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)识别矩条件，必须设计一个策略，使编者和非编者要么具有相同的平均错误项，要么具有等于他们在总体中相对份额的错误项比。前一种条件(被标记为选择正交)本质上是一个无选择条件。后一种被称为加权相反选择，可以被视为一种分配(函数形式)假设，以匹配顺从者和不顺从者之间的选择程度与其相对人口比例。这些条件构成了隐式IV假设的核心，存在于任何实证应用中。它们允许计量经济学家获得关于特定工具有效性的实质性见解，并说明了识别和工具的统计强度之间的联系。最后，我们的描述还可以帮助设计生成有效工具的策略。