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最近在复现一篇中国工业经济的文献的广义倾向得分匹配的模型，通过使用附件的代码和数据跑模型的时候发现数据中的Fractional Logit回归结果都能对的上，但是平衡性检验，通过在stata的doseresponse2命令中删去flag_b(0)这个参数，并加上detail这个参数的条件下，跑出来的平衡性检验却不像原文那么理想，不知道是哪个步骤出现了问题。还有个问题就是在匹配前的平衡性检验怎么做啊，使用pstest命令嘛，类似 pstest [varlist] [if exp] [in range], raw treated(varname)这样的命令嘛，我有看到The Propensity Score with Continuous Treatments（Keisuke，Guido，2004）这篇文献中有给出各cut分段的检验前后的t统计量表，不知是如何实现的
  1. /*Next choose represantitive treatment-level*/
  2. matrix tp=J(101,1,0)
  3. scalar j=0
  4. forvalues i=1/101{
  5. mat tp[`i',1]=j
  6. scalar j=j+0.01
  7. }
复制代码
  1. /*Cutpoints*/
  2. gen cut=0.031 if treat<=0.031
  3. replace cut=0.068 if treat>0.031 & treat<=0.068
  4. replace cut=0.124 if treat>0.068 & treat<=0.124
  5. replace cut=0.440 if treat>0.124 & treat<=0.440
  6. replace cut=1 if treat>0.440 & treat<=1
复制代码
  1. doseresponse2 lgross_value lnk tfp finan age ex RD subsidy NZ _I*, outcome(export_avg) ///
  2. t(treat) gpscore(gps) predict(t_hat) sigma(sd) cutpoints(cut) index(mean) ///
  3. nq_gps(4) dose_response(dose_res) reg_type_t(cubic) reg_type_gps(cubic) ///
  4. family(bin) link(logit) tpoints(tp) bootstrap(yes) boot_reps(100) analysis(yes) ///
  5. analysis_level(0.95) filename("output_avg_cubic_boostap_2010") ///
  6. graph("graph_avg_cubic_boostrap_2010") detail
复制代码
下面是原文的模型结果

以下是我跑出的模型结果Fractional Logit1回归结果

Fractional Logit2回归结果
以下是平衡性检验的stata结果


最后再附一下那篇英文文献的平衡性检验，其使用的是LotteryDataSet.dta这个文件


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