cie-heterogeneity

异质性分析（cie-heterogeneity）

触发时机

• 异质性只切了"东中西"一刀
• 切了维度但没解释"为什么这组更大/更小"
• 子样本回归一堆，读者看不出含义

本刊要求：多维 + 有经济含义

异质性不是凑表，而是深化机制与政策针对性。每个维度都要回答："为什么是这组效应更大？这说明什么机制 / 对谁更应施策？"

常用切分维度（按相关性选，不要全切）

维度	典型分组	经济含义示例
所有制	国企 / 民企 / 外资	预算软约束、政策响应能力差异
企业规模	大 / 中小	融资约束、规模经济、政策门槛
行业属性	高/低技术、污染密集、上下游	技术吸收能力、规制敏感度
要素密集度	资本/劳动/技术密集	替代弹性、转型成本
市场结构	高/低集中度（HHI）、竞争强弱	竞争对政策传导的调节
地区	东中西 / 城市群 / 营商环境分组	制度环境、要素市场发育
融资约束	高/低（SA、KZ 指数等）	资金可得性对政策放大效应

比"东中西"更优先的是与机制直接相关的维度（如机制经由融资约束 → 切融资约束）。

异质性即机制的写法

• 选与机制对应的维度：若机制是"缓解融资约束"，则在融资约束更强的组效应应更大——这反过来佐证机制
• 报告组间系数差异的显著性检验（如交互项 / 似无相关回归 SUR 检验 / Bootstrap），不要只看两组各自显著与否
• 每个维度后跟 1—2 句经济解释 + 政策指向

自检清单

• 至少 3 个维度，且与机制/政策相关
• 不是只切"东中西"
• 报告了组间差异显著性（而非各组分别显著）
• 每个维度有经济含义解释
• 至少一个维度反向佐证机制
• 异质性结论接到政策针对性（转 cie-policy-implication）

反模式

• 只切东中西，且不解释
• 切 6 个维度但条条只说"显著/不显著"
• 两组都显著就称"存在异质性"（未检验组间差异）
• 维度与机制无关，纯凑稳健性

本刊异质性审稿期待与退稿模式

审稿期待	达标证据	退稿/退修模式
维度有理论依据	维度由理论机制或政策对象推出	见数据切数据，维度无逻辑
组间差异显著	交互项 / SUR / Bootstrap 检验组间系数差	只报两组各自显著与否
异质性反哺机制	至少一维"在机制更强组效应更大"佐证机制	异质性与机制各说各话
落到差异化政策	结论指向"对谁加力、对谁退出"	异质性不接政策，白切

本刊把异质性视作机制与政策针对性的延伸而非凑表；具体审稿尺度以编辑部最新意见为准。

微型走查：智能制造试点 × TFP 的异质性设计

承接主效应 Treat×Post=+0.043（约样本均值 6.5%）与"数字化改造、人力资本"两条机制，选三个与机制对齐的维度：

1. 融资约束（SA 指数高/低）：示意高约束组 +0.061、低约束组 +0.022，交互项差异 p=0.03 → 试点缓解了数字化改造的资金门槛，反推"融资约束"机制。
2. 所有制（国企/民企）：示意民企 +0.055、国企 +0.018，差异显著 → 民企政策响应更灵活，国企存在预算软约束钝化。
3. 行业技术水平（高/中低技术）：示意高技术行业 +0.070、中低技术 +0.015 → 技术吸收能力调节试点效果。

每维后跟一句经济解释 + 政策指向（如"对融资约束高的民企优先配套技改贷款"），接 cie-policy-implication。不切"东中西"凑数。

审稿人追问 × 本刊语境修法

• 追问"你凭什么切这几个维度？有理论依据吗？" → 修法：把维度选择写成"由机制 M 推出"——机制经由融资约束，故切融资约束，使异质性成为机制的旁证。
• 追问"两组都显著，凭什么说有异质性？" → 修法：补组间系数差异检验（交互项/似无相关回归/Bootstrap），用差异的显著性而非各组显著性下结论。
• 追问"异质性很多，但和政策有什么关系？" → 修法：每维收口到差异化施策对象，删掉与政策无关的纯凑数维度。
• 追问"会不会是子样本量太小导致的伪异质？" → 修法：报告各组样本量，必要时合并近邻组或改用连续调节变量。

校准锚点

• 本刊已刊论文异质性常见 3—4 个维度且每维带组间检验与经济解释；维度数量无硬性规定，以编辑部最新偏好为准。
• 上述系数与 p 值均为演示用示意值，非真实估计。
• SA/KZ 等融资约束指数的构造口径需在变量定义表交代（见 cie-tables-figures）。

输出格式

【已切维度】<…>（数量 ≥3 ？）
【组间差异检验】已做 □ / 仅各组显著（需补）
【经济含义】每维度 1 句 √ / 缺
【机制佐证】<哪个维度反推机制>
【政策指向】<对谁更应施策>
【下一步】cie-robustness