随机对照实验本来是生物医学研究的最主要手段，过去10年，随机对照实验已经成为检验公共政策的常用方法，使用领域从健康、农业公共安全到教育。一些专门人员收集和分析大量数据给政府机构提供统计学证据，但是这类方法让传统经济学家非常恼火，他们一直善于使用模型和定性数据。有人担心，这种过于依赖统计学数据的趋势会带来判断错误，或者会出现黑箱结果。黑箱是不考虑内在机制和原因，只考虑相关性的研究手段。但更多人认为，证据毕竟是好事，这也给学术研究提供了新领域。

尽管存在分歧，但这种研究方法至少在表面上能帮助政府将有限资源投入到有效项目，避免在无效项目上继续浪费资源，其他手段都难以提供这种有价值的证据。在社会科学家为主的社会学领域，确定那些项目有价值，那些没有价值，一直是非常困难的。借助随机对照试验的帮助，通过比较干预组和非干预组的差别，就可确定某种干预是否能产生影响。这是医疗行业几十年来一直采用的方法，利用这种方法能确定某种药物是否能治疗某种疾病。

2周前有关于这种试验的讨论，现在有数百项针对许多这类社会救助活动正开展随机对照试验。目的是提高国际援助项目的最终效果，推动发展中国家对贫困人口的支持力度。这些研究已经产生了有价值的结论，研究人员正在和各国政府合作进一步扩大研究范围和规模。肯尼亚公交车在正变得更安全，主要是得益于鼓励乘客感到不安全时呼救的公告牌。印度古吉拉特邦居民可能很快就会受益于一个新的针对工厂的污染分析系统。

许多研究关注特定环境下的人类行为，但科学家也希望能解决更重要的问题。一些研究贯彻社会驱动发展的作用，也有研究给政府和救助组织提供人道援助的效应证据。例如关于外来救助对穷困人群生活水平的长期改善效果。2015年5月《科学》发表一项研究就是分析现金、食物、医疗和培训等一揽子救助计划对贫困人口长期脱贫效应的作用，结果发现至少在救助后1年内，被救助人口经济社会状况仍然存在显著改善效果。(see Nature521, 269;2015).

千禧村是联合国与学术界和商业界携手帮助撒哈拉以南非洲贫困农村实现千年发展目标的一个项目。2004年在肯尼亚试点以来，目前已扩大到埃塞俄比亚、加纳、马拉维、马里、尼日利亚、卢旺达、塞内加尔、坦桑尼亚和乌干达等10个国家的10多个村落群，参与人口达到50万。项目通过同时投资于农业、基础设施、教育和健康的综合方式，并运用低成本的新技术，在短期内实现了改善农村贫困面貌的效果。千禧村项目研究主要评估该项目的实际效果，但是研究结果发现很难对参与该项目村庄与周围村庄进行比较，因为该项目并没有按照严格的试验对照进行布置，这种信息将给负责该项目的机构带来困惑，因为无法为获得最理想效果分配有限的救助资源。

许多扶贫项目专注于提供资金附加条件，例如只提供给让孩子参加健康服务的学校和家庭，也有一些项目提倡无条件的现金救助。加州大学圣地亚哥分校经济学家纽约非营利组织GiveDirectly创始人PaulNiehaus小组对这两种救助方式进行对比研究，以确定那种救助方式更有效。

随机试验虽然听上去很不错，但研究人员必须清楚这种研究方法也存在局限性。特别是这种试验并不能确保提供为什么某一干预没有效果或能产生效果的原因。而且社会现象和人类行为学研究对象是人，特别容易受到人为因素的干扰。当然随机对照试验不可能对所有问题提供答案，也不是收集数据的唯一途径。经济学家已经开发出其他准实验方法，不采用随机化也能够提供严格的统计数据判断一个项目的有效性。将这些方法结合起来给政策制定者提供更多数据，但是显然政治家、政府官员、活动家和慈善家可能会热捧能支持他们项目效果的随机试验数据。但科学家要告诉他们，阴性结果也十分重要。

http://www.nature.com/news/science-in-the-community-1.18154