老師：

您好！我想請教一下關于面板數據的PSM問題。請問用面板數據做psm就是在做PSM-DID嗎？舉個例子吧（或許不恰當），如果有10個學期的學生數據，不同學生的處理變量在不同年份取值可能不同，比如考慮學生兼職打工對學生成績的影響，處理變量為是否兼職打工，有的學生可能在第3個學期開始打工，但是從6個學期開始又不打工了；有的學生可能從第2個學期開始打工，到第7個學期又不打工了。

（1）像這種情況，用面板數據做psm就是在做PSM-DID嗎？

（2）如果不是的話，那么需要分年度匹配，然后再合起來做回歸嗎？

（3）如果都不是以上情況，正確的做法以及操作命令是什么呢？

謝謝老師！祝您身體健康，工作順利！

學生是否兼職打工是一個取值靈活的0-1變量，該研究中沒有明確的處理組和控制組，也沒有清晰的干預起始點，所以不是傳統的 DID 問題，無需在傳統 DID 框架下進行分析。拋開分析框架的束縛，回到問題和數據的本來面貌：數據是學生的面板數據，每個學生都被追蹤多期。因變量是學習成績，關鍵自變量就是學生有沒有兼職打工。

先從最基礎的 OLS 開始，思考 OLS 有無內生性問題（顯然有），內生性的來源是什么，然后有針對性地采取處理措施。例如，至少可以利用面板數據的特性進行固定效應模型分析，剔除不隨時間變化的遺漏變量問題。在此基礎上，還可添加其他處理內生性的方法。例如，能否找到一個工具變量，影響學生兼職打工的概率但是不直接影響學習成績（例如勞動需求方的一些因素）。

總之，先明確研究問題和數據形態(tài)，再思考基礎方法（例如OLS）的問題是什么，進而再尋找解決相應問題的分析方法，切莫一開始就拿程式化的分析方法套在問題上。方法服務研究，而非指導研究。

往期回顧：

互助問答第288期：關于數據匹配的問題

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學術指導：張曉峒老師 Ben Lambert

本期解答人：中關村大街

編輯：孫婷婷

統籌：易仰楠

技術：劉子瑗