7. Kết cấu của luận văn
3.6. Đảm bảo cho hoạt động thu thập dữ liệu và chuẩn mực chất lƣợng dữ liệu
lƣợng dữ liệu
Chính phủ cần xây dựng các chuẩn mực thu thập dữ liệu và chất lƣợng dữ liệu. Chiến lƣợc thu thập dữ liệu cần bao gồm các vấn đề: xây dựng và sử dụng mối quan hệ công tƣ; bảo vệ chống mất cắp dữ liệu; giảm chi phí thu thập dữ liệu. Các chuẩn mực chất lƣợng dữ liệu cần hƣớng tới việc đặt RIA trên nền tảng thông tin chất lƣợng cao, tăng cƣờng độ tin cậy, tính minh bạch và ích lợi của RIA.
Công đoạn tốn kém và mất nhiều thời gian nhất của toàn bộ quy trình RIA là việc thu thập dữ liệu thích hợp và đáng tin cậy. Việc thu thập dữ liệu một thời từng là lãnh địa riêng của các nhà nghiên cứu thì ngày nay, tất cả các nhà làm luật đều phải làm trong quá trình thực hiện công việc hàng ngày của họ. Vì vậy, họ phải nắm đƣợc các kỹ năng và các mối liên hệ để xác định nhu
cầu về dữ liệu, xác định nguồn dữ liệu. Việc lựa chọn dữ liệu nào cần thu thập và phƣơng pháp thu thập dữ liệu không phải là những quyết định biệt lập trong quy trình xây dựng pháp luật bởi chúng ảnh hƣởng đến toàn bộ quy trình.
Nhà phân tích thƣờng cần các dữ liệu rất cụ thể để gắn với các vấn đề mà văn bản pháp luật cụ thể đặt ra. Nghĩa là, phần lớn RIA đòi hỏi sự pha trộn của các thông tin đã có sẵn và các thông tin đƣợc tính toán để gắn với các tác động vi mô của kiến nghị lập pháp/lập quy về mặt lợi ích, chi phí hoặc rủi ro. Điều đó có nghĩa, việc thu thập một số thông tin gốc là cần thiết, hoặc thông qua các phƣơng thức (phƣơng pháp thống kê, phƣơng thức lấy ý kiến nhân dân). Thông thƣờng, sẽ cần có sự pha trộn giữa các phƣơng thức chính thức và không chính thức. OECD lƣu ý rằng: “Chƣơng trình tham vấn đƣợc xây dựng và thực hiện tốt có thể đóng góp vào việc nâng cao chất lƣợng các văn bản pháp luật bằng cách cung cấp nguồn dữ liệu hiệu quả mà không tốn kém làm cơ sở cho việc hoạch định chính sách, hỗ trợ” .
Việc định rõ từ trƣớc các chuẩn mực chấp nhận dữ liệu cũng nhƣ quy trình kiểm soát chất lƣợng cho việc sử dụng dữ liệu có ý nghĩa đặc biệt quan trọng nhằm tránh RIA “rác” , tăng cƣờng sự tín nhiệm và độ tin cậy của RIA. Chuẩn mực chất lƣợng dữ liệu quen thuộc nhất là tính minh bạch. Một số nƣớc yêu cầu các dữ liệu và giả định cơ sở phải đƣợc thể hiện rõ ràng, dứt khoát trong báo cáo phân tích để ngƣời đọc có thể hiểu đƣợc dễ dàng các kết luận đã đƣợc rút ra nhƣ thế nào.