《表5 倾向得分匹配的样本均衡性检验》

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《互联网使用对大学毕业生就业工资的影响》

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注:限于篇幅，其余控制变量未一一列举。匹配前Ps R2、LR chi2、标准偏差均值和中位数分别为0.084、1611.37、17.4和13.0；匹配后相应数值为0.002、20.23、1.9和2.1，匹配效果较好。*、**、***分别表示在10%、5%、1%水平上显著。

为了估计互联网对大学毕业生就业工资影响的净效应，本文采用倾向得分匹配方法进行估计，以最大程度上控制可能存在的内生性和选择性偏差问题。倾向得分匹配分析在具体应用的过程中，常见的匹配方法有三类，分别是最近邻匹配、半径匹配和核匹配。本文借鉴这三类方法进行验证。倾向得分匹配需要对样本进行均衡性检验，均衡性检验如表5所示，从中可以看出，在匹配后的绝大多数变量的标准偏差均小于10%，同时大多数变量在样本匹配前的P值非常显著，匹配后则多数变量不显著，这也表明样本选择偏差在很大程度上得以消除。此外，整体均衡性检验同样显示样本的均衡性较好，通过倾向得分匹配方法纠正样本的选择性偏差具有可靠性。