2018年1月3日上午，yl23411永利创新创业与战略学系学术工作坊No.18在行政楼702会议室顺利举行。荷兰Tilburg University经济yl23411永利何子林副教授为我院师生带来了关于中介变量的精彩学术报告，杜健教授主持了本次报告。
何子林目前为荷兰Tilburg University经济yl23411永利副教授。2007年10月入职Tilburg University前，他在University of Otago有近三年的授课经历。他于2004年在National University of Singapore拿到博士学位，并在Strategic Management Journal, Organization Science, Research Policy等杂志有多篇论文发表。在Google Scholar的引用超3000次。
首先，何子林教授详细介绍了中介变量的定义，并对仔细阐述了中介变量和调节变量间的区别。中介变量是自变量对因变量发生影响的中介，自变量通过中介变量对因变量产生影响，同一模型中既可以有一个中介变量也可以有多个中介变量。中介变量揭示了自变量和因变量间的潜在因果机制，并比较了不同因果关系的相对重要性。而调节变量是改变自变量和因变量间关系的第三方变量，该改变既可以是加强也可以是削弱，自变量-因变量关系可随调节变量变化而变化。调节变量是contextual variable，而中介变量是 intervening process。
其后，何子林教授介绍了逐步检验法（causal steps approach），并指出了Shaver (2005)三步检验法的理论漏洞，总间接影响的显著并不影响中介变量的显著，因此在实践中可省略第一个步骤。之后，他介绍了边缘检验（The Sobel test）并指出Aroian z-score是三种Z检验中最有效的检验。然而逐步检验法和边缘检验都假设样本分布为正态分布，在大样本中可行但对总数较小的样本不是很有效，因此他介绍了不需要Bootstrapping算法来解决这个问题。Bootstrapping算法通过从原始样本中重复随机抽取千次以上，来获得多个中介变量的标准误和置信区间，优点在于能有效避免一类错误。并且他用stata向师生们教学演示了一遍所有上述算法。
然后，创新系李兰花博士和金潇同学分别报告了Testing for mediating variables in management research: Concerns, implications, and alternative strategies (Shaver, 2005)和Asymptotic and resampling strategies for assessing and comparing indirect effects in multiple mediator models (Preacher& Hayes, 2008)两篇文献，分别探讨了中介变量模型中的内生性问题和多个中介变量模型问题。
最后，何子林教授对中介变量模型中的非线性间接效应问题进行了探讨，报告在生动的师生问答中结束。此次学术报告内容翔实有趣，互动频繁，有助于同学们学习了解和掌握中介变量的各种用法，对我院师生今后的学术研究工作有很大的帮助。（撰稿/金潇）
