如果仅仅简单从数据关系上来讲是三部曲:
具体表现为,如果一个变量满足以下条件,我们就说它起到了中介变量的作用:
在经济学因果推断经验研究中使用中介效应检验是国内学术界一种独特的现象。关于中介变量的验证,存在很多争议。无论用什么方法检验中介变量,都存在一个同样的问题,即一个同样的统计结果背后存在着很多个可能的模型。因为存在等同模型,所以假如仅仅从数据的统计关系上就推导出中介作用的模型,我们很容易会被数据蒙骗。建立变量之间的因果关系是排除其他等同模型的唯一方法。
温忠麟等 (2004) 明确指出,在中介效应检验中,因变量和自变量之间的关系不一定是因果关系,而可能只是相关关系。中介效应检验不能验证因果关系,中介效应模型的因果关系都要有理有据。在研究中需要依赖以下方法来验证因果关系:
所以,研究中不能从统计检验结果推到理论,而要先有理论,然后用统计工具来检验理论。统计方法只能用来检验所假设的模型,不能用来反推模型。
但是国内经济学经验研究中进行中介效应检验时,多数似乎并没有听从这样的忠告。通过对国内某权威期刊近两年发表的文章统计,江艇 (2022) 指出:
关于中介效应分析,江艇 (2022) 提出了一些操作建议:
管理理论日趋复杂,过往的管理知识往往是自变量与因变量的单一关系,现在很多管理的模型都包括中介变量和调节变量。中介效应分析和调节效应分析作为社会科学工作者积极探索和深入理解因果关系的重要研究手段,本就是应规范性要求而生的,但由于社会科学的因果问题特别复杂,研究实践的初衷和最终呈现效果之间难免存在一定的错位。
中介效应分析的问题在于方法使用过度,研究者需要充分认识中介效应逐步法检验的局限性,小心从事因果识别。调节效应分析的问题在于方法发挥不足,研究者需要充分认识调节效应分析对于夯实因果识别的重要意义,大胆进行因果论证。
我们希望强调的是,统计工具日新月异,研究人员必须坚持所用的统计方法都只是我们的工具。更重要的是理论的基础和严谨的科学态度。这样才可以好好地利用这些工具来帮助我们发展崭新的、实用的管理科学模型。
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