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供应方经济学的神话：动态评分背后隐藏了什么？
动态评分是一种政府预测技术，专注于预测政府的收入、支出和预算赤字。这种方法考虑了根据财政政策（通常是税率变化）变化后，人们和组织的行为预测。动态评分依赖于经济代理人的行为模型，预测当新的政策生效时，他们将如何反应。这表示，对于不同于现行政策的提案，其预测所带来的不确定性会加大。不幸的是，这些模型在很大程度上依赖于判断，并没有证据显示它们的有效性或准确性更高。
例如，动态评分模型可能会包括一个关于人口如何适应新政策的经济计量学模型，而不是静态评分中对人们行为的立即和直接价格敏感性的标准假设。
因此，动态分析的结果在很大程度上取决于对未来行为及变化速率的假设。如果经济计量模型能够正确捕捉家庭和企业对政策变化的反应，那么动态分析理论上会比静态分析更加准确。然而，批评者指出，这种方法过度依赖假设，相较于静态评分，它对行为变化的简化假设显得更为简单。
美国国会的情况
在2015至2018年间，动态评分的使用受到了共和党立法者的推崇，他们以供应方税收政策为例，例如2001年的布什减税案和2011年 GOP 繁荣之路提案，来论证动态评分在GDP增长和税收增加方面的预测优于静态评分。一些经济学家则认为，他们的动态评分结论被夸大了，指出国会预算办公室（CBO）实施的做法已经包括了一些动态评分的元素，而纳入更多可能导致该部门的政治化。
例如，2013年1月6日，为了推动「增长预算法案」，该提案要求国会预算办公室在估算对预算影响较大的法案时，使用动态评分来提供宏观经济影响分析。
随着立法的推进，该提案的文本要求国会预算办公室在对任何重大立法提供的预估中，尽可能包含因法律执行而发生的经济产出、就业、资本存量和其他宏观经济变数的预算影响。这引发了对未来预测的重大关注，特别是由于这些数据依赖于各种关键假设和数据来源。
堪萨斯州的实践
堪萨斯州政府曾推行减税计划，以刺激经济成长，并基于对动态评分的乐观假设来预测州的税收。计划的作者声称，「减税可以带来近乎即时和持久的影响」，他们主张应优先进行减税，而非重建道路或改善学校质量。该州甚至取消了对「通过税」企业的税收。然而，在持续的预算赤字、创下堪萨斯历史上最大的销售税增幅、穆迪和标普的降级及经济表现不如邻州后，2016年的选举成为了一场对税收政策的公投，最终立法机构在州长的否决下提高了所得税。
报导指出，堪萨斯的「雨天基金」报告显示在减税之前的水平减少了5.7亿美元，即便堪萨斯州也将更多的税收收入指向该基金。
纵观美国的经济情境，动态评分作为一种政策工具的有效性仍在争议之中。对于未来的政策制定和财政改革，是否有可能找到更为正确的评估方法来替代现有的动态评分模型？还是说，这些模型背后的假设和政治考量会继续影响财政决策的方向？
