双重机器学习与双重差分结果不一样

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同一个数据集，包含试点政策与多个高维控制变量的平衡面板数据，发现双重机器学习的回归系数是三个星显著，而双重差分的回归系数根本不显著，这是正常的吗？说明了什么问题？

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关键词：机器学习 双重差分 回归系数 控制变量 面板数据

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差异正常，核心根源是DID 无法处理高维控制变量的混淆偏误，而 DML 专为高维数据设计，能剥离干扰、捕捉真实政策效应；
这一结果说明你的数据中存在未被 DID 控制的高维混淆变量，且政策效应可能是非线性 / 异质性的；
需先验证 DID 的平行趋势假设，再通过更换 DML 基学习器确保结果稳健，最终结合两种方法的结果解释政策效应。