不确定性应对策略

“未来的状态在它发生之前,都是不确定的,有许多可能的未来。”^[53]因为存在不确定性,立法成本收益评估过程中一些重要评估参数多表现为一定范围内的可能性。为了进行评估,一般要进行符合逻辑的简化操作,即以一种“假想的确定性”作为分析的起点,而最低值、中间值、最高值、平均值等均是这一过程中常用的假设性可带入变量。^[54]贴现率的例子可以很好地说明不确定性问题。尽管对于成本收益进行贴现处理没有任何异议,但贴现率的选择历来争议不断。对于成本与收益进行贴现处理,其实质是一种根据时间趋向性作出的权重分配。机会成本途径与社会时间偏好途径是贴现率选择的两种不同理论主张,前者是一种横向空间视角,关注横断面上的资源配置;后者是一种纵向时间视角,着眼于代际间的资源分配。^[55]在实务操作中,资本市场多元利率之间也难以设定贴现率选择的绝对标准。贴现率的选择对量化结果的影响显而易见,甚至会产生左右决策的效果。高贴现率,实际上赋予近期影响更高的比重,表现出对那些能够在较短时间内产生收益的方案的偏好;低贴现率,则明显有助于使决策者着眼于气候变化、疾病预防等收益明显滞后性的长远性议题。在立法成本收益评估的实践中,始终存在应用单一贴现率抑或多重贴现率的分歧。^[56]加拿大联邦财政委员会秘书处建议在立法成本收益评估操作中使用8%(r=8%)的贴现率,但需要进行敏感性测试。^[57](https://www.daowen.com)

面对不确定性,说明评估结果的可能范围显然要比给出一个“虚假”的精确度更加可取。加拿大财政委员会建议在评估过程中借助敏感性分析(sensitivity analysis)深入了解不确定性变量对于评估结果的影响。“敏感性分析是处理不确定性的实用工具,在一项成本收益评估的每个阶段都应该使用它。”^[58]“敏感性分析是任何成本收益评估工作的一个基本特征。”^[59]缺失敏感性分析的评估过程是不完整的,评估结果的可信度值得怀疑。因为如果不进行敏感性分析,评估人员可能基于特定的主观动机,通过有选择的理论假设、评估方法以及数据输入,对一个存在重大缺陷的方案提供支持。敏感性分析的重要意义在于,当有关参数的假设发生变化时,明确备选方案的绩效指标排序是否会发生变化。如果对于特定参数的不同假设并未导致备选方案的绩效排序发生变动,那么就可以认为评估结果具有相当的稳定性;然而,如果不同假设下的绩效排名发生明显变动,那就必须确定哪个假设才是最为合理的,进而在备选方案之间作出选择。蒙特卡洛模拟分析(Monte Carlo simulation techniques)是进行敏感性分析的代表性技术,评估人员为每个不确定性参数指定一个统计分布范围,然后从每个参数的分布范围内随机抽取样本数据,并利用此数据进行评估计算,之后多次重复相同的过程,从而得到多组不同的评估结果。如果这些评估结果呈现出围绕某一个特定的值集中分布的趋势,那么就说明不确定性不会很大程度地改变评估结果;如果分布状况非常宽泛,那么说明现有结论并不能十分有力地解释不确定性问题。《加拿大成本收益评估指南:规制提案》中,对蒙特卡洛模拟分析的应用技术进行了较为详细的说明。^[60]