1. 双重差分法（DifferenceinDifferences, DID）：

当政策是在不同地区或群体中逐步实施时，DID方法可以用来比较实施前后的差异，并与未实施该政策的对照组进行对比，以估计政策效果。

例如，在教育领域，如果加分政策是逐步推广的，可以比较实施区域与未实施区域学生的表现差异。

2. 合成控制法（Synthetic Control Method, SCM）：

对于只在少数特定地区实施的政策，SCM通过构建一个虚拟的对照组来模拟没有实施政策的情况，进而评估政策的实际影响。

如评估重庆房产税政策，通过组合其他城市的特征来模拟重庆未实施政策的状况，比较实际与模拟结果的差异。

如何评估加分政策的实施效果

3. 断点回归设计（Regression Discontinuity Design, RDD）：

当政策实施基于某个阈值（如分数临界点）时，RDD可以分析接近阈值的个体表现差异，以此来推断政策效果。

在加分政策中，如果加分门槛导致了显著的考试成绩分布变化，RDD可以用来分析这一变化对最终结果的影响。

4. 指标设计：

客观效果：直接衡量政策目标的实现程度，比如少数民族学生的入学率、教育成就等是否提高。

主观福祉：通过调查了解政策受益者和受影响群体的感受，比如满意度、公平感等。

价值：评估政策是否符合社会公平正义原则，是否在照顾弱势群体的没有过度牺牲其他群体的权益。

5. 信任与公众参与：

通过调查研究政策对受益者信任度的影响，以及这种信任度如何促进或抑制公众参与社会事务的积极性。

6. 动态等值模式：

提出新的加分模式，通过数据模拟验证其科学性、灵活性和公平性，以期优化现有政策。

7. 后实证主义政策评估：

强调评估的多维度，包括政策的长期影响、社会认同、以及政策实施过程中的考量。

评估加分政策的实施效果需要综合运用定量分析（如DID、SCM、RDD）和定性分析（如调查研究、案例分析），同时关注政策的直接影响、间接影响、社会接受度以及长期的社会影响。通过这些综合评估，可以更全面地理解加分政策是否达到了预期目标，以及它对不同群体的公平性和效率影响。