jqte-sensitivity

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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.

brycewang-stanford By brycewang-stanford schedule Updated 6/10/2026

name: jqte-sensitivity description: 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.

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

  • 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 只展示自选的那一组
最敏感处 显式标注并讨论取值依据 高度敏感却不提
结论咬合 说清稳健 / 有条件稳健 含糊带过
套路匹配 用本刊套路而非因果刊安慰剂 拿安慰剂凑数

微型走查:数字经济指数稳健性矩阵(示意)

承接省级数字经济指数稿件,合格敏感性设计(数字为示意):

  1. 方法维:等权 vs 熵权 vs 主成分赋权——三种方案下省级排名秩相关 ρ≈0.93/0.90(示意)。
  2. 参数维:标准化方式(极差 vs z-score)、缺失值补全(插值 vs 删除)切换,指数水平变动均值<3%。
  3. 口径维:基期 2018→2020、产业法 vs 渗透法口径,核心排序前五省份不变。
  4. 样本维:剔除直辖市子样本、剔除疫情年 2020,趋势方向一致。
  5. 判定:核心排名"稳健";指数绝对水平"有条件稳健"(依赖赋权方案)——明说不掩盖。
【贡献类型】测度(数字经济指数)
【已做敏感性】方法 □ 参数 □ 口径 □ 样本 □
【结论稳健性】排名稳健;绝对水平有条件稳健(依赖赋权方案)
【最敏感假设】赋权方法(等权 vs 熵权),依据:客观赋权更可复现
【缺口】未做跨数据源交叉验证
【下一步】jqte-tables-figures

审稿人追问模式 + 本刊语境修法

  • "只加了几个控制变量就算稳健?" → 测度类这远不够;补方法替代(DEA 规模假设/SFA 分布)、参数扫描、口径切换的矩阵。
  • "CGE 弹性一变结论是否反转?" → 对关键弹性做参数扫描或系统敏感性分析 (SSA),报稳健区间。
  • "你用了安慰剂检验?" → 安慰剂是因果刊套路;本刊测度/预测论文应改用方法-参数-口径-样本敏感性,不要张冠李戴。

校准锚点

  • 本刊已刊测度/预测论文常以"敏感性矩阵 + 秩相关 + 最敏感假设讨论"呈现稳健性,而非安慰剂图——可据此校准稳健性章节形态。
  • 究竟需覆盖几类敏感性属审稿弹性区间,以编辑部最新栏目惯例与外审意见为准

输出格式

【贡献类型】测度 / 计量预测 / IO-CGE
【已做敏感性】方法 □ 参数 □ 口径 □ 样本 □
【结论稳健性】稳健 / 有条件稳健(条件 <…>)/ 不稳健
【最敏感假设】<…>,依据 <…>
【缺口】<待补的敏感性>
【下一步】jqte-tables-figures
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