《表3 工具变量回归结果：信贷扩张如何影响家庭房地产投资——以信用卡的扩散为例》

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《信贷扩张如何影响家庭房地产投资——以信用卡的扩散为例》

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倾向得分匹配。本文基准模型中加入了家庭、户主以及首套房相关特征等控制变量。但是，如果拥有信用卡的家庭和没有信用卡的家庭在（事前）拥有信用卡的可能性上存在显著差异，则仍然可能导致CC系数估计的偏误。为了解决上述问题，我们将样本中处理组（有信用卡的家庭）与控制组（没有信用卡的家庭）进行倾向得分匹配，然后在匹配样本的基础上对基准模型进行回归。首先，我们利用全样本估计一个Probit模型，该模型的被解释变量为哑变量CC，解释变量包括基准模型中所有的控制变量。估计得到的CC的拟合值即为家庭有信用卡的概率，作为倾向得分值。其次，我们将处理组家庭与控制组家庭基于倾向得分进行最近邻匹配；附录与扩展表A12的A部分展示了匹配过程的准确程度，表明处理组家庭和控制组家庭之间的倾向得分估计值分布非常接近。最后，基于匹配样本，我们对基准模型进行了估计。如表A12的B部分所示，CC的系数仍然显著为正，即在考虑了拥有信用卡的可能性存在差异性的情况下，信用卡与二套房购买仍然显著正相关。