1樓：詩雨
首先如前面的答主所講，PSM是無法解決自選擇偏誤的問題，如果想解決自選擇偏誤問題，可以採用自然實驗或者工具變數的方法。
然後PSM和普通回歸從資料角度講是沒有太大差別的，區別是對處理效應的加權是不一樣的。詳見Angrist的 "Mostly Harmless Econometrics" 這本書講回歸和匹配方法的那一章。
下面講，匹配方法到底是什麼。我想很多人應該都是上過初中的生物課的，生物課上應該講過如何設計實驗。假如我們想知道一塊腐肉會不會自動產生蒼蠅，需要做的過程包括：
提出問題、做出假設、實驗、得出結論。問題和假設我們都提出來了，接下來就是設計可控制實驗。
步驟一
找兩塊相似的豬肉，
步驟二
放在同樣的環境中，
步驟三
一塊罩薄膜（干預組），另一塊不做處理（對照組）。
步驟四
等待數天，我們對照干預組和控制組的變化，就可以接受或否定假設。
匹配方法跟我們設計可控對照實驗的方法是類似的。只不過在社會學中，我們沒辦法做實驗，而只能考慮在自然條件下出現的準實驗。在這種準自然實驗中政策變化是外生隨機的，即樣本接受處理（干預）是跟自身的特質無關的，然後比較干預組和對照組在干預前後的干預效果。
所謂的匹配和前面的實驗不同不再是我們拿出兩塊「相似的豬肉」而是找到兩塊「相似的豬肉」。可能我們會找到10塊相似的豬肉，其中4塊在20度的環境中，另外6塊在25度的環境中。我們要保證，前四塊豬肉至少有一塊是被罩上薄膜至少有一塊沒有罩上薄膜，如果全部都罩上或全部沒有罩上，這就不滿足實驗的基本設計，又或者說樣本是不平衡的（大概是這樣的叫法）。
後六塊豬肉大概也是這樣。我們獲得前四塊豬肉的平均干預效果即干預組（被罩上薄膜）的實驗效果減對照組（沒有被罩上薄膜）的實驗效果，後六塊也這樣處理，然後兩個效果乘上樣本權重加總，我們就得到了平均處理效應。
匹配的過程就是找「相似的」樣本的過程，在上面我們就是將20度的樣本干預組和控制組匹配起來，將25度的干預組和控制組匹配起來，然後加權平均得到平均處理效應。
所以，匹配的方法更多的是以實驗（自然實驗）的思想驅動的，它可以是非參的，即你只需要考慮到所有的異質性因素（因果性研究的回歸模型我們有飽和模型的說法），像上面實驗裡的溫度、濕度、肉質，我們可以不用回歸的方法直接對處理效果加權平均即可。而回歸我們都知道它的起源是研究父母和孩子的身高之間的回歸現象，所以它在資料層面考察的是相關性，需要我們賦予因果性。綜上，回歸可以研究相關性，而不必考慮因果性。
而匹配就不能研究相關性，因為匹配做相關性研究就不倫不類了。
PSM是一種特殊的匹配方法，當所有可以考慮的到的異質性都被考慮到時，如果異質性讓個體進入處理組的機會都是相同的，總會有個體隨機的進入或者不進入處理組，這樣我們就可以比較在相同處理機會下的處理組和控制組的處理效應。PSM這種方法，假設了我們這些研究者根本不了解處理效果的生成機制是怎樣的，而我們只是保證了在相同處理機會的條件下，有處理效果的差異，所以這種方法更受reduce form 研究者的青睞。
2樓：LYNN
是的，你沒看錯，PSM和OLS本質沒有區別，都依賴於CIA假設。政治學有些文獻說PSM可以解決內生性是胡扯的。
你非要說區別的話，把OLS和PSM看成加權回歸，兩者的區別就在於加權的方式不同而已
至於為什麼用傾向得分，因為如果純粹按照匹配的方法都dimensional curse，傾向得分可以降維
3樓：星棋天
想個極端例子，自變數是虛擬變數，表示是否進行股權激勵，在全樣本中，這個變數等於1只有乙個，但是0有1萬個，這樣情景下的回歸，你覺得和傾向得分配對後1有1個，0有3個的一比三配對能一樣嗎？雖然兩者都是普通回歸，但是偏差是不一樣的，傾向得分把自選擇偏差進一步減少了，也就是什麼樣的企業會股權激勵，可能是那些盈利的好企業才會這麼做，只有當兩組樣本進行股權激勵概率差不多一致情況下，他們的區別只有是否進行股權激勵的區別，這樣回歸才是有意義的
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