《表6 基于AI稳健标准误的PSM估计结果》

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《政府研发资助与企业创新效率——基于倾向得分匹配法的实证检验》

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注：篇幅所限，正文中仅报告处理组的平均处理效应（ATT）。***P<0.01，**P<0.05，*P<0.1，#P<0.15。

表5报告了基于bootstrap标准误的政府研发资助对获资助企业创新效率的PSM估计结果。尽管基于bootstrap标准误的PSM估计包含了丰富的匹配方法，但自助法提供的标准误并不是正确的标准误[20]。Abdie和Imbens提出了AI稳健标准误[21]。AI稳健标准误充分考虑到了运用Logit模型时所进行的倾向得分是估计值（而非真实值）及其所带来的偏差，因此为一致估计，但其缺陷在于提供的匹配方法较少。表6报告了基于AI稳健标准误的PSM估计结果，使用的匹配方法包括一对一匹配（方法5）、一对四匹配（方法6）、卡尺内一对一匹配（方法7）和卡尺内一对四匹配（方法8）共4种方法。综合表5和表6的估计结果，得到如下发现。