《表8 匹配前后变量对比：金融知识与家庭商业保险需求——基于中国家庭金融调查（CHFS）数据的分析》

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《金融知识与家庭商业保险需求——基于中国家庭金融调查（CHFS）数据的分析》

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根据式（5）建立倾向性评分估计模型。经过倾向性评分估计后，对于满足重叠性假设的样本，本文选择使用1:1有放回匹配法进行匹配。由表7可知，匹配前倾向性评分模型的Chi2统计量为343.87，在1%的水平上显著，匹配后倾向性评分模型的Chi2统计量为5.13但不显著，说明倾向性评分模型在匹配前有效，在匹配后无效。对于变量的标准化偏差，匹配前标准化偏差的均值与中位数在20%～30%，匹配后标准化偏差均值与中位数在4%～5%，说明匹配算法减小了实验组与对照组各变量的标准化偏差。Rubin(2001）提出Rubin’s B统计量小于25且Rubin’s R统计量取值区间为[0.5，2]，样本即被有效平衡。由表7可知，匹配前Rubin’s B统计量大于25，匹配后小于25，说明样本经过匹配后得到了很好的平衡。具体到每个变量（见表8），所有变量匹配后的标准化偏差大幅降低，且标准化偏差在10%以内。