已完成一次完全虚构的建筑节能改造评估演示，包括：

• 24栋建筑：12栋改造组、12栋对照组
• 2023年1月—2024年12月，共24个月
• 每栋建筑每月能耗与气温指标
• 趋势可视化
• 改造前平行趋势诊断
• 差分中的差分（DID）回归
• 气温调整稳健性检查
• 安慰剂改造时间检验
• 中文HTML报告
• CSV数据、结果表、图形及可复现Python脚本

主要结果

主规格为：

[ Energy_{it}

\beta (Treated_i \times Post_t) + Treated_i + Post_t + Temperature_{it} + BuildingFE_i + MonthOfYearFE_t + \varepsilon_{it} ]

标准误按建筑聚类。

主规格的DID估计值约为：

-23.86 kWh/m²·月

在本虚构数据设定下，负值表示改造组相对于对照组出现额外能耗下降，接近数据生成过程中预设的约 25 kWh/m²·月 节能效果。

不过，安慰剂切点也产生了较大的负估计，说明该演示数据中的组间差异并不满足严格的因果识别要求。因此，报告中没有把主规格结果表述为真实因果效果，而是明确标注为方法演示。

交付文件

文件已保存到项目文件中的 did_energy_demo 目录：

• report.html
  中文HTML完整报告，内嵌全部图形，可直接用浏览器打开。

• energy_panel_24_buildings.csv
  576行月度面板数据，即24栋 × 24个月。

• results_table.csv
  DID主规格和稳健性检查结果。

• pretrend_summary.csv
  改造前各月改造组与对照组的均值及组间差值。

• event_time_summary.csv
  相对改造月份的组均值差汇总。

• fig_trend.png
  改造组与对照组月度能耗趋势图。

• fig_parallel_trend.png
  改造前平行趋势诊断图。

• fig_event_time.png
  事件时间组均值差图。

• generate_report.py
  可复现Python脚本。运行：

python generate_report.py

即可重新生成数据、表格、图形和HTML报告。

报告中包含的限制说明

已在HTML报告中专门讨论：

1. 季节性限制
   月份固定效应可以吸收共同的季节性，但无法自动解决两组建筑对季节变化反应不同的问题。气温指标也没有完整表示湿度、采暖度日、制冷度日和极端天气。

2. 同期冲击限制
   数据中设置了全体建筑共同的2024年夏季冲击。共同冲击可以被时间效应部分吸收，但如果冲击对改造组和对照组影响不同，DID仍可能存在偏差。

3. 并行趋势限制
   改造前趋势图只能提供诊断证据，不能证明反事实平行趋势成立；即便历史预趋势平坦，也不能保证改造后的反事实趋势继续平行。

4. 少量聚类单位限制
   只有12个改造组和12个对照建筑，建筑聚类数量较少，常规聚类标准误可能不够可靠。实际研究可考虑wild-cluster bootstrap、随机化推断或增加建筑数量。

5. 同期其他改造或管理变化
   如果节能改造同时伴随设备更换、入住率变化、运维制度变化等，交互项可能混合多个因素的影响。

需要特别注意：这是完全虚构的数据与结果，适合教学、代码演示和报告结构示范，不应作为真实建筑节能效果或政策效果的证据。