估计量的评价通常包括以下几个标准：

1. **无偏性 (Unbiasedness)**
- 指的是估计量的期望值等于所要估计的参数值。换句话说，估计量在多次抽样中平均表现为准确。

2. **有效性 (Efficiency)**
- 指的是在所有无偏估计量中，方差最小的估计量是有效的。这意味着该估计量在给定样本中提供了最精确的估计。

3. **一致性 (Consistency)**
- 指的是当样本量趋于无穷大时，估计量收敛于真实参数值。也就是说，在大样本情况下，估计量能更可靠地估计参数。

这些是经济学和统计学中常见的评判估计量的标准。至于选项中的 "单调性"，通常不是评判估计量的标准，因此在上述选项中，不包含单调性。

**正确答案**：A: 无偏性, B: 有效性, C: 一致性

### 专业分析
- **无偏性** 重要因为它确保估计量在期望意义上准确。若估计量是有偏的，则可能在系统性地高估或低估参数，从而影响决策。

- **有效性** 提供了在相同信息下获取最小估计误差的能力。因此，选择有效的估计量可以减少不确定性。

- **一致性** 是一个大样本特性，保证了当样本规模足够大时，估计量将与真实参数值非常接近，提供较强的保证。

在统计研究和应用中，选用估计量时通常会综合考虑这些性质，以确保结果的可靠性和准确性。