您的问题涉及到在双重差分（DID）模型中如何处理多时点政策实施的情况。在这种情况下，您提到的策略确实可以作为一个解决方案，但需要进行适当的模型调整以考虑到不同时间点的政策实施。

首先，使用2012和2013年试点的数据作为重点研究对象是可行的，因为这些数据包含了政策实施前后的信息。然而，直接将所有在2010至2013年间实施试点政策的交乘项设为1，而在2018年实施的设为0，并不完全准确反映政策的影响。

一个更合理的方法是创建多个时间点和处理状态的交互变量来区分不同的政策干预时点。例如，对于每个政策开始的时间点（如2010、2011等），您都可以构建相应的处理-时间交乘项，这样可以更精确地评估在不同年份实施试点对就业情况的影响。

具体来说，您可以设置如下虚拟变量：

- Treatment_Year：指示企业是否处于某个特定政策开始的时间点。例如，Treatment_2010、Treatment_2011等。
- Post_Treatment：对于每个处理时间点之后的数据点设为1，之前的数据点设为0。

然后在模型中包含这些变量的交乘项：

\[Y_i = \beta_0 + \sum_{j=2010}^{2018}\beta_j*(Treatment_j*Post_Treatment) + \gamma X_i + u_i\]

其中\(X_i\)是控制变量，\(\gamma\)是其系数。这样设置的好处是可以分别评估不同时间点政策试点对就业的独立影响。

请注意，由于您的数据集只包含2011、2012、2014、2016和2018年的观测值，您需要在构建模型时考虑到这些时间点，确保您的交乘项能够正确反映每个企业是否处于政策试点后的时间段。

最后，请根据具体的数据结构和研究假设调整上述建议。例如，在实际操作中可能需要考虑使用面板数据模型、控制不同年份的固定效应等技术细节。

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