推导类选择题解题技巧（倾向得分分配问题）

倾向得分分配问题

各位专家，您们好:

我的研究是农村人力资本流失对我国粮食生产的影响。本文的因变量是粮食收入（INCOME），核心解释变量是家庭务农劳动力的平均受教育年限（EDU2）。文中对于人力资本的流失是这样的，若家庭全部劳动力的平均受教育年限（EDU1）大于家庭务农劳动力的平均受教育年限（EDU2），即EDU1 - EDU2 >0，人力资本流失户；反之，EDU1 - EDU2 <=0，人力资本未流失户。

Stata中如下设置：

gen E = EDU12 - EDU22

gen D = 1 if E >0 //流失户

replace D = 0 if E <=0 //未流失户

我的基本回归是:

reg ln_INCOME EDU2 ln_FLAND CAPITAL LABOR AGE AGE2 if D=0

reg ln_INCOME EDU2 ln_FLAND CAPITAL LABOR AGE AGE2 if D =1

后文中需要计算并比较教育的边际产品价值，所以采用分组回归以便于得到两组教育的回归系数。

倾向得分匹配方法：

psmatch2 D ln_FLAND CAPITAL LABOR AGE AGE2 ,outcome(ln_INCOME) n(1) ate ties logit common。

问题一：

我看一般文章中的处理变量就是核心解释变量，而我的文章中处理变量是E = EDU1 - EDU2，核心解释变量是EDU2。请问我可以使用PSM方法吗？

问题二：

PSM方法中因变量是使用对数形式（ln_INCOME）还是原值（INCOME）。这关系到后面ATT值。尝试不取对数，那么ATT的值就表示人力资本流失，家庭收入的变化是多少元。取对数后，ATT的值变得很小，有点搞不清楚此时ATT的含义

这篇文章中，以下三个表示的是因变量消费，取了对数。

这是倾向得分匹配后文章所报告的，通过算数平价值表征平均处理效应，请问一下这个怎么得到的呢？

问题一：

如果是按照E进行匹配，那么应该考察的E对于被解释变量的影响。

如果关注的核心解释变量是EDU2，那么在匹配的时候应当按照EDU2来设置处理变量

问题二：

ATT表示的是平均处理效应，衡量的是是否进入处理组对于核心被解释变量的影响。取对数之后，ATT表示的是人才流失后，lnincome的变化。

在匹配之后，使用pstest命令可以得到上图的回归结果。

往期回顾：

互助问答第318期：住房与城镇居民幸福感问题

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