资源共享0128丨【复现】广义倾向得分匹配文章、数据、代码和相关教学视频免费下载！

广义倾向得分匹配的方法，其核心思路是找到在处理组与控制组中最相近的个体。

传统的倾向得分匹配模型利用“反事实估计”进行政策效果的评估，主要包含协变量、控制变量、结果变量，简单地进行一个回顾：
（1）利用logit模型估计倾向得分，此时是协变量向控制变量做回归；
（2）K近邻匹配、核匹配、半径匹配算法找到相邻样本；
（3）T检验确认控制组与处理组间的差异，得出显著性水平。
但传统倾向得分的问题在于logit模型只允许二分离散变量，也就是说处理组取1，控制组取0，但这样会出现很大问题，组内异质性不仅导致共同支撑假定可能受到挑战，更让处理效应估计不准确。显然，包含更细致信息的模型更接近现实情况。

广义倾向得分匹配继承了倾向得分匹配的核心思想，由Imben（2000）、Hirano and Imbens（2004）发展，相比倾向得分匹配模型，其最大的优势就在于突破了PSM对处理变量必须是二元选择变量的约束，同时保留PSM消除处理组与控制组在接受政策处理前的异质性导致的测量误差，即自选择效应的特性。

【以上来源：知乎作者（王二來自新世界）】

为便于大家学习和使用广义倾向得分匹配法，小编给大家找来了发表在《中国工业经济》上一篇论文的代码和程序作为练习——“减碳”政策制约了中国企业出口吗（原文、Stata代码和数据），以及相应的教学视频。

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• B066 《工业企业数据-海关/专利数据库及匹配结果》2000-2014
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• B102《全国省、市、县城镇化率面板数据合集》

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生物信息

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其他

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• G006 《中国住户调查主要数据合集》
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