计量经济学中有一个模型叫做双重差分法非常出名，应用也较为广泛，木子今天就来讲讲这一模型。
双重差分(Differences-in-Differences,DID)，其常用于政策评估效应研究，比如研究‘鼓励上市政策’、‘开通沪港通’、‘开通高铁’、‘引入新教育模式’等效应时，分析效应带来的影响情况。
比如我们想要研究一下两类地区A和B，在2020年A类地区没有开通高铁，B类地区没有开通。那么开通高铁对于GDP的影响情况如何呢？
那么这就涉及两个关键数据，分别是Treated和Time，此处Treated为地区（A和B两个地区），以及时间项Time(高铁开通前和开通后)。
此外同时研究‘开通高铁’参于gdp的影响，那么被解释变量Y即为gdp，与此同时还涉及可选的控制变量（控制变量为可选项，多数情况下并不需要），比如教育投入，人口或对外投资情况等。
理论上，双重差分研究可在很大程度上避免数据内生性问题。‘政策效应’通常为外生项，因而不存在双向因果关系，比如开通高铁影响gdp，gdp同时影响开通开通。
与此同时，双重差分也有着一定的前提性要求，通常其希望满足‘平行趋势假设’（Parallel Trend Assumption），即time项为0时，即比如开通高铁前，A类和B类两类地区的gdp数据需要无明显的差异性。
至于‘平行趋势假设’（共同趋势）的检验，其有多种检验方式。包括t检验法，‘交叉项’显著性检验法，F统计量检验法，图示法。
双重差分法，其主要被用于社会学中的政策效果评估。这种方法需要两个「差异」数据。一个是干预前后的「差异」，这个是自身实验前后的差异。另外一个是处理组与控制组的「差异」。DID利用这两个「差异」的差异来推算干预的效果。因此，顾名思义叫做双重差分法。
