​​双重差分模型（DID）的一般形式是通过比较处理组和对照组在政策干预前后的差异，剥离时间效应和组别效应，从而估计政策净效应。​​其核心公式为$Y_{it}=\alpha +\beta \cdot Trea{t}_i+\gamma \cdot Pos{t}_t+\delta \cdot (Trea{t}_i\times Pos{t}_t)+{ϵ}_{it}$，其中交互项系数$\delta$反映政策效果，需满足平行趋势假设。

1. ​​基础模型结构​​
   DID模型包含三个关键变量：处理组虚拟变量$Trea{t}_i$（实验组为1，对照组为0）、时间虚拟变量$Pos{t}_t$（干预后为1，干预前为0）及两者的交互项。交互项系数$\delta$即政策效应，例如评估最低工资政策对就业的影响时，$\delta$显著为负可能表明政策抑制了就业增长。

2. ​​固定效应扩展​​
   经典DID通过控制个体固定效应$u_i$和时间固定效应${\lambda }_t$提升估计精度，模型变为$Y_{it}=u_i+{\lambda }_t+\delta \cdot D_{it}+X_{it}\beta +{ϵ}_{it}$，其中$D_{it}$为交互项的简化表示。例如，研究开发区政策对经济的影响时，个体固定效应可消除城市固有差异，时间固定效应捕捉宏观经济波动。

3. ​​异质性处理与动态效应​​
   若政策实施时间不同（如分批试点），需采用异时DID，将$Pos{t}_t$替换为个体时变变量$Pos{t}_{it}$。广义DID则适用于无明确对照组的情形，通过强度变量$intensit{y}_i$衡量政策差异，如全国性税收改革中各地税率差异。

​​提示：应用DID时需严格验证平行趋势，避免外溢效应，并结合稳健标准误提高统计可靠性。​​