• 浅谈“助推”理论和马来西亚的政策制定

    浅谈“助推”理论和马来西亚的政策制定

    (大家也能在2017年10月15日于大马洞察网(TMI)槟城研究机构的吉隆坡分区专栏阅读此文章)

    本周早前,理查德·泰勒(Richard Thaler) 因对行为经济学领域的贡献而获得诺贝尔经济学奖。他在其著作《助推》提出了如何以激励措施来改变人们的行为,例如提高个人的储蓄率或追求更健康的生活方式。

    在2010年,英国内阁成立了“助推单位”,进而将作为经济学领域冷门科目的行为经济学推向协助公共政策制定的主流。同时,畅销书“助推:改善追求健康,财富和幸福的决定”的共同作者,泰勒教授也在2009年至2012年期间在美国白宫被奥巴马委任为政策制定者的监管, 美国总统随后更在2015年通过行政命令来正式成立“助推单位”。

    英国的“助推单位”拥有的成就包括了使用各种电话信息来鼓励和推动更多地器官捐赠的参与和利用个性化信息,来提高按时支付政府罚款的民众的比例。

    在美国,“助推单位”或被称社会和行为科学团队,成功通过使用不同的电子邮件形式来提高了注册退休储蓄计划的公务员人数。

    类似的“助推单位”在政治家和政策制定者中是颇受欢迎,因为这些举措所产生的积极成果通常是可衡量的,并产生远远超过低成本实施方法的收益。

    我们又要如何在自己的家园实施这种“助推”的思维模式呢? 为了回答这个问题,我们必须首先了解若要在马来西亚实施这些举措的方式所将面临的潜在障碍。

    首先,我们国立和私立大学在行为经济学领域上的专家是极度稀缺的。实际上,英国,美国和澳大利亚这些国家已经长期培养在这一领域有丰富工作经验的经济学家和建立专门研究和实施“助推”政策的研究中心。反之,我们甚至很难在本地找到一个训练有素且经验丰富的马来西亚行为经济学家。

    其次,任何要在政府里落实新“观念”之前,掌权的政治家都必须先基本了解这个“观念”。例如,马来西亚的大多数政治家和资深公务员都通过接触著作的作者和被外来顾问推销,而熟悉何谓是“蓝海战略” 的营销理论(无论好或坏的方面)。相比之下,我们马来西亚政治家或资深公务员都对行为经济学的概念和其对人民利益的贡献不熟悉。

    第三,这些“助推单位”所采取的许多举措都是采用随机对照试验(RCT)来评估各种“微调”的有效性,以便产生最高的收益。类似的实验虽然在临床试验中是十分常见,但我们的公务员和民众可能会有相对的感觉。试想象一下,我们明天告诉公务员对车主的超速罚款通知作出不同的变化来作为实验,最后看看哪些变化会产生最高的成效。至少,这些公务员会觉得很为难,因为它违反了一般政府的标准作业程序。此外,一旦车主比较自己的信件与他人的信件内的措辞是不同的,他们可能会怀疑自己收到罚款的真实性,

    此外,这种实验都会需要“对照组”来对被测试对象的表现进行比较和评估。如果政府一方面提供测试组额外的津贴,但另一方面则撤除“对照组”该津贴,有关政府部门可能会因差别待遇而受到批评。

    尽管如此,我也认为要在马来西亚落实类似的“助推”实验并非不可能的事情。 而,为了提高可行性,我们必须使用经过深思熟虑的研究计划,用非常有限和精心挑选的样本来进行试点项目。另外,我们也得向政策制定者和政治家保证,这些社会实验不会困扰他们,及其潜在的利益是可观的。

    例如,我们可以通过提供现金或糖的健康替代品的实验,来测试协助糖尿病高发的社区以便减少糖摄入量。

    马来西亚国内贸易和消费者事务部还可以与超级市场合作,以便在更显眼的地方展示健康食物及让招牌设计更具视觉吸引力。相比仅仅不断提高糖价,这在处理与糖尿病相关的健康问题将成为更有效的策略。

    这种企图减少糖尿病率的“助推”模式将会使人民更健康及有效降低政府的公共医疗成本。

    (王建民博士是一名沙登区国会议员和槟城研究机构的吉隆坡分区总经理。他曾美国杜克大学完成政治博士学位,剑桥大学经济学硕士学位和伦敦政治经济学院的经济学学士学位。)

  • The ‘nudge’ theory and policy-making in Malaysia

    (This article can also be read at the Penang Institute in KL Column in the Malaysian Insight, 15th October 2017)

    EARLIER this week, Professor Richard Thaler was awarded the Nobel Prize for Economics for his contribution to the field of behavioural economics. He is probably most well-known for his “Nudge” theories on providing incentives to change people’s behaviours on a number of dimensions, such as one’s propensity to save money or to switch to a healthier lifestyle.

    In 2010, the transition of behavioural economics from a marginal topic in the discipline to mainstream public policy making was formalised with the establishment of a Behavioural Insights Team (BIT) or better known as the “Nudge Unit” within the Cabinet Office in the United Kingdom government. Around the same time, Thaler’s co-author for the best-seller “Nudge: Improving Decisions About Health, Wealth, and Happiness”, Professor Cass Sunstein, worked as a regulatory ‘czar’ in Obama’s White House from 2009 to 2012 and a “Nudge Unit” was formally established in Obama’s White House in 2015 via executive order.

    Some examples of the UK’s Nudge unit achievements include using various telephone messages to encourage greater participation in organ donation drives and personalised messages to increase the percentage of those who pay their government fines on time.

    Such “nudge units” are fashionable among politicians and policy makers, because the positive results arising from such initiatives are usually measurable and yield benefits which far surpass the low-cost implementation methods.

    How likely will such “nudge” ideas find their way to our shores? To answer this question, we must first understand the potential obstacles that lie in the way of implementing such initiatives in Malaysia.

    Firstly, we have scarcely any local experts in the field of behavioural economics in our public and private universities. Whereas places like the UK, the US and Australia have established economists working in this field and full-fledged research centres dedicated to the testing and implementation of ‘nudge’ initiatives, we would be hard pressed to find even one well-trained and experienced Malaysian behavioural economist.

    Secondly, for any ‘idea’ to take root in a government, the politicians in charge must have some basic level of understanding of that ‘idea’. For example, most politicians and senior civil servants in Malaysia are familiar with the “Blue Ocean Strategy” (for better or for worse) through exposure to the authors of the book and various consultants who have formulated ways to weave this marketing theory into our government machinery. By contrast, few of our Malaysian politicians or senior civil servants are familiar with the concepts underlying behavioural economics and how these ‘nudge units’ can potentially work for the benefit of the population.

    Thirdly, many of the initiatives undertaken by these ‘nudge units’ use randomised control trials (RCTs) to evaluate the effectiveness of various ‘tweaks’ in order to find the method with the highest returns. This kind of experimentation, although commonplace in clinical trials, could be terrifying for our civil servants and the wider population. Imagine telling a civil servant to issue different variations of a speeding fine or ‘saman’ notice to registered car owners as a test, to see which would result in the most fines being paid. He or she would find it difficult, to say the least, as it goes against the typical government procedure of standardising such documents. Additionally, car owners may doubt the authenticity of their fines, if they compare their own letter to that of others and find that the wording is different.

    Furthermore, such experimentation may require a ‘control group’ to benchmark the performance of tested subjects. If incentives are given out to the test group, but withheld from the ‘control group, the ministry or government department in question may very well be criticised for unfairly ‘rewarding’ one group and ‘punishing’ the other.

    This being said, I do not think that it is impossible for such ‘nudge’ experiments to be tried out in Malaysia. However, for it to be feasible, the pilot project will need to be conducted using a very limited and carefully selected sample size, using a research design that is well-thought out. Policy makers and politicians also need to be assured that these social experiments won’t come back to haunt them and that the potential benefits could be significant.

    It would be very useful, for example, to identify communities which are especially prone to diabetes and provide incentives for such families to decrease their sugar intake via cash payments or the provision of healthy replacements in lieu of sugar.

    The Ministry of Consumer Affairs can also work with supermarkets and hypermarkets to display healthier foods in more prominent locations and make them more visually appealing. This would be a far more effective strategy to deal with health problems associated with high sugar intake, instead of merely raising sugar prices across the board. Such ‘nudges’ to reduce diabetes rates could well result in a much healthier population and lower health care costs for the government.

    * Dr Ong Kian Ming is the Member of Parliament for Serdang, Selangor and is also the General Manager of Penang Institute in Kuala Lumpur. He holds a PhD in Political Science from Duke University, an MPhil in Economics from the University of Cambridge and a BSc in Economics from the London School of Economics.

  • 收入不断提高和贫富悬殊日益减少,显示槟城经济健康强劲的基本面

    (2017年10月13日)槟城研究机构吉隆坡分区的总经理和沙登区国会议员王建民博士的媒体声明

    收入不断提高和贫富悬殊日益减少,显示槟城经济健康强劲的基本面[1]

    马来西亚统计局最近发布了许多槟城人都能身同感受的数据。槟城的经济增长十分强劲,失业率非常低,工资全面地上涨及贫富悬殊现象日益减少。 通过全面的经济数据评估,槟城可说是马来西亚各州内几乎在所有关键经济指标上表现最好的州属之一。

    在2016年,继直辖区吉隆坡后,槟城的人均国内生产总值(以目前价格为标准)为全国第二高,即47,322令吉,进而高于雪兰莪(44,616令吉),马六甲(41,363令吉)和柔佛(31,952令吉)。(参阅图表1)

    列表1: 2016年各州的人均国内生产总值(以最新价格和马币计算)

    槟城的2014年,2015年和2016年GDP实质成长分别为8%,5.5%和5.6%(参阅图表2)。槟城的2014年,2015年和2016年GDP实质成长分别排名第2,第5和第3。槟城和雪兰莪是唯一在2014年至2016年期间的GDP实质成长名列前五的两个州属。

    列表2: 2014年至2016年各州的GDP实质成长

    继马六甲(0.9%)之后,槟城在2016年的失业率为全国第二低,约2.1%(参阅图表3)。尽管近期发生了工厂的关闭潮,上述数据说明了槟城的劳动力市场需求依然非常强劲,这都受益于近期价值链更高的企业投资纷纷涌入槟州。

    列表3: : 2016年各州的失业率

    槟城2016年平均(mean)家庭收入和中值(median)分别为5,409令吉和6,771令吉,继吉隆坡,雪兰莪,柔佛和马六甲后位居第5名(参阅图表4)。

    列表4: 2016年各州平均家庭收入和中值

    如果我们进一步地观察人均家庭收入,即州内的家庭总收入除以全部家庭的总人数,就会发现槟城的排名位居第三,人均的家庭收入和中值分别为1,595令吉和2,402令吉(继雪兰莪和吉隆坡后)(参阅图表5)。

    列表5:2016年各州的人均的家庭收入和中值

    同时,槟城的基尼系数(作为贫富悬殊的衡量标准)从2014年的0.364跌至2016年的0.356,跌幅共0.008,变化位居国内的第5高。(参阅图表6)再来,我们也要注意,在2014年至2016年期间,国内有5个 州属,包括沙巴,森美兰,马六甲,吉打和柔佛的基尼系数正日益提(意思即贫富悬殊现象正在恶化)。(参阅图表1)(注释:基尼系数越高,贫富悬殊越恶化)

    列表6:各州2014年至2016年的基尼系数

    图表1:2014年至2016年期间的基尼系数和变化

    一言以蔽之,在上述几乎所有的经济数据中,槟城在马来西亚全国都位居前三名,最差也排名第五。可见槟城的经济成长是建立在可持续和公平的基本面上。

    王建民博士
    沙登区国会议员

    [1] All of the statistics quoted in this statement is from the Department of Statistics, Malaysia (DOSM)

  • Ekonomi Pulau Pinang sihat dan kukuh dengan adanya peningkatan pendapatan serta penurunan ketidaksamaan

    Kenyataan Media oleh Dr. Ong Kian Ming, Ketua Penang Institute di Kuala Lumpur merangkap Ahli Parlimen Serdang pada 13 Oktober 2017

    Ekonomi Pulau Pinang sihat dan kukuh dengan adanya peningkatan pendapatan serta penurunan ketidaksamaan[1]

    Data yang dikeluarkan oleh Jabatan Perangkaan Malaysia pada baru-baru ini menunjukkan sebuah realiti yang sudah pun diketahui oleh rakyat Pulau Pinang. Ekonomi Pulau Pinang sedang kuat berkembang dan mengalami kadar pengangguran yang rendah, peningkatan pendapatan secara keseluruhannya, dan juga penurunan ketidaksamaan. Kajian menyeluruh terhadap data ekonomi Pulau Pinang mendapati bahawa negeri tersebut merupakan antara negeri berprestasi tinggi dalam hampir semua indikator ekonomi yang penting.  

    KDNK Per Kapita bagi Pulau Pinang pada 2016 (harga semasa) adalah RM 47,322, iaitu kedua tertinggi selepas Wilayah Persekutuan Kuala Lumpur dan lebih tinggi daripada Selangor (RM 44,616), Melaka (RM 41,363) dan Johor (RM 31,952). (Lihat Rajah 1 di bawah)

    Rajah 1: KDNK Per Kapita mengikut negeri pada 2016 (harga semasa) (Ringgit Malaysia)

    Pertumbuhan KDNK sebenar Pulau Pinang adalah 5.6% pada 2016, 5.5% pada 2015 dan 8% pada 2014 (Lihat Rajah 2). Pertumbuhan KDNK sebenar ini meletakkan negeri tersebut di tangga kedua pada 2014, kelima pada 2015 dan ketiga pada 2016. Pulau Pinang dan Selangor merupakan dua negeri yang berada dalam kedudukan lima teratas dari segi pertumbuhan KDNK sebenar dari 2014 hingga 2016.

    Rajah 2: Pertumbuhan KDNK sebenar mengikut negeri, 2014 hingga 2016

    Kadar pengangguran Pulau Pinang adalah 2.1% pada 2016 dan merupakan yang kedua terendah dalam negara selepas Melaka (0.9%) (Lihat Rajah 3). Ini menunjukkan bahawa walaupun terdapat sebilangan kilang yang telah menutup operasi baru-baru ini, pasaran pekerjaan di Pulau Pinang masih berdaya saing berikutan kemasukan pelaburan baru dan nilai tambah tinggi.

    Rajah 3: Kadar pengangguran (%) mengikut negeri pada 2016

    Bagi tahun 2016, pendapatan isi rumah Median dan Min bagi Pulau Pinang adalah RM 5,409 dan RM 6,771 yang memberikannya kedudukan tangga kelima di belakang KL, Selangor, Johor dan Melaka (lihat Rajah 4).

    Rajah 4: Min dan Median bagi pendapatan isi rumah mengikut negeri, 2016

    Jika kita mengkaji pendapatan isi rumah per kapita, iaitu pendapatan isi rumah dibahagikan dengan bilangan anggota dalam setiap rumahtangga, didapati bahawa Pulau Pinang berada pada kedudukan ketiga dengan angka median dan min per kapita bagi pendapatan isi rumah RM 1,595 dan RM 2,402 masing-masing (di belakang Selangor dan KL) (Lihat Rajah 5).

    Rajah 5: Min dan Median pendapatan per kapita isi rumah mengikut negeri, 2016 (RM)

    Pada masa yang sama, Pulau Pinang telah mengalami kejatuhan pekali Gini (ukuran ketidaksamaan pendapatan) yang kelima terbesar iaitu sebanyak 0.008, dari 0.364 (2014) ke 0.356 (2016) (Lihat Rajah 6 di bawah). Terdapat 5 buah negeri lain di mana pekali Gini mereka, yakni tahap ketidaksamaan di negeri-negeri tersebut, telah bertambah buruk dari 2014 hingga 2016, iaitu Sabah, Negeri Sembilan, Melaka, Kedah dan Johor (Lihat Jadual 1 di bawah). (Pekali Gini yang lebih tinggi menandakan tahap ketidaksamaan yang lebih tinggi.)

    Rajah 6: Pekali Gini 2014 hingga 2016 mengikut negeri

    Jadual 1: Pekali Gini dan perubahan dalam Pekali Gini pada 2014 hingga 2016

    Ringkasnya, dalam hampir kesemua laporan data ekonomi di atas, Pulau Pinang menduduki tangga ketiga teratas dan paling buruk adalah di tangga kelima. Asas ekonomi Pulau Pinang sememangnya adalah kukuh, mampan dan saksama.

    [1] Kesemua statistik yang dirujuk dalam kenyataan media ini adalah dari Jabatan Perangkaan Statistik Malaysia (DOSM)

Page 4 of 219« First...23456...102030...Last »