从表8提供的估计结果中可以看出 ， 体育锻炼的平均处理效应在五种匹配策略下分别为0.084、0.104、0.112、0.117以及0.095 ， 并且估计结果均在0.01水平上显著 ， 其含义可以理解为相对于不经常参与体育锻炼的青少年 ， 一周参与体育锻炼在3天以上的青少年能将认知能力测试的标准化得分提高0.084、0.104、0.112、0.117以及0.095 。将上述估计结果进行横向整理后 ， 得到体育锻炼影响认知能力的平均处理效应落入了[0.095 ， 0.117]的取值区间内 ， 将这一取值区间与方程（1）在基准回归中提供的参数估计值（0.149）进行对比后 ， 我们发现选择性偏差导致了传统研究方法高估了青少年积极参与体育锻炼对认知能力的促进作用 。
4. 敏感性分析
最后 ， 为了检验本文对倾向得分匹配法的运用是否纠正了选择性偏差 ， 以及是否依然存在被隐藏偏差扰动的风险 ， 从而导致回归方程中由误差项所反映的未观测到的异质性（Unobserved Heterogeneity）具有非随机性 ， 我们采用罗森鲍姆提供的Wilconxon符号秩序检验进行敏感性分析 。从表9报告的检验结果上看 ， 在0.05统计水平上 ， 当Γ>1.4时才会对隐藏偏差变得敏感；在0.1统计水平上 ， 当Γ>1.6时才会对隐藏偏差变得敏感 ， 因而可以认为处理变量青少年是否经常参与体育锻炼与遗漏变量不相关 。
五、结论与讨论
（一）研究结论
本文利用中国人民大学调查与数据中心提供的中国教育追踪调查数据（2014—2015） ， 采用普通最小二乘法、分位数回归以及准实验的倾向得分匹配法 ， 实证检验了体育锻炼对青 少年认知能力的影响 ， 结果如下：
第一 ， 利用普通最小二乘法发现 ， 每周参加体育锻炼3天以上的青少年在认知能力测试的标准化得分上比每周锻炼天数在3天以下的青少年要高出0.149 ， 而在控制基期能力后 ， 青少年参加体育锻炼的时间每上升1个单位值 ， 能将认知能力测试成绩提升0.049个标准分 。
第二 ， 利用条件分位数回归发现 ， 参加体育运动对认知能力处于中位数上的青少年具有最强的促进作用 ， 并且投入更多时间进行体育锻炼不会拉开青少年在低–高认知能力上的组内差距 ， 而体育锻炼的异质性特征突出表现为“倒V”型曲线；利用无条件分位数回归放松对青少年在可观测特征上相似性的假定后 ， 发现体育锻炼的异质性特征随分位点的上升表现出单调下降的趋势 ， 体育锻炼对于低分位点的影响效应高于高认知分位点 ， 因而鼓励低认知能力的青少年积极参加体育运动有利于缩小认知能力的组内差异 。
第三 ， 利用Probit模型对青少年体育运动参与意愿的分析发现 ， 学校作业并非青少年参与体育锻炼的决定因素 ， 看电视、玩网络游戏等则对青少年参与体育锻炼构成了挤出关系 ， 家庭特征中的文化资本、人力资本以及教育期望与青少年的体育运动参与率呈正相关 ， 女生比男生的体育运动参与率高出9个百分点 ， 而青少年的BMI每上升1个单位值 ， 将会提高0.3个百分点的体育运动参与率 。
最后 ， 在协变量平衡性检验的基础上 ， 利用倾向得分匹配法估计出经常参与体育锻炼对青少年认知能力的促进作用落入[0.095 ， 0.117]的取值区间内 ， 经常参与体育锻炼能将青少年在认知能力测试上的表现提高0.095—0.117之间 ， 估计结果低于基准回归中的0.149 ， 表明忽视选择性偏差将会高估体育锻炼的净效应 。
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