Nobel Kinh tế 2019 và câu chuyện đánh giá chính sách phát triển ở Việt Nam
Tính hiệu quả trong các chính sách xóa đói giảm nghèo ở Việt Nam có thể đo đếm được bằng phương pháp thực nghiệm ngẫu nhiên, phương pháp ba nhà kinh tế học đoạt giải Nobel Kinh tế 2019 tiên phong áp dụng.
Một trong những kết quả ấn tượng của các chương trình xóa đói giảm nghèo ở Việt Nam là hệ thống cơ sở hạ tầng điện – đường – trường trạm. Nguồn ảnh: Viện nghiên cứu phát triển Mekong.
Những câu hỏi từ Việt Nam
Mùa hè vừa rồi tôi có chuyến công tác cùng các chuyên gia quốc tế đến các thôn xã vùng sâu thuộc tỉnh Đắk Lắk. Nhóm của tôi tìm hiểu về tác động của thiên tai đến sinh kế của người dân. Người dân ở các thôn này nghèo, làm lúa, trồng khoai, hoặc đi làm thuê kiếm 150.000 đồng một ngày, và lại không có công việc thường xuyên. Tuy nhiên, ấn tượng mạnh nhất với bạn bè quốc tế lại là hệ thống hạ tầng thủy lợi, đê điều chỉn chu và quy mô tại các địa phương. Các chuyên gia về thủy lợi nói hệ thống họ thấy có thể so sánh tương đương với các nước có trình độ phát triển và thu nhập cao hơn Việt Nam. Dĩ nhiên tôi rất tự hào.
Tự hào kèm theo băn khoăn trước hiện thực hiện ra trước mắt. Người nông dân nghèo bước trên những kênh mương dẫn nước ngăn nắp đẹp đẽ.
Đa số công trình thủy lợi này thuộc Chương trình Giảm nghèo 135 hỗ trợ đầu tư cơ sở hạ tầng cho các xã đặc biệt khó khăn có tổng kinh phí khoảng 16.000 tỷ đồng. Đầu tư hạ tầng này là một thành phần trong Chương trình mục tiêu quốc gia giảm nghèo bền vững giai đoạn 2016 – 2020 với tổng kinh phí thực hiện là 48.400 tỷ đồng. Một trong các mục tiêu chính của chương trình là đến cuối năm 2020, thu nhập của hộ nghèo tăng lên 1,5 lần so với cuối năm 2015.
Công trình thủy lợi có làm tăng thu nhập của nông dân? Câu hỏi gây ngạc nhiên vì đơn giản quá: câu trả lời sẽ là “có”, và thêm “không ít thì nhiều”. Tuy nhiên, dưới góc độ sử dụng vốn, đặc biệt là tiền thuế của dân, thì vấn đề lại không đơn giản như vậy.
Công trình thủy lợi trị giá 500 tỷ đồng cho cấp xã liệu có giúp làm tăng thu nhập của nông dân lên 1,5 lần trong 5 năm? Ngay cả khi số liệu thu thập được cho thấy so sánh trước và sau công trình, thu nhập tăng 1,5 lần cũng không có nghĩa là công trình giúp hoàn toàn làm tăng khoản thu nhập đó. Thu nhập của nông dân thay đổi sau một khoảng thời gian có thể do rất nhiều nguyên nhân: giá lúa tăng, mưa thuận gió hòa, ít dịch bệnh, nông dân được tập huấn canh tác hiệu quả hơn, sử dụng giống lúa năng suất cao, và có thể do lúa có nhiều nước hơn từ công trình thủy lợi. Thủy lợi chỉ đóng góp một phần trong thay đổi thu nhập.
Làm thế nào để biết chính xác thủy lợi đóng góp bao nhiêu vào câu chuyện tăng thu nhập, giảm nghèo cho người dân? Điều này cực kỳ quan trọng để quyết định vốn đầu tư có hiệu quả hay không. Thay vì dùng 500 tỷ đồng cho thủy lợi, có thể dùng số tiền này cho chương trình khác nếu nó mang lại hiệu quả giảm nghèo cao hơn. Với những khoản đầu tư nhỏ, trong phạm vi hẹp ở một thôn xã thì có thể dễ dàng theo dõi quá trình đầu tư – kết quả. Tuy nhiên với những khoản đầu tư có vốn khổng lồ trên 48.000 tỷ đồng như Chương trình quốc gia giảm nghèo bền vững, sai một ly có thể đi một dặm. Và đi một dặm xa trong nhiều trường hợp có thể không quay trở lại khắc phục hậu quả được nữa.
Bóc tách các nguyên nhân dẫn đến kết quả cuối cùng luôn là bài toán làm đau đầu các nhà kinh tế học và chi phối phần lớn các nỗ lực của họ trong đa số các nghiên cứu kinh tế học hiện nay. Thông thường các nhà kinh tế học dùng phương pháp thống kê phân tích xu hướng dao động của số liệu có sẵn. Nếu một cặp yếu tố nào đó dao động cùng nhau, thì họ thường kết luận yếu tố này là nguyên nhân làm thay đổi yếu tố kia, chẳng hạn thủy lợi làm tăng thu nhập của nông dân. Cách thức phân tích dữ liệu này được gọi là hồi quy.
Tuy nhiên hồi quy gặp rất nhiều vấn đề có thể dẫn đến sai lệch kết quả. Bóc tách nguyên nhân kết quả trong hồi quy yêu cầu phải nhận dạng và đo lường được các nguyên nhân dẫn đến kết quả. Trong thực tế, có rất nhiều yếu tố nhà nghiên cứu không nắm bắt được, không đo lường được, nhưng lại chi phối các yếu tố nguyên nhân khác và chi phối kết quả. Chẳng hạn sự nhanh nhạy điều chỉnh hình thức canh tác trước thay đổi khí hậu giúp người nông dân đạt năng suất cao, từ đó làm tăng thu nhập. Tuy nhiên, nhà nghiên cứu lại không có số liệu về sự nhanh nhạy điều chỉnh này, không đưa được vào mô hình phân tích. Mà yếu tố nhanh nhạy điều chỉnh này lại tác động đến các yếu tố khác như việc dùng nước thủy lợi, hay sử dụng phân bón thuốc trừ sâu, từ đó kết quả phân tích nguyên nhân – kết quả giữa thủy lợi và thu nhập không còn chính xác.
Hai nhà nghiên cứu Abhijit Banerjee và Esther Duflo thường xuyên thực hiện nhiều nghiên cứu trên khắp thế giới. Nguồn: https://economictimes.indiatimes.com/
Lời giải từ Nobel Kinh tế 2019
Ba nhà kinh tế học Abhijit Banerjee, Esther Duflo, từ MIT, và Michael Kremer, từ Đại học Harvard, là những người tiên phong sử dụng phương pháp thực nghiệm ngẫu nhiên (randomization) để vượt qua các khuyết điểm của phương pháp phân tích hồi quy truyền thống, góp phần giải quyết một trong những vấn đề lớn nhất của nhân loại – nghèo đói, mục tiêu số một trong 17 mục tiêu phát triển bền vững của Liên Hợp Quốc.
Câu hỏi căn bản mà ba nhà thực nghiệm ngẫu nhiên (randomitas) này cố gắng trả lời trong 20 năm qua là các chương trình đầu tư phát triển trên thế giới có đạt được mục tiêu đề ra? Các can thiệp chính sách nào hoạt động hiệu quả để đạt được mục tiêu giảm nghèo?
Phương pháp thực nghiệm ngẫu nhiên không phân tích số liệu sẵn có sau can thiệp chính sách. Phương pháp này chủ động thiết kế các can thiệp để tạo ra dữ liệu phân tích. Về căn bản, nhà nghiên cứu sẽ thiết kế, chia đối tượng đánh giá một cách ngẫu nhiên vào hai nhóm kiểm soát và can thiệp. Vì phân chia ngẫu nhiên, và nếu áp dụng cho số lượng nhiều, các đặc điểm của đối tượng đánh giá trong hai nhóm này và bối cảnh áp dụng là tương đồng. Do đó khi có can thiệp chính sách, chênh lệch kết quả giữa hai nhóm sẽ đến từ biện pháp can thiệp, vì mọi yếu tố khác là giống nhau.
Chẳng hạn muốn đánh giá chính sách hỗ trợ tín dụng cho người nghèo có thực sự giúp thoát nghèo, nhà nghiên cứu sẽ phân chia một cách ngẫu nhiên người nghèo vào hai nhóm có và không có hỗ trợ tín dụng. Vì phân chia ngẫu nhiên nên các yếu tố như trình độ học vấn, kinh nghiệm, tài sản, điều kiện đất đai v.v. của người nghèo trong hai nhóm là như nhau. Sau một thời gian, nhà nghiên cứu sẽ đo lường thu nhập của hai nhóm. Nếu nhóm được hỗ trợ tín dụng có thu nhập cao hơn nhóm không được hỗ trợ tín dụng, có thể kết luận chính sách hỗ trợ tín dụng hoạt động có hiệu quả, và làm tăng thu nhập ở mức độ x đồng, đo lường được từ so sánh kết quả thu nhập giữa hai nhóm.
Trong áp dụng phương pháp thực nghiệm ngẫu nhiên này, có hai điểm quan trọng nhất quyết định thành công của nghiên cứu: khả năng dàn xếp để tiến hành thực nghiệm ngẫu nhiên và kỹ thuật thiết kế thí nghiệm cho phép so sánh được kết quả của các đối tượng tham gia một cách chính xác nhất.
Giáo sư Kremer là người tiên phong áp dụng phương pháp thực nghiệm ngẫu nhiên trong kinh tế phát triển. Một trong những nghiên cứu đầu tiên gây chấn động giới làm chính sách của ông vào những năm 1990 là ông chỉ ra các chương trình cung cấp thêm sách giáo khoa ở Kenya hoàn toàn không làm cải thiện kết quả học tập của học sinh. Nói cách khác, số tiền đầu tư cho chương trình này đã bị lãng phí.
Năm 2003, vợ chồng giáo sư Banerjee và Duflo đã lập ra mạng lưới nghiên cứu đói nghèo toàn cầu, có tên là Phòng thí nghiệm hành động đói nghèo J-PAL (Abdul Latif Jameel Poverty Action Lab). J-PAL cổ xúy việc áp dụng phương pháp thực nghiệm ngẫu nhiên, phối hợp với các cơ quan chính phủ và phi chính phủ quốc tế để đánh giá tác động của các can thiệp chính sách xóa đói giảm nghèo tại các quốc gia đang phát triển. Đến nay phòng thí nghiệm này đã thực hiện được gần 1000 thực nghiệm ngẫu nhiên đánh giá tác động của can thiệp của chính sách phát triển tại 83 quốc gia trên thế giới.
Thực hiện phương pháp thực nghiệm ngẫu nhiên để đánh giá tác động can thiệp của chính sách không dành cho các trung tâm nghiên cứu nhỏ. Tại sao Duflo thành công với J-PAL? Tại vì J-PAL đặt tại MIT, cơ sở giáo dục đại học hàng đầu thế giới. MIT/J-PAL có sức mạnh, cả về danh tiếng và tài chính, để làm việc với các nhà làm chính sách ở các nước để trực tiếp tham gia vào quá trình xây dựng và đánh giá chính sách thông qua phương pháp thực nghiệm ngẫu nhiên.
Tại Việt Nam, J-PAL có một dự án sử dụng phương pháp thực nghiệm ngẫu nhiên phân tích tác động của việc công ty tham gia vào quá trình xây dựng quy định môi trường đến việc tuân thủ luật môi trường của chính các công ty đó trong khoảng thời gian 2014-2016. Kết quả cho thấy sự tham gia xây dựng luật giúp công ty tăng khả năng tuân thủ luật môi trường 5.5%.
Là phương pháp tương đối mới và cần nguồn lực nhất định để thực hiện, tuy nhiên thực nghiệm ngẫu nhiên không phải là phương pháp xa lạ tại Việt Nam. Trong các năm qua, các nhà nghiên cứu tại các trung tâm nghiên cứu tại trường Đại học Kinh tế TP. HCM, trường Đại học Kinh tế Quốc dân Hà Nội, Viện Nghiên cứu Phát triển Me kông và các trường đại học khác đã ứng dụng thực hiện phương pháp này để đánh giá các can thiệp chính sách khác nhau, chẳng hạn can thiệp giáo dục dinh dưỡng giảm béo phì trong học sinh tiểu học hoặc tác động của chính sách truyền thông giảm sử dụng rác thải nhựa.
Tư duy điều hành quản lý chính sách và dự án công của chúng ta trước đây tập trung nhiều vào việc xây dựng và vận hành. Tư duy này cần cân bằng hơn, dịch chuyển theo hướng bao gồm việc đánh giá tác động của chính sách nhằm rút ra bài học để sử dụng hiệu quả vốn đầu tư công. Hiệu quả phân tích, đánh giá chính sách phát triển của phương pháp thực nghiệm ngẫu nhiên đã được đóng dấu xác nhận chất lượng bằng giải Nobel Kinh tế năm 2019. Các nhà nghiên cứu trong nước đã chứng tỏ được khả năng ứng dụng phương pháp này. Đây là thời điểm vàng để nhà quản lý và nhà nghiên cứu phối hợp tìm ra lời giải tốt nhất cho các chính sách phát triển kinh tế xã hội của đất nước. □
————
Tài liệu tham khảo
Malesky, Edmund and Markus Taussig (2018) “Participation, Government Legitimacy, and Regulatory Compliance in Emerging Economies: A Firm-Level Field Experiment in Vietnam”. Forthcoming in American Political Science Review 1-22.
