journal-of-quantitative-technological-economics
Use when targeting 《数量经济技术经济研究》(The Journal of Quantitative & Technological Economics, JQTE) — the CASS journal for quantitative economics, econometric methods, technical economics, input-output, macro-econometric forecasting, and technology/innovation evaluation. Apply when the contribution is method-application or measurement (productivity, efficiency, forecasting) rather than a pure causal-policy narrative.
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# 《数量经济技术经济研究》投稿（journal-of-quantitative-technological-economics） ## 期刊定位 中国社会科学院数量经济与技术经济研究所主办。两条主线：**数量经济学**（计量方法及其应用、宏观计量、经济预测、投入产出、CGE）与**技术经济学**（技术进步、生产率、效率评价、创新与数字经济的测度与评估）。相较《经济研究》《CEQ》偏理论/因果，本刊更看重**测度与方法的应用价值**——把"怎么量、量得准、预测得好"做扎实。 ## 触发时机 - 贡献点在**测度/方法**：全要素生产率、效率（DEA/SFA）、技术进步分解、投入产出/CGE、指数构建 - 题目是宏观计量、经济预测、政策模拟、新经济（数字经济/AI）测度 - 文章方法应用扎实但"因果故事"不强，担心被纯因果刊嫌识别弱 - 想判断该投本刊还是《经济研究》/《中国工业经济》 ## 选题偏好 1. **生产率与效率测度**：TFP、Malmquist、DEA/SFA、技术进步分解 2. **宏观计量与预测**：时间序列、混频/大数据计量、景气与预测、政策模拟 3. **投入产出与一般均衡**：IO 表分析、CGE、结构分解（SDA） 4. **技术经济评价**：技术/项目经济评价、创新与数字经济的量化 5. **计量方法的应用与改进**：把前沿方法用到中国数据并讲清适用条件 ## 方法与规范（测度/方法为核） - 测度类：方法选择有依据，**指标构造透明**，对测度敏感性（不同方法/参数）做检验 - 计量/预测类：模型设定、平稳性/协整、样本外预测评估（RMSE/方向准确率）规范 - IO/CGE：数据来源、参数校准、闭合规则、情景设定清楚，结果可复现 - 因果识别不是必需，但若做因果，仍按现代规范（DID 异质性、IV 推断） - 评判重点：**测得准不准、方法用得对不对、结论稳不稳** ## 结构与写作 - 引言：现实/政策需求 → 现有测度或方法的不足 → 本文方法贡献 - 方法节是重头：把模型/算法/指标讲透，假设与适用条件显式 - 结果要给**量化解读 + 敏感性**，技术经济类要落到评价结论 - 政策/实务含义面向规划、预测、产业与技术决策 ## 路由防误投 - 本刊快速定位属于“综合经济”通道；只有当稿件的核心贡献满足“经济学问题意识、机制解释和可外推的理论/政策贡献必须成立”时，才把 《数量经济技术经济研究》 作为首选。 - 相近 profile 先比较：`journal-of-management-sciences-china`（《管理科学学报》） / `journal-of-public-management`（《公共管理学报》） / `journal-of-shanghai-university-of-finance-and-e
- 期刊定位
- 触发时机
- 选题偏好
- 方法与规范（测度/方法为核）
- 结构与写作
- 路由防误投
- 官方核验清单
- 投稿前自检
- 高频拒稿雷区
- 决策口诀
- 输出格式
What does the journal-of-quantitative-technological-economics skill do?
Use when targeting 《数量经济技术经济研究》(The Journal of Quantitative & Technological Economics, JQTE) — the CASS journal for quantitative economics, econometric methods, technical economics, input-output, macro-econometric forecasting, and technology/innovation evaluation. Apply when the contribution is method-application or measurement (productivity, efficiency, forecasting) rather than a pure causal-policy narrative.
How do I install it?
Run `npx skills add brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills --skill journal-of-quantitative-technological-economics --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 984 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.