cie-topic-selection
Use to sharpen a topic for 《中国工业经济》 (China Industrial Economics) — anchoring on a clean China-policy quasi-experiment, firm behavior, industrial organization, or the digital economy, backed by stylized facts and 3–5 marginal contributions. Use before drafting, when the research question or contribution is fuzzy.
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# 选题与边际贡献（cie-topic-selection） ## 触发时机 - 选题想法模糊，担心"有方法无思想"或边际贡献立不住 - 有数据但没有干净的政策冲击 / 特征事实 - 边际贡献写成"丰富了相关研究" ## 本刊选题偏好（强 → 弱） 1. **政策评估类准实验**：某产业 / 区域 / 环境政策对企业或地区结果的因果效应（试点、补贴、督察、宽带中国、低碳城市、自创区、数据要素、智能制造试点……） 2. **企业行为与绩效**：创新研发、出口、全要素生产率、数字化转型、ESG、僵尸企业、要素错配 3. **产业组织与竞争**：市场结构、进入退出、加成率、竞争政策、平台治理 4. **数字经济与新动能**：平台、数据要素、人工智能、工业互联网对生产率/就业的影响 > 办刊理念"理论顶天，实践立地"：选题要**突出问题导向，关注重大理论与现实问题**，体现"六新"（选题/视角/方法/架构/语言/观点要新）。 ## 立选题三件套（缺一不可） 1. **特征事实**：用数据/图刻画现象，"选题意义不能泛泛而谈，要有事实支撑"（投稿指南原文） 2. **干净识别的可行性**：能想清楚处理组/对照组、时点、反事实 3. **边际贡献 3—5 条**：相对现有文献"新在哪"——新机制 / 新数据 / 新口径 / 新政策场景 / 新方法应用 ## 边际贡献写法（黑名单 → 白名单） | 黑名单 | 白名单 | |--------|--------| | "丰富了相关研究" | "首次识别 X 政策经由 <渠道> 影响 Y，区别于既有文献的 <旧解释>" | | "拓展了研究视角" | "用 <新数据/新口径> 度量 <变量>，修正了既有 <高估/低估> 判断" | | "具有重要现实意义" | "为 <主体> 在 <环节> 的 <决策> 提供了量化依据" | ## 自检清单 - [ ] 有可量化的**特征事实**支撑选题意义 - [ ] 有一个**干净的政策冲击 / 准实验**，时点与处理对象清晰 - [ ] 边际贡献 3—5 条，每条都能对应"区别于哪篇文献" - [ ] 研究问题同时回答"是什么"与"为什么" - [ ] 不是"用众所不知的模型说明众所周知的道理" ## 反模式 - 选题靠"国家很重视/政策很重要"撑意义，无特征事实 - 蹭热点概念但无干净识别（如泛泛"数字经济提升绩效"） - 边际贡献堆 5 条但条条空泛、互相重复 - 跟风同一政策第 N 篇，却讲不出新机制 / 新口径 ## 本刊选题审稿期待与退稿模式 | 审稿期待（"六新"+问题导向） | 达标证据 | 退稿模式 | |------------------------------|----------|----------| | 对接国之大者 | 接制造强国/新质生产力/双循环 | 蹭
- 触发时机
- 本刊选题偏好（强 → 弱）
- 立选题三件套（缺一不可）
- 边际贡献写法（黑名单 → 白名单）
- 自检清单
- 反模式
- 本刊选题审稿期待与退稿模式
- 微型走查：从模糊想法到可立选题
- 审稿人/编辑追问 × 本刊语境修法
- 校准锚点
- 输出格式
What does the cie-topic-selection skill do?
Use to sharpen a topic for 《中国工业经济》 (China Industrial Economics) — anchoring on a clean China-policy quasi-experiment, firm behavior, industrial organization, or the digital economy, backed by stylized facts and 3–5 marginal contributions. Use before drafting, when the research question or contribution is fuzzy.
How do I install it?
Run `npx skills add brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills --skill cie-topic-selection --agent claude-code` — it drops the skill into your project so the agent can pick it up. Swap the --agent value for codex, cursor or copilot if you use one of those.
Where does this skill come from?
From brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills, a repository with 909 stars. We read it straight from the repository tree rather than a submitted listing, so what you see here is what is actually published.
Is a popular skill a good skill?
Not necessarily. Stars measure attention, not adoption — a repository can trend for a week and be abandoned. That is why we show the weekly change from our own snapshots next to the total, instead of a single flattering number.