什麼是內生變數（Endogenous Variable）？
內生變數是統計模型中的一個變量，它會因為與模型中其他變量的關係而改變或決定。換句話說，內生變數同義於因變量，這意味著它與正在研究的系統中的其他因素相關。因此，它的值可能由其他變量決定。
內生變數是外生變量的對立面，外生變量是獨立變量或外部力量。然而，外生變量可以對內生因素產生影響。
關鍵要點
- 內生變數是在統計模型中因其與其他變量的關係而改變或決定的變量。
- 內生變數是因變量，這意味著它們與其他因素相關—雖然這種相關性可以是正向或負向的。
- 內生變數在經濟模型中很重要，因為它們顯示了一個變量是否引起特定效果。
理解內生變數
內生變數在經濟計量學和經濟模型中很重要，因為它們顯示了一個變量是否引起特定效果。經濟學家使用因果模型通過分析基於多種因素的因變量來解釋結果。例如，在研究供需的模型中，商品的價格是一個內生因素，因為生產者（供應商）可以根據消費者需求改變價格。
經濟學家還包括獨立變量，以幫助確定結果可以在多大程度上歸因於外生或內生原因。內生變數的值在模型內其他變量之間的函數關係中變動。這種關係也被稱為依賴關係，並被視為具有可預測性質。
這些變量通常以一種方式相關，使得一個變量的變動應導致另一個變量的變動。換句話說，變量應當彼此相關。然而，它們不必一定朝同一方向變動，這意味著一個因素的上升可能導致另一個因素的下降。只要變量的變動是相關的，無論是正相關還是負相關，都被認為是內生的。
儘管內生變數是相互相關的因變量，了解外生變量在多大程度上影響模型也是很重要的。
除了經濟學之外，其他領域也使用包含內生變數的模型，例如氣象學和農業。有時這些模型中的關係僅在一個方向上是內生的。例如，雖然宜人的天氣可能導致較高的旅遊率，但較高的旅遊率不會影響天氣。
內生變數與外生變量
與內生變數相反，外生變量被認為是獨立的。換句話說，公式中的一個變量不會決定或直接影響另一個變量的變動。外生變量之間沒有直接或公式化的關係。例如，個人收入和顏色偏好、降雨量和汽油價格、獲得的教育水平和喜愛的花都被認為是外生因素。
內生變數的例子
例如，假設一個模型正在檢查員工通勤時間和燃油消耗之間的關係。隨著模型中通勤時間的增加，燃油消耗也會增加。這種關係是合理的，因為一個人的通勤時間越長，到達目的地所需的燃料就越多。例如，30英裡的通勤比20英裡的通勤需要更多的燃料。其他可能是內生的關係包括：
- 個人收入和個人消費，因為更高的收入通常會導致消費者支出增加。
- 降雨量和植物生長之間的相關性和經濟學家研究降雨量對玉米和小麥等商品作物的影響。
- 所獲得的教育和未來收入水平之間的關係，因為教育和更高的薪資或工資之間有相關性。