Are regulations achieving their objectives? Post Implementation Reviews – why they should be done, why they aren’t done and how to get them done
Notice bibliographique
Résumé
Regulatory policy is often under-prioritised by governments, particularly when compared with the detailed focus associated with tax and spending measures. Even where a clear policy development process is adopted and applied for regulatory measures, it rarely has the same profile or attendant resources as applied to fiscal measures. This paper highlights one aspect of this regulatory policy deficit – the lack of priority given to evaluation and ex-post review of regulatory measures. Post implementation reviews (PIRs) are an essential part of the framework for ensuring best practice regulatory policy making by government and regulators. Ex post evaluation highlights whether regulations are achieving their objectives and operating as expected, or whether they are leading to unintended consequences or imposing disproportionately high costs. They inform decisions over whether to retain, revise or remove the regulation. However only 25% of OECD countries have formal requirements for PIRs and even then, an evaluation is often not undertaken for many regulatory measures. This paper reviews the different approaches to PIRs in the UK, Canada, Australia, the US and the European Union in terms of system governance, methodology and public transparency and capacity building. It highlights the methodological challenges in undertaking PIRs, in particular the importance of a well-designed monitoring and evaluation plan and the failure to feed the results of the PIR into subsequent modifications to the regulations which suggests a systematic failure in the policy making framework. The paper suggests that PIRs are not undertaken more comprehensively due to: limited political benefit, lack of prioritisation and concern over exposing previous policy failures. It proposes seven policy approaches that might lead to a more comprehensive approach to PIRs, however the common thread running through all of these approaches is the critical importance of high-level political support. Without high-level backing, statutory requirements will be variously disregarded, internal and external voices ignored and the pragmatic short-term pressures to focus on new and high profile policy measures will trump the longer-term benefits from a comprehensive approach to policy evaluation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,177 | 0,359 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,009 |
| Communication savante | 0,023 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,005 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».