CHÍNH SÁCH CÔNG TRONG AN

THẾ GIỚI KHÔNG CHẮC CHẮN

CHÍNH SÁCH CÔNG TRONG AN

THẾ GIỚI KHÔNG CHẮC CHẮN:

Phân tích và Quyết định

C HARLES F. _ M ANKI

BÁO CÁO ĐẠI HỌC H ARVARD

Cambridge, Massachusetts
Luân Đôn, Anh
2013

Bản quyền © 2013 của Chủ tịch và các Nghiên cứu sinh

của Đại học Harvard
Bảo lưu mọi quyền
In tại Hợp chủng quốc Hoa Kỳ

Dữ liệu Biên mục của Thư viện Quốc hội

Mansky, Charles F.

Chính sách công trong một thế giới không chắc chắn: phân tích và quyết định / Charles F. Manski.
P. cm.

Bao gồm tài liệu tham khảo và chỉ mục.

ISBN 978-0-674-06689-2 (alk. giấy)

1. Chính sách khoa học. 2. Hành chính công. 3. Ra quyết định.

4. Hoạch định chính trị—Đánh giá. I. Tiêu đề.

H97.M368 2013

320.6—dc23

2012014822

cho người dân

nội dung

Lời nói đầu xiii

Giới thiệu 1

Rumsfeld và những giới hạn của tri thức 1

Sử dụng phân tích chính sách để thông báo quyết định 2

Tổ chức của cuốn sách  4

IP OLICY A PHÂN TÍCH

1       Phân tích chính sách với độ chắc chắn đáng kinh ngạc 11

1.1       Logic và độ tin cậy của phân tích chính sách 11

1.2       Ưu đãi cho Chứng chỉ  13

Hỗ trợ cho Chứng chỉ trong Triết học Khoa học

1.3       Chứng chỉ thông thường 15

Điểm CBO của luật đang chờ xử lý

Chấm điểm Đạo luật Bảo vệ Bệnh nhân và Chăm sóc Giá cả phải chăng năm 2010; Tính điểm khoảng thời gian đáng tin cậy; Quốc hội có thể đối phó với sự không chắc chắn? tiêu chuẩn Anh

1.4       Quyết đấu tay đôi 23

Báo cáo của RAND và IDA về Chính sách Thuốc bất hợp pháp

Đánh giá của Hội đồng Nghiên cứu Quốc gia

1.5       Kết hợp Khoa học và Vận động  27

Friedman và Voucher giáo dục

1.6       Phép Ngoại Suy Mong Muốn 30

Mất khả năng chọn lọc

Phép ngoại suy từ các thí nghiệm ngẫu nhiên: Quy trình phê duyệt thuốc của FDA

Dân số Nghiên cứu và Dân số Quan tâm;

Phương pháp điều trị thử nghiệm và Phương pháp điều trị quan tâm; Kết quả đo được chắc chắn trong các thử nghiệm và kết quả quan tâm; FDA và chứng nhận thông thường

Campbell và tính ưu việt của giá trị nội tại

1.7      chắn phi logic 37 Di truyền

“Quan trọng hơn” có nghĩa là gì?; Di sản và Chính sách xã hội; Gene Mea chắc chắn

1.8      Media Overreach 44 “Trường hợp dành cho giáo viên mẫu giáo trị giá 320.000 đô la” Đánh giá ngang hàng và báo cáo đáng tin cậy

2       Dự đoán Kết quả Chính sách 47

2.1      Răn đe và Hình phạt Tử hình 48 Ước tính Sử dụng Dữ liệu về Tỷ lệ Giết người giữa các Bang và các Năm

2.2      Phân tích Đáp ứng Điều trị 51 Suy luận và Xác định Thống kê

2.3      Dự đoán kết quả theo các chính sách bắt buộc một

Điều trị 53 Tuyên án và Tái phạm

Lý lịch; Phân tích của chúng tôi; Phân tích Giả sử Phản ứng Điều trị Cá nhân; Kết quả số; Lựa chọn chính sách

2.4      Đơn vị Điều trị Tương tự  59

Nghiên cứu trước và sau Nghiên cứu về sự khác biệt trong sự khác biệt

Việc làm trong các nhà hàng thức ăn nhanh và mức lương tối thiểu

2.5      Nhóm điều trị giống hệt nhau  63

Các thí nghiệm với việc chỉ định ngẫu nhiên các phương pháp điều trị “Tiêu chuẩn vàng”

2.6      Thí nghiệm ngẫu nhiên trong thực tế 67 Tuân thủ ngoại suy

Thí nghiệm Bảo hiểm Thất nghiệp Illinois; Tuân thủ ngẫu nhiên; Ý định điều trị

suy vấn đề pha trộn từ dự án trường mầm non Perry Tương tác xã hội

Tương tác cục bộ và toàn cầu Phân tích dữ liệu thực nghiệm đáng tin cậy

2.7      Lựa chọn Điều trị Ngẫu nhiên trong Nghiên cứu Quan sát 77 Lựa chọn Điều trị Hợp lý và Xu hướng Lựa chọn

Tối ưu hóa kết quả với phân tích gián đoạn hồi quy tầm nhìn xa hoàn hảo

2.8      Lập mô hình lựa chọn điều trị hợp lý 81 Tối ưu hóa kết quả như một mô hình giả định phân phối bản án

3       Dự Đoán Hành Vi 85

3.1      Thuế thu nhập và cung lao động 86 Lý thuyết cung lao động Phân tích thực nghiệm Phân tích sở thích bộc lộ cơ bản

Minh họa: Cung lao động theo thuế lũy tiến và thuế theo tỷ lệ

3.2      Phân tích lựa chọn rời rạc 93

Mô hình Tiện ích Ngẫu nhiên Đại diện cho Hành vi; Đại diện thuộc tính của các phương án thay thế và người ra quyết định; Phân tích với dữ liệu thuộc tính không đầy đủ; thực tiễn

Lựa chọn trường đại học ở Mỹ Dự đoán tác động tuyển sinh của chính sách hỗ trợ sinh viên; Sức mạnh và giá của phân tích

Phân tích lựa chọn rời rạc hôm nay

3.3      Dự đoán hành vi trong điều kiện không chắc chắn 99 Làm thế nào để thanh niên suy luận về việc quay trở lại trường học? Làm thế nào để tội phạm tiềm năng nhận thức chế độ trừng phạt? Đo lường Kỳ vọng

Thuốc viên, miếng dán hay thuốc tiêm?

3.4      Các quan điểm về sự lựa chọn hợp lý 102 Như thể tính hợp lý bị ràng buộc bởi tính hợp lý Xu hướng và kinh nghiệm

Sự phi lý phổ biến hay ảo tưởng nhận thức không thường xuyên? Chủ đề chung là sự chắc chắn

II P OLICY D QUYẾT ĐỊNH

4       Lập kế hoạch với một phần kiến thức 115

4.1      Điều trị X-Pox 116

4.2        Các yếu tố của lý thuyết quyết định 116

trạng thái tự nhiên

Chức năng phúc lợi

Chức năng phúc lợi trong các nghiên cứu về thuế thu nhập tối ưu

Nghiên cứu Mirrlees

4.3       Tiêu chí quyết định 121

Loại bỏ các Hành động Thống trị Trọng số Quốc gia và các Tiêu chí Đánh giá Phúc lợi Dự kiến cho việc Ra Quyết định theo Maximin Nhập nhằng; Hối tiếc Minimax

Sử dụng các tiêu chí khác nhau để điều trị X-Pox

4.4       Tìm kiếm hồ sơ với một phần kiến thức về răn đe  125

4.5       Kiến thức một phần về hiệu quả của vắc xin 127 Thông tin cơ bản

Hiệu quả bên trong và bên ngoài

Vấn đề lập kế hoạch

Hiểu biết một phần về hiệu quả bên ngoài

Chọn tỷ lệ tiêm chủng

4.6       Ra quyết định hợp lý và hợp lý 131

Lập luận man rợ cho sự nhất quán

Tính duy lý tiên đề và tính duy lý hiện thực

Quan điểm tiên đề và thực tế về xác suất chủ quan Ellsberg về sự mơ hồ

Truy tìm tính hợp lý và tìm kiếm sự chắc chắn

5       Lựa chọn điều trị đa dạng 139

Đa dạng hóa và lập hồ sơ

5.1 Phân bổ dân số cho hai cách xử lý 141

Chức năng phúc lợi

Một cách đối xử hiện trạng và một sự đổi mới

Phúc lợi dự kiến; Maximin; Hối tiếc Minimax; Lựa chọn bản án cho người chưa thành niên phạm tội; Phân bổ của cải cho một khoản đầu tư an toàn và rủi ro

Lập kế hoạch tránh rủi ro

5.2 Đa dạng hóa và Đối xử Bình đẳng  148

Ex Ante và Ex Post Đối xử bình đẳng Kết hợp thuyết hậu quả và đạo đức bản thể học

5.3       Đa dạng hóa thích ứng  150

Regret Minimax thích ứng trong các hệ thống chăm sóc sức khỏe tập trung

Tiêu chí AMR và thực hành các thử nghiệm lâm sàng ngẫu nhiên

Tỷ lệ dân số tiếp nhận đổi mới; Nhóm Đối tượng Ngẫu nhiên; Đo lường kết quả chắc chắn

5.4      Đa dạng hóa theo Thời gian hoặc Không gian  154

Đa dạng hóa bởi Cohort Laboratories of Democracy

5.5      Phê duyệt một phần thuốc thích ứng  156

Quy trình phê duyệt hiện tại Phê duyệt nhị phân so với phê duyệt một phần Cấp phép thích ứng một phần

5.6      Quá trình ra quyết định tập thể  160

Bỏ phiếu theo quy tắc đa số với các tùy chọn đỉnh đơn

Độ tin cậy của các ưu tiên đơn đỉnh Học tập tương tác chiến lược và tính không đồng nhất của các ưu tiên chính sách Đàm phán song phương

Phân bổ tối ưu Pareto; Khuyến khích- Các quy trình Pro tương thích; Đánh giá giáo viên ở thành phố New York

5.7      Giấy thông hành  169

Học tập Xã hội từ Kinh nghiệm Cá nhân Laissez- Học tập Công bằng và Đa dạng hóa Thích ứng

6       Phân tích và Quyết định Chính sách 173 Tách biệt Thể chế giữa Phân tích và Quyết định Làm tốt hơn

Phụ lục A: Các dẫn xuất về Tiêu chí Điều trị X-Pox 177

Phụ lục B: Phân bổ tối thiểu-hối tiếc cho cách xử lý hiện trạng và đổi mới 179

Phụ lục C: Lựa chọn điều trị với hiểu biết một phần về đáp ứng với cả hai phương pháp điều trị 181

Người giới thiệu

Chỉ số 193

lời nói đầu

Khi các đồng nghiệp hỏi tôi về công việc đang tiến hành của tôi trong vài năm qua, tôi đã mô tả quá trình nghiên cứu đang diễn ra của mình và sau đó nói với họ rằng thử thách khó khăn nhất mà tôi đang đối mặt là quyết tâm viết một cuốn sách bằng tiếng Anh . Họ thường nhìn tôi với vẻ bối rối trước câu nói kỳ quặc này. Sau đó, tôi giải thích rằng tôi đang viết một cuốn sách dành cho nhiều độc giả và điều này đòi hỏi phải giảm thiểu các thuật ngữ kỹ thuật và gần như tránh hoàn toàn toán học. Tôi đã nói rằng xã hội của chúng ta cần phải đối mặt với những điều không chắc chắn liên quan đến chính sách hình thành. Đã dành phần lớn thời gian trong hai mươi năm qua để phát triển các phương pháp phân tích chính sách đáng tin cậy và ra quyết định, tôi nhận thấy rằng các ý tưởng của mình đã trưởng thành đến mức chúng đảm bảo được sự chú ý của các công dân bên ngoài cộng đồng các nhà khoa học xã hội.

Tôi đã nỗ lực, và tôi hy vọng rằng kết quả xứng đáng với nỗ lực đó. Một lần nữa, tôi rất vui được làm việc với Mike Aronson tại Nhà xuất bản Đại học Harvard, người đã thể hiện niềm tin vào dự án này từ đầu đến cuối. Tôi biết ơn Matt Masten, John Pepper và những người đánh giá ẩn danh vì những nhận xét của họ về bản thảo của bản thảo. Tôi cũng biết ơn Quỹ Khoa học Quốc gia đã hỗ trợ tài chính thông qua khoản trợ cấp SES-0911181.

CHÍNH SÁCH CÔNG TRONG AN

THẾ GIỚI KHÔNG CHẮC CHẮN

Giới thiệu

Rumsfeld và những giới hạn của tri thức

Trong thời gian gần đây, Donald Rumsfeld đã nhân cách hóa sự khó khăn trong việc hoạch định chính sách công trong một thế giới không chắc chắn. Rumsfeld đã phục vụ ở nhiều vị trí trong chính phủ liên bang, với đỉnh điểm là nhiệm kỳ gây tranh cãi với tư cách là bộ trưởng quốc phòng từ năm 2001 đến năm 2006. Ông thường thẳng thắn về những giới hạn của kiến thức, nhưng ông có thể được nhớ đến với dự đoán rất không chính xác về một chính sách lớn. kết cục.

Sự đánh giá cao của Rumsfeld về những giới hạn của kiến thức được thể hiện rõ trong “Quy tắc của Rumsfeld” được lưu truyền trong giới công chức ở Washington trong nhiều năm. Một là “Học cách nói 'Tôi không biết.' Nếu được sử dụng khi thích hợp, nó sẽ diễn ra thường xuyên” (xem Rumsfeld 2001).

Đầu năm 2002, Bộ trưởng Quốc phòng Rumsfeld đã đưa ra một đóng góp có thể là lâu dài cho nhận thức luận khi trả lời câu hỏi về Iraq tại một cuộc họp báo. Câu hỏi và câu trả lời như sau (Bộ Quốc phòng Hoa Kỳ 2002):

Câu hỏi: Thưa ông Bộ trưởng, tôi có thể theo dõi những gì ông vừa nói được không? Liên quan đến vũ khí hủy diệt hàng loạt của Iraq và những kẻ khủng bố, có bằng chứng nào cho thấy rằng Iraq đã cố gắng hoặc sẵn sàng cung cấp cho những kẻ khủng bố vũ khí hủy diệt hàng loạt không? Bởi vì có những báo cáo rằng không có bằng chứng về mối liên hệ trực tiếp giữa Baghdad và một số tổ chức khủng bố này.

Rumsfeld: Các báo cáo nói rằng điều gì đó đã không xảy ra luôn khiến tôi quan tâm, bởi vì như chúng ta biết, có những điều đã biết; Có những điều chúng ta biết chúng ta biết. Chúng tôi cũng biết có những ẩn số đã biết; nghĩa là chúng ta biết có một số điều chúng ta không biết. Nhưng cũng có những điều chưa biết—những điều chúng ta không biết chúng ta không biết. Và nếu người ta nhìn xuyên suốt lịch sử của đất nước chúng ta và các quốc gia tự do khác, thì loại thứ hai có xu hướng là loại khó khăn.

Rumsfeld không phải là người đầu tiên phân biệt “những ẩn số đã biết” với “những ẩn số chưa biết”, nhưng ông đã rút ra sự khác biệt này một cách nhận thức và trong bối cảnh của một vấn đề chính sách quan trọng.

Tuy nhiên, sau đó vào năm 2002, Rumsfeld cảm thấy đủ tự tin để đưa ra dự đoán khét tiếng về độ dài của cuộc chiến tranh dự tính trong tương lai ở Iraq, tuyên bố (Rumsfeld 2002): “Tôi không thể nói cho bạn biết liệu việc sử dụng vũ lực ở Iraq ngày nay sẽ năm ngày, năm tuần hay năm tháng qua, nhưng nó sẽ không kéo dài lâu hơn thế.” Rumsfeld bày tỏ sự không chắc chắn về độ dài của cuộc chiến. Tuy nhiên, như chúng ta đã biết, giới hạn trên của anh ta sẽ quá thấp ngay cả khi anh ta kéo dài nó từ năm tháng lên năm năm.

Sử dụng phân tích chính sách để thông báo quyết định

Như Rumsfeld đã làm về thời gian của Chiến tranh Iraq, các chính trị gia thường bày tỏ sự chắc chắn rằng các chính sách mà họ ủng hộ sẽ có kết quả thuận lợi. Họ hiếm khi cung cấp bằng chứng hỗ trợ, nhưng đôi khi họ trích dẫn những phát hiện phù hợp được báo cáo bởi các nhà nghiên cứu học thuật hoặc bởi các nhà phân tích trong các cơ quan chính phủ hoặc các tổ chức tư vấn tư nhân. Những người ủng hộ các chính sách cụ thể thường khẳng định rằng “nghiên cứu đã chỉ ra” những chính sách này là đáng mong đợi.

Độc giả có thể kỳ vọng rằng, với tư cách là một nhà kinh tế quan tâm đến chính sách công, tôi sẽ hoan nghênh việc sử dụng các kết quả nghiên cứu để hỗ trợ lựa chọn chính sách. Tôi hoan nghênh nó khi logic của nghiên cứu hợp lý và các giả định được duy trì là đáng tin cậy. Sau đó, nghiên cứu thực sự cung cấp thông tin cho việc hoạch định chính sách.

Tuy nhiên, các nhà nghiên cứu thường bày tỏ sự chắc chắn về hậu quả của các quyết định thay thế. Dự đoán chính xác về kết quả là phổ biến và biểu hiện của sự không chắc chắn là rất hiếm. Tuy nhiên, các dự đoán chính sách thường rất mong manh. Các kết luận có thể dựa trên những giả định quan trọng không được hỗ trợ hoặc dựa trên những bước nhảy vọt về logic. Sau đó, độ chắc chắn của phân tích chính sách là không đáng tin cậy.

Tôi hy vọng sẽ chuyển phân tích chính sách khỏi sự chắc chắn đáng kinh ngạc và hướng tới sự miêu tả trung thực về kiến thức một phần. Trong một loạt các nghiên cứu về phương pháp luận (Manski 1990 và tiếp theo), tôi đã cảnh báo về việc sử dụng các giả định quá mạnh khi thực hiện phân tích và đưa ra các quyết định. Thay vào đó, tôi đã khuyến khích các nhà phân tích hỏi xem có thể học được điều gì khi dữ liệu sẵn có được kết hợp với các giả định đáng tin cậy . Các kết quả thường là dự đoán khoảng thời gian của kết quả chính sách. Tôi đã chỉ ra cách hình thức của khoảng phụ thuộc vào dữ liệu và các giả định. Tôi đã chỉ ra cách thức lựa chọn chính sách hợp lý có thể được thực hiện với một phần kiến thức về kết quả của chính sách. Tôi đã nhấn mạnh rằng khi một người có kiến thức một phần về kết quả chính sách, có thể hợp lý khi chọn một chính sách không thể tối ưu nếu người đó có kiến thức đầy đủ.

Tôi đã phát triển chương trình nghiên cứu phương pháp luận này trong nhiều bài báo trên các tạp chí chuyên ngành và đã trình bày nó cho độc giả học thuật trong một số cuốn sách (Manski 1995, 2003, 2005a, 2007a) và một bài báo đánh giá (Manski 2011a). Khi chương trình đã hoàn thiện, tôi ngày càng cảm thấy rằng nó đảm bảo sự chú ý của nhiều đối tượng hơn là những người sẵn sàng và có khả năng đọc tài liệu kỹ thuật. Do đó, tôi quyết định viết cuốn sách này.

Lý tưởng nhất là tôi muốn cuốn sách cung cấp thông tin cho nhiều người, những người thường không có nền tảng toán học của các nhà kinh tế học hàn lâm. Tôi đang nghĩ đến các sinh viên đại học và thạc sĩ trong các chương trình khoa học xã hội và chính sách công. Tôi đang nghĩ đến những công chức ủy thác, thực hiện hoặc áp dụng phân tích chính sách. Tôi đang nghĩ đến các quan chức chính phủ, những người đưa ra các quyết định về chính sách. Tôi đang nghĩ đến các nhà báo mô tả và giải thích chính sách cho công chúng. Và tôi đang nghĩ đến những công dân muốn suy nghĩ sâu sắc về lựa chọn chính sách.

Viết một cuốn sách nghiêm túc có thể tiếp cận được với lượng độc giả rộng rãi này là một thách thức . Cuốn sách gần như hoàn toàn “bằng tiếng Anh”, có nghĩa là tôi cố gắng giải thích các ý tưởng bằng từ ngữ mà không cần dùng đến toán học. Chỉ thỉnh thoảng tôi mới quyết định rằng một chút logic cơ bản hoặc đại số có thể làm sắc nét cách trình bày bằng lời một cách hữu ích. Để chỉ ra tầm quan trọng thực tế của việc nhập khẩu tài liệu, tôi thảo luận về một loạt các vấn đề chính sách—từ án tử hình và thuế thu nhập cho đến phê duyệt thuốc và tiêm chủng.

Tôi hy vọng rằng những ý tưởng được phát triển ở đây sẽ rõ ràng đối với những độc giả đã tiếp thu các chủ đề chính (không phải các chi tiết kỹ thuật) của các khóa học cơ bản ở bậc đại học về kinh tế vi mô và lý luận xác suất. Tôi hy vọng rằng những độc giả không có nền tảng này sẽ nắm bắt được những giải thích của tôi về các khái niệm và phương pháp. Tôi biết rằng nhiệm vụ khó khăn hơn khi một người lần đầu tiên nhìn thấy ý tưởng, nhưng tôi biết từ kinh nghiệm rằng những khái niệm xa lạ ban đầu có thể trở nên rõ ràng khi chiêm nghiệm. Trong mọi trường hợp, tôi muốn cuốn sách dành cho những độc giả chu đáo, những người sẽ dành thời gian đọc tài liệu một cách cẩn thận. Đây không phải là một cuốn sách khoa học xã hội đại chúng dành cho những độc giả bình thường đang lướt qua một hiệu sách ở sân bay.

Tổ chức của cuốn sách

Phần I, bao gồm các Chương 1 đến 3, mô tả thực tiễn phân tích chính sách và các vấn đề suy luận mà các nhà nghiên cứu phải đối mặt. Tôi lập luận rằng phân tích đáng tin cậy thường mang lại khoảng thời gian hơn là dự đoán điểm về kết quả chính sách. Phần II, bao gồm các Chương 4 đến 6, xem xét cách các chính phủ có thể đưa ra quyết định chính sách một cách hợp lý khi họ chỉ biết một phần về kết quả chính sách.

Chương 1, chủ yếu dựa trên một trong những bài báo đã xuất bản của tôi (Manski 2011b), ghi lại xu hướng của các nhà nghiên cứu trong việc sử dụng những giả định cực kỳ chắc chắn để thu được những phát hiện chắc chắn về chính sách. Tôi kêu gọi sự chú ý và đưa ra minh họa về sáu thực hành góp phần tạo nên sự chắc chắn đáng tin cậy: sự chắc chắn thông thường, sự chắc chắn đấu tay đôi, khoa học và biện hộ, phép ngoại suy mong muốn, sự chắc chắn phi logic và sự tiếp cận quá mức của phương tiện truyền thông. Chương này giải thích những điều tôi không thích về thực tiễn phân tích chính sách hiện nay; nhưng nó không đủ để chỉ trích. Tôi phải đề xuất một giải pháp thay thế mang tính xây dựng. Đây là nhiệm vụ của tất cả những gì tiếp theo.

Trong một thế giới lý tưởng, những người không phải là chuyên gia về phương pháp nghiên cứu sẽ có thể tin tưởng vào các kết luận phân tích chính sách. Tuy nhiên, các thực tiễn được mô tả trong Chương 1 chỉ ra rằng người tiêu dùng phân tích chính sách không thể tin tưởng một cách an toàn vào các chuyên gia. Do đó, các công chức, nhà báo và các công dân có liên quan cần hiểu rõ các phương pháp dự báo để có thể đánh giá các phát hiện được báo cáo. Với suy nghĩ này, Chương 2 và 3 mô tả các cách tiếp cận thông thường khác nhau sử dụng các giả định vững chắc để thu được các kết luận chắc chắn. Tôi cũng mô tả các phương pháp tiếp cận mà tôi đã phát triển, sử dụng các giả định yếu hơn để thu được các dự đoán về khoảng thời gian.

Chương 2 xem xét vấn đề suy luận cơ bản gây khó khăn cho việc dự đoán kết quả chính sách. Đây là trường hợp không có dữ liệu về các kết quả phản thực tế —tức là kết quả của các chính sách chưa được thực hiện. Tôi giới thiệu chủ đề rộng lớn là phân tích phản ứng điều trị . Sau đó, tôi xem xét một bối cảnh tương đối đơn giản, trong đó một nhà nghiên cứu quan sát kết quả mà các thành viên của nhóm nghiên cứu trải qua, một số người trong số họ nhận được một phương pháp điều trị và những người còn lại nhận được phương pháp điều trị khác. Mục tiêu là dự đoán các kết quả sẽ xảy ra theo một chính sách được đề xuất bắt buộc mọi người đều được đối xử như nhau.

Tôi mô tả cách các nhà nghiên cứu kết hợp dữ liệu về kết quả trong dân số nghiên cứu với các giả định về phản ứng điều trị giống hệt nhau để dự đoán kết quả của các chính sách đó. Một số giả định cho rằng những người khác nhau phản ứng giống hệt nhau đối với việc điều trị. Những người khác cho rằng các nhóm người khác nhau có mô hình phản ứng điều trị giống hệt nhau. Ý tưởng thứ hai thúc đẩy hiệu suất của các thí nghiệm ngẫu nhiên.

Để minh họa phân tích về phản ứng điều trị, tôi thảo luận về nghiên cứu nhằm tìm hiểu các tác dụng điều trị khác nhau. Tôi mô tả phân tích về tác động răn đe của hình phạt tử hình đối với tội giết người, tác động của việc tuyên án đối với tội phạm vị thành niên tái phạm, tác động của mức lương tối thiểu và bảo hiểm thất nghiệp đối với việc làm, và tác động của việc đi học mẫu giáo đối với việc tốt nghiệp trung học .

Chương 3 tiếp tục nghiên cứu về dự đoán các kết quả của chính sách, cho thấy các vấn đề về xử lý khó khăn hơn so với những vấn đề đã được xem xét trong Chương 2. Một lần nữa, vấn đề là dự đoán các kết quả sẽ xảy ra theo một chính sách bắt buộc phải xử lý. Thách thức mới là không ai trong nhóm nghiên cứu được quan sát nhận được phương pháp điều trị bắt buộc. Các giả định về phản ứng giống hệt nhau được nghiên cứu trong Chương 2 không có khả năng dự đoán kết quả của một phương pháp điều trị hoàn toàn mới.

Một cách tiếp cận có thể giúp dự đoán khả thi là đưa ra các giả định về cách các cá nhân phản ứng với điều trị. Ý tưởng này từ lâu đã được sử dụng bởi các nhà kinh tế, những người tìm cách dự đoán phản ứng hành vi đối với chính sách mới. Tôi mô tả và phê bình thực tiễn kinh tế của phân tích sở thích được tiết lộ, kết hợp các giả định cơ bản về hành vi lựa chọn hợp lý với các giả định cụ thể hơn về các sở thích mà mọi người nắm giữ. Để minh họa, tôi thảo luận về nghiên cứu nhằm tìm hiểu xem cung lao động phản ứng thế nào với việc đánh thuế thu nhập và việc tuyển sinh đại học phản ứng thế nào với chính sách hỗ trợ tài chính của liên bang.

Sau khi đã giải thích về khó khăn to lớn của việc dự đoán chính sách trong Phần I, tôi xem xét trong Phần II cách thức ra quyết định có thể đối phó với khó khăn này một cách hợp lý. Chương 4 xem xét sự lựa chọn chính sách của một nhà hoạch định, một người ra quyết định thực tế hoặc được lý tưởng hóa, người hành động thay mặt cho xã hội. Tôi sử dụng các nguyên tắc cơ bản của lý thuyết quyết định để đóng khung vấn đề lập kế hoạch với kiến thức một phần. Những nguyên tắc này không đưa ra hướng dẫn đầy đủ cho việc lựa chọn chính sách trong một thế giới không chắc chắn. Ngược lại, họ làm rõ rằng không tồn tại cách duy nhất đúng để đối phó với một phần tri thức , chỉ có nhiều cách hợp lý khác nhau. Để minh họa, tôi thảo luận về cách cảnh sát có thể chọn tìm kiếm bằng chứng phạm tội khi họ biết một phần về tác dụng ngăn chặn của việc khám xét. Và tôi xem xét làm thế nào một nhà lập kế hoạch y tế công cộng có một phần kiến thức về sự lây truyền bệnh có thể chọn chính sách tiêm phòng bệnh truyền nhiễm.

Chương 5 áp dụng khung lập kế hoạch với một phần kiến thức cho vấn đề phân bổ dân số cho hai cách xử lý. Tôi đề nghị đưa ra lựa chọn điều trị đa dạng hóa như một chiến lược để đối phó với sự không chắc chắn và giảm thiểu nó theo thời gian. Đa dạng hóa tài chính từ lâu đã là một khuyến nghị quen thuộc đối với việc phân bổ danh mục đầu tư, trong đó một nhà đầu tư phân bổ của cải vào một tập hợp các khoản đầu tư có lợi nhuận chưa biết trước. Tôi lập luận rằng sự đa dạng hóa cũng có thể hấp dẫn khi một xã hội phải đối xử với một nhóm người và không biết cách đối xử tốt nhất.

Cơ sở lý luận cho việc đa dạng hóa điều trị củng cố hơn nữa khi nhiệm vụ là điều trị tuần tự các nhóm người mới liên tiếp. Bây giờ chúng ta có thể hưởng lợi từ việc học tập, với việc quan sát kết quả mà các nhóm trước đó trải nghiệm để đưa ra lựa chọn điều trị cho các nhóm sau. Tôi chỉ ra rằng sự đa dạng hóa có lợi cho việc học vì nó chỉ định ngẫu nhiên những người tham gia các phương pháp điều trị và do đó tạo ra các thí nghiệm ngẫu nhiên. Điều này dẫn tôi đến việc giới thiệu ý tưởng đa dạng hóa thích ứng, trong đó xã hội cập nhật phân bổ điều trị của mình theo thời gian khi thông tin về phản ứng điều trị được tích lũy. Để minh họa, tôi xem xét tầm nhìn chuyên nghiệp về các phương pháp điều trị y tế trong các hệ thống chăm sóc sức khỏe tập trung và quy trình phê duyệt thuốc của Cục Quản lý Thực phẩm và Dược phẩm.

Chương 6 liên kết Phần I và II với nhau. Tôi thảo luận về sự tách biệt giữa thể chế giữa phân tích chính sách và ra quyết định trong các xã hội hiện đại. Và tôi đề nghị xã hội nên xem mối quan hệ giữa phân tích chính sách và các quyết định như một câu hỏi về phản ứng điều trị. Các phương pháp tiếp cận thay thế cho phân tích chính sách là các phương pháp điều trị và chất lượng của các quyết định chính sách là kết quả của mối quan tâm đối với xã hội.

PHÂN TÍCH CHÍNH SÁCH

Phân tích chính sách với độ chắc chắn đáng kinh ngạc

ĐỂ BẮT ĐẦU, tôi phân biệt logic và độ tin cậy của phân tích chính sách (Phần 1.1) và trích dẫn các lập luận được đưa ra để chứng minh (Phần 1.2). Sau đó, tôi phát triển một loại hình thực hành góp phần tạo nên sự chắc chắn đáng kinh ngạc. Tôi gọi những thực hành này là sự chắc chắn thông thường (Phần 1.3), sự chắc chắn đấu tay đôi (Phần 1.4), khoa học và biện hộ mâu thuẫn (Phần 1.5), phép ngoại suy mơ ước (Phần 1.6), sự chắc chắn phi logic (Phần 1.7) và sự tiếp cận quá mức của phương tiện truyền thông (Phần 1.8) . Trong mỗi trường hợp, tôi cung cấp hình ảnh minh họa.

1.1.    Logic và độ tin cậy của phân tích chính sách

Phân tích chính sách, giống như tất cả các nghiên cứu thực nghiệm, kết hợp các giả định và dữ liệu để đưa ra kết luận về nhóm dân số quan tâm. Logic của suy luận thực nghiệm được tóm tắt bởi mối quan hệ:

giả định + kết luận dữ liệu.

Dữ liệu một mình không đủ để đưa ra kết luận. Suy luận yêu cầu như các giả định liên quan đến dữ liệu với dân số quan tâm. (Người ta có thể hỏi lý thuyết đóng vai trò gì trong logic suy luận. Lý thuyết và với tư cách là các giả định là những từ đồng nghĩa. Tôi chủ yếu sử dụng thuật ngữ thứ hai, dành thuật ngữ thứ nhất cho các hệ thống giả định rộng lớn. Các từ đồng nghĩa khác của giả định là giả thuyết, tiền đề và giả định. )

Giữ cố định dữ liệu có sẵn và giả sử tránh được các lỗi logic, các giả định mạnh mẽ hơn sẽ mang lại kết luận mạnh mẽ hơn. Ở mức cực đoan, người ta có thể đạt được sự chắc chắn bằng cách đặt ra đủ mạnh mẽ như

tổng hợp. Khó khăn cơ bản của nghiên cứu thực nghiệm là quyết định nên duy trì những giả định nào.

Cho rằng kết luận mạnh mẽ là mong muốn, tại sao không duy trì các giả định mạnh mẽ? Có một sự căng thẳng giữa sức mạnh của các giả định và độ tin cậy của chúng. Tôi đã gọi đây là (Manski 2003, p. 1):

Quy luật giảm dần độ tin cậy: Độ tin cậy của suy luận giảm dần khi sức mạnh của các giả định được duy trì.

“Luật” này ngụ ý rằng các nhà phân tích phải đối mặt với một tình thế tiến thoái lưỡng nan khi họ quyết định nên duy trì giả định nào: Các giả định mạnh mẽ hơn sẽ đưa ra các kết luận mạnh mẽ hơn nhưng kém tin cậy hơn.

Tôi sẽ sử dụng từ đáng tin cậy trong suốt cuốn sách này, nhưng tôi sẽ phải coi nó như một khái niệm nguyên thủy bất chấp định nghĩa sâu sắc. Ấn bản thứ hai của Từ điển tiếng Anh Oxford ( OED ) định nghĩa uy tín là “chất lượng đáng tin cậy”. OED định nghĩa đáng tin cậy là “có khả năng được tin cậy; đáng tin cậy.” Nó định nghĩa đáng tin cậy là “có thể được tin tưởng; đáng tin cậy.” Và vì vậy chúng tôi đến vòng tròn đầy đủ.

Dù độ tin cậy có thể là gì, nó là một khái niệm chủ quan. Mỗi người đánh giá độ tin cậy theo cách riêng của mình. Khi các nhà nghiên cứu phần lớn đồng ý về độ tin cậy của một số giả định hoặc kết luận nhất định, họ có thể gọi sự đồng thuận này là “sự đồng thuận khoa học”. Mọi người đôi khi đẩy phong bì và gọi một sự đồng thuận khoa học là một “sự thật” hoặc một “sự thật khoa học”. Đây là sự vượt quá giới hạn. Sự đồng thuận không bao hàm sự thật. Sự đồng thuận khoa học quá sớm đôi khi ngăn cản các nhà nghiên cứu khám phá những ý tưởng hiệu quả.

Bất đồng xảy ra thường xuyên. Thật vậy, chúng có thể tồn tại mà không cần giải quyết . Những bất đồng dai dẳng đặc biệt phổ biến khi các giả định là không thể bác bỏ được —tức là khi các giả định thay thế phù hợp với dữ liệu có sẵn. Chỉ riêng vấn đề logic, không quan tâm đến độ tin cậy, một nhà phân tích có thể đưa ra một giả định không thể bác bỏ và quảng cáo nó mãi mãi trong trường hợp không có bằng chứng bác bỏ. Thật vậy, anh ta có thể thay thế gánh nặng chứng minh, nói rằng “Tôi sẽ duy trì giả định này cho đến khi nó được chứng minh là sai.” Các nhà phân tích thường làm điều này. Một người quan sát có thể đặt câu hỏi về độ tin cậy của một giả định không thể bác bỏ, nhưng không phải logic của việc bám lấy nó.

Để minh họa, xã hội Mỹ từ lâu đã tranh luận về tác dụng ngăn chặn của hình phạt tử hình đối với tội giết người. Sự bất đồng vẫn tồn tại một phần vì nghiên cứu thực nghiệm dựa trên dữ liệu có sẵn đã không thể giải quyết câu hỏi. Với nền tảng này, mọi người thấy thật hấp dẫn khi đặt niềm tin cá nhân của họ như một giả thuyết, quan sát rằng giả thuyết này không thể bị bác bỏ theo kinh nghiệm và kết luận rằng xã hội nên hành động như thể niềm tin cá nhân của họ là đúng. Vì vậy, một người tin rằng không có tác dụng ngăn chặn có thể tuyên bố rằng, trong trường hợp không có bằng chứng đáng tin cậy để ngăn chặn, xã hội nên hành động như thể không có sự ngăn chặn nào. Ngược lại, những người tin rằng hình phạt tử hình có tác dụng răn đe có thể phát biểu rằng, trong trường hợp không có bằng chứng đáng tin cậy về việc không có tác dụng răn đe, thì xã hội nên hành động như thể hình phạt tử hình có tác dụng răn đe. Tôi sẽ thảo luận thêm về biện pháp răn đe và hình phạt tử hình trong Chương 2.

1.2.     Khuyến khích cho sự chắc chắn

Một nhà nghiên cứu có thể làm sáng tỏ sự căng thẳng giữa độ tin cậy và sức mạnh của các giả định bằng cách đặt ra các giả định thay thế có độ tin cậy khác nhau và xác định các kết luận tiếp theo trong từng trường hợp. Trong thực tế, phân tích chính sách có xu hướng hy sinh độ tin cậy để đổi lấy những kết luận chắc chắn. Tại sao như vậy?

Một câu trả lời gần đúng là các nhà phân tích phản ứng với các khuyến khích. Trước đây tôi đã trình bày theo cách này (Manski 2007a, 7-8):

Cộng đồng khoa học thưởng cho những người tạo ra những phát hiện mới lạ . Công chúng, thiếu kiên nhẫn tìm giải pháp cho những mối quan tâm cấp bách của mình, thưởng cho những người đưa ra những phân tích đơn giản dẫn đến những khuyến nghị chính sách rõ ràng . Những khuyến khích này khiến các nhà nghiên cứu bị cám dỗ duy trì những giả định vững chắc hơn nhiều so với những gì họ có thể bảo vệ một cách thuyết phục, để rút ra những kết luận chắc chắn.

Áp lực phải đưa ra câu trả lời, không có bằng cấp, dường như đặc biệt căng thẳng ở các vùng lân cận của Washington, DC. Một câu chuyện có lẽ là sai lầm, nhưng khá đáng tin cậy, lan truyền về nỗ lực của một nhà kinh tế để mô tả sự không chắc chắn của ông về một dự báo cho Tổng thống Lyndon B. John son. Nhà kinh tế trình bày dự báo của mình dưới dạng một phạm vi giá trị có thể xảy ra đối với số lượng đang được thảo luận. Johnson được cho là đã trả lời, 'Rộng là dành cho gia súc. Cho tôi một con số.'

Khi một tổng thống mạnh mẽ như Johnson tìm kiếm một dự đoán bằng số mà không có biểu hiện gì là không chắc chắn, thì việc các cố vấn của ông cảm thấy buộc phải tuân theo là điều dễ hiểu.

Jerry Hausman, một đồng nghiệp lâu năm về kinh tế lượng, đã phát biểu lập luận ưu tiên theo cách này tại một hội nghị năm 1988, khi tôi trình bày trước công chúng những phát hiện ban đầu của mình về phân tích chính sách với những giả định đáng tin cậy : “Bạn không thể ràng buộc khách hàng. Khách hàng cần một điểm.” (Một giới hạn đồng nghĩa với một phạm vi hoặc một khoảng. Một điểm là một dự đoán chính xác.)

Nhận xét của Hausman phản ánh một nhận thức mà tôi thấy là phổ biến trong giới tư vấn kinh tế. Họ cho rằng các nhà hoạch định chính sách hoặc là không sẵn lòng về mặt tâm lý hoặc là không có khả năng nhận thức để đối phó với sự không chắc chắn. Do đó, họ lập luận rằng chủ nghĩa thực dụng quy định việc cung cấp các dự đoán điểm, mặc dù những dự đoán này có thể không đáng tin cậy.

Lập luận nhận thức-tâm lý này cho sự chắc chắn bắt đầu từ tiền đề hợp lý rằng các nhà hoạch định chính sách, giống như những người khác, có sự sẵn sàng và khả năng hạn chế để nắm bắt những điều chưa biết. Tuy nhiên, tôi nghĩ rằng quá mạnh mẽ để đưa ra kết luận chung rằng “khách hàng cần một điểm”. Có thể là một số người suy nghĩ theo thuật ngữ xác định thuần túy. Tuy nhiên, một phần đáng kể các nghiên cứu đo lường kỳ vọng cho thấy rằng hầu hết đều đưa ra những dự đoán xác suất hợp lý khi được yêu cầu làm như vậy; xem Chương 3 để thảo luận và tham khảo thêm. Tôi thấy không có lý do gì để cho rằng các nhà hoạch định chính sách kém năng lực hơn những người bình thường.

Hỗ trợ cho Chứng chỉ trong Triết học Khoa học

Quan điểm cho rằng các nhà phân tích nên đưa ra các dự đoán điểm không chỉ giới hạn ở các tổng thống Mỹ và các chuyên gia tư vấn kinh tế. Nó có một lịch sử lâu dài trong triết học khoa học.

Hơn 50 năm trước, Milton Friedman đã bày tỏ quan điểm này trong một bài tiểu luận có ảnh hưởng về phương pháp luận. Friedman (1953) đặt dự đoán là mục tiêu trung tâm của khoa học, viết (trang 5): “Mục tiêu cuối cùng của một khoa học thực chứng là sự phát triển của một 'lý thuyết' hoặc 'cơ sở giả thuyết' mang lại giá trị và ý nghĩa (nghĩa là không sự thật) dự đoán về các hiện tượng chưa được quan sát. Ông tiếp tục nói (tr. 10):

Sự lựa chọn giữa các giả thuyết thay thế phù hợp như nhau với bằng chứng sẵn có ở một mức độ nào đó phải tùy ý, mặc dù có sự đồng ý chung rằng các cân nhắc có liên quan được đề xuất bởi các tiêu chí 'tính đơn giản' và 'hiệu quả', bản thân các khái niệm này bất chấp đặc điểm kỹ thuật hoàn toàn khách quan.

Do đó, Friedman đã khuyên các nhà khoa học chọn một giả thuyết (nghĩa là đưa ra một giả định mạnh mẽ), mặc dù điều này có thể yêu cầu sử dụng “ở một mức độ nào đó . . . tùy ý”. Ông không giải thích tại sao các nhà khoa học nên chọn một giả thuyết duy nhất trong số nhiều giả thuyết. Ông không đồng tình với ý tưởng rằng các nhà khoa học có thể đưa ra những dự đoán dưới phạm vi các giả thuyết hợp lý phù hợp với bằng chứng sẵn có.

Ý tưởng rằng một nhà khoa học nên chọn một giả thuyết trong số những giả thuyết phù hợp với dữ liệu không phải là đặc thù của Friedman. Các nhà nghiên cứu muốn biện minh cho việc tuân thủ một giả thuyết cụ thể đôi khi đề cập đến Ockham's Razor, tuyên bố triết học thời trung cổ rằng “ không nên thừa nhận tính đa nguyên mà không cần thiết.” Encyclopaedia Britan nica Online (2010) đưa ra cách giải thích hiện đại thông thường về tuyên bố khó hiểu này, nhận xét rằng “nguyên tắc ưu tiên sự đơn giản; của hai lý thuyết cạnh tranh nhau, lời giải thích đơn giản nhất về một thực thể sẽ được ưu tiên hơn.” Triết gia Richard Swinburne viết (1997, 1):

Tôi tìm kiếm . . . để chỉ ra rằng—những thứ khác đều bình đẳng— giả thuyết giả thuyết đơn giản nhất được đề xuất như một lời giải thích về các hiện tượng có nhiều khả năng đúng hơn bất kỳ giả thuyết có sẵn nào khác, rằng các dự đoán của nó có nhiều khả năng đúng hơn so với bất kỳ giả thuyết có sẵn nào khác , và rằng nguyên tắc nhận thức luận tiên nghiệm tối hậu rằng sự đơn giản là bằng chứng cho sự thật.

Tiêu chí lựa chọn đưa ra ở đây cũng không chính xác như tiêu chí do Friedman đưa ra. Britannica và Swinburne có ý nghĩa gì bởi “sự đơn giản”?

Tuy nhiên, người ta có thể vận hành các mệnh lệnh triết học khác nhau để chọn một giả thuyết duy nhất, sự liên quan của tư duy triết học với phân tích chính sách là không rõ ràng. Trong phân tích chính sách, tri thức là công cụ để đạt được mục tiêu đưa ra các quyết định đúng đắn. Khi các triết gia thảo luận về cơ sở logic và cấu trúc tri thức của con người, họ làm như vậy mà không đặt ra mục tiêu rõ ràng này hay mục tiêu khác. Việc sử dụng các tiêu chí như “tính đơn giản” để chọn một giả thuyết trong số những giả thuyết phù hợp với dữ liệu có thúc đẩy quá trình hoạch định chính sách tốt không? Đây là câu hỏi phù hợp để phân tích chính sách. Theo như tôi biết, các nhà triết học đã không đề cập đến nó.

1.3.    chứng chỉ thông thường

John Kenneth Galbraith đã phổ biến thuật ngữ trí tuệ thông thường, viết (1958, chương 2): “Sẽ thuận tiện nếu có một cái tên cho những ý tưởng được đánh giá cao vào bất kỳ thời điểm nào vì tính dễ chấp nhận của chúng, và nó phải là một thuật ngữ nhấn mạnh khả năng dự đoán này. . Tôi sẽ đề cập đến những ý tưởng này từ bây giờ như là sự khôn ngoan thông thường.” Mục trong Wiki pedia (2010) diễn đạt nó theo cách này:

Kiến thức thông thường (CW) là một thuật ngữ được sử dụng để mô tả các ý tưởng hoặc giải thích thường được công chúng hoặc các chuyên gia trong một lĩnh vực chấp nhận là đúng. Thuật ngữ này ngụ ý rằng các ý tưởng hoặc lời giải thích, mặc dù được phổ biến rộng rãi, vẫn chưa được kiểm tra và do đó, có thể được đánh giá lại khi kiểm tra thêm hoặc khi các sự kiện diễn ra. . . . Sự khôn ngoan thông thường không nhất thiết là sự thật.

Tương tự, tôi sẽ sử dụng thuật ngữ độ chắc chắn thông thường để mô tả những dự đoán thường được chấp nhận là đúng, nhưng điều đó không nhất thiết phải đúng.

Điểm CBO của luật đang chờ xử lý

Ở Hoa Kỳ ngày nay, tính chắc chắn thông thường được minh họa bằng cách chấm điểm của Văn phòng Ngân sách Quốc hội (CBO) về các đạo luật liên bang đang chờ xử lý. Tôi sẽ sử dụng điểm CBO như một trường hợp nghiên cứu mở rộng.

CBO được thành lập theo Đạo luật Ngân sách Quốc hội năm 1974. Mục 402 nêu rõ (Ủy ban Ngân sách, Đại diện của Hạ viện Hoa Kỳ , 2008, 39-40):

Giám đốc Văn phòng Ngân sách Quốc hội, trong phạm vi có thể, chuẩn bị cho mỗi dự luật hoặc nghị quyết có tính chất công khai được báo cáo bởi bất kỳ ủy ban nào của Hạ viện hoặc Thượng viện (ngoại trừ Ủy ban Phân bổ ngân sách của mỗi Viện), và đệ trình cho ủy ban đó—(1) ước tính chi phí sẽ phát sinh khi thực hiện dự luật hoặc nghị quyết đó trong năm tài chính mà nó có hiệu lực và trong mỗi 4 năm tài chính tiếp theo năm tài chính đó, cùng với cơ sở cho mỗi ước tính đó;

Ngôn ngữ này đã được hiểu là bắt buộc CBO phải đưa ra các dự đoán điểm (điểm số) về tác động ngân sách của luật đang chờ xử lý . Trong khi luật năm 1974 kêu gọi dự đoán 5 năm tới trong tương lai, thì thông lệ gần đây hơn là dự báo 10 năm tới. Điểm CBO được chuyển tải trong các bức thư mà giám đốc viết cho các nhà lãnh đạo của Quốc hội và chủ tịch các ủy ban của quốc hội. Chúng không đi kèm với các biện pháp đo lường sự không chắc chắn, mặc dù luật pháp thường đề xuất những thay đổi phức tạp đối với luật liên bang, những tác động của chúng đối với ngân sách phải rất khó lường trước.

Các nhà phân tích chính sách nghiêm túc nhận ra rằng điểm số của luật pháp phức tạp là những con số mong manh, bắt nguồn từ vô số giả định không thể kiểm chứng. Xem xét vấn đề liên quan mật thiết đến việc tính điểm tác động của những thay đổi về thuế đối với thu nhập liên bang, Auerbach đã viết (1996, 156): “trong nhiều trường hợp, sự không chắc chắn lớn đến mức người ta có thể báo cáo một cách trung thực một con số gấp đôi hoặc bằng một nửa ước tính thực sự báo cáo.

Việc cho điểm đáng tin cậy đặc biệt khó đạt được khi luật được đề xuất có thể ảnh hưởng đáng kể đến hành vi của các cá nhân và doanh nghiệp, bằng cách thay đổi các động cơ khuyến khích họ phải đối mặt để làm việc, thuê mướn, mua hàng, v.v. Các nhà kinh tế học hàn lâm, những người có điều kiện nghiên cứu các chủ đề trong nhiều năm, đã làm việc chăm chỉ và lâu dài để tìm hiểu xem các yếu tố cụ thể của chính sách công ảnh hưởng như thế nào đến hành vi của cá nhân và doanh nghiệp, nhưng chỉ đạt được thành công hạn chế. Các nhà phân tích CBO phải đối mặt với thách thức khó khăn hơn trong việc dự báo tác động của nhiều thay đổi chính sách có thể được thể hiện trong luật pháp phức tạp và họ phải làm như vậy dưới áp lực thời gian khắc nghiệt.

Theo những điều trên, điều đáng chú ý là điểm số CBO đã đạt được sự chấp nhận rộng rãi trong xã hội Mỹ. Trong thời đại chính trị đầy tranh cãi của chúng ta, các thành viên Quốc hội của cả đảng Dân chủ và Cộng hòa đều háo hức chờ đợi các điểm luật đang chờ xử lý. Và các báo cáo phương tiện truyền thông chủ yếu đưa chúng theo mệnh giá.

Chấm điểm Đạo luật Bảo vệ Bệnh nhân và Chăm sóc Giá cả phải chăng năm 2010

Điểm số CBO của luật chăm sóc sức khỏe chính được ban hành trong năm 2009-2010 minh họa tốt cho thực tiễn hiện tại. Trong suốt quá trình lập pháp, Quốc hội và các phương tiện truyền thông đã chú ý đến điểm số của các dự luật thay thế được xem xét bởi các ủy ban quốc hội khác nhau. Một sự kiện đỉnh điểm xảy ra vào ngày 18 tháng 3 năm 2010, khi CBO, được hỗ trợ bởi nhân viên của Ủy ban Hỗn hợp về Thuế (JCT), đưa ra điểm số sơ bộ cho các hậu quả kết hợp của Đạo luật Bảo vệ Bệnh nhân và Chăm sóc Giá cả phải chăng và Đạo luật Hòa giải năm 2010 Giám đốc CBO Douglas Elmendorf đã viết thư cho Chủ tịch Hạ viện Nancy Pelosi (Elmendorf 2010a, 2): “CBO và JCT ước tính rằng việc ban hành cả hai đạo luật . . . sẽ làm giảm ròng những thay đổi trong thâm hụt liên bang là $138 tỷ trong giai đoạn 2010-2019 do những thay đổi trong chi tiêu trực tiếp và doanh thu.”

Bất kỳ ai đang cân nhắc nghiêm túc về nhiều thay đổi đối với luật liên bang được thể hiện trong luật này nên nhận ra rằng dự đoán giảm thâm hụt 138 tỷ đô la có thể chỉ là một ước tính rất sơ bộ. Tuy nhiên, bức thư dài 25 trang của Elmendorf gửi Pelosi không bày tỏ sự không chắc chắn và không ghi lại phương pháp tạo ra dự đoán.

Các báo cáo của phương tiện truyền thông phần lớn chấp nhận điểm số CBO là thực tế, dấu hiệu của sự chắc chắn thông thường. Ví dụ, một bài báo ngày 18 tháng 3 năm 2010 của tờ New York Times ghi lại cách tính điểm CBO đóng vai trò quan trọng trong việc định hình luật đã được báo cáo (Herszenhorn 2010): rằng Tổng thống đã có gần như chính xác những gì ông ấy muốn: mức giá 940 tỷ đô la cho tầm nhìn chuyên nghiệp về bảo hiểm mới trong dự luật và giảm thâm hụt liên bang trong tương lai là 138 tỷ đô la trong 10 năm. Bài báo của Times không đặt câu hỏi về tính hợp lệ của các con số 940 tỷ đô la và 138 tỷ đô la.

Thật thú vị, sự chắc chắn mà CBO thể hiện khi dự đoán các tác động ngân sách trong mười năm tới trong tương lai nhường chỗ cho sự không chắc chắn đáng kể khi xem xét các tầm nhìn dài hơn. Trong bức thư gửi Pelosi, Giám đốc Elmendorf đã viết (trang 3):

Mặc dù CBO thường không cung cấp các ước tính chi phí vượt quá thời gian dự báo ngân sách 10 năm, một số quy tắc của Quốc hội yêu cầu một số thông tin về tác động ngân sách của pháp luật trong những thập kỷ tiếp theo. . . . Do đó, CBO đã phát triển một triển vọng sơ bộ cho thập kỷ tiếp theo giai đoạn 2010-2019. . . . Phân tích của chúng tôi chỉ ra rằng HR 3590, được Thượng viện thông qua, sẽ giảm thâm hụt ngân sách liên bang trong thập kỷ tiếp theo so với thâm hụt dự kiến theo luật hiện hành—với tổng tác động trong thập kỷ đó nằm trong khoảng từ một phần tư phần trăm đến một phần trăm. -nửa phần trăm tổng sản phẩm quốc nội (GDP).

Cái nhìn sâu sắc hơn về sự khác biệt mà CBO đã vạch ra giữa các tầm nhìn mười năm và dài hơn xuất hiện từ một bức thư ngày 19 tháng 3 mà giám đốc đã viết cho Dân biểu Paul Ryan (Elmendorf 2010b, 3):

Một dự báo chi tiết theo từng năm, giống như dự báo mà CBO chuẩn bị cho cửa sổ ngân sách 10 năm, sẽ không có ý nghĩa trong một khoảng thời gian dài hơn bởi vì sự không chắc chắn liên quan đơn giản là quá lớn. Trong số các yếu tố khác, một loạt các thay đổi có thể xảy ra—về sức khỏe của con người, về nguồn và mức độ chi trả bảo hiểm của họ, và trong việc cung cấp dịch vụ chăm sóc y tế (chẳng hạn như những tiến bộ trong nghiên cứu y học, sự phát triển logic về kỹ thuật và những thay đổi về bác sĩ). ' mẫu thực hành)— có khả năng là đáng kể nhưng rất khó dự đoán, cả theo luật hiện hành và theo bất kỳ đề xuất nào.

Do đó, CBO đã nhanh chóng thừa nhận sự không chắc chắn khi được yêu cầu dự đoán tác động ngân sách của luật chăm sóc sức khỏe trong hơn mười năm nữa, diễn đạt dự báo của nó là “phạm vi rộng” thay vì ước tính điểm.

Tại sao CBO chỉ thể hiện sự không chắc chắn khi đưa ra những dự đoán ngoài tầm nhìn 10 năm? Các dự đoán dài hạn có thể không chắc chắn hơn so với các dự đoán ngắn hạn, nhưng sẽ không hợp lý nếu đặt thời điểm gián đoạn là 10 năm, với độ chắc chắn được thể hiện cho đến thời điểm đó và độ không chắc chắn chỉ vượt quá nó. Những thay đổi tiềm năng về hành vi được Elmendorf trích dẫn trong bức thư gửi Ryan, đặc biệt là những thay đổi về phạm vi bảo hiểm và mô hình hành nghề của bác sĩ, có thể xảy ra ngay sau khi luật mới được thông qua.

Sau khi thảo luận về các phương pháp chấm điểm với nhiều nhân viên CBO khác nhau, tôi tin tưởng rằng Giám đốc Elmendorf đã nhận ra dự đoán mười năm được gửi cho Diễn giả Pelosi nhiều nhất chỉ là một ước tính sơ bộ. Tuy nhiên, anh ấy cảm thấy buộc phải tuân thủ thông lệ CBO đã được thiết lập để bày tỏ sự chắc chắn khi đưa ra các dự đoán mười năm, đóng một vai trò chính thức trong quy trình ngân sách quốc hội.

Một sự căng thẳng tương tự giữa sự công nhận không chính thức về sự không chắc chắn và sự thể hiện chính thức về sự chắc chắn được thể hiện rõ trong tài liệu của Bộ Y tế và Dịch vụ Nhân sinh Hoa Kỳ (HHS) (Foster 2010) báo cáo các ước tính độc lập về tác động ngân sách của luật chăm sóc sức khỏe . Tài liệu HHS, giống như thư CBO, cung cấp các ước tính điểm mà không kèm theo các biện pháp đo lường sự không chắc chắn. Tuy nhiên, HHS cảnh báo bằng lời nói (trang 19) rằng các ước tính là không chắc chắn:

Do những thách thức rất lớn vốn có trong việc mô hình hóa luật cải cách y tế quốc gia, ước tính của chúng tôi sẽ khác với ước tính của các chuyên gia và cơ quan khác. Sự khác biệt về kết quả giữa thực thể ước tính này với thực thể ước tính khác có thể có xu hướng gây nhầm lẫn cho các nhà hoạch định chính sách. Tuy nhiên, những khác biệt này cung cấp một lời nhắc hữu ích rằng tất cả các ước tính như vậy là không chắc chắn và các tác động thực tế trong tương lai có thể khác biệt đáng kể so với ước tính của bất kỳ tổ chức cụ thể nào. Thật vậy, chi phí trong tương lai và ảnh hưởng của phạm vi bảo hiểm có thể nằm ngoài phạm vi ước tính được cung cấp bởi các công cụ ước tính khác nhau.

Ghi điểm khoảng thời gian đáng tin cậy

Kể từ khi được thành lập vào năm 1974, CBO đã thiết lập và duy trì danh tiếng đáng ngưỡng mộ về sự công bằng. Có lẽ tốt nhất là nên để yên và để CBO tiếp tục bày tỏ sự chắc chắn khi họ cho điểm luật đang chờ xử lý, ngay cả khi sự chắc chắn đó chỉ là thông thường hơn là đáng tin cậy.

Tôi hiểu sự cám dỗ để bỏ đi một mình đủ tốt, nhưng tôi nghĩ thật không khôn ngoan khi cố gắng làm như vậy. Tôi muốn tin rằng Quốc hội sẽ đưa ra quyết định tốt hơn nếu CBO cung cấp cho họ những dự đoán đáng tin cậy về tác động ngân sách. Cho dù đây có phải là một kỳ vọng hợp lý hay không, tôi lo lắng rằng một ngày nào đó, sớm hay muộn, hợp đồng xã hội hiện tại để ghi điểm CBO theo mệnh giá sẽ bị phá vỡ. Những xác nhận thông thường thiếu cơ sở không thể tồn tại mãi mãi. Tôi nghĩ CBO nên hành động trước để bảo vệ danh tiếng của mình tốt hơn là để một số nhóm bất mãn trong Quốc hội hoặc giới truyền thông tuyên bố rằng hoàng đế không có quần áo.

Có ý kiến cho rằng, khi thực hiện chức năng chính thức của mình là lập pháp tính điểm, CBO được yêu cầu cung cấp không nhiều hơn một ước tính điểm duy nhất. Ví dụ, trong một bài báo năm 2005, nhà phân tích Benjamin Page của CBO đã viết (Page 2005, 437):

Việc chấm điểm có một ý nghĩa cụ thể trong bối cảnh quy trình ngân sách liên bang . Theo Đạo luật Ngân sách Quốc hội năm 1974, Văn phòng Ngân sách Quốc hội cung cấp ước tính chi phí, hay còn gọi là “điểm số” cho từng phần của sự cách ly do một ủy ban của Quốc hội báo cáo. . . . Theo bản chất của nó, ước tính chi phí phải là một ước tính điểm duy nhất.

Tuy nhiên, việc tôi đọc Đạo luật Ngân sách Quốc hội cho thấy rằng CBO không bị cấm đưa ra các thước đo về sự không chắc chắn khi thực hiện chức năng chấm điểm chính thức của mình.

Một tài liệu về ngân sách quốc hội mô tả quy trình sửa đổi thủ tục chấm điểm CBO. Ủy ban Ngân sách, Hạ viện Hoa Kỳ (2008, 156) nêu rõ:

Các hướng dẫn chấm điểm ngân sách này sẽ được sử dụng bởi Ủy ban Ngân sách Hạ viện và Thượng viện, Văn phòng Ngân sách Quốc hội và Văn phòng Quản lý và Ngân sách ("người chấm điểm") để đánh giá việc tuân thủ Đạo luật Ngân sách Quốc hội năm 1974 (CBA), như đã sửa đổi , và GRH 2 như đã được sửa đổi. Mục đích của các hướng dẫn là để đảm bảo rằng những người tính điểm đo lường tác động của pháp luật đối với thâm hụt phù hợp với các quy ước tính điểm đã được thiết lập và với các yêu cầu cụ thể trong các Đạo luật đó liên quan đến chi tiêu tùy ý , chi tiêu trực tiếp và biên lai. Những quy tắc này sẽ được xem xét hàng năm bởi những người ghi điểm và sửa đổi khi cần thiết để tuân thủ mục đích . Các quy tắc này sẽ không được thay đổi trừ khi tất cả những người ghi điểm đồng ý. Các tài khoản hoặc hoạt động mới sẽ chỉ được phân loại sau khi tham khảo ý kiến giữa những người ghi điểm. Các tài khoản và hoạt động sẽ không được phân loại lại trừ khi tất cả những người ghi điểm đồng ý.

Đoạn văn này chỉ ra rằng CBO không thể đơn phương thay đổi quy trình chấm điểm của mình, nhưng sự thay đổi đó có thể xảy ra nếu các “người chấm điểm” khác nhau đồng ý.

Giả sử rằng CBO có thể thể hiện sự không chắc chắn, thì họ nên làm như vậy như thế nào? Không có câu trả lời đúng duy nhất cho câu hỏi này, và các giải pháp thay thế có thể bao gồm từ mô tả bằng lời nói đến cung cấp các dự đoán xác suất. Nhằm mục đích cân bằng giữa tính đơn giản và tính thông tin, tôi đề nghị cung cấp các dự đoán theo khoảng thời gian về tác động ngân sách của luật pháp. Bỏ qua các yếu tố cần thiết, việc tính toán dự đoán khoảng thời gian chỉ yêu cầu CBO đưa ra hai điểm cho một hóa đơn, điểm thấp và điểm cao, đồng thời báo cáo cả hai. Nếu CBO phải cung cấp dự đoán điểm cho các mục đích chính thức, nó có thể tiếp tục làm như vậy, chọn một điểm trong dự đoán khoảng.

Ghi điểm trong khoảng thời gian không phải là một ý tưởng hoàn toàn mới. Một phiên bản của nó đã được Alan Auerbach giải trí ngắn gọn trong bài báo đã đề cập trước đó. Auerbach (1996) đã viết, “Có lẽ, các nhà dự báo có thể đưa ra khoảng tin cậy chủ quan của riêng họ cho các ước tính mà họ đưa ra, và thông tin bổ sung này sẽ hữu ích cho các nhà hoạch định chính sách.” Ông tiếp tục cảnh báo: “Tuy nhiên, cũng có một câu hỏi đặt ra là các nhà lập pháp không được đào tạo về thống kê chính thức sẽ nắm bắt khái niệm về khoảng tin cậy tốt đến mức nào .”

CBO không cần phải mô tả các dự đoán khoảng của nó như là các khoảng tin cậy theo nghĩa chính thức của lý thuyết thống kê, nơi chúng được sử dụng để tóm tắt kiến thức không chính xác xuất phát từ các quan sát về các mẫu dân số nhỏ. Các nguồn chính của sự không chắc chắn về tác động của chồi không có tính chất thống kê; nghĩa là, chúng không phải là vấn đề suy luận từ mẫu đến dân số. Chúng đúng hơn là các nhà phân tích không chắc giả định nào là thực tế khi họ đưa ra dự đoán . Dự đoán khoảng CBO sẽ được mô tả phù hợp hơn như là kết quả của phân tích độ nhạy, mô tả độ nhạy của các dự đoán đối với sự thay đổi trong các giả định được duy trì.

Quốc hội có thể đối phó với sự không chắc chắn?

Tôi đã nhận được nhiều phản ứng khác nhau khi đề xuất tính điểm CBO theo khoảng thời gian cho các nhà kinh tế học và nhà phân tích chính sách khác. Giới học thuật thường phản ứng tích cực, nhưng những người từng làm việc trong chính phủ liên bang lại có xu hướng hoài nghi. Thật vậy, cựu giám đốc CBO Douglas Holtz- Eakin đã nói với tôi rằng ông ấy cho rằng Quốc hội sẽ rất không hài lòng nếu CBO cung cấp cho họ điểm số khoảng thời gian.

Các lập luận mà tôi đã nghe chống lại việc tính điểm theo khoảng thời gian có hai loại. Một là lập luận tâm lý-nhận thức được thảo luận trong Phần 1.2. Cách khác bắt đầu bằng cách quan sát rằng Quốc hội không phải là một cá nhân riêng lẻ, mà là một tập hợp những người có niềm tin và mục tiêu khác nhau, những người phải cùng nhau đưa ra các lựa chọn chính sách trong một quy trình quyết định chính trị. Do đó, việc ra quyết định của quốc hội nên được khái niệm hóa như một trò chơi.

Trong một trò chơi, giả định kinh tế thông thường rằng càng nhiều thông tin sẽ đưa ra các quyết định tốt hơn thì không cần phải áp dụng. Người chơi sở hữu nhiều thông tin hơn có thể áp dụng các chiến lược mang lại kết quả tốt hơn hoặc tồi tệ hơn. Nó phụ thuộc vào cấu trúc của trò chơi và mục tiêu của người chơi.

Việc xem sự lựa chọn chính sách của quốc hội như một trò chơi hợp pháp phản đối suy nghĩ hão huyền rằng một Quốc hội nhận được số điểm đáng tin cậy nhất thiết sẽ đưa ra quyết định tốt hơn. Tuy nhiên, lý thuyết trò chơi không nhất thiết ủng hộ lập luận rằng thực hành CBO hiện tại nên được ưu tiên hơn là cho điểm đáng tin cậy. Liệu lý thuyết trò chơi có thể tạo ra những kết luận chuẩn mực hữu ích về việc ghi điểm hay không là một câu hỏi mở.

tiêu chuẩn Anh

Thật kỳ lạ, sự ác cảm đối với việc đo lường sự không chắc chắn trong dự báo của chính phủ rõ ràng ở Washington, DC, lại không rõ ràng như ở London, Vương quốc Anh. Kể từ năm 1996, Ngân hàng Trung ương Anh đã thường xuyên xuất bản các dự báo lạm phát theo danh sách có thể xảy ra được trình bày một cách trực quan dưới dạng “biểu đồ hình quạt” (Britton, Fisher và Whitley 1998). Biểu đồ hình quạt cung cấp phép đo chính xác và ngắn gọn về độ không đảm bảo của dự báo.

Gần đây hơn, nó đã trở thành chính sách chính thức của chính phủ yêu cầu Đánh giá tác động (IA) đối với luật được đệ trình lên Nghị viện. Chính phủ đặc biệt yêu cầu thực hiện phân tích độ nhạy cảm, cung cấp hướng dẫn này cho các cơ quan trong Bộ công cụ Đánh giá Tác động (Bộ Kinh doanh, Đổi mới và Kỹ năng 2011, 23): “Để phản ánh sự không chắc chắn cố hữu của các ước tính chi phí và lợi ích, bạn có thể cần cung cấp một phạm vi ước tính chi phí và lợi ích của bạn.”

Do đó, các tiêu chuẩn dự báo của chính phủ ở Vương quốc Anh khác với các tiêu chuẩn ở Hoa Kỳ. Tôi không có một cảm giác rõ ràng tại sao đây là trường hợp.

1.4.     Quyết đấu tay đôi

Một nhà bình luận hiếm hoi bác bỏ dự đoán của CBO rằng luật chăm sóc sức khỏe sẽ giảm thâm hụt ngân sách 138 tỷ đô la là Douglas Holtz-Eakin, cựu giám đốc của nó. Anh ấy bác bỏ điểm số CBO và đưa ra điểm số của riêng mình (Holtz-Eakin 2010): “Trong thực tế, nếu bạn loại bỏ tất cả các mánh lới quảng cáo và trò chơi ngân sách và tính toán lại, thì một bức tranh hoàn toàn khác sẽ xuất hiện: Luật cải cách chăm sóc sức khỏe sẽ tăng lên, chứ không phải thấp hơn, thâm hụt liên bang, bằng 562 tỷ đô la.” Điểm số của CBO và Holtz- Eakin khác nhau rất nhiều, khoảng 700 tỷ đô la. Tuy nhiên, họ đã chia sẻ đặc điểm chung của sự chắc chắn. Cả hai đều được trình bày chính xác, không có biểu hiện của sự không chắc chắn.

Điều này cung cấp một ví dụ về các chứng chỉ đấu tay đôi. Holtz-Eakin không khẳng định rằng CBO đã mắc lỗi logic. Thay vào đó, ông đặt câu hỏi về các giả định do CBO duy trì khi thực hiện công việc phái sinh của nó và ông khẳng định rằng một kết quả rất khác sẽ xuất hiện dưới các giả định thay thế mà ông ưa thích. Mỗi điểm có thể có ý nghĩa theo cách riêng của nó, mỗi điểm kết hợp dữ liệu có sẵn với các giả định để rút ra kết luận hợp lý về mặt logic. Tuy nhiên, hai điểm số là hoàn toàn trái ngược nhau.

Bất cứ ai quen thuộc với phong cách phân tích chính sách thường xuyên được thực hành trong Vành đai Washington, và thường là xa hơn nữa, sẽ ngay lập tức nhận ra hiện tượng của các chứng nhận đấu tay đôi. Để minh họa , tôi sẽ rút ra kinh nghiệm của mình một thập kỷ trước khi chủ trì ủy ban của Hội đồng Nghiên cứu Quốc gia về chính sách ma túy bất hợp pháp (Hội đồng Nghiên cứu Quốc gia 1999, 2001).

Báo cáo của RAND và IDA về Chính sách Thuốc bất hợp pháp

Vào giữa những năm 1990, hai nghiên cứu về chính sách kiểm soát cocain đóng vai trò nổi bật trong các cuộc thảo luận về chính sách liên bang đối với ma túy bất hợp pháp. Một do các nhà phân tích tại RAND (Rydell và Everingham 1994) thực hiện và một do các nhà phân tích tại Viện Phân tích Quốc phòng (IDA) (Crane, Rivolo, và Comfort 1997) thực hiện. Hai nghiên cứu đặt ra các mục tiêu giả định tương tự cho chính sách kiểm soát cocain, cụ thể là giảm 1% lượng tiêu thụ cocain ở Hoa Kỳ. Cả hai nghiên cứu đều dự đoán chi phí tiền tệ của việc sử dụng các chính sách nhất định để đạt được mục tiêu này. Tuy nhiên, RAND và IDA đã sử dụng các giả định và dữ liệu khác nhau để đưa ra các kết luận chính sách khác nhau đáng kể.

Các tác giả của nghiên cứu RAND đã chỉ định một mô hình cung và cầu cocaine nhằm mô tả chính thức sự tương tác phức tạp giữa người sản xuất và người sử dụng và quy trình tinh vi mà qua đó các chính sách kiểm soát cocaine thay thế có thể ảnh hưởng đến mức tiêu thụ và giá cả. Họ đã sử dụng mô hình này để đánh giá các chính sách kiểm soát cung và cầu khác nhau và đi đến kết luận này (trang xiii):

Mục tiêu phân tích là làm cho tổng số chiết khấu giảm cocaine trong 15 năm bằng 1% lượng tiêu thụ hàng năm hiện tại. Chương trình hiệu quả nhất về chi phí là chương trình đạt được mục tiêu này với chi phí chương trình kiểm soát bổ sung ít nhất trong năm dự báo đầu tiên. Khoản chi tiêu bổ sung cần thiết để đạt được mức giảm tiêu thụ cụ thể là 783 triệu đô la cho việc kiểm soát quốc gia nguồn, 366 triệu đô la cho việc ngăn chặn, 246 triệu đô la cho việc thực thi trong nước hoặc 34 triệu đô la cho việc điều trị. . . . Chương trình kiểm soát nguồn cung ít tốn kém nhất (thực thi trong nước) tốn chi phí điều trị gấp 7,3 lần để đạt được cùng mức giảm tiêu thụ.

Các tác giả của nghiên cứu IDA đã xem xét mối liên hệ theo chuỗi thời gian giữa các hoạt động ngăn chặn khu vực nguồn và giá cocaine bán lẻ. Họ đã đi đến một kết luận chính sách hoàn toàn khác (trang 3):

Một ước tính sơ bộ về hiệu quả chi phí chỉ ra rằng chi phí để giảm một phần trăm sử dụng cocaine thông qua việc sử dụng các nỗ lực ngăn chặn khu vực nguồn là vào khoảng vài chục triệu đô la mỗi năm chứ không phải theo thứ tự của một tỷ đô la như đã báo cáo trong nghiên cứu trước đây [nghiên cứu RAND]. Sự khác biệt chủ yếu là do sự thất bại trong nghiên cứu trước đó trong việc giải thích các chi phí lớn mà các hoạt động ngăn chặn gây ra cho những người buôn lậu và đánh giá quá cao chi phí thực hiện các hoạt động ngăn chặn.

Do đó, nghiên cứu của IDA đã bác bỏ cụ thể một phát hiện quan trọng của nghiên cứu RAND.

Khi chúng xuất hiện, các nghiên cứu của RAND và IDA đã thu hút sự chú ý đến cuộc đấu tranh đang diễn ra đối với việc liên bang tài trợ cho các hoạt động kiểm soát ma túy. Nghiên cứu của RAND được sử dụng để lập luận rằng nên chuyển nguồn tài trợ cho các chương trình điều trị ma túy và tránh xa các hoạt động nhằm giảm sản xuất ma túy hoặc ngăn chặn việc vận chuyển ma túy. Nghiên cứu của IDA, một phần được thực hiện dưới dạng phân tích lại các phát hiện của RAND, được sử dụng để lập luận rằng các hoạt động ngăn chặn nên được tài trợ ở mức hiện tại hoặc cao hơn.

Tại một phiên điều trần trước quốc hội, Lee Brown, khi đó là giám đốc của Văn phòng Chính sách Kiểm soát Ma túy Quốc gia (ONDCP), đã sử dụng nghiên cứu RAND để tranh luận về việc điều trị ma túy (Tiểu ban An ninh Quốc gia, Các vấn đề Quốc tế và Tư pháp Hình sự, 1996, tr. 61):

Bây giờ hãy để tôi nói về những gì chúng tôi biết có hiệu quả trong việc giải quyết vấn đề ma túy. Có bằng chứng thuyết phục rằng việc điều trị có hiệu quả về chi phí và mang lại lợi ích đáng kể cho an toàn công cộng. Vào tháng 6 năm 1994, một nghiên cứu của RAND Corporation đã kết luận rằng điều trị bằng thuốc là biện pháp can thiệp kiểm soát ma túy hiệu quả nhất về chi phí .

Trong một phiên điều trần tiếp theo dành riêng cho nghiên cứu của IDA, Chủ tịch tiểu ban William Zeliff đã sử dụng nghiên cứu này để tranh luận về việc ngăn chặn (Tiểu ban về An ninh Quốc gia, Các vấn đề Quốc tế và Tư pháp Hình sự 1998, 1):

Hôm nay chúng tôi tổ chức các phiên điều trần này để xem xét một nghiên cứu về chính sách ma túy, một nghiên cứu mà chúng tôi tin là có những phát hiện quan trọng, được chuẩn bị bởi một nhóm độc lập, Viện Phân tích Quốc phòng, theo yêu cầu của Bộ trưởng Quốc phòng Perry vào năm 1994. . . . Tiểu ban đã đôi lần đặt câu hỏi về sự tin tưởng mạnh mẽ của chính quyền vào việc điều trị như là chìa khóa để chiến thắng cuộc chiến chống ma túy của Quốc gia chúng ta, và hơn nữa, tiểu ban này đã đặt câu hỏi về sự khôn ngoan của việc cắt giảm mạnh mẽ các chương trình ngăn chặn xương nhằm hỗ trợ sự gia tăng lớn về ma túy cốt lõi . các chương trình điều trị nghiện. Cơ sở cho sự thay đổi chiến lược này là sự tin tưởng của chính quyền vào nghiên cứu RAND năm 1994.

Đánh giá của Hội đồng Nghiên cứu Quốc gia

Theo yêu cầu của ONDCP, Ủy ban Nghiên cứu Dữ liệu và Chính sách về Ma túy của Hội đồng Nghiên cứu Quốc gia (NRC) đã đánh giá các nghiên cứu của RAND và IDA. Đánh giá này đã được xuất bản dưới dạng báo cáo của ủy ban (Hội đồng Nghiên cứu Quốc gia 1999).

Sau khi xem xét các giả định, dữ liệu, phương pháp và kết quả của hai nghiên cứu, ủy ban NRC đã kết luận rằng cả hai nghiên cứu đều không tạo thành cơ sở thuyết phục cho việc hình thành chính sách kiểm soát cocaine. Ủy ban đã tóm tắt đánh giá của mình về nghiên cứu RAND như sau (trang 28):

Nghiên cứu RAND tốt nhất được coi là nghiên cứu khái niệm đưa ra một cách suy nghĩ mạch lạc về vấn đề cocaine. Tài liệu nghiên cứu cho thấy một nỗ lực đáng kể để xác định và lập mô hình các yếu tố quan trọng của thị trường cocain. Nó thể hiện một nỗ lực nghiêm túc nhằm mô tả chính thức sự tương tác phức tạp giữa người sản xuất và người sử dụng và quy trình tinh vi mà qua đó các chính sách kiểm soát cocain thay thế có thể ảnh hưởng đến mức tiêu thụ và giá cả. Nghiên cứu thiết lập một điểm khởi đầu quan trọng để phát triển các mô hình thị trường cocaine phong phú hơn và cho nghiên cứu thực nghiệm áp dụng các mô hình đó để đánh giá các chính sách thay thế.

Tuy nhiên, nghiên cứu RAND không mang lại kết quả thực nghiệm có thể sử dụng được về hiệu quả chi phí tương đối của các chính sách thay thế trong việc giảm tiêu thụ cocaine. Nghiên cứu đưa ra nhiều giả định không có căn cứ về các quá trình sản xuất, phân phối và tiêu thụ cocaine. Những thay đổi hợp lý trong các giả định này có thể thay đổi không chỉ các phát hiện định lượng được báo cáo mà còn cả các kết luận định tính chính của nghiên cứu. . . . Do đó, những phát hiện của nghiên cứu không tạo thành cơ sở thuyết phục cho việc hình thành chính sách kiểm soát cocaine.

Nó đã tóm tắt đánh giá của mình về nghiên cứu IDA theo cách này (trang 43):

Nghiên cứu IDA tốt nhất nên được coi là một phân tích chuỗi thời gian mô tả các số liệu thống kê liên quan đến phân tích thị trường cocain ở Hoa Kỳ. Nghiên cứu đóng góp hữu ích bằng cách hiển thị vô số bằng chứng theo chuỗi thời gian thực nghiệm về giá, độ tinh khiết và việc sử dụng cocaine kể từ năm 1980. Nỗ lực tìm hiểu hoạt động của thị trường cocaine phải dựa trên dữ liệu thực nghiệm. Nghiên cứu của IDA trình bày nhiều dữ liệu đó và thu hút sự chú ý đến một số mối liên hệ thực nghiệm hấp dẫn giữa các chuỗi khác nhau.

Tuy nhiên, nghiên cứu của IDA không mang lại những phát hiện thực nghiệm hữu ích về hiệu quả chi phí của các chính sách ngăn chặn nhằm giảm tiêu thụ cocain . Những sai sót lớn trong các giả định, dữ liệu và phương pháp nghiên cứu khiến không thể chấp nhận những phát hiện của IDA làm cơ sở cho việc đánh giá các chính sách ngăn chặn. Ví dụ, các kết luận rút ra từ dữ liệu dựa trên giả định rằng tất cả các sai lệch trong chuỗi thời gian của giá cocain so với đường phân rã theo cấp số nhân nên được quy cho các sự kiện kết thúc, chứ không phải do các lực lượng khác tác động lên thị trường cocain. Nhiều vấn đề làm giảm độ tin cậy của chuỗi giá cocaine được phát triển trong nghiên cứu và việc thiếu thông tin ngăn cản việc đánh giá quy trình lựa chọn các sự kiện ngăn chặn.

Do đó, ủy ban đã kết luận rằng cả nghiên cứu của RAND và IDA đều không đưa ra ước tính đáng tin cậy về chi phí sử dụng các chính sách thay thế để giảm tiêu thụ cocaine ở Hoa Kỳ.

Bây giờ khi tôi nghĩ về các nghiên cứu của RAND và IDA, tôi cho rằng nhiều điểm khác biệt cụ thể của chúng ít nổi bật hơn so với sự thiếu tin cậy chung của chúng. Mỗi nghiên cứu có thể mạch lạc bên trong, nhưng mỗi nghiên cứu đều dựa trên nền tảng mong manh của dữ liệu yếu và các giả định không có căn cứ để làm suy yếu các phát hiện của nó. Trước sự thất vọng to lớn của mình, ủy ban NRC đã phải kết luận rằng quốc gia không nên rút ra những bài học chính sách mang tính thăm dò nhất từ cả hai nghiên cứu. Không mang lại kết quả có thể sử dụng.

Điều khiến tôi băn khoăn nhất về cả hai nghiên cứu là nỗ lực thiếu thận trọng của chúng để rút ra những kết luận chính sách mạnh mẽ. Các nhà nghiên cứu không nhất thiết phải có vấn đề khi cố gắng hiểu ý nghĩa của dữ liệu yếu và đưa ra những phỏng đoán chưa được chứng minh. Tuy nhiên, sức mạnh của các kết luận rút ra trong một nghiên cứu phải tương xứng với chất lượng của bằng chứng . Khi các nhà nghiên cứu tiếp cận quá mức, họ không chỉ đánh mất uy tín của chính mình mà còn làm giảm niềm tin của công chúng vào khoa học nói chung. Thiệt hại đối với niềm tin của công chúng đặc biệt nghiêm trọng khi các nhà nghiên cứu đưa ra những kết luận mạnh mẽ một cách thích hợp về những vấn đề gây tranh cãi như chính sách ma túy.

1.5.    Kết hợp Khoa học và Vận động chính sách

Trước đây tôi đã tóm tắt logic suy luận trong nghiên cứu thực nghiệm bằng mối quan hệ “giả định + kết luận dữ liệu”. Giữ cố định dữ liệu sẵn có, phương pháp khoa học giả định rằng hướng suy luận chạy từ trái sang phải. Một người đặt ra các giả định và rút ra kết luận. Tuy nhiên, người ta có thể đảo ngược tính định hướng, tìm kiếm những giả định hàm ý những kết luận đã định trước. Thực hành thứ hai đặc trưng cho vận động.

Các nhà phân tích chính sách chắc chắn miêu tả các quá trình thảo luận của họ là khoa học. Tuy nhiên, một số phân tích có thể là biện hộ được bọc trong khoa học hùng biện. Các nghiên cứu do một số nhóm chuyên gia cố vấn xuất bản dường như gần như chắc chắn sẽ đi đến những kết luận mạnh mẽ về chính sách tự do hoặc bảo thủ. Kết luận của một số nhà nghiên cứu học thuật cũng có thể dự đoán tương tự. Có lẽ những nhà phân tích này bắt đầu mà không có định kiến và được dẫn dắt bởi logic suy luận để rút ra những kết luận chắc chắn. Hoặc họ có thể bắt đầu với những kết luận mà họ thấy phù hợp và làm ngược lại để hỗ trợ chúng.

Vào cuối những năm 1980, khi tôi thường xuyên đến thăm Washington với tư cách là giám đốc của Viện Nghiên cứu Nghèo đói, một nhân viên cấp cao chu đáo của quốc hội tên là Scott Lilly đã nói với tôi rằng ông thấy nên thận trọng khi coi tất cả các phân tích chính sách là biện hộ. Lilly nhận xét rằng anh ấy thích đọc các nghiên cứu được thực hiện bởi các nhóm chuyên gia cố vấn có tiếng tăm đã được thiết lập vì ủng hộ các nghiên cứu được thực hiện bởi các nhà nghiên cứu hàn lâm bề ngoài có vẻ trung lập. Anh ấy nói rằng anh ấy thường cảm thấy có thể học hỏi từ các nghiên cứu của think-tank, bởi vì anh ấy nhận thức được những thành kiến của các tác giả. Ngược lại, ông thấy khó học hỏi từ nghiên cứu học thuật của các tác giả, những người có thể có thành kiến nhưng lại cố gắng che giấu chúng.

Milton Friedman, người mà tôi đã trích dẫn trước đây, có khả năng hấp dẫn trong việc kết hợp khoa học và biện hộ. Tôi đưa ra một minh họa ở đây. Xem Krugman (2007) để có bức chân dung rộng hơn về Friedman với tư cách là nhà khoa học và người ủng hộ.

Friedman và Voucher giáo dục

Những người ủng hộ phiếu giáo dục cho việc đi học đã lập luận rằng chính sách tài chính trường học của Mỹ hạn chế các lựa chọn dành cho học sinh và cản trở sự phát triển của các lựa chọn giáo dục ưu việt hơn. Họ nói rằng hoạt động của chính phủ đối với các trường công lập miễn phí nên được thay thế bằng các chứng từ cho phép học sinh chọn bất kỳ trường nào đáp ứng các tiêu chuẩn quy định. Ý tưởng voucher có một lịch sử lâu dài. Tom Paine đã đề xuất một kế hoạch phiếu thưởng vào năm 1792, trong Quyền của Con người. Friedman (1955, 1962) thường là người đánh thức sự quan tâm hiện đại. Bài viết của anh ấy về chủ đề này là biểu tượng của sự phân tích kết hợp giữa khoa học và sự ủng hộ.

Friedman không trích dẫn bằng chứng thực nghiệm nào liên quan đến tài chính trường học với kết quả giáo dục. Ông đã đặt ra một lập luận kinh tế cổ điển thuần túy lý thuyết cho chứng từ, bắt đầu như sau (Friedman 1955):

Tất nhiên, vai trò được giao cho chính phủ trong bất kỳ lĩnh vực cụ thể nào đều phụ thuộc vào các nguyên tắc được chấp nhận cho việc tổ chức xã hội nói chung. Trong phần tiếp theo, tôi sẽ giả sử một xã hội lấy quyền tự do của cá nhân, hay thực tế hơn là gia đình, làm mục tiêu cuối cùng và tìm cách đạt được mục tiêu này bằng cách chủ yếu dựa vào sự trao đổi tự nguyện giữa các cá nhân để tổ chức hoạt động kinh tế. Trong một nền kinh tế trao đổi doanh nghiệp tư nhân tự do như vậy, vai trò chính của chính phủ là duy trì các quy tắc của trò chơi bằng cách thực thi các hợp đồng, ngăn chặn sự ép buộc và giữ cho thị trường tự do. Ngoài ra, chỉ có ba cơ sở chính để biện minh cho sự can thiệp của chính phủ. Một là “độc quyền tự nhiên” hoặc sự không hoàn hảo tương tự của thị trường khiến cho cạnh tranh hiệu quả (và do đó trao đổi hoàn toàn tự nguyện) là không thể. Thứ hai là sự tồn tại của “hiệu ứng lân cận” đáng kể, tức là, hành động của một cá nhân gây ra chi phí đáng kể cho các cá nhân khác mà không thể bắt anh ta bồi thường cho họ hoặc mang lại lợi ích đáng kể cho họ mà không thể thực hiện được. bắt họ bồi thường cho anh ta—những hoàn cảnh một lần nữa khiến việc trao đổi tự nguyện là không thể. Thứ ba xuất phát từ sự mơ hồ trong mục tiêu cuối cùng hơn là từ khó đạt được mục tiêu đó bằng cách trao đổi tự nguyện, cụ thể là mối quan tâm của người cha đối với con cái và những cá nhân vô trách nhiệm khác.

Ông tiếp tục lập luận rằng “ba cơ sở chính để biện minh cho sự can thiệp của chính phủ” biện minh cho việc cung cấp chứng từ giáo dục của chính phủ nhưng không phải là hoạt động của chính phủ đối với các trường công lập miễn phí, mà ông gọi là “quốc hữu hóa” ngành giáo dục.

Nhiều lần, Friedman giải thích một nền tảng cho hoạt động của chính phủ của các trường học và sau đó bác bỏ nó. Đây là một đoạn trích từ cuộc thảo luận của ông về lập luận hiệu ứng khu phố:

Một lập luận từ “hiệu ứng lân cận” đối với việc quốc hữu hóa giáo dục là nếu không thì có thể không thể cung cấp cốt lõi chung của các giá trị được coi là cần thiết cho sự ổn định xã hội. . . . Lập luận này có sức mạnh đáng kể. Nhưng nó không có nghĩa là rõ ràng. . . . rằng nó là hợp lệ. . . .

Một trường hợp đặc biệt khác của lập luận rằng các trường do chính phủ quản lý là cần thiết để giữ cho giáo dục trở thành một lực lượng thống nhất là các trường tư thục sẽ có xu hướng làm trầm trọng thêm sự phân biệt giai cấp. Được tự do hơn về nơi gửi con cái của họ, các bậc cha mẹ thuộc loại này sẽ tụ tập lại với nhau và do đó ngăn cản sự hòa trộn lành mạnh giữa những đứa trẻ có nguồn gốc hoàn toàn khác nhau. Một lần nữa, cho dù lập luận này có giá trị về nguyên tắc hay không, thì hoàn toàn không rõ ràng rằng các kết quả đã nêu sẽ tuân theo.

Đoạn văn này là hấp dẫn. Friedman không viện dẫn bằng chứng thực nghiệm nào về hiệu ứng lân cận, ông cũng không kêu gọi nghiên cứu về chủ đề này. Thay vào đó, anh ấy chỉ đơn giản nói rằng “không có nghĩa là rõ ràng” và “không rõ ràng chút nào” rằng các hiệu ứng cộng đồng đảm bảo cho trường công lập.

Nói một cách khoa trương, Friedman đặt gánh nặng chứng minh đối với việc đi học công miễn phí, khẳng định một cách hiệu quả rằng phiếu mua hàng là chính sách được ưu tiên nếu không có bằng chứng ngược lại. Đây là luận điệu biện hộ chứ không phải khoa học. Một người ủng hộ trường công lập cũng có thể đảo ngược nghĩa vụ chứng minh, lập luận rằng hệ thống giáo dục hiện tại nên được giữ lại trong trường hợp không có bằng chứng. Kết quả sẽ là sự chắc chắn đấu tay đôi.

Như tôi đã thảo luận (Manski 1992), một phân tích khoa học sẽ phải thừa nhận rằng lý thuyết kinh tế tự nó không đủ để đưa ra kết luận về thiết kế tối ưu của các hệ thống giáo dục. Cần phải nhấn mạnh rằng giá trị của các thiết kế thay thế phụ thuộc vào mức độ và bản chất của sự không hoàn hảo của thị trường và tác động của khu vực lân cận mà Friedman ghi nhận là những biện minh khả dĩ cho sự can thiệp của chính phủ. Và nó sẽ phải nhận thấy rằng thông tin về những vấn đề này gần như hoàn toàn thiếu khi Friedman viết vào giữa những năm 1950. Thật vậy, ngày nay nhiều thông tin cần thiết vẫn còn thiếu.

1.6.     phép ngoại suy mong muốn

Ấn bản thứ hai của Từ điển tiếng Anh Oxford định nghĩa phép ngoại suy là “việc rút ra một kết luận về một số tình huống trong tương lai hoặc giả định dựa trên các xu hướng đã quan sát được”. Phép ngoại suy theo nghĩa này là thiết yếu đối với việc sử dụng dữ liệu trong phân tích chính sách. Phân tích chính sách không chỉ là nghiên cứu lịch sử về các xu hướng quan sát được. Mục tiêu trung tâm là cung cấp thông tin cho sự lựa chọn chính sách bằng cách dự đoán các kết quả sẽ xảy ra nếu các chính sách trước đây được tiếp tục hoặc các chính sách thay thế được ban hành.

Mặc dù tôi do dự khi đoán lại OED, nhưng tôi nghĩ điều quan trọng là phải nhận thấy rằng định nghĩa về phép ngoại suy của nó là không đầy đủ. Logic của suy luận không cho phép rút ra bất kỳ kết luận nào về các tình huống giả định hoặc tương lai dựa trên các xu hướng quan sát được. Các giả định là cần thiết. Vì vậy, tôi sẽ sửa đổi định nghĩa của OED và nói rằng phép ngoại suy là “việc rút ra một kết luận về một số tình huống trong tương lai hoặc giả định dựa trên các xu hướng được quan sát và các giả định được duy trì”.

Với dữ liệu có sẵn, độ tin cậy của phép ngoại suy phụ thuộc vào những giả định nào được duy trì. Các nhà nghiên cứu thường sử dụng điều không thể đo lường được như là giả định để ngoại suy. Tôi sẽ đề cập đến biểu hiện của sự chắc chắn đáng kinh ngạc này như phép ngoại suy mong muốn.

Có lẽ phương pháp ngoại suy phổ biến nhất là giả định rằng một tình huống giả định hoặc tương lai giống hệt với một tình huống được quan sát ở một số khía cạnh. Các nhà phân tích thường xuyên đưa ra những giả định bất biến như vậy , đôi khi có lý do chính đáng nhưng thường không có cơ sở. Một số giả định bất biến nhất định đạt được trạng thái của các chứng thực thông thường, cho phép các nhà phân tích đặt ra chúng mà không sợ rằng tính hợp lệ của chúng sẽ bị nghi ngờ.

Đầu tiên tôi mô tả một trường hợp ngoại suy đáng chú ý, diễn giải cho cuộc thảo luận về tình trạng mất năng lực có chọn lọc ở Manski (1995, 2007a). Sau đó, tôi thảo luận về phép ngoại suy từ các thí nghiệm ngẫu nhiên, sử dụng quy trình phê duyệt thuốc của Cục Quản lý Thực phẩm và Dược phẩm để minh họa.

Mất khả năng chọn lọc

Năm 1982, RAND Corporation công bố một nghiên cứu về hành vi tội phạm như đã được báo cáo cho các nhà nghiên cứu vào năm 1978 bởi một mẫu các tù nhân và nhà tù ở California, Michigan và Texas (Chaiken và Chaiken 1982; Green wood và Abrahamse 1982) . Hầu hết những người được hỏi báo cáo rằng họ đã phạm năm tội hoặc ít hơn mỗi năm trong khoảng thời gian trước khi bị bắt và kết án hiện tại. Một nhóm nhỏ báo cáo tỷ lệ phạm tội cao hơn nhiều, trong một số trường hợp hơn một trăm mỗi năm.

Các nhà nghiên cứu đã tìm thấy mối liên hệ thực nghiệm mạnh mẽ bên trong mẫu giữa các đặc điểm cá nhân khác nhau (tiền án, sử dụng ma túy và lịch sử việc làm) và sự kiện một thành viên mẫu đã từng phạm tội với tỷ lệ cao. Phát hiện này đã gợi ý cho một phần của nhóm nghiên cứu rằng nên khuyến khích việc mất khả năng chọn lọc như một công cụ chống tội phạm (Greenwood và Abrahamse 1982). Tình trạng mất năng lực có chọn lọc đòi hỏi việc tuyên án những tội phạm bị kết án phải gắn liền với những dự đoán về hành vi phạm tội trong tương lai của họ. Những người có lý lịch dự đoán tỷ lệ phạm tội cao sẽ nhận án tù dài hơn so với những người có lý lịch khác.

Nghiên cứu RAND đã gây ra nhiều tranh cãi, đặc biệt là khi phương pháp dự đoán do Greenwood nghĩ ra được đưa vào các đề xuất lập pháp cho tình trạng mất năng lực có chọn lọc (xem Blackmore và Welsh 1983 và Blumstein et al. 1986). Một số tranh cãi liên quan đến khả năng chấp nhận trưởng thành của tình trạng mất khả năng chọn lọc, nhưng phần lớn liên quan đến độ tin cậy của phép ngoại suy từ các phát hiện của RAND.

Các phát hiện đã mô tả mối liên hệ thực nghiệm giữa cơ sở nền tảng và tội phạm được báo cáo trong một nhóm các tù nhân bị giam giữ ở ba tiểu bang theo các chính sách kết án có hiệu lực sau đó. Hiệp hội này có tiếp tục được duy trì khi áp dụng cho các nhóm tù nhân khác ở các tiểu bang khác không? Nó có được áp dụng khi áp dụng cho những tên tội phạm bị kết án không bị cầm tù theo các chính sách tuyên án hiện hành không? Nó sẽ giữ nếu chính sách tuyên án thay đổi? Đặc biệt, nó có giữ được không nếu thực hiện mất khả năng chọn lọc?

Nghiên cứu RAND không giải quyết những câu hỏi này. Cách tiếp cận của Greenwood đối với việc dự đoán tội phạm chỉ đơn giản giả định rằng mối liên hệ thực nghiệm giữa lý lịch và tội phạm được báo cáo sẽ gần như giống nhau khi ngoại suy sang thời gian, địa điểm và chính sách kết án khác. Theo tôi thấy, giả định bất biến này là phép ngoại suy mong muốn.

Phép ngoại suy từ các thí nghiệm ngẫu nhiên:
Quy trình phê duyệt thuốc của FDA

Sức hấp dẫn lớn của các thử nghiệm ngẫu nhiên là chúng thường mang lại sự chắc chắn đáng tin cậy về kết quả của các chính sách trong một quần thể được nghiên cứu. Giao thức thử nghiệm tiêu chuẩn yêu cầu đặc điểm kỹ thuật của quần thể nghiên cứu mà từ đó các mẫu người ngẫu nhiên được rút ra để tạo thành các nhóm điều trị. Tất cả các thành viên của một nhóm điều trị được chỉ định điều trị như nhau.

Giả định rằng phản ứng điều trị mang tính cá nhân - nghĩa là, kết quả của mỗi người chỉ phụ thuộc vào cách điều trị của chính anh ta, không phụ thuộc vào kết quả mà các thành viên khác trong nhóm nghiên cứu nhận được. Sau đó, sự phân bố các kết quả mà một nhóm can thiệp nhận ra là như nhau (cho đến lỗi lấy mẫu ngẫu nhiên) như sẽ xảy ra nếu can thiệp này được chỉ định cho tất cả các thành viên của quần thể. Do đó, khi giả định về đáp ứng điều trị của từng cá nhân là đáng tin cậy, thì một thử nghiệm ngẫu nhiên cho phép người ta rút ra những kết luận sắc bén đáng tin cậy về kết quả sẽ xảy ra nếu một chính sách được áp dụng cho toàn bộ đối tượng nghiên cứu.

Một vấn đề phổ biến của phân tích chính sách là ngoại suy các kết quả thực nghiệm cho một chính sách đang được xem xét. Để thực hiện điều này, các nhà phân tích thường giả định rằng sự phân bổ các kết quả sẽ xảy ra theo chính sách lợi ích sẽ giống như sự phân bổ các kết quả được thực hiện bởi một nhóm can thiệp thử nghiệm cụ thể. Giả định bất biến này đôi khi là hợp lý, nhưng thường thì đó là phép ngoại suy mong muốn.

Có nhiều lý do giải thích tại sao các chính sách về lợi ích có thể khác với các chính sách được nghiên cứu trong thực nghiệm, khiến cho giả định về tính bất biến bị nghi ngờ. Tôi sẽ thảo luận ba ở đây. Việc sử dụng các thí nghiệm ngẫu nhiên để thông báo lựa chọn chính sách đặc biệt quan trọng trong y học. Tôi sẽ sử dụng quy trình phê duyệt thuốc của Cục Quản lý Thực phẩm và Dược phẩm (FDA) để minh họa.

Dân số nghiên cứu và dân số quan tâm

Dân số nghiên cứu của các thí nghiệm ngẫu nhiên thường khác với dân số quan tâm đến chính sách. Việc tham gia vào các thí nghiệm không thể bị bắt buộc trong các nền dân chủ. Do đó, dân số nghiên cứu bao gồm những người tình nguyện tham gia. Các thí nghiệm cho thấy sự phân bổ đáp ứng điều trị giữa những tình nguyện viên này, chứ không phải trong nhóm dân số mà chính sách sẽ được áp dụng.

Hãy xem xét các thử nghiệm lâm sàng ngẫu nhiên (RCT) được thực hiện bởi các công ty dược phẩm để được FDA chấp thuận đưa ra thị trường các loại thuốc mới. Những người tình nguyện tham gia trong các thử nghiệm này có thể không đại diện cho nhóm bệnh nhân có liên quan. Các tình nguyện viên là những người hưởng ứng các khuyến khích tài chính và y tế được cung cấp bởi các công ty dược phẩm. Khuyến khích tài chính có thể là thanh toán để tham gia thử nghiệm hoặc nhận các phương pháp điều trị miễn phí. Khuyến khích y tế là việc tham gia thử nghiệm mang lại cho một người cơ hội nhận được các loại thuốc mới không có sẵn.

Dân số nghiên cứu khác biệt đáng kể so với dân số bệnh nhân có liên quan nếu đáp ứng điều trị ở nhóm tình nguyện tham gia thử nghiệm khác với đáp ứng điều trị ở những người không tình nguyện.

Khi FDA sử dụng dữ liệu thử nghiệm để đưa ra quyết định phê duyệt thuốc, họ ngầm giả định rằng đáp ứng điều trị trong quần thể bệnh nhân tương tự như đáp ứng quan sát được trong thử nghiệm. Độ chính xác của bất biến này như tổng hợp có thể không được biết đến.

Phương pháp điều trị thử nghiệm và phương pháp điều trị quan tâm

Các biện pháp xử lý được chỉ định trong các thí nghiệm thường khác với các biện pháp xử lý được chỉ định trong các chính sách thực tế. Xem xét lại các RCT được thực hiện để phê duyệt thuốc. Những thử nghiệm này thường là mù đôi, cả bệnh nhân và bác sĩ của anh ta đều không biết phương pháp điều trị được chỉ định. Do đó, một thử nghiệm cho thấy sự phân bổ phản ứng trong môi trường mà bệnh nhân và bác sĩ không chắc chắn về loại thuốc mà bệnh nhân nhận được. Nó không tiết lộ phản ứng nào sẽ xảy ra trong môi trường lâm sàng thực tế nơi bệnh nhân và bác sĩ sẽ có thông tin này và có thể phản ứng với nó.

Một nguồn khác biệt khác giữa các phương pháp điều trị được chỉ định trong thí nghiệm và những phương pháp sẽ được chỉ định trong các chính sách thực tế xảy ra khi đánh giá vắc-xin phòng bệnh truyền nhiễm. Giả định về phản ứng điều trị theo chủ nghĩa cá nhân theo truyền thống được đưa ra trong phân tích các thí nghiệm không đúng khi xem xét vắc-xin, loại vắc-xin này không chỉ có thể bảo vệ người được tiêm chủng mà còn làm giảm tỷ lệ nhiễm bệnh của những người chưa được tiêm chủng. Một loại vắc-xin có hiệu quả nội bộ nếu nó tạo ra phản ứng miễn dịch giúp người được tiêm chủng không bị bệnh hoặc lây nhiễm. Nó có hiệu quả bên ngoài trong phạm vi nó ngăn chặn sự lây truyền bệnh cho các thành viên trong cộng đồng dân cư chưa được tiêm phòng hoặc tiêm phòng không thành công.

Một RCT tiêu chuẩn cho phép đánh giá hiệu quả bên trong, nhưng không tiết lộ tác động bên ngoài của việc áp dụng các tỷ lệ tiêm chủng khác nhau cho dân số. Nếu nhóm thử nghiệm nhỏ so với quy mô dân số, thì tỷ lệ tiêm chủng về cơ bản là bằng không. Nếu một cuộc thử nghiệm tiêm vắc xin cho một phần dân số không đáng kể, thì những phát hiện chỉ cho thấy hiệu quả bên ngoài của tỷ lệ tiêm chủng đã chọn. Họ không tiết lộ tỷ lệ mắc bệnh dân số sẽ như thế nào với các tỷ lệ tiêm chủng khác.

Kết quả Mea chắc chắn trong Thử nghiệm và Kết quả quan tâm

Một vấn đề đo lường nghiêm trọng xảy ra khi các nghiên cứu có thời lượng ngắn . Chúng ta thường muốn tìm hiểu kết quả lâu dài của các phương pháp điều trị, nhưng các nghiên cứu ngắn chỉ cho thấy kết quả tức thời. Phép ngoại suy đáng tin cậy từ các kết quả thay thế như vậy đến các kết quả quan tâm dài hạn có thể rất khó khăn.

Một lần nữa, các RCT để phê duyệt thuốc cung cấp một minh họa tốt. Giai đoạn thử nghiệm dài nhất, được gọi là giai đoạn 3, thường chỉ diễn ra trong hai đến ba năm. Khi các thử nghiệm không đủ dài để quan sát các kết quả sức khỏe được quan tâm thực sự, phương pháp thực hành là đo lường các kết quả thay thế và đưa ra các quyết định phê duyệt thuốc dựa trên các giá trị của chúng. Ví dụ, các phương pháp điều trị bệnh tim có thể được đánh giá bằng cách sử dụng dữ liệu về mức cholesterol và huyết áp của bệnh nhân thay vì dữ liệu về các cơn đau tim và tuổi thọ. Trong những trường hợp như vậy, xảy ra thường xuyên, các thử nghiệm được sử dụng trong phê duyệt thuốc chỉ tiết lộ sự phân bổ các kết quả thay thế trong quần thể nghiên cứu, chứ không phải sự phân bổ các kết quả về lợi ích sức khỏe thực sự.

Các nhà nghiên cứu sức khỏe đã kêu gọi sự chú ý đến khó khăn trong việc ngoại suy từ kết quả thay thế sang kết quả sức khỏe quan tâm. Fleming và Demets (1996), người đã xem xét việc sử dụng phổ biến các kết quả thay thế trong các thử nghiệm giai đoạn 3 đánh giá các phương pháp điều trị bằng thuốc cho bệnh tim, ung thư, HIV/AIDS, loãng xương và các bệnh khác, đã viết (trang 605): “Điểm kết thúc thay thế là hiếm khi, nếu có, là sự thay thế đầy đủ cho kết quả lâm sàng dứt khoát trong các thử nghiệm giai đoạn 3.”

FDA và chứng nhận thông thường

Quy trình phê duyệt thuốc của FDA minh bạch hơn so với quy trình chấm điểm pháp luật của CBO, quy trình dự đoán của chính phủ đã được xem xét trước đó trong chương này. Quy trình của FDA rõ ràng đánh giá cao độ tin cậy, thể hiện qua việc họ nhấn mạnh vào bằng chứng từ RCT và về quy mô thử nghiệm đủ để hạn chế sự không chắc chắn về mặt thống kê của các phát hiện. Tuy nhiên, FDA sử dụng đáng kể các chứng nhận thông thường khi cố gắng ngoại suy từ dữ liệu RCT để dự đoán hiệu quả và độ an toàn của các loại thuốc mới trong thực tế.

Quá trình phê duyệt về cơ bản giả định rằng đáp ứng điều trị trong quần thể bệnh nhân liên quan sẽ tương tự như đáp ứng trong quần thể nghiên cứu. Nó giả định rằng đáp ứng trong thực hành lâm sàng sẽ tương tự như đáp ứng với chỉ định điều trị mù đôi. Và nó giả định rằng tính hiệu quả được đo bằng các kết quả quan tâm sẽ tương tự như tính hiệu quả được đo bằng các kết quả thay thế. Những giả định này thường không có căn cứ và đôi khi có thể không đúng, nhưng chúng đã trở nên được lưu giữ trong quá trình sử dụng lâu dài.

Campbell và tính ưu việt của giá trị nội tại

FDA không đơn độc trong việc trừu tượng hóa vấn đề ngoại suy trong phân tích các thí nghiệm ngẫu nhiên. Đây cũng là đặc điểm của mô hình nghiên cứu khoa học xã hội nổi lên từ công trình có ảnh hưởng của Donald Campbell.

Campbell phân biệt giữa hiệu lực bên trong và bên ngoài của một nghiên cứu về phản ứng điều trị. Một nghiên cứu được cho là có giá trị nội bộ nếu những phát hiện của nó đối với dân số nghiên cứu là đáng tin cậy. Nó có hiệu lực bên ngoài nếu một giả định bất biến cho phép phép ngoại suy đáng tin cậy. Camp bell đã thảo luận về cả hai dạng giá trị, nhưng ông lập luận rằng các nghiên cứu nên được đánh giá chủ yếu bằng giá trị bên trong của chúng và chỉ sau đó là giá trị bên ngoài của chúng (Campbell và Stanley 1963; Campbell 1984).

Quan điểm này đã được sử dụng để tranh luận về tính ưu việt phổ quát của nghiên cứu thực nghiệm so với nghiên cứu quan sát, bất kể dân số nghiên cứu có thể là bao nhiêu. Lý do được đưa ra là các thí nghiệm được định cỡ ngẫu nhiên được thực hiện đúng cách có giá trị nội tại cao. Quan điểm tương tự đã được sử dụng để lập luận rằng các nghiên cứu quan sát tốt nhất là những nghiên cứu gần đúng nhất với các thí nghiệm ngẫu nhiên. Nhà thống kê Paul Rosenbaum diễn đạt theo cách này (Rosenbaum 1999, 263):

Trong một thí nghiệm được tiến hành tốt trong phòng thí nghiệm, một trong những điều hiếm gặp nhất đã xảy ra: Các tác động gây ra bởi các phương pháp điều trị được nhìn thấy một cách rõ ràng. Các nghiên cứu quan sát thực tế về tác động của các phương pháp điều trị đối với quần thể người thiếu mức độ kiểm soát này nhưng mục tiêu là như nhau. Các lý thuyết rộng được kiểm tra trong các tình huống hẹp, tập trung và được kiểm soát.

Rosenbaum, giống như Campbell, đã hạ thấp tầm quan trọng của việc để dân số nghiên cứu tương tự như dân số được quan tâm chính sách, viết (trang 259): “Các nghiên cứu về các mẫu đại diện cho các quần thể có thể khá hữu ích trong việc mô tả các quần thể đó, nhưng có thể không phù hợp với những suy luận về hiệu quả điều trị.”

Đồng ý với Campbell và Rosenbaum, nhiều nhà nghiên cứu thích đạt được sự chắc chắn đáng tin cậy về dân số dễ nghiên cứu hơn là đạt được kiến thức cục bộ đáng tin cậy về dân số quan tâm đến chính sách. Một thông lệ phổ biến là báo cáo “tác động của điều trị đối với người được điều trị”, trong đó “người được điều trị” là các thành viên của một quần thể nghiên cứu thực sự đã nhận được một điều trị cụ thể (ví dụ, xem Bloom 1984, Angrist 1990, Gueron và Pauly 1991, và Dubin và Rivers 1993). Cố gắng đối phó với vấn đề không tuân thủ trong các thí nghiệm ngẫu nhiên, Imbens và Angrist (1994) và Angrist, Imbens, và Rubin (1996) khuyến nghị rằng hiệu quả điều trị nên được báo cáo đối với nhóm nhỏ “những người tuân thủ”, đây là những người sẽ tuân thủ phương pháp điều trị thử nghiệm được chỉ định của họ bất kể chúng có thể là gì.

Những ý tưởng này đã ảnh hưởng đáng kể đến việc ra quyết định của chính phủ . Một trường hợp nổi bật là quy trình phê duyệt thuốc của FDA, quy trình này chỉ xem xét bằng chứng thực nghiệm khi đưa ra quyết định phê duyệt thuốc . Một điều nữa là Đạo luật Cải cách Khoa học Giáo dục năm 2002 (Luật Công 107-279), cung cấp quỹ để cải thiện nghiên cứu giáo dục liên bang. Đạo luật định nghĩa một đánh giá giáo dục có giá trị khoa học là một đánh giá “sử dụng các thiết kế thử nghiệm bằng cách sử dụng phép gán ngẫu nhiên , khi khả thi và các phương pháp nghiên cứu khác cho phép suy luận nguyên nhân mạnh nhất có thể khi phép gán ngẫu nhiên là không khả thi.” Thuật ngữ “suy luận nhân quả mạnh nhất có thể” được hiểu là giá trị nội tại cao nhất có thể. Không có trọng lượng được đưa ra cho hiệu lực bên ngoài.

Thật không may, các phân tích dữ liệu thử nghiệm có xu hướng im lặng về vấn đề ngoại suy từ các thử nghiệm được thực hiện cho các chính sách quan tâm. Ví dụ, các phân tích có ảnh hưởng về các thí nghiệm cải cách phúc lợi được báo cáo trong Gueron và Pauly (1991) chỉ mô tả các kết quả trung bình mà các nhóm đối xử khác nhau trải qua. Người ta chỉ có thể sử dụng các kết quả thực nghiệm được báo cáo để dự đoán kết quả chính sách nếu người đó sẵn sàng coi các kết quả đó theo giá trị bề ngoài, chấp nhận giá trị bên trong của chúng và không đặt câu hỏi về giá trị bên ngoài của chúng. Một người không thể giải thích những phát hiện theo cách khác.

Từ góc độ lựa chọn chính sách, sẽ không có ý nghĩa gì khi coi trọng một loại hiệu lực này hơn loại kia. Điều quan trọng là tính thông tin của một nghiên cứu phục vụ cho việc hoạch định chính sách, điều này cùng phụ thuộc vào giá trị bên trong và bên ngoài. Do đó, nghiên cứu nên cố gắng đo lường cả hai loại giá trị.

1.7.    Chứng cứ phi logic

Cho đến nay, tôi đã thảo luận về các thực hành nghiên cứu không đáng tin cậy nhưng hợp lý. Lỗi logic cũng góp phần tạo nên sự chắc chắn đáng kinh ngạc. Lỗi có thể là những lỗi thông thường trong tính toán hoặc đại số, hoặc nghiêm trọng hơn, chúng có thể không phải là trình tự. Những người không theo trình tự tạo ra các kết luận giả và do đó mang lại sự chắc chắn không đúng chỗ.

Một trường hợp không theo trình tự phổ biến xảy ra khi một nhà nghiên cứu thực hiện kiểm tra thống kê về một số giả thuyết không, phát hiện ra rằng giả thuyết đó không bị bác bỏ và diễn giải việc không bác bỏ là bằng chứng cho thấy giả thuyết đó là đúng. Các văn bản về số liệu thống kê thường cảnh báo rằng việc không bác bỏ không chứng minh được một giả thuyết vô hiệu là đúng. Nó chỉ cho thấy không có bằng chứng chắc chắn rằng giả thuyết là không chính xác. Tuy nhiên, các nhà nghiên cứu đôi khi nhầm lẫn giữa việc không bác bỏ thống kê với bằng chứng.

Một loại phi trình tự kỳ lạ hơn đã kiên trì nghiên cứu về tính di truyền của các đặc điểm con người, vốn thường bị hiểu sai là có tác động đối với chính sách xã hội. Tôi sẽ sử dụng điều này như một trường hợp nghiên cứu mở rộng.

di truyền

Khả năng di truyền là một chủ đề nghiên cứu và tranh cãi dai dẳng kể từ phần ba cuối thế kỷ XIX. Việc bắt đầu nghiên cứu chính thức thường được cho là của nhà khoa học người Anh Francis Galton, người dường như là người đầu tiên cố gắng phân biệt vai trò của “bản chất ” và “sự nuôi dưỡng”. Khoảng một trăm năm sau khi Galton bắt đầu nghiên cứu của mình, tranh cãi về khả năng di truyền của IQ bùng lên vào những năm 1960 và 1970. Chủ đề này đặc biệt nóng lên vì một số nhà khoa học xã hội đã tìm cách kết nối khả năng di truyền của IQ với chính sách xã hội, khẳng định rằng chính sách có thể làm rất ít để cải thiện tình trạng bất bình đẳng về thành tích nếu IQ chủ yếu là do di truyền.

Xem xét tình trạng suy nghĩ vào cuối những năm 1970, Goldberger (1979) đã bắt đầu một bài phê bình sâu sắc về nghiên cứu về khả năng di truyền theo cách này (trang 327):

Khi chúng ta xem xét dân số quốc gia, chúng ta thấy sự khác biệt lớn về trí thông minh được đo bằng các bài kiểm tra IQ. Ở mức độ nào thì những sự khác biệt đó là kết quả của sự khác biệt về cấu tạo di truyền, và ở mức độ nào chúng là kết quả của sự khác biệt trong kinh nghiệm sống? Tỷ lệ phương sai trong điểm kiểm tra IQ là do phương sai di truyền và tỷ lệ phương sai môi trường là bao nhiêu? Câu hỏi này đã mê hoặc nhân loại—hay ít nhất là giới học thuật Anh-Mỹ—trong nhiều thế hệ. Tôi cho rằng sức hấp dẫn nảy sinh từ quan điểm cho rằng câu trả lời có liên quan nào đó đến chính sách xã hội: nếu phương sai IQ phần lớn là do di truyền, thì nó là tự nhiên, công bằng và bất biến; nhưng nếu phương sai IQ phần lớn là do môi trường, thì nó không tự nhiên, không công bằng và dễ dàng bị loại bỏ.

Goldberger kết luận rằng khả năng di truyền, cho dù đó là chỉ số IQ hay các đặc điểm khác, đều không liên quan đến chính sách xã hội. Tôi sẽ giải thích tại sao ở đây. Tuy nhiên, trước tiên tôi cần giải thích thống kê di truyền đo lường cái gì và nó được giải thích như thế nào.

Những người bình thường thường sử dụng từ “di truyền” theo nghĩa lỏng lẻo trong ấn bản thứ hai của Từ điển Oxford En glish, định nghĩa nó là “phẩm chất có thể di truyền, hoặc có khả năng được thừa kế”. Tuy nhiên, nghiên cứu chính thức về khả năng di truyền sử dụng từ này theo một cách kỹ thuật cụ thể. Bỏ qua những yếu tố cần thiết, nghiên cứu hệ số di truyền tìm cách thực hiện phân tích phương sai, một quy trình thống kê mô tả mà bây giờ tôi sẽ giải thích.

Hãy xem xét một quần thể người. Các nhà nghiên cứu hệ số di truyền đặt ra một phương trình có dạng

kết quả = yếu tố di truyền + yếu tố môi trường

hay ngắn gọn hơn, y = g + e. Ở đây, y là kết quả cá nhân (hoặc kiểu pheno), g tượng trưng cho các yếu tố di truyền và e tượng trưng cho các yếu tố môi trường. Người ta thường cho rằng g và e không tương quan với nhau trong tổng thể. Sau đó, tỷ lệ giữa phương sai tổng thể của g với phương sai của y được gọi là hệ số di truyền của y . Các nhà nghiên cứu nói rằng khả năng di truyền đưa ra một phần của sự thay đổi trong kết quả “được giải thích bởi” hoặc “do” các yếu tố di truyền.

Phương trình được nghiên cứu trong nghiên cứu về hệ số di truyền đặt ra một sự lý tưởng hóa cực kỳ đơn giản của quá trình phức tạp mà theo đó các nhà khoa học hiện đại tin rằng bộ gen và môi trường của một người thực sự tạo ra kết quả. Các biến g và e tương ứng tóm tắt toàn bộ bộ gen và phổ của các yếu tố môi trường có thể kết hợp để xác định kết quả. Phương trình giả định rằng g và e đóng góp bổ sung vào kết quả, thay vì tương tác với nhau. Giả định rằng g và e không tương quan với nhau là mâu thuẫn với phỏng đoán hợp lý rằng những người thừa hưởng nguồn gen tương đối mạnh có xu hướng lớn lên trong những gia đình có môi trường thuận lợi hơn cho sự phát triển của trẻ.

Tính đơn giản của phương trình được nghiên cứu trong nghiên cứu hệ số di truyền có lẽ bắt nguồn từ thực tế là nhóm nghiên cứu này đã bắt đầu từ rất lâu trước khi bộ gen được biết là tồn tại, chưa kể đến việc đo lường, và cũng như trước khi các cuộc điều tra dân số báo cáo dữ liệu cụ thể của từng cá nhân về các yếu tố môi trường có sẵn. Trong bối cảnh lịch sử này, g và e không thể là thước đo có thể quan sát được về bộ gen và môi trường của một người . Chúng là những phép ẩn dụ, những biểu hiện mang tính biểu tượng của những sức mạnh tiềm tàng được giả định. Sự phức tạp về mặt kỹ thuật hơi khó hiểu của nghiên cứu khả năng di truyền—sự phụ thuộc của nó vào dữ liệu kết quả của họ hàng sinh học, thường là cặp song sinh hoặc anh chị em ruột, và dựa trên nhiều giả định thống kê mạnh mẽ—xuất phát từ mong muốn của các nhà nghiên cứu là làm cho khả năng di truyền có thể ước tính được mặc dù thực tế là g và e là ẩn dụ.

“Quan trọng hơn” có nghĩa là gì?

Giả sử rằng một nhà nghiên cứu có được dữ liệu về kết quả của các cặp song sinh hoặc những người họ hàng khác, đưa ra đủ giả định và báo cáo ước tính về khả năng di truyền của kết quả. Con số này tiết lộ điều gì có thể được quan tâm?

Các nhà nghiên cứu thường nói rằng hệ số di truyền đo lường “tầm quan trọng” tương đối của các yếu tố di truyền và môi trường. Một ví dụ nổi bật là The Bell Curve, trong đó Herrnstein và Murray (1994, 135) tuyên bố: “Khả năng nhận thức quan trọng hơn SES của cha mẹ [tình trạng kinh tế xã hội] trong việc xác định nghèo đói.” Goldberger và Manski (1995) phê bình phân tích làm cơ sở cho điều này và các khẳng định tương tự.

Đường cong Bell khác với nghiên cứu di truyền truyền thống theo một số cách. Đặc biệt, Herrnstein và Murray đã quan sát g và e của chúng , sử dụng các biện pháp chuẩn hóa thống kê về khả năng nhận thức ( g ) và SES của cha mẹ ( e ) thu được trong một cuộc khảo sát dân số. Tuy nhiên, họ đã chia sẻ mục tiêu đánh giá tầm quan trọng tương đối của các yếu tố di truyền và môi trường trong việc giải thích sự thay đổi quan sát được của các kết quả dân số như nghèo đói. Khi họ hoặc các tác giả khác tuyên bố rằng sự khác biệt về gen là nguồn biến đổi kết quả “quan trọng hơn” so với sự khác biệt trong môi trường chung, rõ ràng họ muốn nói điều này theo nghĩa lặp lại rằng quy trình được sử dụng để phân tách phương sai quan sát được trong hành vi thuộc tính nhiều hơn phương sai này đối với sự biến đổi của yếu tố di truyền g hơn là sự biến đổi trong một thành phần chung (nghĩa là đặc trưng cho từng gia đình) của yếu tố môi trường e .

Di truyền và chính sách xã hội

Điều khiến nghiên cứu về khả năng di truyền gây tranh cãi đặc biệt là xu hướng của các nhà nghiên cứu như Herrnstein và Murray diễn giải tầm quan trọng của các ước tính về khả năng di truyền như là các chỉ số về khả năng đáp ứng tiềm năng của thành tích cá nhân đối với chính sách xã hội. Đặc biệt , ước tính lớn về khả năng di truyền đã được giải thích là hàm ý hiệu quả chính sách tiềm năng nhỏ.

Một ví dụ đáng chú ý đã được đưa ra bởi Goldberger (1979). Thảo luận về một báo cáo của Times of London về nghiên cứu liên quan đến di truyền học đối với thu nhập và rút ra những hàm ý đối với chính sách xã hội, ông đã viết (trang 337):

Để có một nguồn gần đây hơn, chúng tôi chuyển sang trang nhất của The Times (ngày 13 tháng 5 năm 1977), ở đó dưới tiêu đề “Các cặp song sinh cho thấy mối liên hệ giữa tính di truyền với thu nhập ”, phóng viên chính sách xã hội Neville Hodgkinson đã báo cáo: Một nghiên cứu về hơn hai nghìn cặp cặp song sinh chỉ ra rằng các yếu tố di truyền đóng một vai trò rất lớn trong việc xác định khả năng kiếm tiền của một cá nhân. . . . Theo một số nhà nghiên cứu người Anh, nghiên cứu này cung cấp bằng chứng tốt nhất cho đến nay trong cuộc tranh luận kéo dài về những đóng góp tương ứng của di truyền học và môi trường đối với số phận của một cá nhân. . . . Những phát hiện này rất có ý nghĩa đối với các vấn đề về chính sách xã hội vì hàm ý cố gắng làm cho xã hội trở nên bình đẳng hơn bằng cách phá vỡ “các chu kỳ bất lợi”. . . có khả năng có tác dụng ít hơn nhiều so với thường được giả định.

Giáo sư Hans Eysenck đã rất xúc động trước nghiên cứu song sinh này đến nỗi ông đã ngay lập tức tuyên bố với Hodgkinson rằng nó “thực sự nói lên sứ mệnh của Ủy ban [Hoàng gia] [về Phân phối thu nhập và của cải] rằng họ cũng nên đóng gói” ( The Times , 13 tháng 5 năm 1977).

Nhận xét về Eysenck, Goldberger tiếp tục (trang 337):

(Một trí tuệ mạnh mẽ đã hoạt động. Tương tự như vậy, nếu người ta chứng minh được rằng phần lớn sự khác biệt về thị lực là do nguyên nhân di truyền, thì Ủy ban Hoàng gia về Phân phối Kính mắt cũng có thể đóng gói. Và nếu nó đã chỉ ra rằng hầu hết sự thay đổi về lượng mưa là do nguyên nhân tự nhiên, thì Ủy ban Hoàng gia về Phân phối Ô dù cũng có thể đóng gói.)

Đoạn văn trong ngoặc đơn này, thể hiện sự kết hợp đặc trưng của Goldberger giữa sự nghiêm túc tột độ và sự hóm hỉnh sâu sắc, cho thấy sự vô lý khi coi các ước tính về khả năng di truyền là phù hợp với chính sách. Goldberger kết luận (trang 346): “Theo đánh giá này, các ước tính về khả năng di truyền không phục vụ mục đích đáng giá nào.”

Điều quan trọng là phải hiểu rằng kết luận của Goldberger không dựa trên bản chất ẩn dụ của g và e trong nghiên cứu khả năng di truyền. Về cơ bản, nó dựa trên thực tế là sự phân tách phương sai không mang lại kết quả về mức độ phù hợp của chính sách.

Để đặt nghiên cứu về khả năng di truyền trên cơ sở tốt nhất có thể tưởng tượng được, giả sử rằng g và e không phải là phép ẩn dụ mà là số liệu thống kê tóm tắt có thể quan sát được đối với bộ gen và môi trường của một người. Giả sử rằng phương trình y = g + e là một định luật vật lý cho thấy cách bộ gen và môi trường kết hợp để xác định kết quả. Cũng giả sử rằng g và e không tương quan trong quần thể, như thường được giả định trong nghiên cứu hệ số di truyền. Sau đó, một nhà nghiên cứu quan sát dân số có thể tính toán trực tiếp khả năng di truyền của y mà không cần dữ liệu đặc biệt về cặp song sinh hoặc các giả định mơ hồ.

Ở một thái cực, giả sử rằng dân số bao gồm toàn bộ những người vô tính phải đối mặt với môi trường đa dạng. Khi đó phương sai của g bằng 0, ngụ ý rằng hệ số di truyền bằng không. Ở một thái cực khác, giả sử rằng quần thể bao gồm những người khác nhau về mặt di truyền và sống chung trong một môi trường. Khi đó phương sai của e bằng 0, ngụ ý rằng hệ số di truyền là một.

Điều này có liên quan gì đến phân tích chính sách? Không có gì. Phân tích chính sách đặt câu hỏi điều gì sẽ xảy ra với kết quả nếu một can thiệp, chẳng hạn như phân phát kính đeo mắt, làm thay đổi môi trường của con người theo một cách nào đó. Khả năng di truyền là không chính xác về điều này.

Trong khi ví dụ về kính đeo mắt của Goldberger đi vào trọng tâm của vấn đề logic với nghiên cứu khả năng di truyền theo một cách đặc biệt ngắn gọn và hiệu quả, ông không phải là người duy nhất hiểu được sự không liên quan của khả năng di truyền đối với chính sách. Viết cùng thời, nhà thống kê Oscar Kempthorne (1978, 1) đã tóm tắt quan điểm của ông về vấn đề này như sau:

Kết luận là cuộc tranh cãi về di truyền-IQ là một “câu chuyện đầy âm thanh và giận dữ, không có ý nghĩa gì.” Giả sử rằng người ta có thể thiết lập các tác động của một quá trình can thiệp khi nó không xảy ra trong dữ liệu rõ ràng là lố bịch.

Cho rằng hơn ba mươi năm trước, người ta đã công nhận rộng rãi rằng nghiên cứu khả năng di truyền không liên quan đến chính sách, tôi thấy vừa đáng lưu ý vừa không hài lòng khi một số người đã tiếp tục khẳng định sự liên quan của nó sau đó. Ví dụ, Herrnstein và Murray (trang 109) đã làm như vậy trong The Bell Curve, đề cập đến “những giới hạn mà tính di truyền đặt ra cho khả năng thao túng trí thông minh.” Ngày nay, nghiên cứu về khả năng di truyền của tất cả các loại kết quả vẫn tiếp tục xuất hiện thường xuyên. Các nghiên cứu gần đây có xu hướng không đề cập rõ ràng đến chính sách, nhưng chúng cũng không đưa ra bất kỳ cách giải thích rõ ràng nào khác về số liệu thống kê di truyền mà chúng báo cáo. Công việc vẫn tiếp tục, nhưng tôi không biết tại sao.

Gene Mea chắc chắn

Trong hơn một trăm năm, nghiên cứu liên quan đến di truyền học đối với sự ra đời của con người đã bị tê liệt bởi hai vấn đề, một là khái niệm và một là công nghệ. Vấn đề khái niệm là trọng tâm của sự chú ý nghiên cứu vào việc ước tính khả năng di truyền, tạo ra những tuyên bố về “tầm quan trọng” không phục vụ mục đích đáng giá nào. Vấn đề công nghệ là không có phương tiện để đo gen. Vấn đề thứ hai có thể đã góp phần vào vấn đề thứ nhất bằng cách kích thích các nhà nghiên cứu phát minh ra meta phorical g trong trường hợp không có phép đo gen.

Vấn đề khái niệm đã được hiểu từ những năm 1970, và vấn đề công nghệ đã được khắc phục trong thập kỷ qua. Tiến bộ trong đo lường gen ngày càng cho phép thu thập dữ liệu về biểu hiện của các gen cụ thể trong các mẫu lớn của các cá nhân. Việc yêu cầu những người trả lời trong các cuộc điều tra lớn về hộ gia đình cung cấp nước bọt để chiết xuất DNA đã trở thành thông lệ.

Phép đo gen thay thế phép ẩn dụ g của nghiên cứu khả năng di truyền và các chỉ số của The Bell Curve bằng quan sát trực tiếp các phần của bộ gen có thể được sử dụng theo tất cả các cách mà các nhà nghiên cứu thường sử dụng dữ liệu về các thuộc tính cá nhân. Nó biến nghiên cứu liên quan đến di truyền học của con người đến kết quả cá nhân từ một bài tập thần bí thành khoa học thông thường.

Ví dụ, Caspi et al. (2003) đã sử dụng dữ liệu theo chiều dọc từ một đoàn hệ sinh đại diện để nghiên cứu dự đoán trầm cảm có điều kiện dựa trên biểu hiện của một gen cụ thể và các khía cạnh của môi trường của một người . Các tác giả đã tìm thấy sức mạnh dự đoán trong sự tương tác của gen với các sự kiện căng thẳng trong cuộc sống, thay vì trong bản thân gen. Việc sử dụng các gen đo lường cụ thể để dự đoán kết quả cá nhân hoàn toàn nằm ngoài phạm vi nghiên cứu khả năng di truyền, trong đó g là một cấu trúc tiềm ẩn chứ không phải là một thuộc tính được quan sát. Hơn nữa, nghiên cứu về hệ số di truyền theo truyền thống giả định rằng các tương tác gen-môi trường như những tương tác được tìm thấy bởi Caspi et al. không tồn tại. Phương trình y = g + e thường tạo thành điểm bắt đầu để phân tích khả năng di truyền giả định rằng g và e đóng góp bổ sung vào kết quả. Xem Manski (2011c) để thảo luận thêm.

1.8.     Truyền thông quá mức

Các quan chức, công chức được bầu và công chúng hiếm khi tìm hiểu về phân tích chính sách từ các nguồn ban đầu. Bài viết trong các bài báo và báo cáo nghiên cứu thường quá kỹ thuật và đầy biệt ngữ đối với những người không chuyên nghiệp để giải mã. Nhiều khán giả có thể tìm hiểu về những phát hiện mới từ báo, tạp chí và phương tiện truyền thông điện tử. Do đó, các nhà báo và biên tập viên, những người quyết định phân tích nào đảm bảo đưa tin và báo cáo như thế nào, do đó có quyền lực đáng kể để tác động đến các quan điểm xã hội.

Một số phương tiện truyền thông đưa tin về phân tích chính sách là nghiêm túc và cung cấp nhiều thông tin, nhưng việc tiếp cận quá mức lại quá phổ biến. Khi các nhà báo và biên tập viên quyết định rằng nghiên cứu là đáng đưa tin, họ dường như hiếm khi sai lầm khi đưa tin quá thận trọng. Quan điểm phổ biến dường như là bán chứng chỉ.

“Trường hợp dành cho giáo viên mẫu giáo trị giá 320.000 đô la”

Một ví dụ dễ thấy về sự tiếp cận quá mức của giới truyền thông đã xuất hiện trên trang nhất của tờ New York Times vào ngày 28 tháng 7 năm 2010, trong một bài báo có tiêu đề trên. Ở đó, David Leonhardt, nhà báo chuyên mục kinh tế học của tờ Times , đã báo cáo về nghiên cứu điều tra xem những trải nghiệm ở trường mẫu giáo của học sinh ảnh hưởng như thế nào đến thu nhập của họ khi trưởng thành. Leonhardt bắt đầu bài báo của mình với câu hỏi “Giáo viên mẫu giáo và các bạn cùng lớp ảnh hưởng đến phần đời còn lại của bạn như thế nào?” Sau đó, ông kêu gọi sự chú ý đến công việc mới của một nhóm sáu nhà kinh tế cố gắng trả lời câu hỏi, ít nhất là liên quan đến thu nhập của người trưởng thành.

Đặc trưng cho những phát hiện của nghiên cứu là “khá bùng nổ,” Leonhardt tập trung sự chú ý nhiều nhất vào tác động của việc giảng dạy tốt. Nhắc đến tên Raj Chetty, một trong những tác giả, ông viết,

Ông Chetty và các cộng sự của ông. . . ước tính rằng một giáo viên mẫu giáo xuất sắc trị giá khoảng 320.000 đô la một năm. Đó là giá trị hiện tại của số tiền bổ sung mà một lớp sinh viên đầy đủ có thể mong đợi kiếm được trong sự nghiệp của họ.

Leonhardt kết luận bằng cách đưa ra một khuyến nghị chính sách, nêu rõ,

Rõ ràng, những giáo viên mẫu giáo tuyệt vời sẽ không sớm bắt đầu kiếm được 320.000 đô la. Tuy nhiên, quản lý trường học có thể làm nhiều hơn những gì họ đang làm. Họ có thể trả nhiều tiền hơn cho những giáo viên giỏi nhất của họ. . . và cung cấp cho họ sự hỗ trợ mà họ xứng đáng. . . . Với áp lực ngân sách ngày nay, việc kiếm tiền cho bất kỳ chương trình mới nào sẽ rất khó khăn. Nhưng đó là tất cả lý do để tập trung các nguồn lực khan hiếm của chúng ta vào các khoản đầu tư mà lợi ích của nó sẽ không đơn giản biến mất.

Tôi đã gọi bài báo của Leonhardt là quá mức trên phương tiện truyền thông. Lý do của tôi đã được Leonhardt gợi ý khi ông viết rằng nghiên cứu mới “chưa được bình duyệt”. Trên thực tế, nghiên cứu thậm chí còn không tồn tại dưới dạng một bài báo làm việc có sẵn công khai khi Leonhardt viết bài báo của mình. Tất cả những gì tồn tại để phân phối công khai là một tập hợp các slide cho bài trình bày tại hội nghị tháng 7 năm 2010 do các tác giả tại Cục Nghiên cứu Kinh tế Quốc gia thực hiện ( http://obs.rc.fas.harvard.edu/chetty/STAR_slides.pdf ). Một gạch đầu dòng ở trang cuối cùng của các slide ước tính giá trị của việc giảng dạy tốt ở trường mẫu giáo là 320.000 đô la. Các slide không cung cấp đầy đủ thông tin về dữ liệu và giả định của nghiên cứu để cho phép người quan sát đánh giá độ tin cậy của ước tính này.

Nghiên cứu sau đó đã được xuất bản (Chetty et al. 2011), vì vậy việc đánh giá dữ liệu và các giả định của nó đã trở nên khả thi. Tuy nhiên, khi Leonhardt viết bài của mình, cộng đồng các nhà nghiên cứu về kinh tế học giáo dục vẫn chưa có cơ hội đọc hoặc phản hồi về nghiên cứu mới, chứ đừng nói đến việc xem xét nó để xuất bản. Tuy nhiên, Leonhardt ca ngợi những phát hiện này là dứt khoát và sử dụng chúng để đề xuất chính sách. Chắc chắn đây là sự chắc chắn đáng kinh ngạc. Tôi nghĩ rằng còn quá sớm để một tờ báo lớn của quốc gia đưa tin về nghiên cứu mới ở giai đoạn đầu như vậy, và thật kỳ lạ khi đặt báo cáo trên trang nhất.

Đánh giá ngang hàng và báo cáo đáng tin cậy

New York Times năm 2010 về giảng dạy mẫu giáo là một trường hợp nổi bật về việc đưa tin về nghiên cứu trước khi có sự bình duyệt của đồng nghiệp, nhưng nó không phải là trường hợp duy nhất. Ví dụ, bài báo năm 1977 của tờ Times of London về tính di truyền được trích dẫn trong Phần 1.7 đã báo cáo những phát hiện của một bài nghiên cứu dự thảo chưa được xuất bản.

Việc đưa tin quá sớm về nghiên cứu của các phương tiện truyền thông sẽ giảm đi ở một mức độ nào đó nếu các phương tiện truyền thông này không đưa tin về nghiên cứu chưa được cộng đồng khoa học xem xét kỹ lưỡng thông qua quy trình bình duyệt đã được thiết lập. Tuy nhiên, các nhà báo không nên tin tưởng vào đánh giá ngang hàng

per se để xác nhận tính logic hoặc độ tin cậy của nghiên cứu. Bất kỳ ai có kinh nghiệm gửi hoặc đánh giá các bài báo để xuất bản đều nhận thức được rằng đánh giá ngang hàng là một hoạt động không hoàn hảo của con người. Các nghiên cứu yếu kém có thể được chấp nhận để xuất bản và các nghiên cứu mạnh mẽ bị từ chối, ngay cả khi những người bình duyệt cố gắng hết sức để đánh giá nghiên cứu một cách khách quan. Mức độ đáng tin cậy của bình duyệt ngang hàng càng giảm đi khi những người bình duyệt sử dụng quy trình này để thúc đẩy các chương trình vận động chính sách của riêng họ, chấp nhận các nghiên cứu có kết luận mà họ ủng hộ.

Chắc chắn là khó khăn cho các nhà báo và biên tập viên, những người không thể đủ chuyên môn để đánh giá cá nhân tất cả các phân tích chính sách, để quyết định những nghiên cứu nào sẽ báo cáo và cách thức đưa tin. Tuy nhiên, có những hành động đơn giản mà họ có thể thực hiện để giảm thiểu sự tiếp cận quá mức của giới truyền thông. Đầu tiên và có lẽ là quan trọng nhất, họ có thể xem xét kỹ lưỡng các báo cáo nghiên cứu để đánh giá liệu các tác giả có thể hiện sự không chắc chắn về những phát hiện của họ hay không và bằng cách nào. Họ nên hoài nghi sâu sắc về các nghiên cứu khẳng định thái độ chắc chắn. Khi các tác giả thể hiện sự không chắc chắn, các nhà báo nên chú ý đến những gì họ nói.

Thứ hai, các nhà báo không nên hoàn toàn dựa vào những gì tác giả nói về tác phẩm của chính họ. Họ nên tìm kiếm quan điểm từ các nhà nghiên cứu có uy tín có liên quan, những người không liên quan chặt chẽ với các tác giả. Các nhà báo cẩn thận đã làm điều này, nhưng thực tế nên trở thành tiêu chuẩn.

Dự đoán kết quả chính sách

TRONG MỘT thế giới lý tưởng, những người không phải là chuyên gia về phương pháp nghiên cứu sẽ có thể tin tưởng vào kết luận phân tích chính sách. Họ sẽ có thể tin vào những dự đoán về kết quả chính sách mà không cần quan tâm đến quy trình được sử dụng để tạo ra chúng.

Thật không may, các thực tiễn được mô tả trong Chương 1 chỉ ra rằng người tiêu dùng phân tích chính sách không thể tin tưởng một cách an toàn vào các chuyên gia. Các công chức , nhà báo và các công dân có liên quan cần hiểu rõ các phương pháp dự đoán để có thể đánh giá các phát hiện được báo cáo. Họ cần hiểu về mặt khái niệm, nếu không muốn nói là chi tiết về mặt kỹ thuật, thì các dự đoán phụ thuộc như thế nào vào các giả định được duy trì và dữ liệu sẵn có.

Với suy nghĩ này, Chương 2 và 3 mô tả các cách tiếp cận thông thường khác nhau sử dụng các giả định vững chắc để thu được các kết luận chắc chắn. Tôi cũng mô tả các phương pháp mà tôi đã phát triển, sử dụng các giả định yếu hơn để thu được các dự đoán về khoảng thời gian. Hai chương nghiên cứu các vấn đề dự đoán khác nhau. Vấn đề này chủ yếu liên quan đến một vấn đề tương đối đơn giản nhưng tế nhị phát sinh trong nhiều môi trường ứng dụng và đã thu hút sự chú ý đặc biệt của nghiên cứu. Nói một cách trừu tượng, có hai phương pháp điều trị khả thi, được dán nhãn A và B. Dữ liệu có sẵn đến từ một quần thể nghiên cứu trong đó một số người được điều trị A và một số được điều trị B. Vấn đề là dự đoán kết quả sẽ xảy ra theo chính sách bắt buộc mọi người phải nhận điều trị như nhau. Phần 2.1 đưa ra một minh họa ban đầu, sau đó tôi bắt đầu giải quyết vấn đề một cách có phương pháp trong Phần 2.2.

2.1.     Răn đe và hình phạt tử hình

Các nhà nghiên cứu từ lâu đã sử dụng dữ liệu về tỷ lệ giết người và các biện pháp trừng phạt để kiểm tra tác dụng răn đe của hình phạt tử hình. Chủ đề này đã trở thành mối quan tâm ngoài cộng đồng học thuật vào những năm 1970 khi tổng luật sư của Hoa Kỳ (Bork et al. 1974) tranh luận với Tòa án Tối cao rằng một nghiên cứu của Isaac Ehrlich đã cung cấp những phát hiện đáng tin cậy về tác dụng ngăn chặn của hình phạt tử hình. Ehrlich (1975) đã sử dụng dữ liệu số liệu về các vụ giết người và các biện pháp trừng phạt ở Hoa Kỳ để ước tính hàm “cung giết người” xác định tỷ lệ giết người sẽ xảy ra như một hàm của các mức xử phạt, bao gồm cả nguy cơ tử hình mà một kẻ giết người bị kết án phải đối mặt . Ông kết luận (tr. 398):

Trên thực tế, phân tích thực nghiệm cho thấy rằng tính trung bình, sự đánh đổi giữa việc hành quyết một kẻ phạm tội và mạng sống của những nạn nhân tiềm năng mà nó có thể cứu được là theo thứ tự 1 ăn 8 trong giai đoạn 1933-1967 ở Hoa Kỳ.

Phát hiện này, và việc trích dẫn nó trước Tòa án Tối cao như bằng chứng ủng hộ án tử hình, đã gây ra tranh cãi đáng kể. Một ban của Hội đồng Nghiên cứu Quốc gia đã được thành lập để điều tra sâu về vấn đề suy luận về răn đe (Blumstein, Cohen, và Nagin 1978). Nói chung, báo cáo của NRC trình bày một mô tả đặc biệt rõ ràng về một số khó khăn cố hữu trong nghiên cứu thực nghiệm về răn đe.

Khó khăn cơ bản là kết quả của các chính sách phản thực tế là không thể quan sát được. Chỉ riêng dữ liệu không thể tiết lộ tỷ lệ giết người ở một tiểu bang có (hoặc không có) án tử hình sẽ như thế nào nếu tiểu bang đó không thông qua (hoặc thông qua) đạo luật hình phạt tử hình. Do đó, dữ liệu phải được kết hợp với các giả định để cho phép suy luận về các kết quả phản thực tế. Hội đồng NRC quan sát thấy rằng các xã hội dân chủ thường không thực hiện các thí nghiệm chỉ định ngẫu nhiên mọi người vào các chính sách trừng phạt thay thế. Do đó, nghiên cứu về răn đe thường phân tích dữ liệu từ các nghiên cứu quan sát. Ban hội thẩm kết luận rằng thật khó để tìm ra những giả định đáng tin cậy, khi kết hợp với dữ liệu sẵn có, cho thấy tác dụng ngăn chặn của các biện pháp trừng phạt. Ban hội thẩm kết luận (trang 62): “Bằng chứng hiện tại về tác dụng ngăn chặn của hình phạt tử hình là không đủ để đưa ra bất kỳ kết luận thực chất nào.”

Sau đó, một lượng lớn công trình đã đề cập đến việc ngăn chặn và hình phạt tử hình, tuy nhiên tài liệu vẫn chưa đạt được sự đồng thuận về ngay cả những vấn đề cơ bản nhất. Hội đồng Nghiên cứu Quốc gia gần đây đã triệu tập một Ủy ban mới về Răn đe và Hình phạt Tử hình để đánh giá nghiên cứu được thực hiện kể từ nghiên cứu Ehrlich. Ủy ban này đã xem xét nhiều nghiên cứu được thực hiện trong hơn ba mươi năm qua nhưng cuối cùng vẫn nhắc lại kết luận của báo cáo NRC trước đó, nêu rõ (Ủy ban về Răn đe và Hình phạt tử hình 2012): “Ủy ban kết luận rằng nghiên cứu cho đến nay về tác động của vốn hình phạt đối với tội giết người không cung cấp thông tin về việc hình phạt tử hình có giảm, tăng hoặc không ảnh hưởng đến tỷ lệ giết người hay không.”

Ước tính sử dụng dữ liệu về tỷ lệ giết người giữa các bang và năm Phần lớn tài liệu nghiên cứu đã tìm cách suy ra tác dụng ngăn chặn của hình phạt tử hình từ dữ liệu về tỷ lệ giết người giữa các bang và năm. Tuy nhiên, dữ liệu sẵn có có thể được sử dụng theo nhiều cách khác nhau, mang lại những ước tính khác nhau.

Để minh họa một số khả năng trong bối cảnh đơn giản, Manski và Pepper (2012) đã kiểm tra dữ liệu từ giai đoạn quan trọng của thập niên 1970 khi Tòa án Tối cao quyết định tính hợp hiến của hình phạt tử hình. Vụ án Furman kiện Georgia năm 1972 dẫn đến việc hoãn áp dụng án tử hình trong nhiều năm, trong khi vụ án Gregg kiện Georgia năm 1976 phán quyết rằng án tử hình có thể được áp dụng tùy theo các tiêu chí nhất định. Chúng tôi đã xem xét tác động của các đạo luật về hình phạt tử hình đối với tỷ lệ giết người trong hai năm: 1975, năm cuối cùng của lệnh cấm , và 1977, năm đầu tiên sau khi lệnh cấm được dỡ bỏ. Vào năm 1975, hình phạt tử hình là bất hợp pháp trên toàn quốc, và vào năm 1977, 32 bang đã có các đạo luật hình phạt tử hình hợp pháp. Đối với mỗi tiểu bang và mỗi năm, chúng tôi quan sát tỷ lệ giết người và liệu án tử hình có hợp pháp hay không.

Bảng 2.1 hiển thị tỷ lệ giết người trên 100.000 cư dân vào năm 1975 và 1977 ở các bang đã hợp pháp hóa và không hợp pháp hóa án tử hình sau phán quyết Gregg . Chúng tôi gọi trạng thái trước là trạng thái “được xử lý” và trạng thái sau là trạng thái “không được xử lý”. Chúng tôi coi Đặc khu Columbia tương đương với một tiểu bang. Khi tính toán mức trung bình giữa các bang, chúng tôi tính trọng số của từng bang theo dân số của bang đó. Ba mươi hai bang có luật tử hình hợp pháp vào năm 1977 chiếm 70% tổng dân số.

Bảng 2.1 Tỷ lệ giết người trên 100.000 cư dân theo năm và tình trạng xử lý năm 1977

Năm

Nhóm

Tổng cộng

không được điều trị

điều trị

1975

8,0

10.3

9,6

1977

6,9

9,7

8,8

Tổng cộng

7,5

10,0

9.2

Dữ liệu trong bảng có thể được sử dụng để tính toán ba ước tính đơn giản về tác động của các đạo luật hình phạt tử hình đối với tội giết người. Một phân tích “trước và sau” so sánh tỷ lệ giết người ở các bang được điều trị vào năm 1975 và 1977. Tỷ lệ giết người năm 1975 ở các bang này, khi không có án tử hình, là 10,3 trên 100.000. Tỷ lệ năm 1977, khi tất cả đều có án tử hình, là 9,7. Ước tính trước và sau là sự khác biệt giữa tỷ lệ giết người năm 1977 và 1975; nghĩa là - 0,6 (9,7 - 10,3). Điều này có thể hiểu là tác động trung bình của hình phạt tử hình đối với tội giết người ở các bang được xử lý nếu người ta cho rằng không có hành vi giết người nào xảy ra ở các bang này trong khoảng thời gian từ năm 1975 đến năm 1977 ngoại trừ việc hợp pháp hóa hình phạt tử hình. Xem Phần 2.4 để thảo luận thêm về các nghiên cứu trước và sau.

Ngoài ra, người ta có thể so sánh tỷ lệ giết người năm 1977 ở các bang được điều trị và không được điều trị. Tỷ lệ năm 1977 ở các bang được xử lý có án tử hình là 9,7. Tỷ lệ năm 1977 ở các bang không được điều trị, không có án tử hình, là 6,9. Ước tính là sự khác biệt giữa các tỷ lệ giết người này; tức là 2,8 (9,7 - 6,9). Điều này có thể hiểu là tác động trung bình trên toàn quốc của án tử hình đối với tội giết người vào năm 1977 nếu người ta giả định rằng những người sống ở các bang được điều trị và không được điều trị có cùng xu hướng phạm tội giết người khi không có hình phạt tử hình và phản ứng tương tự với việc ban hành luật . án tử hình. Với giả định này, tỷ lệ giết người quan sát được ở các bang được xử lý cho thấy tỷ lệ này sẽ là bao nhiêu ở các bang không được xử lý nếu họ ban hành án tử hình và ngược lại. Xem Phần 2.5 để thảo luận thêm về loại giả định này, giả định này được duy trì chính trong phân tích các thí nghiệm ngẫu nhiên.

Tuy nhiên, cách thứ ba để sử dụng dữ liệu là so sánh những thay đổi theo thời gian về tỷ lệ giết người ở các bang được xử lý và không được xử lý. Giữa năm 1975 và 1977, tỷ lệ giết người ở các bang được điều trị đã giảm từ 10,3 xuống 9,7. Trong cùng thời gian, tỷ lệ ở các bang không được điều trị đã giảm từ 8,0 xuống 6,9. Cái gọi là ước tính chênh lệch trong chênh lệch (DID) là sự khác biệt giữa những thay đổi theo thời gian này; tức là 0,5 [(9,7 - 10,3) - (6,9 - 8,0)]. Điều này có thể được giải thích là ảnh hưởng toàn quốc của án tử hình đối với tội giết người nếu giả định rằng có sự đồng nhất đáng kể giữa các bang, cụ thể là tất cả các bang đều có xu hướng chung về tội giết người và việc ban hành án tử hình có tác động như nhau ở tất cả các bang. Xem Phần 2.4 để thảo luận thêm về các ước tính DID và giải thích về các giả định thúc đẩy chúng.

Ba ước tính này mang lại những phát hiện thực nghiệm khác nhau về ảnh hưởng của hình phạt tử hình đối với tội giết người. Ước tính trước và sau ngụ ý rằng việc ban hành đạo luật về hình phạt tử hình sẽ làm giảm tỷ lệ giết người xuống 0,6 trên 100.000. Hai ước tính khác ngụ ý rằng việc có án tử hình làm tăng tỷ lệ giết người lên 2,8 hoặc 0,5 trên 100.000. Ý kiến cho rằng hình phạt tử hình có thể làm tăng tỷ lệ giết người trái ngược với quan điểm truyền thống coi hình phạt là một biện pháp ngăn chặn. Tuy nhiên, một số nhà nghiên cứu đã lập luận rằng án tử hình cho thấy sự thiếu quan tâm đến cuộc sống, điều này khiến xã hội trở nên tàn bạo hơn và chấp nhận nhiều hơn việc phạm tội giết người . Do đó, cuộc tranh luận cũ giữa những người tin rằng án tử hình có hoặc không có tác dụng răn đe đã được mở rộng để bao gồm khả năng thứ ba, đó là án tử hình có tác dụng tàn bạo hóa .

Ước tính nào là chính xác? Với những giả định nhất định, mỗi giả định đều đo lường một cách thích hợp tác động của hình phạt tử hình đối với tội giết người. Tuy nhiên, các giả định biện minh cho cách giải thích này khác nhau giữa các ước tính. Một cái có thể đúng, hoặc không cái nào đúng.

2.2.     Phân tích đáp ứng điều trị

Để bắt đầu phân tích chính thức hơn, tôi cần giới thiệu một số khái niệm cơ bản . Mượn một thuật ngữ từ y học, tôi sẽ đề cập đến dự đoán kết quả của các chính sách thay thế như phân tích phản ứng điều trị.

Người ta dự tính một chính sách đã hoặc có thể được áp dụng cho các thành viên của dân số, đôi khi được gọi là các đơn vị điều trị. Ví dụ, một bản án được tuyên cho một phạm nhân bị kết án là một biện pháp xử lý, phạm nhân là một đơn vị xử lý. Tương tự, thuế thu nhập do chính phủ áp dụng là một biện pháp xử lý. Trong trường hợp này, đơn vị xử lý có thể là một cá nhân, một cặp vợ chồng, một công ty hoặc một pháp nhân khác chịu thuế đầu vào.

Kết quả mà một đơn vị điều trị sẽ trải qua theo một điều trị phỏng đoán là phản ứng điều trị của anh ta. Một giả định đơn giản hóa được đưa ra thường xuyên trong phân tích phản ứng điều trị là phản ứng mang tính cá nhân. Điều này có nghĩa là kết quả của một người hoặc đơn vị điều trị khác chỉ có thể thay đổi theo cách điều trị của chính anh ta, không phải với kết quả của các thành viên khác trong cộng đồng. Khi giả định này không đúng, phản ứng điều trị được cho là có tương tác xã hội.

Độ tin cậy của việc cho rằng phản ứng đó mang tính cá nhân thay đổi tùy theo bối cảnh. Người ta có thể nghĩ rằng việc điều trị bệnh tiểu đường bằng thuốc chỉ ảnh hưởng đến người được điều trị là hợp lý. Tuy nhiên, người ta có thể không nghĩ rằng phản ứng đối với việc tiêm vắc-xin phòng bệnh truyền nhiễm là hợp lý. Một lý do quan trọng để tiêm phòng là để ngăn chặn sự lây lan của bệnh tật. Tiêm chủng bạn có thể bảo vệ không chỉ bạn mà cả tôi.

Phân tích chính sách sử dụng dữ liệu về dân số nghiên cứu để dự đoán kết quả chính sách trong dân số quan tâm. Một dân số nghiên cứu là một nhóm đã phải tuân theo một chính sách. Một quần thể quan tâm chỉ đơn giản là một nhóm có kết quả mà người ta muốn dự đoán.

Một nhà nghiên cứu quan sát kết quả mà các thành viên của dân số nghiên cứu trải qua sau khi một chính sách được thực hiện. Sau đó, ông kết hợp những dữ liệu này với các giả định để dự đoán kết quả sẽ xảy ra nếu một chính sách cụ thể được thực hiện trong dân số quan tâm.

Suy luận thống kê và xác định

Suy luận thống kê sử dụng dữ liệu về một mẫu gồm các thành viên của dân số nghiên cứu để dự đoán kết quả trong toàn bộ dân số nghiên cứu, theo chính sách thực sự được thực hiện ở đó. Phân tích nhận dạng nghiên cứu một số hình thức ngoại suy từ quần thể nghiên cứu. Người ta có thể muốn dự đoán kết quả của các chính sách không được thực hiện trong dân số nghiên cứu. Người ta có thể muốn dự đoán các kết quả khác với kết quả quan sát được trong quần thể nghiên cứu. Hoặc người ta có thể muốn dự đoán kết quả sẽ xảy ra nếu chính sách được thực hiện trong dân số nghiên cứu được thực hiện trong một dân số quan tâm khác.

Để minh họa sự khác biệt giữa suy luận thống kê và nhận dạng , hãy nhớ lại cuộc thảo luận của chúng tôi về quy trình phê duyệt thuốc của FDA (Phần 1.6). Một mẫu gồm những người tình nguyện tham gia thử nghiệm lâm sàng và được chỉ định ngẫu nhiên vào các phương pháp điều trị. Một công ty dược phẩm muốn được chấp thuận cho một loại thuốc mới sử dụng các kết quả quan sát được để kiểm tra giả thuyết rằng loại thuốc mới này có tác dụng cũng như giả dược chống lại loại thuốc gốc thay thế mà nó có tác dụng tốt hơn. Thử nghiệm giả thuyết này thực hiện suy luận thống kê, sử dụng dữ liệu mẫu để đưa ra kết luận về hiệu quả của thuốc trong quần thể nghiên cứu gồm các tình nguyện viên tiềm năng. Ba hình thức ngoại suy đã thảo luận trước đó – từ dân số nghiên cứu đến dân số bệnh nhân thực tế, từ điều trị mù đến không mù, và từ kết quả thay thế đến kết quả quan tâm – đặt ra các vấn đề về nhận dạng .

Suy luận thống kê góp phần gây khó khăn cho việc dự đoán kết quả chính sách, nhưng việc tăng kích thước mẫu sẽ cải thiện độ chính xác của các dự đoán. Ngược lại, việc tăng cỡ mẫu không làm giảm các vấn đề nhận dạng. Đây thường là những khó khăn nổi bật trong dự đoán . Tôi sẽ tập trung vào nhận dạng trong suốt cuốn sách. Tôi sẽ đặc biệt nhấn mạnh vấn đề nhận dạng cơ bản bắt nguồn từ việc không thể quan sát được các kết quả phản thực tế.

Để minh họa, hãy xem xét việc xét xử những người phạm tội đã bị kết án. Một nhà hoạch định chính sách lựa chọn một chính sách kết án muốn so sánh việc tái phạm tội mà những người phạm tội sẽ gặp phải theo các quy tắc kết án thay thế. Người ta có thể quan sát sự tái phạm của những người bị kết án phạm tội trong một quần thể nghiên cứu sau những bản án mà họ thực sự nhận được. Tuy nhiên, không thể quan sát được sự tái phạm mà lẽ ra những kẻ phạm tội này phải trải qua nếu họ nhận những mức án khác nhau.

Tính không thể quan sát được của các kết quả phản thực tế là một vấn đề logic. Đây không phải là một vấn đề thực tế có thể giải quyết được bằng cách thu thập dữ liệu mới hoặc bằng các phương pháp đo lường tốt hơn. Đó là một vấn đề cơ bản của suy luận thực nghiệm chỉ có thể được giải quyết bằng cách đưa ra các giả định liên quan đến kết quả quan sát được và kết quả phản thực.

2.3.     Dự đoán kết quả theo các chính sách
bắt buộc phải điều trị

Hầu hết chương này thảo luận về một vấn đề tương đối đơn giản trong phân tích đáp ứng điều trị, vấn đề này đã thu hút nhiều sự chú ý nghiên cứu. Giả sử rằng mỗi thành viên của quần thể nghiên cứu có thể nhận được một trong hai phương pháp điều trị, giả sử A hoặc B . Chính sách hiện trạng được áp dụng, chỉ định một số người được điều trị A và phần còn lại cho B . Người ta quan sát các phương pháp điều trị và kết quả mà dân số nghiên cứu đạt được—nghĩa là các phương pháp điều trị mà họ thực sự nhận được và kết quả mà họ trải qua. Một giả định rằng phản ứng điều trị là cá nhân. Người ta muốn dự đoán kết quả sẽ xảy ra trong quần thể nghiên cứu, hoặc một quần thể mới có cùng thành phần, nếu mọi người đều được điều trị như nhau.

Kết án và tái phạm

Để minh họa cho vấn đề dự đoán, tôi sẽ sử dụng phân tích của Manski và Nagin (1998) về việc kết án và tái phạm của tội phạm vị thành niên ở bang Utah. Theo chính sách hiện trạng, các thẩm phán có toàn quyền ra lệnh cho các bản án khác nhau. Họ tuyên án không giam giữ một số phạm nhân (xử lý A ) và kết án những người khác giam giữ tại nơi cư trú (xử lý B ). Hai lựa chọn thay thế cho hiện trạng sẽ là thay thế quyền quyết định của tòa án bằng một nhiệm vụ bắt buộc tất cả những người phạm tội phải bị giam giữ hoặc một nhiệm vụ không có người phạm tội nào bị giam giữ. Vấn đề là dự đoán khả năng tái phạm theo các chính sách thay thế này.

Lý lịch

Có rất nhiều dữ liệu về hậu quả mà những người chưa thành niên phạm tội phải chịu với những bản án mà họ thực sự phải nhận. Tuy nhiên, những người nghiên cứu lại từ lâu đã tranh luận về kết quả phản thực tế mà những người phạm tội sẽ phải chịu nếu họ nhận các bản án khác. Đã có sự bất đồng đặc biệt về giá trị tương đối của việc giam giữ trong các cơ sở điều trị nội trú và chuyển hướng sang điều trị ngoài nội trú.

Sự giam cầm đã được ưa chuộng bởi “mô hình y tế” của sự lệch lạc , coi sự lệch lạc là triệu chứng của một bệnh lý cơ bản cần được điều trị. Theo quan điểm này, hệ thống tư pháp vị thành niên nên xác định nhu cầu của trẻ và chỉ đạo các nguồn lực điều trị của nhà nước để cải thiện những nhu cầu đó. Việc giam cầm được cho là có lợi vì nó cho phép điều trị.

Việc không giam giữ đã được ủng hộ bởi các nhà tội phạm học, những người hoài nghi về khả năng của hệ thống tư pháp trong việc đưa ra biện pháp xử lý hiệu quả . Sự hoài nghi này một phần bắt nguồn từ quan điểm “dán nhãn” cho sự lệch lạc . Theo quan điểm này, một loạt các hậu quả tiêu cực có thể xuất phát từ việc xử lý chính thức một trẻ vị thành niên là lệch lạc, ngay cả với mục đích trị liệu. Bị giam giữ trong một cơ sở nội trú có thể khiến người đó có nhiều khả năng nghĩ mình là người lệch lạc, có thể loại trừ anh ta khỏi các thói quen bình thường của cuộc sống và có thể khiến anh ta gần gũi hơn với những người lệch lạc khác, những người có thể củng cố cảm giác tiêu cực mà người đó có về bản thân anh ấy. Trước những lo ngại này, các nhà lý thuyết dán nhãn đã thúc đẩy giả thuyết “lệch lạc thứ cấp”, cho rằng việc giam giữ có nhiều khả năng dẫn đến tái phạm hơn là đối xử không cư trú.

Để phân xử giữa các dự đoán cạnh tranh của mô hình y tế và giả thuyết lệch lạc thứ cấp, sẽ rất hữu ích nếu thực hiện các thí nghiệm mẫu chỉ định ngẫu nhiên một số người phạm tội vào trại giam và những người khác vào điều trị không cư trú. Tuy nhiên, việc thử nghiệm chính sách tư pháp hình sự rất khó thực hiện. Do đó, nghiên cứu thực nghiệm về kết án và tái phạm đã dựa vào các nghiên cứu quan sát. Các nhà phân tích đã kết hợp dữ liệu có sẵn về kết quả tuyên án với giả định mạnh mẽ nhưng đáng ngờ rằng các thẩm phán kết án ngẫu nhiên những kẻ phạm tội có điều kiện dựa trên các đặc điểm mà các nhà nghiên cứu có thể quan sát được.

Phân tích của chúng tôi

Manski và Nagin (1998) đã thực hiện một phương thức phân tích “phân lớp” thận trọng, bắt đầu không có giả định nào về cách các thẩm phán kết án những kẻ phạm tội và sau đó chuyển từ các giả định yếu, có độ tin cậy cao sang các giả định mạnh hơn, kém tin cậy hơn. Khai thác dữ liệu lịch sử sự kiện phong phú về tội phạm vị thành niên do bang Utah thu thập, chúng tôi đã trình bày một số nhóm phát hiện và cho thấy các kết luận về chính sách kết án khác nhau như thế nào tùy thuộc vào các giả định được đưa ra.

Đầu tiên, chúng tôi báo cáo các dự đoán khoảng thời gian (hoặc giới hạn) thu được mà không đưa ra bất kỳ giả định nào về cách thẩm phán chọn câu. Chúng tôi chỉ giả định rằng phản ứng điều trị là cá nhân. Sau đó, chúng tôi trình bày các giới hạn thu được theo hai mô hình thay thế của việc ra quyết định tư pháp. Mô hình tối ưu hóa kết quả khi các thẩm phán tổng hợp đưa ra các quyết định kết án nhằm giảm thiểu khả năng tái phạm. Mô hình đọc lướt giả định rằng các thẩm phán phân loại những người phạm tội là “có nguy cơ cao hơn” hoặc “có nguy cơ thấp hơn”, chỉ kết án những người phạm tội trước đó là giam giữ tại nơi cư trú. Mỗi mô hình thể hiện một giả thuyết dễ hiểu về việc ra quyết định tư pháp. Cuối cùng, chúng tôi đưa ra các giả định xa hơn dưới dạng các hạn chế loại trừ, giả định rằng các nhóm nhỏ tội phạm cụ thể phản ứng với hình phạt tương tự nhưng phải đối mặt với các quy tắc lựa chọn hình phạt khác nhau.

Các phát hiện thực nghiệm hóa ra phụ thuộc rất nhiều vào các giả định được áp đặt. Không có giả định gì về các quy tắc kết án hoặc phản ứng, chỉ có thể rút ra những kết luận yếu kém về tác động tái phạm của hai lựa chọn kết án. Với các giả định được đưa ra về việc ra quyết định tư pháp, kết quả mang lại nhiều thông tin hơn. Nếu một người tin rằng các thẩm phán Utah lựa chọn các bản án nhằm nỗ lực giảm thiểu việc tái phạm, thì kết quả thực nghiệm chỉ ra kết luận rằng việc giam giữ tại nơi cư trú nhìn chung làm gia tăng tội phạm. Nếu một người tin rằng các thẩm phán hành xử phù hợp với mô hình đọc lướt, thì kết quả cho thấy kết luận ngược lại, cụ thể là việc giam giữ tại nơi cư trú có tác dụng cải thiện trung bình. Việc áp đặt một hạn chế loại trừ đã củng cố từng kết luận đối lập này.

Phân tích giả định đáp ứng điều trị cá nhân

Tôi mô tả ở đây một phân tích rất đơn giản chỉ giả định rằng phản ứng điều trị mang tính cá nhân. Nếu phản ứng điều trị mang tính cá nhân, thì việc tái phạm xảy ra đối với những phạm nhân bị kết án giam giữ theo chính sách nguyên trạng sẽ tiếp tục xảy ra theo chính sách mới về giam giữ . Sự thay đổi trong chính sách khiến các biện pháp đối xử của họ không thay đổi và các biện pháp đối xử mà những người khác nhận được không ảnh hưởng đến kết quả của họ . Do đó, giả định về phản ứng theo chủ nghĩa cá nhân làm giảm sự thiếu hiểu biết của chúng ta đối với việc dự đoán khả năng tái phạm của những kẻ phạm tội không bị giới hạn trong chính sách hiện trạng. Nếu những người này bị phạt tiền, có thể không ai trong số họ sẽ phạm tội khác hoặc tất cả họ sẽ phạm tội mới.

Để đơn giản, tôi đánh giá tái phạm là một sự kiện nhị phân (có/không). Như vậy, một người phạm tội được xếp vào loại tái phạm nếu sau khi chấp hành án mà thực hiện ít nhất một tội và không tái phạm nếu không phạm tội nào. Sau đó, mục tiêu là dự đoán tỷ lệ tái phạm khi việc giam giữ là bắt buộc. Điều này sẽ được gọi là R MB , trong đó R biểu thị tỷ lệ tái phạm và MB biểu thị bắt buộc ( M ) chỉ định điều trị B . Tương tự, R MA là tỷ lệ tái phạm khi việc không giam giữ là bắt buộc.

Chúng ta có thể quan sát kết quả theo chính sách hiện trạng. Cụ thể , chúng tôi quan sát tỷ lệ tái phạm thực sự đối với những người phạm tội thực sự bị giam giữ (giả sử R B ), tỷ lệ tái phạm thực tế đối với những người phạm tội thực sự không bị giam giữ ( R A ), tỷ lệ người phạm tội thực sự bị giam giữ ( F B ), và tỷ lệ người phạm tội thực sự không bị giam giữ ( F A ). Tổng các phân số F A và F B bằng một.

Dữ liệu và giả định về phản ứng theo chủ nghĩa cá nhân bao hàm các giới hạn về tỷ lệ tái phạm R MB và R MA sẽ xuất hiện theo các chính sách bắt buộc phải điều trị bằng cách này hay cách khác. Tôi sẽ tập trung vào for mer, vì đạo hàm của từ sau cũng tương tự. Giá trị nhỏ nhất có thể có của R MB sẽ xảy ra nếu không có phạm nhân nào không bị giam giữ trong hiện trạng sẽ tái phạm nếu anh ta bị giam giữ. Sau đó, tỷ lệ tái phạm sẽ là tỷ lệ R B đối với những người thực sự bị giam giữ nhân với tỷ lệ F B của những người như vậy trong dân số. Giá trị lớn nhất có thể xảy ra nếu tất cả những người phạm tội không bị giam giữ trong hiện trạng sẽ tái phạm nếu họ bị giam giữ. Khi đó R MB sẽ bằng cận dưới của nó cộng với phân số F A của những người như vậy.

Tóm lại, dữ liệu và giả định về phản ứng cá nhân ngụ ý rằng giá trị nhỏ nhất có thể có của R m b là R B X F B và giá trị lớn nhất có thể là R B XF B + F A . Trong ký hiệu ngắn gọn, ràng buộc là

R B X F B - R mb - R b x F b + F A .

Một ràng buộc tương tự áp dụng cho chính sách không giam giữ bắt buộc. Việc lặp lại dẫn xuất B thay A và ngược lại cho thấy giới hạn tái phạm trong trường hợp này là

RA _ X F MỘT - R.M.A _ - R MỘT X F MỘT + F B .

Những giới hạn này cho thấy đáp ứng điều trị được xác định một phần . Dữ liệu và giả định về phản ứng theo chủ nghĩa cá nhân không mang lại sự chắc chắn về R MB hoặc R MA , nhưng chúng mang lại giới hạn. Để đạt được chứng chỉ đòi hỏi các giả định mạnh hơn mang lại sự xác định điểm . Nghĩa là, cần có thêm các giả định để thu hẹp giới hạn thành các điểm.

Kết quả số

Về mặt số lượng, dữ liệu của Utah tiết lộ rằng 11 phần trăm những người bị kết án phạm tội đã bị kết án giam giữ và 77 phần trăm trong số này đã tái phạm; do đó, F B = 0,11 và R B = 0,77. 89 phần trăm còn lại bị kết án không giam giữ, và 59 phần trăm những người này tái phạm; do đó, F A = 0,89 và R A = 0,59. Do đó, giới hạn dưới của R MB là 0,08 và giới hạn trên là 0,97. Giới hạn có chiều rộng 0,89 vì 0,89 trong số tất cả những người phạm tội không bị giới hạn theo chính sách hiện trạng. Chúng tôi không biết sự tái phạm của những người này sẽ như thế nào theo chính sách bắt buộc giam giữ.

Giới hạn dưới của R MA là 0,53 và giới hạn trên là 0,64. Độ rộng 0,11 là tỷ lệ người phạm tội bị giam giữ theo chính sách hiện trạng. Do đó, dữ liệu tiết lộ nhiều hơn về việc tái phạm với việc không bị giam giữ bắt buộc so với việc bị giam giữ bắt buộc.

Lựa chọn chính sách

Để xem trước một loại vấn đề quyết định mà chúng ta sẽ nghiên cứu trong Phần II của cuốn sách, giả sử rằng cơ quan lập pháp Utah dự tính thay thế chính sách hiện trạng bằng giam cầm bắt buộc hoặc không giam giữ. Giả sử có sự đồng thuận rằng mục tiêu phải là giảm thiểu tái phạm. Giả sử các nhà lập pháp cho rằng phản ứng điều trị mang tính cá nhân là đáng tin cậy, nhưng họ không cho rằng các giả định khác là hợp lý.

Trong bối cảnh này, các nhà lập pháp có thể dự đoán rằng tái phạm nhưng bắt buộc phải giam giữ sẽ nằm trong khoảng 0,08 đến 0,97, trong khi tái phạm nhưng không bắt buộc phải giam giữ sẽ nằm trong khoảng 0,53 đến 0,64. Họ có thể so sánh các giới hạn này với giá trị đã biết của recidi vism theo chính sách hiện trạng. Đây là

R S = R MỘT x FA _ + R B x F B

trong đó S biểu thị chính sách hiện trạng. Về số lượng, R S bằng 0,61 khi sử dụng dữ liệu của Utah. Do đó, các chính sách quy định một biện pháp xử lý cụ thể có thể mang lại tỷ lệ tái phạm thấp hơn hoặc cao hơn so với hiện trạng. Vấn đề của cơ quan lập pháp là chọn một chính sách trong môi trường mơ hồ này.

Quan sát rằng tỷ lệ tái phạm theo chính sách hiện trạng nằm trong giới hạn tái phạm theo cả hai chính sách loại bỏ quyền quyết định tư pháp. Đây không phải là ngẫu nhiên. Kiểm tra công thức cho các giới hạn trên R MB và R MA cho thấy rằng R S nhất thiết phải nằm trong cả hai giới hạn, bất kể giá trị mà dữ liệu có thể nhận.

Phát hiện đại số này có một lời giải thích đơn giản. Không quan sát kết quả tái phạm ngược thực tế, người ta không thể bác bỏ giả thuyết rằng điều trị không ảnh hưởng đến tái phạm. Theo giả thuyết này, R S , R MB , và R MA đều có cùng giá trị.

Đây là một kết quả tiêu cực quan trọng. Nó chỉ ra rằng dữ liệu về kết quả của một chính sách hiện trạng chỉ kết hợp với giả định về phản ứng theo chủ nghĩa cá nhân không thể xác định liệu một chính sách bắt buộc một cách đối xử cụ thể có hiệu quả tốt hơn hay kém hơn so với chính sách hiện trạng . Các giả định mạnh mẽ hơn là cần thiết để xếp hạng các chính sách.

2.4.     đơn vị điều trị giống hệt nhau

Các nhà phân tích thường báo cáo dự đoán điểm về kết quả chính sách, không phải giới hạn. Bắt đầu từ đây và tiếp tục trong suốt chương này, tôi sẽ mô tả các giả định khác nhau được sử dụng để đưa ra các dự đoán điểm và giải thích cách chúng mang lại sự chắc chắn.

Có lẽ ý tưởng cơ bản nhất là giả định rằng các đơn vị điều trị khác nhau phản ứng với điều trị giống hệt nhau. Đó là, nếu các đơn vị khác nhau được đối xử như nhau, họ sẽ gặp phải kết quả giống nhau. Giả sử rằng các đơn vị điều trị giống hệt nhau không có nghĩa là chúng giống nhau về mọi mặt, chỉ là chúng phản ứng với việc điều trị theo cùng một cách.

Giả sử rằng một người muốn dự đoán kết quả của một chính sách trong đó tất cả các đơn vị điều trị trong quần thể được quan tâm sẽ nhận được điều trị B . Hãy xem xét một đơn vị như vậy và giả sử người ta có thể tìm thấy một đơn vị giống hệt trong quần thể nghiên cứu đã thực sự được điều trị B . Sau đó, người ta có thể kết luận rằng, nếu đơn vị trước nhận được B , nó sẽ trải nghiệm kết quả mà đơn vị sau nhận được.

Các thí nghiệm có kiểm soát trong khoa học tự nhiên sử dụng lập luận này. Nhà nghiên cứu chuẩn bị hai mẫu vật, dự định chúng giống hệt nhau ở mọi khía cạnh liên quan đến điều trị. Anh ta áp dụng phương pháp xử lý B cho một mẫu vật và quan sát kết quả. Giả sử rằng các mẫu phản ứng với điều trị giống hệt nhau, kết quả quan sát được của mẫu được xử lý là kết quả mà mẫu không được điều trị sẽ trải qua nếu nó được điều trị B .

Khi nghiên cứu con người, các nhà phân tích không thể chuẩn bị các mẫu giống hệt nhau . Con người chắc chắn là không đồng nhất. Ngay cả cái gọi là cặp song sinh giống hệt nhau cũng chỉ giống nhau về mặt di truyền chứ không giống nhau về môi trường mà chúng phải đối mặt. Cho dù bối cảnh là giáo dục hay y tế hay tội phạm , mọi người có thể khác nhau trong phản ứng của họ đối với việc điều trị. Tính dị gen giống nhau có thể xảy ra khi các đơn vị điều trị là địa phương chứ không phải cá nhân. Không có hai thành phố hoặc tiểu bang nào giống hệt nhau. Tuy nhiên, các nhà phân tích đôi khi cố gắng bắt chước lập luận của các thí nghiệm được kiểm soát.

Họ ghép các đơn vị có vẻ giống nhau và cho rằng các đơn vị này phản ứng giống hệt nhau đối với việc điều trị.

Nghiên cứu trước và sau

Một thực tế phổ biến là so sánh kết quả trong một đơn vị điều trị tại hai thời điểm, trước và sau khi một sự kiện xảy ra. Môi trường của đơn vị trước khi xảy ra sự kiện là xử lý A và môi trường của đơn vị sau sự kiện là B . Một nghiên cứu trước và sau giả định rằng, ngoại trừ việc xảy ra sự kiện, đơn vị giống hệt nhau tại các thời điểm sớm hơn và muộn hơn.

Lập luận này làm cơ sở cho ước tính đầu tiên về tác dụng răn đe của hình phạt tử hình được trình bày trong Phần 2.1. Hãy nhớ lại rằng ước tính so sánh tỷ lệ giết người ở các bang được điều trị vào năm 1975, khi họ không có án tử hình và năm 1977, khi họ có. Giả sử rằng các bang được xử lý là các đơn vị xử lý giống hệt nhau vào năm 1975 và 1977, tỷ lệ giết người quan sát được vào năm 1975 cho thấy tỷ lệ này sẽ là bao nhiêu vào năm 1977 nếu không có án tử hình. Tỷ lệ giết người quan sát được vào năm 1977 cho thấy tỷ lệ đó sẽ là bao nhiêu vào năm 1975 với án tử hình.

Một ví dụ khác là báo cáo của IDA về chính sách thuốc bất hợp pháp (Crane, Rivolo, và Comfort 1997) được thảo luận trong Phần 1.4. Trọng tâm của phân tích IDA là sự đặt cạnh nhau của chuỗi thời gian giá cocain so với thời điểm bắt đầu tám sự kiện ngăn chặn ma túy lớn do chính phủ liên bang khởi xướng. Dữ liệu cho thấy rằng xu hướng giảm giá cocain trong thời gian dài đã bị gián đoạn bởi một sự thay đổi đột ngột và lâu dài vào năm 1989 và bởi một số “chuyến du ngoạn” ngắn ngủi thỉnh thoảng xuất hiện . Các tác giả của IDA cho rằng những sự gián đoạn này là do tám sự kiện can thiệp, nêu rõ (trang 1-2), “sự thay đổi đột ngột về tốc độ giảm giá và mỗi chuyến du ngoạn ngắn hạn được thể hiện sau khi bắt đầu các hoạt động can thiệp chính, chủ yếu ở các quốc gia vùng nguồn, và do đó có mối liên hệ nhân quả.” Do đó, IDA đã thực hiện tám nghiên cứu trước và sau. Giả định rằng, trong tất cả các khía cạnh liên quan ngoại trừ các sự kiện cấm vận ma túy, thị trường cocain hoạt động giống hệt nhau trong các giai đoạn trước và sau khi các sự kiện cấm vận xảy ra.

Ủy ban NRC xem xét nghiên cứu của IDA không thấy đây là giả định đáng tin cậy. Nhớ lại rằng ủy ban đã viết (Hội đồng Nghiên cứu Quốc gia 1999, 43):

Những sai sót lớn trong các giả định, dữ liệu và phương pháp nghiên cứu khiến không thể chấp nhận những phát hiện của IDA làm cơ sở cho việc đánh giá các chính sách ngăn chặn. Ví dụ: các kết luận rút ra từ dữ liệu dựa trên giả định rằng tất cả các sai lệch trong chuỗi thời gian của giá cocaine so với đường phân rã theo cấp số nhân nên được quy cho các sự kiện can thiệp, chứ không phải do các lực lượng khác tác động lên thị trường cocaine.

Nghiên cứu về sự khác biệt trong sự khác biệt

Một biến thể của ý tưởng về các đơn vị điều trị giống hệt nhau được giả định trong nhiều nghiên cứu thực nghiệm báo cáo các ước tính khác biệt trong hiệu quả điều trị. Những nghiên cứu này cho phép các kết quả khác nhau giữa các đơn vị điều trị nhưng giả định rằng các đơn vị khác nhau giống hệt nhau ở hai khía cạnh: chúng trải qua một xu hướng thời gian chung về kết quả và chúng phản ứng giống hệt nhau với điều trị.

Hãy nhớ lại ước tính thứ ba về tác dụng ngăn chặn của hình phạt tử hình được trình bày trong Phần 2.1, so sánh những thay đổi theo thời gian về tỷ lệ giết người ở các bang được điều trị và không được điều trị từ năm 1975 đến năm 1977. Ước tính này có thể được thúc đẩy bởi giả định rằng tỷ lệ giết người khác nhau giữa các tiểu bang, năm và tình trạng án tử hình như sau:

tỷ lệ giết người với án tử hình = hiệu lực nhà nước + hiệu lực năm +
hiệu lực hình phạt tử hình

tỷ lệ giết người không có án tử hình = hiệu lực nhà nước + hiệu lực năm.

Các phương trình này cho phép các bang có tỷ lệ giết người khác nhau, nhưng hiệu ứng cộng năm giả định xu hướng thời gian chung, và hiệu ứng hình phạt tử hình cộng lại giả định phản ứng giống hệt nhau của tỷ lệ giết người đối với án tử hình ở tất cả các bang và năm. Một số thao tác của các phương trình này (xem Manski và Pepper 2012) mang lại ước tính chênh lệch trong hiệu ứng hình phạt tử hình, cụ thể là:

hiệu ứng hình phạt tử hình = 1975-1977 thay đổi tỷ lệ giết người được quan sát ở
các bang được điều trị - 1975-1977 thay đổi tỷ lệ giết người được quan sát ở
các bang không được điều trị.

Việc làm trong các nhà hàng thức ăn nhanh và mức lương tối thiểu

Một ứng dụng nổi tiếng của loại lập luận này đã được thực hiện bởi David Card và Alan Krueger (Card và Krueger 1994, 1995). Các nhà kinh tế từ lâu đã tìm cách đánh giá tác động của mức lương tối thiểu đối với việc làm. Cố gắng làm sáng tỏ câu hỏi này, Card và Krueger đã so sánh sự thay đổi về việc làm trong các nhà hàng thức ăn nhanh ở New Jersey và miền đông Pennsylvania diễn ra trong khoảng thời gian từ tháng 3 năm 1992 đến tháng 11 năm 1992. Vào tháng 3 năm 1992, cả hai bang đều có mức lương tối thiểu bằng nhau là 4,25 đô la một giờ. Vào tháng 4 năm 1992, mức lương tối thiểu ở New Jersey được nâng lên 5,05 đô la, trong khi mức lương ở Pennsylvania vẫn là 4,25 đô la.

Các tác giả đã báo cáo ước tính DID

ảnh hưởng của mức lương tối thiểu = thay đổi từ tháng 3 đến tháng 11 về việc làm được quan sát
ở New Jersey - thay đổi từ tháng 3 đến tháng 11 về việc làm được quan sát
ở Pennsylvania.

Ước tính này có thể được thúc đẩy bởi giả định rằng việc làm khác nhau giữa các tiểu bang, tháng và mức lương tối thiểu như sau:

việc làm với mức lương tối thiểu cao hơn = hiệu ứng nhà nước +
hiệu ứng tháng + hiệu ứng lương tối thiểu

việc làm với mức lương tối thiểu thấp hơn = hiệu lực nhà nước + hiệu lực tháng.

Các phương trình này cho phép New Jersey và Pennsylvania có việc làm khác nhau, nhưng hiệu ứng tháng giả định xu hướng thời gian chung và hiệu ứng tiền lương tối thiểu giả định phản ứng giống hệt nhau của việc làm đối với mức lương tối thiểu giữa các tiểu bang và tháng.

Các tác giả nhận thấy rằng việc làm giảm từ tháng 3 đến tháng 11 tại các nhà hàng thức ăn nhanh ở Pennsylvania nhưng không giảm ở các nhà hàng ở New Jersey. Họ kết luận (Card và Krueger 1994, 792):

Trái ngược với dự đoán trung tâm của mô hình sách giáo khoa về mức lương tối thiểu mẹ, . . . chúng tôi không tìm thấy bằng chứng nào cho thấy mức lương tối thiểu của New Jersey tăng làm giảm việc làm tại các nhà hàng thức ăn nhanh ở bang này. . . . Chúng tôi thấy rằng việc tăng lương tối thiểu làm tăng việc làm.

Card và Krueger coi điều này và những phát hiện của họ trong các nghiên cứu khác là phá hoại sự hiểu biết thông thường về kinh tế về mức lương tối thiểu. Họ đặt tiêu đề khiêu khích cho cuốn sách xuất bản năm 1995 của họ về chủ đề Huyền thoại và thước đo: Kinh tế học mới về mức lương tối thiểu.

Để biện minh cho giả định của họ về đáp ứng điều trị giống hệt nhau, các tác giả đã viết (trang 773):

New Jersey là một tiểu bang tương đối nhỏ với nền kinh tế liên kết chặt chẽ với các tiểu bang lân cận. Chúng tôi tin rằng nhóm kiểm soát các cửa hàng thức ăn nhanh ở phía đông Pennsylvania tạo cơ sở tự nhiên để so sánh với trải nghiệm của các nhà hàng ở New Jersey.

Tuy nhiên, một số người đọc nghiên cứu của họ không chắc liệu phản ứng điều trị có giống nhau hay không. Ví dụ, Kennan (1995) đã viết trong một bài báo đánh giá thận trọng (p. 1958):

Hầu hết những người đã đọc sách kinh tế (và nhiều người chưa đọc) đều biết điều gì sẽ xảy ra trong thí nghiệm này: việc làm sẽ giảm ở New Jersey chứ không phải ở Pennsylvania, các yếu tố khác không đổi. Nhưng nếu những thứ khác không bằng nhau thì sao? Xét cho cùng, chúng ta đang so sánh đầu mùa xuân với đầu mùa đông, và rất nhiều điều có thể xảy ra trong chín tháng. Sau đó, người ta phải hy vọng rằng những thay đổi trong những thứ khác ảnh hưởng đến việc kinh doanh thức ăn nhanh ở New Jersey sẽ phù hợp với những thay đổi tương tự ở Pennsylva nia. Nếu vậy, tác động của việc tăng lương tối thiểu sẽ thể hiện như sự khác biệt giữa thay đổi việc làm ở New Jersey và thay đổi ở Pennsylvania.

Đối với Kennan, đó là một câu hỏi mở liệu việc so sánh những thay đổi về việc làm ở New Jersey và Pennsylvania có xấp xỉ với các điều kiện của một thử nghiệm có kiểm soát hay không.

2.5.     Nhóm điều trị giống hệt nhau

Mặc dù hiếm khi đáng tin cậy khi cho rằng các cá nhân phản ứng đồng nhất với điều trị, nhưng đôi khi cũng đáng tin khi cho rằng các nhóm điều trị có sự phân bổ phản ứng giống hệt nhau. Ý tưởng này làm cơ sở cho sự hấp dẫn của các thí nghiệm ngẫu nhiên. Tôi giải thích ở đây.

Để bắt đầu, một nhóm điều trị là một tập hợp các đơn vị điều trị trong quần thể nghiên cứu được điều trị giống nhau theo chính sách hiện trạng. Do đó, những người được điều trị A là một nhóm điều trị và những người được điều trị B là một nhóm khác. Nói chung, các thành viên của một nhóm điều trị có thể không đồng nhất, mỗi đơn vị phản ứng với điều trị theo cách riêng của mình. Phân phối phản hồi của một nhóm mô tả tính không đồng nhất này, đưa ra tần suất của các mẫu phản hồi khác nhau trong nhóm. Tôi sẽ nói rằng hai nhóm điều trị giống hệt nhau nếu chúng có phân bố phản ứng giống hệt nhau.

Hình minh họa: Xem xét tuyên án và tái phạm. Đáp ứng điều trị của người phạm tội được thể hiện bằng một cặp hậu quả tiềm tàng: (tái phạm nếu không giam giữ, tái phạm nếu giam giữ). Đặt kết quả bằng 1 nếu người phạm tội thực hiện hành vi phạm tội mới và bằng 0 nếu không. Sau đó, có bốn mẫu phản ứng có thể xảy ra: (0, 0), (0, 1), (1, 0), (1, 1). Một người phạm tội có mẫu phản ứng (0, 0) nếu anh ta không tái phạm bất kể hình thức xử lý nào, mẫu (0, 1) nếu anh ta không tái phạm khi điều trị A nhưng sẽ tái phạm khi điều trị B , v.v.

Sự phân bố phản hồi của một nhóm người phạm tội là tần suất mà mỗi kiểu phản hồi này xảy ra trong nhóm. Các nhóm phạm nhân nhận được phương pháp điều trị A và B theo chính sách hiện trạng có phân bố phản ứng giống hệt nhau nếu mỗi nhóm có cùng tần số của bốn mẫu.

Điều quan trọng là phải hiểu rằng các nhóm điều trị có phân phối phản ứng giống hệt nhau không nhất thiết phải có phân phối kết quả thực hiện giống hệt nhau. Kết quả nhận ra của nhóm nhận A là kết quả mà họ trải nghiệm với phương pháp điều trị này. Kết quả nhận ra của nhóm nhận B là kết quả mà họ trải nghiệm với phương pháp điều trị đó.

Với nền tảng này, giả sử rằng một người muốn dự đoán kết quả của một chính sách bắt buộc điều trị B . Giả sử rằng các nhóm điều trị A và B giống hệt nhau, theo nghĩa là có sự phân bố phản ứng giống hệt nhau . Theo đó, nếu nhóm A được điều trị B , phân phối đầu ra của họ sẽ giống như phân phối thực sự được nhóm B nhận ra . Do đó, phân phối kết quả dân số theo chính sách bắt buộc điều trị B sẽ giống như phân phối kết quả được thực hiện bởi nhóm B theo chính sách hiện trạng.

Giả định rằng các nhóm xử lý giống hệt nhau sẽ yếu hơn nhiều so với giả định rằng các đơn vị xử lý giống hệt nhau. Thật hợp lý khi đặt câu hỏi người ta phải trả giá như thế nào cho việc làm suy yếu giả định, từ góc độ dự đoán kết quả chính sách. Câu trả lời rất đơn giản. Giả sử rằng các đơn vị giống hệt nhau cho phép người ta dự đoán kết quả mà những người cụ thể sẽ gặp phải nếu họ nhận được các phương pháp điều trị cụ thể. Giả định rằng các nhóm giống hệt nhau cho phép người ta dự đoán sự phân bổ kết quả của dân số, chứ không phải kết quả của những người cụ thể.

Giả định yếu hơn nói chung là đủ. Mục tiêu thông thường của phân tích chính sách là dự đoán sự phân bổ kết quả của dân số, chứ không phải kết quả của những người cụ thể. Ví dụ, trong cuộc thảo luận của chúng ta về chính sách kết án, tôi cho rằng mục tiêu của cơ quan lập pháp là giảm thiểu tỷ lệ tái phạm chứ không phải giảm thiểu tái phạm của những người phạm tội cụ thể.

Các thí nghiệm với việc chỉ định phương pháp điều trị ngẫu nhiên

Khi nào người ta nên tin rằng các nhóm điều trị giống hệt nhau? Trong các nghiên cứu quan sát, trong đó một nhà phân tích quan sát kết quả của các biện pháp xử lý được lựa chọn theo một cách phi tập trung nào đó, giả định về các nhóm giống hệt nhau thường bị nghi ngờ. Ví dụ, trong môi trường tuyên án do tòa án quyết định, có thể không có lý do chính đáng nào để tin rằng các nhóm phạm nhân bị kết án giam giữ và không giam giữ có cùng mức độ phân bổ phản ứng đối xử.

Hoặc xem xét ước tính thứ hai về tác dụng răn đe của hình phạt tử hình được trình bày trong Phần 2.1, so sánh tỷ lệ giết người năm 1977 ở các bang được xử lý và không xử lý. Ước tính này có thể hiểu là ảnh hưởng toàn quốc của án tử hình đối với tội giết người nếu người ta cho rằng cư dân của các bang đã ban hành và không chọn ban hành án tử hình có xu hướng phạm tội giết người như nhau. Điều này có thể hoặc không thể là một giả định hợp lý.

Tuy nhiên, giả định về các nhóm điều trị giống hệt nhau đã là nền tảng của việc phân tích đáp ứng điều trị. Lý do là đây là giả định có độ tin cậy cao khi chính sách nguyên trạng là một thử nghiệm cổ điển với sự phân công ngẫu nhiên các biện pháp xử lý.

rút ra từ quần thể nghiên cứu, với các thành viên của một mẫu được ký kết với điều trị A và các thành viên của mẫu kia được chỉ định cho B. Tôi sẽ nói rằng thí nghiệm là “cổ điển” nếu người ta cho rằng phản ứng điều trị mang tính cá nhân và nếu tất cả các đối tượng tuân thủ các phương pháp điều trị được chỉ định của họ. Những giả định này được nhà thống kê RA Fisher đưa ra trong các nghiên cứu phương pháp luận ban đầu có ảnh hưởng lớn của ông về thử nghiệm ngẫu nhiên hóa (ví dụ: Fisher 1935), và chúng đã được duy trì thường xuyên trong nghiên cứu ứng dụng.

Trong một thí nghiệm cổ điển, một mẫu ngẫu nhiên gồm những người được điều trị A và người kia nhận được B. Lấy mẫu ngẫu nhiên ngụ ý rằng cả hai nhóm điều trị đều có khả năng có sự phân bố phản ứng điều trị tương tự như sự phân bố phản ứng trên toàn quần thể, mức độ tương tự tăng lên khi kích thước mẫu tăng lên. Do đó, có thể giả định rằng các nhóm điều trị bắt nguồn từ một thí nghiệm cổ điển với các mẫu đối tượng lớn là giống hệt nhau, hoặc ít nhất là rất giống nhau.

Tiêu chuẩn vàng"

Mặc dù đây không phải là nơi dành cho một lịch sử đầy đủ, nhưng tôi nghĩ điều quan trọng là phải mô tả một số bước phát triển chính trong việc sử dụng các thử nghiệm ngẫu nhiên trong phân tích chính sách. Tôi sẽ hạn chế chú ý đến các sự kiện ở Hoa Kỳ.

Việc áp dụng các thử nghiệm lâm sàng ngẫu nhiên (RCT) để tìm hiểu về phản ứng đối với các phương pháp điều trị y tế đã có từ những năm 1950, đặc biệt là sau một thử nghiệm với vắc-xin bại liệt Salk mới đã chứng minh một cách đáng tin cậy về hiệu quả của vắc-xin. Hiệu suất của RCT đã trở thành một yêu cầu cốt lõi của quy trình phê duyệt thuốc của FDA vào năm 1962, với việc thông qua các sửa đổi đối với Đạo luật Thực phẩm, Dược phẩm và Mỹ phẩm năm 1938 (xem Fisher và Moyé 1999 ). Để biểu thị sự đánh giá cao của họ đối với RCT, các nhà nghiên cứu y học thường coi chúng là “tiêu chuẩn vàng” để tìm bằng chứng về đáp ứng điều trị.

Một ứng dụng ban đầu đáng chú ý của các thí nghiệm ngẫu nhiên trong phân tích chính sách bên ngoài y học là Dự án Trường mầm non Perry, bắt đầu vào đầu những năm 1960. Các dịch vụ giáo dục và xã hội chuyên sâu đã được cung cấp cho một nhóm gồm khoảng 60 trẻ em da đen, tuổi từ ba đến bốn, sống trong một khu dân cư có thu nhập thấp ở Ypsilanti, Michigan. Không có dịch vụ đặc biệt nào được cung cấp cho mẫu ngẫu nhiên thứ hai gồm những đứa trẻ như vậy được chọn để phục vụ như một nhóm kiểm soát. Các nhóm điều trị và kiểm soát dần dần được theo dõi đến tuổi trưởng thành.

Từ giữa những năm 1960 đến cuối những năm 1970, các thí nghiệm ngẫu nhiên đã được sử dụng để đánh giá các chương trình đề xuất quan trọng như thuế thu nhập âm và bảo hiểm y tế quốc gia. Các thí nghiệm khác nhau của giai đoạn này được mô tả trong Hausman và Wise (1985).

Vào những năm 1980, các thí nghiệm ngẫu nhiên đã chiếm ưu thế trong việc đánh giá các chương trình đào tạo nghề và phúc lợi do chính phủ liên bang và các tổ chức lớn ủy quyền. Sự không hài lòng với các nghiên cứu quan sát về các chương trình đào tạo nghề được thực hiện vào những năm 1970 đã khiến Bộ Lao động tiến hành đánh giá thử nghiệm Đạo luật Hợp tác Đào tạo Nghề vào giữa những năm 1980. Một tập hợp các thí nghiệm do Quỹ Ford tài trợ và được thực hiện bởi Tập đoàn Nghiên cứu Trình diễn Sức mạnh Con người đã ảnh hưởng đến chính phủ liên bang chọn phân tích thực nghiệm làm phương pháp ưa thích để đánh giá các cải cách phúc lợi. Các thí nghiệm của giai đoạn này được mô tả trong Manski và Garfinkel (1992).

Vào đầu những năm 1990, thử nghiệm đã trở nên truyền thống đến mức Jo Anne Barnhart, trợ lý thư ký của Bộ Y tế và Dịch vụ Nhân sinh Hoa Kỳ trong chính quyền Bush đầu tiên , có thể viết điều này về việc đánh giá các chương trình đào tạo dành cho những người nhận phúc lợi. :

Trên thực tế, nghiên cứu phi thực nghiệm về các chương trình đào tạo đã cho thấy những phương pháp như vậy không đáng tin cậy đến mức Quốc hội và Chính quyền đều nhấn mạnh vào các thiết kế thử nghiệm cho Đạo luật Hợp tác Đào tạo Việc làm (JTPA) và các chương trình Cơ hội Việc làm và Kỹ năng Cơ bản (JOBS). (Xem US General Accounting Office 1992, phụ lục 2)

Việc Barnhart đề cập đến tính không đáng tin cậy của nghiên cứu phi thực nghiệm phản ánh quan điểm của một số nhà khoa học xã hội rằng các nghiên cứu quan sát không thể cung cấp cơ sở cho suy luận đáng tin cậy về phản ứng điều trị . Các tác giả như Bassi và Ashenfelter (1986) và LaLonde (1986) khuyến nghị rằng nghiên cứu về đáp ứng điều trị nên tập trung hoàn toàn vào việc thiết kế và phân tích các thí nghiệm ngẫu nhiên. Ý kiến cho rằng các thí nghiệm ngẫu nhiên cung cấp cơ sở thực nghiệm tốt nhất để phân tích đáp ứng điều trị đã được thể hiện rõ trong báo cáo của Hội đồng Nghiên cứu Quốc gia về việc đánh giá các chương trình phòng chống AIDS, đã tuyên bố (Coyle, Boruch, và Turner 1991, 125): “Được thực hiện tốt các thí nghiệm ngẫu nhiên đòi hỏi ít giả định nhất trong việc ước tính tác động của một can thiệp.”

2.6.     Thí nghiệm ngẫu nhiên trong thực tế

Khi các nhà nghiên cứu nói rằng các thí nghiệm ngẫu nhiên cấu thành “tiêu chuẩn vàng” cho bằng chứng về phản ứng điều trị, họ nghĩ đến một trường hợp lý tưởng khi phản ứng điều trị mang tính cá nhân, tất cả các đối tượng tuân thủ các phương pháp điều trị được chỉ định của họ và có thể ngoại suy từ thí nghiệm sang kết quả đáng tin cậy. câu hỏi về lợi ích chính sách. Các thí nghiệm thường đi chệch khỏi lý tưởng này trong thực tế, về cơ bản thường là như vậy. Tôi sẽ thảo luận về nhiều lý do ở đây.

ngoại suy

Tôi đã lưu ý trong Chương 1 về một số vấn đề ngoại suy từ các RCT phát sinh trong quy trình phê duyệt thuốc của FDA. Một trong những vấn đề được thảo luận ở đó, ngoại suy từ chỉ định điều trị mù đôi sang thực hành lâm sàng, là cụ thể đối với RCT của thuốc. Tuy nhiên, các vấn đề khác xảy ra thường xuyên trong các thử nghiệm ngẫu nhiên nhằm cung cấp thông tin cho phân tích chính sách.

Đầu tiên, dân số nghiên cứu trong các thí nghiệm thường khác biệt đáng kể so với dân số quan tâm đến chính sách. Một ví dụ cảnh báo đã xảy ra trong quá trình đánh giá thử nghiệm Đạo luật Hợp tác Đào tạo Việc làm, được Barnhart trích dẫn một cách thuận lợi. Các đơn vị điều trị theo chương trình JTPA là các địa phương cung cấp dịch vụ đào tạo cho người lao động thất nghiệp. Thiết kế thử nghiệm yêu cầu lựa chọn ngẫu nhiên các địa điểm. Tuy nhiên, những người đánh giá không có quyền buộc các địa phương phải hợp tác. Hotz (1992) mô tả cách thức mà những người đánh giá JTPA ban đầu tìm cách lựa chọn các địa điểm một cách ngẫu nhiên, nhưng do không thể đảm bảo sự nhất trí của các địa điểm được chọn ngẫu nhiên, cuối cùng được yêu cầu cung cấp các ưu đãi tài chính lớn cho các địa phương được lựa chọn không ngẫu nhiên để có được sự hợp tác của họ. Người ta có thể đặt câu hỏi hợp lý rằng liệu sự phân bổ đáp ứng điều trị ở các địa điểm hợp tác có giống như ở các địa phương có chương trình JTPA trên toàn quốc hay không.

Thứ hai, các thí nghiệm ngẫu nhiên thường có thời lượng ngắn, buộc các nhà nghiên cứu phải đo lường các kết quả thay thế hơn là kết quả của lợi ích chính sách. Chúng ta thường muốn tìm hiểu kết quả lâu dài của các phương pháp điều trị , nhưng các nghiên cứu ngắn chỉ cho thấy kết quả tức thời. Ví dụ, khi xem xét chính sách giáo dục mầm non, xã hội có thể muốn biết chính sách ảnh hưởng như thế nào đến kết quả của người lớn bao gồm tuyển sinh đại học, kinh nghiệm làm việc và tội phạm. Tuy nhiên, các nghiên cứu trong thời gian ngắn chỉ có thể đo lường các kết quả có thể quan sát được khi trẻ còn nhỏ, chẳng hạn như điểm kiểm tra. Phép ngoại suy đáng tin cậy từ người thay thế như vậy dẫn đến kết quả quan tâm dài hạn có thể rất khó khăn.

Vấn đề thứ ba là nhìn chung không thực tế khi đánh giá bằng kinh nghiệm về mặt tinh thần tất cả các phương pháp điều trị có thể được quan tâm. Chương này, và một phần rất lớn của tài liệu về đáp ứng điều trị, đơn giản hóa đáng kể cuộc sống thực bằng cách giả sử rằng vấn đề chỉ là so sánh hai phương pháp điều trị, A và B chẳng hạn . Tuy nhiên, thực tế là các phương pháp điều trị quan tâm có thể từ A đến Z và hơn thế nữa. Các mẫu đối tượng thử nghiệm thường có kích thước hạn chế. Do đó, các nhà nghiên cứu thử nghiệm tập trung vào một nhóm nhỏ các phương pháp điều trị mà họ muốn đánh giá.

Sự tuân thủ

Một người tham gia thí nghiệm được cho là tuân thủ chỉ định điều trị nếu cách điều trị nhận được giống với cách điều trị đã chỉ định. Trong thực tế, sự không tuân thủ xảy ra do sự lựa chọn của những người tham gia thí nghiệm. Hãy xem xét các RCT được thực hiện để phê duyệt thuốc của FDA. Đối tượng có thể được đưa cho một hộp thuốc và được hướng dẫn uống theo lịch trình đã định. Tuy nhiên, một số có thể không làm theo hướng dẫn.

Manski (2007a, chương 7) chỉ ra rằng, trong trường hợp không có các giả định về quy trình tuân thủ, dữ liệu từ một thử nghiệm với việc tuân thủ một phần mang lại dự đoán khoảng thời gian về kết quả của các chính sách mà con người xác định các biện pháp xử lý cụ thể. Cách phát sinh tương tự như cách tôi đã nêu ở Mục 2.3, trong trường hợp kết án và tái phạm. Ở đây tôi sẽ thảo luận về một thử nghiệm nhằm cung cấp thông tin cho chính sách thị trường lao động.

Thí nghiệm Bảo hiểm Thất nghiệp Illinois

Thí nghiệm Bảo hiểm Thất nghiệp Illinois được thực hiện vào năm 1984-1985. Những người mới thất nghiệp được chỉ định ngẫu nhiên vào bảo hiểm thất nghiệp thông thường (UI) hoặc bảo hiểm thất nghiệp tăng thêm nhờ trợ cấp lương trả cho người sử dụng lao động nếu người thất nghiệp tìm được việc làm toàn thời gian trong vòng 11 tuần. Một kết quả được quan tâm là liệu một người thất nghiệp có tìm được công việc toàn thời gian trong khoảng thời gian này hay không.

Tuân thủ là một vấn đề, bởi vì không thể bắt buộc phải tham gia vào phiên bản UI tăng cường trợ cấp. Trên thực tế, 32 phần trăm những người được giao BHTN có trợ cấp lương đã không tuân thủ, thay vào đó họ chọn nhận BHTN thông thường (xem Dubin và Rivers 1993).

Giả sử rằng mục tiêu là dự đoán kết quả sẽ xảy ra nếu tất cả những người thất nghiệp đều nhận được phiên bản UI có trợ cấp lương. Kết quả của lợi ích chính sách là nhị phân, thành công hay thất bại trong việc tìm kiếm một công việc mới trong vòng mười một tuần. Thử nghiệm cho thấy những kết quả này đối với 68 phần trăm đối tượng tuân thủ phân công cho UI với trợ cấp tiền lương. Nó không tiết lộ các kết quả liên quan cho 32 phần trăm những người đã chọn không tuân thủ. Do đó, trong trường hợp không có giả định về bản chất của việc không tuân thủ, dữ liệu thử nghiệm mang lại dự đoán khoảng thời gian thành công trong tìm kiếm việc làm có độ rộng 0,32.

Các nhà nghiên cứu phân tích các thí nghiệm với điểm báo cáo tuân thủ một phần thường xuyên thay vì dự đoán khoảng cách về phản ứng điều trị . Để làm như vậy, một số giả định về bản chất của việc không tuân thủ. Những người khác không cố gắng dự đoán kết quả cho một chính sách bắt buộc phải điều trị cụ thể. Tiếp theo tôi sẽ thảo luận về một trường hợp hàng đầu của mỗi thực hành.

Tuân thủ ngẫu nhiên

Giả sử rằng một người biết đối tượng thí nghiệm nào tuân thủ và không tuân thủ các phương pháp điều trị được chỉ định. Kiến thức này có sẵn trong thí nghiệm UI của Illinois, vì mỗi người thất nghiệp phải đăng ký một trong hai phiên bản UI. Nó có thể không có sẵn trong RCT khi các đối tượng tự điều trị và có thể không báo cáo chính xác hành vi của họ.

Các nhà nghiên cứu quan sát sự tuân thủ thường cho rằng các nhóm tuân thủ và không tuân thủ là giống hệt nhau, theo nghĩa là có cùng sự phân bổ đáp ứng điều trị. Tuân thủ sau đó được cho là chạy dom. Với giả định này, phân phối kết quả thực tế cho các đối tượng tuân thủ một chỉ định điều trị cụ thể cũng giống như phân phối kết quả sẽ xảy ra nếu toàn bộ dân số được điều trị này.

Vấn đề là độ tin cậy của giả định. Tuân thủ thường là một sự lựa chọn. Thường có lý do để nghĩ rằng những người chọn tuân thủ và không tuân thủ có sự phân bố phản ứng điều trị khác nhau.

Trong thí nghiệm UI ở Illinois, có ý kiến cho rằng những người lao động thất nghiệp có thể đã coi trợ cấp lương là một hành vi kỳ thị. Do đó, trong số các đối tượng được giao trợ cấp lương, những người tin rằng họ có thể tìm được việc làm mà không cần trợ cấp sẽ chọn tuân thủ ít thường xuyên hơn so với những người nghĩ rằng triển vọng việc làm của họ rất mờ mịt. Trong các RCT, người ta có thể phỏng đoán một cách hợp lý rằng những đối tượng không có tiến triển trong tình trạng y tế của họ chọn tuân thủ các phương pháp điều trị được chỉ định ít thường xuyên hơn so với những người có cải thiện.

Ý định điều trị

Các nhà nghiên cứu đôi khi không cố gắng dự đoán kết quả cho một chính sách bắt buộc phải điều trị cụ thể. Thay vào đó, họ xác định các mục tiêu nghiên cứu khiến cho việc không tuân thủ là không thể về mặt logic.

Hãy xem xét tình huống phổ biến trong đó A là phương pháp điều trị hiện trạng dành cho bất kỳ ai trong cộng đồng, trong khi B là phương pháp đổi mới chỉ dành cho các đối tượng thử nghiệm được chỉ định phương pháp điều trị này. Thay vì dự đoán kết quả của một chính sách bắt buộc phải điều trị B , các nhà nghiên cứu đôi khi tìm cách dự đoán kết quả của một chính sách cung cấp cho mọi người tùy chọn để chọn B . Sau đó, họ giải thích việc phân công ngẫu nhiên cho phương pháp điều trị B giống như đưa ra một đề nghị cho đối tượng về phương pháp B hơn là bắt buộc phương pháp điều trị này. Điều này làm cho việc không tuân thủ về mặt logic là không thể. Thuật ngữ ý định điều trị được sử dụng để mô tả đề nghị điều trị.

Việc coi nhóm can thiệp B là nhận được một lời đề nghị hơn là một nhiệm vụ không giải quyết được vấn đề dự đoán ban đầu mà đúng hơn là loại bỏ nó bằng cách xác định lại mục tiêu nghiên cứu. Mục tiêu ban đầu là tìm hiểu các kết quả sẽ xảy ra nếu mọi người thực sự được điều trị B . Mục tiêu được xác định lại là tìm hiểu kết quả sẽ xảy ra nếu mọi người nhận được đề nghị đối xử này, họ có thể chấp nhận hoặc từ chối.

Để minh họa, hãy xem xét lại thí nghiệm giao diện người dùng Illinois. Woodbury và Spiegelman (1987) đã mô tả thí nghiệm này là việc chỉ định ngẫu nhiên những người thất nghiệp vào UI truyền thống hoặc nhận một đề nghị UI có trợ cấp lương, cho phép người thất nghiệp lựa chọn giữa UI truyền thống và UI tăng cường trợ cấp lương. Do đó, họ không quan tâm đến việc tuân thủ và phân tích dữ liệu thử nghiệm theo cách cổ điển. Điều này trái ngược với nghiên cứu của Dubin và Rivers (1993) đã đề cập ở trên, trong đó chú ý đáng kể đến việc không tuân thủ.

Những phát hiện do Woodbury và Spiegelman báo cáo khác với những phát hiện do Dubin và Rivers báo cáo. Điều này một phần là do các tác giả có những mục tiêu khác nhau. Woodbury và Spiegelman muốn dự đoán kết quả sẽ xảy ra nếu những người thất nghiệp được phép lựa chọn giữa UI thông thường và một chương trình có trợ cấp lương. Dubin và Rivers muốn dự đoán kết quả sẽ xảy ra nếu UI thông thường được thay thế bằng một chương trình có trợ cấp lương.

Vấn đề trộn Sự không tuân thủ có thể xảy ra khi một thử nghiệm đưa ra cách xử lý, nhưng chính sách về lợi ích sẽ bắt buộc cách xử lý này. Ngược lại, vấn đề trộn lẫn phát sinh khi một thí nghiệm ngẫu nhiên bắt buộc phải có một xử lý nhưng chính sách lợi ích sẽ cho phép các đơn vị xử lý lựa chọn giữa các xử lý.

Tôi đã định nghĩa và nghiên cứu vấn đề pha trộn trong Manski (1997a). Để minh họa, tôi đã xem xét vấn đề dự đoán kết quả của các chính sách dành cho trường mầm non. Tôi sẽ sử dụng minh họa này để giải thích bản chất của vấn đề.

Phép ngoại suy từ Dự án Trường mầm non Perry

Các thí nghiệm ngẫu nhiên với các biện pháp can thiệp trước tuổi đi học đã tìm cách tìm hiểu các kết quả xảy ra khi các thành viên của nhóm can thiệp và kiểm soát lần lượt đăng ký và không đăng ký vào một chương trình mới. Mục tiêu thông thường là thực hiện một thí nghiệm cổ điển, hoàn toàn tuân thủ các phương pháp điều trị được chỉ định. Nếu điều này thành công, việc quan sát các nhóm can thiệp và kiểm soát sẽ cho thấy kết quả sẽ xảy ra nếu chương trình được bắt buộc hoặc không có sẵn.

Hãy xem xét một chính sách cung cấp một chương trình mới cho phụ huynh nhưng không bắt buộc họ phải đăng ký cho con mình. Thử nghiệm chỉ tiết lộ một phần kết quả theo chính sách này. Kết quả sẽ phụ thuộc vào sự tham gia của chương trình và vào sự phân phối phản ứng chung đối với hai phương pháp điều trị, số lượng mà thí nghiệm không tiết lộ. Nghiên cứu của tôi về vấn đề pha trộn đã chỉ ra những gì thí nghiệm tiết lộ.

Để minh họa bằng số, tôi lấy các đối tượng trong Dự án Trường mầm non Perry làm đối tượng nghiên cứu và diễn giải dự án như một thí nghiệm ngẫu nhiên cổ điển. Trong thí nghiệm này, tỷ lệ tốt nghiệp THPT của nhóm can thiệp là 0,67 và của nhóm đối chứng là 0,49. Bằng chứng này cho thấy tỷ lệ tốt nghiệp sẽ xảy ra nếu việc điều trị ở trường mầm non tương ứng là bắt buộc hoặc không có sẵn. Tuy nhiên, bằng chứng không tiết lộ tỷ lệ tốt nghiệp sẽ xảy ra là bao nhiêu nếu phụ huynh được tạo cơ hội đăng ký cho con mình vào trường mầm non nhưng không bắt buộc phải làm như vậy.

Người ta có thể nghĩ rằng tỷ lệ tốt nghiệp với lời mời học mầm non nhất thiết phải rơi vào khoảng từ 0,49 đến 0,67, tỷ lệ chính xác tùy thuộc vào việc tham gia chương trình. Kết luận này là đúng nếu trường mầm non không bao giờ có thể khiến đứa trẻ trở nên tồi tệ hơn việc không nhập học. Cũng đúng nếu cha mẹ quyết định ngẫu nhiên có nên đăng ký cho con mình vào trường mầm non hay không. Tuy nhiên, giả sử rằng người ta không thấy giả định nào đáng tin cậy. Phân tích của tôi cho thấy rằng, nếu không biết phụ huynh sẽ cư xử như thế nào, người ta chỉ có thể kết luận rằng tỷ lệ tốt nghiệp với lời mời học mầm non sẽ nằm trong khoảng từ 0,16 đến 1.

Cả hai kết quả cực đoan đều có thể xảy ra nếu cha mẹ muốn tối đa hóa triển vọng tốt nghiệp trung học của con cái họ. Sau đó, tỷ lệ tốt nghiệp có thể cao bằng 1 nếu cha mẹ có kiến thức đầy đủ về đáp ứng điều trị. Nó có thể thấp tới 0,16 nếu cha mẹ hoàn toàn hiểu sai về phản ứng điều trị và do đó, đưa ra các quyết định sai lầm ở trường mầm non cho con cái của họ.

Để hiểu kết quả này, chúng ta cần hiểu rõ bằng chứng thực nghiệm cổ điển tiết lộ điều gì và không tiết lộ điều gì. Đầu tiên, một thử nghiệm cổ điển bắt buộc hoặc cấm đăng ký không tiết lộ bất cứ điều gì về cách cha mẹ sẽ cư xử khi có cơ hội đăng ký cho con cái họ. Thứ hai, thí nghiệm chỉ xác định một phần sự phân bổ đáp ứng điều trị.

Để xem chính xác những gì một thí nghiệm tiết lộ về phản ứng điều trị, hãy quan sát rằng mỗi đứa trẻ có một cặp kết quả tốt nghiệp trung học tiềm năng: (tốt nghiệp mà không học mầm non, tốt nghiệp mầm non). Đặt kết quả bằng 1 nếu đứa trẻ tốt nghiệp và bằng 0 nếu không. Có bốn mẫu phản hồi có thể xảy ra: (0, 0), (0, 1), (1, 0), (1, 1). Một đứa trẻ có phản hồi (0, 0) nếu nó không tốt nghiệp bất kể cách điều trị nào, phản hồi (0, 1) nếu nó không tốt nghiệp theo cách điều trị A nhưng sẽ tốt nghiệp theo cách điều trị B , v.v.

Gọi F (0, 0) là phân số trẻ em có mẫu trả lời (0, 0), gọi F (0, 1) là phân số có mẫu (0, 1), v.v. Quan sát kết quả của nhóm can thiệp Trường mầm non Perry cho thấy tỷ lệ tốt nghiệp trung học sẽ là 0,67 nếu bắt buộc phải nhập học ở trường mầm non. Điều này có nghĩa là F (0, 1) và F (1, 1) cộng lại bằng 0,67, trong khi F (0, 0) và F (1, 0) cộng bằng 0,33. Quan sát kết quả của nhóm đối chứng cho thấy tỷ lệ tốt nghiệp trung học phổ thông sẽ là 0,49 nếu không đi học mầm non. Điều này có nghĩa là F (1, 0) và F (1, 1) cộng lại bằng 0,49, trong khi F (0, 0) và F (0, 1) cộng bằng 0,51. Tóm tắt thông tin này, thí nghiệm cho thấy rằng

F (0, 1) + F (1, 1) = 0,67, F (0, 0) + F (1, 0) = 0,33,

F (1, 0) + F (1, 1) = 0,49, F (0, 0) + F (0, 1) = 0,51.

Trẻ em có mô hình phản ứng (1, 1) tốt nghiệp trung học bất kể điều trị. Những người có mẫu (0, 0) không tốt nghiệp bất kể điều trị. Điều trị chỉ ảnh hưởng đến những người có mẫu (0, 1) và (1, 0). Tỷ lệ trẻ em có các mẫu sau càng lớn thì tác động tiềm ẩn của lựa chọn đối xử của cha mẹ đối với tỷ lệ tốt nghiệp càng lớn.

Trong số tất cả các phân phối tần số phù hợp với bằng chứng thực nghiệm, phân phối làm cho các phân số F (0, 1) và F (1, 0) càng lớn càng tốt có thể được chứng minh là

Với sự phân bổ đáp ứng điều trị này, tỷ lệ tốt nghiệp được tối đa hóa nếu cha mẹ của những đứa trẻ có mẫu phản ứng (0, 1) chọn đăng ký cho con họ đi học mẫu giáo và cha mẹ của những đứa trẻ có mẫu (1, 0) chọn không đăng ký. Đó là, cha mẹ luôn hành động để tối đa hóa kết quả tốt nghiệp của con cái họ. Kết quả là tỷ lệ tốt nghiệp 100 phần trăm.

Ở một thái cực khác, xác suất tốt nghiệp bị giảm thiểu nếu cha mẹ của những đứa trẻ có mẫu phản hồi (0, 1) chọn không đăng ký cho con của họ và cha mẹ của những đứa trẻ có mẫu (1, 0) đăng ký cho chúng. Đó là, cho dù do sở thích hay do nhận thức sai lầm về phản ứng đối xử , cha mẹ luôn hành động để giảm thiểu việc con cái họ ra trường . Kết quả là tỷ lệ tốt nghiệp là 16 phần trăm, những học sinh tốt nghiệp duy nhất trong trường hợp này là những đứa trẻ có mẫu câu trả lời (1, 1).

Tương tác xã hội

Giả định về phản ứng mang tính cá nhân đã phổ biến trong việc phân tích phản ứng điều trị, nhưng thường có nhiều lý do để đặt câu hỏi về tính hiện thực của nó. Trước đó tôi đã trích dẫn việc tiêm phòng bệnh truyền nhiễm như một trường hợp hiển nhiên. Tôi cũng có thể nêu ra khả năng tương tác khi thảo luận về nhiều vấn đề chính sách khác.

Ví dụ, các chương trình nhằm giúp những người lao động thất nghiệp tìm được việc làm có thể ảnh hưởng không chỉ đến việc làm của những người tham gia chương trình mà còn cả những người không tham gia. Cơ chế xã hội là cạnh tranh trên thị trường lao động. Các nhà kinh tế coi việc làm là kết quả của sự tương tác giữa người lao động và người sử dụng lao động, trong đó người lao động đề nghị cung cấp lao động và người sử dụng lao động đề nghị thuê công nhân. Giả sử rằng một chương trình đào tạo nghề hoặc một biện pháp can thiệp như trợ cấp tiền lương ở Illinois thành công trong việc khiến những người tham gia trở nên hấp dẫn hơn đối với người sử dụng lao động. Sau đó, sẽ hợp lý khi kỳ vọng rằng những người tham gia có nhiều khả năng nhận được lời mời làm việc hơn so với những người khác, trong khi triển vọng việc làm của những người không tham gia giảm đi.

Tương tác địa phương và toàn cầu

Phân tích phản ứng điều trị với các tương tác xã hội là một chủ đề phức tạp. Mọi người có thể tương tác theo nhiều cách. Các nhà nghiên cứu có thể đưa ra vô số giả định về những tương tác này. Trong không gian này, tôi sẽ chỉ rút ra sự khác biệt quan trọng giữa các tương tác cục bộ và toàn cầu . Các thí nghiệm ngẫu nhiên có thể xác định đáp ứng điều trị trong trường hợp trước chứ không phải trường hợp sau.

Lập luận cổ điển về việc chỉ định ngẫu nhiên các phương pháp điều trị giả sử một quần thể lớn trong đó việc điều trị mang tính cá nhân. Tuy nhiên, lập luận này không chỉ rõ bản chất của “các cá thể” tạo nên quần thể. Trong các minh họa chính sách mà tôi đã đưa ra cho đến nay, các đơn vị điều trị là con người. Lập luận về sự thống trị hóa chạy cũng áp dụng tốt như nhau nếu dân số phân chia thành một số lượng lớn các nhóm tham chiếu đối xứng gồm những người. Tính đối xứng ở đây có nghĩa là các thành viên của mỗi nhóm tương tác với nhau nhưng không tương tác với các thành viên của các nhóm khác. Các nhóm tham khảo có thể là hộ gia đình , lớp học hoặc khu dân cư. Trong mỗi trường hợp này và các trường hợp tương tự, chúng ta có thể khái niệm hóa các đơn vị điều trị là nhóm tham khảo, vấn đề chính sách là lựa chọn phương pháp điều trị của nhóm tham chiếu và xác định phản ứng điều trị bằng cách chỉ định ngẫu nhiên các phương pháp điều trị cho các nhóm tham chiếu. Tương tác của loại này là cục bộ.

Các tương tác xã hội mang tính toàn cầu nếu tất cả các thành viên của một quần thể có khả năng tương tác với nhau. Do đó, dân số bao gồm một nhóm tham chiếu duy nhất. Một thử nghiệm ngẫu nhiên không có khả năng dự đoán khi các tương tác là toàn cầu. Bất kỳ quy trình chỉ định điều trị nào, chạy theo kiểu domized hay quy trình khác, đều mang lại chính xác một bộ sưu tập các phương pháp điều trị được thực hiện cho dân số. Trừ khi một người có kiến thức hạn chế bản chất của các tương tác, nếu không thì không thể dự đoán kết quả sẽ xảy ra dưới bất kỳ tập hợp các phương pháp điều trị dân số phản thực nào. Về nguyên tắc, việc thay đổi cách đối xử mà chỉ một người nhận được có thể tùy ý thay đổi kết quả của tất cả các thành viên trong cộng đồng.

Phân tích dữ liệu thực nghiệm đáng tin cậy

Vì những lý do trên và những lý do khác, các thí nghiệm ngẫu nhiên trong thực tế thường khác biệt đáng kể so với lý tưởng được tượng trưng bởi “tiêu chuẩn vàng”. Các nhà nghiên cứu nghiêm túc từ lâu đã nhận ra điều này. Mặc dù tôi đã chỉ trích Donald Campbell trong Chương 1 về việc nâng cao giá trị bên trong lên trên giá trị bên ngoài, nhưng tôi cần nói rõ rằng Campbell đã nhận ra nhiều vấn đề mà các thí nghiệm có thể gặp phải trong thực tế. Campbell và Stanley (1963), một cuốn sách đã trở thành kinh thánh đối với nhiều nhà khoa học xã hội quan tâm đến việc đánh giá chương trình, đã thảo luận về nhiều “yếu tố gây nguy hiểm cho tính hợp lệ” của các thí nghiệm.

Trong tài liệu kinh tế học, phép ngoại suy và tuân thủ là mối quan tâm nổi bật của các nhà nghiên cứu khi phân tích dữ liệu từ các thử nghiệm phúc lợi và thuế thu nhập tiêu cực trong những năm 1970 và 1980. Nhiều người đóng góp cho các tập do Hausman và Wise (1985) và Manski và Garfinkel (1992) biên tập đã kết luận rằng các nhà nghiên cứu phải đối mặt với những vấn đề này nếu họ muốn đưa ra những dự đoán đáng tin cậy về kết quả chính sách.

Những thí nghiệm ngẫu nhiên có thể tiết lộ điều gì một cách đáng tin cậy trong thực tế? Một số nhà phân tích ủng hộ các thí nghiệm không đưa ra hướng dẫn nào ngoài quan điểm rằng người ta nên thiết kế chúng một cách cẩn thận. Nhiều đánh giá thử nghiệm về các chương trình xã hội không đề cập đến vấn đề ngoại suy từ các thử nghiệm được thực hiện cho các chính sách quan tâm. Một ví dụ nổi bật, đã được đề cập trước đó trong Chương 1, là tập hợp các phân tích có ảnh hưởng về các thí nghiệm cải cách phúc lợi được báo cáo trong Gueron và Pauly (1991).

Tôi nghĩ sẽ mang tính xây dựng hơn nếu nhận ra một cách rõ ràng những khía cạnh mà các thí nghiệm có thể không tuân theo lý tưởng cổ điển và nghiên cứu suy luận trong những trường hợp này. Ngay cả khi một thử nghiệm không mang lại sự chắc chắn đáng tin cậy về kết quả chính sách, nó có thể cho phép dự đoán khoảng thời gian đáng tin cậy. Các phân tích của tôi trước đó trong phần tuân thủ này và vấn đề pha trộn minh họa các khả năng.

2.7.    Lựa chọn điều trị ngẫu nhiên trong nghiên cứu quan sát

Khi đưa ra giả định về các nhóm điều trị giống hệt nhau, tôi đã viết rằng giả định này thường bị nghi ngờ trong các nghiên cứu quan sát. Tuy nhiên, các nhà nghiên cứu thực hiện các nghiên cứu quan sát thường giả định rằng các nhóm điều trị được tạo ra bởi sự lựa chọn điều trị có mục đích có sự phân bổ phản ứng giống hệt nhau.

Khi các nhà phân tích cảm thấy không thoải mái khi giả định rằng các nhóm điều trị hoàn chỉnh đều phản ứng giống hệt nhau, họ thường chia dân số nghiên cứu thành các nhóm có chung các đặc điểm cụ thể, thường được gọi là đồng biến. Sau đó, họ giả định rằng các nhóm có cùng biến số giống nhau nhưng nhận được các phương pháp điều trị khác nhau có phân bố phản ứng điều trị giống nhau. Về cơ bản, họ giải thích dữ liệu kết quả như thể chúng được tạo ra bởi một loạt các thử nghiệm ngẫu nhiên cụ thể theo hiệp phương sai .

Để thúc đẩy giả định rằng việc điều trị là ngẫu nhiên trong các nhóm cụ thể, các nhà nghiên cứu thường nói rằng việc chia dân số thành các nhóm có cùng biến số đồng biến sẽ “kiểm soát” lựa chọn điều trị. Tuy nhiên, họ không giải thích những gì họ nghĩ trong đầu bằng cụm từ “kiểm soát đối với”. Có lẽ, họ có thể nghĩ rằng những người có cùng đặc điểm quan sát được là những mẫu giống hệt nhau, như trong các thí nghiệm có kiểm soát của khoa học tự nhiên. Tuy nhiên, nếu chúng thực sự giống hệt nhau, thì tất cả những người có cùng biến số và được điều trị giống nhau sẽ có cùng kết quả. Điều này rõ ràng là không xảy ra trong thực tế. Tiêu chuẩn là quan sát các kết quả không đồng nhất.

Thật không may, những lời biện minh cho việc giả định chỉ định ngẫu nhiên trong các nhóm hiếm khi vượt ra ngoài những tuyên bố lỏng lẻo đồng biến lựa chọn điều trị “kiểm soát”. Ví dụ, hãy xem xét việc kết án tư pháp đối với những người bảo vệ. Các nhà nghiên cứu thường chia những người phạm tội thành các nhóm được xác định theo giới tính, tuổi tác, chủng tộc và/hoặc tiền sử phạm tội trước đó. Họ cho rằng sự lựa chọn cách xử lý của tòa án là ngẫu nhiên trong mỗi nhóm, nhưng không đưa ra kiến thức nào về hành vi xét xử để hỗ trợ cho giả định đó.

Các thẩm phán có thể đưa ra các quyết định kết án một phần dựa trên các đặc điểm của vụ án mà các nhà phân tích thường không quan sát thấy—từ lời khai của các nhân chứng đến thái độ của những người phạm tội. Sự phân bố đáp ứng điều trị có thể thay đổi theo những đặc điểm này. Nếu vậy, không có lý do chính đáng nào để nghĩ rằng việc lựa chọn điều trị là ngẫu nhiên trong các nhóm được xác định bởi

đặc điểm mà các nhà phân tích quan sát được. Smith và Paternoster (1990, 1111-1112) đã cảnh báo các nhà tội phạm học về điều này:

Thanh thiếu niên có nguy cơ cao có nhiều khả năng nhận được các quyết định nghiêm trọng hơn. Do đó, những cá nhân bị áp dụng các biện pháp trừng phạt nghiêm khắc hơn sẽ có nhiều khả năng phạm tội mới hơn cho dù có tồn tại mối quan hệ nào giữa quyết định của tòa án vị thành niên và hành vi phạm tội trong tương lai hay không.

Họ tiếp tục lập luận rằng không hợp lý khi cho rằng lựa chọn xử lý tư pháp là ngẫu nhiên có điều kiện dựa trên các đồng biến mà các nhà nghiên cứu thường có thể quan sát được.

Lựa chọn Điều trị Hợp lý và Xu hướng Lựa chọn

Trong cộng đồng khoa học rộng lớn liên quan đến phân tích chính sách, các nhà kinh tế đặc biệt hoài nghi về nghiên cứu giả định rằng lựa chọn điều trị có mục đích dẫn đến các nhóm điều trị giống hệt nhau. Các nhà kinh tế học thường xem lựa chọn là một hoạt động hợp lý, trong đó người ra quyết định đánh giá giá trị của các hành động thay thế và chọn một hành động có vẻ hứa hẹn nhất. Áp dụng ý tưởng cơ bản này, các nhà kinh tế giả định rằng người ra quyết định trước tiên tìm cách dự đoán kết quả của các phương pháp điều trị thay thế và sau đó chọn phương pháp xử lý có triển vọng nhận thức tốt nhất.

Thường là hợp lý khi mong đợi một số chồng chéo giữa các kết quả mà những người ra quyết định quan tâm khi lựa chọn phương pháp điều trị và những kết quả quan tâm trong phân tích chính sách. Nếu vậy, và nếu những người ra quyết định có một số khả năng dự đoán kết quả, thì sự lựa chọn điều trị thông thường sẽ không mang lại các nhóm điều trị giống hệt nhau. Thay vào đó, sự phân bố đáp ứng điều trị trong nhóm nhận điều trị A sẽ khác với sự phân bố đáp ứng trong nhóm nhận B . Hiện tượng này đôi khi được gọi là sai lệch lựa chọn.

Tối ưu hóa kết quả với tầm nhìn xa hoàn hảo

Xu hướng lựa chọn đặc biệt rõ ràng trong một mô hình kinh tế đưa ra hai giả định. Đầu tiên, những người ra quyết định trong dân số nghiên cứu nhằm mục đích lựa chọn các phương pháp điều trị nhằm tối đa hóa kết quả quan tâm trong phân tích chính sách. Thứ hai, những người ra quyết định này có kiến thức đầy đủ về phản ứng điều trị, một giả định được gọi là tầm nhìn xa hoàn hảo. Heckman và Taber (2008) nhận xét rằng tối ưu hóa kết quả với tầm nhìn xa hoàn hảo là “một trong những mô hình quan trọng nhất trong kinh tế học”. Họ gọi nó là Mô hình Roy, đề cập đến ứng dụng ban đầu của nó trong nghiên cứu về lựa chọn nghề nghiệp và thu nhập của nhà kinh tế học người Anh AD Roy (Roy 1951).

Chẳng hạn, hãy xem xét sự lựa chọn giữa các phương pháp điều trị y tế. Người ra quyết định có thể là bác sĩ. Kết quả của mối quan tâm chung đối với các bác sĩ và xã hội có thể là tuổi thọ của bệnh nhân. Sau đó, tối ưu hóa kết quả với tầm nhìn xa hoàn hảo giả định rằng các bác sĩ biết kết quả sống còn của các phương pháp điều trị thay thế và chọn phương pháp mang lại tuổi thọ cao nhất.

Hoặc xem xét tuyên án tư pháp đối với người phạm tội. Những người ra quyết định là thẩm phán. Kết quả của mối quan tâm chung đối với các thẩm phán và xã hội có thể là tái phạm. Sau đó, tối ưu hóa kết quả với tầm nhìn xa hoàn hảo giả định rằng các thẩm phán biết hậu quả của các bản án thay thế và chọn những bản án giảm thiểu tội phạm trong tương lai.

Mô hình tối ưu hóa kết quả với tầm nhìn xa hoàn hảo đưa ra những giả định mạnh mẽ đến mức tôi không coi đó là mô tả thực tế về lựa chọn điều trị. Đôi khi có thể hợp lý khi cho rằng kết quả của mối quan tâm đối với những người ra quyết định lựa chọn phương pháp điều trị cho dân số nghiên cứu cũng giống như kết quả của mối quan tâm chính sách. Tuy nhiên, thật khó để hiểu làm thế nào những người ra quyết định này có thể có kiến thức đầy đủ về phản ứng điều trị, khi các nhà phân tích chính sách phải vật lộn để đạt được kiến thức dù chỉ một phần.

Tuy nhiên, mô hình này cung cấp một minh họa hữu ích về việc thiên kiến lựa chọn có thể phát sinh như thế nào. Bất kể bối cảnh có thể là gì, việc tối ưu hóa kết quả với tầm nhìn xa hoàn hảo ngụ ý rằng các nhóm đơn vị điều trị nhận phương pháp điều trị A và B có sự phân bổ phản ứng điều trị khác nhau. Điều trị A mang lại kết quả tốt hơn B trong nhóm được điều trị A . Đối xứng, B mang lại kết quả tốt hơn A trong nhóm nhận được B .

Phân tích gián đoạn hồi quy

Có lẽ trường hợp tốt nhất để giả định rằng sự lựa chọn điều trị là ngẫu nhiên có điều kiện dựa trên các biến đồng thời được quan sát đã được thực hiện trong các bối cảnh không thường xuyên khi một quy trình thể chế được biết là chỉ sử dụng các biến đồng thời được quan sát để chỉ định người vào điều trị. Sau đó, đôi khi hợp lý để giả định rằng các nhóm có đồng biến tương tự nhưng nhận được các phương pháp điều trị khác nhau có sự phân bố đáp ứng điều trị tương tự nhau.

Ý tưởng này được giới thiệu bởi Thistlethwaite và Campbell (1960), họ đã so sánh một số kết quả mà hai nhóm học sinh trung học được đánh giá là giống nhau nhưng được đối xử khác nhau. Các thành viên của cả hai nhóm đều là những học sinh có thành tích học tập xuất sắc, đạt thành tích cao trong cuộc thi học bổng quốc gia. Học sinh trong một nhóm nhận được sự công nhận đáng kể dưới dạng giấy khen, trong khi những học sinh trong nhóm kia nhận được ít sự công nhận hơn dưới dạng thư khen cá nhân. Quyết định của tổ chức về việc tặng bằng khen hoặc thư khen thưởng chủ yếu dựa trên điểm số trong bài kiểm tra tiêu chuẩn hóa. Những học sinh có điểm kiểm tra trên ngưỡng đã nhận được chứng chỉ và những học sinh có điểm thấp hơn ngưỡng một chút sẽ nhận được thư.

Thistlethwaite và Campbell tập trung vào hai nhóm học sinh có điểm gần ngưỡng. Một nhóm, với số điểm cao hơn ngưỡng một chút, đã nhận được chứng chỉ. Người kia, với số điểm thấp hơn ngưỡng một chút, đã nhận được thư. Các tác giả đánh giá rằng hai nhóm tương tự nhau về thành phần, lập luận rằng việc đạt được điểm cao hơn hoặc thấp hơn một chút so với ngưỡng phản ánh sự khác biệt ngẫu nhiên về cơ bản trong hiệu suất kiểm tra hơn là sự khác biệt cơ bản về chất lượng học sinh. Vì điều này, các tác giả đã phân tích kết quả của hai nhóm điều trị như thể các phương pháp điều trị đã được chỉ định ngẫu nhiên.

Họ đã sử dụng thuật ngữ hồi quy-phân tích gián đoạn để mô tả ý tưởng của họ. Giải thích cho thuật ngữ này là một nhà phân tích ước tính hồi quy kết quả theo điểm kiểm tra thường mong đợi phát hiện ra rằng kết quả có xu hướng thay đổi thuận lợi theo điểm kiểm tra. (Hồi quy kết quả đầu ra dựa trên điểm kiểm tra đo lường kết quả trung bình thay đổi như thế nào giữa các nhóm có điểm kiểm tra khác nhau.) Tuy nhiên, việc sử dụng ngưỡng điểm kiểm tra để chỉ định phương pháp điều trị có thể dẫn đến sự gián đoạn kết quả ở ngưỡng cũ , vì những người ở trên và dưới ngưỡng nhận được sự đối xử khác nhau . Mức độ của sự gián đoạn này đo lường hiệu quả trung bình của việc nhận một phương pháp điều trị hơn là phương pháp điều trị khác.

Kể từ đó, phân tích gián đoạn hồi quy đã được áp dụng trong nhiều môi trường giáo dục và các môi trường khác, nơi các quy tắc thể chế xác định các phương pháp điều trị. Ví dụ, Angrist và Krueger (1991) đã sử dụng nó để nghiên cứu kết quả khi trẻ em phải chịu số năm đi học bắt buộc khác nhau. Họ đã mô tả phân tích của họ trong phần tóm tắt bài báo của họ (trang 979):

Chúng tôi xác định rằng mùa sinh có liên quan đến trình độ học vấn do chính sách về tuổi bắt đầu đi học và luật bắt buộc đi học. Những người sinh vào đầu năm bắt đầu đi học ở độ tuổi lớn hơn và do đó có thể bỏ học sau khi hoàn thành chương trình học ít hơn so với những người sinh vào gần cuối năm.

Điều trị ở đây là số năm mà một đứa trẻ phải đi học bắt buộc. Điều trị đồng biến quan sát được xác định là ngày sinh. Ngưỡng xác định biện pháp xử lý là ngày sinh (thường là ngày 1 tháng 1) được sử dụng để xác định thời điểm bắt đầu đi học bắt buộc. Những đứa trẻ sinh ngay trước ngày ngưỡng bắt buộc phải đi học lâu hơn gần một năm so với những đứa trẻ sinh ngay sau ngưỡng. Lập luận rằng ngày sinh chính xác về cơ bản là ngẫu nhiên, các tác giả đã phân tích kết quả học tập và thu nhập của những đứa trẻ sinh ra ngay trước và sau ngày ngưỡng như thể chúng được phân bổ ngẫu nhiên vào các số năm đi học bắt buộc khác nhau.

Trong các ứng dụng trên và các ứng dụng khác, nơi các quy trình thể chế có thể quan sát được xác định các phương pháp điều trị, các nhà nghiên cứu thường đánh giá phân tích hồi quy không liên tục là rất đáng tin cậy. Một hạn chế quan trọng của ý tưởng này là nó cho phép người ta chỉ dự đoán kết quả của các chính sách khá cụ thể, và sau đó chỉ cho các nhóm có giá trị đồng biến cụ thể . Thistlethwaite và Campbell chỉ có thể so sánh kết quả khi nhận được giấy khen hoặc thư khen, và sau đó chỉ đối với những học sinh có điểm kiểm tra gần ngưỡng điều trị. Angrist và Krueger chỉ có thể so sánh kết quả đối với sự khác biệt trong một năm trong giai đoạn đi học bắt buộc, và sau đó chỉ đối với những học sinh có ngày sinh gần ngưỡng điều trị.

2.8.     Lập mô hình lựa chọn điều trị hợp lý

Tôi đã quan sát trong Phần 2.7 rằng quan điểm kinh tế về lựa chọn điều trị như một hoạt động hợp lý thường gây nghi ngờ rằng lựa chọn điều trị trong quần thể nghiên cứu là điều kiện ngẫu nhiên đối với các biến đồng thời được quan sát. Do đó, người ta có thể kỳ vọng các nhà kinh tế thực hiện các nghiên cứu quan sát sẽ thận trọng trong việc dự đoán các kết quả chính sách. Đây không phải là trường hợp. Các nhà kinh tế học ít nhất cũng có xu hướng tin chắc đến khó tin như các nhà phân tích chính sách khác, có lẽ còn hơn thế nữa. Để dự đoán kết quả chính sách mà không giả định các nhóm điều trị giống hệt nhau, các nhà kinh tế đã phát triển các mô hình lựa chọn liên quan đến lựa chọn điều trị và phản ứng điều trị.

Mô hình lựa chọn nguyên mẫu giả định tối ưu hóa kết quả với tầm nhìn xa hoàn hảo. Tôi đã nói trước đó rằng mô hình này đưa ra những giả định mạnh mẽ đến mức tôi không coi nó là một mô tả thực tế về lựa chọn điều trị. Do đó, có thể ngạc nhiên khi biết rằng, bất chấp sức mạnh của các giả định của nó, mô hình không mang lại những dự đoán cụ thể về kết quả chính sách.

Tối ưu hóa kết quả như một mô hình tuyên án

Để chỉ ra suy luận mà mô hình cho phép, một lần nữa tôi sẽ thảo luận về phân tích của Manski và Nagin (1998) về kết án và tái phạm ở Utah. Khi xem xét việc kết án và tái phạm trong Mục 2.3, tôi không tổng kết được gì về cách các thẩm phán ra quyết định tuyên án. Bây giờ giả sử rằng các thẩm phán có thể dự đoán kết quả một cách hoàn hảo và họ chọn các bản án để giảm thiểu tái phạm.

Như trước đó, hãy xem xét dự đoán về các kết quả sẽ xảy ra nếu tất cả những người phạm tội đều được điều trị B (giam giữ). Vấn đề là kết quả theo B không thể quan sát được đối với những người phạm tội thực sự được điều trị A (không giam giữ). Trước đây chúng ta không thể nói gì về những kết quả phản thực tế này. Với giả định tối ưu hóa kết quả với tầm nhìn xa hoàn hảo, chúng ta có thể rút ra một phần kết luận về chúng. Cụ thể, kết quả tái phạm phản thực không thể tốt hơn kết quả quan sát được. Lý do là nếu kết quả của phương pháp xử lý B tốt hơn phương pháp xử lý A , các thẩm phán sẽ chọn B thay vì A .

Lý do này dẫn đến giới hạn dưới của R MB chặt chẽ hơn so với giới hạn trước đó trong Mục 2.3. Giới hạn dưới trước đây là R B X F B . Bây giờ là tỷ lệ tái phạm được quan sát theo chính sách hiện trạng, cụ thể là R A X F A + R B X F B . Mô hình tối ưu hóa kết quả không mang lại hàm ý nào đối với giới hạn trên của việc tái phạm. Do đó, giới hạn sửa đổi là

R a x F a + R b x F b R mb F a + R b x F b .

Về số lượng, giới hạn dưới trước đây là 0,08. Bây giờ là 0,61. Giới hạn trên vẫn là 0,97.

Giả định phân phối

Dẫn xuất trên cho thấy rằng giả định về tối ưu hóa kết quả và tầm nhìn xa hoàn hảo có sức mạnh dự đoán, nhưng không đủ để mang lại những dự đoán điểm về kết quả chính sách. Tuy nhiên, các nhà kinh tế sử dụng mô hình thường báo cáo dự đoán điểm. Làm thế nào vậy?

Để đạt được sự chắc chắn, các nhà kinh tế kết hợp mô hình này với các giả định phân phối hạn chế mạnh mẽ sự phân bố dân số của phản ứng điều trị. Vào những năm 1970, các nhà kinh tế lượng đã chỉ ra rằng việc áp đặt một số giả định phân phối nhất định cho phép người ta xác định đầy đủ các kết quả sẽ xảy ra theo các chính sách bắt buộc phải có các biện pháp xử lý cụ thể. Họ cũng chỉ ra rằng, với các giả định phân phối đủ mạnh, dự đoán với độ chắc chắn vẫn có thể thực hiện được nếu người ta làm suy yếu các giả định về tối ưu hóa kết quả và tầm nhìn xa hoàn hảo ở một mức độ nào đó. Các đối số chính thức được sử dụng để thu được dự đoán điểm không có giải thích trực quan, vì vậy tôi sẽ không cố gắng mô tả chúng ở đây. Đối với những độc giả quan tâm có đủ nền tảng về kinh tế lượng hoặc thống kê có thể tìm thấy giải thích kỹ thuật rõ ràng trong chuyên khảo của Maddala (1983).

Nhiều nhà kinh tế đã và tiếp tục sử dụng các mô hình lựa chọn để dự đoán các kết quả chính sách, với việc áp dụng đặc biệt rộng rãi phương pháp “hai bước” đơn giản về mặt tính toán để ước lượng một số mô hình nhất định (Heckman 1976, 1979). Tuy nhiên, cách tiếp cận này để phân tích đáp ứng điều trị từ lâu đã gây tranh cãi. Lý do là sự thiếu uy tín trầm trọng.

Phương pháp hai bước thông thường giả định một mô hình phản ứng điều trị tuyến tính bình thường . Ở đây, kết quả của các phương pháp điều trị A và B là các biến liên tục có phân bố tần suất giữa những người với các đồng biến xác định được giả định là có dạng phân phối chuẩn hai biến. Phản ứng trung bình của những người có các đồng biến khác nhau được giả định là thay đổi tuyến tính như một hàm của các đồng biến, trong khi phương sai của phản ứng được giả định là không thay đổi theo các đồng biến.

Đây là những giả định kỹ thuật thuận tiện, được thực hiện để cho phép dự đoán điểm nhưng thiếu sự biện minh thực chất. Do đó, không có gì đáng ngạc nhiên khi nhiều nhà nghiên cứu đặt câu hỏi về độ tin cậy của mô hình tuyến tính thông thường và do đó, các phân tích không tin tưởng sử dụng mô hình. Thật vậy, sự chỉ trích mô hình normal-l inear được nêu rõ trong khuyến nghị của Bassi và Ashenfelter (1986) và LaLonde (1986), được trích dẫn trước đó, rằng nghiên cứu về phản ứng điều trị nên tập trung hoàn toàn vào việc thiết kế và phân tích các thí nghiệm ngẫu nhiên .

Dự đoán hành vi

Chương này tiếp tục nghiên cứu về dự đoán các kết quả của chính sách, giải quyết các vấn đề khó khăn hơn so với những vấn đề được xem xét trong Chương 2. Một lần nữa, vấn đề là dự đoán các kết quả sẽ xảy ra theo một chính sách bắt buộc phải xử lý. Thách thức mới là dữ liệu đến từ một quần thể nghiên cứu trong đó không ai nhận được phương pháp điều trị bắt buộc. Ví dụ: trong bối cảnh kết án và tái phạm, chúng tôi có thể có dữ liệu về kết quả theo chính sách không có người chưa thành niên nào bị kết án giam giữ và chúng tôi có thể muốn dự đoán kết quả sẽ xảy ra nếu tất cả đều bị giam giữ. Vì vậy, chúng ta có thể muốn dự đoán kết quả của một phương pháp điều trị hoàn toàn mới.

Hai giả định về phản ứng giống hệt nhau được nghiên cứu trong Chương 2—các đơn vị điều trị giống hệt nhau và các nhóm điều trị giống hệt nhau—không có khả năng dự đoán kết quả của một phương pháp điều trị mới. Nếu tất cả mọi người trong nhóm nghiên cứu đều được điều trị một lần, những giả định này không tiết lộ gì về điều gì sẽ xảy ra nếu ai đó được điều trị khác. Làm thế nào sau đó một người có thể tiến hành?

Một ý tưởng rộng không được sử dụng trong Chương 2 là đưa ra các giả định về cách các cá nhân phản ứng với việc điều trị. Những giả định như vậy, kết hợp với quan sát dân số nghiên cứu, có thể đưa ra kết luận về kết quả sẽ xảy ra nếu mọi người nhận được phương pháp điều trị mới . Các nhà kinh tế từ lâu đã sử dụng ý tưởng này để dự đoán phản ứng hành vi đối với chính sách mới, coi công việc của họ là phân tích sở thích được tiết lộ.

Khi dự đoán phản ứng hành vi, cách xử lý là tập hợp các phương án lựa chọn có sẵn cho một người, được gọi tắt là bộ lựa chọn . Giả sử rằng một người quan sát các lựa chọn mà các thành viên của nghiên cứu

dân số làm khi đối mặt với các bộ lựa chọn hiện trạng. Vấn đề là dự đoán các lựa chọn mà họ hoặc những người khác sẽ thực hiện khi đối mặt với các tập hợp lựa chọn khác nhau. Chính sách tác động lên con người bằng cách tác động đến các nhóm lựa chọn mà họ phải đối mặt.

Phân tích sở thích được tiết lộ đã được giới thiệu bởi Paul Samuelson. Samuelson (1938, 1948) đã xem xét bài toán kinh tế cổ điển về dự đoán nhu cầu hàng hóa. Ông cho rằng một nhà nghiên cứu phục vụ các giao dịch mua mà mọi người thực hiện khi thu nhập và giá cả có giá trị như hiện trạng. Ông chỉ ra rằng những quan sát này, kết hợp với lý thuyết người tiêu dùng tiêu chuẩn, cho phép dự đoán một phần việc mua hàng mà những người này sẽ thực hiện trong bối cảnh thu nhập - giá mới. Chính sách có thể tác động lên con người bằng cách ảnh hưởng đến thu nhập của họ và/hoặc giá cả hàng hóa.

Tôi sẽ mô tả các ứng dụng hiện đại của phân tích sở thích bộc lộ để dự đoán kết quả chính sách và thảo luận về các giả định mà các nhà kinh tế học đã sử dụng. Tôi bắt đầu với một trường hợp hàng đầu đã thu hút sự chú ý nghiên cứu đáng kể, phản ứng của nguồn cung lao động đối với chính sách thuế thu nhập.

3.1.    Thuế thu nhập và cung ứng lao động

Dự đoán phản ứng của nguồn cung lao động đối với việc đánh thuế thu nhập từ lâu đã là một mối quan tâm quan trọng trong phân tích chính sách kinh tế. Thuế thu nhập là một cơ chế trung tâm để tạo ra nguồn thu của chính phủ. Chính sách thuế có thể ảnh hưởng đến nguồn cung lao động. Chính sách thuế và nguồn cung lao động cùng xác định thu nhập kiếm được và do đó, doanh thu thuế.

Thảo luận về tài chính công ở Hoa Kỳ đã được đặc trưng bởi sự chắc chắn đấu tay đôi liên quan đến phản ứng của cung lao động đối với thuế thu nhập, với niềm tin đối lập được phân loại là bảo thủ và tự do. Nhiều cuộc tranh luận đã tập trung vào tỷ lệ đánh thuế cận biên đối với thu nhập cao. Những người bảo thủ khẳng định rằng nguồn cung lao động của mỗi con trai có kỹ năng sẽ tăng lên đáng kể nếu thuế suất áp dụng cho thu nhập cao sẽ giảm đi so với thuế suất trong hệ thống thuế lũy tiến của chúng ta. Những người theo chủ nghĩa tự do khẳng định rằng nguồn cung lao động của những người có kỹ năng tương đối nhạy cảm với thuế suất.

Vào những năm 1980, một phiên bản táo bạo của khẳng định bảo thủ đến từ nhà kinh tế học Arthur Laffer. Ông khẳng định rằng việc giảm thuế suất cận biên đối với thu nhập cao sẽ kích thích sự gia tăng đủ lớn nguồn cung lao động có kỹ năng để tăng nguồn thu từ thuế của chính phủ. Những người theo chủ nghĩa tự do phản bác rằng những dự đoán của Laffer và các nhà kinh tế học “trọng cung” khác là hoàn toàn không chính xác. Những lập luận cụ thể của những người bảo thủ và những người theo chủ nghĩa tự do có thể thay đổi theo thời gian, nhưng cuộc tranh luận vẫn tiếp tục.

Lý thuyết cung lao động

Điều quan trọng là phải hiểu rằng lý thuyết kinh tế tiêu chuẩn không dự đoán phản ứng của nguồn cung lao động đối với thuế thu nhập. Ngược lại , nó cho thấy rằng một công nhân có thể phản ứng hợp lý theo những cách khác nhau. Khi thuế suất tăng lên, một người có thể quyết định một cách hợp lý là làm việc ít hơn, làm việc nhiều hơn hoặc hoàn toàn không thay đổi nguồn cung lao động của mình.

Kinh tế học lao động hiện đại hình dung nguồn cung lao động là một chuỗi phức hợp các quyết định về giáo dục, nghề nghiệp và nỗ lực làm việc được đưa ra trong suốt cuộc đời. Tuy nhiên, một mô hình đơn giản quen thuộc với sinh viên kinh tế cũng đủ để chỉ ra rằng một người có thể phản ứng với thuế thu nhập theo những cách khác nhau. Mô hình này xem xét một người có mức lương định trước cho công việc được trả lương. Người đó phải phân bổ một đơn vị thời gian cụ thể (có thể là một ngày, một tuần hoặc một tháng) giữa công việc được trả lương và các hoạt động không được trả lương khác nhau mà các nhà kinh tế học thường gọi là giải trí. Thu nhập ròng của anh ta bằng tổng thu nhập trừ đi thuế thu nhập.

Các nhà kinh tế thường cho rằng, có vẻ hợp lý, rằng mọi người thích có nhiều thu nhập hơn và nhiều thời gian nhàn rỗi hơn. Bản chất của vấn đề cung ứng lao động là một người không thể đồng thời tăng thu nhập và thời gian nhàn rỗi của mình. Trong khi thu nhập tăng theo lượng thời gian làm việc, thời gian nhàn rỗi giảm đi tương ứng. Lý thuyết kinh tế tiêu chuẩn giả định rằng một người gắn một giá trị, hoặc tiện ích, cho mỗi cặp khả thi (thu nhập ròng, giải trí) và chọn phân bổ thời gian của mình để tối đa hóa tiện ích. Ngoài giả định rằng thu nhập ròng và thời gian rảnh rỗi đều đáng mong muốn, lý thuyết không đề cập đến sở thích mà mọi người nắm giữ.

Các nhà kinh tế đã phát hiện ra rằng các sở thích khác nhau ngụ ý các mối quan hệ khác nhau giữa chính sách thuế và nguồn cung lao động. Một bài tập đơn giản xem xét một người không có thu nhập từ việc làm và hỏi cung lao động thay đổi như thế nào theo thuế suất theo chính sách thuế theo tỷ lệ - chính sách đánh thuế trên mỗi đồng đô la kiếm được ở cùng một tỷ lệ. Ba loại sở thích quen thuộc với sinh viên kinh tế là tiện ích bổ sung, Cobb-Douglas và Leontief . Tiện ích bổ sung và Leontief là những trường hợp cực, trường hợp thứ nhất coi thu nhập và thời gian rảnh rỗi là những thứ thay thế hoàn hảo và trường hợp thứ hai xem chúng là phần bổ sung hoàn hảo. Có thể chỉ ra rằng một người có độ thỏa dụng phụ gia chọn làm việc toàn thời gian khi thuế suất thấp và hoàn toàn không làm việc khi thuế suất cao. Một người nào đó có lợi ích Leontief chọn làm việc nhiều hơn khi thuế suất tăng lên. Độ thoả dụng Cobb-Douglas là một trường hợp trung gian trong đó cung lao động không thay đổi theo thuế suất.

Ba loại sở thích này mang lại những mối quan hệ rất khác nhau giữa thuế suất và nguồn cung lao động, nhưng chúng không làm cạn kiệt các khả năng . Các sách giáo khoa kinh tế thường xuyên thảo luận về các hàm cung lao động uốn ngược . Cung lao động được cho là bị uốn ngược nếu tỷ lệ thời gian làm việc ban đầu tăng lên khi tiền lương ròng tăng từ 0, nhưng trên một ngưỡng nào đó, sẽ giảm khi tiền lương ròng tăng thêm. Điều này ngụ ý rằng nguồn cung lao động ban đầu tăng lên khi thuế suất tăng từ 0 nhưng, trên một ngưỡng nào đó, sẽ giảm khi thuế suất tăng thêm. Một số hàm tiện ích mang lại những mối quan hệ thậm chí còn phức tạp hơn giữa thuế suất và nguồn cung lao động (xem Stern 1986).

Lý thuyết kinh tế không đưa ra tình trạng đặc quyền cho bất kỳ sở thích cụ thể nào. Một số người có thể có các hàm tiện ích phụ gia, một số Cobb-Douglas và một số Leontief. Những người khác có thể có những sở thích ám chỉ nguồn cung lao động bị uốn ngược hoặc các mối quan hệ khác giữa thuế suất và phân bổ thời gian. Vì vậy, lý thuyết không dự đoán thuế thu nhập ảnh hưởng đến cung lao động như thế nào.

Phân tích thực nghiệm

Sự im lặng của lý thuyết từ lâu đã được đánh giá cao. Ngay từ năm 1930, nhà kinh tế học Lionel Robbins đã nhận ra điều này và kết luận rằng việc dự đoán phản ứng của nguồn cung lao động đối với chính sách thuế đòi hỏi phải phân tích thực nghiệm. Robbins (1930, 129) diễn đạt theo cách này: “Chúng ta chỉ còn lại phần kết luận . . . rằng bất kỳ nỗ lực nào để dự đoán ảnh hưởng của sự thay đổi trong điều kiện thu nhập kiếm được đều phải tiến hành bằng điều tra quy nạp về độ co giãn.” Ở đây, từ quy nạp có nghĩa là suy luận thực nghiệm từ dữ liệu, và hệ số co giãn đề cập đến tỷ lệ phần trăm mà mọi người sẽ thay đổi thời gian làm việc của họ nếu thuế suất tăng thêm 1%.

Các nhà kinh tế sau đó đã thực hiện nhiều nghiên cứu thực nghiệm về nguồn cung lao động, sử dụng hai cách tiếp cận. Một cách tiếp cận áp dụng các giả định đã được xem xét trong Chương 2 mà không cần tham khảo lý thuyết kinh tế về cung lao động. Các nhà nghiên cứu có thể thực hiện các nghiên cứu trước và sau, so sánh nguồn cung lao động trong một khu vực tài phán thuế nhất định trước và sau khi thay đổi chính sách thuế. Hoặc họ có thể so sánh nguồn cung lao động của những người sống ở các khu vực pháp lý thuế khác nhau. Một hạn chế cơ bản của những phân tích như vậy là sự khác biệt về mặt địa lý và lịch sử trong các chính sách thuế chỉ kéo dài một tập hợp con nhỏ của các chính sách mà một xã hội có thể xem xét . Các giả định của Chương 2 không cho phép dự đoán cung lao động theo các chính sách thuế mới.

Chuỗi nghiên cứu thực nghiệm thứ hai nghiên cứu nguồn cung lao động thông qua lăng kính của lý thuyết kinh tế. Các nhà nghiên cứu tham gia vào phân tích sở thích được tiết lộ quan sát các quyết định cung ứng lao động được thực hiện bởi một dân số nghiên cứu theo chính sách thuế hiện trạng. Để sử dụng những dữ liệu này nhằm dự đoán nguồn cung lao động theo các chính sách mới, trước tiên, các nhà nghiên cứu viện dẫn giả định kinh tế tiêu chuẩn rằng mọi người phân bổ thời gian của họ để tối đa hóa tiện ích. Giả định này giải thích thuật ngữ sở thích bộc lộ. Các nhà kinh tế giả định rằng một người thích cặp (thu nhập ròng, thời gian rảnh rỗi) mà anh ta chọn hơn tất cả các cặp khác mà anh ta có thể đã chọn. Do đó, việc quan sát nguồn cung lao động được lựa chọn của mỗi người trong chính sách thuế hiện trạng cho thấy điều gì đó về sở thích của anh ta. Ý tưởng này bắt nguồn từ Samuelson (1938, 1948).

Bản thân giả định về tối đa hóa tiện ích có ít khả năng dự đoán, vì vậy các nhà nghiên cứu đặt giả định về sở thích đủ mạnh để đưa ra dự đoán điểm về phản ứng hành vi đối với các chính sách thuế mới. Một giả định đơn giản và đáng tin cậy là mọi người coi trọng cả thu nhập và thời gian rảnh rỗi - nghĩa là càng nhiều càng tốt. Tuy nhiên, ưu đãi này nhiều nhất là giả định cho phép một người ràng buộc nguồn cung lao động theo các chính sách thuế mới. Để đưa ra dự đoán chính xác, các nhà kinh tế áp đặt các giả định mạnh mẽ hơn nhiều.

Các mô hình cung ứng lao động khác nhau giữa các nghiên cứu, nhưng chúng thường chia sẻ hai giả định. Đầu tiên, họ giả định rằng cung lao động thay đổi không theo hướng với tiền lương ròng. Do đó, các thông số kỹ thuật của mô hình nói chung không cho phép hàm cung lao động uốn ngược hoặc các mối quan hệ không đơn điệu khác. Thứ hai, các nghiên cứu thường giả định rằng phản ứng của nguồn cung lao động đối với tiền lương ròng là như nhau trong các nhóm lớn chẳng hạn như nam giới trong độ tuổi trưởng thành hoặc nữ giới đã kết hôn. Nghĩa là, họ giả định rằng tất cả các thành viên trong nhóm sẽ điều chỉnh thời gian làm việc theo cùng một cách để đáp ứng với sự thay đổi phỏng đoán về tiền lương ròng. Trong phạm vi mà các tác giả cho phép tính không đồng nhất trong các ưu tiên, họ áp đặt các giả định phân phối tương tự như những giả định được thảo luận trong Phần 2.8, được thực hiện để cho phép dự đoán điểm nhưng thiếu sự biện minh thực chất.

Ngoài độ tin cậy, việc thực hành phân tích sở thích được tiết lộ cho phép dự đoán nguồn cung lao động theo các chính sách thuế mới. Quá trình dự đoán có hai bước. Đầu tiên, người ta tính toán thu nhập ròng mà mỗi lần phân bổ sẽ mang lại theo một chính sách dự tính. Sau đó, người ta sử dụng mô hình cung lao động để dự đoán các quyết định của công nhân.

Công việc của Burtless và Hausman (1978) đã kích thích phần lớn các nghiên cứu như vậy. Các phương pháp, dữ liệu và phát hiện của các tài liệu tiếp theo đã được tóm tắt và phê bình trong nhiều bài báo đánh giá dài bao gồm Pencavel (1986), Killingsworth và Heckman (1986), Blundell và MaCurdy (1999), Meghir và Phillips (2010), Keane ( 2011), và Saez, Slemrod, và Giertz (2012). CBO đã mô tả việc sử dụng tài liệu để dự đoán phản ứng cung lao động đối với chính sách thuế trong Văn phòng Ngân sách Quốc hội (1996, 2007).

Cố gắng chắt lọc khối tài liệu khổng lồ, Meghir và Phillips viết (trang 204):

Kết luận của chúng tôi là số giờ làm việc không phản ứng đặc biệt mạnh mẽ đối với các khuyến khích tài chính do thay đổi thuế tạo ra đối với nam giới, nhưng chúng phản ứng mạnh hơn một chút đối với phụ nữ đã kết hôn và những bà mẹ đơn thân. Mặt khác, quyết định có nhận công việc được trả lương hay không hoàn toàn nhạy cảm với thuế và lợi ích cho phụ nữ và các bà mẹ nói riêng.

Saez, Slemrod và Giertz viết tương tự (trang 1):

Với một số trường hợp ngoại lệ, nghề này đã giải quyết một giá trị cho độ co giãn này gần bằng không đối với nam giới ở độ tuổi trưởng thành, mặc dù đối với phụ nữ đã kết hôn, khả năng đáp ứng của việc tham gia lực lượng lao động dường như là đáng kể. Tuy nhiên, nhìn chung, độ co giãn bù của lao động dường như khá nhỏ.

Keane thể hiện một quan điểm khác (trang 1071): “Đánh giá của tôi cho thấy rằng nguồn cung lao động của nam giới có thể co giãn hơn so với suy nghĩ thông thường.”

Đọc tài liệu thực nghiệm gần đây, tôi ngạc nhiên khi thấy rằng mặc dù các tác giả có thể khác nhau về mức độ co giãn của cung lao động , nhưng họ đồng ý về hướng tác động của thuế đối với cung lao động. Các nhà nghiên cứu có thể nhận ra khả năng về mặt lý thuyết là nguồn cung lao động có thể tăng theo thuế suất, nhưng họ coi đây là một điều hiếm có trên thực nghiệm. Sự đồng thuận là tăng thuế suất thường làm giảm nỗ lực làm việc. Xem xét tác động của việc tăng thuế theo tỷ lệ, Meghir và Phillips viết (trang 207), “trong hầu hết các trường hợp, điều này sẽ dẫn đến ít công việc hơn, nhưng khi hiệu ứng thu nhập lấn át hiệu ứng thay thế khi làm việc nhiều giờ thì nó có thể làm tăng nỗ lực .” Keane nêu rõ hướng của hiệu ứng (trang 963): “Việc sử dụng thuế thu nhập lao động để tăng doanh thu khiến mọi người làm việc ít hơn.” Quan điểm cho rằng việc tăng thuế suất làm giảm nguồn cung lao động đã được chấp nhận trong các dự báo chính thức của chính phủ về phản ứng của nguồn cung lao động đối với việc đánh thuế thu nhập (xem Văn phòng Ngân sách Quốc hội 2007).

Phân tích sở thích được tiết lộ cơ bản

Tôi đã rút ra từ độ tin cậy trong khi mô tả những phát hiện được báo cáo trong phân tích sở thích được tiết lộ về nguồn cung lao động. Bây giờ tôi trở lại vấn đề then chốt này.

Trong Manski (2012), tôi nghiên cứu các dự đoán do phân tích sở thích bộc lộ khi một người loại bỏ các giả định mạnh mẽ được đưa ra trong tài liệu và chỉ đưa ra hai giả định cơ bản nhất của lý thuyết tiêu chuẩn: (1) một người chọn phân bổ thời gian của mình để tối đa hóa tiện ích và (2) tiện ích tăng theo thu nhập và thời gian nhàn rỗi (càng nhiều càng tốt ). Phân tích quá kỹ thuật để trình bày ở đây, nhưng tôi có thể tóm tắt những phát hiện chính và minh họa ý chính.

Tôi thấy rằng việc kết hợp hai giả định cơ bản với việc quan sát phân bổ thời gian của một người theo chính sách thuế hiện trạng không mang lại những dự đoán chính xác về nguồn cung lao động theo các chính sách mới—người ta chỉ có thể thu được nhiều nhất những dự đoán về khoảng thời gian. Hơn nữa, người ta không thể dự đoán liệu nguồn cung lao động sẽ tăng hay giảm để đáp ứng với những thay đổi trong chính sách thuế. Do đó, những phát hiện sắc bén được báo cáo trong tài liệu nhất thiết phải có những giả định bổ sung ngoài hai giả định cơ bản.

Tôi thấy rằng điều kiện tiên quyết để phân tích sở thích được tiết lộ cơ bản có bất kỳ khả năng dự đoán nào là hiện trạng và biểu thuế mới giao nhau ít nhất một lần. Nghĩa là, một chính sách phải mang lại thu nhập ròng thấp hơn chính sách kia tại một số thời điểm phân bổ nhưng thu nhập ròng cao hơn tại các thời điểm khác. Điều này ngụ ý rằng phân tích cơ bản không có khả năng dự đoán khi hiện trạng là thuế theo tỷ lệ và chính sách mới là thuế theo tỷ lệ ở một tỷ lệ khác. Mặt khác, phân tích có thể có một số khả năng dự đoán khi một chính sách là thuế lũy tiến và chính sách kia là thuế tỷ lệ.

Minh họa: Cung lao động theo thuế lũy tiến và thuế theo tỷ lệ

Để minh họa những gì phân tích sở thích tiết lộ cơ bản có thể thực hiện, giả sử rằng hiện trạng là một biểu lũy tiến hai tỷ lệ đánh thuế thu nhập ở mức 15 phần trăm lên đến 50.000 đô la mỗi năm và ở mức 25 phần trăm trên 50.000 đô la. Hãy xem xét một chính sách tỷ lệ mới đánh thuế tất cả thu nhập ở mức 20 phần trăm. Hai biểu thuế giao nhau khi tổng thu nhập hàng năm bằng 100.000 đô la, trong đó cả hai đều nhận 20.000 đô la tiền thuế và mang lại thu nhập ròng là 80.000 đô la. Lịch trình hiện trạng mang lại nhiều thu nhập ròng hơn so với lịch trình mới khi tổng thu nhập dưới 100.000 đô la và ít hơn khi trên 100.000 đô la.

Hình 3.1 cho thấy thu nhập ròng thay đổi như thế nào theo phân bổ thời gian theo cả hai chính sách đối với một người không có thu nhập phi lao động có tổng thu nhập hàng năm cho công việc toàn thời gian là 150.000 đô la. Người này kiếm được thu nhập ròng là 80.000 đô la theo cả hai chính sách nếu anh ta làm việc 2/3 thời gian trong năm và dành 1/3 thời gian rảnh rỗi. Chính sách mới mang lại thu nhập ròng cao hơn hiện trạng nếu anh ta dành ít hơn 1/3 thời gian để giải trí và thu nhập ròng thấp hơn so với hiện trạng nếu anh ta dành hơn 1/3 thời gian để giải trí.

Hình 3.1: Thu nhập ròng với biểu thuế lũy tiến và tỷ lệ

Hãy xem xét một người được quan sát theo chính sách hiện trạng để có ít hơn so với thời gian rảnh rỗi. Phân tích sở thích được tiết lộ cơ bản cho thấy rằng anh ấy sẽ tiếp tục có ít hơn !/} thời gian nghỉ ngơi theo chính sách mới. Để thấy điều này , giả sử cụ thể rằng một người được quan sát là làm việc 4/5 thời gian theo chính sách hiện trạng và dành 1/5 thời gian để giải trí . Hãy để chúng tôi so sánh điều này với giải pháp thay thế làm việc giữa giờ. Theo hiện trạng, làm việc 4/5 thời gian mang lại cặp (thu nhập ròng, thời gian rảnh rỗi) ($95.000, 1/5 ) được thể hiện như điểm A trong hình và làm việc nửa thời gian mang lại lợi nhuận ($61.250, ! / 2 ) được thể hiện như điểm B Theo chính sách mới, làm việc 4/5 thời gian mang lại lợi nhuận ($96.000, 1/5 ) và làm việc nửa thời gian mang lại lợi nhuận ($60.000, 1/2 ), được thể hiện tương ứng ở điểm C và D.

Quan sát thấy rằng một người chọn làm việc 4/5 thời gian trong tình trạng hiện tại cùng với giả định tối đa hóa tiện ích ngụ ý rằng anh ta thích (thu nhập ròng, thời gian rảnh rỗi) điểm A hơn B. Giả định rằng càng nhiều càng tốt ngụ ý rằng anh ta thích C hơn A và anh ấy thích B hơn D. Kết hợp những phát hiện này ngụ ý rằng anh ấy thích C hơn D. Vì vậy, nếu chính sách thuế mới được áp dụng, anh ấy muốn làm việc 4/5 thời gian hơn là làm việc một nửa thời gian.

tương tự cũng được áp dụng khi người ta quan sát thấy một người lấy bất cứ thứ gì ít hơn 1/3 thời gian rảnh rỗi và giải pháp thay thế là lấy bất cứ thứ gì nhiều hơn 1/3 thời gian rảnh rỗi. Tuy nhiên, tôi đã chỉ ra trong Manski (2012) rằng phân tích sở thích bộc lộ cơ bản không mang lại bất kỳ kết luận nào thêm.

3.2.     Phân tích lựa chọn rời rạc

Hình minh họa vừa đưa ra áp dụng phiên bản gốc của phân tích sở thích được tiết lộ của Samuelson , nhằm mục đích dự đoán hành vi lựa chọn của một cá nhân. Phân tích chính sách kinh tế hiện đại chủ yếu áp dụng các ý tưởng hình thành trong công việc của Daniel McFadden (1974). Ông đã phát triển một hình thức phân tích sở thích được tiết lộ nhằm tìm cách dự đoán sự phân bổ các lựa chọn được thực hiện bởi các thành viên của một nhóm dân số với các sở thích mới không đồng nhất. Khung của anh ấy có bốn tính năng thiết yếu. Tôi sẽ giải thích và sau đó đưa ra một minh họa.

Mô hình tiện ích ngẫu nhiên Đại diện cho hành vi

McFadden cho rằng một nhà nghiên cứu quan sát các quyết định được đưa ra bởi một quần thể nghiên cứu, mỗi thành viên trong đó phải đối mặt với một vấn đề lựa chọn riêng biệt . Một bài toán lựa chọn rời rạc chỉ đơn giản là một bài toán trong đó người ra quyết định chọn trong một tập hợp hữu hạn các phương án. Ví dụ, mọi người có thể chọn trong số ba phương án phân bổ thời gian—toàn thời gian, bán thời gian hoặc không làm việc. Phân tích lựa chọn rời rạc nhằm mục đích dự đoán hành vi của các quần thể phải đối mặt với các vấn đề lựa chọn như vậy.

Chúng tôi bắt đầu với giả định kinh tế tiêu chuẩn rằng mỗi người đưa ra lựa chọn tốt nhất trong số các lựa chọn thay thế có sẵn; nghĩa là, anh ta tối đa hóa tiện ích. Một mô hình tiện ích ngẫu nhiên thể hiện ý tưởng rằng tỷ lệ người chọn một phương án cụ thể bằng tỷ lệ mỗi người con trai thích phương án này hơn tất cả những người khác. Tỷ lệ người chọn một phương án cụ thể được gọi là xác suất lựa chọn của nó.

Trong tâm lý học, các mô hình tiện ích ngẫu nhiên có từ Thurstone (1927) như một cách khái niệm hóa hành vi bán lý trí. Cách diễn giải tâm lý học , được trình bày trong Luce và Suppes (1965), giả định rằng mỗi người ra quyết định mang trong đầu một sự phân bổ các chức năng tiện ích và chọn ngẫu nhiên một chức năng bất cứ khi nào phải đưa ra quyết định. McFadden đã giải thích lại tính ngẫu nhiên phát sinh từ sự thay đổi trong các chức năng tiện ích trong toàn bộ dân số chứ không phải là sự thay đổi trong một cá nhân.

Đại diện thuộc tính của các lựa chọn thay thế và người ra quyết định

Phân tích lựa chọn rời rạc nhằm mục đích dự đoán hành vi trong các tình huống phản thực tế khi các lựa chọn thay thế mới xuất hiện, những lựa chọn hiện tại không còn nữa hoặc những người ra quyết định mới xuất hiện. Điều này đạt được bằng cách mô tả các lựa chọn thay thế và con người dưới dạng các gói thuộc tính. Với kiến thức về các thuộc tính này và dạng hàm hữu ích của một người, người nghiên cứu có thể xác định tiện ích của bất kỳ phương án thay thế nào đối với bất kỳ người ra quyết định nào và do đó có thể dự đoán hành vi lựa chọn của người ra quyết định. Ví dụ: một nhà nghiên cứu về giao thông vận tải có thể dự đoán cách những người đi làm với các thuộc tính công việc và thu nhập cụ thể sẽ lựa chọn như thế nào trong số các phương thức di chuyển với các thuộc tính thời gian đi lại và chi phí đi lại cụ thể.

Việc mô tả các lựa chọn thay thế và những người đưa ra quyết định như những gói cống nạp đánh dấu một sự khác biệt rõ rệt so với thông lệ kinh tế phổ biến. Trong lý thuyết người tiêu dùng cổ điển, hàng hóa khác biệt về chất và người tiêu dùng cũng vậy. Không có cách nào để dự đoán nhu cầu đối với một mặt hàng mới. Cũng không có cách nào để dự đoán hành vi của người tiêu dùng mới.

Phân tích với dữ liệu thuộc tính không đầy đủ

Sẽ không thực tế nếu nghĩ rằng một nhà nghiên cứu thực nghiệm sẽ có dữ liệu đầy đủ về các thuộc tính của con người và các lựa chọn thay thế có sẵn cho họ. Cũng không thực tế khi nghĩ rằng nhà nghiên cứu biết đầy đủ hình thức của các chức năng tiện ích thể hiện sở thích. Các mô hình tiện ích ngẫu nhiên không bỏ qua các tác động có thể có của các thuộc tính không quan sát được đối với hành vi. Họ chính thức coi các thuộc tính không được quan sát của những người ra quyết định là những biến số có giá trị chưa biết có thể khác nhau trong dân số nghiên cứu. Họ coi các thuộc tính không được quan sát của các lựa chọn thay thế là các biến có giá trị chưa biết có thể khác nhau giữa các lựa chọn thay thế.

thực tiễn

Phân tích lựa chọn rời rạc nhằm mục đích trở thành một phương pháp dự đoán thực tế. Mc Fadden đánh giá rằng, với công nghệ tính toán có sẵn vào thời điểm ông làm việc, việc phân tích chỉ có thể thực hiện được bằng tính toán nếu xác suất lựa chọn có dạng đơn giản. Với suy nghĩ này, anh ấy đã tìm kiếm một giả định phân phối thuận tiện để áp đặt lên các thuộc tính không được quan tâm. Ông đã tìm thấy một mô hình mang lại mô hình logit có điều kiện rất dễ sử dụng , mô hình này đã được sử dụng trong nhiều nghiên cứu thực nghiệm. Mô hình này liên kết một chỉ số tiện ích nhất định với mỗi phương án và dự đoán rằng, trong số những người có các thuộc tính được quan sát chung, tỷ lệ chọn một phương án cụ thể là chỉ số tiện ích của phương án này chia cho tổng chỉ số của tất cả các phương án trong tập hợp lựa chọn.

Chọn trường đại học ở Mỹ

Tôi sẽ sử dụng một phiên bản đơn giản hóa cao độ của phân tích ban đầu của tôi về hành vi đi học đại học, được thực hiện cùng với David Wise, để minh họa ứng dụng của mô hình logit có điều kiện. Manski và Wise (1983, chương 6, 7) đã sử dụng dữ liệu từ một cuộc khảo sát thanh thiếu niên Mỹ trong lớp trung học năm 1972 để ước tính một mô hình hữu ích ngẫu nhiên về tuyển sinh đại học. Chúng tôi đã sử dụng mô hình ước tính để dự đoán tác động tuyển sinh của chương trình Pell Grant, chương trình học bổng đại học lớn của liên bang.

Điểm khởi đầu cho phân tích của chúng tôi là giả định rằng các mô hình tuyển sinh đại học và tham gia lực lượng lao động được quan sát thấy giữa những người trả lời khảo sát là hệ quả của các quyết định của những sinh viên này, của các trường cao đẳng và của người sử dụng lao động. Các trường cao đẳng và người sử dụng lao động đưa ra quyết định tuyển sinh và cung cấp việc làm xác định các lựa chọn có sẵn cho mỗi học sinh trung học sau khi tốt nghiệp. Mỗi cấp cao chọn trong số các tùy chọn có sẵn.

Dữ liệu khảo sát có sẵn tiết lộ điều gì về quá trình ra quyết định tạo ra các hoạt động sau trung học? Nếu chúng ta giả định rằng một học sinh chọn phương án ưa thích nhất trong số các phương án có sẵn, thì việc quan sát các hoạt động được chọn sẽ tiết lộ một phần sở thích của học sinh. Để đơn giản, giả sử rằng sau khi tốt nghiệp trung học, học sinh có hai lựa chọn: đăng ký học đại học và đi làm. (Mô hình thực sự đã ước tính đưa ra nhiều lựa chọn thay thế cho việc đi học và đi làm.) Nếu quan sát thấy một người chọn học đại học, chúng ta có thể suy ra rằng lợi ích của việc đăng ký học đại học vượt xa lợi ích của việc đi làm. Nếu người đó chọn làm việc, thì sự bất bình đẳng ngược lại sẽ xảy ra. Dữ liệu khảo sát cung cấp một tập hợp lớn các bất bình đẳng này, mỗi đối tượng đều có một bất bình đẳng.

Sự bất bình đẳng về sở thích ngụ ý bằng cách quan sát các lựa chọn hoạt động thực tế không cung cấp đủ thông tin để cho phép người ta dự đoán cách một sinh viên không thuộc mẫu sẽ lựa chọn giữa đại học và công việc, cũng như cách một sinh viên trong mẫu sẽ hành xử nếu các điều kiện khác nhau . Để ngoại suy hành vi, chúng ta phải kết hợp dữ liệu với các giả định hạn chế hình thức sở thích.

Ví dụ, chúng ta có thể cho rằng lợi ích của việc ghi danh vào đại học phụ thuộc một cách cụ thể vào khả năng của học sinh và thu nhập của cha mẹ, vào chất lượng và học phí ròng của lựa chọn trường đại học tốt nhất của cô ấy, và vào các thuộc tính không quan sát được của học sinh và trường đại học tốt nhất của cô ấy. lựa chọn. Tương tự như vậy, tiện ích của việc làm có thể phụ thuộc vào tiền lương và các thuộc tính được phục vụ không bị cản trở của lựa chọn công việc tốt nhất.

Dự đoán tác động tuyển sinh của chính sách hỗ trợ sinh viên

Manski và Wise (1983) đã ước tính một mô hình phức tạp hơn nhiều so với mô hình được mô tả ở trên, nhưng không khác biệt về chất. Mô hình ước tính được sử dụng để nghiên cứu tác động đối với số sinh viên năm nhất đăng ký vào đại học của chương trình Trợ cấp Cơ hội Giáo dục Cơ bản, sau này được đổi tên thành chương trình Trợ cấp Pell. Chương trình học bổng liên bang này được bắt đầu vào năm 1973, vì vậy các thành viên của lớp trung học năm 1972 không đủ điều kiện vào thời điểm quyết định đầu tiên sau trung học của họ.

Bảng 3.1 Số lượng nhập học dự đoán vào năm 1979, có và không có chương trình Pell Grant (hàng nghìn sinh viên)

Nhóm thu nhập

Tất cả các trường

Đại học bốn năm

Đại học hai năm

trường dạy kỹ thuật

với

cầu nguyện

không có

cầu nguyện

với

cầu nguyện

không có

cầu nguyện

với

cầu nguyện

không có

cầu nguyện

với

cầu nguyện

không có

cầu nguyện

Thấp hơn

590

370

128

137

349

210

113

23

Ở giữa

398

354

162

164

202

168

34

22

Phía trên

615

600

377

378

210

198

28

24

Tổng cộng

1603

1324

668

679

761

576

174

69

Thu nhập thấp hơn = dưới $16,900. Thu nhập cao hơn = trên $21,700.

Nguồn: Manski và Wise (1983), bảng 7.4.

Trong bối cảnh mô hình của chúng tôi, chương trình Pell Grant ảnh hưởng đến hành vi bằng cách thay đổi học phí ròng đại học mà sinh viên phải đối mặt. Với kiến thức về các tiêu chí đủ điều kiện của chương trình và công thức giải thưởng, chúng tôi có thể ước tính học phí ròng của trường đại học cho bất kỳ sinh viên cụ thể nào trong sự hiện diện của chương trình. Điều này được thực hiện, chúng tôi có thể dự đoán cách học sinh sẽ cư xử khi có và không có chương trình. Sau đó, chúng tôi có thể tổng hợp các dự đoán này để tạo ra các dự đoán về tổng số sinh viên năm nhất đăng ký vào đại học ở Hoa Kỳ.

Bảng 3.1 trình bày những phát hiện của chúng tôi về phiên bản của chương trình có hiệu lực vào năm 1979. Các dự đoán chỉ ra rằng chương trình Pell Grant chịu trách nhiệm cho sự gia tăng đáng kể (59 phần trăm) tỷ lệ nhập học đại học của sinh viên có thu nhập thấp, tỷ lệ vừa phải. tăng (12 phần trăm) trong số học sinh có thu nhập trung bình và tăng nhẹ (3 phần trăm) trong tỷ lệ học sinh có thu nhập cao.

Nhìn chung, chúng tôi dự đoán rằng 1.603.000 trong số 3.300.000 học sinh trung học năm 1979 sẽ đăng ký học toàn thời gian sau trung học trong năm 1979-1980. Ngược lại, chỉ có 1.324.000 người đăng ký nếu chương trình Pell Grant không hoạt động. Bảng này chỉ ra rằng số lượng tuyển sinh gia tăng do sự tồn tại của chương trình này hoàn toàn tập trung vào các trường cao đẳng hai năm và các trường kỹ thuật dạy nghề. Ghi danh tại các trường bốn năm về cơ bản không bị ảnh hưởng.

Sức mạnh và giá của phân tích

Các chương trình học bổng liên bang với các tiêu chí đủ điều kiện và công thức giải thưởng khác nhau đã được đề xuất, nhưng chỉ có một số chương trình thực sự được triển khai. Phân tích sở thích được tiết lộ về tuyển sinh đại học giúp dự đoán kết quả tuyển sinh của nhiều chương trình được đề xuất và thực tế. Khả năng ngoại suy này rất mạnh mẽ.

Cái giá của phép ngoại suy là tập hợp các giả định được áp đặt. Chỉ riêng giả định về sự lựa chọn hợp lý có rất ít khả năng dự đoán. Phân tích sở thích được tiết lộ chỉ mang lại kết luận chắc chắn khi các giả định mạnh mẽ được đặt vào sở thích và khi nhà nghiên cứu giả định rằng anh ta có thể mô tả một cách phù hợp các lựa chọn được đưa ra và các phương án thay thế có sẵn cho những người ra quyết định.

Phân tích Manski-Wise về lựa chọn trường đại học minh họa các loại giả định thường được áp đặt trong các nghiên cứu thực nghiệm. Khi tôi thực hiện nghiên cứu này vào đầu những năm 1980, tôi cảm thấy thoải mái khi báo cáo các dự đoán điểm của bảng 3.1. Quan sát rằng các dự đoán được thực hiện trong bảng đã được thể hiện với sự chắc chắn. Bây giờ tôi xem chúng như những trường hợp ngoại suy mong muốn.

Phân tích lựa chọn rời rạc hôm nay

Kể từ những năm 1970, phân tích lựa chọn rời rạc đã giữ lại các khía cạnh cơ bản của công trình ban đầu của McFadden—mô hình tiện ích ngẫu nhiên, mô tả thuộc tính của các lựa chọn thay thế và người ra quyết định, và xác suất lựa chọn kết quả. Tuy nhiên, các giả định phân phối cụ thể của mô hình logit có điều kiện đã được kiểm tra chặt chẽ và các mô hình đưa ra nhiều giả định thay thế đã được nghiên cứu và áp dụng.

Mục tiêu của một nhóm nghiên cứu kinh tế lượng đáng kể là đưa ra các giả định ít cứng nhắc hơn so với các giả định của mô hình logit có điều kiện và đủ mạnh để đưa ra các dự đoán điểm về xác suất lựa chọn trong các bối cảnh mới. Có một sự căng thẳng cố hữu giữa các mục tiêu này. Tôi mô tả nhiều dòng văn học khác nhau trong Manski (2007a, chương 13). Gần đây tôi đã bắt đầu nghiên cứu các giả định yếu hơn không mang lại dự đoán về điểm nhưng có thể mang lại dự đoán về khoảng thông tin (xem Manski 2007b, 2012).

3.3.    Dự đoán hành vi dưới sự không chắc chắn

Cuộc thảo luận của chúng ta về phân tích sở thích bộc lộ cho đến nay đã giả định rằng những người ra quyết định có kiến thức đầy đủ về môi trường lựa chọn của họ . Tuy nhiên, giống như các nhà nghiên cứu có thể gặp khó khăn trong việc dự đoán kết quả chính sách, những người bình thường cũng có thể gặp khó khăn trong việc dự đoán kết quả của các lựa chọn của họ. Ví dụ, những người quyết định nguồn cung lao động có thể không biết họ sẽ kiếm được bao nhiêu cho công việc được trả lương. Thanh niên lựa chọn giữa các trường đại học có thể không biết họ sẽ thực hiện tốt như thế nào nếu họ đăng ký vào các chương trình khác nhau.

Khi nghiên cứu hành vi trong điều kiện không chắc chắn, các nhà kinh tế đã tổng kết rằng mọi người dự đoán kết quả của việc đưa ra các lựa chọn thay thế và sử dụng những dự đoán này để đưa ra quyết định. Đặc biệt phổ biến khi cho rằng mọi người có những kỳ vọng hợp lý. Việc sử dụng thuật ngữ “hợp lý” này có nghĩa là mọi người nhận thức chính xác môi trường lựa chọn của họ và đưa ra dự đoán kết quả tốt nhất có thể dựa trên thông tin có sẵn cho họ. Không nên nhầm lẫn với thuật ngữ “lựa chọn hợp lý”, có nghĩa là một người đặt hàng các phương án thay thế theo sở thích và chọn một phương án được xếp hạng cao nhất trong số những phương án khả thi.

Về mặt hoạt động, các nhà kinh tế giả định rằng mọi người đánh giá xác suất mà một hành động nhất định sẽ mang lại từng kết quả có thể xảy ra. Đi xa hơn, họ giả định rằng mọi người sử dụng niềm tin xác suất của họ để hình thành giá trị mong đợi của tiện ích khi thực hiện từng hành động khả thi và mọi người chọn những hành động tối đa hóa tiện ích mong đợi. Khi xác suất mà mọi người gán cho kết quả được xem đơn giản là niềm tin cá nhân, chúng được gọi là xác suất chủ quan. Khi các xác suất chủ quan được giả định là đúng một cách khách quan, chúng được gọi là các kỳ vọng theo tỷ lệ. Trước đây chúng ta đã thảo luận về dạng cực đoan của kỳ vọng hợp lý trong Phần 2.7 dưới tiêu đề tầm nhìn xa hoàn hảo. Tầm nhìn xa hoàn hảo có nghĩa là mọi người dự đoán kết quả một cách chắc chắn và dự đoán của họ là chính xác.

Các giả định cho rằng mọi người có những kỳ vọng hợp lý và tối đa hóa tiện ích kỳ vọng giúp các nhà kinh tế dự đoán hành vi, nhưng với cái giá rất cao về độ tin cậy. Tôi sẽ đưa ra hai minh họa ở đây đặt câu hỏi về giả định về kỳ vọng hợp lý. Phần tiếp theo sẽ thảo luận về giả định rằng mọi người tối đa hóa tiện ích dự kiến và giả định về sự lựa chọn hợp lý một cách rộng rãi hơn.

Làm thế nào để thanh niên suy ra lợi nhuận từ việc đi học?

Cân nhắc việc thanh thiếu niên đưa ra quyết định về trường học. Các nhà kinh tế cho rằng thanh niên dự đoán khả năng quay trở lại trường học của cá nhân họ và thanh niên sử dụng những dự đoán này để lựa chọn giữa việc đi học và các lựa chọn khác. Các nhà kinh tế sử dụng thuật ngữ lợi tức đi học để mô tả sự so sánh giữa kết quả cuộc sống được tạo ra bằng cách phân bổ thời gian cho việc đi học so với những kết quả được tạo ra bởi cách sử dụng thời gian khác, chẳng hạn như làm việc. Các nghiên cứu thực nghiệm về quyết định đi học thường giả định rằng thanh niên hình thành những kỳ vọng hợp lý về kết quả của việc đi học.

Độ tin cậy của những kỳ vọng hợp lý trong bối cảnh này rất đáng nghi ngờ. Các nhà kinh tế lao động đã thực hiện vô số nghiên cứu thực nghiệm về lợi ích của việc đi học, thường so sánh thu nhập trên thị trường lao động sau khi đi học và các cách sử dụng thời gian khác. Đọc tài liệu lớn này cho thấy rằng các nhà nghiên cứu rất khác nhau trong các giả định và phát hiện của họ. Thanh niên đối mặt với các vấn đề suy luận giống như các nhà kinh tế học lao động nghiên cứu về hiệu quả của việc đi học. Nếu các nhà kinh tế không thể đạt được sự đồng thuận về lợi ích của việc đi học, liệu thanh niên có những kỳ vọng hợp lý có hợp lý không? Tôi nghĩ là không.

Tôi đặc biệt nhấn mạnh rằng các nhà kinh tế học về lao động và thanh niên đều phải đối mặt với khả năng không thể quan sát được của các kết quả phản thực tế. Giống như các nhà kinh tế cố gắng suy luận lợi ích của việc đi học từ dữ liệu về các lựa chọn và kết quả học tập, thanh niên có thể cố gắng học hỏi thông qua quan sát kết quả mà gia đình, bạn bè và những người khác đã đưa ra quyết định về việc học trong quá khứ của chính họ. Tuy nhiên, giới trẻ không thể quan sát kết quả mà những người này sẽ phải trải qua nếu họ đưa ra quyết định khác. Khả năng suy luận, và những hàm ý đối với việc ra quyết định, về cơ bản phụ thuộc vào những giả định mà giới trẻ duy trì về những kết quả phản thực tế này. Xem Manski (1993) để thảo luận thêm.

Làm thế nào để tội phạm tiềm năng nhận thức chế độ trừng phạt?

Được kích thích bởi công trình của Gary Becker (1968), các nhà kinh tế học đã giả định rằng những người dự tính hoạt động tội phạm đưa ra những lựa chọn hợp lý nhằm tối đa hóa lợi ích kỳ vọng. Hơn nữa, họ đã giả định rằng mọi người có những kỳ vọng hợp lý về kết quả của tội phạm . Những người không phải là nhà kinh tế cũng có thể đặt câu hỏi về giả định lựa chọn tội phạm hợp lý. Ngay cả các nhà kinh tế học chính thống cũng nên đặt câu hỏi về giả định của các kỳ vọng hợp lý.

Một mô hình kinh tế tiêu chuẩn giả định rằng mọi người đặt lợi ích vào việc phạm tội thành công và thất bại. Thất bại có thể dẫn đến bắt giữ, kết án và kết án sau khi kết án. Các nhà kinh tế giả định rằng mọi người đặt xác suất chủ quan vào phạm vi kết quả có thể xảy ra và phạm tội nếu làm như vậy mang lại lợi ích kỳ vọng cao hơn so với không làm như vậy. Người ta thường cho rằng mọi người có những kỳ vọng hợp lý, nhận thức đúng về xác suất phạm tội thành công và xác suất bị trừng phạt theo nhiều cách khác nhau thông qua việc bắt giữ, kết án và kết án.

Tính hiện thực của các giả định về kỳ vọng hợp lý có thể đặc biệt đáng nghi ngờ trong các nghiên cứu về tác dụng răn đe của hình phạt tử hình. Giả sử vì lợi ích của cuộc thảo luận mà mọi người cân nhắc lợi ích và chi phí dự kiến của việc giết người. Ngay cả khi chấp nhận tiền đề này, các nhà nghiên cứu về cơ bản không biết gì về cách mọi người hình thành niềm tin về cơ hội bị bắt giữ, kết án, nhận bản án tử hình và thi hành bản án. Thực tiễn nghiên cứu thông thường là thu thập dữ liệu lịch sử về các vụ giết người và hành quyết, sử dụng chúng để hình thành tần suất thực hiện và giả định rằng những kẻ giết người tiềm năng sử dụng các tần số này làm xác suất chủ quan. Cách làm này đã bị chỉ trích nặng nề trong báo cáo của Hội đồng Nghiên cứu Quốc gia của Ủy ban về Răn đe và Hình phạt Tử hình (2012).

Đo lường Kỳ vọng

Trong các hình minh họa ở trên và những nơi khác, thật khó để hiểu tại sao các giả định về kỳ vọng hợp lý nên có nhiều độ tin cậy. Để đối phó tốt hơn với khó khăn trong việc phân tích sở thích bộc lộ về hành vi trong điều kiện không chắc chắn, người ta có thể dự đoán rằng các nhà kinh tế sẽ phỏng vấn mọi người và yêu cầu họ nêu ra những kỳ vọng mà họ thực sự nắm giữ. Tuy nhiên, các nhà kinh tế từ lâu đã hoài nghi sâu sắc về các tuyên bố chủ quan, thường khẳng định rằng người ta chỉ nên tin những gì mọi người làm chứ không phải những gì họ nói. Kết quả là, trong nhiều năm, nghề này đã thực thi một điều gì đó cấm thu thập dữ liệu kỳ vọng.

Lệnh cấm này bắt đầu bị phá vỡ vào đầu những năm 1990. Kể từ đó, các nhà kinh tế tham gia nghiên cứu khảo sát ngày càng yêu cầu người trả lời báo cáo những kỳ vọng có thể xảy ra đối với các sự kiện cá nhân quan trọng. Các kỳ vọng đã được gợi ra đối với các sự kiện kinh tế vĩ mô (ví dụ: lợi nhuận của thị trường chứng khoán), đối với những rủi ro mà một người phải đối mặt (ví dụ: mất việc làm, trở thành nạn nhân của tội phạm, tử vong), đối với thu nhập trong tương lai (ví dụ: thu nhập trả lại cho việc đi học, trợ cấp An sinh xã hội), và đối với các lựa chọn mà mọi người đưa ra (ví dụ: mua hàng lâu bền và lựa chọn bỏ phiếu). Bài đánh giá của Man ski (2004a) mô tả sự xuất hiện của lĩnh vực nghiên cứu thực nghiệm này và tóm tắt một loạt các ứng dụng. Hurd (2009) và Delavande, Giné, và McKenzie (2011) sau đó xem xét các phần bổ sung của tài liệu lớn hiện nay.

Thuốc viên, miếng dán hay thuốc tiêm?

Delavande (2008) chứng minh một cách độc đáo việc sử dụng nghiên cứu đo lường kỳ vọng trong phân tích lựa chọn rời rạc. Delavande đã nghiên cứu sự lựa chọn các phương pháp tránh thai của phụ nữ trong một bài báo có tiêu đề “Thuốc viên, miếng dán hay tiêm?” Cô ấy cho rằng phụ nữ đưa ra quyết định dựa trên niềm tin của họ về các kết quả liên quan đến phương pháp, bao gồm mang thai và mắc bệnh lây truyền qua đường tình dục (STD).

Thay vì đưa ra các giả định về kỳ vọng, Delavande đã khảo sát phụ nữ và yêu cầu họ bày tỏ niềm tin của mình về khả năng mang thai hoặc mắc STD nếu họ sử dụng các biện pháp tránh thai thay thế. Sau đó, cô kết hợp những kỳ vọng được đo lường chắc chắn với dữ liệu về hành vi tránh thai để ước tính một mô hình logit có điều kiện về lựa chọn biện pháp tránh thai. Khả năng sẵn có của dữ liệu kỳ vọng giúp cô ấy có thể xác định các sở thích một cách thuyết phục hơn so với việc cô ấy đưa ra những giả định vô căn cứ về kỳ vọng. Cuối cùng, cô ấy đã sử dụng các kỳ vọng được đo lường và mô hình lựa chọn ước tính để dự đoán việc sử dụng biện pháp tránh thai trong các môi trường mới, nơi giá của các biện pháp tránh thai có thể thay đổi hoặc có thể có các phương pháp điều trị mới.

3.4.     Quan điểm về sự lựa chọn hợp lý

Tôi vẫn chưa đặt câu hỏi về giả định cơ bản của sự lựa chọn hợp lý mà các nhà kinh tế học thường duy trì khi nghiên cứu hành vi. Giả định tiêu chuẩn này từ lâu đã gây tranh cãi bên ngoài cộng đồng các nhà kinh tế chính thống. Các nhà tâm lý học, cũng như một số nhà nghiên cứu tự gọi họ là nhà kinh tế học hành vi, đã nhấn mạnh rằng con người là sinh vật có khả năng nhận thức và nhận thức hạn chế. Vì vậy, họ khẳng định rằng con người nhiều nhất cũng có thể ước lượng được loại hành vi được giả định trong các mô hình kinh tế. Các quan điểm đã khác nhau về bản chất và chất lượng của xấp xỉ.

Phần kết luận này bình luận về lịch sử tư tưởng. Tôi tập trung nhiều hơn vào các lập luận đã được đưa ra và các loại nghiên cứu được thực hiện hơn là vào các phát hiện cụ thể được báo cáo. Để tổ chức cuộc thảo luận, tôi thấy hữu ích khi bắt đầu từ giữa thế kỷ XX và tiến lên từ đó. Tài liệu trong phần này chủ yếu dựa trên Manski (2007a, chương 15).

As- If Hợp lý

Các nhà kinh tế học chính thống từ lâu đã khẳng định rằng các mô hình kinh tế của hành vi tối đa hóa là những phép tính gần đúng “như thể” thành công, ngay cả khi không phải là những mô tả chính xác về quá trình ra quyết định. Khẳng định này đã được Milton Friedman và Leonard Savage đưa ra đặc biệt mạnh mẽ trong Friedman and Savage (1948). Họ bảo vệ không chỉ ý tưởng cơ bản về sự lựa chọn hợp lý mà cả những giả định cụ thể hơn nhiều rằng mọi người tối đa hóa lợi ích kỳ vọng và có những kỳ vọng hợp lý. Một đoạn trong bài viết của họ , sử dụng phép ẩn dụ là một tay chơi bi-a chuyên nghiệp, rất mạnh mẽ và đã gây tranh cãi đến mức tôi nghĩ sẽ hữu ích nếu trích dẫn đầy đủ đoạn đó (trang 298):

Giả thuyết không khẳng định rằng các cá nhân tính toán và so sánh các tiện ích dự kiến một cách rõ ràng hoặc có ý thức. Thật vậy, hoàn toàn không rõ ràng một khẳng định như vậy có nghĩa là gì hoặc làm thế nào nó có thể được kiểm tra. Thay vào đó, giả thuyết khẳng định rằng, khi đưa ra một loại quyết định cụ thể, các cá nhân cư xử như thể họ đã tính toán và so sánh lợi ích kỳ vọng và như thể họ biết khả năng xảy ra. Tính hợp lệ của khẳng định này không phụ thuộc vào việc các cá nhân có biết tỷ lệ cược chính xác hay không, càng không phụ thuộc vào việc họ có nói rằng họ tính toán và so sánh các lợi ích kỳ vọng hoặc nghĩ rằng họ biết hay không, hoặc liệu người khác có thấy rằng họ biết hay không, hoặc liệu các nhà tâm lý học có thể phát hiện ra bất kỳ bằng chứng nào chứng tỏ chúng có tác dụng, mà chỉ dựa vào việc liệu nó có mang lại những dự đoán đủ chính xác về loại quyết định mà giả thuyết đó giải quyết hay không. Nói cách khác, kiểm tra bằng kết quả là phương pháp khả thi duy nhất để xác định liệu câu nói như thể có phải là một sự gần đúng đủ tốt với thực tế cho mục đích hiện tại hay không.

Một ví dụ đơn giản có thể giúp làm sáng tỏ vấn đề. Hãy xem xét vấn đề dự đoán, trước mỗi lần đánh, hướng di chuyển của một quả bóng bi-a được đánh bởi một người chơi bi-a lão luyện. Có thể xây dựng một hoặc nhiều công thức toán học đưa ra các hướng di chuyển sẽ ghi điểm và trong số đó, sẽ chỉ ra một (hoặc nhiều) công thức sẽ đặt các quả bóng ở vị trí tốt nhất. Tất nhiên, các công thức có thể cực kỳ phức tạp, vì chúng nhất thiết phải tính đến vị trí của các quả bóng trong mối quan hệ với nhau và với các miếng đệm cũng như các hiện tượng phức tạp do “tiếng Anh” đưa ra . Tuy nhiên, có vẻ như không phải là vô lý khi những dự đoán tuyệt vời sẽ được đưa ra bởi giả thuyết rằng người chơi bi -a thực hiện các cú đánh của mình như thể anh ta biết các công thức, có thể ước tính chính xác các góc bằng mắt, v.v., mô tả vị trí của các quả bóng, có thể tính toán tia sét từ các công thức, và sau đó có thể làm cho quả bóng di chuyển theo hướng được chỉ định bởi các công thức. Sẽ không có cách nào bác bỏ hoặc mâu thuẫn với giả thuyết, hoặc làm suy yếu niềm tin của chúng ta vào nó, nếu hóa ra người chơi bi-a chưa bao giờ nghiên cứu bất kỳ ngành toán học nào và hoàn toàn không có khả năng thực hiện các phép tính cần thiết: trừ khi anh ta có khả năng một cách nào đó để đạt được kết quả gần giống như kết quả thu được từ các công thức, thì trên thực tế, anh ta sẽ không có khả năng trở thành một tay chơi bi-a lão luyện.

Những cân nhắc tương tự có liên quan đến giả thuyết tiện ích của chúng tôi. Cho dù cơ chế tâm lý theo đó các cá nhân đưa ra lựa chọn là gì đi nữa, những lựa chọn này dường như thể hiện sự nhất quán nào đó, điều này rõ ràng có thể được mô tả bằng giả thuyết tiện ích của chúng ta . Giả thuyết này cho phép đưa ra những dự đoán về những hiện tượng chưa có bằng chứng đáng tin cậy. Giả thuyết không thể được tuyên bố là không hợp lệ đối với một loại hành vi cụ thể cho đến khi một dự đoán về loại đó được chứng minh là sai. Không có thử nghiệm nào khác về tính hợp lệ của nó là quyết định.

Đoạn cuối của đoạn văn này rất đáng ngưỡng mộ vì nó nhấn mạnh vào việc dự đoán hành vi lựa chọn trong các bối cảnh phản thực tế. Tuy nhiên, tôi thấy không dễ chịu hơn nhiều khi Friedman và Savage đề xuất rằng “giả thuyết độ thỏa dụng” của họ (nghĩa là tối đa hóa độ thỏa dụng dự kiến và kỳ vọng hợp lý) nên được sử dụng để dự đoán hành vi cho đến khi việc quan sát hành vi có thể bác bỏ giả thuyết . Nhiều mô hình hành vi có thể phù hợp với dữ liệu lựa chọn sẵn có. Giả định về kỳ vọng hợp lý thường bị nghi ngờ.

Vậy thì tại sao Friedman và Savage lại đưa ra một giả thuyết, loại trừ tất cả những giả thuyết khác? Bạn đọc có thể nhớ lại câu trả lời của Friedman cho câu hỏi này, mà tôi đã trích dẫn trong Chương 1 và nhắc lại ở đây (Friedman 1953, 10):

Sự lựa chọn giữa các giả thuyết thay thế phù hợp như nhau với bằng chứng sẵn có ở một mức độ nào đó phải tùy ý, mặc dù có sự đồng ý chung rằng các cân nhắc có liên quan được đề xuất bởi các tiêu chí “đơn giản” và “hiệu quả”, bản thân các khái niệm này bất chấp đặc điểm kỹ thuật hoàn toàn khách quan.

Tôi thấy câu trả lời này không thỏa đáng trước đó và nhắc lại ở đây. Tôi không hiểu tại sao một nhà khoa học lại chọn đưa ra những dự đoán theo một giả thuyết duy nhất, loại bỏ những giả thuyết khác hợp lý và phù hợp với bằng chứng sẵn có. Làm như vậy sẽ tạo ấn tượng về khả năng dự đoán mà người ta không thực sự có.

Hợp lý có giới hạn

Mặc dù nhiều nhà kinh tế đã tìm thấy như thể tính hợp lý là cơ sở lý luận thuyết phục cho các giả định mà họ duy trì, nhưng các nhà nghiên cứu khác, với sự nhiệt tình tương tự, đã bác bỏ khái niệm này một cách khó hiểu. Simon (1955, 101) đã diễn đạt nó theo cách này trong bài báo đã khai sinh ra tài liệu hiện đại về kinh tế học hành vi:

Do các giới hạn tâm lý của sinh vật (đặc biệt là liên quan đến khả năng tính toán và dự đoán), nỗ lực duy lý thực tế của con người tốt nhất có thể là một phép tính gần đúng cực kỳ thô sơ và đơn giản hóa đối với loại tính hợp lý toàn cầu được ngụ ý, ví dụ, bởi trò chơi -mô hình lý thuyết.

Khái niệm này đã được gọi là tính hợp lý có giới hạn. Simon đưa ra nhiệm vụ này để nghiên cứu về hành vi (trang 99):

Nói rộng ra, nhiệm vụ là thay thế tính hợp lý toàn cầu của con người kinh tế bằng một loại hành vi hợp lý tương thích với khả năng tiếp cận thông tin và khả năng tính toán mà các sinh vật thực sự sở hữu, bao gồm cả con người, trong các loại môi trường mà ở đó những sinh vật như vậy tồn tại.

Ông tiếp tục gợi ý rằng con người chỉ cần phân định thô sơ giữa kết quả thỏa mãn và không thỏa mãn là đủ, một ý tưởng được gọi là thỏa mãn.

Một khía cạnh nổi bật trong bài báo của Simon là nó không báo cáo cũng như không trích dẫn bằng chứng thực nghiệm về quá trình ra quyết định thực tế của con người, trừ một chú thích mô tả ngắn gọn quan sát cá nhân. Thay vào đó, Simon dựa trên cách giải thích của riêng mình về “kinh nghiệm chung (trang 100):

Thiếu các loại kiến thức thực nghiệm về các quá trình quyết định sẽ được yêu cầu cho một lý thuyết dứt khoát, ở giai đoạn hiện tại, các sự kiện phũ phàng của thế giới thực tế chỉ có thể đi vào lý thuyết theo một cách tương đối không có hệ thống và không nghiêm ngặt. Nhưng không ai trong chúng ta hoàn toàn ngây thơ biết đến những đặc điểm chung của sự lựa chọn của con người, hoặc những đặc điểm chung của môi trường trong đó sự lựa chọn này diễn ra. Tôi sẽ cảm thấy thoải mái khi gọi kinh nghiệm chung này như một nguồn cung cấp các giả thuyết cần thiết cho lý thuyết về bản chất của con người và thế giới của anh ta.

Do đó, mặc dù các bài báo của Simon và Friedman-Savage đưa ra những giả thuyết trái ngược hoàn toàn về hành vi của con người, cả hai bài báo về cơ bản đều mang tính suy đoán.

Xu hướng và Heuristic

Trong trường hợp không có bằng chứng thực nghiệm, các nhà nghiên cứu có thế giới quan khác nhau như Simon và Friedman-Savage có thể tranh luận mãi mà không có triển vọng hội tụ nào. Sau một khởi đầu chậm chạp vào những năm 1950 và 1960, một bộ phận đáng kể các nghiên cứu thực nghiệm đã được tích lũy từ những năm 1970. Phương thức nghiên cứu chiếm ưu thế là phương thức tâm lý học thực nghiệm, phương thức này cũng đã được kinh tế học thực nghiệm áp dụng.

Nghiên cứu về hành vi lựa chọn trong tâm lý học thực nghiệm thường có nghĩa là thiết kế và thực hiện các thí nghiệm cung cấp cho các đối tượng thông tin cụ thể và yêu cầu họ lựa chọn trong số các hành động cụ thể . Các đối tượng thường là một mẫu thuận tiện của những người, thường là sinh viên tại một số trường đại học, chứ không phải là một mẫu ngẫu nhiên được rút ra từ dân số quan tâm đến chính sách. Mục tiêu gần nhất của nghiên cứu thường là kiểm tra hoặc chứng minh các giả thuyết về quá trình nhận thức, nhận thức và quyết định của con người. Dự đoán về hành vi lựa chọn trong bối cảnh mới hầu như không bao giờ là một phần của chương trình nghị sự rõ ràng, mặc dù nó có thể là một lý do ngầm để thực hiện một nghiên cứu.

Chương trình nghiên cứu của Daniel Kahneman và Amos Tversky đã có ảnh hưởng đặc biệt, cả trong và ngoài lĩnh vực tâm lý học. Tversky và Kahneman (1974) đã báo cáo các thí nghiệm về đánh giá chủ quan về xác suất trước và sau khi cung cấp dữ liệu mẫu. Họ đã quan sát thấy một số mâu thuẫn có hệ thống với việc sử dụng đúng về mặt lý thuyết Định lý Bayes, một nguyên tắc cơ bản của lý thuyết xác suất, để tích hợp dữ liệu mới với niềm tin trước đó. Họ gọi những thành kiến không nhất quán này. Các tác giả kết luận rằng mọi người có xu hướng sử dụng một số phương pháp phỏng đoán nhất định để xử lý dữ liệu mẫu hơn là thực hiện phép tính đại số cần thiết để áp dụng Định lý Bayes. Họ đã viết (trang 1124): “Nói chung, những phương pháp phỏng đoán này khá hữu ích, nhưng đôi khi chúng dẫn đến những lỗi hệ thống và nghiêm trọng.” Tuyên bố này rất đúng với tinh thần duy lý có giới hạn của Simon.

Kahneman và Tversky (1979) đã báo cáo các thí nghiệm về việc ra quyết định cho thấy một số mâu thuẫn có hệ thống với các dự đoán của lý thuyết thỏa dụng kỳ vọng. Họ giải thích hành vi lựa chọn được quan sát chứng minh rằng mọi người đánh giá hành động theo mặt được và mất so với điểm tham chiếu được xác định trước, thay vì theo kết quả tuyệt đối như trong lý thuyết thỏa dụng mong đợi. Họ cũng giải thích hành vi được quan sát là chứng minh rằng mọi người đánh giá lợi nhuận và thiệt hại một cách bất đối xứng. Họ tiếp tục thể hiện những điều này và các đặc điểm hành vi khác trong một mô hình mà họ gọi là lý thuyết triển vọng. Như đã trình bày trong bài báo năm 1979, lý thuyết triển vọng giả định rằng những người ra quyết định giải quyết các vấn đề tối đa hóa được xác định rõ ràng dựa trên các khoản lãi và lỗ. Do đó, đây không phải là sự bác bỏ hoàn toàn tư duy kinh tế mà là sự xem xét lại lý thuyết hiệu dụng kỳ vọng để đưa ra những gì các tác giả tin là mô tả chính xác hơn về hành vi.

Tversky và Kahneman (1981, 1986) đã báo cáo các thí nghiệm tiếp theo về việc ra quyết định khám phá xem hành vi lựa chọn phụ thuộc như thế nào vào khuôn khổ của vấn đề quyết định – nghĩa là, vào ngôn ngữ mà nhà nghiên cứu sử dụng để mô tả kết quả do các hành động thay thế . Những thí nghiệm đã có kết quả nổi bật. Tôi trích dẫn ở đây tuyên bố và diễn giải của thí nghiệm đầu tiên được báo cáo trong bài báo trước, đã thu hút sự chú ý đặc biệt (Tversky và Kahneman, 1981, 453). Trong phần tiếp theo, Vấn đề 1 và Vấn đề 2 là hai cấu trúc thay thế của vấn đề quyết định. Cỡ mẫu và tỷ lệ đối tượng đưa ra mỗi lựa chọn nằm trong ngoặc.

Vấn đề 1 [ N = 152]:

Hãy tưởng tượng rằng Hoa Kỳ đang chuẩn bị cho sự bùng phát của một căn bệnh châu Á bất thường, dự kiến sẽ giết chết 600 người. Hai chương trình thay thế để chống lại căn bệnh này đã được đề xuất. Giả sử rằng ước tính khoa học chính xác về hậu quả của các chương trình như sau:

Nếu Chương trình A được áp dụng, 200 người sẽ được cứu. [72 phần trăm]

Nếu áp dụng Chương trình B, có 16 xác suất cứu được 600 người và 26 xác suất không cứu được ai. [28 phần trăm] Bạn thích chương trình nào trong hai chương trình này?

Lựa chọn đa số trong vấn đề này là không thích rủi ro: triển vọng chắc chắn cứu được 200 mạng sống hấp dẫn hơn một triển vọng rủi ro có cùng giá trị kỳ vọng, nghĩa là cơ hội cứu được 600 mạng sống là một phần ba.

Nhóm người trả lời thứ hai được đưa cho câu chuyện về vấn đề 1 với một công thức khác của các chương trình thay thế, như sau:

Vấn đề 2 [ N = 155]:

Nếu Chương trình C được áp dụng, 400 người sẽ chết. [22 phần trăm] Nếu Chương trình D được thông qua, có 1/3 xác suất sẽ không có ai chết và 2/3 xác suất là 600 người sẽ chết . [78 phần trăm]

Bạn thích chương trình nào trong hai chương trình này?

Lựa chọn đa số trong vấn đề 2 là chấp nhận rủi ro: cái chết chắc chắn của 400 người ít được chấp nhận hơn so với xác suất 2/3 là 600 người sẽ chết. Các ưu tiên trong vấn đề 1 và 2 minh họa một khuôn mẫu chung: các lựa chọn liên quan đến lợi nhuận thường không thích rủi ro và các lựa chọn liên quan đến thua lỗ thường chấp nhận rủi ro. Tuy nhiên, dễ dàng nhận thấy rằng hai vấn đề này giống hệt nhau về mặt hiệu quả. Sự khác biệt duy nhất giữa chúng là kết quả được mô tả trong vấn đề 1 bằng số mạng sống được cứu và trong vấn đề 2 bằng số mạng bị mất.

Tversky và Kahneman đã rút ra những suy luận mạnh mẽ từ điều này và những phát hiện tương tự trong các thí nghiệm đóng khung khác. Họ kết luận không chỉ rằng lý thuyết thỏa dụng kỳ vọng là không thực tế mà còn hành vi của con người không phù hợp với nguyên lý bất biến cơ bản của sự lựa chọn hợp lý, điều này là do “các cách biểu diễn khác nhau của cùng một vấn đề lựa chọn sẽ mang lại những sở thích giống nhau” (Tversky và Kahneman, 1986, S253 ). Bác bỏ ý tưởng kinh tế học cơ bản rằng con người có sở thích ổn định, cuối cùng họ tuyên bố rằng “các phân tích mang tính quy phạm và mô tả về lựa chọn nên được xem như các hoạt động kinh doanh riêng biệt” (p. S275). Tuyên bố này đã từ bỏ quan điểm của Simon về hành vi của con người như một sự gần đúng hợp lý có giới hạn đối với một lý tưởng hợp lý. Nó gợi ý rằng tâm lý học nên đi theo con đường riêng của nó với tư cách là một khoa học mô tả về hành vi của con người, không còn quan tâm đến cách mà các nhà kinh tế khái niệm hóa và nghiên cứu hành vi lựa chọn.

Sự phi lý phổ biến hay ảo tưởng nhận thức không thường xuyên?

Những phát hiện thực nghiệm cụ thể được báo cáo bởi Kahneman và Tversky trong quá trình thực hiện chương trình nghiên cứu của họ là điều không cần bàn cãi. Các thí nghiệm được mô tả ở trên đã được nhân rộng thường xuyên, với kết quả tương tự nhau. Tuy nhiên, chấp nhận những phát hiện không có nghĩa là người ta nên chấp nhận những suy luận mà Kahneman và Tversky đã rút ra từ chúng. Kết luận của họ rằng các thí nghiệm tiết lộ những đặc điểm chung của hành vi con người là những phép ngoại suy rất lớn.

Hãy xem xét thí nghiệm định hình bệnh châu Á được trích dẫn ở trên. Trong đoạn mô tả thí nghiệm, Tversky và Kahneman đã đưa ra cách giải thích theo thuyết triển vọng của họ về những phát hiện; nghĩa là, mọi người không thích rủi ro khi xem xét lợi nhuận và chấp nhận rủi ro khi xem xét thua lỗ. Họ không đưa ra những cách giải thích khác phù hợp với những phát hiện. Một trong số đó là nhóm đối tượng chứa nhiều người trung lập với rủi ro; nghĩa là, những người đánh giá một phương án lựa chọn theo kết quả mong đợi của nó.

Tất cả các chương trình điều trị được đưa ra trong thí nghiệm đều mang lại kết quả như mong đợi, cụ thể là 200 người sẽ sống và 400 người sẽ chết. Do đó, một người trung lập với rủi ro sẽ không quan tâm đến các chương trình. Nếu hành vi lựa chọn của một người như vậy bị ảnh hưởng bởi việc đóng khung Vấn đề 1 và 2, thì đây không phải là bằng chứng cho lý thuyết triển vọng và không hàm ý sự thất bại của nguyên lý bất biến về tính duy lý.

Trong khi một số nhà tâm lý học đã cùng với Kahneman và Tversky ngoại suy từ các thí nghiệm cụ thể trong phòng thí nghiệm sang hành vi chung của con người, thì những người khác thì không. Đánh giá các bài báo của Shanteau (1989), Stanovich và West (2000), và Kuhberger (2002) mô tả sự khác biệt trong quan điểm giữa các nhà tâm lý học. Lopes (1991) giải mã cấu trúc tu từ mà Kahneman và Tversky đã sử dụng trong báo cáo nghiên cứu của họ .

Một lý do quan trọng khiến việc đánh giá giá trị bên ngoài của các thí nghiệm Kahneman-Tversky trở nên khó khăn là các thí nghiệm này phản ánh một cuộc tìm kiếm có mục đích đối với các nhiệm vụ lựa chọn trong đó các lỗi trong phán đoán và ra quyết định là nổi bật. Kahneman và Tversky (1982, 123) lập luận rằng việc tìm kiếm sai sót có mục đích là một phương pháp tiếp cận logic hữu ích:

Phần lớn các tài liệu gần đây về phán đoán và lập luận quy nạp đã quan tâm đến các lỗi, thành kiến và ngụy biện trong nhiều nhiệm vụ trí óc. . . . Việc nhấn mạnh vào việc nghiên cứu các lỗi là đặc trưng của nghiên cứu tìm kiếm trong phán đoán của con người, nhưng không phải là duy nhất đối với lĩnh vực này: chúng ta sử dụng ảo ảnh để hiểu các nguyên tắc của nhận thức bình thường và chúng ta tìm hiểu về trí nhớ bằng cách nghiên cứu sự quên.

Sau đó, họ giải thích chi tiết hơn (trang 124):

Có ba lý do liên quan đến việc tập trung vào các lỗi hệ thống và sai lệch suy luận trong nghiên cứu lý luận. Đầu tiên, chúng phơi bày một số hạn chế về trí tuệ của chúng ta và gợi ý những cách cải thiện chất lượng tư duy của chúng ta. Thứ hai, sai sót và thành kiến thường bộc lộ các quá trình tâm lý và các thủ tục khám nghiệm chi phối phán đoán và suy luận. Thứ ba, những sai lầm và ngụy biện giúp lập bản đồ trực giác của con người bằng cách chỉ ra những nguyên tắc thống kê hoặc logic nào là phi trực giác hoặc phản trực giác.

Cách tiếp cận phương pháp luận này có thể có giá trị khoa học. Tuy nhiên, sự nhấn mạnh của Kahneman-Tversky vào việc nghiên cứu các sai sót và sai sót tạo ra một vấn đề suy luận nghiêm trọng đối với người đọc nghiên cứu đã công bố của họ. Người ta tìm hiểu những phát hiện của các thí nghiệm mà họ báo cáo, điều này luôn cho thấy rằng sai sót và thành kiến là phổ biến. Tuy nhiên, người ta không học được gì về những phát hiện sẽ xảy ra trong các thí nghiệm mà họ không báo cáo hoặc không thực hiện.

Hãy xem xét lại thí nghiệm định hình bệnh châu Á. Các đối tượng sẽ hành xử như thế nào nếu số người chết và số người được cứu sống đã nêu bị thay đổi, sao cho một người trung lập với rủi ro sẽ không thờ ơ giữa các chương trình điều trị (A, B, C, D)? Hiệu ứng đóng khung mạnh mẽ sẽ tiếp tục tồn tại hay nó sẽ giảm đi khi hệ quả phúc lợi của quyết định trở nên lớn hơn?

Tất nhiên, người ta có thể thực hiện và báo cáo các thí nghiệm trả lời những câu hỏi này. Các bài báo của Kahneman và Tversky về việc đóng khung không cho biết liệu những thí nghiệm như vậy có được thực hiện hay không và nếu có thì kết quả thu được là gì. Do đó, người ta không thể biết liệu những phát hiện đã được công bố có chứng minh rằng con người có khuynh hướng phi lý phổ biến hay chỉ là những ảo tưởng nhận thức không thường xuyên.

Chủ đề chung là sự chắc chắn

Tóm lại, có một khoảng cách khoa học to lớn tách biệt lập luận của Friedman-Savage rằng như thể tính hợp lý gần đúng với hành vi của con người với lập luận của Kahneman-Tversky rằng con người không có sở thích ổn định. Điểm chung trong lối tu từ của cả hai nhóm tác giả là sự thể hiện sự chắc chắn trong các quan điểm đối lập của họ. Ngày nay, các chứng chỉ đấu tay đôi vẫn tiếp tục là đặc điểm của nhiều cuộc thảo luận về hành vi của con người , vốn thường tranh luận một cách đơn giản liệu con người có lý trí hay không. Quan điểm nhiều sắc thái hơn của Simon thu hút một số sự chú ý, nhưng ít hơn tôi nghĩ nó đảm bảo.

II

QUYẾT ĐỊNH CHÍNH SÁCH

Lập kế hoạch với một phần kiến thức

P ART Tôi đã giải thích về khó khăn to lớn trong việc dự đoán kết quả chính sách. Tôi quan sát thấy rằng các dự đoán điểm do các nhà phân tích đưa ra đạt được bằng cách áp đặt các giả định mạnh mẽ hiếm khi có cơ sở. Phân tích với các giả định đáng tin cậy hơn thường mang lại khoảng thời gian hơn là dự đoán điểm.

Phần II xem xét cách hoạch định chính sách có thể đối phó với khó khăn này một cách hợp lý. Chương 4 và một phần của Chương 5 sử dụng những ý tưởng cơ bản của lý thuyết quyết định để nghiên cứu sự lựa chọn chính sách của một nhà hoạch định —một người ra quyết định đơn độc thực tế hoặc được lý tưởng hóa, hành động thay mặt cho xã hội. Một phần của Chương 5 và Chương 6 sẽ thảo luận về lựa chọn chính sách khi một nhóm có mục tiêu và niềm tin không đồng nhất cùng nhau đưa ra quyết định.

Tại sao phải nghiên cứu một nhà hoạch định, khi chính sách trong các nền dân chủ xuất hiện từ sự tương tác của nhiều người và nhiều tổ chức? Sự lựa chọn chính sách trong một thế giới không chắc chắn là rất tế nhị ngay cả khi một xã hội đồng ý về những gì nó muốn và những gì nó tin tưởng. Tôi muốn nhấn mạnh rằng, ngay cả trong một xã hội gắn kết như vậy, không có quyết định tối ưu, nhiều nhất là những quyết định hợp lý khác nhau. Một người lập kế hoạch đại diện cho một xã hội gắn kết, thẳng thắn thừa nhận các khía cạnh và đương đầu với sự không chắc chắn.

Chương này nghiên cứu một bối cảnh tương đối đơn giản, trong đó một nhà lập kế hoạch đưa ra một quyết định độc lập với một phần kiến thức được xác định trước về các kết quả chính sách. Do đó, không có cơ hội để có được dữ liệu mới có thể làm giảm mức độ không chắc chắn. Chương 5 sẽ xem xét các cài đặt lựa chọn tuần tự mang lại cơ hội học tập.

4.1.    Điều trị X-Pox

Tôi bắt đầu với một minh họa đơn giản rút ra từ Manski (2007a, chương 11). Hình minh họa mô tả một tình huống giả thuyết thảm khốc nhưng đầy hy vọng.

Giả sử rằng một căn bệnh mới có tên x-pox đang càn quét một cộng đồng . Không thể tránh nhiễm trùng. Nếu không được điều trị, người nhiễm bệnh luôn chết. Do đó, toàn bộ dân số sẽ chết nếu không được điều trị hiệu quả.

Các nhà nghiên cứu y tế đề xuất hai phương pháp điều trị , A và B. Những người tìm kiếm lại biết rằng một phương pháp điều trị có hiệu quả, nhưng họ không biết phương pháp điều trị nào. Họ biết rằng kết hợp cả hai phương pháp điều trị sẽ gây tử vong. Do đó, một người sẽ sống sót nếu và chỉ khi cô ấy được điều trị hiệu quả một mình. Không có thời gian để thử nghiệm để tìm hiểu phương pháp điều trị nào hiệu quả. Mọi người phải được điều trị ngay lập tức.

Cơ quan y tế công cộng phải quyết định cách đối xử với cộng đồng. Cơ quan này muốn tối đa hóa tỷ lệ sống sót của quần thể. Nó có thể chọn một phương pháp điều trị và quản lý nó cho mọi người. Sau đó, toàn bộ dân số sẽ sống hoặc chết. Hoặc nó có thể đưa ra một cách xử lý cho một phần nào đó của cộng đồng và cách xử lý khác cho phần còn lại. Sau đó, tỷ lệ sống sót sẽ là một trong hai phân số được chọn. Nếu một nửa dân số được điều trị mỗi lần, tỷ lệ sống sót chắc chắn là 50%.

Cơ quan nên làm gì? Nó có thể đối xử như nhau với tất cả mọi người và hy vọng đưa ra lựa chọn đúng đắn, thừa nhận khả năng kết quả có thể là tai họa. Hoặc nó có thể cung cấp cho một nửa dân số mỗi lần điều trị, đảm bảo rằng một nửa cộng đồng sống và một nửa chết. Người ta có thể tranh luận một cách hợp lý cho một trong hai phương án. Thật vậy, các nguyên tắc của lý thuyết quyết định được phát triển trong một số phần tiếp theo có thể được sử dụng để thúc đẩy một trong hai hướng hành động.

4.2.     Các yếu tố của lý thuyết quyết định

Lý thuyết quyết định nhằm mục đích quy định cách một người ra quyết định hợp lý nên hành xử hay ít tham vọng hơn là dự tính cách một người có thể hành xử hợp lý. Tôi sẽ sử dụng các nguyên tắc cơ bản của lý thuyết quyết định để kiểm tra xem một nhà hoạch định có thể lựa chọn chính sách như thế nào. Chương này giới thiệu các nguyên tắc và minh họa ứng dụng của chúng. Chương 5 phát triển thêm các ứng dụng.

Giả sử rằng một người ra quyết định—có thể là một công ty, một cá nhân hoặc một nhà lập kế hoạch—phải chọn một hành động từ một tập hợp các phương án khả thi. Mỗi hành động sẽ mang lại một kết quả nào đó. Người ra quyết định đặt các giá trị vào kết quả, thường được gọi là tiện ích trong nghiên cứu về các quyết định cá nhân và phúc lợi trong các nghiên cứu về lập kế hoạch. Tôi sẽ sử dụng thuật ngữ sau ở đây.

Nếu người ra quyết định biết lợi ích mà mỗi hành động sẽ mang lại, anh ta nên chọn hành động mang lại lợi ích cao nhất. Làm sao anh ta có thể cư xử hợp lý nếu anh ta không biết kết quả sẽ xảy ra? Lý thuyết quyết định giải quyết câu hỏi này.

trạng thái tự nhiên

Để chính thức hóa ý tưởng về tri thức từng phần, giả sử rằng các kết quả được xác định bởi hành động đã chọn và bởi một số đặc điểm của môi trường . Các nhà lý thuyết quyết định gọi đặc điểm liên quan của môi trường là trạng thái tự nhiên. Đi xa hơn, họ cho rằng người ra quyết định có thể liệt kê tất cả các trạng thái tự nhiên mà anh ta tin rằng có thể xảy ra. Danh sách này, được gọi là không gian trạng thái, thể hiện một cách chính thức tri thức từng phần. Ví dụ, không gian trạng thái trong hình minh họa x-pox chứa hai trạng thái tự nhiên. Điều trị A có hiệu quả ở một trạng thái và B có hiệu quả ở trạng thái khác.

Dự đoán với độ chắc chắn xảy ra nếu không gian trạng thái chỉ chứa một phần tử. Sau đó, người ra quyết định biết chắc chắn kết quả của mỗi hành động. Dự đoán khoảng thời gian của các kết quả chính sách xảy ra nếu không gian trạng thái chứa nhiều phần tử. Không gian trạng thái càng lớn, người ra quyết định càng ít biết về hậu quả của mỗi hành động.

Khó khăn cơ bản của việc ra quyết định là rõ ràng ngay cả trong một bối cảnh đơn giản với hai hành động khả thi và hai trạng thái tự nhiên. Giả sử rằng một hành động mang lại phúc lợi cao hơn ở một trạng thái tự nhiên, nhưng hành động kia mang lại phúc lợi cao hơn ở trạng thái khác. Sau đó, người ra quyết định không biết hành động nào tốt hơn.

Lý thuyết quyết định không giải thích cách người ra quyết định hình thành không gian trạng thái. Có lẽ, anh ta sử dụng dữ liệu và giả định có sẵn để xác định các môi trường mà anh ta nghĩ có thể xảy ra. Bất kể không gian trạng thái có thể là gì, nó có nghĩa là thể hiện tri thức mà người ra quyết định thấy đáng tin cậy để khẳng định. Nó không thể hiện sự chắc chắn đáng kinh ngạc.

Hãy nhớ lại sự phân biệt của Rumsfeld giữa “những ẩn số đã biết” và “những ẩn số chưa biết” được trích dẫn ở đầu cuốn sách này. Lý thuyết quyết định chính thức hóa sự không chắc chắn như cái trước hơn là cái sau. Khi chúng ta nói rằng một người ra quyết định liệt kê tất cả các trạng thái tự nhiên có thể xảy ra và xác định phúc lợi sẽ đạt được khi bất kỳ hành động nào được kết hợp với bất kỳ trạng thái nào, chúng ta đang nói rằng anh ta phải đối mặt với những ẩn số đã biết. Nếu có những ẩn số chưa biết, anh ta sẽ không thể liệt kê tất cả các trạng thái có thể.

Rumsfeld tuyên bố “loại thứ hai có xu hướng trở thành loại khó khăn” trong việc lựa chọn chính sách. Ông đã đúng khi kêu gọi sự chú ý đến khó khăn đặc biệt do những ẩn số chưa biết gây ra. Tuy nhiên, thật lạc quan khi hạ thấp những ẩn số đã biết. Họ đủ khó khăn.

Chức năng phúc lợi

Tiếp theo, chúng ta hãy chính thức hóa phúc lợi có được từ việc lựa chọn một hành động. Nếu một người ra quyết định chọn một hành động có nhãn C , và một trạng thái tự nhiên có nhãn s xảy ra, thì kết quả là một giá trị phúc lợi có nhãn W ( C, s ). Tóm lại , hành động C và trạng thái tự nhiên mang lại phúc lợi W ( C, s ). Trong khi không gian trạng thái thể hiện kiến thức mà người ra quyết định sở hữu, hàm phúc lợi thể hiện sở thích của người đó. Giá trị phúc lợi càng cao thì người ra quyết định càng có lợi. Lý thuyết quyết định không đề cập đến bản chất của hàm phúc lợi. Sở thích là bất cứ điều gì họ có thể được.

Lĩnh vực kinh tế học phúc lợi, áp dụng lý thuyết quyết định để lựa chọn chính sách, thể hiện hai quan điểm về chức năng phúc lợi. Trong một số nghiên cứu, người lập kế hoạch được coi là người ra quyết định sử dụng sở thích của mình để đưa ra quyết định. Người lập kế hoạch có thể được gọi là người theo chủ nghĩa độc tài hoặc người theo chủ nghĩa gia trưởng.

Trong các nghiên cứu khác, người lập kế hoạch nhân cách hóa một xã hội gắn kết. Khi quan điểm này được sử dụng, các nhà kinh tế xem xét nội tâm về những gì một xã hội như vậy có thể muốn đạt được và chính thức hóa các sở thích xã hội như một chức năng phúc lợi. Một truyền thống nổi bật đã cho rằng các sở thích xã hội có hình thức là một chức năng phúc lợi thực dụng , tổng hợp các sở thích cá nhân của các thành viên trong dân chúng. Một cách diễn đạt phổ biến của chủ nghĩa vị lợi giả định rằng phúc lợi do chính sách tạo ra là bình quân gia quyền của các tiện ích riêng lẻ do chính sách tạo ra.

Về nguyên tắc, các nhà nghiên cứu giải thích người lập kế hoạch là một nhà độc tài nên tham khảo ý kiến của người ra quyết định này để tìm hiểu sở thích xã hội của anh ta. Những người hoạt động theo truyền thống thực dụng nên tham khảo ý kiến của các thành viên trong cộng đồng để tìm hiểu sở thích cá nhân của họ. Trên thực tế, các nhà nghiên cứu về nghiên cứu lập kế hoạch hình thành thường không làm như vậy. Thay vào đó, chúng đưa ra những giả định về sở thích xã hội của một nhà độc tài hoặc sở thích cá nhân của các thành viên dân chúng. Sau đó, họ nghiên cứu lựa chọn chính sách bằng cách sử dụng chức năng phúc lợi mà chính họ phát minh ra.

Các công dân quan tâm đến việc lựa chọn chính sách cần nhận thức được rằng các lựa chọn chính sách được đề xuất trong các nghiên cứu lập kế hoạch phụ thuộc cơ bản vào các chức năng phúc lợi mà các nhà nghiên cứu sử dụng. Tôi đã viết ở đầu Chương 2 rằng, trong một thế giới lý tưởng, những người không phải là chuyên gia về phương pháp nghiên cứu có thể tin tưởng vào các kết luận phân tích chính sách mà không cần quan tâm đến quy trình được sử dụng để tạo ra chúng. Tuy nhiên, tôi đã cảnh báo rằng người tiêu dùng phân tích chính sách không thể tin tưởng một cách an toàn vào các chuyên gia và do đó, ít nhất cần phải hiểu các đặc điểm chính của phương pháp nghiên cứu.

Khi đó tôi đang viết về những dự đoán về kết quả chính sách, đặc biệt là xu hướng khẳng định sự chắc chắn của các nhà phân tích. Sự thận trọng tương tự cũng áp dụng cho việc diễn giải kết quả của các nghiên cứu lập kế hoạch. Khi một nhà phân tích kết luận rằng một số lựa chọn chính sách là tối ưu, kết luận này nhất thiết phụ thuộc vào hàm phúc lợi được sử dụng. Tôi sẽ sử dụng chính sách thuế thu nhập để minh họa.

Chức năng phúc lợi trong các nghiên cứu về thuế thu nhập tối ưu

Một bài tập quen thuộc trong kinh tế học công chuẩn tắc đặt ra hàm phúc lợi xã hội vị lợi và xếp hạng các chính sách thuế thu nhập theo phúc lợi mà chúng đạt được. Điểm khởi đầu là giả định rằng các cá nhân coi trọng thu nhập và thời gian nhàn rỗi của chính họ, cũng như việc chính phủ sản xuất hàng hóa công cộng. Ví dụ về hàng hóa công cộng bao gồm từ quốc phòng và chính sách địa phương đến cơ sở hạ tầng cho giao thông vận tải, thông tin liên lạc và hoạt động kinh tế. Vấn đề lựa chọn chính sách là thiết lập biểu thuế đầu vào và quyết định cách sử dụng doanh thu thuế thu được. Một cách sử dụng nguồn thu từ thuế có thể là phân phối lại thu nhập cho mỗi người con trai. Một cách khác là sản xuất hàng hóa công cộng. Một chính sách tối ưu lựa chọn biểu thuế và sử dụng nguồn thu từ thuế để tối đa hóa phúc lợi xã hội thực dụng. Chính sách tối ưu nhất thiết phải phụ thuộc vào sở thích cá nhân đối với thu nhập, thời gian rảnh rỗi và hàng hóa công cộng. Nó cũng phụ thuộc vào cách người lập kế hoạch tổng hợp các sở thích của người dân.

Nghiên cứu Mirrlees

Tôi sẽ mô tả hàm phúc lợi được James Mirrlees sử dụng trong nghiên cứu đầu tiên của ông về đánh thuế thu nhập tối ưu (Mirrlees 1971). Mirrlees ad đã chọn quan điểm vị lợi, viết (trang 176): “phúc lợi có thể tách rời xét theo các cá nhân khác nhau của nền kinh tế, và đối xứng—- tức là nó có thể được biểu thị dưới dạng tổng thỏa dụng của các cá nhân khi hàm thỏa dụng cá nhân (giống nhau cho tất cả) được lựa chọn phù hợp.” Ngoài biểu hiện của chủ nghĩa vị lợi, câu này thu hút sự chú ý đến một giả định quan trọng khác của nghiên cứu lập kế hoạch Mirrlees. Nghĩa là, ông cho rằng tất cả các thành viên của dân số đều có chung sở thích cá nhân.

Mirrlees đã hạn chế chức năng của chính phủ trong việc phân phối lại thu nhập từ một số thành viên dân cư cho những người khác. Tái phân phối từ lâu đã là mối quan tâm của kinh tế học phúc lợi thực dụng. Tuy nhiên, kinh tế học công cũng nhấn mạnh chức năng sản xuất hàng hóa công của chính phủ. Mô hình Mirrlees giả định rằng độ thỏa dụng là một chức năng của thu nhập cá nhân và thời gian rảnh rỗi. Không có hàng hóa công cộng và do đó, chính phủ không cần phải có doanh thu thuế để sản xuất chúng.

Mirrlees đã sử dụng mô hình cung ứng lao động trong sách giáo khoa được mô tả trong Phần 3.1 để dự đoán doanh thu thuế do một chính sách tạo ra và để đánh giá phúc lợi đạt được bằng cách sử dụng doanh thu thuế để phân phối lại thu nhập. Để thực hiện phân tích của mình, Mirrlees phải xác định hàm thỏa dụng mà ông giả định là chung cho tất cả các thành viên của dân số. Ông là một nhà lý thuyết, không phải là một nhà phân tích thực nghiệm, người có thể tìm cách tìm hiểu bản chất của sở thích cá nhân từ việc phân tích dữ liệu cung ứng lao động. Vì lý do khả năng phân tích dễ hiểu hơn là chủ nghĩa hiện thực theo kinh nghiệm, ông giả định rằng hàm thỏa dụng có một số tính chất nhất định. Sau đó, ông rút ra chính sách thuế tối ưu.

Khi kêu gọi sự chú ý đến hình thức chức năng phúc lợi cụ thể mà Mirrlees đã sử dụng, tôi không có ý định chỉ trích công việc mà tôi ngưỡng mộ của anh ấy. Khi mở ra một lĩnh vực nghiên cứu mới, một nhà nghiên cứu nên có một số giấy phép để đưa ra các giả định đơn giản hóa vì mục đích của bảng phân tích . Mirrlees cẩn thận đưa ra các giả định của mình một cách rõ ràng, và ông không khẳng định một cách chắc chắn khó tin. Thật vậy, phần kết luận của bài viết của ông bắt đầu như sau (trang 207):

Các ví dụ được thảo luận xác nhận, như người ta mong đợi, rằng hình dạng của biểu thuế thu nhập kiếm được tối ưu khá nhạy cảm với sự phân bổ các kỹ năng trong dân số và các sở thích về thu nhập- nhàn rỗi được mặc định. Không dễ ước tính cho các nền kinh tế thực. Hàm thỏa dụng tiêu dùng-giải trí đơn giản là một sự trừu tượng xuất sắc từ một tình huống phức tạp hơn nhiều, do đó khá khó đoán một phương pháp thỏa đáng để ước tính nó sẽ là gì.

Do đó, Mirrlees đã cẩn thận chỉ ra rằng các kết luận về chính sách thuế tối ưu rất nhạy cảm với các giả định được đưa ra.

4.3.     tiêu chí quyết định

Loại bỏ các hành động thống trị

Làm thế nào một người ra quyết định với một phần kiến thức có thể chọn một hành động? Lý thuyết quyết định đưa ra một câu trả lời đơn giản, nhưng không có câu trả lời đầy đủ.

Khi xem xét một số hành động D , người ra quyết định có thể thấy rằng tồn tại một hành động khả thi khác, chẳng hạn như C , mang lại ít nhất phúc lợi cao bằng ở mọi trạng thái tự nhiên và phúc lợi cao hơn ở một số bang. Sau đó, hành động D được cho là bị chi phối bởi C .

Lý thuyết quyết định quy định rằng một người không nên chọn một hành động bị chi phối. Đây là lẽ thường tình. Sự không chắc chắn là không quan trọng khi đánh giá một hành động bị chi phối. Mặc dù người ta không biết trạng thái thực sự của tự nhiên, nhưng người ta biết rằng một giải pháp thay thế cho một hành động bị chi phối chắc chắn ít nhất cũng thực hiện tốt và có thể thực hiện tốt hơn.

Sự thống trị là một ý tưởng đơn giản, nhưng là một ý tưởng tinh tế. Một quan niệm sai lầm phổ biến là một hành động chỉ không bị chi phối nếu nó là tối ưu trong một trạng thái tự nhiên nào đó. Trên thực tế, một hành động có thể không bị chi phối ngay cả khi nó không tối ưu trong mọi trạng thái có thể.

Kịch bản x-pox minh họa rõ điều này. Hãy xem xét chính sách trong đó người lập kế hoạch cung cấp cho một nửa dân số mỗi lần điều trị. Không có trạng thái tự nhiên nào mà chính sách này là tối ưu. Điều trị A tốt hơn ở trạng thái này và điều trị B tốt hơn ở trạng thái kia. Tuy nhiên, mỗi lần điều trị cho một nửa dân số không bị chi phối. Không tồn tại sự thay thế nào mang lại phúc lợi cao hơn trong cả hai trạng thái tự nhiên.

Các quốc gia có trọng số và tiêu chí phúc lợi dự kiến

Cơ sở lý luận để loại bỏ các hành động bị chi phối là hiển nhiên. Ngược lại, sự lựa chọn giữa các hành động không bị chi phối về cơ bản là một vấn đề nan giải. Giả sử rằng C và D là hai hành động không bị chi phối, trong đó C mang lại phúc lợi cao hơn ở một số trạng thái tự nhiên và D ở những trạng thái tự nhiên khác. Sau đó, câu hỏi quy chuẩn “Người ra quyết định nên chọn giữa C và D như thế nào ?” không có câu trả lời chính xác rõ ràng.

Trong trường hợp không có một cách chính xác để lựa chọn trong số các hành động không bị chi phối, các nhà lý thuyết quyết định đã đề xuất các tiêu chí quyết định khác nhau và nghiên cứu các thuộc tính của chúng. Nhiều nhà lý thuyết về quyết định khuyến nghị rằng người ta nên cân nhắc các trạng thái tự nhiên có thể xảy ra và đánh giá một hành động bằng kết quả là phúc lợi bình quân gia quyền. Đây được gọi là tiện ích mong đợi hoặc phúc lợi mong đợi của một hành động. Khuyến nghị là chọn một hành động mang lại phúc lợi mong đợi lớn nhất. Chương 3 đã thảo luận về việc tối đa hóa độ thỏa dụng kỳ vọng như một giả định về hành vi được các nhà kinh tế sử dụng để diễn giải việc ra quyết định thực tế. Ở đây chúng tôi coi nó như một đơn thuốc quy chuẩn cho việc ra quyết định.

Một vấn đề trung tâm là làm thế nào để cân nhắc các trạng thái có thể có của tự nhiên. Các nhà lý luận về quyết định cho rằng trọng số được gán cho một trạng thái nên thể hiện sức mạnh của niềm tin của người ra quyết định rằng trạng thái này sẽ xảy ra. Trọng số là xác suất chủ quan mà người ra quyết định đặt lên trạng thái. Cơ quan nghiên cứu nghiên cứu hành vi của một người cân nhắc các trạng thái tự nhiên theo cách này và chọn một hành động mang lại phúc lợi dự kiến lớn nhất thường được gọi là lý thuyết quyết định Bayes. Cái tên này vinh danh nhà toán học người Anh thế kỷ 18 Thomas Bayes, người đã được đề cập trước đó trong Chương 3 liên quan đến Định lý Bayes.

Các trọng số được chọn ảnh hưởng đến việc ra quyết định. Ở mức cực đoan, người ra quyết định có thể tập trung toàn bộ sức nặng vào một trạng thái tự nhiên duy nhất. Điều này tương đương với biểu hiện của sự chắc chắn. Khi tất cả trọng lượng được đặt lên một trạng thái, một hành động sẽ tối đa hóa phúc lợi dự kiến nếu nó là tối ưu ở trạng thái này, bỏ qua tất cả các trạng thái khác.

Tiêu chí ra quyết định dưới sự mơ hồ

Trọng số các trạng thái tự nhiên và tối đa hóa phúc lợi dự kiến là hợp lý khi người ra quyết định có cơ sở đáng tin cậy để đặt phân phối xác suất chủ quan cho các đặc điểm chưa biết của môi trường quyết định. Tuy nhiên, một người ra quyết định có thể cảm thấy rằng anh ta thiếu cơ sở để đánh giá các trạng thái theo sức mạnh của niềm tin. Sự phân phối chủ quan là một dạng kiến thức và người ra quyết định có thể cảm thấy không thể khẳng định điều đó.

Trong những trường hợp này, người ra quyết định được cho là phải đối mặt với vấn đề lựa chọn trong tình trạng mơ hồ. Việc sử dụng thuật ngữ mơ hồ để mô tả sự vắng mặt của phân phối chủ quan bắt nguồn từ Ellsberg (1961). Khái niệm này đã được thảo luận ngay từ Keynes (1921) và Knight (1921). Một số tác giả gọi sự mơ hồ là sự không chắc chắn của Hiệp sĩ.

Maximin

Làm thế nào một người ra quyết định có thể cư xử hợp lý trong một bối cảnh mơ hồ ? Một khả năng là đánh giá một hành động theo phúc lợi tồi tệ nhất mà nó có thể mang lại và chọn một hành động mang lại phúc lợi tồi tệ nhất. Một số người lựa chọn theo cách này được cho là áp dụng tiêu chí tối đa , đây là cách viết tắt của phúc lợi “tối đa hóa mức tối thiểu”.

Hối tiếc Minimax

Tiêu chí maximin đưa ra một cách tiếp cận thận trọng đối với sự lựa chọn trong điều kiện mơ hồ, chỉ xem xét kết quả tồi tệ nhất mà một hành động có thể mang lại. Các tiêu chí khác không yêu cầu trọng số trạng thái tự nhiên xem xét cả kết quả tốt nhất và tồi tệ nhất. Một tiêu chí nổi bật là tiêu chí hối tiếc tối thiểu.

Từ điển Oxford En glish đưa ra một số định nghĩa cho từ hối tiếc. Khái niệm lý thuyết quyết định về sự hối tiếc gần nhất với định nghĩa này : “Nỗi buồn hoặc đau khổ khi mất mát hoặc thiếu thốn.” Trong lý thuyết quyết định, sự hối tiếc về một hành động trong một trạng thái tự nhiên cụ thể là sự mất mát về lợi ích sẽ xảy ra nếu một người chọn hành động này thay vì hành động tốt nhất trong trạng thái tự nhiên đó. Ví dụ, giả sử rằng hành động C tối đa hóa phúc lợi ở trạng thái s , nhưng người ta chọn hành động D để thay thế. Khi đó điều hối tiếc khi chọn D ở trạng thái này là chênh lệch phúc lợi W ( C, s ) - W ( D, s ).

Một người ra quyết định biết trạng thái thực sự của tự nhiên có thể chọn hành động tốt nhất trong trạng thái này. Sau đó, sự hối tiếc của anh ta bằng không. Do đó, tối đa hóa phúc lợi cũng giống như tối thiểu hóa sự hối tiếc.

Vấn đề quyết định thực tế yêu cầu lựa chọn một hành động mà không biết trạng thái thực sự. Trong bối cảnh này, người ra quyết định có thể đánh giá một hành động bằng sự hối tiếc tối đa mà nó có thể mang lại trong tất cả các trạng thái tự nhiên có thể xảy ra. Sau đó, anh ta có thể chọn một hành động giảm thiểu giá trị của sự hối tiếc tối đa. Một số người lựa chọn theo cách này được cho là sử dụng tiêu chí mimimax- sự hối tiếc , đây là cách viết tắt của sự hối tiếc “tối thiểu hóa tối đa”.

Sử dụng các tiêu chí khác nhau để điều trị X-Pox

Nó được tiết lộ để đặt cạnh nhau ba tiêu chí quyết định — giá trị mong đợi, mức tối đa và mức độ hối tiếc tối thiểu — trong các bối cảnh quyết định cụ thể. Hãy xem xét kịch bản x-pox. Các hành động khả thi là phân bổ điều trị , chỉ định một phần dân số cho mỗi điều trị. Phân số được gán cho xử lý A có thể nhận bất kỳ giá trị nào từ 0 đến 1, phần còn lại được gán cho B . Có hai trạng thái tự nhiên, giả sử s và t . Ở trạng thái s , điều trị A có hiệu quả còn B thì không. Ở trạng thái t , B có tác dụng còn A thì không.

Hãy để phúc lợi được đo bằng tỷ lệ sống sót của dân số. Nếu người lập kế hoạch chỉ định một phần d dân số cho phương pháp điều trị B và 1 - d còn lại cho phương pháp điều trị A , tỷ lệ sống sót là d ở trạng thái t và là 1 - d ở trạng thái s .

Với chức năng kiến thức và phúc lợi này, tất cả các phân bổ điều trị đều không bị chi phối. So sánh hai phân số bất kỳ c và d , với c lớn hơn d . Chỉ định phần c của dân số cho phương pháp điều trị B tốt hơn so với việc ký d ở trạng thái t , nhưng lại kém hơn d ở trạng thái s .

Bây giờ hãy xem xét một người lập kế hoạch áp dụng từng tiêu chí trong ba tiêu chí quyết định . Phụ lục A cho thấy rằng một người lập kế hoạch đặt các xác suất chủ quan vào hai trạng thái tự nhiên và đánh giá việc phân bổ biện pháp xử lý theo phúc lợi dự kiến của nó sẽ chỉ định mọi người cho biện pháp xử lý có xác suất hiệu quả chủ quan cao hơn. Ngược lại, tiêu chí cực đại tối thiểu và cực tiểu cực đại-hối tiếc đều quy định rằng người lập kế hoạch nên chỉ định một nửa dân số cho mỗi lần điều trị. Ví dụ, một người lập kế hoạch tối đa hóa tỷ lệ sống sót dự kiến nhận thấy rằng mọi người đều sống hoặc mọi người đều chết. Một người tối đa hóa tỷ lệ sống sót tối thiểu hoặc giảm thiểu sự hối tiếc tối đa đạt được tỷ lệ sống sót là !/2 một cách chắc chắn.

Mặc dù tiêu chí tối đa và tối thiểu-hối tiếc mang lại phân bổ điều trị giống nhau trong hình minh họa này, nhưng nhìn chung hai tiêu chí này không giống nhau. Họ thường mang lại những lựa chọn khác nhau. Để thấy điều này, chúng ta hãy sửa đổi phần mô tả về vấn đề x-pox bằng cách thêm một trạng thái tự nhiên thứ ba, giả sử u , trong đó không có phương pháp điều trị nào hiệu quả. Có thể chỉ ra rằng việc thêm trạng thái thứ ba này không ảnh hưởng đến các lựa chọn của một nhà lập kế hoạch nhằm tối đa hóa phúc lợi kỳ vọng hoặc giảm thiểu tối đa sự hối tiếc. Tuy nhiên, tất cả các phân bổ xử lý hiện nay đều giải quyết được vấn đề tối đa . Lý do là hiện nay tồn tại một trạng thái tự nhiên có thể xảy ra, trong đó mọi người đều chết, bất kể cách điều trị.

4.4.     Tìm kiếm hồ sơ với một phần kiến thức về răn đe

Kịch bản x-pox hữu ích về mặt sư phạm nhưng lại đơn giản hóa một cách có chủ ý. Tôi tóm tắt ở đây một nghiên cứu thực tế hơn về lập kế hoạch với một phần kiến thức , xem xét khía cạnh thực thi pháp luật vốn là chủ đề gây nhiều tranh luận (Manski 2006). Đây là sự lựa chọn của chính sách lập hồ sơ trong đó các quyết định tìm kiếm bằng chứng tội phạm có thể khác nhau tùy thuộc vào các thuộc tính có thể quan sát được của những người có nguy cơ bị khám xét.

Các chính sách làm cho tỷ lệ tìm kiếm thay đổi theo các thuộc tính cá nhân được bảo vệ khác nhau như là điều cần thiết để thực thi pháp luật hiệu quả và bị coi là không công bằng đối với các nhóm người có tỷ lệ tìm kiếm tương đối cao. Sự thay đổi của tỷ lệ tìm kiếm theo chủng tộc đặc biệt gây tranh cãi; xem, ví dụ, Knowles, Persico, và Todd (2001), Persico (2002), và Dominitz (2003). Trong khi nhiều nghiên cứu về lập hồ sơ đã tìm cách xác định và phát hiện sự phân biệt chủng tộc, tôi đã nghiên cứu cách một nhà lập kế hoạch với chức năng phúc lợi thực dụng có thể chọn một cách hợp lý chính sách lập hồ sơ chuyên nghiệp.

Để bắt đầu, tôi đặt ra một bài toán lập kế hoạch với mục tiêu là giảm thiểu chi phí xã hội cho tội phạm và tìm kiếm. (Tối đa hóa phúc lợi tương đương với giảm thiểu chi phí xã hội.) Tôi cho rằng bản thân việc khám xét đã rất tốn kém, và việc khám xét để phát hiện tội phạm kéo theo chi phí trừng phạt kẻ phạm tội . Tìm kiếm có lợi trong phạm vi nó ngăn chặn hoặc ngăn ngừa tội phạm. Tính răn đe được thể hiện thông qua chức năng vi phạm, mô tả tỷ lệ phạm tội của những người có thuộc tính nhất định thay đổi như thế nào với tỷ lệ tìm kiếm áp dụng cho những người này. Ngăn chặn xảy ra khi tìm kiếm ngăn chặn hành vi phạm tội gây hại cho xã hội.

Lần đầu tiên tôi rút ra chính sách lập hồ sơ tối ưu khi người lập kế hoạch biết chức năng tấn công của từng nhóm thuộc tính. Một phát hiện thú vị là có thể tối ưu để tìm kiếm một nhóm ít dễ phạm tội hơn và không tìm kiếm một nhóm dễ phạm tội hơn nếu các thành viên của nhóm trước có thể bị ngăn cản và những người trong nhóm sau thì không.

Sau đó, tôi đã xem xét vấn đề lập kế hoạch khi người lập kế hoạch chỉ có một phần kiến thức về chức năng phạm tội và do đó không thể xác định chính sách nào là tối ưu. Dự đoán răn đe là khó khăn. Với suy nghĩ này, tôi tập trung vào bối cảnh thông tin đôi khi có thể thực tế.

Tôi cho rằng người lập kế hoạch quan sát tỷ lệ phạm tội của dân số nghiên cứu có tỷ lệ tìm kiếm thuộc tính cụ thể đã được chọn trước đó. Anh ấy thấy đáng tin cậy khi giả định rằng dân số nghiên cứu và dân số quan tâm có cùng chức năng phạm tội. Anh ấy cũng thấy đáng tin cậy khi cho rằng việc khám xét có thể ngăn chặn tội phạm. Tức là trong mỗi nhóm thuộc tính, tỷ lệ phạm tội giảm khi tỷ lệ tìm kiếm tăng. Tuy nhiên, tôi cho rằng người lập kế hoạch không biết tầm quan trọng của tác động ngăn cản tiền thuê tìm kiếm, điều này có thể khác nhau tùy theo nhóm.

Trong cài đặt này, lần đầu tiên tôi chỉ ra cách người lập kế hoạch có thể loại bỏ tỷ lệ tìm kiếm thống trị—tức là tỷ lệ tìm kiếm thấp hơn bất kể chức năng vi phạm thực tế có thể là gì. Nói rộng ra, tỷ lệ tìm kiếm thấp (cao) bị chi phối khi chi phí tìm kiếm thấp (cao). Phân tích kỹ thuật làm cho điều này chính xác. Sau đó, tôi đã chỉ ra cách người lập kế hoạch có thể sử dụng tiêu chí maximin hoặc minimax-regret để chọn tỷ lệ tìm kiếm không bị chi phối. Hai tiêu chí mang lại các chính sách khác nhau.

Mặc dù việc phát hiện sự phân biệt đối xử không phải là mối quan tâm trực tiếp của tôi, nhưng việc phân tích có ý nghĩa đối với vấn đề suy luận đó. Các mô hình được nghiên cứu trong Knowles, Persico và Todd (2001) và Persico (2002) ngụ ý rằng, trong trường hợp không có sự phân biệt đối xử, việc lập hồ sơ tối ưu phải cân bằng tỷ lệ phạm tội của những người có các thuộc tính khác nhau, với điều kiện là những người đó đều được khám xét. Mô hình trong Manski (2006) khác với mô hình của họ và nó không đưa ra kết luận của họ.

Có lẽ sự khác biệt quan trọng nhất là ở chức năng phúc lợi được đảm nhận cho cơ quan đưa ra chính sách lập hồ sơ. Persico và các cộng sự của ông giả định rằng mục đích của cảnh sát trên đường phố là tối đa hóa tỷ lệ thành công của việc tìm kiếm trong việc phát hiện tội phạm trừ đi chi phí thực hiện việc tìm kiếm. Tôi giả định rằng một nhà lập kế hoạch muốn giảm thiểu chức năng chi phí xã hội với ba thành phần: (a) thiệt hại do hành vi phạm tội đã hoàn thành gây ra, (b) chi phí trừng phạt những kẻ phạm tội bị bắt giữ và (c) chi phí thực hiện khám xét. Trong khi Persico et al. chức năng phúc lợi không coi trọng sự ngăn cản, cái tôi đã sử dụng thì có. Sự khác biệt về các chức năng phúc lợi này hóa ra lại có tính hệ quả cao đối với việc lựa chọn chính sách.

4.5.     Tiêm chủng với kiến thức một phần về hiệu quả

Tôi mô tả ở đây một nghiên cứu khác về lập kế hoạch với kiến thức cục bộ mà chủ đề của nó khác xa với cuộc điều tra của cảnh sát nhưng có cấu trúc hình thức tương tự. Manski (2010) đã nghiên cứu sự lựa chọn chính sách tiêm chủng của một nhà lập kế hoạch , người có một phần kiến thức về hiệu quả của vắc xin trong việc ngăn ngừa bệnh tật. Trước tiên tôi cung cấp một số nền tảng và sau đó tóm tắt phân tích.

Lý lịch

Vấn đề lựa chọn chính sách tiêm chủng cho nhóm dân số dễ mắc bệnh truyền nhiễm đã thu hút sự chú ý đáng kể của các nhà dịch tễ học và một số nhà kinh tế học. Một bài tập nghiên cứu phổ biến sử dụng một mô hình dịch tễ học để dự đoán kết quả bệnh tật sẽ xảy ra với các chính sách thay thế. Sau đó, nhà nghiên cứu chỉ định một chức năng phúc lợi và xác định chính sách tối ưu với giả định rằng mô hình dịch tễ học là chính xác.

Để đưa ra một trong nhiều ví dụ gần đây, Patel, Longini và Hal loran (2005) đã xem xét mục tiêu tối ưu của việc cung cấp hạn chế vắc-xin cúm để giảm thiểu số ca mắc bệnh hoặc tử vong trong dân số . Phần thảo luận của bài viết đã tóm tắt một phát hiện chính (trang 210):

Chúng tôi đã chỉ ra rằng việc phân phối vắc xin tối ưu có hiệu quả cao , đặc biệt khi so sánh với việc tiêm chủng hàng loạt ngẫu nhiên. Việc thực hiện phân phối vắc-xin tối ưu cho đại dịch cúm giống như châu Á được cho là hiệu quả hơn 84% so với tiêm chủng ngẫu nhiên khi chỉ có đủ vắc-xin cho 30% toàn bộ quốc gia được tiêm vắc-xin và mục tiêu là giảm thiểu bệnh tật. Chiến lược tiêm chủng tối ưu này liên quan đến việc tiêm vắc xin tập trung cho trẻ em, với lượng vắc xin còn lại sẽ dành cho người lớn ở độ tuổi trung niên. Trong tình huống này, với dân số 280 triệu người, chúng ta có thể ngăn ngừa 31 triệu ca bệnh theo chiến lược tiêm chủng tối ưu hơn là tiêm chủng hàng loạt ngẫu nhiên.

Quan sát rằng các tác giả bày tỏ phát hiện của họ với sự chắc chắn. Các nhà nghiên cứu tiêm chủng phần lớn không nghiên cứu lập kế hoạch với kiến thức cục bộ. Đôi khi họ thừa nhận sự không chắc chắn bằng cách thực hiện các phân tích độ nhạy trong đó họ xác định chính sách tối ưu theo các giả định thay thế. Tuy nhiên, phân tích độ nhạy không cung cấp một đơn thuốc cho sự lựa chọn với một phần kiến thức.

Hiệu quả bên trong và bên ngoài

Có hai lý do tại sao người lập kế hoạch y tế có thể chỉ có một phần kiến thức về ảnh hưởng của việc tiêm phòng đối với bệnh tật. Anh ta chỉ có thể biết một phần hiệu quả bên trong của việc tiêm chủng trong việc tạo ra phản ứng miễn dịch giúp người được tiêm chủng không bị bệnh hoặc mắc bệnh truyền nhiễm. Và anh ta chỉ có thể biết một phần hiệu quả bên ngoài của việc tiêm phòng trong việc ngăn ngừa truyền bệnh cho những người chưa được tiêm phòng hoặc tiêm phòng không thành công. Hiệu quả nội bộ là mối quan tâm duy nhất nếu phản ứng với tiêm chủng là cá nhân. Hiệu quả bên ngoài đo lường mức độ mà quốc gia vắc-xin tạo ra các tương tác xã hội.

Tìm hiểu về hiệu quả bên ngoài khó hơn nhiều so với tìm hiểu về hiệu quả bên trong. Một RCT tiêu chuẩn có thể tiết lộ hiệu quả bên trong của việc tiêm chủng. Người ta có thể chọn ngẫu nhiên một nhóm điều trị từ quần thể, tiêm vắc xin cho họ và quan sát tỷ lệ những người gặp phản ứng miễn dịch sau khi tiêm vắc xin. Một RCT không tiết lộ tác động bên ngoài của việc tiêm chủng đối với người chưa được tiêm chủng. Giả sử rằng một cuộc thử nghiệm tiêm chủng cho một số bộ phận dân số, chẳng hạn như 20%. Sau đó, việc quan sát tỷ lệ mắc bệnh sau đó chỉ cho thấy hiệu quả bên ngoài của việc tiêm phòng cho 20% dân số. Kết quả bệnh tật với tất cả các tỷ lệ tiêm chủng khác là phản thực tế.

Nếu mọi người chỉ tương tác trong khu vực địa phương, người ta có thể tìm hiểu về hiệu quả bên ngoài bằng cách thực hiện nhiều thử nghiệm độc lập ở các địa phương khác nhau, thay đổi tỷ lệ tiêm chủng qua các thử nghiệm. Tuy nhiên, điều này là không khả thi nếu mọi người tương tác trên toàn cầu. Sau đó, dân số bao gồm một nhóm tham chiếu duy nhất, vì vậy không thể thực hiện nhiều thử nghiệm.

Thiếu bằng chứng từ các RCT, các nhà nghiên cứu tiêm chủng đã đầu tư rất nhiều vào việc phát triển các mô hình toán học về sự lây truyền bệnh. Một số mô hình thể hiện những nỗ lực ấn tượng nhằm mô tả chính thức cách hành vi cá nhân, tương tác xã hội và các quá trình sinh học có thể kết hợp với nhau để truyền bệnh trong cộng đồng. Tuy nhiên, các tác giả thường cung cấp rất ít thông tin cho phép người ta đánh giá tính chính xác của các giả định về hành vi, xã hội và sinh học của họ . Do đó, tôi nghĩ nên thận trọng khi xem những dự đoán về chính sách của họ xuất phát từ những thử nghiệm tính toán hơn là những dự báo chính xác.

Vấn đề lập kế hoạch

Tôi đã đặt ra một vấn đề lập kế hoạch, trong đó một nhà lập kế hoạch phải chọn tỷ lệ vắc-xin quốc gia cho một lượng lớn những người giống hệt nhau được quan sát. Việc các thành viên của quần thể giống hệt nhau về mặt quan sát không có nghĩa là mọi người phản ứng giống hệt nhau với điều trị. Điều đó chỉ có nghĩa là người lập kế hoạch không quan sát các thuộc tính cá nhân có thể cho phép anh ta thay đổi cách đối xử một cách có hệ thống trên toàn bộ dân số.

Tôi cho rằng người lập kế hoạch muốn tối đa hóa hàm phúc lợi với hai thành phần. Một biện pháp đo lường tác hại xã hội do bệnh tật gây ra, và biện pháp kia đo lường chi phí xã hội của việc tiêm chủng cho những người. Tôi coi tác hại xã hội của bệnh tật tỷ lệ thuận với tỷ lệ dân số mắc bệnh và chi phí tiêm chủng tỷ lệ thuận với tỷ lệ dân số được tiêm phòng. Chức năng phúc lợi này thể hiện sự căng thẳng cốt lõi của chính sách tiêm chủng: tỷ lệ tiêm chủng cao hơn mang lại lợi ích là tỷ lệ bệnh tật thấp hơn nhưng lại gây ra chi phí lớn hơn cho những người tiêm chủng.

Các chức năng phúc lợi tương tự đã được giả định trong một số nghiên cứu trước đây về tiêm chủng tối ưu, chẳng hạn như Brito, Sheshinski và Intriligator (1991). Tuy nhiên, người ta thường cho rằng mục tiêu là giữ tốc độ lây truyền bệnh dưới ngưỡng mà tại đó dịch bệnh xảy ra. Ví dụ, xem Ball và Lynne (2002) hoặc Hill và Longini (2003). Các tác giả sau hỏi (trang 86): “Tỷ lệ tối thiểu của mỗi nhóm tuổi nên được tiêm vắc-xin để loại bỏ khả năng xảy ra dịch cúm trong toàn bộ dân số?”

Mục tiêu ngăn chặn sự bùng phát của dịch bệnh có thể khác với mục tiêu tối đa hóa phúc lợi xã hội. Trong dịch tễ học, một dịch bệnh được xác định chính thức xảy ra khi tỷ lệ dân số bị nhiễm bệnh tăng theo thời gian. Ngược lại, chức năng phúc lợi đặt ra trong công việc của tôi trừu tượng hóa từ con đường thời gian của bệnh tật và xem xét tỷ lệ mắc bệnh trong dân số.

Hiểu biết một phần về hiệu quả bên ngoài

Tỷ lệ tiêm phòng tối ưu phụ thuộc vào hiệu quả bên trong và bên ngoài của việc tiêm phòng. Tôi cho rằng người lập kế hoạch hoàn toàn biết hiệu quả bên trong, có lẽ từ hiệu suất của RCT. Ông sử dụng bằng chứng thực nghiệm và các giả định để đưa ra kết luận một phần về hiệu quả bên ngoài.

Bằng chứng bắt nguồn từ việc quan sát tỷ lệ tiêm chủng và bệnh tật của dân số nghiên cứu. Tôi cho rằng người lập kế hoạch thấy đáng tin cậy khi cho rằng hiệu quả bên ngoài là như nhau trong dân số nghiên cứu và dân số điều trị. Ông cũng thấy đáng tin cậy khi cho rằng tỷ lệ mắc bệnh của những người chưa được tiêm chủng giảm khi tỷ lệ tiêm chủng tăng lên. Tôi cho rằng người lập kế hoạch không có kiến thức nào khác. Đặc biệt, anh ta không biết gì về mức độ giảm nhiễm trùng khi tỷ lệ tiêm chủng tăng lên.

Cài đặt thông tin này tương tự như cài đặt tôi đã mô tả trong phần trước, khi cân nhắc lựa chọn tốc độ khám xét của cảnh sát khi người lập kế hoạch có một phần kiến thức về tác dụng ngăn chặn của việc khám xét. Các giả định cho rằng việc tìm kiếm ngăn chặn tội phạm và việc tiêm vắc-xin ngăn ngừa lây truyền bệnh là hai ví dụ về phản ứng điều trị đơn điệu, một giả định thường đáng tin cậy và hữu ích khẳng định rằng tỷ lệ kết quả xấu giảm xuống một cách đơn điệu khi mức độ điều trị có lợi tăng lên (Manski 1997b).

Chọn tỷ lệ tiêm chủng

Có thể cho rằng giả định về tính đơn điệu là quá yếu để mang lại những hàm ý thú vị cho việc lựa chọn điều trị. Tuy nhiên, nó có sức mạnh đáng kể trong môi trường tiêm chủng, giống như nó đã làm với việc khám xét của cảnh sát. Nó ngụ ý rằng tỷ lệ tiêm chủng nhỏ (lớn) chiếm ưu thế khi chi phí tiêm chủng cho những người đủ nhỏ (lớn) so với tác hại do bệnh tật.

Với tỷ lệ tiêm chủng chiếm ưu thế bị loại khỏi việc xem xét, người lập kế hoạch vẫn phải lựa chọn trong số các tỷ lệ không bị ảnh hưởng. Tôi rút ra tỷ lệ hối tiếc tối đa và tối thiểu. Người lập kế hoạch có thể chọn không tiêm chủng cho bất kỳ ai, cho toàn bộ dân số hoặc một phần dân số . Các phát hiện cụ thể phụ thuộc vào dữ liệu thu được từ dân số nghiên cứu, chi phí tương đối của bệnh tật và tiêm chủng, và tiêu chí quyết định được sử dụng.

Những phát hiện của nghiên cứu này có thể được sử dụng để hình thành chính sách tiêm chủng khi cơ quan y tế công cộng có thẩm quyền bắt buộc điều trị, quan sát dân số nghiên cứu và miễn cưỡng giả định nhiều hơn về hiệu quả bên ngoài hơn là tính đơn điệu của nó trong tỷ lệ tiêm chủng. Tất nhiên những phát hiện không được áp dụng phổ biến. Chúng nhất thiết phụ thuộc vào đặc điểm kỹ thuật của tôi về các lựa chọn chính sách khả thi, chức năng phúc lợi và kiến thức về phản ứng điều trị mà người lập kế hoạch sở hữu. Điều được áp dụng phổ biến là cách tiếp cận chung: xác định vấn đề lập kế hoạch, loại bỏ các chính sách bị chi phối, sau đó sử dụng một số tiêu chí quyết định để chọn một chính sách không bị chi phối.

4.6.     Ra quyết định hợp lý và hợp lý

Tôi đã viết gần đầu chương này rằng lý thuyết ra quyết định quy định cách thức một người ra quyết định hợp lý nên hành xử hay, ít tham vọng hơn, lừa đảo các khuôn mẫu về cách thức một người ra quyết định có thể hành xử hợp lý. Từ lâu đã có sự căng thẳng giữa những quan điểm này về nhiệm vụ của lý thuyết quyết định. Sự căng thẳng này có tầm quan trọng thực tế và trí tuệ. Tôi sẽ thảo luận về nó trong một thời gian dài để kết thúc chương này.

Một quan điểm khẳng định rằng lý thuyết quyết định nên quy định các thủ tục cụ thể để lựa chọn giữa các hành động không bị chi phối. Tuân thủ các thủ tục này được cho là cấu thành việc ra quyết định hợp lý. Quan điểm khác nghiên cứu và so sánh các tiêu chí ra quyết định khác nhau mà không khẳng định rằng tiêu chí nào ưu việt hơn. Nói ngắn gọn, tôi sẽ nói rằng hai quan điểm tương ứng liên quan đến việc ra quyết định hợp lý và hợp lý.

Tôi đã bày tỏ quan điểm về tính hợp lý khi viết rằng không có cách nào chính xác rõ ràng để lựa chọn trong số các hành động không bị chi phối . Tôi đã xem xét ba tiêu chí quyết định nổi bật, nhưng tôi không đề xuất một tiêu chí cụ thể nào. Mục đích của tôi khiêm tốn hơn, để chỉ ra rằng sự lựa chọn giữa các tiêu chí quyết định là hệ quả và để minh họa cách quyết định được đưa ra có thể phụ thuộc vào tiêu chí được sử dụng. Ví dụ x-pox đã chứng minh điều này một cách ngoạn mục.

sâu về tiêu chí maximin . Wald không cho rằng tiêu chí này là tối ưu, chỉ cho rằng nó hợp lý. Về mặt ngữ nghĩa, Wald xem người ra quyết định muốn giảm thiểu chức năng mất mát hơn là tối đa hóa chức năng phúc lợi. Do đó, ông đã sử dụng thuật ngữ minimax thay vì maxi min. Trong phần đầu của cuốn sách Statistical Decision Functions, Wald đã viết (1950, 18): “Nói chung, một giải pháp minimax dường như là một giải pháp hợp lý cho vấn đề quyết định.”

Có lẽ người đề xuất quan điểm hợp lý có ảnh hưởng nhất là Leonard Savage, người cũng đã có những đóng góp mang tính bước ngoặt cho lý thuyết quyết định vào giữa thế kỷ XX. Năm 1951, Savage phản đối mạnh mẽ tiêu chí minimax. Đánh giá về Wald (1950), ông đã viết (Savage 1951, 63): “Ứng dụng quy tắc minimax . . . thực sự là cực kỳ bi quan; không có lời biện minh nghiêm túc nào cho nó đã từng được đề xuất.

Savage tiếp tục đề xuất tiêu chí tối thiểu-hối tiếc, gợi ý rằng nó mang lại một cách tiếp cận hợp lý hơn cho việc ra quyết định. Tiêu chí minimax và minimax-hối tiếc khác nhau về cách chúng đo lường tổn thất. Cái trước đo lường tổn thất về mặt tuyệt đối. Cái sau đo lường nó liên quan đến kết quả tốt nhất có thể đạt được trong một trạng thái tự nhiên nhất định. Là một chuỗi con, hối tiếc minimax không phải là "cực kỳ bi quan."

Foundations of Statistics của chính mình , Savage (1954) đã tranh luận về tính ưu việt của tiêu chí phúc lợi dự kiến , khẳng định không chỉ một người ra quyết định có thể sử dụng tiêu chí này mà còn nên làm như vậy. Ông đã chứng minh một cách nổi tiếng rằng việc tuân thủ các tiên đề nhất quán nhất định về hành vi lựa chọn về mặt toán học tương đương với việc đặt một phân phối xác suất chủ quan cho các trạng thái tự nhiên có thể xảy ra và tối đa hóa phúc lợi kỳ vọng. Ông tuyên bố rằng việc tuân thủ các tiên đề của mình tạo thành hành vi hợp lý. Ông kết luận rằng một người ra quyết định nên đặt một phân phối chủ quan vào không gian trạng thái của mình và nên tối đa hóa phúc lợi kỳ vọng.

Lập luận Savage có ảnh hưởng lớn trong giới kinh tế học ứng dụng, nhưng nó ngay lập tức gây tranh cãi giữa những người theo thuyết quyết định. Một nền văn học rộng lớn và gây tranh cãi đã phát triển, thể hiện nhiều quan điểm khác nhau. Cuốn sách này không phải là nơi phù hợp để tóm tắt và xem xét các tài liệu. Tuy nhiên, tôi sẽ giải thích tại sao cá nhân tôi không chấp nhận lập luận Savage và không nghĩ rằng tiêu chí phúc lợi mong đợi đảm bảo vị trí ưu việt trong số các tiêu chí quyết định . Tôi bắt đầu bằng cách thảo luận về bản chất của lập luận của Savage đối với các tiên đề về tính nhất quán của ông ta.

Lập luận man rợ cho sự nhất quán

Savage làm việc trong nhánh của lý thuyết quyết định được gọi là lý thuyết quyết định tiên đề . Chủ nghĩa hình thức chủ yếu của lý thuyết quyết định tiên đề là một định lý biểu diễn xem xét một tập hợp các tình huống lựa chọn giả định và đề xuất các tiên đề bắt buộc tính nhất quán của hành vi giữa các tình huống. Một định lý như vậy chứng minh rằng việc tuân thủ các tiên đề là cần thiết và đủ để hành vi trong các tình huống có thể được biểu diễn dưới dạng ứng dụng của một tiêu chí quyết định cụ thể.

Các tiên đề về tính nhất quán là những khẳng định rằng một người sẽ đưa ra các lựa chọn cụ thể trong các tình huống lựa chọn cụ thể, vì mục đích nhất quán, nên đưa ra các lựa chọn liên quan nhất định trong các tình huống khác. Có lẽ tiên đề nhất quán được biết đến nhiều nhất, và là một trong những tiên đề dễ chiêm nghiệm nhất, là tính bắc cầu.

Tính chuyển tiếp: Đặt C , D và E là ba hành động. Hãy xem xét ba trường hợp lựa chọn. Trong một bối cảnh, người ra quyết định phải chọn giữa C và D . Trong lần thứ hai, anh ta phải chọn giữa D và E . Ở phần thứ ba, anh ta phải chọn giữa C và E . Hành vi lựa chọn được cho là chuyển tiếp nếu một người chọn C thay vì D và D thay vì E , cũng sẽ chọn C thay vì E.

Tính chuyển tiếp rất dễ hiểu khi hành động C lấn át hành động D và hành động D lấn át E . Định nghĩa về sự thống trị ngụ ý rằng C sau đó thống trị E . Theo logic, không nên chọn E trên C .

Sức hấp dẫn chuẩn mực của tính bắc cầu trở nên âm u hơn khi cả ba hành động đều không bị chi phối. Sau đó, logic không ra lệnh rằng ai đó chọn C trên D và D trên E nên chọn C trên E.

Tuy nhiên, Savage khẳng định rằng việc tuân thủ tính bắc cầu và một số tiên đề nhất quán bổ sung tạo nên việc ra quyết định hợp lý với kiến thức một phần. Khi làm như vậy, ông nhận ra rằng bản thân logic không yêu cầu tuân thủ các tiên đề (tr. 7):

Tôi sắp xây dựng một lý thuyết được lý tưởng hóa cao độ về hành vi của một người “có lý trí” đối với các quyết định. Tất nhiên, khi làm như vậy, tôi sẽ phải yêu cầu bạn đồng ý với tôi rằng những châm ngôn ứng xử như vậy và như vậy là “hợp lý”. Trong chừng mực “hợp lý” có nghĩa là hợp lý, không có câu hỏi trực tiếp nào; và, nếu tôi yêu cầu bạn rời khỏi đó, thì đó chỉ là vấn đề hình thức. Nhưng con người của chúng ta sẽ phải quyết định trong những tình huống mà trong đó các tiêu chí vượt ra ngoài logic thông thường sẽ là cần thiết. Vì vậy, khi một số câu châm ngôn được đưa ra để bạn xem xét, bạn phải tự hỏi liệu bạn có cố gắng hành xử phù hợp với chúng hay không, hay nói cách khác, bạn sẽ phản ứng thế nào nếu nhận thấy mình vi phạm chúng .

Liên quan đến tiên đề về tính bắc cầu, ông đã viết điều này, đề cập đến ba hành động là f, g và h (tr. 21):

Khi tôi được chú ý một cách rõ ràng rằng tôi đã thể hiện sự ưa thích đối với f so với g, đối với g so với h và đối với h so với f, tôi cảm thấy không thoải mái theo cùng một cách mà tôi cảm thấy khi điều đó xảy ra. Tôi nhận thấy rằng một số niềm tin của tôi trái ngược nhau về mặt logic. Bất cứ khi nào tôi tự mình xem xét bộ ba sở thích như vậy, tôi thấy rằng không khó chút nào để đảo ngược một trong số chúng. Trên thực tế, tôi thấy rằng khi xem xét ba sở thích được cho là cạnh nhau thì ít nhất một trong số chúng hoàn toàn không phải là sở thích, ít nhất là không còn nữa.

Trong đoạn đầu tiên, Savage kêu gọi độc giả của mình xem xét nội tâm và đồng ý với ông rằng các tiên đề của ông có sức hấp dẫn chuẩn tắc như những đặc điểm của tính hợp lý. Trong phần thứ hai, anh ấy nói rằng việc xem xét nội tâm của chính anh ấy tiết lộ cho anh ấy mong muốn về tính bắc cầu.

Không có gì trong những đoạn văn này lập luận rằng việc tuân thủ các tiên đề của Savage sẽ tạo ra những quyết định đúng đắn về cơ bản. Savage coi tính nhất quán là một đức tính tốt. Ông viết (trang 20): “Có vẻ như không thích hợp ở đây để cố gắng phân tích lý do tại sao và trong bối cảnh nào mà chúng tôi muốn thống nhất ; chỉ cần ám chỉ đến thực tế là chúng ta thường mong muốn được như vậy là đủ.”

Tính duy lý tiên đề và tính duy lý hiện thực

Người ta có thể phê bình các tiên đề Savage từ bên trong lý thuyết quyết định tiên đề hoặc từ bên ngoài. Các bài phê bình nội bộ đồng ý với Savage và với lý thuyết quyết định tiên đề rộng hơn rằng tính nhất quán của hành vi trong các tình huống lựa chọn giả định là một đức tính tốt. Bài phê bình tập trung vào các tiên đề cụ thể được đề xuất là có sức hấp dẫn chuẩn tắc. Việc đánh giá kháng cáo quy phạm trong lý thuyết quyết định tiên đề dựa trên sự xem xét nội tâm, vì vậy không nên kỳ vọng rằng sự đồng thuận sẽ xuất hiện. Thật vậy, các nhà lý thuyết quyết định thể hiện sự khác biệt đáng kể trong quan điểm. Một độc giả có đủ nền tảng toán học và quan tâm đến cuộc tranh luận đang tiếp diễn trong lý thuyết quyết định tiên đề có thể muốn đọc chuyên khảo Các quyết định hợp lý của Binmore (2009), trong đó liệt kê và đánh giá một loạt các tiên đề nhất quán.

Những lời phê bình bên ngoài đặt vấn đề với ý tưởng rằng việc tuân thủ các tiên đề nhất quán là có đạo đức. Trong Manski (2011d), tôi lập luận rằng một người đối mặt với vấn đề quyết định thực tế không quan tâm đến tính nhất quán trong hành vi của anh ta trong các tình huống lựa chọn giả định. Anh ấy chỉ muốn đưa ra lựa chọn hợp lý trong bối cảnh mà anh ấy thực sự phải đối mặt. Do đó, lý thuyết quyết định chuẩn tắc nên tập trung vào cái mà tôi gọi là tính hợp lý của chủ nghĩa hiện thực.

Tính hợp lý của chủ nghĩa hiện thực: Các quy định cho việc ra quyết định nên thúc đẩy tối đa hóa phúc lợi trong vấn đề lựa chọn mà tác nhân thực sự phải đối mặt.

Từ chủ nghĩa hiện thực hiếm khi được sử dụng trong tiếng Anh hiện đại, nhưng một định nghĩa cũ vẫn nắm bắt được ý tưởng này rất tốt.

Người theo chủ nghĩa thực tế: Một người giải quyết hoặc xem xét các sự kiện và điều kiện thực tế đang tồn tại, thay vì những điều tưởng tượng hoặc lý thuyết. ( Từ điển không rút gọn có sửa đổi của Webster, ấn bản năm 1913)

Tính hợp lý của chủ nghĩa hiện thực khác với tính hợp lý của lý thuyết quyết định tiên đề. Theo ngôn ngữ của đạo đức học triết học, tính hợp lý của chủ nghĩa hiện thực là chủ nghĩa hậu quả - người ta coi trọng một đơn thuốc cho việc ra quyết định đối với những hậu quả tốt đẹp của nó. Tính hợp lý của lý thuyết tiên đề là bản thể học - một người coi trọng tính nhất quán của hành vi trong các tình huống lựa chọn như một đức tính tốt.

Từ quan điểm của tính hợp lý theo chủ nghĩa hiện thực, người ta không cần phải tham gia cùng Savage trong việc xem xét nội tâm về sức hấp dẫn chuẩn mực của các tiên đề của anh ta hoặc các tiên đề khác. Thay vào đó, người ta bác bỏ lý thuyết quyết định tiên đề hiện có vì không liên quan đến việc đánh giá hành vi hợp lý với kiến thức một phần. Lý thuyết trục omatic sẽ trở nên phù hợp nếu các nhà nghiên cứu chỉ ra rằng việc tuân thủ các tiên đề nhất định thúc đẩy quá trình ra quyết định đúng đắn trong thực tế . Tuy nhiên, đây không phải là mục tiêu của lý thuyết tiên đề cho đến nay.

Quan điểm tiên đề và thực tế về xác suất chủ quan

Sự khác biệt giữa tư duy tiên đề và tư duy thực tế được minh họa rõ ràng bằng cách đối chiếu các khái niệm hóa của chúng về phân phối xác suất chủ quan. Các tiên đề nhất quán của Savage không đề cập đến các xác suất chủ quan. Chúng chỉ nảy sinh khi Savage chỉ ra rằng việc tuân thủ các tiên đề về mặt toán học tương đương với việc đặt một phân bố xác suất chủ quan cho các trạng thái có thể có của tự nhiên và tối đa hóa phúc lợi kỳ vọng.

Từ quan điểm của chủ nghĩa hiện thực, xác suất chủ quan không phải là một cấu trúc toán học tiềm ẩn trong hành vi lựa chọn. Nó đúng hơn là một cấu trúc tâm lý mà mọi người sử dụng để đưa ra quyết định. Tranh luận về tính hiện thực tâm lý của các xác suất chủ quan, Tversky và Kahneman (1974, 1130) đã làm rõ sự khác biệt giữa hai quan điểm:

Có lẽ nên lưu ý rằng, mặc dù các xác suất chủ quan đôi khi có thể được suy ra từ sở thích giữa các cá cược, nhưng chúng thường không được hình thành theo kiểu này. Một người đặt cược vào đội A thay vì đội B vì anh ta tin rằng đội A có nhiều khả năng thắng hơn; anh ta không suy ra niềm tin này từ sở thích cá cược của mình. Do đó, trong thực tế, xác suất chủ quan xác định sở thích giữa các cược và không bắt nguồn từ chúng, như trong lý thuyết tiên đề về quyết định hợp lý.

Nhà lý luận về quyết định thống kê James Berger cũng đã đối chiếu hai quan điểm (Berger 1985, 121), cảnh báo rằng “một phân tích Bayes có thể là 'hợp lý' theo nghĩa tiên đề yếu, nhưng lại là điều tồi tệ theo nghĩa thực tế nếu sử dụng phân phối trước không phù hợp. .” Nhận xét của Berger thể hiện quan điểm của chủ nghĩa hiện thực rằng điều quan trọng là hiệu suất của một tiêu chí quyết định trong thực tế. Việc ông sử dụng từ “trước” đề cập đến sự phân bố chủ quan mà một người nắm giữ trước khi đưa ra một số bằng chứng thực nghiệm có liên quan.

Ellsberg về sự mơ hồ

Trong khi những đoạn văn trên giả định rằng người ra quyết định đặt một phân phối chủ quan vào các trạng thái tự nhiên có thể xảy ra, thì Daniel Ellsberg đã đặt câu hỏi về giả định này. Ellsberg được công chúng Mỹ biết đến rộng rãi qua việc phổ biến Hồ sơ Lầu năm góc năm 1971. Ông nổi tiếng trong lĩnh vực lý thuyết quyết định với một bài báo có ảnh hưởng lớn (Ellsberg 1961), trong đó ông quan sát thấy rằng những người chu đáo đôi khi thể hiện các kiểu hành vi vi phạm các tiên đề của Savage theo cách ngụ ý rằng họ không có các phân phối chủ quan. Xem xét hành vi này, ông kết luận bài báo của mình (tr. 669):

Họ có dại không? Nó không phải là đối tượng của bài viết này để đánh giá điều đó. Thay vào đó, tôi quan tâm đến việc thúc đẩy các mệnh đề có thể kiểm chứng: (1) một số trạng thái thông tin nhất định có thể được xác định một cách có ý nghĩa là rất mơ hồ; (2) ở những bang này, nhiều người hợp lý có xu hướng vi phạm các tiên đề của Savage đối với một số lựa chọn nhất định; (3) hành vi của họ là có chủ ý và không dễ dàng thay đổi sau khi phản ánh; (4) một số kiểu hành vi “vi phạm” nhất định có thể được phân biệt và mô tả theo một quy tắc quyết định cụ thể.

Nếu những đề xuất này chứng minh được giá trị, thì câu hỏi về tính tối ưu của hành vi này sẽ thu hút được nhiều sự quan tâm hơn. Thực tế đơn thuần là nó xung đột với một số tiên đề lựa chọn mà thoạt nhìn có vẻ hợp lý, đối với tôi dường như không thể loại bỏ câu hỏi này; nghiên cứu thực nghiệm, và thậm chí là suy đoán sơ bộ, về bản chất của việc ra quyết định thực tế hoặc “thành công” trong điều kiện không chắc chắn vẫn còn quá trẻ để cho chúng ta niềm tin rằng những tiên đề này không trừu tượng hóa khỏi những cân nhắc quan trọng. Có vẻ như là bất cẩn nếu quy định một cách độc đoán rằng những người được hỏi không nên cho phép nhận thức của họ về sự mơ hồ, sự không thoải mái của họ với những ước tính tốt nhất về xác suất của họ, ảnh hưởng đến quyết định của họ: hoặc khẳng định rằng cách thức mà họ phản ứng với nó là đi ngược lại quá trình lâu dài của họ. - chạy theo sở thích và rằng theo một nghĩa nào đó, họ sẽ tốt hơn nếu họ đi ngược lại những sở thích sâu sắc của họ. Nếu cơ sở lý luận của họ cho hành vi quyết định của họ không phải là duy nhất hấp dẫn. . . . , đối với tôi, dường như cũng không phải là những lập luận phản bác. Thật vậy, về tổng thể, có vẻ như không thể đánh giá hành vi của họ là phi lý: Tôi cũng nằm trong số họ.

Trong mọi trường hợp, suy ra từ các mệnh đề trên là vì hành vi của chúng trong các tình huống được đề cập, cách tiếp cận Bayesian hoặc Savage đưa ra những dự đoán sai và, theo ánh sáng của chúng, đưa ra lời khuyên tồi. Họ cố ý hành động mâu thuẫn với các tiên đề mà không xin lỗi, bởi vì đối với họ, đó dường như là cách hành xử hợp lý. Họ rõ ràng đã nhầm lẫn?

Như với Berger, ngôn ngữ của Ellsberg thể hiện quan điểm của người theo chủ nghĩa hiện thực rằng điều quan trọng là việc thực hiện một tiêu chí quyết định trong thực tế. Ông viết rằng nếu hành vi xung đột với các tiên đề của Savage, chúng ta không nên kết luận rằng những người ra quyết định là phi lý trí. Thay vào đó, chúng ta nên điều tra hiệu suất của các tiêu chí quyết định mà họ sử dụng để đối phó với sự mơ hồ. Anh ấy nêu lên mối quan tâm một cách rõ ràng với “bản chất của việc ra quyết định thực tế hoặc 'thành công' trong điều kiện không chắc chắn.”

Truy tìm tính hợp lý và tìm kiếm sự chắc chắn

Trước đây tôi đã tuyên bố rằng, theo quan điểm của tôi về vấn đề này, không có cách nào chính xác rõ ràng để lựa chọn trong số các hành động không bị chi phối. Do đó, tôi coi nhiệm vụ của Savage và các nhà lý thuyết quyết định tiên đề khác là sai lầm khi quy định một số quy trình ra quyết định hợp lý duy nhất với kiến thức một phần. Chúng ta phải đối mặt với việc không tồn tại các tiêu chí quyết định tối ưu và chỉ cần những tiêu chí hợp lý là đủ.

Việc tìm kiếm tính hợp lý có nhiều điểm chung với việc tìm kiếm sự chắc chắn đã thảo luận trong phần đầu tiên của cuốn sách này. Các nhà phân tích thường dự đoán kết quả một cách chắc chắn, mặc dù sự chắc chắn đó không đáng tin cậy. Tương tự như vậy, những người theo thuyết quyết định đôi khi tuyên bố rằng họ biết cách tốt nhất để đưa ra quyết định, mặc dù không thể đạt được sự tối ưu. Tôi đã viết trong phần Giới thiệu rằng tôi hy vọng sẽ chuyển phân tích chính sách trong tương lai khỏi mức độ chắc chắn đáng kinh ngạc và hướng tới sự mô tả trung thực về khía cạnh kiến thức một phần. Tương tự, tôi hy vọng sẽ chuyển việc hoạch định chính sách sang sự thừa nhận trung thực rằng nhiều tiêu chí quyết định có thể hợp lý.

Lựa chọn điều trị đa dạng

Chương NÀY áp dụng khung lập kế hoạch với một phần kiến thức được giới thiệu trong Chương 4 cho vấn đề phân bổ dân số cho hai cách xử lý. Tôi cũng xem xét các quy trình quyết định tập thể, trong đó một nhóm các nhà hoạch định chính sách cùng nhau lựa chọn phương pháp điều trị. Trong cả hai bối cảnh, tôi đề xuất lựa chọn điều trị đa dạng như một chiến lược để đối phó với sự không chắc chắn và giảm thiểu nó theo thời gian. Ban đầu tôi đã phát triển ý tưởng này trong Man ski (2007a, 2009).

Đa dạng hóa tài chính từ lâu đã là một khuyến nghị quen thuộc đối với việc phân bổ danh mục đầu tư, trong đó một nhà đầu tư phân bổ của cải vào một tập hợp các khoản đầu tư. Một danh mục đầu tư được cho là đa dạng nếu nhà đầu tư phân bổ các phần tích cực của tài sản cho các khoản đầu tư khác nhau, thay vì tất cả cho một khoản đầu tư. Một nhà đầu tư có kiến thức đầy đủ về lợi nhuận của các khoản đầu tư thay thế sẽ không đa dạng hóa. Anh ta sẽ tốt hơn nếu đầu tư tất cả tài sản của mình vào khoản đầu tư có lợi nhuận cao nhất. Cơ sở lý luận cho việc đa dạng hóa tài chính hoàn toàn xuất phát từ sự thiếu hiểu biết. Nói rộng ra, đa dạng hóa cho phép những người không chắc chắn về lợi nhuận của các khoản đầu tư có thể cân bằng các sai số tiềm ẩn khác nhau.

Tôi sẽ lập luận rằng sự đa dạng hóa cũng có thể hấp dẫn khi một xã hội phải đối xử với một nhóm người và không biết cách đối xử tốt nhất. Tôi đã đưa ra một ví dụ ban đầu trong Chương 4 khi tiêu chí hối tiếc tối thiểu được áp dụng cho vấn đề điều trị x-pox. Chúng tôi thấy rằng một người lập kế hoạch sử dụng tiêu chí quyết định này sẽ chỉ định ngẫu nhiên một nửa dân số cho mỗi lần điều trị. Một cá nhân không thể đa dạng hóa cách đối xử của chính mình. Mỗi người được điều trị một lần và sống hoặc

chết. Tuy nhiên, cộng đồng có thể đa dạng hóa bằng cách có các phần tích cực của dân số nhận được mỗi lần điều trị. Do đó, việc đa dạng hóa riêng tư việc điều trị x-pox là không thể, nhưng đa dạng hóa cộng đồng thì có thể.

Xử lý tuần tự các nhóm người mới củng cố sức hấp dẫn của đa dạng hóa. Lý do là xã hội giờ đây có thể được hưởng lợi từ việc học tập, với việc quan sát kết quả mà các nhóm trước đó trải qua để thông báo lựa chọn điều trị cho các nhóm sau. Sự đa dạng hóa có lợi cho việc học vì nó chỉ định ngẫu nhiên những người tham gia vào hai phương pháp điều trị và do đó mang lại lợi thế cho việc phân tích chính sách đối với các thí nghiệm ngẫu nhiên cổ điển. Trong một môi trường ổn định, nơi phản ứng đối xử không thay đổi theo thời gian, đa dạng hóa đối phó với sự không chắc chắn trong ngắn hạn và làm giảm nó trong dài hạn.

Tất nhiên đa dạng hóa không phải lúc nào cũng khả thi. Nhân loại phải đối mặt với các mối đe dọa tập thể, từ chiến tranh hạt nhân chiến lược đến khủng hoảng tài chính có hệ thống, đến sự nóng lên toàn cầu đến đại dịch. Miễn là chúng ta chỉ sống trong một thế giới tích hợp, thì những rủi ro này là không thể thay đổi được. Tuy nhiên, nhiều rủi ro có thể đa dạng hóa được. Đây là mối quan tâm hiện tại của chúng tôi.

Trước tiên, tôi xem xét các bối cảnh trong đó một người lập kế hoạch xử lý một nhóm người duy nhất. Sau đó, tôi giả sử rằng người lập kế hoạch điều trị tuần tự một loạt các nhóm người có cùng mức độ phân bổ phản ứng điều trị . Cuối cùng, chương này xem xét các quá trình ra quyết định tập thể.

Để đơn giản, tôi chủ yếu tập trung vào các bối cảnh trong đó một cách xử lý là hiện trạng và cách xử lý kia là một sự đổi mới. Ví dụ, hiện trạng có thể là một thực hành y tế tiêu chuẩn sử dụng công nghệ hiện có, trong khi đổi mới có thể sử dụng công nghệ mới. Thường là hợp lý khi cho rằng phản ứng đối với cách đối xử hiện trạng được biết đến từ kinh nghiệm. Sau đó, vấn đề thông tin duy nhất là kiến thức một phần về phản ứng với sự đổi mới, vẫn chưa được sử dụng trong thực tế.

Đa dạng hóa và lập hồ sơ

Trước khi chúng ta tiếp tục, tôi nên giải thích việc đa dạng hóa điều trị khác với lập hồ sơ như thế nào. Sự đa dạng hóa đòi hỏi sự đối xử khác biệt ngẫu nhiên giữa các cá nhân. Lập hồ sơ, được thảo luận trong Chương 4 trong bối cảnh cảnh sát tìm kiếm, kêu gọi đối xử phân biệt một cách có hệ thống đối với những người khác nhau về các thuộc tính có thể quan sát được cho là có liên quan đến phản ứng điều trị. Ví dụ, các phương pháp điều trị y tế được kê đơn có thể thay đổi tùy theo độ tuổi và tình trạng sức khỏe của bệnh nhân. Hỗ trợ công cho người lao động thất nghiệp có thể khác nhau tùy theo kinh nghiệm và kỹ năng của người lao động. Bản án của những người bảo vệ có thể thay đổi tùy theo tiền án.

Lập hồ sơ có thể là một chính sách tốt khi người lập kế hoạch biết điều gì đó về phản ứng điều trị khác nhau như thế nào giữa các nhóm người. Nếu anh ta biết rằng một phương pháp điều trị cụ thể có xu hướng hiệu quả hơn đối với các thành viên của một nhóm và một phương pháp điều trị khác cho những người ở nhóm khác, thì anh ta có thể muốn thay đổi các phương pháp điều trị một cách có hệ thống giữa hai nhóm.

Sự đa dạng hóa có thể hấp dẫn khi người lập kế hoạch không biết phản ứng điều trị khác nhau như thế nào giữa những người. Sau đó, anh ta không thể phân biệt điều trị một cách có hệ thống. Tuy nhiên, anh ta có thể thấy có lợi khi áp dụng phương pháp điều trị khác nhau để đối phó với sự không chắc chắn và học hỏi.

5.1. Phân bổ dân số cho hai phương pháp điều trị

Khi xem xét lựa chọn giữa các hành động không bị chi phối trong Chương 4, tôi đã phân biệt các tình huống trong đó một người ra quyết định cảm thấy có thể và không thể đặt các xác suất chủ quan vào các trạng thái tự nhiên mà anh ta cho là khả thi. Tiêu chí phúc lợi dự kiến thường được quy định cho việc ra quyết định trong tình huống trước đây. Các tiêu chí hối tiếc tối đa và tối thiểu đã được đề xuất cho tình huống sau.

Hình minh họa x-pox cho thấy tiêu chí quyết định là con tuần tự. Giả sử rằng phúc lợi được đo lường bằng tỷ lệ sống sót của cộng đồng, chúng tôi nhận thấy rằng một người lập kế hoạch tối đa hóa lợi ích mong đợi không đa dạng hóa cách đối xử. Một người sử dụng tiêu chí maximin đa dạng hóa với phân bổ 50-50 trong ví dụ với hai trạng thái tự nhiên nhưng không phải trong trường hợp có ba trạng thái tự nhiên. Người lập kế hoạch sử dụng tiêu chí tối thiểu-hối tiếc chọn phân bổ 50-50 trong cả hai trường hợp.

Ở đây tôi chỉ ra cách lựa chọn điều trị phụ thuộc vào tiêu chí quyết định khi người lập kế hoạch phải chỉ định từng thành viên của quần thể vào một trong hai phương pháp điều trị khả thi. Như trước đó, hai phương pháp điều trị được dán nhãn A và B . Như trong hình minh họa x-pox, các hành động khả thi là phân bổ phương pháp điều trị, chỉ định một phần dân số cho mỗi phương pháp điều trị. Nghĩa là, đối với bất kỳ phân bổ d nào giữa 0 và 1, người lập kế hoạch có thể chỉ định phần d của tổng thể cho cách xử lý B và phần 1 - d còn lại cho A . Như trong sự thèm khát , phản ứng điều trị mang tính cá nhân.

Phân tích hiện tại đủ đơn giản để tôi có thể đưa ra một giải thích chủ yếu khép kín, chỉ sử dụng ký hiệu cơ bản và đại số. (Bạn đọc nào không thích đại số có thể đọc lướt qua phần này và sau đó chuyển sang Phần 5.2.) Tuy nhiên, nó khái quát hóa minh họa x-pox ở hai khía cạnh quan trọng. Đầu tiên, kết quả điều trị có thể là một cường độ hơn là sự phân đôi như sống sót và tử vong. Thứ hai, đáp ứng điều trị có thể khác nhau giữa các quần thể. Ví dụ, kết quả quan tâm đối với điều trị y tế có thể là số năm bệnh nhân sống sót. Những người được điều trị nhất định có thể sống sót trong những khoảng thời gian khác nhau.

Lựa chọn điều trị phụ thuộc vào chức năng phúc lợi. Trong hình minh họa x-pox, phúc lợi được đo bằng tỷ lệ sống sót của dân số. Do đó, người lập kế hoạch đã cộng kết quả sống sót 0-1 của từng thành viên trong dân số và chia cho quy mô dân số. Một sự khái quát hóa tự nhiên của ý tưởng này là để phúc lợi được đo lường bằng kết quả điều trị trung bình. Vì vậy, tôi sẽ cho rằng người lập kế hoạch cộng các kết quả của dân số và chia cho quy mô dân số.

Như trong hình minh họa x-pox, các tiêu chí phúc lợi kỳ vọng, tối đa và tối thiểu-hối tiếc có các đặc tính đa dạng hóa riêng biệt. Một kế hoạch tối đa hóa phúc lợi kỳ vọng không đa dạng hóa cách đối xử. Một người sử dụng tiêu chí maximin đa dạng hóa khi không gian trạng thái có các thuộc tính nhất định nhưng điển hình hơn là không đa dạng hóa. Một người lập kế hoạch sử dụng tiêu chí tối thiểu hóa-hối tiếc luôn đa dạng hóa, phân bổ cụ thể phụ thuộc vào kết quả điều trị trung bình mà anh ta cho là khả thi. Do đó, tiêu chí quyết định mà người lập kế hoạch sử dụng có tính hệ quả cao đối với việc lựa chọn điều trị.

Chức năng phúc lợi

Để bắt đầu phân tích, đặt W ( d, s ) biểu thị phúc lợi đạt được nếu người lập kế hoạch chỉ định ngẫu nhiên phần d của tổng thể cho cách xử lý B và trạng thái tự nhiên s xảy ra. Ví dụ: nếu kết quả quan tâm đối với điều trị y tế là tuổi thọ, W ( d, s ) là tuổi thọ trung bình của quần thể bệnh nhân khi phần d trong số họ được điều trị B và phần 1 - d nhận được A .

Chúng ta có thể viết W ( d, s ) dưới dạng trung bình có trọng số của các kết quả trung bình sẽ xảy ra nếu mọi người nhận một trong hai phương pháp điều trị. W ( 0, s ) là kết quả trung bình sẽ xảy ra nếu mọi người được điều trị A và W ( 1, s ) là kết quả trung bình nếu mọi người được điều trị B . Kết quả trung bình khi phần d của dân số được điều trị B là d nhân W (1 , s ) cộng với (1 - d ) nhân W (0, s ). Như vậy,

W ( d, s ) = (1 - d ) X W (0, s ) + d X W (1, s ).

Người lập kế hoạch muốn chọn một phân bổ tối đa hóa chức năng phúc lợi này. Khó khăn là anh ta không biết trạng thái thực sự của tự nhiên. Tất cả các phân bổ xử lý không bị chi phối nếu tồn tại một trạng thái tự nhiên trong đó xử lý A vượt trội hơn B và một trạng thái khác t trong đó B vượt trội hơn A. Để thấy điều này, hãy so sánh hai phân số bất kỳ c và d , với c lớn hơn d . Việc chỉ định phần c của dân số cho phương pháp điều trị B tốt hơn việc chỉ định d ở trạng thái t , nhưng lại kém hơn d ở trạng thái s .

Một cách đối xử hiện trạng và một sự đổi mới

Đã xác định chức năng phúc lợi, chúng ta có thể nghiên cứu lựa chọn điều trị. Để đơn giản hóa việc phân tích, từ đây tôi coi A là cách xử lý hiện trạng và B là sự đổi mới. Tôi cho rằng người lập kế hoạch quan sát phản ứng trong quá khứ đối với A và thấy đáng tin cậy khi cho rằng phản ứng trong tương lai sẽ không thay đổi. Do đó, người lập kế hoạch biết kết quả trung bình sẽ xảy ra nếu mọi người được điều trị A và anh ta chỉ có một phần kiến thức về phản ứng với B. Tôi đưa ra các kết quả chính ở đây và tỷ lệ chi tiết trong Phụ lục B. Phụ lục C mô tả cách phân tích mở rộng đến các cơ sở có hiểu biết một phần về kết quả của cả hai phương pháp điều trị.

Đặt W 0 biểu thị kết quả trung bình đã biết sẽ xảy ra nếu mọi người đều được đối xử như hiện trạng. Do đó, người lập kế hoạch biết rằng W(0, s ) = W 0 trong mọi trạng thái khả thi của tự nhiên. Khi đó hàm phúc lợi có dạng

W ( d, s ) = (1 - d ) X W 0 + d X W (1, s ).

Đặt L ( 1 ) và H ( 1 ) biểu thị các giá trị thấp nhất và cao nhất mà W ( 1, s ) có trên tất cả các trạng thái khả thi. Nếu L ( 1 ) < W 0 < H ( 1 ), người lập kế hoạch không biết cách điều trị nào là tốt nhất. Chỉ định mọi người cho sự đổi mới có thể mang lại phúc lợi thấp hơn hoặc cao hơn so với việc chỉ định mọi người cho hiện trạng.

Bây giờ chúng tôi đã sẵn sàng để xác định phân bổ điều trị được lựa chọn bởi một người lập kế hoạch sử dụng tiêu chí phúc lợi, cực đại hoặc cực tiểu tối thiểu. Tôi làm như vậy và sau đó đưa ra hai minh họa.

Phúc lợi dự kiến

Một nhà lập kế hoạch sử dụng tiêu chí phúc lợi kỳ vọng đặt một phân phối khả năng xác suất chủ quan vào các trạng thái tự nhiên mà anh ta cho là khả thi. Ông sử dụng phân phối này để dự đoán phúc lợi sẽ đạt được nếu mọi người được giao nhiệm vụ đổi mới, cân nhắc các trạng thái tự nhiên theo xác suất chủ quan của họ. Có thể chỉ ra rằng nếu anh ta đặt xác suất cao vào các quốc gia mà ở đó sự đổi mới hiệu quả hơn hiện trạng, thì anh ta sẽ chỉ định tất cả mọi người cho sự đổi mới. Ngược lại, nếu anh ta đặt xác suất chủ quan thấp vào những trạng thái này, anh ta sẽ gán mọi người cho hiện trạng.

Maximin

Người lập kế hoạch sử dụng tiêu chí maximin đánh giá phúc lợi từ việc ký hợp đồng với mọi người đối với đổi mới bằng giá trị thấp nhất có thể của nó, đây là L ( 1 ). Nếu L ( 1 ) nhỏ hơn W 0 , anh ta chỉ định mọi người ở trạng thái hiện tại. Do đó, tiêu chí tối đa vận hành một hình thức tôn trọng hiện trạng mạnh mẽ, gán toàn bộ dân số cho nó trừ khi người lập kế hoạch chắc chắn rằng đổi mới tốt hơn.

Hối tiếc Minimax

Tiêu chí maximin hoàn toàn bất đối xứng trong thái độ của nó đối với các lỗi điều trị. Nó hoàn toàn tránh được lỗi loại B (lựa chọn đổi mới khi hiện trạng tốt hơn), nhưng lại bỏ qua hoàn toàn lỗi loại A (chọn hiện trạng khi đổi mới tốt hơn). Không có lý do nội tại nào khiến người ta nên xem hai loại lỗi này là bất đối xứng. Thay vào đó, giả sử rằng người lập kế hoạch đánh giá sai số loại A và loại B bằng nhau và do đó, muốn cân bằng các tác động phúc lợi tiềm năng của chúng. Tiêu chí minimax-hối tiếc chính thức hóa ý tưởng này.

Sự hối tiếc của việc phân bổ điều trị là tổn thất về phúc lợi do lựa chọn phân bổ này thay vì phân bổ tốt nhất. Một người lập kế hoạch muốn chọn cách phân bổ tốt nhất, trong trường hợp đó, sự hối tiếc sẽ bằng không. Tuy nhiên, người lập kế hoạch không biết cách phân bổ tốt nhất. Như đã thảo luận trong Chương 4, tiêu chí tối thiểu-hối tiếc chọn cách phân bổ sao cho giảm thiểu tối đa sự hối tiếc có khả năng thành hiện thực.

Tôi chỉ ra trong Phụ lục B rằng khi L ( 1 ) < W 0 < H ( 1 ), một nhà lập kế hoạch sử dụng tiêu chí cực tiểu-hối tiếc sẽ chỉ định ngẫu nhiên phần dân số này cho đổi mới:

d = W .

H (1) - L (1)

Quan sát rằng phần được gán cho sự đổi mới phụ thuộc vào vị trí của W 0 so với L ( 1 ) và H ( 1 ). Cho trước các giá trị của L ( 1 ) và H ( 1 ), phần nhận được sự đổi mới tăng từ 0 lên 1 khi W 0 giảm từ H ( 1 ) xuống L ( 1 ). Sự thay đổi này là hợp lý. Khi W 0 giảm xuống, tổn thất phúc lợi tối đa do lỗi loại A tăng lên và tổn thất phúc lợi do lỗi loại B giảm xuống. Cân bằng các tác động phúc lợi tiềm năng của hai loại lỗi đòi hỏi phải tăng d.

Lựa chọn bản án cho tội phạm vị thành niên bị kết án

Để minh họa việc lập kế hoạch với các tiêu chí phúc lợi dự kiến, tối đa và tối thiểu hối tiếc, một lần nữa tôi sẽ sử dụng nghiên cứu của Manski và Nagin về bản án tư pháp đối với những tội phạm bị kết án. Hãy để người lập kế hoạch là bang Utah và để đối tượng được điều trị là nam giới dưới mười sáu tuổi bị kết án phạm tội. Hãy để nguyên trạng xử lý A , đây là quyết định của tòa án để kết án một người phạm tội bị giam giữ tại nơi cư trú hoặc ra lệnh cho một bản án không liên quan đến việc giam giữ. (Điều này khác với Chương 2, trong đó biện pháp xử lý A là bắt buộc không giam giữ.) Như trong Chương 2, coi biện pháp xử lý B là biện pháp giam giữ bắt buộc đổi mới đối với tất cả các phạm nhân bị kết án. Hãy để phúc lợi được đo lường bằng tỷ lệ phạm nhân không phạm tội trong khoảng thời gian hai năm sau khi tuyên án.

Phân tích dữ liệu về kết quả theo hiện trạng, Manski và Nagin thấy rằng W 0 = 0,39. Trong trường hợp không biết cách các thẩm phán lựa chọn các bản án hoặc cách những người phạm tội phản ứng với các bản án của họ, dữ liệu chỉ tiết lộ rằng tỷ lệ những người phạm tội vẫn không phạm tội theo đổi mới ít nhất là 0,03 nhưng không lớn hơn 0,92. Do đó, L ( 1 ) = 0,03 và H ( 1 ) = 0,92.

Cân nhắc lựa chọn điều trị với phần kiến thức này. Nếu bang Utah tối đa hóa phúc lợi dự kiến, thì nó hoàn toàn chấp nhận đổi mới của việc giam giữ bắt buộc nếu phân phối xác suất chủ quan của nó trên không gian bang làm cho phúc lợi dự kiến của việc giam giữ bắt buộc vượt quá 0,39. Nó giữ nguyên hiện trạng quyền tự quyết của tòa án nếu lợi ích dự kiến của đổi mới nhỏ hơn 0,39.

Nếu Utah sử dụng tiêu chí tối đa, nó sẽ giữ nguyên hiện trạng vì L ( 1 ) = 0,03 và W 0 = 0,39. Nếu tiểu bang sử dụng tiêu chí tối thiểu-hối tiếc, thì tiểu bang sẽ chỉ định một phần được chọn ngẫu nhiên (0,92 - 0,39)/(0,92 - 0,03) = 0,60 của những người phạm tội vào diện giam giữ bắt buộc, để lại quyền quyết định của tòa án đối với phần còn lại 0,40.

Phân bổ của cải cho một khoản đầu tư an toàn và rủi ro

Minh họa thứ hai liên quan đến tài chính hơn là quy hoạch công. Một vấn đề quen thuộc trong kế hoạch tài chính là phân bổ của cải giữa hai khoản đầu tư, một khoản đầu tư an toàn và khoản đầu tư rủi ro. Nhà đầu tư muốn tối đa hóa tỷ suất lợi nhuận trên danh mục đầu tư của mình. Anh ta biết lợi tức của khoản đầu tư an toàn, nhưng anh ta chỉ biết một phần về lợi nhuận của khoản đầu tư mạo hiểm. Anh ấy nghĩ rằng khoản đầu tư mạo hiểm có thể mang lại lợi nhuận thấp hơn hoặc cao hơn so với khoản đầu tư an toàn.

Vấn đề quyết định này có cấu trúc giống như lựa chọn điều trị. Chủ đầu tư là người lập kế hoạch. Đô la của cải là các thành viên dân số. Các khoản đầu tư an toàn và rủi ro lần lượt là phương pháp A và B. Một danh mục đầu tư là một phân bổ điều trị. Tỷ lệ lợi nhuận trên một danh mục đầu tư là phúc lợi.

Một nhà đầu tư sử dụng tiêu chí phúc lợi kỳ vọng tính toán lợi tức kỳ vọng chủ quan đối với khoản đầu tư rủi ro. Anh ta phân bổ tất cả tài sản cho khoản đầu tư này nếu lợi tức kỳ vọng của nó vượt quá lợi tức đã biết đối với khoản đầu tư an toàn. Anh ta phân bổ tất cả tài sản cho khoản đầu tư an toàn nếu lợi tức kỳ vọng từ khoản đầu tư rủi ro nhỏ hơn lợi tức đã biết đối với khoản đầu tư an toàn.

Một nhà đầu tư sử dụng tiêu chí tối đa phân bổ tất cả tài sản cho khoản đầu tư an toàn. Một người sử dụng tiêu chí minimax-hối tiếc chọn một danh mục đầu tư đa dạng, phần tài sản được phân bổ cho khoản đầu tư rủi ro là

H (1) - W o H (1 - L (1)'

Trong ứng dụng này, W 0 là tỷ lệ hoàn vốn đã biết của khoản đầu tư an toàn . Các đại lượng L ( 1 ) và H ( 1 ) là tỷ lệ hoàn vốn thấp nhất và cao nhất của khoản đầu tư rủi ro mà nhà đầu tư cho là có thể.

Lập kế hoạch tránh rủi ro

Những phát hiện được mô tả ở trên phụ thuộc vào tiền đề rằng phúc lợi được đo bằng kết quả điều trị trung bình. Do đó, mỗi thay đổi đơn vị trong kết quả trung bình mang lại cùng một thay đổi trong phúc lợi. Trong một số trường hợp, người ta có thể cảm thấy rằng mỗi đơn vị tăng thêm trong giá trị trung bình sẽ làm tăng phúc lợi ít hơn. Ý tưởng này quen thuộc trong phân tích lập kế hoạch tài chính. Các nhà nghiên cứu thường giả định rằng việc giảm 1% lợi nhuận trên một danh mục đầu tư sẽ làm giảm phúc lợi của nhà đầu tư hơn là tăng lợi nhuận lên 1% sẽ làm tăng phúc lợi. Tương tự như vậy, trong minh họa x-pox , người ta có thể cảm thấy rằng việc giảm 1% tỷ lệ sống sót của dân số sẽ làm giảm phúc lợi nhiều hơn so với việc tăng tỷ lệ sống sót lên 1% sẽ làm tăng phúc lợi.

Làm thế nào để sửa đổi các chức năng phúc lợi theo cách này ảnh hưởng đến sự lựa chọn điều trị? Câu trả lời phụ thuộc vào tiêu chí quyết định. Trong lý thuyết độ thỏa dụng kỳ vọng, một nhà đầu tư muốn tối đa hóa lợi tức danh mục đầu tư của mình được cho là trung lập với rủi ro. Một người coi trọng một đô la bị mất hơn một đô la kiếm được được cho là không thích rủi ro. Một kết quả cổ điển là một nhà đầu tư trung lập với rủi ro sẽ đầu tư tất cả tài sản của mình vào khoản đầu tư có lợi tức kỳ vọng cao hơn, nhưng một nhà đầu tư không thích rủi ro có thể chọn một danh mục đầu tư đa dạng. Tương tự như vậy, một nhà lập kế hoạch trung lập với rủi ro sẽ chỉ định tất cả các thành viên của dân số được đối xử với mức phúc lợi dự kiến cao hơn, nhưng một nhà lập kế hoạch không thích rủi ro có thể đa dạng hóa các biện pháp đối xử.

Ví dụ: Hãy xem xét tình huống x-pox. Giả sử rằng một người lập kế hoạch đặt xác suất chủ quan p ( s ) vào trạng thái tự nhiên mà phương pháp điều trị A có hiệu quả và p ( t ) vào trạng thái mà phương pháp B có hiệu quả, các xác suất có tổng bằng 1. Hãy để phúc lợi được đo bằng logarit của tỷ lệ sống sót của dân số—hàm phúc lợi này coi trọng một mạng sống bị mất hơn một mạng sống được cứu. Sau đó, tiêu chí phúc lợi mong đợi mang lại một phân bổ xử lý phản ánh xác suất chủ quan của người lập kế hoạch. Có thể chỉ ra rằng ông gán phần p ( s ) của dân số cho cách xử lý A và phần p ( t ) cho B .

Các thuật ngữ “trung lập với rủi ro” và “không thích rủi ro” là đặc trưng của lý thuyết thỏa dụng kỳ vọng. Tuy nhiên, ý tưởng cho rằng mỗi đơn vị tăng thêm trong kết quả trung bình sẽ làm tăng phúc lợi ít hơn có ý nghĩa tổng quát hơn. Do đó, chúng ta có thể hỏi một nhà đầu tư hoặc người lập kế hoạch cảm thấy như vậy sẽ hành xử như thế nào khi sử dụng tiêu chí cực đại hoặc cực tiểu-hối tiếc.

Tôi đã chỉ ra trong Manski (2009) rằng sự lựa chọn danh mục đầu tư tối thiểu hối tiếc hoặc phân bổ biện pháp xử lý thường thay đổi, nhưng nó vẫn đa dạng hóa. Ngược lại, phân bổ điều trị maximin không thay đổi. Nếu L ( 0 ) < W 0 , nhà đầu tư sử dụng tiêu chí tối đa luôn đầu tư đầy đủ vào tài sản an toàn và người lập kế hoạch luôn phân bổ mọi người theo nguyên trạng.

5.2. Đa dạng hóa và đối xử bình đẳng

Đề xuất rằng một nhà đầu tư có thể muốn chọn một danh mục đầu tư đa dạng là không gây tranh cãi. Tương tự, việc đề xuất rằng một công ty đa dạng hóa khi đưa ra quyết định sản xuất cũng không gây tranh cãi. Ví dụ, người ta thường khuyên nông dân nên đa dạng hóa khi trồng trọt. Trong bối cảnh này, các biện pháp xử lý là cây trồng thay thế, quần thể bao gồm một tập hợp các mảnh đất và người nông dân có thể không chắc chắn về sản lượng hoặc giá cả cây trồng.

Tuy nhiên, tôi thấy việc đề xuất đa dạng hóa các phương pháp điều trị cho con người là điều gây tranh cãi. Trình bày ý tưởng trong các cuộc hội thảo và bài giảng, tôi thường xuyên nhận được những nhận xét rằng, trong trường hợp không có kiến thức về đáp ứng điều trị để biện minh cho việc lập hồ sơ, tất cả mọi người nên được đối xử như nhau. Điều đáng lo ngại là việc đa dạng hóa điều trị vi phạm nguyên tắc đạo đức kêu gọi “đối xử bình đẳng với mọi người”.

Mục 5.1 không đề cập đến vấn đề đạo đức này. Khi xác định chức năng phúc lợi được sử dụng bởi người lập kế hoạch, tôi đã duy trì giả định hệ quả truyền thống của kinh tế học công cộng. Nghĩa là, các lựa chọn chính sách chỉ quan trọng đối với kết quả mà chúng mang lại. Đối xử bình đẳng với những người bình đẳng là một sự cân nhắc về nghĩa vụ học . Nghĩa là, nó giả định rằng các hành động có giá trị nội tại, ngoài các hậu quả của chúng. Tôi sẽ giải quyết mối quan tâm bằng cách đối xử bình đẳng ở đây.

Đối xử bình đẳng trước và sau

Sự đa dạng hóa nhất quán với nguyên tắc đối xử bình đẳng theo nghĩa tiên nghiệm rằng tất cả các thành viên của dân số đều có xác suất nhận được sự đối xử cụ thể như nhau. Nó vi phạm nguyên tắc theo nghĩa cũ là những người khác nhau cuối cùng sẽ nhận được những cách đối xử khác nhau. Vì vậy, đối xử bình đẳng giữ trước nhưng không tồn tại sau.

Kịch bản x-pox minh họa rõ nét sự khác biệt giữa cảm giác đối xử bình đẳng trước và sau. Việc áp dụng biện pháp đối xử A cho toàn bộ dân số sẽ mang lại sự đối xử bình đẳng theo cả hai nghĩa. Hơn nữa, nó cân bằng các kết quả đã nhận ra, vì toàn bộ dân số hoặc sống sót hoặc chết. Quản lý mỗi lần điều trị cho một nửa dân số sẽ đối xử bình đẳng với mọi người trước đây, mỗi người có 50% cơ hội nhận được mỗi lần điều trị. Tuy nhiên, nó không đối xử bình đẳng với mọi người sau bài đăng. Nó cũng không cân bằng kết quả, vì một nửa dân số sống và một nửa chết.

Các xã hội dân chủ thường tuân thủ nguyên tắc đối xử bình đẳng trước đây. Những người Mỹ có cùng thu nhập, các khoản khấu trừ và các khoản miễn trừ phải nộp cùng một loại thuế thu nhập liên bang. Điều khoản Bảo vệ Bình đẳng trong Tu chính án thứ 14 của Hiến pháp Hoa Kỳ được coi là có nghĩa là tất cả những người trong một khu vực tài phán đều phải tuân theo các luật giống nhau, chứ không phải tất cả mọi người đều có cơ hội tuân theo các luật khác nhau như nhau.

Tuy nhiên, một số chính sách quan trọng tuân thủ nguyên tắc đối xử bình đẳng trước đây nhưng lại vi phạm rõ ràng nguyên tắc cũ. Các ví dụ của Mỹ bao gồm các cuộc thanh tra thuế ngẫu nhiên, kiểm tra ma túy và sàng lọc tại sân bay, các cuộc gọi ngẫu nhiên cho dịch vụ bồi thẩm đoàn, và các cuộc xổ số dự thảo thẻ xanh và Việt Nam . Những chính sách này đã không được thúc đẩy bởi mong muốn đối phó với sự không chắc chắn thúc đẩy đa dạng hóa điều trị. Tuy nhiên, chúng cho thấy xã hội sẵn sàng chấp nhận các chính sách mang lại sự đối xử bình đẳng trước nhưng sau bất bình đẳng.

Các xã hội dân chủ tiến gần hơn đến việc đa dạng hóa điều trị như đề xuất ở đây khi họ cho phép thực hiện các thí nghiệm ngẫu nhiên . Các thí nghiệm ngẫu nhiên được thực hiện một cách rõ ràng để tìm hiểu về đáp ứng điều trị. Kết hợp đối xử bình đẳng trước với đối xử bất bình đẳng sau chính xác là điều làm cho các thí nghiệm ngẫu nhiên trở nên hữu ích. Đạo đức y học hiện đại chỉ cho phép chọn ngẫu nhiên trong điều kiện cân bằng lâm sàng —nghĩa là khi hiểu biết một phần về đáp ứng điều trị ngăn cản quyết định rằng phương pháp điều trị này tốt hơn phương pháp điều trị khác.

Thực tiễn hiện tại của các thí nghiệm ngẫu nhiên khác với đa dạng hóa điều trị chủ yếu ở chỗ các nền dân chủ thường không bắt buộc tham gia vào các thí nghiệm. Mối lo ngại về sự ép buộc đặc biệt mạnh mẽ trong các thử nghiệm y tế, trong đó quảng cáo cho những người tình nguyện và cố gắng hết sức để có được sự đồng ý của các đối tượng thử nghiệm.

Kết hợp chủ nghĩa hậu quả và đạo đức bản thể học

Giả sử rằng một xã hội quan tâm đến cảm giác đối xử bình đẳng trước đây nhưng cũng muốn xem xét các chính sách đa dạng hóa đối xử. Làm thế nào nó có thể tiến hành?

Các nhà triết học thường có quan điểm rằng những cân nhắc về bản thể luận nên thay thế những quan điểm theo thuyết hệ quả. Điều này cho thấy một quy trình quyết định đồ họa từ vựng, trong đó trước tiên người ta hạn chế sự chú ý đến các hành động được coi là chấp nhận được về mặt phi bản thể học và chỉ sau đó mới xem xét hậu quả của những hành động này. Nếu một người coi việc đối xử bất bình đẳng trước đây là không thể chấp nhận được, thì việc đa dạng hóa đối xử là điều không cần bàn cãi.

Ngược lại, hầu hết các nhà kinh tế học đều cho rằng có thể thực hiện các đánh đổi, cân nhắc giữa ưu và nhược điểm của một hành động. Làm việc từ quan điểm này, tôi đã đề xuất sửa đổi chức năng phúc lợi của Mục 5.1 bằng cách thêm một thuật ngữ thể hiện mối quan tâm của xã hội với việc đối xử bình đẳng sau đó (Manski 2009).

Ý tưởng là để hàm phúc lợi có dạng này:

W ( d, s ) = (1 - d ) X W (0, s ) + d X W (1, s ) - E ( d ) ,

trong đó E biểu thị chi phí xã hội do không được đối xử bình đẳng— nghĩa là, E ( 0 ) và E ( 1 ) bằng 0 nhưng E ( d ) dương khi d không bằng 0 hoặc 1. Do đó, người ta trừ một số thứ khỏi phúc lợi khi phân bổ đa dạng hóa các phương pháp điều trị. Tôi đã xem xét trường hợp đặc biệt trong đó E ( d ) bằng một hằng số dương nào đó đối với tất cả các phân bổ đa dạng hóa và chỉ ra rằng mối quan tâm về đối xử bình đẳng trước đó không ảnh hưởng đến phân bổ cực tiểu-hối tiếc nếu hằng số dương không quá lớn. Tuy nhiên, người lập kế hoạch chọn chỉ định tất cả mọi người vào cùng một cách xử lý nếu độ lớn của hằng số vượt quá ngưỡng.

Một người lập kế hoạch sử dụng một chức năng phúc lợi như vậy đánh đổi những cân nhắc về hệ quả và nghĩa vụ. Anh ta chọn một phân bổ kém hơn về mặt bản thể học nếu nó mang lại kết quả đủ vượt trội.

5.3.    Đa dạng hóa thích ứng

Cho đến nay, tôi vẫn cho rằng người lập kế hoạch đưa ra quyết định một lần về phân bổ điều trị. Bây giờ, giả sử rằng người lập kế hoạch xử lý liên tiếp các nhóm thuần tập. Lập kế hoạch tuần tự giúp có thể thu được lợi ích từ việc học tập theo kinh nghiệm, với việc quan sát kết quả mà các nhóm thuần tập trước đó đã trải qua để thông báo lựa chọn điều trị cho các nhóm sau.

Lập luận của những người theo chủ nghĩa hệ quả về đa dạng hóa điều trị sẽ củng cố nếu một người lập kế hoạch điều trị cho một chuỗi các nhóm người có cùng mức độ phân bổ đáp ứng điều trị. Đa dạng hóa tạo ra các thí nghiệm ngẫu nhiên mang lại dữ liệu kết quả trên cả hai phương pháp điều trị. Khi thời gian trôi qua, người lập kế hoạch có thể sửa đổi phân bổ điều trị của mình, xử lý các nhóm thuần tập thành công khác nhau khi dữ liệu tích lũy. Tôi gọi ý tưởng này là đa dạng hóa thích ứng.

Hối tiếc Minimax thích ứng

Tiêu chí minimax-hối tiếc thích ứng (AMR) cung cấp một cách đơn giản để thực hiện đa dạng hóa thích ứng. Người lập kế hoạch áp dụng cho từng nhóm thuần tập tiêu chí tối thiểu-hối tiếc bằng cách sử dụng kiến thức về đáp ứng điều trị có sẵn tại thời điểm điều trị. Kết quả là sự phân bổ đa dạng bất cứ khi nào kiến thức sẵn có không đủ để xác định phương pháp điều trị nào tốt hơn. Tiêu chí này mang tính thích ứng vì kiến thức về phản ứng điều trị tích lũy theo thời gian, vì vậy các nhóm thuần tập liên tiếp có thể nhận được các phân bổ khác nhau. Cuối cùng, người lập kế hoạch có thể biết cách điều trị nào tốt hơn. Kể từ thời điểm này, anh ấy chỉ định hoàn toàn các nhóm mới để được đối xử tốt hơn.

Tiêu chí AMR xử lý từng nhóm tốt nhất có thể, theo nghĩa hối tiếc tối thiểu, dựa trên kiến thức có sẵn. Nó không yêu cầu các thành viên của một nhóm phải hy sinh phúc lợi của chính họ vì mục đích học tập. Tuy nhiên, việc sử dụng tiêu chí cho phép học hỏi những lợi ích phù hợp với các đoàn hệ trong tương lai.

Triển khai trong các hệ thống chăm sóc sức khỏe tập trung

Nếu mối quan tâm về đối xử bình đẳng trước đó không cản trở việc đa dạng hóa điều trị, tiêu chí AMR có thể được thực hiện trong các hệ thống chăm sóc sức khỏe tập trung nơi các cơ quan chính phủ trực tiếp chỉ định điều trị . Các ví dụ bao gồm Dịch vụ Y tế Quốc gia ở Vương quốc Anh và Hệ thống Y tế Quân đội ở Hoa Kỳ.

Để minh họa cách điều này có thể hoạt động trong thực tế, hãy đặt A là phương pháp điều trị hiện trạng cho một căn bệnh đe dọa đến tính mạng và đặt B là một sự đổi mới. Cho phép

Bảng 5.1 Lựa chọn điều trị AMR

Nhóm n hoặc năm k

Tỷ lệ của đoàn hệ 0 sống sót thứ k năm sau điều trị

Bị ràng buộc trên W ( 1 ), đoàn hệ n

Phân bổ AMR, đoàn hệ n

Số năm sống trung bình, đoàn hệ n

Hiện trạng

Sự đổi mới

0

[0, 4]

0,325

2,83

1

0,8

0,9

[0.9, 3.6]

0,333

2,83

2

0,7

0,8

[1.7, 3.3]

0,375

2,85

3

0,6

0,7

[2.4, 3.1]

0,571

2,93

4

0,6

0,7

[3.1, 3.1]

1

3.10

kết quả quan tâm là số năm mà một người sống sót trong khoảng thời gian bốn năm sau khi điều trị. Hãy để phúc lợi được đo bằng số năm sống sót trung bình.

Bảng 5.1 cho thấy phân bổ điều trị AMR mỗi năm trong một kịch bản trong đó tỷ lệ người được điều trị hiện trạng sống sót sau một đến bốn năm lần lượt là (0,8, 0,7, 0,6, 0,6), có nghĩa là trung bình là 2,7 năm. Các phân số tương ứng theo đổi mới là (0,9, 0,8, 0,7, 0,7) năm, ngụ ý giá trị trung bình là 3,1 năm. Người lập kế hoạch biết từ kinh nghiệm rằng số năm sống sót trung bình trong điều kiện điều trị hiện trạng là 2,7 năm. Tuy nhiên, anh ta không có kiến thức ban đầu về tính hiệu quả của đổi mới—số năm tồn tại trung bình có thể là từ 0 đến 4 năm. Sau đó, phân bổ điều trị AMR ban đầu ấn định tỷ lệ (4 - 2,7)/(4 - 0) = 0,325 của tất cả mọi người cho đổi mới.

Một năm sau, người lập kế hoạch quan sát thấy rằng 0,9 người nhận được sự đổi mới sống sót sau năm đầu tiên sau khi điều trị. Sau đó, anh ta có thể kết luận rằng số năm tồn tại trung bình theo đổi mới ít nhất là 0,9 và nhiều nhất là 3,6 năm. Do đó, phân bổ AMR cập nhật cho đổi mới là (3,6 - 2,7)/(3,6 - 0,9) = 0,333. Người lập kế hoạch tìm hiểu thêm từ việc quan sát kết quả trong năm thứ hai đến năm thứ tư và cập nhật thêm phân bổ AMR lần lượt là 0,375, 0,571 và 1.

Trình tự phân bổ AMR cụ thể được trình bày trong bảng là kết quả từ trình tự cụ thể của các kết quả thực hiện được trong hai phương pháp điều trị. Thông điệp chung được minh họa trong bảng là, khi thông tin được tích lũy, tiêu chí AMR cuối cùng sẽ phân bổ toàn bộ dân số để được điều trị tốt hơn.

Tiêu chí AMR và thực hành các thử nghiệm lâm sàng ngẫu nhiên

Hình minh họa trong bảng 5.1 minh họa một loạt bối cảnh trong đó người lập kế hoạch y tế phải lựa chọn giữa cách điều trị hiện trạng đã được hiểu rõ và một sự đổi mới mà các đặc tính của nó chỉ được biết đến một phần. Khi đối mặt với những tình huống kiểu này, người ta thường thực hiện RCT để tìm hiểu về sự đổi mới. Các phân bổ phân đoạn được tạo ra bởi tiêu chí AMR mang lại các thử nghiệm ngẫu nhiên, do đó, điều tự nhiên là hỏi việc áp dụng tiêu chí AMR khác với thực tiễn RCT hiện tại như thế nào. Có một số khác biệt lớn. Tôi mô tả ba ở đây, tiếp tục cuộc thảo luận về phê duyệt thuốc của FDA đã bắt đầu ở Chương 1.

Tỷ lệ dân số tiếp nhận sự đổi mới

Về nguyên tắc, tiêu chí AMR có thể mang lại bất kỳ phân bổ điều trị phân đoạn nào. Ngược lại, nhóm nhận được sự đổi mới trong các RCT hiện tại thường là một phần rất nhỏ trong dân số có liên quan. Trong các thử nghiệm được tiến hành để đạt được sự chấp thuận của FDA đối với các loại thuốc mới, mẫu nhận được sự đổi mới thường bao gồm hai đến ba nghìn người, trong khi dân số bệnh nhân có liên quan có thể chứa hàng trăm nghìn hoặc hàng triệu người. Do đó, tỷ lệ dân số nhận được đổi mới thường nhỏ hơn 0,01 và thường ít hơn 0,001.

Nhóm Chủ đề Ngẫu nhiên

Theo tiêu chí AMR, những người nhận được sự đổi mới được chọn ngẫu nhiên từ toàn bộ bệnh nhân. Ngược lại, các thử nghiệm lâm sàng hiện tại chọn ngẫu nhiên các đối tượng từ nhóm người tình nguyện tham gia. Do đó, một thử nghiệm nhiều nhất cho thấy sự phân bổ đáp ứng điều trị trong nhóm dân số tình nguyện, chứ không phải trong nhóm bệnh nhân đầy đủ.

Đo lường kết quả chắc chắn

Theo tiêu chí AMR, người ta quan sát kết quả sức khỏe của thực tế quan tâm khi chúng diễn ra theo thời gian và người ta sử dụng những dữ liệu này để đưa ra các quyết định điều trị tiếp theo. Ngược lại, các thử nghiệm được thực hiện để đạt được sự chấp thuận của FDA đối với các loại thuốc mới thường chỉ kéo dài từ hai đến ba năm.

Cố gắng học hỏi từ các thử nghiệm trong thời gian ngắn, các nhà nghiên cứu y học thường đo lường các kết quả thay thế hơn là kết quả thực sự quan tâm. Các nhà nghiên cứu y tế đã cảnh báo rằng việc ngoại suy từ kết quả thay thế sang kết quả quan tâm có thể khó khăn (xem Flem ing và Demets 1996 và Psaty et al. 1999). Tuy nhiên, thực tế vẫn tồn tại.

5.4.     Đa dạng hóa theo Thời gian hoặc Không gian

Các mục từ 5.1 đến 5.3 dự tính một người lập kế hoạch có toàn quyền chỉ định các phương pháp điều trị. Phần này và các nhà hoạch định quan tâm tiếp theo với quyền hạn hạn chế hơn. Ở đây, tôi xem xét những người không thể đối xử khác biệt với từng thành viên trong quần thể nhưng lại có thể chỉ định hoặc ảnh hưởng đến cách đối xử của các nhóm bị tách biệt về thời gian hoặc không gian. Những người lập kế hoạch như vậy có một số khả năng để đa dạng hóa điều trị một cách thích ứng.

Đa dạng hóa theo đoàn hệ

Giả sử rằng một người lập kế hoạch không thể đa dạng hóa điều trị trong nhóm những người phải được điều trị trong cùng một tháng, năm hoặc một khoảng thời gian xác định khác. Lý do có thể là một yêu cầu pháp lý đối với việc đối xử bình đẳng trước đây. Hoặc nó có thể là một hạn chế kỹ thuật trong việc quản lý các phương pháp điều trị. Một người lập kế hoạch như vậy có thể thấy khả thi khi đa dạng hóa các nhóm được phân tách theo thời gian.

Ví dụ, người lập kế hoạch sức khỏe được xem xét trong bảng 5.1 có thể chỉ định tất cả mọi người trong nhóm năm 0 vào điều trị A , tất cả các thành viên của nhóm 1 vào điều trị B , tất cả các thành viên của nhóm 3 vào A , v.v. Tiếp tục theo cách này, người lập kế hoạch có thể tuần tự đạt được các phân bổ điều trị dài hạn khác nhau. Trong bối cảnh 5 năm của bảng 5.1, người lập kế hoạch có thể làm cho tổng số người được chỉ định điều trị B nhận bất kỳ giá trị nào sau đây: 0, 0,2, 0,4, 0,6, 0,8 hoặc 1.

Đa dạng hóa theo đoàn hệ không linh hoạt như đa dạng hóa trong các đoàn hệ. Tuy nhiên, nếu đáp ứng điều trị không thay đổi theo thời gian, thì cuối cùng nó cũng đạt được những lợi ích như nhau. Nó cho phép người lập kế hoạch đối phó với sự mơ hồ và tìm hiểu về phản ứng điều trị.

Phòng thí nghiệm dân chủ

Hiến pháp Hoa Kỳ trao cho chính phủ liên bang quyền lực hạn chế để thiết lập chính sách, dành nhiều quyền quyết định cho các bang. Tuy nhiên, chủ nghĩa liên bang của Mỹ không loại trừ một phép tính gần đúng đối với đa dạng hóa thích ứng.

Phong trào Cấp tiến của Mỹ từ lâu đã đánh giá cao rằng chế độ liên bang cho phép các bang thử nghiệm những ý tưởng chính sách mới. Một thế kỷ trước, Theodore Roosevelt (1912), đã viết điều này về Thượng nghị sĩ Robert La Follette:

Nhờ phong trào xây dựng chính phủ nhân dân thực sự dân chủ mà Thượng nghị sĩ La Follette đã dẫn đến chiến thắng áp đảo ở Wis consin, bang đó đã thực sự trở thành một phòng thí nghiệm cho các dự luật thử nghiệm khôn ngoan nhằm bảo đảm sự cải thiện chính trị và xã hội của toàn thể người dân.

Hai mươi năm sau, thẩm phán Tòa án Tối cao Louis Brandeis, trong phản đối vụ kiện năm 1932 Công ty Băng bang New York kiện Liebmann (285 US 311), đã thêm vào một nhận xét nổi tiếng về chủ đề này:

Một trong những sự cố đáng mừng của hệ thống liên bang là một Bang dũng cảm duy nhất có thể, nếu công dân của mình chọn, đóng vai trò là phòng thí nghiệm; và thử các thử nghiệm kinh tế và xã hội mới lạ mà không gây rủi ro cho phần còn lại của đất nước.

Kể từ đó, người ta thường gọi các bang là phòng thí nghiệm của nền dân chủ.

Các tuyên bố của Roosevelt và Brandeis đánh giá rõ ràng rằng sự thay đổi chính sách giữa các tiểu bang có thể cho phép tìm hiểu về phản ứng điều trị. Sự thay đổi như vậy nhìn chung tương tự như đa dạng hóa theo nhóm, các nhóm ở đây được phân tách theo không gian chứ không phải thời gian. Một cảnh báo trước là sự khác biệt về chính sách giữa các bang thường không phải là kết quả của sự ngẫu nhiên hóa có mục đích. Phép ngoại suy các phát hiện từ bang này sang bang khác đòi hỏi người ta phải giả định rằng các bang có các chính sách khác nhau có sự phân bổ đáp ứng điều trị tương tự nhau. Độ tin cậy của giả định này có thể thay đổi theo bối cảnh.

Mặc dù chủ nghĩa liên bang trao quyền cho các bang lựa chọn chính sách của riêng họ trong một số lĩnh vực nhất định, nhưng nó không yêu cầu chính phủ liên bang phải ở trạng thái thụ động khi điều này xảy ra. Chính phủ liên bang có thể cung cấp các ưu đãi cho các bang để khuyến khích họ ban hành các danh mục chính sách mong muốn. Do đó, chính phủ liên bang có thể khuyến khích đa dạng hóa thích ứng giữa các bang, sửa đổi các biện pháp khuyến khích khi kiến thức về phản ứng điều trị được tích lũy. Chính phủ liên bang đã đóng một vai trò tích cực như vậy trong chính sách phúc lợi vào cuối những năm 1980, khi khuyến khích các bang thành lập và đánh giá các biến thể của chương trình Hỗ trợ Gia đình có Trẻ em Phụ thuộc (xem Greenberg và Wiseman 1992 và Fishman và Weinberg 1992 ).

5.5.    Phê duyệt một phần thuốc thích ứng

Ngoài Hệ thống Y tế Quân đội và một số thực thể khác phục vụ các nhóm dân số cụ thể, hệ thống chăm sóc sức khỏe phần lớn được phân cấp của Hoa Kỳ không trao cho các nhà hoạch định quyền chỉ định trực tiếp các phương pháp điều trị y tế. Tuy nhiên, có nhiều cách để thực hiện một phần chủ đề rộng lớn là đa dạng hóa thích ứng.

Tôi sẽ sử dụng quy trình phê duyệt thuốc theo quy định để đề xuất một số điều có thể đạt được. Trong Chương 1, tôi đã quan sát thấy Cục Quản lý Thực phẩm và Dược phẩm sử dụng đáng kể các chứng chỉ thông thường khi họ cố gắng ngoại suy từ dữ liệu thử nghiệm lâm sàng để dự đoán tính hiệu quả và an toàn của các loại thuốc mới trong thực tế. Quy trình phê duyệt thuốc thích ứng một phần có thể cải thiện thông lệ hiện tại của FDA.

Quy trình phê duyệt hiện tại

Mặc dù FDA đã được thành lập hơn một thế kỷ trước trong Đạo luật Thực phẩm và Dược phẩm Nguyên chất năm 1906, quy trình phê duyệt thuốc hiện tại là một phát minh gần đây hơn. Cho đến năm 1938, cơ quan này không thể từ chối việc bán các loại thuốc có mục đích. Nó chỉ có thể đặt ngoài vòng pháp luật việc dán nhãn và quảng cáo khác đưa ra những tuyên bố không được hỗ trợ về tính an toàn và hiệu quả. Đạo luật Thực phẩm, Dược phẩm và Mỹ phẩm (FDCA) năm 1938 đã trao cho FDA quyền cấm bán các loại thuốc không an toàn nhưng không có yêu cầu đánh giá hiệu quả. Bản sửa đổi năm 1962 đối với FDCA đã thiết lập quy trình hiện đại, quy trình này yêu cầu các công ty dược phẩm chứng minh rằng các loại thuốc mới an toàn và hiệu quả thông qua một loạt RCT.

Quá trình hiện tại bắt đầu với việc thử nghiệm các hợp chất mới trong phòng thí nghiệm và trên động vật. Những loại có vẻ hứa hẹn sau đó sẽ trải qua ba giai đoạn RCT, trong đó loại thuốc mới được so sánh với một phương pháp điều trị hoặc giả dược được chấp nhận. Các thử nghiệm giai đoạn 1, thường kéo dài một năm và được thực hiện với 20 đến 80 tình nguyện viên khỏe mạnh, nhằm mục đích xác định tác dụng dược lý cơ bản của thuốc và độ an toàn của các liều lượng khác nhau. Các thử nghiệm giai đoạn 2, thường kéo dài hai năm và được thực hiện với hàng trăm tình nguyện viên mắc một căn bệnh cụ thể, đưa ra bằng chứng sơ bộ về hiệu quả và tác dụng phụ ngắn hạn của thuốc. Các thử nghiệm giai đoạn 3, thường kéo dài ba năm và được thực hiện với vài trăm đến vài nghìn tình nguyện viên mắc bệnh, cung cấp thêm bằng chứng về hiệu quả và tác dụng phụ. Sau khi hoàn thành Giai đoạn 3, công ty nộp Đơn đăng ký Thuốc mới. FDA sau đó sẽ phê duyệt hoặc không phê duyệt loại thuốc này sau khi xem xét kết quả của các cuộc thử nghiệm.

Đánh giá của FDA về các Ứng dụng Thuốc Mới xảy ra với một phần kiến thức về đáp ứng điều trị. Kết quả là, các quyết định phê duyệt thuốc dễ mắc phải hai loại sai sót. Lỗi loại B xảy ra khi một loại thuốc mới thực sự kém hơn so với hiện trạng được phê duyệt vì nó có vẻ tốt hơn khi được đánh giá bằng cách sử dụng thông tin có sẵn . Lỗi loại A xảy ra khi một loại thuốc mới thực sự vượt trội so với hiện trạng lại bị từ chối vì nó có vẻ kém hơn khi đánh giá bằng cách sử dụng thông tin có sẵn. Một số lỗi loại B cuối cùng đã được sửa chữa sau khi phê duyệt thông qua chương trình giám sát sau khi đưa ra thị trường của FDA, chương trình phân tích dữ liệu về kết quả thu được khi thuốc được sử dụng trong thực hành lâm sàng. Lỗi loại A thường là vĩnh viễn, bởi vì sau khi một loại thuốc bị từ chối, việc sử dụng thuốc đó sẽ ngừng lại và không có thêm dữ liệu nào về phản ứng điều trị được tạo ra.

Độ dài của quy trình FDA đã được tranh luận từ lâu. Các công ty dược phẩm và những người ủng hộ bệnh nhân muốn tiếp cận nhanh với các loại thuốc mới tranh luận về việc rút ngắn quy trình. Các nhà nghiên cứu y tế và những người ủng hộ bệnh nhân lo ngại rằng các quyết định phê duyệt được đưa ra khi không có đủ hiểu biết về đáp ứng điều trị, lập luận rằng các thử nghiệm trong thời gian dài hơn nên được thực hiện trên các đối tượng gần giống với quần thể bệnh nhân hơn . Người phụ trách chuyên mục Anne Applebaum đã mô tả một cách khéo léo sự lên xuống định kỳ của những lập luận này là “Con lắc phê duyệt thuốc” (Ap plebaum 2005).

Sự chú ý đã tập trung vào độ dài của quá trình phê duyệt vì việc sử dụng được phép của một loại thuốc mới có sự gián đoạn rõ rệt vào ngày quyết định phê duyệt của FDA. Trước đây, một phần rất nhỏ dân số bệnh nhân nhận được loại thuốc mới trong các thử nghiệm lâm sàng. Sau đó, việc sử dụng thuốc không bị hạn chế nếu được phê duyệt và bằng 0 nếu không được phê duyệt. Vì vậy, ngày của quyết định phê duyệt là một tính năng trung tâm của quá trình.

Phê duyệt nhị phân so với một phần

Thực tiễn của FDA về việc đóng khung phê duyệt dưới dạng quyết định nhị phân (có/không) giữa phê duyệt hoàn toàn và không phê duyệt hoàn toàn đã hạn chế một cách không cần thiết tập hợp các tùy chọn chính sách. Cuộc thảo luận của chúng tôi về đa dạng hóa thích ứng cho thấy rằng có thể có lợi khi trao quyền cho FDA để thiết lập quy trình phê duyệt một phần thích ứng, trong đó mức độ sử dụng được phép của một loại thuốc mới sẽ thay đổi khi có nhiều bằng chứng. Bằng chứng về kết quả quan tâm càng mạnh thì việc sử dụng một loại thuốc mới càng được cho phép.

Để biết lý do tại sao phê duyệt một phần thích ứng có thể cải thiện quy trình hiện tại, hãy xem xét sự gián đoạn rõ rệt về tính sẵn có của thuốc trước và sau khi phê duyệt. Một loại thuốc mới về cơ bản không có sẵn cho nhóm bệnh nhân trước khi có quyết định phê duyệt, chỉ có thể đạt được thông qua việc tham gia thử nghiệm lâm sàng và thậm chí sau đó chỉ khi được chỉ định ngẫu nhiên cho một đối tượng. Từ góc độ phúc lợi xã hội, không rõ ràng rằng sự không chắc chắn về giá trị tương đối của hiện trạng và đổi mới sẽ dẫn đến quyết định xã hội đối xử với gần như toàn bộ dân số bệnh nhân với hiện trạng. Để thúc đẩy quyết định này, người ta có thể viện đến tiêu chí maximin, theo đó người ta thực hiện phân tích trường hợp xấu nhất về loại thuốc mới và hành động như thể sự thật là trường hợp xấu nhất. Hoặc người ta có thể lập luận rằng xã hội nên coi trọng lỗi loại B hơn nhiều so với lỗi loại A. Tuy nhiên, không có lý do cố hữu nào khiến xã hội phải hành động quá thận trọng hoặc cân nhắc hai loại lỗi một cách bất cân xứng.

Giả sử rằng xã hội coi trọng những lỗi lầm loại A và loại B như nhau và do đó muốn cân bằng những tác động phúc lợi tiềm tàng của chúng. Tiêu chí minimax-hối tiếc vận hành cách tiếp cận này để điều trị sự lựa chọn tinh thần. Áp dụng tiêu chí này để lựa chọn giữa điều trị hiện trạng và đổi mới cho thấy rằng tốt nhất là đa dạng hóa điều trị bằng cách có một tỷ lệ tích cực bệnh nhân được điều trị. Phần nhận được loại thuốc mới được chọn để cân bằng tiềm năng tăng giá của nó với rủi ro giảm giá của nó.

Nếu FDA có quyền trực tiếp chỉ định các phương pháp điều trị, thì họ có thể thực hiện tiêu chí AMR như được mô tả trong Phần 5.3. Việc phân bổ bệnh nhân ban đầu cho hiện trạng và loại thuốc mới sẽ phản ánh kiến thức ban đầu sẵn có về hiệu quả của sự đổi mới . Khi có nhiều bằng chứng từ các thử nghiệm, FDA sẽ sửa đổi việc phân bổ cho phù hợp. Cuối cùng, FDA sẽ tìm ra phương pháp điều trị nào là tốt nhất. Tại thời điểm này, một quyết định phê duyệt nhị phân sẽ được đưa ra.

Cấp phép thích ứng một phần

FDA không có quyền bắt buộc điều trị. Nó chỉ có thể đặt giới hạn trên cho việc sử dụng thuốc bằng cách phê duyệt việc sản xuất và tiếp thị thuốc đó. Trong bối cảnh pháp lý này, tôi đề nghị trao quyền cho FDA cấp giấy phép bán hàng có thời hạn trong khi các thử nghiệm lâm sàng đang được tiến hành. Giấy phép sẽ cho phép một công ty tìm kiếm sự chấp thuận của một loại thuốc mới để bán không nhiều hơn một số lượng nhất định trong một khoảng thời gian nhất định.

Thời hạn của giấy phép sẽ phụ thuộc vào lịch trình báo cáo những phát hiện mới trong các thử nghiệm. Ví dụ: nếu công ty báo cáo dữ liệu kết quả cập nhật cho FDA hàng năm, thì quyết định cấp phép cũng có thể được cập nhật hàng năm. Trong mỗi lần lặp lại quyết định, số lượng thuốc tối đa mà công ty được phép bán sẽ do FDA ấn định với sự hỗ trợ của ban cố vấn chuyên gia, tương tự như số lượng hiện được sử dụng trong phê duyệt thuốc. Nhiệm vụ của ban cố vấn sẽ là đánh giá tiềm năng tăng giá và rủi ro giảm giá của loại thuốc mới, dựa trên thông tin có sẵn vào thời điểm đó.

Dưới chế độ mới, các thử nghiệm lâm sàng thường kéo dài hơn hiện tại, đôi khi dài hơn đáng kể. Lý do là để đo lường kết quả sức khỏe của mối quan tâm thực sự, do đó làm giảm sự phụ thuộc hiện tại của việc đánh giá thuốc vào kết quả thay thế. Khi kết quả của lợi ích đã được quan sát, FDA sẽ đưa ra quyết định phê duyệt nhị phân. Nếu thuốc được coi là an toàn và hiệu quả, công ty sẽ được phép bán mà không hạn chế số lượng. Nếu không, việc sử dụng tiếp theo sẽ bị cấm.

Như trong môi trường hiện tại, FDA sẽ giữ quyền hủy bỏ sự chấp thuận của mình nếu có bằng chứng mới. Giám sát sau khi đưa ra thị trường sẽ là cần thiết, bởi vì việc kéo dài các thử nghiệm lâm sàng để đo lường kết quả quan tâm có thể không đủ để xác định một cách chắc chắn liệu đổi mới có vượt trội so với hiện trạng hay không. Như với các thử nghiệm hiện tại, các thử nghiệm kéo dài sẽ chỉ cho thấy đáp ứng điều trị đối với những đối tượng tình nguyện tuân thủ điều trị và không bỏ cuộc thử nghiệm. Hơn nữa, trừ khi FDA thay đổi các tiêu chuẩn về điều trị mù như một dấu hiệu, các thử nghiệm sẽ không tiết lộ phản ứng điều trị trong môi trường lâm sàng thực tế nơi bệnh nhân và bác sĩ biết các phương pháp điều trị được chỉ định.

Quy trình phê duyệt được đề xuất ở đây sẽ không đạt được tất cả các lợi ích của đa dạng hóa thích ứng, đòi hỏi phải phân bổ ngẫu nhiên toàn bộ dân số bệnh nhân giữa điều trị hiện trạng và đổi mới. Quy trình mới sẽ mang lại dữ liệu quan sát về phản ứng điều trị trong toàn bộ bệnh nhân. Những dữ liệu này về cơ bản sẽ bổ sung vào dữ liệu thử nghiệm lâm sàng hiện có, nhưng chúng sẽ không cung cấp nhiều thông tin như dữ liệu được tạo ra bằng cách điều trị ngẫu nhiên cho toàn bộ nhóm bệnh nhân.

5.6.     Quá trình ra quyết định tập thể

Để thúc đẩy nghiên cứu về lập kế hoạch với kiến thức sơ bộ, tôi đã viết ở đầu Chương 4 rằng sự lựa chọn chính sách trong một thế giới không chắc chắn là rất tế nhị ngay cả khi một xã hội nhất trí về những gì nó muốn và những gì nó tin tưởng . Tôi quan sát thấy rằng ngay cả một xã hội gắn kết như vậy cũng không thể đưa ra những quyết định chính sách tối ưu, nhiều nhất là những quyết định hợp lý. Bài kiểm tra quốc gia tiếp theo của chúng tôi về các vấn đề quy hoạch khác nhau đã chứng minh tính tổng quát này. Nó cũng cung cấp một số ví dụ về việc nghiên cứu lập kế hoạch có ứng dụng thực tế. Mặc dù các cơ quan công quyền trong các nền dân chủ có thể không có quyền tuyệt đối trong việc chỉ định các biện pháp điều trị, nhưng họ có quyền hạn chế trong việc chỉ định hoặc tác động đến các biện pháp điều trị.

Phần này tránh xa việc lý tưởng hóa một người lập kế hoạch đơn độc và xem xét các bối cảnh trong đó một nhóm cùng nhau đưa ra quyết định điều trị. Các thành viên của nhóm quyết định có thể là công dân của một xã hội dân chủ, một cơ quan lập pháp được bầu hoặc một đầu sỏ chính trị. Dù nhóm có thể là gì, vấn đề mới cốt lõi là sự không đồng nhất trong các ưu tiên chính sách.

Một nhóm ra quyết định đồng nhất—một nhóm có các thành viên chia sẻ cùng một mục tiêu đối với xã hội, có cùng niềm tin về kết quả của chính sách và sử dụng cùng một tiêu chí quyết định để đối phó với sự không chắc chắn—sẽ đạt được sự đồng thuận trong việc lựa chọn chính sách. Việc ra quyết định tập thể sẽ tương đương với sự lựa chọn của một người lập kế hoạch đơn độc đại diện cho nhóm. Tuy nhiên, một định lý bất khả thi nổi tiếng của Kenneth Arrow (1951) đã chỉ ra rằng nếu các thành viên của nhóm ra quyết định có các ưu tiên chính sách không đồng nhất một cách tùy ý, thì sẽ không tồn tại hệ thống bầu cử hoặc quy trình quyết định tập thể phi độc tài nào khác mô phỏng một người lập kế hoạch.

Nghịch lý của Condorcet: Các nhà lý thuyết về lựa chọn xã hội ngay từ thế kỷ 18, hầu tước de Condorcet, đa tài người Pháp, đã sử dụng nguyên tắc bỏ phiếu theo đa số để minh họa khả năng không nhất quán của các quy trình quyết định tập thể. Giả sử rằng có ba phương án chính sách, được dán nhãn ( C , D , E ) và ba thành viên của nhóm quyết định, mỗi người có một thứ hạng chính sách khác nhau. Giả sử rằng một người xếp hạng các chính sách từ ưu tiên nhất đến ít ưu tiên nhất theo thứ tự ( C > D > E ), một người khác theo thứ tự ( D > E > C ) và chính sách thứ ba theo thứ tự ( E > C > D ). Hãy để các chính sách được so sánh theo cặp. Sau đó, đa số người (hai trong số ba) bỏ phiếu cho C trên D , đa số phiếu cho D trên E và đa số phiếu cho E trên C . Kết quả này, được gọi là nghịch lý của Condorcet, cho thấy rằng bỏ phiếu theo nguyên tắc đa số không mang lại trật tự ưu tiên xã hội rõ ràng nếu nhóm quyết định đủ không đồng nhất. Như vậy, nguyên tắc đa số không thể trả lời câu hỏi: Chính sách nào được xã hội ưa chuộng nhất?

Định lý bất khả thi của Arrow đôi khi được hiểu là ngụ ý rằng việc tìm kiếm sự gắn kết trong quá trình ra quyết định tập thể là điều vô vọng. Tuy nhiên, các nhà lý thuyết lựa chọn xã hội sau đó đã tìm cách thoát khỏi kết luận hư vô này. Họ đã quan sát thấy rằng định lý của Arrow, giống như mọi suy diễn , dựa trên những giả định nhất định. Cụ thể, nó xem xét một nhóm quyết định với các ưu tiên chính sách không đồng nhất tùy ý, chứ không phải nhóm có các thành viên có một số điểm chung. Hạn chế phạm vi của tính không đồng nhất có thể giảm thiểu tính tiêu cực trong kết luận của Arrow. Tôi theo đuổi ý tưởng này dưới đây, trong bối cảnh phân bổ điều trị.

Bỏ phiếu theo quy tắc đa số với các tùy chọn đỉnh đơn

Hãy xem xét một quy trình ra quyết định trong đó một nhóm có số lượng thành viên lẻ sử dụng biểu quyết theo nguyên tắc đa số để chọn phương pháp điều trị cho một quần thể . Quy định rằng nhóm có số lượng thành viên lẻ sẽ loại bỏ khả năng bình chọn bằng nhau. Các thể chế ra quyết định tập thể thường đóng khung lựa chọn điều trị như một quyết định nhị phân giữa hai phân bổ đơn lẻ—chỉ định mọi người trong dân số xử lý vấn đề A hoặc mọi người theo hướng B . Tuy nhiên, các cơ quan lập pháp và các nhóm ra quyết định khác về nguyên tắc có thể lựa chọn phân bổ xử lý theo từng phần.

Giả sử rằng mỗi thành viên của nhóm có sở thích đơn đỉnh . Nghĩa là, mỗi người ra quyết định xếp hạng một số phân bổ điều trị cao nhất và xếp hạng các phân bổ khác theo thứ tự gần với phân bổ ưu tiên nhất. Sau đó, định lý cử tri trung bình của Black (1948) chỉ ra rằng bỏ phiếu theo nguyên tắc đa số mang lại sự phân bổ đối xử sẽ được lựa chọn bởi một nhà lập kế hoạch có sự phân bổ ưu tiên nhất là trung vị của các phân bổ ưu tiên nhất của tất cả các cử tri. Nói tóm lại, đây được gọi là sở thích của cử tri trung bình.

Bản thân Black không nghiên cứu về phân bổ điều trị. Ông đã xem xét một lớp vấn đề trừu tượng trong đó các chính sách thay thế được sắp xếp từ nhỏ nhất đến lớn nhất hoặc từ trái sang phải. Phân bổ điều trị thuộc lớp này, nhưng nó không phải là một chủ đề nghiên cứu cụ thể của các nhà lý thuyết lựa chọn xã hội. Các nhà nghiên cứu thường áp dụng định lý cử tri trung bình cho các chính sách được sắp xếp từ tự do nhất đến bảo thủ nhất.

Để hiểu kết quả của Black, giả sử rằng những người ra quyết định được yêu cầu bỏ phiếu theo cặp đối với tất cả các phân bổ phương pháp điều trị thay thế, chẳng hạn như d và e, chỉ định một phần d hoặc e của dân số cho phương pháp điều trị B và phần còn lại cho A . Trong mỗi trường hợp, quy tắc đa số được sử dụng để xác định người chiến thắng . Ví dụ: họ được yêu cầu bỏ phiếu cho phân bổ d = 0 so với e = 1, trên d = 0 so với e = !/2 , trên d = V2 so với e = 3/4 , v.v. Nếu các ưu tiên là một đỉnh, phân bổ ưa thích của cử tri trung bình sẽ giành chiến thắng trong tất cả các cuộc bầu cử mà nó xuất hiện, nhận được đa số phiếu bầu khi so sánh theo cặp với tất cả các lựa chọn thay thế. Lý do là, bất kể phương án thay thế nào, ít nhất một nửa số cử tri nhận thấy rằng vị trí cũ của cử tri trung bình gần với phân bổ ưa thích nhất của họ hơn là phương án thay thế.

Định lý cử tri trung bình không mâu thuẫn với định lý bất khả thi của Arrow bởi vì tính đơn đỉnh hạn chế loại ưu tiên chính sách được phép. Những người có sở thích đơn đỉnh có thể thay đổi tùy ý ở vị trí phân bổ ưa thích nhất của họ. Một số có thể thích nhất là mọi người đều được điều trị A , những người khác có thể thích nhất là phân bổ mọi người cho B , và những người khác vẫn có thể thích phân bổ một phần tích cực dân số cho mỗi điều trị. Tuy nhiên, tính đơn đỉnh không cho phép một số ưu tiên chính sách nhất định. Cụ thể, nó không cho phép các tùy chọn cho phép biểu quyết theo nguyên tắc đa số không tạo ra thứ tự chính sách xác định.

Độ tin cậy của các tùy chọn đỉnh cao

Có hợp lý không khi cho rằng một nhóm công dân, cơ quan lập pháp hoặc nhóm ra quyết định khác thực sự có những ưu tiên cao nhất đối với việc phân bổ điều trị? Tôi không có bằng chứng thực nghiệm về vấn đề này, nhưng phân tích trước đó trong chương này mang tính gợi ý.

Cân nhắc lựa chọn giữa xử lý hiện trạng và đổi mới , được thảo luận trong Phần 5.1. Giả sử rằng mục tiêu là tối đa hóa kết quả trung bình của điều trị. Sau đó, các tiêu chí về phúc lợi, cực đại và cực tiểu được mong đợi, tất cả đều thể hiện các ưu tiên một đỉnh. Phúc lợi kỳ vọng được tối đa hóa bằng cách chỉ định mọi người vào cách đối xử này hay cách đối xử khác, và nó giảm xuống khi sự phân bổ dịch chuyển ra khỏi đỉnh. Phúc lợi tối thiểu được tối đa hóa bằng cách ấn định mọi người vào tình trạng hiện tại, và nó giảm xuống khi có nhiều người hơn được ấn định vào sự đổi mới . Sự hối tiếc tối đa được giảm thiểu ở một số phân bổ phân đoạn và nó tăng theo khoảng cách từ phân bổ ưu tiên nhất.

Mặt khác, sở thích nghĩa vụ học đối với việc đối xử bình đẳng trước sau như nhau ngụ ý rằng các sở thích không phải là một đỉnh cao. Như đã thảo luận trong Phần 5.2, một người quan tâm đến việc đối xử bình đẳng trước đây thà chỉ định mọi người được đối xử như nhau hơn là chỉ định hầu hết mọi người cho một cách đối xử và phần còn lại cho người khác. Điều này vi phạm tính đơn đỉnh.

Bỏ qua sở thích đối xử bình đẳng trước khi đăng, giả sử rằng tất cả các cử tri đều có sở thích một đỉnh. Sau đó, cử tri trung bình theo rem ngụ ý rằng bỏ phiếu theo nguyên tắc đa số sẽ chỉ định toàn bộ dân số cho một cách xử lý nếu đa số cử tri thích phân bổ này nhất. Kết quả sẽ là đa dạng hóa nếu không.

Ví dụ, giả sử rằng 45 phần trăm cử tri thích hiện trạng nhất, 40 phần trăm thích sự đổi mới nhất và 15 phần trăm thích nhất một số phân bổ theo phần. Sau đó, cử tri trung bình thích phân bổ theo tỷ lệ. Quy tắc đa số mang lại sự đa dạng hóa ở đây mặc dù tương đối ít cử tri thích phân bổ theo phần. Kết quả này có vẻ phản trực giác, nhưng nó có một cách giải thích hấp dẫn. Trong ví dụ này, các cử tri đang chia rẽ sâu sắc về chính sách ưa thích nhất của họ. Với các tùy chọn một đỉnh, phân bổ theo phân số là một thỏa hiệp thu hút được nhiều sự ủng hộ nhất khi so sánh theo cặp với bất kỳ phương án thay thế nào.

Tương tác chiến lược

Cho đến nay, tôi đã giả định rằng những người ra quyết định bỏ phiếu cho các lựa chọn chính sách thực sự của họ . Giả định này là thực tế khi những người ra quyết định không có cơ hội gây ảnh hưởng lẫn nhau, như trong các cử tri lớn bỏ phiếu cách ly bằng cách bỏ phiếu kín. Tuy nhiên, điều đó có thể không thực tế khi có cơ hội tương tác chiến lược, chẳng hạn như trong các cơ quan lập pháp và các cơ quan khác nơi một nhóm cử tri tương đối nhỏ bỏ phiếu bằng lá phiếu mở.

Trong các bối cảnh lập pháp và tương tự, những người ra quyết định có thể nghĩ rằng sẽ có lợi về mặt chiến lược nếu không bỏ phiếu phù hợp với các ưu tiên chính sách của họ . Họ cũng có thể nghĩ rằng việc thể hiện sự chắc chắn đáng kinh ngạc, tìm cách gây ảnh hưởng đến niềm tin của đồng nghiệp và của công chúng là một điều thuận lợi. Tìm cách tránh các chứng chỉ đấu tay đôi, họ có thể chấp nhận các chứng chỉ thông thường như tính điểm CBO.

Tôi không thể làm gì hơn ngoài việc phỏng đoán xem các tương tác chiến lược có thể ảnh hưởng như thế nào đến sự lựa chọn xử lý theo luật định. Tôi thấy tiềm năng cho hai lực lượng đối lập. Đầu tiên, sự thể hiện chiến lược của sự chắc chắn đáng kinh ngạc có thể ngăn cản sự đa dạng hóa. Một nhà lập pháp thể hiện sự chắc chắn về kết quả chính sách nên nhất quán với niềm tin đã bày tỏ của mình, bỏ phiếu để chỉ định mỗi người một cách đối xử.

Cân nhắc lựa chọn giữa cách xử lý hiện trạng và đổi mới . Nếu một cơ quan lập pháp bỏ phiếu ấn định mọi người về nguyên trạng, thì cơ quan đó sẽ không thu được bằng chứng thực nghiệm nào về phản ứng đối với sự đổi mới. Điều này tốt nếu cơ quan lập pháp đúng khi nghĩ rằng hiện trạng mang lại kết quả tốt hơn đổi mới, nhưng sẽ không ổn nếu cơ quan này hành động dựa trên sự chắc chắn đáng kinh ngạc . Sự chắc chắn không đúng chỗ rằng hiện trạng là tốt nhất có thể ngăn cản xã hội tìm hiểu sự thật.

Lực lượng phản đối là bỏ phiếu chiến lược có thể thúc đẩy phân bổ đối xử theo phần như một phương tiện để thỏa hiệp giữa các nhà lập pháp với các ưu tiên chính sách không đồng nhất. Khi các lựa chọn duy nhất đang được cân nhắc là quy định mọi người đều được đối xử như nhau, hành động lập pháp sẽ mang lại người thắng và người thua rõ ràng. Mở rộng các chính sách khả thi để bao gồm phân bổ theo phần sẽ mở ra khả năng đạt được một phần các mục tiêu lập pháp—thà nửa ổ bánh mì còn hơn không. Phân bổ theo tỷ lệ xuất hiện theo cách này không nhằm mục đích đối phó với sự không chắc chắn và do đó khác biệt về mặt trí tuệ với đa dạng hóa. Tuy nhiên, họ có thể đạt được những lợi ích của việc đa dạng hóa.

Học tập và tính không đồng nhất của các ưu tiên chính sách

Bây giờ hãy xem xét một vấn đề phân bổ nhiều thời kỳ. Cũng giống như người lập kế hoạch, một nhóm sử dụng hệ thống bỏ phiếu để đưa ra quyết định có thể tìm hiểu về phản ứng điều trị từ kinh nghiệm. Tuy nhiên, điều này không ngụ ý rằng tính không đồng nhất của các ưu tiên chính sách giảm dần theo thời gian. Việc học hỏi thúc đẩy sự đồng thuận khi những bất đồng về chính sách xuất phát từ những niềm tin khác nhau, nhưng nó có thể làm tăng sự phân cực khi những bất đồng xuất phát từ những chức năng phúc lợi khác nhau. Xem xét hai kịch bản cực làm cho điểm.

Đầu tiên, giả sử rằng các thành viên của nhóm quyết định chia sẻ cùng một chức năng phúc lợi và sử dụng cùng một tiêu chí quyết định nhưng có niềm tin khác nhau về kết quả chính sách. Sau đó, họ có thể có các ưu tiên chính sách khác nhau, phản ánh sự không đồng nhất về niềm tin của họ. Tuy nhiên, tìm hiểu về phản ứng điều trị sẽ làm cho niềm tin của họ hội tụ, cuối cùng mang lại sự đồng thuận về các ưu tiên chính sách.

Ngược lại, giả sử rằng các thành viên trong nhóm chia sẻ niềm tin và tiêu chí quyết định giống nhau nhưng đánh giá kết quả với các chức năng phúc lợi khác nhau. Thì việc học chung sẽ không mang lại sự đồng thuận. Thật vậy, một sự đồng thuận trong trường hợp không có kiến thức có thể bị thay thế bằng sự hoàn toàn không đồng ý khi các kết quả chính sách được biết đến.

Một ví dụ nổi bật của hiện tượng này là việc Rawls (1971) áp dụng khái niệm Harsanyi (1953) về bức màn vô minh. Rawls phỏng đoán rằng nếu các thành viên của một xã hội tự cho mình là trung tâm được yêu cầu cùng nhau lựa chọn cách phân phối thu nhập dưới sự che đậy của sự thiếu hiểu biết - tức là không biết vị trí tương đối của họ trong cách phân phối - thì tất cả họ sẽ thích sự phân phối thu nhập bình đẳng hơn. Mặt khác, nếu họ được yêu cầu cùng lựa chọn một cách phân phối thu nhập trong khi biết rõ vị trí tương đối của mình trong đó, họ sẽ hoàn toàn phản đối. Sở thích chính sách của mỗi người sẽ phụ thuộc vào vị trí của anh ta trong phân phối . Đặc biệt, mỗi người đều muốn chia đều thu nhập xã hội cho mình và những người xếp trên mình trong quá trình phân phối , không để lại gì cho những người xếp dưới mình.

Kịch bản của Rawls cảnh báo rằng một xã hội có hiểu biết tốt hơn về kết quả chính sách sẽ không nhất thiết trở thành một xã hội gắn kết hơn . Tuy nhiên, sẽ là phi logic nếu rút ra kết luận ngược lại rằng kiến thức là nguy hiểm. Bài học thích hợp là nguồn gốc của sự không đồng nhất trong các ưu tiên chính sách có vấn đề. Học tập thúc đẩy sự đồng thuận khi những bất đồng chính sách xuất phát từ những niềm tin khác nhau, nhưng nó có thể làm tăng sự phân cực khi những bất đồng xuất phát từ những mục tiêu mâu thuẫn.

Đàm phán song phương

Khi nghiên cứu biểu quyết theo nguyên tắc đa số, tôi đã xem xét một nhóm quyết định với số lượng thành viên là số lẻ. Điều này tránh phải hỏi làm thế nào một chính sách được chọn trong trường hợp bỏ phiếu ngang nhau. Mối quan hệ ràng buộc là một mối quan tâm nhỏ khi nghiên cứu việc bỏ phiếu của các nhóm lớn với số lượng thành viên chẵn, vì chúng hiếm khi xảy ra ở các khu vực bầu cử lớn. Tuy nhiên, chúng là cốt lõi của vấn đề trong các cuộc đàm phán song phương, khi nhóm quyết định có hai thành viên. Sau đó, kết quả bỏ phiếu khả dĩ duy nhất là đồng thuận hoặc hòa. Do đó, bỏ phiếu theo nguyên tắc đa số không phải là một quá trình quyết định hữu ích trong các cuộc đàm phán song phương.

Phân bổ tối ưu Pareto

Lý thuyết trò chơi cho thấy rằng việc dự đoán kết quả của các cuộc đàm phán song phương về nguyên tắc là khó khăn, và các nhà nghiên cứu thực nghiệm đã nhận thấy điều này là một thách thức trong thực tế. Tuy nhiên, khái niệm tối ưu từng phần mang lại những dự đoán từng phần đôi khi có thể đáng tin cậy và mang tính thông tin.

Một quy trình quyết định tập thể được cho là tối ưu Pareto (vinh danh nhà kinh tế học đầu tiên người Ý Vilfredo Pareto) nếu nó tôn trọng sự đồng thuận. Nghĩa là, khi toàn bộ nhóm quyết định đồng ý rằng chính sách C thích hợp hơn D , quy trình sẽ chọn C thay vì D . Một chính sách là tối ưu Pareto nếu không tồn tại chính sách nào khác được tất cả các thành viên trong nhóm ưa thích. Do đó, tính tối ưu Pareto của một chính sách là một loại thống trị. Khi nghiên cứu một người lập kế hoạch đơn độc, lý thuyết quyết định coi một chính sách là không thống trị nếu không tồn tại chính sách nào khác hoạt động tốt hơn trong mọi trạng thái tự nhiên. Một chính sách tối ưu Pareto không bị chi phối theo nghĩa khác là không có chính sách nào khác được mọi thành viên trong nhóm quyết định ưa thích.

Các nhà lý thuyết lựa chọn xã hội và các nhà nghiên cứu thực nghiệm đôi khi giả định rằng, tuy nhiên một nhóm đưa ra quyết định chung, nó sẽ chọn một chính sách tối ưu Pareto. Họ lập luận rằng, bất kể nhóm có thể làm gì, các thành viên sẽ không chọn một chính sách khiến họ trở nên tồi tệ hơn. Lập luận này không phải là vô thưởng vô phạt— thế tiến thoái lưỡng nan của tù nhân là một loại trò chơi hai người chơi nổi tiếng, trong đó lý thuyết trò chơi tiêu chuẩn dự đoán một kết quả thấp hơn Pareto. Tuy nhiên, các nhà lý thuyết và các nhà nghiên cứu thực nghiệm thường cho rằng giả định rằng tính tối ưu Pareto sẽ chiếm ưu thế trong các cuộc đàm phán song phương là đáng tin cậy.

Với nền tảng này, hãy xem xét một cuộc đàm phán song phương về phân bổ điều trị và giả sử rằng ưu tiên phân bổ của cả hai bên là một lần. Sau đó, các phân bổ tối ưu Pareto là những phân bổ nằm trong khoảng kết nối các phân bổ ưu tiên nhất của chúng. Ví dụ: giả sử rằng một bên thích nhất phân bổ 30 phần trăm dân số cho cách xử lý B và bên kia thích nhất phân bổ 40 phần trăm dân số cho B . Bây giờ hãy xem xét các phân bổ 20 phần trăm, 35 phần trăm và 50 phần trăm. Cả hai bên đều thích 30% hơn 20% và cả hai đều thích 40 % hơn 50%. Mặt khác, không tồn tại sự thay thế nào cho 35% mà cả hai đều thích. Do đó, 35 phần trăm là phân bổ tối ưu Pareto , nhưng 20 và 50 phần trăm không phải là tối ưu Pareto.

Khuyến khích- Các quy trình Pro tương thích

Trong Manski (2009), tôi đã đề xuất một quy trình quyết định khuyến khích lựa chọn phân bổ tối ưu Pareto nếu cả hai người ra quyết định đều có sở thích một đỉnh. Bối cảnh là sự lựa chọn giữa xử lý hiện trạng và đổi mới. Trước tiên, quy trình yêu cầu mỗi bên trong số hai bên thông báo về phân bổ ưu tiên nhất của mình. Sau đó, nó sử dụng một trong hai quy tắc để chọn phân bổ.

Một quy tắc, thể hiện sự tôn trọng hiện trạng, chọn phân bổ đã công bố để chỉ định nhiều người hơn được đối xử như hiện trạng. Người kia, thể hiện sự tôn trọng đổi mới, chọn phân bổ đã công bố để chỉ định nhiều người hơn cho đổi mới. Tôi đã chỉ ra rằng cả hai quy tắc đều tương thích với khuyến khích. Nghĩa là, cả hai đều khuyến khích mỗi người ra quyết định, khi xem xét các ưu tiên chính sách của riêng mình, thông báo trung thực về phân bổ ưa thích nhất của mình, bất kể bên kia thông báo gì.

Mặc dù sự trì hoãn hiện trạng và sự trì hoãn đổi mới đều mang lại các quy trình quyết định tương thích với khuyến khích và tối ưu Pareto, nhưng chúng có thể khác nhau về ý nghĩa của chúng đối với việc học. Nếu cả hai người ra quyết định đều thích phân bổ theo phần nhất, thì cả hai quá trình đều tạo ra sự phân bổ theo phần và do đó cho phép tìm hiểu về các kết quả chính sách theo đổi mới . Tuy nhiên, nếu một số người ra quyết định thích ấn định mọi người ở nguyên trạng nhất, thì chỉ có sự tôn trọng đổi mới mới có thể học hỏi. Với sự trì hoãn hiện trạng, không ai được chỉ định cho sự đổi mới, và do đó không có cơ hội để học hỏi.

Đánh giá giáo viên ở thành phố New York

Để minh họa cho đàm phán song phương, hãy xem xét sự lựa chọn giữa chính sách hiện trạng để đánh giá giáo viên và một sự đổi mới. Hai người ra quyết định là khu học chánh và hiệp hội giáo viên. Hiện trạng là hệ thống đánh giá truyền thống dựa trên việc xem xét kỹ lưỡng quá trình chuẩn bị của giáo viên và quan sát quá trình truyền đạt bài học trên lớp. Sự đổi mới dựa trên đánh giá của giáo viên về thành tích của học sinh trong các bài kiểm tra tiêu chuẩn. Hợp đồng giữa khu học chánh và công đoàn yêu cầu bất kỳ sự thay đổi nào so với hiện trạng phải được cả hai người ra quyết định chấp thuận.

Một ví dụ về vấn đề đánh giá giáo viên này đã được mô tả trong một bài báo trên tờ New York Times (Medina 2008):

Thành phố New York đã bắt tay vào một thử nghiệm đầy tham vọng, chưa được công bố, trong đó khoảng 2.500 giáo viên đang được đánh giá về mức độ tiến bộ của học sinh trong các bài kiểm tra tiêu chuẩn hàng năm. . . . Mặc dù các quan chức nói rằng còn quá sớm để xác định cách họ sẽ sử dụng dữ liệu đã được thu thập, nhưng họ nói rằng nó cuối cùng có thể được sử dụng để giúp đưa ra quyết định về nhiệm kỳ của giáo viên hoặc như một yếu tố quan trọng trong đánh giá hiệu suất và tiền thưởng . . . . Randi Weingarten, chủ tịch công đoàn , cho biết bà rất nghi ngờ về dự án và sẽ đấu tranh nếu thành phố cố gắng sử dụng thông tin cho nhiệm kỳ hoặc đánh giá chính thức hoặc thậm chí công khai nó. Cô ấy và thành phố không đồng ý về việc liệu những động thái như vậy có được phép theo hợp đồng hay không.

Do đó, thành phố New York đã hành động đơn phương để thu thập dữ liệu có khả năng được sử dụng để đánh giá giáo viên. Sự thay đổi dự kiến so với hiện trạng khác với phân bổ theo phần như được định nghĩa trong cuốn sách này bởi vì các trường tham gia không được chọn ngẫu nhiên từ tập hợp các trường ở Thành phố New York. Bỏ qua sự khác biệt này, sự phân bổ mà thành phố tính đến là một phần nhỏ, với khoảng 10 phần trăm giáo viên được giao cho sự đổi mới.

Thành phố New York dường như tự coi mình là một nhà lập kế hoạch đơn độc với quyền lực đơn phương để thực hiện đổi mới. Tuy nhiên, hiệp hội giáo viên khẳng định rằng bất kỳ sự khác biệt nào với chính sách hiện trạng đều cần có sự đồng ý của họ. Phóng viên của tờ Times đã viết rằng một quyết định đơn phương của thành phố “chắc chắn sẽ mở ra một cuộc chiến pháp lý với công đoàn giáo viên.”

Giả sử rằng việc thực hiện một chính sách mới cần có sự đồng ý của thành phố và công đoàn. Theo khung ban đầu, cuộc đàm phán chỉ xem xét hai cách phân bổ, phân bổ tất cả giáo viên cho hiện trạng hoặc phân bổ 10% cho đổi mới. Phân tích của tôi gợi ý rằng thành phố và công đoàn mỗi bên sẽ thông báo phân bổ ưu tiên của mình, tiếp theo là lựa chọn phân bổ nhỏ hơn trong số các phân bổ đã công bố.

Việc thành phố dự tính phân bổ theo tỷ lệ cho thấy rằng thành phố tự xem mình đang đối mặt với vấn đề lựa chọn điều trị trong tình trạng mơ hồ. Nhận thức của liên minh là không rõ ràng, bởi vì nó không có cách nào để nói lên sở thích của mình ngoại trừ việc tuyên bố phản đối việc ra quyết định đơn phương của thành phố.

Công đoàn có thể đã chắc chắn rằng hiện trạng tốt hơn sự đổi mới. Nếu vậy, việc ra quyết định tương thích với khuyến khích với sự tôn trọng hiện trạng sẽ giữ nguyên hiện trạng. Tuy nhiên, liên minh và thành phố có thể đã đủ đồng bộ để cả hai muốn đa dạng hóa và học hỏi. Quá trình khuyến khích tương thích sẽ cho phép họ làm như vậy, thông qua việc thực hiện đa dạng hóa thích ứng được đàm phán.

5.7.   Giấy thông hành

Để kết thúc chương này, tôi coi sự lựa chọn điều trị tự do kinh doanh như một giải pháp thay thế cho việc lập kế hoạch. Mối quan tâm từ lâu của kinh tế học công cộng là đặc trưng hóa các tình huống trong đó laissezfaire, tự lựa chọn cách đối xử của người được đối xử, mang lại phúc lợi cao hơn so với lập kế hoạch . Các lập luận ủng hộ laissez-faire đôi khi kết hợp kinh tế học phúc lợi theo chủ nghĩa hệ quả với ưu tiên về bản thể học đối với việc ra quyết định riêng tư. Tôi sẽ tiếp cận vấn đề hoàn toàn từ quan điểm hệ quả luận.

Laissez-faire không hợp lý khi các mục tiêu công và tư khác nhau rõ rệt. Chúng tôi không muốn những người phạm tội bị kết án chọn bản án của riêng họ hoặc các hộ gia đình chọn biểu thuế thu nhập của riêng họ . Nó có thể hấp dẫn khi các mục tiêu công và tư phù hợp với nhau một cách hợp lý. Lập luận ban đầu cho laissez-faire dường như mạnh mẽ nhất khi phản ứng điều trị mang tính cá nhân và mục tiêu xã hội là tối đa hóa phúc lợi thực dụng. Sau đó, giá trị tương đối của việc lập kế hoạch và laissez-faire phụ thuộc vào hiệu quả tương đối của xã hội và các cá nhân trong việc đạt được các mục tiêu chung của họ.

Một lập luận kinh tế tiêu chuẩn cho laissez-faire kết hợp hai giả định. Đầu tiên, nó cho rằng các cá nhân biết nhiều hơn về phản ứng điều trị của họ hơn là những người lập kế hoạch. Do đó, các cá nhân có nhiều khả năng hơn các nhà lập kế hoạch để lập hồ sơ khi đưa ra quyết định. Thứ hai, nó giả định rằng các cá nhân có những kỳ vọng hợp lý. Kết hợp lại, những giả định này ngụ ý rằng các cá nhân đưa ra lựa chọn điều trị tốt hơn so với người lập kế hoạch.

Tuy nhiên, các nhà kinh tế thường đưa ra những giả định này mà không đưa ra bằng chứng về tính hiện thực của chúng. Các cá nhân có thực sự biết nhiều hơn về phản ứng điều trị của họ hơn những người lập kế hoạch không? Ví dụ, bệnh nhân có biết nhiều hơn về phản ứng của họ đối với điều trị y tế so với bác sĩ không? Trong môi trường y tế và các môi trường khác, có thể hợp lý hơn khi nghĩ rằng các cá nhân và người lập kế hoạch có kiến thức chồng chéo nhưng không lồng vào nhau về đáp ứng điều trị.

Các cá nhân có kỳ vọng hợp lý không? Nghĩa là, họ có biết sự phân bổ đáp ứng điều trị giữa những người có chung các thuộc tính quan sát được với họ không? Tôi đã nhấn mạnh trong Chương 3 rằng các cá nhân, giống như những người lập kế hoạch, đối mặt với những vấn đề suy luận khó khăn khi họ tìm hiểu về phản ứng điều trị. Do đó, các cá nhân và các nhà lập kế hoạch đều chọn cách xử lý với kiến thức một phần. Nếu các cá nhân bị cản trở bởi những hạn chế về tâm lý hoặc nhận thức, thì niềm tin của họ có thể còn xa hơn những kỳ vọng hợp lý.

Điểm mấu chốt là người ta nên nghi ngờ những khẳng định rộng rãi rằng các cá nhân được cung cấp thông tin tốt hơn các nhà hoạch định và do đó đưa ra quyết định tốt hơn. Tất nhiên, sự hoài nghi đối với những khẳng định như vậy không có nghĩa là lập kế hoạch hiệu quả hơn giấy thông hành. Giá trị tương đối của chúng phụ thuộc vào các chi tiết cụ thể của vấn đề lựa chọn. Trong một thế giới tràn ngập sự không chắc chắn, tôi nghi ngờ rằng có thể đưa ra kết luận chung về giá trị tương đối của việc lập kế hoạch và giấy thông hành.

Học tập xã hội từ kinh nghiệm cá nhân

Mặc dù các kết luận chung có thể không khả thi, nhưng các nhà nghiên cứu có thể đạt được tiến bộ khi nghiên cứu các loại vấn đề lựa chọn điều trị cụ thể. Để minh họa, tôi mô tả nghiên cứu lý thuyết của mình về sự lựa chọn tự do giữa điều trị nguyên trạng và đổi mới bởi một chuỗi các nhóm thuần tập của mỗi người con trai, những người có kiến thức một phần về phản ứng điều trị (Manski 2004b, 2005b).

Các nhà khoa học xã hội từ lâu đã muốn hiểu cách thức các cá nhân tìm hiểu và lựa chọn những đổi mới. Một kịch bản phổ biến hình dung một điều kiện ban đầu trong đó chỉ có thể xử lý hiện trạng. Per sons biết phản ứng với điều trị này từ kinh nghiệm. Tại một thời điểm nào đó, một sự đổi mới mang lại những kết quả chưa biết sẽ xuất hiện. Từ đó trở đi, các nhóm người nối tiếp nhau lựa chọn giữa cách đối xử hiện trạng và sự đổi mới, với các nhóm sau quan sát kinh nghiệm của những người đi trước và học hỏi từ chúng. Tôi gọi quá trình năng động này là học tập xã hội từ những trải nghiệm cá nhân.

Người ta thường phỏng đoán và đôi khi quan sát thấy rằng tỷ lệ những người ra quyết định lựa chọn một sáng kiến tăng dần theo thời gian theo đường cong hình chữ S—đầu tiên tăng chậm, sau đó tăng nhanh và cuối cùng hội tụ đến một giá trị giới hạn nào đó (ví dụ: Griliches 1957). Tuy nhiên, đây không phải là động lực khả thi duy nhất để áp dụng một đổi mới . Tỷ lệ người chọn đổi mới có thể bắt đầu cao và sau đó giảm dần theo thời gian hoặc đường dẫn thời gian có thể không đơn điệu. Phân tích của tôi cho thấy rằng học tập tự do kinh doanh có thể tạo ra các lộ trình thời gian phức tạp tiềm ẩn để áp dụng các đổi mới.

Tôi cho rằng các cá nhân phải lựa chọn phương pháp điều trị của họ vào những thời điểm cụ thể và không thể sửa đổi lựa chọn của họ một khi đã thực hiện. Vì vậy, họ không thể thực hiện việc học bằng cách làm và không thể chờ đợi bằng chứng thực nghiệm được tích lũy trước khi đưa ra quyết định. Giả định đơn giản hóa này ngụ ý rằng mỗi người phải đối mặt với một vấn đề lựa chọn duy nhất với thông tin được xác định trước. Do đó, động lực xuất hiện hoàn toàn từ quá trình học tập xã hội qua các nhóm liên tiếp. Bản thân các cá nhân không phải đối mặt với các vấn đề lựa chọn động.

Tôi giả định rằng các nhóm thuần tập liên tiếp có cùng mức độ phân bổ đáp ứng điều trị và nhận thức được thực tế này. Đây là cùng một giả định bất biến mà tôi đã đưa ra trong Phần 5.3 khi xem xét đa dạng hóa thích ứng. Nó ngụ ý rằng bằng chứng thực nghiệm tích lũy theo thời gian, mỗi đoàn hệ kế tiếp có thể rút ra những suy luận từ một câu chuyện dài hơn về kinh nghiệm trong quá khứ của anh ta. Tôi tiếp tục giả định rằng mọi người không có kiến thức trước về phản ứng đối với sự đổi mới, cũng như về quá trình quyết định của các nhóm trước đó. Họ chỉ quan sát các phương pháp điều trị được lựa chọn bởi các nhóm thuần tập trước đó và kết quả mà họ đã trải qua.

Phát hiện cơ bản của tôi về học tập là việc tích lũy bằng chứng thực nghiệm theo thời gian sẽ lần lượt thu hẹp tập hợp các trạng thái khả thi của tự nhiên—tức là tập hợp các phân phối khả dĩ cho các kết quả theo đổi mới. Do đó, học tập là một quá trình tuần tự giảm thiểu sự mơ hồ . Một câu hỏi đáng quan tâm là đặc trưng cho trạng thái thông tin đầu cuối. Đặc biệt, liệu việc học cuối cùng có mang lại kiến thức hoàn chỉnh để đáp ứng với sự đổi mới hay không? Câu trả lời hóa ra thường là tiêu cực. Đó là, việc học laissez-faire thường dừng lại ở mức độ chắc chắn.

Phát hiện cơ bản của tôi về lựa chọn điều trị là học tập xã hội cho phép các nhóm liên tiếp thu hẹp tập hợp các hành động không bị chi phối và theo nghĩa này, cải thiện việc ra quyết định của họ. Tôi không ủng hộ cách các cá nhân lựa chọn giữa các hành động không bị chi phối. Thay vào đó, tôi phân tích động lực học tập và lựa chọn điều trị giả định rằng họ sử dụng một số tiêu chí quyết định thay thế.

Tôi nhận thấy rằng cách thức mà mọi người lựa chọn trong số các hành động không bị chi phối có thể ảnh hưởng đáng kể đến quá trình học tập xã hội. Nếu họ hành động một cách bi quan, sử dụng tiêu chí maximin, thì tỷ lệ chấp nhận đổi mới sẽ tăng theo thời gian và dần dần hội tụ về trạng thái ổn định thấp hơn tỷ lệ chấp nhận tối ưu. Nếu họ hành động một cách lạc quan, chọn hành động tối đa hóa kết quả tốt nhất có thể thay vì kết quả tồi tệ nhất có thể xảy ra, thì tỷ lệ chấp nhận bắt đầu cao và sau đó nhanh chóng giảm xuống trạng thái ổn định cao hơn tỷ lệ chấp nhận tối ưu.

Laissez- Faire Learning và Adaptive Đa dạng hóa

Trong bối cảnh của Manski (2004b, 2005b), việc lập kế hoạch nói chung mang lại phúc lợi thực dụng cao hơn so với lựa chọn điều trị tự do kinh doanh. Lý do là người lập kế hoạch có thể đa dạng hóa cách xử lý một cách thích ứng, tạo ra các thí nghiệm ngẫu nhiên mà cuối cùng mang lại kiến thức đầy đủ về phản ứng với sự đổi mới. Ngược lại, các cá nhân đưa ra lựa chọn điều trị của riêng họ phải rút ra kết luận từ nghiên cứu quan sát về các lựa chọn được đưa ra và kết quả mà các nhóm trước đó đạt được. Không biết các quy trình quyết định của các nhóm trước đó, họ chỉ có thể học một phần phản ứng với sự đổi mới.

Bài học tổng thể, theo ngôn ngữ của kinh tế học công cộng, là học tập là một lợi ích chung. Người lập kế hoạch có khả năng thực hiện các thí nghiệm ngẫu nhiên nhằm tối đa hóa việc học hỏi và cuối cùng cho phép lựa chọn phương pháp điều trị tối ưu. Các cá nhân không tính đến ý nghĩa của các lựa chọn điều trị của họ đối với kiến thức mà các đoàn hệ trong tương lai sở hữu. Do đó, laissez-faire mang lại ít học hỏi hơn.

Phân tích và Quyết định Chính sách

MỤC TIÊU QUAN TRỌNG của phân tích chính sách phải là cung cấp thông tin hữu ích trong việc đưa ra các quyết định về chính sách. Phần I của cuốn sách này mô tả việc thực hành phân tích chính sách và các vấn đề suy luận mà các nhà nghiên cứu phải đối mặt. Tôi lập luận rằng phân tích đáng tin cậy thường mang lại kết quả theo khoảng thời gian hơn là dự đoán điểm về kết quả chính sách. Phần II kiểm tra cách một người lập kế hoạch hoặc một nhóm ra quyết định có thể lựa chọn chính sách một cách hợp lý khi chỉ biết một phần kiến thức. Chương kết thúc ngắn này trình bày một số ý tưởng gắn kết hai phần của cuốn sách lại với nhau.

Sự tách biệt về thể chế giữa Phân tích và Quyết định

Các xã hội dân chủ hiện đại đã tạo ra sự tách biệt về thể chế giữa phân tích chính sách và quyết định, với các nhà phân tích chuyên nghiệp báo cáo kết quả cho các chính phủ đại diện. Việc tách biệt các nhiệm vụ phân tích và ra quyết định, nhiệm vụ thứ nhất nhằm thông báo cho nhiệm vụ thứ hai , có vẻ thuận lợi từ góc độ phân công lao động. Không ai có thể thành thạo mọi thứ. Về nguyên tắc, việc các nhà nghiên cứu cung cấp dự đoán kết quả cho các nhà lập pháp và công chức cho phép những người ra quyết định này tập trung vào nhiệm vụ đầy thách thức là lựa chọn chính sách trong một thế giới không chắc chắn mà không cần phải thực hiện nghiên cứu của riêng họ.

Tuy nhiên, thực tiễn phân tích chính sách hiện nay không phục vụ tốt cho những người ra quyết định. Vấn đề là người tiêu dùng của phân tích chính sách không thể tin tưởng các nhà sản xuất. Chương 1 đã cảnh báo rằng việc tin tưởng vào đánh giá ngang hàng để chứng nhận tính logic hoặc độ tin cậy của nghiên cứu là chưa đủ . Để giảm thiểu vấn đề, tôi đề nghị các nhà báo đưa tin về

phân tích chính sách nên đánh giá liệu các nhà nghiên cứu có thể hiện sự không chắc chắn về những phát hiện của họ hay không và nên hoài nghi sâu sắc về các nghiên cứu khẳng định sự chắc chắn. Sự thận trọng và lời khuyên này dành cho tất cả những người đọc phân tích chính sách.

Tôi đã quan sát trong Chương 2 rằng, trong trường hợp không có lòng tin, người tiêu dùng phân tích chính sách cần phải hiểu đủ rõ các phương pháp dự đoán để có thể đánh giá độ tin cậy của các phát hiện được báo cáo. Do đó, tôi dành Chương 2 và 3 để giải thích những khó khăn suy luận trong việc dự đoán kết quả và các phương pháp phân tích được sử dụng phổ biến. Trong môi trường hiện tại, tôi nghĩ rằng các nhà lập pháp, công chức và công dân tham gia vào quá trình hình thành chính sách nên thận trọng để có được những hiểu biết cơ bản về phân tích chính sách mà tôi đã cố gắng truyền đạt.

Mọi người quan tâm đến việc hoạch định chính sách nên ghi nhớ một số mối nguy hiểm của việc phân tích chính sách với độ tin cậy đáng kinh ngạc. Đầu tiên, việc lập kế hoạch với độ chắc chắn đáng kinh ngạc nhằm tìm cách tối đa hóa phúc lợi xã hội sẽ chiếm ưu thế nếu các giả định không thể đứng vững thay vì phúc lợi xã hội thực tế . Thứ hai, sự chắc chắn đáng kinh ngạc ngăn cản việc công nhận giá trị của đa dạng hóa như một phương tiện để đối phó với sự không chắc chắn. Thứ ba, một cách chắc chắn đáng tin cậy sẽ ngăn cản hiệu suất của nghiên cứu mới nhằm tìm hiểu về kết quả chính sách.

Làm tốt hơn

Mặc dù tôi thấy điều quan trọng là khuyến khích sự hoài nghi về tính chắc chắn và nhận thức về các vấn đề suy luận, nhưng tôi nghĩ điều đó là chưa đủ. Những người sử dụng phân tích chính sách vẫn phải đối mặt với vấn đề giải thích các kết quả nghiên cứu mà họ nhận được. Trong Chương 1, tôi đã đưa ra ví dụ về nhân viên quốc hội Scott Lilly, người đã nói với tôi rằng anh ấy thấy cần thận trọng khi xem tất cả các phân tích chính sách là biện hộ và rằng anh ấy chỉ có thể học hỏi từ các nghiên cứu trong phạm vi mà anh ấy nhận thức được thành kiến của các tác giả. Thật tốt khi Lilly hoài nghi về những phát hiện được báo cáo, nhưng anh ấy vẫn phải phỏng đoán hướng và mức độ giảm sai lệch mà mỗi phát hiện đảm bảo.

Một số nhà kinh tế hiểu biết về phân tích CBO đã nói với tôi rằng họ biết rằng điểm số chỉ là ước tính. Đủ rồi, nhưng họ vẫn phải giải thích điểm số được báo cáo. Họ có nên coi dự đoán điểm CBO là điểm giữa của dự đoán khoảng thời gian đáng tin cậy không được báo cáo không? Ví dụ, họ có nên coi dự báo tháng 3 năm 2010 về mức giảm thâm hụt 138 tỷ đô la sau khi thông qua luật chăm sóc sức khỏe quan trọng là điểm giữa của dự đoán khoảng thời gian có chiều rộng 10 tỷ đô la, 100 tỷ đô la, 1.000 tỷ đô la hay không?

Thay vì yêu cầu người tiêu dùng phân tích chính sách đoán cách diễn giải các dự đoán về điểm, các nhà nghiên cứu có thể đưa ra các dự đoán về khoảng thời gian đáng tin cậy. Tôi biết rằng một số người cho rằng ý tưởng này là ngây thơ, không thực tế hoặc tệ hơn. Trong Chương 1, tôi đã trích dẫn lời đồng nghiệp kinh tế lượng Jerry Hausman của tôi, người đã nói với tôi: “Bạn không thể đưa ra giới hạn cho khách hàng. Khách hàng cần một điểm.” Tôi đã báo cáo quan điểm của cựu giám đốc CBO Doug las Holtz-Eakin, người đã nói với tôi rằng Quốc hội sẽ rất không hài lòng nếu CBO cung cấp điểm số trong khoảng thời gian. Và tôi đã nhiều lần nghe các nhà phân tích chính sách khẳng định rằng các nhà hoạch định chính sách hoặc là không sẵn sàng về mặt tâm lý hoặc là không có khả năng nhận thức để đối phó với sự không chắc chắn. Các nhà phân tích thể hiện quan điểm này có xu hướng làm như vậy một cách chắc chắn.

Tôi không biết chắc chắn rằng phân tích đưa ra dự đoán khoảng thời gian đáng tin cậy sẽ dẫn đến các quyết định chính sách tốt hơn so với thực tiễn dự đoán hiện tại với độ chắc chắn đáng kinh ngạc. Tuyên bố điều này sẽ khiến tôi phải chịu trách nhiệm về sự chắc chắn đáng kinh ngạc, điều mà tôi chắc chắn muốn tránh. Điều tôi sẽ gợi ý là áp dụng các bài học của cuốn sách này vào bản thân việc phân tích chính sách.

Thực tiễn hiện tại của dự đoán điểm tạo thành một điều trị hiện trạng. Cung cấp các dự đoán khoảng thời gian đáng tin cậy là một sự đổi mới. Một kết quả đáng quan tâm là chất lượng của các quyết định chính sách. Xã hội có ít kiến thức về giá trị tương đối của hiện trạng và đổi mới . Để đối phó với sự không chắc chắn này và để tìm hiểu loại phân tích chính sách nào hoạt động tốt nhất, xã hội có thể sử dụng từng loại trong các bối cảnh khác nhau và thực hiện chiến lược đa dạng hóa thích ứng.

Phụ lục A

Dẫn xuất cho các tiêu chí để điều trị X-Pox

Phần 4.3 đã mô tả lựa chọn chính sách khi các tiêu chí quyết định khác nhau được sử dụng để điều trị x-pox. Phụ lục này đưa ra các dẫn xuất khi có hai trạng thái tự nhiên. Xử lý A có hiệu quả ở trạng thái s và xử lý B ở trạng thái t .

Phúc lợi kỳ vọng: Người lập kế hoạch đặt các xác suất chủ quan vào hai trạng thái tự nhiên và đánh giá phân bổ biện pháp xử lý theo phúc lợi kỳ vọng của nó. Giả sử rằng anh ta đặt xác suất p vào trạng thái t và 1 - p vào trạng thái s . Sau đó, phúc lợi kỳ vọng từ việc gán một phần d của dân số cho B và 1 - d cho A là pyd + (1 - p)y(1 -d). Nếu p lớn hơn !/2 , vì việc ký kết mọi người tham gia điều trị B sẽ tối đa hóa phúc lợi dự kiến. Nếu p nhỏ hơn !/2 , việc chỉ định mọi người cho A sẽ tối đa hóa phúc lợi dự kiến. Nếu p bằng Ị/2 , tất cả các phân bổ đãi ngộ đều mang lại phúc lợi kỳ vọng như nhau.

Maximin: Người lập kế hoạch đánh giá phân bổ điều trị theo phúc lợi mẹ tối thiểu mà nó có thể mang lại. Phúc lợi từ việc chỉ định một phần d dân số cho cách xử lý B và 1 - d cho A được biết là d hoặc 1 - d . Do đó, phúc lợi tối thiểu từ sự phân bổ này là mẹ nhỏ nhất của d và 1 - d . Phân bổ tối đa hóa phúc lợi tối thiểu là d = !/2 . Do đó, một người lập kế hoạch sử dụng tiêu chí maximin chỉ định một nửa dân số cho mỗi lần điều trị.

Hối tiếc tối thiểu: Trong mỗi trạng thái tự nhiên, người ta có thể đạt được sự sống sót đầy đủ của quần thể bằng cách phân bổ mọi người cho phương pháp điều trị hiệu quả ở trạng thái đó. Do đó, sự hối tiếc của phân bổ điều trị ứng cử viên bằng

một trừ đi tỷ lệ sống đạt được bằng cách phân bổ này. Về mặt hình thức, sự hối tiếc từ việc chỉ định một phần d dân số cho phương pháp điều trị B và 1 - d cho A bằng d ở trạng thái s và 1 - d ở trạng thái t . Do đó, hối tiếc tối đa của phân bổ này là tối đa của d và 1 - d . Phân bổ sao cho tối thiểu hóa hối tiếc là d = x /2. Do đó, một người lập kế hoạch sử dụng tiêu chí hối tiếc tối thiểu chỉ định một nửa dân số cho mỗi điều trị.

Phụ lục B

Minimax- Phân bổ hối tiếc cho một
cách xử lý hiện trạng và một sự đổi mới

Phần 5.1 đưa ra hình thức phân bổ tối thiểu-hối tiếc khi xử lý A là hiện trạng và B là đổi mới. Tôi chứng minh kết quả ở đây.

Xem xét một phân bổ điều trị chỉ định một phần d của quần thể cho điều trị B và 1 - d cho A . Để xác định sự tiếc nuối tối đa của sự cấp phát này, hãy phân vùng không gian trạng thái thành hai vùng. Một vùng liệt kê các trạng thái tự nhiên mà cách đối xử B tốt hơn A , và vùng kia liệt kê các trạng thái mà A tốt hơn B.

Trong vùng đầu tiên của không gian trạng thái, lỗi loại B không thể xảy ra, nhưng lỗi loại A xảy ra khi một người được gán cho hiện trạng. Sự tiếc nuối khi phân bổ d ở trạng thái s nơi đối xử B cao hơn A là phúc lợi W (1, s ) sẽ xảy ra nếu mọi người được chỉ định cho sự đổi mới trừ đi phúc lợi đạt được khi phân bổ d . Vì vậy, hối tiếc trong khu vực đầu tiên là

W (1, s ) - [(1 - d ) X W + d X W (1, s )] = (1 - d ) X [ W (1, s ) - W 0 ].

Độ tiếc lớn nhất của phân bổ d trong vùng này xảy ra khi W (1, s ) bằng giới hạn trên của nó H ( 1 ). Do đó, độ tiếc lớn nhất của d trong vùng này là (1 - d ) X [ H (1) - W 0 ]. Do đó, sự hối tiếc tối đa là phần dân số được điều trị A nhân với tổn thất phúc lợi tối đa do chỉ định điều trị này tạo ra.

Ở vùng thứ hai, lỗi loại A không thể xảy ra, nhưng lỗi loại B xảy ra khi một người được chỉ định thực hiện đổi mới. Sự tiếc nuối của việc phân bổ d ở một trạng thái mà cách đối xử A cao hơn B là phúc lợi W 0 sẽ xảy ra nếu mọi người được chỉ định ở nguyên trạng trừ đi phúc lợi đạt được bởi d . Vì vậy, sự hối tiếc trong khu vực này là

W 0 - [(1 - d ) x W 0 + d x W (1, s )] = d x [ W 0 - W (1, s )].

Độ tiếc lớn nhất của d trong miền này xảy ra khi W (1, s ) bằng cận dưới của nó L (1). Do đó, sự hối tiếc tối đa của d trong vùng này là d x [ W 0 - L (1)]. Đây là tỷ lệ dân số nhận được B nhân với tổn thất phúc lợi tối đa do chỉ định điều trị này tạo ra.

Kết hợp các kết quả này cho thấy hối tiếc tối đa chung cho phân bổ d là cực đại của hai đại lượng (1 - d ) x [ H (1) - W 0 ] và d x [ W 0 - L (1)]. Bây giờ hãy xem xét sự lựa chọn của d để giảm thiểu mức tối đa của hai đại lượng. Đại lượng thứ nhất giảm theo d , trong khi đại lượng thứ hai tăng theo d . Do đó, cực tiểu xảy ra khi d cân bằng hai đại lượng. Do đó, phân bổ minimax-hối tiếc giải phương trình

(1 - d) x [ H (1) - W 0 ] = d x [ W 0 - L (1)].

Giá trị của d để giải phương trình này là

đ = W) - W 0

H (1) - 1 (1).

Sự phân bổ này cân bằng tổn thất phúc lợi tối đa từ lỗi loại A và B.

Phụ lục C

Lựa chọn điều trị với hiểu biết một phần về đáp ứng
đối với cả hai phương pháp điều trị

Mặc dù tôi đã sử dụng các thuật ngữ gợi liên tưởng hiện trạng và đổi mới để phân biệt các phương pháp điều trị A và B trong chương này, các phương pháp điều trị này khác nhau về mặt hình thức không phải ở tính mới mà ở kiến thức của người lập kế hoạch về phản ứng điều trị. Người lập kế hoạch biết phúc lợi sẽ xảy ra nếu mọi người nhận được A , nhưng không biết phúc lợi sẽ xảy ra nếu mọi người nhận được B . Bây giờ giả sử rằng người lập kế hoạch có một phần kiến thức về phản ứng đối với cả hai phương pháp điều trị. Sau đó, phân tích không đơn giản, nhưng những phát hiện quan trọng có thể được chứng minh. Tôi sẽ mô tả ngắn gọn về chúng. Manski (2009) trình bày phân tích đầy đủ.

Phúc lợi dự kiến

Một người lập kế hoạch trung lập với rủi ro chỉ định mọi người tham gia điều trị với kết quả trung bình mong đợi cao hơn. Một người lập kế hoạch không thích rủi ro có thể chỉ định mọi người vào một cách xử lý hoặc có thể đa dạng hóa. Kết quả cụ thể phụ thuộc vào tác động lẫn nhau của hàm phúc lợi và phân phối xác suất chủ quan của người lập kế hoạch.

Maximin

Việc cấp phát maximin phụ thuộc vào cấu trúc của không gian trạng thái. Khi xem xét phân bổ cho việc xử lý nguyên trạng và đổi mới , chúng tôi thấy rằng tiêu chí tối đa đã gán cho mọi người nguyên trạng. Khi xem xét điều trị x-pox, chúng tôi thấy rằng tiêu chí maximin phân bổ một nửa dân số cho mỗi điều trị khi s và t là trạng thái tự nhiên duy nhất. Tuy nhiên, tất cả các phân bổ đều tối đa hóa phúc lợi tối thiểu khi trạng thái thứ ba u được thêm vào trong đó

điều trị không hiệu quả. Những phát hiện này cho thấy rion crite tối đa có thể hoặc không thể mang lại sự phân bổ đa dạng, tùy thuộc vào không gian trạng thái.

Nhớ lại rằng L (1) và H (1) biểu thị các giá trị thấp nhất và cao nhất mà W (1, s ) có trên tất cả các trạng thái khả thi của tự nhiên. Giả sử L (0) và H (0) biểu thị tương tự các giá trị thấp nhất và cao nhất mà W (0, s ) có trên tất cả các trạng thái khả thi. Dễ dàng chỉ ra rằng tiêu chí maximin không đa dạng hóa nếu tồn tại một trạng thái tự nhiên sao cho phúc lợi theo cách đối xử A và B đều đạt đến giới hạn dưới của chúng. Nghĩa là, giả sử tồn tại trạng thái s sao cho W (0, s ) = L (0) và W (1, s ) = L (1). Khi đó phúc lợi tối thiểu của mẹ dưới bất kỳ phân bổ d nào là (1 - d)xL(0) + dxL(1). Do đó, phân bổ tối đa là d = 0 nếu L (0) vượt quá L (1) và là d = 1 nếu L (1) vượt quá L (0). Tất cả các phân bổ giải quyết vấn đề cực đại nếu L (0) = L (1).

Hối tiếc Minimax

Manski (2007a, chương 11) và Manski (2009) cho thấy tiêu chí hối tiếc tối thiểu luôn mang lại sự phân bổ điều trị đa dạng khi có một phần kiến thức về phản ứng đối với cả hai điều trị. Công thức phân bổ chung quá trừu tượng để đưa ra ở đây, nhưng nó đơn giản trong một loạt các vấn đề.

Giả sử rằng tồn tại một trạng thái tự nhiên sao cho phúc lợi của việc chỉ định mọi người đối xử với A đạt được giới hạn trên của nó và khi ký kết mọi người với B đạt được giới hạn dưới của nó. Tức là tồn tại trạng thái s sao cho W (0, s ) = H (0) và W (1, s ) = L (1). Tương tự, giả sử tồn tại trạng thái t sao cho W (0, t ) = L (0) và W (1, t ) = H (1). Người lập kế hoạch không biết cách điều trị nào là tốt nhất nếu H (1) > L (0) và H (0) > L (1). Sau đó, phân bổ tối thiểu-hối tiếc hóa ra là

đ =  H (1) - L (0)

[ H (1) - L (0)] + [ H (0) - L (1)].

Khi L (0) = H (0), công thức này rút gọn thành công thức được rút ra trong phân tích của chúng tôi về phân bổ theo nguyên trạng và đổi mới.

Điều trị x-pox cung cấp một minh họa sẵn sàng với một phần hiểu biết về phản ứng đối với cả hai phương pháp điều trị. Trong kịch bản x-pox, tồn tại một trạng thái s sao cho W (0, s ) = H (0) = 1, và W (1, s ) = L (1) = 0. Tồn tại một trạng thái t sao cho W (0, t ) = L (0) = 0 và W (1, t ) = H (1) = 1. Phân bổ hối tiếc cực tiểu là (1 - 0)/[(1 - 0) + (1 - 0)] = ¥2.

Người giới thiệu

Angrist, J. 1990. “Thu nhập trọn đời và xổ số dự thảo kỷ nguyên Việt Nam: Bằng chứng từ hồ sơ hành chính an sinh xã hội.” Tạp chí Kinh tế Hoa Kỳ 80:313-336.

Angrist, J., G. Imbens và D. Rubin. 1996. “Xác định tác động nhân quả bằng cách sử dụng các biến công cụ.” Tạp chí Hiệp hội Thống kê Hoa Kỳ 91:444-455.

Angrist, J., và A. Krueger. 1991. “Việc đi học bắt buộc có ảnh hưởng đến việc đi học và thu nhập không.” Tạp chí Kinh tế hàng quý 106:979-1014.

Applebaum, A. 2005. “Con lắc phê duyệt thuốc.” Washington Post, 13 tháng 4, tr. A17.

Arrow, K. 1951. Lựa chọn xã hội và giá trị cá nhân. New York: Wiley.

Auerbach, A. 1996. “Ước tính doanh thu động.” Tạp chí Quan điểm Kinh tế 10:141-157.

Bóng F., và O. Lyne. 2002. “Các chính sách tiêm chủng tối ưu đối với dịch bệnh ngẫu nhiên trong dân cư của các hộ gia đình.” Khoa học sinh học toán học 177&178:333-354.

Bassi, L. và O. Ashenfelter. 1986. “Ảnh hưởng của các chương trình đào tạo và tạo việc làm trực tiếp đối với người lao động có tay nghề thấp.” Trong Chống Nghèo đói: Điều gì Hiệu quả và Điều gì Không, ed. S. Danziger và D. Weinberg. Cambridge, MA: Nhà xuất bản Đại học Harvard.

Becker, G. 1968. “Tội ác và trừng phạt: Một cách tiếp cận kinh tế.” Tạp chí Kinh tế chính trị 76:169-217.

Berger J. 1985. Lý thuyết quyết định thống kê và phân tích Bayesian. New York: Springer-Verlag .

Binmore K. 2009. Quyết định hợp lý. Princeton, NJ: Nhà xuất bản Đại học Princeton.

Black, D. 1948. “Về cơ sở lý luận của việc ra quyết định theo nhóm.” Tạp chí Kinh tế Chính trị 56:23-34.

Blackmore, J. và J. Welsh. 1983. “Mất năng lực có chọn lọc: Kết án theo rủi ro.” Tội ác và Sự phạm pháp 29:504-528.

Bloom, H. 1984. “Kế toán các trường hợp vắng mặt trong các thiết kế đánh giá thử nghiệm.” Đánh giá Đánh giá 8:225-246.

Blumstein, A., J. Cohen, và D. Nagin, chủ biên. 1978. Răn đe và Mất năng lực: Ước tính tác động của các biện pháp trừng phạt hình sự đối với tỷ lệ tội phạm. Washington, DC: Nhà xuất bản Học viện Quốc gia.

Blumstein, A., J. Cohen, J. Roth, và C. Visher, chủ biên. 1986. Tội phạm nghề nghiệp và tội phạm nghề nghiệp. Washington, DC: Nhà xuất bản Học viện Quốc gia.

Blundell, R. và T. MaCurdy. 1999. “Cung lao động: Đánh giá các phương pháp thay thế.” Trong Sổ tay Kinh tế Lao động, tập. 3, biên tập. O. Ashenfelter và D. Card, 1559-1695. Amsterdam: Elsevier.

Bork R. (luật sư chung) et al. 1974. Fowler kiện Bắc Carolina . Tòa án tối cao Hoa Kỳ trường hợp số. 73-7031. Tóm tắt cho Hoa Kỳ như amicus curiae, 32-39.

Brito D., E. Sheshinski và M. Intriligator. 1991. “Ngoại cảnh và Tiêm chủng bắt buộc.” Tạp chí Kinh tế Công cộng 45:69-90.

Britton, E., P. Fisher và J. Whitley. 1998. “Dự báo báo cáo lạm phát : Tìm hiểu biểu đồ hình quạt.” Bản tin Hàng quý của Ngân hàng En route, Tháng 2, 30-37.

Burtless, G., và J. Hausman. 1978. “Tác động của thuế đối với nguồn cung lao động: Đánh giá thí nghiệm về thuế thu nhập âm của Gary.” Tạp chí Kinh tế Chính trị 86:1103-1130.

Campbell, D. 1984. “Chúng ta có thể khoa học trong khoa học xã hội ứng dụng không?” Đánh giá Nghiên cứu Đánh giá Hàng năm 9:26-48.

Campbell, D., và J. Stanley. 1963. Thiết kế thử nghiệm và bán thử nghiệm cho nghiên cứu. Chicago: Rand McNally.

Card, D., và A. Krueger. 1994. “Mức lương tối thiểu và việc làm: Nghiên cứu điển hình về ngành công nghiệp thức ăn nhanh ở New Jersey và Pennsylvania.” Tạp chí Kinh tế Hoa Kỳ 84:772-793.

———. 1995. Chuyện hoang đường và thước đo: Kinh tế học mới về mức lương tối thiểu. Princeton, NJ: Nhà xuất bản Đại học Princeton.

Caspi, A., và cộng sự. 2003. “Ảnh hưởng của căng thẳng trong cuộc sống đối với bệnh trầm cảm: Điều chỉnh bởi tính đa hình trong gen 5-HTT.” Khoa học 301:386-389.

Chaiken, J. và M. Chaiken. 1982. Các loại Hành vi Tội phạm. Báo cáo R-2814-NIJ, Santa Monica, CA: RAND Corp.

Chetty, R., J. Friedman, N. Hilger, E. Saez, D. Whitmore Schanzenbach, và D. Yagan. 2011. “Lớp học mẫu giáo ảnh hưởng đến thu nhập của bạn như thế nào? Bằng chứng từ Project Star.” Tạp chí Kinh tế hàng quý 126:1593-1660.

Ủy ban Ngân sách, Hạ viện Hoa Kỳ. 2008. Tổng hợp các Luật và Quy tắc liên quan đến Quy trình Bud get của Quốc hội. Số sê-ri CP-3. Washington, DC: Văn phòng In ấn Chính phủ.

Ủy ban về Răn đe và Hình phạt Tử hình, Hội đồng Nghiên cứu Quốc gia. 2012. Răn đe và Hình phạt tử hình. Washington, DC: Nhà in Học viện Quốc gia.

Văn phòng Ngân sách Quốc hội. 1996. “Cung ứng lao động và thuế.” Bản ghi nhớ. http://www.cbo.gov/ftpdocs/33xx/doc3372/labormkts.pdf .

Văn phòng Ngân sách Quốc hội. 2007. “Tác động của những thay đổi về thuế đối với nguồn cung lao động trong mô hình thuế vi mô của CBO.” Giấy nền. http://www.cbo.gov/ftpdocs/79xx/doc7996/04-12-LaborSupply.pdf .

Coyle, S., R. Boruch, và C. Turner, chủ biên. 1991. Đánh giá các Chương trình Phòng chống AIDS. Washington, DC: Nhà xuất bản Học viện Quốc gia.

Crane, B, A. Rivolo và G. Comfort. 1997. Kiểm tra thực nghiệm tính hiệu quả của chương trình ngăn chặn thuốc chống ma túy. Giấy IDA P-3219. Alexandria, VA: Viện Phân tích Quốc phòng.

Delavande, A. 2008. “Thuốc, Miếng dán hay Chích? Kỳ vọng chủ quan và lựa chọn kiểm soát sinh sản. Tạp chí Kinh tế Quốc tế 49:999-1042.

Delavande, A., X. Giné và D. McKenzie. 2011. “Đo lường kỳ vọng chủ quan ở các nước đang phát triển: Đánh giá phê bình và bằng chứng mới.” Tạp chí Kinh tế Phát triển 94:151-163.

Bộ phận Kinh doanh, Đổi mới và Kỹ năng. 2011. Bộ công cụ đánh giá tác động. http://www.bis.gov.uk/assets/biscore/better-regulation/docs/i/1 1 -1 1 12-impact-assessment-toolkit.pdf

Dominitz, J. 2003. “Làm thế nào để các luật xác suất hạn chế các nỗ lực của cơ quan lập pháp và tư pháp nhằm ngăn chặn việc lập hồ sơ chủng tộc?” Tạp chí Kinh tế và Luật Hoa Kỳ 5:412-432.

Dubin, J. và D. Rivers. 1993. “Ước tính thực nghiệm về tác động của trợ cấp lương.” Tạp chí Kinh tế lượng 56:219-242.

Ehrlich, I. 1975. “Tác dụng răn đe của hình phạt tử hình: Câu hỏi về sự sống và cái chết.” Tạp chí Kinh tế Hoa Kỳ 65:397-417.

Ellsberg, D. 1961. “Rủi ro, Sự mơ hồ và Tiên đề man rợ.” Tạp chí Kinh tế hàng quý 75:643-669.

Elmendorf, D. 2010a. Thư gửi Bà Nancy Pelosi, Chủ Tịch Hạ Viện Hoa Kỳ. Văn phòng Ngân sách Quốc hội, ngày 18 tháng 3. http://www .cbo.gov/ftpdocs/1 13xx/doc1 1355/hr4872.pdf.

———. 2010b. Thư gửi Ngài Paul Ryan, Hạ nghị sĩ Hoa Kỳ. Văn phòng Ngân sách Quốc hội, ngày 19 tháng 3. http://www.cbo.gov/ftpdocs /1 13xx/doc1 1376/RyanLtrhr4872.pdf.

Bách khoa toàn thư Britannica trực tuyến. 2010. http://www.britannica.com/EBchecked/topic/424706/Ockhams-razor .

Fisher, L. và L. Moyé. 1999. “Carvedilol và Quy trình Phê duyệt Cơ quan Quản lý Thực phẩm và Dược phẩm: Giới thiệu.” Thử nghiệm lâm sàng có kiểm soát 20:1-15.

Fisher, R. 1935. Thiết kế thí nghiệm. Luân Đôn: Oliver và Boyd.

Người cá, M. và D. Weinberg. 1992. “Vai trò của Đánh giá trong các Biểu tình về Miễn trừ Cải cách Phúc lợi Tiểu bang.” Đánh giá phúc lợi và đào tạo

Chương trình, ed. C. Manski và I. Garfinkel, 115-142. Cambridge, MA: Nhà xuất bản Đại học Harvard.

Fleming, T. và D. Demets. 1996. “Điểm cuối thay thế trong các thử nghiệm lâm sàng: Chúng ta có bị lừa không?” Biên niên sử về Nội khoa 125:605-613.

Foster, R. 2010. Tác động tài chính ước tính của “Đạo luật bảo vệ bệnh nhân và chăm sóc giá cả phải chăng,” như đã sửa đổi. Văn phòng Định phí, Trung tâm Dịch vụ Medicare và Medicaid, Bộ Y tế và Dịch vụ Nhân sinh Hoa Kỳ. Ngày 22 tháng 4. https://www.cms.gov/AcctuaryStudies/Downloads/PPACA_2010-04 -22.pdf

Friedman, M. 1953. Các bài luận về Kinh tế học Tích cực. Chicago: Nhà xuất bản Đại học Chicago.

———. 1955. “Vai trò của Chính phủ trong Giáo dục.” Trong Kinh tế và lợi ích công cộng, ed. R. Độc tấu. New Brunswick, NJ: Nhà xuất bản Đại học Rutgers.

———. 1962. Chủ Nghĩa Tư Bản Và Tự Do. Chicago: Nhà xuất bản Đại học Chicago.

Friedman, M. và L. Savage. 1948. “Phân tích lợi ích của các lựa chọn liên quan đến rủi ro.” Tạp chí Kinh tế chính trị 56:279-304.

Galbraith, JK 1958. Xã hội giàu có. New York: Sách cố vấn.

Goldberger, A. 1979. “Khả năng di truyền,” Economica 46:327-347.

Goldberger, A. và C. Manski. 1995. “Bài đánh giá: Đường cong hình chuông của Herrnstein và Murray.” Tạp chí Văn học Kinh tế 33:762-776.

Greenberg, D., và M. Wiseman. 1992. “Biểu tình OBRA đã làm gì?” Trong Đánh giá các chương trình phúc lợi và đào tạo, ed. C. Manski và I. Garfinkel, 25-75. Cambridge, MA: Nhà xuất bản Đại học Harvard.

Greenwood, P. và A. Abrahamse. 1982. Mất khả năng chọn lọc. Báo cáo R-2815-NIJ. Santa Monica, CA: RAND Corp.

Griliches, Z. 1957. “Bắp lai: Một khám phá về kinh tế của sự thay đổi công nghệ.” Kinh tế lượng 25:501-522.

Gueron, J. và E. Pauly. 1991. Từ phúc lợi đến việc làm. New York: Quỹ hiền triết Russell.

Halloran, M., I. Longini, và C. Stuchiner. 2009. Thiết kế và Phân tích Nghiên cứu Vắc xin. New York: Mùa xuân.

Harsanyi, J. 1953. “Tiện ích cơ bản trong kinh tế học phúc lợi và trong lý thuyết chấp nhận rủi ro.” Tạp chí Kinh tế chính trị 61:434-435.

Hausman, J., và D. Wise, eds. 1985. Thử nghiệm xã hội. Chicago: Nhà xuất bản Đại học Chicago.

Heckman, J. 1976. “Cấu trúc chung của các mô hình thống kê cắt bớt, lựa chọn mẫu và các biến phụ thuộc hạn chế và một công cụ ước tính đơn giản cho các mô hình như vậy.” Biên niên sử về Biện pháp Kinh tế và Xã hội 5:479-492.

———. 1979. “Xu hướng lựa chọn mẫu như một lỗi đặc điểm kỹ thuật.” Kinh tế lượng 47:153-161.

Heckman, J. và C. Taber. 2008. “Người mẫu Roy.” Từ điển kinh tế Palgrave mới. tái bản lần 2 biên tập. S. Durlauf và L. Blume. Luân Đôn: Palgrave Macmillan.

Herrnstein, R. và C. Murray. 1994. The Bell Curve: Intelligence and Class Structure in American Life. New York: Báo chí tự do.

Herszenhorn, D. 2010. “Việc tinh chỉnh dẫn đến giá trị 940 tỷ USD của Dự luật Y tế.” Thời báo New York, ngày 18 tháng 3.

Hill, A., và I. Longini. 2003. “Tỷ lệ tiêm chủng quan trọng đối với các mô hình dịch bệnh mới không đồng nhất.” Khoa học sinh học toán học 181:85-106.

Holtz-Eakin, D. 2010. “Số học thực sự của cải cách chăm sóc sức khỏe.” Thời báo New York, ngày 21 tháng 3.

Hotz, J. 1992. “Thiết kế đánh giá Đạo luật hợp tác đào tạo nghề.” Trong Đánh giá các chương trình phúc lợi và đào tạo, ed. C. Manski và I. Garfinkel. Cambridge, MA: Nhà xuất bản Đại học Harvard.

Hurd, M. 2009. “Xác suất chủ quan trong khảo sát hộ gia đình.” Tạp chí Kinh tế Hàng năm 1:543-564.

Imbens, G., và J. Angrist. 1994. “Xác định và ước tính hiệu quả điều trị trung bình tại địa phương.” Kinh tế lượng 62:467-476.

Kahneman, D., và A. Tversky. 1979. “Lý thuyết triển vọng: Phân tích quyết định trong điều kiện rủi ro.” Kinh tế lượng 47:263-291.

Keane, M. 2011. “Cung ứng lao động và thuế: Khảo sát.” Tạp chí Văn học Kinh tế 49:961-1075.

Kempthorne, O. 1978. “Các khía cạnh logic, nhận thức luận và thống kê của diễn giải dữ liệu tự nhiên-nuôi dưỡng.” Sinh trắc học 34:1-23.

Kennan, J. 1995. “Tác động khó nắm bắt của tiền lương tối thiểu.” Tạp chí Văn học Kinh tế 33:1949-1965.

Keynes J. 1921. Một chuyên luận về xác suất. Luân Đôn: Macmillan.

Killingsworth, M. và J. Heckman. 1986. “Nguồn cung lao động nữ: Khảo sát.” Trong Sổ tay Kinh tế Lao động, tập. 1, biên tập. O. Ashenfelter và R. Layard, 103-204. Amsterdam: Bắc-Hà Lan.

Knight F. 1921. Rủi ro, Sự không chắc chắn và Lợi nhuận t. Boston: Houghton Mifflin.

Knowles, J., N. Persico, và P. Todd. 2001. “Xu hướng chủng tộc trong tìm kiếm phương tiện cơ giới: Lý thuyết và bằng chứng.” Tạp chí Kinh tế chính trị 109:203-229.

Krugman, P. 2007. “Milton Friedman là ai?” New York Review of Books, ngày 15 tháng 2.

Kuhberger, A. 2002. “Tính hợp lý của các quyết định rủi ro.” Lý thuyết và Tâm lý học 12:427-452.

LaLonde, R. 1986. “Đánh giá các đánh giá kinh tế lượng của các chương trình đào tạo với dữ liệu thực nghiệm.” Tạp chí Kinh tế Hoa Kỳ 76:604-620.

Lopes, L. 1991. “Luận từ về sự phi lý.” Lý thuyết và Tâm lý học 1:65-82.

Luce, R. và P. Suppes. 1965. “Sở thích, Tiện ích và Xác suất Chủ quan.” Trong Sổ tay tâm lý toán học, tập. 3, biên tập. R. Luce, R. Bush và E. Galanter. New York: Wiley.

Maddala, GS 1983. Các biến số phụ thuộc và định tính có giới hạn trong kinh tế lượng. Cambridge: Nhà xuất bản Đại học Cambridge.

Manski C. 1990. “Giới hạn phi tham số đối với hiệu quả điều trị.” Bài báo và Kỷ yếu Tạp chí Kinh tế Hoa Kỳ 80:319-323.

———. 1992. “ Lựa chọn trường học (phiếu mua hàng) và di động xã hội.” Tạp chí Kinh tế Giáo dục 11:351-369.

———. 1993. “Các nhà kinh tế lượng vị thành niên: Làm thế nào để giới trẻ suy ra lợi ích của việc đi học?” Trong Nghiên cứu về Cung và Cầu trong Giáo dục Đại học, ed. C. Clotfelter và M. Rothschild, 43-57. Chicago: Nhà xuất bản Đại học Chicago.

———. 1995. Các vấn đề nhận dạng trong khoa học xã hội. Cambridge, MA: Nhà xuất bản Đại học Harvard.

———. 1997a. “Vấn đề trộn lẫn trong đánh giá chương trình.” Đánh giá Nghiên cứu Kinh tế 64:537-553.

———. 1997b. “Đáp ứng điều trị đơn điệu.” Kinh tế lượng 65:1311-1334.

———. 2003. Xác định một phần phân phối xác suất. New York: Springer-Verlag.

———. 2004a. “Đo lường kỳ vọng.” Kinh tế lượng 72:1329-1376.

———. 2004b. “Học tập xã hội từ kinh nghiệm cá nhân: Động lực của vấn đề lựa chọn.” Đánh giá Nghiên cứu Kinh tế 71:443-458.

———. 2005a. Lựa chọn xã hội với một phần kiến thức về đáp ứng điều trị. Princeton, NJ: Nhà xuất bản Đại học Princeton.

———. 2005b. “Học tập xã hội và áp dụng những đổi mới.” Trong Nền kinh tế như một hệ thống phức tạp đang phát triển III, ed. L. Blume và S. Durlauf. Oxford: Nhà xuất bản Đại học Oxford.

———. 2006. “Lập hồ sơ tìm kiếm với một phần kiến thức về răn đe.” Tạp chí kinh tế 116:F385-F401.

———. 2007a. Nhận dạng để Dự đoán và Quyết định. Cambridge, MA: Nhà xuất bản Đại học Harvard.

———. 2007b. “Xác định một phần xác suất lựa chọn phản thực tế.” Tạp chí Kinh tế Quốc tế 48:1393-1410.

———. 2009. “Đối xử đa dạng trong điều kiện mơ hồ.” Tạp chí Kinh tế Quốc tế 50:1013-1041.

———. 2010. “Tiêm phòng với kiến thức một phần về hiệu quả bên ngoài.” Kỷ yếu của Viện Hàn lâm Khoa học Quốc gia 107:3953-3960.

———. 2011a. “Lựa chọn chính sách điều trị theo sự mơ hồ.” Đánh giá kinh tế hàng năm 3:25-49.

———. 2011b. “Phân tích chính sách với độ chắc chắn đáng kinh ngạc.” Tạp chí Kinh tế 121:F261-F289.

———. 2011c. “Gen, kính đeo mắt và chính sách xã hội.” Tạp chí Quan điểm Kinh tế 25:83-94.

----. 2011d. “Tính hợp lý của chủ nghĩa hiện thực.” Lý thuyết và Quyết định 71:195-210.

———. 2012. “Xác định các ưu đãi và đánh giá chính sách thuế thu nhập.” Tài liệu làm việc của Cục nghiên cứu kinh tế quốc gia w17755.

Manski, C., và I. Garfinkel, chủ biên. 1992. Đánh giá phúc lợi và các chương trình đào tạo. Cambridge, MA: Nhà xuất bản Đại học Harvard.

Manski, C. và D. Nagin. 1998. “Những bất đồng có giới hạn về hiệu quả điều trị: Nghiên cứu điển hình về kết án và tái phạm.” Phương pháp Xã hội học 28:99-137.

Manski, C. và J. Pepper. 2012. “Răn đe và hình phạt tử hình: Phân tích nhận dạng từng phần bằng cách sử dụng các mặt cắt lặp đi lặp lại.” Tạp chí tội phạm học định lượng, sắp xuất bản.

Manski, C. và D. Khôn ngoan. 1983. Lựa chọn đại học ở Mỹ. Cambridge, MA: Nhà xuất bản Đại học Harvard.

McFadden, D. 1974. “Phân tích logit có điều kiện của hành vi lựa chọn định tính.” Trong Frontiers in Econometrics, ed. P. Zarembka. New York: Nhà xuất bản học thuật.

Medina, J. 2008. “New York Đo lường Giáo viên bằng Điểm Kiểm tra.” Thời báo New York, ngày 21 tháng 1.

Meghir, C. và D. Phillips. 2010. “Cung lao động và thuế.” Trong Kích thước của thiết kế thuế: Đánh giá Mirrlees, ed. T. Besley, R. Blundell, M. Gammie, và J. Poterba, 202-274. Oxford: Nhà xuất bản Đại học Oxford.

Mirrlees J. 1971. “Khám phá lý thuyết về thuế thu nhập tối ưu.” Đánh giá Nghiên cứu Kinh tế 38:175-208.

Hội đồng nghiên cứu quốc gia. 1999. Đánh giá hai nghiên cứu chi phí-hiệu quả về chính sách kiểm soát cocaine. Ủy ban Dữ liệu và Nghiên cứu Chính sách về Ma túy Bất hợp pháp. biên tập. CF Manski, JV Pepper và Y. Thomas. Ủy ban Pháp luật và Tư pháp và Ủy ban Thống kê Quốc gia, Ủy ban Hành vi và Khoa học Xã hội và Giáo dục. Washington, DC: Nhà xuất bản Học viện Quốc gia.

———. 2001. Thông báo Chính sách của Hoa Kỳ về Ma túy Bất hợp pháp: Điều chúng ta không biết tiếp tục làm tổn thương chúng ta. Ủy ban Dữ liệu và Nghiên cứu Chính sách về Ma túy Bất hợp pháp. biên tập. CF Manski, JV Pepper và CV Petrie. Ủy ban Pháp luật và Tư pháp và Ủy ban Thống kê Quốc gia, Ủy ban Khoa học Xã hội và Hành vi và Giáo dục. Washington, DC: Nhà xuất bản Học viện Quốc gia.

Page, R. 2005. “Phân tích của CBO về tác động kinh tế vĩ mô của ngân sách của Tổng thống.” Tạp chí Kinh tế Hoa Kỳ và Kỷ yếu 95:437-440.

Patel R., I. Longini, và E. Halloran. 2005. “Tìm kiếm các chiến lược tiêm phòng tối ưu cho đại dịch cúm bằng thuật toán di truyền.” Tạp chí Sinh học lý thuyết 234:201-212.

Pencavel, J. 1986. “Nguồn cung lao động nam giới: Một cuộc khảo sát.” Trong Sổ tay Kinh tế Lao động, tập. 1, biên tập. O. Ashenfelter và R. Layard, 3-102. Amsterdam: Bắc-Hà Lan.

Persico, N. 2002. “Hồ sơ chủng tộc, sự công bằng và hiệu quả của việc kiểm soát.” Tạp chí Kinh tế Hoa Kỳ 92:1472-1497.

Psaty, B. et al. 1999. “Các điểm cuối thay thế, kết quả sức khỏe và quy trình phê duyệt thuốc để điều trị các yếu tố nguy cơ đối với bệnh tim mạch.” Tạp chí Hiệp hội Y khoa Hoa Kỳ 282:786-790.

Rawls, J. 1971. Một lý thuyết về công lý. Cambridge, MA: Nhà in Belknap của Nhà xuất bản Đại học Harvard.

Robbins, L. 1930. “Về độ co giãn của cầu đối với thu nhập tính theo nỗ lực.” Kinh Tế 29:123-129.

Roosevelt, T. 1912. Giới thiệu về C. McCarthy, Ý tưởng Wisconsin . New York: McMillan.

Rosenbaum, P. 1999. “Lựa chọn thay thế cho kiểm soát trong nghiên cứu quan sát.” Khoa học Thống kê 14:259-304.

Roy, A. 1951. “Một số suy nghĩ về phân phối thu nhập.” Tài liệu Kinh tế Oxford 3:135-146.

Rumsfeld, D. 2001. “Quy tắc của Rumsfeld.” Tạp chí Phố Wall, ngày 29 tháng 1.

———. 2002. Phát biểu trong một cuộc phỏng vấn trên đài phát thanh cho Infinity Broadcasting, được CNN trích dẫn vào ngày 15 tháng 11. http://archives.cnn.com/2002/US/11/15/rumsfeld.iraq/index.html .

Rydell, C. và S. Everingham. 1994. Kiểm soát Cocaine. Báo cáo được chuẩn bị cho Văn phòng Chính sách Kiểm soát Ma túy Quốc gia và Quân đội Hoa Kỳ. Santa Monica, CA: RAND Corp.

Saez, E., J. Slemrod và S. Giertz. 2012. “Độ co giãn của thu nhập chịu thuế đối với thuế suất biên: Đánh giá quan trọng.” Tạp chí Văn học Kinh tế, 50: 3-50.

Samuelson, P. 1938. “Ghi chú về lý thuyết thuần túy về hành vi người tiêu dùng.” Kinh Tế 5:61-71.

———. 1948. “Lý thuyết tiêu dùng về các sở thích được tiết lộ.” Kinh tế 15:243-253.

Savage L. 1951. “Lý thuyết về quyết định thống kê.” Tạp chí Hiệp hội Thống kê Hoa Kỳ 46:55-67.

———. 1954. Cơ sở của Thống kê. New York: Wiley.

Shanteau, J. 1989. “Nhận thức phỏng đoán và xu hướng trong kiểm tra hành vi: Đánh giá, nhận xét và quan sát.” Kế toán, Tổ chức và Xã hội 14:165-177.

Simon, H. 1955. “Một mô hình hành vi của sự lựa chọn hợp lý.” Tạp chí Kinh tế hàng quý 69:99-118.

Smith, D. và R. Paternoster. 1990. “Xử lý chính thức và quá trình xử lý sai phạm trong tương lai : Khuếch đại sai lệch như là tạo phẩm lựa chọn.” Tạp chí Luật và Xã hội 24:1109-1131.

Stanovich, K. và R. West. 2000. “Sự khác biệt của từng cá nhân trong suy luận: Hệ quả đối với cuộc tranh luận về tính hợp lý?” Khoa học não bộ và hành vi 23645-126.

Stern, N. 1986. “Về Đặc tả Chức năng Cung ứng Lao động.” Trong Thất nghiệp, Tìm kiếm và Cung lao động, ed. R. Blundell và I. Walker, 143-189. Cambridge: Nhà xuất bản Đại học Cambridge.

Tiểu ban An ninh Quốc gia, Các vấn đề Quốc tế và Tư pháp Hình sự. 1996. Phiên điều trần trước Ủy ban Giám sát và Cải cách Chính phủ. Hạ viện Hoa Kỳ. Washington, DC: Văn phòng In ấn Chính phủ.

———. 1998. Phiên điều trần trước Ủy ban Giám sát và Cải cách Chính phủ. Hạ viện Hoa Kỳ. Washington, DC: Văn phòng In ấn Chính phủ.

Swinburne, R. 1997. Sự đơn giản là bằng chứng cho sự thật. Milwaukee: Nhà xuất bản Đại học Marquette.

Thistlethwaite, D., và D. Campbell. 1960. “Phân tích hồi quy-gián đoạn : Một giải pháp thay thế cho thí nghiệm thực tế sau hậu kỳ.” Tạp chí Tâm lý Giáo dục 51:309-317.

Thurstone, L. 1927. “Luật phán đoán so sánh.” Đánh giá tâm lý 34:273-286.

Tversky, A. và D. Kahneman. 1974. “Phán đoán trong điều kiện không chắc chắn: Các phép thử nghiệm và Xu hướng.” Khoa học 185:1124-1131.

———. 1981. “Khung hình của các quyết định và tâm lý của sự lựa chọn.” Khoa học 211:453-458.

———. 1986. “Sự lựa chọn hợp lý và cơ sở của các quyết định.” Tạp chí Kinh doanh 59:S251-S278.

Bộ Quốc phòng Hoa Kỳ. 2002. Bản tin, ngày 12 tháng 2. http://www.defense.gov/transcripts/transcript.aspx?transcriptid=2636 .

Văn phòng Tổng kế toán Hoa Kỳ. 1992. Cha Mẹ Thất Nghiệp. GAO/PEMD-92- 19BR, Gaithersburg, MD: Văn phòng Kế toán Tổng hợp Hoa Kỳ.

Wald A. 1950. Hàm quyết định thống kê. New York: Wiley.

Wikipedia. 2010. http://en.wikipedia.org/wiki/Conventional_wisdom (truy cập ngày 8 tháng 5 năm 2010).

Woodbury, S. và R. Spiegelman. 1987. “Tiền thưởng cho người lao động và người sử dụng lao động để giảm tỷ lệ thất nghiệp: Thử nghiệm ngẫu nhiên ở Illinois.” Tạp chí Kinh tế Hoa Kỳ 77:513-530.

Mục lục

Điều trị A và B: dự đoán kết quả và, 47, 50-51, 54-59, 60-61, 65-67;

lựa chọn điều trị và, 141-148 Abrahamse, A., 31 duy lý theo chủ nghĩa hiện thực, 134-135 đa dạng hóa thích ứng, 6, 150-154,

156-160, 172

tiêu chí tối thiểu-hối tiếc thích ứng (AMR), 151-154, 152, 158-159

loại sở thích bổ sung, 87-88 biện hộ và khoa học, 27-30 mơ hồ, 122-124, 136-137

Phong trào Cấp tiến của Mỹ, 155 AMR. Xem tiêu chí tối thiểu thích ứng-hối tiếc (AMR)

phân tích: logic và độ tin cậy của, 11-13; quyết định và, 173-175; với độ chắc chắn đáng kinh ngạc ( xem (các) độ chắc chắn); dự đoán và ( xem dự đoán hành vi; dự đoán kết quả chính sách)

Angrist, J., 36-37, 80-81 Applebaum, Anne, 157 Arrow, K., 160-162

Ashenfelter, O., 67, 84 như thể tính hợp lý, 103-105 giả định: mạnh mẽ, 4-5, 11-12, 13, 47;

trùng-đáp, 5, 59-63, 65, 77; yếu, 5, 47, 64; không thể bác bỏ, 12-13; PPACA và, 23; báo cáo chính sách ma túy bất hợp pháp và, 24-27; kết luận định trước và, 27-28; ngoại suy và, 31; bất biến, 31-32, 33-34; đáp ứng điều trị cá nhân và, 32-35, 52, 56-57, 74-76; nghiên cứu về án tử hình và, 50-51; tái phạm và, 55-57; dự đoán điểm và, 59; tuân thủ và, 69-70; soi cầu chuẩn như 78-79 99; phân phối, 83-84; tiết lộ phân tích sở thích và, 85-86, 98; của các nhà kinh tế, 89-90, 99, 102-105; kỳ vọng hợp lý và, 99-101; hàm tiện ích/lý thuyết tối đa hóa và, 100-101; chức năng phúc lợi và, 119-121

biểu diễn thuộc tính, 94-95 Auerbach, Alan, 17, 21 lý thuyết quyết định tiên đề, 133-138 tính hợp lý tiên đề, 134-135

Bóng, F., 129

Ngân hàng Anh, 22-23

Barnhart, Jo Anne, 67, 68 Bassi, L., 67, 84

Lý thuyết quyết định Bayes, 122, 136 Định lý Bayes, 107

Becker, Gary, 100 phân tích trước và sau, hành vi 50-51, 60-61. Xem dự đoán hành vi kinh tế học hành vi, 103, 105

Đường cong hình chuông, The (Herrnstein và Murray),

40, 42

Berger, James, 136 thiên vị: lựa chọn, 78-79; và heuristic, 106-110

đàm phán song phương, 166-169 Binmore, K., 135

Black, D., 162 Blackmore, J., 32 Bloom, H., 36 Blumstein, A., 32, 48 Blundell, R., 90 Bork, R., 48 Boruch, R., 67

tính hợp lý có giới hạn, 105-106

giới hạn. Xem dự đoán khoảng thời gian (b ounds) Brandeis, Louis, 155

Tiêu chuẩn của Anh, chứng nhận thông thường và, 22-23

Brito, D., 129 Brown, Lee, 25

tàn bạo , 51

Burtless, G., 90

Campbell, Donald, 36-37, 76, 80, 81 án tử hình. Xem bài tử hình, David, 61-63

Caspi, A., 43

(những) xác nhận, 4, 11-46; giả định mạnh mẽ và, 11-12; logic, đáng tin cậy và, 11-13; ưu đãi cho, 13-15; quy ước, 15-23; song đấu, 23-27, 86-93, 110-111; khoa học kết hợp với vận động và, 27-30; ước ngoại suy và, 30-37; phi logic, 37-43; phương tiện truyền thông tiếp cận quá mức và, 44-46; tiết kiệm sương mù và, 81-82; tìm kiếm sự hợp lý và, 137-138; đánh giá, 173-175; nguy hiểm của, 174

Chaiken, J. và M., 31 Chetty, Raj, 44-45 lựa chọn, hợp lý, 99 xác suất lựa chọn, 94-95 bộ lựa chọn, 85-86 thí nghiệm cổ điển, 65-66, 73, 76 trang bị lâm sàng, 149 thử nghiệm lâm sàng. Xem các thử nghiệm lâm sàng ngẫu nhiên (RCT)

Loại ưu tiên Cobb-Douglas, 87-88 Cohen, J., 48

đoàn hệ, đa dạng hóa bởi, 154 quy trình quyết định tập thể, 160-169;

bỏ phiếu theo nguyên tắc đa số và, 161-163; tương tác chiến lược và, 163-164; học và, 164-165; đàm phán song phương và, 166-169 lựa chọn đại học, 95-98, 97 Comfort, G., 24, 60

Ủy ban Ngân sách (Hạ viện Hoa Kỳ), 20-21

tuân thủ các phương pháp điều trị được chỉ định, 69-71

kết luận: trong phân tích chính sách, 11-12; khỏe, 13, 47; định trước, 27-28 mô hình logit có điều kiện, 95-98, 97, 102 Nghịch lý của Condorcet, 161 Quốc hội và sự không chắc chắn, 22 Đạo luật Ngân sách Quốc hội, 20 Văn phòng Ngân sách Quốc hội (CBO): cho điểm, 16-22; chính sách thuế và, 90-91; dự đoán điểm và, 174-175 đồng thuận, 12, 160, 165 thuyết hệ quả, 135, 148, 150, 151 tiên đề nhất quán, 132-138 hành vi ngừa thai, 102 thí nghiệm có kiểm soát, 59 chứng thực thông thường, 1 5 -23, 35 kết quả phản thực, 5 , 48, 53-54, 58, 100

covariates, 77-81, 83 Coyle, S., 67 Crane, B., 24, 60 độ tin cậy: logic và, 11-13; quy luật giảm dần, 12; xác nhận thông thường và, 15-23; xác nhận đấu tay đôi và, 23-27, 86-93, 110-111; kết hợp khoa học và biện hộ và, 27-30; phép ngoại suy mong muốn và, 30-37; sự chắc chắn phi logic và, 37-43; phương tiện truyền thông tiếp cận quá mức và, 44-45; đánh giá ngang hàng và, 45-46

nghiên cứu hành vi tội phạm (RAND), 31-32

án tử hình, 13-12, 48-51, 60 tiêu chí quyết định, 121-125, 131-132; Điều trị X-Pox và, 124-125, 177-178; lựa chọn điều trị và, 141-148, 179-180, 181-182

ra quyết định: hợp lý, 131-132, 138; tính hợp lý và, 131-138; quy trình tập thể và, 160-169. Xem thêm lựa chọn điều trị đa dạng; người lập kế hoạch/kế hoạch

lý thuyết quyết định: các yếu tố của, 116-121; tiên đề, 133-138

Delavande, A., 102 Demets, D., 35, 154 đạo đức nghĩa vụ, 135, 148, 150 răn đe, 48-51, 125-127 lệch lạc, vị thành niên, 54-55 nghiên cứu về sự khác biệt trong sự khác biệt (DID), 51,

61-63

phân tích lựa chọn rời rạc, 93-98 phân bố đáp ứng điều trị, 63-65, 68; Dự án trường mầm non Perry và, 72-74; lựa chọn điều trị và, 77-80; giả định và, 83-84

đa dạng hóa: thích nghi, 6, 150-160, 172; tài chính, 139, 146; ưu điểm của, 139-140; học và, 140, 151, 155; hồ sơ so với, 140-141; theo đoàn hệ, 154 lựa chọn điều trị đa dạng, 6, 139-172;

tiêu chí quyết định và, 141-148, 179-180, 181-182; đối xử bình đẳng với nhau, 148-150; AMR và, 150-154; xuyên thời gian và không gian, 154-156; phê duyệt một phần thuốc thích ứng và, 156-160; quy trình ra quyết định tập thể và, 160-169; laissez-faire và, 169-172

hành động chi phối, 121, 126

Dominitz, J., 125 thuốc: chính sách về bất hợp pháp, 24-27; Quy trình chấp thuận của FDA đối với, 32-35, 52-53, 66, 68, 156-157; phê duyệt một phần của, 156-160

Dubin, J., 36, 71

xác định song thủ, 23-27, 86-93, 110-111

kinh tế/các nhà kinh tế: chắc chắn và, 81-82; dự đoán điểm và, 83-84; tiết lộ phân tích sở thích và, 85-86, 89-90; giả thiết của, 89-90, 99, 102-105; phân tích lựa chọn rời rạc và, 93-98; hành vi, 103, 105; chức năng phúc lợi và, 118-121; công khai, 119-120, 148, 150

chứng từ giáo dục, 28-30

Đạo luật Cải cách Khoa học Giáo dục (2002), 37

Ehrlich, Isaac, 48

Ellsberg, Daniel, 123, 136-137 Elmendorf, Douglas, 17-19 phân tích thực nghiệm, 88-91, 101-102, 106-109

việc làm và mức lương tối thiểu, 61-63 yếu tố môi trường, 39-43 đối xử bình đẳng với mọi người, 148-150 nguyên tắc đạo đức, 148-150 Everingham, S., 24 đối xử bình đẳng trước và sau,

148-150

hạn chế loại trừ, 56

vọng: đo, 14, 101-102; hợp lý, 99-102

lý thuyết thỏa dụng kỳ vọng, 99-104, 107-108, 122, 147

tiêu chí phúc lợi dự kiến, 122-125, 132, 177; lựa chọn điều trị và, 142, 144, 145, 146; một phần kiến thức và, 181

hiệu lực bên ngoài, 34, 128-131 hiệu lực bên ngoài, 36-37, 76, 109 ngoại suy, 30-37; mất khả năng chọn lọc và, 31-32; Quy trình phê duyệt thuốc của FDA và, 32-35; hiệu lực bên trong so với bên ngoài và, 36-37; các thí nghiệm ngẫu nhiên và, 68-69, 72-74; lựa chọn đại học và, 98; Kahneman và Tversky và, 109-110; chủ nghĩa liên bang và,

155

Eysenck, Hans, 41

FDA (Cục Quản lý Thực phẩm và Dược phẩm): quy trình phê duyệt thuốc của, 32-35, 52-53, 66, 68, 156-157; đề xuất phê duyệt/cấp phép một phần cho, 158-160 chủ nghĩa liên bang, 154-156

Fisher, L., 66

Fisher, RA, 65

Người cá M., 156

Fleming, T., 35, 154

Đạo luật Thực phẩm, Dược phẩm và Mỹ phẩm (1938),

156

Cục Quản lý Thực phẩm và Dược. Xem FDA (Cục quản lý Thực phẩm và Dược phẩm)

Foundations of Statistics (Savage), 132 đóng khung trong thí nghiệm, 107-108, 109, 110

Friedman, Milton: xác nhận và, 14-15; chứng từ giáo dục và, 28-30; hợp lý như thể và, 103-105

Furman kiện Georgia , 49

Galbraith, John Kenneth, 15-16

Galton, Francis, 38

lý thuyết trò chơi, 166

Garfinkel, I., 67, 76

đo gen, 43 yếu tố di truyền, 39-43

Giertz, S., 90

Giné, X., 102

toàn cầu và cục bộ, 75, 128

Goldberger, A., 38-42

Greenwood, P., 31-32, 156

Gregg v. Georgia , 49

Griliches, Z., 171

Gueron, J., 36, 37

Halloran, E., 127

Harsanyi, J., 165

Hausman, Jerry, 14, 66, 76, 90, 175 Heckman, J., 78-79, 83, 90 hệ số di truyền, 38-43

Herrnstein, R., 40-41, 42 Herszenhorn, D., 18

kinh nghiệm, sai lệch và, 106-110

HHS, 19

Hill, A., 129

Holloran, E., 127

Holtz-Eakin, Douglas, 22, 23, 175 tỷ lệ giết người, 49-51, 50, 61, 65

Hotz, J., 68

Hurd, M., 102

IDA. Xem Viện Phân tích Quốc phòng (IDA)

Phản hồi giống hệt nhau, 5, 59-67, 77

trị trùng: đơn vị, 5, 59-63;

nhóm, 63-67

phân tích nhận dạng, 52-53 nghiên cứu chính sách về ma túy bất hợp pháp, 24-27

Bảo hiểm thất nghiệp Illinois

Thí nghiệm, 69-71 chứng phi logic, 37-43

Imbens, G., 37

Bộ công cụ đánh giá tác động, 23 định lý bất khả thi, 160-162 quy trình tương thích với khuyến khích, 167, 169 khuyến khích, chắc chắn và, 13-15, 17 thuế thu nhập và nguồn cung lao động, 86-93 chắc chắn đáng kinh ngạc. Xem (các) phản ứng điều trị theo chủ nghĩa cá nhân chắc chắn, 32-35,

52, 56-57, 74-76

suy luận, 12-11, 52-53, 109-110, 174 Viện Phân tích Quốc phòng (IDA), nghiên cứu chính sách về ma túy bất hợp pháp, 27-24, 60

cố ý điều trị, 71

hiệu quả nội bộ, 34, 128-130 hiệu lực nội bộ, 36-37

dự đoán khoảng thời gian (giới hạn), 3, 4, 20-22, 55, 57-58, 175

Intriligator, M., 129

đầu tư, rủi ro và, 139, 146

IQ, di truyền và, 38-40

Đạo luật hợp tác đào tạo việc làm (JTPA)

đánh giá, 66-67, 68

Johnson, Lyndon B., 13

Ủy ban hỗn hợp về thuế (JCT), 17 quyết định tư pháp, 55 tội phạm vị thành niên, 54-55, 145-146

Kahneman, Daniel, 106-111, 136

Keane, M., 90-91

Kempthorne, Oscar, 42

Kennan, J., 63

Keynes, J., 123

Killingsworth, M., 90 giáo viên mẫu giáo, giá trị của, 44-45 Knight, F., 123

Knowles, J., 125-126

Krueger, A., 61-63, 80-81

Krugman, P., 28

phòng thí nghiệm của nền dân chủ, 155

cung ứng lao động: thuế thu nhập và, 86-93; thuyết về, 87-88; uốn ngược, 88; phân tích thực nghiệm của, 88-91

Laffer, Arthur, 86-87

Theo dõi, Robert, 155

lựa chọn điều trị laissez-faire, 169-172

Lalonde, R., 67, 84

Quy luật giảm dần độ tin cậy, 12 học: đa dạng hóa và, 140, 151,

155; quy trình quyết định tập thể và, 164-165, 167; từ kinh nghiệm cá nhân, 170-172

Leonhardt, David, 44-45

Loại ưu tiên Leontief, 87-88 cấp phép, một phần, FDA và, 159-160 Lilly, Scott, 28, 174 logic phân tích chính sách, 11-13

Longini, I., 127, 129

Luce R., 94

Lynne, O, 129

MaCurdy, T., 90

bỏ phiếu theo nguyên tắc đa số, 161-163

Manski, C.: độ tin cậy đáng kinh ngạc và, 12, 13, 30, 31, 40, 43; răn đe và, 49, 61; tái phạm và tuyên án và, 54-55, 82-83, 145-146; JTPA thí nghiệm và, 67, 76; tuân thủ và, 69; vấn đề trộn và, 72; tiết lộ phân tích sở thích và, 91-93, 92; lựa chọn đại học và, 95-98; đo lường kỳ vọng và, 102; lựa chọn hợp lý và, 103; kiến thức từng phần và, 125-131, 135; lựa chọn điều trị và, 139, 147, 167, 170-172, 181-182; chức năng phúc lợi và, 150

tiêu chí maximin, 123-125, 126, 131-132; lựa chọn điều trị và, 142, 144-148; Quy trình phê duyệt của FDA và, 158; Điều trị X-Pox và, 177; một phần kiến thức và, 181-182

McFadden, Daniel, 93-95, 98

McKenzie, D., 102 định lý cử tri trung bình, 162-163 truyền thông vượt quá giới hạn, 44-46 mô hình y học về sự lệch lạc, 54-55 Meghir, C., 90-91 tiêu chí tối thiểu, 132 tiêu chí tối thiểu-hối tiếc, 123-125, 126 , 132; lựa chọn điều trị và, 142, 144-146, 147, 179-180; thích nghi (AMR), 151-154, 152, 158-159; Điều trị X-Pox và, 177-178; một phần kiến thức và, 182

mức lương tối thiểu, việc làm và,

61-      63

Mirrlees, James, 120-121 vấn đề trộn lẫn, 72-74 phản ứng điều trị đơn điệu, 130-131 Moyé, L., 66

Murray, C., 40-41, 42

Huyền thoại và thước đo: Kinh tế học mới về tiền lương tối thiểu (Card và Krueger),

62-      63

Nagin, D., 48, 54-55, 82-83, 145-146 Hội đồng Nghiên cứu Quốc gia (NRC): nghiên cứu chính sách về ma túy bất hợp pháp và, 26-27, 60-61; răn đe và tử hình và, 48-49, 101; các chương trình phòng chống AIDS và, 67

Công ty băng bang New York v. Liebmann , 155

New York Times , 44-45, 168 non sequitur(s), 38-43 giả thuyết vô hiệu, không bác bỏ và, 38

nghiên cứu quan sát, 36, 48, 55, 65, 67, 77-81

chức năng phạm tội, 125-126

mô hình tối ưu hóa kết quả, 55-56, 78-79, 82-83

kết quả: thay thế, 34-35, 68; tính di truyền và, 39-43. Xem thêm kết quả phản thực tế; dự đoán kết quả chính sách

Trang, Benjamin, 20

Paine, Thomas, 28 Tính tối ưu Pareto, 166-167 kiến thức từng phần, 3, 6, 115-138; lý thuyết/tiêu chí quyết định và, 116-125; tìm kiếm hồ sơ và, 125-127; tiêm chủng và, 127-131; ra quyết định hợp lý và hợp lý và, 131-138. Xem thêm lựa chọn điều trị đa dạng

Patel, R., 127 Paternoster, R., 78 Bảo vệ Bệnh nhân và Chăm sóc Giá cả phải chăng

Đạo luật (PPACA) (2010), 17-19, 23

Pauly, E., 36, 37 bình duyệt, 45-46 Chương trình Pell Grant, 95, 96-98, 97

Pelosi, Nancy, 17-19 Pencavel, J., 90 Pepper, J., 49, 61 tầm nhìn xa hoàn hảo, 78-79, 99 Perry Preschool Project, 66, 72-74 Persico, N., 125-127 Phillips, D. , 90-91 nhà hoạch định/quy hoạch, 6, 115-138; lý thuyết/tiêu chí quyết định và, 116-125; tìm kiếm hồ sơ và, 125-127; tiêm chủng và, 127-131; ra quyết định hợp lý và hợp lý và, 131-138; liên tiếp, 140, 141, 150-151, 154; ngại rủi ro và trung lập với rủi ro, 146-148; quy trình ra quyết định tập thể và, 160-169; giấy thông hành thay thế cho, 169-172. Xem thêm lựa chọn điều trị đa dạng

dự đoán điểm 4, 14, 16; CBO và, 19-21, 174-175; tái phạm và, 57; giả định và, 59; các nhà kinh tế và, 83-84, 89

dân số quan tâm, 33-34, 52 PPACA (Bảo vệ Bệnh nhân và Giá cả phải chăng

Đạo luật Chăm sóc), 17-19, 23 định kiến. Xem kết luận, dự đoán định trước của hành vi, 85-111; thuế thu nhập và cung ứng lao động và, 86-93; phân tích lựa chọn rời rạc và, 93-98; không chắc chắn và, 99-102; lựa chọn hợp lý và, 102-111

dự đoán kết quả chính sách, 5-6, 47-84; răn đe và, 48-51; đáp ứng điều trị và, 51-53; mệnh lệnh điều trị và, 53-59; các đơn vị điều trị giống hệt nhau và, 59-63; các nhóm điều trị giống hệt nhau và, 63-67; thí nghiệm ngẫu nhiên và, 63-76; lựa chọn điều trị (ngẫu nhiên) và, 77-81; lựa chọn điều trị (hợp lý) và, 78-79, 81-84; khoảng thời gian (giới hạn) ( xem dự đoán khoảng thời gian); điểm ( xem dự đoán điểm )

Dự án mầm non (Perry), 66, 72-74 thế lưỡng nan của tù nhân (lý thuyết trò chơi), 166 xác suất: lựa chọn, 94-95; tâm lý học thực nghiệm và, 107-108; chủ quan ( Xem xác suất chủ quan) hồ sơ: chính sách, 125-127; so với đa dạng hóa , 140-141

thuế lũy tiến và theo tỷ lệ, 92, 92-93

lý thuyết triển vọng, 107-109

Psaty, B., 154 tâm lý học, thực nghiệm, 106-109 kinh tế công cộng, 119-120, 148, 150 Đạo luật Thực phẩm và Dược phẩm Nguyên chất (1906), 156

RAND: nghiên cứu chính sách về ma túy bất hợp pháp, 24-27; nghiên cứu hành vi tội phạm, 31-32

thử nghiệm lâm sàng ngẫu nhiên (RCTs), 33-35, 66, 153-154, 156-157, 159-160 thí nghiệm ngẫu nhiên: ngoại suy và, 32-37; phân công và, 65-66; là “bản vị vàng,” 66-67, 76; trong thực tế, 67-76; trộn vấn đề và, 72-74; đa dạng hóa điều trị và, 149, 151, 153-154

mô hình tiện ích ngẫu nhiên của hành vi, 93-98, 97

(các) lựa chọn hợp lý, 99; điều trị và, 78, 80-84; chức năng tiện ích/tối đa hóa và, 100-101; quan điểm về, 102-111; nguyên lý bất biến của, 108-109

Quyết định hợp lý (Binmore), 135 kỳ vọng hợp lý, 99-102 tính hợp lý: có giới hạn, 105-106; ra quyết định và, 131-138; tiên đề so với chủ nghĩa hiện thực, 134-135

Rawls, J., 165

RCT. Xem các thử nghiệm lâm sàng ngẫu nhiên (RCT)

ra quyết định hợp lý, 131-132, 138

tái phạm, 54-59, 82-83 Đạo luật hòa giải (2010), 17 phân phối lại, 119-120 nhóm tham chiếu, 75 phân tích gián đoạn hồi quy, định lý biểu diễn 79-81, phản hồi 133. Xem phản ứng điều trị quay trở lại trường học, 100 phân tích sở thích được tiết lộ, 5-6, 85-93 Quyền con người, The (Paine), 28 lập kế hoạch trung lập với rủi ro và ngại rủi ro, 146-148

Rivers, D., 37, 71 Rivolo, A., 24, 60 Robbins, Lionel, 88 Roosevelt, Theodore, 155 Rosenbaum, Paul, 36 Roy, AD, 79 Rubin, D., 37

Rumsfeld, Donald, 1-2, 118

Ryan, Paul, 18-19 Rydell, C., 24

Saez, E., 90

Samuelson, Paul, 86, 89 hài lòng, 105

Savage, Leonard: gần đúng như thể và, 103-105; hợp lý và, 132-134, 136, 137-138

khoa học và biện hộ, chấm điểm 27-30 (CBO), hồ sơ tìm kiếm 16-22, giả thuyết “lệch lạc thứ cấp” 125-127, thiên vị lựa chọn 55, mô hình lựa chọn 78-79, 82, 83 mất năng lực chọn lọc, kết án 31-32, 54- Lập kế hoạch tuần tự 59, 82-83, 145-146, 140, 141, 150-151, 154

Sheshinski, E., 129

Simon, H., 105-106, 108, 111 sở thích đơn đỉnh, mô hình đọc lướt 161-163, 55-56

Slemrod, J., 90

Smith, D., 78

các nhà lý thuyết lựa chọn xã hội, 161, 162,

166

tương tác xã hội: và đáp ứng điều trị, 52, 74-76; địa phương và toàn cầu, 75, 128; quy trình ra quyết định tập thể và, 163-164

học xã hội. xem học tập

Spiegelman, R., 71

Stanley, J., 36, 76

trạng thái là phòng thí nghiệm, 154-156

trạng thái tự nhiên, 117-118, 122

không gian trạng thái, 117-118

Hàm quyết định thống kê (Wald), 132

suy luận thống kê, 52-53

Stern, N., 88

tương tác chiến lược, quần thể nghiên cứu 163-164, 33-34, 36-37, 52,

68, 77

xác suất chủ quan, 99, 101; tiêu chí phúc lợi dự kiến và, 122, 124; nhất quán tiên đề và, 132, 135-137; lựa chọn điều trị và, 144, 147

Supes, P., 94

kinh tế học “phía cung”, 86-87 Swinburne, Richard, 15

Taber, C., 79

thuế lũy tiến và theo tỷ lệ, 92,

92-93

doanh thu thuế, chấm điểm CBO và, 17 đánh giá giáo viên (NYC), 167-169 Thistlethwaite, D., 80, 81

Thurstone, L., 94

Thời báo Luân Đôn, 41, 45

Todd, P., 125-126

sự đánh đổi, kinh tế và, 150

tính bắc cầu, 133-134

lựa chọn điều trị: ngẫu nhiên, 77-81; hợp lý, 78-79, 81-84; đa dạng ( xem lựa chọn điều trị đa dạng)

nhóm điều trị, 63-67

nhiệm vụ điều trị, 53-59

đáp ứng điều trị: phân tích, 5, 51-53; theo chủ nghĩa cá nhân, 32-35, 52, 56-57; hiệu lực bên trong so với bên ngoài của, 36; tương tác xã hội và, 52, 74-76; trùng, 59-63; lô về, 63-65, 77-78; nhóm và, 63-67; mô hình tuyến tính bình thường của, 83-84; đơn điệu, 130-131

phương pháp điều trị, thử nghiệm, 34, 65-66,

69-71 đơn vị điều trị, 51-52, 59-64, 75 thử nghiệm, lâm sàng. Xem lâm sàng ngẫu nhiên

thử nghiệm (RCT)

Turner, C., 67

Tversky, Amos, 106-111, 136

sự không chắc chắn: các nhà hoạch định chính sách và, 14,

17-19, 22-23, 58, 174-175; dự đoán hành vi theo nghiên cứu bảo hiểm thất nghiệp (UI) 99-102,

69-71

ẩn số chưa biết, 2, 118 Hoa Kỳ, Bộ Y tế và Con người

Dịch vụ (HHS), 19 hàm tiện ích/lý thuyết tối đa hóa,

87-88, 89, 91; phân tích lựa chọn rời rạc và, 93-95, 96; giả định và, 99, 100-101; Friedman và Savage trên, 103-104; tâm lý học thực nghiệm và, 107-108; chức năng phúc lợi và, 117-121

tiêm chủng, 34, 52, 127-131 bức màn vô minh, 165

Wald, Áp-ra-ham, 131-132

Weinberg, D., 156

Weingarten, Randi, 168 lý thuyết chức năng phúc lợi, 117-119;

trong nghiên cứu về thuế, 119-121; tìm kiếm hồ sơ và, 126-127; tiêm phòng và, 129; lựa chọn điều trị và, 142-143, 147, 150; quy trình quyết định tập thể và, 165. Xem thêm tiêu chí phúc lợi dự kiến

Tiếng Wales, J., 32

Khôn ngoan, David, 66, 76, 95-98

Wiseman M., 156 Woodbury, S., 71

Điều trị thủy đậu, 116-117, 121-125, 141, 147, 148-149, 177-178

Zeliff, William, 25