外审回复（jqte-rebuttal）

触发时机

• 收到 JQTE 外审 / R&R 意见，需要写回复信
• 意见集中在方法透明度、敏感性、样本外评估、可复现、数据口径
• 审稿人用"识别不干净"质疑，但本文贡献其实是测度/方法

回复信结构

1. 开头致谢 + 总览：感谢，并用一段说明主要修改方向（对应哪些核心关切）。
2. 逐条回应：每条意见 → 回应 → 正文修改位置（页/段/表号）。
3. 无法照办的项：礼貌说明理由（数据限制、方法适用边界），给出替代方案，不硬顶也不空应付。

本刊高频意见与应对

应对"识别不干净"的特别提示

本刊不强求干净因果。若审稿人按因果刊标准苛求识别，而本文真正贡献是测度/方法/预测，应礼貌地把贡献重新框定为测度/方法应用，并指出相应的稳健性已通过敏感性而非安慰剂来保障——而不是硬补一个站不住的工具变量。

自检清单

• 逐条回应，无遗漏；每条标注正文修改位置
• 方法透明度/可复现的质疑已用具体补充回应
• 敏感性/样本外评估等"本刊关切"已正面补齐
• 被质疑因果时，正确区分"重定位测度贡献"还是"补识别"
• 无法照办项有理由 + 替代方案
• 语气专业、对事不对人

反模式

• 嘴上答应改、正文没改（审稿人会复核）
• 对"无法复现"的质疑空泛辩解，不给具体补充
• 被质疑识别就硬塞一个弱工具变量，而非重定位为测度贡献
• 逐条变成情绪化辩论

本刊外审意见处置矩阵

《数量经济技术经济研究》双向匿名审稿，意见集中在方法透明、参数敏感性、样本外评估、CGE/IO 可复现、数据口径。

微型走查：一封 R&R 回复的关键段（示意）

设想碳效率测算稿件收到三条核心意见（数字为示意）：

1. 意见 1（方法不透明）：问方向向量如何设定。回复："已在 3.2 节（p.7）补充方向向量设定与非期望产出处理公式，附排放因子来源表（表 A1）。"
2. 意见 2（敏感性不足）：换径向 vs 非径向是否稳健。回复："已补敏感性矩阵（表 8），效率排名四种设定下秩相关 ρ≈0.91（示意），结论稳健。"
3. 意见 3（疑似因果包装）：审稿人按因果刊标准苛求识别。回复（重定位）："本文贡献为碳效率的测算与分解，非因果断言；已淡化'影响'表述（p.2、p.15），稳健性由方法/参数敏感性保障。"

【意见总数】3（已逐条 □）｜【核心关切】方法透明 / 敏感性 / 识别
【因果质疑处置】重定位为测度贡献，淡化"影响"表述
【正文是否已改】是（p.7/表8/表A1，示意）
【无法照办项】实时分省排放因子暂缺 → 用国家口径并说明局限

审稿人追问模式 + 本刊语境修法

• "机器学习方法是黑箱" → 补可解释性证据（变量重要性/与传统模型对照），契合本刊对机器学习规范应用的导向；"指标体系主观赋权" → 改客观赋权并报多方案排名秩相关。
• "无法照办的项怎么写？" → 礼貌给数据/方法边界理由 + 替代方案，不硬顶也不空应付。

校准锚点

• 本刊回复信通常逐条标注修订稿页/表号，并区分"已补正文"与"边界所限的替代方案"。
• 审稿轮次、回复信格式等细节以编辑部最新通知为准。

输出格式

【意见总数】N（已逐条 □）
【核心关切】方法透明 / 敏感性 / 样本外 / 可复现 / 数据口径 / 识别
【因果质疑处置】重定位测度贡献 / 按规范补识别
【正文是否已改】是 / 否（未改勿生成终稿回复）
【无法照办项】[条目 + 理由 + 替代]
【下一步】终稿复核 → jqte-submission