倾向得分匹配法介绍

1、倾向得分匹配法介绍 本研究主要考察政府对企业研究开发补贴的影响，由于传统的模型例如采用普通最小 二乘法(OLS)估计的多元线性模型难以有效地解决可能存在的样本选择性偏差和遗漏关 键变量所造成的内生性这两个关键性问题。因此，本研究主要采用倾向得分匹配法 (prope nsity score matchi ng PSM)对政府对企业研究开发的补贴与企业发展水平的实证关 系进行稳健性的因果推断。 一、模型构建 1、政府补贴的二值分类指标 倾向得分匹配法方法的理论框架是基于 “反事实推断模型”，即假定任何因果分析的研 究对象都存在可以观测到的和未被观测到的两种结果。以本研究为例，根据建模的需要， 首先

2、将样本企业分为两种类型，比较样本企业在“受到补贴”与“没有受到补贴”这两种 状态下是否存在系统性差异。一类是获得政府在研究开发方面给予补贴的企业，即处理组 (T, treatment group)；另一类是没有获得政府补贴的企业，即为控制组(C, control group) 由此建立二元虚拟变量 Ds=0，1。当Ds=1时，表示该企业S获得了政府补贴；当Ds=0 时，表示该企业S为参照组，没有获得政府补贴。 2、倾向得分匹配估计( PSM) 根据倾向得分匹配法方法的估计思路，假设 lnincome 表示企业发展水平的结果变量， Inin come1表示获得政府补贴的企业发展水平，Inin c

3、ome0表示未获得政府补贴的企业发展水 平。根据 Rubin 反事实估计的设定要求，本研究将获得政府补贴对企业发展水平影响的参 照组平均处理效应(ATT、控制组平均处理效应(ATU和平均处理效应(ATE分别定义 为公式( 1)-( 3)。 10 ATT=EI(nincome- Inincome) | X, subside=1( 1) 10 ATU= EI(nincome- Inincome) | X, subside=0( 2) 10 ATE=EI(nincome- Inincome) | X( 3) 其中，X为影响企业发展水平的一系列自变量；参照组平均处理效应(ATT)测度的是 试验组样本(

4、获取政府补贴的企业样本)在获取政府补贴前后发展水平变化的期望值；控 制组平均处理效应(ATU测度的是对照组样本(未获取政府补贴的企业样本、在获取政府 补贴前后发展水平变化的期望值；平均处理效应( ATE 测度的是样本满足“个体处理效应 稳定假设”前提下，同一样本企业在获取政府补贴前后发展变化的期望值。 3、倾向得分匹配过程（matching） 在公式（1）和（2）中，E（nincome | X, subside=1表示获得补贴的企业如果不接受政 府补贴时的企业发展水平，E（ nin come | X, subside=O表示没有获得补贴的企业如果接受政 府补贴时的企业发展水平，由此可以看出，这

5、两个期望均值是非事实以及不可观测的。解 决这一问题的关键思路是，如果可以找到与获得政府补贴的企业“相似”的未获取政府补 贴的企业，那么，就可以通过观察未获取补贴企业来判断接受补贴的企业在反事实情况下 的发展水平，这一过程被称之为匹配过程（matchi ng）。 通过匹配，可以使得获取补贴的企业和未获取补贴的企业所有的特征变量都尽量相同， 但这些特征变量的权重在很多情况下难以衡量。基于此，采用倾向得分匹配法则可以将众 多指标合成为一个得分（score），对得分相近的企业进行匹配，因此，可以采用Probit或logit 二元选择模型来估计企业接受补贴的概率值（公式（4）。 p(X) =Pro(su

6、bside =1| X)二 expX) 1 - expX) (4) 其中，p是企业获取政府补贴的概率，X为一系列影响企业获得政府补贴的因素，即匹 配变量。将这些匹配变量进行回归，进而可以计算得到每一个企业是否获取政府补贴的倾 向得分（propensity scor。根据这些倾向得分，我们可以将得分相近的企业进行匹配，通 常采用的近邻匹配方法有 K近邻匹配、卡尺匹配和卡尺 K近邻匹配。本研究分别采用上述 三种近邻匹配方法进行实证检验，近邻匹配方法的基本思想是为每个获取政府补贴的企业 前向或者后向寻找唯一得分最为邻近的未获取政府补贴的企业作为前者的匹配对象。 4、匹配平衡性检验 最后，要对匹配的结果进行平衡性检验，以检测本研究的匹配结