非实验数据的因果分析——以PSM模型在体育健康回报研究中的应用为例

发布时间：2018-08-27 05:55

【摘要】：非实验数据的定量分析因受混杂因素的干扰而失真。倾向值匹配模型(PSM)通过模仿实验设计中的匹配过程,有效地处理了混杂因素的干扰,从而让基于非实验数据的因果效应估计更加真实、可靠。基于CGSS2010数据,运用PSM模型估计了体育行为的健康回报,研究发现,因受选择效应的影响,传统OLS模型低估了体育锻炼的健康回报。体育行为的发生频率与健康回报之间呈现倒U型特征,即随着体育参与频率增加,健康效应先升高,后减小。体育行为在促进健康的同时,健康可能也反向影响着人们的体育锻炼行为。
[Abstract]:The quantitative analysis of non-experimental data is distorted by mixed factors. By imitating the matching process in the experimental design, the tendency value matching model (PSM) effectively deals with the interference of confounding factors, thus making the estimation of causality based on non-experimental data more real and reliable. Based on CGSS2010 data, PSM model was used to estimate the health return of physical activity. The study found that the traditional OLS model underestimated the health return of physical exercise because of the effect of selection. The occurrence frequency of sports behavior and health return showed the reverse U-shape characteristic, that is, with the increase of sports participation frequency, the health effect increased first, then decreased. While sports behavior promotes health, health may also influence people's physical exercise behavior.
【作者单位】： 南京邮电大学人口研究院;
【基金】：教育部青年专项基金项目《中国城镇居民体育锻炼行为的阶层差异及其演化机制研究》(16YJC890017)
【分类号】：G806

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本文编号：2206313