我们建立在Rosenzweig和Wolpin(2000)和Keane(2010)的基础上，并表明为了满足工具变量(IV)识别时刻条件，必须设计一项政策，使编译者和非编译者具有相同的平均误差项，或者具有等于其相对人口份额的误差项比率。前一个条件(标记为选择正交性)本质上是一个无选择条件。后者被称为加权相反选择，可以被视为一种分布(函数形式)假设，以使编译者和非编译者之间的选择程度与其相对人口比例相匹配。这些条件构成了隐性IV假设的核心，这些假设存在于任何经验应用中。它们允许计量经济学家对特定工具的有效性获得实质性的见解，并且它们说明了识别与工具的统计强度之间的联系。最后，我们的描述也可能有助于设计一个产生有效工具的政策。