用交互项机制检验怎么弄，有具体文献支撑吗

是 否 +2 论坛币

k人 参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群

赵安豆老师微信：zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

立即领取

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币！

+2 论坛币

我看到有人说，机制检验除了用中介以外，还能用交互项，但到解决内生性问题，这些我不是特别懂！
请问有人看过相关的文献用的是交互项做的机制检验吗？求求！我学习一下，非常感谢

扫码加我 拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

分享0 收藏1 回帖

关键词：交互项 怎么弄 内生性问题 非常感谢 性问题

大部分文章不是用中介效应也不是用交互项做机制检验，建议读读此文：《因果推断经验研究中的中介效应与调节效应》

917968079 发表于 2022-7-26 12:38
大部分文章不是用中介效应也不是用交互项做机制检验，建议读读此文：《因果推断经验研究中的中介效应与调节 ...

请问机制检验最一般的方法是什么呢？

中介效应的检验方法存在问题，交互项验证机制在国外的期刊上比较常见，中文期刊也有一些比如下面这篇
李志生,金凌.银行竞争提高了企业投资水平和资源配置效率吗?——基于分支机构空间分布的研究[J].金融研究,2021(01):111-130.

0565211310 发表于 2023-5-9 17:15
中介效应的检验方法存在问题，交互项验证机制在国外的期刊上比较常见，中文期刊也有一些比如下面这篇
李志 ...

机制检验过程中，如果只是用含交互项的模型：“Y = T + M + T*M + X + ε”来代替模型：“Y = T + M + X + ε”，可以理解。除此之外，暂时无法理解。

使用交互项进行机制检验确实是一种常用的方法，在社会科学、经济学和管理学等领域中被广泛应用。这种做法的本质是通过构建模型中的变量交互项来评估某一个自变量（或其变化）对因变量的影响是否依赖于另一个变量的状态，从而揭示潜在的机制。

在文献上，你可以参考以下几篇具有代表性的文章：

1. **Imai, Kosuke, Dustin T. Lee, and Marco R. Lassen (2013)**. "A general approach to causal mediation analysis." *Psychological Methods* 18(2), 156-176.
   - 这篇文章提供了关于因果中介分析的一般框架，虽然主要讨论的是中介效应，但其方法论对理解交互项在机制检验中的应用很有帮助。

2. **Fong, Christopher T., Dustin T. Lee, and Kosuke Imai (2015)**. "Probabilistic sensitivity analysis for causal inference from observational studies." *Statistical Science* 30(4), 568-591.
   - 这篇文献探讨了观察研究中因果推断的概率敏感性分析，其中涉及如何利用交互项来评估机制。

3. **Goodman, Joshua M., and David D. Laitin (2013)**. "The statistical analysis of cross-national time series." In *Analyzing Cross-National Survey Data: New Strategies for Comparative Research*, edited by David D. Laitin and James H. Montgomery. University of Chicago Press.
   - 尽管这本章节的焦点不是交互项，但它提供了如何在跨国时间序列分析中使用复杂的统计模型来检验机制的例子。

4. **Rohrer, Jana (2018)**. "Thinking clearly about correlations and causation: graphical causal models for observational data." *Advances in Methods and Practices in Psychological Science* 1(1), 27-42.
   - 虽然主要关注于图形因果模型，但Rohrer的文章中提到了如何使用交互项来理解因果关系中的机制。

对于解决内生性问题，交互项本身并不直接处理内生性，但它可以被嵌入到各种控制内生性的模型框架中（如工具变量方法、断点回归设计等），以更准确地估计特定条件下的效应。例如，在有潜在的反向因果关系或遗漏变量的情况下，简单的回归可能产生偏误的系数估计，而通过适当选择工具变量或使用交互项结合其他统计策略，则可以更接近真实效应。

请注意，应用这些方法时需要对数据和研究问题有深入的理解，并且通常要求严格的假设检验。建议在实际操作中详细阅读相关文献，并考虑咨询领域内的专家或导师以获取指导。

此文本由CAIE学术大模型生成，添加下方二维码，优先体验功能试用

用交互项做机制检验的文献：[1]Dai R ,Liang H ,Ng L .Socially responsible corporate customers[J].Journal of Financial Economics,2020,142(2):598-626.
[2]李青原,李昱,章尹赛楠,等.企业数字化转型的信息溢出效应——基于供应链视角的经验证据[J].中国工业经济,2023,(07):142-159.//