《表5 政策实施前PSM匹配效果及平衡性检验》

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其次，进行倾向得分匹配。根据logit回归得到的倾向得分pscore，对实验组和控制组进行匹配，并检验匹配后的数据是否平衡。本文采取卡尺内的最近邻匹配法（nearest-neighbor matching within calper），取k=4，卡尺半径为0.01，利用Psmatch2和Pstest方法对实验组和对照组进行匹配。表5显示了政策实施前后匹配的样本特征并对匹配效果进行了平衡性检验。结果表明，变量匹配后偏差值均小于10%，说明匹配后的变量在实验组和控制组中均衡分布。且所有变量的P值大于10%，表明可接受原假设，匹配后的实验组与控制组已不存在显著差异，实验组和控制组的倾向得分匹配通过了平衡性检验，且匹配效果较好，说明两组样本满足统计意义上的同质性要求，采用PSM-DID的方法是适合的。