在机制分析中必须是正向的中间影响路径吗?负向的影响路径可以吗？

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前不久，社群讨论了1.“显著不显著的后背是什么, 非(半)参估计里解决内生性”，2.“计量社群里关于使用交互项还是中介效应分析开展机制研究的讨论”，3.“为啥面板数据回归中, 即使X对Y的解释程度很大, 但R-square一般都很小?”，4.多期DID中使用双向固定效应可能有问题! 又如何做平行趋势检验? 多期DID方法的最新进展如何?，5.收入和年龄等变量是将其转化成有序离散变量还是当成连续变量进行回归呢？6.控制变量就能影响结果显著性, 所以存在很大操作空间, 调参数是常用手段吗？7.回归中常数项显著说明模型中有遗漏变量问题？8.审稿人有义务告诉你回归中可能的遗漏变量么？9.针对很多实证问题的讨论, 随手保存的部分内容以飨学者，１０.未引入交互项主效应为正, 引入后变为负, 解释出来的故事特别好, 主效应符号确实增强了故事性，11.双向固定效应多期DID最新进展和代码汇总, 关于控制变量和固定效应选取的讨论，12.逐年匹配的PSM-DID操作策略, 多时点panel政策评估利器，13.多期DID前沿方法大讨论, e.g., 进入-退出型DID, 异质性和动态性处理效应DID, 基期选择问题等，14.针对经济学领域中介效应模型问题的回应和理性讨论，15.讨论a(b)对b(a)的新方向论文, 经济学期刊分区问题, 3个机制存在时计量模型设计问题,16.如果解决了内生性, 那么是否意味着证实了变量之间的因果关系呢？17.解释变量提升一个标准差，被解释变量提升几个百分比呢？18.关于DID中对照组与处理组的比例问题？19.双重差分法和事件研究法的区别主要在哪里？20.双重差分法和事件研究法的区别主要在哪里？21.统计上不显著的变量表明该变量对结果变量没有影响吗？22.IV与Y在理论上无直接关系, 但用Y对IV做回归发现IV是显著的, 这是咋回事？23.Heckman模型和工具变量IV之间的差异？24.X与Y负相关但回归系数却为正? OLS不显著但2SLS却显著？25.一定要控制时间固定效应吗？26.经济学家说论文是讲故事, 具体是啥意思啊? 最高点赞答案！等等。这些讨论中有很多非常高质量的内容值得被记录起来，因此后面会形成一个计量圈社群讨论专栏。

社群能坚持4-5年依然如初，还是在于对学术问题的讨论、分享和互助的精神存在。

正文

今天，分享一下计量社群里关于“在机制分析过程中，难道一定都必须是正向的中间影响路径，负向的中间影响路径可以吗？”的问题的讨论。

例如，假设X会正向影响Y，一般而言，我们会假设X正向影响了中间变量M，而M又会正向影响Y。对于这一完全正向中间影响路径X——M——Y，都是大家常用的机制分析实证检验方式。

现在的问题是，有没有可能有其他的影响路径呢？

例如，①X负向影响M，而M又负向影响Y，②X正向影响M，而M又负向影响Y，③X负向影响M，而M又正向影响Y。

这样的话，可能会大大增强文章研究的趣味性，扩展读者的视野，即引导读者不是一根筋地在思考X如何增进了M，继而增进了Y，而是尝试告诉读者X与Y之间还有其他可能的负向影响路径。

当然，把这些正、负向影响路径考虑进来后，X最终会正向影响Y的。

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你别说，社群群友分享了一些文章，里面就验证了互联网对社会信任感的正向和负向影响机制，截图如下：

更进一步地，还找到了一篇竟然给出了一个机制影响图，来说明互联网使用对环保参与度的各种中间影响路径，既包括正向路径也包括负向路径。

不过，这些文章都说了，总体上是正向中间影响路径超过了负向中间影响路径，这样X还是正向影响Y的。截图如下：

这样的研究挺多元的，今后不妨思考一些类似的负向中间影响路径，拓展一下研究的味蕾。

当然，对于这些尝试，可以继续进行交流讨论，这样才能把学术问题弄清楚，搞明白。

计量社群交流简单截图如下，没有全部截图出来：

Reference:

互联网与社会信任:微观证据与影响机制[J].2019,40(10):111-125.

互联网使用提升了个体环保参与度吗？[J].2021,6(02):100-119.

关于机制分析、中介和调节效应分析的文章：

下面这些短链接文章属于合集，可以收藏起来阅读，不然以后都找不到了。

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