Having estimated the propensity score for each firm from the logistic 的简体中文翻译

Having estimated the propensity sco

Having estimated the propensity score for each firm from the logistic model, we applied a one-to-one nearest neighbor matching without replacement to match RFID-adopting firms to control firms. More specifically, we matched each RFID-adopting firm in the base year (t – 2) to a control firm in the same industry (four-digit SIC) with the nearest propensity score for that year. As a result, 146 sample firms were successfully matched with a control firm. The post-match model in Table 1 presents the matching procedure is successful. After applying propensity score matching, we found that the coefficient of most variables experiences a sharp decrease in magnitude, and become statistical insignificant between adopter and matched non-adopter. We found the coefficient of firm size is significant because RFID-adopting firms are mainly large firm.
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从逻辑模型估计了每个公司的倾向得分后,我们应用了一对一的最近邻匹配而不进行替换,以将采用RFID的公司与控制公司进行匹配。更具体地说,我们将基准年(t – 2)中每个采用RFID的公司与同一行业中具有最接近倾向得分的同一行业的控制公司(四位数SIC)相匹配。结果,有146个样本公司与一个控制公司成功配对。表1中的匹配后模型表明匹配过程成功。应用倾向得分匹配后,我们发现大多数变量的系数在幅度上急剧下降,并且在采用者和匹配的非采纳者之间变得统计上无关紧要。我们发现公司规模系数很重要,因为采用RFID的公司主要是大公司。
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通过物流模型估计了每个公司的倾向分数,我们应用了一对一最近的邻域匹配,无需替换,以匹配 RFID 采用公司来控制公司。更具体地说,我们在基准年(t = 2)将每个RFID采用公司与同行业(四位数SIC)的控制公司匹配,并采用该年最接近的倾向分数。结果,146家样本公司与一家控制公司成功匹配。表 1 中的赛后模型显示了匹配过程是否成功。应用倾向性分数匹配后,发现大多数变量的系数在幅度上急剧下降,在采用者与匹配非采用者之间变得统计学上微不足道。我们发现企业规模的系数是显著的,因为RFID采用公司主要是大公司。
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在从logistic模型估计出每个企业的倾向得分后,我们采用一对一的最近邻匹配来匹配采用RFID的企业来控制企业。更具体地说,我们将基准年(t–2)中每个采用RFID技术的公司与同一行业中的一家控制公司(四位数SIC)进行了匹配,得出了当年最接近的倾向得分。结果,146家样本公司与一家控制公司成功匹配。表1中的匹配后模型表明匹配过程是成功的。在应用倾向得分匹配后,我们发现大多数变量的系数都经历了显著的下降,并且在采纳者和匹配的非采纳者之间变得不显著。由于采用RFID技术的企业主要是大型企业,因此企业规模系数显著。<br>
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