在你提供的相关性分析表中，各变量之间的关系显著（如TFP与Tax、Sticky、Size等的正相关或负相关），这表明这些变量间存在一定的线性关联。然而，在中介效应模型分析中得到的结果不显著，则可能表示，即使变量之间存在相关性，但它们之间的因果路径或者通过某个变量作为中介影响另一变量的效果并不明显。
这种情况可能是由以下几个原因造成的：
1. **样本量**：虽然两两变量间的相关性显著，但如果在构建中介效应模型时使用的数据样本量不足或有偏差，可能会影响中介效应的检测力。
2. **多重共线性问题**：如果模型中的自变量、因变量和中介变量之间存在高度的关联（从相关系数矩阵中可以看出），这可能导致中介分析的结果不准确。高共线性的环境中估计出的参数可能会不稳定，从而影响显著性结果。
3. **路径复杂度**：中介效应可能涉及多条非直接的因果路径，如果这些路径过于复杂或间接，则模型检测中介效应的能力会降低。
4. **模型选择和设定**：如果在构建中介效应模型时没有正确处理潜在的混淆变量、错误地设定了模型结构（如忽略了某个重要的直接路径），这也会导致结果不显著。
解决方法：
- 增加样本量，以提高检测力。
- 使用统计技术（如岭回归或偏最小二乘法）来应对多重共线性问题。
- 仔细检查中介效应的假设是否被满足，并确保模型设定正确无误，包括考虑所有可能的路径和混淆变量。
- 考虑使用更复杂的方法来检测间接效应，例如蒙特卡罗模拟或者结构方程建模（SEM）。
在遇到此类问题时，建议重新审视数据、检查模型假设并尝试调整模型设定或采用其他统计方法，以提高分析的有效性和解释性。
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