**DID分析（双重差分法）是一种用于评估政策或事件影响的计量经济学方法，通过对比实验组和对照组在干预前后的差异，**有效控制混杂因素，广泛应用于经济、医学、社会学等领域。其核心优势在于能模拟“自然实验”，减少内生性干扰，提升因果推断的可靠性。

1. DID分析的基本原理

DID通过两组（实验组和对照组）在干预前和干预后的数据差异，计算“双重差分”效应。例如，评估某政策效果时，实验组的政策实施前后变化减去对照组的同期变化，即为政策净效应。

2. 适用场景与优势

• 政策评估：如最低工资调整对就业的影响。
• 医学研究：新疗法效果的长期追踪。
• 优势：控制时间趋势和组间固有差异，比单纯前后对比更可靠。

3. 关键假设与局限性

• 平行趋势假设：干预前两组需有相似变化趋势，否则结果偏差。
• 数据要求高：需至少两期面板数据，且样本量充足。

4. 实际应用案例

• 经济学：分析税收优惠对企业投资的影响。
• 社会学：评估教育补贴对入学率的作用。

总结：DID分析是因果推断的重要工具，但需严格满足假设条件。结合稳健性检验（如安慰剂测试），可进一步提升结论的可信度。