本科畢業論文中的實證論文，主旋律是回歸。但是單純的回歸又顯得過於簡陋，所以有時候會加點調料，簡單易行的方式包括加個中介變量啊，加個調節變量啊。我們財務管理系過去三年加中介變量的畢業論文更多一些，加調節變量的則沒有，所以下屆畢業生可以考慮。
如果要朝這個方向，借鑑幾篇期刊論文即可。這裡羅列幾篇文獻：
[1]. 母公司持股比例對子公司財務績效影響機理研究——地理距離和制度距離的調節作用[J]. ★
[2]. 母公司持股比例對子公司財務績效的影響——地理距離和制度距離的調節作用[J].
[3]碳績效對財務績效的影響——基於新三維框架下調節因素的探討[J].
[4]醫藥製造企業研發投入與財務績效的實證研究——社會責任的調節作用[J].
一對變量，Y與變量X，如果它倆之間的關係，受到第三者變量M 的影響，則稱M 為XY關係的調節變量。你也可以說，XY的關係，是M的一個函數結果，受制於M。
舉個慄子：財務管理系學生的學習效果Y，與財務系的人才培養方案X之間的關係，受到學生個性的影響。你看，同一個培養方案之下，有的學生如魚得水，有的則步履艱難。此時，學生個性就是個調節變量。
再舉慄：有人研究企業所有權類型X對企業研發投入Y的影響。他發現制度發展水平對XY關係起著調節作用，他以下圖來表達這種關係：
上圖中，「制度發展水平」的箭頭指向——「企業所有權類型」影響「企業研發投入」的箭頭——既不是直接指向「企業所有權類型」，也不是直接指向「企業研發投入」，而是指向兩者的關係。調節變量可以是定性的，也可以是定量的，它同時影響XY之間的方向(正負)和強弱。
綜合上面兩個慄子，「調節變量」的概念是建立在另外兩個變量的「確實有關係」基礎上的。具體地，調節效應的三種類型：
加強型：隨著調節變量M的值的增加，X—Y的正向或負向的關係被強化。
削弱型：隨著調節變量M的值的增加，X—Y的正向或負向的關係被弱化。
顛覆型：隨著調節變量M的值的增加，X—Y的關係從正向轉為負向，或者相反。
同學們寫作論文的時候，不能籠統提假設「M在X與Y的關係中起到了調節作用」，而應該具體說明M是如何調節X和Y的關係。例如：當M高的時候， X會對Y有正面影響；當M低的時候，X會對Y有負面影響。
更複雜的情況下，你可以研究多個調節變量的作用。比如[J].中央財經大學學報，2021（7），劉小元等《母公司持股比例對子公司財務績效影響機理研究———地理距離和制度距離的調節作用》，就考慮了兩個「距離」作為調節變量的研究模型：
用於本科畢業論文寫作，我們這裡只研究最常用最簡單的調節模型,即假設Y與X 有如下關係：
Y = aX + bM + cXM + e (1)
可以把上式重新寫成
Y = bM + ( a + cM ) X + e (2)
Y與X 的關係由回歸係數a + cM 來描述，它是M 的線性函數， c衡量了調節效應的大小。對於固定的M ,這就是是Y對X 的直線回歸。
我們通過一個慄子，來演示調節變量問題在Stata上的探究。
有研究者，整理了10個公司10年的的200個數據（數據「閱讀原文」處提供）。
Y：淨利潤
X：收入
M：研發投入
由於收入和淨利潤還隔著千山萬水，而該研究者又認為研發投入影響著收入淨利率，因此想探究研發投入的調節作用。
stata回歸分析的命令為：
結果如圖：
我們先將這個回歸結果存儲為「result1」，方便一會兒再進行對比輸出。
相應的stata命令為：
接下來，看M對因變量Y與自變量X之間的關有否調節效應。檢驗如下：
1、生成一個新變量XM,該變量為自變量X和M的乘積。Stata的命令為：
2、對三個變量進行回歸。相應的Stata的回歸命令為：
得到回歸結果如圖：
我們將這個回歸結果存儲為「result2」，相應的stata命令為：
3、我們把這兩個回歸結果分放在一起進行比較，相應的stata命令為：
outreg2 [result1 result2] using兩個結果.doc
此結果word導出如下：
回歸結果顯示，交互項XM的係數在0.01的基礎上顯著。說明M作為調節變量對Y與X之間的關係具有調節效應。然而，對兩個回歸結果進行對比，發現原本顯著的M變量再加入交互項以後，反而不顯著了。如果這個M變量是我們回歸方程的解釋變量，那我們又該如何解釋呢？
其實這是由於交互項（X*M）與自變量和調節變量之間產生的高度共線性使得我們的模型估計產生了偏差。針對這種問題，我們可以通過中心化來進行修正。中心化，就是用變量減去樣本均值，stata中的中心化命令為：
可通過
ssc install center 安裝該center命令:
上述命令得到了兩個新變量c_X和c_M：
通過中心化可以降低交互項與自變量和調節變量之間的相關，而且不會影響模型的估計。在對變量進行中心化以後，我們又生成了一個中心化後的交互項,相應的stata命令為：
對其進行回歸:
得到的回歸結果為：
我們將其存儲為result_center。相應的stata命令為：
將三個回歸結果進行對比，相應的stata命令為：
outreg2[result1 result2 result_c]using三個結果.doc可以發現：中心化確實可以降低交互項與自變量和調節變量之間的相關，M變量在中心化後變得顯著，而且這種方法也不會對我們模型估計產生影響，交互項的係數在中心化前後並沒有發生改變。
本慄的結論：M與X交互項 ( XM) 為正且在 1%的水平上顯著，交互項符號與主效應符號相同，表明研發投入對淨利潤起到正向調節作用，但是影響較小，係數只有0.0000594。
補充說明：調節作用vs交互作用
兩者在統計上地檢驗方法相同，但概念上不同：
1.交互作用：兩個變量（X1和X2）共同作用時對Y的影響不等於兩者分別影響Y的簡單數學和。
2.調節作用一個變量X1影響了另一個變量X2對Y的影響。
其次，在調節作用和交互作用的分析中，關於變量地位的不同。
1.交互作用。在交互作用的分析中，兩個自變量的地位可以是對稱的，可以把其中任何一個解釋為調節變量；它們的地位也可以是不對稱的，只要其中有一個起到了調節變量的作用，交互作用就存在。
2.調節作用。在調節作用中，哪個是自變量，哪個是調節變量是很明確的，是由理論基礎決定的，在一個確定的模型中兩者不能互換。