PSM本质上跟OLS回归差别不大，并没有解决真正的内生性问题。只是1) 在模型设定上有优势（回归OLS假定是线性模型），以及2) 样本之间有可比性（考虑了Common Support问题) 。
实际上你得到的ATT是在强假设条件下的ATT：　即在控制了所有能观察到的因素后，实验组和对照组之间不存在自选择性。显然，这等于说不存在遗漏变量问题了。
而DID是在假设条件满足（实验组与控制组的变化趋势相同）的条件下，通过差分的方法解决内生性问题。DID做好了就可以得到因果效应。而Matching的数据如果不是随机实验的数据则很难得到因果效应。
DID-Matching是结合了上述两种方法的优势，更值得使用。
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