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即使是观测数据，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建立因果关系的黄金标准。然而，在许多与政策相关的情况下，这些试验是不可能的。工具变量只通过特定的治疗影响结果;因此，它们允许对因果关系的估计。然而，找到有效的工具是困难的。此外，工具变量估计只恢复了人口的特定部分的因果效应。虽然这些限制很重要，但确立因果关系的目标仍然存在;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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自然资源的冲击可以帮助研究低技能男子如何应对劳动力市场状况的变化
在全球不平等日益加剧的背景下，了解对低技能工人的需求发生变化时会发生什么是很重要的。由于自然资源冲击在本质上是全球性的，但对资源开采地区的就业前景有高度本地化的影响，它们提供了一个独特的机会来评估低技能男子在面对当地劳动力市场条件的极端变化时的行为。这种情况可以用来评估广泛的结果，从教育和收入，到婚姻和生育状况，再到投票行为。
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开放科学可以增强研究的可信度，但只有在正确的激励下才行
开放科学和研究透明运动的目的是使研究过程更加可见，并加强结果的可信性。开放研究实践的例子包括开放数据、预注册和复制。开放科学的支持者认为，公开数据和代码使研究人员能够评估一项主张的真实性，并提高其可信度。反对者经常反驳说，复制是昂贵的，而且开放科学的努力并不总是得到成果发表的回报。
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是否应该重新审查衡量就业和失业的统计标准?
衡量就业和失业对经济政策至关重要。国际公认的衡量标准(例如，基于标准定义的员工人数、就业率和失业率)增强了跨时间和空间的可比性，但实际劳动力市场和政策议程的变化对这些传统惯例提出了挑战。不同劳动力市场状态之间的界限模糊，使识别变得复杂。每个州的个人经历可能有很大差异，这突出了统计指数中每个就业或失业人员的权重的重要性。
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了解儿童的真正成本对制定更好的经济政策很重要
儿童的费用是决定许多经济政策所用的一个关键参数。例如，为有孩子的家庭正确设定税收抵扣，需要评估孩子的真实家庭成本。在个人一级评价儿童贫困需要明确区分儿童获得的家庭资源份额和父母获得的家庭资源份额。官方出版物中用来衡量儿童费用的标准临时措施(等效比例尺)是任意的，没有任何经济理论的依据。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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当证据基础缺乏可信度时，可使用元回归方法制定循证政策
好的政策需要可靠的科学知识，但存在许多障碍。大多数计量经济学估计缺乏足够的统计力;有些估计无法重复;出版选择偏倚(选择性报道结果)很常见;而且，基于大多数政策问题的证据存在很大差异。元回归分析提供了一种方法来增加统计力量，纠正一系列偏差的证据基础，并使不断流动的矛盾的计量经济学估计有意义。它使决策者能够制定以证据为基础的政策，即使最初的证据基础缺乏可信性。
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激励措施被认为是衡量个人风险偏好的黄金标准，但这是正确的吗?
在许多情况下，规避风险是一个重要因素，包括个人对投资或职业选择的决策，以及政府对影响环境、工业或健康风险的政策的选择。风险偏好是通过调查或具有真实后果的激励游戏来衡量的。回顾衡量个人风险厌恶程度的不同方法，可以发现最好的方法取决于所问的问题和研究的目标人群。特别是，经济学家关于激励游戏的黄金标准在所有情况下可能并不优于调查。
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使用分解方法有助于衡量群体间经济歧视的数量和来源
男性和女性、白人和黑人工人，或任何两个不同群体之间的工资差异是劳动力市场的一个有争议的特征，引发了人们对雇主歧视的担忧。分解方法通过将这些差异划分为:(i)成分效应，由可观察变量(如教育水平)分布的差异解释;和(ii)结构效应，这可以用可观察变量和不可观察变量的回报差异来解释。通常，重大的结构性影响，例如教育回报的不同，可能表明存在歧视。
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