最近有關註到這個問題，也想發表一點自己的看法。
我是學經濟學，主要做因果實證研究。在此前的幾年學習中並沒有接觸過中介效應。第一次看到中介效應這個概念是在知乎上，看了解釋後腦海裏出現的第一個反應是中介效應類似於經濟學實證回歸裏的過度控制問題。簡言之，研究x對y的因果影響，z是關於x的一個方程式，但事實上也影響y。一個可能不十分恰當的例子: x是學歷，z是職務高低，y是收入。按照中介效應的理解，職務高低取決於學歷，應當把x的偏影響和透過z作用於y的偏影響分解開來。然而，套用微觀研究通常只在一個研究計畫裏關註一對因果效應。因為把一對因果研究透徹已經比較棘手，一般情況下需要良好的自然實驗的結果才比較可信。如果回歸模型裏出現了兩個內生變量，會變得十分復雜。按照這個觀點，我們只關心x對y的總體影響，那麽z進入模型會過度控制x的資訊。
退一步講，如果真的希望分解，根據我的理解，線性假設下，完美的分解需要三個自然實驗(不是三個簡單回歸)。第一，x對y回歸，保證捕捉到x對y的無偏全效應。第二，z對y回歸，保證捕捉z對y的無偏估計(這一步需要去除掉x透過z作用於y的部份，感覺比較棘手)。第三,x對z回歸，保證捕捉x對z的影響。辣麽，第一步減第二步和第三步的乘積，可能可以分解出中介效應。因此，表面上看是簡單的三個回歸，其實可能需要大量的工作，甚至任何一個做好都能成一篇不錯的論文。
