《表7 不同匹配方法下的PSM分析结果》

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《乡村振兴背景下互联网使用对农民创业的影响及机制研究》

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注:***表示1%统计水平下显著，**表示5%统计水平下显著，*表示10%统计水平下显著。

倾向得分匹配法的基本思路是:首先，将农民的多个特征浓缩成一个指标，计算出农民是否使用互联网的倾向值。第二，通过匹配方法（多采用k近邻匹配、半径匹配、核匹配等），根据倾向值对实验组和对照组进行匹配，倾向值相近的农民为一组，表示具备相似的特征。第三，计算实验组和对照组农民创业差异，即平均处理效应（ATT），以得到互联网使用对农民创业影响的净效应。表7显示了不同匹配方法下的PSM分析结果，可见，ATT在0.050到0.055之间，即无论采用哪种匹配方法，使用互联网均会使农民创业的概率提高5%-5.5%。这明显低于前文使用普通的Probit模型所得的回归系数值，说明运用普通的Probit模型存在内生性问题，高估了互联网使用对农民创业的正向作用。但整体上，表7与表2的基本结论一致，即运用倾向得分匹配法解决内生性问题后，互联网使用对农民创业仍然具有显著的促进作用。