cie-mechanism

npx skills add brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills --skill cie-mechanism --agent claude-code

Same command for any agent — swap --agent for codex, cursor, copilot.

# 机制检验（cie-mechanism） ## 触发时机 - 主效应有了，但只能说"我们认为可能是因为…" - 机制只用了三步法（逐步回归）中介 - 调节效应只报交互项显著，没说它如何强化因果论证 ## 本刊立场：警惕三步中介（重要） 本刊**亲自发表过该领域的方法规范名篇**——**江艇（2022）《因果推断经验研究中的中介效应与调节效应》，《中国工业经济》2022 年第 5 期**。其核心结论： - **三步法（逐步法）中介被严重滥用**：把 Y 对 M 回归并不能识别"X→M→Y"的因果链，因为 M 通常内生、且 M→Y 这一步缺乏识别 - 推荐做法：**集中识别 X→M 这一段**（M 作为新的结果变量，沿用主识别策略），机制链条的 M→Y 一段交给理论与既有文献支撑 - **调节效应**应明确其"如何加强因果关系论证"，而非孤立报交互项 > 因此：在本刊，机制首选**分渠道回归**与**调节效应**，对三步中介持保留态度。盲目套三步中介是高频退修点。 ## 机制三条可接受路径 1. **分渠道回归（首选）**：把中介变量 M 当作新结果，用与主效应**同一识别策略**估计 X→M；多个候选渠道分别估计、横向比较强弱 2. **调节效应**：用 X × W 交互检验机制——若机制为真，在机制更强的子样本/情境中效应更大；须说清这如何加强（而非替代）因果论证 3. **异质性即机制**：用 `cie-heterogeneity` 的维度切分反推机制（"在 M 更强的组效应更大 ⇒ 经由 M"） ## 与理论的呼应 - 机制变量来自前文理论框架，不是事后凑的 - "实证检验不仅检验是什么，更要回答为什么"（投稿指南原文）——机制就是"为什么" - 多渠道时给出相对重要性判断，不要并列罗列 ## 自检清单 - [ ] 机制走**分渠道 / 调节**，而非单纯三步中介 - [ ] 若仍用中介，已采用江艇（2022）建议（识别 X→M，M→Y 靠理论） - [ ] 渠道变量来自理论框架，非事后拼凑 - [ ] 调节效应说清"如何加强因果论证" - [ ] 多渠道有强弱比较与经济解释 ## 反模式 - 三步法 + Sobel/Bootstrap 当唯一机制，且 M 明显内生 - 机制变量与主效应不用同一识别策略（X→M 仍是 OLS 相关） - 交互项一堆，不解释机制含义 - 把"控制变量显著"当机制 ## 本刊机制审稿期待与退稿模式 | 审稿期待（江艇 2022 口径） | 达标证据 | 退稿/退修模式 | |----------------------------|----------|----------------| | 机制识别干净 | X→M 沿用主策略，M 作新结果 | 三步法跑 Y~M，M 内生 | | 机制来自理论 | 渠道变量理论框架已埋设