第六講公共政策預測分析

1、第六講 公共政策預測分析一、預測的內(nèi)涵二、公共政策的因果預測三、公共政策的趨勢預測四、公共政策的判斷預測2022年5月公共政策分析2一、預測的內(nèi)涵一、預測的內(nèi)涵n1、預測及主要形式、預測及主要形式q推斷推斷q預言預言q猜測猜測2022年5月公共政策分析3一、預測的內(nèi)涵一、預測的內(nèi)涵n2、預測的構(gòu)成、預測的構(gòu)成q（1）預測對象）預測對象n現(xiàn)行政策結(jié)果現(xiàn)行政策結(jié)果n政策利益相關(guān)者的行為政策利益相關(guān)者的行為n新政策內(nèi)容新政策內(nèi)容n新政策結(jié)果新政策結(jié)果2022年5月公共政策分析4一、預測的內(nèi)涵一、預測的內(nèi)涵n2、預測的構(gòu)成、預測的構(gòu)成q（2）預測根據(jù)）預測根據(jù)n趨勢外推趨勢外推n理論假設理論假設n有見

2、地的判斷有見地的判斷2022年5月公共政策分析5預測根據(jù)預測根據(jù)A、趨勢外推、趨勢外推 因此 （I） （Q） （C） 自 1865 年到 1973 年聯(lián)邦 截至 2000 年，美國的聯(lián)邦 政府的機構(gòu)數(shù)從不到 50 機構(gòu)數(shù)將超出 600 個。 增加到 350 個以上。 很可能 由于 （W） 19742000 年新機構(gòu)的 平均年增長量與 18651973 相同。 因為 （B） 過去觀察到的模式 會在將來重復。 2022年5月公共政策分析6預測根據(jù)預測根據(jù)B、理論假設、理論假設 因此 （I） （Q） （C） 1950 年以來，聯(lián)邦、州 政策分析人員在未來將有 和地方政府中政策分析 更多的權(quán)力。 人員

3、數(shù)量有顯著增長。 （可能） 由于 （W） 在“后工業(yè)社會” ，專業(yè)知識是日益 稀缺的資源，這增加了專家的權(quán)力。 因為 （B） 社會問題的復雜性要求 越來越多的專業(yè)知識。 2022年5月公共政策分析7預測根據(jù)預測根據(jù)C、有見地的判斷、有見地的判斷 因此 （I） （Q） （C） 有幾個思想庫里， 對高速公路 到 2000 年會出現(xiàn)自動導航的 自動化的研究正在進行。 自動化的高速公路。 （可能） 由于 （W） 科學家具備完成“突破” 所必需的洞察力。 因為 （B） 科學家具有不言而喻的知識、 經(jīng)驗或特殊力量來產(chǎn)生這種 洞察力。 2022年5月公共政策分析8一、預測的內(nèi)涵一、預測的內(nèi)涵n2、預測的構(gòu)成

4、、預測的構(gòu)成q（3）預測技術(shù)）預測技術(shù)三種預測方法 方法 根據(jù) 適當?shù)募夹g(shù) 結(jié)果 外推預測 理論預測 判斷預測 趨勢外推 理論 有見地的判斷 傳統(tǒng)的時間序列分析、線性趨勢估計、冪的加權(quán)、數(shù)據(jù)變換、劇變法 理論圖形化，因果模型，回歸分析，點和區(qū)間估計，相關(guān)性分析 常規(guī)德爾菲法 交叉影響分析 政策德爾菲、可行性評價 預言 推斷 猜想 2022年5月公共政策分析9n1、因果模型及包含要素、因果模型及包含要素q因果模型是變量之間因果關(guān)系的理論表達形式。因果模型是變量之間因果關(guān)系的理論表達形式。q因果模型是根據(jù)特定方法對兩個或兩個以上變量因果模型是根據(jù)特定方法對兩個或兩個以上變量發(fā)生的因果關(guān)系模式作出的

5、描述。發(fā)生的因果關(guān)系模式作出的描述。二、公共政策的因果預測二、公共政策的因果預測2022年5月公共政策分析10n2、因果模型及包含要素、因果模型及包含要素q（1）變量及定義）變量及定義n 變量是人、事或物的以不同數(shù)值表現(xiàn)的任何特征。變量是人、事或物的以不同數(shù)值表現(xiàn)的任何特征。政策影響的變量：受教育機會、公共安全、空氣質(zhì)量、政策影響的變量：受教育機會、公共安全、空氣質(zhì)量、糧食安全等。糧食安全等。n基本定義基本定義基本定義就是用其他同義詞對那些用于描述該變量的詞基本定義就是用其他同義詞對那些用于描述該變量的詞語做出解釋。語做出解釋。q操作性定義就是通過指明反映和衡量該變量所需要的操作操作性定義就是

6、通過指明反映和衡量該變量所需要的操作過程來定義這個變量。過程來定義這個變量。例：糧食安全是指充足的糧食供給、充分的糧食獲得能例：糧食安全是指充足的糧食供給、充分的糧食獲得能力以及糧食可靠性。力以及糧食可靠性。二、公共政策的因果預測二、公共政策的因果預測2022年5月公共政策分析11n2、因果模型及包含要素、因果模型及包含要素q（2）指標與指標體系）指標與指標體系n指標是可觀察的特征，是可觀察或不可觀察特征的替指標是可觀察的特征，是可觀察或不可觀察特征的替代物。代物。n指標體系是衡量一個變量的多個指標的組合。指標體系是衡量一個變量的多個指標的組合。二、公共政策的因果預測二、公共政策的因果預測20

7、22年5月公共政策分析12一一些些典典型型的的社社會會指指標標 研研究究領(lǐng)領(lǐng)域域 指指標標 健健康康和和疾疾病病 公公共共安安全全 教教育育 就就業(yè)業(yè) 收收入入 住住房房 休休閑閑和和娛娛樂樂 人人口口 政政府府和和政政治治 公公眾眾價價值值取取向向和和態(tài)態(tài)度度 社社會會流流動動性性 自自然然環(huán)環(huán)境境 科科學學和和技技術(shù)術(shù) 州州精精神神病病院院的的人人數(shù)數(shù) 害害怕怕夜夜間間單單獨獨行行走走的的人人數(shù)數(shù) 25歲歲以以上上的的高高中中畢畢業(yè)業(yè)生生 婦婦女女就就業(yè)業(yè)比比率率 處處于于貧貧困困線線下下的的人人口口百百分分比比 住住房房條條件件低低于于法法定定標標準準的的家家庭庭數(shù)數(shù) 制制造造業(yè)業(yè)職職工

8、工年年均均帶帶薪薪假假期期 計計劃劃人人口口和和實實際際人人口口數(shù)數(shù) 公公共共管管理理的的質(zhì)質(zhì)量量 對對生生活活的的總總的的滿滿意意度度和和陌陌生生感感 父父輩輩職職業(yè)業(yè)的的變變遷遷 空空氣氣污污染染指指數(shù)數(shù) 科科學學發(fā)發(fā)現(xiàn)現(xiàn) 2022年5月公共政策分析13糧食安全的操作定義及指標體系糧食安全的操作定義及指標體系l糧食安全是指充足的糧食供給、充分的糧食糧食安全是指充足的糧食供給、充分的糧食獲得能力以及糧食可靠性。獲得能力以及糧食可靠性。l糧食自給率不低于糧食自給率不低于95%；l糧食儲備率不低于糧食儲備率不低于18%；l糧食人均占有量不低于糧食人均占有量不低于400公斤；公斤；l基本農(nóng)田不低于

9、基本農(nóng)田不低于18億畝；億畝；l糧食播種面積不低于糧食播種面積不低于16億畝。億畝。2022年5月公共政策分析14n2、因果模型及包含要素、因果模型及包含要素q（3）路徑關(guān)系）路徑關(guān)系n變量之間的因果關(guān)系：變量之間的因果關(guān)系：自變量自變量 因變量因變量n變量之間的數(shù)量關(guān)系變量之間的數(shù)量關(guān)系科學方法科學方法二、公共政策的因果預測二、公共政策的因果預測2022年5月公共政策分析15因果模型 p31 p21 p32 e2 e1 1、公公共共機機構(gòu)構(gòu)雇雇員員（EPO） 2、管管理理和和非非管管理理人人員員比比率率（RMN） 3、單單位位服服務務稅稅收收成成本本（CUS） 注注：符符號號 p 代代表表因

10、因果果路路徑徑及及其其方方向向。 p31 指指變變量量 3 由由 1 引引起起變變化化。 符符號號 e（有有時時寫寫作作 u）是是一一個個偏偏差差條條件件，指指考考慮慮了了路路徑徑圖圖中中某某一一內(nèi)內(nèi)生生變變量量之之前前的的內(nèi)內(nèi)生生變變量量的的影影響響后后剩剩余余的的、不不能能解解釋釋的的（殘殘留留的的）變變量量的的部部分分。 2 RMN 1 EPO 3 CUS 2022年5月公共政策分析16因果模型 車輛數(shù)車輛數(shù) 每車里程每車里程 (1000 英里英里) (X) 每車維護成本每車維護成本 (1000 美元美元) (Y) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 24 23 30 40 48

11、65 65 60 90 91 0.45 1.2 0.8 1.1 1.9 1.8 2.3 2.6 2.5 3.2 n=10 X=536 X=53.6 Y=17.85 Y=1.785 2022年5月公共政策分析17n4、運用回歸分析方法的因果預測、運用回歸分析方法的因果預測二、公共政策的因果預測二、公共政策的因果預測2022年5月公共政策分析18例例l假設市政府決策者想考慮一個新政策，旨在建立影假設市政府決策者想考慮一個新政策，旨在建立影響更大的巡邏方式，包括擴大巡邏范圍，對市民求響更大的巡邏方式，包括擴大巡邏范圍，對市民求助電話更快地做出反應，最終通過增加可能的犯罪助電話更快地做出反應，最終通過

12、增加可能的犯罪人員被拘捕的概率來遏止犯罪。人員被拘捕的概率來遏止犯罪。l決策者需要根據(jù)里程數(shù)和車輛維護記錄來進行預決策者需要根據(jù)里程數(shù)和車輛維護記錄來進行預測：如果測：如果10臺車中的幾臺每年運行臺車中的幾臺每年運行15000英里，英里，會增加多少成本。會增加多少成本。2022年5月公共政策分析19例現(xiàn) 假 設 10 臺 車 的 行 駛 里 程 與 維 護 成 本 的 基 本 數(shù) 據(jù) 如 下 ： 車車 輛輛 數(shù)數(shù) 每每 車車 里里 程程 (1000 英英 里里 ) (X ) 每每 車車 維維 護護 成成 本本 (1000 美美 元元 ) (Y ) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 24

13、 23 30 40 48 65 65 60 90 91 0.45 1.2 0.8 1.1 1.9 1.8 2.3 2.6 2.5 3.2 n=10 X=536 X=53.6 Y=17.85 Y=1.785 2022年5月公共政策分析20n4、運用回歸分析方法的因果預測、運用回歸分析方法的因果預測q（1）回歸模型的建立）回歸模型的建立n第一，明確自變量和因變量及因果路徑。第一，明確自變量和因變量及因果路徑。q通過制作關(guān)系圖予以明確。通過制作關(guān)系圖予以明確。二、公共政策的因果預測二、公共政策的因果預測2022年5月公共政策分析213、回歸分析2022年5月公共政策分析22n4、運用回歸分析方法的因

14、果預測、運用回歸分析方法的因果預測q（1）回歸模型的建立）回歸模型的建立n第二，明確變量之間的數(shù)量關(guān)系第二，明確變量之間的數(shù)量關(guān)系2() Ycab XxybxaYb X二、公共政策的因果預測二、公共政策的因果預測2022年5月公共政策分析23車輛車輛數(shù)數(shù) (1) 每 車 里 程每 車 里 程(1000英里英里) (X) (2) 每車維護成每車維護成本本(千千美元美元) (Y) (3) X 平均平均差差 (x) (4) Y 平均平均差差 (y) (5) 交叉乘數(shù)交叉乘數(shù) (xy) (6) X 平均差平均差的平方的平方 (x2) (7) Y 平均差平均差的平方的平方 (y2) (8) 估計的估計的

15、 Y值值 (Yc) (9) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 24 23 30 40 48 65 65 60 90 91 0.45 1.2 0.8 1.1 1.9 1.8 2.3 2.6 2.5 3.2 -29.5 -30.5 -23.5 -13.5 -5.5 11.5 11.5 6.5 36.5 37.5 -1.335 -0.585 -0.985 -0.685 0.115 0.015 0.515 0.815 0.715 1.415 39.38 17.84 23.15 9.25 -0.633 0.173 5.923 5.928 26.98 53.063 870.25 930.25 55

16、2.25 182.25 30.25 132.25 132.25 42.25 1332.25 1406.25 1.782 0.342 0.970 0.469 0.013 0.0002 0.265 0.664 0.511 2.002 0.838 0.806 1.030 1.400 1.606 2.150 2.150 1.990 2.950 2.982 n=10 X=536 X=53.6 Y=17.85 Y=1.785 0.0 0.0 xy =179.54 2x =5610.5 2y =7.02 cy =17.85 案例計算結(jié)果案例計算結(jié)果2022年5月公共政策分析24案例計算結(jié)果案例計算結(jié)果()0

17、.070.032Ycab XX2179.540.0325610.5xybx 1.785 0.032 53.60.07a Y b X 2022年5月公共政策分析25n4、運用回歸分析方法的因果預測、運用回歸分析方法的因果預測q（2）預測預測()0.070.032Ycab XX()0.070.032(150)4.87cYab X二、公共政策的因果預測二、公共政策的因果預測2022年5月公共政策分析26n5、回歸分析偏差計算回歸分析偏差計算二、公共政策的因果預測二、公共政策的因果預測2022年5月公共政策分析27回歸分析偏差計算回歸分析偏差計算 l第一步，計算標準差第一步，計算標準差l所謂標準差，即

18、平均方差的平方根。其出現(xiàn)概率是所謂標準差，即平均方差的平方根。其出現(xiàn)概率是2/3。計算公式為：。計算公式為：l兩個標準差發(fā)生的可能性為兩個標準差發(fā)生的可能性為95.4%l三個標準差發(fā)生的可能性為三個標準差發(fā)生的可能性為99.7%2.y xYYcSn2022年5月公共政策分析28案例計算：案例計算：車輛數(shù)量 （1） 實際維護成本 Y （2） 估計維護成本 cY （3） 實際成本減去估計成本 CYY （4） 實際成本減去估計成本的平方 2CYY （5） 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 0.45 1.2 0.8 1.1 1.9 1.8 2.3 2.6 2.5 3.2 0.838 0.806

19、 1.030 1.400 1.606 2.150 2.150 1.990 2.950 2.982 -0.388 0.394 -0.230 -0.300 0.294 -0.350 0.150 0.610 -0.450 0.218 0.151 0.155 0.053 0.090 0.086 0.123 0.023 0.372 0.203 0.048 n=10 Y=17.85 Yc=17.85 (Y-Yc)=0 1.304 22.1.3040.36111361.111010y xYYcYYcSn2022年5月公共政策分析29回歸分析偏差計算回歸分析偏差計算 l第二步，誤差區(qū)間估計第二步，誤差區(qū)間估計

20、lZ=標準差單位標準差單位lSy.x=一個標準差的值一個標準差的值.()cy xYYZ S2022年5月公共政策分析30案例計算案例計算( . ) 4.87 2(0.3611) 4.87 0.7222cY YZ Syx.2 0.36110.72222iy xYZ S 結(jié)果：結(jié)果： 在在95%的情況下，增加的情況下，增加150千英里巡邏而增加的成千英里巡邏而增加的成 本在本在4147.78-5592.22美元之間。誤差范圍：美元之間。誤差范圍：(. )cYYZ Sy x2022年5月公共政策分析31n6、相關(guān)分析相關(guān)分析二、公共政策的因果預測二、公共政策的因果預測2022年5月公共政策分析32相

21、關(guān)分析l回歸分析估計了變量之間的準確關(guān)系。上例中反回歸分析估計了變量之間的準確關(guān)系。上例中反映了巡邏里程多少與維修成本多高之間的精確關(guān)映了巡邏里程多少與維修成本多高之間的精確關(guān)系。系。l但還須反映方向和強度，即相關(guān)系數(shù)。即維修成但還須反映方向和強度，即相關(guān)系數(shù)。即維修成本的上升多大程度上是由巡邏里程引起的，是否本的上升多大程度上是由巡邏里程引起的，是否受其他因素影響。受其他因素影響。2022年5月公共政策分析33相關(guān)分析l第一步，計算系數(shù)第一步，計算系數(shù) ，即對自由變量的平方根引起的因變量變，即對自由變量的平方根引起的因變量變動的總體衡量指標。公式如下：動的總體衡量指標。公式如下：2r220.

22、032 179.540.8180.827.02bxyry2022年5月公共政策分析34相關(guān)分析l第二步，因果關(guān)系的方向和強度的相關(guān)系數(shù)第二步，因果關(guān)系的方向和強度的相關(guān)系數(shù)r。lr是在是在-1和和+1之間，之間，l如如r為為0，兩個變量不相關(guān)，兩個變量不相關(guān)，l如如r為為 （即正或負）（即正或負）,表明最大程度的相關(guān)。表明最大程度的相關(guān)。l兩個系數(shù)意義：兩個系數(shù)意義：l年維護成本的變化有年維護成本的變化有82%是由于行駛英里數(shù)引起的是由于行駛英里數(shù)引起的（ =0.82）。）。l兩個變量之間的關(guān)系是正強相關(guān)（兩個變量之間的關(guān)系是正強相關(guān)（r=0.9）。）。1.020.8180.90rr2r202

23、2年5月公共政策分析35n1、線性趨勢估計、線性趨勢估計q以時間序列里的觀察值為基礎，利用回歸分析來以時間序列里的觀察值為基礎，利用回歸分析來取得對未來社會狀態(tài)的精確的數(shù)學估計。取得對未來社會狀態(tài)的精確的數(shù)學估計。三、公共政策的趨勢預測三、公共政策的趨勢預測2022年5月公共政策分析36例：線性趨勢年度年度 能源消耗能源消耗 1970 1971 1972 1973 1974 1975 1976 66.9 68.3 71.6 74.6 72.7 70.6 74.0 n=7 498.7Y 2022年5月公共政策分析37n1、線性趨勢估計、線性趨勢估計q（1）建立分析模型）建立分析模型nA、明確分析

24、變量及因果路徑、明確分析變量及因果路徑q自變量：自變量： 時間；須轉(zhuǎn)換成可計算的數(shù)值。用時間代碼值來表時間；須轉(zhuǎn)換成可計算的數(shù)值。用時間代碼值來表示。示。q因變量：分析對象隨時間推移而發(fā)生的變化數(shù)據(jù)。如能源消因變量：分析對象隨時間推移而發(fā)生的變化數(shù)據(jù)。如能源消耗量。耗量。q因果關(guān)系。因果關(guān)系。三、公共政策的趨勢預測三、公共政策的趨勢預測2022年5月公共政策分析38n1、線性趨勢估計、線性趨勢估計q（1）建立分析模型）建立分析模型nB、計算數(shù)量關(guān)系、計算數(shù)量關(guān)系2( )tYab xYanxYbx三、公共政策的趨勢預測三、公共政策的趨勢預測2022年5月公共政策分析39案例計算結(jié)果案例計算結(jié)果(

25、 )71.240.964( )tYab xx2022年5月公共政策分析40n1、線性趨勢估計、線性趨勢估計q（2）未來年度線性趨勢預測）未來年度線性趨勢預測(1980)( )71.240.964(7)77.99tYab x三、公共政策的趨勢預測三、公共政策的趨勢預測2022年5月公共政策分析41n1、線性趨勢估計、線性趨勢估計q（3）預測未來年度的線性趨勢的條件）預測未來年度的線性趨勢的條件n第一，時間序列必須是線性的；第一，時間序列必須是線性的；n第二，有合理的論據(jù)表明歷史的模式會在將來持第二，有合理的論據(jù)表明歷史的模式會在將來持續(xù)；續(xù)；n第三，模式必須是規(guī)范的。第三，模式必須是規(guī)范的。三、

26、公共政策的趨勢預測三、公共政策的趨勢預測2022年5月公共政策分析42n1、線性趨勢估計、線性趨勢估計q（4）回歸分析與線性趨勢估計的區(qū)別）回歸分析與線性趨勢估計的區(qū)別()Ycab X( )tYab x三、公共政策的趨勢預測三、公共政策的趨勢預測2022年5月公共政策分析43n2、非線性趨勢估計、非線性趨勢估計q（1）非線性序列的特點及類型）非線性序列的特點及類型三、公共政策的趨勢預測三、公共政策的趨勢預測2022年5月公共政策分析44非線性序列的特點及類型非線性序列的特點及類型lA、擺動、擺動2022年5月公共政策分析45lB、周期、周期非線性序列的特點及類型非線性序列的特點及類型2022年

27、5月公共政策分析46lC、增長曲線、增長曲線非線性序列的特點及類型非線性序列的特點及類型2022年5月公共政策分析47D、衰減曲線、衰減曲線非線性序列的特點及類型非線性序列的特點及類型2022年5月公共政策分析48lE、劇變、劇變非線性序列的特點及類型非線性序列的特點及類型2022年5月公共政策分析49n2、非線性趨勢估計、非線性趨勢估計q（2）增長或衰減曲線計算）增長或衰減曲線計算 三、公共政策的趨勢預測三、公共政策的趨勢預測2022年5月公共政策分析50增長或衰減曲線計算2022年5月公共政策分析51l假設假設1971將將1000美元資金存入帶利息的銀行帳戶。美元資金存入帶利息的銀行帳戶。

28、l復利年息為復利年息為10%，不新增存款。，不新增存款。l到到1990年（年（20年）的總值是多少？年）的總值是多少？2022年5月公共政策分析52l復利模型及計算結(jié)果復利模型及計算結(jié)果l =某一筆投資在某一筆投資在n年后的積累值年后的積累值l =期初投資期初投資0(1)nnSrSnS0S20200(1)(1 10%) (1000)6727.47nSr S2022年5月公共政策分析53l線性趨勢估計的結(jié)果線性趨勢估計的結(jié)果l計算公式：計算公式：l計算結(jié)果：計算結(jié)果：()tYab X(1990)()1753.3082.31(29)4140.29tYab X2022年5月公共政策分析54l線性回歸

29、計算的局限性線性回歸計算的局限性l線性趨勢估計誤差大線性趨勢估計誤差大復利模型計算結(jié)果為：復利模型計算結(jié)果為：6727.47線性趨勢結(jié)果估計值：線性趨勢結(jié)果估計值：4140.29l線性方法的調(diào)整線性方法的調(diào)整冪的加權(quán)冪的加權(quán)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換。數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換。2022年5月公共政策分析55n2、非線性趨勢估計、非線性趨勢估計q（2）增長或衰減曲線計算）增長或衰減曲線計算 n運用數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換方法的增長或衰減曲線計算運用數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換方法的增長或衰減曲線計算q找出所有找出所有Y值的常對數(shù)，將它們用在線性回歸等式中。值的常對數(shù)，將它們用在線性回歸等式中。q將常對數(shù)取反對數(shù)轉(zhuǎn)換為自然數(shù)即獲得計算結(jié)果。將常對數(shù)取反對數(shù)轉(zhuǎn)換為自然

30、數(shù)即獲得計算結(jié)果。三、公共政策的趨勢預測三、公共政策的趨勢預測2022年5月公共政策分析56第一步第一步找出時間序列找出時間序列2022年5月公共政策分析57第二步第二步計算計算Y值的常對數(shù)值的常對數(shù)logY年年份份 (x) (1) 時時間間序序列列變變量量 (Y) (2) 時時間間序序列列變變量量的的對對數(shù)數(shù) (log Y) (3) 1971 1972 1973 1974 1975 1976 1977 1978 1979 1980 1100 1210 1331 1464 1611 1772 1949 2144 2358 2594 3.041 3.038 3.124 3.165 3.207 3

31、.248 3.290 3.331 3.373 3.414 10 17533 32.276 2022年5月公共政策分析58第三步第三步算出列表中的算出列表中的其他數(shù)值其他數(shù)值 年份 (x) (1) 時間序列變量 (Y) (2) 時 間 序 列變量的對數(shù) (log Y) (3) 時間值代碼 (x) (4) 時間值平方 (x2) (5) (3)(4) (x log Y) (6) 1971 1972 1973 1974 1975 1976 1977 1978 1979 1980 1100 1210 1331 1464 1611 1772 1949 2144 2358 2594 3.041 3.038

32、3.124 3.165 3.207 3.248 3.290 3.331 3.373 3.414 -9 -7 -5 -3 -1 1 3 5 7 9 81 49 25 9 1 1 9 25 49 81 -27.369 -21.581 -15.620 -9.495 -3.207 3.284 9.870 16.655 23.611 30.726 10 17533 32.276 0 330 6.838 2022年5月公共政策分析59第四步第四步計算的計算的 常對數(shù)值常對數(shù)值 tY( )tYab xlog( )tYab xlog32.2763.227610Yan2( log )6.8380.0207330

33、 xYbx2022年5月公共政策分析60第五步第五步計算計算 值值 tY(1990)log( ) 3.2276 0.0207(29) 3.829tYa bx (1990)log3.8296745.27tYanti2022年5月公共政策分析61l數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換后的結(jié)果比較：數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換后的結(jié)果比較：l復利模型計算結(jié)果為：復利模型計算結(jié)果為：l數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換后的趨勢估計結(jié)果為：數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換后的趨勢估計結(jié)果為：2020(1 10%) (1000)6727.47S(1990)log3.8296745.27tYanti2022年5月公共政策分析62n1、德爾菲法、德爾菲法q（1）定義：）定義：n一種獲取、交流并形成對未來事

34、件充分意見的方法。一種獲取、交流并形成對未來事件充分意見的方法。n由蘭德公司由蘭德公司1948年發(fā)明年發(fā)明,廣泛應用于公共部門和私人廣泛應用于公共部門和私人部門預測活動中。部門預測活動中。n逐步拓展到其他領(lǐng)域，如教育、技術(shù)、營銷、交通、逐步拓展到其他領(lǐng)域，如教育、技術(shù)、營銷、交通、大眾媒體、醫(yī)學、信息處理、研究開發(fā)、空間探索、大眾媒體、醫(yī)學、信息處理、研究開發(fā)、空間探索、住房、預算及生活質(zhì)量。住房、預算及生活質(zhì)量。n最初強調(diào)利用專家對以經(jīng)驗數(shù)據(jù)為基礎的預測。最初強調(diào)利用專家對以經(jīng)驗數(shù)據(jù)為基礎的預測。20世世紀紀60年代開始用于價值預測。年代開始用于價值預測。四、公共政策的判斷預測四、公共政策的

35、判斷預測2022年5月公共政策分析63n1、德爾菲法、德爾菲法q（2）基本原則：）基本原則：nA、匿名：所有專家都匿名發(fā)表意見，對他們的姓名、匿名：所有專家都匿名發(fā)表意見，對他們的姓名嚴格保密。嚴格保密。nB、巡回：個人的意見經(jīng)過匯總，傳遞給參加討論的、巡回：個人的意見經(jīng)過匯總，傳遞給參加討論的所有專家。所有專家。nC、反饋控制：匯總的意見以調(diào)查表的形式進行傳遞。、反饋控制：匯總的意見以調(diào)查表的形式進行傳遞。nD、統(tǒng)計學意義的小組反饋。、統(tǒng)計學意義的小組反饋。nE、專家達成一致意見。、專家達成一致意見。四、公共政策的判斷預測四、公共政策的判斷預測2022年5月公共政策分析64n1、德爾菲法、德

36、爾菲法q（3）基本步驟：）基本步驟：n第一步，明確問題。第一步，明確問題。n第二步，選擇參與人。第二步，選擇參與人。n第三步，問卷設計。第三步，問卷設計。n第四步，分析第一輪結(jié)果。第四步，分析第一輪結(jié)果。n第五步，設計出后續(xù)問卷。第五步，設計出后續(xù)問卷。n第六步，召開小組會議。第六步，召開小組會議。n第七步，準備最終報告。第七步，準備最終報告。四、公共政策的判斷預測四、公共政策的判斷預測2022年5月公共政策分析65n2、交叉影響分析、交叉影響分析q（1）什么是交叉分析）什么是交叉分析q根據(jù)相關(guān)事件的發(fā)生或不發(fā)生來對未來事件的發(fā)根據(jù)相關(guān)事件的發(fā)生或不發(fā)生來對未來事件的發(fā)生概率進行判斷的方法。生

37、概率進行判斷的方法。q其目的在于，對那些促進或阻礙其他相關(guān)事件發(fā)其目的在于，對那些促進或阻礙其他相關(guān)事件發(fā)生的條件加以確認。生的條件加以確認。q交叉影響分析法是常規(guī)德爾菲法的補充交叉影響分析法是常規(guī)德爾菲法的補充四、公共政策的判斷預測四、公共政策的判斷預測2022年5月公共政策分析66n2、交叉影響分析、交叉影響分析q（2）交叉影響分析的基本工具）交叉影響分析的基本工具-交叉影響矩陣交叉影響矩陣n將所有相關(guān)事件沿行和列開頭進行排列的對稱表格。將所有相關(guān)事件沿行和列開頭進行排列的對稱表格。n適用于一系列相互依賴的事件。適用于一系列相互依賴的事件。四、公共政策的判斷預測四、公共政策的判斷預測202

38、2年5月公共政策分析67交交 叉叉 影影 響響 矩矩 陣陣 圖圖 ： 說說 明明 大大 量量 使使 用用 汽汽 車車 的的 結(jié)結(jié) 果果 事事 件件 （ E ） E 1 E 2 E 3 E 4 E 5 E 6 E 7 E 1 E 2 事事 E 3 件件 E 4 E E 5 E 6 E 7 + 0 0 0 0 0 + 0 0 0 0 0 + 0 0 0 0 0 0 + 0 0 0 0 0 0 + 0 0 0 0 0 0 0 + 0 0 0 0 0 E 1 = 大大 量量 生生 產(chǎn)產(chǎn) 汽汽 車車 E 2 = 方方 便便 旅旅 行行 E 3 = 惠惠 顧顧 大大 的的 郊郊 區(qū)區(qū) 百百 貨貨 店店 E

39、 4 = 疏疏 遠遠 鄰鄰 居居 E 5 = 對對 近近 親親 的的 高高 度度 社社 會會 心心 理理 依依 賴賴 E 6 = 家家 庭庭 成成 員員 無無 法法 滿滿 足足 共共 同同 的的 社社 會會 心心 理理 需需 要要 E 7 = 離離 異異 、 酗酗 酒酒 、 青青 少少 年年 犯犯 罪罪 等等 社社 會會 偏偏 離離 2022年5月公共政策分析68n2、交叉影響分析、交叉影響分析q（3）交叉影響分析的基本依據(jù)）交叉影響分析的基本依據(jù)-條件概率原則條件概率原則n條件概率是指一個事件發(fā)生的概率依賴于其他事件。條件概率是指一個事件發(fā)生的概率依賴于其他事件。n條件概率用條件概率用P(E

40、1/E2) 表示，讀作表示，讀作“在第二個事件在第二個事件E2發(fā)生的條件下，第一個事件發(fā)生的條件下，第一個事件E1發(fā)生的概率發(fā)生的概率”。四、公共政策的判斷預測四、公共政策的判斷預測2022年5月公共政策分析69n2、交叉影響分析、交叉影響分析q（4）交叉影響分析的基本步驟）交叉影響分析的基本步驟n首先確立在某個特定時點之前，某一事件（首先確立在某個特定時點之前，某一事件（E2）的）的發(fā)生概率是多少？發(fā)生概率是多少？n其次明確某個事件（其次明確某個事件（E2）肯定會發(fā)生事件，那么該）肯定會發(fā)生事件，那么該事件（事件（E1）發(fā)生的概率是多少？）發(fā)生的概率是多少？”四、公共政策的判斷預測四、公共政

41、策的判斷預測2022年5月公共政策分析70案例：假設一個專家小組用常規(guī)德爾菲法來估計假設一個專家小組用常規(guī)德爾菲法來估計4個事件個事件E1，E4在未來幾年的發(fā)生概率。在未來幾年的發(fā)生概率。lE1為每加侖油價上漲至為每加侖油價上漲至3美元，主觀估計概率為美元，主觀估計概率為P1=0.5lE2為城郊居民變?yōu)槌鞘腥丝?，主觀估計概率為為城郊居民變?yōu)槌鞘腥丝?，主觀估計概率為P2=0.5lE3為按人口計算的犯罪數(shù)量翻倍，主觀估計概率為為按人口計算的犯罪數(shù)量翻倍，主觀估計概率為P3=0.6lE4為短途電動汽車的大量生產(chǎn)，主觀估計概率為為短途電動汽車的大量生產(chǎn)，主觀估計概率為P4=0.22022年5月公共政策

42、分析71l假設現(xiàn)在其中一個事件發(fā)生（假設現(xiàn)在其中一個事件發(fā)生（P=1.0或或100%），），l我們來估計其他事件在未來幾年的發(fā)生概率。我們來估計其他事件在未來幾年的發(fā)生概率。l結(jié)果如下表：結(jié)果如下表：案例：2022年5月公共政策分析72交交叉叉影影響響矩矩陣陣中中第第一一輪輪的的假假設設性性說說明明 改改變變后后的的概概率率 如如果果這這一一案案件件發(fā)發(fā)生生 （P=1.0） E1 E2 E3 E4 E1=油油價價漲漲至至每每加加侖侖 3 美美元元 E2=郊郊區(qū)區(qū)人人口口城城市市化化 E3=犯犯罪罪數(shù)數(shù)量量翻翻倍倍 E4=電電動動汽汽車車 0.7 0.8 0.5 0.4 0.7 0.4 0.5

43、0.4 0.1 0.4 0.5 0.7 事事件件 原原始始概概率率 E1 P1=0.5 E2 P2=0.5 E3 P3=0.6 E4 P4=0.2 案例：2022年5月公共政策分析73n3、可行性評價、可行性評價q（1）可行性評價的含義）可行性評價的含義n可行性評價是對利益相關(guān)者在支持可行性評價是對利益相關(guān)者在支持/反對不同政策方反對不同政策方案時對采納和案時對采納和/或執(zhí)行時的可能影響的預測方法?；驁?zhí)行時的可能影響的預測方法。n可行性評價特別適合那些要求對政策方案合法化的結(jié)可行性評價特別適合那些要求對政策方案合法化的結(jié)果進行估計的問題。也可以用來預測利益相關(guān)者在政果進行估計的問題。也可以用來

44、預測利益相關(guān)者在政策過程任何階段的行為。策過程任何階段的行為。n可行性評價以主觀估計為基礎?？尚行栽u價以主觀估計為基礎。四、公共政策的判斷預測四、公共政策的判斷預測2022年5月公共政策分析74n3、可行性評價、可行性評價q（2）可行性評價的內(nèi)容）可行性評價的內(nèi)容n相關(guān)者態(tài)度位置。相關(guān)者態(tài)度位置。q相關(guān)者所取態(tài)度及出現(xiàn)概率相關(guān)者所取態(tài)度及出現(xiàn)概率n相關(guān)者可利用的資源。相關(guān)者可利用的資源。n相關(guān)者相對資源排序。相關(guān)者相對資源排序。 四、公共政策的判斷預測四、公共政策的判斷預測2022年5月公共政策分析75n3、可行性評價、可行性評價q（4）可行性計算）可行性計算四、公共政策的判斷預測四、公共政策

45、的判斷預測2022年5月公共政策分析76例：l某市政府為了解決明年的開支，要么平均提高某市政府為了解決明年的開支，要么平均提高1個百個百分點地方財產(chǎn)稅，要么解雇分點地方財產(chǎn)稅，要么解雇1500名工作人員以減少開名工作人員以減少開支。支。l兩個方案遇到的問題：兩個方案遇到的問題：l增稅方案會遭到納稅人團體的強烈反對；增稅方案會遭到納稅人團體的強烈反對；l解雇工作人員以減少開支可能會爆發(fā)持續(xù)解雇工作人員以減少開支可能會爆發(fā)持續(xù)2年以上的年以上的罷工。罷工。l哪個方案可行性更大些？哪個方案可行性更大些？2022年5月公共政策分析77第一步，將影響可行性的各種因素予以賦值。第一步，將影響可行性的各種因素予以賦值。l各利益相關(guān)者的立場，為各利益相關(guān)者的立場，為-1、0、+1。-1代表反對，代表反對，0表示無關(guān)，表示無關(guān)，+1代表支持。代表支持。l各利益相關(guān)者立場的出現(xiàn)概率，數(shù)值為各利益相關(guān)者立場的出現(xiàn)概率，數(shù)值為01.0。l各利益相關(guān)者可利用資源的主觀估計，數(shù)值為從各利益相關(guān)者可利用資源的主觀估計，數(shù)值為從01.0。