2019年7月16日

MSD方法如何工作?梁2019年证据审查

上个月我们出版了2019年BEAM证据审查- 我们的第三个此类报告。

这是一项持续努力的一部分,旨在通过收集和整理报告项目对企业、收入和贫困人口生计的结果和影响的文件,帮助决策者评估MSD方法。

该评论利用了我们不断增长的数据库梁证据地图- 现在包含152个符合我们独立评估的证据文件纳入标准。虽然超过三分之二的文件涉及农业部门的倡议,但越来越多的结果来自其他领域,如能源服务,卫生服务,金融服务和旅游。

2019年审查显示,许多使用MSD方法的项目取得了显著成果。我们根据文档描述的结果的原则级别对文档进行分类。而系统性变化的证据——意味着市场更有效、更包容地运作——是50份文件的主要内容。在另外40份文件中,关于这种变化如何导致贫困减少的证据占主导地位。

该审查详细探讨了一些不同的程序的一些选定的MSD干预计划的示例,以说明该方法如何通过尺度和可持续性提供结果。

  • 在马拉维呢大多数计划与政府机构和私人投入供应业务合作,以改善进入油籽接种剂。该倡议于2017年受益于超过38,000名农民(每年福利价值为370万美元),并预计2018年将达到超过65,000名农民。
  • 在印度尼西亚棱镜计划与动物饲料公司合作,促进更好的养猪方式。2017年,该计划提高了近5万农民的收入(每年受益价值2600万美元),2018年的影响预计将翻一番。
  • 在巴基斯坦呢MDF计划与青贮生产商和牲畜农民合作,在全年访问饲料中。该倡议于2017年到2017年达到了11,000名小农(每年福利,价值为1500万美元),预计福利将达到2020年达到100,000名农民。

这些例子说明了MSD程序实现了系统变化,从而导致显着增长和减少贫困​​。最重要的是,相关研究预计这些成功举措的外联和收入继续增加。当我们考虑过去倡议的主要长期影响时,这些“预测”是可信的katalyst的工作在孟加拉国的蔬菜领域,ALCP的工作在高加索畜牧业或FSD肯尼亚的工作在肯尼亚创建M-Shwari数字储蓄服务。由于ALCP和Katalyst,普遍存在的事实是审计的结果测量标准标准

当然,这些案例的成功规模并不代表MSD计划所开展的所有举措。实际上,MSD方法的创业性质推定了许多,也许是最多的,举措失败了。在管理良好的计划中(即响应性,自适应和有效的学习)的失败成本应该是适度的。因此,成功的MSD计划的衡量标准是少数大规模成功的总效益是否超过了众多小故障的成本。

这让我带来了今年审查的两个重要额外警告:

  • 首先,我们仍然有太少的前后影响评估,看出了MSD计划的整体性能,包括成功和失败。在2018年期间只添加了对本质的一个额外研究。
  • 其次,我们显然仍然存在出版物偏见问题:被告知积极的故事,但普遍埋葬了失败。

好消息是,由于在致力于各个方案的实时评估和评估单位的一些大投资,2019 / EM将在2019/20中的几个新的MSD计划的新影响评估。其中一些应该在明年的审查中提供。

不可避免的是,即使是这些评价也不能使所有的观察者满意。MSD的规划根本不适合最严格的“受控”评估形式。这是因为MSD干预不是可以随机进行的统一治疗。我们的受益者(即消费者、生产者、市场参与者)是自己选择的;创建实验上有效的“控制组”或防止他们的交叉污染通常是不切实际的。最后,干预措施必须随着时间的推移而演变,以响应不断变化的知识和市场动态。

在这些方面,MSD方法类似于其他开发合作领域,并辅助在具有多个演员和功能的复杂环境中处理动态问题。它具有具有系统性和政治上通知的方法的明确方形,例如问题驱动迭代适应(PDIA.),这些项目正在国家建设和社会发展等领域出现,以应对传统规划的令人失望的结果。我们知道适应性方法(包括MSD)提出了公认的证据挑战。这也是国际发展部和美国国际开发署联合资助的原因之一Glam Initiative被创建。

显然,我们倡导MSD方法的倡导者需要注意“证据”的呼吁,并继续努力应对决策者和政治家的合法需求,他们必须为公共支出提供合理的决策者和政治家。在我看来,这是一个沟通挑战(庆祝大型成功案例)就像证据挑战一样多。

我们需要记住,当目标是持久的系统变化时,可能需要更长的时间来实现可衡量的影响。因此,我们还需要在项目完成三到五年之后进行事后评估。我们必须倡导一种发展合作文化,这种文化力求改变造成问题的条件,而不仅仅是减轻其症状。

查看网络研讨会(2019年10月):回顾证据——MSD的方法有多有效?

2019年的证据审查

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