증거 기반 정책

Evidence-based policy
정책 기반 증거 작성, 정책에 따라 이미 결정된 것을 지원하기 위해 수행된 연구 또는 경찰 부서에 대한 증거 기반 정책 수행과 혼동하지 마십시오.
시리즈의 일부
근거에 근거한 프랙티스

증거 기반 정책은 정책 결정이 엄격하게 확립된 객관적 증거에 기초하거나 이에 의해 통지되어야 한다고 제안하는 공공 정책의 아이디어이다.이데올로기, 상식, 일화, 직관에 기초한 정책 수립과 암묵적인 대조를 이룬다.그것은 효과적인 이타주의 운동과 동등한 정부이다.증거 기반 정책은 RCT([1]Randomized Control Trial)와 같은 철저한 연구 방법을 사용합니다.과학적 정보 사용에 대한 우수한 데이터, 분석 기술 및 정치적 지원은 일반적으로 증거 기반 [2]접근법의 중요한 요소로 간주된다.

일부는 정책 관련 결과를 개선할 수 있는 프로그램 및 관행을 식별하기 위한 무작위 통제 시험과 같은 과학적으로 엄격한 평가 연구를 포함하여 정책 입안자들이 고려해야 할 특정 유형의 증거를 '최선'으로 홍보했다.그러나 정책 관련 지식의 일부 영역은 양적 연구에 의해 잘 활용되지 않을 수 있다.이것은 사용할 증거의 유형에 대한 논쟁으로 이어졌다.예를 들어, 인권, 공공 수용성 또는 사회 정의에 관련된 정책은 무작위 재판 이외의 증거를 요구할 수 있다.또한, 정책 평가는 개입 효과의 증거에 대한 고려와 더불어 도덕적인 철학적 추론을 요구할 수 있다(임의화 시험은 주로 제공하도록[3] 설계되어 있다).증거 기반 정책의 목적은 과학적 증거를 엄격하고 포괄적으로 사용하여 의사결정에 정보를 제공하는 것이 아니라 정치적 과정이 단편적으로, 조작적으로, 또는 선별적으로 사용하도록 허용하는 것입니다.

일부 정책 학자들은 이제 증거 기반 정책이라는 용어의 사용을 피하고 증거 정보와 같은 다른 용어를 사용합니다.이러한 언어 변화는 증거 기반 언어로 볼 때 일부 핵심 제한이나 환원주의적 생각을 피하면서 엄격함이나 질 측면에서 증거 사용을 개선하려는 근본적인 욕구에 대해 계속 생각할 수 있게 한다.그러나 증거 기반 정책의 언어는 널리 사용되며, 따라서 엄격하고 질 높은 정책 관련 증거의 체계적인 고려를 보장하거나 정책에 대한 편향되고 잘못된 증거 적용을 피하는 등 어떤 방식으로든 증거가 잘 또는 적절하게 사용되기를 바라는 욕구를 반영하는 것으로 해석될 수 있다.IT의 [4]끝

관련 집단은 합리주의 [5]공동체이다.

역사

주요 기사:근거에 근거한 프랙티스

현대 증거 기반 정책을 향한 움직임은 1980년대 [1]증거 기반 의학의 등장으로 촉발된 증거 기반 실천으로 가는 큰 움직임에 뿌리를 두고 있다.그러나 '증거 기반 정책'이라는 용어는 1990년대까지 [6]의학에서 사용되지 않았다.이 용어는 2000년대 [7]초반까지 사회 정책에 사용되지 않았다.증거 기반 정책의 가장 초기의 예는 호주에서의 관세제정이었다.그 법률은 관세 위원회가 발행한 공개 보고서를 통해 관세를 교육할 것을 요구했다.이것들은 관세, 산업,[8] 그리고 경제적 영향에 대해 보고했다.

증거 기반 의학의 역사

증거 기반 의학(EBM)이라는 용어는 고든 [9]가얏에 의해 만들어졌다.단, 1900년대 초까지의 EBM 트레이스의 초기 예.EBM의 가장 초기 형태는 11세기 송나라 벤조두징이 인삼의 효능을 평가하려면 두 사람을 찾아 한 사람은 인삼을 먹고 달리게 하고, 다른 한 사람은 인삼을 먹지 않고 달리게 하는 것이다.인삼을 먹지 않은 사람은 금방 [10]숨이 차요.많은 학자들은 증거 기반 정책이 "증거 기반 의학"에서 진화한 것으로 보고 있다. "증거 기반 의학"에서는 연구 결과를 임상 결정을 뒷받침하는 것으로 사용하고 무작위 대조 시험(RCT)에 의해 증거를 수집하며, RCT는 치료 그룹을 플라시보 그룹과 비교하여 [11]결과를 측정한다.의학에서 가장 먼저 발표된 RCT가 2차 대전과 전후 시대인 [1]1940년대와 1905년대였음에도 불구하고, '증거 기반 의학'이라는 단어는 1993년까지 [6]출판된 의학 연구에 등장하지 않았다.1993년 영국에서 Cochrane Collaboration이 설립되어 모든 RCT를 최신 상태로 유지하기 위해 노력하고 있으며, 인간의 건강과 보건 [12]정책에 대한 주요 연구를 제공하는 "Cochrane 리뷰"를 제공하고 있습니다.EBM이라는 키워드의 출현은 2000년대 이후 더욱 진화하고 있으며,[13] EBM의 효과는 의학 분야로 크게 확대되고 있다.

근거 기반 정책 수립 이력

무작위 대조실험은 의료분야에 비해 사회정책에 늦게 등장했다.증거에 기초한 접근법은 14세기까지 거슬러 올라갈 수 있지만,[8] 영국의 블레어 정부에 의해 더 최근에 대중화 되었다.블레어 정부는 정책 [8]결정을 위한 이념 주도의 의사결정을 끝내고 싶다고 말했다.예를 들어, 1999년에 발행된 영국 정부의 백서('현대화 정부')는 정부가 "단기적인 압력에 대한 반응보다는 전향적이고 증거에 의해 형성되는 문제를 실제로 다루는 정책을 만들어야 한다"[14]고 지적했다.그 후 증거에 기초한 정책 입안을 요구하는 연구 및 정책 활동가들이 증가하여 1999년 [11][15]Campbell Collaboration인 Cochrane Collaboration의 자매 조직을 결성하게 되었습니다.Campbell Collaboration은 사회 및 교육 정책과 실천의 효과를 분석하는 최고의 증거에 대한 검토를 수행합니다.

경제사회연구위원회(ESRC)는 1999년 증거 네트워크에 130만 파운드의 보조금을 지급하면서 더 많은 증거 기반 정책 수립 추진에 관여하게 되었다.증거 네트워크는 증거 기반 정책과 실천을 위한 센터로 캠벨과 코크레인 [11]공동작업과 유사합니다.최근에는 ESRC, 빅 로또 및 네스타의 자금 지원을 받아 사회정책과 실천에서의 증거 사용을 옹호하는 유용한 증거 동맹이 설립되었습니다.얼라이언스(Alliance)는 영국 전체의 네트워크로, 전략, 정책, 실천에 관한 의사결정에 대해 옹호, 연구 발표, 아이디어 및 조언 공유, 이벤트 및 훈련 개최를 통해 정보를 제공하는 고품질 증거 사용을 촉진합니다.

사람들은 증거에 기초한 정책을 다양한 방법으로 실천한다.예를 들어, 마이클 크레머와 레이첼 글렌너스터는 학생들의 시험 성적을 올리기 위해 무엇이 최선인지에 대한 많은 이론을 가지고 있었다.따라서 케냐에서 무작위 대조 실험을 실시했습니다.그들은 새로운 교과서와 플립차트뿐만 아니라 더 작은 학급 규모도 시도했다.하지만, 그들은 학교 출석률을 높인 유일한 개입이 아이들의 [16]장내 기생충을 치료하는 것이라는 것을 발견했다.그 결과에 근거해, GiveWell에 의해서 [16]비용 효율이 뛰어난 세계 최고의 자선 단체 중 하나로 평가되고 있는 「Devorm the World Initiative」를 개시했습니다.

최근 공공정책 개발에 사용되는 증거 기반 의사결정에 내재된 이해 상충에 대한 의문이 제기되고 있다.캘리포니아 교정부가 운영하는 교도소의 직업 교육에 대한 연구에서 앤드류 J. 딕, 윌리엄 리치, 토니 워터스는 표면적으로는 기술 민주적인 "증거에 기초한 결정"에 정치적 고려가 불가피하게 침입한다는 것을 발견했습니다.그들은 특히 과거의 정치적 판단을 확인하는 데 기득권을 가진 정책 입안자들이 증거를 지불하고 증거 기반 연구가 부패하여 정책 기반 증거를 [17]만들 가능성이 높다고 지적한다.

방법론

증거 기반 정책에는 많은 방법론이 있지만, 모두 다음과 같은 특성을 공유한다.

  • 정책이 효과적인 이유와 성공할 경우 정책의 영향에 대한 이론을 테스트합니다.
  • 반사실적 내용 포함: 정책이 구현되지 않았다면 어떤 일이 일어났을까요?
  • 영향 측정 기능 포함
  • 정책에 의해 발생하는 직접적 영향과 간접적 영향을 모두 조사합니다.
  • 결과에 영향을 미칠 수 있는 정책 외부의 다른 영향에 대한 불확실성과 통제를 분리한다.
  • 서드파티에 의한 테스트 및 리플리케이션 가능

증거 기반 정책과 함께 사용되는 방법론의 형태는 비용 편익 프레임워크에 들어맞는다.정책이 구현될 경우 순이익을 추정하기 위해 작성됩니다.정책의 일부 효과와 결과를 수량화하기 어렵기 때문에, 대부분 특정 [8]가치를 사용하는 대신 편익이 비용을 초과하는지에 초점을 맞추고 있다.

근거 기반 정책 수립을 위한 근거 유형

모든 종류의 데이터는 하나의 [18]증거로 간주될 수 있다.Scientific Method는 이 데이터를 효과적으로 테스트로 구성하여 특정 신념이나 가설을 강화하거나 약화시킵니다.예를 들어, 블라인드 실험 유형(예: 블라인드 대 이중 블라인드), 표본 크기 및 복제를 기반으로 하여 서로 다른 테스트의 결과가 과학계에 어느 정도 설득력이 있을 수 있다.그러나 시민들이 원하는 것(매슬로의 욕구 계층 내)을 과학적 방법이 보여준 것과 결합하는 증거 기반 정책 시도를 지지하는 것이 [19]가장 유력할 것이다.

정량적 근거

안전 점검 저널, 공공 감시 시스템의 데이터 또는 개별 프로그램의 수량은 정책 결정을 위한 정량적 증거로 간주된다.정부나 정책 입안자 스스로 조사를 통해 [18]정량적 데이터를 수집할 수도 있다.질적 근거는 EBM 및 근거 기반 공중 보건 정책 구축에 널리 사용된다.

질적 증거

정성적 근거에는 관측치, 인터뷰 또는 포커스 그룹을 포함하는 방법에 의해 수집된 비숫자 데이터가 포함된다.질적 증거는 의사결정 [18]권한에 있는 사람들에게 영향을 미칠 수 있는 설득력 있는 이야기를 만들기 위해 널리 사용됩니다.증거는 유형에 따라 나눌 수 있지만 질적 데이터와 양적 데이터에 대한 계층적 가중치는 없다.둘 다 특정 분야에서 다른 분야보다 증거 역할을 하는 데 효율적입니다.종종 정책 [19]결정 과정에서 질적 증거와 양적 증거가 결합된다.

원인 우선 순위

원인 중립성을 갖는 증거 기반 정책 중 일부는 먼저 목표 또는 인간의 이익을 정의하고 증거 기반 프로세스를 사용하여 가장 효과적인 방법을 식별합니다.원인 중립성.[20]원인의 예로는 굶주린 사람들을 위한 식량 제공, 멸종위기종 보호, 기후변화 완화, 이민정책 개혁, 질병 치료법 연구, 성폭력 예방, 빈곤 완화, 공장 농업 제거, 핵전쟁 [21][22]회피 등이 있다.효과적인 정책 운동에 종사하는 많은 사람들은 세계 보건과 개발, 동물 복지, [23]그리고 인류의 미래를 위협하는 위험 완화에 우선순위를 두고 있다.

글로벌 헬스 및 개발

케냐 다다브 근처의 가난한 가정

세계 빈곤과 방치된 열대성 질병의 완화는 결정을 내리기 위해 증거를 사용하는 움직임과 관련된 가장 초기의 가장 저명한 조직들 중 일부에 초점이 맞춰져 왔다.

자선평가사 기브웰은 2007년 가난을 해결하기 위해 홀든 카노프스키와 엘리 하센펠드에 의해[24][25] 설립되었으며 기부의 한계적 영향은 전세계 빈곤과 건강을 공격하는 데 가장 크다고 주장해 왔다.주요 권장사항은 말라리아 예방 자선단체인 말라리아 재단과 말라리아 컨소시엄 반대, 구제 자선단체인 Schistosomiais Control Initiative와 Deworm the World Initiative, 조건 없는 직접 현금 [26][27]이체를 위한 GiveDirectly입니다.

싱어의 동명 [28]책에서 유래한 '살릴 수 있는 삶'은 증거에 기반한 자선단체 홍보, 자선교육 실시,[29][30] 부유한 나라의 기부문화 변화 등을 통해 세계의 빈곤을 완화시키는 역할을 한다.

초기 초점의 대부분은 건강 개입과 현금 이체 같은 직접적인 전략에 집중되어 왔지만, 보다 큰 장기 빈곤 감소를 촉진하기 위한 보다 체계적인 사회, 경제 및 정치 개혁도 [31]관심을 끌었다.2011년 GiveWell은 정책 개혁, 글로벌 재해 위험 감소 및 과학적 [32][33]연구 등 보다 투기적이고 다양한 원인에 대한 연구와 자선 자금 지원을 목적으로 나중에 오픈 박애 프로젝트(Open Pilitropy Project)로 개명된 GiveWell Labs의 설립을 발표했습니다.GiveWell과 Good [34][35][36]Ventures의 콜라보레이션입니다.

장기적인 미래 및 글로벌 재해 위험

전염병에서 발생하는 것과 같은 세계적인 재앙적 위험이 우선이다.

장기적인 미래에 초점을 맞추어, 어떤 사람들은 미래 세대에 걸쳐 합산된 의미 있는 지표(부, 고통의 잠재력, 행복의 잠재력 등)의 총 가치가 현재 살고 있는 사람들의 가치를 훨씬 능가한다고 믿는다.몇몇 연구원들은 트레이드오프를 고려하는 것이 심리적으로 어렵다는 것을 발견했다; 토비 오드는 말했다. "우리 현재 불필요한 고통을 고치기 위해 해야 할 일이 너무 많기 때문에,[37]: 8 나는 미래에 눈을 돌리는 것이 느렸다."Ord가 장기적인 문제에 대해 작업하는 이유에는 현재의 고통과 관련된 원인보다 장기적인 고통을 막는 것이 "더 소홀하다"는 믿음, 그리고 미래의 주민들은 현재 추방된 인구보다 현재의 사건에 의해 야기된 위험에 더 많은 영향을 미칠 수 있는 힘이 없다는 믿음 등이 있습니다.[37]: 8

철학적으로, 미래 인구의 고통을 평가하는 것은 여러 가지 고려사항을 수반한다.첫째, 인류(및 다른 동물)는 전혀 존재하지 않을 수 있으며, 이 경우 완화시킬 수 있는 고통이 없다.둘째, 향후 고통의 증분 감소 비용은 더 높을 수 있다(예: 의료 비용 증가). 또는 더 낮을 수 있다(예: 컴퓨팅 또는 재생 에너지 비용 폭락).셋째, 이익이나 원가의 가치는 수취인과 지급인의 시간 선호도에 의해 영향을 받는다.넷째, 미래의 고통은 현재의 지출에 의해 잠재적으로 더 낮은 비용으로 완화될 수 있다.다섯째, 고통을 빨리 완화시키는 것은 미래의 고통을 감소/증가시키는 연쇄효과를 가져올 수 있다.여섯째, 만약 돈을 투자하면 엄청난 수익을 낼 수 있다면, 그것은 돈이 축적되기 전에 대신 기부되는 것보다 더 많은 고통을 줄일 수 있는 능력을 제공할 수 있다.일곱째, 미래의 인구는 현재 인구보다 훨씬 부유할 수 있으며, 비록 고통의 특정한 감소가 현재보다 더 많은 비용이 들더라도,[38] 인구는 기다리는 것으로 더 잘 살 수 있을 것이다.싱어는 "실존적 위험이 효과적인 이타주의 운동의 지배적인 대중적 얼굴"[39]이 되어서는 안 된다고 주장했다.

특히 생명공학 및 첨단 인공지능과 관련된 위험과 같은 실존적 위험에 대처하는 것의 중요성은 종종 강조되고 활발한 [40]연구의 주제이다.닉 보스트롬과 같은 연구자들은 일반적으로 실존 위험을 분석하기 위해 무작위 대조 실험과 같은 전통적인 연구 기법을 사용하는 것이 불가능하기 때문에,[41] 그 중요성을 추정하기 위해 전문가의 의견 도출과 같은 방법을 사용해 왔다.Ord는 2020년 저서 The Suffice에서 [42]많은 실존적 위험에 대한 확률 추정치를 제시했다.

장기적인 미래를 개선하기 위한 연구와 지원에 적극적으로 임하는 조직은 옥스퍼드 대학의 미래인류연구소, 캠브리지 대학의 실존적 위험 연구 센터 및 미래생명 [43]연구소입니다.또한 기계지능연구소는 첨단 인공지능 [44][45]관리라는 보다 좁은 임무에 초점을 맞추고 있다.

비정부기구의 근거 기반 정책

해외 개발 연구소

해외개발원은 연구에 기초한 증거가 삶에 극적인 영향을 미치는 정책에 기여할 수 있다고 주장한다.영국 국제개발부(DFID)의 새로운 연구전략에 인용된 성공사례에는 출산 후 1시간 이내에 모유수유를 시작할 수 있도록 도와준 결과 가나에서 신생아 사망률이 22% 감소했으며 널리 이용 가능한 항생제를 사용하여 HIV 양성아 사망률이 43% 감소했다는 내용이 포함되어 있다.

많은 정책 이니셔티브 후, 해외 개발 연구소는 그들의 증거에 기초한 정책 노력을 평가했다.그들은 연구 기반 증거에 의해 정책이 약하게 정보 전달되는 구체적인 이유를 식별했다.정책 프로세스는 복잡하고 선형 또는 논리적인 경우가 거의 없습니다.따라서 단순히 정책 입안자들에게 정보를 제시하고 그들이 이에 따라 행동하기를 기대하는 것은 매우 어려울 것이다.이러한 이유에는 정보 격차, 비밀성, 신속한 대응과 느린 데이터의 필요성, 정치적 편의성(인기 있는 것), 정책 입안자들이 정책을 보다 과학적으로 만드는 데 관심이 없다는 사실이 포함됩니다.과학적 과정과 정치적 과정 사이에 괴리가 발견되면, 그 괴리를 줄이는데 관심이 있는 사람들은 그들의 정치인들에게 과학적인 기술을 사용하게 하거나 그들의 과학자들이 더 많은 정치적 방법을 사용하게 하는 것 중 하나를 선택해야 한다.

해외개발연구원은 근거 기반의 정책 진도가 부족한 상황에서 데이터를 가진 사람들은 권력자들에게 영향을 미칠 수 있는 감정과 스토리텔링의 정치와 광고의 세계로 나아가야 한다고 결론지었다.이들은 비용 대비 편익 분석 및 [46]논리적 프레임워크와 같은 간단한 도구를 대체하여 주요 주체 식별, 우수한 스토리텔러, 연구의 복잡한 데이터를 단순하고 설득력 있는 스토리텔러로 통합했습니다.해외개발연구원은 증거 기반 정책을 뒷받침하기 위한 제도 재편을 주창하지는 않았지만 자료 보유자들의 정치 참여를 독려했다.

또한 데이터를 '찾아내는' 사람을 현재 시스템에서 데이터를 '사용하는' 사람으로 바꾸는 것은 학업 성취보다는 정책 참여에 대한 근본적인 방향 전환이 필요하다는 결론을 내렸습니다.이 초점에는 정책 커뮤니티와의 관계, 학문적 관심보다는 정책 문제에 초점을 맞춘 연구 어젠다 개발, 새로운 기술 습득 또는 다분야 팀 구축, 새로운 내부 시스템 및 인센티브 구축, 커뮤니케이션에 대한 지출, 다양한 산출물 생산 및 작업 등이 요구됩니다.파트너십과 네트워크에 더 많은 정보를 제공합니다.

연구 6아시아, 아프리카 국가에서 행해진 의식을 바탕으로 미래 헬스 시스템 컨소시엄;포럼의 구축의 증거 policy,[47]에 정책 입안자들의 기술 능력 개선 등 섭취 개선을 위한 중요한 전략들의 집합 연구 결과의 더 나은 포장은 사회적인 네트워크의 사용을 확인해 왔다.에서증거와 [48][49]정책 결과를 연계합니다.

퓨 자선 신탁

Pew Charitable Trust는 공공의 [50]이익을 위해 자료, 과학, 사실을 이용하려는 비정부 기구이다.Pew는 미국의 여러 주들과 협력하여 법률 개발에 증거 [51]기반 정책을 시행하는 결과 우선 이니셔티브를 가지고 있습니다.이 이니셔티브는 증거 기반 정책을 구현하는 방법의 예로 간주될 수 있는 프레임워크를 개발했다.

Pew의 증거 기반 정책의 5가지 주요 구성 요소는 다음과 같습니다.[50]

  • 프로그램 평가공공 프로그램의 효과에 대한 이용 가능한 증거를 체계적으로 검토한다.
    • 자금 지원을 받는 프로그램의 인벤토리를 작성합니다.
    • 효과의 증거에 따라 프로그램을 분류합니다.
    • 프로그램의 잠재적인 투자 수익률을 특정합니다.
  • 예산 개발.프로그램 효과의 증거를 예산 및 정책 결정에 포함시키고 공적 자금의 높은 투자 수익을 제공하는 사람들에게 자금 지원을 우선한다.
    • 프로그램 성능 정보를 예산 개발 프로세스에 통합합니다.
    • 의사결정을 용이하게 하는 사용자 친화적인 형식으로 정책 입안자에게 정보를 제공한다.
    • 예산 청문회 및 위원회 회의에 관련 연구를 포함합니다.
    • 근거 기반의 프로그램 및 실천을 실시하기 위한 인센티브를 확립한다.
    • 성능 요구사항을 보조금 및 계약으로 구축합니다.
  • 실장 감시.프로그램이 효과적으로 제공되고 의도한 설계에 충실하도록 합니다.
    • 프로그램의 실장을 관리하기 위한 품질 기준을 확립합니다.
    • 지속적인 품질 향상 및 프로그램 설계에 대한 충실도 감시를 위한 용량을 구축하고 유지합니다.
    • 프로그램 충실도 요건과 현지 요구의 균형을 맞춘다.
    • 데이터 기반 검토를 수행하여 프로그램 성능을 향상시킵니다.
  • 결과 감시정기적으로 결과 데이터를 측정하고 보고하여 프로그램이 원하는 결과를 달성하고 있는지 여부를 판단합니다.
    • 프로그램, 기관 및 커뮤니티를 위한 의미 있는 결과 척도를 개발합니다.
    • 퍼포먼스 데이터의 수집과 보고를 위한 시스템의 정기적인 감사를 실시합니다.
    • 정책 입안자에게 정기적으로 성능 데이터를 보고합니다.
  • 대상 평가새로운 프로그램 및 테스트되지 않은 프로그램에 대해 엄격한 평가를 실시하여 지속적인 자금 지원을 보증합니다.
    • 이용 가능한 자원을 활용하여 평가를 실시합니다.
    • 우선순위가 높은 프로그램에 대한 평가를 목표로 합니다.
    • 관리 데이터(일반적으로 운용 및 컴플라이언스 목적으로 수집되는 정보)를 보다 효율적으로 활용하여 프로그램 평가를 강화할 수 있습니다.
    • 새로운 이니셔티브의 계속적인 자금 조달을 위한 조건으로서 평가를 요구한다.
    • 프로그램 평가를 위한 중앙 집중식 저장소를 개발합니다.

증거 기반 정책 연합

증거 기반 정책 연합은 비영리 비당파 단체로, 그 임무는 "무엇이 효과가 있는가"에 대한 엄격한 증거를 사용함으로써 정부의 효율성을 높이는 것이었다.2001년 이후 연합은 미 의회 및 행정부 관리들과 협력하여 미국 사회 프로그램에 대한 증거 기반 개혁을 진행시켜 법과 정책으로 제정했다.연합은 어떠한 프로그램이나 프로그램 모델과도 제휴하지 않았으며, 또한 그들이 지지하는 정책 아이디어에 대한 재정적 관심이 없다고 주장하여 증거 [52][unreliable source]기반 정책에 대한 정부 관계자들에게 독립적이고 객관적인 전문 지식원으로서의 역할을 할 수 있게 했다.

의회 및 집행부 [53]관계자들과의 연대의 작업으로 법으로 제정된 주요 새로운 정책 이니셔티브.

  • 어린 자녀가 있는 위험가정을 위한 근거 기반 가정 방문 프로그램(보건 및 휴먼서비스부 - HHS, 2010-2014년 15억 달러)
  • 증거 기반 10대 임신 예방 프로그램(HHS, FY14에 1억900만달러)
  • 혁신기금에 투자하여 증거 기반의 K-12 교육개입 개발 및 스케일업 자금 지원 (교육성, 2014 회계연도 1억4200만달러)
  • 세계 이니셔티브 최초로 중등교육에 대한 증거 기반의 개입 개발 및 스케일업 자금을 조달한다(교육성, 2014 회계연도 7500만달러).
  • 사회혁신기금, 저소득 커뮤니티의 증거 기반 프로그램에 대한 공공/민간 투자 지원(국민 및 지역사회 서비스 기관, 2014 회계연도 7천만 달러)
  • 무역조정지원 커뮤니티 칼리지 및 경력훈련 조성금 프로그램 - 실직 근로자를 위한 증거기반 교육 및 경력훈련 프로그램 개발 및 스케일업 자금 지원 (노동부 - DOL, 2011-2014년 20억달러)
  • 노동혁신기금, 미국 노동자의 교육/고용 성과를 개선하기 위한 근거 기반 전략 개발 및 스케일업 자금 지원(DOL, FY14 4700만달러).

현재 그들의 웹사이트에는 "연합은 2015년 봄에 활동을 중단했고, 연합군의 리더십과 그룹의 업무의 핵심 요소들이 로라 앤 존 아놀드 재단으로 통합되었다"[54]고 쓰여 있다.2003년 연합은 교육적 증거에 기초한 [55]관행에 대한 가이드를 발행했다.

크리틱

몇 가지 임계치가 나타났다.스코틀랜드 스털링 대학의 정치 및 공공 정책 교수인 Paul Cairney는 이[56] 아이디어의 지지자들은 정책 결정의 복잡성을 과소평가하고 정책 결정이 보통 이루어지는 방식을 잘못 해석한다고 주장한다.Cartwright와 Hardie는[57] 무작위 제어 시험(RCT)을 강조하는 것에 반대한다.그들은 RCTs의 증거가 의사결정을 수행하기에 항상 충분하지 않다는 것을 보여준다.특히, 그들은 실험 증거를 정책 맥락으로 추정하는 것은 실험 환경 내에 어떤 필요 조건이 존재하는지 이해하고 이러한 요소들이 고려된 개입의 목표에서도 작동한다고 주장할 것을 요구한다.또한, RCT의 우선순위를 고려할 때, 증거 기반 정책은 그 효과에 영향을 미치기 위해 하나의 인과적 요소에 대한 외과적 조치를 나타내는 좁게 이해된 '개입'에 몰두하고 있다고 비난받을 수 있다.

증거 기반 정책의 움직임에 의해 전제되는 개입의 정의는 제임스 우드워드의 인과관계에[58] 대한 개입주의 이론과 겹친다.그러나 정책 결정에는 제도 개혁이나 예측에 근거한 행동과 같은 다른 유형의 결정도 포함됩니다.다른 유형의 근거 기반 의사결정은 개입 하에 인과관계가 불변하다는 증거를 가까이에 둘 것을 요구하지 않는다.따라서 기계적 증거와 관찰 연구는 제도적 개혁을 도입하고 인과적 [59]주장의 원인을 수정하지 않는 조치를 취하기에 충분하다.

게다가, 병원 관리자와 같은 일선 공무원들이 미리 정해진 목표물에 도달하기 위해 실제로 환자의 관리를 악화시키는 결정을 내린다는 증거가 나타났다[60].이 주장은 "측정지표의 [61]횡포"라는 책에서 미국 가톨릭 대학의 제리 뮬러 교수에 의해 제기되었다.Futures에 게재된 기사에 따르면, 비용 기반 또는 위험 분석의 형태로 증거 기반 정책은 분석 [62]중인 이슈의 압축과 배제의 형태를 수반할 수 있으며,[63] 증거를 생성하는 능력에서 서로 다른 행위자들 간의 힘의 비대칭성과도 관련이 있을 수 있다.정책 플랫폼인 [64]Apolitical은 정책 플랫폼인 Apolitical에 의해 작성된 것으로, 한 곳에서 성공한 것으로 보이는 정책이 종종 다른 곳에서 실패한다는 사실을 포함한 포괄적인 비판 목록을 작성했다.

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레퍼런스

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