想象一下这样一种情况:计量经济学家可以通过从一组个体中获得的调查数据推断出由提供高等教育财政援助所引起的福利收益的分布，并可以通过一组由同一组个体参与的高度激励的现场实验来估计相同的分布。在依赖激励选择的实验环境中，做出错误的决定可能代价高昂。在调查中，风险为零，报告错误的意图和期望是没有代价的。在本文中，我们评估了两种福利收益分配分解成潜在因素的一致性程度。我们发现，在实验和调查中，个体往往对一组特定的决定因素给予不同的权重，而且对经济援助的估值是不一致的。约66%的偏倚不一致性(被定义为在实验中比在调查中有更高的估值等级的倾向)被解释为个体在主观利益、成本等因素上的异质性，这些因素中约有一半在调查和实验中相反方向影响了财政援助的福利收益。因此，对加拿大高等教育财政援助系统潜在扩张的事前政策评估可能在很大程度上取决于数据是否在“激励”的背景下获得。