人与机器：自动化监管的技术承诺和政治限制

美国国家经济研究局工作论文系列 人与机器：技术承诺和政治限制自动化监管执法 奥利弗·布朗卢多维卡·加兹迈克尔·格林斯通奥尔加·罗斯塔普绍娃 工作文件30816http://www.nber.org/papers/w30816 国家经济研究局(NATIONALBUREAUOFECONOMICRESEARCH) 麻萨诸塞州大道1050号马萨诸塞州,剑桥021382023年1月 我们感谢ValentinaBosetti，StefanoCaria，TatyanaDeryugina，ClementImbert，KoichiroIto，ElianaLaFerrara，AshleyLanger，LeslieMartin，EricaMeyers，LouisPreonas，以及TWEEDS，MidwestEnergyFest，AERE，AFE，ASSA-AERE，EEAESEM，BSEInsightsWorkshop，第13届能源和气候经济学会议以及博科尼大学，博洛尼亚大学，罗马TorVergata大学的研讨会的参与者，和纽约大学瓦格纳公共服务学院。IrisSong，JacksonReimer，AdityaJain，LeonBeaufils，MonicaKim和TejomayGadgil提供了出色的研究帮助。我们在弗雷斯诺的合作伙伴为实施实验提供了无尽的支持。我们感谢劳拉和约翰·阿诺德基金会以及史密斯·理查森基金会慷慨的研究支持。该实验于2018年6月14日在开放科学框架预注册处预注册，编号为DOI：“10.17605/OSF。IO/XYFU3“，并在AEARCT注册处中使用DOI：”10.1257/rct.8290-1.0”。所有剩余的错误都是我们自己的。我们获得了芝加哥大学的IRB批准。弗雷斯诺市有权在发表前审查该文章，并提供最低限度的澄清评论，我们将其纳入其中。此处表达的观点是作者的观点，不一定反映弗雷斯诺市或国家经济研究局的观点。 至少有一位合著者披露了与本研究潜在相关的其他关系。更多信息可在线获取 http://www.nber.org/papers/w30816 分发NBER工作文件供讨论和评论之用。它们没有经过同行评审，也没有接受NBER官方出版物随附的 NBER董事会的审查。 ©2023年由奥利弗·布朗、卢多维卡·加兹、迈克尔·格林斯通和奥尔加·罗斯塔普绍娃执导。保留所有权利。未经明确许可，可以引用不超过两段的短段文字，但须注明来源，包括©通知。 人与机器：自动化监管执法的技术前景和政治限制奥利弗·布朗、卢多维卡·加兹、迈克尔·格林斯通和奥尔加·罗斯塔普绍娃 2023年1月美国国家经济研究局工作论文30816号 冻胶。K42,Q25 摘要 新技术能够以接近零的边际成本完美地检测环境违法行为，但采用率很低。我们在加利福尼亚州弗雷斯诺进行了一项现场实验，以评估使用智能电表执行节水规则的情况，随机分配了执法方法（自动或亲自检查）和罚款的组合。自动化执法将家庭的处罚率从0.1提高到14%，夏季用水量减少了3%，违规行为减少了17%，而更高的罚款水平几乎没有影响。然而，自动化执法也使客户投诉增加了1，102% ，最终导致其取消，并强调政治考虑限制了技术解决方案应对执法挑战。 奥利弗·布朗 伯克利分校研究小组 obrowne@thinkbrg.com LudovicaGazze经济系华威大学英国 迈克尔·格林斯通芝加哥大学经济系1126E.59thStreet芝加哥，IL60637 和NBER mgreenst@uchicago.edu OlgaRostapshovaUniversityofChicagoEnergy&EnvironmentLaboro@uchicago.edu 1介绍 新技术通常被誉为政府未能遵守环境法律法规的解决方案（AlmandShimshack，2014;迪弗洛、格林斯通、潘德和瑞安，2013年;吉布森，2019;雷纳特和萨利，2021年;沃拉德，2017;邹，2021年）、税收（沙林和萨默斯，2020年）和其他领域。这些技术将监测的边际成本提高到几乎为零，从而提高了检测概率 —贝克尔（1968）规范犯罪模型中的一个关键参数;它们包括测速摄像头、生物识别卡、自动空气污染监测器和卫星，并抑制了超速、腐败、污染、森林砍伐和逃税（Duˇsek和Traxler，2022年;穆拉利达兰和苏赫坦卡尔，2021年;格林斯通，何佳和刘，2020;费雷拉，2021年;卡萨布里和特罗亚诺，2016年）。越来越多的文献强调，降低可靠的监测成本是提高对环境和工作场所法规的遵守以及账单支付的关键（迪弗洛、格林斯通、潘德和瑞安，2018年;班纳吉、迪弗洛和格伦纳斯特，2008年;米克斯、奥穆拉利耶夫、伊萨耶夫和王，2020年）。然而，政策制定者经常选择不采用这些技术，即使采用，也会不一致地使用它们。一些人认为这是一个难题，而另一些人则指出政治成本，例如政治资本的侵蚀（例如，Brollo，Kaufmann和LaFerrara，2019）。 本文提供了一个难得的机会来研究一种技术的好处和由此产生的完美发现违规行为的政治代价。背景是使用“智能电表”来执行 加利福尼亚州弗雷斯诺的住宅户外用水法规。这些法规有助于城市应对气候变化造成的日益严重的干旱条件（Diffenbaugh，Swain和Touma，2020），因为草坪灌溉是住宅用水的最大单一最终用途（Hanak和Davis，2006）。出于政治和道德原因，公用事业通常不会以边际社会成本为水定价，而是依靠非价格机制来管理消费（布伦特，库克和奥尔森，2015年;布伦特和沃德，2019年） o与大多数有户外浇水限制的城市一样，弗雷斯诺一直依靠“水警”来监控对这些限制的遵守情况，尽管自2013年以来就有了智能电表。然而，违规行为猖獗，处罚很少：2016年夏季，68%的家庭至少违反过一次这些限制，但只有0.4%的家庭受到制裁（表1） 。 我们对近100，000户弗雷斯诺家庭实施了一项随机现场实验，通过智能电表自动执行室外用水限制，从而能够完美地检测违规行为。弗雷斯诺是首批在单户住宅客户中采用通用智能电表的大型市政水务公司之一。我们与该市一起设计并实施了一项评估 ，通过实验性地改变了执法方法——家庭是否通过智能电表接受自动执法，或者继续水警亲自检查的现状（即检出率为100%对 0.4%）——以及违规家庭面临的罚款幅度。对于自动化组的家庭，该实验还改变了触发警告和罚款的“过度用水”阈值。该实验于 2018年7月至9月期间进行，正值室外浇水旺季。 我们使用连续的智能电表数据测量了处理对用水和合规性的影响，以及 1我们将违规定义为在禁止时间内用水量超过300加仑/小时。这是城市最终选择用于自动执行的阈值。 使用呼叫数据的政治后果。为了衡量后者，我们收集了客户致电该市公用事业部（DPU）的信息。该实验提供了一个可能前所未有的机会来改变贝克尔模型中决定犯罪成本的关键参数-检测概率和惩罚-并从经验上估计这些参数对违规和对计划的强烈反对的影响。 有三个主要发现。首先，自动化执法大大提高了执法力度和与法律的一致性。虽然由于检测的改进，因违规而被罚款的家庭比例从0.1%增加到14.3%，但执法的改善使违规行为每月减少17%，违规家庭每月减少8%。其次，自动化执法使夏季用水量减少了约3%。如果在全市范围内推广，这项为期3个月的实验将实现州长加文·纽森（GavinNewsom）于2021年7月8日要求加州居民减少住宅用水量的20%，以应对另一场干旱。该处理还减少了试点后的用水量，表明潜在的保护效果更大 。第三，自动化执法引起了政治反弹，最终导致该计划终止，因为致电公用事业公司的家庭数量增加了654%，可识别为执法行动的投诉和争议的电话增加了1，102%。 还有其他几个发现。较低的罚款不会影响违规、用水量或客户投诉的频率。此外，自动化执法对节水的影响在基线用水量和收入的分布中大致保持不变。然而，重度用水者和富人抱怨得更频繁。最后，警告和罚款导致用水量立即减少，客户投诉增加。总之，这些发现表明，家庭了解自动执法的机制，并相应地调整了他们的行为。 然而，尽管尝试对客户友好（例如，精细时间表中隐含的宽限期），自动化执行计划并没有幸存下来。公众的强烈反对 ，包括客户电话，导致该市实施罚款暂停，削弱保护规则，并最终制定新规则，基本上禁止自动执行违规行为。实际上，该市重新依靠水警的检查。这一经验是对新技术解决合规性问题的局限性的警示，并强调了研究以确定它们可以成功的环境的必要性。 这项研究有助于文献的三个方面。首先，越来越多的工作讨论了在全球范围内执行环境法规的困难以及由此产生的对标准的藐视（迪弗洛，格林斯通，潘德和瑞安，2013;迪弗洛、格林斯通、潘德和瑞安，2018年;雷纳特和萨利，2021年;吉布森，2019）。相关文献探讨了监测环境和工作场所法规遵守情况的新技术的承诺和失败（Zou，2021年;福利、鲁宾和沃克，2019年;穆、鲁宾和邹，2022年;班纳吉和迪弗洛，2006年;达利瓦尔和汉娜，2017年）。我们的研究结果还强调了根据相关文献设计流程的重要性，以最大限度地提高公众对采用新技术的支持（Blumenstock、Callen、Faikina和Fiorin，2022年;博苏罗伊、德拉瓦拉德和庞斯，2019年;穆拉利达兰和苏赫坦卡尔，2021年;阿特金等人，2017年）。其次，该论文增加了广泛的犯罪文献，发现人们对预期的未来惩罚做出反应（Bar-Ilan）。 和萨塞多特，2004年;Drago，Galbiati，andVertova，2009），感知的审计概率（Klevenetal.，2011），和过去的惩罚（Kuziemko，2013;莫林和奥斯，2009年;哈塞尔胡恩，教皇，施韦策和菲什曼，2011年;杜塞克和特拉克斯勒，2022年）。第三，它有助于研究节水政策的文献，包括推动、同行比较、室外用水限制和政策工具的组合（Jessoe、Lade、Loge和Spang ，2021年;普拉特，2019年;威奇曼、泰勒和海芬，2016年;哈利奇和斯蒂芬森，2009年;肯尼、克莱因和克拉克，2004年;伦威克和格林，2000年;米歇尔森、麦古金和斯坦普夫，1999年;哈恩，梅特卡夫，诺夫哥罗德斯基和普莱斯，2016）.2 2实验和数据 2.1实验 我们与加利福尼亚州第五大城市弗雷斯诺合作，到2013年，该城市在所有114，508户单户家庭安装了智能水表。这些智能电表每十五分钟测量一次用水量并传输数据，但不允许用水计划。在我们的实验之前，弗雷斯诺使用智能电表进行计费和泄漏检测。 水表是有争议的。弗雷斯诺居民强烈抵制在私人住宅中实施智能电表。2006年，圣华金纳税人协会提起诉讼，要求阻止安装住宅水表，但被驳回。四年后，弗雷斯诺的城市宪章禁止使用智能电表进行计费，即使允许安装。当州和联邦当局威胁要扣留该市向中央山谷项目供水时，该市最终同意按计量住宅用水计费。 自1990年代中期以来，弗雷斯诺将夏季户外浇水限制为每周三个晚上。为了发现违反这些限制的行为，弗雷斯诺有五名兼职水警，他们在3，113年开出了2016张罚款.3为了限制罚款负担和政治不满，弗雷斯诺只批准了一个月内的第一次违规行为。对于违规行为的第一个月、第二个月和第三个月，家庭被处以$0,$50,$分别为100（基线计划）。每月平均水费 $2017年夏天为79.29。家庭在几天内收到违规通知，并在下个月的水费账单上累积罚款。弗雷斯诺还提供“水审计”和“计时器教程”，以评估潜在的泄漏并重置自动草坪洒水计时器以符合浇水时间表。 我们与市政府官员合作，在2018年7月至9月期间实施了一项随机现场实验，以告知全市范围内实施自动化执法和新的罚款时间表。我们将该市所有单户家庭随机分配到十二个实验组之一，在两个交叉随机维度上有所不同：1）执法方法：自动与亲自检测违规行为，以及2）罚款时间表。由于智能电表不区分室外和室内用水，因