近日，北京大学汇丰商学院副院长朱家祥教授的合作论文《调节效应的陷阱》在顶尖中文经济学期刊《经济学》(季刊)发表。论文合作者为北京大学汇丰商学院2021级博士研究生张文睿。
▲《经济学》(季刊)由北京大学中国经济研究中心(CCER)于2001年10月创办，采用国际通行的匿名审稿制度，发表原创性的理论、经验、综述和评论性的中文经济学论文。朱家祥教授曾任该刊主编，现任主编为北京大学国家发展研究院院长姚洋教授。
实证回归模型经常引入用交叉项的解释变量来捕捉x对y的影响决定于另一变量z。这个变量z被称为调节变量(moderator)。考虑调节效应(moderating effect)的实证在心理学、市场学等社会科学的领域有着广泛的探讨。经济金融的实证文献也常涉及调节效应的探讨。
对调节效应建模的主要手段是在线性回归引入交叉相乘项，并以交叉相乘项的回归系数是否显著来主张或拒绝调节效应。朱家祥教授的合作论文旨在指出这个实证策略的潜在问题，并提出一系列预检验来避免虚假的调节效应。
这个实证策略有很强的任意性。假设起始模型包含了两个解释变量x和w，同时令z为考虑中的调节变量。可以考虑下列三个问题：
(1)调节效应是基于理论或仅仅是改进模型的数据挖掘?
(2)交叉相乘项是谁和
z交叉相乘，
x或是
w?或甚至是应该有两个交叉相乘项，即
xz和
wz?
(3)调节变量z是如何选取的?只有一个，或是有多个候选的调节变量?
如果调节效应有一般认知或理论的支持,问题(1)命令了研究者必须在起始模型就引入交叉项作为解释变量。如果缺乏调节效应的理论，或者缺乏具有说服力的观点，引入交叉项属于数据挖掘。如果数据挖掘但却无法回答上述(2)和(3)的问题，即用于挖掘调节效应的模型没有容纳多个可能的调节变量及多个可能的被调节变量的一般性，那么数据挖掘可能还不够深入。简言之，许多实证研究，既没有理论，数据挖掘也不够深入，所宣称的显著调节效应很可能只是统计上的假象。
朱家祥教授的研究发现，在线性回归中加入交叉项来挖掘数据间的调节效应易导致统计上的假象，因为变量间某些非线性关系、非恒常相关有可能被交叉项错误地捕捉。为避免调节效应的陷阱，他们在论文中提出了一些辅助性检定来排除上述产生虚假调节效应的模型并认定合理的被调节变量。
朱家祥，北京大学汇丰商学院教授、副院长，美国加州大学(圣地亚哥)经济学博士，主要研究领域为计量经济学理论、时间序列分析。
张文睿，北京大学汇丰商学院2021级博士研究生，主要研究领域为计量经济学理论。
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