有办法的

平行趋势假设指的是在没有处理（试点）干预的情况下，试验组和对照组在试点前的趋势应该是平行的。如果这个假设不成立，DID模型可能无法准确估计因果效应。需要确认平行趋势假设是否成立。
可绘制处理组和对照组在不同时间点的趋势图等图形化分析，看它们在试点前的趋势是否平行。如果两者的趋势在试点前并不平行，可以考虑采用其他方法，如倾向得分匹配（PSM）、断点回归设计（RDD），或者用更为复杂的面板数据固定效应模型修正。如果平行趋势假设无法成立，可试试在模型中引入更多的控制变量，或用其他适合的估计方法调整这个问题。

选择的时间窗口或控制变量可能影响你的估计结果。试点前后的时间点选择和控制变量的设定，尤其是时间趋势、行业效应、宏观经济因素等，都可能影响DID结果的符号。可能需要重新调整时间窗口，延长或缩短干预后期，或调整干预的开始时间，让试点前后选取的时间段合理。

如果模型规格设定存在问题，可能导致估计结果不符合预期。是否考虑了双重差分效应的可能变化？是否考虑了滞后效应？有时干预效果需要一定的时间才能显现，可在模型中加入滞后期检测干预效应。

如果处理效应在不同子样本之间存在不同行业、不同地区、不同时间段等的异质性，可能导致整个模型的系数符号和大小与预期相反。可考虑按行业、地区等子样本分组进行多重DID分析，查看是否存在异质性效应。通过交互项或分位数回归等方法，检验不同样本群体之间是否存在显著的效应差异。

试点的实施可能是由于地方ZF或企业的政策推动等某些潜在因素发生的，可能与试点本身相关，影响估计结果的方向。通过工具变量、双重差分或采用伪实验组的方式检验潜在的反向因果关系。或引入更多的潜在混淆变量，避免遗漏变量问题的干扰。

其它可能是数据质量问题导致结果的偏差，例如数据的测量误差、选择偏差或数据丢失。用如插值法（imputation）等适当的缺失数据处理方法或删去缺失数据的观测值。

1.在没有控制变量的情况下，跑，如果大部分都不符合预期，那么我不建议继续头铁，而是想办法转成评估的指标体系，因为后续的中介之类的你会陷入无尽的调参困境
2.解决办法当然有，更换基期，更换平行趋势检验方法，普通的不行，那就用事件，事件不行，就尝试稳健的平行趋势检验之类的框架，总有一款能解决

更换控制变量试试，或者换一个政策

换聚类层级，换控制变量，换被解释变量的衡量指标