讲真，最开始我用的回归和后面你说的两步都用门限回归，主要核心变量都很显著。
不过你后面提供的这种方法更有解释力度，原因是相较于我那第二步对第三步，采用门限模型更合理。
第三步一定是采用门限回归的，x对y是U型的，也就是就至少有两个区间
第二步x对z如果是线性的话，解释x对z再对y有些不合理，不合理之处就是到底是x对y是门限效应，还是z对y是门限效应
而主要讨论z在中间扮演的中介效应，那么当第二步x对z也是存在U型关系时（同时与x对y成U型的区间还非常的接近），那么讨论x对z是U型，再对y是U型，相较合理。
显著性都好的情况下，你的方法解释起来更合理，虽然串联起来内容复杂了些。

非常感谢您的耐心指导！

没必要。现在主流的经济学界尤其是权威期刊的编辑比较抵制中介效应模型，认为该模型来自管理学，缺乏经济理论基础。事实上，把门槛效应模型做好就足够了，模型不是越多越好，叠床架屋适得其反。

同意，奈何内卷严重，要不就是研究变量更复杂的关系，要不就是运用模型更复杂。
最后我还是用比较简单的方法说明关系。
通俗的讲，不是为了学术而研究问题，反而是为了凑字数、设计更复杂的模型……惭愧

请问，当因变量为虚拟变量时可以用门槛模型吗

请问，当因变量为虚拟变量时可以用门槛模型吗

在进行中介效应分析时，传统的路径通常是基于线性回归模型。然而，在存在门槛（门限）效应的情况下，也就是说，解释变量与被解释变量之间的关系可能依赖于某个条件或阈值的存在，使用门限模型来探索这种非线性关系是合理的。

但是，将门限模型直接用于中介效应分析并非标准流程，并且在统计学文献中这方面的研究相对有限。传统上，中介效应的检验通常涉及到三步法（由Baron和Kenny于1986年提出），即：

1. 检查核心解释变量X对被解释变量Y有显著影响。
2. 检查核心解释变量X对中介变量Z有显著影响。
3. 在控制中介变量Z后，检查X对Y的影响是否减弱或消失。

将门限模型应用于第一步（即直接效应的检验）理论上是可行的。这意味着，你可以首先确定是否存在一个或多个门槛值，在这些门槛值的基础上，核心解释变量X对被解释变量Y的关系会发生改变。然而，对于第二和第三步来说，如何在存在门槛效应的情况下正确地评估中介作用仍然是一个问题。

如果要使用门限模型进行中介效应分析，你可能需要考虑以下几点：

- **模型设定**：确保你的门限模型能够同时包含X对Y的影响以及X对Z的潜在影响。
- **门槛估计**：准确识别门槛值，这对于在不同区域（由门槛定义）内评估因果路径至关重要。
- **中介效应度量**：开发或采用一种方法来评估和解释门限情境下的间接效应大小。

综上所述，虽然理论上可以考虑使用门限模型进行中介效应分析，但这种方法需要仔细考虑模型设定、门槛估计以及效果度量。此外，目前可能缺乏标准化的统计软件包或程序来进行此类分析，因此你可能需要依靠自定义代码和更高级的数据处理技巧来实施。

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