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学术论文复现性与数据政策

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236
本指南详细介绍了国际经济学期刊（JIE）严格的复现性和数据提交政策。它指导作者在论文接受前，系统地收集和提交所有必要的科研材料（包括原始数据、数据清理代码、模型求解器代码等）至安全存储库，以确保研究结果能够被完整、可信地复现。
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JIE投稿论文表格图表规范指南

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本技能用于指导作者构建和审查提交给《国际经济学杂志》（JIE）的论文表格和图表。核心要求是所有图表必须自成体系，让国际经济学专业的审稿人无需阅读正文即可理解。重点包括重力表、事件研究图和结构反事实图，强调报告经济学幅度（如弹性），而非仅是统计显著性。
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开放经济因果识别策略

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205
本技能旨在提供一套严谨的国际宏观金融因果识别方法论。它指导用户如何处理开放经济模型中的全球宏观冲击、政策内生性以及高频数据带来的识别挑战。适用于跨国面板数据分析、资本管制自然实验等复杂情景，帮助研究人员建立可信赖的因果结论。
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国际金融期刊附录与数据复现指南

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本指南指导作者撰写国际金融学术论文的在线附录和数据/代码复现包。它强调如何构建可追溯、结构化的支持性材料，确保所有证据都必须能追溯到正文的核心论点，并指导作者处理受限的国际数据和数据可用性声明。
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国际金融论文审稿人预判策略

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本技能旨在帮助研究人员预判国际金融期刊（如JIMF）的审稿意见。它指导作者在投稿前，主动解决论文在国际视野、因果识别（排除全球混淆因子）和稳健性检验方面的致命性缺陷，使其成为一套前置的、系统性的优化流程。
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国际金融稳健性检验策略

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本指南提供了一套针对国际宏观金融领域论文的稳健性检验结构化方法，尤其适用于投递JIMF期刊。它帮助作者将实证检验与具体的“国际金融威胁”挂钩，确保研究结论的稳健性和可信度，涵盖了从样本选择、回归模型到高级计量经济学方法的全流程指导。
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法经领域因果识别策略

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本指南旨在为法学经济学研究提供严谨的因果推断框架。它详细介绍了包括双重差分（DiD）、回归分段（RDD）、工具变量（IV）等高级计量方法，确保研究人员能够构建并防御因果识别路径，达到顶级学术期刊的要求。
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法律经济学投稿应对策略

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本指南旨在帮助学者预判法律经济学领域的顶级期刊（如JLE）审稿人可能提出的复杂和专业性的质疑。它指导作者如何围绕单盲审稿流程，重点完善制度描述的准确性、计量模型的稳健性，从而在投稿前将预设的批判点融入稿件本身。
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法律经济学研究可重复性包

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本指南旨在帮助用户为法律经济学领域的实证研究准备符合期刊要求的可重复性软件包。核心要求包括完整记录所有数据、分析代码和计算流程，并撰写详细的README文档。它特别强调了如何处理受限或专有法律数据源（如庭审记录），确保研究成果在发表前具备最高的透明度和可验证性。
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法律经济学期刊展示图表规范

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131
本指南旨在指导用户为学术论文（尤其针对《法律与经济学杂志》JLE）制作高标准、专业的表格和图表。它专注于如何清晰、直观地展示法律规则或政策变化的核心影响（如事件研究、断点回归等），确保研究的关键识别结果能在第一时间被读者捕获。内容覆盖了标准误、聚类和自洽注释等学术最佳实践。
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法律经济学因果识别策略

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369
本指南提供了法律经济学领域建立可信因果识别的全面指导。它专门针对顶级期刊提出的高标准，详细说明了如何防御内生性、选择偏差和遗漏变量等威胁，以捍卫制度性变化或组织变动的识别来源。涵盖了分期双重差分法（DiD）、工具变量法（IV）和断点回归设计（RDD）等进阶计量方法。
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学术论文可复现报告包构建指南

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本指南旨在指导作者如何为学术论文构建一套完整、高度可复现的报告包，尤其适用于依赖复杂机构数据的学科（如法律经济学）。内容涵盖如何从原始数据源头（如法院记录、合同）到最终展示结果，建立端到端的分析流程，并强调文档化数据构建过程、固定随机种子和数据来源出处，确保研究结果的可重现性。
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