20世纪80年代以来，国外经济学界兴起了一种专门用于分析政策效果的计量方法双重差分法（Difference in Difference）。这种将制度变迁和新政策视为一次外生于经济系统的“自然实验”的研究方法，源于自然科学且思路简洁，估计方法日趋成熟，被西方学界广泛应用于诸多领域。在我国，周黎安等（2005）最早使用双重差分法进行政策分析，以此评估中国农村税费改革的政策效果。

考虑两期面板数据：

其中，为时间效应，A为不可观测的个体特征，而

因此，当t=1时（第一期），实验组与控制组并没有受到任何不同对待，都等于0。当t=2时（第二期），实验组xit=1，而控制组xit依然等于0.如果该实验未能完全随机化，则xit可能与被遗漏的个体特征ui相关，从而导致OLS估计不一致。由于是面板数据，可以对方程进行一阶差分（即第二期减去第一期），以消掉ui，

用OLS估计上式，即可得到一致估计。根据差额估计量同样的推理可知(www.daowen.com)

因此，这个估计法被称为“双重差分法”（Difference in Difference，简记为DID），记录实验组的平均变化与控制组的平均变化之差，参见图5-1，从图中可以直观地看出，双重差分法已经提出了实验组与控制组的“实验前差异”（Pretreatment Difference）的影响。

图5-1　双重差分法

因为“营改增”政策试点的特性近似于自然实验，（自然实验或准实验（Nature Experience or Quasi Experiment）是指由于某些并非为了实验目的而发生的外部突发事件，使得当事人仿佛被随机地分在了实验组或控制组）能在一定程度上满足外生性要求，使得这一方法广泛应用于“营改增”政策的相关研究。赵连伟采用双重差分模型研究“营改增”政策对服务业企业的成长效应，袁从帅釆用此方法研究“营改增”对服务业企业投资、研发及劳动雇佣的影响。