在统计学与计量经济学领域，被解释变量和控制变量是两个关键概念。被解释变量，也被叫做因变量，它是研究者重点关注、想要去解释其变化原因的变量，其数值的变动往往受其他因素的影响。而控制变量则是在研究过程中，为了更精准地探究被解释变量与某些因素之间的关系，需要对其加以控制的变量。简单来说，控制变量可能会对被解释变量产生影响，但并非研究的核心因素。明确区分和理解被解释变量和控制变量，对于构建准确的模型、深入分析变量间的因果关系至关重要，无论是在学术研究，还是在实际商业决策中，都能帮助我们更科学地解读数据和现象，下面我们来详细探讨它们的具体含义与应用。

1、解释变量是我们所关注的“因”。对于这个因，必需确保其因果链足够单纯（因与果不是第三方的共同结果，同时，因果两项不是某控制变量的共同原因）。控制变量不能是因果链中的中介，因为控制了中介，因就无法有效地影响果，也不能是因果的共同结果，在共同结果的影响下，我们无法判断因果间的关系链条还是否是二者间的纯粹联系。

2、控制变量本身并不感兴趣，或许就可以容忍对于控制变量系数的不一致估计，而只要核心变量的系数估计一致即可。此时，就可以不要求控制变量外生（即允许控制变量与扰动项相关），而只要在给定控制变量的条件下，核心变量与扰动项不相关即可。换言之，只要求核心变量与扰动项在某种意义上“条件不相关”即可。