DID方法在解决政策效果的研究中得到广泛应用，能够较好的解决研究中的内生性问题。
Bertrand, M., Duflo, E., & Mullainathan, S. (2004). How much should we trust differences-in-differences estimates?. The Quarterly journal of economics, 119(1), 249-275.
Imbens, G. W., & Wooldridge, J. M. (2009). Recent developments in the econometrics of program evaluation. Journal of economic literature, 47(1), 5-86.
1、面板数据：兼具时间序列数据和横截面数据共同特征数据。
2、DID的原理
伍德里奇在《计量经济学导论（第五版）》中用的一个例子极为经典：
即使在没有任何关于焚化炉的传言之前，靠近焚化炉选址的平均房价就比远离它的平均房价要低，这正是符合焚化炉本来就要建在房价较低地点的原因。
用简单的回归方程很可能遇到遗漏变量的问题。一个可能的方法是试图控制更多的因素.......另一种将无法观测的因素分为两类：一类是恒常不变的，另一类则随时间改变.....
也就是说，有关键的变量没有控制，存在内生性问题。
（1）固定效应（fixed effect又称为非观测效应 unobserved effect）
（2）特异性误差（idiosyncratic error）或者称为时变（time-varying）误差，例如执法力度可能随着时间变化。
