不確定世界中的公共政策：分析和決策（簡體書）

公共政策的倡導者經常宣稱“有研究表明”一個特定的政策是可取的。但是，他們所使用的研究方法可靠嗎？以及分析結果如何影響公共政策的形成？這些公共政策涉及面極廣，從疫苗接種政策到最低工資政策再到FDA的藥物審批政策。目前的政策是基於不可靠的分析做出的。由於沒有考慮真實世界的不確定性，政策分析似乎是利用了精准的理論分析結果“誤導”了決策制定者。《不確定世界中的公共政策：分析和決策》對這一現狀進行了批評，並且提出了一項如何改進政策研究以及決策者如何使用政策研究的建議。書中沒有高深的數學模型，作者希望用一種大家都可以看懂的方式闡述當前不確定世界中複雜的公共政策問題，書中選取的很多政策案例如最低工資、學前教育等都具有很強的啟示性，對於我們理解現實世界中的公共政策問題有很大的幫助。

查理斯·F.曼斯基（Charles F.Manski），麻省理工學院經濟學博士，西北大學經濟系校董事會講席教授，美國科學院院士，英國科學院院士，美國藝術與科學院院士，計量經濟學會院士，美國科學促進協會成員，美國經濟學會傑出會員，曾任職於美國國家研究委員會。

主要研究領域包括：計量經濟學、理性選擇理論、判斷和決策以及社會政策分析。作為預測和決策方面的專家，他開啟了計量經濟學“部分識別”（partial identification）研究的大門，將社會互動理論推上了一個新高峰。2015年，其因“對於部分識別的描述和社會互動的經濟學分析”而入選“湯森路透引文桂冠獎”。

當同事們問我過去幾年都在忙什麼時，我會介紹我正在進行的研究，然後告訴他們，我面臨的最大挑戰就是我決心盡可能用文字寫一本書。他們通常會困惑地看著我，覺得我的想法很奇怪。我向他們解釋說，這本書是大眾讀物，能少用數學專業術語就盡量少用，最好能完全不用。我接著說，社會需要面對政策形成中的不確定性。過去二十年，我主要研究可信的政策分析和決策方法，現在我感到我的觀點已經趨於成熟，足以引起社會科學家這一專業團體之外的廣大民眾關注了。
我已經竭盡全力完成此書，希望結果不辜負我的努力。很高興再次與哈佛大學出版社的邁克-阿倫森（Mike Aronson）進行合作，在整個寫作過程中他都非常信任我。我還要感謝馬特·馬斯廷（Matt Masten）、約翰·佩珀（John Pepper），以及各位評論者對書稿所提出的寶貴意見。我也十分感謝國家科學基金會（National Science Foundation）通過SES-0911181資助項目對本書提供的資金支持。

導論

拉姆斯菲爾德和知識的局限性

使用政策分析做出明智的決策

本書結構

 

第一部分 政策分析

1 基於不可信論斷的政策分析

1．1 政策分析的邏輯和可信度

1．2 對確定性論斷的激勵因素

1．3 傳統的論斷

1．4 衝突的論斷

1．5 將科學與宣導混為一談的論斷

1．6 期望性的推斷

1．7 不合邏輯的論斷

1．8 媒體誇大的報導

2 預測政策結果

2．1 威懾與死刑

2．2 分析處理反應

2．3 預測強制實施一項處理方法的政策結果

2．4 相同的處理單元

2．5 相同的處理組

2．6 實踐中的隨機實驗

2．7 觀察研究中的隨機處理選擇

2．8 理性處理選擇的模型化

3 預測行為

3．1 所得稅與勞動供給

3．2 離散選擇分析

3．3 預測不確定條件下的行為

3．4 對理性選擇的不同觀點

 

第二部分 政策決策

4 使用不完備知識進行規劃

4．1 醫治未知痘病

4．2 決策理論的要素

4．3 決策標準

4．4 運用不完備犯罪預防知識制定搜查政策

4．5 運用不完備療效知識制定疫苗接種政策

4．6 理性決策和合理決策

5 多元化處理選擇

5．1 給一個總體分配兩種處理

5．2 多元化和平等對待

5．3 自適性的多元化

5．4 跨越時空的多元化方法

5．5 自適性的局部藥品審批

5．6 集體決策程式

5．7 自由選擇

6 政策分析與決策

6．1 分析與決策之間的隔離機制

6．2 如何做得更好

 

附錄A 運用不同決策標準醫治未知痘病得到的結果

附錄B 用最小最大後悔標準分配現有療法與新療法

附錄C 對兩種處理反應都不完全瞭解時的處理選擇

 

參考文獻

2.6.2遵從
如果參與者接受了分配給他們的處理方案，那麼這個參與者是遵從實驗分配的。實際上，實驗參與者可以選擇不遵從分配給自己的方案。考慮一下食品藥品管理局藥品審批程序中的隨機臨床試驗：提供一些藥品給參與試驗者，指導他們按照要求服用。然而，有些人也許不遵從要求。
曼斯基（2007a，chap.7）認為，由於不能假設參加實驗者全都會遵從要求，只能在部分實驗者遵從的情況下得到數據，再從這些數據中推斷強制推行一項特定政策（處理方法）的區間預測結果。這種情形和我在2.3部分討論的量刑與再次犯罪之間的關係這一問題類似。下面，我探討一個關於勞動力市場政策的實驗。
1.伊利諾伊州的失業保險實驗
伊利諾伊州的失業保險實驗是在1984-1985年進行的。這一實驗向新失業的人員隨機提供兩種保險：傳統的失業保險（unemployment insurance，UD，或者工資補貼型失業保險，即如果失業人員在11個星期內找到了全職工作，則將失業保險作為工資補貼支付給向他們提供工作的雇主。問題的關鍵是失業人員能否在規定時間內找到工作。
失業人員是否遵從這樣的保險規定是一個重要問題，因為是否參與工資補貼型的失業保險是自願的。實際上，32%被分配到工資補貼型·失業保險的人轉而選擇了傳統的失業保險（Dubinand River，1993）。
假定目標是預測所有失業者都接受了工資補貼型的失業保險時的結果。這一政策的可能結果只有兩種：失業者要么在11週之內找到了工作，要么仍然沒有找到工作。但是，這個實驗只揭示了接受了工資補貼型失業保險的68%的失業者的結果，而沒有揭示剩下的32%不願接受這一規定的失業者的結果。因此，由於缺乏關於不遵從規定的人的假定，實驗數據得出的就業成功率就有一個0，32的間斷。
在只有部分人遵從規定的實驗中，研究者經常做出的是有關處理反應的點預測，不是區間預測。為了這樣做，一些研究者必須對不遵從情況作出假設。其他研究者不試圖預測實施一項特定處理方案的政策結果。我接下來討論有關上述兩種做法的典型案例。
2.隨機性的遵從
假設一個人知道哪些參加實驗者會遵從要求，哪些人不會遵從要求。在伊利諾伊州的失業保險實驗中，我們可以得到上述信息，因為每個失業者必須報名參加兩種失業保險類型中的一個。但是在隨機臨床試驗中，我們不知道一個參加者是否會遵從相關要求，因為他們可以自己管理自己的實驗，而且他們可能不會準確報告自己的行為。
研究者經常假設遵從者組和不遵從者組有相同的處理反應分佈，然後可以說遵從是隨機的。在這一假定下，從遵從特定處理方案的組中得到的結果分佈與整個總體的結果分佈是一樣的。
問題是這一假設的可信性有多大。個人通常都會遵從分配給自己的處理方案，但是也有理由認為選擇遵從與選擇不遵從的人會有不同的處理反應分佈。
伊利諾伊州的失業保險實驗表明，失業者會將工資補貼型失業保險視為侮辱性的。因此，在被分配了工資補貼型失業保險的失業人員中，那些相信即使沒有工資補貼也能找到工作的人會選擇較少地遵從，而認為就業前景黯淡的人會選擇更多地遵從。在隨機臨床試驗中，認為醫療條件沒有改善的參與者不會遵從分配給自己的處理方案，而認為醫療條件有改善的參與者會遵從該處理方案。
3.意向性的處理
研究者有時不會試圖預測強制實施一項特定處理方法的政策結果。相反，他們強調研究目標，這一目標使得不遵從在邏輯上是不可能的。考慮一種常見的情形，A是現有的處理方案，群體中所有成員都可使用；B是新處理方案，只給被分配了此方案的實驗者使用。研究者有時會預測讓人們自行選擇B方案的政策結果，而不是預測強制實施B方案的政策結果。他們把隨機分配B方案解釋為“給參與者提供選擇”而不是“強制其參加”。因此在這一分配方式下，不遵從現像在邏輯上是不可能出現的。這種提供處理方案選擇的方式被稱為“意向性的處理”。
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