观点聚焦

近年来，国际商务领域的观测性研究高度聚焦于因果识别的严谨性提升。然而，现有研究主要聚焦于内生性问题，对于另一类同样会严重干扰因果识别的关键偏差来源——异质性处理效应（Heterogeneous Treatment Effects, HTEs），却长期缺乏系统性关注。

香港中文大学（深圳）经管学院姜翰教授与香港科技大学的Jiatao Li教授、同济大学的Yichuan Hu教授、澳门理工大学的Fenglong Xiao教授、浙江工商大学的Jing Xu教授，以及华侨大学的Changjun Yi教授的合作研究“Heterogeneous Treatment Effects in International Business Research: Potential Issues and Practical Recommendations”，揭示了异质性处理效应作为国际商务研究中常见却易被忽视的偏误来源，系统阐明了其产生机理、偏误传导路径以及对主流识别策略的影响。该研究进一步为国际商务学者提供了一套具有可操作性的检查清单，有助于提升国际商务领域观测研究的实证严谨性，并推动研究方法持续发展，以更有效地应对跨国情境中的复杂性。

该研究论文在国际商务顶级期刊《Journal of International Business Studies》上发表。

作者简介

姜翰

香港中文大学（深圳）经管学院副教授、助理院长（教育）

研究领域

社交网络和社会资本、公司治理和战略领导、创业和风险投资、全球供应链和跨境并购

本文合著者

Jiatao Li

Hong Kong University of Science and Technology

Yichuan Hu

Tongji University

Fenglong Xiao

Macao Polytechnic University

Jing Xu

Zhejiang Gongshang University

Changjun Yi

Huaqiao University

研究简介

研究背景

在国际商务研究中，跨国企业的多层次特异性使得观察性研究中的处理效应往往呈现显著的异质性特征。这种异质性源于两方面：一是同一处理在不同样本中可能表现为不同的强度、频率、时机和持续时间；二是不同样本对同一处理的内在响应机制存在差异。传统的因果推断方法，如双重固定效应模型和工具变量回归，通常依赖于处理效应同质性的假设，但这一假设在跨国经营情境下难以成立。若忽视处理效应的异质性而直接使用标准估计量，将导致处理效应估计出现系统性偏误，进而削弱研究结论的理论有效性与外部效度。

研究内容

本文系统分析了异质性处理效应在国际商务观测研究中的产生机制及其对估计偏误的影响，并分别在关税冲击对企业研发投入、出口活动对企业绩效两个经典研究情境中，通过蒙特卡洛模拟展示了异质性处理效应所引发的估计偏误。研究指出，即使异质性程度较为温和，也会使常规的混合最小二乘回归、双向固定效应模型以及工具变量估计结果显著偏离真实的平均处理效应。进一步地，文章检验了传统调节效应检验在异质性处理效应存在下的表现，发现其同样无法准确识别处理效应的真实变化形态。在此基础上，研究提出了一套涵盖识别、分析和估计三个步骤的实践检查清单，并推荐使用模糊双重差分法、巴蒂克工具变量法以及因果森林等先进估计工具来预防或纠正异质性处理效应带来的偏误。

研究模型

本文构建了基于潜在结果框架的因果估计模型，并指出在处理效应异质存在时，标准平均处理效应估计量可分解为真实处理效应与由协变量和处理变量相关性引起的偏误项之和。为验证理论推导，研究设计了两个蒙特卡洛模拟实验。第一个模拟以美国上市公司为样本，设定关税冲击对研发投入的真实处理效应为0.2，通过改变不同行业和企业的依从状态及响应强度，构造了不同层次的异质性处理效应，并比较了混合最小二乘、双向固定效应和模糊双重差分法的估计表现。第二个模拟以出口对企业资产收益率的影响为情境，真实处理效应设为0.5，采用同行平均出口量作为工具变量，对比了混合最小二乘、固定效应模型、传统工具变量法和巴蒂克工具变量法的估计结果。此外，为检验调节效应在异质性处理效应下的稳健性，研究还构造了基于国内依赖程度的非线性调节效应模型，并使用因果森林估计进行条件平均处理效应的识别。

研究结论

模拟结果表明，在存在异质性处理效应的情况下，混合最小二乘和双向固定效应估计量均出现显著偏误，且偏误程度随异质性的增强而扩大。在关税冲击模拟中，双向固定效应估计量的偏误最高达9%以上；在出口绩效模拟中，传统工具变量估计量的偏误仍超过6%。相比之下，模糊双重差分法估计的沃尔德双重差分法估计量与真实处理效应的偏差可控制在0.65%以内，巴蒂克工具变量法的偏差约为0.66%。因果森林估计能够准确识别不同国内依赖程度区组下的条件平均处理效应，最大偏差低于5%。而传统的调节效应检验在非线性、离散变化的异质性条件下，其交互项系数的估计偏误高达140%以上。因此，在观测性国际商务研究中，忽视异质性处理效应将严重威胁因果推断的可靠性。

研究意义

本文的理论贡献在于揭示异质性处理效应作为国际商务研究中常见但被忽视的偏误来源，系统阐明了其产生机理、偏误传导路径以及对主流识别策略的破坏性影响。实践意义上，研究为国际商务学者提供了一套可操作的检查清单，涵盖三个关键步骤：识别处理在不同样本中的表现差异和样本响应异质性、在分析中通过精细化测量和控制边界变量与固定效应来部分消减异质性、采用模糊双重差分法、巴蒂克工具变量法和因果森林等先进估计工具以提高估计精度。这些建议有助于提升国际商务领域观测研究的实证严谨性，推动研究方法向更符合跨国情境复杂性的方向发展。

Heterogeneous Treatment Effects in International Business Research: Potential Issues and Practical Recommendations

Abstract: While a growing body of recent research has cautioned against the issue of heterogeneous treatment effects (HTEs) and the consequent estimation biases thereof, we realized that this issue has not received much attention in the extant IB research. Hence, in this study, we first unveil the theoretical mechanisms underlying the estimation biases of HTEs and highlight their implications and manifestations in IB contexts. Then, by conducting two simulation illustrations contextualized within classic IB contexts, we demonstrate the intensity of biases that could be caused by HTEs in representative identification strategies in IB research. Finally, we synthesize our findings and the insights of the extant research on HTEs to offer a brief checklist to help future IB scholars better discern and remediate HTE-related biases to enhance the empirical rigorousness in IB research.