将两个时间段内不同省份的数据合并成一个长期追踪队列数据集以进行因果分析，在理论上是可行的，但是否实际可行以及这样的做法是否合适，需要考虑以下几个关键因素：

1. **变量一致性**：确保两次调查中的核心变量（包括但不限于人口统计学特征、健康状况、生活方式等）在定义和测量上保持一致。如果有变化，需要有合理的方法将它们转换或调整到相同的度量标准。

2. **时间差异影响**：考虑到两个时间段内可能存在的社会经济环境、政策背景、技术发展等方面的显著变化，这些都可能对研究结果产生影响。在分析时，应考虑加入控制变量或采用模型来尽量减少这种时间效应的偏倚。

3. **样本可比性**：两次调查的样本选择方法和条件应该相同或相似，以确保两个时间段内的数据可以合并而不会引入额外的偏差。如果采样方式有显著差异，则可能需要采取相应的统计调整策略。

4. **缺失值处理**：由于时间跨度较长且涉及多个省份，可能存在数据缺失的问题。合理的缺失值处理方法对于保持分析的有效性至关重要。

5. **混合效应模型或固定/随机效应模型**：在合并数据分析时，可以考虑使用混合效应模型或选择固定的或随机的效应模型来调整不同省份和时间点之间的差异。

总的来说，实现这样的合并分析是可能的，但需要仔细评估上述因素，并采取适当的方法学手段以确保研究结果的有效性和可靠性。建议在此过程中寻求统计专家的帮助，进行详细的计划和实施前的准备工作。

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