13.10.21

Các thí nghiệm tự nhiên giúp trả lời những câu hỏi quan trọng

CÁC THÍ NGHIỆM TỰ NHIÊN GIÚP TRẢ LỜI NHỮNG CÂU HỎI QUAN TRỌNG

Những người được giải năm nay - David CardJoshua Angrist và Guido Imbens - đã cho thấy rằng các thí nghiệm tự nhiên có thể được sử dụng để trả lời những câu hỏi trọng tâm về xã hội, chẳng hạn như mức lương tối thiểu và tình trạng di cư ảnh hưởng như thế nào đến thị trường lao động. Họ cũng đã làm rõ một cách chính xác những kết luận về nhân và quả có thể được rút ra bằng cách sử dụng cách tiếp cận nghiên cứu này. Cùng nhau, họ đã cách mạng hóa nghiên cứu thực nghiệm trong các khoa học kinh tế.

Nếu muốn đưa ra được những quyết định đúng đắn, chúng ta phải hiểu hệ quả của những sự lựa chọn của mình. Điều này áp dụng cho các cá nhân cũng như các nhà hoạch định chính sách công: những người trẻ đang đưa ra những sự lựa chọn về giáo dục muốn biết những sự lựa chọn này ảnh hưởng như thế nào đến thu nhập tương lai của họ; ví dụ, các chính trị gia đang cân nhắc một loạt những cải cách muốn biết những cải cách này ảnh hưởng ra sao đến việc làm và phân phối thu nhập. Tuy nhiên, việc trả lời những câu hỏi rộng lớn về nhân và quả không phải là dễ dàng, bởi vì chúng ta sẽ chẳng bao giờ biết được điều gì sẽ diễn ra nếu như chúng ta đưa ra một sự lựa chọn khác.

Một cách thức để thiết lập quan hệ nhân quả là sử dụng những thí nghiệm ngẫu nhiên, trong đó các nhà nghiên cứu phân bổ các cá nhân vào các nhóm được can thiệp bằng một cuộc rút thăm ngẫu nhiên. Phương pháp này được sử dụng để nghiên cứu tính hiệu quả của các loại thuốc mới, cùng với những thứ khác, nhưng không thích hợp để nghiên cứu nhiều vấn đề xã hội - ví dụ, chúng ta không thể làm một thí nghiệm ngẫu nhiên để xác định ai được đi học trung học phổ thông và ai thì không.

David Card (1956-)

Bất chấp những thách thức này, những người được giải đã chứng minh rằng nhiều câu hỏi lớn của xã hội có thể được trả lời. Giải pháp của họ là sử dụng các thí nghiệm tự nhiên - các tình huống phát sinh trong đời sống thực mà giống với các thí nghiệm ngẫu nhiên. Các thí nghiệm tự nhiên này có thể là do các biến thể ngẫu nhiên tự nhiên, các quy tắc thể chế hoặc các thay đổi chính sách tạo ra. Trong công trình mang tính tiên phong từ đầu những năm 1990, David Card đã phân tích một số vấn đề trọng tâm trong kinh tế học lao động - chẳng hạn như những tác động của mức lương tối thiểu, tình trạng di cư và giáo dục – sử dụng cách tiếp cận này. Kết quả của những nghiên cứu này đã thách thức sự hiểu biết thông thường và dẫn đến nghiên cứu mới, nghiên cứu mà Card tiếp tục có những đóng góp quan trọng. Nhìn chung, giờ đây chúng ta có một sự hiểu biết tốt hơn đáng kể về cách thị trường lao động vận hành so với cách đây 30 năm.

Các thí nghiệm tự nhiên khác với các thử nghiệm lâm sàng ở một cách thức quan trọng - trong một thử nghiệm lâm sàng, nhà nghiên cứu có toàn quyền kiểm soát đối với việc người nào được cung cấp một sự can thiệp và cuối cùng sẽ nhận được nó (nhóm được can thiệp) và người nào không được cung cấp một sự can thiệp và do đó không nhận được nó (nhóm đối chứng). Trong một thí nghiệm tự nhiên, nhà nghiên cứu cũng có quyền truy cập vào dữ liệu của các nhóm được can thiệp và nhóm đối chứng, thế nhưng, không giống như một thử nghiệm lâm sàng, các cá nhân có thể tự mình lựa chọn xem họ có muốn tham gia vào sự can thiệp đang được cung cấp hay không. Điều này khiến cho việc kiến giải các kết quả của một thí nghiệm tự nhiên trở nên khó khăn hơn nhiều. Trong một nghiên cứu cải tiến từ năm 1994, Joshua Angrist và Guido Imbens đã cho thấy những kết luận về quan hệ nhân quả có thể được rút ra từ các thí nghiệm tự nhiên, trong đó mọi người không thể bị ép buộc tham gia vào chương trình đang được nghiên cứu (cũng như không bị cấm làm như vậy). Khuôn khổ mà các tác giả này tạo ra đã thay đổi triệt để cách mà các nhà nghiên cứu tiếp cận các vấn đề thực nghiệm bằng cách sử dụng dữ liệu từ các thí nghiệm tự nhiên hoặc các thí nghiệm hiện trường ngẫu nhiên.

Một ví dụ về thí nghiệm tự nhiên

Chúng tôi sử dụng một ví dụ cụ thể để minh họa một thí nghiệm tự nhiên hoạt động như thế nào. Một câu hỏi có liên quan đến cả xã hội lẫn những người trẻ đang cân nhắc về tương lai của họ, đó là bạn sẽ kiếm được bao nhiêu tiền nếu bạn lựa chọn học tập lâu dài hơn. Một nỗ lực đầu tiên để trả lời câu hỏi này có thể liên quan đến việc xem xét dữ liệu về cách mà số tiền kiếm được từ lao động của con người có liên quan đến trình độ học vấn của họ. Trong mỗi bối cảnh có thể hình dung được, những người có số năm học tập nhiều hơn thì có các mức thu nhập cao hơn. Ví dụ, đối với nam giới sinh ra ở Hoa Kỳ trong những năm 1930, trung bình, cứ thêm một năm học tập thì số tiền kiếm được từ lao động sẽ cao hơn 7%.

Hình sử dụng dữ liệu của Angrist và Krueger (1991). Những người có 12 năm học tập có thu nhập cao hơn 12% so với những người có 11 năm học tập. Những người có 16 năm học tập có thu nhập cao hơn 65% so với những người có 11 năm học tập.

Như vậy, chúng ta có thể kết luận rằng cứ thêm một năm học tập thì sẽ làm tăng thêm 7% thu nhập của bạn hay không? Câu trả lời cho câu hỏi này là không - những người lựa chọn việc học tập dài hạn khác với những người lựa chọn việc học tập ngắn hạn, theo cách này hay cách khác. Ví dụ, một số người có thể tài giỏi trong học tập và trong làm việc. Những người này có khả năng sẽ tiếp tục học tập, nhưng họ vẫn có thể có thu nhập cao ngay cả khi họ không hề học tập. Tùy theo từng trường hợp, có những người lại lựa chọn học tập lâu dài hơn vì họ kỳ vọng việc học tập sẽ được tưởng thưởng.

Các vấn đề tương tự cũng xuất hiện nếu bạn muốn nghiên cứu xem thu nhập ảnh hưởng đến tuổi thọ như thế nào. Dữ liệu cho thấy rằng những người có thu nhập cao hơn thì sống lâu hơn - nhưng điều này có thực sự là do thu nhập của họ cao hơn không, hay là những người này có các thuộc tính khác mà những thuộc tính này có nghĩa là họ vừa sống lâu hơn vừa kiếm được nhiều tiền hơn? Thật dễ dàng để nghĩ ra nhiều ví dụ hơn nữa mà trong đó có lý do để đặt câu hỏi liệu rằng mối tương quan có thực sự hàm ý về một quan hệ nhân quả đích thực hay không.

Alan Krueger (1960-2019)

Như vậy, làm thế nào chúng ta có thể sử dụng một thí nghiệm tự nhiên để kiểm tra xem liệu số năm học tập tăng thêm có ảnh hưởng đến thu nhập trong tương lai hay không? Joshua Angrist và người cộng sự của ông, Alan Krueger (hiện đã qua đời) cho thấy điều này có thể được thực hiện như thế nào trong một bài báo mang tính bước ngoặt. Ở Hoa Kỳ, trẻ em có thể nghỉ học khi đủ 16 hoặc 17 tuổi, tùy thuộc vào tiểu bang nơi chúng học tập. Vì tất cả trẻ em sinh trong một năm dương lịch cụ thể đều bắt đầu đi học vào cùng một ngày, trẻ em sinh sớm hơn có thể nghỉ học sớm hơn trẻ em sinh muộn hơn trong cùng năm. Khi Angrist và Krueger so sánh những người sinh trong quý 1 và quý 4 của cùng một năm, họ thấy rằng nhóm đầu tiên, trung bình, dành ít thời gian hơn cho việc học tập. Những người sinh vào quý 1 cũng có thu nhập thấp hơn những người sinh vào quý 4. Khi trưởng thành, họ vừa ít học tập hơn vừa có thu nhập kém hơn những người sinh vào cuối năm.

Bởi vì số phận quyết định chính xác khi nào một người được sinh ra, Angrist và Krueger đã có thể sử dụng thí nghiệm tự nhiên này để thiết lập một mối quan hệ nhân quả cho thấy rằng học tập nhiều hơn dẫn đến số tiền kiếm được từ lao động sẽ cao hơn: tác động của thêm một năm học tập đối với thu nhập là 9%. Điều đáng ngạc nhiên là tác động này mạnh mẽ hơn mối liên hệ giữa giáo dục và thu nhập, vốn được tính là 7%. Nếu những người có khát vọng và thông minh có cả trình độ học vấn cao và thu nhập cao (bất kể giáo dục) thì kết quả lẽ ra phải ngược lại; mối tương quan lẽ ra phải mạnh hơn mối quan hệ nhân quả. Quan sát này đã đặt ra những câu hỏi mới về việc làm thế nào để giải thích kết quả của các thí nghiệm tự nhiên - những câu hỏi sau đó đã được Joshua Angrist và Guido Imbens trả lời.

Người ta có thể dễ dàng tin rằng những tình huống cho phép có được các thí nghiệm tự nhiên là rất bất thường, đặc biệt là những tình huống có thể được sử dụng để trả lời các câu hỏi quan trọng. Nghiên cứu được thực hiện trong hơn 30 năm qua đã chỉ ra rằng điều đấy không phải là những gì đã diễn ra: các thí nghiệm tự nhiên thường xuyên xuất hiện. Ví dụ, chúng có thể phát sinh do những thay đổi về chính sách ở một số vùng của một quốc gia, chỉ tiêu nhập học trong giáo dục đại học hoặc ngưỡng thu nhập trong hệ thống thuế và phúc lợi, có nghĩa là một số cá nhân bị can thiệp trong khi những cá nhân khác, cũng tương tự như vậy, thì không. Do đó, có sự ngẫu nhiên không được định trước chia con người thành các nhóm được can thiệp và nhóm đối chứng, tạo những cơ hội cho các nhà nghiên cứu khám phá các mối quan hệ nhân quả.

Hiểu về các thị trường lao động

Những tác động của một mức lương tối thiểu

Vào đầu những năm 1990, sự hiểu biết thông thường của các nhà kinh tế là tiền lương tối thiểu cao hơn dẫn đến việc làm thấp hơn vì việc tăng mức lương tối thiểu làm tăng chi phí tiền lương cho các doanh nghiệp. Tuy nhiên, bằng chứng bổ trợ cho kết luận này lại không hoàn toàn có tính thuyết phục; thực sự là đã có nhiều nghiên cứu chỉ ra một mối tương quan nghịch giữa mức lương tối thiểu và việc làm, nhưng điều này có thực sự có nghĩa là mức lương tối thiểu cao hơn dẫn đến thất nghiệp cao hơn hay không? Mối quan hệ nhân quả ngược thậm chí có thể là một vấn đề: khi thất nghiệp gia tăng, người sử dụng lao động có thể đặt ra mức lương thấp hơn, điều này, đến lượt nó, có thể dẫn đến các yêu cầu gia tăng mức lương tối thiểu.

Để nghiên cứu mức lương tối thiểu tăng lên ảnh hưởng như thế nào đến việc làm, Card và Krueger đã sử dụng một thí nghiệm tự nhiên. Vào đầu những năm 1990, mức lương tối thiểu theo giờ ở New Jersey đã được nâng từ 4,25 đô la lên 5,05 đô la. Chỉ nghiên cứu những gì đã xảy ra ở New Jersey sau sự gia tăng này không đưa ra được câu trả lời đáng tin cậy cho câu hỏi, vì nhiều nhân tố khác có thể ảnh hưởng đến chuyện tỷ suất có việc làm thay đổi như thế nào theo thời gian. Giống như trường hợp của các thí nghiệm ngẫu nhiên, cần có một nhóm đối chứng, tức là một nhóm mà mức lương không thay đổi nhưng tất cả các nhân tố khác đều giống như vậy.

Card và Krueger lưu ý rằng không có sự gia tăng [về mức lương tối thiểu] nào ở vùng lân cận, Pennsylvania. Tất nhiên, có sự khác biệt giữa hai bang, nhưng có khả năng là các thị trường lao động sẽ phát triển tương tự gần biên giới. Vì vậy, họ đã nghiên cứu những ảnh hưởng đến việc làm ở hai vùng lân cận - New Jersey và đông Pennsylvania - có thị trường lao động tương tự, nhưng mức lương tối thiểu đã gia tăng ở bên này của biên giới nhưng bên kia thì không. Chẳng có lý do rõ ràng nào để tin rằng bất kỳ nhân tố nào (chẳng hạn như tình hình kinh tế) ngoài việc tăng mức lương tối thiểu sẽ ảnh hưởng theo cách khác nhau đến những xu hướng việc làm ở hai bên biên giới. Do đó, nếu có một sự thay đổi về số lượng người có việc làm ở New Jersey và thay đổi này là khác biệt với bất kỳ sự thay đổi nào ở bên kia biên giới, thì có một lý do tốt để kiến giải điều này như là một tác động của việc gia tăng mức lương tối thiểu.

Card và Krueger tập trung vào việc làm trong các nhà hàng thức ăn nhanh, một ngành mà việc trả mức lương thấp và lương tối thiểu là vấn đề quan trọng. Trái với nghiên cứu trước đó, họ phát hiện ra rằng việc tăng mức lương tối thiểu không ảnh hưởng đến số lượng người có việc làm. David Card đã đi đến kết luận tương tự trong một vài nghiên cứu vào đầu những năm 1990. Nghiên cứu mang tính tiên phong này đã dẫn đến một số lượng lớn các nghiên cứu theo sau. Kết luận chung là những tác động tiêu cực của việc tăng mức lương tối thiểu là nhỏ, và nhỏ hơn đáng kể so với những tác động từng được tin vào 30 năm trước.

Công trình do Card thực hiện vào đầu những năm 1990 cũng dẫn đến một nghiên cứu mới, nghiên cứu này nỗ lực để giải thích việc không có những tác động tiêu cực đến việc làm. Một cách giải thích khả dĩ là các công ty có thể chuyển các chi phí gia tăng sang cho người tiêu dùng dưới hình thức của các mức giá cả cao hơn mà không có sự cắt giảm đáng kể trong lượng cầu. Một cách giải thích khác là các công ty thống trị thị trường lao động địa phương của họ có thể giữ mức lương thấp; do đó, một mức lương tối thiểu tăng lên có nghĩa là có nhiều người muốn làm việc hơn, dẫn đến gia tăng việc làm. Khi các công ty có quyền lực như vậy đối với thị trường, chúng ta không thể xác định trước là việc làm sẽ bị ảnh hưởng như thế nào bởi những thay đổi của mức lương tối thiểu. Nhiều nghiên cứu lấy cảm hứng từ công trình của Card và Krueger đã cải thiện đáng kể sự hiểu biết của chúng ta về thị trường lao động.

Nghiên cứu về tình trạng di cư và giáo dục

Fidel Castro (1926-2016)

Một vấn đề quan trọng khác là thị trường lao động chịu ảnh hưởng như thế nào bởi tình trạng di cư. Để trả lời câu hỏi này, chúng ta cần biết điều gì sẽ diễn ra nếu không có bất kỳ cuộc di cư nào. Bởi vì những người di cư có xu hướng định cư ở các vùng có thị trường lao động đang tăng trưởng, chỉ đơn giản so sánh các vùng có và không có nhiều người di cư là không đủ để thiết lập một mối quan hệ nhân quả. Một sự kiện độc đáo trong lịch sử của Hoa Kỳ đã làm phát sinh một thí nghiệm tự nhiên, thí nghiệm mà David Card đã sử dụng để nghiên cứu xem tình trạng di cư ảnh hưởng như thế nào đến thị trường lao động. Vào tháng 4 năm 1980, Fidel Castro bất ngờ cho phép tất cả những người Cuba muốn rời khỏi đất nước được làm điều đó. Từ tháng 5 đến tháng 9, 125.000 người Cuba đã di cư sang Hoa Kỳ. Nhiều người trong số họ định cư ở Miami, kéo theo sự gia tăng lực lượng lao động ở Miami vào khoảng 7%. Để kiểm tra xem dòng chảy lao động khổng lồ này ảnh hưởng như thế nào đến thị trường lao động ở Miami, David Card đã so sánh những xu hướng về mức lương và việc làm ở Miami với sự phát triển của mức lương và việc làm ở bốn thành phố được đối chiếu.

Mặc dù nguồn cung lao động tăng mạnh, Card không tìm thấy những tác động tiêu cực nào đối với những cư dân Miami có trình độ học vấn thấp. Mức lương không giảm và thất nghiệp không tăng so với các thành phố khác. Nghiên cứu này đã tạo ra một lượng lớn công trình thực nghiệm mới, và giờ đây chúng ta đã hiểu rõ hơn về những tác động của tình trạng di cư. Ví dụ, các nghiên cứu theo sau đã chỉ ra rằng tình trạng di cư gia tăng có một tác động tích cực đến thu nhập đối với nhiều nhóm người sinh ra trong nước, trong khi những người di cư sớm hơn lại chịu ảnh hưởng tiêu cực. Một sự giải thích cho điều này là người bản xứ chuyển sang những công việc đòi hỏi kỹ năng sử dụng ngôn ngữ bản địa tốt, và ở những nơi mà họ không phải cạnh tranh về việc làm với những người di cư.

Card cũng đã có những đóng góp quan trọng liên quan đến tác động của các nguồn lực từ nhà trường đối với sự thành công trong tương lai của học sinh trên thị trường lao động. Một lần nữa, kết quả của ông đặt ra câu hỏi về sự hiểu biết thông thường - nghiên cứu trước đây đề xuất rằng mối quan hệ giữa các nguồn lực gia tăng và hiệu quả hoạt động của nhà trường, cũng như các cơ hội trên thị trường lao động sau này trong cuộc sống, là rất yếu. Tuy nhiên, một vấn đề đó là công trình trước đây đã không xem xét khả năng phân bổ nguồn lực bù đắp. Ví dụ, có khả năng những người ra quyết định sẽ đầu tư nhiều hơn vào chất lượng giáo dục ở những trường mà thành tích học tập của học sinh thấp.

Để kiểm tra xem liệu các nguồn lực của nhà trường có tác động đến sự thành công trên thị trường lao động trong tương lai của học sinh hay không, David Card và Alan Krueger đã so sánh lợi tức từ giáo dục đối với những người sống trong cùng một bang ở Hoa Kỳ, nhưng trước đó đã lớn lên ở các bang khác nhau - ví dụ: những người đã lớn lên ở Alabama hoặc Iowa, nhưng hiện sống ở California. Ý tưởng là có thể so sánh được những người đã chuyển đến California và có cùng trình độ học vấn. Nếu lợi tức của họ từ giáo dục là khác nhau, điều này có thể là do Alabama và Iowa đã đầu tư khác nhau vào hệ thống giáo dục của mỗi bang. Card và Krueger nhận thấy rằng các nguồn lực là rất quan trọng: lợi tức từ giáo dục tăng lên cùng với mật độ giáo viên tại các bang mà các cá nhân đã lớn lên.

Nghiên cứu này cũng truyền cảm hứng cho nhiều nghiên cứu mới. Hiện nay đã có những hỗ trợ thực nghiệm tương đối mạnh mẽ cho thấy rằng các khoản đầu tư vào giáo dục ảnh hưởng đến sự thành công sau này của học sinh trên thị trường lao động. Tác động này đặc biệt mạnh mẽ đối với các học sinh có hoàn cảnh khó khăn.

Một khuôn khổ mới cho các nghiên cứu về những mối quan hệ nhân quả

Trong tất cả các tình huống thực tiễn, tác động của một sự can thiệp - ví dụ, tác động của sự giáo dục tăng thêm ở nhà trường đối với số tiền kiếm được từ lao động – là khác nhau giữa mọi người. Hơn nữa, các cá nhân chịu ảnh hưởng khác nhau bởi một thí nghiệm tự nhiên. Cơ hội để rời khỏi nhà trường năm 16 tuổi sẽ hầu như không ảnh hưởng đến những người đã có kế hoạch học đại học. Các vấn đề tương tự phát sinh trong các nghiên cứu dựa trên các thí nghiệm thực tế, bởi vì chúng ta thường không thể buộc các cá nhân tham gia vào một sự can thiệp. Nhóm nhỏ những người mà đến cuối cùng lựa chọn tham gia [vào sự can thiệp] có lẽ bao gồm những cá nhân tin rằng họ sẽ được hưởng lợi từ các can thiệp. Tuy nhiên, một nhà nghiên cứu phân tích dữ liệu chỉ biết được ai đã tham gia chứ không biết tại sao - không có thông tin về những người đã tham gia chỉ đơn thuần bởi vì họ được cung cấp cơ hội, nhờ vào thí nghiệm tự nhiên (hoặc thí nghiệm ngẫu nhiên), và những ai dù sao đi nữa cũng tham gia. Làm thế nào có thể thiết lập mối quan hệ nhân quả giữa giáo dục và thu nhập?

Joshua Angrist (1960-)
Guido W. Imbens (1963-)

Joshua Angrist và Guido Imbens đã giải quyết vấn đề này trong một nghiên cứu có tầm ảnh hưởng từ giữa những năm 1990. Cụ thể hơn, họ đã đặt ra câu hỏi sau: Trong điều kiện nào chúng ta có thể sử dụng một thí nghiệm tự nhiên để ước tính những tác động của một can thiệp cụ thể, chẳng hạn như một khóa học máy tính, khi các tác động là khác nhau giữa các cá nhân và chúng ta không hoàn toàn kiểm soát được ai là người tham gia? Làm thế nào chúng ta có thể ước tính tác động này và nó nên được kiến giải như thế nào?

Đơn giản hơn một chút, chúng ta có thể hình dung một thí nghiệm tự nhiên như thể nó chia ngẫu nhiên các cá nhân thành một nhóm được can thiệp và một nhóm đối chứng. Nhóm được can thiệp có quyền tham gia vào một chương trình trong khi nhóm đối chứng thì không. Angrist và Imbens chỉ ra rằng việc ước tính tác động của chương trình là khả dĩ bằng cách áp dụng quy trình hai bước (được gọi là phương pháp biến công cụ). Bước đầu tiên là nghiên cứu thí nghiệm tự nhiên ảnh hưởng như thế nào đến xác suất tham gia chương trình. Bước thứ hai sau đó là xem xét xác suất này khi đánh giá tác động của chương trình thực tế. Đưa ra một số ít giả định, mà Imbens và Angrist đã xây dựng và thảo luận chi tiết, nhờ đó, các nhà nghiên cứu có thể ước tính tác động của chương trình, ngay cả khi không có thông tin về việc những ai thực sự chịu ảnh hưởng bởi thí nghiệm tự nhiên. Một kết luận quan trọng là chỉ có thể ước tính tác động trên những người đã thay đổi hành vi của họ như một kết quả của thí nghiệm tự nhiên. Điều này hàm ý rằng kết luận của Angrist và Krueger về tác động đối với thu nhập của một năm học tập tăng thêm - mà họ ước tính là 9% - chỉ áp dụng được cho những người thực sự đã lựa chọn nghỉ học khi có cơ hội. Việc xác định những cá nhân nào được bao gồm trong nhóm này là điều không thể, thế nhưng chúng ta có thể xác định kích cỡ của nó. Tác động đối với nhóm này được đặt tên là tác động can thiệp trung bình cục bộ (local average treatment effect – LATE). 

Do đó, Joshua Angrist và Guido Imbens đã cho thấy chính xác những kết luận nào về nhân và quả có thể được rút ra từ các thí nghiệm tự nhiên. Phân tích của họ cũng phù hợp với các thí nghiệm ngẫu nhiên mà chúng ta không có toàn quyền kiểm soát đối với những ai tham gia vào sự can thiệp, đây là trường hợp của hầu hết các thí nghiệm hiện trường. Khuôn khổ do Angrist và Imbens phát triển đã được các nhà nghiên cứu làm việc với dữ liệu quan sát áp dụng rộng rãi. Bằng cách làm rõ các giả định cần thiết để thiết lập một mối quan hệ nhân quả, khuôn khổ của họ cũng đã làm tăng tính minh bạch - và do đó là tính đáng tin cậy - của nghiên cứu thực nghiệm.

Một cuộc cách mạng trong nghiên cứu thực nghiệm

Những đóng góp của những người được giải từ đầu những năm 1990 chứng minh rằng có thể trả lời các câu hỏi quan trọng về nhân và quả bằng cách sử dụng các thí nghiệm tự nhiên. Những đóng góp của họ bổ sung và củng cố lẫn nhau: những hiểu biết thấu đáo về phương pháp luận của Angrist và Imbens về các thí nghiệm tự nhiên và những ứng dụng của Card về cách tiếp cận này đối với những vấn đề quan trọng đã dẫn đường cho các nhà nghiên cứu khác. Giờ đây chúng ta có một khuôn khổ chặt chẽ mà, cùng với những khuôn khổ khác, có nghĩa là chúng ta biết được kết quả của những nghiên cứu như vậy nên được kiến giải như thế nào. Công trình của những người đạt giải đã cách mạng hóa nghiên cứu thực nghiệm trong các khoa học xã hội và cải thiện đáng kể năng lực của cộng đồng nghiên cứu trong việc trả lời những câu hỏi có tầm quan trọng lớn đối với tất cả chúng ta.

Phần đọc thêm

Thông tin bổ sung về giải thưởng năm nay, bao gồm nền tảng khoa học bằng tiếng Anh, có sẵn trên trang web của Viện Hàn lâm Khoa học Hoàng gia Thụy Điển, www.kva.se, và tại www.nobelprize.org, nơi bạn có thể xem các đoạn phim của các buổi họp báo, các Bài giảng Nobel và nhiều thứ khác. Thông tin về các cuộc triển lãm và hoạt động liên quan đến Giải Nobel và Giải thưởng cho Khoa học Kinh tế có tại www.nobelprizemuseum.se

Viện Hàn lâm Khoa học Hoàng gia Thụy Điển đã quyết định trao Giải thưởng của ngân hàng Thụy Điển cho Khoa học Kinh tế để tưởng nhớ Alfred Nobel năm 2021

với một nửa giải thưởng đề tặng cho

DAVID CARD

Sinh năm 1956 tại Guelph, Canada. Lấy bằng tiến sĩ năm 1983 từ Đại học Princeton, Hoa Kỳ. Giáo sư Kinh tế, Đại học California, Berkeley, Hoa Kỳ.

“Vì những đóng góp thực nghiệm của ông cho kinh tế học lao động"

và đồng đề tặng cho

JOSHUA D. ANGRIST

Sinh năm 1960 tại Columbus, Ohio, Hoa Kỳ. Lấy bằng tiến sĩ năm 1989 từ Đại học Princeton, Hoa Kỳ. Giáo sư Kinh tế, Viện Công nghệ Massachusetts, Cambridge, Hoa Kỳ.

GUIDO W. IMBENS

Sinh năm 1963 tại Eindhoven, Hà Lan, lấy bằng Tiến sĩ năm 1991 từ Đại học Brown, Providence, Hoa Kỳ. Giáo sư Kinh trắc học Ứng dụng và Giáo sư Kinh tế, Đại học Stanford, Mỹ.

“Vì những đóng góp về phương pháp luận của họ trong việc phân tích các mối quan hệ nhân quả"

Các tác giả bài báo

Biên tập viên Khoa học: Peter Fredriksson, Eva Mörk và Jakob Svensson, Ủy ban Giải thưởng Khoa học Kinh tế tưởng nhớ Alfred Nobel

Dịch giả: Clare Barnes

Hình minh họa: © Johan Jarnestad / Viện Hàn lâm Khoa học Hoàng gia Thụy Điển

Biên tập: Eva Nevelius

© Viện Hàn lâm Khoa học Hoàng gia Thụy Điển

Nguyễn Thị Thanh Trúc dịch

Nguồn: Natural experiments help answer important questions, The Nobel Prize, ngày 11 tháng 10 năm 2021

Print Friendly and PDF