为什么在明显抑制效应的情况下，PSM的ATT依然为正？

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我有一组面板数据，并模拟构建了一个处理组和一个控制组：id大于667的企业是处理组，id小于等于667的企业是控制组。ROA1=ROA*110%+随机数，表示ROA在经过处理后增长；ROA2=ROA*80%-随机数，表示ROA在经过处理后变小。但是所有的ATT都为正，只不过在y=ROA1时，t值>0，y=ROA2时，t<0。按道理来说，只要看t的绝对值即可，为什么这里必须看正负号才能判断出处理效应呢？代码如下：

1. use  PSM疑问.dta, clear
   
2. tabstat id,s(N mean sd p25 p50 p75 p95 min max) f(%12.3f)
   
3. gen treated = 0
   
4. replace treated = 1 if id > 667
   
5. gen ranorder = runiform()
   
6. gen ROA1 =ROA
   
7. replace ROA1 =ROA*1.1+ranorder if treated == 1
   
8. gen ROA2 = ROA
   
9. replace ROA2 = ROA*0.8-ranorder if treated == 1
   
10. set seed 10101
    
11. gen ranorder2 = runiform()
    
12. sort ranorder2
    
13. 
    
14. psmatch2 treated Size Lev Cash Liquid Dual Indept Age RD , outcome(ROA1) n(1)  logit ties ate common
    
15. 
    
16. psmatch2 treated Size Lev Cash Liquid Dual Indept Age RD , outcome(ROA2) n(1)  logit ties ate common

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关键词：ATT PSM psmatch2 replace outcome PSM分析 倾向评分匹配；PSM；SPSS psm（倾向匹配得分）