[論文レビュー] The fallacy of evidence based policy

Andrea Saltelli, Mario Giampietro|RePEc: Research Papers in Economics|May 25, 2015

Complex Systems and Decision Making被引用数 7

ひとこと要約

この論文は、複雑な社会的・環境的課題を誤って表現する単純化された科学的物語に根ざした、欠陥のある根拠に基づく政策を批判する。代わりに、不確実性に直面した際のレジリエンスを高めるために、複数の規範的・システム的次元における実行可能性、実現可能性、望ましさを評価するフレームワーク「レジリエント政策」を提唱する。

ABSTRACT

The use of science for policy is at the core of a perfect storm generated by the insurgence of several concurrent crises: of science, of trust, of sustainability. The modern positivistic model of science for policy, known as evidence based policy, is based on dramatic simplifications and compressions of available perceptions of the state of affairs and possible explanations (hypocognition). This model can result in flawed prescriptions. The flaws become more evident when dealing with complex issues characterized by concomitant uncertainties in the normative, descriptive and ethical domains. In this situation evidence-based policy may concur to the fragility of the social system. Science plays an important role in reducing the feeling of vulnerability of humans by projecting a promise of protection against uncertainties. In many applications quantitative science is used to remove uncertainty by transforming it into probability, so that mathematical modelling can play the ritual role of haruspices. This epistemic governance arrangement is today in crisis. The primacy of science to adjudicate political issues must pass through an assessment of the level of maturity and effectiveness of the various disciplines deployed. The solution implies abandoning dreams of prediction, control and optimization obtained by relying on a limited set of simplified narratives to define the problem and moving instead to an open exploration of a broader set of plausible and relevant stories. Evidence based policy has to be replaced by robust policy, where robustness is tested with respect to feasibility (compatibility with processes outside human control); viability (compatibility with processes under human control, in relation to both the economic and technical dimensions), and desirability domain (compatibility with a plurality of normative considerations relevant to a plurality of actors).

研究の動機と目的

• 複雑な社会的・環境的問題を扱う上で、過度に単純化されて不適切であるとされる根拠に基づく政策の支配的パラダイムに挑戦すること。
• 科学的知識を数量的根拠に単純化することで、規範的・記述的・倫理的不確実性に直面した際の政策のレジリエンスが損なわれる点を浮き彫りにすること。
• 現在の科学による政策のモデルが、予測モデルや確率的フレーミングへの誤った信頼を生み出し、システムの脆弱性を悪化させることを主張すること。
• 予測や最適化から、複数の妥当な物語への開かれた探求へと移行することを提唱すること。
• 多様なステークホルダーの視点から、実行可能性、実現可能性、望ましさに根ざした新しい政策枠組み「レジリエント政策」を確立すること。

提案手法

• 実行可能性（外部の制御不能なプロセス）、実現可能性（人間が制御可能な経済的・技術的プロセス）、望ましさ（多様な規範的価値）という3つの次元に政策立案を再定義すること。
• 特に高不確実性の文脈において、確率的モデリングを真の理解の代わりに儀式的に用いることの不適切さを拒否すること。
• 「ハイポコグニション」という概念を導入する——複雑な現実を狭く扱いやすい物語に無自覚に単純化する現象。
• 統計的根拠を優先するのではなく、数量化されない多様な物語を含む、多様な政策設計のアプローチを提唱すること。
• 哲学的およびシステム理論的視点から、科学を政策意思決定の唯一の基準とする認識の支配的モデル（エピステミックガバナンスモデル）を批判すること。
• 予測や最適化から、複数のレジリエンス基準に沿った政策選択肢の構造的評価を通じて、根拠に基づく政策からレジリエント政策への移行を提言すること。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 なぜ根拠に基づく政策は、複雑な政策分野におけるシステム的不確実性に対処できないのか？
• RQ2 科学的知識が根拠に単純化されることで、政策の脆さがどのように生じるのか？
• RQ3 政策意思決定における不確実性を管理するために確率的モデリングを用いる際の限界は何か？
• RQ4 予測の正確性や最適化に依存せず、どのようにして政策をレジリエントにすることができるか？
• RQ5 実行可能性、実現可能性、望ましさの各分野において、政策のレジリエンスを評価するために必要な基準は何か？

主な発見

• 根拠に基づく政策は、現実を過度に単純化した物語（ハイポコグニション）に依存しており、複雑な現実を歪め、システム的脆弱性を増大させている。
• 科学が政策意思決定において優位に立つという立場は、現在の科学的信頼性、信頼性、持続可能性の危機によって損なわれている。
• 数量的科学はしばしば不確実性を確率に置き換えることで、儀式的なモデリングによって誤ったコントロール感を生み出している。
• レジリエント政策は、実行可能性（外部プロセス）、実現可能性（内部の人間が制御可能なシステム）、望ましさ（多様な価値）という3つの次元で評価されるべきである。
• 根拠に基づく政策からレジリエント政策への移行には、予測や制御の夢を捨て、より広範な妥当な物語の探求に移行する必要がある。
• 提案された枠組みは、包括的な評価プロセスを通じて、多様な規範的・技術的・経済的要因を統合することで、政策のレジリエンスを高めている。