GiveWell最大的慈善机构(逐渐)很难被击败

我们的思考优先考虑在不同的原因随着我们已经取得了更多的拨款。这篇文章探讨的一个方面:创造的高收视率最好的全球卫生和发展干预,我们学习一些其他的grantmaking区域的相对性能,寻求帮助人们。

总结:

• 当我们开始时,我们使用无条件的现金转移人生活在极端贫困(程序运行GiveDirectly)“酒吧”愿意资助,理由是这样很划算的和可能极其可伸缩性和持续可用性,所以我们一般不应减少拨款,我们预期达到比这每一美元中获益。基于大约100 - 1的比例与普通美国人之间的平均消费GiveDirectly现金转移收件人,和对数效用模型的钱,我们称之为“100 x酒吧。“如果我们给,例如,鼓励政策,增加对普通美国人的收入,我们需要增加100美元我们花的每一美元获得尽可能多的效益就给GiveDirectly收件人直接1美元。更多的。
• GiveWell (我们使用的并保持与)继续找到更多和更大的机会随着时间的推移,和变得更加乐观寻找性价比更高的未来。这暗示我们应该提高“酒吧”更接近当前估计的成本效益GiveWell未备基金的慈善机构,他们认为在5-15x更具成本效益的范围超过100 x现金转移,意味着一条效益500 - 1500倍的成本我们资助(我们近似“1000 x栏”)。更多的。
• 由于采用现金转移相关的基准为我们提供旨在2022世界杯非洲赛程表帮助人们活着,我们已经给了~ 100美元的美国政策,~ 100美元的科学研究,并基于GiveWell ~ 300美元的建议。根据我们极其粗糙的内部计算,我们希望我们的许多资助科学研究和美国的政策超过“100 x栏”由无条件的现金转移,但相对较少清楚“1000 x酒吧”大致相当于高端估计GiveWell未备基金的慈善机构。这将意味着很困难/罕见的工作在这些类别看起来更具成本效益比GiveWell最大的慈善机构。然而,这些计算非常粗糙和不确定。更多的。
• 尽管这些计算,我们认为有一些好论点考虑支持我们当前grantmaking在这些领域。更多的。
• 我们继续认为这有可能导致旨在帮助今天的人们(可能包括我们当前的),可以更具成本效益比GiveWell最大的慈善机构,和我们招聘人员寻找和评估工作。更多的。
• 我们仍在思考这些因素之间的平衡。我们没有计划任何快速的变化方向。更多的。

现金转移在极度贫困的人

2015年,当我们仍然GiveWell的一部分,我们写了:

默认情况下,我们认为任何格兰特X美元应该明显比直接现金转移(总计$ X)极低收入的人的全球标准缩写为“直接的现金转移。“我们认为可以放弃很大量,在未来的几十年中,在任何时候通过直接的现金转移,所以任何承认不符合这条似乎不太可能是值得的…。

有可能这个标准过于宽松,因为在未来我们会发现很多给机会远比直接现金转移。然而,在这个早期阶段,这不是明显的我们如何找到几十亿美元的价值的机会,所以,只要给仍在…预算总额,我们宁愿宁可建议授予当我们完成了一项调查,当他们看起来明显比直接的现金转移。

当然,通常非常不清楚比较好通过给定授权通过直接的现金转移。有时我们可以做一个粗略的定量估计,以确定一个给定的格兰特看起来更好,更糟或在误差范围内。(在我们的慈善机构,我们认为捐款AMF、SCI和除去身上的虫世界看上去更好。)其他时候我们可能很少去做比较的直觉。不过,思考比较可以的。例如,当考虑拨款,首先是对美国人(如支持工作在刑事司法改革),基准测试直接现金转移可以是一个相当高的标准。基于这一想法,额外的钱的价值大约是收入的对数成正比1事实上,美国平均收入约为100 x年消费量GiveDirectly收件人,我们假设一个给定的美元价值~ 100倍的GiveDirectly接受者普通美国人。因此,在考虑资助,主要是美国人受益,我们找一个比“100 x返回”财务条款(如收入的增加)。当然,总会有大量的不确定性在这些比较中,我们尽量不要太随便。

走过的逻辑如何生成一个“100 x”酒吧更清楚一点:

• 我们希望能够比较慈善机会将拯救美国或州政府的钱,或增加收入平均美国人对机会直接帮助全球贫困(或提供其他福利)一致的方式。例如,我们可以想象一个假想的国内宣传的机会,可以节省政府1亿美元,或由1亿美元,提高生产力的成本100万美元;我们称之为机会约“100倍”,因为造福普通美国人的收入是100美元每花1美元。2如果我们直接给一个随机的人在美国1000美元,我们期望得到“1 x”,因为他们等于成本的好处给我们(忽略交易成本)。我们把我们的核心这个练习的计量单位为“美元普通美国人。“然后我们面对的问题:我们应该如何比较转移对全球贫困(或其他程序)转移到普通美国人?
• GiveWell报道GiveDirectly接受者的收入平均每天0.79美元3——因此,每人每年约290美元,而超过34000美元的人均每年在美国4这意味着,34000美元可能两个人的收入一年在美国,或(after ~10% overhead is taken out) double the income of about 106 GiveDirectly recipients for a year.5
• 在这种情况下我们假定收入的对数效用函数,这是一个相当常见的简化和假定一个人的收入翻倍相同数量有助于他们的幸福不管收入多少。我们认为这是一个合理的起点基于来自生活满意度调查的证据。6然而,值得注意的是,有可靠的参数对数效用函数要么过多或过少看重收入在高端。7
• 对数效用函数意味着1美元的人少于收入/消费价值的100 x 100 x。这意味着直接的现金转移全球极端贫困的100 x到同样的钱花在美国,on average, and means any potential grant should create an expected value at least 100x the cost of the grant if it is to be considered a better use of money than such direct cash transfers.
• 与其他原因,除了看货币储蓄或收益,我们也使用“统计生命价值”技术来解释健康和提高生活质量的效益。更多收益的成本效益估算,所有语言的一般框架”这似乎是大约堪比美国储蓄平均每1美元$ N我们花”或者“Nx”。

显然,这样的计算仍然很大的不确定性,容易受到大的错误,所以我们尽量不给他们太多的重量在任何一种情况。但一般的现实,他们反映的庞大的全球不平等,和移动的相对轻松地钱的人有很多人小,似乎很健壮的。

虽然我们正式停止使用这个在我们所有的给100 x基准2022世界杯非洲赛程表几年前因为考虑有关动物和未来几代人,我们继续找到它的一个有用的基准”near-termist,以人为中心的“拨款——那些致力于改善人类的生活在一个相对较短的时间范围,包括直接援助、政策工作,和科学研究,可以测量。

最好的计划是更难打

2015年,当我们第一次写采用现金转移基准看起来像GiveWell煞有介事地“耗尽”more-cost-effective-than-cash给予机会。当时,他们有三个non-cash-transfer大型慈善机构估计的渲染性能(即现金范围。,5到10倍的成本效益比现金转移支付),8~ 1.45亿美元的估计短期更多资金的余地。,加上不确定性的重量把这些数字,我们采取了现金转移基准。(在这篇文章的其余部分,我偶尔缩短“转移”到“现金”)。但是2018年底,,GiveWell已经扩大到七non-cash-transfer顶级慈善机构估计~ 5-15x现金范围,与2.9亿美元的估计短期空间更多资金,和顶部推荐空缺差距~ 8倍的现金转移方案。9如果我们把现金转移“100 x”和大型空缺机会~ 5-15x现金转移,有关“棒打”未来可能更像500 - 1500 x。10和今年早些时候GiveWell建议他们将在未来找到更具成本效益的机会,和他们是员工为了这样做吗。

这个问题的另一种方法是问,多少比直接现金转移我们应该期望最好的资金干预吗?我发现可伸缩的干预措施值得~ 5-15x现金有点奇怪,但不是很大。这不是明显的去哪里找一个之前在这一点上,它似乎关联与普遍的看法广泛的市场效率:如果你认为广泛的“行善”市场是有效的,找到一个可伸缩的~ 5-15x基线干预可能尤其令人惊讶;相反如果你认为行善充斥着市场效率低下,你可能会发现很多更具有成本效益的机会。

一个地方可能寻找先验在这一点上可能是编译的各种以证据为基础的干预措施的成本效益。我知道五编译的不同干预措施的成本效益在给定域包含容易干预综述的表格:11

• 的华盛顿公共政策研究所收益成本结果数据库(存档),关注美国社会政策。
• 两个评论的公共卫生干预措施被认为是由英国国家健康和保健研究所(NICE)。
• 疾病控制优先报告第二版(存档),关注全球健康干预措施。
• 疾病控制优先报告第3版(存档),关注全球健康干预措施。
• 选择结果(存档)误判率E地区(存档),关注全球健康干预措施。

为了这个目的,我只是好奇的总体分布的估计,没有试图验证,并被丢弃的非常粗略的估计,是负面的或没有数值的答案,这可能偏向我的结论。一般来说,我们把这些编译中包含的计算挑战且容易出错,而且我们会告诫不要过于依赖他们。12

我做了一个表总结来源的估计在这里。似乎所有五个分布(大致)对数正态分布,标准差0.7 ~ 1,这意味着一个标准差增加成本效益将等同于一个渲染性能改进。然而,任何错误在这些计算通常膨胀这一数字,我们认为他们是结构很容易出错,所以这些标准差可能大大夸大了真实的。13

我们不知道真正的均值分布的成本效益可能是全球发展的机会,但如果不超过几次不同于现金转移(在两个方向),和测量误差不超过半数的方差在上面的成本效益编译了(一个非平凡的假设),那么这些数据暗示我们不应该太惊讶地看到机会~ 5-15x现金。一个正态分布意味着一个机会两个标准差在~ 98。这些数据将支持更多怀疑的机会从相同的大致分布(以证据为基础的全球卫生干预措施)声称是更划算的(例如,100 x 1000 x现金而不是10倍)。

退一步从建模,考虑到人均治疗费用的巨大差异对不同干预(~ 5美元蚊帐,0.33美元——~ 1美元驱虫药,~ 250美元现金转移),它似乎合理的大型(~ 10 x)成本效益的差异。

即使可伸缩的全球卫生干预措施都比我们现在想象的要糟糕得多,而且,说,只有~ 3 x具有成本效益的现金转移,我希望GiveWell进军更多的杠杆干预措施产生实质性的机会,至少有几次更划算,推回到~ 10倍的现金转移作为未来更相关的基准短期机会。

总的来说,鉴于GiveWell的数字意味着更像“1000倍”,而不是“100 x”他们当前的短期机会,这些数字似乎合理的(虽然不是铁的),他们可能会发现yet-more-cost-effective机会在未来,它看起来像相关的“棒打”未来可能更像1000 x 100 x。

今天我们其他grantmaking旨在帮助人们

当我们认为我们的很多”near-termist,以人为中心的“grantmaking清除100 x栏,我们可以看到更少的证据,它将清楚~ 1000 x酒吧。

自2015年我们最初采用现金转移基准,我们已经取得了大约300拨款总额近2亿美元near-termist,以人为中心的2022世界杯欧洲预选赛比分关注的领域刑事司法改革,移民政策,世界杯比赛名单,2022世界杯南美区预选赛,科学研究。为了了解我们的估计回报这些资助,我们看最大的资助,发现33拨款总额73美元的格兰特调查员进行了一次事前“粗略的计算”(“BOTEC”)大约估计预期的成本效益的潜在格兰特开放慈善事业决策者的考虑。卡塔尔世界杯小组赛最新赛程出炉

所有这些33赠款调查员有一个估计的预期成本效益至少100 x。这是有道理的存在我们的“100 x酒吧。”33岁的只有8个资助,代表约3200万美元,BOTECs 1000倍或更高。我们的大型格兰特针对疟疾占一半以上。

虽然我们通常不会让我们内部BOTECs公众,我们编制了一套在这里(修订有点保护受让人的保密)给他们是什么样子的味道。正如你所看到的,他们是极其粗糙,并采取面值很多争议和不确定的声明(如prison-year的成本,一个新住宅单位的利益在供给约束型地区,货币政策对工资的影响,其他政策变化可能造成的影响,表示概率的受让人的工作导致政策的改变)。

我们猜,这些不确定性通常会导致我们的BOTECs过于乐观的(而不是仅仅添加无偏噪音)因为各种各样的原因:

• 项目官员做计算本身,通常只做计算授予他们已经倾向于推荐。即使是零愤世嫉俗或者故意操纵”栏,上面“资助人(包括我)看起来可能比其他人更慈善的赠款。
• 许多这样的估计不调整相对简单的考虑,系统地推动估计成本效益低,边际收益下降等资金在授权者级别,时间贴现,或潜在的复制性的研究都是基于我们的政策目标。与护理水平的比较GiveWell成本效益模型这些特点非常鲜明。
• 霍尔顿沿着这些思路做了一些更普遍的参数2011年。

我们认为这是值得注意的尽管可能被系统地以这种方式过于乐观,它仍然是罕见的我们找到格兰特美国政策和科学研究的机会,得分比GiveWell最大的慈善机构。

当然,GiveWell相比,我们做更多的资助,更多样的活动,和一个明确的政策尝试更多的依赖比这些BOTECs项目官员的判断。所以我们的模型看起来不如GiveWell健壮的不是一个惊喜,我们总是希望如此——但GiveWell结合,不断上升的酒吧是一个更实质性的更新。

一些counter-considerations支持我们的工作

当我们面对上面的注意事项中,所以我们不想给的参数支持我们的工作。我们看到在这个静脉两大类的参数:(a)这项工作可能实质上比BOTECs暗示;和(b)这是一个有价值的实验。

这项工作可能比BOTECs暗示

有几大理由开菲尔的near-termist,以人为中心的工作可能是上面的图比隐含的:

• 值/道德重量。对数效用函数和视图,“人人有同等的价值”推动全球贫穷对工作的强烈关注。但是很多人支持多奉承效用函数在金钱和上下文相关的使用“生命价值统计”数据,这将使两个人在美国通常看起来更有吸引力。当然很多人认为我们有更强的规范性义务参加左邻右舍和美国同胞,这也使我们non-GiveWell near-termist工作看起来更有价值(尽管我们有历史被怀疑这些规范的观点)。(你可以做出类似的参数工具,而规范的理由,例如,认为主要材料的影响从工作在美国将会更大。)可以说我们应该给这样的想法在我们一些体重世界观多元化的过程。
• 支安打。我们明确地追求hits-based慈善方式很多这样的工作,因此可能会认为只是一个或两个“点击率”从我们的投资组合的整体。特别是,如果一个或两个的大科学资助了10倍比GiveWell最大的慈善机构更划算,迄今为止我们的投资组合将累计出来的。事实上,货币加权回报率平均33 BOTECs上面我们收集(适度)高于1000 x酒吧,反映我们的事前评估的可能性。但BOTECs的信息价值的担忧依然存在,和我们的大部分资助似乎明显不太可能提供这样的“热门”。
• 错误的分析。正如我们已经提到的,我们考虑BOTECs非常粗糙。我们认为这是较有可能更好的BOTECs会让上面讨论的工作看起来仍然较弱,相对于GiveWell大型慈善机构,但我们不确定,可以无论哪种方式,尤其是我们的政策改革努力可以提供有意义“引爆点”,导致加速未来的政策变化。

这是一个有价值的实验

我们的near-termist,以人为中心的给因为采用现金基准大致可以分为三组:~ 100美元对美国政策,~ 100美元用于科学研究,并基于GiveWell ~ 300美元在全球卫生和发展建议。我们认为的给我们预期在未来,做一个实验的努力值得运行。作为我们之前讨论的,我们看到很多好处给多个不同的原因,还没有完全被授予本身的影响,包括:

• 学习。如果我们只给在长期和animal-oriented原因和拯救GiveWell慈善机构,我们认为我们会少了很多了解有效给予显而易见的全套工具慈善家旨在改变。我们认为这将使整体效益较低(尽管我们给这种考虑有限的重量)。
• 开发一个具体的记录。我们看到很多值和其他工作在一些地区相对较短的反馈循环,它更容易观察我们给是否实现其预期的影响。2022世界杯非洲赛程表我们希望我们可以和其他人认识到我们是否达到我们的期望的影响,并在我们看起来更有可能near-termist以人为中心比大部分其他原因导致我们工作。
• 选项值。开发人员工作能力在许多(不同种类的)原因提供了调整的能力如果我们期望的世界观分配随时间变化(这似乎很有可能)。
• 帮助其他捐助者。给在一个多样化的原因增加我们长期有大影响的几率一般对话在慈善事业,因为我们可以提供切实有用的信息更大的捐助者。

我们看到其他一些实际利益工作在广泛的各种各样的原因,包括提供一个精确的面向公众的照片我们的价值观,让我们公司更有吸引力的地方。

最后,值得注意的是,虽然我们认为GiveWell成本效益估计(远)更可靠的比非常粗糙BOTECs我们所做的,我们不认为他们的估计(或任何我们见过成本效益估算),可以从字面上讲,甚至使用太多的信心。

应该有可能超越GiveWell慈善机构

虽然这篇文章描述了一些怀疑我们的一些给日期可能比较GiveWell慈善机构,我们继续认为它应该可以实现更具成本效益的结2022世界杯非洲赛程表果比当前GiveWell大型慈善机构通过宣传或科学研究经费而不是直接服务。在某种程度上,只有一个包罗万象的更新,我们不确定我们认为这可能是针对实现充分利用的可能性,通过宣传或科学研究旨在惠及美国人或其他富裕国家独自一人。我们只有一小部分的空间探索可能的原因在这广阔的区域,并继续希望宣传或科学研究,也许更明确针对全球贫困,有巨大的影响。事实上,GiveWell似乎都同意这是可能的,与他们扩张考虑宣传机会在全球健康与发展。

当我们更密切观察返回日期和未来,我们也有兴趣探索其他原因可能特别高的回报。一个假设我们感兴趣的探索是组合多个源的利用慈善的影响(例如,宣传、科学研究、帮助全球贫困)来获得更多的每一美元(例如通过人道主义的影响倡导在科研资金或政策,或科学研究在全球卫生干预措施,或政策在全球健康与发展)。此外,在宣传方面,我们感兴趣的探索机会在美国以外;我们最初集中在美国的政策认知而非道德原因,并期望大部分的最有前途的机会。

如果这听起来很有趣,你应该考虑应用:我们招聘人员帮助。

结论

我们仍在思考的过程中这些说法的含义,我们没有计划任何快速变化grantmaking。我们目前计划继续在我们当前的重点领域进行拨款大约在同一水平上,我们在过去的几年里,我们试图来考虑上面的平衡更自信的结论2022世界杯欧洲预选赛比分。作为霍尔顿中概述最近的博客文章,未来几年的主要任务是构建我们的影响评估函数。我们希望将帮助我们建立一个更有信心读对我们影响我们最成熟的投资领域,并相应地将我们更好地方法大程序化决策。我们希望提高我们的整体素质BOTECs在其他方面。

如果构建这个影响评价函数后,并将它应用到我们的工作到目前为止,我们决定大幅减少或关闭给我们当前的重点领域,我们逐渐的和负责任的,足够的警告和至少一年或更多的额外的资金(多达我们感到对于一个负责任的过渡是必要的)我们的关键伙伴组织。2022世界杯欧洲预选赛比分2022世界杯非洲赛程表我们目前没有计划要做到这一点,我们知道资助者多多交流这种不确定性是不寻常的,可以令人不安,但我们希望分享我们的最新思想为别人有用。

最后,我们打算写更多在以后的成本效益”long-termist”和animal-inclusive grantmaking和对我们未来资源分配的影响。

• 1。如见。主观量是和收入:有饱满的证据吗?(存档)
  

  例如Deaton(2008)和史蒂文森和沃尔弗斯(2008)发现well-being-income关系大致是一个线性日志的关系,这样,当每个额外的美元收入的收益更大的增量来衡量幸福,穷人比富人没有满足点。

• 2。

  我们建房情况大量的复杂性在建模方面的国内福利影响各种政策变化,我们承认。在实践中,我们的计算往往非常粗糙,虽然我们尽量大致一致的在考虑分配问题,考虑是否收入增加是由于生产力变化,避免浪费,或其他原因。

• 3所示。看到脚注33在GiveWell GiveDirectly那样。
• 4所示。2017年美国平均,per capita income was $34,489,根据美国人口普查。(存档)
• 5。34000美元/ (288.35/0.9)= ~ 106。使用美国的收入中值,而不是意味着将减少这个~ 20%,但似乎不太恰当的比较因为我们部分建模的支出和税收是适度地进步。
• 6。看到经济增长与主观幸福感:重新评估的伊斯特林悖论。(存档)
• 7所示。太:有一些证据的满足(存档)的自我报告健康甚至在日志上随着收入被全球标准非常高。此外,如果你认为很高的收入进行净负外部性(例如,通过碳排放或多余的政治影响力),你甚至可能想额外收入在高端应该被视为消极的。最后,把崇高的道德重量放在边际消费高收入人似乎暗示他们的生活“有更多价值”或“更值钱,”似乎有问题。

  
  太少:人们继续行使实质性的努力增加自己的收入,即使在高水平,这似乎显而易见的好处超出主观幸福感,他们这样做(如增加寿命或教育访问)。此外,如果你折扣收入或消费对数或更多,甚至很小的正面溢出从高收入人群对他人(例如,通过就业、慈善机构或遗赠)会在一个沼泽一阶影响效用计算。
  
  

• 8。这个渲染现金范围内翻译大致~ 2000 - 4000美元每“生命救了等效”——在2015年的成本效益计算XLSX。
• 9。基于中值从2018年GiveWell的最终结果成本效益计算,8 x现金意味着“成本的结果一样拯救一个五岁以下儿童的生命”~ 1500美元。这不是直接与数据从2015年因为GiveWell一些变化值和框架中使用他们的成本效益计算,影响结果的措施和它们之间的比较。
• 10。另一种方式获得同样高的整体投资回报率数据来自比较GiveWell顶级慈善”每生活成本节省相当于“数据丰富世界“统计生命价值”:
  • GiveWell估计蚊帐和季节性疟疾化学预防和维生素A补充所有可以拯救生命(低)个位数数千美元,巨大的资金缺口。我们往往更看重GiveWell比其他来源的数据,但估计在这个范围内并不少见;疫苗和免疫全球联盟(存档),全球基金(存档索赔(不)相似没有(存档)争议)(存档)。
  • 标准的“统计生命价值”方法美国和其他发达国家意味着值(高)个位数数百万美元。例如,美国交通部的使用价值960万美元一个统计的生活(存档),这是相对于其他估计偏高。
  • 如果我们孩子的生命价值保存GiveWell的全球卫生慈善机构一样的点值在美国车祸失去生命,我们估计~ 5000 x返回(9.6美元收益/ k ~ 2美元成本/生命救了等效)。

  很明显,这个计算违反标准统计生命价值的假设,其中一个是,一个生命的价值取决于一个人的收入生活,并不是认可GiveWell(一个更复杂的道德权重系统比较的结果)。

• 11。因为这篇文章是第一次写,我们遇到了五百年挽救生命的干预措施及其成本效益(存档)。
• 12。当我们仔细观察DCP2计算的,我们发现严重错误。我们还没有仔细观察了其他来源。总体而言,我们预计的项目估计在制服上许多不同的干预措施的成本效益是极其困难和容易出错,所以我们不想支持这些具体的估计。
• 13。的一些讨论的评论GiveWell 2011帖子DCP2中的错误。