ランダム化実験（RCT）は内生性問題を回避できる最強の因果推論ツールである。本章では実験の4類型（Harrison and List 2004）を定義し、公共財ゲーム・排出権取引・保全オークション・マイクロファイナンス・WTP仮説バイアスなど農業・環境分野における主要応用を包括的に扱う。
前章で論じたとおり、ランダム化実験（randomized controlled trials, RCT） は内生性問題が生じないため、因果性を明らかにする最も強力なツールである。
例として、肥料が作物収量に与える効果を分析したいとする。実際の農場データには内生性の問題がある（肥料の投入量は収量ポテンシャルや農家の能力と相関している可能性がある）。しかしランダム化実験では、肥料の投入量は実験者によってランダムに決定されるため、そうした相関は平均的に生じない。そのため、単純な OLS で肥料の因果効果を推定できる。
農業分野への応用を含む良いイントロダクション：Higgins, et al. (2017). Economic Experiments for Policy Analysis and Program Design: A Guide for Agricultural Decisionmakers, ERR-236, USDA.
Harrison and List (2004) は、被験者・フレーミング・実施場所 の3軸で実験を4つに類型化した。
| 実験の種類 | 被験者（Subjects） | フレーミング（Framing） | 実施場所（Location） |
|---|---|---|---|
| 実験室実験 Laboratory experiments |
標準（学生） Not real |
抽象的 Not real |
実験室 Laboratory |
| アーティファクチュアル・フィールド実験 Artefactual field experiment |
実際の農家等 Real (farmers) |
抽象的 Not real |
実験室 Laboratory |
| フレームド・フィールド実験 Framed field experiment |
実際の農家等 Real (farmers) |
現実的 Real |
実験室 Laboratory |
| 自然フィールド実験（社会実験） Natural field experiment |
実際の農家等 Real (farmers) |
現実的 Real |
現場 Field |
cf. 自然実験（Natural experiment） とは、災害などの自然的出来事によって生じるランダム化状況であり、実験者がコントロールできないものである。
例：Angrist and Evans (1998) は、母親の労働市場成果に対する家族規模の効果を推定しようとした。2人の子どもが同性（男男・女女）である家族は、異性（男女）の場合より第3子を持つ可能性が有意に高い。最初の2子の性別は事実上ランダムに決まるため、これが自然実験となる。著者はこれにより、第3子を持つことの母親の労働市場成果への因果効果を信頼できる形で推定できた。
実験経済学は多様な分野に応用される。農業・環境経済学において特に重要なものを以下に列挙する。
実験室実験の実施には、いくつかの標準的なプロトコルがある（参照：三谷 2011; 三谷ほか 2011）。
公共財実験の目的：合理的でないにもかかわらず、なぜ・いつ人々は協力的に行動するのかを解明すること。 （参照：Ledyard 1995; Sturm and Weimann 2006）
標準的な公共財実験では、各被験者 \(i = 1, \ldots, N\) は1単位の所得を保有する。\(c_i\) は被験者 \(i\) の公共財への拠出額である。各被験者の利得は次式で与えられる：
ここで、\(p\) は私的投資の収益率、\(a\) は公共財投資の収益率である。パラメータは以下のジレンマ条件を満たすよう設定される：
理論予測はフリーライダー仮説である。利得最大化する合理的主体は、1回限りのゲームでも繰り返しゲームでも、公共財に一切拠出しない（囚人のジレンマ）。
| 協力しない \(c_2 = 0\) | 協力する \(c_2 = 1\) | |
|---|---|---|
| 協力しない \(c_1 = 0\) | \(p, \; p\) | \(p + a/2, \; a/2\) |
| 協力する \(c_1 = 1\) | \(a/2, \; p + a/2\) | \(a, \; a\) |
上記の定式化された事実はいずれも合理的利得最大化モデルでは説明できない。これは理論家・実験家の双方にとって挑戦的であり、様々な研究仮説を生み出している。
（参照：Canavari et al. 2019）
オークションは、排出権取引・保全オークションなど農業・環境政策の実験的研究において中心的な位置を占める。詳細は以下の節（取引可能排出権・保全オークション）で扱う。
CO2・NOx・SOx などの排出権取引スキームは、農業分野でも生産調整（set-aside policy）や農地転用権（転用権）に応用できる。 （参照：Sturm and Weimann 2006）
多くの実験は8〜12名のグループで行われる。取引される財は、「緑の選好」によるバイアスを避けるため、排出権として特徴付けない抽象的な財として設定されることが多い。
各被験者 \(i = 1, \ldots, N\) の初期排出量を \(e_i\)、許可スキーム後の最大排出水準を \(r_i\) とする。排出削減の限界費用を \(c_i\) とする。被験者は排出削減（費用 \(c_i\) を支払う）か他者からの排出許可証の購入によって制限を満たさなければならない。必要以上に削減した場合は、未使用の許可証を他者に売却できる。
伝統的な固定価格プログラムとは異なり、保全オークション（conservation auction）では農家が保全スキームの実施に対して請求する金額を自らビッドする。 （参照：Ferraro 2008）
例として、米国の保全休耕プログラム（Conservation Reserve Program, CRP）が挙げられる。
化学肥料・農薬削減への補助など場合によっては、農家の実際の遵守状況のモニタリングが実際上困難なことがある。こうした不完全モニタリングは農家に不遵守のインセンティブを与える。
Kawasaki et al. (2012) は、このような環境下でDP方式とUP方式を比較し、理論予測ではDP・UPは等価であるにもかかわらず、実験ではUP方式がDP方式より優れたパフォーマンスを示すことを見出した。
連続した土地（contiguous areas）の保全は環境便益を高める。最適な連続性を達成するための2つのメカニズムが実験的に評価された。
現実データでは分離不可能な 逆選択（adverse selection）とモラルハザード（moral hazard） を、実験では識別できる。 （参照：高野 2007）
マイクロファイナンス：コミュニティ内に「グループ」を形成し、信用を必要としない形で貧困者に融資する手法。
現実には、金利と返済率に負の相関が観察されることが多い。考えられる2つの理由：
実際のデータではこの2つの効果を分離することは困難である。しかし実験では可能である（Karlan and Zinman 2009）。
2種類のダイレクトメール（高金利・低金利）が被験者にランダムに送付された。高金利を提示されて申込んだ者の半数は、低金利に改訂されたオファーを受け取る。これにより3つのグループが形成される：
| 比較 | 逆選択効果 | モラルハザード効果 | 理由 |
|---|---|---|---|
| A と B の比較 | なし | あり | 両グループとも高金利で申込んだが、実際の金利が異なる |
| B と C の比較 | あり | なし | 両グループとも低金利で借りたが、初期オファーが異なる |
WTP（willingness to pay：支払意思額） は消費者が環境や食品安全をどう評価するかを示す。表明選好法では仮説的な選択に基づくため、過大申告バイアス（仮説バイアス） が生じる。
仮説バイアスを検証するため、被験者グループを2つのサブグループに分割する。第1グループには仮説的なWTPを質問し、第2グループには実際の支払いを伴うテイク・イット・オア・リーブ・イット（買うか否か）オファーを提示する。
「買う」という決定の割合が2グループで異なれば、仮説バイアスが存在することを示す。
改善された教示の別の手法として、仮説的選択をした被験者に確信度を質問する方法がある。被験者は0（非常に不確か）から10（完全に確か）のスケールで回答する（Johannesson et al. 1998; Blumenschein et al. 1998）。