稳健性"军备竞赛"(cie-robustness)
SkillDev toolsUse when building or auditing the robustness section of a 《中国工业经济》 (China Industrial Economics) manuscript, the journal's signature "arms race." Drives an exhaustive checklist: alternative measures, dropping competing policies, PSM-DID, changing windows/samples, placebo, winsorizing, and explicitly ruling out alternative explanations. Doing this thoroughly is the norm, not the exception.
Instructions available. Your AI can read the instructions. Execution depends on the setup they require.
Account requirements not reviewed. Check the skill instructions before use; ahel provides instructions and does not run this skill.
Add ahel to your AI once: Claude, ChatGPT, Cursor, Claude Code or Codex. Then ask it to use this.
Then ask your AI: use the 稳健性"军备竞赛"(cie-robustness) skill
What this skill tells your AI
The instructions your AI receives, as published by brycewang-stanford/awesome-journal-skills in China-Industrial-Economics-Skills/skills/cie-robustness/SKILL.md and read by ahel’s review.
触发时机
- 稳健性只有 1—2 个检验,审稿人一问就塌
- 担心"换个度量结论就变"
- 审稿人反复要求"再补稳健性 / 排除其他解释"
为什么这是本刊招牌
《中国工业经济》以实证工程化著称——稳健性做满是常态而非加分。审稿人默认你已穷尽常规检验;缺一项就退修。把稳健性当作"主动堵住每一个可能的反驳"。
稳健性"军备竞赛"清单(按需做满)
一、变量与度量
- 替换核心解释变量度量(口径/来源/构造方式)
- 替换被解释变量度量(如 TFP:OP/LP/ACF 多法对照)
- 替换/增减控制变量集
- 关键连续变量 1%/99% 缩尾(winsorize) 或截尾对照
二、样本与窗口
- 剔除同期竞争性政策样本(其他试点城市/行业)
- 改变时间窗口(缩短/延长事件窗)
- 剔除直辖市 / 特殊样本 / 极端行业
- 排除政策预期期(处理前 1 期样本剔除)
三、识别加固
- PSM-DID(先匹配再 DID,报告匹配后平衡性)
- 安慰剂(时点随机 + 对象随机,见
cie-did-identification) - 异质性稳健估计与 TWFE 对照(交错处理,见
cie-did-identification) - 工具变量 / Heckman(如存在选择或内生)
- 改变聚类层级 / Bootstrap 标准误 / 双向聚类
四、排除竞争性解释(本刊最看重)
- 逐条列出替代解释,用检验或证据排除
- 控制可能的混淆同期冲击(其他政策、宏观周期)
- "反向因果 / 遗漏变量"的针对性回应
组织原则
- 不要堆 20 个检验却无主次;按"度量—样本—识别—排除解释"四块组织
- 每个稳健性后一句话说明"结论是否稳定、系数量级是否接近"
- 大批量结果可放附录/在线附录,正文留关键几项
执行桥(StatsPAI / Stata MCP)
把稳健性 battery 跑出来,而不是只罗列。完整映射见
execution-with-mcp。《中国工业经济》偏产业/企业实证,常见政策冲击 DID 与 IV;强调识别与稳健性。
- 多结果 / 多设定:
romano_wolf(逐步 FWER)或benjamini_hochberg,报告校正后阈值。 - 遗漏变量敏感性:
oster_delta/sensemakr。 - **推断:**少聚类用
wild_cluster_bootstrap;视依赖结构用twoway_cluster/conley。 - 从一个 handle 复跑:
audit_result(result_id)列出缺失检查及对应suggest_function。 - 出表:
etable/did_summary_to_latex直接从 handle 生成,不手抄数字。
正文留决定性检查,详尽 battery 进附录。执行链见 JF 执行 walkthrough。
自检清单
- 四大块(度量 / 样本 / 识别 / 排除解释)都有覆盖
- 排除竞争性解释是显性章节,不是一句带过
- PSM-DID + 安慰剂 + 替换度量 至少齐全
- 每个检验后有"是否稳定"的结论句
- 系数量级在各检验间基本一致(不只看星号)
反模式
- 稳健性 = "换个控制变量"一项就收
- 只报系数仍显著,不比量级是否漂移
- 不剔除同期竞争性政策(审稿人必问)
- 替代解释只口头否认,无检验
- 把所有检验塞正文,主次不分
本刊稳健性审稿期待与退稿模式
| 审稿期待("军备竞赛"口径) | 达标证据 | 退稿/退修模式 |
|---|---|---|
| 四块全覆盖 | 度量/样本/识别/排除解释各有项 | 只换个控制变量就收 |
| 排除竞争解释显性 | 独立小节逐条排除替代解释 | 一句"已排除其他因素" |
| 量级稳定 | 各检验系数量级基本一致 | 只看星号、不比量级 |
| 剔同期政策 | 剔同期试点城市/行业样本 | 不提同期政策,必被追问 |
本刊稳健性做满是常态而非加分;缺"排除竞争性解释"小节、不剔同期政策是典型退修点;尺度以编辑部最新意见为准。
微型走查:智能制造试点 × TFP 的稳健性套餐
主结果 CS 聚合 ATT=+0.038。按四块组织一套"做满"的检验(示意值):度量——TFP 换 OP/LP/ACF 得 +0.038/+0.040/+0.036、核心变量改连续度量、1%/99% 缩尾;样本/窗口——剔同期"宽带中国/两化融合"样本后 +0.035、剔四直辖市 +0.039、窗口 ±4 改 ±3 不变;识别加固——PSM-DID(匹配后标准化偏差 <5%)得 +0.037、安慰剂 1000 次落尾部、CS/SA 与 TWFE 对照;排除竞争性解释——加省份×年份固定效应、控企业年龄趋势排除"周期上行/自然成长/选择性进入"。每项后一句"结论稳定、量级接近",正文留关键四五项、其余入在线附录,接 cie-tables-figures。
审稿人追问 × 本刊语境修法
- "换个度量结论会变?" → 补替换被解释/解释变量度量,并列报系数量级证明不漂移。
- "同期别的政策怎么分离?" → 剔同期试点样本或加其虚拟变量,单列结果。
- "分配非随机,平行趋势不放心。" → 补 PSM-DID 报匹配后平衡性,承接
cie-institutional-background遴选规则。 - "替代解释只是嘴上排除。" → 把每条替代解释转成可检验设计,用证据而非措辞排除。
校准锚点
- 本刊已刊实证论文稳健性常含十余项并按"度量—样本—识别—排除解释"分块;项数无硬性规定,以做满常规检验为准,细节看编辑部最新偏好。
- 上述系数、偏差、窗口均为演示用示意值,非真实结果。
- 在线附录/正文的检验分配以《投稿(修改)指南》对篇幅与附件的最新要求为准。
输出格式
【度量】替换X □ 替换Y □ 缩尾 □
【样本/窗口】剔竞争政策 □ 改窗口 □ 剔特殊样本 □
【识别加固】PSM-DID □ 安慰剂 □ 异质稳健估计 □ IV/Heckman □
【排除解释】<已排除…> / 待补 <…>
【量级稳定性】稳定 / 漂移 <说明>
【下一步】cie-tables-figures
Signals
- GitHub stars
- 1k
- Forks
- 155
- Last commit
- Sep 2026
Advanced
- Item type
- skill
- Key
cie-robustness- Source
- github.com/brycewang-stanford/awesome-journal-skills
github.com/brycewang-stanford/awesome-journal-skills
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