Mõju hindamine

**Mõju hindamine** on protsess, mille abil määratakse muutust, mida eeldatakse konkreetsest sekkumisest, näiteks projekti, programmi või poliitika kaudu. Sealjuures hinnatakse nii kavandatud kui ka mittekavandatud mõju.  

Võrreldes väljundindikaatorite seirega, millega tuvastatakse sihttasemete saavutamist, on mõju hindamine struktureeritud laiemalt tõendipõhiste vastuste saamiseks, näiteks vastata küsimusele: kuidas oleks tulemused muutunud siis kui ei oleks sekkumist rakendatud? Hindamine toob kaasa kontrafaktilise analüüsi, mis tähendab "tegelikult toimunud muutuse ja mis oleks muutus sekkumise puudumisel" võrdlevat analüüsi. Mõju hindamine püüab vastata põhjus ja tagajärg küsimustele. Teisisõnu otsitakse muutust väljundites, mis on otseselt põhjustatud sekkumisest (oodatud programmi efektist).

Mõju hindamine aitab vastata võtmeküsimustele tõenduspõhise poliitika kujundamisel: mis töötab, mis mitte; kus, miks ja kui palju on otseselt muutunud? Viimastel aastatel on oluliselt suurenenud mõju hindamise tähtsus ja sellega tõenduspõhise poliitika kujundamine arvestades nii lääneriikide kui ka arengumaadega. See on oluline mõjuhindamise tähtsuse esile tõstmiseks, mis on lahutamatu osa ülemaailmsest jõupingutusest parandada toetuste (abi) osutamise tõhusust ja üldiselt riiklikke kulutusi elatustaseme parandamiseks. Algselt arengumaade sotsiaalvaldkondade programmide hindamisele orienteeritud, eelkõige tingimuslik sularaha ülekandmine, on üha enam mõjude hindamist hakatud kasutama teistes valdkondades nagu põllumajandus, energeetika ja transport. 

## Hindamise ülesehitus
Kontrafaktiline analüüs võimaldab hindajatel seostada sekkumiste ja tulemuste vahelist põhjust ja tagajärge. ‘Kontrafaktilised’ meetmed, mis oleks abisaajate olukord sekkumise puudumisel, ja mõju hinnatakse omavahelises võrdluses saavutatud sekkumise tulemustega. Mõju hindamise peamine väljakutse on see, et kontrafaktilisi asjaolusid ei ole otseselt võimalik jälgida ja tuleb leida ligilähedane võrdlusgrupp. Kontrafaktilise analüüsi läbiviimiseks sobiva võrdlusrühma määramiseks on olemas mitmesuguseid aktsepteeritud lähenemisviise, kasutades vastavalt eelseisva (*ex ante*) või retrospektiivset (*ex post*) hindamise ülesehitust. Eelseisev hindamine algab sekkumise kavandamise faasis, hõlmates baas- ja lõppnäitajate kogumist sekkumisega abisaajate (‘mõjutatud grupp’) ja mitteabisaajate (‘võrdlusgrupp’) kohta; need võivad hõlmata üksikisikute või kogukondade jaotust mõjutatud ja võrdlusgruppidesse. Retrospektiivne hindamine viiakse tavaliselt läbi pärast sekkumise rakendusetappi ja selleks võidakse kasutada olemasolevaid uuringuandmeid, kuigi parima praktikaga hindamistel kogutakse andmeid võimalikult lähedase baasväärtuse (nullnivoo) kohta, et tagada andmete võrreldavus mõjutatud ja võrdlusrühma vahel. 

Mõju hindamise ülesehituse valik tehakse vastastikuse mõju loomiseks kasutatud meetodite liigi ja kontrollgrupi loomise võimaluse alusel ning praktikas eristatakse kolme kategooriat – eksperimentaalne, kvaasi-eksperimientaalne and mitteeksperimentaalne hindamise ülesehitus. Kategooriad erinevad üksteisest teostatavuse, kulude, osaluse kujundamise või sekkumise rakendusetapi aja ja valiku eelarvamuse osas. White (2006) ja Ravallion (2008) on esitanud alternatiive mõju hindamise lähenemisviisidele. 

### Eksperimentaalne ülesehitus

Eksperimentaalse hindamise käigus valitakse mõjutatud grupp ja võrdlusgrupp juhuslikult (valim) ning kontrollgrupp eraldatakse nii otsesest sekkumisest kui ka sekkumistest, mis võib mõjutada huvipakkuvaid tulemusi. Grupid on sobivate karakateristikute alusel omavahel võrreldavad ja valikud on tehtud enne sekkumise rakendamist. Eksperimentaalsel lähenemisel nimetatakse võrdlusrühma kontrollgrupp. Kui gruppide juhuslik valik viiakse läbi piisavalt suurest üldkogumist, siis on mõjutatud grupi ja kontrollgrupi keskmine erinevus vaid see, et viimasele ei rakendata sekkumist. Juhusliku valimi kasutamine aitab vältida "valikulist kõrvalekallet". Samas ei tohi juhusliku valimiga valimiuuringud, milles valim koostatakse juhuslikult, segi ajada eksperimentaalse hindamise lähenemisega, mis nõuab ka sekkumise juhuslikku määramist.

Eksperimentaalset lähenemist on nimetatud ka kuldseks standardiks. See on ainus hindamise lähenemine, mis suudab arvesse võtta eelnevat valiku eelarvamust, näitamaks sekkumise ja tulemuste vahelist põhjuslikku seost. Juhuslikkus ja eraldatus sekkumistest ei pruugi sotsiaalpoliitika valdkonnas olla kasutatav ning võib olla eetiliselt raske põhjendada,  kuigi võib esineda võimalus kasutada loomulikku eksperimenti. 

### Kvaasi-eksperimentaalne ülesehitus

Kvaasi-eksperimentaalne lähenemine aitab vähendada kõrvalekallet, mis tuleneb vaatluse eelnevast valimisest ja kus mõjutatud grupi kohta on paneelandmed kättesaadavad. Kvaasi-eksperimentaalne lähenemine hõlmab erinevaid meetodeid nagu sobitamine, diferentseerimine, instrumentaalsete muutujate ja nn "torujuhtme" lähenemist; tavaliselt viiakse läbi mitmemõõtmeline regressioonanalüüs. 

Kui valiku karakteristikud on teada ja neid on vaadeldud, siis saab neid kontrollida ja eemaldada, et vältida valiku kõrvalekallet. "Sobitamine" tähendab mõjutatud grupis osalejate võrdlemist kontrollgrupiga tuginedes vaadeldavatele valikuvõimalustele. Tõenäosusskooril põhinev sobitamine (PSM) kasutab statistilist mudelit grupis osalejate tõenäosuse arvutamiseks vaadeldavate karakteristikute komplekti alusel ning sobitab mõjutatud grupi ja sarnaste tõenäosusarvudega kontrollgrupi osalejate andmed. 
Mõõdetava muutuse tulemused leitakse erinevuste-erinevuse arvutamisega, milleks kasutatakse andmeid sekkumise baasaja ja lõppaja kohta ning seda nii mõjutatud kui ka kontrollgrupi osas. Meetod võimaldab valikulist eelarvamust arvestada eeldusel, et valiku määramisel ei ole kontrollitavaid tegureid aja jooksul fikseeritud.

Instrumentaalsed muutujad hinnangute arvestus valiku eelarvamuse kohaselt, kus modelleerides osalust, kasutades tegureid ("instrumendid"), mis on korreleeritud valiku, kuid mitte tulemusega. Seega valitud tegur eristab programmis osalemise aspekte, mida saab käsitleda kui eksogeenset muutujat.

### Mitteeksperimentaalne ülesehitus

Mitteeksperimentaalne hindamine on nime saanud sellest, et kasutusel ei ole kontrollgruppi. Seega ei ole tegemist kontrafaktilise olukorra võrdlemisega. Mitteeksperimentaalse hindamise käigus kasutatakse mõjutatud grupi andmete võrdlemist enne ja pärast sekkumise rakendamist. Sekkumise katkenud aegread hindamine nõuab mitmeid andmepunkte enne ja pärast sekkumist mõjutatud grupi kohta ning seega ei ole piisav ühe andmepunkti olemasolu (nn enne ja pärast). Mitteeksperimentaalset lähenemist peetakse kõige nõrgemaks, kuna ei ole võimalik piisavalt veenvalt näidata põhjuslikku seost sekkumise ja tulemuste vahel, mis tugineks hindamise tulemuste demonstreerimisele võimalike tulemuste alternatiivide kaudu. Selline hindamise lähenemine sobib osadel juhtudel, kus näiteks soovitakse näidata üksnes mõjutatud grupiga toimunud ajalist muutust. Lisaks võib esineda juhtumeid, kus mitteeksperimentaalne lahendus on ainus teostatav mõju hindamise võimalus, nagu näiteks üldalustel rakendatud programmid või riiklikud poliitilised reformid, milles ei eksisteeri eraldatud ja välja jäetud võrdlusrühmi.

## Mõjuanalüüsid

### ''Ex-ante''
*Ex-ante* (ladina keeles „enne sündmust“) on termin, mis viitab eeldatavale tulemusele või prognoosile enne tegeliku sündmuse toimumist. Selline analüüs tugineb eeldustele, mitte juba olemasolevatele andmetele, ning selle eesmärk on hinnata võimalikke arengusuundi ja otsuste tagajärgi.

Avalikus ja kolmandas sektoris kasutatakse *ex ante* analüüsi poliitikameetmete, programmide ja projektide kavandamisel, et vähendada ebakindlust ja teha teadlikke, tõenduspõhiseid valikuid enne otsuste elluviimist.
Kuigi *ex-ante* analüüs on otsuste tegemisel oluline, on eeldatavate tulemuste ennustamine sageli keeruline, sest ühiskondlikud ja majanduslikud protsessid on tihti ettearvamatud. Välised tegurid võivad põhjustada ootamatuid muutusi, mistõttu ei saa otsused põhineda üksnes prognoosidel. *Ex-ante* hinnanguid võrreldakse hiljem tegelike tulemuste ehk *ex-post* andmetega, et hinnata prognooside täpsust ja otsuste põhjendatust. Selline võrdlus aitab parandada tulevasi strateegiaid ning vähendada ebakindlust majanduslikes otsustes.
### ''Ex-post''
*Ex-post* (ladina keeles "pärast sündmust") mõju hindamine tähendab tegevuste ja otsuste tulemuste analüüsimist pärast nende elluviimist. Selle eesmärk on hinnata, kas seatud eesmärgid saavutati ja millised olid tegelikud tagajärjed.

Avalikus sektoris kasutatakse *ex-post* hindamist selleks, et mõista, kui tõhus oli rakendatud poliitika ning kas avalikke vahendeid kasutati sihipäraselt. Näiteks pärast sotsiaalprogrammi lõppu hinnatakse, kas see tõesti parandas inimeste elukvaliteeti ja kas kulud olid õigustatud.

Kolmandas sektoris aitab *ex-post* analüüs hinnata projektide tegelikku mõju ühiskonnale. Mittetulundusühingud ja sihtasutused saavad selle abil teada, kas nende tegevus tõi soovitud tulemusi ja kuidas neid saaks tulevikus parandada. See toetab organisatsiooni õppimist ja strateegilist juhtimist, aidates samal ajal tõendada oma tegevuse kasu avalikkusele ja toetajatele.

*Ex-post* aitab mõista, mis toimis ja mis mitte, ning kujundada tulevased otsused tõenduspõhisemaks ja tulemuslikumaks.

#### Seos avaliku ja kolmanda sektori organisatsioonide juhtimisega
Erinevad mõju hindamise viisid ja strateegiad on oluliseks osaks avaliku, era- ja kolmanda sektori tegevuste juhtimises. *Ex-ante* ja *ex-posti* mõju hindamise meetmed tulevad avalikes organisatsioonides mängu peamiselst poliitikakujundamise tsükli erinevates faasides. Poliitikakujundamise väliselt aitavad erinevad mõju hindamise meetmed hoida organisatsioonil või ettevõttel kindlat tegevuse sihti probleemi lahendamise suunas. Lisanduvalt aitab mõjude hindamine jälgida organisatsiooni finantsilise kulu jaotumist ja aitab vastavalt sellele vajadusel märgata kuidas ressursse ümber jaotada.

## Vaata ka
* Ökonomeetria
* Mõju määramine
* Väljundite teooria
* Poliitikaanalüüs
* Poliitikauuringud

## Viited