摘" 要" 探討研究變量之間的關(guān)系是心理學(xué)和其他社科領(lǐng)域?qū)嵶C研究的主要工作?；趩?wèn)卷調(diào)查的實(shí)證文章多數(shù)涉及變量之間的“影響關(guān)系”， 但這個(gè)概念未有明確界定， 經(jīng)常被人理解為相關(guān)關(guān)系或者因果關(guān)系， 無(wú)論哪種情況都會(huì)帶來(lái)問(wèn)題， 尤其在中介效應(yīng)研究中更為突出。本文將影響關(guān)系定義為有方向性的相關(guān)關(guān)系， 從外延和內(nèi)涵上揭示了相關(guān)、影響和因果三者之間的關(guān)系; 提供了多種途徑為影響關(guān)系建模找到理?yè)?jù); 討論了一個(gè)結(jié)果變量的多重影響因素的共同作用類型。本文將為問(wèn)卷研究中的變量之間關(guān)系研究提供理論支撐。

關(guān)鍵詞" 影響關(guān)系， 相關(guān)關(guān)系， 因果關(guān)系， 影響因素， 中介變量， 調(diào)節(jié)變量

分類號(hào)" B841

中介效應(yīng)模型可以分析自變量對(duì)因變量影響的過(guò)程和作用機(jī)制， 相比單純分析自變量對(duì)因變量影響的同類研究， 中介分析不僅方法上有進(jìn)步， 而且往往能得到更多更深入的結(jié)果（溫忠麟， 葉寶娟， 2014）。但中介效應(yīng)研究也時(shí)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(guān)系”沒(méi)有明確界定。有人理解為相關(guān)關(guān)系， 也有人理解為因果關(guān)系。

讓人意想不到的是， 對(duì)于很多讀者熟悉的“影響關(guān)系”這個(gè)概念， 百度百科、維基百科都找不到相應(yīng)的詞條。擴(kuò)大搜索范圍， 在百度、谷歌上也沒(méi)有找到變量之間影響關(guān)系的定義。向目前最新版本的ChatGPT-4進(jìn)行查詢： “什么是影響關(guān)系？” （What is affect relationship， impact relationship， or influence relationship？）得到的回答中， 最接近的結(jié)果是： “這個(gè)術(shù)語(yǔ)強(qiáng)調(diào)一個(gè)實(shí)體的行動(dòng)對(duì)另一個(gè)實(shí)體產(chǎn)生的效應(yīng)或結(jié)果。這意味著一個(gè)更顯著的、有時(shí)更是可測(cè)量的變化。例如， 環(huán)境政策可能對(duì)污染水平產(chǎn)生直接影響， 表明了一個(gè)清晰的因果關(guān)系場(chǎng)景?！?（網(wǎng)絡(luò)版附錄可查到全部答復(fù)。） 如果查“影響” （affect， impact， or influence）， 解釋更多， 但也沒(méi)有一個(gè)解釋能界定變量之間影響關(guān)系中的那種影響。

本文首先討論這種狀況在中介效應(yīng)研究中導(dǎo)致的后果， 說(shuō)明嚴(yán)格界定影響關(guān)系的必要性。然后從因果關(guān)系的準(zhǔn)則出發(fā)， 在因果與相關(guān)之間給影響關(guān)系明確的定位。接著討論如何提出影響關(guān)系（方向性）的理?yè)?jù)。最后， 詳細(xì)分析一個(gè)結(jié)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(guān)系”的必要性

任何一個(gè)學(xué)科建構(gòu)， 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(gè)常用的概念， 都要有明確的定義， 否則會(huì)導(dǎo)致各有各的理解， 甚至引起無(wú)謂的爭(zhēng)論。影響關(guān)系這個(gè)概念目前就屬于這種情況， 經(jīng)常使用卻沒(méi)有明確的定義。

研究中介效應(yīng)的論文都會(huì)涉及至少三個(gè)影響關(guān)系（Baron amp; Kenny， 1986; 溫忠麟， 葉寶娟， 2014）。但至今沒(méi)有見(jiàn)到對(duì)影響關(guān)系這個(gè)概念的明確界定， 導(dǎo)致人們對(duì)影響關(guān)系可能有不同的理解。這種狀況在中介效應(yīng)研究中至少帶來(lái)三個(gè)后果： 一是將影響關(guān)系等同于因果關(guān)系; 二是將影響關(guān)系等同于相關(guān)關(guān)系; 三是回避使用影響關(guān)系的概念。

第一個(gè)后果很嚴(yán)重， 因?yàn)樾睦韺W(xué)界通常認(rèn)為， 基于問(wèn)卷調(diào)查的研究不能研究變量之間的因果關(guān)系（莫雷 等， 2007）， 將影響關(guān)系等同于因果關(guān)系就會(huì)認(rèn)為基于問(wèn)卷得到的影響關(guān)系都有問(wèn)題。所以區(qū)分影響關(guān)系和因果關(guān)系很有必要， 兩者區(qū)分之后， 就不能再以問(wèn)卷研究中的變量不是因果關(guān)系為由去質(zhì)疑影響關(guān)系， 影響關(guān)系本來(lái)就不等同于因果關(guān)系。

第二個(gè)后果也很嚴(yán)重， 研究者會(huì)主動(dòng)或被動(dòng)（如按審稿人要求）將影響關(guān)系降格為相關(guān)關(guān)系。典型用詞包括關(guān)聯(lián)（association， 如Wang et al.，" 2022）， 關(guān)系（relationship， 如Xie et al.， 2023）， 聯(lián)系（linkage， 如Liekefett et al.， 2023）， 可預(yù)測(cè)（predictable， 如Ruisch et al.， 2021）。但仔細(xì)想想， 這種做法其實(shí)是讓中介效應(yīng)分析失去了邏輯基礎(chǔ)。既然研究的變量之間都是相關(guān)而沒(méi)有方向性， 那么沒(méi)有一個(gè)變量是中介變量; 也可以說(shuō)， 任何變量都可以看成是中介變量， 中介效應(yīng)分析就失去了意義。本段引用的4篇文獻(xiàn)， 都提出了假設(shè)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(guān)， 在橫斷研究中這種降格的傾向性更強(qiáng)。

第三個(gè)后果是， 有關(guān)影響研究的文章欲言又止， 繞著彎子表述“影響”。有實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)， 來(lái)自祖先多樣性較高地區(qū)的人們更愿意公開(kāi)表達(dá)情感， 而來(lái)自祖先多樣性較低地區(qū)的人們更傾向于抑制情感表達(dá)（Niedenthal et al.， 2023）。看得出來(lái)研究結(jié)果是“祖先多樣性會(huì)影響情感表達(dá)”， 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(wú)論將影響關(guān)系當(dāng)作相關(guān)關(guān)系還是因果關(guān)系， 中介效應(yīng)分析都有邏輯問(wèn)題。解決的辦法是明確定義影響關(guān)系， 將其視為相關(guān)關(guān)系和因果關(guān)系之間的一種關(guān)系， 看似簡(jiǎn)單的這項(xiàng)工作， 可以為中介效應(yīng)分析奠定基石。

2" 兩個(gè)變量之間的影響關(guān)系

心理學(xué)實(shí)證研究的實(shí)質(zhì)是探討研究變量之間的關(guān)系（莫雷 等， 2007）。目前的心理學(xué)研究方法是將變量之間的關(guān)系分為相關(guān)和因果（沒(méi)有影響關(guān)系的位置）， 并且認(rèn)為問(wèn)卷調(diào)查研究的兩個(gè)變量， 只要其中一個(gè)是存在變量， 就只能是相關(guān)關(guān)系， 因?yàn)閷?shí)驗(yàn)引發(fā)的變量之間才可能存在因果關(guān)系（例如， 莫雷 等， 2007; 舒華， 張亞旭， 2008）。但在社科研究領(lǐng)域， 在相關(guān)關(guān)系這個(gè)類別中， 存在大量的帶有方向性并且不可逆的關(guān)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(yùn)動(dòng)能力、兒童期創(chuàng)傷影響青春期適應(yīng)等等。如果能從外延和內(nèi)涵上將這類影響關(guān)系從相關(guān)關(guān)系中區(qū)分出來(lái)， 可以解決心理學(xué)實(shí)證研究中許多令人困惑的現(xiàn)象和問(wèn)題。

2.1" 從社科研究中因果關(guān)系的三個(gè)準(zhǔn)則談起

提到影響關(guān)系， 很多人會(huì)想到因果關(guān)系， 甚至就將其視為因果關(guān)系。為了定義影響關(guān)系， 從因果關(guān)系談起。社科中比較經(jīng)典的推論因果關(guān)系的三個(gè)準(zhǔn)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(shuō)， 兩個(gè)變量的關(guān)系， 要滿足上面三個(gè)準(zhǔn)則， 才是因果關(guān)系。要完全實(shí)現(xiàn)因果關(guān)系的三個(gè)準(zhǔn)則， 只有實(shí)驗(yàn)才有可能做到。實(shí)驗(yàn)中對(duì)變量的操縱， 保證了準(zhǔn)則（2）。通過(guò)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)后拒絕無(wú)差假設(shè)， 推論出因變量與實(shí)驗(yàn)因素共變， 即準(zhǔn)則（1）成立（但有可能犯第一類錯(cuò)誤）。而Fisher （1935）提出的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)三個(gè)原則： 隨機(jī)化、局部控制和重復(fù)， 都是為了努力實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)則（3）。隨機(jī)化和重復(fù)， 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(shí)驗(yàn)中的變量控制越嚴(yán)密， 就會(huì)越符合準(zhǔn)則（3）。

2.2" 影響關(guān)系的界定

變量之間的相關(guān)關(guān)系要求比較低， 只需要滿足因果關(guān)系的準(zhǔn)則（1）， 即兩個(gè)變量共變。但說(shuō)到影響， 通常的理解是一個(gè)事件對(duì)另一個(gè)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(yīng)當(dāng)共變以反映兩個(gè)變量之間的關(guān)聯(lián)。許多統(tǒng)計(jì)模型（如中介效應(yīng)、調(diào)節(jié)效應(yīng)、交叉滯后效應(yīng)等模型）中的變量之間關(guān)系， 通常都會(huì)滿足這兩點(diǎn)， 一是通過(guò)提出假設(shè)或根據(jù)時(shí)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(yīng)有統(tǒng)計(jì)顯著性（共變）。本文將這種滿足上述因果關(guān)系準(zhǔn)則（1）和（2）的變量關(guān)系定義為影響 （influence）關(guān)系， 即兩個(gè)變量是有方向性的共變。影響關(guān)系中在前的變量稱為影響因素（influence factor）。這樣， 從滿足因果關(guān)系的準(zhǔn)則的多少， 就可以界定三種變量關(guān)系。相關(guān)關(guān)系滿足準(zhǔn)則（1）， 影響關(guān)系滿足準(zhǔn)則（1）和（2）， 因果關(guān)系滿足全部三個(gè)準(zhǔn)則。因果關(guān)系一定是影響關(guān)系， 而影響關(guān)系一定是相關(guān)關(guān)系。從外延看， 三種關(guān)系之間是包含關(guān)系， 相關(guān)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(guān)關(guān)系的內(nèi)涵最少， 因果關(guān)系的內(nèi)涵最多（圖1）。

除了簡(jiǎn)單的相關(guān)分析外， 研究變量之間關(guān)系的統(tǒng)計(jì)模型通常都會(huì)涉及影響關(guān)系甚至因果關(guān)系。因果關(guān)系是影響關(guān)系的充分條件（但不必要）， 而影響關(guān)系是因果關(guān)系的必要條件（但不充分）。實(shí)驗(yàn)研究中是通過(guò)精心設(shè)計(jì)的實(shí)驗(yàn)去操縱自變量、控制無(wú)關(guān)變量、引發(fā)并測(cè)量因變量以盡可能排除因果聯(lián)系外的其他解釋。而在問(wèn)卷調(diào)查中， 即使方向性問(wèn)題解決了（見(jiàn)第3節(jié)）， 排他解釋方面也難與實(shí)驗(yàn)媲美， 因而通常只能得到影響關(guān)系。

2.3" 影響關(guān)系的例子

如果研究的是沒(méi)有方向性的、對(duì)稱的相關(guān)關(guān)系， 通常用相關(guān)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(guān)關(guān)系內(nèi)涵更多、也更接近因果關(guān)系的影響關(guān)系， 因而影響關(guān)系是基于問(wèn)卷調(diào)查的實(shí)證研究涉及最多的變量關(guān)系。例如， 教師教學(xué)水平影響學(xué)生成績(jī)、多動(dòng)癥影響學(xué)業(yè)成績(jī)、父母教養(yǎng)方式影響親子關(guān)系、工作負(fù)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(guān)系， 很多現(xiàn)象就容易說(shuō)清楚。實(shí)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(zhǎng)監(jiān)督等因素對(duì)學(xué)生學(xué)業(yè)表現(xiàn)的影響時(shí)， 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(duì)學(xué)習(xí)成績(jī)的影響， 驗(yàn)證了下面假設(shè)： 積極情緒對(duì)自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)和動(dòng)機(jī)有積極影響， 消極情緒對(duì)自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)和動(dòng)機(jī)有消極影響， 而自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)和動(dòng)機(jī)影響學(xué)習(xí)成績(jī)。涉及中介效應(yīng)分析的中文論文中使用“影響”一詞的很常見(jiàn)， 不難找到在標(biāo)題、摘要和正文都使用了“影響”一詞的文獻(xiàn)（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(duì)“影響”的理解符合本文的定義。

2.4" 影響因素的特例： 風(fēng)險(xiǎn)因素與保護(hù)性因素

在流行病學(xué)、臨床心理、風(fēng)險(xiǎn)控制等研究領(lǐng)域， 經(jīng)常會(huì)提到風(fēng)險(xiǎn)因素（risk factor）的概念， 研究風(fēng)險(xiǎn)因素對(duì)結(jié)果（風(fēng)險(xiǎn)事故）的影響， 或者某個(gè)變量的風(fēng)險(xiǎn)因素有哪些。風(fēng)險(xiǎn)是有可能發(fā)生的危險(xiǎn)， 是在一個(gè)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(gè)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(dú)或組合水平是成人心血管事件的重要風(fēng)險(xiǎn)因素。又如， 尤靜等人（2022）發(fā)現(xiàn)， 困境感、累贅感知、強(qiáng)迫思考、死亡無(wú)畏、自殺行為暴露史是自殺意念的風(fēng)險(xiǎn)因素。

風(fēng)險(xiǎn)因素與結(jié)果之間的關(guān)系， 也不一定滿足因果關(guān)系的嚴(yán)苛條件， 只是有方向的相關(guān)關(guān)系。按Kraemer等人（2001）的說(shuō)法， 風(fēng)險(xiǎn)因素是在結(jié)果之前發(fā)生的相關(guān)變量， 因而風(fēng)險(xiǎn)因素都是影響因素。反過(guò)來(lái)， 影響因素是否都是風(fēng)險(xiǎn)因素呢？從學(xué)理上說(shuō)， 定義風(fēng)險(xiǎn)因素等同于影響因素是可行的， 因?yàn)槿魏我饬x正面的變量都可以反向轉(zhuǎn)換成一個(gè)風(fēng)險(xiǎn)變量， 就像量表可以設(shè)置反向題一樣。例如， 青少年適應(yīng)換成適應(yīng)不良， 親子關(guān)系換成親子沖突。從這個(gè)意義上說(shuō)， 所有影響因素都是風(fēng)險(xiǎn)因素。但是， 將風(fēng)險(xiǎn)因素等同于影響因素有時(shí)候不好解釋。通常是將可能導(dǎo)致壞結(jié)果的因素作為風(fēng)險(xiǎn)因素。在流行病學(xué)中， 風(fēng)險(xiǎn)因素是與疾病或感染風(fēng)險(xiǎn)增加相關(guān)的變量， 將一般結(jié)果變量的影響因素稱為風(fēng)險(xiǎn)因素， 沒(méi)有必要性， 還會(huì)給人聳人聽(tīng)聞的感覺(jué)。例如， 學(xué)業(yè)成績(jī)影響學(xué)業(yè)自我概念， 但一般不會(huì)將學(xué)業(yè)成績(jī)作為學(xué)業(yè)自我概念的風(fēng)險(xiǎn)因素。因此， 將負(fù)面結(jié)果的影響因素稱為風(fēng)險(xiǎn)因素比較符合習(xí)慣。

與風(fēng)險(xiǎn)因素相對(duì)的是保護(hù)性因素（protective factor）， 雖然其定義在不同的領(lǐng)域可能不同， 但可以簡(jiǎn)單理解為可以降低負(fù)面結(jié)果發(fā)生的影響因素。就是說(shuō)， 風(fēng)險(xiǎn)因素和保護(hù)性因素都是負(fù)面結(jié)果的影響因素， 負(fù)面結(jié)果隨著風(fēng)險(xiǎn)因素水平的提高而增加， 隨著保護(hù)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(jiàn)第4節(jié)。

3" 提出影響關(guān)系假設(shè)的理?yè)?jù)

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

首先， 可以按變量出現(xiàn)的時(shí)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?yàn)橄扔袌A半徑的概念后有圓面積的概念， 可以說(shuō)圓半徑影響圓面積。但這里說(shuō)的變量出現(xiàn)的先后順序不等同于測(cè)量的先后順序。此外， 不少與生俱來(lái)的變量， 如身高、智力之間并沒(méi)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(gè)變量的順序， 看哪一個(gè)更容易解釋（溫忠麟， 2017）。例如， 年齡代表的是時(shí)間， 時(shí)間一直在延伸， 沒(méi)有什么可以影響時(shí)間; 同樣， 心理學(xué)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(lǐng)導(dǎo)幽默風(fēng)格影響團(tuán)隊(duì)內(nèi)部學(xué)習(xí)。

第四， 根據(jù)變量的屬性而定。一般來(lái)說(shuō)， 本質(zhì)屬性影響狀態(tài)屬性， 長(zhǎng)期屬性影響臨時(shí)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(xué)生的智力和學(xué)業(yè)成績(jī)， 前者更加本質(zhì)和穩(wěn)定， 因而智力影響成績(jī)。心理學(xué)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?yàn)閰^(qū)分變量順序提供了一定的理?yè)?jù)。

第五， 理論或?qū)嵶C文獻(xiàn)的支持。這是讀者熟知的提出假設(shè)的常見(jiàn)方法。但實(shí)證文獻(xiàn)上的不一定都有理?yè)?jù)， 引用文獻(xiàn)時(shí)還要思考其合理性。

第六， 根據(jù)生活經(jīng)驗(yàn)和常識(shí)總結(jié)出來(lái)。這一點(diǎn)對(duì)提出創(chuàng)新性的影響關(guān)系也很重要。例如， 學(xué)業(yè)成績(jī)影響學(xué)業(yè)自我概念， 工作回報(bào)影響工作滿意度等， 這些影響關(guān)系即使沒(méi)有理論和文獻(xiàn)支持， 也是可以從生活經(jīng)驗(yàn)中總結(jié)出來(lái)的。

第七， 根據(jù)類比推理推導(dǎo)出來(lái)。這是比較有效的提出創(chuàng)新性的影響關(guān)系的方法。假設(shè)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?yàn)橹饔^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(shì)影響因素。通過(guò)兩次追蹤測(cè)量建立交叉滯后模型。如果變量A影響變量B， 用下標(biāo)表示兩次測(cè)量的結(jié)果， 那么A1與B2的相關(guān)， 應(yīng)該明顯大于B1與A2的相關(guān)。同時(shí)， 因?yàn)橛绊懸蛩叵鄬?duì)穩(wěn)定， A1與A2的相關(guān)也會(huì)大于B1與B2的相關(guān)（溫忠麟， 2017）。換句話說(shuō)， 有上述表現(xiàn)的變量A就是優(yōu)勢(shì)影響因素， 而B(niǎo)作為結(jié)果變量。

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

4" 多重影響因素的共同作用

很多時(shí)候， 一個(gè)結(jié)果變量的影響因素不止一個(gè)。溫忠麟（2017）在討論因果分析的變量控制時(shí)， 假設(shè)已經(jīng)明確要研究原因X對(duì)結(jié)果Y的影響， 然后根據(jù)第三個(gè)變量Z的位置分別做出討論。當(dāng)Z是X的前置變量時(shí)， 可能產(chǎn)生虛假效應(yīng); 當(dāng)Z與X并列時(shí)， 可能出現(xiàn)未分解效應(yīng); 當(dāng)Z位于X與Y之間時(shí)， 可能帶來(lái)中介效應(yīng)。文中關(guān)注的焦點(diǎn)是何時(shí)需要控制第三變量的問(wèn)題。

Kraemer等人（2001）在討論風(fēng)險(xiǎn)因素的共同作用時(shí)， 將其中的風(fēng)險(xiǎn)因素分為獨(dú)立（independent）、重疊（overlapping）和代理（proxy）風(fēng)險(xiǎn)因素， 以及中介變量（mediator）和調(diào)節(jié)變量（moderator）。為了說(shuō)明其代理風(fēng)險(xiǎn)因素的含義， 同時(shí)考慮風(fēng)險(xiǎn)因素X及其前置變量（或者并列變量） Z對(duì)結(jié)果Y的效應(yīng)， 如果此時(shí)X對(duì)Y的效應(yīng)不再顯著（即Z是Y的優(yōu)勢(shì)風(fēng)險(xiǎn)因素）， 則稱X是Z的代理風(fēng)險(xiǎn)因素。下面討論多個(gè)影響因素的共同作用， 主要是兩個(gè)影響因素的情形。

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

4.1" 兩個(gè)影響因素不相關(guān)

當(dāng)Y的兩個(gè)影響因素X和Z不相關(guān)時(shí)， 不論X和Z是否有先后順序， X和Z都是Y的獨(dú)立影響因素（圖2a）， 影響效應(yīng)各自解釋。例如， 女性和非裔美國(guó)人體重超標(biāo)的人比較多， 因而性別（X）和族裔（Z）是肥胖（Y）的風(fēng)險(xiǎn)因素（即影響因素）， 而性別與族裔不相關(guān)（Kraemer el al.， 2001）。

如果X與Z沒(méi)有先后順序， 其中一個(gè)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(duì)Y的影響關(guān)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(duì)Y的影響關(guān)系受到X的影響（圖2c）。例如， 性別和青春期階段影響學(xué)生自我控制， 性別與青春期階段不相關(guān)， 性別在前、青春期階段在后， 性別調(diào)節(jié)青春期階段對(duì)自我控制的影響。

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

4.2" 兩個(gè)影響因素相關(guān)但沒(méi)有先后順序

當(dāng)Y的兩個(gè)影響因素X和Z相關(guān)但沒(méi)有先后順序時(shí)， 有三種可能的情況。第一種情況如圖3a所示， 兩個(gè)影響因素相關(guān)， 同時(shí)考慮兩個(gè)因素的影響時(shí)， 兩個(gè)因素都顯著。參考Kraemer等人（2001）對(duì)共同風(fēng)險(xiǎn)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(dāng)兩個(gè)影響因素相關(guān)較高時(shí)， 可以考慮整合成一個(gè)外延更大的影響因素。例如， 家庭社會(huì)地位（X）和經(jīng)濟(jì)地位（Z）都是學(xué)生學(xué)業(yè)成績(jī)（Y）的影響因素， 而X和Z相關(guān)， 因而是兩個(gè)重疊影響因素， 在教育評(píng)價(jià)中將其整合為家庭社會(huì)經(jīng)濟(jì)地位， 作為學(xué)生學(xué)業(yè)成績(jī)的一個(gè)影響因素。更一般地， 可以在多個(gè)相關(guān)高的影響因素中通過(guò)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(gè)測(cè)量指標(biāo)——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(gè)重疊風(fēng)險(xiǎn)因素。

第二種情況如圖3b所示， 兩個(gè)影響因素X和Z相關(guān)但沒(méi)有先后順序， 同時(shí)考慮它們對(duì)Y的影響時(shí)， 只有X的影響顯著， 而Z的影響不顯著（即X是主導(dǎo)影響因素）。這說(shuō)明， Z對(duì)Y的影響完全是由于它們都與X相關(guān)引起的， 全部屬于未分解效應(yīng)（侯杰泰 等， 2004; 溫忠麟， 2017）。參考Kraemer等人（2001）對(duì)共同風(fēng)險(xiǎn)因素的分類， 可以稱Z是X對(duì)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(gè)相關(guān)的因素同時(shí)考慮時(shí)， 行為控制的影響不再顯著（何妍， 2020）， 即心理控制是主導(dǎo)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(gè)相關(guān)但沒(méi)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(guān)， 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(guān)系（劉思含 等， 2023）。

4.3" 兩個(gè)影響因素相關(guān)且有先后順序

當(dāng)Y的兩個(gè)影響因素X和Z相關(guān)且有先后順序時(shí)， 有三種可能的情況。第一種情況如圖4a所示，"X和Z相關(guān)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(shí)考慮X和Z的對(duì)Y的影響時(shí)， 效應(yīng)都顯著， 即直接效應(yīng)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(guān)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(shí)考慮X和Z的對(duì)Y的影響時(shí)， X對(duì)Y的直接效應(yīng)不顯著（即Z是主導(dǎo)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(fù)與主動(dòng)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(shí)考慮X和Z的對(duì)Y的影響時(shí)， Z對(duì)Y的效應(yīng)不顯著（即X是主導(dǎo)影響因素）， 只有直接效應(yīng)顯著， 這說(shuō)明， Z對(duì)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(yīng)（侯杰泰 等， 2004; 溫忠麟， 2017）。參考Kraemer等人（2001）對(duì)共同風(fēng)險(xiǎn)因素的分類， 可以稱Z是X對(duì)Y的代理影響因素。例如， 小學(xué)生的年齡與年級(jí)都影響智力， 而且是年齡影響年級(jí)（反過(guò)來(lái)不成立）。同時(shí)考慮年級(jí)與年齡的對(duì)智力的影響， 年級(jí)的效應(yīng)不再顯著（溫忠麟， 2017）， 因而年級(jí)是年齡的代理影響因素。

4.4" 小結(jié)

本節(jié)討論了Y的兩個(gè)影響因素X和Z共同作用的9種可能情況。除了獨(dú)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?yàn)楠?dú)立影響和重疊影響的研究結(jié)果比較平庸， 代理影響比較罕見(jiàn)， 所以涉及多重影響因素的研究大多數(shù)都會(huì)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(shí)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(yīng)是否顯著， 有關(guān)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(gè)影響因素沒(méi)有先后順序的情況， 無(wú)論它們之間是否相關(guān)， 都可能成為調(diào)節(jié)變量。在某些罕見(jiàn)的情況下， 圖4a和圖4b中的X也可能是Z與Y關(guān)系的調(diào)節(jié)變量。但在一個(gè)模型中， 一個(gè)變量一般不能同時(shí)是另外兩個(gè)變量關(guān)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(gè)影響因素有無(wú)先后順序， 沒(méi)有先后順序的情況， 與未分解效應(yīng)對(duì)應(yīng); 有先后順序的情況， 與虛假效應(yīng)對(duì)應(yīng)。沒(méi)有先后順序的情況， 代理影響因素旁邊往往有一個(gè)更加強(qiáng)大的占主導(dǎo)地位的影響因素， 此時(shí)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(gè)外延更大的影響因素的一個(gè)分量（Kraemer et al.， 2001）。例如， 言語(yǔ)、推理是智力的分量， 是智力的代理， 都會(huì)影響學(xué)業(yè)成績(jī)。

當(dāng)X影響Z時(shí)， Z是中介變量還是代理影響因素， 就看Z為主導(dǎo)因素還是X為主導(dǎo)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(dāng)影響因素不止兩個(gè)時(shí)， 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(guān)系， 建立適當(dāng)?shù)哪Ｐ?。這時(shí)， 可能出現(xiàn)鏈?zhǔn)街薪?、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(guò)因果概念的擴(kuò)張來(lái)包含影響關(guān)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(shuō)成是影響結(jié)果Y的因素”。但也就這么一句話輕輕帶過(guò)， 并沒(méi)有定義影響關(guān)系。擴(kuò)張前后如果使用同一個(gè)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(shí)， 給擴(kuò)張后的概念起一個(gè)名字很有必要。例如， 自然數(shù)概念擴(kuò)張包含負(fù)數(shù)后， 稱為整數(shù)。影響關(guān)系可以理解為因果關(guān)系的擴(kuò)張（即廣義的因果關(guān)系）， 給一個(gè)明確的界定很有必要。

雖然文獻(xiàn)上早已有影響關(guān)系和影響因素的概念， 但無(wú)論是研究方法論著還是常見(jiàn)的網(wǎng)上百科詞條， 都未有發(fā)現(xiàn)對(duì)這兩個(gè)概念的嚴(yán)格定義。由于缺乏對(duì)影響關(guān)系的定義， 使得影響關(guān)系的含義模糊不清。有人將其等同于相關(guān)關(guān)系， 有人將其等同于因果關(guān)系， 無(wú)論哪種情況， 都會(huì)帶來(lái)問(wèn)題， 尤其是在中介效應(yīng)研究中問(wèn)題更加突出。有了影響關(guān)系的嚴(yán)格界定， 許多問(wèn)題就會(huì)迎刃而解。本文首次將影響關(guān)系定義為有方向的相關(guān)關(guān)系， 并指出風(fēng)險(xiǎn)因素和保護(hù)性因素是影響因素的兩種特例。

影響關(guān)系的確立， 一是方向性， 二是相關(guān)性。本文提供了分辨兩個(gè)變量先后順序的若干理?yè)?jù)， 是建立影響關(guān)系模型的基礎(chǔ); 統(tǒng)計(jì)分析可以檢驗(yàn)變量之間的相關(guān)性。影響關(guān)系的統(tǒng)計(jì)分析包括常見(jiàn)的差異檢驗(yàn)、相關(guān)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(gè)方向性是統(tǒng)計(jì)意義上的。兩個(gè)相關(guān)的變量， 就可以將其中一個(gè)作為自變量， 另一個(gè)作為因變量， 建立回歸模型。但這種方向性不一定是影響關(guān)系中的方向性。影響關(guān)系中的方向性需要有理?yè)?jù)， 并且會(huì)以這個(gè)方向性進(jìn)行回歸分析等建模。就是說(shuō)， 影響關(guān)系的方向性必能成為回歸模型的方向性; 但反過(guò)來(lái)， 一個(gè)回歸模型的方向性， 未必能成為影響關(guān)系的方向性。例如， 可以用學(xué)生掌握的英語(yǔ)單詞量預(yù)測(cè)其TOEFL考試成績(jī)， 也可以反過(guò)來(lái)用TOEFL考試成績(jī)?nèi)ヮA(yù)測(cè)單詞量， 并且兩個(gè)回歸模型的解釋率R平方一模一樣。但只能說(shuō)單詞量影響TOEFL考試成績(jī)， 不能反過(guò)來(lái)說(shuō)TOEFL考試成績(jī)影響單詞量。

Kraemer等人（2001）強(qiáng)調(diào)， 代理風(fēng)險(xiǎn)因素是風(fēng)險(xiǎn)因素。同理， 代理影響因素也是影響因素。如果知道它是哪個(gè)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(guò)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(duì)結(jié)果變量做出預(yù)測(cè)， 干預(yù)代理影響因素也可能影響結(jié)果變量。

因?yàn)橐蚬P(guān)系一定是影響關(guān)系， 所以用影響的術(shù)語(yǔ)解釋因果關(guān)系沒(méi)有問(wèn)題。例如， A是B的原因， 或者A的出現(xiàn)導(dǎo)致B出現(xiàn)， 可以說(shuō)A影響B(tài)。但不能將影響等同于因果， 如果有人說(shuō)A影響B(tài)， 就不能將其理解為A與B一定有因果關(guān)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(zhǎng)， 但圓周長(zhǎng)與圓半徑之間不是因果關(guān)系。

不同的影響關(guān)系接近因果關(guān)系的程度可能不同。有的影響關(guān)系比較接近因果關(guān)系， 例如抑郁影響自殺傾向; 有的影響關(guān)系比較接近相關(guān)關(guān)系， 例如， 固定矩形的寬度， 長(zhǎng)度影響面積。另一方面， 對(duì)同一個(gè)影響關(guān)系， 不同的研究結(jié)果接近因果關(guān)系的程度可能不同。如果提出的建模理?yè)?jù)比較充分、變量控制得當(dāng)， 得到的影響關(guān)系就會(huì)比較接近因果關(guān)系， 否則會(huì)比較接近相關(guān)關(guān)系。一項(xiàng)影響關(guān)系研究， 越是接近因果關(guān)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(yīng)當(dāng)盡可能選擇相關(guān)性較高的影響關(guān)系進(jìn)行研究， 并為方向性提供盡可能充分的理?yè)?jù)。在研究設(shè)計(jì)、研究方法和統(tǒng)計(jì)分析等環(huán)節(jié)， 盡可能控制無(wú)關(guān)變量， 辨別代理影響因素并消除虛假效應(yīng)， 以得到比較接近因果的影響關(guān)系。

作為審稿人， 可以根據(jù)影響關(guān)系的相關(guān)性程度（與效應(yīng)量有關(guān)）、變量先后順序的理?yè)?jù)、控制虛假效應(yīng)的嚴(yán)密程度評(píng)價(jià)影響關(guān)系接近因果關(guān)系的程度， 作為判斷一項(xiàng)研究?jī)?yōu)劣的一項(xiàng)指標(biāo)。這樣， 更接近因果關(guān)系的研究， 將更有機(jī)會(huì)發(fā)表在較好的期刊。

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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(jìn)行查詢：“什么是影響關(guān)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(jié)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.