平行趋势检验

1. `reghdfe digital_level eventz2-eventz11 citycons, absorb(year id) cluster(djsdm)`
   这是一个使用高维固定效应模型进行回归分析的命令。`digital_level`是因变量，`eventz2-eventz11`是多期DID的虚拟变量，`citycons`是控制变量。`absorb(year id)`表示控制年度和个体固定效应，`cluster(djsdm)`表示进行异方差-鲁棒标准误的聚类。

2. `forvalue i=2/7{ gen b_`i'=_b[eventz`i'] }`
   这个循环用于生成变量 `b_2` 到 `b_7`，分别对应 `eventz2` 到 `eventz7` 的系数。

3. `gen avg_coef=(b_2+b_3+b_4+b_5+b_6+b_7)/6`
   这行代码计算了 `eventz2` 到 `eventz7` 的系数的平均值，并将结果保存在变量 `avg_coef` 中。

4. `su avg_coef`
   这行代码对变量 `avg_coef` 进行了描述性统计，显示了平均系数的均值、标准差等统计量。

5. `return list`
   这行代码返回上一行描述性统计的结果。

6. `coefplot, levels(90) keep(eventz*) coeflabels(eventz2="-6" eventz3="-5" eventz4="-4" eventz5="-3" eventz6="-2" eventz7="-1" eventz8="0" eventz9="1" eventz10="2" eventz11="3") vertical recast(connect) yline(0,lwidth(vthin) lpattern(dash) lcolor(teal)) ylabel(-2(2)6) ytitle("企业数字化转型") xtitle("相对政策发生的年份")transform(*=@-r(mean)) addplot(line @b @at) ciopts(lpattern(dash) recast(rcap) msize(medium)) msymbol(circle_hollow) scheme(tufte)`
   这行代码用于绘制系数图。`coefplot`命令绘制了系数图，`levels(90)`表示置信水平为90%。`keep(eventz*)`表示只保留以 "eventz" 开头的变量。`coeflabels(eventz2="-6" eventz3="-5" ...)`设置了横轴刻度标签。其他参数用于设置图形的样式和标签。

这段代码的目的是进行多期DID分析，并绘制了多期DID的系数图。通过计算多期DID的平均系数，并绘制系数图，可以帮助分析多期DID效应的变化趋势和显著性。

谢谢讲解

请问djsdm这是聚类到行业了吗    如果固定个体和时间 聚类到行业是可以的吗