マッチングの不人気

Question

経済学では、マッチング手法（pscore、共変量マッチング、回帰調整など）は、観測不可能な選択手法（DiD、IVなど）ほど一般的ではないようです。

確かに、私は最近、「最近、誰もマッチングを使用していない」という理由で、ある審判によって却下された論文を持っていました。

それが本当なら、なぜですか？自然実験や治療効果を引き出すための完璧な器具を思い付くことができない場合もあるので、マッチングは魅力的だと思います。

Answer 1

「最近、誰もマッチングを使わない」というのは真実ではありません。それは少し決定的すぎます。たとえば、最近American Economic Reviewに掲載されたBilicka（2019）を参照してください。他の最近の例を見つけることは可能だと確信しています。

ただし、マッチング推定量はDiDまたはIVよりもはるかに人気がないのは事実です。これは、結果が推定量間で常に一貫していて堅牢であるとは限らないためです。それらは、使用される推定量（傾向スコアマッチング、PSM、または最近傍マッチング、NNM）と、治療群と対照群のマッチング方法によって異なる場合があります。Bilickaの論文と同等の一致するサンプルを取得することも難しい場合があります（彼女の表1を参照）。

一例として、Journal of Econometricsには、Rajeev Dehejia、Jeffrey Smith、PetraToddを巻き込んだよく知られた論争があります。

• スミス、ジェフリー、ペトラトッド。2005.「マッチングはLaLondeの非実験的推定量に対する批判を克服しますか？」Journal of Econometrics 125（1-2）：305-353。
• デヘジアの反応（2005）
• スミス、ジェフリー、ペトラトッド。2005年。「リジョインダー。」Journal of Econometrics 125（1-2）：365-375。
• Dehejiaの最終的な考え

私の推奨事項は

1. 治療群と対照群をどのように一致させるかについて非常に具体的にすること。
2. 結果が特定の推定量（たとえば、ユークリッド距離またはマハラノビス距離のPSMまたはNNM）に影響されないことを示すために、多くのロバスト性チェックを提供します。

再提出して頑張ってください！