本人研二，正在写一篇关于“数字经济发展对制造业全要素生产率（TFP）影响”的论文。目前在使用多期双重差分法（Multi-period DID）进行实证分析，遇到了几个卡了很久的问题，想请教大家：

1. 平行趋势检验（Parallel Trend Test）：在加入政策前 3 年的虚拟变量后，回归系数 word_pre3 和 word_pre2 显著不为 0（p 值小于 0.05）。这意味着处理组和对照组在政策实施前就存在差异，论文被毙掉的风险极大。大家建议是加入地区×时间的线性趋势项，还是进行 PSM-DID 匹配？

2. 内生性问题：评论人可能会挑战“数字经济发展”的内生性。我目前尝试用1984年各城市的邮电数据作为工具变量（IV），但由于这是截面数据，在面板模型中无法直接使用，是否有好的时变处理方法？

3. 安慰剂检验：我随机模拟了 500 次政策冲击，但生成的系数分布图均值不为 0，且大部分落在了真实系数的右侧。这是否说明我的原始结论是伪相关的？

数据说明：2011-2023年城市面板数据，软件使用 STATA 17.0。