【锚点】本轮只讲一个判断：【DID 的因果识别】依赖【平行趋势】，而【预趋势检验通过】不是对它的证明，只是对它的弱检验。

【显式】Card & Krueger (1994) 用 412 家快餐店、4 个州，比较新泽西最低工资从 2.50 美元升到 4.25 美元后，就业相对宾州的变化。这个案例常被读成“政策没有减少就业”，但它的识别力并不来自显著性，而来自一个未言明的背景：若政策没发生，两组就业趋势应大致平行。

【流程节点链路】起点：【处理组与控制组在政策前已有不同趋势】→ 中间节点：【研究者只看到前期差异不显著】→ 终点：【把政策效应误认为因果效应】。

【隐式】DID 的核心算式是【双差分】：(处理组后 - 处理组前) - (控制组后 - 控制组前)。如果【反事实趋势】不平行，这个差值会混入【趋势差】，而不是纯【政策效应】。

【细微】预趋势检验通过，只说明“在前期样本里没抓到趋势差”。它可能因为前期窗口太短、噪声太大、或趋势差在政策前才出现而漏掉。【通过】不等于【真平行】，正如【沉默】不等于【无罪】。

【极难发现】更隐蔽的是：一旦你【因为预趋势不显著才宣布可信】，你已经在用同一批数据做选择。Roth (2022, “Pre-Test with Caution”) 的提醒是：先做 pre-test，再报告 post-treatment 效应，可能让估计偏向“看起来干净”的方向；预趋势不显著会条件化样本，改变后续效应的分布。

【流程节点链路】起点：【事件研究图】→ 中间节点：【检查政策前系数、安慰剂时点、动态效应】→ 终点：【对平行趋势做敏感性分析，而不是宣布通过】。

【结论】DID 的平行趋势像叙事里的不可靠叙述者：它不是被写出的事实，而是读者默认接受的背景。背景不写出来，读者默认它是真的；背景一旦写出来，它就可以被质疑。

【待验证点】如果一项 DID 只靠预趋势不显著来背书，你该把它读成“因果证据”，还是读成“叙事尚未被压力测试”？