利用数据定位参与者

美元学者的核心原则之一是利用证据激励最有效的做法和政策。这当然意味着要融入最新同行评审研究的见解。无论采用哪种方法，核心原则是我们必须利用计量经济学来识别和分析因果关系，这已成为每个经济学博士项目中所教授的。仅仅分析相关性，就能提供足够的证据或信心，激励决策者和政策制定者采取行动。

我们经济学家用来衡量和评估职场变化、税收变化、法律变化、技术变化影响的工具和方法，被称为影响评估或因果分析。我们称之为因果分析，是因为经济学家痴迷于找出哪些因素导致了其他经济因素。例如，评估电动汽车补贴是否导致了排放减少。

美元学者在去年冬天于亚历山大公共图书馆举办了一场线下课程。我们利用这些方法帮助我们确定了推广美元学者课程的有效地点。例如，如果美元学者志愿者在马里兰州分发传单，准备在弗吉尼亚举办的活动，这可能是浪费了金钱和时间。更有效的是在计划举办课程的地点周边地区分发传单并开展外展。本质上，这是一个实证问题。对于我们这种情况的政策制定者或决策者来说，关键问题是，我们应该在哪里（以及何时）分发传单，以吸引受益人和参与者参加我们的美元学者活动？

为了确定最有效的分发传单区域，我根据2020年美国十年人口普查数据制定了计划。地图底层由OpenStreetMaps提供。地图上，大红星标示查尔斯·E·比特利公共图书馆的位置。我首先绘制了特定区域内拉丁裔人口的密度。拉丁裔人口较密集的地区在分发传单时应能提供更好的性价比。然后我还绘制了拉丁裔居民比例较高的区域。这两者是不同的。一个区域可能有较高的拉丁裔密度，因为那里人口密度很高，但拉丁裔的比例仍然可能较低。因此，我将拉丁裔比例叠加在拉丁裔人口密度地图上。见图3中两者重叠的部分，拉丁裔密度用红色表示，拉丁裔比例用蓝色表示。因此，重叠较大的区域为深紫色。从技术上讲，我们称之为拉丁裔密度与拉丁裔比例的联合分布。

通过这种方法，我们能够识别出用星星标记的两个社区。Leslie和我在Dollar Scholars课程开始前几天访问了这些社区，并发放了传单。虽然我们没有吸引大量参与者，但我确信我们采用了正确的策略来确定招聘重点最高的领域。我们肯定会继续采用这样的方法，帮助激励更多Dollar Scholars课程的出席率，并最大化Dollar Scholars在推广课程上投入的时间和金钱的最大价值。