立法決定の形成における政策評価の役割

政策評価は単なる学術的な演習ではなく、効果的で説明責任のあるガバナンスを推進する基礎的なメカニズムではありません。 法則が法を制作するとき、それらは、与えられた介入が行動を変え、リソースを割り当てたり、または社会的な問題を解決したりする方法に関する賭けを行っています。 系統的な評価なしで、それらの賭けは盲目のままです。 実装後の政策を評価する慣行は、実際に起こったことに関する具体的な証拠を提示し、それらを改良したり、スケールをしたり、または放棄したり、結果を透過的に提供することができないようにするために、公益的なフィードバックを促すことができるのです。

本記事では、理論的根拠から現実的なケーススタディや新興トレンドに至るまで、政策評価が将来の立法的な決定にどのように影響するかを調べています。この評価は、政策が既に解釈されていない後に取り組むべきではない、開始から法的なプロセスに埋め込まれるべきであると主張しています。

理論的基礎:証拠に基づく政策

政策評価の近代的な重点は、証拠ベースの政策立案(EBPM)に対するより広範な動きから成長しています。EBPMは、決定は、イデオロギー、アンデクテ、または政治的なexpediencyではなく、厳格なデータと分析によって通知されるべきであるということです。コアの考え方は簡単です。新しい法律を制定するか、既存のプログラムを拡張する前に、政策立案者は、同様の介入について述べている証拠を調べるべきです。ポリシーが行われた後、彼らは実際の目標に対する影響を評価するべきです。

政策立案の2つの古典的なモデルは、評価が重要である理由を示しています。

  • 放射線補正モデル:[]] 政策立案者が明確な目標を識別できると仮定し、すべての選択肢を検討し、最良のものを選択し、そして、目的に応じて結果を評価する。 実際には、このモデルは、限られた時間、情報、認知能力のためにほとんど達成されません。 評価は、実際のパフォーマンスデータを供給することによって、約理性を促すのに役立ちます。
  • []Incrementalism(Lindblomの「muddling Through」):[] ステータスの小切手から小切手として政策を記述します。ここで評価は、増分変更が機能し、それがなかったことを示している指導メカニズムとして機能します。

両モデルは、最終的に評価からフィードバックに依存し、将来の決定を改善します。それなしで、ポリシープロセスは推測で立ち往生します。より深いEBPMフレームワークへのダイビングのために、RANDコーポレーションは政策分析方法に関する広範な研究を提供します。

なぜ政策評価は、法学的根拠に不可欠である理由

組織は、限られたセッション時間、競合優先順位、および激しい政治圧力で制約の下で動作します。この背景を覆うと、評価はいくつかの具体的な利点を提供します。

  • 会計性:] 税理士および構成員は、法律がその目的を達成したかどうかを知ることに値します。評価レポートは、監督の聴力と予算交渉で使用できる性能の記録を作成します。
  • リソースの最適化:] 政府は、予算が無制限に制限されています。評価は、費用がかかるドルあたりの高いリターンと資金が払戻されるべきもの、または再構成されるプログラムを特定します。
  • 機関的な学習:]] 時間が経つにつれて、定期的な評価は、法規や機関内の機関の知識を築きます。 法律事務所は、新しい請求書を制作するときに過去の結果のライブラリを描画することができます。繰り返し間違いを避けます。
  • [公衆信頼:]]]] 市民が、法律が証拠に基づいて見直し、改定されたと見なすと、政府の信頼が上昇します。 評価方法と発見の透明性は、シニズムを減少させます。

政策評価の種類と方法

異なる評価アプローチを理解することは、各状況に適したツールを選ぶのに役立ちます。評価は単価ではありません。それはいくつかの次元に沿って分類することができます。

定形対. 仮称評価

定性評価]は、ポリシー設計または早期実装中に発生します。 パイロット研究をテストし、ステークホルダーのフィードバックを収集し、フルロールアウト前に手順を精製します。 例えば、新しいデジタル税務ファイリングプラットフォームは、ユーザビリティの問題を特定するための定形評価を受ける可能性があります。 累計評価、他の手では、実装が完了した後に発生します。 注意: 政策は、これらの決定的な変更が行われたか? 変更を通知しましたか? それらの決定は、どのようにして、 ? それらの決定されたか? ? ? ? 変更は? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?

プロセス、影響、コスト効果評価

  • プロセス評価:ポリシーが設計どおりに実装されたかどうかを調べます。 ジョブトレーニングプログラムが悪い結果を示した場合、トレーニングが実際に配信されたかどうか、誰に、そして何の忠実さでプロセス評価が確認されます。 これは、ポリシーの失敗と実行の失敗を区別するのに役立ちます。
  • : 実験的または検疫方法(ランダム化制御試験、差異差、回帰的中止)を使用して、ポリシーの因果効果を分離します。 例えば、最低賃金の影響評価は、雇用と収益への影響を測定するための状態レベルの変動を増加させます。 都市研究所は、そのような研究の包括的なコレクションを維持しています。
  • []コスト効果とコスト効果の評価[:政策の収益コストを、非通貨条件(例えば、救われる年、犯罪が減少)で比較します。 これらの分析は、予算に配慮した法則性のために重要です。

定量的、定性的、混合方法

良好な評価は、多くの場合、メソッドを組み合わせます。量的データ(監視、管理レコード、経済指標)は、統計的な力と一般化性を提供します。定性データ(インタビュー、フォーカスグループ、ケーススタディ)は、メカニズム、コンテキスト、および意図しない結果を明らかにします。 混合方法の評価は、パンスと深さの両方を提供するため、ますます一般的です。

有用な評価を実施するコアチャレンジ

価値にもかかわらず、ポリシー評価は永続的な障害に直面しています。 これらの課題を認識することで、現実的で実用的な評価のマンデートをデザインするのに役立ちます。

データ可用性と品質

信頼できるベースラインのデータと結果の対策がなければ、評価は不可能です。多くの法律は、データが収集されるか、アクセス可能な方法を指定せずに渡されます。プライバシーの懸念、断片情報システム、およびインフラの廃止された問題。法律は、元の請求書言語にデータ収集要件を埋め込むことでこれを対処できます。その機関は、適切な時間枠内で、識別されたデータセットを発行しなければなりません。

政治抵抗とタイミングのミズレ

選出された公式は、それらを恥ずかしがり、相手をエンパワーできる評価に抵抗するかもしれません。 構成員と人気のあるプログラムは、証拠がそれが無効であるかどうかにかかわらず、スクラッチニーから保護される可能性があります。 さらに、正規のサイクルは、評価サイクルと誤順に調整されます。 元の請求書を渡す法律事務所が事務所を離れるか、または移動した後、5年の評価が到着する可能性があります。 これに対処するには、正規のドラフトは、提出された承認が終わった後にのみ承認される日没の規定を含むことができます。

複雑な因果性および属性

政策は、いびきで動作するのはめったにありません。経済条件、その他の法律、および外部の衝撃は、すべての影響結果に影響を与えます。ポリシーの純効果を隔離することは、常に可能ではない高度な統計制御またはランダム化された設計を必要とします。政策立案者は、評価が複雑な社会プログラムから単純に正当性を主張し、期待できないかについて現実的であるべきです。

資源制約

厳格な評価は高価で時間がかかります。限られた予算を持つ小規模な代理店または州の法規は、高品質の研究を委託するために専門知識や資金が不足する可能性があります。大学、非産学研究機関(政府の責任オフィスや州の法定監査事務所のような)と共同アレンジし、哲学的基礎は、さらなる評価ドルを伸ばすことができます。

ケーススタディ:評価の定形基質法

実世界事例では、立法上の政策評価の有形影響を実感しています。

所得税のクレジット(EITC)

米国の連邦EITCは、1975年にその認識以来、広範囲に評価されています。 調査は、単一の母親の間で労働力参加を増加させ、貧困を削減すること、比較的小さな余白コストで示しています。 これらの肯定的な調査結果は、連邦と州の両方の拡張につながりました。 対照的に、Nedy Families(TANF)プログラムの一時的な援助の評価は、より混合された結果をもたらし、ワイバーと作業支援に関する方針を実験するためにいくつかの状態を促しています。 [F] [F] および [F] [F] [F] および [F] [F] [F] 前の予算] [F] [F] [F] [F] [F] [F] [F] [F] [F] [F] [F] [F] [F] [F] [F] [F] [F] [F] [F] [F] [F] [F] [F] [F] [F] [F] [F] [F] [F] [F] [F] [F] [F] [F] [F] [F] [F] [F] [F

3つのストライク法とセンテンシング改革

カリフォルニアの「三つ目のストライキ」法は、1994年に制定され、繰り返し犯罪者のための長い文言を操作しました。 2000年代までに、評価は法律が非暴力犯罪者、コスト億、および他の州と比較して犯罪を著しく減らさなかったことを明らかにした。 これらの調査結果は、2012年の提案36に導き、法律の適用を狭くしました。 同様の評価主導の国家は、他の代替法に代わる裁判官に、他の文書に代わる方法として、他の文書を再構築しました。

パンデミック・エラ失業保険イノベーション

COVID-19の流行中、多くの州は失業保険(UI)システムを合理化し、一時的な利点を加えました。 学術および米国労働省が実施した評価は、電子署名やレトロな支払いを受け入れるなどの変更を処理することを明らかにしました。 遅延やエラー率。 いくつかの状態は、法律上の行動を通して永続的に変化した結果をもたらしました。 OECDは、他の国でアプリケーションのためのこれらの適応を研究しました。

教育標準化試験と会計性

法の後ろに子供が左にありません (NCLB) の 2001 年式テストと低パフォーマンスの学校の制裁. 数組の評価は、数学で改善されたいくつかのサブグループが、, 法律は、テストに教えることを奨励, 狭いカリキュラム, および研究の難題の学生の間で高いドロップアウト率を生成. これらの評価は、すべての学生が計算法に通知しました (ESSA) の 2015, 状態に柔軟性を返し、複数の試験を強調しただけでなく、単独でテストを強調表示.

法定プロセスへの評価の統合

インパクトを最大限に高めるために、評価は後続されることができません。 法律事務所は、いくつかのメカニズムを通じて、自分の仕事に評価を組み込むことができます。

事前参加登録者評価要件

請求が導入される前に、暫定的な評価計画が必要です。 (1) 測定可能な結果は、その成果を測定するためのデータソースと方法の達成、(3) レポートの作成のためのタイムラインの達成を予定しています。 U.S. 政府会計事務所(GAO)]]]のようないくつかの立法は、既に要求に応じて非部分的な評価を提供します。 このようなオフィスの能力を拡張し、信頼性のある時間と判断を保証します。

サンセットクローゼと定期レビュー

多くの州では、レギュラがパフォーマンスに基づいてそれらを再承認しない限り、代理店やプログラムを自動的に溶解する日没諮問委員会を持っています。 テキサス州では、例えば、セッティング諮問委員会を使用して12年ごとに州の代理店を評価する。 これは、組み込みの評価トリガーを作成し、不活性症ではなく結果に対する正当な注意を強制します。

ステークホルダーの関与と参加評価

政策の影響を受ける人の視点を含む場合、評価はより明確です。参加評価は、成功と解釈の決定における受益者、最前線の労働者、コミュニティ組織を関与させます。このアプローチは、資格の受取人を決定する管理負担などの未知の結果に直面することができます。トップダウン評価は見逃す可能性があります。

証拠の使用に関する法律スタッフのトレーニング

委員会のスタッフと立法補助者は、多くの場合、法定士の評価報告書を消化するものです。基本的な研究設計、データリテラシー、評価の重要な鑑定でそれらを訓練することは、立法的な審議の質を向上させます。国家立法会議を含むいくつかの組織は、証拠に基づく政策に関するワークショップやツールキットを提供します。

政策評価における新興トレンド

政策評価の分野は、技術の発展と期待の変化によって、急速に進化しています。

ビッグデータ、機械学習、リアルタイム監視

税務申告、給付クレーム、健康記録、地方政府制度などの管理データは、個々のレベルでリンクできるようになりました。これにより、より詳細な評価が可能になりました。機械学習アルゴリズムはパターンを特定し、結果の予測を予測することができますが、バイアスや透明性に関する懸念も高まっています。リアルタイム評価ダッシュボードは、現在、パンデミック対応の国で使用されており、政策立案者は最終的な報告書を待ち受けるよりも、コースの中性を調整することができます。

参加型およびエクイティ・フォーカス評価

従来の評価方法が格差を逃すか、既存の不等性を補強することができるという認識が高まっています。新しいフレームワークは、レース、所得、性別、地理による結果の解散によるエクイティを中心とし、コミュニティに評価質問をデザインする声をあげることによって、評価を解くことで、評価を解明します。 ]]] アーバンインスティテュートのエクイティセンター評価アプローチ はこの傾向を実装します。

国際ベンチマークとクロスナショナルラーニング

法律を起草する際に、法律の状況を把握する際、法律の状況をますますますますますますますますますますますますます。OECDやWorld Bankなどの組織は、教育、健康、課税、環境規制などの分野における政策の比較評価を公表しています。これらのクロスナショナルデータベースは、国内のフル評価に投資する前に、ポリシーが独自の文脈で動作する可能性があるかどうかを、法定者に役立ちます。

行動的洞察と実験的アプローチ

審査ユニットや行動科学チーム(英国行動分析チームなど)は、税務の解体や簡易的な形態を削減し、プログラムの登録を増加させるための小さな政策変更の迅速なランダム化評価を実施します。結果が正当である場合、これらの低コストの実験は、完全な法律にスケールアップし、評価から法定行動への直接パイプラインを作成することができます。

結論:評価の文化を築く

ポリシーの評価は、学問に委託され、政治家によって無視されるための周辺活動ではありません。 法定的な身体が学習し、適応し、効果的に管理できるようにする中央フィードバック機構です。 査定が、そのアウトセットから法定的なプロセスに設計されているとき、それは成功したパイロットを拡張するかどうか、欠陥のある実装を修正し、またはその有用性を生き残したプログラムを終了させる実用的な洞察を生成します。

データの課題、政治、リソースの課題は現実的ですが、実質的には不可能です。独立した評価事務所に投資することで、データ収集、トレーニングスタッフの管理、リアルタイム監視や部分的な評価などの新しい方法の活用により、法律を証拠にするための信仰から移動することができます。効果的なガバナンスの将来はそれに依存します。