首次接触双重差分，利用stata软件跑出来的结果是这样的：
                                DIFFERENCE IN DIFFERENCES ESTIMATION
                                -Including time-invariant covariates-

--------------------- ------------ BASE LINE --------- ----------- FOLLOW UP ---------- --------------
Outcome Variable(s) | Control |  treated  | Diff(BL) | Control |  treated  | Diff(FU) | DIFF-IN-DIFF
---------------------+---------+-----------+----------+---------+-----------+----------+--------------
lper                 | -5.937  | -5.362    | 0.576    | -5.937  | -5.362    | 0.576    | 0.000
Std. Error           | 2.233   | 2.157     | 0.149    | 2.233   | 2.157     | 0.149    |    .
P>|t|                | 0.008   | 0.014     | 0.000    | 0.008   | 0.014     | 0.000    |    .
-------------------------------------------------------------------------------------------------

平均处理效应为 0.576 ，说明事件发生后Y是显著提高了对吗？
但是用普通面板固定效应回归结果：
Random-effects GLS regression                   Number of obs      =       559
Group variable: prov                            Number of groups   =        47

R-sq:  within  = 0.0621                         Obs per group: min =        11
       between = 0.0037                                        avg =      11.9
       overall = 0.0049                                        max =        12

                                                Wald chi2(5)       =     15.24
corr(u_i, X)   = 0 (assumed)                    Prob > chi2        =    0.0094

                                   (Std. Err. adjusted for 47 clusters in prov)
-------------------------------------------------------------------------------
              |               Robust
         lper |      Coef.   Std. Err.      z    P>|z|     [95% Conf. Interval]
--------------+----------------------------------------------------------------
            t |   .1200465   .0554698     2.16   0.030     .0113277    .2287654
       twheat |  -.2245029   .1088458    -2.06   0.039    -.4378368    -.011169
        wheat |  -.1117993    .299732    -0.37   0.709    -.6992632    .4756646
lfarmearnings |  -.0750534   .1522562    -0.49   0.622    -.3734701    .2233632
lpermachinery |   .1181777   .1739125     0.68   0.497    -.2226846      .45904
        _cons |   .0723345   1.016489     0.07   0.943    -1.919947    2.064616
--------------+----------------------------------------------------------------
      sigma_u |  1.1999658
      sigma_e |  .24129311
          rho |  .96113691   (fraction of variance due to u_i)
-------------------------------------------------------------------------------


交互项twheat却为负，那不是说明政策出台后，Y比之前还小了？且其他估计方法的值均为负，请教高手，这什么原因导致的呢？是不是说明我的数据有问题还是？有些不太明白，请指点，谢谢！