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通过标题我们就能够看出来，这里基本没有对雇用政策进行系统评析的研究。
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那么，实证级别的随机对照试验又怎样呢？使用随机对照试验当作关键词的话，或许能够找到相关的研究。
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但实际尝试后我们发现这里也没有针对雇用政策的研究。就算输入了“雇用、政策”这些关键词，搜索出来的也都是医学研究相关的内容。看样子日本只有在医学领域的生物统计学家使用随机对照试验（表7–3）。
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表7–3 日语文献的检索结果②
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检索关键词 雇用 政策 随机化 论文标题 临床试验的共同研究组合机构与临终研究体制的存在方式日本临床研究的现状与课题基于实证的教育糖尿病从临床研究到诊疗指导方针禁烟对肺癌的预防迎来变革期的医学数据管理医学研究与医疗中伦理委员会的职责：以美国为例 从EBM到EBL/EBLIP（上篇） 出处：作者根据J–STAGE网站检索结果制作
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接下来，我们再看一看观察研究。
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输入“雇用、政策、赫克曼”等关键词之后，搜索到的只有“书评”相关的内容，以及一个叫作“农村女性问题与地区活性化”的文献。由此可见，这里也没有我们要找的东西。而将“赫克曼”换成“倾向指数”之后符合标准的结果一个都没有。看样子在观察研究中没有具备高级因果推论的文献。
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继续使用“雇用、政策、回归分析”进行检索找到了240个结果，其中有一定数量的相关文献。只要对这些文献进行仔细的研究或许能够找到对失业的原因进行回归分析的结果。
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寻找英语文献的方法
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总体来说，日语文献中统计学的实证研究还是太少了。因为用日语书写的论文只有日本人才能看懂，而用英语书写的论文全世界的人都可以看懂，所以影响力会更大。于是、很多学者都会选择用英语书写论文。至于用日语书写的论文则基本都是针对日本特有的问题和概念进行解释说明的情况，或是日语论文杂志专门的约稿，还有就是研究者完全不懂英语写不出英语论文。
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所以，我们所要找的日本研究者们的实证文献很有可能是用英文书写的。那么让我们通过谷歌学术搜索来再次进行一下检索吧。
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我们只要将刚才所使用过的关键词直接翻译成英文后进行检索即可。雇用的英文是Employment，政策的英文是Policy。系统评析和荟萃分析英语分别是“Systematic review”和“meta–analysis”，随机对照试验是“Randomized”，观察研究是“Heckman”“propensity score”、“Regression”。
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实际通过谷歌学术搜索对“Employment Policy meta–analysis”进行检索后，能够找到一篇名为“Active Labour Market Policy Evaluations: A Meta–Analysis”的写于2010年的论文。直译过来就是一篇关于“劳动市场政策评价”的荟萃分析论文，也就是属于最高级的实证。
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懂英语的人可以通读一下这篇论文开头的概述，英语不好的人也可以通过谷歌翻译来大致对其进行了解。翻译结果大概如下。
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本书对积极的劳动市场政策的计量进行了最近评价的荟萃分析，我们的样本是由对1995~2007年间实施的97项研究中导出的199个项目的预测所构成的。
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对项目种类进行比较后，补助金、公共部门的雇用项目效果较好。就职支援项目与教室内容相比拥有更好的短期效果，而培训项目在中期具有更好的效果。
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通过上述内容我们可以了解1995~2007年间施行的199个政策项目的评价。而且根据后面的结论，我们还能够推测出“什么是有效的政策”。当然，翻译工具的内容可能会有错误，所以还不能过早地得出结论。我们将补助金（subsidized）、公共部门（public sector）、就职支援（job search assistance）、教室（classroom）、培训项目（on–the–job training）等单词制作成一个与政策有效性有关的统计分析表。
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将这篇论文以图表的形式归纳起来，就会显示出各个项目的效果程度。最终归纳的结果如表7–4所示。
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表7–4 劳动政策效果的契合度
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Percent of Estimates that are: Significantly Positive Insignificant Significantly Negative Short Term Impact Estimates(~12 Months） Overall Sample (N=183) 39.3 32.8 27.9 Medium Term Impact Estimates(~24 Months) Overall Sample (N=108) 50.0 39.8 10.2 Long Term Impact Estimates(36+ Months) Overall Sample (N=50) 54.0 40.0 6.0 出处：作者根据《Active Labour Market Policy Evaluations: A Meta-Analysis》Table5制作
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Estimate的意思是“推测”，“N=”表示的是样本数，Significant意思是“有效的”，也就是“并非误差的结果”，只要掌握了这些统计学的专业术语，就算不懂英语，想要理解这个图表的意思也并非难事。
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也就是说，在短期影响（12个月以内）中显示出积极结果的政策，在短期指标评价中全部183个项目中占39.3%，而在这个范围内32.8%属于“误差范围”，27.9%属于“有效的结果”。
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中期（24个月以内）或者长期（36个月以上）的政策虽然比较少，但是属于“有意义的效果”的政策比率却相应增加，已经超过半数。由此可见，事实证明如果顺利的话雇用政策是具有积极效果的。
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另外，还有以项目种类区分的中期政策效果，其结果以回归分析的图表显示。
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在这个图表之中显示了6种回归模型，不过只需要关注不同项目种类效果区别的模型（2）和全变量调整的模型（6），就可以找出“哪种政策具有效果”。归纳结果重点的图表如表7–5所示。
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