變量之間的影響關系和多重影響因素的共同作用類型

摘" 要" 探討研究變量之間的關系是心理學和其他社科領域實證研究的主要工作?；趩柧碚{(diào)查的實證文章多數(shù)涉及變量之間的“影響關系”， 但這個概念未有明確界定， 經(jīng)常被人理解為相關關系或者因果關系， 無論哪種情況都會帶來問題， 尤其在中介效應研究中更為突出。本文將影響關系定義為有方向性的相關關系， 從外延和內(nèi)涵上揭示了相關、影響和因果三者之間的關系; 提供了多種途徑為影響關系建模找到理據(jù); 討論了一個結果變量的多重影響因素的共同作用類型。本文將為問卷研究中的變量之間關系研究提供理論支撐。

關鍵詞" 影響關系， 相關關系， 因果關系， 影響因素， 中介變量， 調(diào)節(jié)變量

分類號" B841

中介效應模型可以分析自變量對因變量影響的過程和作用機制， 相比單純分析自變量對因變量影響的同類研究， 中介分析不僅方法上有進步， 而且往往能得到更多更深入的結果（溫忠麟， 葉寶娟， 2014）。但中介效應研究也時常被人詬病。主要原因在于， 這類研究中最重要的概念“影響關系”沒有明確界定。有人理解為相關關系， 也有人理解為因果關系。

讓人意想不到的是， 對于很多讀者熟悉的“影響關系”這個概念， 百度百科、維基百科都找不到相應的詞條。擴大搜索范圍， 在百度、谷歌上也沒有找到變量之間影響關系的定義。向目前最新版本的ChatGPT-4進行查詢： “什么是影響關系？” （What is affect relationship， impact relationship， or influence relationship？）得到的回答中， 最接近的結果是： “這個術語強調(diào)一個實體的行動對另一個實體產(chǎn)生的效應或結果。這意味著一個更顯著的、有時更是可測量的變化。例如， 環(huán)境政策可能對污染水平產(chǎn)生直接影響， 表明了一個清晰的因果關系場景?！?（網(wǎng)絡版附錄可查到全部答復。） 如果查“影響” （affect， impact， or influence）， 解釋更多， 但也沒有一個解釋能界定變量之間影響關系中的那種影響。

本文首先討論這種狀況在中介效應研究中導致的后果， 說明嚴格界定影響關系的必要性。然后從因果關系的準則出發(fā)， 在因果與相關之間給影響關系明確的定位。接著討論如何提出影響關系（方向性）的理據(jù)。最后， 詳細分析一個結果變量的多重影響因素的共同作用類型。

1" 明確界定“影響關系”的必要性

任何一個學科建構， 都需要概念定義體系、命題判斷體系和推理論證體系。任何一個常用的概念， 都要有明確的定義， 否則會導致各有各的理解， 甚至引起無謂的爭論。影響關系這個概念目前就屬于這種情況， 經(jīng)常使用卻沒有明確的定義。

研究中介效應的論文都會涉及至少三個影響關系（Baron amp; Kenny， 1986; 溫忠麟， 葉寶娟， 2014）。但至今沒有見到對影響關系這個概念的明確界定， 導致人們對影響關系可能有不同的理解。這種狀況在中介效應研究中至少帶來三個后果： 一是將影響關系等同于因果關系; 二是將影響關系等同于相關關系; 三是回避使用影響關系的概念。

第一個后果很嚴重， 因為心理學界通常認為， 基于問卷調(diào)查的研究不能研究變量之間的因果關系（莫雷 等， 2007）， 將影響關系等同于因果關系就會認為基于問卷得到的影響關系都有問題。所以區(qū)分影響關系和因果關系很有必要， 兩者區(qū)分之后， 就不能再以問卷研究中的變量不是因果關系為由去質(zhì)疑影響關系， 影響關系本來就不等同于因果關系。

第二個后果也很嚴重， 研究者會主動或被動（如按審稿人要求）將影響關系降格為相關關系。典型用詞包括關聯(lián)（association， 如Wang et al.，" 2022）， 關系（relationship， 如Xie et al.， 2023）， 聯(lián)系（linkage， 如Liekefett et al.， 2023）， 可預測（predictable， 如Ruisch et al.， 2021）。但仔細想想， 這種做法其實是讓中介效應分析失去了邏輯基礎。既然研究的變量之間都是相關而沒有方向性， 那么沒有一個變量是中介變量; 也可以說， 任何變量都可以看成是中介變量， 中介效應分析就失去了意義。本段引用的4篇文獻， 都提出了假設去明確變量之間的方向性， 其中3篇還是縱向研究， 尚且將影響降格為相關， 在橫斷研究中這種降格的傾向性更強。

第三個后果是， 有關影響研究的文章欲言又止， 繞著彎子表述“影響”。有實證研究發(fā)現(xiàn)， 來自祖先多樣性較高地區(qū)的人們更愿意公開表達情感， 而來自祖先多樣性較低地區(qū)的人們更傾向于抑制情感表達（Niedenthal et al.， 2023）。看得出來研究結果是“祖先多樣性會影響情感表達”， 但作者除了理論部分外， 一直避免使用“影響”一詞。

總之， 回避“影響”體現(xiàn)不出變量之間的方向性， 無論將影響關系當作相關關系還是因果關系， 中介效應分析都有邏輯問題。解決的辦法是明確定義影響關系， 將其視為相關關系和因果關系之間的一種關系， 看似簡單的這項工作， 可以為中介效應分析奠定基石。

2" 兩個變量之間的影響關系

心理學實證研究的實質(zhì)是探討研究變量之間的關系（莫雷 等， 2007）。目前的心理學研究方法是將變量之間的關系分為相關和因果（沒有影響關系的位置）， 并且認為問卷調(diào)查研究的兩個變量， 只要其中一個是存在變量， 就只能是相關關系， 因為實驗引發(fā)的變量之間才可能存在因果關系（例如， 莫雷 等， 2007; 舒華， 張亞旭， 2008）。但在社科研究領域， 在相關關系這個類別中， 存在大量的帶有方向性并且不可逆的關系， 例如， 母親身高影響女兒身高、環(huán)境影響情緒、兒童年齡影響運動能力、兒童期創(chuàng)傷影響青春期適應等等。如果能從外延和內(nèi)涵上將這類影響關系從相關關系中區(qū)分出來， 可以解決心理學實證研究中許多令人困惑的現(xiàn)象和問題。

2.1" 從社科研究中因果關系的三個準則談起

提到影響關系， 很多人會想到因果關系， 甚至就將其視為因果關系。為了定義影響關系， 從因果關系談起。社科中比較經(jīng)典的推論因果關系的三個準則（Cook et al.， 1979）如下：

（1）因和果共同變化（共變）;

（2）因在果之前發(fā)生（方向性）;

（3）排除因果聯(lián)系外的其他解釋（排他解釋）。

就是說， 兩個變量的關系， 要滿足上面三個準則， 才是因果關系。要完全實現(xiàn)因果關系的三個準則， 只有實驗才有可能做到。實驗中對變量的操縱， 保證了準則（2）。通過統(tǒng)計檢驗后拒絕無差假設， 推論出因變量與實驗因素共變， 即準則（1）成立（但有可能犯第一類錯誤）。而Fisher （1935）提出的實驗設計三個原則： 隨機化、局部控制和重復， 都是為了努力實現(xiàn)準則（3）。隨機化和重復， 既是考察集體性規(guī)律的需要， 也是減少誤差的需要（溫忠麟， 2017）。實驗中的變量控制越嚴密， 就會越符合準則（3）。

2.2" 影響關系的界定

變量之間的相關關系要求比較低， 只需要滿足因果關系的準則（1）， 即兩個變量共變。但說到影響， 通常的理解是一個事件對另一個事件的作用， 是有方向性的。具體到變量之間的影響， 除了方向性， 還應當共變以反映兩個變量之間的關聯(lián)。許多統(tǒng)計模型（如中介效應、調(diào)節(jié)效應、交叉滯后效應等模型）中的變量之間關系， 通常都會滿足這兩點， 一是通過提出假設或根據(jù)時間先后確定變量之間的箭頭（方向性）， 二是變量之間的路徑效應有統(tǒng)計顯著性（共變）。本文將這種滿足上述因果關系準則（1）和（2）的變量關系定義為影響 （influence）關系， 即兩個變量是有方向性的共變。影響關系中在前的變量稱為影響因素（influence factor）。這樣， 從滿足因果關系的準則的多少， 就可以界定三種變量關系。相關關系滿足準則（1）， 影響關系滿足準則（1）和（2）， 因果關系滿足全部三個準則。因果關系一定是影響關系， 而影響關系一定是相關關系。從外延看， 三種關系之間是包含關系， 相關包含了影響， 影響包含了因果。三者的內(nèi)涵則剛好相反， 相關關系的內(nèi)涵最少， 因果關系的內(nèi)涵最多（圖1）。

除了簡單的相關分析外， 研究變量之間關系的統(tǒng)計模型通常都會涉及影響關系甚至因果關系。因果關系是影響關系的充分條件（但不必要）， 而影響關系是因果關系的必要條件（但不充分）。實驗研究中是通過精心設計的實驗去操縱自變量、控制無關變量、引發(fā)并測量因變量以盡可能排除因果聯(lián)系外的其他解釋。而在問卷調(diào)查中， 即使方向性問題解決了（見第3節(jié)）， 排他解釋方面也難與實驗媲美， 因而通常只能得到影響關系。

2.3" 影響關系的例子

如果研究的是沒有方向性的、對稱的相關關系， 通常用相關分析（連續(xù)變量）或列聯(lián)表分析（類別變量）。但人們更感興趣的是比相關關系內(nèi)涵更多、也更接近因果關系的影響關系， 因而影響關系是基于問卷調(diào)查的實證研究涉及最多的變量關系。例如， 教師教學水平影響學生成績、多動癥影響學業(yè)成績、父母教養(yǎng)方式影響親子關系、工作負荷影響工作滿意度、工作滿意度影響離職傾向等等。

有了明確的影響關系， 很多現(xiàn)象就容易說清楚。實際上， 不少期刊上的文章并不回避“影響”一詞。例如， Affuso等人（2023）研究教師支持、家長監(jiān)督等因素對學生學業(yè)表現(xiàn)的影響時， 多次直接使用influence和impact， 包括在路徑圖的圖注中; Mega等人（2014）研究情緒對學習成績的影響， 驗證了下面假設： 積極情緒對自我調(diào)節(jié)學習和動機有積極影響， 消極情緒對自我調(diào)節(jié)學習和動機有消極影響， 而自我調(diào)節(jié)學習和動機影響學習成績。涉及中介效應分析的中文論文中使用“影響”一詞的很常見， 不難找到在標題、摘要和正文都使用了“影響”一詞的文獻（例如， 程翠萍， 黃希庭， 2021; 胡其波 等， 2023; 葉寶娟， 方小婷， 2017）。這些例子中對“影響”的理解符合本文的定義。

2.4" 影響因素的特例： 風險因素與保護性因素

在流行病學、臨床心理、風險控制等研究領域， 經(jīng)常會提到風險因素（risk factor）的概念， 研究風險因素對結果（風險事故）的影響， 或者某個變量的風險因素有哪些。風險是有可能發(fā)生的危險， 是在一個特定的環(huán)境下能夠發(fā)生損失的可能性。例如， Jacobs等人（2022）的研究發(fā)現(xiàn)， 五個傳統(tǒng)心血管因素（體重指數(shù)、總膽固醇水平、甘油三酯水平、收縮壓和青少年吸煙）的單獨或組合水平是成人心血管事件的重要風險因素。又如， 尤靜等人（2022）發(fā)現(xiàn)， 困境感、累贅感知、強迫思考、死亡無畏、自殺行為暴露史是自殺意念的風險因素。

風險因素與結果之間的關系， 也不一定滿足因果關系的嚴苛條件， 只是有方向的相關關系。按Kraemer等人（2001）的說法， 風險因素是在結果之前發(fā)生的相關變量， 因而風險因素都是影響因素。反過來， 影響因素是否都是風險因素呢？從學理上說， 定義風險因素等同于影響因素是可行的， 因為任何意義正面的變量都可以反向轉換成一個風險變量， 就像量表可以設置反向題一樣。例如， 青少年適應換成適應不良， 親子關系換成親子沖突。從這個意義上說， 所有影響因素都是風險因素。但是， 將風險因素等同于影響因素有時候不好解釋。通常是將可能導致壞結果的因素作為風險因素。在流行病學中， 風險因素是與疾病或感染風險增加相關的變量， 將一般結果變量的影響因素稱為風險因素， 沒有必要性， 還會給人聳人聽聞的感覺。例如， 學業(yè)成績影響學業(yè)自我概念， 但一般不會將學業(yè)成績作為學業(yè)自我概念的風險因素。因此， 將負面結果的影響因素稱為風險因素比較符合習慣。

與風險因素相對的是保護性因素（protective factor）， 雖然其定義在不同的領域可能不同， 但可以簡單理解為可以降低負面結果發(fā)生的影響因素。就是說， 風險因素和保護性因素都是負面結果的影響因素， 負面結果隨著風險因素水平的提高而增加， 隨著保護性因素水平的提高而降低。但如果兩種因素共同作用， 可以分出不同的類型， 詳見第4節(jié)。

3" 提出影響關系假設的理據(jù)

影響關系建模關鍵在于為方向性找到理據(jù)。影響關系中的方向如何才算有理據(jù)呢？根據(jù)前人研究， 可以總結出以下途徑為確定變量的先后順序找到理據(jù)。

首先， 可以按變量出現(xiàn)的時間順序確定方向（Davis， 1985; 王天夫， 2006）。例如， 與社科研究中的被試主體變量相比， 性別、年齡總是先出現(xiàn)的。類似的是概念出現(xiàn)的先后， 例如， 因為先有圓半徑的概念后有圓面積的概念， 可以說圓半徑影響圓面積。但這里說的變量出現(xiàn)的先后順序不等同于測量的先后順序。此外， 不少與生俱來的變量， 如身高、智力之間并沒有方向性， 在成年之前它們都受到年齡的影響。

第二， 顛倒兩個變量的順序， 看哪一個更容易解釋（溫忠麟， 2017）。例如， 年齡代表的是時間， 時間一直在延伸， 沒有什么可以影響時間; 同樣， 心理學研究中變量都不能影響性別， 因而是性別、年齡影響其他變量， 而不是相反。又如， 收入影響幸福感， 而不是相反。

第三， 客體變量影響主體變量（莫雷 等， 2007）。例如， 環(huán)境影響情緒， 但人的情緒影響不了環(huán)境。又如， 領導幽默風格影響團隊內(nèi)部學習。

第四， 根據(jù)變量的屬性而定。一般來說， 本質(zhì)屬性影響狀態(tài)屬性， 長期屬性影響臨時屬性， 穩(wěn)定屬性影響不穩(wěn)定屬性（溫忠麟， 葉寶娟， 2014）。例如， 學生的智力和學業(yè)成績， 前者更加本質(zhì)和穩(wěn)定， 因而智力影響成績。心理學研究中， 依穩(wěn)定性高低可以將變量類別排序： 特質(zhì)（如智力）、類特質(zhì)（大五人格）、類狀態(tài)（心理資本）、狀態(tài)（如積極情緒） （柯江林 等， 2009）。這種穩(wěn)定性排序為區(qū)分變量順序提供了一定的理據(jù)。

第五， 理論或實證文獻的支持。這是讀者熟知的提出假設的常見方法。但實證文獻上的不一定都有理據(jù)， 引用文獻時還要思考其合理性。

第六， 根據(jù)生活經(jīng)驗和常識總結出來。這一點對提出創(chuàng)新性的影響關系也很重要。例如， 學業(yè)成績影響學業(yè)自我概念， 工作回報影響工作滿意度等， 這些影響關系即使沒有理論和文獻支持， 也是可以從生活經(jīng)驗中總結出來的。

第七， 根據(jù)類比推理推導出來。這是比較有效的提出創(chuàng)新性的影響關系的方法。假設已經(jīng)知道了X影響Y， 而X′和Y′分別是X和Y的同類變量（有許多同類屬性）， 則可以推出X影響Y′、X′影響Y、甚至X′影響Y′。例如， 從“壓力性生活事件影響主觀幸福感”可以推出“壓力性生活事件影響焦慮”和“壓力性生活事件影響恐懼”， 因為主觀幸福感、焦慮和恐懼都屬于情緒類變量。

第八， 根據(jù)交叉滯后分析的原理， 分出優(yōu)勢影響因素。通過兩次追蹤測量建立交叉滯后模型。如果變量A影響變量B， 用下標表示兩次測量的結果， 那么A1與B2的相關， 應該明顯大于B1與A2的相關。同時， 因為影響因素相對穩(wěn)定， A1與A2的相關也會大于B1與B2的相關（溫忠麟， 2017）。換句話說， 有上述表現(xiàn)的變量A就是優(yōu)勢影響因素， 而B作為結果變量。

上述八條途徑， 前面兩條從正反方面考慮兩個變量的順序; 第三、四條都是根據(jù)兩個變量本身的特點區(qū)分先后順序; 第五、六條借助于證據(jù)， 文獻屬于間接證據(jù)， 生活經(jīng)驗屬于直接證據(jù); 最后兩條通過推理分析得到。

4" 多重影響因素的共同作用

很多時候， 一個結果變量的影響因素不止一個。溫忠麟（2017）在討論因果分析的變量控制時， 假設已經(jīng)明確要研究原因X對結果Y的影響， 然后根據(jù)第三個變量Z的位置分別做出討論。當Z是X的前置變量時， 可能產(chǎn)生虛假效應; 當Z與X并列時， 可能出現(xiàn)未分解效應; 當Z位于X與Y之間時， 可能帶來中介效應。文中關注的焦點是何時需要控制第三變量的問題。

Kraemer等人（2001）在討論風險因素的共同作用時， 將其中的風險因素分為獨立（independent）、重疊（overlapping）和代理（proxy）風險因素， 以及中介變量（mediator）和調(diào)節(jié)變量（moderator）。為了說明其代理風險因素的含義， 同時考慮風險因素X及其前置變量（或者并列變量） Z對結果Y的效應， 如果此時X對Y的效應不再顯著（即Z是Y的優(yōu)勢風險因素）， 則稱X是Z的代理風險因素。下面討論多個影響因素的共同作用， 主要是兩個影響因素的情形。

假設已知變量X和Z是變量Y的影響因素（即X對Y的影響顯著， Z對Y的影響也顯著）。借鑒前人研究， 根據(jù)X與Z是否相關、是否有先后順序進行分類。

4.1" 兩個影響因素不相關

當Y的兩個影響因素X和Z不相關時， 不論X和Z是否有先后順序， X和Z都是Y的獨立影響因素（圖2a）， 影響效應各自解釋。例如， 女性和非裔美國人體重超標的人比較多， 因而性別（X）和族裔（Z）是肥胖（Y）的風險因素（即影響因素）， 而性別與族裔不相關（Kraemer el al.， 2001）。

如果X與Z沒有先后順序， 其中一個影響因素可以是調(diào)節(jié)變量（James amp; Brett， 1984; 溫忠麟 等， 2005）例如， Z為調(diào)節(jié)變量， 即X對Y的影響關系受到Z的影響（圖2b）。如果X在Z之前， X可以是調(diào)節(jié)變量， 即Z對Y的影響關系受到X的影響（圖2c）。例如， 性別和青春期階段影響學生自我控制， 性別與青春期階段不相關， 性別在前、青春期階段在后， 性別調(diào)節(jié)青春期階段對自我控制的影響。

如果X是風險因素， Z是保護性因素， 圖2a相應的模型也稱為補償模型， 圖2b相應的模型也稱為保護模型或交互模型（金燦燦 等， 2011）。這就從更大的視野看到補償模型和保護模型的所屬類型。

4.2" 兩個影響因素相關但沒有先后順序

當Y的兩個影響因素X和Z相關但沒有先后順序時， 有三種可能的情況。第一種情況如圖3a所示， 兩個影響因素相關， 同時考慮兩個因素的影響時， 兩個因素都顯著。參考Kraemer等人（2001）對共同風險因素的分類， 可以稱X和Z是重疊影響因素。這里所謂的重疊只是部分重疊。當兩個影響因素相關較高時， 可以考慮整合成一個外延更大的影響因素。例如， 家庭社會地位（X）和經(jīng)濟地位（Z）都是學生學業(yè)成績（Y）的影響因素， 而X和Z相關， 因而是兩個重疊影響因素， 在教育評價中將其整合為家庭社會經(jīng)濟地位， 作為學生學業(yè)成績的一個影響因素。更一般地， 可以在多個相關高的影響因素中通過因子分析提取公因子作為整合的影響因素。在Kraemer等人（2001）的例子中， 抑郁癥兩個測量指標——漢密爾頓量表得分（A）和Beck量表得分（B）， 作為自殺未遂（O）的兩個重疊風險因素。

第二種情況如圖3b所示， 兩個影響因素X和Z相關但沒有先后順序， 同時考慮它們對Y的影響時， 只有X的影響顯著， 而Z的影響不顯著（即X是主導影響因素）。這說明， Z對Y的影響完全是由于它們都與X相關引起的， 全部屬于未分解效應（侯杰泰 等， 2004; 溫忠麟， 2017）。參考Kraemer等人（2001）對共同風險因素的分類， 可以稱Z是X對Y的代理影響因素。例如， 父母心理控制和行為控制都是親子沖突的影響因素， 這兩個相關的因素同時考慮時， 行為控制的影響不再顯著（何妍， 2020）， 即心理控制是主導因素， 因而行為控制是心理控制的代理影響因素。

第三種情況如圖3c所示， 兩個相關但沒有先后順序的影響因素中可以考慮調(diào)節(jié)作用。例如， 父母教養(yǎng)壓力（X）和配偶協(xié)同教養(yǎng)行為（Z）相關， 都是教養(yǎng)投入（Y）的影響因素。有研究表明， 配偶協(xié)同教養(yǎng)行為調(diào)節(jié)另一方父母教養(yǎng)壓力與教養(yǎng)投入的關系（劉思含 等， 2023）。

4.3" 兩個影響因素相關且有先后順序

當Y的兩個影響因素X和Z相關且有先后順序時， 有三種可能的情況。第一種情況如圖4a所示，"X和Z相關且X在Z之前， 即X影響Z， 而Z影響Y， 因而Z是X影響Y的中介變量。同時考慮X和Z的對Y的影響時， 效應都顯著， 即直接效應還顯著， Z起到了部分中介作用（Baron amp; Kenny， 1986）。例如， 親子溝通在家庭功能與心理控制之間起到部分中介作用（何妍， 2020）。

第二種情況如圖4b所示， X和Z相關且X在Z之前， 即X影響Z， 而Z影響Y， 因而Z是X影響Y的中介變量。同時考慮X和Z的對Y的影響時， X對Y的直接效應不顯著（即Z是主導影響因素）， Z起到了完全中介作用（Baron amp; Kenny， 1986）。例如， 憤怒反芻在青少年受欺負與主動性攻擊之間起到完全中介作用（呂沐華 等， 2023）。

第三種情況如圖4c所示， 與上面第二種情況不同的是， 同時考慮X和Z的對Y的影響時， Z對Y的效應不顯著（即X是主導影響因素）， 只有直接效應顯著， 這說明， Z對Y的影響完全是由它們的共同影響因素X引起的， 屬于虛假效應（侯杰泰 等， 2004; 溫忠麟， 2017）。參考Kraemer等人（2001）對共同風險因素的分類， 可以稱Z是X對Y的代理影響因素。例如， 小學生的年齡與年級都影響智力， 而且是年齡影響年級（反過來不成立）。同時考慮年級與年齡的對智力的影響， 年級的效應不再顯著（溫忠麟， 2017）， 因而年級是年齡的代理影響因素。

4.4" 小結

本節(jié)討論了Y的兩個影響因素X和Z共同作用的9種可能情況。除了獨立影響和重疊影響外， 其余7種情況， 中介變量和代理影響因素各有2種情況， 調(diào)節(jié)變量有3種情況。因為獨立影響和重疊影響的研究結果比較平庸， 代理影響比較罕見， 所以涉及多重影響因素的研究大多數(shù)都會包含中介變量或者調(diào)節(jié)變量， 這就可以從理論上解釋為什么包含中介或者調(diào)節(jié)的實證文章那么多（溫忠麟 等， 2024）。

中介變量的兩種情況（部分中介和完全中介）容易區(qū)分， 就是看直接效應是否顯著， 有關是否要區(qū)分部分中介和完全中介的討論， 可參考溫忠麟和葉寶娟（2014）的文章。調(diào)節(jié)變量的3種情況， 主要源自兩個影響因素沒有先后順序的情況， 無論它們之間是否相關， 都可能成為調(diào)節(jié)變量。在某些罕見的情況下， 圖4a和圖4b中的X也可能是Z與Y關系的調(diào)節(jié)變量。但在一個模型中， 一個變量一般不能同時是另外兩個變量關系的中介變量和調(diào)節(jié)變量。

代理影響因素的兩種情況， 區(qū)別在于兩個影響因素有無先后順序， 沒有先后順序的情況， 與未分解效應對應; 有先后順序的情況， 與虛假效應對應。沒有先后順序的情況， 代理影響因素旁邊往往有一個更加強大的占主導地位的影響因素， 此時代理影響因素的作用可以忽略。有先后順序的情況， 代理影響因素往往是一個外延更大的影響因素的一個分量（Kraemer et al.， 2001）。例如， 言語、推理是智力的分量， 是智力的代理， 都會影響學業(yè)成績。

當X影響Z時， Z是中介變量還是代理影響因素， 就看Z為主導因素還是X為主導因素， 如果是前者則Z是（完全）中介變量（圖4b）， 如果是后者則Z是代理影響因素（圖4c）。

當影響因素不止兩個時， 可以逐一分析增加的影響因素與模型中已有的影響因素的關系， 建立適當?shù)哪Ｐ?。這時， 可能出現(xiàn)鏈式中介、并行中介、有調(diào)節(jié)的中介、多重調(diào)節(jié)等。

5" 討論

溫忠麟（2017）試圖通過因果概念的擴張來包含影響關系： “社科中的因果， 通常是一果多因， 而且是或然性的， 普遍的做法是把原因X說成是影響結果Y的因素”。但也就這么一句話輕輕帶過， 并沒有定義影響關系。擴張前后如果使用同一個概念， 容易引起混亂。為了與原有概念區(qū)分， 也為了研究者有共識， 給擴張后的概念起一個名字很有必要。例如， 自然數(shù)概念擴張包含負數(shù)后， 稱為整數(shù)。影響關系可以理解為因果關系的擴張（即廣義的因果關系）， 給一個明確的界定很有必要。

雖然文獻上早已有影響關系和影響因素的概念， 但無論是研究方法論著還是常見的網(wǎng)上百科詞條， 都未有發(fā)現(xiàn)對這兩個概念的嚴格定義。由于缺乏對影響關系的定義， 使得影響關系的含義模糊不清。有人將其等同于相關關系， 有人將其等同于因果關系， 無論哪種情況， 都會帶來問題， 尤其是在中介效應研究中問題更加突出。有了影響關系的嚴格界定， 許多問題就會迎刃而解。本文首次將影響關系定義為有方向的相關關系， 并指出風險因素和保護性因素是影響因素的兩種特例。

影響關系的確立， 一是方向性， 二是相關性。本文提供了分辨兩個變量先后順序的若干理據(jù)， 是建立影響關系模型的基礎; 統(tǒng)計分析可以檢驗變量之間的相關性。影響關系的統(tǒng)計分析包括常見的差異檢驗、相關分析、回歸分析和路徑分析， 根據(jù)變量類型和影響因素多少而定。

回歸分析中的自變量和因變量， 也有方向性， 這個方向性是統(tǒng)計意義上的。兩個相關的變量， 就可以將其中一個作為自變量， 另一個作為因變量， 建立回歸模型。但這種方向性不一定是影響關系中的方向性。影響關系中的方向性需要有理據(jù)， 并且會以這個方向性進行回歸分析等建模。就是說， 影響關系的方向性必能成為回歸模型的方向性; 但反過來， 一個回歸模型的方向性， 未必能成為影響關系的方向性。例如， 可以用學生掌握的英語單詞量預測其TOEFL考試成績， 也可以反過來用TOEFL考試成績?nèi)ヮA測單詞量， 并且兩個回歸模型的解釋率R平方一模一樣。但只能說單詞量影響TOEFL考試成績， 不能反過來說TOEFL考試成績影響單詞量。

Kraemer等人（2001）強調(diào)， 代理風險因素是風險因素。同理， 代理影響因素也是影響因素。如果知道它是哪個影響因素的代理， 就不需要它了， 否則找到代理影響因素也是有意義的。一方面， 可以通過代理影響因素繼續(xù)探索其代理的影響因素; 另一方面， 代理影響因素也可以對結果變量做出預測， 干預代理影響因素也可能影響結果變量。

因為因果關系一定是影響關系， 所以用影響的術語解釋因果關系沒有問題。例如， A是B的原因， 或者A的出現(xiàn)導致B出現(xiàn)， 可以說A影響B(tài)。但不能將影響等同于因果， 如果有人說A影響B(tài)， 就不能將其理解為A與B一定有因果關系。與“A影響B(tài)”類似的表述“A制約B”、“A決定B”， 都不能等同于A是B的原因。例如， 圓半徑?jīng)Q定圓周長， 但圓周長與圓半徑之間不是因果關系。

不同的影響關系接近因果關系的程度可能不同。有的影響關系比較接近因果關系， 例如抑郁影響自殺傾向; 有的影響關系比較接近相關關系， 例如， 固定矩形的寬度， 長度影響面積。另一方面， 對同一個影響關系， 不同的研究結果接近因果關系的程度可能不同。如果提出的建模理據(jù)比較充分、變量控制得當， 得到的影響關系就會比較接近因果關系， 否則會比較接近相關關系。一項影響關系研究， 越是接近因果關系， 可以提供越多的信息（內(nèi)涵越豐富）， 越可能受到重視。

作為研究者， 應當盡可能選擇相關性較高的影響關系進行研究， 并為方向性提供盡可能充分的理據(jù)。在研究設計、研究方法和統(tǒng)計分析等環(huán)節(jié)， 盡可能控制無關變量， 辨別代理影響因素并消除虛假效應， 以得到比較接近因果的影響關系。

作為審稿人， 可以根據(jù)影響關系的相關性程度（與效應量有關）、變量先后順序的理據(jù)、控制虛假效應的嚴密程度評價影響關系接近因果關系的程度， 作為判斷一項研究優(yōu)劣的一項指標。這樣， 更接近因果關系的研究， 將更有機會發(fā)表在較好的期刊。

參" 考" 文" 獻

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The influence relationship among variables and types of

multiple influence factors working together

WEN Zhonglin， WANG Yifan， MA Peng， MENG Jin

（Center for Studies of Psychological Application/School of Psychology， South China Normal University， Guangzhou 510631， China）

Abstract

The investigation of relationships among variables is the main focus of empirical research in psychology and other social science disciplines. Many empirical studies based on questionnaire surveys involve the influence relationship between variables. However， the lack of a universally accepted definition for this concept has led to ambiguity， and it is often conflated with causal or correlational relationships， which may cause problems， especially for studies on mediating effects.

This article defines the influence relationship as a directional correlation， elucidating relations between correlation， influence， and causation in terms of denotation and connotation. Risk factors and protective factors are both influence factors of a negative outcome， and the impact increases with the level of a risk factor and decreases with that of a protective factor.

We summarize several ways to find evidence for modeling the influence relationship： （1） establishing directionality based on the temporal sequencing of variable occurrences; （2） testing the explanatory power by reversing the order of variables; （3） following the rule that object variables tend to influence subject variables; （4） considering attributes of variables （e.g.， essential vs. state attributes， long-term vs. temporary attributes; stable vs. unstable attributes） to predict their influence; （5） gaining evidence from theoretical or empirical literature; （6） obtaining support from life experience and common sense; （7） reasoning through analogies; （8） applying principles of cross-lag analysis to identifying dominant factors.

Furthermore， we categorize multiple influence factors working together. These include independent effects， overlapping effects， two types of proxy effects， two types of mediating variables， and three types of moderating variables. These distinctions clarify how different influence factors work together to shape outcomes.

Some influence relationships exhibit characteristics akin to causal relationships， while others resemble correlation patterns. The degree to which different studies capture influence relationships close to causation may differ， affecting the quality of the research. Closer proximity to causal relationships enhances the informational value and significance of findings.

Keywords" influence relationship， correlation relationship， causal relationship， influence factor， mediator， moderator

附錄：

向目前最新版本的ChatGPT-4進行查詢：“什么是影響關系？” （What is affect relationship， impact relationship， or influence relationship？）得到的回答（英文）

輸入：

What is affect relationship， impact relationship， or influence relationship？

結果：

The terms \"affect relationship，\" \"impact relationship，\" and \"influence relationship\" refer to different types of interactions or connections between entities where one entity has an effect on another. These terms， though related， can have slightly different connotations in various contexts：

1. **Affect Relationship**： This term is less common but could be used to describe how one entity emotionally influences another. In psychology， \"affect\" refers to the experience of feeling or emotion. Therefore， an \"affect relationship\" could pertain to how the emotional state of one person or group influences the emotional state of another.

2. **Impact Relationship**： This term emphasizes the effect or outcome of one entity’s actions on another. It implies a more significant， sometimes more measurable change. For example， environmental policies may have a direct impact on pollution levels， denoting a clear cause and effect scenario.

3. **Influence Relationship**： This refers to the power or ability of one entity to affect the decisions， behavior， or development of another. This term is broader and can encompass both subtle and direct effects. For example， a leader might influence their team’s morale and productivity without explicitly dictating their actions.

Each of these terms can be applied in different fields such as psychology， sociology， business， and politics， depending on the nature of the interaction and the degree of effect one entity has on another. These relationships are fundamental to understanding dynamics within systems， groups， and individual interactions.