联立方程模型（我们称它们为 SIM 以区分两种类型的模型）是具有一定同时性的模型。例如，

如您所见，这两个方程构成了一个方程组。这些在计量经济学和应用经济学中被广泛使用，但不能保证它们具有合理的（经济）解释。

此外，为了使事情变得更加复杂，SIM 可以用结构形式和简化形式编写。因此，您可以谈论结构形式的联立方程模型，而无需提及传统上称为结构方程建模 (SEM) 的东西！如果您需要参考，Wooldridge 的横截面和面板数据的计量经济学分析非常好。

在 SEM 世界中，您尝试估计因果关系和您无法观察到的事物。例如，智商是不可能观察到的，但您可以利用相关（可观察）变量之间的关系来研究它。因子分析是一种常用的SEM方法。

对于 SEM 在时间序列上的应用，您可能需要查看动态因子分析。

在我看来，计量经济学中结构方程模型（SEM）的解释是有争议的问题。Judea Pearl强烈捍卫 SEM 及其参数的因果解释。例如，您可以阅读：结构方程建模的因果基础- Pearl (2012)。

他将联立方程模型 (SIM) 等术语视为 SEM 的同义词。在珀尔看来，最后一个是在 SEM 中删除/模糊因果意义的术语策略（第 3 页）。在他看来，SEM 必须始终具有明确的因果意义。

当然，在 SIM 和 SEM 的上下文中，总是存在结构形式和简化形式，其中简化是通过识别来实现的。请，如果你知道一本计量经济学教科书或严肃的文章谈论 SIM/SEM 而没有这些区别，请告诉我。简化形式本身仅执行相关/回归意义，但通过识别我们实现了因果意义。当然，结构意义超越了相关性（广义上，不一定是线性的），但如果结构意义不是因果关系，我不知道它是什么。

时间序列上下文也相关，请参阅我的问题： 经济学中的结构方程和因果模型

加上前一个答案，我想说这根本没有什么不同。其实他们有不同的观点。联立方程项侧重于同时性，因此根据概念，建议使用简单 OLS 以外的技术来估计参数。另一方面，结构方程项侧重于结构本身，因此它可能包括潜变量等。实际上，有许多方法可以对结构方程进行建模。