我们开发了一个简单的横断面研究设计，以确定对不可观察的异质性具有稳健性的因果效应。当许多观测单位在物理空间中密集时，对治疗结果的“空间第一差”（SFD）进行回归并省略所有协变量就足够了。这种方法在概念上类似于时间序列或面板模型中的第一差分方法，只是时间索引被空间中位置的索引取代。只要治疗的局部变化和不可观察的混杂因素在紧邻的邻居之间没有系统的相关性，即使没有可用的工具，SFD设计也能识别出看似合理的因果效应。我们通过恢复时间不变的地理因素、土壤和气候对美国各县长期平均作物生产力影响的新的横截面估计来证明SFD方法，这些关系因不可观测而臭名昭著，但对指导经济决策（如土地管理和气候政策）至关重要。