cre-identification
Use when the empirical identification strategy is the bottleneck for a 《中国农村经济》 manuscript — micro-household / village-level quasi-experimental designs (DID, IV, RDD, PSM). Stress-tests the design and the rural-specific endogeneity before drafting tables.
Profile →npx skills add brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills --skill cre-identification --agent claude-code
Same command for any agent — swap --agent for codex, cursor, copilot.
Weekly change comes from our own snapshots, not the repository page — it measures attention, not adoption.
# 因果识别策略（cre-identification） ## 触发时机 - 实证主体仅有描述统计 + OLS + 控制变量 - 自变量是农户的**自选择行为**（入合作社、外出务工、采用新技术、参与流转），但没处理自选择内生性 - DID 用了 TWFE 但没回应近年异质性处理批评（Goodman-Bacon, de Chaisemartin, Sun-Abraham, Callaway-Sant'Anna） - IV 第一阶段 F 弱 / 工具变量排他性疑虑 - PSM 只做了匹配但没讨论"不可观测的选择性" ## 设计优先级 《中国农村经济》编委对农村微观研究的偏好排序（强 → 弱）： 1. **农村政策冲击 + DID（含 staggered / continuous treatment）**——如某项试点改革、确权、补贴政策的分批推行 2. **断点回归**——清晰的政策门槛（如贫困县划定线、补贴资格线、年龄门槛） 3. **工具变量**——强工具 + 排他性论证（处理农户自选择的核心武器） 4. **倾向得分匹配 + DID（PSM-DID）**——农村横截面 / 短面板的常见组合 5. **合成控制法**——村级 / 县级政策评估 6. OLS + 严密的自选择讨论（仅在有强外生性论证或结构 / 理论实证时可接受） ## 农村数据的内生性专项 农村微观研究最常见的内生性来源，审稿人必查： - **自选择进入处理**：是否更"能干 / 风险偏好 / 资源禀赋好"的农户才入社 / 流转 / 务工？ - **反向因果**：是收入高才参与，还是参与带来收入？ - **测量误差**：农户自报的收入 / 土地面积 / 用工常有偏差 - **遗漏的村级 / 家庭固定特征**：村庄区位、宗族网络、家庭社会资本 针对性策略至少给出一条：固定效应 + IV / 准实验冲击 / 匹配 + 安慰剂 / 双稳健（Heckman 仅作辅助，不能单独立住识别）。 ## 分支路径 ### 分支 A：DID - 是否 staggered？→ 必须用 Goodman-Bacon 分解 + Callaway-Sant'Anna 或 Sun-Abraham - 平行趋势检验：事件研究图必须画 - 安慰剂：随机分配处理村 / 处理户 500–1000 次 - 是否报告 Bacon 分解的"坏比较"权重？ ### 分支 B：IV - 第一阶段 F **必须 ≥ 10**（弱工具 → 用 Anderson-Rubin 或 weak-IV-robust CI） - 排他性论证至少需要 3 段：理论 / 制度 / 安慰剂；说明工具只通过处理变量影响农户结果 - 农村常用工具（地理 / 历史 / 政策外生）的内生性也要论证，不能"看起来外生就行" - 是否报告了 reduced form？ ##
- 触发时机
- 设计优先级
- 农村数据的内生性专项
- 分支路径
- 分支 A：DID
- 分支 B：IV
- 分支 C：RDD
- 分支 D：PSM / PSM-DID
- 分支 E：结构估计 / 理论实证
- 执行桥（StatsPAI / Stata MCP）
- 必查清单
- 反模式
- 输出格式
What does the cre-identification skill do?
Use when the empirical identification strategy is the bottleneck for a 《中国农村经济》 manuscript — micro-household / village-level quasi-experimental designs (DID, IV, RDD, PSM). Stress-tests the design and the rural-specific endogeneity before drafting tables.
How do I install it?
Run `npx skills add brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills --skill cre-identification --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.