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ceq-fit-positioning
GitHub评估稿件是否符合《经济学(季刊)》标准，基于识别、贡献可对话性及问题层级三维诊断。若匹配度低或犹豫不决，推荐改投经济研究等近邻期刊，辅助作者决定是否投入修改。
Trigger Scenarios
拿不准稿子是否对口CEQ
在CEQ与经济研究间犹豫
仅有相关性结果担心识别不足
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npx skills add brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills --skill ceq-fit-positioning -g -y
SKILL.md
Frontmatter
{
"name": "ceq-fit-positioning",
"description": "Use to judge whether a manuscript is on-target for 《经济学(季刊)》 (China Economic Quarterly, CEQ) before investing in revision — CEQ is the strictest Chinese econ journal on identification and the most internationally legible. If the fit is weak, re-route to economic-research \/ china-industrial-economics \/ journal-of-financial-research \/ journal-of-world-economy."
}
匹配度判断（ceq-fit-positioning）
触发时机
- 拿不准稿子够不够格、对不对口 CEQ
- 在 CEQ 与《经济研究》之间犹豫
- 只有相关性结果，担心识别撑不起来
CEQ 是什么、不是什么
CEQ 的隐性门槛：一位海外训练的 field 审稿人，能在读引言+主图后立刻说出"贡献是什么、识别凭什么可信"。它不是政策刊、不是行业刊、不是"中国故事包装"刊。
三维快速诊断
| 维度 | 对口 CEQ（高） | 不对口（改投/补强） |
|---|---|---|
| 识别 | 结构模型 + 可信参数，或干净 DID/IV/RDD/event-study | 仅 OLS+控制、相关性当因果 |
| 贡献可对话 | field 同行看引言即懂，不靠本土语境包装 | 贡献="填补国内空白"/"丰富研究" |
| 问题层级 | 机制清楚、可建模、可推广 | 纯描述、纯政策评估、过度琐碎 |
三项均高 → 正中靶心；两项高一项低 → 先补那一项；只有一项高 → 多半应改投。
改投决策（re-route）
- 理论贡献厚、识别一般、偏中国制度叙事 → 《经济研究》(economic-research)
- 产业政策评估、行业层面实证 → 《中国工业经济》(china-industrial-economics)
- 金融市场、资产定价、银行/公司金融 → 《金融研究》(journal-of-financial-research)
- 开放宏观、国际贸易、汇率 → 《世界经济》(journal-of-world-economy)
- 纯相关性、无机制 → 任何刊都先补识别，否则别投
自检清单
- 识别策略是结构或干净准实验，不是 OLS+控制充因果
- field 审稿人读引言能复述贡献，无需懂本土背景
- 贡献能对标到 ≥1 篇具体国际/顶刊文献的差异
- 问题可建模或可推广，不是单一情境的政策评估
- 主结果可用一张图讲清（见
ceq-figures）
反模式
- 把"国内首次研究 X"当贡献——CEQ 不看新鲜度，看识别与可对话性
- 用"中国情境特殊"回避识别——审稿人会问"特殊在哪、怎么外生"
- 政策腔贡献（"为政府提供参考"）——CEQ 尤其反感
CEQ 初筛退稿的高发形态
下面归纳本刊（基于其公开偏好）最易在初审或首轮外审被拦下的稿件形态，供匹配度自检。这是经验性归纳，非编辑部统计；个案以编辑部最新稿约与外审为准。
| 退稿形态 | 触发的审稿人质疑 | 是否可救 |
|---|---|---|
| OLS+一堆控制称因果 | "凭什么是因果而非遗漏变量？" | 补干净设计可救，否则改投 |
| 裸 TWFE 跑交错处理 | "负权重/坏比较处理了吗？" | 过 ceq-modern-did 可救 |
| 机制只有中介回归 | "怎么排除竞争渠道？" | 补可证伪/异质性证据可救 |
| 贡献=填补国内空白 | "相对哪篇 field 文献新？" | 重写定位可救 |
| 纯政策评估、无机制 | "去掉本政策还剩什么一般性？" | 多半应改投行业/政策刊 |
微型走查：一篇稿子的匹配度打分
虚构稿件《最低工资上调与企业自动化投资》，作者拿不准投 CEQ 还是改投。按三维诊断逐项打分（示意，非真实评审）：
识别维度：利用各地最低工资标准的交错调整 + 行业最低工资暴露度
→ 准实验（交错 DID），但未用异质性稳健估计量 → 中（待补）
可对话性：去掉"中国"后，"最低工资→自动化替代"是劳动经济学一般问题
能对标到具体 field 文献的差异 → 高
问题层级：有清晰机制（要素相对价格→技术选择），可建模 → 高
综合：两高一中 → 先补识别（过 ceq-modern-did），即可冲 CEQ
对照：若识别退化为"OLS+省份固定效应"，则降为低，建议改投
判读：本例不是改投对象，而是"先补那一项"的典型——识别从交错 DID 升级到 Callaway–Sant'Anna 后即对口。匹配度判断的价值正在于此：在投入大改前先定方向。
与近邻期刊的边界（何时该转身）
- 若稿件的真正卖点是制度叙事而非识别精度 → 多半更适合
economic-research。 - 若变异来自单一行业政策、外推有限 →
china-industrial-economics更对口。 - 若核心是资产价格/银行行为 →
journal-of-financial-research。 - 若是开放宏观/贸易 →
journal-of-world-economy。 - 拿不准时记住 CEQ 的单一最强信号：海外训练审稿人读引言+主图能否立刻复述"贡献+识别凭据"。
输出格式
【匹配度】高 / 中 / 低
【识别维度】结构 / 准实验(类型) / 仅相关（需补）
【可对话性】field 可懂 / 依赖本土包装（需改）
【问题层级】可建模可推广 / 政策评估（需上移）
【建议去向】CEQ / 经济研究 / 工业经济 / 金融研究 / 世界经济
【下一步】ceq-topic-selection 或 ceq-identification
Version History
- 1839142 Current 2026-07-05 12:27
