1、内生性问题：当经济模型中的某些变量与误差项存在内生性（内生变量）时，传统的最小二乘法估计可能会导致估计结果偏误。差分GMM是一种解决内生性问题的方法，通过使用合适的工具变量来消除内生性，从而得到一致性和有效性的估计结果。
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。
