在实施多期DID（Difference-in-Differences）模型时，并非一定要求必须固定个体。然而，固定效应（FE）的设定是为了控制不可观测但随着时间恒定的个体特定因素的影响，而这些因素可能会影响因变量。因此，通常情况下，在DID分析中采用个体层面的固定效应是较为常见的做法。
当你发现加入个体固定效应后结果变得不显著或者系数方向改变时，这可能表明你的模型中存在与个体相关的未观测混杂因素，这些因素在控制前被忽略，导致了原本的结果。此外，行业和时间固定效应可以控制部分不可观测的变量，但它们并不能完全替代个体固定效应的作用。
对于平行趋势检验（Parallel Trends Assumption）未能通过的问题，在只固定行业和年份的情况下，这可能是因为行业内随时间变化的因素没有得到充分控制，导致处理组与对照组的趋势不再平行。解决这一问题的关键是找到满足并强化DID前提条件的策略：
1. **增加个体层面数据**：如果可行的话，尝试获取包含更多个体信息的数据集，并使用个体固定效应模型进行分析。
2. **加强预干预期数据点**：确保你有足够的前期数据点来更好地评估处理组和对照组的趋势是否平行。更多的观测值可以帮助你更准确地判断两组之间在政策实施前是否存在系统性差异。
3. **寻找更强的对照组或更合适的时间窗口**：重新考虑你的研究设计，可能需要选择一个与处理组更加相似（在预干预期趋势相同）的对照组，或者调整分析时间范围以更好地满足平行趋势假设。
4. **使用合成控制法（Synthetic Control Method）**：这种方法特别适用于政策评估，它通过构建一个“合成”对照组来更精细地匹配处理组的趋势。合成控制法在某些情况下可以替代传统的DID模型，并可能解决因个体差异导致的问题。
5. **考虑采用随机效应模型**：尽管固定效应能够有效地控制时间不变的个体特征的影响，但在特定情境下，随机效应模型可能会提供更有说服力的结果，尤其是当你的数据集覆盖多个年份且样本量足够大时。然而，在使用随机效应模型前，请确保你理解了其潜在假设和与之相关的统计问题。
最终选择哪种方法取决于你的研究设计、数据可用性以及你对理论框架的理解。在实施任何分析前，仔细考虑这些因素，并可能需要咨询领域专家或进行文献回顾以指导决策过程。
以上建议旨在帮助你在DID模型构建中找到一个更稳健的解决方案，同时也提醒你注意每种方法背后的假设和局限性。在实证研究过程中，灵活调整策略并合理解释结果至关重要。
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