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可以在電視上上網課嗎( 五 )

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在式（3）中 ， β1表示體育鍛煉Exerciseit的邊際變化對青少年在Qτ分位點上認知能力的邊際影響 ， 利用式（3）就能求得體育鍛煉對于認知能力變化的無條件影響 。
（3）傾向得分匹配
受到事后觀測數(shù)據(jù)的限制 ， 青少年進行體育鍛煉的個體決策并不具有隨機性 ， 而是受到諸如年齡、性別、BMI等方面?zhèn)€體特征 ， 以及家庭經濟、文化資本、父母受教育程度等可觀測特征的影響 。因此 ， 利用OLS估計式（1）時將會產生選擇性偏差（Selection Bias） ， 主要體現(xiàn)在以下兩個方面：第一 ， 前述個體因素、家庭因素等可觀測特征導致的青少年參與體育鍛煉的自選擇問題（Self Selection）；第二 ， 當OLS將未參與體育鍛煉青少年的認知能力作為參與體育鍛煉青少年的反事實認知能力時 ， 處理組（Treated）和控制組（Control）在原始條件上的組間差異將會導致反事實問題（Counterfactual） 。
鑒于此 ， 為了盡可能實現(xiàn)青少年參與體育鍛煉與其認知能力發(fā)展之間的因果關系推斷 ， 本文將采用Rosenbaum 和 Rubin（1985）提供的傾向得分匹配法（Propensity Score Matching ， PSM） ， 以糾正由可觀測異質性引致的估計偏誤（黃斌、方超、汪棟 ， 2017） 。傾向得分匹配法的基本原理是：為經常參與體育鍛煉的青少年i找到一個在可觀測特征上近似但卻并不經常參與體育鍛煉的青少年 ， 將該個體作為青年i的反事實 ， 同時基于結果均值的比較實現(xiàn)平均處理效應的估計 。
基于傾向得分匹配法估計體育鍛煉的平均處理效應時 ， 需要同時滿足條件獨立假設與共同支撐假設 。條件獨立假設是指可觀測特征變量X既能影響i是否經常參與體育鍛煉 ， 又對i的認知能力產生影響 ， 但卻不會受到個體認知能力的反向干預 ， 對可觀測變量進行充分控制后 ， 經常參與體育鍛煉就可被視為隨機分配的過程 。共同支撐假設要求經常和不經常參與體育鍛煉的青少年在傾向得分上有重疊的區(qū)域 。當同時滿足條件獨立假設和共同支撐假設時 ， 傾向得分則落入公共支撐區(qū)間內：
在式（4）中 ， 下標1和0分別表示經常參與和不經常參與體育鍛煉的青少年 ， 相應的CognitibeAbility1i與CognitiveAbility0i則表示經常參與和不經常參與體育鍛煉青少年的認知能力水平 ， Di則是用虛擬變量表示的示性函數(shù)（Indicator Function） ， 若i經常參與體育鍛煉則有Di=1 ， 反之則有Di=0 。p(X)表示青少年參與體育鍛煉的概率值 。在具體匹配策略方面 ， 我們將利用K最近鄰與近鄰匹配、半徑（卡尺）匹配、核匹配法以及馬氏匹配估計體育鍛煉影響認知能力的平均處理效應 。
四、實證研究結果
（一）基準回歸
在式（1）的基礎上 ， 我們首先利用普通最小二乘法估計參加體育鍛煉影響青少年認知能力發(fā)展的均值效應 ， 并將估計結果作為異質性分析與傾向得分估計的基準回歸校準 ， 表2匯報了普通最小二乘法的估計結果 。其中 ， 方程（1）提供的是以是否經常參加體育鍛煉作為核心解釋變量的估計結果 ， 方程（2）提供的是以平均每日參加體育鍛煉的時間作為核心解釋變量的估計結果 ， 方程（3）則在方程（2）的基礎上進一步納入基期能力 ， R2由方程（2）中的0.2096上升到了方程（3）中的0.3566 ， 表明納入能力變量后顯著提升了方程在整體上對于認知能力變化的解釋力度 。

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