应该是属于PSM倾向得分匹配里面的pstest，也可以用balance test具体在陈强高级计量与stata应用里面章节由提到。
连玉君也有在psm里提到balance tests， https://blog.csdn.net/arlionn/article/details/118163069

平衡性测试（Balance Test）是一种检验处理组与控制组在政策实施前是否具有相同特征的方法，用于评估随机分配的效果或检查样本分组间的可比性。具体到你的研究中，即是要验证你所选择的政策处理组和未处理组（或早于政策实施的城市与晚于政策实施的城市）在政策实施前是否没有系统性的差异。

进行平衡性测试的一般步骤如下：

1. **定义特征变量**：首先确定一系列可能影响政策效果的预处理阶段的特征变量。这些变量可以包括人口统计学特征、经济指标、地理因素等，具体取决于你的研究领域和问题背景。

2. **描述性统计分析**：分别计算处理组与控制组在每个特征变量上的均值，并进行比较。可以使用箱型图、直方图或条形图来可视化这些差异。

3. **假设检验**：对每一项特征变量，采用t-test（对于连续变量）或卡方检验（对于分类变量），以检查处理组和控制组之间在该特征上的分布是否显著不同。通常情况下，如果大部分特征的p值大于0.05，可以认为两组间没有统计学意义上的显著差异。

4. **多元分析**：进一步地，可以通过多元回归模型来检验处理状态（即是否处于政策实施组）与各特征变量之间的关系，以更全面评估平衡性。在控制了所有其他特征的情况下，如果处理状态的系数不显著，则表明即使考虑了这些特征的影响，两组之间仍然保持良好的平衡。

5. **敏感性分析**：为了增强结论的稳健性，可以进行敏感性分析，即改变模型设定或样本选择条件重新评估平衡性。例如，尝试不同的控制变量组合、使用匹配方法调整样本等。

在完成上述步骤后，如果结果显示处理组和控制组在政策实施前的关键特征上是平衡的，则说明你的specification设计有助于消除城市特征相关的潜在偏差，使得后续分析结果更加可靠。反之，若发现存在显著差异，则需要考虑是否有必要重新选择样本、匹配或调整模型以提高研究的有效性。

希望这能帮助你理解和执行审稿人要求的balance test！如果还有疑问，欢迎继续提问。

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