قانون غودهارت

الأصل والمعنى

لاحظ الاقتصادي البريطاني تشارلز غودهارت (1975) أن بنك إنجلترا حين بدأ يستهدف عرض النقود انهارت العلاقة المستقرة سابقًا بين النقود والأسعار والدخول. وكتب أن «أي انتظام إحصائي ملحوظ يميل إلى الانهيار متى وُضع تحت الضغط لأغراض التحكم»، لأن المؤسسات المالية والأسواق غيّرت سلوكها ومنتجاتها استجابةً للضوابط الجديدة (انظر المجاميع النقدية). وعمّمته عالمة الأنثروبولوجيا مارلين ستراثرن (1997)، في تحليلها لتدقيق الجامعات البريطانية، بعبارة «حين يصبح المقياس هدفًا يكف عن أن يكون مقياسًا جيدًا»، وهي الصياغة الشائعة اليوم. وفي الفترة نفسها قدّم نقد لوكاس (1976) حجة اقتصادية كلية مفادها أن تغير السياسات يبدّل التوقعات والسلوك فلا تصمد العلاقات السابقة.

قانون كامبل ونظرية الحوافز

اقترح عالم النفس الاجتماعي دونالد كامبل (1979) أنه «كلما استُخدم مؤشر اجتماعي كمي في صنع القرار ازداد تعرضه لضغوط الفساد وازداد ميله إلى تشويه العمليات الاجتماعية التي يُراد رصدها». وفي الإدارة وصف ستيفن كير (1975) المشكلة نفسها بـ«حماقة مكافأة A مع الأمل في B». واقتصاديًا يفسرها نموذج الوكالة متعدد المهام لهولمستروم وميلغروم (1991): فحين يكون للعمل أبعاد عدة ولا يُقاس ويُكافأ إلا بعضها، يحوّل الناس جهدهم إلى المهام المقيسة ويهملون البقية، فلا يكون الأجر القوي المرتبط بالأداء مرغوبًا دائمًا. وصنّف مانهايم وغارابرانت (2018) آثار غودهارت إلى حالات ينكسر فيها ارتباط عرضي عند الأطراف، وحالات يُساء فيها فهم البنية السببية، وحالات يتلاعب فيها الفاعلون بالمقياس عمدًا.

حالات وقضايا راهنة

أفاد بيفان وهود (2006) بأن أهداف النظام الصحي الإنجليزي، كانتظار الطوارئ أربع ساعات، حسّنت الأرقام لكنها أنتجت «تلاعبًا» كإبقاء المرضى في سيارات الإسعاف. ورصد جاكوب وليفيت (2003) إحصائيًا تلاعب المعلمين بأوراق الإجابات بعد إدخال الاختبارات عالية المخاطر في مدارس شيكاغو العامة. وفي الأوساط الأكاديمية يُرى أن حوافز مكافأة أعداد المنشورات والنتائج الدالة تنشر ممارسات بحثية رديئة (سمالدينو وماكإلريث، 2016)، وانتقد جيري مولر (2018) النمط الأوسع بوصفه «طغيان المقاييس». ومؤخرًا دُرس «اختراق المكافأة» في الذكاء الاصطناعي، حيث يخفض الإفراط في تحسين نموذج المكافأة الجودة الحقيقية، حالةً من قانون غودهارت (غاو وزملاؤه، 2023). والدرس ليس التخلي عن القياس، بل استخدام مؤشرات متعددة، وفحص الصدق، والجمع بين مؤشرات الأداء الرئيسية والحكم النوعي.

الأسئلة الشائعة

هل قانون غودهارت وقانون كامبل شيء واحد؟

هما متشابهان جدًا، فقد انطلق غودهارت من العلاقات الإحصائية في السياسة النقدية التي تنهار متى استُهدفت، وانطلق كامبل من المؤشرات الاجتماعية التي تتعرض لضغوط الفساد والتشويه متى استُخدمت في القرار.

هل ينبغي إذن التخلي عن مقاييس الأداء؟

لا، فالمقاييس تبقى مفيدة، لكن يحسن تجنب ربط مكافآت كبيرة بمؤشر واحد، والجمع بين مؤشرات عدة وتقييم نوعي، ومواصلة التحقق من عدم التلاعب بها.

تاريخ مراجعة المصادر: 2026-10-26

المراجع

1. Goodhart, C. A. E. (1975). Problems of monetary management: The U.K. experience. Papers in Monetary Economics, 1. Sydney: Reserve Bank of Australia.
2. Campbell, D. T. (1979). Assessing the impact of planned social change. Evaluation and Program Planning, 2(1), 67–90.
3. Lucas, R. E. (1976). Econometric policy evaluation: A critique. Carnegie-Rochester Conference Series on Public Policy, 1, 19–46.
4. Strathern, M. (1997). 'Improving ratings': Audit in the British university system. European Review, 5(3), 305–321.
5. Kerr, S. (1975). On the folly of rewarding A, while hoping for B. Academy of Management Journal, 18(4), 769–783.
6. Holmström, B., & Milgrom, P. (1991). Multitask principal–agent analyses: Incentive contracts, asset ownership, and job design. Journal of Law, Economics, and Organization, 7, 24–52.
7. Bevan, G., & Hood, C. (2006). What's measured is what matters: Targets and gaming in the English public health care system. Public Administration, 84(3), 517–538.
8. Jacob, B. A., & Levitt, S. D. (2003). Rotten apples: An investigation of the prevalence and predictors of teacher cheating. Quarterly Journal of Economics, 118(3), 843–877.
9. Manheim, D., & Garrabrant, S. (2018). Categorizing variants of Goodhart's law. arXiv:1803.04585.
10. Muller, J. Z. (2018). The Tyranny of Metrics. Princeton, NJ: Princeton University Press.
11. Smaldino, P. E., & McElreath, R. (2016). The natural selection of bad science. Royal Society Open Science, 3(9), 160384.
12. Gao, L., Schulman, J., & Hilton, J. (2023). Scaling laws for reward model overoptimization. Proceedings of ICML 2023, PMLR 202, 10835–10866.