Qua nghiên cứu cho thấy, việc đánh giá các chính sách của chính phủ thường ít được thực hiện, mặc dù các nhà nghiên cứu hàn lâm và một số nhà kinh tế trong các tổ chức tư vấn đã làm rất tốt công việc này. Khi nói đến việc xem xét liệu có nên đưa ra thay đổi chính sách hay không, một trong những công cụ quan trọng nhất là phân tích chi phí – lợi ích (CBA), đã phát triển như một phương pháp tổng hợp để đánh giá chính sách.
Việc tính đến những lợi ích và chi phí có thể phát sinh từ hành động của các cơ quan nhà nước là điều chắc chắn mong muốn nhưng luôn có một nguy cơ là các công cụ sẵn có hoặc là được sử dụng quá máy móc hoặc không được coi trọng mà thay vào đó là được sử dụng như một một làm cho các báo cáo “đẹp” hơn phục vụ cho các mục đích chính trị. CBA có những hạn chế cả về lý thuyết và cách thức áp dụng vào thực tế, và những hạn chế này cũng được đề cập đến.
Việc đánh giá các chính sách kinh tế và xã hội là một hoạt động thúc đẩy tăng trưởng - giữa các nhà nghiên cứu. Các bộ dữ liệu lớn và các kỹ thuật kinh tế lượng cải tiến ngày càng được công khai trên mạng thông tin xã hội dẫn đến sự phục hưng trong kinh tế học ứng dụng. Mặt khác, tương đối hiếm khi các chính phủ và công chức đánh giá các chính sách kinh tế cụ thể một cách tổng thể và hầu như ít khi chúng được đánh giá đúng mức. Điều này không phải do các công chức không biết hoặc không quan tâm đến lượng lớn các đánh giá thực nghiệm về các chính sách. Đó là do các chính phủ không muốn mọi người để ý tới các chính sách của họ quá nhanh vì đôi khi một số chính sách hóa ra bị thất bại. Các chính trị gia thường không sẵn sàng thay đổi chính sách của họ dựa trên bằng chứng hoặc phân tích, nếu điều này đi ngược lại với niềm tin vững chắc của họ hoặc những cam kết trước đó sẽ gây khó khăn hoặc tốn kém về mặt chính trị để từ bỏ. Hơn nữa, mặc dù việc sử dụng các kỹ thuật thẩm định và đánh giá kinh tế đang dần phổ biến ở nhiều quốc gia, tuy nhiên, người đóng thuế và công dân có thể được phục vụ tốt hơn nhiều về số tiền tiết kiệm và kết quả đạt được nếu có nhiều chính sách thực sự dựa trên bằng chứng, thay vì cung cấp “bằng chứng” được điều chỉnh để hỗ trợ các chính sách ưa thích.
Bằng chứng có thể được đưa ra theo hai cách: trước khi một chính sách được đưa ra, để phân tích các tác động có thể xảy ra; và sau khi chính sách đã được thực hiện, để đánh giá xem nó có đạt được mục tiêu và/hoặc có những hậu quả không mong muốn hay không. Hai cách tiếp cận này hợp nhất, vì bằng chứng về quá khứ là một trong những yếu tố đầu vào quan trọng để suy nghĩ về tương lai. Tuy nhiên, chúng được phân biệt và được gọi tương ứng là đánh giá (về quá khứ) và thẩm định (về các chính sách trong tương lai). Các nhà nghiên cứu học thuật và viện chính sách thực hiện đánh giá sâu rộng về tác động của các chính sách bằng cách sử dụng đầy đủ các kỹ thuật kinh tế lượng có sẵn cho các nhà kinh tế học, theo cách nghiên cứu được trích dẫn xuyên suốt cuốn sách này. Chuyên đề này chủ yếu tập trung đánh giá, quá trình suy nghĩ một cách chặt chẽ và theo cách thức được hỗ trợ bởi bằng chứng về việc một chính sách được đề xuất có khả năng tăng phúc lợi kinh tế hay không.
Như đã nêu trên, bản thân các chính phủ thực hiện quá ít đánh giá các chính sách trong quá khứ. Một nghiên cứu đã đăng do Văn phòng Kiểm toán Quốc gia (National Audit Office) của Vương quốc Anh (cơ quan giám sát người nộp thuế) cho thấy rằng các bộ phận chính quyền đã thực hiện rất ít đánh giá về chính sách; trong số 34 nghiên cứu mà báo cáo đã xem xét chi tiết, chỉ có 14 nghiên cứu cung cấp đủ bằng chứng về tác động của chính sách là hữu ích. Các cơ quan chính phủ được yêu cầu tham khảo các đánh giá trước đây khi thực hiện “đánh giá tác động” (hoặc thẩm định) các chính sách mới, nhưng chỉ 15% đánh giá tác động thực sự đề cập đến bằng chứng trong quá khứ. Một báo cáo tương tự vào năm 2017 của Văn phòng Thống kê Chính phủ (Government Accountability Office) của Hoa Kỳ cho thấy chỉ có hai trong năm nhân viên Chính phủ biết về bất kỳ đánh giá nào về bất kỳ chính sách nào được thực hiện trong 5 năm trước đó. Vương quốc Anh đã thành lập một số trung tâm “What Works” - nhóm các nhà nghiên cứu chịu trách nhiệm đánh giá trong các lĩnh vực chính sách cụ thể (chăm sóc sức khỏe, giáo dục, tư pháp hình sự, can thiệp những năm đầu đời, chăm sóc tuổi già, tăng trưởng kinh tế địa phương, phúc lợi). Những điều này đang dẫn đến xây dựng lượng lớn bằng chứng để những hiểu biết trước đây về tác động của các loại chính sách khác nhau không bị mất với mọi thay đổi của Chính phủ.
Vương quốc Anh không phải là quốc gia không đề cao ý kiến của các nhà nghiên cứu trong việc phân tích, đánh giá chính sách - ngược lại, OECD cho rằng họ tốt hơn hầu hết các chính phủ về việc xem xét bằng chứng trong việc xây dựng chính sách. Nhìn vào hồ sơ của các cơ quan hành chính Hoa Kỳ trong việc xem xét ảnh hưởng của các quy định mới đã được lên kế hoạch, Robert Hahn và Paul Tetlock đã viết: “Chất lượng phân tích kinh tế của Chính phủ về các quy định dường như kém xa so với hướng dẫn... Chất lượng của phân tích quy định ở Hoa Kỳ không thay đổi nhiều theo thời gian”. Điều này có thể thay đổi, vì vào đầu năm 2019, Hoa Kỳ đã ký ban hành Đạo luật hoạch định chính sách dựa trên cơ sở bằng chứng, mặc dù vẫn còn phải xem nó sẽ hoạt động tốt như thế nào.
Không có những đánh giá về quá khứ trong chính phủ có nghĩa là hầu hết việc đánh giá được thực hiện bởi các học giả. Một trong những công cụ mạnh mẽ nhất có sẵn cho các nhà kinh tế học là đánh giá kinh tế lượng cẩn thận. Hai hoặc ba thập kỷ qua đã mang lại những tiến bộ to lớn trong kỹ thuật suy luận nhân quả và sự sẵn có của bộ dữ liệu vi mô quy mô lớn. “Dữ liệu lớn” hiện cũng đã xuất hiện, mặc dù nó có thể được sử dụng bao nhiêu để suy luận nhân quả vẫn còn đang tranh cãi; nó chủ yếu được sử dụng để xác định các mối tương quan và các mẫu. Đã có sự gia tăng nghiên cứu, xem xét hiệu quả của các can thiệp chính sách trong quá khứ ở nhiều lĩnh vực của chính sách xã hội và sinh thái, từ hỗ trợ và giáo dục những năm đầu đến lương hưu, từ tội phạm đến chăm sóc sức khỏe, từ nhập cư đến chính sách năng lương. Một nghiên cứu gần đây cho thấy rằng hơn ba phần tư các bài báo trên các tạp chí chuyên ngành hiện nay liên quan đến nghiên cứu thực nghiệm bao gồm một lượng lớn các câu hỏi liên quan đến chính sách. Sự thay đổi thực nghiệm này đã được kích hoạt bởi cuộc cách mạng máy tính, sự sẵn có sau này của dữ liệu và những cải tiến to lớn trong các kỹ thuật kinh tế lượng.
Theo định nghĩa, các ước lượng trong kinh tế lượng cần có dữ liệu và liên quan đến việc xem xét kinh nghiệm trong quá khứ, nhưng kết quả có thể cung cấp thông tin hữu ích về những hệ quả có thể xảy ra của các chính sách trong tương lai miễn là bối cảnh tương tự. Điều đáng quan tâm hơn là nguy cơ quá coi trọng các kết quả kinh tế lượng vốn không cần phải coi trọng đến mức như thế. Ba vấn đề cần được chú ý cẩn thận trước khi đặt quá nhiều sự coi trọng lên các ước lượng:
Ý nghĩa thống kê
Các nhà kinh tế thường dựa một cách máy móc vào việc các hệ số hỏi quy ước lượng có ý nghĩa thống kê hay không, ở mức quy ước 5%. Điều này có ý nghĩa chính thức liên quan đến khả năng xảy ra (hoặc không xảy ra) mà hệ số quan sát giống với giá trị của nó trong giả thuyết không (null hypothesis), với sự thay đổi trong mẫu. Đây là một phép thử về độ chính xác, bị ảnh hưởng nhiều bởi phương sai của mẫu quan sát. Với quy ước xuất bản các bài viết trên tạp chí - kết quả hồi quy có ý nghĩa thống kê - nhiều nhà nghiên cứu cố ý hoặc không điều chỉnh các thông số kỹ thuật và phương pháp ước tính của họ để mang lại ý nghĩa thống kê. Điều mà Stephen Ziliak và Deirdre Me-Closkey gọi là “sự sùng bái về ý nghĩa thống kê” có thể làm sai lệch kết quả và khiến các nhà kinh tế bỏ qua những kết quả tuy không thể vượt qua ngưỡng 6% song lại có ý nghĩa về mặt kinh tế (theo nghĩa thông thưởng của từ này).
Quan hệ nhân quả
Như tất cả những ai từng nghiên cứu về thống kê đều biết, mối quan hệ tương quan không bao hàm quan hệ nhân quả. Hiện nay, trong nền kinh tế, nơi có nhiều vòng phản hồi ảnh hưởng lẫn nhau giữa các biến, rất khó để thiết lập quan hệ nhân quả. Công cụ kinh tế lượng được ưa chuộng để thực hiện phân tích là kỹ thuật biến công cụ (IV). Ví dụ, một người kiếm được bao nhiêu phu thuộc vào thời gian họ dành cho giáo dục, nhưng sự lựa chọn giáo dục lại phụ thuộc vào số tiền mà mọi người có thể kiếm được với các trình độ khác nhau. Để ước lượng tác động của giáo dục đối với thu nhập, cần phải tìm một “công cụ có tương quan chặt chẽ với số năm học nhưng không phải với bất kỳ biến nào khác trong hồi quy. Biến công cụ tốt rất khó tìm; trong ví dụ này, chi phí giáo dục (học phí, chi phí vay của sinh viên) có thể là một khả năng. Một bài báo gần đây cho rằng nỗ lực lớn đặt vào sự ước lượng là lãng phí hoặc tệ đi, vì các ước lượng thường có ý nghĩa sai và nhạy cảm với các giá trị ngoại lai trong dữ liệu.
Sức mạnh
Có thể nói, ở nơi có sức mạnh thống kê cao, sẽ có ít rủi ro xảy ra ở cả âm tính giả và dương tính giả. Một vài nghiên cứu kinh tế lượng thậm chí còn xem xét sức mạnh của các kiểm định mà chúng báo cáo. Cuộc khảo sát kết luận: “Gần 80% các tác động được báo cáo trong các tài liệu kinh tế học thực nghiệm này là phóng đại; thông thường. theo hệ số hai và với một phần ba được thổi phồng thành hệ số bốn hoặc hơn”.
Từ góc độ phúc lợi xã hội, điều quan trọng hơn cả là kinh tế học thực nghiệm phải có sự chính xác, chứ không phải là có thể được xuất bản, nhưng giới học thuật chủ yếu được khuyến khích xuất bản càng nhiều nghiên cứu càng tốt. Cũng như trong các ngành khoa học khác như tâm lý học và thực tế là trong chính ngành thống kê, có một quá trình xem xét nội tâm lành mạnh đã bắt đầu về giá trị của các kết quả thực nghiệm và tình trạng của trí thức khoa học.
Tuy nhiên, với tất cả sự thận trọng, bằng chứng kinh tế lượng tốt là hình thức bằng chứng tiêu chuẩn vàng để cho thấy sự hiểu biết rộng rãi về loại chính sách nào của chính phủ có hiệu quả trong những trường hợp nào - và loại nào không.
2. Về quyền thẩm định
Bước đầu tiên (và có lẽ quá rõ ràng) trong việc phát triển và áp dụng bất kỳ chính sách công nào là phải suy nghĩ thấu đáo về chính sách đó. Các công chức và các nhà kinh tế học thuộc chính phủ thường xuất sắc trong việc phân tích kinh tế mang tính lý thuyết; điều quan trọng là, việc suy nghĩ thấu đảo cần chú ý nhiều hơn đến các vấn đề thực tế về việc thực hiện.
Mục đích là để tăng hiệu quả kinh tế, tìm ra những can thiệp chính sách nào là cần thiết để tối đa hóa lợi ích xã hội ròng. Đây không chỉ đơn giản là một vấn đề xem xét sự thất bại của thị trường và cách hành động của chính phủ có thể khắc phục nó; đúng hơn là đang so sánh chi phí thất bại của thị trường với chi phí thất bại của chính phủ và xác suất của nó, nếu chính phủ quyết định hành động. Thị trường và chính phủ có xu hướng thất bại trong những bối cảnh giống nhau vì những thách thức của hành động tập thể là khó khăn bất cứ khi nào có những đặc điểm như thông tin bất cẩn xứng hoặc ngoại tác. Việc đánh giá hiệu quả lý tưởng cũng nên tính đến sự không chắc chắn, chi phí giao dịch, chi phí nhận thức và các phản ứng hành vi có thể xảy ra; bao gồm các khuyến khích được tạo ra cho tất cả những người có liên quan - các công chức làm việc trong khu vực công cũng như các cá nhân và doanh nghiệp.
Bất kỳ sự can thiệp chính sách nào cũng sẽ có những hậu quả ngoài ý muốn, ở phạm vi rộng hơn. Lịch sử của chính phủ có rất nhiều ví dụ về các chính sách không hiệu quả hoặc phản tác dụng, và với một cái giá phải trả không phải lúc nào cũng được tính đến. Chi phí này bao gồm một số thành phần: chi phí tài chính trực tiếp của chính sách, bao gồm chi phí quản lý, giám sát và thực thi chi phí cơ hội, bao gồm cách mà khu vực công chi tiêu để gây sự chú ý và tiền bạc; và chi phí hiệu quả, áp đặt vào khu vực tư nhân khi các quy định hoặc thuế (ở một thế giới tốt thứ hai) làm thay đổi lợi nhuận hoặc hành vi tối đa hóa độ thoả dụng của họ. Các công chức không có lý do gì để không cố gắng suy nghĩ xem hành động của chính phủ có thể thất bại như thế nào và liệu không có hành động nào - lựa chọn số 0 - có thích hợp hơn với một số hành động hay không. Đó là công việc của họ, khó có thể là bán nó cho một chính trị gia muốn “làm điều gì đó”. Ở nhiều quốc gia, hầu hết các công chức chính sách đều cố gắng thực hiện chính xác điều này, như trong các ví dụ đầy cảm hứng về dịch vụ công mà Michael Lewis mô tả trong cuốn sách Rui ro thứ năm (The Fifth Risk).
Tất cả các chính sách công đều tạo ra kẻ thắng người thua. Do đó, đánh giá ban đầu cũng nên bao gồm các cân nhắc về phân phối và liệu chính sách đề xuất có cần bổ sung với những chính sách khác để bù đắp những hậu quả không mong muốn về phân phối hay không. Mặc dù liệu việc thực thì một chính sách vốn sẽ khiến một số người thua thiệt nốt cuộc có thường mang tính chính trị hay không - và hầu như luôn luôn có những người thua cuộc - các nhà kinh tế học không thể không nghĩ đến sự công bằng và chỉ ra các khía cạnh phân bổ của các chính sách.
Một số vấn đề cần cân nhắc nữa là một đề xuất có tính khả thi về mặt chính trị. Tính toán chính trị là của các chính trị gia, nhưng việc kiểm tra hiểu biết cơ bản là rất quan trọng đối với sự tín nhiệm của các công chức. Có sự xung đột giữa các nhà kinh tế đối với các nhà hoạch định chính trị, lý do là các nhà chính trị thường không quan tâm đến các bằng chứng kinh tế bất lợi liên quan đến các ý tưởng chính sách ưa thích của họ điều này xảy ra thường xuyên hơn, khi chính trị trở nên mang tính chất đảng phái hơn và ý thức hệ mạnh hơn.
Trên thực tế, các chi phí và lợi ích trong tương lai của một chính sách được tính toán như thế nào, các giới hạn của việc thẩm định nên được rút ra như thế nào, cần đưa ra các giả định nào. Vai trò của các phương pháp thực nghiệm trong chính sách công. Bằng chứng từ việc đánh giá các chính sách trong quá khứ và hiện tại sẽ cung cấp thông tin cho các quyết định về chính sách mới như thế nào.
3. Phân tích chi phi - lợi ích
Công cụ hằng ngày của các nhà kinh tế học trong chính phủ để phân tích một chính sách tiềm năng - mặc dù so với kinh tế lượng thì công cụ này có mức độ giới hạn hơn nhiều khi dạy cho sinh viên kinh tế - chính là phân tích chi phí - lợi ích (CBA) (đôi khi được gọi là phân tích lợi ích - chi phí hay BCA).
CBA có mặt ở khắp nơi trong cuộc sống, mặc dù thường chỉ diễn ra ngầm. Khi phải quyết định đưa ra một sự lựa chọn, một con dường (một sự lựa chọn khác). Một doanh nghiệp nhỏ có nên đầu tư vào một chiếc máy mới, hay phải chăng rủi ro không đạt được doanh số bán để biện minh cho điều đó là quá lớn? Chính quyền địa phương có nên đầu tư vào việc nâng cấp con đường hay thay vì đó nên chăng đầu tư vào cải thiện các dịch vụ trường học? Bạn có nên băng qua đường để đến cửa hàng, bất chấp nguy cơ bị xe đâm hay không?
Nguồn gốc của CBA bắt nguồn từ một kỹ sư dân dụng người Pháp ở thế kỷ XIX, Jules Dupuit, người mà vào năm 1848 đã thẳng thắn đưa ra một quan điểm rằng đầu tư công vào các dự án giao thông, chẳng hạn như kênh và cấu, phải tạo ra tiện ích tối đa. Alfred Marshall, một trong những nhà kinh tế học hàng đầu thời kỳ đầu thế kỷ XX, đã khẳng định điều này. Việc sử dụng CBA trong giao thông vận tải đã được đưa vào hơn nữa bởi Đạo luật Điều hướng Liên bang Hoa Kỳ năm 1996, đạo luật này yêu cầu lợi ích của một dự án được tài trợ công phải vượt quá chi phí, dẫn đến việc Lực lượng Kỹ sư Lục quân Hoa Kỳ phát triển một kỹ thuật để thực hiện đánh giá này. Các nhà kinh tế tiếp tục nghiên cứu công việc của các kỹ sư trong việc phát triển cách tiếp cận hiện đại đối với CBA.
Gần đây hơn trong chính sách công, sự phổ biến của các kỹ thuật CBA vượt xa các dự án kết cấu hạ tầng bắt nguồn từ một trong những thảm họa môi trường lớn nhất trong lịch sử Hoa Kỳ, vụ tràn hơn mười triệu gallon dầu bởi tàu container Exxon Valdez ở vùng biển Prince William Sound hoang sơ tại Alaska vào ngày 24 tháng 3 năm 1989. Vấn đề bồi thường liên quan đến hành động pháp lý, đã thúc đẩy sự chú ý mới đến việc đánh giá thực nghiệm về chi phí và lợi ích. Đặc biệt, các con số nên được đưa ra như thế nào về lợi ích và thiệt hại đối với môi trường, khi không có thị trường cho các loài chim biển đẹp hoặc khỏe mạnh, và các tác động ngoại tác lớn tiềm tàng? Nhận thức rằng không có sự đồng thuận về cách thực hiện điều này đã khiến Cơ quan Quản lý Khí quyển và Đại dương Quốc gia Hoa Kỳ thành lập một ủy ban gồm các nhà kinh tế lỗi lạc để xem xét cách cải thiện các kỹ thuật. Ủy ban do hai nhà kinh tế học đã từng đạt giải Nobel, Kenneth Arrow và Robert Solow điều hành, đã đưa ra kết luận báo cáo năm 1993 rằng: nếu được thực hiện với sự quan tâm thích đáng - các phương pháp dựa trên khảo sát (được gọi là định giá ngẫu nhiên, được mô tả dưới đây) sẽ cho phép so sánh chi phí và lợi ích trong những trường hợp như vậy.
Phần lớn tư tưởng về CBA kể từ đó diễn ra trong lĩnh vực chính sách và kinh tế học môi trường. Tuy nhiên, nó cũng mở rộng hơn đến việc xem xét các quy định trong các lĩnh vực khác, ngoài bảo vệ môi trường. Một số chính phủ hiện yêu cầu thực hiện CBA cho các khoản đầu tư lớn, chẳng hạn như các dự án kết cấu hạ tầng. Bộ Tài chính Vương quốc Anh yêu cầu phải áp dụng CBA cho tất cả các đề xuất chi tiêu chính của Chính phủ (sử dụng các kỹ thuật được nêu trong Sách Xanh). Chính phủ Liên bang Hoa Kỳ yêu cầu áp dụng CBA cho các quy định chính được đề xuất. CBA được áp dụng cho một loạt các hành động và chính sách của chính phủ, bao gồm các dự án giao thông, chi tiêu y tế, phê duyệt các loại thuốc và dược phẩm mới, bảo vệ môi trường và các quy định về an toàn.
Nguyên tắc là đơn giản, nhưng tất nhiên việc thực hành rất phức tạp. Có các bước như sau:
- Xác định các tùy chọn chính sách phù hợp (Giới thiệu một quy định mới, hay giữ nguyên mọi thứ: Xây dựng một cây cầu mới, hay gắn bó với cái hiện có đang bị tắc nghẽn?).
- Quyết định phạm vi liên quan (quốc gia hay địa phương? Có tính đến các yếu tố ngoại cảnh xã hội hay moi trường không?).
- Đặt thời gian phù hợp cho việc đánh giá (có thể từ 5 đến 10 năm đối với quy định về an toàn người tiêu dùng; 20 năm đối với đề xuất giáo dục những năm đầu đời; 60 năm cho một cây cầu; một hoặc hai thế hệ cho các chính sách về biến đổi khí hậu).
- Dự đoán tất cả các biến số liên quan trong khoảng thời gian đó (số học sinh, khả năng tăng trưởng giao thông, chỉ tiêu của người tiêu dùng cho mặt hàng được đề cập, nhu cầu năng lượng,...), có thể lần lượt yêu cầu dự báo các biến số khác (tăng thu nhập, dân số).
- Sử dụng các biến số này để dự báo lợi ích kinh tế và chỉ phí của đề xuất trong khoảng thời gian liên quan - điều mà cũng như nhiều vấn đề khác đòi hỏi:
- Chọn giá để tính giá trị, thường là giá thị trường trừ khi rõ ràng có các yếu tố ngoại tác quan trọng (như sẽ có trong các chính sách môi trường),
- Ghi nhớ tính đến các chi phí cơ hội liên quan.
- Giảm chi phí và lợi ích trong tương lai so với lựa chọn thời điểm xác định bằng cách sử dụng tỷ lệ chiết khấu thích hợp cho các giá trị trong tương lai để tính giá trị hiện tại ròng.
- Với các giả định và sự không chắc chắn tiến hành phân tích độ nhạy bằng cách thay đổi các biến và giả định chính.
Ở mỗi bước, có những phán đoán và lựa chọn cần thực hiện.
Thiết lập phạm vi của CBA
Ba bước đầu tiên liên quan đến phạm vi của phân tích. Yếu tố then chốt trong việc thực hiện CBA trên thực tế nằm trong từ phù hợp (relevant) ở bước đầu tiên ở trên. Phạm vi của phân tích là gì? Đâu là giới hạn, bao gồm cả thời gian, được đặt ra đối với chi phí và lợi ích đang được tính đến? Đây là một vấn đề của sự phán đoán.
Việc lựa chọn giới hạn thời gian nên phụ thuộc vào thời điểm các lợi ích và chi phí có khả năng giảm xuống, và đặc biệt là lợi ích của một dự án đầu tư khi phần lớn chi phí phải trả trước. Các đơn vị thời gian (tháng, năm?) cần phải được trình bày rõ ràng. Dòng thời gian cũng quan trọng: ví dụ, chi phí phát sinh sớm và ít lợi ích cho đến sau này? Điều này ảnh hưởng đến việc tính toán lợi ích rộng theo thời gian khi được định giá bằng đồng tiền ngày nay. Về mặt lý thuyết, không khó để lựa chọn được giới hạn thời gian, nhưng điều đó rõ ràng phải phụ thuộc vào bối cảnh.
Đối với vấn đề thiết lập các giới hạn phân tích của một thẩm định, vẫn còn có chút ít khó khăn ở phương diện lý thuyết. Ví dụ, khi xem xét đề xuất nâng cấp một con đường, chi phí xây dựng và bảo trì nó tương đối đơn giản, và rõ ràng là những người sống cạnh một con đường sẽ trở nên bận rộn và ổn ào hơn. Nhưng liệu đánh giá có bao gồm chi phí cơ hội của việc không thể tiến hành một kế hoạch phát triển nhà ở bên cạnh con đường rộng hơn, hoặc việc kinh doanh thất bại trong một trung tâm mua sắm nằm cạnh con đường gần đó sẽ ít người lui tới hơn nếu nâng cấp tiếp tục? Hay phải chăng chi phí môi trường cũng sẽ khiến người ta dễ dàng sử dụng ôtô hơn là đi tàu hoả? Tương tư, những lợi ích nên bao gồm thời gian tiết kiệm được của những người sẽ được tận hưởng một chuyến đi ít tắc nghẽn hơn, vậy còn hoạt động kinh tế tiềm năng bổ sung ở hai thị trấn được nối với nhau bởi con đường được nâng cấp thì sao? Hoặc việc giảm giao thông ổn ào trên các tuyến đường gần đó? Cũng như trong rất nhiều lĩnh vực lựa chọn chính sách khác, chẳng hạn như chính sách cạnh tranh, điều quan trọng là lựa chọn được dũng tình huống phản thực tế.
Những câu hỏi này làm nổi bật một vấn đề với tất cả các CBA: mặc dù CBA thường được trình bày như một dạng phân tích kỹ thuật và thực sự thường mang tính kỹ thuật cao khi thực hiện, kết quả cuối cùng liên quan đến các lựa chọn mang tính phân phối - và do đó mang tính chính trị. Đánh giá luôn luôn liên quan đến người thắng và kẻ bại, và cùng với đó là những thành quả đạt dược và những mất mát của họ. Tuy nhiên, CBA là một công cụ được sử dụng thường xuyên trong chính sách công được trình bày như một đánh giá kỹ thuật khách quan. Nhưng cũng có một sự phán đoán mang tính phân phối ngầm liên quan đến việc cần nhắc từng đồng đôla hoặc bảng Anh của những thành quả đạt được và những mất mát trong phép tính. Đây là lý do tại sao các dự án gây tranh cãi vốn mang lại gánh nặng chi phí cho một số cá nhân – có lẽ họ phải đối mặt với một con đường mới, quan trọng ở cuối khu vườn yên bình của họ - được coi là mang tính chính trị hơn là kinh tế hoặc kỹ trị. Chỉ dựa vào khái niệm hiệu quả Pareto không giúp ích gì cho các đánh giá CBA thực tế.
Có vẻ như không sai khi khẳng định rằng phạm vi của các CBA phải tương đối hẹp, hoặc luôn luôn phải xem xét “tính phù hợp". Thế nhưng, có rất nhiều ví dụ về các dự án lớn trong quá khứ sẽ không thể tiếp tục nếu áp dụng một CBA tương đối hẹp. Nhiều nền kinh tế phương Tây vẫn đang sử dụng những hạ tầng được xây dựng cách đây 30 hoặc 100 năm - một số hạ tầng (như Ga tàu điện ngầm London và Tàu điện ngầm Paris) thậm chí còn được xây dựng từ thời Victoria. Ví dụ, kỹ sư thành phố Joseph Bazalgotte bắt đầu xây dựng hệ thống cống của London vào năm 1860, sau một trận dịch tả và Đại hội thối năm 1858 do nước thải không được xử lý ở sông Thames. Đó là một phân tích kỹ thuật có quy mô lớn liên quan đến việc xây dựng Kè dọc sông cũng như khoảng 14.000 dặm đường hầm dưới lòng đất trong và xung quanh Thủ đô. Vào thời điểm hệ thống công của Joseph Bazalgette được hoàn thành vào năm 1863, giá trị công suất của nó phải được 150 năm - chỉ tính đến thời điểm hiện tại hệ thống này đang được nâng cấp lần đầu tiên - và nó có giá tương đương hơn 200 tỷ bảng Anh theo thời giá ngày nay. Các dự án như vậy sẽ chỉ vượt qua rào cản CBA nếu chúng có đưa ra được một sự đánh giá sáng suốt về phạm vi phù hợp hoặc quãng thời gian có thể là bao nhiêu. Nhưng điều này không có nghĩa là chúng không bao giờ tiếp tục được nữa. Thế giới hiện đại sẽ ở đầu nếu không có tầm nhìn của thời Victoria?
Thách thức càng khó khăn hơn nếu dự án hoặc quy định đang được thẩm định có khả năng dẫn đến những thay đổi đáng kể trong động cơ và hành vi của người dân, vì điều này làm cho việc dự đoán về các lợi ích trong tương lai (nói riêng) rất khó khăn. Công thức để tiến hành CBA chỉ chính xác khi xem xét các thay đổi biên, gia tăng (bởi vì nó là một phép gần đúng tuyến tính với một công thức phức tạp hơn, và do đó chỉ có giá trị khi xem xét các chuyển động nhỏ ra khỏi vị trí hiện tại). Nếu tương lai liên quan đến những thay đổi phi tuyến tính (và có khả năng lớn), hoặc sự gián đoạn (thay đổi bước), thì lợi ích ròng “thực sự” có thể rất khác so với con số CBA được tính toán. Đây là một vấn đề cụ thể trong bối cảnh đánh giá môi trường, chẳng hạn, khi các điểm giới hạn có thể xảy ra hoặc có khả năng xảy ra (chẳng hạn như các loài giảm xuống dưới mức quần thể sống sót sinh thái hoặc sự tăng nhẹ của nhiệt độ toàn cầu dẫn đến những thay đổi lớn trong hệ thống khí hậu). Nhưng đó cũng là điều cần cân nhắc trong bối cảnh các dự án hạ tầng lớn thay đổi rõ ràng hành vi của người dân.
Lựa chọn tỷ lệ chiết khấu
Kết quả của các CBA thường cực kỳ nhạy cảm với con số thực tế được sử dụng cho tỷ lệ chiết khấu. Hãy nghĩ về một dự án có lợi nhuận ròng tiềm năng là 1 USD trong năm nay và 1 USD trong năm tới. Tổng giá trị hiện tại ròng trong 2 năm là 1,96 USD với tỷ lệ chiết khấu 4% và 1,91 USD với tỷ lệ chiết khấu 10% (1 USD cộng với 1/1,04 USD trong trường hợp đầu tiên và 1 USD cộng với 1/1,10 USD trong trường hợp thứ hai). Những khác biệt này có vẻ nhỏ, nhưng sức mạnh của lãi kép có nghĩa là khoảng cách giữa các thời điểm lợi ích rừng sử dụng các tỷ lệ chiết khấu khác nhau sẽ tăng lên nhanh chóng. Sau 5 năm, NPV là 4,17 USD với tỷ lệ chiết khấu 10% so với 4,62 USD với tỷ lệ chiết khấu 4%. Có sự khác biệt lớn đối với các đánh giá dài hạn tùy thuộc vào việc lựa chọn tỷ lệ chiết khấu. Ngoài ra, các dự đoán về chi phí và lợi ích cũng trở nên không chắc chắn hơn, tính toán càng xa trong tương lại. Vì vậy, hệ số trong một khoản phí bảo hiểm để giải thích cho sự không chắc chắn dẫn đến các đánh giá khác nhau nhiều hơn.
Độ nhạy của phép tính với các tỷ lệ chiết khấu khác. nhau có nghĩa là có nhiều cuộc thảo luận về sử dụng tỷ lệ thích hợp. Việc lựa chọn tỷ lệ phụ thuộc một phần vào bởi cảnh. Lãi suất thị trường tài chính không phù hợp với hầu hết các bối cảnh khu vực công, đặc biệt là do việc đánh thuế cần phải được tính đến các nhà đầu tư tư nhân có thể sẽ phải trả thuế trên lợi nhuận của họ. Nhìn chung, khu vực công nên chọn mức chiết khấu thấp hơn vì một số lý do. Các cơ quan khu vực công hoặc các tổ chức phi lợi nhuận được cho là kiên nhẫn hơn các nhà đầu tư tư nhân, hoặc có khoảng thời gian dài hơn. Tỷ lệ được chọn cũng phải phản ánh chi phí cơ hội của số tiền được sử dụng để tài trợ cho một khoản đầu tư. Các cân nhắc khác cũng áp dụng vào các dự án khu vực công. Một là liệu nền kinh tế có đang phát triển hay không, bởi vì nếu mọi người sẽ khá giả hơn nhiều trong tương lai, thì chúng ta - những người đóng thuế nghèo hơn có thể muốn được đền bù tốt hơn ngay bây giờ cho một khoản đầu tư có lợi cho họ. Chúng ta cũng có thể muốn kết hợp các quan điểm về việc liệu chúng ta có quan tâm đến mọi người trong tương lai ít hơn chúng ta quan tâm đến bản thân hay không.
Đôi khi, tỷ lệ lãi suất đối với tài sản dài hạn không có rủi ra, chẳng hạn như trái phiếu Chính phủ, được sử dụng trong các CBA. Tuy nhiên, nói chung, tỷ lệ lý tưởng để được chọn cho các CBA của Chính phủ - đặc biệt là đối với các câu hỏi liên quan đến tầm nhìn dài hạn, chẳng hạn như các chính sách môi trường - dựa trên công thức tỷ lệ chiết khấu xã hội. năm 1928 do Frank Ramsey đặt ra và được gọi là quy tắc Ramsey.
Nhu cầu về một tỷ lệ chiết khấu xã hội khác với bất kỳ lãi suất tư nhân nào là do một số yếu tố: lãi suất thị trường được quan sát sẽ không có quan điểm liên thế hệ; thế hệ tương lai không có tiếng nói trong các quyết định chính sách hiện tại; và thời gian dài liên quan đến sự không chắc chắn lớn hơn. Công thức, rút ra từ công trình nghiên cứu của Ramsey về tăng trưởng kinh tế tối ưu trong dài hạn, trực quan nói rằng lãi suất tối ưu mà xã hội sẽ trả để cung cấp số tiền tiết kiệm và đầu tư tối đa hóa sản lượng xã hội theo thời gian phụ thuộc vào sự tăng trưởng của tiêu dùng, bao nhiều tiện ích bổ sung mà tiêu dùng bổ sung mang lại và mức độ quan tâm của mọi người về hạnh phúc của mọi người trong tương lai.
Tuy nhiên, việc lựa chọn các số liệu thực tế còn nhiều tranh cãi. Ví dụ, có một khía cạnh đạo đức rõ ràng: Chúng ta có nghĩ rằng những người trong tương lai “đáng giá” hơn chúng ta không? Nếu không, và chúng ta tin rằng trọng lượng đạo đức tương tự nên được trao cho những người trong tương lai như những người còn sống hiện tại, nó nên được đặt bằng 0 hoặc ít nhất là rất thấp. Một số nhà kinh tế thích sử dụng cách tiếp cận “mô tả” và suy ra các giá trị cho ô từ hành vi quan sát được.
Ví dụ:
Sự bất đồng về lựa chọn tỷ lệ chiết khấu là gay gắt nhất trong bối cảnh vấn đề môi trường. Sự bất đồng này được đưa ra trong cuộc tranh luận về Báo cáo kinh tế về biến đổi khí hậu của Tạp chí Stern Review năm 2006, một báo cáo mang tính bước ngoặt của Kho bạc Vương quốc Anh. Báo cáo lập luận cho một tỷ lệ chiết khấu xã hội là 1,4% (8 = 0,1%, g=1.3 và n = 1). Một con số thấp hơn tỷ lệ chiết khấu xã hội làm cho chi phí thiệt hại môi trường ròng trong tương lai lớn hơn nhiều và tương tự đối với lợi ích ròng của việc ngăn chặn nó ngay bây giờ. Các nhà kinh tế khác phản bác những con số thấp này; William Nordhaus đề xuất ô = 1,5% và n = 2, hơn gấp đôi con số của Stern ở cùng một dự báo về tăng trưởng. Partha Dasgupta đề xuất n nên lên đến 4, phản ánh mối quan tâm lớn hơn đối với bất bình đẳng thu nhập (bao gồm cả theo thời gian), ngay cả với mức thấp ô cũng đưa ra tỷ lệ chiết khấu xã hội cao hơn so với đề xuất của Stern. Tỷ lệ chiết khấu xã hội 1,4% thay vì 6% sẽ nhân lên gấp sáu lần giá trị chiết khấu của thiệt hại khí hậu trong tương lai trong 100 năm kể từ bây giờ”. Các tính toán trong bối cảnh biến đổi khí hậu càng trở nên khó khăn hơn bởi những bất ổn liên quan đến dự đoán các biến số kinh tế và khoa học, bao gồm nồng độ CO, và các khí nhà kính khác. Các nhà kinh tế và các nhà khoa học khí hậu sử dụng các hệ thống phương trình, các mộ hình đánh giá tích hợp, để cố gắng nắm bắt nhiều mối quan hệ và phản hồi giữa các biến số kinh tế và khí hậu liên quan”. Có một số, được gọi bằng các từ viết tắt như DICE, PAGE (được sử dụng trong Stern Review) và FUND. Các mô hình phức tạp hơn cố gắng kết hợp các ảnh hưởng bổ sung, ít có khả năng dự đoán hơn, chẳng hạn như đổi mới công nghệ và những thay đổi trong sở thích xã hội. Mặc dù vậy, tất cả các mô hình đều thống nhất rằng để hạn chế nhiệt độ toàn cầu tăng lên đến 2°C hoặc thấp hơn, lượng khí thải CO, cần phải giảm nhanh chóng kể từ bây giờ.
4. Lựa chọn công thức chiết khấu
Công thức NPV sử dụng chiết khấu theo cấp số nhân tiêu chuẩn, có nghĩa là mọi người không quan tâm đến việc có 100 USD bây giờ, 110 USD trong một năm và 121 USD trong hai năm. Giá trị của lợi ích rộng trong tương lai giảm theo tỷ lệ không đổi trong mỗi khoảng thời gian trì hoãn. Có một số bằng chứng rằng mọi người thấy dạng chiết khấu hyperbol trực quan hơn, vì trong thực tế, nhiều người thiếu kiên nhẫn hơn về những hy sinh trước mắt nhưng kiên nhẫn hơn về tương lai hàm ý trong công thức chuẩn. Như đã đề cập ở trên, phương thức chính thức của chính phủ thường sử dụng các hàm bậc thang (step functions) với tỷ lệ chiết khấu giảm dần theo các bước trong khoảng thời gian ngày càng dài, điều này đi theo một cách nào đó để thừa nhận điều này. Khi đánh giá các ước tính về một cái gì đó như thiệt hại biến do phát thải khí CO, trong các khoảng thời gian dài tới 200 năm hoặc 400 năm, việc lựa chọn kỹ thuật tạo ra sự khác biệt đáng kể. Sử dụng công thức chuẩn, giá trị hiện tại của lợi ích ròng trong tương lai giảm xuống giá trị thấp trong một thời gian ngắn. Sử dụng công thức chiết khấu hyperbol (với các giá trị tham số thích hợp), hoặc sự không chắc chắn không hợp nhất tăng theo thời gian, hoặc bất đồng sử dụng tỷ lệ chiết khấu phù hợp, hoặc đặt nặng hơn vào ý kiến của những người quan tâm hơn là tất cả các điều chỉnh đưa ra nhiều trọng số hơn đổi với chi phí ròng và lợi ích ròng trong tương lai xa hơn.
5. Kết hợp các điểm phi tuyến tính trong phương pháp CBA
Sự khác biệt do các lựa chọn về tỷ lệ chiết khấu và chương trình ưu đãi đóng vai trò quan trọng trong một số trường hợp, và có thể theo cách không đối xứng. Ví dụ, nếu xem xét đầu tư để bảo tồn một hệ sinh thái và xem xét chi phí và lợi ích lâu dài, khả năng vượt quá mức mà sự suy giảm hơn nữa của một loài sẽ gây ra sự sụp đổ hệ sinh thái có thể khiến người ta có xu hướng thân trong và sử dụng một tỷ lệ chiết khấu thấp hơn - do đó, một cách trực giác, thận trọng hơn sẽ dẫn đến những hành động kịch tính hơn ngay bây giờ. Trong khi nếu xem xét một kế hoạch cải thiện đường sá trong vòng 10 năm, rủi ro của việc đưa ra quyết định “sai lầm” về tỷ lệ chiết khấu (đặt quá nhiều hoặc quá ít trọng số vào lợi ích ròng của khoản đầu tư) có thể đối xứng.
Như đã lưu ý trước đó, công thức CBA là một công thức tuyến tính gần đúng với một công thức phi tuyến tính phức tạp hơn, vì vậy nó chỉ có khả năng gắn với ước tính về lợi ích rồng thực sự khi xem xét các thay đổi cận biên. Tuy nhiên, điều quan trọng nhất là phải có một số phương pháp có cấu trúc để đánh giá các thay đổi chính sách lớn hoặc các dự án đầu tư, chứ không phải các phương pháp kế hoạch. Các nhà kinh tế môi trường đã đặc biệt quan tâm đến việc đánh giá các thay đổi phi tuyến tính, không cận biên, chẳng hạn như khả năng tăng tốc của thiệt hại gần các điểm tới hạn, và đã chỉ ra rằng phương pháp CBA tiêu chuẩn có thể dẫn đến sai lầm nghiêm trọng cả về lý thuyết và thực hành. Không cần phải nói đến những thay đổi phi tuyến tính, không cận biên có thể được tuân thủ nhiều hơn so với phương pháp tuyến tính được sử dụng trong chính sách công hàng ngày, nhưng nó nên được áp dụng rộng rãi hơn trong các bối cảnh liên quan, chẳng hạn như các dự án kết cấu hạ tầng lớn và đánh giá môi trường.
Robert W, Hahn (2019), “Building on Foundation for Evidence- Bassed Policy”, Science 364, no 6400: 534-535
Cass Sunstein (2018), The Cost- Benefit Revolution, MIT Press.
HM Treasure (2018), “Contigent Valuation: From Dubious to Hopeless,” Journal of Economic Perspectives 26, no.26: 43-56