​​双重差分法（DID）是一种基于面板数据的因果推断方法，通过对比政策实施前后处理组与对照组的差异，精准识别政策效果。其核心优势在于​​缓解内生性问题​​、​​模型设置科学​​且​​操作简单直观​**​，广泛应用于经济、社科等领域的政策评估。

1. ​​基本原理与模型构建​​
   DID的核心思想是通过交互项系数反映政策净效应，模型形式为$y_{it}=\alpha +\beta \cdot (d{u}_i\cdot d{t}_t)+\gamma X_{it}+{ϵ}_{it}$，其中$d{u}_i$表示处理组虚拟变量，$d{t}_t$为政策时间虚拟变量。关键在于满足​​共同趋势假设​​，即处理组与对照组在政策前需具备相同变化趋势。

2. ​​适用条件与数据要求​​

   • 需存在​​试点性质的政策冲击​​，以便划分处理组与对照组。
   • 数据需为​​面板结构​​，至少包含政策前后各一期观测值。截面数据在特殊设计下（如Duflo的研究）也可应用，但需谨慎验证。

3. ​​稳健性检验与常见问题​​

   • ​​共同趋势检验​​：通过画图或假设检验验证政策前趋势一致性。
   • ​​安慰剂检验​​：虚构处理组或政策时间，排除其他干扰因素。
   • ​​异质性处理效应​​：需结合模糊DID等方法解决非平行趋势或溢出效应。

4. ​​扩展应用与前沿发展​​
   多期DID、空间DID及交叠DID（如Bacon分解）进一步丰富了方法体系，而自动化工具（如DeepSeek）可提升分析效率，动态生成检验图表。

​​提示​​：DID的灵活性与严谨性并存，实际应用中需结合文献案例与稳健性检验，避免误读政策效果。