jqte-fit-positioning
Use to judge whether a manuscript fits 《数量经济技术经济研究》 (JQTE) and to decide how to frame its contribution — measurement, forecasting, or method-application versus clean causal inference — before investing in revision. The most common save: stopping a strong measurement paper from being dressed up as a weak causal study, and routing genuinely clean-causal work elsewhere.
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Weekly change comes from our own snapshots, not the repository page — it measures attention, not adoption.
# 匹配度与贡献定位（jqte-fit-positioning） ## 触发时机 - 还没动笔大改前，先问"这篇对不对口、贡献该怎么框" - 有 TFP/效率/预测/分解结果，但不确定要不要包装成因果 - 识别其实很干净，纠结投本刊还是经济研究/季刊 ## 第一步：判定贡献类型（决定全文骨架） | 贡献类型 | 特征 | 本刊匹配度 | |----------|------|-----------| | 测度 | TFP/效率/指数/技术进步分解的"量得准" | 高 | | 预测 | 宏观计量、景气、混频、政策模拟的"测得好" | 高 | | 方法应用/改进 | 前沿计量用到中国数据并讲清适用条件 | 高 | | 结构分解 | IO/CGE/SDA 的"分解清、可复现" | 高 | | 干净因果 | 强识别 + 理论机制是核心卖点 | 中/低（多半改投） | > 本刊隐性门槛：**测度透明、方法得当、可复现 > 因果叙事的干净度**。识别弱却硬包装因果，是高频拒因。 ## 三道筛子（任一不过即高风险） 1. **核心可量化吗**：本文的贡献能落到一个"量/预测/分解得更好"的具体对象吗？还是只有一个泛泛的实证回归？ 2. **方法节立得住吗**：构造/设定/参数是否透明、可复现，而非黑箱跑软件？ 3. **是不是硬凑因果**：去掉勉强的因果话术后，测度/方法本身还成立且有价值吗？（若是，就老实做测度） ## 匹配度评级 | 评级 | 特征 | 处置 | |------|------|------| | 高 | 测度/预测/分解为核 + 方法透明可复现 | 进入 `jqte-topic-selection` 精修 | | 中 | 方向对但方法节单薄 / 因果话术过重 | 先补 `jqte-measurement`/`jqte-io-cge`，并去掉硬凑因果 | | 低 | 干净因果是真卖点 / 纯算法贡献 / 题目琐碎 | 改投对口期刊（见下） | ## 改投路由（fit 低时） - 干净因果 + 理论：`economic-research` / `china-economic-quarterly` - 产业/政策实证 + 厚稳健性：`china-industrial-economics` - 数理模型/算法本身是贡献：`journal-of-management-sciences-china` ## 自检清单 - [ ] 能一句话说清贡献类型（测度/预测/方法/分解/因果） - [ ] 贡献能落到"量/预测/分解得更好"的具体对象 - [ ] 方法节透明可复现，不是黑箱 - [ ] 没有为了"上档次"硬凑站不住的因果故事 ## 反模式 - 给测度论文硬套 DID/IV 叙事——审稿人会问"识别站得住吗"，不如老实做测度 - 把"跑了个回归"当成够格——本刊看
- 触发时机
- 第一步：判定贡献类型（决定全文骨架）
- 三道筛子（任一不过即高风险）
- 匹配度评级
- 改投路由（fit 低时）
- 自检清单
- 反模式
- 本刊收稿门槛画像（匹配度决策表）
- 微型走查：一篇"被误包装成因果"的稿件如何救回
- 审稿人追问模式 + 本刊语境修法
- 校准锚点
- 输出格式
What does the jqte-fit-positioning skill do?
Use to judge whether a manuscript fits 《数量经济技术经济研究》 (JQTE) and to decide how to frame its contribution — measurement, forecasting, or method-application versus clean causal inference — before investing in revision. The most common save: stopping a strong measurement paper from being dressed up as a weak causal study, and routing genuinely clean-causal work elsewhere.
How do I install it?
Run `npx skills add brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills --skill jqte-fit-positioning --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.