美国环保局的清洁能源计划将扩大能效计划作为各州排放率目标的一部分。选择使用能源效率来实现合规的州需要制定并向环保局提供一份评估该政策所带来的能源节约的计划。在国家计划的技术支持文件中，美国环保局描述了能效计划的评估、测量和验证（EM&V）方面的最新技术，并提出了各州可能采用的一些方法。，环境保护局对电磁和电压的讨论集中在传统的基于工程的方法上。这些计算有时（但并不总是）会进行调整，以反映这样一个事实，即参与效率计划的一些消费者可能已经进行了投资。当做出调整时，调整是基于调查，询问客户如果没有该计划，他们是否会进行投资，这种方法的可靠性值得怀疑。工程方法也可能无法考虑与一种最终用途相关的效率提高与另一种最终使用的能源消耗之间的相互作用。（例如，用更冷的紧凑型荧光灯或LED灯取代白炽灯可能会增加冬季供暖的能源需求，减少夏季制冷的能源需求。）它们也没有考虑到所谓的反弹效应，即效率提高时可能出现的使用量增加。工程方法不太适合通过行为“推动”、信息提供和其他非技术方法工作的政策。，评估节能的另一种方法是使用实际的客户级能耗数据，比较受影响者和对照组在政策制定前后的能耗。，这种方法消除了单独的净-毛计算的需要，并自动考虑了不同能源最终用途的效率政策的影响。这种方法可以用于推动、信息提供和类似的政策。这种计量经济学方法经常在学术经济学文献中使用，但通常还没有进入主流的能效EM&V。，清洁电力计划合规计划的制定为各州和公用事业公司提供了试验这些更稳健的评估方法的机会。直到2020-2029年，才需要遵守环保局的提案，因此公用事业公司和各州有时间开始试验新的评估方法。随着这些实验的展开，我们可以开始建立一个知识基础，以便更好地预测未来的节能和能效潜力，更好地针对能效资源，并最终制定更具成本效益的节能和减少碳排放政策。，这种类型的实证分析可能很有挑战性，因为很难获得客户层面的能源使用数据，而确定相关的对照组可能是一个挑战。然而，这两个挑战都不是不可逾越的。，解决第一个挑战的一种方法是随机将客户分配到能源效率干预中。这是家庭能源报告计划（由OPower运营）中采用的方法。根据该计划，电力公司注册让Opower向随机选择的客户发送关于其家庭能源使用情况以及与其他类似家庭的比较报告。当将收到报告的家庭在收到报告前后的能源消耗与对照组家庭的能源消耗变化进行比较时，研究发现，简单地提供报告可以减少大约2%的能源使用。，当不可能进行随机分配时，另一种方法是为随机选择的一组客户提供额外的鼓励，让他们参与能效计划，然后在计划生效前后，在受影响和受鼓励的客户与其他人之间进行类似的能源使用比较。，第三种方法是建立项目参与的资格要求（有限的时间优惠、有限的项目预算、资格的规模阈值），提供准实验维度，并促进建立一个良好的对照组。有了足够的客户层面数据，比如Lucas Davis、Alan Fuchs和Paul Gertler在研究墨西哥现金换冷却器计划时使用的数据，参与效率计划的客户可以与密切相关的对照家庭进行匹配，以明确识别政策的效果。，获取客户级能源账单数据的第二个挑战是长期存在的，这反映了公用事业和客户对客户隐私的担忧，随着收集大量实时能源使用数据的智能电表的广泛引入，这种担忧加剧了。然而，监管机构可以通过要求公用事业公司根据严格的保密协议和隐私保护向评估人员和研究人员提供数据来解决这一问题。使用这些方法的经济学研究人员具有此类协议的经验，并有保护数据机密性的程序。坚持这些实践和程序符合研究人员的利益，因为他们总是在关注下一个研究项目，并访问下一个数据集需要对当前数据集进行良好的管理。，这里讨论的评估类型将提供一个比我们目前更清晰、更有力的画面，说明效率政策和计划对家庭和商业建筑中整体客户能源使用的净影响。使用这些方法测量的影响为评估效率干预措施实际产生的二氧化碳减排量以及未来可能出现的减排量提供了更好的基础。使用最先进的方法来评估效率政策是找到减少能源消耗和二氧化碳排放的最有效和最具成本效益的方法的重要组成部分。