1.PSM-DID模型原理简介 (1)模型介绍(通俗理解) PSM-DID模型是一种评估政策或干预是否有效的方法,它是由两个模型组合而成的。 第一个模型叫做倾向得分匹配(PSM):找个长得像的,它的作用是找出两组相似的个体或单位,一组接受了政策或干预,另一组没有。这样可以排除其他因素的影响,只看政策或干预本身的效果。
采用PSM-DID方法,计量模型简单易用,回归估计方法成熟,方法简单而有效。相对于传统办法, 双重差分法能够避免政策作为解释变量所存在的内生性问题, 即有效控制了被解释变量和解释变量之间的相互影响效应。同时,采用PSM进行前期匹配,可以让研究结果更加准确。 由于样本是面板数据, 那么双重差分模型不仅可以利用解释变量的外...
利用倾向得分值匹配 P(Xi)下Y0i也独立于政策处理 logit/pobit回归xi算出每个xi对应的得分,用得分进行匹配 剔除一些不可比的样本(对样本有要求,要求样本量尽量多),找得分相近的,计算 得分如何取 近邻匹配 核匹配 卡尺匹配 如果xi不可观测? 1.工具变量 2.若不随时间变化且有两期以上面板数据 PSM-DID...
PSM-DID有时也称为“匹配倍差法”。 PSM-DID的经典方法:单期匹配 本质上,PSM-DID的经典方法使用“单期匹配”。由于两期面板在处理前只有一期,故PSM-DID的经典方法天然地适用于两期面板;比如万海远、李实(2013,经济研究),贾俊雪、宁静(2015,管理世界),徐志刚等(2018,管理世界)。 事实上,对于一类特殊的多期面板...
PSM-DID模型是由倾向得分匹配模型(Propensity Score Matching,以下简称PSM)和双室差分模型(Differences-in-Differences,以下简称DID)结合而成。PS…
PSM-DID模型，简单来说，是一种评估政策或干预效果的工具，通过结合PSM的匹配和DID的回归，处理可观察和不可观察的偏差，目标是计算平均处理效应（ATT）。数学上，它通过比较处理组和控制组在倾向得分匹配后的结果变量变化来得出结论。具体建模过程涉及匹配、回归分析等步骤。尽管在业务场景中，PSM-DID因其...
而 Greenaway，Gullstrand，& Kneller (2005) 基于瑞典企业的研究却得出了不同的结果，通过使用逐年倾向得分匹配-双重差分(year-by-year PSM-DID)模型，作者发现出口行为只会影响同期公司规模和薪资水平；而在生产力方面（以全要素生产率衡量），并没有证据表明出口行为会对企业生产力造成显著影响。特别是，这种影响在...
本文首次使用2006-2015年中国233个地级市的面板数据,利用PSM-DID来评估《规划》对资源型城市经济增长产生的影响。研究发现,《规划》并未有效推动资源型城市地区生产总值的快速增长,甚至存在负面作用。通过分类比较,《规划》对衰退型、成熟型、再生型资源型城...
SCM、DID、PSM、PSM-DID、IV方法原理、适用条件、优缺点大比拼 SCM 原理 基于Rubin反事实框架,通过虚拟构造一个“控制组”,即在各方面都与受到干预的处理组一致但未受到干预的组,与处理组进行对比,二者之差即为“处理效应”。 适用条件:...
德国大学卓越计划实施成效评价基亍PSM-DID方法 摘要 通过倾向值匘配法(PSM)和双重差分法(DID),从知识生产的规角 对德国大学“卓越计划”实斲成效迚行评价。研究収现,虽然入选高校的学 术収表数量、质量以及国际合作収表在建设周期内叏得了显著迚步,但迚步 ...