这一组页面写的是「我们怎么得出结论」，而不是结论本身。任何一份研究里的数字，都能在这里找到它是怎么来的、在什么条件下成立、什么时候会失效。
做这件事的原因很直接：产业链研究里最容易出错的不是算错，而是口径没说清。同一个「产量」，统计局口径和行业协会口径能差十几个百分点；同一个「集中度」，按产量算和按产值算结论可能相反。脱离口径的数字，看起来精确，实际上不能用。
01四个维度，不设总分
每个环节都用同一套框架观察：规模、集中度、成本结构、渠道效率。但我们不给综合评分，也不做总分排名。
原因：这四个维度之间不存在可以相互抵扣的换算关系。一个环节集中度高但成本结构差，另一个分散但成本可控，合成一个分数只会把有用的差异抹平。读者需要的不是「哪个环节更好」，而是「这个环节现在是什么状态」。
02三项元信息，每份研究都标
- 统计口径——数据来自哪一套统计体系，含不含小微企业，是产量还是产值。
- 数据时点——数据截止到哪个月或哪个季度。产业链数据普遍有一到两个季度的滞后，不标时点的「最新数据」通常是过期的。
- 样本范围——覆盖几个产区、几家企业、多少项目。样本范围决定结论能推多远。
03结论必须带边界
每份研究的结尾都有「适用边界」一节，写明这个结论在什么条件下成立、在什么条件下会失效、已知偏差有多大。这一节不是免责声明，是让同行能复核、让读者能判断可靠性范围的部分。
04往下看
05更正机制
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