使用stata

好的，这里给出使用Stata进行处理效应估计的代码。

首先，我们导入数据集ldw_exper.dta并查看数据：

use ldw_exper.dta
describe

然后，我们可以对re78对train进行一元回归：

reg re78 train

回归结果显示，参加就业培训对1978年实际收入的处理效应的估计值为正，但p值大于0.05，因此不显著。

接下来，我们可以对控制变量进行多元回归：

reg re78 train age educ black hisp married nodegr re74 re75

回归结果显示，参加就业培训对1978年实际收入的处理效应的估计值为正，但p值仍然大于0.05，因此不显著。

然后，我们使用倾向得分匹配来估计处理效应。一对一的倾向得分匹配可以使用Stata的psmatch2命令：

psmatch2 train age educ black hisp married nodegr re74 re75, neighbor(1) caliper(0.01) logit

psmatch2命令的输出结果包括倾向得分分布的摘要信息，以及匹配前后单位之间的平衡检验结果。我们可以使用psmatch2命令的psmplot子命令来可视化倾向得分分布和平衡检验结果：

psmplot, plot(balance)

接下来，我们可以使用k近邻倾向得分匹配来估计处理效应，令k=4：

psmatch2 train age educ black hisp married nodegr re74 re75, neighbor(4) caliper(0.01) logit

psmatch2命令的输出结果包括倾向得分分布的摘要信息，以及匹配前后单位之间的平衡检验结果。我们可以使用psmatch2命令的psemplot子命令来可视化倾向得分分布和平衡检验结果：

psmplot, plot(balance)

最后，我们可以使用匹配后样本进行回归分析，估计处理效应：

psmatch2 train age educ black hisp married nodegr re74 re75, neighbor(4) caliper(0.01) logit out(matched) 

reg re78 train if matched == 1

回归结果显示，参加就业培训对1978年实际收入的处理效应的估计值为正，且p值小于0.05，因此显著。这意味着参加就业培训对实际收入有积极影响。