不确定世界中的公共政策：分析和决策

　　公共政策倡导者通常宣称，研究已经表明某项政策将受到欢迎。但是，他们引用的研究分析有多可靠呢？以及这一研究分析如何影响政府对疫苗使用、低工资以及药品审批等问题的决策呢？曼斯基认为，当前的政策是基于不可靠的分析做出的。由于无法在一个不可预测的世界中消除不确定性，使用确定性表述方式的政策分析误导了政策制定者。《不确定世界中的公共政策：分析和决策》对这一现状进行了批评，并且提出了如何改进政策研究以及决策者如何使用政策研究的建议。对于政策分析的消费者——无论是公务员、新闻记者，还是感兴趣的社会公众——而言，只有充分理解研究方法，才能正确评估政策研究成果。在当前模式下，政策研究者基于强假设做出他们的预测。但是，正如曼斯基证明的那样，强假设比弱假设更容易得到不可信的预测。他提出的方法考虑了不确定性，因此可以使政策分析远离不可信的确定性论断，让我们可以用不完备知识如实描述现实世界。他同时介绍了对诸多问题的研究分析，如死刑对谋杀率的影响、失业保险对再就业的影响，以及学前教育对高中毕业率的影响。曼斯基使用其他现实世界中的情景说明他推荐的方法，这一方法使得决策者能够基于不完备知识做出合理的决策，也使得新闻记者能够对确定性论断持怀疑的目光，以更仔细地评估一项研究成果。

　　查尔斯·F.曼斯基（Charles F.Manski），麻省理工学院经济学博士，西北大学经济系校董事会讲席教授，美国科学院院士，英国科学院院士，美国艺术与科学院院士，计量经济学会院士，美国科学促进协会成员，美国经济学会杰出会员，曾任职于美国国家研究委员会。主要研究领域包括：计量经济学、理性选择理论、判断和决策以及社会政策分析。作为预测和决策方面的专家，他开启了计量经济学“部分识别”（partial identification）研究的大门，将社会互动理论推上了一个新高峰。2015年，其因“对于部分识别的描述和社会互动的经济学分析”而入选“汤森路透引文桂冠奖”。

导论
拉姆斯菲尔德和知识的局限性
使用政策分析做出明智的决策
本书结构
第一部分 政策分析
1 基于不可信论断的政策分析
1．1 政策分析的逻辑和可信度
1．2 对确定性论断的激励因素
1．3 传统的论断
1．4 冲突的论断
1．5 将科学与倡导混为一谈的论断
1．6 期望性的推断
1．7 不合逻辑的论断
1．8 媒体夸大的报道
2 预测政策结果
2．1 威慑与死刑
2．2 分析处理反应
2．3 预测强制实施一项处理方法的政策结果
2．4 相同的处理单元
2．5 相同的处理组
2．6 实践中的随机实验
2．7 观察研究中的随机处理选择
2．8 理性处理选择的模型化
3 预测行为
3．1 所得税与劳动供给
3．2 离散选择分析
3．3 预测不确定条件下的行为
3．4 对理性选择的不同观点
第二部分 政策决策
4 使用不完备知识进行规划
4．1 医治未知痘病
4．2 决策理论的要素
4．3 决策标准
4．4 运用不完备犯罪预防知识制定搜查政策
4．5 运用不完备疗效知识制定疫苗接种政策
4．6 理性决策和合理决策
5 多元化处理选择
5．1 给一个总体分配两种处理
5．2 多元化和平等对待
5．3 自适性的多元化
5．4 跨越时空的多元化方法
5．5 自适性的局部药品审批
5．6 集体决策程序
5．7 自由选择
6 政策分析与决策
6．1 分析与决策之间的隔离机制
6．2 如何做得更好
附录A 运用不同决策标准医治未知痘病得到的结果
附录B 用最小最大后悔标准分配现有疗法与新疗法
附录C 对两种处理反应都不完全了解时的处理选择
参考文献