PS:示例数据结构

中介变量为人力资本M

自变量为数字经济X

因变量为就业结构Y

为简便起见不加入其他控制变量

图形表达:

简单回归方程的表达如下:

理论:

=b1*a1+b3x*a1

整理得间接效应:a1(b1+b3x)

中介的调节效应为b3x*a1

中介效应为b1*a1

这里X用变量的均值作为参照值

方法一:

use test.dta,clear

summarize 数字化基础设施增加值

local s=r(mean)  /*无子程序,定义局部暂元即可。将变量数字化基础设施增加值均值储至局部暂元s*/

dis `s'

gen mhumancapital=人力资本*数字化基础设施增加值 /*生成中介变量的交互项*/

sem(人力资本<-数字化基础设施增加值)(行业层面就业结构_2<-人力资本 数字化基础设施增加值 mhumancapital) /*调用结构方程命令sem,同时运行中介模型两个部分*/

nlcom _b[人力资本:数字化基础设施增加值]*(_b[行业层面就业结构_2:人力资本]+`s'*_b[行业层面就业结构_2:mhumancapital])  /*点估计得到间接效应, _b[人力资本:数字化基础设施增加值] 为 a1 ,_b[行业层面就业结构_2为b1,`s’*_b[行业层面就业结构_2:mhumancapital]为x乘以b3*/

方法二:

use test.dta,clear

summarize 数字化基础设施增加值

global s=r(mean)    /*定义全局暂元以适应子程序运行,将变量数字化基础设施增加值均值储存至全局暂元s */

gen mhumancapital=人力资本*数字化基础设施增加值   /*生成中介变量的交互项*/

capture program drop bootstrap_test   /*生成小程序以重复调用*/

program bootstrap_test,rclass  /*将小程序命名为bootstrap_test ,用rclass命令调用一块内存以存储结果*/

sem(人力资本<-数字化基础设施增加值)(行业层面就业结构_2<-人力资本 数字化基础设施增加值 mhumancapital) /*调用结构方程命令sem,同时运行中介模型两个部分*/

return scalar indirect_effect=_b[人力资本:数字化基础设施增加值]*(_b[行业层面就业结构_2:人力资本]+_b[行业层面就业结构_2:mhumancapital]*$s)  /*调用scalar命令生成标量indirect_effect 以存储间接效应a1(b1+b3x)*/

end

bootstrap r(indirect_effect),reps(100) nodots:bootstrap_test /*调用自举法(bootstrap)命令,重复抽样100次。nodots指不显示抽样过程的点*/

estat boot,bc percentile /*生成置信区间,置信区间不包含0则表示系数显著*/

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