在双重差分模型中，`post` 通常与 `Treat` 相互作用形成 DID（Difference-in-Differences）项。如果结果中显示 `post` 被省略或标记为 "omit"，这可能是由以下几个原因造成的：

1. **多重共线性**：如果你的数据中 `post` 和其他解释变量之间存在高相关性，Stata 可能会自动排除 `post` 来避免多重共线性问题。解决方法是检查各变量之间的相关系数，并考虑移除或合并高度相关的变量。

2. **参考文献模型结构差异**：你提到的参考文献可能使用了略有不同的模型设定或数据处理方式，比如可能是先控制其他变量（如 `size_w`、`age_w` 等），然后才引入 DID 效应。你的代码直接包含了所有解释变量和 DID 项。

3. **命令执行错误**：确保在运行代码时没有遗漏任何必要的步骤或参数。你使用了 `reghdfe` 命令，这需要正确设定并处理固定效应等复杂问题。如果模型的某些部分未被正确定义（比如吸收的变量），Stata 可能无法正确执行回归。

4. **数据预处理**：确保你的数据正确地划分了“处理组”和“对照组”，以及正确标记了“处理前”和“处理后”的时间点。`post` 和 `Treat` 的定义应该明确无误，避免由于数据错误导致模型无法识别相应的变量。

5. **结果解释**：有时 Stata 会省略某些系数来简化输出或因为它们在统计上不显著。如果 `post` 单独的系数被省略但与其他变量（如 `Treat`）的交互项仍存在，那么可能是由于模型的设计，Stata 认为独立的 `post` 效应不重要。

解决这个问题需要仔细检查你的数据、命令是否正确执行以及是否有潜在的数据处理或统计分析错误。确保数据清理和预处理步骤没有问题，并且回归模型被正确设定来符合双重差分方法的要求。如果仍然遇到问题，考虑加入更详细的控制变量、检查数据的一致性或者重新构建模型的逻辑框架。

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好的好的，感谢，回答的很细致