《表1 倾向得分匹配相关变量及计算方式》

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《基于PSM-DID模型的消费券效果评估》

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注：由于3月10日、3月20日前发放消费券的城市过少，倾向得分匹配效果不好，因此不进行匹配。

其中，Xi表示城市i的协变量集，f（Xi）为线性函数，G[·]为Logit函数。通过Logit函数将多个协变量进行降维得到城市i发放消费券的概率，即倾向得分Pi（X）。考虑到城市的经济、财政状况是影响消费券是否发放的重要因素，故选取2019年底的城镇化率（urbr）、第三产业比重（thir）、对数人均GDP(lnpgdp）、对数人均地方一般公共预算收入（lnprev）、地方一般公共预算收入比重（revr）、地方一般公共预算收入支出比重（reexr）、对数人均可支配收入（lnpinc）、储蓄率（savr）、对外贸易依存度（trar）、存贷比（loder）、是否位于东部地区（east）、是否为二线城市及以上（level2）作为备选协变量。以上协变量并未全部参与倾向得分匹配。因本文存在7个虚拟变量，需要进行7次匹配，故使用stata中的psestimate命令分别进行协变量筛选，使得每一对处理组和控制组具有不同的协变量。本文采用最近邻进行匹配。倾向得分匹配相关变量及其含义、计算方式见表1。