大问题怎么切开——贫穷实验室的方法

这份页面讲什么

2019 年 10 月，瑞典皇家科学院把诺贝尔经济学奖授给了三个人：巴纳吉（Abhijit Banerjee）、迪弗洛（Esther Duflo）、克雷默（Michael Kremer），授奖词一句话——"为减轻全球贫困的实验性方法"公认。迪弗洛得奖时 46 岁（1972 年 10 月 25 日生，2019 年 10 月 14 日宣布时还没过生日），是经济学奖史上最年轻的得主，也是继 2009 年奥斯特罗姆之后第二位女性公认；她和巴纳吉还是第一对同获此奖的夫妻公认。

本页讲四件事：①这套方法的发动机——为什么"随机分组"能把"相关"搅碎成"因果"，为什么大问题必须先切成小问题；②三个实证现场——肯尼亚的课本与驱虫药、印度的接种与补课、海得拉巴的小额信贷，包括一个被实验"检验倒"的明星；③争论——外部效度、"金标准"是不是误称、体系派为什么不服；④随身判断机——以后看到任何"研究证明"，先问哪四件事。

不写什么：相关≠因果的四种变种、效应量、可重复性危机，《心理学是什么》的方法工具箱已经讲过，不重讲；"制度、地理、文化谁决定穷富"那个大问题，正面回答在《制度是开关》——那页讲的是一个工具变量案例，本页讲的是工具箱本体。两页是分工，不是重复。

大词吵了几十年，吵不出结果

先看钱的规模。官方发展援助（ODA，发达国家政府给发展中国家的优惠资金）2024 年全年约 2,121 亿美元，这是名义值、OECD 初值口径公认；同一年按不变价算同比降 7.1%公认——两个数不是一回事，一个是钱的绝对量、一个是剔除涨价后的实际量。再往后一年：2025 年初值约 1,743 亿美元，OECD 口径的实际降幅 23.1%推断（转引源、且仍是初值，数字只取量级）。这个量级的钱花了几十年，联合国 1970 年就立过"援助国拿出国民生产总值 0.7%"的目标公认（原决议写的是 GNP，后来通行口径换成了 GNI）。

钱花了，争论吵得更凶。一端是萨克斯《贫穷的终结》：给足够多的钱、来一次"大推进"，贫困可以在一代人内终结；另一端是伊斯特利《白人的负担》、莫约《援助的死亡》：援助养肥官僚、摧毁激励，越帮越坏公认。两边的书都畅销，两边的账都算得头头是道。

为什么吵不出结果？因为双方用来验"援助和增长"的工具是跨国回归——把几十个国家几十年的数据扔进去找相关。这条路有三重死结：变量太多（援助多的国家往往同时有战争、腐败、资源诅咒，你分不清哪个在起作用）、反向因果管不完（是援助带来穷，还是穷才引来援助）、口径五花八门（赠款算不算、债务减免算不算、军事援助算不算）公认。几十年下来，这项文献最重要的产出是一堆互相打架的结论。

巴纳吉和迪弗洛给这个僵局下过一个诊断，也是本页的第一根轴公认："援助"不是一个东西，是几万个小项目的集合。发课本是援助，修水井是援助，培训教师是援助，直接发现金也是援助——把它们捆成一个词去问"有没有用"，就像问"药有没有用"却不说是什么药、治什么病、给谁吃。他们还补了第二个观察：穷国和富国的生产率差距，很大一部分不是"国家整体穷"，而是穷国内部有人用最新技术、有人用几十年前的老办法——问题不是平均水平低，是有人被落下了。那么该问的问题粒度就变了：不是"援助有没有用"，而是"哪一个具体干预、对哪一群人、有没有用"。

这个转念就是全页的发动机：大词不可检验，小问题可检验。接下来两节讲怎么切、以及切完之后用什么机器验。

切开：把大问题切成小问题

切开的手法分三步，每一步都在把一个没法验的东西换成一个能验的东西：

第一步，把大词换成可测量的选择。"教育投入有没有用"没法验；"课本和补课哪个值得买"可以验。"医疗该不该花钱"没法验；"驱虫药免费发还是收费"可以验。判断标准很简单：这个问题的答案能不能落到一个可数的差上——出勤率差几分、身高差几厘米、消费差多少钱。

第二步，把"穷国"换成具体的人。不是"发展中国家"，是肯尼亚西部 Busia 区的 75 所小学公认；不是"贫困人口"，是海得拉巴的小生意家庭。样本小不要紧，要紧的是边界清楚、还能再选别处重复。

第三步，把每个小问题塞进一个随机实验。每一格都能单独做、单独出结论，而且结论像积木一样累积：这一格错了就改那一格，整面墙不用推倒重建。诺奖委员会的官方解读原话就是"把问题分解成许多更小、但更精确的问题，逐个用专门设计的田野实验回答"公认——二十年间，这套做法把发展经济学的研究版图整个重铺了一遍。

随机为什么能破"相关冒充因果"

人脑是一台因果幻觉机：看到两件事一起出现，就自动编一条因果链。骗法有三种公认（机制细节《心理学是什么》讲过，不重讲）：选择偏差——家里藏书多的孩子成绩好，可你分不清是书在起作用还是"会买一堆书的家庭"在起作用；反向因果——是警察多导致犯罪多，还是犯罪多导致警察多；混淆变量——冰淇淋销量和溺水人数一起涨，背后共同的第三者是夏天。

随机分组一招破全部三种：掷硬币决定谁进实验组、谁进对照组。掷完之后，两组在平均意义上完全一样——家庭收入一样、上学距离一样、家长识字率一样，连你没想起来量、也量不出来的变量，也一起对齐了公认。因为运气不挑人。既然两组起点没有任何系统性差别，那实验结束后两组之间剩下的差，就只有一个来源：干预本身。组间差＝因果效应（平均意义上）。

两个词要咬紧。"平均"：随机保证的是两组分布对齐，不是每个个体一模一样——所以结论永远是"平均效应"，样本越大，这个平均越可靠。"看不见的对齐"：这是随机相比其他方法唯一无法替代的地方。你匹配收入、匹配年龄，只能对齐你想得到的变量；骰子连你想不到的都替你想了。诺奖官方科普的原话是：让运气决定谁进哪组，比较组之间在起点就没有平均差别公认。

骰子不是经济学的发明

随机对照这套东西，祖籍在医学。1948 年英国医学研究委员会做链霉素治疗肺结核的试验，用"随机采样数字"把病人分进治疗组和对照组——这篇发表在《英国医学杂志》上的论文被普遍当作现代随机对照试验（RCT）的起点公认。1954 年美国给索尔克脊灰疫苗做的现场试验规模更夸张：约 180 万名儿童参与，其中数十万人进入疫苗/安慰剂的双盲对照存疑（参与者总数与双盲人数各源口径打架，只取"约 180 万参与、数十万双盲"的交集），1955 年 4 月公布的结论是疫苗有效，但各家转述的有效率区间从 60% 到 90% 不等——分型别口径不同（对 1 型约 60–70%、对 2/3 型 90% 以上）推断。此后 RCT 成了新药上市的前置关卡。

所以 2019 年这三位得主的真正贡献，不是发明骰子，而是把骰子从医院搬了出去公认：传统临床试验是把人招进实验室；他们做的是田野实验（field experiment）——研究就发生在真学校、真诊所、真村庄里，干预组和对照组的人照常过日子。这个差别不是情怀，是技术性的：在真实环境里测出来的"这个政策管不管用"，可以直接被当地政府照抄上线；在实验室里测出来的"人在理想条件下会怎么做"，还得回答"现实里会不会这样做"。

肯尼亚起步：直觉被打翻

1990 年代中期，克雷默和几位同事把自己的研究从美国东北部的大学搬到肯尼亚西部农村，和当地一家 NGO 合作，开始了发展经济学里第一批大规模学校随机实验公认。设计很朴素：找一大批急需支持的学校，随机分成几组，各组拿到不同形式的额外资源——这一组多发课本，那一组供免费午餐，再一组当对照。

结果把当时最直觉的答案全部打翻公认：

发课本，没用。整学期平均成绩没有变化；课本就算有一点正效应，也只落在本来就最拔尖的学生身上。免费午餐，同样没用。学习成果没有改善。多给"东西"（资源），不是成绩的开关。

真正有效的出现在另一条线上。巴纳吉、迪弗洛等人在印度的孟买和巴罗达两个城市做实验：给学校配教学助手，专门给最弱的个体学生补课——短期、中期都显著有效公认。后来这类"针对弱生的矫正教学"项目越滚越大，已经覆盖超过 10 万所印度学校公认。诺奖官方解读把这组实验的结论写成一句话：许多穷国教育的首要问题不是缺资源，而是教学没有适应学生的需要公认——课程按大纲走，落下的孩子从某一天起就永远听不懂了，后面每节课都在陪坐。

同一批人还做了更扎心的一组：比较"教师按短期合同聘用、干得好续约"和"降低师生比（多雇正式编制教师）"——短合同教师的班级成绩显著更好，正式编制降师生比反而没有显著效应公认。"多招正式老师"是几乎所有教育讨论的第一直觉，实验说它不在答案里。

这就是切开的价值。在大词层面——"教育投入有没有用"——双方可以永远吵下去，因为"投入"是个筐；切到格子层面才发现，筐里的东西命运完全不同：课本无用、午餐无用、编制无用，补课有用、激励有用。吵"投入"是吵不出来的，只有一格一格验。

三张成绩单

学校实验之后，同一套方法扫过了健康、信贷、技术采纳。挑三张最能说明"机器怎么工作"的成绩单。

成绩单一：驱虫药——收不收费，领取率差四倍

克雷默和合著者研究了驱虫药的领取率怎么随价格变化：药免费时，75% 的家长让孩子吃药；改成收费——哪怕不到 1 美元、已经是重补贴——领取率掉到 18%公认。结论一句话：穷人对预防性医疗极度价格敏感公认。这一系列研究的长期效应也在：肯尼亚西部 75 所学校的原始实验（ Miguel & Kremer，2004，《经济学季刊》）十年后随访，接受过驱虫的男性工作时间多出 17%（约合每周多 3.49 小时）公认（随访论文原文口径）。政策端也已兑现：WHO 建议在感染率超过 20% 的地区给学童免费集体分发——诺奖官方科普背景写的是"8 亿多名学童"公认；口径提醒：WHO 自己公布的数字是另一个量级（2023 年口径约 6.54 亿学龄儿童需要治疗，另有约 2.6 亿学龄前儿童）推断。两个数并存，别混用：前者是"建议覆盖的学童规模"，后者是"当年需要治疗的人数"；按 J-PAL 现行口径，学校分发成本约每人每年 0.5 美元，每花 100 美元换回约 11.9 年的额外上学时间推断（J-PAL 单一机构口径，未见第二源复算）。

成绩单二：接种——两个旋钮分开拧

印度农村的儿童全程接种率低得离谱，没人知道卡在哪。巴纳吉、迪弗洛等人的实验把两个候选原因拆开测：服务不可及（卫生站没护士、路远）和没有即时激励（接种的好处要很多年后才兑现）。随机分组后：对照村全程接种率 6%；配上"流动诊所"（护士永远在岗、送到村里）涨到 18%；流动诊所再送一袋扁豆作当场奖励，涨到 39%公认。最妙的是账：虽然多送了扁豆，但流动诊所固定成本被更高的接种量摊薄，每次全程接种的总成本反而从 56 美元降到 28 美元公认——补贴不但没有增加成本，还替你省钱。即便如此仍有 61% 的孩子没完成全程，这引出了行为经济学的下一张成绩单。

成绩单三：化肥——限时补贴比永久补贴管用

撒哈拉以南非洲的小农明明知道化肥划算，就是迟迟不买。迪弗洛、克雷默等的实验指向"现时偏误"：今天的注意力被眼前的事占满，"明天再买"永远成立，到明天还是这句话公认。验证方式是对比两种补贴：诺奖官方科普把它概括成"限时补贴比永久补贴显著提高化肥使用率"公认。口径提醒：原始实验（SAFI 项目，Duflo-Kremer-Robinson 2011）比较的两臂其实是"收割后立刻给的小额限时优惠"与"播种时才兑现的更大折扣"——争的是时机，官方科普的概括把时机换成了"限时 vs 永久"推断。政策含义仍然是那句反直觉的话：想让人行动，把优惠压在"现在"，别让它一直挂在墙上等人想起来。这套逻辑和 2017 年诺奖（行为经济学）是同一条根。

被检验"倒"的明星：小额信贷

前两张成绩单是"验证有用的"，第三张成绩单的戏剧性在于：它验证的是一个万众瞩目的明星，然后明星掉下来了。

2006 年，尤努斯和格莱珉银行拿了诺贝尔和平奖；2000 年代中期，"小额信贷改变穷人命运"是全球发展圈最响亮的叙事——给穷人一笔小贷款，他们就能做小生意、滚雪球、自己爬出贫困。大量的钱、大量的机构跟着涌进去公认。

巴纳吉、迪弗洛等人做的，是在印度海得拉巴对一个小额信贷项目做随机实验：有的社区先铺点放贷，有的社区暂时没有（后续补上）。结果公认：贷款确实让一部分家庭加大了已有小生意的投入——小幅正效应；但对消费和其他发展指标，18 个月、36 个月两个时点都没有效应。不是"要等更久"，是两个随访时点都没等到。随后，波黑、埃塞俄比亚、摩洛哥、墨西哥、蒙古等国的类似实验陆续出来，结果相似公认。

怎么读这个"倒"？三个层次：

第一，证伪也是产出。诺奖官方科普专门写了一句：各国政府和组织靠关停那些"被可靠方法评估后证明无效"的项目，省出了大量资源，转投更有效的措施公认。一个无效项目悄悄吸钱二十年，比一场失败的实验贵得多——实验至少让它显形。

第二，神话降温不等于产品消失。小额信贷没有被判死刑，它只是被放回了它真正的位置：一种对部分人、部分用途有用的金融产品，而不是穷人的自动扶梯。"它到底适合谁"本身又成了一批后续实验的问题——证据像积木一样接着垒。

第三，这是本页最重要的观点句：一个行业最怕的不是被证明无效，而是从没被检验过。没有被检验过的项目不会出错——它只会永远不错地烧钱。诺奖没有颁给"消灭贫困"（没人配），颁给了让行业必须拿证据说话的方法。

效度与争论

机器不是真理机。它自己最清楚的两块短板，官方科普都写明了公认：内部效度（这一次实验里两组差是不是干预造成的——随机分组管的就是这个，做得好就可靠）和外部效度（换个国家、换个执行者、放大十倍还行不行——随机分组管不了这个）。肯尼亚学校管用的办法，印度学校管用吗？NGO 执行有效，换成政府科层执行还剩几成？小村子里有效，铺到全省后会不会把周边资源挤走？这三问 RCT 一个都替你答不了。

围绕这些短板，批评方常年有三张牌：

本库的合成判据：RCT 不是真理机，它是把争论逼到具体数字上的机器。它只负责回答"在此时此地此人群，这个干预平均上有没有用"；外推要靠理论，体系要靠政治，伦理要靠制度——这三样它自己给不了，但没有它，连"该外推什么"都无从谈起。

另一半：不能随机时怎么办

现场实验有它的天花板：很多重要问题根本没法随机。你总不能随机决定哪个省上调最低工资、谁可以去上大学、哪个国家加入关税同盟。管不了这些问题，因果推断的 toolbox 就缺了一半。

这一半在 2021 年补上了。那届诺奖颁给三个人：卡德（David Card）"对劳动经济学的实证贡献"；安格里斯特（Joshua Angrist）与因本斯（Guido Imbens）"对因果关系分析的方法论贡献"公认。他们的路线叫自然实验（natural experiment）：自己做不了实验，就去找老天爷已经随机好了的场合——政策因为历史巧合只在部分地区落地、抽签、出生月份、地理边界。在那些场合，"是否受干预"像被掷过硬币一样，与个人特征无关。

两个经典现场：

最低工资（卡德与克鲁格，1994）。1992 年 4 月，新泽西州把最低时薪从 4.25 美元提到 5.05 美元，一河之隔的宾夕法尼亚没动。两人同期调查两边快餐店的雇工人数——如果"最低工资上涨必然减少就业"的教科书推论成立，新泽西的就业应该掉。结果：没有掉公认。这项研究动摇了劳动经济学的标准模型（后续用行政工资单数据重算的结论有分歧，教科书如今一般写成"小幅上调的就业效应接近零"）推断。这套"政策落地地区 vs 未落地地区、前后对照"的打法叫双重差分。

征兵抽签（安格里斯特，1990）。越战时期美国用随机抽签决定谁服役——抽签号就是天然随机分组，等于一场无人设计的 RCT。用它估计服兵役对退伍后收入的影响，是方法论上的标准示范公认。断点回归（差一点过线的人 vs 刚过线的人）也是同族思想：分数线替你做了随机。

和 2019 年的关系：同一台因果机器的两个进气口。随机对照是"自己掷骰子"，自然实验是"找到已经掷过骰子的场合"。能随机就做实验；不能随机，就找政策断崖、抽签、边界。两届诺奖合起来，是经济学过去三十年"经验革命"的完整拼图——经济学从"坐在扶手椅上推公式"的职业，变成了相当程度上要拿数据说话的职业。顺便，这也解释了为什么年份别记串：2019 年代表"自己做实验"，2021 年代表"找天然的实验"，两套工具箱互补，而不是一回事的两年。

这台机器跟你有什么关系

这套方法最大的复用价值不在发展中国家，在你每天刷到的"研究证明"里——保健品研究、教育方法研究、投资策略研究——经不起下面四问的不在少数。随身四问，照着问就行：

这套机器其实早就在你身边量产运转：A/B 测试就是 RCT 的商用量产版——互联网公司每天同时跑成百上千场随机分流实验，"新按钮能不能提升点击"和"扁豆能不能提升接种率"是同一个问题；新药双盲试验是它的原产地；而政策"试点"要打一个问号——试点地点是挑出来的（条件好的先试），不是随机分的，"试点成功"推到全国时要打折推断。

投资现场也照用：回测不是随机试验（参数和区间是挑出来的，等于自己给自己当对照组）；"大 V 实盘翻倍"是幸存者样本（亏光的人不发帖）；"跟着买"没有对照组——你看到的每一笔晒单，都没告诉你不这么做的人怎么样了。一句话：凡是"效果惊人"的说法，先问它把骰子掷给谁看了。

中国现场

这套方法离中国不远，有三处现场值得记下。

营养改善计划的十年账。2011 年启动的农村义务教育学生营养改善计划，十年评估显示：2020 年农村 15 岁男生平均身高比 2012 年高出近 10 厘米、女生高出近 8 厘米；受益学生体质健康合格率从 70.3% 升到 86.7%公认（教育部财务司与中国发展研究基金会发布，媒体转引）。口径提醒：这是大规模政策评估，属于准实验设计——受益县的选择不是随机的，读的时候别把它当 RCT 的数字用。

农村幼儿的发育筛查。斯坦福罗斯高（Scott Rozelle）团队的 REAP 项目在陕西对 1,808 名 6–30 月龄幼儿做贝利量表筛查，其中 18–24 月龄组的认知或语言发展滞后比例约 41%推断（媒体转引研究，子样本口径）；罗斯高演讲里流传的"近一半农村幼儿认知低下"是另一档口径，两说并存别混用推断。该团队后续照 RCT 配方做了本土干预：岳爱等 2021 年发表在《Economic Journal》的家庭养育入户干预实验（借计划生育干部网络每周入户指导）推断（档案转引，效果幅度此处不写）。另需知道：贝利量表的跨国常模适用性本身有争议存疑——筛查数字只能读趋势，不能读绝对值。

"试点"传统与这套方法的对话。从经济特区到自贸区，"试点先行、逐步推广"是中国的标准政策工艺。但试点地点是选的：条件好的地方先试，所以"试点成功"天然高估全国铺开的效果——这正是选择偏差的标准形态。随机对照思想和中国试点工艺其实高度互补：试点回答"行不行"，随机化回答"好多少、对谁好"推断。

接线

《思考，快与慢》：人天生把相关当因果——叙事一顺，因果链就自动编完。行为层的病根在那页，本页给的是工业级解药：骰子不商量。

《心理学是什么》：方法工具箱那节讲过相关≠因果的变种、效应量、可重复性危机。分工：那页讲"实验室里的证据怎么审"，本页讲"田野里的证据怎么造"。两页的方法论判断器可以互相借用。

《制度是开关》：那页的核心证据（殖民者死亡率）是一个工具变量案例——"不能随机时怎么办"的更激进版本：连自然实验都找不到，就找一个只通过"制度"影响收入的历史变量。那页是单个案例的深度，本页是工具箱本体的广度。

《柠檬市场》：那页的"三张实证面孔互相打架"（Bond/Lacko/Genesove）就是本页"虫子大战"的预告——实证研究有分歧是常态，分档标记和复算纪律是唯一的护身符。

《挤兑——个体理性怎么造出集体灾难》《棋盘上的隔离》《以牙还牙》：同系列机制解释文；挤兑页里的银行与存款人博弈、棋盘页的谢林模拟，都在用本页讲的证据纪律之外的方式逼近机制。

《度量一个国家》（选题清单候选，未做）：若做，两页是方法论双子——那页讲"数据是怎么被造出来的"（GDP 怎么算、口径怎么定），本页讲"因果是怎么被识别的"。一个管原料，一个管工艺，互为钩子。

十句话

1. "援助有没有用"是个坏问题——"援助"是几万个小项目的集合，不是一个东西。
2. 2019 年诺贝尔经济学奖颁的不是某个扶贫方案，是一套把大问题切小、再用随机实验逐格检验的方法。
3. 随机分组的价值在于：让两组人在平均意义上完全一样——连你没量过、量不出的变量也对齐。
4. 骰子不是经济学发明的：1948 年医学先用了，2019 年这批人把骰子从医院搬到了真学校、真村庄。
5. 肯尼亚的第一个实验就把直觉打翻：发课本、供午餐都不提分，给最弱的学生单独补课才有效。
6. 穷人对预防性医疗极度价格敏感：驱虫药免费时 75% 的家长领，收不到一美元就掉到 18%。
7. 小额信贷的神话说到底没通过实验：对小生意有小帮助，对消费和收入 18 个月、36 个月都无效。
8. RCT 的短板要背熟：内部效度不等于外部效度，"这里有效"推不到"那里有效"，体系问题和伦理它自己管不了。
9. 不能随机时还有另一半：2021 年那届诺奖（自然实验）讲的就是"老天爷已经替你掷好骰子"的场合。
10. 以后看到"研究证明"，先问四件事：和谁比、怎么分组、效应多大、能不能外推——外加一句，谁出的钱。

来源与免责

文献与依据

• 诺贝尔奖官方科普背景 *The Prize in Economic Sciences 2019: Research to help the world's poor*（瑞典皇家科学院，2019）——本页驱虫 75%/18%、接种 6/18/39% 与成本 56→28 美元、课本与午餐无效、海得拉巴小额信贷 18/36 个月无效应、化肥限时补贴、WHO 免费分发建议与 J-PAL 4 亿人覆盖估算的主源。
• Miguel & Kremer (2004). *Worms: Identifying Impacts on Education and Health in the Presence of Externalities*. Quarterly Journal of Economics 119(1)——肯尼亚 Busia 75 校驱虫实验原始论文。
• Baird, Hicks, Kremer & Miguel (2016). *Worms at Work: Long-run Impacts of a Child Health Investment*. Quarterly Journal of Economics——驱虫十年后随访：工作时间 +17%（原文约合每周多 3.49 小时）。
• J-PAL 官网 deworming evidence 页（povertyactionlab.org，2026-10 查）——"约 0.5 美元/人/年""每 100 美元换 11.9 年额外上学时间"（单一机构口径，标推断）"2024 年 1.98 亿次治疗"的现行说法。注意它与 WHO 口径不同：诺奖科普说"8 亿多学童建议免费分发"，WHO 自己 2023 年口径是"6.54 亿学龄儿童需要治疗"——本页两个数并存、不替读者选边。
• Duflo, Kremer & Robinson (2011). *Nudging Farmers to Use Fertilizer: Theory and Experimental Evidence from Kenya*. American Economic Review 101(6)——SAFI 化肥限时优惠实验原始论文。
• Banerjee, Duflo, Goldberg, Karlan, Osei, Parienté, Shapiro, Thuysbaert & Udry (2015). *A multifaceted program causes lasting progress for the very poor: Evidence from six countries*. Science 348(6236)——"毕业式"多方面干预的六国随机试验。
• Deaton & Cartwright (2018). *Understanding and Misunderstanding Randomized Controlled Trials*. Social Science & Medicine 210: 2–21——批评方主文。
• Taylor-Robinson et al. (2015). *Deworming drugs for soil-transmitted intestinal worms in children*. Cochrane Database of Systematic Reviews——驱虫药系统综述（45 项试验，"对平均体重增长可能几乎没有影响"）。
• MRC Streptomycin Trial (1948). *Streptomycin treatment of pulmonary tuberculosis*. British Medical Journal 2: 769–782——"随机采样数字"分组，现代 RCT 起点。
• Francis et al. (1955). *An Evaluation of the 1954 Poliomyelitis Vaccine Trials*. American Journal of Public Health——索尔克疫苗现场试验总结（本页样本量取交集口径；有效率各源从 60% 到 90% 不等，分型别口径不同）。
• Card & Krueger (1994). *Minimum Wages and Employment: A Case Study of the Fast-Food Industry in New Jersey and Pennsylvania*. American Economic Review 84(4)；Angrist (1990). *Lifetime Earnings and the Vietnam Era Draft Lottery*. American Economic Review 80(3)——2021 年诺奖两条经典现场。
• Nobel 官方 2021 年授奖词（nobelprize.org）——卡德/安格里斯特/因本斯的分工表述。
• OECD ODA 统计（2024 年 2,121 亿美元、不变价 −7.1%，经媒体转引）；联合国大会第 2626(XXV) 号决议（1970，0.7% 目标）。
• 教育部财务司、中国发展研究基金会（2021）营养改善计划十年评估（经中新网转引）——身高与体质合格率数字。
• Yue, A. et al. (2021). *From quantity to quality: Delivering a home-based parenting intervention through China's family planning cadres*. Economic Journal 131(635)——中国本土家庭养育干预实验。
• Banerjee & Duflo《贫穷的本质》（Poor Economics，2011；中译中信出版社）——本页方法叙事的通俗版参考。

免责

本页所有结构性解释只是在本库口径下的一种读法，不是学界定论。对普通人有什么用是本库的使用建议，不是学界共识。

数字口径集中说明：ODA 为名义值初值口径；驱虫价格实验与接种实验的百分比出自诺奖官方科普；驱虫的长期就业效应与贝利量表筛查数字为单源转引（推断档）；索尔克试验的参与者总数与双盲人数各源打架，只取交集口径（存疑档）。所有关键数字均标注了档位与口径，发现与本页冲突的更权威口径，以更权威者为准。