基于倾向性得分匹配和双重差分的学者资助项目效应分析方法

一种基于倾向得分匹配和双重差分的学者资助项目效应分析方法，包括：从学术数据库获取并预处理学者数据。根据学者唯一标识计算其在不同年份的学术指标，以反映学术产出和影响力。筛选出接受资助的实验组和未接受资助但具有相同平行趋势的对照组学者样本。构建双重差分法回归模型，通过比较干预前后变化差异，检验交互项显著性，初步评估资助效应。利用深度学习模型预测对照组倾向得分。采用加权最小二乘法拟合加权双重差分模型，确定资助项目对学者的最终效应估计，若干预后交互项显著，则表明资助产生了显著学术影响。该方法克服传统单一因果推断技术的局限，为复杂科研管理场景提供高可信度的因果推断支持。