《表6 金融素养对微信支付采纳行为的影响》

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《欠发达地区农户金融素养对微信支付采纳行为影响——以陕西省为例》

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做法一：采用倾向分值匹配法（Propensity Score Matching，PSM)（Rubin，2001）[37]。考虑到模型可能存在因遗漏变量所导致的内生性问题，本研究采用PSM进行检验，使用PSM主要基于其两个优点：一是其操作简单且稳健性较好；二是可以解决选择性偏误（Selection Bias）问题，进而降低内生性问题的严重性。在具体匹配时，为了增强结果的可靠性，本研究同时采用一对一匹配、近邻匹配、半径匹配、核匹配以及局部线性回归匹配五种匹配方法，结果如表6所示。ATT的均值为0.117，除一对一匹配的T值为1.75外，其余四种匹配方法的T值均大于临界值1.96，这说明不同的匹配方法均显示金融素养对微信支付采纳行为具有显著正向影响，与实证部分结论一致。