」？

【隐式】若先估计「真实 θ」，等于把策略性粗化当成测量误差；更稳妥的是先识别【报告机制】，再谈 θ。

【流程节点链路】：识别报告者角色 → 估计利益冲突 b → 用 CS 模型预测消息分区边界 → 比较不同报告者的分区粗细与行动偏差 → 再决定是否把报告当作 θ 的代理。

我的倾向：先估计「压缩结构」。在教育评估中，θ 往往不可直接观测；若先强行估计真实 θ，会把策略性粗化误判为噪声。可操作检验：同一学生在教师激励相容度不同（如绩效问责强弱）时，其分数报告/评语的离散化边界是否移动；若移动方向符合 t=0.5-2b，则说明失真来自沟通博弈，而非单纯噪声。