Trong các bài học trước, chúng ta đã khám phá các phương pháp ước lượng hiệu ứng điều trị trong những bối cảnh khác nhau: từ việc kiểm soát các biến quan sát được (CIA), khai thác các ngưỡng phân bổ (RDD), cho đến việc mô hình hóa các yếu tố không quan sát được (Hồi quy chuyển mạch, IV). Mỗi phương pháp đều có những giả định nhận dạng riêng. Bài học này sẽ giới thiệu một công cụ cực kỳ phổ biến và mạnh mẽ, đặc biệt phù hợp khi chúng ta có dữ liệu bảng (quan sát cùng một đối tượng qua nhiều thời điểm): Phương pháp Khác biệt trong Khác biệt (Difference-in-Differences – DiD). Ý tưởng cốt lõi của DiD rất trực quan: nó tận dụng cấu trúc dữ liệu bảng để “loại bỏ” các yếu tố gây nhiễu không đổi theo thời gian, ngay cả khi chúng ta không thể quan sát được chúng. Bằng cách so sánh sự thay đổi của nhóm được điều trị “trước và sau” can thiệp với sự thay đổi …