方法1
*第一种DID回归设计
reg y did time treated,r
显然在10%水平上，政策实施有显著的负效应
*第二种DID回归设计
reg y time##treated,r
方法2
同样的在第二种方法中，无需设置交互项，结果是一样的
方法3
*第三种DID回归设计
**安装外部命令
ssc install diff
**估计DID
diff y, t(treated) p(time)
在第三种方法里，直接使用diff命令，快速实现方法一的三步骤，结果一样
平行趋势检验
**将以上交互项作为解释变量进行回归
xtreg y time treated Before3 Before2 Before1 Current After1 After2 After3 i.year, fe
est sto reg
CT检验1
可以看出Before3 Before2 Before1 的系数均不显著，After1的系数负向显著
**采用coefplot命令画图
ssc install coefplot
coefplot reg,keep(Before3 Before2 Before1 Current After1 After2 After3) vertical recast(connect) yline(0)
保留关键变量: keep(Before2 Before1 Current After1 After2 After3_)*
转置: vertical*
系数连线，观察动态效果: recast(connect)*
增加直线y=0: yline(0)*
CT检验2
结果发现系数在政策前的确在0附近波动，而政策后一年系数显著为负，但很快又回到0附近。这说明实验组和控制组的确是可以进行比较的，而政策效果可能出现在颁布后一年，随后又很快消失。
