cie-tables-figures
GitHub规范《中国工业经济》实证表格与图形。强制三线表、限列数、标准误及聚类注释；核心要求主表后必须包含经济量级解读（如占均值比重），杜绝仅报显著性。提供从拟合结果生成图表的自动化路径及自检清单。
Trigger Scenarios
Install
npx skills add brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills --skill cie-tables-figures -g -y
SKILL.md
Frontmatter
{
"name": "cie-tables-figures",
"description": "Use when finalizing regression tables and figures for a 《中国工业经济》 (China Industrial Economics) manuscript. Enforces three-line tables, footnote conventions, column discipline, event-study\/figure aesthetics — and the journal's hallmark requirement that every key table is followed by an economic-magnitude interpretation, not just significance stars."
}
表格与图形（cie-tables-figures）
触发时机
- 主表 8 列以上 / 信息密度过高
- 表后只说"显著为正"，不报经济量级
- 表格有竖线、边框、阴影，或直接截图 Stata/R 输出
本刊招牌要求：报量级，不只报显著性
主回归表后必须有经济含义解读：系数对应的实际变化量、占被解释变量均值/标准差的比重。投稿指南要求"实证结果解释要有深度，与理论分析相呼应"，并坚决避免"模型、实证与政策两张皮"。
写法示例："政策使处理组企业研发投入提高 0.045，相当于样本均值的 6.8%（0.045/0.66），经济意义显著。"——不能只说"在 1% 水平显著为正"。
三线表规范
表 3 低碳城市试点对企业全要素生产率的影响
═══════════════════════════════════════════
(1) (2) (3)
变量 TFP_OP TFP_OP TFP_LP
───────────────────────────────────────────
Treat×Post 0.045*** 0.038*** 0.041***
(0.012) (0.011) (0.013)
───────────────────────────────────────────
控制变量 否 是 是
企业固定效应 是 是 是
年份固定效应 是 是 是
观测值 52,341 52,341 52,341
R² 0.61 0.67 0.66
═══════════════════════════════════════════
注：括号内为聚类于城市层面的稳健标准误；
***、**、* 分别表示 1%、5%、10% 显著水平。
严守约束
- 主表不超过 6 列（极端 7 列，绝不 8 列）
- 三线表：顶/底线粗、中线细，无竖线、无阴影
- 系数下方括号内为标准误（不用 t/z 值）；显著性统一
*** ** * - 控制变量 / 固定效应行写"是 / 否"
- 表号 + 表名在表上方，注释在表下方，注释必含聚类层次与显著性定义
- 全文模型、数据、符号（+,-）、星号须与文字解读一一对应、高度一致（投稿指南原文）
变量定义表 + 数据说明
主回归前应有变量定义表（每变量一行，给计算公式而非描述，数据来源精确到数据库）与一段数据说明（样本期、筛选标准、缩尾处理、合并键）。禁忌："数据来源于公开渠道"——必须点名数据库。
图形规范
- 字体宋体 / Times New Roman 9—11pt；黑白 + 1—2 主色（深蓝/暗红）；分辨率 ≥ 300dpi
- 图号 + 图名在图下方，注释含数据来源
- 事件研究图：动态系数 + 95% CI，处理时点画垂直虚线，基准期标注
- 常见：平行趋势事件研究图、政策时间线、机制路径图、异质性森林图、安慰剂分布图
执行桥（StatsPAI / Stata MCP）
表格图形从拟合结果生成，不要手抄数字。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。
- 表：
etable（多列）或did_summary_to_latex直接从result_id生成。 - 图：
plot_from_result/enhanced_event_study_plot/event_study_table，坐标单位与 标准误/聚类注记自带。 - 每个表注写明估计量与聚类层次，并以可解释单位报告经济量级。
完整“拟合结果 → 图表”链见 JF 执行 walkthrough。
自检清单
- 主表 ≤ 6 列、三线表、无竖线
- 标准误（非 t 值）、星号三档统一
- 注释含聚类层次
- 每张关键表后有经济量级解读（占均值比重）
- 变量定义给公式、来源到数据库
- 事件研究图含 95% CI + 处理时点虚线，≥300dpi
- 符号/星号与文字解读一一对应
反模式
- 表后只说"显著为正"，无量级（本刊核心扣分点）
- 主表塞 R²+调整R²+伪R²+AIC+BIC
- 截图 Stata/R 输出贴进 Word
- 一张图叠 5 条线 5 种颜色
- "数据来源于公开渠道"
本刊图表审稿期待与退稿模式
| 审稿期待 | 达标证据 | 退稿/退修模式 |
|---|---|---|
| 量级解读 | 系数实际变化量+占均值比重 | 只说"1% 显著为正" |
| 三线表/符号 | ≤6 列无竖线、星号与文字对应 | 框线阴影、Stata 截图 |
| 变量来源 | 计算公式 + 来源到数据库 | "数据来源于公开渠道" |
| 事件研究图 | 95% CI + 时点虚线 + 基准期 | 无 CI、无时点线 |
表后无量级解读、"两张皮"是本刊核心扣分点；体例以最新《投稿（修改）指南》为准。
微型走查：从主表到量级解读
承接智能制造试点主表（Treat×Post=0.043***，TFP 样本均值 0.66）。规范的量级解读写法：
"试点使处理组企业 TFP 提高 0.043，相当于样本均值的 6.5%（0.043/0.66），约 0.18 个标准差，经济意义显著。该幅度与稳健性各列（OP/LP/ACF 法 0.036—0.041）基本一致。"
对照反例（会被退修）："系数在 1% 水平显著为正，说明试点提升了 TFP。"——缺变化量、占均值比重、与稳健性量级呼应。变量定义表须给 TFP 计算方法与数据来源（如"工企数据库+上市公司年报"），杜绝"公开渠道"。
审稿人追问 × 本刊语境修法
- "系数只报显著性，多大？" → 表后补"实际变化量 + 占均值/标准差比重 + 与稳健性量级呼应"。
- "星号和正文对不上。" → 核对系数符号/星号与文字解读一一对应（投稿指南硬性要求）。
- "数据来源太笼统 / 图看不出处理时点。" → 来源精确到数据库与年份、给公式；图补垂直虚线、95% CI、基准期，≥300dpi。
校准锚点
- 本刊已刊论文普遍主表 ≤6 列、三线表、表后必有量级解读、事件研究图带 CI 与时点虚线；列数配色为经验锚点，体例以《投稿（修改）指南》最新版为准。
- 上述系数 0.043、均值 0.66、标准差 0.18 等均为示意值，换算须用本文样本实际值。
输出格式
【主表列数】X 列（≤6 ？）
【三线表合规】是 / 否
【经济量级解读】每关键表 √ / 缺 <哪张>
【变量定义】公式 □ 来源到库 □
【事件研究图】95%CI □ 时点虚线 □ 300dpi □
【下一步】cie-policy-implication
Version History
- 1839142 Current 2026-07-05 12:28
