jqte-sensitivity
Use to design and report robustness for a 《数量经济技术经济研究》 (JQTE) manuscript where the contribution is measurement, a model, or a forecast — focusing on sensitivity to method choice, parameter / specification, data caliber, and sample window, rather than the placebo / parallel-trends battery of a causal paper. Use after the main estimates exist.
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Weekly change comes from our own snapshots, not the repository page — it measures attention, not adoption.
# 敏感性与稳健性（jqte-sensitivity） ## 触发时机 - 主测度/模型/预测结果有了，但只有一种设定 - 审稿人问"换个方法/参数/口径还成立吗" - 误把因果刊的稳健性套路（安慰剂、平行趋势）当成本刊要的 ## 本刊的稳健性 ≠ 因果刊的稳健性 因果论文比拼安慰剂、平行趋势、随机化检验；**JQTE 测度/方法/预测论文比拼的是对"方法-参数-口径-样本"选择的敏感性**——核心问题是"我这个数/这个预测，换合理的设定会不会翻"。 ## 四类敏感性（按贡献类型取用） | 维度 | 测度类 | 计量/预测类 | IO/CGE 类 | |------|--------|-------------|-----------| | 方法选择 | DEA 规模假设、SFA 分布、参数法 vs 指数法 | 模型族（VAR vs VECM vs ARDL） | 分解形式、闭合规则 | | 参数/设定 | 折旧率、基期、权重方案 | 滞后阶、窗口、识别约束 | 弹性参数取值、冲击幅度 | | 数据口径 | 平减指数、变量定义 | 实时 vs 修订、频率 | IO 表年份、部门聚合 | | 样本范围 | 子样本/分组 | 子区间、剔除危机期 | 不同基准年 | ## 报告方式 - 给**敏感性区间或矩阵**：核心结论在合理设定集合下的取值范围，而非只展示"我选的那个" - 若结论对某参数特别敏感，**明说**并讨论合理取值的依据，不掩盖 - 测度类：核心排序/趋势是否在方法替代下稳定（如效率排名的秩相关） - 预测类：不同窗口/基准下的相对优势是否稳定 - CGE：对关键弹性做参数扫描 (sensitivity sweep) 或系统敏感性分析 (SSA) ## 自检清单 - [ ] 至少覆盖"方法 + 参数 + 口径"中两类敏感性 - [ ] 给出结论的取值区间/秩稳定性，而非单点 - [ ] 对最敏感的假设有显式讨论与依据 - [ ] 敏感性结论与主结论的关系说清（稳健 / 有条件稳健） - [ ] 没有用因果刊的安慰剂套路充数 ## 反模式 - 只展示自己选的那一组设定，回避替代设定 - 把"加几个控制变量"当全部稳健性（测度类这远不够） - 结论对参数高度敏感却不提 - CGE 不对弹性做敏感性，单点结果当定论 ## 本刊稳健性审稿标尺（非因果刊版） 《数量经济技术经济研究》比拼的不是安慰剂/平行趋势,而是"换合理的方法-参数-口径-样本,我这个数/预测会不会翻"。下表把本刊稳健性期待落成可核对项。 | 稳健性维度 | 达标线 | 退稿表现 | |------------|--------|----------| | 覆盖面 | 至少方法+参数+口径中两类 | 只"加几个控制变量"充数 | | 报告形式 | 给区间/矩阵/秩稳定性 | 只展示自选的那一
- 触发时机
- 本刊的稳健性 ≠ 因果刊的稳健性
- 四类敏感性（按贡献类型取用）
- 报告方式
- 自检清单
- 反模式
- 本刊稳健性审稿标尺（非因果刊版）
- 微型走查：数字经济指数稳健性矩阵（示意）
- 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-sensitivity skill do?
Use to design and report robustness for a 《数量经济技术经济研究》 (JQTE) manuscript where the contribution is measurement, a model, or a forecast — focusing on sensitivity to method choice, parameter / specification, data caliber, and sample window, rather than the placebo / parallel-trends battery of a causal paper. Use after the main estimates exist.
How do I install it?
Run `npx skills add brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills --skill jqte-sensitivity --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.