会計研究における傾向スコアマッチング

要旨 傾向スコアマッチング（PSM）は、会計研究における平均処置効果（ATE）の推定に人気の技術となりました。本研究では、より伝統的な多重回帰（MR）分析に対するPSMの有用性と限界について議論します。数種類のPSMデザインの選択肢を論じ、2008年から2014年までの主要な会計ジャーナルにおける86件の記事でのPSMの使用をレビューします。2008年には0研究から2014年には26研究まで、PSMの使用が著しく増加したことを文書化しています。しかし、研究はしばしばPSMの能力を過剰に評価し、重要なデザイン選択を公開せず、または理論的に矛盾した方法でPSMを実施しています。その後、3つの会計研究の設定におけるPSMに関連する複雑さを実証的に示します。まず、処置が二元でない場合、PSMは効果サイズが最も小さくなる可能性が高い観察のサブサンプルに分析を制限する傾向があることを示します。また、一見無害なデザイン選択がサンプル構成やATEの推定に大きく影響することも示します。マッチング方法の使用を考慮した今後の研究に向けた提案で締めくくります。データの可用性：使用したすべてのデータは、本文で引用された資料から入手可能です。