另外一个有影响力的新思路是麻省理工学院贫困实验室的研究员所采用的，他们认为，对增长的探索应该重新以评估一个发展计划或者项目的影响（以明确的不同条件下可能发生的结果作为参照）为中心。他们相信，为了确保最有效的项目能被提高至国家或国际水平，就需要对这些影响进行可靠的评估，于是他们设计了随机控制试验（RCT）或社会试验的研究方法。在该方法中，一些单元被随机分配以政策干预，而其余的形成对照组，再比较两组平均结果的差异。该方法的支持者们将其视为甄别政策效果的唯一方式，因为它避免了基于经济理论或其他理论的假设。他们声称该方法可以被用来识别哪些政策方案起到了作用，而哪些没有。

然而，随机控制试验的方法也在方法论上存在问题，这使得它不适合对其发展战略和政策进行推广。虽然随机控制试验可以被用于了解一些具体的微观项目的有效性，但这些试验往往不是从对一个特定的方法如何填补有关优先顺序的最重要的知识缺口的清晰战略评估出发。此外，我在世界银行的同事，著名的贫困问题专家马丁·拉瓦雷指出：只有当与发展相关的背景和干预措施是非随机的时候，随机控制试验才是可行的。例如，对基础设施及其相关项目的分布位置不可能进行随机设置，而这是穷国发展战略的核心。“这种随机分配的想法是与大多数发展计划相对立的，因为其政策目标通常是针对特定类型的人群或区域。”（Ravallion, 2009, p. 2）即使假定随机控制试验可以将本地化的发展经验移植到不同地理条件或文化的其他地区，这一方法在为政策制定者设计发展战略方面也提供不了有用的全面指导。