【摘要】：非實驗數(shù)據(jù)的定量分析因受混雜因素的干擾而失真。傾向值匹配模型(PSM)通過模仿實驗設(shè)計中的匹配過程,有效地處理了混雜因素的干擾,從而讓基于非實驗數(shù)據(jù)的因果效應(yīng)估計更加真實、可靠�；贑GSS2010數(shù)據(jù),運用PSM模型估計了體育行為的健康回報,研究發(fā)現(xiàn),因受選擇效應(yīng)的影響,傳統(tǒng)OLS模型低估了體育鍛煉的健康回報。體育行為的發(fā)生頻率與健康回報之間呈現(xiàn)倒U型特征,即隨著體育參與頻率增加,健康效應(yīng)先升高,后減小。體育行為在促進健康的同時,健康可能也反向影響著人們的體育鍛煉行為。
[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.
【作者單位】： 南京郵電大學(xué)人口研究院;
【基金】：教育部青年專項基金項目《中國城鎮(zhèn)居民體育鍛煉行為的階層差異及其演化機制研究》(16YJC890017)
【分類號】：G806

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本文編號：2206313