衡量生产力的标准显示，非洲农场之间存在巨大差异。作物产量和投入强度似乎差异很大，似乎与农场间的有效分配模式相冲突。在本文中，我们提出了一个理论框架来区分测量误差、未观察到的异质性和潜在的错误分配。使用来自坦桑尼亚和乌干达农场的丰富面板数据，我们使用灵活的规范来估计我们的模型，其中我们考虑了几种测量误差和异质性。我们发现，测量误差和异质性一起占了测量生产力分散的很大一部分——高达90%。与之前的一些估计相比，我们认为通过在农场和农民之间重新分配土地来提高效率的潜力可能相对较小。

我们测量了在回忆的正常工作时间内估计的劳动力供应弹性的测量误差的影响，这在文献中无处不在。根据美国时间使用调查（2003-12）收集的日记中的工作时间，以及同一受访者回忆的正常工作时间，我们发现后者产生了正偏差的弹性。我们认为，这种偏见源于工资率差异在回忆工作时间上的显著性。

利用2002年德国社会经济小组研究的代表性微观数据，我们分析了德国不接受社会援助的行为。根据我们的模拟，当年多达67%的符合条件的人口没有申请SA，这略高于之前工作中报告的数字。我们特别强调测量误差在估计未占用量方面的作用。首先，我们考虑模拟模型的错误规范，例如，由于家庭声称收到了SA，尽管模拟不合格（“贝塔误差”）。其次，我们采用敏感性分析揭示了测量误差对报告的家庭收入和财富以及模拟需求的影响。如蒙特卡洛模拟所示，误报的家庭收入似乎对估计的未占用率影响最大。对不接受行为的潜在决定因素的回归分析证实，理性动机——即索赔的预期净效用——以及污名和其他障碍在解释SA大量不接受率的困惑中发挥着至关重要的作用。