本文提出了一种成分效应的分解，即某些经济结果的组间分布差异部分可以用协变量分布的差异来解释。我们的分解包含三种成分:(i)由于各自边际分布的组间差异而产生的每个协变量的“直接贡献”，(ii)由于两个或多个协变量边际分布之间的相互作用而产生的几种“双向”和“高阶”交互效应，以及(iii)“依赖效应”，用于解释协变量之间依赖模式的组间差异。我们的方法可以用于分解任意分布特征的差异，如分位数或不等式测度，并允许结果和协变量之间的一般非线性关系。它可以很容易地在实践中使用标准的计量经济技术来实现。对美国工资数据的应用说明了分解成分的实证相关性。