Шрифт:
Закладка:
Рассмотрим для примера оценку программы микрофинансирования для сельских фермеров. Программа предоставляет фермерам микрозаймы, позволяющие им покупать удобрения для увеличения производства риса. Можно увидеть, что за год до начала программы фермеры собирали в среднем 1000 килограммов риса с гектара (точка В на Рисунке 2).
Запущена схема микрофинансирования, и год спустя урожайность риса увеличилась до 1100 кг с гектара (точка А на рисунке 2). Если оценить воздействие, используя сравнение «до и после», то нужно опираться на базовый результат в качестве оценки контрфактного сценария. Применяя общую формулу оценки воздействия, мы бы пришли к выводу, что программа увеличила урожайность риса на 100 кг с гектара (A-B).
Однако представьте, что за год до запуска программы количество осадков было нормальным, но в год действия программы произошла засуха. Из-за засухи средняя урожайность фермеров без схемы микрозаймов, вероятно, будет ниже, чем В: скажем, на уровне D. В этом случае истинное воздействие программы будет A-D, что больше, чем 100 кг, оцененные с использованием сравнения до и после.
Количество осадков было одним из множества внешних факторов, которые могли повлиять на интересующий результат программы (урожайность риса) со временем. Аналогичным образом, многие результаты, на улучшение которых направлены программы развития, такие как доход, производительность, здравоохранение или образование, подвергаются влиянию множества факторов с течением времени. По этой причине базовый результат является не самым точным вариантом оценки контрфактного сценария.
Сравнение группы лиц, добровольно подписавшихся на участие в программе, с группой лиц, решивших не участвовать, является еще одним рискованным подходом к оценке воздействия. Группа сравнения, которая самостоятельно выбрала программу, предоставит еще одну «поддельную» контрфактную оценку. Выбор происходит, когда участие в программе основано на предпочтениях или решениях каждого участника. Такое предпочтение является отдельным фактором, от которого возможно зависит результат участия в ней. Говорить о сравнимости подписавшихся с теми, кто не подписался, в таких условиях нельзя.
Консультанты-оценщики пилота HISP в попытках математического осмысления полученных результатов совершили и первую, и вторую ошибки в оценке контрфакта, но организаторы программы, понимая риск предвзятости, решили найти методы для более точной оценки.
МЕТОД РАНДОМИЗИРОВАННОГО РАСПРЕДЕЛЕНИЯ
Этот метод похож на проведение лотереи, которая решает, кто входит в программу в данный момент времени, а кто нет. Данный метод также известен как рандомизированные контролируемые исследования (РКИ). Этот метод не только предоставляет команде проекта справедливые и прозрачные правила распределения ограниченных ресурсов между одинаково заслуживающими этого группами населения, но также представляет собой надежный метод оценки воздействия программы.
«Случайность» используется в применении к большой группе населения, имеющей однородный набор качеств. Чтобы решить, кому будет предоставлен доступ к программе, а кому нет, мы можем сгенерировать и базу для надежной оценки контрфакта.
При рандомизированном распределении каждая подходящая единица (например, физическое лицо, домохозяйство, предприятие, школа, больница или сообщество) имеет одинаковую вероятность быть отобранной для участия в программе. При избыточном спросе на программу рандомизированное распределение считается понятным и справедливым для всех участников процесса.
Во Вставке 1 представлены примеры использования рандомизированного распределения на практике.
Вставка 1: РАНДОМИЗИРОВАННОЕ РАСПРЕДЕЛЕНИЕ КАК ЦЕННЫЙ ИНСТРУМЕНТ ИССЛЕДОВАНИЯ
Рандомизированное распределение может быть полезным правилом для определения выгод от программы даже вне контекста оценки воздействия. Это правило иллюстрируют следующие два случая из Африки.
В Кот-д'Ивуаре после периода кризиса правительство ввело программу временного трудоустройства, которая первоначально была ориентирована на бывших участников вооруженного конфликта, а затем была распространена на молодежь в целом. Программа предоставляла молодежи возможности краткосрочного трудоустройства, в основном в национальное дорожное агентство для очистки или восстановления дорог. Молодежь в охваченных программой муниципалитетах была приглашена на регистрацию. Учитывая привлекательность льгот, заявки подало гораздо больше молодых людей, чем было свободных мест. Дуя того чтобы придумать прозрачный и справедливый способ распределения благ между заявителями, исполнители программы задействовали процесс публичной лотереи. После окончания регистрации и получения информации о количестве претендентов (скажем, N) в том или ином населенном пункте была организована публичная лотерея. Всех, кто подал заявление, вызывали в общественное место и помещали в коробку листочки бумаги с цифрами от 1 до N. Затем претендентов вызывали по одному, чтобы они подошли и вытянули номер из ящика перед всеми остальными претендентами. После того как участник вытянул номер, его зачитывали вслух. После того, как все претенденты были вызваны, назначенный человек по очереди проверял оставшиеся в ящике номера, чтобы убедиться, что они соответствуют претендентам, которые не явились на розыгрыш. Если для участия в программе было доступно N мест, то в программу отбирались кандидаты, вытянувшие наименьшие номера. Лотерея была организована отдельно для мужчин и для женщин. Участники хорошо отнеслись к процессу публичной лотереи. Эта процедура придала программе образ справедливости и прозрачности в постконфликтной обстановке, характеризующейся социальной напряженностью. После нескольких лет работы исследователи использовали это правило случайности, уже интегрированное в работу программы, для проведения оценки ее воздействия.
В Нигере правительство при поддержке Всемирного банка в 2011 году приступило к реализации программы финансовой помощи. Нигер — одна из беднейших стран в мире, и в первые годы работы программы количество бедных домохозяйств, заслуживающих вступить в нее, значительно превышало объем доступных пособий. Департаменты и коммуны, в которых программа денежных трансфертов будет реализована в первую очередь, отбирались исполнителями программы по географическому принципу. Это было возможно, потому что имелись данные для определения относительной бедности или уязвимости различных департаментов или коммун. Однако, в силу объективных факторов, в каждой коммуне участвовать в программе могло весьма ограниченное число жителей. На первом этапе проекта исполнители программы решили использовать публичные лотереи для отбора деревень-бенефициаров в целевых коммунах. Это решение было принято отчасти потому, что имеющиеся данные для объективного определения приоритетности деревень были ограничены, а отчасти потому, что в проект была встроена оценка воздействия. Для проведения публичных лотерей в муниципальный центр приглашали старост всех деревень, названия деревень писали на листе бумаги и помещали в ящик. Затем ребенок в случайном порядке вытягивал из ящика названия деревень-бенефициаров, пока квоты не были заполнены. Процедура проводилась отдельно для оседлых и кочевых деревень, чтобы обеспечить представительство каждой группы. После выбора деревень был задействован отдельный механизм для выбора беднейших домохозяйств, которые впоследствии назначили бенефициарами. Прозрачность и справедливость публичной лотереи была высоко оценена местными властями, а также исполнителями программы — настолько, что эта процедура использовалась во втором и третьем циклах проекта для отбора более 1000 деревень по всей
