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当人们不遵守时，我们如何评估随机对照试验的政策有效性?
随机对照试验(rct)作为一种基于证据的评估干预措施(如政府项目和政策举措)的方法越来越重要。然而，随机对照试验的特点往往是“不完美的依从性”，因为并非所有被随机分配接受治疗的受试者都会选择这样做。这可能导致无法确定治疗效果，或治疗对人群的影响。然而，关于治疗效果的有用信息仍然可以通过估计“界限”或治疗效果可能存在的值范围来恢复。
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了解孩子的真实成本对于制定更好的经济政策非常重要
儿童成本是决定许多经济政策时使用的一个关键参数。例如，为有孩子的家庭正确设置税收减免需要评估孩子的真实家庭成本。在个人一级评价儿童贫穷情况需要明确区分儿童所获得的家庭资源份额和父母所获得的家庭资源份额。官方出版物中用来衡量儿童成本的标准特别措施(等效比额表)是武断的，没有任何经济理论作为依据。然而，经济学家已经开发出了基于经济理论的方法，可以取代临时措施。
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定量政策评估可以受益于一套丰富的用于分析计数数据的计量经济学方法
通常情况下，经济政策的导向是以计数来衡量的结果。使用基本计算尺度的经济变量的例子有:作为生育率指标的子女人数、作为保健需求指标的医生就诊次数、以及作为雇员偷懒指标的缺勤天数。有几种计量经济学方法可用于分析这些数据，包括泊松模型和负二项模型。它们可以提供从标准线性回归模型中无法获得的有用见解。用两个实例说明了估计和解释。
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关于快速、意外的难民潮的数据可以可靠地确定移民对本地工人劳动力市场结果的影响
估计移民对本地工人劳动力市场结果的因果影响一直是文献中的一个主要关注点。因为移民决定是否迁移和迁移到哪里，所以移民人口通常由具有不同于随机选择样本特征的个体组成。一种解决方案是关注内战和自然灾害等事件，这些事件导致难民迅速和意外地涌入一个国家，与他们的个人特征、地点和就业偏好无关。这些“自然实验”得出的估计值发现，对本土工人的就业有很小的负面影响，但对工资没有影响。
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公共服务效率的差异可以为良好实践提供线索
效率是管理公共服务的重要考虑因素。成本随产量和其他各种因素而变化。例如，在高等教育的情况下，因素包括质量，学生人口统计，高等教育提供者的规模和范围，以及房地产的规模和特征。但是，即使考虑到所有这些因素，由于效率的差异，供应商之间的成本也有所不同。这些差异提供了关于良好实践的线索，可以导致整个系统的改进。效率的作用以英国高等教育机构为例加以说明。
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关于移徙流动的双边数据的可用性重新引起人们对利用重力模型确定移徙决定因素的兴趣
长期以来，重力模型在分析与商品和服务、资本甚至人员的运动有关的经济现象方面一直很受欢迎;然而，关于移徙流动的数据限制阻碍了它们在这方面的使用。有了改进的双边(国与国)数据，研究人员现在可以使用引力模型来更好地评估移民政策的影响，例如，签证限制政策对移民流动的影响。在不同的背景下说明了重力模型的规范、估计和解释，并描述了当前实践的局限性，以使决策者能够做出更明智的决策。
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即使有观测数据，也可以借助工具变量估计来恢复因果关系
随机对照试验通常被认为是确定因果关系的黄金标准。然而，在许多与政策有关的情况下，这些试验是不可能的。工具变量仅通过特定治疗影响结果;因此，它们允许对因果效应进行估计。然而，找到有效的工具是困难的。此外，工具变量估计仅对人口的特定部分恢复因果关系。虽然这些限制很重要，但确立因果关系的目标仍然存在;而工具变量是实现这一目标的重要计量经济学工具。
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将政策干预的影响分解为其因果渠道可以提高政策分析的质量
政策评价的目的是评估干预措施(如求职者咨询)对具体结果(如就业)的因果影响。通常，在形成政策建议时，影响实现的因果渠道可能很重要。例如，为了设计一个最佳的咨询过程，了解咨询是否通过培训计划、制裁、求职援助或其他方面影响就业是至关重要的。所谓的“中介分析”关注的是将因果效应分解成各种因果渠道，以评估其各自的重要性。
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明瑟方程给出了额外一年教育的平均货币回报的可比估计
Mincer方程——可以说是实证研究中应用最广泛的方程——可以用来解释许多经济甚至非经济现象。其中一个应用涉及解释(和估计)就业收入作为学校教育和劳动力市场经验的函数。明瑟方程提供了对额外一年教育的平均货币回报的估计。这些信息对决策者非常重要，因为他们必须决定教育支出、学校教育水平的优先次序以及学生贷款等教育融资项目。
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雇主可以利用实验室实验来制定薪酬政策和激励计划
公司能否通过改变薪酬计划来吸引不同类型的员工?提高工资是否足以提高员工的积极性?公司应该根据员工的绝对表现还是相对表现来提供评估反馈?实验室实验可以通过确定人事政策变化对员工生产力和流动性的因果影响来帮助解决这些问题。虽然它们是在人工环境中收集的，但实验室发现的定性外部有效性现在得到了很好的认可。
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