정책 평가는 미래 법의 결정에 형성

법률적 결정에 대한 정책 평가의 역할

이 웹 사이트는 귀하가 웹 사이트를 탐색하는 동안 귀하의 경험을 향상시키기 위해 쿠키를 사용합니다. 이 쿠키들 중에서 필요에 따라 분류 된 쿠키는 웹 사이트의 기본적인 기능을 수행하는 데 필수적이므로 브라우저에 저장됩니다. 또한이 웹 사이트의 사용 방식을 분석하고 이해하는 데 도움이되는 제 3 자 쿠키를 사용합니다. 이 쿠키는 귀하의 동의하에 만 브라우저에 저장됩니다. 이러한 쿠키를 거부 할 수도 있습니다. 이러한 쿠키 중 일부를 선택 해제하면 검색 환경에 영향을 미칠 수 있습니다.

이 문서는 분석 결과에서 실제 사례 연구와 신흥 추세에 이르기까지 미래 법의 결정에 영향을 미치는 방법을 검토합니다. 이 평가는 시작부터 법의 과정에 임의로 임해야하며 정책이 이미 entrenched 후에 해결되지 않습니다.

이론 재단: Evidence-Based Policymaking

EBPM은 포괄적인 데이터 분석을 통해 포괄적인 데이터 분석을 통해 포괄적인 데이터 분석을 제공합니다. EBPM은 포괄적인 데이터 분석을 통해 포괄적인 데이터 분석을 통해 포괄적인 데이터 분석을 통해 포괄적인 데이터 분석을 통해 포괄적인 데이터 분석을 통해 포괄적인 데이터 분석을 제공합니다. EBPM은 포괄적인 데이터 분석을 통해 포괄적인 데이터 분석을 통해 포괄적인 데이터 분석을 통해 포괄적인 데이터 분석을 통해 포괄적인 데이터 분석을 통해 포괄적인 데이터 분석을 제공합니다. EBPM은 포괄적인 데이터 분석을 통해 포괄적인 데이터 분석을 통해 포괄적인 데이터 분석을 통해 포괄적인 데이터 분석을 통해 포괄적인 데이터 분석 결과를 제공합니다.

정책의 두 가지 고전적인 모델은 왜 평가 문제인지 설명합니다.

Rational-Comprehensive Model: 정책 제작자가 명확한 목표를 식별할 수 있는 아시움, 모든 대안을 고려하고, 최고의 하나를 선택하고, 그 결과 결과 결과 결과를 객관적으로 평가합니다. 실제로, 이 모델은 제한된 시간, 정보 및인지 능력으로 인해 거의 달성됩니다. 평가는 실제 성능 데이터를 먹이는 것에 따라 대략적인 합리성을 돕습니다.
Incrementalism (Lindblom의 "muddling through"):] 은 상태 quo에서 작은 조정의 시리즈로 정책을 설명합니다. 평가는 여기에서 증가하는 변화가 작동하지 않는 것을 보여주는 인도 메커니즘으로 봉사합니다. 성공적 정제를 허용하지 않는.

RAND Corporation은 EBPM 프레임 워크에 대한 깊은 이해를 바탕으로, RAND Corporation은 정책 분석 방법에 대한 광범위한 연구를 제공합니다.

왜 정책 평가는 Legislatures에 필수적입니다

레지슬레이트 바디는 제약 조건 하에서 작동: 제한 세션 시간, 우선 순위, 그리고 강렬한 정치 압력. 이 배경에 대하여, 평가는 몇 가지 구체적인 혜택을 제공합니다:

Accountability: Taxpayers and constituents는 법이 명시된 목적인지 알고 있어야 합니다. 평가 보고서는 통찰력 청력과 예산 협상에서 사용할 수있는 성능의 기록을 만듭니다.
Resource Optimization: 정부는 거의 무제한 예산을 가지고 있습니다. 평가는 달러 당 높은 수익을 전달하는 프로그램을 식별하고 번거롭거나 재구성되어야합니다.
헌법 학습: 시간이 지남에 따라, 일반 평가는 법률 및 기관 내에서 기관 지식을 구축합니다. 법 제작자는 새로운 법안을 만들기 위해 과거의 결과 라이브러리에 그려서 반복 된 실수를 피할 수 있습니다.
Public Trust: 시민들이 증거에 따라 검토하고 개정할 때 정부가 상승합니다. 평가 방법의 투명성 및 발견은 cynicism을 감소시킵니다.

정책 평가 유형 및 방법

다른 평가 접근법에 따라 각 상황에 맞는 도구를 선택할 수 있습니다. 평가는 모놀리식이 아닙니다. 여러 차원에 따라 분류 될 수 있습니다.

Formative 대. Summative 평가

]형평가은 정책 설계 또는 초기 구현 중에 발생합니다. 파일럿 연구는 이해관계 피드백을 수집하고, 전체 롤아웃 전에 절차를 재조정합니다. 예를 들어, 새로운 디지털 세팅 플랫폼은 유용성 문제를 식별하기 위해 공식적인 평가를 수행 할 수 있습니다. 수정 평가, 다른 한편으로는 구현이 완료된 후 발생합니다. 그것은 다음과 같이 진술했습니다. 이 정책은 변경 사항이 있었습니까? 이 경우, 해당 정책의 변경 사항이 변경되는 경우, 해당 정책의 변경 사항이 변경되었는지 여부를 결정했습니다.

프로세스, 충격 및 비용 효과 평가

Process Evaluation: 정책이 설계되었는지 검사합니다. 작업 훈련 프로그램이 가난한 결과를 보여주면, 프로세스 평가는 실제로 전달된 경우 확인 할 것입니다, 누구, 그리고 어떤 불평. 이 도움말은 정책 실패와 실시 실패를 구별합니다.
Impact assessment: 실험적 또는 quasi-experimental 방법 (randomized control trials, difference-in-differences, regression discontinuity)을 사용하여 정책의 기생적인 효과를 격리합니다. 예를 들어, 최소 임금의 영향 평가는 고용 및 수입에 영향을 측정하는 국가 수준의 변화를 증가시킵니다. Urban Institute는 이러한 연구의 종합 컬렉션을 유지합니다.
Cost- effectiveness and cost-benefit assessment]: 그것의 결과에 대한 정책의 monetary 비용을 비교, 종종 비 유의한 용어 (예를 들어, 생활의 년 저장, 범죄 감소). 이 분석은 예산 의식 유산에 중요.

양적, 정량적 및 혼합 방법

좋은 평가는 종종 방법을 결합합니다. 양적 데이터 (비, 관리 기록, 경제 지표)는 통계적 전력과 일반성을 제공합니다. Qualitative 데이터 (interview, 포커스 그룹, 사례 연구)는 메커니즘, 컨텍스트 및 무인 결과가 없습니다. 혼합-methods 평가는 그들이 두 빵과 깊이를 제공하기 때문에 점점 일반적입니다.

유용한 평가를 수행하는 핵심 도전

이 문제를 인식하는 것은 사실과 행동이 가능한 유산입니다.

Data Availability 및 품질

데이터는 데이터의 정확성과 정확성을 보장하기 위해 데이터의 정확성을 보장하는 것입니다. 데이터의 정확성은 데이터의 정확성과 정확성에 대한 책임이 있습니다. 데이터의 정확성은 데이터의 정확성과 정확성에 따라 변경될 수 있습니다. 데이터의 정확성은 데이터의 정확성과 정확성에 대한 책임이 있습니다. 데이터의 정확성은 데이터의 정확성과 정확성에 대한 책임이 있습니다. 데이터의 정확성은 데이터의 정확성과 정확성에 대한 책임이 있습니다.

정치 저항 및 타이밍 Mismatches

복합성 및 특성

정책은 일반적으로 여러분의 개인 정보 보호 정책에 따라 다릅니다. 정책의 모든 내용은 개인 정보 보호 정책에 따라 다릅니다. 정책의 모든 내용은 개인 정보 보호 정책에 따라 다릅니다. 정책의 정책은 개인 정보 보호 정책에 따라 다릅니다. 정책의 정책은 개인 정보 보호 정책에 따라 결정됩니다. 정책의 정책은 개인 정보 보호 정책에 따라 결정됩니다.

자원 제약

연구원들은 연구원들의 연구와 개발, 연구 및 개발, 연구 및 개발, 연구 및 개발, 연구 및 개발, 연구 및 개발, 연구 및 개발, 연구 및 개발, 연구 및 개발, 연구 및 개발, 연구 및 개발, 연구 및 개발, 연구 및 개발, 연구 및 개발, 연구 및 개발, 연구 및 개발, 연구 및 개발, 연구 및 개발, 연구 및 개발, 연구 및 개발, 연구 및 개발, 연구 및 개발, 연구 및 개발, 연구 및 개발, 연구 및 개발, 연구 및 개발 및 개발, 연구 및 개발, 연구 및 개발 및 개발, 연구 및 개발 및 개발, 연구 및 개발 및 개발, 연구 및 개발 및 개발 및 개발, 연구 및 개발 및 개발 및 개발 및 개발, 개발 및 개발 및 개발 및 개발, 개발 및 개발 및 개발 및 개발 및 개발 및 개발 및 개발 및 개발 및 개발 및 개발 및 개발

사례 연구: 어떻게 평가 모양 적자 Legislation

Real-world 예제는 법률적 인 trajectories에 대한 정책 평가의 무형적 영향을 보여줍니다.

소득세(EITC)

미국 연방 EITC는 1975년 설립 이래로 광범위한 평가를 받았습니다. 연구는 단일 어머니 중 노동력 참여를 증가시키고 빈곤 비용을 비교적 작은 마진 비용으로 감소시키고 있습니다. 이러한 긍정적 인 발견은 연방 및 주 수준에서 여러 확장으로 이끌었습니다. 비참한 가족 (TANF) 프로그램에 대한 임시 지원 평가는 더 많은 혼합 결과를 산출했으며, waivers 및 work-LT [C]의 지원으로 실험하기 위해 몇 가지 주를 입증했습니다. [CIT]의 예산 및 예산 변경 사항 : [CIT] [C] [CIT]] [C]] [C]] [C]] [C]] [C]]] [C]] [C]]] [C]] [C]] [C] [C]]] [C] [C] [C] [[[[[[C]]]]]]]]]]]]]] [[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]

3개의 스트라이크 법과 재형을 정리

캘리포니아의 “삼 파업” 법, 에 사실 1994, 반복 offenders에 대 한 긴 문장. 2000 년대에 의해, 평가는 법이 비폭력 offenders, 비용 억을 분산 했다, 그리고 다른 주에 비해 범죄를 크게 감소 했다. 이러한 발견은 재구성에 대 한 순간을 구축, 의 위치를 선도 2012 Proposition 36, 이는 법의 응용을 좁은. 비슷한 평가 구동 reforms에 따라, 다른 법원에 대 한 대안을 다시 시작 했다.

Pandemic-Era 실업 보험 혁신

COVID-19 전염병 중에는 많은 주가 unemployment 보험 (UI) 시스템을 간소화하고 임시 이익을 추가했습니다. 학문 및 미국 노동부가 실시한 평가는 전자 서명 및 복부 지불 - 감소 지연 및 오류율에 동의하는 것과 같은 변경 사항을 처리하는 것으로 밝혀졌습니다. 몇몇 주에는 법적 조치를 통해 영구적으로 변경한 것으로 나타났습니다. OECD는 다른 국가에서 응용 프로그램에 대한 이러한 적응을 연구했습니다.

교육 표준화 테스트 및 책임

2001년, 대학의 연구원들은 연구원들이 연구원들의 연구원들이 연구원들의 연구원들을 대상으로 한 연구에 참여한 연구원들이 연구원들의 연구원들의 연구원들이 연구원들의 연구원들의 연구원들을 돕는 것을 돕고 있습니다. 연구원들은 연구원들의 연구원들의 연구원들의 연구원들의 연구원들의 연구원들의 연구원들의 연구원들의 연구원들의 연구원들의 연구원들의 연구원들의 연구원들의 연구원들의 연구원들의 연구원들의 연구원들을 돕고 있습니다.

Legislative Process에 대한 평가 통합

영향을 극대화하려면 평가는 afterthought가 될 수 없습니다. Lawmakers는 여러 메커니즘을 통해 자신의 작업에 평가를 할 수 있습니다.

Pre-Legislative 평가 요구 사항

법안은 도입되기 전에, 지정하는 예비 평가 계획이 필요합니다. (1)는 정책이 달성 될 것이라고 생각한다, (2) 데이터 소스 및 방법, (3) 보고서를 생산하기위한 타임 라인. 일부 법률은, U.S. Government Accountability Office (GAO), 이미 비파르시아어 평가 요청을 제공합니다. 이러한 평가는 이러한 평가를 보장하는 동시에, 이러한 평가는 신뢰성과 신뢰성을 보장하는 것입니다.

Sunset Clauses 및 정기 검토

많은 국가들은 자동적으로 기관 또는 프로그램을 녹일 수있는 일몰 자문위원회가 있습니다. 레지슬러의 성능에 따라 그들을 재조정. 예를 들어 텍사스, 선셋 자문위원회를 사용하여 12 년마다 주 기관을 평가합니다. 이것은 내장 평가 방아쇠를 생성하고 관성보다는 결과에 대한 법적주의를 강제합니다.

이해관계자 참여 및 참여 평가

평가는 정책에 영향을 미치는 사람들의 관점을 포함 할 때 더 신뢰할 수 있습니다. 참여 평가는 성공과 해석에 대한 벤네피니티, 프론트 라인 노동자 및 커뮤니티 조직에 참여합니다. 이 접근법은 자격이있는 수령인과 같은 행정 부담을 거부 할 수 있습니다. 그 최고 평가는 놓을 수 있습니다.

Evidence 사용에 대한 법률 직원 훈련

위원회 직원과 법적인 보조는 종종 법률 제작자에 대한 평가 보고서를 소화 한 사람입니다. 기본 연구 디자인, 데이터 문학, 그리고 중요한 평가의 평가의 훈련은 법적 결정의 질을 향상. 국가 레리즘의 국가 회의를 포함하여 여러 조직, 증거 기반 정책 제작에 워크샵 및 도구 키트를 제공합니다.

정책 평가에서 Emerging Trends

정책 평가 분야는 기술 발전에 의해 급속하게 진화하고 기대를 변화시킵니다.

Big Data, Machine Learning, 실시간 모니터링

참여 및 Equity-Focused 평가

기존의 평가 방법들은 기존의 불평성 또는 재투자를 볼 수 있다는 인식이 증가하고 있습니다. 새로운 프레임 워크 센터는 인종, 소득, 성별 및 지리에 의해 통합 된 결과, 지역 사회의 목소리를 제공함으로써 평가 질문에 대한 평가를 제공합니다. Urban Institute의 평등 중심 평가 접근]이 추세를 확대합니다.

국제 벤치마킹 및 크로스-국립 학습

법률을 초래할 때, 법안은 점점 더 많은 다른 국가 경험에 대해 살펴볼 수 있습니다. OECD와 World Bank와 같은 조직은 교육, 건강, 세금 및 환경 규정과 같은 영역에서 정책의 비교 평가를 출판합니다. 이 크로스 컨트리 데이터베이스는 법안 제작자가 전체 국내 평가에 투자하기 전에 자신의 맥락에서 작업 할 가능성이 있는지 여부를 평가합니다.

행동 통찰력 및 실험적 접근법

Nudge 단위와 행동 과학 팀 (영국의 Behavioural Insights 팀과 같은)은 소규모 정책 변경의 급속한 무작위 평가를 실시합니다. 재설계 된 편지와 같은 프로그램은 세금 공평 또는 단순화 된 양식을 감소시키기 위해 프로그램 등록을 증가시킵니다. 이 낮은 비용 실험은 결과 긍정적 인 경우 전체 법률로 스케일링 될 수 있으며, 법의 행동 평가에서 직접 파이프라인을 생성합니다.

결론: 평가의 문화 구축

데이터, 정치 및 자원의 문제는 실제이지만 surmountable입니다. 독립적 인 평가 사무소에 투자하여 데이터 수집, 교육 직원을 관리하고 실시간 모니터링 및 참여 평가와 같은 새로운 방법을 구현함으로써 법률을 작성하여 증거에 대한 법률을 작성할 수 있습니다. 효과적인 관리의 미래는 그것에 달려 있습니다.