Phiên bản quốc tế mới của Pearson

Phân tích chính sách công
Dunn
Fifth Edition

LỀ

Công Ty TNHH Giáo Dục Pearson

Cổng Edinburgh

Harlow

Essex CM20 2JE

Anh và các công ty liên kết trên toàn thế giới

Ghé thăm chúng tôi trên World Wide Web tại: www.pearsoned.co.uk © Công ty TNHH Giáo dục Pearson 2014

Đã đăng ký Bản quyền. Không phần nào của ấn phẩm này có thể được sao chép, lưu trữ trong hệ thống truy xuất hoặc truyền dưới bất kỳ hình thức nào hoặc bằng bất kỳ phương tiện nào, điện tử, cơ khí, sao chụp, ghi âm hoặc cách khác mà không có sự cho phép trước bằng văn bản của nhà xuất bản hoặc giấy phép cho phép sao chép hạn chế ở Vương quốc Anh do Copyright Licensing Agency Ltd, Saffron House, 6-10 Kirby Street, London EC1N 8TS cấp.

Tất cả các nhãn hiệu được sử dụng ở đây là tài sản của chủ sở hữu tương ứng của họ. Việc sử dụng bất kỳ nhãn hiệu nào trong văn bản này không trao cho tác giả hoặc nhà xuất bản bất kỳ quyền sở hữu nhãn hiệu nào đối với các nhãn hiệu đó, cũng như việc sử dụng các nhãn hiệu đó không ngụ ý bất kỳ sự liên kết hoặc chứng thực nào đối với cuốn sách này bởi những chủ sở hữu đó.

ISBN 10: 1-292-02021-0

ISBN 13: 978-1-292-02021-1

Dữ liệu xuất bản trong danh mục thư viện Anh

Bản ghi danh mục cho cuốn sách này có sẵn từ Thư viện Anh

In tại Hoa Kỳ

Mục lục

   Quá trình phân tích chính sách

William N. Dunn 1

2.       Phân tích chính sách trong quá trình hoạch định chính sách

William N. Dunn  31

3.       Cấu trúc vấn đề chính sách

William N. Dunn  65

4.       Dự đoán kết quả chính sách dự kiến

William N. Dunn  117

5.       Quy định các chính sách ưu tiên

William N. Dunn  189

6.       Theo dõi kết quả chính sách quan sát được

William N. Dunn  247

7.       Đánh giá hiệu quả chính sách

William N. Dunn  311

8.       Phát triển lập luận chính sách

William N. Dunn  339

9.       Phân tích chính sách truyền thông

William N. Dunn  383

10.       Phụ lục: Tài liệu về vấn đề chính sách

William N. Dunn  425

11.       Phụ lục: Bản ghi nhớ chính sách

William N. Dunn  433

12.       Phụ Lục: Lập Kế Hoạch Họp Báo

William N. Dunn  441

Chỉ số  451

www.irpublicpolicy.ir

Quá trình
phân tích chính sách

Từ Chương 1 của Phân tích chính sách công, Phiên bản thứ năm. William N. Dunn. Bản quyền © 2012 của Pearson Education, Inc. Bảo lưu mọi quyền.

Quá trình
phân tích chính sách

MỤC TIÊU

Bằng cách nghiên cứu chương này, bạn sẽ có thể

■     Xác định và minh họa các giai đoạn phân tích chính sách.

■     Mô tả các yếu tố của phân tích chính sách tích hợp.

■     Phân biệt bốn chiến lược phân tích chính sách.

■     Tương phản logic được xây dựng lại và logic đang sử dụng.

■     Phân biệt phân tích chính sách tương lai và hồi cứu.

■     Mô tả cấu trúc của một lập luận chính sách và các yếu tố của nó.

■     Hiểu vai trò của lập bản đồ lập luận trong tư duy phản biện.

■     Giải thích phiếu ghi điểm, bảng tính, sơ đồ ảnh hưởng, cây quyết định và bản đồ lập luận.

P

phân tích chính sách là một quá trình điều tra đa ngành nhằm tạo ra, đánh giá quan trọng và truyền đạt thông tin liên quan đến chính sách . Là một môn học giải quyết vấn đề, nó dựa trên các phương pháp khoa học xã hội, lý thuyết và những phát hiện thực chất để giải quyết các vấn đề thực tế.[1]

PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH CHÍNH SÁCH

phương pháp luận đề cập đến một quá trình điều tra hợp lý nhằm tìm ra giải pháp cho các vấn đề thực tế. Mục đích của phương pháp luận là giúp chúng ta hiểu không chỉ các sản phẩm của cuộc điều tra chính sách mà còn cả các quy trình được sử dụng để tạo ra các sản phẩm này. [2]Phương pháp phân tích chính sách không bị giới hạn trong các thói quen phân tích của các lĩnh vực khoa học xã hội chuyên biệt—ví dụ, phân tích lợi ích-chi phí trong kinh tế học hoặc phân tích việc thực hiện trong khoa học chính trị—bởi vì không có phương pháp nào trong số này giữ vị trí ưu tiên trong điều tra chính sách. Phương pháp phân tích chính sách cũng không bị hạn chế bởi các học thuyết và nguyên tắc của triết học lỗi thời về khoa học như chủ nghĩa thực chứng logic, chủ nghĩa đã sai lầm khi tuyên bố rằng tri thức khoa học, được hiểu một cách đúng đắn, là khách quan, không có giá trị và định lượng. [3]Ngược lại, phân tích chính sách là chiết trung về phương pháp luận; những người thực hành nó được tự do lựa chọn trong số rất nhiều phương pháp khoa học, định tính cũng như định lượng, miễn là những phương pháp này mang lại kiến thức đáng tin cậy. Trong bối cảnh này, phân tích chính sách bao gồm nghệ thuật, thủ công và thuyết phục hợp lý, tất cả đều mang tính khoa học ở mức độ chúng thành công trong việc tạo ra kiến thức đáng tin cậy. [4]Kiến thức thông thường thông thường và trí tuệ thực tế được sàng lọc kỹ càng—cả hai đều là sản phẩm của quá trình học tập tiến hóa qua nhiều thế hệ người giải quyết vấn đề—thường cho phép đưa ra những kết luận đáng tin cậy và đáng tin cậy hơn so với những kết luận được đưa ra bằng phương tiện phân tích chính sách và các hình thức điều tra chuyên môn và khoa học chuyên môn khác.[5]

Cơ sở lý luận để phân tích chính sách là thực dụng. Vì lý do này, nó khác biệt rõ ràng với các ngành khoa học xã hội coi trọng tri thức vì lợi ích của chính nó. Mức độ liên quan đến chính sách của các ngành này không phụ thuộc vào địa vị của chúng là khoa học mà phụ thuộc vào mức độ thành công của chúng trong việc làm sáng tỏ và giảm nhẹ các vấn đề thực tế, những vấn đề phát sinh trong các nhóm phức tạp đồng thời là kinh tế, chính trị, văn hóa, đạo đức, v.v. . Các vấn đề thực tế không xuất hiện trong các gói kỷ luật riêng biệt dành cho các khoa kinh tế và khoa học chính trị—kể tên hai trong số các nguyên tắc chính sách quan trọng nhất. Trong thế giới ngày nay, phân tích chính sách đa ngành dường như mang lại sự phù hợp nhất với sự phức tạp đa dạng của việc hoạch định chính sách công.

PHÂN TÍCH CHÍNH SÁCH—MỘT KHUÔN KHỔ ĐA PHƯƠNG LUẬT

Phân tích chính sách là một phần mô tả . Nó dựa vào các ngành khoa học xã hội truyền thống để mô tả và giải thích nguyên nhân và hậu quả của các chính sách. Nhưng nó cũng mang tính quy phạm , một thuật ngữ đề cập đến những đánh giá có giá trị về những gì nên là, trái ngược với những tuyên bố mô tả về những gì là . [6]Để điều tra các vấn đề về tính hiệu quả và công bằng, phân tích chính sách dựa trên kinh tế học chuẩn tắc và phân tích quyết định cũng như đạo đức học và các nhánh khác của triết học xã hội và chính trị - tất cả đều hướng tới những gì nên xảy ra . Định hướng quy phạm này bắt nguồn từ thực tế là việc phân tích các chính sách đòi hỏi chúng ta phải lựa chọn giữa các kết quả mong muốn (kết thúc) và các hướng hành động ưa thích (phương tiện). Việc lựa chọn mục đích và phương tiện đòi hỏi phải tiếp tục đánh đổi giữa các giá trị cạnh tranh về hiệu quả, công bằng, an ninh, tự do và dân chủ. [7]Tầm quan trọng của lập luận quy phạm trong phân tích chính sách đã được một cựu thứ trưởng của Bộ Phát triển Đô thị và Nhà ở phát biểu: “Vấn đề của chúng ta là không làm điều đúng đắn. Vấn đề của chúng ta là biết điều gì là đúng.”[8]

Thông tin liên quan đến chính sách

Phân tích chính sách được thiết kế để cung cấp thông tin liên quan đến chính sách về năm loại câu hỏi:

■    Vấn đề chính sách. Vấn đề mà một giải pháp tiềm năng được tìm kiếm là gì? Sự nóng lên toàn cầu có phải là hậu quả do con người tạo ra từ khí thải của máy bay và xe cơ giới không? Hay sự nóng lên toàn cầu là hậu quả của sự biến động định kỳ về nhiệt độ của bầu khí quyển? Những lựa chọn thay thế nào có sẵn để giảm thiểu sự nóng lên toàn cầu? Kết quả tiềm năng của những lựa chọn thay thế này là gì và giá trị hoặc tiện ích của chúng là gì?

■    Kết quả chính sách dự kiến. Kết quả dự kiến của các chính sách được thiết kế để giảm lượng khí thải độc hại là gì? Bởi vì những biến động tự nhiên định kỳ rất khó hoặc không thể kiểm soát, khả năng giảm phát thải bằng cách tăng giá xăng và dầu diesel so với việc yêu cầu máy bay và xe cơ giới sử dụng nhiên liệu sinh học là bao nhiêu?

■    Chính sách ưu đãi. Những chính sách nào nên được lựa chọn, không chỉ xem xét kết quả dự kiến của chúng trong việc giảm lượng khí thải độc hại, mà còn cả giá trị của việc giảm lượng khí thải về chi phí và lợi ích kinh tế? Có nên sử dụng các tiêu chí phân phối liên quan đến công bằng môi trường cùng với các tiêu chí về hiệu quả kinh tế?

■    Các kết quả chính sách quan sát được. Những kết quả chính sách nào được quan sát, khác với những kết quả mong đợi trước khi một chính sách ưu tiên được thực hiện? Chính sách ưu tiên có thực sự làm giảm lượng khí thải không? Các yếu tố khác như sự phản đối chính trị đối với quy định của chính phủ có phải chịu trách nhiệm cho việc đạt được các mục tiêu phát thải hạn chế không?

■    Thực hiện chính sách. Ở mức độ nào các kết quả chính sách quan sát được góp phần làm giảm sự nóng lên toàn cầu thông qua kiểm soát khí thải? Những lợi ích và chi phí của các quy định của chính phủ đối với các thế hệ hiện tại và tương lai là gì?

Câu trả lời cho những câu hỏi này mang lại năm loại thông tin, là các thành phần thông tin chính sách . Các thành phần này được hiển thị dưới dạng hình chữ nhật trong Hình 1.[9]

Một vấn đề chính sách là một nhu cầu, giá trị hoặc cơ hội chưa được thực hiện để cải thiện có thể đạt được thông qua hành động công. [10]Kiến thức về vấn đề cần giải quyết yêu cầu thông tin về các điều kiện tiền đề của vấn đề (ví dụ: học sinh bỏ học là tiền đề của thất nghiệp), cũng như thông tin về các giá trị (ví dụ: trường học an toàn hoặc mức lương đủ sống) mà thành tích của chúng có thể dẫn đến giải pháp cho vấn đề . Thông tin về các vấn đề chính sách đóng một vai trò quan trọng trong phân tích chính sách,

HÌNH 1

Quy trình phân tích tích hợp

bởi vì cách một vấn đề được xác định sẽ định hình việc tìm kiếm các giải pháp khả dụng. Thông tin không đầy đủ hoặc bị lỗi có thể dẫn đến lỗi nghiêm trọng: xác định vấn đề sai.[11]

Các kết quả chính sách mong đợi có khả năng là hệ quả của một hoặc nhiều giải pháp thay thế chính sách được thiết kế để giải quyết một vấn đề. Thông tin về hoàn cảnh làm phát sinh vấn đề là điều cần thiết để tạo ra thông tin về kết quả chính sách dự kiến. Tuy nhiên, những thông tin như vậy thường không đủ bởi vì quá khứ không tự lặp lại hoàn toàn và các giá trị định hình hành vi có thể thay đổi trong tương lai. Vì lý do này, thông tin về kết quả chính sách dự kiến không được "cung cấp" bởi tình hình hiện tại. Để tạo ra những thông tin như vậy có thể đòi hỏi sự sáng tạo, hiểu biết sâu sắc và sử dụng kiến thức ngầm.[12]

Một chính sách ưa thích là một giải pháp tiềm năng cho một vấn đề. Để chọn một chính sách ưa thích, cần phải có thông tin về kết quả chính sách mong đợi cũng như thông tin về giá trị hoặc tiện ích của những kết quả mong đợi này. Một cách khác để nói điều này là các cơ sở thực tế cũng như giá trị được yêu cầu cho các quy định chính sách. Thực tế đơn lẻ—ví dụ, thực tế là một chính sách tạo ra nhiều số lượng hơn một số lượng khác—không biện minh cho việc lựa chọn một chính sách ưa thích. Các cơ sở thực tế phải được kết hợp với các cơ sở giá trị liên quan đến hiệu quả, bình đẳng, an ninh, dân chủ hoặc một số giá trị khác.

Một kết quả chính sách được quan sát là hệ quả hiện tại hoặc quá khứ của việc thực hiện một chính sách ưu tiên. Đôi khi không rõ liệu một kết quả có thực sự là một tác động của chính sách hay không, bởi vì một số tác động không phải là kết quả của chính sách ; nhiều kết quả là kết quả của các yếu tố khác ngoài chính sách. Điều quan trọng là phải nhận ra rằng hậu quả của hành động không thể được nêu hoặc biết trước một cách đầy đủ, điều đó có nghĩa là nhiều hậu quả không được dự đoán hoặc dự kiến. May mắn thay, thông tin về những hậu quả như vậy có thể được tạo ra ex post (sau khi các chính sách đã được thực hiện), không chỉ ex ante (trước khi các chính sách được thực hiện).

Hiệu quả chính sách là mức độ mà một kết quả chính sách quan sát được đóng góp vào giải pháp của một vấn đề. Trong thực tế, việc thực hiện chính sách không bao giờ hoàn hảo. Các vấn đề hiếm khi được “giải quyết”; thông thường nhất, các vấn đề đã được giải quyết, định dạng lại và thậm chí là “chưa được giải quyết”. [13]Để biết liệu một vấn đề đã được giải quyết, giải quyết, cải cách hay chưa giải quyết, cần có thông tin về các kết quả chính sách quan sát được, cũng như thông tin về mức độ đóng góp của các kết quả này vào các cơ hội cải thiện dẫn đến phát sinh vấn đề.

Chuyển đổi chính sách-thông tin

Năm loại thông tin liên quan đến chính sách phụ thuộc lẫn nhau. Các mũi tên kết nối từng cặp thành phần biểu thị các chuyển đổi chính sách-thông tin , theo đó một loại thông tin được thay đổi thành một loại thông tin khác, do đó việc tạo thông tin tại bất kỳ điểm nào phụ thuộc vào thông tin được tạo ra trong giai đoạn liền kề. Ví dụ, thông tin về việc thực hiện chính sách phụ thuộc vào sự chuyển đổi của thông tin trước đó về các kết quả chính sách được quan sát. Lý do cho sự phụ thuộc này là bất kỳ đánh giá nào về mức độ đạt được mục tiêu của một chính sách đều giả định rằng chúng ta đã có thông tin đáng tin cậy về kết quả của chính sách đó. Các loại thông tin liên quan đến chính sách khác cũng phụ thuộc theo cách tương tự.

Thông tin về các vấn đề chính sách là một trường hợp đặc biệt. Thông tin về các vấn đề chính sách thường bao gồm một số yếu tố vấn đề—ví dụ, các giải pháp tiềm năng hoặc kết quả mong đợi—và loại trừ các yếu tố khác. Những gì được bao gồm hoặc loại trừ sẽ ảnh hưởng đến chính sách nào cuối cùng được quy định, giá trị nào phù hợp làm tiêu chí thực hiện chính sách và kết quả có thể dự đoán nào cần được chú ý hoặc không cần được chú ý. Có nguy cơ lặp đi lặp lại quá mức, cần nhấn mạnh lại rằng lỗi nghiêm trọng trong phân tích chính sách là lỗi loại III – xác định sai vấn đề.[14]

Phương pháp phân tích chính sách

Năm loại thông tin liên quan đến chính sách được tạo ra và biến đổi bằng cách sử dụng các phương pháp phân tích chính sách. Tất cả các phương pháp đều liên quan đến các loại phán đoán khác nhau: [15]phán đoán chấp nhận hay bác bỏ một lời giải thích, khẳng định hay bác bỏ tính đúng đắn của một hành động, quy định hay không quy định một chính sách, chấp nhận hay bác bỏ một dự đoán, và hình thành vấn đề theo một cách nào đó. hơn cái khác.

Trong phân tích chính sách, các thủ tục này có tên đặc biệt:

■    Cơ cấu vấn đề. Các phương pháp cấu trúc vấn đề được sử dụng để tạo ra thông tin về vấn đề cần giải quyết. Một ví dụ về các phương pháp cấu trúc vấn đề là sơ đồ ảnh hưởng và cây quyết định được trình bày trong Trường hợp 3 của chương này (Sơ đồ ảnh hưởng và Cây quyết định—Cấu trúc các vấn đề của chính sách năng lượng và an ninh quốc tế). Các ví dụ khác về phương pháp cấu trúc vấn đề bao gồm các công cụ tư duy phản biện như ánh xạ đối số (Trường hợp 4:

Bản đồ Lập luận—Cấu trúc vấn đề trong Chính sách Năng lượng và Quốc phòng).

■    Dự báo. Các phương pháp dự báo được sử dụng để tạo ra thông tin về các kết quả chính sách dự kiến. Một ví dụ về công cụ dự báo đơn giản là thẻ điểm được mô tả trong Trường hợp 1 (Thẻ điểm Goeller—Theo dõi và Dự báo Tác động Công nghệ). Thẻ điểm, dựa trên đánh giá của các chuyên gia, đặc biệt hữu ích trong việc xác định kết quả mong đợi của các chính sách khoa học và công nghệ.

■    Đơn thuốc. Các phương pháp kê đơn được sử dụng để tạo thông tin về các chính sách ưu tiên. Một ví dụ về phương pháp quy định là bảng tính (Trường hợp 2: Bảng tính—Đánh giá Lợi ích và Chi phí của Chính sách Năng lượng). Bảng tính vượt ra ngoài việc xác định các kết quả chính sách dự kiến bằng cách thể hiện các hậu quả dưới dạng lợi ích và chi phí tiền tệ.

■    Giám sát. Các phương pháp giám sát được sử dụng để tạo ra thông tin về các kết quả chính sách được quan sát. Thẻ điểm (Trường hợp 1) là một phương pháp đơn giản để giám sát các kết quả chính sách quan sát được cũng như để dự báo các kết quả chính sách mong đợi.

■    Sự đánh giá. Các phương pháp đánh giá được sử dụng để tạo ra thông tin về giá trị hoặc tiện ích của các kết quả chính sách được quan sát và sự đóng góp của chúng vào việc thực hiện chính sách. Bảng tính (Trường hợp 2) có thể được sử dụng để đánh giá cũng như đơn thuốc.

Phương pháp đầu tiên, cấu trúc vấn đề, là về các phương pháp khác. Vì lý do này, nó là một metamethod (phương pháp của các phương pháp). Trong quá trình cấu trúc một vấn đề, các nhà phân tích thường trải qua một “tình huống khó khăn, bối rối, khó khăn, trong đó khó khăn dường như lan rộng ra toàn bộ tình huống, ảnh hưởng đến toàn bộ tình huống”.[16] Tình huống có vấn đề không phải là vấn đề; vấn đề là đại diện của các tình huống vấn đề. Do đó, các vấn đề không “ở ngoài kia” trên thế giới, mà chúng bắt nguồn từ sự tương tác giữa suy nghĩ và môi trường bên ngoài. Hãy tưởng tượng một biểu đồ thể hiện sự tăng trưởng của chi tiêu quốc phòng theo tỷ lệ phần trăm của tổng sản phẩm quốc nội. Biểu đồ thể hiện một tình huống có vấn đề, không phải là một vấn đề, bởi vì một nhà phân tích sẽ xem biểu đồ là bằng chứng về việc tăng cường an ninh quốc gia (ngân sách được phân bổ nhiều hơn cho quốc phòng), trong khi một nhà phân tích khác diễn giải biểu đồ như một dấu hiệu cho thấy ngân sách dành cho phúc lợi xã hội đang giảm (ngân sách ít hơn có thể được phân bổ cho các dịch vụ xã hội). Cấu trúc vấn đề, một thủ tục để thử nghiệm các cách thể hiện khác nhau của một tình huống có vấn đề, là hệ thống hướng dẫn trung tâm của phân tích chính sách.

Các phương pháp phân tích chính sách phụ thuộc lẫn nhau. Không thể sử dụng một phương pháp mà không sử dụng các phương pháp khác trước. Vì vậy, mặc dù có thể giám sát các chính sách trong quá khứ mà không cần dự báo hậu quả tương lai của chúng, nhưng thông thường không thể dự báo các chính sách mà không theo dõi chúng trước. [17]Tương tự như vậy, các nhà phân tích có thể giám sát các kết quả chính sách mà không cần đánh giá chúng, nhưng không thể đánh giá một kết quả mà không xác định trước rằng đó là một kết quả ngay từ đầu. Cuối cùng, để chọn một chính sách ưa thích đòi hỏi các nhà phân tích đã theo dõi, đánh giá và dự báo kết quả. [18]Đây là một cách nữa để nói rằng quy định chính sách dựa trên cơ sở thực tế cũng như giá trị.

Hình 1 cung cấp một khuôn khổ để tích hợp các phương pháp từ các nguyên tắc liên quan đến chính sách khác nhau. Một số phương pháp chỉ được sử dụng hoặc chủ yếu trong một số ngành chứ không phải các phương pháp khác. Ví dụ, đánh giá chương trình sử dụng giám sát để điều tra xem liệu một chính sách có liên quan đến quan hệ nhân quả với một kết quả chính sách được quan sát hay không. Mặc dù đánh giá chương trình đã sử dụng rộng rãi phân tích chuỗi thời gian bị gián đoạn, phân tích gián đoạn hồi quy, mô hình nhân quả và các kỹ thuật khác liên quan đến thiết kế và phân tích thí nghiệm thực địa, nhưng [19]nghiên cứu triển khai trong khoa học chính trị thì không. Thay vào đó, các nhà nghiên cứu triển khai chủ yếu dựa vào các kỹ thuật phân tích nghiên cứu điển hình. [20]Một ví dụ khác đến từ dự báo. Mặc dù dự báo là trung tâm của cả kinh tế học và phân tích hệ thống, nhưng kinh tế học hầu như chỉ dựa vào các kỹ thuật kinh tế lượng. Phân tích hệ thống đã sử dụng nhiều hơn các kỹ thuật dự báo định tính để tổng hợp đánh giá của chuyên gia, ví dụ, kỹ thuật Delphi.[21]

BỐN CHIẾN LƯỢC PHÂN TÍCH

Mối quan hệ giữa các thành phần chính sách-thông tin, phương pháp phân tích chính sách và chuyển đổi chính sách-thông tin cung cấp cơ sở để đối chiếu bốn chiến lược phân tích chính sách (Hình 2).

Phân tích triển vọng và hồi cứu

Phân tích chính sách triển vọng liên quan đến việc sản xuất và chuyển đổi thông tin trước khi thực hiện các hành động chính sách. Chiến lược phân tích tiên nghiệm này , được thể hiện ở nửa bên phải của Hình 2, tiêu biểu cho phong cách điều hành của các nhà kinh tế học, nhà phân tích hệ thống, nhà nghiên cứu hoạt động và nhà phân tích quyết định.

Chiến lược triển vọng là ý nghĩa của phân tích chính sách theo ý của Williams . [22]Phân tích chính sách là “phương tiện tổng hợp thông tin để rút ra từ đó các phương án và ưu tiên chính sách được nêu dưới dạng định lượng và định tính có thể so sánh được, dự đoán được làm cơ sở hoặc hướng dẫn cho các quyết định chính sách; về mặt khái niệm, nó không bao gồm việc thu thập thông tin [nhấn mạnh trong bản gốc].” Nghiên cứu chính sách , ngược lại,

HÌNH 2

Hình thức chiến lược phân tích chính sách

đề cập đến “tất cả các nghiên cứu sử dụng các phương pháp luận khoa học để mô tả các hiện tượng và/hoặc xác định mối quan hệ giữa chúng.” Phân tích triển vọng thường tạo ra khoảng cách lớn giữa các giải pháp ưa thích và những nỗ lực thực tế để thực hiện chúng. Có lẽ không quá 10 phần trăm công việc thực sự cần thiết để đạt được một loạt kết quả chính sách mong muốn được thực hiện trước khi các chính sách được thực hiện: “Không phải là chúng ta có quá nhiều giải pháp phân tích tốt cho các vấn đề. Đúng hơn là chúng ta có nhiều giải pháp tốt hơn là chúng ta có những hành động phù hợp.”[23]

Phân tích chính sách hồi cứu được hiển thị ở nửa bên trái của Hình 2. Chiến lược phân tích hậu kỳ này liên quan đến việc tạo ra và chuyển đổi thông tin sau khi các chính sách đã được thực hiện. Phân tích hồi cứu đặc trưng cho phong cách hoạt động của ba nhóm nhà phân tích:

■    Các nhà phân tích định hướng kỷ luật. Nhóm này, bao gồm chủ yếu là các nhà khoa học chính trị, nhà kinh tế học và nhà xã hội học, tìm cách phát triển và kiểm tra các lý thuyết dựa trên nguyên tắc mô tả nguyên nhân và hậu quả của các chính sách. Nhóm này không quan tâm đến việc xác định các mục tiêu chính sách cụ thể hoặc phân biệt giữa các biến số “chính sách” chịu sự thao túng chính sách và những biến số không. [24]Ví dụ, phân tích tác động của cạnh tranh giữa các bên đối với chi tiêu của chính phủ không cung cấp thông tin về các mục tiêu chính sách cụ thể; cạnh tranh đảng cũng không phải là một biến số mà các nhà hoạch định chính sách có thể thao túng để thay đổi chi tiêu công.

■    Các nhà phân tích định hướng vấn đề. Nhóm này, một lần nữa bao gồm chủ yếu là các nhà khoa học chính trị, kinh tế học và xã hội học, tìm cách mô tả nguyên nhân và hậu quả của các chính sách. Tuy nhiên, các nhà phân tích định hướng vấn đề ít quan tâm đến việc phát triển và thử nghiệm các lý thuyết được cho là quan trọng trong các ngành khoa học xã hội hơn là xác định các biến số có thể giải thích một vấn đề. Các nhà phân tích định hướng vấn đề không quá quan tâm đến các mục đích và mục tiêu cụ thể, chủ yếu là do các vấn đề thực tế mà họ phân tích thường có bản chất chung chung. Ví dụ: phân tích dữ liệu tổng hợp về tác động của giới tính, dân tộc và bất bình đẳng xã hội đối với điểm kiểm tra thành tích quốc gia cung cấp thông tin giúp giải thích một vấn đề (ví dụ: , hiệu suất kiểm tra không đầy đủ) nhưng không cung cấp thông tin về các biến chính sách có thể được thao tác.

■    Các nhà phân tích định hướng ứng dụng. Nhóm thứ ba bao gồm các nhà kinh tế học ứng dụng, nhà xã hội học ứng dụng, nhà tâm lý học ứng dụng và nhà nhân chủng học ứng dụng, cũng như các nhà phân tích từ các ngành nghề như hành chính công, công tác xã hội và nghiên cứu đánh giá. Nhóm này cũng tìm cách mô tả nguyên nhân và hậu quả của các chương trình và chính sách công và không quan tâm đến việc phát triển và thử nghiệm các lý thuyết dựa trên kỷ luật. Nhóm này không chỉ quan tâm đến các biến số chính sách có thể thao túng mà còn liên quan đến việc xác định các mục đích và mục tiêu chính sách cụ thể. Thông tin về mục đích và mục tiêu cụ thể là cơ sở để theo dõi, đánh giá kết quả và tác động của chính sách. Ví dụ, các nhà phân tích định hướng ứng dụng có thể giải quyết các chương trình chuẩn bị đọc cho trẻ nhỏ có thể được thao tác để đạt điểm cao hơn trong các bài kiểm tra đọc.

Phong cách hoạt động của ba nhóm phản ánh những điểm mạnh và hạn chế đặc trưng của họ. Các nhà phân tích theo định hướng kỷ luật cũng như định hướng theo vấn đề hiếm khi tạo ra thông tin hữu ích trực tiếp cho các nhà hoạch định chính sách. Ngay cả khi các nhà phân tích định hướng vấn đề điều tra các vấn đề quan trọng như cơ hội giáo dục, bảo tồn năng lượng, kiểm soát tội phạm hoặc an ninh quốc gia, thông tin thu được thường là tiêu cực vĩ mô . Thông tin tiêu cực vĩ mô mô tả các nguyên nhân và hậu quả cơ bản (hoặc “gốc rễ”) của các chính sách, thường bằng cách sử dụng dữ liệu tổng hợp để chỉ ra lý do tại sao các chính sách không hoạt động. Ngược lại, thông tin vi mô cho thấy chính sách và chương trình nào hoạt động trong các điều kiện cụ thể. [25]Việc biết rằng tỷ lệ tội phạm ở thành thị cao hơn nông thôn là rất ít giá trị thực tế đối với các nhà hoạch định chính sách, nhưng điều thực tế quan trọng là phải biết rằng một hình thức kiểm soát súng cụ thể làm giảm phạm tội nghiêm trọng hoặc việc tuần tra dày đặc của cảnh sát là một răn đe.

Ngay cả khi các nhà phân tích định hướng ứng dụng cung cấp thông tin vi mô, họ có thể thấy khó giao tiếp với những người thực hành phân tích chính sách tiên nghiệm , những người trong hầu hết các trường hợp là các nhà kinh tế chuyên nghiệp. Trong môi trường đại lý, các nhà phân tích tiền nghiệm , có nhiệm vụ tìm ra các giải pháp hiệu quả tối ưu, thường có quyền truy cập hạn chế vào thông tin về các kết quả chính sách được tạo ra thông qua phân tích hồi cứu. Về phần mình, những người thực hiện phân tích tiên nghiệm thường không xác định đủ chi tiết các loại thông tin liên quan đến chính sách sẽ hữu ích nhất cho việc giám sát, đánh giá và thực hiện các khuyến nghị của họ. Thông thường, các kết quả dự kiến của một chính sách mơ hồ đến mức “hầu hết mọi đánh giá về chính sách đó đều có thể bị coi là không phù hợp vì nó bỏ sót 'vấn đề' mà chính sách hướng tới." [26]Ví dụ, các nhà lập pháp thường xây dựng các vấn đề theo cách chung chung để đạt được sự chấp nhận, ngăn chặn sự phản đối hoặc duy trì tính trung lập.

Sự tương phản giữa các phong cách hoạt động của các nhà phân tích chính sách cho thấy rằng phân tích định hướng theo nguyên tắc và định hướng vấn đề vốn đã ít hữu ích hơn so với phân tích định hướng ứng dụng - rằng phân tích hồi cứu ( ex post ) nói chung có lẽ kém hiệu quả hơn trong việc giải quyết vấn đề so với phân tích tương lai ( ex post ). ante ) phân tích. Mặc dù kết luận này có thể có giá trị từ quan điểm của các nhà hoạch định chính sách, những người muốn có lời khuyên về những hành động cần thực hiện, nhưng nó đã bỏ qua một số lợi ích quan trọng của phân tích hồi cứu. Phân tích hồi cứu, bất kể những thiếu sót của nó , tập trung chủ yếu vào kết quả của hành động và không hài lòng với thông tin về kết quả chính sách dự kiến, như trường hợp phân tích hồi cứu. Phân tích định hướng theo nguyên tắc và định hướng theo vấn đề có thể đưa ra các khuôn khổ mới để hiểu các quy trình hoạch định chính sách, thách thức các công thức truyền thống về vấn đề, đặt câu hỏi về các huyền thoại xã hội và kinh tế, và định hình bầu không khí quan điểm trong cộng đồng hoặc xã hội. Tuy nhiên, phân tích hồi cứu “có tác động quan trọng nhất đối với các ưu tiên và hiểu biết của trí tuệ, và gần như không hiệu quả trong việc đưa ra các giải pháp cho các vấn đề chính trị cụ thể.”[27]

Phân tích mô tả và quy chuẩn

Hình 2 cũng thể hiện một sự tương phản quan trọng khác, đó là sự khác biệt giữa chiến lược mô tả và chiến lược quy phạm trong phân tích chính sách. Phân tích chính sách mô tả song song với lý thuyết quyết định mô tả , đề cập đến một tập hợp các đề xuất nhất quán về mặt logic mô tả hoặc giải thích hành động. [28]Các lý thuyết quyết định mô tả có thể được kiểm tra dựa trên các quan sát thu được thông qua giám sát và dự báo. Các lý thuyết mô tả, mô hình và khung khái niệm phần lớn bắt nguồn từ khoa học chính trị, xã hội học và kinh tế học. Chức năng chính của các lý thuyết, mô hình và khuôn khổ này là giải thích, hiểu và dự đoán các chính sách bằng cách xác định các mô hình quan hệ nhân quả. Chức năng chính của các phương pháp tiếp cận giám sát, chẳng hạn như thử nghiệm thực địa, là thiết lập tính hợp lệ gần đúng của các suy luận nhân quả liên quan đến các chính sách đối với kết quả giả định của chúng. [29]Trong Hình 2, hình thức mô tả của phân tích chính sách có thể được hình dung như một trục di chuyển từ phía dưới bên trái (giám sát) lên phía trên bên phải (dự báo).

Phân tích chính sách quy phạm tương đương với lý thuyết quyết định quy phạm , trong đó đề cập đến một tập hợp các đề xuất nhất quán về mặt logic để đánh giá hoặc quy định hành động. [30]Trong Hình 2, chiến lược quy chuẩn của phân tích chính sách có thể được hình dung như một trục chạy từ phía dưới bên phải (quy định) sang phía trên bên trái (đánh giá). Các loại thông tin khác nhau được yêu cầu để kiểm tra các lý thuyết quyết định quy chuẩn và mô tả. Các phương pháp đánh giá và kê đơn cung cấp thông tin về hiệu suất của chính sách và các chính sách được ưu tiên, ví dụ, các chính sách đã hoặc sẽ có hiệu quả tối ưu vì lợi ích lớn hơn chi phí hoặc công bằng tối ưu vì những người cần nhất được cải thiện. Một trong những đặc điểm quan trọng nhất của phân tích chính sách quy phạm là các đề xuất của nó dựa trên những bất đồng về các giá trị như hiệu quả, công bằng, khả năng đáp ứng, tự do và an ninh.

Tìm vấn đề và giải quyết vấn đề

Nửa trên và nửa dưới của Hình 2 cung cấp một sự khác biệt quan trọng khác. Nửa trên chỉ ra các phương pháp được thiết kế để tìm ra vấn đề , trong khi nửa dưới chỉ ra các phương pháp để giải quyết vấn đề . Chiến lược tìm kiếm vấn đề liên quan đến việc phát hiện ra các yếu tố đi vào định nghĩa vấn đề chứ không phải giải pháp của chúng. Chúng ta hiểu vấn đề tốt như thế nào? Các bên liên quan quan trọng nhất có ảnh hưởng và bị ảnh hưởng bởi vấn đề là ai ? Các mục tiêu thích hợp đã được xác định chưa? Những lựa chọn thay thế nào có sẵn để đạt được mục tiêu? Những sự kiện không chắc chắn nào cần được tính đến? Chúng ta có đang giải quyết vấn đề “đúng” hơn là vấn đề “sai” không?

Các phương pháp giải quyết vấn đề, nằm ở nửa dưới của Hình 2, được thiết kế để giải quyết vấn đề hơn là tìm ra vấn đề. Chiến lược giải quyết vấn đề chủ yếu mang tính kỹ thuật, ngược lại với việc phát hiện vấn đề, vốn mang tính khái niệm hơn. Các phương pháp giải quyết vấn đề như toán kinh tế rất hữu ích trong việc trả lời các câu hỏi về quan hệ nhân quả chính sách , ước tính thống kê và tối ưu hóa. Bao nhiêu phương sai trong một kết quả chính sách được giải thích bởi một hoặc nhiều biến độc lập? Xác suất thu được một hệ số lớn như thu được là bao nhiêu? Một phương pháp giải quyết vấn đề khác là phân tích lợi ích-chi phí. Lợi ích ròng của các chính sách khác nhau là gì? Tiện ích hoặc lợi tức kỳ vọng của họ là gì?

Phân tích phân đoạn và tích hợp

Phân tích chính sách tích hợp liên kết bốn chiến lược phân tích được hiển thị trong Hình 2. Các chiến lược hồi cứu và triển vọng được kết hợp trong một quy trình liên tục. Các chiến lược mô tả và quy phạm cũng được liên kết với nhau, cũng như các phương pháp được thiết kế để tìm cũng như giải quyết vấn đề. Thực tế mà nói, điều này có nghĩa là các nhà phân tích chính sách kết nối một số trụ cột chính của phân tích chính sách đa ngành, đặc biệt là kinh tế học và khoa học chính trị. Ngày nay, nhu cầu này không được đáp ứng đúng mức bởi các ngành khoa học xã hội chuyên biệt, vốn có xu hướng thực hành phân tích chính sách theo từng nhóm . Công việc bắc cầu cho các ngành được phân đoạn—nhằm chuyển đổi kiến thức tri thức thành kiến thức thực tiễn—được thực hiện bởi các chuyên gia đa ngành bao gồm hành chính công , lập kế hoạch, quản lý và phân tích chính sách. Hiệp hội Hành chính công Hoa Kỳ (ASPA), Hiệp hội Quốc gia các Trường Hành chính và Công vụ (NASPAA), Hiệp hội Quy hoạch Hoa Kỳ (APA), Hiệp hội Quốc tế các Trường và Viện Hành chính (IASIA), Học viện Quản lý ( AM), Hiệp hội Nghiên cứu Hoạt động của Hoa Kỳ (ORSA) và Hiệp hội Quản lý và Chính sách Công (APPAM) là những tổ chức đại diện cho các ngành nghề này. Cho đến nay, những ngành nghề này cởi mở hơn với các ngành kinh tế và khoa học chính trị so với những ngành này đã mở cho họ, mặc dù có sự đồng thuận giữa các học giả chính sách và các nhà thực hành rằng nội dung và phương pháp của những ngành này và các ngành khác là cần thiết để tạo ra chính sách- thông tin liên quan.

Tóm lại, khung phân tích chính sách tích hợp (Hình 1) giúp kiểm tra các giả định, điểm mạnh và hạn chế của các phương pháp được sử dụng trong các ngành có xu hướng được phân đoạn quá mức và chuyên môn hóa quá mức để có thể hữu ích trong việc giải quyết vấn đề thực tế. Khung xác định và liên kết các yếu tố chính của phân tích chính sách—các thành phần chính sách-thông tin, phương pháp phân tích chính sách và chuyển đổi chính sách-thông tin—cho phép chúng ta thấy các vai trò cụ thể được thực hiện bởi các phương pháp cấu trúc vấn đề, giám sát, đánh giá, dự báo và kê đơn. Khung (Hình 2) xác định các chiến lược phân tích chính sách khác nhau: triển vọng ( ex ante ) và hồi cứu ( ex post ), mô tả và quy chuẩn, phát hiện vấn đề và giải quyết vấn đề. Khung này tích hợp các chiến lược phân tích này và giải thích lý do tại sao chúng tôi xác định phân tích chính sách là một nguyên tắc giải quyết vấn đề liên kết các lý thuyết, phương pháp và phát hiện thực chất của khoa học xã hội để giải quyết các vấn đề thực tế.

THỰC HÀNH PHÂN TÍCH CHÍNH SÁCH

Tái cấu trúc logic so với logic sử dụng

Quá trình phân tích chính sách tổng hợp là một quá trình tái cấu trúc logic (reconstructed logic) . Quá trình thực hiện phân tích chính sách không bao giờ hoàn toàn phù hợp với quá trình tái cấu trúc này, bởi vì tất cả các quá trình tái cấu trúc logic đều là những biểu hiện trừu tượng của các thực tiễn cách điệu được cộng đồng khoa học chứng thực. [31]Ngược lại, việc sử dụng logic của các nhà phân tích thực hành, được phân biệt với sự tái cấu trúc logic của việc họ sử dụng lý trí và bằng chứng để giải quyết các vấn đề thực tế, luôn thay đổi từ “các phương pháp hay nhất” về phương pháp do đặc điểm cá nhân của các nhà phân tích, xã hội hóa nghề nghiệp của họ và môi trường thể chế nơi họ làm việc.

■   Phong cách nhận thức. Phong cách nhận thức cá nhân của các nhà phân tích khiến họ hướng tới các phương thức thu thập, giải thích và sử dụng thông tin khác nhau.[32] Các tập đoàn, tổ chức phi lợi nhuận và các cơ quan công cộng như Cục Cải chính Hoa Kỳ và Quỹ Khoa học Quốc gia sử dụng bài kiểm tra Myers-Briggs làm tiêu chuẩn đào tạo và lựa chọn nhân sự.

■   Vai trò phân tích. Trong môi trường đại lý, hầu hết các nhà phân tích phần lớn được cách ly khỏi chính trị. Như vậy, họ chủ yếu là “kỹ thuật viên”. Những người khác thực hiện các vai trò, ngoài nội dung kỹ thuật, còn mang tính chính trị. Những “chính trị gia” này tích cực cam kết thúc đẩy lợi ích của các nhà lãnh đạo hoặc quan chức chính trị mà họ báo cáo. Các nhà phân tích hoạt động khác là những “doanh nhân” tìm kiếm ảnh hưởng lớn hơn trong việc hoạch định chính sách.[33]

■   Hệ thống khuyến khích thể chế. Chính sách “các tổ chức tư vấn” khuyến khích các định hướng phân tích khác nhau, bao gồm “giá trị nhân văn-phê phán” và “khoa học”. [34]Thưởng và phạt thể chế ảnh hưởng đến hiệu lực của các kết luận và khuyến nghị.[35]

■   Hạn chế về thời gian thể chế. Các nhà phân tích làm việc trong môi trường chính phủ thường phải chịu những hạn chế về thời gian chặt chẽ (điển hình là ba đến bảy ngày). Họ làm việc với tốc độ nhanh hơn nhiều và có lẽ hiệu quả cao hơn so với các nhà phân tích trong môi trường học thuật hoặc viện nghiên cứu chính sách. Có thể hiểu được, các nhà phân tích của chính phủ hiếm khi thu thập dữ liệu gốc; họ cũng không sử dụng các kỹ thuật phức tạp và tốn thời gian.[36]

■    Xã hội hóa nghề nghiệp. Các ngành và nghề khác nhau tạo nên phân tích chính sách sẽ xã hội hóa các thành viên của họ theo các chuẩn mực và giá trị khác nhau. Phân tích các bài báo đã xuất bản gợi ý rằng các nhà phân tích sử dụng các phương pháp tường thuật chính thức-định lượng cũng như không chính thức, mặc dù các khuyến nghị chính sách đúng đắn đôi khi yêu cầu các thủ tục định lượng chính thức.[37]

■    Làm việc theo nhóm đa ngành. Phần lớn các phân tích được thực hiện trong các cơ quan công quyền được thực hiện bởi các nhóm đa ngành. Một số thành viên chịu trách nhiệm chính đối với các loại phân tích cụ thể được hiển thị trong Hình 2. Các thành viên trong nhóm được đào tạo về kinh tế học và phân tích quyết định thường có trình độ cao hơn để thực hiện phân tích tiền cứu ( ex ante ), trong khi các thành viên trong nhóm được đào tạo về xã hội học ứng dụng, khoa học chính trị ứng dụng, và đánh giá chương trình thường tốt hơn khi phân tích hồi cứu ( ex post ). Hiệu quả của các nhóm phụ thuộc vào việc mọi người có được sự hiểu biết về hoạt động của các phương pháp phân tích được sử dụng trong suốt quá trình phân tích chính sách tích hợp.

Chi phí cơ hội phương pháp luận

Phân tích tích hợp có chi phí cơ hội. Với thời gian và nguồn lực hạn chế, rất khó để tiến hành đồng thời các phân tích kinh tế, chính trị và tổ chức một cách có hệ thống. Nhiều tam giác , [38]hay cái mà Cook gọi là phép nhân quan trọng ,[39] phản ứng với một số bất cập của chủ nghĩa thực chứng logic. [40]Chủ nghĩa thực chứng giờ đây xuất hiện như một phương pháp luận và nhận thức luận phiến diện tuyên bố rằng các phát biểu đúng về thế giới phải có thể kiểm chứng bằng logic và thực nghiệm, được thể hiện bằng ngôn ngữ chính thức (lý tưởng) như thống kê toán học, và được xác nhận bằng các phát biểu tương ứng với thực tế khách quan . . Thực tế khách quan, chứ không phải là thực tế được cấu thành bởi các hành động và thể chế có ý nghĩa chủ quan, là nền tảng của các tuyên bố đúng. Chủ nghĩa thực chứng logic, như Cook lập luận, là phương pháp thống trị phân tích chính sách và đánh giá chương trình trong thời kỳ Chiến tranh chống đói nghèo của Tổng thống Lyndon Johnson. Ưu điểm của chủ nghĩa đa nguyên phê phán so với chủ nghĩa thực chứng logic là chủ nghĩa đa nguyên cung cấp khả năng ước lượng tốt hơn về những gì đúng bằng cách sử dụng các quy trình kiểm tra chéo từ nhiều quan điểm khác nhau về những gì đáng biết và những gì đã biết về các chính sách.[41]

Một bất lợi của đa nguyên nằm ở chi phí của nó. Kiểm tra chéo giữa nhiều quan điểm kỷ luật, cùng với việc sử dụng nhiều phương pháp, thước đo và nguồn dữ liệu, liên quan đến sự đánh đổi và chi phí cơ hội. [42]Khi các phương pháp đơn lẻ như mô hình kinh tế lượng được sử dụng để đạt được độ chính xác của phép đo và khả năng khái quát hóa thống kê, các nhà phân tích sẽ bỏ qua cơ hội hiểu sâu hơn về các chính sách thông qua các cuộc phỏng vấn dân tộc học, nghiên cứu trường hợp và các phương pháp định tính khác. Một nhà kinh tế lượng hàng đầu, lưu ý rằng các nhà kinh tế học là duy nhất trong số các nhà khoa học xã hội vì họ chỉ được đào tạo để phân tích dữ liệu chứ không thu thập dữ liệu, nhận xét rằng “công việc thực nghiệm có thể được nâng cao đáng kể bằng cách nhạy cảm với bối cảnh của vấn đề (quá trình tạo dữ liệu ) và biết nhiều về dữ liệu của một người.” [43]Sự đánh đổi tương tự áp dụng cho các phương pháp tổng hợp nghiên cứu hoặc phân tích tổng hợp, mua độ chính xác đo lường và nhân quả chính sách tổng quát bằng cái giá phải trả là hiểu sâu hơn về bối cảnh hoạch định chính sách.[44]

Ngược lại, các cuộc phỏng vấn dân tộc học liên quan đến chi phí thông tin cao vì chúng yêu cầu thu thập dữ liệu sơ cấp đáng kể thông qua các cuộc phỏng vấn. Tuy nhiên, chúng cũng thiếu độ chính xác và hiếm khi cho phép khái quát hóa nguyên nhân chính sách đối với các bối cảnh khác. Mặc dù có thể thu được độ chính xác và khả năng khái quát hóa cao hơn bằng các phương pháp nghiên cứu thực địa và thí nghiệm thực địa, nhưng những phương pháp này rất tốn kém, đặc biệt khi chúng được sử dụng kết hợp với các phương pháp hỗn hợp (định lượng và định tính). Chắc chắn rằng, phép kiểm tra chéo giữa các quan điểm, phương pháp và thước đo hội tụ (và khác biệt) có thể nâng cao giá trị của phân tích chính sách và các ngành khoa học xã hội ứng dụng khác. [45]Nhưng hạn chế về thời gian và tài chính khiến sự đánh đổi là không thể tránh khỏi.

TƯ DUY PHÉP VÀ CHÍNH SÁCH CÔNG

Thế giới của nhà phân tích chính sách rất phức tạp. Các nhà phân tích phải sàng lọc và đánh giá một khối lượng lớn dữ liệu định lượng và định lượng sẵn có, đưa ra những lựa chọn khó khăn giữa các nguồn thông tin, lựa chọn các phương pháp và kỹ thuật thích hợp, đồng thời sử dụng các chiến lược hiệu quả để truyền đạt kết quả phân tích thông qua các cuộc họp và tài liệu bằng miệng. Những thách thức thực tế này đặt ưu tiên cho tư duy phản biện —tức là khả năng tổ chức, tổng hợp và đánh giá các nguồn lập luận và bằng chứng đa dạng. Một phương pháp sẵn có cho mục đích này là phân tích các lập luận chính sách . Bằng cách phân tích các lập luận chính sách, chúng tôi có thể xác định và thăm dò các giả định làm cơ sở cho các tuyên bố chính sách cạnh tranh, nhận biết và đánh giá sự phản đối đối với các tuyên bố này và tổng hợp thông tin liên quan đến chính sách từ các nguồn khác nhau.

Cấu trúc của các lập luận chính sách

Các lập luận về chính sách là phương tiện chính đưa ra các cuộc tranh luận về các chính sách công.[46] Mặc dù các nhà khoa học xã hội có quyền tự hào về chuyên môn hóa phương pháp luận, nhưng họ thường quên rằng “chính sách công được tạo nên từ ngôn ngữ. Cho dù ở dạng viết hay nói, lập luận là trung tâm của tất cả các giai đoạn của quy trình chính sách.”[47]

Cấu trúc của một đối số chính sách có thể được biểu diễn dưới dạng một tập hợp gồm bảy thành phần (Hình 3):[48]

Yêu cầu chính sách (C). Một tuyên bố chính sách là kết luận của một lập luận chính sách. Các lập luận cũng bao gồm các yếu tố khác, bao gồm thông tin liên quan đến chính sách (I), bảo đảm (W), ủng hộ (B), hạn định (Q), phản đối (O) và bác bỏ (R). Chuyển động từ thông tin liên quan đến chính sách sang yêu cầu ngụ ý do đó, do đó , hoặc vì vậy . Yêu cầu chính sách có nhiều loại khác nhau. Một số mang tính quy chuẩn: “Quốc hội nên thông qua các sửa đổi đối với Đạo luật Thực hành Việc làm Công bằng.” Một số mô tả: “Việc sử dụng Internet sẽ tăng gấp đôi trong mười năm tới.”

Thông tin liên quan đến chính sách (I). Thông tin liên quan đến chính sách cung cấp cơ sở cho yêu cầu chính sách. Những căn cứ này có thể là dữ liệu thống kê, kết quả thực nghiệm tinh thần, lời khai của chuyên gia, lẽ thường hoặc phán đoán chính trị. Thông tin liên quan đến chính sách là câu trả lời cho câu hỏi: Thông tin nào liên quan đến khiếu nại? Thông tin là điểm bắt đầu của một lập luận mới và là điểm kết thúc của một lập luận trước đó. Đối số chính sách có thể dẫn đến chuỗi đối số, cây hoặc chu trình phức tạp.

Trát (W). Lệnh là một lý do để hỗ trợ một yêu cầu bồi thường. Chứng quyền có thể là lý thuyết kinh tế, nguyên tắc đạo đức, tư tưởng chính trị, thẩm quyền chuyên môn, v.v. [49]Lệnh trả lời câu hỏi: Tại sao lý do này hỗ trợ yêu cầu bồi thường? Các loại chứng quyền khác nhau có liên quan đến lập luận

KHẲNG ĐỊNH

Một tuyên bố chính sách là kết luận của một lập luận chính sách. Có bốn loại tuyên bố chính sách: xác định, mô tả, đánh giá và ủng hộ.

PHẢN ĐẠO

Một bác bỏ phản đối hoặc thách thức một phản đối bằng cách xác định các điều kiện hoặc ngoại lệ đặc biệt làm giảm niềm tin vào sự thật của phản đối,

HÌNH 3

Các yếu tố của một lập luận chính sách

Nguồn : Created with Rationale 2. Melbourne: Austhink Consulting, 2010. www.austhink.com

thực hiện trong các ngành, nghề khác nhau. Ví dụ, luật sử dụng các so sánh trường hợp và quy tắc bằng chứng, trong khi kinh tế học sử dụng các lý thuyết và luật thành phần, chẳng hạn như quy luật tiện ích giảm dần của tiền. Các nhà hoạch định chính sách cũng như các nhà khoa học xã hội sử dụng các biện pháp bảo đảm nhân quả như “Việc thanh lọc sắc tộc sẽ bị ngăn chặn bởi các cuộc không kích nhằm tạo dựng uy tín của NATO trong

khu vực." Lệnh đưa ra lý do để chấp nhận yêu cầu bồi thường, trả lời câu hỏi: Xem xét thông tin, lý do nào làm cho yêu cầu đó đúng?

Vòng Loại(Q). Từ hạn định thể hiện mức độ mà một tuyên bố gần như đúng, dựa trên sức mạnh của thông tin, sự bảo đảm và sự ủng hộ, cũng như sự phản đối và bác bỏ. Mặc dù các nhà khoa học xã hội có thể nêu các từ hạn định bằng ngôn ngữ xác suất chính thức (p = 0,01 hoặc t = 2,24), nhưng ngôn ngữ thông thường là phương thức bình thường của các khẳng định định tính với các thuật ngữ như chắc chắn, tuyệt đối, nhất thiết, có lẽ, rất có thể, có lẽ, hiển nhiên , và loại bỏ các trường hợp không lường trước được . Phần hạn định trả lời câu hỏi: Tuyên bố đó mạnh mẽ và đáng tin cậy đến mức nào? Chủ yếu thông qua các quá trình tranh luận và tranh luận mà các nhà hoạch định chính sách, nhà phân tích chính sách và các bên liên quan chính sách khác điều chỉnh hoặc thậm chí từ bỏ các tranh luận. Những thay đổi như vậy, khi chúng xảy ra, được thúc đẩy bởi sức mạnh của sự phản đối và bác bỏ được đưa ra bởi những người có lợi ích trong chính sách.

Sao lưu (B). Sự hỗ trợ là một lý do bổ sung để hỗ trợ hoặc "sao lưu" chứng quyền. Sự hỗ trợ trả lời câu hỏi: Tại sao lệnh hỗ trợ yêu cầu bồi thường? với một lý do, giả định hoặc lập luận tổng quát hơn bắt đầu bằng bởi vì . Các loại hỗ trợ khác nhau được sử dụng một cách đặc trưng bởi các thành viên thuộc các lĩnh vực và ngành nghề khác nhau. Sự hỗ trợ có thể là luật khoa học, kháng cáo đối với thẩm quyền của các chuyên gia, hoặc các nguyên tắc đạo đức và luân lý. Ví dụ, hãy xem xét lệnh được đưa ra trước đó: “Việc thanh lọc sắc tộc sẽ bị ngăn chặn bởi các cuộc không kích nhằm tạo dựng uy tín của NATO trong khu vực.” Sự ủng hộ cho các bảo đảm ủng hộ việc sử dụng vũ lực cưỡng chế thường là một tuyên bố không chính thức về luật giảm dần tiện ích: “Chi phí của một giải pháp thay thế càng lớn thì càng ít khả năng nó sẽ được theo đuổi.”

Phản đối (O). Phản đối phản đối hoặc thách thức thông tin, bảo đảm, ủng hộ hoặc hạn định bằng cách xác định các điều kiện hoặc ngoại lệ đặc biệt làm giảm độ tin cậy vào sự thật của thông tin, bảo đảm, ủng hộ hoặc hạn định. Phản đối trả lời câu hỏi: Có trường hợp đặc biệt hoặc trường hợp ngoại lệ nào đe dọa độ tin cậy của lệnh không? Các nhà phân tích chú ý đến những ý kiến phản đối có nhiều khả năng đưa ra quan điểm phê phán đối với một lập luận chính sách, xác định những giả định yếu kém hoặc ẩn giấu, dự đoán những hậu quả không mong muốn hoặc đặt câu hỏi về những phản bác có thể có đối với những ý kiến phản đối. Qua đó, các nhà phân tích có thể tự phê bình, thách thức các giả định và lập luận của chính họ.

Bác bỏ(R). Một bác bỏ là một phản đối đối với một phản đối. Bác bỏ phản đối hoặc thách thức phản đối bằng cách xác định các điều kiện đặc biệt hoặc ngoại lệ làm giảm niềm tin vào sự thật của phản đối. Phản bác trả lời câu hỏi : Có trường hợp đặc biệt hoặc trường hợp ngoại lệ nào đe dọa độ tin cậy của phản bác không? Hầu hết các lập luận về chính sách đều có những phản đối và bác bỏ , bởi vì việc hoạch định chính sách liên quan đến thương lượng, đàm phán, cạnh tranh và thỏa hiệp giữa những người phản đối và ủng hộ chính sách.

Hệ quy chiếu, quan điểm và lý do của các nhà hoạch định chính sách và nhà phân tích được tìm thấy trong các bảo đảm, ủng hộ, phản đối và bác bỏ cơ bản của họ. Do đó, thông tin liên quan đến chính sách giống hệt nhau được diễn giải theo những cách khác nhau rõ ràng. Việc giảm tỷ lệ tội phạm ở khu vực thành thị có thể được người nghèo thành thị hoan nghênh, chủ sở hữu các doanh nghiệp ở trung tâm thành phố nhìn với thái độ hoài nghi, bị bác bỏ bởi các nhà tội phạm học, những người cho rằng tỷ lệ tội phạm ở thành thị là do thay đổi tỷ lệ thất nghiệp và vô gia cư, và được ca ngợi là thành tích của các quan chức được bầu . Bằng cách kiểm tra các lập luận tranh cãi và các giả định cơ bản của chúng, các nhà phân tích có thể khám phá và đánh giá nghiêm túc các lập luận và bằng chứng mà nếu không thì sẽ không được chú ý. Điều quan trọng không kém là những gì nó mang lại cho chính các nhà phân tích—họ có thể thăm dò các giả định của mình bằng cách xem xét các ý kiến phản đối, trình độ và ngoại lệ đối với kết luận của chính họ.

TÓM TẮT CHƯƠNG

Chương này đã cung cấp một khung phân tích chính sách xác định vai trò của các phương pháp phân tích chính sách trong việc tạo và chuyển đổi hình thành thông tin liên quan đến chính sách. Bốn khu vực của khuôn khổ này kêu gọi sự chú ý đến những điểm giống và khác nhau giữa các phương pháp phân tích chính sách và chỉ ra nguồn gốc của các phương pháp này trong các ngành và chuyên ngành khoa học xã hội khác nhau, từ đó làm rõ ý nghĩa của các phương pháp này.

CÂU HỎI ĐÁNH GIÁ

  Định nghĩa phân tích chính sách như một quá trình điều tra khác biệt với một tập hợp các phương pháp có nghĩa là gì?

  Mô tả động lực của các thành phần chính sách-thông tin, phương pháp phân tích chính sách và chuyển đổi chính sách-thông tin.

  Phân tích chính sách tích hợp và phân đoạn tương phản. Cho ví dụ.

  Lý thuyết quyết định chuẩn mực khác với lý thuyết quyết định mô tả như thế nào?

  Liệt kê một số khác biệt chính giữa giải quyết vấn đề và phát hiện vấn đề.

BÀI TẬP MINH HỌA

  Thẻ điểm cung cấp một cái nhìn tổng quan hữu ích về kết quả quan sát được và dự kiến của các chính sách khác nhau. Khi sử dụng thẻ điểm để theo dõi và dự báo kết quả của hai giới hạn tốc độ (Trường hợp 2), giới hạn tốc độ 55 dặm/giờ có vẻ thích hợp hơn so với giới hạn tốc độ 65 dặm/giờ. So sánh phiếu ghi điểm (Hình C2) với bảng tính (Hình C3). Việc so sánh có làm thay đổi kết luận của bạn về hiệu suất của giới hạn tốc độ 55 dặm/giờ không? Điều này cho chúng ta biết điều tra đa ngành. Không một phương pháp nào phù hợp cho tất cả hoặc hầu hết các vấn đề. Do nhu cầu lựa chọn giữa các phương pháp, các lựa chọn phương pháp có thể được xem như một vấn đề tối ưu hóa liên quan đến sự đánh đổi và chi phí cơ hội. Công việc thực tế của các nhà phân tích thực hành đòi hỏi tư duy phản biện. Việc phân tích các lập luận chính sách rất thích hợp cho mục đích này.

6.      Ngược lại phân tích hồi cứu và tương lai sis. Những ngành khoa học xã hội nào có xu hướng chuyên về phân tích triển vọng? Phân tích hồi cứu?

7.      Thảo luận về những điểm mạnh và hạn chế của chủ nghĩa đa nguyên quan trọng.

8.      Đối chiếu “logic đang sử dụng” và “ logic được cấu trúc lại” của phân tích chính sách. Cung cấp các ví dụ.

9.     Làm cách nào để lập bản đồ lập luận có thể hỗ trợ các nhà phân tích trở thành những nhà tư duy phản biện?

về sự khác biệt giữa giám sát và đánh giá trong phân tích chính sách? Ý nghĩa của sự khác biệt giữa các loại phân tích chính sách khác nhau là gì?

2.      Biểu đồ ảnh hưởng và cây quyết định là những phương pháp hữu ích để cấu trúc các vấn đề chính sách. Sơ đồ và cây hiển thị trong Hình 2 giúp xác định các bên liên quan chính sách, các lựa chọn thay thế chính sách, các kết quả và sự kiện không chắc chắn, xác suất của các kết quả và sự kiện này cũng như kết quả có giá trị (kết quả có giá trị là mục tiêu). Hãy xem xét biểu đồ ảnh hưởng thể hiện vấn đề cung cấp năng lượng vào năm 1973 và 1974, khi lệnh cấm vận dầu mỏ của OPEC đặt ra những thách thức lớn đối với cả nguồn cung năng lượng và an ninh quốc gia của Hoa Kỳ. Hình C3 giúp chúng ta hình thành bài toán như thế nào? Các mũi tên gợi ý gì về nguyên nhân thiếu hụt năng lượng cũng như nguyên nhân giảm tử vong do tai nạn giao thông ? Biểu đồ ảnh hưởng gợi ý điều gì về các điều kiện dẫn đến giới hạn tốc độ 55 dặm/giờ và hiệu quả của nó? Sau khi so sánh biểu đồ ảnh hưởng với cây quyết định (dựa trên biểu đồ ảnh hưởng

THƯ MỤC

Campbell, Donald T. Phương pháp luận và nhận thức luận cho khoa học xã hội: Các bài báo chọn lọc . E. Samuel Overman biên tập. Chicago: Nhà xuất bản Đại học Chicago, 1988.

Chết đi, Paul. Khoa học xã hội hoạt động như thế nào: Những phản ánh về thực tiễn . Pittsburgh, PA: Nhà xuất bản Đại học Pittsburgh, 1991.

Dunn, William N., và Rita Mae Kelly. Những tiến bộ trong Nghiên cứu Chính sách từ năm 1950. New Brunswick, NJ: Sách giao dịch, 1992.

Fischer, Frank và John Forester. Bước ngoặt tranh luận trong phân tích và hoạch định chính sách . Durham, NC: Nhà xuất bản Đại học Duke, 1993.

Hawkesworth, Mary E. Các vấn đề lý thuyết trong phân tích chính sách . Albany: State University of New York Press, 1988. gram), mô tả lý do tại sao hai cách thể hiện vấn đề này là những ví dụ điển hình của lý thuyết quyết định mô tả và chuẩn tắc.

3.      Tạo một bản đồ lập luận dựa trên sơ đồ ảnh hưởng được trình bày trong Trường hợp 3. Bắt đầu với tuyên bố sau: “Hoa Kỳ nên quay trở lại giới hạn tốc độ 55 dặm/giờ để tiết kiệm nhiên liệu và cứu mạng người.” Đưa vào bản đồ của bạn càng nhiều bảo đảm, ủng hộ, phản đối và bác bỏ càng tốt. Giả sử rằng hạn định ban đầu là chắc chắn , hãy cho biết liệu hạn định có thay đổi khi chúng ta chuyển từ một đối số đơn giản, tĩnh, không bị kiểm chứng sang một đối số phức tạp, động và gây tranh cãi hay không.

Kaplan, Áp-ra-ham. Tiến hành điều tra: Phương pháp luận cho khoa học hành vi . San Francisco, CA: Chandler, 1964.

Mac Rae, Duncan Jr. Chức năng xã hội của khoa học xã hội . New Haven, CT: Nhà xuất bản Đại học Yale, 1976.

Đá, Deborah. Nghịch lý chính sách: Nghệ thuật ra quyết định chính trị . Mục sư Ed. New York: Thế chiến Norton, 2001.

Toulmin, Stephen R. Quay trở lại lý trí . Cambridge, MA: Nhà xuất bản Đại học Harvard, 2001.

Van Gelder, Tim. “Cơ sở lý luận cho cơ sở lý luận.” Luật, Xác suất và Rủi ro 6 (2007): 23-42.

TÌNH HUỐNG 1 THẺ ĐIỂM GOELLER— THEO DÕI VÀ DỰ BÁO CÁC TÁC ĐỘNG CỦA CÔNG NGHỆ             

Khi các công nghệ tiên tiến được sử dụng để đạt được các mục tiêu chính sách, các hệ thống kỹ thuật xã hội có độ phức tạp đáng kể được tạo ra. Mặc dù về mặt phân tích, việc chuẩn bị một phân tích kinh tế toàn diện về chi phí và lợi ích của các chính sách như vậy là rất hấp dẫn, nhưng hầu hết các nhà phân tích thực hành không có thời gian hoặc nguồn lực để làm như vậy. Do hạn chế về thời gian hoạch định chính sách, nhiều phân tích được hoàn thành trong khoảng thời gian từ vài ngày đến một tháng và trong hầu hết các trường hợp, các phân tích chính sách không liên quan đến việc thu thập và phân tích dữ liệu mới. Ngay từ đầu trong một dự án, các nhà hoạch định chính sách và nhân viên của họ thường muốn có một
cái nhìn tổng quan về tình hình vấn đề và tác động tiềm ẩn của các chính sách thay thế. Trong những trường hợp này, thẻ điểm là phù hợp.

Goeller , được đặt tên theo Bruce Goeller của Tập đoàn RAND, phù hợp cho mục đích này. Bảng C1 cho thấy tác động của các hệ thống giao thông thay thế. Một số tác động liên quan đến các dịch vụ vận chuyển được sử dụng bởi các thành viên của cộng đồng, trong khi những tác động khác liên quan đến tác động đối với các nhóm thu nhập thấp. Trong trường hợp này, như Quade nhận xét, rất khó đánh giá số lượng lớn các tác động khác nhau bằng đồng đô la, khiến cho việc phân tích chi phí-lợi ích trở nên không thực tế và thậm chí là không thể. [50]Các tác động khác liên quan đến các vấn đề tài chính và kinh tế như đầu tư, việc làm được tạo ra, doanh số bán hàng và doanh thu thuế. Các tác động khác mang tính phân bổ vì chúng liên quan đến các tác động khác nhau của giao thông vận tải. ■

BẢNG C1

bảng điểm

Tác động xã hội

CTOL

VTOL

TACV

VẬN TẢI

Hành khách (triệu dặm)

7

4

9

Thời gian mỗi chuyến (giờ)

2

1,5

2,5

Chi phí mỗi chuyến đi ($)

$17

$28

$20

Giảm tắc nghẽn (%)

0%

5%

10%

TÀI CHÍNH

Đầu tư (triệu USD)

$150

$200

$200

Trợ cấp hàng năm (triệu USD)

0

0

90

THUỘC KINH TẾ

Việc làm thêm (nghìn)

20

25

100

Doanh thu tăng thêm ($millions)

50

88

500

CỘNG ĐỒNG

Tiếng ồn (hộ gia đình)

10

1

20

Thêm ô nhiễm không khí (%)

3%

9%

1%

Tiết kiệm xăng dầu (%)

0%

-20%

30%

hộ gia đình di dời

0

20

500

Thất thu thuế (triệu USD)

0

0,2

2

Cột mốc bị phá hủy

Không có

Không có

Pháo đài X

PHÂN PHỐI

Chuyến đi thu nhập thấp (%)

7%

1%

20%

Hộ gia đình có thu nhập thấp

Tiếng ồn khó chịu (%)

2%

16%

40%

Nguồn : Goeller ( 1974); Quade, Phân tích các quyết định công (1975), tr. 60.

N O te : Máy bay cất cánh và hạ cánh thông thường (CTOL); máy bay cất, hạ cánh thẳng đứng (VTOL); phương tiện đệm khí bánh xích (TACV).

BẢNG TÍNH TRƯỜNG HỢP 2 — ĐÁNH GIÁ LỢI ÍCH VÀ CHI PHÍ CỦA CÁC CHÍNH SÁCH NĂNG LƯỢNG

Vào năm 1972 và 1973, Hoa Kỳ và các quốc gia phụ thuộc vào dầu mỏ khác đã trải qua cuộc khủng hoảng dầu mỏ đầu tiên trong số nhiều cuộc khủng hoảng dầu mỏ bắt nguồn từ việc Tổ chức các nước xuất khẩu dầu mỏ (OPEC) tăng mạnh giá dầu thô. Phản ứng của các nhà lãnh đạo Mỹ và châu Âu là áp dụng các giới hạn tốc độ tối đa lần lượt là 55 dặm/giờ và 90 km/giờ. Tại Hoa Kỳ, Giới hạn tốc độ tối đa quốc gia (NMSL) được thiết kế để giảm mức tiêu thụ xăng bằng cách yêu cầu tất cả các phương tiện trên đường cao tốc liên bang di chuyển với tốc độ tối đa là 55 dặm/giờ, tốc độ sẽ tối đa hóa hiệu quả nhiên liệu cho hầu hết các phương tiện.

Ngay sau khi thực hiện giới hạn tốc độ 55 dặm một giờ, người ta phát hiện ra rằng chính sách mới không chỉ làm giảm mức tiêu thụ nhiên liệu mà còn làm giảm đáng kể số ca tử vong và thương tích do giao thông. Do đó, rất lâu sau khi cuộc khủng hoảng dầu mỏ của OPEC kết thúc, giới hạn tốc độ vẫn được giữ lại, mặc dù nó không còn cần thiết để đối phó với cuộc khủng hoảng năng lượng đã thúc đẩy nó được thông qua vào năm 1973. Thật vậy, giới hạn tốc độ 55 dặm một giờ đã được giữ nguyên trong hơn 20 năm cho đến khi nó được chính thức bãi bỏ vào tháng 11 năm 1995.[51]

Các cuộc tranh luận sôi nổi trước khi bãi bỏ. Thượng nghị sĩ John C. Danforth của Missouri, một người ủng hộ chính sách có ảnh hưởng, lập luận rằng việc bãi bỏ sẽ tiết kiệm một phút mỗi ngày cho mỗi người lái xe nhưng lại dẫn đến thêm 600 đến 1.000 ca tử vong. Tờ Washington Post và tờ New York Times tham gia phe đối lập, đưa tin rằng, mặc dù số người chết chắc chắn sẽ tăng lên, nhưng việc tiết kiệm thời gian là không đáng kể. Sau đó, Bộ trưởng Giao thông vận tải Pena tuyên bố rằng chính quyền Clinton kiên quyết phản đối việc bỏ giới hạn tốc độ.

Đây là thời điểm thích hợp để đánh giá lợi ích và chi phí của NMSL. Bảng tính là một công cụ đơn giản nhưng mạnh mẽ để làm việc đó. Thẻ điểm, như chúng ta đã thấy trong Trường hợp 1, là một công cụ hữu ích để giám sát và dự báo các tác động khi việc phân tích chi phí lợi ích là không khả thi hoặc không mong muốn. Trên thẻ điểm, các giải pháp thay thế chính sách được sắp xếp thành các cột dọc theo đầu ma trận và các tác động của chính sách được liệt kê trong mỗi hàng. Ngược lại, các bảng tính phù hợp và hữu ích để quy định các chính sách ưu tiên và đánh giá kết quả của chúng. Các bảng tính hiển thị lợi ích và chi phí của các kết quả chính sách được quan sát hoặc dự kiến, tạo ra thông tin về hiệu suất chính sách cũng như các chính sách được ưu tiên (xem Hình 1).

Bảng C2 hiển thị một bảng tính được sử dụng để đánh giá tác động của giới hạn tốc độ 55 dặm/giờ vào cuối năm 1974, một năm sau khi chính sách này được triển khai. Để chỉ ra sự khác biệt giữa bảng tính và phiếu ghi điểm, Bảng C2 cũng hiển thị thông tin tương tự như phiếu ghi điểm. ■

k BẢNG C2

Thẻ điểm và Bảng tính

(a) Bảng điểm

65 dặm/giờ

55 dặm/giờ

KẾT QUẢ

(Trường hợp Cơ bản)*

tử vong

54,052

45,196

Số dặm đã đi (tỷ)

1.313

1.281

Giờ lái xe (tỷ)

20.2

21.9

Gallon nhiên liệu tiêu thụ (tỷ)

46,8

43.3

Hiệu suất nhiên liệu (mpg)

14,9

16.1

Trích dẫn lưu lượng truy cập (triệu)

5,711

7,425

Thiệt hại về tài sản (triệu vụ)

25,8

23.1

*Trường hợp cơ sở là chính sách chống lại cái mới

chính sách được so sánh.

(b) Bảng tính

MỤC TIÊU

65mph

55mph

Sự khác biệt

Giá trị

hàng tỷ đô la

I Tử vong (000s)

54.1

45.2

8.856

$240.000,00

2,13 đô la

II Giờ lái xe (tỷ)

20.2

21.9

- 1.7

5,05

- 8,59

III Gallons nhiên liệu tiêu thụ

46,8

43.3

3,5

0,53

1,86

(tỷ)

IV Trích dẫn lưu lượng truy cập (000s)

5,711

7,425

- 1.714

3,94

- 0,0068

V Thiệt hại về tài sản

25.800

23.100

2.700

363.00

0,98

trường hợp (000s)

Lợi ích (I + III + V)

4,97

Chi phí (II + IV)

- 8,60

Lợi ích ròng (BC)

$ - 3,63

TRƯỜNG HỢP 3 SƠ ĐỒ ẢNH HƯỞNG VÀ CÂY QUYẾT ĐỊNH—CẤU TRÚC VẤN ĐỀ CỦA

NĂNG LƯỢNG VÀ AN NINH QUỐC TẾ

Cùng với các phương pháp phân tích chính sách khác đã được thảo luận trước đó trong chương này (Hình 1), sơ đồ ảnh hưởng và cây quyết định là những công cụ hữu ích để cấu trúc các vấn đề chính sách. [52]Biểu đồ ảnh hưởng (Hình C3) hiển thị chính sách, Giới hạn tốc độ tối đa quốc gia, dưới dạng hình chữ nhật. Một hình chữ nhật luôn đề cập đến một lựa chọn chính sách hoặc nút quyết định, trong trường hợp này là sự lựa chọn

( tiếp )

Mạng lưới

Những lợi ích

Khủng hoảng dầu mỏ OPEC

(b) Cây quyết định

Dặm
đã đi

tử vong

Đúng

KHÔNG

gia hạn NMSL

suy thoái

$2,77 cho mỗi 100 Dặm Đã Đi Không Thay Đổi

Xuống 10% (32 tỷ dặm)

$2,77 cho mỗi 100 Dặm Đã Đi

Giảm 3%

Giảm 20% (8.900 trường hợp tử vong)

2,77 USD cho mỗi 100 dặm đã đi

240.000 đô la cho mỗi trường hợp tử vong được ngăn chặn

Giảm 10%

240.000 đô la cho mỗi trường hợp tử vong được ngăn chặn

Giảm 5%

240.000 đô la cho mỗi trường hợp tử vong được ngăn chặn

HÌNH C3

Biểu đồ ảnh hưởng và cây quyết định

giữa việc áp dụng và không áp dụng giới hạn tốc độ tối đa quốc gia là 55 dặm/giờ. Ở bên phải và phía trên nút quyết định là các sự kiện không chắc chắn, được biểu thị dưới dạng hình bầu dục, được kết nối với nút quyết định bằng các mũi tên cho biết giới hạn tốc độ ảnh hưởng hoặc bị ảnh hưởng bởi chúng như thế nào. Các hình chữ nhật với các góc được cạo thể hiện các kết quả hoặc mục tiêu chính sách có giá trị. Mục tiêu là giảm mức tiêu thụ nhiên liệu, giảm thời gian đi lại, giảm thương tích và tránh tử vong do giao thông. Ở bên phải các mục tiêu là một hình chữ nhật được cạo khác, biểu thị lợi ích ròng (lợi ích ít hơn chi phí) của bốn mục tiêu. Kết quả đáng ngạc nhiên của việc sử dụng biểu đồ ảnh hưởng để cấu trúc vấn đề là phát hiện ra các sự kiện kinh tế có liên quan đến nguyên nhân, chẳng hạn như suy thoái kinh tế và tỷ lệ thất nghiệp, ảnh hưởng đến số dặm lái xe, từ đó ảnh hưởng đến cả bốn mục tiêu. “Nguyên nhân gốc rễ” dường như là lệnh cấm vận dầu mỏ của OPEC.

Cây quyết định là một biểu diễn khác của sơ đồ ảnh hưởng. Trong khi sơ đồ ảnh hưởng cho thấy các lựa chọn chính sách và các sự kiện không chắc chắn ảnh hưởng như thế nào đến việc đạt được các mục tiêu, thì cây quyết định hiển thị giá trị tiền tệ của các mục tiêu này. Trong sơ đồ quyết định được rút gọn và đơn giản hóa này, có hai nhánh đại diện cho các lựa chọn thay thế cũng như lệnh cấm vận dầu mỏ của OPEC, suy thoái kinh tế, chi phí cho quãng đường di chuyển và lợi ích của đồng đô la trong việc giảm tỷ lệ tử vong. Các nhánh in đậm hiển thị các sự kiện có khả năng xảy ra cao nhất hoặc đã xảy ra. ■

TÌNH HUỐNG 4 BẢN ĐỒ LẬP LUẬN—CẤU TRÚC VẤN ĐỀ TRONG CHÍNH SÁCH QUỐC PHÒNG VÀ GIAO               THÔNG

Vai trò của các lập luận nhân quả trong việc chuyển thông tin liên quan đến chính sách thành các tuyên bố chính sách có thể được minh họa bằng nghiên cứu nổi tiếng của Allison về việc ra quyết định chính sách đối ngoại trong cuộc khủng hoảng tên lửa Cuba vào tháng 10 năm 1962. Chỉ ra cách các mô hình giải thích khác nhau đưa ra các kết luận khác nhau, Allison lập luận rằng chính sách của chính [53]phủ các nhà phân tích nghĩ về các vấn đề của chính sách đối ngoại dưới dạng các mô hình khái niệm tiềm ẩn hình thành nên suy nghĩ của họ; hầu hết các nhà phân tích giải thích hành vi của các chính phủ theo mô hình giả định tính hợp lý của các lựa chọn chính trị ( mô hình tác nhân hợp lý ); các mô hình thay thế, bao gồm những mô hình nhấn mạnh vào quy trình tổ chức ( mô hình quy trình tổ chức ) và chính trị quan liêu ( mô hình chính trị quan liêu ), cung cấp cơ sở cho các giải thích được cải thiện.

Năm 1962, các lựa chọn chính sách mở ra cho Hoa Kỳ bao gồm từ không hành động và áp lực ngoại giao đến đàm phán bí mật, xâm lược, không kích phẫu thuật và phong tỏa. Trong số một số tuyên bố được đưa ra vào thời điểm xảy ra cuộc khủng hoảng tên lửa Cuba, chúng ta hãy xem xét chính sách được Hoa Kỳ thực sự áp dụng: “Hoa Kỳ nên phong tỏa Cuba”. Trong trường hợp này, thông tin liên quan đến chính sách (I) là “Liên Xô đang đặt tên lửa tấn công ở Cuba.” Lệnh tuyên bố rằng “việc phong tỏa sẽ buộc Nga phải rút tên lửa bằng cách cho người Nga thấy rằng Hoa Kỳ quyết tâm sử dụng vũ lực”. Khi cung cấp các lý do để chấp nhận lệnh, người ủng hộ (B) ủng hộ lệnh bằng cách tuyên bố rằng “việc tăng chi phí của một phương án thay thế sẽ làm giảm khả năng phương án đó được chọn.” [54]Sự hỗ trợ (B) đại diện cho một đề xuất lý thuyết chung, hoặc luật, trong mô hình chính sách hợp lý. Sau khi phản đối (O) phản đối thành công lệnh, hạn định (Q) chuyển từ hoàn toàn sang nghi ngờ.

Tài khoản của Allison cho thấy cách sử dụng nhiều giải thích cạnh tranh có thể tạo điều kiện cho tư duy phản biện. Việc sử dụng nhiều mô hình cạnh tranh sẽ chuyển phân tích từ một lập luận đơn giản không bị phản đối (Hình C4.1) sang một lập luận mới phức tạp, gây tranh cãi và năng động (Hình C4.2). Sự thay đổi này xảy ra do một sự phản đối nghiêm trọng đã được đưa ra về lệnh và sự ủng hộ của yêu cầu bồi thường. Đơn phản đối nêu rõ: “Nhưng các nhà lãnh đạo Liên Xô có thể không thuyết phục được các đơn vị hải quân của họ từ bỏ các thói quen tổ chức đã được thiết lập”. Lý do cho sự phản đối này là: “Phần lớn các nghiên cứu về các tổ chức cho thấy rằng các dòng hành vi chính của tổ chức có xu hướng thẳng. Hành vi tại thời điểm t+1 khác rất ít so với hành vi tại thời điểm t.[55] Việc phong tỏa sẽ không hiệu quả.” Sự bảo đảm cho sự phản đối lại là một đề xuất hoặc luật chung trong mô hình quy trình tổ chức, còn được gọi là lý thuyết gia tăng rời rạc về thay đổi chính sách.

Các bản đồ lập luận đơn giản không thể kiểm chứng về giới hạn tốc độ 55 dặm/giờ được trình bày cùng với các lập luận về cuộc khủng hoảng tên lửa Cuba (Hình C4.1a và C4.1b). Các so sánh cho thấy rằng các bản đồ lập luận đơn giản thể hiện tư duy thiếu phê phán . Ngược lại, các bản đồ phức tạp, năng động và gây tranh cãi của cùng một cuộc khủng hoảng (Hình C4.2a và C4.2b) minh họa ý nghĩa của tư duy phản biện. ■

( tiếp )

(a) Cuộc khủng hoảng tên lửa Cuba—Lập luận đơn giản không thể kiểm chứng

C

Hoa Kỳ nên buộc Liên Xô rút tên lửa bằng cách phong tỏa Cuba.

TÔI

Các báo cáo tình báo đáng tin cậy xác nhận rằng Liên Xô đang đặt tên lửa tấn công ở Cuba.

hỗ trợ

W

Một cuộc phong tỏa sẽ cho các nhà lãnh đạo Liên Xô thấy rằng các quốc gia có ý nghĩa kinh doanh và sẵn sàng sử dụng vũ lực.

hỗ trợ

rất có thể

(b) Giới hạn tốc độ 55 dặm một giờ—Lập luận đơn giản không thể kiểm chứng

C

Quốc hội nên khôi phục giới hạn tốc độ 55 MPH.

TÔI

Đã có sự sụt giảm 8.300 trường hợp tử vong do giao thông trong năm sau khi thực hiện giới hạn tốc độ 55 dặm/giờ.

c  \

W

Giới hạn tốc độ là nguyên nhân làm giảm tử vong do tai nạn giao thông.

\ ____________7

HÌNH C4.1

Bản đồ đối số đơn giản là tĩnh và không bị kiểm chứng

(a) Cuộc khủng hoảng tên lửa Cuba—Lập luận gây tranh cãi sôi nổi

C

Hoa Kỳ nên buộc Liên Xô rút tên lửa bằng cách phong tỏa Cuba.

TÔI

Cho rằng các báo cáo tình báo đáng tin cậy xác nhận rằng Liên Xô đang đặt các tên lửa tấn công ở Cuba.

\ _________________/

W

Bởi vì một cuộc phong tỏa sẽ cho các nhà lãnh đạo Liên Xô thấy rằng các quốc gia có ý nghĩa kinh doanh và sẵn sàng sử dụng vũ lực.

< ___________________>

b

Bởi vì sự gia tăng chi phí của một hành động làm giảm khả năng nó sẽ được thực hiện.

Ô

Nhưng xem xét các phản đối, tuyên bố là đáng nghi ngờ.

\_____________

-------------------->

Ô

Nhưng các nhà lãnh đạo Liên Xô có thể thất bại trong việc thuyết phục các đơn vị hải quân của họ từ bỏ các thói quen đã được thiết lập.

<  J

hỗ trợ mạnh mẽ

Bởi vì phần lớn các nghiên cứu về các tổ chức cho thấy rằng các dòng hành vi chính có xu hướng thẳng: Hành vi tại thời điểm t + 1 khác rất ít so với hành vi tại thời điểm t. Việc phong tỏa sẽ không hoạt động.

( tiếp )

(b) Giới hạn tốc độ 55 dặm một giờ—Lập luận đơn giản không thể kiểm chứng

HÌNH C4.2

Bản đồ đối số phức tạp là năng động và gây tranh cãi

Phân tích chính sách trong

Quy trình hoạch định chính sách

MỤC TIÊU

Bằng cách nghiên cứu chương này, bạn sẽ có thể

■     Hiểu phân tích chính sách như một hoạt động trí tuệ gắn liền với một quá trình chính trị.

■     Giải thích sự phát triển lịch sử của phân tích chính sách như là một phản ứng đối với các vấn đề và khủng hoảng thực tế.

■     Mô tả việc hoạch định chính sách là một quá trình phức tạp, phi tuyến tính bao gồm nhiều giai đoạn được sắp xếp theo thời gian.

■     Phân biệt các giải thích cạnh tranh về thay đổi chính sách.

■     Tương phản tiềm năng và sử dụng thực tế của phân tích.

■     Mô tả thành phần, phạm vi và tác động dự kiến của việc sử dụng thông tin.

P

phân tích chính sách tạo ra, đánh giá nghiêm túc và truyền đạt thông tin về và trong quá trình hoạch định chính sách. Một mặt [56], sự khác biệt giữa về và về đánh dấu sự khác biệt cơ bản giữa phân tích chính sách với khoa học chính trị và kinh tế học, những ngành chuyên phát triển và thử nghiệm các lý thuyết mô tả và quy phạm về hoạch định chính sách. Mặc dù một số thành viên của các ngành này nghiên cứu về các vấn đề cụ thể mà các nhà hoạch định chính sách đang phải đối mặt, nhưng hầu hết đều được thúc đẩy bởi các hệ thống khuyến khích đòi hỏi phải tạo ra tri thức vì lợi ích của chính nó. Ngược lại, các nhà phân tích chính sách làm việc theo các khuyến khích được thiết kế để thúc đẩy việc tạo ra và áp dụng kiến thức thực tế - tức là kiến thức về những gì hiệu quả. [57]Mặc dù phân tích chính sách dựa trên các phương pháp, lý thuyết khoa học xã hội và các phát hiện thực chất, nhưng mục đích là để giải quyết các vấn đề thực tế. Điều này đòi hỏi phải trao đổi và sử dụng thông tin trong cũng như về quá trình hoạch định chính sách.[58]

BỐI CẢNH LỊCH SỬ

Phân tích chính sách cũng lâu đời như chính nền văn minh. Nó bao gồm các hình thức điều tra đa dạng, từ chủ nghĩa thần bí và điều huyền bí đến khoa học hiện đại. Về mặt từ nguyên, thuật ngữ chính sách xuất phát từ tiếng Hy Lạp, tiếng Phạn và tiếng Latinh. Từ polis (thành phố-nhà nước) trong tiếng Hy Lạp và pur (thành phố) trong tiếng Phạn đã phát triển thành politia (nhà nước) trong tiếng Latinh và sau đó thành chính sách tiếng Anh thời trung đại. Cái sau đề cập đến việc tiến hành các vấn đề công cộng hoặc quản lý chính phủ. Nguồn gốc từ nguyên của chính sách là như nhau đối với hai từ quan trọng khác: cảnh sát và chính trị. Nhiều ý nghĩa này được tìm thấy trong các ngôn ngữ Germanic và Slavic, vốn chỉ có một từ ( Politik, politika , tương ứng ) để chỉ cả chính sách và chính trị. Đây là một trong những lý do tạo ra ranh giới mong manh giữa khoa học chính trị, hành chính công và phân tích chính sách, dẫn đến sự nhầm lẫn về bản chất và mục tiêu của chúng.

nguồn gốc ban đầu

Thuật ngữ phân tích chính sách không nhất thiết phải bị giới hạn theo nghĩa hiện đại của nó, trong đó phân tích đề cập đến việc chia nhỏ các vấn đề thành các yếu tố hoặc bộ phận cơ bản, giống như chúng ta tháo rời đồng hồ hoặc máy móc. Đây là ý nghĩa của “phân tích” khi lập luận rằng các vấn đề quyết định có thể được phân tách thành các phương án, kết quả và mục tiêu. Một quan điểm liên quan cho rằng phân tích chính sách là một tập hợp các kỹ thuật định lượng được sử dụng bởi các nhà phân tích hệ thống, nhà phân tích quyết định và nhà kinh tế học để kiểm tra khả năng và tính hữu ích của các kết quả chính sách.

Tuy nhiên, hiểu theo nghĩa rộng hơn, phân tích chính sách có thể được coi là đã xuất hiện tại một thời điểm trong quá trình tiến hóa của xã hội loài người khi kiến thức thực tế được trau dồi một cách có ý thức, do đó thúc đẩy một quốc gia xem xét rõ ràng và tự phản ánh mối liên hệ giữa kiến thức và hành động . Sự phát triển của các quy trình chuyên biệt để phân tích các chính sách có liên quan đến sự xuất hiện của nền văn minh đô thị từ các xã hội bộ lạc và dân gian tự trị phân tán và phần lớn. [59]Là một hoạt động chuyên biệt, phân tích chính sách tuân theo những thay đổi trong tổ chức xã hội và trên hết là tổ chức chính trị đi kèm với công nghệ sản xuất mới và mô hình định cư ổn định của con người.

Một trong những nỗ lực được ghi nhận sớm nhất nhằm trau dồi kiến thức liên quan đến chính sách đã diễn ra ở Mesopotamia, nơi ngày nay là vùng Basra ở miền nam Iraq. Tại thành phố Ur của người Lưỡng Hà cổ đại, một trong những bộ luật đầu tiên được sản xuất vào thế kỷ 21 trước Công nguyên . C. , khoảng hai nghìn năm trước Aristotle (384-322 TCN), Khổng Tử (551-479 TCN), và Kautilya (khoảng 300 TCN ) đã đưa ra những chuyên luận kinh điển của họ về chính phủ và chính trị . Vào thế kỷ XVIII B. C. , người cai trị Babylon, với sự hỗ trợ của các chuyên gia mà ngày nay chúng ta gọi là các nhà phân tích chính sách, đã tạo ra Bộ luật Hammurabi. Bộ luật được thiết kế để thiết lập một trật tự công cộng thống nhất và công bằng trong thời kỳ Babylon đang trong quá trình chuyển đổi từ một quốc gia thành phố nhỏ thành một quốc gia có lãnh thổ rộng lớn. Bộ luật Hammurabia, một tập hợp các chính sách song song với luật pháp của Môi-se, phản ánh các yêu cầu kinh tế và xã hội của các khu định cư đô thị ổn định, nơi các quyền và nghĩa vụ được xác định theo vị trí xã hội. Bộ luật bao gồm các thủ tục hình sự, quyền tài sản, thương mại và thương mại, quan hệ gia đình và hôn nhân, phí bác sĩ và những gì chúng ta gọi là trách nhiệm công khai.[60]

Các bộ luật ban đầu của người Lưỡng Hà là một phản ứng đối với sự phức tạp ngày càng tăng của các khu định cư đô thị cố định, nơi cần có các chính sách để điều chỉnh việc phân phối hàng hóa và dịch vụ, tổ chức lưu trữ hồ sơ và duy trì an ninh nội bộ cũng như phòng thủ bên ngoài. Ý thức ngày càng tăng về mối quan hệ giữa kiến thức và hành động đã thúc đẩy sự phát triển của các tầng lớp có học thức chuyên sản xuất thông tin liên quan đến chính sách. Những “chuyên gia biểu tượng” này, như Lasswell gọi họ, chịu trách nhiệm dự đoán chính sách; ví dụ, họ dự kiến sẽ thấy trước năng suất cây trồng khi bắt đầu mùa trồng trọt hoặc dự đoán kết quả của chiến tranh.[61] Bởi vì các nhà phân tích đã sử dụng thuyết thần bí, nghi lễ và điều huyền bí để dự đoán tương lai, phương pháp của họ là không khoa học theo tiêu chuẩn ngày nay. Mặc dù các quy trình như vậy một phần dựa trên bằng chứng thu được qua kinh nghiệm, nhưng bất kỳ định nghĩa hợp lý nào về khoa học đều yêu cầu các tuyên bố về tri thức phải được đánh giá dựa trên các quan sát độc lập với hy vọng của các nhà phân tích hoặc của những người thuê họ. [62]Sau đó cũng như bây giờ, kiến thức liên quan đến chính sách cuối cùng được đánh giá theo thành công (hoặc thất bại) của nó trong việc hình thành các chính sách tốt hơn, chứ không chỉ đơn giản là do các phương pháp đặc biệt được sử dụng để tạo ra nó. Ngay cả những người cổ đại dường như cũng biết điều mà một số nhà phân tích đương thời quên mất—khi các phương pháp được sử dụng để thanh lọc theo nghi thức, thuyết phục chính trị và hợp pháp hóa biểu tượng, các nhà phân tích và khách hàng của họ cuối cùng phải đối mặt với bài kiểm tra quyết định về việc liệu các phương pháp đó có tạo ra kết quả đáng tin cậy hay không. [63]Mặc dù những tuyên bố như “chính sách ma túy dựa trên khoa học tốt” đang thịnh hành, nhưng việc viện dẫn “khoa học” trong những bối cảnh này có thể đại diện ít nhiều hơn là thanh lọc theo nghi thức.

Ở Ấn Độ, tác phẩm Arthashastra của Kautilya, được viết vào thế kỷ thứ tư trước Công nguyên . C. , là một hướng dẫn mang tính hệ thống về hoạch định chính sách, quản lý nhà nước và quản lý chính phủ. Arthashastra đã tổng hợp nhiều điều đã được viết cho đến thời điểm đó về thành công vật chất, hay cái mà ngày nay chúng ta gọi là kinh tế học . Kautilya, một cố vấn của Đế chế Maurya ở miền bắc Ấn Độ , đã được so sánh với Plato (427-327 TCN), Aristotle (384-322 TCN ) , và Machiavelli (1469-1527) . Ngoài công việc của họ là các nhà lý luận chính trị, tất cả đều tham gia sâu vào các khía cạnh thực tế của việc hoạch định chính sách. Plato từng là cố vấn cho những người cai trị Sicily, trong khi Aristotle dạy kèm cho Alexander của Macedonia từ khi Alexander mười bốn tuổi cho đến khi ông lên ngôi ở tuổi hai mươi. Mặc dù Aristotle, giống như nhiều nhà khoa học xã hội và hành vi, nhận thấy chính trị thực tiễn là đáng ghê tởm, nhưng dường như ông đã chấp nhận nhiệm vụ này vì ông muốn mang kiến thức vào các vấn đề chính sách đương thời. Về mặt này, ông đã học theo người thầy của mình là Plato, người đã nói rằng chính phủ tốt sẽ không xảy ra cho đến khi các triết gia là vua, hoặc các triết gia của vua. Cơ hội gây ảnh hưởng đến chính sách bằng cách hướng dẫn người thừa kế rõ ràng là một lời đề nghị mà với lương tâm tốt, anh ta không thể từ chối.[64]

Đây là những ví dụ về những nhà sản xuất cá nhân xuất sắc về kiến thức chuyên ngành, chứ không phải của toàn bộ tầng lớp những người có học thức, những người sau này sẽ ảnh hưởng đến việc hoạch định chính sách ở Châu Âu và Châu Á. Vào thời Trung cổ, sự mở rộng dần dần và sự khác biệt của nền văn minh đô thị đã mang theo một cấu trúc nghề nghiệp tạo điều kiện cho sự phát triển kiến thức chuyên ngành. Các hoàng tử và các vị vua đã tuyển dụng các chuyên gia chính sách để cung cấp lời khuyên và hỗ trợ kỹ thuật trong các lĩnh vực mà các nhà cai trị ít có khả năng đưa ra các quyết định hiệu quả nhất: tài chính, chiến tranh và luật pháp. Nhà xã hội học người Đức Max Weber đã mô tả sự phát triển của lớp chuyên gia chính sách có học thức như sau:

Ở châu Âu, chế độ chuyên gia chính thức, dựa trên sự phân công lao động, đã xuất hiện trong quá trình phát triển dần dần trong nửa nghìn năm. Các thành phố và lãnh địa của Ý là nơi bắt đầu, giữa các chế độ quân chủ và các bang của những người chinh phục Norman. Nhưng bước quyết định đã được thực hiện liên quan đến việc quản lý tài chính của hoàng tử               Lĩnh vực tài chính

ít nhất có thể kham nổi sự tài hoa của một người cai trị—một người cai trị vào thời điểm đó trên hết vẫn còn là một hiệp sĩ. Sự phát triển của kỹ thuật chiến tranh đã kêu gọi các chuyên gia và sĩ quan chuyên trách; sự khác biệt của thủ tục pháp lý gọi là luật gia được đào tạo. Trong ba lĩnh vực này - tài chính, chiến tranh và luật pháp - chính quyền chuyên gia ở các quốc gia tiên tiến hơn chắc chắn đã chiến thắng trong thế kỷ XVI.[65]

Sự phát triển của giới quan chức chuyên nghiệp (cái mà Weber gọi là “các chính trị gia chuyên nghiệp”) có những hình thức khác nhau ở những nơi khác nhau trên thế giới. Ở châu Âu thời trung cổ, Ấn Độ, Trung Quốc, Nhật Bản và Mông Cổ, các giáo sĩ đều biết chữ và do đó hữu ích về mặt kỹ thuật. Các linh mục Cơ đốc giáo, Bà la môn, Phật giáo và Lạt ma giáo, giống như một số nhà khoa học xã hội và hành vi hiện đại, nổi tiếng về sự công bằng và vô tư khi họ đứng trên chính trị thực tế và cám dỗ của quyền lực chính trị và lợi ích kinh tế. Những người đàn ông có học thức—mà đối tác hiện đại là cố vấn đặc biệt của tổng thống—có ảnh hưởng đến việc hoạch định chính sách cho đến khi các quý tộc trong triều đình, những người sau này nắm quyền thống trị ngành chính trị và ngoại giao, thay thế họ. Ở Anh, các quý tộc nhỏ và những người làm thuê ở đô thị (các nhà đầu tư) được tuyển dụng mà không cần thù lao để quản lý chính quyền địa phương vì lợi ích riêng của họ. Các luật gia được đào tạo về luật La Mã và luật học có ảnh hưởng mạnh mẽ đến việc hoạch định chính sách, đặc biệt là ở Châu Âu Lục địa. Họ chịu trách nhiệm chính cho sự chuyển đổi của nhà nước cuối thời trung cổ và phong trào hướng tới chính phủ hiện đại.

Thời đại của Cách mạng Công nghiệp cũng là thời đại của Thời kỳ Khai sáng, thời kỳ mà niềm tin vào sự tiến bộ của con người thông qua khoa học và công nghệ đã trở thành một chủ đề thống trị hơn bao giờ hết giữa các nhà hoạch định chính sách và cố vấn của họ. Sự phát triển và thử nghiệm các lý thuyết khoa học về tự nhiên và xã hội dần dần được coi là phương tiện khách quan duy nhất để hiểu và giải quyết các vấn đề xã hội. Lần đầu tiên, kiến thức liên quan đến chính sách được tạo ra theo quy tắc của chủ nghĩa kinh nghiệm và phương pháp khoa học.

Chuyển đổi thế kỷ 19

Ở châu Âu thế kỷ 19, các nhà sản xuất kiến thức liên quan đến chính sách bắt đầu dựa trên cơ sở công việc của họ là ghi lại dữ liệu thực nghiệm một cách có hệ thống. Trước đó, các triết gia và chính khách đã đưa ra những giải thích có hệ thống về việc hoạch định chính sách và vai trò của nó trong xã hội. Tuy nhiên, trong vài nghìn năm, đã có một sự liên tục thiết yếu trong các phương pháp điều tra và giải quyết các vấn đề xã hội, kinh tế và chính trị của con người. Nếu bằng chứng cho một quan điểm cụ thể được cung cấp, thì nó thường dựa trên sự kêu gọi quyền lực, nghi lễ hoặc học thuyết triết học. Cái mới trong thế kỷ 19 là sự thay đổi cơ bản trong các thủ tục được sử dụng để hiểu xã hội và các vấn đề của nó, một sự thay đổi được phản ánh trong sự phát triển của nghiên cứu thực nghiệm, định lượng và định hướng chính sách.[66]

Các cuộc điều tra dân số đầu tiên được tiến hành ở Hoa Kỳ (1790) và Anh (1801). Vào thời điểm này, thống kê (“số học nhà nước”) và nhân khẩu học bắt đầu phát triển thành các lĩnh vực chuyên biệt. Hiệp hội thống kê Manchester và London, được thành lập vào những năm 1830, đã giúp hình thành một định hướng mới đối với kiến thức liên quan đến chính sách. Được tổ chức bởi các chủ ngân hàng, các nhà công nghiệp và các học giả, các hội tìm cách thay thế cách suy nghĩ truyền thống về các vấn đề xã hội bằng các phân tích thực nghiệm về tác động của đô thị hóa và thất nghiệp đối với cuộc sống của người lao động và gia đình họ. Trong Hiệp hội Manchester, sự nhiệt tình đối với việc định lượng đi đôi với cam kết cải cách xã hội, hay “tiến trình cải thiện xã hội trong dân số sản xuất”. [67]Hiệp hội Luân Đôn, dưới ảnh hưởng của Thomas Malthus (1766-1834) và các học giả khác, đã thực hiện một cách tiếp cận vô tư hơn:

Hiệp hội Thống kê sẽ coi đó là quy tắc đầu tiên và thiết yếu nhất trong hành vi của mình để loại trừ cẩn thận tất cả các ý kiến khỏi các giao dịch và ấn phẩm của mình—để giới hạn sự chú ý của mình một cách chặt chẽ vào các sự kiện—và, trong chừng mực có thể, đối với các sự kiện mà có thể được nêu bằng số và sắp xếp trong bảng.[68]

Các xã hội ở London và Manchester đã sử dụng bảng câu hỏi để thực hiện các nghiên cứu, và các “đại lý” được trả tiền là đối tác của người phỏng vấn chuyên nghiệp ngày nay. Cũng có những diễn biến tương tự ở Pháp, Đức và Hà Lan.

Người đóng góp ưu việt cho phương pháp thống kê xã hội và nghiên cứu khảo sát là Adolphe Quetelet (1796-1874), một nhà toán học và thiên văn học người Bỉ, là cố vấn khoa học chính cho chính phủ Hà Lan và Bỉ. [69]Quetelet đề cập đến hầu hết các chủ đề về thiết kế và phân tích khảo sát được tìm thấy trong các văn bản hiện đại: thiết kế bảng câu hỏi; thu thập, phân tích và giải thích dữ liệu; tổ chức và lưu trữ dữ liệu; và xác định các điều kiện theo đó dữ liệu được thu thập. Trong cùng thời kỳ, Frederic Le Play (1806-82) viết Les Ouvriers Europeans [Người lao động châu Âu], một cuộc điều tra thực nghiệm chi tiết về thu nhập và chi tiêu gia đình của công nhân châu Âu ở một số quốc gia. Ở Đức, Ernst Engel (1821-96) đã tìm cách rút ra các quy luật “kinh tế xã hội” từ dữ liệu thực nghiệm được thể hiện dưới dạng thống kê.

Ở Anh, công trình của Henry Mayhew và Charles Booth, những người đã nghiên cứu điều kiện sống và việc làm của người nghèo thành thị trong bối cảnh tự nhiên (cái mà ngày nay chúng ta gọi là “trường”), là đại diện cho cách tiếp cận thực nghiệm mới đối với nghiên cứu các vấn đề xã hội. Mayhew's London Labour and the London Poor (1851) mô tả cuộc sống của những người lao động, người bán rong, nghệ sĩ biểu diễn và gái mại dâm bao gồm tầng lớp dưới thành thị của London. Trong tác phẩm Life and Labor of the People in London (1891-1903), Booth đã tuyển dụng các thanh tra trường học làm người cung cấp thông tin chính. Sử dụng cái mà ngày nay chúng ta gọi là quan sát người tham gia , Booth đã sống giữa những người nghèo thành thị, có được kinh nghiệm trực tiếp về điều kiện sống thực tế. Là thành viên của Ủy ban Hoàng gia về Luật Người nghèo, ông là người có ảnh hưởng quan trọng đến việc sửa đổi các chính sách về lương hưu tuổi già. Công trình của Booth cũng đóng vai trò là một mô hình cho nghiên cứu định hướng chính sách ở Hoa Kỳ, bao gồm Bản đồ và Giấy tờ Hull House (1895) và W. EB Dubois's The Philadelphia Negro (1899), cả hai đều tìm cách ghi lại phạm vi và mức độ nghiêm trọng của nghèo đói ở các khu vực thành thị.

Sự biến đổi của thế kỷ 19 không phải là kết quả của những tuyên bố trung thành với các quy tắc của chủ nghĩa kinh nghiệm logic và phương pháp khoa học. Các tuyên bố về hiệu ứng này đã không và không thể xảy ra cho đến thế kỷ tiếp theo, khi các nhà triết học của Vòng tròn Vienna tham gia vào việc tái cấu trúc logic của vật lý để đề xuất các nguyên tắc và quy tắc chính thức của thực hành khoa học thành công (rất ít nhà khoa học tự nhiên hoặc xã hội đã thực sự tuân theo các nguyên tắc và quy tắc này) . Thay vào đó, sự chuyển đổi đến từ sự không chắc chắn đi kèm với sự chuyển đổi từ các xã hội nông nghiệp sang xã hội công nghiệp, một sự chuyển đổi xảy ra trước Cách mạng Công nghiệp. Sau đó, ngành công nghiệp và khoa học công nghiệp hóa đòi hỏi một trật tự ổn định về chính trị để hoạt động hiệu quả. Ổn định chính trị gắn liền với bất ổn xã hội sâu sắc.[70]

Do đó, phần lớn khoa học và công nghệ không chịu trách nhiệm cho sự phát triển của các hệ thống kiểm soát chính trị tập trung mới. Mặc dù khoa học và công nghệ đã góp phần gây ra các vấn đề của tầng lớp lao động đô thị và gia đình họ mới bị bứng gốc, không được giáo dục và di cư, nhưng các nhà cai trị và các nhóm thống trị xã hội coi trọng nghiên cứu định hướng chính sách như một phương tiện để đạt được sự kiểm soát chính trị và hành chính. Ví dụ, trong lĩnh vực sản xuất của nhà máy, tổ chức chính trị của công việc trong dây chuyền lắp ráp đi trước sự phát triển khoa học và công nghệ mà sau này đạt đến đỉnh cao trong máy móc nâng cao hiệu quả và chuyên môn hóa các nhiệm vụ. [71]Trong lĩnh vực chính sách công, chúng ta thấy một sự phát triển song song. Các phương pháp phân tích thực nghiệm, định lượng và định hướng chính sách là sản phẩm của sự thừa nhận của các chủ ngân hàng, nhà công nghiệp, chính trị gia và tầng lớp trung lưu Victoria rằng các phương pháp cũ để hiểu thế giới tự nhiên và xã hội không còn phù hợp. Các câu hỏi quan trọng trong ngày rất thực tế: Các thành viên của giai cấp công nhân thành thị cần kiếm bao nhiêu tiền để nuôi sống bản thân và gia đình họ? Họ phải kiếm được bao nhiêu trước khi có thặng dư chịu thuế? Họ đã phải tiết kiệm bao nhiêu từ thu nhập của mình để chi trả cho việc điều trị y tế và giáo dục? Các chủ tư bản và nhà nước nên đầu tư bao nhiêu vào các cơ sở chăm sóc ban ngày để các bà mẹ có thể có một ngày làm việc hiệu quả? Cần bao nhiêu đầu tư vào các dự án công trình công cộng - vệ sinh, nước thải, nhà ở, đường sá - để duy trì đầy đủ các tiêu chuẩn y tế công cộng, không chỉ để duy trì lực lượng lao động sản xuất mà còn để bảo vệ tầng lớp trung lưu và thượng lưu khỏi các bệnh truyền nhiễm lây lan trong các khu ổ chuột đô thị?

Thế kỷ XX

Một đặc điểm quan trọng của thế kỷ XX, so với thế kỷ XIX, là việc thể chế hóa các ngành khoa học xã hội và nghề nghiệp. Các nhà sản xuất tri thức liên quan đến chính sách của thế kỷ 20 không còn là nhóm hỗn tạp gồm các chủ ngân hàng, nhà công nghiệp, nhà báo và học giả, những người đã hướng dẫn các hiệp hội thống kê sơ khai và các tổ chức nghiên cứu chính sách khác. Họ là những sinh viên tốt nghiệp với bằng cấp đầu tiên và cao cấp trong các ngành và nghề liên quan đến chính sách, cùng với các giáo sư, giữ các vị trí quan trọng trong chính phủ hoặc làm việc với tư cách là nhà tư vấn hoặc nhà nghiên cứu theo hợp đồng và trợ cấp. Về nền tảng, kinh nghiệm và động lực, họ là thành viên của những ngành nghề lâu đời, ít nhiều được hướng dẫn bởi các chuẩn mực khoa học và nghề nghiệp được chấp nhận rộng rãi.

Các chuyên gia mới đóng vai trò tích cực trong chính quyền của Woodrow Wilson, đặc biệt là trong Thế chiến thứ nhất. Sau đó, dưới chính quyền của Herbert Hoover thuộc Đảng Cộng hòa, các nhà khoa học xã hội đã thực hiện hai cuộc khảo sát xã hội lớn, Xu hướng kinh tế gần đây và Xu hướng xã hội gần đây . Tuy nhiên, dòng chảy lớn nhất của các nhà khoa học xã hội vào chính phủ đã đến với Thỏa thuận mới của Franklin Roosevelt. Một số lượng lớn các nhà khoa học xã hội là nhân viên của nhiều cơ quan mới được thành lập dưới thời chính quyền Roosevelt (ví dụ: Cơ quan Quản lý Phục hồi Quốc gia, Cơ quan Quản lý Dự án Công việc, Cơ quan Quản lý Công trình Công cộng, Ủy ban Chứng khoán và Giao dịch, và Cơ quan Quản lý Nhà ở Liên bang).

Chức năng chính của các nhà khoa học xã hội trong những năm 1930 là điều tra các vấn đề chính sách và một loạt các giải pháp tiềm năng, chứ không phải như trong các giai đoạn sau, sử dụng mô hình kinh tế, phân tích quyết định hoặc thử nghiệm chính sách để xác định và lựa chọn các giải pháp cụ thể cho các vấn đề. Ban Kế hoạch Quốc gia của chính quyền Roosevelt (sau này là Ban Quy hoạch Tài nguyên Quốc gia), đa số thành viên là các nhà khoa học xã hội chuyên nghiệp, cung cấp một minh họa tốt về cách tiếp cận các câu hỏi chính sách đặc trưng của những năm 1930. Hội đồng được hình thành như “một ban tham mưu tổng hợp thu thập và phân tích các sự kiện, quan sát mối tương quan và quản lý các chính sách rộng lớn, thỉnh thoảng đề xuất các dòng thay thế của thủ tục quốc gia, dựa trên sự điều tra kỹ lưỡng và cân nhắc chín chắn.” [72]Định hướng chung tương tự đối với các vấn đề này là hiển nhiên giữa các nhà kinh tế học làm việc cho Bộ Nông nghiệp, các nhà khoa học chính trị tham gia vào việc tổ chức lại ngành hành pháp và các nhà nhân chủng học tiến hành nghiên cứu cho Cục các vấn đề về người da đỏ. Các nhà khoa học xã hội cũng góp phần đổi mới phương pháp luận; ví dụ, Bộ Nông nghiệp dẫn đầu trong việc phát triển hơn nữa khảo sát mẫu như một công cụ nghiên cứu và công cụ của chính sách điều tra dân số của chính phủ.[73]

Chiến tranh thế giới thứ hai và sự điều chỉnh sau chiến tranh diễn ra sau đó đã mang lại cho các nhà khoa học xã hội cơ hội chứng minh giá trị của họ trong việc giải quyết các vấn đề thực tế. Những thành tựu giữa hai cuộc chiến trong lĩnh vực nghiên cứu khảo sát đã đặt nền móng cho việc sử dụng các cuộc phỏng vấn của Văn phòng Thông tin Chiến tranh, Ban Sản xuất Chiến tranh và Văn phòng Quản lý Giá cả. Các cơ quan quân sự và dân sự dựa vào các nhà khoa học xã hội để điều tra các vấn đề về an ninh quốc gia, phúc lợi xã hội, quốc phòng, sản xuất chiến tranh, định giá và phân phối. Hoạt động của các cơ quan như Văn phòng Dịch vụ Chiến lược được tiếp tục sau chiến tranh bởi Văn phòng Nghiên cứu Hải quân; của Cục Không quân; và sau đó là Ban Nghiên cứu và Phát triển (sau này là RAND) của Bộ Quốc phòng và Cơ quan Tình báo Trung ương. Các viện nghiên cứu đặc biệt được thành lập bởi chính phủ liên bang, bao gồm Văn phòng Nghiên cứu Hoạt động tại Đại học Johns Hopkins và Văn phòng Nghiên cứu Nguồn nhân lực tại Đại học George Washington. Trong số những đóng góp quan trọng cho nghiên cứu chính sách trong giai đoạn này là The American Soldier (1950), một nghiên cứu gồm bốn tập được thực hiện bởi nhiều nhà khoa học xã hội ứng dụng có năng lực nhất trong nước. Giám đốc Ban Tinh thần Quân đội đã ủy thác dự án quy mô lớn này vào năm 1941, dưới sự chỉ đạo chung của nhà xã hội học Samuel Stouffer. Dự án có ý nghĩa quan trọng, không chỉ vì quy mô của nó mà còn vì nó là một phần của mô hình hỗ trợ rộng rãi mới nổi của chính phủ cho nghiên cứu và phân tích chính sách. Các nhà hoạch định chính sách quân sự tìm đến nhà nghiên cứu xã hội, không chỉ để biết các sự kiện mà còn vì các suy luận và kết luận nhân quả sẽ ảnh hưởng đến cuộc sống của hàng triệu quân nhân. [74]Chương trình nghiên cứu lớn này đã đóng góp vào sự phát triển và tinh chỉnh phân tích đa biến và các kỹ thuật định lượng khác hiện đang được các nhà nghiên cứu trong các ngành khoa học xã hội sử dụng rộng rãi.

Sau Thế chiến II, nỗ lực có hệ thống đầu tiên nhằm phát triển định hướng chính sách rõ ràng trong các ngành khoa học xã hội và hành vi là Khoa học Chính sách: Những phát triển gần đây về Phạm vi và Phương pháp (1951), do các nhà khoa học chính trị Daniel Lerner và Harold D. Lasswell biên tập. “Khoa học chính sách”, như Lasswell đã nêu trong phần giới thiệu, không bị giới hạn trong các mục tiêu lý thuyết của khoa học; họ cũng có một định hướng thực tế cơ bản. Hơn nữa, mục đích của chúng không chỉ đơn giản là cung cấp cơ sở để đưa ra các quyết định hiệu quả mà còn cung cấp kiến thức “cần thiết để cải thiện việc thực hành dân chủ. Nói một cách dễ hiểu, điểm nhấn đặc biệt là khoa học chính sách của nền dân chủ, trong đó mục tiêu cuối cùng là thực hiện phẩm giá con người trên lý thuyết và thực tế.”[75]

Nghiên cứu có hệ thống về chính sách công cũng phát triển từ hành chính công, sau đó là một lĩnh vực trong khoa học chính trị. Năm 1937, Đại học Harvard thành lập Trường Cao học Hành chính Công, tập trung một phần vào chính sách công. Vào cuối những năm 1940, một ủy ban liên trường đại học được thành lập để phát triển các tài liệu giảng dạy về chính sách công, một sản phẩm chính trong số đó là Hành chính công và Phát triển chính sách: Sách tình huống (1952) của Harold Stein. Ủy ban liên đại học, bao gồm các giáo sư và học viên hành chính công, nói về mối quan hệ chặt chẽ giữa phân tích chính sách và hành chính công trước và sau Thế chiến II.[76]

Động lực để phát triển các phương pháp và kỹ thuật phân tích chính sách - khác với lý thuyết và phương pháp luận - không bắt nguồn từ khoa học chính trị hay hành chính công. Khía cạnh kỹ thuật của phân tích chính sách thay vì phát triển từ kỹ thuật, nghiên cứu hoạt động, phân tích hệ thống, toán học ứng dụng và ở mức độ thấp hơn là kinh tế học ứng dụng. Hầu hết những người chịu trách nhiệm phát triển các phương pháp và kỹ thuật đã được đào tạo chính thức bên ngoài các ngành khoa học xã hội. Chiến tranh thế giới thứ hai đã thúc đẩy sự tham gia của các chuyên gia mà định hướng chính sách của họ chủ yếu là phân tích, theo nghĩa hẹp của thuật ngữ đó. Ý tưởng “phân tích” ra đời gắn liền với những nỗ lực tách hoặc phân tách các vấn đề thành các thành phần cơ bản của chúng, ví dụ, phân tách các vấn đề quốc phòng thành các giải pháp thay thế chính sách (đầu đạn hạt nhân, máy bay ném bom có người lái, lực lượng bộ binh thông thường) mà hậu quả của chúng là đạt được mục tiêu mục tiêu chính sách có thể được ước tính. Quan điểm phân tích này [77]có xu hướng loại trừ hoặc hạn chế các mối quan tâm đến các khía cạnh chính trị, xã hội và hành chính của chính sách công, ví dụ, mối quan tâm đến tính khả thi chính trị của các lựa chọn thay thế hoặc tác động của chúng đối với các quá trình dân chủ. Mặc dù bước ngoặt phân tích đại diện cho một chuyển động xa rời tầm nhìn đa ngành của khoa học chính sách của Lasswell, nhưng [78]nó đã cung cấp các quy trình có hệ thống hơn – từ phân tích quyết định đến kinh tế học vi mô ứng dụng – để lựa chọn các giải pháp thay thế chính sách.[79]

Bước ngoặt lấy phân tích làm trung tâm đi kèm với ảnh hưởng ngày càng tăng của các tổ chức nghiên cứu phi lợi nhuận (“các tổ chức tư vấn”) chẳng hạn như RAND Corporation, tổ chức đã thúc đẩy sự phổ biến của phân tích hệ thống và các kỹ thuật liên quan đến các cơ quan chính phủ và cộng đồng học thuật. [80]Sự phát triển của các hệ thống lập ngân sách-lập kế hoạch chương trình (PPBS) phần lớn là nhờ nỗ lực của các nhà nghiên cứu hoạt động và các nhà kinh tế làm việc dưới quyền của Charles Hitch tại RAND. Nhóm RAND muốn tìm hiểu “làm thế nào quốc gia có thể 'mua' an ninh quốc gia một cách hiệu quả nhất—bao nhiêu của cải quốc gia nên được dành cho quốc phòng, cách phân bổ quỹ quốc phòng giữa các chức năng quân sự khác nhau, và làm thế nào để đảm bảo sử dụng hiệu quả nhất các quỹ này.” [81]Mặc dù PPBS đã được đưa vào Bộ Quốc phòng vào năm 1965 và sau đó được bắt buộc sử dụng trong tất cả các cơ quan liên bang, nhưng rất khó thực hiện. Sau năm 1971, nó trở nên tùy ý và nhanh chóng không còn được sử dụng. Bất chấp những kết luận trái chiều về sự thành công của nó với tư cách là một công cụ phân tích chính sách, PPBS đã thu hút được sự chú ý của các nhà phân tích chính phủ và trường đại học, những người đánh giá cao các thủ tục có hệ thống để lựa chọn và đánh giá các lựa chọn thay thế chính sách.[82]

Bước ngoặt theo hướng phân tích đã được bù đắp ở một mức độ nào đó bởi sự phát triển nhanh chóng của các quỹ tư nhân với sứ mệnh hỗ trợ các hướng nghiên cứu truyền thống trong khoa học xã hội và nhân văn. Hơn ba phần tư các quỹ này được thành lập sau năm 1950. [83]Trong cùng thời kỳ, chính phủ liên bang bắt đầu dành quỹ cho nghiên cứu ứng dụng và liên quan đến chính sách trong khoa học xã hội, mặc dù khoa học tự nhiên vẫn tiếp tục nhận được phần lớn nghiên cứu của chính phủ. ủng hộ. Mặc dù vào năm 1972, các ngành khoa học xã hội đã nhận được khoảng 5% tổng số quỹ nghiên cứu liên bang hiện có, nhưng trong giai đoạn 1980-1990, nguồn tài trợ cho nghiên cứu cơ bản và ứng dụng trong các ngành khoa học xã hội đã giảm khoảng 40% tính theo đô la không đổi. [84]Đồng thời, đáng chú ý là hơn 95 phần trăm tất cả các nghiên cứu được tài trợ bởi các tổ chức chính phủ, phi lợi nhuận và tư nhân là nghiên cứu ứng dụng về các vấn đề thực tế.

Đến những năm 1970, nhiều ngành khoa học xã hội đã thành lập các tổ chức cam kết rõ ràng về nghiên cứu liên quan đến chính sách và ứng dụng. Chúng bao gồm Tổ chức nghiên cứu chính sách (khoa học chính trị), Hiệp hội nghiên cứu các vấn đề xã hội (xã hội học) và Hiệp hội nghiên cứu tâm lý các vấn đề xã hội (tâm lý học). Mỗi người có nhật ký ghi chép riêng. Trong những năm 1980, quá trình thể chế hóa khoa học xã hội định hướng chính sách đã được tiến thêm một bước bằng việc thành lập các hiệp hội nghề nghiệp đa ngành như Hiệp hội Chính sách Công và Quản lý, tổ chức các hội nghị nghiên cứu hàng năm và xuất bản một tạp chí kỷ lục, Tạp chí Chính sách . Phân tích và Quản lý. Tạp chí mới tập trung vào kỹ thuật nhiều hơn so với các tạp chí chính sách chính thống, bao gồm Khoa học Chính sách, Tạp chí Nghiên cứu Chính sách và Đánh giá Nghiên cứu Chính sách. Ngoài các tạp chí chính thống còn có hàng trăm tạp chí khác tập trung vào các vấn đề cụ thể liên quan đến sức khỏe, phúc lợi, giáo dục, tư pháp hình sự, giáo dục, khoa học và công nghệ và các lĩnh vực khác.[85]

Trong cùng thời gian, các trường đại học ở Hoa Kỳ và Châu Âu đã thành lập các chương trình sau đại học và bằng cấp mới về phân tích chính sách. Tại Hoa Kỳ, một số chương trình mới đã được thành lập với sự hỗ trợ của Chương trình về Chính sách Công và Tổ chức Xã hội của Quỹ Ford. Hầu hết các trường đại học nghiên cứu ở Hoa Kỳ đều có các trung tâm hoặc viện chính sách được liệt kê trong Bách khoa toàn thư về các hiệp hội, cùng với hàng nghìn tổ chức nghiên cứu chính sách phi lợi nhuận độc lập và các nhóm vận động chính sách. Hầu hết được thành lập sau năm 1950. Ở Washington và hầu hết các thủ phủ của bang, cũng như ở Liên minh Châu Âu, “nhà phân tích chính sách” là một mô tả công việc chính thức. Hiệp hội Thống đốc Quốc gia và Liên minh các Thành phố Quốc gia có các đơn vị phân tích chính sách. Có những đơn vị tương tự trong khắp chính phủ Hoa Kỳ; tại các bộ chỉ đạo của Liên minh Châu Âu; và trong các tổ chức quốc tế, bao gồm Liên Hợp Quốc và Ngân hàng Thế giới. Ngay cả một cuộc tìm kiếm ngắn trên World Wide Web cũng cho ra rất nhiều nhóm chuyên gia tư vấn chính sách ở tất cả các khu vực trên thế giới.[86]

Kể từ đầu thế kỷ 21, ngày càng có nhiều người thừa nhận rằng tính phức tạp của các vấn đề mà các chính phủ ngày nay phải đối mặt đòi hỏi phải sử dụng có hệ thống các nhà khoa học tự nhiên và xã hội để giúp phát triển các chính sách và đánh giá hậu quả của chúng. Lời kêu gọi hoạch định chính sách dựa trên bằng chứng ở Vương quốc Anh, Hoa Kỳ và Liên minh Châu Âu là một phản ứng đối với sự phức tạp này; nó cũng là sự thừa nhận rằng những ảnh hưởng về ý thức hệ, tôn giáo và chính trị - thường bị che giấu và thiếu minh bạch - đã gây ra tác động có hại đối với việc hoạch định chính sách trong các lĩnh vực từ y tế, giáo dục và phúc lợi đến an ninh quốc gia và môi trường. Theo lời của một báo cáo gần đây của Hạ viện Anh có tiêu đề Tư vấn Khoa học, Rủi ro và Hoạch định Chính sách Dựa trên Bằng chứng (2006), hoạch định chính sách dựa trên bằng chứng

bắt nguồn từ cam kết của Chính phủ đối với “những gì hiệu quả” thay vì chính sách do ý thức hệ thúc đẩy. . . . Điều này Chính phủ kỳ vọng nhiều hơn ở các nhà hoạch định chính sách. Nhiều ý tưởng mới hơn, sẵn sàng hơn để đặt câu hỏi về những cách làm kế thừa, sử dụng tốt hơn bằng chứng và nghiên cứu trong hoạch định chính sách và tập trung tốt hơn vào các chính sách sẽ mang lại các mục tiêu dài hạn.[87]

Việc hoạch định chính sách dựa trên bằng chứng ở Vương quốc Anh và Liên minh Châu Âu có nhiều hình thức bao gồm đánh giá tác động theo quy định (RIA), đề cập đến việc sử dụng các phân tích khoa học để kiểm tra lợi ích, chi phí, rủi ro và hậu quả của các chính sách mới được đưa ra trước khi chúng được áp dụng. con nuôi. Tại Hoa Kỳ, chính sách dựa trên bằng chứng đã được thúc đẩy bởi các nhà đánh giá chương trình và nhà phân tích chính sách hàng đầu, những người đã thành lập Liên minh về Chính sách dựa trên bằng chứng của Hội đồng Chính phủ Xuất sắc. Một số thủ tục của Văn phòng Quản lý và Ngân sách dựa trên phân tích chính sách dựa trên bằng chứng, đặc biệt là các phương pháp và tiêu chuẩn đánh giá chương trình. [88]Mặc dù một số người coi phong trào hướng tới hoạch định chính sách dựa trên bằng chứng là sự tiếp nối của cách tiếp cận thực chứng logic (khoa học) có vẻ có hại đối với các câu hỏi về chính sách công và dân chủ, nhưng vẫn chưa rõ liệu bản thân đánh giá tiêu cực này có dựa trên lý luận [89]và bằng chứng hợp lý hay không.

QUÁ TRÌNH XÂY DỰNG CHÍNH SÁCH

Sự phát triển của phân tích chính sách là một phản ứng đối với các vấn đề thực tế. Mặc dù việc thừa nhận những nguồn gốc thực tiễn này là quan trọng, nhưng chỉ riêng nhận thức lịch sử không cho chúng ta biết nhiều về đặc điểm của việc hoạch định chính sách và cách thức hoạt động của nó.

Phân tích chính sách về cơ bản là một hoạt động trí tuệ gắn liền với một quá trình chính trị . Quá trình này, bao gồm các yếu tố kinh tế, văn hóa và tổ chức, thường được mô tả là quá trình hoạch định chính sách, hay gọi tắt là quá trình chính sách . Sẽ rất hữu ích nếu hình dung quá trình này như một loạt các hoạt động phụ thuộc lẫn nhau được sắp xếp theo thời gian—thiết lập chương trình nghị sự, xây dựng chính sách, thông qua chính sách, thực thi chính sách, đánh giá chính sách, điều chỉnh chính sách, kế thừa chính sách và chấm dứt chính sách (Bảng 1). [90]Tùy thuộc vào hoàn cảnh, các nhà phân tích đưa ra thông tin liên quan đến một, một số hoặc tất cả các giai đoạn hoạch định chính sách.

Quy trình chính sách bao gồm các vòng hoặc chu kỳ phức tạp (Hình 1). Mỗi giai đoạn của chu trình chính sách được liên kết với giai đoạn tiếp theo, trong các vòng lặp tiến và lùi, và toàn bộ quá trình không có điểm bắt đầu hoặc điểm kết thúc xác định. Các cá nhân, nhóm lợi ích, cục, vụ, cục, bộ tham gia vào chu trình chính sách

k BẢNG 1

Các giai đoạn của quá trình hoạch định chính sách

Hình minh họa

Giai đoạn

Đặc trưng

Thiết lập chương trình nghị sự

Các quan chức được bầu và bổ nhiệm đưa các vấn đề vào chương trình nghị sự công khai. Nhiều vấn đề hoàn toàn không được giải quyết, trong khi những vấn đề khác chỉ được giải quyết sau một thời gian dài trì hoãn.

Một nhà lập pháp tiểu bang và người đồng tài trợ của cô ấy chuẩn bị một dự luật gửi đến Ủy ban Y tế và Phúc lợi để nghiên cứu và phê duyệt. Dự luật nằm trong ủy ban và không được biểu quyết.

Chính sách

Các quan chức xây dựng các chính sách thay thế

Một tòa án tiểu bang xem xét việc cấm

công thức

để đối phó với một vấn đề. Các chính sách thay thế giả định dưới hình thức mệnh lệnh hành pháp, quyết định của tòa án và hành vi lập pháp.

sử dụng các bài kiểm tra thành tích tiêu chuẩn hóa như SAT với lý do các bài kiểm tra này thiên về phụ nữ và các nhóm thiểu số.

Chính sách

Một chính sách được thông qua với sự hỗ trợ của một

Trong vụ Roe v. Wade, các thẩm phán Tòa án Tối cao

nhận con nuôi

đa số lập pháp, sự đồng thuận giữa các giám đốc cơ quan, hoặc quyết định của tòa án.

đạt được quyết định đa số rằng phụ nữ có quyền chấm dứt thai kỳ thông qua phá thai.

Chính sách

Một chính sách được thông qua được thực hiện bởi

Thủ quỹ thành phố thuê thêm nhân viên

Thực hiện

các đơn vị hành chính huy động nguồn lực tài chính và nhân lực để thực hiện chính sách.

để đảm bảo tuân thủ luật mới áp thuế đối với các bệnh viện không còn tình trạng miễn thuế.

Chính sách

Các đơn vị kiểm toán, kế toán tại TP.

Phòng Kế toán tổng hợp theo dõi

Đánh giá

chính phủ xác định liệu các cơ quan hành pháp, cơ quan lập pháp và tòa án có tuân thủ các yêu cầu theo luật định của chính sách và đạt được các mục tiêu đã đề ra hay không.

các chương trình phúc lợi xã hội như Viện trợ cho các gia đình có trẻ em phụ thuộc (AFDC) để xác định phạm vi gian lận phúc lợi.

Chính sách

Đơn vị kiểm tra, đánh giá báo cáo

Bộ Lao động và

thích nghi

đối với các cơ quan chịu trách nhiệm xây dựng, thông qua và thực hiện các chính sách cần phải điều chỉnh các quy định kém thành văn, thiếu nguồn lực, đào tạo không đầy đủ, v.v.

Ngành công nghiệp đánh giá một chương trình đào tạo hành động khẳng định, phát hiện ra rằng nhân viên tin sai rằng nên đưa ra khiếu nại chống lại sự phân biệt đối xử ngay lập tức.

Chính sách

Cơ quan chịu trách nhiệm thẩm định

An toàn giao thông quốc lộ

kế vị

chính sách thừa nhận rằng chính sách không còn cần thiết vì vấn đề đã được giải quyết. Thay vì chấm dứt chính sách, nó được duy trì và chuyển hướng tới một mục tiêu mới.

Cơ quan Quản lý (NHTSA) thuyết phục Quốc hội duy trì giới hạn tốc độ 55 dặm/giờ vì nó đang đạt được mục tiêu mới là giảm tử vong, thương tích và thiệt hại tài sản do tai nạn giao thông.

Chính sách

Cơ quan chịu trách nhiệm thẩm định và

Quốc hội Hoa Kỳ chấm dứt hoạt động của Văn phòng

chấm dứt

giám sát xác định rằng một chính sách hoặc toàn bộ cơ quan nên được chấm dứt vì nó không còn cần thiết nữa.

Đánh giá Công nghệ (OTA) trên cơ sở các cơ quan khác và khu vực tư nhân có thể đánh giá tác động kinh tế và xã hội của công nghệ.

HÌNH 1

Quá trình hoạch định chính sách có nhiều chức năng và nhiều giai đoạn

thông qua hợp tác, cạnh tranh và xung đột. Một dạng của chu trình liên quan đến việc điều chỉnh chính sách, theo đó một vòng phản hồi kết nối các giai đoạn sau của quy trình với các giai đoạn trước đó. Các hình thức chu kỳ khác là kế tục chính sách, trong đó các chính sách và tổ chức mới được xây dựng dựa trên các chính sách cũ và chấm dứt chính sách. Chấm dứt chính sách có thể có nghĩa là kết thúc một chính sách hoặc chương trình, mặc dù ngay cả việc chấm dứt cũng ảnh hưởng đến nội dung các vụ kiện được đưa vào chương trình nghị sự công khai và theo nghĩa này đại diện cho một loại chu kỳ khác.

Trong một số trường hợp, một chính sách được thông qua trước và sau đó được chứng minh bằng cách làm ngược lại quá trình thiết lập chương trình nghị sự, khi một vấn đề được hình thành hoặc điều chỉnh lại để phù hợp hoặc chứng minh cho chính sách. Các pha liền kề có thể được liên kết hoặc bỏ qua hoàn toàn, tạo ra “đoản mạch”. Các giải pháp và vấn đề luôn thay đổi liên tục, tạo ra một mức độ phức tạp dẫn đến ẩn dụ về “thùng rác”, “súp chính sách nguyên thủy” và “tình trạng vô chính phủ có tổ chức”.[91]

MÔ HÌNH THAY ĐỔI CHÍNH SÁCH

Các phép ẩn dụ như thùng rác, súp chính sách nguyên thủy và tình trạng vô chính phủ có tổ chức rất khó nắm bắt, bởi vì có vẻ như việc hoạch định chính sách trong những điều kiện này sẽ không có cấu trúc hoặc tổ chức nào cả. Điều này là không đúng sự thật có thể được minh họa bằng một câu chuyện:[92]

Vài năm trước, tại một căn cứ quân sự, có báo cáo về khả năng bị đánh cắp bí mật quân sự. Hàng ngày, vào khoảng thời gian giống nhau, một công nhân đẩy chiếc xe cút kít lớn sẽ cố gắng rời khỏi căn cứ bằng cách đi qua cổng an ninh.

Vào ngày đầu tiên, những người bảo vệ ở cổng hỏi người công nhân có gì trong chiếc xe cút kít. Anh ấy trả lời "Chỉ là bụi bẩn." Người bảo vệ chọc dùi cui vào chiếc xe cút kít. Hài lòng, anh bảo người thợ đi qua. Quy trình tương tự được lặp lại trong phần còn lại của tuần. Đến tuần thứ hai, các lính canh ngày càng nghi ngờ. Họ bắt người công nhân đổ hết đồ trong xe cút kít trên đường. Lần này, các lính canh đã sử dụng một cái cào để kiểm tra bên trong. Một lần nữa, họ không tìm thấy gì ngoài bụi bẩn. Điều này tiếp tục trong hai tuần nữa.

Vào tuần thứ ba, lính canh gọi một đơn vị điều tra đặc biệt. Họ không chỉ làm trống nội dung; họ cũng sử dụng một thiết bị quét đặc biệt. Họ không tìm thấy gì. Sau đó, công nhân được phép tự do đi qua cổng.

Vào cuối tháng, hàng chục chiếc xe cút kít được thông báo mất tích.

Các cấu trúc cũng quan trọng như nội dung của chúng. Các mô hình khái niệm về hoạch định chính sách là các cấu trúc tinh thần hoặc bản đồ giúp chúng ta hiểu các quy trình hoạch định chính sách. Những mô hình khái niệm này là những biểu diễn trừu tượng dựa trên các phép ẩn dụ như “thùng rác”, “tình trạng vô chính phủ” và “súp nguyên thủy”. Các phép ẩn dụ khác là “đài quan sát chính sách”, “các vấn đề như bệnh truyền nhiễm”, “sự suy tàn của chính sách”, “cuộc chiến chống đói nghèo” và chính “tính hợp lý”.[93]

Tính hợp lý toàn diện

Mô hình hợp lý toàn diện mô tả việc hoạch định chính sách như một nỗ lực toàn diện để đạt được hiệu quả. Một tác nhân kinh tế hợp lý được coi là Homo economicus, một người ra quyết định cá nhân hoặc tập thể, người cân nhắc chi phí và lợi ích của tất cả các lựa chọn thay thế có sẵn và thực hiện các hành động được thúc đẩy bởi mối quan tâm đến việc sử dụng hiệu quả các nguồn lực. Đề xuất cơ bản của mô hình hợp lý kinh tế như sau: Hiệu quả ròng càng cao (lợi ích được cảm nhận ít hơn chi phí được cảm nhận) của một giải pháp thay thế được chọn từ một tập hợp đầy đủ (toàn diện) các giải pháp tiềm năng, thì càng có nhiều khả năng nó sẽ được chọn là (hợp lý). ) cơ sở cho hành động và thay đổi chính sách. [94]Thay đổi chính sách xảy ra khi một người ra quyết định cá nhân hoặc tập thể :

■    Xác định một vấn đề chính sách có đủ sự đồng thuận giữa các bên liên quan để người ra quyết định có thể hành động thay mặt họ.

■    Chỉ định và xếp hạng một cách nhất quán các mục tiêu mà việc đạt được sẽ tạo thành một giải pháp cho vấn đề.

■    Xác định các lựa chọn thay thế chính sách có thể góp phần tốt nhất vào việc đạt được từng mục tiêu và mục tiêu.

■    Dự báo hậu quả sẽ xảy ra do việc lựa chọn từng phương án.

■    So sánh hiệu quả của những hệ quả này trong việc đạt được từng mục tiêu.

■    Chọn (các) phương án tối đa hóa việc đạt được các mục tiêu.

■    Can thiệp vào quá trình hoạch định chính sách bằng cách hành động theo sự lựa chọn.

Các phiên bản khác của lựa chọn hợp lý liên quan đến việc kết hợp các chi phí hành động chuyển đổi thể chế vào các tình huống lựa chọn; [95]việc xác định lại lợi ích và chi phí về mặt chính trị, xã hội, tổ chức hoặc đạo đức (ví dụ: Homo politicus ); [96]và điều kiện là những người ra quyết định là những người học dễ mắc lỗi với thông tin không hoàn hảo, khả năng tính toán hạn chế và xu hướng mắc lỗi trong bối cảnh thể chế.[97]

Tính hợp lý tốt thứ hai

Một lời chỉ trích quan trọng đối với mô hình kinh tế hợp lý dựa trên và được biết đến với cái tên định lý bất khả thi của Arrow. Định lý phát biểu rằng không thể có những người ra quyết định trong một xã hội dân chủ đáp ứng các yêu cầu của mô hình duy lý kinh tế. [98]Các lựa chọn hợp lý của cá nhân không thể được tổng hợp bằng các thủ tục bỏ phiếu đa số để tạo ra một lựa chọn tốt nhất duy nhất cho tất cả các bên. Việc không thể tạo ra một quyết định tập thể liên quan đến các ưu tiên chuyển tiếp (nếu A được ưu tiên hơn B và B được ưu tiên hơn C, thì A được ưu tiên hơn C) được mô tả là “nghịch lý cử tri”.

Hãy xem xét một ủy ban gồm ba thành viên: Brown, Jones và Smith. Ủy ban muốn quyết định nên sử dụng dạng nào trong ba dạng năng lượng—năng lượng mặt trời, than đá và hạt nhân để giải quyết cuộc khủng hoảng năng lượng. Brown, lãnh đạo của một tổ chức quyền năng lượng, thích năng lượng mặt trời hơn than đá và than đá hơn hạt nhân, lý luận rằng xếp hạng này tạo ra ít rủi ro nhất cho người dân. Vì lựa chọn của Brown có tính bắc cầu nên nó tuân theo quy tắc: Nếu A được ưu tiên hơn B và B được ưu tiên hơn C, thì A được ưu tiên hơn C. Jones và Smith, những người đại diện cho ngành công nghiệp than và hạt nhân, cũng có các ưu tiên bắc cầu. Jones thích than hơn hạt nhân, hạt nhân hơn năng lượng mặt trời và than hơn năng lượng mặt trời, lý luận rằng than có lợi nhất, tiếp theo là hạt nhân và năng lượng mặt trời. Đổi lại, Smith thích hạt nhân hơn năng lượng mặt trời, năng lượng mặt trời hơn than và hạt nhân hơn than, lý luận rằng hạt nhân có lợi nhất. Năng lượng mặt trời mang lại ít lợi nhuận hơn so với than đá nhưng lại tạo ra ít mối nguy hiểm hơn cho môi trường. Smith coi than đá là thứ ít được ưa chuộng nhất trong ba lựa chọn thay thế.

Ba lựa chọn là hợp lý và bắc cầu theo quan điểm của mỗi cá nhân. Tuy nhiên, một khi ba thành viên cố gắng thông qua nguyên tắc đa số để đạt được một quyết định dân chủ, thì sẽ xảy ra một nghịch lý (Bảng 2). Khi chúng tôi yêu cầu họ chọn giữa năng lượng mặt trời và than đá, chúng tôi thấy rằng năng lượng mặt trời được ưa thích hơn than đá với tỷ lệ 2 trên 1 (Brown và Smith so với Jones). Tương tự như vậy, khi chúng tôi yêu cầu họ lựa chọn giữa than đá và hạt nhân, chúng tôi quan sát thấy rằng than đá được ưa thích hơn hạt nhân với tỷ lệ 2 trên 1 (Brown và Jones so với Smith). Tuy nhiên, nếu bây giờ chúng ta áp dụng quy tắc bắc cầu cho các sở thích chung này, chúng ta sẽ thấy rằng nếu A được ưa thích hơn B (năng lượng mặt trời hơn than đá) và B được ưu tiên hơn C (than đá hạt nhân), thì A được ưu tiên hơn C (năng lượng mặt trời thành hạt nhân). Tuy nhiên, đây không phải là kết quả tập thể, bởi vì hai thành viên ủy ban (Jones và Smith) thích C hơn A (hạt nhân hơn năng lượng mặt trời). Do đó, sở thích cá nhân có tính bắc cầu, trong khi sở thích tập thể có tính chu kỳ, điều đó có nghĩa là các lựa chọn thay thế không thể được xếp hạng một cách nhất quán. Vì lý do này, một sự lựa chọn hợp lý về mặt kinh tế là không thể.

Định lý bất khả thi của Arrow chứng minh bằng suy luận logic rằng không thể áp dụng các thủ tục dân chủ (ví dụ: nguyên tắc đa số) để đạt được các quyết định tập thể mang tính bắc cầu. Có năm “điều kiện hợp lý” của bất kỳ thủ tục ra quyết định dân chủ nào : (1) không hạn chế các lựa chọn, nghĩa là tất cả các kết hợp sở thích cá nhân có thể có phải được tính đến; (2) tính không ngược của lựa chọn tập thể, nghĩa là,

k BẢNG 2

Nghịch lý của cử tri

Thành viên Ủy ban

Sự ưa thích

Màu nâu

A (năng lượng mặt trời) được ưu tiên hơn B (than đá) B (than đá) được ưu tiên hơn C (hạt nhân)

A (mặt trời) được ưu tiên hơn C (hạt nhân)

Jones

B (than đá) được ưu tiên hơn C (hạt nhân) C (hạt nhân) được ưu tiên hơn A (mặt trời) B (than đá) được ưu tiên hơn A (mặt trời)

thợ rèn

C (hạt nhân) được ưa thích hơn A (năng lượng mặt trời) A (năng lượng mặt trời) được ưu tiên hơn B (than đá) C (hạt nhân) được ưu tiên hơn B (than đá)

Số đông

A (năng lượng mặt trời) được ưu tiên hơn B (than đá) B (than đá) được ưu tiên hơn C (hạt nhân)

C (hạt nhân) được ưu tiên hơn A (mặt trời)

các lựa chọn tập thể phải phản ánh một cách nhất quán các lựa chọn cá nhân; (3) tính độc lập của các lựa chọn thay thế không liên quan, nghĩa là các lựa chọn phải được giới hạn trong một tập hợp các lựa chọn thay thế nhất định độc lập với tất cả các lựa chọn khác; (4) chủ quyền của công dân, nghĩa là các lựa chọn tập thể không được hạn chế bởi các lựa chọn trước đó; và (5) không độc tài, nghĩa là không cá nhân hay nhóm nào có thể quyết định kết quả của các lựa chọn tập thể bằng cách áp đặt sở thích của mình lên người khác.

Để tránh tình trạng khó xử của các sở thích hướng nội, chúng ta có thể ủy thác các lựa chọn tập thể cho một vài người ra quyết định (ví dụ: giới tinh hoa chính trị hoặc kỹ thuật), những người có thể đạt được sự đồng thuận và do đó, một lựa chọn chuyển tiếp. Mặc dù điều này giải quyết được vấn đề sở thích hướng nội, nhưng nó vẫn vi phạm các điều kiện về chủ quyền và chế độ không độc tài của công dân. Ngoài ra, chúng tôi có thể giới thiệu các nguồn gốc thay đổi bổ sung (ví dụ: năng lượng gió) với hy vọng rằng điều này sẽ thúc đẩy sự đồng thuận. Tuy nhiên, điều này vi phạm điều kiện độc lập của các phương án không liên quan. Trên thực tế, các hệ thống chính trị dựa trên quy tắc đa số sử dụng cả hai thủ tục để đạt được các lựa chọn tập thể. [99]Những lựa chọn này được mô tả là quyết định tốt thứ hai .

Chủ nghĩa gia tăng rời rạc

Mô hình rời rạc-tăng dần của sự thay đổi chính sách cho rằng các lựa chọn chính sách hiếm khi tuân theo các yêu cầu của mô hình hợp lý kinh tế. [100]Đề xuất cơ bản của lý thuyết gia tăng rời rạc là những thay đổi chính sách xảy ra ở biên độ với hiện trạng, do đó hành vi tại thời điểm t khác một chút so với hành vi tại thời điểm t + 1. Theo thuyết gia tăng rời rạc, thay đổi xảy ra khi các nhà hoạch định chính sách:

■    Chỉ xem xét những lựa chọn thay thế khác biệt dần dần (tức là với số lượng nhỏ) so với hiện trạng—các lựa chọn thay thế khác biệt với số lượng lớn không có khả năng dẫn đến thay đổi chính sách thành công.

■    Giới hạn số lượng dự báo hậu quả cho mỗi phương án.

■    Một mặt, thực hiện các điều chỉnh lẫn nhau về mục đích và mục tiêu, và mặt khác, thực hiện các lựa chọn thay thế chính sách.

■    Liên tục cải tổ các vấn đề và các lựa chọn thay thế trong quá trình thu thập thông tin mới.

■    Phân tích và đánh giá các lựa chọn thay thế một cách tuần tự, để các lựa chọn được sửa đổi liên tục theo thời gian, thay vì được thực hiện tại một thời điểm trước khi hành động.

■    Liên tục khắc phục các vấn đề hiện tại, thay vì cố gắng giải quyết vấn đề hoàn toàn tại một thời điểm.

■    Chia sẻ trách nhiệm phân tích và đánh giá với nhiều nhóm trong xã hội, để quá trình đưa ra lựa chọn bị rời rạc hoặc rời rạc.

■    Thực hiện các thay đổi chính sách gia tăng và khắc phục hậu quả.

Hợp lý có giới hạn

Một giải pháp thay thế khác cho mô hình kinh tế hợp lý là tính hợp lý có giới hạn. Theo mô hình này, các nhà hoạch định chính sách không cố gắng hợp lý về mặt kinh tế theo nghĩa đầy đủ hoặc toàn diện khi xem xét và cân nhắc tất cả các lựa chọn thay thế.[101] Mặc dù các lựa chọn là hợp lý, nhưng chúng bị giới hạn bởi hoàn cảnh thực tế mà các nhà hoạch định chính sách làm việc. Đề xuất cơ bản của tính hợp lý có giới hạn là sự thay đổi chính sách xảy ra khi các nhà hoạch định chính sách sử dụng “quy tắc ngón tay cái” để đưa ra các lựa chọn có thể chấp nhận được ở mức tối thiểu. Người khởi xướng mô hình tính hợp lý có giới hạn, nhà khoa học chính trị đa ngành Herbert Simon, lập luận rằng “[i]không thể nào hành vi của một cá nhân đơn lẻ, cô lập đạt được bất kỳ mức độ hợp lý cao nào. Số lượng các lựa chọn thay thế mà anh ta phải khám phá là rất lớn, thông tin mà anh ta cần để đánh giá chúng lớn đến mức khó có thể tưởng tượng được ngay cả một sự gần đúng với tính hợp lý khách quan [nhấn mạnh thêm].”[102]

Công thức này, mặc dù vẫn giữ nguyên ý tưởng về tính hợp lý, thừa nhận các giới hạn của sự lựa chọn toàn diện, hợp lý về mặt kinh tế khi những người ra quyết định tìm cách tối đa hóa một số kết quả có giá trị. Ngược lại với loại hành vi tối đa hóa này, Simon đề xuất khái niệm về hành vi thỏa mãn. Hài lòng đề cập đến các hành động lựa chọn theo đó những người ra quyết định tìm cách xác định một quá trình hành động vừa “đủ tốt”, tức là khi sự kết hợp giữa thỏa đáng và đủ tạo ra một lựa chọn “hài lòng”. Nói cách khác, những người ra quyết định không xem xét tất cả nhiều lựa chọn thay thế mà về nguyên tắc có thể tạo ra sự gia tăng lớn nhất có thể về lợi ích của hành động (nghĩa là tối đa hóa hành vi). Những người ra quyết định chỉ cần xem xét các lựa chọn thay thế rõ ràng nhất sẽ tạo ra sự gia tăng lợi ích hợp lý (nghĩa là hành vi “thỏa mãn”). Tính hợp lý có giới hạn, nói về những hạn chế đối với các lựa chọn hợp lý của cá nhân , có liên quan chặt chẽ với chủ nghĩa gia tăng rời rạc, nói về những hạn chế trong các lựa chọn hợp lý tập thể .

Hành vi thỏa mãn có thể được coi là một nỗ lực để tối đa hóa các kết quả có giá trị đồng thời nhận ra những hạn chế do chi phí thông tin gây ra. Theo lời của hai người ủng hộ mô hình lựa chọn này,

Người ta nghi ngờ liệu có bất kỳ nhà phân tích nào về các thủ tục lựa chọn hợp lý sẽ tuyên bố rằng người ra quyết định nên điều tra và đánh giá một cách có hệ thống tất cả các lựa chọn thay thế có sẵn cho anh ta hay không. Việc tìm kiếm như vậy vừa tốn thời gian vừa tốn kém và quy trình ra quyết định tối ưu nên tính đến các yếu tố này...chi phí ra quyết định nên được đưa vào mô hình giảm thiểu tối đa .[103]

Ở đây, tính hợp lý được đáp ứng bằng yêu cầu tính đến chi phí và lợi ích của việc tìm kiếm và đánh giá các giải pháp thay thế mới.

Quét hỗn hợp

Một mô hình thay đổi khác là quét hỗn hợp. Nó là một giải pháp thay thế cho tính hợp lý kinh tế, chủ nghĩa gia tăng rời rạc và tính hợp lý có giới hạn. [104]Mặc dù Etzioni và những người khác [105]chấp nhận những lời chỉ trích này đối với mô hình duy lý kinh tế, nhưng họ cũng nhấn mạnh những hạn chế của mô hình gia tăng. Chủ nghĩa gia tăng được coi là có định hướng bảo thủ và nguyên trạng, khó dung hòa với nhu cầu sáng tạo và đổi mới trong hoạch định chính sách. Ví dụ, chủ nghĩa gia tăng gợi ý rằng những lợi ích quyền lực nhất trong xã hội đưa ra nhiều lựa chọn chính sách quan trọng nhất, bởi vì chính những lợi ích này sẽ thu được nhiều lợi ích nhất từ các chính sách ít khác biệt nhất có thể so với hiện trạng. Hơn nữa, chủ nghĩa gia tăng dường như bỏ qua các lựa chọn chính sách khác nhau về phạm vi, độ phức tạp và tầm quan trọng. Các lựa chọn chiến lược chính khác với các quyết định hoạt động hàng ngày, một điểm khác biệt mà lý thuyết gia tăng không tính đến đầy đủ.

Quét hỗn hợp phân biệt giữa các yêu cầu của các lựa chọn chiến lược thiết lập các hướng chính sách cơ bản và các lựa chọn hoạt động giúp đặt nền móng cho các lựa chọn chiến lược hoặc góp phần thực hiện chúng. Đề xuất cơ bản của quét hỗn hợp là thay đổi chính sách xảy ra khi các vấn đề lựa chọn được điều chỉnh cho phù hợp với bản chất của các vấn đề mà các nhà hoạch định chính sách phải đối mặt. Bởi vì những gì hợp lý trong một bối cảnh có thể không như vậy trong một bối cảnh khác, nên quét hỗn hợp kết hợp có chọn lọc các yếu tố của tính hợp lý toàn diện và chủ nghĩa gia tăng rời rạc. Theo lời của Etzioni,

Giả sử chúng ta sắp thiết lập một hệ thống quan sát thời tiết trên toàn thế giới bằng các vệ tinh thời tiết. Cách tiếp cận duy lý [tức là, lý thuyết toàn diện hợp lý] sẽ tìm kiếm một cuộc khảo sát toàn diện về điều kiện thời tiết bằng cách sử dụng máy ảnh có khả năng quan sát chi tiết và bằng cách lên lịch xem xét toàn bộ bầu trời thường xuyên nhất có thể. Điều này sẽ mang lại vô số thông tin chi tiết, tốn kém để phân tích và có khả năng áp đảo khả năng hành động của chúng ta (ví dụ: các đám mây “gieo hạt” có thể phát triển thành bão hoặc mang mưa đến các khu vực khô cằn). Chủ nghĩa gia tăng sẽ tập trung vào những lĩnh vực mà các mô hình tương tự đã phát triển trong quá khứ gần đây và có lẽ ở một số khu vực lân cận; do đó, nó sẽ bỏ qua tất cả các thành phần có thể đáng được chú ý nếu chúng phát sinh ở những khu vực không mong đợi.[106]

Quét hỗn hợp, trái ngược với một trong hai cách tiếp cận được thực hiện một mình, cung cấp các lựa chọn dựa trên cả tính hợp lý kinh tế toàn diện và chủ nghĩa gia tăng rời rạc. Sự kết hợp cụ thể phụ thuộc vào bản chất của vấn đề. Những vấn đề đó càng có bản chất chiến lược thì cách tiếp cận hợp lý về kinh tế toàn diện càng phù hợp. Ngược lại, những vấn đề đó càng mang tính chất vận hành thì cách tiếp cận tăng dần càng phù hợp. Trong mọi trường hợp, sự kết hợp nào đó của hai cách tiếp cận là cần thiết, bởi vì vấn đề không phải là áp dụng cách tiếp cận này và bác bỏ cách tiếp cận kia, mà là kết hợp chúng một cách thận trọng.

Tính hợp lý gợi tình

Một thách thức đối với các mô hình thay đổi chính sách được mô tả trước đó là tính hợp lý khiêu dâm, đề cập đến một quá trình đặt câu hỏi và trả lời. Tính hợp lý khiêu dâm, mặc dù có thể không thỏa mãn những người đòi hỏi các mô hình được xác định rõ ràng trước khi phân tích, nằm ở cốt lõi của nhiều loại quy trình quy nạp. [107]Albert đã tuyên bố ngắn gọn nguyên tắc chính của tính hợp lý khiêu dâm trong bài phê bình của ông về việc sử dụng phân tích lợi ích-chi phí trong môi trường tư pháp: “Sự thiếu hiểu biết là điều kiện thiết yếu của tính hợp lý.” [108]Trong nhiều trường hợp quan trọng nhất, các nhà phân tích đơn giản là không biết mối quan hệ giữa các chính sách, kết quả chính sách và các giá trị theo đó các kết quả đó nên được đánh giá. Ở đây, sự thừa nhận thẳng thắn về sự thiếu hiểu biết là điều kiện tiên quyết để tham gia vào quá trình đặt câu hỏi và trả lời, một quá trình có thể mang lại câu trả lời tối ưu hợp lý cho các câu hỏi “vượt qua kinh nghiệm được tích lũy và vượt xa tầm hiểu biết sẵn có của chúng ta”. [109]Tính hợp lý khiêu dâm có liên quan chặt chẽ đến cấu trúc vấn đề với tư cách là hệ thống hướng dẫn trung tâm của phân tích chính sách. Nó cũng là cốt lõi của những đổi mới gần đây trong vật lý học, được thể hiện qua công trình của Ilya Prigogine, người khởi xướng lý thuyết hỗn loạn: “Vật lý học thế kỷ 20 không còn là kiến thức về những điều chắc chắn nữa, nó là kiến thức về sự thẩm vấn. ...Và ở khắp mọi nơi, thay vì khám phá ra sự trường tồn và bất biến mà khoa học cổ điển đã dạy chúng ta tìm kiếm trong tự nhiên, chúng ta lại gặp phải sự thay đổi, bất ổn và tiến hóa.”[110]

hội tụ quan trọng

Sự hội tụ quan trọng đề cập đến các quy trình chính sách giống như một đồng bằng sông phức tạp với nhiều dòng chảy hội tụ và phân kỳ khi chúng băng qua đồng bằng ngập lũ và uốn khúc về phía biển.[111]

Nếu chúng ta cố gắng tìm hiểu “kết quả” của quá trình bằng cách sử dụng một xô nước để lấy mẫu từ biển, thì chúng ta sẽ không thể khám phá ra các con đường khác nhau mà nước chảy ra biển. Tuy nhiên, nếu chúng ta có thể theo dõi toàn bộ quá trình và cấu trúc của nó, chúng ta sẽ thấy rằng thỉnh thoảng một số luồng hội tụ để tạo thành các kênh sâu, ít nhất là tạm thời, hướng dẫn quá trình theo những cách có thể dự đoán được.

Phép ẩn dụ về đồng bằng sông và nhiều dòng chảy của nó truyền đạt một số tính chất phức tạp của quá trình hoạch định chính sách, nhưng không từ bỏ khả năng chịu trách nhiệm xác định các cấu trúc hình thành nên quá trình đó. Trong bối cảnh hoạch định chính sách, các cá nhân và các nhóm tương tác với nhau theo thời gian để thiết lập các chương trình nghị sự và hình thành các chính sách. Tuy nhiên, thành công của họ phụ thuộc vào khả năng nhận ra những thời điểm quan trọng (“cửa sổ chính sách”) khi ba loại luồng—vấn đề, chính sách và chính trị—hội tụ. [112]Đề xuất cơ bản của mô hình hội tụ quan trọng là sự thay đổi chính sách xảy ra vào những thời điểm quan trọng này. Việc nhận ra những khoảnh khắc hội tụ này là một phần nhiệm vụ của nhà phân tích chính sách.

Trạng thái cân bằng quãng

Một trong những khó khăn của nhiều mô hình trong số này là không có mô hình nào giải thích thỏa đáng cho những sai lệch lớn so với mô hình chi phối của sự thay đổi dần dần, chậm chạp được dự đoán bởi các mô hình hợp lý có giới hạn và rời rạc. Ví dụ, những thay đổi đột ngột và không liên tục xảy ra trong quá trình hoạch định chính sách môi trường theo Đạo luật Không khí Sạch là tương đối hiếm. [113]Nhận thấy rằng thay đổi chính sách quan trọng chỉ có thể xảy ra sau mỗi 25 năm hoặc lâu hơn, Sabatier và Jenkins-Smith [114]kêu gọi sự chú ý đến tầm quan trọng của những xáo trộn bên ngoài, hoặc những cú sốc ngoại sinh, trong việc thực hiện những thay đổi chính sách không liên tục và có phạm vi rộng. Những thay đổi như vậy bao gồm những thay đổi kinh tế xã hội tương đối nhanh được thể hiện bằng suy thoái, suy thoái và khủng hoảng năng lượng; những thay đổi đột ngột trong dư luận chẳng hạn như những thay đổi xảy ra vào cuối Chiến tranh Việt Nam; và sự trỗi dậy mạnh mẽ của chủ nghĩa dân tộc và sự bất an cá nhân xảy ra sau vụ tấn công ngày 11 tháng 9 năm 2001 vào Trung tâm Thương mại Thế giới và Lầu Năm Góc.

Mô hình cân bằng chấm câu ví quá trình thay đổi chính sách với quá trình tiến hóa sinh học. [115]Hầu hết các chính sách tương đối ổn định, thay đổi theo từng bước nhỏ trong thời gian dài. Có một trạng thái cân bằng động giữa các chính sách cạnh tranh, giống như quá trình điều chỉnh lẫn nhau giữa các đảng phái được xác định bởi Lindblom và Braybrooke.[116] Sự điều chỉnh lẫn nhau giữa các đảng phái có thể và thường liên quan đến một quá trình cạnh tranh giữa các cơ quan hành chính tương đối tự trị. Các nhà lãnh đạo quan liêu cạnh tranh để được công nhận và các nguồn lực theo cơ chế khuyến khích và khen thưởng của tổ chức của họ (“Bạn đứng ở đâu phụ thuộc vào vị trí của bạn ngồi.”). Theo định kỳ, những thay đổi đột ngột (dấu chấm câu) trong chính sách xảy ra như là hệ quả của những hình ảnh chính trị mới, đến lượt nó lại là sản phẩm của “cơn động đất chính sách” và những cú sốc bên ngoài khác.

Đề xuất cơ bản của mô hình cân bằng chấm câu là các cú sốc bên ngoài là điều kiện cần nhưng chưa đủ của sự thay đổi chính sách lớn. Điều kiện đủ là những hình ảnh chính trị mới và những hiểu biết mới về thế giới chính trị đột nhiên nảy sinh để phản ứng với những cú sốc này. Tuy nhiên, khi những hình ảnh, niềm tin và giá trị chính trị mới phát triển dần dần, trong thời gian dài, thì quá trình này không bị “chấm dứt điểm”.[117]

PHÂN TÍCH CHÍNH SÁCH TRONG QUÁ TRÌNH CHÍNH SÁCH

Mục đích của phân tích chính sách là để cải thiện việc hoạch định chính sách. Đây không phải là nhiệm vụ đơn giản khi chúng tôi cho rằng nhiều thay đổi chính sách quan trọng nhất diễn ra dần dần, rời rạc và gia tăng. Những thay đổi lớn, không liên tục là tương đối hiếm; và chúng bắt nguồn từ những cú sốc ngoại sinh đối với quá trình hoạch định chính sách, chứ không phải từ ảnh hưởng tương đối cận biên của các phân tích được tiến hành trong quá trình này. Tuy nhiên, phân tích chính sách đa ngành rất quan trọng vì thông tin liên quan đến chính sách có khả năng cải thiện việc hoạch định chính sách (xem Hình 2).

Sử dụng tiềm năng của phân tích

Trong số các nhà phân tích chính sách, có một niềm tin bất thành văn rằng phân tích tốt có khả năng tạo ra các chính sách tốt hơn. Lý do cho tiềm năng này là hiển nhiên trong các mục đích của phương pháp phân tích chính sách.

Cấu trúc vấn đề. Các phương pháp cấu trúc vấn đề cung cấp thông tin liên quan đến chính sách có thể được sử dụng để thách thức các giả định làm cơ sở cho việc xác định các vấn đề ở giai đoạn thiết lập chương trình nghị sự của quá trình hoạch định chính sách (xem Bảng 1). Cấu trúc vấn đề-

HÌNH 2

Quy trình phân tích chính sách tích hợp

Quá trình này hỗ trợ khám phá các giả định tiềm ẩn, chẩn đoán nguyên nhân, lập bản đồ các mục tiêu khả thi, tổng hợp các quan điểm trái ngược nhau và trực quan hóa, khám phá và ký kết các lựa chọn chính sách mới. Ví dụ, vấn đề phân biệt chủng tộc và giới tính trong khoảng 20 triệu bài kiểm tra tiêu chuẩn được thực hiện hàng năm ở Hoa Kỳ đã được đưa vào chương trình lập pháp của một số bang trong suốt cuối những năm 1980. Ở Pennsylvania, các nhà phân tích đã thách thức giả định rằng sự thiên vị trong bài kiểm tra là một vấn đề đòi hỏi phải có hành động pháp lý—ví dụ: cấm hoàn toàn các bài kiểm tra tiêu chuẩn hóa—sau khi tổng hợp và đánh giá nghiên cứu về sự thiên vị trong bài kiểm tra do các bên liên quan khác nhau khuyến nghị. Sự khác biệt lớn quan sát được về điểm kiểm tra thành tích của người thiểu số và người da trắng không được coi là vấn đề sai lệch trong bài kiểm tra, mà là một chỉ báo hoặc thước đo về sự bất bình đẳng về cơ hội giáo dục. Các nhà phân tích khuyến nghị tiếp tục sử dụng các bài kiểm tra tiêu chuẩn hóa để theo dõi và giảm thiểu những bất bình đẳng này.[118]

Dự báo. Các phương pháp dự báo kết quả chính sách dự kiến cung cấp thông tin liên quan đến chính sách về các hậu quả có khả năng xảy ra sau khi áp dụng các chính sách ưu tiên ở giai đoạn xây dựng chính sách. Dự báo giúp kiểm tra các tương lai hợp lý, tiềm năng và có giá trị chuẩn; ước tính hậu quả của các chính sách hiện có và đề xuất; xác định những hạn chế có thể xảy ra trong tương lai đối với việc đạt được các mục tiêu; và ước tính tính khả thi chính trị của các lựa chọn khác nhau. Ví dụ, các nhà phân tích trong Cơ quan Quản lý Tài chính Chăm sóc Sức khỏe đã sử dụng các phương pháp đúc trước để ước tính tác động của việc thiếu hụt doanh thu đối với quỹ ủy thác của Medicare. Trong trường hợp không có các sáng kiến chính sách chăm sóc sức khỏe mới, dự báo năm 1990 là 40 triệu người không có bảo hiểm y tế có thể sẽ tăng lên. [119]Vào năm 2009, trong các cuộc tranh luận về Đạo luật Lựa chọn Sức khỏe Hợp túi tiền do Tổng thống Obama đề xuất, dự báo trước đó đã được chứng minh là chính xác. Khoảng 46 triệu người Mỹ hiện nay không có bảo hiểm y tế.[120]

Đơn thuốc. Các phương pháp lựa chọn các giải pháp thay thế chính sách ưu tiên mang lại thông tin liên quan đến chính sách về lợi ích và chi phí—và nói chung là giá trị hoặc tiện ích—của các kết quả chính sách dự kiến được ước tính thông qua dự báo, do đó hỗ trợ các nhà hoạch định chính sách trong giai đoạn áp dụng chính sách . Thông qua quá trình quy định các chính sách ưu tiên, các nhà phân tích ước tính mức độ rủi ro và sự không chắc chắn, xác định các tác động ngoại tác và tác động lan tỏa, xác định các tiêu chí để đưa ra lựa chọn và phân công trách nhiệm hành chính để thực hiện các chính sách. Ví dụ, cuộc tranh luận về giới hạn tốc độ tối đa ở Hoa Kỳ đã tập trung vào chi phí cho mỗi trường hợp tử vong được ngăn chặn theo các tùy chọn 55 dặm một giờ và 65 dặm một giờ. Vào những năm 1980, một khuyến nghị, dựa trên kết luận rằng giới hạn tốc độ 55 dặm/giờ sẽ tiếp tục chiếm không quá 2% đến 3% số ca tử vong được ngăn chặn, là chuyển chi tiêu để duy trì giới hạn tốc độ sang mua thiết bị phát hiện khói , mà sẽ cứu nhiều mạng sống hơn. [121]Đến năm 1987, khoảng 40 bang đã thử nghiệm các giới hạn tốc độ cao hơn. Mặc dù giới hạn tốc độ 55 dặm một giờ đã chính thức bị bãi bỏ vào năm 1995, ứng cử viên của Tổng thống Obama đứng đầu Cục Quản lý An toàn Giao thông Đường cao tốc Quốc gia (NHTSA) đã bày tỏ cam kết quay trở lại giới hạn tốc độ 55 dặm một giờ.

Giám sát. Các phương pháp giám sát kết quả chính sách quan sát được cung cấp thông tin về hậu quả của việc áp dụng chính sách, do đó hỗ trợ trong giai đoạn thực thi chính sách . Nhiều cơ quan thường xuyên theo dõi các kết quả và tác động của chính sách bằng cách sử dụng các chỉ số chính sách trong các lĩnh vực y tế, giáo dục, nhà ở, phúc lợi, tội phạm và khoa học và công nghệ. [122]Giám sát giúp đánh giá mức độ tuân thủ, khám phá những hậu quả ngoài ý muốn của các chính sách và chương trình, xác định những trở ngại và hạn chế trong quá trình thực hiện, đồng thời thúc đẩy trách nhiệm giải trình hành chính. Ví dụ, các chính sách kinh tế và phúc lợi xã hội ở Hoa Kỳ được giám sát bởi các nhà phân tích ở một số cơ quan, bao gồm Cục Điều tra Dân số và Cục Thống kê Lao động. Một phân tích năm 2009 kết luận rằng tổng tỷ lệ người dưới ngưỡng nghèo đã giảm từ 13,5 xuống 12,3% từ năm 1990 đến năm 2009. Mức giảm lớn nhất là ở những người trên 65 tuổi. Trong cùng thời kỳ, tỷ lệ hộ gia đình thuộc nhóm 20% dưới [123]cùng tăng từ 3,4% lên 3,8% và tỷ lệ phần trăm trong top 20% tăng từ 46,7% lên 49%. Trong trường hợp này, giám sát chính sách cho thấy sự gia tăng rõ rệt về bất bình đẳng thu nhập kết hợp với việc giảm tỷ lệ nghèo.

Sự đánh giá. Các phương pháp đánh giá kết quả chính sách được quan sát mang lại thông tin liên quan đến chính sách về sự khác biệt giữa hiệu quả chính sách dự kiến và thực tế, do đó hỗ trợ đánh giá chính sách và các giai đoạn thích ứng . Đánh giá không chỉ dẫn đến kết luận về mức độ giảm nhẹ các vấn đề, mà còn có thể góp phần làm rõ và phê bình các giá trị thúc đẩy chính sách, hỗ trợ điều chỉnh hoặc cải cách chính sách và thiết lập cơ sở cho các vấn đề tái cơ cấu. Một ví dụ điển hình về đánh giá là loại phân tích góp phần làm sáng tỏ và phê bình các giá trị bằng cách đề xuất rằng lập luận đạo đức bổ sung cho lập luận kỹ thuật chi phối việc hoạch định chính sách môi trường ở Cộng đồng Châu Âu và các nơi khác trên thế giới.[124]

Sử dụng phân tích trong thực tế

Về nguyên tắc, phân tích chính sách có khả năng tạo ra các chính sách tốt hơn. Tuy nhiên, trên thực tế, phân tích chính sách và các lĩnh vực khác trong khoa học xã hội (và tự nhiên) có một số hoặc tất cả các hạn chế sau.[125]

■    Sử dụng là gián tiếp, bị trì hoãn và chung chung. Phân tích chính sách hiếm khi được sử dụng trực tiếp và ngay lập tức làm cơ sở để cải thiện các quyết định cụ thể liên quan đến việc phân bổ nguồn nhân lực và vật lực. Việc sử dụng phân tích thường là gián tiếp và chung chung, và các phân tích đơn lẻ hiếm khi quan trọng trừ khi chúng là một phần của khối kiến thức lớn hơn. Đặc điểm chung và gián tiếp của việc sử dụng có thể hiểu được khi chúng ta nhận ra rằng việc hoạch định chính sách là một quá trình phức tạp bao gồm nhiều chu kỳ, từ chấm dứt và kế thừa đến thích ứng và đoản mạch.

■    Cải thiện là gây tranh cãi về mặt đạo đức. Khi phân tích chính sách được sử dụng, câu hỏi điều gì tạo nên sự cải thiện phụ thuộc vào lập trường chính trị, ý thức hệ hoặc đạo đức của những người quan sát. Những người tin rằng lợi ích công cộng được phục vụ bằng cách hỗ trợ những người khốn khổ nhất bằng cách đánh thuế những người nghèo nhất coi “sự cải tiến” khác với những người tin rằng lợi ích công cộng được phục vụ khi các cá nhân giải quyết vấn đề của họ mà không cần sự can thiệp của chính phủ. Mặc dù mục tiêu “cải thiện hiệu quả” đôi khi được coi là điều mà mọi người đều ủng hộ, nhưng nó cũng là một vấn đề về ý thức hệ hoặc đạo đức, bởi vì nó liên quan đến việc lựa chọn một số giá trị và chuẩn mực hơn những giá trị và chuẩn mực khác.

■    Trở nên hữu ích phản ánh lợi ích cá nhân, nghề nghiệp và thể chế. Với tư cách là nhà khoa học xã hội và với tư cách là con người, các nhà phân tích chính sách tìm cách nâng cao địa vị cá nhân và phần thưởng nghề nghiệp cũng như phần thưởng của các tổ chức hoặc cơ quan của họ. Cơ hội tham gia với những người có quyền lực chính trị, đặc quyền hoặc địa vị kinh tế—với tư cách là cố vấn, chuyên gia tư vấn, nhân chứng chuyên môn hoặc nhân viên của họ—là một phần động lực để trở thành nhà phân tích.

Rất nhiều khó khăn xung quanh các câu hỏi về ứng dụng thực tế của phân tích chính sách bắt nguồn từ việc không nhận ra rằng quá trình sử dụng phân tích chính sách trong hoạch định chính sách cũng phức tạp như chính quá trình hoạch định chính sách. Hãy xem xét mô tả về việc đưa ra quyết định của Chester Barnard, một CEO thành công và có đóng góp lớn cho lĩnh vực hành chính công. Viết về một mệnh lệnh, hoặc chính sách, để di chuyển một cột điện thoại từ bên này sang bên kia đường, Barnard nói,

Tôi nghĩ có thể chứng minh một cách gần đúng rằng việc thực hiện trật tự đó có lẽ bao gồm 10.000 quyết định của 100 người đàn ông đặt tại 15 điểm, đòi hỏi các phân tích liên tiếp về một số môi trường, bao gồm các sự kiện xã hội, đạo đức, luật pháp, kinh tế và vật lý của môi trường, và yêu cầu 9.000 lần xác định lại và hoàn thiện mục đích. Nếu cuộc điều tra được thực hiện với những người chịu trách nhiệm, có lẽ không quá nửa tá quyết định sẽ được thu hồi hoặc được coi là đáng được đề cập. . . . Những người khác sẽ được “coi là đương nhiên,” tất cả đều là một phần của việc hiểu rõ công việc kinh doanh của một người.[126]

Rõ ràng, sau đó, việc sử dụng phân tích chính sách là một quá trình phức tạp với nhiều khía cạnh:[127]

■    Thành phần người dùng. Các cá nhân cũng như tập thể—ví dụ, các cơ quan, bộ, văn phòng, tòa án, cơ quan lập pháp, quốc hội—sử dụng phân tích chính sách. Khi việc sử dụng phân tích liên quan đến lợi ích (hoặc tổn thất) trong tiện ích cá nhân của thông tin, quá trình sử dụng là một khía cạnh của các quyết định cá nhân (sử dụng cá nhân). Ngược lại, khi quá trình sử dụng liên quan đến nhiều cá nhân, nó là một khía cạnh của các quyết định hoặc chính sách tập thể (sử dụng tập thể).

■    Tác dụng dự kiến của việc sử dụng. Việc sử dụng phân tích chính sách có tác động nhận thức cũng như hành vi. Hiệu ứng nhận thức bao gồm việc sử dụng phân tích chính sách để

suy nghĩ về các vấn đề và giải pháp (sử dụng khái niệm) và để hợp pháp hóa các công thức ưa thích của các vấn đề và giải pháp (sử dụng biểu tượng). Ngược lại, các tác động hành vi liên quan đến việc sử dụng phân tích chính sách như một phương tiện hoặc công cụ để thực hiện các hoạt động hoặc chức năng có thể quan sát được (sử dụng công cụ). Việc sử dụng thông tin theo khái niệm và hành vi xảy ra giữa những người dùng cá nhân và tập thể.[128]

■    Phạm vi thông tin sử dụng. Phạm vi thông tin được sử dụng bởi các nhà hoạch định chính sách bao gồm từ cụ thể đến chung. Việc sử dụng “ý tưởng bằng đồng tiền tốt” có phạm vi chung (sử dụng chung), trong khi việc sử dụng một đề xuất cụ thể là cụ thể (sử dụng cụ thể). [129]Thông tin có phạm vi khác nhau được sử dụng bởi các cá nhân và tập thể, với các tác động mang tính khái niệm và hành vi.

Trong thực tế, ba chiều thông tin này sử dụng trùng nhau. Sự giao thoa giữa chúng tạo cơ sở để đánh giá và cải thiện việc sử dụng phân tích chính sách.

TÓM TẮT CHƯƠNG

Về mặt lịch sử, mục đích của phân tích chính sách là cung cấp cho các nhà hoạch định chính sách thông tin có thể được sử dụng để giải quyết các vấn đề thực tế. Tuy nhiên, như chúng ta đã thấy, vai trò thực tế này bị hạn chế bởi thực tế là phân tích chính sách là một hoạt động trí tuệ gắn liền với một quá trình chính trị được đặc trưng bởi việc thực thi quyền lực, đặc quyền và sự thống trị. Mặc dù quá trình này đôi khi được coi là một tập hợp các giai đoạn có trật tự theo thời gian, nhưng mối quan hệ giữa các giai đoạn này đủ phức tạp để biện minh cho việc sử dụng các phép ẩn dụ như “thùng rác” và “tình trạng vô chính phủ có tổ chức”.

CÂU HỎI ĐÁNH GIÁ

  Nói rằng phân tích chính sách là một quá trình tạo ra kiến thức về và trong quá trình hoạch định chính sách có nghĩa là gì?

  Đâu là mối quan hệ giữa các loại vấn đề kinh tế và chính trị mà các xã hội phải đối mặt và sự phát triển của cái được gọi là quan điểm “phân tích trung tâm”?

  Mô tả đặc điểm dân trí và xã hội của phân tích chính sách. Cho ví dụ.

  "tình trạng vô chính phủ có tổ chức" là gì? Nó liên quan như thế nào đến mô hình hoạch định chính sách “thùng rác”? Để đối phó với sự phức tạp này, các học viên cũng như các học giả đã phát triển các mô hình mô tả cách thức và lý do chính sách thay đổi. Các mô hình này, từ chủ nghĩa gia tăng rời rạc đến tính hợp lý có giới hạn, sự hội tụ quan trọng và trạng thái cân bằng ngắt quãng, giải thích tại sao việc sử dụng phân tích chính sách có xu hướng gián tiếp, bị trì hoãn, chung chung và gây tranh cãi về mặt đạo đức. Điều này được mong đợi, vì mục tiêu của phân tích chính sách bao gồm việc tạo ra nguồn kiến thức cũng như trong quá trình hoạch định chính sách.

  Theo đánh giá của bạn, (những) mô hình thay đổi chính sách nào là hữu ích nhất? Tại sao?

  Xem xét ba khía cạnh của việc sử dụng thông tin, làm thế nào bạn biết khi nào các nhà hoạch định chính sách đã sử dụng phân tích chính sách? Giải thich câu trả lơi của bạn.

  Những ưu và nhược điểm của việc hoạch định chính sách dựa trên bằng chứng là gì? Hãy xem xét các khái niệm về “chỉ đạo kỹ trị” và “tư vấn kỹ trị” được trình bày trong nghiên cứu điển hình cho chương này.

BÀI TẬP MINH HỌA

  Sau khi đọc Trường hợp 1 (Các nhà phân tích chính sách có phải là nhà kỹ trị không?), hãy đánh giá các nhận định sau về “cố vấn kỹ trị” và “sự hướng dẫn kỹ trị” trong quá trình hoạch định chính sách:

■     Quan điểm hướng dẫn kỹ trị thể hiện sự đánh giá phóng đại về quyền lực và ảnh hưởng của các nhà phân tích chính sách chuyên nghiệp.

■     Quan điểm của cố vấn kỹ trị về ước tính tầm quan trọng mang tính biểu tượng của các nhà phân tích chính sách trong việc hợp pháp hóa các chính sách được thực hiện vì lý do chính trị thuần túy.

■ Biện pháp khắc phục cho “phân tích chính sách kỹ trị” không phải là từ bỏ phân tích chính sách, mà là chống lại những thành kiến kỹ trị “bằng cách chuyển từ thái độ trung lập giả tạo sang tư tưởng đảng phái chu đáo , làm việc không cân xứng để hỗ trợ những người không có khả năng hiểu và đưa ra quan điểm của họ...hỗ trợ tất cả đảng phái trong việc đối phó với những điều không chắc chắn.”[130]

2.    Có được một phân tích được công bố về một vấn đề chính sách đương đại. Phân tích có thể được đăng trên một trang web hoặc được xuất bản trong một tạp chí chuyên nghiệp, bản tin, tạp chí hoặc báo. Sử dụng hồ sơ sử dụng nghiên cứu được tìm thấy trong Trường hợp 2 để viết một báo cáo ngắn trả lời các câu hỏi sau :

■     Phân tích chất lượng kỹ thuật cao ở mức độ nào?

■     Phân tích phù hợp với những gì bạn mong đợi ở mức độ nào?

■    Ở mức độ nào thì phân tích có thể hành động, nghĩa là có định hướng hành động?

■    Ở mức độ nào thì việc phân tích là một thách thức đối với hiện trạng?

■    Báo cáo của bạn gợi ý điều gì về lý do tại sao phân tích chính sách được coi là hữu ích?

■    Báo cáo của bạn gợi ý gì về lý do tại sao nghiên cứu thực sự được sử dụng.

THƯ MỤC

Thợ cắt tóc, Bernard. Khoa học xã hội hiệu quả: Tám trường hợp về kinh tế, khoa học chính trị và xã hội học. New York: Tổ chức hiền triết Russell, 1987.

Hội đồng về chính sách dựa trên bằng chứng. 1301 K Street, NW, Suite 450 West, Washington, DC 20005. www.excelgov.org/evidence ; www.evidencebased-programs.org/

Leon, Peter. Lời khuyên và Đồng ý: Sự phát triển của Khoa học Chính sách. New York: Tổ chức hiền triết Russell, 1988.

Fischer, Frank. Kỹ trị và Chính trị của Chuyên môn. Công viên Newbury, CA: Nhà xuất bản Sage, 1990.

Freidson, Elliot. Quyền hạn Chuyên môn: Nghiên cứu về Thể chế hóa Kiến thức Chính thức. Chicago: Nhà xuất bản Đại học Chicago, 1986.

Horowitz, Irving L., chủ biên. Việc sử dụng và lạm dụng khoa học xã hội: Khoa học hành vi và hoạch định chính sách. biên tập 2d. New Brunswick, NJ: Sổ giao dịch, 1985.

Jasanoff, Sheila. Nhánh thứ năm: Cố vấn khoa học với tư cách là nhà hoạch định chính sách. Cambridge, MA: Nhà xuất bản Đại học Harvard, 1990.

Kingdon, John W. Chương trình nghị sự, Giải pháp thay thế và Chính sách công. Glenview, IL: Scott, Foresman, 1984.

Lerner, Daniel, chủ biên. Ý nghĩa nhân văn của KHXH. Cleveland, OH: Công ty Xuất bản Thế giới, 1959.

Lindblom, Charles E. Điều tra và thay đổi: Nỗ lực khó khăn để hiểu và thay đổi xã hội. New Haven, CT: Nhà xuất bản Đại học Yale, 1990.

Lindblom, Charles E. và David K. Cohen. Kiến Thức Có Thể Sử Dụng: Khoa Học Xã Hội và Giải Quyết Vấn Đề Xã Hội. New Haven, CT: Nhà xuất bản Đại học Yale, 1979.

Lindblom, Charles E. và Edward J. Woodhouse. Quá trình hoạch định chính sách. phiên bản 3d. Vách đá Englewood, NJ: Hội trường Prentice, 1993.

Machlup, Fritz. Kiến thức: Sự sáng tạo, phân phối và ý nghĩa kinh tế của nó. tập 1: Tri thức và Sản xuất tri thức. Princeton, NJ: Nhà xuất bản Đại học Princeton, 1980.

Macrae, Duncan Jr. Chức năng Xã hội của Khoa học Xã hội. New Haven, CT: Nhà xuất bản Đại học Yale, 1976.

Parsons, Wayne. Chính sách công: Giới thiệu về lý thuyết và thực hành phân tích chính sách. Northampton MA: Edward Elgar Publishing Inc., 1995.

Ravetz, Jerome. Khoa học và các vấn đề xã hội của nó. Oxford: Nhà xuất bản Đại học Oxford, 1971.

Sabatier, Paul A. Lý thuyết về Quy trình Chính sách. Boulder, CO: Westview Press, 1999.

Schmandt, Jurgen và James E. Katz. “Nhà nước khoa học: Một lý thuyết với các giả thuyết.” Khoa học, Công nghệ và Giá trị Con người 11 (1986): 40-50.

Vương quốc Anh, Hạ viện, Ủy ban Khoa học và Công nghệ. Tư vấn khoa học, hoạch định chính sách dựa trên rủi ro và bằng chứng. Báo cáo thứ bảy của Kỳ họp 2005-06, Tập I. London: Nhà in HMO, 2006.

Weiss, Carol H. Nghiên cứu khoa học xã hội và ra quyết định. New York: Nhà xuất bản Đại học Columbia, 1980.

TRƯỜNG HỢP 1 LÀ CÁC NHÀ KỸ THUẬT PHÂN TÍCH CHÍNH SÁCH?

Trong nửa đầu thế kỷ 20, sự tham gia của các nhà khoa học tự nhiên và xã hội vào việc hoạch định chính sách phần lớn là để đáp ứng các cuộc khủng hoảng xã hội, kinh tế và chính trị-quân sự. [131]Thành viên của các ngành khoa học và nghề nghiệp là những người tham gia đột xuất và không thường xuyên trong chính phủ trong thời kỳ suy thoái, xáo trộn và chiến tranh kéo dài từ đầu những năm 1930 đến cuối những năm 1940. Tuy nhiên, trong những năm tiếp theo, các ngành khoa học xã hội và nghề nghiệp xã hội—khoa học chính trị, xã hội học, kinh tế, hành chính công, quản lý kinh doanh, công tác xã hội, lập kế hoạch—đã trở thành một trong những nguồn chính cung cấp nhân viên chính phủ toàn thời gian, cố vấn và chuyên gia tư vấn. Lần đầu tiên, các cơ quan công quyền thường xuyên tuyển dụng các chuyên gia đã được đào tạo và được các tổ chức nghề nghiệp tương ứng chứng nhận.

Đối với nhiều nhà quan sát, kỷ nguyên mới này biểu thị sự ra đời của một hình thức tổ chức chính trị và xã hội mới, trong đó việc hoạch định chính sách công và hướng dẫn xã hội phụ thuộc rất nhiều vào kiến thức và công nghệ chuyên môn của các ngành khoa học và nghề nghiệp. Nhấn mạnh khía cạnh xã hội của nó, một số gọi hình thức tổ chức mới này là “xã hội tri thức” [132]hay “xã hội hậu công nghiệp”. [133]Những người khác, tập trung vào khía cạnh chính trị của nó, nói về sự chuyển đổi từ “nhà nước hành chính” sang “nhà nước khoa học”.[134]

Xã hội hậu công nghiệp và Nhà nước khoa học Xã hội hậu công nghiệp, một phần mở rộng của các mô hình hoạch định chính sách và tổ chức kinh tế xã hội của xã hội công nghiệp, ngày càng bị chi phối bởi tầng lớp kỹ thuật chuyên nghiệp có học thức. Nhiều đặc điểm của một xã hội hậu công nghiệp rất quan trọng cần xem xét khi chúng ta suy ngẫm về quá trình phát triển lịch sử và tầm quan trọng của phân tích chính sách:[135]

■    Trọng tâm của kiến thức lý thuyết. Mặc dù các nền văn minh sớm nhất đều dựa vào thông tin chuyên biệt, nhưng chỉ đến cuối thế kỷ 20 và thế kỷ 21, những đổi mới trong công nghệ “mềm” (xã hội) và “cứng” (vật lý) mới phụ thuộc trực tiếp vào việc hệ thống hóa kiến thức lý thuyết được cung cấp bởi nền tảng xã hội, vật lý. và khoa học sinh học.

■    Tạo ra các công nghệ trí tuệ mới. Sự cải tiến trong các kỹ thuật toán học và thống kê đã tạo khả năng sử dụng mô hình tiên tiến, mô phỏng và các hình thức phân tích hệ thống khác nhau để tìm ra các giải pháp “hợp lý” và hiệu quả hơn cho các vấn đề công cộng.

■    Sự lan tỏa của một tầng lớp tri thức. Nhóm nghề nghiệp mở rộng nhanh nhất ở Hoa Kỳ bao gồm các kỹ thuật viên và chuyên gia. Nhóm này, bao gồm cả các nhà quản lý chuyên nghiệp, chiếm 28% số người có việc làm vào năm 1975, 28,3% vào năm 1995 và 30,3% vào năm 2000. Số người làm các công việc phi nông nghiệp đã tăng từ 62,5 lên 98,4% từ năm 1900 đến 1990.

■    Chuyển từ hàng hóa sang dịch vụ. Năm 1975, hơn 65% lực lượng lao động tích cực tham gia sản xuất và cung cấp dịch vụ, con số này đã vượt quá 80% vào năm 2000. Dịch vụ là

chủ yếu là con người (ví dụ: y tế, giáo dục, phúc lợi xã hội) và chuyên môn-kỹ thuật (ví dụ: dịch vụ thông tin, lập trình máy tính, viễn thông).

■    Công cụ hóa khoa học. Mặc dù khoa học tự nhiên và xã hội từ lâu đã được sử dụng như những công cụ để kiểm soát môi trường vật chất và con người, nhưng chúng phần lớn được mở cho những lời chỉ trích nội bộ và được bảo vệ bởi các quy tắc nghiên cứu khoa học. Trong giai đoạn hiện nay, khoa học và công nghệ ngày càng trở nên quan liêu hóa, phụ thuộc vào các mục tiêu của chính phủ và được đánh giá dựa trên lợi ích của chúng đối với xã hội. Phần lớn các nghiên cứu được tài trợ là nghiên cứu ứng dụng về các vấn đề thực tế của doanh nghiệp, thương mại và chính phủ.

■    Khoa học kỹ thuật khan hiếm

thông tin. Thông tin ngày càng trở thành một trong những nguồn lực khan hiếm nhất của xã hội. Thông tin là của tập thể chứ không phải của cá nhân, tốt và hợp tác hơn là các chiến lược cạnh tranh để sản xuất và sử dụng thông tin là cần thiết nếu muốn đạt được kết quả tối ưu. Sự phát triển nhanh chóng theo cấp số nhân của Internet và World Wide Web đang giải quyết tình trạng khan hiếm thông tin theo yêu cầu của chính phủ, doanh nghiệp và các tổ chức phi lợi nhuận.

Sự phát triển của phân tích chính sách và các ngành khoa học ứng dụng khác dường như là một phần của xã hội hậu công nghiệp và nhà nước khoa học mới nổi. Tuy nhiên, sự phát triển này có ý nghĩa gì đối với các vấn đề về quản trị dân chủ, quyền tự do dân sự và quyền riêng tư? Mức độ ảnh hưởng của các nhà sản xuất thông tin liên quan đến chính sách? Mặc dù kiến thức lý thuyết rõ ràng có vẻ quan trọng hơn so với những thời kỳ lịch sử khác, nhưng điều này có ý nghĩa gì đối với việc phân bổ quyền lực chính trị? Phải chăng sự phổ biến của các công nghệ trí tuệ mới cũng đồng nghĩa với việc các cấu trúc và quy trình hoạch định chính sách đã thay đổi? Liệu sức lan tỏa của một “tầng lớp tri thức” có tương xứng với sức mạnh và tầm ảnh hưởng của nó? Xem xét rằng mục đích của phân tích chính sách và các ngành khoa học ứng dụng khác là tạo ra thông tin cho các mục đích thực tế, thì mục đích của họ đang được phục vụ là gì? Nói tóm lại, làm thế nào để chúng ta diễn giải sự chuyển đổi lịch sử của nghiên cứu định hướng chính sách từ thời kỳ trước sang “xã hội tri thức” và “nhà nước khoa học” ngày nay?

Hướng dẫn Kỹ trị so với Cố vấn Kỹ trị Có một số quan điểm tranh luận về những câu hỏi này, hai trong số đó chúng tôi xem xét ở đây. [136]Một quan điểm cho rằng việc chuyên nghiệp hóa phân tích chính sách và các ngành khoa học xã hội ứng dụng khác là—hoặc nên là—chuyển quyền lực và trách nhiệm từ các nhà hoạch định chính sách sang các nhà phân tích chính sách. [137]Quan điểm này, hướng dẫn kỹ trị, gắn liền với “bước ngoặt phân tích” được mô tả trước đó trong chương này. Tiền đề cơ bản của bước chuyển hướng phân tích là “cách chắc chắn nhất để cải thiện chất lượng lựa chọn của công chúng là có nhiều nhà phân tích đưa ra nhiều phân tích hơn”. [138]Ngược lại, một quan điểm tranh luận, cố vấn kỹ trị, cho rằng việc chuyên nghiệp hóa phân tích chính sách và các ngành khoa học xã hội ứng dụng khác biểu thị những cách mới và hiệu quả hơn để tăng cường ảnh hưởng của các nhà hoạch định chính sách và các nhóm thống trị khác mà vị trí của họ tiếp tục dựa trên quyền lực, sự giàu có và đặc quyền.[139]

Nói đúng ra, cả hai quan điểm này đều không hoàn toàn chính xác trong việc giải thích các sự kiện xung quanh phong trào hướng tới xã hội hậu công nghiệp; mỗi cái chứa đựng sự nhấn mạnh một chiều vào các đặc điểm cụ thể của xã hội đương đại để loại trừ những đặc điểm khác. Tuy nhiên, cũng giống như sự phát triển của phân tích chính sách thế kỷ 19 là một phản ứng thực tế đối với các vấn đề của thời đại theo quan điểm của

( tiếp theo ) các nhóm thống trị, phân tích chính sách đương thời cũng là hệ quả của những thay đổi trong cấu trúc và vai trò của chính phủ khi chính phủ cố gắng vật lộn với những vấn đề mới. Schick viết: “Sự bùng nổ đương đại trong lĩnh vực phân tích chính sách, bắt nguồn chủ yếu từ sự phát triển vượt bậc của các chính phủ Mỹ, chứ không phải từ sự phát triển trí tuệ của các ngành khoa học xã hội.” [140]Trong suốt thế kỷ 20, sự mở rộng của chính phủ kéo theo nhu cầu có thêm thông tin liên quan đến chính sách. Khi chính phủ phát triển, thị trường phân tích chính sách cũng phát triển theo.[141]

Sự phát triển của phân tích chính sách trong thế kỷ qua đã đi theo sự phù hợp và bắt đầu từ sự phát triển của các cơ quan hành pháp liên bang. [142]Năm 1900, có khoảng 90 cơ quan hành pháp liên bang. Đến năm 1940, con số này tăng lên 196, và đến năm 1973, tổng số cơ quan hành pháp liên bang đã tăng lên 394. Tỷ lệ phần trăm tăng cao nhất, 35%, xảy ra sau năm 1960. Sự phát triển nhanh chóng của chính phủ liên bang chủ yếu là một phản ứng những vấn đề mới trong các lĩnh vực quốc phòng, giao thông vận tải, nhà ở, y tế, giáo dục, phúc lợi, tội phạm, năng lượng và môi trường. Có nhiều “thách thức” mới đối với việc hoạch định chính sách: [143]tình trạng quá tải tham gia, huy động lao động trong lĩnh vực dịch vụ, chuyển đổi các giá trị xã hội cơ bản, tổ chức lại các nhóm lợi ích, sự phân chia ngày càng tăng giữa công dân thành thị và ngoại ô, và các cuộc khủng hoảng tài chính tái diễn. Một số nhà quan sát, đáng chú ý là nhà khoa học chính sách Yehezkel Dror, đã đi xa đến mức hình thành mối quan hệ giữa những vấn đề như vậy và phân tích chính sách dưới dạng một quy luật chung: “Trong khi những khó khăn và nguy hiểm của các vấn đề có xu hướng gia tăng theo cấp số nhân, số những người đủ điều kiện để giải quyết những vấn đề này có xu hướng tăng theo cấp số cộng.” [144]Do đó, sự phát triển của phân tích chính sách dường như là hệ quả chứ không phải nguyên nhân của những thay đổi trong cơ cấu chính phủ cũng như bản chất và phạm vi của các vấn đề xã hội.

Quan điểm hướng dẫn kỹ trị khẳng định rằng kiến thức liên quan đến chính sách là một nguồn tài nguyên ngày càng khan hiếm mà việc sở hữu nó sẽ tăng cường quyền lực và ảnh hưởng của các nhà phân tích chính sách. Quan điểm hướng dẫn kỹ trị có thể được tóm tắt theo năm đề xuất chính:[145]

■    Sự phụ thuộc lẫn nhau ngày càng tăng, sự phức tạp và tốc độ thay đổi của xã hội đương đại làm cho kiến thức hiện tại trở nên lỗi thời, do đó làm tăng nhu cầu về các dạng kiến thức mới liên quan đến chính sách.

■    Các vấn đề của xã hội đương đại có thể được giải quyết bằng kiến thức chuyên môn do các nhà phân tích chính sách tạo ra.

■    Sự phức tạp về mặt kỹ thuật của các lựa chọn chính sách thúc đẩy mức độ tham gia trực tiếp cao hơn của các nhà phân tích chính sách và các nhà khoa học ứng dụng khác.

■    Mức độ tham gia trực tiếp cao hơn sẽ tăng cường sức mạnh của các nhà phân tích chuyên nghiệp trong việc tác động đến việc hoạch định chính sách, khiến các chính trị gia ngày càng phụ thuộc vào họ.

■    Sự phụ thuộc ngày càng tăng của các chính trị gia vào các nhà phân tích chính sách chuyên nghiệp làm xói mòn quyền lực chính trị của họ.

Một quan điểm cạnh tranh, quan điểm của cố vấn kỹ trị, bắt đầu từ giả định rằng các nhà phân tích chính sách chuyên nghiệp hoạt động trong bối cảnh mà các nhà hoạch định chính sách, với tư cách là người sử dụng kiến thức chuyên ngành, quyết định phần lớn hoạt động của các nhà sản xuất. Trong bối cảnh này, vai trò chính của các nhà phân tích là hợp pháp hóa—tức là, biện minh bằng các thuật ngữ khoa học và kỹ thuật—các quyết định chính sách do những người nắm giữ quyền lực thực sự đưa ra. Quan điểm của cố vấn kỹ trị cũng có thể được tóm tắt dưới dạng một số đề xuất chính:[146]

■    Các lựa chọn thay thế chính sách lớn phản ánh các giá trị xung đột được nắm giữ bởi các bộ phận khác nhau của cộng đồng.

■    Xung đột giá trị gắn liền với chênh lệch quyền lực chính trị.

■    Việc lựa chọn một giải pháp thay thế chính sách nhất định tượng trưng cho chiến thắng của một bộ phận cộng đồng trước một bộ phận cộng đồng khác.

■    Các nhà hoạch định chính sách sử dụng các biện minh khoa học và kỹ thuật do các nhà phân tích đưa ra để ngăn chặn xung đột và hợp pháp hóa các lựa chọn thực sự được đưa ra trên cơ sở chính trị.

■    Độ tin cậy của các biện minh khoa học và kỹ thuật đòi hỏi phân tích chính sách và các ngành khoa học ứng dụng khác phải được trình bày dưới dạng giá trị trung lập, khách quan và phi chính trị.

■    Các nhà phân tích chuyên nghiệp, mặc dù họ là nguồn cung cấp các biện minh khoa học và kỹ thuật, nhưng có thể sử dụng được. Họ cũng đóng vai trò là vật tế thần thuận tiện cho các chính sách thất bại.

Nếu chúng tôi chọn các trường hợp của mình một cách cẩn thận, chúng tôi có thể chỉ ra rằng các nhà phân tích đã thực hiện rất nhiều biện pháp “hướng dẫn kỹ thuật”. Ví dụ: phân tích của Tập đoàn Thành phố New York-RAND về các yếu tố ảnh hưởng đến thời gian phản ứng của lính cứu hỏa thành phố đối với các vụ hỏa hoạn được báo cáo đã được ghi nhận là thành công bất thường, mặc dù những nỗ lực khác của RAND kém hiệu quả hơn trong việc định hình các quyết định. [147]Mặt khác, việc sử dụng kiến thức chuyên ngành để đưa ra các lựa chọn chính sách dường như không đồng đều. Ví dụ, trong một nghiên cứu về 204 giám đốc điều hành liên bang được thực hiện vào năm 1973-1974, nghiên cứu khoa học xã hội tương đối không quan trọng để làm cơ sở cho việc lựa chọn giữa các phương án chính sách. Hơn nữa, mức độ sử dụng nghiên cứu phụ thuộc vào các yếu tố cơ bản phi kỹ thuật: “mức độ sử dụng tri thức không phải là kết quả của dòng thông tin hợp lệ và liên quan chậm chạp từ các nhà sản xuất tri thức đến các nhà hoạch định chính sách, mà là do nhiều yếu tố liên quan đến các giá trị, hệ tư tưởng và phong cách ra quyết định.” [148], [149]Những phát hiện tương tự được báo cáo trong các số gần đây của các tạp chí như Khoa học Truyền thông , Khoa học Thực hiện , và Tạp chí Y học Anh .

Phát hiện rằng phân tích chính sách được sử dụng cho các mục đích chính trị bổ sung thêm thước đo độ tin cậy cho quan điểm tư vấn kỹ trị. Đặc điểm bảo thủ rõ ràng của nhiều phân tích cũng vậy. Trong bối cảnh này, phân tích chính sách được coi là một loại khoa học xã hội bảo thủ và hời hợt, không đặt ra những câu hỏi cấp tiến về các giá trị và thể chế xã hội cơ bản, đồng thời bỏ qua các lựa chọn thay thế chính sách khác biệt đáng kể so với hiện tại. tập quán. [150]Hơn nữa, một số nhà quan sát nhìn thấy trong phân tích chính sách một hệ tư tưởng trá hình nhằm ngăn chặn các câu hỏi về đạo đức và giá trị nhân danh khoa học. [151]Trong những điều kiện như vậy, có thể hiểu rằng các nhà phân tích có thể được sử dụng như những công cụ của chính trị hàng ngày. ■

TÌNH HUỐNG 2 TÌM HIỂU VIỆC SỬ DỤNG PHÂN TÍCH CHÍNH SÁCH

Hồ sơ sau đây, được rút ra từ công trình của Carol H.Weiss tại Đại học Harvard, rất hữu ích trong việc tìm hiểu về việc sử dụng nghiên cứu trong hoạch định chính sách. [152]Vui lòng sử dụng thang đo sau đây để trả lời các câu hỏi về một bài báo hoặc báo cáo chính sách do cơ quan chính phủ hoặc một tổ chức tư vấn xuất bản. Bạn có thể lấy bài báo hoặc báo cáo trên Internet từ một trang web như www.publicagenda.org , www.rand. org , hoặc www.aei.org .

1     = rất nhiều

2     = khá ít

3     = ở một mức độ nào đó

4     = không nhiều

5     = không hề

  Phân tích chứa đựng thông tin liên quan đến công việc của bạn ở mức độ nào?

   Bạn nghĩ rằng phân tích này đáng tin cậy ở mức độ nào (có thể được lặp lại với các kết luận tương tự) và có giá trị (giải thích hợp lý những gì nó đặt ra để giải thích)?

   Các kết luận đồng ý với quan điểm của bạn về vấn đề này ở mức độ nào?

   Hãy cho biết mức độ phân tích

  giải quyết vấn đề ưu tiên cao (AO)

  bổ sung kiến thức lý thuyết trong lĩnh vực này (TQ)

bổ sung kiến thức thực tế về các chính sách hoặc chương trình (AO)

   đồng ý với ý tưởng hoặc giá trị của bạn (CUE)

xác định kết quả mà các nhà hoạch định chính sách có thể làm gì đó (AO)

    đề xuất các khóa học hành động tiềm năng (AO)

   ngụ ý sự cần thiết phải thay đổi chính sách lớn

(CSQ)

h.      tập trung vào các kết quả chính sách cụ thể (AO)

i.     chứa khuyến nghị rõ ràng cho hành động (AO)

j.       hỗ trợ vị trí của riêng bạn về vấn đề (CUE)

k.    cung cấp bằng chứng để sao lưu các khuyến nghị (TQ)

l.         chứa hàm ý khả thi về mặt chính trị (AO)

m.  đồng ý với kiến thức trước đây về vấn đề này (TQ)

n.    có thể được thực hiện trong hoàn cảnh hiện tại (AO)

o.    thách thức các giả định và sắp xếp thể chế hiện có (CSQ)

p.        nêu ra các vấn đề hoặc quan điểm mới (CSQ)

q.        không tốn kém để thực hiện (AO)

r.     có sẵn tại thời điểm phải đưa ra quyết định (AO)

s.    chứa những phát hiện mới hoặc bất ngờ (mã hóa tiêu cực)

t.       cung cấp dữ liệu định lượng (TQ)

u.    có thể được khái quát hóa cho các cài đặt hoặc người tương tự (TQ)

v.    giải quyết một cách thấu đáo các yếu tố khác nhau có thể giải thích kết quả (TQ)

w.       sử dụng các phân tích phức tạp về mặt thống kê (TQ)

x.        thể hiện năng lực kỹ thuật cao (TQ)

y.    trình bày những phát hiện nhất quán và rõ ràng trong nội bộ (TQ)

z.        có cách tiếp cận khách quan và không thiên vị (TQ)

Sử dụng các danh mục sau đây, tổng hợp các câu trả lời theo tỷ lệ (tỷ lệ = số từ 1 đến 5), sau đó lấy trung bình cộng (chia cho số câu hỏi đã trả lời). Các chữ in hoa sau mỗi câu hỏi (ví dụ: TQ) đề cập đến các danh mục.

Chất lượng kỹ thuật (TQ):

Sự phù hợp với Kỳ vọng của Người dùng (CUE):

Định hướng hành động (AO):

Hiện trạng thách thức (CSQ): ■

Cấu trúc
vấn đề chính sách

Từ Chương 3 của Phân tích chính sách công, Phiên bản thứ năm. William N. Dunn. Bản quyền © 2012 của Pearson Education, Inc. Bảo lưu mọi quyền.

Cấu trúc
vấn đề chính sách

MỤC TIÊU

Bằng cách nghiên cứu chương này, bạn sẽ có thể

■     Phân biệt cấu trúc vấn đề với giải quyết vấn đề.

■     Hiểu bản chất hệ thống, nhân tạo và phụ thuộc lẫn nhau của các vấn đề chính sách.

■     Tương phản các tình huống vấn đề và các vấn đề.

■     Mô tả sự khác biệt giữa các vấn đề có cấu trúc tương đối tốt, cấu trúc vừa phải và không có cấu trúc.

■     So sánh và đối chiếu các loại mô hình chính sách.

■     Xác định điểm mạnh và hạn chế của các phương pháp cấu trúc vấn đề khác nhau.

■     Phân tích các trường hợp cấu trúc vấn đề trong phân tích chính sách.

TÔI

các nhà phân tích có kinh nghiệm cho rằng các vấn đề là những điều kiện hoàn toàn khách quan được xác định bởi “sự thật”. Quan điểm ngây thơ về phương pháp luận này không nhận ra rằng cùng một sự thật—ví dụ, số liệu thống kê cho thấy sự nóng lên toàn cầu đang gia tăng—được các bên liên quan chính sách diễn giải theo nhiều cách khác nhau. Vì lý do này, cùng một thông tin liên quan đến chính sách thường dẫn đến các định nghĩa mâu thuẫn nhau về một “vấn đề”. Những định nghĩa này được định hình bởi lợi ích cá nhân và thể chế, giả định về bản chất con người, ý tưởng về vai trò đúng đắn của chính phủ và niềm tin về bản chất của tri thức.

BẢN CHẤT CÁC VẤN ĐỀ CHÍNH SÁCH

Các vấn đề về chính sách là những nhu cầu, giá trị hoặc cơ hội cải tiến chưa được thực hiện.[153] Thông tin về bản chất, phạm vi và mức độ nghiêm trọng của một vấn đề được tạo ra bằng cách áp dụng quy trình phân tích chính sách của cấu trúc vấn đề. Cấu trúc vấn đề , là một giai đoạn điều tra chính sách trong đó các nhà phân tích so sánh, đối chiếu và đánh giá các công thức vấn đề của đối thủ, là một trong những thủ tục quan trọng nhất được thực hiện bởi các nhà phân tích. Cấu trúc vấn đề là một hệ thống hướng dẫn trung tâm hoặc cơ chế chỉ đạo ảnh hưởng đến sự thành công của tất cả các giai đoạn phân tích chính sách khác. Các nhà phân tích dường như thất bại nhiều hơn vì họ giải quyết vấn đề sai hơn là vì họ đưa ra giải pháp sai cho vấn đề đúng.

Ngoài việc giải quyết vấn đề

Phân tích chính sách thường được mô tả như một phương pháp giải quyết vấn đề. Mặc dù điều này đúng một phần—và các nhà phân tích đã thành công trong việc tìm ra giải pháp cho các vấn đề [154]—hình ảnh giải quyết vấn đề có thể gây hiểu nhầm. Nó sai lầm khi cho rằng các nhà phân tích có thể xác định, đánh giá và đề xuất thành công các giải pháp cho một vấn đề mà không cần đầu tư một lượng thời gian và công sức đáng kể vào việc hình thành vấn đề đó . Phân tích chính sách là một quá trình năng động, đa cấp, trong đó các phương pháp cấu trúc vấn đề là thiết yếu đối với sự thành công của các phương pháp giải quyết vấn đề (Hình 1).

Các phương pháp ở một cấp độ là không phù hợp và không hiệu quả ở cấp độ tiếp theo, bởi vì các câu hỏi ở hai cấp độ là khác nhau. Ví dụ, các câu hỏi cấp thấp hơn về lợi ích ròng của các giải pháp thay thế cho các vấn đề ô nhiễm công nghiệp đã giả định rằng công nghiệp là vấn đề. Ở cấp độ cao hơn tiếp theo là các câu hỏi về phạm vi và mức độ nghiêm trọng của ô nhiễm, các điều kiện có thể gây ra ô nhiễm và các giải pháp tiềm năng để giảm thiểu hoặc giảm thiểu ô nhiễm. Ở đây, chúng ta có thể thấy rằng cách trình bày vấn đề đúng đắn có liên quan chặt chẽ với thói quen lái xe của người Mỹ, những người mà nhiên liệu xăng dầu tương đối rẻ, theo tiêu chuẩn thế giới và được chính phủ trợ cấp. Đây là một câu hỏi về cấu trúc vấn đề; trước đây là một câu hỏi giải quyết vấn đề. Sự khác biệt tương tự bao gồm:

■ Cảm nhận vấn đề so với cấu trúc vấn đề. Quá trình phân tích chính sách không bắt đầu với những vấn đề được trình bày rõ ràng, mà với cảm giác lo lắng lan tỏa và những dấu hiệu căng thẳng mới chớm nở. [155]Đây không phải là những vấn đề mà là những tình huống có vấn đề. Ngược lại, các vấn đề chính sách “là sản phẩm của tư duy tác động lên môi trường; chúng là những yếu tố của tình huống có vấn đề được trừu tượng hóa từ những tình huống này bằng cách phân tích.”[156]

HÌNH 1

Cảm nhận vấn đề so với cấu trúc vấn đề và cảm nhận vấn đề

■ Cấu trúc vấn đề so với giải quyết vấn đề. Phân tích chính sách bao gồm các phương pháp cấu trúc vấn đề bậc cao cũng như các phương pháp giải quyết vấn đề bậc thấp. Những phương pháp bậc cao này và những câu hỏi phù hợp với chúng là cái mà một số người gọi là thiết kế chính sách, hay khoa học thiết kế. [157]Trên thực tế, các phương pháp cấu trúc vấn đề là siêu phương pháp — nghĩa là, chúng “xung quanh” và “đến trước” các phương pháp giải quyết vấn đề cấp thấp hơn. Khi các nhà phân tích sử dụng các phương pháp bậc thấp hơn để giải quyết các vấn đề có cấu trúc kém, họ có nguy cơ mắc phải lỗi loại thứ ba: giải quyết vấn đề sai.[158]

■ Giải quyết vấn đề so với không giải quyết vấn đề và giải quyết vấn đề. Các thuật ngữ giải quyết vấn đề, giải quyết vấn đề và giải quyết vấn đề đề cập đến ba loại sửa lỗi. [159]Mặc dù ba thuật ngữ đến từ cùng một gốc (L. Solvere, để giải quyết hoặc giải thể), các quá trình sửa lỗi mà chúng đề cập xảy ra ở các cấp độ khác nhau (xem Hình 1). Giải quyết vấn đề liên quan đến việc phân tích lại một vấn đề có cấu trúc chính xác để giảm các lỗi hiệu chuẩn, chẳng hạn như giảm xác suất xảy ra lỗi loại I hoặc loại II khi kiểm tra giả thuyết không rằng một chính sách không có hiệu lực. Ngược lại, việc giải quyết vấn đề liên quan đến việc từ bỏ một giải pháp dựa trên việc xây dựng một vấn đề sai lầm—ví dụ, chính sách đổi mới đô thị được thực hiện ở các thành phố trung tâm trong những năm 1960—và quay trở lại cấu trúc vấn đề nhằm cố gắng giải quyết vấn đề. mô phỏng đúng vấn đề. Cuối cùng, giải quyết vấn đề liên quan đến việc từ bỏ một vấn đề được xây dựng không chính xác và quay trở lại cấu trúc vấn đề để bắt đầu lại quá trình.

ĐẶC ĐIỂM CỦA VẤN ĐỀ

Có một số đặc điểm quan trọng của các vấn đề chính sách:

phụ thuộc lẫn nhau. Các vấn đề chính sách trong một lĩnh vực (ví dụ: năng lượng) thường ảnh hưởng đến các vấn đề chính sách trong các lĩnh vực khác (ví dụ: chăm sóc sức khỏe và thất nghiệp). Trên thực tế, các vấn đề chính sách không phải là những thực thể độc lập; chúng là một phần của toàn bộ hệ thống các vấn đề được mô tả tốt nhất là mớ hỗn độn, nghĩa là hệ thống các điều kiện bên ngoài tạo ra sự bất mãn giữa các bộ phận khác nhau của cộng đồng.[160] Hệ thống các vấn đề (mớ hỗn độn) khó hoặc không thể giải quyết bằng cách sử dụng phương pháp tiếp cận phân tích độc quyền—tức là phương pháp phân tách các vấn đề thành các yếu tố hoặc bộ phận cấu thành của chúng—vì hiếm khi các vấn đề có thể được xác định và giải quyết độc lập với nhau. Đôi khi, việc “giải quyết đồng thời mười vấn đề liên kết với nhau sẽ dễ dàng hơn là giải quyết một vấn đề riêng lẻ”. [161]Các hệ thống của các vấn đề phụ thuộc lẫn nhau đòi hỏi một cách tiếp cận tổng thể, nghĩa là, một cách tiếp cận coi các vấn đề là không thể tách rời và không thể đo lường được ngoài hệ thống mà chúng là các bộ phận lồng vào nhau.[162]

  chủ quan. Các điều kiện bên ngoài làm phát sinh một vấn đề được xác định, phân loại và đánh giá một cách có chọn lọc. Mặc dù có ý kiến cho rằng các vấn đề là khách quan—ví dụ, ô nhiễm không khí có thể được xác định theo mức độ khí CO 2 và các hạt trong khí quyển—cùng một dữ liệu về ô nhiễm được diễn giải theo những cách khác nhau rõ rệt. Lý do là các vấn đề chính sách được các nhà phân tích trừu tượng hóa từ các tình huống có vấn đề. Các vấn đề là một phần cấu trúc chủ quan.[163]

  nhân tạo. Các vấn đề về chính sách chỉ có thể xảy ra khi con người đưa ra những đánh giá về mong muốn thay đổi một số tình huống có vấn đề. Các vấn đề chính sách là sản phẩm của sự phán đoán chủ quan của con người; các vấn đề về chính sách cũng được chấp nhận như những định nghĩa chính đáng về các điều kiện xã hội khách quan; các vấn đề chính sách được xây dựng, duy trì và thay đổi về mặt xã hội. [164]Các vấn đề không tồn tại ngoài những cá nhân và nhóm xác định chúng, điều đó có nghĩa là không có trạng thái xã hội “tự nhiên” nào tự chúng tạo thành các vấn đề chính sách.

  Tính không ổn định. Có thể có nhiều giải pháp khác nhau cho một vấn đề cũng như có nhiều định nghĩa về vấn đề đó. “Các vấn đề và giải pháp luôn thay đổi liên tục; do đó các vấn đề không được giải quyết. . . . Các giải pháp cho các vấn đề trở nên lỗi thời ngay cả khi các vấn đề mà chúng được giải quyết không [nhấn mạnh nguyên bản].”[165]

Các vấn đề không phải là các thực thể máy móc rời rạc; chúng là những hệ thống có mục đích (teleological) trong đó không có hai thành viên nào giống hệt nhau về tất cả hoặc thậm chí bất kỳ thuộc tính hoặc hành vi nào của chúng; các thuộc tính hoặc hành vi của từng thành viên có ảnh hưởng đến các thuộc tính hoặc hành vi của toàn bộ hệ thống; các thuộc tính và hành vi của từng thành viên, và cách mỗi thành viên ảnh hưởng đến toàn bộ hệ thống, phụ thuộc vào các thuộc tính và hành vi của ít nhất một thành viên khác trong hệ thống; và tất cả các nhóm thành viên có thể có ảnh hưởng không độc lập đến toàn bộ hệ thống. [166]Điều này có nghĩa là các hệ thống có các vấn đề do chủ quan trải qua—tội phạm, nghèo đói, thất nghiệp, lạm phát, ô nhiễm, sức khỏe, an ninh quốc gia—không thể phân tách thành các tập con độc lập mà không có nguy cơ tạo ra giải pháp đúng cho vấn đề sai.

Một đặc điểm chính của các hệ thống các vấn đề là tổng thể lớn hơn – tức là khác biệt về chất – so với tổng đơn giản của các bộ phận của nó. Một đống đá có thể được định nghĩa là tổng của tất cả các viên đá riêng lẻ nhưng cũng là một kim tự tháp. Tương tự, một con người

có thể viết hoặc chạy, nhưng không bộ phận nào của nó có thể. Hơn nữa, tư cách thành viên trong hệ thống làm tăng hoặc giảm khả năng của từng thành phần; nó không để chúng không bị ảnh hưởng. Ví dụ, một bộ não không phải là một phần của cơ thể sống hoặc một vật thay thế nào đó thì không thể hoạt động. Do đó, một cá nhân là thành viên của một quốc gia hoặc một tập đoàn không được làm một số việc mà lẽ ra anh ta có thể làm, và anh ta có thể làm những việc khác mà anh ta không thể làm. [167]Cuối cùng, việc thừa nhận tính phụ thuộc lẫn nhau, tính chủ quan, tính nhân tạo và tính không ổn định của các vấn đề cảnh báo chúng ta về những hậu quả không lường trước được có thể xảy ra từ các chính sách dựa trên giải pháp đúng cho vấn đề sai. Ví dụ, hãy xem xét tình huống có vấn đề mà các chính phủ Tây Âu phải đối mặt vào cuối những năm 1970. Pháp và Tây Đức, tìm cách mở rộng nguồn cung cấp năng lượng sẵn có bằng cách xây dựng các nhà máy điện hạt nhân trên sông Rhine, đã xác định vấn đề năng lượng theo cách giả định rằng việc sản xuất điện hạt nhân độc lập với các vấn đề khác. Do đó, mối quan hệ của năng lượng với các hệ thống vấn đề rộng lớn hơn đã không được đưa vào công thức của vấn đề. Một nhà quan sát đã đi xa đến mức dự đoán rằng

bệnh sốt rét sẽ trở thành đại dịch ở châu Âu trong vòng 10 năm tới, nhờ vào quyết định ở Đức và Pháp xây dựng các máy phát điện nguyên tử sử dụng nước sông cho hệ thống làm mát của họ và do đó đưa nhiệt độ nước vào phạm vi mà anopheles ( các muỗi mang mầm bệnh sốt rét).[168]

Mặc dù dự báo này không chính xác, nhưng sự hiểu biết rằng chính sách năng lượng liên quan đến một hệ thống các vấn đề thì không.

Vấn đề so với vấn đề

Nếu các vấn đề là hệ thống, thì các vấn đề chính sách cũng vậy. Các vấn đề chính sách không chỉ liên quan đến những bất đồng về các hướng hành động thực tế hoặc tiềm ẩn, mà chúng còn phản ánh các quan điểm trái ngược nhau về bản chất của các vấn đề. Một vấn đề chính sách có vẻ rõ ràng—ví dụ, liệu chính phủ có nên thực thi các tiêu chuẩn chất lượng không khí trong công nghiệp hay không—thường là hậu quả của các giả định mâu thuẫn nhau về bản chất của ô nhiễm:[169]

  Ô nhiễm là hậu quả tự nhiên của chủ nghĩa tư bản, một hệ thống kinh tế trong đó các chủ sở hữu ngành công nghiệp tìm cách duy trì và tăng lợi nhuận từ các khoản đầu tư của họ. Một số thiệt hại cho môi trường là một cái giá cần thiết phải trả cho một nền kinh tế tư bản lành mạnh.

  Ô nhiễm là kết quả của nhu cầu về quyền lực và uy tín của các nhà quản lý công nghiệp, những người tìm kiếm cơ hội thăng tiến trong các cơ quan quan liêu định hướng nghề nghiệp lớn. Ô nhiễm cũng nghiêm trọng như vậy trong các hệ thống xã hội chủ nghĩa, trong đó không có chủ sở hữu tư nhân tìm kiếm lợi nhuận.

  Ô nhiễm là hậu quả của sở thích của người tiêu dùng trong các xã hội tiêu thụ hàng loạt cao. Để đảm bảo sự tồn tại của công ty, chủ sở hữu và người quản lý phải đáp ứng sở thích của người tiêu dùng đối với động cơ hiệu suất cao và ô tô du lịch.

Khả năng nhận ra sự khác biệt giữa các tình huống có vấn đề và các vấn đề về chính sách là rất quan trọng để hiểu được những cách khác nhau mà những trải nghiệm chung được chuyển thành những bất đồng. Việc xây dựng một vấn đề bị ảnh hưởng bởi các giả định mà các bên liên quan chính sách khác nhau đưa đến một tình huống có vấn đề. Đổi lại, các cách thức khác nhau của vấn đề sẽ định hình cách thức mà các vấn đề chính sách được xác định. Trong ví dụ về ô nhiễm môi trường, các giả định về hoạt động của một nền kinh tế tư bản lành mạnh có thể dẫn đến quan điểm tiêu cực về việc chính phủ thực thi các tiêu chuẩn chất lượng không khí trong ngành, trong khi các giả định về hành vi quản lý tỷ lệ doanh nghiệp có thể dẫn đến quan điểm khẳng định. Ngược lại, các giả định về sở thích của người tiêu dùng và sự tồn tại của công ty có thể ảnh hưởng đến quan điểm cho rằng quy định của chính phủ là không cần thiết, bởi vì chính phủ không thể ban hành luật về nhu cầu của người tiêu dùng.

Các vấn đề chính sách có liên quan nhưng khác với các vấn đề chính sách. Các vấn đề chính sách có thể được phân loại theo hệ thống phân cấp các loại: chính, phụ, chức năng và phụ (Hình 2). Các vấn đề chính là những vấn đề thường gặp phải ở các cấp chính quyền cao nhất trong và giữa các khu vực tài phán quốc gia, khu vực và địa phương. Các vấn đề chính thường liên quan đến các câu hỏi về nhiệm vụ của cơ quan, tức là các câu hỏi về bản chất và mục đích của các tổ chức chính phủ. Vấn đề liệu Bộ Y tế và Dịch vụ Nhân sinh có nên tìm cách loại bỏ các điều kiện làm phát sinh nghèo đói hay không là một câu hỏi về nhiệm vụ của cơ quan. Các vấn đề thứ cấp là những vấn đề nằm ở cấp độ các chương trình đại lý ở cấp liên bang, tiểu bang và địa phương. Các vấn đề phụ có thể liên quan đến việc thiết lập các ưu tiên của chương trình và xác định các nhóm mục tiêu và người hưởng lợi. Vấn đề xác định thế nào là hộ nghèo chỉ là vấn đề thứ yếu. Ngược lại, các vấn đề chức năng là những vấn đề nằm ở cả cấp độ chương trình và dự án và liên quan đến các vấn đề như lập ngân sách, tài chính và mua sắm. Cuối cùng, các vấn đề nhỏ là những vấn đề được tìm thấy thường xuyên nhất ở cấp độ của các dự án cụ thể. Các vấn đề nhỏ liên quan đến nhân sự, bố trí nhân sự, quyền lợi của nhân viên, thời gian nghỉ phép, giờ làm việc, quy trình và quy tắc vận hành tiêu chuẩn.

Một số vấn đề yêu cầu các chính sách mang tính chiến lược, trong khi những vấn đề khác yêu cầu các chính sách hoạt động. Một chính sách chiến lược là một chính sách mà hậu quả của các quyết định tương đối không thể thay đổi được. Những vấn đề như liệu Hoa Kỳ có nên gửi quân đến Iraq hay Afghanistan hay không, hay liệu có nên chăm sóc sức khỏe toàn cầu hay không, kêu gọi các chính sách chiến lược liên quan đến các hành động không thể đảo ngược trong nhiều năm. Ngược lại, các chính sách hoạt động - tức là các chính sách mà hậu quả của các quyết định tương đối có thể đảo ngược được - không liên quan đến mức độ rủi ro và sự không chắc chắn hiện diện ở các cấp độ cao hơn. Mặc dù tất cả các loại chính sách đều phụ thuộc lẫn nhau—ví dụ, việc thực hiện sứ mệnh của một cơ quan phụ thuộc một phần vào mức độ phù hợp của các hoạt động nhân sự của cơ quan đó—sự phức tạp và không thể đảo ngược của các chính sách tăng lên khi người ta chuyển lên cấp bậc của các loại vấn đề chính sách.

Ba loại vấn đề chính sách

Có ba loại vấn đề chính sách: các vấn đề có cấu trúc tốt, có cấu trúc vừa phải và không có cấu trúc. [170]Việc phân loại các vấn đề này được xác định bởi độ phức tạp tương đối của chúng. Sự khác biệt giữa các vấn đề có cấu trúc tốt, cấu trúc vừa phải và không có cấu trúc có thể được minh họa bằng cách xem xét các biến thể trong các yếu tố chung của chúng (Bảng 1).

Các vấn đề có cấu trúc tốt là những vấn đề liên quan đến một hoặc một vài người ra quyết định và một nhóm nhỏ các giải pháp thay thế chính sách. Các tiện ích (giá trị) phản ánh sự đồng thuận về mục tiêu và được xếp hạng rõ ràng theo thứ tự ưu tiên của người ra quyết định. Kết quả của mỗi phương án được biết hoặc hoàn toàn chắc chắn (xác định) hoặc trong phạm vi chấp nhận được của lỗi có thể xảy ra (rủi ro). Nguyên mẫu của bài toán có cấu trúc tốt là bài toán quyết định được vi tính hóa hoàn toàn, trong đó tất cả các hậu quả của tất cả các lựa chọn thay thế chính sách đều được lập trình trước. Các vấn đề vận hành ở cấp độ tương đối thấp trong các cơ quan công cung cấp minh họa cho các vấn đề có cấu trúc tốt. Ví dụ, các bài toán thay thế phương tiện của đại lý là những bài toán tương đối đơn giản liên quan đến việc tìm ra điểm tối ưu mà tại đó một phương tiện cũ nên được thay thế.

BẢNG 1

Sự khác biệt trong cấu trúc của ba loại vấn đề chính sách

Cấu trúc của vấn đề

Yếu tố

Cấu trúc tốt

cấu trúc vừa phải

cấu trúc bệnh

Người ra quyết định)

Một

Một vài

Nhiều

lựa chọn thay thế

đã sửa

Giới hạn

Vô hạn

Tiện ích (giá trị)

Đoàn kết

mặc cả

Xung đột

kết quả

Chắc chắn

không chắc chắn

Rủi ro

xác suất

xác định

có thể ước tính

có thể ước tính

đổi lấy một chiếc mới, có tính đến chi phí sửa chữa trung bình đối với xe cũ và chi phí mua và khấu hao đối với xe mới.

Các vấn đề có cấu trúc vừa phải là những vấn đề liên quan đến một vài người ra quyết định và một số phương án thay thế tương đối hạn chế. Các tiện ích (giá trị) phản ánh những bất đồng có thể kiểm soát được, có thể thương lượng và điều chỉnh lẫn nhau. Tuy nhiên, kết quả của các phương án thay thế là không chắc chắn và có thể ước tính được trong phạm vi sai số. Nguyên mẫu của vấn đề có cấu trúc vừa phải là mô phỏng chính sách hoặc trò chơi, chẳng hạn như “thế tiến thoái lưỡng nan của người tù”. [171]Trong trò chơi này, hai tù nhân bị giam trong các phòng giam riêng biệt; mỗi người đều được thẩm vấn bởi luật sư công tố, người này phải nhận được lời thú tội từ một hoặc cả hai tù nhân để được kết tội. Công tố viên, người có đủ bằng chứng để kết tội từng tù nhân về tội nhẹ hơn, nói với mỗi người rằng nếu không ai thú nhận, cả hai sẽ bị xét xử vì tội nhẹ hơn và chịu hình phạt; mỗi người một năm, nếu cả hai đều thú nhận tội nặng hơn thì được giảm án; mỗi năm năm; nhưng nếu chỉ một người thú nhận, anh ta sẽ bị quản chế, trong khi người kia sẽ nhận bản án tối đa là mười năm. Sự lựa chọn “tối ưu” cho mỗi tù nhân, với điều kiện là không ai có thể đoán trước được kết quả quyết định của người kia, là thú tội. Tuy nhiên, chính sự lựa chọn này sẽ dẫn đến bản án 5 năm cho cả hai tù nhân, bởi vì cả hai đều có khả năng cố gắng giảm thiểu bản án của mình. Ví dụ này không chỉ minh họa những khó khăn khi đưa ra quyết định khi kết quả không chắc chắn hoặc chưa biết; ví dụ này cũng cho thấy rằng nếu không thì những lựa chọn cá nhân “hợp lý” có thể góp phần tạo nên sự phi lý tập thể trong các nhóm nhỏ, cơ quan chính phủ và tập đoàn.

Các vấn đề có cấu trúc kém là những vấn đề liên quan đến nhiều người ra quyết định mà các tiện ích (giá trị) của họ không được biết hoặc không thể xếp hạng theo một cách nhất quán. Trong khi các vấn đề có cấu trúc tốt và cấu trúc vừa phải phản ánh quá trình đồng thuận và thương lượng, thì đặc điểm chính của các vấn đề có cấu trúc kém là xung đột giữa các mục tiêu cạnh tranh. Các lựa chọn thay thế chính sách và kết quả của chúng cũng có thể chưa biết hoặc chịu rủi ro có thể được ước tính thông qua việc sử dụng các xác suất chủ quan. Vấn đề lựa chọn không phải là khám phá các mối quan hệ tất định đã biết mà là xác định bản chất của vấn đề. Nguyên mẫu của bài toán cấu trúc kém là bài toán quyết định hoàn toàn nội tại, tức là bài toán không thể chọn một phương án chính sách duy nhất được ưu tiên hơn tất cả các chính sách khác. Trong khi các vấn đề có cấu trúc tốt và cấu trúc vừa phải chứa thứ hạng ưu tiên có tính bắc cầu — nghĩa là, nếu phương án A 1 được ưu tiên hơn phương án A 2 và thay đổi gốc A 2 được ưu tiên hơn phương án A 3 , thì phương án A 1 được ưu tiên hơn phương án A 3 —Các vấn đề có cấu trúc kém có thứ hạng ưu tiên nội động từ.

Nhiều vấn đề chính sách quan trọng nhất có cấu trúc không tốt. [172]Ví dụ, sẽ không thực tế nếu cho rằng có sự tồn tại của một hoặc một vài người ra quyết định với các sở thích nhất quán, bởi vì các chính sách công là tập hợp các quyết định có liên quan với nhau được đưa ra và chịu ảnh hưởng của nhiều bên liên quan chính sách theo thời gian. Sự đồng thuận là rất hiếm, bởi vì việc hoạch định chính sách thường liên quan đến xung đột giữa các nhóm cạnh tranh. Cuối cùng, hiếm khi có thể xác định đầy đủ các giải pháp thay thế cho các vấn đề, một phần vì những hạn chế trong việc thu thập thông tin, nhưng cũng vì rất khó để xác định một vấn đề và biết khi nào đạt được giải pháp. Trên thực tế, không có “quy tắc dừng” nào để xác định khi nào các vấn đề đã được xác định hoặc giải quyết chính xác.

Một số nhà khoa học xã hội đã tóm tắt lý do tại sao các vấn đề có cấu trúc kém lại quan trọng đối với phân tích chính sách công. [173]Sự tương phản giữa các vấn đề có cấu trúc kém và các vấn đề “được thuần hóa” cho thấy tại sao hiểu được bản chất của các vấn đề có cấu trúc kém lại quan trọng đối với việc hình thành các vấn đề, thử nghiệm các giải pháp và xác định xem liệu chúng ta có xây dựng được vấn đề “đúng” hay không.[174]

CẤU TRÚC VẤN ĐỀ TRONG PHÂN TÍCH CHÍNH SÁCH

Các yêu cầu để giải các bài toán có cấu trúc kém không giống như các yêu cầu để giải các bài toán có cấu trúc tốt. Trong khi các vấn đề có cấu trúc tốt cho phép sử dụng các phương pháp thông thường, các vấn đề có cấu trúc kém đòi hỏi nhà phân tích phải tham gia tích cực và có ý thức vào việc xác định bản chất của vấn đề. [175]Khi chủ động xác định bản chất của vấn đề, các nhà phân tích không chỉ áp đặt một phần của mình vào tình huống vấn đề mà còn phải thực hiện phán đoán và hiểu biết sâu sắc. Giải quyết vấn đề chỉ là một phần của công việc phân tích chính sách:

Hình ảnh giải quyết vấn đề cho rằng công việc của chính sách bắt đầu với những vấn đề rõ ràng và rõ ràng. Giả sử, chính sách bắt đầu khi các vấn đề dễ nhận biết xuất hiện, những vấn đề mà người ta có thể đưa ra giả thuyết về các hướng hành động khả thi và liên quan đến vấn đề nào thì người ta có thể trình bày               rõ ràng các mục tiêu.

vấn đề, nhưng lo lắng lan tỏa, xuất hiện. Các nhóm áp lực chính trị trở nên tích cực hơn bình thường, hoặc các hoạt động của họ trở nên đáng kể hơn; các chỉ số xã hội chính thức và không chính thức đưa ra các dấu hiệu về xu hướng bất lợi hoặc xu hướng có thể được hiểu là bất lợi. Khi đó, có những dấu hiệu của một vấn đề, nhưng vẫn chưa ai biết vấn đề đó là gì               . Nói cách khác, tình hình là như vậy mà

bản thân vấn đề là có vấn đề. Phân tích chính sách bao gồm các quy trình tìm kiếm và giải thích các vấn đề; nó liên quan đến việc đặt vấn đề [cấu trúc] để giải thích các dấu hiệu căng thẳng mới xuất hiện trong hệ thống.[176]

Sáng tạo trong cấu trúc vấn đề

Các tiêu chí để xác định sự thành công của việc cấu trúc vấn đề cũng khác với các tiêu chí được sử dụng để đánh giá sự thành công của việc giải quyết vấn đề. Giải quyết vấn đề thành công yêu cầu các nhà phân tích có được các giải pháp kỹ thuật tương đối chính xác cho các vấn đề được xây dựng rõ ràng. Ngược lại, cấu trúc vấn đề thành công đòi hỏi các nhà phân tích đưa ra các giải pháp sáng tạo cho các vấn đề mơ hồ và không rõ ràng. Các tiêu chí đánh giá hành vi sáng tạo nói chung cũng có thể áp dụng cho tính sáng tạo trong cấu trúc vấn đề. Cấu trúc vấn đề mang tính sáng tạo ở mức độ mà [177](1) sản phẩm của phân tích đủ mới để hầu hết mọi người không thể hoặc sẽ không đi đến cùng một giải pháp; (2) quá trình phân tích đủ độc đáo để bao gồm việc sửa đổi hoặc bác bỏ các ý tưởng đã được chấp nhận trước đó; (3) quá trình phân tích đòi hỏi động lực và sự kiên trì đủ cao để quá trình phân tích diễn ra với cường độ cao hoặc trong thời gian dài; (4) sản phẩm của phân tích được coi là có giá trị vì nó cung cấp một giải pháp phù hợp cho vấn đề; và (5) vấn đề như được đặt ra ban đầu quá mơ hồ, mơ hồ và không được xác định rõ ràng nên thách thức là phải tự hình thành vấn đề.

Các giai đoạn cấu trúc vấn đề

Cấu trúc vấn đề là một quá trình có bốn giai đoạn liên quan: tìm kiếm vấn đề, định nghĩa vấn đề, đặc tả vấn đề và cảm nhận vấn đề (Hình 3). Điều kiện tiên quyết của cấu trúc vấn đề là sự thừa nhận hoặc “cảm nhận được sự tồn tại” của một tình huống có vấn đề. Khi chuyển từ tình huống có vấn đề, nhà phân tích tham gia vào việc tìm kiếm vấn đề. Tại đây

HÌNH 3

Các giai đoạn cấu trúc vấn đề

giai đoạn, mục tiêu không phải là phát hiện ra một vấn đề duy nhất (ví dụ: vấn đề của khách hàng hoặc nhà phân tích); nó đúng hơn là việc phát hiện ra nhiều biểu hiện vấn đề của nhiều bên liên quan. Các nhà phân tích thực hành thường phải đối mặt với một mạng lưới rộng lớn, rối rắm của các công thức giải quyết vấn đề cạnh tranh nhau, năng động, được xây dựng về mặt xã hội và được phân phối trong suốt quá trình hoạch định chính sách. Trên thực tế, các nhà phân tích đang phải đối mặt với một siêu vấn đề [178]—một vấn đề-của-các-vấn đề không có cấu trúc chặt chẽ vì lĩnh vực biểu diễn vấn đề do các bên liên quan đa dạng nắm giữ dường như quá lớn đến mức khó quản lý. [179]Nhiệm vụ trọng tâm là xác định ranh giới của siêu bài toán, nghĩa là, một bài toán bậc hai có thể được định nghĩa là lớp của tất cả các bài toán bậc nhất là thành viên của nó. Trừ khi hai cấp độ này được phân biệt, các nhà phân tích có nguy cơ xây dựng vấn đề sai bằng cách nhầm lẫn thành viên và lớp. Chúng tôi vi phạm quy tắc “bất cứ thứ gì liên quan đến toàn bộ bộ sưu tập không được là một phần của bộ sưu tập”.[180]

Khi chuyển từ siêu vấn đề sang vấn đề thực chất, nhà phân tích cố gắng xác định vấn đề theo những thuật ngữ chung và cơ bản nhất của nó. Ví dụ, nhà phân tích có thể quyết định liệu vấn đề có thuộc về kinh tế học, xã hội học, khoa học chính trị, kỹ thuật , v.v hay không. Nếu vấn đề thực chất được khái niệm hóa như một vấn đề kinh tế, thì nhà phân tích sẽ xử lý vấn đề đó dưới dạng các yếu tố liên quan đến sản xuất và phân phối hàng hóa và dịch vụ—ví dụ, giá thị trường như một yếu tố quyết định chi phí và lợi ích của các chương trình công. Ngoài ra, nếu vấn đề được coi là chính trị hoặc xã hội học, nhà phân tích sẽ tiếp cận vấn đề đó dưới dạng phân bổ quyền lực và ảnh hưởng giữa các nhóm lợi ích, giới tinh hoa hoặc giai cấp cạnh tranh. Việc lựa chọn một khung khái niệm thường tương tự như việc lựa chọn một thế giới quan, hệ tư tưởng hoặc huyền thoại phổ biến và cho thấy sự cam kết đối với một quan điểm cụ thể về thực tế.[181]

Để minh họa tầm quan trọng của thế giới quan, hệ tư tưởng và huyền thoại phổ biến trong việc khái niệm hóa các vấn đề thực chất, hãy xem xét các cách khác nhau để định nghĩa nghèo đói. Nghèo đói có thể được định nghĩa là hậu quả của các tai nạn hoặc tình trạng không thể tránh khỏi của xã hội, do hành động của những kẻ ác hoặc do sự không hoàn hảo của chính người nghèo. [182]Những định nghĩa về nghèo đói này chứa đựng các yếu tố của thế giới quan, huyền thoại hoặc hệ tư tưởng vì mỗi định nghĩa đều liên quan đến nhận thức có chọn lọc về các yếu tố của một tình huống có vấn đề.

Thế giới quan, hệ tư tưởng và huyền thoại có một phần đúng và một phần sai; chúng có thể hữu ích và nguy hiểm cùng một lúc. Trong ví dụ này, việc quy nghèo đói cho các tai nạn lịch sử hoặc không thể tránh khỏi thể hiện quan điểm tự nhiên về các vấn đề xã hội làm sai lệch thực tế bằng cách cho rằng các câu hỏi về phân phối của cải là vô nghĩa, nhưng cũng chính huyền thoại này cũng có thể khiến các nhà phân tích nhạy cảm với bản chất tương đối của các định nghĩa đói nghèo bằng cách chỉ ra thực tế là không có xã hội nào được biết đến đã giải quyết triệt để vấn đề. Tương tự như vậy, việc quy kết nghèo đói cho các nhà tư bản xấu xa hoặc băng hoại về mặt đạo đức làm sai lệch động cơ thực tế của họ. Tuy nhiên, cũng chính quan điểm đạo đức này , vốn giải thích sự nghèo đói bằng những yếu kém đạo đức giả định, cũng hướng sự chú ý đến những cách thức mà sở hữu tư nhân thúc đẩy sự lãng phí, bóc lột và vô trách nhiệm xã hội. Cuối cùng, quy kết nghèo đói cho sự không hoàn hảo của bản thân người nghèo không chỉ dẫn đến việc đổ lỗi cho nạn nhân hơn là đổ lỗi cho các lực lượng xã hội có trách nhiệm mà còn chỉ ra thực tế là một số người nghèo chọn sống trong những điều kiện mà phần còn lại của xã hội định nghĩa là “nghèo đói”.

này , vốn quy nghèo đói và các vấn đề xã hội khác cho các đặc điểm của môi trường xung quanh nạn nhân, thường dẫn đến một nhãn hiệu chủ nghĩa nhân đạo tự mâu thuẫn—đổ lỗi cho nạn nhân. Nhân đạo có thể

tập trung sự quan tâm từ thiện của mình vào những khiếm khuyết của nạn nhân, lên án những căng thẳng mơ hồ về xã hội và môi trường đã tạo ra khiếm khuyết (một thời gian trước đây) và bỏ qua tác động liên tục của việc biến các lực lượng xã hội thành nạn nhân (ngay bây giờ). Đó là một hệ tư tưởng xuất sắc để biện minh cho một dạng hành động xã hội đồi trụy được thiết kế để thay đổi, chứ không phải xã hội, như người ta có thể mong đợi, mà thay vào đó là nạn nhân của xã hội.[183]

Khi một vấn đề thực chất đã được xác định, một vấn đề hình thức cụ thể và chi tiết hơn có thể được xây dựng. Quá trình chuyển từ vấn đề thực chất sang vấn đề chính thức được thực hiện thông qua đặc tả vấn đề, bao gồm việc phát triển một biểu diễn toán học hoặc biểu tượng chính thức (mô hình) của vấn đề thực chất. Tại thời điểm này, những khó khăn có thể xảy ra, bởi vì mối quan hệ giữa vấn đề thực chất và sự thể hiện chính thức của vấn đề đó có thể mong manh. [184]Đặc điểm kỹ thuật của một vấn đề không có cấu trúc theo thuật ngữ toán học chính thức có thể quá sớm hoặc không phù hợp. Nhiệm vụ chính không phải là tìm ra lời giải toán học chính xác mà là xác định bản chất của chính vấn đề đó.

Lỗi Loại Thứ Ba (E III )

Một vấn đề quan trọng của việc cấu trúc vấn đề là các vấn đề thực chất và hình thức thực sự tương ứng với tình huống vấn đề ban đầu như thế nào. Nếu các tình huống có vấn đề chứa đựng các hệ thống vấn đề phức tạp, thì yêu cầu trung tâm của phân tích chính sách là xây dựng các vấn đề thực chất và chính thức thể hiện đầy đủ sự phức tạp đó. Mức độ tương ứng giữa một tình huống vấn đề nhất định và một vấn đề thực chất được xác định ở giai đoạn xác định vấn đề. Ở đây, nhà phân tích so sánh các đặc điểm của tình huống vấn đề và vấn đề thực chất. Cái sau có thể dựa trên các giả định hoặc niềm tin ngầm về bản chất con người, thời gian và khả năng thay đổi xã hội thông qua hành động của chính phủ. Tuy nhiên, điều quan trọng không kém là mức độ tương ứng giữa tình huống có vấn đề và vấn đề hình thức, thường được xác định dưới dạng một công thức toán học hoặc một tập hợp các phương trình .

Trong trường hợp đầu tiên (tìm kiếm vấn đề), các nhà phân tích không tham gia tìm kiếm hoặc ngừng tìm kiếm sớm sẽ có nguy cơ xác định sai ranh giới của siêu vấn đề. Các khía cạnh quan trọng của siêu vấn đề – ví dụ, các công thức của các vấn đề do những người đang hoặc sẽ chịu trách nhiệm thực hiện chính sách nắm giữ – có thể đơn giản nằm ngoài ranh giới của siêu vấn đề. Trong trường hợp thứ hai (xác định vấn đề), các nhà phân tích có nguy cơ chọn sai thế giới quan, hệ tư tưởng hoặc huyền thoại để khái niệm hóa một tình huống có vấn đề khi lẽ ra họ phải chọn đúng. Trong trường hợp thứ ba (đặc tả vấn đề), rủi ro chính là chọn sai cách biểu diễn (mô hình) chính thức của vấn đề thực chất trong khi lẽ ra phải chọn đúng. Trong mọi trường hợp, các nhà phân tích có thể mắc lỗi loại thứ ba ( E III ). [185]Lỗi loại III đã được mô tả bởi nhà lý thuyết quyết định Howard Raiffa trong các thuật ngữ sau:

Một trong những mô hình phổ biến nhất trong ... toán học mô tả trường hợp trong đó một nhà nghiên cứu phải chấp nhận hoặc bác bỏ cái gọi là giả thuyết không. Trong khóa học đầu tiên về thống kê, sinh viên biết rằng anh ta phải liên tục cân bằng giữa việc mắc lỗi loại thứ nhất (nghĩa là bác bỏ giả thuyết không khi nó đúng) và lỗi loại thứ hai (nghĩa là chấp nhận giả thuyết không). khi nó sai) ... tất cả các học viên thường mắc lỗi loại thứ ba: giải quyết vấn đề sai.[186]

Quá trình cấu trúc hóa vấn đề đặt ra một số vấn đề có ý nghĩa trung tâm đối với phương pháp phân tích chính sách và khoa học nói chung. Mỗi giai đoạn cấu trúc vấn đề đòi hỏi các loại kỹ năng phương pháp khác nhau và các loại lập luận khác nhau. Ví dụ, các loại kỹ năng phù hợp nhất để khám phá các siêu vấn đề chủ yếu là kỹ năng quan sát; đối với các vấn đề thực chất, các kỹ năng cần thiết chủ yếu là khái niệm. Các chủ đề toán học và thống kê ( số liệu kinh tế hoặc nghiên cứu hoạt động) chủ yếu liên quan đến việc xác định các vấn đề chính thức. Cấu trúc vấn đề cũng đặt ra câu hỏi về các ý nghĩa khác nhau của tính hợp lý, bởi vì tính hợp lý không chỉ đơn giản là vấn đề tìm kiếm một biểu diễn chính thức tương đối chính xác của một vấn đề tiện ích dự kiến. Định nghĩa kỹ thuật tiêu chuẩn về tính hợp lý này đã bị chỉ trích một cách đúng đắn vì sự đơn giản hóa quá mức về mặt hình thức của nó đối với các quy trình phức tạp. [187]Tính hợp lý có thể được xác định ở các cấp độ cơ bản hơn, trong đó sự lựa chọn vô thức hoặc thiếu phê phán về một thế giới quan hoặc hệ tư tưởng có thể làm sai lệch khái niệm về một vấn đề thực chất và các giải pháp tiềm năng của nó. Trong trường hợp này, phân tích chính sách có thể được xem như một hệ tư tưởng trá hình.[188]

MÔ HÌNH CHÍNH SÁCH VÀ CẤU TRÚC VẤN ĐỀ

Các mô hình chính sách là những biểu diễn đơn giản hóa của một tình huống có vấn đề. [189]Như vậy, sự phát triển của các mô hình chính sách là một hình thức cấu trúc vấn đề. Giống như các vấn đề chính sách là các cấu trúc tinh thần dựa trên khái niệm hóa và đặc điểm kỹ thuật của các yếu tố của một tình huống có vấn đề, các mô hình chính sách là các cấu trúc và tái tạo lại thực tế. Các mô hình chính sách có thể được thể hiện dưới dạng các khái niệm, biểu đồ, đồ thị hoặc phương trình toán học và có thể được sử dụng không chỉ để mô tả, giải thích và dự đoán các yếu tố của một tình huống có vấn đề mà còn để cải thiện nó bằng cách đề xuất các hướng hành động. Các mô hình chính sách không bao giờ là những mô tả theo nghĩa đen của một tình huống có vấn đề. Giống như các vấn đề về chính sách, các mô hình chính sách là các thiết bị nhân tạo để sắp xếp và giải thích các tình huống có vấn đề.

Các mô hình chính sách rất hữu ích và thậm chí cần thiết. Chúng đơn giản hóa hệ thống các vấn đề bằng cách giúp giảm thiểu và quản lý được sự phức tạp mà các nhà phân tích gặp phải trong công việc của họ. Các mô hình chính sách có thể giúp phân biệt các đặc điểm thiết yếu và không thiết yếu của tình huống có vấn đề, làm nổi bật mối quan hệ giữa các yếu tố hoặc biến số quan trọng, đồng thời hỗ trợ giải thích và dự đoán hệ quả của các lựa chọn chính sách. Các mô hình chính sách cũng có thể đóng vai trò tự phê bình và sáng tạo trong phân tích chính sách bằng cách buộc các nhà phân tích đưa ra các giả định của riêng họ một cách rõ ràng và thách thức các ý tưởng và phương pháp phân tích thông thường. Trong mọi trường hợp, việc sử dụng các mô hình chính sách không phải là vấn đề được lựa chọn, bởi vì mọi người đều sử dụng một số loại mô hình. Theo lời của nhà lập mô hình chính sách Jay Forrester:

Mỗi chúng ta đều sử dụng các mô hình liên tục. Mỗi người trong cuộc sống riêng tư và trong cuộc sống kinh doanh của mình đều sử dụng các mô hình để ra quyết định theo bản năng. Hình ảnh tinh thần về thế giới xung quanh bạn mà bạn mang trong đầu là một hình mẫu. Một người không có thành phố, chính phủ hay quốc gia nào trong đầu. Anh ta chỉ lựa chọn các khái niệm và mối quan hệ mà anh ta sử dụng để biểu diễn hệ thống thực. Một hình ảnh tinh thần là một mô hình. Tất cả các quyết định của chúng tôi được thực hiện trên cơ sở các mô hình. Câu hỏi không phải là sử dụng hoặc bỏ qua các mô hình. Câu hỏi chỉ là một sự lựa chọn trong số các lựa chọn thay thế.[190]

Bằng cách đơn giản hóa các tình huống có vấn đề, các mô hình chắc chắn góp phần vào sự bóp méo có chọn lọc của thực tế. Bản thân các mô hình không thể cho chúng ta biết cách phân biệt giữa các câu hỏi thiết yếu và không thiết yếu; họ cũng không thể giải thích, dự đoán, đánh giá hoặc đề xuất, bởi vì những đánh giá này nằm ngoài mô hình và không phải là một phần của nó. Trong khi các mô hình có thể giúp chúng tôi thực hiện các nhiệm vụ phân tích này, thì từ khóa là “ chúng tôi” , vì chính chúng tôi chứ không phải mô hình cung cấp niềm tin và giá trị cần thiết để diễn giải các đặc điểm của thực tế được mô tả bởi một mô hình. Cuối cùng, các mô hình chính sách - đặc biệt là những mô hình được thể hiện dưới dạng toán học - thường khó truyền đạt tới các nhà hoạch định chính sách và các bên liên quan khác, những người mà các mô hình được thiết kế để hỗ trợ việc ra quyết định tốt hơn.

mô hình mô tả

Mục đích của các mô hình mô tả là để giải thích và/hoặc dự đoán nguyên nhân và hậu quả của các lựa chọn chính sách. Các mô hình mô tả được sử dụng để theo dõi kết quả của các hành động chính sách, ví dụ, các kết quả được đưa vào danh sách các chỉ số xã hội hàng năm do Văn phòng Quản lý và Ngân sách hoặc Eurostat công bố. Các mô hình mô tả cũng được sử dụng để dự báo hiệu quả kinh tế. Ví dụ, tại Hoa Kỳ, Hội đồng Cố vấn Kinh tế chuẩn bị dự báo kinh tế hàng năm để đưa vào Báo cáo Kinh tế của Tổng thống.

Mô hình tiêu chuẩn

Ngược lại, mục đích của các mô hình chuẩn không chỉ là giải thích và/hoặc dự đoán mà còn đưa ra các khuyến nghị để tối ưu hóa việc đạt được một số tiện ích (giá trị). Trong số nhiều loại mô hình quy phạm được các nhà phân tích chính sách sử dụng, có những mô hình giúp xác định mức năng lực dịch vụ tối ưu (mô hình xếp hàng), thời gian bảo dưỡng và sửa chữa tối ưu (mô hình thay thế), khối lượng và thời gian đặt hàng tối ưu (mô hình hàng tồn kho), và lợi nhuận tối ưu từ đầu tư công (mô hình lợi ích-chi phí). Các mô hình quyết định chuẩn tắc thường có dạng sau: tìm các giá trị của các biến số (chính sách) có thể thao tác sẽ tạo ra tiện ích lớn nhất, được đo bằng giá trị của các biến số kết quả mà các nhà hoạch định chính sách muốn thay đổi. Thông thường (nhưng không phải luôn luôn) giá trị này được thể hiện dưới dạng đại lượng tiền tệ, chẳng hạn như đô la ($) hoặc euro ( € ).

Một mô hình chuẩn tắc đơn giản và quen thuộc là lãi kép. Vào lúc này hay lúc khác trong đời, nhiều người đã sử dụng một số biến thể của mô hình này để tìm giá trị của biến số “chính sách” (ví dụ: gửi tiền vào ngân hàng so với liên minh tín dụng) sẽ tạo ra thu nhập lãi lớn nhất từ tiết kiệm , được đo bằng số tiền mà một người có thể mong đợi sau một số năm nhất định. Đây là giá trị của biến kết quả mà một người muốn thay đổi. Mô hình phân tích cho lãi kép là

S n = S 0 (1 + r) n

trong đó S n là số tiền tiết kiệm sẽ tích lũy trong một số năm ( n ) nhất định, S o là khoản tiết kiệm ban đầu và (1 + r) n là khoản đầu tư ban đầu (1) cộng với lãi suất ( r ) qua số năm tích lũy ( n ). Nếu một cá nhân (nhà hoạch định chính sách) biết lãi suất của các tổ chức tiết kiệm khác nhau và mong muốn tối ưu hóa lợi nhuận từ khoản tiết kiệm, thì mô hình chuẩn đơn giản này sẽ cho phép lựa chọn đơn giản tổ chức đó đưa ra mức lãi suất cao nhất, miễn là không có cân nhắc quan trọng nào khác. (ví dụ: bảo mật tiền gửi hoặc đặc quyền dành cho khách hàng quen) cần được tính đến. Tuy nhiên, lưu ý rằng mô hình quy chuẩn này cũng dự đoán tích lũy tiết kiệm theo các phương án khác nhau, do đó chỉ ra một đặc điểm của tất cả các mô hình quy chuẩn: Chúng không chỉ cho phép chúng ta ước tính giá trị tương lai của một hoặc nhiều biến số kết quả mà còn để tối ưu hóa kết quả đạt được. của các giá trị.

Mô hình bằng lời nói

Các mô hình tiêu chuẩn và mô tả có thể được thể hiện theo ba cách: bằng lời nói, biểu tượng và thủ tục.[191] Các mô hình lời nói được thể hiện bằng ngôn ngữ hàng ngày, chứ không phải ngôn ngữ của logic ký hiệu (nếu p > q và q > r, thì p > r) hoặc toán học (log io 10.000 = 3). Khi sử dụng các mô hình bằng lời nói, các nhà phân tích có thể đưa ra các đánh giá hợp lý dưới dạng dự đoán và đưa ra các khuyến nghị. Các đánh giá hợp lý là một phần của các lập luận chính sách, chứ không phải là kết quả được trình bày dưới dạng các con số. Các mô hình bằng lời nói được truyền đạt tương đối dễ dàng giữa các chuyên gia cũng như người bình thường và chi phí của chúng thấp. Một hạn chế tiềm năng của các mô hình bằng lời nói là các lý do đưa ra cho các dự đoán và khuyến nghị có thể không rõ ràng hoặc bị che giấu, gây khó khăn cho việc tái cấu trúc và kiểm tra nghiêm túc các lập luận nói chung. Các lập luận ủng hộ và phản đối việc phong tỏa hải quân Liên Xô trong Khủng hoảng tên lửa Cuba là những ví dụ điển hình về các mô hình chính sách ngôn từ cạnh tranh. Trên thực tế, mô hình bằng lời nói của chính Tổng thống Kennedy về cuộc khủng hoảng đã lập luận rằng một cuộc phong tỏa là lựa chọn thực sự duy nhất của Hoa Kỳ:

Trên tất cả, trong khi bảo vệ lợi ích sống còn của chúng ta, các cường quốc hạt nhân phải ngăn chặn những cuộc đối đầu khiến đối thủ phải lựa chọn hoặc là rút lui nhục nhã hoặc là chiến tranh hạt nhân. Áp dụng kiểu đường lối đó trong thời đại hạt nhân sẽ chỉ là bằng chứng cho thấy chính sách của chúng ta đã phá sản - về một ước muốn chết tập thể cho thế giới. 39[192]

Mô hình tượng trưng

Các mô hình tượng trưng sử dụng các ký hiệu toán học để mô tả mối quan hệ giữa các biến chính được cho là đặc trưng cho một vấn đề. Dự đoán hoặc giải pháp tối ưu thu được từ các mô hình tượng trưng bằng cách sử dụng các phương pháp toán học , thống kê và logic. Các mô hình tượng trưng rất khó truyền đạt tới những người bình thường, bao gồm cả các nhà hoạch định chính sách; ngay cả trong số những người lập mô hình chuyên nghiệp, vẫn có những hiểu lầm về các yếu tố cơ bản của mô hình. [193]Chi phí của các mô hình biểu tượng có lẽ không lớn hơn nhiều so với chi phí của các mô hình bằng lời nói, miễn là người ta tính đến thời gian và nỗ lực dành cho tranh luận công khai, vốn là phương tiện chính để thể hiện các mô hình bằng lời nói. Một hạn chế thực tế của các mô hình biểu tượng là kết quả của chúng có thể không dễ giải thích, ngay cả đối với các chuyên gia, bởi vì ý nghĩa của các biểu tượng và các giả định của các mô hình biểu tượng có thể không được xác định đầy đủ. Các mô hình tượng trưng có thể cải thiện các quyết định chính sách, nhưng chỉ khi

các tiền đề mà các mô hình được xây dựng được làm rõ ràng. . . . Quá thường xuyên, những gì được coi là một mô hình dựa trên lý thuyết và bằng chứng không gì khác hơn là định kiến và định kiến của một học giả được che đậy dưới vỏ bọc của sự nghiêm ngặt khoa học và được tô điểm bằng các mô phỏng máy tính rộng rãi. Nếu không có xác minh thực nghiệm thì ít có gì đảm bảo rằng kết quả của những bài tập như vậy là đáng tin cậy, hoặc chúng nên được áp dụng cho các mục đích chính sách chuẩn tắc.[194]

Mặc dù chúng ta đã xem xét một mô hình tượng trưng đơn giản được thiết kế cho các mục đích chuẩn mực (lãi kép), mục đích của các mô hình tượng trưng khác là mô tả. Một mô hình tượng trưng thường được sử dụng là phương trình tuyến tính đơn giản

Y = a + bX

trong đó Y là giá trị của biến phụ thuộc mà nhà phân tích tìm cách dự đoán và X là giá trị của biến chính sách độc lập có thể được thao túng để đạt được Y. Mối quan hệ giữa X và Y được gọi là hàm tuyến tính, có nghĩa là mối quan hệ giữa X và Y tạo thành một đường thẳng khi vẽ trên đồ thị (Hình 4). Trong mô hình này, ký hiệu b biểu thị mức độ thay đổi của Y do sự thay đổi của X. Điều này có thể được mô tả bằng độ dốc của một đường thẳng khi được vẽ trên một tờ giấy (độ dốc càng dốc thì ảnh hưởng của X trên Y ). Ký hiệu a (được gọi là hằng số chặn ) biểu thị điểm tại đó đường thẳng cắt trục tung hoặc trục Y khi X bằng không. Trong Hình 4, các giá trị của Y bằng một nửa giá trị của X dọc theo đường đứt khúc (nghĩa là Y = 0 + 0,5 X ), trong khi dọc theo đường liền nét, mỗi thay đổi trong X tạo ra một thay đổi 1,0 đơn vị trong Y ( tức là, Y = 0 + 1,0 X ). Mô hình tuyến tính này dự đoán mức độ thay đổi trong biến chính sách ( X ) là cần thiết để tạo ra một giá trị nhất định của biến kết quả ( Y ).

Mô hình thủ tục

Các mô hình thủ tục biểu diễn các mối quan hệ động giữa các biến được cho là đặc trưng cho các vấn đề và giải pháp. Các dự đoán và giải pháp tối ưu thu được bằng cách mô phỏng và tìm kiếm thông qua các tập hợp các mối quan hệ có thể xảy ra—ví dụ: tăng trưởng kinh tế, tiêu thụ năng lượng và nguồn cung cấp lương thực trong những năm tới—không thể mô tả đầy đủ do không có dữ liệu đáng tin cậy. mô phỏng

và các quy trình tìm kiếm thường được thực hiện với sự trợ giúp của máy tính được lập trình để đưa ra các dự đoán thay thế theo các tập hợp giả định khác nhau.

Các mô hình thủ tục cũng sử dụng các phương thức biểu đạt tượng trưng. Sự khác biệt chính giữa các mô hình tượng trưng và thủ tục là mô hình trước đây thường sử dụng dữ liệu thực tế để ước tính mối quan hệ giữa các biến chính sách và kết quả, trong khi các mô hình thủ tục giả định (mô phỏng) các mối quan hệ đó. Chi phí của các mô hình thủ tục tương đối cao so với các mô hình bằng lời nói và biểu tượng, phần lớn là do thời gian cần thiết để phát triển và chạy các chương trình máy tính. Đồng thời, các mô hình thủ tục có thể được viết bằng ngôn ngữ hợp lý phi kỹ thuật, do đó tạo điều kiện giao tiếp giữa những người không chuyên. Mặc dù điểm mạnh của các mô hình thủ tục là chúng cho phép mô phỏng và tìm kiếm sáng tạo, nhưng đôi khi rất khó tìm ra bằng chứng để biện minh cho các giả định của mô hình.

Một dạng đơn giản của mô hình thủ tục là cây quyết định, được tạo ra bằng cách dự đoán một số hậu quả có thể xảy ra của các chính sách. Hình 5 minh họa một cây quyết định đơn giản ước tính xác suất mà mỗi một số giải pháp thay thế chính sách sẽ giảm thiểu ô nhiễm. [195]Cây quyết định rất hữu ích trong việc so sánh các ước tính chủ quan về hậu quả có thể xảy ra của các lựa chọn chính sách khác nhau khi khó tính toán rủi ro và sự không chắc chắn trên cơ sở dữ liệu hiện có.

Mô hình thay thế và quan điểm

Một khía cạnh quan trọng cuối cùng của các mô hình chính sách liên quan đến các giả định của chúng. Các mô hình chính sách, bất kể mục đích hay phương thức thể hiện của chúng, có thể được xem như

Điểm quyết định có thể xảy ra trong tương lai

HÌNH 5

Mô hình mô phỏng
thay thế hoặc phối cảnh. [196]Một mô hình thay thế được coi là một sự thay thế cho một vấn đề thực chất. Các mô hình thay thế dựa trên, một cách có ý thức hoặc vô thức, trên giả định rằng vấn đề hình thức là một biểu diễn hợp lệ của vấn đề thực chất. Ngược lại, các mô hình phối cảnh được coi là một trong số những cách khả thi để cấu trúc một vấn đề thực chất. Các mô hình phối cảnh giả định rằng vấn đề hình thức không bao giờ có thể là một biểu diễn hoàn toàn hợp lệ của các vấn đề thực chất.

Sự khác biệt giữa các mô hình thay thế và quan điểm đặc biệt quan trọng trong phân tích chính sách công, ở đó, như chúng ta đã thấy, nhiều vấn đề quan trọng nhất không có cấu trúc rõ ràng. Cấu trúc của hầu hết các vấn đề chính sách công đủ phức tạp để việc sử dụng các mô hình thay thế làm tăng đáng kể xác suất mắc lỗi loại thứ ba ( E III )—tức là, giải quyết công thức sai của một vấn đề khi người ta lẽ ra phải giải đúng. Điểm này có thể được làm rõ bằng cách xem xét hai minh họa về mô hình hóa chính thức trong phân tích chính sách. Hình minh họa đầu tiên liên quan đến việc sử dụng các mô hình biểu tượng, trong khi hình minh họa thứ hai liên quan đến các mô hình bằng lời nói.[197]

Giả sử rằng một nhà phân tích đã xây dựng một mô hình ký hiệu đơn giản được biểu thị dưới dạng một phương trình tuyến tính như được mô tả trước đó trong Hình 4. Sử dụng phương trình Y = a + bX (sau này chúng ta sẽ viết phương trình này là Y = b 0 + b x + e ). Nhà phân tích có thể vẽ các giá trị của X và Y trên biểu đồ phân tán, như trong Hình 6. Cũng giả sử rằng nhà phân tích ngầm giả định rằng các giá trị quan sát được của X và Y cấu thành mối quan hệ nhân quả, trong đó biến chính sách ( X ) được cho là sản xuất một

HÌNH 6

Các tác động giả định của X đối với Y thay đổi đáng kể trong một biến kết quả ( Y ). Tại thời điểm này, nhà phân tích rất có thể sẽ diễn giải các kết quả của mô hình biểu tượng chính thức như một sự xác nhận về cấu trúc của vấn đề thực chất. Ví dụ: nhà phân tích sẽ giải thích độ dốc của đường là thước đo tác động của X lên Y, trong khi đó mối tương quan giữa các giá trị quan sát được của Y (điểm dữ liệu) và giá trị được dự đoán bởi phương trình (những giá trị nằm trên đường thẳng) sẽ được lấy làm ước tính về độ chính xác của dự đoán. Kết luận có thể xảy ra là sự thay đổi về giá trị của biến chính sách sẽ dẫn đến sự thay đổi tương ứng về giá trị của biến kết quả.

Điểm minh họa này là mô hình biểu tượng hình thức không đưa ra hướng dẫn nào trong việc trả lời câu hỏi liệu X có gây ra Y hay không. Nếu X xảy ra là thất nghiệp và Y nghèo đói, thì có thể có một trường hợp cho mối quan hệ được dự đoán, miễn là vấn đề thực chất đã được giải quyết. được định nghĩa theo cách cung cấp những lý do chính đáng để tin rằng thất nghiệp có liên quan nhân quả đến nghèo đói. Tuy nhiên, thông tin nhân quả này không có trong mô hình tượng trưng; nó đến từ bên ngoài mô hình. Mối quan hệ được quan sát giữa X và Y có thể dễ dàng được giải thích như bằng chứng về tác động của nghèo đói đối với thất nghiệp, miễn là vấn đề thực chất đã được xác định theo giả định rằng nghèo đói không phải là một hiện tượng kinh tế mà là một vấn đề văn hóa. Ví dụ, nghèo đói có thể được định nghĩa theo thuật ngữ “văn hóa nghèo đói” làm giảm động lực làm việc.

Bài học của minh họa này là việc khái niệm hóa các vấn đề thực chất chi phối việc đặc tả các mô hình biểu tượng hình thức. Các biểu diễn hình thức của các vấn đề thực chất có thể che giấu sự thật rằng mô hình hình thức là một góc nhìn của “thực tế” chứ không phải là một sự thay thế. Để làm rõ vấn đề, hãy xem xét mô hình biểu tượng chính thức đã thảo luận trước đây:

Ví dụ, giả sử rằng X là độ sâu trung bình hàng năm của một hồ chứa và Y là lượng mưa hàng năm trong khu vực. . . . Bởi vì các chính sách quản lý hồ chứa có thể thay đổi, độ sâu hồ chứa là một biến số chính sách tùy thuộc vào sự thao túng chính sách. Lượng mưa hàng năm là một biến số mà chúng ta có thể quan tâm đến việc kiểm soát, và lẽ thường cho thấy rõ ràng rằng mối quan hệ giữa lượng mưa và độ sâu của hồ chứa là không rõ ràng. . . . Tuy nhiên, bất chấp điều này, kết luận được đề xuất bởi phân tích—rằng chúng ta có thể giảm lượng mưa bằng cách rút nước nhanh hơn từ hồ chứa. . . có vẻ nực cười. Điều này là do mối quan hệ nhân quả được giả định trong phân tích—độ sâu của hồ chứa gây ra lượng mưa—đi ngược lại với cách hiểu thông thường của chúng ta rằng lượng mưa quyết định độ sâu của hồ chứa.[198]

Bây giờ hãy xem xét minh họa thứ hai về những khó khăn nảy sinh khi chúng ta nhầm lẫn giữa mô hình thay thế và mô hình phối cảnh. Lần này chúng ta sẽ sử dụng một minh họa có cùng quan điểm về các mô hình ngôn từ, nghĩa là các mô hình được diễn đạt bằng ngôn ngữ hàng ngày. Giả sử rằng chúng ta đang đối mặt với tình huống có vấn đề sau: Giám đốc Sở Giao thông Vận tải của bang đã yêu cầu thực hiện một nghiên cứu để đề xuất cách ít tốn kém nhất để kết nối chín điểm giao thông chính ở khu vực trung tâm của bang. Là nhà phân tích chính sách của cơ quan, bạn được hướng dẫn chỉ ra cách tất cả chín điểm có thể được kết nối bằng bốn đoạn đường cao tốc. Bạn cũng được cho biết rằng bốn đoạn đường cao tốc này phải thẳng (không có khúc cua nào

Marysville

•

alexandria

□

Elizabethtown

•

Nhiều gỗ

Dithridge

đồi hầm

•

•

•

HÌNH 7

Oakhurst

O'Hara

Williamsburg

Bản đồ giao thông

•

•

•

điểm ở miền trung

được phép) và mỗi phần mới phải bắt đầu tại điểm mà phần cuối cùng dừng lại (đội xây dựng sẽ không được phép quay lại các bước của mình). Sau đó, bạn sẽ được xem bản đồ của khu vực (Hình 7) và được yêu cầu đưa ra một đề xuất để giải quyết vấn đề của giám đốc.

Trừ khi bạn đã quen thuộc với bài toán khái niệm cổ điển này (được gọi đơn giản là “bài toán chín chấm”), không chắc bạn có thể giải được nó. Rất ít người có thể tự mình tìm ra giải pháp, không phải vì vấn đề phức tạp về mặt kỹ thuật (thực ra nó đơn giản) mà vì họ hầu như luôn phạm phải lỗi loại thứ ba (E III), giải quyết sai công thức của một vấn đề khi họ nên đã giải quyết đúng. Điều này là do hầu hết mọi người tiếp cận tình huống có vấn đề với những giả định ngầm khiến cho việc giải quyết vấn đề là không thể. Tuy nhiên, điểm trung tâm là những giả định này được đưa ra bởi chính các nhà phân tích; họ không phải là một phần của tình huống có vấn đề. Nói cách khác, chính các nhà phân tích tạo ra một vấn đề thực chất không thể giải quyết được.

Lời giải cho bài toán chín chấm được trình bày trong Hình 8. Lời giải có vẻ đơn giản, mới lạ và độc đáo một cách đáng ngạc nhiên; nghĩa là, nó có một số đặc điểm chính của sự sáng tạo đã được thảo luận trước đó. Trong quá trình phân tích, đột nhiên rõ ràng là chúng ta đã giải quyết vấn đề sai. Chừng nào chúng ta còn cho rằng giải pháp phải được tìm thấy trong các ranh giới được thiết lập bởi mô hình bằng lời nói của chúng ta—nghĩa là hình chữ nhật gồm chín chấm—thì không thể có giải pháp. Tuy nhiên, điều kiện này được áp đặt không phải bởi mô hình ngôn từ chính thức mà bởi giả định ngầm về “tính bình thường” đã định hình một cách vô thức định nghĩa của chúng ta về vấn đề thực chất. Hãy tưởng tượng điều gì sẽ xảy ra nếu chúng ta biến đổi

ví dụ, bằng cách sử dụng hình học phẳng để rút ra các ước tính định lượng về khoảng cách giữa các điểm. Điều này không chỉ khiến chúng ta ngày càng rời xa giải pháp, mà còn có thể tạo ra hào quang về sự chính xác và chặt chẽ về mặt khoa học, giúp chúng ta có cơ sở để kết luận rằng vấn đề là “không thể giải quyết được”. Cuối cùng, hình minh họa này giúp truyền đạt một điểm đơn giản nhưng quan trọng về việc sử dụng các mô hình bằng lời nói, biểu tượng và quy trình: Bản thân các mô hình hình thức không thể cho chúng ta biết liệu chúng ta có đang giải quyết sai công thức của một vấn đề hay không. Bản đồ không phải là lãnh thổ! Thực đơn không phải là bữa ăn!

PHƯƠNG PHÁP CẤU TRÚC VẤN ĐỀ

Cấu trúc vấn đề là quá trình tạo ra và thử nghiệm các vấn đề thực chất thay thế. Như chúng ta đã thấy trong Hình 3, cấu trúc vấn đề có bốn giai đoạn liên quan đến nhau: cảm nhận vấn đề, tìm kiếm vấn đề, định nghĩa vấn đề và đặc tả vấn đề. Một số phương pháp và kỹ thuật hữu ích trong việc thực hiện các hoạt động cấu trúc vấn đề trong từng giai đoạn. Các phương pháp này, cùng với mục tiêu, quy trình, nguồn kiến thức và tiêu chí thực hiện tương ứng, được trình bày trong Bảng

2.

Phân tích ranh giới

Một nhiệm vụ quan trọng của cấu trúc vấn đề là đánh giá xem hệ thống các công thức vấn đề riêng lẻ mà chúng ta gọi là siêu vấn đề có tương đối hoàn chỉnh hay không. Nhiệm vụ này tương tự như tình huống của những người ở nhà được Kline mô tả trong các bài tiểu luận của ông về huyền thoại về sự chắc chắn trong toán học. [199]Những người chủ nhà, trong khi dọn sạch đất đai của họ, nhận thức được rằng kẻ thù ẩn nấp trong vùng hoang dã nằm ngay bên ngoài khu đất trống. Để tăng cường an ninh, những người ở trọ dọn sạch một khu vực ngày càng lớn hơn nhưng không bao giờ cảm thấy hoàn toàn an toàn. Thông thường, họ phải quyết định có nên dọn thêm đất hay chăm sóc cây trồng và vật nuôi của họ trong ranh giới của việc dọn sạch. Họ cố gắng hết sức để đẩy lùi vùng hoang dã nhưng biết rõ rằng kẻ thù ẩn nấp bên ngoài khu đất trống có thể bất ngờ và tiêu diệt họ. Họ hy vọng rằng họ sẽ không chọn chăm sóc cây trồng và vật nuôi trong khi thay vào đó, họ nên chọn khai phá thêm đất đai.

Sự tương tự của những người ở nhà làm nổi bật một vấn đề quan trọng về cấu trúc vấn đề trong phân tích chính sách. Các nhà phân tích chính sách hiếm khi phải đối mặt với một vấn đề đơn lẻ, được xác định rõ ràng; đúng hơn, họ phải đối mặt với nhiều vấn đề, được phân bổ trong suốt quá trình hoạch định chính sách, được xác định theo những cách khác nhau rõ ràng bởi các bên liên quan có quan điểm và hành động phụ thuộc lẫn nhau. Trong những trường hợp này, các nhà phân tích xuất hiện với tư cách là những người ở nhà làm việc trong những ranh giới không thể kiểm soát được, hoặc như những đối tác hiện đại của Diogenes, tham gia vào “một cuộc đối thoại không hồi kết với thực tế, để khám phá thêm nhiều khía cạnh, nhiều khía cạnh của hành động hơn, nhiều cơ hội hơn để cải thiện”.[200]

www.irpublicpolicy.ir

k BẢNG 2

So sánh các phương pháp cấu trúc vấn đề

Nguồn kiến thức

Tiêu chí hiệu suất

Phương pháp

Mục tiêu

Thủ tục

Phân tích ranh giới

Ước tính ranh giới của metaproblem

Lấy mẫu bão hòa và khơi gợi vấn đề

các bên liên quan

Độ chính xác trong giới hạn

Phân tích phân loại

Làm rõ các khái niệm

Phân chia logic và phân loại các khái niệm

nhà phân tích

Quy tắc logic

Phân tích thứ bậc H

Xác định các nguyên nhân có thể, hợp lý và có thể hành động

Phân chia logic và phân loại nguyên nhân

nhà phân tích

Quy tắc logic

Từ đồng nghĩa

Công nhận sự tương đồng giữa các vấn đề

Xây dựng các phép loại suy cá nhân, trực tiếp, tượng trưng và tưởng tượng

Nhóm

hợp lý

động não

Tạo ra các ý tưởng, mục tiêu và chiến lược

Tạo và đánh giá ý tưởng

Nhóm

Đoàn kết

nhiều phối cảnh

Phân tích

Thế hệ của cái nhìn sâu sắc

Sử dụng các quan điểm kỹ thuật, tổ chức và cá nhân

Nhóm

Đoàn kết

Phân tích giả định

Tổng hợp sáng tạo các giả định mâu thuẫn

Xác định các bên liên quan, bề mặt giả định, thách thức và tổng hợp

Nhóm

Xung đột

Ánh xạ đối số

Tư duy phản biện

Phân tích tính hợp lý của lập luận

Nhóm

hợp lý

đồng
ý

Để sử dụng hiệu quả các phương pháp và kỹ thuật cấu trúc vấn đề được mô tả trong chương này, điều quan trọng là phải tiến hành phân tích ranh giới. Các phương pháp cấu trúc vấn đề vừa được thảo luận, cùng với các phương pháp liên quan giả định trước rằng vấn đề đã được cấu trúc, bản [201]thân chúng không cung cấp bất kỳ cách nào để biết liệu một tập hợp các công thức vấn đề có tương đối hoàn chỉnh hay không. Trên thực tế, không có “quy tắc dừng” nào cho phép các nhà phân tích biết khi nào nên kết thúc việc tìm kiếm.

Tính đầy đủ tương đối của một tập hợp các công thức vấn đề có thể được ước tính bằng quy trình gồm ba bước:[202]

  lấy mẫu bão hòa. Có thể thu được mẫu bão hòa (hoặc quả cầu tuyết) về các bên liên quan bằng một quy trình bắt đầu với một tập hợp các cá nhân và nhóm được biết là có sự khác biệt về chính sách. Các bên liên quan trong nhóm ban đầu này có thể được liên hệ, gặp mặt trực tiếp hoặc qua điện thoại và được yêu cầu nêu tên hai bên liên quan bổ sung đồng ý nhất và ít nhất với các lập luận và yêu cầu được thảo luận. Quá trình này được tiếp tục cho đến khi không có bên liên quan mới nào được nêu tên. Tại thời điểm này, không có phương sai lấy mẫu, bởi vì tất cả các thành viên trong nhóm làm việc của các bên liên quan có liên quan đến chính sách trong một lĩnh vực cụ thể (ví dụ: dự luật đề cập đến cải cách chăm sóc sức khỏe) đã được liên hệ.[203]

  Gợi ý các đại diện vấn đề. Bước này được thiết kế để gợi ra các cách biểu diễn vấn đề gốc thay đổi mà Heclo đã mô tả là “ý tưởng, mô hình cơ bản, ẩn dụ thống trị, quy trình vận hành tiêu chuẩn hoặc bất kỳ thứ gì khác mà chúng tôi chọn để gọi là hệ thống diễn giải mà chúng tôi gán ý nghĩa cho các sự kiện”. [204]Bằng chứng cần thiết để mô tả các vấn đề này có thể thu được từ các cuộc phỏng vấn trực tiếp hoặc, thực tế hơn, trong điều kiện hạn chế về thời gian mà hầu hết các nhà phân tích phải đối mặt, từ các cuộc trò chuyện qua điện thoại và tài liệu được yêu cầu từ các bên liên quan trong giai đoạn lấy mẫu bão hòa.

  ước lượng biên. Bước này là để ước tính ranh giới của metaproblem. Ở đây, nhà phân tích xây dựng một phân bố tần suất tích lũy trong đó các bên liên quan được sắp xếp theo mảng trên trục hoành và số lượng các yếu tố vấn đề mới —ý tưởng, khái niệm, biến số, giả định, mục tiêu, chính sách—được vẽ trên trục tung (Hình 9). Khi các yếu tố vấn đề mới và không trùng lặp của mỗi bên liên quan được vẽ trên đồ thị, độ dốc của đường cong thể hiện các tốc độ thay đổi khác nhau. Tốc độ thay đổi nhanh ban đầu được theo sau bởi sự thay đổi chậm và cuối cùng là đình trệ, đó là điểm mà tại đó đường cong trở nên bằng phẳng. Sau thời điểm này, việc thu thập bổ sung

thông tin về bản chất của vấn đề không có khả năng cải thiện tính đầy đủ của biểu diễn vấn đề, bởi vì ranh giới của siêu vấn đề đã được ước tính.

Các thủ tục ước tính được mô tả đáp ứng các yêu cầu đối với ước tính quy nạp hợp lý nói chung—đặc tính, sự phối hợp, hiệu quả chi phí và tính chính xác trong giới hạn. [205]Việc áp dụng các thủ tục tương tự trong các lĩnh vực khác—ví dụ, ước tính ranh giới của tài liệu khoa học, tài sản thư viện, ngôn ngữ, tác phẩm văn học, sở thích của người tiêu dùng—gợi ý các quy luật hợp pháp trong các mô hình và giới hạn của sự phát triển trong các hệ thống tri thức. [206]Phân tích ranh giới, giống như các thủ tục phân tích chính sách khác, mang lại kết quả hợp lý và không chắc chắn. Cùng với các phương pháp và kỹ thuật cấu trúc vấn đề khác, các thủ tục ước tính ranh giới này làm giảm khả năng xảy ra lỗi loại III trong phân tích chính sách.

Phân tích phân loại

Phân tích phân loại là một kỹ thuật để làm rõ các khái niệm được sử dụng để xác định và phân loại các tình huống có vấn đề. [207]Khi cảm nhận một tình huống có vấn đề, các nhà phân tích phải phân loại kinh nghiệm của họ như thế nào. Ngay cả những mô tả đơn giản nhất về các tình huống có vấn đề cũng dựa trên sự phân loại kinh nghiệm thông qua lập luận quy nạp, một quá trình theo đó các khái niệm chung (trừu tượng), chẳng hạn như nghèo đói, tội phạm và ô nhiễm, được hình thành bằng cách trải nghiệm các đối tượng hoặc tình huống cụ thể (cụ thể). Khi chúng ta phân loại một tình huống có vấn đề theo một cách nào đó, chúng ta đã bỏ qua các cơ hội để phân loại nó theo một cách khác, như bài toán chín chấm đã minh họa rất rõ.

Phân tích phân loại dựa trên hai thủ tục chính: phân chia logic và phân loại logic. Khi chúng ta chọn một lớp và chia nó thành các phần cấu thành của nó, quá trình này được gọi là phân chia hợp lý; quá trình ngược lại, bao gồm việc kết hợp các tình huống, đối tượng hoặc con người thành các nhóm hoặc lớp lớn hơn, được gọi là phân loại logic. Cơ sở của bất kỳ sự phân loại nào phụ thuộc vào mục đích của nhà phân tích, do đó lại phụ thuộc vào kiến thức cơ bản về một tình huống có vấn đề.

Ví dụ, hãy xem xét việc phân tích tình trạng nghèo đói ở Hoa Kỳ. Tất cả các hộ gia đình nghèo ở Hoa Kỳ có thể được chia thành ba nhóm tuổi: dưới 18 tuổi, trên 65 tuổi và 18 đến 65 tuổi. Chúng ta cũng có thể xem xét tất cả các hộ nghèo. Nếu chúng ta dừng lại ở điểm này trong quá trình phân chia logic, chúng ta sẽ đi đến kết luận rằng nghèo đói ở Hoa Kỳ năm 2006 cũng giống như năm 1968, khi Cuộc chiến chống đói nghèo của Tổng thống Lyndon Johnson được thực hiện. Khi quá trình phân chia hợp lý được tiến thêm một bước nữa, và các gia đình nghèo được chia thành ba nhóm trên cơ sở tuổi tác, chúng ta đạt được một khái niệm hoàn toàn khác về vấn đề. Ở đây chúng tôi kết luận rằng nghèo đói đã trở nên tồi tệ hơn một chút đối với người lớn từ 18 đến 64 tuổi và trẻ em dưới 18 tuổi. Ngược lại, tỷ lệ nghèo đói đã giảm hơn 60% ở những người trên 64 tuổi. Các cải cách phúc lợi được thực hiện dưới thời Tổng thống Clinton đã mang lại lợi ích cho người già , làm tổn thương trẻ em và hầu như không ảnh hưởng gì đến những người từ 18 đến 64 tuổi. không giảm bớt bởi hệ thống doanh nghiệp tư nhân, bởi vì số gia đình dưới mức nghèo khổ chỉ giảm đối với người lớn tuổi, chỉ 6% trong số họ kiếm được thu nhập từ việc làm và hầu hết tất cả đều có lợi ích từ sự hỗ trợ của chính phủ (Bảng 3 và chú thích).

Không có cách nào để biết chắc chắn liệu cơ sở của một hệ thống phân loại có đúng hay không. Nhưng một số quy tắc giúp đảm bảo rằng một hệ thống phân loại vừa phù hợp với tình huống có vấn đề vừa nhất quán về mặt logic:

1. Sự liên quan thực chất. Cơ sở của việc phân loại nên được phát triển tùy theo mục đích của nhà phân tích và bản chất của tình huống có vấn đề. Quy tắc này, đơn giản về mặt lý thuyết, có nghĩa là các lớp và các lớp con phải phù hợp càng gần càng tốt với “thực tế” của vấn đề

BÀN SỐ 3

Số hộ sống dưới mức nghèo,

1968-2006*

Nhóm tuổi

1968

1990

2006

Tất cả

12,8%

13,5%

12,3%

< 18

15.4

20.6

17,4

18-64

9,0

10.7

10.8

> 64

25,0

12.1

9.4

*Vào năm 2011, Cục Điều tra Dân số Hoa Kỳ định nghĩa nghèo đói là một cá nhân có thu nhập dưới 10.890 đô la, cộng thêm 3.820 đô la cho mỗi thành viên hộ gia đình (22.350 đô la cho một gia đình bốn người). Dữ liệu loại trừ các khoản chuyển khoản của chính phủ dưới hình thức thanh toán bằng tiền mặt (An sinh xã hội, hỗ trợ công cộng), dinh dưỡng (phiếu thực phẩm), nhà ở, sức khỏe (Medicaid, Medicare), dịch vụ xã hội (OEO), việc làm và lực lượng lao động và giáo dục.

Loài người là giai cấp của tất cả các cá nhân, nhưng bản thân nó không phải là một cá nhân. Tương tự, nghèo đói là đặc điểm của 45 triệu người, nhưng không thể hiểu chúng theo cách hành xử của một người nhân lên 45 triệu lần. Như vậy, dân số 45 triệu người không chỉ khác về số lượng so với một gia đình đơn lẻ mà còn khác về chất vì liên quan đến cả một hệ thống.

Quy tắc phân biệt thứ bậc là trung tâm của cấu trúc vấn đề. Khi cấu trúc các vấn đề chính sách, thường xảy ra trường hợp các nhà phân tích bỏ qua sự khác biệt giữa thành viên và giai cấp và rằng một giai cấp không thể là thành viên của chính nó. Điểm này được minh họa rõ nhất bằng cách quay lại bài toán chín chấm (Hình 7). Khi một người lần đầu tiên cố gắng giải quyết vấn đề này,

giả định là các chấm tạo thành một hình vuông và giải pháp phải được tìm thấy trong hình vuông đó, một điều kiện tự đặt ra mà hướng dẫn không có. Do đó, thất bại của anh ta không nằm ở sự bất khả thi của nhiệm vụ, mà nằm ở giải pháp đã được cố gắng của anh ta. Giờ đây, sau khi đã tạo ra vấn đề, việc anh ta thử kết hợp bốn dòng nào và theo thứ tự nào không quan trọng; anh ấy luôn hoàn thành với ít nhất một dấu chấm không liên kết. Điều này có nghĩa là anh ta có thể chạy qua toàn bộ các khả năng thay đổi bậc một [nghĩa là những khả năng bị giới hạn ở cấp độ các thành viên của lớp được định nghĩa là hình vuông] ... nhưng sẽ không bao giờ giải quyết được nhiệm vụ. Giải pháp là một thay đổi bậc hai [nghĩa là một thay đổi liên quan đến tất cả các lớp] bao gồm việc rời khỏi trường và không thể chứa trong chính nó bởi vì ... nó liên quan đến tất cả các tập hợp và do đó, không thể là một phần của Nó.[208]

Một cách tiếp cận hữu ích để phân tích phân loại là tư duy tập hợp. [209]Tư duy tập hợp liên quan đến việc nghiên cứu mối quan hệ của các tập hợp với nhau và với các tập hợp con, trong đó một tập hợp được định nghĩa là một tập hợp các đối tượng hoặc phần tử được phân định rõ ràng. Các tập hợp và tập hợp con là các phần tử tương đương của các lớp và các lớp con trong một hệ thống phân loại và được thể hiện trực quan với sự trợ giúp của biểu đồ Venn. [210]Trong biểu đồ Venn ở Hình 10, hình chữ nhật có thể được sử dụng để đại diện cho tất cả các gia đình ở Hoa Kỳ. Trong ngôn ngữ tập hợp, nó được gọi là tập hợp phổ quát ( U ). Hai trong số các bộ thành phần của nó, được hiển thị dưới dạng các vòng tròn A và B trong

hình chữ nhật, có thể được sử dụng để đại diện cho các gia đình trên và dưới chuẩn nghèo. Nếu chúng ta áp dụng các quy tắc về tính thấu đáo, rời rạc và nhất quán, thì tất cả các gia đình sẽ được chia thành một hoặc một trong các nhóm A và B, sao cho hai nhóm phản ánh các mức thu nhập khác nhau và không trùng lặp. Trong ngôn ngữ tập hợp, hợp của A và B bằng với vũ trụ (U) của tất cả các họ. Biểu tượng cho sự kết hợp là u , được đọc là “union” hoặc “cup.”

Hai tập hợp giao nhau để tạo thành một tập hợp con, sao cho các thuộc tính của hai tập hợp ban đầu chồng lên nhau, như trong Hình 11. Ví dụ: giao điểm ( D ) của các gia đình không nghèo ( A ) và nghèo ( B ) có thể được sử dụng để minh họa rằng một số gia đình trong mỗi nhóm nhận được khoản thanh toán chuyển khoản của chính phủ. Trong ngôn ngữ tập hợp, giao điểm của A và B bằng D, được diễn đạt một cách tượng trưng là A n B = D và đọc là “ A giao nhau (hoặc giới hạn) B bằng D. ” Hợp và giao là hai phép toán tập hợp quan trọng nhất và có thể được sử dụng để xây dựng các sơ đồ phân loại (Hình 12) và các ngắt chéo (Hình 13). Dấu ngắt chéo là một hình thức phân chia logic cơ bản được sử dụng để sắp xếp dữ liệu trong bảng.

Các gia đình

Nghèo

HÌNH 12

sơ đồ phân loại

một 1

một 2

B 1

B 1 A 1

B 1 A 2

B 2

B 2 A 1

B 2 A 2

một 1 = gia đình không nghèo

một 2 = gia đình nghèo

B 1 = không nhận thanh toán chuyển khoản

B 2 = nhận thanh toán chuyển khoản

Sơ đồ Venn, sơ đồ phân loại và ngắt chéo là những kỹ thuật quan trọng để cấu trúc các vấn đề. Tuy nhiên, các thủ tục phân tích phân loại được sử dụng chủ yếu bởi các nhà phân tích cá nhân, hơn là các nhóm, và tính nhất quán logic là tiêu chí để đánh giá một vấn đề đã được khái niệm hóa tốt như thế nào. Mặc dù tính nhất quán logic là một khía cạnh quan trọng, nhưng không có cách nào để biết chắc chắn rằng cơ sở thực chất của một danh mục hoặc danh mục con là đúng. Mặc dù phân tích phân loại là một kỹ thuật để cải thiện tính rõ ràng của các khái niệm và mối quan hệ của chúng, nhưng nó không đảm bảo rằng các khái niệm sẽ có mức độ liên quan thực chất.

Phân tích thứ bậc

Phân tích thứ bậc là một kỹ thuật để xác định các nguyên nhân có thể có của một vấn đề.[211] Logic hình thức và nhiều lý thuyết khoa học xã hội cung cấp rất ít hướng dẫn trong việc xác định các nguyên nhân có thể xảy ra. Không có cách nào có thể chấp nhận được để suy luận chính thức nguyên nhân từ kết quả, hoặc kết quả từ nguyên nhân, và các lý thuyết khoa học xã hội thường quá chung chung đến mức ít hữu ích trong các tình huống cụ thể. Để xác định các nguyên nhân có thể xảy ra, sẽ rất hữu ích nếu có các khung khái niệm xác định nhiều nguyên nhân có thể đang hoạt động trong một tình huống nhất định.

Phân tích thứ bậc giúp xác định ba loại nguyên nhân: nguyên nhân có thể, nguyên nhân chính đáng và nguyên nhân có thể hành động. Các nguyên nhân có thể xảy ra là các sự kiện hoặc hành động, tuy nhiên ở xa, có thể góp phần vào sự xuất hiện của một tình huống có vấn đề nhất định. Ví dụ, sự phản kháng đối với công việc, tình trạng thất nghiệp và sự phân chia quyền lực và của cải giữa các tầng lớp tinh hoa đều có thể được coi là những nguyên nhân có thể dẫn đến nghèo đói. Ngược lại, nguyên nhân hợp lý là những nguyên nhân mà trên cơ sở nghiên cứu khoa học hoặc kinh nghiệm trực tiếp , được cho là có ảnh hưởng quan trọng đến sự xuất hiện của một tình huống được đánh giá là có vấn đề. Trong ví dụ trước, việc không muốn làm việc dường như không được coi là nguyên nhân chính đáng dẫn đến nghèo đói, ít nhất là đối với những nhà quan sát có kinh nghiệm, trong khi thất nghiệp thì có. Cuối cùng, sự phân bổ quyền lực và của cải giữa các tầng lớp tinh hoa khó có thể được coi là nguyên nhân có thể hành động —tức là nguyên nhân chịu sự kiểm soát hoặc thao túng của các nhà hoạch định chính sách—bởi vì chúng ta không thể thay đổi cấu trúc xã hội của toàn bộ xã hội. Trong ví dụ này, thất nghiệp vừa là nguyên nhân chính đáng vừa có thể hành động của nghèo đói.

Các nhà khoa học chính trị Stuart Nagel và Marian Neef đưa ra một ví dụ cổ điển về việc sử dụng phân tích thứ bậc để cấu trúc các vấn đề chính sách. Nhiều nhà quan sát đã sẵn sàng chấp nhận lời giải thích rằng nguyên nhân chính của tình trạng quá tải nhà tù là do số lượng lớn người bị bắt và giam giữ trong thời gian chờ xét xử. Vì lý do này, chính sách trả tự do trước khi xét xử—tức là chính sách cho phép trả tự do cho một số người bị bắt (thường là đối với các tội ít nghiêm trọng) trước khi xét xử chính thức—đã được nhiều nhà cải cách ủng hộ.

Khó khăn với chính sách này, cũng như cách giải thích nhân quả mà chính sách này dựa vào, là nó coi thương lượng nhận tội là một trong nhiều nguyên nhân chính đáng dẫn đến tình trạng quá tải nhà tù. Trong thương lượng nhận tội, được thực hiện rộng rãi trong hệ thống tư pháp Hoa Kỳ, một bị cáo đồng ý nhận tội để đổi lấy sự đồng ý của công tố viên để giảm tội hoặc bản án. Khi thương lượng nhận tội được tính đến cùng với trả tự do trước khi xét xử, những hậu quả sau đây có thể xảy ra:

Nếu tỷ lệ bị cáo được trả tự do trước khi xét xử tăng lên, thì tỷ lệ các thương lượng nhận tội thành công có thể sẽ giảm xuống. . . . Bây giờ, nếu số lần nhận tội giảm xuống do tăng thời gian trả tự do trước khi xét xử, thì số lượng phiên tòa có thể sẽ tăng lên. . . . Và nếu số lượng các phiên tòa tăng lên, thì thời gian xét xử chậm trễ cũng sẽ tăng lên, trừ khi hệ thống tăng số lượng công tố viên, thẩm phán và người bào chữa cho công chúng. ...Nếu tình trạng trì hoãn đưa ra xét xử này tăng lên đối với các vụ án nói chung, bao gồm cả bị cáo đang ngồi tù, thì dân số nhà tù có thể tăng lên, vì quy mô của nó phụ thuộc vào thời gian mà các bị cáo bị giam giữ cũng như số lượng bị cáo đến đó. Bất kỳ sự sụt giảm nào về dân số trong tù do tăng thời gian phóng thích trước khi xét xử có thể được bù đắp nhiều hơn bởi sự gia tăng thời gian trì hoãn và thời gian giam giữ trước khi xét xử do tăng thời gian trả tự do trước khi xét xử và kéo theo đó là giảm số lần nhận tội và tăng số lần xét xử.[212]

Ví dụ cổ điển này không chỉ minh họa vai trò sáng tạo tiềm ẩn của phân tích thứ bậc trong việc cấu trúc các vấn đề chính sách mà còn cho thấy cách phân tích thứ bậc có thể góp phần phát hiện ra những hậu quả không lường trước được của các chính sách công mà tác động của chúng dường như là hiển nhiên. Điều gì có thể rõ ràng hơn việc trả tự do trước khi xét xử sẽ dẫn đến việc giảm dân số trong tù? Câu trả lời phụ thuộc vào sự hiểu biết thỏa đáng về những nguyên nhân chính đáng góp phần tạo nên tình huống ban đầu của vấn đề. Hình 14 cung cấp một minh họa đơn giản về phân tích thứ bậc được áp dụng cho các nguyên nhân gây hỏa hoạn có thể xảy ra, hợp lý và có thể hành động.

Các quy tắc để tiến hành phân tích hệ thống phân cấp cũng giống như các quy tắc được sử dụng để phân tích phân loại: mức độ liên quan thực chất, tính thấu đáo, tính rời rạc, tính nhất quán và tính phân biệt theo thứ bậc. Tương tự như vậy, các thủ tục phân chia và phân loại logic cũng áp dụng cho cả hai loại phân tích. Sự khác biệt chính giữa phân tích phân loại và phân tích thứ bậc là phân tích thứ nhất liên quan đến việc phân chia và phân loại các khái niệm nói chung, trong khi phân tích thứ bậc xây dựng các khái niệm cụ thể về các nguyên nhân có thể, hợp lý và có thể hành động. Tuy nhiên, cả hai hình thức phân tích đều tập trung vào cá nhân nhà phân tích và sử dụng tính nhất quán logic làm tiêu chí chính để đánh giá vấn đề đã được khái niệm hóa tốt đến mức nào và không đảm bảo rằng cơ sở thực chất chính xác cho các khái niệm sẽ được tìm thấy. Do đó, phân tích hệ thống phân cấp cũng có thể tước đi các cơ hội để tạo ra các giải thích nhân quả thay thế bằng cách dựa vào nhà phân tích cá nhân, thay vì các nhóm, như một nguồn kiến thức.

Từ đồng nghĩa

Synectics là một phương pháp được thiết kế để thúc đẩy việc công nhận các vấn đề tương tự.[213] Synectics, đề cập rộng rãi đến việc điều tra những điểm tương đồng, giúp các nhà phân tích

HÌNH 14

Phân tích thứ bậc các nguyên nhân gây cháy

Nguồn : John O'Shaughnessy, Điều tra và Quyết định (New York: Harper & Row, 1973), tr. 76.

sử dụng sáng tạo các phép loại suy trong việc cấu trúc các vấn đề chính sách. Nhiều nghiên cứu cho thấy mọi người thường không nhận ra rằng những gì có vẻ là một vấn đề mới thực sự là một vấn đề cũ được ngụy trang và những vấn đề cũ có thể chứa các giải pháp tiềm năng cho những vấn đề có vẻ mới. Synectics dựa trên giả định rằng nhận thức về các mối quan hệ giống hệt hoặc tương tự giữa các vấn đề sẽ làm tăng đáng kể năng lực giải quyết vấn đề của các nhà phân tích.

Trong việc cấu trúc các vấn đề chính sách, các nhà phân tích có thể đưa ra bốn loại phép loại suy:

  Tương tự cá nhân. Khi xây dựng các phép loại suy cá nhân, các nhà phân tích cố gắng tưởng tượng mình đang trải qua một tình huống có vấn đề giống như cách một số bên liên quan chính sách khác, ví dụ, một nhà hoạch định chính sách hoặc nhóm khách hàng. Phép loại suy cá nhân đặc biệt quan trọng trong việc khám phá các khía cạnh chính trị của một tình huống có vấn đề, vì “trừ khi chúng ta sẵn sàng và có thể suy nghĩ 'chính trị'—nếu chỉ là vấn đề đóng vai—chúng ta sẽ không thể bước vào thế giới hiện tượng học của nhà hoạch định chính sách và hiểu quy trình chính sách.”[214]

  Tương tự trực tiếp. Khi thực hiện phép loại suy trực tiếp, nhà phân tích tìm kiếm các mối quan hệ tương tự giữa hai hoặc nhiều tình huống có vấn đề. Ví dụ, khi cấu trúc các vấn đề về nghiện ma túy, các nhà phân tích có thể xây dựng các phép loại suy trực tiếp từ kinh nghiệm kiểm soát các bệnh truyền nhiễm.[215]

  Tương tự tượng trưng. Khi thực hiện phép loại suy biểu tượng, nhà phân tích cố gắng khám phá các mối quan hệ tương tự giữa một tình huống vấn đề nhất định và một số quá trình biểu tượng. Ví dụ, các phép loại suy mang tính biểu tượng thường được rút ra giữa các loại cơ chế phụ trợ (bộ điều nhiệt, bộ điều khiển tự động) và các quy trình chính sách. Trong mỗi trường hợp, các quá trình thích ứng tương tự được coi là kết quả của phản hồi liên tục từ môi trường.[216]

  Tương tự tưởng tượng. Khi thực hiện các phép loại suy tưởng tượng, các nhà phân tích hoàn toàn tự do khám phá những điểm tương đồng giữa một tình huống có vấn đề và một số trạng thái tưởng tượng của sự việc. Ví dụ, các nhà phân tích chính sách quốc phòng đôi khi sử dụng phép loại suy tưởng tượng để cấu trúc các vấn đề phòng thủ chống lại cuộc tấn công hạt nhân.[217]

Synectics dựa vào các nhà phân tích và nhóm riêng lẻ để đưa ra các phép loại suy phù hợp. Tiêu chí chính để đánh giá một vấn đề đã được khái niệm hóa tốt như thế nào là tính hợp lý của các phép so sánh, nghĩa là mức độ mà một tình huống vấn đề nhất định thực sự giống với những tình huống khác được coi là phép loại suy.

động não

Động não là một phương pháp để tạo ra các ý tưởng, mục tiêu và chiến lược giúp xác định và khái niệm hóa các tình huống có vấn đề. Ban đầu được thiết kế bởi Alex Osborn như một phương tiện để nâng cao tính sáng tạo, động não có thể được sử dụng để tạo ra một số lượng lớn các đề xuất về các giải pháp tiềm năng cho các vấn đề. [218]Động não liên quan đến một số thủ tục đơn giản:

  Các nhóm động não nên được thành lập phù hợp với bản chất của tình huống vấn đề đang được điều tra. Điều này thường có nghĩa là lựa chọn những người đặc biệt am hiểu về tình huống nhất định, tức là các chuyên gia.

  Các quá trình hình thành ý tưởng và đánh giá ý tưởng nên được tách biệt hoàn toàn, bởi vì thảo luận nhóm căng thẳng có thể bị cản trở bởi những lời chỉ trích và tranh luận sớm.

  Bầu không khí của các hoạt động động não nên được giữ cởi mở và thoải mái nhất có thể trong giai đoạn hình thành ý tưởng.

  Giai đoạn đánh giá ý tưởng chỉ nên bắt đầu sau khi tất cả các ý tưởng được tạo ra trong giai đoạn đầu đã cạn kiệt.

  Vào cuối giai đoạn đánh giá ý tưởng, nhóm nên ưu tiên các ý tưởng và kết hợp chúng trong một đề xuất có chứa khái niệm về vấn đề và các giải pháp tiềm năng của nó.

Động não là một quy trình linh hoạt có thể bao gồm các hoạt động tương đối có cấu trúc hoặc không có cấu trúc, tùy thuộc vào mục tiêu của nhà phân tích và những hạn chế thực tế của tình huống. Các hoạt động động não tương đối phi cấu trúc diễn ra thường xuyên trong các cơ quan chính phủ và các “viện nghiên cứu tư vấn” công và tư. Ở đây, các cuộc thảo luận về các vấn đề chính sách là không chính thức và tự phát, liên quan đến sự tương tác của các nhà tổng quát và chuyên gia từ một số ngành hoặc lĩnh vực khoa học. [219]Các hoạt động động não cũng có thể có cấu trúc tương đối, với nhiều thiết bị khác nhau được sử dụng để điều phối hoặc thảo luận nhóm tập trung. Các thiết bị này bao gồm việc thành lập các hội thảo quyết định liên tục , nhằm tránh bầu không khí gò bó của các ủy ban thông thường, có sự tham gia của một nhóm các chuyên gia có động lực cao, những người gặp nhau với tần suất cao trong nhiều năm.[220]

Một công cụ khác để điều phối và tập trung các hoạt động động não là xây dựng các kịch bản, là những phác thảo về các sự kiện giả định trong tương lai có thể làm thay đổi một số tình huống có vấn đề. Viết kịch bản, được sử dụng để khám phá các cuộc khủng hoảng chính trị và quân sự tiềm ẩn, liên quan đến việc sử dụng trí tưởng tượng một cách xây dựng để mô tả một số khía cạnh của tình huống trong tương lai. Có hai loại kịch bản chính: hoạt động phân tích và dạng tự do. Khi xây dựng một kịch bản dạng tự do, nhà phân tích là “một người bài trừ biểu tượng, một người phá vỡ mô hình, một người đặt câu hỏi về các giả định và—trong một số trường hợp hiếm hoi—là một người tạo ra các tiêu chí mới.” [221]Ngược lại, một kịch bản phân tích hoạt động có các mục tiêu hạn chế:

Thay vì xây dựng một bức tranh hư cấu không giới hạn hoặc thậm chí xây dựng một phát minh không tưởng mà tác giả cho là rất đáng mong đợi, một kịch bản phân tích hoạt động bắt đầu với tình trạng hiện tại của thế giới và cho thấy, từng bước một, một tình trạng trong tương lai có thể phát triển như thế nào. một thời trang hợp lý ra khỏi một hiện tại.[222]

Một ví dụ điển hình về nỗ lực động não tương đối có cấu trúc là Chương trình Lập kế hoạch Năm 2000, một dự án kéo dài hai năm rưỡi được thực hiện tại Cục Điều tra Dân số Hoa Kỳ. [223]Trong dự án này, 120 người tham gia tự chọn từ tất cả các cấp và chi nhánh của văn phòng, từ thư ký đến trưởng phòng và giám đốc, được yêu cầu suy nghĩ một cách tự do nhất có thể về tương lai và xây dựng các kịch bản dạng tự do mà họ chỉ ra. văn phòng sẽ như thế nào vào năm 2000. Những người tham gia được yêu cầu viết báo cáo nhóm mà sau đó được một nhóm điều hành bao gồm đại diện của các nhóm riêng lẻ tổng hợp trong báo cáo cuối cùng. Báo cáo cuối cùng sau đó đã được trình bày cho các nhân viên điều hành của Cục điều tra dân số, cũng như cho các ủy ban cố vấn của Hiệp hội Thống kê Hoa Kỳ, Hiệp hội Tiếp thị Hoa Kỳ và Hiệp hội Kinh tế Hoa Kỳ.

Chương trình Lập kế hoạch Năm 2000 đã thành công trên một số khía cạnh. Báo cáo đã được tất cả các nhóm chấp nhận với mức độ vừa phải và hầu hết các thành viên nghĩ rằng chương trình nên được tiếp tục dưới một hình thức nào đó, có lẽ là vĩnh viễn. Hai sản phẩm sáng tạo của dự án là đề xuất thành lập thanh tra viên (hoặc nữ thanh tra viên) để bảo vệ lợi ích của người sử dụng dữ liệu điều tra dân số và thành lập Đại học Điều tra dân số để phát triển và thực hiện các chương trình giáo dục thường xuyên của cục . Những người tích cực nhất về báo cáo được hướng tới các mối quan tâm chiến lược liên quan đến các vấn đề có cấu trúc kém; những phản ứng kém tích cực hơn đến từ những người có định hướng chiến thuật hoặc hoạt động đối với các vấn đề có cấu trúc tốt. Bản thân chương trình này đã được thực hiện nhờ sự thừa nhận của các nhân viên cấp cao nhất của văn phòng, bao gồm cả giám đốc, rằng văn phòng đang phải đối mặt với những vấn đề tầm xa quan trọng có cấu trúc phức tạp và “lộn xộn”. Cuối cùng, mặc dù chương trình liên quan đến việc phân bổ nguồn lực đáng kể, nhưng dường như không có rủi ro lớn khi thực hiện chương trình.

Sự khác biệt chính giữa động não và các kỹ thuật cấu trúc vấn đề khác là trọng tâm tập trung vào các nhóm người có kiến thức hơn là các chuyên gia riêng lẻ. Hơn nữa, các hoạt động động não được đánh giá không dựa trên tính nhất quán logic hoặc tính hợp lý của các so sánh mà dựa trên sự đồng thuận giữa các thành viên của nhóm động não. Hạn chế chính của sự đồng thuận như là một tiêu chí của hiệu suất trong việc cấu trúc vấn đề là các xung đột về bản chất của các vấn đề có thể bị triệt tiêu, do đó tước bỏ các cơ hội để tạo ra và đánh giá các ý tưởng, mục tiêu và chiến lược phù hợp tiềm năng. Mặc dù Chương trình Lập kế hoạch Năm 2000 đã tìm cách tạo ra một bầu không khí cởi mở và dễ dãi, đánh giá cuối cùng về sự thành công của chương trình dựa trên sự đồng thuận giữa những người ra quyết định có thẩm quyền (nhân viên điều hành cơ quan) và các chuyên gia (ủy ban tư vấn của các hiệp hội nghề nghiệp). Nói tóm lại, chương trình này và các hoạt động động não có cấu trúc tương đối khác không đưa ra các thủ tục rõ ràng để thúc đẩy việc sử dụng xung đột một cách sáng tạo trong việc cấu trúc các vấn đề chính sách.

Phân tích đa góc độ

Phân tích đa góc độ là một phương pháp để có được cái nhìn sâu sắc hơn về các vấn đề và các giải pháp tiềm năng bằng cách áp dụng một cách có hệ thống các quan điểm cá nhân, tổ chức và kỹ thuật vào các tình huống có vấn đề. [224]Được coi là một giải pháp thay thế cho sự nhấn mạnh gần như độc quyền vào cái gọi là phương pháp tiếp cận hợp lý-kỹ thuật trong lập kế hoạch, phân tích chính sách và các lĩnh vực khác, phân tích đa quan điểm được thiết kế rõ ràng để giải quyết các vấn đề chính sách có cấu trúc kém. Mặc dù có nhiều đặc điểm của mỗi trong ba quan điểm, các đặc điểm chính của chúng như sau:

  Quan điểm kỹ thuật. Quan điểm kỹ thuật (T) xem các vấn đề và giải pháp dưới dạng các mô hình tối ưu hóa và sử dụng kinh tế vi mô, phân tích chi phí lợi ích, phân tích hệ thống và phân tích quyết định. Quan điểm kỹ thuật, được cho là dựa trên thế giới quan khoa học-công nghệ, nhấn mạnh lý luận nhân quả, phân tích khách quan, dự đoán và suy luận thống kê. Một ví dụ về quan điểm T, trong đó đáng chú ý là giảm thiểu hoặc loại trừ các cân nhắc về đạo đức, là quyết định thả bom nguyên tử xuống Nhật Bản. Vấn đề được coi là bao gồm năm phương án: ném bom và phong tỏa, xâm lược, tấn công nguyên tử mà không báo trước, tấn công nguyên tử sau khi có cảnh báo và thả bom xuống một hòn đảo không có người ở. Với mục tiêu đầu hàng vô điều kiện với thiệt hại tối thiểu về nhân mạng của quân Đồng minh và sự hủy diệt của Nhật Bản, viễn cảnh T dẫn đến việc lựa chọn phương án thứ ba (tấn công nguyên tử mà không báo trước).

  Quan điểm tổ chức. Quan điểm tổ chức (O) xem các vấn đề và giải pháp là một phần của quá trình tiến triển có trật tự (với những khủng hoảng nhỏ nhưng tạm thời) từ trạng thái tổ chức này sang trạng thái tổ chức khác. Các quy trình vận hành tiêu chuẩn , các quy tắc và thói quen của tổ chức là những đặc điểm chính của quan điểm O, quan điểm này thường đối lập với quan điểm T và chỉ quan tâm tối thiểu đến việc cải thiện hiệu quả hoạt động của tổ chức. Quyết định thả bom nguyên tử cho thấy quan điểm O khác với quan điểm T như thế nào. Từ góc độ O, quyết định không sử dụng bom đã làm dấy lên lo ngại chính trị, bởi vì 2 tỷ đô la tài trợ cho bom nguyên tử đã được sử dụng mà không có sự chấp thuận của quốc hội. Việc thả quả bom đã cho Quốc hội thấy rằng các quỹ không bị lãng phí và bắt đầu Chiến tranh Lạnh với Liên Xô.

  Quan điểm cá nhân. Quan điểm cá nhân (P) xem các vấn đề và giải pháp theo nhận thức, nhu cầu và giá trị của cá nhân. Một đặc điểm chính của quan điểm cá nhân là nhấn mạnh vào trực giác, khả năng lãnh đạo và tư lợi như những yếu tố chi phối cấu trúc vấn đề. Ví dụ về bom nguyên tử cũng cho thấy cách phối cảnh P cung cấp những hiểu biết sâu sắc mà cả phối cảnh T và O đều không có được. Năm 1945, tổng thống mới, Harry Truman, là một người ngoài cuộc trong việc thành lập FDR, vốn đã phát triển và vững chắc trong ba nhiệm kỳ của Roosevelt. Truman thiếu tính hợp pháp và ảnh hưởng cần thiết để thách thức cơ sở, bao gồm các lợi ích và chính sách quan liêu cố thủ, ngay từ đầu trong nhiệm kỳ tổng thống của ông. Quyết định không thả bom nguyên tử sẽ bị người đương thời và các sử gia tương lai coi là dấu hiệu của sự yếu kém. Truman, người có ý thức mạnh mẽ về lịch sử, muốn thể hiện như một nhà lãnh đạo táo bạo và quyết đoán.

Phân tích đa quan điểm có liên quan đến bất kỳ vấn đề kỹ thuật xã hội nào được tìm thấy trong các lĩnh vực hoạch định chính sách công, hoạch định chiến lược của công ty, phát triển khu vực và các lĩnh vực khác. Để sử dụng phân tích đa quan điểm, Linstone và các đồng nghiệp đã phát triển một số nguyên tắc sau:

■    Hỗn hợp giữa các mô hình. Thành lập các nhóm trên cơ sở hỗn hợp liên mô hình hơn là liên ngành. Ví dụ: một nhóm bao gồm một doanh nhân, một luật sư, một nhà văn và được ưu tiên hợp tác với một nhà kinh tế học, một nhà khoa học chính trị và một nhà tâm lý học. Sự kết hợp giữa các mô hình thích hợp hơn vì nó tối đa hóa các cơ hội để tìm T, O và Quan điểm trong nhóm.

■    Cân bằng giữa các quan điểm. Trước khi lập kế hoạch và phân tích chính sách, không thể quyết định mức độ nhấn mạnh vào các quan điểm T, O và P. Khi nhóm tham gia vào công việc của mình, việc phát hiện ra sự cân bằng phù hợp giữa ba quan điểm sẽ cho phép giao các nhiệm vụ T, O và P. Trong khi chờ đợi, một phân phối đồng đều là tốt hơn.

■    Khả năng nhân rộng không đồng đều. Quan điểm T thường sử dụng các phương pháp (ví dụ: thiết kế thử nghiệm) có thể nhân rộng. Các quan điểm O và P không dễ sao chép. Giống như một phiên tòa xét xử của bồi thẩm đoàn hoặc một quyết định điều hành không theo thông lệ, quy trình này không thể lặp lại được.

■    Truyền thông phù hợp. Điều chỉnh phương tiện truyền thông cho phù hợp với thông điệp. Tóm tắt, giao ban bằng miệng, kịch bản và họa tiết phù hợp để giao tiếp với những người có quan điểm O và P. Các mô hình, dữ liệu, danh sách các biến và quy trình phân tích phù hợp với những người có

quan điểm T.

■    Tích hợp hoãn lại. Để lại việc tích hợp các quan điểm cho khách hàng hoặc nhà hoạch định chính sách, nhưng chỉ ra mối liên kết giữa các quan điểm T, O và P và các kết luận khác nhau mà chúng mang lại.

Phân tích đa quan điểm đã được sử dụng rộng rãi trong lĩnh vực đánh giá công nghệ và các lĩnh vực khác của chính sách công. Các phương pháp phân tích đa quan điểm, được phát triển trên cơ sở công việc trước đó trong phân tích chính sách đối ngoại và thiết kế các hệ thống tri thức, [225]là một cách để giải quyết các vấn đề có cấu trúc kém bắt nguồn từ các hệ thống kỹ thuật xã hội phức tạp.

Phân tích giả định

Phân tích giả định là một kỹ thuật nhằm mục đích tổng hợp sáng tạo các giả định trái ngược nhau về các vấn đề chính sách. [226]Trong nhiều khía cạnh, phân tích giả định là phương pháp toàn diện nhất trong tất cả các phương pháp cấu trúc vấn đề, bởi vì nó bao gồm các quy trình được sử dụng cùng với các kỹ thuật khác và có thể tập trung vào các nhóm, cá nhân hoặc cả hai. Đặc điểm quan trọng nhất của phân tích giả định là nó được thiết kế rõ ràng để xử lý các vấn đề có cấu trúc kém, nghĩa là các vấn đề mà các nhà phân tích chính sách, các nhà hoạch định chính sách và các bên liên quan khác không thể thống nhất về cách hình thành vấn đề. Tiêu chí chính để đánh giá tính đầy đủ của một công thức nhất định về một vấn đề là liệu các giả định mâu thuẫn nhau về một tình huống có vấn đề có được công nhận, thách thức và tổng hợp một cách sáng tạo hay không.

Phân tích giả định được thiết kế để khắc phục bốn hạn chế chính của phân tích chính sách: (1) Phân tích chính sách thường dựa trên giả định đáng ngờ của một người ra quyết định duy nhất với các giá trị được sắp xếp rõ ràng có thể được thực hiện tại một thời điểm cố định, (2) phân tích chính sách thường không xem xét một cách có hệ thống và rõ ràng những quan điểm khác biệt mạnh mẽ về bản chất của các vấn đề và các giải pháp tiềm năng của chúng, (3) hầu hết các phân tích chính sách được thực hiện trong các tổ chức có đặc tính “tự niêm phong” gây khó khăn hoặc không thể thách thức các công thức phổ biến của các vấn đề, và (4) các tiêu chí được sử dụng để đánh giá mức độ thỏa đáng của các vấn đề và các giải pháp của chúng thường giải quyết các đặc điểm bề mặt (ví dụ: sự đồng thuận giữa các nhà lãnh đạo), thay vì các giả định cơ bản làm cơ sở cho việc khái niệm hóa các vấn đề.

Phân tích giả định thừa nhận một cách rõ ràng những đặc điểm tích cực cũng như tiêu cực của xung đột và cam kết.

Xung đột là cần thiết để cho phép sự tồn tại của các chính sách đối lập tối đa để tìm ra và thách thức các giả định cơ bản mà mỗi chính sách đưa ra. Mặt khác, cam kết cũng cần thiết nếu những người đề xuất mỗi chính sách muốn đưa ra trường hợp mạnh nhất có thể (không nhất thiết là tốt nhất) cho các quan điểm tương ứng của họ.[227]

Phân tích giả định liên quan đến việc sử dụng năm thủ tục được sử dụng trong các giai đoạn kế tiếp:

  Xác định các bên liên quan. Trong giai đoạn này, các bên liên quan chính sách được xác định, xếp hạng và ưu tiên. Việc xác định, xếp hạng và ưu tiên các bên liên quan dựa trên đánh giá về mức độ ảnh hưởng của họ và bị ảnh hưởng bởi quá trình chính sách. Quy trình này dẫn đến việc xác định các bên liên quan—ví dụ, các nhóm quản trị viên hoặc khách hàng bất đồng chính kiến—những người thường bị loại trừ trong quá trình phân tích các vấn đề chính sách.

  Bề mặt giả định. Trong giai đoạn này, các nhà phân tích làm việc ngược từ giải pháp được đề xuất cho một vấn đề sang (các) tập hợp dữ liệu chọn lọc hỗ trợ khuyến nghị và các giả định cơ bản, khi được kết hợp với dữ liệu, cho phép người ta suy ra khuyến nghị là kết quả của dữ liệu. Mỗi giải pháp khuyến nghị do các bên liên quan chính sách đưa ra nên chứa một danh sách các giả định làm cơ sở cho khuyến nghị một cách rõ ràng và ngầm hiểu. Bằng cách liệt kê tất cả các giả định—ví dụ, nghèo đói là hậu quả của các biến cố lịch sử, sự thống trị của giới tinh hoa, thất nghiệp, thiếu thốn văn hóa, v.v.—có một đặc tả rõ ràng về vấn đề mà mỗi khuyến nghị được giải quyết.

  Giả định đầy thách thức. Trong giai đoạn này, các nhà phân tích so sánh và đánh giá các bộ khuyến nghị và các giả định cơ bản của chúng. Điều này được thực hiện bằng cách
so sánh một cách có hệ thống các giả định và giả định phản bác khác biệt tối đa với các giả định tương ứng của chúng. Trong quá trình này, mỗi giả định được xác định trước đó sẽ bị thách thức bởi một giả định ngược lại. Nếu một giả định ngược lại là không hợp lý, nó sẽ bị loại bỏ khỏi việc xem xét thêm; nếu nó hợp lý, nó sẽ được kiểm tra để xác định liệu nó có thể dùng làm cơ sở cho một khái niệm hoàn toàn mới về vấn đề và giải pháp của nó hay không.

  Tổng hợp giả định. Khi giai đoạn thách thức giả định đã hoàn thành, các giải pháp được đề xuất đa dạng được tạo ra trong các giai đoạn trước đó sẽ được gộp lại. Ở đây, các giả định (chứ không phải khuyến nghị) được đàm phán bằng cách sắp xếp thứ tự ưu tiên cho các giả định xét về mức độ chắc chắn và tầm quan trọng tương đối của chúng đối với các bên liên quan khác nhau. Chỉ những giả định quan trọng nhất và không chắc chắn mới được gộp lại. Mục đích cuối cùng là tạo ra một danh sách các giả định có thể chấp nhận được mà càng nhiều bên liên quan đồng ý càng tốt.

  Tổng hợp giả định. Giai đoạn cuối cùng là tạo ra một giải pháp tổng hợp hoặc tổng hợp cho vấn đề. Tập hợp tổng hợp các giả định có thể chấp nhận được có thể dùng làm cơ sở để tạo ra một khái niệm hóa mới cho vấn đề. Khi các vấn đề xung quanh khái niệm hóa vấn đề và các giải pháp tiềm năng của nó đã đạt đến điểm này, các hoạt động của các bên liên quan có thể trở nên hợp tác và tích lũy hiệu quả.

Bốn giai đoạn phân tích giả định được minh họa trong Hình 15, giúp hình dung các đặc điểm quan trọng của kỹ thuật này. Đầu tiên, phương pháp này bắt đầu với các giải pháp được đề xuất cho các vấn đề hơn là bản thân các giả định bởi vì hầu hết các bên liên quan chính sách đều nhận thức được các giải pháp được đề xuất cho các vấn đề nhưng hiếm khi nhận thức được các giả định cơ bản. Bằng cách bắt đầu với các giải pháp được đề xuất, phương pháp này được xây dựng dựa trên những gì quen thuộc nhất với các bên liên quan nhưng sau đó tiếp tục sử dụng các giải pháp quen thuộc làm điểm tham chiếu để buộc phải xem xét rõ ràng các giả định cơ bản. Đặc điểm quan trọng thứ hai của kỹ thuật này là nó cố gắng tập trung vào cùng một tập hợp dữ liệu hoặc thông tin liên quan đến chính sách, càng nhiều càng tốt . Lý do cho điều này là những xung đột xung quanh việc khái niệm hóa các vấn đề chính sách không phải là những vấn đề “thực tế” mà là những vấn đề liên quan đến mâu thuẫn.

HÌNH 15

Quá trình phân tích giả định

Nguồn: Phỏng theo Ian I. Mitroff và James R. Emshoff, “On Strategy Assumption-Making: A Dialectical Approach to Policy and Planning.” Tạp chí Học viện Quản lý (1979). diễn giải của cùng một dữ liệu. Mặc dù dữ liệu, giả định và các giải pháp được đề xuất có liên quan với nhau, nhưng không phải tình huống vấn đề (dữ liệu) chi phối quá nhiều việc hình thành khái niệm vấn đề mà là các giả định mà các nhà phân tích và các bên liên quan khác đưa vào tình huống vấn đề. Cuối cùng, phân tích giả định giải quyết một cách có hệ thống một vấn đề chính của phân tích chính sách, đó là áp dụng các thủ tục có hệ thống để giải quyết xung đột.

Các mục tiêu và quy trình phân tích giả định có liên quan mật thiết đến các phương thức lập luận chính sách nằm ngoài phạm vi của chương này. [228]Mỗi phương thức lập luận chính sách chứa các loại giả định khác nhau về đặc trưng có thể được sử dụng để tạo ra các khái niệm hóa vấn đề khác nhau. Do đó, phân tích giả định là một phương tiện chính để tiến hành các cuộc tranh luận hợp lý về bản chất của các vấn đề chính sách. Phân tích giả định có thể được sử dụng với các nhóm các bên liên quan chính sách, những người thực sự tham gia vào việc cấu trúc các vấn đề chính sách hoặc bởi một nhà phân tích cá nhân, người mô phỏng các giả định của các bên liên quan để tiến hành một cuộc tranh luận hợp lý với chính mình. Phân tích giả định có thể giúp giảm lỗi loại thứ ba ( E III ).

Ánh xạ đối số

Một phương pháp cấu trúc vấn đề khác là ánh xạ đối số . Hiển thị đồ họa được sử dụng để ánh xạ tính hợp lý và tầm quan trọng của các yếu tố trong lập luận chính sách. Bước đầu tiên là đánh giá các yếu tố—thông tin, bảo đảm, ủng hộ, phản đối và bác bỏ—theo mức độ hợp lý và mức độ quan trọng. Ví dụ, các khuyến nghị bỏ giới hạn tốc độ 55 dặm/giờ (Luật Tốc độ Tối đa Quốc gia năm 1973) dựa trên sự bảo đảm rằng chi phí cơ hội do mất thời gian lái xe ở tốc độ chậm hơn sẽ làm tăng tốc độ và đến lượt nó, thúc đẩy hành vi lái xe mạo hiểm ở những người lái xe có thu nhập cao hơn. Ngược lại, có thể lập luận rằng tần suất tai nạn có thể sẽ ít hơn ở những người lái xe trẻ tuổi, một tuyên bố dựa trên lời đảm bảo đáng ngờ rằng vì những người lái xe trẻ tuổi kiếm được ít thu nhập hơn, họ có chi phí cơ hội thấp hơn, ít rủi ro hơn và do đó có ít rủi ro hơn. ít tai nạn hơn. Chứng quyền đáng ngờ này có thể được đánh giá bởi các bên liên quan khác nhau trên thang đo mức độ hợp lý và tầm quan trọng chín điểm (1 = thấp, 9 = cao) và được vẽ trên biểu đồ như trong Hình 16.[229]

Hình 16 hiển thị xếp hạng mức độ hợp lý và tầm quan trọng của sáu bên liên quan, được biểu thị bằng “X”. Biểu đồ cho thấy các bên liên quan được phân bổ trên cả bốn góc phần tư, cho thấy sự bất đồng rộng rãi về tính hợp lý và tầm quan trọng của lệnh. Điều này có thể sẽ tạo ra sự phản đối và bác bỏ. Nếu các bên liên quan là thành viên của một nhóm cấu trúc vấn đề, những bất đồng rõ ràng ở nửa bên phải của biểu đồ (nghĩa là mức độ quan trọng cao) có thể

Tính hợp lý cao

9-1-

9 -

X

số 8-

X

7-

6-

123

1 1 1

4

1

67

1 1

89

1 1

1 1 1

X

1

4-

1 1

1 1

X

3-

X

2-

X

1J

Tính hợp lý thấp

CẢNH BÁO: Chi phí cơ hội của thời gian lái xe ít hơn đối với những người lái xe trẻ tuổi, những người có thu nhập thấp hơn. Do đó, những người lái xe trẻ tuổi hơn có thể lái xe chậm hơn và gặp ít rủi ro hơn.

được thảo luận và có lẽ được giải quyết. Tuy nhiên, tình huống điển hình là tình huống mà nhà phân tích phải xác định một loạt các bên liên quan trên cơ sở các cuộc phỏng vấn qua điện thoại, tài liệu và trang web chứa các lập luận và giả định của các bên liên quan. Các đánh giá sau đó được đưa ra về tính hợp lý và tầm quan trọng mà các bên liên quan gắn với lệnh, ủng hộ, phản đối hoặc bác bỏ. Ví dụ : việc xem xét các tài liệu về giới hạn tốc độ 55 dặm/giờ cho thấy rằng cổ đông xếp hạng chứng quyền có tính hợp lý cao (P = 9) là một nhà kinh tế, trong khi bên liên quan xếp hạng chứng quyền có tính hợp lý thấp (P = 2) là một nhà dân tộc học chuyên về văn hóa của những người lái xe trẻ tuổi và phân tích dựa trên các cuộc phỏng vấn với những người lái xe trẻ tuổi, phụ huynh và nhân viên thực thi pháp luật.[230]

Trên cơ sở lập luận hợp lý và bằng chứng được cung cấp bởi hai nguồn này—cùng với thông tin về lý do do các bên liên quan cung cấp cùng với số liệu thống kê về tỷ lệ tai nạn theo nhóm tuổi—chúng tôi sẽ kết luận rằng lệnh này có tính hợp lý thấp. Tuy nhiên, vì lệnh có tầm quan trọng cao nên nó liên quan đến kết luận của lập luận và phải được kiểm tra.

TÓM TẮT CHƯƠNG

Chương này cung cấp một cái nhìn tổng quan về bản chất của các vấn đề chính sách, mô tả quá trình cấu trúc các vấn đề này, kiểm tra mối quan hệ giữa các mô hình chính sách và mô tả các phương pháp cấu trúc vấn đề cụ thể. Một trong những thách thức quan trọng nhất mà các nhà phân tích chính sách phải đối mặt là giảm khả năng xảy ra lỗi loại III: xác định sai vấn đề.

CÂU HỎI ĐÁNH GIÁ

  Lyndon Johnson đã nói trong những năm ở Nhà Trắng: “Vấn đề của chúng ta là không làm điều đúng. “Vấn đề của chúng ta là biết điều gì là đúng.” Xem xét các đặc điểm chính và các loại vấn đề chính sách được thảo luận trong chương này, chúng ta có thể biết trước điều gì là “đúng” ở mức độ nào?

  Một quan điểm thường được nhiều nhà phân tích chính sách trong chính phủ và trong các trường đại học chấp nhận là phân tích chính sách có thể khách quan, trung lập và không thiên vị. Với các đặc điểm của các vấn đề có cấu trúc kém, hãy xem xét mức độ hợp lý của quan điểm này.

  Cung cấp hai hoặc ba ví dụ từ kinh nghiệm của chính bạn về những cách mà thế giới quan, hệ tư tưởng và những huyền thoại phổ biến định hình việc hình thành các vấn đề chính sách.

  Có một số loại cơ cấu tổ chức rộng rãi trong đó hình thành chính sách xảy ra. Một loại là cấu trúc “quan liêu”, có các đặc điểm bao gồm tập trung hóa, chuỗi mệnh lệnh phân cấp, chuyên môn hóa các nhiệm vụ và thông tin đầy đủ. Hình thức tổ chức quan liêu đòi hỏi sự đồng thuận về các kết quả chính sách được ưu tiên, cũng như sự chắc chắn rằng các hướng hành động thay thế sẽ dẫn đến một số kết quả được ưu tiên nhất định (JD Thompson, Các tổ chức đang hành động [New York: McGraw-Hill, 1967], trang 134- 35). Nếu nhiều vấn đề chính sách quan trọng nhất của chúng ta là những vấn đề có cấu trúc kém, thì điều này nói lên điều gì về sự phù hợp của hình thức tổ chức quan liêu trong việc xây dựng và giải quyết những vấn đề đó?

  Nếu nhiều vấn đề quan trọng nhất của chúng ta là những vấn đề có cấu trúc kém, thì có thể buộc các nhà hoạch định chính sách, nhà phân tích chính sách và nhà hoạch định phải chịu trách nhiệm về mặt chính trị và đạo đức ở mức độ nào đối với hành động của họ? (Đối với cuộc thảo luận kinh điển về điểm này, xem MM Webber và

H.    WJ Rittel, “Dilemmas in a General Theory of Planning,” Khoa học Chính sách 4, không. 2 [1973]: 155-69.)

6.   Các vấn đề có cấu trúc kém sau đây được lấy từ các hình minh họa đăng trên tạp chí Phân tích Chính sách (nay là Tạp chí Phân tích và Quản lý Chính sách ) với tiêu đề “Bộ phận Hậu quả Ngoài ý muốn.”

Trong vài nghìn năm, nền nông nghiệp Ai Cập phụ thuộc vào trầm tích màu mỡ do lũ sông Nile bồi đắp. Tuy nhiên, không còn nữa. Do công nghệ hiện đại đắt tiền nhằm cải thiện số lượng kiến đậu lâu năm , các cánh đồng của Ai Cập phải được bón phân nhân tạo. John Gall, viết trên Tạp chí New York Times (26 tháng 12 năm 1976), báo cáo rằng trầm tích sông Nile hiện được lắng đọng trong Hồ Nasser của Đập Aswan. Phần lớn sản lượng điện của con đập được sử dụng để cung cấp lượng điện khổng lồ cho các nhà máy phân bón mới cần thiết cho việc xây dựng con đập.

Các nhà sinh thái học của Đại học Illinois có thể giải thích làm thế nào một số loài chuột đồng có hại lây lan từ vùng bản địa của chúng sang các khu vực mà chúng chưa từng được tìm thấy trước đây. Họ đang sử dụng các đường cao tốc xuyên quốc gia mới, hạn chế tiếp cận, hóa ra lại là những lối thoát dễ dàng với ít rào cản. Đường cao tốc và đường cũ hơn, cũng như quyền ưu tiên của đường sắt, chạy vào các thị trấn và làng mạc cứ sau vài dặm và ngăn chặn hiệu quả sự di cư của chuột. Nhóm Illinois phát hiện ra rằng trước khi đường cao tốc liên bang chạy qua trung tâm Illinois, một loại chuột chỉ giới hạn ở một quận. Nhưng trong sáu năm siêu xa lộ, những sinh vật dài bốn inch đã lan rộng sáu mươi dặm về phía nam qua trung tâm của bang. Các nhà sinh thái học lo ngại chuột, một loài thích gặm cây, trở thành mối đe dọa ở các quận miền trung và miền nam nơi có rất nhiều vườn táo ( Wall Street Journal, ngày 1 tháng 12 năm 1977).

Edward J. Moody... lập luận một cách thuyết phục rằng việc tôn thờ Satan có tác dụng bình thường hóa những người không bình thường. Vì vậy, để “giữ bí mật” với người thường về sức mạnh và sự tồn tại của ma quỷ , những người như vậy được khuyến khích cư xử càng ngay thẳng càng tốt. Tất nhiên, hiệu quả là các mối quan hệ xã hội hiệu quả hơn—mục tiêu mà tên của Sa-tan đã được viện đến ngay từ đầu! (PE Hammond, “Review of Religious Movements in Contemporary America,” Science, May 2, 1975, p. 442).

Cư dân của các khu vực North Beach của San Francisco hiện phải trả $10 để có đặc quyền đậu xe trong khu vực lân cận của họ. Gần đây, một kế hoạch đỗ xe dành cho khu dân cư đã được thực hiện để ngăn hành khách sử dụng khu vực này làm bãi đỗ xe ban ngày. Nhưng theo một câu chuyện trên tờ San Francisco Bay Guardian (ngày 14 tháng 3 năm 1978), kế hoạch này đã không cải thiện được tình hình bãi đậu xe của khu dân cư. Số lượng hành khách từ các quận ngoại thành của thành phố chỉ đơn giản là thay đổi đăng ký ô tô của họ sang địa chỉ North Beach. Một cư dân North Beach—hiện đã nghèo hơn $10—vẫn dành nhiều thời gian lái xe quanh khu nhà.

Chọn một trong những vấn đề này và viết một bài luận ngắn về cách phân tích phân loại, phân tích cấu trúc thứ bậc và từ đồng nghĩa có thể được sử dụng để cấu trúc vấn đề này.

7.      Xây dựng kịch bản về tình trạng của một trong các tình huống vấn đề sau vào năm 2030: Sự sẵn có của phương tiện giao thông công cộng Kiểm soát vũ khí và an ninh quốc gia Phòng chống tội phạm và an toàn công cộng Chất lượng giáo dục công Thực trạng của hệ thống sinh thái thế giới

8.    Chọn hai bài xã luận về một vấn đề thời sự của chính sách công từ hai tờ báo (ví dụ: New York Times, Washington Post, The Economist, Le Monde ) hoặc tạp chí tin tức (ví dụ: Newsweek, The New Republic, National Review ). Sau khi đọc bài xã luận:

Sử dụng các thủ tục phân tích lập luận để hiển thị các vị trí tranh chấp và các giả định cơ bản.

Đánh giá các giả định và vẽ chúng theo mức độ hợp lý và tầm quan trọng của chúng (Hình 16).

  Lập luận nào là hợp lý nhất?

BÀI TẬP MINH HỌA

  Chọn một lĩnh vực vấn đề chính sách như kiểm soát tội phạm, an ninh quốc gia, bảo vệ môi trường hoặc phát triển kinh tế. Sử dụng quy trình phân tích các bên liên quan được trình bày trong Hướng dẫn Quy trình 3 để tạo danh sách các bên liên quan có ảnh hưởng hoặc bị ảnh hưởng bởi các vấn đề trong lĩnh vực vấn đề mà bạn đã chọn để phân tích.

Sau khi tạo danh sách, hãy tạo phân phối tần suất tích lũy. Đặt các bên liên quan trên trục hoành, đánh số thứ tự từ 1... n. Trên trục tung, đặt số lượng ý tưởng mới (không trùng lặp) do mỗi bên liên quan tạo ra (các ý tưởng có thể là mục tiêu, bản chất thay đổi, kết quả, nguyên nhân, v.v.). Kết nối tổng số ý tưởng mới của từng bên liên quan bằng biểu đồ đường.

■     Biểu đồ đường có bị làm phẳng không?

■     Nếu vậy, sau bao nhiêu bên liên quan?

■    Bạn có thể rút ra kết luận gì về (các) vấn đề chính sách trong lĩnh vực vấn đề?

So sánh công việc của bạn với Case Study 1 ở cuối chương.

2.    Sau khi đọc Trường hợp 1, hãy viết một bài luận trong đó bạn so sánh và đối chiếu quá trình phân tích và ước tính ranh giới trong khai thác mỏ và vận chuyển. Trong so sánh của bạn, giải quyết những câu hỏi sau:

■    Sự khác biệt chính trong việc thu thập dữ liệu , được thể hiện bằng quá trình phỏng vấn nhóm và phân tích nội dung là gì?

■    Tại sao các biểu đồ tần số tích lũy lại phẳng ra theo cách chúng làm?

■    Đánh giá tuyên bố: “Phân tích ranh giới là một cách đáng tin cậy để ước tính 'vũ trụ của các công thức vấn đề' trong một lĩnh vực vấn đề chính sách nhất định.”

THƯ MỤC

Ackoff, Russell L. Nghệ thuật giải quyết vấn đề: Kèm theo truyện ngụ ngôn của Ackoff. New York: John Wiley, 1978.

 . Thiết kế lại tương lai. New York: Wiley, 1974.

Adams, James L. Khái niệm bom tấn. Stanford, CA: Hiệp hội cựu sinh viên Stanford, 1974.

Adelman, L., TR Stewart và KR Hammond. “Một trường hợp lịch sử của việc áp dụng lý thuyết phán xét xã hội để xây dựng chính sách.” Khoa học Chính sách 6 (1975): 137-59.

Bobrow, Davis B., và John S. Dryzek. Phân tích chính sách theo thiết kế. Pittsburgh, PA: Nhà xuất bản Đại học Pittsburgh, 1986.

Churchman, C. Tây. Thiết kế hệ thống hỏi đáp. New York: Sách cơ bản, 1971.

Dery, David. Định nghĩa vấn đề trong phân tích chính sách. Lawrence: Nhà xuất bản Đại học Kansas, 1984.

Tiến sĩ, Yehezkel. Việc hoạch định chính sách công được xem xét lại. Mục sư Ed. New Brunswick. NJ: Sổ giao dịch, 1983.

Dryzek, John S. “Phân tích Chính sách như một Hoạt động Thông diễn.” Khoa học Chính sách 14 (1982): 309-29.

Dunn, William N. “Các phương pháp thuộc loại thứ hai: Đối phó với sự hoang dã của phân tích chính sách thông thường.” Tạp chí Nghiên cứu Chính sách 7, không. 4 (1988): 720-37.

Dunn, William N., và Ari Ginsberg. “Một cách tiếp cận nhận thức xã hội để phân tích tổ chức.” Quan hệ con người 39, không. 11 (1986): 955-75.

Fischhoff, Baruch. “Phân tích chính sách lâm sàng.” Trong Phân tích Chính sách: Quan điểm, Khái niệm và Phương pháp. William N. Dunn biên tập. Greenwich, CT: JAI Press, 1986.

———. “Phân tích Chi phí-Lợi ích và Nghệ thuật Bảo dưỡng Xe máy.” Khoa học Chính sách 8 (1977): 177-202.

Georg, Alexander. “Tiêu chí đánh giá việc ra quyết định chính sách đối ngoại.” Quan điểm Toàn cầu 2 (1984): 58-69.

Hammond, Kenneth R. “Giới thiệu về lý thuyết và phương pháp của Brunswickian.” New Directions for Methodology of Social and Behavioral Science 3 (1980): 1-12.

Hofstadter, Richard. Godel, Escher, Bach. New York: Ngôi nhà ngẫu nhiên, 1979.

Hogwood, Brian W. và B. Guy Peters. Bệnh lý của chính sách công. Oxford: Clarendon Press, 1985.

Linder, Stephen H. và B. Guy Peters. “Một phân tích siêu lý thuyết về thiết kế chính sách.” Trong Những tiến bộ trong Nghiên cứu Chính sách từ năm 1950. Tập. 10 của Tạp chí Nghiên cứu Chính sách Hàng năm. William N. Dunn và Rita Mae Kelly biên tập. New Brunswick, NJ: Sổ giao dịch, 1992.

Linstone, Harold A. Nhiều góc nhìn để ra quyết định. New York: North-Holland, 1984.

Mason, Richard O., và Ian I. Mitroff. Những giả định về hoạch định chiến lược đầy thách thức. New York: Wiley, 1981.

Meehan, Eugene J. Trò chơi tư duy. Chatham, NJ: Nhà Chatham, 1988.

Mitroff, Ian I., Richard O. Mason và Vincent P. Barabba. Điều tra dân số năm 1980: Hoạch định chính sách trong bối cảnh hỗn loạn. Lexington, MA: DC Heath, 1983.

Saaty, Thomas L. Quá trình phân tích thứ bậc. New York: McGraw-Hill, 1980.

Schon, Donald A. Người thực hành suy tư. New York: Sách cơ bản, 1983.

Sieber, Sam. Biện pháp Tử vong. New York: Nhà xuất bản Toàn thể, 1981.

Warfield, John N. Hệ thống Xã hội: Lập kế hoạch, Chính sách và Tính phức tạp. New York: Wiley, 1976.

Watzlawick, Paul, John Weakland và Richard Fisch. Thay đổi: Nguyên tắc hình thành vấn đề và giải quyết vấn đề. New York: Thế chiến Norton, 1974.

HỘP — TIẾN HÀNH PHÂN TÍCH CÁC BÊN LIÊN QUAN

Sự định nghĩa

Các bên liên quan là người lên tiếng hoặc đại diện cho một nhóm bị ảnh hưởng bởi hoặc ảnh hưởng đến một chính sách. Các bên liên quan bao gồm chủ tịch hội đồng lập pháp hoặc quốc hội, chủ tịch ủy ban lập pháp hoặc giám đốc điều hành hoặc các thành viên của nhóm vận động hoặc lợi ích có tổ chức như Hiệp hội Súng trường Quốc gia, Câu lạc bộ Sierra hoặc Tổ chức Theo dõi Nhân quyền. Các nhà phân tích chính sách và người sử dụng lao động của họ là các bên liên quan, cũng như các khách hàng thực hiện phân tích chính sách. Những người hoặc nhóm không có cổ phần trong chính sách (ví dụ: một giáo sư đại học không tham gia) không phải là các bên liên quan.

giả định

• Các bên liên quan được xác định tốt nhất theo lĩnh vực vấn đề chính sách. Lĩnh vực vấn đề chính sách là lĩnh vực mà các bên liên quan không đồng ý hoặc tranh cãi về chính sách. Nhà ở, phúc lợi, giáo dục và an ninh quốc tế là những lĩnh vực chính sách.

• Các bên liên quan có tên và chức danh cụ thể— ví dụ: Thượng nghị sĩ bang Xanadi; ông Young, chủ tịch Ủy ban Tài chính Hạ viện; hay cô Ziegler, phát ngôn viên của Tổ chức Phụ nữ Quốc gia (NOW).

• Mẫu xã hội học hoặc mẫu “quả cầu tuyết” như được mô tả tiếp theo là một cách hiệu quả để ước tính “dân số” của các bên liên quan.

BƯỚC 1: Sử dụng Google hoặc sách tham khảo như The Encyclopedia of Associations, xác định và liệt kê khoảng 10 bên liên quan có quan điểm công khai về chính sách. Làm cho danh sách ban đầu càng đa dạng càng tốt bằng cách lấy mẫu đối thủ cũng như những người ủng hộ.

BƯỚC 2: Đối với mỗi bên liên quan, hãy lấy tài liệu chính sách (ví dụ: báo cáo, bài báo, e-mail hoặc phỏng vấn qua điện thoại) mô tả vị trí của từng bên liên quan.

BƯỚC 3: Bắt đầu với tuyên bố đầu tiên của bên liên quan đầu tiên, liệt kê các bên liên quan khác được đề cập là đối thủ hoặc người ủng hộ chính sách.

BƯỚC 4: Đối với mỗi tuyên bố còn lại, hãy liệt kê các bên liên quan mới được đề cập. Đừng lặp lại.

BƯỚC 5: Vẽ biểu đồ hiển thị các câu lệnh 1,2,... n trên trục hoành. Trên trục tung, hiển thị tần suất tích lũy của các bên liên quan mới được đề cập trong các tuyên bố. Biểu đồ sẽ dần dần phẳng ra, không có bên liên quan mới nào được đề cập. Nếu điều này không xảy ra trước khi đến được với bên liên quan cuối cùng trong danh sách ban đầu, hãy lặp lại các bước từ 2 đến 4. Thêm vào biểu đồ các tuyên bố mới và các bên liên quan mới.

BƯỚC 6: Thêm vào ước tính các bên liên quan nên được đưa vào vì vị trí chính thức của họ (sơ đồ tổ chức cho thấy các vị trí đó) hoặc vì họ tham gia vào một hoặc nhiều hoạt động hoạch định chính sách: thiết lập chương trình nghị sự, xây dựng chính sách, thông qua chính sách, thực hiện chính sách, đánh giá chính sách, và điều chỉnh chính sách, kế tục hoặc chấm dứt.

Giữ lại danh sách đầy đủ để phân tích thêm. Giờ đây, bạn có ước tính về “dân số” của các bên liên quan chính bị ảnh hưởng và ảnh hưởng đến chính sách, cùng với mô tả về quan điểm của họ đối với một vấn đề. Đây là một cơ sở tốt để cấu trúc vấn đề. ■

TÌNH HUỐNG 1 CƠ CẤU VẤN ĐỀ RỦI RO TRONG KHAI THÁC VÀ VẬN TẢI

Các vấn đề phức tạp phải được cấu trúc trước khi chúng có thể được giải quyết. Quá trình cấu trúc một vấn đề chính sách là tìm kiếm và đặc tả các yếu tố của vấn đề và các yếu tố đó là như thế nào.

Các bên liên quan chính sách. Những bên liên quan nào ảnh hưởng hoặc bị ảnh hưởng bởi một vấn đề?

Các lựa chọn thay thế chính sách. Những khóa học hành động thay thế nào có thể được thực hiện để giải quyết vấn đề?

Hành động chính sách. Những lựa chọn thay thế nào nên được thực hiện để giải quyết vấn đề?

Kết quả chính sách. Kết quả có thể xảy ra của hành động là gì và chúng có phải là một phần của giải pháp cho vấn đề không?

Giá trị chính sách (tiện ích). Là một số kết quả có giá trị hơn những kết quả khác trong việc giải quyết vấn đề?

Hầu hết các vấn đề chính sách đều lộn xộn hoặc không có cấu trúc. Vì lý do này, một hoặc nhiều yếu tố vấn đề có thể bị bỏ qua một cách không chính xác trong định nghĩa của một vấn đề. Ngay cả khi các yếu tố của vấn đề được xác định chính xác, mối quan hệ giữa các yếu tố có thể không xác định hoặc không rõ ràng. Điều này gây khó khăn hoặc không thể xác định sức mạnh và ý nghĩa, thực tế cũng như thống kê, của các mối quan hệ nhân quả. Ví dụ, nhiều quá trình nhân quả được cho là chi phối mối quan hệ giữa ô nhiễm khí quyển, sự nóng lên toàn cầu và biến đổi khí hậu là không rõ ràng. Sự mù mờ của các quy trình này không chỉ bắt nguồn từ sự phức tạp của “bản chất” mà còn từ niềm tin mâu thuẫn của các bên liên quan, những người không đồng ý, thường là gay gắt, về định nghĩa vấn đề và giải pháp tiềm năng của chúng. Vì lý do này, các kết hợp và hoán vị có thể có của các yếu tố vấn đề—tức là, các bên liên quan, các lựa chọn thay thế, hành động, kết quả, giá trị— dường như rất lớn không thể quản lý được.

Trong những điều kiện này, các phương pháp tiêu chuẩn của lý thuyết quyết định (ví dụ: phân tích rủi ro-lợi ích), kinh tế học ứng dụng (ví dụ: phân tích lợi ích-chi phí) và khoa học chính trị (ví dụ: phân tích thực thi chính sách) có giá trị hạn chế cho đến khi vấn đề được xác định một cách thỏa đáng . Điều này là như vậy bởi vì một định nghĩa đầy đủ về vấn đề phải được xây dựng trước khi vấn đề có thể được giải quyết bằng các phương pháp này và các phương pháp tiêu chuẩn khác. Các phương pháp tiêu chuẩn rất hữu ích trong việc giải các bài toán có cấu trúc tương đối tốt (tất định) liên quan đến tính chắc chắn, ví dụ, các bài toán được biểu diễn dưới dạng số lượng cố định trong bảng tính. Các phương pháp tiêu chuẩn cũng hữu ích trong việc giải quyết các vấn đề có cấu trúc vừa phải (xác suất) liên quan đến sự không chắc chắn, ví dụ, các vấn đề được biểu diễn dưới dạng kết quả chính sách với các xác suất khác nhau. Tuy nhiên, các vấn đề không có cấu trúc lại thuộc một trật tự khác. Không thể thực hiện ước tính về sự không chắc chắn hoặc rủi ro vì chúng ta thậm chí không biết kết quả mà chúng ta có thể gán xác suất. Ở đây, nhà phân tích giống như một kiến trúc sư được giao nhiệm vụ thiết kế một tòa nhà tùy chỉnh mà không có kế hoạch tiêu chuẩn . [231]Việc áp dụng một kế hoạch tiêu chuẩn, nếu có, gần như chắc chắn sẽ dẫn đến lỗi loại III: giải quyết vấn đề sai.

Các chính sách công là những nỗ lực có chủ ý nhằm thay đổi các hệ thống phức tạp. Quá trình hoạch định và thực hiện chính sách xảy ra trong các hệ thống xã hội trong đó có nhiều tình huống nằm ngoài tầm kiểm soát của các nhà hoạch định chính sách. Chính những tình huống bất ngờ không thể quản lý này thường chịu trách nhiệm cho sự thành công và thất bại của các chính sách trong việc đạt được các mục tiêu của chúng. Các tình huống ngẫu nhiên là các giả thuyết đối nghịch có thể thách thức các tuyên bố rằng một chính sách (nguyên nhân được cho là) đã tạo ra một hoặc nhiều kết quả chính sách (các tác động được cho là). Trong những trường hợp như vậy, thông thường nên kiểm tra, và khi có thể loại bỏ, những giả thuyết đối nghịch này thông qua một quá trình quy nạp loại trừ . Quy nạp loại trừ có dạng tổng quát sau: “Các quan sát lặp đi lặp lại về chính sách x và kết quả y xác nhận rằng x có quan hệ nhân quả với sự xuất hiện của y. Tuy nhiên, các quan sát bổ sung về x, z và y xác nhận rằng tình huống ngẫu nhiên khó quản lý z chứ không phải chính sách x chịu trách nhiệm cho sự xuất hiện của y. ”Ngược lại, quy nạp liệt kê có dạng tổng quát sau:“Các quan sát lặp đi lặp lại xác nhận rằng chính sách x có quan hệ nhân quả với sự xuất hiện của kết quả chính sách y. ”

Quy nạp loại bỏ cho phép kiểm tra quan trọng các tình huống bất ngờ nằm ngoài tầm kiểm soát của các nhà hoạch định chính sách. Bởi vì số lượng các trường hợp ngẫu nhiên này là không giới hạn, nên quá trình xác định và kiểm tra các giải thích của đối thủ không bao giờ hoàn tất. Tuy nhiên, chính vì lý do này, dường như không thể xác định và kiểm tra một số lượng lớn các giả thuyết đối thủ tiềm ẩn. làm cách nào để hoàn thành cái này?

Một câu trả lời là sự sáng tạo và trí tưởng tượng. Nhưng sự sáng tạo và trí tưởng tượng là không thể dạy được, bởi vì không có quy tắc nào quản lý việc sao chép các giải pháp sáng tạo hoặc giàu trí tưởng tượng. Một câu trả lời khác là sự hấp dẫn đối với các lý thuyết đã được thiết lập tốt. Tuy nhiên, phần lớn các lý thuyết trong khoa học xã hội đang bị tranh cãi và gây tranh cãi. Các lý thuyết “được thiết lập tốt” thường là các lý thuyết “được bảo vệ tốt” và các giả thuyết đối thủ hiếm khi được xem xét nghiêm túc chứ chưa nói đến việc kiểm tra.

Một giải pháp thay thế thích hợp hơn là sử dụng phân tích ranh giới và ước tính để cấu trúc các vấn đề liên quan đến một số lượng lớn các giả thuyết đối nghịch nhau. Phân tích và ước tính ranh giới tìm kiếm các giả thuyết đối địch trong các cuộc tranh cãi chính sách diễn ra tự nhiên giữa các bên liên quan. Ngoài nhà phân tích chính sách, các bên liên quan này bao gồm các nhà khoa học, nhà hoạch định chính sách và các nhóm công dân có tổ chức. Mục đích của ước lượng ranh giới là để có được một tập hợp tương đối đầy đủ các giả thuyết đối thủ trong một bối cảnh chính sách nhất định. Mặc dù ước tính ranh giới cố gắng trở nên toàn diện, nhưng nó không cố gắng thực hiện nhiệm vụ vô vọng là xác định và kiểm tra tất cả các giả thuyết đối thủ hợp lý. Mặc dù phạm vi của các giả thuyết đối thủ không bao giờ đầy đủ, nhưng có thể ước tính giới hạn có thể xảy ra của phạm vi này.

Đánh giá tác động của giới hạn tốc độ tối đa quốc gia

Một phân tích ranh giới đã được tiến hành với các tài liệu do 38 quan chức tiểu bang chuẩn bị chịu trách nhiệm báo cáo về tác động của giới hạn tốc độ ban đầu là 55 dặm/giờ và sau đó là 65 dặm/giờ ở các bang của họ. Đúng như dự đoán, đã có những bất đồng gay gắt giữa nhiều người trong số 38 bên liên quan. Ví dụ, một số tiểu bang kiên quyết cam kết với giả thuyết rằng giới hạn tốc độ có liên quan nhân quả đến các trường hợp tử vong (ví dụ: Pennsylvania và New Jersey). Những người khác cũng kiên quyết phản đối (ví dụ: Illinois, Washington, Idaho). Tầm quan trọng trực tiếp đối với ước tính ranh giới là 718 giả thuyết đối thủ hợp lý đã được 38 bên liên quan sử dụng để khẳng định hoặc tranh luận về tính hiệu quả của giới hạn tốc độ 55 dặm/giờ trong việc cứu người. Trong tổng số này, 109 giả thuyết là duy nhất, ở chỗ chúng không trùng lặp với các giả thuyết được đưa ra bởi bất kỳ bên liên quan nào khác.

Ở đây, điều quan trọng cần lưu ý là từ quan điểm của lý thuyết truyền thông và ngôn ngữ, nội dung thông tin của một giả thuyết có quan hệ tỷ lệ nghịch với tần suất tương đối hoặc xác suất xảy ra của nó. Các giả thuyết được đề cập thường xuyên hơn - những giả thuyết có sự đồng thuận cao hơn - có ít giá trị chứng minh hơn các giả thuyết hiếm khi được đề cập, bởi vì các giả thuyết có khả năng xảy ra cao hoặc có thể dự đoán được không thách thức các tuyên bố kiến thức đã được chấp nhận.

Các giả thuyết đối thủ được phân tích theo tần suất tích lũy của các giả thuyết nhân quả duy nhất (không trùng lặp). Như Hình C1 cho thấy, đường cong tần suất tích lũy của các giả thuyết đối thủ duy nhất sẽ phẳng sau bên liên quan thứ hai mươi hai. Mặc dù tổng số giả thuyết đối thủ tiếp tục tăng lên mà không có giới hạn rõ ràng , ranh giới của các giả thuyết đối thủ duy nhất đạt được trong một số lượng quan sát nhỏ và hợp lý. Điều này chỉ ra rằng một định nghĩa thỏa đáng về vấn đề có thể đã đạt được. Thật vậy, trong số 109 giả thuyết đối thủ duy nhất, một số biến số liên quan đến tình trạng của nền kinh tế—thất nghiệp, giá dầu quốc tế, sản xuất công nghiệp—giải thích sự tăng giảm của các trường hợp tử vong do giao thông tốt hơn so với tốc độ đường cao tốc trung bình và giới hạn tốc độ 55 dặm/giờ.

( tiếp )

các bên liên quan

HÌNH C1

Biểu đồ Pareto—tần suất tích lũy của các đối thủ gây tử vong giao thông

Đánh giá nghiên cứu về rủi ro trong an toàn và sức khỏe mỏ

Năm 1997, một chi nhánh của Văn phòng Nghiên cứu Sức khỏe và An toàn Mỏ của Hoa Kỳ đã bắt đầu quá trình lập kế hoạch chiến lược. Mục đích của quá trình là để đạt được sự đồng thuận, nếu có thể, về việc ưu tiên các dự án nghiên cứu nhằm giải quyết các khía cạnh khác nhau của rủi ro liên quan đến sự an toàn và sức khỏe của những người khai thác.

Cài đặt ưu tiên trong tổ chức nghiên cứu này và các tổ chức nghiên cứu khác thường tìm cách xây dựng sự đồng thuận trong các điều kiện mà các nhà nghiên cứu, nhà quản lý nghiên cứu và các bên liên quan bên ngoài sử dụng các tiêu chí mâu thuẫn nhau để đánh giá giá trị tương đối của các dự án nghiên cứu của chính họ và của các dự án khác. Ngay cả khi có sẵn dữ liệu hợp lệ và đáng tin cậy - ví dụ, dữ liệu định lượng từ các nghiên cứu mẫu lớn về khả năng xảy ra các loại thương tích và tử vong do bom mìn khác nhau - thì vẫn chưa rõ liệu bản thân các biện pháp đo lường rủi ro “khách quan” có cung cấp đủ cơ sở hay không. để ưu tiên nghiên cứu. Khó khăn là các yếu tố ngoài khoa học cũng như khoa học ảnh hưởng đến các đánh giá về giá trị tương đối của nghiên cứu về rủi ro. Ví dụ, xác suất xảy ra bệnh “phổi đen” và các tình trạng nguy cơ cao khác đã được điều tra chuyên sâu. Bất chấp tầm quan trọng của vấn đề phổi đen, nghiên cứu bổ sung không phải là ưu tiên hàng đầu. Theo đó, dữ liệu về mức độ nghiêm trọng dự kiến cao (xác suất ¥ mức độ nghiêm trọng) không đơn độc cung cấp đủ cơ sở để sắp xếp thứ tự ưu tiên cho các vấn đề nghiên cứu. Bởi vì những đánh giá về các ưu tiên nghiên cứu dựa trên nhiều tiêu chí, ẩn giấu và thường xung đột, điều quan trọng là phải khám phá và đánh giá các tiêu chí này như một phần của quá trình cấu trúc vấn đề. Đây là một vấn đề cổ điển có cấu trúc kém mà lỗi nghiêm trọng là xác định sai vấn đề.

Quá trình cấu trúc vấn đề có ba mục tiêu chính. Đầu tiên là phát hiện ra những nguồn ẩn giấu của sự đồng ý và không đồng ý, nhận ra rằng sự bất đồng là cơ hội để xác định các cách tiếp cận thay thế cho việc thiết lập ưu tiên. Thứ hai, quy trình được thiết kế để tạo ra từ các bên liên quan các tiêu chí mà họ sử dụng để đánh giá nghiên cứu về rủi ro ảnh hưởng đến an toàn và sức khỏe mỏ. Thứ ba, quy trình sử dụng đồ thị, ma trận và các hiển thị trực quan khác để thể hiện các tiêu chí bên dưới cá nhân.

HÌNH C2

Biểu đồ Pareto—tần suất tích lũy của các tiêu chí để đánh giá nghiên cứu về rủi ro

bản án. Quá trình thiết lập ưu tiên cho phép mỗi thành viên trong nhóm hiểu và tranh luận về các lý do khác nhau làm cơ sở cho các ưu tiên được sử dụng để đánh giá nghiên cứu về rủi ro.

Các bên liên quan được nhắc đưa ra các tiêu chí mà họ sử dụng để phân biệt giữa 25 vấn đề về tai nạn và sức khỏe. Mỗi bên liên quan được trình bày một biểu mẫu liệt kê bộ ba vấn đề được sắp xếp ngẫu nhiên trước. Một bên liên quan được chọn ngẫu nhiên để trình bày các tiêu chí cho nhóm. Phần đầu tiên trình bày 14 tiêu chí để đánh giá nghiên cứu về rủi ro, bao gồm hai tiêu chí—mức độ nghiêm trọng và khả năng thảm khốc của tai nạn và bệnh tật—dựa trên dữ liệu tần suất (xác suất) tương đối của mẫu lớn. Thành viên thứ hai được chọn ngẫu nhiên trong nhóm trình bày 17 tiêu chí bổ sung (mới). Thành viên nhóm thứ ba thêm 11, thành viên thứ tư thêm 12, thành viên thứ năm thêm 6, v.v., cho đến khi không thể đưa ra tiêu chí bổ sung nào chưa được đề cập trước đó. Tổng cộng, 84 tiêu chí đã được tạo, không có tiêu chí nào sau người trình bày thứ mười một. Ranh giới gần đúng của vấn đề được hiển thị bằng biểu đồ Pareto để hiển thị tần suất tích lũy của các cấu trúc (Hình C2).

Quá trình thiết lập mức độ ưu tiên của nhóm tương tác không chỉ giải quyết khía cạnh “khách quan” của nghiên cứu rủi ro mà còn nắm bắt được các khía cạnh “chủ quan” đi theo các nhãn như “rủi ro nhận thức được”, “rủi ro có thể chấp nhận được”, “rủi ro có thể nghiên cứu được” và “rủi ro có thể hành động được”. .” Vấn đề đã được giới hạn thành công bằng phương tiện của một quá trình cấu trúc vấn đề mở để tạo ra và thảo luận về các tiêu chí ngầm, che giấu hoặc tiềm ẩn. Phương pháp phân tích và ước lượng ranh giới cung cấp một “quy tắc dừng” để tránh việc tìm kiếm vô tận các vấn đề. ■

TÌNH HUỐNG 2 VẬN ĐỘNG TRÊN CÁC MÔN HỌC: VẤN ĐỀ THANG MÁY

Trường hợp này dựa trên một câu chuyện của Russell Ackoff, một bậc thầy trong việc giải quyết các vấn đề có cấu trúc kém, hay cái mà ông gọi là “mớ hỗn độn”. [232]Câu chuyện, một tác phẩm kinh điển không rõ nguồn gốc đã được lưu truyền trong nhiều năm, cho thấy tại sao các phương pháp như phân tích lợi ích-chi phí, mặc dù phù hợp với các vấn đề có cấu trúc tốt và cấu trúc vừa phải, lại không phù hợp với các vấn đề có cấu trúc kém.

Người quản lý của một tòa nhà văn phòng lớn đã nhận được ngày càng nhiều lời phàn nàn về dịch vụ thang máy, đặc biệt là trong giờ cao điểm. Khi những người thuê nhà đe dọa sẽ chuyển đi trừ khi dịch vụ được cải thiện, người quản lý quyết định rằng phải tìm ra giải pháp cho vấn đề.

Đầu tiên, người quản lý kêu gọi một nhóm kỹ sư tư vấn chuyên thiết kế và xây dựng thang máy. Sau khi xem xét tình hình, các kỹ sư đã xác định ba lựa chọn: (1) thêm nhiều thang máy hơn, (2) thay thế thang máy hiện tại bằng thang máy nhanh hơn hoặc (3) thêm hệ thống điều khiển bằng máy vi tính để dịch vụ thang máy có thể được định tuyến tối ưu cho dịch vụ nhanh hơn .

Phối hợp với một nhà kinh tế học, các kỹ sư đã tiến hành phân tích chi phí lợi ích của ba lựa chọn. Họ nhận thấy rằng việc đầu tư vào thang máy bổ sung, thang máy thay thế hoặc hệ thống điều khiển máy tính sẽ mang lại những cải tiến đáng kể về dịch vụ. Tuy nhiên, họ phát hiện ra rằng chi phí của bất kỳ phương án nào trong số ba phương án đều không được chứng minh bằng tiền và lợi ích vô hình của việc thuê tòa nhà. Bởi vì không có lựa chọn thay thế nào được chấp nhận, người quản lý phải đối mặt với tình thế tiến thoái lưỡng nan.

Anh tuyệt vọng. Anh ấy đã triệu tập một cuộc họp với các nhân viên của mình và trình bày vấn đề với họ như một phần của phiên động não tương tự như phiên được mô tả trước đó trong chương này. Nhiều đề xuất đã được đưa ra và sau đó bị loại bỏ. Cuộc thảo luận chậm lại và đình trệ.

Trong lúc nghỉ giải lao, một trợ lý trẻ tuổi mới vào bộ phận nhân sự, người vẫn im lặng cho đến lúc này, lặng lẽ đưa ra một đề nghị, ngay lập tức được mọi người có mặt hưởng ứng. Vài tuần sau, người quản lý đã đầu tư một khoản khiêm tốn và vấn đề biến mất.

Gương soi toàn thân đã được lắp trên tất cả các bức tường của hành lang thang máy ở mỗi tầng.

Nhà tâm lý học trẻ ở phòng nhân sự quan sát thấy rằng thời gian chờ đợi thực sự khá ngắn. Anh ta lý giải rằng những lời phàn nàn đến từ sự nhàm chán khi chờ thang máy. Thời gian chỉ có vẻ dài. Anh ấy giao cho mọi người một việc để làm: Nhìn vào bản thân họ và những người khác (đặc biệt là những người khác giới) mà không có vẻ gì là làm như vậy. Điều này khiến họ bận rộn.

Các kỹ sư tư vấn và nhà kinh tế đã phạm phải lỗi loại III: Họ đã xác định sai vấn đề. Do đó, họ kết luận sai lầm rằng không có giải pháp.[233] ■

dự báo dự kiến

Kết quả chính sách

MỤC TIÊU

Bằng cách nghiên cứu chương này, bạn sẽ có thể

■     Phân biệt dự đoán, dự đoán và phỏng đoán.

■     Hiểu tác động của bối cảnh thời gian, lịch sử và thể chế đối với độ chính xác của dự báo.

■     Tương phản tiềm năng, hợp lý và tương lai chuẩn tắc.

■     Mô tả đối tượng, căn cứ, phương pháp và sản phẩm của dự báo.

■     Phân biệt các phương pháp dự báo ngoại suy, lý thuyết và phán đoán.

■     Sử dụng phần mềm thống kê để ước tính điểm và khoảng thời gian của các kết quả chính sách dự kiến.

■     Phân tích một trường hợp trong dự báo chính sách liên quan đến các vấn đề về công bằng môi trường.

F

dự báo cung cấp một tầm nhìn triển vọng về các kết quả chính sách, do đó góp phần hiểu biết, kiểm soát và hướng dẫn chính sách. Tuy nhiên, mọi loại dự báo—dù dựa trên đánh giá của chuyên gia, dựa trên phép ngoại suy các xu hướng lịch sử hay dựa trên các mô hình kinh tế lượng phức tạp về mặt kỹ thuật—đều dễ mắc sai sót dựa trên các giả định sai lầm hoặc không hợp lý, dựa trên tác động của các hệ thống khuyến khích thể chế và dựa trên tốc độ tăng trưởng nhanh. sự phức tạp của các vấn đề chính sách trong các lĩnh vực như y tế, phúc lợi, giáo dục và môi trường.

Chúng ta bắt đầu chương này với cái nhìn tổng quan về các hình thức, chức năng và hiệu suất của các phương pháp dự báo trong phân tích chính sách, nhấn mạnh một loạt các tiêu chí để đánh giá điểm mạnh và hạn chế của chúng. Sau đó, chúng tôi so sánh và đối chiếu ba cách tiếp cận chính để dự báo: dự báo ngoại suy, dự báo lý thuyết và dự báo phán đoán. Chúng tôi kết thúc bằng phần trình bày các kỹ thuật được sử dụng kết hợp với ba cách tiếp cận này.

Từ Chương 4 của Phân tích chính sách công, Phiên bản thứ năm. William N. Dunn. Bản quyền © 2012 của Pearson Education, Inc. Bảo lưu mọi quyền.

DỰ BÁO TRONG PHÂN TÍCH CHÍNH SÁCH

Dự báo mang lại thông tin thực tế về kết quả chính sách dự kiến trên cơ sở thông tin trước về các vấn đề chính sách. Dự báo có ba dạng chính: dự đoán , dự đoán và phỏng đoán.

Dự báo là một dự báo dựa trên phép ngoại suy các xu hướng hiện tại và lịch sử trong tương lai. Các dự đoán đưa ra các tuyên bố chỉ định dựa trên các lập luận về các phương pháp và các trường hợp song song, trong đó các giả định về tính hợp lệ của các phương pháp cụ thể (ví dụ: phân tích chuỗi thời gian) hoặc sự tương đồng giữa các trường hợp (ví dụ: các chính sách trong quá khứ và tương lai) được sử dụng để thiết lập tính đồng nhất của yêu sách. Các dự đoán có thể được bổ sung bằng các lập luận từ cơ quan có thẩm quyền (ví dụ: ý kiến của các chuyên gia) và nguyên nhân (ví dụ: thí nghiệm hiện trường).

Dự đoán là một dự báo dựa trên các quy luật lý thuyết (ví dụ: quy luật giảm dần tiện ích của tiền), các mệnh đề lý thuyết (ví dụ: mệnh đề cho rằng rối loạn dân sự là do khoảng cách giữa kỳ vọng và khả năng gây ra), hoặc phép loại suy (ví dụ: phép loại suy giữa sự phát triển của chính phủ và sự phát triển của các sinh vật sinh học). Đặc điểm cơ bản của một dự đoán là nó giải thích các cơ chế sinh ra (“nguyên nhân”) và hậu quả (“hiệu ứng”) được cho là cơ sở cho một dự đoán. Các dự đoán có thể được bổ sung bằng các lập luận dựa trên thẩm quyền (ví dụ: phán đoán có căn cứ) và phương pháp (ví dụ: mô hình kinh tế lượng).

Một phỏng đoán là một dự báo dựa trên những đánh giá có hiểu biết về các trạng thái xã hội trong tương lai. Những đánh giá này có thể ở dạng lập luận trực quan, trong đó các giả định về tầm nhìn sâu sắc, sức mạnh trí tuệ sáng tạo hoặc kiến thức ngầm của những người hiểu biết (ví dụ: “những người trong cuộc chính sách”) được sử dụng để hỗ trợ cho các tuyên bố về tương lai. Các đánh giá cũng có thể được thể hiện dưới dạng các lập luận thúc đẩy, theo đó các mục tiêu, giá trị và ý định hiện tại hoặc tương lai được sử dụng để thiết lập tính hợp lý của các tuyên bố. Ví dụ, phỏng đoán về các giá trị xã hội trong tương lai (ví dụ như giải trí) đã được sử dụng để tuyên bố rằng tuần làm việc trung bình sẽ giảm xuống còn 30 giờ trong 20 năm tới. Các phỏng đoán có thể được bổ sung bằng các lập luận dựa trên thẩm quyền, phương pháp và nguyên nhân.

Mục đích của dự báo

Các dự báo chính sách, dù dựa trên phép ngoại suy, lý thuyết hay phán đoán có hiểu biết, đều có một số mục tiêu quan trọng. Đầu tiên, và quan trọng nhất, dự báo cung cấp thông tin về những thay đổi trong tương lai trong chính sách và hậu quả của chúng. Mục đích của dự báo tương tự như mục đích của nhiều nghiên cứu khoa học tự nhiên và xã hội, trong chừng mực cả hai đều tìm cách hiểu và kiểm soát môi trường vật chất và con người. Tuy nhiên, những nỗ lực dự báo các trạng thái xã hội trong tương lai “đặc biệt liên quan đến sự kiểm soát—tức là nỗ lực lập kế hoạch và thiết lập chính sách sao cho có thể lựa chọn hướng hành động tốt nhất có thể trong số những khả năng mà tương lai mang lại.”[234]

Dự báo cho phép kiểm soát tốt hơn thông qua việc hiểu các chính sách trong quá khứ và hậu quả của chúng, một mục đích ngụ ý rằng tương lai được quyết định bởi quá khứ. Tuy nhiên, các dự báo cũng cho phép chúng ta định hình tương lai một cách chủ động, bất kể điều gì đã xảy ra trong quá khứ. Về mặt này, nhà phân tích định hướng tương lai phải hỏi những giá trị nào có thể và nên hướng dẫn hành động trong tương lai. Điều này dẫn đến một câu hỏi thứ hai cũng khó không kém: Làm thế nào nhà phân tích có thể đánh giá mức độ mong muốn trong tương lai của một tình huống nhất định? Ngay cả khi các giá trị cơ bản của các hành động hiện tại có thể được dự đoán, liệu các giá trị này có còn hoạt động trong tương lai không? Như Ikle đã lưu ý,

“Dự đoán hướng dẫn” là không đầy đủ trừ khi chúng đánh giá mức độ mong muốn của các khía cạnh được dự đoán của các tương lai thay thế. Nếu chúng ta cho rằng mong muốn này sẽ được quyết định bởi tương lai của chúng ta hơn là sở thích hiện tại của chúng ta. . . sau đó chúng ta phải dự đoán các giá trị của mình trước khi có thể dự đoán tương lai của mình một cách có ý nghĩa.[235]

Mối quan tâm này với các giá trị tương lai có thể bổ sung cho các ngành khoa học xã hội truyền thống nhấn mạnh các dự đoán dựa trên các giá trị trong quá khứ và hiện tại. Mặc dù các giá trị trong quá khứ và hiện tại có thể quyết định tương lai, nhưng điều này chỉ đúng nếu sự phản ánh trí tuệ không dẫn đến những thay đổi về giá trị và hành vi của chúng, hoặc nếu các yếu tố không thể đoán trước không can thiệp để tạo ra những thay đổi xã hội sâu sắc, bao gồm các quá trình hỗn loạn và trật tự mới nổi không thể đảo ngược .[236]

Hạn chế của dự báo

Trong những năm kể từ năm 1985, đã có một số sự kiện bất ngờ, đáng ngạc nhiên và phản trực giác—ví dụ, việc chính thức từ bỏ chủ nghĩa xã hội ở Liên Xô, sự giải thể của các đảng cộng sản ở Đông Âu, sự sụp đổ của Bức tường Berlin, và các cuộc nổi dậy năm 2011 trên khắp Trung Đông. Những thay đổi này ngay lập tức kêu gọi sự chú ý đến tầm quan trọng và những khó khăn của việc dự báo trong điều kiện những thay đổi ngày càng phức tạp, nhanh chóng và thậm chí hỗn loạn. Tuy nhiên, khó khăn ngày càng tăng của việc dự báo nên được nhìn nhận dưới góc độ hạn chế và điểm mạnh của các loại dự báo khác nhau được thực hiện trong bốn thập kỷ qua và hơn thế nữa:[237]

Độ chính xác dự báo Độ chính xác của các dự báo tương đối đơn giản dựa trên phép ngoại suy các giá trị của một biến đơn lẻ, cũng như các dự báo tương đối phức tạp dựa trên các mô hình kết hợp hàng trăm biến số, đã bị hạn chế. Ví dụ, trong giai đoạn trước cuộc bầu cử năm 2008, chính quyền Bush đã thay đổi dự báo thâm hụt ngân sách của Hoa Kỳ từ 407 tỷ USD lên 482 tỷ USD chỉ trong vòng 6 tháng. Một hồ sơ tương tự về hiệu suất có xu hướng mô tả các dự báo của các công ty dự báo kinh tế lượng lớn nhất, bao gồm Chase Econometrics, Wharton Econometric Forecasting Associates, và Data Resources, Inc. inGNP lớn tới 50 phần trăm trong những năm 1970 và đầu những năm 1980.[238]

Năng suất so sánh. Độ chính xác của các dự đoán dựa trên các mô hình lý thuyết phức tạp của nền kinh tế và của hệ thống tài nguyên năng lượng không lớn hơn độ chính xác của các mô hình dự báo dựa trên phép ngoại suy và phán đoán có hiểu biết. Nếu một trong những lợi thế của các mô hình như vậy là nhạy cảm với các sự kiện bất ngờ hoặc phản trực giác, thì các mô hình đơn giản dường như có lợi thế so sánh so với các đối tác phức tạp về mặt kỹ thuật của chúng, bởi vì các nhà phát triển và người dùng các mô hình phức tạp có xu hướng sử dụng chúng một cách máy móc. Câu hỏi của Ascher rất quan trọng: “Nếu ý nghĩa của các giả định và giả thuyết của một người là hiển nhiên khi chúng được 'nghĩ ra' mà không cần sự trợ giúp của một mô hình, thì tại sao lại sử dụng một mô hình? Nếu các hàm ý gây ngạc nhiên, thì điểm mạnh của mô hình phức hợp là rút ra từ một tập hợp các giả định những hàm ý này..” [239]Tuy nhiên, chính xác những giả định và hàm ý này—ví dụ, hàm ý rằng mức tiêu thụ xăng tăng mạnh được dự đoán có thể dẫn đến những thay đổi trong thuế xăng dầu, được coi là một hằng số trong các mô hình dự báo - bị bỏ qua hoặc loại bỏ vì chúng không phù hợp với các giả định của các mô hình.

Bối cảnh. Các giả định của các mô hình và kết quả của chúng nhạy cảm với ba loại bối cảnh: thể chế, thời gian và lịch sử. Sự khác biệt trong các hệ thống khuyến khích thể chế là một khía cạnh quan trọng của sự khác biệt trong bối cảnh thể chế, được thể hiện bởi các cơ quan chính phủ, doanh nghiệp và viện nghiên cứu phi lợi nhuận. Độ chính xác của dự báo có xu hướng lớn hơn trong các viện nghiên cứu phi lợi nhuận so với trong các doanh nghiệp hoặc cơ quan chính phủ. Đổi lại, bối cảnh thời gian của một dự báo, như được biểu thị bằng khoảng thời gian mà nó được thực hiện (ví dụ: một quý hoặc một năm so với năm năm tới), ảnh hưởng đến độ chính xác của dự báo. Khung thời gian càng dài, dự báo càng kém chính xác. Cuối cùng, bối cảnh lịch sử của dự báo ảnh hưởng đến độ chính xác. Sự phức tạp tương đối lớn hơn của các giai đoạn lịch sử gần đây làm giảm độ chính xác của dự báo, một mô hình hiển nhiên trong sự gia tăng các lỗi dự báo kể từ những năm 1960.

Do đó, độ chính xác của dự báo và năng suất so sánh có liên quan chặt chẽ với bối cảnh thể chế, thời gian và lịch sử trong đó dự báo được thực hiện. Độ chính xác và năng suất so sánh cũng bị ảnh hưởng bởi các giả định mà mọi người đưa vào quy trình. Như Ascher lưu ý, một trong những khó khăn trong việc đánh giá hiệu quả của các dự báo nằm ở việc xác định các giả định của các nhà phát triển và người sử dụng dự báo. Trong nhiều dự báo, có một vấn đề nghiêm trọng về “lực cản giả định”, [240]đó là xu hướng giữa các nhà phát triển và người sử dụng các mô hình dự báo bám vào các giả định đáng ngờ hoặc rõ ràng là không hợp lý được xây dựng trong một mô hình—ví dụ: giả định rằng các chính sách giá của nước sản xuất dầu mỏ sẽ vẫn tương đối ổn định. Một hàm ý quan trọng có thể bắt nguồn từ hiện tượng lực cản giả định—cụ thể là nhiệm vụ cấu trúc các vấn đề chính sách là trọng tâm đối với hoạt động của các nhà dự báo. Thật vậy, việc sửa lỗi bằng cách giải quyết hoặc giải quyết các vấn đề là điều cần thiết để dự báo độ chính xác và năng suất.

CÁC LOẠI TƯƠNG LAI

Dự báo chính sách, dù được thực hiện dưới dạng dự báo, dự đoán hay phỏng đoán, được sử dụng để ước tính ba loại trạng thái xã hội trong tương lai: tương lai tiềm năng, tương lai hợp lý và tương lai chuẩn tắc.[241] Tương lai tiềm năng (đôi khi được gọi là tương lai thay thế ) là các trạng thái xã hội trong tương lai có thể xảy ra, khác với các trạng thái xã hội cuối cùng sẽ xảy ra. Một trạng thái tương lai không bao giờ chắc chắn cho đến khi nó thực sự xảy ra và có rất nhiều tương lai tiềm năng. Tương lai hợp lý là những trạng thái trong tương lai, dựa trên các giả định về nguyên nhân trong tự nhiên và xã hội, được cho là có thể xảy ra nếu các nhà hoạch định chính sách không can thiệp để chuyển hướng diễn biến của các sự kiện. Ngược lại, tương lai chuẩn tắc là tương lai tiềm năng và hợp lý phù hợp với quan niệm của nhà phân tích về nhu cầu, giá trị và cơ hội trong tương lai. Đặc điểm kỹ thuật của tương lai quy chuẩn thu hẹp phạm vi tương lai tiềm năng và hợp lý, do đó liên kết các dự báo với các mục tiêu và mục tiêu cụ thể.

đã xảy ra) đã xảy ra)

HÌNH 1

Ba loại tương lai xã hội: tiềm năng, hợp lý và chuẩn tắc

Mục tiêu và Mục tiêu của Tương lai Chuẩn tắc

Một khía cạnh quan trọng của tương lai chuẩn mực là đặc điểm kỹ thuật của các mục tiêu và mục tiêu. Các giá trị của ngày hôm nay có khả năng thay đổi trong tương lai, do đó gây khó khăn cho việc dự báo các tương lai quy chuẩn trên cơ sở các sở thích hiện có. Do đó, nhà phân tích phải quan tâm đến những thay đổi trong tương lai về mục đích cũng như phương tiện của chính sách. Khi suy nghĩ về các mục đích của chính sách, sẽ rất hữu ích khi đối chiếu các mục đích và mục tiêu. Mặc dù mục tiêu và mục tiêu đều hướng tới tương lai, nhưng mục tiêu thể hiện mục đích rộng lớn trong khi mục tiêu đặt ra mục tiêu cụ thể. Các mục tiêu hiếm khi được thể hiện dưới dạng các định nghĩa hoạt động—nghĩa là các định nghĩa xác định tập hợp các hoạt động cần thiết để đo lường một điều gì đó—trong khi các mục tiêu thường là như vậy. Các mục tiêu không thể định lượng được, nhưng các mục tiêu có thể và thường là như vậy. Các tuyên bố về mục tiêu thường không xác định khoảng thời gian mà các chính sách dự kiến sẽ đạt được kết quả mong muốn, trong khi các tuyên bố về mục tiêu thì có. Cuối cùng, các mục tiêu xác định các quần thể mục tiêu theo nghĩa rộng, trong khi các mục tiêu xác định các quần thể mục tiêu một cách cụ thể. Sự tương phản giữa mục tiêu và mục tiêu được minh họa trong Bảng 1.

Định nghĩa về tương lai chuẩn mực không chỉ yêu cầu chúng ta làm rõ các mục đích và mục tiêu mà còn yêu cầu chúng ta xác định các chính sách có thể phù hợp để đạt được các mục tiêu và mục đích này. Mục đích và mục tiêu của ai mà nhà phân tích nên sử dụng làm tiêu điểm của các dự báo? Làm thế nào để một nhà phân tích lựa chọn giữa một số lượng lớn các lựa chọn thay thế để đạt được các mục tiêu và mục tiêu nhất định? Nếu các nhà phân tích sử dụng các chính sách hiện có để xác định mục đích, mục tiêu và các lựa chọn thay thế, họ sẽ gặp rủi ro khi áp dụng một tiêu chuẩn bảo thủ. Mặt khác, nếu họ đề xuất các mục tiêu, mục tiêu và giải pháp thay thế mới, họ có thể bị buộc tội áp đặt niềm tin và giá trị của riêng mình hoặc đưa ra các lựa chọn gần với vị trí của một bên liên quan hơn bên kia.

k BẢNG 1

Tương phản giữa Mục tiêu và Mục tiêu

mục tiêu

đặc trưng

Bàn thắng

Sự chỉ rõ

1. Nói rộng ra ( ...to

1. Bê tông (...tăng

mục đích

nâng cấp chất lượng của

số bác sĩ

chăm sóc sức khỏe ...)

10 phần trăm...)

Định nghĩa của

2. Lời nói (...chất lượng của

2. Hoạt động (...chất lượng

điều kiện

chăm sóc sức khỏe đề cập đến

chăm sóc sức khỏe đề cập đến

khả năng tiếp cận y tế

số bác sĩ trên 100.000

dịch vụ ...)

người...)

khoảng thời gian

3. Không xác định ( ...in

3. Chỉ định ( ...trong khoảng thời gian

tương lai ...)

2000-2010...)

Đo đạc

4. Không định lượng

4. Định lượng (...các

thủ tục

(...có đủ sức khỏe

số người được bảo hiểm

bảo hiểm ...)

trên 1.000 người...)

Điều trị

5. Định nghĩa rộng

5. Các gia đình được xác định cụ thể ( . . .

Nhóm mục tiêu

(...người có nhu cầu

với thu nhập hàng năm dưới đây

Chăm sóc ...)

$19,000...)

Nguồn của mục tiêu, mục tiêu và lựa chọn thay thế

Một cách để lựa chọn các mục đích, mục tiêu và các phương án thay thế là xem xét các nguồn có thể có của chúng. Các lựa chọn thay thế ngụ ý các mục tiêu và mục tiêu, cũng giống như các mục tiêu và mục tiêu ngụ ý các lựa chọn thay thế chính sách. Nguồn của các lựa chọn thay thế chính sách, mục tiêu và mục tiêu bao gồm:

Thẩm quyền. Khi tìm kiếm các giải pháp thay thế để giải quyết vấn đề, các nhà phân tích có thể kêu gọi các chuyên gia. Ví dụ, báo cáo năm 2005 của Hội đồng chuyên gia về Nguyên tắc Chất lượng Không khí của Tổ chức Y tế Thế giới là nguồn cung cấp các giải pháp thay thế chính sách để cải thiện công bằng môi trường giữa các quốc gia.[242]

Cái nhìn thấu suốt. Nhà phân tích có thể kêu gọi trực giác, phán đoán hoặc kiến thức ngầm của những người được cho là đặc biệt sâu sắc về một vấn đề. Những “người hiểu biết” này, những người không phải là chuyên gia theo nghĩa thông thường của từ này, là nguồn quan trọng của các lựa chọn thay thế chính sách. Ví dụ, các nhóm làm việc về phát triển trẻ em ở Bộ Giáo dục Hoa Kỳ đã được sử dụng như một nguồn đánh giá có hiểu biết về các lựa chọn thay thế chính sách, mục tiêu và mục tiêu trong lĩnh vực phúc lợi trẻ em.[243]

Phương pháp. Việc tìm kiếm các giải pháp thay thế có thể được hưởng lợi từ các phương pháp phân tích sáng tạo. Ví dụ, các kỹ thuật phân tích hệ thống mới có thể hữu ích trong việc xác định các lựa chọn thay thế và sắp xếp thứ tự nhiều mục tiêu xung đột.[244]

Các lý thuyết khoa học. Các giải thích do khoa học tự nhiên và xã hội tạo ra là một nguồn khác của các lựa chọn thay thế chính sách. Ví dụ, các lý thuyết tâm lý xã hội về học tập đã được dùng như một nguồn của các chương trình giáo dục mầm non, chẳng hạn như Head Start.

Động lực. Niềm tin, giá trị và nhu cầu của các bên liên quan có thể đóng vai trò là nguồn lựa chọn thay thế chính sách. Các lựa chọn thay thế có thể bắt nguồn từ các mục đích và mục tiêu của các nhóm nghề nghiệp cụ thể, ví dụ, những người lao động có niềm tin, giá trị và nhu cầu thay đổi đã tạo ra một “đạo đức làm việc” mới liên quan đến nhu cầu được nghỉ ngơi và có giờ làm việc linh hoạt.

Trường hợp song song. Kinh nghiệm về các vấn đề chính sách ở các quốc gia, tiểu bang và thành phố khác là một nguồn quan trọng của các lựa chọn thay thế chính sách. Kinh nghiệm cải cách tài chính của New York và California đã đóng vai trò là nguồn gốc của các chính sách tài chính ở các bang khác.

Sự giống nhau. Những điểm tương đồng giữa các loại vấn đề khác nhau là nguồn gốc của các lựa chọn thay thế chính sách. Pháp luật được thiết kế để tăng cơ hội việc làm bình đẳng cho phụ nữ đã được dựa trên sự tương đồng với các chính sách được thông qua để bảo vệ quyền của người thiểu số.

Các hệ thống đạo đức. Một nguồn thay thế chính sách quan trọng khác là các hệ thống đạo đức. Các lý thuyết về công bằng xã hội do các triết gia và các nhà tư tưởng xã hội khác đưa ra đóng vai trò là nguồn cung cấp các giải pháp thay thế chính sách trong nhiều lĩnh vực vấn đề.[245]

CÁC PHƯƠNG PHÁP TIẾP CẬN DỰ BÁO

Khi đã xác định được các mục đích, mục tiêu và các phương án thay thế, có thể chọn một cách tiếp cận để dự báo. Nhà phân tích phải (1) quyết định dự báo cái gì, nghĩa là xác định đối tượng của dự báo là gì; (2) quyết định cách thức thực hiện dự báo, tức là lựa chọn một hoặc nhiều cơ sở để dự báo; và (3) chọn kỹ thuật phù hợp nhất với đối tượng và cơ sở được chọn.

Đối tượng dự báo

Đối tượng của dự báo là điểm quy chiếu của phép chiếu, dự đoán hoặc phỏng đoán. Dự báo có bốn đối tượng:[246]

Hậu quả của các chính sách hiện hành. Dự báo có thể được sử dụng để ước tính những thay đổi có khả năng xảy ra nếu không có hành động mới nào của chính phủ được thực hiện. Hiện trạng, nghĩa là không làm gì cả, là một chính sách hiện có. Ví dụ là dự báo dân số của Cục điều tra dân số Hoa Kỳ và dự báo về sự tham gia lực lượng lao động của phụ nữ do Cục Thống kê Lao động Hoa Kỳ đưa ra.[247]

Hệ quả của chính sách mới. Dự báo có thể được sử dụng để ước tính những thay đổi trong xã hội có khả năng xảy ra nếu các chính sách mới được thông qua. Ví dụ, nhu cầu xăng dầu giảm có thể được dự báo dựa trên các giả định về sự phát triển của các công nghệ nhiên liệu sinh học mới và hiệu quả hơn.

Nội dung chính sách mới. Dự báo có thể được sử dụng để ước tính những thay đổi trong nội dung của các chính sách công mới. Ví dụ, Dịch vụ Nghiên cứu của Quốc hội dự báo khả năng áp dụng kỳ nghỉ có lương hàng năm kéo dài 4 tuần với giả định rằng chính phủ và các liên đoàn lao động sẽ đi theo sự dẫn dắt của các nước châu Âu, hầu hết trong số đó đã áp dụng kỳ nghỉ có lương hàng năm kéo dài 4 hoặc 5 tuần. các kỳ nghỉ cho công nhân.[248]

Hành vi của các bên liên quan chính sách. Các dự báo có thể được sử dụng để ước tính khả năng ủng hộ (hoặc phản đối) đối với các chính sách mới được đề xuất. Ví dụ, các kỹ thuật đánh giá tính khả thi về chính trị có thể được sử dụng để ước lượng

xác suất mà các bên liên quan khác nhau sẽ hỗ trợ một chính sách ở các giai đoạn khác nhau của quy trình chính sách, từ khi thông qua đến khi thực hiện.[249]

Căn cứ dự báo

Cơ sở của dự báo là tập hợp các giả định hoặc dữ liệu được sử dụng để ước tính hậu quả của các chính sách hiện tại hoặc chính sách mới, nội dung của chính sách mới hoặc hành vi của các bên liên quan. Có ba cơ sở dự báo chính: ngoại suy xu hướng, lý thuyết và phán đoán có căn cứ. Mỗi cơ sở này được liên kết với một trong ba hình thức dự báo đã thảo luận trước đó.

Ngoại suy xu hướng là phần mở rộng trong tương lai của các xu hướng được quan sát trong quá khứ. Phép ngoại suy xu hướng giả định rằng những gì đã xảy ra trong quá khứ cũng sẽ xảy ra trong tương lai, miễn là không có chính sách mới hoặc sự kiện không lường trước nào can thiệp để thay đổi tiến trình của sự kiện. Phép ngoại suy xu hướng dựa trên logic quy nạp, nghĩa là quá trình lập luận từ các quan sát cụ thể đến các kết luận hoặc tuyên bố chung. Trong phép ngoại suy xu hướng, chúng ta thường bắt đầu với một tập hợp dữ liệu chuỗi thời gian, dự đoán các xu hướng trong quá khứ cho tương lai, sau đó viện dẫn các giả định về tính đều đặn và tính bền vững để biện minh cho dự đoán. Logic của phép ngoại suy xu hướng được minh họa trong Hình 2.

KHẲNG ĐỊNH

Đến năm 2020 sẽ có hơn 1.000 cơ quan liên bang.

<  J

THÔNG TIN

Từ năm 1865 đến năm 1973, số lượng các cơ quan liên bang tăng từ 50 lên 300, tốc độ tăng hơn 5% mỗi năm.

HÌNH 2

Logic của phép ngoại suy: suy luận quy nạp

Các lý thuyết là các tập hợp các định luật và định đề có cấu trúc một cách có hệ thống và có thể kiểm chứng bằng thực nghiệm đưa ra các dự đoán về sự xuất hiện của một sự kiện trên cơ sở của một sự kiện khác. Các lý thuyết có hình thức nhân quả và vai trò cụ thể của chúng là giải thích và dự đoán. Việc sử dụng các lý thuyết dựa trên logic suy diễn, tức là quá trình suy luận từ các phát biểu, định luật hoặc mệnh đề chung đến các khẳng định cụ thể. Ví dụ, mệnh đề rằng trong xã hội “hậu công nghiệp”, kiến thức của các nhà phân tích là một nguồn tài nguyên ngày càng khan hiếm giúp nâng cao quyền lực của họ có thể được sử dụng để chuyển từ thông tin về sự phát triển của nhà phân tích chính sách chuyên nghiệp trong chính phủ sang tuyên bố dự đoán rằng các nhà phân tích chính sách sẽ có nhiều hơn quyền lực hơn các nhà hoạch định chính sách trong những năm tới (Hình 3).

Những phán đoán sáng suốt đề cập đến kiến thức dựa trên sự thấu hiểu, hay điều mà nhà triết học thực dụng Charles Sanders Peirce gọi là “giả thuyết”. Những đánh giá này thường được thể hiện bởi các chuyên gia hoặc người hiểu biết và được sử dụng khi lý thuyết và/hoặc dữ liệu thực nghiệm không có sẵn hoặc không đầy đủ. Những đánh giá sáng suốt thường dựa trên logic suy diễn, tức là quá trình lập luận bắt đầu bằng những tuyên bố về tương lai và sau đó hoạt động ngược trở lại với thông tin và các giả định cần thiết để hỗ trợ cho một tuyên bố. Một ví dụ điển hình về phán đoán có căn cứ làm cơ sở dự báo là việc sử dụng các nhà khoa học hoặc những người hiểu biết khác để đưa ra phỏng đoán về những thay đổi trong tương lai của công nghệ. Thông qua logic quy nạp, các chuyên gia có thể xây dựng một kịch bản tuyên bố rằng sẽ có đường cao tốc tự động với ô tô thích ứng

KHẲNG ĐỊNH

Các nhà phân tích chính sách sẽ có nhiều quyền lực hơn các nhà hoạch định chính sách trong những năm tới.

\ _____' ____________/

HÌNH 3

Logic của dự đoán lý thuyết: suy luận suy diễn

máy lái tự động vào năm 2050. Sau đó, các chuyên gia sẽ nghiên cứu ngược lại thông tin và các giả định cần thiết để thiết lập tính hợp lý của tuyên bố (Hình 4).

Lý luận bắt cóc là một cách sáng tạo để khám phá những cách mà tương lai tiềm năng có thể xuất hiện ngoài hiện tại. Ngược lại, suy luận quy nạp và suy diễn có khả năng bảo thủ, bởi vì việc sử dụng thông tin về các sự kiện trong quá khứ hoặc ứng dụng các lý thuyết khoa học đã được thiết lập có thể hạn chế việc xem xét các tương lai tiềm năng (như phân biệt với hợp lý). Một ví dụ điển hình về ảnh hưởng hạn chế của các sự kiện trong quá khứ và các lý thuyết khoa học đã được thiết lập đến từ nhà thiên văn học nổi tiếng William H. Pickering (1858-1938):

Tâm trí phổ biến hình dung ra những cỗ máy bay khổng lồ đang tăng tốc xuyên Đại Tây Dương và chở vô số hành khách theo cách tương tự như những con tàu hơi nước hiện đại của chúng ta               .

và ngay cả khi một chiếc máy có thể chở được một hoặc hai hành khách thì chi phí sẽ rất cao. 17

KHẲNG ĐỊNH

Đến năm 2050 sẽ có đường cao tốc tự động với hệ thống lái tự động của ô tô giúp điều chỉnh tốc độ và mức tiêu thụ nhiên liệu theo điều kiện lái xe.

\ __________________/

THÔNG TIN

Cho rằng các nhà nghiên cứu đã tham gia vào một nghiên cứu của Delphi, trong đó ước tính rằng đường cao tốc tự động có thể hoạt động vào năm 2050, cộng hoặc trừ 5 năm.

< >

BẢO HÀNH

Bởi vì các nhà nghiên cứu tại các tổ chức tư vấn có uy tín tin rằng tự động hóa đường cao tốc vừa đáng mơ ước vừa khả thi trong vòng 20 năm tới.

\ ___________ ____/

TRÌNH ĐỘ

Chà, điều đó dường như hoàn toàn có thể ...

k ____' ______7

r 1

SỰ PHẢN ĐỐI

Nhưng những sự kiện không lường trước được như chiến tranh hoặc suy thoái kinh tế có thể khiến điều này trở nên bất khả thi vào năm 2050.

< _________________7

phản đối

phản đối

HINH 4

Logic của phỏng đoán: lý luận bắt cóc

17 Trích trong Brownlee Haydon, The Year 2000 (Santa Monica, CA: Rand Corporation, 1967).

Kỹ thuật dự báo

Mặc dù việc lựa chọn một đối tượng và cơ sở giúp hướng dẫn nhà phân tích tới các kỹ thuật thích hợp, nhưng thực sự có hàng trăm kỹ thuật như vậy để lựa chọn.[250] Một cách hữu ích để đơn giản hóa việc lựa chọn các kỹ thuật này là nhóm chúng theo cơ sở dự báo đã thảo luận trước đó. Bảng 2 phác thảo ba phương pháp đúc trước, cơ sở, kỹ thuật thích hợp và sản phẩm của chúng. Bảng này phục vụ như là một tổng quan của phần còn lại của chương.

k BẢNG 2

Ba phương pháp dự báo với cơ sở, kỹ thuật và sản phẩm phù hợp

Tiếp cận

Nền tảng

Kỹ thuật phù hợp

Sản phẩm

dự báo ngoại suy

ngoại suy xu hướng

Phân tích chuỗi thời gian cổ điển Ước tính xu hướng tuyến tính Trọng số theo cấp số nhân Chuyển đổi dữ liệu Phương pháp thảm họa

dự đoán

dự báo lý thuyết

Lý thuyết

ánh xạ lý thuyết

mô hình nhân quả

Phân tích hồi quy

Ước tính điểm và khoảng

phân tích tương quan

Phỏng đoán

dự báo phán đoán

phán quyết sáng suốt

Delphi thông thường và Delphi chính sách

Phân tích tác động chéo

đánh giá khả thi

phỏng đoán

DỰ BÁO NGOẠI LỆ

Các phương pháp và kỹ thuật dự báo ngoại suy cho phép các nhà phân tích đưa ra dự đoán về các trạng thái xã hội trong tương lai trên cơ sở dữ liệu hiện tại và lịch sử. Dự báo ngoại suy thường dựa trên một số dạng phân tích chuỗi thời gian, nghĩa là dựa trên phân tích các giá trị số được thu thập tại nhiều thời điểm và được trình bày tuần tự. Phân tích chuỗi thời gian cung cấp các biện pháp tóm tắt (trung bình) về số lượng và tốc độ thay đổi trong những năm qua và tương lai. Dự báo ngoại suy đã được sử dụng để dự báo tăng trưởng kinh tế, suy giảm dân số, tiêu thụ năng lượng, chất lượng cuộc sống và khối lượng công việc của cơ quan.

Khi được sử dụng để thực hiện các dự báo, dự báo ngoại suy dựa trên ba giả định cơ bản:

kiên trì. Các mô hình được quan sát trong quá khứ sẽ tồn tại trong tương lai. Nếu mức tiêu thụ năng lượng đã tăng lên trong quá khứ, nó sẽ tăng lên trong tương lai.

Sự đều đặn. Các biến thể trong quá khứ trong các xu hướng được quan sát sẽ thường xuyên tái diễn trong tương lai. Nếu các cuộc chiến tranh đã xảy ra hai mươi hoặc ba mươi năm một lần trong quá khứ, thì những chu kỳ này sẽ lặp lại trong tương lai.

  Độ tin cậy và hiệu lực của dữ liệu. Các phép đo xu hướng là đáng tin cậy

(nghĩa là tương đối chính xác hoặc nhất quán bên trong) và có giá trị (nghĩa là đo lường những gì họ muốn đo lường). Ví dụ, thống kê tội phạm là biện pháp tương đối không chính xác của tội phạm hình sự.

Khi ba giả định này được đáp ứng, dự báo ngoại suy có thể mang lại những hiểu biết sâu sắc về động lực của sự thay đổi và hiểu rõ hơn về các trạng thái xã hội tiềm năng trong tương lai. Khi bất kỳ một trong những giả định này bị vi phạm, các kỹ thuật dự báo ngoại suy có khả năng mang lại kết quả không chính xác hoặc sai lệch.[251]

Phân tích chuỗi thời gian cổ điển

Khi đưa ra dự báo ngoại suy, chúng ta có thể sử dụng phân tích chuỗi thời gian cổ điển, xem bất kỳ chuỗi thời gian nào cũng có bốn thành phần: xu hướng lâu dài, biến đổi theo mùa, dao động theo chu kỳ và chuyển động bất thường. Xu hướng trường tồn là sự tăng trưởng hoặc suy giảm dài hạn suôn sẻ trong một chuỗi thời gian. Hình 5 cho thấy xu hướng lâu dài về tỷ lệ tội phạm gia tăng trên 1.000 người ở Chicago trong khoảng thời gian 30 năm. Theo quy ước, các

biến chuỗi thời gian được vẽ trên trục Y (được gọi là tung độ ) và năm được vẽ trên trục X (được gọi là trục hoành ). Một xu hướng đường thẳng đã được sử dụng để tóm tắt mức tăng tổng số vụ bắt giữ trên 1.000 người từ năm 1940 đến năm 1970. Trong các trường hợp khác (ví dụ: tỷ lệ tử vong), xu hướng đường thẳng cho thấy sự suy giảm trong dài hạn; vẫn còn những trường hợp khác (ví dụ: tiêu thụ dầu than) cho thấy xu hướng đường cong, nghĩa là xu hướng trong đó các giá trị số trong chuỗi thời gian hiển thị dạng lồi hoặc lõm.

Sự thay đổi theo mùa, như thuật ngữ gợi ý, là sự thay đổi trong chuỗi thời gian lặp lại định kỳ trong vòng một năm hoặc ít hơn. Ví dụ điển hình nhất về sự thay đổi theo mùa là sự lên xuống của sản xuất và bán hàng theo những thay đổi về điều kiện thời tiết và ngày lễ. Khối lượng công việc của các cơ quan phúc lợi xã hội, y tế và tiện ích công cộng cũng thường xuyên thay đổi theo mùa do điều kiện thời tiết và ngày lễ. Ví dụ, mức tiêu thụ nhiên liệu sưởi ấm gia đình tăng trong những tháng mùa đông và bắt đầu giảm vào tháng 3 hàng năm.

Biến động theo chu kỳ cũng mang tính định kỳ nhưng có thể kéo dài không thể đoán trước trong một số năm. Các chu kỳ thường khó giải thích, bởi vì mỗi dao động mới của chu kỳ có thể là hệ quả của các yếu tố chưa biết. Tổng số vụ bắt giữ trên 1.000 dân ở Chicago, được hiển thị trong khoảng thời gian hơn một trăm năm, cho thấy ít nhất ba biến động theo chu kỳ (Hình 6). Mỗi chu kỳ này đều khó giải thích, mặc dù biến động của chu kỳ thứ ba trùng với Kỷ nguyên Cấm (1919-1933) và sự trỗi dậy của tội phạm có tổ chức. Ví dụ này chỉ ra tầm quan trọng của việc lựa chọn cẩn thận một khung thời gian thích hợp, bởi vì những gì có vẻ là một xu hướng lâu dài trên thực tế có thể là một phần của một số biến động theo chu kỳ dài hạn lớn hơn. Cũng lưu ý rằng tổng số vụ bắt giữ trên 1.000 người trong những năm 1870 và 1890 cao hơn hầu hết các năm từ 1955 đến 1970.

Việc giải thích các biến động theo chu kỳ thường trở nên khó khăn hơn bởi sự hiện diện của các chuyển động bất thường, nghĩa là các biến thể không thể đoán trước trong một chuỗi thời gian dường như không theo một khuôn mẫu thông thường nào. Các chuyển động bất thường có thể là kết quả của nhiều yếu tố (ví dụ: thay đổi chính phủ, đình công, thiên tai). Miễn là các yếu tố này không được tính đến, thì chúng được coi là lỗi ngẫu nhiên, nghĩa là các nguồn biến đổi không xác định và không thể giải thích được theo xu hướng lâu dài, biến đổi theo mùa hoặc biến động theo chu kỳ. Ví dụ, chuyển động bất thường trong tổng số vụ bắt giữ xảy ra sau năm 1957 (xem Hình 6) có thể được coi là một biến thể không thể đoán trước trong chuỗi thời gian không theo một khuôn mẫu thông thường nào. Tuy nhiên, khi xem xét kỹ hơn, số vụ bắt giữ tăng mạnh tạm thời có thể được giải thích là do những thay đổi trong việc lưu trữ hồ sơ có hiệu lực khi Orlando Wilson được bổ nhiệm làm cảnh sát trưởng. [252]Ví dụ này chỉ ra tầm quan trọng của việc hiểu các sự kiện lịch sử xã hội và chính trị có thể gây ra những thay đổi trong một chuỗi thời gian.

Ước tính xu hướng tuyến tính

Một kỹ thuật tiêu chuẩn để ngoại suy các xu hướng là ước tính xu hướng tuyến tính, một quy trình sử dụng phân tích hồi quy để thu được các ước tính đáng tin cậy về mặt thống kê về các trạng thái xã hội trong tương lai trên cơ sở các giá trị quan sát được trong một chuỗi thời gian. Hồi quy tuyến tính dựa trên các giả định về tính bền vững, tính đều đặn và độ tin cậy của dữ liệu. Khi hồi quy tuyến tính được sử dụng để ước tính xu hướng, điều cần thiết là các giá trị quan sát được trong một chuỗi thời gian không phải là đường cong, bởi vì bất kỳ sự khác biệt đáng kể nào so với tính tuyến tính sẽ tạo ra các dự báo có sai số lớn. Tuy nhiên, hồi quy tuyến tính cũng có thể được sử dụng để loại bỏ thành phần xu hướng tuyến tính khỏi một chuỗi hiển thị các biến thể theo mùa hoặc biến động theo chu kỳ.

Phân tích hồi quy có hai thuộc tính quan trọng:

1. Độ lệch hủy bỏ. Tổng chênh lệch giữa các giá trị được quan sát trong một chuỗi thời gian và các giá trị nằm dọc theo xu hướng đường thẳng được tính toán (được gọi là đường hồi quy ) sẽ luôn bằng không. Do đó, nếu giá trị xu hướng ( Yt ) được trừ đi từ giá trị được quan sát tương ứng của nó ( Y ) trong tất cả các năm trong một chuỗi thời gian, thì tổng của những khác biệt này (được gọi là độ lệch ) sẽ bằng không. Khi giá trị quan sát cho một năm nhất định nằm dưới đường hồi quy, độ lệch

(Y — Y t ) luôn âm. Ngược lại, khi giá trị quan sát nằm trên đường hồi quy, độ lệch ( Y — Y t ) luôn dương. Các giá trị âm và dương này triệt tiêu lẫn nhau, sao cho 2 ( Y — Y t ) = 0.

2. Bình phương độ lệch là tối thiểu. Nếu chúng ta bình phương từng độ lệch (nghĩa là nhân từng giá trị độ lệch với chính nó) và cộng tất cả chúng lại với nhau, thì tổng của những độ lệch bình phương này sẽ luôn là giá trị nhỏ nhất hoặc nhỏ nhất. Điều này có nghĩa là hồi quy tuyến tính giảm thiểu khoảng cách giữa đường hồi quy và tất cả các giá trị quan sát được của Y trong chuỗi. Nói cách khác, đây là cách hiệu quả nhất để vẽ một đường xu hướng thông qua một loạt các điểm dữ liệu được quan sát.

Hai thuộc tính này của phân tích hồi quy được minh họa bằng dữ liệu giả định trong Hình 7.

HÌNH 7

Hai tính chất của hồi quy tuyến tính

Chú ý:  Y t ) = 0; X( Y  Y t ) 2 = một giá trị tối thiểu (ít nhất).

Việc tính toán xu hướng tuyến tính với phân tích hồi quy được minh họa trong Bảng 3 với dữ liệu về mức tiêu thụ năng lượng. Ở cột (3) lưu ý rằng các năm trong chuỗi có thể được mã hóa, để dễ tính toán, là khoảng cách số ( x ) của mỗi năm tính từ giữa toàn bộ thời kỳ (tức là năm 1973). Phần giữa của chuỗi này được cung cấp một giá trị được mã hóa bằng 0 và được coi là điểm gốc. Các giá trị của x nằm trong khoảng từ — 3 đến + 3 và là độ lệch so với gốc tọa độ. Cũng quan sát quy trình tính toán được sử dụng trong cột (4) và (5) của Bảng 3. Giá trị của xY được tính bằng cách nhân các giá trị tiêu thụ năng lượng ( Y ) với mỗi giá trị thời gian được mã hóa ( x ), như thể hiện trong cột (4) . Giá trị của x 2 , được hiển thị trong cột (5), được tính bằng cách nhân từng giá trị của x với chính nó, nghĩa là bình phương tất cả các giá trị x trong cột (3). Cuối cùng, cột (6) chứa các giá trị xu hướng của biến chuỗi thời gian ( Y t ). Các giá trị xu hướng này, tạo thành một đường thẳng, được tính theo phương trình sau:

y t = a + b 1 x 2

Ở đâu

Y t = giá trị xu hướng cho một năm nhất định

a = giá trị của Y t khi x = 0

b = độ dốc của đường xu hướng thể hiện sự thay đổi trong Y t cho mỗi đơn vị thời gian

x = giá trị thời gian được mã hóa cho bất kỳ năm nào, được xác định bởi khoảng cách từ gốc

k BẢNG 3

Dữ liệu chuỗi thời gian về tổng mức tiêu thụ năng lượng được sử dụng trong hồi quy tuyến tính

được mã hóa

Giá trị xu hướng

Năng lượng

Cột thời gian

Cột (3)

cho năng lượng

năm

Sự tiêu thụ

Giá trị (2) Bởi (3)

Bình phương

Sự tiêu thụ

( X )

( Y )

( x )  ( xY )

( x 2 )

( Yt ) _

(1)

(2)

(3) (4)

(5)

(6)

1970

66,9

- 3  - 200.7

9

68,35

1971

68.3

- 2  - 136,6

4

69.31

1972

71,6

- 1  - 71,6

1

70.27

1973

74,6

00

0

71.24

1974

72,7

1  72,7

1

72.20

1975

70,6

2  141,2

4

73.17

1976

74.0

3 222.0

9

74.13

n = 7

Z Y = 498,7

z x = 0  Z (xY) = 27,0

z ( x 2 ) = 28

Z Y t = 498,7

yt = _

a + b 1 x 2

một =

© Y  498.7

=  = 71.243

số 7

b =

© 1 xy 2  27.0

=  = 0,964

© 1 x 2 2  28.0

yt = _

71,243 + 0,9641 x 2

Khi các giá trị của a và b đã được tính toán, ước tính tổng mức tiêu thụ năng lượng có thể được thực hiện cho bất kỳ năm nào trong chuỗi thời gian được quan sát hoặc cho bất kỳ năm nào trong tương lai . Ví dụ, Bảng 3 cho thấy giá trị xu hướng tiêu thụ năng lượng năm 1972 là 70,27 triệu BTU. Để dự đoán tổng mức tiêu thụ năng lượng cho năm 1980, chúng tôi đặt giá trị của x là 7 (tức là bảy khoảng thời gian cách xa năm 1973, gốc) và giải phương trình Y f (!980) = a + b(x). Công thức tính giá trị của a là

= © Y

N

Ở đâu

2 Y = tổng các giá trị được quan sát trong chuỗi n = số năm trong chuỗi thời gian được quan sát

Công thức tính giá trị của b là

© 1 xY 2

b =  2

© 1 x 2 2

Ở đâu

( 2 xY ) = tổng tích của các giá trị thời gian được mã hóa và các giá trị được quan sát trong chuỗi [xem cột (4) của Bảng 3]

2 ( x 2 ) = tổng các giá trị thời gian được mã hóa bình phương [xem cột (5) của Bảng 3]

Các tính toán trong Bảng 3 không chỉ cho phép chúng tôi tính toán các giá trị xu hướng tiêu thụ năng lượng trong chuỗi quan sát mà còn cho phép chúng tôi dự đoán tổng mức tiêu thụ năng lượng cho bất kỳ năm nào trong tương lai. Do đó, ước tính tổng mức tiêu thụ năng lượng năm 1980 [ Y t (1980) ] là 77,99 triệu BTU.

Để minh họa ứng dụng của hồi quy tuyến tính, chúng tôi đã sử dụng một chuỗi thời gian với số năm lẻ. Chúng tôi coi phần giữa của chuỗi là điểm gốc và mã hóa nó bằng không. Rõ ràng, có nhiều chuỗi thời gian chứa số năm chẵn và một quy trình khác có thể được sử dụng để xác định từng giá trị thời gian được mã hóa ( x ), vì không có năm giữa. Quy trình được sử dụng với chuỗi thời gian được đánh số chẵn là chia chuỗi thành hai phần bằng nhau và mã hóa các giá trị thời gian theo các khoảng của hai (chứ không phải theo các khoảng của một, như trong chuỗi số lẻ). Mỗi năm trong Bảng 4 cách hàng xóm của nó đúng hai đơn vị và giá trị thời gian được mã hóa cao nhất và thấp nhất là + 7 và — 7, thay vì + 3 và — 3. Lưu ý rằng kích thước của khoảng không nhất thiết phải là 2; nó có thể là 3, 4, 5 hoặc bất kỳ số nào với điều kiện là mỗi năm cách đều năm tiếp theo trong chuỗi. Kích thước của khoảng không ảnh hưởng đến việc tính toán kết quả. Thật vậy, cách tiêu chuẩn để mã hóa các khoảng thời gian (ví dụ: năm, quý, ngày, giờ) là cung cấp cho mỗi khoảng thời gian một số lớn hơn số trước đó một đơn vị, bắt đầu bằng khoảng thời gian 1.

BẢNG 4

Hồi quy tuyến tính với chuỗi số chẵn

Giá trị xu hướng

Năng lượng

Thời gian được mã hóa

Cột (2)

Cột (3)

cho năng lượng

năm

Sự tiêu thụ

Giá trị

Bởi (3)

Bình phương

Sự tiêu thụ

( X )

( Y )

( x )

( xY )

(x 2 )

( Yt ) _

(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

(6)

1969

64,4

- 7

- 450,8

49

66.14

1970

66,9

- 5

- 334,5

25

67.36

1971

68.3

- 3

- 204,9

9

68,57

1972

71,6

- 1

- 71,6

1

69,78

1973

74,6

1

74,6

1

71.00

1974

72,7

3

218.1

9

72.21

1975

70,6

5

353.0

25

73.43

1976

74.0

7

518.0

49

74,64

n = 8

S Y = 563,1

X = 0 _

S ( xY ) = 101,9

s ( x 2 ) = 168

S Y t = 563,1

y t = a + b 1 x 2

© Y

563.1

N

70.39

số 8

© 1 xY 2

b

© 1 x 2 2

101,9

0,607

168

Y t  70,39

+ 0,6071 x 2

Y t 119802  70,39

+ 0,6071152  79,495 triệu BTU

Mặc dù tính chính xác của nó trong việc ngoại suy các xu hướng lâu dài, hồi quy tuyến tính bị hạn chế bởi một số điều kiện. Đầu tiên, chuỗi thời gian phải tuyến tính, nghĩa là hiển thị giá trị tăng hoặc giảm liên tục dọc theo đường xu hướng. Nếu mô hình quan sát là phi tuyến tính (nghĩa là lượng thay đổi tăng hoặc giảm từ khoảng thời gian này sang khoảng thời gian khác), thì phải sử dụng các kỹ thuật khác. Một số kỹ thuật này yêu cầu khớp các loại đường cong khác nhau với chuỗi thời gian phi tuyến tính. Thứ hai, phải đưa ra những lập luận hợp lý để chỉ ra rằng các mô hình lịch sử sẽ tồn tại trong tương lai, nghĩa là tiếp tục ở dạng tương tự trong những năm tiếp theo giống như chúng đã có trong những năm trước. Thứ ba, các mẫu phải đều đặn, nghĩa là không hiển thị các biến động theo chu kỳ hoặc các điểm gián đoạn đột ngột. Trừ khi có tất cả các điều kiện này, không nên sử dụng hồi quy tuyến tính để ngoại suy các xu hướng.

Đầu ra SPSS cho các phân tích hồi quy được tính toán thủ công trong Bảng 3 và 4 được hiển thị trong Hình 1. Như có thể thấy bằng cách so sánh Bảng 3 trong văn bản với đầu ra SPSS (Bảng 3 trong Hình 1), các kết quả giống hệt nhau. Đầu ra SPSS xác định biến phụ thuộc (được đặt tên là “ENCONS” cho mức tiêu thụ năng lượng ), số lượng quan sát trong mẫu ( n = 7), hệ số tương quan đơn giản thể hiện độ mạnh của mối quan hệ giữa thời gian và mức tiêu thụ năng lượng (r = 0,729) và hệ số tương quan bình phương (r 2 = 0,531), biểu thị tỷ lệ phương sai trong biến phụ thuộc (“ENCONS”) được giải thích bởi biến độc lập (“TIMECODE”).

Đối với các mục đích hiện tại, phần quan trọng nhất của đầu ra SPSS đưa ra hệ số cho hằng số, a , là 71,243—đây là giá trị của Y , mức tiêu thụ năng lượng, khi X bằng không. Đầu ra cũng đưa ra hệ số cho độ dốc của đường hồi quy, b , là 0,964—đây là lượng thay đổi trong Y , mức tiêu thụ năng lượng , đối với mỗi đơn vị thay đổi trong X , các năm. Hai phần này của kết quả cho phép chúng ta viết phương trình hồi quy và sử dụng các hệ số trong phương trình này để dự báo giá trị tiêu thụ năng lượng cho bất kỳ năm nào trong tương lai. Phương trình hồi quy cho Bảng 3is

Y t = 71,243 + 0,964 1 X 2

Phương trình hồi quy cho Bảng 4, có tám năm thay vì bảy năm trong chuỗi thời gian, là

Y t = 70,388 + 0,607 1 X 2

Lưu ý có bao nhiêu sự khác biệt trong các sườn sau khi chỉ thêm một năm vào chuỗi.

Nhiều dữ liệu chuỗi thời gian mà các nhà phân tích chính sách quan tâm—ví dụ, dữ liệu về tội phạm, ô nhiễm, chi tiêu công, đô thị hóa—là phi tuyến tính. Nhiều kỹ thuật đã được phát triển để khớp các đường cong phi tuyến tính với các mẫu thay đổi không hiển thị mức tăng hoặc giảm liên tục trong các giá trị của chuỗi thời gian được quan sát. Mặc dù các kỹ thuật này không được trình bày chi tiết, nhưng chúng tôi thảo luận về một số thuộc tính và các giả định cơ bản của chúng. Độc giả nào muốn tìm hiểu sâu hơn về các kỹ thuật dự báo này nên tham khảo các tài liệu nâng cao về phân tích chuỗi thời gian.[253]

k TRÌNH BÀY 1

Đầu ra SPSS cho Bảng 3 và 4

Tóm tắt mô hình b

Mẫu R

Quảng trường R

R đã điều chỉnh

Quảng trường

Lỗi tiêu chuẩn của ước tính

Durbin Watson

1  .729 một

.531

.437

2.14575994

1.447

a Dự đoán:(Hằng số),TIMECODE b Biến phụ thuộc: ENCONS

ANOVA b

Tổng của

Người mẫu

hình vuông

df

có nghĩa là hình vuông

F

ý nghĩa

1 hồi quy

26.036

1

26.036

5.655

.063 một

Dư

23.021

5

4.604

Tổng cộng

49.057

6

a Dự đoán:(Hằng số),TIMECODE b Biến phụ thuộc: ENCONS

hệ số a

không chuẩn hóa

tiêu chuẩn hóa

hệ số

hệ số

Cách thức

b

Tiêu chuẩn Lỗi

bản thử nghiệm

t

sig.

1 (Không đổi)

71.243

.811

87.843

.000

MÃ THỜI GIAN

.964

.406

.729

2.378

.063

một biến phụ thuộc: ENCONS

Số dư Thống kê a

tối thiểu

tối đa

Nghĩa là

Tiêu chuẩn độ lệch

N

Dự đoán 68.349998

Giá trị

74.135712

71.242857

2.08309522

7

Dư  - 2.571429

3.3571429

8.120E-15

1.95880187

7

Tiêu chuẩn  - 1.389

Dự đoán

Giá trị

1.389

.000

1.000

7

Tiêu chuẩn  -1.198

Dư

1.565

.000

.913

7

một biến phụ thuộc: ENCONS

Chuỗi thời gian phi tuyến tính

Các chuỗi thời gian không đáp ứng các điều kiện về tính tuyến tính, tính bền vững và tính đều đặn được chia thành năm loại chính (Hình 8):

  Dao động. Ở đây, có sự lệch khỏi tuyến tính, nhưng chỉ trong vòng năm, quý, tháng hoặc ngày. Các dao động có thể liên tục và đều đặn (ví dụ: hầu hết các vụ bắt giữ của cảnh sát xảy ra trong khoảng thời gian từ 11 giờ đêm đến 2 giờ chiều trong suốt cả năm ) nhưng không cho thấy mức tăng hoặc giảm liên tục trong khoảng thời gian được kiểm tra (Hình 8[a]). Các dao động trong các năm có thể xảy ra cùng với các xu hướng trường tồn dài hạn giữa các năm. Các ví dụ bao gồm sự thay đổi thất nghiệp theo mùa, sự thay đổi hàng tháng về khối lượng công việc của cơ quan và sự thay đổi hàng ngày về mức độ ô nhiễm.

2.   Chu kỳ. Chu kỳ là những biến động phi tuyến tính xảy ra giữa các năm hoặc khoảng thời gian dài hơn. Các chu kỳ có thể không đoán trước được hoặc xảy ra liên tục và đều đặn. Trong khi mô hình tổng thể của một chu kỳ luôn là phi tuyến tính, các phân đoạn của một chu kỳ nhất định có thể là tuyến tính hoặc đường cong (Hình 8[b]). Ví dụ là các chu kỳ kinh doanh và “vòng đời” của các lĩnh vực học thuật, ấn phẩm khoa học và các nền văn minh.

3.   Đường cong tăng trưởng. Sự khởi hành từ tuyến tính xảy ra giữa các năm, thập kỷ hoặc một số đơn vị thời gian khác. Các đường cong tăng trưởng cho thấy sự gia tăng tích lũy của tốc độ tăng trưởng trong một chuỗi thời gian, sự giảm dần của tốc độ tăng trưởng này hoặc một sự kết hợp nào đó của cả hai (Hình 8[c]). Trong trường hợp thứ hai, các đường cong tăng trưởng có hình chữ S và được gọi là đường cong sigmoid hoặc logistic . Các đường cong tăng trưởng, được phát triển từ các nghiên cứu về sinh vật, đã được sử dụng để dự báo sự tăng trưởng của ngành công nghiệp, khu vực đô thị, dân số, công nghệ và khoa học. Mặc dù các đường cong tăng trưởng không tuyến tính nhưng chúng vẫn bền bỉ và đều đặn.

4.   Suy giảm đường cong. Ở đây, sự lệch khỏi tuyến tính lại xảy ra giữa các năm, thập kỷ hoặc các khoảng thời gian dài hơn. Trên thực tế, các đường cong suy giảm là bản sao của các đường cong tăng trưởng. Đường cong suy giảm chứng tỏ tốc độ suy giảm tăng hoặc giảm tích lũy trong một chuỗi thời gian (Hình 8[d]). Tốc độ suy giảm tăng và giảm có thể được kết hợp để tạo thành các đường cong có hình dạng khác nhau. Các mô hình suy giảm đôi khi được sử dụng làm cơ sở cho các quan điểm năng động hoặc vòng đời khác nhau về sự suy giảm của các nền văn minh, xã hội và khu vực đô thị. Đường cong suy giảm là phi tuyến tính nhưng thường xuyên và liên tục.

5.   Thảm họa. Đặc điểm chính của dữ liệu chuỗi thời gian rất thảm khốc là chúng hiển thị sự gián đoạn đột ngột và sắc nét. Phân tích về sự thay đổi thảm khốc, một lĩnh vực nghiên cứu do nhà toán học người Pháp René Thom thành lập, không chỉ liên quan đến những thay đổi phi tuyến tính theo thời gian mà còn liên quan đến các mô hình thay đổi không liên tục (Hình 8[e]). Các ví dụ bao gồm những thay đổi đột ngột trong chính sách của chính phủ trong chiến tranh (đầu hàng hoặc rút lui), sự sụp đổ của các sàn giao dịch chứng khoán trong thời kỳ khủng hoảng kinh tế và sự thay đổi đột ngột về mật độ của chất lỏng khi nó sôi.[254]

Các đường cong tăng trưởng và suy giảm được minh họa trong Hình 8(c) và (d) không thể được mô tả bằng một xu hướng đường thẳng. Các mô hình tăng trưởng và suy giảm hiển thị ít hoặc không có biến động theo chu kỳ và xu hướng được mô tả tốt nhất là tăng trưởng hoặc suy giảm theo cấp số nhân, nghĩa là tăng trưởng hoặc suy giảm theo đó các giá trị của một số lượng tăng hoặc giảm với tốc độ tăng dần. Sự phát triển của các tổ chức chính phủ liên bang từ năm 1789 đến năm 1973 (Hình 9) là một ví dụ về sự phát triển theo cấp số nhân. Sau năm 1789, tổng số các tổ chức bắt đầu tăng trưởng chậm, cho đến khoảng năm 1860 khi tốc độ tăng trưởng bắt đầu tăng nhanh. Rõ ràng, xu hướng tăng trưởng này rất khác so với các xu hướng lâu dài và các biến thể theo chu kỳ đã được xem xét cho đến nay.[255]

Các kỹ thuật để điều chỉnh các đường cong phù hợp với các quá trình tăng trưởng và suy giảm phức tạp hơn so với các kỹ thuật được sử dụng để ước tính xu hướng lâu dài. Mặc dù nhiều kỹ thuật trong số này dựa trên hồi quy tuyến tính, nhưng chúng yêu cầu các phép biến đổi khác nhau của biến chuỗi thời gian ( Y ). Một số biến đổi này

Nhiệm kỳ Tổng thống ( X )

HÌNH 9

Sự phát triển của các tổ chức chính phủ liên bang tại Hoa Kỳ

theo nhiệm kỳ tổng thống, 1789-1973

Nguồn: Herbert Kaufman, Các tổ chức chính phủ có bất tử không? (Washington, DC: Viện Brookings, 1976), tr. 62.

liên quan đến nghiệm (y/nY), trong khi những hàm khác yêu cầu logarit (log Y ) hoặc số mũ ( e x ). Trong mỗi trường hợp, mục đích là để biểu thị các thay đổi toán học trong một chuỗi thời gian tăng theo số lượng tăng hoặc giảm (hoặc ngược lại, giảm bằng cách tăng hoặc giảm số lượng). Những kỹ thuật này sẽ không được trình bày ở đây, nhưng logic của chúng đủ quan trọng để đảm bảo cho việc nghiên cứu thêm.

Một minh họa đơn giản sẽ phục vụ tốt nhất để làm rõ các kỹ thuật điều chỉnh đường cong. Nhắc lại mô hình lãi kép. Mô hình này nói rằng

S n = 1 1 + r 2 n S 0

Ở đâu

S n = số tiền mà một khoản đầu tư nhất định sẽ tích lũy được trong một (n) số năm nhất định

S 0 = số tiền đầu tư ban đầu

(1 + r) n = lợi tức đầu tư không đổi (1.0) cộng với lãi suất ( r ) trong một ( n ) số năm nhất định

Hãy tưởng tượng rằng người quản lý của một đô thị nhỏ gồm 10.000 người phải đối mặt với tình huống sau. Để đáp ứng các chi phí xuất túi ngay lập tức cho các trường hợp khẩn cấp, vào năm 2000, người ta đã quyết định rằng số tiền 1.000 đô la nên được dành riêng
trong một tài khoản séc đặc biệt. Tài khoản kiểm tra rất tiện dụng nhưng không kiếm được tiền lãi. Vào năm 2001 và những năm tiếp theo, do lạm phát gia tăng, người quản lý bắt đầu tăng số tiền trong tài khoản đặc biệt thêm 100 đô la mỗi năm. Sự gia tăng quỹ, được minh họa trong Hình 10(a), là một ví dụ điển hình về loại xu hướng tuyến tính mà chúng ta đang xem xét. Chuỗi thời gian tăng theo số lượng không đổi (100 đô la mỗi năm) và đến năm 2010, đã có 2.000 đô la trong tài khoản đặc biệt. Trong trường hợp này, các giá trị chuỗi thời gian (Y) giống hệt với các giá trị xu hướng (Y t = Y), bởi vì tất cả các giá trị của Y đều nằm trên đường xu hướng.

Bây giờ hãy xem xét điều gì sẽ xảy ra nếu người quản lý đặt tiền vào một tài khoản có lãi suất đặc biệt (chúng ta sẽ giả định rằng không có giới hạn pháp lý nào và việc rút tiền có thể được thực hiện mà không bị phạt). Giả sử rằng lãi suất hàng năm là 10 phần trăm ghép lãi hàng năm. Cũng giả sử rằng chỉ có 1.000 đô la ban đầu còn lại trong tài khoản trong thời hạn 10 năm, nghĩa là không có khoản tiền gửi nào được thực hiện nữa. Sự tăng trưởng của các quỹ thành phố, được minh họa trong Hình 10(b), là một ví dụ điển hình về loại xu hướng tăng trưởng mà chúng ta đang thảo luận. Các quỹ của thành phố tăng lên bằng cách tăng số tiền trong khoảng thời gian mười năm (nhưng với lãi suất không đổi được gộp hàng năm ) và tổng số tiền có sẵn vào cuối năm 2010 là 2.594 đô la, so với 2.000 đô la trong tài khoản không sinh lãi (Hình 10[a]). Lưu ý rằng trong trường hợp đầu tiên (không có lãi), phải mất mười năm để tăng gấp đôi số tiền ban đầu. Không tích lũy ở trên

HÌNH 10

Xu hướng tuyến tính so với tăng trưởng

1.000 đô la ban đầu đến từ tiền lãi. Trong trường hợp thứ hai, phải mất hơn bảy năm một chút để nhân đôi số tiền ban đầu và toàn bộ số tiền tăng thêm ($1.594) đến từ tiền lãi. Các giá trị được sử dụng để tính lũy kế vào cuối năm 2010 là

S n = 1 1 + r 2 n S 0

= 1 1 + r 2 10 1 $1.000 2 = 1 1 + 0,10 2 10 1 $1.000 2 = 2,5937 1 $1.000 2

S 10 = $2,594

Lưu ý rằng tích lũy cho bất kỳ năm nào (ví dụ: năm 2005 là năm thứ năm) có thể được tính đơn giản bằng cách thay thế các giá trị thích hợp trong công thức S 5 = (1 + r) 5 ($1.000) = (1,6105)($1.000) = $1.610,51.

Bây giờ hãy xem xét những hạn chế của hồi quy tuyến tính trong việc ước tính các xu hướng tăng trưởng như được minh họa trong Hình 10(b). Phương trình hồi quy tuyến tính của Hình 10(b) [ Y f = 1.753,30 + 82,31( x )] sẽ tạo ra một dự báo không chính xác. Ví dụ: dự báo năm 1990 sử dụng phương trình hồi quy tuyến tính mang lại ước tính xu hướng là $3.399,50 [ Y f (1990) = 1.753,30 + 82,31(20) = $3.399,50]. Ngược lại, công thức tính lãi kép, thể hiện chính xác sự tăng trưởng phi tuyến tính của các quỹ tích lũy, đưa ra ước tính năm 1990 là $6.727,47 [ S 20 = (1,1) 20 ($1.000) = 6,72747 ($1.000) = $6.727,47]. [256]Ước tính hồi quy tuyến tính, gần bằng một nửa số tiền được tính bằng công thức lãi kép, rất không chính xác vì nó vi phạm giả định chính rằng chuỗi phải tuyến tính để sử dụng phân tích hồi quy tuyến tính, do đó rất không chính xác.

May mắn thay, kỹ thuật hồi quy tuyến tính có thể được điều chỉnh để ước tính xu hướng tăng trưởng. Tuy nhiên, để hồi quy làm được điều này, cần phải thay đổi phương trình tuyến tính ban đầu của chúng ta [ Y f = a + b ( x )] thành một phương trình phi tuyến tính. Mặc dù có nhiều cách để thực hiện việc này, hai trong số các quy trình phổ biến nhất là trọng số mũ và chuyển đổi dữ liệu.

Trọng số mũ

Trong trọng số mũ, chúng ta nâng một trong các số hạng trong phương trình hồi quy lên lũy thừa, ví dụ: bình phương giá trị của ( x ) hoặc thêm một số hạng khác, cũng được nâng lên thành lũy thừa, vào phương trình [ví dụ: c ( x 2 )]. Mức tăng (hoặc giảm) trong mô hình tăng trưởng được quan sát càng rõ ràng thì sức mạnh cần thiết để thể hiện nó càng cao. Ví dụ: nếu chúng ta có lượng thay đổi ngày càng tăng, chẳng hạn như những thay đổi được minh họa bằng công thức lãi kép (Hình 10[b]), chúng ta có thể thêm vào phương trình hồi quy tuyến tính ban đầu một số hạng thứ ba [ c ( x 2 ) ] đã được được nâng lên lũy thừa bằng cách bình phương giá trị thời gian được mã hóa ( x ). Phương trình (được gọi là parabola cấp hai) sau đó đọc

Y t = a + b 1 x 2 + c 1 x 2 2

= 1753,30 + 82,31 1 x 2 + 1,8 1 x 2 2

Lưu ý rằng phần duy nhất của phương trình này không tuyến tính là giá trị thời gian bình phương ( x 2 ) . Điều này có nghĩa là bất kỳ giá trị nào của x được tính cho một năm nhất định sẽ tăng theo lũy thừa 2 (ví dụ: giá trị được mã hóa của trở thành 81). Giá trị x ban đầu càng cao thì lượng thay đổi càng lớn, bởi vì bình phương của các số lớn hơn tạo ra các sản phẩm lớn hơn một cách không tương xứng so với bình phương của các số nhỏ hơn. Trong khi giá trị thời gian được mã hóa ( x ) là 9 gấp ba lần giá trị của 3 trong phương trình hồi quy tuyến tính, thì trong parabola cấp hai, cùng năm đó gấp chín lần giá trị của năm tương ứng

9  9 2

-- = 3 và -—r = 9 3  3 2

Đây là ý nghĩa của việc nói rằng một cái gì đó tăng với tốc độ ngày càng tăng.

Chuyển đổi dữ liệu

Thủ tục thứ hai được sử dụng để điều chỉnh các kỹ thuật hồi quy tuyến tính cho các quá trình tăng trưởng và suy giảm là chuyển đổi dữ liệu. Trong khi trọng số hàm mũ liên quan đến việc viết một phương trình hồi quy phi tuyến tính mới và rõ ràng [ví dụ: Y t = a + b(x) + c(x 2 )], việc chuyển đổi dữ liệu cho phép các nhà phân tích làm việc với phương trình tuyến tính đơn giản [ Y t = a + b ( x )], nhưng chỉ sau khi các giá trị của biến chuỗi thời gian ( Y ) đã được chuyển đổi thích hợp. Một cách để biến đổi biến chuỗi thời gian là lấy căn bậc hai của nó (V Y ) . Một cách khác để biến đổi dữ liệu là lấy logarit chung của các giá trị của biến chuỗi thời gian. Logarit chung (cơ số 10) của một số là lũy thừa mà 10 phải được tăng lên để tạo ra số đó. Ví dụ, 2 là logarit của 100, bởi vì 10 phải được nâng lên lũy thừa của 2 để tạo ra 100 (10 X 10 = 10 2 = 100). Ngược lại, logarit tự nhiên (cơ số e ) của một số là lũy thừa mà cơ số e , bằng 2,71828, phải được tăng lên để tạo ra số đó. Ví dụ: logarit tự nhiên của 100 là 4,6052, vì 2,71828 lũy thừa 4,6052 bằng 100. Chữ viết tắt của logarit cơ số 10 là log và chữ viết tắt của logarit cơ số e là ln . Để nắm được bản chất của những biến đổi này, chúng ta có thể nghiên cứu một chuỗi thời gian giả định thể hiện sự tăng trưởng cực kỳ nhanh chóng (Bảng 5). Sau đó, chúng ta có thể quan sát hệ quả của việc lấy nghiệm và logarit của biến chuỗi thời gian trước khi giải phương trình hồi quy tuyến tính đơn giản.

Lưu ý rằng tất cả các tính toán được sử dụng trong Bảng 5 đều giống với những tính toán đã được sử dụng khi áp dụng hồi quy tuyến tính để ước tính xu hướng. Sự khác biệt duy nhất là các giá trị của Y đã được chuyển đổi, bằng cách lấy căn bậc hai của chúng hoặc bằng cách lấy logarit chung (cơ số 10) của chúng. Quan sát rằng quy trình hồi quy tuyến tính hoàn toàn không phù hợp để mô tả xu hướng tăng trưởng mạnh tiến triển theo bội số của 10 trong mỗi thời kỳ [cột (2), Bảng 5]. Phương trình tuyến tính [ Y t = a + b ( x )] đưa ra dự báo năm 2011 là 85.224, khi giá trị thực của chuỗi sẽ là 1.000.000! (Tất nhiên, chúng tôi giả định rằng chuỗi này sẽ tăng theo hệ số 10 vào năm 2011 và những năm tiếp theo.) Phương trình tuyến tính dựa trên phép biến đổi căn bậc hai [ VỸ = a + b ( x ) ] giúp ích rất ít cho sự bùng nổ này chuỗi thời gian. Việc chuyển đổi dẫn đến ước tính năm 2011 là 94.249, hầu như không có nhiều cải thiện.

www.irpublicpolicy.ir  143

Chỉ có phương trình tuyến tính biến đổi logarit [log Y = a + b ( x )] mới cho chúng ta giá trị chính xác của năm 2011. Trên thực tế, những gì chúng ta đã làm là “làm thẳng” xu hướng tăng trưởng bằng cách lấy logarit chung của Y , do đó cho phép việc sử dụng hồi quy lin tai để ngoại suy xu hướng. Điều này không có nghĩa là xu hướng thực sự là tuyến tính (rõ ràng là không phải vậy). Điều đó chỉ có nghĩa là chúng ta có thể sử dụng hồi quy tuyến tính để đưa ra dự báo chính xác về giá trị của xu hướng phi tuyến tính trong năm 2011 hoặc bất kỳ năm nào khác. Tuy nhiên, lưu ý rằng để ước tính xu hướng cho năm 2011, chúng ta phải chuyển đổi giá trị loga rithmic (6.0) trở lại giá trị ban đầu của biến Y. Điều này được thực hiện (Bảng 5) bằng cách lấy phản logarit của 6.0 (viết tắt là “antilog 6.0”), là 1.000.000 (phản logarit là số tương ứng với logarit, ví dụ: phản logarit 2 = 100, phản logarit 3 = 1.000, phản logarit 4 = 10.000, v.v.). Cũng lưu ý rằng các gốc cũng phải được chuyển đổi lại bằng cách tăng ước tính xu hướng theo lũy thừa thích hợp (xem Bảng 5).

Bây giờ chúng ta đã hiểu một số nguyên tắc cơ bản của việc ước tính xu hướng tăng trưởng, chúng ta hãy quay lại ví dụ về người quản lý của một đô thị nhỏ và vấn đề lãi suất kép. Từ mô hình lãi kép, chúng ta biết rằng 1.000 đô la đầu tư với lãi suất 10 phần trăm (gộp hàng năm) sẽ tích lũy thành 6.727,47 đô la sau 20 năm, cụ thể là vào cuối năm 1990. Nghĩa là,

S n = 1 1 + r 2 n S 0

= 1 1 + 0,10 2 20 1 $1.000 2

S 20 = $6.727,50

Khi trước đó chúng tôi sử dụng phương trình hồi quy tuyến tính để ngoại suy đến năm 1990, chúng tôi thu được 3.399,50 đô la. Đây là $3.327,97 do lỗi ($6.727,47 - 3.399,50 = $3.327,97). Nhưng chúng ta có thể làm gì với lỗi rất lớn này, vì chúng ta muốn sử dụng hồi quy tuyến tính để dự báo xu hướng tăng trưởng? Một cách đơn giản để giải quyết vấn đề này là tìm logarit cơ số 10 của tất cả các giá trị của Y và sử dụng chúng với phương trình hồi quy tuyến tính. Điều này đã được thực hiện trong Bảng 6, cho thấy ước tính xu hướng năm 1990 dựa trên phép biến đổi logarit là log Y t (1990) = 3,828. Khi lấy đối logarit của giá trị này, chúng tôi thấy rằng nó bằng khoảng 6.730 đô la, một ước tính rất gần với giá trị được tạo ra bởi công thức lãi kép (lỗi nhỏ là do làm tròn số). Do đó, thông qua phép biến đổi logarit của biến chuỗi thời gian, chúng tôi đã áp dụng hồi quy tuyến tính cho quá trình tăng trưởng phi tuyến tính. Các loại biến đổi logarit tương tự thường được sử dụng trong phân tích chính sách công để ngoại suy các xu hướng tăng trưởng quan trọng khác, bao gồm thu nhập quốc gia, dân số và chi tiêu của chính phủ.

Phương pháp thảm họa

Cho dù chúng ta điều chỉnh hồi quy tuyến tính thành công như thế nào đối với các vấn đề dự báo tăng trưởng và suy giảm, thì vẫn phải có một điều kiện: Các quy trình mà chúng ta tìm kiếm để hiểu và ngoại suy phải diễn ra suôn sẻ và liên tục. Tuy nhiên, như chúng ta đã thấy (Hình 8[e]), nhiều chuỗi thời gian không liên tục. Nó ở đây nơi

k BẢNG 6

Hồi quy tuyến tính với phép biến đổi logarit của chuỗi thời gian

Chuỗi thời gian

logarit của

Thời gian được mã hóa theo chuỗi  thời gian

Bình phương

Cột (3)

Xu hướng

năm

Biến đổi

Giá trị biến

Giá trị thời gian

Bởi (4)

Ước lượng

( X )

(1)

( Y )

(2)

(log Y )( X )

(3) (4)

( X 2 )

(5)

( X nhật ký Y )

(6)

(log Y t )

(7)

1981

1100

3.041  - 9

81

- 27.369

3.0413

1982

1210

3.083  - 7

49

- 21.581

3.0827

1983

1331

3.124  - 5

25

- 15.620

3.1241

1984

1464

3.165  - 3

9

- 9.495

3.1655

1985

1611

3.207  - 1

1

- 3.207

3.2069

1986

1772

3.248 1

1

3.248

3.2483

1987

1949

3.290 3

9

9.870

3.2897

1988

2144

3.331 5

25

16.655

3.3311

1989

2358

3.373 7

49

23.611

3,3725

1990

2594

3.414 9

81

30.726

3.4139

n = 10

17533

32.276 0

330

6.838

32.2760

log Y t = a + b 1 x 2

© nhật ký Y 32.276

3.2276

số 10

,  ©1x logY)  6,838

= 0,0207

ib  ©1x 2 2  3 3 0

log Y t = 3,2276 + 0,02071 x 2

log Yt 119902 = 3,2276 + 0,02071292 = 3,828 _

Yt 119902 = antilog 3,828 = 6.745,27 USD

phương pháp thảm họa, một lĩnh vực trong nhánh toán học đặc biệt gọi là địa hình, cung cấp những hiểu biết hữu ích. Phương pháp thảm họa, bao gồm nghiên cứu có hệ thống và biểu diễn toán học các quá trình không liên tục, được thiết kế đặc biệt để dự báo xu hướng khi những thay đổi nhỏ trong một biến (ví dụ: thời gian) tạo ra những thay đổi lớn đột ngột trong một biến khác. Điểm mà tại đó một thay đổi nhỏ trong một biến số dẫn đến sự thay đổi đột ngột và mạnh mẽ trong một biến số khác được gọi là thảm họa, một thuật ngữ đề cập đến một định lý toán học phân loại các quá trình không liên tục thành năm loại chính chứ không phải là bất kỳ cảm giác nào về sự diệt vong sắp xảy ra hoặc thảm họa. Theo người sáng lập, René Thom, nó là một phương pháp (không phải lý thuyết) để nghiên cứu các loại gián đoạn cơ bản trong tự nhiên và xã hội.[257]

Phương pháp thảm họa quá phức tạp để khảo sát ở đây. Chúng ta không bao giờ nên nhận thức được một số giả định và ứng dụng chính của nó đối với phân tích chính sách công:

Các quá trình không liên tục. Nhiều quá trình vật lý, sinh học và xã hội quan trọng nhất không chỉ có dạng đường cong mà còn đột ngột và không liên tục. Một ví dụ về các quá trình không liên tục trong lĩnh vực xã hội là sự thay đổi đột ngột trong thái độ của công chúng đôi khi kéo theo những thay đổi diễn biến dần dần của dư luận xã hội.

Các hệ thống như một tổng thể. Các hệ thống xã hội nói chung thường thể hiện những thay đổi không phải là tổng đơn giản của các bộ phận của chúng. Những thay đổi đột ngột có thể xảy ra trong cấu trúc của một hệ thống xã hội nói chung, mặc dù các bộ phận của hệ thống đó có thể đã thay đổi dần dần và nhịp nhàng. Ví dụ, dư luận về các vấn đề chính sách lớn có thể đột ngột khác nhau, tạo nên một cuộc tranh luận hoặc đối đầu gay gắt, đồng thời ý kiến của từng công dân cũng dần dần phát triển. Tương tự như vậy, các chính sách công có thể thay đổi đột ngột, mặc dù chiều hướng của dư luận đã thay đổi dần dần.

Độ trễ gia tăng. Khi cố gắng duy trì hoặc xây dựng sự ủng hộ của công chúng, các nhà hoạch định chính sách có xu hướng chọn các chính sách liên quan đến những thay đổi gia tăng đối với các thói quen và thông lệ hiện có. Lựa chọn gia tăng liên quan đến “sự so sánh liên tục liên tục của chính sách được thông qua với tất cả các lựa chọn thay thế lân cận.” [258]Sự chậm trễ là hệ quả của nhiều yếu tố: thông tin không đầy đủ, sự phổ biến của các hình thức phân tích trực quan (thông thường), lòng trung thành và cam kết chính trị, sức ỳ của thể chế và tiền lệ lịch sử.

Thay đổi chính sách thảm khốc. Việc hoạch định chính sách gia tăng sẽ trì hoãn sự thay đổi thảm khốc cho đến thời điểm cuối cùng có thể, một phần vì những thay đổi đang diễn ra suôn sẻ theo quan điểm của các nhóm tranh chấp dường như không đòi hỏi phải thay đổi hướng đột ngột. Tại một thời điểm nhất định, các nhà hoạch định chính sách buộc phải thực hiện những thay đổi chính sách đột ngột và không liên tục để duy trì sự ủng hộ của dân chúng.

Một ứng dụng của phương pháp thảm họa trong phân tích chính sách công là trong lĩnh vực dư luận. [259]Ví dụ, một sự thay đổi đột ngột và không liên tục trong chính sách năng lượng của Tây Đức đã được giải thích bằng cách sử dụng phương pháp thảm họa để chỉ ra những thay đổi dần dần trong dư luận, cùng với sự chậm trễ gia tăng, đã dẫn đến quyết định đột ngột chấm dứt kế hoạch xây dựng nhà máy điện hạt nhân. ở Kaiserstuhl, một khu vực nông nghiệp tiếp giáp với sông Rhine ở bang Baden Wurttemberg. [260]Sau các phiên điều trần công khai, việc xây dựng nhà máy đã được bắt đầu, chỉ sau đó là các cuộc biểu tình ngồi và cưỡng chế di dời những người biểu tình khỏi địa điểm. Trong suốt thời kỳ này, dư luận dần dần chuyển hướng có lợi cho dân cư nông nghiệp trong khu vực. Cuối cùng, sau một số thay đổi chính sách gia tăng và chi phí đáng kể cho chính phủ, dự án đột ngột bị hủy bỏ.[261]

Phương pháp luận về thảm họa cung cấp các khái niệm và kỹ thuật để hiểu các quy trình chính sách không liên tục. Tuy nhiên, nó là một tập hợp các khái niệm và phương pháp, chứ không phải là một lý thuyết. Như vậy, nó dựa trên giả định rằng các quá trình không liên tục được quan sát trong quá khứ sẽ tự lặp lại trong tương lai. Mặc dù phương pháp luận về thảm họa cố gắng đưa ra những lý do hợp lý cho sự xuất hiện của các sự kiện trong tương lai (trái ngược với niềm tin đơn giản rằng các mô hình quan sát được trong quá khứ sẽ lặp lại trong tương lai), nhưng tốt nhất nên xem phương pháp này như một hình thức dự báo ngoại suy. Đó là một cách để suy nghĩ về tương lai chính sách không liên tục hơn là đưa ra những dự đoán bắt nguồn từ lý thuyết.

DỰ BÁO LÝ THUYẾT

Các phương pháp dự báo lý thuyết giúp các nhà phân tích đưa ra dự đoán về các trạng thái xã hội trong tương lai trên cơ sở các đề xuất lý thuyết và dữ liệu hiện tại và lịch sử. Ngược lại với dự báo ngoại suy, sử dụng các giả định về sự lặp lại lịch sử để đưa ra các dự báo, dự báo lý thuyết dựa trên các mệnh đề và quy luật về nguyên nhân và kết quả. Trong khi logic của dự báo ngoại suy về cơ bản là quy nạp , logic của dự báo lý thuyết về cơ bản là suy diễn.

Suy luận suy diễn sử dụng các phát biểu chung (tiên đề, định luật, mệnh đề) để thiết lập tính đúng hay sai của các phát biểu cụ thể hơn khác, bao gồm cả các dự đoán. Trong phân tích chính sách, lập luận suy diễn được sử dụng thường xuyên nhất liên quan đến các lập luận nhân quả nhằm xác định rằng nếu một sự kiện ( X ) xảy ra thì một sự kiện khác ( Y ) sẽ theo sau. Mặc dù đặc điểm nổi bật của dự báo lý thuyết là các dự đoán được suy ra từ các định đề và định luật, nhưng suy diễn và quy nạp có mối quan hệ với nhau. Tính thuyết phục của một lập luận suy diễn được tăng lên đáng kể nếu các dự đoán được suy luận về mặt lý thuyết được quan sát hết lần này đến lần khác thông qua nghiên cứu thực nghiệm. Tương tự như vậy, một khái quát hóa thực nghiệm đơn lẻ (“Kẻ thù chọn rút lui khi bị đe dọa”) sẽ thuyết phục hơn nhiều nếu được hỗ trợ bởi một hoặc nhiều giả định có trong một lý thuyết (“Phương án thay thế có chi phí càng lớn thì khả năng nó được chọn càng thấp ”).[262]

Trong phần này, chúng tôi xem xét một số quy trình hỗ trợ các nhà phân tích đưa ra các dự báo lý thuyết: ánh xạ lý thuyết, mô hình nhân quả, phân tích hồi quy, ước lượng điểm và khoảng, và phân tích tương quan. Một số quy trình này (ví dụ: lập bản đồ lý thuyết) liên quan đến các cách xác định và hệ thống hóa các lý thuyết, trong khi các quy trình khác (ví dụ: phân tích hồi quy) cung cấp các ước tính tốt hơn về các trạng thái xã hội trong tương lai đã được dự đoán từ lý thuyết. Tuy nhiên, trước khi chúng ta bắt đầu, điều cần thiết là phải nhận ra rằng không có kỹ thuật nào trong số này thực sự đưa ra dự đoán; chỉ có lý thuyết mới có thể đưa ra dự đoán. Theo lời của một người đóng góp quan trọng cho lĩnh vực mô hình hóa lý thuyết,

Do bản chất cố hữu của phương pháp khoa học, có một khoảng cách giữa ngôn ngữ của lý thuyết và nghiên cứu. Suy luận nhân quả thuộc về cấp độ lý thuyết, trong khi nghiên cứu thực tế chỉ có thể thiết lập các hiệp phương sai và trình tự thời gian. . . . Kết quả là, chúng ta không bao giờ có thể thực sự chứng minh các quy luật nhân quả theo kinh nghiệm.[263]

ánh xạ lý thuyết

Sơ đồ lý thuyết là một kỹ thuật giúp các nhà phân tích xác định và sắp xếp các giả định chính trong một lý thuyết hoặc lập luận nhân quả. [264]Sơ đồ lý thuyết có thể hỗ trợ khám phá bốn loại lập luận nhân quả: hội tụ, phân kỳ, nối tiếp và tuần hoàn. Các lập luận hội tụ là những lập luận trong đó hai hoặc nhiều giả định về quan hệ nhân quả được sử dụng để hỗ trợ cho một kết luận hoặc tuyên bố. Các lập luận khác nhau là những lập luận trong đó một giả định hỗ trợ nhiều hơn một tuyên bố hoặc kết luận. Ngược lại , trong các lập luận nối tiếp , một kết luận hoặc tuyên bố được sử dụng như một giả định để hỗ trợ cho một loạt kết luận hoặc tuyên bố tiếp theo. Cuối cùng, lập luận tuần hoàn là lập luận nối tiếp trong đó kết luận hoặc yêu cầu cuối cùng trong một chuỗi được kết nối với yêu cầu hoặc kết luận đầu tiên trong chuỗi đó. Hậu quả của một lập luận theo chu kỳ có thể tự củng cố tích cực hoặc tiêu cực. Bốn loại lập luận nhân quả này được minh họa trong Hình 11.

Một lý thuyết có thể chứa một hỗn hợp các đối số hội tụ, phân kỳ, nối tiếp và tuần hoàn. Một số quy trình có thể được sử dụng để khám phá cấu trúc tổng thể của một lập luận hoặc lý thuyết: (1) tách riêng và đánh số từng giả định, có thể là một tiên đề, định luật hoặc mệnh đề; (2) gạch dưới những từ chỉ khẳng định ( do đó, do đó, do đó ) hoặc những giả định được sử dụng để đảm bảo cho khẳng định ( since, because, for ); (3) khi các từ cụ thể ( do đó , v.v.) đã bị bỏ qua, nhưng được ngụ ý rõ ràng, hãy cung cấp các chỉ số logic thích hợp trong ngoặc; và (4) sắp xếp các giả định và tuyên bố được đánh số theo sơ đồ mũi tên minh họa cấu trúc của lập luận hoặc lý thuyết nhân quả.

Hãy áp dụng các thủ tục này cho một lý thuyết quan trọng về hoạch định chính sách công. Lý thuyết này, được gọi là “sự lựa chọn của công chúng,” liên quan đến các điều kiện thể chế nằm dưới sự điều hành hiệu quả (và không hiệu quả) của chính phủ.[265] Các nhà lý thuyết lựa chọn công đã cố gắng chỉ ra trên cơ sở lý thuyết cách thức sắp xếp thể chế khác nhau, đặc biệt là các hình thức quản lý dân chủ, sẽ mang lại hiệu quả cao hơn và trách nhiệm giải trình trước công chúng. Lý thuyết lựa chọn công cộng cũng gây tranh cãi, bởi vì nó gợi ý rằng các vấn đề lớn của chính phủ Mỹ (kém hiệu quả, bất bình đẳng, không phản hồi) một phần là hệ quả của các giáo lý

hội tụ

Tăng số lượng  Giảm sản lượng trên mỗi

đình công của công ------► nhân viên nơi công cộng

tổ chức nhân viên 

Tăng dần

---quản lý công

(Một)

Khác nhau

Gia tăng sự xa lánh của công chức

Tăng dần

---quản lý công

(b)

Sản lượng giảm dần trên —► nhân viên trong các tổ chức công

Tăng cường tập trung quản lý công

nối tiếp

Sản lượng giảm dần trên —► nhân viên trong các tổ chức công

(c)

theo chu kỳ

Tăng cường tập trung quản lý công

Tôi_ 

(d)

HÌNH 11

Bốn loại lập luận nhân quả

của hành chính công, một nguyên tắc mà trong hơn 50 năm qua đã nhấn mạnh đến sự tập trung hóa, thứ bậc và sự hợp nhất của các quyền lực hành chính.

Trong nỗ lực giải thích sự kém hiệu quả của các thể chế chính phủ, một nhà lý luận về sự lựa chọn công cộng, Vincent Ostrom, đưa ra lập luận sau, lập luận này đã được lập bản đồ bằng cách gạch chân các từ khóa và cung cấp các chỉ số logic trong ngoặc đơn:

Gordon Tullock trong Chính trị của chế độ quan liêu (1965) phân tích các hậu quả xảy ra khi [ĐÓ ĐƯỢC GIẢI ĐỊNH RẰNG] các cá nhân tư lợi, duy lý theo đuổi các chiến lược tối đa hóa trong các cơ quan công quyền rất lớn. “Con người kinh tế” của Tullock [VÌ VẬY] là một công chức đầy tham vọng, người luôn tìm cách nâng cao cơ hội thăng tiến nghề nghiệp của mình trong bộ máy quan liêu.

Vì sự thăng tiến nghề nghiệp phụ thuộc vào những khuyến nghị thuận lợi của cấp trên, nên một công chức có định hướng nghề nghiệp sẽ hành động để làm hài lòng cấp trên của mình. [THÌ VẬY] Thông tin có lợi sẽ được chuyển tiếp; thông tin bất lợi sẽ bị đàn áp. [SINCE] Sự bóp méo thông tin sẽ làm giảm khả năng kiểm soát và tạo ra những kỳ vọng khác với các sự kiện do hành động tạo ra. Do đó, các bộ máy quan liêu quy mô lớn sẽ trở nên dễ sai sót và cồng kềnh trong

thích ứng với các điều kiện thay đổi nhanh chóng. [SINCE] Những nỗ lực sửa chữa hoạt động sai lầm của bộ máy quan liêu bằng cách thắt chặt kiểm soát sẽ chỉ đơn giản là phóng đại sai sót. [THÌ VẬY] có thể dẫn đến sự sụt giảm lợi nhuận theo quy mô. [BỞI VÌ] Tổ chức càng lớn thì tỷ lệ phần trăm các hoạt động của nó sẽ liên quan đến đầu ra càng nhỏ và tỷ lệ nỗ lực của nó sẽ được chi cho 34 càng lớn.

sự quản lý.

Trong lập luận vừa được trích dẫn, chúng ta đã sử dụng quy trình (2) và (3) của ánh xạ lý thuyết. Chúng tôi đã gạch chân các từ chỉ ra các tuyên bố hoặc giả định làm cơ sở cho các tuyên bố và cung cấp các toán tử logic còn thiếu trong ngoặc. Quan sát rằng lập luận bắt đầu bằng một giả định về bản chất con người (“con người kinh tế”), một giả định cơ bản đến mức nó được gọi là một tiên đề . Các tiên đề được coi là đúng và hiển nhiên; nghĩa là, họ được cho là không yêu cầu bằng chứng. Cũng lưu ý rằng đây là một lập luận phức tạp mà cấu trúc tổng thể khó nắm bắt chỉ bằng cách đọc đoạn văn.

Cấu trúc của đối số có thể được mô tả đầy đủ hơn khi chúng ta hoàn thành các bước (1) và (4). Sử dụng quy trình (1), chúng tôi tách riêng và đánh số từng yêu cầu và giả định bảo đảm của nó, thay đổi một số từ để cải thiện sự rõ ràng của lập luận ban đầu.

[TỪ]

1. Công chức làm việc trong các cơ quan công quyền rất lớn là những cá nhân duy lý, tư lợi, những người theo đuổi các chiến lược tối đa hóa (“con người kinh tế”).

[VÀ]

2. Mong muốn thăng tiến nghề nghiệp là hệ quả của tư lợi duy lý.

[VÌ THẾ]

[TỪ]

3. Công chức phấn đấu để có cơ hội thăng tiến trong nghề nghiệp.

4. Cơ hội nghề nghiệp thăng tiến là hệ quả của những lời giới thiệu thuận lợi từ cấp trên.

[VÀ]

5. Những đề xuất có lợi từ cấp trên là hệ quả của việc nhận được thông tin có lợi từ cấp dưới.

[VÌ THẾ]

6. Cấp dưới phấn đấu thăng tiến trong sự nghiệp sẽ chuyển tiếp thông tin thuận lợi và ngăn chặn thông tin bất lợi.

[TỪ]

7. Việc dồn nén những thông tin bất lợi sẽ tạo ra sai sót cho ban quản lý, làm giảm tính linh hoạt của họ trong việc thích ứng với những điều kiện thay đổi nhanh chóng.

[VÀ]

8. Việc kìm nén những thông tin bất lợi làm giảm khả năng kiểm soát của nhà quản lý.

[VÌ THẾ]

9. Các nhà quản lý bù đắp cho sự mất kiểm soát của họ bằng cách cố gắng thắt chặt kiểm soát. Các nỗ lực đền bù nhằm thắt chặt kiểm soát càng khuyến khích việc đàn áp thông tin bất lợi và (6) phóng đại các lỗi quản lý (7). Hơn nữa (8) mất kiểm soát tạo ra nỗ lực thắt chặt kiểm soát.

34 Sđd., tr. 60. Các từ gạch chân và phần chèn trong ngoặc đơn đã được thêm vào nhằm mục đích minh họa các quy trình ánh xạ lý thuyết.

[VÀ] 10. Việc thắt chặt kiểm soát mang tính đền bù là hệ quả của quy mô của các cơ quan công quyền.

[SINCE] 11. Việc thắt chặt kiểm soát mang tính đền bù đòi hỏi phải dành một tỷ lệ nỗ lực lớn hơn cho các hoạt động quản lý và một tỷ lệ nhỏ hơn cho các hoạt động đầu ra.

[VÌ VẬY] 12. Bộ máy hành chính công càng lớn thì tỷ lệ nỗ lực mở rộng cho các hoạt động đầu ra so với quy mô càng nhỏ, nghĩa là hiệu quả thu được theo quy mô càng ít.

Bằng cách tách riêng và đánh số từng yêu cầu và giả định đảm bảo, chúng tôi đã bắt đầu vạch trần cấu trúc logic của lập luận. Lưu ý rằng có nhiều loại lập luận nhân quả khác nhau trong lý thuyết về sự kém hiệu quả của chính phủ này. Phần đầu tiên của trích dẫn chứa một lập luận nối tiếp nhấn mạnh ảnh hưởng của động cơ thúc đẩy nhân viên đối với lỗi thông tin và sự kiểm soát của nhà quản lý. Phần thứ hai của trích dẫn chứa đựng một lập luận nối tiếp khác, nhưng là lập luận nhấn mạnh tầm quan trọng của quy mô bộ máy công quyền. Ngoài ra, có một đối số tuần hoàn (phóng đại sai số) và một số đối số phân kỳ và hội tụ.

Cấu trúc của lập luận tổng thể không thể được phơi bày thỏa đáng cho đến khi chúng ta hoàn thành quy trình (4) và vẽ sơ đồ mũi tên mô tả cấu trúc nguyên nhân của lập luận (Hình 12). Trước tiên, hãy quan sát rằng có hai đối số nối tiếp: (1, 2, 3) và (5, 4, 3). Cái thứ hai trong số này (5, 4, 3) có thể tự đứng vững và không cần đến cái thứ nhất (1, 2, 3), vốn hoàn toàn dựa trên các suy luận từ tiên đề “con người kinh tế”. Thứ hai, có một đối số khác nhau (5, 4, 6) chỉ ra rằng cùng một yếu tố (5) có nhiều hậu quả. Cũng có ba điểm hội tụ

HÌNH 12

Sơ đồ mũi tên minh họa cấu trúc nhân quả của một đối số Các đối số (4, 2, 3), (3, 5, 6) và (8, 10, 9), gợi ý trong mỗi trường hợp rằng có hai yếu tố giải thích sự xuất hiện của cùng một sự kiện.

Sơ đồ mũi tên cũng cho thấy hai đặc điểm trung tâm của lập luận lý thuyết này. Nó làm rõ ràng một mối quan hệ tiềm năng quan trọng, được biểu thị bằng đường đứt quãng giữa (10) và (6), điều này cho thấy rằng quy mô của các cơ quan công quyền có thể ảnh hưởng độc lập đến xu hướng chuyển tiếp hoặc ngăn chặn thông tin. Đồng thời, sơ đồ mũi tên giúp xác định một đối số tuần hoàn (6, 7, 8, 9) rất quan trọng đối với lý thuyết này. Trên thực tế, phần này của lý thuyết lập luận rằng chúng ta có thể mong đợi sự gia tăng tích lũy về số lượng lỗi quản lý do mối quan hệ tự củng cố giữa việc ngăn chặn thông tin (6), lỗi quản lý (7), mất kiểm soát quản lý (8), thắt chặt kiểm soát để đền bù (9), do đó khuyến khích hơn nữa việc ngăn chặn thông tin (6), v.v. Lập luận theo chu kỳ này, còn được gọi là vòng phản hồi tích cực (dương vì giá trị của các biến trong chu kỳ tiếp tục tăng), cho thấy rằng bất kỳ dự báo nào dựa trên lý thuyết lựa chọn công sẽ dự đoán mô hình tăng trưởng theo đường cong do lỗi quản lý và sự kém hiệu quả của chính phủ.

Nếu chúng ta không sử dụng các thủ tục ánh xạ lý thuyết, thì chắc chắn chúng ta đã phát hiện ra hỗn hợp các đối số hội tụ, phân kỳ, nối tiếp và tuần hoàn chứa trong cấu trúc của lý thuyết. Các giả định nhân quả cụ thể—ví dụ, giả định rằng quy mô của các cơ quan công quyền có thể kết hợp với việc thắt chặt kiểm soát mang tính đền bù để trấn áp thông tin bất lợi—không được trình bày rõ ràng trong đoạn văn gốc. Bởi vì Sơ đồ lý thuyết làm cho cấu trúc của các tuyên bố và giả định trở nên rõ ràng.

Mô hình lý thuyết

Mô hình hóa lý thuyết đề cập đến một loạt các quy trình để xây dựng các biểu diễn (mô hình) đơn giản hóa của các lý thuyết. Mô hình hóa là một phần thiết yếu của dự báo lý thuyết, bởi vì các nhà phân tích hiếm khi đưa ra dự báo lý thuyết trực tiếp từ lý thuyết. Trong khi các nhà phân tích có thể bắt đầu với các lý thuyết, họ phải phát triển các mô hình của các lý thuyết này trước khi họ thực sự có thể dự báo các sự kiện trong tương lai. Mô hình lý thuyết là điều cần thiết bởi vì các lý thuyết thường phức tạp đến mức chúng phải được đơn giản hóa trước khi áp dụng cho các vấn đề chính sách và bởi vì quá trình phân tích dữ liệu để đánh giá tính hợp lý của một lý thuyết liên quan đến việc xây dựng và thử nghiệm các mô hình lý thuyết, chứ không phải bản thân các lý thuyết.

Hãy nghĩ xem bạn có thể so sánh và đối chiếu các mô hình như thế nào về mục đích của chúng (mô tả theo kinh điển, quy chuẩn), các hình thức thể hiện (bằng lời nói, biểu tượng, thủ tục) và các chức năng phương pháp luận (thay thế, quan điểm). Phần lớn các mô hình dự báo lý thuyết chủ yếu mang tính mô tả, bởi vì chúng tìm cách dự đoán hơn là tối ưu hóa một số kết quả có giá trị. Phần lớn, các mô hình này cũng được thể hiện một cách tượng trưng, nghĩa là dưới dạng các ký hiệu và phương trình toán học. Lưu ý rằng chúng tôi đã sử dụng một số mô hình tượng trưng liên quan đến dự báo ngoại suy, ví dụ, phương trình hoặc mô hình hồi quy [ Y f = a + b ( x )]. Mặc dù nó không phải là một mô hình nhân quả (vì không có lập luận nhân quả rõ ràng nào được đưa ra), nhưng nó vẫn được thể hiện một cách tượng trưng.

Trong phân tích chính sách công, một số dạng tiêu chuẩn của mô hình biểu tượng hỗ trợ đưa ra dự báo lý thuyết: mô hình nhân quả, mô hình lập trình tuyến tính, mô hình đầu vào-đầu ra, mô hình kinh tế lượng, mô hình kinh tế vi mô và mô hình động lực hệ thống.[266] Vì việc trình bày chi tiết từng dạng mô hình này nằm ngoài phạm vi của văn bản này nên chúng tôi giới hạn sự chú ý của mình vào các mô hình nhân quả. Trong bài đánh giá của mình, chúng tôi phác thảo các giả định chính, điểm mạnh, hạn chế và ứng dụng của mô hình nhân quả.

Mô hình nhân quả

Các mô hình nhân quả là những biểu diễn đơn giản của các lý thuyết cố gắng giải thích và dự đoán nguyên nhân và hậu quả của các chính sách công. Giả định cơ bản của các mô hình nhân quả là các hiệp phương sai giữa hai hoặc nhiều biến số - ví dụ, các hiệp phương sai cho thấy thu nhập bình quân đầu người tăng lên cùng với sự gia tăng chi tiêu phúc lợi ở các bang của Mỹ - là sự phản ánh của các năng lực tạo ra (nguyên nhân) cơ bản và hậu quả (hiệu ứng) của chúng. Mối quan hệ giữa nguyên nhân và kết quả được thể hiện bằng các định luật và mệnh đề chứa đựng trong một lý thuyết và được mô hình hóa bởi nhà phân tích. Quay trở lại minh họa của chúng ta từ lý thuyết lựa chọn công, hãy quan sát rằng tuyên bố “Tỷ lệ tổng nỗ lực đầu tư vào các hoạt động quản lý được xác định bởi quy mô của các tổ chức công” là một đề xuất lý thuyết . Một mô hình của mệnh đề đó có thể là Y = a + b (X), trong đó Y là tỷ lệ giữa cấp quản lý và nhân viên không thuộc cấp quản lý, a và b là các hằng số và X là tổng số nhân viên trong các tổ chức công có quy mô khác nhau.

Điểm mạnh của các mô hình nhân quả là chúng buộc các nhà phân tích phải đưa ra các giả định nhân quả rõ ràng. Hạn chế của các mô hình nhân quả nằm ở chỗ các nhà phân tích có xu hướng nhầm lẫn giữa các hiệp phương sai được phát hiện thông qua phân tích thống kê với quan hệ nhân quả. Các suy luận nhân quả luôn đến từ bên ngoài một mô hình, nghĩa là từ các định luật, mệnh đề và tiên đề cơ bản trong một lý thuyết nào đó. Theo cách nói của Sewall Wright, một trong những người tiên phong đầu tiên trong loại mô hình này, quy trình lập mô hình nhân quả “không nhằm mục đích hoàn thành nhiệm vụ bất khả thi là suy ra các mối quan hệ nhân quả từ các giá trị của các hệ số tương quan.”[267]

Mô hình nhân quả đã được sử dụng để xác định các yếu tố quyết định kinh tế, xã hội và chính trị của các chính sách công trong các lĩnh vực vấn đề từ giao thông vận tải đến y tế, giáo dục và phúc lợi. [268]Một trong những tuyên bố chính của nghiên cứu dựa trên mô hình nhân quả là sự khác biệt trong cấu trúc chính trị (ví dụ: chính thể đơn đảng hay đa đảng) không ảnh hưởng trực tiếp đến các đầu ra chính sách như chi tiêu cho giáo dục và phúc lợi.

Ngược lại, sự khác biệt về trình độ phát triển kinh tế xã hội (thu nhập, công nghiệp hóa, đô thị hóa) quyết định sự khác biệt về cấu trúc chính trị, từ đó ảnh hưởng đến chi tiêu cho giáo dục và phúc lợi. Kết luận này gây tranh cãi vì nó dường như mâu thuẫn với giả định chung được chia sẻ rằng nội dung của chính sách công được xác định bởi các cấu trúc và quy trình chính trị, bao gồm bầu cử, cơ chế đại diện và cạnh tranh đảng phái.

Một trong những thủ tục thống kê chính được sử dụng trong mô hình nhân quả là phân tích đường dẫn, một cách tiếp cận chuyên biệt để phân tích hồi quy sử dụng nhiều biến độc lập (chứ không phải một). Khi sử dụng phân tích đường dẫn, chúng tôi hy vọng xác định được các biến độc lập đó (ví dụ: thu nhập) đơn lẻ và kết hợp với các biến khác (ví dụ: tham gia chính trị) xác định những thay đổi trong một biến phụ thuộc (ví dụ: chi tiêu phúc lợi). Một biến độc lập được coi là nguyên nhân của một biến phụ thuộc, biến này được coi là tác động của nó. Ước tính nguyên nhân và kết quả được gọi là hệ số đường dẫn , biểu thị mối quan hệ nhân quả một chiều (đệ quy) giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc.

Một cách tiêu chuẩn để mô tả các mối quan hệ nhân quả là sơ đồ đường dẫn. Biểu đồ đường dẫn trông rất giống biểu đồ mũi tên được sử dụng để lập bản đồ lý thuyết lựa chọn công cộng, ngoại trừ một biểu đồ đường dẫn chứa các ước tính về cường độ tác động của các biến độc lập lên các biến phụ thuộc. Trong Hình 13a sơ đồ đường dẫn đã được sử dụng để mô hình hóa một phần của lý thuyết lựa chọn công cộng. Ưu điểm của phân tích đường dẫn và mô hình nhân quả là chúng cho phép dự báo dựa trên các giả định lý thuyết rõ ràng về nguyên nhân (số lượng nhân viên trong các tổ chức công riêng lẻ ) và hậu quả của chúng (tỷ lệ nhân viên quản lý so với nhân viên không quản lý và chi phí tính bằng đô la thuế cho mỗi đơn vị sự nghiệp công lập). Hạn chế của các thủ tục này, như đã lưu ý, là chúng không được thiết kế cho nhiệm vụ bất khả thi là suy luận quan hệ nhân quả từ các ước tính về mối quan hệ giữa các biến. Mặc dù sự vắng mặt của một mối quan hệ có thể đủ để suy ra rằng không có quan hệ nhân quả , nhưng chỉ có lý thuyết mới cho phép chúng ta đưa ra những suy luận mang tính nhân quả và do đó, đưa ra những dự đoán.

HÌNH 13

Sơ đồ đường dẫn minh họa một mô hình của lý thuyết lựa chọn công cộng

Lưu ý: Ký hiệu p biểu thị đường nhân quả và các chữ viết phụ chỉ định hướng nhân quả: p 31 có nghĩa là biến 3 do biến 1 gây ra. Các biến không có nguyên nhân trước được gọi là biến ngoại sinh (nghĩa là nguyên nhân của chúng nằm ngoài hệ thống), trong khi tất cả những thứ khác được gọi là nội sinh (nghĩa là nguyên nhân của chúng là bên trong hệ thống). Ký hiệu e (đôi khi được chỉ định là u ) là một thuật ngữ sai, được định nghĩa là phương sai (dư) không giải thích được trong một biến nội sinh đó là còn lại sau khi tính đến tác động của biến nội sinh có trước nó trong biểu đồ đường dẫn. Các thuật ngữ lỗi không được tương quan với nhau và với các biến khác.

Phân tích hồi quy

Một kỹ thuật hữu ích để ước tính mối quan hệ giữa các biến trong các mô hình dự đoán lý thuyết là phân tích hồi quy. Phân tích hồi quy, đã được xem xét trong cuộc thảo luận của chúng tôi về ước tính xu hướng, là một quy trình thống kê chung mang lại ước tính về mô hình và mức độ của mối quan hệ giữa một biến phụ thuộc và một hoặc nhiều biến độc lập. Khi phân tích hồi quy được thực hiện với một biến độc lập, nó được gọi là hồi quy đơn giản; nếu có từ hai biến độc lập trở lên gọi là hồi quy bội. Mặc dù nhiều vấn đề dự báo lý thuyết yêu cầu hồi quy bội, nhưng chúng tôi tự giới hạn ở hồi quy đơn giản trong phần còn lại của phần này.[269]

Phân tích hồi quy rất hữu ích trong mô hình hóa lý thuyết. Nó cung cấp các biện pháp tóm tắt về mô hình mối quan hệ giữa một biến độc lập và một biến phụ thuộc. Các biện pháp tóm tắt này bao gồm một đường hồi quy, cho phép chúng tôi ước tính các giá trị của biến phụ thuộc bằng cách biết các giá trị của biến độc lập và một thước đo tổng thể về khoảng cách dọc của các giá trị được quan sát từ đường hồi quy. Như chúng ta sẽ thấy, một phép đo tóm tắt các khoảng cách này cho phép chúng ta tính toán mức độ sai số có trong một dự báo. Vì phân tích hồi quy dựa trên nguyên tắc bình phương nhỏ nhất nên nó có một lợi thế đặc biệt đã được ghi nhận liên quan đến ước lượng xu hướng tuyến tính. Nó cung cấp một "sự phù hợp" tốt nhất giữa dữ liệu và đường hồi quy bằng cách đảm bảo rằng khoảng cách bình phương giữa các giá trị được quan sát và giá trị ước tính biểu thị giá trị tối thiểu hoặc giá trị nhỏ nhất.[270]

Ưu điểm thứ hai của phân tích hồi quy là nó buộc nhà phân tích phải quyết định biến nào trong số hai (hoặc nhiều) biến là nguyên nhân của biến kia, tức là chỉ định biến độc lập (nguyên nhân) và biến phụ thuộc (kết quả). Tuy nhiên, để đưa ra quyết định về nguyên nhân và kết quả, các nhà phân tích phải có một số lý thuyết về lý do tại sao một biến nên được coi là nguyên nhân của biến khác. Mặc dù phân tích hồi quy đặc biệt phù hợp với các vấn đề dự đoán tác động từ các nguyên nhân, nhưng điều tốt nhất mà phân tích hồi quy có thể làm (và nó làm tốt điều này) là cung cấp các ước tính về các mối quan hệ được dự đoán bởi một lý thuyết. Tuy nhiên, chính lý thuyết và biểu diễn đơn giản hóa của nó (mô hình lý thuyết), chứ không phải phân tích hồi quy, thực hiện dự đoán. Phân tích hồi quy chỉ có thể cung cấp các ước tính về mối quan hệ giữa các biến mà theo lý thuyết nào đó, đã được phát biểu dưới dạng dự đoán. [271]Vì lý do này, các nhà phân tích nên sử dụng các thủ tục ánh xạ lý thuyết trước khi sử dụng phân tích hồi quy.

Để minh họa việc áp dụng phân tích hồi quy cho các vấn đề dự báo lý thuyết, chúng ta hãy giả sử rằng các nhà hoạch định chính sách thành phố muốn xác định chi phí bảo trì trong tương lai của các phương tiện tuần tra của cảnh sát theo hai chính sách thay thế. Một chính sách liên quan đến các cuộc tuần tra thường xuyên của cảnh sát nhằm mục đích kiểm soát giao thông và tội phạm. Tổng chi phí bảo dưỡng hàng năm cho mười xe tuần tra là 18.250 USD, tương đương 1.825 USD cho mỗi xe. Tổng số dặm cho mười phương tiện là 535.000 dặm, tức là 53.500 dặm cho mỗi phương tiện. Một chính sách mới hiện đang được xem xét là một chính sách sẽ liên quan đến các cuộc tuần tra của cảnh sát “có tác động cao” như một cách để tạo ra khả năng hiển thị lớn hơn của cảnh sát, phản ứng nhanh hơn với các cuộc gọi hỗ trợ của công dân và cuối cùng là ngăn chặn tội phạm bằng cách tăng khả năng- được người phạm tội bị bắt giữ.[272]

Các nhà hoạch định chính sách địa phương quan tâm đến bất kỳ phương tiện nào sẽ làm giảm tội phạm. Tuy nhiên, ngày càng có nhiều khoảng cách giữa thu và chi, và các nhóm công dân đã thúc ép cắt giảm chi phí nhiên liệu. Các nhà hoạch định chính sách cần một số cách để dự báo, trên cơ sở số dặm và hồ sơ bảo trì của chính họ, sẽ tốn bao nhiêu tiền nếu một vài trong số mười phương tiện được lái thêm 15.000 dặm mỗi năm.

Vấn đề dự báo này có thể được giải quyết một cách hiệu quả bằng cách sử dụng phân tích hồi quy. Mối quan hệ giữa nguyên nhân và kết quả khá rõ ràng và yếu tố quyết định chính của chi phí bảo trì là việc sử dụng phương tiện được đo bằng số dặm đã lái. [273]Do đó, một nhà phân tích chính sách thành phố có thể vẽ các giá trị của các biến độc lập ( X ) và phụ thuộc ( Y ) trên biểu đồ phân tán ( biểu đồ phân tán ), biểu đồ này sẽ hiển thị mô hình của mối quan hệ (tuyến tính-phi tuyến tính), hướng của mối quan hệ (tích cực-tiêu cực) và độ mạnh của mối quan hệ (mạnh-trung bình-yếu) giữa quãng đường đi được hàng năm trên mỗi phương tiện và chi phí bảo dưỡng hàng năm trên mỗi phương tiện (Hình 14). Chúng tôi giả định rằng mô hình, hướng và cường độ của mối quan hệ là tuyến tính, tích cực và mạnh mẽ, như trong Hình 14(a).

Hồi quy tuyến tính cổ điển giả định rằng các biến có liên quan theo một mô hình tuyến tính. Mặc dù hồi quy tuyến tính cũng có thể được sử dụng với các mối quan hệ tuyến tính phủ định (Hình 14[b]), nhưng nó sẽ tạo ra các lỗi nghiêm trọng nếu áp dụng cho các mẫu đường cong như các mẫu được minh họa trong Hình 14(c) và (d). Trong những trường hợp như vậy, như chúng ta đã thấy trước đó trong phần thảo luận về khớp đường cong, chúng ta phải sử dụng hồi quy phi tuyến tính hoặc biến đổi giá trị của các biến (ví dụ: bằng cách lấy logarit của chúng) trước khi áp dụng các kỹ thuật hồi quy tuyến tính thông thường. Phân tích hồi quy sẽ mang lại các ước tính kém tin cậy hơn khi dữ liệu phân tán rộng rãi, như trong Hình 14(e). Nếu dữ liệu không biểu thị khuôn mẫu hoặc mối quan hệ nào (Hình 14[f]), thì ước tính tốt nhất về những thay đổi trong Y do X là giá trị trung bình (trung bình) của các giá trị của Y .

Nhớ lại từ cuộc thảo luận của chúng ta về ước tính xu hướng rằng đường thẳng mô tả mối quan hệ giữa các biến X và Y được gọi là đường hồi quy. Phương trình được sử dụng để khớp đường hồi quy với dữ liệu được quan sát trong biểu đồ phân tán giống với phương trình được sử dụng để ước tính xu hướng tuyến tính, với một số khác biệt nhỏ. Ký hiệu Y t (chỉ số t đề cập đến một giá trị xu hướng) được thay thế bằng Y c (chỉ số c đề cập đến một giá trị được tính toán hoặc ước tính). Các chỉ số khác nhau này nhắc nhở chúng ta rằng ở đây, hồi quy được áp dụng cho hai biến cơ bản, trong khi ở

HÌNH 14

Biểu đồ phân tán minh họa các mô hình và mối quan hệ khác nhau giữa chi phí bảo trì hàng năm giả định và số dặm hàng năm trên mỗi phương tiện

ước tính xu hướng tuyến tính và phi tuyến tính, một trong các biến là thời gian. Công thức cho phương trình hồi quy tuyến tính là

Y c = a + b 1 X 2

Ở đâu

a = giá trị của Y c khi X = 0, được gọi là phần chặn Y vì nó cho biết vị trí đường hồi quy được tính toán chặn trục Y

b = giá trị thay đổi của Y c do X thay đổi một đơn vị , được gọi là hệ số góc của đường hồi quy vì nó biểu thị độ dốc của đường thẳng X = một giá trị cho trước của biến độc lập

Một sự khác biệt nhỏ thứ hai giữa các phương trình hồi quy và xu hướng là việc tính toán các giá trị của a và b . Trong phân tích hồi quy, chúng tôi không làm việc với các giá trị ban đầu của Y và các giá trị thời gian được mã hóa của X mà với độ lệch trung bình . Độ lệch trung bình chỉ đơn giản là sự khác biệt giữa một giá trị nhất định của X hoặc Y và giá trị trung bình (trung bình) của tất cả các giá trị của X hoặc Y . Các công thức cần thiết để tính giá trị trung bình và độ lệch trung bình cho X và Y là

© X

trung bình của X = X = 

N

© Y

trung bình của Y = Y = 

n độ lệch trung bình của X = x = X — X độ lệch trung bình của Y = y = Y — Y

Giá trị của a và b trong phương trình hồi quy được tính theo công thức sau:

© 1 xy 2

b =

© 1 x 2 2

a = Y — b ( X )

Bây giờ chúng ta hãy quay trở lại vấn đề dự báo mà nhà phân tích chính sách đô thị của chúng ta phải đối mặt. Tất cả dữ liệu cần thiết để giải phương trình hồi quy được cung cấp trong Bảng 7. Quan sát cột (1) liệt kê mười phương tiện trong đội xe của thành phố. Số dặm hàng năm ( X ) và chi phí bảo trì ( Y ) được thể hiện bằng hàng nghìn dặm và đô la [cột (2) và (3)] để dễ tính toán. Ở dưới cùng của cột (1) và (2), chúng tôi cũng đã tính tổng của X ( X ) và Y ( © Y ) và phương tiện tương ứng của chúng ( X = © X/n = 53,6 và Y = © Y/n = 1,785). Cột (4) và (5) chứa độ lệch của từng giá trị X và Y so với giá trị trung bình tương ứng của nó. Những độ lệch trung bình này (x = X — X ) và (y = Y — Y ) cho chúng ta thấy mức độ chênh lệch của từng giá trị X và Y so với giá trị trung bình của chính nó. Lưu ý rằng các giá trị của độ lệch trung bình có tổng bằng 0 [dưới cùng của cột (4) và (5)], bởi vì giá trị trung bình của X và Y là giá trị trung bình, điều này đảm bảo rằng các giá trị trên giá trị trung bình sẽ triệt tiêu các giá trị dưới giá trị trung bình.

Độ lệch trung bình ( x và y ) thể hiện mức độ chênh lệch của từng giá trị xung quanh phương tiện X và Y. Tuy nhiên, chúng không thể được sử dụng như một thước đo tóm tắt của mức chênh lệch này, bởi vì tổng của chúng bằng không. Vì lý do này, độ lệch trung bình được bình phương [cột (7) và (8)], do đó loại bỏ các dấu âm và tính tổng. Các tổng này, được gọi là tổng bình phương (là dạng rút gọn của “tổng bình phương của độ lệch trung bình”), cung cấp một bản tóm tắt tổng thể về mức độ phân tán của các giá trị X và Y xung quanh phương tiện của chúng. Cuối cùng, trong cột (6), chúng tôi đã nhân các độ lệch trung bình ( x và y ), thu được các tích chéo của độ lệch ( xy ). Các sản phẩm chéo này là biểu hiện của mô hình và sức mạnh của mối quan hệ giữa X và Y , nhưng là sản phẩm có tính đến sự chênh lệch của điểm số X và Y.

BẢNG 7

Bảng tính ước tính chi phí bảo trì trong tương lai từ số dặm hàng năm trên mỗi phương tiện

www.irpublicpolicy.ir  159

Phương tiện giao thông

Chi phí bảo trì

X có nghĩa là

Ý nghĩa của y

X có nghĩa là

của ý nghĩa

(Hàng nghìn

mỗi xe

độ lệch

độ lệch

độ lệch

độ lệch

độ lệch

Ước lượng

Phương tiện giao thông

dặm)

(Nghìn đô la)

(X-X)

(Y - Ỹ)

Sản phẩm chéo

Bình phương

Bình phương

Giá trị của

Con số

(X)

(T)

(X)

(y)

(xy)

(X 2 )

(/)

ư c )

(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

(6)

(7)

(số 8)

(9)

1

24

0,45

-29,5

-1.335

39,38

870,25

1.7820

0,838

2

23

1,25

-30,5

-0,585

17,84

930,25

0,3420

0,806

3

30

0,85

-23,5

-0,985

23.15

552,25

0,9700

1.030

4

40

1,15

-13,5

-0,685

9,25

182,25

0,4690

1.400

5

48

1,95

-5,5

0,115

-0,633

30,25

0,0130

1.606

6

65

1,85

11,5

0,015

0,173

132,25

0,0002

2.150

7

65

2,35

11,5

0,515

5.923

132,25

0,2650

2.150

số 8

60

2,65

6,5

0,815

5.298

42,25

0,6640

1.990

9

90

2,55

36,5

0,715

26.098

1332,25

0,5110

2.950

10

91

3,25

37,5

1.415

53.063

1406.25

2,0020

2.982

n = 10

nhà sản xuất = 536

S? = 17,85

0,0

0,0

s(xy) = 179,54

s(x 2 ) = 5610,5

s(y 2 ) = 7,02

S7 C = 17,85

x = 53,6

Y = 1,785

Số dặm mỗi

179,54

' = 0,032

5610.5

a = Y - b(x) = 1,785 - 0,032(53,6) = 0,0698 hoặc 0,07

Y c = a + fe(x) = 0,07 + 0,032(X)

y ]5 „ = 0,07 + 0,032(150) = 4,87 = 4.870 USD

Để ước tính chi phí bảo trì trong tương lai theo chương trình tuần tra của cảnh sát có tác động cao, trước tiên chúng tôi giải phương trình hồi quy

Y c = a + b 1 X 2

bằng cách thay thế các phép tính từ trang tính thành các công thức cho a và b . Kể từ đây

© 1 xy 2

b =

© 1 x 2 2

a = Y — b ( Y) = 1,785 - 0,032 1 53,6 2 = 0,07

Y c = 0,07 + 0,032 1 X 2

Phương trình hồi quy này có nghĩa là đường hồi quy chặn trục Y ở mức 0,07 nghìn đô la (tức là 70 đô la) và chi phí bảo trì tăng thêm 0,032 nghìn đô la (tức là 32 đô la) cho mỗi 1.000 dặm lái xe. Trên cơ sở thông tin này, chúng tôi có thể ước tính chi phí bảo trì trên cơ sở kiến thức về số dặm hàng năm trên mỗi phương tiện. Các giá trị được tính toán ( Y c ) cho từng giá trị ban đầu của X [cột (9)] có thể được vẽ trên biểu đồ để tạo đường hồi quy. Cuối cùng, dự báo của chúng tôi chỉ ra rằng thành phố sẽ phải chịu thêm $4.870 chi phí khi áp dụng tuần tra có tác động cao, bởi vì thêm 150.000 dặm sẽ dẫn đến Y i50 = 0,07 + 0,032(150) = $4,87 nghìn đô la.

Ước tính điểm và khoảng

Phân tích hồi quy, như chúng ta đã thấy, cho phép chúng ta khớp một đường hồi quy với dữ liệu sao cho bình phương khoảng cách giữa các điểm dữ liệu và đường hồi quy là một giá trị nhỏ nhất hoặc nhỏ nhất (xem Hình 7). Điều này có nghĩa là phân tích hồi quy không chỉ sử dụng (chứ không phải mất) thông tin về các biến thể của chi phí và số dặm, mà còn cho phép chúng tôi ước tính hợp lý xu hướng trung tâm trong mối quan hệ và so sánh ước tính này với các giá trị quan sát được trong biểu đồ phân tán. Do khoảng cách giữa đường hồi quy và các điểm dữ liệu riêng lẻ được giảm thiểu nên ước tính hồi quy chứa ít lỗi hơn so với các loại ước tính khác, chẳng hạn như những ước tính được tính toán trên cơ sở chi phí trung bình cho mỗi dặm lái xe. Phân tích hồi quy cũng cho phép chúng tôi tính toán lỗi có thể xảy ra trong ước tính của mình. Điều này có thể được thực hiện theo nhiều cách (Bảng 8). Một cách đơn giản là trừ từng giá trị của Y c [cột (3)] khỏi giá trị được quan sát tương ứng của nó [cột (2)]. Điều này cho chúng ta biết có bao nhiêu khoảng cách giữa mỗi cặp giá trị ước tính và quan sát được. Sai số của ước tính hồi quy, được biểu thị bằng khoảng cách giữa các giá trị của Y và Y c , tăng tỷ lệ thuận với lượng phân tán. Độ phân tán càng lớn, ước tính càng kém chính xác.

Một cách khác để tính sai số là tính tổng và tính trung bình các khoảng cách này. Bởi vì một trong những tính chất của hồi quy tuyến tính là các khoảng cách này bằng 0 khi chúng được cộng lại [nghĩa là 2 ( Y — Y c ) = 0], chúng ta phải bình phương chúng trước khi chia cho số trường hợp để tìm giá trị trung bình. Cột (4) của Bảng 8 cho thấy sai số bình phương trung bình (còn gọi là phương sai của một ước tính) là 1,304. Biểu thức lỗi này, mặc dù hữu ích cho một số tính toán nhất định được mô tả

BẢNG 8

Tính toán lỗi tiêu chuẩn của chi phí bảo trì ước tính

Số xe

Chi phí bảo trì quan sát được ( Y )

Ước lượng

phí bảo trì ( Yc )

Chi phí ước tính trừ quan sát được ( Y - Y c )

Bình phương chi phí ước tính trừ đi quan sát được ( Y - Y c ) 2

(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

1

0,45

0,838

- 0,388

0,151

2

1,20

0,806

0,394

0,155

3

0,80

1.030

- 0,230

0,053

4

1.10

1.400

- 0,300

0,090

5

1,90

1.606

0,294

0,086

6

1,80

2.150

- 0,350

0,123

7

2h30

2.150

0,150

0,023

số 8

2,60

1.990

0,610

0,372

9

2,50

2.950

- 0,450

0,203

10

3,20

2.982

0,218

0,048

n = 10

Z Y = 17,85

Z Y c = 17,85

Z (Y - Y c ) = 0

1.304

n  l©(Y - Y c ) 2

S yx = Cn _

Y i = Y c ; Z1S y # x 2

Có tôi 1 150 2 = 4,87 ; 210,36112 = 4,87 ; 0,72222 = 4,14778 đến 5,59222 = 4.147,78 đô la đến 5.592,22 đô la

một thời gian ngắn, rất khó để giải thích. May mắn thay, căn bậc hai của giá trị này là một phép tính gần đúng của sai số sẽ xảy ra trong khoảng hai phần ba thời gian trong ước tính hồi quy. [274]Căn bậc hai của sai số bình phương trung bình, được gọi là sai số chuẩn của ước lượng, được tính theo công thức sau:[275]

Ở đâu

( Y - Y c ) 2 = bình phương chênh lệch giữa giá trị quan sát và giá trị ước tính của biến phụ thuộc

n = số trường hợp

Trong ví dụ trước, sai số chuẩn của ước lượng là

„  Ị©1 Y - Y c 2 2  /1304

y _ ' x  n  10

= V.1304 = 0,3611 nghìn

= $361,11 chi phí bảo trì hàng năm

Điều này có nghĩa là bất kỳ giá trị thực tế nào của chi phí bảo trì đều có thể cao hơn hoặc thấp hơn $361,11 so với giá trị ước tính trong khoảng hai phần ba thời gian. Con số $361,11 là một lỗi tiêu chuẩn (1 X $361,11), hai lỗi tiêu chuẩn là $722,22 (2 X $361,11) và ba lỗi tiêu chuẩn là $1.083,33 (3 X $361,11). Lỗi tiêu chuẩn cho chúng ta diễn giải xác suất của các giá trị này, bởi vì một đơn vị lỗi tiêu chuẩn sẽ xảy ra khoảng hai phần ba (thực tế là 68,3 phần trăm), hai đơn vị lỗi tiêu chuẩn sẽ xảy ra khoảng 95 phần trăm (thực tế là 95,4 phần trăm) thời gian, và ba đơn vị lỗi tiêu chuẩn sẽ xảy ra khoảng 99 phần trăm (thực tế là 99,7 phần trăm) mọi lúc.

Sai số chuẩn của ước tính cho phép chúng ta thực hiện các ước tính có tính đến sai số một cách có hệ thống. Thay vì thực hiện các ước tính điểm đơn giản — nghĩa là, các ước tính tạo ra một giá trị duy nhất của Y c — chúng ta có thể thực hiện các ước tính khoảng tạo ra các giá trị của Y c được biểu thị dưới dạng một hoặc nhiều đơn vị sai số tiêu chuẩn. Nếu chúng ta muốn 95 phần trăm tự tin rằng ước tính của chúng ta là chính xác (điều này thường được coi là tiêu chuẩn chính xác tối thiểu), chúng ta sẽ muốn biểu thị ước tính của mình theo hai khoảng trên và dưới ước tính điểm ban đầu. Chúng ta có thể sử dụng công thức sau để tìm hiểu xem chúng ta có thể gặp bao nhiêu lỗi trong ước tính điểm là $4.870 [ Y 150 = 0,07 + 0,032(150) = 4,87 nghìn đô la] 95 phần trăm thời gian:

Y i = Y c + Z 1 S y # x 2

= 4,87 ; 2 1 0,3611 2

= 4,87 ; 0,72222 = 4,14778 đến 5,59222

= $4.147,78 đến $5.592,22

Ở đâu

Y c = ước lượng điểm của Y

Z = đơn vị sai số chuẩn, lấy giá trị 2 (độ tin cậy 95%) trong trường hợp này

Sỹ. x = giá trị (0,3611) của một đơn vị lỗi tiêu chuẩn

Y i = ước lượng khoảng của Y ( ; 0,72222)

Phân tích tương quan

Phân tích hồi quy có thêm một đặc điểm quan trọng đối với dự báo lý thuyết : Nó cho phép chúng ta sử dụng phân tích tương quan để giải thích các mối quan hệ. Hãy nhớ lại rằng các sơ đồ phân tán khác nhau không chỉ thể hiện mô hình của một mối quan hệ mà còn cả hướng và cường độ của nó (xem Hình 14). Tuy nhiên, điều đáng mong đợi là chúng ta có các thước đo về hướng và sức mạnh của những mối quan hệ này, chứ không chỉ là những hình ảnh trực quan chứa đựng trong các biểu đồ tán xạ. Hai biện pháp mang lại thông tin như vậy có thể được tính toán từ bảng tính đã được chuẩn bị để ước tính chi phí bảo trì trong tương lai (Bảng 7). Thước đo đầu tiên trong số này là hệ số xác định ( r 2 ), là thước đo tóm tắt hoặc chỉ số về lượng biến thiên của biến phụ thuộc có thể được giải thích bởi biến độc lập. Thứ hai là hệ số tương quan ( r ), là căn bậc hai của hệ số xác định. Hệ số tương quan, thay đổi trong khoảng từ — 1,0 đến + 1,0, cho chúng ta biết hướng của mối quan hệ là tích cực hay tiêu cực và mức độ mạnh mẽ của nó. Nếu r bằng 0, thì không có mối quan hệ nào, trong khi giá trị ± 1,0 (nghĩa là dương hoặc âm) biểu thị mối quan hệ cực đại. Không giống như hệ số tương quan ( r ), hệ số xác định ( r 2 ) chỉ mang dấu dương và thay đổi trong khoảng 0,0 đến 1,0. Các công thức cho cả hai hệ số được áp dụng theo dữ liệu của chúng tôi về chi phí bảo trì và số dặm (xem Bảng 7):

b 1 © xy 2  0,032 1 179,54 2

r 2 =  =  = 0,818 hoặc 0,82

© 1 y 2 2  7,02

r = 2T 2 = 10,818 = 0,90

Phân tích được thực hiện thủ công trong Bảng 7 và 8 đã được thực hiện bằng SPSS (Hình 2). Kết quả giống hệt nhau đã thu được, nhưng với độ chính xác và hiệu quả cao hơn. Khi chúng tôi kiểm tra đầu ra SPSS, chúng tôi thấy rằng hệ số tương quan ( r ), được chỉ định trong đầu ra là R , là 0,905. Chúng ta cũng thấy rằng hệ số xác định ( r 2 ), được ký hiệu là R SQUARE, là 0,818. Tất cả các hệ số đều phù hợp với tính toán thủ công của chúng tôi. Đầu ra cũng cung cấp giá trị của hệ số chặn (CONSTANT = 0,07), phù hợp với đầu ra trong Bảng 7, cũng như độ dốc của đường hồi quy ( B = 0,032) đối với số dặm hàng năm có thể thay đổi trên mỗi xe. Cuối cùng, bảng ANOVA (phân tích phương sai) cung cấp phân tích về phần đó trong tổng bình phương do tác động của hồi quy biến phụ thuộc lên biến độc lập (hồi quy = 5,746 ) . Đầu ra cũng cung cấp một phần của tổng bình phương do lỗi, nghĩa là phần dư = 1,275. Nếu chúng ta cộng hồi quy và tổng bình phương còn lại và chia tổng này cho tổng bình phương hồi quy, chúng ta sẽ thu được hệ số xác định (R). Như vậy,

5.746

= 0,818 = 0,82

5,746 + 1,275

Các hệ số này cho chúng ta biết rằng 82 phần trăm chênh lệch trong chi phí bảo trì hàng năm được giải thích bằng quãng đường đi được hàng năm ( r 2 = 0,82) và hướng và cường độ

TRIỂN LÃM 2

Đầu ra SPSS cho Bảng 7 Các biến được Nhập/Xóa b

Các biến mô hình Các biến đã nhập Phương thức loại bỏ

1 Dặm hàng năm cho mỗi phương tiện (000) một lần  nhập

a Đã nhập tất cả các biến được yêu cầu

b Biến phụ thuộc: Chi phí bảo dưỡng hàng năm cho mỗi phương tiện ($000)

Tóm tắt mô hình

Mẫu RR Square Điều chỉnh R Square Std. Lỗi ước tính

1  .905 một

.818

.796

.39917721

a Dự đoán: (Hằng số), Dặm hàng năm trên mỗi phương tiện (000)

ANOVA b

Người mẫu

Tổng bình phương

df

có nghĩa là hình vuông

F

sig.

1  hồi quy

5.746

1

5.746

36.058

.000 một

Dư

1.275

số 8

.159

Tổng cộng

7.020

9

a Dự đoán: (Hằng số), Dặm hàng năm trên mỗi phương tiện (000 giây) b Biến phụ thuộc: Chi phí bảo dưỡng hàng năm cho mỗi phương tiện ($000)

C o hiệu quả một

Chưa  chuẩn hóa Đã chuẩn hóa

Hệ số Hệ số 

Người mẫu

b

Std.Error

bản thử nghiệm

t

sig.

1

(Không đổi)Số dặm hàng năm trên mỗi

6.973E-02

.312

.223

.829

Phương tiện (000s)

3.200E-02

.005

.905

6.005

.000

một biến phụ thuộc: Chi phí bảo dưỡng hàng năm cho mỗi phương tiện ($000)

của mối quan hệ giữa hai biến này là tích cực và mạnh mẽ (r = 0,90). Phân tích hồi quy, khi được bổ sung bằng ước lượng khoảng và các hệ số xác định và tương quan, cung cấp nhiều thông tin liên quan trực tiếp đến các nhà hoạch định chính sách hơn các hình thức ước tính khác. Ví dụ: các ước tính đơn giản về chi phí trung bình trên mỗi dặm, ngoài tính không chính xác tương đối của chúng, không cung cấp các phép đo tóm tắt về hướng và sức mạnh của các mối quan hệ cũng như không lường trước được các lỗi dự báo một cách có hệ thống. Trong trường hợp này và nhiều trường hợp khác, phân tích hồi quy có thể hỗ trợ các nhà hoạch định chính sách đối phó với những điều không chắc chắn đi kèm với nỗ lực dự đoán tương lai.

DỰ BÁO ĐÁNH GIÁ

Trong dự báo lý thuyết và ngoại suy, dữ liệu thực nghiệm và/hoặc lý thuyết đóng vai trò trung tâm. Ngược lại, các kỹ thuật dự báo phán đoán cố gắng khơi gợi và tổng hợp các phán đoán có căn cứ. Các dự báo mang tính phán đoán thường dựa trên các lập luận từ cái nhìn sâu sắc, bởi vì các giả định về năng lực sáng tạo của những người đưa ra dự báo (chứ không phải vị trí xã hội của họ) được sử dụng để đảm bảo cho các tuyên bố về tương lai. Logic của dự báo trực quan về cơ bản là bắt cóc, bởi vì các nhà phân tích bắt đầu với một trạng thái phỏng đoán (ví dụ: một tương lai chuẩn tắc như hòa bình thế giới) và sau đó quay trở lại dữ liệu hoặc giả định cần thiết để hỗ trợ phỏng đoán. Tuy nhiên, suy luận quy nạp, suy diễn và suy diễn không bao giờ hoàn toàn tách biệt trong thực tế. Do đó, dự báo phán đoán thường được bổ sung bằng các thủ tục dự báo lý thuyết và ngoại suy khác nhau.[276]

Trong phần này, chúng tôi xem xét ba kỹ thuật dự báo trực quan: kỹ thuật Delphi, phân tích tác động chéo và kỹ thuật đánh giá tính khả thi. Những kỹ thuật này và các kỹ thuật khác, hầu hết trong số đó đã được sử dụng rộng rãi trong chính phủ và ngành công nghiệp, đặc biệt phù hợp với các loại vấn đề có thể được mô tả là lộn xộn hoặc có cấu trúc kém. Bởi vì một trong những đặc điểm của các vấn đề có cấu trúc kém là các lựa chọn thay thế chính sách và hậu quả của chúng không được biết đến, nên trong những trường hợp như vậy, không có lý thuyết và/hoặc dữ liệu thực nghiệm liên quan nào để đưa ra dự báo. Trong những điều kiện này, các kỹ thuật dự báo phán đoán đặc biệt hữu ích.

Kỹ thuật Delphi

Kỹ thuật Delphi là một quy trình dự báo có phán đoán để thu thập, trao đổi và phát triển quan điểm có hiểu biết về các sự kiện trong tương lai. Kỹ thuật Delphi (được đặt tên theo đền thờ của thần Apollo ở Delphi, nơi các nhà tiên tri Hy Lạp tìm cách nhìn thấy trước tương lai) được phát triển vào năm 1948 bởi các nhà nghiên cứu tại RAND Corporation và kể từ đó đã được sử dụng trong hàng trăm nỗ lực dự báo trong khu vực công và tư nhân. Ban đầu, kỹ thuật này được áp dụng cho các vấn đề về chiến lược quân sự, nhưng sau đó nó được áp dụng cho các dự báo trong các bối cảnh khác: giáo dục, công nghệ, tiếp thị, giao thông vận tải, truyền thông đại chúng, y học, xử lý thông tin, nghiên cứu và phát triển, thám hiểm không gian, nhà ở, lập ngân sách , và chất lượng cuộc sống. [277]Trong khi kỹ thuật ban đầu nhấn mạnh việc sử dụng các chuyên gia để xác minh dự báo dựa trên dữ liệu thực nghiệm, thì Delphi bắt đầu được áp dụng cho các vấn đề về dự báo giá trị vào những năm 1960. [278]Kỹ thuật Delphi đã được sử dụng bởi các nhà phân tích ở các quốc gia từ Hoa Kỳ, Canada và Vương quốc Anh đến Nhật Bản và Nga.

Các ứng dụng ban đầu của Delphi được thúc đẩy bởi mối lo ngại về sự kém hiệu quả rõ ràng của các ủy ban, hội đồng chuyên gia và các quy trình nhóm khác. Kỹ thuật này được thiết kế để tránh một số nguồn giao tiếp bị bóp méo được tìm thấy trong các nhóm: sự thống trị của nhóm bởi một hoặc một số người, áp lực phải tuân theo ý kiến của nhóm ngang hàng, sự khác biệt về tính cách và xung đột giữa các cá nhân, và khó khăn trong việc công khai chống lại những người có thẩm quyền . Để tránh những vấn đề này, những ứng dụng ban đầu của kỹ thuật Delphi nhấn mạnh năm nguyên tắc cơ bản : (1) ẩn danh —tất cả các chuyên gia hoặc người hiểu biết đều phản ứng như những cá nhân tách biệt về mặt vật lý và tính ẩn danh được bảo toàn nghiêm ngặt; (2) lặp lại —các đánh giá của các cá nhân được tổng hợp và truyền đạt lại cho tất cả các chuyên gia tham gia trong một loạt hai hoặc nhiều vòng, do đó cho phép học hỏi xã hội và sửa đổi các đánh giá trước đó; (3) phản hồi có kiểm soát —việc truyền đạt các đánh giá tổng hợp xảy ra dưới hình thức đo lường tóm tắt các câu trả lời cho bảng câu hỏi; (4) phản hồi của nhóm thống kê — tóm tắt các phản hồi của từng cá nhân được trình bày dưới dạng các phép đo về xu hướng trung tâm (thường là trung vị), độ phân tán (phạm vi liên vùng) và phân bố tần số (biểu đồ và đa giác tần số); và (5) sự đồng thuận của các chuyên gia —mục đích chính, với một vài ngoại lệ, là tạo ra các điều kiện theo đó sự đồng thuận giữa các chuyên gia có khả năng trở thành sản phẩm cuối cùng và quan trọng nhất.

Những nguyên tắc này đại diện cho một đặc tính của Delphi truyền thống c, đã thống trị lĩnh vực này vào cuối những năm 1960. Nó nên tương phản với Delphi chính sách, một phản ứng mang tính xây dựng đối với những hạn chế của Delphi thông thường và nỗ lực tạo ra các thủ tục mới phù hợp với sự phức tạp của các vấn đề chính sách. Theo lời của một trong những kiến trúc sư trưởng của nó,

Delphi như ban đầu được giới thiệu và thực hành có xu hướng giải quyết các chủ đề kỹ thuật và tìm kiếm sự đồng thuận giữa các nhóm chuyên gia đồng nhất. Mặt khác, Chính sách Delphi tìm cách tạo ra các quan điểm đối lập mạnh mẽ nhất có thể về cách giải quyết tiềm năng cho một vấn đề chính sách lớn...vấn đề chính sách là vấn đề không có chuyên gia, chỉ có những người ủng hộ và trọng tài được thông báo.[279]

Chính sách Delphi dựa trên hai nguyên tắc giống như Delphi thông thường (lặp lại và phản hồi có kiểm soát), nhưng nó cũng giới thiệu một số nguyên tắc mới:

Ẩn danh có chọn lọc. Những người tham gia vào chính sách Delphi chỉ ẩn danh trong các vòng đầu tiên của bài tập dự báo. Sau khi các tranh luận về các giải pháp thay thế chính sách nổi lên, những người tham gia được yêu cầu tranh luận công khai về quan điểm của họ.

Thông nhiều biện hộ. Quá trình lựa chọn những người tham gia dựa trên các tiêu chí về sở thích và kiến thức, chứ không phải là "chuyên môn" về bản chất. Khi thành lập một nhóm Delphi, do đó, các nhà điều tra cố gắng chọn đại diện cho một nhóm những người ủng hộ có hiểu biết nhất có thể trong các trường hợp cụ thể.

Phản ứng thống kê phân cực. Khi tóm tắt các phán đoán cá nhân, các biện pháp cố tình làm nổi bật sự bất đồng và xung đột được sử dụng. Mặc dù giá trị trung bình cũng có thể được sử dụng, nhưng chính sách Delphi bổ sung cho những giá trị này bằng nhiều biện pháp phân cực khác nhau (ví dụ: phạm vi và phạm vi giữa các nhóm) giữa các cá nhân và nhóm.

xung đột có cấu trúc. Bắt đầu từ giả định rằng xung đột là một đặc điểm bình thường của các vấn đề chính sách, mọi nỗ lực được thực hiện nhằm sử dụng sự bất đồng và bất đồng để khám phá một cách sáng tạo các giải pháp thay thế và hậu quả của chúng. Ngoài ra, các nỗ lực được thực hiện để làm nổi bật và làm rõ các giả định và lập luận làm cơ sở cho các quan điểm tranh chấp. Tuy nhiên, kết quả của một chính sách Delphi là hoàn toàn mở, điều đó có nghĩa là sự đồng thuận cũng như sự tiếp diễn của xung đột có thể là kết quả của quá trình.

Hội nghị máy tính. Khi có thể, bảng điều khiển máy tính được sử dụng để cấu trúc một quá trình tương tác ẩn danh liên tục giữa các cá nhân bị tách biệt về mặt vật lý. Hội nghị trên máy tính loại bỏ sự cần thiết của một loạt các vòng Delphi riêng biệt.

Một chính sách Delphi có thể được tiến hành theo một số cách, tùy thuộc vào bối cảnh và kỹ năng cũng như sự khéo léo của những người sử dụng kỹ thuật này. Bởi vì chính sách Delphi là một công việc nghiên cứu lớn, nó liên quan đến một số lượng lớn các câu hỏi kỹ thuật, bao gồm lấy mẫu, thiết kế bảng câu hỏi, độ tin cậy và giá trị, cũng như phân tích và diễn giải dữ liệu. Mặc dù những câu hỏi này nằm ngoài phạm vi của chương này, nhưng [280]điều quan trọng là phải có được sự hiểu biết tổng thể về quá trình thực hiện Delphi chính sách, điều này có thể được hình dung tốt nhất dưới dạng một loạt các bước có liên quan với nhau:[281]

Bước 1: Đặc tả vấn đề. Nhà phân tích phải quyết định những vấn đề cụ thể nào sẽ được giải quyết bởi những người ủng hộ có hiểu biết. Ví dụ: nếu lĩnh vực quan tâm là chính sách lạm dụng ma túy quốc gia, thì một trong những vấn đề có thể là “Việc sử dụng cần sa cá nhân nên hay không nên được hợp pháp hóa.” Một trong những vấn đề trọng tâm của bước này là quyết định tỷ lệ vấn đề nào sẽ được tạo ra bởi những người tham gia và tỷ lệ nào sẽ được tạo ra bởi nhà phân tích. Nếu nhà phân tích hoàn toàn quen thuộc với lĩnh vực vấn đề, thì có thể phát triển một danh sách các vấn đề trước vòng đầu tiên của Delphi. Những vấn đề này có thể được đưa vào bảng câu hỏi đầu tiên, mặc dù người trả lời nên được tự do thêm hoặc xóa các vấn đề.

Bước 2: Lựa chọn người bào chữa. Các bên liên quan chính trong một lĩnh vực vấn đề nên được lựa chọn. Tuy nhiên, để chọn một nhóm những người ủng hộ đại diện cho các quan điểm trái ngược nhau, cần phải sử dụng các quy trình chọn mẫu rõ ràng. Một cách để làm điều này là sử dụng lấy mẫu “quả cầu tuyết”. Nhà phân tích bắt đầu bằng cách xác định một người ủng hộ, thường là người được biết là có ảnh hưởng trong lĩnh vực vấn đề và yêu cầu người đó nêu tên hai người khác đồng ý và không đồng ý nhất với quan điểm của chính họ. Hai người này được yêu cầu làm cùng một việc, kết quả là có thêm hai người đồng ý và không đồng ý tối đa, v.v. (do đó có thuật ngữ mẫu quả cầu tuyết ). Những người ủng hộ nên càng khác biệt càng tốt, không chỉ về vị trí được gán cho họ mà còn về ảnh hưởng tương đối, thẩm quyền chính thức và liên kết nhóm của họ. Cỡ mẫu có thể nằm trong khoảng từ mười đến ba mươi người, mặc dù điều này phụ thuộc vào bản chất của vấn đề. Vấn đề càng phức tạp, và do đó, những người tham gia càng không đồng nhất, mẫu càng phải lớn để đại diện cho nhiều người ủng hộ.

Bước 3: Thiết kế bảng câu hỏi. Bởi vì chính sách Delphi diễn ra trong một loạt các vòng, các nhà phân tích phải quyết định mục cụ thể nào sẽ được đưa vào bảng câu hỏi để sử dụng trong vòng đầu tiên và các vòng tiếp theo. Bảng câu hỏi vòng hai chỉ có thể được xây dựng sau khi đã phân tích kết quả của vòng một; phiếu vòng 3 phải chờ kết quả vòng 2; và như thế. Vì lý do này, chỉ có thể soạn thảo trước bảng câu hỏi vòng một. Mặc dù bảng câu hỏi vòng một có thể tương đối không có cấu trúc (với nhiều câu hỏi mở), nhưng chúng cũng có thể có cấu trúc tương đối miễn là nhà phân tích có ý tưởng tốt về các vấn đề chính. Bảng câu hỏi vòng một có thể bao gồm một số loại câu hỏi: (1) các mục dự báo yêu cầu người trả lời cung cấp các ước tính chủ quan về xác suất xảy ra các sự kiện cụ thể, (2) các mục vấn đề yêu cầu người trả lời xếp hạng các vấn đề theo mức độ quan trọng của chúng, (3) các mục tiêu thu hút sự đánh giá về mong muốn và/hoặc tính khả thi của việc theo đuổi các mục tiêu nhất định và (4) các mục tùy chọn yêu cầu người trả lời xác định các hướng hành động thay thế có thể góp phần đạt được các mục tiêu và mục tiêu.

Một số loại thang đo có sẵn để đo lường phản ứng đối với từng loại trong số bốn loại mặt hàng này. Một quy trình là sử dụng các thang đo khác nhau với các loại mặt hàng khác nhau. Ví dụ: thang đo mức độ chắc chắn có thể được sử dụng chủ yếu với các mục dự báo, thang đo tầm quan trọng với các mục vấn đề, thang đo mức độ mong muốn và tính khả thi với các mục mục tiêu và một số kết hợp của các thang đo này với các mục tùy chọn. Cách tốt nhất để chỉ ra những gì liên quan là minh họa cách trình bày các hạng mục và thang đo trong bảng câu hỏi Delphi về chính sách. Điều này đã được thực hiện trong Bảng 9.

Quan sát rằng các thang đo trong Bảng 9 không cho phép các câu trả lời trung lập, mặc dù cho phép trả lời “Không phán xét” khi không có câu trả lời nào. Hạn chế đối với các phản ứng trung lập này được thiết kế để giải quyết xung đột và bất đồng, một mục tiêu quan trọng của chính sách Delphi. Một phần quan trọng của việc xây dựng bảng câu hỏi là thử nghiệm trước một số mẫu người ủng hộ và xác định độ tin cậy của các câu trả lời.

Bước 4: Phân tích kết quả vòng một. Khi bảng câu hỏi được trả lại sau vòng đầu tiên, các nhà phân tích cố gắng xác định vị trí ban đầu

www.irpublicpolicy.ir  169

Loại mặt hàng

Mục

Tỉ lệ

Dự báo

Theo một dự báo gần đây của các nhà nghiên cứu tại

Chắc chắn

Đáng tin cậy

Rủi ro

Không đáng tin cậy

không phán xét

Viện Sức khỏe Tâm thần Quốc gia, số

Đáng tin cậy

người sử dụng cần sa trên 1.000 người nói chung

1

2

3

4

0

dân số sẽ tăng gấp đôi trong khoảng thời gian từ 1980 đến 1990. Bạn chắc chắn đến mức nào rằng dự báo này đáng tin cậy?

[ ]

[ ]

[ ]

[ ]

[ ]

Vấn đề

Việc sử dụng cần sa cá nhân nên/nên

Rất

Quan trọng

Nhẹ nhàng

không quan trọng

không phán xét

mt được hợp pháp hóa.

Quan trọng

Quan trọng

Vấn đề này quan trọng như thế nào so với những vấn đề khác?

1

2

3

4

0

[ ]

[ ]

[ ]

[ ]

[ ]

Mục tiêu

Một mục tiêu của chính sách quốc gia có thể là tăng

Rất

mong muốn

không mong muốn

Rất

không phán xét

nhận thức về sự khác biệt giữa việc sử dụng thuốc

mong muốn

bạn không mong muốn

(có trách nhiệm) và lạm dụng (vô trách nhiệm). Làm thế nào mong muốn là

1

2

3

4

0

mục tiêu này?

[ ]

[ ]

[ ]

[ ]

[ ]

Tùy chọn

Có ý kiến cho rằng giáo dục lạm dụng ma tuý

Chắc chắn

Có khả năng

Có khả năng

Chắc chắn

không phán xét

các chương trình góp phần làm giảm người dùng tiềm năng

khả thi

khả thi

bạn không khả thi

không khả thi

trong dân chúng nói chung. Tính khả thi của chính sách này

1

2

3

4

0

lựa chọn?

[ ]

[ ]

[ ]

[ ]

[ ]

BẢNG 9

Các loại hạng mục và thang đo được sử dụng trong bảng câu hỏi Delphi Chính sách

Lưu ý: Để biết thêm thông tin, hãy xem Irene Ann Jillson, "Chính sách lạm dụng ma túy quốc gia Delphi: Báo cáo tiến độ và kết quả cho đến nay," trong Phương pháp Delphi: Kỹ thuật và Ứng dụng, biên tập. Harold A. Linstone và Murray Turoff (New York: Addison-Wesley, 1975), trang 124-59.

về dự báo, các vấn đề, mục tiêu và các lựa chọn. Thông thường, một số mục được cho là mong muốn hoặc quan trọng cũng được cho là không khả thi và ngược lại. Bởi vì sẽ có những đánh giá mâu thuẫn giữa những người ủng hộ khác nhau, điều quan trọng là sử dụng các biện pháp tóm tắt không chỉ thể hiện xu hướng trung tâm trong tập hợp các phản ứng mà còn mô tả mức độ phân tán hoặc phân cực. Các biện pháp tóm tắt này không chỉ loại bỏ các mục quan trọng, không mong muốn, không khả thi và/hoặc không chắc chắn mà còn phục vụ trong bảng câu hỏi vòng hai như một phương tiện để thông báo cho những người tham gia kết quả của vòng đầu tiên.

Việc tính toán và trình bày tiếp theo các phép đo tóm tắt này về xu hướng trung tâm, độ phân tán và độ phân cực được minh họa rõ nhất bằng đồ họa. Giả sử với mục đích minh họa rằng mười người ủng hộ trong vòng đầu tiên của chính sách giả định Delphi đã đưa ra những đánh giá khác nhau về tính mong muốn và tính khả thi của hai mục tiêu kiểm soát ma túy: giảm cung cấp ma túy bất hợp pháp và nâng cao nhận thức của công chúng về sự khác biệt giữa có trách nhiệm và vô trách nhiệm sử dụng ma túy. Chúng ta hãy tưởng tượng rằng các câu trả lời là những câu trả lời được trình bày trong Bảng 10.

Quan sát rằng một số người được hỏi (những người ủng hộ 2, 8 và 9) tin rằng mục tiêu giảm cung cấp thuốc bất hợp pháp là rất không mong muốn

BẢNG 10

Phản ứng giả thuyết trong chính sách vòng một Delphi: Mong muốn và tính khả thi của các mục tiêu kiểm soát ma túy

Mục tiêu 1 (Giảm nguồn cung) Mục tiêu 2 (Nhận thức cộng đồng)

Biện hộ

Sự thèm khát

tính khả thi

Sự thèm khát

tính khả thi

1

1

4

1

1

2

4

1

2

2

3

3

3

2

1

4

4

2

1

2

5

1

4

2

1

6

2

3

2

1

7

1

4

1

1

số 8

4

2

1

2

9

4

1

2

2

10

1

4

1

2

2 = 25

2 = 28

2 = 15

2 = 15

MD = 2,5

MD = 3,0

MD = 1,5

MD = 1,5

mn = 2,5

Mn = 2,8

mn = 1,5

mn = 1,5

Phạm vi = 3,0

Phạm vi = 3,0

Phạm vi = 1,0

Phạm vi = 1,0

Lưu ý: Trung vị (Md) trong một tập hợp điểm là giá trị của điểm nằm ở giữa khi các điểm được sắp xếp theo thứ tự độ lớn. Nếu số điểm là số chẵn (như trên), trung vị là giá trị của điểm nằm giữa hai điểm ở giữa. Trung vị thường được sử dụng thay cho giá trị trung bình (Mn) khi chúng ta không biết liệu khoảng cách giữa các phép đo (ví dụ: khoảng cách giữa 1 và 2 và 3 và 4) có bằng nhau hay không.

nhưng có thể hoặc chắc chắn khả thi, trong khi những người khác (những người ủng hộ 1, 5, 7 và 10) tin rằng mục tiêu này rất mong muốn nhưng chắc chắn không khả thi. Khi so sánh những điểm không nhất quán này giữa mức độ mong muốn và tính khả thi với các phản hồi trong mục tiêu 2 (nhận thức của cộng đồng), chúng tôi thấy ít mâu thuẫn hơn trong tập hợp điểm số sau. Tất cả điều này cho thấy rằng các phản hồi đối với mục tiêu 1, mặc dù thấp hơn nhiều về mức độ mong muốn và tính khả thi trung bình, cũng phản ánh các loại xung đột quan trọng mà chính sách Delphi được thiết kế đặc biệt để giải quyết. Trong trường hợp này, các nhà phân tích sẽ không muốn loại bỏ mục này. Thay vào đó, họ muốn báo cáo những xung đột này như một phần của công cụ vòng hai, yêu cầu người trả lời cung cấp lý do, giả định hoặc lập luận đã dẫn họ đến những quan điểm quá khác biệt. Một cách khác để đưa ra những bất đồng như vậy là xây dựng và báo cáo một thước đo phân cực trung bình, có thể được định nghĩa là sự khác biệt tuyệt đối giữa các điểm số đối với tất cả các tổ hợp người trả lời trả lời một câu hỏi cụ thể.[282]

Bước 5: Phát triển các câu hỏi tiếp theo . Bảng câu hỏi phải được phát triển cho vòng thứ hai, thứ ba, thứ tư hoặc thứ năm (hầu hết các chính sách Delphis bao gồm ba đến năm vòng). Như đã chỉ ra trước đây, kết quả của các vòng trước được sử dụng làm cơ sở cho các vòng tiếp theo. Một trong những khía cạnh quan trọng nhất của chính sách Delphi xảy ra trong các vòng này, bởi vì ở đây những người ủng hộ có cơ hội quan sát kết quả của các vòng ngay trước đó và đưa ra các lý do, giả định và lập luận rõ ràng cho các phán đoán tương ứng của họ. Lưu ý rằng các vòng sau không chỉ bao gồm thông tin về xu hướng trung tâm, sự phân tán và phân cực; chúng cũng bao gồm một bản tóm tắt các lập luận được đưa ra cho các phán đoán mâu thuẫn quan trọng nhất. Bằng cách này, chính sách Delphi thúc đẩy một cuộc tranh luận hợp lý và tối đa hóa xác suất mà các phán đoán lệch lạc và đôi khi sâu sắc không bị mất trong quá trình này. Vào thời điểm hoàn thành vòng câu hỏi cuối cùng, tất cả những người ủng hộ đã có cơ hội nêu quan điểm ban đầu của họ về các dự báo, vấn đề, mục tiêu và lựa chọn; để kiểm tra và đánh giá lý do tại sao vị trí của họ khác với những người khác; và để đánh giá lại và thay đổi vị trí của họ.

Bước 6: Tổ chức họp nhóm. Một trong những nhiệm vụ cuối cùng là tập hợp những người ủng hộ lại với nhau để thảo luận trực tiếp về các lý do, giả định và lập luận làm cơ sở cho các lập trường khác nhau của họ. Cuộc gặp mặt đối mặt này, bởi vì nó diễn ra sau khi tất cả những người ủng hộ đã có cơ hội phản ánh về quan điểm của họ và của những người khác, có thể tạo ra một bầu không khí tin cậy có hiểu biết, điều không thể có được trong bối cảnh ủy ban điển hình. Các cuộc thảo luận trực tiếp cũng tạo điều kiện để những người ủng hộ có thể tranh luận gay gắt về quan điểm của họ và nhận được phản hồi ngay lập tức.

Bước 7: Chuẩn bị báo cáo cuối cùng. Không có gì đảm bảo rằng những người được hỏi sẽ đạt được sự đồng thuận nhưng có nhiều lý do để hy vọng rằng những ý tưởng sáng tạo về các vấn đề, mục tiêu, lựa chọn và hậu quả của chúng sẽ là sản phẩm quan trọng nhất của chính sách Delphi. Do đó, báo cáo về kết quả cuối cùng sẽ bao gồm việc xem xét các vấn đề khác nhau và các tùy chọn có sẵn, lưu ý rằng tất cả các quan điểm mâu thuẫn và các lập luận cơ bản đều được trình bày đầy đủ. Báo cáo này sau đó có thể được chuyển cho các nhà hoạch định chính sách, những người có thể sử dụng kết quả của chính sách Delphi như một nguồn thông tin để đưa ra các quyết định.

Phân tích tác động chéo

Kỹ thuật Delphi có liên quan chặt chẽ với một kỹ thuật dự báo phán đoán được sử dụng rộng rãi khác được gọi là phân tích tác động chéo. Được phát triển bởi cùng các nhà nghiên cứu của RAND Corporation chịu trách nhiệm về các ứng dụng ban đầu của Delphi thông thường,[283] phân tích tác động chéo là một kỹ thuật đưa ra những đánh giá có căn cứ về xác suất xảy ra các sự kiện trong tương lai trên cơ sở xảy ra hoặc không xảy ra các sự kiện liên quan. Mục đích của phân tích tác động chéo là xác định các sự kiện sẽ tạo điều kiện thuận lợi hoặc ngăn cản sự xuất hiện của các sự kiện liên quan khác. Phân tích tác động chéo được thiết kế rõ ràng như một phần bổ sung cho Delphi thông thường. Theo lời của hai nhà phát triển đầu tiên của nó,

Một thiếu sót của [Delphi] và nhiều phương pháp dự báo khác. . . là các mối quan hệ tiềm năng giữa các sự kiện được dự báo có thể bị bỏ qua và các dự báo có thể chứa các yếu tố củng cố lẫn nhau hoặc loại trừ lẫn nhau. [Phân tích tác động chéo] là một nỗ lực để phát triển một phương pháp theo đó xác suất của một hạng mục trong một tập hợp dự báo có thể được điều chỉnh theo các đánh giá liên quan đến các tương tác tiềm năng của các hạng mục được dự báo.[284]

Công cụ phân tích cơ bản được sử dụng trong phân tích tác động chéo là ma trận tác động chéo, một bảng đối xứng liệt kê các sự kiện có khả năng liên quan dọc theo tiêu đề hàng và cột (Bảng 11). Loại vấn đề dự báo mà phân tích tác động chéo đặc biệt thích hợp là loại vấn đề liên quan đến một loạt các sự kiện phụ thuộc lẫn nhau. Ví dụ, Bảng 11 thể hiện sự phụ thuộc lẫn nhau giữa các sự kiện xảy ra sau quá trình sản xuất ô tô hàng loạt. Quan sát chuỗi các hiệu ứng tích cực trực tiếp (được biểu thị bằng các dấu “ + ”) ngay phía trên các ô trống trong đường chéo chính. Những tác động này là tác động bậc nhất, bậc hai, bậc ba, bậc bốn, bậc năm và bậc sáu của quá trình sản xuất ô tô hàng loạt. Cũng lưu ý các hiệu ứng phản hồi tích cực của (E 2 - E l ),

BẢNG 11

Ma trận tác động chéo minh họa hậu quả của

Sử dụng ô tô đại trà

Sự kiện ( E )

E 1

E 2

E 3

E 4

5 _

6 _

7 _

Sự kiện ( E ) E 1

+

0

0

0

0

0

E 2

©

+

0

0

0

0

E 3

©

0

+

0

0

0

E 4

0

0

0

+

0

0

5 _

0

0

0

0

+

0

6 _

0

0

0

0

0

+

7 _

0

0

0

©

©

0

E 1 = sản xuất hàng loạt ô tô

E 2 = dễ đi lại

E 3 = sự bảo trợ của các cửa hàng ngoại ô lớn

E 4 = xa lánh hàng xóm

E 5 = sự phụ thuộc tâm lý-xã hội cao vào các thành viên gia đình trực tiếp

E 6 = các thành viên trong gia đình không có khả năng đáp ứng nhu cầu tâm lý xã hội lẫn nhau

E 7 = lệch lạc xã hội dưới hình thức ly hôn, nghiện rượu, vị thành niên phạm pháp

Lưu ý: Dấu cộng (+) biểu thị tác động một chiều trực tiếp; số không (0) biểu thị không có tác động; dấu cộng được khoanh tròn biểu thị tác động phản hồi tích cực.

Nói chung, liên kết càng yếu thì càng tiến gần đến trạng thái không liên kết.

3.      Thời gian kết nối đã qua. Điều này cho biết lượng thời gian (tuần, năm, thập kỷ) giữa các lần xảy ra các sự kiện được liên kết. Mặc dù các sự kiện có thể được liên kết chặt chẽ, ở dạng tăng cường hoặc ức chế, tác động của một sự kiện lên sự kiện khác có thể cần một khoảng thời gian đáng kể. Ví dụ, mối liên hệ giữa việc sản xuất ô tô hàng loạt và sự lệch lạc xã hội đòi hỏi thời gian trôi qua vài thập kỷ.

Phân tích tác động chéo hoạt động trên nguyên tắc xác suất có điều kiện. Xác suất có điều kiện nói rằng xác suất xảy ra của một sự kiện phụ thuộc vào sự xuất hiện của một số sự kiện khác, nghĩa là hai sự kiện không độc lập. Xác suất có điều kiện có thể được ký hiệu là P ( E 1 / E 2 ), được đọc là “Xác suất của sự kiện đầu tiên ( E 1 ), với sự kiện thứ hai ( E 2 ).” Ví dụ: xác suất ( P ) được bầu làm tổng thống ( E 1 ) sau khi một ứng cử viên nhận được sự đề cử của đảng ( E 2 ) có thể là 0,5; nghĩa là có 50/50 cơ hội thắng cử [ P ( E i / E 2 ) = 0,50]. Tuy nhiên, xác suất (P) được bầu (E l ) mà không có sự đề cử của đảng ( E 3 ) là thấp, bởi vì sự đề cử của đảng gần như là điều kiện tiên quyết cho chức vụ tổng thống [ P ( E 1 / E 3 ) = 0,20].

Logic tương tự này được mở rộng để phân tích tác động chéo. Việc xây dựng ma trận tác động chéo bắt đầu bằng câu hỏi: “Xác suất mà một sự kiện nhất định ( E ) sẽ xảy ra trước một thời điểm cụ thể là bao nhiêu?” Ví dụ: dự báo ngoại suy sử dụng phân tích chuỗi thời gian có thể đưa ra ước tính khoảng cho rằng có xác suất 90 phần trăm (0,9) rằng mức tiêu thụ năng lượng sẽ vượt quá 100,0 triệu BTU vào năm 2020. Câu hỏi tiếp theo là: “Xác suất mà sự kiện này ( E 2 ) sẽ xảy ra, với điều kiện là một sự kiện khác ( E 1 ) chắc chắn sẽ xảy ra trước nó?” Ví dụ: nếu các yếu tố hiện tại không thể dự đoán được (các thỏa thuận mới, bất ổn chính trị, tai nạn) dẫn đến giá dầu tăng gấp đôi ( E 1 ) vào năm 1995, xác suất tiêu thụ năng lượng ở mức 100,0 triệu BTU có thể giảm xuống 0,5. Trong trường hợp này, hãy lưu ý rằng dữ liệu “khách quan” được sử dụng để đưa ra dự báo ngoại suy ban đầu được kết hợp với phán đoán “chủ quan” về xác suất có điều kiện của sự kiện dự kiến ban đầu, do sự kiện đầu tiên xảy ra trước đó.

Việc xây dựng ma trận tác động chéo cho bất kỳ vấn đề phức tạp hợp lý nào bao gồm hàng nghìn phép tính và cần có máy tính. Nhiều ứng dụng của phân tích tác động chéo trong các lĩnh vực chính sách khoa học và công nghệ, chính sách môi trường, chính sách giao thông vận tải và chính sách năng lượng đã bao gồm hơn 1.000 lần lặp lại riêng biệt (được gọi là “trò chơi” hoặc “vở kịch”) để xác định tính nhất quán của tác động chéo ma trận, nghĩa là để đảm bảo rằng mọi chuỗi xác suất có điều kiện đã được tính đến trước khi xác suất cuối cùng được tính cho mỗi sự kiện. Bất chấp sự phức tạp về mặt kỹ thuật của phân tích tác động chéo , logic cơ bản của kỹ thuật này có thể dễ dàng nắm bắt bằng cách xem xét một minh họa đơn giản.

Giả sử rằng một nhóm chuyên gia được tập hợp cho một Delphi thông thường cung cấp các ước tính về xác suất xảy ra của bốn sự kiện ( E 1... E 4 ) trong những năm tới. Giả sử thêm rằng bốn sự kiện này là việc tăng giá xăng lên 5 đô la một gallon ( E 1 ), “sự hiền lành hóa” của các khu dân cư trung tâm thành phố

BẢNG 12

Minh họa giả thuyết về vòng đầu tiên (chơi) trong ma trận tác động chéo

Sau đó, Xác suất Thay đổi về Sự xuất hiện của Những Sự kiện này là Nếu Sự kiện này Xảy ra

(P = 1,0)

E 1

E 2

E 3

E 4

E 1 Xăng thành $5 mỗi gallon

0,7

0,8

0,5

E 2 Chỉnh trang

0,4

0,7

0,4

E 3 Tội phạm nhân đôi

0,5

0,4

0,1

E 4 Xe điện

0,4

0,5

0,7

Sự kiện

Xác suất ban đầu (P)

E 1

P 1 = 0,5

E 2

P 2 = 0,5

E 3

P 3 = 0,6

E 4

P 4 = 0,2

bởi những người ngoại ô trước đây ( E 2 ), số tội phạm được báo cáo trên đầu người tăng gấp đôi ( E 3 ) và việc sản xuất hàng loạt ô tô chạy bằng pin trong khoảng cách ngắn ( E 4 ). [285]Xác suất gắn liền với bốn sự kiện này lần lượt là P 1 = 0,5, P 2 = 0,5, P 3 = 0,6 và P 4 = 0,2. Với những ước tính chủ quan này, vấn đề dự báo là: Cho rằng một trong những sự kiện này xảy ra (nghĩa là P = 1,0 hoặc 100%), xác suất của các sự kiện khác sẽ thay đổi như thế nào?[286]

Bảng 12 minh họa vòng đầu tiên (vở kịch) trong việc xây dựng ma trận tác động chéo. Quan sát rằng giả định rằng xăng mỗi gallon sẽ tăng lên 5 đô la tạo ra các xác suất chủ quan được điều chỉnh lại cho “sự hiền lành” (tăng từ 0,5 lên 0,7), tội phạm được báo cáo trên đầu người (tăng từ 0,6 lên 0,8) và sản xuất hàng loạt ô tô điện (tăng từ 0,2 lên 0,5). Những thay đổi này phản ánh tuổi liên kết nâng cao đã thảo luận trước đó. Ngược lại, các mối liên kết khác đang ức chế. Ví dụ, quá trình chỉnh trang đô thị ở các thành phố trung tâm khiến xăng ít có khả năng tăng lên 5 USD/gallon (lưu ý mức giảm từ 0,5 xuống 0,4), với giả định rằng các công ty dầu mỏ sẽ trở nên cạnh tranh hơn về giá khi những người dân vùng ngoại ô cũ ít lái xe hơn. Cuối cùng, đó cũng là những mối liên kết không được kết nối. Tội phạm gia tăng và ô tô điện sản xuất hàng loạt không ảnh hưởng đến xác suất giá xăng tăng lên 5 đô la một gallon hoặc đến quá trình chỉnh trang (lưu ý rằng xác suất ban đầu không đổi ở mức 0,5).

Ưu điểm của ma trận tác động chéo là nó cho phép nhà phân tích nhận ra sự phụ thuộc lẫn nhau mà nếu không thì có thể không được chú ý. Phân tích tác động chéo cũng cho phép sửa đổi liên tục các xác suất trước đó trên cơ sở các giả định hoặc bằng chứng mới. Nếu có dữ liệu thực nghiệm mới cho một số sự kiện (ví dụ: tỷ lệ tội phạm), ma trận có thể được tính toán lại. Ngoài ra, các giả định khác nhau có thể được đưa ra—có lẽ là hệ quả của chính sách Delphi mang lại các ước tính và lập luận trái ngược nhau—để xác định mức độ nhạy cảm của các sự kiện nhất định đối với những thay đổi trong các sự kiện khác. Cuối cùng, thông tin trong ma trận tác động chéo có thể được tóm tắt dễ dàng tại bất kỳ thời điểm nào trong quy trình.

Các ma trận tác động chéo có thể được sử dụng để khám phá và phân tích những mối quan hệ phụ thuộc lẫn nhau phức tạp mà chúng tôi đã mô tả là các vấn đề có cấu trúc kém. Kỹ thuật này cũng phù hợp với nhiều cách tiếp cận liên quan đến dự báo trực quan, bao gồm đánh giá công nghệ, đánh giá tác động xã hội và dự báo công nghệ. [287]Như đã lưu ý, phân tích tác động chéo không chỉ phù hợp với Delphi thông thường mà còn thực sự thể hiện sự thích ứng và mở rộng tự nhiên của nó. Ví dụ: mặc dù phân tích tác động chéo có thể được thực hiện bởi các nhà phân tích đơn lẻ, độ chính xác của các đánh giá chủ quan có thể được tăng lên bằng cách sử dụng bảng Delphi.

Phân tích tác động chéo, giống như các kỹ thuật dự báo khác được thảo luận trong chương này, có những hạn chế của nó. Đầu tiên, nhà phân tích không bao giờ có thể chắc chắn rằng tất cả các sự kiện có khả năng phụ thuộc lẫn nhau đã được đưa vào phân tích, điều này kêu gọi sự chú ý đến tầm quan trọng của việc cấu trúc vấn đề. Có những kỹ thuật khác để hỗ trợ xác định những sự kiện này, bao gồm các biến thể của ánh xạ lý thuyết (xem Bảng 9) và việc xây dựng và trình bày đồ họa của mạng lưới các sự kiện liên quan đến nguyên nhân được gọi là cây liên quan . Thứ hai, việc xây dựng và “chơi” một ma trận tác động chéo là một quá trình khá tốn kém và mất thời gian, ngay cả với sự ra đời của các chương trình máy tính đóng gói và công nghệ máy tính hiệu suất cao. Thứ ba, có những khó khăn kỹ thuật liên quan đến tính toán ma trận (ví dụ: không phải lúc nào cũng phân tích được sự không xuất hiện ), mặc dù nhiều vấn đề trong số này đã được giải quyết. [288]Cuối cùng, và quan trọng nhất , các ứng dụng hiện có của phân tích tác động chéo mắc phải một trong những điểm yếu giống như Delphi truyền thống, đó là sự nhấn mạnh không thực tế vào sự đồng thuận giữa các chuyên gia. Hầu hết các vấn đề dự báo mà phân tích tác động chéo đặc biệt phù hợp chính xác là các loại vấn đề mà xung đột, và không đồng thuận, phổ biến. Các phương pháp cấu trúc vấn đề là cần thiết để phơi bày và tranh luận về các giả định và lập luận mâu thuẫn làm cơ sở cho các xác suất có điều kiện chủ quan.

Đánh giá khả thi

Thủ tục dự báo phán đoán cuối cùng mà chúng tôi xem xét trong chương này là một thủ tục được thiết kế rõ ràng để tạo ra những phỏng đoán về hành vi trong tương lai của những người nắm giữ cổ phần chính sách. Quy trình này, được mô tả đơn giản nhất là kỹ thuật đánh giá tính khả thi, hỗ trợ các nhà phân tích đưa ra dự báo về tác động có thể xảy ra của các bên liên quan trong việc ủng hộ hoặc phản đối việc thông qua và/hoặc thực hiện các giải pháp thay thế chính sách khác nhau. [289]Kỹ thuật đánh giá tính khả thi đặc biệt phù hợp với các vấn đề yêu cầu ước tính các hậu quả có thể xảy ra khi cố gắng hợp pháp hóa các lựa chọn thay thế chính sách trong các điều kiện xung đột chính trị và sự phân bổ quyền lực và các nguồn lực khác không đồng đều.

Kỹ thuật đánh giá tính khả thi có thể được sử dụng để dự báo hành vi của các bên liên quan trong bất kỳ giai đoạn nào của quá trình hoạch định chính sách, bao gồm cả việc thông qua và thực hiện chính sách. Điều làm cho kỹ thuật này trở nên đặc biệt hữu ích là nó đáp ứng một vấn đề chính mà chúng ta đã gặp phải khi xem xét các kỹ thuật dự báo trực quan khác: các bên liên quan. Mặc dù các nhà khoa học xã hội đã đề xuất nhiều lý thuyết khác nhau về hành vi hoạch định chính sách có khả năng sẵn có như một nguồn dự đoán, nhưng hầu hết các lý thuyết này đều không đủ cụ thể để áp dụng trong các bối cảnh cụ thể.[290]

Kỹ thuật đánh giá tính khả thi là một cách để giải quyết một số lo ngại về việc thiếu chú ý đến các câu hỏi về tính khả thi chính trị và việc thực hiện chính sách trong phân tích chính sách. Mặc dù các vấn đề về thực thi chính sách đóng một vai trò quan trọng trong hầu hết các vấn đề về chính sách, nhưng phần lớn các phân tích chính sách đương thời ít chú ý đến câu hỏi này. Điều cần thiết là một cách có hệ thống để dự báo “khả năng, sở thích và động cơ của các tổ chức để thực hiện từng giải pháp thay thế.” [291]Về mặt thực tế, điều này có nghĩa là hành vi của các bên liên quan phải được dự báo cùng với hệ quả của chính các chính sách. Chỉ bằng cách này, nhà phân tích mới có thể đảm bảo rằng các yếu tố tổ chức và chính trị có thể mang tính quyết định đối với việc thông qua và thực hiện chính sách được tính toán đầy đủ.

Kỹ thuật đánh giá tính khả thi, giống như các quy trình dự báo trực quan khác, dựa trên các ước tính chủ quan. Kỹ thuật đánh giá tính khả thi có thể được sử dụng bởi các nhà phân tích đơn lẻ hoặc bởi một nhóm các chuyên gia, giống như trong bài tập Delphi. Đánh giá khả thi tập trung vào một số khía cạnh của hành vi chính trị và tổ chức:

  Phát hành vị trí. Nhà phân tích ước tính xác suất mà các bên liên quan khác nhau sẽ ủng hộ, phản đối hoặc thờ ơ với từng lựa chọn trong số hai hoặc nhiều lựa chọn chính sách. Các vị trí được mã hóa là hỗ trợ ( + 1), phản đối ( - 1) hoặc thờ ơ (0). Sau đó, một ước tính chủ quan được thực hiện về xác suất mà mỗi bên liên quan sẽ chấp nhận vị trí được mã hóa. Ước tính này (nằm trong khoảng từ 0 đến 1) cho biết mức độ nổi bật hoặc tầm quan trọng của vấn đề đối với từng bên liên quan.

2.    Tài nguyên có sẵn. Nhà phân tích đưa ra ước tính chủ quan về các nguồn lực sẵn có cho từng bên liên quan trong việc theo đuổi vị trí tương ứng của họ. Các nguồn lực sẵn có bao gồm uy tín, tính hợp pháp, ngân sách, nhân viên và quyền truy cập vào các mạng thông tin và truyền thông. Bởi vì các bên liên quan gần như luôn có quan điểm về các vấn đề khác mà một phần nguồn lực của họ là cần thiết, nên các nguồn lực sẵn có nên được nêu dưới dạng một phần trong tổng số nguồn lực mà bên liên quan nắm giữ. Thang đo khả dụng của tài nguyên, được biểu thị dưới dạng phân số, thay đổi từ 0 đến 1.0. Lưu ý rằng có thể có khả năng cao là một bên liên quan nhất định sẽ hỗ trợ một chính sách (ví dụ: 0,9), nhưng chính bên liên quan đó có thể có ít khả năng ảnh hưởng đến việc áp dụng hoặc triển khai chính sách. Đây thường là kết quả của việc cam kết quá mức các nguồn lực (uy tín, ngân sách, nhân viên) cho các lĩnh vực vấn đề khác.

3.    Thứ hạng tài nguyên tương đối. Nhà phân tích xác định thứ hạng tương đối của từng bên liên quan đối với tài nguyên của họ. Xếp hạng nguồn lực tương đối, một thước đo “quyền lực” hoặc “ảnh hưởng” của các bên liên quan, cung cấp thông tin về mức độ của các nguồn lực chính trị và tổ chức có sẵn cho mỗi bên liên quan. Tuy nhiên, một bên liên quan cam kết sử dụng một phần lớn (ví dụ: 0,8) nguồn lực sẵn có để hỗ trợ một chính sách có thể không thể tác động đáng kể đến việc áp dụng hoặc triển khai chính sách do không đủ nguồn lực.

Bởi vì mục đích của đánh giá tính khả thi là để dự báo hành vi trong các điều kiện xung đột chính trị, điều cần thiết là phải xác định một nhóm các bên liên quan có tính đại diện và quyền lực nhất có thể. Nhà phân tích có thể xác định các bên liên quan đại diện từ các tổ chức và cấp tổ chức khác nhau với các cử tri khác nhau và với các mức nguồn lực và vai trò khác nhau trong quá trình hoạch định chính sách.

Một minh họa về kỹ thuật đánh giá tính khả thi xuất hiện trong Bảng 13. Trong ví dụ này, một nhà phân tích chính sách ở một đô thị lớn đã hoàn thành một nghiên cứu cho thấy rằng thuế bất động sản địa phương phải tăng trung bình 1 phần trăm để trang trải chi tiêu cho giai đoạn tiếp theo. năm. Ngoài ra, chi tiêu cho các dịch vụ của thành phố phải được cắt giảm một lượng tương đương, một hành động sẽ dẫn đến việc sa thải 1.500 nhân viên. Bởi vì hầu hết các công chức đều tham gia công đoàn và đã có nguy cơ đình công trong hơn hai năm, thị trưởng rất do dự trong việc thúc ép cắt giảm các dịch vụ. Đồng thời, các nhóm người nộp thuế địa phương được biết là phản đối mạnh mẽ việc tăng thuế khác, ngay cả khi điều đó có nghĩa là mất một số dịch vụ. Trong những điều kiện này, thị trưởng đã yêu cầu nhà phân tích đưa ra đánh giá về tính khả thi của các giải pháp thay thế chính sách.

Bảng 13 cho thấy việc tăng thuế là không khả thi. Trên thực tế, dấu âm của chỉ số ở cuối bảng cho thấy (không ngạc nhiên) rằng có nhiều ý kiến phản đối hơn là ủng hộ việc tăng thuế (F = 0,706). Ngược lại, chỉ số cắt giảm ngân sách là dương (F = 0,412).

Kỹ thuật đánh giá tính khả thi buộc nhà phân tích phải đưa ra những đánh giá chủ quan rõ ràng, thay vì xử lý các câu hỏi chính trị và tổ chức một cách lỏng lẻo hoặc độc đoán. Đánh giá tính khả thi cũng cho phép các nhà phân tích xem xét một cách có hệ thống mức độ nhạy cảm của các vị trí vấn đề và các nguồn lực sẵn có đối với những thay đổi trong các lựa chọn thay thế chính sách. Trong ví dụ trước, một mức tăng thuế nhỏ hơn, kết hợp với các biện pháp thắt lưng buộc bụng và kế hoạch tăng năng suất của nhân viên thành phố, có thể sẽ tạo ra một mức độ khả thi khác.

k BẢNG 13

Đánh giá tính khả thi của hai phương án chính sách tài khóa

Nguồn

Thứ hạng

(5)

tính khả thi

Điểm

(6)

Cổ đông

(1)

được mã hóa

Chức vụ

(2)

(a) Phương án 1 (Tăng thuế)

xác suất

(3)

Phần của

Tài nguyên có sẵn (4)

thị trưởng

+ 1

0,2

0,2

0,4

0,016

hội đồng

- 1

0,6

0,7

0,8

- 0,336

người nộp thuế'

- 1

0,9

0,8

1.0

- 0,720

sự kết hợp

công đoàn

+ 1

0,9

0,6

0,6

0,324

truyền thông đại chúng

+ 1

0,1

0,5

0,2

0,010

f =- 0,706

(b) Phương án 2 (Cắt giảm ngân sách)

được mã hóa

Phần của

Chức vụ

xác suất

Tài nguyên

Nguồn

Điểm khả thi

Các bên liên quan (1)

(2)

(3)

Có sẵn (4)

Xếp hạng (5)

(6)

thị trưởng

+ 1

0,8

0,2

0,4

0,064

hội đồng

+ 1

0,4

0,5

0,8

0,160

người nộp thuế'

+ 1

0,9

0,7

1.0

0,630

sự kết hợp

công đoàn

- 1

0,9

0,8

0,6

- 0,432

truyền thông đại chúng

- 1

0,1

0,5

0,2

- 0,010

f = 0,412

Những hạn chế của kỹ thuật đánh giá tính khả thi cũng tương tự như những hạn chế đã gặp phải với các kỹ thuật dự báo phán đoán khác. Kỹ thuật đánh giá tính khả thi, giống như Delphi thông thường và phân tích tác động chéo, không cung cấp cách thức hệ thống nào để làm nổi bật các giả định và lập luận làm cơ sở cho các đánh giá chủ quan. Có lẽ cách tốt nhất để giải quyết khó khăn này là áp dụng các thủ tục từ chính sách Delphi hoặc sử dụng phân tích giả định. Hạn chế thứ hai của kỹ thuật này là nó giả định rằng vị trí của các bên liên quan là độc lập và chúng xảy ra tại cùng một thời điểm. Những giả định này là không thực tế, bởi vì chúng bỏ qua các quá trình hình thành liên minh theo thời gian và thực tế là vị trí của một bên liên quan thường được xác định bởi những thay đổi trong vị trí của bên khác. Để nắm bắt được sự phụ thuộc lẫn nhau của các vị trí vấn đề khi chúng thay đổi theo thời gian, chúng ta có thể sử dụng một số điều chỉnh của phân tích tác động chéo. Cuối cùng, kỹ thuật đánh giá tính khả thi, giống như các kỹ thuật dự báo phán đoán khác được thảo luận trong chương này, hữu ích nhất trong các điều kiện mà mức độ phức tạp của một vấn đề không thể dễ dàng nắm bắt được bằng cách sử dụng các lý thuyết hoặc dữ liệu thực nghiệm có sẵn. Vì lý do này, bất kỳ nỗ lực nào nhằm vạch ra những hạn chế của nó cũng nên xem xét tiềm năng của nó như một nguồn hiểu biết sáng tạo và những phát hiện đáng ngạc nhiên hoặc phản trực giác.

Khi kết thúc chương này, điều quan trọng cần nhấn mạnh là các cách tiếp cận khác nhau để dự báo là bổ sung cho nhau. Do đó, những cải tiến trong dự báo có thể là kết quả của sự kết hợp sáng tạo giữa các phương pháp và kỹ thuật khác nhau, tức là từ dự báo đa phương pháp. Dự báo đa phương pháp kết hợp nhiều hình thức lập luận logic (quy nạp, suy diễn, hồi tố), nhiều cơ sở (ngoại suy, lý thuyết, phán đoán) và nhiều đối tượng (nội dung và hậu quả của các chính sách mới và hiện có cũng như hành vi của các bên liên quan đến chính sách) . Dự báo đa phương pháp nhận ra rằng bản thân sự chính xác cũng như tính sáng tạo đều không phải là mục đích cuối cùng. Những gì có vẻ là một phỏng đoán sáng tạo hoặc sâu sắc có thể thiếu tính hợp lý và hóa ra chỉ là suy đoán hoặc lang băm thuần túy, trong khi những dự đoán hoặc dự đoán chính xác cao có thể chỉ trả lời sai câu hỏi. Theo lời của một nhà phân tích chính sách tài ba và cựu trợ lý bộ trưởng trong Bộ Quốc phòng, “Thà đúng đại khái còn hơn sai chính xác.”[292]

TÓM TẮT CHƯƠNG

Chương này đã cung cấp một cái nhìn tổng quan về quá trình dự báo, làm nổi bật bản chất, các loại và ứng dụng của dự báo trong phân tích chính sách. Sau khi so sánh các cách tiếp cận dựa trên lý luận quy nạp, suy diễn và suy diễn, chương này đã trình bày các phương pháp và kỹ thuật cụ thể. Chúng bao gồm các phương pháp và kỹ thuật của

CÂU HỎI ĐÁNH GIÁ

  Ba hình thức dự báo là gì và chúng liên quan như thế nào đến các cơ sở dự báo?

  Ngoài việc thúc đẩy hiểu biết nhiều hơn về tương lai, những mục tiêu nào khác có thể đạt được thông qua dự báo?

  Các phương pháp kinh tế lượng chính xác hơn các phương pháp dự báo ngoại suy và phán đoán ở mức độ nào? Giải thích.

  Làm thế nào để bối cảnh thể chế, thời gian và lịch sử của các dự báo ảnh hưởng đến độ chính xác của chúng?

  Phân biệt giữa các tương lai tiềm năng, hợp lý và chuẩn tắc.

  Liệt kê những khác biệt chính giữa mục tiêu và mục tiêu. Cung cấp các ví dụ.

  Tương phản với suy luận quy nạp, suy diễn và suy luận. Làm tương tự cho dự báo lý thuyết và phán đoán. đúc rút ngoại suy, lý thuyết và phán đoán . Biện minh cuối cùng cho một dự báo là liệu nó có tạo ra những niềm tin đúng đắn hợp lý về tương lai hay không, chứ không phải liệu nó dựa trên một loại phương pháp cụ thể, định lượng hay định tính. Về khía cạnh này và các khía cạnh khác, tốt hơn là đúng gần đúng hơn là sai hoàn toàn.

  Liệt kê và mô tả các kỹ thuật được sử dụng trong ba loại dự báo chính. Cung cấp các ví dụ.

  Cho dù chúng là tuyến tính hay phi tuyến tính, hầu hết các dự báo đều dựa trên các giả định về tính bền vững và đều đặn. Những giả định này hợp lý ở mức độ nào?

Nhiều dự báo sử dụng phân tích hồi quy tuyến tính, còn được gọi là mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển (CLR). Các giả định chính của mô hình CLR khi được sử dụng để đưa ra dự báo là gì?

Những hành động khắc phục nào có thể được thực hiện khi các giả định của mô hình CLR bị vi phạm?

Nếu tốt hơn là đúng gần đúng hơn là sai hoàn toàn, thì điều này ảnh hưởng như thế nào đến việc lựa chọn một phương pháp dự báo?

BÀI TẬP MINH HỌA

  Sau khi đọc Trường hợp 1, hãy trả lời các câu hỏi sau:

■    Giải thích làm thế nào các giá trị r, r 2 và p có thể giống hệt nhau trong Hình C1(a) đến (d) .

■    Mô tả các mẫu trong biểu đồ phân tán (a) đến (d).

■    Giải thích tầm quan trọng của việc kiểm tra các màn hình trực quan khi diễn giải các phép đo và kiểm tra thống kê.

2.      Sau khi đọc Trường hợp 2, hãy sử dụng SPSS hoặc một chương trình thống kê tương tự (Excel, Stata hoặc R) để thực hiện dự báo trong đó bạn ước tính giá trị của các khoản thu của Cơ quan Quản lý Vận tải Nhanh Đô thị Atlanta (MARTA) trong năm 2010. Giả sử bạn đang tiến hành phân tích vào tháng 1 năm 2000, với tư cách là cố vấn cho MARTA. Khách hàng đã thuê bạn vì MARTA cần ước tính chính xác các khoản thu trong tương lai. Ước tính sẽ được sử dụng để đưa ra quyết định về việc tăng giá vé đã trở thành tâm điểm của các cuộc tranh luận về công lý môi trường. Mặc dù bạn có thể không biết điều đó vào thời điểm đó, nhưng Hội đồng thành phố Atlanta đã phản đối việc tăng giá vé vào năm 2000 và 2001, giữa tình trạng hỗn loạn chính trị đáng kể. Ngân sách hoạt động của MARTA năm 2001 là 307 triệu đô la, điều này đòi hỏi phải tăng giá vé đáng kể. Điều này tạo ra sự phản đối từ các nhóm cộng đồng, họ cho rằng việc tăng giá vé đã vi phạm các nguyên tắc về công lý tinh thần môi trường.

Thực hiện các phân tích SPSS sau đây, dựa trên các quy trình dự báo ngoại suy được đề cập trong chương này:

■    Nhập dữ liệu từ Bảng 14 (Thanh toán cho MARTA, 1973-2010) vào Trình chỉnh sửa dữ liệu SPSS. Nhấp vào Chế độ xem biến và hoàn thành các hàng bằng cách nhập Tên, Loại, Nhãn, v.v. cho các biến NĂM và BIÊN NHẬN. Hãy chắc chắn cho biết rằng giá trị của BÁC NHẬN là hàng nghìn đô la

THƯ MỤC

Allen, T. Harrell. Các phương pháp mới trong nghiên cứu khoa học xã hội: Nghiên cứu khoa học chính sách và tương lai. New York: Frederick A. Praeger, 1978.

Anscombe, FJ “Đồ thị trong phân tích thống kê.” AmericanStatistician 27 (tháng 2 năm 1973): 17-21.

Ascher, William. Dự báo: Đánh giá cho các nhà hoạch định và hoạch định chính sách. Baltimore, MD: Johns Hopkins University Press, 1978. và lưu ý rằng giá trị của biên lai năm 1996 và 1997 đã được nội suy.

■     Trên menu kéo xuống, nhấp vào Đồ thị và Trình tự để tạo biểu đồ trình tự (chuỗi thời gian). Di chuyển BIÊN BẢN vào hộp Biến:. Bạn không cần điền vào ô Time Axis Label . Nhấp vào OK và kiểm tra và giải thích biểu đồ. Chuỗi có đáp ứng các giả định của mô hình hồi quy tuyến tính không? Nhấp vào nút Biến đổi nhật ký tự nhiên . Nhấp vào OK và xem điều này tạo ra sự khác biệt gì.

■     Trên menu kéo xuống, nhấp vào Phân tích, Hồi quy và Tuyến tính. Nhập các biến phụ thuộc (RECEIPTS) và độc lập (YEAR) . Bấm vào Thống kê và trên Durbin-Watson. Đồng thời nhấp vào Lưu và sau đó nhấp vào Giá trị dự đoán không được chuẩn hóa, Phần dư và Khoảng tin cậy 95 phần trăm cho giá trị trung bình. Nhấn OK để chạy hồi quy. Tính toán bằng tay ước tính điểm cho năm 2010. Giải thích ước tính khoảng thời gian được in trên đầu ra SPSS.

■     Chạy lại hồi quy sau khi sử dụng phép biến đổi logarit của RECEIPTS (sử dụng menu cho Transform and Compute ). Chạy lại hồi quy. Tính toán lại. Diễn giải ước lượng khoảng. Bạn phải dùng antilog trước.

■     Giải thích các ước tính điểm và khoảng thời gian được cung cấp trong đầu ra.

3.     Ước tính của bạn cho năm 2010 chính xác đến mức nào? Làm thế nào về ước tính cho những năm 2001-09? Ước tính của bạn gợi ý gì về sự cần thiết phải tăng giá vé? Làm thế nào chắc chắn là bạn?

4.     Viết một bản ghi nhớ chính sách cho MARTA trong đó bạn giải thích và chứng minh dự báo của mình cho những năm 2001-10. Bao gồm khuyến nghị chính sách về các phương án tăng giá vé (kể cả không tăng). Liên hệ bản ghi nhớ của bạn với vấn đề công bằng môi trường.

——— “Tiềm năng dự báo của các mô hình phức tạp.” Khoa học Chính sách 13 (1981): 247-67.

Bartlett, Robert V., chủ biên. Chính sách thông qua Đánh giá Tác động: Phân tích Thể chế hóa như một Chiến lược Chính sách. New York: Greenwood Press, 1989.

Hộp, GEP và GM Jenkins. Phân tích chuỗi thời gian: Dự báo và kiểm soát. San Francisco, CA: Ngày Holden, 1969.

Tiến sĩ, Yehezkel. Hoạch định chính sách trong Nghịch cảnh. New Brunswick, NJ: Sổ giao dịch, 1986.

Finsterbusch, Kurt, và CP Wolf, biên tập. Phương pháp đánh giá tác động xã hội. Stroudsburg, PA: Dowden, Hutchinson & Ross, 1977.

Gass, Saul I., và Roger L. Sisson, chủ biên. Hướng dẫn về các mô hình trong hoạt động và lập kế hoạch của chính phủ. Washington, DC: Cơ quan Bảo vệ Môi trường Hoa Kỳ, 1974.

Guess, George M., và Paul G. Farnham. Các trường hợp trong phân tích chính sách công. New York: Longman, 1989, ch. 3, “Các lựa chọn chính sách dự báo,” trang 49-67.

Harrison, Daniel P. Phương pháp dự báo xã hội. New York: Tổ chức hiền triết Russell, 1976.

Liner, Charles D. “Dự đoán doanh thu của chính quyền địa phương.” Trong Quản lý ngân sách: Một độc giả trong Quản lý tài chính của chính quyền địa phương. Do W. Bartley Hildreth và Gerald J. Miller biên tập. Athens: Nhà xuất bản Đại học Georgia, 1983, trang 83-92.

Linstone, Harold A., và Murray Turoff, biên tập. Phương pháp Delphi: Kỹ thuật và Ứng dụng. Reading, MA: Addison-Wesley, 1975.

Marien, Micheal. Khảo sát Tương lai Hàng năm: Hướng dẫn về Tài liệu Gần đây về Xu hướng, Dự báo và Đề xuất Chính sách. Bethesda, MD: World Future Society, xuất bản hàng năm.

———“Phạm vi Nghiên cứu Chính sách: Khôi phục Tầm nhìn đã Mất của Lasswell.” Trong Những tiến bộ trong nghiên cứu chính sách từ năm 1950, Tập. 10 của Tạp chí Nghiên cứu Chính sách Hàng năm. William N. Dunn và Rita Mae Kelly biên tập. New Brunswick, NJ: Sách giao dịch, 1992, trang 445-88.

McNown, Robert. “Về việc sử dụng các mô hình kinh tế lượng: Hướng dẫn cho các nhà hoạch định chính sách.” Khoa học Chính sách 19 (1986): 360-80.

O'Leary, Michael K., và William D. Coplin. “ Hoàng tử” của mọi người . ” North Scituate, MA: Duxbury Press, 1976.

Schroeder, Larry D., và Roy Bahl. “Vai trò của dự báo nhiều năm trong quá trình lập ngân sách hàng năm cho chính quyền địa phương.” Công Ngân sách và Tài chính 4, không. 1 (1984): 3-14.

Thomopoulos, Nick T. Các phương pháp dự báo ứng dụng. Vách đá Englewood, NJ: Hội trường Prentice, 1980.

Toulmin, Llewellyn M., và Glendal E. Wright, “Dự báo chi tiêu.” Trong Sổ tay Lập ngân sách công và Quản lý tài chính. Do Jack Rabin và Thomas D. Lynch biên tập. New York: Marcel Dekker, 1983, trang 209-87.

Tufte, Edward R. Hiển thị trực quan thông tin chuẩn độ định lượng . Cheshire, CN: The Graphics Press, 1983.

Văn phòng Tổng kế toán Hoa Kỳ. Phương pháp Đánh giá Triển vọng: Tổng hợp Đánh giá Triển vọng. Washington, DC: Văn phòng Kế toán Tổng hợp Hoa Kỳ, Phòng Phương pháp và Đánh giá Chương trình, tháng 7 năm 1989.

TRƯỜNG HỢP 1 LỖI KHÁI NIỆM TRONG PHÂN TÍCH HỒI QUY:QUARTET ANSCOMBE

Bốn biểu đồ phân tán trong Hình C1 hiển thị các mẫu khác nhau giữa các quan sát trên biểu đồ. Mỗi bộ quan sát của X và Y mang lại các hệ số tương quan giống hệt nhau (r), các hệ số của

xác định (r 2 ) và giá trị p. ■

>-

10 J-

9 -

số 8 -

7 -

6 -

5 -

4 -

3 -

2 -

1 -

0,

0

(Một)

14 Tôi-

12 -

(b)

r = .82

6

■ ° - °

r = .82

r 2 = .67

4

r 2 = .67

p = 0,001

2

p = 0,001

10 -

số 8 -

>-

1

12

2

số 8

X

10

0

0

—1 tôi

14  16

12  14  16

4  6

L

2

L

4

_L_

6

—L

số 8

X

1

10

12

14

□

□

10

-

0

12

số 8

□

- 0

□

10

□ n

số 8

□

số 8

-  B

6

" □

>-

b

0

6

g

4

_ □

r = .82

r = .82

r 2 = .67

4

r 2 = .67

2

0

IIII

p = 0,001

JI

2

_1  n

1 1 1 1 1 1 L

p = 0,001

1 1

(c)

(d)

>-

0  2  4  6  8  10 12 14 16 18 20

X

0  2  4  6  8  10  12  14

X

HÌNH C1

Bộ tứ Anscombe

TÌNH HUỐNG 2 DỰ BÁO DOANH THU VÀ CÔNG LÝ MÔI TRƯỜNG

Trong trường hợp tiếp theo, các nhà hoạch định chính sách chịu trách nhiệm về hiệu quả hoạt động của Cơ quan Quy hoạch Khu vực Đô thị Atlanta (MARTA) thuê các chuyên gia tư vấn sử dụng các phương pháp dự báo để dự đoán doanh thu trong tương lai do thuế bán và sử dụng tạo ra. Ngay cả với các ước tính chính xác hợp lý về doanh thu trong tương lai từ biên lai thuế bán hàng và phí sử dụng (dự báo chính xác hợp lý sẽ nằm trong phạm vi ; 10 phần trăm giá trị quan sát được), các nhà hoạch định chính sách của MARTA không thể tránh khỏi việc đưa ra các quyết định chính sách gây tranh cãi và không được ưa chuộng về mặt chính trị liên quan đến việc tăng giá vé và cắt giảm các dịch vụ. Trong trường hợp MARTA, tính chính xác của các dự báo có liên quan trực tiếp đến các vấn đề về công bằng môi trường được nêu ra chủ yếu bởi các nhóm thiểu số tương đối nghèo và có hoàn cảnh khó khăn ở khu vực Atlanta. Hộp 1 cung cấp một cái nhìn tổng quan về nhiều vấn đề này. ■

*

Tại sao giao thông vận tải quan trọng?

Ngoài nhà ở, người Mỹ chi tiêu cho phương tiện đi lại nhiều hơn bất kỳ chi phí nào khác trong gia đình. Một hộ gia đình trung bình ở Mỹ dành 1/5 thu nhập của mình cho giao thông vận tải.

Những Quận nào Hỗ trợ MARTA?

Cơ quan Vận chuyển Nhanh Metropolitan Atlanta (MARTA) chỉ phục vụ hai quận, Fulton và DeKalb, trong vùng Atlanta gồm mười quận. Cuộc trưng cầu dân ý đầu tiên để tạo ra một hệ thống đường sắt nhanh gồm 5 quận đã thất bại vào năm 1968. Tuy nhiên, vào năm 1971, thành phố Atlanta, Quận Fulton và Quận DeKalb đã thông qua một cuộc trưng cầu dân ý về thuế bán hàng 1% để hỗ trợ đường sắt nhanh và xe buýt trung chuyển hệ thống. Các cử tri của Quận Cobb và Gwinnett đã từ chối hệ thống MARTA.

Ai trả tiền cho MARTA?

Ngân sách hoạt động của MARTA đến từ thuế bán hàng (46%), giá vé (34%) và Cục Quản lý Giao thông Liên bang và các nguồn khác (20%). Chỉ những cư dân của Quận Fulton và DeKalb mới trả tiền bảo trì và mở rộng hệ thống với thuế bán hàng MARTA một xu. Doanh thu từ giá vé xe buýt đã tạo ra doanh thu cao hơn 5 triệu đô la so với doanh thu từ đường sắt vào năm 1997. Năm 1999, giá vé một chiều thông thường trên MARTA là 1,50 đô la, tăng từ 1 đô la vào năm 1992.

Một cuộc khảo sát hành khách gần đây cho thấy 78 phần trăm hành khách đi xe lửa và xe buýt của MARTA là người Mỹ gốc Phi và những người da màu khác. Người da trắng chiếm 22 phần trăm số người đi xe MARTA.

Hơn 45 phần trăm hành khách MARTA sống ở thành phố Atlanta, 14 phần trăm sống ở phần còn lại của Quận Fulton, 25 phần trăm sống ở Quận DeKalb và 16 phần trăm hành khách MARTA sống bên ngoài khu vực dịch vụ của MARTA.

Phần lớn (58%) hành khách của MARTA vào các ngày trong tuần đang trên đường đi làm. Mức độ sử dụng MARTA cao thứ hai là để đến các trung tâm y tế và các dịch vụ khác (21%). Những người lái xe MARTA khác sử dụng hệ thống để tham dự các sự kiện đặc biệt (8%), mua sắm (7%) và đi học. MARTA đã đề xuất tăng giá vé một chiều từ $1,50 lên $1,75, tăng 17 phần trăm. Khoản tăng được đề xuất để bù đắp khoản thiếu hụt 10 triệu đô la liên quan đến việc mở các trạm Sandy Springs và North Springs. Đề xuất này cũng kêu gọi tăng vé chuyển tuyến hàng tuần từ $12 lên $13 và vé tháng từ $45 lên $52,50. Mặc dù mức tăng $7,50 một tháng thoạt nhìn có vẻ không nhiều, nhưng nó có thể gây ra tác hại không thể khắc phục đối với người sử dụng phương tiện công cộng có mức lương tối thiểu $5,25 một giờ. Việc tăng giá vé này sẽ ảnh hưởng nặng nề nhất đến các hộ gia đình có thu nhập thấp, phụ thuộc vào phương tiện công cộng và người da màu, những người chiếm tỷ lệ phần trăm lớn nhất trong số người sử dụng MARTA.

Bởi vì MARTA nhận được tiền vận chuyển của liên bang, nên cần phải tổ chức các phiên điều trần công khai trước khi bất kỳ việc tăng giá vé nào có hiệu lực.

MARTA đã phát triển từ 13 nhà ga vào năm 1979 lên 36 nhà ga vào năm 2000. Hai nhà ga bổ sung (Sandy Springs và North Springs) dọc theo Tuyến phía Bắc đang được xây dựng. Hai nhà ga mới phía bắc này mở cửa vào đầu năm 2001. Với ngân sách hàng năm là 270,4 triệu đô la, MARTA vận hành 700 xe buýt và 240 toa xe lửa. Hệ thống xử lý trung bình hơn 534.000 hành khách vào một ngày trong tuần. MARTA điều hành 154 tuyến xe buýt trải dài 1.531 dặm và chuyên chở trung bình 275.000 hành khách vào một ngày trong tuần. Các tuyến đường sắt của MARTA trải dài 46 dặm với các toa tàu chở 259.000 hành khách trung bình vào một ngày trong tuần. MARTA cung cấp gần 21.000 chỗ đậu xe tại 23 trong số 36 trạm trung chuyển của mình. Bãi đậu xe tại các bãi đậu xe của MARTA là miễn phí ngoại trừ những bãi đậu xe qua đêm có giá $3 mỗi ngày. MARTA cung cấp 1.342 chỗ trong bốn lô qua đêm. Tất cả các lô qua đêm đều nằm trên Tuyến phía Bắc của MARTA. Ngày càng khó tìm được chỗ đậu xe ở một số lô đất của MARTA. Một cuộc khảo sát về thẻ giấy phép gần đây, “Những Người Đậu Xe và Đi Xe,” bao gồm giai đoạn 1988-97, cho thấy rằng 44 phần trăm số xe đậu tại các bãi của MARTA là từ bên ngoài khu vực dịch vụ của Quận MARTA Fulton/DeKalb.

Điểm giống nhau giữa Atlanta và Los Angeles là gì?

Một đề xuất quá cảnh tương tự ở Los Angles đã gây ra một phong trào cấp cơ sở. Năm 1996, Trung tâm Chiến lược Cộng đồng Lao động và Hiệp hội Người lái Xe buýt (một nhóm cấp cơ sở của những người sử dụng phương tiện công cộng) đã kiện MTA Los Angeles về kế hoạch tăng giá vé xe buýt và xây dựng một hệ thống đường sắt đắt tiền với chi phí là những người đi xe buýt, những người chiếm 95 tuổi. phần trăm người sử dụng quá cảnh. Hệ thống xe buýt MTA, phần lớn được sử dụng bởi những người có thu nhập thấp và người da màu, chỉ nhận được 30% số tiền vận chuyển của MTA. Tổ chức cơ sở và chiến thắng hợp pháp của Bus Riders Union đã mang lại 1,5 tỷ đô la cho xe buýt chạy bằng nhiên liệu sạch mới, cải tiến dịch vụ, giá vé thấp hơn, Nghị định Đồng thuận về Quyền Công dân mang tính bước ngoặt và một tổ chức cơ sở đa chủng tộc sôi nổi gồm hơn 2.000 thành viên đóng phí.

Tôi có thể lấy thêm thông tin về giao thông công bằng ở đâu?

Liên hệ với Trung tâm Tài nguyên Công lý Môi trường tại Đại học Clark Atlanta, 223 James P. Brawley Drive, Atlanta, GA 30314 (404) 880-6911 (ph), (404) 880-6909 (fx), E-mail: ejrc@cau . giáo dục . Trang web: http://www.ejrc.cau.edu. ■

* Do Trung tâm Tài nguyên Công lý Môi trường tại Đại học Clark Atlanta soạn thảo trong Dự án Công bằng Giao thông vận tải Atlanta (ATEP). ATEP được thực hiện nhờ các khoản tài trợ từ Quỹ Turner và Quỹ Ford. Xem http://www.ejrc.cau.edu .

Sau đây là số liệu thống kê về số tiền MARTA thu được từ thuế bán hàng và phí sử dụng từ năm 1973 đến năm 2010.

k T thể 14

Biên lai MARTA, 1973-2010

Năm

Biên lai

1973

$43,820

1974

$50,501

1975

$50,946

1976

$52,819

1977

$57,933

1978

$66,120

1979

$75,472

1980

$88,342

1981

$99,836

1982

$104,685

1983

$112,008

1984

$123,407

1985

$134,902

1986

$147,149

1987

$148,582

1988

$158,549

1989

$162,543

1990

$165,722

1991

$168,085

Biên lai năm

1992

$167,016

1993

$181,345

1994

$198,490

1995

$222,475

1996

$229,510

1997

$236,545

1998

$243,579

1999

$277,309

2000

$299,103

2001

$303,562

2002

$284,427

2003

$271,006

2004

$283,381

2005

$307,227

2006

$334,486

2007

$350,526

2008

$349,668

2009

$312,704

2010

$307,525

Nguồn: Guess và Farnham (2000), tr. 196; và Báo cáo tài chính hàng năm toàn diện năm 2010 , Cơ quan quy hoạch khu vực đô thị Atlanta, 2010. Biên lai cho năm 1996 và 1997 là phép nội suy tuyến tính.

www.irpublicpolicy.ir

các chính sách ưu tiên

Từ Chương 5 của Phân tích chính sách công, Phiên bản thứ năm. William N. Dunn. Bản quyền © 2012 của Pearson Education, Inc. Bảo lưu mọi quyền.

các chính sách ưu tiên

MỤC TIÊU

Bằng cách nghiên cứu chương này, bạn sẽ có thể

W

mũ nên được thực hiện? Câu trả lời cho câu hỏi này đòi hỏi phương pháp phân tích chính sách của quy định. Mặc dù phương pháp dự báo hỗ trợ việc hiểu các kết quả chính sách dự kiến, do đó mở rộng khả năng hiểu và hướng dẫn chính sách, nhưng nó không đưa ra các lý do rõ ràng để chọn một kết quả mong đợi này thay vì một kết quả mong đợi khác. Do đó, dự báo trả lời các câu hỏi về những gì có khả năng xảy ra trong tương lai. Nhưng nó không cho phép trả lời các câu hỏi về lợi ích và chi phí của các hành động trong tương lai.

Chương này bắt đầu với phần tổng quan về phương pháp phân tích chính sách của quy định , tập trung vào lựa chọn chính sách như một vấn đề cơ bản của phân tích chính sách. Trọng tâm của lựa chọn chính sách là việc xem xét một số cơ sở để đưa ra lựa chọn hợp lý,

đặc biệt là các lựa chọn dựa trên lý luận kinh tế chuẩn tắc và phân tích chi phí cơ hội phát sinh khi một chính sách được chọn thay vì chính sách khác. Sau đó, chúng tôi xem xét một số phương pháp kê đơn, chủ yếu trong số đó là phân tích chi phí-lợi ích và hiệu quả chi phí, cùng với một số kỹ thuật liên quan đến các phương pháp này.

QUY ĐỊNH TRONG PHÂN TÍCH CHÍNH SÁCH

Phương pháp kê đơn cho phép chuyển đổi thông tin về các kết quả chính sách mong đợi thành thông tin về các chính sách ưu tiên. Để quy định một chính sách ưu tiên cần có thông tin trước về kết quả mong đợi của các chính sách. Tuy nhiên, việc kê đơn đòi hỏi chúng ta cũng phải có thông tin về kết quả nào có giá trị hơn những kết quả khác. Vì lý do này, quy trình phân tích chính sách về thời gian kê đơn vốn đã mang tính quy phạm. Nó liên quan chặt chẽ đến các câu hỏi về đạo đức và luân lý.[293]

Đơn thuốc và vận động chính sách

Hoa Kỳ có nên tăng cường cam kết kinh tế của mình đối với các nước kém phát triển hơn bằng cách tăng mức viện trợ nước ngoài và hỗ trợ kỹ thuật? Quốc hội có nên thông qua luật hạn chế nghiêm ngặt tình trạng ô nhiễm bầu khí quyển và đường thủy do ngành công nghiệp và người điều khiển phương tiện được sử dụng để làm việc và giải trí không? Chính quyền các bang có nên cung cấp nhiên liệu sưởi ấm giá rẻ cho những người không đủ khả năng chi trả không? Hội đồng thành phố có nên tăng thuế địa phương để xây dựng một trung tâm giải trí cộng đồng không? Chính phủ liên bang có nên cung cấp thu nhập tối thiểu hàng năm cho mọi công dân hay đầu tư vào việc chữa trị bệnh ung thư?

Những vấn đề chính sách này đòi hỏi những quy định trả lời câu hỏi: Nên làm gì? Như chúng ta đã thấy, câu trả lời cho câu hỏi này đòi hỏi một cách tiếp cận mang tính chuẩn mực, hơn là một cách tiếp cận đơn thuần theo kinh nghiệm, bởi vì câu hỏi là một trong những hành động đúng đắn. Các câu hỏi về hành động đúng đòi hỏi sự lựa chọn giữa nhiều tuyên bố ủng hộ. [294]Tuyên bố ủng hộ có một số đặc điểm:

Có thể hành động. Tuyên bố ủng hộ tập trung vào các hành động có thể được thực hiện để giải quyết vấn đề chính sách. Mặc dù các tuyên bố ủng hộ yêu cầu thông tin trước về những gì sẽ xảy ra và những gì có giá trị, nhưng chúng vượt xa các câu hỏi về “sự thật” và “giá trị” vì chúng bao gồm các lập luận về những gì nên làm.

triển vọng. Tuyên bố biện hộ là có triển vọng, bởi vì chúng xảy ra trước thời điểm hành động được thực hiện ( ex ante ). Trong khi các thủ tục giám sát và đánh giá phân tích chính sách là hồi cứu, bởi vì chúng được áp dụng sau khi các hành động được thực hiện ( ex post ), dự báo và quy định đều được áp dụng trong tương lai ( ex ante ).

Giá trị nặng nề. Các tuyên bố biện hộ phụ thuộc nhiều vào các sự kiện cũng như các giá trị. Để tuyên bố rằng một giải pháp thay thế chính sách cụ thể nên được thông qua không chỉ đòi hỏi rằng hành động được quy định sẽ có những hậu quả dự đoán, mà còn yêu cầu những hậu quả dự đoán được đánh giá cao bởi các cá nhân, các nhóm và xã hội nói chung.

Phức tạp về mặt đạo đức. Các giá trị cơ bản của các tuyên bố ủng hộ rất phức tạp về mặt đạo đức. Một giá trị nhất định có thể là nội tại cũng như bên ngoài. Các giá trị nội tại được coi là mục đích tự thân; các giá trị bên ngoài được đánh giá cao bởi vì chúng tạo ra một số giá trị khác. Ví dụ, sức khỏe có thể được coi là mục đích tự thân và là phương tiện để đạt được các giá trị khác, bao gồm an ninh, tự do, tự thể hiện và hiệu quả kinh tế.

Nhiều biện hộ nên trái ngược với quan điểm đơn giản về vận động chính sách, trong đó mục đích của phân tích là hỗ trợ một quan điểm chính sách được xác định trước bằng cách thu thập thông tin thay mặt cho quan điểm đó. Nhiều cuộc vận động kêu gọi so sánh có hệ thống và đánh giá quan trọng về nhiều giải pháp tiềm năng; nó không phải là một cách để bảo vệ một vị trí duy nhất bằng bất cứ giá nào. Để chắc chắn, các nhà phân tích có thể đi đến một đơn thuốc duy nhất - nhưng chỉ sau khi đánh giá nghiêm túc những ưu và nhược điểm của nhiều đơn thuốc. Nhiều biện hộ là một cách tiếp cận phù hợp để cấu trúc vấn đề cũng như giải quyết vấn đề. [295]Khi các nhà phân tích chính sách tuân theo các hướng dẫn về nhiều biện hộ, họ ít có khả năng rơi vào cái bẫy quảng cáo quá mức (Hộp 1), một cái bẫy đưa ra các giải pháp sai lầm vì các nhà phân tích đã xác định sai vấn đề.

Một mô hình lựa chọn đơn giản

Tuyên bố ủng hộ được yêu cầu khi các nhà phân tích phải đối mặt với sự lựa chọn giữa hai hoặc nhiều lựa chọn thay thế. Trong một số tình huống, sự lựa chọn là giữa một hướng hành động mới và hiện trạng. Trong các tình huống khác, có thể có một số lựa chọn thay thế mới.

Nói một cách đơn giản nhất, lựa chọn là một quá trình lập luận bao gồm ba thành phần liên quan: (1) xác định vấn đề cần hành động, (2) so sánh hệ quả của hai hoặc nhiều phương án để giải quyết vấn đề và (3) quy định sự thay thế sẽ dẫn đến một kết quả ưa thích. Ví dụ: sự lựa chọn có thể được mô tả như một quá trình suy luận theo đó phương án thứ nhất ( A 1 ) mang lại một kết quả ( O 1 ), phương án thứ hai ( A 2 ) mang lại một kết quả khác ( O 2 ) và giá trị của O 1 là lớn hơn O 2 ( O 1 > O 2 ). Có thông tin này, nhà phân tích sẽ chỉ định A 1 là lựa chọn thay thế ưu tiên. Các nhà phân tích lập luận như sau: Phương án đầu tiên dẫn đến một kết quả, trong khi phương án thứ hai dẫn đến một kết quả khác. Kết quả đầu tiên là

HỘP 1

có giá trị hơn thứ hai. Do đó, A 1 , phương án đầu tiên, nên được chọn (Hình 1).

Quá trình lập luận đơn giản này bao gồm hai yếu tố cơ bản của sự lựa chọn: tiền đề thực tế và giá trị. Tiền đề quyết định đầu tiên nói rằng A 1 sẽ dẫn đến O 1 , trong khi tiền đề quyết định thứ hai nói rằng A 2 sẽ dẫn đến O 2 . Đây là những tiền đề thực tế, tức là những giả định có thể được chứng minh là đúng hoặc sai trên cơ sở kiến thức thực tế. Tuy nhiên, tiền đề thứ ba là tiền đề giá trị, tức là tiền đề khẳng định rằng kết quả O 1 tốt hơn O 2 trên một thang giá trị nào đó. Những tiền đề như vậy không thể được chứng minh là đúng hay sai bằng cách viện dẫn những tiền đề thực tế, bởi vì những câu hỏi về giá trị đòi hỏi những lập luận hợp lý về lý do tại sao kết quả được đề cập là tốt hay đúng. Tất cả các lựa chọn chứa cả tiền đề thực tế và giá trị.

Mô hình đơn giản này có ưu điểm là chỉ ra rằng các tiền đề thực tế và giá trị luôn hiện diện trong mọi tình huống lựa chọn. Nhược điểm của mô hình đơn giản này là nó che khuất sự phức tạp của sự lựa chọn. Ví dụ, hãy xem xét các điều kiện phải có để mô hình lựa chọn này trở thành một mô hình hợp lệ.[296]

A i --► O i

A o --► O 2 ______

0O 1 > O 2  I hình 1

A i  Mô hình lựa chọn đơn giản.

  Người ra quyết định duy nhất. Sự lựa chọn phải được giới hạn cho một người duy nhất.

Nếu các lựa chọn được đưa ra bởi nhiều người, thì các cơ sở giá trị và thực tế mâu thuẫn nhau có thể xảy ra.

2.    Sự chắc chắn. Các kết quả của sự lựa chọn phải được biết một cách chắc chắn. Tuy nhiên, những kết quả này hiếm khi được biết một cách chắc chắn. Ngoài việc lựa chọn phương án ưu tiên, nhiều yếu tố không thể kiểm soát sẽ tăng cường hoặc ngăn cản sự xuất hiện của một kết quả.

3.    Tính tức thời của hậu quả. Kết quả của một quá trình hành động phải xảy ra ngay lập tức. Tuy nhiên, trong hầu hết các tình huống lựa chọn, kết quả của hành động bị trì hoãn. Bởi vì kết quả không xảy ra ngay lập tức, các giá trị ban đầu đã thúc đẩy hành động có thể thay đổi theo thời gian.

Bây giờ hãy tưởng tượng rằng mô hình lựa chọn đơn giản của chúng ta liên quan đến vấn đề liệu có cung cấp mức lương tối thiểu cho những người lao động phổ thông hay không. Giả sử rằng những người lao động phổ thông bán thời gian hiện được trả lương tối thiểu là 7,25 đô la một giờ. Trên cơ sở phân tích, chúng tôi kết luận rằng nếu chúng tôi duy trì hiện trạng (7,25 đô la một giờ), kết quả sẽ là thu nhập bán thời gian trung bình hàng năm là 4.000 đô la cho những người lao động phổ thông. Sau đó, chúng tôi dự báo rằng mức lương tối thiểu là 8,5 đô la một giờ sẽ dẫn đến thu nhập bán thời gian trung bình hàng năm là 7.000 đô la cho một nhóm nhỏ người lao động. Nếu chúng ta giả định rằng thu nhập nhiều hơn luôn tốt hơn thu nhập ít hơn (chỉ cần suy nghĩ thoáng qua sẽ khiến chúng ta đặt câu hỏi về giả định này), thì chúng ta sẽ dễ dàng lựa chọn như sau:

A 1 : O 1 1 $4,000 2

A 2 : O 2 1 $7,000 2 O 2 7 O 1

một 2

Tuy nhiên, trường hợp này không thỏa mãn ba điều kiện cần thiết cho mô hình lựa chọn đơn giản. Đầu tiên, có nhiều người ra quyết định, không chỉ có một. Nhiều bên liên quan—ví dụ, các nhà lập pháp, cử tri, nhà quản lý, người sử dụng lao động—có ảnh hưởng và bị ảnh hưởng bởi vấn đề tiền lương tối thiểu. Mỗi bên liên quan này mang đến những cơ sở thực tế và giá trị khác nhau cho tình huống lựa chọn, vì vậy có khả năng xảy ra những bất đồng về những gì nên làm và tại sao. Ví dụ, các nhà lập pháp có thể muốn tăng thu nhập của những người lao động phổ thông trong khi các cử tri có thể muốn giảm gánh nặng thuế đi kèm với việc ban hành và thực thi luật lương tối thiểu. Thứ hai, hậu quả của luật tiền lương tối thiểu là không chắc chắn. Nhiều yếu tố khác ngoài luật pháp - ví dụ, sự sẵn có của sinh viên đại học như một nguồn lao động phổ thông bản địa thay thế - có thể quyết định liệu người sử dụng lao động có thực sự trả mức lương tối thiểu hay sa thải một số công nhân hay không. Cuối cùng, hệ quả của luật pháp sẽ xảy ra theo thời gian, nghĩa là các giá trị cũng có thể thay đổi. Nếu có một cuộc suy thoái kinh tế sâu sắc chẳng hạn như từ năm 2008 đến 2011, các nhóm trước đây ủng hộ mức lương 8,5 đô la một giờ có thể kết luận rằng mức lương này có khả năng làm tăng tỷ lệ thất nghiệp. Nói tóm lại, mô hình lựa chọn đơn giản cung cấp một bức tranh méo mó về các vấn đề liên quan đến việc ấn định mức lương tối thiểu cho những người lao động phổ thông.

Một mô hình lựa chọn phức tạp

Giả sử rằng một nỗ lực kỹ lưỡng hơn đã được thực hiện để thu thập thông tin liên quan về vấn đề chính sách tiền lương tối thiểu. Ngoài các giải pháp thay thế ban đầu (mức lương tối thiểu và hiện trạng), một giải pháp thay thế thứ ba được xác định, ví dụ, đào tạo nghề. Phương án thứ ba này dựa trên giả định rằng bản thân vấn đề không phải là tiền lương thấp, mà là sự thiếu hụt các kỹ năng cần thiết để người lao động đủ điều kiện làm công việc được trả lương cao hơn. Sau khi bổ sung phương án thứ ba này, chúng ta có thể dự báo các hệ quả sau: Phương án thứ nhất ( A 1 hay 7,25 USD mỗi giờ) sẽ tạo ra thu nhập trung bình hàng năm là 4.000 USD cho khoảng 12.000 lao động phổ thông vào năm 2011; phương án thứ hai ( A 2 hoặc 8,5 đô la một giờ) sẽ tạo ra thu nhập trung bình hàng năm là 7.000 đô la cho 6.000 lao động phổ thông vào năm 2011, với những người lao động còn lại rơi vào hàng ngũ những người thất nghiệp; phương án thứ ba ( A 3 hoặc đào tạo nghề) đến năm 2011 sẽ tạo ra thu nhập trung bình hàng năm là 4.000 đô la cho khoảng 10.000 công nhân trước đây không có tay nghề sẽ tìm được việc làm.

Mỗi phương án sẽ có những hậu quả khác nhau. Ví dụ, các nhà lập pháp phải chú ý đến triển vọng tái đắc cử của họ. Mức lương tối thiểu 7,25 đô la sẽ dẫn đến việc mất ghế tại các quận nơi các tổ chức quyền lao động và phúc lợi có quyền lực. Chi phí của chương trình sẽ được chuyển cho chủ sở hữu của các doanh nghiệp nhỏ, những người có ít ảnh hưởng trong cơ quan lập pháp. Cuối cùng, đào tạo sẽ dẫn đến mất ghế trong các quận có sự phản đối mạnh mẽ đối với bất kỳ khoản tăng thuế mới nào. Trong mọi trường hợp, lợi ích của việc đào tạo không phải là ngay lập tức và sẽ không được cảm nhận trong vài năm. Khả năng kiếm tiền thực tế của thực tập sinh sẽ tăng dần, đạt mức 5.000 USD cho 12.000 lao động vào năm 2013. Thu nhập thực tế của những người lao động nhận mức lương tối thiểu 7,5 USD/giờ sẽ giảm do lạm phát. Cuối cùng, ba phương án có chi phí khác nhau sẽ do các nhóm khác nhau gánh chịu một cách không đồng đều. Giải pháp thay thế đầu tiên không liên quan đến chi phí mới, nhưng giải pháp thứ hai sẽ yêu cầu chủ sở hữu của các doanh nghiệp nhỏ phải trả thêm chi phí. Giải pháp thay thế thứ ba sẽ phân bổ chi phí giữa những người nộp thuế, những người sẽ thanh toán hóa đơn.

Mô hình lựa chọn đơn giản đã nhanh chóng trở nên phức tạp do có nhiều bên liên quan, sự không chắc chắn về kết quả và thời gian. Nếu chúng ta sơ đồ hóa tình huống lựa chọn ở dạng mới và phức tạp của nó (Bảng 1), chúng ta sẽ thấy rằng việc lựa chọn khó thực hiện hơn. Nếu chúng ta chỉ quan tâm đến kết quả tiền tệ ngay lập tức trong năm 2011, thì A 1 là phương án được ưu tiên hơn, bởi vì O 1 lớn hơn O 4 và O 7 . Nhưng nếu

BẢNG 1

Mô hình lựa chọn phức hợp

một 1

ô 1

ô 2

ô 3

($7,25)

thu nhập $48,000

thu nhập $48,000

Giữ lại 150 chỗ ngồi

(2011)

(2013)

(2014)

một 2

ô 4

ô 5

ô 6

($8,50)

thu nhập $42,000

thu nhập $36,000

Giữ lại 200 chỗ ngồi

(2011)

(2013)

(2014)

một 3

ô 7

ô 8

ô 9

(Đào tạo nghề)

thu nhập $40,000

thu nhập $60,000

Giữ lại 190 chỗ ngồi

(2011)

(2013)

(2014)

ô 1 7  O 4  7  O 7 ;  .<  Một x

ô 8 7  O 2  7  O 5 ;  .<  một 3

O 6 7  O 9  7  O 3 ;  <  Một 2

chúng tôi xem xét các kết quả tiền tệ trong tương lai vào năm 2013 và 2014, A 3 là phương án được ưu tiên hơn, bởi vì O 8 lớn hơn O 2, do đó lớn hơn O 5 . Cuối cùng, nếu chúng ta quan tâm đến các hậu quả chính trị, thì A 2 là phương án được ưu tiên hơn, bởi vì O 6 lớn hơn (nghĩa là tạo ra nhiều ghế được giữ lại hơn) so với A 9 và A 3 .

Vấn đề với sự lựa chọn phức tạp này là chúng ta không thể đi đến một đơn thuốc thỏa đáng kết hợp các giá trị của tất cả các bên liên quan tại một số thời điểm. Một tình huống như thế này, trong đó không thể xếp hạng các lựa chọn thay thế một cách nhất quán, được gọi là nội động từ. Các lựa chọn nội động từ thường liên quan đến nhiều mục tiêu xung đột và nên được đối chiếu với các tình huống liên quan đến các lựa chọn chuyển tiếp. Lựa chọn bắc cầu là lựa chọn mà các lựa chọn thay thế có thể được xếp hạng nhất quán theo một hoặc nhiều thuộc tính: Nếu A 1 thích hợp hơn A 2 trong tập hợp lựa chọn ( A 1 , A 2 ) và A 2 thích hợp hơn A 3 trong lựa chọn tập hợp ( A 2 , A 3 ), thì A 1 tốt hơn là A 3 trong tập hợp ( A 1 , A 3 ). Các lựa chọn chuyển tiếp có thể được xây dựng bằng cách gán các giá trị cho từng phương án, sao cho nếu A 1 được ưu tiên hơn A 2 và A 3 , thì nó được gán giá trị cao nhất. Người đưa ra lựa chọn được cho là tối đa hóa tiện ích bằng cách chọn giải pháp thay thế mang lại giá trị lớn nhất. Các tình huống lựa chọn ngoại động từ và nội động từ được minh họa trong Bảng 2.

Các hình thức hợp lý

Một sự lựa chọn hợp lý đôi khi được định nghĩa là một sự lựa chọn tối đa hóa tiện ích cá nhân. Một vấn đề với quan điểm này, như được định nghĩa bởi các nhà lý thuyết lựa chọn hợp lý, là nó không có cơ sở rõ ràng trong một lý thuyết có thể kiểm chứng. 5 Một lý thuyết có thể kiểm chứng là một lý thuyết với các giả thuyết có thể được xác nhận hoặc không được xác nhận bằng thực nghiệm. Lý thuyết lựa chọn hợp lý có xu hướng loại bỏ sự lựa chọn ra khỏi bức tranh bởi vì mọi người được cho là tối đa hóa lợi ích của họ

BAN 2

Lựa chọn chuyển tiếp và nội động từ

(a) Kết quả chuyển tiếp

Thay thế

Thu nhập năm 2011

Thu nhập năm 2013

Bầu cử năm 2014

một 1

thứ nhất

thứ nhất

thứ nhất

một 2

lần 2

lần 2

lần 2

một 3

lần thứ 3

lần thứ 3

lần thứ 3

(b) Kết quả nội tại

Thay thế

Thu nhập năm 2011

Thu nhập năm 2013

Bầu cử năm 2014

một 1

thứ nhất

lần 2

lần thứ 3

một 2

lần 2

lần thứ 3

thứ nhất

một 3

lần thứ 3

thứ nhất

lần 2

5 Một tổng quan tốt về ưu và nhược điểm của lý thuyết lựa chọn duy lý là Jeffrey Friedman, chủ biên, The Rational Choice Controversy: Economic Models of Politics Reconsidered (New Haven, CT: Yale University Press, 1996).

phù hợp với tối đa hóa tiện ích như là tiên đề cơ bản của mô hình. Có rất ít hoặc không có chỗ cho sự lựa chọn, cân nhắc hoặc thậm chí sai lầm. Mọi người được cho là hợp lý nếu họ tối đa hóa tiện ích của họ. Tại sao họ tối đa hóa tiện ích của họ? Bởi vì họ là lý trí. Đây là một mô hình lựa chọn chính sách phi thực tế.

Một lý thuyết khác là sự lựa chọn hợp lý . [297]Các nhà phân tích đi đến các quy định chính sách vì họ có lý do để đưa ra lựa chọn. Thay vì cho rằng mọi người đưa ra những lựa chọn tối đa hóa lợi ích của họ, sẽ rất hữu ích nếu nghĩ về những lựa chọn dựa trên lý do, tức là những lựa chọn hợp lý . Các lựa chọn hợp lý có thể được chia thành năm loại: kinh tế, kỹ thuật, chính trị, pháp lý và thực chất. Mỗi loại được liên kết với các phương thức lập luận có thể xác định được.

Trong bối cảnh này, bất kỳ tình huống lựa chọn nào cũng có thể dẫn đến một hướng hành động được ưu tiên hơn tất cả những tình huống khác vì nó sẽ dẫn đến kết quả mong muốn. Tuy nhiên, hầu hết các tình huống lựa chọn liên quan đến nhiều bên liên quan, sự không chắc chắn và hậu quả thay đổi theo thời gian. Trên thực tế, xung đột và bất đồng là những đặc điểm cơ bản của hầu hết các vấn đề chính sách:

Các vấn đề lựa chọn khó khăn trong đó xung đột xếp hạng thuộc tính nằm ở cốt lõi của các quyết định mà các nhà hoạch định chính sách công phải đưa ra. Những khó khăn này có thể phát sinh vì quyết định của họ ảnh hưởng đến nhiều cá nhân. Mặc dù chính sách A có thể tốt hơn cho một nhóm trong xã hội của chúng ta, nhưng chính sách B có thể tốt hơn cho nhóm khác. Ví dụ, nếu thời gian là một yếu tố quan trọng, chúng ta có thể thấy rằng chính sách B sẽ tốt hơn trong hai mươi năm tới kể từ ngày hôm nay. Trong bối cảnh thứ ba, chính sách A có thể tốt hơn nếu một số sự kiện không chắc chắn trở nên thuận lợi nhưng chính sách B có thể là một hàng rào chống lại thảm họa tốt hơn.[298]

Vì những lý do này và những lý do tương tự, có vẻ như quy trình lập đơn thuốc không và không thể “hợp lý”. Dù kết luận này có hấp dẫn đến đâu, việc chúng ta không có khả năng thỏa mãn các điều kiện của mô hình lựa chọn đơn giản không có nghĩa là quá trình này không và không thể hợp lý. Nếu theo tính hợp lý , chúng tôi muốn nói đến một quá trình suy luận phản ánh, thì hầu hết các lựa chọn đều dựa trên nhiều lý do. Điều này có nghĩa là các quá trình lập luận đồng thời làm cơ sở cho các lựa chọn chính sách:[299]

  Tính hợp lý kỹ thuật. Tính hợp lý kỹ thuật đề cập đến các lựa chọn hợp lý dựa trên so sánh các phương án thay thế theo hiệu quả của chúng. Các lựa chọn dựa trên so sánh số lượng BTU năng lượng do công nghệ năng lượng mặt trời và năng lượng hạt nhân tạo ra là một ví dụ về tính hợp lý kỹ thuật.

  Tính hợp lý về kinh tế. Tính hợp lý về kinh tế đề cập đến các lựa chọn hợp lý dựa trên so sánh các phương án thay thế theo hiệu quả của chúng. Sự lựa chọn giữa các hệ thống chăm sóc sức khỏe thay thế xét về tổng chi phí và tổng lợi ích của chúng minh họa tính hợp lý về mặt kinh tế.

  Tính hợp lý về mặt pháp lý. Tính hợp lý pháp lý đề cập đến các lựa chọn hợp lý liên quan đến việc so sánh các lựa chọn thay thế theo sự phù hợp của chúng với pháp luật . Các lựa chọn liên quan đến việc trao hợp đồng công theo việc các công ty có tuân thủ luật chống phân biệt chủng tộc hay không là một ví dụ về tính hợp lý của pháp lý.

Tính hợp lý xã hội. Tính hợp lý xã hội là một đặc điểm của các lựa chọn hợp lý dựa trên so sánh các lựa chọn thay thế theo việc duy trì các thể chế xã hội có giá trị, nghĩa là chúng thúc đẩy thể chế hóa. Các lựa chọn liên quan đến việc mở rộng quyền tham gia dân chủ tại nơi làm việc là một ví dụ về tính hợp lý xã hội.

Tính hợp lý thực chất. Tính hợp lý thực chất là một đặc điểm của các lựa chọn hợp lý liên quan đến việc so sánh nhiều hình thức hợp lý — kỹ thuật, kinh tế, pháp lý, xã hội—nhằm đưa ra lựa chọn phù hợp nhất trong các trường hợp nhất định. Nhiều vấn đề về chính sách thông tin của chính phủ liên quan đến các câu hỏi về tính hữu ích của các công nghệ máy tính mới, chi phí và lợi ích của chúng đối với xã hội, ý nghĩa pháp lý của chúng đối với quyền riêng tư và tính nhất quán của chúng với các thể chế dân chủ. Các cuộc tranh luận về những vấn đề này có thể được đặc trưng bởi tính hợp lý thực chất.

Tiêu chí cho quy định chính sách

Một số loại tính hợp lý có thể được xem xét theo các tiêu chí quyết định cụ thể để đưa ra các quy định. Theo tiêu chí quyết định, chúng tôi có nghĩa là các quy tắc, nguyên tắc hoặc tiêu chuẩn được nêu rõ ràng được sử dụng để biện minh cho các lựa chọn chính sách. Tiêu chí quyết định có sáu loại chính: hiệu quả, hiệu quả, đầy đủ, công bằng, đáp ứng và phù hợp.[300]

Hiệu quả. Tính hiệu quả đề cập đến nguyên tắc rằng một giải pháp thay thế sẽ thúc đẩy việc đạt được một kết quả có giá trị của hành động. Tính hiệu quả, đồng nghĩa với tính hợp lý kỹ thuật, thường được đo lường bằng đơn vị sản phẩm hoặc dịch vụ hoặc giá trị tiền tệ của chúng. Nếu các máy phát điện hạt nhân tạo ra nhiều năng lượng hơn các thiết bị thu năng lượng mặt trời, thì thiết bị thứ nhất được coi là hiệu quả hơn, bởi vì các máy phát điện hạt nhân tạo ra nhiều kết quả có giá trị hơn. Một chính sách y tế hiệu quả là một chính sách cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe chất lượng hơn cho nhiều người hơn.

Hiệu quả. Hiệu quả đề cập đến số lượng nỗ lực cần thiết để tạo ra một mức độ hiệu quả nhất định. Hiệu quả, đồng nghĩa với tính hợp lý về kinh tế, là mối quan hệ giữa hiệu quả và nỗ lực, với nỗ lực thường được đo bằng lợi ích tiền tệ ở một mức chi phí nhất định. Hiệu quả có thể được xác định bằng cách tính chi phí trên mỗi đơn vị sản phẩm hoặc dịch vụ (ví dụ: đô la cho mỗi gallon nước tưới hoặc đô la cho mỗi lần khám bệnh) hoặc bằng cách tính tổng lợi ích bằng tiền trên mỗi gallon nước tưới trừ đi chi phí cho mỗi gallon nước này. . Các chính sách đạt được lợi ích ròng lớn hơn trên mỗi chi phí đơn vị được cho là hiệu quả. Một cách để xác định tính hiệu quả là so sánh chi phí cơ hội của một giải pháp thay thế với đối thủ của nó.

đầy đủ. Mức độ đầy đủ đề cập đến mức độ mà bất kỳ mức độ hiệu quả nhất định nào đáp ứng một tiêu chuẩn cụ thể. Tiêu chí về mức độ thỏa đáng xác định kỳ vọng về sức mạnh của mối quan hệ giữa các lựa chọn thay thế chính sách và giá trị cố định hoặc thay đổi của kết quả mong muốn. Các tiêu chí về tính thỏa đáng và mối quan hệ của chúng với hiệu lực và hiệu quả được minh họa bằng bốn loại vấn đề được trình bày trong Bảng 3 và được thảo luận tiếp theo:.

  Vấn đề loại I. Các vấn đề thuộc loại này liên quan đến chi phí bằng nhau và hiệu quả thay đổi. Khi chi tiêu ngân sách tối đa cho phép dẫn đến chi phí cố định, mục đích là để tối đa hóa hiệu quả trong giới hạn nguồn lực sẵn có. Ví dụ: với ngân sách cố định là 1 triệu đô la cho mỗi chương trình trong số hai chương trình, một nhà phân tích chính sách y tế sẽ quy định phương án thay thế dẫn đến cải thiện nhiều hơn về chất lượng chăm sóc sức khỏe trong cộng đồng. Câu trả lời cho các vấn đề loại I được gọi là phân tích chi phí bằng nhau, bởi vì các nhà phân tích so sánh các phương án thay thế khác nhau về hiệu quả nhưng chi phí của chúng được coi là bằng nhau. Ở đây, chính sách phù hợp nhất là chính sách tối đa hóa việc đạt được các mục tiêu trong khi vẫn nằm trong giới hạn của chi phí cố định.

  Vấn đề loại II. Các vấn đề thuộc loại này liên quan đến hiệu quả như nhau và chi phí khả biến. Khi mức độ kết quả có giá trị là cố định, mục tiêu là giảm thiểu chi phí. Ví dụ, nếu các phương tiện giao thông công cộng phải phục vụ ít nhất 100.000 người mỗi năm, thì vấn đề là xác định những phương án thay thế đó - xe buýt, tàu một ray, tàu điện ngầm - sẽ đạt được mức hiệu quả cố định này với chi phí thấp nhất. Câu trả lời cho các vấn đề loại II được gọi là phân tích hiệu quả ngang nhau, bởi vì các nhà phân tích so sánh các phương án thay thế khác nhau về chi phí nhưng hiệu quả của chúng là như nhau. Ở đây, chính sách phù hợp nhất là chính sách giảm thiểu chi phí trong khi vẫn đạt được mức độ hiệu quả cố định.

  Vấn đề loại III. Các vấn đề thuộc loại này liên quan đến chi phí biến đổi và hiệu quả biến đổi. Ví dụ, việc lựa chọn một ngân sách tối ưu để tối đa hóa việc đạt được các mục tiêu của cơ quan là một vấn đề loại III. Câu trả lời cho các vấn đề loại III được gọi là phân tích hiệu quả-chi phí-biến-biến, bởi vì chi phí và hiệu quả có thể tự do thay đổi. Ở đây, chính sách phù hợp nhất là chính sách tối đa hóa tỷ lệ hiệu quả so với chi phí.

chi phí

4.      Vấn đề loại IV. Các vấn đề thuộc loại này liên quan đến chi phí BẰNG cũng như hiệu quả như nhau. Các vấn đề loại IV, liên quan đến phân tích chi phí-hiệu quả như nhau, đặc biệt khó giải quyết. Các nhà phân tích không chỉ bị giới hạn bởi yêu cầu chi phí không vượt quá một mức nhất định mà còn bị giới hạn bởi sự ràng buộc rằng các phương án phải thỏa mãn một mức độ hiệu quả đã định trước. Ví dụ: nếu các phương tiện giao thông công cộng phải phục vụ tối thiểu 100.000 người hàng năm—nhưng chi phí đã được cố định ở mức phi thực tế—thì bất kỳ giải pháp thay thế chính sách nào cũng phải đáp ứng cả hai ràng buộc hoặc bị từ chối. Trong những trường hợp như vậy, giải pháp thay thế duy nhất còn lại có thể là không làm gì cả.

Các định nghĩa khác nhau về tính thỏa đáng trong bốn loại vấn đề này chỉ ra sự phức tạp của mối quan hệ giữa chi phí và hiệu quả. Ví dụ , hai chương trình được thiết kế để cung cấp dịch vụ đô thị (được đo bằng đơn vị dịch vụ cho người dân) có thể khác nhau đáng kể về cả hiệu quả và chi phí (Hình 2). Chương trình I đạt mức hiệu quả tổng thể cao hơn chương trình II, nhưng chương trình II ít tốn kém hơn với mức hiệu quả thấp hơn. Nhà phân tích có nên

HÌNH 2

So sánh hiệu quả chi phí bằng cách sử dụng bốn tiêu chí về mức độ thỏa đáng.

Nguồn: Phỏng theo ES Quade, Phân tích cho các quyết định công (New York: American Elsevier, 1975), tr. 93. quy định chương trình tối đa hóa hiệu quả (chương trình I) hay chương trình tối thiểu hóa chi phí ở cùng mức độ hiệu quả (chương trình II)?

Để trả lời câu hỏi này, chúng ta phải xem xét mối quan hệ giữa chi phí và hiệu quả, thay vì xem chi phí và hiệu quả một cách riêng biệt. Tuy nhiên, đây là nơi các vấn đề phức tạp bắt đầu (xem Hình 2): (1) Nếu chúng ta đang giải quyết vấn đề loại I ( chi phí bằng nhau) và chi phí cố định ở mức 20.000 đô la ( C 2 ), chương trình II thích hợp hơn vì nó đạt được mức cao hơn hiệu quả trong khi vẫn nằm trong giới hạn chi phí cố định. (2) Nếu chúng ta phải đối mặt với vấn đề loại II (hiệu quả ngang bằng) và hiệu quả cố định ở mức 6.000 đơn vị dịch vụ ( E 2 ), thì chương trình I được ưu tiên hơn. (3) Mặt khác, nếu chúng ta đang xử lý vấn đề loại III (chi phí biến đổi-hiệu quả-biến đổi), trong đó chi phí và hiệu quả không thay đổi, thì chương trình II được ưu tiên hơn, vì tỷ lệ hiệu quả trên chi phí ( được gọi là tỷ lệ hiệu quả-chi phí) là lớn nhất tại giao điểm của E l và C 1 . Ở đây, chương trình II sản xuất 4.000 đơn vị dịch vụ với giá 10.000 đô la, tức là tỷ lệ 4.000 trên 10.000 hoặc 0,4. Ngược lại, chương trình I có tỷ lệ chi phí-hiệu quả là 0,32 (8.000 đơn vị dịch vụ với giá 25.000 USD = 8.000/25.000 = 0,32). [301]Cuối cùng, (4) nếu chúng ta đang giải quyết vấn đề loại IV (chi phí-hiệu quả như nhau), trong đó cả hiệu quả và chi phí đều cố định ở E 2 và C 2 , thì không chương trình nào là phù hợp. Tình trạng tiến thoái lưỡng nan này, không cho phép giải pháp thích hợp, được gọi là tiêu chí quá mức.

Bài học từ minh họa này là hiếm khi có thể lựa chọn giữa hai phương án trên cơ sở chi phí hoặc hiệu quả. Mặc dù đôi khi có thể chuyển đổi các thước đo hiệu quả thành lợi ích bằng đô la, điều này cho phép chúng ta tính toán lợi ích thu nhập ròng bằng cách lấy lợi ích bằng tiền trừ đi chi phí tiền tệ, nhưng thường rất khó để thiết lập các giá trị tương đương bằng đô la thuyết phục cho các kết quả chính sách quan trọng. Số tiền tương đương với một mạng sống được cứu thông qua các chương trình an toàn giao thông là bao nhiêu? Giá trị đồng đô la của hòa bình và an ninh quốc tế được thúc đẩy bởi các hoạt động giáo dục, khoa học và văn hóa của Liên Hợp Quốc là gì? Giá trị đồng đô la của vẻ đẹp tự nhiên được bảo tồn thông qua luật bảo vệ môi trường là gì? Những câu hỏi như vậy sẽ được xem xét kỹ hơn khi chúng ta thảo luận về phân tích lợi ích chi phí; nhưng điều quan trọng ở đây là phải nhận ra rằng việc đo lường tính hiệu quả bằng đồng đô la là một vấn đề phức tạp và khó khăn.[302]

Đôi khi có thể xác định một giải pháp thay thế đồng thời đáp ứng tất cả các tiêu chí về tính thỏa đáng. Ví dụ, đường cong đứt đoạn trong Hình 2 (Chương trình III) đáp ứng đầy đủ các tiêu chí về chi phí cố định cũng như hiệu quả cố định và cũng có tỷ lệ hiệu quả trên chi phí cao nhất. Vì tình huống này hiếm khi xảy ra nên hầu như luôn cần phải xác định mức độ hiệu quả và chi phí được coi là phù hợp.

Các câu hỏi về tính thỏa đáng không thể được giải quyết bằng cách tùy tiện áp dụng một tiêu chí duy nhất. Ví dụ, lợi ích thu nhập ròng (số đô la hiệu quả trừ chi phí đô la) không phải là một tiêu chí thích hợp khi chi phí cố định và một chương trình duy nhất có tỷ lệ chi phí lợi ích cao nhất có thể được lặp lại nhiều lần. Điều này được minh họa trong Bảng 4, trong đó chương trình I có thể được lặp lại 10 lần với giới hạn chi phí cố định là 40.000 USD, với tổng lợi ích ròng là 360.000 USD (tức là 36.000 USD X 10 ) . Chương trình I do đó có tỷ lệ chi phí lợi ích cao nhất. Nhưng nếu chương trình I không thể lặp lại - nghĩa là, nếu chỉ phải chọn một trong ba chương trình - chương trình III được ưa chuộng hơn vì nó mang lại lợi ích ròng lớn hơn, mặc dù nó có tỷ lệ chi phí lợi ích thấp nhất.

Công bằng. Tiêu chí công bằng có liên quan chặt chẽ đến tính hợp lý về mặt pháp lý và xã hội, đồng thời đề cập đến sự phân bổ hiệu quả và nỗ lực giữa các nhóm khác nhau trong xã hội . Chính sách công bằng là chính sách mà các tác động (ví dụ: đơn vị dịch vụ hoặc lợi ích tiền tệ) hoặc nỗ lực (ví dụ: chi phí tiền tệ) được phân bổ công bằng hoặc hợp lý. Các chính sách được thiết kế để phân phối lại thu nhập, cơ hội giáo dục hoặc dịch vụ công đôi khi được quy định trên cơ sở tiêu chí công bằng. Một chương trình nhất định có thể hiệu quả, hiệu quả và đầy đủ—ví dụ: tỷ lệ lợi ích-chi phí và lợi ích ròng có thể cao hơn so với tất cả các chương trình khác—nhưng nó vẫn có thể bị từ chối với lý do là nó sẽ tạo ra sự phân bổ chi phí không công bằng và lợi ích. Điều này có thể xảy ra trong một số điều kiện: Những người có nhu cầu cao nhất không nhận được dịch vụ tương xứng với số lượng của họ, những người ít có khả năng chi trả nhất phải chịu phần chi phí không tương xứng hoặc những người nhận được hầu hết các lợi ích không phải trả chi phí.

Tiêu chí công bằng có liên quan chặt chẽ đến các quan niệm cạnh tranh về công lý hoặc sự công bằng và các xung đột đạo đức xung quanh cơ sở thích hợp để phân phối các nguồn lực trong xã hội. Những vấn đề về “công bằng phân phối” như vậy, vốn đã được thảo luận rộng rãi từ thời Hy Lạp cổ đại, có thể xảy ra mỗi khi một nhà phân tích chính sách đề ra một quá trình hành động ảnh hưởng đến hai hoặc nhiều người trong xã hội. Mặc dù chúng ta có thể tìm cách đo lường phúc lợi xã hội, nghĩa là sự hài lòng tổng thể mà các thành viên của cộng đồng trải nghiệm. Tuy nhiên, các cá nhân và nhóm trong bất kỳ cộng đồng nào được thúc đẩy bởi các giá trị, chuẩn mực và quy tắc thể chế khác nhau. Những gì thỏa mãn một người hoặc một nhóm thường không thỏa mãn người khác. Trong những trường hợp này, nhà phân tích phải xem xét một câu hỏi cơ bản: Làm thế nào một chính sách có thể tối đa hóa phúc lợi xã hội, và

BẢNG 4

So sánh tỷ lệ lợi ích-chi phí và lợi ích ròng như tiêu chí về mức độ thỏa đáng (tính bằng nghìn đô la)

Chương trình

Những lợi ích

chi phí

Tỉ số lợi nhuận

Lợi nhuận ròng

TÔI

40

4

10

36

II

64

số 8

số 8

56

III

100

40

2,5

60

Nguồn: Phỏng theo Richard Zeckhauser và Elmer Schaefer, “Public Policy and Normative Economic Theory,” trong The Study of Policy Formation, ed. RA Bauer và KJ Gergen (New York: The Free Press, 1968), tr. 73.

không chỉ là phúc lợi của các cá nhân hoặc nhóm cụ thể? Câu trả lời cho câu hỏi này có thể được theo đuổi theo nhiều cách khác nhau:

  Tối đa hóa phúc lợi cá nhân. Nhà phân tích có thể cố gắng tối đa hóa phúc lợi của tất cả các cá nhân cùng một lúc. Điều này yêu cầu một xếp hạng ưu tiên chuyển tiếp duy nhất được xây dựng trên cơ sở của tất cả các giá trị riêng lẻ. Định lý bất khả thi của Arrow, như chúng ta đã thấy, chứng minh rằng điều này là bất khả thi ngay cả khi chỉ có hai người và ba phương án.

  Bảo vệ phúc lợi tối thiểu. Nhà phân tích có thể cố gắng tăng phúc lợi cho một số người trong khi vẫn bảo vệ vị trí của những người kém hơn. Cách tiếp cận này dựa trên tiêu chí Pareto, trong đó nêu rõ rằng một trạng thái xã hội này tốt hơn một trạng thái xã hội khác nếu ít nhất một người khá giả hơn và không có ai kém hơn. Điểm tối ưu Pareto là một trạng thái xã hội trong đó không thể làm cho bất kỳ người nào trở nên tốt hơn mà không làm cho người khác trở nên tồi tệ hơn.

  Tối đa hóa phúc lợi ròng. Nhà phân tích có thể cố gắng tăng phúc lợi ròng (ví dụ: tổng lợi ích trừ đi tổng chi phí) nhưng giả định rằng lợi ích thu được có thể được sử dụng để bù đắp cho những người thua cuộc. Cách tiếp cận này dựa trên tiêu chí Kaldor-Hicks: Một trạng thái xã hội tốt hơn một trạng thái xã hội khác nếu có hiệu quả ròng đạt được (tổng lợi ích trừ đi tổng chi phí) và nếu những người đạt được có thể bù đắp cho những người thua cuộc. Đối với tất cả các mục đích thực tế, tiêu chí này, không yêu cầu những người thua cuộc thực sự được bồi thường, tránh được vấn đề vốn chủ sở hữu.

  Tối đa hóa phúc lợi tái phân phối. Nhà phân tích có thể cố gắng tối đa hóa lợi ích tái phân phối cho các nhóm được chọn trong xã hội, ví dụ, những người bị áp bức về chủng tộc, người nghèo hoặc bệnh tật. Một tiêu chí tái phân phối đã được nhà triết học John Rawls đưa ra: Một trạng thái xã hội tốt hơn một trạng thái xã hội khác nếu nó mang lại phúc lợi cho các thành viên trong xã hội kém may mắn nhất.[303]

Công thức của Rawls cố gắng cung cấp một nền tảng đạo đức cho khái niệm công lý. Nó làm như vậy bằng cách yêu cầu chúng ta tưởng tượng mình đang ở trong một trạng thái “nguyên thủy”, nơi có “bức màn thiếu hiểu biết” về sự phân bổ các vị trí, địa vị và nguồn lực trong tương lai trong một xã hội dân sự chưa được thiết lập. Ở trạng thái ban đầu này, các cá nhân sẽ chọn một trật tự xã hội trên cơ sở tiêu chí phân phối lại vừa được mô tả, bởi vì lợi ích cá nhân của mọi người là thiết lập một xã hội mà họ sẽ không bị thiệt thòi nhất.

Bằng cách giả định điều kiện ban đầu này, có thể đạt được sự đồng thuận về một trật tự xã hội công bằng. Điều kiện ban đầu này nên được đối chiếu với điều kiện của các xã hội hiện tại, trong đó các lợi ích được đầu tư khiến không thể đạt được sự đồng thuận về ý nghĩa của công lý. Điểm yếu trong cách trình bày của Rawls là sự đơn giản hóa quá mức hoặc tránh xung đột. Tiêu chí phân phối lại phù hợp với các vấn đề có cấu trúc tốt chứ không phải đối với các loại vấn đề mà các nhà phân tích chính sách công thường gặp phải. Điều này không có nghĩa là tiêu chí phân phối lại không thể được sử dụng để đưa ra lựa chọn, nhưng điều đó có nghĩa là chúng ta vẫn chưa đạt được một cơ sở duy nhất để xác định phúc lợi xã hội.

Không có tiêu chí công bằng nào trong số này là hoàn toàn thỏa đáng. Lý do là các quan điểm mâu thuẫn về tính hợp lý của xã hội nói chung (tính hợp lý xã hội) hoặc về sự phù hợp của các quy phạm pháp luật đảm bảo quyền đối với tài sản (tính hợp lý pháp lý) không thể được giải quyết đơn giản bằng cách viện dẫn các quy tắc kinh tế chính thức (ví dụ, Pareto hoặc tiêu chí Kaldor-Hicks) hoặc các nguyên tắc triết học hình thức (ví dụ: tiêu chí phân phối lại của Rawls). Các câu hỏi về sự bình đẳng, công bằng và công bằng là những câu hỏi chính trị; nghĩa là, chúng bị ảnh hưởng bởi các quá trình liên quan đến phân phối và hợp pháp hóa quyền lực trong xã hội. Mặc dù lý thuyết kinh tế và triết lý đạo đức có thể cải thiện năng lực của chúng ta trong việc đánh giá một cách nghiêm túc các tiêu chí cạnh tranh về công bằng, nhưng chúng không thể thay thế quá trình chính trị.

Khả năng đáp ứng. Khả năng đáp ứng đề cập đến mức độ mà một chính sách đáp ứng nhu cầu, sở thích hoặc giá trị của các nhóm cụ thể. Tiêu chí về khả năng đáp ứng là quan trọng bởi vì một nhà phân tích có thể đáp ứng tất cả các tiêu chí đã thảo luận trước đó—tính hữu hiệu, hiệu suất, tính đầy đủ, tính công bằng—nhưng vẫn không đáp ứng được các nhu cầu đã nêu của một nhóm được cho là sẽ được hưởng lợi từ một chính sách. Một chương trình giải trí có thể dẫn đến việc phân bổ cơ sở vật chất một cách công bằng nhưng không đáp ứng được nhu cầu của các nhóm cụ thể (ví dụ: người già). Trên thực tế, tiêu chí về khả năng đáp ứng đặt ra một câu hỏi thực tế: Các tiêu chí về tính hiệu quả, hiệu quả, đầy đủ và công bằng có thực sự phản ánh nhu cầu, sở thích và giá trị của các nhóm cụ thể không?

Sự phù hợp. Tiêu chí cuối cùng được thảo luận ở đây là tính phù hợp , có liên quan chặt chẽ đến tính hợp lý thực chất, bởi vì các câu hỏi về tính phù hợp của một chính sách không liên quan đến các tiêu chí riêng lẻ mà liên quan đến hai hoặc nhiều tiêu chí được kết hợp với nhau. Tính phù hợp đề cập đến giá trị hoặc giá trị của các mục tiêu của chương trình và tính khả thi của các giả định làm cơ sở cho các mục tiêu này . Mặc dù tất cả các tiêu chí khác đều coi các mục tiêu là điều hiển nhiên—ví dụ, giá trị của tính hiệu quả hiếm khi bị nghi ngờ—tiêu chí về sự phù hợp đặt câu hỏi liệu những mục tiêu này có phải là những mục tiêu phù hợp với xã hội hay không. Để trả lời câu hỏi này, các nhà phân tích có thể xem xét tất cả các tiêu chí cùng nhau - nghĩa là phản ánh mối quan hệ giữa nhiều hình thức hợp lý - và áp dụng các tiêu chí bậc cao hơn (siêu tiêu chí) về mặt logic trước các tiêu chí về hiệu quả, hiệu quả, đầy đủ, công bằng và khả năng đáp ứng.[304]

Tiêu chí về sự phù hợp nhất thiết phải có kết thúc mở, bởi vì theo định nghĩa, tiêu chí này nhằm mục đích vượt ra ngoài bất kỳ tập hợp tiêu chí hiện có nào. Vì lý do này, không có và không thể có một định nghĩa tiêu chuẩn về sự phù hợp. Điều tốt nhất chúng ta có thể làm là xem xét một vài ví dụ:

  Công bằng và hiệu quả. Công bằng với tư cách là phúc lợi tái phân phối (Rawls) có phải là một tiêu chí phù hợp khi các chương trình được thiết kế để tái phân phối thu nhập cho người nghèo kém hiệu quả đến mức chỉ một phần nhỏ lợi ích tái phân phối thực sự đến được với họ? Khi những chương trình như vậy được xem như một “cái thùng bị rò rỉ” được sử dụng để mang lại lợi ích cho người nghèo, các nhà phân tích có thể đặt câu hỏi liệu tính công bằng có phải là một tiêu chí thích hợp hay không.[305]

  Công bằng và quyền lợi. Công bằng với tư cách là phúc lợi tối thiểu có phải là một tiêu chí phù hợp khi những người nhận được lợi ích bổ sung không kiếm được chúng thông qua các phương tiện hợp pháp về mặt xã hội? Các nhà phân tích có thể đặt câu hỏi về tính phù hợp của tiêu chí Pareto khi những người được lợi (mặc dù không bị mất) đã làm được như vậy thông qua tham nhũng, gian lận, phân biệt đối xử và thừa kế không phải do kiếm được.[306]

  Hiệu quả, công bằng và các giá trị nhân văn. Hiệu quả và công bằng có phải là những tiêu chí phù hợp khi các phương tiện cần thiết để đạt được một xã hội hiệu quả hoặc công bằng xung đột với các quy trình dân chủ? Các nhà phân tích có thể thách thức tính phù hợp của tính hiệu quả hoặc công bằng khi những nỗ lực hợp lý hóa việc ra quyết định vì những mục đích này phá vỡ các điều kiện cần thiết cho sự giải phóng, cá nhân hóa hoặc tự thực hiện. 15 [307]Hiệu quả, công bằng và nhân văn không nhất thiết phải tương đương nhau. Sự xa lánh, như Marx và các nhà tư tưởng xã hội khác đã công nhận, không tự động bị loại bỏ bằng cách tạo ra một xã hội bình đẳng.

  Công bằng và tranh luận đạo đức hợp lý. Công bằng với tư cách là phúc lợi phân phối lại (Rawls) có phải là một tiêu chí thích hợp khi nó loại bỏ các cơ hội tranh luận về đạo đức hợp lý không? Tiêu chí về sự công bằng này có thể bị thách thức trên cơ sở rằng nó giả định trước một quan niệm cá nhân về bản chất con người mà theo đó các yêu sách đạo đức không còn bắt nguồn từ các lập luận hợp lý mà là

tổng hợp hợp đồng của các giá trị tùy ý (ngay cả khi có thể hiểu được) được giữ riêng lẻ và được định hình về mặt sinh học hoặc xã hội. Do đó, cấu trúc của lập luận kiểu Rawls tương ứng chặt chẽ với cấu trúc của tính hợp lý mang tính công cụ; mục đích là ngoại sinh, và nhiệm vụ duy nhất của tư duy trên thế giới là đảm bảo thực hiện tối đa chúng. [Cơ sở của Rawls] quy mọi suy nghĩ thành những hoạt động kết hợp của lý trí hình thức và sự thận trọng mang tính công cụ để phục vụ cho mong muốn.[308]

PHƯƠNG PHÁP TIẾP CẬN Kê đơn

Khi đưa ra các quy định về chính sách, nhà phân tích thường giải quyết một số câu hỏi có liên quan với nhau: Nhu cầu, giá trị và cơ hội của ai đang được đề cập và những lựa chọn thay thế nào có sẵn để đáp ứng nhu cầu của họ? Những mục tiêu và mục tiêu nào cần đạt được và chúng nên được đo lường như thế nào? Sẽ tốn bao nhiêu chi phí để đạt được các mục tiêu và những loại hạn chế nào—ngân sách, luật pháp, hành chính, chính trị—có thể cản trở việc đạt được các mục tiêu đó? Có tác dụng phụ, hiệu ứng lan tỏa và các hậu quả không lường trước và dự kiến khác nên được tính là chi phí hoặc lợi ích không? Giá trị của chi phí và lợi ích sẽ thay đổi như thế nào theo thời gian? Làm thế nào chắc chắn rằng kết quả dự báo sẽ xảy ra? Nên làm gì?

Lựa chọn công cộng và tư nhân

Câu trả lời cho những câu hỏi này được thiết kế để nâng cao khả năng của chúng tôi trong việc đưa ra các quy định chính sách thuyết phục. Mặc dù những câu hỏi này đều phù hợp với việc hoạch định chính sách trong khu vực tư nhân cũng như trong khu vực công, nhưng có một số khác biệt quan trọng giữa các khu vực này cần được ghi nhớ:[309]

  Bản chất của các quá trình chính sách công. Hoạch định chính sách trong khu vực công liên quan đến thương lượng, thỏa hiệp và xung đột giữa các nhóm công dân, cơ quan lập pháp, cơ quan hành pháp, ủy ban quản lý, doanh nghiệp và nhiều bên liên quan khác. Không có nhà sản xuất hay người tiêu dùng hàng hóa và dịch vụ nào có lợi nhuận hoặc phúc lợi được tối đa hóa. Sự hiện diện của nhiều bên liên quan với các giá trị cạnh tranh hoặc xung đột khiến vấn đề lựa chọn trong khu vực công trở nên phức tạp hơn so với khu vực tư nhân.

  Bản chất tập thể của các mục tiêu chính sách công. Các mục tiêu chính sách trong khu vực công là những mục tiêu tập thể được cho là phản ánh sở thích của xã hội hoặc một số “lợi ích công cộng” rộng rãi. Như chúng ta đã thấy, đặc điểm kỹ thuật của các mục tiêu tập thể này thường liên quan đến nhiều tiêu chí mâu thuẫn nhau, từ hiệu lực, hiệu quả và đầy đủ đến công bằng, khả năng đáp ứng và sự phù hợp.

  Bản chất của hàng hóa công cộng. Hàng hóa công cộng và tư nhân có thể được chia thành ba nhóm: hàng hóa cụ thể, hàng hóa tập thể và hàng hóa bán tập thể. Hàng hóa cụ thể là độc quyền, bởi vì người sở hữu chúng có quyền hợp pháp để loại trừ những người khác khỏi lợi ích của họ. Việc phân bổ hàng hóa cụ thể (ví dụ: ô tô, nhà ở hoặc dịch vụ bác sĩ) thường được thực hiện trên cơ sở giá thị trường, được xác định bởi cung và cầu. Hàng hóa tập thể là không độc quyền, bởi vì chúng có thể được tiêu thụ bởi tất cả mọi người. Không ai có thể bị loại trừ khỏi việc tiêu thụ không khí sạch, nước và đường xá do chính phủ cung cấp. Thường không thể phân bổ hàng hóa tập thể trên cơ sở giá thị trường, bởi vì các mối quan hệ bình thường giữa cung và cầu không hoạt động trong khu vực công. Hàng hóa bán tập thể là hàng hóa cụ thể mà việc sản xuất ra chúng có tác động lan tỏa đáng kể cho xã hội. Mặc dù khu vực tư nhân có thể cung cấp giáo dục tiểu học, tác động lan tỏa được coi là quan trọng đến mức chính phủ sản xuất số lượng lớn với chi phí hợp lý cho tất cả mọi người.

Các tổ chức trong khu vực công và tư nhân sản xuất ba loại hàng hóa này. Tuy nhiên, khu vực công chủ yếu bận rộn với việc cung cấp các hàng hóa tập thể và bán tập thể như quốc phòng, giáo dục, phúc lợi xã hội, an toàn công cộng, giao thông vận tải, bảo vệ môi trường, giải trí và bảo tồn năng lượng. Ngược lại, khu vực tư nhân chủ yếu quan tâm đến việc sản xuất những hàng hóa cụ thể như thực phẩm, thiết bị, máy móc và nhà ở. Sự tương phản giữa việc sản xuất những hàng hóa này trong khu vực công và khu vực tư nhân được minh họa trong Hình 3.

Do bản chất của ba loại hàng hóa này khác nhau nên quy trình ước tính giá trị của chúng đối với người sản xuất và người tiêu dùng cũng vậy. Mục đích chính của một hãng tư nhân sản xuất hàng hóa cụ thể cho thị trường là tạo ra lợi nhuận, tức là tối đa hóa chênh lệch giữa tổng doanh thu kiếm được khi bán một sản phẩm và tổng chi phí cần thiết để sản xuất ra sản phẩm đó. Khi một hãng tư nhân phải đối mặt với sự lựa chọn giữa hai hoặc nhiều sản phẩm khác nhau về doanh thu họ sẽ kiếm được và chi phí cần thiết cho việc sản xuất của họ, hãng sẽ chọn sản phẩm tối đa hóa lợi nhuận, được xác định bằng tổng doanh thu trừ đi tổng chi phí. Nếu công ty quyết định đầu tư vào một sản phẩm mang lại lợi nhuận thấp hơn, trong ngắn hạn hoặc trong dài hạn, chúng ta có thể ước tính chi phí cơ hội của quyết định. Chi phí cơ hội đề cập đến những lợi ích bị hy sinh bằng cách đầu tư các nguồn lực để sản xuất một sản phẩm khi một phương án khác có lợi hơn có thể đã được chọn.

Cung và cầu

Chi phí cơ hội trong khu vực tư nhân có thể được ước tính bằng cách sử dụng giá thị trường làm thước đo chi phí và lợi ích. Giá cả thị trường của hàng hóa cụ thể được xác định bởi cung và cầu. Nếu chúng ta xem xét các kết hợp khác nhau giữa giá và số lượng của một hàng hóa cụ thể, chúng ta quan sát thấy rằng (1) người tiêu dùng sẽ yêu cầu số lượng lớn hơn ( Q ) của một sản phẩm khi giá ( P ) của sản phẩm đó giảm và (2) nhà sản xuất sẽ cung cấp số lượng lớn hơn ( Q ) của một sản phẩm khi giá ( P ) của sản phẩm đó tăng (Hình 4). Cuối cùng, (3) sự kết hợp giữa giá và số lượng tạo ra một mức duy nhất của nhu cầu của người tiêu dùng và nguồn cung của nhà sản xuất—tức là điểm mà tại đó cung và cầu giao nhau (P e Q e trong Hình 4)—chỉ ra giá và số lượng của hàng hóa cụ thể sẽ được bán trên thị trường. Biểu diễn đồ họa về các kết hợp khác nhau giữa giá cả và số lượng mà người tiêu dùng và nhà sản xuất sẵn sàng mua và bán một sản phẩm được gọi là đường cầu và đường cung tương ứng. Điểm mà tại đó đường cầu và đường cung giao nhau được gọi là sự kết hợp giá-số lượng cân bằng.

Sự kết hợp giá-số lượng cân bằng thể hiện điểm mà tại đó người tiêu dùng và nhà sản xuất, nếu họ hoàn toàn tự do lựa chọn những gì họ sẽ mua và bán, sẽ sản xuất và tiêu thụ một lượng hàng hóa bằng nhau ở một mức giá nhất định. Nếu chúng ta biết sự kết hợp giá-số lượng cân bằng cho một hàng hóa cụ thể (ví dụ: bàn chải đánh răng điện), chúng ta có thể xác định lợi nhuận của một khoản đầu tư nhất định bằng cách trừ tổng chi phí cần thiết để sản xuất một hàng hóa cụ thể từ tổng doanh thu kiếm được từ việc bán sản phẩm tại mức giá cân bằng ( P e ) và lượng cân bằng ( Q e ). Bằng cách biết lợi nhuận có thể kiếm được từ các khoản đầu tư thay thế, có thể ước tính chi phí cơ hội của việc đầu tư các nguồn lực để sản xuất một sản phẩm khi một khoản đầu tư khác có lợi hơn có thể được thực hiện. Ví dụ: nếu một công ty sản xuất bàn chải đánh răng điện (một loại hàng hóa cụ thể) và kiếm được lợi nhuận hàng năm là 1 triệu đô la nhận thấy rằng họ có thể kiếm được lợi nhuận 2 triệu đô la bằng cách sản xuất máy khoan điện cùng một lúc.

Số lượng ( Q )

HINH 4

Đường cung và đường cầu và sự kết hợp giá-số lượng cân bằng.

(bao gồm chi phí cho bất kỳ nhân công, công nghệ hoặc cơ sở tiếp thị bổ sung nào), chi phí cơ hội của khoản đầu tư vào sản xuất bàn chải đánh răng điện là 1 triệu USD.

Logic tối đa hóa lợi nhuận trong khu vực tư nhân có thể được mở rộng sang chính sách công. Chúng ta có thể xem các chương trình công như thể chúng là các công ty tư nhân đang cố gắng tối đa hóa lợi nhuận từ các khoản đầu tư. Thay vì sử dụng lợi nhuận (tổng doanh thu trừ tổng chi phí) làm tiêu chí để quy định các phương án, chúng ta có thể sử dụng lợi ích ròng (tổng lợi ích trừ tổng chi phí). Chúng ta cũng có thể áp dụng khái niệm chi phí cơ hội bằng cách xem các chương trình công cộng là khoản đầu tư vào việc sản xuất hàng hóa có thể do các công ty tư nhân thực hiện. Ví dụ: nếu chính phủ đầu tư 50 triệu đô la vào việc xây dựng một con đập sẽ mang lại 10 triệu đô la lợi ích ròng cho nông dân và những người hưởng lợi khác, thì chính phủ đó phải trích các nguồn đầu tư này từ các công dân tư nhân, những người có thể đã đầu tư 50 triệu đô la vào nơi khác. Nếu đầu tư tư nhân sẽ mang lại 20 triệu đô la lợi ích ròng (lợi nhuận) cho các công dân tư nhân, thì chi phí cơ hội của việc xây dựng con đập là 10 triệu đô la.

Sự lựa chọn của công chúng

Logic này bắt đầu bị phá vỡ khi chúng ta xem xét sự khác biệt giữa lựa chọn công cộng và tư nhân, bao gồm cả sự tương phản giữa hàng hóa cụ thể, bán tập thể và tập thể. Mặc dù logic tối đa hóa lợi nhuận có thể được áp dụng cho một số loại hàng hóa công cộng (ví dụ: sản xuất thủy điện), nhưng có những lý do tại sao các khái niệm về lợi nhuận và chi phí cơ hội khó áp dụng cho các vấn đề về lựa chọn công cộng:

  Nhiều bên liên quan hợp pháp. Việc hoạch định chính sách công có sự tham gia của nhiều bên liên quan mà yêu cầu của họ đối với các khoản đầu tư công thường được luật pháp đảm bảo. Mặc dù cũng có nhiều bên liên quan trong việc hoạch định chính sách tư nhân, nhưng không ai ngoại trừ chủ sở hữu và cổ đông có thể đưa ra yêu cầu đầu tư một cách hợp pháp. Trong khu vực công, với nhiều bên liên quan hợp pháp, rất khó để biết lợi ích của ai sẽ được tối đa hóa và ai sẽ chịu chi phí đầu tư công.

  Hàng hóa tập thể và bán tập thể. Bởi vì hầu hết hàng hóa công cộng là hàng hóa tập thể (ví dụ: không khí trong lành) hoặc bán tập thể (ví dụ: giáo dục), thường rất khó hoặc không thể bán chúng trên thị trường, nơi các giao dịch được thực hiện trên cơ sở khả năng chi trả. Vì lý do này, giá thị trường thường không có sẵn để đo lường lợi ích ròng hoặc chi phí cơ hội. Ngay cả khi giá cả dựa trên các cuộc điều tra phỏng vấn công dân, một số người có thể nói dối là không sẵn sàng chi trả cho một hàng hóa công cộng nhưng sau đó lại sử dụng hàng hóa đó với mức giá thấp hơn giá mà họ thực sự sẵn sàng chi trả. Đây được gọi là vấn đề người lái tự do.

  Khả năng so sánh hạn chế của các biện pháp thu nhập. Ngay cả khi lợi ích ròng của đầu tư công và tư nhân có thể được biểu thị bằng đô la như một đơn vị đo lường chung, thì đầu tư tư nhân với lợi ích ròng cao hơn không phải lúc nào cũng được ưu tiên hơn so với đầu tư công với lợi ích ròng thấp hơn (hoặc thậm chí bằng 0 hoặc âm). Ví dụ, một khoản đầu tư tư nhân vào một tòa nhà văn phòng mới mang lại 1 triệu đô la lợi ích ròng dường như không được ưu tiên hơn một khoản đầu tư công vào việc chữa trị bệnh ung thư mang lại lợi ích ròng bằng 0 hoặc âm. Ngay cả khi các so sánh chỉ giới hạn ở đầu tư công, việc sử dụng các thước đo thu nhập để đưa ra các giải pháp thay thế ngụ ý rằng mục tiêu tăng tổng thu nhập quan trọng hơn sức khỏe tốt hoặc giáo dục tốt hơn hoặc xóa đói giảm nghèo. Những mục tiêu khác này bị coi là bất hợp pháp nếu chúng không làm tăng thu nhập trong tương lai.[310]

  Trách nhiệm công đối với các chi phí và lợi ích xã hội. Các công ty tư nhân chịu trách nhiệm về các chi phí và lợi ích cá nhân của riêng họ nhưng không chịu trách nhiệm về các chi phí xã hội, trừ khi được quy định bởi quy ước đạo đức hoặc luật pháp (ví dụ: luật chống ô nhiễm). Ngược lại, chi phí và lợi ích của các chương trình công được xã hội hóa, do đó trở thành chi phí xã hội và lợi ích xã hội vượt ra ngoài nhu cầu thỏa mãn những người nắm giữ cổ phần tư nhân. Chi phí xã hội và lợi ích xã hội (ví dụ: chi phí hủy hoại môi trường tự nhiên do xây dựng đường cao tốc) rất khó định lượng và thường không có giá thị trường. Chi phí xã hội và lợi ích xã hội như vậy được gọi là tài sản vô hình .

Sự tương phản giữa lựa chọn công cộng và tư nhân không có nghĩa là logic tối đa hóa lợi nhuận hoàn toàn không thể áp dụng cho các vấn đề công cộng. Tuy nhiên, sự tương phản có nghĩa là có những hạn chế đối với logic như vậy khi áp dụng cho các vấn đề công cộng. Những điểm mạnh và hạn chế này thể hiện rõ ràng khi chúng ta xem xét hai trong số các cách tiếp cận quan trọng nhất đối với quy định trong phân tích chính sách: phân tích chi phí-lợi ích và chi phí-hiệu quả.

Phân tích lợi ích chi phí

Phân tích chi phí-lợi ích là một cách tiếp cận đối với quy định chính sách cho phép các nhà phân tích so sánh và ủng hộ các chính sách bằng cách định lượng tổng chi phí tiền tệ và tổng lợi ích tiền tệ của chúng. Phân tích chi phí-lợi ích có thể được sử dụng để quy định các hành động chính sách, trong trường hợp đó, nó được áp dụng trong tương lai ( ex ante ), và nó cũng có thể được sử dụng để đánh giá hiệu quả của chính sách. Trong trường hợp này, nó được áp dụng hồi tố ( ex post ). Phần lớn phân tích lợi ích chi phí hiện đại dựa trên lĩnh vực kinh tế xử lý các vấn đề làm thế nào để tối đa hóa phúc lợi xã hội, tức là sự hài lòng kinh tế tổng thể mà các thành viên của cộng đồng trải nghiệm. [311]Lĩnh vực này được gọi là kinh tế học phúc lợi, bởi vì nó đặc biệt quan tâm đến cách thức mà các khoản đầu tư công có thể đóng góp vào việc tối đa hóa thu nhập ròng như một thước đo về sự hài lòng tổng thể (phúc lợi) trong xã hội.

Phân tích chi phí-lợi ích đã được áp dụng cho nhiều loại chương trình và dự án công khác nhau. Các ứng dụng sớm nhất là trong lĩnh vực xây dựng đập và cung cấp nguồn nước, bao gồm các nỗ lực phân tích chi phí và lợi ích của năng lượng thủy điện, kiểm soát lũ lụt, tưới tiêu và giải trí. Các ứng dụng khác gần đây hơn bao gồm giao thông vận tải, y tế, đào tạo nhân sự và đổi mới đô thị.

Khi được sử dụng để đưa ra các quy định trong khu vực công, phân tích lợi ích chi phí có một số đặc điểm khác biệt:

  Phân tích chi phí-lợi ích tìm cách đo lường tất cả các chi phí và lợi ích cho xã hội có thể phát sinh từ một chương trình công cộng, bao gồm các tài sản vô hình khác nhau không thể đo lường dễ dàng về chi phí và lợi ích bằng tiền.

  Phân tích lợi ích chi phí truyền thống là hình ảnh thu nhỏ của tính hợp lý kinh tế, bởi vì tiêu chí được sử dụng thường xuyên nhất là hiệu quả kinh tế toàn cầu. Một chính sách hoặc chương trình được cho là hiệu quả nếu lợi ích ròng của nó (nghĩa là tổng lợi ích trừ đi tổng chi phí) lớn hơn 0 và cao hơn những lợi ích ròng có được từ một khoản đầu tư công hoặc tư thay thế.

  Phân tích lợi ích chi phí truyền thống sử dụng thị trường tư nhân như một điểm khởi đầu trong việc quy định các chương trình công cộng. Chi phí cơ hội của đầu tư công thường được tính toán trên cơ sở lợi ích ròng có thể thu được khi đầu tư vào khu vực tư nhân.

  Phân tích chi phí-lợi ích đương đại, đôi khi được gọi là phân tích lợi ích-chi phí xã hội, cũng có thể được sử dụng để đo lường lợi ích phân phối lại. Khi phân tích chi phí-lợi ích xã hội liên quan đến các tiêu chí về công bằng, nó phù hợp với tính hợp lý xã hội.

Phân tích lợi ích chi phí có một số điểm mạnh. Đầu tiên, cả chi phí và lợi ích đều được tính bằng đô la như một đơn vị giá trị chung. Điều này cho phép các nhà phân tích trừ chi phí khỏi lợi ích, một nhiệm vụ không thể thực hiện được với phân tích hiệu quả chi phí. Thứ hai, phân tích chi phí-lợi ích cho phép chúng ta vượt ra ngoài giới hạn của một chính sách hoặc chương trình đơn lẻ và liên kết lợi ích với thu nhập của toàn xã hội. Điều này có thể thực hiện được vì kết quả của các chính sách và chương trình riêng lẻ có thể được thể hiện bằng tiền, ít nhất là về nguyên tắc. Cuối cùng, phân tích lợi ích chi phí cho phép các nhà phân tích so sánh các chương trình trong các lĩnh vực rất khác nhau (ví dụ: y tế và giao thông vận tải), bởi vì lợi ích hiệu quả ròng được biểu thị bằng đô la. Điều này là không thể khi tính hiệu quả được đo bằng đơn vị dịch vụ, bởi vì số người được các bác sĩ điều trị không thể so sánh trực tiếp với số dặm đường được xây dựng.

Phân tích chi phí-lợi ích, ở cả dạng truyền thống và hiện đại, cũng có một số hạn chế. Đầu tiên, việc chỉ nhấn mạnh vào hiệu quả kinh tế có thể có nghĩa là các tiêu chí về công bằng là vô nghĩa hoặc không thể áp dụng được. Trên thực tế, tiêu chí Kaldor-Hicks đơn giản bỏ qua các vấn đề về phân phối lại lợi ích, trong khi tiêu chí Pareto hiếm khi giải quyết xung đột giữa hiệu quả và công bằng. Thứ hai, giá trị tiền tệ là một thước đo phản ứng không đầy đủ, bởi vì giá trị thực tế của thu nhập thay đổi từ người này sang người khác. Ví dụ, thu nhập thêm 100 đô la có ý nghĩa hơn nhiều đối với chủ hộ gia đình nghèo hơn là đối với một triệu phú. Vấn đề so sánh hạn chế giữa các cá nhân này thường có nghĩa là thu nhập là thước đo không phù hợp cho sự hài lòng của cá nhân và phúc lợi xã hội. Thứ ba, khi không có giá thị trường đối với những hàng hóa quan trọng (ví dụ: không khí sạch hoặc dịch vụ y tế), các nhà phân tích thường buộc phải ước tính giá bóng; nghĩa là họ đưa ra những ước tính chủ quan về mức giá mà công dân có thể sẵn sàng trả cho hàng hóa và dịch vụ. Những đánh giá chủ quan này có thể chỉ đơn giản là những biểu hiện tùy ý về giá trị của các nhà phân tích.

Phân tích chi phí-lợi nhuận, ngay cả khi nó tính đến các vấn đề về phân phối lại và công bằng xã hội, gắn chặt với thu nhập như một thước đo của sự hài lòng. Vì lý do này, rất khó để thảo luận về tính phù hợp của bất kỳ mục tiêu nào không thể hiện bằng tiền. Sự tập trung hoàn toàn vào thu nhập ròng hoặc lợi ích phân phối lại thường ngăn cản các cuộc tranh luận hợp lý về cơ sở đạo đức hoặc luân lý của các chính sách thay thế. Do đó, phân tích chi phí-lợi ích bị hạn chế trong khả năng xem xét mối quan hệ giữa các hình thức lập luận thay thế (kỹ thuật, kinh tế, xã hội, pháp lý) như một phần của nỗ lực tổng thể nhằm thiết lập tính hợp lý thực chất của các chính sách và chương trình. Do đó, phân tích chi phí-lợi ích có thể tiến rất gần đến việc cung cấp cho chúng ta “giá của mọi thứ và giá trị của không thứ gì”.

Các loại chi phí và lợi ích

Khi sử dụng phân tích lợi ích chi phí, điều cần thiết là phải xem xét tất cả các chi phí và lợi ích có thể phát sinh từ một chính sách hoặc chương trình. Mặc dù việc kiểm kê chi phí và lợi ích một cách toàn diện như vậy khá khó đạt được trên thực tế, nhưng nó có thể giúp giảm thiểu sai sót xảy ra khi chúng ta bỏ qua một số chi phí và lợi ích trong phân tích của mình. Một trong những cách tốt nhất để bảo vệ chống lại những lỗi như vậy là phân loại chi phí và lợi ích thành bên trong (“nội bộ”) so với bên ngoài (“bên ngoài”), có thể đo lường trực tiếp (“hữu hình”) so với đo lường gián tiếp (“vô hình”), chính (“không thể xác định được”) trực tiếp”) so với thứ cấp (“gián tiếp”), và hiệu quả ròng (“thực”) so với phân phối (“tiền”). Các loại chi phí và lợi ích này, và các câu hỏi dựa trên chúng, được minh họa trong Hình 5.

Chi phí và lợi ích bên trong so với bên ngoài. Ở đây, câu hỏi đặt ra là liệu một chi phí hoặc lợi ích nhất định là bên trong hay bên ngoài đối với một nhóm mục tiêu hoặc khu vực tài phán nhất định. Bên trong hoặc chi phí nội bộ và lợi ích được gọi là nội bộ; bên ngoài hoặc bên ngoài bên ngoài được gọi là ngoại tác. Chi phí hoặc lợi ích bên trong (nội bộ) trong trường hợp này sẽ là gì bên ngoài trường hợp này (ngoại tác) trong trường hợp khác. Sự khác biệt phụ thuộc vào cách nhà phân tích vạch ra các ranh giới xung quanh nhóm mục tiêu hoặc khu vực tài phán. Nếu ranh giới là toàn xã hội, có thể không có ngoại tác. Tuy nhiên, nếu ranh giới là một nhóm mục tiêu hoặc khu vực tài phán cụ thể, thì sẽ có những yếu tố bên trong cũng như những yếu tố bên ngoài. Ngoại tác là tác động lan tỏa tích cực và tiêu cực bên ngoài ranh giới của khu vực tài phán hoặc nhóm mục tiêu. Ví dụ, việc xây dựng chung cư cao tầng

Là chi phí hoặc

Là chi phí hoặc

Là chi phí hoặc

làm kết hợp

lợi ích

lợi ích một

lợi ích một

chi phí và

"nội bộ" hoặc

“hữu hình” hoặc

"giám đốc

lợi ích tạo ra

“bên ngoài” đối với một

"vô hình"

"gián tiếp"

một "thực sự"

mục tiêu nhất định

một?

kết quả của

tăng trong

nhóm hoặc quyền tài phán?

chương trình?

tổng thu nhập hay “đồng tiền” chuyển từ nhóm này sang nhóm khác?

HÌNH 5

Phân loại chi phí và lợi ích theo bốn loại câu hỏi. trong khu vực trung tâm thành phố như một phần của chương trình đổi mới đô thị có một số chi phí và lợi ích nhất định trong phạm vi quyền hạn đô thị, bao gồm chi phí xây dựng và thu nhập từ tiền thuê. Chương trình đổi mới đô thị tương tự cũng có các chi phí bên ngoài đối với các khu vực pháp lý ngoại ô phải cung cấp thêm dịch vụ cứu hỏa và cảnh sát ở những khu vực mà những người lang thang hoặc tội phạm đã tái định cư vì họ không còn đủ khả năng sống ở khu vực trung tâm thành phố.

Chi phí và lợi ích có thể đo lường trực tiếp so với chi phí và lợi ích có thể đo lường gián tiếp. Câu hỏi ở đây là chi phí hay lợi ích là hữu hình hay vô hình. Hữu hình là chi phí và lợi ích có thể đo lường trực tiếp theo giá thị trường đã biết đối với hàng hóa và dịch vụ; tài sản vô hình là chi phí và lợi ích có thể đo lường gián tiếp theo ước tính của giá thị trường. Khi xử lý các tài sản vô hình, chẳng hạn như giá không khí sạch, nhà phân tích có thể cố gắng ước tính giá bóng bằng cách đưa ra phán đoán chủ quan về giá trị đồng đô la của chi phí và lợi ích. Trong ví dụ đổi mới đô thị, nhà phân tích có thể thử ước tính chi phí cơ hội mà các nhóm khác nhau có thể sẵn sàng trả cho việc phá hủy ý thức cộng đồng do đổi mới đô thị.

Chi phí và lợi ích chính và phụ. Ở đây, câu hỏi đặt ra là chi phí hay lợi ích là kết quả trực tiếp hay gián tiếp của một chương trình. Chi phí hoặc lợi ích chính là chi phí hoặc lợi ích liên quan đến các mục tiêu chương trình được đánh giá cao nhất; chi phí hoặc lợi ích thứ cấp là chi phí hoặc lợi ích liên quan đến các mục tiêu ít được đánh giá cao hơn. Ví dụ, một chương trình đổi mới đô thị có thể có mục tiêu quan trọng nhất là cung cấp nhà ở giá rẻ cho người nghèo, trong trường hợp đó, chi phí và lợi ích chính sẽ bao gồm chi phí xây dựng và thu nhập từ tiền thuê nhà. Chi phí và lợi ích thứ cấp sẽ liên quan đến các mục tiêu thấp hơn, bao gồm chi phí vô hình, chẳng hạn như phá hủy ý thức cộng đồng, hoặc lợi ích hữu hình, chẳng hạn như giảm chi phí cho cảnh sát và dịch vụ cứu hỏa do hệ thống chiếu sáng đường phố và công trình chống cháy tốt hơn.

Hiệu quả ròng so với lợi ích phân phối lại. Ở đây, câu hỏi đặt ra là liệu chi phí và lợi ích kết hợp có tạo ra sự gia tăng tổng thu nhập hay chỉ dẫn đến sự thay đổi thu nhập hoặc các nguồn lực khác giữa các nhóm khác nhau. Lợi ích hiệu quả ròng thể hiện mức tăng “thực” trong thu nhập ròng (tổng lợi ích trừ đi tổng chi phí); lợi ích phân phối lại dẫn đến sự thay đổi “bằng tiền” trong thu nhập của một nhóm với chi phí của nhóm khác nhưng không làm tăng lợi ích hiệu quả ròng. Những thay đổi như vậy lần lượt được gọi là lợi ích thực tế và lợi ích tiền tệ . Ví dụ, một dự án đổi mới đô thị có thể tạo ra 1 triệu đô la lợi ích hiệu quả ròng. Nếu nó cũng dẫn đến việc tăng doanh số bán hàng tại các cửa hàng tạp hóa nhỏ ở khu vực gần nhất—và giảm doanh số bán hàng tại các cửa hàng ở xa các căn hộ cao tầng mới—thì lợi ích và chi phí của thu nhập thu được và mất đi là bằng tiền. Chúng triệt tiêu lẫn nhau mà không tạo ra bất kỳ thay đổi nào về lợi ích hiệu quả ròng.

Để gọi một loại lợi ích là thực và loại kia chỉ đơn thuần là tiền có thể gây ra sự thiên vị đáng kể: Có phải sự gia tăng thu nhập khả dụng của người nghèo ít thực hơn so với sự cải thiện lợi ích ròng của cộng đồng? Vì lý do này, tốt nhất là loại bỏ hoàn toàn các phân loại thực và tiền, với điều kiện là chúng ta không thêm bất kỳ sự gia tăng nào trong lợi ích tái phân phối vào lợi ích hiệu quả ròng mà không trừ đi chi phí tái phân phối cho những người có thu nhập hoặc các lợi ích khác bị giảm. Lỗi này, được gọi là tính trùng lặp, có thể tạo ra các ước tính không hợp lệ về lợi ích hiệu quả ròng.

Quan sát rằng câu trả lời cho bốn câu hỏi này có thể dẫn đến nhiều kết hợp giữa chi phí và lợi ích. Chi phí hoặc lợi ích bên trong nhất định có thể đo lường trực tiếp (hữu hình) hoặc đo lường gián tiếp (vô hình). Đến lượt mình, chi phí hoặc lợi ích vô hình có thể là chính hoặc phụ, tùy thuộc vào tầm quan trọng tương đối của các mục tiêu khác nhau. Bản thân mục tiêu chính hoặc mục tiêu phụ có thể được xác định theo hiệu quả ròng hoặc phân phối lại. Thông thường, hiệu quả ròng hoặc tái phân phối phải là mục tiêu chính, bởi vì hiếm khi có thể tạo ra lợi ích hiệu quả ròng và lợi ích tái phân phối cao hơn cùng một lúc. Nói cách khác, hai loại lợi ích này mâu thuẫn với nhau. Chúng đại diện cho một tình huống đòi hỏi phải đánh đổi, tức là những nỗ lực có ý thức nhằm xác định mức độ hy sinh của một mục tiêu để đạt được mục tiêu khác.

Nhiệm vụ trong Phân tích Chi phí-Lợi ích

Khi tiến hành phân tích lợi ích chi phí, các nhiệm vụ sau (Bảng 5) rất quan trọng để đưa ra các quy định hợp lý tối đa:

Cơ cấu vấn đề. Việc tìm kiếm các công thức thay thế cho vấn đề và xác định ranh giới của siêu vấn đề là những nhiệm vụ thiết yếu của phân tích sự phù hợp giữa chi phí và lợi ích. Cấu trúc vấn đề không xảy ra một lần khi bắt đầu phân tích lợi ích chi phí, mà xảy ra ở nhiều điểm trong suốt quá trình phân tích. Cấu trúc vấn đề mang lại thông tin về các mục tiêu, mục tiêu, lựa chọn thay thế, tiêu chí, nhóm mục tiêu, chi phí và lợi ích có thể liên quan để hướng dẫn phân tích. Cấu trúc vấn đề cũng có thể dẫn đến việc giải quyết, giải quyết và giải quyết vấn đề nhiều lần trong quá trình phân tích lợi ích chi phí.

Đặc tả các mục tiêu. Các nhà phân tích thường bắt đầu với các mục tiêu hoặc mục tiêu chung, chẳng hạn như kiểm soát chứng nghiện cocaine. Như chúng ta đã thấy, các mục tiêu phải được chuyển đổi thành các mục tiêu cụ thể theo thời gian và có thể đo lường được. Mục tiêu kiểm soát tình trạng nghiện cocain có thể được chuyển thành một số mục tiêu cụ thể, ví dụ , giảm 50% nguồn cung cocain trong vòng 5 năm. Mục tiêu thường ngụ ý các lựa chọn thay thế chính sách. Việc giảm nguồn cung ngụ ý một chính sách ngăn chặn ma túy, trong khi một mục tiêu khác - ví dụ, giảm 50% nhu cầu về cocain - không chỉ ngụ ý chính sách ngăn chặn ma túy để tăng giá cocain và giảm nhu cầu mà còn gợi ý phục hồi ma túy như một cách để giảm số lượng người nghiện và do đó, giảm nhu cầu. Trong trường hợp này và các trường hợp khác, mối quan hệ giữa các mục tiêu và các lựa chọn thay thế chính sách dựa trên các giả định nhân quả có thể bị nghi ngờ hoặc rõ ràng là nhầm lẫn.

Xác định các giải pháp thay thế. Khi các mục tiêu đã được xác định, các giả định của nhà phân tích về nguyên nhân của một vấn đề và các giải pháp tiềm năng của nó gần như chắc chắn được chuyển thành các chính sách thay thế để đạt được các mục tiêu này. Cách cấu trúc một vấn đề - ví dụ, vấn đề cocain có thể được hình thành như một vấn đề nhu cầu đòi hỏi phải ngăn chặn dòng ma túy từ Nam Mỹ - do đó chi phối các chính sách được coi là phù hợp và hiệu quả.

k BẢNG 5

Mười nhiệm vụ khi tiến hành phân tích chi phí-lợi ích

Nhiệm vụ

Sự miêu tả

cấu trúc vấn đề

Xây dựng siêu vấn đề bằng cách xác định ranh giới của mục tiêu, mục tiêu, lựa chọn thay thế, tiêu chí, nhóm mục tiêu, chi phí và lợi ích

Đặc tả mục tiêu

Chuyển đổi các mục tiêu (mục tiêu) chung thành các mục tiêu (mục tiêu) cụ thể theo thời gian và có thể đo lường được

Xác định các lựa chọn thay thế

Xác định các giải pháp thay thế chính sách hứa hẹn nhất từ tập hợp lớn hơn các giải pháp tiềm năng được xác định ở giai đoạn cấu trúc vấn đề

Tìm kiếm thông tin, phân tích,

Vị trí, phân tích và giải thích thông tin

và giải thích

cần thiết để dự báo kết quả của các lựa chọn thay thế chính sách cụ thể

Xác định mục tiêu

Liệt kê tất cả các nhóm (các bên liên quan) là mục tiêu của

nhóm và người hưởng lợi

hành động (ví dụ: quy định) hoặc không hành động (tức là hiện trạng) hoặc sẽ được hưởng lợi từ hành động hoặc không hành động

ước tính chi phí

Ước tính bằng đơn vị giá trị tiền tệ cụ thể

và lợi ích

lợi ích và chi phí của từng phương án trong tất cả các loại (nội bộ và bên ngoài, có thể đo lường trực tiếp và gián tiếp, chính và phụ, hiệu quả và phân phối lại)

Chiết khấu chi phí

Chuyển đổi chi phí và lợi ích bằng tiền thành

và lợi ích

giá trị hiện tại trên cơ sở một hệ số chiết khấu xác định

ước tính rủi ro

Sử dụng độ nhạy và phân tích fortiori để ước tính

và sự không chắc chắn

xác suất mà lợi ích và chi phí sẽ xảy ra trong tương lai

Lựa chọn tiêu chí quyết định

Lựa chọn tiêu chí để lựa chọn giữa các phương án: Cải thiện Pareto, cải thiện hiệu quả ròng, cải thiện phân phối, tỷ lệ hoàn vốn nội bộ

Đơn thuốc

Lựa chọn phương án thay thế hợp lý nhất, xem xét các giả thuyết đạo đức và nhân quả của đối thủ

Nếu việc tìm kiếm vấn đề bị hạn chế nghiêm trọng, do vô tình hoặc vì những lý do chính trị và ý thức hệ rõ ràng, thì siêu vấn đề chính sách sẽ loại trừ các giải pháp thay thế chính sách hứa hẹn khác. Cuối cùng, việc giải quyết vấn đề có thể là cần thiết.

Tìm kiếm thông tin, phân tích và giải thích. Nhiệm vụ ở đây là xác định vị trí, phân tích và giải thích thông tin phù hợp để dự đoán kết quả của các giải pháp thay thế chính sách. Tại thời điểm này, các đối tượng chính của dự báo là chi phí và lợi ích của các lựa chọn thay thế chính sách đã được xác định ở giai đoạn phân tích trước đó. Thông tin có thể được lấy từ dữ liệu có sẵn về chi phí và lợi ích của các chương trình hiện có tương tự. Ví dụ, trước khi thành lập Cục Quản lý Thực thi Ma túy, dữ liệu ngân sách được công bố về chi phí cho các hoạt động thực thi ma túy của Cơ quan Hải quan Hoa Kỳ đã được sử dụng để ước tính một số chi phí của các chính sách ngăn chặn ma túy mới. Lợi ích của việc ngăn chặn dưới hình thức giảm cung và cầu dựa trên các giả định kinh tế và hành chính mà cuối cùng đã được chứng minh là rất đáng ngờ hoặc đơn giản là sai.[312]

Xác định các nhóm đối tượng và đối tượng thụ hưởng. Nhiệm vụ ở đây là tiến hành phân tích các bên liên quan liệt kê tất cả các nhóm có quyền lợi trong vấn đề chính sách vì họ sẽ bị ảnh hưởng, tiêu cực hoặc tích cực, bởi việc thông qua và thực hiện các quy định chính sách. Các nhóm mục tiêu là đối tượng của các quy định hoặc hạn chế mới thường liên quan đến việc mất tự do hoặc tài nguyên—ví dụ: các quy định hạn chế quyền lựa chọn chấm dứt thai kỳ của phụ nữ hoặc biểu thuế mới làm tăng gánh nặng thuế đối với tầng lớp trung lưu. Ngược lại, các nhóm hưởng lợi sẽ thu được lợi ích từ việc áp dụng và thực hiện các quy định, ví dụ, những người lái xe tải thương mại nhận được thu nhập ròng tăng lên do khoảng 40 bang chuyển từ giới hạn tốc độ 55 dặm/giờ lên 65 dặm/giờ vào cuối những năm 1980.

Ước tính chi phí và lợi ích. Nhiệm vụ này đòi hỏi phải ước tính bằng tiền tất cả các lợi ích và chi phí mà các nhóm mục tiêu và người hưởng lợi có thể phải chịu. Như chúng ta đã thấy (Hình 5), có một số loại lợi ích và chi phí: bên trong và bên ngoài, có thể đo lường trực tiếp và gián tiếp, sơ cấp và thứ cấp, hiệu quả ròng và phân phối lại. Trong nhiều lĩnh vực của chính sách công, rất khó và thậm chí trên thực tế là không thể ước tính chi phí hoặc lợi ích. Ví dụ , lợi ích tiền tệ của một trường hợp tử vong được ngăn chặn thông qua luật thắt dây an toàn bắt buộc, kiểm tra phương tiện bắt buộc của tiểu bang hoặc các chương trình sàng lọc ung thư vú có thể gây ra sự bất đồng rộng rãi, đặc biệt là khi chi phí của các chính sách ngăn ngừa tử vong này được trừ vào lợi ích của con người . mạng sống. Hiệu lực, độ tin cậy và sự phù hợp của các biện pháp như vậy thường bị tranh cãi.

Giảm chi phí và lợi ích. Nếu một mức chi phí và lợi ích nhất định được dự kiến cho một khoảng thời gian trong tương lai, các ước tính phải điều chỉnh giá trị thực tế của tiền tệ giảm do lạm phát và những thay đổi trong tương lai của lãi suất. Giá trị thực của chi phí và lợi ích thường dựa trên kỹ thuật chiết khấu , một thủ tục thể hiện chi phí và lợi ích trong tương lai theo giá trị hiện tại của chúng. Ví dụ, giá trị của cuộc sống con người đôi khi được biểu thị bằng mức lương theo giờ nhân với tuổi thọ. Nếu mạng sống của con người được định giá là của một thanh niên 20 tuổi với khả năng kiếm tiền thấp—và nếu hệ số chiết khấu được sử dụng là 4 phần trăm—thì giá trị hiện tại của mạng sống của người đó có thể lên tới không quá vài nghìn đô la. Điều này đặt ra những câu hỏi đạo đức về khả năng so sánh các giá trị gắn liền với cuộc sống của người trẻ và người già, người nghèo và người giàu, nông thôn và thành thị.

Ước tính rủi ro và sự không chắc chắn. Nhiệm vụ ở đây là sử dụng phân tích độ nhạy , một thuật ngữ chung đề cập đến các quy trình kiểm tra độ nhạy của các kết luận đối với các giả định thay thế về xác suất xảy ra các chi phí và lợi ích khác nhau hoặc đối với các yếu tố chiết khấu khác nhau. Rất khó để phát triển các ước tính xác suất đáng tin cậy vì các dự báo khác nhau về cùng một kết quả trong tương lai thường có mức độ chính xác rất khác nhau xuất phát từ sự khác biệt về bối cảnh thể chế, thời gian và lịch sử.

Lựa chọn một tiêu chí quyết định. Ở đây, nhiệm vụ là xác định một tiêu chí hoặc quy tắc quyết định để lựa chọn giữa hai hoặc nhiều phương án với các kết hợp chi phí và lợi ích khác nhau. Như chúng ta đã thấy, các tiêu chí này có sáu loại: hiệu quả, hiệu quả, đầy đủ, công bằng, đáp ứng và phù hợp. Trong số các tiêu chí hiệu quả là cải thiện hiệu quả ròng (giá trị hiện tại ròng sau khi chiết khấu chi phí và lợi ích phù hợp với giá trị hiện tại của chúng phải vượt quá 0) và tỷ suất hoàn vốn nội bộ (tỷ suất hoàn vốn trên đầu tư công phải lớn hơn mức có thể kiếm được tại lãi suất thực tế phải trả). Các tiêu chí về hiệu quả bao gồm hiệu quả cận biên của các mức độ đầu tư công tăng dần trong việc tạo ra khối lượng lớn nhất một số hàng hóa hoặc dịch vụ có giá trị (ví dụ: khả năng tiếp cận điều trị y tế trên mỗi đô la đầu tư vào các tổ chức bảo trì sức khỏe so với các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe truyền thống). Các tiêu chí phân phối và tái phân phối lần lượt bao gồm cải thiện Pareto (ít nhất một nhóm đạt được và không nhóm nào thua) và cải thiện Rawlsian (những nhóm kém nhất trở nên tốt hơn). Việc lựa chọn một tiêu chí quyết định có ý nghĩa đạo đức quan trọng, bởi vì các tiêu chí quyết định dựa trên những quan niệm rất khác nhau về nghĩa vụ đạo đức và xã hội công bằng.

Đơn thuốc. Nhiệm vụ cuối cùng trong phân tích lợi ích chi phí là đưa ra một đơn thuốc bằng cách lựa chọn trong số hai hoặc nhiều phương án chính sách. Việc lựa chọn các giải pháp thay thế hiếm khi rõ ràng và dứt khoát, điều này đòi hỏi phải có sự phân tích nghiêm túc về tính hợp lý của các quy định, có tính đến các giả thuyết đạo đức và nguyên nhân đối lập có thể làm suy yếu hoặc vô hiệu hóa một quy định. Ví dụ, một đơn thuốc dựa trên sự cải thiện Pareto có thể bị suy yếu bằng cách xác định rằng người giàu sẽ được hưởng lợi mà tầng lớp trung lưu và thấp hơn phải trả giá. Nhìn lại, đây là lịch sử thực tế của chính sách kinh tế và xã hội ở Hoa Kỳ trong hơn ba mươi năm qua.

Phân tích hiệu quả chi phí

Phân tích chi phí-hiệu quả là một cách tiếp cận đối với quy định chính sách cho phép các nhà phân tích so sánh và ủng hộ các chính sách bằng cách định lượng tổng chi phí và tác động của chúng. Trái ngược với phân tích lợi ích chi phí, cố gắng đo lường tất cả các yếu tố có liên quan trong một đơn vị giá trị chung, phân tích hiệu quả chi phí sử dụng hai đơn vị giá trị. Chi phí được đo bằng đơn vị tiền tệ, trong khi hiệu quả thường được đo bằng đơn vị hàng hóa, dịch vụ hoặc một số hiệu quả có giá trị khác. Trong trường hợp không có một đơn vị giá trị chung, phân tích hiệu quả chi phí không cho phép đo lường hiệu quả ròng hoặc lợi ích ròng, bởi vì việc trừ tổng chi phí khỏi tổng đơn vị hàng hóa hoặc dịch vụ là vô nghĩa. Tuy nhiên, có thể tạo ra tỷ lệ chi phí-hiệu quả và hiệu quả-chi phí, ví dụ, tỷ lệ chi phí cho đơn vị dịch vụ y tế hoặc đơn vị dịch vụ y tế cho chi phí.

Các tỷ lệ này có ý nghĩa hoàn toàn khác với tỷ lệ chi phí-lợi ích. Trong khi các tỷ lệ hiệu quả-chi phí và chi phí-hiệu quả cho chúng ta biết bao nhiêu hàng hóa hoặc dịch vụ được tạo ra trên mỗi đô la chi tiêu—hoặc, cách khác, bao nhiêu đô la được chi tiêu cho mỗi đơn vị sản xuất—tỷ lệ lợi ích-chi phí cho chúng ta biết lợi ích nhiều hơn bao nhiêu lần so với chi phí được sản xuất trong một trường hợp nhất định. Tỷ lệ lợi ích-chi phí phải lớn hơn 1 nếu có bất kỳ lợi ích ròng nào. Ví dụ: nếu tổng lợi ích là 4 triệu đô la và tổng chi phí là 6 triệu đô la, thì tỷ lệ lợi ích-chi phí là 4 trên 6, hay 0,66 và tổng lợi ích ròng là âm 2 triệu đô la. Nếu lợi ích ròng bằng không (4 triệu đô la trừ 4 triệu đô la bằng 0), thì tỷ lệ lợi ích-chi phí luôn là 1 (4/4 = 1). Theo định nghĩa, sau đó, tỷ lệ lợi ích-chi phí phải vượt quá 1 để có bất kỳ lợi ích ròng nào. Điều này không đúng với tỷ lệ hiệu quả-chi phí, có ý nghĩa khác nhau từ trường hợp này sang trường hợp khác.

Phân tích chi phí-hiệu quả, giống như phân tích chi phí-lợi ích của nó, có thể được áp dụng trong tương lai ( ex ante ) cũng như hồi cứu ( ex post ). Ngược lại với phân tích chi phí-lợi ích, phân tích chi phí-hiệu quả phát triển từ công việc được thực hiện cho Bộ Quốc phòng vào đầu những năm 1950, chứ không phải từ công việc trong lĩnh vực kinh tế học phúc lợi. Phần lớn sự phát triển ban đầu của phân tích hiệu quả chi phí đã được RAND Corporation thực hiện trong các dự án được thiết kế để đánh giá các chiến lược quân sự và hệ thống vũ khí thay thế. Trong cùng thời kỳ, phân tích hiệu quả chi phí đã được áp dụng cho các vấn đề về lập ngân sách chương trình ở Bộ Quốc phòng và được mở rộng vào những năm 1960 cho các cơ quan chính phủ khác.[313]

Phân tích chi phí-hiệu quả đặc biệt thích hợp cho các câu hỏi liên quan đến cách sử dụng nguồn lực hiệu quả nhất để đạt được các mục tiêu không thể diễn đạt bằng thu nhập. Phân tích hiệu quả chi phí đã được sử dụng để quy định các chính sách và chương trình thay thế trong tư pháp hình sự, đào tạo nhân sự, giao thông vận tải, y tế, quốc phòng và các lĩnh vực khác.

Hiệu quả chi phí một số đặc điểm phân biệt:

  Phân tích chi phí-hiệu quả, bởi vì nó tránh được các vấn đề đo lường lợi ích bằng tiền, nên dễ áp dụng hơn phân tích chi phí-lợi ích.

  Phân tích chi phí-hiệu quả là điển hình cho tính hợp lý kỹ thuật, bởi vì nó cố gắng xác định tiện ích của các lựa chọn thay thế chính sách mà không liên quan đến hậu quả của chúng đối với hiệu quả kinh tế toàn cầu hoặc tổng phúc lợi xã hội.

  Phân tích hiệu quả chi phí, bởi vì nó phụ thuộc tối thiểu vào giá thị trường, ít phụ thuộc vào logic tối đa hóa lợi nhuận trong khu vực tư nhân. Ví dụ, phân tích chi phí-hiệu quả thường không cố gắng xác định xem liệu lợi ích có vượt quá chi phí hay liệu các khoản đầu tư thay thế trong khu vực tư nhân có mang lại nhiều lợi nhuận hơn hay không.

  Phân tích chi phí-hiệu quả rất phù hợp với phân tích ngoại tác và tài sản vô hình, bởi vì những loại tác động này rất khó diễn đạt bằng đô la như một đơn vị đo lường thông thường.

  Phân tích chi phí-hiệu quả thường giải quyết các vấn đề về chi phí cố định (loại I) hoặc hiệu quả cố định (loại II), trong khi phân tích chi phí-lợi ích thường giải quyết các vấn đề về hiệu quả-chi phí biến đổi (loại III).

Điểm mạnh của phân tích hiệu quả chi phí là tính dễ áp dụng so sánh của nó, khả năng xử lý hàng hóa tập thể và bán tập thể có giá trị không thể ước tính trên cơ sở giá thị trường và sự phù hợp của nó để phân tích ngoại tác và tài sản vô hình. Hạn chế chính của phân tích hiệu quả chi phí là các quy định ít liên quan dễ dàng đến các câu hỏi về tổng phúc lợi xã hội. Không giống như phân tích chi phí-lợi ích, các nỗ lực đo lường chi phí và hiệu quả chỉ giới hạn trong các chương trình, khu vực pháp lý hoặc nhóm mục tiêu nhất định và không thể được sử dụng để tính toán lợi ích thu nhập ròng như một thước đo mức độ hài lòng chung của các thành viên trong cộng đồng.

Phân tích chi phí-hiệu quả cũng cố gắng xem xét tất cả các chi phí và lợi ích của các chính sách và chương trình, ngoại trừ những lợi ích không được đo lường bằng tiền. Nhiều loại chi phí và lợi ích tương tự như những loại đã thảo luận trước đây rất quan trọng trong phân tích hiệu quả chi phí: bên trong so với bên ngoài, đo lường trực tiếp so với đo lường gián tiếp và chính so với phụ. Mặc dù không thể tính toán lợi ích hiệu quả ròng, nhưng có thể phân tích các tác động phân phối lại.

Các nhiệm vụ khi tiến hành phân tích chi phí-hiệu quả tương tự như các nhiệm vụ được yêu cầu trong phân tích chi phí-lợi ích (xem Bảng 5), với hai ngoại lệ. Chỉ có chi phí được chiết khấu về giá trị hiện tại của chúng và các tiêu chí về tính thỏa đáng khác với các tiêu chí thường được sử dụng trong phân tích lợi ích chi phí. Trong phân tích hiệu quả chi phí, một số tiêu chí về tính thỏa đáng có thể được sử dụng:

  Tiêu chí chi phí thấp nhất. Sau khi thiết lập mức độ hiệu quả mong muốn, chi phí của các chương trình có hiệu quả tương đương được so sánh. Các chương trình có hiệu quả thấp hơn mức cố định sẽ bị loại bỏ; chương trình đáp ứng mức hiệu quả cố định với chi phí ít nhất được quy định.

  Tiêu chí hiệu quả tối đa. Sau khi thiết lập mức chi phí cho phép cao hơn (thường là giới hạn ngân sách), các chương trình có chi phí bằng nhau sẽ được so sánh. Các chương trình vượt quá giới hạn chi phí trên sẽ bị loại bỏ; chương trình đáp ứng định mức chi phí với hiệu quả tối đa được quy định.

  Tiêu chí hiệu quả cận biên. Nếu các đơn vị của một số dịch vụ hoặc hàng hóa cũng như chi phí của dịch vụ hoặc hàng hóa đó có thể được biểu thị trên hai thang đo liên tục, thì có thể tính được hiệu quả cận biên của hai hoặc nhiều lựa chọn thay thế. Ví dụ, chi phí cung cấp dịch vụ an ninh của cảnh sát thành phố và của các công ty an ninh tư nhân do chính quyền thành phố ký hợp đồng có thể được thể hiện trên hai thang đo liên tục: thang đo chia độ về chi phí liên quan đến mỗi giờ tuần tra và số vụ phạm tội xâm phạm tài sản được báo cáo, ngăn chặn, điều tra gated, và giải phóng mặt bằng. Một chức năng hiệu quả chi phí liên tục có thể được thiết lập cho từng loại nhà cung cấp dịch vụ. Nhà cung cấp có tỷ lệ chi phí hiệu quả cao nhất tại bất kỳ điểm nào dọc theo chức năng vượt quá mức hiệu quả tối thiểu nào đó sẽ có hiệu quả cận biên cao hơn—nghĩa là hiệu quả cao nhất đạt được ở đồng đô la cuối cùng được chi tiêu ở mức chênh lệch giữa đồng đô la cuối cùng và đồng đô la tiếp theo chi phí (xem điểm E l - C l trong Hình 2).

  Tiêu chí hiệu quả chi phí. Hiệu quả chi phí của hai hoặc nhiều lựa chọn thay thế là chi phí trên một đơn vị hàng hóa hoặc dịch vụ. Ví dụ: giới hạn tốc độ 55 dặm/giờ và 65 dặm/giờ liên quan đến các chi phí khác nhau cho mỗi trường hợp tử vong được ngăn chặn, với thứ hạng sau thấp hơn một chút về hiệu quả chi phí. Nếu giới hạn tốc độ 55 dặm/giờ và 65 dặm/giờ có chi phí xấp xỉ bằng nhau (mẫu số), nhưng giới hạn sau tránh được ít trường hợp tử vong hơn một chút (tử số), thì chi phí trung bình cho mỗi trường hợp tử vong được ngăn chặn sẽ lớn hơn đối với giới hạn tốc độ 65 dặm/giờ. Tỷ lệ hiệu quả-chi phí, trái ngược với tỷ lệ lợi ích-chi phí được sử dụng trong phân tích chi phí-lợi ích, có thể không tính đến tất cả các chi phí (ví dụ: giá trị của mạng sống bị mất khi lái xe ở giới hạn tốc độ cao hơn). Vì lý do này, tỷ lệ hiệu quả-chi phí đơn giản có thể mang lại ước tính sai lệch về chi phí thực tế của một dịch vụ hoặc hàng hóa nhất định, mặc dù việc loại trừ chi phí hoàn toàn không phải là hạn chế cố hữu của phân tích hiệu quả chi phí.

PHƯƠNG PHÁP VÀ KỸ THUẬT BÀY

Có nhiều phương pháp và kỹ thuật để kê đơn với phân tích lợi ích chi phí và hiệu quả chi phí (Bảng 6). Các phương pháp và kỹ thuật này dễ hiểu nhất nếu chúng được xem như là công cụ để thực hiện các nhiệm vụ phân tích lợi ích chi phí được mô tả trước đó (xem Bảng 5). Phân tích chi phí-lợi ích và phân tích chi phí-hiệu quả , như chúng ta đã thấy, khác nhau ở một số khía cạnh quan trọng. Tuy nhiên, những khác biệt này chủ yếu liên quan đến việc lựa chọn các tiêu chí quyết định—ví dụ, cải thiện hiệu suất ròng không thể được ước tính bằng phân tích chi phí-hiệu quả vì lợi ích không thể hiện bằng tiền. Với một vài ngoại lệ (ví dụ: tính toán giá trị hiện tại của lợi ích trong tương lai), các phương pháp và kỹ thuật phân tích chi phí-lợi ích cũng phù hợp để phân tích hiệu quả chi phí.

Lập bản đồ mục tiêu

Một khó khăn thường gặp trong việc đưa ra các quy định chính sách là biết những mục tiêu cần phân tích. Lập bản đồ mục tiêu là một kỹ thuật được sử dụng để sắp xếp các mục tiêu và mục tiêu và mối quan hệ của chúng với các lựa chọn thay thế chính sách. Các mục tiêu, mục tiêu và các lựa chọn thay thế đã được xác định bởi một hoặc nhiều phương pháp cấu trúc vấn đề có thể được mô tả dưới dạng cây mục tiêu, là một màn trình diễn bằng hình ảnh về cấu trúc tổng thể của các mục tiêu và mối quan hệ của chúng. [314]Các mục tiêu, khi được ánh xạ dưới dạng biểu đồ hình cây, thường tạo thành một hệ thống phân cấp trong đó các mục tiêu nhất định cần thiết để đạt được các mục tiêu khác được sắp xếp theo chiều dọc . Cây mục tiêu cho sự phát triển của chính sách năng lượng quốc gia được minh họa trong Hình 6.

Khi xây dựng một cây mục tiêu, nhà phân tích có thể bắt đầu với các mục tiêu hiện có hoặc có thể tạo ra những mục tiêu mới. Nếu cần tạo ra các mục tiêu mới, một số kỹ thuật cấu trúc vấn đề có sẵn cho mục đích này, bao gồm phân tích thứ bậc, phân tích phân loại, động não và phân tích lập luận. Sau khi đã có được một tập hợp các mục tiêu, có thể sắp xếp chúng theo thứ bậc trong một cây như được cung cấp trong Hình 6. Các cây mục tiêu tổng quát hơn ở trên cùng và dần dần chi tiết hơn khi một người di chuyển xuống thấp hơn trong hệ thống phân cấp. Thông thường, các

BẢNG 6

Phương pháp và kỹ thuật cho nhiệm vụ kê đơn

Phương pháp/Kỹ thuật

Cơ cấu vấn đề (a)

Phân tích ranh giới Phân tích phân loại

phân tích thứ bậc

Phân tích đa phối cảnh Phân tích đối số Ánh xạ đối số

Đặc tả mục tiêu

lập bản đồ mục tiêu

Làm rõ giá trị

phê bình giá trị

Tìm kiếm, phân tích và giải thích thông tin

Phân tích ranh giới (b)

Xác định nhóm đối tượng và đối tượng thụ hưởng

phân tích ranh giới

Ước tính chi phí và lợi ích

Cơ cấu yếu tố chi phí

dự toán chi phí

Định giá trong bóng tối

Giảm chi phí và lợi ích

chiết khấu

Ước tính rủi ro và sự không chắc chắn

Đánh giá khả thi (c) Lập bản đồ các ràng buộc Phân tích độ nhạy Phân tích fortiori

Lựa chọn tiêu chí quyết định

Làm rõ giá trị

phê bình giá trị

Đơn thuốc

phân tích hợp lý

(a) Xem chương “Các vấn đề về chính sách cấu trúc” để biết các phương pháp và kỹ thuật này.

(b) Xem chương “Các vấn đề về chính sách cơ cấu.”

(c) Xem chương “Dự đoán kết quả chính sách mong đợi.”

phần trên cùng của cây mục tiêu chứa các mục đích rộng, trong khi các cấp thấp hơn đại diện cho các mục tiêu, mục tiêu chính và mục tiêu phụ. Hãy quan sát rằng khi đọc xuống, chúng ta trả lời câu hỏi: Chúng ta nên hoàn thành mục tiêu này như thế nào ? Khi đọc hướng lên trên, chúng ta trả lời câu hỏi: Tại sao chúng ta nên theo đuổi mục tiêu này ? Do đó, việc lập bản đồ mục tiêu rất hữu ích, không chỉ cho mục đích lập bản đồ sự phức tạp của việc thực hiện chính sách (tức là các câu hỏi “làm thế nào”) mà còn để làm rõ mục đích của hành động (tức là các câu hỏi “tại sao”). Cuối cùng, hầu hết các mục tiêu có thể được coi là cả mục đích và phương tiện.

Làm rõ giá trị

Làm rõ giá trị là một thủ tục xác định và phân loại các cơ sở giá trị làm cơ sở cho việc lựa chọn các mục tiêu chính sách. Nhu cầu làm rõ giá trị trong việc đưa ra các quy định chính sách thể hiện rõ nhất khi chúng ta xem xét các tiêu chí cạnh tranh

cho đơn thuốc (hiệu quả, hiệu quả, đầy đủ, đáp ứng, công bằng, phù hợp) và nhiều hình thức hợp lý mà từ đó các tiêu chí này được rút ra. Làm rõ giá trị giúp trả lời những câu hỏi như sau: Cơ sở giá trị nào làm cơ sở cho việc lựa chọn các mục tiêu chính sách? Những tiền đề giá trị này là tiền đề của các nhà phân tích chính sách, của các nhà hoạch định chính sách, của các nhóm xã hội cụ thể hay của toàn xã hội? Hoàn cảnh nào giải thích thực tế là một số nhóm nhất định cam kết với những tiền đề và mục tiêu giá trị này, trong khi những nhóm khác thì phản đối? Cuối cùng, những lý do nào được đưa ra để biện minh cho các tiền đề và mục tiêu giá trị cụ thể?

Có một số bước chính trong việc làm rõ giá trị: 24

  Xác định các mục tiêu của một chính sách hoặc chương trình. Các mục tiêu có thể được liệt kê hoặc hiển thị đơn giản dưới dạng cây mục tiêu (xem Hình 6).

  Xác định các bên liên quan có ảnh hưởng và bị ảnh hưởng bởi việc đạt được hoặc không đạt được các mục tiêu. Hãy chắc chắn đưa bạn, với tư cách là nhà phân tích chính sách, vào danh sách các bên liên quan.

  Liệt kê các cơ sở giá trị làm cơ sở cho cam kết của mỗi bên liên quan đối với các mục tiêu. Ví dụ, các nhà bảo vệ môi trường có thể coi trọng việc bảo tồn năng lượng vì nó bảo tồn các phẩm chất thẩm mỹ của môi trường tự nhiên, trong khi các chủ nhà ở ngoại ô có thể coi trọng việc bảo tồn năng lượng vì nó mang lại sự tồn tại vật chất an toàn hơn.

  Phân loại các tiền đề giá trị thành những tiền đề chỉ đơn giản là biểu hiện sở thích hoặc mong muốn cá nhân ( các biểu thức giá trị ), những tiền đề là những phát biểu về niềm tin của các nhóm cụ thể ( những phát biểu giá trị ) và những tiền đề là những phán đoán về tính tốt hay xấu phổ quát của các hành động hoặc điều kiện ngụ ý bởi mục tiêu ( phán đoán giá trị ). Ví dụ: bạn với tư cách là nhà phân tích chính sách có thể bày tỏ mong muốn cá nhân về việc tiêu thụ nhiều năng lượng hơn, các nhóm môi trường có thể bày tỏ niềm tin của họ vào việc bảo tồn năng lượng và các nhà sản xuất dầu mỏ có thể đưa ra các đánh giá về việc tăng cường sản xuất năng lượng dựa trên niềm tin vào các quyền phổ quát trong việc sử dụng tài sản tư nhân như là chủ thấy phù hợp.

  Tiếp tục phân loại các tiền đề giá trị thành những tiền đề cung cấp cơ sở để giải thích các mục tiêu (ví dụ: các nhà bảo vệ môi trường tìm cách bảo tồn năng lượng vì điều này phù hợp với niềm tin của họ về tính bất khả xâm phạm của tự nhiên) và những tiền đề cung cấp cơ sở để biện minh cho các mục tiêu (ví dụ: bảo tồn năng lượng là một mục tiêu phù hợp vì tự nhiên và con người đều có quyền tự bảo vệ).

Ưu điểm của việc làm rõ giá trị là nó cho phép chúng ta vượt ra ngoài việc phân tích các mục tiêu như thể chúng chỉ là những biểu hiện của mong muốn hoặc sở thích cá nhân. Làm rõ giá trị cũng đưa chúng ta một bước vượt ra ngoài việc giải thích hoàn cảnh giải thích các mục tiêu. Mặc dù nền tảng của các giá trị là quan trọng—ví dụ, điều quan trọng cần biết là người nghèo ủng hộ công bằng xã hội cao hơn—các tranh chấp về đạo đức và luân lý không thể được giải quyết nếu không xem xét các cơ sở để biện minh cho các mục tiêu.

Phê bình giá trị

Phê bình giá trị là một thủ tục để kiểm tra tính thuyết phục của các lập luận trái ngược nhau được đưa ra trong quá trình tranh luận về các mục tiêu chính sách. Trong khi việc làm rõ giá trị cho phép chúng ta phân loại các giá trị theo hình thức, ngữ cảnh và chức năng của chúng, thì việc phê bình giá trị cho phép chúng ta xem xét vai trò của các giá trị trong các tranh luận và tranh luận về chính sách. Làm rõ giá trị tập trung vào các mục tiêu và giá trị cơ bản của từng bên liên quan. Ngược lại, phê bình giá trị tập trung vào xung đột giữa các mục tiêu và giá trị cơ bản của các bên liên quan khác nhau. Làm rõ giá trị cũng có chất lượng tĩnh; phê bình giá trị hướng tới những thay đổi trong các giá trị có thể là kết quả của các cuộc tranh luận hợp lý.

Các thủ tục phê bình giá trị là một phần mở rộng của phương thức đạo đức của lập luận chính sách. Khi tiến hành phê bình giá trị, cần phải

  Xác định một hoặc nhiều tuyên bố ủng hộ đặt ra một đơn thuốc cho hành động.

  Liệt kê các bên liên quan, những người sẽ ảnh hưởng và bị ảnh hưởng bởi việc thực hiện thời hiệu.

24 Để có tài liệu cơ bản, hãy xem chương “Đánh giá Hiệu quả Chính sách.”

3.      Mô tả lập luận ủng hộ và phản đối quy định của mỗi bên liên quan.

4.      Xác định từng yếu tố trong cuộc tranh luận: thông tin ( I ), yêu cầu ( C ), định tính ( Q ), bảo đảm ( W ), ủng hộ ( B ), phản đối ( O ) và bác bỏ ( R ).

5.      Đánh giá tính thuyết phục về mặt đạo đức của mỗi lập luận và xác định xem có nên giữ lại, thay đổi hoặc bác bỏ đơn thuốc hay không.

Để minh họa quá trình phê bình giá trị, hãy tưởng tượng một nhà phân tích đã hoàn thành phân tích lợi ích chi phí của vật liệu cách nhiệt nhà ở chi phí thấp. Đơn thuốc hoặc yêu cầu ( C ) là chính phủ nên áp dụng chương trình cách nhiệt nhà ở chi phí thấp. Thông tin ( I ) chỉ ra rằng lợi ích ròng của chương trình là 50 triệu USD. Sự đảm bảo ( W ) là các chương trình giúp cải thiện hiệu quả là tối ưu Pareto, trong khi sự ủng hộ ( B ) nói rằng về nguyên tắc, người chiến thắng có thể đền bù cho người thua cuộc (tiêu chí Kaldor-Hicks). Vòng loại ban đầu ( Q 1 ) là chương trình có vẻ là điều nên làm. Sau khi xem xét ý kiến phản đối mạnh mẽ về công bằng xã hội và ý kiến phản bác yếu ớt, vòng loại sửa đổi ( Q 2 ) tuyên bố rằng chương trình không mang lại lợi ích như thoạt nhìn. Sau khi xem xét các lập luận của các bên liên quan khác, quy định có vẻ ít thuyết phục hơn (Hình 7).

Cuộc tranh luận này đồng thời mang tính kinh tế và đạo đức, bởi vì nó liên quan đến các câu hỏi về tính hiệu quả và công bằng cùng một lúc. Một kết quả của cuộc tranh luận có thể là sửa đổi quy định theo cách mà chính phủ sẽ cung cấp vật liệu cách nhiệt nhà ở chi phí thấp trên cơ sở chi phí tăng dần. Những người không đủ khả năng có thể không trả gì cả; những người trong khung thu nhập cao hơn sẽ trả nhiều nhất. Tuy nhiên, điều này sẽ làm cho chương trình tương đối kém hấp dẫn hơn đối với những người tiêu dùng lớn nhiên liệu sưởi ấm. Nếu chi phí bằng nhau được duy trì trên diện rộng (ngoại trừ người nghèo và người già, những người sẽ không phải trả gì), tổng lợi ích ròng có thể âm. Mặc dù phê bình giá trị cuối cùng không thể trả lời câu hỏi nên hy sinh bao nhiêu hiệu quả để đạt được sự gia tăng nhất định về công bằng xã hội, nhưng nó có thể tạo ra một cuộc tranh luận đạo đức hợp lý về những câu hỏi như vậy, thay vì mong đợi phân tích chi phí-lợi ích để trả lời những câu hỏi mà nó không phù hợp. phù hợp. Kinh tế không phải là đạo đức cũng như giá cả là giá trị.[315]

Cơ cấu yếu tố chi phí

Khái niệm chi phí là trọng tâm của quá trình hoạch định chính sách, bởi vì việc theo đuổi một mục tiêu hầu như luôn đòi hỏi chúng ta phải hy sinh một mục tiêu khác. Chi phí cơ hội, như chúng ta đã thấy, là những lợi ích có thể thu được bằng cách đầu tư các nguồn lực để đạt được một số mục tiêu khác. Nói cách khác, chi phí là những lợi ích bị bỏ qua hoặc mất đi, bao gồm cả lợi ích ròng (tổng lợi ích trừ đi tổng chi phí).

Cấu trúc yếu tố chi phí là một thủ tục để phân loại và mô tả tất cả các chi phí sẽ phát sinh khi thiết lập và vận hành một chương trình. [316]Cấu trúc yếu tố chi phí là một danh sách các chức năng, thiết bị và nguồn cung cấp yêu cầu chi tiêu các nguồn lực. Mục đích của cấu trúc yếu tố chi phí là tạo ra một danh sách các chức năng, thiết bị và vật tư đầy đủ và loại trừ lẫn nhau. Nếu danh sách đầy đủ, sẽ không có chi phí quan trọng nào bị bỏ qua. Nếu danh sách chứa các mặt hàng loại trừ lẫn nhau, sẽ không có chi phí nào được tính hai lần.

KHẲNG ĐỊNH

Chính phủ nên áp dụng chương trình cách nhiệt nhà giá rẻ.

k'j __________ ________________

Nhưng chương trình không tạo ra một trạng thái xã hội trong đó những người kém nhất được làm cho khá giả hơn (Tiêu chí Rawls)..

PHẢN ĐẠO

Tuy nhiên, chương trình vẫn tiết kiệm năng lượng và đây là điều cần thiết để giảm sự nóng lên toàn cầu.

HÌNH 7

Cuộc tranh luận quan trọng về giá trị.

Cấu trúc yếu tố chi phí bao gồm hai bộ phận chính: chi phí chính (trực tiếp) và chi phí phụ (gián tiếp). Chi phí chính được chia thành ba loại: chi phí cố định một lần, chi phí đầu tư và chi phí thường xuyên ( vận hành và bảo trì ) . [317]Cấu trúc yếu tố chi phí điển hình được minh họa trong Bảng 7.

BẢNG 7

Cơ cấu yếu tố chi phí

I.      Chi phí chính (trực tiếp)

1.      Chi phí cố định một lần Lập kế hoạch nghiên cứu Phát triển, thử nghiệm và đánh giá

2.      Chi phí đầu tư

Đất

Nhà cửa và cơ sở vật chất Thiết bị và phương tiện Đào tạo ban đầu

3.      Chi phí định kỳ (vận hành và bảo trì) Tiền lương, tiền công và các phúc lợi phụ Bảo trì sân bãi, phương tiện và thiết bị Đào tạo định kỳ Thanh toán trực tiếp cho khách hàng Thanh toán cho các dịch vụ hỗ trợ mở rộng Vật liệu, vật tư và dịch vụ khác

II. Chi phí thứ cấp (gián tiếp)

1.      Chi phí cho các cơ quan khác và bên thứ ba

2.      Suy thoái môi trường

3.      Phá vỡ các thiết chế xã hội

4. Khác

Dự toán chi phí

Dự toán chi phí cung cấp thông tin về giá trị đồng đô la của các mặt hàng trong cấu trúc yếu tố chi phí. Cấu trúc yếu tố chi phí chỉ ra những yếu tố nào nên được đo lường; ước tính chi phí thực sự đo lường chúng. Mối quan hệ ước tính chi phí là thước đo rõ ràng về mối quan hệ giữa số lượng chức năng, vật liệu hoặc nhân sự và chi phí của chúng. Loại mối quan hệ ước tính chi phí đơn giản nhất là chi phí trên một đơn vị, ví dụ: chi phí trên một mẫu đất, trên một foot vuông cơ sở vật chất hoặc trên một công nhân trong một loại công việc nhất định. Các mối quan hệ ước tính chi phí phức tạp hơn liên quan đến việc sử dụng hồi quy tuyến tính và ước lượng khoảng. Ví dụ: hồi quy tuyến tính có thể được sử dụng để đưa ra ước tính khoảng thời gian về chi phí bảo dưỡng phương tiện, sử dụng số dặm đã lái làm biến độc lập.

Các mối quan hệ ước tính chi phí là trung tâm của quá trình đưa ra các quy định, bởi vì các phép đo rõ ràng về mối quan hệ giữa số lượng chức năng, vật liệu hoặc nhân sự và chi phí của chúng cho phép các nhà phân tích so sánh hai hoặc nhiều lựa chọn chính sách một cách nhất quán. Các mối quan hệ ước tính chi phí được sử dụng để xây dựng các mô hình chi phí đại diện cho một số hoặc tất cả các chi phí sẽ được yêu cầu để bắt đầu và duy trì một chương trình. Một mô hình chi phí đơn giản hóa cho đầu tư ban đầu được minh họa trong Hình 8.

Số mẫu đất

X

Đơn vị

Trị giá

=

Ban đầu

Chi phí đất đai

+

Số lượng

Feet vuông của các tòa nhà

X

Đơn vị

=

Tòa nhà ban đầu

chi phí

Trị giá

+

Số lượng

X

Đơn vị

=

Ban đầu

Phương tiện giao thông

chi phí

Xe cộ

Trị giá

+

Số lượng thiết bị

X

Đơn vị

=

Ban đầu

Thiết bị

chi phí

Trị giá

+

Số lượng

X

Mỗi

thủ đô

Trị giá

=

Đào tạo cơ bản

chi phí

Thực tập sinh

Tổng cộng

Đầu tư ban đầu

HÌNH 8

Mô hình chi phí từng phần đơn giản hóa cho tổng vốn đầu tư ban đầu.

Giá bóng

Định giá ngầm là một thủ tục để đưa ra những đánh giá chủ quan về giá trị tiền tệ của lợi ích và chi phí khi giá thị trường không đáng tin cậy hoặc không có sẵn. Giá thị trường có thể bị bóp méo (nghĩa là không thể hiện giá trị xã hội thực tế của chi phí và lợi ích) vì một số lý do. Những lý do này bao gồm cạnh tranh không lành mạnh, thực hành độc quyền hoặc độc quyền nhóm và các chương trình hỗ trợ giá của chính phủ. Trong những trường hợp như vậy, giá thị trường thực tế của một hàng hóa hoặc dịch vụ có thể được điều chỉnh tăng (hoặc giảm ). Trong các trường hợp khác, giá thị trường đơn giản là không có sẵn. Điều này thường xảy ra với một số hàng hóa tập thể (ví dụ: không khí trong lành hoặc ý thức cộng đồng) mà chúng ta đã thảo luận trước đó dưới dạng tài sản vô hình. Các nhà phân tích có thể sử dụng một số thủ tục để ước tính giá của những tài sản vô hình đó.[318]

  Giá cả có thể so sánh được. Nhà phân tích sử dụng giá cho các mặt hàng có thể so sánh hoặc tương tự trên thị trường. Ví dụ, khi ước tính lợi ích kinh tế của thời gian tiết kiệm được khi xây dựng hệ thống giao thông công cộng nhanh, nhà phân tích có thể sử dụng mức lương khu vực làm thước đo giá trị tiền tệ của thời gian tiết kiệm được bằng cách sử dụng các phương tiện giao thông mới. Phương trình thời gian làm việc và thời gian giải trí này dựa trên giả định đáng ngờ rằng thời gian tiết kiệm được khi đi du lịch có thể được sử dụng để kiếm thu nhập.

  Lựa chọn của người tiêu dùng. Nhà phân tích ước tính giá trị của tài sản vô hình (ví dụ: thời gian di chuyển) bằng cách quan sát hành vi của người tiêu dùng khi các cá nhân buộc phải lựa chọn giữa tài sản vô hình nhất định và tiền. Ví dụ, ước tính giá trị của thời gian có thể được thực hiện bằng cách quan sát các lựa chọn thực tế giữa các phương thức di chuyển chi phí thấp và tốn thời gian so với chi phí cao và giảm thời gian. Điều này có thể giúp xác định số tiền người tiêu dùng sẵn sàng trả để giảm thời gian đi lại, mặc dù nó giả định rằng người tiêu dùng có thông tin đầy đủ về mối quan hệ giữa thời gian và chi phí và cả hai phương án đều bình đẳng về mọi mặt, ngoại trừ thời gian và chi phí.

  Xuất phát từ nhu cầu. Giá trị của tài sản vô hình không có giá thị trường (ví dụ: sự hài lòng với các công viên và khu vui chơi giải trí của chính phủ không tính phí) có thể được ước tính trên cơ sở chi phí gián tiếp mà du khách phải trả. Một đường cầu (nghĩa là một đường biểu thị các kết hợp giá-số lượng khác nhau mà tại đó người tiêu dùng sẽ sử dụng một dịch vụ) có thể được rút ra từ chi phí mà người tiêu dùng phải trả khi đi đến công viên. Những chi phí gián tiếp này được coi là giá thực tế phải trả cho việc sử dụng công viên và khu vui chơi giải trí. Quy trình này giả định rằng mục đích duy nhất của chuyến đi là sử dụng công viên hoặc khu vực giải trí.

  Phân tích khảo sát. Nhà phân tích khảo sát công dân bằng cách phỏng vấn họ hoặc yêu cầu họ hoàn thành bảng câu hỏi được gửi qua thư. Những người được hỏi cho biết mức chi phí mà họ sẵn sàng trả cho một dịch vụ nhất định (ví dụ: vận chuyển bằng xe buýt). Một điểm yếu của quy trình này là cái gọi là vấn đề người lái tự do ; nghĩa là người tiêu dùng sẽ tuyên bố rằng họ không sẵn sàng trả tiền cho một dịch vụ với hy vọng rằng họ sẽ được hưởng lợi từ dịch vụ đó trong khi những người khác trả tiền cho dịch vụ đó.

  Chi phí bồi thường. Nhà phân tích ước tính giá trị của tài sản vô hình—đặc biệt là những giá trị xảy ra dưới dạng chi phí bên ngoài không mong muốn (ngoại ứng tiêu cực)—bằng cách thu thập giá cho các hành động cần thiết để điều chỉnh chúng. Ví dụ, chi phí thiệt hại về môi trường có thể được ước tính bằng cách tính giá trị đồng đô la dựa trên giá của các chương trình lọc nước, giảm tiếng ồn hoặc tái trồng rừng. Tương tự như vậy, lợi ích của chương trình thực thi chống ô nhiễm có thể được ước tính trên cơ sở chi phí y tế sẽ tránh được do người dân ít mắc bệnh ung thư phổi, khí thũng và các bệnh mãn tính khác.

Ánh xạ ràng buộc

Lập bản đồ ràng buộc là một thủ tục để xác định và phân loại các hạn chế và trở ngại cản trở việc đạt được các mục tiêu của chính sách và chương trình. Nói chung, các ràng buộc rơi vào sáu loại:

  Những ràng buộc về thể chất. Việc đạt được các mục tiêu có thể bị hạn chế bởi trình độ phát triển tri thức hoặc công nghệ. Ví dụ, việc giảm ô nhiễm thông qua việc sử dụng năng lượng mặt trời bị hạn chế bởi mức độ phát triển công nghệ năng lượng mặt trời thấp hiện nay.

  Những trở ngại pháp lý. Luật công, quyền sở hữu và các quy định của cơ quan thường hạn chế nỗ lực đạt được mục tiêu. Ví dụ, các chương trình xã hội được thiết kế để phân phối lại các nguồn lực cho người nghèo thường bị hạn chế bởi các yêu cầu báo cáo.

  Các ràng buộc về tổ chức. Cơ cấu tổ chức và các quy trình sẵn có để thực hiện các chương trình có thể hạn chế nỗ lực đạt được các mục tiêu. Ví dụ, tập trung hóa quá mức, quản lý kém và tinh thần thấp đã hạn chế hiệu lực và hiệu quả của các chương trình công.[319]

  Ràng buộc chính trị. Đối lập chính trị có thể áp đặt những hạn chế nghiêm trọng đối với việc thực hiện cũng như sự chấp nhận ban đầu của các chương trình. Sự đối lập như vậy được phản ánh trong tính trì trệ của tổ chức và xu hướng trốn tránh các vấn đề bằng cách thực hành quá trình ra quyết định gia tăng. Ví dụ, các vấn đề như chăm sóc sức khỏe toàn dân hoặc phải mất nhiều năm mới được đưa vào chương trình nghị sự chính thức của các chính phủ.[320]

  Ràng buộc phân phối. Các chương trình công được thiết kế để cung cấp các dịch vụ xã hội một cách hiệu quả thường bị giới hạn bởi nhu cầu đảm bảo rằng lợi ích và chi phí được phân bổ công bằng giữa các nhóm khác nhau. Như chúng ta đã thấy, các chương trình đạt được lợi ích hiệu quả ròng cao nhất thường là những chương trình tạo ra ít công bằng xã hội nhất và ngược lại.

  Hạn chế về ngân sách. Ngân sách của chính phủ có hạn, do đó đòi hỏi các mục tiêu đó phải được xem xét trong bối cảnh nguồn lực khan hiếm. Ngân sách cố định tạo ra các vấn đề loại I, buộc các nhà phân tích phải xem xét các giải pháp thay thế nhằm tối đa hóa hiệu quả trong giới hạn nguồn lực sẵn có.

Một cách hiệu quả để xác định và phân loại các ràng buộc là xây dựng một cây ràng buộc, đây là một biểu đồ đồ họa về các hạn chế và trở ngại cản trở việc đạt được các mục tiêu. Cây ràng buộc liên quan đến việc chồng các ràng buộc lên cây mục tiêu (xem Hình 6). Sơ đồ hạn chế đơn giản hóa cho chính sách năng lượng quốc gia được minh họa trong Hình 9.

Nội địa hóa chi phí

Nội hóa chi phí là một thủ tục kết hợp tất cả các chi phí bên ngoài có liên quan (ngoại tác) vào cấu trúc yếu tố chi phí nội bộ. Chi phí cũng như lợi ích có thể được nội bộ hóa bằng cách xem xét tác động lan tỏa tích cực và tiêu cực đáng kể của các chính sách và chương trình công. Khi các chi phí được nội hóa hoàn toàn, sẽ không có ngoại tác bởi vì, theo định nghĩa, tất cả các chi phí đều là nội tại. Điều này có nghĩa là nhiều loại chi phí ngoại tác quan trọng - ví dụ, chi phí ô nhiễm, suy thoái môi trường, hoặc trật tự xã hội - được đưa vào quá trình kê đơn một cách rõ ràng.

HÌNH 9

Bản đồ các ràng buộc đối với chính sách năng lượng quốc gia.

Nói chung, các nhà phân tích chính sách nên đặc biệt chú ý đến bốn loại hiệu ứng lan tỏa hoặc ngoại ứng:[321]

  Tác động lan tỏa từ sản xuất đến sản xuất. Các sản phẩm của một chương trình phục vụ một nhóm mục tiêu hoặc khu vực pháp lý có thể ảnh hưởng (tích cực hoặc tiêu cực) đến các sản phẩm của một nhóm khác. Ví dụ, các chương trình cai nghiện rượu và ma túy thành công có thể dẫn đến việc giảm các hoạt động thực thi pháp luật trong cộng đồng xung quanh.

  Tác động lan tỏa từ sản xuất đến tiêu dùng. Các sản phẩm của một chương trình cụ thể có thể ảnh hưởng đến chất lượng và số lượng hàng hóa được tiêu thụ bởi các thành viên trong một nhóm mục tiêu hoặc khu vực tài phán khác. Ví dụ, các dự án đường cao tốc được tài trợ công có thể khiến cư dân phải rời khỏi nhà của họ hoặc thay đổi nhu cầu về hàng hóa và dịch vụ ở các khu vực lân cận.

  Tác động lan tỏa từ tiêu dùng đến tiêu dùng. Các hoạt động tiêu dùng của các chương trình công cộng trong một khu vực có thể ảnh hưởng đến mô hình tiêu dùng trong các nhóm mục tiêu hoặc khu vực pháp lý liền kề. Ví dụ, việc xây dựng một cơ sở văn phòng chính phủ lớn có thể khiến người dân địa phương không thể tìm được chỗ đậu xe thích hợp.

  Tác động lan tỏa từ tiêu dùng đến sản xuất. Hoạt động tiêu thụ của các chương trình công cộng trong một khu vực có thể ảnh hưởng đến hoạt động sản xuất của các chương trình công cộng và tư nhân ở các khu vực lân cận. Ví dụ, việc xây dựng một dự án nhà ở công cộng có thể cải thiện thị trường cho các doanh nghiệp địa phương.

Tầm quan trọng của nội địa hóa chi phí được thể hiện rõ trong Bảng 8, trong đó cho thấy tổng chi phí, chi phí bên ngoài và chi phí bên trong của ba chương trình được thiết kế để cung cấp dịch vụ chăm sóc bà mẹ. Nếu cả ba chương trình đều có hiệu quả như nhau, một nhà phân tích ở cấp tiểu bang chưa phân chia chi phí liên bang nội bộ sẽ quy định chương trình I, vì nó đáp ứng tiêu chí chi phí thấp nhất. Nếu chi phí liên bang được nội địa hóa, chương trình III sẽ được quy định, vì tổng chi phí của nó là nhỏ nhất. Ví dụ này kêu gọi sự chú ý đến bản chất tương đối của chi phí bên trong và bên ngoài, bởi vì ngoại tác đối với một bên không phải là đối với bên kia.

chiết khấu

Chiết khấu, như chúng ta đã thấy ở trên trong phần mô tả các bước tiến hành phân tích lợi ích chi phí, là một thủ tục để ước tính giá trị hiện tại của chi phí và lợi ích.

BẢNG 8

Chi phí nội bộ, bên ngoài và tổng chi phí của chương trình chăm sóc bà mẹ

Sức khỏe khu vực bà mẹ và trẻ sơ sinh 

Loại chi phí

Dự án Chăm sóc I

trung tâm II

Bác sĩ tư nhân III

Chi phí cho nhà nước

$31

10%

$96

48,3%

$85

48,3%

(nội bộ)

Chi phí cho liên bang

282

90

103

51,7

90

51,7

chính phủ (đối ngoại)

Tổng chi phí

$313

100%

$199

100%

$175

100%

Nguồn: Phỏng theo MR Burt, Phân tích Chính sách: Giới thiệu và Ứng dụng cho các Chương trình Y tế (Washington, DC: Nhà xuất bản Tài nguyên Thông tin, 1974), tr. 35.

điều đó sẽ được thực hiện trong tương lai. Chiết khấu là một cách để tính đến tác động của thời gian khi đưa ra các quy định chính sách. Thời gian rất quan trọng vì chi phí và lợi ích trong tương lai có ít giá trị hơn so với hiện tại. Một đô la chi tiêu hôm nay có giá trị hơn một đô la chi tiêu trong một hoặc hai năm kể từ bây giờ, vì đồng đô la ngày nay có thể được đầu tư để nó có thể tạo ra 1,05 đô la một năm kể từ bây giờ (với lãi suất 5%). Ngoài thu nhập lãi, nhiều người thích tiêu dùng ngay bây giờ hơn là sau này, vì tương lai không chắc chắn và khó có thể trì hoãn việc tiêu dùng tạo ra sự hài lòng ngay lập tức.

Nhiều chính sách và chương trình tạo ra các mức chi phí và lợi ích khác nhau theo thời gian. Những dòng chi phí và lợi ích này, được gọi là dòng chi phí ( hoặc lợi ích ) , được phân bổ không đều theo thời gian. Vì lý do này, mỗi dòng chi phí và lợi ích phải được chiết khấu về giá trị hiện tại của nó. Ví dụ, hai chương trình y tế có hiệu quả như nhau và tổng chi phí giống hệt nhau trong khoảng thời gian 5 năm sẽ có thể được quy định như nhau. Tuy nhiên, ở một trong những chương trình này (chương trình I), chi phí tập trung nhiều vào năm đầu tiên; còn lại (chương trình II) thì tập trung vào năm cuối. Nếu chúng ta giả định rằng đồng đô la đang mất giá với tốc độ 10% mỗi năm, thì chương trình II sẽ đạt được mức độ hiệu quả tương tự với chi phí ít hơn. Nếu chúng ta không tính đến thời gian và sự thay đổi giá trị của đồng tiền thì sẽ không có cơ sở để phân biệt hai chương trình (Hình 10).

Giá trị hiện tại của lợi ích hoặc chi phí trong tương lai được tìm thấy bằng cách sử dụng hệ số chiết khấu, thể hiện số tiền mà giá trị của lợi ích và chi phí trong tương lai sẽ giảm đi để phản ánh thực tế là đồng đô la hiện tại có giá trị hơn đồng đô la trong tương lai. Sau khi biết hệ số chiết khấu, chúng ta chỉ cần nhân hệ số này với giá trị đồng đô la đã biết của lợi ích hoặc chi phí trong tương lai. Điều này đã được thực hiện trong Hình 8. Với một tỷ lệ chiết khấu nhất định, nghĩa là tỷ lệ giảm giá trị của lợi ích và chi phí trong tương lai, hệ số chiết khấu có thể được tính bằng cách biết số năm mà lợi ích và chi phí trong tương lai phải được giảm giá. Công thức cho hệ số chiết khấu là

DF = 1 1 + r 2 n

trong đó r là tỷ lệ chiết khấu và n là số năm mà lợi ích hoặc chi phí được chiết khấu. [322]Ví dụ: để tính hệ số chiết khấu (DF) cho tỷ lệ chiết khấu 10 phần trăm sau 5 năm, chúng tôi thực hiện các tính toán sau:

DF = 1 1 + r 2 n

= 1 = 1

= 1 1 + 0,10 2 5 = 1 1,1 2 5

= 1

= 1 1,61 2

= 0,621

Nếu chúng tôi muốn chiết khấu giá trị của 100 đô la chi phí phát sinh trong năm thứ năm, chúng tôi chỉ cần nhân chi phí này với hệ số chiết khấu, tức là 100 đô la X 0,621 = 62,10 đô la. Nói cách khác, giá trị hiện tại của 100 đô la chi phí phát sinh trong năm thứ năm với tỷ lệ chiết khấu 10 phần trăm là 62,10 đô la. Giá trị hiện tại là giá trị đồng đô la của chi phí hoặc lợi ích trong tương lai đã được nhân với hệ số chiết khấu thích hợp. Công thức cho giá trị hiện tại của một dòng chi phí hoặc lợi ích là

PV = © 1 FV # DF 2

trong đó FV chỉ giá trị tương lai của chi phí hoặc lợi ích, DF là hệ số chiết khấu và ký hiệu 2 (sigma) cho chúng ta biết tổng hoặc cộng tất cả tích của chi phí hoặc lợi ích nhân với hệ số chiết khấu cho tất cả các năm trong chi phí (hoặc lợi ích). ) suối.[323]

Việc tính toán giá trị hiện tại của một dòng chi phí được minh họa trong Bảng 9. Quan sát rằng giá trị tương lai của tất cả các chi phí chưa chiết khấu là 180 triệu USD, trong khi giá trị hiện tại của dòng chi phí đã chiết khấu là 152,75 triệu USD. Giả sử rằng giá trị hiện tại của dòng lợi ích là $175 triệu. Nếu chúng ta đang sử dụng tiêu chí lợi ích ròng để kê đơn (nghĩa là lợi ích ròng phải lớn hơn 0),

k BẢNG 9

Tính toán Giá trị Hiện tại của Dòng Chi phí với Tỷ lệ Chiết khấu 10 Phần trăm trong 5 Năm (tính bằng triệu đô la)

Năm

Giá trị tương lai (FV)

Giảm giá

Tỷ lệ (r)

Số lượng

Năm (n)

Yếu tố giảm giá

(DF) [1/(1 + r) n ]

Giá trị hiện tại (PV) [FV.DF]

2001

$100

0,10

1

0,909

$90,90

2002

50

0,10

2

0,826

41.30

2003

10

0,10

3

0,751

7,51

2004

10

0,10

4

0,683

6,83

2005

10

0,10

5

0,621

6.21

$180,0

$152,75

chi phí không chiết khấu sẽ dẫn đến việc từ chối chương trình ($175 — 180 = — $5). Ngược lại, khi chúng tôi chiết khấu dòng chi phí, đơn thuốc của chúng tôi sẽ dương, vì lợi ích ròng là 22,5 triệu đô la (175 đô la - 152,75 = 22,5 đô la).

Khi chúng ta biết tỷ lệ chiết khấu thích hợp, việc tính toán hệ số chiết khấu và giá trị hiện tại của dòng chi phí (hoặc lợi ích) là một vấn đề đơn giản. Vấn đề là việc lựa chọn tỷ lệ chiết khấu phụ thuộc vào những đánh giá phản ánh các giá trị đạo đức của các nhà phân tích, nhà hoạch định chính sách hoặc các nhóm xã hội cụ thể. Ví dụ, tỷ lệ chiết khấu lợi ích trong tương lai càng cao thì càng khó đạt được lợi ích ròng và tỷ lệ lợi ích-chi phí để biện minh cho các chương trình công. Tỷ lệ chiết khấu cao đồng đều dẫn đến vai trò tối thiểu đối với các khoản đầu tư của chính phủ và vai trò tối đa đối với các khoản đầu tư tư nhân. Mặt khác, tỷ lệ chiết khấu thấp đồng đều khuyến khích vai trò mở rộng của chính phủ trong xã hội. Vì lý do này, điều quan trọng là phải nhận ra các cơ sở cạnh tranh để chọn tỷ lệ chiết khấu:

   Tỷ lệ chiết khấu riêng. Việc lựa chọn tỷ lệ chiết khấu dựa trên những đánh giá về tỷ lệ lãi suất thích hợp được tính cho việc vay tiền trong khu vực tư nhân. Lập luận cho việc sử dụng tỷ lệ tư nhân là các khoản đầu tư công được thực hiện bằng tiền thuế của những công dân có thể đã đầu tư vào khu vực tư nhân. Do đó, tỷ lệ chiết khấu tư nhân đo lường những lợi ích có thể thu được nếu tiền được để lại trong khu vực tư nhân. Đây là những chi phí cơ hội của đầu tư công (so với tư nhân). Các lập luận chống lại tỷ lệ tư nhân là tỷ lệ tư nhân rất khác nhau (từ 3% đến 20%) do bóp méo thị trường, tỷ lệ tư nhân không phản ánh chi phí xã hội bên ngoài của đầu tư tư nhân (ví dụ: ô nhiễm) và tỷ lệ tư nhân phản ánh cá nhân và nhóm hẹp. sở thích chứ không phải của toàn xã hội.

   Tỷ lệ chiết khấu xã hội. Việc lựa chọn tỷ lệ chiết khấu dựa trên những đánh giá về sở thích thời gian xã hội của toàn xã hội. Sở thích thời gian xã hội đề cập đến giá trị tập thể mà xã hội gắn với lợi ích hoặc chi phí được thực hiện trong một khoảng thời gian tương lai. Giá trị tập thể này không chỉ đơn giản là tổng các sở thích cá nhân, bởi vì nó phản ánh ý thức tập thể về những gì có giá trị cho toàn bộ cộng đồng. Tỷ lệ chiết khấu xã hội, tức là tỷ lệ chiết khấu các lợi ích và chi phí tập thể trong tương lai, thường thấp hơn tỷ lệ cá nhân. Các lập luận cho một tỷ lệ chiết khấu xã hội là tỷ lệ xã hội bù đắp cho sự hẹp hòi và thiển cận của các sở thích cá nhân; nó tính đến các chi phí xã hội bên ngoài của đầu tư tư nhân (ví dụ, sự cạn kiệt các nguồn tài nguyên thiên nhiên hữu hạn); và nó phản ánh mối quan tâm đến an ninh, sức khỏe và phúc lợi của các thế hệ tương lai. Các lập luận chống lại tỷ lệ chiết khấu xã hội là nó không hiệu quả về mặt kinh tế hoặc “không hợp lý” vì nó phải cao hơn tỷ lệ tư nhân. Cân nhắc một số cân nhắc này, Moore và các đồng nghiệp đề xuất tỷ lệ chiết khấu xã hội trong khoảng từ 3,0 đến 4,0 phần trăm. [324]Trong giai đoạn sau cuộc suy thoái năm 2008, tỷ lệ thích hợp nằm gần giới hạn dưới của khoảng thời gian này.

   Tỷ lệ chiết khấu của chính phủ. Tỷ lệ chiết khấu được lựa chọn trên cơ sở chi phí hiện tại của việc vay nợ của chính phủ. Vấn đề là tỷ lệ mà chính quyền liên bang, tiểu bang và địa phương có thể vay tiền thay đổi đáng kể. Văn phòng Quản lý và Ngân sách (OMB) đã ủng hộ các tỷ lệ chiết khấu khác nhau cho các chương trình của chính phủ, nhưng tỷ lệ tiêu chuẩn không phản ánh chi phí cơ hội của các khoản đầu tư khi lãi suất thấp hơn có sẵn trong một tiểu bang, khu vực hoặc cộng đồng nhất định.

Xung đột xung quanh việc lựa chọn tỷ lệ chiết khấu không thể được giải quyết bằng cách giả vờ rằng giá thị trường sẽ tạo ra sự đồng thuận về giá trị. Việc lựa chọn tỷ lệ chiết khấu có liên quan chặt chẽ với các quan điểm trái ngược nhau về vai trò đúng đắn của chính phủ trong xã hội và với các hình thức hợp lý khác nhau đã được thảo luận trước đó. Trong những trường hợp này, nhà phân tích phải kiểm tra độ nhạy cảm của lợi ích ròng hoặc tỷ lệ lợi ích-chi phí đối với các tỷ lệ chiết khấu thay thế và các giả định biện minh cho lựa chọn của họ. Ngoài ra, nhà phân tích có thể tính toán tỷ lệ hoàn vốn đầu tư nội bộ, một thủ tục được sử dụng để quy định một giải pháp thay thế khi tỷ lệ lợi ích không chiết khấu được trả lại cho mỗi đô la chi phí chiết khấu vượt quá tỷ lệ thực tế mà các quỹ đầu tư có thể được vay. Ở đây, cũng như ở những nơi khác, điều cần thiết là phải xem xét các giả định cơ bản và ý nghĩa đạo đức của sự lựa chọn.

Phân tích độ nhạy

Phân tích độ nhạy là một thủ tục để kiểm tra các biện pháp đo lường chi phí và lợi ích theo các giả định khác nhau. Khi so sánh hai hoặc nhiều lựa chọn thay thế, hầu như luôn tồn tại sự không chắc chắn đáng kể về kết quả mong đợi của một chính sách, mặc dù có thể đã tính toán được một thước đo tổng thể duy nhất về chi phí và lợi ích (ví dụ: lợi ích ròng). Trong những trường hợp như vậy, thường được mô tả là lựa chọn tất định (phân biệt với xác suất), chúng ta có thể đưa ra các giả định thay thế về chi phí trong tương lai—ví dụ: giả định về khả năng xảy ra chi phí cao, trung bình và thấp—và tính toán lợi ích ròng theo mỗi giả định này. Vấn đề là để xem mức độ “nhạy cảm” của các kết quả đối với các giả định khác nhau.

Ví dụ, khi so sánh hai chương trình đào tạo nhân sự, chúng ta có thể kiểm tra mức độ nhạy cảm của chi phí vận chuyển đối với những thay đổi có thể xảy ra trong giá xăng dầu. Ở đây chúng tôi có thể đưa ra các giả định rằng giá xăng sẽ tăng 10%, 20% và 30% trong suốt thời gian của chương trình. Vì chương trình I nằm ở khu vực bán nông thôn nên các học viên phải lái xe một quãng đường dài hơn để đến địa điểm đào tạo so với các học viên trong chương trình II, nằm trong thành phố. Giá xăng tăng đáng kể có thể dẫn đến việc quy định hai chương trình tốn kém hơn. Một ví dụ về loại phân tích độ nhạy cảm này được cung cấp trong Bảng 10. Một loại phân tích độ nhạy cảm khác liên quan đến việc sử dụng phân tích hồi quy để đưa ra các ước tính khoảng thời gian về các giá trị của chi phí hoặc lợi ích - trong thực tế, trường hợp “tốt nhất” và trường hợp “xấu nhất” .

Phân tích Fortiori

Phân tích fortiori là một quy trình được sử dụng để so sánh hai hoặc nhiều lựa chọn thay thế bằng cách giải quyết sự không chắc chắn theo hướng có lợi cho một lựa chọn thay thế được ưa chuộng bằng trực giác xuất hiện sau khi phân tích sơ bộ để yếu hơn một lựa chọn thay thế cạnh tranh. Nếu phương án thay thế mạnh hơn vẫn chiếm ưu thế so với phương án được ưa chuộng bằng trực giác, thì sẽ có một trường hợp thậm chí còn mạnh hơn cho việc lựa chọn nó. Lưu ý rằng fortiori có nghĩa là “với sức mạnh thậm chí còn lớn hơn”.

Phân tích hợp lý

Phân tích tính hợp lý là một thủ tục để kiểm tra một đơn thuốc chống lại các tuyên bố của đối thủ. Phân tích tính hợp lý—mà tính hợp lý được hiểu là xác suất chủ quan dựa trên kinh nghiệm trước đó—có thể được trình bày dưới dạng một cuộc tranh luận hoặc diễn ngôn về chính sách. Ví dụ: có một số loại tuyên bố đối thủ, mỗi loại trong số đó là mối đe dọa đối với tính hợp lý của các đơn thuốc dựa trên phân tích chi phí-lợi ích hoặc hiệu quả chi phí. Những mối đe dọa này đối với tính hợp lý của các quy định chính sách — tương tự như các giả thuyết đối thủ hoặc “các mối đe dọa đối với tính hợp lệ” của các tuyên bố chỉ định

BẢNG 10

Phân tích độ nhạy của giá xăng dầu đối với chi phí của các chương trình đào tạo

Tăng giá

Chương trình

10%

20%

30%

I. Bán nguyệt

Tổng chi phí

$4400

$4800

$5200

Thực tập sinh

$5000

$5000

$5000

Chi phí cho mỗi học viên

0,88 đô la

0,96 đô la

1,04 đô la

II. Đô thị

Tổng chi phí

$4500

$4800

$5100

Thực tập sinh

$5000

$5000

$5000

Chi phí cho mỗi học viên

0,90 đô la

0,96 đô la

1,02 đô la

KHẲNG ĐỊNH

Nên giữ lại Giới hạn tốc độ 55 dặm/giờ.

NGUY HIỂM ĐỐI VỚI TÍNH HỢP LÝ

- Vô hiệu

- Không hiệu quả

- Không phản hồi

- Không khả thi

- Không phù hợp

PHẢN LUẬN

Tuy nhiên, những mối đe dọa này chỉ có thể và không chính đáng.

k ________________/

HÌNH 11

Các mối đe dọa đối với tính hợp lý của các tuyên bố về lợi ích của giới hạn tốc độ 55 dặm một giờ.

về mối quan hệ nhân quả của các chính sách đối với các kết quả cụ thể—được minh họa trong Hình 11 và sẽ được thảo luận tiếp theo.

■ Vô hiệu. Một quy định chính sách dựa trên một giả định không hợp lệ về mối quan hệ nhân quả giữa một chính sách và kết quả của nó. Ví dụ, các cuộc tranh luận về tính hiệu quả của giới hạn tốc độ 55 dặm/giờ (Luật tốc độ tối đa quốc gia năm 1973) đã tập trung vào mức độ mà việc thực thi tốc độ tối đa trên tất cả các đường cao tốc liên tỉnh là nguyên nhân dẫn đến sự sụt giảm tử vong do tai nạn giao thông quan sát được sau năm 1973. Yêu cầu bồi thường rằng tốc độ tối đa mới (55 dặm một giờ) là nguyên nhân dẫn đến việc giảm 9.800 trường hợp tử vong trong khoảng thời gian từ 1973 đến 1975 đã bị thách thức với lý do rằng sự suy giảm là do phạm vi nén mới hoặc độ lệch chuẩn của tốc độ; những cải tiến về an toàn ô tô và đường cao tốc; sự tương tác của tốc độ tối đa với mật độ dân số; và ảnh hưởng của suy thoái kinh tế, thất nghiệp và giá xăng giảm đối với số km lái xe và do đó, tỷ lệ tử vong.[325]

■   không hiệu quả. Các ước tính về lợi ích hiệu quả ròng của giới hạn tốc độ 55 dặm một giờ thay đổi rõ rệt, tùy thuộc vào giá trị gắn liền với cuộc sống của con người và chi phí thời gian bị mất khi lái xe ở tốc độ 55 dặm một giờ thay vì 65 dặm một giờ. Một ước tính về lợi ích hiệu quả ròng là 2,3 tỷ đô la; một cái khác là âm 3,4 tỷ đô la.[326]

■   không hiệu quả. Các ước tính về hiệu quả chi phí của giới hạn tốc độ 55 dặm/giờ cũng khác nhau rõ rệt. Chi phí cho mỗi trường hợp tử vong được ngăn chặn dao động từ khoảng 1.300 đô la đến 21.000 đô la, tùy thuộc vào các giả định về những gì nên được đưa vào làm chi phí và lợi ích.[327]

■   loại trừ. Việc loại trừ các chi phí và lợi ích hợp pháp sẽ tạo ra lợi ích hiệu quả ròng cao hoặc thấp một cách khó tin. Ví dụ, chi phí thời gian bị mất do lái xe ở tốc độ 55 dặm/giờ hoặc lợi ích dưới dạng giá trị tiền tệ của cuộc sống con người có thể bị loại trừ.

■   Không phản hồi. Chi phí thời gian và các nguồn lực khác thường dựa trên giả định rằng các cá nhân sẽ sẵn sàng trả mức lương trung bình để tham gia vào một hoạt động tiết kiệm thời gian. Mức lương trung bình thường không phản ứng với mức giá mà các cá nhân thực sự sẵn sàng trả. Ví dụ, khoảng một nửa số người lái xe đang tham gia vào các hoạt động giải trí, không phải thương mại hay kinh doanh. Do đó, mức lương trung bình làm tăng đáng kể chi phí ước tính của giới hạn tốc độ 55 dặm/giờ, do đó không phản ứng với chi phí cảm nhận được khi lái xe ở tốc độ 55 dặm/giờ.

■   bất hợp pháp. Trong một số trường hợp, tính hợp pháp của đơn thuốc có thể bị thách thức. Không thích hợp để coi là thu nhập chi phí (hoặc lợi ích) kiếm được thông qua hành vi bất hợp pháp, gian lận hoặc phân biệt đối xử bất hợp pháp. Trong các trường hợp liên quan đến giá trị tương đương của công việc do nam giới, phụ nữ và dân tộc thiểu số nắm giữ, tính bất hợp pháp là yếu tố chính. Trong trường hợp giới hạn tốc độ 55 dặm một giờ thì không.

■   không khả thi. Các quy định chính sách có thể bị thách thức trên cơ sở là chúng không khả thi do các hạn chế về chính trị, ngân sách và hành chính. Việc thực hiện giới hạn tốc độ 55 dặm một giờ khác nhau giữa các tiểu bang do khả năng thực hiện hoặc thi hành luật tốc độ khác nhau. Khả năng thực hiện thường lớn hơn ở các bang có mật độ dân số cao.

■   không công bằng. Các quy định có thể bị thách thức trên cơ sở đạo đức liên quan đến các quan niệm thay thế về công bằng và công bằng xã hội. Nhóm phải trả chi phí cao không tương xứng về số người thiệt mạng là những người lái xe trẻ tuổi. Độ tuổi trung bình của các nạn nhân tử vong do tai nạn giao thông là khoảng 30 tuổi, có nghĩa là một nửa số ca tử vong do tai nạn giao thông xảy ra ở những người dưới 30 tuổi. Quan niệm của người Rawlsian về sự công bằng - tức là những người thiệt thòi nhất sẽ được hưởng lợi - có thể được sử dụng để thách thức các chính sách được thiết kế nhằm giảm thiểu số ca tử vong thông qua luật chạy quá tốc độ thay vì thông qua các chương trình giáo dục và đào tạo lái xe nhắm vào những người lái xe trẻ tuổi.[328]

■   sự không phù hợp. Các quy định dựa trên ước tính về giá trị của cuộc sống con người đôi khi sử dụng thu nhập trọn đời được chiết khấu làm thước đo giá trị. Những nỗ lực để thiết lập chi phí (đã chiết khấu hoặc chưa chiết khấu) của mạng sống con người có thể bị thách thức với lý do rằng việc tính giá cho mạng sống của con người là không phù hợp, vốn không phải là hàng hóa trên thị trường mở.[329]

■   sai công thức. Một thách thức thường trực đối với các đơn thuốc dựa trên phân tích lợi ích chi phí là vấn đề đã được định dạng sai. Trong trường hợp giới hạn tốc độ 55 dặm một giờ, tiết kiệm nhiên liệu trong cuộc khủng hoảng dầu mỏ năm 1970-1973 là vấn đề ban đầu mà Luật Tốc độ Tối đa Quốc gia là một giải pháp theo quy định. Định nghĩa của vấn đề chuyển sang ngăn ngừa tử vong sau khi cuộc khủng hoảng dầu mỏ qua đi. Công thức hiện tại của vấn đề (ngăn ngừa tử vong giao thông) có thể bị thách thức trên cơ sở rằng vấn đề nên được đưa ra như là một trong những tiết kiệm tài nguyên không thể tái tạo; giảm thiểu phát thải chất ô nhiễm; và ngăn ngừa tử vong bằng cách tăng đáng kể thuế xăng dầu, mà tính theo đồng đô la không đổi, chi phí cho mỗi gallon vào năm 1990 thấp hơn so với năm 1974.

Những mối đe dọa đối với tính hợp lý của các quy định chính sách không chỉ áp dụng cho các phân tích chi phí-lợi ích và hiệu quả chi phí. Bởi vì tất cả các quy định chính sách đều dựa trên cơ sở nhân quả cũng như đạo đức, những mối đe dọa đối với tính hợp lý này có liên quan đến hầu hết mọi chính sách tìm cách đạt được cải cách thông qua quy định, phân bổ hoặc phân bổ lại các nguồn lực khan hiếm.[330]

Phương pháp phân tích chính sách đưa ra nhiều điều không chắc chắn. Một trong số đó liên quan đến vai trò của các giá trị và đạo đức trong phân tích chính sách. Mục đích của việc kê đơn chính sách không chỉ đơn giản là dự đoán hoặc dự đoán một số kết quả trong tương lai hoặc theo dõi các tác động trong quá khứ hoặc hiện tại của nó—mà là ủng hộ một quá trình hành động mà các hậu quả có thể có giá trị bởi vì chúng đúng đắn hoặc vì chúng thúc đẩy công bằng, bình đẳng, hiệu quả, dân chủ, tự do hoặc an ninh. Tuy nhiên, thực tế có những khó khăn đáng kể trong việc sử dụng lý thuyết kinh tế và các công cụ phân tích kinh tế để biện minh cho những tuyên bố như vậy về những gì có giá trị đối với các thành viên của cộng đồng. Vì lý do này, sự không chắc chắn về các giá trị có thể được coi là một vấn đề để tranh luận và tranh luận về đạo đức hợp lý.

Một nguồn gốc của sự không chắc chắn liên quan chặt chẽ bắt nguồn từ kiến thức không đầy đủ về tác động của các chính sách. Ngay cả khi có sự đồng thuận về các giá trị xã hội, kinh tế và chính trị quan trọng, chúng ta vẫn không biết chính sách nào hoạt động tốt nhất trong các điều kiện khác nhau. Một số sự không chắc chắn này là kết quả của thông tin không đầy đủ về phạm vi chi phí và lợi ích cần được xem xét trong một phân tích kỹ lưỡng hợp lý. Một nguồn quan trọng khác của sự không chắc chắn bắt nguồn từ các phép đo về độ tin cậy và tính hợp lệ khác nhau và những phán đoán có thể sai về giá bóng tối và chiết khấu.

TÓM TẮT CHƯƠNG

Chương này đã cung cấp một cái nhìn tổng quan về bản chất và vai trò của quy định trong phân tích chính sách, so sánh và đối chiếu hai cách tiếp cận chính đối với quy định, và mô tả các kỹ thuật được sử dụng cùng với các phương pháp này. Như chúng ta đã thấy, các quy định chính sách trả lời câu hỏi: Nên làm gì? Vì lý do này, các quy định chính sách đòi hỏi một cách tiếp cận mang tính chuẩn mực, chứ không phải là một cách tiếp cận đơn thuần mang tính thực nghiệm hoặc đánh giá đơn thuần. Tất cả các quy định chính sách liên quan đến tuyên bố về hành động đúng đắn, chứ không phải là tuyên bố chỉ đơn giản là chỉ định hoặc đánh giá.

Hai cách tiếp cận chính để kê đơn trong phân tích chính sách là phân tích chi phí-lợi ích và phân tích chi phí-hiệu quả. Mặc dù cả hai cách tiếp cận đều tìm cách đo lường chi phí và lợi ích cho xã hội, nhưng chỉ phân tích chi phí - lợi ích mới đo lường lợi ích bằng tiền cũng như chi phí trong một đơn vị giá trị chung. Chi phí và lợi ích có nhiều loại: bên trong so với bên ngoài, hữu hình so với vô hình, chính so với phụ và thực so với tiền. Có một số nhiệm vụ trong phân tích lợi ích chi phí: đặc tả các mục tiêu ; xác định các lựa chọn thay thế; thu thập, phân tích và giải thích thông tin; xác định đối tượng và đối tượng thụ hưởng; xác định các loại chi phí và lợi ích; không tính chi phí và lợi ích; và đặc điểm kỹ thuật của các tiêu chí cho đơn thuốc. Tiêu chí được sử dụng thường xuyên nhất trong phân tích lợi ích chi phí truyền thống là cải thiện hiệu quả ròng; phân tích chi phí-lợi ích đương thời bổ sung tiêu chí này với tiêu chí phân phối lại lợi ích ròng.

CÂU HỎI ĐÁNH GIÁ

Milton Friedman quá cố, người đoạt giải Nobel kinh tế tại Đại học Chicago, đã lập luận cho một nền kinh tế học tích cực (chứ không phải chuẩn mực ) tập trung vào nghiên cứu các tiền đề thực tế làm cơ sở cho các lựa chọn chính sách:

Những khác biệt về chính sách kinh tế giữa những công dân vô tư chủ yếu xuất phát từ những dự đoán khác nhau về hậu quả kinh tế của việc hành động - những khác biệt mà về nguyên tắc có thể bị loại bỏ bởi sự tiến bộ của kinh tế học thực chứng - hơn là từ những khác biệt cơ bản về các giá trị cơ bản, những khác biệt mà con người chỉ có thể trận đánh. [ Tiểu luận về kinh tế tích cực (Chicago: Nhà xuất bản Đại học Chicago, 1953), tr. 5]

Viết một bài luận ngắn về điểm mạnh và điểm yếu trong quan điểm của Friedman. Trong câu trả lời của bạn, hãy đề cập đến sự tương phản giữa phân tích mô tả và quy chuẩn.

2.   “Nếu các cá nhân có thể sắp xếp sở thích của họ theo kiểu bắc cầu, thì có thể sử dụng quy tắc đa số để có được xếp hạng sở thích tập thể cũng có tính chất bắc cầu.” Bàn luận.

3. Lựa chọn hợp lý có khả thi không? Viết một bài luận về câu hỏi này. Trong câu trả lời của bạn, hãy phân biệt các loại hợp lý khác nhau.

4.   Các loại tính hợp lý khác nhau liên quan như thế nào đến các tiêu chí khác nhau để kê đơn?

5.   Cho biết cách bạn đo lường mức độ hiệu quả của các nỗ lực để đạt được các mục tiêu sau:

Thu hẹp khoảng cách giữa thu và chi của thành phố

Ngăn chặn tội phạm nghiêm trọng ở đô thị

Tăng cường an ninh quốc gia của đất nước Chiến thắng cuộc chiến chống khủng bố (chủ nghĩa)

Nâng cao chất lượng cuộc sống của người dân Giảm thất nghiệp quốc gia

Tăng thu nhập hộ nghèo

6.    Quay trở lại Câu hỏi 5. Cho biết cách bạn đo lường hiệu quả của những nỗ lực để đạt được những mục tiêu này.

7.    Nhiều nhà kinh tế cho rằng bình đẳng và hiệu quả là những mục tiêu cạnh tranh nhau. Vì lý do này, mối quan hệ giữa bình đẳng và hiệu quả là mối quan hệ đòi hỏi phải có sự đánh đổi, theo đó những lợi ích đạt được từ sự bình đẳng sẽ bị hy sinh để đạt được những lợi ích về hiệu quả, và ngược lại [xem Arthur M. Okun, Bình đẳng và Hiệu quả: Sự đánh đổi lớn ( Washington , DC: Viện Brookings, 1975)]. Các nhà kinh tế học khác [xem Jaroslav Vanek, The Participatory Economy (Ithaca, NY: Cornell University Press, 1970)] và các nhà khoa học chính trị [xem Carole Pateman, Participation and Democracy Theory (Cambridge, MA: Cambridge University Press, 1970)] lập luận rằng sự đánh đổi giữa bình đẳng và hiệu quả là hệ quả của các hình thức tham gia dân chủ hạn chế vào chính trị và công việc. Họ lập luận rằng bình đẳng và hiệu quả không nhất thiết phải được “đổi chác” khi chính trị và kinh tế hoàn toàn dân chủ. Tại sao điều này sẽ đúng? Nó gợi ý gì về tính phù hợp của các khái niệm kinh tế như chi phí cơ hội và hiệu quả ròng so với lợi ích phân phối lại ?

8.    Quay trở lại Hình 2 và xem xét các tiêu chí sau để kê đơn:

Tối đa hóa hiệu quả với chi phí thấp nhất [ Lưu ý: Hãy cẩn thận—đây là một câu hỏi hóc búa].

Tối đa hóa hiệu quả với chi phí cố định là 10.000 đô la.

Giảm thiểu chi phí ở mức hiệu quả cố định là 4.000 đơn vị dịch vụ.

Đạt được mức hiệu quả cố định là 6.000 đơn vị dịch vụ với chi phí cố định là 20.000 USD.

Giả sử rằng mỗi đơn vị dịch vụ có giá thị trường là 10 đô la, hãy tối đa hóa lợi ích ròng.

Một lần nữa giả định rằng mỗi đơn vị dịch vụ có giá thị trường là 10 đô la, hãy tối đa hóa tỷ lệ lợi ích trên chi phí.

Chỉ ra chương trình nào trong hai chương trình chính (chương trình I và chương trình II) nên được lựa chọn theo từng tiêu chí này và mô tả các điều kiện theo đó mỗi tiêu chí có thể là thước đo thích hợp để đạt được các mục tiêu.

9.      Việc ước tính rủi ro và sự không chắc chắn là một khía cạnh thiết yếu của khoa học phương pháp phân tích chính sách của quy định. Mặc dù có vẻ như rõ ràng rằng cách tốt nhất để có được các ước tính hợp lệ về độ không đảm bảo là sử dụng các chuyên gia có trình độ cao nhất, nhưng có bằng chứng cho thấy “những người hiểu biết nhiều nhất về các chủ đề khác nhau không phải là người giỏi nhất trong việc thể hiện khả năng mà họ là chính xác” [Baruch Fischoff, “Cost-Benefit Analysis and the Art of Motorcycle Maintenance,” Policy Sciences 8 (1977): 184]. Bàn luận.

10.    Sử dụng các thủ tục làm rõ giá trị và phê bình giá trị để phân tích các tiền đề giá trị làm cơ sở cho tuyên bố sau: Tăng cường sản xuất năng lượng là điều cần thiết cho sự tăng trưởng liên tục của nền kinh tế. Do đó, chính phủ nên đầu tư lớn vào nghiên cứu và phát triển các công nghệ năng lượng mới. Coi câu đầu tiên là thông tin ( I ) và câu thứ hai là yêu cầu ( C ) .

12. Tính hệ số chiết khấu (DF) sau 10 năm với tỷ lệ chiết khấu 3, 4 và 10%.

13. Tính giá trị hiện tại (PV) của các dòng chi phí và lợi ích sau (tính bằng triệu đô la) cho hai chương trình y tế. Sử dụng tỷ lệ chiết khấu là 4 phần trăm. Chương trình nào có lợi ích hiệu quả ròng hiện tại cao hơn? Tại sao?

Năm

Chương trình

2000

2005

2010

2015

2020

Tổng cộng

tôi chi phí

$60

$10

$10

$10

$10

$100

Những lợi ích

10

20

30

40

50

150

II Chi phí

20

20

20

20

20

100

Những lợi ích

10

20

30

40

50

150

BÀI TẬP MINH HỌA

Đọc Trường hợp 1 (Chi phí cơ hội để cứu mạng người— Giới hạn tốc độ 55 dặm/giờ) bên dưới. Chuẩn bị một phân tích ngắn trong đó bạn trả lời những câu hỏi sau:

■    Những giả định nào chi phối các ước tính về giá trị của thời gian lái xe bị mất? Một số giả định có khả thi hơn những giả định khác không? Tại sao?

■    Cách tốt nhất để ước tính giá trị của thời gian là gì? Biện minh cho câu trả lời của bạn.

■    Cách tốt nhất để ước tính chi phí của một gallon xăng là gì? Biện minh cho câu trả lời của bạn.

■    Ước tính tốc độ lái xe và dặm trên mỗi gallon có thể dựa trên số liệu thống kê chính thức về giao thông trên đường cao tốc từ Cơ quan Bảo vệ Môi trường và Bộ Năng lượng hoặc dựa trên các nghiên cứu kỹ thuật về hiệu suất của động cơ xăng. Cái nào đáng tin cậy hơn? Tại sao? Hậu quả của việc sử dụng một nguồn thay vì một nguồn hơn cái khác?

■    Giá trị của một cuộc sống được cứu là gì? Giải thích.

■    Chính sách nào thích hợp hơn, giới hạn tốc độ 55 dặm/giờ hay giới hạn 65 dặm/giờ đã bị bỏ vào năm 1994?

THƯ MỤC

Boardman,AnthonyE.,DavidH.Greenberg,Aidan R. Vining, và David L. Weimer. Phân tích Chi phí-Lợi ích: Khái niệm và Thực hành. tái bản lần thứ 4. Upper Saddle River, NJ: Pearson Prentice Hall, 2011. Fischhoff, Baruch. “Phân tích Chi phí-Lợi ích và Nghệ thuật Bảo dưỡng Xe máy,” Khoa học Chính sách 8, (1977): 177-202.

Gramlich, Edward M. Phân tích lợi ích-chi phí của các chương trình công. biên tập 2d. Vách đá Englewood, NJ: Prentice Hall, 1990.

Haveman, Robert H., và Julius Margolis, chủ biên. Chi tiêu công và phân tích chính sách. phiên bản 3d. Boston: Houghton Mifflin, 1988.

Miller, Roger Le Roy, Daniel K. Benjamin và Doulass C. North. Kinh tế học về các vấn đề công cộng . tái bản lần thứ 16 New York: Addison-Wesley, 2010.

Mishan, Edward J. Phân tích Chi phí-Lợi ích. New York: Praeger, 1976.

Moore, Mark A., Anthony E. Boardman, Aidan R. Vining, David L. Weimer, và David H. Greenberg “ 'Hãy cho tôi một con số!' Giá trị thực tế cho tỷ lệ chiết khấu xã hội. Tạp chí Phân tích và Quản lý Chính sách , 23, 4 (2004): 789-812.

TRƯỜNG HỢP 1 CHI PHÍ CƠ HỘI ĐỂ CỨU MẠNG NGƯỜI— GIỚI HẠN TỐC ĐỘ 55 Dặm/giờ[331]

Tiến hành phân tích chi phí lợi ích không chỉ là vấn đề kỹ thuật của phân tích kinh tế. Đó cũng là vấn đề xác định, và nếu cần thiết, thách thức các giả định làm cơ sở cho phân tích lợi ích-chi phí. Có thể thấy điều này nếu chúng ta xem xét trường hợp Giới hạn tốc độ tối đa quốc gia năm 1974.

Bảng 11 mô tả các bước tiến hành phân tích chi phí lợi ích và phê bình các giả định làm cơ sở cho phân tích. Trường hợp này cho thấy, trong số những điều khác, rằng tất cả các bước tiến hành chi phí lợi ích đều nhạy cảm với những giả định này. ■

BẢNG 11

Đo lường Chi phí và Lợi ích của Giới hạn Tốc độ 55 dặm/giờ: Đánh giá Quan trọng

bước

chi phí

1.  Chi phí chính của Luật Tốc độ Tối đa Quốc gia (NMSL) là thời gian lái xe tăng thêm do tốc độ chậm hơn. Để tính số giờ lái xe trong năm 1973, hãy chia tổng số dặm phương tiện di chuyển trên đường cao tốc liên bang cho tốc độ đường cao tốc trung bình (65 dặm/giờ) rồi nhân với tỷ lệ lấp đầy trung bình trên mỗi phương tiện, tức là xấp xỉ 1,77 người.

Tiếp theo, tìm số giờ lái xe trong năm 1974 bằng cách chia tổng số dặm xe đã đi trên đường cao tốc liên bang cho tốc độ trung bình trên đường cao tốc vào năm 1974 (58 dặm/giờ). NMSL khiến một số người hủy chuyến đi và những người khác tìm phương thức vận chuyển thay thế; do đó, tính toán thời gian dựa trên số dặm đã đi năm 1974 sẽ bị đánh giá thấp. Do đó, chúng ta nên sử dụng số dặm năm 1973 là 525 triệu dặm.

Sử dụng công thức sau, trong đó VM là số dặm xe, S là tốc độ trung bình, R là tỷ lệ lấp đầy trung bình và H là số giờ đã mất,

Tại sao sử dụng số dặm năm 1973 mà không cần điều chỉnh? Tốc độ tăng trưởng trung bình trong du lịch trước năm 1973 là 4 phần trăm. Vì vậy, công thức nên được

H =

1.04 máy ảo 1973

1974 _

'M 7 b * R

S 1 973

Số giờ lái xe bị mất vào năm 1974, dựa trên phương trình này, được ước tính là 1,72 tỷ.

2.  Để ước tính giá trị của thời gian này, hãy bắt đầu với mức lương trung bình cho tất cả các thành viên của lực lượng lao động vào năm 1974—5,05 đô la. Giá trị của một giờ di chuyển không phải là 5,05 đô la một giờ vì rất ít người sẽ trả số tiền này để tránh một giờ đi du lịch. Chúng tôi ước tính rằng mọi người sẽ trả tới 33 phần trăm mức lương trung bình mỗi giờ của họ để tránh một giờ đi lại. Do đó, giá trị của thời gian dành cho việc đi lại là khoảng 1,68 đô la mỗi giờ.

3.  Áp dụng con số chi phí (1,68 đô la) cho con số thời gian bị mất (1,72 tỷ giờ) dẫn đến chi phí đi lại ước tính là 2,89 tỷ đô la.

Sử dụng công thức trên, số giờ ước tính bị mất sẽ là 1,95 tỷ chứ không phải 1,72 tỷ.

Tại sao lại lấy tỷ lệ phần trăm của con số 5,05 đô la dựa trên số tiền hành khách sẽ trả để tránh một giờ di chuyển? Chúng ta nên tránh làm giảm giá trị thời gian của mọi người vì hai lý do. Thứ nhất, giá trị của thời gian mà xã hội phải trả bằng chi phí mà xã hội sẽ trả cho việc sử dụng hiệu quả thời gian đó. Giá trị của thời gian không phải là thứ mà một người đi làm sẽ trả để tránh đi lại vì việc đi lại có những lợi ích khác, chẳng hạn như sự cô độc để suy nghĩ hoặc những lợi thế của cuộc sống ở ngoại ô. Thứ hai, giá trị thời gian lái xe của một tài xế xe tải gấp nhiều lần mức lương công nghiệp. Giảm giá sẽ đánh giá thấp rất nhiều giá trị của trình điều khiển thương mại. Áp dụng giá trị của thời gian một giờ cho số giờ bị mất như tính toán ở trên (1,95 tỷ) dẫn đến chi phí đi lại ước tính là 9,85 tỷ đô la.

( tiếp )

4.  NMSL cũng có một số chi phí thực thi. Tổng chi phí cưỡng chế cho các biển hiệu, quảng cáo và tuần tra là khoảng $810,000.

a.   Dấu hiệu mới đã được đăng. Ước tính chi phí từ 25 tiểu bang để sửa đổi các biển báo giới hạn tốc độ tổng cộng là 707.000 đô la; đối với 50 tiểu bang, điều này dẫn đến ước tính 1,23 triệu đô la. Trải rộng ra trong vòng đời ba năm của các biển báo giao thông, chúng tôi nhận được ước tính trị giá 410.000 đô la.

b.   Chính phủ liên bang tham gia vào một chiến dịch quảng cáo khuyến khích tuân thủ. Ngân sách quảng cáo của Cục Quản lý Đường cao tốc Liên bang cho năm 1974 là 2 triệu đô la. Khoảng 10 phần trăm trong số này, tương đương 200.000 đô la, được chi để khuyến khích tuân thủ NMSL. Giả sử rằng một lượng thời gian quảng cáo dịch vụ công bổ sung đã được tặng, với tổng số tiền là 400.000 đô la.

c.   Chi phí tuân thủ rất khó ước tính. Không thể sử dụng chi phí tuần tra đường cao tốc vì những người này đã tuần tra đường cao tốc trước NMSL. Giả sử rằng các bang không thuê thêm nhân sự chỉ để thực thi NMSL. Do đó, chúng tôi cho rằng việc thực thi NMSL sẽ không kéo theo bất kỳ chi phí bổ sung nào ngoài việc thực thi các giới hạn tốc độ trước đây.

Những lợi ích

1. Lợi ích rõ ràng nhất của NMSL là lượng xăng tiết kiệm được. Tiết kiệm xăng trung bình cải thiện từ 14,9 dặm/gallon ở tốc độ 65 dặm/giờ lên 16,1 ở tốc độ 58 dặm/giờ. Sử dụng thông tin này để ước tính số gallon xăng tiết kiệm được khi di chuyển ở tốc độ thấp hơn. Số ga-lông tiết kiệm được sẽ được tính theo công thức sau, trong đó VMT là số dặm xe di chuyển trên đường cao tốc liên bang (không phải tất cả đường cao tốc) và MPG là số dặm trên mỗi ga-lông.

Tổng chi phí thực thi phải vào khoảng $12 triệu—chứ không phải $810.000.

ĐƯỢC RỒI.

Không ổn. Cục quản lý đường cao tốc liên bang thực hiện quảng cáo khác. Ước tính quảng cáo dịch vụ công cũng có vẻ thấp.

Chi phí tuân thủ đặt ra một số vấn đề, nhưng chúng có thể được ước tính. Năm 1973, khoảng 5.711.617 trích dẫn lưu lượng truy cập đã tăng 1.713.636 lên hơn 7,4 triệu. Mỗi trích dẫn giao thông bổ sung bao gồm một chi phí cơ hội cho xã hội. Nếu một nhân viên thực thi pháp luật không cấp giấy phạt giao thông, người đó có thể đang giải quyết các tội phạm khác. Giả sử rằng cần 15 phút để nhân viên thực thi pháp luật phát hành giấy phạt quá tốc độ, tổng chi phí cho việc thực thi pháp luật là 2,9 triệu USD. Con số này dựa trên chi phí trung bình của việc cử một nhân viên thực thi pháp luật trên đường phố là 6,75 đô la một giờ. Con số này rõ ràng là một sự đánh giá thấp vì nó không tính thời gian bị mất để chờ bắt những người chạy quá tốc độ.

Khoảng 10 phần trăm tất cả những người chạy quá tốc độ sẽ yêu cầu một phiên tòa. Ước tính trung bình 30 phút cho mỗi phiên điều trần và chi phí tòa án mỗi giờ là 45 đô la dẫn đến chi phí bổ sung cho xã hội là 3,8 triệu đô la cho 171.000 vụ kiện. Do các tòa án quá tải, chi phí cơ hội này có thể còn cao hơn.

Tại sao ước tính lượng xăng tiết kiệm được bằng cách so sánh số dặm/gallon của năm 1973 và 1974 liên quan đến số dặm xe đã đi? Các số liệu liên bang về số dặm trung bình trên giờ là ước tính dựa trên một số giả định. Do xung đột giữa các ước tính của ngành, ước tính của Cơ quan Bảo vệ Môi trường và ước tính của Bộ Năng lượng, bất kỳ ước tính dặm trên giờ nào cũng phải được coi là không đáng tin cậy. Số dặm xe đã đi cũng dựa trên số lít nhiên liệu đã bán nhân với số dặm trung bình trên giờ. Do đó, con số này cũng có thể bị lỗi.

G =  VM 1973 -VM  1973 _

mpg 1973  mpg 1974

= 3,487 tỷ gallon

Năm 1974, giá xăng trung bình là 52,8 cent một gallon. Tuy nhiên, giá thị trường này không phản ánh chi phí xã hội của xăng dầu do chính phủ kiểm soát giá dầu trong nước. Chi phí cận biên (hoặc thay thế) của dầu thô là giá dầu nước ngoài. Do đó, giá xăng phải phản ánh chi phí cao hơn của dầu nước ngoài. Sử dụng giá thị trường của xăng trong trường hợp không có kiểm soát giá, khoảng 71,8 xu mỗi gallon. Con số này mang lại ước tính 2,50 tỷ đô la lợi ích thông qua việc tiết kiệm xăng.

2. Lợi ích cấp hai chính của giới hạn 55 dặm một giờ là giảm đáng kể số ca tử vong do giao thông, từ 55.087 vào năm 1973 xuống còn 46.049 vào năm 1974. Một phần của lợi ích này phải là do giảm tốc độ giao thông. Các nghiên cứu của Hội đồng An toàn Quốc gia ước tính rằng có tới 59 phần trăm số ca tử vong giảm xuống là kết quả của việc giới hạn tốc độ. Áp dụng tỷ lệ này để giảm tỷ lệ tử vong, ước tính có khoảng 5.332 người được cứu sống. Sự đồng thuận của một số nghiên cứu là một ca tử vong do tai nạn giao thông có giá 240.000 đô la theo giá đô la năm 1974. Sử dụng con số này, giá trị của những sinh mạng được cứu trong năm 1974 được ước tính là 1.279,7 triệu USD.

3.  NMSL cũng giúp giảm các thương tích không gây tử vong. Sử dụng con số 59 phần trăm được tìm thấy trong các nghiên cứu về tử vong. Giữa năm 1973 và 1974, các thương tích giao thông không tử vong đã giảm 182.626. Áp dụng tỷ lệ phần trăm ước tính sẽ tránh được 107.749 thương tích. Thông thường, có ba mức độ thương tật được xác định: (1) thương tật toàn bộ vĩnh viễn, (2) thương tật một phần vĩnh viễn và biến dạng vĩnh viễn, và (3) thương tật không vĩnh viễn. Năm 1971, tỷ lệ thương tích do tai nạn giao thông gây ra cho mỗi loại lần lượt là 0,2%, 6,5% và 93,3%. Cơ quan quản lý an toàn giao thông đường cao tốc quốc gia ước tính rằng trong

( tiếp )

1971, chi phí trung bình cho mỗi loại chấn thương lần lượt là $260,300, $67,100 và $2,465. Do đó, thương tật trung bình có giá 8.745 đô la vào năm 1974. Áp dụng con số này vào ước tính thương tích của chúng tôi cho kết quả là 942,3 triệu đô la vì lợi ích xã hội của việc giảm thiểu thương tích.

4.  Lợi ích cuối cùng của việc giảm tài sản OK. thiệt hại giảm từ 25,8 triệu xuống 23,1 triệu đồng.

Khoảng 50% mức giảm này là kết quả của tốc độ thấp hơn. NMSL đã cứu được 1,3 triệu trường hợp thiệt hại tài sản với chi phí trung bình là $363. Do đó, tổng lợi ích từ thiệt hại tài sản được ngăn chặn là $472 triệu.

Phần kết luận

Thời gian đi du lịch

$2,890.0

Thời gian đi du lịch

$9,848.0

Thực thi

.số 8

Thực thi

12,0

$2,890.8

$9.860,0

Những lợi ích

Những lợi ích

tiết kiệm xăng

$2,500.0

tiết kiệm xăng

$1,442.0

Cuộc sống được cứu

1.297.7

Cuộc sống được cứu

998.0

chấn thương ngăn ngừa

942.3

chấn thương ngăn ngừa

722.0

Thiệt hại tài sản ngăn chặn

472.0

Thiệt hại tài sản quảng cáo

236.0

$5,212.0

$3,398.0

Lợi ích ròng: 2.321,2 triệu USD

Lợi ích ròng: —$6,462 triệu

Tỷ lệ lợi ích trên chi phí: 1,8

Tỷ lệ lợi ích trên chi phí: .345

Nguồn: Các bước và dữ liệu do Charles T. Clotfelter và John C. Hahn đề xuất, “Đánh giá Tốc độ 55 dặm/giờ trên toàn quốc

Limit,” Policy Science 9 (1978): 281-94. Các nhận xét phê bình dựa trên Charles A. Lave, “The Costs of Going 55,” Car and Driver . Tháng 5 năm 1978, tr.12.

Theo dõi
kết quả chính sách quan sát được

MỤC TIÊU

Bằng cách nghiên cứu chương này, bạn sẽ có thể

t

hậu quả của các chính sách không bao giờ được biết trước đầy đủ. Vì lý do này, phần lớn công việc cần thiết để đánh giá hậu quả của các chính sách được thực hiện sau khi chúng được thông qua. Do đó, không phải là có quá nhiều phân tích tiên nghiệm tốt về các giải pháp tiềm năng cho các vấn đề, mà là các phân tích tiên nghiệm đã không được thực hiện cùng với các phân tích hậu nghiệm về những gì xảy ra sau đó. Trên thực tế, các phân tích tiên nghiệm là các giả thuyết về tác động có thể xảy ra của các chính sách: Nếu chính sách p được thực hiện tại thời điểm t o , kết quả dự kiến O sẽ xảy ra tại thời điểm t + 1. Thông thường, dự báo cung cấp bằng chứng cho thấy các chính sách đó sẽ có hiệu quả; nếu không chúng sẽ là suy đoán mù quáng hoặc phỏng đoán thuần túy. Tuy nhiên, các giả thuyết chính sách phải được kiểm định dựa trên 1

kinh nghiệm.

1 Một khuôn khổ thực tiễn hữu ích cho phân tích triển khai là của R. Kent Weaver, “Nhưng liệu nó có hiệu quả không?

Phân tích Thực hiện để Cải thiện Hiệu quả của Chính phủ,” Các vấn đề trong Nghiên cứu Quản trị 32 (2010): 1-7.

Từ Chương 6 của Phân tích chính sách công, Phiên bản thứ năm. William N. Dunn. Bản quyền © 2012 của Pearson Education, Inc. Bảo lưu mọi quyền.

GIÁM SÁT TRONG PHÂN TÍCH CHÍNH SÁCH

Giám sát cho phép tạo ra thông tin về nguyên nhân và hậu quả của các chính sách. Bởi vì giám sát điều tra các mối quan hệ giữa các hoạt động của chương trình-chính sách và các kết quả quan sát được của chúng, nên nó là nguồn thông tin chính về sự thành công của các nỗ lực thực hiện các chính sách. [332]Giám sát vượt ra ngoài các quy định chuẩn mực của phân tích kinh tế bằng cách thiết lập các cơ sở thực tế về các chính sách. Mặc dù tất cả các chính sách đều dựa trên các tiền đề thực tế và giá trị, nhưng chỉ có giám sát mới thiết lập các tuyên bố thực tế một cách hồi cứu ( ex post ).

Giám sát thực hiện một số chức năng bao gồm tuân thủ, kiểm toán, kế toán và giải thích.

■   Sự tuân thủ. Giám sát giúp xác định xem hành động của các nhà quản lý chương trình có tuân thủ các quy tắc, giá trị và tiêu chuẩn do cơ quan lập pháp, cơ quan quản lý và hiệp hội nghề nghiệp quy định hay không. Ví dụ: Chương trình Giám sát Không khí Liên tục (CAMP) của Cơ quan Bảo vệ Môi trường cung cấp thông tin về mức độ ô nhiễm để xác định xem các ngành có tuân thủ các tiêu chuẩn chất lượng không khí của liên bang hay không.

■   kiểm toán. Giám sát giúp khám phá liệu các nguồn lực và dịch vụ dành cho các nhóm mục tiêu và người thụ hưởng có thực sự đến được với họ hay không, ví dụ: những người nhận dịch vụ xã hội hoặc thành phố đủ điều kiện nhận trợ cấp của liên bang và tiểu bang.

Bằng cách giám sát việc chia sẻ doanh thu của liên bang, chúng tôi có thể xác định mức độ mà quỹ đang đến được với chính quyền địa phương.[333]

■   Kế toán. Việc giám sát tạo ra thông tin hữu ích trong việc tính toán những thay đổi về kinh tế và xã hội diễn ra sau khi thực hiện các chính sách. Ví dụ, Ngân hàng Thế giới, Liên minh Châu Âu, Liên hợp quốc, Hoa Kỳ và các tổ chức quốc gia và quốc tế khác sử dụng các chỉ số kinh tế và xã hội để theo dõi những thay đổi về chất lượng cuộc sống và phúc lợi được đo bằng các chỉ số như giáo dục trung bình, phần trăm dân số sống dưới mức nghèo khổ, và các kỳ nghỉ được trả lương trung bình hàng năm.[334]

■   Giải trình. Giám sát cũng mang lại thông tin giúp giải thích tại sao kết quả của các chương trình và chính sách công lại khác nhau. Trong khi các chỉ số xã hội đại diện cho lập luận dựa trên các dấu hiệu hoặc triệu chứng, thì các thí nghiệm thực địa được thiết kế để điều tra xem liệu các yếu tố liên quan đến chính sách và ngoài chính sách có liên quan về mặt nhân quả đối với các kết quả của chính sách hay không. Sự hợp tác của Campbell, đã lan rộng ra hơn 40 quốc gia, là kho lưu trữ các thí nghiệm thực địa về giáo dục, lao động, tư pháp hình sự, nhà ở, công tác xã hội và các lĩnh vực khác.

Hợp tác Campbell và tổ chức song song trong y học và sức khỏe cộng đồng, Hợp tác Cochrane, nhắm đến chính sách dựa trên bằng chứng và y học dựa trên bằng chứng dựa trên các yếu tố liên quan đến quan hệ nhân quả giải thích những gì hiệu quả.[335]

Nguồn thông tin

Để giám sát các chính sách, thông tin phải phù hợp, đáng tin cậy và hợp lệ. Nếu chúng ta muốn biết về hậu quả của các chương trình được thiết kế để cung cấp cơ hội giáo dục cho trẻ em có hoàn cảnh khó khăn, chúng ta cần thông tin không chỉ ghi lại những trở ngại để đạt được cơ hội giáo dục nói chung, mà còn là thông tin đưa ra câu trả lời về các yếu tố cụ thể mà các nhà hoạch định chính sách có thể vận dụng để tạo ra lợi ích lớn hơn. cơ hội. Loại thông tin đầu tiên được gọi là tiêu cực vĩ mô một cách thích hợp, trong khi loại thông tin sau được mô tả tốt nhất là dương tính vi mô. Thông tin thu được thông qua giám sát cũng phải đáng tin cậy, có nghĩa là các quan sát phải chính xác và đáng tin cậy. Ví dụ, chúng ta đã biết trong nhiều năm rằng thông tin về tội phạm không đáng tin cậy theo hệ số ít nhất là 2:5 trên 1, nghĩa là, một số tội phạm thực sự được thực hiện nhiều hơn gấp hai đến ba lần so với số lượng được báo cáo cho cảnh sát. [336]Cuối cùng, chúng tôi cũng muốn biết liệu thông tin về kết quả chính sách có thực sự đo lường những gì chúng tôi nghĩ hay không, nghĩa là liệu đó có phải là thông tin hợp lệ hay không . Nếu chúng ta quan tâm đến tội phạm bạo lực, thì thông tin về tội phạm nói chung (bao gồm trộm cắp ô tô và tội phạm công sở) sẽ không phải là thước đo hợp lệ cho các loại kết quả chính sách mà chúng ta quan tâm.[337]

Thông tin về kết quả chính sách thường xuyên được thu thập tại các thời điểm khác nhau với chi phí đáng kể cho chính quyền liên bang, tiểu bang và địa phương, các viện nghiên cứu tư nhân và trường đại học. Một số thông tin này mang tính tổng quát—ví dụ, các đặc điểm xã hội, kinh tế và nhân khẩu học của toàn bộ dân số—và một số thông tin cụ thể hơn vì nó liên quan đến các vùng, tiểu bang, thành phố tự trị và các nhóm dân số nhỏ khác. Thông tin về kết quả chính sách được công bố bởi Cục Điều tra Dân số Hoa Kỳ, Cục Thống kê Lao động Hoa Kỳ, các văn phòng và trung tâm thanh toán bù trừ trực thuộc các cơ quan và viện liên bang, trung tâm nghiên cứu phi lợi nhuận và các cơ quan của Liên minh Châu Âu và Liên Hợp Quốc.

Ngoài các nguồn này, các cơ quan liên bang, tiểu bang và thành phố tạo ra các báo cáo về các chương trình và dự án đặc biệt về giáo dục, y tế, phúc lợi, lao động, việc làm, tội phạm, năng lượng, ô nhiễm, đối ngoại và các lĩnh vực khác. Các trung tâm nghiên cứu, viện và trường đại học cũng duy trì các kho lưu trữ dữ liệu chứa nhiều dữ liệu chính trị, xã hội và kinh tế, và có một lượng lớn sách, chuyên khảo, bài báo và báo cáo được viết bởi các nhà nghiên cứu ứng dụng trong cả nước. Phần lớn thông tin này hiện có thể được truy cập thông qua nhiều hệ thống thông tin trực tuyến, bao gồm JSTOR dành cho các ấn phẩm học thuật và PolicyFile, một nguồn tài nguyên duy nhất dành cho nghiên cứu chính sách công của Hoa Kỳ. PolicyFile chứa thông tin cập nhật, kịp thời từ hơn 350 tổ chức tư vấn chính sách công, tổ chức phi chính phủ, viện nghiên cứu, trung tâm đại học, nhóm vận động chính sách và các thực thể khác. Hơn 75 chủ đề chính sách công được đề cập, từ chính sách đối ngoại đến chính sách đối nội.[338]

Khi thông tin không có sẵn từ các nguồn hiện có, việc giám sát có thể được thực hiện bằng cách kết hợp một số bảng câu hỏi gửi qua thư và trực tuyến, phỏng vấn trực tiếp, quan sát thực địa, hồ sơ của cơ quan và thí nghiệm thực địa.[339] Bởi vì các nhà phân tích chính sách hiếm khi tiến hành nghiên cứu ban đầu—do kinh phí và thời gian cần thiết cho nghiên cứu như vậy là khan hiếm—các kho lưu trữ dữ liệu hiện có và các báo cáo đã xuất bản và chưa xuất bản là những nguồn thông tin chính.

Các loại kết quả chính sách

Khi theo dõi kết quả chính sách, chúng ta phải phân biệt giữa hai loại kết quả : kết quả đầu ra và tác động. Đầu ra của chính sách là hàng hóa, dịch vụ và nguồn lực tiền tệ mà các nhóm mục tiêu và người hưởng lợi nhận được. Chi tiêu phúc lợi bình quân đầu người và đơn vị dịch vụ thực phẩm tại nhà mà người già nhận được là những ví dụ về kết quả đầu ra của chính sách. Ngược lại, tác động chính sách là những thay đổi trong hành vi hoặc thái độ do kết quả đầu ra của chính sách. Ví dụ, mặc dù các đơn vị dịch vụ ăn uống tại nhà (bữa ăn) cung cấp cho người cao tuổi là một chỉ số đầu ra phù hợp, lượng protein tiêu thụ trung bình hàng ngày của người cao tuổi là một thước đo tác động. Tương tự như vậy, số giường bệnh trên 1.000 dân là một chỉ báo về đầu ra của chính sách. Tuy nhiên, để theo dõi tác động của chính sách, chúng tôi sẽ phải xác định có bao nhiêu thành viên của một nhóm mục tiêu cụ thể sử dụng giường bệnh sẵn có khi họ bị ốm.

Trong giám sát đầu ra và tác động của chính sách, điều quan trọng là phải phân biệt giữa các nhóm mục tiêu và đối tượng thụ hưởng. Các nhóm mục tiêu là các cá nhân, tổ chức hoặc cộng đồng mà các chính sách và chương trình được thiết kế để có tác động; những người thụ hưởng là những nhóm mà tác động của các chính sách là có lợi hoặc có giá trị. Ví dụ, các công ty công nghiệp và sản xuất là mục tiêu của các chương trình liên bang do Cơ quan Quản lý An toàn và Sức khỏe Nghề nghiệp (OSHA) quản lý, nhưng người lao động và gia đình của họ mới là những người được hưởng lợi. Tuy nhiên, các nhóm mục tiêu và người hưởng lợi hôm nay không nhất thiết là của ngày mai, bởi vì các thế hệ tương lai bị ảnh hưởng theo những cách khác nhau bởi các chính sách và chương trình hiện tại. Một ví dụ điển hình là nỗ lực giảm thiểu nguy cơ mắc bệnh ung thư khi trưởng thành bằng cách bảo vệ trẻ em khỏi các hóa chất độc hại và chất gây ô nhiễm.

Các loại hành động chính sách

Để giải thích thỏa đáng cho những thay đổi trong đầu ra và tác động của chính sách, chúng ta phải quay lại các hành động chính sách trước đó. Nói chung, các hành động chính sách có hai mục đích chính: quy định và phân bổ. Các hành động quy định là những hành động được thiết kế để đảm bảo tuân thủ các tiêu chuẩn hoặc thủ tục nhất định, ví dụ như của Cơ quan Bảo vệ Môi trường hoặc Cục Quản lý Hàng không Liên bang. Ngược lại, các hành động phân bổ là những hành động đòi hỏi đầu vào về tiền bạc, thời gian, nhân sự và thiết bị. Các hành động điều tiết và phân bổ có thể có những hậu quả mang tính phân phối cũng như tái phân phối. [340]Quy định về giấy phép rượu của các ban kiểm soát rượu nhà nước ảnh hưởng đến việc phân phối các cơ hội kinh doanh; việc phân bổ các nguồn lực cho Cơ quan quản lý an sinh xã hội dẫn đến việc phân phối lợi ích cho những người đã nghỉ hưu. Ngược lại, việc phân bổ nguồn lực cho các chương trình chia sẻ doanh thu của liên bang được thiết kế một phần để phân phối lại nguồn thu từ các bang cho các thành phố. Tuy nhiên, lưu ý rằng tất cả các hành động điều tiết đều yêu cầu đầu vào tài nguyên. Ví dụ, các quy định về an toàn và sức khỏe nghề nghiệp của liên bang yêu cầu phân bổ nguồn lực lớn để thực thi hiệu quả. Các hành động điều tiết và phân bổ được thực hiện bởi các cơ quan liên bang, tiểu bang và thành phố dưới dạng các chương trình và dự án (Hình 1).

Các hành động chính sách cũng có thể được chia nhỏ thành đầu vào chính sách và quy trình chính sách. Đầu vào chính sách là các nguồn lực—thời gian, tiền bạc, nhân sự, thiết bị, vật tư—được sử dụng để tạo ra các đầu ra và tác động. Một trong những ví dụ tốt nhất về đầu vào chính sách là ngân sách chương trình, bao gồm một tài khoản có hệ thống về các nguồn lực được phân bổ cho các hoạt động và nhiệm vụ của chương trình. Ngược lại, các quy trình chính sách là các hoạt động và thái độ hành chính, tổ chức và chính trị định hình quá trình chuyển đổi đầu vào chính sách thành đầu ra và tác động của chính sách. Ví dụ, xung đột

HÌNH 1

Các hành động điều tiết và phân bổ và việc thực hiện chúng thông qua các cơ quan, chương trình và dự án

giữa nhân viên cơ quan và ban quản lý, sự không hài lòng với điều kiện làm việc hoặc quy trình ra quyết định không linh hoạt có thể giải thích tại sao các chương trình có cùng nguồn lực đầu vào lại tạo ra mức đầu ra và tác động thấp hơn. Điểm quan trọng là phân biệt giữa một mặt là đầu vào và quy trình, mặt khác là đầu ra và tác động. Không làm như vậy chẳng khác nào đo “số lần con chim vỗ cánh mà không cố gắng xác định con chim đã bay được bao xa”. [341]Bảng 1 minh họa các vị trí, quy trình, kết quả và tác động trong các lĩnh vực tư pháp hình sự, dịch vụ đô thị và phúc lợi xã hội.

Định nghĩa và Chỉ số

Thành công của chúng tôi trong việc thu thập, phân tích và giải thích dữ liệu về kết quả chính sách phụ thuộc vào khả năng xây dựng các biện pháp đáng tin cậy và hợp lệ của chúng tôi. Một cách để xây dựng các biện pháp là chỉ định các biến mà chúng tôi quan tâm theo dõi. Biến là bất kỳ đặc điểm nào của một người, sự kiện hoặc đối tượng có các giá trị số khác nhau; một hằng số là một đặc tính không thay đổi. Ví dụ, trong cuộc họp kín của Quốc hội về các vấn đề của phụ nữ, giới tính là một hằng số, trong khi đó là một biến số trong toàn bộ Quốc hội Hoa Kỳ. Các biến chính sách bao gồm mức độ cơ hội giáo dục, mức độ an toàn công cộng và chất lượng không khí. Một khó khăn trong phân tích chính sách công là chúng ta thường không có định nghĩa chính xác về những

và các biến khác. Vì lý do này, sẽ rất hữu ích khi nghĩ về hai loại định nghĩa về các biến: cấu thành và hoạt động. Các định nghĩa cấu thành mang lại ý nghĩa cho các biến bằng cách sử dụng các từ đồng nghĩa khác. Ví dụ, cơ hội giáo dục có thể được định nghĩa một cách cấu thành là “sự tự do lựa chọn môi trường học tập phù hợp với khả năng của một người.” Những định nghĩa như vậy, mặc dù rất cần thiết, nhưng lại không cung cấp cho chúng ta những quy tắc hoặc hướng dẫn cụ thể để thực sự giám sát những thay đổi trong cơ hội giáo dục. Trên thực tế, không thể đo lường cơ hội giáo dục một cách trực tiếp, bởi vì các định nghĩa cấu thành hoặc “từ điển” chỉ cung cấp các liên kết chung với “thế giới thực” của việc hoạch định chính sách.

Chúng tôi trải nghiệm các hành động và kết quả chính sách một cách gián tiếp, bằng cách sử dụng các định nghĩa hoạt động của các biến. Một định nghĩa hoạt động mang lại ý nghĩa cho một biến bằng cách chỉ định các hoạt động cần thiết để quan sát và đo lường nó. Ví dụ: chúng ta có thể đi xa hơn nhiều so với định nghĩa cấu thành của chúng ta về cơ hội giáo dục bằng cách xác định cơ hội giáo dục đó là “số trẻ em từ các gia đình có thu nhập hàng năm dưới 6.000 đô la theo học các trường cao đẳng và đại học, như được ghi lại trong dữ liệu điều tra dân số.” Trong trường hợp này, định nghĩa của chúng tôi có hiệu lực vì nó xác định hoạt động cần thiết để quan sát và đo lường cơ hội giáo dục. Ở đây chúng tôi được hướng dẫn xác định vị trí và đọc những phần điều tra dân số về thu nhập gia đình và trình độ học vấn của trẻ em. Khi làm như vậy, chúng ta quan sát cơ hội giáo dục một cách gián tiếp. Với thông tin này trong tay, chúng ta có thể tiến hành theo dõi tác động của các chính sách công.

Các định nghĩa hoạt động không chỉ xác định các quy trình cần thiết để quan sát và đo lường một cái gì đó, mà chúng còn giúp xác định các chỉ báo về các biến đầu vào, quy trình, đầu ra và tác động. Các chỉ số của các biến số—ví dụ, tỷ lệ nhập học trung bình, số người nghiện ma túy hoặc lượng sulfur dioxide trong không khí—là các đặc điểm có thể quan sát được thay thế cho các đặc điểm có thể quan sát gián tiếp hoặc không thể quan sát được . Chúng tôi không quan sát trực tiếp sự hài lòng trong công việc, chất lượng cuộc sống hoặc tiến bộ kinh tế.

Nhiều chỉ số thay thế có thể được sử dụng để xác định hoạt động của cùng một biến. Điều này tạo ra vấn đề giải thích. Ví dụ, có thể khá khó để biết liệu một, một số hoặc tất cả các chỉ số sau đây có phải là thước đo đầy đủ về tác động của các chính sách kiểm soát tội phạm hay không: số vụ bắt giữ trên mỗi cảnh sát, số vụ bắt giữ trên mỗi tội phạm đã biết, tỷ lệ số vụ bắt giữ sai trên tổng số vụ bắt giữ, số tội phạm được xóa, số tiền án, số công dân báo cáo là nạn nhân của tội phạm và cảm giác an toàn cá nhân của công dân. Bởi vì mối quan hệ giữa các biến số và các chỉ báo là phức tạp, nên thường sử dụng nhiều chỉ báo cho cùng một hành động hoặc biến kết quả. [342]Đôi khi có thể xây dựng một chỉ số, tức là sự kết hợp của hai hoặc nhiều chỉ số cung cấp thước đo hành động và kết quả tốt hơn bất kỳ chỉ số nào. Trong số nhiều loại chỉ số được sử dụng trong phân tích chính sách là chỉ số về chi phí sinh hoạt, ô nhiễm, mức độ nghiêm trọng của tội phạm, tiêu thụ năng lượng, chăm sóc sức khỏe, tập trung hóa hành chính và chất lượng cuộc sống. 13

CÁC PHƯƠNG PHÁP GIÁM SÁT

Giám sát là trung tâm của phân tích chính sách. Tuy nhiên, có rất nhiều cách để giám sát kết quả đầu ra và tác động nên đôi khi rất khó phân biệt giám sát với nghiên cứu xã hội nói chung. May mắn thay, giám sát có thể được chia nhỏ thành một số cách tiếp cận có thể xác định được: kế toán hệ thống xã hội, thử nghiệm xã hội, kiểm toán xã hội và tổng hợp nghiên cứu và thực hành. Những cách tiếp cận này có thể tương phản về hai thuộc tính chính (Bảng 2):

1. Các loại điều khiển. Các phương pháp giám sát khác nhau về cách thức kiểm soát các thay đổi trong hành động chính sách. Chỉ một trong các cách tiếp cận (thử nghiệm xã hội) liên quan đến việc kiểm soát trực tiếp các đầu vào chính sách và quy trình chính sách. Ba cách tiếp cận khác “kiểm soát” đầu vào và quy trình bằng cách xác định sau thực tế mức độ thay đổi quan sát được trong kết quả là do đầu vào và quy trình, so với các yếu tố bên ngoài không liên quan trực tiếp đến các hành động chính sách.

2. Các loại thông tin yêu cầu. Các phương pháp giám sát khác nhau tùy theo yêu cầu thông tin tương ứng của chúng. Một số phương pháp (thử nghiệm xã hội và kiểm toán xã hội) yêu cầu thu thập thông tin mới. Kế toán hệ thống xã hội có thể yêu cầu hoặc không yêu cầu thông tin mới; tổng hợp nghiên cứu và thực hành chỉ dựa vào thông tin có sẵn.

ỔN ĐỊNH 2

Bốn phương pháp giám sát

Loại thông tin bắt buộc

Tiếp cận

Các loại điều khiển

hệ thống xã hội

Định lượng

Có sẵn và/hoặc mới

kế toán

thông tin

thử nghiệm xã hội

Thao tác trực tiếp và định lượng

Thông tin mới

kiểm toán xã hội

Định lượng và/hoặc định tính

Thông tin mới

Nghiên cứu và thực hành tổng hợp

Định lượng và/hoặc định tính

thông tin có sẵn

13 Về các loại chỉ số khác nhau, xem tài liệu tham khảo trong Miller và Salkind, Sổ tay thiết kế nghiên cứu và đo lường xã hội ; James L. Price, Sổ tay đo lường tổ chức (Lexington, MA: DC Heath and Company, 1972); Dale G. Lake và những người khác, Đo lường hành vi con người (New York: Nhà xuất bản Cao đẳng Sư phạm Đại học Columbia, 1973); Paul N. Cheremisinoff, chủ biên, Kiểm soát Ô nhiễm Công nghiệp: Đo lường và Thiết bị (Westport, CT: Technomic Press, 1976); Leo G. Reader và những người khác, Handbook of Scales and Indices of Health Behavior (Pacific Palisades, CA: Goodyear Publishing, 1976); Lou E. Davis và Albert B. Cherns, Chất lượng cuộc sống làm việc , tập. 1 (New York: Free Press, 1975); và Albert D. Biderman và Thomas F. Drury, chủ biên, Đo lường chất lượng công việc để báo cáo xã hội (New York: Wiley, 1976).

Mỗi trong số bốn cách tiếp cận này có một số đặc điểm chung. Đầu tiên, mỗi bên đều quan tâm đến việc giám sát các kết quả liên quan đến chính sách. Do đó, mỗi cách tiếp cận đều xử lý các biến có liên quan đến các nhà hoạch định chính sách vì chúng là các chỉ báo về đầu ra và/hoặc tác động của chính sách. Một số biến liên quan đến chính sách có thể được các nhà hoạch định chính sách thao túng (ví dụ: đầu vào tài nguyên hoặc quy trình mới để cung cấp dịch vụ); những người khác không thể. Các biến số không thể thao túng này bao gồm các điều kiện tiên quyết, xuất hiện trước khi hành động được thực hiện (ví dụ: độ tuổi trung bình hoặc các giá trị văn hóa của một nhóm mục tiêu), cũng như các sự kiện không lường trước xảy ra trong quá trình thực hiện chính sách (ví dụ: luân chuyển nhân viên đột ngột, đình công). hoặc thiên tai).

Đặc điểm chung thứ hai của các cách tiếp cận này là chúng tập trung vào mục tiêu. Điều này có nghĩa là các kết quả chính sách được giám sát bởi vì chúng được cho là sẽ nâng cao sự thỏa mãn về một số nhu cầu, giá trị hoặc cơ hội—tức là, các kết quả được coi là cách để giải quyết một vấn đề chính sách. Đồng thời, một số kết quả chính sách được theo dõi vì chúng có thể ngăn cản sự thỏa mãn một số nhu cầu, giá trị hoặc cơ hội.[343] Các biến số không thể thao túng, tức là các điều kiện tiên quyết của chính sách và các sự kiện không lường trước được, cũng được tập trung vào mục tiêu trong phạm vi mà chúng được biết là có ảnh hưởng đến các kết quả của chính sách.

Đặc điểm chung thứ ba của các cách tiếp cận này là chúng hướng đến sự thay đổi. Mỗi cách tiếp cận tìm cách theo dõi sự thay đổi bằng cách phân tích những thay đổi về kết quả theo thời gian; bằng cách so sánh những thay đổi đó giữa hai hoặc nhiều chương trình, dự án hoặc địa phương; hoặc bằng cách sử dụng một số kết hợp của cả hai. Một số cách tiếp cận (ví dụ: kế toán hệ thống xã hội) hướng tới những thay đổi ở cấp độ vĩ mô trong xã hội, tiểu bang, khu vực và cộng đồng; các cách tiếp cận khác (ví dụ: kiểm toán xã hội và thử nghiệm xã hội) chủ yếu hướng tới những thay đổi ở cấp độ vi mô trong các chương trình và dự án.

Đặc điểm chung thứ tư của các cách tiếp cận này là chúng cho phép phân loại chéo các kết quả đầu ra và tác động theo các biến khác, bao gồm các biến được sử dụng để giám sát đầu vào chính sách và quy trình chính sách. [344]Ví dụ, các kết quả đầu ra như chi phí giáo dục cho mỗi học sinh có thể được phân loại chéo với các biến đầu vào (ví dụ: lương của giáo viên) và những biến nhằm đo lường quy trình (ví dụ: quy mô lớp học). Đầu ra và tác động cũng có thể được phân loại chéo theo các loại điều kiện tiên quyết (ví dụ: thu nhập trung bình của cư dân cộng đồng) và các sự kiện không lường trước được (ví dụ: tần suất đình công).

Cuối cùng, mỗi cách tiếp cận đều quan tâm đến các thước đo khách quan cũng như chủ quan của các hành động và kết quả chính sách. Ví dụ, tất cả các cách tiếp cận đều cung cấp các thước đo về các kết quả khách quan như đơn vị chăm sóc sức khỏe nhận được cũng như các kết quả chủ quan như sự hài lòng với các dịch vụ y tế và sức khỏe. Các chỉ báo khách quan thường dựa trên dữ liệu có sẵn (ví dụ: tài liệu điều tra dân số), trong khi các chỉ báo chủ quan dựa trên dữ liệu mới thu được thông qua khảo sát mẫu hoặc nghiên cứu thực địa. Trong một số trường hợp, các biện pháp khách quan và chủ quan dựa trên cả thông tin có sẵn và thông tin mới. Ví dụ, các nghiên cứu trước đây có thể được lặp lại (nhân rộng) để thu được thông tin mới mà sau đó có thể được so sánh với thông tin cũ nhằm nỗ lực theo dõi hướng và tốc độ thay đổi xã hội.[345]

Mỗi đặc điểm chung này góp phần tạo nên một định nghĩa chung về giám sát là quá trình thu thập thông tin liên quan đến chính sách để đo lường những thay đổi khách quan và chủ quan trong các điều kiện xã hội tập trung vào mục tiêu giữa các nhóm đối tượng và người hưởng lợi khác nhau. [346]Điều kiện xã hội bao gồm các hành động và kết quả chính sách cũng như các điều kiện tiên quyết của chính sách và các sự kiện không lường trước được có ảnh hưởng đến các hành động và kết quả trong quá trình thực hiện. Các tác động có thể là ngay lập tức (tác động cấp một) hoặc thứ cấp (tác động cấp hai, ba và n ), vì khi các hành động chính sách tạo ra “tác dụng phụ” và “hiệu ứng lan tỏa” ngoài tác động dự kiến. Các tác dụng phụ và hiệu ứng lan tỏa có thể tăng cường hoặc hạn chế sự thỏa mãn các nhu cầu, giá trị và cơ hội. Các yếu tố của định nghĩa giám sát chung này được sơ đồ hóa trong Hình 2, thể hiện một khuôn khổ chung cho giám sát trong phân tích chính sách.

PHỤ KHÔNG XẢY RA 

SỰ KIỆN VÀ SỰ TÁC ĐỘNG

NGUYÊN NHÂN KHÔNG ĐƯỢC ĐIỀU CHỈNH TÁC DỤNG KHÔNG ĐƯỢC KIỂM SOÁT

HÌNH 2

Khung giám sát chung

Lưu ý: Các đường liền nét biểu thị tác động đối với các hành động có thể thao túng và kết quả được kiểm soát.

Các đường đứt nét biểu thị các sự kiện, tác dụng phụ và lan tỏa không lường trước được. Tác dụng phụ và hiệu ứng lan tỏa là những tác động thứ cấp không kiểm soát được có thể tăng cường hoặc cản trở sự thỏa mãn các nhu cầu, giá trị và cơ hội.

Kế toán hệ thống xã hội

Với khuôn khổ chung này, chúng ta có thể tiến hành đối chiếu bốn phương pháp giám sát. Kế toán hệ thống xã hội là một cách tiếp cận và tập hợp các phương pháp cho phép các nhà phân tích theo dõi những thay đổi về điều kiện xã hội khách quan và chủ quan theo thời gian. [347]Thuật ngữ kế toán hệ thống xã hội xuất phát từ một báo cáo được công bố bởi Ủy ban Quốc gia về Công nghệ, Tự động hóa và Tiến bộ Kinh tế, một cơ quan được thành lập vào năm 1964 để xem xét các hậu quả xã hội của sự phát triển công nghệ và tăng trưởng kinh tế. Báo cáo của ủy ban khuyến nghị rằng chính phủ liên bang nên thiết lập một “hệ thống tài khoản xã hội” đóng vai trò như một đối trọng với các tài khoản kinh tế quốc gia. [348]Vài năm trước đó, một dự án do Viện Hàn lâm Khoa học và Nghệ thuật Hoa Kỳ thực hiện đã khám phá những tác động cấp hai của chương trình không gian. Một kết quả của dự án này là sự phát triển của các phương pháp theo dõi các xu hướng xã hội và chính trị, cũng như kinh tế, và một cuốn sách lớn đã được xuất bản vào năm 1966 với tiêu đề Các chỉ số xã hội. [349]Mặc dù những nỗ lực phát triển kế toán hệ thống xã hội này đã xảy ra vào những năm 1960, nhưng chúng thực sự đại diện cho sự tiếp tục của công việc bắt đầu từ năm 1933 dưới sự bảo trợ của Ủy ban Nghiên cứu về Xu hướng Xã hội của Tổng thống. Dưới sự chỉ đạo của nhà xã hội học William F. Ogburn, ủy ban đã tạo ra một báo cáo gồm hai tập, Các xu hướng xã hội gần đây, trước khi công việc của nó bị bỏ dở trong cuộc Đại khủng hoảng.[350]

Công việc về kế toán hệ thống xã hội tiếp tục trong suốt những năm 1960 và 1970. Một số sản phẩm chính của thời kỳ này được sản xuất bởi các nhà khoa học xã hội quan tâm đến các chỉ số khách quan và chủ quan của sự thay đổi xã hội. [351]Các sáng kiến lớn khác đến từ các cơ quan liên bang, bao gồm Bộ Y tế, Giáo dục và Phúc lợi; Văn phòng Quản lý và Ngân sách; và Bộ Lao động. [352]Ngoài ra, một số tổ chức quốc tế (Liên hợp quốc và Tổ chức Hợp tác và Phát triển Kinh tế) đã thực hiện công việc về các chỉ số xã hội, giống như chính phủ Pháp, Vương quốc Anh, Tây Đức, Canada, Na Uy, Thụy Điển và Nhật Bản.[353]

Thước đo phân tích chính trong kế toán các hệ thống xã hội là chỉ số xã hội. Có nhiều định nghĩa khác nhau về thuật ngữ này, nhưng định nghĩa hữu ích nhất là “số liệu thống kê đo lường các điều kiện xã hội và những thay đổi trong đó theo thời gian đối với các bộ phận dân cư khác nhau. Theo điều kiện xã hội, chúng tôi muốn nói đến cả bối cảnh bên ngoài (xã hội và vật chất) và bối cảnh bên trong (chủ quan và nhận thức) của sự tồn tại của con người trong một xã hội nhất định.”[354]

Các chỉ số xã hội có sẵn để theo dõi các khía cạnh hoặc bối cảnh đặc biệt của thay đổi xã hội như chỉ số cộng đồng và chỉ số về ô nhiễm, chăm sóc sức khỏe và chất lượng cuộc sống lao động.[355]

Bảng 3 trình bày danh sách các chỉ số xã hội tiêu biểu. Các chỉ số này, được rút ra từ một số nguồn chính, được nhóm theo khu vực. Đầu tiên, lưu ý rằng nhiều chỉ số được thiết kế để theo dõi các trạng thái xã hội khách quan, ví dụ, những người trong bệnh viện tâm thần của nhà nước . Các chỉ số khác phụ thuộc vào phản ứng chủ quan, ví dụ, những người sợ đi bộ một mình vào ban đêm. Thứ hai, hầu hết các chỉ số được thể hiện theo đơn vị thời gian và được phân loại chéo theo các phân khúc dân số khác nhau, ví dụ, những người sợ đi bộ một mình vào ban đêm được sắp xếp theo chuỗi thời gian và phân loại chéo theo chủng tộc, tuổi tác, giáo dục , và thu nhập. Thứ ba, một số chỉ số được thể hiện dưới dạng kinh nghiệm hiện tại , trong khi những chỉ số khác được nêu dưới dạng mục tiêu trong tương lai. Cuối cùng, nhiều chỉ số có liên quan đến kết quả đầu ra và tác động của các chính sách công. Ví dụ, tỷ lệ tham gia lực lượng lao động của phụ nữ từ 35 đến 64 tuổi có thể được coi là một chỉ số về tác động của các chính sách hành động khẳng định cơ hội việc làm bình đẳng và các chỉ số về ô nhiễm không khí có thể được sử dụng để giám sát tác động của các chương trình do Cơ quan Môi trường thực hiện. Cơ quan Bảo vệ. Nói tóm lại, hầu hết các chỉ số xã hội đều phù hợp với chính sách, tập trung vào mục tiêu, định hướng thay đổi, phân loại chéo và thể hiện các điều kiện xã hội khách quan và chủ quan.

Khi sử dụng các chỉ số xã hội cho mục đích giám sát, thường cần phải đưa ra các giả định về lý do thay đổi của một chỉ số xã hội. Ví dụ: nếu tội phạm được báo cáo được sử dụng để theo dõi kết quả của các chính sách kiểm soát tội phạm, số liệu thống kê chính thức từ Cục Điều tra Liên bang ( Báo cáo Tội phạm Thống nhất ) cho thấy tổng số tội phạm được báo cáo trên 100.000 dân đã giảm 16% từ năm 2000 đến 2009 Tội phạm bạo lực và tội phạm tài sản giảm về số tiền tương tự. Để quy sự sụt giảm cho các chính sách tư pháp hình sự, cần phải giả định rằng những thay đổi về tội phạm là hệ quả của các hành động chính sách được thực hiện bởi các cơ quan thực thi pháp luật. Giả định này là đáng nghi ngờ, ngay cả khi chúng ta có dữ liệu chính xác về nguồn lực đầu vào (chi phí cho nhân sự và thiết bị), bởi vì chúng ta bỏ qua các yếu tố liên quan đến quan hệ nhân quả khác, chẳng hạn như dân số già. Nếu chúng ta bỏ qua yếu tố này và các yếu tố liên quan đến quan hệ nhân quả khác, chúng ta buộc phải coi

chỉ số

Người trong bệnh viện tâm thần nhà nước[356] [357] Người sợ đi bộ một mình vào ban đêm[358] Học sinh tốt nghiệp trung học từ 25 tuổi trở lên (a) Tỷ lệ tham gia lực lượng lao động của phụ nữ (a) Tỷ lệ dân số sống dưới chuẩn nghèo (a) Các hộ gia đình sống trong các căn hộ dưới tiêu chuẩn (b) Kỳ nghỉ có lương trung bình hàng năm trong ngành sản xuất (a) Dân số thực tế và dự báo ( b) Chất lượng hành chính công[359] Sự hài lòng về cuộc sống nói chung và sự xa lánh[360] Thay đổi nghề nghiệp của bố (a) Chỉ số ô nhiễm không khí[361] khám phá khoa học[362] vấn đề bất bình đẳng xã hội theo cách ít chú trọng hơn vào các chính sách giáo dục và nhiều hơn vào gia đình như một lời giải thích cho hiệu suất giáo dục và di động xã hội.[363]

Các chỉ số xã hội cũng có những hạn chế. Việc lựa chọn một số chỉ số—ví dụ, tỷ lệ hộ gia đình sống dưới mức nghèo khổ hoặc số lượng giám đốc điều hành doanh nghiệp bị buộc tội vi phạm đạo đức so với nhân viên chính phủ ở cùng cấp bậc—phản ánh một số giá trị xã hội và chính trị hơn là các giá trị khác và có thể truyền tải ý nghĩa chính trị. định kiến của các nhà phân tích. Cho rằng các vấn đề chính sách là giả tạo và chủ quan, có thể nghi ngờ rằng bất kỳ chỉ số xã hội nào cũng có thể hoàn toàn không có giá trị của những người phát triển và áp dụng nó cho mục đích giám sát. Thứ hai, các chỉ số xã hội có thể không hữu ích trực tiếp đối với các nhà hoạch định chính sách khi phải đối mặt với các lựa chọn thực tế. Ví dụ, một nghiên cứu về các nhà hoạch định chính sách liên bang đã phát hiện ra rằng các chỉ số xã hội không được coi là có nhiều giá trị công cụ. [364]Do đó, mặc dù các chỉ số xã hội có thể giúp khái niệm hóa hoặc cấu trúc các vấn đề, nhưng chúng có thể chung chung đến mức không thể sử dụng chúng để tìm giải pháp cụ thể cho các vấn đề cụ thể.

Thứ hai, hầu hết các chỉ số xã hội đều dựa trên dữ liệu sẵn có về các điều kiện xã hội khách quan. Việc sử dụng dữ liệu có sẵn về các điều kiện khách quan sẽ dễ dàng hơn là thu thập thông tin mới về các điều kiện chủ quan, nhưng việc giám sát các điều kiện chủ quan cũng quan trọng như giám sát các điều kiện khách quan. [365]Ví dụ, tỷ lệ tội phạm được báo cáo trên 100.000 dân có thể giảm, nhưng cảm giác bất an cá nhân của công dân có thể giữ nguyên hoặc thậm chí tăng lên. Cuối cùng, các chỉ số xã hội cung cấp rất ít thông tin về các cách thức khác nhau mà đầu vào chính sách được chuyển thành kết quả chính sách. Các tuyên bố về sự thay đổi trong kết quả đầu ra và tác động của chính sách dựa trên mối tương quan quan sát được giữa đầu vào và kết quả của chính sách, thay vì dựa trên kiến thức về các quá trình chuyển hóa đầu vào nguồn lực thành đầu ra và tác động. Đầu vào chính sách được đo lường, đầu ra chính sách được đo lường và cả hai có liên quan với nhau bằng cách thiết lập mức độ liên kết của chúng. Đồng thời, các nỗ lực được thực hiện để xác định liệu các điều kiện tiên quyết và các sự kiện không lường trước được - tức là các yếu tố nằm ngoài các yếu tố đầu vào chính sách ban đầu - có giúp tăng cường hay hạn chế việc sản xuất một số đầu ra hay không. Tuy nhiên, quá trình tính toán các tác động phi chính sách này diễn ra sau khi các kết quả đầu ra của chính sách đã được tạo ra và dựa trên việc sử dụng các biện pháp kiểm soát thống kê, nghĩa là các kỹ thuật cho phép các nhà phân tích quan sát tác động của các yếu tố đầu vào đối với các kết quả đầu ra trong các điều kiện được xác định cẩn thận. Ví dụ, tác động của chi phí giáo dục đối với thành tích học tập sẽ được phân tích riêng cho các gia đình nghèo và trung lưu.

Thử nghiệm xã hội

Một trong những hậu quả của việc sử dụng các chỉ báo xã hội là có thể cần rất nhiều thành công và thất bại để tìm ra điều gì hiệu quả nhất và tại sao. Cách tiếp cận như vậy được gọi là đổi mới ngẫu nhiên và trái ngược với thử nghiệm có hệ thống.[366] Đổi mới ngẫu nhiên là quá trình thực hiện một số lượng lớn các chính sách và chương trình thay thế mà đầu vào của chúng không được tiêu chuẩn hóa cũng như không được vận dụng một cách có hệ thống. Bởi vì không có sự kiểm soát trực tiếp đối với các hành động chính sách, kết quả của các chính sách không thể dễ dàng được truy ngược lại các nguồn đã biết. Ngược lại, thử nghiệm xã hội là quá trình thao túng một cách có hệ thống các hành động chính sách theo cách cho phép trả lời ít nhiều chính xác cho các câu hỏi về nguồn gốc của sự thay đổi trong kết quả chính sách. Thử nghiệm xã hội, trong đó có nhiều loại - ví dụ, thử nghiệm trong phòng thí nghiệm, thử nghiệm thực địa, thử nghiệm giả - được ủng hộ như một cách để tìm ra giải pháp cho các vấn đề xã hội bằng cách cố ý tối đa hóa sự khác biệt giữa các loại hành động chính sách trong một phạm vi nhỏ và được lựa chọn cẩn thận. nhóm các chương trình và đánh giá hậu quả của chúng trước khi thực hiện đầu tư quy mô lớn vào các chương trình chưa được thử nghiệm.[367]

Thử nghiệm xã hội dựa trên sự thích ứng của các quy trình được sử dụng trong các thí nghiệm trong phòng thí nghiệm cổ điển trong khoa học vật lý:[368]

■    Kiểm soát trực tiếp các phương pháp điều trị thử nghiệm (kích thích). Các nhà phân tích sử dụng thử nghiệm xã hội kiểm soát trực tiếp các phương pháp điều trị thử nghiệm (hành động chính sách) và cố gắng tối đa hóa sự khác biệt giữa chúng để tạo ra các hiệu ứng khác nhau nhiều nhất có thể.

■    Các nhóm so sánh (đối chứng). Hai hoặc nhiều nhóm được sử dụng trong các thử nghiệm xã hội . Một nhóm (được gọi là nhóm thử nghiệm) được điều trị thử nghiệm và các nhóm khác (được gọi là nhóm đối chứng) không được điều trị hoặc được điều trị khác biệt đáng kể so với nhóm thử nghiệm nhận được.

■    Phân công ngẫu nhiên. Các nguồn thay đổi tiềm ẩn trong kết quả chính sách không phải là những nguồn gây ra bởi cách xử lý thử nghiệm được loại bỏ bằng cách chọn ngẫu nhiên các thành viên của thử nghiệm chính sách, bằng cách chia ngẫu nhiên họ thành các nhóm thử nghiệm và kiểm soát, và bằng cách chỉ định ngẫu nhiên “cách xử lý” (chính sách hoặc chương trình) cho những nhóm này. Phân công ngẫu nhiên giảm thiểu sai lệch trong việc lựa chọn các thành viên và nhóm có thể phản ứng khác nhau với điều trị thử nghiệm. Ví dụ, trẻ em từ các gia đình trung lưu có thể phản ứng tích cực hơn với chương trình giáo dục đặc biệt so với trẻ em từ các gia đình nghèo. Điều này có nghĩa là các yếu tố khác ngoài bản thân chương trình chịu trách nhiệm cho các kết quả đầu ra như điểm đọc cao hơn. Những sai lệch lựa chọn này được giảm bớt hoặc loại bỏ thông qua ngẫu nhiên hóa.

Các thử nghiệm xã hội và bán thử nghiệm đã được ủng hộ như một cách để giám sát kết quả của chính sách công kể từ những năm Chính sách Mới của thập niên 1930. [369]Trong thời kỳ hậu Thế chiến thứ hai, các thí nghiệm xã hội đã được tiến hành trong nhiều lĩnh vực của chính sách công: y tế công cộng, giáo dục đền bù, phúc lợi, tư pháp hình sự, ma túy và nghiện rượu, kiểm soát dân số, dinh dưỡng, an toàn đường cao tốc và nhà ở. [370]Một trong những thí nghiệm xã hội nổi tiếng nhất là Thí nghiệm khuyến khích việc làm sau đại học ở New Jersey-Pennsylvania, được tài trợ bởi Văn phòng Cơ hội Kinh tế để trả lời các câu hỏi xung quanh việc cải cách hệ thống phúc lợi xã hội vào những năm 1960. Một mẫu ngẫu nhiên gồm những người đàn ông khỏe mạnh tuổi từ 15 đến 58 từ các gia đình có thu nhập thấp đã được chọn từ ba địa điểm ở New Jersey (Trenton, Paterson-Passaic và Jersey City) và một địa điểm ở Pennsylvania (Scranton). Ở mỗi thành phố, một số gia đình nhận được các mức thu nhập đảm bảo và giảm thuế khác nhau, trong khi những gia đình khác không nhận được gì. Tổng cộng, khoảng 1.350 gia đình đã tham gia vào cuộc thử nghiệm.

Những người chỉ trích cải cách phúc lợi kỳ vọng rằng các khoản bổ sung thu nhập và giảm thuế (được gọi là thuế thu nhập âm ) sẽ khiến nam giới từ các gia đình có thu nhập thấp phải làm việc ít hơn. Kỳ vọng này không được chứng minh bằng thử nghiệm ban đầu, điều này chỉ ra rằng các nhóm thử nghiệm (duy trì thu nhập) và kiểm soát (không duy trì thu nhập) không khác biệt đáng kể trong hành vi việc làm của họ, như được phản ánh bởi những thay đổi trong thu nhập trước và sau thử nghiệm. Trên thực tế, thu nhập của các nhóm thử nghiệm cho thấy mức tăng cao hơn một chút so với thu nhập của nhóm kiểm soát.

Thử nghiệm xã hội có khả năng chỉ ra một cách chính xác liệu một số hành động chính sách nhất định (ví dụ: cung cấp duy trì thu nhập) có dẫn đến kết quả nhất định hay không (ví dụ: thu nhập gia đình). Khả năng của các thí nghiệm và gần như thí nghiệm để tạo ra các suy luận nhân quả hợp lệ về tác động của các hành động đối với kết quả được gọi là giá trị nội tại. Hiệu lực bên trong càng lớn, chúng ta càng tin tưởng rằng đầu ra của chính sách là hệ quả của đầu vào chính sách. Các mối đe dọa đối với tính hiệu lực là các điều kiện đặc biệt về con người, chính sách hoặc bối cảnh hoặc các đặc điểm phương pháp luận của chính thử nghiệm làm tổn hại hoặc làm giảm tính hợp lệ của các tuyên bố về kết quả chính sách. Trên thực tế, các thủ tục thử nghiệm xã hội là một cách để giảm thiểu các mối đe dọa đối với giá trị nội tại của các tuyên bố về kết quả chính sách. [371]Trong số các mối đe dọa đối với tính hợp lệ nội bộ này, điều quan trọng nhất là:

  Lịch sử. Một số sự kiện không lường trước có thể xảy ra giữa thời điểm chính sách được thực hiện và thời điểm đo lường kết quả. Ví dụ, rối loạn công cộng, đình công hoặc thay đổi đột ngột trong dư luận có thể đại diện cho một lời giải thích đối lập hợp lý về nguyên nhân của những thay đổi trong kết quả chính sách.

  Trưởng thành. Những thay đổi trong các thành viên của nhóm, cho dù đó là cá nhân, gia đình hay các đơn vị xã hội lớn hơn, có thể tác động độc lập đến kết quả chính sách. Ví dụ, theo thời gian, thái độ cá nhân có thể thay đổi, việc học tập có thể xảy ra, hoặc các đơn vị địa lý có thể phát triển hoặc suy giảm. Sự trưởng thành như vậy có thể gây khó khăn cho việc giải thích các kết quả chính sách.

  Tính không ổn định. Các dao động trong một chuỗi thời gian có thể tạo ra các biến thể không ổn định trong kết quả là hậu quả của lỗi ngẫu nhiên hoặc các thủ tục thu thập thông tin chứ không phải là kết quả của các hành động chính sách. Bởi vì hầu hết các chuỗi thời gian đều không ổn định, nên các suy luận nhân quả về tác động của các hành động đối với kết quả thường có vấn đề.

  thử nghiệm. Thực tế của việc tiến hành một thử nghiệm và đo lường kết quả có thể khiến các thành viên của nhóm thử nghiệm và nhóm kiểm soát nhạy cảm hơn với các mục tiêu và kỳ vọng của thử nghiệm. Khi điều này xảy ra, kết quả chính sách có thể là kết quả của ý nghĩa được quy cho các hành động chính sách của những người tham gia chứ không phải bản thân các hành động (ví dụ: bảo đảm thu nhập).[372]

  Thiết bị đo đạc. Những thay đổi trong hệ thống hoặc quy trình đo lường kết quả, chứ không phải là những thay đổi trong bản thân kết quả, có thể là lý do dẫn đến thành công (hoặc thất bại) của một chính sách.

  tử vong. Một số nhóm thử nghiệm hoặc kiểm soát hoặc thành viên của họ có thể rời khỏi thử nghiệm trước khi thử nghiệm hoàn thành. Điều này làm cho việc suy luận nhân quả trở nên khó khăn hơn. Ví dụ, trong cuộc thử nghiệm ở New Jersey-Pennsylvania, một số gia đình đã chia tay trước khi cuộc thử nghiệm kết thúc.

  Lựa chọn. Trong nhiều tình huống, việc lấy mẫu ngẫu nhiên là không thể, do đó đòi hỏi một thiết kế gần như thử nghiệm không loại bỏ hoàn toàn các sai lệch trong việc lựa chọn người trả lời. Ví dụ, nếu một nhóm trẻ em trong chương trình gần như thử nghiệm được thiết kế để cải thiện kỹ năng đọc chủ yếu được rút ra từ các gia đình thuộc tầng lớp thượng lưu, trong đó việc đọc thường xuyên phổ biến hơn, thì sự khác biệt giữa điểm đọc trước và sau chương trình sẽ ít rõ rệt hơn. những đứa trẻ được rút ra từ các gia đình thuộc tầng lớp thấp hơn. Điều này có thể khiến chương trình trông kém hiệu quả hơn so với thực tế và trong một số trường hợp, thậm chí có thể khiến thử nghiệm trông có vẻ nguy hại.[373]

  Hiện vật hồi quy. Khi các thành viên của nhóm thử nghiệm và nhóm đối chứng được lựa chọn dựa trên các đặc điểm cực đoan (ví dụ: trẻ em nghèo được chọn cho chương trình đọc thử nghiệm có thể là những học sinh đạt thành tích cao), những thay đổi nhân tạo về điểm số đọc có thể xảy ra do kết quả của cái được gọi là hồi quy về giá trị trung bình . . Hồi quy về giá trị trung bình là hiện tượng thống kê theo đó các giá trị cực trị của một số đặc trưng của tổng thể tự động hồi quy về phía hoặc “quay trở lại” mức trung bình của tổng thể. Ví dụ, chiều cao của con cái có bố mẹ rất cao hoặc rất thấp có xu hướng lùi về trung bình cộng của tất cả các bố mẹ. Trẻ em có cha mẹ rất cao và rất thấp có xu hướng thấp hơn và cao hơn cha và mẹ của chúng.

Có nhiều cách để tăng giá trị nội tại của các thí nghiệm xã hội và bán thí nghiệm bằng cách thiết kế nghiên cứu cẩn thận. Nói chung, nghiên cứu như vậy bao gồm lựa chọn ngẫu nhiên, đo lường lặp đi lặp lại các biến kết quả theo thời gian và đo lường các biện pháp đo lường kết quả trước khi lập trình cho một số thành viên của nhóm thử nghiệm và đối chứng chứ không phải những người khác. Quy trình thứ hai loại bỏ khả năng thử nghiệm tác động đối với một số nhóm mà kết quả đo lường của họ sau chương trình có thể được so sánh với kết quả của các nhóm tương đương có kết quả đo lường cả trước và sau khi nhận đầu vào.[374]

Thử nghiệm xã hội yếu nhất trong lĩnh vực giá trị bên ngoài, đề cập đến khả năng khái quát hóa của các suy luận nhân quả bên ngoài bối cảnh cụ thể mà một thử nghiệm được tiến hành. Các mối đe dọa quan trọng đối với tính hợp lệ bên ngoài của các tuyên bố về kết quả đầu ra của chính sách cũng tương tự như các mối đe dọa tính hợp lệ bên trong, bao gồm diễn giải , thử nghiệm và lựa chọn. Ngoài ra, các mối đe dọa khác rất quan trọng đối với khả năng khái quát hóa các tuyên bố. Điều quan trọng nhất trong số này là tính nhân tạo. Các điều kiện theo đó một thử nghiệm xã hội được thực hiện có thể không điển hình hoặc không đại diện cho các điều kiện ở nơi khác. Ví dụ, điều kiện ở các thành phố New Jersey và Pennsylvania khác với điều kiện ở San Francisco, Seattle và Anchorage, khiến việc khái quát hóa trở nên khó khăn.

Thử nghiệm xã hội thường không thành công trong việc giám sát các quy trình chính sách, bao gồm các mô hình tương tác giữa nhân viên và khách hàng cũng như thái độ và giá trị đang thay đổi của họ. Nhiều chính sách và chương trình quan trọng nhất phức tạp đến mức thử nghiệm xã hội dẫn đến việc đơn giản hóa quá mức các quy trình chính sách. Ví dụ, thử nghiệm xã hội không phù hợp lắm với các chương trình mục tiêu rộng liên quan đến xung đột ở mức độ cao giữa các bên liên quan hoặc bối cảnh trong đó các đầu vào giống nhau về nhân sự, tài nguyên và thiết bị được các nhóm khác nhau nhìn nhận theo những cách hoàn toàn khác nhau. [375]Vì những lý do này và những lý do khác, các phương pháp định tính khác nhau để có được những đánh giá chủ quan của các bên liên quan đã được sử dụng để phát hiện ra những khía cạnh bị bỏ qua của quy trình chính sách. Các phương pháp này—bao gồm từ việc quan sát người tham gia và sử dụng nhật ký hoặc nhật ký cho đến các phiên nhóm giống với chính sách Delphi—có thể được xem như một cách để bổ sung hoặc thay thế thử nghiệm xã hội.[376]

Kiểm toán xã hội

Một trong những hạn chế của kế toán hệ thống xã hội và thử nghiệm xã hội - cụ thể là cả hai cách tiếp cận đều bỏ qua hoặc đơn giản hóa quá mức các quy trình chính sách - phần nào được khắc phục trong kiểm toán xã hội. Kiểm toán xã hội giám sát rõ ràng các mối quan hệ giữa đầu vào, quy trình, đầu ra và tác động nhằm nỗ lực theo dõi các đầu vào chính sách “từ thời điểm chúng được giải ngân cho đến thời điểm chúng được trải nghiệm bởi người nhận dự định cuối cùng của những nguồn lực đó.” [377]Kiểm toán xã hội, đã được các nhà phân tích tại RAND Corporation và Viện Giáo dục Quốc gia sử dụng trong các lĩnh vực chính sách giáo dục và thanh niên, giúp xác định liệu kết quả chính sách có phải là hệ quả của đầu vào chính sách không phù hợp hay là kết quả của các quy trình chuyển hướng nguồn lực hoặc dịch vụ từ các nhóm đối tượng và người hưởng lợi dự kiến.

Sự khác biệt cơ bản giữa kiểm toán xã hội và các phương pháp giám sát khác có thể dễ dàng nhận thấy nhất nếu chúng ta so sánh kiểm toán xã hội với kế toán hệ thống xã hội và thử nghiệm xã hội. Các biến thể của các phương pháp sau đã được sử dụng để giám sát các chính sách giáo dục của Hoa Kỳ trong hai nghiên cứu quan trọng, Bình đẳng về Cơ hội Giáo dục và đánh giá của Westinghouse Learning Corporation về chương trình Head Start. [378]Gần đây hơn, trong khoảng thời gian kể từ năm 2005, các chỉ số về trách nhiệm xã hội của doanh nghiệp và tính bền vững về môi trường đã được Tổ chức Tiêu chuẩn hóa Quốc tế (ISO), một tổ chức phi chính phủ có trụ sở tại Geneva, Thụy Sĩ, công bố. Trong trường hợp Bình đẳng về cơ hội giáo dục , là một biến thể của kế toán hệ thống xã hội, hiệu quả của các nguồn lực trường học khác nhau được theo dõi bằng cách đo lường mối quan hệ giữa đầu vào nguồn lực (giáo viên, sách giáo khoa, cơ sở vật chất trường học) và kết quả, được đo bằng các mức độ đạt được của học sinh. Các báo cáo ISO cũng là các biến thể của kế toán hệ thống xã hội.

Trong nghiên cứu Head Start, có các đặc điểm tương tự như thí nghiệm thực địa, mối quan hệ giữa các hoạt động đọc và phát triển kỹ năng đặc biệt (đầu vào) và kỹ năng nhận thức và tình cảm (đầu ra) của trẻ em tham gia chương trình đã được nghiên cứu ở một số thành phố. Đặc điểm cơ bản của hai cách tiếp cận này là

đầu vào của chính sách được đo lường, kết quả của chính sách được đo lường và cả hai có liên quan với nhau (tất nhiên là có sử dụng các biện pháp kiểm soát thử nghiệm hoặc thống kê để vô hiệu hóa tác động của các biến tình huống). Bất cứ cấu trúc thể chế nào can thiệp đều được coi là một hộp đen trong đó các nguồn lực đầu vào đi vào và từ đó các kết quả mong muốn và tác dụng phụ xuất hiện. Trong nghiên cứu đầu tiên được đề cập ở trên [ Bình đẳng về cơ hội giáo dục], trường học là hộp đen. Đầu vào của nó là tiền lương của giáo viên, tỷ lệ học sinh-giáo viên, tuổi của sách giáo khoa , quy mô thư viện và nhiều thước đo truyền thống khác về tài nguyên trường học. Kết quả đầu ra được nghiên cứu là thành tích của học sinh về kỹ năng ngôn ngữ và toán học. Trong nghiên cứu thứ hai, nguồn lực đầu vào là nguồn lực bổ sung do Head Start cung cấp; kết quả đầu ra là các biện pháp nhận thức và tình cảm đối với trẻ em.[379]

Trong quá trình giám sát chính sách, kiểm toán xã hội cung cấp thông tin quan trọng về những gì diễn ra bên trong “hộp đen”. Các quy trình được giám sát trong một cuộc kiểm toán xã hội có hai loại chính: chuyển đổi và chuyển đổi nguồn lực. [380]Trong chuyển hướng nguồn lực, đầu vào ban đầu được chuyển hướng từ các nhóm mục tiêu dự kiến và người hưởng lợi do việc chuyển các nguồn lực thông qua hệ thống hành chính. Ví dụ, tổng chi tiêu cho hai chương trình đào tạo nhân sự có thể bằng nhau, tuy nhiên một chương trình có thể chi một tỷ lệ quỹ cao hơn cho tiền lương và các chi phí nhân viên khác, do đó dẫn đến số lượng nhân viên trên mỗi đô la ít hơn và sự chuyển hướng dịch vụ từ những người thụ hưởng. Quan trọng hơn nhiều là quá trình chuyển đổi tài nguyên. Ở đây các nguồn lực và các nhóm mục tiêu thực tế nhận được chúng có thể giống hệt nhau, tuy nhiên ý nghĩa của các nguồn lực này đối với nhân viên chương trình và các nhóm mục tiêu có thể hoàn toàn khác nhau. Nếu ý nghĩa của các nguồn lực trên thực tế là khác nhau, thì các nguồn lực có thể đã được chuyển đổi theo cách để tăng cường (hoặc làm chậm lại) tác động của chúng đối với những người hưởng lợi. Vì lý do này, các phương pháp định lượng có thể được bổ sung bằng các phương pháp định tính được thiết kế để cung cấp thông tin về cách diễn giải chủ quan của các hành động chính sách của các bên liên quan có ảnh hưởng và bị ảnh hưởng bởi việc thực hiện chính sách.[381]

Một ví dụ điển hình về việc sử dụng bổ sung các phương pháp định tính để giám sát các quy trình chính sách được cung cấp bởi một thử nghiệm về nhà ở do Bộ Phát triển Nhà và Đô thị Hoa Kỳ (HUD) thực hiện. Thử nghiệm cụ thể này được thiết kế để tìm hiểu xem liệu thanh toán trực tiếp bằng tiền mặt cho nhà ở có giúp các gia đình có thu nhập thấp có được nhà ở phù hợp trên thị trường mở hay không.[382]

Trong trường hợp này, chỉ đo lường định lượng đầu vào và đầu ra có nghĩa là các nhà phân tích coi các quy trình chương trình-chính sách như một “hộp đen”, khiến họ không thấy rằng các yếu tố nhất định—ví dụ, sự hỗ trợ tự phát của các cố vấn nhà ở—là nguyên nhân gây ra các tác động của chương trình. Việc sử dụng bổ sung các phương pháp định tính đã mang lại những kết quả khác hẳn so với những kết quả có thể được tạo ra bằng cách chỉ tập trung vào các phép đo định lượng của đầu vào và đầu ra. Trường hợp này cũng cho thấy các phương pháp giám sát định tính và định lượng là bổ sung cho nhau. Thử nghiệm xã hội và đo lường định lượng đã được kết hợp thành công với kiểm toán xã hội và nghiên cứu định tính về các quy trình chính sách.

Tổng hợp nghiên cứu và thực hành

Kiểm toán xã hội và thử nghiệm xã hội yêu cầu thu thập thông tin mới về các hành động và kết quả chính sách. Kế toán hệ thống xã hội, mặc dù chủ yếu dựa trên thông tin có sẵn, cũng yêu cầu dữ liệu mới trong chừng mực thông tin về các điều kiện xã hội chủ quan đã lỗi thời hoặc không có sẵn. Trái ngược với từng cách tiếp cận này, nghiên cứu và tổng hợp thực tiễn là một cách tiếp cận để giám sát bao gồm việc tổng hợp, so sánh và đánh giá một cách có hệ thống kết quả của những nỗ lực trong quá khứ nhằm thực hiện các chính sách công. Nó đã được sử dụng để tổng hợp thông tin trong một số lĩnh vực vấn đề chính sách, từ phúc lợi xã hội, nông nghiệp và giáo dục đến các dịch vụ đô thị và chính sách khoa học và công nghệ. [383]Nó cũng đã được sử dụng để đánh giá chất lượng của nghiên cứu chính sách được thực hiện trên các quy trình chính sách và kết quả chính sách.[384]

Hai nguồn thông tin sẵn có chính liên quan đến tổng hợp nghiên cứu và thực tiễn là các nghiên cứu điển hình về xây dựng và thực hiện chính sách và các báo cáo nghiên cứu đề cập đến mối quan hệ giữa các hành động và kết quả chính sách. Khi tổng hợp nghiên cứu và thực hành được áp dụng cho các nghiên cứu trường hợp, nó có thể dựa trên phương pháp khảo sát trường hợp, một tập hợp các quy trình được sử dụng để xác định và phân tích các yếu tố giải thích cho những thay đổi trong việc áp dụng và thực hiện chính sách. [385]Phương pháp khảo sát trường hợp yêu cầu nhà phân tích trước tiên phải phát triển sơ đồ mã hóa trường hợp, một tập hợp các danh mục nắm bắt các khía cạnh chính của đầu vào chính sách, quy trình, đầu ra và tác động. Trong một cuộc khảo sát trường hợp như vậy, các nhà phân tích đã tìm cách xác định ảnh hưởng của sự tham gia chính trị và các biến số quy trình khác đối với việc cung cấp các dịch vụ của thành phố, một biến số đầu ra. [386]Các cuộc điều tra trường hợp khác, tập trung vào các cơ quan công và các tập đoàn tư nhân, đã cố gắng xác định những yếu tố nào dẫn đến những nỗ lực thành công và không thành công trong việc thực hiện và sử dụng nhiều đổi mới quản lý. [387]Bảng 4 minh họa các chỉ số đại diện và danh mục mã hóa từ sơ đồ mã hóa trường hợp điển hình.

Khi tổng hợp nghiên cứu và thực hành được áp dụng cho các báo cáo nghiên cứu có sẵn, nó dựa trên khảo sát nghiên cứu, tổng hợp nghiên cứu hoặc tổng hợp đánh giá, một bộ quy trình được sử dụng để so sánh và đánh giá kết quả nghiên cứu trước đây về các hành động và kết quả chính sách. [388]Một số ứng dụng quan trọng hơn của khảo sát nghiên cứu

k BẢNG 4

Sơ đồ mã hóa trường hợp

Danh mục mã hóa

Loại chỉ số

chỉ số

Đầu vào

Sự đầy đủ của các nguồn lực

[ ] Hoàn toàn phù hợp

[ ] Gần như đầy đủ

[ ] Không đủ

[ ] Thông tin chưa đầy đủ

Quá trình

Sự tham gia của nhân viên phân tích trong việc xác định vấn đề

[ ] Ra quyết định

[ ] Ảnh hưởng đến các quyết định

[ ] Không ảnh hưởng

[ ] Thông tin chưa đầy đủ

đầu ra

Sử dụng kết quả nghiên cứu chính sách

[ ] Cao

[ ] Vừa phải

[ ] Thấp

[ ] Không có

[ ] Thông tin chưa đầy đủ

Sự va chạm

Giải pháp nhận thức của (các) vấn đề

[ ] Hoàn thành

[ ] Một phần

[ ] Không có giải pháp

[ ] Thông tin chưa đầy đủ

phương pháp đã mang lại những hiểu biết sâu sắc về các yếu tố liên quan đến sự phổ biến và truyền thông của những đổi mới, thay đổi xã hội theo kế hoạch, cũng như kết quả và tác động của các chương trình và chính sách công. [389]Phương pháp khảo sát nghiên cứu cung cấp một số loại thông tin: khái quát hóa theo kinh nghiệm về nguồn gốc của sự thay đổi trong kết quả chính sách, đánh giá tóm tắt về niềm tin của các nhà nghiên cứu đối với những khái quát hóa này , và các lựa chọn thay thế chính sách hoặc hướng dẫn hành động được ngụ ý bởi những khái quát hóa này. Bảng 5 minh họa các kết quả mẫu của một lần áp dụng phương pháp khảo sát nghiên cứu.

Phương pháp khảo sát nghiên cứu, giống như phương pháp khảo sát trường hợp, yêu cầu xây dựng một định dạng để trích xuất thông tin về các báo cáo nghiên cứu. Mẫu báo cáo nghiên cứu điển hình bao gồm một số mục giúp các nhà phân tích tóm tắt nghiên cứu và đánh giá chất lượng của nó. Những mục này bao gồm các biến được đo lường, loại thiết kế nghiên cứu và phương pháp được sử dụng, lĩnh vực vấn đề mà nghiên cứu được thực hiện.

BẢNG 5

Kết quả mẫu của phương pháp khảo sát nghiên cứu: Khái quát hóa theo kinh nghiệm, Nguyên tắc hành động và mức độ tin cậy trong khái quát hóa

Khái quát hóa (a)

Nguyên tắc hành động (b)

Tin tưởng vào khái quát hóa (c)

1. Chi tiêu tài nguyên hiện tại có liên quan chặt chẽ với chi tiêu tài nguyên trong quá khứ.

Khi xác định khả năng tiếp nhận các chính sách và chương trình mới, các nhà phân tích nên tìm kiếm các tình huống trong đó các khoản chi tiêu nguồn lực đáng kể đã xảy ra trong quá khứ.

3

2. Kết quả chính sách gắn liền với mức độ phát triển kinh tế của thành phố, tiểu bang hoặc khu vực nơi các hành động chính sách được thực hiện.

Khi xác định khả năng tiếp nhận các chính sách và chương trình mới, các nhà phân tích nên tập trung chú ý vào các khu vực giàu có, đô thị và công nghiệp.

4

3. Đầu ra của các chính sách giáo dục ở các đô thị có các nhà quản lý đô thị chuyên nghiệp (chính quyền cải cách) lớn hơn ở các đô thị không có các nhà quản lý chuyên nghiệp (chính quyền không cải cách).

Các nhà phân tích nên điều chỉnh các khuyến nghị theo thông tin về loại đô thị nơi các hành động chính sách dự định có hiệu lực.

2

Ghi chú:

(a) Khái quát hóa theo kinh nghiệm dựa trên các báo cáo nghiên cứu có sẵn, bao gồm sách học thuật, bài báo và báo cáo của chính phủ. (b Hướng dẫn hành động bắt nguồn từ khái quát hóa theo kinh nghiệm. Cùng một khái quát hóa thường bao hàm nhiều hướng dẫn hành động. (c) Các con số được sử dụng để thể hiện mức độ tin cậy trong khái quát hóa dựa trên số lượng nghiên cứu hợp lệ và đáng tin cậy hỗ trợ cho quá trình khái quát hóa.

Nguồn: Phỏng theo Jack Rothman, Lập kế hoạch và tổ chức để thay đổi xã hội: Các nguyên tắc hành động từ nghiên cứu khoa học xã hội (New York: Nhà xuất bản Đại học Columbia, 1974), trang 254-65.

thực hiện, và đánh giá chung về độ tin cậy và giá trị của các kết quả nghiên cứu. Hình 3 trình bày một mẫu khảo sát nghiên cứu mẫu.

Tổng hợp nghiên cứu và thực hành có một số ưu điểm chính như là một cách tiếp cận để giám sát. Đầu tiên, các phương pháp khảo sát trường hợp và khảo sát nghiên cứu là những cách tương đối hiệu quả để tổng hợp và đánh giá một lượng lớn các trường hợp và báo cáo nghiên cứu về thực thi chính sách. [390]Cho dù trọng tâm là trường hợp hay báo cáo nghiên cứu, nghiên cứu và thực hành tổng hợp cho phép các nhà phân tích một cách có hệ thống

Tiêu đề báo cáo__________________________________________

Tác giả của báo cáo_______________________________________

Tóm tắt báo cáo (khung khái niệm, giả thuyết, phương pháp nghiên cứu, kết quả chính)

Lĩnh vực Vấn đề (ví dụ: y tế, lao động, tư pháp hình sự):

Các biến chính được đo lường (Mô tả):

(a)    Đầu vào ______________.____________________________

(b)    Quá trình___________________________________________

(c)    đầu ra_____________________________________________

(d)    Sự va chạm_________________________________________

6.     Khái quát hóa theo kinh nghiệm (Danh sách):

7.     Thiết kế nghiên cứu (ví dụ: nghiên cứu trường hợp, thử nghiệm xã hội, nghiên cứu cắt ngang)

8.     Chất lượng nghiên cứu (độ tin cậy của dữ liệu, giá trị bên trong, giá trị bên ngoài)

HÌNH 3

Mẫu phiếu điều tra nghiên cứu

và kiểm tra một cách nghiêm túc các khái quát hóa thực nghiệm khác nhau và ý nghĩa của chúng. Thứ hai, phương pháp khảo sát trường hợp là một trong số nhiều cách để khám phá các khía cạnh khác nhau của quy trình chính sách có ảnh hưởng đến kết quả chính sách. Ví dụ, khái quát hóa về các quy trình chính sách có thể được sử dụng để hỗ trợ các lập luận từ các trường hợp song song và phép loại suy, bằng cách chỉ ra rằng các chính sách và chương trình được thực hiện trong các hoàn cảnh tương tự sẽ có kết quả tương tự. Cuối cùng, phương pháp điều tra trường hợp là một cách tốt để xem xét các điều kiện xã hội khách quan cũng như chủ quan. Đó là một cách hiệu quả và không tốn kém để có được thông tin về nhận thức chủ quan của các quy trình chính sách do các bên liên quan khác nhau nắm giữ.[391]

Những hạn chế chính của nghiên cứu và tổng hợp thực hành có liên quan đến độ tin cậy và tính hợp lệ của thông tin. Các trường hợp và báo cáo nghiên cứu không chỉ khác nhau về chất lượng và độ sâu của phạm vi bảo hiểm mà còn thường tự khẳng định.

Ví dụ, hầu hết các trường hợp và báo cáo nghiên cứu sẵn có đều không có nội dung thảo luận rõ ràng về những hạn chế và điểm yếu của nghiên cứu, và chúng thường chỉ đưa ra một quan điểm. Tương tự như vậy, các trường hợp có sẵn thường chỉ báo cáo những nỗ lực “thành công” để thực hiện các chính sách và chương trình. Bất chấp những hạn chế này, tổng hợp nghiên cứu và thực hành là một cách có hệ thống để tích lũy kiến thức về các hành động và kết quả chính sách trong nhiều lĩnh vực vấn đề. Bởi vì nó hoàn toàn dựa vào thông tin có sẵn , nên nó ít tốn kém hơn so với kiểm toán xã hội, thử nghiệm xã hội và kế toán hệ thống xã hội. Đồng thời, các phương pháp giám sát khác này cũng có những ưu điểm và hạn chế riêng. Điểm mạnh của phương pháp này thường là điểm yếu của phương pháp khác. Vì lý do này, những khái quát hóa thuyết phục nhất về kết quả chính sách là những kết quả có nhiều tiêu điểm (đầu vào, quy trình, đầu ra, tác động), sử dụng các loại kiểm soát khác nhau (thao túng trực tiếp, phân tích định lượng, phân tích định tính) và dựa trên sự kết hợp của những thông tin sẵn có và mới về các điều kiện khách quan và chủ quan.

KỸ THUẬT GIÁM SÁT

Giám sát, không giống như các phương pháp phân tích chính sách khác, không liên quan đến các thủ tục được giới hạn rõ ràng trong một cách tiếp cận này chứ không phải cách tiếp cận khác. Do đó, nhiều kỹ thuật tương tự phù hợp với từng trong số bốn cách tiếp cận: tính toán hệ thống xã hội, thử nghiệm xã hội, kiểm toán xã hội và tổng hợp nghiên cứu và thực hành. Bảng 6 cho thấy các kỹ thuật phù hợp với bốn phương pháp giám sát.

Hiển thị đồ họa

Nhiều thông tin về các kết quả chính sách được trình bày dưới dạng các màn hình đồ họa, là các biểu diễn bằng hình ảnh về các giá trị của một hoặc nhiều hành động hoặc các biến kết quả. Một màn hình đồ họa có thể được sử dụng để mô tả một biến đơn lẻ tại một hoặc nhiều thời điểm hoặc để tóm tắt mối quan hệ giữa hai biến. Trong mỗi trường hợp, một biểu đồ hiển thị một tập hợp các điểm dữ liệu, mỗi điểm được xác định bởi tọa độ của hai thang số. Tỷ lệ ngang của đồ thị được gọi là trục hoành và tỷ lệ dọc được gọi là tọa độ. Khi biểu đồ được sử dụng để hiển thị mối quan hệ nhân quả, trục hoành được dành riêng cho biến độc lập ( X ) và được gọi là trục X ; trục tung được sử dụng để hiển thị biến phụ thuộc ( Y ) và được gọi là trục Y. Bởi vì một trong những mục đích chính của giám sát là để

BẢNG 6

Các kỹ thuật phù hợp với bốn phương pháp giám sát

Tiếp cận

Đồ họa

Hiển thị

dạng bảng

Hiển thị

Mục lục

Số

Phân tích chuỗi thời gian bị gián đoạn

Dòng điều khiển

Phân tích

Phân tích gián đoạn hồi quy

hệ thống xã hội

X

X

X

X

X

Ô

kế toán

kiểm toán xã hội

X

X

X

X

X

Ô

Xã hội

X

X

X

X

X

X

thử nghiệm

Nghiên cứu và

X

X

Ô

Ô

Ô

Ô

luyện tập

tổng hợp

Lưu ý: X, kỹ thuật tiếp cận phù hợp; O, kỹ thuật không phù hợp để tiếp cận.

giải thích các hành động chính sách ảnh hưởng đến kết quả chính sách như thế nào, chúng ta thường đặt các biến đầu vào và xử lý trên trục X và các biến đầu ra và tác động trên trục Y.

Một trong những loại biểu đồ đơn giản và hữu ích nhất là biểu đồ chuỗi thời gian, hiển thị một biến kết quả trên trục tung và thời gian trên trục hoành. Nếu chúng ta muốn theo dõi tác động của các hoạt động kiểm soát giao thông của cảnh sát đối với số ca tử vong do xe cơ giới, chúng ta có thể sử dụng các biểu đồ chuỗi thời gian như biểu đồ được trình bày trong Hình 4 (a) và (b). Lưu ý rằng biểu đồ (a) có tỷ lệ dọc được đánh dấu bằng đơn vị 1.000 ca tử vong do xe cơ giới và gốc tọa độ là 44.000 (gốc là giao điểm của trục hoành và trục tung). Ngược lại, đồ thị (b) được đánh dấu bằng đơn vị 5.000 ca tử vong và có gốc bằng 0. Mặc dù cả hai biểu đồ đều hiển thị cùng một dữ liệu, nhưng mức giảm số ca tử vong ở biểu đồ (a) ấn tượng hơn nhiều so với biểu đồ (b). Ví dụ này cho thấy việc kéo dài hoặc nén các giá trị trên trục tung có thể làm biến dạng ý nghĩa của dữ liệu như thế nào. Mặc dù không có quy tắc rõ ràng để tuân theo trong việc chọn kích thước của các khoảng, nhưng đôi khi rất hữu ích khi sử dụng Hệ số nói dối của Tufte (LF), bằng tỷ lệ giữa kích thước của hiệu ứng được hiển thị trong đồ họa chia cho kích thước của hiệu ứng. hiệu lực trong dữ liệu. [392]LF bằng 1 biểu thị độ méo tối thiểu, trong khi LF lớn hơn 1,05 hoặc nhỏ hơn 0,95 biểu thị độ méo đáng kể. [393]Trong Hình 4(b), LF cho

( x ) Năm

(b) Trục nén

HINH 4

Hai màn hình đồ họa về cái chết của xe cơ giới, 1970-77

Lưu ý: Tử vong bao gồm những trường hợp liên quan đến va chạm giữa xe cơ giới và va chạm giữa xe cơ giới và tàu hỏa, xe đạp và vật thể cố định.

Nguồn: Hội đồng An toàn Quốc gia.
đoạn đường giữa năm 1973 và 1974 xấp xỉ 4,7, điều này cho thấy tác động rất mạnh của giới hạn tốc độ 55 dặm/giờ trong khi tác động thực sự yếu hơn nhiều.

Đồ thị cũng có thể được sử dụng để mô tả mối quan hệ giữa hai hoặc nhiều biến tại một thời điểm. Đồ thị của loại này được gọi là biểu đồ phân tán . Chúng ta có thể sử dụng biểu đồ phân tán để tìm hiểu xem một biến có thay đổi theo cùng hướng với biến khác hay không, nghĩa là liệu hai biến có tương quan với nhau hay không. Nếu một trong các biến xảy ra trước biến khác theo thời gian (ví dụ: một chương trình mới xảy ra trước những thay đổi trong dân số mục tiêu) hoặc nếu có một lý thuyết thuyết phục giải thích các biến tương quan (ví dụ: lý thuyết kinh tế cho rằng thu nhập cao hơn dẫn đến xu hướng tiết kiệm), thì chúng ta có thể khẳng định rằng có mối quan hệ nhân quả giữa các biến . Mặt khác, các biến chỉ đơn giản là tương quan với nhau — nghĩa là giá trị của hai biến đồng biến hoặc “đồng hành” với nhau — và một biến không thể được coi là nguyên nhân của biến kia.

Một vấn đề phổ biến trong việc sử dụng đồ thị là diễn giải sai, một tình huống trong đó mỗi biến trong số hai biến có vẻ tương quan với nhau thực ra lại tương quan với một số biến khác. Một ví dụ điển hình về diễn giải giả là của nhà phân tích quan sát thấy từ việc kiểm tra dữ liệu về các hoạt động chữa cháy của thành phố rằng số lượng xe cứu hỏa có mặt tại hiện trường vụ cháy (biến đầu vào) có mối tương quan thuận với mức độ thiệt hại do hỏa hoạn ( biến đầu ra). Mối tương quan được quan sát này có thể được sử dụng để khẳng định rằng số lượng xe cứu hỏa được triển khai không làm giảm thiệt hại do hỏa hoạn, bởi vì cho dù có bao nhiêu xe cứu hỏa thì mức độ thiệt hại do hỏa hoạn vẫn tiếp tục tăng với tốc độ như nhau. Cách giải thích này là giả mạo (sai) vì biến thứ ba—quy mô đám cháy—không được tính đến. Sau khi đưa biến số này vào phân tích của mình, chúng tôi thấy rằng quy mô đám cháy tương quan với cả số lượng xe cứu hỏa được triển khai và thiệt hại do hỏa hoạn. Mối tương quan ban đầu biến mất khi chúng tôi đưa biến thứ ba này vào phân tích của mình và cách giải thích của chúng tôi là hợp lý chứ không phải giả mạo (Hình 5). Diễn giải giả là một vấn đề nghiêm trọng bởi vì chúng ta không bao giờ có thể hoàn toàn chắc chắn rằng chúng ta đã xác định được tất cả các biến liên quan có thể ảnh hưởng đến mối quan hệ hai biến ban đầu.

số lượng

Thiệt hại của vụ cháy

(a) Giải Thích Giả

(b) Diễn giải Hợp lý

HÌNH 5

Giải thích sai và hợp lý dữ liệu về các hoạt động chữa cháy đô thị

Nguồn: Ví dụ phỏng theo HWSmith, Strategies of Social Research: The Methodological Imagination

(Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall, 1975), trang 325-26.

Một phương tiện khác để hiển thị dữ liệu về các kết quả chính sách là biểu đồ thanh, biểu diễn bằng hình ảnh trình bày dữ liệu dưới dạng các thanh song song được phân tách được sắp xếp dọc theo trục ngang (hoặc dọc). Biểu đồ thanh được trình bày trong Hình 6 được sử dụng để hiển thị dữ liệu về đầu vào chính sách (tổng chi phí nhân sự của thành phố trên đầu người) như một phần của phân tích khủng hoảng tài chính của các thành phố ở Hoa Kỳ. Lưu ý rằng các thành phố có dân số ngày càng tăng có chi phí nhân sự bình quân đầu người thấp nhất, trong khi các thành phố đang giảm dân số có chi phí cao hơn. Biểu đồ thanh cũng cho thấy một số vị trí đặc biệt của Thành phố New York vào năm 1973.

Thông tin về các kết quả chính sách thường có sẵn ở dạng phân bổ tần suất theo nhóm, trong đó số lượng người hoặc nhóm mục tiêu trong các danh mục cụ thể (ví dụ: tuổi hoặc thu nhập) được trình bày bằng đồ thị. Ví dụ: nếu chúng ta muốn theo dõi số người sống dưới mức nghèo khổ ở các nhóm tuổi khác nhau, chúng ta có thể bắt đầu với dữ liệu trong Bảng 7. Sau đó, những dữ liệu này có thể được chuyển đổi thành hai loại hiển thị đồ họa: biểu đồ và đa giác tần số.

Biểu đồ là một loại biểu đồ thanh tổ chức thông tin về phân phối tần số được nhóm của một hành động hoặc biến kết quả tại một thời điểm. Trong một biểu đồ, chiều rộng của các thanh dọc theo trục ngang bằng nhau và không có khoảng cách giữa các thanh. Chiều cao của các thanh hiển thị tần suất xuất hiện trong mỗi nhóm (được gọi là khoảng thời gian của lớp ). Biểu đồ trong Hình 7(a) cho thấy số người dưới ngưỡng nghèo ở một số nhóm tuổi vào năm 1977. Biểu đồ có thể dễ dàng chuyển đổi thành một đa giác tần số (Hình 7[b]) bằng cách sử dụng các điểm giữa của mỗi khoảng cách lớp như điểm dữ liệu và kết nối các điểm này với một dòng. Sự khác biệt giữa biểu đồ tần suất và đa giác tần số là đa giác tần số sử dụng các đường để biểu thị phân bố tần số.

Một cách khác để hiển thị thông tin về kết quả chính sách là đa giác tần suất tích lũy, một biểu đồ hiển thị tần suất tích lũy của phân phối dọc theo trục tung. Khi một người di chuyển từ trái sang phải dọc theo trục hoành, tần suất của những người (hoặc gia đình, thành phố, bang) trong nhóm đầu tiên được vẽ trên

BẢNG 7

Phân bố tần suất theo nhóm: Số người dưới ngưỡng nghèo theo nhóm tuổi năm 1977

Nhóm tuổi  Số người dưới ngưỡng nghèo

Dưới 14

7.856.000

14 đến 21

4.346.000

22 đến 44

5.780.000

45 đến 54

1.672.000

55 đến 59

944.000

60 đến 64

946.000

65 trở lên

3.177.000

Tổng cộng 24.721.000

Lưu ý: Ngưỡng nghèo dựa trên một chỉ số có tính đến các yêu cầu tiêu dùng dựa trên giới tính, tuổi tác và nơi cư trú ở khu vực nông nghiệp hoặc phi nông nghiệp. Ngưỡng nghèo được cập nhật để phản ánh những thay đổi trong Chỉ số giá tiêu dùng. Vào năm 1977, ngưỡng nghèo cũ đối với tất cả mọi người, không phân biệt tuổi tác và nơi cư trú, là 3.067 đô la mỗi năm. Xem Hình 9 để biết thêm dữ liệu về nghèo đói gần đây.

Nguồn: Bộ Thương mại Hoa Kỳ, Cục Điều tra Dân số.

trục tung; tần số của những người trong nhóm thứ nhất và thứ hai sau đó được vẽ; và cứ thế cho đến khi chúng ta đạt đến điểm cuối của thang ngang, là tổng của tất cả các tần số. Khi theo dõi tác động của các chính sách được thiết kế để xóa đói giảm nghèo, một loại đa giác tần số tích lũy hữu ích là đường cong Lorenz, có thể được sử dụng để hiển thị phân phối thu nhập, dân số hoặc sự phân biệt dân cư trong một nhóm dân số nhất định. [394]Ví dụ, một đường cong Lorenz cho phép chúng ta so sánh tỷ lệ phần trăm trong tổng thu nhập kiếm được của từng nhóm phần trăm liên tiếp trong dân số . Các nhóm phần trăm này được gọi là ngũ phân vị hoặc deciles, là các nhóm tương ứng bao gồm một phần năm hoặc một phần mười dân số. Hình 8 cho thấy sự phân phối thu nhập cá nhân của các gia đình ở Hoa Kỳ vào năm 1947 và 1975. Khi đường cong Lorenz tiến gần hơn đến đường chéo (biểu thị sự bình đẳng tuyệt đối), thu nhập của các gia đình được phân phối công bằng hơn. Đường cong cho thấy phân phối thu nhập cá nhân của gia đình công bằng hơn vào năm 1975 so với năm 1947.

Chỉ số Gini

Đường cong Lorenz được minh họa trong Hình 8 thể hiện sự phân phối thu nhập giữa các gia đình tại hai thời điểm. Đường cong Lorenz cũng có thể được sử dụng để hiển thị sự phân bổ dân số hoặc một số loại hoạt động nhất định (ví dụ: tội phạm hoặc phân biệt chủng tộc) giữa các đơn vị được tổ chức theo không gian như thành phố. [395]Đường cong Lorenz cũng có thể được biểu thị dưới dạng tỷ lệ nồng độ Gini (đôi khi được gọi đơn giản là chỉ số Gini),

HÌNH 8

Đường cong Lorenz thể hiện phân phối thu nhập cá nhân của gia đình ở Hoa Kỳ vào năm 1989 và 1975

Nguồn: Bộ Thương mại Hoa Kỳ, Cục Điều tra Dân số. đo tỷ lệ của tổng diện tích dưới đường chéo nằm trong khu vực giữa đường chéo và đường cong Lorenz. Công thức tính tỷ lệ này là

ca a X i Y i + 1 b - a a X i + 1 Y i bd

GI = — ---------- --- -------—

a X i Y i + 1

Ở đâu

X i = tỷ lệ phân bổ tích lũy của số lượng khu vực (ví dụ: thành phố) Y j = tỷ lệ phân bổ tích lũy của dân số hoặc của một số hoạt động (ví dụ: tội phạm)

Để minh họa cách tính chỉ số Gini, chúng ta hãy xem xét một ví dụ từ lĩnh vực chính sách tư pháp hình sự. Giả sử rằng chúng ta muốn mô tả mức độ tập trung của tội phạm bạo lực ở các thành phố lớn nhỏ khác nhau vào năm 1976. Chúng ta sẽ sử dụng các quy trình sau, được minh họa trong Bảng 8:

Đặt số lượng thành phố và tổng số tội phạm bạo lực được báo cáo cho từng loại thành phố vào cột (1) và (2).

Tính tỷ lệ phân bố của các thành phố từ cột (1) và đặt vào cột (3). Ví dụ: 59 H 7361 = 0,008.

Tính tỷ lệ phân bố tội phạm bạo lực từ cột (2) và đặt vào cột (4). Ví dụ: 1095 H 2892 = 0,379.

Cộng tỷ trọng của cột (3) xuống dưới và ghi kết quả vào cột (5). Ví dụ: 0 + 0,008 = 0,008, 0,008 + 0,015 = 0,23, v.v.

Cộng tỷ trọng của cột (4) xuống dưới và ghi kết quả vào cột (6). Ví dụ: 0 + 0,379 = 0,379, 0,379 + 0,198 = 0,577, v.v.

Nhân dòng đầu tiên trong cột (6) với dòng thứ hai trong cột (5), dòng thứ hai với dòng thứ ba, v.v. Ví dụ: 0,379 X 0,023 = 0,0087, 0,577 X 0,059 = 0,0340, v.v. Ghi kết quả vào cột (7).

Nhân dòng đầu tiên trong cột (5) với dòng thứ hai trong cột (6), v.v. Ví dụ: 0,008 X 0,577 = 0,0046, 0,023 X 0,721 = 0,0166, v.v. Ghi kết quả vào cột (8).

Cột tính tổng (7) và ghi tổng (tức là 1,3477). Cột tổng (8) và ghi tổng (tức là 0,5322).

Lấy tổng cột (7) trừ tổng cột (8) rồi chia cho tổng cột (7). Tức là 1,3477 — 0,5322 H 1,3477 = 0,8155 H 1,3477 = 0,605 = 0,61. Kết quả này chính là chỉ số Gini.

Chỉ số Gini cho thấy tỷ lệ diện tích dưới đường chéo nằm giữa đường chéo và đường cong Lorenz. Nó có thể được sử dụng để mô tả mức độ tập trung của cải, thu nhập, dân số, các nhóm dân tộc, cư dân đô thị, tội phạm và các điều kiện xã hội khác. Ưu điểm của chỉ số Gini là nó là thước đo chính xác về mức độ tập trung cung cấp nhiều thông tin hơn so với biểu diễn bằng hình ảnh do đường cong Lorenz cung cấp. Hơn nữa, chỉ số Gini dao động từ 0 (không có nồng độ nào) đến 1,0 (nồng độ tối đa). Trong ví dụ về mức độ tập trung của tội phạm bạo lực, hãy lưu ý rằng khoảng 2 phần trăm các thành phố lớn nhất (100.000 trở lên) có

BẢNG 8

Tính toán tỷ lệ tập trung Gini cho các tội phạm bạo lực mà cảnh sát biết trên 100.000 dân vào năm 1976

Tích lũy

Tỷ trọng Tỷ trọng

Kích thước của thành phố

Số thành phố (1)

Hung bạo

tội phạm

(2)

Các thành phố

(3)

tội phạm

(4)

Thành phố (Y i ) (5)

Tội phạm (X i ) (6)

X i Y i+1

(7)

X tôi+1 Y tôi

(số 8)

250.000 trở lên

59

1.095

0,008

0,379

0,008

0,379

0,0087

0,0046

100.000-249.999

110

573

0,015

0,198

0,023

0,577

0,0340

0,0166

50.000-99.999

265

416

0,036

0,144

0,059

0,721

0,1016

0,0494

25.000-49.999

604

338

0,082

0,117

0,141

0,838

0,2774

0,1306

10.000-24.999

1.398

254

0,190

0,088

0,331

0,926

0,9260

0,331

Dưới 10.000

4,925

216

0,669

0,074

1.000

1.000

Tổng số

7,361

2.892

1.000

1.000

g = 1,3477

g = 0,5322

ca g X i Y i + 1 b - a g X i + 1 Y i bd

Khẩu phần nồng độ Gini (GI) = -----------z— —-------------

g X i Y i + 1

_ 1,3477 - 0,5322 _ 0,8155
=  1,3477  = 1,3477

= 0,605 = 0,61 (làm tròn)

Nguồn: Cục Đầu tư Đầu tư Liên bang, Báo cáo Tội phạm Thống nhất cho Hoa Kỳ , 1976.

gần 58 phần trăm các tội phạm bạo lực. Nếu tội phạm bạo lực ít nhiều được phân bổ đồng đều giữa các thành phố thuộc mọi quy mô giai cấp, thì chỉ số Gini sẽ xấp xỉ bằng không. Tuy nhiên, trên thực tế, tội phạm bạo lực tập trung nhiều ở các thành phố lớn. Giá trị chỉ số Gini là 0,61 cho thấy 61% tổng diện tích nằm giữa đường chéo và đường cong Lorenz. Đây là một sự tập trung đáng kể có ý nghĩa quan trọng đối với chính sách tư pháp hình sự ở Hoa Kỳ.

Hiển thị dạng bảng

Một cách hữu ích khác để giám sát kết quả chính sách là xây dựng các màn hình dạng bảng. Màn hình dạng bảng là một mảng hình chữ nhật được sử dụng để tóm tắt các tính năng chính của một hoặc nhiều biến. Hình thức hiển thị dạng bảng đơn giản nhất là bảng một chiều, trình bày thông tin về kết quả chính sách theo một chiều quan tâm duy nhất, ví dụ: tuổi, thu nhập, khu vực hoặc thời gian. Khi theo dõi những thay đổi về nhu cầu năng lượng ở Hoa Kỳ, một nhà phân tích có thể sử dụng màn hình dạng bảng một chiều.

Thông tin cũng có thể được sắp xếp trong các bảng có hai chiều, ví dụ, thay đổi tỷ lệ nghèo theo độ tuổi và chủng tộc theo thời gian. Một nhà phân tích quan tâm đến tác động của cải cách phúc lợi có thể muốn theo dõi những thay đổi về tỷ lệ phần trăm người sống dưới mức nghèo khổ ở Hoa Kỳ vào năm 1968, 1990 và 2006. Bảng 9

BẢNG 9

Tỷ lệ Nghèo đói năm 1968, 1990 và 2006 theo Độ tuổi và Chủng tộc

Tỷ lệ nghèo đói (tính theo phần trăm)

1968

1990

2006

Tất cả

12.8

13,5

12.3

Những đứa trẻ

15.4

20.6

17,4

Độ tuổi 18-64

9,0

10.7

10.8

trưởng lão

25,0

12.1

9.4

Tất cả dưới 65 tuổi

11,5

13.7

12.7

Trắng

7,5

8,7

8.4

Đen

32,8

31,6

24.2

Tây Ban Nha

23,8

28.3

20.7

Nguồn: Daniel R. Meyer và Geoffrey L.Wallace, “Mức độ Nghèo đói và Xu hướng trong Quan điểm So sánh,” Tiêu điểm 26,2 (Mùa thu 2009): 9.

cung cấp thông tin cho thấy tỷ lệ nghèo ở trẻ em tăng lên kể từ năm 1968, trong khi tỷ lệ này ở người lớn tuổi giảm mạnh. Tỷ lệ nghèo chung năm 2006 hầu như không đổi so với năm 1968.

Một loại bảng đa chiều khác liên quan đến việc phân tích hai hoặc nhiều nhóm theo cấp độ của một số biến kết quả, có thể là việc làm, dịch vụ nhận được hoặc thu nhập. Ví dụ: các thử nghiệm xã hội dựa trên sự so sánh giữa các nhóm đã nhận được một loại đối xử cụ thể (nhóm thử nghiệm) và các nhóm không (nhóm kiểm soát). Bảng 9 đánh giá liệu các nhóm tham gia chương trình điều trị chứng nghiện rượu do nhà nước tài trợ có khác nhau về số vụ bắt giữ sau khi điều trị hay không (Bảng 10). Kết quả chỉ ra rằng một chính sách theo lệnh của tòa án về việc buộc phải giới thiệu ngắn hạn đến các phòng khám cai nghiện rượu hoặc đến Alcoholics Anonymous để điều trị (nhóm thử nghiệm) dường như kém hiệu quả hơn là không điều trị (nhóm đối chứng).

BẢNG 10

Số lần tựa lưng trong số 241 phạm nhân trong ba nhóm xử lý

Nhóm điều trị

tựa lưng

Phòng khám nghiện rượu

Người nghiện rượu ẩn danh

không điều trị

Tổng cộng

Không có

26 (32.0)

27 (31.0)

32 (44.0)

85

Một

23 (28.0)

19 (22.0)

14 (19.0)

56

Hai hoặc nhiều hơn

33 (40.0)

40 (47.0)

27 (37.0)

100

Tổng cộng

82 (100.0)

86 (100.0)

73 (100.0)

241

Nguồn: John P. Gilbert, Richard J. Light, và Frederick Mosteller, “Đánh giá Đổi mới Xã hội: Cơ sở Thực nghiệm cho Chính sách,” trong Đánh giá và Thử nghiệm: Một số Vấn đề Quan trọng trong Đánh giá các Chương trình Xã hội , ed. Carl A. Bennett và Arthur A. Lumsdaine (New York: Academic Press, 1975), trang 94-95. Các số trong ngoặc đơn đề cập đến tỷ lệ phần trăm, tổng là 100 phần trăm ở hàng cuối cùng.

Số chỉ mục

Một cách hữu ích khác để theo dõi những thay đổi trong các biến kết quả theo thời gian là số chỉ mục. Số chỉ số là thước đo mức độ thay đổi của giá trị của một chỉ số hoặc một tập hợp các chỉ số theo thời gian so với một giai đoạn cơ sở. Các kỳ cơ sở được định nghĩa tùy ý là có giá trị 100, đóng vai trò là tiêu chuẩn để so sánh các thay đổi tiếp theo trong các chỉ số quan tâm. Nhiều số chỉ số được sử dụng trong phân tích chính sách công. Chúng bao gồm các số chỉ số được sử dụng để theo dõi những thay đổi về giá tiêu dùng, sản xuất công nghiệp, mức độ nghiêm trọng của tội phạm, ô nhiễm, chăm sóc sức khỏe, chất lượng cuộc sống và các kết quả chính sách quan trọng khác.

Số chỉ mục có thể tập trung vào những thay đổi về giá cả, số lượng hoặc giá trị. Ví dụ: những thay đổi về giá của các mặt hàng tiêu dùng được tóm tắt dưới dạng Chỉ số giá tiêu dùng (CPI); những thay đổi về giá trị hàng hóa do các doanh nghiệp công nghiệp sản xuất được tóm tắt bằng Chỉ số Sản xuất Công nghiệp. Số chỉ mục có thể đơn giản hoặc phức hợp. Số chỉ số đơn giản chỉ có một chỉ số (ví dụ: số tội phạm trên 100.000 người); số chỉ số tổng hợp bao gồm một số chỉ số khác nhau. Các ví dụ điển hình về số chỉ số tổng hợp là hai chỉ số CPI được sử dụng để đo lường chi phí của khoảng 400 hàng hóa và dịch vụ. Một chỉ số bao gồm tất cả người tiêu dùng đô thị; nhóm còn lại bao gồm những người làm công ăn lương ở thành thị và nhân viên văn phòng.[396]

Các số chỉ mục có thể có trọng số ngầm hoặc có trọng số rõ ràng. Trong trường hợp trước, các chỉ số được kết hợp mà không có quy trình rõ ràng để thiết lập giá trị của chúng. Ví dụ: chỉ số ô nhiễm không khí có thể chỉ đơn giản là tổng hợp các loại chất ô nhiễm khác nhau (ví dụ: carbon monoxide, chất oxy hóa, lưu huỳnh oxit) mà không tính đến các chi phí khác nhau đối với sức khỏe bị suy giảm do một số chất gây ô nhiễm này (ví dụ: carbon monoxide). Một chỉ số có trọng số rõ ràng sẽ tính đến các yếu tố đó bằng cách thiết lập giá trị tương đối của từng chỉ số.

Có hai quy trình chung để xây dựng số chỉ mục: tổng hợp và tính trung bình. Các chỉ số tổng hợp được xây dựng bằng cách cộng các giá trị của các chỉ số (ví dụ: giá tiêu dùng) trong các khoảng thời gian nhất định. Các thủ tục lấy trung bình (hay còn gọi là phương pháp trung bình của họ hàng) yêu cầu tính toán các thay đổi trung bình về giá trị của một chỉ số theo thời gian, trong khi các thủ tục tổng hợp thì không. Một chỉ số giá tổng hợp hữu ích và đơn giản là chỉ số sức mua (PPI), đo lường giá trị thực của thu nhập trong các giai đoạn liên tiếp. Nó có thể được sử dụng để theo dõi tác động của thỏa thuận tiền lương đối với thu nhập thực tế của người lao động như là một phần của các hoạt động thương lượng tập thể trong khu vực công. Chỉ số sức mua được xây dựng bằng cách sử dụng các giá trị của CPI. Điều này được thực hiện bằng cách xác định năm (ví dụ: năm 2001) mà chúng ta muốn xác định sức mua của tiền lương và chuyển đổi giá trị này thành giá tương đối, tức là giá trị biểu thị giá của hàng hóa và dịch vụ trong năm đó so với năm gốc (2001). Sau đó, nếu chúng ta chia mức giá tương đối này thành một (cái này được gọi là đối ứng ), chúng ta sẽ có được sức mua của tiền lương tính bằng đô la năm 2001.

Trong Bảng 11, các giá trị của chỉ số sức mua trong những năm nhất định cho biết một đô la đáng giá bao nhiêu theo giá trị thực, so với năm cơ sở CPI là 2001. Ví dụ, vào năm 2005, mỗi đô la tiền lương mua được khoảng 91 xu hàng hóa và dịch vụ khi so sánh với sức mua của một đô la vào năm 2001. Sức mua

BẢNG 11

Sử dụng Chỉ số giá tiêu dùng (1982-84 = 100) để tính Chỉ số sức mua

Chỉ số giá mua của người tiêu dùng (1)  Giá tương đối (2)  Tương hỗ (3)  Chỉ số sức mạnh (4)

2001

177.1

177.1 -4-

177.1

= 1,0

1.0

-4- 1,0

X

100

= 100,0

2002

179,9

179.9 -4-

177.1

= 1,016

1.0

-4- 1.016

X

100

= 98,4

2003

184.0

184.0 -4-

177.1

= 1,039

1.0

-4- 1.039

X

100

= 96,2

2004

188,9

188.9 -4-

177.1

= 1,039

1.0

-4- 1.067

X

100

= 93,8

2005

195,3

195.3 -4-

177.1

= 1,103

1.0

-4- 1.103

X

100

= 90,6

2006

201.6

201.6 -4-

177.1

= 1,138

1.0

^ 1.138

X

100

= 87,9

2007

207.3

207.3 -4-

177.1

= 1,171

1.0

^ 1.171

X

100

= 85,4

2008

215.3

215.3 -4-

177.1

= 1,216

1.0

-4- 1.216

X

100

= 82,3

2009

214,5

1.216 214.5 -4-

177,1 = 1,211

1.0

-4- 1.211

X

100

= 82,6

2010

218.1

218.1 -4-

177.1

= 1,232

1.0

-4- 1.232

X

100

= 81,2

Nguồn: Bộ Lao động Hoa Kỳ, Cục Thống kê Lao động.

chỉ số sức mạnh có thể được chuyển đổi trực tiếp thành tiền lương thực tế bằng cách lấy tiền lương danh nghĩa trong những năm nhất định và nhân với chỉ số sức mua. Điều này đã được thực hiện trong Bảng 12, cho thấy giá trị thực của thu nhập hàng tuần trong những năm 2001-10. Thu nhập thực tế hàng tuần giảm từ $596 xuống còn $594 từ năm 2001 đến năm 2008. Thu nhập thực tế hàng tuần tăng lên hơn $610 vào năm 2009 và hơn $604 vào năm 2010.

k BẢNG 12

Tiền lương hàng tuần thực tế ở Hoa Kỳ, 2001-10

Năm

Trên danh nghĩa

thu nhập

(1)

Chỉ số sức mua (2)

đối ứng

(3)

Tiền lương thực tế (4)

$596

1.0

1.000 X $596 =

$596

2002

608

98,4

.984 X 608 =

598.27

2003

620

96,2

.962 X 620 =

596.44

2004

638

93,8

.938 X 638 =

598.44

2005

651

90,6

.906 X 651 =

589.81

2006

671

87,9

.879 X 671 =

589.80

2007

695

85,4

.854 X 695 =

593.53

2008

722

82.3

.823 X 722 =

594.21

2009

739

82,6

.826 X 739 =

610.41

2010

747

81.2

.812 X 747 =

606.56

Nguồn: Mỹ

Bộ Lao động, Cục Thống kê Lao động.

Một chỉ số tổng hợp hữu ích khác là Chỉ số Nồng độ Chất ô nhiễm được phát triển trong CAMP của Cơ quan Bảo vệ Môi trường. Nồng độ của các loại chất ô nhiễm khác nhau, được đo bằng phần triệu (ppm) hoặc microgam trên mét khối không khí (mg/m 3 ), được ghi vào băng ghi âm cứ sau 5 phút ở nhiều địa điểm khác nhau trên toàn quốc. Các chất gây ô nhiễm được chia thành hai loại chính: khí và các hạt lơ lửng. Nồng độ tối đa của các chất ô nhiễm được báo cáo ở Chicago, San Francisco và Philadelphia trong hai thời điểm trung bình (năm phút và một năm) vào năm 1964 được trình bày trong Bảng 13. Từ năm 2000 đến 2009, đã có tiến bộ đáng kể trong việc giảm thiểu chất ô nhiễm ở các thành phố này, với các chất gây ô nhiễm giảm từ 10 phần trăm xuống 25 phần trăm ở Chicago và Philadelphia và tới 50 phần trăm ở San Francisco.[397]

Thời gian trung bình của một năm là tổng lượng chất ô nhiễm được báo cáo trong tất cả các khoảng thời gian năm phút trong khoảng thời gian một năm chia cho tổng số khoảng thời gian năm phút trong năm. Thời gian trung bình là năm phút chỉ đơn giản là nồng độ tối đa của các chất ô nhiễm được đăng ký trong bất kỳ khoảng thời gian năm phút nào. Có thể phát triển một chỉ số số lượng tổng hợp có trọng số ngầm định để theo dõi nồng độ các chất ô nhiễm theo thời gian. Công thức cho chỉ số này là

Q tôi « = g n # 100

Ở đâu

QI n = chỉ số lượng chất gây ô nhiễm dạng khí trong một khoảng thời gian nhất định nq n = lượng chất gây ô nhiễm dạng khí trong khoảng thời gian n của chuỗi thời gian q o = lượng chất gây ô nhiễm dạng khí trong khoảng thời gian gốc 0 của chuỗi thời gian

Trên cơ sở của công thức này, chúng ta có thể tính toán các chỉ số để theo dõi những thay đổi về mức độ ô nhiễm (đo bằng triệu tấn) giữa năm 1970 và 1975. Chúng ta sẽ bắt đầu bằng cách chọn năm 1970 làm thời kỳ cơ sở ( q 0 ) và tính toán các giá trị của chỉ số số lượng cho các năm 1973, 1974 và 1975. Các giá trị này được cung cấp trong Bảng 14, cho thấy tổng lượng khí thải gây ô nhiễm đã giảm kể từ năm 1970.

Chỉ số ô nhiễm tổng số lượng có trọng số ngầm định này không tính đến sự thay đổi về nồng độ của các chất ô nhiễm hoặc tác hại tương đối của chúng đối với sức khỏe. Ngược lại, chỉ số được phát triển như một phần của CAMP của Cơ quan Bảo vệ Môi trường cung cấp các trọng số rõ ràng, bởi vì nó cho phép các nhà phân tích kiểm tra nồng độ tối đa của các chất ô nhiễm trong các khoảng thời gian nhất định (thời gian trung bình) và liên hệ các nồng độ này với các nguy cơ sức khỏe đã biết. Ví dụ, mặc dù tổng lượng chất ô nhiễm đã giảm từ năm 1970 đến năm 2009, nhưng một số thành phố đã ghi nhận mức độ ô nhiễm rất cao trong các giai đoạn cụ thể. Dữ liệu về các khoảng thời gian này không được phản ánh trong chỉ số lượng có trọng số ngầm được minh họa trong Bảng 14. Quan trọng nhất, nồng độ của các loại chất ô nhiễm khác nhau trong mỗi khoảng thời gian tạo ra các loại nguy cơ sức khỏe khác nhau. Một chỉ số số lượng có trọng số rõ ràng sẽ tính đến cả nồng độ chất ô nhiễm trong một khoảng thời gian (trung bình

BẢNG 13

Nồng độ tối đa của các chất gây ô nhiễm được báo cáo ở Chicago, Philadelphia và San Francisco trong thời gian trung bình là năm phút và một năm

Loại chất gây ô nhiễm

Khí h!  Số người tham gia bị đình chỉ lb>

www.irpublicpolicy.ir  283

tính trung bình

Thời gian

Carbon

monoxit

hydro cacbon

Nitơ

oxit

Nito đioxit

nitơ

oxit

chất oxi hóa

lưu huỳnh

điôxit

Chỉ huy

(Benzen

hòa tan)

sunfat

Chicago

5 phút

64,0

20,0

0,97

0,79

1.12

0,17

1,62

NA

NA

NA

1 năm

12,0

3.0

0,10

0,05

0,15

0,02

0,18

0,6

15.1

16.6

Philadelphia

5 phút

43,0

17,0

1,35

0,37

1,50

0,25

1,00

NA

NA

NA

1 năm

7,0

2.0

0,04

0,04

0,08

0,02

0,09

0,8

12.2

19.8

San Francisco

5 phút

47,0

16,0

0,68

0,38

0,91

0,29

0,26

NA

NA

NA

1 năm

7,0

3.0

0,09

0,05

0,14

0,02

0,02

NA

9.2

6.2

Thành phố và  Hữu cơ

Ghi chú:

(a) Các chất ô nhiễm dạng khí được đo bằng phần triệu (ppm) không khí vào năm 1964.

(b) Các hạt lơ lửng được đo bằng microgam trên mét khối (mg/m3) không khí vào năm 1964. NA = không có sẵn.

Nguồn: ND Singpurwalla, "Mô hình trong Ô nhiễm không khí," trong 4 Hướng dẫn về Mô hình trong Hoạt động và Lập kế hoạch của Chính phủ, biên tập. Saul I. Gass và Roger L. Sisson (Washington, DC: Cơ quan Bảo vệ Môi trường Hoa Kỳ, 1975), trang 69-71.

BẢNG 14

Chỉ số số lượng tổng hợp có trọng số hoàn toàn để đo lường những thay đổi trong

Chất gây ô nhiễm ở Hoa Kỳ, 1970-75

chất gây ô nhiễm

1970

1973

1974

1975

113,7

111,5

104.2

96,2

oxit lưu huỳnh

32.3

32,5

31,7

32,9

hiđrocacbon

33,9

34,0

32,5

30.9

hạt

26,8

21.9

20.3

18,0

oxit nitơ

22.7

25.7

25,0

24.2

229,4

225,6

213,7

202.2

Chỉ số số lượng (1970 = 100)

100,0

98,34

93.16

88.14

Số lượng một

QI n

g q n #

# 100

g q 0

Quý 1970 =

g 113,7 + 32,3

Quý 1973 =

+ 33,9 + 26,8 + 22,7

___ _ , #100

g113.7 + 32.3 + 33.9 + 26.8 + 22.7

229,4

# 100 = 100,0

229,4

g 111,5 + 32,5 + 34,0 + 21,9 + 25,7 ,

~  một 100

g 113,5 + 32,3 + 33,9 + 26,8 + 22,7

225,6

# 100 = 98,34

229,4

a Trong hàng triệu tấn chất ô nhiễm (khí và hạt).

Nguồn: Cơ quan Bảo vệ Môi trường Hoa Kỳ.

lần) và các nguy cơ sức khỏe tiềm ẩn. Mặc dù chúng tôi sẽ không xây dựng chỉ số số lượng tổng hợp có trọng số rõ ràng trên cơ sở thời gian trung bình do CAMP báo cáo, nhưng điều quan trọng là phải xem xét mối quan hệ giữa thời gian tiếp xúc với chất ô nhiễm và thiệt hại đối với sức khỏe và môi trường (Bảng 15).

Số chỉ mục có một số hạn chế. Đầu tiên, các thủ tục trọng số rõ ràng thường thiếu độ chính xác. Ví dụ, ước tính thiệt hại do các loại chất ô nhiễm khác nhau gây ra một phần là chủ quan và rất khó để gắn chi phí đô la với các vấn đề sức khỏe dẫn đến. Thứ hai, rất khó để có được dữ liệu mẫu cho các chỉ số có ý nghĩa như nhau đối với tất cả các nhóm trong xã hội. Ví dụ, chỉ số CPI dựa trên một mẫu gồm hơn 400 hàng hóa và dịch vụ tiêu dùng được mua bởi người dân thành thị. Mẫu được chọn hàng tháng từ 56 khu vực đô thị và do đó dữ liệu thu được được sử dụng để xây dựng chỉ số quốc gia tổng hợp. Mặc dù sự phát triển của CPI hai phần vào năm 1978 làm cho các con số chỉ số trở nên có ý nghĩa hơn đối với những người đã nghỉ hưu, người già và người thất nghiệp, cũng như đối với những người làm công ăn lương và nhân viên văn phòng, CPI không phản ánh sự khác biệt về giá ở nhiều khu vực thành thị và nông thôn. Cuối cùng, chỉ mục

BẢNG 15

Thời gian tiếp xúc với chất ô nhiễm và hậu quả thiệt hại đối với sức khỏe và môi trường

chất gây ô nhiễm

Thời gian tiếp xúc

Kết quả

Carbon

monoxit

chất oxy hóa

hạt

lưu huỳnh

oxit

1 giây

cảm giác

mùi

+

+

Nếm

—

—

—

+

Kích ứng mắt

—

+

—

—

1 giờ

Thành tích thể thao bị suy giảm

—

+

—

—

Khả năng hiển thị giảm

—

+

+

+

8 giờ

suy xét

+

—

—

—

Căng thẳng cho bệnh nhân tim

+

—

—

—

1 ngày

Sức khỏe suy giảm

+

—

+

+

4 ngày

Sức khỏe suy giảm

+

—

+

+

1 năm

Thảm thực vật bị hư hại

—

—

+

+

ăn mòn

—

—

+

+

Lưu ý: Dấu trừ ( — ) cho biết không có hậu quả tai hại nào. Dấu cộng ( + ) cho biết hậu quả gây thiệt hại.

Nguồn: NDSingpurwalla,“Các mô hình về ô nhiễm không khí,” trong Hướng dẫn về các mô hình trong hoạt động và lập kế hoạch của chính phủ, biên tập. Sau l I. Gass và Roger L.Sisson (Washington, DC: USEnvironmental Protection Agency, 1975), tr.66.

các con số không phải lúc nào cũng phản ánh những thay đổi về chất trong ý nghĩa hoặc tầm quan trọng của các mục chỉ mục theo thời gian. Ví dụ, khi chúng ta tìm hiểu thêm về tác động của các loại chất ô nhiễm khác nhau (ví dụ: hạt chì và amiăng), ý nghĩa của chúng thay đổi. Số lượng đơn giản của các chất gây ô nhiễm có thể không phản ánh giá trị xã hội thay đổi (hoặc giảm giá trị) gắn liền với chúng trong các khoảng thời gian khác nhau.

Số chỉ mục có thể được sử dụng để theo dõi nhiều thay đổi. Tuy nhiên, những kỹ thuật này không cung cấp một cách thức hệ thống nào để liên hệ những thay đổi trong kết quả chính sách với các hành động chính sách trước đó; nghĩa là, số chỉ mục là dấu hiệu, không phải nguyên nhân hay kết quả. Bây giờ chúng ta xem xét ba bộ kỹ thuật cho phép các nhà phân tích đưa ra những đánh giá có hệ thống về tác động của các hành động chính sách đối với kết quả chính sách: phân tích chuỗi thời gian gián đoạn, phân tích chuỗi kiểm soát và phân tích hồi quy-gián đoạn. Các thủ tục này dựa trên các kỹ thuật tương quan và hồi quy được thảo luận trong chương “Dự báo kết quả chính sách mong đợi”.

Phân tích chuỗi thời gian bị gián đoạn[398]

Phân tích chuỗi thời gian bị gián đoạn là một tập hợp các thủ tục để hiển thị ở dạng đồ họa và thống kê tác động của các hành động chính sách đối với kết quả chính sách. Phân tích chuỗi thời gian bị gián đoạn là thích hợp khi một cơ quan bắt đầu một số hành động có hiệu lực trên toàn bộ khu vực tài phán hoặc nhóm mục tiêu, ví dụ: ở một tiểu bang cụ thể hoặc trong số tất cả các gia đình sống dưới ngưỡng nghèo. Bởi vì các hành động chính sách được giới hạn cho những người trong khu vực pháp lý hoặc nhóm mục tiêu, nên không có cơ hội để so sánh kết quả chính sách giữa các khu vực pháp lý khác nhau hoặc giữa các danh mục khác nhau của nhóm mục tiêu. Trong tình huống này, cơ sở so sánh duy nhất là hồ sơ kết quả của những năm trước.

Biểu đồ của chuỗi thời gian bị gián đoạn là một công cụ mạnh mẽ để đánh giá tác động của can thiệp chính sách đối với thước đo một số kết quả chính sách (ví dụ: tỷ lệ tử vong trên đường cao tốc, người nhận hỗ trợ y tế, người học nghề được tuyển dụng, tỷ lệ tử vong tại bệnh viện). Như Hình 9 cho thấy, một số can thiệp chính sách có tác động thực sự đến kết quả chính sách, trong khi những can thiệp khác thì không. Các can thiệp (a) và (b) chỉ ra rằng can thiệp chính sách có liên quan hợp lý đến sự gia tăng trong một số kết quả có giá trị, bởi vì thực tế có một bước nhảy vọt đáng kể về giá trị của kết quả chính sách được đo lường sau can thiệp. Tuy nhiên, biện pháp can thiệp (b) cho thấy rằng kết quả được đánh giá cao không bền vững—nó bắt đầu “mờ dần” sau khoảng thời gian thứ năm.

Sự can thiệp (c) cũng thiếu độ bền, nhưng nó cũng xảy ra trước một kết quả chính sách được đo lường cực kỳ cao trước khi can thiệp. Điều này gợi ý rằng có lẽ đã có sự “hồi quy” đối với giá trị trung bình của chuỗi thời gian sau can thiệp—tức là, dù sao thì sự gia tăng giữa giai đoạn thứ tư và thứ năm có thể đã xảy ra (xem phần thảo luận sau). Can thiệp (d) cho thấy rằng can thiệp không có tác dụng vì không có sự khác biệt về tốc độ thay đổi giá trị của biến kết quả được đo lường. Cuối cùng, biện pháp can thiệp (e) cho thấy kết quả chính sách được đo lường có sự gia tăng nhẹ nhưng là kết quả trước đó bởi sự gia tăng đã được tiến hành. Hiệu ứng yếu này không đủ để kết luận rằng can thiệp là nguyên nhân dẫn đến sự gia tăng giữa giai đoạn thứ tư và thứ năm. Nếu có sẵn dữ liệu về các khoảng thời gian tiếp theo, thì mức tăng sau can thiệp có thể chứng tỏ là thiếu độ bền hoặc có thể tăng với tốc độ ngày càng tăng. Ở đây không thể biết được.

Phân tích chuỗi thời gian gián đoạn là một trong nhiều cách tiếp cận thử nghiệm xã hội được gọi là bán thử nghiệm. Gần như thử nghiệm đề cập đến các thử nghiệm có nhiều nhưng không phải tất cả các đặc điểm của một thử nghiệm thực sự: lựa chọn ngẫu nhiên các đối tượng, phân bổ ngẫu nhiên các đối tượng vào các nhóm thử nghiệm và kiểm soát, phân bổ ngẫu nhiên một “phương pháp điều trị” (chính sách hoặc chương trình) cho thử nghiệm và kiểm soát nhóm, và đo lường kết quả trước và sau khi xử lý thử nghiệm (chính sách hoặc chương trình). Tính năng duy nhất mà phân tích chuỗi thời gian bị gián đoạn không có là lựa chọn ngẫu nhiên những người tham gia hoặc đối tượng. Ba đặc điểm khác có mặt trong nhiều thử nghiệm giả được thiết kế để “thử nghiệm” các chính sách và chương trình nhằm xác định xem liệu chúng có tạo ra sự khác biệt trong việc tạo ra một số kết quả đáng quan tâm hay không.

Cách tốt nhất để hình dung phân tích chuỗi thời gian gián đoạn là xem xét một minh họa nổi tiếng. [399]Năm 1956, sau khi số lượng người chết do tai nạn giao thông cao kỷ lục vào năm 1955, thống đốc bang Connecticut (Abraham Ribicoff) đã thực hiện một cuộc đàn áp nghiêm trọng đối với những người vi phạm luật chạy quá tốc độ của bang. Cuối năm 1956, có 284 người chết vì tai nạn giao thông,

Khoảng thời gian

HÌNH 9

Chuỗi thời gian bị gián đoạn hiển thị hiệu ứng và không có hiệu ứng

Nguồn: Donald T. Campbell và Julian C. Stanley, Thiết kế thử nghiệm và bán thử nghiệm cho nghiên cứu (Chicago: Rand McNally, 1967).

so với 324 người chết vào năm trước. Thống đốc Ribicoff giải thích kết quả của cuộc trấn áp chạy quá tốc độ như sau: “Với việc cứu được 40 mạng sống vào năm 1956, giảm 12,3 phần trăm so với số người chết do xe cơ giới năm 1955, chúng tôi có thể nói rằng chương trình này chắc chắn là đáng giá.” Các kết quả rõ ràng của việc giảm tốc độ được hiển thị bằng đồ họa trong Hình 10. Các giá trị trên thang dọc đã được kéo dài một cách có chủ ý để phóng đại mức độ của các hiệu ứng.

Nếu chúng tôi muốn theo dõi kết quả của cuộc đàn áp Connecticut về tốc độ bằng cách sử dụng phân tích chuỗi thời gian bị gián đoạn, chúng tôi sẽ làm theo một số bước:

  Nén các giá trị dọc theo trục tung để hiệu ứng quan sát rõ ràng không quá ấn tượng. Ở đây chúng ta sẽ sử dụng khoảng thời gian 25 thay vì 10 người chết.

  Thu thập các giá trị về số ca tử vong do giao thông trong nhiều năm trước và sau khi thực hiện chính sách và vẽ chúng trên biểu đồ. Điều này tạo ra một chuỗi thời gian kéo dài từ 1951 đến 1959.

  Vẽ một đường thẳng đứng làm gián đoạn chuỗi thời gian vào đầu năm khi chính sách được thực hiện, tức là vào năm 1956 (do đó, một “chuỗi thời gian bị gián đoạn”). Lưu ý rằng các khoảng thời gian được sử dụng để hiển thị các năm trong chuỗi thời gian biểu thị thời điểm giữa mỗi năm (ngày 1 tháng 7), do đó, bất kỳ điểm nào ở giữa hai khoảng thời gian là giá trị của chuỗi thời gian vào ngày 1 tháng 1.

Kết quả của việc làm theo các quy trình này được hiển thị trong Hình 11, được gọi là đồ thị chuỗi thời gian bị gián đoạn. Quan sát rằng biểu đồ này tạo ra một hình ảnh trực quan hoàn toàn khác về kết quả chính sách so với hình ảnh được trình bày trong Hình 10.

Ưu điểm chính của phân tích chuỗi thời gian bị gián đoạn là nó cho phép chúng ta xem xét các mối đe dọa khác nhau một cách có hệ thống đối với tính hợp lệ của các suy luận nhân quả về kết quả chính sách. Có thể dễ dàng nhận thấy tầm quan trọng của những mối đe dọa này đối với tính hợp lệ khi chúng ta so sánh kết quả chính sách (tử vong do giao thông) được hiển thị trong biểu đồ chuỗi thời gian bị gián đoạn và suy luận nhân quả của Thống đốc Ribicoff rằng việc trấn áp tốc độ chắc chắn dẫn đến giảm tử vong do giao thông. Bây giờ chúng ta hãy xem xét một số mối đe dọa đối với tính hợp lệ của tuyên bố này bằng cách xem xét dữ liệu được hiển thị trong Hình 10 và 11.

  Trưởng thành. Những thay đổi trong các thành viên của nhóm (trong trường hợp này là các yếu tố thúc đẩy) có thể tác động đến các kết quả của chính sách ngoài những tác động của các hành động chính sách. Ví dụ, tỷ lệ tử vong ở Connecticut có thể đã giảm trong một số

năm

HÌNH 11

Biểu đồ chuỗi thời gian bị gián đoạn hiển thị các trường hợp tử vong do giao thông ở Connecticut trước và sau cuộc đàn áp chạy quá tốc độ năm 1956 1, biên tập. Elmer L. Struening và Marcia Guttentag (Beverly Hills, CA: Sage Publications, 1975), tr. 76.

năm là kết quả của việc học hỏi xã hội ngày càng tăng giữa những người lái xe đã tiếp xúc với các chương trình giáo dục lái xe hoặc các chiến dịch an toàn công cộng. Đồ thị đơn giản trước chính sách-sau chính sách (Hình 10) không cho phép chúng ta xem xét các tác động độc lập có thể xảy ra như vậy. Biểu đồ chuỗi thời gian bị gián đoạn (Hình 11) cho phép chúng ta loại trừ sự trưởng thành như một lời giải thích hợp lý cho đối thủ, bởi vì chuỗi thời gian không cho thấy sự suy giảm trong thời gian dài về số ca tử vong do giao thông.

2.    Tính không ổn định. Tất cả các chuỗi thời gian đều không ổn định ở một mức độ nào đó. Biểu đồ chuỗi thời gian bị gián đoạn cho phép chúng tôi hiển thị sự không ổn định này, điều này khá rõ ràng. Sự suy giảm giữa năm 1955 và 1956 chỉ lớn hơn một chút so với sự suy giảm trong các năm 1951-52 và 1953-54, do đó gợi ý rằng kết quả chính sách có thể là hệ quả của sự bất ổn chứ không phải hành động chính sách. Mặt khác, không có sự gia tăng tử vong do tai nạn giao thông sau năm 1956. Mặc dù điều này mang lại tính thuyết phục cho tuyên bố của thống đốc, lập luận này sẽ không thể thực hiện được nếu không có biểu đồ chuỗi thời gian bị gián đoạn trong Hình 11.

3.    Hiện vật hồi quy. Khi theo dõi kết quả chính sách, thường rất khó để tách biệt tác động của các hành động chính sách với tác động do những người hoặc nhóm được chọn cho một chương trình gây ra. Nếu số tử vong do tai nạn giao thông năm 1955 đại diện cho một mức cực đoan—như trường hợp có thể xảy ra nếu chúng ta chỉ có Hình 10 để tiếp tục—thì sự suy giảm số tử vong do tai nạn giao thông năm 1956 có thể chỉ đơn giản phản ánh xu hướng của các điểm số cực đoan lùi về mức trung bình hoặc xu hướng chung của một chuỗi thời gian. tử vong trong

Năm 1955 trên thực tế là những năm khắc nghiệt nhất trong sê-ri. Vì lý do này, một phần của sự suy giảm từ năm 1955 đến năm 1956 có thể là do tạo tác hồi quy, cùng với sự không ổn định của chuỗi thời gian. Các tạo tác hồi quy là mối đe dọa đặc biệt quan trọng đối với tính hợp lệ của các tuyên bố về kết quả chính sách vì một lý do quan trọng: các nhà hoạch định chính sách có xu hướng hành động khi các vấn đề nghiêm trọng hoặc nghiêm trọng nhất.

Phân tích chuỗi điều khiển

Phân tích chuỗi kiểm soát liên quan đến việc bổ sung một hoặc nhiều nhóm kiểm soát vào thiết kế chuỗi thời gian bị gián đoạn để xác định xem các đặc điểm của các nhóm khác nhau có tác động độc lập đến kết quả chính sách hay không, ngoài hành động chính sách ban đầu. Logic của phân tích chuỗi kiểm soát cũng giống như logic của phân tích chuỗi thời gian bị gián đoạn. Sự khác biệt duy nhất là một nhóm hoặc các nhóm không tiếp xúc với các hành động chính sách được đề cập sẽ được thêm vào biểu đồ. Hình 12 cho thấy dữ liệu gốc từ Connecticut cùng với dữ liệu về tử vong giao thông từ các trạng thái kiểm soát.

Phân tích chuỗi kiểm soát giúp xem xét kỹ lưỡng hơn nữa tính hợp lệ của các tuyên bố về tác động của các hành động chính sách đối với kết quả chính sách. Ví dụ: tuyên bố của đối thủ dựa trên lịch sử

kết nối mạch

16

Kỳ kiểm soát

14

13

12

11

ra

LL

10

1951 1952 1953 1954 1955 1956 1957 1958 1959

năm

HÌNH 12

Biểu đồ chuỗi điều khiển hiển thị các trường hợp tử vong do giao thông trong

Connecticut và các bang kiểm soát, 1951-59

Lưu ý: Tỷ lệ tử vong là một thước đo dựa trên dân số thể hiện số ca tử vong trên 100.000 người trong dân số của các bang.

Nguồn: Donald T.Campbell,“Reforms as Experiments,” in Handbook of Evaluation Research , vol. 1, biên tập. Elmer L. Struening và Marcia Guttentag (Beverly Hills, CA: Sage Publications, 1975), tr. 84.

(những thay đổi đột ngột về điều kiện thời tiết) và sự trưởng thành (thói quen an toàn do người lái xe học được) dường như được hỗ trợ một phần bởi dữ liệu chuỗi điều khiển. Do đó, Connecticut và các bang kiểm soát cho thấy một mô hình chung tương tự về số ca tử vong do giao thông tăng và giảm liên tiếp từ năm 1952 đến năm 1955. Tuy nhiên, điều hiển nhiên là số ca tử vong do giao thông ở Connecticut giảm nhanh hơn nhiều so với ở các bang kiểm soát sau năm 1955. Biểu đồ chuỗi kiểm soát không chỉ cho phép chúng tôi đánh giá nghiêm túc hơn tuyên bố của thống đốc về sự thành công của chính sách của ông ấy, mà trong trường hợp này còn cho phép chúng tôi loại trừ những cách giải thích hợp lý của đối thủ. Điều này có tác dụng cung cấp nhiều cơ sở vững chắc hơn cho các tuyên bố chính sách.

Việc sử dụng các phân tích chuỗi thời gian và chuỗi kiểm soát bị gián đoạn, cùng với các mối đe dọa khác nhau đối với tính hợp lệ bên trong và bên ngoài, có thể được xem như một lập luận chính sách . Dữ liệu ban đầu về sự sụt giảm tử vong do giao thông từ năm 1955 đến năm 1956 đại diện cho thông tin (I), trong khi tuyên bố chính sách ( C ) là “chương trình chắc chắn đáng giá.” Từ hạn định ( Q ) thể hiện sự chắc chắn tối đa, như được biểu thị bằng thuật ngữ chắc chắn và bảo đảm ngầm định ( W ) cần thiết để mang thông tin khẳng định rằng hành động chính sách đã giúp giảm tử vong do giao thông. Điều quan trọng trong trường hợp hiện tại là một loạt các phản đối ( O ) có thể được nâng cao dưới dạng các mối đe dọa đối với giá trị bên trong và bên ngoài: lịch sử, trưởng thành, không ổn định, thử nghiệm, thiết bị đo đạc, tỷ lệ tử vong, lựa chọn và tạo tác hồi quy. Những mối đe dọa đối với tính hợp lệ của yêu cầu bồi thường đã được đặt dưới dạng một lập luận chính sách trong Hình 13.

Thủ tục cuối cùng sẽ được thảo luận trong chương này là một phần mở rộng của hồi quy và thủ tục tương quan. Vì hồi quy tuyến tính và tương quan đã được mô tả chi tiết, chúng tôi sẽ không lặp lại thảo luận về các kỹ thuật này ở đây, ngoại trừ lưu ý rằng chúng có thể áp dụng cho các vấn đề theo dõi cũng như dự báo. Phân tích hồi quy có thể được sử dụng để giải thích các kết quả trong quá khứ, thay vì dự đoán các kết quả trong tương lai và kết quả phân tích đôi khi được gọi là các định đề để nhấn mạnh rằng chúng ta đang dự đoán các sự kiện trong quá khứ. Ngay cả khi phân tích hồi quy được sử dụng để dự đoán các sự kiện trong tương lai, phân tích nhất thiết phải dựa trên thông tin thu được bằng cách theo dõi các kết quả chính sách trong quá khứ.

Hãy tưởng tượng rằng chúng ta có được thông tin về các khoản đầu tư bằng đô la vào năm chương trình đào tạo nhân sự, cùng với thông tin về việc làm sau này của các học viên đã hoàn thành các chương trình này. Có thể phát biểu vấn đề như sau: Mức độ đầu tư cho chương trình đào tạo nhân sự ảnh hưởng như thế nào đến việc tuyển dụng sau này của học viên? Một bảng tính cần thiết để tính toán phương trình hồi quy [ Y c = a + b ( x )], hệ số xác định ( r 2 ), hệ số tương quan đơn giản ( r ), sai số chuẩn của ước tính ( S yx ) và khoảng ước tính ( Y i ) được cung cấp trong Bảng 16. Các kết quả SPSS, được hiển thị trong Hình 1, sẽ dễ hiểu. Nếu không, hãy xem lại thông tin về tương quan và hồi quy.

Phân tích hồi quy-gián đoạn

Sau khi xem xét các quy trình tính toán cho phân tích tương quan và hồi quy, giờ đây chúng ta có thể xem xét phân tích gián đoạn hồi quy. Phân tích gián đoạn hồi quy là một tập hợp các quy trình đồ họa và thống kê được sử dụng để tính toán và so sánh các ước tính về kết quả của các hành động chính sách được thực hiện giữa hai hoặc nhiều nhóm, một trong số đó được tiếp xúc với một số biện pháp chính sách trong khi nhóm kia

KHẲNG ĐỊNH

Việc đàn áp tốc độ là đáng giá.

LẠI

Cuộc đàn áp xảy ra trước sự suy giảm về thời gian và không có lý do chính đáng để các yếu tố khác gây ra sự suy giảm.

x ________________________________7

SỰ PHẢN ĐỐI

Nhưng điều kiện thời tiết khắc nghiệt vào năm 1956 và gây ra nhiều tai nạn hơn (LỊCH SỬ). Giáo dục lái xe dẫn đến lái xe an toàn hơn (MATURATION). Việc lựa chọn năm 1956 bị sai lệch vì tỷ lệ tử vong ở mức thấp (CHỌN). Tử vong năm 1955 là cực kỳ nghiêm trọng; họ đã thụt lùi về mức trung bình vào năm 1956 (REGRESSION ARTIFACT).

(  X

PHẢN LUẬN

Tuy nhiên, một số PHẢN ĐỐI không hợp lý: Các nhà khí tượng báo cáo rằng thời tiết ôn hòa vào năm 1956. Tác động của việc đào tạo lái xe đối với các trường hợp tử vong vẫn chưa được biết. Bảy năm có tỷ lệ tử vong thấp hơn so với năm 1956.

____TÔI

SỰ PHẢN ĐỐI

Nhưng biểu đồ hiển thị rõ ràng sự hồi quy về giá trị trung bình. Đây, không phải cuộc đàn áp, là lý do cho sự suy giảm.

___________________

(

HÌNH 13

Các mối đe dọa đối với tính hợp lệ dưới dạng phản đối

không phải. Phân tích hồi quy-gián đoạn là quy trình duy nhất được thảo luận cho đến nay chỉ phù hợp với thử nghiệm xã hội. Trên thực tế, phân tích hồi quy-gián đoạn được thiết kế cho một loại thử nghiệm xã hội đặc biệt quan trọng, cụ thể là loại thử nghiệm trong đó một số đầu vào tài nguyên khan hiếm đến mức chỉ một phần dân số mục tiêu mới có thể nhận được các nguồn lực cần thiết. Những thí nghiệm như vậy liên quan đến “sự cải thiện xã hội đang bị thiếu hụt, và do đó không thể được trao cho

BẢNG 16

Bảng tính hồi quy và tương quan: Đầu tư vào các chương trình đào tạo và việc làm sau đó của học viên

www.irpublicpolicy.ir  293

Chương trình

Có việc làm (y)

đô laXX)

y - ỹ (y)

Xx(x)

xy  y 2

x 2

ư- y c ) 2

MỘT

10

2

-20

-2

40  400

4

12

-2

4

b

30

3

0

-1

0 0

1

21

9

81

c

20

4

-10

0

0 100

0

30

-10

100

Đ.

50

6

20

2

40  400

4

48

2

4

e

40

5

10

1

10 100

1

39

1

1

—

—

—

-- --------

—

—

—

150

20

0

0

90  4000

10

150

0

190

y = 30

X = 4

S(*y)

90

h(Y -

Y r ) 2

/190

b = ——— =

— = 9

.. = Một-----

Một / -=

7,96

2(*) 2

10

7  v n —

2

v 3

a = Y - b(X)

= 30 - 9(4) =

- 6

Y, (W (95%

) = YC(W ± 2Z(s^) =

48 ± 1,96(7,96)

Y, = a + b(X)

= — 6 + 9(X)

= 48 ± 15,6

= 63,6 đến 32,4

Tỷ lệ học viên

Chương trình

Sự đầu tư

(hàng triệu

blJLxy)

r 2 =

Sỹ 2

9(90)

' /" = 0,81

1000

TRIỂN LÃM 1

Kết quả SPSS cho Bảng 17

Tóm tắt mô hình

Người mẫu

r

Quảng trường R

Hình vuông R đã điều chỉnh

Tiêu chuẩn lỗi của

Ước lượng

1

.900 một

.810

.747

7.95822426

Một. Dự đoán: (Hằng số), PROGINV

ANOVA b

Người mẫu

Tổng bình phương

df

có nghĩa là hình vuông

F

sig.

1

hồi quy

810.000

1

810.000

12.789

.037

Dư

190.000

3

63.333

Tổng cộng

1000.000

4

Một. Dự đoán: (Hằng số), PROGINV

b. Biến phụ thuộc: PERCEMP

hệ số a

không chuẩn hóa

hệ số

tiêu chuẩn hóa

hệ số

Người mẫu

b

Tiêu chuẩn Lỗi

bản thử nghiệm

t

sig.

1

(Không thay đổi)

- 6.000

10.677

- .562

.613

PROGINV

9.000

2.517

.900

3.576

.037

Một. Biến phụ thuộc: PERCEMP

tất cả các cá nhân.” [400]Đồng thời, việc chọn ngẫu nhiên có thể không khả thi về mặt chính trị và không hợp lý về mặt đạo đức, bởi vì một số người cần nhất (hoặc có khả năng nhất) sẽ bị loại bỏ thông qua lựa chọn ngẫu nhiên. Ví dụ, nguồn lực hạn chế dành cho đào tạo nghề không thể được phân bổ ngẫu nhiên giữa một mẫu gồm những người không có kỹ năng, bởi vì đào tạo nghề là dành cho những người cần thiết nhất. Tương tự như vậy, một số lượng học bổng hạn chế không thể được phân phối ngẫu nhiên giữa một mẫu ứng viên có khả năng khác nhau, bởi vì chính sinh viên có thành tích nhất (chứ không phải sinh viên khó khăn nhất) mới được cho là xứng đáng nhận được quỹ học bổng. Mặc dù ngẫu nhiên hóa sẽ giúp xác định tác động của việc đào tạo nhân sự hoặc của các học giả đối với hành vi tiếp theo của các thành viên điển hình hoặc đại diện của dân số mục tiêu, nhưng ngẫu nhiên hóa thường vi phạm các nguyên tắc cần thiết hoặc xứng đáng và do đó không thể chấp nhận được về mặt chính trị và đạo đức.

Ưu điểm của phân tích hồi quy-gián đoạn là nó cho phép chúng ta theo dõi tác động của việc cung cấp nguồn lực khan hiếm cho những thành viên cần thiết nhất hoặc xứng đáng nhất của dân số mục tiêu lớn hơn khả năng đáp ứng của một chương trình nhất định. Hãy tưởng tượng một tình huống trong đó một số lượng lớn những người xứng đáng (ví dụ: những người đạt điểm cao trong kỳ thi tuyển sinh vào trường luật) sẽ được chọn để nhận một nguồn lực khan hiếm nào đó (ví dụ: học bổng vào trường luật). Một trong những mục tiêu của chính sách tuyển sinh là lựa chọn những người sẽ thành công sau này trong cuộc sống, với “thành công” được xác định bằng thu nhập sau này. Chỉ những ứng viên xứng đáng nhất mới được trao học bổng, do đó đáp ứng nguyên tắc xứng đáng. Nhưng những sinh viên xứng đáng nhất có thể sẽ thành công trong cuộc sống sau này ngay cả khi họ không nhận được học bổng. Trong những trường hợp này, rất khó để xác định liệu thành công muộn trong cuộc đời là do nhận được học bổng hay do các yếu tố khác, bao gồm hoàn cảnh gia đình của người nộp đơn hoặc vị trí xã hội của họ. Học bổng có ảnh hưởng đến thành công tiếp theo trong cuộc sống không?

Một cách để trả lời câu hỏi này là tiến hành một thử nghiệm (được gọi là thử nghiệm “phá vỡ ràng buộc”), trong đó các nguồn lực khan hiếm được phân bổ ngẫu nhiên cho một số ít người giống hệt nhau hoặc “ràng buộc” về khả năng hoặc mức độ nhu cầu của họ. Cách dễ nhất để hình dung một thí nghiệm hòa là tưởng tượng năm cá nhân, tất cả đều đạt 100 điểm trong một kỳ thi. Vấn đề ở đây là trao phần thưởng cho hai học sinh xứng đáng nhất. Bởi vì tất cả học sinh đều xứng đáng như nhau, một số thủ tục phải được sử dụng để phá vỡ sự ràng buộc. Một thủ tục như vậy là ngẫu nhiên hóa.

Logic tương tự này được mở rộng sang thử nghiệm xã hội thông qua phân tích gián đoạn hồi quy. Trong một thí nghiệm phá vỡ ràng buộc, chúng tôi lấy một dải hẹp về thành tích hoặc nhu cầu (ví dụ: được xác định bằng điểm thi đầu vào hoặc thu nhập gia đình) trên một số điểm đánh dấu ngưỡng giữa những người đủ điều kiện nhận một số nguồn lực và những người không. Để minh họa, hãy tưởng tượng rằng dải khả năng hẹp này đúng từ 90 đến 95 phần trăm trong kỳ thi tuyển sinh vào trường luật. Những người có số điểm từ 89 phần trăm trở xuống sẽ không được cấp học bổng và những người có số điểm từ 96 phần trăm trở lên sẽ được cấp học bổng. Nhưng những người rơi vào khoảng 90-95 (tức là khoảng năng lực hẹp) sẽ được chia ngẫu nhiên thành hai nhóm. Một nhóm sẽ nhận được học bổng còn nhóm kia thì không. Lưu ý rằng quy trình này chỉ có thể được chứng minh khi có nhiều người xứng đáng hoặc có nhu cầu tìm kiếm nguồn tài nguyên có giá trị hơn mức có thể đáp ứng trong các hạn chế tài nguyên hiện có.

Nếu không có thiết bị bẻ khóa này, chúng tôi sẽ buộc phải chọn chỉ những học sinh giỏi nhất. Trong những điều kiện này, chúng tôi hy vọng sẽ thấy điểm thi đầu vào có mối tương quan chặt chẽ và tích cực với thành công tiếp theo trong cuộc sống, như được thể hiện qua đường đứt nét trong Hình 14. Nhưng bằng cách chọn ngẫu nhiên những người từ dải năng lực hẹp (tức là 90 -95), chấp nhận một số và từ chối những người khác (con số chính xác phụ thuộc vào số lượng sinh viên có thể được cung cấp trong bất kỳ năm nào), chúng ta có thể tìm hiểu xem học bổng có ảnh hưởng đến thành tích sau này hay không so với hoàn cảnh gia đình và xã hội . chức vụ. Nếu điểm kiểm tra đầu vào thực sự có hiệu ứng gia tăng này, thì chúng sẽ được hiển thị dưới dạng một đường liền nét không liên tục phân cách những người nhận được học bổng học giả với những người không nhận được (Hình 14).

Phân tích hồi quy-gián đoạn dựa trên các nguyên tắc tương quan và hồi quy. Sự khác biệt chính là phân tích hồi quy-gián đoạn yêu cầu chúng ta tính toán phương trình hồi quy [ Y c = a + b ( x )] cho từng nhóm trong số hai nhóm, một nhóm nhận được một số tài nguyên có giá trị trong khi nhóm kia thì không. Sai số chuẩn của ước lượng (S yx ), hệ số xác định ( r 2 ) và tương quan đơn giản

Điểm thi vào đó

Quyết định trao học bổng

-----------Tie-Breaking Thí nghiệm

----------Thủ tục trao giải thông thường

HÌNH 14

Thử nghiệm phá vỡ ràng buộc và phân tích hồi quy-gián đoạn Nguồn: Chuyển thể từ Donald T. Campbell, “Reforms as Experiments,” in Handbook of Evaluation Research , tập. 1, biên tập. Elmer L. Struening và Marcia Guttentag (Beverly Hills, CA: Sage Publications, 1975), tr. 87.

hệ số (r) cũng có thể được tính cho mỗi nhóm. Lưu ý rằng sai số chuẩn của các ước tính hồi quy cho các nhóm thử nghiệm và nhóm đối chứng có thể được chuyển đổi thành các ước tính khoảng xác định tầm quan trọng của bất kỳ sự gián đoạn nào, ví dụ, được hiển thị bằng đường liền nét trong Hình 14.

Bây giờ chúng ta hãy sử dụng một ví dụ giả định khác để minh họa ứng dụng của phân tích hồi quy-gián đoạn. Hãy tưởng tượng rằng chúng tôi muốn theo dõi tác động của các chính sách thực thi của Cơ quan Bảo vệ Môi trường đối với việc giảm mức độ ô nhiễm không khí ở các thành phố khác nhau. Do việc thực thi tốn kém nên không thể áp dụng các chương trình ở mọi thành phố nơi ô nhiễm là một vấn đề nghiêm trọng. Một mẫu thành phố ngẫu nhiên là không khả thi về mặt chính trị bởi vì những khu vực cần nỗ lực thực thi nhiều nhất sẽ bị loại bỏ một cách tình cờ. Đồng thời, chúng tôi muốn tìm hiểu xem liệu các hoạt động thực thi, so với việc không thực thi, có làm giảm ô nhiễm hay không.

Giả sử rằng 20 thành phố có mức độ ô nhiễm từ trung bình đến cao đã được chọn cho thử nghiệm thực thi. Các thành phố này được xếp hạng theo dữ liệu về các chất gây ô nhiễm do CAMP cung cấp. Sự phân bố của các thành phố này theo chỉ số về mức độ nghiêm trọng của ô nhiễm (100 = cao nhất) được minh họa trong Bảng 17.

Sáu thành phố trong khoảng từ 81 đến 85 đã được xác định là nhóm hòa giải vì mục đích thử nghiệm thực thi. Ba trong số các thành phố này đã được chọn ngẫu nhiên để nhận chương trình thực thi; ba thành phố còn lại không nhận được chương trình nào. Bởi vì những thành phố này được chọn hoàn toàn trên cơ sở tình cờ, nó

BẢNG 17

Phân bổ các thành phố theo điểm số trên một chỉ số giả thuyết về mức độ nghiêm trọng của ô nhiễm

Mức độ ô nhiễm Số lượng thành phố

97

1

95

1

92

1

90

1

89

1

87

1

86

1

85

2

84

1

83

Nhóm hòa giải

1

82

1

81

1

80

1

79

1

78

1

76

1

74

1

71

1

67

1

Tổng 20

Nguồn: Dữ liệu hư cấu.

không chắc rằng các cáo buộc thiên vị sẽ được đưa ra để chống lại các nhà hoạch định chính sách, mặc dù điểm số về mức độ nghiêm trọng của ô nhiễm đối với hai trong số các thành phố kiểm soát cao hơn một chút so với các thành phố thử nghiệm. Hãy tưởng tượng rằng mức độ ô nhiễm không khí ở tất cả 20 thành phố (mười thành phố trong mỗi nhóm thử nghiệm và kiểm soát) được CAMP theo dõi một năm trước và một năm sau khi kết thúc thử nghiệm thực thi. Các kết quả giả định, được trình bày trong Bảng 18, cung cấp tất cả dữ liệu cần thiết để tính toán các phương trình hồi quy, sai số chuẩn của ước lượng, hệ số xác định và hệ số tương quan đơn giản. Lưu ý rằng những tính toán này được thực hiện riêng cho các nhóm thử nghiệm và kiểm soát. Đầu ra SPSS được hiển thị trong Hình 2.

Kết quả của phân tích hồi quy-gián đoạn giúp trả lời một số câu hỏi về kết quả của thử nghiệm thực thi. Đầu tiên, hãy quan sát các phương tiện trước và sau khi thực thi đối với các thành phố thử nghiệm và đối chứng. Mức độ ô nhiễm đối với cả hai nhóm đều thấp hơn trong giai đoạn sau khi thực thi, mặc dù nhóm đối chứng không nhận được chương trình thực thi nào. Tuy nhiên, sự khác biệt giữa phương tiện trước và sau khi thực thi đối với các thành phố thử nghiệm (88,6 — 84,7 = 3,9) lớn hơn đối với các thành phố đối chứng (77,5 — 76,7 = 0,8), cho thấy rằng việc thực thi 294

298  www.irpublicpolicy.ir

kiểm soát thành phố

www.irpublicpolicy.ir  299

Thành phố

(X)

(Y)

X

y

x 2

năm 2

xy

y c

ty-ự

11

85

88

7,5

11.3

56,25

127,69

84 .75

87.2

4,84

12

83

84

5,5

7.3

30,25

53,29

40,15

84,4

1,96

13

82

86

4,5

9.3

20,25

86,49

41,85

83,0

1,00

14

80

78

2,5

1.3

6,25

1,69

3,25

80.2

0,04

15

79

75

1,5

-1,7

2,25

2,89

-2,55

78,8

0,04

16

78

77

0,5

0,3

0,25

0,09

0,15

77,4

0,36

17

76

75

-1,5

-1,7

2,25

2,89

2,55

74,6

1,96

18

74

73

-3,5

-3,7

12.25

13,69

12,95

71,8

4,84

19

71

71

-6,5

-5,7

42,25

32,49

37.05

67.6

11.56

20

67

60

-10,5

-16,7

110,25

278.89

175,35

62,0

25.00

x = 77,5

Ỹ = 76,7

0

0

282,50

600.10

395,50

767.0

51,60

Trước khi thực thi Sau khi thực thi Mức độ ô nhiễm Mức độ ô nhiễm

S(.vy)  395,5  -  . -

b = _  =  _ =1,4 a = Y - b(X) = 76,7 - 1,4(77,5) =

S(.v=)  282,5

31,8

Yc = a + fc(X) =

- 31,8 + 1,4(X)

1,4(395,5)

r = _—— =  '  = 0-923

2(y=)  600.10

r = \/r 2 = 0,961

TRIỂN LÃM 2

Đầu ra SPSS cho Bảng 17 và 18

Tóm tắt mô hình

Người mẫu

r

Quảng trường R

Hình vuông R đã điều chỉnh

Tiêu chuẩn Lỗi ước tính

1

.985 một

.971

.967

.86302379

Một. Dự đoán: (Hằng số), PREENF

ANOVA b

Người mẫu

Tổng bình phương

df

Có nghĩa là hình vuông F

sig.

1

hồi quy

198.142

1

198.142 266.030

.000 một

Dư

5.958

số 8

.745

Tổng cộng

204.100

9

Một. Dự đoán: (Hằng số), PREENF b. Biến phụ thuộc: POSTENF

hệ số a

không chuẩn hóa

hệ số

tiêu chuẩn hóa

hệ số

Người mẫu

b

Tiêu chuẩn Lỗi

bản thử nghiệm

t

sig.

1

(Không thay đổi)

1.814

5.089

.356

.731

TRƯỚC

.936

.057

.985

16.310

.000

Một. Biến phụ thuộc: POSTENF

Tóm tắt mô hình

Người mẫu

r

Quảng trường R

Std đã điều chỉnh Lỗi của R Bình phương Ước tính

1

.961 một

.923

.913

2.40831892

a.Predictors:(Constant),PREENFC

ANOVA b

Người mẫu

Tổng bình phương

df

có nghĩa là hình vuông

F

sig.

1

hồi quy

553.700

1

553.700

95.466

.000 một

Dư

46.400

số 8

5.800

Tổng cộng

600.100

9

Một. Dự đoán: (Hằng số), PREENFC b. Biến phụ thuộc: POSTENFC

TRIỂN LÃM 2

Kết quả SPSS cho Bảng 17 và 18

hệ số a

không chuẩn hóa

hệ số

tiêu chuẩn hóa

hệ số

Người mẫu

b

Tiêu chuẩn Lỗi

bản thử nghiệm

t

sig.

1

(Không thay đổi)

- 31.800

11.131

- 2,857

.021

PREENFC

1.400

.143

.961

9.771

.000

Một. Biến phụ thuộc: POSTENFC

Y i (kiểm soát thành phố 11) = Y c (85) ; 1,96(2,27)

= 87,2 ; 4,45

= 82,8 đến 91,7

chương trình góp phần làm giảm ô nhiễm. Thứ hai, các thành phố thử nghiệm có hệ số xác định (r 2 = 0,971) và hệ số tương quan đơn giản (r = 0,986) mạnh hơn so với các thành phố đối chứng ( r 2 = 0,932, r = 0,961). Sai số ước lượng chuẩn của các thành phố thử nghiệm (S y. x = 0,76) cũng thấp hơn so với các thành phố đối chứng (S yx = 2,27). Do đó, có ít lỗi hơn trong mối quan hệ ước tính giữa mức độ thực thi và ô nhiễm đối với các thành phố thử nghiệm.

Cuối cùng, có một phần gián đoạn giữa các đường hồi quy cho hai nhóm. Nếu chúng tôi tính toán các ước tính khoảng thời gian cho hai thành phố đồng hạng với điểm số trước khi thi hành án giống hệt nhau là 85, thì chúng tôi sẽ thu được các kết quả sau:

Y i (thành phố thử nghiệm 8) = Y c (85) ; 1,96(0,76)

= 81,33 ; 1,49

= 79,8 đến 82,8

Y i (kiểm soát thành phố 11) = Y c (85) ; 1,96(2,27)

= 87,2 ; 4,45

= 82,8 đến 91,7

Các ước tính khoảng thời gian này có nghĩa là mức ô nhiễm cao nhất có khả năng xảy ra trong 95% thời gian ở thành phố thử nghiệm 8 là 82,8 và mức thấp nhất có khả năng xảy ra trong 95% thời gian ở thành phố kiểm soát 11 cũng là 82,8. Nói cách khác, khi chúng ta lấy mức ô nhiễm cao nhất và thấp nhất có khả năng xảy ra trong 95% thời gian, thì thành phố thử nghiệm bằng với thành phố kiểm soát. Đồng thời, các ước tính điểm gần hơn đối với thành phố thử nghiệm 10 (77,59) và thành phố kiểm soát 14 (80,2), cho thấy sự gián đoạn không lớn đối với một số thành phố.

Lưu ý rằng kiểu so sánh này sẽ không thể thực hiện được nếu không có phân tích hồi quy-gián đoạn. Bằng cách chỉ định ngẫu nhiên điểm số gắn liền với thử nghiệm và

các nhóm kiểm soát, chúng tôi có thể xác định tác động của chương trình thực thi đối với các thành phố giống hệt nhau hoặc rất giống nhau về mức độ ô nhiễm trước khi thực thi. Các kết quả của phân tích hồi quy-gián đoạn sẽ dễ hình dung hơn nếu chúng ta hiển thị chúng ở dạng đồ họa. Trong Hình 15, có thể thấy rõ sự gián đoạn giữa hai nhóm.

Phân tích hồi quy-gián đoạn là một kỹ thuật hữu ích để theo dõi kết quả của các thử nghiệm xã hội liên quan đến việc phân phối một số tài nguyên khan hiếm. Mặc dù ví dụ giả định của chúng tôi minh họa một số phép tính cần thiết để áp dụng kỹ thuật này, nhưng nó cũng tránh được một số phức tạp của nó. Việc áp dụng kỹ thuật này thường đòi hỏi số lượng trường hợp lớn hơn nhiều so với trường hợp được sử dụng ở đây. Ví dụ, có thể cần tới hai trăm trường hợp để thực hiện loại phân tích vừa mô tả. Nhu cầu về một mẫu trường hợp tương đối lớn là một trong một số điều kiện phải được đáp ứng để có được kết quả hợp lệ. Các điều kiện này, bao gồm các biến có phân phối chuẩn, được thảo luận trong các văn bản thống kê có sẵn.[401]

HÌNH 15

Hiển thị đồ họa kết quả hồi quy-gián đoạn

TÓM TẮT CHƯƠNG

Chương này đã cung cấp một cái nhìn tổng quan về bản chất và chức năng của giám sát trong phân tích chính sách, so sánh và đối chiếu bốn phương pháp giám sát—kế toán hệ thống xã hội, kiểm toán xã hội, thử nghiệm xã hội-

CÂU HỎI ĐÁNH GIÁ

1. Giám sát liên quan đến dự báo như thế nào?

2. Mối quan hệ giữa các vấn đề không có cấu trúc và các phương pháp giám sát là gì?

3. Mối quan hệ giữa giám sát và bốn chiến lược phân tích chính sách là gì?

và tổng hợp nghiên cứu và thực hành—đồng thời mô tả và minh họa việc áp dụng các kỹ thuật được sử dụng cùng với bốn phương pháp này.

4. Xây dựng các định nghĩa cấu thành và vận hành cho bất kỳ năm biến số hành động và kết quả nào sau đây:

kinh phí chương trình

luân chuyển nhân sự

Bình đẳng về cơ hội giáo dục

An ninh quốc gia

Các dịch vụ sức khoẻ

Ưu đãi công việc

Chất lượng cuộc sống

Sự ô nhiễm

Sự hài lòng với các dịch vụ của thành phố

Tiêu thụ năng lượng

phân phối thu nhập

Mối quan hệ với khách hàng

5. Bảng sau đây liệt kê một số vấn đề về chính sách . Đối với năm trong số những vấn đề này, hãy cung cấp một chỉ số hoặc chỉ số sẽ giúp xác định

liệu những vấn đề này có được giải quyết thông qua hành động của chính phủ hay không.

xa lánh công việc

Cúp học

Tội phạm

Nghèo

khủng hoảng năng lượng

khủng hoảng tài chính

lạm phát

phân biệt chủng tộc

6. Bảng sau đây báo cáo số vụ phạm tội mà cảnh sát biết trên 100.000 dân. Các hành vi phạm tội đã biết được chia thành hai loại—tội phạm bạo lực đối với người và tội phạm đối với tài sản—từ

1985 đến 2009. Dựng hai biểu đồ đường cong thể hiện xu hướng của tỷ lệ tội phạm trong giai đoạn này. Dán nhãn cho hai biểu đồ một cách thích hợp. Những biểu đồ này gợi ý gì về tội phạm như một vấn đề chính sách?

Tỷ lệ tội phạm ở Hoa Kỳ: Hành vi phạm tội được cảnh sát biết trên 100.000

Dân số, 1985-2009

1985

1990

1995

2000

2005

2009

Hung bạo

556

730

685

507

469

430

Tài sản

4.651

5,079

4,591

3.618

3,432

3.036

Nguồn: Bộ Tư pháp Hoa Kỳ, Cục Điều tra Liên bang.

7.       Trong bảng sau đây là dữ liệu về tỷ lệ phần trăm năm 1975, 1989 và 2006. Sử dụng những dữ liệu này để điều chỉnh phân phối thu nhập gia đình theo nhóm ngũ vị phân trong cấu trúc ba đường cong Lorenz mô tả các thay đổi

Phần trăm Phân phối Thu nhập Cá nhân Gia đình ở
Hoa Kỳ theo Ngũ phân vị, 1975, 1989 và 2006

ngũ phân vị

1975

1989

2006

cao nhất

41,0

46,7

52.1

Thứ hai

24,0

24,0

20.3

Ngày thứ ba

17,6

15,9

14.3

thứ tư

12,0

9,6

9,5

thấp nhất

5.4

3,8

4.7

Tổng cộng

100,0

100,0

100,0

Nguồn: Cục Điều tra Dân số Hoa Kỳ, Báo cáo Dân số Hiện tại , Dòng P-60.

trong phân phối thu nhập năm 1975, 1989 và 2006. Đánh dấu các đường cong và hai trục.

8.    Tính tỷ lệ nồng độ Gini cho dữ liệu năm 1975, 1989 và 2006 được trình bày trong đề xuất nghiên cứu 7. Đường cong Lorenz và hệ số Gini gợi ý điều gì về nghèo đói như một vấn đề chính sách? Nếu nghèo đói và các vấn đề khác là “nhân tạo” và “chủ quan”, thì thông tin được hiển thị bởi các đường cong Lorenz có giá trị như thế nào? Tại sao?

9.    Vấn đề chính sách: Có nên tăng trợ cấp trung bình hàng tháng trả cho các bà mẹ theo chương trình Hỗ trợ Gia đình có Trẻ em Phụ thuộc (AFDC) hay không?

Năm

Lợi ích trung bình hàng tháng

Chỉ số giá tiêu dùng (1982-84 = 100)

1970

$183,13

38,8

1975

219,44

53,8

1980

280.03

82,4

1985

342.15

107,6

1988

374.07

118.3

Chuẩn bị một bản ghi nhớ chính sách trả lời câu hỏi này. Trước khi viết bản ghi nhớ:

Lập chỉ số sức mua cho tất cả các năm trong chuỗi, lấy năm 1970 làm năm cơ sở.

Chuyển đổi lợi ích trung bình hàng tháng thành lợi ích thực tế trong những năm này.

Lặp lại quy trình tương tự, sử dụng năm 1980 làm năm cơ sở.

10.    Hãy tưởng tượng rằng bạn đang kiểm tra tác động của mười giải thưởng học bổng đối với thành tích sau này của những thanh niên có hoàn cảnh khó khăn ở trường đại học. Có ít giải thưởng hơn ứng viên và giải thưởng phải dựa trên thành tích. Vì vậy, không thể trao giải thưởng cho tất cả học sinh có hoàn cảnh khó khăn, cũng như việc chọn ngẫu nhiên học sinh là không khả thi về mặt chính trị vì điều này mâu thuẫn với nguyên tắc xứng đáng. Bạn quyết định phân bổ mười giải thưởng theo các quy tắc sau: Không học sinh nào nhận được giải thưởng nếu không đạt ít nhất 86 điểm trong bài kiểm tra; năm giải thưởng sẽ tự động được trao cho những học sinh đứng đầu trong khoảng 92-100; và năm giải thưởng còn lại sẽ được trao cho một nhóm học sinh ngẫu nhiên trong khoảng 86-91.

Một năm sau, bạn có được thông tin về điểm trung bình của mười học sinh được giải thưởng và mười học sinh có hoàn cảnh khó khăn khác không nhận được giải thưởng. Bạn có điểm thi tuyển sinh đại học của tất cả hai mươi học sinh. Việc trao học bổng cho học sinh có hoàn cảnh khó khăn có cải thiện thành tích sau này ở trường đại học không?

Nhóm giải thưởng

Nhóm không có giải thưởng

Điểm kiểm tra

Điểm trung bình

Điểm kiểm tra

Điểm trung bình

99

3,5

88

3.2

97

3.9

89

3.2

Điểm kiểm tra

Điểm trung bình

Điểm kiểm tra

Điểm trung bình

94

3.4

90

3.3

92

3.0

86

3.0

92

3.3

91

3,5

86

3.1

85

3.1

90

3.3

81

3.0

89

3.2

79

2,8

88

3.2

84

3.0

91

3.4

80

2.6

Xây dựng biểu đồ hồi quy-gián đoạn hiển thị điểm kiểm tra và điểm trung bình cho các nhóm đạt giải và không đạt giải. Sử dụng X và O để hiển thị các điểm dữ liệu cho các nhóm thử nghiệm ( X ) và kiểm soát (O).

Lập một bảng tính và tính toán cho mỗi nhóm các giá trị của a và b trong phương trình Y c = a + b(X).

Đối với mỗi nhóm, hãy viết phương trình hồi quy mô tả mối quan hệ giữa thành tích (điểm kiểm tra) và thành tích tiếp theo (điểm trung bình).

Tính toán sai số chuẩn của ước tính ở khoảng ước lượng 95 phần trăm (nghĩa là hai sai số chuẩn) cho mỗi nhóm.

  Tính r 2 và r .

Diễn giải thông tin từ (a) đến (e) và trả lời câu hỏi: Việc cấp học bổng cho những sinh viên có hoàn cảnh khó khăn có cải thiện thành tích sau này ở trường đại học không? Biện minh cho câu trả lời của bạn.

12.     Trừ 0,5 từ điểm trung bình của mỗi học sinh trong nhóm không đạt giải (kiểm soát) trong bài toán trước.

Y có thay đổi đối với nhóm kiểm soát không ? Tại sao?

BÀI TẬP MINH HỌA

Một phương trình hồi quy tuyến tính đơn giản (hai biến) được viết là

Y = a + b ( x )

HOẶC

y = b 0 + b 1 x  (1)

Khi chúng ta sử dụng phương trình này để ước tính giá trị của một biến trong một chuỗi thời gian , phương trình được viết là

b.    Độ dốc của đường hồi quy có thay đổi đối với nhóm kiểm soát không? Tại sao?

c.    Sai số chuẩn của ước tính có thay đổi đối với nhóm kiểm soát không? Tại sao?

d.    r 2 và r có thay đổi đối với nhóm đối chứng không ?Tại sao?

e.    Câu trả lời của bạn cho thấy gì về sự phù hợp của phân tích tương quan và hồi quy đối với các vấn đề mà điểm trước và sau khi kiểm tra có mối tương quan cao?

f.     Sau đó, những lợi thế đặc biệt của phân tích hồi quy-gián đoạn là gì?

13.    Sử dụng ít nhất bốn mối đe dọa đối với tính hợp lệ, xây dựng các phản bác đối với lập luận sau: ( B ) Chi phí của một giải pháp thay thế càng lớn thì khả năng thay thế đó sẽ được theo đuổi càng ít. ( W ) Việc thực thi giới hạn tốc độ tối đa là 55 dặm một giờ làm tăng chi phí vượt quá giới hạn tốc độ. (I) Tỷ lệ tử vong do số dặm đã giảm từ 4,3 xuống 3,6 người chết trên 100 triệu dặm sau khi thực hiện giới hạn tốc độ 55 dặm/giờ. (C) Giới hạn tốc độ 55 dặm một giờ (Luật Tốc độ Tối đa Quốc gia năm 1973) chắc chắn đã thành công trong việc cứu mạng sống. Nghiên cứu Hình 13 trước khi bạn bắt đầu.

y t = b 0 + b 1 x 1  (2)

Trong phương trình 1, giá trị của các biến y và x không được sắp xếp theo thời gian. Ví dụ: giá và tuổi của ô tô sẽ không liên quan đến thời điểm đo giá và tuổi. Ngược lại, Phương trình 2 biểu thị giá như một hàm của thời gian, ví dụ, năm mà giá được đo lường. Dữ liệu sẽ được sắp xếp như thế này:

TRƯỜNG HỢP

GIÁ (Y t )

NĂM ( Xt )

1

10.000 USD

1985

Lưu ý: Các năm có thể được mã hóa là 1,2,..

.,T,

2

10.200

1986

hoặc như - 1, - 2, ..., 0,1, 2, ... ,T.

3

10.300

1987

4

10.600

1988

5

10.500

1989

6

11.100

1990

7

11.100

1991

số 8

11.200

1992

9

11.500

1993

Phương trình 2 là phương trình hồi quy chuỗi thời gian. Nó thường được sử dụng để dự báo giá trị của một biến trong những năm tới, ví dụ, giá của Nissans trong năm 2000.

Một loại phương trình hồi quy chuỗi thời gian khác có hai hoặc nhiều biến độc lập (dự báo), X 1 t ... x kt , được cho là nguyên nhân của biến phụ thuộc (phản hồi), y t , được cho là biến hiệu quả (vì phân tích hồi quy không liên quan gì đến quan hệ nhân quả, về bản chất, thuật ngữ giả định được sử dụng ở đây). Phương trình được viết là

y t = b 0 + b 1 x 1 t + b 2 x 2 t + b k x kt  (3)

Khi sử dụng phân tích hồi quy chuỗi thời gian, điều quan trọng cần nhớ là các điểm sau:

  Chúng ta thường muốn ước tính tác động của can thiệp chính sách đối với kết quả chính sách. Chúng tôi làm điều này bằng cách tạo ra cái gọi là biến giả (phân loại) , nhận giá trị 0 trước can thiệp chính sách và 1 sau can thiệp chính sách . Ví dụ, một biến giả có thể được ký hiệu là x 2 t khi biến giả là biến dự đoán thứ hai. Biến đầu tiên là thời gian, x 1 t , tính bằng năm. Phương trình hồi quy can thiệp chính sách sẽ được viết: y t (kết quả chính sách) = b 0 + b 1 x 1 t (thời gian)

Tôi b 2 x 2 ; can thiệp chính sách)

(4)

2.     Trong hồi quy tuyến tính, chúng ta phải thỏa mãn các giả định về tuyến tính và phương sai đồng nhất. Một giả định bổ sung phải được thỏa mãn trong phân tích chuỗi thời gian: Các quan sát của y trong chuỗi thời gian phải độc lập (không tương quan). Điều này được gọi là giả định không tự tương quan . Lưu ý rằng, giống như có các kiểm định về tính tuyến tính (ví dụ: vẽ đồ thị các giá trị y so với điểm bình thường trong biểu đồ xác suất thông thường), có các kiểm định về tự tương quan. Một trong số đó là bài kiểm tra Durbin-Watson (DW). Chúng ta có thể áp dụng thử nghiệm này với SPSS và các gói thống kê khác.

3.      Nếu hệ số tự tương quan, r , có ý nghĩa thống kê ở mức xác định của a (thường là p = 0,05), chúng ta bác bỏ giả thuyết không cho rằng các quan sát liền kề trong một chuỗi thời gian là không tương quan—và do đó chúng ta chấp nhận giả thuyết bản địa thay đổi mà liền kề các quan sát là tự tương quan. Khi có sự tự tương quan có ý nghĩa thống kê, chúng ta thường có thể loại bỏ hầu hết các tác động của nó bằng cách hồi quy các giá trị của y t trên các giá trị trễ của chúng, y t - 1 . Đây là độ trễ của một khoảng thời gian (ví dụ: một năm). Các giá trị bị trễ (một hoặc nhiều khoảng thời gian) của một biến có thể được tính toán dễ dàng bằng SPSS và các gói thống kê khác.

Phương trình hồi quy với biến phụ thuộc có độ trễ (trong trường hợp này là một năm) được viết như sau:

y t = b 0 + b 1 y t - 1  (5)

Phương trình 4 và 5 có thể được kết hợp để thể hiện tác động của biến kết quả chính sách bị trễ ( y t - 1 ), thời gian ( x t 1 ) và can thiệp chính sách ( x t 2 ) đối với biến kết quả chính sách ( y t ). Đây là phương trình kết hợp:

y t = b 0 + b 1 y t - 1 (trễ 1 tiết)

+ b 2 x 2 t (thời gian)

+ b 3 x 3 t (can thiệp chính sách)  (6)

Trong bài tập trình diễn này, chúng ta sẽ sử dụng tệp dữ liệu từ Hệ thống báo cáo tai nạn chết người của Cục quản lý an toàn giao thông đường cao tốc quốc gia để thực hiện các nhiệm vụ được mô tả tiếp theo:

Ước tính ảnh hưởng của thời gian đối với các trường hợp tử vong trước (1966-73) và sau (1974-2000) khi áp dụng giới hạn tốc độ 55 dặm/giờ. Chạy hai hồi quy riêng biệt. Giải thích hai ước tính hồi quy . Trong phần này của bài tập, không sử dụng dữ liệu sau năm 2000.

Ước tính ảnh hưởng của việc làm đối với tử vong. Trên cơ sở chuỗi 1966-90, dự báo tử vong do giao thông cho năm 2009. Giá trị thực tế của tử vong trong năm 2009 là 33.808. Giải thích bản in của máy tính và so sánh dự báo với số ca tử vong thực tế cho năm 2009.

Ước tính tác động của thời gian (năm) và can thiệp chính sách (giới hạn tốc độ 55 dặm/giờ) đối với các trường hợp tử vong, sử dụng biến giả cho can thiệp. Đánh giá xem tác động của can thiệp chính sách có ý nghĩa thống kê hay không và giải thích kết quả của máy tính.

THƯ MỤC

Bartlett, Robert V., chủ biên. Chính sách thông qua Đánh giá Tác động: Phân tích Thể chế hóa như một Chiến lược Chính sách . New York: Greenwood Press, 1989.

Campbell, Donald T. Phương pháp luận và nhận thức luận cho khoa học xã hội: Các bài báo chọn lọc , chủ biên. E. Samuel Overman. Chicago: Nhà xuất bản Đại học Chicago, 1989.

Cook, Thomas D., và Charles S. Reichardy, chủ biên. Phương pháp định tính và định lượng trong nghiên cứu đánh giá . Beverly Hills, CA: Nhà xuất bản Sage, 1979.

Light, Richard J. và David B. Pillemer. Tóm tắt: Khoa học về Đánh giá Nghiên cứu . Cambridge, MA: Nhà xuất bản Đại học Harvard, 1984.

MacRae, Duncan Jr. Chỉ số Chính sách: Liên kết giữa Khoa học Xã hội và Tranh luận Công khai . Đồi Chapel: Nhà xuất bản Đại học Bắc Carolina, 1985.

4.     Ước tính lại phương trình trong phần 3. Lần này, kiểm soát tác động của tự tương quan bằng cách thêm Y t- 1 (giá trị trễ của biến phụ thuộc) làm yếu tố dự báo thứ ba. Giải thích đầu ra và so sánh nó với đầu ra thu được trong phần 3.

5.     Ước tính tác động của can thiệp chính sách đối với các trường hợp tử vong sau khi tính cả số dặm đã đi và việc làm như các biến số dự báo bổ sung. Trong hồi quy này, không bao gồm thời gian như một biến dự đoán. Giải thích đầu ra máy tính của bạn.

6.     Sử dụng dữ liệu trong Hình 4 để tạo chuỗi thời gian gián đoạn và biểu đồ chuỗi kiểm soát cho (a) Hoa Kỳ (US); (b) đối với các quốc gia Châu Âu áp dụng giới hạn tốc độ 48 và 54 dặm/giờ (80 và 90 kph) (EUREXP); và (c) đối với các quốc gia Châu Âu không áp dụng giới hạn tốc độ (EURCON). Giải thích các biểu đồ và chỉ ra cách phân tích của bạn trả lời câu hỏi: Giới hạn tốc độ có làm giảm tỷ lệ tử vong không?

Miles, Matthew B. và A. Michael Huberman. Phân tích dữ liệu định tính: Sách nguồn về các phương pháp mới . Đồi Beverly, CA: Nhà xuất bản Sage, 1984.

Shadish, William, Thomas D. Cook và Donald T. Campbell. Thiết kế thử nghiệm và bán thử nghiệm để có giá trị bên ngoài . Boston, MA: Houghton Mifflin, 2002.

Trochim, William MK Thiết kế nghiên cứu để đánh giá chương trình: Phương pháp tiếp cận gián đoạn hồi quy . Đồi Beverly, CA: Nhà xuất bản Sage, 1984.

Văn phòng Tổng kế toán Hoa Kỳ. Thiết kế Đánh giá . Tài liệu Chuyển giao Phương pháp 4. Washington, DC: Phòng Phương pháp và Đánh giá Chương trình, Văn phòng Kế toán Tổng hợp Hoa Kỳ, tháng 7 năm 1984.

Yin, Robert K. Phân tích nghiên cứu trường hợp . Beverly Hills, CA: Nhà xuất bản Sage, 1985.

TÌNH HUỐNG 1 TÌM HIỂU KẾT QUẢ CHÍNH SÁCH: KINH TẾ CHÍNH TRỊ CỦA TỶ SỐ GIAO THÔNG Ở CHÂU ÂU VÀ HOA KỲ

Giới hạn tốc độ 55 dặm/giờ được áp dụng vào năm 1974 như một biện pháp để giảm mức tiêu thụ xăng trong thời kỳ cấm vận dầu mỏ của OPEC năm 1973-1974. Thật bất ngờ, sau chính sách này, số người chết vì tai nạn giao thông đã giảm mạnh. Từ ngày 1 tháng 1 năm 1974 đến ngày 31 tháng 12 năm 1975, đã giảm 9.100 trường hợp tử vong, giảm 16,8%. vấn đề không phải là không quan trọng hay tầm thường. Tử vong do giao thông là nguyên nhân tử vong hàng đầu ở những người từ 35 tuổi trở xuống. Số ca tử vong trung bình hàng năm trên đường cao tốc kể từ năm 1974 tương đương với một chiếc máy bay 767 chở đầy tải đâm vào nhau mà không có ai sống sót vào mỗi ngày thứ ba trong tuần.

Vào ngày 2 tháng 4 năm 1987, Quốc hội đã ban hành Đạo luật Hỗ trợ Di dời Thống nhất và Giao thông Mặt đất năm 1987, bác bỏ quyền phủ quyết của Tổng thống Reagan. Các điều khoản của dự luật này cho phép từng tiểu bang thử nghiệm giới hạn tốc độ lên đến 65 dặm một giờ trên đường cao tốc liên bang ở nông thôn. Đến tháng 7 năm 1988, bốn mươi tiểu bang đã tăng giới hạn tốc độ lên 60 hoặc 65 dặm một giờ trên 89 phần trăm đường liên bang ở nông thôn. Thượng nghị sĩ John C. Danforth Danforth cho biết, giới hạn tốc độ 65 dặm/giờ sẽ tiết kiệm trung bình một phút mỗi ngày cho mỗi người lái xe nhưng lại dẫn đến số ca tử vong hàng năm tăng từ 600 đến 1.000 người. Washington Post tham gia cùng các đối thủ: “Phương trình tính bằng phút so với cả đời. Nó thậm chí không gần. ...Một trăm dặm ở tốc độ 55 dặm/giờ mất khoảng 17 phút lâu hơn ở tốc độ 65. Đó là cái giá của những mạng sống đó.

Đó phải là cuộc bỏ phiếu dễ dàng nhất mà Hạ viện thực hiện trong năm nay”. Giới hạn tốc độ tối đa quốc gia đã chính thức bị bỏ rơi cùng năm.

Nhiều nhà phân tích đã đánh giá tác động của sự can thiệp, cùng với các quan chức được bầu từ mười bang phía đông bắc vẫn giữ giới hạn tốc độ 55 dặm một giờ cho đến khi nó bị bãi bỏ, khẳng định rằng luật năm 1974 chịu trách nhiệm cho việc giảm tử vong do tai nạn giao thông. Tuy nhiên, bằng chứng cho thấy rằng họ có thể đã thất bại trong việc xem xét các giả thuyết của đối thủ—mà nếu họ được xác định và kiểm tra thì sẽ dẫn đến một cách giải thích khác về tử vong do giao thông và do đó, một khuyến nghị chính sách khác.

Đây là số liệu về U .S. tử vong do giao thông và các biến số khác từ năm 1966 đến 2010 (Hình 3). Ngoài ra, tỷ lệ tử vong ở Hoa Kỳ và các nước Châu Âu được cung cấp trong một danh sách riêng (Hình 4). Sử dụng dữ liệu cho bài tập chứng minh.

TRÌNH BÀY 3

NĂM

MẬP

BIMI

UEMR

EMP

NHẠC POP

IIP

1966

50894

926

3.2

72895000

195578000

32,50

1967

50724

964

3.1

74372000

197457000

34h30

1968

52725

1016

2.9

75920000

199399000

35,40

1969

53543

1062

2,8

77902000

201385000

37.30

1970

52627

1110

4.4

78627000

203984000

36,90

1971

52542

1179

5.3

79120000

206827000

36,50

1972

54589

1260

5.0

81702000

209284000

39.00

1973

54052

1313

4.2

84409000

211357000

43.00

NĂM

MẬP

BIMI

UEMR

EMP

NHẠC POP

IIP

1974

45196

1281

4,9

85936000

213342000

44,40

1975

44525

1328

7,9

84783000

215465000

40,60

1976

45523

1402

7.1

87485000

217561000

42.20

1977

47878

1467

6.3

90546000

219758000

44,70

1978

50331

1545

5.3

94373000

222093000

47.00

1979

51093

1529

5.1

96945000

224569000

50,50

1980

51091

1527

6,9

97722000

227255000

51.10

1981

49301

1553

7.4

98878000

229637000

50,50

1982

43945

1595

9,9

98047000

231996000

48,70

1983

42589

1653

9,9

99347000

234284000

47,70

1984

44257

1720

7.4

103413000

236477000

53,00

1985

43825

1774

7,0

105613000

237924000

54,40

1986

46087

1835

6,9

107860000

240133000

55,70

1987

46390

1921

6.2

110634000

242289000

55,90

1988

47087

2026

5,5

113153000

244499000

60.10

1989

45582

2096

5.2

115453000

246819000

61,70

1990

44599

2144

5.6

116660000

249403000

61.20

1991

41508

2172

7,0

115657000

252138000

60,70

1992

39250

2247

7,8

116395000

255039000

60,90

1993

40150

2297

7.2

118149000

257800000

63,90

1994

40716

2360

6.1

121999000

260350000

66.10

1995

41817

2423

5.6

124766000

262755000

70.40

1996

41907

2469

5.4

125311000

265284000

71,60

1997

42013

2560

4,9

129558000

267744000

76,50

1998

41471

2619

4,5

131463000

270299000

82,90

1999

41611

2691

4.2

133488000

272691000

86.10

2000

41945

2750

4.0

135208000

282172000

90.20

2001

42196

2797

4.7

136933000

285082000

90,70

2002

43005

2856

5,8

136485000

287804000

86,80

2003

42884

2890

6,0

137736000

290326000

89,50

2004

42836

2965

5,5

139252000

293046000

90.40

2005

43510

2989

5.1

141730000

295753000

94.10

2006

42708

3014

4.6

144427000

298593000

95,50

2007

41059

3030

4.6

146047000

301580000

97,50

2008

37423

2926

5,8

145362000

304375000

99,80

2009

33808

2991

9.3

139877000

307007000

87,40

2010

31000

2980

9,6

132000000

308400408

87,60

Lưu ý: CHẤT BÉO

= tử vong; BIMI =

hàng tỷ dặm đã đi;UEMR

= tỷ lệ thất nghiệp;

EMP = việc làm; POP = dân số; IIP = Chỉ số sản xuất công nghiệp.

TRÌNH BÀY 4

NĂM

CHÚNG TA

EUREXP

EURC

Vương quốc Anh

VÒNG

FR

CÁI HANG

1970

25,8

21.9

24.3

14.3

24,8

23,5

25

1971

25.4

22,8

24.7

14,8

25.9

25.4

25

1972

26.1

22,8

25,0

14.6

25.2

27,4

24

1973

25,6

22.1

23,5

14.7

23,8

25,6

24

1974

21.2

17,4

21.3

13,0

18,0

22,5

16

1975

20.1

17,6

20.2

11.9

19,0

24,0

17

1976

20.9

18.3

18,8

12,0

20,0

26,0

17

Lưu ý: EUREXP = Các quốc gia “thử nghiệm” ở châu Âu áp dụng giới hạn tốc độ 90 kph (54 dặm/giờ) vào năm 1972; EURCON = Các quốc gia “kiểm soát” ở châu Âu. Các tên khác đề cập đến các quốc gia.

Đánh giá chính sách

Hiệu suất

MỤC TIÊU

Bằng cách nghiên cứu chương này, bạn sẽ có thể

■     Phân biệt các phương pháp giám sát và đánh giá.

■     Liệt kê các đặc điểm chính của đánh giá chính sách.

■     Xác định và minh họa các tiêu chí để đánh giá hiệu quả chính sách.

■     Đánh giá tương phản và đánh giá tổng hợp.

■     So sánh các giá trị, đạo đức và siêu đạo đức.

■     Phân tích các vấn đề đạo đức và kinh tế liên quan đến công bằng và công bằng xã hội.

t

Mục đích chính của giám sát là đưa ra những tuyên bố hợp lý về hậu quả của các chính sách. Giám sát là về sự thật; đánh giá là về sự thật và giá trị. Giám sát trả lời câu hỏi: Chính sách có tạo ra kết quả như mong đợi không? Đánh giá trả lời một câu hỏi liên quan nhưng khác biệt: Kết quả có giá trị gì?

Trong chương này, chúng ta xem xét phương pháp đánh giá phân tích chính sách bằng cách xem xét một số cách đầu tiên mà đạo đức và các giá trị quan trọng đối với chính sách công. Các khuôn khổ để suy nghĩ về các giá trị, đạo đức và siêu đạo đức (nghiên cứu triết học về lý luận đạo đức) sau đó được giới thiệu. Chúng ta tiếp tục xem xét bản chất, mục đích và chức năng của đánh giá trong phân tích chính sách, cho thấy đánh giá như một hình thức đánh giá đạo đức giúp tạo ra thông tin về hiệu quả chính sách như thế nào. Ngược lại, giám sát như một loại đánh giá nhân quả giúp tạo ra thông tin về kết quả chính sách. Sau đó, chúng tôi so sánh và đối chiếu ba cách tiếp cận để đánh giá và kiểm tra các phương pháp và kỹ thuật được sử dụng cùng với các cách tiếp cận này.

Từ Chương 7 của Phân tích chính sách công, Phiên bản thứ năm. William N. Dunn. Bản quyền © 2012 của Pearson Education, Inc. Bảo lưu mọi quyền.

ĐẠO ĐỨC VÀ GIÁ TRỊ TRONG PHÂN TÍCH CHÍNH SÁCH

Một số nhà phân tích tin rằng việc đánh giá chính sách nên tập trung vào việc giải thích và dự đoán, coi đạo đức và các giá trị là điều cần suy nghĩ lại. “Những người theo thuyết dự báo” lập luận rằng những bất đồng về chính sách sẽ giảm bớt hoặc biến mất nếu các nhà phân tích có thể giải thích và dự đoán một cách chắc chắn hơn. Không ích gì khi dành nhiều thời gian cho sự khác biệt về các giá trị cơ bản, bởi vì chúng có thể gây tranh cãi và khó giải quyết.[402]

Quan điểm phân tích chính sách này, gắn liền với triết lý khoa học được gọi là chủ nghĩa thực chứng logic, tạo ra sự tách biệt rõ ràng giữa sự thật và giá trị. Việc thu thập các sự kiện được coi là tích cực, bởi vì các sự kiện khẳng định những gì đang có , khác với những suy đoán về những gì nên có . Chủ nghĩa thực chứng logic [403]được phát triển ở châu Âu vào những năm 1920 bởi một nhóm các nhà vật lý và triết gia khoa học có tên là Vòng tròn Vienna. Những người theo chủ nghĩa thực chứng ban đầu của Vòng tròn Vienna, và sau đó là những người theo họ trong khoa học xã hội, tin rằng những câu hỏi về đạo đức và luân lý không phải là những chủ đề khoa học thích hợp. Bởi vì quan sát, giải thích và dự đoán được coi là mục đích hợp pháp duy nhất của khoa học, nên các phán đoán về đạo đức và giá trị được coi là phi khoa học, ngoại khoa học hoặc phản khoa học. Khoa học và các giá trị nên được tách biệt nghiêm ngặt. Trong các ngành khoa học xã hội, các nhà phân tích nên giới hạn công việc của họ trong việc giải thích và dự đoán kết quả chính sách, giới hạn bản thân họ trong việc quan sát và phân tích những gì hiện có hơn là những gì nên xảy ra.

Suy nghĩ về các giá trị

Chủ nghĩa thực chứng đã bị các triết gia từ bỏ vào giữa những năm 1950. Nó không còn được coi là một mô hình khoa học bền vững nữa. Sự đồng thuận ngày nay là khoa học, chịu nhiều ảnh hưởng xã hội, văn hóa, kinh tế, chính trị và tâm lý, không hoạt động theo cách mà các nhà thực chứng đã nói. Trong bối cảnh này, các nhà phân tích cần xem xét nghiêm túc mối quan hệ (chứ không phải sự tách biệt) giữa sự thật và giá trị. Vì lý do này, điều quan trọng là phải hiểu ý nghĩa của chúng tôi khi chúng tôi sử dụng các thuật ngữ giá trị và đạo đức .

Các giá trị có thể được xác định một cách toàn diện, sao cho nó bao gồm bất kỳ mong muốn, nhu cầu, mối quan tâm hoặc sở thích nào. [404]Ở đây, các giá trị đại diện cho các “đối tượng” cùng với một loạt các hành vi liên quan đến sự lựa chọn, ví dụ: “Anh ấy thích súng hơn bơ” hoặc “Cô ấy muốn súng hơn bơ”. Theo quan điểm này, quan điểm coi giá trị là đối tượng (ví dụ: ưu tiên cho hiệu quả), giá trị là bất kỳ thứ gì được quan tâm đối với những người thực hiện đánh giá. Với quan niệm rộng rãi này, các nhà phân tích chính sách có thể được coi là giải quyết một loạt các giá trị. Theo nghĩa rộng này, các lựa chọn chính sách liên quan đến “sự phân bổ giá trị có căn cứ”.[405]

Quan niệm thứ hai, cụ thể hơn về giá trị đề cập đến giá trị như là tiêu chí. Ở đây, mối quan tâm không chỉ là các giá trị với tư cách là các đối tượng mà còn là các tiêu chí được sử dụng để lựa chọn các giá trị. Ý nghĩa thứ hai này của các giá trị kết hợp các quy tắc quyết định hoặc

tiêu chí được sử dụng để lựa chọn giữa hai hoặc nhiều giá trị. Trong khi một định nghĩa rộng về các giá trị dẫn đến các tuyên bố như “Đa số công dân muốn các chương trình hiệu quả hơn,” một định nghĩa hẹp hơn xác định tiêu chí hoặc quy tắc: “Đa số công dân muốn các chương trình theo quy tắc: Chọn chương trình hiệu quả hơn hiệu quả vì nó tạo ra lợi ích ròng lớn nhất (nghĩa là lợi ích trừ đi chi phí).”

Hai cách sử dụng thuật ngữ giá trị này có liên quan đến các bối cảnh khác nhau - cá nhân, tiêu chuẩn và lý tưởng - trong đó chúng ta hiểu giá trị. [406]Trong bối cảnh cá nhân, các giá trị được thể hiện dưới dạng sở thích, mong muốn và nhu cầu. Một biểu thức giá trị là “Tôi thích trường công hơn trường tư.” Ngược lại, bối cảnh tiêu chuẩn liên quan đến các tuyên bố về một cá nhân hoặc nhóm nắm giữ các giá trị nhất định, ví dụ: “Đưa xe buýt đến trường để hòa nhập chủng tộc là một chính sách tốt trong mắt các công dân thuộc tầng lớp trung lưu.” Cuối cùng, bối cảnh lý tưởng liên quan đến các phán đoán giá trị không thể quy giản thành các biểu thức giá trị hoặc tuyên bố giá trị.

Các đánh giá giá trị là khác biệt vì chúng biện minh cho các giá trị như hiệu quả được thể hiện bằng quy tắc: Chọn chính sách tối đa hóa lợi ích ròng. Đồng thời, vai trò của các phán đoán giá trị là biện minh cho các quy tắc quyết định như vậy, đặt chúng vào bối cảnh thích hợp của chúng như các ví dụ về lập luận đạo đức. Ví dụ: “Chính sách A được ưa chuộng hơn chính sách B, vì nó tạo ra lợi ích ròng lớn nhất, do đó làm tăng sự hài lòng chung của các thành viên trong cộng đồng—nghĩa là, lợi ích lớn nhất cho số lượng lớn nhất.” Phán đoán giá trị này vượt ra ngoài sự mô tả sở thích cá nhân và giá trị của một nhóm cụ thể, ví dụ, những người theo thuyết lựa chọn duy lý có thể tuyên bố một cách thiếu phê phán rằng “Tối đa hóa lợi ích ròng!” là một mệnh lệnh đạo đức hiển nhiên, trong khi thực tế nó là một quy tắc đòi hỏi sự biện minh về mặt đạo đức. Mặc dù chúng ta có thể mô tả các giá trị, nhưng chúng ta có thể và nên cung cấp các cơ sở để biện minh cho chúng—đây là vai trò đặc biệt của các phán đoán giá trị.[407]

Ngoài sự khác biệt về bối cảnh của các giá trị, những điểm khác biệt sau đây cũng rất quan trọng:

■    Giá trị so với giá trị. Bởi vì mọi người thể hiện những giá trị mà chúng ta có thể mô tả và giải thích, nên không có nghĩa là những biểu hiện giá trị đó đề cập đến những thứ có giá trị. Giá trị của một thứ gì đó không thể được thiết lập chỉ dựa trên cơ sở quan sát, bởi vì luôn có thể đặt câu hỏi: Những giá trị này có tốt không? Hãy xem câu châm biếm của Oscar Wilde: “Nhà kinh tế học là người biết giá của mọi thứ và giá trị của thứ không.”

■    Giá trị so với nhu cầu. Mặc dù giá trị có thể là nguồn gốc của nhu cầu, nhưng khi giá trị sức khỏe biện minh cho nỗ lực đáp ứng nhu cầu chưa được đáp ứng về tiêu chuẩn dinh dưỡng tối thiểu, thì giá trị không đồng nghĩa với nhu cầu. Sự thiếu hụt được nhận thức làm phát sinh nhu cầu (ví dụ: dinh dưỡng như một nhu cầu vật chất) có thể tương đối độc lập với các giá trị như an ninh, trật tự, công bằng và bình đẳng. Mối quan hệ phức tạp giữa nhu cầu và giá trị tạo ra các vấn đề về khái niệm và phương pháp luận cho các nhà phân tích tiến hành “đánh giá nhu cầu”, bởi vì nhu cầu không giống như giá trị.

■   Giá trị so với chuẩn mực. Trong khi các chuẩn mực là các quy tắc ứng xử áp dụng trong các bối cảnh cụ thể, thì các giá trị là các tiêu chuẩn thành tích có thể áp dụng trong nhiều hoặc tất cả các bối cảnh. Mỗi giá trị về quyền lực, sự tôn trọng, chính trực, tình cảm, hạnh phúc, sự giàu có và sự giác ngộ [408]có thể dẫn đến việc thiết lập các bộ quy tắc riêng biệt nhằm điều chỉnh mối quan hệ giữa nhà phân tích và chính trị gia, nhà phân tích và nhà phân tích, nhà phân tích và nhà báo, nhà phân tích và khách hàng, hoặc nhà phân tích và công chúng nói chung. Ngược lại, chuẩn mực của trách nhiệm giải trình trước công chúng có thể liên quan đến quyền lực, sự tôn trọng, hạnh phúc và các giá trị khác. Mặc dù các giá trị cung cấp cơ sở để biện minh cho các chuẩn mực, nhưng chuẩn mực càng chung chung thì càng khó phân biệt nó với một giá trị. Các quy tắc ứng xử để điều chỉnh hành vi của các nhà lập kế hoạch, nhà phân tích chính sách và nhà quản lý công bao gồm các chuẩn mực đủ chung chung để hầu như không thể phân biệt được với các giá trị.[409]

■   Định giá so với đánh giá. Một sự khác biệt quan trọng khác là giữa định giá và đánh giá. [410]Đánh giá là một quá trình xã hội tổng quát liên quan đến nhiều hình thức thẩm định nên được phân biệt với định giá, một quá trình đặc biệt liên quan đến nỗ lực thiết lập cơ sở cho việc thẩm định. Trong khi việc đánh giá đòi hỏi phải đánh giá hai hoặc nhiều phương án thay thế—ví dụ, theo tiêu chí cải thiện hiệu quả—việc định giá đòi hỏi bản thân tiêu chí đó phải được chứng minh, chẳng hạn, theo triết lý vị lợi về lợi ích lớn nhất cho số lượng lớn nhất. Các tranh chấp xung quanh mục tiêu và bản chất của việc đánh giá chính sách và chương trình thường dẫn đến sự khác biệt giữa định giá và đánh giá.[411]

■   Định giá so với kê đơn. Không nên nhầm lẫn những đánh giá về giá trị, vốn là sản phẩm của việc định giá, với những lời kêu gọi cảm tính phi lý, những lời hô hào về ý thức hệ, hoặc những hình thức vận động chính sách mang tính học thuyết. Sự nhầm lẫn này liên quan đến quan điểm cho rằng phân tích chính sách phải trung lập về giá trị, [412]vì chừng nào việc định giá còn bị lầm tưởng là chủ quan và phi lý trí, thì tính trung lập về giá trị là biện pháp bảo vệ duy nhất chống lại các phân tích được coi là phi khoa học và tùy tiện. Nhiều nhà phân tích không nhận ra rằng các đánh giá về giá trị không phải là “mệnh lệnh, quy định hoặc các hình thức khác để yêu cầu mọi người làm mọi việc...nói cho mọi người biết họ nên làm gì không phải là bảo hoặc khuyến khích họ làm điều đó...nó có ý định đưa ra chúng là những giải pháp hợp lý cho những vấn đề thực tế của họ.”[413]

Đạo đức và siêu đạo đức

Đạo đức đề cập đến nghiên cứu phản ánh về sự lựa chọn đạo đức, trong khi siêu đạo đức đề cập đến nghiên cứu phản ánh về chính đạo đức. Thuật ngữ đạo đức thường được áp dụng cho hành vi theo thói quen hoặc phong tục, như trong “đạo đức của các nhà hoạch định chính sách”. Cách sử dụng hàng ngày này bắt nguồn từ nguyên từ tiếng Hy Lạp và tiếng Latinh ethos và các tập tục khác, đề cập đến thói quen hoặc phong tục. Mặc dù chính cách sử dụng hàng ngày này đã hướng dẫn sự phát triển các quy tắc đạo đức cho các nhà quản lý công, nhà hoạch định và nhà phân tích chính sách,[414] những nỗ lực này trong việc thiết lập tiêu chuẩn nghề nghiệp dựa trên những đánh giá ngầm về đạo đức và luân lý:

Ngay cả khi “đạo đức phong tục” được nói đến, thuật ngữ này không chỉ đề cập đến phong tục như vậy - theo nghĩa các chuỗi hành vi thường xuyên, lặp đi lặp lại - mà còn đề cập đến quan điểm, ít nhất là được những người tham gia mặc nhiên chấp nhận, rằng những gì họ thường làm là đúng theo một cách nào đó; nó không chỉ đơn thuần là những gì được thực hiện, mà còn là những gì sẽ được thực hiện.[415]

Có thể thấy, thuật ngữ này có hai nghĩa khác nhau nhưng có liên quan với nhau. Đạo đức mô tả , liên quan đến việc phân tích các mô tả về đạo đức thông thường, nên trái ngược với đạo đức chuẩn mực, liên quan đến việc phân tích, đánh giá và phát triển các tuyên bố chuẩn mực cung cấp hướng dẫn cho những người đang cố gắng giải quyết các vấn đề thực tế.

Đạo đức chuẩn mực liên quan đến việc đánh giá các tiêu chí để biện minh cho các tuyên bố chuẩn mực. Các câu hỏi trung tâm của đạo đức chuẩn mực có dạng: Tiêu chí nào biện minh cho các tuyên bố chuẩn mực về tính đúng đắn, tốt đẹp hoặc công lý của các hành động công cộng? Ngược lại, siêu đạo đức học quan tâm đến bản chất và ý nghĩa của các tuyên bố chuẩn mực nói chung. Các câu hỏi về siêu đạo đức có dạng: Tiêu chí (siêu đạo đức) nào đảm bảo việc lựa chọn các tiêu chí (chuẩn mực đạo đức) được sử dụng để biện minh cho các tuyên bố về tính đúng đắn, tốt đẹp hoặc công bằng của các chính sách công? Trong trường hợp này và các trường hợp khác, thuật ngữ meta biểu thị một thứ gì đó “về” hoặc “của” một thứ khác. Ví dụ, “siêu chính sách” là hoạch định chính sách về chính sách, [416]và “ đánh giá tổng hợp” là đánh giá của các đánh giá, bởi vì nó phát triển và áp dụng các tiêu chí để đánh giá chương trình và đánh giá chính sách.[417]

Đã có mối quan tâm ngày càng tăng về vai trò của đạo đức chuẩn mực và siêu đạo đức trong phân tích chính sách công. Có thể tìm thấy sự nhấn mạnh vào việc đánh giá phản ánh các tiêu chí được sử dụng để biện minh cho các tuyên bố quy phạm trong tài liệu tổng quát về phân tích chính sách. [418]Ngoài ra, đã có những nỗ lực chuyên biệt để xem xét các câu hỏi siêu đạo đức mang tính bản thể học (Kiến thức đạo đức có tồn tại không?), nhận thức luận (Tiêu chí nào chi phối tính đúng hay sai của các tuyên bố đạo đức?) và thực tiễn (Mối quan hệ giữa đạo đức và hành động đạo đức?). Ví dụ, Michalos lập luận rằng những giả định sai lầm nhưng được chấp nhận rộng rãi về sự tồn tại của hai lĩnh vực kinh nghiệm loại trừ lẫn nhau (“sự thật” và “giá trị”) đã dẫn các nhà phân tích đến kết luận sai lầm rằng các tuyên bố đạo đức là “không thể sửa đổi về mặt khoa học”. [419]Dựa trên lý thuyết phê bình và công trình của Jurgen Habermas và các thành viên khác của Trường phái Frankfurt, Dallmayr lập luận rằng “việc đánh giá chính sách đòi hỏi một 'diễn ngôn thực tế' có phản ánh có phê phán không chỉ dành cho các chuyên gia hoặc nhà phân tích chính sách mà còn cho công chúng nói chung . . . việc phục hồi một đánh giá 'thực tế' hoàn toàn không mang tính công cụ đòi hỏi phải đánh giá không chỉ các chính sách cụ thể mà còn về tình trạng của chính 'chính sách'.[420]

Sự khác biệt giữa đạo đức mô tả, đạo đức chuẩn tắc và đạo đức siêu hình đặc biệt có thể áp dụng cho các vấn đề về công bằng và công bằng xã hội. Các vấn đề về công bằng phân phối - ví dụ, những bất đồng về quy tắc phù hợp để phân phối thu nhập - thường được giải quyết bằng cách mô tả các hậu quả của việc áp dụng một hoặc nhiều tiêu chí quyết định theo thuyết vị lợi mới sau đây:

■    Cải thiện hiệu quả ròng: Tối đa hóa tổng lợi ích trừ đi tổng chi phí.

■    Cải thiện Pareto: Tối đa hóa tổng lợi ích trừ đi tổng chi phí cho đến điểm mà tại đó không thể làm cho bất kỳ người nào trở nên giàu có hơn mà không làm cho người khác trở nên tồi tệ hơn.

■    Cải thiện Kaldor-Hicks: Còn được gọi là cải thiện Pareto ảo, tối đa hóa tổng lợi ích trừ đi tổng chi phí, với điều kiện là người thắng về nguyên tắc có thể đền bù cho người thua.

Ở cấp độ đạo đức mô tả, sự thỏa mãn của các tiêu chí này có thể được giải quyết bằng cách tính toán thước đo bất bình đẳng như chỉ số Gini, đo lường sự khác biệt trong phân phối thu nhập hộ gia đình. Ngược lại, ở cấp độ đạo đức chuẩn mực, tính hợp lý của bất kỳ phân phối thu nhập hoặc của cải nhất định nào có thể được giải quyết bằng các lý thuyết chuẩn mực về công lý, ví dụ, lý thuyết về công lý-như-công bằng của John Rawls. [421]Trong một xã hội tiền công dân mà sự khác biệt về quyền lực, sự giàu có và đặc quyền vẫn chưa được biết đến—một xã hội được cho là nằm dưới “tấm màn vô minh” kiểu Rawlsian—các công dân sẽ chấp nhận một tiêu chí quyết định khác với những tiêu chí đã đề cập trước đó. Tiêu chí quyết định của Rawlsian là tối đa hóa phúc lợi của các thành viên trong xã hội, những người kém may mắn nhất. Tính hợp lý của tiêu chí này có thể bị thách thức ở cấp độ siêu đạo đức, cơ bản hơn. Trong bối cảnh này, lý thuyết của Rawlsian đã bị thách thức trên cơ sở siêu đạo đức—rằng nó giả định trước một quan niệm duy thực của cá nhân về bản chất con người mà các cam kết chuẩn tắc không còn là sản phẩm của diễn ngôn xã hội hợp lý. Đối với Rawls, các cam kết quy phạm là

tổng hợp theo hợp đồng của các giá trị tùy ý (thậm chí nếu có thể hiểu được) được giữ riêng lẻ và được định hình về mặt sinh học hoặc xã hội               Cấu trúc của

Lập luận của Rawlsian do đó tương ứng chặt chẽ với lập luận của tính duy lý công cụ; mục đích là ngoại sinh, và nhiệm vụ duy nhất của tư duy trên thế giới là đảm bảo thực hiện tối đa chúng. . . . [Các lập luận của Rawls] quy tất cả các suy nghĩ về các hoạt động kết hợp của lý trí hình thức và sự thận trọng mang tính công cụ để phục vụ cho mong muốn.[422]

tiêu chuẩn ứng xử

Các tiêu chuẩn ứng xử hoặc chuẩn mực của “đạo đức phong tục” hướng dẫn hành vi của các nhà phân tích là khác nhau. Một phần, sự khác biệt này có thể là do các cách tiếp cận khác nhau để giảng dạy đạo đức và giá trị trong các trường chính sách công và quản lý. [423]Bản thân các nhà phân tích và hoạch định chính sách của chính phủ cũng bị chia rẽ theo phương pháp luận cũng như đạo đức. [424]Những nỗ lực để giảm bớt sự thay đổi này đã dựa trên một số nguồn tiêu chuẩn: các giá trị và chuẩn mực xã hội, bao gồm công bằng, trung thực và công bằng, có thể hướng dẫn hành động của các nhà phân tích chính sách cũng như công dân nói chung; các giá trị và chuẩn mực khoa học, bao gồm tính khách quan, trung lập và tự phê bình được thể chế hóa; các quy tắc ứng xử nghề nghiệp, bao gồm các nghĩa vụ, nhiệm vụ và quy định được tuyên bố chính thức; và các thủ tục pháp lý và hành chính , bao gồm các cơ chế để đảm bảo sự đồng ý có hiểu biết bằng cách tìm kiếm sự chấp thuận chính thức của các hội đồng đánh giá thể chế.

Việc truyền đạt các giá trị và chuẩn mực xã hội là trung tâm của các hoạt động nghiên cứu và giảng dạy của từng học giả, trong khi việc truyền đạt các chuẩn mực khoa học và nghề nghiệp đã diễn ra chủ yếu thông qua các nỗ lực phát triển chương trình giảng dạy của Hiệp hội các trường Hành chính và Công vụ Quốc gia (NASPAA) và thông qua các hoạt động hội thảo và ấn phẩm truyền thống của Tổ chức Nghiên cứu Chính sách (PSO), Hiệp hội Quản lý và Chính sách công (APPAM) và Hiệp hội Hành chính công Hoa Kỳ (ASPA). Để giải quyết nhu cầu về quy tắc ứng xử nghề nghiệp, nhưng chưa đạt được việc hệ thống hóa chính thức các tiêu chuẩn, ASPA đã xuất bản và phổ biến một cuốn sách nhỏ có tiêu đề Tiêu chuẩn và Đạo đức nghề nghiệp: Sổ tay dành cho các nhà quản lý công. Ngược lại, các thủ tục pháp lý và hành chính để điều chỉnh việc tiến hành nghiên cứu liên quan đến các đối tượng là con người và tính liêm chính trong nghiên cứu nói chung là sản phẩm của các sáng kiến của chính phủ chứ không phải của các hiệp hội nghề nghiệp hoặc trường đại học.

ĐẠO ĐỨC MÔ TẢ, ĐẠO ĐỨC QUY CHUẨN,

VÀ SIÊU ĐẠO ĐỨC

Các lý thuyết về đạo đức và giá trị có thể được phân loại thuận tiện theo chức năng của chúng: mô tả, phân loại và đo lường đạo đức và giá trị (lý thuyết mô tả); việc xây dựng và áp dụng các tiêu chí đánh giá hành vi đạo đức (các lý thuyết chuẩn mực); và sự phát triển và áp dụng các tiêu chí bổ sung để đánh giá bản thân các lý thuyết đạo đức chuẩn tắc (các lý thuyết siêu đạo đức). Sự phân loại này có các phân khu quan trọng - ví dụ, các lý thuyết chuẩn mực mục đích luận so với phi thần học, hoặc các lý thuyết siêu đạo đức của chủ nghĩa nhận thức so với chủ nghĩa phi nhận thức.

Các loại giá trị mô tả

Công trình của Milton Rokeach [425]đại diện cho sự tổng hợp chính của các lý thuyết mô tả về các giá trị được phát triển từ những năm 1930. Phạm vi và chiều sâu của mối quan tâm của ông là hiển nhiên trong tuyên bố rằng

khái niệm giá trị, hơn bất kỳ khái niệm nào khác, là khái niệm cốt lõi xuyên suốt tất cả các ngành khoa học xã hội. Nó là biến phụ thuộc chính trong nghiên cứu về văn hóa, xã hội và tính cách, và là biến độc lập chính trong nghiên cứu về thái độ và hành vi xã hội. Đối với tôi, thật khó để hình dung bất kỳ vấn đề nào mà các nhà khoa học xã hội có thể quan tâm lại không liên quan sâu sắc đến các giá trị nhân văn.[426]

Một trong những đóng góp của Rokeach là sự phát triển của một loại hình cơ bản để phát triển và thử nghiệm các lý thuyết mô tả về giá trị. Loại hình cơ bản có hai khía cạnh chính: giá trị cuối cùng và giá trị công cụ. Giá trị cuối cùng , cả về mặt cá nhân và xã hội, là niềm tin về trạng thái tồn tại cuối cùng mong muốn. Giá trị công cụ là niềm tin về các phương thức ứng xử mong muốn (Bảng 1).

Howe và Kaufman đã sử dụng một loại hình tương tự trong nghiên cứu của họ về đạo đức của các nhà hoạch định chuyên nghiệp. [427]Phân biệt giữa đạo đức “hướng đến mục đích” và “hướng đến phương tiện” liên quan đến tầm quan trọng của một số lượng lớn các giá trị được báo cáo trong tài liệu hiện có, Howe và Kaufman rút ra hai loại nguyên tắc đạo đức từ Quy tắc Trách nhiệm Nghề nghiệp năm 1962 và Quy tắc Thủ tục của Viện các nhà quy hoạch Hoa Kỳ. Trong số những phát hiện chính của nghiên cứu là các chuẩn mực đạo đức nghề nghiệp và cá nhân thường không nhất quán và cam kết đạt được những mục tiêu nhất định (ví dụ: công bằng xã hội) ảnh hưởng đến các phán đoán đạo đức về việc sử dụng các phương tiện cụ thể (ví dụ: rò rỉ thông tin cho các nhóm thu nhập thấp). ). Mặc dù nghiên cứu này về cơ bản là khám phá, nhưng nó giải quyết các nguyên tắc cạnh tranh quan trọng: mục đích tốt biện minh cho việc lựa chọn phương tiện [428]so với phương tiện nên được biện minh theo cách riêng của chúng.[429]

BẢNG 1

Loại giá trị cơ bản:Giá trị đầu cuối và giá trị công cụ Giá trị đầu cuối Giá trị công cụ

Một cuộc sống thoải mái

Tham vọng

Một cuộc sống thú vị

rộng rãi

Một cảm giác hoàn thành

Có khả năng

Một thế giới hòa bình

Vui vẻ

Một thế giới của vẻ đẹp

Lau dọn

bình đẳng

Can đảm

an ninh gia đình

Khoan dung

Tự do

Hữu ích

Niềm hạnh phúc

Trung thực

hài hòa nội tâm

giàu trí tưởng tượng

tình yêu trưởng thành

Độc lập

An ninh quốc gia

trí tuệ

Vinh hạnh

Hợp lý

sự cứu rỗi

Thương

Tự trọng

Nghe lời

Công nhận xã hội

Lịch sự

Tình bạn thât sự

Chịu trách nhiệm

Khôn ngoan

Tự kiểm soát

Nguồn: Milton Rokeach, Bản chất của Giá trị Con người (New York: Free Press, 1973), Bảng 2.1, tr. 28. Các hệ số độ tin cậy và các từ hạn định trong ngoặc đơn đã được bỏ qua.

Các loại giá trị phát triển

Các loại hình cơ bản có thể dùng làm cơ sở để kiểm tra các lý thuyết về sự thay đổi và phát triển giá trị cá nhân và tập thể. Ví dụ: Rokeach kiểm tra một lý thuyết về sự không nhất quán trong nhận thức với dữ liệu được tổ chức theo loại hình giá trị thiết bị đầu cuối và giá trị công cụ. [430]Ông cũng xác định nhiều mô hình phát triển dựa trên sự khác biệt về tuổi tác, kết luận rằng các giá trị không chỉ thay đổi trong thời niên thiếu mà còn trong suốt cuộc đời. [431]Những mô hình này có liên quan đến lý thuyết giai đoạn phát triển đạo đức do Kohlberg tạo ra và thử nghiệm. [432]Loại hình phát triển của Kohlberg phân biệt ba cấp độ trong sự phát triển của lý luận đạo đức: trước quy ước, quy ước và hậu quy ước. Bởi vì mỗi cấp độ có hai giai đoạn, loại hình này có tất cả sáu giai đoạn: giai đoạn 1 (định hướng trừng phạt và tuân theo), giai đoạn 2 (định hướng theo thuyết tương đối công cụ), giai đoạn 3 (định hướng phù hợp giữa các cá nhân), giai đoạn 4 (định hướng theo luật và trật tự) , giai đoạn 5 (định hướng pháp lý hợp đồng xã hội) và giai đoạn 6 (định hướng nguyên tắc đạo đức phổ quát).

Loại hình phát triển của Kohlberg có tầm quan trọng tiềm năng to lớn để đánh giá vai trò của các nguyên tắc và chuẩn mực đạo đức trong phân tích chính sách. Sáu giai đoạn được tuyên bố là đại diện cho một trình tự bất biến nhờ đó các cá nhân tiến bộ trong khả năng phán đoán đạo đức của họ. Bởi vì trình tự là bất biến và tuần tự, quá trình chuyển đổi phát triển chỉ có thể xảy ra giữa các giai đoạn liền kề. Theo đó, không thể mong đợi các cá nhân chuyển trực tiếp từ một xã hội thị trường vị kỷ (giai đoạn 2) sang một xã hội dựa trên các nguyên tắc đạo đức phổ quát (giai đoạn 6), ví dụ, từ mối quan tâm về đạo đức tối đa hóa thu nhập sang một loại đạo đức như đã nêu của Rawls. Bởi vì lý thuyết của Kohlberg dựa trên cơ sở thực nghiệm tương đối vững chắc, nên nó có ý nghĩa quan trọng đối với các câu hỏi xung quanh khả năng diễn ngôn đạo đức chuẩn mực trong xã hội đương đại: “Bất kỳ quan niệm nào về phán đoán đạo đức phải dựa trên quan niệm đầy đủ về cái gì là. Thực tế là quan niệm của chúng ta về các 'tác phẩm' đạo đức theo kinh nghiệm rất quan trọng đối với sự thỏa đáng về mặt triết học của nó.[433]

Lý thuyết chuẩn tắc

Các lý thuyết chuẩn mực về giá trị, hay đạo đức chuẩn mực, có thể được chia thành ba loại chính: nghĩa vụ học, mục đích luận và thực tiễn. Các lý thuyết quy phạm nghĩa vụ khẳng định rằng một số loại hành động vốn dĩ là đúng hoặc bắt buộc (tiếng Hy Lạp deontos có nghĩa là “của sự bắt buộc”), hoặc đúng vì chúng tuân theo một số nguyên tắc chính thức. Ngược lại, các lý thuyết quy phạm mục đích luận cho rằng một số hành động nhất định là đúng bởi vì chúng dẫn đến những mục đích tốt đẹp hoặc có giá trị (từ tiếng Hy Lạp teleios có nghĩa là “đạt được mục đích hoặc mục đích của nó”). Cuối cùng, các lý thuyết quy phạm thực tiễn cho rằng một số hành động nhất định là đúng vì chúng tuân theo các nguyên tắc hoặc dẫn đến hậu quả mà tính đúng đắn hoặc tính tốt của chúng đã được thiết lập thông qua các diễn ngôn hoặc giao dịch hợp lý (tiếng Hy Lạp praktikos có nghĩa là “trải nghiệm, đàm phán hoặc giao dịch”) giữa những người ảnh hưởng và bị ảnh hưởng bởi việc tạo ra và áp dụng các quy tắc đạo đức.

Các lý thuyết quy phạm nghĩa vụ dựa trên các khái niệm và nguyên tắc “nghĩa vụ”, như được phân biệt với các khái niệm và nguyên tắc dựa trên tính tốt của các hệ quả. Các lý thuyết về công lý chẳng hạn như lý thuyết do Rawls đưa ra chủ yếu mang tính nghĩa vụ vì chúng sử dụng các nguyên tắc chính thức về nghĩa vụ (một hợp đồng xã hội tiền dân sự được thực hiện dưới “tấm màn che đậy sự thiếu hiểu biết”) để biện minh cho các lập luận về công bằng phân phối (“công lý là sự công bằng”) và một xã hội công bằng (một xã hội tối đa hóa phúc lợi của những người kém may mắn nhất). Ngược lại, các lý thuyết mục đích luận đánh giá các hành động theo mức độ tốt đẹp của các hậu quả của chúng. Một hình thức nổi bật của lý thuyết mục đích luận, một hình thức đã ảnh hưởng sâu sắc đến phân tích chính sách thông qua kinh tế học phúc lợi hiện đại, là chủ nghĩa vị lợi . Các lý thuyết vị lợi cổ điển của Jeremy Bentham và John Stuart Mill cho rằng những hành động đúng đắn là những hành động thúc đẩy lợi ích tối đa hoặc lớn nhất cho mọi người. Các nhà phân tích chính sách sử dụng phân tích lợi ích chi phí là những người theo chủ nghĩa vị lợi ở mức độ mà họ đưa ra các khuyến nghị chính sách dựa trên tiêu chí tối đa hóa lợi ích thu nhập ròng, một tiêu chí được cho là phản ánh sự hài lòng chung của các thành viên trong xã hội.

Các tính chất chính của các lý thuyết mục đích luận, bao gồm các lý thuyết tân thực dụng hiện đại, dễ hình dung nhất bằng cách so sánh chúng với các lý thuyết bản thể học:[434]

■    Các lý thuyết mục đích biện minh cho các hành động vì hậu quả của chúng (ví dụ: tối đa hóa lợi ích thu nhập ròng), trong khi các lý thuyết nghĩa vụ biện minh cho các hành động vì chúng tuân theo một số nguyên tắc (ví dụ: công bằng theo thủ tục) hoặc vì chúng được coi là đúng (ví dụ: nói sự thật) .

■    Các lý thuyết mục đích luận đặt ra các nghĩa vụ có điều kiện (ví dụ: tự do có thể bị xâm phạm để đạt được an ninh quốc gia lớn hơn), trong khi các lý thuyết nghĩa vụ đặt ra các nghĩa vụ tuyệt đối (ví dụ: tự do là một quyền chung không thể bị xâm phạm.).

■    Các lý thuyết mục đích luận đưa ra các tiêu chí vật chất hoặc thực chất (ví dụ: niềm vui, hạnh phúc hoặc sự hài lòng), trong khi các lý thuyết về bản thể học đưa ra các tiêu chí chính thức hoặc quan hệ (ví dụ: công bằng xã hội hoặc sự công bằng trong hành chính).

■    Các lý thuyết mục đích luận cung cấp các tiêu chí tổng hợp (ví dụ: phúc lợi xã hội là sự hài lòng tổng thể mà các thành viên của cộng đồng trải nghiệm), trong khi các lý thuyết nghĩa vụ cung cấp các tiêu chí phân phối điều chỉnh việc phân bổ hàng hóa (ví dụ: cơ hội giáo dục hoặc mức lương đủ sống) hoặc bệnh tật (ví dụ: tiếp xúc với chất thải độc hại và chất gây ung thư).

Các lý thuyết quy phạm thực tiễn nhấn mạnh hành động đạo đức phản ánh như một quá trình khám phá các tiêu chí mà các giá trị và đạo đức có thể được biết đến. Các lý thuyết chuẩn mực thực tế đã nhấn mạnh diễn ngôn đạo đức hợp lý như một quá trình tạo ra và đánh giá kiến thức đạo đức cũng như khoa học. [435]Đôi khi được gọi là lý thuyết “lý do chính đáng”, những lý thuyết này “thực tế” ở mức độ mà các hành động được coi là đúng hoặc có giá trị vì chúng tuân theo các nguyên tắc hoặc dẫn đến hậu quả đã được thiết lập trên cơ sở các giao dịch hợp lý (giữa những người ảnh hưởng đến và bị ảnh hưởng bởi sự phát triển và áp dụng các quy tắc đạo đức).

Lý thuyết siêu đạo đức

Chức năng của các lý thuyết đạo đức chuẩn mực trong phân tích chính sách là trả lời câu hỏi : Theo tiêu chí nào chúng ta có thể xác định liệu các hành động công là đúng hay sai? Các câu trả lời cho câu hỏi này, như chúng ta đã thấy trước đó, có thể dựa trên một hoặc nhiều loại tiêu chí đạo đức chuẩn mực: mục đích luận, nghĩa lý học và thực tiễn. Ngược lại, chức năng của các lý thuyết siêu đạo đức là trả lời các câu hỏi về bản thân các tiêu chí đạo đức chuẩn mực: Chúng ta có thể xác định tính đúng và sai của các tuyên bố đạo đức chuẩn mực không? Đạo đức chuẩn mực có tạo ra một loại tri thức không và nếu có thì đó là loại tri thức nào? Nếu đạo đức chuẩn mực không có khả năng đúng và sai, những loại kết quả phi nhận thức nào được tạo ra?

Các lý thuyết siêu đạo đức khác nhau về các giả định của chúng về tình trạng logic nhận thức luận của các lý thuyết đạo đức chuẩn mực—ví dụ, cái gọi là siêu đạo đức học “nhận thức” khẳng định rằng các lý thuyết đạo đức chuẩn mực có khả năng đúng hoặc sai và do đó, các lý thuyết chuẩn mực đó đạo đức cấu thành một loại tri thức. Điều này bị phủ nhận bởi các lý thuyết siêu đạo đức “không theo chủ nghĩa nhận thức”. Các lý thuyết siêu đạo đức được liên kết với các lý thuyết đạo đức chuẩn mực.

Do đó, ví dụ, sự phát triển của chủ nghĩa thực chứng logic trong các ngành khoa học xã hội đã góp phần vào các học thuyết siêu đạo đức phi nhận thức, đến lượt nó, đã dẫn đến sự mất giá trị của diễn ngôn đạo đức chuẩn mực và không có khả năng nhận ra rằng các lý thuyết thực nghiệm giả định đó (kinh tế học phúc lợi ) và thói quen phân tích (phân tích lợi ích chi phí) dựa trên các tiền đề đạo đức gây tranh cãi. Trong trường hợp này, một học thuyết siêu đạo đức cụ thể (thuyết phi nhận thức) đã gây ra tác động hạn chế trực tiếp và hợp lý đối với đạo đức chuẩn mực bằng cách giành trước các cơ hội cho diễn ngôn chuẩn mực phản ánh và phát triển kiến thức đạo đức.

ĐÁNH GIÁ TRONG PHÂN TÍCH CHÍNH SÁCH

Các lý thuyết mô tả, quy phạm và siêu đạo đức cung cấp nền tảng cho đánh giá trong phân tích chính sách, theo đó đánh giá đề cập đến việc tạo ra thông tin về giá trị hoặc giá trị của kết quả chính sách. Khi các kết quả chính sách thực sự có giá trị, đó là vì chúng đóng góp vào các mục đích và mục tiêu. Trong trường hợp này, chúng tôi nói rằng một chính sách hoặc chương trình đã đạt được một số mức hiệu suất đáng kể.

Bản chất của đánh giá

Đặc điểm chính của đánh giá là nó dẫn đến các tuyên bố có tính chất đánh giá. Ở đây, câu hỏi chính không phải là câu hỏi về sự kiện (Có điều gì đó tồn tại không?) hay câu hỏi về hành động (Nên làm gì?) mà là câu hỏi về giá trị (Nó đáng giá bao nhiêu?). Do đó, đánh giá có một số đặc điểm phân biệt nó với các phương pháp phân tích chính sách khác:

Trọng tâm giá trị. Đánh giá, trái ngược với giám sát, tập trung vào đánh giá về tính chất mong muốn hoặc giá trị của các chính sách và chương trình. Đánh giá chủ yếu là một nỗ lực để xác định giá trị hoặc tiện ích của một chính sách hoặc chương trình, chứ không chỉ đơn giản là nỗ lực thu thập thông tin về các kết quả dự đoán và không lường trước được của các hành động chính sách. Do tính phù hợp của các mục đích và mục tiêu chính sách luôn có thể bị đặt câu hỏi nên việc đánh giá bao gồm việc đánh giá chính các mục tiêu và mục đích đó.

Sự phụ thuộc lẫn nhau giữa giá trị thực tế. Việc đánh giá phụ thuộc nhiều vào “sự thật” cũng như vào “giá trị”. Để tuyên bố rằng một chính sách hoặc chương trình cụ thể đã đạt được mức hiệu suất cao (hoặc thấp) không chỉ đòi hỏi kết quả chính sách có giá trị đối với một số cá nhân, nhóm hoặc xã hội nói chung, mà còn yêu cầu kết quả chính sách thực sự là một hệ quả của các hành động được thực hiện để giải quyết một vấn đề cụ thể. Do đó, giám sát là điều kiện tiên quyết của đánh giá.

  Định hướng hiện tại và quá khứ. Các tuyên bố mang tính đánh giá, trái ngược với các tuyên bố ủng hộ được tạo ra thông qua khuyến nghị, hướng tới các kết quả hiện tại và quá khứ, hơn là các kết quả trong tương lai. Đánh giá là hồi cứu và diễn ra sau khi các hành động đã được thực hiện ( ex post ) . Khuyến nghị, trong khi cũng liên quan đến các cơ sở giá trị, là tương lai và xảy ra trước khi các hành động được thực hiện ( ex ante ) .

  Giá trị nhị nguyên. Các giá trị làm cơ sở cho các tuyên bố đánh giá có chất lượng kép, bởi vì chúng có thể được coi là mục đích và phương tiện. Đánh giá tương tự như khuyến nghị trong chừng mực một giá trị nhất định (ví dụ: sức khỏe) có thể được coi là nội tại (bản thân nó có giá trị) cũng như bên ngoài (được mong muốn vì nó dẫn đến một mục đích khác). Các giá trị thường được sắp xếp theo thứ bậc phản ánh tầm quan trọng tương đối và sự phụ thuộc lẫn nhau của các mục đích và mục tiêu.

Chức năng đánh giá

Đánh giá thực hiện một số chức năng chính trong phân tích chính sách. Đầu tiên, và quan trọng nhất, đánh giá cung cấp thông tin đáng tin cậy và hợp lệ về hiệu quả thực hiện chính sách , tức là mức độ mà các nhu cầu, giá trị và cơ hội đã được hiện thực hóa thông qua các chính sách công. Về mặt này, đánh giá cho thấy mức độ đạt được các mục tiêu cụ thể (ví dụ: cải thiện sức khỏe) và các mục tiêu (ví dụ: giảm 20% các bệnh mãn tính vào năm 2020).

Thứ hai, đánh giá góp phần làm sáng tỏ và phê phán các giá trị làm cơ sở cho việc lựa chọn các mục đích và mục tiêu. Các giá trị được làm rõ bằng cách xác định và vận hành các mục đích và mục tiêu. Các giá trị cũng được phê bình bằng cách đặt câu hỏi một cách có hệ thống về tính phù hợp của các mục đích và mục tiêu liên quan đến vấn đề đang được giải quyết. Khi đặt câu hỏi về tính phù hợp của các mục đích và mục tiêu, các nhà phân tích có thể kiểm tra các nguồn giá trị thay thế (ví dụ: công chức, lợi ích được đầu tư, nhóm khách hàng) cũng như cơ sở của chúng dưới các hình thức hợp lý khác nhau (kỹ thuật, kinh tế, pháp lý, xã hội, nội dung).

Thứ ba, đánh giá có thể góp phần vào việc áp dụng các phương pháp phân tích chính sách khác, bao gồm cấu trúc vấn đề và quy định. Ví dụ, thông tin về việc thực hiện chính sách không đạt yêu cầu có thể góp phần tái cấu trúc các vấn đề chính sách, bằng cách chỉ ra rằng các mục đích và mục tiêu nên được xác định lại. Đánh giá cũng có thể đóng góp vào việc xác định các giải pháp thay thế chính sách mới hoặc sửa đổi bằng cách chỉ ra rằng một giải pháp thay thế chính sách được ưa chuộng trước đây nên được loại bỏ và thay thế bằng một chính sách khác.

Tiêu chí đánh giá chính sách

Khi tạo ra thông tin về hiệu suất chính sách, các nhà phân tích sử dụng các loại tiêu chí khác nhau để đánh giá kết quả chính sách. Những loại tiêu chí này đã được thảo luận liên quan đến quy định chính sách. Sự khác biệt chính giữa tiêu chí đánh giá và tiêu chí kê đơn là thời điểm áp dụng tiêu chí. Tiêu chí đánh giá được áp dụng hồi cứu ( ex post ), trong khi tiêu chí kê đơn được áp dụng triển vọng ( ex ante ). Các tiêu chí đánh giá được tóm tắt trong Bảng 2.

BAN 2

Tiêu chí đánh giá

Loại tiêu chí

Câu hỏi

tiêu chí minh họa

hiệu quả

Đã đạt được một kết quả có giá trị?

Đơn vị dịch vụ

Hiệu quả

Cần bao nhiêu nỗ lực để đạt được một kết quả có giá trị?

Chi phí đơn vị Lợi ích ròng Tỷ suất lợi ích trên chi phí

đầy đủ

Việc đạt được một kết quả có giá trị giải quyết được vấn đề ở mức độ nào?

Chi phí cố định (vấn đề loại I)

hiệu quả cố định

(bài toán loại II)

Công bằng

Chi phí và lợi ích có được phân bổ công bằng giữa các nhóm khác nhau không?

tiêu chí Pareto

Tiêu chí Kaldor-Hicks

tiêu chuẩn Rawls

khả năng đáp ứng

Kết quả chính sách có thỏa mãn nhu cầu, sở thích hoặc giá trị của các nhóm cụ thể không?

Nhất quán với khảo sát công dân

sự phù hợp

Kết quả (mục tiêu) mong muốn có thực sự xứng đáng hoặc có giá trị không?

Các chương trình công phải công bằng cũng như hiệu quả

Lưu ý: Xem chương về “

Chính sách theo toa được kê toa” để biết các mô tả mở rộng về tiêu chí.

CÁC TIẾP CẬN ĐÁNH GIÁ

Đánh giá, như chúng ta đã thấy trước đó, có hai khía cạnh liên quan lẫn nhau: việc sử dụng các phương pháp khác nhau để giám sát kết quả của các chương trình và chính sách công và việc áp dụng một số tập hợp giá trị để xác định giá trị của những kết quả này đối với một người, một nhóm hoặc một người nào đó. xã hội là một tổng thể. Quan sát rằng hai khía cạnh liên quan đến nhau này chỉ ra sự hiện diện của các tiền đề thực tế và giá trị trong bất kỳ tuyên bố đánh giá nào. Tuy nhiên, nhiều hoạt động được mô tả là “đánh giá” trong phân tích chính sách về cơ bản là không mang tính đánh giá — nghĩa là, chúng chủ yếu quan tâm đến việc tạo ra các tuyên bố bản địa (thực tế) được thiết kế hơn là các tuyên bố mang tính đánh giá. Trên thực tế, mỗi phương pháp trong số bốn phương pháp giám sát thường bị nhầm lẫn thành phương pháp “nghiên cứu đánh giá” hoặc “đánh giá chính sách”.[436]

Với sự thiếu rõ ràng hiện nay về ý nghĩa của đánh giá trong phân tích chính sách, điều cần thiết là phải phân biệt giữa một số cách tiếp cận khác nhau để đánh giá chính sách: đánh giá giả, đánh giá chính thức và đánh giá theo lý thuyết quyết định. Những cách tiếp cận này và mục tiêu, giả định và các hình thức chính của chúng được minh họa trong Bảng 3.

BÀN SỐ 3

Ba cách tiếp cận để đánh giá

Tiếp cận

mục tiêu

giả định

Các hình thức chính

giả-

Sử dụng phương pháp miêu tả

Thước đo giá trị hoặc

Xã hội

sự đánh giá

để tạo ra thông tin đáng tin cậy và hợp lệ về kết quả chính sách

giá trị là hiển nhiên hoặc không gây tranh cãi

thử nghiệm Kế toán hệ thống xã hội Kiểm toán xã hội Tổng hợp nghiên cứu và thực hành

đánh giá chính thức

Sử dụng các phương pháp mô tả để tạo ra thông tin đáng tin cậy và hợp lệ về kết quả chính sách đã được công bố chính thức dưới dạng mục tiêu chương trình chính sách

Các mục tiêu và mục tiêu được công bố chính thức của các nhà hoạch định chính sách và quản lý là thước đo giá trị hoặc giá trị phù hợp

Đánh giá phát triển Đánh giá thực nghiệm Đánh giá quá trình hồi cứu Đánh giá kết quả hồi cứu

Quyết định-lý thuyết

Sử dụng phương pháp miêu tả để

Chính thức được công bố là

khả năng đánh giá

sự đánh giá

tạo ra thông tin đáng tin cậy và hợp lệ về kết quả chính sách được nhiều bên liên quan đánh giá rõ ràng

cũng như các mục tiêu và mục tiêu tiềm ẩn của các bên liên quan là thước đo thích hợp về giá trị hoặc giá trị

đánh giá

Phân tích tiện ích đa thuộc tính

đánh giá giả

Đánh giá giả là một cách tiếp cận sử dụng các phương pháp mô tả để tạo ra thông tin đáng tin cậy và hợp lệ về các kết quả chính sách mà không cố gắng đặt câu hỏi về giá trị hoặc giá trị của những kết quả này đối với cá nhân, nhóm hoặc xã hội nói chung. Giả định chính của đánh giá giả là các thước đo giá trị hoặc giá trị là hiển nhiên hoặc không thể tranh cãi.

Trong đánh giá giả, nhà phân tích thường sử dụng nhiều phương pháp khác nhau (thiết kế gần như thử nghiệm, bảng câu hỏi, lấy mẫu ngẫu nhiên, kỹ thuật thống kê) để giải thích các biến thể trong kết quả chính sách dưới dạng các biến đầu vào của chính sách và quy trình. Tuy nhiên, bất kỳ kết quả chính sách nhất định nào (ví dụ: số lượng học viên được tuyển dụng, đơn vị dịch vụ y tế được cung cấp, lợi ích thu nhập ròng được tạo ra) đều được coi là một mục tiêu thích hợp. Các hình thức đánh giá giả chủ yếu bao gồm các phương pháp giám sát: thử nghiệm xã hội, tính toán hệ thống xã hội, kiểm toán xã hội, tổng hợp nghiên cứu và thực hành.

Đánh giá chính thức

Đánh giá chính thức là một cách tiếp cận sử dụng các phương pháp mô tả để tạo ra thông tin đáng tin cậy và hợp lệ về các kết quả chính sách nhưng đánh giá các kết quả đó trên cơ sở các mục tiêu chương trình-chính sách đã được các nhà hoạch định chính sách và quản lý chương trình công bố chính thức. Giả định chính của đánh giá chính thức là các mục đích và mục tiêu được công bố chính thức là thước đo phù hợp về giá trị hoặc giá trị của các chính sách và chương trình.

Trong đánh giá chính thức, nhà phân tích sử dụng các loại phương pháp giống như những phương pháp được sử dụng trong đánh giá giả và mục đích giống hệt nhau: tạo ra thông tin đáng tin cậy và hợp lệ về các biến thể trong đầu ra chính sách và tác động có thể được truy nguyên từ đầu vào và quy trình chính sách. Tuy nhiên, sự khác biệt là các đánh giá chính thức sử dụng luật pháp, tài liệu chương trình và phỏng vấn các nhà hoạch định chính sách và các nhà quản lý hành chính để xác định, xác định và chỉ rõ các mục tiêu và mục tiêu chính thức. Tính phù hợp của các mục đích và mục tiêu được công bố chính thức này không bị nghi ngờ. Trong đánh giá chính thức, các loại tiêu chí đánh giá được sử dụng thường xuyên nhất là hiệu quả và hiệu quả.

Một trong những loại đánh giá chính thức chính là đánh giá tổng kết, bao gồm nỗ lực giám sát việc hoàn thành các mục đích và mục tiêu chính thức sau khi một chính sách hoặc chương trình đã được thực hiện trong một khoảng thời gian. Đánh giá tổng kết được thiết kế để thẩm định sản phẩm của các chương trình và chính sách công ổn định và đã được thiết lập tốt. Ngược lại, đánh giá quá trình liên quan đến những nỗ lực liên tục theo dõi việc hoàn thành các mục tiêu và mục tiêu chính thức. Tuy nhiên, không nên quá nhấn mạnh sự khác biệt giữa đánh giá tổng kết và đánh giá quá trình, bởi vì đặc điểm phân biệt chính của đánh giá quá trình là số lượng thời điểm mà các kết quả chính sách được giám sát. Do đó, sự khác biệt giữa đánh giá tổng kết và đánh giá quá trình chủ yếu là ở mức độ.

Các đánh giá chính thức có thể mang tính tổng kết hoặc định dạng, nhưng chúng cũng có thể liên quan đến các biện pháp kiểm soát trực tiếp hoặc gián tiếp đối với các quy trình và đầu vào chính sách. Trong trường hợp trước, người đánh giá có thể trực tiếp thao túng mức chi tiêu, sự kết hợp các chương trình hoặc đặc điểm của các nhóm mục tiêu—tức là, đánh giá có thể có một hoặc nhiều đặc điểm của thử nghiệm xã hội như một cách tiếp cận để giám sát. Trong trường hợp kiểm soát gián tiếp, đầu vào chính sách và quy trình không thể được điều chỉnh trực tiếp; đúng hơn, chúng phải được phân tích hồi cứu trên cơ sở các hành động đã xảy ra. Bốn loại đánh giá chính thức—mỗi loại dựa trên định hướng khác nhau đối với quy trình chính sách (tổng kết so với hình thành) và loại kiểm soát hành động (trực tiếp so với gián tiếp)—được minh họa trong Bảng 4.

BẢNG 4

Các loại đánh giá chính thức

Kiểm soát định hướng đối với quy trình chính sách

Hành động Chính sách  Hình  thành Tổng kết

Đánh giá phát triển  trực tiếp  Đánh giá thực nghiệm

Đánh giá quá trình hồi cứu  gián tiếp  Đánh giá kết quả hồi cứu

Các loại đánh giá chính thức

Đánh giá phát triển đề cập đến các hoạt động đánh giá được thiết kế rõ ràng để phục vụ nhu cầu hàng ngày của nhân viên chương trình. Đánh giá phát triển rất hữu ích “để cảnh báo nhân viên về những điểm yếu mới chớm nở hoặc những thất bại ngoài ý muốn của một chương trình và để đảm bảo hoạt động đúng đắn của những người chịu trách nhiệm về hoạt động của nó.”[437] Đánh giá phát triển, bao gồm một số biện pháp kiểm soát trực tiếp các hành động chính sách, đã được sử dụng trong nhiều tình huống khác nhau ở khu vực công và khu vực tư nhân. Do đó, ví dụ, các doanh nghiệp thường xuyên sử dụng các đánh giá phát triển để phân phối, thử nghiệm và thu hồi các sản phẩm mới. Trong khu vực công, đánh giá phát triển đã được sử dụng để kiểm tra các phương pháp và tài liệu giảng dạy mới trong các chương trình giáo dục công, chẳng hạn như Sesame Street và Electric Company. Các chương trình như vậy được giám sát và đánh giá một cách có hệ thống bằng cách hiển thị chúng cho khán giả bao gồm trẻ em trong giới hạn độ tuổi được chỉ định. Sau đó, chúng được “sửa đổi nhiều lần trên cơ sở quan sát có hệ thống các đặc điểm của chương trình thu hút được sự chú ý và trên cơ sở phỏng vấn trẻ em sau khi xem chương trình.”[438] Các đánh giá phát triển, vì chúng vừa mang tính hình thành vừa liên quan đến các biện pháp kiểm soát trực tiếp, có thể được sử dụng để thích ứng ngay lập tức với trải nghiệm mới có được thông qua các thao tác có hệ thống đối với các biến đầu vào và quy trình.

Đánh giá quá trình hồi cứu liên quan đến việc giám sát và đánh giá các chương trình sau khi chúng đã được thực hiện trong một thời gian. Đánh giá quá trình hồi cứu, thường tập trung vào các vấn đề và tắc nghẽn gặp phải trong quá trình thực hiện các chính sách và chương trình, không cho phép thao tác trực tiếp các yếu tố đầu vào (ví dụ: chi tiêu) và các quy trình (ví dụ: hệ thống phân phối thay thế). Thay vào đó, nó dựa trên các mô tả ex post facto (hồi cứu) về các hoạt động chương trình đang diễn ra, sau đó liên quan đến kết quả đầu ra và tác động. Đánh giá quy trình hồi cứu yêu cầu một hệ thống báo cáo nội bộ được thiết lập tốt cho phép tạo ra liên tục các thông tin liên quan đến chương trình (ví dụ: số lượng nhóm mục tiêu được phục vụ, các loại dịch vụ được cung cấp và đặc điểm của nhân viên được tuyển dụng cho các chương trình của nhân viên). Các hệ thống thông tin quản lý trong các cơ quan công đôi khi cho phép đánh giá quá trình hồi cứu, miễn là chúng chứa thông tin về các quá trình cũng như kết quả.

Tiêu đề I của Đạo luật Giáo dục Tiểu học và Trung học (1965), sau này trở thành Không đứa trẻ nào bị bỏ lại phía sau của Tổng thống Bush năm 2001, đã được Văn phòng Giáo dục Hoa Kỳ đưa ra một hình thức đánh giá quy trình hồi cứu, nhưng với kết quả đáng thất vọng. Tiêu đề I đã cung cấp ngân sách cho các hệ thống trường học địa phương tương ứng với số học sinh từ các gia đình nghèo hoặc thiếu thốn. Tuy nhiên, các khu học chánh địa phương đã gửi thông tin không đầy đủ và ít hữu ích, do đó không thể đánh giá các chương trình. Trong bối cảnh này, các đánh giá quy trình hồi cứu giả định trước một hệ thống thông tin hợp lệ và đáng tin cậy, thường khó thiết lập.

Đánh giá thử nghiệm liên quan đến việc giám sát và đánh giá kết quả trong các điều kiện kiểm soát trực tiếp đối với các quy trình và đầu vào chính sách. Lý tưởng của đánh giá thực nghiệm nói chung là “thí nghiệm khoa học có kiểm soát”, trong đó tất cả các yếu tố có thể ảnh hưởng đến kết quả chính sách ngoại trừ một yếu tố—nghĩa là một biến số đầu vào hoặc quy trình cụ thể—được kiểm soát, giữ cố định hoặc được coi là đối thủ hợp lý. các giả thuyết. Các đánh giá thử nghiệm và bán thử nghiệm bao gồm Thử nghiệm Duy trì Thu nhập New Jersey-Pennsylvania, Thử nghiệm Trị liệu Nhóm California-Tái phạm Tội phạm, Thử nghiệm Tuần tra Phòng ngừa Thành phố Kansas, Theo dõi Dự án, Dự án Trình diễn Công việc được Hỗ trợ và các thử nghiệm khác nhau trong hợp đồng thực hiện giáo dục. Nhiều đánh giá thực nghiệm từ khắp nơi trên thế giới được đưa vào Cộng tác Campbell trực tuyến ( www.campbellcollaboration.com ).

Các đánh giá thử nghiệm phải đáp ứng các yêu cầu khá nghiêm ngặt trước khi chúng có thể được thực hiện: [439](1) một tập hợp các biến “xử lý” được xác định rõ ràng và có thể thao tác trực tiếp được chỉ định trong các điều khoản hoạt động; (2) một chiến lược đánh giá cho phép khả năng khái quát hóa tối đa của các kết luận về hiệu suất đối với nhiều nhóm mục tiêu hoặc bối cảnh tương tự ( giá trị bên ngoài ); (3) một chiến lược đánh giá cho phép sai sót tối thiểu trong việc giải thích hiệu quả hoạt động của chính sách như là kết quả thực tế của các quy trình và đầu vào chính sách được điều chỉnh ( hiệu lực nội bộ ); và (4) một hệ thống giám sát tạo ra dữ liệu đáng tin cậy về mối tương quan phức tạp giữa các điều kiện tiên quyết, sự kiện không lường trước, đầu vào, quy trình, đầu ra, tác động, tác động phụ và hiệu ứng lan tỏa. Vì các yêu cầu về phương pháp đòi hỏi khắt khe này hiếm khi được đáp ứng, nên các đánh giá tinh thần bằng thực nghiệm thường không đạt được thử nghiệm có kiểm soát “đúng” và được gọi là “gần như thử nghiệm”.

Đánh giá kết quả hồi cứu cũng liên quan đến việc giám sát và đánh giá kết quả nhưng không có sự kiểm soát trực tiếp đối với các quy trình và đầu vào chính sách có thể thao túng. [440]Tốt nhất, các biện pháp kiểm soát là gián tiếp hoặc thống kê—nghĩa là người đánh giá cố gắng cô lập tác động của nhiều yếu tố khác nhau bằng cách sử dụng các phương pháp định lượng. Nhìn chung, có hai biến thể chính của đánh giá quá trình hồi cứu: nghiên cứu cắt ngang và nghiên cứu theo chiều dọc. Các nghiên cứu theo chiều dọc là những nghiên cứu đánh giá những thay đổi trong kết quả của một, một số hoặc nhiều chương trình tại hai hoặc nhiều thời điểm. Nhiều nghiên cứu theo chiều dọc đã được thực hiện trong lĩnh vực kế hoạch hóa gia đình , trong đó tỷ suất sinh và những thay đổi trong việc chấp nhận các phương tiện tránh thai được theo dõi và đánh giá trong khoảng thời gian dài hợp lý (5 đến 20 năm). Ngược lại , các nghiên cứu cắt ngang tìm cách giám sát và đánh giá nhiều chương trình tại một thời điểm. Mục tiêu của nghiên cứu cắt ngang là khám phá xem kết quả đầu ra và tác động của các chương trình khác nhau có khác nhau đáng kể hay không và nếu có thì những hành động, điều kiện tiên quyết hoặc sự kiện không lường trước cụ thể nào có thể giải thích cho sự khác biệt đó.

Hai ví dụ nổi bật về đánh giá kết quả hồi cứu có bản chất cắt ngang là Dự án Head Start, một chương trình được thiết kế để cung cấp giáo dục bù cho trẻ mẫu giáo, và Báo cáo Coleman. Thực vậy,

hầu hết mọi đánh giá về các chương trình giáo dục đền bù quốc gia bắt đầu từ giữa những năm 1960 đều dựa trên dữ liệu chéo. Những học sinh đăng ký tham gia các chương trình giáo dục bù trừ tương phản với những học sinh không tham gia, luôn có những nguồn giải thích cạnh tranh về mặt thống kê như hoàn cảnh gia đình, sắc tộc, khu vực, quy mô thành phố, v.v.[441]

Quyết định-Đánh giá lý thuyết

Đánh giá lý thuyết quyết định là một cách tiếp cận sử dụng các phương pháp mô tả để tạo ra thông tin đáng tin cậy và hợp lệ về kết quả chính sách được nhiều bên liên quan đánh giá rõ ràng. Sự khác biệt chính giữa một mặt là đánh giá theo lý thuyết quyết định và mặt khác là đánh giá giả và chính thức, đó là đánh giá theo lý thuyết ra quyết định cố gắng làm nổi bật và làm rõ các mục tiêu và mục tiêu tiềm ẩn cũng như rõ ràng của các bên liên quan. Điều này có nghĩa là các mục tiêu và mục tiêu được công bố chính thức của các nhà hoạch định chính sách và các nhà quản lý chỉ là một nguồn giá trị, bởi vì tất cả các bên có liên quan trong việc xây dựng và thực hiện chính sách (ví dụ: nhân viên cấp trung và cấp dưới, nhân viên ở các cơ quan khác , nhóm khách hàng) có liên quan đến việc tạo ra các mục tiêu và mục tiêu để đo lường hiệu suất.

Đánh giá theo lý thuyết quyết định là một cách để khắc phục một số thiếu sót của đánh giá giả và đánh giá chính thức:[442]

  Sử dụng không đúng mức và không sử dụng thông tin hiệu suất. Phần lớn thông tin được tạo ra thông qua các đánh giá không được sử dụng đúng mức hoặc không bao giờ được sử dụng để cải thiện việc hoạch định chính sách. Một phần là do việc đánh giá không đáp ứng đầy đủ các mục đích và mục tiêu của các bên có liên quan trong việc xây dựng và thực hiện các chính sách và chương trình.

  Sự mơ hồ của các mục tiêu hiệu suất. Nhiều mục tiêu của các chính sách và chương trình công là mơ hồ. Điều này có nghĩa là cùng một mục tiêu chung—ví dụ: cải thiện sức khỏe hoặc khuyến khích tiết kiệm năng lượng tốt hơn—có thể và chắc chắn dẫn đến các mục tiêu cụ thể mâu thuẫn với nhau. Điều này là hiển nhiên khi chúng tôi cho rằng cùng một mục tiêu (ví dụ: cải thiện sức khỏe) có thể được vận hành theo ít nhất sáu loại tiêu chí đánh giá: hiệu quả, hiệu quả, đầy đủ, công bằng, đáp ứng và phù hợp. Một trong những mục đích của đánh giá lý thuyết quyết định là giảm bớt sự mơ hồ của các mục tiêu và làm cho các mục tiêu mâu thuẫn trở nên rõ ràng.

  Nhiều mục tiêu mâu thuẫn nhau. Các mục đích và mục tiêu của các chương trình và chính sách công không thể được thiết lập một cách thỏa đáng bằng cách tập trung vào các giá trị của một hoặc một số bên (ví dụ: Quốc hội, nhóm khách hàng thống trị hoặc quản trị viên đứng đầu). Trên thực tế, nhiều bên liên quan với mục đích và mục tiêu mâu thuẫn nhau có mặt trong hầu hết các tình huống cần đánh giá. Đánh giá theo lý thuyết quyết định cố gắng xác định nhiều bên liên quan này và làm nổi bật các mục tiêu và mục tiêu của họ.

Một trong những mục đích chính của đánh giá lý thuyết quyết định là liên kết thông tin về kết quả chính sách với các giá trị của nhiều bên liên quan. Giả định của đánh giá theo lý thuyết quyết định là các mục tiêu và mục tiêu được công bố chính thức cũng như tiềm ẩn của các bên liên quan là thước đo phù hợp về giá trị hoặc giá trị của các chính sách và chương trình. Hai hình thức chính của đánh giá lý thuyết quyết định là đánh giá khả năng đánh giá và phân tích tiện ích đa thuộc tính, cả hai đều cố gắng liên kết thông tin về kết quả chính sách với các giá trị của nhiều bên liên quan.

Đánh giá khả năng đánh giá là một tập hợp các thủ tục được thiết kế để phân tích hệ thống ra quyết định được cho là sẽ hưởng lợi từ thông tin về hiệu suất và để làm rõ các mục đích, mục tiêu và giả định dựa vào đó để đo lường hiệu suất. [443]Câu hỏi cơ bản trong đánh giá khả năng đánh giá là liệu một chính sách hoặc chương trình có thể được đánh giá hay không. Để một chính sách hoặc chương trình có thể đánh giá được, phải có ít nhất ba điều kiện: một chính sách hoặc chương trình được trình bày rõ ràng, các mục tiêu và/hoặc hệ quả được xác định rõ ràng và một tập hợp các giả định rõ ràng liên kết các hành động của chính sách với các mục tiêu và/hoặc hệ quả. [444]Khi tiến hành đánh giá khả năng đánh giá, các nhà phân tích tuân theo một loạt các bước làm rõ chính sách hoặc chương trình từ quan điểm của người sử dụng thông tin hiệu suất dự định và bản thân người đánh giá:[445]

Đặc tả chính sách-chương trình. Những hoạt động nào của liên bang, tiểu bang hoặc địa phương và những mục tiêu và mục tiêu nào cấu thành chương trình?

Thu thập thông tin chính sách-chương trình. Những thông tin nào phải được thu thập để xác định các mục tiêu, hoạt động và các giả định cơ bản của chương trình-chính sách?

Mô hình hóa chính sách-chương trình. Mô hình nào mô tả tốt nhất chương trình, các mục tiêu và hoạt động liên quan của nó từ quan điểm của những người sử dụng thông tin hiệu suất dự định? Những giả định nhân quả nào liên kết hành động với kết quả?

Đánh giá khả năng đánh giá chương trình-chính sách. Mô hình chương trình-chính sách có đủ rõ ràng để làm cho việc đánh giá hữu ích không? Những loại nghiên cứu đánh giá nào sẽ hữu ích nhất?

Phản hồi đánh giá khả năng đánh giá cho người dùng. Sau khi trình bày các kết luận về khả năng đánh giá chương trình-chính sách cho những người sử dụng dự định, bước tiếp theo nên (hoặc không nên) thực hiện để đánh giá hiệu quả của chính sách là gì?

Hình thức đánh giá lý thuyết quyết định thứ hai là phân tích tiện ích đa thuộc tính. [446]Phân tích tiện ích đa thuộc tính là một tập hợp các thủ tục được thiết kế để gợi ra những đánh giá chủ quan từ nhiều bên liên quan về xác suất xảy ra và giá trị của kết quả chính sách. Điểm mạnh của phân tích tiện ích đa thuộc tính là nó thể hiện rõ ràng các đánh giá giá trị của nhiều bên liên quan; nó thừa nhận sự hiện diện của nhiều mục tiêu xung đột trong đánh giá chương trình-chính sách; và nó tạo ra thông tin hiệu suất có thể sử dụng được nhiều hơn từ quan điểm của người dùng dự định. Các bước tiến hành phân tích tiện ích đa thuộc tính như sau:

  Xác định các bên liên quan. Xác định các bên ảnh hưởng và bị ảnh hưởng bởi một chính sách hoặc chương trình. Mỗi bên liên quan này sẽ có các mục tiêu và mục tiêu mà họ muốn tối đa hóa.

  Đặc tả các vấn đề quyết định có liên quan. Chỉ rõ các quá trình hành động hoặc không hành động mà có sự bất đồng giữa các bên liên quan. Trong trường hợp đơn giản nhất, sẽ có hai hướng hành động: hiện trạng và một số sáng kiến mới.

  Đặc tả các kết quả chính sách. Chỉ định phạm vi hậu quả có thể xảy ra sau mỗi quá trình hành động. Các kết quả có thể được sắp xếp theo một hệ thống phân cấp trong đó một hành động có nhiều hậu quả, bản thân mỗi hành động lại có thêm hậu quả. Hệ thống phân cấp kết quả tương tự như cây mục tiêu, ngoại trừ việc kết quả không phải là mục tiêu cho đến khi chúng được đánh giá rõ ràng.

  Xác định các thuộc tính của kết quả. Ở đây, nhiệm vụ là xác định tất cả các thuộc tính quan trọng có liên quan làm cho kết quả xứng đáng hoặc có giá trị. Ví dụ, mỗi kết quả có thể có các loại lợi ích và chi phí khác nhau đối với các nhóm đối tượng và người hưởng lợi khác nhau.

  Xếp hạng thuộc tính. Xếp hạng từng thuộc tính giá trị theo thứ tự quan trọng.

Ví dụ, nếu thu nhập gia đình tăng lên là kết quả của một chương trình giảm nghèo, thì kết quả này có thể có một số thuộc tính giá trị: cảm giác hạnh phúc của gia đình, lượng dinh dưỡng tiêu thụ nhiều hơn và thu nhập khả dụng nhiều hơn cho chăm sóc sức khỏe. Các thuộc tính này nên được xếp hạng theo thứ tự tầm quan trọng tương đối của chúng với nhau.

6.      Mở rộng thuộc tính. Các thuộc tính tỷ lệ đã được xếp hạng theo thứ tự quan trọng . Để làm như vậy, tùy ý gán giá trị mười cho thuộc tính ít quan trọng nhất. Tiếp tục với thuộc tính quan trọng nhất tiếp theo, trả lời câu hỏi: Thuộc tính này quan trọng hơn bao nhiêu lần so với thuộc tính ít quan trọng nhất tiếp theo? Tiếp tục quy trình chia tỷ lệ này cho đến khi thuộc tính quan trọng nhất được so sánh với tất cả các thuộc tính khác. Lưu ý rằng thuộc tính quan trọng nhất có thể có giá trị tỷ lệ 10, 20, 30 hoặc nhiều hơn so với thuộc tính ít quan trọng nhất.

7.      Chuẩn hóa quy mô. Các thuộc tính đã được chia tỷ lệ sẽ có các giá trị tối đa khác nhau cho các bên liên quan khác nhau. Ví dụ: một bên liên quan có thể cung cấp cho thuộc tính A giá trị là 60; thuộc tính B, giá trị 30; và thuộc tính C, giá trị là 10. Tuy nhiên, một bên liên quan khác có thể cung cấp cho các thuộc tính này các giá trị tương tự là 120, 60 và 10. Để chuẩn hóa các thang đo này, hãy tính tổng tất cả các giá trị ban đầu cho từng thang đo, chia từng giá trị ban đầu cho tổng tương ứng của nó, và nhân với 100. Điều này dẫn đến các thang đo riêng biệt có giá trị thành phần tổng bằng 100.

8.      Đo lường kết quả. Đo lường mức độ mà mỗi kết quả có khả năng dẫn đến việc đạt được từng thuộc tính. Xác suất tối đa phải được cho giá trị là 100; xác suất tối thiểu phải được cho giá trị bằng 0 (nghĩa là không có khả năng kết quả sẽ dẫn đến việc đạt được thuộc tính).

9.    Tính toán tiện ích. Tính tiện ích (giá trị) của từng kết quả bằng cách sử dụng công thức

bạn tôi = © w i u ij

Ở đâu

tôi = _ tiện ích tổng hợp (giá trị) của kết quả thứ i W f = giá trị thang đo được chuẩn hóa của thuộc tính thứ i U j = xác suất xuất hiện của kết quả thứ i trên thuộc tính thứ j

10.    Đánh giá và trình bày. Chỉ định kết quả chính sách với hiệu suất tổng thể cao nhất và trình bày thông tin này cho những người ra quyết định có liên quan.

Điểm mạnh của phân tích tiện ích đa thuộc tính là nó cho phép các nhà phân tích giải quyết một cách có hệ thống các mục tiêu xung đột của nhiều bên liên quan. Tuy nhiên, điều này chỉ có thể thực hiện được khi các bước vừa mô tả được thực hiện như một phần của quy trình nhóm có sự tham gia của các bên liên quan. Do đó, yêu cầu cơ bản của phân tích tiện ích đa thuộc tính là các bên liên quan có ảnh hưởng và bị ảnh hưởng bởi một chính sách hoặc chương trình là những người tham gia tích cực trong việc đánh giá hiệu quả của chính sách.

PHƯƠNG PHÁP ĐÁNH GIÁ

Một số phương pháp và kỹ thuật có thể hỗ trợ các nhà phân tích trong việc đánh giá hiệu suất chính sách. Tuy nhiên, gần như tất cả các kỹ thuật này cũng có thể được sử dụng cùng với các phương pháp phân tích chính sách khác, bao gồm cấu trúc vấn đề, dự báo, khuyến nghị và giám sát. Do đó, ví dụ, phân tích lập luận có thể được sử dụng để làm nổi bật các giả định về mối quan hệ dự kiến giữa các hành động và mục tiêu chính sách. Phân tích tác động chéo có thể tỏ ra hữu ích trong việc xác định các kết quả chính sách không lường trước có tác dụng chống lại việc đạt được các mục tiêu của chương trình chính sách. Tương tự như vậy, chiết khấu có thể phù hợp với đánh giá chương trình chính sách cũng như khuyến nghị, với điều kiện là phân tích chi phí-lợi ích và hiệu quả chi phí có thể được sử dụng hồi cứu ( ex post ) cũng như tương lai ( ex ante ). Cuối cùng, các kỹ thuật bao gồm từ hiển thị đồ họa và số chỉ mục đến phân tích chuỗi kiểm soát có thể cần thiết để theo dõi chính sách đưa ra như một khúc dạo đầu cho đánh giá của họ.

Thực tế là các kỹ thuật khác nhau có thể được sử dụng với nhiều hơn một phương pháp phân tích chính sách cho thấy sự phụ thuộc lẫn nhau của cấu trúc vấn đề, dự báo, khuyến nghị, giám sát và đánh giá trong phân tích chính sách. Nhiều phương pháp và kỹ thuật có liên quan đến đánh giá giả, đánh giá chính thức và đánh giá theo lý thuyết quyết định (Bảng 5).

Chỉ một trong những kỹ thuật được liệt kê trong Bảng 5 chưa được mô tả. Phân tích khảo sát người dùng là một tập hợp các thủ tục để thu thập thông tin về khả năng đánh giá của một chính sách hoặc chương trình từ những người dùng dự định và các bên liên quan khác.[447]

BẢNG 5

Kỹ thuật đánh giá theo ba cách tiếp cận

Khảo sát người dùng là trung tâm của việc tiến hành đánh giá khả năng đánh giá và các hình thức đánh giá lý thuyết quyết định khác. Công cụ chính để thu thập thông tin là một quy trình phỏng vấn với một loạt các câu hỏi mở. Câu trả lời cho những câu hỏi này cung cấp thông tin cần thiết để hoàn thành một số bước trong đánh giá khả năng đánh giá được mô tả trước đây: đặc tả chương trình-chính sách, lập mô hình chương trình chính sách, đánh giá chương trình-chính sách và trình bày đánh giá khả năng đánh giá cho người dùng. Một giao thức phỏng vấn mẫu để phân tích khảo sát người dùng được trình bày trong Bảng 6.

BẢNG 6

Giao thức phỏng vấn cho bước phân tích khảo sát người dùng trong các câu hỏi đánh giá khả năng đánh giá

Bước trong câu hỏi đánh giá khả năng đánh giá

5. Các bên liên quan khác nhau (ví dụ: Quốc hội, OMB, tổng kiểm toán nhà nước, văn phòng thị trưởng) mong đợi gì ở chương trình về hiệu suất? Những kỳ vọng này có nhất quán không?

6. Trở ngại nghiêm trọng nhất để đạt được mục tiêu là gì?

7. Bạn cần thông tin hiệu suất nào trong công việc? Tại sao?

8.                                                                                                             Các nguồn thông tin hiệu suất hiện tại có đầy đủ không? Tại sao? Tại sao không?

9.  Nguồn thông tin hiệu suất quan trọng nhất bạn sẽ cần trong năm tới là gì?

10.      Bất kỳ đánh giá nào nên giải quyết những vấn đề chính nào?

Ghi chú:

(a) Câu trả lời cho câu hỏi này mang lại các biện pháp hoạt động của các mục tiêu.

(b) Câu trả lời cho những câu hỏi này dẫn đến các giả định nhân quả về mối quan hệ giữa hành động và mục tiêu.

Nguồn: Phỏng theo Joseph S.Wholey, “Đánh giá khả năng đánh giá,” trong Phương pháp nghiên cứu đánh giá: Hướng dẫn cơ bản, ed. Leonard Rutman (Beverly Hills, CA: Sage Publications, 1977), Hình 3, tr. 48.

TÓM TẮT CHƯƠNG

Chương này đã cung cấp một cái nhìn tổng quan về quá trình đánh giá, đối chiếu ba vấn đề nhức nhối về đánh giá và trình bày các phương pháp và kỹ thuật cụ thể được sử dụng cùng với các phương pháp này. Quy trình thẩm định giá

CÂU HỎI ĐÁNH GIÁ

1. So sánh, đối chiếu phương pháp đánh giá và thời hiệu về thời gian và loại yêu cầu của mỗi phương pháp.

2. Nhiều đánh giá chương trình-chính sách không nhận ra các mục đích tiềm ẩn của đánh giá, bao gồm mong muốn (a) làm cho các chương trình có vẻ tốt đẹp bằng cách tập trung vào các đặc điểm bề ngoài của chúng (“rửa mắt”), (b) che đậy các thất bại của chương trình (“ minh oan”), (c) phá hủy một chương trình (“tàu ngầm ”), (d) tham gia vào việc đánh giá chỉ như một nghi thức phải được thực hiện để nhận được tài trợ (“tư thế”), và (e) trì hoãn các nỗ lực giải quyết các vấn đề (“trì hoãn”). Xem Edward A. suchman, “Action for What? Phê phán Nghiên cứu Đánh giá,” trong Đánh giá các Chương trình Hành động, ed. Carol H. Weiss (Boston: Allyn và Bacon, 1972), tr. 81. Vấn đề gì sau đó được phân biệt với đánh giá, và các lý thuyết đạo đức và siêu đạo đức thay thế đã được xem xét. Đạo đức chuẩn mực và đạo đức meta cung cấp cơ sở hợp lý để lựa chọn các tiêu chí để đánh giá hiệu quả chính sách.

tăng này để xác định các mục tiêu dựa vào đó hiệu suất được đánh giá?

3.     So sánh và đối chiếu đánh giá hình thành và tổng kết. Loại nào trong hai loại đánh giá này cung cấp thông tin hiệu suất có khả năng hữu ích nhất cho các nhà hoạch định chính sách? Tại sao?

4.      Những điểm mạnh và hạn chế của phân tích lợi ích chi phí như một cách tiếp cận để đánh giá là gì? Trong câu trả lời của bạn, hãy đề cập đến sự tương phản giữa đánh giá giả, đánh giá chính thức và đánh giá theo lý thuyết quyết định.

5.      Chọn một chính sách hoặc chương trình mà bạn muốn đánh giá. So sánh và đối chiếu đánh giá khả năng đánh giá và phân tích tiện ích đa thuộc tính như các kỹ thuật đánh giá, chỉ ra quy trình nào trong hai quy trình có khả năng mang lại kết quả đáng tin cậy, hợp lệ và hữu ích hơn.

BÀI TẬP MINH HỌA Các vấn đề về “mức lương đủ sống” chuyển sang các câu hỏi về nghèo đói, bất bình đẳng, phân phối thu nhập và hiệu quả kinh tế. Nhiều loại bất bình đẳng đã gia tăng trong 35 năm qua và hơn thế nữa, bất kể Đảng Dân chủ hay Đảng Cộng hòa nắm quyền ở Hoa Kỳ, mặc dù những người bảo thủ tiếp tục gọi xã hội Mỹ là “xã hội cơ hội” và những người theo chủ nghĩa tự do là “ xã hội bất bình đẳng.”

Những nỗ lực để xác định sự bất bình đẳng thường sử dụng phép loại suy của một chiếc bánh có thể được cắt thành nhiều lát theo các quy tắc khác nhau. [448]Những quy tắc này, cùng với những biện minh cơ bản của chúng, giải quyết vấn đề phân phối thu nhập, của cải, cơ hội giáo dục và chăm sóc sức khỏe. Một số quy tắc này là cơ sở của các lý thuyết về công lý được đưa ra bởi các nhà lý luận chính trị và đạo đức nổi tiếng bao gồm John Rawls [449]và Robert Nozick. [450]Rawls đã cho chúng ta một lý thuyết về công lý chủ yếu dựa trên cái mà ông coi là sự phân phối công bằng của cải xã hội. Đối với Rawls, nguyên tắc cơ bản của sự công bằng là “phân bổ hàng hóa xã hội sao cho những người nghèo hơn được trở nên khá giả hơn”. Ngược lại, Nozick có một lý thuyết về công lý dựa trên những gì ông coi là một quá trình công bằng để đạt được lợi ích xã hội. Ở đây, quy tắc là “phân bổ hàng hóa xã hội theo quy tắc mà mọi người đều có cơ hội bình đẳng để có được chúng”. Cả hai lý thuyết gia đều có ảnh hưởng đáng kể đến cách nghĩ của nhiều người về các giá trị, đạo đức và chính sách công.

  Chia thành ba nhóm. Mỗi nhóm sẽ sử dụng các quy tắc khác nhau để phân phát một chiếc bánh giữa các thành viên trong lớp. Nhóm A sẽ sử dụng ba quy tắc để phân phối lợi ích xã hội phù hợp với người được hưởng lợi . Ngược lại, nhóm B sẽ sử dụng hai quy tắc dựa trên những gì được phân phối . Đổi lại, nhóm C sẽ sử dụng hai quy tắc dựa trên quy trình phân phối hàng hóa.

Tập A: Ai được lợi?

■    Chia đều bánh cho các thành viên trong lớp.

■    Chia bánh theo thứ hạng của các thành viên trong lớp. Xác định cấp bậc theo số năm giáo dục của các thành viên.

■    Chia đều chiếc bánh cho hai nhóm giả định: một nhóm bao gồm 20 phần trăm thành viên trong lớp đã trải qua sự phân biệt đối xử trong lịch sử về tiền lương và nhóm còn lại . Mỗi nhóm phải chia phần bằng nhau của mình theo cấp bậc, được xác định theo số năm học.

Tập B: Đang được phân phối là gì?

■    Chia bánh để những người có lượng calo thấp hơn một số tiêu chuẩn sẽ nhận được những phần lớn hơn để bù đắp cho lượng calo thiếu hụt của họ.

■    Chia chiếc bánh sao cho những người thích ăn ba miếng sẽ nhận được một miếng lớn hơn so với những người thích ăn hai miếng, những người này lại nhận được một miếng lớn hơn so với những người thích một miếng hoặc không có miếng nào.

Tập C: Quá trình phân phối hàng hóa là gì

■    Chia bánh theo quy trình cạnh tranh, trong đó các thành viên ở hàng đầu tiên của căn phòng có 100% cơ hội nhận được một miếng bánh, các thành viên ở hàng thứ hai có 80% cơ hội, các thành viên ở hàng thứ ba có 60%. cơ hội, các thành viên ở hàng thứ tư có 40% cơ hội, và các thành viên ngồi xa hơn có cơ hội

20 phần trăm cơ hội. Một số thành viên ở hàng cuối cùng không có cơ hội nào cả.

■    Chia chiếc bánh theo một quy trình ngẫu nhiên (quay số), trong đó mỗi người có xác suất được chọn để nhận một phần bánh như nhau. Lặp lại quy trình 30 lần.[451]

■    Chia chiếc bánh theo một quy trình bầu cử trong đó đa số đơn giản được hai phần ba chiếc bánh. Chọn hai ứng cử viên và bỏ phiếu cho họ.

2.    Nhóm A, B và C sẽ áp dụng các quy tắc của họ cho vấn đề liệu chính sách “lương đủ sống” được mô tả trong Trường hợp 1 có hợp lý hay không. Biện minh cho từng quy tắc của bạn bằng cách dựa trên các lý thuyết siêu đạo đức và đạo đức chưa trưởng thành được mô tả trong chương này, bao gồm cả những lý thuyết của Nozick và Rawls. Sau đó, xây dựng một bản tóm tắt dài 10 phút, trong đó bạn trình bày (các) đề xuất với thị trưởng của một thành phố về mức lương đủ sống.

THƯ MỤC

Bok, Sissela. Nói dối: Lựa chọn đạo đức trong cuộc sống công cộng và riêng tư . New York: Sách Pantheon, 1978.

Dasgupta, Partha. “Định giá và Đánh giá: Đo lường Chất lượng Cuộc sống và Đánh giá Chính sách.” Tài liệu cơ sở chuẩn bị cho Báo cáo Phát triển Thế giới hàng năm của Ngân hàng Thế giới (2000).

Mac Rae, Duncan, Jr. Chức năng xã hội của khoa học xã hội . New Haven, CT: Nhà xuất bản Đại học Yale, 1976.

Nozick, Robert. Anarchy, State, và Utopia . New York: Sách cơ bản, 1974.

Rawls, John. Một lý thuyết về công lý . Cambridge, MA: Nhà xuất bản Đại học Harvard, 1971.

Sen, Amartya. Bất bình đẳng được xem xét lại. Oxford: Clarendon Press, 1992.

Đá, Deborah. Nghịch lý chính sách: Nghệ thuật ra quyết định chính trị . Rev ed. New York: Thế chiến Norton, 2002.

TÌNH HUỐNG 1 KINH TẾ CỦA PHÁN XÉT ĐẠO ĐỨC: ĐÁNH GIÁ CÁC CHÍNH SÁCH TIỀN LƯƠNG ĐỦ

Phong trào tiền lương đủ sống được nhiều người coi là cuộc vận động chính trị cấp cơ sở quan trọng nhất kể từ phong trào dân quyền ở Hoa Kỳ. Các vấn đề xung quanh việc áp dụng mức lương đủ sống là vấn đề kinh tế cũng như luân lý và đạo đức. Các nhà kinh tế bị chia rẽ về tác động của mức lương đủ sống đối với nghèo đói, bất bình đẳng và việc làm; phần lớn các nhà lãnh đạo tôn giáo và cộng đồng đã ủng hộ mức lương đủ sống trong hơn 100 năm.

Các tính toán sau đây đã được trích xuất từ một trang web ( www. Livingwage.geog.psu.edu ) do Tiến sĩ Amy K. Glasmeier của

Viện Công nghệ Massachusetts. Mức lương đủ sống được hiển thị là mức lương theo giờ trong năm 2011 mà một người làm việc toàn thời gian (2.080 giờ mỗi năm) ở Thành phố New York (Quận Queens) phải kiếm được để hỗ trợ các gia đình có quy mô khác nhau. Ở thành phố New York, mức lương tối thiểu 7,25 đô la một giờ là như nhau cho tất cả mọi người, bất kể số lượng người phụ thuộc. Mặc dù tỷ lệ nghèo đói thường được trích dẫn là tổng thu nhập hàng năm, nhưng để so sánh, nó đã được chuyển đổi thành tiền lương theo giờ. Tiền lương thấp hơn mức lương đủ sống được in nghiêng.

Các thành phố như San Francisco, Detroit và Chicago quy định mức lương tối thiểu cao hơn mức lương tối thiểu bắt buộc của liên bang năm 2011 là 7,25 đô la. Mức lương đủ sống tối thiểu cho một người lớn có một con và các gia đình lớn hơn cũng khác nhau. Ở Pittsburgh, mức lương đủ sống cho một người lớn có một con là 34.244 đô la một năm, trong khi ở Los Angeles là 45.235 đô la.

Tiền lương theo giờ

Một

người lớn

một người lớn,

Một đứa trẻ

Hai

Người lớn

Hai người lớn,

Một đứa trẻ

Hai người lớn,

Hai đứa trẻ

Mức lương đủ sống

$11,86

$19,66

$16,29

$24,10

$30,30

Mức lương Nghèo đói

$5,04

$6,68

$6,49

$7,81

9,83 đô la

Lương tối thiểu

$7,25

$7,25

$7,25

$7,25

$7,25

Chi phí điển hình  Đối với các chi phí thông thường, tiền lương đủ sống và tiền lương cho

Những số liệu này được sử dụng để tính toán năm 2011 sống bằng  các nghề nghiệp khác nhau trên khắp Hoa Kỳ,

lương ở thành phố New York. Con số khác nhau tùy theo quy mô gia đình.  xemwww . _ lương đủ sống . địa lý . psu . biên tập . ■

hàng tháng

Chi phí

Một

người lớn

một người lớn,

Một đứa trẻ

Hai

Người lớn

Hai người lớn,

Một đứa trẻ

Hai người lớn,

Hai đứa trẻ

Đồ ăn

$232

$378

$448

$594

$740

Chăm sóc trẻ em

$0

$572

$0

$572

$1,012

Thuộc về y học

$76

$151

$152

$227

$302

nhà ở

$1,185

$1,318

$1,185

$1,318

$1,318

Vận tải

$232

$397

$464

$629

$794

Khác

$188

$369

$376

$557

$738

Sau hàng tháng-

$1,913

$3,185

$2,625

$3,897

$4,904

thu nhập thuế

đó là bắt buộc

Sau hàng năm-

$22,956

$38,220

$31,500

$46,764

$58,853

thu nhập thuế

đó là bắt buộc

Thuế hàng năm

$1,706

$2,678

$2,387

$3,373

$4,161

Trước hàng năm

thu nhập thuế

$24,662

$40,898

$33,887

$50,137

$63,014

đó là bắt buộc

Nguồn: © 2011 Tiến sĩ Amy K. Glasmeier và Trang web Đại học Bang Pennsylvania do West Arete Computing tạo ra

chính sách phát triển

Tranh luận

Từ Chương 8 của Phân tích chính sách công, Phiên bản thứ năm. William N. Dunn. Bản quyền © 2012 của Pearson Education, Inc. Bảo lưu mọi quyền.

Phát triển
lập luận chính sách

MỤC TIÊU

Bằng cách nghiên cứu chương này, bạn sẽ có thể

W

các nhà hoạch định chính sách hiểu và các nhà phân tích thường quên rằng lập luận chính sách là trung tâm của việc hoạch định chính sách. [452]Lập luận chính sách là một trong những phương tiện chính để truyền đạt thông tin liên quan đến chính sách và là nguồn kiến thức quan trọng về cách thức thực hiện và thực thi chính sách. Bởi vì các lập luận chính sách là những người mang thông tin liên quan đến chính sách, chúng cũng rất quan trọng để hiểu việc sử dụng và lạm dụng phân tích chính sách của các nhà hoạch định chính sách.

Khả năng tổ chức, cấu trúc và đánh giá một lập luận chính sách là trọng tâm của tư duy phân tích phản biện. Trong bối cảnh thực tiễn, lập luận không giới hạn ở các loại lập luận được sử dụng trong logic hình thức hoặc trong khoa học xã hội, ví dụ, lập luận dựa trên các mô hình định lượng được thiết kế để giải thích hành vi chính trị hoặc trên các mô hình toán học chính thức của sự lựa chọn hợp lý được sử dụng trong kinh tế học. Nhiều phương thức lập luận khác—từ lập luận đạo đức và chính trị đến lập luận bằng cách loại suy và ẩn dụ—cùng tồn tại và cạnh tranh để thu hút sự chú ý của các nhà hoạch định chính sách. Các nhà phân tích có năng lực phải có khả năng so sánh và đối chiếu các phương thức lập luận khác nhau và diễn đạt các lập luận kỹ thuật bằng ngôn ngữ mà các nhà hoạch định chính sách có thể hiểu được.

CẤU TRÚC CỦA CÁC LẬP LUẬN CHÍNH SÁCH

Một lập luận chính sách là sản phẩm của lập luận, đó là quá trình. Trong cài đặt chính sách thực tế, các cuộc tranh luận rất phức tạp và dễ bị hiểu lầm. Vì lý do này, các mô hình hoặc bản đồ khái niệm rất hữu ích trong việc xác định và liên hệ các yếu tố của lập luận chính sách. Một trong những mô hình như vậy là mô hình cấu trúc của lập luận do triết gia gốc Anh Stephen Toulmin khởi xướng và được mở rộng bởi những người khác. [453]Một mô hình cấu trúc khác của lập luận được gọi là Cơ sở lý luận , được phát triển bởi Tim van Gelder và các cộng sự, là mô hình mà chúng tôi sử dụng ở đây để lập bản đồ các lập luận chính sách (xem Hình 1).[454]

Các mô hình cấu trúc được thiết kế để điều tra việc tổ chức lý luận thực tế. Các lập luận dựa trên lý luận thực tế, khác với những lập luận dựa trên lý luận hình thức của toán học và logic suy diễn, thiếu tính chắc chắn của các lập luận logic có giá trị về mặt hình thức, ví dụ, nếu A được ưu tiên hơn B, và B được ưu tiên hơn C, thì A là ưa thích hơn C. Các lập luận thực tế luôn không chắc chắn, cũng như các lý do và bằng chứng được sử dụng để biện minh cho các kết luận. Lý do không phải lúc nào cũng được nêu rõ ràng, và trong một số trường hợp, chúng hoàn toàn không được nêu ra. Ngay cả khi chúng được nêu ra, chúng hiếm khi hoàn chỉnh hoặc kết luận. Theo cách nói của Toulmin, lập luận thực tế đưa ra những kết luận “về những điều mà chúng ta không hoàn toàn tin tưởng bằng cách liên hệ chúng với những thông tin khác mà chúng ta có sự chắc chắn cao hơn.” [455]Các lập luận chính sách hiếm khi có tính chắc chắn của logic suy diễn.

KHẲNG ĐỊNH

Một tuyên bố chính sách là kết luận của một lập luận chính sách. Có bốn loại tuyên bố: xác định, chỉ định, đánh giá và ủng hộ. Các lập luận có thể bao gồm các yêu cầu và lập luận cấp dưới.

\  _____________________7

SỰ PHẢN ĐỐI

Phản đối thách thức lệnh hoặc sự ủng hộ bằng cách xác định các điều kiện hoặc ngoại lệ đặc biệt làm giảm độ tin cậy vào lệnh hoặc sự ủng hộ. Sự phản đối bắt đầu bằng “Nhưng…”

r  >

PHẢN ĐẠO

Một bác bỏ là một phản đối đối với một phản đối. Bác bỏ thách thức sự phản đối bằng cách xác định các điều kiện đặc biệt hoặc ngoại lệ làm giảm sự tin tưởng vào sự phản đối. Những lời bác bỏ bắt đầu bằng từ “Tuy nhiên…”

s ________________________________>

HÌNH 1

Cấu trúc của một lập luận chính sách

Các loại tuyên bố kiến thức

Một yêu cầu kiến thức hoặc tranh chấp là kết luận của một đối số. Có bốn loại yêu cầu tri thức: dứt khoát, chỉ định, đánh giá và ủng hộ.

■    Dứt khoát. Nếu một tuyên bố khẳng định rằng một chính sách có một định nghĩa cụ thể, thì tuyên bố đó là dứt khoát. Tìm những từ như là, không phải, được tạo thành bởi, được đại diện bởi, giống với và khác với. Tuyên bố dứt khoát nêu rõ cái gì đó đồng nhất với nó, nó giống hay không giống cái gì, hoặc liệu nó thuộc về một loại hay một loại chứ không phải một loại khác. Một loại tuyên bố dứt khoát có liên quan đặc biệt đến chính sách là phép ẩn dụ. Các chính sách đã được định nghĩa một cách ẩn dụ về “chiến tranh”, “sự lây lan”, “dịch bệnh” và “cách ly”.

■    chỉ định. Nếu một tuyên bố khẳng định rằng một số khía cạnh của chính sách đã hoặc có thể

được quan sát, hoặc nếu các quan sát được sử dụng để suy ra nguyên nhân, thì tuyên bố đó là chỉ định . Tìm những từ mô tả các đặc điểm được quan sát hoặc có thể quan sát được: đã trở thành, bắt nguồn, liên kết, gây ra, ảnh hưởng, hậu quả, dự đoán. Một số thuật ngữ có vẻ mang tính chỉ định lại thực sự mang tính đánh giá, ví dụ: “Anh ấy là một người theo chủ nghĩa tự do tốt” hoặc “Đế chế tà ác (hoặc trục tội ác) là vấn đề.” Các tuyên bố sử dụng các mô tả này và các mô tả “thẩm định” khác không phải là câu hỏi thực tế; họ đang đánh giá. Đồng thời, cũng có thể nghiên cứu các giá trị theo kinh nghiệm bằng cách thực hiện các quan sát có liên quan đến việc đánh giá các mô tả. Các ví dụ điển hình là các biện pháp về dân chủ, hành vi đạo đức, chủ nghĩa bảo thủ và chủ nghĩa tự do được đưa vào bảng câu hỏi và lịch phỏng vấn.[456]

■    đánh giá. Nếu một tuyên bố khẳng định rằng một số khía cạnh của chính sách có hoặc không có giá trị hoặc giá trị, thì đó là đánh giá. Tìm những từ như tốt, xấu, đúng, sai, có lợi, tốn kém, hiệu quả, đáp ứng, công bằng, công bằng, công bằng và an toàn. Ví dụ: “Chính sách sẽ mang lại mức lương đủ sống, do đó đưa xã hội hướng tới sự công bằng và đáp ứng.” “Chương trình kém hiệu quả hơn mong đợi.” “Chính sách này sẽ xây dựng một nền kinh tế lành mạnh.” Một số tuyên bố mang tính đánh giá đề cập đến các trạng thái hoặc điều kiện (ví dụ: một xã hội công bằng) và một số liên quan đến các quy trình thủ tục (ví dụ: xét xử công bằng). Các tuyên bố đánh giá dựa trên các bảo đảm liên quan đến các giá trị, đạo đức và siêu đạo đức.

■    Biện hộ. Nếu một tuyên bố khẳng định rằng một chính phủ hoặc bộ phận trong đó nên hành động, thì tuyên bố đó là biện hộ. Tìm những từ như nên, cần, và phải. Ví dụ: “Ngân hàng Thế giới nên chấm dứt chương trình điều chỉnh cơ cấu của mình.” “Quốc hội nên thông qua Tu chính án Quyền bình đẳng.” “Hoa Kỳ nên ký Hiệp ước Kyoto.” “Các nhà sản xuất ô tô nên sản xuất các phương tiện tiết kiệm nhiên liệu hơn.” Các tuyên bố biện hộ dựa trên các bảo đảm đồng thời liên quan đến các sự kiện và giá trị.

Bản đồ chính sách

Bản đồ chính sách rất hữu ích trong việc biểu diễn các đối số phức tạp. Các lập luận có bảy yếu tố: yêu cầu, thông tin, bảo đảm, ủng hộ, phản đối, bác bỏ và hạn định,
(xem Hình 1). Yêu cầu bồi thường là kết luận hoặc tranh luận của một đối số. Nó được hỗ trợ bởi thông tin liên quan đến chính sách, thường là điểm bắt đầu của một cuộc tranh luận. Lệnh bảo đảm là lý do để đưa ra yêu cầu bồi thường trên cơ sở thông tin được cung cấp. Vòng loại thể hiện sự thật gần đúng, tính hợp lý hoặc độ tin cậy trong yêu cầu bồi thường. Hãy xem xét ví dụ sau:

Thượng nghị sĩ ủng hộ việc tư nhân hóa hệ thống đường cao tốc liên bang, điều này sẽ mang lại lợi ích về hiệu quả và giảm thuế. Xét rằng việc tư nhân hóa các dịch vụ công đã thành công trong các lĩnh vực khác, đây chắc chắn là một điều “không cần bàn cãi”. Một nhóm chuyên gia về tư nhân hóa cũng đưa ra kết luận tương tự.

Lập luận của thượng nghị sĩ có thể được chia thành các yếu tố cơ bản (Hình 2): “ Thượng nghị sĩ ủng hộ việc tư nhân hóa hệ thống đường cao tốc liên bang (THÔNG TIN ), điều này sẽ mang lại hiệu quả đáng kể và giảm thuế (CLAIM). Xem xét BẢO ĐẢM rằng việc tư nhân hóa các dịch vụ công đã

KHẲNG ĐỊNH

Tư nhân hóa sẽ mang lại những lợi ích đáng kể về hiệu quả và giảm thuế.

Niềm tin của Thượng nghị sĩ về tư nhân hóa dựa trên kết luận của một hội đồng chuyên gia.

\' __________________/

SỰ PHẢN ĐỐI

Nhưng các chuyên gia là cố vấn cho đảng chính trị của Thượng nghị sĩ. Các kết luận là sai lệch, hoặc ít nhất là có vẻ như vậy.

/ ----------------\

PHẢN ĐỐI Tuy nhiên, các chuyên gia đều là những nhà kinh tế lỗi lạc.

____ ___________/

HÌNH 2

Bản đồ lập luận—tư nhân hóa giao thông vận tải

đã thành công trong các lĩnh vực khác, NGƯỜI ĐÁNH GIÁ 1 tuyên bố rằng “ đây chắc chắn là một điều 'không cần bàn cãi'. ” Các yếu tố bổ sung sau đó được đưa vào để củng cố lập luận. Chẳng hạn, một SỰ DỰ PHÒNG đã được thêm vào (“ Đây là kết luận của hội đồng chuyên gia về tư nhân hóa. ”). Cuối cùng, một PHẢN ĐỐI đối với những người ủng hộ nói rằng các chuyên gia là cố vấn cho đảng của thượng nghị sĩ. Một PHẢN ĐỐI yếu ớt sau đó tuyên bố rằng các chuyên gia là những nhà kinh tế xuất sắc. Sự bác bỏ là yếu vì nó không phải là một thách thức hợp lý đối với sự phản đối, đó là về khuynh hướng chính trị chứ không phải vị thế học thuật. PHẢN ĐỐI thứ hai nêu rõ rằng việc quản lý giao thông công cộng đô thị khác với quản lý hệ thống đường cao tốc liên bang. Đây dường như là một thách thức hợp lý. Cuối cùng, CHẤT LƯỢNG 1 là tuyên bố đó là “không có trí tuệ”. Ở QUALIFIER 2 , điều này được rút gọn thành “có lẽ,” khi xem xét sức mạnh của sự phản đối và bác bỏ. Điều này làm suy yếu đáng kể YÊU CẦU rằng “ Tư nhân hóa sẽ mang lại những lợi ích đáng kể về hiệu quả và giảm thuế. ”

HỘP 1

CÁC HÌNH THỨC LUẬN LUẬN CHÍNH SÁCH

Các phương thức lập luận riêng biệt được sử dụng để biện minh cho các tuyên bố chính sách. Các phương thức lập luận , là những kiểu lập luận cụ thể bao gồm lập luận từ thẩm quyền, phương pháp, khái quát hóa, phân loại, nguyên nhân, dấu hiệu, động lực, trực giác, loại suy, trường hợp song song và đạo đức. 6 Mỗi phương thức lập luận này và mẫu lập luận đặc trưng của nó được mô tả trong Bảng 1. Lưu ý rằng có thể sử dụng nhiều hơn một phương thức trong một lập luận chính sách.

k BẢNG 1

Các phương thức tranh luận chính sách với các mẫu lập luận

Cách thức

Mô hình lý luận

Thẩm quyền

Lập luận từ cơ quan có thẩm quyền dựa trên các bảo đảm liên quan đến trạng thái đạt được hoặc được gán cho các nhà sản xuất thông tin liên quan đến chính sách, ví dụ: chuyên gia, người trong cuộc, nhà khoa học, chuyên gia, bậc thầy, nhà môi giới quyền lực. Chú thích và tài liệu tham khảo là những lập luận có thẩm quyền được ngụy trang.

Phương pháp

Suy luận từ phương pháp dựa trên sự đảm bảo về tình trạng đã được phê duyệt của các phương pháp hoặc kỹ thuật được sử dụng để tạo ra thông tin. Trọng tâm là trạng thái đạt được hoặc được gán hoặc “sức mạnh” của các thủ tục. Các ví dụ bao gồm các phương pháp thống kê, kinh tế lượng, định tính, dân tộc học và thông diễn đã được phê duyệt.

Sự khái quát

Suy luận từ khái quát hóa dựa trên sự tương đồng giữa các mẫu và quần thể mà từ đó các mẫu được chọn. Mặc dù các mẫu có thể là ngẫu nhiên, nhưng việc khái quát hóa cũng có thể dựa trên so sánh định tính. Trong cả hai trường hợp, giả định là những gì đúng với các thành viên của một mẫu cũng đúng với các thành viên của dân số không được bao gồm trong mẫu. Ví dụ: các mẫu ngẫu nhiên gồm n > 30 được lấy để đại diện cho quần thể (không quan sát được và thường không quan sát được) của các phần tử mà từ đó mẫu được rút ra.

phân loại

Lập luận từ việc phân loại liên quan đến tư cách thành viên trong một lớp xác định. Lý do là những gì đúng với nhóm người hoặc sự kiện được mô tả trong lệnh cũng đúng với các cá nhân hoặc nhóm được mô tả trong thông tin. Một ví dụ là lập luận ý thức hệ không thể đứng vững rằng bởi vì một quốc gia có nền kinh tế xã hội chủ nghĩa nên nó phải phi dân chủ, bởi vì tất cả các hệ thống xã hội chủ nghĩa đều phi dân chủ.

Gây ra

Lý luận từ nguyên nhân là về năng lực tạo ra ("nguyên nhân") và hậu quả của chúng ("hiệu ứng"). Một tuyên bố có thể được đưa ra dựa trên các mệnh đề hoặc luật chung, nêu rõ mối quan hệ bất biến giữa nguyên nhân và kết quả, chẳng hạn như quy luật giảm dần tiện ích của tiền. Các loại tuyên bố nhân quả khác dựa trên việc quan sát tác động của một số can thiệp chính sách đối với một hoặc nhiều kết quả chính sách hơn. Hầu như tất cả các lập luận trong khoa học xã hội và tự nhiên đều dựa trên lập luận từ nguyên nhân.

6 Một số phương thức được trình bày ở đây rút ra từ Wayne Brockriede và Douglas Ehninger, “Toulmin hoặc

Luận cứ: Diễn giải và Ứng dụng,” Tạp chí Diễn thuyết Hàng quý 1006 (1960): 45-53; và Toulmin, Rieke, and Janik, An Introduction to Reasoning, trang 213-37. Tôi đã thêm một số chế độ bổ sung.

Cách thức

Mô hình lý luận

Dấu hiệu

Suy luận từ ký hiệu dựa trên các ký hiệu, hoặc chỉ báo và các tham chiếu của chúng.

Sự hiện diện của một dấu hiệu hoặc chỉ báo được cho là biện minh cho kỳ vọng rằng một số dấu hiệu hoặc chỉ báo khác cũng sẽ xảy ra. Ví dụ là các chỉ số về hoạt động thể chế như “thẻ báo cáo của tổ chức” và “điểm chuẩn” hoặc các chỉ số về hoạt động kinh tế như “các chỉ số kinh tế hàng đầu”. Các dấu hiệu không phải là nguyên nhân, bởi vì quan hệ nhân quả phải đáp ứng quyền ưu tiên về thời gian và các yêu cầu khác không được mong đợi ở các dấu hiệu.

Động lực

Lý luận từ động cơ dựa trên sức mạnh thúc đẩy của các mục tiêu, giá trị và ý định trong việc hình thành hành vi cá nhân và tập thể. Ví dụ, tuyên bố rằng người dân sẽ ủng hộ việc thực thi nghiêm ngặt các tiêu chuẩn ô nhiễm có thể dựa trên lý do rằng vì người dân được thúc đẩy bởi mong muốn đạt được mục tiêu về không khí và nước sạch, nên họ sẽ ủng hộ việc thực thi nghiêm ngặt.

Trực giác

Lập luận từ trực giác dựa trên trạng thái nhận thức, cảm xúc hoặc tinh thần có ý thức hoặc tiền ý thức của người sản xuất thông tin liên quan đến chính sách. Ví dụ, niềm tin rằng một cố vấn có một số hiểu biết sâu sắc, cảm giác đặc biệt hoặc “kiến thức ngầm” có thể là lý do để chấp nhận phán đoán của anh ấy hoặc cô ấy.

Sự giống nhau

Suy luận từ phép loại suy dựa trên sự tương đồng giữa các mối quan hệ được tìm thấy trong một trường hợp nhất định và các mối quan hệ đặc trưng của một phép ẩn dụ hoặc phép loại suy. Ví dụ, tuyên bố rằng chính phủ nên “cách ly” một quốc gia bằng cách ngăn chặn các loại thuốc bất hợp pháp—với các loại thuốc bất hợp pháp được coi là “bệnh truyền nhiễm”—dựa trên lập luận rằng vì kiểm dịch đã có hiệu quả trong các trường hợp mắc bệnh truyền nhiễm nên việc ngăn chặn sẽ có hiệu quả trong trường hợp thuốc bất hợp pháp.

trường hợp song song

Suy luận từ trường hợp song song dựa trên sự tương đồng giữa hai hoặc nhiều trường hợp hoạch định chính sách. Ví dụ, tuyên bố rằng chính quyền địa phương sẽ thành công trong việc thực thi các tiêu chuẩn ô nhiễm dựa trên thông tin rằng một chính sách song song đã được thực hiện thành công ở chính quyền địa phương tương tự ở nơi khác.

đạo đức

Suy luận từ đạo đức dựa trên những đánh giá về đúng sai, tốt hay xấu, của các chính sách hoặc hậu quả của chúng. Ví dụ, các tuyên bố về chính sách thường dựa trên các nguyên tắc đạo đức nêu rõ các điều kiện của một xã hội “công bằng” hoặc “tốt”, hoặc dựa trên các chuẩn mực đạo đức nghiêm cấm nói dối trong đời sống công cộng. Các nguyên tắc đạo đức và chuẩn mực đạo đức vượt xa các giá trị và chuẩn mực của các cá nhân hoặc nhóm cụ thể. Trong chính sách công, nhiều lập luận về lợi ích và chi phí kinh tế liên quan đến lý luận đạo đức và đạo đức ngầm hoặc ngầm định.

Lập luận từ Cơ quan

Ở đây tuyên bố dựa trên thẩm quyền. Trong khi thông tin bao gồm các báo cáo thực tế hoặc bày tỏ quan điểm, lệnh khẳng định độ tin cậy hoặc độ tin cậy của nguồn thông tin. Tùy thuộc vào bối cảnh xã hội, chính quyền có thể là vua, pháp sư hoặc nhà lãnh đạo tôn giáo, hoặc họ có thể là nhà khoa học, giáo sư hoặc phóng viên tin tức.

Trong một lập luận có thẩm quyền, yêu cầu nhắc lại thông tin liên quan đến chính sách đã được cung cấp bởi cơ quan có độ tin cậy, trạng thái hoặc

KHẲNG ĐỊNH

Mặc dù các quan chức phương Tây tiếp tục phủ nhận điều đó, nhưng có một chút nghi ngờ rằng chiến dịch ném bom đã cung cấp cả động cơ và cơ hội cho một hoạt động rộng lớn hơn và man rợ hơn của người Serbia so với những gì được hình dung ban đầu.

THÔNG TIN

Carnes Lord, giáo sư tại Trường Luật và Ngoại giao Fletcher và là cựu cố vấn an ninh quốc gia của chính quyền Bush, tuyên bố rằng “Mặc dù các quan chức phương Tây tiếp tục phủ nhận điều đó, nhưng có thể nghi ngờ rằng chiến dịch ném bom đã cung cấp cả động cơ và cơ hội cho một cuộc tấn công lớn hơn. và hoạt động man rợ của người Serbia hơn những gì được hình dung ban đầu.

\_________ __________?

BẢO HÀNH

Ông Lord đã có một sự nghiệp xuất sắc trong chính phủ và học viện cũng như có nhiều kinh nghiệm thực tế. Ông được nhiều người coi là một nhà phân tích trung thực, đáng tin cậy và nhạy bén,

LẠI

Nhận định của Lord nhất quán với nhận định của Chỉ huy NATO-Mỹ Wesley Clark, người đã tuyên bố rằng kết quả của vụ đánh bom là “hoàn toàn có thể đoán trước được”.

_____________________________________/

SỰ PHẢN ĐỐI

Một nguồn đáng tin cậy khác, phát ngôn viên Bộ Ngoại giao James Rubin, lảng tránh câu hỏi bằng cách tuyên bố rằng "Hoa Kỳ vô cùng hoảng hốt trước các báo cáo về mô hình leo thang các cuộc tấn công của người Serbia nhằm vào công dân Albania ở Kosovar."

PHẢN ĐẠO

Báo động của Rubin chỉ đơn thuần phản ánh nỗ lực của Chính quyền Clinton nhằm từ chối trách nhiệm về hậu quả của chiến dịch ném bom do Hoa Kỳ lãnh đạo.

HÌNH 3

Lập luận từ chính quyền—hậu quả ngoài ý muốn của cuộc tấn công của Mỹ-NATO vào Nam Tư

sự khôn ngoan đã được bảo lãnh bởi lệnh. Để minh họa (Hình 3), chúng ta hãy tưởng tượng rằng một nhà phân tích chính sách cố vấn cho Hội đồng An ninh Quốc gia ở đỉnh điểm của cuộc tấn công của Mỹ-NATO vào Nam Tư năm 1999 đã đưa ra tuyên bố chính thức,

C : “Mặc dù các nhà lãnh đạo phương Tây tiếp tục phủ nhận điều đó, nhưng có một chút nghi ngờ rằng chiến dịch ném bom đã cung cấp cả động cơ và cơ hội cho một hoạt động rộng lớn hơn và man rợ hơn của người Serbia so với những gì được hình dung ban đầu.” [457]Thông tin , tôi, là từ một tuyên bố của Carnes Lord, giáo sư tại Trường Luật và Ngoại giao Fletcher và cựu cố vấn an ninh quốc gia của chính quyền Bush. Lệnh, W, khẳng định độ tin cậy của Lord và được hỗ trợ, B, bởi một lập luận có thẩm quyền bổ sung nhằm tăng thêm tính thuyết phục của lập luận. Sự phản đối, O, thách thức lệnh ban đầu, nhưng không làm suy yếu độ tin cậy của yêu cầu bồi thường, được nêu trong phần hạn định, Q . Phát ngôn viên Bộ Ngoại giao James Rubin cho biết: “Sự bác bỏ, R, hầu như không có tác dụng đối với Q, điều này không thay đổi trước thách thức của chính quyền đối thủ.

Phương pháp

Lập luận từ phương pháp dựa trên sự đảm bảo về tình trạng đã được phê duyệt của các phương pháp được sử dụng để tạo ra thông tin. Thông tin liên quan đến chính sách có thể bao gồm các tuyên bố hoặc báo cáo thực tế. Vai trò của lệnh là cung cấp lý do chấp nhận khiếu nại bằng cách liên kết thông tin với việc sử dụng một phương pháp, quy tắc hoặc nguyên tắc đã được phê duyệt. Thông thường, tuyên bố là điều kiện được mô tả trong thông tin nên được coi là có giá trị (hoặc vô giá trị), do phương pháp được sử dụng để tạo ra nó. Xem xét vấn đề đầu tư công sau đây: Một nhà phân tích có thông tin I, rằng việc sản xuất năng lượng trên mỗi đô la ở các nhà máy điện hạt nhân lớn hơn ở các nhà máy thủy điện, do đó sản xuất ra nhiều năng lượng hơn so với các nhà máy năng lượng mặt trời. Yêu cầu, C, là

Chính phủ nên đầu tư vào năng lượng hạt nhân. Lệnh W liên kết thông tin I với yêu cầu C bằng cách viện dẫn quy tắc bắc cầu của kinh tế toán học. [458]Bảo đảm được hỗ trợ, B, bởi giả định rằng tính bắc cầu là một “quy tắc lựa chọn phổ quát” đảm bảo tính hợp lý của sự lựa chọn.

Bác bỏ, R, thách thức giả định về giá trị phổ biến của tính bắc cầu bằng cách chỉ ra sự hiện diện của các sở thích theo chu kỳ. Vòng loại ban đầu Q1 được giảm từ “rất có thể” thành vòng loại mới Q2, hiện được tuyên bố là “khá không chắc chắn” (Hình 4).

Trong lập luận từ phương pháp, các yêu cầu được đánh giá theo trạng thái đạt được hoặc được gán cho các phương pháp hoặc các quy tắc hướng dẫn việc sử dụng chúng. Những người chấp nhận thẩm quyền của các phương pháp phân tích như kinh tế lượng, phân tích lợi ích-chi phí, hoặc phân tích quyết định tin một cách sai lầm rằng việc sử dụng các phương pháp như vậy thực sự “thiết lập chương trình nghị sự chính sách và định hướng của nó, rằng phân tích hữu ích sẽ được sử dụng phân tích.”[459]

Quyền lực của các phương pháp không nhất thiết phải bắt nguồn từ các quy tắc logic hình thức hoặc toán học, như lịch sử của các phương pháp định tính cho thấy. Nhiều phương pháp định tính bắt nguồn từ truyền thống thông diễn, vốn phát triển từ việc diễn giải

KHẲNG ĐỊNH

Chính phủ nên đầu tư vào năng lượng hạt nhân.

Nhưng tính phổ quát không thể được đảm bảo.

Khi các nhóm đưa ra lựa chọn, các ưu tiên có tính chu kỳ, do đó S thực sự được ưu tiên hơn N.

HINH 4

Lập luận từ phương pháp—tính nội tại của các ưu tiên đối với năng lượng hạt nhân

các bản văn kinh thánh. Thẩm quyền của các phương pháp định tính, giống như bất kỳ phương pháp nào khác, bắt nguồn từ các cộng đồng khoa học và chuyên nghiệp tạo ra các định nghĩa về mục đích, phạm vi và ứng dụng phù hợp của các phương pháp đã được phê duyệt. Những cộng đồng này là [460]nguồn thẩm quyền ngoài khoa học .

Quy tắc bắc cầu và các tiên đề toán học khác cũng phát sinh từ các nguồn ngoài khoa học:

Hãy xem xét tiên đề khẳng định tính bắc cầu của sở thích: nếu A được ưa thích hơn B, và B hơn C, thì A (hoặc về mặt lý trí phải) được ưu tiên hơn C. Sức hấp dẫn trực quan của khẳng định này lớn đến mức ít nhà kinh tế nào cảm thấy sự thôi thúc xây dựng các hệ thống kinh tế chính thức trong đó tiên đề này thất bại. Hình học ... là ví dụ kinh điển; sức mạnh trực giác của các “định đề” của Euclid lớn đến mức trong suốt hai nghìn năm, các nhà hình học đã chơi các trò chơi của họ một cách nghiêm ngặt trong miền...mà Euclid đã đặt ra. Ngay cả khi hình học phi Euclid được phát hiện vào đầu thế kỷ 19, hầu hết các nhà toán học chưa bao giờ coi chúng là hợp lệ.[461]

Việc tuân thủ các phương pháp đã được phê duyệt bị cho là sai lầm để đưa ra các quyết định chính sách “hợp lý” hơn. Một lựa chọn hợp lý được cho là có thể nếu nhà phân tích có thể sắp xếp tất cả các hệ quả liên quan đến hành động, nếu thứ tự của các hệ quả là bắc cầu và nếu nhà phân tích có thể nhất quán và theo kiểu bắc cầu chọn giải pháp thay thế sẽ mang lại lợi ích lớn nhất liên quan đến trị giá. [462]Những thách thức đối với lập luận này có thể được thực hiện trên cơ sở thực nghiệm, có thẩm quyền, trực quan và đạo đức. [463]Các trường phái phân tích mới có thể đóng vai trò là nguồn gốc của các phương pháp đã được phê duyệt, các tiên đề mới cung cấp các ưu tiên phi chuyển đổi có thể được chấp nhận trên cơ sở trực giác và các quy tắc đi ngược lại các nguyên tắc đạo đức và chuẩn mực đạo đức có thể được thay thế bằng các quy tắc mới. Ví dụ, [464]những thách thức cũng có thể được đưa ra trên cơ sở thực dụng bằng cách lập luận rằng quy tắc bắc cầu không thực sự thúc đẩy các quyết định tốt hơn trong bối cảnh chính sách được đặc trưng bởi thông tin không đầy đủ, xung đột giá trị, nhiều mục tiêu cạnh tranh, sự điều chỉnh lẫn nhau giữa các đảng phái và “tình trạng vô chính phủ có tổ chức”. [465]Trong phân tích cuối cùng, một lập luận thành công từ phương pháp là một vấn đề thực dụng. Một đối số từ phương pháp chỉ phải chứng minh rằng kết quả của việc sử dụng các quy tắc cụ thể tốt hơn so với những kết quả xảy ra mà không có chúng và rằng sự cải thiện quan sát được là kết quả của việc sử dụng quy tắc hoặc thủ tục.[466]

Sự khái quát

Lập luận từ khái quát hóa liên quan đến các mẫu. Thông tin liên quan đến chính sách bao gồm các yếu tố được lấy mẫu—sự kiện, người, nhóm, tổ chức, quốc gia—được coi là đại diện cho một nhóm dân số lớn hơn của cùng các yếu tố đó. Chức năng của lệnh là để khẳng định rằng những gì đúng với các phần tử được lấy mẫu cũng đúng với các phần tử không được quan sát (và thường là không thể quan sát được) trong tổng thể. Yêu cầu chính sách dựa trên lập luận rằng mẫu là một đại diện thỏa đáng của dân số.

Để minh họa, hãy xem giám đốc của một ngân hàng thực phẩm cộng đồng muốn biết liệu những người nhận thực phẩm có nhận được đủ lượng canxi cho phép hàng ngày hay không, một trong những khoáng chất quan trọng nhất trong cơ thể (Hình 5). Giám đốc, người chú ý đến những lý do có thể biện minh cho việc tài trợ thêm cho ngân hàng thực phẩm, đưa ra tuyên bố, C, rằng “rất có khả năng” là các khách hàng của ngân hàng thực phẩm đang nhận đủ canxi—đặc biệt, với lượng canxi lấy mẫu là 755 miligam (mg) canxi có thể xảy ra một cách tình cờ 9 lần trong số 100 lần, nó không khác biệt đáng kể so với lượng khuyến nghị hàng ngày (RDA) là 800 mg, một lượng được quy định bởi Ủy ban Thực phẩm và Dinh dưỡng của Viện Hàn lâm Khoa học Quốc gia.

Trong trường hợp này, thông tin, I, mô tả lượng canxi hấp thụ trung bình hàng ngày (755 mg) được đo trong một mẫu ngẫu nhiên (đôi khi được gọi một cách không thích hợp là “mẫu khoa học” trong giới chính sách) gồm 50 khách hàng. Thông tin, I, chỉ ra rằng sự khác biệt giữa 755 mg và 800 mg có thể xảy ra một cách tình cờ 9 lần trong số 100 lần, một kết luận đạt được trên cơ sở kiểm tra thống kê ("kiểm tra hai mẫu"). Giá trị xác suất (p = 0,09) được bao gồm trong từ hạn định, Q, với các từ thông thường “có thể đúng”. Lệnh W, đưa ra lý do chuyển từ I sang C, có hai phần: Quy tắc rằng một mẫu ngẫu nhiên gồm ít nhất 30 mẫu là đủ trong những trường hợp như vậy để tổng quát hóa cho tổng thể mà từ đó mẫu được chọn; và thực tiễn chấp nhận mức ý nghĩa thống kê p = 0,05 (5 lần trên 100) là mức rủi ro “chấp nhận được”. Khi được thúc ép để chứng minh thêm, giám đốc kiểm tra văn bản thống kê của cô ấy để tìm cơ sở lý thuyết phù hợp, B, cho quy tắc n > 30. B là Định lý giới hạn trung tâm của lý thuyết xác suất.

Một nhân viên của giám đốc tin rằng các khách hàng được ngân hàng thực phẩm phục vụ có thể bị thiếu canxi. Do đó, ông thách thức tuyên bố này bằng một số phản bác: dữ liệu về lượng canxi hấp thụ là không đáng tin cậy vì cách chúng được thu thập; và mẫu bị sai lệch vì nó không phải là mẫu ngẫu nhiên. Các bác bỏ là hợp lý, và vòng loại của giám đốc, Q1, đã thay đổi từ “có thể đúng” thành “không có khả năng” ở Q2 rằng khách hàng đang nhận được RDA canxi tối thiểu của họ. Tuyên bố ban đầu của giám đốc - rằng lượng canxi có lẽ là đủ - đã bị giảm bớt bởi sự phản đối của một nhân viên có ý tốt và hay chỉ trích.

Các đối số từ khái quát hóa không phải lúc nào cũng mang tính thống kê, theo nghĩa cụ thể là số liệu thống kê là ước tính của các giá trị dân số (được gọi là tham số). Các mẫu phi ngẫu nhiên—ví dụ: mẫu có mục đích, mẫu lý thuyết và mẫu xã hội học (quả cầu tuyết)—không cho phép ước tính thống kê. Tuy nhiên, chúng vẫn hữu ích trong việc đưa ra tuyên bố về quần thể. [467]Ngay cả các nghiên cứu trường hợp (trong đó n = 1) có thể được sử dụng để khái quát hóa cho các quần thể rộng hơn bằng các phương pháp đối sánh mẫu khác nhau.[468]

KHẲNG ĐỊNH

Khách hàng của Ngân hàng Thực phẩm đang nhận đủ canxi trong chế độ ăn uống của họ. Không có sự khác biệt đáng kể về mặt thống kê giữa lượng canxi tiêu thụ hàng ngày là 800 mg và lượng khuyến nghị hàng ngày (RDA) là 755 mg đã được Cục Quản lý Thực phẩm và Dược phẩm phê duyệt.

PHẢN ĐẠO

Tuy nhiên, những vị khách vào cuối tuần được chọn ngẫu nhiên bằng một mẫu cách quãng của mỗi khách hàng thứ 5 bước vào Ngân hàng Thực phẩm.

HÌNH 5

Lập luận từ khái quát hóa—suy luận thống kê làm cơ sở cho sự thành công trong dinh dưỡng cộng đồng

phân loại

Đối số từ phân loại tập trung vào tư cách thành viên trong một lớp xác định. Lý do là những gì đúng với nhóm người hoặc sự kiện được mô tả trong lệnh cũng đúng với các cá nhân hoặc sự kiện là thành viên của nhóm, như chúng được mô tả trong thông tin. Để minh họa, hãy xem lập luận sau đây về mối quan hệ giữa loại chế độ và việc kiểm soát khủng bố (Hình 6). Thông tin, tôi, là Iran, Iraq và Chính quyền Palestine là những chế độ độc tài chuyên chế. Yêu cầu, C, là các quốc gia Trung Đông có thể kiểm soát chủ nghĩa khủng bố trong biên giới của họ. Lệnh bắt buộc, W, là các chế độ độc tài chuyên chế thực hiện quyền kiểm soát chặt chẽ đối với những kẻ khủng bố và các nhóm vũ trang khác trong lãnh thổ của họ. Mặt sau, B, có hai phần. Đầu tiên là sự kiểm soát chặt chẽ do các chế độ độc tài thực hiện là có thể bởi vì các chế độ như vậy không cho phép tư nhân sử dụng vũ khí mà không có sự chấp thuận rõ ràng của chính phủ. Các ý kiến phản đối, O, là một hoặc nhiều chế độ ở Trung Đông thiếu sự kiểm soát như vậy vì họ cho phép sử dụng vũ khí cho mục đích cá nhân; và rằng định nghĩa về “chế độ độc tài” có thể không phù hợp. Hạn định ban đầu Q1 (“hầu như chắc chắn”) được rút gọn thành Q2 (“không ... chắc chắn chút nào”).

KHẲNG ĐỊNH

Các quốc gia Trung Đông có thể kiểm soát các hoạt động khủng bố trong biên giới của họ nếu họ muốn làm như vậy.

họ không cấm sử dụng vũ khí cá nhân. Rốt cuộc, đây không phải là một đặc điểm quan trọng của các chế độ độc tài chuyên chế.

HÌNH 6

Lập luận từ phân loại—những tuyên bố đầy thách thức về chế độ độc tài và chủ nghĩa khủng bố

Tính hợp lý của các lập luận phân loại phụ thuộc vào tính đầy đủ và nhất quán bên trong của định nghĩa về lớp. Các loại chế độ chính trị khác nhau—chế độ độc tài chuyên chế, chế độ dân chủ toàn trị, chế độ dân chủ xã hội chủ nghĩa , chế độ dân chủ tư bản chủ nghĩa—ít đồng nhất và nhất quán bên trong hơn so với các cách phân loại phổ biến đề xuất. Điều này cũng đúng đối với các loại chính sách (ví dụ: “tư nhân hóa”), các tổ chức (ví dụ: “bộ máy quan liêu”), các học thuyết chính trị (ví dụ: “tự do” và “bảo thủ”) và các nhóm (ví dụ: “tầng lớp thấp hơn”, “ tầng lớp trung lưu”, “tầng lớp thượng lưu”). Nhiều cách phân loại bề ngoài đơn giản hóa ra lại là những hệ tư tưởng trá hình.

Gây ra

Lập luận từ nguyên nhân tập trung vào nguyên nhân và tác động của chính sách. [469]Trong lập luận nhân quả, thông tin bao gồm một hoặc nhiều tuyên bố hoặc báo cáo thực tế rõ ràng về một chính sách. Lệnh biến đổi những tuyên bố hoặc báo cáo này bằng cách liên hệ chúng với các năng lực sinh ra (nguyên nhân) và kết quả (hiệu ứng) của chúng. Yêu cầu liên quan đến những nguyên nhân và kết quả này trở lại với thông tin được cung cấp.

Vai trò của lập luận nhân quả trong việc chuyển đổi thông tin liên quan đến chính sách thành tuyên bố chính sách có thể được minh họa bằng cách giải thích nhân quả nổi tiếng của Allison về hành vi chính sách đối ngoại trong cuộc khủng hoảng tên lửa Cuba vào tháng 10 năm 1962. [470]Chỉ ra cách các mô hình khác nhau đưa ra các giải thích thay thế về chính sách đối ngoại, Allison lập luận rằng (1) các nhà phân tích chính sách của chính phủ nghĩ về các vấn đề của chính sách đối ngoại dưới dạng các mô hình khái niệm tiềm ẩn định hình suy nghĩ của họ; (2) hầu hết các nhà phân tích giải thích hành vi của các chính phủ theo một mô hình cơ bản, một mô hình giả định tính hợp lý của các lựa chọn chính trị (mô hình chính sách hợp lý ); và (3) các mô hình thay thế, bao gồm những mô hình nhấn mạnh các quá trình tổ chức (mô hình quá trình tổ chức ) và chính trị quan liêu (mô hình chính trị quan liêu ), cung cấp cơ sở cho những giải thích cải tiến về hành vi chính sách đối ngoại.

Trong các mô hình thay thế tương phản, Allison xem xét các lập luận giải thích bắt nguồn từ ba mô hình khái niệm. Năm 1962, các lựa chọn chính sách thay thế mở ra cho Hoa Kỳ bao gồm từ không hành động và áp lực ngoại giao đến đàm phán bí mật, xâm lược, tấn công bằng máy bay và phong tỏa. Các lựa chọn thay thế được đánh giá theo cách giải thích của đối thủ về hành vi chính sách đối ngoại. Các quốc gia giải thích phù hợp với một loại giải thích nhân quả mà các nhà triết học gọi là suy diễn-nomological (DN), cho rằng những giải thích hợp lệ chỉ có thể xảy ra khi các định đề hoặc quy luật lý thuyết chung liên kết các hoàn cảnh trước với 21 tiếp theo .

sự kiện.

Trong số một số tuyên bố ủng hộ được đưa ra vào thời điểm xảy ra cuộc khủng hoảng tên lửa Cuba, chúng ta hãy xem xét khuyến nghị chính sách được Hoa Kỳ thực sự áp dụng: “Hoa Kỳ nên phong tỏa Cuba.” Trong trường hợp này, thông tin liên quan đến chính sách , I, là “Liên Xô đang đặt tên lửa tấn công ở Cuba.” Lệnh, W, là vì “việc phong tỏa sẽ buộc Nga phải rút tên lửa bằng cách cho người Nga thấy rằng Hoa Kỳ quyết tâm sử dụng vũ lực”. Khi đưa ra các lý do bổ sung để chấp nhận yêu cầu bồi thường, người ủng hộ, B, tuyên bố vì “[a]n việc tăng chi phí của một phương án thay thế sẽ làm giảm khả năng phương án đó được chọn.”[471] [472] B đại diện cho một mệnh đề lý thuyết tổng quát, hay luật, trong mô hình chính sách duy lý (Hình 7). Trong trường hợp này, Q1 (có thể) thay đổi thành Q2 (có thể không) sau khi ý kiến phản đối, O, đã thách thức thành công ý kiến ủng hộ của B.

Mục đích giải thích của Allison không phải là để chứng minh tính ưu việt cố hữu của mô hình này hay mô hình khác trong ba mô hình giải thích. Thay vào đó, nó chỉ ra rằng việc sử dụng nhiều mô hình cạnh tranh có thể dẫn đến những giải thích được cải thiện về hành vi chính sách đối ngoại. Việc sử dụng nhiều mô hình chuyển phân tích từ một lập luận đơn lẻ tĩnh và khép kín về mối quan hệ giữa thông tin và yêu sách sang một giai đoạn tranh luận động mới. Trong bối cảnh này, mô hình quy trình, tổ chức cung cấp một sự phản đối, O, với sự ủng hộ của chính nó, B , dưới dạng một lập luận nhân quả cạnh tranh. Phản đối, O, nói rằng các nhà lãnh đạo Liên Xô có thể không thể buộc các đơn vị tổ chức của chính họ rời bỏ các nhiệm vụ và thói quen được giao. Điều này có thể xảy ra bởi vì “[m]các dòng chính của hành vi tổ chức là thẳng, nghĩa là hành vi tại một thời điểm khác một chút so với hành vi tương tự tại t + 1.”[473] Sự ủng hộ, B, đối với sự phản đối, O, một lần nữa là một đề xuất hoặc luật chung trong mô hình quy trình tổ chức.

Trường hợp khủng hoảng tên lửa Cuba minh họa một số hạn chế của lập luận nhân quả dựa trên giải thích DN. Đầu tiên, một số lập luận nhân quả cạnh tranh tương thích như nhau như các mệnh đề hoặc luật chung. Những lập luận này , mỗi lập luận được hỗ trợ bởi các lý thuyết khoa học xã hội, không thể được xác nhận hoặc bác bỏ chỉ dựa trên cơ sở này hoặc bất kỳ thông tin hoặc dữ liệu nào khác. [474]Thứ hai, một lập luận nhân quả nhất định, dù thuyết phục đến đâu, cũng không thể trực tiếp dẫn đến một tuyên bố biện hộ.

KHẲNG ĐỊNH

Hoa Kỳ nên buộc Liên Xô rút tên lửa bằng cách phong tỏa Cuba.

BẢO HÀNH

Một cuộc phong tỏa sẽ cho các nhà lãnh đạo Liên Xô thấy rằng Hoa Kỳ có ý định kinh doanh vì họ sẵn sàng sử dụng vũ lực.

LẠI

Việc tăng chi phí của một hành động làm giảm khả năng nó sẽ được thực hiện.

\________________

SỰ PHẢN ĐỐI

Nhưng các nhà lãnh đạo Liên Xô có thể không thuyết phục được các đơn vị hải quân của họ rời bỏ các quy trình vận hành tiêu chuẩn vốn chỉ cho phép những thay đổi nhỏ trong hành vi.

BẢO HÀNH

Nghiên cứu về các tổ chức cho thấy các dòng hành vi chính là thẳng: Hành vi tại thời điểm t+1 hầu như luôn khác một chút so với hành vi tại thời điểm t.

HÌNH 7

Lập luận từ nguyên nhân lý thuyết—cạnh tranh giải thích suy diễn-danh pháp học của cuộc khủng hoảng tên lửa Cuba

hoặc khuyến nghị, bởi vì bản thân những giải thích nhân quả truyền thống không chứa đựng những tiền đề giá trị. [475]Thật vậy, có một tiền đề giá trị bị triệt tiêu, đó là các nhà lãnh đạo Hoa Kỳ được thúc đẩy bởi giá trị an ninh từ sự hiện diện quân sự của Liên Xô ở Tây Bán cầu. Nếu một số giá trị khác đã thúc đẩy các nhà hoạch định chính sách, thì một trong hai cách giải thích nhân quả mâu thuẫn nhau sẽ hỗ trợ cho những tuyên bố hoàn toàn khác nhau, ví dụ, rằng Hoa Kỳ nên xâm lược và chiếm đóng Cuba.

Lập luận nhân quả dựa trên mô hình DN giải thích khoa học cố gắng phát triển và kiểm tra các mệnh đề chung về nguyên nhân và kết quả. [476]Carl Hempel đã xây dựng giải thích DN như sau:

Chúng tôi chia giải thích thành hai thành phần chính, giải thích và giải thích. Qua phần giải thích, ta hiểu câu miêu tả hiện tượng được giải thích (chứ không phải bản thân hiện tượng đó); bởi những người giải thích lớp của những câu được đưa ra để giải thích cho hiện tượng này. . . . [Giải thích khoa học] trả lời câu hỏi, “Tại sao hiện tượng giải thích lại xảy ra?” bằng cách chỉ ra rằng hiện tượng là kết quả của những hoàn cảnh cụ thể, được quy định trong C 1 , C 2 ,..., C k , phù hợp với các định luật L 1 , L 2 ,... , L r . Bằng cách chỉ ra điều này, lập luận cho thấy rằng, với những hoàn cảnh cụ thể và các quy luật được đề cập, sự xuất hiện của hiện tượng này là điều được mong đợi; và theo nghĩa này, lời giải thích cho phép chúng ta hiểu tại sao hiện tượng này lại xảy ra.[477]

Một ví dụ đơn giản minh họa cách giải thích nhân quả (DN) truyền thống. [478]Nếu tôi để ô tô bên ngoài qua đêm và nhiệt độ giảm xuống dưới mức đóng băng, toàn bộ bộ tản nhiệt của tôi (không có chất chống đông) sẽ bị nổ. Tại sao điều này sẽ xảy ra? “Bộ tản nhiệt của tôi bị nổ” ( giải thích ). “Bộ tản nhiệt của tôi chứa đầy nước, nắp được vặn chặt và nhiệt độ bên ngoài giảm xuống dưới mức đóng băng” (hoàn cảnh, hoặc Ck , trong phần giải thích ) . Và, “thể tích nước nở ra khi nó đóng băng” (định đề hoặc định luật tổng quát, L r , trong phần giải thích). [479]Trong ví dụ này, kiến thức về các tình huống trước đó và luật thích hợp cho phép dự đoán về sự kiện kết quả.

Các câu hỏi đã được đặt ra về sự phù hợp của giải thích DN trong lịch sử và khoa học xã hội. [480]Những câu hỏi này nảy sinh, trong số những lý do khác, bởi vì phân tích chính sách và các ngành khoa học xã hội khác có đặc điểm là đánh giá và ủng hộ (chuẩn mực) một phần. Mọi tuyên bố ủng hộ đều chứa cả tiền đề thực tế và giá trị, trong khi trong các giải thích nhân quả truyền thống, rõ ràng chúng ta chỉ tìm thấy các tiền đề thực tế. Các giải thích nhân quả truyền thống cũng yêu cầu các giải thích phải đi trước (hoặc đi kèm) với giải thích. Tuy nhiên, nhiều tuyên bố ủng hộ đảo ngược trình tự này, trong chừng mực các tình huống giải thích hành động được đặt trong tương lai. Các tình huống trong tương lai, bao gồm ý định, mục tiêu và mong muốn, giải thích các hành động hiện tại ở mức độ mà các hành động không thể xảy ra nếu không có động cơ được cung cấp bởi các ý định, mục tiêu và mong muốn đó. [481]Cuối cùng, bất kỳ sự tương ứng nào giữa các kết quả của việc hành động theo một tuyên bố bênh vực và các kết luận của một lập luận nhân quả có thể hoàn toàn là ngẫu nhiên. Trong hoạch định chính sách, dự đoán dựa trên giải thích DN sẽ thất bại nếu các chủ thể chính sách sử dụng phản ánh thông minh để thay đổi hành vi của họ hoặc nếu các yếu tố không thể đoán trước xuất phát từ suy nghĩ sáng tạo can thiệp.[482]

Giải thích DN không phải là hình thức hợp pháp duy nhất của lập luận nhân quả trong chính sách công. Một hình thức khác là giải thích suy diễn giả thuyết (HD), bao gồm việc suy luận các giả thuyết từ các lý thuyết không liên quan đến các mệnh đề về quan hệ hoặc quy luật nhân quả bất biến. Thông thường, các giả thuyết được quan tâm là những giả thuyết giải quyết các hành động chính sách hoặc chương trình được thiết kế để đạt được một số kết quả thực tế. [483]Tuy nhiên, mối quan hệ giữa hành động và kết quả là không chắc chắn. Nếu đúng như vậy, thì nó sẽ phù hợp với các yêu cầu sau, thường được gọi là quan điểm nhân quả “thực chất luận”:

■    Chính sách, x, phải đi trước kết quả, y, đúng lúc.

■    Sự xuất hiện của chính sách, x, phải cần thiết cho sự xuất hiện của y, kết quả, không được xảy ra khi không có chính sách, x.

■    Sự xuất hiện của chính sách, x, phải đủ để xảy ra y, kết quả phải xảy ra khi chính sách, x, xuất hiện.

Nếu những yêu cầu này được đáp ứng, mối quan hệ giữa một hành động chính sách và kết quả sẽ là chắc chắn. Những yêu cầu này hầu như không bao giờ được thỏa mãn trong các cài đặt chính sách thực tế. Thay vào đó, điều xảy ra là các điều kiện khác—những tình huống ngẫu nhiên ngoài tầm kiểm soát nằm ngoài tầm kiểm soát của các nhà hoạch định chính sách—làm cho không thể biết chắc chắn liệu một chính sách là cần thiết hay đủ để xảy ra một kết quả. Các trường hợp ngẫu nhiên không được kiểm soát là những giả thuyết đối nghịch hợp lý phải được tính đến và, khi có thể, được loại bỏ như những lời giải thích cạnh tranh về kết quả chính sách. Ở đây, điều tốt nhất có thể được mong đợi là một khẳng định hợp lý tối ưu, tức là một suy luận nhân quả có giá trị gần đúng. [484]Hình 8 hiển thị lập luận nhân quả trong truyền thống gần như thử nghiệm do Donald T. Campbell sáng lập, một truyền thống dựa trên tiền đề cơ bản rằng lập luận nhân quả trong bối cảnh chính sách thực tế đòi hỏi phải xây dựng, thử nghiệm và loại bỏ các giả thuyết đối lập.[485] Hình 8 cho thấy rằng các giả thuyết đối thủ được sử dụng để thách thức lệnh bảo đảm đã thay đổi vòng loại ban đầu từ “chắc chắn đáng giá” ( QI ) thành “có lẽ” ( QII ).

Dấu hiệu

Suy luận từ ký hiệu dựa trên các chỉ số và các tham chiếu của chúng. Sự hiện diện của một dấu hiệu cho thấy sự hiện diện của một sự kiện, điều kiện hoặc quá trình, bởi vì dấu hiệu và những gì nó đề cập xảy ra cùng nhau. Ví dụ là các chỉ số về hiệu suất của tổ chức, chẳng hạn như “thẻ báo cáo của tổ chức”, “điểm chuẩn” và “thực tiễn tốt nhất”.[486] Một ví dụ khác là tập hợp các chỉ số (thực chất là các chỉ số) về hiệu quả kinh tế được sử dụng rộng rãi—các chỉ số kinh tế “dẫn đầu”, “tụt hậu” và “trùng hợp”—do Conference Board xuất bản định kỳ. Dấu hiệu không phải là nguyên nhân. Như chúng ta đã thấy trước đó,

KHẲNG ĐỊNH

Thống đốc bang Connecticut, Abraham Ribicoff, cho rằng việc trấn áp chạy quá tốc độ là nguyên nhân cứu sống 40 người vào năm 1956, giảm 12,3% so với số người chết năm 1955. Ribicoff cho biết chương trình này “chắc chắn rất đáng giá”.

< _____________________>

BẢO HÀNH

Ribicoff cho biết: “Chúng tôi đã giảm số ca tử vong “bằng cách thực thi luật pháp, điều mà các chuyên gia an toàn cho rằng không thể thực hiện được vì không có người đứng sau”.

Năm 1956, số ca tử vong giảm dần về số ca tử vong trung bình (trung bình) trong chuỗi thời gian. Điều này chứ không phải chính sách là nguyên nhân thực sự của sự suy giảm.

\ ______________/

/ \

BẢO HÀNH

Hơn nữa, hiện tượng thống kê hồi quy về giá trị trung bình thường được tìm thấy trong chuỗi thời gian thuộc loại này.

HÌNH 8

Lập luận từ nguyên nhân thực tế—những lời giải thích đối thủ về tác động của cuộc đàn áp Connecticut đối với việc chạy quá tốc độ

quan hệ nhân quả phải thỏa mãn thêm yêu cầu không mong muốn của dấu hiệu. Hình 9 hiển thị lập luận từ dấu hiệu dựa trên hệ số tương quan và giá trị xác suất (giá trị p).

Hình 9 tạo nên sự khác biệt quan trọng giữa dấu hiệu và nguyên nhân. Trong phân tích thống kê hiện đại, các biện pháp tương quan, hồi quy và thống kê

KHẲNG ĐỊNH

Các chương trình Head Start không hiệu quả trong việc chuẩn bị tốt nghiệp cho học sinh có hoàn cảnh khó khăn.

REBUTTAL  s

Tuy nhiên, điều này không "chứng minh" quan hệ nhân quả.

f—— L ----------1

SỰ PHẢN ĐỐI

Nhân quả ít nhiều hợp lý, không hoàn hảo.

HÌNH 9

Lập luận từ dấu hiệu—các chỉ số định lượng như hệ số tương quan và giá trị P không “chứng minh” quan hệ nhân quả

ý nghĩa (ví dụ: giá trị chi-square, t và F ) là những dấu hiệu đề cập đến hiệp phương sai. Sự cộng hưởng là điều kiện cần nhưng chưa đủ của quan hệ nhân quả. Trong Hình 9, phản bác, R, nêu rõ mối quan hệ nhân quả giữa việc tham gia các chương trình Head Start và tỷ lệ tốt nghiệp gia tăng. Đó là mối quan hệ nhân quả vì những sinh viên tham gia có tỷ lệ tốt nghiệp cao hơn; những người không có tỷ lệ tốt nghiệp thấp hơn; chương trình đến trước khi tốt nghiệp kịp thời; và ngoài ra, có một mối tương quan tích cực giữa việc tham gia và tốt nghiệp. Nó là tích cực, mạnh vừa phải (r = 0,61) và có ý nghĩa thống kê (p = 0,05). Ý kiến phản đối, O, đã thách thức thành công lập luận từ dấu hiệu, lập luận này chỉ sai lầm khi kết luận rằng Head Start không hiệu quả. Từ hạn định ban đầu QI (“có lẽ”) trở thành QII (“có lẽ không”).

Các lập luận từ dấu hiệu—dù được trình bày dưới dạng thẻ báo cáo tổ chức, tiêu chuẩn hay hệ số tương quan—là những tuyên bố tốt nhất về sự đồng biến hoặc trùng hợp ngẫu nhiên. Mặc dù hiệp phương sai phải có mặt để tồn tại một mối quan hệ nhân quả, nhưng quan hệ nhân quả đòi hỏi chúng ta phải đáp ứng một số điều kiện nhất định. John Stuart Mill, nhà triết học người Anh thế kỷ 19, đã trình bày một tập hợp các phương pháp (đôi khi được gọi là “quy tắc”) của suy luận quy nạp được thiết kế để khám phá các mối quan hệ nhân quả. Các phương pháp của Mills ngày nay được sử dụng rộng rãi trong các ngành khoa học xã hội và hành vi, phân tích chính sách và đánh giá chương trình. [487]Các phương pháp là phương pháp đồng ý, khác biệt, đồng ý và khác biệt (cái gọi là “phương pháp chung”), biến thể đồng thời và dư lượng. Ý tưởng cơ bản của ba phương pháp đầu tiên như sau:

■    Nếu trong hai hoặc nhiều trường hợp, một hiệu ứng giả định chỉ có một điều kiện tiền đề chung, thì điều kiện đó có thể là nguyên nhân của hiệu ứng giả định. Nếu trong trường hợp đầu tiên, hiệu ứng giả định Y có trước các điều kiện X 1 , X 3 và X 5 , và trong trường hợp thứ hai, hiệu ứng giả định Y có trước các điều kiện X 2 , X 3 và X 6 , thì X 3 là có lẽ là nguyên nhân của Y.

■    Nếu một tác động giả định và một tác động giả định không tác động chia sẻ mọi điều kiện tiền đề ngoại trừ một điều kiện xảy ra cùng với tác động giả định, thì điều kiện đó có thể là nguyên nhân của tác động giả định. Nếu tác động giả định Y và tác động giả định không tác động ~ Y chia sẻ các điều kiện tiền đề X 1 , X 2 , X 5 và X 6 , nhưng không chia sẻ điều kiện X 3 , xảy ra cùng với tác động giả định Y , thì X 3 có thể là nguyên nhân của Y

■    Nếu hai hoặc nhiều trường hợp khi một hiệu ứng giả định xảy ra chỉ có một điểm chung trước đó, trong khi hai hoặc nhiều trường hợp khi một hiệu ứng giả định không xảy ra thì không có điểm chung nào ngoại trừ việc không có điều kiện tiền đề đó, thì điều kiện tiền đề trong đó các hiệu ứng được cho là và các hiệu ứng được cho là khác nhau có lẽ là nguyên nhân. Nếu trong hai hoặc nhiều trường hợp khi hiệu ứng giả định Y xảy ra, nó chỉ đi kèm với điều kiện tiền đề X 3 , trong khi hai hoặc nhiều trường hợp khi hiệu ứng giả định Y không xảy ra không có điểm chung nào ngoại trừ việc không có điều kiện tiền đề X 3 , thì X 3 là có lẽ là nguyên nhân của Y.

Phương pháp biến thiên đồng thời, mà ngày nay chúng ta gọi là tương quan (hiệp phương sai, hiệp hội), không cần bình luận thêm ở đây, ngoại trừ việc nói rằng đó là điều kiện cần thiết của quan hệ nhân quả. Phương pháp phần dư tương tự như cái mà ngày nay chúng ta gọi là phân tích phương sai phần dư (sai số) trong kinh tế lượng. Thần học cho rằng những gì “còn sót lại” khi chúng ta đã giải thích tác động của tất cả các nguyên nhân (được cho là) của một hiện tượng là “dư lượng” của các nguyên nhân có thể (và thường là chưa biết) khác. Tuy nhiên, để biết liệu chúng ta đang phân tích mối quan hệ nhân quả hay mối tương quan , trước tiên chúng ta cần sử dụng ba phương pháp đầu tiên, bởi vì không có phân tích thống kê nào, dù tiên tiến đến đâu, là đủ để thiết lập mối quan hệ nhân quả. Thống kê cung cấp các dấu hiệu, không phải nguyên nhân.

Động lực

Trong lập luận động lực, tuyên bố khẳng định rằng một hành động nên được thông qua vì sức mạnh thúc đẩy của ý định, mục tiêu hoặc giá trị. Các lập luận tạo động lực tìm cách chứng minh rằng các ý định, mục tiêu hoặc giá trị làm cơ sở cho một quá trình hành động được đề xuất chẳng hạn như để đảm bảo sự chấp nhận, áp dụng hoặc hiệu suất của nó. Thường thì đủ để biết rằng các nhóm lớn hoặc quan trọng thực sự mong muốn tuân theo quá trình hành động được nêu trong yêu cầu bồi thường.

Lập luận từ động lực đại diện cho một hình thức lập luận mà các nhà triết học kể từ Aristotle đã gọi là tam đoạn luận thực tiễn, hay suy luận thực tế. Trong suy luận thực tế, tiền đề chính hoặc bảo đảm, W, mô tả một số trạng thái hoặc kết thúc mong muốn của hành động, trong khi tiền đề hoặc thông tin phụ, I, liên quan đến một quá trình hành động với trạng thái mong muốn này như một phương tiện để kết thúc. Kết luận hoặc tuyên bố, C, bao gồm một khuyến nghị hành động theo một cách nhất định để đảm bảo trạng thái hoặc kết thúc mong muốn. Trong khi trong suy luận lý thuyết, việc chấp nhận một đề xuất hoặc quy luật chung dẫn đến kết luận hoặc tuyên bố, thì trong suy luận thực tế , việc chấp nhận tiền đề về mục tiêu, giá trị hoặc ý định dẫn đến kết luận hoặc tuyên bố về các hành động phù hợp với tiền đề. [488]Các tuyên bố trong suy luận thực tế thường được thiết kế để hiểu các hành động, trong khi các tuyên bố trong suy luận lý thuyết tìm cách giải thích các sự kiện.[489]

Lý luận thực tế có tầm quan trọng lớn đối với phân tích chính sách, một lĩnh vực mà một trong những vấn đề chính là giải thích các hành động theo mục tiêu, giá trị và ý định:

Tam đoạn luận thực tiễn cung cấp cho các khoa học về con người một thứ đã thiếu từ lâu trong phương pháp luận của họ: một mô hình giải thích theo đúng nghĩa của nó, là một sự thay thế nhất định cho mô hình luật bao trùm lý thuyết giả định [tức là, giải thích suy diễn-nomological— tác giả ]. Nói rộng ra, mô hình giả định-lý thuyết là gì đối với giải thích và giải thích nhân quả trong khoa học tự nhiên, thì tam đoạn luận thực tiễn là giải thích và giải thích mục đích luận trong lịch sử và khoa học xã hội.[490]

Lập luận mang tính động cơ không chỉ cung cấp một mô hình giải thích thay thế cho phân tích chính sách mà còn buộc chúng ta khái niệm hóa việc hoạch định chính sách như một quá trình chính trị. Lập luận từ các nhà phân tích động lực buộc phải suy nghĩ về các mục tiêu, giá trị và ý định của các chủ thể chính sách và để “bước vào thế giới hiện tượng học của nhà hoạch định chính sách”. [491]Các lập luận động cơ cũng đưa chúng ta đến gần hơn với các câu hỏi về giá trị và đạo đức, mà trong các phương thức tranh luận chính sách khác thường bị tách rời khỏi các vấn đề “thực tế” một cách đáng tiếc. Hình 10 trình bày một lập luận từ động cơ bị thách thức bởi một lập luận khác từ động lực và một lập luận từ phân loại. Trong ví dụ này, QI , (“chắc chắn”) trở thành QII (“có lẽ”) sau khi bác bỏ.

KHẲNG ĐỊNH

Quốc hội nên thông qua Tu chính án Quyền bình đẳng (ERA).

<  MỘT

THÔNG TIN

Một cuộc khảo sát gần đây cho thấy phần lớn người dân được thúc đẩy bởi mong muốn ngăn chặn sự phân biệt đối xử đối với phụ nữ.

SỰ PHẢN ĐỐI

Nhưng hệ thống chính phủ của chúng tôi là một nước cộng hòa, nơi đại diện của người dân đưa ra chính sách. Hầu hết các thành viên của Quốc hội đều chống lại ERA.

\ __________________________________________)

PHẢN ĐẠO

Tuy nhiên, bình đẳng giới là điều kiện tiên quyết của tất cả các giá trị khác, bao gồm cả chính phủ đại diện. k                             /

HÌNH 10

Lập luận từ động lực—ủng hộ sửa đổi quyền bình đẳng

Trực giác

Trong lập luận từ trực giác, các tuyên bố chính sách dựa trên các giả định về hiểu biết sâu sắc của những người tham gia vào quá trình hoạch định chính sách. Thông tin liên quan đến chính sách bao gồm các báo cáo thực tế hoặc bày tỏ quan điểm. Chức năng của lệnh là khẳng định rằng các trạng thái tinh thần bên trong (cái nhìn sâu sắc, phán đoán, hiểu biết) của người sản xuất thông tin khiến họ có đủ tư cách đặc biệt để đưa ra ý kiến hoặc lời khuyên. Yêu cầu chính sách có thể chỉ cần nhắc lại báo cáo hoặc ý kiến được cung cấp trong thông tin. Hãy xem xét ví dụ này về chính sách quân sự ban đầu:

Vào năm 1334, khi Nữ công tước xứ Tyrol, Margareta Maultasch, bao vây lâu đài Hochosterwitz ở tỉnh Carinthia, bà biết quá rõ rằng pháo đài, nằm trên một tảng đá cực kỳ dốc nhô cao trên đáy thung lũng, là bất khả xâm phạm trước các cuộc tấn công trực tiếp và sẽ chỉ mang lại một cuộc bao vây lâu dài. Tất nhiên, tình hình của những người phòng thủ trở nên nguy cấp: họ đã hạ gục con bò cuối cùng và chỉ còn lại hai túi ngô lúa mạch. Tình hình của Margareta cũng trở nên cấp bách không kém, mặc dù vì những lý do khác nhau: quân đội của cô ấy bắt đầu trở nên ngỗ nghịch, dường như cuộc bao vây không có hồi kết trước mắt, và cô ấy có công việc quân sự khẩn cấp tương tự ở nơi khác. Tại thời điểm này, chỉ huy của lâu đài quyết định thực hiện một hành động tuyệt vọng, điều mà đối với người của ông ta hẳn là vô cùng điên rồ; anh ta giết con bò cuối cùng, lấp đầy khoang bụng của nó bằng lúa mạch còn lại, và ra lệnh giết thịt

KHẲNG ĐỊNH

Những người đàn ông nên ném con bò cuối cùng xuống.

\>

c  X

THÔNG TIN

Người chỉ huy tin rằng việc ném xuống con bò bị giết cuối cùng sẽ khiến nữ công tước từ bỏ cuộc bao vây.

(  X

LẠI

Người chỉ huy hiểu (ngầm biết) rằng nữ công tước sẽ từ bỏ cuộc bao vây nếu không còn bất kỳ sự chống đối nào.

SỰ PHẢN ĐỐI

Nhưng chỉ huy có một thỏa thuận bí mật với Nữ công tước.

\ ___________________________/

PHẢN ĐẠO

Tuy nhiên, Chỉ huy chưa bao giờ liên lạc với Nữ công tước, trực tiếp hoặc thông qua một trung gian.

HÌNH 11

Lập luận từ trực giác—một giải pháp phản trực giác tránh được cái chết chắc chắn

ném xuống vách đá dựng đứng xuống một đồng cỏ phía trước trại địch. Khi nhận được thông điệp khinh miệt này từ phía trên, nữ công tước nản lòng đã từ bỏ vòng vây và đi tiếp.[492]

Hình 11 nhằm nhấn mạnh một số lợi thế độc đáo của hiểu biết sâu sắc, khả năng phán đoán và kiến thức ngầm trong việc phát triển các giải pháp sáng tạo cho các vấn đề. Tuy nhiên, nó cũng chỉ ra những khó khăn. Mặc dù các học giả chính sách khuyến khích rằng trực giác, phán đoán và tri thức ngầm được kết hợp vào phân tích chính sách, [493]nhưng hiếm khi có thể
xác định trước các phương pháp lập luận có khả năng mang lại hiểu biết sâu sắc hoặc tính sáng tạo. Một hành động sáng tạo, Churchman quan sát, “là một hành động không thể được thiết kế trước, mặc dù nó có thể được phân tích khi nhìn lại. Nếu đây là ý nghĩa chính xác của sự sáng tạo, thì không một kỹ thuật viên thông minh nào có thể sáng tạo được.”[494]

Sự giống nhau

Lập luận từ phép loại suy và phép ẩn dụ dựa trên sự tương đồng giữa các mối quan hệ được tìm thấy trong một trường hợp nhất định và các mối quan hệ được tìm thấy trong một phép ẩn dụ, loại suy hoặc phúng dụ (Hình 12). Ví dụ, tuyên bố rằng chính phủ nên “cách ly” một quốc gia bằng cách ngăn chặn các loại thuốc bất hợp pháp—với các loại thuốc bất hợp pháp được coi là “bệnh truyền nhiễm”—dựa trên lập luận rằng vì kiểm dịch đã có hiệu quả trong các trường hợp mắc bệnh truyền nhiễm nên việc ngăn chặn sẽ có hiệu quả trong trường hợp thuốc bất hợp pháp. Trong các lập luận loại suy, các tuyên bố dựa trên các giả định rằng mối quan hệ giữa hai hoặc nhiều trường hợp (không phải bản thân các trường hợp) về cơ bản là

KHẲNG ĐỊNH

Quốc hội nên thông qua Tu chính án Quyền bình đẳng (ERA).

\ ' ______________________________/

SỰ PHẢN ĐỐI

Nhưng đây là một phép loại suy sai lầm. Pháp luật chống phân biệt chủng tộc đã được thực hiện thông qua Sắc lệnh hành pháp, không phải sửa đổi hiến pháp. Điều thứ hai là không khả thi về mặt chính trị hiện nay.

HÌNH 12

Lập luận từ phép loại suy—sửa đổi quyền bình đẳng và phép loại suy sai

tương tự. Ví dụ, tuyên bố về cách giảm phân biệt đối xử trong việc làm đối với phụ nữ đôi khi dựa trên các giả định về sự thành công của các chính sách được thiết kế để giảm phân biệt đối xử với các dân tộc thiểu số. 45

trường hợp song song

Lập luận từ trường hợp song song tập trung vào sự tương đồng giữa hai hoặc nhiều trường hợp hoạch định chính sách (Hình 13). Ví dụ, một lý do mà chính quyền địa phương nên thực thi nghiêm ngặt các tiêu chuẩn ô nhiễm là vì một chính sách song song đã được thực hiện thành công ở chính quyền địa phương tương tự ở những nơi khác. Ở đây, tuyên bố dựa trên giả định rằng kết quả của các chính sách được áp dụng trong các trường hợp tương tự là đáng giá hoặc thành công. Các cơ quan chính phủ ở Hoa Kỳ và ở nước ngoài thường phải đối mặt với các vấn đề tương tự và các tuyên bố về chính sách có thể dựa trên kinh nghiệm chung của họ. Kinh nghiệm của người Anh với chăm sóc y tế toàn diện và quy hoạch thành phố

KHẲNG ĐỊNH

Hoa Kỳ nên áp dụng mô hình của Hà Lan và hợp pháp hóa việc sử dụng ma túy bất hợp pháp.

<  J

THÔNG TIN

Hà Lan đã thành công trong việc hợp pháp hóa việc sử dụng ma túy bất hợp pháp.

<  J

BẢO HÀNH

Bởi vì Hoa Kỳ và Hà Lan cũng gặp vấn đề tương tự với người nghiện ma túy ở các trung tâm đô thị. Cả hai quốc gia đều là nền dân chủ công nghiệp, trong đó có sự ủng hộ rộng rãi của công chúng đối với các chính sách đối phó với việc sử dụng ma túy bất hợp pháp.

QUALIFIER I Điều này có vẻ hợp lý.

SỰ PHẢN ĐỐI

Nhưng đây là một song song sai. Văn hóa chính trị của Hà Lan khoan dung và hướng tới phục hồi, trong khi văn hóa chính trị của Mỹ ít khoan dung hơn và hướng tới trừng phạt. Hai phần ba số tù nhân trong các nhà tù liên bang của Hoa Kỳ ở đó vì các tội bao gồm sử dụng ma túy bất hợp pháp.

\ ________________________________________/

CHUẨN BỊ II Đề xuất này không xứng đáng, xét về sức mạnh của sự phản đối.

HÌNH 13

Lập luận từ trường hợp song song—mô hình Hà Lan và song song sai

45 Lineberry, Chính sách công của Mỹ , tr. 28.

(“các thị trấn mới”), và cách tiếp cận của Hà Lan và Thụy Sĩ đối với việc hợp pháp hóa ma túy bất hợp pháp, đã ảnh hưởng đến các cuộc tranh luận về chính sách đô thị và chính sách ma túy ở Hoa Kỳ. Kinh nghiệm của một số bang trong việc áp dụng các chính sách về thuế, nhà ở mở và cơ hội việc làm bình đẳng đã được sử dụng làm cơ sở cho chính sách ở cấp liên bang. [495]Một biến thể của lập luận từ trường hợp song song là lập luận dựa trên kinh nghiệm của cùng một cơ quan theo thời gian. Các chính sách trước đây trong cùng một cơ quan được sử dụng để hỗ trợ cho những tuyên bố rằng cơ quan đó nên áp dụng các hướng hành động cụ thể, thường là những hướng hơi khác so với hiện trạng. Các tuyên bố về các chính sách ngân sách của liên bang và tiểu bang thường dựa trên các giả định về sự tương đồng với các chính sách trước đây được thông qua trong cùng một cơ quan.[496]

đạo đức

Suy luận từ đạo đức dựa trên tính đúng sai, tốt hay xấu, của các chính sách hoặc hậu quả của chúng (Hình 14). Ví dụ, các tuyên bố về chính sách thường dựa trên các nguyên tắc đạo đức nêu rõ các điều kiện của một xã hội “công bằng” hoặc “tốt”, hoặc dựa trên các chuẩn mực đạo đức nghiêm cấm nói dối trong đời sống công cộng. Các nguyên tắc đạo đức và chuẩn mực đạo đức vượt xa các giá trị và chuẩn mực của các cá nhân hoặc nhóm cụ thể. Trong chính sách công, nhiều lập luận về lợi ích và chi phí kinh tế liên quan đến lý luận đạo đức và đạo đức ngầm hoặc ngầm định. Sự bảo đảm trong một lập luận từ đạo đức cung cấp các lý do để chấp nhận một yêu sách bằng cách liên kết nó với một số nguyên tắc đạo đức hoặc quy tắc đạo đức. Tuyên bố là người, tình huống hoặc điều kiện được đề cập trong thông tin nên được coi là có giá trị hoặc vô giá trị, hoặc chính sách được mô tả trong thông tin nên hoặc không nên được áp dụng.

Để minh họa lập luận về đạo đức, hãy xem Hình 14. Ở đây, khẳng định mang tính đánh giá, C , là “sự phân phối thu nhập hiện tại ở Hoa Kỳ là không công bằng.” Thông tin, tôi, như sau:

Năm 1975, 20% gia đình Mỹ có thu nhập cao nhất nhận được 41% tổng thu nhập, trong khi 20% gia đình có thu nhập thấp nhất nhận được 5,4%. Năm 1989, tỷ lệ trên và dưới là 46,0 và 3,8%; năm 2007 là 49,0 và 3,4 phần trăm. Từ năm 1975 đến năm 2007, thu nhập trung bình tăng khoảng 3%, và người thắng đền bù cho người thua thông qua các chương trình phúc lợi và dịch vụ xã hội. Nhưng Hoa Kỳ có mức bình đẳng thu nhập cao nhất so với bất kỳ bang thử nghiệm công nghiệp nào.

Bảo đảm, W, là quy tắc Pareto, được đặt theo tên của nhà kinh tế học và xã hội học người Ý Vilfredo Pareto (1848-1923). Quy tắc Pareto là một nguyên tắc đạo đức đơn giản được nhiều nhà kinh tế chính sách ủng hộ. [497]Quy tắc nói rằng “sự phân phối thu nhập tối ưu trong xã hội là sự phân phối trong đó một số cá nhân được hưởng lợi mà những người khác không bị thiệt hại.” Sự hỗ trợ, B,

KHẲNG ĐỊNH

Sự phân phối thu nhập hiện tại ở Hoa Kỳ là công bằng.

HÌNH 14

Lập luận từ đạo đức—phân phối thu nhập và công lý là sự công bằng

vì bảo đảm là “Vì thu nhập kiếm được nhờ khả năng, sự chăm chỉ và sức lao động của chính mình.” Phản đối, O, là “Nhưng nhiều người trong số những người chiến thắng nhận được thu nhập thông qua gian lận, phân biệt đối xử và thừa kế không kiếm được.” Bác bỏ một phần, R, là “Tuy nhiên, mọi người có quyền đối với tài sản của chính gia đình họ” (Hình 14).

Hình 14 cho thấy làm thế nào một nguyên tắc đạo đức gây tranh cãi quan trọng, nguyên tắc “công bằng là công bằng” của John Rawls, cũng có thể đóng vai trò phản đối nguyên tắc Pareto. Ví dụ về tính tối ưu Pareto chứng minh rằng một quy tắc đạo đức được chấp nhận rộng rãi, mặc dù nó ủng hộ những tuyên bố về một xã hội công bằng, nhưng không áp dụng cho các tình huống liên quan đến gian lận, phân biệt đối xử và thừa kế. Bằng cách tham gia vào phân tích có hệ thống về lý luận đạo đức và luân lý cơ bản, các bên tham gia cuộc tranh luận cũng buộc phải làm rõ ý nghĩa của các khái niệm chính như quyền lợi , vốn phức tạp hơn mức có thể rõ ràng ngay từ cái nhìn đầu tiên. Các bên đưa ra yêu sách cũng có thể bị buộc phải xem xét liệu các quy tắc đạo đức cụ thể, chẳng hạn như tính tối ưu của Pareto và Rawlsian, có vi phạm niềm tin đạo đức của chính họ hay không. Những người ủng hộ quy tắc Pareto có thể thấy rằng việc áp dụng nó vi phạm niềm tin đạo đức về sự cần thiết của việc đặt các nguyên tắc về quyền được hưởng dựa trên năng lực và công việc. Nếu điều này được thực hiện cho những người nhận phúc lợi, tại sao không cho những người thừa kế tài sản? Nói tóm lại, việc phân tích lập luận đạo đức có thể giúp chúng ta thăm dò các quy tắc đạo đức và nguyên tắc đạo đức để xác định xem chúng có khả năng áp dụng chung và nhất quán nội bộ hay không. [498]Cần nhấn mạnh rằng lập luận đạo đức khác với từng phương thức lập luận khác ở một khía cạnh cơ bản: Trong khi mỗi phương thức khác coi các giá trị là “được cho” - ví dụ, các giá trị được mô tả trong các cuộc điều tra dư luận là cơ sở cho lập luận từ động cơ (Hình 10)—quá trình tranh luận về mặt đạo đức cố gắng khám phá liệu có những lý do chính đáng để đưa ra những tuyên bố về mặt đạo đức hay không.

ĐÁNH GIÁ CÁC LẬP LUẬN CHÍNH SÁCH

Việc đánh giá các lập luận chính sách tạo điều kiện cho tư duy phản biện trong phân tích chính sách công. Cho đến nay, chúng ta đã xem xét cấu trúc của các lập luận, quá trình lập luận và các phương thức lập luận được sử dụng trong việc đưa ra các tuyên bố chính sách. Điều này cho phép xác định các giả định ẩn hoặc ngầm và cho thấy tính hợp lý của một tuyên bố, như được thể hiện trong định tính của nó, thay đổi như thế nào do các ý kiến phản đối và bác bỏ được đưa ra trong quá trình tranh luận chính sách.

Bây giờ chúng ta chuyển sang các tiêu chí cụ thể để đánh giá các lập luận. Một số tiêu chí này đến từ logic mệnh đề, một nguyên tắc đưa ra các tiêu chí để xác định—không cần trình độ chuyên môn và với sự chắc chắn mang tính suy diễn—giá trị hình thức của các lập luận. [499]Các tiêu chí khác bắt nguồn từ một bộ tiêu chuẩn liên tục phát triển để đánh giá tính hợp lệ không chính thức của các lập luận. [500]Vẫn còn những tiêu chí khác đến từ các thủ tục được sử dụng bởi các nhà phương pháp luận làm việc trong các truyền thống thông diễn học và diễn giải ( Verstehende ). Những truyền thống này từ lâu đã quan tâm đến việc khám phá và thể hiện chính xác ý nghĩa của các hành động của con người, cho dù được thể hiện dưới dạng văn bản viết hay ngôn ngữ nói. [501]Cuối cùng, một số tiêu chí bắt nguồn từ chủ nghĩa thực dụng triết học, một nhận thức luận và phương pháp luận hữu ích để đánh giá toàn bộ hệ thống lập luận.[502]

Một số hướng dẫn thông diễn học

Hermeneutics điều tra ý nghĩa của các văn bản của con người. Đây có lẽ là phương pháp toàn diện và có hệ thống nhất trong các phương pháp định tính. Thuật ngữ định tính , trái ngược với sự hiểu lầm phổ biến trong các ngành khoa học xã hội, [503]không chỉ đơn giản là sự bổ sung hợp lý của “định lượng”, theo nghĩa là định tính đề cập đến những gì không phải là định lượng hoặc thống kê. Vì lý do này, việc sử dụng thuật ngữ định tính cho nghiên cứu trường hợp nhỏ hoặc mức độ đo lường rời rạc (so với liên tục ) là không phù hợp . Thay vào đó, các phương pháp định tính—còn được gọi là các phương pháp tường giải, diễn giải, dân tộc học, hoặc kiến tạo—được thiết kế một cách rõ ràng để điều tra ý nghĩa của hành động cá nhân và tập thể. [504]Thống kê và các hình thức phân tích định lượng khác không thích hợp cho mục đích này.

Các văn bản của con người không chỉ đề cập đến các tài liệu viết là sản phẩm của hành động con người, ví dụ, các văn bản lập pháp và luật bắt nguồn từ các cuộc tranh luận chính sách; chúng cũng đề cập đến chính các hành động, cho dù chúng có được thể hiện dưới dạng văn bản hay không. Trong số nhiều cách khác nhau để chứng minh tầm quan trọng của các hướng dẫn thông diễn đối với việc đánh giá các lập luận chính sách, thì việc tập trung vào lập luận đạo đức là rõ ràng nhất. Xem xét các lập luận đạo đức thay thế về một tù nhân bị binh lính từ quân đội đối phương bắt giữ:

■    Lập luận A. Tù nhân không phải là thành viên của lực lượng chiến đấu chính quy. Anh ấy là

một tên tội phạm thông thường, một tên khủng bố nói dối khi bị thẩm vấn về âm mưu khủng bố và các bí mật quân sự khác. Vì anh ta không đủ tư cách chính thức để trở thành tù nhân chiến tranh, nên anh ta không được bảo vệ khỏi “sự đối xử vô nhân đạo” và tra tấn.

■    Lập luận B. Người tù là một chiến sĩ tự do đang chống lại sự khủng bố và áp bức do kẻ thù gây ra. Anh ta là một người lính trung thành, người có nghĩa vụ đạo đức là đánh lừa những người thẩm vấn về bí mật quân sự. Anh ta nên được bảo vệ như một tù nhân chiến tranh.

■    Luận điểm C. Người tù là thành viên của lực lượng chiến đấu do quân đội thường trực hợp thành. Anh ta là một tù nhân chiến tranh với lòng trung thành đòi hỏi anh ta phải đánh lừa những người thẩm vấn về bí mật quân sự. Như vậy, anh ta nên nhận được sự bảo vệ chống lại sự đối xử vô nhân đạo dành cho bất kỳ tù nhân chiến tranh nào.

Việc đánh giá các lập luận này có thể được hưởng lợi từ các hướng dẫn giải thích lập luận bằng văn bản hoặc bằng miệng (Hướng dẫn thủ tục 2).

Chức năng chính của các lập luận A và B là tu từ học, không phải biện chứng hay logic-thực nghiệm. Mặc dù việc sử dụng A và B để bác bỏ lẫn nhau sẽ đóng góp vào chức năng biện chứng, nhưng đây không phải là mục đích chính của A và B. A và B đưa ra những nhận định thực tế hiển nhiên, một số trong đó có vẻ hợp lý và không theo kinh nghiệm. đảo chiều. Một tù nhân bị bắt, anh ta tham gia với tư cách là một chiến binh, và anh ta đã không nói sự thật. Điều gây tranh cãi là hai vấn đề chính: Nói dối trong hoàn cảnh nào là đúng về mặt đạo đức và pháp lý? Người lính có đủ tư cách là tù nhân chiến tranh không?

HỘP 2

Các hướng dẫn khác cũng được áp dụng. Dấu ngoặc kép xung quanh một số từ (“tù nhân chiến tranh” và “đối xử vô nhân đạo”) che giấu hoặc làm mờ ý nghĩa. Ngữ cảnh của A và B cũng rất quan trọng để hiểu các lập luận. Với lịch sử nhiều xung đột, không có gì ngạc nhiên khi cả hai bên đều coi đối thủ là khủng bố. Nguyên tắc bác ái thông diễn khuyến khích trao lợi ích của sự nghi ngờ cho mỗi bên, chẳng hạn, bằng cách cố gắng hiểu rằng cả hai bên đều tìm cách được đối xử bình đẳng. Một bên phản đối sự chấp nhận về mặt đạo đức và pháp lý đối với các cuộc tấn công vào quân đội của họ (và vào dân thường) bởi các chiến binh không mặc đồng phục, cho rằng những hành vi đó là không công bằng. Bên kia khẳng định sự chấp nhận về mặt đạo đức và pháp lý đối với những hành vi như vậy, trên cơ sở rằng những hành động đó là công bằng khi một bên có ưu thế vượt trội về vũ khí hiện đại . Cuối cùng, cả hai lập luận đều sử dụng những từ miệt thị theo chủ nghĩa tự do—“kẻ cực đoan”, “tội phạm”, “kẻ khủng bố”, “người tuyên truyền”, “người đấu tranh cho tự do”, “sự áp bức” - những từ đó tối nghĩa hơn là làm rõ các vấn đề đạo đức và pháp lý.

Nếu chúng ta viết lại các lập luận, đưa ra các bác bỏ và thay thế tuyệt đối bằng các tuyên bố đủ điều kiện, thì nó sẽ giống như lập luận C. Lập luận C có lợi thế là cô lập vấn đề gây tranh cãi, đây là một trong những nghĩa vụ mâu thuẫn: Trong đạo đức chiến tranh, có Mọi người đều hiểu rằng những tù nhân đánh lừa những người thẩm vấn về bí mật quân sự đang thể hiện lòng dũng cảm, danh dự, lòng yêu nước và các đức tính khác. Ở đây, cách hiểu giống nhau có lẽ sẽ áp dụng cho cả hai bên.

Hướng dẫn từ logic không chính thức và chính thức

Hướng dẫn giải kinh được thiết kế để tăng cường sự hiểu biết về ý nghĩa. Các câu hỏi liên quan đến tính đúng đắn, độ tin cậy hoặc tính hợp lý của các lập luận không nảy sinh, bởi vì mục đích là để đạt được một sự giải thích chính xác về ý nghĩa của những người tranh luận. Ngược lại, các lĩnh vực logic không chính thức và chính thức cung cấp các hướng dẫn để nhận biết và đánh giá tầm quan trọng của các ngụy biện không chính thức. [505]Ở đây cũng như ở những nơi khác, thuật ngữ hướng dẫn được sử dụng thay cho “quy tắc”, bởi vì không có cách nào để xác định chắc chắn liệu một lập luận có ngụy biện hay không. Do đó, việc phân tích các ngụy biện không chính thức không cho phép tất cả hoặc không đưa ra kết luận nào.

Như chúng ta đã thấy trong phần đầu của chương này, nhiều phương thức lập luận thường được công nhận là phù hợp với diễn ngôn chính sách. Các đối số thuộc loại sau đây có giá trị chính thức :

■    tam đoạn luận giả thuyết. Nếu p hàm ý q, và q hàm ý r, thì p hàm ý r. Hoặc: p ) q, q ) ; r, : p ) r ( ) = ngụ ý). Ví dụ: Thứ tự ưu tiên bắc cầu là một dạng của tam đoạn luận giả định. Cho ba dự án A, B và C, nếu A p B và B p C thì A p C ( p = ưa thích hơn). Lập luận hợp lệ chính thức này có thể không có cơ sở thực nghiệm.

■    Modus ponens. Modus ponens (phương pháp khẳng định) khẳng định rằng nếu p ngụ ý q và p xảy ra thì q sẽ xảy ra. Nếu p ) q, và p thì q. Ví dụ: Nếu đầu tư I vào một dự án tạo ra kết quả O, và đầu tư I được thực hiện, thì kết quả O sẽ xảy ra. Mặc dù lập luận này có giá trị về mặt hình thức, nhưng kết luận giả định rằng không có yếu tố nhân quả nào khác ngoài tôi hiện diện,

một tình huống gần như không bao giờ tồn tại. Lập luận hợp lệ chính thức này có thể không có cơ sở thực nghiệm.

■    Modus tollens. Modus tollens (phương pháp phủ nhận) khẳng định rằng nếu p hàm ý q, và q không xảy ra, thì p không phải là nguyên nhân. Nếu p ) q và q không xảy ra (~ q ), thì p không phải là nguyên nhân (~ p ). Ví dụ: Nếu đầu tư I vào một chương trình tạo ra kết quả O và O không xảy ra, thì tôi không phải là nguyên nhân. Lập luận hợp lệ chính thức này có thể không có cơ sở thực nghiệm.

Bây giờ chúng ta chuyển sang các phương thức lập luận thường được công nhận là không chính thức, không phù hợp hoặc không có cơ sở—tuy nhiên chúng có vẻ thuyết phục ngay từ cái nhìn đầu tiên. Những cách lập luận này được gọi là ngụy biện. Ngụy biện là một lập luận bị suy yếu hoặc thiếu sót nghiêm trọng vì nó sử dụng thông tin không phù hợp hoặc không đầy đủ, lập luận sai lầm hoặc không có căn cứ hoặc ngôn ngữ không phù hợp và gây hiểu nhầm. Bảng 2 cung cấp một danh sách các ngụy biện và hướng dẫn hữu ích trong việc nhận ra chúng.

BAN 2

Hướng dẫn xác định các lập luận và ngụy biện không hợp lệ

Lối ngụy biện

Hướng dẫn

Khẳng định

Hệ quả

Một vấn đề logic hình thức (mệnh đề). Một đối số không hợp lệ về mặt logic như sau: Nếu p thì q , và q , thì p ( p ) q , q , do đó p ). ngụy biện: Nếu A (giả thuyết), thì B (dự đoán). B được quan sát. Do đó, A đúng.” * Nếu việc xử lý nghiêm quy định chạy quá tốc độ khiến TNGT giảm và TNGT giảm thì nguyên nhân là do xử lý nghiêm. Trong nghiên cứu khoa học, hình thức lập luận này, mặc dù không hợp lệ về mặt hình thức, nhưng có thể hữu ích vì một giả thuyết có thể được cải thiện bằng cách kiểm tra các điều kiện khác ngoài B, nghĩa là các giả thuyết đối nghịch.

từ chối

Tiền lệ

Một lần nữa, một vấn đề về giá trị logic hình thức. Nếu p thì q ,và không- p , thì không- q ( p ) q ,~ p , do đó ~ q ) là ngụy biện. Ví dụ: Bởi vì nền kinh tế thị trường là nền dân chủ và quốc gia X không phải là nền kinh tế thị trường, nó không phải là nền dân chủ.

Tương tự sai

Việc so sánh hai mối quan hệ được cho là giống nhau đã bỏ qua những điểm khác biệt quan trọng khiến cho việc so sánh trở nên tương đối thiếu căn cứ. Ví dụ: Vì nghiện ma túy giống như một căn bệnh truyền nhiễm nên cách ly người nghiện là chính sách duy nhất có hiệu quả.

sai song song

Việc so sánh hai trường hợp được cho là giống nhau đã bỏ qua những điểm khác biệt quan trọng khiến cho việc so sánh trở nên thiếu căn cứ. Sự chấp thuận của Hoa Kỳ trong Thế chiến thứ hai đã dẫn đến nạn diệt chủng và thanh trừng sắc tộc. Hoa Kỳ không thể đồng ý thanh lọc sắc tộc ở Balkan.

Nóng vội

Sự khái quát

Khi thực hiện khái quát hóa từ các trường hợp cụ thể của một trường hợp, không nhận ra rằng có quá ít trường hợp của trường hợp đó hoặc các trường hợp đó là ngoại lệ chứ không phải điển hình. Khi tiến hành khảo sát ý kiến, kích thước mẫu không phù hợp sẽ mang lại quá ít trường hợp và việc không sử dụng lấy mẫu ngẫu nhiên - trong đó mọi yếu tố hoặc trường hợp đều có cơ hội được chọn như nhau - có khả năng mang lại kết luận đặc biệt hơn là những kết luận điển hình của dân số . Ví dụ: Các cuộc phỏng vấn “nhóm tập trung” với mười lăm cử tri tiêu biểu được thực hiện trước cuộc bầu cử cho thấy có nhiều sự ủng hộ dành cho ứng cử viên A hơn ứng cử viên B.

Nguyên nhân sai

Khi đưa ra tuyên bố về nguyên nhân và kết quả, lập luận rằng một nguyên nhân duy nhất chịu trách nhiệm cho một kết quả, nhưng không xem xét các nguyên nhân hợp lý khác. Nguyên nhân sai cũng xuất phát từ sự nhầm lẫn giữa tương quan thống kê hoặc hiệp phương sai với quan hệ nhân quả và suy luận nguyên nhân chỉ từ trình tự thời gian (ngụy biện post hoc). Ví dụ: Chi tiêu quá mức của chính phủ là nguyên nhân khiến GDP tăng trưởng chậm (nguyên nhân sai duy nhất). Điều kiện kinh tế ảnh hưởng đến phúc lợi xã hội được thể hiện rõ ràng từ mối tương quan thuận có ý nghĩa thống kê (r = 0,74, p = 0,05) giữa tự tử và thất nghiệp ( sai nguyên nhân dựa trên mối tương quan). Sau khi chính quyền Reagan (hoặc Clinton) nhậm chức, chúng ta có tỷ lệ thất nghiệp (hoặc chi tiêu của chính phủ) cao nhất trong hai mươi năm (ngụy biện hậu học).

sai lầm của

Thành phần

Kết luận rằng một cái gì đó đúng với tổng thể bởi vì nó đúng với từng bộ phận của nó. Ngụy biện tổng hợp (còn được gọi là ngụy biện tổng thể hoặc tổng thể) liên quan đến tất cả các bộ phận, không chỉ một mẫu, do đó, nó khác với ngụy biện khái quát hóa vội vàng (xem mục trước). Ví dụ: Nghiên cứu về mức độ nghiêm trọng của an toàn phương tiện

Lối ngụy biện

Hướng dẫn

thiệt hại do rô-bốt thử nghiệm chạy ở các tốc độ khác nhau trong ô tô gây ra cho thấy tốc độ và mức độ nghiêm trọng của thiệt hại có mối tương quan chặt chẽ và tích cực. Đây là bằng chứng nổi bật cho thấy “tốc độ giết chết!” Nhưng các nghiên cứu về tai nạn chết người cho thấy khoảng 20 phần trăm các vụ tai nạn chết người có liên quan đến việc chạy quá tốc độ.

Sai lầm của sự phân chia

Kết luận rằng một cái gì đó đúng với từng bộ phận bởi vì nó đúng với toàn bộ (còn được gọi là ngụy biện cá nhân chủ nghĩa). Ví dụ: Bởi vì thu nhập bình quân đầu người của một quốc gia đã tăng lên, mọi người đều khá giả hơn. Tuy nhiên, ở nhiều quốc gia, điều này là sai. Những người khá giả trở nên tốt hơn, trong khi những người tồi tệ hơn thậm chí còn tồi tệ hơn. Một ví dụ khác là sử dụng giá trị trung bình số học và các giá trị trung bình khác để mô tả một nhóm mà không kiểm tra sự khác biệt giữa các thành viên của nhóm (ví dụ: giá trị ngoại lệ trong biểu đồ phân tán).

Ngụy biện về con dốc trơn trượt

Kết luận dựa trên bằng chứng không đầy đủ hoặc không đầy đủ rằng nếu một sự kiện xảy ra thì những sự kiện khác sẽ diễn ra theo một trình tự không thể tránh khỏi hoặc không thể kiểm soát được. Ví dụ: Nếu cơ quan lập pháp thông qua luật mới yêu cầu đăng ký súng ngắn chặt chẽ hơn, thì chính phủ sẽ tịch thu tất cả súng.

cầu xin

Câu hỏi

Một yêu cầu được coi là một lý do hoặc bằng chứng. Ví dụ: Với lực lượng 500.000 quân, chúng ta sẽ có thể xâm chiếm Iraq và lật đổ Tổng thống Saddam Hussein. Sẽ cần nhiều quân như vậy để thực hiện công việc.

quảng cáo hominem

Các đặc điểm cá nhân của một cá nhân được sử dụng như một phần của lập luận, khi các đặc điểm đó không liên quan đến một vấn đề. Ví dụ: (1) Một nhà khoa học tự nhiên lỗi lạc kết luận rằng cải cách phúc lợi là không hợp lý. (2) Lập luận của các nhà bảo vệ môi trường là thiếu sót nghiêm trọng. Xét cho cùng, những “người ôm cây” này chỉ là những người theo chủ nghĩa xã hội trá hình. Và (3) Các lý thuyết về phát triển kinh tế là sản phẩm của tư duy phương Tây. Rõ ràng, chúng không thể áp dụng được cho thế giới ngoài phương Tây. Lưu ý rằng khi các đặc điểm cá nhân có liên quan, thì không có ngụy biện ad hominem nào liên quan. Ví dụ, “nhân chứng chuyên môn” trong các vụ án nên có chuyên môn phù hợp.

Phổ biến quảng cáo

Các đặc điểm hoặc niềm tin của một nhóm hoặc cộng đồng được sử dụng như một phần của cuộc tranh luận, khi các đặc điểm hoặc niềm tin đó không liên quan đến vấn đề. Ví dụ: Phần lớn cộng đồng tin rằng florua gây ung thư.

Khiếu nại đến truyền thống

Một tuyên bố dựa trên sự phù hợp với truyền thống, khi truyền thống phần lớn hoặc hoàn toàn không liên quan đến vấn đề này. Ví dụ: (1) Chúng tôi luôn làm theo cách này. (2) Những người sáng lập sẽ kinh hoàng trước đề xuất của thượng nghị sĩ. và (3) Các môn học thành công đã thành công vì chúng đã mô phỏng vật lý học. Đây phải là mô hình khoa học xã hội, nếu họ muốn thành công.

Giọng

Việc nhấn mạnh không đúng chỗ vào một từ, cụm từ hoặc một phần của lập luận dẫn đến hiểu lầm hoặc diễn giải sai. Việc sử dụng chữ in nghiêng, chữ in đậm, phông chữ thay đổi, ảnh, clip art và màu sắc có thể làm nổi bật tầm quan trọng của các lập luận hoặc các phần tương đối hợp lý hoặc hợp lý, cũng như tương đối không hợp lý hoặc không hợp lý. Một ví dụ hàng đầu về ngụy biện trọng âm là trích dẫn hoặc trích xuất thông tin, lý do hoặc lập luận ngoài ngữ cảnh.

Lý thuyết xã hội và cấu trúc xã hội của Robert K. Merton , rev. biên tập (Glencoe, IL: Free Press, 1957), tr. 99n. Điểm tương tự được đưa ra bởi Donald T. Campbell, Epistemology and Methodology for Social Science: Selected Essays (Chicago: University of Chicago Press, 1988), tr. 168.

TÓM TẮT CHƯƠNG

Chương này đã xem xét chi tiết cấu trúc và quy trình lập luận chính sách, tập trung vào sự tương phản giữa các loại yêu sách, xác định và sắp xếp các yếu tố của lập luận chính sách, và tác động của phản đối và bác bỏ đối với động lực của lập luận.
Chương này cũng đối chiếu các phương thức lập luận chính sách khác nhau và đưa ra các hướng dẫn để xác định và đánh giá các sai lầm phổ biến làm suy yếu hoặc làm sai sót nghiêm trọng các lập luận chính sách. Lập luận chính sách là trung tâm của phân tích chính sách và quá trình hoạch định chính sách.

CÂU HỎI ĐÁNH GIÁ

   Sử dụng ba (3) thuật ngữ sau đây để xây dựng các tuyên bố dứt khoát, chỉ định, đánh giá và ủng hộ. Tất cả phải có mười hai (12) yêu cầu.

tội phạm

khủng hoảng tài chính

sự ô nhiễm

quyền con người

khủng bố

thanh trừng sắc tộc

chất lượng cuộc sống

nạn thất nghiệp

sự nóng lên toàn cầu

nghèo

2.    Phát triển một lập luận chính sách trên cơ sở của một hoặc nhiều thuật ngữ trong câu hỏi 1.

3.    Chuyển lập luận trong câu hỏi 2 thành một cuộc tranh luận về chính sách bằng cách đưa ra ý kiến phản đối và bác bỏ.

4.    Giải thích tại sao từ hạn định lại thay đổi (nếu có) sau khi đưa ra ý kiến phản đối và bác bỏ. Nếu vòng loại không thay đổi, tại sao không?

5.    Định nghĩa thuật ngữ ngụy biện. Liệu việc đưa ra một ngụy biện hình thức chẳng hạn như khẳng định hậu quả có làm mất hiệu lực của một lập luận không? Điều này có đúng với những ngụy biện không chính thức, chẳng hạn như phép loại suy sai hoặc quảng cáo phổ biến không ?

BÀI TẬP MINH HỌA

  Có được một bản sao trực tuyến hoặc bản in của phần các vấn đề quốc tế của một tờ báo. Xác định và mô tả càng nhiều phương thức lập luận càng tốt. Bạn có mong đợi tìm thấy các phương thức lập luận khác nhau trong các tạp chí học thuật hơn là trên báo chí không? Giải thích.

  Đọc thư gửi cho biên tập viên trên một tờ báo, tạp chí, bảng thông báo trực tuyến hoặc blog. Tìm càng nhiều ví dụ về ngụy biện chính thức và không chính thức càng tốt. Một biến thể của bài tập này là chia thành các nhóm để hoàn thành bài tập.

  Hãy đọc Trường hợp 1 (Ưu điểm và Nhược điểm của Can thiệp Balkan), được rút ra từ một bài xã luận trên tờ Los Angeles Times. Sử dụng các thủ tục lập sơ đồ lập luận được trình bày trong chương này để phân tích ưu và nhược điểm (hoặc điểm mạnh và điểm yếu) của khuyến nghị rằng Hoa
Kỳ không nên can thiệp vào Balkan. Khi thực hiện bài tập này, hãy hiển thị các thành phần của đối số bằng Microsoft Draw hoặc sử dụng Cơ sở lý luận , chương trình máy tính đặc biệt để ánh xạ cấu trúc của các đối số chính sách.

Viết một bài phân tích dài một trang trong đó bạn đánh giá tính hợp lý tổng thể của tuyên bố “Xung đột ở Bosnia là rắc rối của người khác. Hoa Kỳ không nên can thiệp quân sự.” Chuẩn bị một sơ đồ lập luận và gửi nó cùng với phân tích một trang của bạn.

Sau đây là một bản đồ lập luận trong đó các bảo đảm, ủng hộ, phản đối, bác bỏ và hạn định đã được xáo trộn. [506]Sắp xếp lại các yếu tố để tạo thành một luận điểm có sức thuyết phục và lập luận phản bác. Nghiên cứu Trường hợp 2 như một ví dụ .

tôi ~ ~  '

Thượng viện không nên cho phép sử dụng vũ lực ở Libya.

Không có gì bảo đảm sau này các nhóm bất đồng chính kiến sẽ không chống lại Mỹ.

X___________________

<7  ;  7  ■  7  •

Các biện pháp trừng phạt kinh tế là một sự thay thế tốt hơn. Họ đã làm việc trong quá khứ ở châu Á.

Rủi ro và
không chắc chắn

\ ________/

/77  ■  77  \

Bảo tàng lưu giữ kho báu cổ xưa và hiện vật lịch sử.

\____________

Các nhóm bất đồng chính kiến đang tham gia vào cuộc xung đột vũ trang với Quân đội Libya, lực lượng đang chiến thắng.

Một sự can thiệp là không chính đáng. Đó là sự sáng tạo nhân tạo của Tổng thống và không có lợi ích sống còn nào bị đe dọa.

____________________________/

Mỹ có nghĩa vụ can thiệp.

<          y

Các lựa chọn ngoại giao vẫn chưa cạn kiệt.

~x

Bộ trưởng Bộ Ngoại giao được báo cáo là một người ủng hộ chủ nghĩa khủng bố.

Nhà lãnh đạo là một nhà độc tài tàn bạo, người không có lợi ích ngoại trừ lợi ích của mình

( \

Không nghi ngờ gì.

\ ________y

Đây là một cuộc nội chiến và Mỹ không nên can thiệp vào công việc nội bộ của một quốc gia.

Các hành động của Quân đội Libya rõ ràng là vi phạm Tuyên ngôn Quốc tế Nhân quyền.

Cuộc chiến có thể không thắng được trừ khi Hoa Kỳ đặt “đôi ủng xuống đất.

THƯ MỤC

Alker, HR, Jr. “Logic biện chứng của Đối thoại Melian của Thucydides.” Tạp chí Khoa học Chính trị Hoa Kỳ 82, không. 3 (1988): 805-20.

Anderson, CW “Triết học chính trị, lý do thực tiễn và phân tích chính sách.” Trong Đối mặt với các giá trị trong phân tích chính sách. F. Fischer và J. Forester biên tập. Công viên Newbury, CA: Nhà xuất bản Sage, 1987.

Apthorpe, R., và D. Gasper, chủ biên. Chính sách phát triển tranh luận: Khung và diễn ngôn. Luân Đôn: Frank Cass, 1996.

Dunn, WN “Cải cách chính sách như những lập luận.” Trong Bước ngoặt tranh luận trong phân tích và hoạch định chính sách. F. Fischer và J. Forester biên tập. Durham, NC: Nhà xuất bản Đại học Duke, 1993.

Fischer, Những ngụy biện của các nhà sử học DH : Hướng tới logic của tư tưởng lịch sử. New York: Ngôi nhà ngẫu nhiên, 1970.

Fischer, F. Đánh giá chính sách công. Chicago: Hội trường Nelson, 1995.

Fischer, F., và J. Forester, chủ biên. Bước ngoặt Lập luận trong Phân tích và Lập kế hoạch Chính sách. Durham, NC: Nhà xuất bản Đại học Duke, 1993.

Gasper, D., và RV George. “Phân tích Lập luận trong Lập kế hoạch và Chính sách Công: Cải thiện và Vượt qua Mô hình Toulmin-Dunn.” Môi trường và Quy hoạch B: Quy hoạch và Thiết kế 25 (1998): 367-90.

Majone, G. Bằng chứng, Lập luận và Thuyết phục trong Quy trình Chính sách. New Haven, CT: Nhà xuất bản Đại học Yale, 1989.

McCloskey, DN Thuật hùng biện về kinh tế học. Madison: Nhà xuất bản Đại học Wisconsin, 1988.

Mitroff, II, RO Mason, và V. Barabba. Điều tra dân số năm 1980: Hoạch định chính sách trong bối cảnh hỗn loạn. Lexington, MA: DC Heath, 1985.

Roe, E. Phân tích chính sách tường thuật. Durham, NC: Nhà xuất bản Đại học Duke, 1994.

Scriven, M. Lý luận. New York: McGraw-Hill, 1976. Stone, D. Nghịch lý chính sách: Nghệ thuật ra quyết định chính trị. Mục sư Ed. New York: Thế chiến Norton, 2002.

Toulmin, S., R. Rieke và A. Janik. Giới thiệu về lý luận. biên tập 2d. New York: Macmillan, 1984. Van Gelder, Tim. “Cơ sở lý luận cho cơ sở lý luận.” Pháp luật,

Xác suất & Rủi ro 6, số. 1-4 (2007): 23-42.

TRƯỜNG HỢP 1 ƯU VÀ NHƯỢC ĐIỂM CỦA CAN THIỆP BALKAN[507]

“Nỗi thống khổ của Bosnia-Herzegovina có được coi, với bất kỳ sự tiếc nuối nào, như rắc rối của người khác không? Chúng tôi không nghĩ vậy, nhưng những lập luận nhân danh quan điểm đó xứng đáng có câu trả lời. Trong số đó có những điều sau đây:

■    Xung đột Balkan là một cuộc nội chiến và không có khả năng lan rộng ra ngoài biên giới của Nam Tư cũ.Sai. Belgrade có tên lửa được huấn luyện ở Vienna. Nam Tư của Tito tuyên bố, thông qua Macedonia, rằng miền bắc Hy Lạp xa về phía nam như Thessaloniki thuộc chủ quyền của họ. Những tuyên bố đó có thể quay trở lại. Cuộc chiến “nội chiến” giữa những người Albania không phải người Slavơ chống lại người Serb có thể lan sang Albania, Thổ Nhĩ Kỳ, Bulgaria và Hy Lạp.

■    Hoa Kỳ không có lợi ích chiến lược ở Balkan. Sai. Không có hòa bình, không có lợi tức hòa bình. Trừ khi phương Tây có thể áp đặt quan điểm rằng sự thuần khiết sắc tộc không còn có thể là cơ sở cho chủ quyền quốc gia, nếu không thì các cuộc chiến tranh quốc gia bất tận sẽ thay thế Chiến tranh Lạnh. Mối đe dọa này đã xuất hiện

dưới hình thức diệt chủng ở Bosnia. Nếu nó không thể được kiềm chế ở đây, nó sẽ nổ ra ở nơi khác, và chương trình nghị sự đối nội của chính quyền Clinton sẽ là một tai nạn sớm.

■    Nếu phương Tây can thiệp thay mặt cho người Bosnia, thì người Nga sẽ làm như vậy thay cho người Serb, và Chiến tranh Lạnh sẽ được tái sinh. Sai. Người Nga có nhiều mối lo sợ về “sự thanh lọc sắc tộc” hơn bất kỳ người nào trên Trái đất. trấn an họ tốt hơn là một chính sách mới của phương Tây thời hậu Chiến tranh Lạnh nhằm đáp trả sớm, rộng rãi chống lại sự đàn áp các dân tộc thiểu số, bao gồm cả các dân tộc thiểu số Nga có ở mọi nước cộng hòa hậu Xô Viết. Cánh hữu của Nga có thể ủng hộ người Serb, nhưng lợi ích cá nhân của Nga nằm ở nơi khác.

■  Người Serb cũng có những bất bình của họ. Sai. Họ làm, nhưng cách họ phản ứng với những bất bình này, theo báo cáo nhân quyền hàng năm của Bộ Ngoại giao, được công bố vào tuần trước, “lùn đi bất cứ điều gì được thấy ở châu Âu kể từ thời Đức Quốc xã.” Thông qua Công ước diệt chủng, can thiệp vũ trang là hợp pháp cũng như chính đáng.

■    Kế hoạch hòa bình của Liên Hợp Quốc là giải pháp thay thế duy nhất.

Sai. Thật đáng kinh ngạc, kế hoạch đề xuất tổ chức lại Bosnia-Herzegovina sau đó là ngừng bắn. Bước đầu tiên tốt hơn sẽ là một Tuyên bố của Liên hợp quốc rằng bất kỳ quốc gia hoặc nhóm sắc tộc nào tiến tới trở thành nhà nước theo nguyên tắc thuần túy dân tộc đều là một quốc gia ngoài vòng pháp luật và sẽ bị coi là như vậy. Như được soạn thảo hiện nay, kế hoạch hòa bình của Liên Hợp Quốc, với bản đồ các tỉnh mà không bên nào trong cuộc xung đột chấp nhận, thực sự là một kế hoạch tiếp tục 'thanh trừng sắc tộc'.” ■

TRƯỜNG HỢP 2 HÌNH ẢNH, LẬP LUẬN VÀ VẤN ĐỀ THỨ HAI

KHỦNG HOẢNG VỊNH BA Tư, 1990-91

Việc phân tích các lập luận chính sách có thể được sử dụng để điều tra cách thức mà các nhà hoạch định chính sách trình bày hoặc cấu trúc các vấn đề. Bằng cách đó, chúng ta có thể xác định các hình ảnh, hoặc các biểu diễn vấn đề, hình thành các quá trình đưa ra và biện minh cho các quyết định. Ví dụ, trong thời kỳ khủng hoảng, hình ảnh của các nhà hoạch định chính sách Hoa Kỳ về một quốc gia khác ảnh hưởng đến các cuộc thảo luận về việc sử dụng đàm phán và gìn giữ hòa bình, áp đặt các biện pháp trừng phạt kinh tế hoặc sử dụng vũ lực chết người. Trường hợp này xem xét các cuộc thảo luận xung quanh quyết định của Hoa Kỳ sử dụng lực lượng quân sự để khiến Iraq rút quân khỏi Kuwait trong Cuộc khủng hoảng vùng Vịnh lần thứ hai năm 1990-1991.

Điều quan trọng là phải nhận ra rằng đã có ba cuộc khủng hoảng vùng Vịnh kể từ năm 1980. Cuộc khủng hoảng vùng Vịnh lần thứ nhất, liên quan đến tám năm chiến tranh giữa Iraq và Iran, kéo dài từ tháng 9 năm 1980 đến tháng 8 năm 1988. Ước tính có nửa triệu thường dân và quân nhân thiệt mạng trong cuộc xung đột.

Cuộc khủng hoảng vùng Vịnh lần thứ ba bắt đầu vào năm 2003 và dường như sắp kết thúc vào năm 2011, khi lực lượng chiếm đóng của Hoa Kỳ và quân đội liên minh tiếp tục rút quân đều đặn khỏi Iraq. Từ năm 2003 đến năm 2010, ước tính có khoảng 700.000 đến 1,5 triệu dân thường Iraq đã chết do hậu quả trực tiếp và gián tiếp của chiến tranh, và khoảng 1.1800 thành viên của lực lượng an ninh và cảnh sát Iraq đã thiệt mạng. [508]Có gần 4.500 quân nhân Hoa Kỳ thiệt mạng và 220 người khác trong lực lượng liên minh, khoảng một nửa trong số họ là người Anh.

Cuộc khủng hoảng vùng Vịnh lần thứ hai có thể được xác định một cách thuận tiện là vào ngày 2 tháng 8 năm 1990, khi Iraq xâm chiếm Kuwait. Bảy tháng sau, vào ngày 3 tháng 3 năm 1991, một lệnh ngừng bắn được ký kết. [509]Khi Iraq xâm lược Kuwait, Hoa Kỳ bắt đầu gửi quân đội và tên lửa Patriot để bảo vệ Ả Rập Saudi và Israel. Mục đích là để bảo vệ chống lại các cuộc tấn công tên lửa SCUD của Iraq vào Riyadh, Tel Aviv và Haifa. Một lệnh cấm vận kinh tế cũng được đưa ra cùng với yêu cầu của Hội đồng Bảo an Hoa Kỳ-Liên Hợp Quốc về việc rút quân ngay lập tức khỏi Kuwait. Trong năm tháng tiếp theo, Saddam Hussein đã không tuân thủ. Vào thời điểm đó, một nghị quyết của Hội đồng Bảo an đã được thông qua cho phép Iraq có thời hạn đến ngày 15 tháng 1 năm 1991 để rút quân. Nghị quyết cho phép can thiệp của liên minh do Hoa Kỳ lãnh đạo sau ngày đó.

Trước thời hạn rút quân khỏi Kuwait, Thượng viện Hoa Kỳ đã tranh luận về giá trị của sự can thiệp của Hoa Kỳ. Hai lựa chọn thay thế chính sách đã được trình bày. Một trong số đó, nghị quyết Dole-Warner, ủng hộ chính quyền Bush và Liên Hợp Quốc bằng cách cho phép sử dụng lực lượng quân sự để buộc rút quân. Nghị quyết khác, nghị quyết Mitchell-Nunn, kêu gọi tiếp tục sử dụng các biện pháp trừng phạt. Tỷ lệ bỏ phiếu ủng hộ nghị quyết Dole-Warner là 52-47.

Nhà khoa học chính trị Richard Cottam và nhà tâm lý học chính trị nhận thức James Voss chỉ ra cách thức điều tra hình ảnh của một quốc gia khác bằng cách tập trung vào các chỉ số về động lực, năng lực, văn hóa và quá trình ra quyết định của quốc gia đó:[510]

■    Hình ảnh đồng minh. Hình ảnh của đồng minh được biết đến bằng cách tìm thấy trong các diễn ngôn chính sách đối ngoại các chỉ số đề cập đến các mục tiêu cùng có lợi của đồng minh, khả năng kinh tế và quân sự đầy đủ nhưng thường ít hơn khả năng của đồng minh, nền văn hóa tương đối văn minh của đồng minh và sự quản lý tốt của đồng minh và quá trình ra quyết định của chính phủ được hỗ trợ phổ biến.

■    Hình ảnh kẻ thù Hình ảnh của nhà nước kẻ thù được biết đến bằng cách tìm thấy trong các diễn ngôn chính sách đối ngoại các chỉ số đề cập đến các động cơ hung hăng, xấu xa và bành trướng của kẻ thù; khả năng kinh tế và quân sự có thể so sánh được nhưng có thể xuyên thủng của kẻ thù; đến nền văn hóa văn minh tương đương của kẻ thù; và đến quá trình ra quyết định của chính phủ nguyên khối và phi dân chủ của kẻ thù.

■    Hình ảnh cấp tiến. Hình ảnh của nhà nước cấp tiến được biết đến bằng cách tìm thấy trong các diễn ngôn chính sách đối ngoại các chỉ số đề cập đến các động cơ cuồng tín hoặc cực đoan, việc nhà nước cấp tiến sử dụng khủng bố để bù đắp cho năng lực kinh tế và quân sự kém cỏi của mình, đến nền văn hóa kém văn minh của nhà nước cấp tiến, và đến một quá trình quyết định được tổ chức tốt và thông minh.

■    Suy thoái hình ảnh. Hình ảnh của nhà nước suy thoái được biết đến bằng cách tìm thấy trong các diễn ngôn chính sách đối ngoại các chỉ số đề cập đến các nhà lãnh đạo được thúc đẩy bởi sự tích lũy và bảo tồn quyền lực cá nhân, khả năng kinh tế và quân sự kém cỏi và suy giảm của nhà nước suy thoái, nền văn hóa kém văn minh của nhà nước suy thoái, và đến một quá trình quyết định lộn xộn và vô tổ chức.

■ Hình ảnh Hoàng gia. Hình ảnh của nhà nước đế quốc được biết đến bằng cách tìm thấy trong các diễn ngôn chính sách đối ngoại các chỉ số đề cập đến các động cơ dựa trên chủ nghĩa dân tộc và hiện đại hóa vì lợi ích của người dân, đến nhu cầu của nhà nước đế quốc đối với sự giúp đỡ từ bên ngoài vì khả năng kinh tế và quân sự kém hơn, đến việc nhà nước đế quốc văn hóa kém văn minh, và các quá trình ra quyết định được quản lý kém đòi hỏi sự hỗ trợ về kinh tế và quân sự.

Trong cuộc khủng hoảng vùng Vịnh Ba Tư lần thứ hai, các cuộc tranh luận tại Thượng viện được tổ chức vào ngày 10,11 và 12 tháng 1 năm 1991. Các lập luận đưa ra trong các cuộc tranh luận chứa đựng những dấu hiệu của những hình ảnh vừa được mô tả. [511]Ví dụ, một người ủng hộ nghị quyết Dole-Warner, người có vị trí gần giống với vị trí của Nhà Trắng, là Thượng nghị sĩ Bryan (D-Nebraska). Phiên điều trần về các thuật ngữ chỉ ra hình ảnh kẻ thù truyền thống của Iraq: “Hussein hiện có nhiều vũ khí dưới nách hơn Hitler khi Quân đội Đức hành quân đến Rheinland... AdolfHitler từng là.”

Đây không phải là hình ảnh của một nhà nước cực đoan hay khủng bố, mà là một nhà nước theo chủ nghĩa bành trướng và hung hăng truyền thống. ,Thượng nghị sĩ Cohen ( R-Maine), một người ủng hộ khác của Dole-Warner, đã sử dụng các lập luận gợi ý hình ảnh của một nhà nước cực đoan hoặc khủng bố: “Không ai trong chúng ta... an toàn trước bạo lực hiện đang gây ra ở Kuwait... Lực lượng an ninh của chúng ta
chỉ cách một chiếc Pan Am 103 bất cứ lúc nào.” Thượng nghị sĩ Hatch (R-Utah) đã sử dụng ngôn ngữ tương tự: “Chúng tôi có lợi ích chính trị lớn trong việc ngăn chặn Hussein cực đoan hóa thế giới Ả Rập.”

Trong số những người ủng hộ nghị quyết Mitchell-Nunn có Thượng nghị sĩ Joseph Biden (D-Delaware), người lập luận: “Vâng, chúng tôi có lợi ích ở Trung Đông. Chúng tôi muốn hỗ trợ dòng dầu tự do. Chúng tôi mong muốn thúc đẩy sự ổn định, bao gồm cả việc đảm bảo an ninh cho Israel. Nhưng chúng tôi chưa nghe thấy một lập luận thuyết phục nào rằng bất kỳ lợi ích sống còn nào của Mỹ đang bị đe dọa theo cách thúc đẩy chúng tôi tham chiến.” Về khả năng quân sự, Thượng nghị sĩ Patrick Moynihan (D-New York) lập luận rằng “Người Iraq không (thậm chí) có công nghệ in tiền giấy của riêng họ”. Ủng hộ việc tiếp tục sử dụng các biện pháp trừng phạt kinh tế, Thượng nghị sĩ Frank Lautenberg (D-New Jersey) lập luận: “Phân tích lịch sử về việc sử dụng các biện pháp trừng phạt kinh tế cho thấy rằng chúng có thể có hiệu quả theo thời gian trong việc buộc quân đội Iraq phải rút khỏi Kuwait.”

Hình C1 lập bản đồ các lập luận ủng hộ nghị quyết do Bob Dole (Cộng hòa Kansas) và John Warner (R-Virginia) tài trợ. Hình này cũng lập bản đồ các phản đối của các thượng nghị sĩ ủng hộ nghị quyết phản đối do George Mitchell (D-Maine) và Sam tài trợ Nunn (D-Georgia). Bác bỏ phản đối cũng được hiển thị. Các con số trong ngoặc đơn là số phiếu bầu cho các phần khác nhau của lập luận ủng hộ can thiệp quân sự. Các cuộc bỏ phiếu đều theo các đảng phái, ngoại trừ hai đảng viên Đảng Dân chủ đã bỏ phiếu cho Nghị quyết Dole-Warner. Bởi vì hai thượng nghị sĩ không có mặt để bỏ phiếu, tổng số là 98 phiếu.

YÊU CẦU (52)

Thượng viện nên cho phép sử dụng vũ lực theo nghị quyết Dole-Warner.

HÌNH C2

Lập luận của Thượng viện ủng hộ và phản đối sự tham gia của Hoa Kỳ theo nghị quyết 678 của hội đồng an ninh cho phép can thiệp quân sự để buộc Iraq phải rút quân khỏi Kuwait (29/11/1990)

Cuộc tranh luận tại Thượng viện bao gồm các lập luận dường như là hệ quả của ít nhất ba hình ảnh về Iraq. Các lập luận ủng hộ Nghị quyết Dole-Warner cho phép tiến hành một cuộc tấn công quân sự dường như là hệ quả của hình ảnh Iraq là một quốc gia khủng bố cực đoan hoặc một quốc gia suy thoái. Đổi lại, các lập luận ủng hộ việc tiếp tục các biện pháp trừng phạt kinh tế dường như bắt nguồn từ hình ảnh Iraq là một quốc gia kẻ thù thông thường như Đức trong Thế chiến II. Điểm chính là hình ảnh thúc đẩy các biểu hiện vấn đề, từ đó thúc đẩy quá trình tranh luận xung quanh các vấn đề quan trọng của chính sách đối nội và đối ngoại. ■

Phân tích chính sách truyền thông

MỤC TIÊU

Bằng cách nghiên cứu chương này, bạn sẽ có thể

■     Mô tả các giai đoạn trong quy trình

của truyền thông chính sách.

■     Phân tích chính sách tương phản, phát triển tài liệu, giao tiếp tương tác và sử dụng kiến thức.

■     Giải thích mối quan hệ giữa các quá trình phân tích chính sách, truyền thông chính sách và hoạch định chính sách.

■     Mô tả các yếu tố chính của giấy tờ về vấn đề chính sách và bản ghi nhớ chính sách.

■     Xác định các yếu tố giải thích việc sử dụng, lạm dụng và lạm dụng phân tích chính sách.

■     Dịch lập luận chính sách thành một bài tường thuật bằng văn bản có cấu trúc.

■     Lập kế hoạch, trình bày và đánh giá một cuộc họp giao ban bằng miệng.

■     Truyền đạt một phân tích thống kê phức tạp cho nhiều đối tượng.

P

phân tích chính sách là sự khởi đầu, không phải là kết thúc, của những nỗ lực để cải thiện chính sách. Đây là lý do tại sao chúng tôi định nghĩa phân tích chính sách không chỉ là một quá trình tạo ra và đánh giá nghiêm túc thông tin liên quan đến chính sách mà còn truyền đạt thông tin này với kỳ vọng rằng nó sẽ được sử dụng. Để chắc chắn, chất lượng phân tích là quan trọng, nhưng phân tích chất lượng không nhất thiết phải sử dụng phân tích. Có sự khác biệt lớn giữa việc tạo ra các phân tích và việc các nhà hoạch định chính sách sử dụng nó (xem Hộp 1).

Từ Chương 9 của Phân tích chính sách công, Phiên bản thứ năm. William N. Dunn. Bản quyền © 2012 của Pearson Education, Inc. Bảo lưu mọi quyền.

HỘP 1 PHÂN TÍCH CHÍNH SÁCH SẢN XUẤT—KỲ NGHÈO

nhà máy gỗ được quản lý

QUÁ TRÌNH TRUYỀN THÔNG CHÍNH SÁCH

Việc truyền đạt kiến thức liên quan đến chính sách có thể được xem như một quá trình gồm bốn giai đoạn bao gồm phân tích chính sách, phát triển tài liệu, truyền thông tương tác và sử dụng kiến thức. Như Hình 1 cho thấy, phân tích chính sách được bắt đầu trên cơ sở yêu cầu thông tin hoặc lời khuyên từ các bên liên quan tại các thời điểm khác nhau trong quá trình hoạch định chính sách. Để đáp ứng các yêu cầu, các nhà phân tích tạo ra và đánh giá nghiêm túc thông tin về các vấn đề chính sách, kết quả chính sách dự kiến, chính sách ưa thích , kết quả chính sách được quan sát và hiệu suất chính sách. Để truyền đạt những thông tin như vậy, các nhà phân tích phải phát triển các loại tài liệu khác nhau: bản ghi nhớ chính sách, tài liệu ban hành chính sách, bản tóm tắt điều hành, phụ lục chứa thông tin định tính và định lượng, thông cáo báo chí và thư gửi biên tập viên. Đổi lại, nội dung của các tài liệu này được truyền đạt thông qua các bài thuyết trình tương tác thuộc các loại khác nhau: hội thoại, hội nghị, cuộc họp, tóm tắt và điều trần. Mục đích của việc phát triển các tài liệu liên quan đến chính sách và thuyết trình là để nâng cao triển vọng sử dụng kiến thức.

Đường đứt nét trong Hình 1 chỉ ra rằng các nhà phân tích ảnh hưởng gián tiếp đến việc sử dụng kiến thức. Ngược lại, các đường liền nét chỉ ra rằng các nhà phân tích chính sách có thể ảnh hưởng trực tiếp đến chất lượng của các kết luận và khuyến nghị đạt được thông qua phân tích. Các nhà phân tích cũng có thể ảnh hưởng trực tiếp đến hình thức, nội dung và sự phù hợp của các tài liệu liên quan đến chính sách và các bài thuyết trình.

Nhiệm vụ trong Tài liệu chính sách

Kiến thức và kỹ năng cần thiết để tiến hành phân tích chính sách khác với kiến thức và kỹ năng cần thiết để xây dựng văn bản chính sách. Việc phát triển các tài liệu truyền đạt kiến thức có thể sử dụng được đòi hỏi các kỹ năng tổng hợp, tổ chức, dịch thuật, đơn giản hóa, hiển thị và tóm tắt thông tin.

HÌNH 1

Quy trình truyền thông chính sách

tổng hợp . Các nhà phân tích thường làm việc với hàng trăm trang báo cáo đã xuất bản trước đây, các bài báo và tạp chí, tóm tắt các cuộc phỏng vấn với các bên liên quan và những người cung cấp thông tin quan trọng khác, bản sao của luật mẫu và hiện hành, bảng chuỗi thống kê, v.v. Thông tin phải được tổng hợp thành văn bản có độ dài từ một đến hai trang (bản ghi nhớ chính sách) đến hàng chục trang (báo cáo chính sách và báo cáo). Thông tin cũng phải được tổng hợp dưới dạng tóm tắt điều hành và thông cáo báo chí.

Tổ chức. Các nhà phân tích phải có khả năng tổ chức thông tin một cách chặt chẽ, nhất quán về mặt logic và kinh tế. Mặc dù các tài liệu khác nhau về phong cách, nội dung và độ dài nhưng chúng thường có một số yếu tố chung nhất định:

■    Tổng quan hoặc tóm tắt nội dung của bài báo

■    Bối cảnh của những nỗ lực trước đây để giải quyết vấn đề

■    Chẩn đoán phạm vi, mức độ nghiêm trọng và nguyên nhân của vấn đề

■    Xác định và đánh giá các giải pháp thay thế

■    Đề xuất các hành động có thể giải quyết vấn đề

■    Các tài liệu về vấn đề chính sách, trái ngược với các bản ghi nhớ chính sách, thường bao gồm các bảng và biểu đồ, phụ lục kỹ thuật giải thích kết quả phân tích dữ liệu, tóm tắt luật hiện hành và luật được đề xuất, giải thích các công thức và phương trình, và các tài liệu hỗ trợ khác

Bản dịch . Thuật ngữ chuyên ngành và kỹ thuật phân tích chính sách phải được dịch sang ngôn ngữ của các bên liên quan chính sách. Trong nhiều trường hợp, điều này đòi hỏi phải chuyển đổi các khái niệm lý thuyết trừu tượng và các thói quen phân tích và thống kê phức tạp thành ngôn ngữ và lập luận thông thường của những người không phải là chuyên gia. Khi khán giả bao gồm các chuyên gia về vấn đề (ví dụ: các nhà phân tích khác và các chuyên gia nhân viên), thì phần trình bày chi tiết về các khái niệm lý thuyết và quy trình phân tích và thống kê có thể được đưa vào các phụ lục.

đơn giản hóa . Các giải pháp tiềm năng cho một vấn đề thường rất phức tạp. Sự kết hợp và hoán vị của các lựa chọn thay thế chính sách và kết quả có thể dễ dàng vượt quá con số hàng trăm. Trong những trường hợp như vậy, một tập hợp nhỏ hơn các tùy chọn và kết quả có thể được hiển thị dưới dạng ma trận hoặc “thẻ điểm”. [512]Một cách khác để đơn giản hóa sự phức tạp là sử dụng cây quyết định hoặc bảng chiến lược như một phần của cây quyết định. Việc đơn giản hóa các mối quan hệ định lượng phức tạp cũng có thể được thực hiện bằng cách trình bày trong hoặc các trường hợp ngôn ngữ thông thường tiêu biểu cho các cấu hình định lượng.[513]

Hiển thị trực quan. Sự sẵn có của đồ họa máy tính tiên tiến, thân thiện với người dùng đã làm tăng đáng kể khả năng giao tiếp bằng hình ảnh hiệu quả. Hiển thị trực quan thông tin định lượng—biểu đồ thanh, biểu đồ, biểu đồ hình tròn, biểu đồ đường, bản đồ được tạo từ hệ thống thông tin địa lý (GIS)—là điều cần thiết để truyền thông chính sách hiệu quả.[514]

Tóm tắt . Các nhà hoạch định chính sách với những chương trình nghị sự dày đặc hoạt động trong những hạn chế nghiêm trọng về thời gian khiến họ chỉ đọc được không quá vài phút mỗi ngày. Các thành viên của Quốc hội Hoa Kỳ dành khoảng mười lăm phút mỗi ngày để đọc và phần lớn thời gian này được dành cho các tờ báo địa phương và quốc gia. [515]Điều này cũng đúng đối với các nhà hoạch định chính sách cấp cao hơn trong các cơ quan như Bộ Ngoại giao Hoa Kỳ. Trong những trường hợp này, các nhà phân tích nhân viên thực hiện một vai trò thiết yếu trong việc tóm tắt các nhà hoạch định chính sách, những người có nhiều khả năng đọc một bản tóm tắt điều hành hoặc bản ghi nhớ cô đọng hơn là một bài báo đầy đủ về chính sách.

Sự đa dạng của các tài liệu chính sách thu hút sự chú ý đến thực tế là có nhiều cách để phát triển các tài liệu bằng văn bản phù hợp trên cơ sở phân tích chính sách giống nhau. Ngoài ra còn có nhiều đối tượng cho thông tin liên quan đến chính sách. “Khách hàng” ngay lập tức thường chỉ là một đối tượng và giao tiếp hiệu quả có thể yêu cầu các nhà phân tích phát triển các tài liệu khác nhau cho các đối tượng khác nhau, do đó, suy nghĩ chiến lược về các cơ hội cải thiện chính sách: “Suy nghĩ chiến lược về thành phần đối tượng là điều cần thiết để giao tiếp hiệu quả. Việc lựa chọn đối tượng không phải là việc chỉ dành cho khách hàng trực tiếp. ... Có nhiều khách hàng cần tiếp cận; một số có thể là ngoại vi, một số từ xa, một số trong tương lai, nhưng tất cả đều là một phần của đối tượng tiềm năng.” [516]Ví dụ, khi việc chuẩn bị thông cáo báo chí được cho phép theo quy trình vận hành tiêu chuẩn, thông cáo báo chí là một phương tiện thích hợp để tiếp cận công chúng thông qua các phương tiện thông tin đại chúng. [517]Một bài viết về vấn đề chính sách và bản ghi nhớ chính sách thì không. Tuy nhiên, nếu mục đích là để giao tiếp với khách hàng trực tiếp, thì bản tóm tắt điều hành hoặc bản ghi nhớ chính sách có khả năng hiệu quả nhất.

Nhiệm vụ trong bài thuyết trình và tóm tắt

Cũng giống như thủ tục tiến hành phân tích khác với thủ tục xây dựng văn bản chính sách, thủ tục xây dựng các tài liệu này cũng khác với thủ tục trình bày miệng và báo cáo tóm tắt. Một phương tiện giao tiếp phổ biến là tài liệu được gửi qua thư, một phương tiện khách quan để tiếp cận khách hàng và các bên liên quan chính sách khác. Hạn chế chính của phương tiện này là khả năng một tài liệu sẽ đến được tay những người thụ hưởng dự kiến—nhưng sau đó lại nằm trên kệ. Xác suất sử dụng được nâng cao khi các ý tưởng được truyền đạt thông qua các bài thuyết trình về chính sách. Các bài thuyết trình về chính sách, bao gồm các cuộc trò chuyện, hội nghị, cuộc họp giao ban, cuộc họp và điều trần, tạo thành một phương thức giao tiếp tích cực có liên quan tích cực đến việc sử dụng kiến thức liên quan đến chính sách.[518]

Mặc dù không có bộ quy tắc được hệ thống hóa cho việc trình bày bằng miệng, nhưng kinh nghiệm cho thấy rằng một số hướng dẫn chung là quan trọng để truyền thông chính sách hiệu quả. Những hướng dẫn này đưa ra nhiều chiến lược truyền thông

HỘP 2 GIAO TIẾP TIẾP THEO

thích hợp cho các trường hợp dự phòng khác nhau được tìm thấy trong các thiết lập thực hành phức tạp. Sau đây là một trong những trường hợp bất ngờ này:

■      Quy mô của nhóm bao gồm khán giả

■      Số lượng chuyên gia trong lĩnh vực vấn đề được giải quyết

■      Sự quen thuộc của các thành viên trong nhóm với các phương pháp phân tích

■      Độ tin cậy của nhà phân tích đối với nhóm

■    Mức độ quan trọng của bài thuyết trình đối với các chính sách đang được xem xét tích cực

Trong những bối cảnh như vậy, nhiều chiến lược truyền thông là rất cần thiết: Không có “khách hàng chung” nào sử dụng các tiêu chuẩn giống nhau để đánh giá tính hợp lý, phù hợp và khả năng sử dụng của phân tích chính sách. Các bài trình bày chính sách hiệu quả phụ thuộc vào việc các chiến lược truyền thông phù hợp với đặc điểm của đối tượng để phân tích chính sách (Hộp 2).

GIẤY PHÁT HÀNH CHÍNH SÁCH

Một bài viết về vấn đề chính sách nên cung cấp câu trả lời cho một số câu hỏi:

■    Các hướng hành động thực tế hoặc tiềm năng nào là đối tượng gây bất đồng giữa các bên liên quan?

■      Vấn đề có thể được định nghĩa theo những cách khác nhau nào?

■      Phạm vi và mức độ nghiêm trọng của vấn đề là gì?

■      Làm thế nào là vấn đề có khả năng thay đổi trong tương lai?

■      Những mục tiêu và mục tiêu nên được theo đuổi để giải quyết vấn đề?

■      Làm thế nào có thể đo lường được mức độ thành công trong việc đạt được các mục tiêu?

■    Những hoạt động nào hiện đang được tiến hành để giải quyết vấn đề?

■    Những lựa chọn thay thế chính sách mới hoặc phù hợp nào nên được coi là cách

để giải quyết vấn đề?

■    Những lựa chọn thay thế nào là thích hợp hơn, với các mục tiêu và mục tiêu?

Để trả lời những câu hỏi này, nhà phân tích cần có kiến thức và kỹ năng viết các bài báo về vấn đề chính sách. Chỉ gần đây, những kiến thức và kỹ năng như vậy mới trở thành một phần không thể thiếu trong các chương trình giảng dạy tại các khoa của trường đại học và các trường chuyên nghiệp về chính sách công, quản lý công và hành chính công. Phân tích chính sách, mặc dù được rút ra và xây dựng trên các ngành khoa học xã hội, nhưng khác với các ngành đó vì nó tìm cách cải thiện cũng như hiểu các quy trình hoạch định chính sách. Về khía cạnh này, phân tích chính sách có những đặc điểm làm cho nó trở thành một môn học áp dụng hơn là một môn chính sách cơ bản. 8 Các nhà phân tích cần có được kiến thức và kỹ năng được cung cấp trong các nguyên tắc chính sách cơ bản. Nhưng mục đích của phân tích chính sách vẫn là ứng dụng hơn là cơ bản. Đặc điểm của các nguyên tắc chính sách cơ bản và áp dụng được thể hiện trong Bảng 1.

Các vấn đề được giải quyết trong Tài liệu về vấn đề chính sách

Bài viết về vấn đề chính sách có thể giải quyết các vấn đề trong hầu hết mọi lĩnh vực: y tế, giáo dục, phúc lợi, tội phạm, lao động, năng lượng, viện trợ nước ngoài, an ninh quốc gia, nhân quyền, v.v. Các bài báo thuộc bất kỳ một trong những lĩnh vực vấn đề này có thể tập trung vào các vấn đề ở một hoặc nhiều cấp chính quyền. Ví dụ, ô nhiễm không khí, sự nóng lên toàn cầu và khủng bố đều có phạm vi quốc tế, quốc gia và địa phương. Giấy tờ phát hành có thể được trình bày dưới dạng “báo cáo của nhân viên”, “báo cáo tóm tắt”, “giấy tờ tùy chọn” hoặc cái gọi là “sách trắng”. Dưới đây là danh sách minh họa các vấn đề có thể là trọng tâm của một bài viết về vấn đề chính sách:

■    Nhóm thương lượng công đoàn nên chấp nhận hợp đồng nào trong một số hợp đồng?

■    Thị trưởng có nên tăng chi phí bảo trì đường bộ không?

BẢNG 1

Hai loại kỷ luật chính sách Đặc điểm cơ bản

áp dụng

Nguồn gốc của vấn đề Phương pháp tiêu biểu Loại hình nghiên cứu

Mục tiêu chính Truyền thông Truyền thông Nguồn khuyến khích

• Đồng nghiệp đại học

• Mô hình định lượng

• Thu thập dữ liệu gốc

• Cải thiện lý thuyết

• Bài báo hoặc Sách

• Khoa Đại học

• Khách hàng Chính phủ và Người dân

• Phát triển Lập luận vững chắc

• Tổng hợp và đánh giá dữ liệu hiện có

• Cải thiện Thực hành

• Bản ghi nhớ chính sách hoặc Giấy phát hành

• Các cơ quan chính phủ và các nhóm công dân

8 Các thuật ngữ cơ bản và áp dụng chỉ được sử dụng để thuận tiện. Người ta thừa nhận rộng rãi rằng hai định hướng hướng tới khoa học này chồng chéo lên nhau trong thực tế. Nhiều tiến bộ quan trọng nhất trong khoa học xã hội cơ bản bắt nguồn từ công việc ứng dụng về các vấn đề và xung đột thực tế. Đặc biệt, hãy xem Karl W. Deutsch, Andrei S. Markovits, và John Platt, Advances in the Social Sciences, 1900-1980: What, Who, Where, How? (Lanham, MD: University Press of America và Abt Books, 1986).

■    Người quản lý thành phố có nên cài đặt hệ thống thông tin quản lý trên máy vi tính không?

■    Thị trưởng nên đệ trình kế hoạch giao thông công cộng nào để được liên bang tài trợ?

■    Một cơ quan nhà nước có nên thành lập một văn phòng đặc biệt để tuyển dụng người thiểu số và phụ nữ cho các vị trí công vụ?

■    Liệu một nhóm công dân có nên ủng hộ luật bảo vệ môi trường ngay bây giờ trước Quốc hội?

■    Thống đốc có nên phủ quyết một dự luật thuế được thông qua bởi cơ quan lập pháp tiểu bang?

■    Giám đốc cơ quan có nên ủng hộ kế hoạch về giờ làm việc linh hoạt (flextime) không?

■    Một nhà lập pháp có nên ủng hộ dự luật hạn chế bán súng ngắn không?

■    Tổng thống có nên rút viện trợ nước ngoài từ các quốc gia vi phạm nhân quyền?

■    Đại hội đồng Liên Hợp Quốc có nên lên án việc vi phạm nhân quyền ở một quốc gia cụ thể không?

■    Hoa Kỳ có nên rút khỏi Tổ chức Lao động Quốc tế?

■    Có nên tăng thuế đối với đầu tư nước ngoài của các tập đoàn đa quốc gia đã đăng ký tại Hoa Kỳ?

Các yếu tố của giấy vấn đề chính sách

Một bài viết về vấn đề chính sách nên

khám phá vấn đề ở độ sâu đủ để cung cấp cho người đọc ý tưởng tốt về các khía cạnh của nó và phạm vi khả thi của giải pháp, để người ra quyết định có thể kết luận hoặc không làm gì thêm hoặc tiến hành một nghiên cứu dứt khoát hướng tới một số khuyến nghị hành động.[519]

Theo kinh nghiệm của tác giả này, hầu hết các bài viết về vấn đề chủ yếu liên quan đến việc hình thành một vấn đề và các giải pháp khả thi. Hiếm khi bài viết đưa ra kết luận hoặc khuyến nghị dứt khoát. Mặc dù một bài viết về vấn đề có thể bao gồm các khuyến nghị và phác thảo các kế hoạch giám sát và đánh giá kết quả chính sách, nhưng về cơ bản, đây là giai đoạn đầu tiên của quá trình phân tích chính sách chuyên sâu có thể được thực hiện sau đó.

Khi chuẩn bị một bài viết về vấn đề, nhà phân tích cần chắc chắn một cách hợp lý rằng tất cả các câu hỏi chính đã được giải quyết. Mặc dù các giấy tờ phát hành khác nhau tùy theo bản chất của vấn đề đang được điều tra, nhưng hầu hết đều chứa một số yếu tố tiêu chuẩn. [520]Những yếu tố này đã được tổ chức xung quanh khuôn khổ phân tích chính sách được trình bày trong văn bản này (xem Bảng 1).

Quan sát rằng mỗi yếu tố của vấn đề giấy yêu cầu các phương pháp phân tích chính sách khác nhau để sản xuất và chuyển đổi thông tin. Tuy nhiên, một bài viết về vấn đề chính sách về cơ bản là một cuộc điều tra tiền cứu (ex ante) . Nó dựa trên thông tin hạn chế về các hành động, kết quả và hiệu suất trong quá khứ, và về mặt này, nó khác với đánh giá chương trình và các nghiên cứu hồi cứu (hồi sau) khác . Phụ lục 1 cung cấp một danh sách kiểm tra để chuẩn bị một bài viết về vấn đề chính sách.

Bản ghi nhớ chính sách

Nhiều người lầm tưởng rằng các nhà phân tích chính sách dành phần lớn thời gian của họ để phát triển các tài liệu, nghiên cứu và báo cáo về vấn đề chính sách. Trên thực tế, hoạt động chính của hầu hết các nhà phân tích là chuẩn bị các bản ghi nhớ chính sách. Trong khi báo cáo vấn đề là một hoạt động dài hạn liên quan đến việc tiến hành nghiên cứu và phân tích chính sách trong nhiều tháng, thì bản ghi nhớ chính sách được chuẩn bị trong một khoảng thời gian ngắn—thường không quá một tháng, nhưng thường là vài ngày. Sự khác biệt giữa bài báo, nghiên cứu hoặc báo cáo và bản ghi nhớ chính sách phản ánh một số khác biệt giữa phân tích chính sách cơ bản và ứng dụng được tóm tắt trong Bảng 1.

Bản ghi nhớ chính sách phải ngắn gọn, tập trung và được tổ chức tốt. Nó báo cáo thông tin cơ bản và đưa ra kết luận hoặc khuyến nghị, thường là để đáp ứng yêu cầu từ khách hàng. Bản ghi nhớ chính sách thường tóm tắt và đánh giá một hoặc nhiều vấn đề giấy tờ hoặc báo cáo, cùng với các tài liệu dự phòng và dữ liệu thống kê kèm theo.

Định dạng của một bản ghi nhớ, khác nhau giữa các cơ quan, được thiết kế để đọc nhanh và hiệu quả. Hầu hết các bản ghi nhớ hiển thị tên của người nhận, tên của nhà phân tích gửi bản ghi nhớ, ngày và chủ đề trên các dòng riêng biệt ở đầu trang. Hầu hết các cơ quan đều có các mẫu in sẵn cho các bản ghi nhớ. Các chương trình xử lý văn bản có các mẫu cho bản ghi nhớ và các tài liệu tiêu chuẩn khác. Người viết bản ghi nhớ chính sách nên tận dụng mọi cơ hội để truyền đạt rõ ràng và hiệu quả những điểm chính của phân tích:

■    Dòng chủ đề nên trình bày ngắn gọn về kết luận, khuyến nghị hoặc mục đích chính của bản ghi nhớ.

■    Phần nội dung của bản ghi nhớ (thường không quá hai trang) nên chứa các tiêu đề mô tả các phần chính.

■    Danh sách gạch đầu dòng nên được sử dụng để làm nổi bật một nhóm nhỏ (không quá năm) mục quan trọng như mục tiêu, mục tiêu hoặc tùy chọn.

■    Đoạn giới thiệu nên xem lại yêu cầu cung cấp thông tin và phân tích, trình bày lại (những) câu hỏi chính mà khách hàng đã hỏi và mô tả các mục tiêu của bản ghi nhớ.

BAN 2

Các yếu tố của một tờ giấy phát hành và phương pháp tạo thông tin

Liên quan đến từng yếu tố

phương pháp phần tử

k BẢNG 2

Yếu tố

Phương pháp

II. Ý NGHĨA CỦA VẤN ĐỀ

A. Đánh giá hiệu suất chính sách trong quá khứ

B. Đánh giá phạm vi và mức độ nghiêm trọng của vấn đề

C. Xác định nhu cầu phân tích

SỰ ĐÁNH GIÁ

III. BÁO CÁO VẤN ĐỀ

A. Chẩn đoán vấn đề

B. Mô tả các bên liên quan chính

C. Xác định mục đích và mục tiêu

VẤN ĐỀ

CẤU TRÚC

IV. PHÂN TÍCH CÁC GIẢI PHÁP THAY THẾ

A. Mô tả các lựa chọn thay thế

B. Dự báo hậu quả của các phương án

C. Mô tả bất kỳ hiệu ứng lan tỏa và ngoại tác nào

D. Đánh giá các hạn chế và tính khả thi về mặt chính trị

DỰ BÁO

V. KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ

A. Chọn tiêu chí hoặc quy tắc quyết định

B. Nêu kết luận và kiến nghị

C. Mô tả (các) phương án ưu tiên

D. Vạch ra chiến lược thực hiện

E. Kế hoạch giám sát và đánh giá tổng hợp

F. Liệt kê những hạn chế và hậu quả không lường trước được Tài liệu tham khảo Phụ lục

ĐƠN THUỐC

Tóm tắt điều hành

Tóm tắt điều hành là bản tóm tắt các yếu tố chính của một bài báo hoặc báo cáo về vấn đề chính sách. Tóm tắt điều hành thường có các yếu tố sau:

■      Mục đích của bài báo hoặc nghiên cứu được tóm tắt

■      Bối cảnh của vấn đề hoặc câu hỏi được giải quyết

■      Những phát hiện hoặc kết luận chính

■      Cách tiếp cận phân tích và phương pháp luận (khi thích hợp)

■      Kết luận và kiến nghị (khi được yêu cầu)

Bức Thư Truyền

Một lá thư chuyển giao sẽ đi kèm với một bài báo hoặc nghiên cứu về vấn đề chính sách. Mặc dù thư chuyển giao có nhiều yếu tố của một bản ghi nhớ chính sách, nhưng mục đích của bức thư là giới thiệu cho người nhận về bài báo hoặc nghiên cứu lớn hơn. Các yếu tố phổ biến của một bức thư truyền như sau:

■      Tiêu đề thư hoặc địa chỉ của nhà phân tích gửi báo cáo hoặc nghiên cứu

■    Tên, chức danh chính thức và địa chỉ của (những) khách hàng đã yêu cầu bài viết hoặc nghiên cứu

■   Một đoạn văn ngắn nêu câu hỏi hoặc vấn đề mà (các) khách hàng mong muốn nhà phân tích giải quyết

■      Một bản tóm tắt ngắn gọn về các kết luận hoặc khuyến nghị quan trọng nhất

■   Xem xét các thỏa thuận để liên lạc hoặc làm việc với khách hàng, ví dụ, một cuộc họp báo theo lịch trình về vấn đề hoặc nghiên cứu

■   Một tuyên bố kết luận cho biết nhà phân tích có thể liên hệ ở đâu và bằng cách nào để trả lời bất kỳ câu hỏi nào

■      Chữ ký có tên và chức danh của nhà phân tích hoặc người giám sát của nhà phân tích

TỔNG KẾT HÓA MIỆNG VÀ HIỂN THỊ TRỰC QUAN

Văn bản chỉ là một phương tiện để truyền đạt kết quả phân tích chính sách. Khác là giao ban bằng miệng. Mặc dù phần tóm tắt hoặc thuyết trình bằng miệng có nhiều yếu tố giống như bài báo phát hành, nhưng cách tiếp cận để lập kế hoạch và thực hiện phần trình bày bằng miệng lại hoàn toàn khác. Các yếu tố của một cuộc họp giao ban bằng miệng thường bao gồm những điều sau đây:

■      Khai mạc và chào mừng đại biểu

■      Bối cảnh của cuộc họp

■      Những phát hiện chính của bài báo hoặc báo cáo

■      Cách tiếp cận và phương pháp

■      Dữ liệu được sử dụng làm cơ sở cho phân tích

■      Kết luận hoặc khuyến nghị

■      Câu hỏi từ người tham gia

■      Đóng cửa

Biết đối tượng là một trong những khía cạnh quan trọng nhất của việc lập kế hoạch cho các cuộc họp báo. Trong bối cảnh này, một loạt câu hỏi quan trọng cần được trả lời trước cuộc họp báo:

■      Lượng khán giả lớn như thế nào?

■   Có bao nhiêu thành viên của khán giả là chuyên gia về vấn đề bạn đang giải quyết?

■   Bao nhiêu phần trăm khán giả hiểu phương pháp nghiên cứu của bạn?

■   Bạn có đáng tin cậy đối với các thành viên của khán giả?

■   Khán giả thích thông tin chi tiết hay tổng quát?

■   Cuộc họp giao ban nằm ở đâu trong quá trình hoạch định chính sách? Ở giai đoạn bắt đầu hoặc thiết lập chương trình nghị sự? Ở giữa hoặc giai đoạn thực hiện và thích ứng? Ở giai đoạn kết thúc hay chấm dứt chính sách?

Câu trả lời cho những câu hỏi này chi phối chiến lược và chiến thuật giao tiếp phù hợp với đối tượng cụ thể. Ví dụ: nếu khán giả là một nhóm cỡ trung bình với 20 đến 25 người, thì sự đa dạng tiềm năng của khán giả đòi hỏi các chiến lược và chiến thuật truyền thông cụ thể:

■   Lưu hành các tài liệu cơ bản trước cuộc họp để mọi người sẽ bắt đầu từ một cơ sở chung.

■   Nói với cả nhóm rằng chiến lược đã chọn được thiết kế để đáp ứng các mục tiêu của cả nhóm nhưng nó có thể không đáp ứng nhu cầu của mọi người.

■   Tập trung vào chương trình nghị sự của các nhà hoạch định chính sách quan trọng, ngay cả khi bạn mất phần còn lại của khán giả.

Một vấn đề phổ biến khác trong các cuộc họp giao ban là các nhà hoạch định chính sách có thể đưa các chuyên gia nhân viên của họ đến cuộc họp giao ban. Nếu phần lớn khán giả có kiến thức chuyên môn trong lĩnh vực bạn đang đề cập, thì các chiến lược và chiến thuật sau đây là phù hợp:

■   Tránh tham gia vào một “cuộc thi kiến thức” với các chuyên gia về chủ đề. Thay vào đó hãy tập trung vào mục đích của bài thuyết trình.

■      Tận dụng chuyên môn của nhóm bằng cách tập trung vào các phát hiện và khuyến nghị.

■   Tránh trình bày dài dòng về tài liệu cơ bản và mô tả các phương pháp.

■      Cố gắng tạo ra đối thoại và tranh luận hiệu quả về các lựa chọn chính sách.

Một vấn đề quan trọng không kém trong giao ban miệng là biết từng thành viên trong nhóm. Ví dụ, điều quan trọng là phải biết liệu các khách hàng trực tiếp cho phân tích chính sách có

■      Các chuyên gia trong lĩnh vực có vấn đề

■      Làm quen với các phương pháp phân tích của bạn

■      Những người tham gia có ảnh hưởng trong quá trình chính sách

■      Hướng tới thông tin chi tiết so với thông tin rộng

■      Có cổ phần cao, trung bình hoặc thấp trong kết quả

■      Quan trọng về mặt chính trị đối với sự thành công của các đề xuất của bạn

Cuối cùng, hiệu quả của các cuộc họp giao ban bằng miệng có thể được nâng cao đáng kể bằng các hình ảnh đồ họa khác nhau. Phổ biến nhất trong số này là phim trong suốt được sử dụng với máy chiếu trên cao và các trang trình bày được tạo bởi đồ họa máy tính và các chương trình trình bày như Microsoft PowerPoint ® . Khi sử dụng phim trong suốt và trang trình bày, điều quan trọng là phải nhận ra rằng chúng không phù hợp khi bạn muốn có một phong cách trình bày thân mật—các trang trình bày trên đầu có xu hướng làm cho phần tóm tắt trở nên khó khăn và gây khó khăn cho việc đối thoại cởi mở. Điều quan trọng là phải tuân theo các hướng dẫn sau:

■      Giữ cho phim trong suốt và trang chiếu đơn giản, với văn bản cô đọng và được đánh dấu.

■      Sử dụng các chữ và dòng văn bản rõ ràng, đậm nét, không lộn xộn.

■      Tránh các cách phối màu phức tạp, nghệ thuật đại chúng và các mẫu lạ mắt.

■   Làm nổi bật những điểm quan trọng và sử dụng các màu khác nhau. Nền tối với các chữ màu trắng hoặc vàng chồng lên nhau sẽ hiệu quả.

■      Giới hạn văn bản trên bất kỳ trang nào tối đa là mười dòng.

■   Đảm bảo chiều rộng của màn hình ít nhất bằng 1/6 khoảng cách giữa màn hình và người xem xa nhất.

■   Đảm bảo rằng người xem gần nhất cách màn hình ít nhất hai chiều rộng màn hình.

■      Giữ nguyên độ trong suốt hoặc trượt trong tối thiểu hai phút.

Điều này giúp người xem có thời gian để đọc, cộng thêm 30 giây để nghiên cứu nội dung.

■   Để đèn phòng sáng— phim trong suốt và phim chiếu được thiết kế cho phòng có ánh sáng. Nó không phải là một rạp chiếu phim.

■   Tắt máy chiếu hoặc bôi đen màn hình máy tính khi bạn muốn hướng sự chú ý trở lại bạn và thiết lập lại giao tiếp bằng mắt.

Đây chỉ là một vài trong số các chiến lược và chiến thuật phù hợp với các đối tượng và phương tiện truyền thông khác nhau. Với mục tiêu lựa chọn phương tiện truyền thông và sản phẩm phù hợp với đặc điểm của khán giả, nhiều loại màn hình trực quan có sẵn cho nhà phân tích mong muốn truyền đạt ý tưởng một cách hiệu quả. Những đồ họa tương tự này có thể được tạo bằng Microsoft Excel và PowerPoint.

■     Ma trận tác động đến quyền chọn (“Thẻ điểm Goeller”)

■     bảng tính

■     biểu đồ thanh

■     Biểu đồ hình tròn

■     biểu đồ tần số

■     Ogives (đường cong tần số tích lũy)

■     Điểm phân tán

■     Biểu đồ chuỗi thời gian và chuỗi điều khiển bị gián đoạn

■     sơ đồ ảnh hưởng

■     cây quyết định

■     bảng chiến lược

PHÂN TÍCH CHÍNH SÁCH TRONG QUÁ TRÌNH XÂY DỰNG CHÍNH SÁCH

Chúng tôi định nghĩa phân tích chính sách là một quá trình điều tra đa ngành nhằm tạo ra, đánh giá quan trọng và truyền đạt thông tin liên quan đến chính sách. Là một môn học giải quyết vấn đề, nó dựa trên các phương pháp khoa học xã hội, lý thuyết và những phát hiện thực chất để giải quyết các vấn đề thực tế. Chúng tôi đã nhấn mạnh rằng phân tích chính sách là một loạt các hoạt động trí tuệ gắn liền với một quá trình chính trị được gọi là hoạch định chính sách. Sự khác biệt giữa hai khía cạnh này—trí thức và chính trị —rất quan trọng để hiểu việc sử dụng, không sử dụng và lạm dụng phân tích của các nhà hoạch định chính sách.

Xem xét ba khía cạnh liên quan đến nhau của việc sử dụng thông tin:

■   Thành phần người dùng. Phân tích được sử dụng bởi các cá nhân cũng như tập thể (ví dụ: cơ quan, văn phòng, cơ quan lập pháp). Khi việc sử dụng phân tích liên quan đến lợi ích cá nhân (hoặc tổn thất) trong giá trị thông tin nhận thức được trong tương lai, quá trình sử dụng là một khía cạnh của các quyết định cá nhân (sử dụng cá nhân). Ngược lại, khi quá trình sử dụng liên quan đến sự giác ngộ của công chúng hoặc học tập tập thể, thì việc sử dụng thông tin là một khía cạnh của các quyết định tập thể (sử dụng tập thể).

■   Tác dụng của việc sử dụng. Việc sử dụng phân tích chính sách có các loại hiệu ứng khác nhau. Phân tích chính sách được sử dụng để suy nghĩ về các vấn đề và giải pháp ( sử dụng khái niệm ). Nó cũng được sử dụng để hợp pháp hóa các công thức ưa thích của các vấn đề và giải pháp

bằng cách gọi thẩm quyền của các chuyên gia và phương pháp ( sử dụng tượng trưng ). Ngược lại, các hiệu ứng hành vi liên quan đến việc sử dụng phân tích chính sách như một phương tiện hoặc công cụ để thực hiện các hoạt động hoạch định chính sách có thể quan sát được ( công cụ sử dụng ).

Việc sử dụng khái niệm, biểu tượng và công cụ xảy ra ở cấp độ cá nhân và tập thể.

■ Phạm vi sử dụng thông tin. Phạm vi sử dụng từ cụ thể đến chung chung. Việc sử dụng “ý tưởng bằng đồng tiền tốt” có phạm vi chung ( sử dụng chung ), trong khi việc sử dụng khuyến nghị chính sách là cụ thể ( sử dụng cụ thể ). Thông tin có phạm vi khác nhau được sử dụng bởi các cá nhân và tập thể, với các tác động mang tính khái niệm, biểu tượng và hành vi.

Với những điểm khác biệt này, việc sử dụng thông tin trong hoạch định chính sách được định hình bởi ít nhất năm loại yếu tố. [521]Những yếu tố này bao gồm sự khác biệt về đặc điểm của thông tin, phương thức điều tra được sử dụng để tạo ra thông tin , cấu trúc của các vấn đề chính sách, cấu trúc chính trị và quan liêu, và bản chất của sự tương tác giữa các nhà phân tích chính sách, các nhà hoạch định chính sách và các bên liên quan khác.

Đặc điểm của thông tin

Các đặc điểm của thông tin ảnh hưởng đến việc sử dụng nó bởi các nhà hoạch định chính sách. Thông tin phù hợp với đặc điểm kỹ thuật sản phẩm của các nhà hoạch định chính sách có nhiều khả năng được sử dụng hơn thông tin không phù hợp, bởi vì các đặc điểm kỹ thuật sản phẩm phản ánh nhu cầu, giá trị và cơ hội nhận thức của nhà hoạch định chính sách. Các nhà hoạch định chính sách có xu hướng đánh giá cao thông tin được truyền đạt trong các báo cáo bằng lời nói cá nhân, thay vì các tài liệu chính thức bằng văn bản và được diễn đạt bằng ngôn ngữ phản ánh bối cảnh chính sách cụ thể hơn là các từ vựng trừu tượng hơn của khoa học tự nhiên và xã hội. [522]Các nhà hoạch định chính sách cũng coi trọng thông tin chính xác và có thể khái quát hóa đối với các bối cảnh tương tự.[523]

Phương thức điều tra

Việc sử dụng thông tin của các nhà hoạch định chính sách được định hình bởi quá trình điều tra được các nhà phân tích sử dụng để tạo ra thông tin đó. Thông tin phù hợp với tiêu chuẩn nghiên cứu và phân tích chất lượng có nhiều khả năng được sử dụng hơn. Tuy nhiên, có rất nhiều quan điểm khác nhau về ý nghĩa của “chất lượng”. Đối với nhiều nhà phân tích, chất lượng được xác định theo việc sử dụng mô hình nhân quả, thử nghiệm hiện trường, lấy mẫu ngẫu nhiên và đo lường định lượng. [524]Giả định là việc sử dụng thông tin là một chức năng của mức độ mà nghiên cứu và phân tích chính sách phù hợp với các phương pháp khoa học được chấp nhận.

Ngược lại, các nhà phân tích khác định nghĩa chất lượng theo các thuật ngữ khác nhau. Chất lượng có thể được định nghĩa theo các thuật ngữ nhấn mạnh các thủ tục phi định lượng được thiết kế để khám phá những hiểu biết chủ quan về các vấn đề và các giải pháp tiềm năng của các nhà hoạch định chính sách và các bên liên quan khác.[525]

Cấu trúc của vấn đề

Việc sử dụng thông tin của các nhà hoạch định chính sách cũng bị ảnh hưởng bởi mức độ phù hợp giữa các phương thức điều tra và các loại vấn đề. Các vấn đề có cấu trúc tương đối tốt liên quan đến sự đồng thuận về mục đích, mục tiêu, các lựa chọn thay thế và hậu quả của chúng đòi hỏi các phương pháp luận khác với các vấn đề có cấu trúc tương đối kém. Bởi vì đặc điểm cơ bản của các vấn đề có cấu trúc kém là xung đột, không phải sự đồng thuận, nên chúng đòi hỏi các phương pháp tổng thể và mang lại nhiều quan điểm của cùng một tình huống vấn đề trong việc xác định bản chất của vấn đề.[526]

Sự khác biệt giữa các vấn đề có cấu trúc tốt và không có cấu trúc gắn liền với sự khác biệt giữa các vấn đề cấp thấp hơn (vi mô) và cấp cao hơn (meta). Các vấn đề siêu cấp liên quan đến các vấn đề về cách cấu trúc một vấn đề, cách hỗ trợ các nhà hoạch định chính sách biết những gì nên biết và cách quyết định khía cạnh nào của vấn đề nên được giải quyết trên cơ sở kiến thức “khái niệm”.[527] Hầu hết các nghiên cứu và phân tích chính sách đều hướng tới việc tạo ra kiến thức “công cụ”, nghĩa là kiến thức về các phương tiện phù hợp nhất để đạt được những mục đích nhất định. Kiến thức công cụ, vì nó phù hợp với các vấn đề có cấu trúc tốt ở cấp độ vi mô, ít có khả năng được sử dụng bởi các nhà hoạch định chính sách, những người phải đối mặt với các vấn đề có cấu trúc kém liên quan đến những bất đồng về bản chất của vấn đề và các giải pháp tiềm năng của chúng.

Cấu trúc chính trị và quan liêu

Việc sử dụng thông tin cũng được định hình bởi sự khác biệt trong cấu trúc chính thức, thủ tục và hệ thống khuyến khích của các tổ chức. Ảnh hưởng của giới tinh hoa hoạch định chính sách, vai trò quan liêu hóa, chính thức hóa các thủ tục và hoạt động của các hệ thống khuyến khích khen thưởng chủ nghĩa bảo thủ và trừng phạt sự đổi mới góp phần vào việc sử dụng sai và không sử dụng thông tin. Những yếu tố này và các yếu tố khác, mặc dù nằm ngoài phương pháp phân tích chính sách, tạo ra một bối cảnh chính trị và quan liêu cho việc sử dụng thông tin.[528]

Tương tác giữa các bên liên quan

Bản chất và các loại tương tác giữa các bên liên quan trong các giai đoạn hoạch định chính sách khác nhau cũng ảnh hưởng đến việc sử dụng thông tin của các nhà hoạch định chính sách. [529]Phân tích chính sách không chỉ đơn giản là một quy trình khoa học và kỹ thuật; nó cũng là một quá trình xã hội theo đó cấu trúc, phạm vi và cường độ tương tác giữa các bên liên quan chi phối việc tạo và sử dụng thông tin.

Bản chất tương tác của phân tích chính sách làm cho các câu hỏi về sử dụng thông tin trở nên phức tạp. Các nhà phân tích hiếm khi tạo ra thông tin được hoặc có thể được sử dụng đơn thuần để giải quyết vấn đề theo nghĩa hẹp là khám phá ra những phương tiện thích hợp nhất để đạt được những mục đích rõ ràng. Nhiều vấn đề chính sách quan trọng nhất có cấu trúc kém đến mức mô hình phân tích chính sách giải quyết vấn đề hạn hẹp thường không phù hợp hoặc không phù hợp . Thay vào đó, chúng tôi đã mô tả phân tích chính sách như một quá trình điều tra, theo đó nhiều phương pháp—cấu trúc vấn đề, dự báo, kê đơn, giám sát và đánh giá—được sử dụng liên tục để tạo, đánh giá phê bình và truyền đạt thông tin hữu ích trong việc cải thiện quá trình hoạch định chính sách công .

TÓM TẮT CHƯƠNG

Chương này đã cung cấp một cái nhìn tổng quan về quá trình truyền thông chính sách và tầm quan trọng của nó đối với việc sử dụng phân tích của các nhà hoạch định chính sách. Phân tích chính sách là bước khởi đầu chứ không phải là kết thúc của những nỗ lực cải thiện việc hoạch định chính sách. Kiến thức và kỹ năng tiến hành phân tích chính sách khác với kiến thức và kỹ năng xây dựng văn bản chính sách và trình bày bằng miệng. Để có hiệu quả, các nhà phân tích cần nắm vững và áp dụng nhiều kỹ năng giao tiếp, nhờ đó thu hẹp khoảng cách hiện tại giữa các khía cạnh trí tuệ và chính trị trong quá trình hoạch định chính sách.

CÂU HỎI ĐÁNH GIÁ

  Tại sao truyền thông và sử dụng thông tin là trung tâm của mục tiêu phân tích chính sách?

  Nếu phân tích chính sách là một hoạt động trí tuệ được thực hiện trong một quy trình chính trị, thì đâu là hàm ý cho việc sử dụng phân tích của các nhà hoạch định chính sách?

  “Phân tích chính sách là khởi đầu, không phải là kết thúc, của nỗ lực cải thiện quy trình hoạch định chính sách.” Bình luận.

  Trước khi những người thụ hưởng dự định có thể sử dụng thông tin liên quan đến chính sách, thông tin đó phải được chuyển đổi thành các tài liệu liên quan đến chính sách và được truyền đạt dưới dạng các dạng trình bày khác nhau. Thực hiện điều này

BÀI TẬP MINH HỌA

  Sau khi đọc Trường hợp 1, hãy tạo sơ đồ lập luận cho bốn loại tài liệu được mô tả trong trường hợp:

■    giấy định vị

■    Phát hành giấy hoặc bản ghi nhớ

■    tóm tắt chính sách

■    Thư gửi biên tập viên

Sau khi tạo các bản đồ, hãy phát triển các tài liệu bằng văn bản bao gồm lý do được sử dụng trong mỗi bản đồ trong số bốn bản đồ.

2.      Mục đích của bài tập này là để nâng cao kiến thức và kỹ năng lập kế hoạch và thực hiện các cuộc họp báo hiệu quả. Đây là một bài tập nhóm, mặc dù các cá nhân khác nhau cũng có thể hoàn thành nó. Chia lớp thành bốn nhóm. Mỗi nhóm cần thực hiện các nhiệm vụ sau:

Trả lời một trong những yêu cầu sau (I, II, III hoặc IV) để trình bày tóm tắt bằng miệng về việc giảm mức độ chì có hại trong đường ống xăng. Giả sử rằng bạn là tác giả của bản phân tích trong Trường hợp 2. Đó là bản phân tích do David Weimer và Aidan Vining, hai nhà phân tích chính sách giàu kinh nghiệm, chuẩn bị. Nhóm của bạn đã được yêu cầu thực hiện một trong bốn cuộc họp ngắn dưới đây.

Mỗi nhóm sẽ có mười lăm phút để trình bày tóm tắt và trả lời mười phút cho câu hỏi. Câu hỏi chính sách chính mà bạn phải trả lời là: Chính phủ có nên điều chỉnh các chất phụ gia chì trong xăng không?

đảm bảo rằng những người thụ hưởng dự định sẽ sử dụng thông tin? Giải thích.

5.    Mô tả các giai đoạn của quá trình truyền thông chính sách.

6.    Tại sao các kỹ năng cần thiết để xây dựng các văn bản chính sách và thuyết trình lại khác với các kỹ năng cần thiết để tiến hành phân tích chính sách?

7.    Thảo luận các yếu tố ảnh hưởng đến việc sử dụng phân tích chính sách của các nhà hoạch định chính sách và các bên liên quan khác.

8.    Tại sao việc sản xuất phân tích chính sách được mô tả như một xưởng gỗ được quản lý kém?

c.   Các thành viên khác trong lớp, những người sẽ sử dụng thang đánh giá kèm theo, sẽ đánh giá các bài thuyết trình. Các đánh giá sẽ được sử dụng làm cơ sở để phê bình và thảo luận về các cuộc họp giao ban.

■    Nhóm I. Chuẩn bị một cuộc họp báo miệng cho một nhóm môi trường cộng đồng bao gồm khoảng sáu mươi công dân, hầu hết trong số họ có ít hoặc không có kiến thức về các phương pháp thống kê và nghiên cứu y sinh học về chì. Nhóm không tin tưởng bạn, một phần vì nhóm của bạn bao gồm những “người ngoài cuộc” từ Washington. Trong số các thành viên của nhóm môi trường có một người gây rối, thích gây sự chú ý bằng cách tham gia.

trong một “cuộc thi kiến thức.” Người này đang tranh cử vào chức vụ công trong cuộc bầu cử tiếp theo. Nhóm môi trường muốn xem luật mới trong chương trình nghị sự công khai. Câu trả lời của bạn cho câu hỏi chính sách đã nêu trước đó được cho là sẽ giúp họ.

■    Nhóm II. Chuẩn bị một cuộc họp ngắn cho một nhóm gồm mười chuyên gia về thống kê sinh học, số liệu kinh tế và kinh tế môi trường. Tất cả đều có kiến thức sâu rộng về ảnh hưởng sức khỏe của xăng pha chì. Hầu hết họ là những đồng nghiệp mà bạn đã từng làm việc trước đây. Một thành viên của nhóm làm việc, một nhà thống kê sinh học được kính trọng, là một nhà tư vấn được trả lương làm việc cho Liên minh Chì và Kẽm Quốc tế (ILZU), một tổ chức tiếp thị các sản phẩm chì và kẽm.

ILZU cho rằng “các mối tương quan thống kê không chứng minh được mối quan hệ nhân quả”. Nhóm làm việc đang thiết kế một đề xuất nghiên cứu để điều tra các ảnh hưởng sức khỏe của chì. Câu trả lời của bạn cho câu hỏi chính sách được cho là sẽ giúp các thành viên của nó.

■    Nhóm III. Chuẩn bị một cuộc họp giao ban miệng cho một nhóm gồm ba mươi giám đốc điều hành kinh doanh từ ngành công nghiệp lọc dầu. Họ phản đối quy định của chính phủ về xăng pha chì. Họ tin rằng quy định đó sẽ làm giảm lợi nhuận và phá hủy ngành công nghiệp. Mặc dù họ đã được các chuyên gia nhân viên của họ giới thiệu tóm tắt, nhưng họ không quen thuộc với số liệu thống kê và nghiên cứu y sinh học về chì. Các giám đốc điều hành đang chuẩn bị chống lại một dự luật của quốc hội, nếu được thông qua vào tháng tới, sẽ điều chỉnh và cuối cùng là cấm xăng pha chì. Câu trả lời của bạn cho câu hỏi chính sách được cho là sẽ giúp họ.

■    Nhóm IV. Chuẩn bị một cuộc họp giao ban miệng cho một nhóm sáu chuyên gia từ Cục Quản lý An toàn và Sức khỏe Nghề nghiệp. Họ đã thực hiện nghiên cứu sâu rộng về tác động y sinh của việc tiếp xúc với chì và tin chắc rằng mức độ tiếp xúc với chì thấp là cực kỳ có hại, đặc biệt là đối với trẻ em nội thành tiếp xúc với lượng khí thải ô tô cao bất thường. Các chuyên gia đang đánh giá phân tích của bạn để chuẩn bị cho một hội nghị thường niên. Câu trả lời của bạn cho câu hỏi chính sách được cho là sẽ giúp họ.

Khi chuẩn bị phần trình bày tóm tắt của bạn, hãy sử dụng bản đồ lập luận để sắp xếp bài thuyết trình của bạn, nêu lập luận của bạn và dự đoán những thách thức.

Hãy nhớ rằng việc thuyết trình bằng miệng phải dựa trên một chiến lược truyền thông phù hợp với đặc điểm của đối tượng của bạn. Để phát triển một chiến lược truyền thông phù hợp, hãy sử dụng các hướng dẫn được mô tả trong chương này. Các cuộc họp giao ban sẽ được đánh giá trên cơ sở danh sách kiểm tra và thang đánh giá sau đây. Bạn hoặc người hướng dẫn của bạn nên tạo bốn (4) bản sao của danh sách kiểm tra—ba bản để đánh giá các phần trình bày khác và một bản để lưu hồ sơ của bạn.

Hộp 3 Danh sách kiểm tra để đánh giá một buổi thuyết trình miệng

Nhóm được đánh giá (khoanh tròn): I II III IV

Sử dụng thang đánh giá sau đây để đánh giá của bạn. Cung cấp một lời giải thích ngắn gọn bằng văn bản trong khoảng trống được cung cấp bên cạnh mỗi mục.

1      = Rất tốt

2      = Tốt

3      = Đầy đủ

4       = Nghèo

5       = Rất nghèo

    Đánh giá hiệu quả của các yếu tố sau đây của cuộc họp giao ban:

(a)        khai mạc______________________

(b)        lý lịch________________________

(c)        phát hiện_____________________

(d)        phương pháp__________________

(e)        bằng chứng/dữ liệu______________

(f)         khuyến nghị____________________

(g)        câu hỏi và câu trả lời_____________

(h)        đóng cửa_____________________

2.        Sự phù hợp của cuộc họp giao ban để:

(a)        quy mô khán giả___________________________

(b)        chuyên môn của khán giả_____________________

(c)        sự quen thuộc của khán giả với các phương pháp___

(d)        tùy chọn thông tin đối tượng___________________

(e)        giai đoạn của quá trình hoạch định chính sách_____

(f)         Nhận thức về độ tin cậy của người thuyết trình______

3.        Logic, tổ chức và quy trình tóm tắt:_________________

4.        Sử dụng màn hình trực quan:____________________

5.        Nhìn chung, cuộc họp giao ban bằng miệng này là_____

THƯ MỤC

Thợ cắt tóc, Bernard. Khoa học xã hội hiệu quả: Tám trường hợp về kinh tế, khoa học chính trị và xã hội học. New York: Tổ chức hiền triết Russell, 1987.

Freidson, Elliot. Quyền hạn Chuyên môn: Nghiên cứu về Thể chế hóa Kiến thức Chính thức. Chicago: Nhà xuất bản Đại học Chicago, 1986.

Tin tặc, Diana. Tài liệu tham khảo của nhà văn. tái bản lần thứ 4. New York: St. Martin's Press, 1999.

Horowitz, Irving L., chủ biên. Việc sử dụng và lạm dụng khoa học xã hội: Khoa học hành vi và hoạch định chính sách. biên tập 2d. New Brunswick, NJ: Sổ giao dịch, 1985.

Jasanoff, Sheila. Nhánh thứ năm: Cố vấn khoa học với tư cách là nhà hoạch định chính sách. Cambridge, MA: Nhà xuất bản Đại học Harvard, 1990.

Lindblom, Charles E. và David K. Cohen. Kiến Thức Có Thể Sử Dụng: Khoa Học Xã Hội và Giải Quyết Vấn Đề Xã Hội. New Haven, CT: Nhà xuất bản Đại học Yale, 1979.

Machlup, Fritz. Kiến thức: Sáng tạo, phân phối và ý nghĩa kinh tế của nó, Tập. 1, Tri thức và Sản xuất tri thức. Princeton, NJ: Nhà xuất bản Đại học Princeton, 1980.

Schmandt, Jurgen và James E. Katz. “Nhà nước khoa học: Một lý thuyết với các giả thuyết.” Khoa học, Công nghệ và Giá trị Con người, 11 (1986): 40-50.

Tufte, Edward R. Hiển thị trực quan thông tin định lượng. Cheshire, CT: Nhà xuất bản đồ họa, 1983.

———. Thông tin hình dung. Cheshire, CT: Nhà xuất bản đồ họa, 1990.

———. Giải thích trực quan. Cheshire, CT: Nhà xuất bản đồ họa, 1997.

Weiss, Carol H. với Michael Bucuvalas. Nghiên cứu khoa học xã hội và ra quyết định. New York: Nhà xuất bản Đại học Columbia, 1980.

TRƯỜNG HỢP 1 DỊCH CÁC LẬP LUẬN CHÍNH SÁCH VÀO CÁC GIẤY TỜ PHÁT HÀNH, GIẤY CHỨC VỤ VÀ THƯ GỬI BIÊN TẬP—VỤ CUỘC CHIẾN TRANH VỊNH BA Tư THỨ HAI

Một kỹ năng quan trọng là chuyển các lập luận chính sách thành các bài tường thuật bằng văn bản có cấu trúc. Những bài tường thuật bằng văn bản này có các tên khác nhau: sách trắng, bài báo phát hành, bản ghi nhớ, thông cáo báo chí và thư. Tất cả đều được sử dụng để truyền đạt kết quả phân tích với hy vọng tối đa hóa khả năng chúng sẽ thực sự được sử dụng để đưa ra và tác động đến các quyết định.

Trong chương “Phát triển các lập luận chính sách”, trường hợp của Chiến tranh vùng Vịnh Ba Tư lần thứ hai đã được trình bày. Bản đồ lập luận thể hiện ưu và nhược điểm của sự can thiệp của Hoa Kỳ được thể hiện trong Hình C8.1

Bản đồ lập luận này có thể được dịch thành bốn loại tài liệu chính sách:

■ Giấy định vị. Bài báo lập trường chỉ nêu lý do đưa ra yêu cầu chính sách. Không

YÊU CẦU (52)

Thượng viện nên cho phép sử dụng vũ lực theo nghị quyết Dole-Warner.

I Trường hợp này dựa trên chương trình con trong Cơ sở lý luận để tạo các tường thuật có cấu trúc từ các bản đồ đối số.

quan điểm đối lập, phản đối, hoặc bác bỏ được bao gồm. Các bài báo về vị trí nêu một khía cạnh của một lập luận một cách thuyết phục nhất có thể.

■    Tóm tắt chính sách. Bản tóm tắt chính sách tương tự như một bản tóm tắt pháp lý. Nó nêu rõ lý do của một khiếu nại, tiếp theo là các phản đối, bị bác bỏ. Các bài báo và bản ghi nhớ cũng đưa ra các lập luận đối lập và sau đó cho thấy chúng không hợp lý hoặc hợp lệ.

■    Giấy ban hành chính sách hoặc bản ghi nhớ chính sách. Bài viết về vấn đề chính sách hoặc bản ghi nhớ chính sách (một phiên bản rút gọn của bài viết về vấn đề chính sách) trình bày cả hai mặt của một vấn đề một cách bình đẳng, không nghiêng về bên nào. Lý do và phản đối được cung cấp cho các vấn đề tranh chấp.

■    Thư gửi tòa soạn. Bức thư gửi người biên tập bắt đầu bằng việc xem xét một phản đối đối với tuyên bố, bác bỏ nó và sau đó đưa ra nhiều lý do để hỗ trợ cho tuyên bố đó. Bức thư gửi người biên tập là một ví dụ về phân tích fortiori .

Trong mỗi tài liệu bằng văn bản sau đây, sơ đồ lập luận về giải pháp Dole-Warner đã được dịch thành phiên bản nháp của một bài tường thuật bằng văn bản có cấu trúc. Các phát biểu bằng chữ in đậm được lấy trực tiếp từ sơ đồ lập luận. Các tài liệu sẽ cần chỉnh sửa trước khi phát hành.

Bản đồ đối số cho một bài báo vị trí

Báo cáo vị trí về cuộc xâm lược của Hoa Kỳ vào IRAQ

Có ba lý do để tin rằng Thượng viện nên cho phép sử dụng vũ lực theo nghị quyết Dole-Warner.

Đầu tiên, nghị quyết Dole-Warner được chứng minh bằng Nghị quyết 678 của Hội đồng Bảo an Liên Hợp Quốc ngày 29 tháng 11 năm 1990. Điều này là hiển nhiên vì Nghị quyết 678 cho phép can thiệp quân sự của Hoa Kỳ vào Kuwait. Bằng chứng nữa là Nghị quyết 678 sẽ buộc Iraq phải rút quân khỏi Kuwait.

Thứ hai, Iraq là một mối đe dọa an ninh đối với khu vực và thế giới . Điều này được ủng hộ bởi lý do Iraq có một lực lượng quân sự lớn và những khát vọng chính trị trong khu vực . Hơn nữa, Iraq có trữ lượng dầu mỏ giúp nước này kiểm soát kinh tế .

Cuối cùng, Mỹ có nghĩa vụ can thiệp . Bằng chứng cho điều này là Hoa Kỳ là thành viên của LHQ và được điều chỉnh bởi Hiến chương LHQ. Ngoài ra, Mỹ cam kết bảo vệ Israel và các quốc gia Ả Rập ôn hòa , điều này cũng cho thấy Mỹ có nghĩa vụ phải can thiệp .

Với những cân nhắc này, rõ ràng là Thượng viện nên cho phép sử dụng vũ lực theo nghị quyết Dole-Warner.

KHẲNG ĐỊNH

Thượng viện nên cho phép sử dụng vũ lực theo Dole-

Nghị quyết Warner

bởi vì

BẢO ĐẢM Nghị quyết Dole-Warner được chứng minh bằng Nghị quyết 678 của Hội đồng Bảo an Liên Hợp Quốc ngày 29 tháng 11 năm 1990.

bởi vì

z BẢO HÀNH

Iraq là một mối đe dọa an ninh cho khu vực và thế giới.

bởi vì

BẢO HÀNH

Mỹ có nghĩa vụ can thiệp.

bởi vì

LẠI

Nghị quyết 678 cho phép can thiệp quân sự của Mỹ vào Kuwait.

~x

ỦNG HỘ Nghị quyết 678 sẽ buộc Iraq phải rút quân khỏi Kuwait.

V _______

bởi vì

ỦNG HỘ Iraq có nguyện vọng lớn về quân sự và chính trị trong khu vực.

bởi vì

LẠI

Iraq có trữ lượng dầu mỏ giúp nước này kiểm soát kinh tế.

bởi vì

LẠI

Hoa Kỳ là thành viên của Liên hợp quốc và được điều chỉnh bởi Hiến chương Liên hợp quốc.

bởi vì

ỦNG HỘ Hoa Kỳ cam kết bảo vệ Israel và các quốc gia Ả Rập ôn hòa.

Bản đồ lập luận cho một bản tóm tắt chính sách

Vấn đề tóm tắt về cuộc xâm lược của Hoa Kỳ vào Iraq

Thượng viện nên cho phép sử dụng vũ lực theo nghị quyết Dole-Warner . Có hai lý do chính ủng hộ lập luận này và có thể bác bỏ sự phản đối chính đối với lập luận này.

Lý do đầu tiên là nghị quyết Dole-Warner được chứng minh bằng Nghị quyết 678 của Hội đồng Bảo an Liên Hợp Quốc ngày 29 tháng 11 năm 1990. Lý do này dựa trên lập luận rằng Nghị quyết 678 cho phép Mỹ can thiệp quân sự vào Kuwait.

Lý do thứ hai mà Thượng viện nên cho phép sử dụng vũ lực theo nghị quyết Dole-Warner là Hoa Kỳ có nghĩa vụ can thiệp . Điều này là do Hoa Kỳ cam kết bảo vệ Israel và các quốc gia Ả Rập ôn hòa.

Mặt khác, một cân nhắc chống lại ý kiến cho rằng Thượng viện nên cho phép sử dụng vũ lực theo giải pháp Dole-Warner là các lựa chọn fiplomatic có sẵn và đã không được theo đuổi. Tuy nhiên, sự phản đối này không thuyết phục vì ngoại giao đã không có tác dụng trong quá khứ với Iraq và sẽ không có tác dụng ngay bây giờ.

Dựa trên lập luận này, rõ ràng là Thượng viện nên cho phép sử dụng vũ lực theo nghị quyết Dole-Warner.

Bản đồ lập luận cho một tài liệu về vấn đề chính sách hoặc bản ghi nhớ chính sách

Bản ghi nhớ Chính sách về Cuộc xâm lược IRAQ của Hoa Kỳ Đã đặt ra câu hỏi liệu Thượng viện có nên cho phép sử dụng vũ lực theo nghị quyết Dole-Warner hay không . Phân tích này xem xét một số quan điểm để xác định nên ủng hộ hay bác bỏ tuyên bố này.

Một lý do để chấp nhận rằng Thượng viện nên cho phép sử dụng vũ lực theo nghị quyết Dole-Warner là gợi ý rằng nghị quyết Dole-Warner được chứng minh bằng Nghị quyết 678 của Hội đồng Bảo an Liên Hợp Quốc ngày 29 tháng 11 năm 1990. Lý do này được hỗ trợ bởi thực tế là Nghị quyết 678 cho phép can thiệp quân sự của Mỹ vào Kuwait. Phản đối tuyên bố rằng nghị quyết Dole-Warner được chứng minh bằng Nghị quyết 678 của Hội đồng Bảo an Liên Hợp Quốc ngày 29 tháng 11 năm 1990, rằng nghị quyết này là một sáng tạo nhân tạo của tổng thống và không có lợi ích sống còn nào bị đe dọa.

Một lý do khác để tin rằng Thượng viện nên cho phép sử dụng vũ lực theo nghị quyết Dole-Warner là Iraq là một mối đe dọa an ninh đối với khu vực và thế giới. Điều này dựa trên ý tưởng rằng Iraq có một lực lượng quân sự lớn và có nguyện vọng chính trị trong khu vực.

KHẲNG ĐỊNH

Thượng viện nên cho phép sử dụng vũ lực theo nghị quyết Dole-Warner.

\__________________

KHẲNG ĐỊNH

Thượng viện nên cho phép sử dụng vũ lực theo nghị quyết Dole-Warner.

BẢO HÀNH

Iraq là một mối đe dọa an ninh cho khu vực và thế giới.

SỰ PHẢN ĐỐI

Việc ủy quyền là không chính đáng.

BẢO ĐẢM Các lựa chọn ngoại giao có sẵn và chưa được theo đuổi.

LẠI _

678 cho phép can thiệp quân sự của Hoa Kỳ vào Kuwait.

X_______

PHẢN ĐỐI Nghị quyết là sáng tạo nhân tạo của tổng thống và không có lợi ích sống còn nào bị đe dọa.

ỦNG HỘ Iraq có nguyện vọng lớn về quân sự và chính trị trong khu vực.

PHẢN ĐỐI Các biện pháp trừng phạt đang có tác dụng và hành động quân sự là không cần thiết.

CẢNH BÁO Hoa Kỳ là một quốc gia có chủ quyền và không nên phụ thuộc vào LHQ.

PHẢN ĐỐI Nghị quyết được ủng hộ bởi số phiếu 51--47 của Thượng viện Hoa Kỳ.

PHẢN ĐẠO Tuy nhiên, ngoại giao đã không hiệu quả trong quá khứ với Iraq và sẽ không hiệu quả bây giờ.

.       y

Tuy nhiên, quan điểm đối lập cho rằng các biện pháp trừng phạt đang có tác dụng và hành động quân sự là không cần thiết mang lại một góc nhìn thú vị. Tuy nhiên, cân nhắc lại, có vẻ hợp lý hơn khi bác bỏ lập luận này.

Mặt khác, một cân nhắc chống lại tuyên bố rằng Thượng viện nên cho phép sử dụng vũ lực theo nghị quyết Dole-Warner là việc cho phép đó là không chính đáng. Sự phản đối này được hỗ trợ bởi tuyên bố rằng Hoa Kỳ là một quốc gia có chủ quyền và không nên phụ thuộc vào Liên Hợp Quốc. Tuy nhiên, phản bác rằng nghị quyết được ủng hộ bởi số phiếu 51-47 của Thượng viện Hoa Kỳ phải được xem xét để xác định liệu phản đối có thực sự được chấp nhận hay không.

Cuối cùng, có một sự phản đối đáng kể khác đối với tuyên bố rằng Thượng viện nên cho phép sử dụng vũ lực theo nghị quyết Dole-Warner. Các lựa chọn ngoại giao có sẵn và chưa được theo đuổi. Để ủng hộ quan điểm này là lý do mà ngoại giao nên được trao một cơ hội . Để bác bỏ, có ý kiến cho rằng ngoại giao đã không hiệu quả trong quá khứ với Iraq và sẽ không hiệu quả ngay bây giờ.

Tóm lại, sẽ hợp lý hơn nếu chấp nhận tuyên bố rằng Thượng viện nên cho phép sử dụng vũ lực theo nghị quyết Dole-Warner . Lập luận mạnh mẽ nhất cho quan điểm này là Iraq là một mối đe dọa an ninh đối với khu vực và thế giới . Iraq có một khát vọng chính trị lớn về quân sự và khu vực.

Bản đồ lập luận cho một lá thư gửi cho biên tập viên

Thư gửi Tòa soạn về cuộc xâm lược IRAQ của Hoa Kỳ

Thưa ông / bà,

Tôi viết thư này để tranh luận rằng Thượng viện nên cho phép sử dụng vũ lực theo nghị quyết Dole-Warner. Điều này trái ngược với quan điểm của thiểu số Thượng viện, vốn lập luận rằng các hành động của Mỹ đang có hiệu quả và hành động quân sự là không cần thiết. Tôi bác bỏ tuyên bố này vì ngoại giao đã không hiệu quả trong quá khứ với Iraq và nó sẽ không hiệu quả ngay bây giờ.

Hơn nữa, có ba lý do mạnh mẽ để ủng hộ quan điểm của tôi rằng Thượng viện nên cho phép sử dụng vũ lực theo nghị quyết Dole-Warner. Lý do đầu tiên là nghị quyết Dole-Warner được chứng minh bằng Nghị quyết 678 của Hội đồng Bảo an Liên Hợp Quốc ngày 29 tháng 11 năm 1990, vì Nghị quyết 678 cho phép can thiệp quân sự của Hoa Kỳ vào Kuwait. Ngoài ra, lý do này được hỗ trợ bởi thực tế là Anh và các đồng minh quan trọng khác ủng hộ Nghị quyết 678.

Lý do thứ hai, Iraq là một mối đe dọa an ninh đối với khu vực và thế giới.

Cuối cùng, rõ ràng là Thượng viện nên cho phép sử dụng vũ lực theo nghị quyết Dole-Warner, vì Iraq có nguyện vọng chính trị khu vực và quân sự lớn. Lý do này được hỗ trợ bởi lập luận rằng Saddam Hussein đã đe dọa ở lại Kuwait.

Tôi nhắc lại lập luận của mình rằng Thượng viện nên cho phép sử dụng vũ lực theo nghị quyết Dole-Warner. Tôi kêu gọi bạn cũng áp dụng quan điểm này.

Trân trọng,

[Tên của bạn]

TÌNH HUỐNG 2 TRUYỀN THÔNG PHÂN TÍCH THỐNG KÊ ĐẾN NHIỀU ĐỐI TƯỢNG: ĐIỀU CHỈNH XĂNG CHAI

Khi số liệu thống kê được tính: Sửa đổi tiêu chuẩn chì của EPA[530]

Các nhà phân tích chính sách phải đối phó với nhiều loại bằng chứng thực nghiệm. Thông thường, những hạn chế về thời gian và nguồn lực, cũng như bản chất của vấn đề chính sách đang được xem xét, buộc các nhà phân tích phải dựa vào dữ liệu định tính và rời rạc. Tuy nhiên, đôi khi, các nhà phân tích có thể tìm thấy dữ liệu cho phép họ ước tính mức độ tác động của các can thiệp chính sách đối với các điều kiện xã hội, kinh tế hoặc chính trị. Các ước tính có thể cho phép các nhà phân tích tính toán lợi ích xã hội ròng có thể có của các chính sách được đề xuất hoặc thậm chí áp dụng kỹ thuật tối ưu hóa chính thức để tìm giải pháp thay thế tốt hơn.

Việc sử dụng hiệu quả dữ liệu định lượng đòi hỏi sự hiểu biết về các vấn đề cơ bản của thiết kế nghiên cứu và cơ sở với các kỹ thuật suy luận thống kê. Ngay cả khi các nhà phân tích không có sẵn nguồn lực để thực hiện phân tích dữ liệu sơ cấp, họ thường phải đối mặt với bằng chứng định lượng do những người tham gia khác trong quá trình chính sách đưa ra hoặc trích xuất từ tài liệu học thuật. Nếu họ thiếu các kỹ năng cần thiết để đánh giá quan trọng, họ có nguy cơ đánh mất ảnh hưởng của mình khi đối mặt với bằng chứng định lượng có vẻ khách quan và khoa học hơn đối với những người ra quyết định. Do đó, các nhà phân tích được đào tạo bài bản cần một số cơ sở với các khái niệm cơ bản về suy luận thống kê vì lý do tự vệ, nếu không vì lý do nào khác.

Những kiến thức cơ bản về thiết kế nghiên cứu và suy luận thống kê không thể được đề cập đầy đủ trong khóa học giới thiệu về phân tích chính sách. Tương tự như vậy, chúng tôi không thể cung cấp đầy đủ nội dung trong văn bản này. Tuy nhiên, chúng tôi có thể cung cấp một ví dụ về thay đổi chính sách trong đó phân tích định lượng là công cụ: quyết định của Cơ quan Bảo vệ Môi trường Hoa Kỳ vào năm 1985 nhằm giảm đáng kể lượng chì được phép sử dụng trong xăng. Câu chuyện của tiêu chuẩn khách hàng tiềm năng mới có một số yếu tố thường gặp phải khi thực hiện phân tích định lượng trong môi trường tổ chức: thay thế phân tích “nhanh và bẩn” ban đầu bằng các phiên bản tinh vi hơn khi có nhiều thời gian và dữ liệu hơn; phân tích lại lặp đi lặp lại để loại trừ những giải thích thay thế (giả thuyết) được đưa ra bởi những người phản đối chính sách được đề xuất; và các sự kiện ngẫu nhiên ảnh hưởng đến chiến lược phân tích. Mặc dù mục đích chính của chúng tôi là kể những gì chúng tôi tin là một câu chuyện thú vị và mang tính hướng dẫn về bản chất về thực tiễn phân tích chính sách, nhưng chúng tôi hy vọng sẽ cung cấp một số bài học cơ bản về phân tích định lượng trong quá trình thực hiện.

Bối cảnh: Các Tiêu chuẩn Chì của EPA Bản sửa đổi Không khí Sạch năm 1970 trao cho người quản lý của Cơ quan Bảo vệ Môi trường quyền điều chỉnh bất kỳ thành phần nhiên liệu động cơ hoặc chất phụ gia nào tạo ra các sản phẩm khí thải nguy hiểm cho sức khỏe hoặc phúc lợi công cộng.[531] Tuy nhiên, trước khi thực hiện quyền này, người quản lý phải xem xét “tất cả các bằng chứng khoa học và y tế có liên quan mà anh ta có được” cũng như các phương pháp thay thế đặt ra các tiêu chuẩn về khí thải thay vì các thành phần nhiên liệu.[532]

Năm 1971, quản trị viên EPA thông báo rằng ông đang xem xét các biện pháp kiểm soát khả thi đối với phụ gia chì trong xăng. [533]Một lý do được đưa ra là có thể ảnh hưởng xấu đến sức khỏe do khí thải từ động cơ đốt xăng pha chì, loại nhiên liệu tiêu chuẩn vào thời điểm đó. Bằng chứng sẵn có cho thấy chì là chất độc hại trong cơ thể con người, chì có thể được hấp thụ vào cơ thể từ không khí xung quanh và động cơ xăng chiếm một phần lớn lượng chì trong không khí. Một lý do khác để kiểm soát hàm lượng chì trong xăng là tính không tương thích nhiên liệu pha chì với bộ chuyển đổi xúc tác, một thiết bị được coi là có tiềm năng giảm lượng khí thải hydrocarbon từ ô tô. Lý do đầu tiên cho thấy việc xem xét liệu có nên giảm hàm lượng chì trong tất cả các loại xăng hay không; lập luận thứ hai về việc loại bỏ hoàn toàn chì khỏi xăng để sử dụng cho ô tô mới được trang bị bộ chuyển đổi xúc tác.

Nếu không đi xa hơn nữa, người ta có thể đặt câu hỏi: Tại sao chính phủ phải quan tâm đến mức độ chì trong xăng? Và tại sao chính phủ liên bang đã quyết định yêu cầu lắp đặt bộ chuyển đổi xúc tác? Phân tích sau đây không đề cập rõ ràng đến mong muốn của các bộ chuyển đổi xúc tác. Tuy nhiên, như chúng tôi đã lập luận, điều quan trọng là luôn đảm bảo rằng có cơ sở hợp lý thuyết phục cho hành động của công chúng. Các biện pháp can thiệp hiện có, bộ chuyển đổi xúc tác và các hạn chế khách hàng tiềm năng liên quan, giải quyết các thất bại của thị trường—được coi là vấn đề của một trong hai yếu tố ngoại tác tiêu cực hoặc hàng hóa công cộng (ambient public goods). Ngoài ra, một thất bại thị trường khác có thể xảy ra đối với chì—thông tin không hoàn hảo của người tiêu dùng về tác động của chì đối với sức khỏe và chi phí bảo dưỡng phương tiện. Bởi vì các tác động về sức khỏe và bảo trì có thể không tự biểu hiện trong nhiều năm (xăng pha chì là một sản phẩm tốt sau khi trải nghiệm), thị trường có thể không hiệu quả do thông tin bất đối xứng. Những thất bại thị trường rõ ràng này khiến chính phủ phải cân nhắc can thiệp.

Nhưng bản thân sự can thiệp có thể tốn kém. Có thể hình dung rằng chi phí can thiệp có thể vượt quá lợi ích. Một số câu hỏi phải được trả lời trước khi so sánh chi phí và lợi ích có thể được thực hiện: Những tác động mà Phòng Phân tích Kinh tế [đã] thực hiện đối với các quy định năm 1982 là gì. Schwartz đã sử dụng kiến thức tích lũy được của mình từ các phân tích trước đó để hoàn thành trong hai hoặc ba ngày một phân tích chi phí-lợi ích nhanh chóng và bẩn thỉu về lệnh cấm hoàn toàn chất phụ gia chì.

Bởi vì lệnh cấm hoàn toàn là một trong những lựa chọn được cân nhắc vào năm 1982, Schwartz khá dễ dàng đưa ra một ước tính hợp lý về chi phí. Như thường xảy ra trong việc đánh giá các quy định về sức khỏe và an toàn, vấn đề khó khăn hơn là ước tính lợi ích của lệnh cấm hoàn toàn. Schwartz đã xem xét hai loại lợi ích: tăng chỉ số IQ của trẻ em do lượng chì trong máu thấp hơn và tránh làm hỏng bộ chuyển đổi xúc tác.

Schwartz đã sử dụng các ước tính từ nhiều nguồn khác nhau để kết hợp mối quan hệ giữa lượng phát thải chì và giá trị hiện tại của thu nhập cả đời của trẻ em. Bước đầu tiên liên quan đến việc sử dụng các ước tính từ các phân tích năm 1982 về mối quan hệ giữa lượng phát thải chì và mức độ chì trong máu ở trẻ em. Tiếp theo, ông chuyển sang nghiên cứu dịch tễ học báo cáo mối quan hệ giữa nồng độ chì trong máu và chỉ số IQ. Cuối cùng, ông đã tìm thấy các nghiên cứu kinh tế lượng ước tính sự đóng góp của điểm IQ vào giá trị hiện tại của thu nhập trong tương lai.

Là bước đầu tiên trong việc định lượng lợi ích thu được từ việc kiểm soát hiệu quả hơn các khí thải khác, Schwartz đã ước tính chi phí của bộ chuyển đổi xúc tác bị nhiễm bẩn theo các tiêu chuẩn hiện hành sẽ không bị nhiễm bẩn theo lệnh cấm hoàn toàn. Anh ấy đã sử dụng số lượng bộ chuyển đổi tiết kiệm được nhân với giá mỗi bộ chuyển đổi làm thước đo lợi ích. Giả sử rằng bản thân những người chuyển đổi có tỷ lệ chi phí lợi ích lớn hơn một, thì phép đo lợi ích này sẽ thận trọng.

Những tính toán “sơ lược” này gợi ý rằng lợi ích của việc cấm hoàn toàn các chất phụ gia chì sẽ nhiều hơn gấp đôi chi phí. Schwartz đã thảo luận kết quả với giám đốc chi nhánh của mình, G. Martin Wagner, người đã gửi lời đến văn phòng của quản trị viên rằng việc phân tích thêm về lệnh cấm chì có vẻ đáng giá. Vài tuần sau, Schwartz và nhà phân tích đồng nghiệp Jane Leggett bắt đầu nỗ lực kéo dài hai tháng để chuyển từ mặt sau của phong bì sang báo cáo sơ bộ.

Kéo các mảnh lại với nhau

Nhiệm vụ cấp bách nhất mà Schwartz và Leggett phải đối mặt là phát triển các thước đo tốt hơn về lợi ích của lệnh cấm chì. Chìa khóa để cải thiện thước đo lợi ích từ việc tránh nhiễm độc bộ chuyển đổi là tính toán phức tạp hơn về thành phần tuổi trong tương lai của đội xe Hoa Kỳ. chìa khóa để cải thiện thước đo lợi ích từ việc giảm phát thải chì là ước tính định lượng tốt hơn về mối quan hệ giữa chì trong xăng và chì trong máu. Mô hình hóa và phân tích thống kê sẽ là một phần quan trọng trong công việc của họ.

Thành phần tuổi của đội xe liên tục thay đổi khi các phương tiện cũ, một số có bộ chuyển đổi bị nhiễm bẩn hoặc bị nhiễm bẩn một phần, đã ngừng hoạt động và những chiếc mới, với bộ chuyển đổi mới, được bổ sung. Lệnh cấm chì sẽ có những tác động khác nhau đối với các phương tiện cổ điển khác nhau. Ví dụ, nó sẽ không liên quan đối với các phương tiện đã có bộ chuyển đổi bị ô nhiễm, nhưng rất quan trọng đối với các phương tiện nếu không sẽ bị ô nhiễm và vẫn hoạt động trong một thời gian dài.

Các nhà phân tích đã phát triển một mô hình hàng tồn kho theo dõi các nhóm phương tiện theo thời gian. Mỗi năm, một nhóm mới sẽ gia nhập hạm đội. Mỗi năm kế tiếp, một phần nhỏ các phương tiện sẽ ngừng hoạt động vì tai nạn và hỏng hóc máy móc. Ngoài ra, một phần nhỏ sẽ bị nhiễm độc bộ chuyển đổi do nạp nhầm nhiên liệu. Bằng cách theo dõi các nhóm khác nhau theo thời gian, có thể dự đoán tổng số bộ chuyển đổi sẽ được tiết kiệm trong mỗi năm tới từ việc giảm cụ thể hàm lượng chì của xăng pha chì hiện nay và trong tương lai. Sau đó, tránh được tổn thất về giá trị khấu hao của bộ chuyển đổi xúc tác (sau này tránh được chi phí thiệt hại về sức khỏe và tài sản do các chất ô nhiễm không phải chì) có thể được tính toán cho mỗi năm trong tương lai. Với chiết khấu thích hợp, lợi ích hàng năm sau đó có thể là

được cộng lại để mang lại giá trị hiện tại của lịch trình giảm chì đang được xem xét.

Hai cân nhắc quan trọng đã được đưa ra ánh sáng trong quá trình làm việc trên mô hình đội xe. Một số tài liệu cho rằng chì làm tăng chi phí bảo dưỡng xe định kỳ. Sau đó, một loại lợi ích mới, tránh được chi phí bảo trì, được ước tính bằng cách sử dụng mô hình đội xe. Việc xem xét khác là khả năng một số động cơ có thể bị mòn van sớm nếu được cung cấp nhiên liệu bằng xăng hoàn toàn không có chì. Mặc dù vấn đề khá hạn chế (chủ yếu là động cơ ô tô được sản xuất trước năm 1971 và một số xe tải, xe máy và xe địa hình mới hơn), nó cho thấy cần phải xem xét các giải pháp thay thế cho lệnh cấm hoàn toàn.

Những nỗ lực nhằm định lượng tốt hơn mối liên hệ giữa chì trong xăng và chì trong máu tập trung vào phân tích dữ liệu từ Khảo sát Kiểm tra Sức khỏe và Dinh dưỡng Quốc gia lần thứ hai (NHANES II). Khảo sát NHANES II do Trung tâm Thống kê Y tế Quốc gia thiết kế để cung cấp một mẫu quốc gia đại diện của dân số trong độ tuổi từ 6 tháng đến 74 tuổi. Nó bao gồm 27.801 người được lấy mẫu tại 64 địa điểm đại diện từ năm 1976 đến năm 1980. Trong số 16.563 người được yêu cầu cung cấp mẫu máu, 61% đã tuân thủ. Nồng độ chì trong các mẫu máu được đo, cung cấp dữ liệu có thể được sử dụng để theo dõi nồng độ trung bình trong máu trong khoảng thời gian khảo sát bốn năm. Lượng chì trong xăng bán ra trong khoảng thời gian đó có thể tương quan với nồng độ chì trong máu.

Các nhà nghiên cứu đã tìm thấy mối quan hệ tích cực giữa nồng độ chì trong máu từ dữ liệu NHANES II và chì trong xăng. Mối tương quan tích cực thể hiện rõ trong [Hình 2], do James Pirkle thuộc Trung tâm Kiểm soát Dịch bệnh chuẩn bị để cho thấy việc theo dõi chặt chẽ nồng độ chì trong máu và tổng lượng chì trong xăng. Tuy nhiên, cần nhiều hơn mối tương quan rõ ràng để phân tích lợi ích-chi phí. Schwartz đã sử dụng nhiều kỹ thuật hồi quy. . . để ước tính mức tăng trung bình của microgam chì trên mỗi decilit máu (ụg/dl) do mỗi ngày có thêm 100 tấn chì trong xăng tiêu thụ. Ông cũng sử dụng các mô hình cho phép ông

HÌNH 2

Sử dụng chì trong sản xuất xăng dầu và nồng độ chì trung bình trong máu NHANES II

Nguồn: J. Schwartz và cộng sự, Chi phí và Lợi ích của việc Giảm Chì trong Xăng: Phân tích Tác động Quy định Cuối cùng, Ấn bản Số EPA-230-05-85-006 (Washington, DC: EPA, 1985), trang. E-5.

ước tính khả năng trẻ em có các đặc điểm cụ thể sẽ có nồng độ chì trong máu độc hại (khi đó được Trung tâm Kiểm soát Dịch bệnh xác định là lớn hơn 30 µg/dl) và chì xăng. Những xác suất này sau đó có thể được sử dụng để dự đoán số lượng trẻ em trong dân số sẽ tránh được độc tính chì nếu lệnh cấm sử dụng chì trong xăng dầu được áp dụng.

Đầu tháng 11 năm 1983, Schwartz và Leggett tập hợp các thành phần trong phân tích của họ lại với nhau và nhận thấy tỷ lệ lợi ích trên chi phí của một lệnh cấm hoàn toàn lớn hơn so với tính toán thực tế ban đầu của Schwartz. Cùng với giám đốc chi nhánh, họ đã trình bày kết quả của mình với Phó quản trị viên Alm, người thấy chúng rất đáng khích lệ. Ông ấy đã bật đèn xanh cho việc chuẩn bị một phiên bản tinh chỉnh để có thể trình bày cho quản trị viên làm cơ sở cho một quy định mới. Alm cũng muốn các thành phần khác nhau của nghiên cứu tinh chỉnh sẽ được các chuyên gia bên ngoài EPA đánh giá ngang hàng. Đồng thời, ông kêu gọi tăng tốc để giảm khả năng tin tức đó lọt vào tai các nhà tinh chế và nhà sản xuất chất phụ gia chì, những đối thủ chính của lệnh cấm, trước khi EPA có cơ hội xem xét tất cả các bằng chứng.

Giám đốc chi nhánh đã mở rộng nhóm phân tích để đẩy nhanh việc chuẩn bị báo cáo tinh chỉnh sẽ được gửi cho quản trị viên. Tham gia cùng Schwartz và Leggett là Ronnie Levin; Hugh Pitcher, một nhà kinh tế lượng; và Bart Ostro, một chuyên gia về lợi ích của ozone giảm thiểu. Chỉ trong hơn một tháng, nhóm đã sẵn sàng gửi một bản báo cáo dự thảo để đồng nghiệp đánh giá.

Nỗ lực liên quan đến một số thay đổi trong phương pháp phân tích. Do vấn đề ở đầu van, phân tích tập trung vào việc giảm đáng kể số gam chì trên mỗi gallon chì (từ 1,1 gplg xuống 0,1 gplg) cũng như lệnh cấm hoàn toàn. Bằng chứng sẵn có cho thấy mức 0,1 gplg sẽ đủ để tránh mài mòn đầu van quá mức ở một số ít động cơ được thiết kế chỉ chạy bằng xăng pha chì. Đồng thời, người ta đã nỗ lực đáng kể để định lượng chi phí bảo dưỡng mà chủ sở hữu các phương tiện khác có thể tránh được nếu giảm nồng độ chì .Có vẻ như lợi ích bảo trì mà người tiêu dùng được hưởng sẽ nhiều hơn bù đắp cho mức giá cao hơn mà họ phải trả cho xăng dầu. Cuối cùng, nhóm quyết định rằng lợi ích dựa trên chỉ số máu (thông qua chỉ số IQ) đối với mối quan hệ thu nhập trong tương lai cũng sẽ là quá gây tranh cãi. Thay vào đó, họ chuyển sự chú ý sang chi phí giáo dục đền bù cho những đứa trẻ bị giảm chỉ số IQ do nồng độ chì trong máu cao.

Vào cuối tháng 12, các phần của báo cáo đã được gửi đến các chuyên gia bên ngoài EPA để lấy ý kiến. Danh sách này bao gồm các kỹ sư ô tô, nhà kinh tế học, nhà thống kê sinh học, nhà độc chất học, nhà nghiên cứu lâm sàng, chuyên gia giao thông vận tải và nhà tâm lý học. Trong tháng 1 năm 1984, nhóm đã tinh chỉnh [báo cáo] phân tích và kết hợp, hoặc ít nhất là trả lời, các nhận xét của những người đánh giá bên ngoài.

Cuối cùng, vào đầu tháng 2, nhóm đã sẵn sàng trình bày kết quả của mình với Quản trị viên Ruckelshaus. Ông ấy đồng ý rằng phân tích của họ hỗ trợ tiêu chuẩn mới là 0,1 gplg. Ông ấy yêu cầu nhóm hoàn thiện báo cáo [của mình] mà không có quy tắc đề xuất và công bố rộng rãi. nhận xét.Ruckelshaus cũng chỉ đạo Văn phòng Trợ lý Quản trị viên về Không khí và Bức xạ soạn thảo một quy tắc được đề xuất.

Bản Dự thảo Báo cáo Cuối cùng của nhóm đã được in và cuối cùng được phát hành ra công chúng vào ngày 26 tháng 3 năm 1984. [534]Nhóm tiếp tục tinh chỉnh bản phân tích trong những tháng tiếp theo. Nhóm cũng phải dành thời gian đáng kể cho các mối quan hệ đối ngoại. Sắc lệnh 12291 yêu cầu các cơ quan quản lý nộp đề xuất các quy định có chi phí hàng năm hơn 100 triệu đô la cho Văn phòng Quản lý và Ngân sách để xem xét. Nhóm đã gặp gỡ các nhà phân tích OMB nhiều lần trước khi đảm bảo họ chấp nhận phân tích chi phí-lợi ích của tiêu chuẩn chặt chẽ hơn.

Môi trường chính trị đang định hình gần đúng như mong đợi. Sự phản đối sẽ đến từ các nhà tinh chế và nhà sản xuất phụ gia chì. Tuy nhiên, các nhà máy lọc dầu nhìn chung dường như cam chịu với việc cuối cùng loại bỏ chì khỏi xăng.

Mối quan tâm hàng đầu của họ là tốc độ triển khai . Một số nhà máy lọc dầu dường như đặc biệt lo ngại về một vài năm đầu tiên áp dụng tiêu chuẩn chặt chẽ hơn, khi họ gặp khó khăn trong việc thực hiện các mức cắt giảm cần thiết với các cấu hình thiết bị vốn hiện có của họ. Đáp lại, nhóm bắt đầu khám phá chi phí và lợi ích của lịch trình tuân thủ ít nghiêm ngặt hơn.

Các nhà sản xuất phụ gia chì đã sẵn sàng để chống lại các tiêu chuẩn chặt chẽ hơn. Vào tháng 5, Schwartz đã tham dự một hội nghị tại Trung tâm Kiểm soát Dịch bệnh ở Atlanta, Georgia, về đề xuất sửa đổi tiêu chuẩn nhiễm độc chì trong máu đối với trẻ em từ 30 ụg/dl thành 25 ụg/dl. Đại diện của các nhà sản xuất hàng đầu cũng có mặt ở đó. Họ nói chuyện cởi mở về chiến lược của họ để thách thức các tiêu chuẩn khắt khe hơn. Họ dự định tranh luận rằng các nhà tinh chế sẽ pha trộn thêm benzen, một chất bị nghi ngờ gây ung thư, vào xăng để tăng chỉ số octan nếu chì bị hạn chế. Schwartz đã điều tra khả năng này sau hội nghị. Ông phát hiện ra rằng, ngay cả khi thêm nhiều benzen vào xăng, thì tổng lượng phát thải benzen sẽ giảm do giảm ô nhiễm của các bộ chuyển đổi xúc tác, các bộ phận này sẽ oxy hóa benzen nếu không bị ô nhiễm.

EPA đã công bố quy tắc đề xuất vào ngày 2 tháng 8 năm 1984. [535]Nó sẽ yêu cầu mức chì xăng cho phép giảm xuống 0,1 gplg vào ngày 1 tháng 1 năm 1986. Đề xuất nêu rõ giả định của EPA rằng tiêu chuẩn mới có thể được đáp ứng với thiết bị lọc dầu hiện có , nhưng chỉ ra rằng các lịch trình thay thế từng giai đoạn liên quan đến việc giảm dần dần cũng đang được xem xét trong trường hợp giả định này được chứng minh là sai. Cuối cùng, đề xuất đưa ra khả năng cấm hoàn toàn chì xăng vào năm 1995.

Xem xét kỹ hơn về mối liên hệ giữa chì xăng và chì trong máu

Việc tính toán các lợi ích sức khỏe trực tiếp của việc thắt chặt tiêu chuẩn chì đòi hỏi các ước tính định lượng về sự đóng góp của xăng vào chì trong máu.

Dữ liệu NHANES II, kết hợp với thông tin về mức độ chì trong xăng, cho phép nhóm nghiên cứu đưa ra các ước tính cần thiết. Nỗ lực của họ cung cấp một minh họa tuyệt vời về cách suy luận thống kê có thể được sử dụng hiệu quả trong phân tích chính sách.

Sự cần thiết của phân tích đa biến

Việc kiểm tra ngẫu nhiên [Hình 2] cho thấy mối quan hệ tích cực mạnh mẽ giữa chì trong xăng và chì trong máu. Tại sao cần phải đi xa hơn nữa? Một lý do là khó trả lời, trực tiếp từ [Hình 2], câu hỏi thực nghiệm trọng tâm: Mức chì trong máu trung bình ở Hoa Kỳ giảm bao nhiêu cho mỗi lần giảm 1.000 tấn trong tổng lượng chì xăng được sử dụng trong tháng trước? [Hình 2] chỉ ra mối tương quan thuận giữa chì trong xăng và chì trong máu—những thay đổi trong chì trong máu theo dõi những thay đổi trong chì trong xăng khá chặt chẽ. Nhưng đối với cùng một mối tương quan trong dữ liệu, chúng ta có thể có những câu trả lời rất khác nhau cho câu hỏi trọng tâm của mình.

Hình 3 minh họa sự khác biệt giữa mối tương quan và cường độ của hiệu ứng với dữ liệu được cách điệu hóa. Nếu dữ liệu của chúng ta được biểu thị bằng các viên kim cương, chúng ta có thể “phù hợp” với đường thẳng mà chúng ta có thể đoán đúng nhất về mối quan hệ giữa chì máu và chì xăng. Tác động của việc giảm lượng chì xăng dầu từ 500 tấn mỗi ngày xuống còn 400 tấn mỗi ngày sẽ là giảm lượng chì trong máu trung bình từ 10,1 ụg/dl xuống 10,0 ụg/dl, hay 0,1 ụg/dl trên 100 tấn mỗi ngày. Một mẫu dữ liệu thay thế được biểu thị bằng các dấu chấm, được vẽ để có mối tương quan gần như giống nhau giữa chì xăng và chì máu như dữ liệu được biểu thị bằng các hình tam giác. Độ dốc của đường hai, phù hợp nhất với các dấu chấm, là 1,0 µg/dl trên 100 tấn mỗi ngày—lớn hơn mười lần so với độ dốc của đường một. Tức là, mặc dù hai bộ dữ liệu có cùng mối tương quan, nhưng bộ dữ liệu thứ hai ngụ ý sự đóng góp của chì xăng vào chì máu lớn hơn nhiều so với bộ thứ nhất.

Ngay cả sau khi chúng tôi hiển thị dữ liệu trong [Hình 2] dưới dạng biểu đồ giữa chì máu và chì xăng, phân tích của chúng tôi vẫn chưa hoàn chỉnh vì mối quan hệ rõ ràng (độ dốc của đường một và hai trong ví dụ của chúng tôi) có thể là giả.

14,0

13,0

12,0

■ọ

Hỏi
_

N

11,0

10,0

345

Xăng chì (100 tấn/ngày)

HÌNH 3

Các mẫu dữ liệu có tương quan giống hệt nhau nhưng các đường hồi quy khác nhau

biến số thứ ba nào đó khiến chúng thay đổi cùng nhau. Minh họa kinh điển cho vấn đề này là mối tương quan đôi khi được tìm thấy giữa mật độ tổ cò và tỷ lệ sinh của con người. Nếu một người vẽ biểu đồ tỷ lệ sinh so với mật độ tổ cò ở các huyện trong vùng nào đó, người ta rất có thể tìm thấy một mối quan hệ tích cực và có thể kết luận rằng có thể có điều gì đó bí ẩn về chuyện cò mang con.

Tất nhiên, có một lời giải thích hợp lý hơn. Một biến đo lường mức độ “can thiệp” của một huyện ở nông thôn giữa tỷ lệ sinh và mật độ làm tổ—các vùng nông thôn có nông dân muốn có nhiều con để giúp việc nhà cũng như có nhiều đất trống cung cấp nơi làm tổ cho cò; các khu vực đô thị hóa hơn có xu hướng có những người muốn có gia đình nhỏ hơn cũng như những nơi làm tổ ít hiếu khách hơn. Nhìn qua một mẫu bao gồm cả quận nông thôn và thành thị có thể mang lại mối tương quan thuận giữa tỷ lệ sinh và mật độ tổ. Nếu chúng ta “kiểm soát” về mặt thống kê đối với biến can thiệp bằng cách xem xét các quận nông thôn hoặc thành thị một cách riêng biệt thay vì gộp lại với nhau, thì chúng ta sẽ mong đợi mối tương quan giữa tỷ lệ sinh và mật độ tổ ấm trở nên không đáng kể.

Quay trở lại phân tích của chúng ta về chì, chúng ta phải lo ngại rằng một hoặc nhiều biến can thiệp có thể giải thích mối tương quan thuận giữa chì trong xăng và chì trong máu. Ví dụ, có một số bằng chứng cho thấy những người hút thuốc lá có lượng chì trong máu cao hơn những người không hút thuốc. Có thể là trong khoảng thời gian dữ liệu NHANES II được thu thập, tỷ lệ người hút thuốc trong mẫu đã giảm, do đó phần lớn xu hướng giảm nồng độ chì trung bình trong máu nên được cho là do giảm hút thuốc hơn là giảm lượng chì trong xăng.

Để xác định xem hút thuốc có phải là một biến số can thiệp hay gây nhiễu hay không, chúng ta có thể xây dựng các biểu đồ riêng biệt như [Hình 3] cho người hút thuốc và người không hút thuốc. Bằng cách này, chúng tôi có thể kiểm soát khả năng những thay đổi về tỷ lệ người hút thuốc trong mẫu theo thời gian là nguyên nhân dẫn đến những thay đổi về nồng độ chì trong máu. Nếu chúng tôi khớp các đường có độ dốc dương tương tự với từng mẫu, chúng tôi sẽ kết luận rằng hành vi hút thuốc không phải là một biến can thiệp cho mối quan hệ giữa chì xăng và chì trong máu.[536]

Với số lượng dữ liệu không giới hạn, chúng tôi luôn có thể kiểm soát các biến can thiệp có thể xảy ra theo cách này. Thật không may, với kích thước mẫu cố định, chúng tôi thường kéo dài dữ liệu của mình quá mỏng nếu chúng tôi cố gắng tạo các tập hợp con dữ liệu giữ tất cả các biến không đổi (ví dụ: mọi người đều không hút thuốc) ngoại trừ biến phụ thuộc (mức độ chì trong máu) mà chúng tôi đang cố gắng giải thích và biến độc lập (chì xăng) mà chúng tôi đang xem xét như một lời giải thích khả dĩ. Ví dụ: phơi nhiễm nghề nghiệp, uống rượu, khu vực và tuổi tác chỉ là một vài biến số khác có thể gây ra mối quan hệ trong dữ liệu của chúng tôi giữa chì xăng và chì máu. Nếu chúng tôi chỉ chọn những người đàn ông trưởng thành sống ở các thành phố nhỏ ở miền Nam từ mẫu của mình, những người uống rượu vừa phải và không hút thuốc và không tiếp xúc với chì do nghề nghiệp, thì chúng tôi có thể có quá ít dữ liệu để sắp xếp một dòng như trong [Hình 3]. Ngay cả khi chúng tôi có đầy đủ dữ liệu, chúng tôi sẽ đưa ra các ước tính về mối quan hệ giữa chì trong xăng và chì trong máu từ tất cả các tập hợp con của chúng tôi. (Số tập hợp con sẽ bằng tích của số danh mục tạo nên các biến kiểm soát của chúng ta.) Khi đó, chúng ta có thể gặp khó khăn khi kết hợp các ước tính tập hợp con này thành một ước tính tổng thể.[537]

Mô hình hồi quy tuyến tính cơ bản Hồi quy tuyến tính cung cấp một cách có thể quản lý để kiểm soát thống kê tác động của một số biến độc lập. [538]Việc sử dụng nó đòi hỏi chúng ta phải giả định rằng tác động của các biến độc lập khác nhau là cộng gộp. Nghĩa là, tác động cận biên đối với biến phụ thuộc của một thay đổi đơn vị trong bất kỳ biến độc lập nào vẫn giữ nguyên bất kể giá trị của biến độc lập kia là bao nhiêu. biến [là]. [539]Chúng ta có thể biểu diễn mô hình hồi quy tuyến tính dưới dạng toán học:

y = b o + b i X i + b 2 X 2 + b 2 X 2 + ... + b k X k + e

trong đó y là biến phụ thuộc, x 1 , x 2 , . . . , x k là k biến độc lập, b 0 , b i , . . . , b k là các tham số (hệ số) được ước tính và e là một thuật ngữ sai số kết hợp tác động tích lũy lên y của tất cả các yếu tố không được đưa vào mô hình một cách rõ ràng. Nếu chúng ta tăng x i một đơn vị trong khi giữ nguyên giá trị của các biến độc lập khác, y sẽ thay đổi một lượng b i . Tương tự, mỗi hệ số đo lường tác động cận biên của một thay đổi đơn vị trong biến của nó đối với biến phụ thuộc.

Hãy tưởng tượng rằng chúng ta đặt giá trị của tất cả các biến độc lập ngoại trừ x i bằng không. Khi đó chúng ta có thể vẽ y theo x 1 trong biểu đồ như [Hình 3]. Phương trình y = b 0 + b 1 x 1 sẽ biểu thị đường thẳng phù hợp với mẫu quan sát của chúng ta. Hệ số góc của đường thẳng là b 1 , độ lớn của sự thay đổi trong y sẽ dẫn đến kết quả từ một đơn vị thay đổi trong x 1 , những thứ khác bằng nhau. Tuy nhiên, các quan sát thực tế không nằm chính xác trên đường thẳng. Khoảng cách thẳng đứng của chúng so với đường thẳng sẽ bằng sai số ngẫu nhiên, được biểu thị trong mô hình của chúng tôi bằng e, được kết hợp trong mỗi các quan sát của y. Nếu các giá trị của e nhỏ, đường thẳng của chúng ta sẽ phù hợp với dữ liệu theo nghĩa là các quan sát thực tế sẽ nằm gần với nó.

Làm thế nào chúng ta nên đi về phù hợp với dòng? Thủ tục được sử dụng phổ biến nhất là phương pháp bình phương nhỏ nhất thông thường (OLS). Khi chúng ta chỉ có một biến độc lập, vì vậy chúng ta có thể vẽ dữ liệu của mình trên biểu đồ hai chiều như [Hình 3], thủ tục OLS chọn đường cho tổng bình phương độ lệch dọc so với dữ liệu được quan sát là nhỏ nhất. Khi chúng ta có nhiều hơn một biến độc lập, OLS xác định giá trị của các hệ số ( b 0 , b 1 ,..., b k ) để giảm thiểu tổng bình phương dự đoán lỗi. [540]Miễn là số lượng quan sát trong mẫu của chúng tôi vượt quá số lượng hệ số mà chúng tôi đang cố gắng ước tính và không có biến độc lập nào của chúng tôi có thể được biểu thị dưới dạng tổ hợp tuyến tính của các biến độc lập khác, các gói phần mềm hồi quy phổ biến sẽ cho phép chúng tôi sử dụng máy tính để tìm các hệ số phù hợp với OLS.[541]

Các ước tính của các hệ số mà chúng tôi thu được từ OLS nói chung sẽ có một số thuộc tính rất mong muốn. Nếu tất cả các biến độc lập đều không tương quan với số hạng sai số ( e ), thì các ước lượng hệ số của chúng tôi sẽ không chệch. [542](LƯU Ý : công cụ ước tính là công thức chúng tôi sử dụng để tính toán một ước tính cụ thể từ dữ liệu của mình.) Để hiểu ý nghĩa của việc một công cụ ước tính không thiên vị, chúng ta phải ghi nhớ rằng ước tính cụ thể của chúng tôi phụ thuộc vào các lỗi thực sự nhận ra trong mẫu dữ liệu. Nếu chúng tôi chọn một mẫu mới, chúng tôi sẽ nhận ra các lỗi khác nhau và do đó các ước tính hệ số khác nhau. Khi một công cụ ước tính không thiên vị, chúng tôi hy vọng rằng giá trị trung bình của các ước tính của chúng tôi trên các mẫu khác nhau sẽ rất gần với giá trị hệ số thực .Ví dụ: nếu chì trong xăng không có tác dụng thực sự đối với chì trong máu, chúng tôi gần như chắc chắn sẽ ước tính hệ số của nó là dương hoặc âm, thay vì chính xác bằng 0. Lặp lại OLS trên một số lượng lớn mẫu và lấy trung bình các ước tính của chúng tôi về hệ số của xăng chì, tuy nhiên, nói chung sẽ mang lại kết quả rất gần bằng không. [543]Thật vậy, bằng cách thêm ngày càng nhiều mẫu, chúng tôi có thể nhận được mức trung bình gần bằng 0 như chúng tôi muốn.

Thật không may, chúng ta thường chỉ có một mẫu duy nhất để ước tính các hệ số. Làm cách nào để chúng tôi quyết định xem một ước tính có đủ sai lệch so với 0 để chúng tôi kết luận rằng giá trị thực của tham số không bằng 0 hay không? Đưa ra giả định khá hợp lý rằng số hạng sai số cho mỗi quan sát có thể được coi là kết quả rút ra từ phân phối Chuẩn với phương sai không đổi, các công cụ ước tính OLS sẽ được phân phối theo phân phối Student- t . 33 [544]Nghĩa là, chúng ta có thể giải thích ước lượng bằng số cụ thể của một hệ số như là kết quả rút ra từ một biến ngẫu nhiên được phân phối dưới dạng phân phối Student- t tập trung [vào] giá trị thực của hệ số. (Công cụ ước tính OLS là biến ngẫu nhiên; ước tính thực tế dựa trên dữ liệu của chúng tôi là hiện thực hóa biến ngẫu nhiên đó.)

Việc biết phân phối của công cụ ước tính OLS cho phép chúng tôi giải thích ý nghĩa thống kê của ước tính hệ số của chúng tôi. Chúng tôi xác định ý nghĩa thống kê bằng cách đặt câu hỏi sau: Khả năng chúng tôi sẽ quan sát một ước tính hệ số lớn như chúng tôi đã làm nếu giá trị thực của hệ số bằng không? Chúng tôi trả lời câu hỏi này bằng cách trước tiên giả định rằng giá trị thực của hệ số bằng 0 (giả thuyết khống) để phân phối của công cụ ước tính của chúng tôi tập trung vào [on] 0. Sau đó, chúng tôi chuẩn hóa phân phối của mình để có phương sai bằng một bằng cách chia ước tính hệ số của chúng tôi cho ước tính sai số chuẩn của nó (một sản phẩm phụ của quy trình OLS). Số kết quả, được gọi là tỷ lệ t, sau đó có thể được so sánh với tỷ lệ tới hạn . các giá trị trong các bảng của phân bố Student- t chuẩn hóa được tìm thấy trong phần phụ lục của hầu hết các văn bản thống kê. Ví dụ: chúng tôi có thể quyết định rằng chúng tôi sẽ bác bỏ giả thuyết không rằng giá trị thực của hệ số bằng 0 nếu có ít hơn 5 phần trăm xác suất quan sát thấy tỷ lệ t ( theo nghĩa giá trị tuyệt đối) lớn như chúng tôi đã làm nếu giả thuyết null là đúng. (Xác suất mà chúng ta chọn đặt ra một giới hạn tăng lên đối với xác suất bác bỏ sai giả thuyết không.)[545] Để thực hiện bài kiểm tra, chúng tôi tìm kiếm trong các bảng đã được tiêu chuẩn hóa của phân phối Student- t cho giá trị tới hạn tương ứng với 5 phần trăm.[546] Nếu giá trị tuyệt đối của tỷ lệ t ước tính của chúng tôi vượt quá giá trị tới hạn, thì chúng tôi bác bỏ giả thuyết không và nói rằng hệ số ước tính của chúng tôi khác 0 một cách có ý nghĩa thống kê.

May mắn thay, hầu hết các phần mềm hồi quy giúp chúng ta tránh được rắc rối khi tra cứu các giá trị tới hạn trong các bảng bằng cách tính toán trực tiếp xác suất theo giả thuyết không về việc quan sát một tỷ lệ t lớn như ước tính đó. Để thực hiện một kiểm định giả thuyết cổ điển về hệ số, chúng ta chỉ cần xem liệu xác suất được báo cáo có nhỏ hơn xác suất tối đa của việc bác bỏ sai giả thuyết không mà chúng ta sẵn sàng chấp nhận hay không. Nếu nó nhỏ hơn, thì chúng ta bác bỏ giả thuyết không.

Xem xét các kết quả hồi quy được trình bày trong [Bảng 3]. Chúng dựa trên dữ liệu từ 6.534 người da trắng trong cuộc khảo sát NHANES II, những người đã thực hiện phép đo lượng chì trong máu. [547]Biến phụ thuộc là mức độ chì trong máu của cá nhân được đo bằng ụg/dl. Các biến độc lập được liệt kê dưới tiêu đề "Hiệu ứng". Biến độc lập được quan tâm chính là mức tiêu thụ chì xăng trên toàn quốc (tính bằng hàng trăm tấn mỗi ngày) trong tháng trước khi đo lượng chì trong máu của cá nhân. Các biến độc lập khác là bao gồm trong nỗ lực kiểm soát thống kê các yếu tố khác có thể ảnh hưởng đến mức độ chì trong máu của cá nhân. Ngoại trừ số lượng thuốc lá hút mỗi ngày và các yếu tố chế độ ăn uống (vitamin C, riboflavin, v.v.), những yếu tố khác kiểm soát thống kê là chỉ báo, hoặc biến "giả", có giá trị là một nếu một số điều kiện được đáp ứng và bằng không. Vì vậy, ví dụ: nếu cá nhân là nam, biến "nam" sẽ bằng một; nếu cá nhân là nữ, nó sẽ bằng 0. Các biến số “vitamin C,” “phốt pho,” “riboflavin,” và “vitamin A,” được bao gồm dưới dạng các thước đo đại diện cho lượng chì hấp thụ trong chế độ ăn uống, mỗi biến số đo lượng hấp thụ trong chế độ ăn uống tính bằng miligam.

Mặt khác, các biến số khác nhằm mục đích nắm bắt nhân khẩu học, thu nhập, phơi nhiễm nghề nghiệp, thói quen uống rượu và ảnh hưởng của vị trí. Báo cáo R 2 chỉ ra rằng, khi kết hợp với nhau, các biến số độc lập giải thích khoảng 33 phần trăm tổng số thay đổi về mức độ chì trong máu.[548]

Hệ số ước tính đối với chì xăng là 2,14 µg/dl máu trên 100 tấn mỗi ngày lượng tiêu thụ chì xăng toàn quốc. Chia ước tính hệ số cho sai số chuẩn ước tính là 0,192 sẽ mang lại tỷ lệ t khoảng 11. Xác suất quan sát thấy một t -tỷ lệ này lớn hoặc lớn hơn nếu giá trị thực của hệ số thực sự bằng 0 ít hơn một cơ hội trong 10.000 (mục nhập 0,0000 trong [Bảng 3] dưới “ P -value” ) . Do đó, chúng tôi sẽ bác bỏ giả thuyết không có lợi cho của giả thuyết thay thế rằng chì trong xăng góp phần tạo ra chì trong máu. Nói cách khác, chúng ta sẽ nói rằng chì trong xăng có ảnh hưởng đáng kể về mặt thống kê đối với chì trong máu.

Sau khi tìm thấy tác động có ý nghĩa thống kê, câu hỏi tiếp theo cần đặt ra là liệu độ lớn của hệ số có đáng kể về mặt cơ bản hay không. Đó là, liệu biến được đề cập có tác động đáng xem xét không? [549]Một cách tiếp cận để trả lời câu hỏi này là nhân hệ số ước tính với sự thay đổi hợp lý trong biến độc lập có thể xảy ra. Ví dụ: vào cuối cuộc khảo sát của NHANES II, chì xăng được tiêu thụ với tốc độ khoảng 250 tấn mỗi ngày trên toàn quốc. Một chính sách nghiêm ngặt có thể giảm mức xuống, chẳng hạn như, 25 mét tấn mỗi ngày. Sử dụng hệ số ước tính của chì xăng, chúng ta có thể hy vọng việc giảm cường độ này sẽ làm giảm mức chì trong máu trung bình khoảng 4,8 µg/dl (giảm 225 tấn

BÀN SỐ 3

Mô hình hồi quy cơ bản để ước tính tác động của chì xăng đối với chì trong máu Hệ số ảnh hưởng Sai số chuẩn               P -value

đánh chặn

6.15

Xăng

2.14

.142

0,0000

Thu nhập thấp

0,79

.243

0,0025

thu nhập vừa phải

0,32

.184

0,0897

Trẻ em (dưới 8 tuổi)

3,47

.354

0,0000

Số lượng thuốc lá

0,08

.012

0,0000

phơi nhiễm nghề nghiệp

1,74

.251

0,0000

Vitamin C

-0,04

.000

0,0010

Thiếu niên

-0,30

.224

0,1841

Nam giới

0,50

.436

0,2538

Nam thiếu niên

1,67

.510

0,0026

Nam giới trưởng thành

3,40

.510

0,0000

Thành phố nhỏ

-0,91

.292

0,0039

Nông thôn

-1,29

.316

0,0003

phốt pho

-0,001

.000

0,0009

người uống rượu

0,67

.173

0,0007

Nghiện rượu nặng

1,53

.316

0,0000

Đông Bắc

-1,09

.332

0,0028

Phía nam

-1,44

.374

0,0005

trung tây

-1,35

.500

0,0115

Trình độ học vấn

-0,60

.140

0,0000

Riboflavin

0,188

.071

0,0186

vitamin A

0,018

.008

0,0355

a Biến phụ thuộc: Chì trong máu (pg/dl) của người da trắng trong Khảo sát NHANES II.

Nguồn: Joel Schwartz và cộng sự, Chi phí và Lợi ích của việc Giảm Chì trong Xăng: Phân tích Tác động Quy định Cuối cùng (Washington, DC: EPA, 1985), trang III-15. Tài liệu gốc đã báo cáo các lỗi tiêu chuẩn không chính xác. Các lỗi tiêu chuẩn được báo cáo tại đây được cung cấp bởi Joel Schwartz.

mỗi ngày nhân với hệ số ước tính là 2,14 pg/dl trên 100 tấn mỗi ngày).

Để hiểu rõ hơn liệu việc giảm 4,8 pg/dl có thực sự quan trọng hay không, chúng ta có thể xem xét mức độ chì trong máu của các nhóm đại diện ở mức 250 và 25 tấn. Ví dụ, ở mức 250 tấn, người không hút thuốc (số điếu thuốc bằng 0), uống rượu vừa phải (người uống rượu bằng 1; người nghiện rượu nặng bằng 0), không tiếp xúc nghề nghiệp (tiếp xúc nghề nghiệp bằng 0), phụ nữ trưởng thành (trẻ em, thiếu niên, nam, nam thiếu niên và nam trưởng thành bằng 0), sống ở thành phố lớn Đông Bắc (Đông Bắc bằng 1; thành phố nhỏ, nông thôn, Nam và Trung Tây bằng 0), có thu nhập vừa phải, bằng đại học và chế độ ăn giàu dinh dưỡng (thấp thu nhập bằng 0; thu nhập trung bình, trình độ học vấn, vitamin C, phốt pho, riboflavin và vitamin A bằng một) sẽ có mức chì trong máu là 10,6 pg/dl. Chúng tôi cho rằng cùng một người có mức chì trong máu chỉ 5,8 pg/dl nếu mức chì trong xăng giảm xuống còn 25 tấn mỗi ngày—giảm khoảng 45%. Do đó, ảnh hưởng của chì trong xăng đối với chì trong máu xuất hiện đáng kể cũng như có ý nghĩa thống kê.

Nhóm nghiên cứu đặc biệt quan tâm đến việc ước tính mức độ đóng góp của chì xăng vào chì máu ở trẻ em. Ở bước đầu tiên, họ đã phát triển một mô hình hồi quy logistic [550]để dự đoán khả năng một đứa trẻ trong độ tuổi từ sáu tháng đến tám tuổi sẽ có nồng độ chì trong máu vượt quá 30 µg/dl, định nghĩa về độc tính chì được Trung tâm Bệnh tật sử dụng. Kiểm soát tại thời điểm đó. Hồi quy logistic, giả định mối quan hệ phi tuyến tính giữa biến phụ thuộc và biến độc lập, [551]thường phù hợp hơn hồi quy tuyến tính khi biến phụ thuộc là phân đôi ( Y bằng 1 nếu điều kiện thỏa mãn, Y bằng 0 nếu điều kiện không thỏa mãn). [552]Nhóm nghiên cứu đã tìm thấy mối quan hệ chặt chẽ trong dữ liệu của NHANES II giữa chì trong xăng và khả năng một đứa trẻ có mức độ nhiễm độc chì trong máu. Trên thực tế, họ ước tính rằng việc loại bỏ chì trong xăng sẽ làm giảm số ca nhiễm độc chì trong mẫu bằng 80 phần trăm đối với trẻ em dưới tám tuổi. Nhóm nghiên cứu đã sử dụng phương pháp hồi quy logistic và các mô hình xác suất khác để ước tính mức độ giảm lượng chì trong xăng dầu sẽ thay đổi như thế nào đối với số lượng trẻ em có các mức độ chì trong máu khác nhau. Những ước tính này rất cần thiết cho việc đánh giá sau này của họ về tác động của việc giảm lượng chì trong xăng dầu đối với sức khỏe của trẻ em.

Xét Lại Nhân Quả

Việc phát hiện ra rằng một biến độc lập trong mô hình hồi quy có hệ số có ý nghĩa thống kê không tự nó thiết lập mối quan hệ nhân quả. Điều đó không đảm bảo rằng những thay đổi trong biến độc lập gây ra những thay đổi trong biến phụ thuộc. Ngay cả khi biến độc lập không có ảnh hưởng trực tiếp đến biến phụ thuộc, một số biến khác, không được bao gồm trong mô hình, có thể tương quan với cả hai để tạo ra mối quan hệ rõ ràng trong mẫu dữ liệu (hãy nhớ mối quan hệ rõ ràng giữa tỷ lệ sinh và mật độ tổ cò). Mối quan hệ bền chặt giữa chì xăng và chì máu có nên được hiểu là nhân quả?

Nhóm nghiên cứu đã xem xét câu hỏi này một cách chi tiết. Mặc dù việc chứng minh nó là không cần thiết về mặt pháp lý, nhưng [các thành viên trong nhóm] tin rằng việc áp dụng quy tắc được đề xuất sẽ có nhiều khả năng hơn nếu có thể đưa ra một trường hợp chắc chắn về quan hệ nhân quả. Cách tiếp cận của họ là áp dụng các tiêu chí thường được sử dụng bởi các nhà dịch tễ học để xác định khả năng xảy ra quan hệ nhân quả. Không phải tất cả các tiêu chí đều có thể áp dụng trực tiếp bên ngoài lĩnh vực y tế. Tuy nhiên, cách nhóm nghiên cứu áp dụng các tiêu chí minh họa cho loại câu hỏi có giá trị trong nghiên cứu thực nghiệm. Vì vậy, chúng tôi xem xét ngắn gọn sáu tiêu chí mà họ xem xét.

Mô hình có hợp lý về mặt sinh học không? Nhóm nghiên cứu lưu ý rằng chì có thể được hấp thụ qua phổi và ruột. Họ chỉ ra rằng chì xăng, nguồn chì chính trong môi trường, được thải ra chủ yếu dưới dạng các hạt có thể hô hấp được trong khí thải ô tô. Những hạt này có thể được hấp thụ trực tiếp qua phổi. Họ cũng làm ô nhiễm bụi có thể hít vào qua phổi và hấp thụ qua ruột. Do đó, họ lập luận, về mặt sinh học, chì trong xăng góp phần tạo ra chì trong máu là hợp lý về mặt sinh học.

Tính hợp lý về mặt sinh học là tuyên bố dịch tễ học của một tiêu chí tổng quát hơn: Mô hình có hợp lý về mặt lý thuyết không? Trước khi xem qua dữ liệu để tìm các mối quan hệ thực nghiệm, bạn nên chỉ định một mô hình (niềm tin của bạn về mối quan hệ của các biến số). do cơ hội.[553]

Có bằng chứng thực nghiệm để hỗ trợ những phát hiện? Nhóm nghiên cứu đã tìm thấy các báo cáo về một số cuộc điều tra được thiết kế đặc biệt để đo lường sự đóng góp của chì xăng vào chì trong máu. Một là thí nghiệm được thực hiện ở Turin, Ý, bởi các nhà nghiên cứu đã theo dõi những thay đổi trong thành phần đồng vị của chì trong máu vì thành phần đồng vị của chì xăng thay đổi. [554]Họ phát hiện ra rằng ít nhất 25% lượng chì trong máu của cư dân Turin có nguồn gốc từ xăng. Do đó, thí nghiệm không chỉ xác nhận tính hợp lý về mặt sinh học của sự góp phần của xăng vào chì trong máu, mà còn gợi ý về ảnh hưởng của mức độ. ước tính của nhóm nghiên cứu.

Có thể tìm thấy hỗ trợ thử nghiệm mạnh mẽ và có liên quan trực tiếp như vậy là khá hiếm trong nghiên cứu chính sách, phần lớn trong số đó liên quan đến phản ứng hành vi của mọi người. Các thí nghiệm có kiểm soát trong khoa học xã hội rất hiếm, không chỉ vì chúng tốn kém và khó thực hiện, mà còn vì chúng thường liên quan đến các vấn đề đạo đức phức tạp liên quan đến việc phân công mọi người vào các nhóm “điều trị” và “kiểm soát”. Tuy nhiên, đã có một số thử nghiệm chính sách ở Hoa Kỳ trong hai mươi năm qua. [555]Tuy nhiên, không chắc rằng bất kỳ thử nghiệm nào trong số này sẽ được áp dụng trực tiếp cho vấn đề chính sách của bạn. Do đó, bạn thường phải mở rộng tìm kiếm xác nhận của mình ngoài các thử nghiệm sang nghiên cứu thực nghiệm khác.

Các nghiên cứu khác sử dụng dữ liệu khác nhau có lặp lại kết quả không? Nhóm nghiên cứu đã xem xét một số nghiên cứu cũng tìm thấy mối quan hệ giữa chì trong xăng và chì trong máu. Những nghiên cứu này dựa trên dữ liệu được thu thập cùng với các chương trình sàng lọc chì trên toàn cộng đồng do Trung tâm Kiểm soát Dịch bệnh tài trợ trong những năm 1970 và trên dữ liệu được thu thập [556]từ máu cuống rốn của hơn 11.000 trẻ sinh ra ở Boston trong khoảng thời gian từ tháng 4 năm 1979 đến tháng 4 năm 1981. [557]Những nghiên cứu này đã báo cáo mối quan hệ có ý nghĩa thống kê giữa chì xăng và chì trong máu, đồng thời hỗ trợ phân tích của nhóm nghiên cứu dựa trên dữ liệu NHANES II.

Nguyên nhân có ảnh hưởng trước không? Nhóm nghiên cứu đã sử dụng thông tin về thời gian bán hủy của chì trong máu để đưa ra dự đoán về mức độ mạnh mẽ của mối quan hệ giữa mức độ trễ của chì trong xăng và chì trong máu có thể xảy ra nếu chì trong xăng góp phần tạo ra chì trong máu. Chì có chu kỳ bán rã khoảng ba mươi ngày trong máu. Lưu ý rằng xét nghiệm máu NHANES II trung bình được thực hiện vào giữa tháng, họ dự đoán rằng lượng chì xăng của tháng trước (trung bình đại diện cho lượng khí thải xảy ra trong khoảng từ 15 đến 45 ngày trước khi xét nghiệm) sẽ có tác động mạnh hơn đến lượng chì trong máu so với của tháng hiện tại (phơi nhiễm trung bình từ 0 đến 15 ngày) hoặc tháng xảy ra hai tháng trước đó (phơi nhiễm trung bình từ 45 đến 75 ngày). Họ đã kiểm tra dự đoán của mình bằng cách hồi quy mức chì trong máu ở mức hiện tại, một tháng bị tụt lại, và mức chì xăng bị tụt lại hai tháng. Theo dự đoán, mức dẫn xăng bị trễ trong một tháng là đáng kể nhất trong ba mức. Ngoài ra, phù hợp với chu kỳ bán rã 30 ngày, chì xăng bị trễ trong hai tháng có hệ số xấp xỉ bằng một nửa so với chì xăng bị trễ trong một tháng. Do đó, nguyên nhân dường như có tác động trước theo cách dự kiến.

Có tồn tại một mối quan hệ ổn định về liều lượng-đáp ứng không? Mô hình hồi quy mà nhóm nghiên cứu sử dụng giả định mối quan hệ tuyến tính giữa chì trong xăng và chì trong máu. Mối quan hệ này có ổn định không khi mức độ chì trong xăng thay đổi? Để trả lời câu hỏi này, nhóm nghiên cứu đã tận dụng thực tế là, trung bình, mức độ chì trong xăng thấp hơn khoảng 50 phần trăm trong nửa sau của cuộc khảo sát NHANES II so với nửa đầu. Nếu mối quan hệ giữa chì trong xăng và chì trong máu là ổn định và tuyến tính, thì việc ước tính lại mô hình hồi quy chỉ sử dụng dữ liệu từ nửa sau của cuộc khảo sát sẽ mang lại một hệ số cho chì trong xăng tương đương với hệ số của toàn bộ mẫu. [Nhóm] nhận thấy rằng các hệ số về cơ bản là giống nhau. Ngoài ra, việc ước tính các mô hình hồi quy cho phép trực tiếp khả năng xảy ra các hiệu ứng phi tuyến tính đã hỗ trợ cho những phát hiện ban đầu về mối quan hệ tuyến tính giữa chì trong xăng và chì trong máu.

Có khả năng là các yếu tố không được đưa vào phân tích có thể giải thích cho mối quan hệ được quan sát không? Nhóm nghiên cứu đã xem xét một số yếu tố có thể gây nhầm lẫn cho mối quan hệ rõ ràng giữa chì trong xăng và chì trong máu: lượng chì trong chế độ ăn uống, tiếp xúc với sơn có chì, tính thời vụ và mô hình lấy mẫu.

Mô hình hồi quy cơ bản bao gồm các biến số dinh dưỡng và nhân khẩu học làm thước đo đại diện cho lượng chì hấp thụ trong chế độ ăn uống. Tuy nhiên, các biến số này có thể không kiểm soát đầy đủ xu hướng giảm chì trong chế độ ăn uống có thể xảy ra. Điều này có thể gây ra mối quan hệ ước tính giữa chì xăng và chì trong máu. Tuy nhiên, các nghiên cứu về rổ thị trường do Cục Quản lý Thực phẩm và Dược phẩm thực hiện trong thời gian khảo sát cho thấy không có xu hướng giảm lượng chì trong chế độ ăn uống. Ngoài ra, lượng chì hấp thụ từ nước uống phần lớn là do tính axit, không thay đổi một cách có hệ thống trong suốt thời gian khảo sát. Bằng chứng cho thấy rằng những thay đổi trong chất hàn đã làm giảm hàm lượng chì trong thực phẩm đóng hộp trong giai đoạn này. Nhưng nhóm nghiên cứu đã có thể loại trừ hàm lượng chì trong thực phẩm đóng hộp là yếu tố gây nhiễu khi [nó] thêm hàm lượng chì trong chất hàn như một biến độc lập, ước tính lại mô hình hồi quy cơ bản và thấy rằng hệ số chì xăng về cơ bản không thay đổi.

Nhóm nghiên cứu nhận thấy việc thay đổi mức độ tiếp xúc với sơn có chì là một yếu tố gây nhiễu tiềm ẩn khác. [nó] bác bỏ khả năng trên ba cơ sở.

Thứ nhất, chì trong sơn là nguồn chì chính trong máu đối với trẻ em (những trẻ ăn vụn sơn) nhưng không phải đối với người lớn. Nếu việc giảm tiếp xúc với sơn có chì là nguyên nhân dẫn đến mối quan hệ ước tính giữa chì trong xăng dầu và chì trong máu, thì chúng tôi cho rằng mức giảm chì trong máu đối với trẻ em lớn hơn nhiều so với người lớn. Trên thực tế, mức giảm trung bình trong giai đoạn khảo sát đối với người lớn chỉ thấp hơn một chút so với trẻ em (37% so với 42%).

Thứ hai, việc nuốt phải sơn chì thường dẫn đến sự gia tăng đáng kể nồng độ chì trong máu. Nếu việc giảm tiếp xúc với chì trong sơn là nguyên nhân làm giảm nồng độ chì trong máu, thì chúng tôi hy vọng sẽ quan sát thấy sự cải thiện chủ yếu ở khía cạnh giảm số lượng người có nồng độ chì trong máu rất cao. Trên thực tế, nồng độ chì trong máu đã giảm trong thời gian khảo sát ngay cả đối với những nhóm có nồng độ ban đầu thấp.[558]

Thứ ba, việc giảm tiếp xúc với chì trong sơn nên là một yếu tố quan trọng hơn ở các thành phố trung tâm so với vùng ngoại ô vì vùng ngoại ô có xu hướng có nhà ở mới hơn với tần suất bong tróc sơn chì thấp hơn. Tuy nhiên, hệ số chì trong xăng về cơ bản là giống nhau đối với các ước tính riêng biệt dựa trên thành phố trung tâm và các mẫu phụ ngoại thành.

Mức độ chì trong máu ở Hoa Kỳ trung bình cao hơn vào mùa hè so với mùa đông. Để loại trừ khả năng sự thay đổi theo mùa làm xáo trộn mối quan hệ giữa chì trong xăng và chì trong máu, nhóm nghiên cứu đã ước tính lại mô hình cơ bản với các biến chỉ báo được đưa vào để cho phép cho khả năng tác động theo mùa độc lập. Các hệ số của các biến theo mùa không có ý nghĩa thống kê khi chì xăng được giữ trong mô hình. Do đó, có vẻ như những thay đổi về chì trong xăng có thể giải thích thỏa đáng những thay đổi theo mùa cũng như dài hạn của chì trong máu cấp độ.

Như đã đề cập, nhóm nghiên cứu đã ước tính mô hình cơ bản trên nhiều mẫu con nhân khẩu học khác nhau và không tìm thấy sự khác biệt quá 10 phần trăm trong bất kỳ hai ước tính nào về hệ số chì của xăng. Tuy nhiên, [các thành viên trong nhóm] cũng lo ngại rằng những thay đổi ở các vị trí lấy mẫu NHANES II trong giai đoạn khảo sát có thể đã gây nhầm lẫn cho việc ước tính hệ số chì xăng. Do đó, họ đã ước tính lại mô hình cơ bản với các biến chỉ báo cho 49 vị trí và nhận thấy rằng hệ số chì của xăng chỉ thay đổi khoảng 5 phần trăm. Hơn nữa, họ phát hiện ra rằng, ngay cả khi bao gồm các biến để cho phép các hệ số chì xăng khác nhau giữa các địa điểm, hệ số biểu thị tác động toàn quốc của chì xăng có ý nghĩa thống kê và đáng kể. Cùng với nhau, các thử nghiệm này đã khiến nhóm nghiên cứu loại bỏ khả năng sai lệch lấy mẫu nghiêm trọng.

Trọng lượng của bằng chứng

Nhóm nghiên cứu [các thành viên] đã đưa ra một trường hợp rất thuyết phục để ủng hộ mối quan hệ nhân quả quan trọng giữa chì trong xăng và chì trong máu. Theo nhiều cách, những nỗ lực của họ là mẫu mực. Họ đã thu thập bằng chứng liên quan từ nhiều nguồn khác nhau để bổ sung cho phân tích dữ liệu chính của mình. Họ đặc biệt chú ý đến các yếu tố gây nhiễu có thể xảy ra, xem xét cả các thử nghiệm nội bộ (chẳng hạn như phân tích mẫu phụ và xác định lại mô hình) và bằng chứng bên ngoài để xem liệu chúng có thể được loại trừ hay không. Kết quả là, những người phản đối chính sách được đề xuất không có nhiều cơ hội để tấn công nền tảng thực nghiệm của nó.

Hoàn thiện quy tắc

Nhiệm vụ chính mà nhóm phân tích phải đối mặt sau khi công bố quy tắc được đề xuất là phản hồi các nhận xét của các bên quan tâm. Các thành viên trong nhóm đã tham gia các phiên điều trần công khai được tổ chức vào tháng 8 và dành phần lớn thời gian của mùa thu năm 1984 để trả lời các nhận xét được đưa ra trong hồ sơ công khai, trong đó đóng cửa vào ngày 1 tháng 10. Trong quá trình này, họ trở nên tin tưởng hơn rằng quy tắc được đề xuất sẽ tạo ra lợi ích ròng lớn mà họ dự đoán. Đồng thời, họ phát hiện ra một loại lợi ích khác - giảm mức huyết áp ở người trưởng thành - có khả năng vượt qua ước tính lợi ích trước đó của họ.

Năm 1983, Schwartz tình cờ đọc được một bài báo nghiên cứu báo cáo về mối tương quan giữa lượng chì trong máu và chứng tăng huyết áp. [559]Ông bắt đầu làm việc với các nhà nghiên cứu tại Trung tâm Kiểm soát Dịch bệnh và Đại học Michigan để xác định xem có tồn tại mối quan hệ giữa lượng chì trong máu và huyết áp hay không. Vào mùa hè năm 1984, phân tích của họ về dữ liệu NHANES II đã gợi ý một liên kết mạnh mẽ. [560]Do huyết áp cao góp phần làm tăng huyết áp, nhồi máu cơ tim và đột quỵ, nên lợi ích tiềm năng từ việc giảm lượng chì trong máu là rất lớn. Mặc dù quy tắc cuối cùng cuối cùng đã được ban hành mà không tham khảo các ước tính định lượng về lợi ích của việc giảm nồng độ chì trong máu ở người trưởng thành, nhưng nhóm đã cung cấp các ước tính trong các tài liệu hỗ trợ.

Một vấn đề còn lại là lịch trình tuân thủ. Chi phí của các tiêu chuẩn chì khác nhau đã được ước tính, sử dụng mô hình của ngành lọc dầu Hoa Kỳ ban đầu được phát triển cho Bộ Năng lượng. Mô hình này đại diện cho các loại khả năng lọc khác nhau có sẵn để chuyển đổi dầu thô đến các sản phẩm dầu mỏ cuối cùng. Nó sử dụng một quy trình tối ưu hóa để tìm ra sự phân bổ dầu thô và các sản phẩm dầu mỏ trung gian giữa các đơn vị lọc dầu nhằm tối đa hóa thặng dư xã hội, tổng thặng dư của người tiêu dùng và nhà sản xuất. Sự phân bổ này tương ứng với kết quả từ một thị trường cạnh tranh hoàn hảo hoạt động mà không có ràng buộc tận dụng các đơn vị sẵn có. Chi phí được ước tính bằng cách xem xét sự suy giảm thặng dư xã hội khi giới hạn chì bị thắt chặt—ví dụ: từ 1,1 gplg xuống 0,1 gplg. các nhà máy lọc dầu khác với thực tế.

Nhóm phân tích đã tổ chức các cuộc họp với nhân viên từ các văn phòng EPA khác để xem xét các lịch trình tuân thủ thay thế. Mặc dù một quyết định dự kiến đã đạt được để thiết lập tiêu chuẩn tạm thời là 0,5 gplg, có hiệu lực từ ngày 1 tháng 7 năm 1985 và tiêu chuẩn cuối cùng là 0,1 gplg, có hiệu lực từ ngày 1 tháng 1 năm 1986, một số nhân viên lo ngại rằng một số nhà máy lọc dầu sẽ không thể tuân thủ với thiết bị hiện có của họ. Nếu những lo ngại này thành hiện thực, chi phí kinh tế của quy tắc mới sẽ cao hơn ước tính và có thể làm nảy sinh các vấn đề chính trị.

Một nhà tư vấn cho dự án, William Johnson của Sobotka and Company, đã đề xuất một giải pháp. Ông lý luận, nếu việc phân phối vật chất thiết bị giữa các nhà máy lọc dầu cản trở tính linh hoạt trong việc chuyển giao xăng dầu được giả định trong mô hình, thì có lẽ một thị trường thứ cấp về quyền đối với chì có thể được tạo ra để tạo điều kiện thuận lợi cho giao dịch vượt qua các nút thắt cổ chai cụ thể. Lấy tổng hàm lượng chì cho phép từ ngày 1 tháng 7 năm 1985 đến ngày 1 tháng 1 năm 1988 làm giới hạn, điều quan trọng là tạo động lực cho các nhà máy lọc dầu có thể thực hiện việc cắt giảm ít tốn kém nhất các chất phụ gia chì dưới tiêu chuẩn tạm thời 0,5 gplg để làm như vậy. các mức giảm bổ sung sau đó có thể được sử dụng để bù đắp lượng chì dư thừa trong xăng do các nhà máy lọc dầu sản xuất, những người không thể dễ dàng đáp ứng các tiêu chuẩn cơ bản với thiết bị họ có. Bởi vì mức giảm hiện tại dưới mức tiêu chuẩn tạo ra quyền sản xuất trên mức tiêu chuẩn vào một thời điểm nào đó trong tương lai, quá trình giao dịch được gọi là “ngân hàng quyền dẫn đầu”. Các nhà tinh chế sẽ được tự do mua và bán quyền dẫn đầu với mức giá có lợi cho cả hai bên. Do đó, tổng chi phí đáp ứng tiêu chuẩn mới sẽ giảm.

Đại diện từ các văn phòng EPA khác nhau liên quan đến quy tắc dẫn đầu đã đồng ý rằng ngân hàng dường như là một cách tốt để giải quyết những lo ngại về lịch trình tuân thủ. Bởi vì nó đã không được thảo luận trong quy tắc đề xuất được công bố vào tháng 8, ngân hàng không thể là một phần của quy tắc cuối cùng. Tuy nhiên, bằng cách nhanh chóng đề xuất ngân hàng trong một thông báo bổ sung, nó sẽ có sẵn ngay sau khi tiêu chuẩn mới trở thành chính thức.[561]

Nhiệm vụ còn lại của nhóm là chuẩn bị Bản phân tích tác động quy định cuối cùng, sẽ được xuất bản để hỗ trợ cho quy tắc cuối cùng. [562]Tài liệu kết quả bắt đầu bằng cách thảo luận về các vấn đề sức khỏe và việc đổ nhầm nhiên liệu liên quan đến chất phụ gia chì cùng với các lựa chọn thay thế (giáo dục cộng đồng và tăng cường thực thi pháp luật tại địa phương để giải quyết cụ thể vấn đề đổ nhầm nhiên liệu, phí ô nhiễm để giải quyết chung với chì như một tác nhân tiêu cực bên ngoài và các tiêu chuẩn quy định khác) đến quy tắc cuối cùng. Sau đó, nó nêu chi tiết các phương pháp được sử dụng để ước tính chi phí của các tiêu chuẩn chì chặt chẽ hơn, mối liên hệ giữa chì xăng và chì trong máu, lợi ích sức khỏe của việc giảm phơi nhiễm chì ở trẻ em và người lớn, lợi ích của việc giảm các chất ô nhiễm khác ngoài chì và lợi ích từ việc giảm chi phí bảo dưỡng xe và tăng tiết kiệm nhiên liệu.

Giá trị hiện tại của lợi ích ròng của quy tắc cuối cùng được trình bày với nhiều giả định khác nhau về việc sử dụng sai nhiên liệu (việc sử dụng xăng pha chì trong xe có bộ chuyển đổi xúc tác). Mức chì cho phép thấp hơn sẽ làm giảm chênh lệch giá giữa xăng pha chì và không pha chì, do đó làm giảm động lực kinh tế cho việc sử dụng sai nhiên liệu. Tuy nhiên, không thể dự đoán một cách chắc chắn rằng việc sử dụng sai nhiên liệu sẽ thực sự giảm bao nhiêu. Do đó, cách tiếp cận hợp lý là xem xét lợi ích ròng trong phạm vi khả năng. [Bảng 4] trình bày kết quả phân tích độ nhạy này. Lưu ý rằng các lợi ích ròng được đưa ra bao gồm cả và không bao gồm các lợi ích về huyết áp ở người trưởng thành. Mặc dù lợi ích về huyết áp có vẻ rất lớn, nhưng chúng là biện pháp lợi ích cuối cùng được xem xét và do đó có bằng chứng hỗ trợ kém phát triển nhất. Tuy nhiên, ngay cả khi giả định rằng tiêu chuẩn này sẽ không làm giảm việc sử dụng sai nhiên liệu và không có lợi cho sức khỏe

BẢNG 4

Giá trị hiện tại của chi phí và lợi ích của Quy tắc cuối cùng, 1985-1992 (Hàng triệu đô la năm 1983)

Không cung cấp nhiên liệu sai Hoàn toàn cung cấp nhiên liệu sai một phần

lợi ích kiếm tiền

Ảnh hưởng sức khỏe trẻ em

2.582

2.506

2.546

huyết áp người lớn

27,936

26,743

27,462

chất ô nhiễm thông thường

1.525

0

1.114

BẢO TRÌ

4.331

3,634

4,077

tiết kiệm nhiên liệu

856

643

788

Tổng lợi ích quy đổi thành tiền

37,231

33,526

35,987

Tổng chi phí tinh chế

2.637

2.678

2.619

Lợi ích ròng

34,594

30,847

33,368

Lợi ích ròng không bao gồm huyết áp

6,658

4.105

5,906

Nguồn: Joel Schwartz và cộng sự, Chi phí và Lợi ích của việc Giảm Chì trong Xăng (Washington, DC: EPA, 1985), bảng VIII-8, tr. VIII-26.

người lớn, giá trị hiện tại của lợi ích dường như nhiều hơn gấp đôi giá trị hiện tại của chi phí. Thật vậy, có vẻ như chỉ riêng lợi ích bảo trì sẽ không chỉ bù đắp chi phí tinh chế cao hơn.

Bản Phân tích Tác động Quy định Cuối cùng được phát hành vào tháng 2 năm 1985. Vào ngày 7 tháng 3 năm 1985, quy tắc cuối cùng được công bố trên Công báo Liên bang. [563]Tiêu chuẩn 0,1 gplg sẽ có hiệu lực vào ngày 1 tháng 1 năm 1986, gần ba năm sau khi công việc phân tích hỗ trợ bắt đầu.

Phần kết luận

Chúng tôi đã mô tả một trường hợp trong đó phân tích thống kê đã góp phần quan trọng vào việc thay đổi chính sách. Trường hợp này có điển hình không? Có và Không. Bạn không nên mong đợi rằng sự hợp lưu của kỹ năng, thời gian, dữ liệu, nguồn lực và sự quan tâm thường sẽ xuất hiện để tạo ra những phát hiện thực nghiệm dứt khoát như vậy. Đồng thời, bạn sẽ gặp phải những câu hỏi thực nghiệm mà ít nhất có thể được tiếp cận, nếu không được trả lời một cách tự tin, với loại phương pháp thống kê được sử dụng bởi các nhà phân tích EPA. Hãy xem xét một vài ví dụ nổi bật trong những năm gần đây: Án tử hình có ngăn chặn tội giết người không? [564]Độ tuổi uống rượu hợp pháp tối thiểu cao hơn và giới hạn tốc độ 55 dặm một giờ có làm giảm tử vong giao thông không? [565]Quy mô lớp học nhỏ hơn có cải thiện thành tích của học sinh không? [566]Mặc dù những câu trả lời được chấp nhận rộng rãi cho những câu hỏi thực nghiệm này sẽ không nhất thiết mang tính quyết định trong việc giải quyết các cuộc tranh luận về chính sách, nhưng ít nhất chúng sẽ chuyển các cuộc tranh luận vượt ra ngoài những tranh cãi về các dự đoán sang những cân nhắc rõ ràng về các giá trị. Bỏ qua những vấn đề gây nhiều tranh cãi như vậy, bạn có thể thấy rằng việc đưa ra những suy luận theo kinh nghiệm và tiếp thu một cách phê phán những suy luận của người khác thường góp phần quan trọng vào chất lượng của các phân tích chính sách của bạn.

www.irpublicpolicy.ir

RUỘT THỪA

Báo cáo vấn đề chính sách

Từ Phân tích chính sách công, Phiên bản thứ năm. William N. Dunn. Bản quyền © 2012 của Pearson Education, Inc. Bảo lưu mọi quyền.

RUỘT THỪA

Báo cáo vấn đề chính sách

t

bài viết về vấn đề chính sách là một báo cáo trình bày phân tích về một vấn đề chính sách. Các loại câu hỏi được giải quyết trong các tài liệu về vấn đề chính sách là: Những hành động thực tế hoặc tiềm năng nào là đối tượng gây bất đồng giữa các nhà hoạch định chính sách và các bên liên quan khác? Vấn đề có thể được định nghĩa theo những cách khác nhau nào? Phạm vi và mức độ nghiêm trọng của vấn đề là gì? Nếu không có gì được thực hiện, vấn đề có thể trở nên tồi tệ hơn trong những tháng hoặc năm tới không? Những mục tiêu và mục tiêu nên được theo đuổi để giải quyết vấn đề? Làm thế nào có thể đo lường được mức độ thành công trong việc đạt được các mục tiêu? Những hoạt động nào hiện đang được tiến hành để giải quyết vấn đề? Những lựa chọn thay thế chính sách mới nào nên được xem xét? Đó là thích hợp hơn và tại sao?

Để trả lời những câu hỏi này, nhà phân tích cần có được kiến thức và kỹ năng trong việc phát triển các bài tường thuật bằng văn bản có cấu trúc và truyền đạt chúng trong các bài thuyết trình chính sách và các cuộc họp giao ban khác. Chỉ gần đây những kiến thức và kỹ năng như vậy mới được đưa vào các chương trình giảng dạy về phân tích chính sách công. Phân tích chính sách có thể được áp dụng hoặc cơ bản . [567]Nhưng nhiệm vụ phân tích chính sách được áp dụng là chủ yếu.

TRỌNG TÂM VÀ HÌNH THỨC CỦA BẢNG BAN HÀNH CHÍNH SÁCH

Bài viết về vấn đề chính sách có thể tập trung vào các vấn đề ở một hoặc nhiều cấp chính quyền. Ví dụ, sự nóng lên toàn cầu và ô nhiễm không khí có phạm vi quốc tế, quốc gia và địa phương. Báo cáo phát hành có thể có một số hình thức cụ thể, tùy thuộc vào đối tượng và vấn đề cụ thể hiện có. Như vậy, giấy tờ phát hành có thể được trình bày dưới hình thức

"báo cáo của nhân viên", "báo cáo tóm tắt", "giấy tờ tùy chọn" hoặc "sách trắng". Dưới đây là danh sách minh họa các vấn đề có thể được giải quyết trong một bài viết về vấn đề chính sách:

■   Hợp đồng thay thế nào trong số các hợp đồng thay thế nên được chấp nhận bởi nhóm thương lượng công đoàn?

■   Thị trưởng có nên tăng chi phí bảo trì đường bộ không?

■   Người quản lý thành phố có nên cài đặt hệ thống thông tin quản lý trên máy vi tính không?

■     Thị trưởng nên đệ trình kế hoạch giao thông công cộng nào để được liên bang tài trợ?

■   Một cơ quan nhà nước có nên thành lập một văn phòng đặc biệt để tuyển dụng người thiểu số và phụ nữ cho các vị trí công vụ?

■   Liệu một nhóm công dân có nên ủng hộ luật bảo vệ môi trường ngay bây giờ trước Quốc hội?

■     Thống đốc có nên phủ quyết một dự luật thuế được thông qua bởi cơ quan lập pháp tiểu bang?

■     Giám đốc cơ quan có nên ủng hộ kế hoạch về giờ làm việc linh hoạt (flextime) không?

■     Một nhà lập pháp có nên ủng hộ dự luật hạn chế bán súng cầm tay không?

■   Tổng thống có nên rút viện trợ nước ngoài từ các quốc gia vi phạm nhân quyền?

■   Đại hội đồng Liên Hợp Quốc có nên lên án việc vi phạm nhân quyền ở một quốc gia cụ thể không?

■     Hoa Kỳ có nên rút khỏi Afghanistan?

CÁC YẾU TỐ CỦA GIẤY BAN HÀNH CHÍNH SÁCH

Một tài liệu về vấn đề chính sách phải đầy đủ theo thời gian và thông tin sẵn có cho phép. Một giấy phát hành nên

khám phá vấn đề ở độ sâu đủ để cung cấp cho người đọc ý tưởng tốt về các khía cạnh của nó và phạm vi khả thi của giải pháp, để người ra quyết định có thể kết luận hoặc không làm gì thêm hoặc tiến hành một nghiên cứu dứt khoát hướng tới một số khuyến nghị hành động.[568]

Theo kinh nghiệm của tác giả này, hầu hết các bài viết về vấn đề chủ yếu liên quan đến việc hình thành một vấn đề và các giải pháp khả thi. Chỉ hiếm khi bài báo đưa ra kết luận hoặc khuyến nghị dứt khoát. Mặc dù báo cáo vấn đề có thể chứa các khuyến nghị và phác thảo kế hoạch giám sát và đánh giá kết quả chính sách, nhưng về cơ bản, đây là giai đoạn đầu tiên của phân tích chính sách chuyên sâu có thể được thực hiện sau đó.

Khi chuẩn bị một bài viết về vấn đề, nhà phân tích cần chắc chắn một cách hợp lý rằng tất cả các câu hỏi chính đã được giải quyết. Mặc dù các giấy tờ phát hành sẽ thay đổi theo bản chất của vấn đề đang được điều tra, nhưng hầu hết các giấy tờ phát hành đều chứa một số yếu tố tiêu chuẩn. [569]Các yếu tố này đã được tổ chức xung quanh khuôn khổ phân tích chính sách được trình bày trong văn bản.

Yếu tố

Chính sách-Phân tích

Thư Chuyển Thông Báo Tóm Tắt

I. Bối cảnh của vấn đề

A. Mô tả yêu cầu của khách hàng

B. Khái quát tình huống có vấn đề

C. Mô tả những nỗ lực trước đó để giải quyết vấn đề

GIÁM SÁT

II. Ý nghĩa của vấn đề

A. Đánh giá hiệu suất chính sách trong quá khứ

B. Đánh giá phạm vi và mức độ nghiêm trọng của vấn đề

C. Xác định nhu cầu phân tích

SỰ ĐÁNH GIÁ

III. Báo cáo vấn đề

A. Chẩn đoán vấn đề

B. Mô tả các bên liên quan chính

C. Xác định mục đích và mục tiêu

CẤU TRÚC VẤN ĐỀ

IV. Phân tích các lựa chọn thay thế

A. Mô tả các lựa chọn thay thế

B. Dự báo hậu quả của các phương án

C. Mô tả bất kỳ hiệu ứng lan tỏa và ngoại tác nào

D. Đánh giá các hạn chế và tính khả thi về mặt chính trị

DỰ BÁO

V. Kết luận và kiến nghị

ĐƠN THUỐC

A. Chọn tiêu chí hoặc quy tắc quyết định

B. Nêu kết luận và kiến nghị

C. Mô tả (các) phương án ưu tiên

D. Vạch ra chiến lược thực hiện

E. Kế hoạch giám sát và đánh giá tổng hợp

F. Liệt kê những hạn chế và hậu quả không lường trước được

Người giới thiệu

phụ lục

Quan sát rằng mỗi yếu tố của vấn đề giấy yêu cầu một thủ tục phân tích chính sách khác nhau để sản xuất và chuyển đổi thông tin. Tuy nhiên, một bài viết về vấn đề chính sách có một đặc điểm chính mà phân tích chính sách tích hợp không có. Bài viết về vấn đề này về cơ bản là một cuộc điều tra tiền cứu ( ex ante ) bắt đầu với thông tin hạn chế về các kết quả và hoạt động của chính sách trong quá khứ và kết thúc với càng nhiều thông tin càng tốt về bản chất của các vấn đề chính sách, kết quả chính sách mong đợi và các chính sách ưa thích.

DANH SÁCH KIỂM TRA

Danh sách kiểm tra này được thiết kế như một hướng dẫn thiết thực để chuẩn bị và tự đánh giá các tài liệu về vấn đề chính sách. Các mục trong danh sách kiểm tra dựa trên định dạng chuẩn bị các bài viết về vấn đề chính sách được trình bày trước đó trong phụ lục này. Danh sách kiểm tra vận hành tấm mẫu này , cung cấp các ví dụ và chứa thang đánh giá để đánh giá các yếu tố cụ thể của bài báo. Tuy nhiên, hãy nhớ rằng một số yếu tố trong danh sách kiểm tra có thể không phù hợp với từng bài báo. Do đó, danh sách kiểm tra nên được sử dụng một cách linh hoạt.

Hộp A1 Danh sách kiểm tra để đánh giá
một vấn đề chính sách

Thang điểm đánh giá

1      = hoàn toàn đầy đủ

2      = đầy đủ

3      = không đủ

4      = hoàn toàn không đủ

0 = không áp dụng

Yếu tố của giấy vấn đề chính sách

Ví dụ/Lưu ý

Xếp hạng

Thư truyền

1.Có phải tất cả các bên liên quan có liên quan

Một bài viết về thực thi pháp luật địa phương có thể là

[ ]

dự kiến sẽ hành động trên giấy

gửi đến cảnh sát trưởng, thị trưởng, và

giải quyết?

giám đốc an toàn công cộng.

2. Bức thư có diễn tả hết

“Đính kèm xin vui lòng tìm một bài viết về vấn đề chính sách trên

[ ]

tài liệu kèm theo?

các tùy chọn để tăng năng suất của nhân viên thành phố. Bản tóm tắt điều hành của bài viết này cũng được bao gồm, cùng với các tài liệu thống kê có liên quan được thêm vào văn bản.

3. Bức thư có chỉ rõ ai là ai không

“Chúng tôi mong nhận được câu trả lời của bạn trước

[ ]

dự kiến sẽ hành động, làm thế nào,

của cuộc họp dự kiến vào ngày 15 tháng 6.”

và khi? tóm tắt điều hành

4.Có phải tất cả các yếu tố của vấn đề

Mọi yếu tố của bài báo phát hành (Nguồn và

[ ]

giấy được mô tả trong

Bối cảnh của vấn đề, chính sách

tóm tắt điều hành?

Vấn đề, v.v.) nên được đưa vào phần tóm tắt.

5. Tóm tắt có rõ ràng, ngắn gọn không,

“Bài viết này xem xét các vấn đề ô nhiễm không khí trên

[ ]

và cụ thể?

trong mười năm qua, cho thấy mức độ ô nhiễm công nghiệp đã tăng hơn 200 phần trăm trong giai đoạn 2000-2009.”

6.Là tóm tắt

Vấn đề ở đây là để tránh biệt ngữ không cần thiết,

[ ]

dễ hiểu cho tất cả những ai sẽ

câu dài, và lập luận phức tạp như

đọc nó?

nhiều nhất có thể.

7.Là khuyến nghị

“Tóm lại, chúng tôi khuyến nghị rằng các quỹ trong

[ ]

được đánh dấu thích hợp trong

phạm vi $15,000-$20,000 được phân bổ cho

bản tóm tắt?

tiến hành đánh giá các nhu cầu giải trí trong khu vực Oakland.”

I.Bối cảnh của vấn đề

8.Là tất cả các khía cạnh của vấn đề

Tỷ lệ tội phạm gia tăng có thể được phân tích trong

[ ]

tình huống được miêu tả?

kết hợp với dữ liệu về thất nghiệp, cảnh sát

tuyển dụng, khảo sát công dân, di cư, v.v.

(còn tiếp)

Yếu tố của giấy vấn đề chính sách

Ví dụ/Lưu ý

Xếp hạng

9. Có kết quả của trước

“Các chương trình đào tạo tương tự đã được triển khai

[ ]

nỗ lực giải quyết các vấn đề trong

ở New York, Florida và California, với chi phí

khu vực được mô tả?

$4,000-$5,000 cho mỗi thực tập sinh.”

10.Có đánh giá rõ ràng về

“Các chương trình đào tạo tại New York và California

[ ]

hiệu suất chính sách trong quá khứ?

dẫn đến giảm 1% tỷ lệ thất nghiệp nặng và được đánh giá là rất thành công.”

II. Phạm vi và mức độ nghiêm trọng của vấn đề

11.Là phạm vi và mức độ nghiêm trọng của

“Vấn đề ô nhiễm công nghiệp ngày càng nghiêm trọng.

[ ]

tình hình vấn đề rõ ràng

nghiêm trọng ngày nay hơn bất cứ lúc nào trong lịch sử của chúng tôi

mô tả?

và ảnh hưởng đến sức khỏe thể chất của 60 phần trăm dân số. Việc giải quyết những vấn đề này là một vấn đề cấp bách đòi hỏi phải có hành động kịp thời và quyết đoán.”

III. Báo cáo vấn đề

12. Vấn đề có rõ ràng không

“Vấn đề được giải quyết trong bài viết này là cách tốt nhất

[ ]

nêu?

để đáp ứng nhu cầu tăng cường trách nhiệm tài chính giữa các chính quyền địa phương trong khu vực.”

13. Vấn đề có được trình bày rõ ràng không?

“Vấn đề được đề cập trong bài viết này là liệu Bộ các vấn đề cộng đồng của bang có nên tăng cường hỗ trợ kỹ thuật cho chính quyền địa phương trong lĩnh vực quản lý tài chính hay không.”

[ ]

14.Là cách tiếp cận phân tích

“Để giải quyết vấn đề này, chúng tôi đã sử dụng chi phí-

[ ]

được quy định rõ ràng?

phân tích hiệu quả như một cách để xác định mức đầu tư cần thiết để đào tạo 10.000 quan chức địa phương về kỹ thuật quản lý tiền mặt.”

15. Có phải tất cả các bên liên quan chính

Nhiệm vụ ở đây là xác định tất cả những người và nhóm

[ ]

xác định và ưu tiên?

những người có ảnh hưởng đáng kể và bị ảnh hưởng đáng kể bởi việc xây dựng và thực hiện các chính sách. Các bên liên quan chỉ có ảnh hưởng nhỏ (hoặc bị ảnh hưởng) có thể bị loại khỏi phân tích, nhưng điều này đòi hỏi phải ưu tiên.

16. Là mục tiêu và mục tiêu

“Mục tiêu của chính sách này là cải thiện

[ ]

được quy định rõ ràng?

an ninh vật chất của cộng đồng.

Mục tiêu là giảm 10 phần trăm tội phạm được báo cáo trở lên trong giai đoạn 2005-2010.”

17. Là thước đo hiệu quả

Ở đây có nhiều sự lựa chọn: tỷ lệ lợi ích-chi phí,

[ ]

được quy định rõ ràng?

lợi ích ròng, lợi ích phân phối, v.v.

18. Có phải tất cả các tập hợp tiềm năng

“Bất kỳ nỗ lực nào để giảm tội phạm trong khu vực nên

[ ]

giải pháp nêu ra?

tính đến hiệu quả của các chương trình thực thi pháp luật, tỷ lệ thất nghiệp, mật độ dân số và đô thị hóa.”

Yếu tố của giấy vấn đề chính sách

Ví dụ/Lưu ý

Xếp hạng

IV. Lựa chọn thay thế chính sách

19. Là giải pháp thay thế

“Ba lựa chọn thay thế chính sách được phân tích trong

[ ]

được chỉ định?

giấy: các chương trình giáo dục để cảnh báo công dân về vai trò của họ trong việc kiểm soát tội phạm, các chương trình đào tạo chính sách và công nghệ kiểm soát tội phạm tiên tiến.”

20. Các lựa chọn thay thế có hệ thống không

“Chương trình A có tỷ lệ chi phí lợi ích là

[ ]

so sánh về mặt của họ

gấp đôi so với chương trình B.”

chi phí có thể xảy ra và hiệu quả?

21. Các tác động lan tỏa có liên quan và

“Chương trình giáo dục mầm non không

[ ]

ngoại ứng bao gồm trong

chỉ tiết kiệm chi phí. Nó cũng sẽ sản xuất

phân tích các phương án?

lan tỏa dưới hình thức gia tăng sự tham gia của các thành viên gia đình trong trường học. Đồng thời, có những tác động bên ngoài quan trọng dưới hình thức tăng chi phí vận chuyển đến và về nhà.”

22. Có phải tất cả các ràng buộc liên quan

Đây có thể là tài chính (ví dụ: chi phí cố định), pháp lý

[ ]

tính đến?

(ví dụ: luật cấm một số hành động nhất định) hoặc chính trị (ví dụ: thiếu hỗ trợ chính trị).

23. Đã có những lựa chọn thay thế chưa

Vấn đề ở đây là đưa ra những đánh giá sáng suốt

[ ]

được so sánh một cách có hệ thống

về khả năng hỗ trợ, mức độ phù hợp và

về tính khả thi chính trị?

ảnh hưởng của các bên liên quan chính trong việc đạt được sự chấp nhận và thực hiện từng phương án.

V. Khuyến nghị chính sách

24. Có phải tất cả các tiêu chí thích hợp cho

Các tiêu chí có thể bao gồm cải thiện phúc lợi ròng,

[ ]

kê đơn thay thế

cải thiện phân phối, hiệu quả chi phí,

được quy định rõ ràng?

và như thế.

25. Có lựa chọn thay thế ưa thích

“Do đó, chúng tôi đề nghị rằng lần thứ hai

[ ]

được miêu tả rõ ràng?

lựa chọn thay thế được thông qua và thực hiện, vì nó có khả năng hiệu quả hơn về chi phí và khả thi về mặt chính trị trong các điều kiện hiện tại.”

26.Là một chiến lược cho

“Chính sách đề xuất nên được thực hiện bởi

[ ]

triển khai vạch ra?

Bộ Lao động và các văn phòng việc làm của tiểu bang. Việc thực hiện nên được thực hiện theo từng giai đoạn trong khoảng thời gian ba năm và tập trung vào các thành phố có hơn 50.000 người.”

27. Có dự phòng cho

“Các văn phòng việc làm nhà nước nên thành lập

[ ]

giám sát và đánh giá

các đơn vị đặc biệt tham gia vào quá trình và kết quả

chính sách?

đánh giá, trong khoảng thời gian 30 ngày. Kết quả giám sát, đánh giá phải được lưu trữ trong hệ thống thông tin quản lý và báo cáo hàng quý.”

(còn tiếp)

Yếu tố của giấy vấn đề chính sách

Ví dụ/Lưu ý

Xếp hạng

28. Có tính đến những hạn chế và hậu quả ngoài ý muốn có thể xảy ra không?

Vấn đề ở đây là chỉ ra những hạn chế của phân tích ảnh hưởng như thế nào đến sự tự tin mà người ta có trong các kết luận. Những hậu quả không mong muốn có thể xảy ra (ví dụ: lạm dụng các chương trình phúc lợi xã hội, khủng hoảng hạt nhân, v.v.) cũng cần được cân nhắc kỹ lưỡng.

[ ]

Người giới thiệu

29. Các tài liệu tham khảo được trích dẫn trong văn bản có ở dạng thích hợp không?

Tốt hơn là sử dụng dạng thư mục “tên-ngày” trong một bài viết về chính sách. Chỉ có tên tác giả, ngày xuất bản và số trang sẽ được đưa vào văn bản, không có chú thích ở cuối trang .Ví dụ: (Jones, 2010: 20-23). Trích dẫn trong tài liệu tham khảo sẽ là:Jones,John (2010). Báo cáo về Khủng hoảng Tài chính .Washington, DC:Fiscal Institute.

[ ]

phụ lục

30. Có bao gồm thông tin hỗ trợ liên quan (thống kê, pháp luật, tài liệu, thư từ) không?

Tất cả các bảng thống kê phải được đánh số và có tiêu đề chính xác và nguồn dữ liệu được chỉ định ở cuối bảng. Pháp luật, tài liệu và thư từ phải được xác định theo nguồn, ngày tháng, (các) tác giả, v.v.

[ ]

RUỘT THỪA

Chính sách

bản ghi nhớ

P

giấy tờ phát hành chính sách đòi hỏi nhiều tháng hoặc nhiều năm nghiên cứu và phân tích. Ngược lại, các bản ghi nhớ chính sách được chuẩn bị trong một khoảng thời gian ngắn hơn nhiều—thường không quá một tháng, nhưng đôi khi chỉ vài tuần hoặc vài ngày. Bản ghi nhớ chính sách thường dựa trên sự tổng hợp của một hoặc nhiều bài báo, nghiên cứu hoặc báo cáo. Một mặt, sự khác biệt giữa báo cáo vấn đề và mặt khác là bản ghi nhớ chính sách, được minh họa bằng sự tương phản giữa phân tích chính sách cơ bản và ứng dụng.

Hai loại phân tích chính sách

đặc trưng

Nền tảng

áp dụng

Nguồn gốc của các vấn đề

• Cộng đồng đại học

• Cộng đồng chính sách

phương pháp điển hình

• Mô hình định lượng

• Lập luận chặt chẽ

Loại hình nghiên cứu

• Thu thập dữ liệu gốc

• Tổng hợp dữ liệu hiện có

mục tiêu chính

• Nâng cao lý thuyết

• Cải thiện thực hành

Phương tiện truyền thông

• Bài báo hoặc cuốn sách

• Bản ghi nhớ chính sách hoặc giấy phát hành

Nguồn ưu đãi

• Khoa đại học

• Các cơ quan chính phủ

Bản ghi nhớ chính sách (viết tắt của bản ghi nhớ ) là một bài tường thuật bằng văn bản có cấu trúc được sử dụng trong các tổ chức công cộng, phi lợi nhuận và doanh nghiệp. Bản ghi nhớ chính sách ngắn gọn, được tổ chức tốt và dễ hiểu đối với những người không chuyên. Trong một số trường hợp, chúng bao gồm các khuyến nghị chính sách (nhưng chỉ khi được yêu cầu). Khách hàng của các bản ghi nhớ chính sách có thể là các quan chức được bổ nhiệm hoặc bầu chọn; nhóm công dân; hoặc đại diện của các tổ chức phi lợi nhuận, phi chính phủ và doanh nghiệp.

Từ Phân tích chính sách công, Phiên bản thứ năm. William N. Dunn. Bản quyền © 2012 của Pearson Education, Inc. Bảo lưu mọi quyền.

Bản ghi nhớ chính sách có các hình thức khác nhau, tùy thuộc vào cơ quan hoặc tổ chức. Ví dụ: một số cơ quan, ban hoặc bộ có văn phòng phẩm tiêu đề riêng được định dạng sẵn, trong khi những cơ quan khác sử dụng các mẫu soạn thảo văn bản. Mặc dù có những khác biệt này nhưng vẫn có một số yếu tố chung. Hầu hết các bản ghi nhớ hiển thị ngày, tên của người nhận, tên của nhà phân tích và chủ đề của bản ghi nhớ trên các dòng riêng biệt ở đầu trang đầu tiên. Bởi vì các bản ghi nhớ được thiết kế để giao tiếp với các nhà hoạch định chính sách bận rộn, nên chúng phải ngắn gọn (hầu hết không dài quá ba đến năm trang), được sắp xếp rõ ràng với các tiêu đề phù hợp và được viết dễ hiểu với càng ít biệt ngữ kỹ thuật càng tốt. Nội dung của bản ghi nhớ nên được truyền đạt ngắn gọn trên dòng tiêu đề. Tài liệu kỹ thuật và phân tích (bảng, biểu đồ, biểu đồ, tài liệu pháp lý, v.v.) hỗ trợ cho các kết luận và khuyến nghị nên được thêm vào bản ghi nhớ dưới dạng tài liệu đính kèm hoặc lưu giữ để trả lời các câu hỏi có thể được nêu ra sau này.

Dưới đây là một vài hướng dẫn để viết một bản tóm tắt điều hành:

■   Đoạn giới thiệu nên nêu rõ mục đích của bản ghi nhớ và câu hỏi hoặc vấn đề mà bản ghi nhớ là câu trả lời.

■   Có thể có một mô tả ngắn gọn về các phương pháp được sử dụng để thực hiện phân tích. Nhưng hãy nhớ rằng những độc giả bận rộn thường không quan tâm lắm đến các phương pháp của bạn (điều này không có nghĩa là sau này bạn sẽ không phải chứng minh các phương pháp của mình với người khác).

■   Khi thích hợp, các bản ghi nhớ dài hơn với hơn ba trang nên sử dụng tiêu đề, dấu đầu dòng, gạch dưới, chữ nghiêng và các thiết bị văn phong khác để làm nổi bật tài liệu đặc biệt quan trọng.

■   Thông thường, bản ghi nhớ sẽ kết thúc bằng thông tin về nơi bạn có thể liên hệ nếu có thêm câu hỏi (ví dụ: điện thoại, fax, e-mail).

Sau đây là các ví dụ về mặt cắt ngang của các bản ghi nhớ chính sách.

GHI NHỚ CHÍNH SÁCH

ĐẾN:  Chuyển tiếp An ninh Quốc gia của Tổng thống đắc cử

TỪ:  David Shorr, Quỹ Stanley

Vikram Singh, Trung tâm An ninh Mỹ mới

RE:  Ngân sách Quốc tế Thống nhất và An ninh Quốc gia

toTăng hiệu quả của Mỹ trên toàn thế giới

Trung tâm An ninh Hoa Kỳ Mới (CNAS) và Quỹ Stanley gần đây đã kết thúc một sáng kiến kéo dài 8 tháng tập trung vào tình trạng thiếu máu của các cơ quan quan hệ quốc tế dân sự của Hoa Kỳ. Hầu như các chuyên gia an ninh quốc gia đều ủng hộ hành động nghiêm túc để khắc phục tình trạng này. Bộ trưởng Quốc phòng Gates tiếp tục kêu gọi tăng thêm nguồn lực cho các yếu tố dân sự của sức mạnh quốc gia và Dự án Cải cách An ninh Quốc gia dự kiến sẽ đề xuất tăng gấp đôi nguồn tài trợ của Bộ Ngoại giao và Cơ quan Phát triển Quốc tế Hoa Kỳ (USAID) và tăng nhân lực tối thiểu là 50%. Tuy nhiên, nhu cầu được công nhận rộng rãi này đối với các cơ quan dân sự mạnh mẽ hơn đã không được kết hợp với ý chí chính trị để ủy thác và bảo lãnh cho chúng. 94% nguồn tài trợ bổ sung cho các cuộc chiến ở Iraq và Afghanistan là dành cho Bộ Quốc phòng.

Bản chất của vấn đề là nguồn tài chính và nhân lực không đủ để duy trì ảnh hưởng chính trị của Hoa Kỳ trong một thế giới đang thay đổi nhanh chóng. Ngay khi quan hệ của Hoa Kỳ với phần còn lại của thế giới đang sa sút nghiêm trọng, khả năng xoay chuyển tình thế của chúng ta vẫn ở mức thấp lịch sử. Nước Mỹ cần đầu tư vào cơ sở hạ tầng chính sách đối ngoại, và không chỉ cho các sáng kiến hay chương trình đặc biệt.

Những phát hiện đầy đủ của dự án CNAS — Stanley nằm trong bốn báo cáo có sẵn tại http://www.stanleyfoundation.org/articles.cfm?ID=492 . Tuy nhiên, bản ghi nhớ này đề xuất một sáng kiến chính sách lớn duy nhất để tạo động lực ngay lập tức và đặt nền móng cho việc xây dựng lại các khả năng về các vấn đề quốc tế của Mỹ. Tổng thống đắc cử nên yêu cầu các nhóm ngân sách và an ninh quốc gia mới của mình chuẩn bị ngân sách chung về các vấn đề quốc tế và an ninh quốc gia trong năm tài chính 2010.

Chính quyền Obama sẽ và nên xem xét các biện pháp cụ thể để khắc phục những yếu kém về tổ chức trong bộ máy chính sách đối ngoại của chính phủ Hoa Kỳ, đặc biệt là tái thiết sau xung đột, phát triển kinh tế dài hạn và ngoại giao công chúng. Tuy nhiên, điều quan trọng là phải nhận ra rằng đây đều là những triệu chứng của sự thiếu hụt năng lực dân sự có hệ thống. Vì đây là vấn đề về hiệu quả tổng thể của chính sách đối ngoại của Hoa Kỳ, nên việc thúc đẩy ngân sách cho các nhóm liên cơ quan phải xuất phát từ cấp trên. Nói cách khác, bất kể những cải cách nào khác được thực hiện, sự ủy nhiệm của tổng thống về ngân sách chung cho năm tài chính 2010 là vô cùng quan trọng để bắt đầu quá trình xây dựng lại cơ sở hạ tầng của tổ chức.

Ngân sách chung cho các vấn đề quốc tế và an ninh quốc gia—bắt đầu bằng việc kết hợp các chức năng ngân sách 050 và 150 cho năm tài chính 2010 và mở rộng trong những năm tiếp theo—ban đầu sẽ là một công cụ để buộc cân bằng giữa các bộ. Không bắt buộc phải thay đổi quy trình ngân sách thông thường trong các cơ quan, đánh giá tích hợp của Nhà Trắng sẽ thúc đẩy sự hợp tác giữa các lĩnh vực ngân sách chồng chéo. Nó sẽ lái xe:

■    Đầu tư đáng kể vào việc củng cố Bộ Ngoại giao và USAID, để củng cố các văn phòng trụ sở chính và các cơ quan đại diện ở nước ngoài đang quá tải của họ.

■    Tăng trưởng đáng kể trong lực lượng lao động của họ.

■    Cân bằng ổn định mức tăng tương đối trong chi tiêu quốc phòng và quốc tế đã thấy trong những năm gần đây.

Các đề xuất ngân sách chi tiết và kế hoạch thực hiện có sẵn từ các sáng kiến và tổ chức khác, chẳng hạn như báo cáo Ngân sách Ngoại giao cho Tương lai của Học viện Ngoại giao Hoa Kỳ và Trung tâm Stimson. Chúng tôi gợi ý rằng một ngân sách an ninh quốc gia và các vấn đề quốc tế kết hợp là đòn bẩy duy nhất có thể thúc đẩy đầu tư bổ sung nhiều hơn mức cận biên.

Sáng kiến này không nên phụ thuộc vào hay chờ đợi những cải cách khác đối với bộ máy chính sách đối ngoại. Một số cơ chế liên quan sẽ cần thiết để thực hiện kỷ luật ngân sách này, và chúng tôi kêu gọi rằng chúng nên được kết hợp vào các cấu trúc mà chính quyền mới đang thiết lập để lập kế hoạch an ninh quốc gia và ra quyết định:

■    Khi các ngân sách chung này được chuẩn bị, trình bày và ban hành, chúng sẽ cần sự hỗ trợ đáng kể của nhân viên Nhà Trắng từ NSC và OMB. Việc thực hiện một ngân sách chung như vậy sẽ yêu cầu một Giám đốc NSC và OMB hai mũ duy nhất phụ trách các vấn đề quốc tế và an ninh quốc gia cũng như đánh giá tích hợp tất cả các đệ trình ngân sách của cơ quan.

■    Cần có sự hợp tác sâu rộng giữa các văn phòng ngân sách của DoD, DoS và USAID để giúp người đứng đầu của họ hoàn thành nhiệm vụ của tổng thống.

■    Ngân sách phải được coi là một gói duy nhất từ đầu đến cuối quy trình. Các hiệu trưởng trong đội an ninh quốc gia của tổng thống phải chia sẻ các vị trí trong suốt quá trình thông qua các dự luật phân bổ cuối cùng.

■    Mặc dù cuối cùng có thể cần phải cải cách quy trình ngân sách của quốc hội, nhưng chính quyền nên tham khảo ý kiến rộng rãi nhất có thể với các ủy ban ngân sách, ủy quyền và phân bổ ngân sách. Quốc hội có thể sẽ phân chia ngân sách kết hợp như vậy khi nhận được, nhưng sự phân cấp chéo đạt được theo quy trình mới này của Nhà Trắng sẽ vẫn được phản ánh trong các dự luật ngân sách cho các cơ quan.

Mặc dù là một cường quốc toàn cầu, Hoa Kỳ dường như không thực sự nắm bắt được nhịp đập toàn cầu. Trong thời đại phổ biến các bên liên quan, mọi vấn đề quốc tế mà Hoa Kỳ phải đối mặt không chỉ liên quan đến các chính phủ quốc gia mà còn liên quan đến một loạt các chủ thể từ khu vực tư nhân và các tổ chức phi chính phủ hùng mạnh đến các mạng lưới tội phạm và khủng bố. Để có bất kỳ cơ hội nào định hình các sự kiện thế giới, Washington phải có khả năng thu hút sự tham gia của các chủ thể trên toàn cầu.

Sau khi làm giảm khả năng dân sự của Hoa Kỳ nhanh hơn khả năng phòng thủ trong những năm 1990 và tăng chậm hơn khả năng phòng thủ kể từ năm 2001, chính phủ Mỹ đã làm tê liệt khả năng hiểu biết sâu sắc và mối quan hệ với các chủ thể mà hòa bình và thịnh vượng trong tương lai xoay quanh. Giống như việc Hoa Kỳ cần đầu tư vào giáo dục và khoa học để đảm bảo rằng lực lượng lao động Hoa Kỳ có thể cạnh tranh và phát triển trong thế giới toàn cầu hóa, thì Hoa Kỳ cũng phải chuyển đổi chính phủ của mình để có thể cạnh tranh trong nỗ lực duy trì sức mạnh toàn cầu của Hoa Kỳ trong thế kỷ 21 .

Nguồn: www.stanleyfoundation.org/articles .

Ngày 28 tháng 8 năm 1986

The Honorable Butler Derrick Chủ tịch, Lực lượng Đặc nhiệm trong Ủy ban Quy trình Ngân sách tại Hạ viện Ngân sách

Kính thưa ông chủ tịch:

Để trả lời thư ngày 8 tháng 5 năm 1985 của bạn, chúng tôi đã xem xét các tác động tiềm ẩn của việc nhập cư đối với ngân sách liên bang trong 10 năm tới. Nỗ lực này được thực hiện với hai mục tiêu: đạt được ước tính tốt nhất có thể về tác động ngân sách bất chấp những bất cập về dữ liệu đã biết và bắt đầu phát triển phương pháp luận để giải quyết các vấn đề dài hạn, xuyên suốt về ý nghĩa ngân sách, trong đó vấn đề nhập cư là một ví dụ điển hình . Vào ngày 1 tháng 5 năm 1986, chúng tôi đã trình bày tóm tắt cho bạn và các thành viên và nhân viên khác của lực lượng đặc nhiệm về kết quả nghiên cứu của chúng tôi. Báo cáo này là một phiên bản bằng văn bản của cuộc họp ngắn đó. Chúng tôi cũng đã bao gồm chi tiết bổ sung về tác động ngân sách của việc nhập cư đối với chính quyền tiểu bang và địa phương.

Nghiên cứu của chúng tôi lấy năm tài chính 1984 làm cơ sở. Chúng tôi đã xác định và khi cần ước tính các khoản chi và doanh thu liên quan đến người nhập cư liên bang trong giai đoạn đó. Sau đó, chúng tôi dự đoán những dữ liệu này sẽ mang lại các ước tính năm 1990 và 1995 theo ba nhóm giả định (kịch bản) khác nhau về môi trường xã hội, kinh tế và chính trị trong tương lai. Những dự báo này không nhằm mục đích dự báo nhưng được phát triển để cung cấp phạm vi minh họa. Chúng tôi cũng tìm kiếm dữ liệu tương tự cho các chương trình và địa phương được chọn trong năm tiểu bang bị ảnh hưởng nặng nề nhất, nhằm mục đích minh họa, nhưng chúng tôi không đưa ra dự đoán nào ở cấp độ này.

Mặc dù có những hạn chế và hạn chế đối với phân tích của chúng tôi, nhưng nó chứng tỏ rằng tác động ngân sách đáng kể của việc nhập cư tồn tại ở cấp liên bang, xét về cả chi phí và doanh thu. Số tiền đô la có thể được chỉ định cho các tác động như vậy nếu các giả định chính được đưa ra liên quan đến sự tham gia của người nhập cư vào các chương trình an sinh xã hội và thu nhập lớn. Điều này là do sự không chắc chắn về quy mô và đặc điểm dân số vào năm 1984, cũng như việc thiếu thông tin trực tiếp về chi tiêu và doanh thu liên quan đến người nhập cư, lỗ hổng dữ liệu thậm chí còn rõ ràng hơn trong các dự báo năm sau. Do đó, chúng tôi giả định rằng các tỷ lệ tham gia này về trung bình sẽ tương đương với tỷ lệ của công dân Hoa Kỳ. Chúng tôi không thể kiểm tra giả thuyết này và ý kiến chuyên gia khác nhau.

Sử dụng những giả định này, chúng tôi nhận thấy rằng đối với năm tài chính 1984 trong các chương trình mà chúng tôi đã kiểm tra

—chi tiêu liên bang bình quân đầu người cho người nhập cư gần tương đương với chi tiêu cho cư dân Hoa Kỳ trung bình;

—tính theo đầu người, người nhập cư đóng góp ít doanh thu hơn cho chính phủ liên bang so với cư dân Hoa Kỳ trung bình; Và

—tổng chi tiêu liên quan đến người nhập cư chỉ khác một chút so với tổng doanh thu liên quan đến người nhập cư.

Theo cả ba kịch bản được kiểm tra, những quan sát này vẫn có giá trị cho năm 1990 và 1995, mặc dù sự không chắc chắn tăng lên.

Liên quan đến các lợi ích phương pháp rộng hơn mà nó được thiết kế để khám phá, nghiên cứu về vấn đề xuyên suốt này có cả giá trị và hạn chế. Mặc dù tổng số tiền cụ thể không thể được chỉ định trên bất kỳ cơ sở hỗ trợ nào, nhưng các khoản chi và doanh thu tối thiểu có thể được xác định, các phạm vi có thể được ước tính và các so sánh có thể được rút ra dựa trên các giả định rõ ràng. Bởi vì cả chi tiêu và doanh thu của liên bang đều bị ảnh hưởng đáng kể bởi tình trạng nhập cư và gần như duy trì ở mức cân bằng, nên ủy ban có thể muốn theo dõi các điều kiện và xu hướng chính để xác định xem liệu sự cân bằng này có được duy trì hay không. Vì vậy, chúng tôi tin rằng chúng tôi đã chứng minh được tính khả thi của phương pháp này, nhưng tính hữu dụng của nó sẽ thay đổi tùy theo hoàn cảnh.

Tôi rất vui được thảo luận thêm về thông tin này với bạn một cách thuận tiện. Theo thỏa thuận với văn phòng của bạn, chúng tôi chưa nhận được ý kiến của cơ quan về báo cáo này. Chúng tôi đang gửi các bản sao của báo cáo này cho các bên quan tâm và các bản sao sẽ được cung cấp cho những người khác theo yêu cầu.

Nếu bạn hoặc nhân viên của bạn có bất kỳ câu hỏi nào về báo cáo này, vui lòng gọi cho tôi theo số 275-9455. Thân ái,

Kenneth W. Thợ săn

trợ lý giám đốc

Nguồn: Vấn đề ngân sách: Nhập cư vào Hoa Kỳ—Tác động ngân sách liên bang,

1984—1995 (Washington, DC: US General Accounting Office, 8/1986).

Một loại bản ghi nhớ khác là bản ghi nhớ tóm tắt kết quả phân tích tình báo. Sau đây là bản ghi nhớ tóm tắt về kế hoạch của Osama Bin Laden cho cuộc tấn công vào Trung tâm Thương mại Thế giới vào ngày 11 tháng 9 năm 2001. Bản ghi nhớ tóm tắt này đã được trình lên Tổng thống George W. Bush vào ngày 6 tháng 8 năm 2001.

TỔNG THỐNG KHAI BÁO HÀNG NGÀY

TỔNG KẾT NGÀY 6 THÁNG 8 01

Chỉ dành cho Tổng thống

6       tháng 8 năm 2001

Bin Laden quyết tâm tấn công Mỹ

Các báo cáo bí mật, chính phủ nước ngoài và các phương tiện truyền thông cho thấy Bin Laden từ năm 1997 đã muốn tiến hành các cuộc tấn công khủng bố ở Mỹ. Bin Laden ngụ ý trong các cuộc phỏng vấn trên truyền hình Hoa Kỳ vào năm 1997 và 1998 rằng những người theo ông ta sẽ noi gương kẻ đánh bom Trung tâm Thương mại Thế giới Ramzi Yousef và "mang cuộc chiến đến Mỹ".

Sau cuộc tấn công bằng tên lửa của Hoa Kỳ vào căn cứ của ông ta ở Afghanistan năm 1998, Bin Laden nói với những người theo dõi rằng ông ta muốn trả đũa ở Washington, theo một dịch vụ (đã được biên tập lại).

Đồng thời, một đặc nhiệm Jihad Hồi giáo Ai Cập (EIJ) đã nói với một dịch vụ (đã được biên tập lại) rằng Bin Laden đang lên kế hoạch khai thác khả năng tiếp cận Hoa Kỳ của đặc vụ này để tiến hành một cuộc tấn công khủng bố.

Âm mưu thiên niên kỷ ở Canada năm 1999 có thể là một phần trong nỗ lực nghiêm túc đầu tiên của Bin Laden nhằm thực hiện một cuộc tấn công khủng bố ở Mỹ. Kẻ âm mưu bị kết án Ahmed Ressam đã nói với FBI rằng anh ta tự nghĩ ra ý tưởng tấn công Sân bay Quốc tế Los Angeles, nhưng trung úy Abu Zubaydah của Bin Laden đã khuyến khích anh ta và giúp tạo điều kiện thuận lợi cho hoạt động. Ressam cũng nói rằng vào năm 1998, Abu Zubaydah đã lên kế hoạch tấn công Hoa Kỳ của chính mình.

Ressam cho biết Bin Laden đã biết về chiến dịch ở Los Angeles.

Mặc dù Bin Laden đã không thành công, nhưng các cuộc tấn công của hắn nhằm vào Đại sứ quán Hoa Kỳ ở Kenya và Tanzania vào năm 1998 chứng tỏ rằng hắn đã chuẩn bị cho các hoạt động từ nhiều năm trước và không nản lòng trước những thất bại. Các cộng sự của Bin Laden đã theo dõi các Đại sứ quán của chúng ta ở Nairobi và Dar es Salaam ngay từ năm 1993, và một số thành viên của chi bộ Nairobi lên kế hoạch đánh bom đã bị bắt và bị trục xuất vào năm 1997.

Các thành viên Al-Qa'ida—kể cả một số là công dân Hoa Kỳ—đã cư trú hoặc du hành tới Hoa Kỳ trong nhiều năm, và nhóm dường như duy trì một cấu trúc hỗ trợ có thể hỗ trợ các cuộc tấn công. Hai thành viên al-Qa'ida bị kết tội trong âm mưu đánh bom Đại sứ quán của chúng tôi ở Đông Phi là công dân Hoa Kỳ và một thành viên cấp cao của EIJ sống ở California vào giữa những năm 1990.

Một nguồn tin bí mật cho biết vào năm 1998 rằng một chi nhánh của Bin Laden ở New York đang tuyển mộ thanh niên Mỹ gốc Hồi giáo cho các cuộc tấn công.

Chúng tôi không thể chứng thực một số báo cáo về mối đe dọa giật gân hơn, chẳng hạn như báo cáo từ một cơ quan (đã được biên tập lại) vào năm 1998 nói rằng Bin Laden muốn cướp một máy bay Mỹ để đạt được việc phát hành cuốn sách “Blind Shaykh” 'Umar 'Abd al -Rahman và những phần tử cực đoan khác do Mỹ nắm giữ.

Tuy nhiên, thông tin của FBI kể từ thời điểm đó cho thấy các mô hình hoạt động đáng ngờ ở quốc gia này phù hợp với việc chuẩn bị cho các vụ cướp hoặc các loại tấn công khác, bao gồm cả việc giám sát các tòa nhà liên bang gần đây ở New York.

FBI đang tiến hành khoảng 70 cuộc điều tra toàn diện trên khắp nước Mỹ mà họ cho là có liên quan đến Bin Laden. CIA và FBI đang điều tra một cuộc gọi đến Đại sứ quán của chúng tôi ở UAE vào tháng 5 nói rằng một nhóm những người ủng hộ Bin Laden đang ở Mỹ lên kế hoạch tấn công bằng chất nổ.

Nguồn: http://www.cnn.com/2004/images/04/10/whitehouse.pdf

www.irpublicpolicy.ir

RUỘT THỪA

Lập kế hoạch giao ban bằng miệng

Từ Phân tích chính sách công, Phiên bản thứ năm. William N. Dunn. Bản quyền © 2012 của Pearson Education, Inc. Bảo lưu mọi quyền.

RUỘT THỪA

Lập kế hoạch giao ban bằng miệng

W

các tài liệu quy định chỉ là một phương tiện để truyền đạt các kết quả phân tích chính sách. Khác là giao ban bằng miệng. Mặc dù phần tóm tắt hoặc thuyết trình có hầu hết các yếu tố giống như báo cáo vấn đề, nhưng cách tiếp cận để lập kế hoạch và thực hiện một bài thuyết trình lại hoàn toàn khác.

Các yếu tố của một cuộc họp giao ban bằng miệng thường bao gồm những điều sau đây:

■ Khai mạc và chào mừng đại biểu

■ Bối cảnh của cuộc họp

■ Những phát hiện chính của phân tích

■ Cách tiếp cận và phương pháp

■ Dữ liệu dùng làm cơ sở cho phân tích

■ Khuyến nghị

■ Câu hỏi của người tham gia

■ Kết thúc

Một khía cạnh thiết yếu của giao tiếp bằng miệng là biết khán giả. Ở đây, một loạt các câu hỏi quan trọng nên được đặt ra trước cuộc họp báo: Số lượng khán giả là bao nhiêu? Có bao nhiêu thành viên của khán giả là chuyên gia về vấn đề bạn đang giải quyết trong cuộc họp? Bao nhiêu phần trăm khán giả hiểu phương pháp nghiên cứu của bạn? Bạn có đáng tin cậy đối với các thành viên của khán giả không? Khán giả thích thông tin chi tiết hay tổng quát? Cuộc họp giao ban nằm ở đâu trong quá trình hoạch định chính sách? Ở giai đoạn thiết lập chương trình nghị sự hoặc giai đoạn xây dựng và thông qua? Hay các giai đoạn triển khai và đánh giá?

Câu trả lời cho những câu hỏi này chi phối việc lựa chọn chiến lược truyền thông phù hợp với đối tượng cụ thể. Ví dụ: nếu khán giả là một người cỡ trung bình

nhóm có từ 20 đến 25 người, sự đa dạng của khán giả đòi hỏi các chiến lược truyền thông cụ thể sau:[570]

■   Lưu hành các tài liệu cơ bản trước cuộc họp để mọi người sẽ bắt đầu từ một cơ sở chung.

■   Nói với cả nhóm rằng chiến lược đã chọn được thiết kế để đáp ứng các mục tiêu của cả nhóm nhưng nó có thể không đáp ứng nhu cầu của mọi người.

■   Tập trung vào chương trình nghị sự của các nhà hoạch định chính sách quan trọng, ngay cả khi bạn mất phần còn lại của khán giả.

Một vấn đề phổ biến khác trong các cuộc họp giao ban là các nhà hoạch định chính sách có thể đưa các chuyên gia nhân viên của họ đến cuộc họp giao ban. Trong trường hợp này, phần lớn khán giả có kiến thức chuyên môn trong lĩnh vực bạn đang đề cập. Ở đây các chiến lược sau đây là phù hợp:

■     Tránh tham gia vào một “cuộc thi kiến thức” với các chuyên gia bằng cách tập trung vào

mục đích trình bày của riêng bạn.

■   Tận dụng kiến thức chuyên môn của nhóm bằng cách tập trung vào bằng chứng dựa trên các phát hiện và khuyến nghị.

■   Tránh trình bày dài dòng về tài liệu cơ bản và mô tả dài dòng về các phương pháp.

■   Cố gắng tạo ra cuộc đối thoại và tranh luận hiệu quả về các giải pháp tiềm năng cho vấn đề.

Một vấn đề quan trọng không kém trong giao ban miệng là hiểu từng thành viên trong nhóm. Ví dụ, điều quan trọng là phải biết liệu các khách hàng trực tiếp cho phân tích chính sách có

■     Các chuyên gia trong lĩnh vực có vấn đề

■     Làm quen với các phương pháp phân tích của bạn

■     Những người tham gia có ảnh hưởng trong quá trình hoạch định chính sách

■     Hướng tới thông tin chi tiết hoặc rộng

■     Đối mặt với rủi ro cao, trung bình hoặc thấp trong vấn đề

■     Quan trọng về mặt chính trị đối với sự thành công của các đề xuất của bạn

Cuối cùng, các cuộc họp giao ban bằng miệng sử dụng nhiều loại màn hình đồ họa. Một trong số đó là tấm trong suốt được sử dụng với máy chiếu trên cao (còn được gọi là “máy chiếu”). Khi sử dụng phim trong suốt hoặc đồ họa máy tính, điều quan trọng là phải nhận ra rằng chúng không phù hợp nếu bạn muốn có một phong cách trình bày trang trọng—chúng có xu hướng làm cho các cuộc họp giao ban trở nên trang trọng, khiến việc đối thoại cởi mở trở nên khó khăn. Ngoài ra, bạn có thể muốn hạn chế thảo luận và tuân thủ nghiêm ngặt tính minh bạch sẽ giúp ích.

Điều quan trọng nữa là phải tuân thủ các nguyên tắc sau khi sử dụng phim trong suốt và lam kính:

■     Giữ cho phim trong suốt và trang chiếu đơn giản, với văn bản cô đọng và được đánh dấu.

■     Sử dụng các chữ và dòng văn bản rõ ràng, đậm nét, không lộn xộn.

■   Đánh dấu những điểm quan trọng và sử dụng một vài màu khác nhau (nhưng không quá ba).

■    Giới hạn văn bản trên bất kỳ trang nào tối đa là mười dòng.

■   Đảm bảo chiều rộng của màn hình ít nhất bằng 1/6 khoảng cách giữa màn hình và người xem xa nhất.

■   Đảm bảo rằng người xem gần nhất cách màn hình ít nhất hai chiều rộng màn hình.

■   Giữ nguyên độ trong suốt hoặc trang trình bày trong tối thiểu hai phút để người xem có thời gian đọc cộng thêm ba mươi giây để nghiên cứu nội dung.

■    Để đèn trong phòng sáng —chi phí không phải là phim.

■   Tắt máy chiếu khi bạn muốn hướng sự chú ý trở lại bạn và thiết lập lại giao tiếp bằng mắt.

Đây chỉ là một vài trong số các chiến lược và chiến thuật phù hợp với các đối tượng và phương tiện truyền thông khác nhau. Với mục tiêu lựa chọn các phương tiện và sản phẩm truyền thông phù hợp với đặc điểm của khán giả, ngày nay có rất nhiều lý thuyết và kỹ thuật để hướng dẫn hiển thị thông tin bằng hình ảnh.[571] Đồ họa máy tính thích hợp, các gói thuyết trình và các chương trình thống kê hiện đã có sẵn rộng rãi. Chúng bao gồm Gói thống kê cho Khoa học xã hội (SPSS), Microsoft Excel, Microsoft PowerPoint, Stata và R .

Nhiều loại màn hình trực quan có sẵn để truyền đạt những ý tưởng phức tạp. Ví dụ về các màn hình trực quan này như sau:

■    biểu đồ thanh

■    Biểu đồ hình tròn

■    biểu đồ tần số

■    Biểu đồ tần số tương đối

■    Ogives

■    Điểm phân tán

■    Biểu đồ chuỗi thời gian

■    Đồ thị với bảng dữ liệu

■    Cây quyết định và các sơ đồ khác

Trong hầu hết các bài thuyết trình về chính sách, phần trình bày trực quan chính là phần trình bày tóm tắt các mối quan hệ giữa hai hoặc nhiều phương án thay thế và các tác động tương ứng của chúng. Ma trận lựa chọn-tác động (ma trận Goeller), là một mảng hình chữ nhật gồm các lựa chọn thay thế chính sách và tác động dự kiến của chúng, rất phù hợp cho mục đích này. Ma trận cung cấp một bản đồ trực quan ngắn gọn về phạm vi tác động liên quan đến các giải pháp thay thế. Các tác động ưu tiên có thể được tô bóng, để những người tham gia trong bài thuyết trình có thể dễ dàng kiểm tra mô hình đánh đổi giữa các tác động trước khi chúng được biểu thị định lượng dưới dạng các hệ số, chỉ số hoặc tỷ lệ (ví dụ: tỷ lệ lợi ích-chi phí), có thể che khuất các vấn đề và ngăn cản thảo luận sáng suốt.

Ma trận Tùy chọn-Tác động

CHÍNH SÁCH THAY THẾ CHÍNH SÁCH  TÁC ĐỘNG

55 dặm/giờ 65 dặm/giờ

THỜI GIAN DU LỊCH

TRONG GIỜ

22,6

tỷ

20.2

tỷ

GALLONS XĂNG ĐÃ TIÊU THỤ

81,6

tỷ

87,1 tỷ

THAY ĐỔI KHÔNG KHÍ

SỰ Ô NHIỄM

1%

Giảm bớt

3%

Tăng

GIAO THÔNG

TỬ VONG

45.200

54.100

CHẤN THƯƠNG

1.800.000

2.000.000

HỖ TRỢ CÔNG CỘNG

70%

30%

LƯU Ý: Các hộp bóng mờ là các tác động được ưu tiên.

Biểu đồ thanh hiển thị kết quả của cuộc bầu cử tổng thống năm 1992

Biểu đồ tần suất hiển thị độ tuổi của phụ nữ tại thời điểm ly hôn (N = 100)

Biểu đồ Tần suất Tương đối Hiển thị Độ tuổi của Phụ nữ tại Thời điểm Ly hôn (N = 100)

Biểu đồ phân tán hiển thị mẫu quan sát xung quanh hồi quy

Hiệu ứng hiển thị biểu đồ chuỗi thời gian gián đoạn của
giới hạn tốc độ 55 dặm/giờ

năm

Biểu đồ tần suất hiển thị độ tuổi của phụ nữ tại thời điểm

Ly hôn với bảng dữ liệu đính kèm (N = 100)

Tính thường xuyên

_L  _L  N>  ro

o  CD  o  CD  o  CD

b  b  b  b  b  b

o  o  o  o  o  o

1

1

1

1

1

1

1

1

1

1

1

1

12

17

22

27

32

37

42

47

52

57

62

67

Tuổi 1  1

2,00

3,00

6,00

10.00

16.00

21.00

18.00

11.00

9.00

4,00

Tuổi

www.irpublicpolicy.ir

Mục lục

Các trang tham khảo theo sau bởi "f" cho biết các số liệu hoặc hình ảnh minh họa; theo sau là "t" chỉ ra một bảng.

2

bầu cử 2008, 119

MỘT

Phá thai, 43

quyền, 43

Truy cập, 12, 31, 108, 178, 217, 438 khả năng truy cập, 122

Trách nhiệm giải trình, 33, 55, 148, 314, 386, 430 Quản trị, 11, 14, 24, 32, 34, 37-39, 43, 50,

54-56, 60, 119, 148-149, 156, 184, 215-216,

229-230, 244-245, 250-251, 259, 269,

307-308, 315, 317, 348-349, 353, 374,

378-379, 389, 400, 420, 435-436 được xác định, 14, 215 quảng cáo, 244

chiến dịch, 244

Tư vấn và đồng ý, 40, 59 hành động khẳng định, 43, 258 Afghanistan, 73, 427, 435, 438 tuổi, 34-36, 55, 82, 92-93, 107-108, 218, 238, 255,

258, 265, 274-275, 278-279, 305, 308, 319,

327, 408, 413, 418, 423, 446-447, 449 phân biệt đối xử, 238 uống rượu, 423 thất nghiệp và, 238

Cơ quan Phát triển Quốc tế, 434

USAID, 434

Thiết lập chương trình nghị sự, 42-44, 111, 385, 393, 442 Chương trình nghị sự, 44, 48, 51-52, 54, 59, 386, 393, 443 Tập hợp, 94, 177

Nông nghiệp, 38, 108, 267

viện trợ, 43, 55, 80, 84, 94, 120, 191, 304, 389-390, 427,

439

nước ngoài, 191, 389-390, 427

Viện trợ cho các gia đình có trẻ em phụ thuộc, 43, 304 AFDC, 43, 304

Ô nhiễm không khí, 23, 70, 258-259, 280, 285, 296-297, 389,

426, 429, 445

chất lượng không khí, 71-72, 123, 248, 252, 282

Alabama, 60, 148, 229

Albania, 378

Sự xa lánh, 149, 173, 205, 259, 303 Alinsky, Saul, 318

Allen, George, 8 Sửa đổi, 18, quy trình 407, 18, 407

Mỹ, 14, 109, 177, 214, 257, 260, 389, 426,

435-436, 438 Hiệp hội Hành chính công Hoa Kỳ, 14, 315,

317 Người Mỹ, 54, 67, 184 Tương tự, 89, 98-99, 118, 123, 270, 347, 366 Khiếu nại, 113, 123, 350, 375 Kháng cáo, 20, 35, 314 Bổ nhiệm, 130 Phân bổ, 436 Hóa đơn phân bổ, 436 Aristotle, 33-34, 363 kiểm soát vũ khí, 109 chạy đua vũ trang, 173 Quân đội, 38, 128, 371, 377, 380 lắp ráp, 37, 111, 390, 427 Kiểm toán, 334 Thắt lưng buộc bụng, 178 Austin, 355 Úc, 18 Độc tài, 354-355 Chế độ chuyên chế, 354

Chính quyền, 18-20, 35, 88, 118, 123, 166, 168, 181, 184,

187, 342, 346-350, 354, 395, 407

B Balkans, 374, 376, 378 Bardach, Eugene, 390 mặc cả, 20, 73-74, 96-97, 206, 389, 427 Niềm tin, 52, 66, 78, 80, 112, 122-123, 147, 180, 223, 318, 344, 375, 418

Bell, Daniel, 60, 257 Bức tường Berlin, 119 thiên vị, 54, 213, 345, 415, 421 Biden, Joseph, 381 Hóa đơn, 436

phân bổ, 436 bảng, 251, 317

thành phố, 251 Biên giới, 354, 378 mượn, 234-235 Bosnia, 376, 378 Bosnia-Herzegovina, 378 Boston Globe, 349 Ranh giới, 32, 77, 79, 87-88, 90-91, 211, 214-215 Anh, 405-406

Viện Brookings, 40, 62, 139, 204, 209, 241, 248-249

Ngân sách, 9, 42, 81, 119, 178-179, 181-182, 184-185, 199, 230, 235, 244, 248, 251, 257, 259, 410, 434-436, 438

quốc phòng, 9, 434-436 chuẩn bị, 410 Thâm hụt ngân sách, 119 ngân sách, 229, 435 cân bằng, 435 thâm hụt, 435

Bungari, 378 Cục các vấn đề Ấn Độ, 38 Cục thống kê lao động, 55, 124, 249, 281 Cục điều tra dân số, 55, 93, 100, 124, 249, 275-276, 304

bộ máy quan liêu, 52, 71, 149-152 Bộ máy quan liêu, 15, 149-151, 355, 372

hành chính, 149 Mỹ, 355 và chính sách công, 355 ràng buộc, 15 kiểm soát, 149-151 chính sách đối ngoại, 355 hệ thống cấp bậc, 149 vấn đề của, cơ cấu 355, cấu trúc 150-151, hiểu biết 150-151, 355, 372 Quan chức, 57 Kinh doanh , 28-29, 57, 60-61, 77, 80, 138, 238, 251, 260, 357, 364, 400, 433

Tiếng Pháp, 138 Chu kỳ kinh doanh, 138 xe buýt, 313

C California, 15, 123, 312, 328, 390, 430, 439 chiến dịch, 289 Campbell, Angus, 257, 259 Canada, 165, 258, 438 Ứng cử viên, 336 án tử hình, 423 chủ nghĩa tư bản, 46, 71

Nhân quả, 13, 153, 306, 347, 360, 374, 418 điều tra dân số, 38, 55, 93, 100-101, 103, 106, 110, 124, 192, 249, 253, 255, 275-276, 304, 377

Cục điều tra dân số, 101 Trung tâm kiểm soát dịch bệnh, 409-411, 418-419, 421 Thành phố trực thuộc trung ương, 69, 175, 420 Cục tình báo trung ương, 38 tập trung, 108, 149, 229, 254 Hệ thống chỉ huy, 108

Chương 1-2, 8-9, 18, 21, 25, 31, 58, 61, 65-66, 90, 106, 108-109, 116, 117, 128, 153, 155, 167,

176-                    177, 179-181, 189-190, 216, 221, 223, 240, 247, 257, 285, 291, 303, 308, 311, 324, 328, 334-336, 339-340, 351, 373, 376, 383, 398, 400, 402, 406

Điều lệ, 403

Trẻ em, 43, 92, 249-250, 252-253, 261, 263, 265, 279, 304, 327-328, 337-338, 400, 408, 410-412, 417-418, 420, 422-423 chương trình, 327-328

Trung Quốc, 34

CIA, 439 mạch, 44 thành phố, 34, 41, 69, 82, 123, 153, 175, 264-265, 274,

276-                    278, 282, 296-297, 301-302, 413, 420, 431

Công dân, 46, 48, 54, 62, 146, 156, 191, 200, 206,

208-                    209, 211, 228, 231, 234, 240, 253, 259-260, 313, 316-317, 347-348, 364, 366, 389-390, 399, 427, 431, 433, 437, 439 Thành Phố, 21 , 32-33, 43, 63, 80, 109, 140, 160, 174, 181, 184-185, 191, 213, 236, 262, 269, 274, 278, 296, 298-299, 301, 328-329 , 336-337, 367, 390, 400, 417, 420, 427 ủy ban, 390, 427 quản lý, 140, 390, 427 thủ quỹ, 43 quản lý thành phố, 390, 427 quản lý thành phố, 269 thủ quỹ thành phố, 43 Quyền tự do dân sự, 61 dân sự quyền, 186, 337 phong trào dân quyền, 337

Phong trào dân quyền, 337 Dịch vụ dân sự, 390, 427 Xã hội dân sự, 203, 316 Nội chiến, 377-378 Các nền văn minh, 60, 138 Clark, Wesley, 348 Đạo luật Không khí Sạch, 52, 407

1970, 407

Sự phân chia, 62 biến đổi khí hậu, 112 CNN, 439 than đá, 46-47, 130, 222, 230 liên minh, 9, 42, 52, 179, 379 Liên minh, 177 Chiến tranh Lạnh, 102, 378, 380 Hành động tập thể, 46, 371 tập thể hàng hóa, 206-209, 219, 227 Sinh viên đại học, 194 Colorado, 268

Thương mại, 33, 61, 238, 275-276 hoa hồng, 206 quy định, 206

ủy ban, 48, 100-101, 166, 436 chung, 436 chọn, 166

Common Sense, 18-19, 86, 146, 342 thông tin liên lạc, 103, 113, 178, 386-389, 393, 395, 398, 400, 433, 442-444

các đảng cộng sản, 119

Liên Xô, 119

Cộng đồng, 12, 15, 23, 40, 55, 63, 69, 156, 181, 186, 191, 199, 202, 210, 213, 219, 227, 231, 234-235, 239, 255, 258, 313, 321, 337, 352-353, 375, 399, 419, 430, 433 tiêu chuẩn, 191, 313

Giá trị so sánh, 238 lợi thế so sánh, 120 cạnh tranh, 11, 20, 44, 154, 227 Độ phức tạp, 4, 22, 33, 41, 44, 50-51, 58, 62, 73, 78, 90, 110, 112, 117 , 120, 174, 179, 193, 200, 386

máy tính, 414 điều kiện, 5, 12, 19-20, 22, 36, 45, 47-48, 50, 52, 63, 66-67, 69-70, 72, 78, 112, 114, 119, 127, 130 , 135, 137, 148, 150, 156, 165-166, 172,

177-                   179, 193-194, 197, 202-203, 205, 223, 239, 241, 252, 256-258, 260, 262-264, 267, 270-271, 277, 291-292, 295, 302, 327, 330, 342-343, 347, 359, 361-362, 368, 374, 388, 406, 431, 437

xã hội, 12, 19-20, 22, 36, 45, 63, 67, 69-70, 78, 112, 119, 130, 165-166, 177, 202-203, 205, 223, 239, 252, 256- 258, 260, 262, 264, 267, 270-271, 277, 292, 295, 302, 343, 347, 359, 362, 368, 374, 406, 437 Xác nhận, 86, 419 Đối đầu, 146 Đại hội, 18, 24 , 28, 30, 43, 102, 124, 191, 252, 308, 329, 334, 343, 364, 366, 386, 390, 427, 436 cạnh tranh, 436

Đầu tiên, 24, 390, 427

trong chính sách đối ngoại, 191

lãnh đạo, 102 tổ chức, 24, 390 giám sát, 43 cán bộ, 386 chiến lược, 102

Quốc hội, Hoa Kỳ, 43, 252, 386

nhân viên và, 252 Hồ sơ Quốc hội, 380 Dịch vụ Nghiên cứu Quốc hội, 124, 379 Connecticut, 286, 288-291, 360 Bảo thủ, 343, 398 bảo thủ, 335 Constable, 263 Khu vực bầu cử, 178 cử tri, 194, 358 Hiến pháp, 366 Được xây dựng, 70, 77-78, 82, 85, 112, 196, 203, 280 Hàng tiêu dùng, 284 Chỉ số giá tiêu dùng, 275, 280-281, 304

CPI, 280 người tiêu dùng, 62, 84, 206-207, 224, 228, 280, 410 Tiêu dùng, 24, 26, 71, 83, 120, 127-128, 130, 132-135, 174, 206, 222-223, 230-232, 254, 275, 303, 308, 413, 416, 419 tranh cãi, 79, 196, 351 Converse, Philip, 259 Phối hợp, 91, 257, 423 tập đoàn, 15, 74, 267, 390 Sửa sai, 15 Tham nhũng, 204 giá sinh hoạt, 253 giá, 3, 5, 8, 13, 16-17, 21-22, 24-26, 42, 45-46, 49, 54, 74, 77, 82, 84, 106-107, 147, 149, 154-158, 160-164, 173, 190-191, 195, 197-203, 205-221, 224-236, 238-246, 266, 274, 280, 284, 305, 313, 316, 324, 331, 347, 368, 408-411, 417, 421-423, 431

chăm sóc sức khỏe, 199

Hội đồng Chính phủ Xuất sắc, 42 Hội đồng Cố vấn Kinh tế, 81 Quận, 109, 184

Tòa án, 43, 57

Tội phạm, 12, 21, 55, 62, 70, 74, 92, 109, 129-130, 135, 155-156, 175-176, 249, 253-254, 258, 276-278, 280, 303, 376, 389, 423, 429-431 Tư pháp hình sự, 41, 218, 248, 252-253, 258, 262, 270,

277-                   278

luật hình sự, 249

khủng hoảng, 11, 24, 26-29, 46, 62, 82, 103, 138, 148, 205, 229, 239, 274, 303, 355-357, 376, 379-380, 387, 432

Dầu thô, 24, 245 Cuba, 27-29, 356-357 Khủng hoảng tên lửa Cuba, 11, 27-29, 82, 103, 355-357 văn hóa, 86, 107, 257, 318, 367, 380 Văn hóa đói nghèo, 86 Dịch vụ hải quan, 215

Đ.

án tử hình, 423

Tranh luận, 18, 24, 54, 106, 181, 198, 211, 223, 237, 368, 371, 380, 423

Phân quyền, 267

Ra quyết định, 4, 22, 27, 32, 40, 49-50, 56, 59, 64, 80, 101, 110, 191, 193, 205, 229, 314, 316, 335-336, 378, 380, 401 , 435 Ra quyết định, 49, 73-74, 80, 146, 252, 330 Quyết định, 2, 10, 17, 23, 34, 39, 43, 47-48, 50, 56-57, 62-63, 73 -74, 80, 82, 100, 155, 172, 181, 184, 197, 200, 238, 268, 351, 365, 379, 390, 395-396, 402, 427

Phi hình sự hóa, 368 bị cáo, 96 Bào chữa, 8-9, 27, 33, 38-40, 62, 99-100, 180, 206,

218, 403-404, 407, 434-436 Bộ Quốc phòng, 218 Chi tiêu quốc phòng, 9 Chính sách quốc phòng, 99 Thâm hụt, 119, 335, 435 xác định, 6, 14, 33, 69-72, 75-79, 82, 86, 88, 93-94,

112, 116, 122, 154, 171, 192, 196, 206, 214-215, 253, 255, 271, 280, 295, 312, 328, 343, 346, 354, 388, 396-398, 410, 426 Delaware , 380-381 Dân chủ, 355, 367, 374 dân chủ, 4, 7, 39, 42, 239, 263, 343, 374 đánh giá, 7 xác định, 343 Dân chủ, 335, 381 Nhân khẩu học, 249, 416, 420-421 đặc điểm , 249 Nhân khẩu học, 35 Bộ Nông nghiệp, 38 Bộ Thương mại, 275-276 Bộ Quốc phòng, 38, 40, 180, 218, 435 ngân sách cho, 435

Bộ Năng lượng, 242, 421 Bộ Y tế và Dịch vụ Nhân sinh, 72 Bộ Phát triển Nhà và Đô thị, 4,

266, 419

HUD, 266 Bộ Tư pháp, 303 Bộ Lao động, 43, 257, 259, 281, 431 Bộ Ngoại giao, 386 Bộ Giao thông, 86 Bộ, 4, 42, 206, 389, 433-434 trầm cảm, 60, 257 Giam giữ , 97 Răn đe, 99, 423 Detroit, 337 Phá giá, 322 Độc tài, 380 ngoại giao, 348-349, 381, 402, 404-406, 435 khuyết tật, 245 Gián đoạn, 135, 138 Phân biệt đối xử, 43, 198, 204, 238, 303 , 335, 364,

366-                   367, 369-370

đối với phụ nữ, 43, 364, 366-367 tuổi, 238 việc làm, 367 chủng tộc, 198, 303, 366 tiền lương, 238, 335

Phân phối, 32-33, 59-61, 77, 90, 96, 103, 107, 109,

161, 177, 202-204, 251, 266, 274-277, 296-297, 302-304, 316, 335, 353, 368-369, 401, 415, 422

Phân phối thu nhập, 276, 304, 316, 335, 368-369 Đa dạng, 267, 388, 393, 443 Phân công lao động, 34 Docket, 411, 421 Dole, Bob, 381 đô la, 23, 26, 201-202, 213 , 217, 219, 226, 228,

232-233, 235, 252, 266, 280, 284, 291, 349-350, 437 chính sách trong nước, 250, 382 tuổi uống rượu, 423 Nước uống, 420 lạm dụng thuốc, 167 Cục Quản lý Thực thi Dược phẩm, 215 Chính sách về Thuốc, 34, 368

e

Easton, David, 99, 312 Phát triển kinh tế, 109, 269, 375, 435 Tăng trưởng kinh tế, 83, 128, 257 các vấn đề kinh tế, 311 chính sách kinh tế, 217, 240 Suy thoái kinh tế, 194 Trừng phạt kinh tế, 377, 379, 381-382 Kinh tế , 37, 48, 71-72, 75, 113, 120, 218, 241, 244,

257, 308, 343, 346, 349, 374, 422-423 toàn cầu, 218 nhóm trong, 48 vấn đề, 48, 71-72, 423 quản lý, 257, 423 ổn định trong, 37 hệ thống trong, 71 giáo dục, 1, 31, 37, 41, 55, 61-62, 65, 84, 93, 101,

109, 111, 117, 123, 153-154, 165, 189, 206,

209, 247-249, 257-259, 261-263, 265, 267,

289, 292, 311, 316-317, 327-329, 335, 339,

341, 383, 389, 410, 422, 425, 433, 436, 441 Đạo luật Giáo dục, 327

Trình độ học vấn, 417 Hiệu quả, 46, 237, 372, 387 hiệu quả, 4-5, 7, 13, 15, 24-25, 37, 45, 56, 148, 163,

192, 197-199, 203-206, 210-220, 222,

224-225, 229, 238-242, 245, 312-314, 316, 324, 326, 329, 335, 344-345

Ai Cập, 108

người cao tuổi, 92, 204, 224, 250, 284 bầu cử, 119, 174, 230, 374, 399, 445-446 của năm 1992, 445-446 tổng thống, 445-446

Bầu cử, 48, 154, 196

Đạo luật Giáo dục Tiểu học và Trung học, 327

1965, 327

Giáo dục tiểu học, 206

ưu tú, 104

Elites, 48, 77, 96, 177, 397 e-mail, 111, 186, 434

Giải phóng, 205 Đại sứ quán, 439

Việc làm, 18, 26, 36, 92-93, 123, 249, 258-259,

262, 279, 291, 307, 309, 337, 367-368, 431 Phân biệt đối xử trong việc làm, 367 Cơ hội việc làm, 123

Bách khoa toàn thư về Hiệp hội, 41, 111 năng lượng, 8, 12, 22, 24-25, 46-47, 52, 62, 69, 71, 83,

120, 128, 132-135, 146, 174, 197-198, 206,

220, 222-223, 225, 229-230, 241-242,

244-245, 249, 254, 278, 303, 329, 349-350, 389, 421

các nguồn, 249, 329, 350 khủng hoảng năng lượng, 24, 46, 303 Bộ năng lượng, 244 chính sách năng lượng, 8, 25, 71, 146, 174, 220, 222, 229-230,

245 Đính hôn, 156 Anh, 35-37, 421 Khai sáng, 35, 57, 395 Doanh nhân, 15 chính sách, 15

Môi trường, 41, 47, 56, 61-62, 71, 78, 99, 117-118,

209, 222, 259, 284-285, 377, 410, 437 điện hạt nhân, 71, 222

chính sách môi trường, 52, 55, 58, 174 Cục Bảo vệ Môi trường, 80, 153, 182, 242,

244, 248, 251, 258, 282, 284-285, 296, 407 EPA, 282, 407

các nhà bảo vệ môi trường, 222-223, 375

Cơ hội bình đẳng, 335

Quyền bình đẳng, 343, 364, 366

Tu chính án Quyền bình đẳng, 343, 364, 366

KỶ NGUYÊN, 364, 366

Bình đẳng, 7, 204, 239, 241, 265, 276, 303, 313, 319,

364, 368

chính trị, 204, 239, 241 Thành lập, 100, 102, 215, 314 Thanh lọc sắc tộc, 19-20, 374, 376, 378 Dân tộc, 11, 329

Châu Âu, 34-35, 41, 62, 71, 119, 123, 308, 312, 378 Liên minh Châu Âu, 41-42, 248-249

Cựu bài thực tế, 327

Điều hành, 38, 43, 57, 62, 101, 103, 111, 206, 257,

366, 384-387, 391-392, 410, 428-429, 434 Cơ quan hành chính, 43, 62

Chi nhánh điều hành, 38

Các phòng ban điều hành, 206

Văn phòng điều hành, 257

Văn phòng điều hành của Tổng thống, 257

Lệnh hành pháp, 366, 410 lệnh hành pháp, 43 Mở rộng, 34, 62, 184 chi tiêu, 9, 11, 36, 54, 135, 144, 151, 153-154,

156, 178, 199, 213, 240, 250, 252, 255, 258,

260, 266, 269, 327, 389, 427 sức khỏe, 54, 153, 199, 250, 255, 258, 389 khác, 9, 36, 135, 144, 153-154, 178, 213, 250, 252, 255, 258, 266 thuế, 154, 178, 427 vận tải, 153, 199, 427

chuyên môn, 58-59, 61, 126, 166, 375, 394, 401, 443 kỹ thuật, 59, 61, 166

Tăng trưởng theo cấp số nhân, 61, 138 xuất khẩu, 381, 402

Ngoại tác, 54, 211, 218-219, 228-230, 392, 407,

428, 431

F

Công bằng, 4, 202, 204, 239, 316-317, 320-321, 335,

369 nông dân, 208, 412 cơ quan liên bang, 40, 125, 249, 257 Ngân sách liên bang, 436, 438 Cục điều tra liên bang, 258, 278, 303 quan chức liên bang, 57 Quỹ liên bang, 390, 427 chính phủ liên bang, 38, 40, 62 , 138-139, 191, 231, 244, 257, 407, 437 sức mạnh của, 62 hiểu biết, 407

Cục quản lý đường cao tốc liên bang, 244 Sổ đăng ký liên bang, 423 doanh thu liên bang, 248, 251 Vòng phản hồi, 44, 152 tài chính, 34

Lính cứu hỏa, 63 Trách nhiệm giải trình tài khóa, 430 chính sách tài khóa, 179

Cục Quản lý Thực phẩm và Dược phẩm, 353, 420 phiếu thực phẩm, 93

Quỹ Ford, 41, 186 Ngoại giao, 249, 377, 435 viện trợ nước ngoài, 191, 389-390, 427 Chính sách đối ngoại, 27, 103, 110, 191, 193, 250, 340,

355-356, 380, 435 quan liêu, 355 Bộ Ngoại giao, 435 Bộ Ngoại giao và, 435 hiểu biết, 340, 355-356 Chương trình nghị sự chính thức, 229 Người sáng lập, 375 Pháp, 36, 71, 258, 380 gian lận, 43, 204, 238 , 369-370 tự do báo chí, 4, 46, 48-49, 61, 74, 98, 147, 177, 193,

202, 254, 267, 314, 318-319, 351, 356, 363, 371, 375

tự do, 192, 216, 253, 319, 321, 371-372, 380, 415 Bài toán người đi tự do, 209, 228

Friedman, Milton, 4, 240, 312

g

Mô hình thùng rác, 44 Giá gas, 175

Giá xăng dầu, 30, 156, 173, 236, 238 GDP, 374

Giới tính, 11, 252, 364 Bình đẳng giới, 364 Văn phòng kế toán tổng hợp, 43, 182, 267, 307, 438 Pháp luật chung, 62

Khái quát hóa, 264, 268-271, 346 Diệt chủng, 374, 378 Georgia, 182, 381, 411 Đức, 36, 71, 258, 382 nóng lên toàn cầu, 5, 66, 112, 225, 376, 389, 426 Hàng hóa và dịch vụ, 77, 206, 211, 213, 231, 280, 284 Chính phủ, 5, 11, 15, 27, 32-35, 38, 40-43, 56,

60-                      62, 64, 66-67, 71-72, 74, 78, 80, 92-93, 95, 100, 108, 118, 120, 124-126, 131, 138-139, 144, 147-148, 152, 165, 182, 191, 198, 206, 208, 218, 224-225, 227-229, 231, 234-235, 241, 244-245, 247-248, 257, 259-260, 265, 269, 303, 317, 343, 347-350, 354-355, 364, 366-367, 374-375, 379, 389, 399-400, 407-408, 426, 433, 435-438 liên quân, 42, 379 tập đoàn, 15, 74 dân chủ, 61, 148, 198, 241 chia, 92, 95, 206, 317 bản chất của, 66-67, 71, 74, 78, 92, 108, 148, 206, 231 đối tượng của, 124, 426 lãnh thổ, 33 bộ lạc, 33 lãng phí, 78

Nhân viên chính phủ, 260 Quy định của chính phủ, 5, 72, 400 Chi tiêu của chính phủ, 374 thống đốc, 41, 286-289, 291, 360, 390, 427 trợ cấp, 37, 186, 248

liên bang, 248 dự án, 186

Đại khủng hoảng, 257 Hy Lạp, 378

Tổng sản phẩm trong nước, tăng trưởng 9, 9, 33-35, 37-38, 40, 58, 61-62, 83, 91, 118,

120, 125-126, 128-130, 137-142, 144, 152, 241, 243, 257, 274, 322, 374, 435 nhỏ, 33, 139, 144

Chiến tranh vùng Vịnh, 402

Kiểm soát súng, 12 súng, 312, 375, 427

h

Đại học Harvard, 22, 36, 39-40, 46, 57, 59, 64, 124, 197, 203, 267, 307, 316, 336, 359, 401, 422 Khởi đầu, 123, 265, 328, 361

Chương trình Head Start, 265 Sức khỏe, 37, 41, 43, 54-55, 61-62, 69-70, 72-73, 90, 93, 114-115, 117, 122-123, 130, 153, 192, 197 -199, 209-211, 217-218, 229, 231-232, 235, 241, 249-251, 254-255, 257-259, 262, 270, 280, 282, 284-285, 303, 313, 323 , 329, 331, 335, 389, 399-400, 407-409, 411, 418, 422-423

Chăm sóc sức khỏe, 54, 69, 73, 90, 122, 197-199, 217, 229, 254-255, 258, 280, 331, 335

chính sách chăm sóc sức khỏe, 54

quốc gia, 54

Cải cách chăm sóc sức khỏe, 90 bảo hiểm y tế, 54, 122 tổ chức bảo trì sức khỏe, 217 Điều trần, 244

Heclo, Hugh, 90 giáo dục đại học, 123 đường cao tốc, 24, 108, 126-127, 209, 237, 243-245, 308 Hitler, Adolf, 380

Hofstadter, Richard, 110

Giữ, 103, 108, 119, 185, 320, 413 Hà Lan, 2, 101, 110

Hoover, Herbert, 37 Hạ viện, 41, 59

Hạ viện, 54, 436 Hộ gia đình, 23, 55, 92-93, 185, 259-260, 369 Nhà ở, 4, 37-38, 55, 62, 93, 111, 165, 184, 206, 213, 231, 248, 259, 262, 266, 338, 368, 419-420 Phát triển Nhà ở và Đô thị, 4, 266, 419 Hull House, 36 bản chất con người, 66, 78, 150, 205, 316 nhân quyền, 111, 376-378, 381, 389-390, 402, 427 nhóm, 111, 376-377, 389

Tổ chức Theo dõi Nhân quyền, 111 Hussein, Saddam, 375, 379, 406

TÔI

Idaho, 113 Danh tính, 372

Hệ tư tưởng, 63, 77-79, 119, 358 Illinois, 108, 113, 197, 263 Người nhập cư, 437 Nhập cư, 436-438 nhập khẩu, 381, 402 khuyến khích, 31, 52, 177, 262, 303, 389, 419, 433 Bao gồm, 81, 248

thu nhập, 23, 36, 55, 81, 92-93, 95, 106-107, 144, 153-154, 184-186, 191, 194-196, 201-202, 204, 209-213, 216, 218- 219, 224, 228, 238, 240, 253, 255, 258-259, 262-263, 266, 273-274, 276-278, 280, 295, 303-304, 316, 318, 320-321, 325, 328, 331, 335, 337-338, 368-369, 375, 416-417, 437, 107, 202, 204, 266, 274, 276-277, 303-304, 316, 335, 368-369 mức lương tối thiểu , 194-195, 337

Phân phối thu nhập, 303, 335, 369 Bất bình đẳng thu nhập, 55, 369

Các chương trình đảm bảo thu nhập, 437 Thuế thu nhập, 262

Hợp nhất, 46 Chính sách gia tăng, 146-147, 368 chủ nghĩa gia tăng, 48-50, 58, 147, 190 Độc lập, 48

Độc lập, 14, 33, 48, 69-71, 83, 135, 154-157, 163, 174, 179, 181, 226, 262, 271, 289-290, 306, 313, 318-319, 413-416, 418-421

Ấn Độ, 34

Cá nhân, 34, 45-49, 57, 70, 74, 81, 88, 93-94, 96-97, 99, 101-102, 106, 108, 114, 146, 154, 160, 166-167, 196, 203-204, 210-211, 223, 234-235, 262, 308, 313, 317, 319, 322, 347, 371, 375, 394-396, 416, 443

Cách mạng công nghiệp, 35, 37 Công nghiệp hóa, 154 lạm phát, 70, 140, 195, 216, 303 ảnh hưởng, 2, 8, 15, 21-22, 25-26, 34-36, 40, 53, 58,

61-                      62, 72, 77, 96, 102, 104, 127, 151, 168, 175, 178, 195, 257, 267-268, 328, 335, 384,

395, 397-398, 402, 407, 431, 435 Thông tin, 2, 5-8, 10-15, 17-21, 24, 27, 31-33, 38,

42, 46, 48-49, 53-55, 57-58, 60-64, 66-67,

75, 86, 91, 105-108, 113, 118, 125-127, 146, 149-152, 160, 163-165, 171-172, 176, 178, 182, 186, 191-194, 198, 214- 215, 221, 224-226, 228, 231, 237, 239-241, 244, 248-250, 253-256, 259-260, 263, 266-272, 274, 277-279, 291-292, 304- 305, 311, 318, 322-323, 325-327, 329-334, 340-357, 360-361, 363-369, 373, 375, 381, 383-388, 390-391, 393-399, 401- 402, 407-408, 411, 419, 427-428, 431-432, 434, 437, 439, 442-444 Chi phí thông tin, 17 Inglehart, Ronald, 62 Sáng kiến, 54, 257, 317, 435 Viện Nghiên cứu Nghèo đói , 93 Thể chế hóa, 37, 59, 198, 401 bảo hiểm, 54, 122 Hội nhập, 63, 103, 313, 355 Trí tuệ, 28-29, 38, 69, 77, 357, 438 cường độ, 76, 398 phụ thuộc lẫn nhau, 69, 71 nhóm lợi ích, 42, 62, 77

hoạt động của, 62 kinh tế, 42, 77 vai trò của, 62 lãi suất, 81, 216, 235 Tổ chức Lao động Quốc tế, 390 tổ chức quốc tế, 41, 257 Internet, 18, 61, 64 đường cao tốc liên bang, 24, 108, 243-245, 308 xâm lược, 27, 102, 356, 403-405

Anh Quốc, 405

Nhật Bản, 102 tham gia, 39, 56, 60, 62, 268, 381 Iran, 354, 379 Iraq, 33, 73, 354, 375, 379-382, 402-406, 435 Israel, 379, 381, 402-404 , 3, 13, 16-17, 22, 34, 40-41, 44, 48, 55, 61, 63-64, 71-73, 79, 105, 117, 124, 146, 167-168, 170-172 , 178, 184, 191, 194, 197-198, 242, 247, 252, 260, 279, 311, 313, 316, 331, 334-335, 337, 359, 371-372, 382, 389, 397, 40 3 , 407, 419, 423, 427, 436, 438, 444

biện hộ, 41, 191

Ý, 419

J

Jails, 96 Japan, 34, 102, 165, 258 Japanese, 41 Jencks, Christopher, 260 Jihad, 438 Jobs, 3, 23, 195, 238 Johnson, William, 422 Nhà báo, 37 thẩm phán, 97 hệ thống tư pháp, 96 cấu trúc của, 96 Quyền tài phán, 211-213, 230-231, 286 Phiên tòa xét xử của bồi thẩm đoàn, 103 Tư pháp, 3, 5, 41, 117, 124, 181, 184, 186, 202-204, 218, 224, 238-239, 248, 252- 253, 258, 262, 270, 277-278, 303, 311, 313, 315-316, 320, 335-336, 369 thẩm phán, 43

K

Phố K, 42, 59 Kautilya, 33-34 Kenya, 439 Keohane, Robert, 371 Kingdon, John, 59 Kurds, 379 Kuwait, 379-381, 402-406 Hiệp ước Kyoto, 343

L

Lao động, 34, 43, 55, 60, 124, 186, 194-195, 208, 243,

248-249, 257-259, 270, 281, 369, 389-390,

431 liên đoàn lao động, 124 Ngôn ngữ, 16, 18-20, 25, 81, 84, 86, 94-95, 113, 193,

341-342, 345, 370, 372-373, 381, 386, 396 Lasswell, Harold, 3

Thi hành luật, 107, 156, 231, 244, 258, 429-430 Luật, 19-20, 33, 36, 118, 126, 147-148, 153, 198, 216, 238-239, 286, 346, 356, 358-359, 371, 431

dân sự, 118 thi hành, 216, 238 Le Monde, 109 lãnh đạo, 102, 355

quốc hội, 102 Trái, 11, 13, 79, 140, 154, 161, 201, 234, 274, 327, 362, 364, 387, 421-422

Pháp luật, 123, 191, 194, 201, 209, 326, 366, 385, 390, 399, 427, 432

phủ quyết, 390, 427 Lập pháp, 12, 194-195 Lập pháp, 195, 375, 390, 427 Lập pháp, 43, 57, 248, 395 Chính thống, 102, 178 Chủ nghĩa tự do, 343 tự do, 335 tự do, 4, 13, 239 Quốc hội, 124 Libya, 377 tuổi thọ, 216 chính quyền địa phương, 182, 225, 347, 367 phạm vi, 182

Chính quyền địa phương, 35, 182, 235, 248-249, 390, 427, 430, 437

Los Angeles Times, 376, 378 Lowi, Theodore, 251 Luxembourg, 55, 419

m

Đa số, 38, 43, 46-48, 152, 185, 240, 313, 336-337, 364, 375

ý kiến, 364

quy tắc, 47-48, 240, 313 địa vị, 43, 48 quy tắc đa số, 47-48, 240 Ủy quyền, 434-436 Cần sa, 167 Kinh tế thị trường, 374 Thất bại thị trường, 407-408 Maryland, 17, 42 Truyền thông đại chúng, 165, 179, 387 Massachusetts, 337, 419 media, 165, 179, 387, 389, 395, 433, 438, 444 Tuổi trung bình, 238 Medicaid, 93 Chi phí y tế, 228 Medicare, 54, 93 Quỹ ủy thác Medicare, 54 Michigan, 3, 74, 259-260, 387, 421 Microsoft, 376, 394-395, 444 Trung lưu, 37, 216, 355 Trung Đông, 119, 381 Di cư, 108, 429 quân đội, 38, 40, 45, 60, 100, 165 , 218, 357, 364, 371, 373, 379-382, 402-406

dự thảo, 403 Lực lượng quân sự, 379 Lực lượng quân sự, 379 Can thiệp quân sự, 381, 402-406 mức lương tối thiểu, 194-195, 337 khai thác mỏ, 109, 112 dân tộc thiểu số, 43, 123, 184, 238, 367, 378, 390, 427 phân biệt đối xử chống lại, 367

Missouri, 24 huy động, 62, 337 Huy động, 43 tiền, 19, 81, 118, 216, 228, 232, 234-235, 251, 346, 381, 423

Moynihan, Patrick, 381 tập đoàn đa quốc gia, 390 Thần thoại, 12, 77, 108

N Nation, 70, 257, 378, 405 quốc gia, 8-9, 11-12, 14-15, 22, 24-27, 38-41, 43, 54-55, 57, 62-63, 70, 72, 106, 109, 111, 113, 144, 167, 220, 222, 229-230, 237-240, 242-243, 245-246, 248, 257, 259, 263, 265, 272, 284, 303, 305, 307-308, 317, 319, 321, 328, 348-349, 352, 378, 386-387, 389, 396, 398, 409, 416, 423, 426, 434-436 quốc phòng, 8, 27, 39, 62 quốc liên thành phố, 41 quốc lực, 434

Cơ quan quản lý phục hồi quốc gia, 38 Đánh giá quốc gia, 109 Hiệp hội súng trường quốc gia, 111 Quỹ khoa học quốc gia, 15, 40, 257, 259 An ninh quốc gia, 9, 12, 22, 38, 40-41, 70, 109, 240,

303, 319, 321, 348-349, 389, 434-436 Cố vấn An ninh Quốc gia, 348-349 Hội đồng An ninh Quốc gia, 348 Chủ nghĩa Dân tộc, 52, 380

Tiếng Đức, 380 NATO, 19-20, 348 thiên tai, 131, 255 Tài nguyên thiên nhiên, 235 Nebraska, 380 Hà Lan, 36, 75, 367 Hà Lan, The, 36, 75, 367 Thỏa thuận mới, 38, 262 Chủ nghĩa thể chế mới, 75 Mới Jersey, 113, 262-264, 328, 381 New Republic, 109 New York, 2-4, 6-7, 10, 17-18, 22-24, 31-32, 34-35,

38, 40, 42, 44, 46, 48-50, 55-56, 59-63, 67,

70, 74, 76-78, 80, 88, 90, 92, 94, 97-101, 103, 107-110, 116, 119, 123-124, 128, 131, 135, 138, 145, 148, 153, 166, 177, 181-182, 191, 193, 200, 202, 210, 216, 218, 220, 242, 248-250, 252, 254, 256-260, 262-264, 267, 269, 274, 279, 307, 314-315, 318-320, 328, 335-337, 341, 351-352, 355-357, 363, 365, 370-371, 377-378, 381, 387, 390, 396-397, 401, 413, 427, 430, 439 New York City, 63, 274, 337 New York Times, 24, 108-109 News, 109, 111, 347, 361, 384-385, 387 báo, 109, 376, 386 Newsweek, 109 No Child Left Behind, 327 đề cử, 174 ứng cử viên, 174 Người được đề cử, 55 Tổ chức phi chính phủ, 265 tổ chức phi chính phủ, 250 Bắc Carolina, 55, 148, 248, 307 Bắc Dakota, 264, 397 Na Uy, 258 NSC, 435-436 năng lượng hạt nhân, 71, 146, 222, 230, 349-350 nhà máy điện hạt nhân, 71, 349

Ô

Sức khỏe nghề nghiệp, 251 An toàn lao động, 250, 400 Cục An toàn vệ sinh lao động, 250,

400

OSHA, 250 Nghề nghiệp, 60, 337 Văn phòng Cơ hội Kinh tế, 262 Văn phòng Quản lý và Ngân sách, 42, 235, 257, 259,

410 Văn phòng Dịch vụ Chiến lược, 38 Ohio, 99 Oil, 22, 24, 26, 98, 113, 130, 174-175, 223, 239, 245,

308, 381, 400 công ty dầu khí, 175 Olson, Mancur, 46 OPEC, 22, 24, 26, 308 ý kiến, 36, 118, 146, 364 Phản đối, 5, 12, 24, 124-125, 178, 181, 195,

229-230, 308, 365, 410 theo thứ tự, 12, 22, 33, 37, 55-56, 68-69, 71, 73, 75, 77, 94,

96, 106-107, 112, 114, 119, 129-130, 139, 145-146, 170, 172, 178, 198, 203-204, 238-240, 245, 256-257, 261, 290, 302, 313, 319, 331, 351, 366, 410, 419 Tổ chức Hợp tác Kinh tế và

Phát triển, 176 Tổ chức các nước xuất khẩu dầu mỏ, 24 OPEC, 24 Chi tiêu, 437 Giám sát, 43

P Chính quyền Palestine, 354 Nghị viện, 57 Đảng phái, 46, 119, 226, 329, 331, 345, 370, 421, 438 chính trị, 46, 345

Đảng phái, 58 Đảng phái, 11, 154, 174, 231, 344-345, 372, 378, 381

nhận dạng, 11 cạnh tranh bên, 11, 154 tên lửa Patriot, 379 Lòng yêu nước, 373 Người bảo trợ, 81 cổ tức hòa bình, 378 Pennsylvania, 54, 113, 262-264, 328, 338 Lầu năm góc, 52

Người, 36, 76, 87, 98, 109, 116, 120, 185-186,

196-198, 228, 232, 241, 243, 313-314, 335, 360, 364, 378, 380, 388, 412, 419-420 Cải tạo, 79 giấy phép, 113, 119, 142, 154-155, 160, 163, 176, 201,

209-                    210, 217, 226, 248, 261, 282, 289, 327-328, 358

Vịnh Ba Tư, 379-380, 402 Chiến tranh vùng Vịnh Ba Tư, 402 Plato, 34 thương lượng cầu xin, 96-97 Thương lượng cầu xin, 97 cảnh sát, 12, 32, 131, 137, 155-156, 160, 213, 219, 249, 253, 272, 278, 303, 379, 429, 303

chính sách, 4-14, 16-18, 20-24, 31-33, 36, 38, 41-44,

50-59, 63-64, 71-74, 84, 86, 90, 97, 102, 104, 111-112, 118-119, 121-125, 146, 153, 155, 177, 180, 189-246, 247-251, 253, 258-262, 264-270, 276, 286, 296, 311, 315-316, 322-324, 326-327, 329-330, 336-337, 340, 343, 347, 355, 367-368, 372, 383-384, 388, 406, 428, 430-431 tiếp tục, 4 bù đắp, 97 phúc lợi xã hội, 9, 38, 43, 55, 202-203, 206,

210-            211, 218-219, 262, 267

Chính sách, 1-30, 31-64, 65-88, 90-116, 117-142, 144-158, 160-168, 170-182, 184-187, 189-194, 197-206, 208-211, 214-218, 220-224, 226, 228-232, 234-242, 245-246, 247-282, 284-292, 294-297, 300-310, 311-336, 338, 339-382, 383- 423, 425-432, 433-439, 441-445, 448

danh mục, 42, 64, 92-93, 228, 251, 267-268, 274, 282, 286, 303, 408, 413 doanh nhân, 15 mô hình quy trình, 27, 355-356

Thông qua chính sách, 42-43, 54, 111, 177, 385 chương trình chính sách, 349

Đánh giá chính sách, 11, 111, 250, 253, 311-312, 316,

323-324

Xây dựng chính sách, 42-43, 54, 110-111, 267, 385 tác động của chính sách, 11, 24, 250, 256 thực hiện chính sách, 42-43, 55, 111-112, 177, 221, 255, 269, 385

Các nhà hoạch định chính sách, 12-11, 19-20, 22, 31-32, 35, 38, 41,

48-50, 54, 57-58, 61-64, 80-82, 96, 104, 108, 112-113, 119, 121, 126, 146, 155-156, 164, 172, 181-182, 184, 197, 222, 234, 249, 255, 260, 290, 297, 315, 325-326, 329, 334, 340-341, 357, 359, 365, 379, 383, 386, 393-399 443

Hoạch định chính sách, 4, 6, 15, 20, 22, 31, 34-35, 41-42, 45,

50, 52-53, 55-64, 74, 102, 110, 146, 148, 205-206, 208, 238, 242, 253, 329, 340, 347, 355, 358, 363, 365, 367-368, 377, 383, 387, 395-396, 398, 401

Kết quả chính sách, 5-9, 11-12, 24, 26, 32, 51, 54-55, 64, 108, 112, 117-142, 144-158, 160-168, 170-182, 185-187, 190 -191, 201, 221, 247-282, 284-292, 294-297, 300-310, 311-312, 322-326, 328-332, 346, 384-385, 390, 427-428

Đầu ra chính sách, 153, 250-251, 255-256, 260, 262, 264,

326 Hoạch định chính sách, 5, 45, 52, 56, 64, 103, 110, 182, 192,

315, 398 Quá trình hoạch định chính sách, 31-59, 61-63, 77, 88, 177-178,

364, 376, 384, 393, 395, 399, 401, 442-443 xung đột chính trị, 177-178 Văn hóa chính trị, 367 tham gia chính trị, 154, 267 Khoa học chính trị, 3-4, 9, 13-14, 16, 27, 31-32, 39-40,

59-60, 62, 67, 75, 77, 79, 82, 90, 100, 112, 341, 355, 362, 377, 401

Giá trị chính trị, 239, 260 chính trị gia, 15, 34, 37, 62 Politico, 60

Chính trị, 15, 27, 32-35, 52, 59, 61-63, 119, 129-130,

149, 154, 196, 229, 238-239, 241, 251, 259,

321, 327, 351, 355, 358, 368 ngân sách, 229, 238, 368 thông tin về, 239, 259 máy móc, 32 chính sách và, 32, 368 thăm dò ý kiến, 366 ô nhiễm, 23, 67, 70-72, 84, 92, 112, 135, 184, 191,

229-230, 234, 248-249, 253-254, 258-259, 280, 282, 285, 296-297, 301-303, 347, 367, 376, 389, 422, 426, 429-430, 445 kiểm soát, 254 kém, 21, 36, 77-78, 184, 203-204, 213, 216, 222-224,

229-230, 260-261, 263, 327, 400 Dân số, 35, 52, 94, 97, 111, 124, 128-130, 138,

144, 147, 161, 238, 248-249, 258-259, 262-263, 273-274, 276-278, 280, 290, 292, 294-295, 303-304, 309, 346, 351-353, Mật độ 374, 409-410, 430, 437, 138, 238, 430

Chủ nghĩa thực chứng, 3, 16, 312, 322, 372 Xã hội hậu công nghiệp, 60-61 Nghèo đói, 16, 36, 45, 55, 70, 72, 77-78, 86, 92-96, 104,

209, 211, 240, 248, 259-260, 274-276,

278-                    279, 286, 303-304, 331, 335, 337, 376, 386

các cấp, 55, 70, 72, 77, 93, 95, 248, 279 chiến lên, 16, 45, 92, 240

Chuẩn nghèo, 92-93, 95, 248, 259-260, 274 Tỷ lệ nghèo, 278-279 quyền lực, 3, 35, 48, 56, 58, 61-63, 71, 77, 96, 99, 109,

116, 118, 126, 141-142, 144, 146, 177-178, 204, 208, 210, 222, 230, 280-281, 304, 314, 316, 335, 346-347, 349-350, 363, 365, 380, 398, 416, 434, 436

thương mại, 61 Học thuyết, 35 thể hiện, 118, 126, 178, 210 hạt nhân, 71, 99, 146, 222, 230, 349-350, 380 chiến tranh, 99, 380

quyền hạn, 59, 82, 149, 153, 165, 346, 355, 380, 401 Chủ nghĩa thực dụng, 3, 351, 370 Tiền lệ, 146 tổng thống, 102, 174

bầu cử, 174 Tổng thống, 4, 16, 54-55, 81-82, 92, 102, 111, 174, 257,

308, 327, 375, 377, 379, 381, 390, 402, 404-405, 427, 434-436, 438 nhấn, 2-5, 9, 15, 17-18, 22, 32-34, 36, 39 -40, 42, 46,

48-49, 51-52, 55-57, 59-63, 67-68, 74-77,

79, 88, 90-91, 98-100, 110, 119, 124-125, 138, 147-148, 155, 177-178, 181-182, 191, 193, 196-198, 202-204, 229, 231, 238-241, 248-251, 254, 257, 259, 262, 265, 267, 269, 272, 279, 302, 307-308, 312, 314-316, 318-321, 336, 340-341, 349-351, 355-356, 358-359, 363, 371, 375, 377-378, 380, 386-387, 389-390, 401-402, 413, 426, 444 giá, 30, 77, 156, 173 -175, 206-207, 209, 211, 213,

218-219, 222, 224, 227-228, 230, 235-236, 238-239, 280, 410, 422

Nhà tù, 367 Quyền riêng tư, 61, 198 tài sản riêng, 223 Tư nhân hóa, 344-345, 355 Quản chế, 74 vấn đề, 2-15, 21, 25, 27, 31-32, 35-45, 48, 50-51,

53, 55-62, 65-88, 90-116, 118, 121, 123, 144, 148, 152, 155, 165-167, 176-177, 184, 197, 199-200, 202-203, 206, 208-211, 218, 221, 229, 244, 247, 251, 253, 255, 259-261, 284, 290-291, 303-305, 314-315, 323, 327, 334, 355, 363, 365, 367, 379, 381, 384-385, 389, 395-398, 402, 407, 422, 426, 428-430, 433 mua sắm, 72 Lập ngân sách chương trình, 218 Cấm đoán, 54, 130 Giai cấp vô sản, 37 tài sản, 25, 33, 43, 178, 203, 219, 223, 229, 246, 258, 303, 369, 408 thuế trên, 43 quyền tài sản, 33, 229 đề xuất, 182, 435

Mệnh đề, 13, 62-63, 118, 126, 147, 153, 346, 356,

358-359 Công Tố, 74, 96 Công Tố, 97 Công, 1-5, 11, 14-18, 23, 31-33, 37-46, 49-50, 52,

55-57, 59-61, 63-64, 65, 68, 71, 73-75, 77,

79, 81-82, 85, 90, 93, 97, 100, 102-103, 107, 109-112, 117, 124, 129-130, 135, 144, 146, 148-154, 165, 170-171, 177-178, 182, 185, 189, 193, 197-203, 205-210, 216-217, 225, 227, 229, 231, 234, 238-239, 242, 244, 247-253, 258-260, 262, 267-269, 280, 289, 307, 311, 313-318, 321, 323-324, 326-327, 329, 335-336, 339, 344, 347, 349, 351, 355, 359, 362- 363 365-368 370 372 377 383 387 389-390 395 398-399 407 410 421-422 425-427 429 433 435 441 445 , 97, 407 hàng hóa, 46, 60, 77, 206-209, 217, 227, 231, 250, 280, 321, 335, 407 Chương trình công khai, 43-44, 399 Lựa chọn công khai, 61, 148-149, 152- 154, 208 Ngoại giao công chúng, 435 Công chức, 149-150, 178 hàng công, 46, 206, 208-209, 407 Y tế công, 37, 249, 262, 407 Điều trần công, 146, 185, 421 Lợi ích công, 56, 206 dư luận, 52, 146, 262, 366, 370 Thăm dò dư luận, 366 trật tự công, 33, 129-130 chính sách công, 11, 18, 44, 52, 59, 74, 97, 112, 124,

146, 153, 229, 248, 251, 253, 258, 267-268, 315, 323-324, 326, 329

nông nghiệp, 146 kinh tế, 18, 59, 74, 153, 248, 253, 258, 323 năng lượng, 52, 146, 229, 329 môi trường, 52, 153, 229, 248, 251, 258 y tế, 229, 258 thực hiện , 248, 267, 329 phúc lợi xã hội, 267

Chính sách công, 1, 3-5, 11, 14, 17-18, 31, 37, 39-42, 49, 57, 59-60, 63-64, 65, 68, 71, 75, 85, 90, 102 -103, 107, 109-110, 117, 124, 144, 146, 148, 152-154, 177, 182, 189, 193, 197, 201-203, 206, 208, 216, 238-239, 247, 250 -253, 262, 269, 280, 311, 315-317, 321, 335, 339, 347, 351, 355, 359, 362-363,

367-                   368, 370, 377, 383, 387, 389, 398, 425-426, 433, 441

trong nước, 250 hiệu quả, 17, 37, 40, 59, 63, 90, 109, 193, 202, 251, 347, 387, 398

xây dựng, 71, 85, 239 đánh giá chính sách, 11, 250, 253, 311, 316 thực hiện chính sách, 42, 177, 269 giá trị trong, 317, 377 dịch vụ công, 149, 202, 344 hỗ trợ công, 146, 367, 445 trừng phạt, 74, 319, 367, 423 thu mua, 74, 280-281, 304

Hỏi

Cãi nhau, 113

r

Chủng tộc, 54, 173, 258, 278-279 Phân biệt chủng tộc, 198, 303, 366 Phân biệt chủng tộc, 276 Lượng mưa, 85-86, 155 Ranney, Austin, 355 xếp hạng, 106 Tổ chức lại, 62 Thu hồi, 139, 156, 161, 163 , 327 Suy thoái, 26, 30, 127, 156, 194, 235, 238 Suy thoái, 52 Tái phạm, 328 hòa giải, 264, 266 Tái thiết, 15, 36, 435 Phục hồi, 38, 316 Biên tập lại, 438-439 Tái phân phối, 211, 213 -214, 240 Trưng cầu dân ý, 184 cải cách, 35, 54, 90, 262, 269, 278, 375, 434 Cải cách, 18, 92, 123, 131, 239, 261, 285-286,

288-290, 294, 296, 359, 377, 435-436 Đăng ký, 375 Quy định, 5, 72, 84, 215, 239, 251, 400, 410 kinh doanh, 251

Quy định, 43, 216, 229, 251, 408, 410 Cơ quan quản lý, 248, 410 Ủy ban quy định, 206 đại diện, 26, 78-79, 85, 91, 145, 155, 274, 277,

351, 380

quốc hội, 380 Hạ nghị sĩ, 16, 36, 154, 166, 168, 178, 258-259, 267, 294, 346, 351, 364, 409, 417 Chính phủ đại diện, 364 Hạ nghị sĩ, 54, 101, 364, 411, 422, 433, 436 Cộng hòa, 109, 364, 378 Nghiên cứu và phát triển, 38, 80, 165, 173, 241, 384 khu dân cư tách biệt, 276 doanh thu, 54, 182, 184, 206, 208, 248, 251

thuế bán hàng, 184

nguồn, 184 Chia sẻ doanh thu, 248 Doanh thu, 23, 156, 184, 206-207, 240, 251, 437 Vòng quay, 77, 350, 356 Rider, 185, 209, 228 Rider, 185-186 Right, 4, 10, 13 -14, 24, 26, 43, 67-71, 75, 78-79, 85, 87, 92, 96, 106, 108, 161, 180, 191, 193, 206, 224-225, 239-240, 274 , 315, 320-321, 343, 363, 369, 371, 378, 422 quyền, 1, 31, 33, 46, 65, 108, 111, 117, 123, 186, 189, 195, 198, 203, 223, 229, 247, 311, 337, 339, 343, 364, 366, 376-378, 381, 383, 389-390, 402, 422, 425, 427, 433, 441

dân sự, 186, 203, 337, 377-378, 390, 427 cá nhân, 46, 108, 203, 223 tự nhiên, 123 quyền riêng tư, 198 tài sản, 33, 203, 223, 229 đối với quyền riêng tư, 198 Roe kiện Wade, 43 lừa đảo tiểu bang, 349 Rose, Richard, 90, 355 Quy tắc, 36, 47-48, 75, 77, 90, 92-94, 115, 146, 217, 240, 272, 289, 291, 313, 316, 335, 349- 352, 354,

368-                   370, 373, 407, 410-411, 418, 420-423 Quy tắc, 19, 36, 49, 72, 92-93, 95, 97, 102, 113, 146, 198, 202, 204, 253, 304, 312 -314, 318, 320-321, 335-336, 345, 349, 351, 370, 387, 392, 428

trang trọng, 36, 204, 320-321, 349, 370, 392 Nga, 165

S

An toàn, 43, 55, 109, 114, 201, 206, 237-238, 245, 250-253, 259, 262, 272, 289, 291, 307, 360, 374, 400, 408, 429

Thuế bán hàng, 184, 186 Mẫu, 2, 38, 51, 90, 111, 115, 135, 161, 168, 255, 262, 268-270, 284, 294, 296, 302, 304, 333, 346, 351- 353, 374, 409, 411-416, 418-420 sai lệch lấy mẫu, 421 xử phạt, 377, 379, 381-382, 402, 405-406, 423 Ả-rập Xê-út, 379 Xe đưa đón học sinh, 313 khu học chánh, 327 trường học, 5, 14, 269, 313, 316-317, 351, 389, 423 Scriven, Michael, 341 tìm kiếm, 99 Seattle, 264 Giáo dục trung học, 327 Thư ký, 101 Thế tục, 129-131, 135, 137-138 Ủy ban Chứng khoán và Hối đoái, 38 ninh, 4, 7-9, 12-13, 22, 25, 33, 38, 40-41, 45, 70, 81, 88, 93, 109, 111, 192, 201, 219, 235, 239-240, 251, 303, 313, 319, 321, 348-349, 357, 379, 381, 389, 402-406, 430, 434-437 quân đội, 38, 40, 45, 357, 379, 381, 402-406 Phân biệt, 276

khu dân cư, 276 Nhận thức có chọn lọc, 77 tư lợi, 102, 150-151, 378 Sen, Amartya, 336 Thượng viện, 377, 379-382, 402-406 Thượng viện, Hoa Kỳ, 379-380, 405 Thượng nghị sĩ, 24, 111, 308 , 344-345, 375, 380-381 Thượng nghị sĩ, 381 Khu định cư, 33 Câu lạc bộ Sierra, 111 Sit-in, 146 Thay đổi xã hội, 69, 78, 101, 128, 166, 171, 256-258, 267-270, 397 Xã hội hợp đồng, 320 Chi phí xã hội, 209, 234-235 Các nhóm xã hội, 37, 222, 234 Bất bình đẳng xã hội, 11, 260 Các vấn đề xã hội, 40

Di động xã hội, 259-260

Chính sách xã hội, 10, 12-13, 16, 39-40, 57, 249, 261-262,

328

Bảo hiểm xã hội, 93, 251 Quản lý bảo hiểm xã hội, 251 Dịch vụ xã hội, 9, 93, 229, 248 chính sách an sinh xã hội, 55 Chủ nghĩa xã hội, 119

Xô Viết, 119 Xã Hội Chủ Nghĩa, 375 Xã Hội Hóa, 15-16 năng lượng mặt trời, 47, 229 nguồn tin, 17, 249-250 Nam, 108, 214, 341, 349, 378, 413, 417 Nam Phi, 341 Nam Mỹ, 214 Nam , Thế, 413 Chủ quyền, 48, 378 Liên Xô, 27-29, 102, 119, 356-357 Chuyên môn, 18, 37, 108 diễn thuyết, 346 chi tiêu, 312, 374, 435 lựa chọn, 312 ổn định, 37, 52, 381 nhân viên, 38, 43, 56, 60, 101, 116, 154, 178, 252, 255, 264, 266, 268, 327, 329, 333, 352, 386, 389, 394, 400, 427, 435-436, 438, 443 cơ quan, 38, 43, 56, 60, 327, 329, 386, 435-436 ủy ban, 43, 436 quốc hội, 252, 400, 436 cá nhân, 56, 101, 386 Nhà Trắng, 435-436 quy trình vận hành tiêu chuẩn , 72, 90, 102, 357, 387 quan liêu, 102 Chuẩn hóa, 265, 331 Tiêu chuẩn, 3, 33, 37, 42, 67, 71-72, 191, 198, 230,

248, 251, 313-315, 317, 347, 367, 370, 388,

396, 407-408, 411, 421-422 Đứng, 56, 239, 345, 371 Đại học Stanford, 39 BẮT ĐẦU, 69, 123, 125, 220, 265, 328, 345, 361, 393,

443 tiểu bang, 3, 20, 22, 32-33, 35, 37, 41, 43, 59-62, 72, 86,

99-100, 102, 108-109, 111, 113, 115, 119,

121, 146, 165, 171, 191, 203, 216, 223, 225,

228, 231, 235, 248-249, 251, 257-259, 263, 269, 286, 313, 330, 334-336, 338, 346, 348-349, 354, 363, 368-369, 377-378, 380, 382, 386, 390-392, 400-401, 403, 427-428, 430-431, 434-435, 437 sáng tạo, 41, 60, 377 nguồn gốc của, 32 hiểu biết, 35, 37, 86, 119 , 363 Bộ Ngoại giao, 43, 86, 348-349, 378, 434-435 chính quyền bang, 191 cơ quan lập pháp bang, 390, 427 thành bang, 378 bang, 22, 24, 27-29, 34-36, 38, 40-42 , 46, 54-56, 60,

70, 73, 77, 81-82, 92-94, 113, 118, 121, 123-124, 128-129, 131, 139, 147, 153, 165, 174, 191, 193, 203, 216-217, 224, 238, 244, 248-249, 251, 255, 258, 274, 276, 278, 281, 284, 290-291, 303-304, 307-308, 310, 318, 335, 337, 343, 345, 347-350, 354, 356-357, 361, 364-365, 367-369, 374, 376, 378-379, 381, 390, 402-404, 411, 419-420, 427, 434, 436-438 trao đổi, 138 Stone, Deborah, 4, 22, 191, 314, 335-336 đình công, 19-20, 27, 131, 149, 255, 262, 438 Vùng ngoại ô, 420 Tòa án tối cao, 43 thẩm phán tòa án tối cao, 43 Dư thừa, 37 , 421 dư, 421 Khảo, 16, 37, 209, 228, 255, 267, 324, 333, 370,

374, 429 Thụy Điển, 258 Thụy Sĩ, 265

t

Thuế, 23, 43, 154, 178-179, 184, 186, 194-195, 216,

234, 262, 338, 390, 427

thu nhập, 23, 154, 184, 186, 194-195, 216, 262, 338 Gánh nặng thuế, 194, 216 Thuế, 368 thuế, 23, 43, 120, 178, 184, 191, 239, 338, 344-345,

390 doanh số, 23, 184

Kỹ nghệ, 58, 60, 257 nghệ, 8, 32, 35, 37, 41, 43, 55, 59-61, 100-101,

103, 108, 126, 138, 165, 173-174, 176, 208, 228-230, 257, 259, 267, 337, 381, 388, 401, 431, 443 viễn thông, 55, 61 Tivi, 438

Điều khoản, 3, 5, 8, 10, 12, 20, 23, 27, 46, 51, 61-63, 69-70,

77-79, 86, 94, 101-102, 105, 122, 131, 141, 147, 152, 154, 162, 168, 177, 192, 197-198, 200-201, 210-211, 213-214, 216, 218-220, 238, 254-255, 258-259, 262, 265, 278, 280, 295, 312, 314, 318, 322, 325, 328-329, 334, 343, 349, 355-356, 363, 372-373, 376, 380, 389, 391, 396-397, 415, 420, 426, 431, 437 Lãnh thổ, 88 khủng bố, 354, 376-377, 389 Internet, 18, 61, 64 Hà Lan, 36, 75, 367 The View, 72, 315, 378, 405 Think tank, 64 Think tank, 15, 40-41, 100, 127, 250 Bên thứ ba, 226 Thế giới thứ ba, 380 Thời gian, 9, 15-17, 22 -24, 26-27, 29, 31, 34-35, 38, 40,

42, 45, 48-49, 51-52, 60, 63-64, 67, 74,

76-78, 82, 84, 86, 90, 97, 104, 106-107, 109, 116, 118, 120, 122, 125, 128-135, 137-147, 152, 157-158, 161-162, 171, 173-174, 176,

178-                   179, 181, 191, 194-197, 202, 205, 214, 216, 224-226, 228, 232-234, 238, 242-244, 246, 247, 249-251, 255, 257-258, 262- 264, 271-274, 276, 278, 280, 282-283, 285-292, 294, 296, 301, 305-307, 312, 323, 326-328, 333-334, 337, 343, 345, 356- 357, 359-361, 368, 381, 386, 388, 390-391, 394-395, 406-408, 410, 412, 416, 418, 421-423, 427, 430-431, 433, 438-439, 444-449 Tra tấn, 371 Thị trấn, 108, 368 chất thải độc hại, 321 buôn bán, 4, 17, 21, 33, 52, 214, 241, 438, 444 quốc tế, 438 đào tạo, 15, 39, 43, 60, 195, 210 , 218, 226-227, 236,

239, 266, 291, 294, 430-431, 443 chuyển khoản, 95 Vận chuyển, 23-24, 27, 62, 86-87, 109, 112, 153,

165, 174, 184-186, 199-200, 206, 210, 218, 228, 236, 243, 259, 308, 338, 344, 390, 410, 427, 431

Hiệp ước, 343 Thử nghiệm, 96-97, 103, 343 thử nghiệm, 97 Bộ lạc, Laurence, 79 Thổ Nhĩ Kỳ, 378 Doanh thu, 255, 303

U Lớp dưới, 36 Thất nghiệp, 5, 21, 26, 30, 35, 69-70, 86, 96, 104,

113, 137, 194, 238, 240, 309, 374, 376, 429-430

Đoàn thể, 124

Vương quốc Anh, 41-42, 59, 165, 258

Liên Hợp Quốc, 41, 201, 248-249, 257, 379, 390, 427 Hoa Kỳ, 22, 24, 27-29, 35-36, 38, 40-42, 54-55,

60, 73, 81-82, 92-94, 123-124, 139, 165, 191, 217, 248-249, 276, 278, 281, 284, 303-304, 307-308, 335, 337, 343, 348, 356-357, 367-369, 374, 376, 378-379, 390, 411, 419-420, 427, 434, 436, 438 Đại học, 41, 108, 249-250, 253, 317

Anh, 41 Khu đô thị, 21, 36, 138, 240, 274, 284 Viện Đô thị, 225, 274, 390, 427 Đô thị hóa, 35, 135, 154, 430 Cục Điều tra Dân số Hoa Kỳ, 93, 100, 124, 249, 304 Phí người dùng, 184, 186 Utah, 381 Chủ nghĩa vị lợi, 320 giá trị, 4-7, 13, 15-17, 32, 46, 51-52, 55-56, 59-60,

62-                      64, 67, 73-74, 79-81, 83, 85-86, 102, 104, 112, 118-119, 121-123, 128, 130-135, 138, 140-142, 144, 152-153, 155-156, 158, 160-162, 165, 181, 183, 191-194, 196, 202-206, 211, 216, 219, 223, 228, 233-236, 239-240, 242, 248, 252, 255-256, 259-260, 263-264, 271-273, 280, 282, 287-288, 305-306, 311-314, 316-319, 321-324, 329-331, 335, 343, 347, 352, 357, 361, 363-364, 368, 370, 377, 396, 401, 413-416, 423

Verba, Sidney, 371 Phủ quyết, 308, 390, 427 Nạn nhân, 78 Chiến tranh Việt Nam, 52 Bạo lực, 380 Virginia, 153, 381 Bỏ phiếu, 308, 336, 379, 381, 405 lựa chọn, 336 bỏ phiếu, 46, 146

W , 194-195, 226, 280-281, 335, 337 lương tối thiểu, 194-195, 337 Wall Street Journal, 109 Chiến tranh, 16, 33-34, 37-39, 45, 52, 60, 82, 92 , 99, 102,

127, 138, 240, 262, 343, 371-374, 377-382, 402

tuyên bố, 377 Cuộc chiến chống khủng bố, 240 Warner, John, 381 Lệnh, 7, 18-20, 27, 106-107, 125-127, 139, 148,

165, 224-225, 237, 291-292, 315, 342-357, 359-361, 363-369, 381, 402-406 Chứng quyền, 18-20, 22, 106, 342-343, 346, 349, 376 Washington, DC, 409, 419 Washington, George, 38, 51 Washington Post, 24, 109, 308 Đại học Washington, 38 sự giàu có, 40, 61, 77, 96, 276-277, 314, 316, 335 vũ khí, 218, 354 hạt nhân, 218 Hệ thống vũ khí, 218 Weber, Max, 34 Phúc lợi, 9, 38, 41, 43, 55, 61-62, 92-93, 111, 117, 123,

130, 153-154, 195, 202-206, 210-211, 218-219, 235, 249-250, 252, 257, 259, 262, 267, 278, 316, 320-322, 351, 368-370, 375, 389, 407, 431-432 chính sách phúc lợi, 55 Cải cách phúc lợi, 262, 278, 375 Western Electric, 263 Westinghouse, 265 Nhà Trắng, 108, 380, 435-436 Nhân viên Nhà Trắng, 435 Người da trắng, 185, 416-417 Wildavsky, Aaron, 3, 57, 116, 368 Wilson, Woodrow, 37 Wisconsin, 3, 93, 377 CHÚC, 81-82, 135, 155, 259, 272, 277-278, 280, 288,

331, 354, 381, 437 nữ, 43, 111, 123, 216, 238, 252, 258-259, 364,

366-367, 390, 427, 446-447, 449 Công nhân, 35-37, 62, 123-124, 194-195, 250, 252, 263,

280, 284 Lực lượng lao động, 37, 93 Ngân hàng Thế giới, 41, 248, 336, 343 Tổ chức Y tế Thế giới, 123 WHO, 123 Trung tâm Thương mại Thế giới, 52, 438 Thế chiến thứ nhất, 37 Thế chiến thứ hai, 38-39, 262, 374, 382

Y

Đại học Yale, 2, 4, 18, 22, 59, 63, 79, 90, 124, 196,

204, 314-315, 336, 340, 351, 377, 387, 401 Nam Tư, 348, 378

[1]Để biết ví dụ về các định nghĩa thay thế, hãy xem Harold D. Lasswell, A Preview of Policy Sciences

(New York: American Elsevier Publishing, 1971); Yehezkel Dror, Mạo hiểm trong Khoa học Chính sách: Khái niệm và Ứng dụng (New York: American Elsevier Publishing, 1971); Edward S. Quade, Phân tích các Quyết định Công khai, 3d rev. biên tập, biên tập. Grace M. Carter (New York: North Holland Publishing, 1989); David L. Weimer và Aidan R. Vining, Phân tích Chính sách: Các Khái niệm và Thực tiễn, 2d ed. (Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall, Inc., 1992); Duncan Mac Rae Jr., Chức năng xã hội của khoa học xã hội (New Haven, CT: Nhà xuất bản Đại học Yale, 1976).

[2]Abraham Kaplan, Tiến hành điều tra: Phương pháp luận cho khoa học hành vi (San Francisco, CA: Chandler Publishing Company, 1964), trang 23-24.

[3]Chủ nghĩa thực chứng logic (hay chủ nghĩa kinh nghiệm logic) đã bị hầu hết các nhà triết học khoa học từ bỏ hơn 50 năm trước, mặc dù các trụ cột nhận thức luận của nó—thuyết tương ứng của chân lý, tiêu chuẩn thực nghiệm về ý nghĩa và thuyết định lượng—vẫn được nhiều nhà khoa học xã hội tôn sùng. Để biết các giải pháp thay thế cho chủ nghĩa thực chứng logic trong kinh tế học và khoa học chính trị, xem Daniel Bromley, Sufficient Reason: Volitional Pragmatism and the Meaning of Economic Institutions (Princeton, NJ: Princeton University Press, 2006); Henry E. Brady và David Collier, chủ biên. Suy nghĩ lại về Điều tra xã hội: Công cụ đa dạng, Tiêu chuẩn chung (Lanham, MD: Rowman Littlefield, 2004); Deirdre N. McCloskey, The Rhetoric of Economics , xuất bản lần 2 , Madison: Nhà xuất bản Đại học Wisconsin, 1998; Stephen Thomas Ziliak và Deirdre N. McCloskey, Sự sùng bái ý nghĩa thống kê: Lỗi tiêu chuẩn đã khiến chúng ta mất việc làm, công lý và mạng sống như thế nào. Ann Arbor: Nhà xuất bản Đại học Michigan, 2008. Paul Diesing, Khoa học xã hội hoạt động như thế nào? Những Suy Nghĩ Về Thực Hành (Pittsburgh, PA: University of Pittsburgh Press, 1991); và Mary Hawkesworth, Các vấn đề lý thuyết trong phân tích chính sách (Albany: Nhà xuất bản Đại học Bang New York, 1988).

[4]Larry Laudan đã lập luận rằng ranh giới giữa khoa học và phi khoa học, bao gồm cả nghệ thuật và thủ công, là một vấn đề giả nên được thay thế bằng cách tập trung vào sự khác biệt giữa kiến thức đáng tin cậy và không đáng tin cậy. Không cần thiết phải hỏi kiến thức có “khoa học” hay không, chỉ cần hỏi nó có đáng tin cậy hay không. “Sự sụp đổ của vấn đề phân chia ranh giới,” trong RS Cohen và L. Laudan, Vật lý, Triết học và Phân tâm học: Các bài luận vinh danh Adolf Grunbaum. Boston Studies in the Philosophy of Science, Vol.76 (Dordrecht: D. Reidel, 1983), trang 111-127. Aaron Wildavsky và những người khác đã sử dụng thuật ngữ nghệ thuật và thủ công để mô tả đặc điểm phân tích chính sách. Xem Aaron Wildavsky, Nói lên Sự thật với Quyền lực: Nghệ thuật và Kỹ thuật Phân tích Chính sách (Boston, MA: Little Brown, 1979); và Iris Geva-May và Aaron Wildavsky, An Operational Approach to Policy Analysis: The Craft, Prescriptions for Better Analysis (Boston, MA: Kluwer, 1997). (Các) thuật ngữ khoa học chính sách là của Harold Lasswell. Xem lịch sử ngắn về phương pháp luận của khoa học chính sách trong Ronald Brunner, “The Policy Movement as a Policy Problem,” trong Những tiến bộ trong Nghiên cứu Chính sách từ năm 1950, tập. 10, Đánh giá Nghiên cứu Chính sách Hàng năm, ed. WN Dunn và RM Kelly (New Brunswick, NJ: Transaction Books, 1992), trang 155-97 và những đóng góp cho Michael Moran, Martin Rein, và Robert E. Goodin, biên tập. Cẩm nang chính sách công của Oxford (Oxford: Nhà xuất bản Đại học Oxford, 2006).

[5]Về sự tương phản giữa một bên là tri thức khoa học và chuyên môn, và bên kia là tri thức thông thường, xem Charles E. Lindblom và David K. Cohen, Usable Knowledge: Social Science and Social Problem Solving (New Haven, CT: Yale University Press, 1979). Về tính đúng đắn thường xuyên của kiến thức thực tế đã được phát triển—nhưng nhu cầu kiểm tra khoa học bổ sung định kỳ—xem Donald T. Campbell, “Evolutionary Epistemology,” in Methodology and Epistemology for Social Science: Selected Papers , ed. ES Overman (Chicago: Nhà xuất bản Đại học Chicago, 1989).

[6]Một phát biểu kinh điển về sự khác biệt giữa tri thức tích cực và chuẩn tắc trong kinh tế học là Milton Friedman, Các bài luận về Kinh tế học Tích cực (Chicago, IL: Nhà xuất bản Đại học Chicago, 1953). Sự phân biệt chuẩn tắc-tích cực này hiện diện khắp các ngành khoa học xã hội.

[7]Deborah Stone, Nghịch lý chính sách: Nghệ thuật ra quyết định chính trị, tái bản. (New York: WW Norton, 2001).

[8]Robert C. Wood, “Lời nói đầu” cho Nghiên cứu về hình thành chính sách, ed. Raymond A. Bauer và Kenneth J. Gergen (New York: Free Press, 1968), pv Wood trích lời Tổng thống Lyndon Johnson.

[9]Khuôn khổ ban đầu được đề xuất bởi Walter Wallace, Logic của khoa học trong xã hội học (Chicago: Aldine Books, 1971). Khung của Wallace đề cập đến phương pháp nghiên cứu trong xã hội học, trong khi Hình 1 đề cập đến phương pháp phân tích chính sách.

[10]So sánh James A. Anderson, Lập chính sách công: Giới thiệu , tái bản lần thứ 7. (Boston, MA: Wadsworth, 2011); Charles O. Jones, Giới thiệu về Nghiên cứu Chính sách Công, 2d ed. (North Scituate, MA: Duxbury Press, 1977), tr. 15; và David Dery, Định nghĩa vấn đề trong phân tích chính sách (Lawrence: Nhà xuất bản Đại học Kansas, 1984).

[11]Việc xác định sai vấn đề là lỗi loại III, trái ngược với lỗi loại I và loại II khi mức ý nghĩa thống kê ( alpha ) được đặt quá cao hoặc quá thấp khi kiểm tra giả thuyết không. Một tuyên bố ban đầu về sự tương phản này là của Ian I. Mitroff và Thomas R. Featheringham, “On Systematic Problem Solving and the Error of the Third Kind,” Behavioral Sciences 19, không. 6 (1974): 383-93.

[12]Dror, Mạo hiểm trong Khoa học Chính sách ; Sir Geoffrey Vickers, The Art of Judgement: A Study of Policy Making (New York: Basic Books, 1965); và C. West Churchman, The Design of Inquiring Systems; Các khái niệm cơ bản về hệ thống và tổ chức (New York: Basic Books, 1971).

[13]Russell L. Ackoff, “Beyond Problem Solving,” General Systems 19 (1974): 237-39.

[14]Lỗi loại I và loại II còn được gọi là dương tính giả và âm tính giả. Các nguồn khác về lỗi loại III bao gồm AW Kimball, “Errors of the Third Kind in Statistical Consulting,” Journal of the American Statistical Association 52 (1957): 133-42; Howard Raiffa, Phân tích Quyết định (Đọc, MA: Addison-Wesley, 1968), tr. 264; và Ian I. Mitroff, Mặt chủ quan của khoa học (New York: Elsevier, 1974).

[15]John O'Shaughnessy, Điều tra và Quyết định (London: George Allen & Unwin, 1972).

[16]John Dewey, How We Think (Boston, MA: DC Heath and Company, 1933), tr. 108. Tuyên bố ban đầu về sự khác biệt giữa một vấn đề và một tình huống có vấn đề là do những người theo chủ nghĩa thực dụng triết học bao gồm Charles Sanders Peirce.

[17]Một ngoại lệ là dự đoán được thực hiện trên cơ sở đánh giá của chuyên gia. Việc giải thích một chính sách là không cần thiết để dự đoán các hậu quả trong tương lai của nó. Nói một cách chính xác, một dự đoán là một suy luận nhân quả, trong khi một phép chiếu, phép ngoại suy hoặc “dự báo hợp lý” thì không.

[18]Nguyên nhân có thể được giả định nhưng không được hiểu. Các công thức chỉ khẳng định rằng kết quả mong muốn là hệ quả của hành động. Joseph L. Bower, “Lý thuyết quyết định mô tả từ quan điểm 'hành chính',” trong Nghiên cứu về hình thành chính sách, ed. Bauer và Gergen, tr. 10.

[19]Ví dụ, xem William R. Shadish, Thomas D. Cook, và Donald T. Campbell, Experiment and Quasi-Experimental Designs for Generalized Causal Inference (Boston, MA: Houghton Mifflin, 2002).

[20]Paul A. Sabatier và Hank C. Jenkins-Smith, “Khuôn khổ Liên minh Vận động chính sách: Đánh giá,” trong Lý thuyết về Quy trình Chính sách, biên tập. PA Sabatier (Boulder, CO: Westview Press, 1999), trang 117-66.

[21]Xem chương “Quy định chính sách ưu tiên.”

[22]Walter Williams, Nghiên cứu và phân tích chính sách xã hội: Kinh nghiệm trong các cơ quan xã hội liên bang (New York: American Elsevier, 1971), tr. số 8.

[23]Graham T. Allison, Bản chất của quyết định: Giải thích cuộc khủng hoảng tên lửa Cuba (Boston, MA: Little, Brown, 1971), trang 267-68.

[24]James S. Coleman, “Các vấn đề về Khái niệm hóa và Đo lường trong Nghiên cứu Tác động Chính sách,” trong Đánh giá Chính sách Công, biên tập. Kenneth M. Dolbeare (Beverly Hills và London: Sage Publications, 1975), tr. 25.

[25]Williams, Nghiên cứu và Phân tích Chính sách Xã hội, tr. số 8.

[26]Sđd. P. 13; và Alice Rivlin, Tư duy hệ thống cho hành động xã hội (Washington, DC: Brookings, 1971).

[27]Janet A. Weiss, “Sử dụng Khoa học Xã hội cho Chính sách Xã hội,” Tạp chí Nghiên cứu Chính sách số 4, (Mùa xuân 1976): 237.

[28]Bower, “Lý thuyết Quyết định Mô tả,” tr. 104.

[29]Xem Thomas D. Cook và Donald T. Campbell, Quasi-Experimentation: Design and Analysis Issues for Field Settings (Boston, MA: Houghton Mifflin, 1979); Shadish, Cook và Campbell, Thiết kế thử nghiệm và bán thử nghiệm cho suy luận nhân quả tổng quát.

[30]Bower, “Descriptive Decision Theory,” trang 104-05.

[31]Về logic tái cấu trúc và logic sử dụng, xem Kaplan, Tiến hành điều tra, trang 3-11.

[32]Các nghiên cứu sử dụng chỉ số kiểu Myers-Briggs (kiểu tính cách Jungian) gợi ý các phong cách nhận thức khác nhau giữa các nhà khoa học, nhà quản lý và nhà phân tích. Tài liệu tham khảo do Quỹ Myers và Briggs cung cấp tại www.myersbriggs.org . Xem thêm Ian I. Mitroff và Ralph H. Kilmann, Methodological Approaches to Social Science (San Francisco: Jossey-Bass, 1978).

[33]Arnold Meltsner, Các nhà phân tích chính sách trong bộ máy quan liêu (Berkeley: Nhà xuất bản Đại học California, 1976); Robert A. Heineman, William T. Bluhm, Steven A. Peterson, và Edward N. Kearney, Thế giới của Nhà phân tích Chính sách. Chatham, NJ: Nhà Chatham, 1990.

[34]Pamela Doty, “Các giá trị trong Nghiên cứu Chính sách,” trong Giá trị, Đạo đức và Thực hành Phân tích Chính sách, ed. William N. Dunn (Lexington, MA: DC Heath, 1983).

[35]Donald T. Campbell, “Hướng dẫn giám sát năng lực khoa học của các trung tâm nghiên cứu can thiệp phòng ngừa: Bài tập về xã hội học về giá trị khoa học,” Kiến thức: Sáng tạo, phổ biến, sử dụng 8, không. 3 (1987): 389-430.

[36]Xem PJ Cook và JW Vaupel, “What Policy Analysts Do: Three Research Styles,” Journal of Policy Analysis and Management 4, số. 3 (1985): 427-28.

[37]Janet A. Schneider, Nancy J. Stevens, và Louis G. Tornatzky, “Policy Research and Analysis: An Empirical Profile, 1975-1980,” Policy Sciences 15 (1982): 99-1l4 đã đưa ra một tổng quan ban đầu nhưng mang tính đại diện về các phương pháp tiếp cận .

[38]Phương pháp đo tam giác tương tự như các phương pháp được sử dụng trong khảo sát trắc địa; bản đồ học; dẫn đường; và gần đây hơn là theo dõi vệ tinh. Vị trí hoặc vị trí của một vật thể được tìm thấy bằng các phương tiện từ hai hoặc nhiều điểm cố định hoặc tín hiệu điện tử cách nhau một khoảng đã biết.

[39]Nấu chủ nghĩa đa nguyên phê phán tiên tiến như một giải pháp thay thế cho chủ nghĩa thực chứng logic. Xem Thomas D. Cook, “Postpositiviscritical Multiplism,” in Social Science and Social Policy, ed. R. Lane Shotland và Melvin M. Mark (Beverly Hills, CA: Sage Publications, 1985), trang 21-62.

[40]Một đánh giá quan trọng về chủ nghĩa thực chứng logic là Mary E. Hawkesworth, “Nhận thức luận và phân tích chính sách,” trong Những tiến bộ trong nghiên cứu chính sách từ năm 1950, biên tập. Dunn và Kelly, trang 293-328; và Hawkesworth, Các vấn đề lý thuyết trong phân tích chính sách.

[41]Cook, “Chủ nghĩa đa nguyên phê phán hậu thực chứng,” tr. 57.

[42]Xem David Brinberg và Joseph E. McGrath, Tính hợp lệ và Quy trình Nghiên cứu (Beverly Hills, CA: Sage Publications, 1985). Đối với Brinberg và McGrath và các nhà thực dụng phương pháp luận khác, việc lựa chọn các phương pháp tương tự như một vấn đề tối ưu hóa trong phân tích quyết định. Xem C. West Churchman, Prediction and Optimal Decision: Philosophical Issues of a Science of Values (Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall, 1961); và Russell Ackoff, Phương pháp Khoa học: Tối ưu hóa các Quyết định Nghiên cứu Ứng dụng (New York: John Wiley, 1962).

[43]Peter Kennedy, Hướng dẫn về Kinh tế lượng, tái bản lần thứ 4. (Cambridge, MA: MIT Press, 1998), trang 83-84.

[44]Xem Lawrence Rudner, Gene V. Glass, David L. Evartt, và Patrick J. Emery, Hướng dẫn người dùng về phân tích tổng hợp các nghiên cứu. ERIC Clearinghouse về Đánh giá và Đánh giá, Đại học Maryland, College Park, 2002. http://echo.edres.org

[45]Trường hợp kiểm tra chéo dưới nhiều hình thức được tìm thấy trong Campbell, Methodology and Epistemology for Social Science, ed. Siêu nhân.

[46]Xem Frank Fischer và John Forester, chủ biên, The Argumentative Turn in Policy Analysis and Planning (Durham, NC: Duke University Press, 1993). Các công trình trước đó về lập luận chính sách là Ian I. Mitroff và Richard O. Mason, Making a Dialectical Social Science (Boston: D. Reidel, 1981); William N. Dunn, “Reforms as Arguments,” Kiến thức: Sáng tạo, Truyền bá, Sử dụng 3 (1982): 293-326; Donald T. Campbell, “Experiments as Arguments,” Knowledge: Creation, Diffusion, Using 3 (1982): 327-47; Giandomenico Majone, Bằng chứng, Lập luận và Thuyết phục trong Quy trình Chính sách (New Haven, CT: Nhà xuất bản Đại học Yale, 1989); và Stone, Nghịch lý chính sách và lý do chính trị.

[47]Majone, Bằng chứng, Lập luận và Thuyết phục, tr. 1.

[48]Mô hình cấu trúc của lập luận này là một phần của phần mềm máy tính có tên là Cơ sở lý luận 2 , được phát triển bởi Tim van Gelder và các đồng nghiệp của ông ở Úc. URL: www.austhink.com . Mô hình cấu trúc cổ điển được trình bày trong Stephen Toulmin, The Uses of Argument ( Cambridge : Cambridge University Press, 1958); và Stephen Toulmin, A. Rieke, và A. Janik, An Introduction to Reasoning (New York: Macmillan, 1984).

[49]Các loại chứng quyền khác nhau tạo ra các “phương thức” lập luận chính sách được trình bày trong chương “Phát triển các lập luận chính sách”.

[50]ES Quade, Phân tích các quyết định công (New York: American Elsevier, 1975), tr. 65.

[51]Vào ngày 2 tháng 4 năm 1987, Quốc hội đã ban hành Đạo luật hỗ trợ di dời và vận chuyển bề mặt, cho phép 40 tiểu bang thử nghiệm giới hạn tốc độ lên tới 65 dặm / giờ.

[52]Sơ đồ và cây được tạo bằng Ngôn ngữ lập trình quyết định (DPL), có sẵn từ Phần mềm đồng bộ hóa tại http://www.syncopation.com . Có sẵn các phiên bản giáo dục, chuyên nghiệp và thương mại của DPL 7.0.

[53]Graham T. Allison, “Các mô hình khái niệm và cuộc khủng hoảng tên lửa Cuba,” Tạp chí Khoa học Chính trị Hoa Kỳ 3002, số. 3 (1969): 689-718.

[54]Allison, “Mô hình Khái niệm,” trang. 694.

[55]Sđd., tr. 702.

[56]Harold D. Lasswell, A Pre-view of Policy Sciences (New York: American Elsevier Publishing, 1971), trang 1-2. Thông tin về đề cập đến “các nghiên cứu thực nghiệm, có hệ thống về cách các chính sách được tạo ra và có hiệu lực”, trong khi thông tin về đề cập đến thực tế là “tính hiện thực của một quyết định phụ thuộc một phần vào việc tiếp cận kho thông tin sẵn có”.

Từ Chương 2 của Phân tích chính sách công, Phiên bản thứ năm. William N. Dunn. Bản quyền © 2012 của Pearson Education, Inc. Bảo lưu mọi quyền.

[57]Về sự khác biệt giữa tri thức trí tuệ và thực tế, xem chuyên luận của Fritz Machlup, Knowledge: Its Creation, Distribution, and Economic Significance. tập 1: Tri thức và Sản xuất tri thức (Princeton, NJ: Princeton University Press, 1980). Machlup cũng thảo luận về tâm linh, trò tiêu khiển và kiến thức không mong muốn.

[58]Nghiên cứu khoa học xã hội và ra quyết định của Carol H. Weiss (New York: Nhà xuất bản Đại học Columbia, 1980) là một tổng hợp toàn diện về nghiên cứu và lý thuyết về việc sử dụng nghiên cứu khoa học xã hội của các nhà hoạch định chính sách. Các tổng hợp khác bao gồm William N. Dunn và Burkart Holzner, “Knowledge in Society: Anatomy of an Emerging Field,” Knowledge in Society (sau này có tiêu đề là Knowledge and Policy) 1, không. 1 (1988): 1-26;

và David J. Webber, “Việc phân phối và sử dụng thông tin chính sách trong quy trình chính sách,” trong Những tiến bộ trong nghiên cứu chính sách từ năm 1950, ed. William Dunn và Rita Mae Kelly (New Brunswick, NJ: Giao dịch, 1991), trang 415-41. Các tạp chí tập trung vào những vấn đề này bao gồm Truyền thông Khoa học (trước đây là Kiến thức: Sáng tạo, Truyền bá, Sử dụng ), Kiến thức và Chính sách: Tạp chí Quốc tế về Chuyển giao và Sử dụng Kiến thức, và Khoa học, Công nghệ và Giá trị Con người.

[59]Lasswell, Sơ lược về Khoa học Chính sách, trang 9, 13.

[60]Bộ luật Hammurabi, xuyên. Robert F. Harper (Chicago: Nhà xuất bản Đại học Chicago, 1904).

[61]Lasswell, Xem trước Khoa học Chính sách, tr. 11.

[62]Donald T. Campbell, “Mô hình bộ lạc của hệ thống xã hội Phương tiện mang thông tin khoa học,” trong Phương pháp luận và nhận thức luận cho khoa học xã hội: Các bài báo chọn lọc, ed. E. Samuel Overman (Chicago: Nhà xuất bản Đại học Chicago, 1988), trang 489-503.

[63]Edward A. suchman, “Hành động để làm gì? Phê phán Nghiên cứu Đánh giá,” trong Đánh giá các Chương trình Hành động, ed. Carol H. Weiss (Boston, MA: Allyn và Bacon, 1972), tr. 81; và Martin Rein và Sheldon H. White, “Nghiên cứu Chính sách: Niềm tin và Nghi ngờ,” Phân tích Chính sách 3, số. 2 (1977): 239-71.

[64]JAK Thompson, The Ethics of Aristotle: The Nichomachean Ethics Translated (Baltimore, MD: Penguin Books,1955), tr. D.11.

[65]Max Weber, “Politics as a Vocation,” trong From Max Weber: Essays in Sociology, ed. Hans C. Gerth và C. Wright Mills (New York: Oxford University Press, 1946), tr. 88.

[66]Daniel Lerner, “Khoa học xã hội: Từ đâu đến đâu?” trong Ý nghĩa con người của khoa học xã hội, ed. Daniel Lerner (New York: World Publishing, 1959), trang 13-23.

[67]Nathan Glazer, “Sự trỗi dậy của nghiên cứu xã hội ở châu Âu,” trong Ý nghĩa con người của khoa học xã hội, ed. Lerner, tr. 51.

[68]Sđd., tr 51-52.

[69]Một lịch sử quan trọng của thống kê và các nhà thống kê là Stephen M. Stigler, The History of Statistics: The Measurement of Uncertainty before 1900 (Cambridge, MA: Harvard University Press, 1990).

[70]JH Plumb, Sự phát triển của sự ổn định chính trị ở Anh, 1675-1725 (Baltimore, MD: Penguin Books, 1973), tr. 12.

[71]Stephen A. Marglin, “Các ông chủ làm gì? Nguồn gốc và chức năng của hệ thống phân cấp trong sản xuất tư bản chủ nghĩa,” Đánh giá về kinh tế chính trị cấp tiến 6, không. 2 (1974): 33-60.

[72]Gene Lyons, Mối quan hệ đối tác không dễ dàng: Khoa học xã hội và Chính phủ liên bang trong thế kỷ 20 (New York: Russell Sage Foundation, 1969), tr. 65.

[73]Harry Alpert, “Sự phát triển của nghiên cứu xã hội ở Hoa Kỳ,” trong Ý nghĩa con người của khoa học xã hội, ed. Lerner, trang 79-80.

[74]Howard E. Freeman và Clarence C. Sherwood, Nghiên cứu xã hội và chính sách xã hội (Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall, 1970), tr. 25.

[75]Harold D. Lasswell, “Định hướng chính sách,” trong Khoa học chính sách: Những phát triển gần đây về phạm vi và phương pháp, ed. Daniel Lerner và Harold D. Lasswell (Stanford, CA: Nhà xuất bản Đại học Stanford, 1951), tr. 15.

[76]H. George Frederickson và Charles Wise, Hành chính công và Chính sách công (Lexington, MA: DC Heath, 1977).

[77]Allen Schick, “Beyond Analysis,” Public Administration Review 37, không. 3 (1977): 258-63.

[78]Peter de Leon, Lời khuyên và sự đồng ý: Sự phát triển của khoa học chính sách (New York: Russell Sage Foundation, 1988), ch. 2.

[79]Martin Greenberger, Matthew A. Crenson, và Brian L. Crissey, Các mô hình trong quá trình chính sách: Ra quyết định công trong kỷ nguyên máy tính (New York: Russell Sage Foundation, 1976), trang 23-46.

[80]Bruce LR Smith, The Rand Corporation: A Case Study of a Nonprofit Advisory Corporation (Cambridge, MA: Harvard University Press, 1966).

[81]Greenberger, Crenson và Crissey, Các mô hình trong Quy trình Chính sách, tr. 32.

[82]Ví dụ, Alice Rivlin, Tư duy hệ thống cho hành động xã hội (Washington, DC: Viện Brookings, 1971); và Walter Williams, Nghiên cứu và Phân tích Chính sách Xã hội: Kinh nghiệm trong các Cơ quan Xã hội Liên bang (New York: American Elsevier Publishing, 1971).

[83]Irving Louis Horowitz và James E. Katz, Khoa học Xã hội và Chính sách Công ở Hoa Kỳ (New York: Praeger Publishers, 1975), tr. 17.

[84]Quỹ khoa học quốc gia, Quỹ liên bang cho nghiên cứu, phát triển và các hoạt động khoa học khác (Washington, DC: NSF, 1973); và Ủy ban Khoa học Quốc gia, Chỉ số Khoa học và Kỹ thuật—1989 (Washington, DC: NSB, 1989).

[85]Michael Marien, biên tập viên của Future Survey (tạp chí kỷ lục của Hiệp hội Tương lai Thế giới), ước tính số lượng tạp chí chính sách vượt quá con số 400. Marien, “Phạm vi của Nghiên cứu Chính sách: Khôi phục Tầm nhìn đã Mất của Lasswell,” trong Những tiến bộ trong Nghiên cứu Chính sách từ năm 1950, tập. 10, Đánh giá Nghiên cứu Chính sách Hàng năm, ed. William N. Dunn và Rita Mae Kelly (New Brunswick, NJ: Giao dịch, 1991), trang 445-88.

[86]Ví dụ, hãy xem www.nira.go.jp (Danh mục Think Tanks Thế giới), một danh bạ tiếng Nhật và www.policy.com .

[87]Vương quốc Anh, Hạ viện, Ủy ban Khoa học và Công nghệ. Tư vấn khoa học, hoạch định chính sách dựa trên rủi ro và bằng chứng. Báo cáo thứ bảy của Kỳ họp 2005-06, Tập I (London: Nhà in HMO, 2006).

[88]Hội đồng về chính sách dựa trên bằng chứng. 1301 K Street, NW, Suite 450 West, Washington, DC 2005. www.excelgov.org/evidence ; www.evidencebasedprograms.org .

[89]Wayne Parsons, “Từ lộn xộn đến lộn xộn: hoạch định chính sách dựa trên bằng chứng và hiện đại hóa chính phủ Anh.” Bài báo chưa xuất bản (London: Đại học London, 2004).

[90]Chu trình chính sách, hay cách tiếp cận theo giai đoạn, được Peter de Leon tóm tắt, “Phương pháp tiếp cận theo giai đoạn đối với quá trình chính sách: Nó đã làm được gì? Nó Đi Đâu Thế?” trong Lý thuyết về Quy trình Chính sách, ed. Paul A. Sabatier (Boulder, CO: Westview Press, 1999). Xem thêm Charles O. Jones, An Introduction tothe Study of Public Policy, 2d ed. (Bắc Scituate, MA: Duxbury Press, 1977); James A. Anderson, Lập chính sách công (New York: Praeger, 1975); Gary Brewer và Peter de Leon, Cơ sở của Phân tích Chính sách (Homewood, IL: Dorsey Press, 1983). Tác phẩm kinh điển có ảnh hưởng đến tất cả các tác phẩm được trích dẫn ở đây là Harold D. Lasswell, Quá trình ra quyết định: Bảy hạng mục phân tích chức năng (College Park: Cục Nghiên cứu Chính phủ, Đại học Maryland, 1956).

[91]Michael Cohen, James March, và Johan Olsen, “Mô hình lựa chọn của tổ chức về thùng rác,”

Khoa học Hành chính Quý 17 (3/1972): 1-25; John W. Kingdon, Agendas, Alternatives, and Public Policies, 2d ed. (New York: HarperCollins, 1995).

[92]John Funari, giao tiếp cá nhân.

[93]Rein và Schon gọi chúng là “phép ẩn dụ tạo ra” bởi vì chúng tạo ra một khuôn khổ để trình bày các vấn đề chính sách. Xem Martin Rein và Donald A. Schon, “Đặt vấn đề trong nghiên cứu chính sách,” trong Sử dụng nghiên cứu xã hội trong hoạch định chính sách công, biên tập. Carol Weiss (Lexington, MA: DC Heath, 1977), trang 240-43.

[94]Các mô hình lựa chọn hợp lý được Elinor Ostrom xem xét, “Lựa chọn hợp lý về thể chế: Đánh giá khuôn khổ phân tích và phát triển thể chế,” trong Lý thuyết về quy trình chính sách, biên tập. Sabatier, trang 35-72. Bài phê bình kinh điển về lựa chọn hợp lý toàn diện là Charles E. Lindblom, Quá trình hoạch định chính sách (Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall, 1968).

[95]Oliver E. Williamson, Các thể chế kinh tế của chủ nghĩa tư bản (New York: Free Press, 1985).

[96]David J. Silverman, Lý thuyết về tổ chức (New York: Free Press, 1972).

[97]Elinor Ostrom, Governing the Commons: The Evolution of Institutions for Collective Action (New York: Cambridge University Press, 1990); và Mancur Olson, Logic của Hành động Tập thể: Hàng hóa Công và Lý thuyết Nhóm (Cambridge, MA: Nhà xuất bản Đại học Harvard, 1965).

[98]Kenneth J. Arrow, Lựa chọn xã hội và giá trị cá nhân (New York: John Wiley, 1963).

[99]Việc thiết lập trình tự các vấn đề trong chương trình nghị sự là một ví dụ quan trọng về việc vi phạm các điều kiện về chủ quyền và quyền không độc tài của công dân. Xem Duncan Black, Lý thuyết về Ủy ban và Bầu cử (Cambridge, MA: Cambridge University Press, 1958). Để xem lại những vấn đề này, xem Norman Frohlich và Joe A. Oppenheimer, Modern Political Economy (Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall, 1978), ch. 1.

[100]Charles E. Lindblom và David Braybrooke, Chiến lược ra quyết định (New York: Free Press, 1963).

[101]Xem Herbert A. Simon, Hành vi quản trị (New York: Macmillan, 1945). Simon đã nhận giải thưởng Nobel năm 1978 vì những đóng góp của ông trong việc nghiên cứu quá trình ra quyết định trong các tổ chức kinh tế. Một số tác phẩm quan trọng khác của Simon là Models of Man (New York: Wiley, 1957) và The Sciences of the Artificial (New York: Wiley, 1970).

[102]Simon, Hành vi quản trị, tr. 79.

[103]Richard Zeckhauser và Elmer Schaefer, “Chính sách công và lý thuyết kinh tế chuẩn tắc,” trong Nghiên cứu về sự hình thành chính sách, ed. Raymond A. Bauer (Gencoe, IL: Free Press, 1966), tr. 92.

[104]Xem Amitai Etzioni, “Mixed-Scanning: A 'Third' Approach to Decision Making,” Public Administration Re-view 27 (Tháng 12 năm 1967): 385-92.

[105]Yehezkel Dror, Mạo hiểm trong Khoa học Chính sách (New York: American Elsevier, 1971).

[106]Etzioni, “Quét hỗn hợp,” trang. 389.

[107]Nicholas Rescher, Cảm ứng (Pittsburgh, PA: Nhà xuất bản Đại học Pittsburgh, 1980), trang 67

[108]Jeffrey M. Albert, “Một số khía cạnh nhận thức luận của phân tích chi phí-lợi ích,” George Washington Law Review 45, không. 5 (1977): 1030.

[109]Rescher, Cảm ứng, p. 6.

[110]Ilya Prigogine, “Một mô hình thời gian mới, một quan điểm mới về vật lý,” trong Các mô hình của thực tại, biên tập. Jacques Richardson (Mt. Airy, MD: Lomond Publications, 1984). Được trích dẫn bởi Rita Mae Kelly và William N. Dunn, “Một số suy nghĩ cuối cùng,” trong Những tiến bộ trong nghiên cứu chính sách từ năm 1950, biên tập. Dunn và Kelly, tr. 526.

[111]Alex Weilenman gán phép ẩn dụ cho nhà lý thuyết hệ thống Stafford Beer.

[112]Trái ngược với Kingdon, Chương trình nghị sự, Giải pháp thay thế và Chính sách công (xem chú thích 36), tôi đang sử dụng “đồng bằng sông” thay cho “thùng rác”. Sự kết hợp giữa “suối”, “thùng rác” và “cửa sổ” mang đến một ẩn dụ hỗn hợp tồi tệ.

[113]Xem Charles O. Jones, Clean Air (Pittsburgh, PA: University of Pittsburgh Press, 1975). Jones gọi mô hình thay đổi không liên tục của mình là “tăng cường đầu cơ”.

[114]Paul A. Sabatier và Hank C. Jenkins-Smith, “Khuôn khổ Liên minh Vận động chính sách: Đánh giá,” trong Lý thuyết về Quy trình Chính sách, biên tập. Sabatier, trang 117-66. Hai điều kiện quan hệ nhân quả ảnh hưởng đến sự thay đổi chính sách là các cú sốc bên ngoài và các giá trị cốt lõi. “Khuôn khổ liên minh vận động chính sách” của họ tương đồng với các lý thuyết về động lực dân số trong sinh học.

[115]Xem James L. True, Frank R. Baumgartner, và Bryan D. Jones, “Punctuated-Equilibrium Theory: Explaining Stability and Change in American Policymaking,” trong Theories of the Policy Process, ed. Sabatier, trang 97-116; và Frank R. Baumgartner và Bryan D. Jones, Chương trình nghị sự và sự bất ổn trong chính trị Mỹ (Chicago: Nhà xuất bản Đại học Chicago, 1993).

[116]Lindblom và Braybrooke, Một chiến lược ra quyết định.

[117]Xem Sabatier và Jenkins-Smith, “The Advocacy Coalition Framework.”

[118]William N. Dunn và Gary Roberts, Vai trò của các bài kiểm tra tiêu chuẩn hóa trong cải cách chương trình giảng dạy hướng tới người thiểu số, tài liệu chính sách được chuẩn bị cho Văn phòng Lập pháp về Liên lạc Nghiên cứu, Hạ viện Pennsylvania, tháng 2 năm 1987.

[119]Sally T. Sonnefeld, Daniel R. Waldo, Jeffrey A. Lemieux, và David R. McKusick, “Dự báo chi tiêu y tế quốc gia đến năm 2000.” Đánh giá tài chính chăm sóc sức khỏe 13, không. 1 (mùa thu 1991): 1-27.

[120]Con số này nên được giải thích theo thực tế là công dân có quyền được chăm sóc khẩn cấp theo luật và về nguyên tắc nếu không thực tế.

[121]Ví dụ, hãy xem Charles A. Lave và Lester B. Lave, “Rào cản đối với việc Tăng cường An toàn Đường cao tốc,” trong Thách thức Trật tự Cũ: Hướng tới những Hướng đi Mới trong Lý thuyết An toàn Giao thông, biên tập. J. Peter Rothe (New Brunswick, NJ: Sách giao dịch, 1990), trang 77-94.

[122]Một nguồn đầy đủ và sâu sắc về việc sử dụng các chỉ số chính sách là Duncan MacRae Jr., Các chỉ số chính sách: Mối liên hệ giữa Khoa học xã hội và Tranh luận công khai (Chapel Hill: Nhà xuất bản Đại học North Carolina, 1985).

[123]Daniel R. Meyer và Geoffrey L. Wallace, “Mức độ Nghèo đói và Xu hướng trong Quan điểm So sánh,” Tiêu điểm 26, 2 (mùa thu 2009): 9.

[124]Ví dụ, xem Silvio O. Funtowicz và Jerome R. Ravetz, “Global Environmental Issues and the Emergence of Second Order Science” (Luxembourg: Ủy ban Cộng đồng Châu Âu, Tổng cục Viễn thông, Công nghiệp Thông tin và Đổi mới, 1990) . Xem thêm Funtowicz và Ravetz, “A New Scientific Methodology for Global Environmental Issues,” in Ecological Economics, ed. Robert Costanza (New York: Nhà xuất bản Đại học Columbia, 1991), trang 137-52.

[125]Phần thảo luận sau dựa trên Carol H. Weiss, “Giới thiệu,” trong Sử dụng nghiên cứu xã hội trong

Lập chính sách công, ed. Weiss, trang 1-22; và Carol H. Weiss cùng với Michael J. Bucuvalas, Nghiên cứu khoa học xã hội và ra quyết định (New York: Nhà xuất bản Đại học Columbia, 1980).

[126]Chester I. Barnard, The Functions of the Executive (Cambridge, MA: Harvard University Press, 1938, 1962), tr. 198. Được trích dẫn bởi Carol Weiss, “Knowledge Creep and Decision Accretion,” Tri thức: Sáng tạo, Truyền bá, Sử dụng 1, không. 3 (tháng 3 năm 1980): 403.

[127]William N. Dunn, “Đo lường việc sử dụng kiến thức,” Kiến thức: Sáng tạo, Truyền bá, Sử dụng 5, không. 1 (1983): 120-33. Xem thêm Carol H. Weiss và Michael I. Bucuvalas, “Truth Tests and Utility Tests: Decision Makers' Frames of Reference for Social Science Research,” American Sociological Review 45 (1980): 302-13; và Jack Knott và Aaron Wildavsky, “Nếu phổ biến là giải pháp, thì vấn đề là gì?” trong Chu trình tri thức, ed. Robert F. Rich (Beverly Hills, CA: Sage Publications, 1981), trang 99-136.

[128]Về sự khác biệt giữa việc sử dụng khái niệm, công cụ và biểu tượng, xem Carol H. Weiss, “Research for Policy's Sake: The Enlightenment Function of Social Science Research,” Policy Analysis 3 (1977): 200-24; Weiss, “The Circuit of Enlightenment,” Kiến thức: Sáng tạo, Truyền bá, Sử dụng 8, không. 2 (1986): 274-81; Nathan Caplan, Andrea Morrison, và Roger Stambaugh, Việc sử dụng tri thức khoa học xã hội trong các quyết định chính sách ở cấp quốc gia (Ann Arbor, MI: Viện nghiên cứu xã hội, Trung tâm sử dụng tri thức khoa học, 1975); Robert F. Rich, “Việc sử dụng kiến thức khoa học xã hội của quan chức liên bang: kiến thức để hành động so với kiến thức để hiểu,” trong Sử dụng nghiên cứu xã hội trong hoạch định chính sách công, biên tập. Weiss, trang 199-211; và Karin D. Knorr, “Việc sử dụng kiến thức khoa học xã hội của các nhà hoạch định chính sách: tượng trưng hay công cụ?” trong Sử dụng nghiên cứu xã hội trong hoạch định chính sách công, ed. Weiss, trang 165-82.

[129]Donald A. Schon đã thảo luận về khái niệm “ý tưởng bằng đồng tiền tốt”, “Ẩn dụ Sáng tạo: Quan điểm về Đặt vấn đề trong Chính sách Xã hội,” trong Ẩn dụ và Tư tưởng, ed. A. Ortony (Cambridge: Nhà xuất bản Đại học Cambridge, 1979), trang 254-83.

[130]Edward J. Woodhouse và Dean A. Nieusma, “Chuyên môn về Dân chủ: Tích hợp Kiến thức, Quyền lực và Sự tham gia,” trong Kiến thức, Quyền lực và Sự tham gia trong Phân tích Chính sách Môi trường, tập. 12, Đánh giá Nghiên cứu Chính sách Hàng năm, ed. Matthijs Hisschemoller, Rob Hoppe, William N. Dunn, và Jerry R. Ravetz (New Brunswick, NJ: Sổ giao dịch, 2001), tr. 91.

[131]Rowland Egger, “Thời kỳ Khủng hoảng: 1933 đến 1945,” trong Hành chính công của Mỹ: Quá khứ, Hiện tại và Tương lai, biên tập. Frederick C. Mosher (Tuscaloosa: Nhà xuất bản Đại học Alabama, 1975), trang 49-96.

[132]Fritz Machlup, Sản xuất và Phân phối Tri thức tại Hoa Kỳ (Princeton, NJ: Nhà xuất bản Đại học Princeton, 1962).

[133]Daniel Bell, Sự xuất hiện của xã hội hậu công nghiệp: Mạo hiểm trong dự báo xã hội (New York: Basic Books, 1976).

[134]Jurgen Schmandt và James E. Katz, “The Scientific State: A Theory with Hypotheses,” Science, Technology, and Human Values 11 (1986): 40-50.

[135]Bell, Sự xuất hiện của xã hội hậu công nghiệp , trang xvi-xviii.

[136]Xem Jeffrey D. Straussman, “Kỹ thuật tư vấn và hướng dẫn xã hội,” trong Chính trị và Tương lai của Xã hội Công nghiệp, ed. Leon N. Lindberg (New York: David McKay, 1976), trang 126-66.

[137]Ví dụ, Amitai Etzioni, The Active Society (New York: Free Press, 1968); và Donald T. Campbell, “The Experimenting Society,” trong The Experimenting Society: Essays in Honor of Donald T. Campbell, biên tập. William N. Dunn (New Brunswick, NJ: Sách giao dịch, 1998), trang 35-68.

[138]Schick, “Vượt quá Phân tích, tr. 259.

[139]Ví dụ, hãy xem Guy Benveniste, The Politics of Expertise (Berkeley, CA: Glendessary Press, 1972); và Frank Fischer, Technocracy and the Politics of Expertise (Newbury Park, CA: Sage Publications, 1990).

[140]Schick, “Vượt quá sự phân tích,” tr. 258.

[141]Schmandt và Katz, “Nhà nước khoa học.”

[142]Herbert Kaufman, Các tổ chức chính phủ có bất tử không? (Washington, DC: Viện Brookings, 1976), trang 34-63.

[143]Samuel P. Huntington, “Chính trị hậu công nghiệp; Nó sẽ lành tính như thế nào?” Chính Trị So Sánh 6 (1/1974): 163-92; Ronald Inglehart, “Cuộc cách mạng thầm lặng ở Châu Âu: Sự thay đổi giữa các thế hệ trong các xã hội hậu công nghiệp,” Tạp chí Khoa học Chính trị Hoa Kỳ, 65 (Tháng 12 năm 1971): 991-1017; và James O'Connor, The Fiscal Crisis of the State (New York: St. Martin's Press, 1973).

[144]Dror, Mạo hiểm trong Khoa học Chính sách , tr. 2.

[145]Straussman, “Luật sư kỹ trị,” trang 150-51.

[146]Sđd., tr 151-52.

[147]Về trường hợp này và các trường hợp khác, xem Greenberger, Crenson và Crissey, Models in the Policy Process, trang 231-318.

[148]Nathan Caplan, “Các yếu tố liên quan đến việc sử dụng tri thức giữa các nhà điều hành liên bang,” Tạp chí Nghiên cứu Chính sách 4, số. 3 (1976): 233. Xem thêm Robert F. Rich, Social Science Information and Public Policy Making (San Francisco, CA: Jossey-Bass, 1981); và David J. Webber, “Sản xuất và sử dụng tri thức trong quá trình chính sách,” trong Những tiến bộ trong nghiên cứu chính sách từ năm 1950, biên tập. Dunn và Kelly, trang 415-41.

[149]Nathan Caplan và cộng sự, Việc sử dụng kiến thức khoa học xã hội trong các quyết định chính sách ở cấp quốc gia (Ann Arbor, MI: Viện nghiên cứu xã hội, Trung tâm nghiên cứu về việc sử dụng kiến thức khoa học, 1975).

[150]Charles E. Lindblom, “Tích hợp Kinh tế và Khoa học Xã hội khác thông qua Phân tích Chính sách,” trong Tích hợp Khoa học Xã hội thông qua Phân tích Chính sách, ed. James C. Charlesworth (Philadelphia: Học viện Khoa học Chính trị và Xã hội Hoa Kỳ, 1972), tr. 1. Để biết chi tiết về bài phê bình này, xem Charles E. Lindblom, Inquiry and Change: The Troubled Attempt to Hiểu và thay đổi xã hội (New Haven, CT: Yale University Press, 1990).

[151]Laurence H. Tribe, “Khoa học Chính sách: Phân tích hay Hệ tư tưởng?” Triết học và Công vụ 2, không. 1 (1972): 66-110.

[152]Những câu hỏi này được rút ra từ Carol H. Weiss và Michael J. Bucuvalas, “The Challenge of Social Research to

Quyết định,” trong Sử dụng nghiên cứu xã hội trong hoạch định chính sách công, ed. Weiss, Phụ lục 15A và 15B, trang 231-33. Tôi biết ơn Carol Weiss vì đã gợi ý sửa đổi các câu hỏi.

[153]Xem David Dery, Định nghĩa vấn đề trong phân tích chính sách (Lawrence: University Press of Kansas, 1984).

[154]Ví dụ, hãy xem Bernard Barber, Khoa học xã hội hiệu quả: Tám trường hợp về kinh tế, khoa học chính trị và xã hội học (New York: Russell Sage Foundation, 1987).

[155]Martin Rein và Sheldon H. White, “Nghiên cứu Chính sách: Niềm tin và Nghi ngờ,” Phân tích Chính sách 3, số. 2 (1977): 262. Đây là cách diễn giải của John Dewey.

[156]Russell A. Ackoff, Thiết kế lại tương lai: Cách tiếp cận hệ thống đối với các vấn đề xã hội (New York: Wiley, 1974), tr. 21.

[157]Xem Stephen H. Linder và B. Guy Peters, “From Social Theory to Policy Design,” Journal of Public Policy 4, số. 4 (1985): 237-59; John Dryzek, “Đừng ném đồng xu vào thùng rác: Lời mở đầu cho thiết kế chính sách,” Tạp chí Chính sách công 3, số. 3 (1983): 345-67; và Trudi C. Miller, “Kết luận: Quan điểm Khoa học Thiết kế,” trong Hoạt động của Khu vực Công: Bước ngoặt, biên tập. TC Miller (Baltimore: Nhà xuất bản Đại học Johns Hopkins, 1985).

[158]Howard Raiffa, Phân tích Quyết định (Đọc, MA: Addison-Wesley, 1968), tr. 264.

[159]Russell L. Ackoff, “Beyond Problem Solving,” General Systems 19 (1974): 237-39; và Herbert A. Simon, “The Structure of Ill Structured Problems,” Trí tuệ nhân tạo 4 (1973): 181-201.

[160]Ackoff, Thiết kế lại tương lai , tr. 21.

[161]Harrison Brown, “Scenario for an American Renaissance,” Saturday Review, 25/12/1971, 18-19.

[162]Xem Ian I. Mitroff và L. Vaughan Blankenship, “On the Methodology of the Holistic Experiment: An Approach to the Conceptualization of Large-Scale Social Experiments,” Technological Forecasting and Social Change 4 (1973): 339-53.

[163]Ackoff, Thiết kế lại tương lai, tr. 21.

[164]Xem Peter L. Berger và Thomas Luckmann, The Social Construction of Reality, 2d ed. (New York: Irvington, 1980).

[165]Ackoff, Thiết kế lại tương lai, tr. 21.

[166]Mitroff và Blankenship, “On the Methodology of the Holistic Experiment,” trang 341-42.

[167]Ackoff, Thiết kế lại tương lai, tr. 13.

[168]Ivan Illich trong cuộc trò chuyện với Sam Keen, được đăng trên tờ Tâm lý học ngày nay (tháng 5 năm 1976).

[169]Xem Ritchie P. Lowry, Social Problems: A Critical Analysis of Theories and Public Policy (Lexington, MA: DC Heath and Company, 1974), trang 23-25.

[170]Xem Ian I. Mitroff và Francisco Sagasti, “Epistemology as General Systems Theory: An Approach to the Design of Complex Decision-Making Experiment,” Philosophy of the Social Sciences 3 (1973): 117-34.

[171]Anatol Rapoport và Albert M. Chammah, Thế lưỡng nan của người tù (Ann Arbor: Nhà xuất bản Đại học Michigan, 1965).

[172]Ví dụ, hãy xem David Braybrooke và Charles E. Lindblom, A Strategy of Decision (New York: Free Press, 1963); và Herbert A. Simon, “Các lý thuyết về việc ra quyết định trong khoa học kinh tế và hành vi,” American Economic Review 1009 (1959): 255-57.

[173]Ví dụ, hãy xem Thomas R. Dye, Hiểu chính sách công, 3d ed. (Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall, 1978), trang 30-31; Richard O. Mason và Ian I. Mitroff, Tạo ra một khoa học xã hội biện chứng (Dordrecht, Hà Lan: D. Reidel, 1981); và James G. March và Johan P. Olsen, “Chủ nghĩa thể chế mới: Các yếu tố tổ chức trong đời sống chính trị,” Tạp chí khoa học chính trị Hoa Kỳ 78, không. 3 (1984): 739-49.

[174]Xem Robert E, Horn, “Bản đồ tri thức cho các mớ hỗn độn xã hội phức tạp.” Một bài thuyết trình cho các Tổ chức trong Nền kinh tế Tri thức tại Quỹ David và Lucile Packard, ngày 16 tháng 7 năm 2001. http://www.stanford.edu/~rhorn/SpchPackard.htm

[175]Xem John R. Hayes, Tâm lý học nhận thức (Homewood, IL: Dorsey Press, 1978), trang 210-13.

[176]Rein và White, “Nghiên cứu chính sách,” tr. 262.

[177]Xem Alan Newell, JC Shaw, và Herbert A. Simon, “Quá trình Tư duy Sáng tạo,” trong Các Phương pháp Tiếp cận Đương đại đối với Tư duy Sáng tạo, xuất bản. HF Gruber, G. Terrell, và M. Wertheimer (New York: Atherton Press, 1962), trang 63-119; xem thêm chuyên khảo xuất sắc của James L. Adams, Conceptual Blockbusting , tái bản lần thứ 4. (Cambridge, MA: Perseus, 2001).

[178]Xem Yehezkel Dror, Design for Policy Sciences (New York: Elsevier, 1971).

[179]Một đặc điểm nổi bật khác của một vấn đề có cấu trúc kém là ranh giới của nó rất lớn không thể quản lý được. Xem P. Harmon và D. King, Expert Systems: Artificial Intelligence in Business (New York: Wiley, 1985).

[180]Alfred North Whitehead và Bertrand Russell, Principia Mathematica, tái bản lần 2, tập. Tôi (Cambridge: Cambridge University Press, 1910), tr. 101. Xem thêm Paul Watzlawick, John Weakland, và Richard Fisch, Thay đổi: Nguyên tắc Hình thành Vấn đề và Giải quyết Vấn đề (New York: WW Norton), tr. 6.

[181]Ian Mitroff và Ralph H. Kilmann, Các Phương pháp Tiếp cận Phương pháp đối với Khoa học Xã hội (San Francisco, CA: Jossey-Bass, 1978). Xem thêm Thomas Kuhn, The Structure of Scientific Revolutions, 2d ed. (Chicago: Nhà xuất bản Đại học Chicago, 1971); và Ian G. Barbour, Myths, Models and Paradigms (New York: Harper & Row, 1976).

[182]Lowry, Các vấn đề xã hội, trang 19-46.

[183]William Ryan, Đổ lỗi cho nạn nhân (New York: Pantheon Books, 1971), tr. 7.

[184]Xem Ralph E. Strauch, “A Critical Look at Quantitative Methodology,” Policy Analysis 2 (1976): 121-44.

[185]Xem Ian I. Mitroff và Frederick Betz, “Dialectical Decision Theory: A Meta-Theory of Decision

Lập,” Management Science, 19, không. 1 (1972): 24-11. Kimball định nghĩa lỗi loại III là “lỗi do đưa ra câu trả lời đúng cho một vấn đề sai.” Xem AW Kimball, “Errors of the Third Kind in Statistical Consulting,” Journal of the American Statistical Association 52 (1957): 133-42.

[186]Raiffa, Phân tích quyết định , tr. 264.

[187]Xem Jeffrey Friedman, biên tập. Cuộc tranh luận về sự lựa chọn hợp lý (New Haven, CT: Nhà xuất bản Đại học Yale, 1996); và Kristen R. Monroe, chủ biên. Cải tổ! Cuộc nổi dậy ồn ào trong khoa học chính trị (New Haven, CT: Nhà xuất bản Đại học Yale, 2006).

[188]Laurence Tribe, “Khoa học Chính sách: Phân tích hay Hệ tư tưởng?” Triết học và Công vụ 2, không. 1 (1972): 66-110; và “Những cách không nghĩ về cây nhựa,” trong Khi các giá trị xung đột: Các bài luận về phân tích, diễn ngôn và quyết định về môi trường, biên tập. Bộ tộc Laurence, Corinne S. Schelling, và John Voss (Cambridge, MA: Nhà xuất bản Ballinger, 1976).

[189]Xem Saul I. Gass và Roger L. Sisson, chủ biên, Hướng dẫn về các Mô hình trong Lập kế hoạch và Hoạt động của Chính phủ (Washington, DC: Văn phòng Nghiên cứu và Phát triển, Cơ quan Bảo vệ Môi trường, 1974); và Martin Greenberger, Mathew A. Crenson, và Brian L. Crissey, Các mô hình trong quá trình chính sách (New York: Russell Sage Foundation, 1976).

[190]Jay W. Forrester, “Hành vi phản trực giác của các hệ thống xã hội,” Tạp chí Công nghệ 73 (1971): 3.

[191]Các mô hình cũng có thể được thể hiện về mặt vật lý, như khi các vật liệu khác nhau được sử dụng để xây dựng các mô hình đại diện cho các bộ phận cơ thể người, thành phố hoặc máy móc. Hạn chế cơ bản của các mô hình như vậy là chúng không thể biểu diễn hành động của con người, bao gồm các quá trình giao tiếp, học tập xã hội và lựa chọn.

[192]Được trích dẫn trong Graham T. Allison, “Các mô hình khái niệm và cuộc khủng hoảng tên lửa Cuba,” Tạp chí Khoa học Chính trị Hoa Kỳ 63, không. 3 (1969): 698.

[193]Xem Greenberger và những người khác, Các mô hình trong Quy trình Chính sách, trang 328-36.

[194]Gary Fromm, “Các quyết định chính sách và mô hình kinh tế lượng,” được trích dẫn bởi Greenberger và những người khác, Các mô hình trong quá trình chính sách, tr. 72.

[195]Xem Gass và Sisson, A Guide to Models in Governmental Planning and Operations, trang '26—2'7.

[196]Strauch, “A Critical Look at Quantitative Methodology,” trang 136-44.

[197]Những minh họa này được chuyển thể từ Strauch, “A Critical Look at Quantitative Methodology,” trang 131-33; và Watzlawick, Vùng đất yếu, và Fisch, Thay đổi.

[198]Strauch, “Cái nhìn phê phán về phương pháp luận định lượng,” tr. 132.

[199]Morris Kline, Toán học: Mất tính chắc chắn (New York: Nhà xuất bản Đại học Oxford, 1980). Xem thêm các tiểu luận phê bình về tính không chắc chắn và tính sáng tạo trong toán học hiện đại của Michael Guillen, Bridges to Infinity (Ithaca, NY: Cornell University Press, 1988).

[200]Dery, Định nghĩa vấn đề trong phân tích chính sách, trang 6-7.

[201]Các phương pháp khác này bao gồm quy trình phân cấp phân tích, mô hình cấu trúc diễn giải, nắm bắt chính sách và phương pháp Q. Lần lượt xem Thomas L. Saaty, The Analytic Hierarchy Process (New York: McGraw-Hill, 1980); John N. Warfield, Hệ thống xã hội: Lập kế hoạch, Chính sách và Tính phức tạp (New York: Wiley, 1976); Kenneth R. Hammond, Phán quyết và Quyết định trong Hình thành Chính sách Công (Boulder, CO: Westview Press, 1977); và Stephen R. Brown, Chủ quan chính trị: Các ứng dụng của phương pháp Q trong khoa học chính trị (New Haven, CT: Nhà xuất bản Đại học Yale, 1980). Phần mềm máy tính có sẵn cho các ứng dụng của các phương pháp này.

[202]Xem William N. Dunn, “Methods of the Second Type: Coping with the Wilderness of Conventional Policy Analysis,” Đánh giá Nghiên cứu Chính sách 7, số. 4 (1988): 720-37.

[203]Về những điểm này khi chúng áp dụng cho lấy mẫu xã hội học và bão hòa nói chung, xem Seymour Sudman, Lấy mẫu ứng dụng (New York: Academic Press, 1976).

[204]Hugh Heclo, “Động lực của Chính sách,” trong Động lực của Chính sách Công, biên tập. Richard Rose (Beverly Hills, CA: Sage Publications, 1976), trang 253-54.

[205]Xem Nicholas Rescher, Induction (Pittsburgh, PA: University of Pittsburgh Press, 1980), trang 24-26. Để biết lập luận chi tiết liên quan đến các yêu cầu này đối với việc cấu trúc vấn đề trong phân tích chính sách, hãy xem Dunn, “Methods of the Second Type.”

[206]Để có một bài tiểu luận ngắn gọn nhưng đầy khiêu khích về những quy luật này, hãy xem Herbert A. Simon, “The Sizes of Things,” trong Statistics: A Guide to the Unknown, ed. Judith M. Tanur và những người khác (San Francisco, CA: Holden-Day, 1972), trang 195-202.

[207]Xem John O'Shaughnessy, Inquiry and Decision (New York: Harper & Row, 1973), trang 22-30.

Nguồn : Daniel R. Meyer và Geoffrey L.Wallace, “Mức độ Nghèo đói và Xu hướng trong Quan điểm So sánh,” Tiêu điểm 26,2 (2009). Tiêu điểm là ấn phẩm của Viện Nghiên cứu Nghèo đói thuộc Đại học Wisconsin.

tình huống. Tuy nhiên, vì những gì chúng ta biết về một tình huống một phần là chức năng của các khái niệm mà chúng ta sử dụng để trải nghiệm nó, nên không có hướng dẫn tuyệt đối nào cho chúng ta biết khi nào chúng ta đã nhận thức đúng vấn đề. Ví dụ, nghèo đói có thể được phân loại là vấn đề thu nhập không đủ, thiếu thốn văn hóa hoặc động cơ tâm lý—có thể là tất cả những vấn đề này và hơn thế nữa.

2. Sự cạn kiệt. Các danh mục trong một hệ thống phân loại phải đầy đủ. Điều này có nghĩa là tất cả các chủ đề hoặc tình huống quan tâm phải được "sử dụng hết", có thể nói như vậy. Trong ví dụ trước về nghèo đói, tất cả mọi người ở Hoa Kỳ phải phù hợp với một trong các loại khác nhau. Nếu chúng ta phát hiện ra rằng một số người không có thu nhập, hoặc vì họ không nỗ lực làm việc hoặc vì họ hoàn toàn dựa vào trợ cấp của chính phủ, thì một danh mục mới có thể được tạo ra.

3.    rời rạc. Các danh mục phải loại trừ lẫn nhau. Mỗi chủ đề hoặc tình huống phải được gán cho một và chỉ một danh mục hoặc danh mục con. Ví dụ, khi phân loại các gia đình, họ phải thuộc một trong hai nhóm chính (thu nhập trên và dưới chuẩn nghèo), có nghĩa là không gia đình nào có thể bị “tính hai lần”.

4.    Tính nhất quán. Mỗi danh mục và danh mục con nên dựa trên một nguyên tắc phân loại duy nhất. Việc vi phạm quy tắc này dẫn đến các lớp con chồng chéo và được gọi là ngụy biện của sự phân chia chéo. Ví dụ, chúng ta phạm sai lầm khi phân chia chéo nếu chúng ta phân loại các gia đình theo mức nghèo khổ hoặc nhận trợ cấp, bởi vì nhiều gia đình rơi vào cả hai loại. Quy tắc này thực sự là một phần mở rộng của các quy tắc về tính thấu đáo và rời rạc.

5.    Tính phân biệt thứ bậc. Ý nghĩa của các cấp độ trong một hệ thống phân loại (loại, tiểu loại, tiểu loại) phải được phân biệt cẩn thận. Quy tắc về tính phân biệt theo thứ bậc, vốn là kim chỉ nam cho việc diễn giải các hệ thống phân loại, bắt nguồn từ nguyên tắc đã thảo luận trước đây: Bất cứ điều gì liên quan đến toàn bộ một tập hợp không được là một trong các tập hợp.

[208]Watzlawick và cộng sự, Thay đổi, tr. 25. Xem thêm Gregory Bateson, Steps to an Ecology of Mind (New York: Ballantine Books, 1972).

[209]Lý thuyết tập hợp, được tạo ra bởi nhà toán học-logic người Đức Georg Canter (1874-97), là lý thuyết toán học về các tập hợp các tập hợp của các thực thể.

[210]Biểu đồ Venn, được sử dụng rộng rãi để minh họa các bài toán tập hợp, được đặt tên theo nhà logic học người Anh John Venn (1834-1923).

[211]Xem O'Shaughnessy, Điều tra và Quyết định, trang 69-80.

[212]Stuart S. Nagel và Marian G. Neef, “Hai ví dụ từ quy trình pháp lý,” Phân tích chính sách 2, số. 2 (1976): 356-57.

[213]Xem WJ Gordon, Synectics (New York: Harper & Row, 1961); và Hayes, Tâm lý học nhận thức, trang 72, 241.

[214]Raymond A. Bauer, “Nghiên cứu về hình thành chính sách: Giới thiệu,” trong Nghiên cứu về hình thành chính sách, ed. RA Bauer và KJ Gergen (New York: Free Press, 1968), tr. 4.

[215]Ví dụ, hãy xem Mark H. Moore, “Anatomy of the Heroin Problem: An Exercise in Problem Definition,” Policy Analysis 2, không. 4 (1976): 639-62.

[216]Ví dụ, hãy xem David Easton, A Framework for Political Analysis (Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall, 1965).

[217]Ví dụ, hãy xem Herman Kahn, On Thermo Nuclear War (Princeton, NJ: Princeton University Press, 1960). Để có bài phê bình, xem Philip Green, Logic chết người: Lý thuyết về răn đe hạt nhân (Columbus: Nhà xuất bản Đại học Bang Ohio, 1966).

[218]Alex F. Osborn, Năng lực sáng tạo của bạn (New York: Charles Scribner, 1948).

[219]Xem Edgar F. Quade, Analysis for Public Decisions (New York: American Elsevier Publishing, 1975), trang 186-88; và Olaf Helmer và Nicholas Rescher, On the Epistemology of the Inexact Science (Santa Monica, CA: RAND Corporation, tháng 2 năm 1960).

[220]Harold D. Lasswell, “Kỹ thuật Hội thảo Quyết định,” Tạp chí Khoa học Chính trị Trung Tây 4, số. 2 (1960): 213-26; và Lasswell, Tương lai của Khoa học Chính trị (New York: Atherton Press, 1963).

[221]Seyon H. Brown, “Các kịch bản trong phân tích hệ thống,” trong Phân tích hệ thống và hoạch định chính sách: Ứng dụng trong quốc phòng , ed. ES Quade và WI Boucher (New York: American Elsevier Publishing, 1968), tr. 305.

[222]Olaf Helmer, Công nghệ xã hội (New York: Basic Books, 1966), tr. 10. Được trích dẫn trong Quade, Phân tích cho các quyết định công , tr. 188.

[223]Xem Ian I. Mitroff, Vincent P. Barabba, và Ralph II. Kilmann, “Ứng dụng các công nghệ hành vi và triết học vào hoạch định chiến lược: Nghiên cứu điển hình về một cơ quan liên bang lớn,” Khoa học quản lý 24, số. 1 (1977): 44-58.

[224]Xem Harold A. Linstone, Multiple Perspectives for Decision Making: Britting the Gap between Analysis and Action (New York: North-Holland Publishing, 1984); và Linstone và những người khác, “The Multiple Perspective Concept: With Applications to Technology Assessment and Other Decision Areas,” Technological Forecasting and Social Change 20 (1981): 275-325.

[225]Các công trình tiền đề trong thiết kế hệ thống tri thức và chính sách đối ngoại lần lượt là Graham Allison, Essence of Decision: Conceptual Models and the Cuba Missile Crisis (Boston, MA: Little, Brown and Company, 1962); và C. West Churchman, The Design of Inquiring Systems (New York: Basic Books, 1971).

[226]Xem Ian I. Mitroff và James R. Emshoff, “On Strategy Assumption-Making: A Dialectical Approach to Policy and Planning,” Academy of Management Review 4, số. 1 (1979): 1-12; Richard O. Mason và Ian I. Mitroff, Thách thức các giả định hoạch định chiến lược: Lý thuyết, trường hợp và kỹ thuật (New York: Wiley, 1981); và Ian I. Mitroff, Richard O. Mason, và Vincent P. Barabba, Điều tra dân số năm 1980: Hoạch định chính sách trong bối cảnh hỗn loạn (Lexington, MA: DC Heath, 1983).

[227]Mitroff và Emshoff, “On Strategy Assumption-Making,” p. 5.

[228]Để biết chi tiết về phân tích giả định bằng cách sử dụng mô hình cấu trúc của lập luận được trình bày trong chương “Phát triển các lập luận về chính sách”, hãy xem Mitroff, Mason và Barabba, The 1980 Census, passim.

[229]Phần mềm máy tính có tên là Cơ sở lý luận 2 cung cấp khả năng nhập, chỉnh sửa, lưu và đánh giá các đối số chính sách phức tạp. Chương trình cung cấp mã màu, bóng đổ và thang điểm ba để đánh giá từng thành phần của một đối số. Xem www.austhink.com .

[230]Xem Thomas H. Forrester, Robert F. McNown, và Larry D. Singell, “A Cost-Benefit Analysis of the 55 mph Speed Limit,” Southern Economic Journal 50 (1984), do George M. Guess và Paul bình duyệt

G.  Farnham, Các tình huống trong phân tích chính sách công (New York: Longman, 1989), tr. 199. Để biết phân tích dân tộc học về những người lái xe trẻ tuổi và ý nghĩa mà họ gán cho các vụ tai nạn và tử vong—khác với những dự đoán của lý thuyết kinh tế—xem J. Peter Rothe, Thách thức Trật tự Cũ (New Brunswick, NJ: Transaction Books, 1990) .

[231]Sự tương tự về kiến trúc là của Herbert Simon.

[232]Russell Ackoff, Nghệ thuật giải quyết vấn đề (New York: Wiley-Interscience, 1978), “Fable 3.2 An Ups-and-Downs Story,” trang 53-4.

[233]Một ví dụ khác về lỗi loại III (có thể xảy ra) là câu cách ngôn được phổ biến bởi Aaron Wildavsky: “Không có giải pháp, không thành vấn đề.” Xem lời nói đầu của Wildavsky cho Nói lên sự thật với quyền lực: Nghệ thuật và thủ công của phân tích chính sách (Boston, MA: Little Brown, 1979).

[234]Irene Taviss, “Tương lai học và vấn đề giá trị,” Tạp chí Khoa học Xã hội Quốc tế 21, số. 4 (1969): 574.

[235]Fred Charles Ikle, “Những dự đoán xã hội có thể được đánh giá không?” Daedalus 96 (mùa hè 1967): 747.

[236]Xem Alasdair MacIntyre, “Ideology, Social Science, and Revolution,” Comparative Politics 5, số. 3 (1973); và Ilya Prigogine và Isabelle Stengers, Order Out of Chaos (New York: Bantam Books, 1984).

[237]Một công trình tiêu biểu về dự báo là William Ascher, Dự báo: Đánh giá cho các nhà hoạch định và hoạch định chính sách (Baltimore và London: Nhà xuất bản Đại học Johns Hopkins, 1978). Xem thêm Ascher,

“Tiềm năng dự báo của các mô hình phức tạp,” Khoa học chính sách 13 (1981): 247-67; và Robert McNown, “Về việc sử dụng các mô hình kinh tế lượng: Hướng dẫn cho các nhà hoạch định chính sách,” Khoa học chính sách 19 (1986): 360-80.

[238]McNown, “Về việc sử dụng các mô hình kinh tế lượng,” trang 362-67.

[239]Ascher, “Tiềm năng dự báo của các mô hình phức hợp,” trang. 255.

[240]Xem Ascher, Dự báo.

[241]Xem David C. Miller, “Các phương pháp ước tính tương lai xã hội,” trong Phương pháp đánh giá tác động xã hội, biên tập. Kurt Finsterbusch và CP Wolf (Stroudsburg, PA: Dowden, Hutchinson & Ross, 1977), trang 202-10.

[242]Hướng dẫn Chất lượng Không khí: Cập nhật Toàn cầu 2005 (Copenhagen: Văn phòng Khu vực của Tổ chức Y tế Thế giới tại Châu Âu, 2006).

[243]Ví dụ, xem Ward Edwards, Marcia Guttentag, và Kurt Snapper, “A Decision-Theoretic Approach to Evaluation Research,” trong Handbook of Evaluation Research, tập. 1, biên tập. Elmer L. Struening và Marcia Guttentag (Beverly Hills, CA: Sage Publications, 1975), trang 159-73.

[244]Một ví dụ tuyệt vời là Thomas L. Saaty và Paul C. Rogers, “Higher Education in the United States (1985-2000): Scenario Construction Using a Hierarchical Framework with Eigenvector Weighting,” Socio-Economic Planning Science, 10 (1976): 251 -63. Xem thêm Thomas L. Saaty, The Analytic Hierarchy Process (New York: Wiley, 1980).

[245]John Rawls, A Theory of Justice (Cambridge, MA: Harvard University Press, 1971). Về các hệ thống đạo đức như một nguồn lựa chọn thay thế chính sách, xem Duncan MacRae Jr., The Social Function of Social Science (New Haven, CT: Yale University Press, 1976).

[246]Xem William D. Coplin, Introduction to the Analysis of Public Policy Issues from a Problem-Solving Perspective (New York: Learning Resources in International Studies, 1975), tr. 21.

[247]Ví dụ, hãy xem Howard N. Fullerton Jr. và Paul O. Flaim, “New Labour Force Projections to 1990,” Monthly Labour Review (Tháng 12 năm 1976).

[248]Xem Everett M. Kassalow, “Some Labour Futures in the United States,” Congressional Research Service, Congressional Clearing House on the Future, Library of Congress (31 tháng Giêng, 1978).

[249]Xem Michael K. O'Leary và William D. Coplin, “Prince” của Everyman (North Scituate, MA: Duxbury Press, 1976).

[250]Một trong những nguồn toàn diện nhất về tất cả các loại dự báo là Nguyên tắc dự báo: Dự báo dựa trên bằng chứng tại www.forecastingprinciples.com . Các công trình hữu ích trước đó bao gồm Daniel P. Harrison, Social Forecasting Methodology (New York: Russell Sage Foundation, 1976); Denis Johnston, “Các phương pháp dự báo trong khoa học xã hội,” Dự báo công nghệ và thay đổi xã hội 2 (1970): 120-43; Arnold Mitchell và những người khác, Sổ tay kỹ thuật dự báo (Fort Belvoir, VA: US Army Engineer Institute for Water Resources, 12/1975).

[251]Trung thành với những điều này và các giả định phương pháp luận khác không đảm bảo tính chính xác. Theo kinh nghiệm của tác giả này, các dự báo không chính xác đáng kể thường dựa trên việc tuân thủ chặt chẽ các giả định kỹ thuật. Đây là lý do tại sao cấu trúc vấn đề và phát hiện “lực cản giả định” rất quan trọng đối với tất cả các hình thức dự báo, bao gồm cả mô hình kinh tế lượng.

[252]Xem Donald T. Campbell, “Reforms As Experiments,” trong Bài đọc trong Nghiên cứu Đánh giá, biên tập. thánh Phanxicô

G. Caro (New York: Russell Sage Foundation, 1971), trang 240-41.

[253]Xem GEP Box và GM Jenkins, Phân tích chuỗi thời gian: Dự báo và kiểm soát (San Francisco, CA: Holden-Day, 1969); và SC Wheelwright và S. Makridakis, Phương pháp dự báo để quản lý , tái bản lần thứ 4. (New York: Wiley, 1985).

[254]Xem CAIsnard và EC Zeeman, “Một số mô hình từ Lý thuyết Thảm họa trong Khoa học Xã hội,” trong Sử dụng các Mô hình trong Khoa học Xã hội, biên tập. Lyndhurst Collins (Boulder, CO: Westview Press, 1976), trang 44-100.

[255]Công trình nổi bật về các quá trình phát triển trong khoa học và các lĩnh vực khác là Derek de Sólla Price, Little Science, Big Science (New York: Nhà xuất bản Đại học Columbia, 1963).

[256]Lưu ý rằng đối với ví dụ này, các giá trị thời gian được mã hóa cách nhau một đơn vị bắt đầu từ năm 1971 bằng 1. Điều này phù hợp với cách tính lãi kép, cũng coi năm 1971 là năm đầu tiên tiền lãi được trả.

[257]Xem Isard và Zeeman, “Some Models from Catastrophe Theory in the Social Sciences.” Công trình chính của René Thom là Ổn định cấu trúc et morphogenese, trans. D. II. Fowler (New York: WA Benjamin, 1975). Liên quan đến phương pháp luận thảm họa là nghiên cứu về lý thuyết hỗn loạn, đưa ra những lời giải thích về sự thay đổi không liên tục. Xem Prigogine và Stengers, Order Out of Chaos.

[258]Isard và Zeeman, “Một số mô hình từ lý thuyết thảm họa,” trang. 52. Độ trễ gia tăng thường được gọi là “Quy tắc độ trễ” (chính sách thay đổi theo hướng tăng hỗ trợ cục bộ). Các quy tắc khác là “Quy tắc Maxwell” (thay đổi chính sách thành mức hỗ trợ tối đa) và “Quy tắc bỏ phiếu” (thay đổi chính sách thành mức hỗ trợ cơ sở, thay vì mức tối đa, là lớn nhất).

[259]Xem Isard và Zeeman, “Some Models from Catastrophe Theory,” trang 45-60.

[260]Xem Rob Coppock, “Decision-Making When Public Opinion Matters,” Policy Sciences 8 (1977): 135-46.

[261]Đối với một trường hợp tương tự, mặc dù được trình bày dưới dạng “tăng cường đầu cơ” hơn là phương pháp luận về thảm họa, hãy xem Charles O. Jones, Clean Air (Pittsburgh, PA: University of Pittsburgh Press, 1975). Thật thú vị, Jones thách thức giá trị giải thích của “chủ nghĩa gia tăng rời rạc”, trong khi Isard và Zeeman coi đó là nhân tố chính góp phần vào sự thay đổi thảm khốc.

[262]Thảo luận cổ điển về mối quan hệ giữa lý thuyết và dữ liệu thực nghiệm trong khoa học xã hội là Robert K. Merton, Social Theory and Social Structure, rev. biên tập (Glencoe, IL: Free Press, 1957), trang 95-99.

[263]Hubert M. Blalock Jr., Causal Inferences in Nonexperimental Research (Chapel Hill: University of North Carolina Press, 1964), tr. 172.

[264]Phỏng theo John O'Shaughnessy, Inquiry and Decision (New York: Harper & Row, 1973), trang 58-61; và MC Beardsley, Suy nghĩ thẳng thắn (Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall, 1950).

[265]Xem Vincent Ostrom, Khủng hoảng Trí tuệ trong Hành chính Công Hoa Kỳ, rev. biên tập (Đại học: Nhà xuất bản Đại học Alabama, 1974).

[266]Để thảo luận về những mẫu này và các mẫu mô hình tiêu chuẩn khác, xem Martin Greenberger và những người khác, Các mẫu trong Quy trình Chính sách (New York: Russell Sage Foundation, 1976), Chương 4; và Saul I. Gass và Roger L. Sisson, chủ biên, A Guide to Models in Governmental Planning and Operations (Washington, DC: Cơ quan Bảo vệ Môi trường Hoa Kỳ, 1974). Trong khi các mô hình này ở đây được coi là mô tả và tượng trưng, một số (ví dụ: lập trình tuyến tính) thường được coi là quy chuẩn. Tương tự, những thứ khác (ví dụ: động lực học hệ thống) thường được coi là mô hình thủ tục (hoặc mô phỏng). Điều này sẽ làm nổi bật điểm rằng sự khác biệt giữa các loại mô hình là tương đối và không tuyệt đối.

[267]Sewall Wright, “Phương pháp Hệ số Đường đi,” Biên niên sử về Thống kê Toán học 5 (1934): 193; được trích dẫn trong Fred N. Kerlinger và Elazar J. Pedhazur, Multiple Regression in Behavioral Research (New York: Holt, Rinehart và Winston, 1973), tr. 305.

[268]Để đánh giá, xem Thomas R. Dye và Virginia H. Gray, “Symposium on Determinants of Public Policy: Cities, States, and Nations,” Policy Studies Journal 7, số. 4 (hè 1979): 279-301.

[269]Để biết cách xử lý thấu đáo và dễ đọc về hồi quy bội và các kỹ thuật liên quan, hãy xem Kerlinger và Pedhazur, Multiple Regression in Behavioral Research; và Joshua D. Angrist và Jorn-Steffen Pischke, Kinh tế lượng chủ yếu là vô hại (Princeton, NJ: Nhà xuất bản Đại học Princeton, 2008).

[270]Nếu điểm này không rõ ràng, bạn nên quay lại phần ước tính xu hướng tuyến tính và xem lại Hình 7.

[271]Tham khảo sự khác biệt giữa các mô hình thay thế và quan điểm trong chương “Các vấn đề về chính sách cơ cấu” và ví dụ về lượng mưa hàng năm và độ sâu hồ chứa. Ví dụ này cho thấy một cách sinh động rằng phân tích hồi quy không thể trả lời các câu hỏi về biến nào dự đoán biến khác.

[272]Dưới sự tài trợ của Cơ quan Quản lý Hỗ trợ Thực thi Pháp luật, hoạt động tuần tra tác động cao đã được áp dụng, với nhiều thành công khác nhau, tại một số thành phố lớn. Trong thời kỳ suy thoái kinh tế hiện nay, giá xăng dầu cao đã thúc đẩy hoạt động tuần tra bằng bộ quay trở lại. Xem “Tuần tra chân: Phân tích tội phạm và sự tham gia của cộng đồng để tăng cường cam kết đối với chính sách cộng đồng,” Công văn về chính sách cộng đồng 2 số. 2 (tháng 2 năm 2009).

[273]Câu hỏi về quan hệ nhân quả không bao giờ chắc chắn, như được minh họa bằng ví dụ này. Trong một số điều kiện nhất định, chi phí bảo trì có thể ảnh hưởng đến số dặm lái xe, ví dụ, nếu các nhà quản lý hoặc nhân viên cảnh sát ngày càng quan tâm đến chi phí hạn chế sử dụng phương tiện do biết về chi phí cao. Tương tự như vậy, quãng đường đi được hàng năm đối với một số phương tiện nhất định có thể có nghĩa là các khu vực tuần tra lớn hơn, do đó có thể nằm ở nơi có điều kiện đường xá tốt hơn (hoặc tệ hơn) đối với ô tô.

[274]Đối với những độc giả nhớ lại đường cong thông thường, lỗi tiêu chuẩn là độ lệch chuẩn của lỗi bình phương trung bình. Một lỗi chuẩn là một đơn vị độ lệch chuẩn ở bên trái hoặc bên phải của giá trị trung bình của phân phối chuẩn và do đó bao gồm 68,3 phần trăm ở giữa của tất cả các giá trị trong phân phối. Trong ví dụ đã cho, chúng tôi đã giả sử cho mục đích minh họa rằng dữ liệu được phân phối bình thường.

[275]Lưu ý rằng chúng tôi chia cho n , vì mười phương tiện cấu thành toàn bộ số lượng phương tiện được phân tích. Nếu chúng tôi đang làm việc với một mẫu, chúng tôi sẽ chia cho n - 1. Đây là một cách cung cấp ước tính không chệch về phương sai trong dân số được lấy mẫu. Hầu hết các chương trình máy tính đóng gói sử dụng n — 1, mặc dù việc lấy mẫu có thể không xảy ra.

[276]Trên thực tế, ngay cả các mô hình kinh tế lượng quy mô lớn cũng phụ thuộc vào phán đoán. Các nguồn tốt nhất về điểm này là Ascher, Dự báo; Ascher, “Tiềm năng dự báo của các mô hình phức tạp”; và McNown, “Về việc sử dụng các mô hình kinh tế lượng.”

[277]Có thể tìm thấy những tường thuật cặn kẽ trong Harold Sackman, Delphi Critique (Lexington, MA: DC Heath and Company, 1975); và Juri Pill, “The Delphi Method: Substance, Contexts, a Critique and An Annotated Bibliography,” Socio-Economic Planning Science 5 (1971): 57-71.

[278]Ví dụ, xem Nicholas Rescher, Delphi and Values (Santa Monica, CA: RAND Corporation, 1969).

[279]Murray Turoff, “The Design of a Policy Delphi,” Dự báo Công nghệ và Thay đổi Xã hội 2,

KHÔNG. 2 (1970): 149-71. Xem thêm Harold A. Linstone và Murray Turoff, eds., Phương pháp Delphi: Kỹ thuật và Ứng dụng (New York: Addison-Wesley, 1975).

[280]Thật không may, có rất ít lối tắt để phát triển bảng câu hỏi hợp lý về mặt phương pháp để sử dụng trong chính sách Delphis. Về xây dựng bảng câu hỏi, xem Delbert C. Miller và Neil Salkind, Handbook of Research Design and Social Measurement, 6th ed. (Thousand Oaks, CA: Sage Publications, 2002). Về độ tin cậy và giá trị, xem Fred N. Kerlinger và Howard B. Lee, Foundations of Behavioral Research, tái bản lần thứ 4. (Belmont, CA: Cenage Learning, 2000).

[281]Xem Turoff, “The Design of a Policy Delphi,” trang 88-94.

[282]Sđd., tr. 92; và Jerry B. Schneider, “Chính sách Delphi: Ứng dụng Quy hoạch Vùng,” Dự báo Công nghệ và Thay đổi Xã hội 3, số. 4 (1972). Tổng số kết hợp ( C ) được tính theo công thức C = k(k - 1)/2, trong đó k là số lượng phản hồi cho một mục cụ thể. Sự khác biệt trung bình có được bằng cách tính toán khoảng cách số giữa tất cả các kết hợp, cộng chúng lại và chia cho số lượng người trả lời. Điều này yêu cầu chúng ta bỏ qua các dấu hiệu (cộng hoặc trừ). Một quy trình khác là giữ nguyên các dấu, bình phương mỗi hiệu (loại bỏ các dấu trừ), tổng và trung bình cộng.

[283]Những nhà nghiên cứu này bao gồm Olaf Helmer, TJ Gordon và H. Hayward. Helmer được ghi nhận là người đã đặt ra thuật ngữ tác động chéo. Xem TJ Gordon và H. Hayward, “Initial Experiments with the Cross-Impact Matrix Method of Forecasting,” Futures 1, số. 2 (1968): 101-16.

[284]Sđd., tr. 100.

Nguồn: Phỏng theo Joseph Coates, “Đánh giá Công nghệ: Lợi ích, Chi phí, Hậu quả,” Futurist 5, số 6 (Tháng 12 năm 1971).

(E 3 - E l ), (E 7 - E 4 ), và ( E 7 - E 5 ). Những hiệu ứng phản hồi tích cực này cho thấy rằng bản thân việc đi lại dễ dàng và sự bảo trợ của các cửa hàng lớn ở ngoại ô có thể ảnh hưởng đến việc sản xuất ô tô hàng loạt, ví dụ, bằng cách tăng nhu cầu. Tương tự như vậy, các hình thức lệch lạc xã hội khác nhau có thể làm gia tăng mức độ xa lánh hiện có với hàng xóm và thậm chí tạo ra sự phụ thuộc tâm lý-xã hội lớn hơn vào các thành viên trong gia đình.

Hình minh họa này cố tình đơn giản hóa quá mức các mối liên kết giữa các sự kiện. Trong nhiều tình huống khác, mối liên hệ giữa một sự kiện với một sự kiện khác không phải là tích cực một cách rõ ràng; các sự kiện cũng không nối tiếp nhau một cách gọn gàng về mặt thời gian. Hơn nữa, nhiều sự kiện có thể được liên kết tiêu cực. Vì lý do này, phân tích tác động chéo tính đến ba khía cạnh của bất kỳ mối liên kết nào:

Chế độ (hướng) của liên kết. Điều này cho biết liệu một sự kiện có ảnh hưởng đến sự xuất hiện của một sự kiện khác hay không và nếu có thì hướng của tác động này là tích cực hay tiêu cực. Các hiệu ứng tích cực xảy ra trong cái được gọi là chế độ tăng cường, trong khi những hiệu ứng tiêu cực rơi vào một loại được gọi là chế độ ức chế. Một ví dụ điển hình về các mối liên kết trong chế độ nâng cao là giá xăng dầu tăng dẫn đến việc nghiên cứu và phát triển nhiên liệu tổng hợp. Cuộc chạy đua vũ trang và những tác động của nó đối với nguồn vốn dành cho tái phát triển đô thị là một minh họa cho các mối liên kết trong chế độ ức chế.

Chế độ không được kết nối đề cập đến các sự kiện không được kết nối.

2.    Cường độ liên kết. Điều này cho biết các sự kiện được liên kết chặt chẽ như thế nào, cho dù ở chế độ tăng cường hay ức chế. Một số sự kiện được liên kết chặt chẽ, nghĩa là sự xuất hiện của một sự kiện làm thay đổi đáng kể khả năng xảy ra của một sự kiện khác, trong khi các sự kiện khác được liên kết yếu.

[285]Năm 2011, Chevrolet Volt, một chiếc xe chạy bằng pin chạy quãng đường ngắn, được vinh danh là Xe có xu hướng mô tô của năm.

[286]Ngoài ra, chúng ta có thể đặt câu hỏi tương tự về sự không xảy ra của một sự kiện. Do đó, thông thường cần phải xây dựng hai ma trận: một ma trận cho các trường hợp xảy ra và một cho các trường hợp không xảy ra.

[287]Về những cách tiếp cận liên quan này, xem Francois Hetman, Society and the Assessment of Technology (Paris: Tổ chức Hợp tác và Phát triển Kinh tế, 1973); và Finsterbusch và Wolf, chủ biên, Phương pháp đánh giá tác động xã hội .

[288]Xem Dalby, “Practical Refinements to Cross-Impact Matrix Technique,” trang 265-73.

[289]Phần thảo luận sau rút ra từ nhưng có sửa đổi của Michael K. O'Leary và William D. Coplin, “Teaching Political Strategy Skills with 'The Prince,'” Policy Analysis 2, no. 1 (mùa đông 1976): 145-60. Xem thêm O'Leary và Coplin, “Hoàng tử” của Everyman.

[290]Những lý thuyết này đề cập đến giới tinh hoa, nhóm, liên minh và tập hợp các cá nhân và nhà lãnh đạo. Ví dụ, xem Raymond A. Bauer và Kenneth J. Gergen, eds., The Study of Policy Formation (New York: Free Press, 1968); và Daniel A. Mazmanian và Paul A. Sabatier, Thực thi và Chính sách công (Lanham, MD: University Press of America, 1989).

[291]Graham T. Allison, “Phân tích triển khai: 'Chương còn thiếu' trong Phân tích thông thường: Bài tập giảng dạy,” trong Phân tích chính sách và chi phí lợi ích: 1974, ed. Richard Zeckhauser (Chicago: Công ty xuất bản Aldine, 1975), tr. 379.

[292]Alain C. Enthoven, “Mười nguyên tắc thực hành để phân tích chính sách và chương trình,” trong Benefit-Cost and Policy Analysis: 1974 , ed. Zeckhauser, tr. 459.

[293]Xem Deborah Stone, “Policy Paradox,” Part I: Goals, trang 35-130; William N. Dunn, “Values, Ethics, and Standards in Policy Analysis,” trang 831-66 trong Encyclopedia of Policy Studies, ed. Stuart S. Nagel (New York: Marcel Dekker, 1983).

[294]Ở đây, chúng tôi đang mô tả sự ủng hộ hợp lý chứ không phải sự ủng hộ chính sách. “Vận động chính sách” thường trái ngược với “tính hợp lý”, trên cơ sở giả định đáng ngờ rằng biện hộ không thể hợp lý. Về nhiều biện hộ, xem Alexander George, Presidential Decision Making in Foreign Policy: The Effective Use of Information and Advice (Boulder, CO: Westview Press, 1980).

[295]Ian I. Mitroff, Richard O. Mason, và Vincent P. Barabba, Cuộc điều tra dân số năm 1980: Hoạch định chính sách trong bối cảnh hỗn loạn (Lexington, MA: DC Heath, 1983) coi nhiều biện hộ như một phương pháp cấu trúc vấn đề với các đặc điểm tương tự như cách tiếp cận biện chứng của họ đối với phân tích kế hoạch.

[296]Ví dụ, hãy xem Richard Zeckhauser và Elmer Schaefer, “Public Policy and Normative Economic Theory,” trong The Study of Policy Formation , ed. Raymond A. Bauer và Kenneth J. Gergen (New York: Free Press, 1968), tr. 28.

[297]Xem Stephen Toulmin, Return to Reason (Cambridge, MA: Harvard University Press, 2001).

[298]Richard Zeckhauser và Elmer Schaefer, “Public Policy and Normative Economic Theory,” p. 30.

[299]Xem Paul Diesing, Reason and Societ y (Urbana: University of Illinois Press, 1962).

[300]Về tiêu chí quyết định, xem Theodore H. Poister, Public Program Analysis: Applied Research Methods.

(Baltimore, MD: University Park Press, 1978), trang 9-15.

[301]Một cách đơn giản để hiển thị tỷ lệ hiệu quả-chi phí bằng đồ thị là vẽ một đường thẳng từ gốc (tức là góc dưới bên trái) của biểu đồ đến đầu gối của đường cong hiệu quả-chi phí (tức là điểm tiếp tuyến tại đó đường thẳng chạm vào đường cong nhưng không đi qua nó). Đường thẳng càng di chuyển sang trái về phía thang đo hiệu quả theo chiều dọc thì tỷ lệ giữa hiệu quả và chi phí càng lớn.

[302]Ví dụ, hãy xem Richard Zeckhauser, “Procedures for Valuing Lives,” Public Policy (mùa thu 1975): 419-64; và Baruch Fischhoff, “Phân tích Chi phí-Lợi ích và Nghệ thuật Bảo dưỡng Xe máy,” Khoa học Chính sách 8 (1977): 177-202.

[303]John Rawls, A Theory of Justice (Cambridge, MA: Harvard University Press, 1971).

[304]Về các tiêu chí tương tự, bao gồm tính tổng quát, nhất quán và rõ ràng, xem Duncan MacRae Jr., The Social Function of Social Science (New Haven, CT: Yale University Press, 1976).

[305]Xem Arthur M. Okun, Bình đẳng và Hiệu quả (Washington, DC: Viện Brookings, 1975).

[306]Ví dụ, hãy xem Peter Brown, “Ethics and Policy Research,” Policy Analysis 1 (1976): 325-40.

[307]Ví dụ, xem Jurgen Habermas, Toward a Rational Society (Boston, MA: Beacon Books, 1970); và Khủng hoảng hợp pháp (Boston, MA: Beacon Books, 1975).

[308]Xem Laurence H. Tribe, “Ways Not Think about Plastic Trees,” trong Tribe and others, When Values Conflict (Cambridge MA: Ballinger, 1976), tr. 77.

[309]Xem HH Hinrichs và GM Taylor, Systematic Analysis: A Primer on Benefit-Cost Analysis and Program Evaluation (Pacific Palisades, CA: Goodyear Publishing, 1972), trang 4-5.

[310]Alice Rivlin, Tư duy hệ thống cho hành động xã hội (Washington, DC: Viện Brookings, 1971), tr. 56.

[311]Để biết cách xử lý toàn diện về phân tích chi phí-lợi ích, hãy xem Edward J. Mishan, Phân tích lợi ích chi phí (New York: Frederick A. Praeger, 1976); và Edward M. Gramlich, Phân tích lợi ích-chi phí của các chương trình công , 2d ed. (Vách đá Englewood, NJ: Prentice Hall, 1990).

[312]Xem George M. Guess và Paul G. Farnham, Case in Public Policy Analysis , Chapter 5, “Coping

với Cocaine” (New York: Longman, 1989), trang 7-48; và Constance Holden, “Nghiên cứu vết nứt khôn ngoan trên đường phố.” Khoa Học 246 (15-12-1989): 1376-81. Cả chính quyền Bush và Obama đều không nỗ lực giải quyết vấn đề này.

[313]Ví dụ, hãy xem David Novick, Hiệu quả và Kinh tế trong Chính phủ thông qua các Thủ tục Kế toán và Ngân sách Mới (Santa Monica, CA: RAND Corporation, tháng 2 năm 1954); Roland J. McKean, Hiệu quả trong Chính phủ thông qua Phân tích Hệ thống (New York: Wiley, 1958); Charles J. Hitch và Roland J. McKean, Kinh tế quốc phòng trong thời đại hạt nhân (New York: Atheneum, 1965); và TA Goldman, chủ biên, Phân tích chi phí-hiệu quả (New York: Frederick A. Praeger, 1967).

[314]Xem T. Harrell Allen, Phương pháp mới trong nghiên cứu khoa học xã hội: Khoa học chính sách và tương lai

Nghiên cứu (New York: Frederick A. Praeger, 1978), trang 95-106.

[315]Điều này đúng vì giá cả chỉ là một loại giá trị.

[316]Xem HG Massey, David Novick, và RE Peterson, Đo lường chi phí: Công cụ và phương pháp luận để phân tích chi phí-hiệu quả (Santa Monica, CA: RAND Corporation, tháng 2 năm 1972).

[317]Poister, Public Program Analysis, trang 386-87; và HP Hatry, RE Winnie, và DM Fisk, Đánh giá Chương trình Thực tế cho Chính quyền Tiểu bang và Địa phương (Washington, DC: Viện Đô thị, 1973).

[318]Poister, Phân tích chương trình công cộng, trang 417-19.

[319]Để biết cách giải quyết chung về những hạn chế về mặt tổ chức này, xem Vincent Ostrom, The Intellectual Crisis in American Public Administration (Đại học: Nhà xuất bản Đại học Alabama, 1974).

[320]Ví dụ, hãy xem Roger W. Cobb và Charles D. Elder, Participation in American Politics: The Dynamics of Agenda-Building (Boston, MA: Allyn và Bacon, 1972).

[321]Hinrichs và Taylor, Systematic Analysis, trang 18-19.

[322]Yếu tố chiết khấu giả định rằng giá trị đồng đô la trong tương lai trong dòng chi phí (hoặc lợi ích) là không bằng nhau

(ví dụ: chi phí lớn vào đầu giai đoạn giảm dần theo thời gian). Nếu các giá trị đồng đô la trong tương lai trong một dòng chi phí (hoặc lợi ích) giống hệt nhau từ năm này sang năm khác (ví dụ: 1 triệu đô la chi phí mỗi năm trong 5 năm), thì có thể sử dụng một phím tắt, được gọi là hệ số niên kim (năm có nghĩa là hàng năm , hoặc thường xuyên trên một số

1

của năm). Công thức cho hệ số niên kim là AF = 1 — a  b n / r . Nói một cách ngắn gọn hơn,

AF = 1 - DF/ r .  ' 1 + r '

[323]Một công thức khác cho giá trị hiện tại, cho kết quả giống hệt nhau, là PV = FV/(1 + r ) n , trong đó FV là chi phí hoặc lợi ích trong tương lai, r là tỷ lệ chiết khấu và n là số năm mà chi phí hoặc lợi ích phải trả được giảm giá.

[324]Mark A. Moore, Anthony E. Boardman, Aidan R. Vining, David L. Weimer, và David H. Greenberg, “'Hãy cho tôi một con số!' Giá trị thực tiễn cho tỷ lệ chiết khấu xã hội,” Tạp chí Phân tích và Quản lý Chính sách 23, 4 (2004): 789-812.

[325]Xem Duncan MacRae Jr. và James Wilde, Phân tích chính sách cho các quyết định công (North Scituate, MA: Duxbury Press, 1979), trang 133-52; Edward R. Tufte, Phân tích Dữ liệu cho Chính trị và Chính sách (Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall, 1974), trang 5-18; Charles T. Clotfelter và John C. Hahn, “Đánh giá giới hạn tốc độ 55 dặm/giờ quốc gia,” Khoa học chính sách 9 (1978): 281-94; và Charles A. Lave và Lester B. Lave, “Những rào cản đối với việc Tăng cường An toàn Đường cao tốc,” trong Thách thức Trật tự Cũ: Hướng tới những Hướng đi Mới trong Lý thuyết An toàn Giao thông , chủ biên. J. Peter Rothe (New Brunswick, NJ: Sách giao dịch, 1990), trang 77-94. Tác giả đã thử nghiệm tác động của tỷ lệ thất nghiệp và giá xăng dầu đối với số dặm và tỷ lệ tử vong, giải thích hơn 90% sự khác biệt về tỷ lệ tử vong do số dặm.

[326]Xem Grover Starling, Strategies for Policy Making (Chicago: Dorsey Press, 1988), trang 407-10; và Guess và Farnham, Case in Public Policy Analysis , trang 177-203.

[327]Starling, Chiến lược hoạch định chính sách , trang 409-11; xem thêm tài liệu tham khảo trong chú thích 33.

[328]Về câu hỏi này, hãy xem, đặc biệt, Rothe, Thách thức Trật tự Cũ .

[329]Xem phần thảo luận trong Guess và Farnham, Case in Public Policy Analysis .

[330]Xem Dunn, “Policies as Arguments”; và Frank Fischer, Politico, Values, and Public Policy: The Problem of Methodology (Boulder, CO: Westview Press, 1980).

[331]Phỏng theo Starling, Strategies for Policy Making , trang 407-10.

[332]Giám sát giống như một thí nghiệm thực địa, trong đó mục đích chính là đưa ra những suy luận nhân quả hợp lý về tác động của các can thiệp chính sách.

[333]Richard P. Nathan và những người khác, Giám sát chia sẻ doanh thu (Washington, DC: Viện Brookings, 1975).

[334]Xem Ngân hàng Thế giới, Chỉ số Phát triển Thế giới tại http://data.worldbank.org/indicator ; Anthony Barnes Atkinson, Các chỉ số xã hội: Liên minh Châu Âu và Hòa nhập xã hội (New York: Nhà xuất bản Đại học Oxford, 2003); Duncan MacRae Jr. Các Chỉ số Chính sách: Liên kết giữa Khoa học Xã hội và Tranh luận Công khai (Chapel Hill: Nhà xuất bản Đại học Bắc Carolina, 1985; Văn phòng Quản lý và Ngân sách, Các Chỉ số Xã hội, 1973 (Washington, DC: Văn phòng In ấn của Chính phủ Hoa Kỳ, 1974).

[335]Nguồn ưu việt là Will Shadish, Thomas D. Cook, và Donald T. Campbell, Experiment and Quasi-Experimental Designs for Generalized Causal Inference (Chicago: Rand McNally, 2002). Xem thêm William N. Dunn, ed. và cộng tác viên, The Experimenting Society: Essays in Honor of Donald T. Campbell (New Brunswick, NJ: Transaction, 1998). Những nguồn ban đầu của truyền thống này là Alice Rivlin, Tư duy hệ thống cho hành động xã hội (Washington, DC: Viện Brookings, 1971); và George W. Fairweather và Louis G. Tornatzky, Phương pháp thực nghiệm để nghiên cứu chính sách xã hội (Oxford và New York: Nhà xuất bản Pergamon, 1977).

[336]Các ước tính ban đầu có trong RH Beattie, “Criminal Statistics in the United States,” Journal of

Luật hình sự, tội phạm học và khoa học cảnh sát 51 (tháng 5 năm 1960): 49-51.

[337]Xem Wesley G. Skogan, “The Validity of Official Crime Statistics: An Empirical Investigation,” Social Science Quarterly 55 (tháng 6 năm 1974): 25-38.

[338]URL cho Tệp chính sách là http://www.policyfile.com .

[339]Việc xem xét các phương pháp nghiên cứu ứng dụng nằm ngoài phạm vi của văn bản này. Để có tài liệu tham khảo, xem Miller và Salkind, Handbook of Research Design and Social Measurement 6th ed (2002); Clair Selltiz và những người khác, Phương pháp nghiên cứu trong quan hệ xã hội (New York: Holt, Rinehart và Winston, 1976); và David Nachmias, Đánh giá Chính sách Công: Các Phương pháp và Phương pháp tiếp cận (New York: St. Martin's Press, 1979).

[340]Theodore Lowi phân loại tác động của các chính sách công thành quy định, phân phối và phân phối lại. Các danh mục này có thể được coi là thuộc tính của hành động hoặc kết quả, tùy thuộc vào cách các bên liên quan nhìn nhận các vấn đề chính sách. Xem Theodore J. Lowi, “American Business, Public Policy Case Studies, and Political Theory,” World Politics 16 (1964): 689-90; và Charles O. Jones, Giới thiệu về Nghiên cứu Chính sách Công, 2d ed. (North Scituate, MA: Duxbury Press, 1977), trang 223-25. Trong kế hoạch được sử dụng ở đây, tất cả các hành động điều chỉnh cũng là phân phối hoặc phân phối lại, bất kể mục đích của hành động điều tiết là gì.

[341]Edward A. suchman, Nghiên cứu đánh giá: Nguyên tắc và thực hành trong các chương trình hành động xã hội và dịch vụ công (New York: Russell Sage Foundation, 1969), tr. 61.

[342]Trường hợp chung cho nhiều chỉ số có thể được tìm thấy trong Eugene Webb và những người khác, Các biện pháp không phô trương: Nghiên cứu không phản ứng trong khoa học hành vi, Rev Ed (Newbury Park, CA: Sage Publications, 2000). Đối với các ứng dụng cho tư pháp hình sự và các lĩnh vực khác, hãy xem Roger B. Parks, “Các biện pháp bổ sung cho hoạt động của cảnh sát,” trong Đánh giá chính sách công , ed. Kenneth

M. Dolbeare (Beverly Hills, CA: Sage Publications, 1975), trang 185-218.

[343]Cũng có trường hợp đặc biệt trong đó đầu ra và tác động không tăng cường cũng không hạn chế mà trung lập. Trong bối cảnh này, một trong những phản đối đối với mối quan tâm độc quyền với các chỉ số xã hội có “lợi ích quy phạm trực tiếp” là những gì phù hợp với các mục tiêu ngày nay có thể không còn như vậy trong những năm sau. Xem Eleanor B. Sheldon và Howard E. Freeman, “Notes on Social Indicators: Promises and Potential,” Khoa học Chính sách 1 (1970): 97-98. Lưu ý rằng nếu một kết quả tập trung vào mục tiêu được xác định theo tác động tiềm năng của nó đối với một vấn đề chính sách—và nếu các vấn đề chính sách là nhân tạo, năng động và phụ thuộc lẫn nhau—thì tất cả các kết quả, bao gồm cả những kết quả “trung lập”, một ngày nào đó có thể là lợi ích quy phạm trực tiếp .

[344]Sđd., tr. 97.

[345]Sự kết hợp giữa thông tin cũ và mới này được gọi là sao chép các nghiên cứu cơ sở . Xem Otis Dudley Duncan, Toward Social Reporting: Next Steps (New York: Russell Sage Foundation, 1969).

[346]So sánh định nghĩa về các chỉ báo xã hội của Kenneth C. Land, “Theories, Models, and Indicators of Social Change,” International Social Science Journal 25, số. 1 (1975): 14.

[347]Phần lớn tài khoản sau đây dựa trên Kenneth C. Land và Seymour Spilerman, eds., Social Indicator Models (New York: Russell Sage Foundation, 1974); và Land, “Theories, Models, and Indicators of Social Change,” trang 7-20.

[348]Ủy ban Quốc gia về Công nghệ, Tự động hóa và Tiến bộ Kinh tế, Công nghệ và Nền kinh tế Hoa Kỳ (Washington, DC: Văn phòng In ấn của Chính phủ Hoa Kỳ, 1966). Người có ảnh hưởng chính đến các khuyến nghị của ủy ban là Daniel Bell, người có công trình chính ( Hướng tới xã hội hậu công nghiệp: Một dự báo xã hội mạo hiểm ) đã được mô tả trong Trường hợp 2.1: Các nhà phân tích chính sách có phải là các nhà kỹ trị không?

[349]Raymond A. Bauer, chủ biên, Các chỉ số xã hội (Cambridge, MA: MIT Press, 1966). Chương 3, của Bertram M. Gross, có tiêu đề “Nhà nước của Quốc gia: Kế toán Hệ thống Xã hội.”

[350]Ủy ban Nghiên cứu của Tổng thống về Xu hướng Xã hội, Xu hướng Xã hội Gần đây (New York: McGraw-Hill, 1933). Tác phẩm chính của Ogburn là Thay đổi xã hội: Tôn trọng văn hóa và bản chất nguyên thủy (New York: BW Huebsch, 1922).

[351]Hai tập đồng hành lần lượt được dành cho các khía cạnh khách quan và chủ quan của sự thay đổi xã hội. Xem Eleanor B. Sheldon và Wilbert E. Moore, eds., Indicators of Social Change: Concepts and Measures (New York: Russell Sage Foundation, 1968); và Angus Campbell và Philip

E. Converse, eds., Ý nghĩa nhân văn của sự thay đổi xã hội (New York: Russell Sage Foundation, 1972). Cũng xem “America in the Seventies: Some Social Indicators,” Annals of the American Academy of Political and Social Science 435 (tháng 1 năm 1978).

[352]Các ấn phẩm liên quan là Bộ Y tế, Giáo dục và Phúc lợi Hoa Kỳ, Hướng tới Báo cáo Xã hội (Washington, DC: Văn phòng In ấn của Chính phủ Hoa Kỳ, 1969); Văn phòng Điều hành của Tổng thống, Văn phòng Quản lý và Ngân sách, Các Chỉ tiêu Xã hội, 1973; và Bộ Lao động Hoa Kỳ, Các chỉ số Kinh tế và Xã hội của Bang (Washington, DC: Văn phòng In ấn của Chính phủ Hoa Kỳ, 1973). Năm 1974, Quỹ khoa học quốc gia tài trợ cho Trung tâm điều phối nghiên cứu về các chỉ số xã hội, được quản lý bởi Hội đồng nghiên cứu khoa học xã hội. Trung tâm xuất bản Bản tin Chỉ số Xã hội .

[353]Để có thư mục chú thích toàn diện, xem Leslie D. Wilcox và những người khác, Social Indicators and Societal Monitoring: An Annotated Bibliography (New York: American Elsevier Publishing, 1974). Tạp chí quốc tế lớn là Nghiên cứu các chỉ số xã hội: Tạp chí quốc tế và liên ngành về đo lường chất lượng cuộc sống , được xuất bản từ năm 1974.

[354]Land, “Các lý thuyết, mô hình và chỉ số về thay đổi xã hội,” tr. 15.

[355]Xem chú thích cuối trang 12. Nguồn đầy đủ nhất về các chỉ số xã hội liên quan đến chính sách là MacRae, Các chỉ số chính sách .

Nguồn:

[357]Bộ Y tế, Giáo dục và Phúc lợi Hoa Kỳ, Hướng tới Báo cáo Xã hội (Ann Arbor: Nhà xuất bản Đại học Michigan, 1970).

[358]Văn phòng Quản lý và Ngân sách, Các Chỉ tiêu Xã hội , 1973 (Washington, DC: Văn phòng In ấn của Chính phủ Hoa Kỳ, 1974).

[359]Bộ Lao động Hoa Kỳ, Các chỉ số Kinh tế và Xã hội của Bang (Washington, DC: Văn phòng In ấn của Chính phủ Hoa Kỳ, 1973).

[360]Angus Campbell, Philip Converse, và Willard Rodgers, Chất lượng cuộc sống Mỹ (New York: Russell Sage Foundation, 1976).

[361]Otis Dudley Duncan, Hướng tới báo cáo xã hội: Các bước tiếp theo (New York: Russell Sage Foundation, 1969).

[362]Ủy ban Khoa học Quốc gia, Chỉ số Khoa học và Kỹ thuật (Washington, DC: Quỹ Khoa học Quốc gia.

mối quan hệ giữa đầu vào và đầu ra như một loại “hộp đen”, tức là một vùng không xác định tượng trưng cho những gì chúng ta không biết về mối quan hệ giữa đầu vào và đầu ra.

Việc sử dụng các chỉ số xã hội có một số lợi thế. Đầu tiên, những nỗ lực phát triển các chỉ số phù hợp để theo dõi kết quả chính sách có thể cảnh báo chúng ta về những lĩnh vực không có đủ thông tin. Ví dụ, mặc dù có nhiều thông tin về các dịch vụ của thành phố, nhưng phần lớn trong số đó liên quan đến kết quả đầu ra, nghĩa là số lượng và loại dịch vụ được cung cấp trên đầu người. Thông tin về tác động của các chính sách dịch vụ đô thị đối với người dân—ví dụ, các tác động được đo bằng mức độ hài lòng với phương tiện vận chuyển, vệ sinh và giải trí—thường không đầy đủ. Khi các chỉ số xã hội cung cấp thông tin đáng tin cậy về tác động của các chính sách đối với các nhóm mục tiêu, thì có thể sửa đổi các chính sách và chương trình. Các chỉ số xã hội cũng cung cấp thông tin giúp cấu trúc các vấn đề chính sách và sửa đổi các phương án chính sách hiện có. Ví dụ, chúng ta có thể thấy rằng số lượng học sinh tốt nghiệp trung học từ 25 tuổi trở lên đã tăng lên, nhưng tính di động xã hội của dân số có học không thay đổi. Trong trường hợp này, chúng tôi có thể muốn cơ cấu lại

[363]Xem David Grissmer, Ann Flanagan, và Stephanie Williamson, Cải thiện Thành tích của Học sinh (Santa Monica, CA: RAND Publishing, 2000). Một nghiên cứu lớn được xuất bản trước đó là của Christopher Jencks và những người khác, Bất bình đẳng: Đánh giá lại ảnh hưởng của Gia đình và Giáo dục ở Mỹ (New York: Basic Books, 1972).

[364]Các tạp chí Truyền thông Khoa học và Hiểu biết của Công chúng về Khoa học giải quyết các câu hỏi tương tự về việc sử dụng thông tin khoa học và kỹ thuật. Một nghiên cứu ban đầu có ảnh hưởng lớn là của Nathan Caplan và những người khác, Việc sử dụng thông tin khoa học xã hội của các nhà hoạch định chính sách ở cấp liên bang (Ann Arbor: Viện nghiên cứu xã hội. Trung tâm nghiên cứu về việc sử dụng tri thức khoa học, Đại học Michigan, 1975).

[365]Tạp chí Social Indicators Research đề cập đến những vấn đề này trong nhiều bài báo được xuất bản kể từ khi nó được thành lập vào năm 1974.

[366]Rivlin, Tư duy hệ thống cho hành động xã hội ; và Rivlin, “Làm thế nào để các thí nghiệm trở nên hữu ích hơn?” Tạp chí Kinh tế Mỹ 64 (1974): 346-54.

[367]Ví dụ, xem Fairweather và Tornatzky, Phương pháp thử nghiệm để nghiên cứu chính sách xã hội .

[368]Xem Donald T. Campbell và Julian C. Stanley, Experiment and Quasi-experimental Designs for Research (Chicago: Rand McNally, 1966); và Campbell, “Reforms as Experiments,” trong Sổ tay Nghiên cứu Đánh giá , tập. 1, biên tập. Elmer I. Struening và Marcia Guttentag (Beverly Hills, CA: Sage Publications, 1965), trang 71-100.

[369]A. Stephen “Triển vọng và khả năng: Thỏa thuận mới và nghiên cứu xã hội mới,” Lực lượng xã hội

13 (1935): 515-21. Xem Robert S. Weiss và Martin Rein, “Đánh giá các chương trình nhắm mục tiêu rộng: Trường hợp thận trọng và đạo đức,” trong Bài đọc trong nghiên cứu đánh giá , chủ biên. Francis G. Caro (New York: Russell Sage Foundation, 1971), trang 37-42.

[370]Xem Carl A. Bennett và Arthur A. Lumsdaine, chủ biên, Đánh giá và Thử nghiệm (New York: Academic Press, 1975); và Fairweather và Tornatzky, Phương pháp thử nghiệm cho nghiên cứu chính sách xã hội .

[371]Để có phần thảo luận đầy đủ hơn về các mối đe dọa đối với giá trị nội tại, hãy xem Campbell và Stanley, Thiết kế thử nghiệm và bán thử nghiệm cho nghiên cứu , trang 5-6.

[372]Tác động của việc diễn giải và thử nghiệm đôi khi được gọi là “hiệu ứng Hawthorne”, được đặt tên theo một loạt thí nghiệm được tiến hành tại nhà máy Hawthorne của Công ty Western Electric ở Chicago, Illinois, vào năm 1927-1931. Sản lượng của người lao động tăng lên sau khi điều kiện làm việc và các yếu tố khác (đầu vào) bị thay đổi. Sau đó, sản lượng tiếp tục tăng ngay cả sau khi các điều kiện làm việc (nghỉ ngơi, ánh sáng, v.v.) được thay đổi trở lại trạng thái ban đầu, phần lớn là do bản thân thử nghiệm đã tạo cơ hội cho người lao động tham gia. Xem Paul Blumberg, Industrial Democracy: The Sociology of Participation (London: Constable, 1968).

[373]Xem Donald T. Campbell và AE Erlebacher, “How Regression Artifacts in Quasi-experimental Evaluations Can Mistakenly Make Compensatory Education Look Harmful,” trong Compensatory Education: A National Debate , tập. III, biên tập. J. Hellmuth (New York: Brunner-Mazel, 1970), trang 185-225.

[374]Thiết kế được mô tả ở đây là “thiết kế 4 nhóm của Sa-lô-môn.” Tổng quan tốt nhất về các thiết kế nghiên cứu thay thế và vai trò của chúng trong việc giảm thiểu các mối đe dọa đối với giá trị nội tại là Fred N. Kerlinger, Foundations of Behavioral Research, 2d ed. (New York: Holt, Rinehart và Winston, 1973), trang 300-377.

[375]Xem Weiss và Rein, “Đánh giá các chương trình nhắm mục tiêu rộng,” trong Bài đọc trong nghiên cứu đánh giá , ed. Caro, trang 287-96; và Ward Edwards, Marcia Guttentag, và Kurt Snapper, “Phương pháp tiếp cận theo lý thuyết quyết định đối với nghiên cứu đánh giá,” trong Sổ tay nghiên cứu đánh giá , tập. 1, biên tập. Stuening và Guttentag, trang 139-82.

[376]Xem MG Trend, “On the Reconciliation of Qualitative and Quantitative Analysis: A Case Study,” Human Organization 37, số. 4 (1978): 345-54; và MQ Patton, Mô hình Nghiên cứu Đánh giá Thay thế (Grand Forks: Nhóm Nghiên cứu về Đánh giá của Đại học North Dakota, 1976).

[377]James S. Coleman, Nghiên cứu Chính sách trong Khoa học Xã hội (Morristown, NJ: General Learning Press, 1972), tr. 18. Xem thêm Michael Q. Patton, Đánh giá tập trung vào sử dụng (Beverly Hills, CA: Sage Publications, 1978).

[378]Xem James S. Coleman và những người khác, Bình đẳng trong Cơ hội Giáo dục (Washington, DC: Văn phòng In ấn của Chính phủ Hoa Kỳ, 1966): và Victor Cicarelli và những người khác, Tác động của Khởi đầu thuận lợi: Đánh giá tác động của Khởi đầu thuận lợi đối với Nhận thức và Tình cảm của Trẻ em Phát triển (Washington, DC: Văn phòng In ấn của Chính phủ Hoa Kỳ, 1969).

[379]Coleman, Nghiên cứu Chính sách trong Khoa học Xã hội , tr. 18.

[380]Cách giải thích sau đây về kiểm toán xã hội khác với cách giải thích của Coleman, chỉ giới hạn ở “sự mất mát tài nguyên”. Tài khoản của Coleman không bao gồm chuyển đổi tài nguyên và dựa trên giả định hạn chế rằng kiểm toán xã hội chỉ phù hợp với các chính sách liên quan đến phân phối tài nguyên.

[381]John W. Cresswell và Raymond đã trình bày tổng quát về các phương pháp nghiên cứu định tính.

C. Maietta, “Phần 4: Nghiên cứu Định tính,” trang 143-197 trong Miller và Neil Salkind, Sổ tay Thiết kế Nghiên cứu và Đo lường Xã hội. Những trình bày tốt nhất về phương pháp luận định tính là của Barney G. Glaser và Anselm L. Strauss, Khám phá lý thuyết nền tảng: Các chiến lược cho nghiên cứu định tính (Chicago: Nhà xuất bản Aldine, 1967); và Norman K. Denzin, Đạo luật Nghiên cứu (Chicago: Nhà xuất bản Aldine, 1970).

[382]Xem Xu hướng, “Về việc đối chiếu các phân tích định tính và định lượng.”

[383]Ví dụ, hãy xem Jack Rothman, Lập kế hoạch và tổ chức để thay đổi xã hội: Các nguyên tắc hành động từ nghiên cứu khoa học xã hội (New York: Nhà xuất bản Đại học Columbia, 1974); Gerald Zaltman, Robert Duncan, và James Holbek, Đổi mới và Tổ chức (New York: Wiley-Interscience, 1973); Everett Rogers và F. Floyd Shoemaker, Truyền thông về những đổi mới (New York: Free Press, 1971); Robert K. Yin và Douglas Yates, Chính quyền cấp đường phố: Đánh giá sự phi tập trung hóa và dịch vụ đô thị (Santa Monica, CA: RAND Corporation, tháng 10, 1974); Văn phòng Kế toán Tổng hợp Hoa Kỳ, Thiết kế Đánh giá (Washington, DC: Văn phòng GA Hoa Kỳ, tháng 7 năm 1984); và Richard J. Light và David B. Pillemer, Tổng kết: Khoa học về Nghiên cứu Đánh giá (Cambridge, MA: Nhà xuất bản Đại học Harvard, 1984).

[384]Ví dụ, hãy xem Ilene N. Bernstein và Howard E. Freeman, Nghiên cứu học thuật và khởi nghiệp: Hậu quả của sự đa dạng trong các chương trình đánh giá liên bang (New York: Russell Sage Foundation, 1975).

[385]Xem Robert K. Yin và Kenneth Heald, “Sử dụng Phương pháp Khảo sát Trường hợp để Phân tích Nghiên cứu Chính sách,” Khoa học Hành chính Quý 20, số. 3 (1975): 371-81; William A. Lucas, Phương pháp khảo sát trường hợp: Tổng hợp kinh nghiệm trường hợp (Santa Monica, CA: Rand Corporation, tháng 10 năm 1974); và Yin, Phân tích Nghiên cứu Trường hợp (Beverly Hills, CA: Sage Publications, 1985).

[386]Yin và Yates, Chính phủ cấp đường phố .

[387]William N. Dunn và Frederic W. Swierczek, “Thay đổi tổ chức theo kế hoạch: Hướng tới lý thuyết có căn cứ,” Tạp chí Khoa học Hành vi Ứng dụng 13, số. 2 (1977): 135-58.

[388]Xem Rothman, Lập kế hoạch và tổ chức để thay đổi xã hội; Văn phòng Kế toán Tổng hợp Hoa Kỳ, Thiết kế Đánh giá ; và Light and Pillemer, Tóm tắt .

[389]Rogers và Shoemaker, Truyền thông đổi mới ; Gerald Zaltman, Toward a Theory of Planned Social Change: A Theory-in-Use Approach, được chuẩn bị cho Cuộc họp lần thứ hai của Mạng lưới các nhà tư vấn về chuyển giao tri thức, Denver, Colorado, 11-13 tháng 12 năm 1977; và Rothman, Lập kế hoạch và tổ chức để thay đổi xã hội, ch. 6, trang 195-278.

[390]Về các tài liệu vụ án, hãy xem Hành lang điện tử, một kho lưu trữ hàng trăm vụ việc trong chính sách và hành chính công. Kho lưu trữ trường hợp này, được đặt và quản lý tại Trường Evans thuộc Đại học Washington, là sản phẩm của một nhóm các trường chính sách công.

[391]Xem Zaltman, Toward a Theory of Planned Social Change ; và Dunn và Swierczek, “Thay đổi tổ chức theo kế hoạch.”

[392]Edward R. Tufte, The Visual Display of Quantitative Information (Cheshire, CT: Cheshire Press, 1983), tr. 57.

[393]Một chỉ mục có các thuộc tính định mức tốt hơn có thể được tạo bằng cách lấy logarit của các giá trị

1,05 và 0,95. Trong trường hợp này, độ méo đáng kể lớn hơn 0 ( > 0) hoặc nhỏ hơn 0 ( < 0).

[394]Có thể tìm thấy phần trình bày ban đầu về đường cong Lorenz trong MO Lorenz, “Methods of Measure the Concentration of Wealth,” Quarterly Publications of the American Statistical Association 9, số. 70 (1905): 209-19.

[395]Đối với các chỉ số khác, xem Jack P. Gibbs, ed., Urban Research Methods (Princeton, NJ: Van Nostrand, 1961).

[396]Vào tháng 1 năm 1978, Chỉ số giá tiêu dùng đã được sửa đổi để bao gồm tất cả người tiêu dùng thành thị, bất kể họ có việc làm hay không và bao gồm 80 phần trăm dân số không thuộc tổ chức.

[397]Xu hướng Giám sát Chất lượng Không khí, Cơ quan Bảo vệ Môi trường Hoa Kỳ, 2010, http://www.epa.gov/airtrends/factbook.html .

[398]Phần thảo luận sau đây dựa trên Campbell, “Reforms as Experiments.”

[399]Xem Campbell, “Reforms as Experiments,” trang 75-81; và Donald T. Campbell và H. Lawrence Ross, “Cuộc đàn áp Connecticut về chạy quá tốc độ: Dữ liệu chuỗi thời gian trong phân tích gần như thử nghiệm,” Tạp chí Luật và Xã hội 3, số. 1 (1968): 33-53.

[400]Campbell, “Reforms as Experiments,” trang 86-87.

[401]Ví dụ, hãy xem William Mendenhall và James E. Reinmuth, Statistics for Management and Economics , 3d ed. (North Scituate, MA: Duxbury Press, 1978), ch. 11.

[402]Xem Milton Friedman, Essays in Positive Economics (Chicago: Nhà xuất bản Đại học Chicago, 1953), tr. 5. Friedman đang nói về “kinh tế học tích cực”.

[403]Chủ nghĩa thực chứng logic còn được gọi là chủ nghĩa kinh nghiệm logic, và đôi khi là chủ nghĩa kinh nghiệm khoa học.

[404]Stephen C. Pepper, Nguồn gốc của giá trị (Berkeley: Nhà xuất bản Đại học California, 1958).

[405]Định nghĩa này, được các nhà khoa học chính trị biết đến, là định nghĩa của David Easton trong Hệ thống chính trị (Chicago: Alfred Knopf, 1953).

[406]Abraham Kaplan, Tiến hành điều tra (San Francisco, CA: Chandler, 1964), trang 387-97.

[407]Sđd., tr. 387-89.

[408]Xem Harold D. Lasswell và Abraham Kaplan, Power and Society (New Haven, CT: Yale University Press, 1950).

[409]Để có hình minh họa, xem Elizabeth Howe và Jerome Kaufman, “Ethics and Professional Practice in Planning and Related Policy Professions,” Policy Studies Journal 9, số. 4 (1981): 585-94.

[410]Xem John Dewey, “Theory of Valuation,” International Encyclopedia of Unified Science 1 1, không. 4 (1939).

[411]Ví dụ, xem Ernest House, Evaluating with Validity (Beverly Hills, CA: Sage Publications, 1980); và Deborah Stone, “Kết luận: Lý do chính trị,” trong Nghịch lý chính sách: Nghệ thuật ra quyết định chính trị (New York: WW Norton, 2002), trang 384-415.

[412]Edith Stokey và Richard Zeckhauser, Tài liệu cơ bản cho phân tích chính sách (New York: WW Norton, 1978 , trang 4-5.

[413]Kurt Baier, “Giá trị là gì? Phân tích Khái niệm,” trong Giá trị và Tương lai, ed. Kurt Baier và Nicholas Rescher (New York: Free Press, 1969), tr. 53.

[414]Ví dụ, Herman Mertins, Professional Standards and Ethics: A Workbook for Public Administrators (Washington, DC: American Society for Public Administration, 1979).

[415]Louis A. Gewirth, Lý trí và Đạo đức (Chicago: Nhà xuất bản Đại học Chicago, 1978), tr. 67.

[416]Yehezkel Dror, Xem xét lại quá trình hoạch định chính sách công (New York: Elsevier, 1968).

[417]Thomas D. Cook và Charles Gruder, “Nghiên cứu siêu đánh giá,” Đánh giá quý 2 (1978):

5-51. MacRae đã phát triển một ứng dụng ban đầu quan trọng của siêu đạo đức đối với đạo đức chuẩn mực của phân tích chính sách. Duncan MacRae Jr., Chức năng xã hội của khoa học xã hội (New Haven, CT: Nhà xuất bản Đại học Yale, 1976).

[418]Ví dụ, MacRae, Chức năng xã hội của khoa học xã hội; Frank Fischer, Đánh giá chính sách công (Chicago: Nelson-Hall, 1995).

[419]Alex C. Michalos, “Sự kiện, giá trị và quá trình ra quyết định hợp lý,” Tạp chí Nghiên cứu Chính sách số 9, số. 4 (1981): 544-51.

[420]Fred R. Dallmayr, “Lý thuyết Phê phán và Chính sách Công,” Tạp chí Nghiên cứu Chính sách số 9, số. 4 (1981): 523. Daneke đưa ra một trường hợp chung cho việc đưa siêu đạo đức vào chương trình giảng dạy của các trường quản lý và chính sách công. Gregory Daneke, “Vượt lên chủ nghĩa giản lược đạo đức trong giáo dục chính sách công,” trong Đạo đức, giá trị và thực hành phân tích chính sách, biên tập. William N. Dunn (Lexington, MA: DC Heath, 1982).

[421]John Rawls, A Theory of Justice (Cambridge, MA: Harvard University Press, 1968).

[422]Laurence H. Tribe, “Những cách không nghĩ về cây nhựa,” trong Khi các giá trị xung đột, xuất bản.

LH Tribe, CS Schelling, và J. Voss (Cambridge, MA: Ballinger, 1976), tr. 77.

[423]Joel L. Fleishman và Bruce L. Payne, Những khó khăn về đạo đức và sự giáo dục của các nhà hoạch định chính sách (Hastings-on-Hudson, NY: Trung tâm Hastings, 1980).

[424]Elizabeth Howe và Jerome Kaufman, “Đạo đức của các nhà quy hoạch Mỹ đương đại,” Tạp chí của Hiệp hội Quy hoạch Hoa Kỳ 45 (1979): 243-55; và “Đạo đức và thực hành nghề nghiệp trong lập kế hoạch và các nghề lập kế hoạch liên quan.”

[425]Milton Rokeach, Bản chất của Giá trị Con người (New York: Free Press, 1973).

[426]Sđd., tr. ix.

[427]Howe và Kaufman, “Đạo đức của các nhà quy hoạch Mỹ đương đại.”

[428]Xem Saul Alinsky, Rules for Radicals (New York: Random House, 1971).

[429]Xem Sissela Bok, Lying: Moral Choice in Public and Private Life (New York: Pantheon, 1978).

[430]Rokeach, Bản chất của Giá trị Con người, trang 215-34.

[431]Sđd., tr. 81.

[432]Lawrence Kohlberg, Các giai đoạn phát triển tư tưởng đạo đức và hành động (New York: Holt, Rinehart, và Winston, 1961).

[433]Lawrence Kohlberg, “Từ Là đến Nên: Làm thế nào để phạm sai lầm theo chủ nghĩa tự nhiên và thoát khỏi nó trong nghiên cứu về sự phát triển đạo đức,” trong Phát triển nhận thức và nhận thức luận, chủ biên. T. Mischel (New York: Academic Press, 1971), trang 151-235. “Ngụy biện theo chủ nghĩa tự nhiên” là ngụy biện rút ra từ “nên” từ “là”.

[434]Xem Louis A. Gewirth, Reason and Morality (Chicago: University of Chicago Press, 1978).

[435]Xem PW Taylor, Normative Discourse (Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall, 1971); Stephen Toulmin, Vị trí của lý trí trong đạo đức (Oxford: Oxford University Press, 1950); và Công dụng của Lập luận (Cambridge: Nhà xuất bản Đại học Cambridge, 1958); Kurt Baier, Quan điểm đạo đức (Ithaca, NY: Nhà xuất bản Đại học Cornell, 1965); Frank Fischer, Chính trị, giá trị và chính sách công (Boulder, CO: Westview Press, 1980).

[436]Ví dụ, xem mô tả về nghiên cứu “đánh giá” trong Marcia Guttentag và Elmer Struening, ed., Handbook of Evaluation Research, 2 tập. (Beverly Hills, CA: Sage Publications, 1975); và Leonard Rutman, chủ biên, Phương pháp nghiên cứu đánh giá: Hướng dẫn cơ bản (Beverly Hills, CA: Sage Publications, 1977).

[437]Peter H. Rossi và Sonia R. Wright, “Nghiên cứu Đánh giá: Đánh giá Lý thuyết, Thực tiễn và Chính trị,” Đánh giá Quý 1, số. 1 (1977): 21.

[438]Sđd., tr. 22.

[439]Walter Williams, Nghiên cứu và Phân tích Chính sách Xã hội (New York: Elsevier, 1971), tr. 93.

[440]Lưu ý rằng ba trong số các cách tiếp cận để giám sát được thảo luận trong chương “Phát triển các luận điểm về chính sách”—đó là kế toán hệ thống xã hội, kiểm toán xã hội và tổng hợp nghiên cứu và thực hành—cũng có thể được coi là các hình thức đánh giá kết quả hồi cứu. Tương tự như vậy, phân tích chi phí-lợi ích và hiệu quả chi phí có thể được xem như các hình thức cụ thể của đánh giá kết quả hồi cứu.

[441]Rossi và Wright, “Nghiên cứu Đánh giá,” trang. 27.

[442]Để giải thích về những thiếu sót này và những thiếu sót khác, xem Carol H. Weiss, Nghiên cứu đánh giá (Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall, 1972); Edwards, Guttentag và Snapper, “Một cách tiếp cận theo lý thuyết quyết định đối với

Nghiên cứu Đánh giá,” trong Sổ tay Nghiên cứu Đánh giá, ed. Guttentag và Struening, trang 139-81; và Martin Rein và Sheldon H. White, “Nghiên cứu Chính sách: Niềm tin và Nghi ngờ,” Phân tích Chính sách 3, số. 2 (1977): 239-72.

[443]Về đánh giá khả năng đánh giá, xem Joseph S. Wholey và những người khác, “Đánh giá: Khi nào nó thực sự cần thiết?” Đánh giá 2, không. 2 (1975): 89-94; và Wholey, “Đánh giá khả năng đánh giá,” trong Phương pháp nghiên cứu đánh giá, ed. Rutman, trang 41-56.

[444]Xem Rutman, Phương pháp nghiên cứu đánh giá, tr. 18.

[445]Wholey, “Đánh giá khả năng đánh giá,” trang 43-55.

[446]Xem Edwards, Guttentag, và Snapper, “A Decision-Theoretic Approach,” trang 148-59.

[447]Xem Wholey, “Đánh giá khả năng đánh giá,” trang 44-49.

Đặc tả chương trình-chính sách  1. Mục tiêu của chính sách hoặc

chương trình?

2. Điều gì sẽ là bằng chứng có thể chấp nhận được về việc đạt được các mục tiêu chương trình-chính sách? (a) Lập mô hình chương trình-chính sách               3. Hành động chính sách nào (ví dụ: nguồn lực, hướng dẫn,

hoạt động của nhân viên) có sẵn để đạt được mục tiêu? (b)

4.   Tại sao hành động A sẽ dẫn đến mục tiêu O ? (b)

(còn tiếp)

[448]Deborah Stone, Nghịch lý chính sách: Nghệ thuật ra quyết định chính trị, Chương 2: Công bằng, trang 39-60, và Chương 3: Hiệu quả, trang 61-85.

[449]Rawls, Một lý thuyết về công lý .

[450]Robert Nozick, Anarchy, State, and Utopia (New York: Basic Books, 1974).

[451]Đây là lấy mẫu có thay thế, theo đó mỗi người được chọn sẽ được đưa trở lại nhóm và có thể được chọn lại trong mỗi 30 lần rút thăm.

[452]Một trong những cuốn sách mang tính bước ngoặt về lập luận chính sách là Giandomenico Majone, Evidence, Argument, and Persuasion in the Policy Process (New Haven, CT: Yale University Press, 1992).

[453]Stephen Toulmin, Công dụng của Lập luận (Cambridge: Nhà xuất bản Đại học Cambridge, 1958); và Toulmin, Robert Rieke, và Alan Janik, An Introduction to Reasoning, 2d ed. (New York: Macmillan, 1984). Các mô hình lập luận và lập luận khác là Hayward Alker Jr., “The Dialectical Logic of Thucydides' Melian Dialogue,” American Political Science Re-view 82, không. 3 (1988): 805-20; Michael Scriven, Lý luận (New York: McGraw Hill, 1977); DR Des Gasper, “Cấu trúc và ý nghĩa: Cách xa để giới thiệu phân tích lập luận trong giáo dục nghiên cứu chính sách,” Africanus (Đại học Nam Phi) 30, không. 1 (2000): 49-72; và DR Des Gasper, “Analyzing Policy Arguments,” European Journal of Development Research 8, số. 1 (1996): 36-62.

[454]Xem Tim van Gelder, “Cơ sở lý luận cho cơ sở lý luận.” Luật, Xác suất và Rủi ro 6 (2007): 23-42. Ứng dụng máy tính có tên là Rationale hiện có tại www.austhink.com .

[455]Toulmin, Công dụng của Lập luận, tr. 127.

[456]Xem Delbert C. Miller và Neil J. Salkind, Sổ tay thiết kế nghiên cứu và đo lường xã hội , tái bản lần thứ 6. (Newbury Park, CA: Sage Publications, 2002).

[457]Boston Globe , ngày 4 tháng 4 năm 1999. Trích trong Noam Chomsky, Rogue States: The Rule of Force in World Affairs (Cambridge, MA: South End Press, 2000), tr. 35.

[458]Về các quy tắc thể hiện sở thích chuyển tiếp và theo chu kỳ, hãy xem, ví dụ, Norman Frohlich và Joe A. Oppenheimer, Modern Politic Economy (Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall, 1978), trang 6-13.

[459]Allen Schick, “Beyond Analysis,” Public Administration Review 37, không. 3 (1977): 259.

[460]Các phương pháp đã được phê duyệt là một phần của ma trận kỷ luật của Kuhn. Thomas Kuhn, Cấu trúc của các cuộc cách mạng khoa học, 2d ed. (Chicago: Nhà xuất bản Đại học Chicago, 1971), tr. 103.

[461]C. West Churchman, The Design of Inquiring Systems: Basic Concepts of Systems and Organization (New York: Basic Books, 1971), tr. 25.

[462]Joseph L. Bower, “Lý thuyết quyết định mô tả từ quan điểm 'hành chính',” trong Nghiên cứu về hình thành chính sách, ed. Raymond A. Bauer và Kenneth J. Gergen (New York: Free Press, 1968), trang 104-6.

[463]Có thể tìm thấy những ví dụ điển hình về những thách thức này trong Jeffrey Friedman, chủ biên, The Rational Choice Controversy: Economic Models of Politics Reconsidered (New Haven, CT: Yale University Press, 1996).

[464]Xem phần thảo luận về sự phát triển của kinh tế học phúc lợi trong phân tích chính sách công của Duncan MacRae Jr., The Social Function of Social Science (New Haven, CT: Yale University Press, 1976), trang 107-57.

[465]Xem chương “Phân tích chính sách trong quy trình chính sách.”

[466]Bower, “Descriptive Decision Theory from the 'Administrative' Viewpoint,” p. 106. Xem các tiểu luận của Nicholas Rescher về phương pháp luận thực dụng, chẳng hạn, Quy nạp (Pittsburgh, PA: University of Pittsburgh Press, 1980).

[467]Tính khái quát hóa (giá trị bên ngoài) trong nghiên cứu thực nghiệm về cơ bản là phi thống kê. Trong số những lý do khác, đây là lý do tại sao Campbell gọi nó là “sự tương đồng gần”. Xem William R. Shadish, Thomas D. Cook, và Donald T. Campbell, Experiment and Quasi-Experimental Designs for Generalized Causal Inference (Boston, MA: Houghton Mifflin, 2002).

[468]Xem William N. Dunn, “Pattern Matching: Methodology,” International Encyclopedia of the Social and Behavioral Sciences (New York: Elsevier, 2002).

[469]Lập luận nhân quả chi phối nỗ lực của các nhà khoa học chính trị để giải thích việc hoạch định chính sách. Các ví dụ gần đây bao gồm những người đóng góp cho Sabatier, Theories of the Policy Process, 2nd ed.(Boulder, CO: Westview Press, 2007). Các ví dụ khác là James E. Anderson, Public Policy-Making (New York: Praeger Publishers, 1975); Thomas R. Dye, Tìm hiểu chính sách công, 3d ed. (Vách đá Englewood, NJ: Prentice Hall, 1978); Robert Eyestone, Chủ đề của chính sách công: Nghiên cứu về lãnh đạo chính sách (Indianapolis, IN: Bobbs-Merrill, 1971); Jerald Hage và J. Rogers Hollingsworth, “The First Steps to the Integration of Social Theory and Public Policy,” Annals of the American Academy of Political and Social Science, 434 (1977): 1-23; Richard I. Hofferbert, Nghiên cứu Chính sách công (Indianapolis, IN: Bobbs-Merrill, 1974); Charles O. Jones, Giới thiệu về Nghiên cứu Chính sách Công, 2d ed. (Bắc Scituate, MA: Duxbury Press, 1977); Robert L. Lineberry, Chính sách công của Mỹ: Chính phủ làm gì và tạo ra sự khác biệt gì (New York: Harper & Row, 1977); Austin Ranney, chủ biên, Khoa học Chính trị và Chính sách Công (Chicago: Markham, 1968); Richard Rose, chủ biên, Động lực của chính sách công: Phân tích so sánh (Beverly Hills, CA: Sage Publications, 1976); Ira Sharkansky, chủ biên, Phân tích Chính sách trong Khoa học Chính trị (Cambridge, MA: Markham, 1970); và Peter Woll, Chính sách công (Cambridge, MA: Winthrop Publishers, 1974).

[470]Graham T. Allison, “Các mô hình khái niệm và cuộc khủng hoảng tên lửa Cuba,” Tạp chí Khoa học Chính trị Hoa Kỳ 3002, số. 3 (1969): 689-718.

[471]Xem Carl G. Hempel, Aspects of Scientific Explanation (New York: Free Press, 1965).

[472]Allison, “Mô hình Khái niệm,” trang. 694.

[473]Sđd. P. 702.

[474]Georg H. von Wright, Giải thích và Hiểu biết (Ithaca, NY: Comell University Press, 1970), tr. 145; và Kuhn, Cấu trúc của các cuộc cách mạng khoa học.

[475]Điều này không có nghĩa là chúng không bao hàm các giá trị, bởi vì các lý thuyết thực nghiệm trong khoa học xã hội và tự nhiên dựa trên các tiền đề giá trị không được công bố. Ví dụ, xem M. Gunther và K. Reshaur, “Khoa học và Giá trị trong 'Khoa học Chính trị',” Philosophy of Social Sciences 1 (1971): 113-21; JW Sutherland, “Axiological Predicates in Scientific Enterprise,” General Systems 19 (1974): 3-14; và Ian I. Mitroff, Mặt chủ quan của khoa học: Một cuộc điều tra triết học về tâm lý học của các nhà khoa học trên Mặt trăng Apollo (New York: American Elsevier Publishing, 1974).

[476]Allison, “Mô hình Khái niệm,” trang. 690 (chú thích 4) cho chúng ta biết rằng cách giải thích DN (suy diễn-danh pháp) của Hempel là cơ sở (chỗ dựa) cho ba mô hình của ông.

[477]Hempel, Các khía cạnh của giải thích khoa học, trang 247-58.

[478]Xem von Wright, Giải thích và Hiểu biết, tr. 12.

[479]Sđd., tr. 12.

[480]Sđd., tr. 11.

[481]Sđd., tr. 74-124; GEM Anscombe, Ý định (London: Basil Blackwell, 1957); và WH Dray, Laws and Explanation in History (London: Oxford University Press, 1957).

[482]Alasdair Maclntyre, “Hệ tư tưởng, Khoa học Xã hội và Cách mạng,” Chính trị So sánh 5, số. 3 (1973): 334.

[483]Xem phần thảo luận về “thuyết nhân quả hoạt động” trong Thomas D. Cook và Donald T. Campbell, Quasi-Experimentation: Design and Analysis Issues for Field Settings (Boston, MA: Houghton Mifflin, 1979), ch. 1.

[484]Nguồn ưu việt về các câu hỏi về tính hợp lệ trong khoa học xã hội và hành vi là Shadish, Cook và Campbell, Experiment and Quasi-Experimental Designs for Generalized Causal Inference.

[485]Các giả thuyết đối thủ còn được gọi là “mối đe dọa đối với tính hợp lệ”. Xem Donald T. Campbell, Methodology and Epistemology for Social Science: Collected Papers, ed. ES Overman (Chicago: Nhà xuất bản Đại học Chicago, 1988). Ví dụ là từ “Cải cách như thử nghiệm” của Campbell trong ấn bản Overman.

[486]Ví dụ, William T. Gormley Jr. và David L. Weimer, Tổ chức báo cáo thẻ (Cambridge, MA: Harvard University Press, 1999).

[487]Thiết kế gần như thử nghiệm trong đánh giá chương trình chủ yếu dựa vào các phương pháp của Mills. Ví dụ tốt nhất là Cook và Campbell, Quasi-Experimentation, ch. 1, người phê bình và vượt xa các phương pháp của Mills. Đối với một bài phê bình và cải cách khác, xem William N. Dunn, “Pragmatic Eliminative Induction,” Philosophica 60, không. 2 (1997), Số đặc biệt vinh danh Donald T. Campbell. Khoa học chính trị so sánh, xã hội học so sánh, chính sách công so sánh và tâm lý học thực nghiệm cũng đã rút ra các phương pháp của Mills.

[488]von Wright, Giải thích và Hiểu biết, trang 22-27.

[489]Sđd., tr 22-24. Xem thêm Fred R. Dallmayr và Thomas A. McCarthy, eds., Hiểu biết và điều tra xã hội (Notre Dame, IN: University of Notre Dame Press, 1977); và Rein, Khoa học Xã hội và Chính sách Công (Baltimore, MD: Penguin 1976), trang 14-15, 139-70.

[490]von Wright, Giải thích và Hiểu biết, tr. 27.

[491]RA Bauer, Nghiên cứu về hình thành chính sách (New York: Free Press, 1971), tr. 4.

[492]Được trích dẫn trong Paul Watzlawick, John Weakland, và Richard Fisch, Thay đổi: Nguyên tắc hình thành vấn đề và giải quyết vấn đề (New York: WW Norton & Company, 1974), tr. xi.

[493]Ví dụ, Yehezkel Dror, Mạo hiểm trong Khoa học Chính sách (New York: American Elsevier Publishing, 1971), p. 52; Sir Geoffrey Vickers, The Art of Judgement: A Study of Policy Making (New York: Basic Books, 1965); và Edgar S. Quade, Phân tích các quyết định công (New York: American Elsevier, 1975), trang 4-5. Một số nhà quan sát cũng đã bình luận tích cực về khả năng thay đổi do ma túy gây ra trong trạng thái tinh thần của các nhà hoạch định chính sách. Xem Kenneth B. Clark, “The Pathos of Power: A Psychological Perspective,” Nhà tâm lý học người Mỹ 26, không. 12 (1971): 1047-57.

[494]Churchman, Thiết kế hệ thống hỏi đáp , tr. 17.

[495]Sđd.

[496]Ví dụ, hãy xem cách xử lý cổ điển hiện nay của Aaron Wildavsky đối với việc hoạch định chính sách gia tăng trong Chính trị của Quy trình Ngân sách (Boston: Little, Brown and Company, 1964).

[497]Xem Peter G. Brown, “Ethics and Policy Research,” Policy Analysis 2 (1976): 332-35.

[498]MacRae, Chức năng Xã hội của Khoa học Xã hội, trang 92-94.

[499]Các nguồn cổ điển về logic hình thức bao gồm Irving M. Copi, An Introduction to Logic (New York: Macmillan, 1953).

[500]Xem Toulmin, Rieke, and Janik, An Introduction to Reasoning, Part V: Fallacies: How Arguments Go Wrong, trang 129-97.

[501]Chuyên luận cổ điển về thông diễn học, được xuất bản lần đầu năm 1960, là Hans Georg Gadamer, Truth and Method (New York: Seabury, 1975).

[502]Xem Rescher, Cảm ứng.

[503]Ví dụ, hãy xem một văn bản được sử dụng rộng rãi của Gary King, Robert Keohane và Sidney Verba, Thiết kế cuộc điều tra xã hội: Logic của suy luận trong nghiên cứu định tính (Princeton, NJ: Nhà xuất bản Đại học Princeton, 1994).

[504]Đối với một tiểu luận phê bình mở rộng về ý nghĩa của định tính, hãy xem John Searle, The Construction of Social Reality (New York: The Free Press, 1995).

[505]Các thuật ngữ logic không chính thức và ngụy biện không chính thức được sử dụng trong lĩnh vực logic, trong đó logic chính thức và ngụy biện chính thức cũng được phân biệt.

[506]Điều này đã được thực hiện với một chương trình con trong Cơ sở lý luận .

[507]Từ Los Angeles Times, ngày 24 tháng 1 năm 1993, tr. A7.

[508]Hannah Fischer, “Thương vong ở Iraq: Lực lượng Quân sự Hoa Kỳ và Dân thường, Cảnh sát và Lực lượng An ninh Iraq.” Báo cáo Dịch vụ Nghiên cứu của Quốc hội Hoa Kỳ (11 tháng 6 năm 2010).

[509]Trước đó, vào ngày 15 tháng 2, giáo sĩ Shiite Muqtada al-Sadr đã lãnh đạo một cuộc nổi dậy chống lại chế độ của Saddam Hussein, một phần là để đáp lại lời kêu gọi trước đó của Tổng thống George HW Bush vào ngày 2 tháng 2 về việc người dân Iraq lật đổ chính phủ của Hussein . Cùng tháng, người Kurd ở miền Bắc Iraq cũng nổi dậy nhằm lật đổ chế độ Saddam.

[510]Những hình ảnh này dựa trên Richard W. Cottam, Động lực chính sách đối ngoại: Lý thuyết chung và nghiên cứu trường hợp (Pittsburgh, PA: Nhà xuất bản Đại học Pittsburgh, 1977). Các mô tả về hình ảnh và việc sử dụng các trích dẫn dựa trên Voss và cộng sự, “Representations of the Gulf Crisis as Derived from the US Senator Debate,” trang 279-302 trong Donald A. Sylvan và James F. Voss, biên tập. Trình bày vấn đề trong quá trình ra quyết định chính sách đối ngoại (Cambridge: Nhà xuất bản Đại học Cambridge, 1998).

[511]Tất cả các tuyên bố đều được trích từ Hồ sơ Quốc hội (ngày 9, 10,11 tháng 1) của Voss và cộng sự, “Các đại diện của cuộc khủng hoảng vùng Vịnh như bắt nguồn từ cuộc tranh luận của Thượng viện Hoa Kỳ.”

[512]Bảng điểm hoặc hiển thị ma trận do Bruce F. Goeller của RAND Corporation phát triển rất hữu ích như một phương tiện để đơn giản hóa một tập hợp lớn các lựa chọn thay thế phụ thuộc lẫn nhau. Để biết tổng quan về thẻ điểm hoặc ma trận Goeller, hãy xem Bruce F. Goeller, “A Framework for Evaluating Success in Systems Analysis” (Santa Monica, CA: RAND Corporation, 1988).

[513]Một ví dụ điển hình là Ronald D. Brunner, “Hệ thống thông tin chính sách theo từng trường hợp: xác định lại

Đói nghèo,” Khoa học Chính sách 19 (1986): 201-23.

[514]Nguồn nổi bật về phương pháp hiển thị đồ họa là bộ ba của Edward R. Tufte, The Visual Display of Quantitative Information (Cheshire, CT: Graphics Press, 1983);

Thông tin hình dung (Cheshire, CT: Graphics Press, 1990); Giải thích trực quan (Cheshire, CT: Graphics Press, 1997).

[515]Thông tin liên lạc cá nhân với nhân viên của Văn phòng Trách nhiệm Tổng hợp Hoa Kỳ.

[516]Arnold Meltsner, “Đừng coi thường giao tiếp,” Phân tích chính sách 2, 2 (1978): 221-31.

[517]Về vai trò của truyền thông đại chúng trong việc truyền đạt kiến thức khoa học xã hội, xem Carol H. Weiss và Eleanor Singer, với sự hỗ trợ của Phyllis Endreny, Reporting of Social Science in the National Media (New York: Russell Sage Foundation, 1987). Một lĩnh vực bị bỏ quên nhiều, vai trò của xuất bản học thuật và thương mại trong việc truyền đạt các ý tưởng bắt nguồn từ khoa học và nhân văn, được đề cập trong Irving Louis Horowitz, Truyền đạt ý tưởng : Khủng hoảng xuất bản trong xã hội hậu công nghiệp (New York: Nhà xuất bản Đại học Oxford) , 1986).

[518]Hiệu quả của mô hình giao tiếp và sử dụng thông tin “tương tác” đã được báo cáo trong tài liệu ít nhất 30 năm. Xem Ronald G. Havelock, Lập kế hoạch đổi mới: Thông qua phổ biến và sử dụng tri thức (Ann Arbor: Viện nghiên cứu xã hội, Trung tâm sử dụng tri thức khoa học Đại học Michigan, 1969); Carol H. Weiss, “Giới thiệu,” trong Sử dụng nghiên cứu xã hội trong hoạch định chính sách công (Lexington, MA: DC Heath, 1977), trang 1-22; Charles E. Lindblom và David Cohen, Kiến thức khả dụng: Khoa học xã hội và giải quyết vấn đề xã hội (New Haven, CT: Nhà xuất bản Đại học Yale, 1979) ; và Michael Huberman, “Các bước hướng tới một Mô hình Sử dụng Nghiên cứu Tích hợp,” Kiến thức: Sáng tạo, Truyền bá, Sử dụng 8, không. 4 (tháng 6 năm 1987): 586-611.

[519]ES Quade, Phân tích các quyết định công (New York: Nhà xuất bản Elsevier của Mỹ, 1975), tr. 69.

[520]So sánh Eugene Bardach, Con đường tám bước để phân tích chính sách: Cẩm nang thực hành (Berkeley: Nhà xuất bản Đại học California, 1996); Quade, Phân tích cho các quyết định công, trang 68-82; và Harry Hatry và những người khác, Phân tích Chương trình cho Chính quyền Bang và Địa phương (Washington, DC: Urban Institute, 1976), phụ lục B, trang 139-43.

Thư truyền

Tóm tắt điều hành

I. CƠ SỞ CỦA VẤN ĐỀ

A.  Mô tả yêu cầu của khách hàng GIÁM SÁT

B.  Tổng quan tình huống có vấn đề

C. Mô tả những nỗ lực trước đây để giải quyết vấn đề

(còn tiếp)

[521]Đối với nghiên cứu điển hình về các yếu tố này, xem William N. Dunn. “Ẩn dụ về hai cộng đồng và các mô hình sử dụng tri thức: Khảo sát tình huống khám phá,” Kiến thức: Sáng tạo, Truyền bá, Sử dụng , số. 4 (tháng 6 năm 1980).

[522]Xem Mark van de Vall, Cheryl Bolas và Thomas Kang, “Nghiên cứu xã hội ứng dụng trong các tổ chức công nghiệp: Đánh giá chức năng, lý thuyết và phương pháp,” Tạp chí Khoa học hành vi ứng dụng 12, số. 2 (1976): 158-77.

[523]Xem Nathan Caplan, Andrea Morrison, và Roger J. Stambaugh, Việc sử dụng kiến thức khoa học xã hội trong các quyết định chính sách ở cấp quốc gia (Ann Arbor, MI: Institute for Social Research, 1975).

[524]Xem IN Bernstein và HE Freeman, Academic and Entrepreneurial Research (New York: Russell Sage Foundation, 1975).

[525]Martin Rein và Sheldon H. White, “Nghiên cứu Chính sách: Niềm tin và Nghi ngờ,” Phân tích Chính sách 3, 2 (1977); Michael Q. Patton, Mô hình nghiên cứu đánh giá thay thế (Grand Forks: Đại học North Dakota, 1975); và H. Aeland, “Các thí nghiệm ngẫu nhiên có phải là những chiếc Cadillac của thiết kế không?” Phân tích chính sách 5, không. 2 (1979): 223-42.

[526]Russell Ackoff, Thiết kế lại tương lai: Cách tiếp cận hệ thống đối với các vấn đề xã hội (New York: Wiley, 1974); Ian I. Mitroff, Mặt chủ quan của Khoa học (New York: American Elsevier Publishing, 1974); và Ian I. Mitroff và L. Vaughan Blankenship, “On the Methodology of the Holistic Experiment: An Approach to the Conceptualization of Large-Scale Social Experiments,” Technological Forecasting and Social Change 4 (1973): 339-53.

[527]Xem Nathan Caplan, “The Two-Communities Theory and Knowledge Using,” American Behavioral Scientist 22, không. 3 (1979): 459-70.

[528]Robert F. Rich, Sức mạnh của thông tin khoa học xã hội và hoạch định chính sách công: Trường hợp khảo sát quốc gia liên tục (San Francisco, CA: Jossey-Bass, 1981).

[529]Xem Weiss, “Giới thiệu,” Sử dụng Nghiên cứu Xã hội trong Hoạch định Chính sách Công, trang 13-15.

[530]Từ David Weimer và Aidan Vining, Phân tích Chính sách: Khái niệm và Thực hành, 2d ed.

(Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall 1992), Ch. 13, trang 382-406. Chú thích từ 21 đến 56 dưới đây là từ Chương 13 của Weimer và Vining.

[531]Đạo luật Không khí Sạch sửa đổi năm 1970, Công luật 91-604, ngày 31 tháng 12 năm 1970.

[532]Mục 211(c)(2)(A), 42 USC @ 1857f-6c(c)(2)(A).

[533]36 Liên bang. Đăng ký. 1468 (31-01-1971).

[534]Joel Schwartz, Jan Leggett, Bart Ostro, Hugh Pitcher, và Ronnie Levin, Chi phí và Lợi ích của việc Giảm Chì trong Xăng: Dự thảo Báo cáo Cuối cùng (Washington, DC: Văn phòng Phân tích Chính sách, EPA, 26 tháng 3 năm 1984).

[535]49 Liên bang. Đăng ký. 31031 (02/08/1984).

[536]Nếu hai đường thẳng trùng nhau, chúng ta sẽ kết luận rằng hút thuốc không góp phần tạo ra chì trong máu. Nếu các đường thẳng song song nhưng không giống nhau, thì sự khác biệt giữa các điểm chặn của chúng với trục tung sẽ thể hiện tác động trung bình của việc hút thuốc đối với lượng chì trong máu. Nếu các đường này không song song, chúng ta có thể nghi ngờ rằng việc hút thuốc tương tác với việc tiếp xúc với chì xăng nên tác động của chúng không phải là chất phụ gia. Có nghĩa là, những người hút thuốc ít nhiều dễ bị nhiễm chì xăng hơn những người không hút thuốc.

[537]Nếu mối quan hệ thực sự khác nhau giữa các tập hợp con của chúng tôi, thì nhìn chung sẽ không có ý nghĩa gì khi đưa ra ước tính tổng thể. Tuy nhiên, như chúng tôi sẽ giải thích sau, chúng tôi không bao giờ thực sự quan sát được mối quan hệ thực sự—nó luôn chứa đựng một số lỗi không xác định. Do đó, chúng tôi có thể không chắc liệu việc kết hợp dữ liệu mẫu phụ của chúng tôi có hợp lý hay không. Bởi vì phương sai của lỗi sẽ lớn hơn, kích thước mẫu con của chúng tôi càng nhỏ, chúng tôi càng phân chia dữ liệu nhiều hơn, thì càng khó xác định xem liệu sự khác biệt quan sát được có phản ánh sự khác biệt thực sự hay không.

[538]Để có phần giới thiệu rõ ràng, xem Eric A. Hanushek và John E. Jackson, Statistical Methods for the Social Sciences (New York: Academic Press, 1977); và Christopher H. Achen, Diễn giải và Sử dụng hồi quy (Beverly Hills, Calif.: Sage Publications, 1982).

[539]Giả định này không hạn chế như thoạt nhìn. Chúng ta có thể tạo các biến mới là hàm của các biến độc lập ban đầu để nắm bắt các hiện tượng phi tuyến. Ví dụ: nếu chúng tôi cho rằng những người hút thuốc có khả năng hấp thụ chì môi trường nhanh hơn những người không hút thuốc, thì chúng tôi có thể đưa vào mô hình hồi quy tuyến tính của mình một biến mới là sản phẩm của số lượng thuốc lá hút mỗi ngày và mức độ chì trong xăng. Biến mới này, nắm bắt được sự tương tác giữa khói thuốc và chì xăng, sẽ có tác động bổ sung cho các biến độc lập khác trong mô hình, bao gồm biến hút thuốc và chì xăng. Tác động cận biên của chì xăng đối với chì trong máu sẽ bao gồm phần đóng góp từ biến chì xăng và phần đóng góp từ biến thể hiện tương tác của nó với việc hút thuốc, điều này sẽ thay đổi tùy thuộc vào mức độ hút thuốc cụ thể.

[540]Lỗi dự đoán là giá trị quan sát được của biến phụ thuộc trừ đi giá trị mà chúng tôi sẽ dự đoán cho các biến phụ thuộc dựa trên ước tính tham số và giá trị của các biến độc lập. Đối với lần quan sát thứ i , lỗi dự đoán được đưa ra bởi:

y i - ( b 0 + b 1 x 1 i +Á+ b k x ki

Lỗi dự đoán cũng được gọi là phần dư của quan sát. OLS chọn các ước tính tham số để giảm thiểu tổng bình phương của phần dư.

[541]Khi một biến độc lập có thể được viết dưới dạng tổ hợp tuyến tính của các biến khác, chúng ta có trường hợp đa cộng tuyến hoàn hảo. Một vấn đề liên quan và phổ biến hơn, mà chúng ta hiếm khi có thể làm bất cứ điều gì, xảy ra khi các biến độc lập trong mẫu của chúng ta có mối tương quan cao. Điều kiện này, được gọi là đa tuyến tính, không phải là vấn đề với đặc điểm kỹ thuật của mô hình của chúng tôi mà là với dữ liệu chúng tôi có sẵn để ước tính nó. Nếu hai biến có tương quan cao, tích cực hoặc tiêu cực, OLS gặp khó khăn trong việc xác định các tác động độc lập của chúng đối với biến phụ thuộc. Do đó, các ước tính của các tham số liên quan đến các biến này sẽ không đáng tin cậy lắm. Nghĩa là, chúng sẽ có phương sai lớn, làm tăng khả năng chúng ta sẽ không nhận ra, về mặt thống kê, ảnh hưởng của chúng đối với biến phụ thuộc. Một cách để đối phó với đa cộng tuyến là thêm các quan sát mới vào mẫu của chúng tôi để làm giảm mối tương quan. Ví dụ: nếu chúng ta có mối tương quan tích cực cao giữa hút thuốc và uống rượu trong mẫu của mình, thì chúng ta nên cố gắng thêm các quan sát về những người hút thuốc nhưng không uống rượu và những người uống rượu nhưng không hút thuốc. Thật không may, chúng tôi thường không có lựa chọn nào khác ngoài việc làm việc với dữ liệu đã có sẵn.

[542]Nói một cách chính xác, chúng ta cũng phải giả định rằng các biến độc lập của chúng ta là cố định theo nghĩa là chúng ta có thể xây dựng một mẫu mới với các quan sát giống hệt nhau trên các biến độc lập. Tất nhiên, ngay cả khi các biến độc lập là cố định, chúng ta sẽ quan sát thấy các giá trị khác nhau của biến phụ thuộc do số hạng sai số ngẫu nhiên. Ngoài ra, để có tính tổng quát hoàn toàn, chúng ta phải giả sử rằng giá trị kỳ vọng của số hạng sai số là không đổi đối với tất cả các quan sát.

[543]Mức trung bình của chúng tôi sẽ không gần bằng 0 nếu lượng chì xăng tương quan với một biến bị loại trừ khỏi mô hình của chúng tôi có ảnh hưởng đến lượng chì trong máu. Trong trường hợp này, chì xăng đóng vai trò đại diện cho biến bị loại trừ. Các yếu tố khác không đổi, tác động thực sự của biến bị loại trừ đối với lượng chì trong máu và giá trị tuyệt đối của mối tương quan giữa chì trong xăng và biến bị loại trừ càng cao, thì độ lệch của hệ số chì trong xăng càng lớn. Chúng ta có thể không lo lắng nhiều về độ lệch nếu chúng ta biết rằng nó sẽ tiến gần đến 0 khi chúng ta tăng cỡ mẫu. (Nếu phương sai của công cụ ước tính cũng tiến gần đến 0 khi chúng tôi tăng kích thước mẫu, chúng tôi sẽ nói rằng công cụ ước tính là nhất quán. ) Mặc dù các công cụ ước tính OLS nhất quán cho các mô hình được chỉ định chính xác, nhưng mối tương quan với một biến bị loại trừ quan trọng làm cho công cụ ước tính không nhất quán.

[544]Định lý Giới hạn Trung tâm cho chúng ta biết rằng phân phối của tổng các biến ngẫu nhiên độc lập tiến đến phân phối Chuẩn khi số trong tổng trở nên lớn. Định lý áp dụng cho hầu hết mọi phân phối bắt đầu—sự tồn tại của một phương sai hữu hạn là đủ. Nếu chúng ta coi số hạng sai số là tổng của tất cả nhiều yếu tố bị loại trừ khỏi mô hình của chúng ta và hơn nữa, chúng ta tin rằng chúng không liên quan một cách có hệ thống với nhau hoặc với các biến được bao gồm, thì Định lý giới hạn trung tâm gợi ý rằng phân phối của điều khoản lỗi ít nhất sẽ xấp xỉ Bình thường.

[545]Từ chối sai giả thuyết không được gọi là lỗi Loại I. Việc không bác bỏ giả thuyết không trong khi thực tế giả thuyết thay thế là đúng được gọi là sai lầm Loại II. Chúng tôi thường đặt xác suất lỗi Loại I ở mức thấp nào đó như 5 phần trăm. Giữ kích thước mẫu không đổi, chúng ta đặt xác suất lỗi Loại I càng thấp thì xác suất lỗi Loại II càng lớn.

[546]Student- t được lập bảng theo bậc tự do. Trong khung OLS cơ bản, bậc tự do là tổng số quan sát trừ đi số lượng các hệ số được ước lượng. Khi bậc tự do trở nên lớn hơn, phân phối Student- t trông giống phân phối Chuẩn chuẩn hóa hơn. Bạn cũng nên lưu ý sự khác biệt giữa bài kiểm tra một đầu và hai đầu. Vì Student-t được tiêu chuẩn hóa là một phân phối đối xứng có tâm là 0, nên bài kiểm tra 5 phần trăm thường liên quan đến việc đặt các giá trị tới hạn sao cho 2,5 phần trăm diện tích nằm dưới mỗi đuôi (dương và âm). Thử nghiệm một đầu, thích hợp khi giả thuyết không cho rằng giá trị hệ số thực bằng 0 hoặc nhỏ hơn 0, đặt toàn bộ 5 phần trăm vào đuôi dương.

[547]Các nhà phân tích ước tính các mô hình tương tự cho người da đen và cho người da đen và người da trắng cùng nhau. Các ước tính của họ về hệ số chì trong xăng không bao giờ sai lệch quá 10% trên các mẫu khác nhau. Để tiết kiệm không gian, họ chỉ báo cáo chi tiết kết quả hồi quy của họ cho người da trắng. Họ chọn người da trắng vì đây là phân nhóm lớn nhất và vì nó đi trước khẳng định rằng mối quan hệ giữa chì trong máu và chì xăng là do những thay đổi trong thành phần chủng tộc của mẫu theo thời gian.

[548]R 2 là thước đo mức độ phù hợp của mô hình với mẫu dữ liệu cụ thể. Nó là bình phương của mối tương quan giữa các giá trị của biến phụ thuộc được dự đoán bởi mô hình và các giá trị thực tế được quan sát. Một R 2 của một có nghĩa là mô hình đã dự đoán hoàn hảo biến độc lập cho mẫu; R 2 bằng 0 có nghĩa là mô hình không đóng góp gì cho dự đoán .

[549]Sai số chuẩn của các ước lượng hệ số giảm khi cỡ mẫu tăng. Do đó, các mẫu rất lớn có thể mang lại tỷ lệ t lớn ngay cả khi hệ số ước tính (và giá trị thực của nó) [là] nhỏ. Chúng tôi gọi sức mạnh của một bài kiểm tra thống kê là 1 trừ đi xác suất không bác bỏ giả thuyết khống để ủng hộ giả thuyết thay thế. Những thứ khác không đổi, cỡ mẫu lớn hơn có sức mạnh lớn hơn, làm tăng khả năng chúng ta sẽ bác bỏ giả thuyết khống để ủng hộ các phương án rất gần bằng 0.

[550]Để biết phần giới thiệu về hồi quy logistic, hãy xem Hanushek và Jackson, Statistical Methods, trang 179-216.

[551]Mô hình hồi quy logistic được viết:

P ( Y ) = e z /(1 = e z )

trong đó P(Y) là xác suất mà điều kiện Y thỏa mãn, e là cơ số tự nhiên và Z = b o + b i X i + ... + b k X k là tổng trọng số của các biến độc lập x 1 , x 2 , ..., x k . Các hệ số b 0 , b 1 , ... , b k , được chọn để xác suất quan sát của dữ liệu trong mẫu là lớn nhất. Lưu ý rằng phần đóng góp biên của x i vào giá trị của biến phụ thuộc không chỉ đơn giản là b i , như trường hợp trong mô hình hồi quy tuyến tính. Thay vào đó, nó là b i [1 — P(Y)]P(Y), có giá trị tuyệt đối lớn nhất khi P(Y) = 0,5.

[552]Mô hình hồi quy logistic, không giống như mô hình hồi quy tuyến tính, luôn dự đoán các xác suất nằm trong khoảng từ 0 đến 1 (nếu đúng như vậy).

[553]Hãy tưởng tượng rằng bạn hồi quy một biến trên 20 biến khác. Giả sử rằng không có biến độc lập nào trong số 20 biến độc lập có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc. (Các hệ số trong mô hình đúng đều bằng 0.) Tuy nhiên, nếu bạn sử dụng kiểm tra thống kê giới hạn xác suất bác bỏ sai giả thuyết không ở mức 5 phần trăm, thì bạn vẫn có xác suất 0,64 [1 - (0,95) 20 ] bác bỏ ít nhất một giả thuyết vô hiệu.

Nói cách khác, nếu bạn xem qua đủ dữ liệu, bạn chắc chắn sẽ tìm thấy một số mối quan hệ có ý nghĩa thống kê , ngay cả khi không có mối quan hệ thực sự nào tồn tại. Bằng cách buộc bản thân xác định các mối quan hệ lý thuyết trước khi xem dữ liệu, bạn sẽ giảm khả năng bị đánh lừa bởi đặc điểm riêng của mẫu dữ liệu cụ thể của mình. Để xem xét ngắn gọn về những vấn đề này, hãy xem David L. Weimer, “Collective Delusion in the Social Sciences: Publishing Incentives for Empirical Abuse,” Policy Studies Review, Vol. 5, số 4, tháng 5 năm 1986, trang 705-8.

[554]S. Fachetti và F. Geiss, Báo cáo tình trạng thử nghiệm chì đồng vị, Ấn phẩm số EUR8352ZEN (Luxembourg: Ủy ban Cộng đồng châu Âu, 1982).

[555]Để xem xét các thử nghiệm chính sách lớn được tiến hành ở Hoa Kỳ, xem David H. Greenberg và Philip K. Robins, “The Changing Role of Social Experiments in Policy Analysis,” Journal of Policy Analysis and Management, Vol. 5, Số 2, Mùa đông 1986, trang 340-62.

[556]Irwin H. Billick và cộng sự, Dự đoán mức độ chì trong máu ở trẻ em do tiêu thụ xăng (Washington, DC: Bộ Phát triển Đô thị và Nhà ở Hoa Kỳ, 1982).

[557]Michael Rabinowitz và Herbert L. Needleman, “Doanh số chì trong xăng dầu và mức độ chì trong máu cuống rốn ở Boston, Massachusetts,” Lancet, 8/1/1983, tr. 63.

[558]Nhóm nghiên cứu cũng sử dụng dữ liệu từ chương trình sàng lọc chì ở Chicago để ước tính khả năng nhiễm độc như một chức năng của chì xăng đối với trẻ em tiếp xúc và không tiếp xúc với sơn có chì. Họ phát hiện ra rằng chì xăng có hệ số dương đáng kể về mặt thống kê cho cả hai nhóm.

[559], E. Landy, JK .

[560]Kết quả nghiên cứu của họ sau đó đã được công bố trên JL Pirkle, J. Schwartz, JR Landes và WR Harlan, “Mối quan hệ giữa nồng độ chì trong máu và huyết áp và những tác động đến rủi ro tim mạch của nó,” Tạp chí Dịch tễ học Hoa Kỳ, Tập . 121, số 2, 1985, tr 246-58.

[561]Đã nuôi. Đăng ký. 718 (04/01/1985); và 50 Fed. Đăng ký. 13116 (02/04/1985).

[562]Joel Schwartz, Hugh Pitcher, Ronnie Levin, Bart Ostro, và Albert L. Nichols, Chi phí và Lợi ích của việc Giảm Chì trong Xăng: Phân tích Tác động Quy định Cuối cùng, Ấn phẩm Số EPA-230-05-85-006 (Washington, DC: Văn phòng của Phân tích chính sách, EPA, tháng 2, 1985). Vào thời điểm báo cáo cuối cùng được chuẩn bị, Jane Leggett đã rời nhóm dự án. Trong khi chờ đợi, Albert Nichols, giáo sư Đại học Harvard, người đã đến thăm EPA với tư cách là quyền giám đốc của Bộ phận Phân tích Kinh tế, bắt đầu hợp tác chặt chẽ với nhóm để đưa ra tài liệu cuối cùng.

[563]50 Fed. Đăng ký. 9386 (07/03/1985).

[564]Xem Isaac Ehrlich, “The Deterrent Effect of Capital Punishment: A Question of Life and Death,” American Economic Review, Vol. 65, số 3, tháng 6/1975, tr 397-417; và Alfred Blumstein, Jacqueline Cohen, và Daniel Nagin, chủ biên, 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: Viện Hàn lâm Khoa học Quốc gia, 1978).

[565]Xem Charles A. Lave, “Speeding, Phối hợp và Giới hạn 55 MPH,” American Economic Review, Vol. 75, số 5, tháng 12 năm 1985, trang 1159-64; và Peter Asch và David T. Levy, “Liệu độ tuổi uống rượu tối thiểu có ảnh hưởng đến tử vong do tai nạn giao thông không?” Tạp chí Phân tích và Quản lý Chính sách, Tập. 6, Số 2, Mùa đông 1987, trang 180-92.

[566]Xem Eric A. Hanushek, “Ném tiền vào trường học,” Tạp chí Phân tích và Quản lý Chính sách, Tập. 1, Số 1, Thu 1981, trang 19-41.

[567]Các thuật ngữ cơ bản và áp dụng chỉ được sử dụng để thuận tiện. Người ta thừa nhận rộng rãi rằng hai định hướng hướng tới khoa học này chồng chéo lên nhau trong thực tế. Thật vậy, có nhiều bằng chứng ủng hộ kết luận rằng nhiều tiến bộ quan trọng nhất về mặt lý thuyết, phương pháp luận và thực chất trong các ngành khoa học xã hội cơ bản bắt nguồn từ công trình ứng dụng về các vấn đề và xung đột thực tế. Đặc biệt, hãy xem Karl W.

Deutsch, Andrea S. Markovits, và John Platt, Những tiến bộ trong khoa học xã hội, 1900-1980: Cái gì, Ai, Ở đâu, Như thế nào? (Lanham, MD: University Press of America và Abt Books, 1986).

[568]Edgar S. Quade, Phân tích các quyết định công (New York: American Elsevier Publishing, 1975), tr. 69.

[569]So Sđd., tr. 68-82; và Harry Hatry và những người khác, Phân tích Chương trình cho Chính quyền Bang và Địa phương (Washington, DC: The Urban Institute, 1976), Phụ lục B, trang 139-43.

[570]Những hướng dẫn này dựa trên Presentation Planner (Pitsford, NY: Discus Electronic Training, Eastman Technology, 1991).

[571]Bất kỳ ai muốn đạt được năng lực giải quyết những câu hỏi này nên đọc bộ ba tác phẩm đoạt giải thưởng của Edward R. Tufte: Hiển thị trực quan thông tin định lượng (Cheshire, CT: Graphics Press, 1983); Thông tin hình dung (Cheshire, CT: Graphics Press, 1990); và Giải thích trực quan: Hình ảnh và Số lượng, Bằng chứng và Tường thuật (Cheshire, CT: Graphics Press, 1997).