互助问答第370期：关于PSM-DID的问题
关于PSM-DID的问题
我的数据排列与stata命令如下所示，通过查找资料知道这个数据是一个多期DID数据，并且根据之前学术苑的推文得知：政策时点不一样的情况下使用逐年匹配较为合适，因此我使用以下命令进行匹配与DID。post是政策实施时间虚拟变量，treat为是否处理组虚拟变量，y是结果变量，X是协变量，post_treat是DID交乘项。
数据：
命令：
（1）应用循环语句逐年匹配
forvalues i=1(1)7{
preserve
keep if year==`i' //capture主要是发现错误会报错且不停止程序运行
set seed 123456 //定义种子值
gen tmp=runiform() //生成随机数——匹配之前必做工作
sort tmp //重新按照tmp降序排列数据
pSMatch2 treat X , ///
outcome(y) logit ate neighbor(1) common caliper(0.05) ties noreplace
//进行1：1的卡尺匹配
pstest X ,both graph //做平衡性检验
drop if _weight==. //删除未进行匹配的样本
save `i'.dta,replace //将匹配的每一年数据导出
restore}
（2）将匹配好的数据合并
use 1.dta,clear
forvalues j=2(1)7{
cap append using `j'.dta //将所有匹配好的数据整合到“1.dta”中}
（3）用合并后的数据做DID
xtset country year
xtreg y post_treat X i.year,fe r
或reghdfe y c.post_treat X,absorb(country year) vce(robust)
问题：
（1）之前推文中有提到应该使用政策实施前的数据进行匹配，那么我这个政策时点不同的情况是否也应该使用实施前的数据，命令又该如何改变呢？
（2）我尝试使用逐年匹配，但是每一年的平衡性检验（pstest）的结果存在差异甚至有的年份匹配后协变量差异增大了。但是一次性匹配则不存在这样的情况【即使用命令一次性匹配所有年份数据：pSMatch2 treat X , outcome(y) logit ate neighbor(1) common caliper(0.05) ties noreplace】
（3）我发现无论匹配之前还是匹配之后，如果不控制时间效应结果则是和我预期相符（post_treat回归系数为负），但是在控制了时间效应之后和我预期完全相反（post_treat回归系数为正），请问这是怎么回事呢？我是否可以选择不控制时间效应呢？
你的样例数据是个面板数据，ABC为处理组对象，DEF为控制组对象，且处理组对象进入政策干预的时间点不同。如果我来做的话，我会依据第一期（year=1）的信息进行匹配，因为这是所有单位都未进入政策干预的唯一时点；匹配之后再进行DID分析。DID分析中，控制时间效应（特别当时间是DID的两个维度之一时）是必须的。
往期回顾：
互助问答第369期：随机效应模型和门限回归
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本期解答人：中关村大街
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