법률적 결정에 대한 증거 기반 정책의 중요성

- 연혁

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Evidence 기반 정책 정의

이 개념은 임상의 결정이 전통이나 비강생보다 오히려 연구 결과에 의해 안내되어야한다는 것을 주장하여 의료를 변형시키는 증거 기반 의학에서 크게 그릴. 같은 방식으로, 증거 기반 정책은 지배주의 예술에 과학적 관사를 가져다 준다. 그것은 그 값, 윤리 또는 공공 입력이 무시되지 않습니다; 오히려, 그 고려 사항은 고체 사실적인 기초의 상단에 계층화된다는 것을 의미한다.

역사 Context

연구원들은 연구원들이 정부 프로그램을 평가하기 위해 퀀텀을 적용하기 위해 퀀텀을 적용하기 위해 퀀텀을 적용하기 위해 퀀텀을 진행할 수 있는 정책입니다. 1960년대 중반 Poverty의 전쟁은, 예를 들어, Negative Income Tax 실험과 Perry Preschool Study와 같은 대규모 실험을 포함해, 이는 관개 평가가 정책 설계에 대한 초기 예를 제공했습니다. 1990년대와 2000년대, 영국에서 “LTLTLT”(C)과 같은 운동은 “Fanum-Fanum-Fanum-Fanum-Fan-Fan-Fan-Fan-Fan-Fan-Fan-Fan-Fan-Fan-Fan-Fan-Fan-Fan-Fan-Fan-Fan-Fan-Fan-Fan-Fan-Fan-Fan-Fan-Fan-Fan-Fan-Fan-Fan-Fan-Fan-Fan-Fan-Fan-Fan-Fan-Fan-Fan-Fan-Fan-Fan-Fan-

핵심 원칙

효과적인 증거 기반 정책은 몇 가지 핵심 원칙에 달려 있습니다.

최고의 품질 증거 - 어떤 자료가 아니라, 신뢰할 수 있는 데이터, 유효성, 그리고 특정 결정 상황에 관련.
방법 및 출처의 투명성 – 증거가 다른 사람에 의해 scrutinized, 복제, 도전 할 수 있도록.
지속 학습 및 적응 - 정책은 테스트, 세련되고 대체될 수 있는 고난으로 대우되어야 합니다.
지역 상황에 대한 통합] – 한 설정에서 증거는 사회, 경제, 문화적 현실에 주의해야 합니다.

법률적 결정에 관한 데이터 및 연구의 역할

현대 유산은 정보의 특별한 볼륨을 직면. 빌, 청각, 구성 문자, 로비 재료, 미디어는 매일 폭탄 결정 메이커를보고. 증거에 대한 분야 접근없이, 그것은 가장 큰 목소리 또는 가장 최근 헤드 라인에 의존하기 쉬운 모든 것이된다. 데이터와 연구는 소음을 차단하고 실제로 진실을 확인하기 위해 체계적인 방법을 제공합니다.

증거의 역할은 몇몇 명백한 기능으로 아래로 끊을 수 있습니다:

Problem ID: Data는 법의학, 규모 및 문제의 분포를 이해하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, 학교의 관리 데이터는 정치적인 이야기 포인트가되기 전에 지속적 업적을 밝혀낼 수 있습니다.
옵션 생성: 기존 프로그램의 체계적인 리뷰는 다른 곳에서 시도한 접근을 제안할 수 있습니다, 새로운 제안을 개발하는 시간에 시간과 자원 저장.
실험평가: 예측 모델링 및 비용-비교 분석은 전달되기 전에 제안된 법의 가능성이 영향을 예측할 수 있으며, 의 법의자가 거래-오프를 무게를 줄 수 있습니다.
Evaluation and iteration: 이 정책이 정해져 진행되는 데이터 수집 및 평가가 목표 달성 여부를 결정하고 중간 강의 보정이 필요한지 결정합니다.

이 사이클은 자동이 아닙니다. 그것은 합법적 인 연구 단위와 같은 기관 인프라를 필요로하며 대학과 파트너십 및 정부 데이터 시스템에 액세스 할 수 있습니다. 캐나다와 호주와 같은 국가는 이러한 인프라에서 크게 투자했으며 주목할만한 결과가 있습니다.

Evidence 기반 정책의 이점

제대로 구현할 때, 증거 기반 정책은 더 나은 만족을 넘어가는 콘크리트 장점의 범위를 제공합니다.

향상된 결과

비용 효과

정부는 finite 예산에서 운영합니다. Evidence 기반 정책은 제한된 리소스가 투자에 가장 큰 수익을 제공하는 프로그램에 대한 감독을 보장하는 데 도움이됩니다. 예를 들어, 조기 아동 프로그램의 엄격한 평가는 모든 달러가 높은 수준의 유치원 수율에 지출 한 것으로 나타났습니다. 감소 범죄, 높은 수입 및 더 나은 건강 결과에 대한 장기 저축에서 $ 7만큼, 그 달러는 약간이나 영향을받지 않고 프로그램을 프로그램에 교류 할 수 있습니다.

공개 신뢰와 유산

융통성 및 적응성

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Evidence 기반 정책 구현에 대한 도전과 정신

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Polyitical 저항

데이터 제한

데이터는 데이터의 데이터가 데이터의 데이터에 대한 데이터의 분석과 데이터의 분석에 대한 분석입니다. 데이터는 데이터의 분석과 분석에 대한 분석과 분석에 대한 분석과 분석에 대한 분석과 분석에 대한 분석과 분석에 대한 분석과 분석에 대한 분석과 분석에 대한 분석과 분석에 대한 분석과 분석에 대한 분석과 분석의 분석과 분석에 대한 분석과 분석의 분석과 분석에 대한 분석과 분석의 분석과 분석에 대한 분석과 분석의 분석에 대한 분석과 분석의 분석과 분석에 대한 분석과 분석의 분석과 분석의 분석에 대한 분석과 분석의 분석에 대한 분석의 분석을 제공합니다.

시간 제약

법률은 종종 꽉 일정을 운영, 주 또는 심지어 일의 문제에서위원회와 바닥을 통해 이동하는 법안과. 철저한 평가 또는 체계적인 검토를 실시하는 달 또는 년 걸릴 수 있습니다. 정책 제작자는 때때로 증거가에 있는지 전에 결정을 내릴 수 있어야합니다. 이러한 경우, 증거 기반 정책은 불완전한 경우, 그리고 더 강력한 증거가 등장 한 결정에 대한 수정을 약속하는 것이 가장 좋은 정보를 사용하여 의미한다.

복잡성 및 Context

이 프로그램은 수많은 수많은 자원을 보유하고 있습니다. 이 프로그램은 수많은 자원을 보유하고 있으며, 수많은 자원을 보유하고 있습니다. 이 프로그램은 수많은 자원을 보유하고 있으며, 수많은 자원을 보유하고 있습니다. 수많은 자원을 보유하고 있으며, 수많은 자원을 보유하고 있으며, 수많은 자원을 보유하고 있습니다. 수많은 자원을 보유하고 있으며, 수많은 자원을 보유하고 있습니다. 수많은 자원을 보유하고 있으며, 수많은 자원을 보유하고 있습니다.

Evidence 기반 정책 성공 사례

콘크리트 예제는 작업에 증거 기반 정책의 힘을 설명하는 데 도움이됩니다.

공중 보건: 담배 통제

많은 국가에서 흡연율의 극적인 감소는 교과서 성공 이야기입니다. 간염 연구의 데카드는 흡연과 암, 폐 질병 및 심장 질환 사이의 링크를 설치했습니다. 무작위로 시험과 경제 분석은 세금 증가, 그래픽 경고 라벨 및 연기없는 법률의 효과를 입증했습니다. 증거를 따르는 정부는 담배 세금, 금지 광고 및 자금이 종료 된 프로그램을 개선하여 50 % 이상의 흡연 전세가 하락했습니다. 증거는 궁극적으로 심각한 담배 업계에서 가장 강한 담배 산업을 겪고 있다는 것을 증명했습니다.

교육: 성공적인 독서 Interventions

미국 교육 과학 연구소는 교육에서 어떤 일을 식별하기 위해 수백 개의 무작위 제어 재판을 자금을 지원했습니다. 한 대 초과 개입은 독서 회복, 첫 학년 러그와 함께 struggling을 위한 한 대 한 투기 프로그램입니다. 여러 엄격한 평가는 심리학에서 상당한, 지속 이익을 창출하는 것으로 발견. 이 증거에 따라 읽기 회복을 채택한 학교 지구는 읽기 점수에 대한 저하 가능한 개선을 보았다, 종종 최소한의 진전을보고 지구.

범죄의 정의: Recidivism 감소

워싱턴의 위험 - Needs-Responsivity (RNR) 모델의 상태는 증거가 수정을 변환 할 수있는 방법을 보여줍니다. 유효한 위험 평가 도구를 사용하여 재발견의 저명한에 따라 형질을 분류하고, 그 후 그에 따라 증거 기반 재활 프로그램과 같은인지 행동 치료 및 약물 치료와 같은 - 윌 턴은 재발견률을 15 %에서 20 % 감소했습니다. 이러한 데이터 중심 접근 방식은 다른 국가의 복제 된 접근 방식을 가지고 있습니다.[0]]FALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALALAL

환경 정책: 기후 변화 완화

Evidence-Based 정책을 홍보하기위한 전략

연습에 대한 영감에서 이동은 여러 수준에서 동작을 결정해야합니다.

Data Infrastructure에 투자

신뢰할 수 없는, 적시 데이터, 증거 기반 정책은 불가능합니다. 정부는 프라이버시를 보호하면서 기관의 기록에 대한 통합 데이터 시스템을 구축해야 합니다. 또한 임의 제어 시험과 쿼드리브 실험 방법과 같은 엄격한 디자인을 사용하여 주요 프로그램의 지속적인 평가를 자금을 지원해야 합니다.

기관적 용량

Legislatures는 미국 또는 영국 과학 기술 (POST)의 의회 사무실에서 의회 연구 서비스 (CRS)와 유사한 비파르시아닌 연구 사무소를 만들 수 있습니다, 이는 증거 간략, 비용 추정 및 평가를 제공합니다. 이 사무실은 훈련 된 분석가 및 정치 간섭에서 격리하여 직원이어야한다.

기차 Legislators 및 직원

많은 정책 제작자는 데이터 또는 연구 방법을 해석하는 공식적인 훈련이 없습니다. 에서 과정 물자와 같은 증거 근거한 정책에 작업장, 동료 및 온라인 자원 제안 ] MIT에서 J-PAL에 그들에 게 더 나은 질문을 가지고 있고 중요하게 평가하는 증거를 평가할 수 있습니다.

연구자들과의 협력

대학은 탱크를 생각하고 연구 조직은 법률적 부족에 대한 전문 지식과 데이터를 제공 할 수 있습니다. 연구 - 전술적 파트너십 (RPPs)와 같은 양식 파트너십은 정책적 요구와 그 발견에 관련이 있음을 보증하며 접근 가능한 형식으로 통신됩니다.

Legislative Process에서 증거

일부 관할권은 주요 법률이 증거 기반 평가에 의해 동반 될 것을 요구하는 법률을 통과했습니다. 예를 들어, Oregon의 "evidence-based policy" statute mandates that state Agency use programs that have been 입증 된 rigorous research. 이러한 요구 사항은 증거의 사용을 격려하는 "기본"을 만듭니다.

Evidence 기반 정책의 미래 방향

기술 발전과 데이터가 더 풍부하게되어, 증거 기반 정책의 잠재성은 성장할 것입니다. 인공지능 및 기계 학습은 패턴을 식별하고 결과를 예측하는 광대한 데이터 세트를 분석 할 수 있지만, 이러한 도구는 비스듬한 비스듬한 비스듬한 비스듬한 비스듬한 비스듬한 비스듬한 비스듬한 비스듬한 비스듬한 비스듬한 성을 피하기 위해 주의해야 합니다. 실시간 데이터 대시보드는 구현 진행에 대한 정책 제작자를 제공 할 수 있습니다. 행동 과학 통찰력은 점점 더 나은 선택에 대한 정책을 설계하기 위해 사용되어 있습니다.