考虑了具有两种未观察到的异质性的匹配数据的模型——一种与观测单元有关，另一种与观测单元相匹配的单元有关。一个或两个未观测的分量被假定为随机的。这种混合模型允许识别时不变变量对观测单元的影响。应用Helmert变换降维，大大简化了计算问题。该框架有许多潜在的应用;我们将其应用于工资建模。使用挪威制造业数据表明，关于两种异质性的假设在很大程度上影响了对教育回报的估计。