运用psm-did一步处理出现outcome does not vary怎么解决呀 ？

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请教一下各位老师、大神们下面可能是哪里出问题了？


情况是这样的：选择了2008年和2009年两年的数据，政策改革是在09年开始实行的，分为对照组和实验组。想用PSM+DID来评价政策效果。
    因变量是OFDI存量，自变量是treated（参与改革treated=1,不参与改革treated=0)，t(改革前t=0,改革后t=1),协变量：PGDP，Ps， At， Eu， Cp
  输入psm-did命令：
diff OFDI,t(treated) p(t) kernel id(id) logit cov(PGDP Ps At Eu Cp) report support
   之后报错显示:KERNEL PROPENSITY SCORE MATCHING DIFFERENCE-IN-DIFFERENCES
    Estimation on common support
    Report - Propensity score estimation with logit command
    Atention: _pscore is estimated at baseline

outcome does not vary; remember:
                                  0 = negative outcome,
        all other nonmissing values = positive outcome r(2000);

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关键词：outcome Come Does Out not

您好 请问下您的问题解决了吗？我也出现了和您一样的问题，现在非常头疼，可以分享一下吗？好人一生平安

你好，我也出现这种情况？请问后来是怎么解决的？

怎么解决？

好想问同样的问题，怎么解决呀

楼主最后怎么解决的？

遇到“outcome does not vary”这个错误通常意味着你的因变量（这里是OFDI存量）在处理组（treated=1）或对照组（treated=0）中没有变化，或者在实施政策前后（t=0和t=1）没有变化。这可能导致PSM-DID模型无法有效估计政策效果，因为DID模型依赖于在处理前后以及处理组和对照组之间的因变量变化来识别政策效应。

解决这一问题的方法可能包括：

1. **检查数据**：首先，你应该检查你的数据，确保因变量（OFDI存量）在不同组别和时间点上确实存在变化。有时候，数据录入错误或数据处理不当（如分类错误）可能导致这种情况。

2. **重新定义因变量**：如果在检查数据后发现因变量确实在某些组别或时间点上没有变化，可能需要重新考虑或定义你的因变量。确保因变量能够反映政策改革对研究对象的影响。

3. **改变研究设计**：如果政策改革的效果不明显或不适合使用PSM-DID方法分析，可能需要考虑其他研究设计。例如，如果政策改革的效果延迟显现，可能需要长期跟踪数据进行分析。

4. **扩大样本范围**：有时候，因为样本太小或选取的时间范围太短，可能无法捕捉到政策效果。考虑扩大样本范围或选择更长的时间序列数据可能有助于解决这个问题。

5. **深入理解政策改革**：深入理解政策改革的本质和预期效果也很重要。有时候，政策效果可能不是直接反映在直接的经济指标上，而是通过间接效果影响其它相关变量。这可能需要你从不同的角度或使用不同的经济模型来评估政策效果。

6. **使用其他匹配方法**：如果PSM-DID不适用，可以考虑采用其他匹配方法或统计方法来评估政策效果，如倾向得分加权（PSW）、双重差分的变体或其他因果推断方法。

总之，面对“outcome does not vary”的问题，需要综合考虑数据、方法和研究设计的多个方面，通过仔细检查和调整来解决问题。

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