《表3 基准回归结果:省内对口帮扶对城市经济增长的影响》

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《对口帮扶的经济增长效应及政策有效性评估》

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注:回归中都控制了变量Treatment和Post，但部分回归中被时间效应或城市效应吸收，故没有汇报估计结果；***、**和*分别表示相关系数通过0.01、0.05和0.10水平的显著性检验；括号内标准误；模型均控制了城市效应和时间效应。

尽管双重差分法可以很好地识别出对口帮扶对城市经济增长影响的净效应，并解决内生性的问题，但不能克服样本选择偏差的问题。本文采用倾向得分匹配（Propensity Score Matching，PSM）可以在非随机实验条件下很好解决这一问题，克服“选择难题”。本文引入匹配的思想，借助Heckman等提出的PSM-DID方法先筛选控制组[36]，再进行双重差分回归分析，重新估计对口帮扶对城市经济发展的影响。具体思路是首先分别以通过Probit模型来估计倾向得分；其次分别采用半径匹配、核匹配和近邻匹配的方法给被帮扶城市的样本（实验组）匹配控制组，并对匹配后的样本进行平衡性检验，使得实验组和控制组在对口帮扶这项政策冲击前尽可能没有显著差异；最后利用双重差分法识别出对口帮扶政策对城市经济发展的净效应。表4显示，不管采用何种匹配方式，Du×Dt的估计系数、符号和显著性水平与表3基本一致，表明对口帮扶政策对城市经济增长的影响效果是稳健的。