在缺乏随机对照实验的情况下，识别往往是通过工具变量(IV)策略，典型的两阶段最小二乘估计。然而，根据贝叶斯规则，在假设为真(例如，被排除的工具与内生回归因子部分相关)的低事前概率下，对估计结果的解释可能存在根本缺陷。本文认为，严格的理论推理是设计可信的识别策略的关键，最重要的是找到有效的工具。我们讨论了宏观发展文献中突出的IV分析，以说明结构衍生的IV方法的潜在好处。