1、双重差分法（DID或DD）是社会科学中的计量经济学和定量研究中使用的一种统计技术，它试图通过观察治疗数据的差异效应来模仿观察性研究数据来模拟实验研究设计。
【资料图】
2、在自然实验中是“治疗组”还是“对照组”。
3、它计算治疗（即解释性变量或自变量）对结果（即响应变量或自变量）的影响。
4、因变量），通过比较在以上为治疗组的结果变量时间的平均变化，相对于随时间的对照组的平均变化。
5、尽管其目的是减轻无关因素和选择偏见的影响，但根据治疗组的选择方式，该方法可能仍会受到某些偏见（例如，均值回归，反向因果关系和遗漏的可变偏见）。
6、与此相反的时间序列估计对受试者的治疗效果（其分析随时间的差异）的治疗效果（其测量治疗组和对照组之间的差异）的横截面的估计，或在差异差使用面板数据到测量治疗组和对照组之间随时间变化的结果变量变化之间的差异。
7、差异上的差异需要在两个或更多个不同的时间段（特别是“治疗”之前至少一个时间段和“治疗”之后至少一个时间段）从治疗组和对照组测得的数据。
8、在图示示例中，治疗组的结果由线P表示，对照组的结果由线S表示。
9、两组的结果（因变量）在时间1进行测量，然后任一组接受了由点P1和S1表示的处理（即自变量或解释性变量）。
10、然后，治疗组接受或经历了治疗，并且在时间2再次对两组进行了测量。
11、并非所有治疗2和对照组在时间2的差异（即P2和S2之间的差异）都可以解释为是治疗的一种效果，因为治疗组和对照组在时间1并非在同一时间开始。
12、DID因此计算出两组之间结果变量的“正常”差异（如果存在差异，则该差异仍然存在）两组均未接受治疗），以虚线Q表示。
13、（请注意，从P1到Q的斜率与从S到S的斜率相同1到小号2）的治疗效果是所观察到的结果和“正常”结果（P之间的差之间的差2和Q）。
14、卡德和克鲁格（1994）的例子考虑最有名的DID研究中，卡和克鲁格文章最低工资在新泽西州，发表在1994年卡和Krueger相比，就业在快餐行业在新泽西州和宾夕法尼亚州，1992年2月和1992年11月，在新泽西州的最低工资从4.25美元上升到1992年4月的5.05美元之后。
15、仅观察新泽西州在治疗前后的就业变化，就无法控制遗漏的变量例如该地区的天气和宏观经济状况。
16、通过将Pennsylvania作为差异模型中的控件，即使未观察到这些变量，新泽西州和Pennsylvania常见变量所引起的任何偏差也可以得到隐式控制。
17、假设新泽西州和宾夕法尼亚州随时间推移呈平行趋势，则宾夕法尼亚州的就业变化可以解释为新泽西州将经历的变化，如果他们不提高最低工资标准，反之亦然。
18、有证据表明，增加最低工资并没有导致新泽西州的就业减少，这与某些经济学理论所暗示的相反。
19、下表显示了Card＆Krueger对治疗对就业的影响的估计值，以FTE（或全日制等效值）衡量。
20、Card and Krueger估计，新泽西州最低工资提高$ 0.80，导致就业人数增加2.75 FTE。
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