重點摘錄：
在明確了X影響Y的渠道Z后，怎么通過實證來體現呢？根據既有文獻，大致有以下幾種做法。
Y——Z——X
做法1：先拿Y對X做基准回歸，然后再拿Z對X進行回歸。也就是說，既然我們認為X可能會通過Z來影響Y，那我們就通過實證來看一看X是不是真的對Z有影響。如果回歸發現X並不顯著，那X肯定不是通過Z來影響Y的。這種做法在文獻中最為常見。比如，阮榮平老師等研究宗教對創業的影響，發現宗教可能通過影響信教者的社會資本和人力資本等來影響創業選擇，然后便拿社會資本和人力資本分別對宗教信仰進行回歸，看宗教信仰變量是否顯著。
做法2：拿Y對X和Z做回歸。也就是說，既然我們認為X可能會通過Z來影響Y，那么如果我們同時將X和Z加入模型，相比於基准回歸，X應該要變得不顯著或者顯著性要有較大下降才對。這一邏輯和驗證工具變量外生性的思路一致，比如，在研究制度與經濟增長時，方穎老師等提出“作為一個替代方法，我們把人均 GDP 同時回歸於產權制度和教會初級小學注冊人數。如果工具變量僅通過產權制度間接影響經濟增長，那么在上述回歸方程中，在控制產權制度的情況下，工具變量應該對經濟增長不顯著。”
做法3：先拿Z對X進行回歸，然后拿Y對Z進行回歸。也就是說，雖然X與Y之間存在着理論與邏輯上的影響，但不直接拿Y對X做回歸，而是分別驗證X與渠道變量Z，以及Z與Y之間的關系。比如，劉行老師等研究金字塔結構對企業價值的影響時，便是采用的這種模式，最后提出“研究結論表明，企業的稅收負擔是影響地方國有企業金字塔結構與運營效率之間關系的重要路徑。”
做法4：拿X與Z做交互項。也就是說，如果交互項顯著，說明X對Y的效應還受到Z的影響。采用這種做法的文獻很少，而且也不算正宗的機制分析，我個人更傾向於將之稱為“聯動效應”。
做法5：拿Z做分組變量，比如按均值分為兩組，然后在不同組別中分別考察X對Y的影響。采用這種做法的文獻更少了，而且這也不算正宗的機制分析，更類似於一般的異質性分析。
小結一下：從主流的做法和高質量文章的做法來看，做機制分析時或者采用做法1，或者采用做法2，做法3並不是很常見，而做法4和5則可以忽略。