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因果识别策略与计量经济学方法

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329
本指南深入探讨了高标准的计量经济学因果识别策略，适用于公共财政和政策评估研究。内容涵盖回归断点设计（RDD）、双重差分（DiD）、数据堆积（Bunching）和工具变量（IV）等高级方法。核心在于如何论证政策诱导的非连续性，并提高实证研究的因果识别可信度。
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宏观经济预测评估标准

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457
本指南为撰写宏观经济或行业预测类学术论文提供严格的方法论指导。核心要求包括：必须进行样本外评估（Out-of-sample），设置多个稳健基准模型（如随机游走），并使用统计检验来证明预测结果的显著优越性，确保研究的严谨性和可信度。
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投入产出与CGE模型方法论

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164
本指南为构建投入产出、CGE和结构分解模型提供严格的方法论要求。核心在于确保模型的全链可复现性，要求明确数据来源、关键参数的校准依据、宏观闭合规则以及情景冲击的设定，从而避免模型成为缺乏透明度的“黑箱”。
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经济测度与指数构建规范

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458
本指南为经济学领域进行测度、效率分析和指数构建的研究提供高标准规范。核心要求是强调方法论的透明度、数据的可追溯性、计算的可复现性，并强制进行敏感性分析，确保量化结论的科学严谨性。
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学术论文图表量化解读规范

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424
本指南为学术期刊投稿作者提供图表规范指导。其核心要求是将研究结果的展示从单纯的统计显著性，提升到提供可量化的经济学解读。作者必须重点阐述结果的数值水平、贡献份额、时间趋势和跨组排名，并严格标注数据来源与测算方法，以确保论文的科学性和结果的可追溯性。
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JQTE论文撰写工作流

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486
本指南是为投稿《数量经济技术经济研究》（JQTE）期刊的论文撰写工作流路由器。它不替代任何专业技能，而是根据论文的当前阶段（如选题、测度、计量、预测、回复审稿意见等）和核心贡献类型，指导用户调用最佳的后续技能。旨在帮助研究人员系统化地构建论文结构，确保论文满足目标期刊对可复现性、测度方法和方法论的严格要求。
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研究论文可复现性包构建

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本指南指导用户构建学术论文的完整可复现性报告包，以满足期刊（如JRU/Springer）的提交要求。它要求将实验流程、完整指令、软件源代码、参数估计模型代码和去标识化数据等所有组件进行系统化组织。目标是确保任何外部人员都能从零开始，完美复现研究的所有结论和参数估计。
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实证研究稳健性检验指南

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332
本指南提供一套全面的实证研究稳健性检验框架。它指导研究人员如何根据特定的潜在偏误和威胁（如功能形式依赖、激励偏差、样本选择等），系统性地设计和组织稳健性检验，确保研究结果在学术上具有高度可靠性和严谨性。
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风险不确定性实证展示规范

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本指南为风险经济学和行为决策研究提供了严格的展示规范。它指导用户如何将复杂的行为数据和参数估计，转化为清晰、统计严谨、易于理解的图表和表格，确保学术论文中的关键决策模式和不确定性得到准确呈现。
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决策理论模型构建与检验

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161
本指南为风险和不确定性决策理论领域的学者提供模型构建指引。它强调模型必须具备公理基础、可识别的函数形式和可验证的行为预测内容，帮助研究者弥合抽象理论与实证数据之间的鸿沟，确保模型具有最高的理论严谨性和可检验性。
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JUE复制包构建指南

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157
本指南详细说明了提交至《城市经济学杂志》(JUE) 的实证论文必须遵循的复制包要求。它不仅涵盖了标准的数据和代码提交，还专门针对复杂地理空间数据、地理编码流程以及专有/保密受限制数据的路径，确保研究成果具有最高级别的可重现性。
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空间稳健性检验套件

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382
本套件提供了一套全面的空间稳健性检验方法论。它帮助研究者系统性地测试空间估计结果是否受限于空间尺度、边界设定、MAUP（可修改面积单位问题）、空间排序或溢出效应等方法论选择。适用于提交至顶级学术期刊的论文，用以证明空间关系的可靠性和说服力。
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