在eachpanel中，我们报告了每种产品的最小值、5%--、25%--、50%--、75%--、95%---分位数、最大值、平均值和标准差，以及各种不同的统计量。我们考虑在州一级汇总的受处理城市的分配情况。在面板(a)中，我们报告了干预前模型的平方结果。面板(b)显示了在实验期间内平均间隔时间的ECT的结果。图(c)和图(d)描述了零假设H的抽样检验P值的结果:δt“0,@t P tt`1,。分别用检验统计量φppδT`1,。..,pδtq“@tt”t`1 pδtorφppδt`1,。.,pδtq“@tt”t`1 pδt。最后，面板(e)报告了特质贡献检验的P值结果，面板(a)：R平方积min5%-分位数25%-分位数中位数75%-分位数95%分位数最大平均STD。DevI 0.1112 0.1983 0.3463 0.4910 0.6302 0.7556 0.9029 0.4869 0.1777 ii 0.4876 0.6913 0.8721 0.9280 0.9563 0.9850 0.9007 0.9945 0.9007 0.905 iii 0.1141 0.294 0.5243 0.9336 0.9336 0.9600 0.6736 0.2041 iii 0.3824 0.6693 0.8802 0.9344 0.9336 0.8969 0.8969 0.1101 v 0.0243 0.0378 0.8969 0.8969 0.8969 0.11101 v 0.0243 0.9344 0.9344 0.8969 0.8969 0.8969 0.8960.0.1461 0.2706 0.4143 0.6396 0.6396 0.6396 0.6396 0.8969-分位数中位数75%-分位数95%分位数最大平均性病。Devi-16.1305-11.3082-5.0625-2.6195-0.8542 1.4314 9.9071-3.3187 4.1600 II-46.3695-27.3151-10.4665-4.1799-0.6947 6.8649 58.5092-5.9179 11.9431 III-26.5438-9.0437-3.0657-0.9038 0.6108 4.8286 16.0986-1.5804 5.2233 IV-3.9357-1.6404-0.5186 0.2410 1.2506 4.0381 6.398 1.7143 V-1.0360-0.5738-0.2827-0.1076 0.1859 0.7279 78-0.0468 0.3770面板(c)：平方值测试的P值积min5%-分位数25%-分位数中位数75%-分位数95%，std平均值。DevI 0 0.0143 0.1564 0.4213 0.6298 0.8764 0.9872 0.4112 0.2786 ii 0 0.01980.1818 0.4628 0.7273 0.9793 1.0000 0.4626 0.3138 iii 0 0.0170 0.2638 0.4745 0.7064 0.9583 0.0000 0.4864 0.2839 iv 0 0 0.1302 0.3802 0.9525 0.9876 0.4074 0.3110 v 0 0.0766 0.3447 0.8170 0.9872 1.0000 0.6779 0.3238 panel(d):p-绝对值测试值产品分钟5%-分位数25%-分位数中位数75%-分位数95%分位数最大平均标准。DevI 0 0 0.1000 0.4000 0.5936 0.8979 0.9957 0.3785 0.2885 ii 0 0.0025 0.1446 0.4029 0.7355 0.9694 1.0000 0.4471 0.3213 iii 0 0 0.2170 0.4787 0.7234 0.9149 0.0000 0.4757 0.2918 iii 0 0 0.0992 0.3616 0.7066 0.93600.9917 0.3616 0.7066 0.93600.9917 0.40000.3137 v0 0.1064 0.4340 0.8021 0.9915 1.0000 1.0000 0.6974 0.3104 panel ee:p-特质贡献测试值product Min 5%-分位数25%-分位数中位数75%-分位数95%分位数最大平均标准。DevI 0 0 0.0300 0.0820 0.2525 0.6636 0.9500 0.1824 0.2145 ii 0.0080 0.0224 0.0620 0.1250 0.2520 0.4940 0.1771 0.1488 iii 0 0 0.0080 0.0590 0.1540 0.3468 0.5460 0.0995 0.1180 iii 0.0300 0.0470 0.0990 0.1920 0.2800 0.4410 0.6400 0.2093 0.1317 v 0 0.0240 0.1160 0.2890 0.4180 0.7080 0.8400 0.2977 0.2083表13：结果：弹性和最佳价格（无趋势）。表中报告了弹性估计以及当前价格和最佳价格最大化价格之间的百分比。在每一个面板中，我们报告每种产品的最小值，5%-，25%-，50%-，75%-，95%--分位数，最大值，平均值和标准差。我们考虑在选定的处理城市的分布。我们只报告与估计的θ有正确标志的城市有关的结果，而e_ects是10%水平的统计标志。最后一列指出满足上述标准的城市比例。在面板(a)中，我们报告了估计弹性的结果；在面板(b)中，我们显示了当前价格与最优价格之间的差值的结果。面板(a)：弹性乘积最小5%-分位数25%-分位数中位数75%-分位数95%分位数最大平均STD。

Dev Fractioni-6.1709-6.1363-4.3408-2.9859-2.2372-1.5650-1.4268-3.4141 1.4124 0.1753 III-17.2147-16.8507-12.9427-8.7934-3.8940-2.8945-10.9383 3.8642 0.1569 III-2.8147-2.8147-2.4532-1.8840-1.6254-2.0550 0.4905-0.0755 IV-32.7958-24.6827-11.4079-6.6815-3.9395-2.6159-2.4158-8.5285 7.1821 2000 V-30.6356-30.6356-28.5022-25.0506-23.6188-15.6706-15.6706-24.7547 5.2214 0.0545面板(b)：价格差异（%difference）产品最小5%分位数25%分位数中位数75%分位数95%分位数最大平均标准。Dev Fractioni-15.5604-15.5143-12.1436-6.9179-1.3130 8.7227 11.3806-6.3656 7.4661 0.1753 II-21.3911-21.3250-20.4324-20.1047-18.5991-9.0741-7.0214-18.6833 3.6201 0.1569 III-7.5915-7.5915-4.5816 1.2230 4.7269 5.4073 5.4073 0.0690 5.2832 0.0755 IV-18.1886-17.4421-15.3303-12.2240-7.0189-0.4867 0.9835-10.4346 5.64780.2000 V-18.1073-18.1073-17.189-17.4386 851-17.7375-17.6224-16.5487-16.5487-17.6231 0.5603 0.0545表14：结果：估计和推断（州一级）。该表报告了州一级的估计结果。在每一个面板中，我们报告了每种产品的5%分位数、25%分位数、50%分位数、75%分位数和95%分位数，以及各种直接统计量的最大值、平均值和标准差。我们考虑在州一级汇总的受治疗城市的分布情况。在面板(a)中，我们报告了预干预模型的r-平方的结果。面板(b)显示了实验期间平均干预的结果。图(c)和图(d)描述了空假设的再抽样检验P值的结果:δt“0,@t P tt`1,。分别用检验统计量φppδT`1,。..,pδtq“@tt”t`1 pδtorφppδt`1,。.,pδtq“@tt”t`1 pδt。最后，面板(e)报告了特质贡献测试的P值结果，面板(a)：R平方积min5%-分位数25%-分位数中位数75%-分位数95%-分位数最大平均STD。DevI 0.3553 0.3804 0.6776 0.8027 0.8969 0.9603 0.9603 0.7593 0.1814 ii 0.8830 0.8895 0.9410 0.9962 0.9962 0.9962 0.9962 0.9662 0.9422 0.7329 0.1763 iii 0.2983 0.3604 0.6552 0.9374 0.9684 0.9374 0.9682 0.9480.9480.9480.3048 0.5028 0.8898 0.9024 0.3687 0.2298 panel(b)：平均处理e x ect（随时间推移）：product Min 5%-分位数25%-分位数中位数75%-分位数95%分位数最大平均STD。Devi-4.9172-4.6035-3.3475-1.8782 0.1261 1.8318 1.8886-1.6650 2.1306 II-17.5812-16.8032-9.1995-2.6898 2.0167 13.5124 14.5276-2.9574 9.0027 III-7.5112-6.7144-3.5990-0.9333-0.3148 14.7754 32.3728-0.2965 7.6855 IV-2.0756-1.7365-0.7512-0.3816 0.8821 1.0061-0.2839 0.7757 V-0.7695-0.6821-0.3421-0.1571-0.0071-0.3156 0.1837 0.2904面板(c)：平方值测试的P值积最小5%分位数25%分位数中位数75%分位数95%分位数最大平均STD。DevI 0 0 0.0511 0.2511 0.4883 0.8736 0.9957 0.3041 0.2823 II 0 0 0.0548 0.3017 0.5610 0.9731 0.9876 0.3717 0.3427 III 0 0.0194 0.2043 0.4128 0.7511 0.9383 0.4503 0.4503 0.3201 ii0 0.0331 0.0793 0.2500 0.4215 0.5723 0.7901 0.8017 0.4166 0.2206 0.7901 0.4166 0.2206 V0 0.0070 0.3170 0.8426 0.9543 0.9930 1.0000 0.6470 0.376 0.2206 V0 0.0070 0.31700.8426 0.9426 0.9426 0.9470 0.9470 0.2206 Panel(d)：P-绝对值测试d。DevI 0 0 0.0032 0.3404 0.4553 0.9109 0.9957 0.3189 0.2930 ii 0 0 0.0207 0.3430 0.4824 0.9599 0.9628 0.3493 0.9628 0.3493 0.9257 0.9617 0.4213 0.3406 iii 0.0331 0.0605 0.2397 0.4793 0.5981 0.7837 0.8140 0.4256 0.2377 v 0 0 0.3319 0.7830 0.9340 0.9930 1.0000 0.6237 0.3796 panel(e)：p-特质贡献测试值p-product Min 5%-分位数25%-分位数中位数75%-分位数95%分位数最大值一般性病。

DevI 0 0 0 0.0020 0.0210 0.1724 0.1920 0.0314 0.0593 ii 0 0 0.0110 0.0380 0.0545 0.2964 0.3440 0.0616 0.0893 iii 0 0 0.0105 0.0420 0.0990 0.5157 0.6080 0.1017 0.1640 iii 0.0940 0.1164 0.1780 0.2040 0.2310 0.5657 0.6420 0.2408 0.1292 v 0 0 0.0350 0.0820 0.1350 0.5735 0.6780 0.1370 0.1767表15：结果：弹性和最佳价格（州级）。该表报告弹性估计以及当前价格与最佳价格最大化价格之间的百分比。在每一个面板中，我们报告每种产品的最小值，5%-，25%-，50%-，75%-，95%--分位数，最大值，平均值和标准差。我们考虑在选定的处理城市的分布。我们只报告与估计的θ有正确标志的城市有关的结果，而e_ects是10%水平的统计标志。最后一列指出满足上述标准的城市比例。在面板(a)中，我们报告了估计弹性的结果；在面板(b)中，我们显示了当前价格与最优价格之间的差值的结果。面板(a)：弹性乘积最小5%-分位数25%-分位数中位数75%-分位数95%分位数最大平均STD。开发分数-1.8282-1.8282-1.7647-1.5235-1.1270-0.8921-0.8921-1.4431 0.3720 0.2222 II-11.5235-11.5235-7.7493-5.8728-4.4528-4.1237-4.1237-6.5147 2.9592 0.1852 III-3.2089-3.2089-2.9427-1.9333-1.0804-0.9708-0.9708-2.0116 1.1006 0.1481 IV--------------------------------------------------------------------------------75分位数95分位数最大平均性病。Dev分数3.6865 3.6865 4.6703 9.3255 20.7040 32.3850 32.3850 13.3495 11.2129 0.2222 II-19.9566-19.9566-17.4338-15.7817-13.0450-12.1705-12.1705-15.5676 3.0364-12.1705-15.2246 3.0364-8.2241 4.9918 21.4037 26.1490 26.1490 6.5898 17.5845 0.1481 IV------------------------------------------------------------------------------------阿托。在eachpanel中，我们报告了每种产品的最小值、5%--、25%--、50%--、75%--、95%---分位数、最大值、平均值和标准差，以及各种不同的统计量。我们考虑了在处理地区的分布，产品最小5%分位数25%分位数中位数75%分位数95%分位数最大平均STD。Devi-23.8652-17.2270-8.1333-4.1126-1.1093 2.1760 11.5150-5.2622 6.0399 II-74.8229-53.2274-30.7149-18.4681-10.33701.8621 13.1138-22.0736 16.9785 III-48.8512-15.3860-5.6494-2.1679-0.5397 2.4336 11.1025-3.9888 7.0311 IV-5.5069-4.7638-2.1703-1.2016-0.1093 1.7353 3.5901-1.2483 1.9274 V-2.0595-1.3942-0.8139-0.4505-0.1244 32 1.1809-0.4682 0.5426图4：产品II的数据。面板(a)报告所有城市以及治疗组和对照组的日销售额除以商店总数。情节还标明了干预的日期。图(b)和图(c)分别显示了治疗组和对照组各城市每一家商店的平均销售额随时间的分布情况。小组(d)和(e)列出了治疗组和对照组在每个给定时间点的销售额变化的扇形图。黑色曲线代表横截面平均加班时间，绿色垂直线表示干预日期。图5：产品III的数据。面板(a)报告了所有城市以及治疗组和对照组的日销售额除以商店总数。情节还标明了干预的日期。图(b)和图(c)分别显示了治疗组和对照组各城市每一家商店的平均销售额随时间的分布情况。小组(d)和(e)列出了治疗组和对照组在每个给定时间点的销售额变化的扇形图。

黑色曲线代表横截面平均加班时间，绿色垂直线表示干预日期。图6：产品四的数据。面板(a)报告了所有城市以及治疗组和对照组的日销售额除以商店总数。情节还标明了干预的日期。图(b)和图(c)分别显示了治疗组和对照组各城市每一家商店的平均销售额随时间的分布情况。小组(d)和(e)列出了治疗组和对照组在每个给定时间点的销售额变化的扇形图。黑色曲线代表横截面平均加班时间，绿色垂直线表示干预日期。图7：产品V的数据。面板(a)报告了所有城市以及治疗组和对照组的日销售额除以商店总数。情节还标明了干预的日期。图(b)和图(c)分别显示了治疗组和对照组各城市每一家商店的平均销售额随时间的分布情况。小组(d)和(e)列出了治疗组和对照组在每个给定时间点的销售额变化的扇形图。图8：产品IIPanel(a)的结果显示了一个扇形图，显示了在治疗后的每个时间t中NULLH:δt“0的重新抽样测试的p值，在治疗组的所有城市中。黑色曲线代表的是在T上各个城市的P值中值。小组(b)展示了一个城市的例子。该面板描述了治疗后每个商店的实际销售额和反事实销售额。还显示了反事实路径的95%的间隔。图9：产品IIIPanel(a)的结果显示了治疗组中所有城市的扇形图，显示了治疗后每个时间t的nullh:δt“0的重新抽样测试的p值。黑色曲线代表的是在T上各个城市的P值中值。小组(b)展示了一个城市的例子。该面板描述了治疗后每个商店的实际和反事实销售额。还显示了反事实路径的95%的间隔。图10：产品IVPanel(a)的结果显示了一个扇形图，在治疗组的所有城市中，在治疗后的每个时间t对nullh:δt“0进行重新抽样测试的p值。黑色曲线代表的是在T上各个城市的P值中值。小组(b)展示了一个城市的例子。该面板描述了治疗后每个商店的实际和反事实销售额。还显示了反事实路径的95%的间隔。图11：产品VPanel(a)的结果显示了治疗组中所有城市的扇形图，显示了治疗后每个时间t的nullh:δt“0的重新抽样测试的p值。黑色曲线代表的是在T上各个城市的P值中值。小组(b)展示了一个城市的例子。该面板描述了后处理期间每家商店的实际销售额和反事实销售额。反事实路径的95%的预测间隔也被发现。图12：每日库存分布。产品I产品II产品III产品IV产品V