有没有大佬会呀？加上M对Y的模型里面加上treat没有影响吧应该？

在多时点双重差分（DID）模型中，进行中介效应分析时，第二步的模型设定确实需要注意。通常情况下，你的描述是大体正确的，但细节 做一点补充，说明模型设定的潜在影响。
回答与解释：
中介模型的第一步 (X 对 M)： 你已正确将中介变量𝑀作为因变量进行回归，即：𝑀=𝛼DID+𝛽Treat+𝛾Control+行业控制+年份控制+𝜀
这是分析你的例子中𝑋（DID 变量）对中介变量𝑀的影响。
中介模型的第二步 (M对Y)：第二步，你正确地将中介变量𝑀加入到对结果变量𝑌的回归模型中：𝑌=𝛼𝑀+𝛽Treat+𝛾Control+行业控制+年份控制+𝜀
在这一步，需要继续包含原始自变量Treat。这是因为Treat代表是否属于处理组，它本身可能对𝑌产生直接影响，即可能存在直接效应。即使已经纳入中介变量𝑀，仍需考虑原始自变量对结果的潜在直接效应。包括Treat变量有助于控制潜在的混杂效应，使𝑀对𝑌的估计是准确的。
为什么需要包含Treat？包含Treat是为了控制因果路径上的混杂因素。即便中介变量𝑀已经在模型中，仍需控制原始自变量的直接效应。如果不包含Treat，则可能会导致模型的解释不完整，影响对中介效应的估计。
总之第二步模型中的设定 Y=αM+βTreat+γControl+行业控制+年份控制 是正确的，并且需要保留 Treat。这样可以正确识别中介效应和直接效应。加入Treat变量不会影响你对中介效应的估计，而是有助于更精确地测量总效应的分解。

谢谢指点！！！

不对的