Linking Policies to Well-Being Outcomes Through Micro-Simulation

A major challenge in the measurement of well-being and progress is to link indicators of high-level societal outcomes with specific policy interventions. This is important not only for better informing the public, but also to provide the means for policy makers and advisors to assess the impacts of their policies and programmes and to increase their effectiveness and cost-efficiency. This paper looks at four major areas of social policies– health status, literacy and learning, economic security, and economic inequality– with the aim of understanding how to link broad outcome measures of progress in these areas, on the one hand, and the policies bearing on them, on the other. Emphasis is given to the powerful benefits to be derived from coupling longitudinal, multivariate data and powerful statistical methods with recently developed analytical tools such as micro-simulation. The paper also emphasises the need for “principled” summary indicators, i.e. indicators embedded within coherent data systems, and the importance of internationally comparable data based on common concepts and definitions. Lorsqu’on mesure le bien-être et le progrès, l’une des principales difficultés consiste à relier les indicateurs de résultats sociaux à des actions spécifiques. Cela est crucial, non seulement pour mieux informer le public, mais aussi pour permettre aux acteurs politiques d’évaluer l’incidence de leurs actions et de leurs programmes, afin de leur permettre d’accroître l’efficacité et l’efficience des mesures en place. Ce rapport porte sur cinq domaines majeurs, pour lesquels le suivi des moteurs du progrès social ou du bien-être est essentiel : i) la santé, ii) l’alphabétisation et l’apprentissage iii) la sécurité économique, iv) les inégalités économiques et v) le manque de temps – l’objectif étant de comprendre comment améliorer les liens entre, d’une part, les indicateurs généraux du progrès dans ces domaines, et d’autre part, les outils permettant d’influer sur les résultats. L’accent est mis sur les grands avantages que présente l’association entre des données longitudinales multi variées, de puissantes méthodes statistiques et des outils d’analyse récents tels que la micro-simulation. Sont également soulignés : la nécessité d’utiliser des indicateurs synthétiques structurés sur des principes définis et s’inscrivant dans des systèmes de données cohérents, et l’importance de disposer de données comparables à l’échelle internationale, fondées sur des définitions et des concepts communs.