Page 85 - 《社会》2016年第3期
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社会· ２０１６ · ３
佳整体匹配这三种具体方法进行倾向值匹配分析。
贪婪匹配要求控制组和实验组在倾向值的分布上具有较大的重叠
性。从图 ３ 来看，不管使用哪种倾向值预测方法，本研究中适度教育组
和过度教育组之间的“共同支持区间”（ 犮狅犿犿狅狀狊狌 狆狆 狅狉狋狉犲 犵 犻狅狀 ）比较
大，意味着数据应用条件较好。 ５ 表 ４ 说明，不管使用哪种倾向值预测方
法，贪婪匹配都在各个变量上实现了适度教育组与过度教育组之间的
平衡，没有一个双变量相关检验在统计上是显著的，换言之，实现了两
个群组的相似性和可比性。 ６ 对三种倾向值预测方法所对应的三个匹
配后的样本重新进行回归分析，结果见表 ５ ，得到新的估计值分别为
－０．１１２ 、 －０．０８９ 和 －０．０９０ ，均统计显著。这说明，运用贪婪匹配克
服了过度教育的选择性后，过度教育对收入回报仍然具有负面影响，但
新的估计值与从原始分析样本得到的估计值（ －０．１６１ ）相比，有不同程
度的减小。
注：图中 ０ 表示适度教育组， １ 表示过度教育组
图 ３ ：原始分析样本中适度教育组和过度教育组的倾向值分布（箱式图）
由于贪婪匹配只是局部最优而非全局最优，所以本研究使用最佳
成对匹配和最佳整体匹配来进一步检验倾向值匹配分析结果的稳健
５． 本文是以倾向值得分标准差的 ０．２５ 倍为范围来进行贪婪匹配，即通常所说的“半径匹配”。
６． 即使是多变量分析，表中各个变量的净影响也均不显著。
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