PSM 방법론은 정부지원을 받는 집단의 성과 분석시 선택편의문제를 해결하는 일반적인 방법론인데 정부 지원을 받은 집단은 선택을 거쳐 선정되어 선택편의 문제가 발생하며 선택편의를 고려하지 않으면 성과가 과대, 과소 추정되는 문제가 생긴다.
PSM(Propensity Score Matching) 방법론은 정부지원을 받은 수혜집단의 성과 분석 시 발생하는 선택편의문제를 해결하는 가장 일반적인 방법론이다(Caliendo, 2006; David et al., 2000). 일반적으로 정부 지원을 받은 집단은 무작위 추출이 아닌 특정 선택 메카니즘을 거쳐 선정되었기 때문에 선택편의(Sample Selection Bias) 문제가 발생하게 된다. 정부 지원을 받은 기업을 예로 들면 일반적으로 정부 지원을 받은 기업들은 지원을 받지 못한 기업에 비해 우월한 기업일 확률이 높다. 왜냐하면 정책 결정자 입장에서 지원의 효과를 극대화하기 위해서는 성공 확률이 높은 기업에게 지원이 이루어질 수밖에 없는데, 그만큼 해당 기업이 가진 역량이나 기반조건이 우월한 기업이 선택되기 때문이다. 이처럼 정부 지원을 받은 기업들이 정부 지원을 통해 얻은 성과를 추정할 때 선택편의를 고려하지 않게 되면 성과가 과대 혹은 과소 추정되는 문제가 발생하게 된다.