Use when the mechanism analysis for a 《会计研究》 (Accounting Research) manuscript is missing or mis-specified — the channel must be an information mechanism (reduce information asymmetry, raise disclosure quality, constrain earnings management, improve audit assurance), not a generic pricing or financing channel. Use after the main result holds.
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《会计研究》要的是会计信息的生产、披露与鉴证层面的机制。即便最终影响到价格或资金，机制叙事的核心环节也必须是信息渠道，且直接测信息变量，而非只测下游定价结果。
| 渠道 | 机制语言 | 可测中介/调节变量 |
|---|---|---|
| 信息不对称↓ | 改善信息环境、降低逆向选择 | 买卖价差、分析师预测分歧/误差、股价同步性、信息透明度指数 |
| 披露质量↑ | 增加自愿披露、提高可读性与可比性 | 披露指数、文本可读性、可比性、预测性披露 |
| 盈余管理↓ | 约束应计/真实操纵、提高盈余质量 | 可操纵性应计、真实盈余管理、盈余持续性/可预测性 |
| 鉴证质量↑ | 提升审计投入与独立性 | 审计费用、审计延迟、非标意见、关键审计事项数量/内容 |
注意：中介分析（Baron-Kenny / Sobel）在会计实证中常被质疑，优先用外生冲击对中介变量的直接效应 + 理论一致的横截面切分，而非单纯逐步回归。
《会计研究》由中国会计学会主办，是 CSSCI 唯一权威顶级会计学期刊，要的是会计信息生产、披露与鉴证层面的机制——即便最终影响价格，叙事核心也须是信息渠道并直接测信息变量。下表对齐审稿期待与退稿模式：
| 审稿期待 | 达标线 | 常见退稿模式 |
|---|---|---|
| 机制落在信息端 | 核心环节是不对称↓/披露↑/盈余↓/鉴证↑ | 机制写成定价/融资渠道 |
| 直接测信息变量 | 至少测一个信息中介（披露指数、价差等） | 只测下游定价结果 |
| 横截面方向一致 | 信息环境差子样本效应更强 | 切分与渠道理论无关 |
| 排除替代机制 | 排除治理/融资/规模驱动 | 不排除替代解释 |
虚构稿《注册制改革与 IPO 企业信息不对称》，处理组为注册制下上市公司、对照组为同期核准制存量公司，主结果（示意）处理后买卖价差下降约 0.07 个百分点（t≈2.8）。机制按"先信息后定价"走（示意）：处理 → 招股说明书披露详尽度指数上升约 0.15 个标准差 → 价差下降，三段方向一致；分析师覆盖少（信息环境差）子样本价差降幅更大（−0.11 vs −0.04），与"披露改善信息环境"一致；控制承销商声誉、融资规模后机制系数基本不变，说明非单纯融资侧驱动。
上述数字为演示机制检验逻辑的示意值，非真实估计。
本刊已刊论文机制段多为"信息中介直接检验 + 一组理论一致的横截面切分 + 替代机制排除"。中介方法（逐步回归 vs 子样本）的取舍以编辑部最新稿约为准。
【主渠道】信息不对称↓ / 披露↑ / 盈余管理↓ / 鉴证↑
【中介变量】<直接测的信息变量>
【调节切分】<信息环境维度 + 方向是否一致>
【替代机制排除】治理□ 融资□ 规模□
【贯通性】度量↔识别↔机制 一致
【下一步】acr-robustness
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Use when positioning an AAAI paper's novelty against archival work, contemporaneous arXiv or workshop papers, and AAAI/IJCAI/NeurIPS/ICML/ICLR neighbors across the broad AI scope, while staying inside AAAI's dual-submission and AI-as-source policy constraints and writing a related-work section legible to non-specialist reviewers.
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Use when strengthening an AAAI paper's reproducibility checklist (placed after references), experimental traceability, seed and hyperparameter reporting, compute and cost disclosure, dataset access and licensing, code/data ZIP readiness, and the claim-to-evidence map that Phase-1 reviewers use to judge rigor across AAAI's broad AI scope.
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