中介效应检验完检验稳健型吗

是的，中介效应检验可以检验稳健型。中介效应检验是一种统计分析方法，用于检验两个变量之间是否存在中介效应。它可以帮助我们更好地理解两个变量之间的关系，以及其中一个变量如何影响另一个变量。中介效应检验可以帮助我们更好地探索两个变量之间的关系，以及如何更有效地控制变量之间的关系。此外，中介效应检验还可以帮助我们更好地探索变量之间的稳健性，以及如何更有效地控制变量之间的关系。

检验异方差、检验稳健标准误。
1、检验异方差：由于BC模型中含有随时间变化的异方差问题，可以使用BowmanAitkentest或White检验等方法检验其是否存在异方差问题。
2、检验稳健标准误：在BC模型中，模型参数估计结果在小样本情况下不够可靠，需进行稳健标准误的检验，可以使用自助法、聚类标准误等方法来检验。

1、变量替换
在实证论文写作分析中，变换变量法主要针对的对象是所考察主题的因变量（被解释变量）、自变量（解释变量）。根据不同文献的度量方法，作者可以引用不同的因（自）变量的度量方法，来考察研究问题或研究假设的稳健性。当然，这也是体现作者行文撰写中的谨慎性、合理性。
2、模型检验方法的替换
在实证论文写作过程中，计量经济学为我们提供多项方法的选择余地。一般而言，因变量是我们在选择引用方法时主要考虑的标准之一。譬如，当主题所考察的因变量为连续变量，其存在不少0样本时，文章选择最小二乘法（OLS）、tobit模型都比较适宜，显然这两种方法在一定程度上来讲是可以替换选择的。
当然，这种方法上的替换思路和思维不是仅仅局限于与此，还应考虑样本的特性，如截面数据，抑或是面板数据等，此时两类不同样本间也存在较大差异，自然所采用的方法也会有所不同，从而使得所得结论的说服力也存在差异。
3、内生性问题的检验
内生性问题是社会科学领域中研究因果关系时必须关注和考察的问题之一。一般而言，内生性问题产生的原因有如下几个方面：1，遗漏变量，且遗漏变量与引入模型的其他变量相关；2，解释变量和被解释变量相互作用，相互影响，互为因果；3，自我选择偏误；4，样本选择偏误。
在当前社会科学领域研究中，解决内生性问题的方法有多种：工具变量法、Heckman二阶段模型考察、自然实验法、双重差分法。
4、剔除影响结论的特殊样本
剔除特殊样本是我们实证分析中比较常见的一种方法。譬如不少文献在考察政治联系对企业债务融资的影响时，他们在考察问题时将“北京”地区的企业样本予以剔除，是因为北京属于中国的政治中心；在考察新冠肺炎疫情对企业投资发展影响时，他们在考察问题时将“湖北”地区的企业样本予以剔除，是因为湖北是此次疫情的重灾区，影响大可能更为突出。
5、增加其他一些重要的控制变量
增加一些其他的重要控制变量，是因为考虑到在模型回归分析中我们忽视或遗漏了一些重要因素，而这些因素将是影响我们考察因果关系中的重要变量。
譬如，当作者在控制了企业财务特征因素后，你可以尝试控制经理人个人特征因素、所在地区经济发展因素等方面的变量。当然，这是笔者在文章写作过程中选择重要变量的思路，以供大家参考。
6、变换研究样本，重新检验所得结论
作者在使用某个数据库的样本得出结论后，再通过其他样本（或数据库）进行检验分析，从而进一步夯实了这个结论，也是非常有价值的。
7、排除其他理论逻辑和假设
这种方法主要是指，针对某个经济现象或问题，作者在运用某一理论进行分析其中逻辑时，也有其他读者或外审专家认为还有其他理论逻辑可以对此问题予以解释说明。此时，作者可以运用数据实证或理论阐述的方式来推翻他人理论逻辑的质疑，从而进一步提高作者在文章中所思所想的稳健性。
8、多重共线性问题的考察，尤其是调节变量的交叉项
多重共线性问题，是实证分析过程中比较常见的一种实证问题，需要大家引起注意，尤其是遇到调节交叉项时。此时，我们所采用的方法是逐步回归法，或当存在调节交叉项时，实证分析应对交叉项所采用的子变量分别予以中心化处理，再进行相乘得出交叉项。

是的。
稳健性检验为了验证模型设定的合理性和实证结果的稳健性。
实证分析结果显示， 地区法治环境的改善的确对出口和ODI都有显著的正向影响。较好的地区法治环境是所以地在出口或ODI上的一个比较优势 显著地影响了的国际化模式 并且对出口的影响大于对ODI的影响。

稳健性检验则应该更多关注于研究方法成立的前提条件和假设；而当你的文章是注重数据处理时，则应该更多的关注于数据本身的稳健性。那么我这里就结合之前的那篇文献，讲一下比较常见的稳健性分析。
首先，最常见也是最简单的稳健性检验是补充变量法：就是通过增加或者减少部分控制变量，或者说是加入遗漏变量，来证明模型里面的主要解释变量，其回归系数正负性以及显著性一致，这里注意的是，不必关注系数大小，因为不同模型系数大小是没有可比性的，补充变量也还可以补充虚拟变量，比如固定模型比较常见的是加入时间或者个体的虚拟变量。
第二种常见的就是替换变量法，比如我们要研究a对b的影响，其中a既可以用a1变量的数据来衡量，也可以用a2变量的数据来衡量，两种变量都可以在一定程度上代表a这个意思，那么我们就可以互相替换，互做稳健性，但是要用一样的模型方法。
第三种呢，就是改变样本容量，也就是对数据集进行变化，比如说缩尾处理，还有比如取对数来改变样本数据，或者在年份或者个体方面，扩增样本容积，或者选择一个有代表性的子样本数据集进行分析，这都算对样本容量或者数据集的改变。
第四种呢，是改变模型，比如针对内生性问题，加入滞后变量，改变模型设置，或者换一个模型也行，比如工具变量法或者动态gmm，就是经常跟固定效应模型互做稳健性。

---