稳定个体处理值假设（The Stable Unit Treatment Value Assumption，SUTVA）简称稳定性假设。稳定性假设是潜在结果框架的第二个要件。稳定性假设是经典Rubin因果模型的较强的先验假设，在许多实际情景中该假设很可能会被违背，比如教育研究中存在同伴效应问题，劳动力培训的规模的扩大对劳动力市场外溢影响等，此时，可以通过仔细的研究设计来缓解个体间的相互影响（Imbens&Rubin，2015）。

稳定性假设包含两层含义：

一是，不同个体的潜在结果之间不会有交互影响，即每个个体的潜在结果不依赖于其他个体的处理状态。在社会科学研究中，稳定性假设可能不成立。例如，研究班级规模对学生学习效果的影响，学生之间往往存在一定的外部性，因此，不存在交互影响的假设并不成立。(www.daowen.com)

二是，处理水平对所有个体都是相同的。当考察一项干预政策的影响时，这一干预要对所有个体程度和水平都是一样的。干预越具体，因果效应的测度越精确。但在经济学研究中，往往很难完全满足这一要求。例如，研究大学教育对个人收入的影响，专科、本科、研究生教育可称为大学教育，且不同大学的教育质量也有差别，因此，处理水平相同的假设并不成立。在应用中往往会忽略这种差异，将大学教育看作一种相同程度的干预。因而，稳定性假设是因果推断的一个技术性简化。

值得特别指出的是，根据Angrist&Kuersteiner（2004，2011）的描述，稳定性假设在时间序列数据的因果模型中未必成立，原因主要是在时间序列数据普遍存在序列相关性，所以经济系统当前的结果变量会部分取决于过去的政策（干预）。综合来讲，时间序列框架下的政策因果效应问题是以过去的政策、协变量和结果变量的滞后期为条件进行解释的。因此，在实践应用中潜在结果是对于给定的历史信息，潜在结果的所有可能状态。