在双重差分（DID, Difference-in-Differences）模型中，衡量政策B的影响时，可以按照以下步骤操作：

1. **定义对照组和处理组**：你的一个数据集（未受政策影响的数据组）将作为对照组，而另一个数据组（经历了A政策然后是B政策的数据组）则为处理组。

2. **时间点选择**：确定两个关键的时间点。第一个是A政策开始实施的时间点，第二个则是从A政策改进到B政策的转折点。但是，在分析B政策的影响时，你主要关注的是第二个时间点及其之后的数据。

3. **构建DID模型**：
   - 首先，你需要一个二元变量（Treatment）来表示是否在处理组中。
   - 然后，创建另一个二元变量（Post_B），该变量在B政策开始实施的时间点后取1，在此之前取0。这代表“时间”效果。
   - Treatment和Post_B的交互项将表示处理组与对照组之间因B政策开始后的差异。

4. **回归分析**：
   - 使用线性回归模型，包括Treatment、Post_B以及它们的交互项（Treatment * Post_B）作为解释变量。你可能还需要加入时间固定效应或个体固定效应来控制其他随时间变化的影响因素。
   
\[Y = \alpha + \beta_1\text{Treatment} + \beta_2\text{Post_B} + \beta_3(\text{Treatment} * \text{Post_B}) + \epsilon\]

其中，\(\beta_3\)就是你最关心的系数，它反映了B政策相对于对照组的效果。

5. **分析结果**：如果\(\beta_3\)显著不为0，则可以认为在实施B政策后处理组与对照组之间存在差异。正值表示正面影响，负值则表明负面影响。

请注意，在实际操作中，还需要考虑数据的预处理、假设检验和模型假设的有效性检查等步骤以确保分析结果的准确性和可靠性。

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