2、面板数据：差分GMM常用于处理面板数据，即跨时间和跨个体的数据。面板数据通常具有更丰富的信息，但也容易受到内生性问题的影响。差分GMM可以用于面板数据的估计，以解决内生性问题，并提高估计结果的效率。
3、系统性问题：差分GMM可以应用于估计具有系统性问题的模型，例如存在异质性、选择性偏误等情况。
