使用熵权法处理面板数据时，确实可以采用你提到的方式——即固定年份，每年单独计算各个指标的权重。这种方法反映了各指标随时间变化的重要性差异，可能更符合实际情境中的动态变化。但是，正如你所担忧的，这样做可能会导致不同年份之间的综合得分不具备直接可比性，因为权重的变化会影响到最终的评分结果。
要解决这个问题，有几种方法可以尝试：
1. **统一计算权重**：可以考虑对整个面板数据集进行一次熵权法运算，即在所有年份的数据上同时求解指标权重。这种方法假设指标的重要性在整个观测期间是相对稳定的，因此得到的权重更适用于跨年度比较。
2. **滚动窗口方法**：采用滑动窗口技术来计算权重，例如以三年为一个周期计算权重，然后将这些权重应用到该周期内的所有年份上。这样可以保留一定程度的时间序列动态特性，同时保持不同时间点评分结果的可比性。
3. **加权平均法**：结合历史权重信息和当前数据特点，对不同时期的指标重要性进行平滑处理。例如，可以将过去几年的权重按照一定规律（如指数衰减）进行加权平均，以此得到一个调整后的综合权重，用于所有年度的数据分析。
4. **使用动态模型**：构建时间序列预测模型来预测未来各指标的权重变化趋势，这种方法比较复杂，但能够更精确地反映随时间变化的重要性波动情况，从而获得更合理的评分结果。
综上所述，选择哪种方法取决于你的研究目标、数据特性和对结果解释的要求。在实际操作中，可能需要结合上述多种策略来综合考虑问题的不同方面，以达到既准确又合理的结果。
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