三重差分（Triple Difference）方法在某些情况下可以用于异质性分析，但需要满足特定的前提条件。这种方法通常应用于政策或干预的效果评估，其中存在一个时间维度、一个处理组和一个对照组，以及一个额外的异质性变量。

在你的描述中，基准回归使用了双重差分（DID）方法，已经考虑了一个时间维度和处理组与对照组之间的差异。若要进行异质性分析，你可以引入第三个因素，例如地区、群体特征或其他相关变量，将其作为第三对处理组和对照组。然而，关键在于这个额外的分组变量必须满足随机分配且与政策干预效果存在交互作用的假设。

因此，三重差分法可以用来检验在不同分组下政策效果是否存在显著差异，但需谨慎评估模型设定和前提假设是否成立。如果异质性主要体现在其他方面，可能需要考虑使用其他方法，如工具变量（IV）、面板数据估计等。请务必对数据和研究问题有深入理解，并在分析时充分讨论模型的稳健性和潜在偏误。

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