17.10.21

Giải Nobel kinh tế cho cuộc cách mạng Tín nhiệm

GIẢI NOBEL CHO CUỘC CÁCH MẠNG TÍN NHIỆM

Alex Tabarrok

Từ khóa: Các vấn đề hiện tại, Kinh tế học

David Card (1956-), Joshua Angrist (1960-) và Guido W. Imbens (1963-)

Giải Nobel thuộc về David Card, Joshua Angrist và Guido Imbens. Nếu muốn tìm kiếm công trình khoa học của họ, bạn hãy nhìn quanh mình. Gần như toàn bộ các công trình thực nghiệm về kinh tế học mà bạn đọc trên báo chí phổ thông (và hàng tá khác không được đăng trên những tờ báo này) là nhờ phân tích các thí nghiệm tự nhiên với các kỹ thuật như phương pháp khác biệt kép [difference in differences], các biến công cụ [instrumental variables] và hồi quy gián đoạn [regression discontinuity]. Các kỹ thuật này rất mạnh nhưng người bình thường nào cũng có khả năng hiểu được ý tưởng đằng sau chúng, điều này mang lại lợi thế lớn cho các nhà kinh tế khi nói chuyện với công chúng. Ví dụ như nghiên cứu về mức lương tối thiểu nổi tiếng của Card và Krueger (1994) (và đây). Nghiên cứu này nổi tiếng nhờ phát hiện nghịch lý rằng việc bang New Jersey tăng lương tối thiểu vào năm 1992 không làm giảm việc làm tại các nhà hàng thức ăn nhanh và thậm chí có thể đã tăng công ăn việc làm. Nhưng điều thực sự làm bài báo trở nên tuyệt vời là sự sáng rõ của các phương pháp mà Card và Krueger sử dụng để nghiên cứu vấn đề.

Alan Krueger (1960-2019)

Cách hiển nhiên để ước tính ảnh hưởng của mức lương tối thiểu là xem xét sự khác biệt về việc làm trong các nhà hàng thức ăn nhanh trước và sau khi luật có hiệu lực. Nhưng những thứ khác sẽ thay đổi theo thời gian nên vào khoảng năm 1992, cách tiếp cận tiêu chuẩn là “kiểm soát” các biến số khác bằng cách đưa vào các nhân tố phân tích thống kê chẳng hạn như tình trạng của nền kinh tế. Theo lẽ đó, hãy thêm đủ các biến kiểm soát, và bạn sẽ phát hiện tác động thực sự của mức lương tối thiểu. Card và Krueger đã làm một điều gì đó khác biệt, họ chuyển sang nhóm đối chứng.

Pennsylvania đã không thông qua luật lương tối thiểu vào năm 1992 nhưng tiểu bang này gần với New Jersey nên Card và Krueger lý luận rằng bất kỳ nhân tố nào khác đang tác động lên các nhà hàng thức ăn nhanh ở New Jersey rất có thể cũng tác động lên các nhà hàng thức ăn nhanh của Pennsylvania. Ví dụ, tình trạng của nền kinh tế nhiều khả năng có tác động tới lượng cầu đối với thức ăn nhanh ở New Jersey cũng như Pennsylvania tương tự như thời tiết. Trên thực tế, lý lẽ này mở rộng tới bất kỳ nhân tố nào khác mà người ta có thể tưởng tượng bao gồm nhân khẩu học, thay đổi thị hiếu, thay đổi chi phí cung ứng. Cách tiếp cận tiêu chuẩn vào khoảng năm 1992 về “kiểm soát” các biến khác đòi hỏi, ít nhất, chúng ta phải biết những biến nào là quan trọng. Nhưng bằng cách sử dụng một nhóm đối chứng, chúng ta không cần biết các biến khác là gì mà chỉ biết rằng bất kể là gì thì chúng đều có khả năng ảnh hưởng tương tự nhau tới các nhà hàng thức ăn nhanh New Jersey và Pennsylvania. Nói cách khác New Jersey và Pennsylvania tương tự nhau, vì vậy những gì đã xảy ra tại Pennsylvania là một ước tính tốt về điều sẽ xảy ra ở New Jersey nếu New Jersey không thông qua mức lương tối thiểu.

Theo đó, Card và Krueger đã ước tính ảnh hưởng của mức lương tối thiểu ở New Jersey bằng cách tính toán sự khác biệt về việc làm ở New Jersey trước và sau khi có luật rồi trừ đi sự khác biệt về việc làm ở Pennsylvania trước và sau khi có luật. Từ đó, ta có thuật ngữ khác biệt kép [khác biệt giữa hai thời điểm – trước và sau khi luật có hiệu lực – và giữa hai bang - ND]. Bằng cách lấy chênh lệch tại New Jersey (những gì thực sự đã xảy ra) trừ đi chênh lệch tại Pennsylvania (tức là những gì sẽ xảy ra ở New Jersey nếu luật chưa được thông qua), ta được phần còn lại chính là ảnh hưởng của mức lương tối thiểu. Xuất sắc!

John Snow (1813-1858)

Nhưng là theo tiêu chuẩn ngày nay, hẳn rồi! Thật vậy, thực khó hiểu vì sao vào khoảng năm 1992, ý tưởng về sự khác biệt kép không mấy phổ biến. Mặc cho thực tế là bác sĩ John Snow đã mở lối cho phương pháp khác biệt kép trong việc xác định nguyên nhân của bệnh tả vào những năm 1840 và 1850! Điều có vẻ hiển nhiên ngày nay từng không rõ ràng đến thế đối với các thế hệ nhà kinh tế vốn quen sử dụng các kỹ thuật khác, ít đáng tin cậy hơn, ngay cả khi không có rào cản kỹ thuật để sử dụng các phương pháp tốt hơn.

Hơn nữa, một điều ít khi được đánh giá cao bằng nhưng cũng không kém phần quan trọng là Card và Krueger đã vượt ra ngoài sự so sánh New Jersey-Pennsylvania. Có lẽ Pennsylvania không phải là một tiêu chuẩn so sánh tốt cho New Jersey. Được rồi, hãy thử một tiêu chuẩn so sánh khác. Một số nhà hàng thức ăn nhanh ở New Jersey đã trả nhiều hơn mức lương tối thiểu trước khi mức lương tối thiểu có hiệu lực. Vì các nhà hàng này đã luôn trả nhiều hơn mức lương tối thiểu nên luật lương tối thiểu sẽ không tác động lên việc làm tại các nhà hàng này. Tuy vậy, các nhà hàng thức ăn nhanh trả lương cao này sẽ bị ảnh hưởng bởi các nhân tố khác tác động lên lượng cầu và chi phí của đồ ăn nhanh như tình hình nền kinh tế, giá đầu vào, nhân khẩu học, ... Do đó, Card và Krueger cũng đã tính toán ảnh hưởng của mức lương tối thiểu bằng cách trừ chênh lệch về việc làm trong các nhà hàng có mức lương cao (không chịu ảnh hưởng của luật) với chênh lệch về việc làm trong các nhà hàng có mức lương thấp. Họ đạt được kết quả tương tự như khi so sánh New Jersey-Pennsylvania.

Tầm quan trọng của Card và Krueger (1994) không phải là kết quả (điều còn tiếp tục cần tranh luận) mà là Card và Krueger đã tiết lộ cho các nhà kinh tế rằng có những thí nghiệm tự nhiên với các nhóm can thiệp và nhóm đối chứng hợp lý xung quanh chúng ta, phải chi chúng ta đủ sự sáng tạo để nhìn thấy chúng. Ba mươi năm vừa qua của kinh tế học thực nghiệm là kết quả của việc các nhà kinh tế nhận ra các thí nghiệm tự nhiên xung quanh mình.

Bài nghiên cứu của Angrist và Krueger (1991) Việc đi học bắt buộc có ảnh hưởng đến dạy học và thu nhập không? là một trong những công trình đẹp nhất trong tất cả các ngành kinh tế học. Được bắt đầu với một chiến lược có vẻ ngớ ngẩn nhưng chỉ bằng vài hình ảnh, bài này thuyết phục người đọc rằng chiến lược này không hề ngớ ngẩn mà thật ra cực xuất sắc.

Đây là một vấn đề kinh điển, làm thế nào để ước tính ảnh hưởng của việc đi học đối với thu nhập? Những người đi học nhiều hơn kiếm được nhiều hơn nhưng điều này là nhờ đi học hay vì người đi học nhiều hơn thì có nhiều tài năng hơn? Chiến lược của Angrist và Krueger là sử dụng mối tương quan giữa quý năm sinh của học sinh và số năm học của họ để ước tính ảnh hưởng của việc đi học đối với thu nhập. Gì?! Quý sinh thì dính dáng gì tới mức độ giáo dục mà một học sinh nhận được? Đây có phải là một thứ chiêm tinh kinh tế kỳ cục không?

Scott Cunningham

Angrist và Krueger đã khai thác hai điều kỳ quặc của nền giáo dục Hoa Kỳ. Điều kỳ quặc đầu tiên là một đứa trẻ sinh vào cuối tháng Mười Hai có thể bắt đầu lớp một sớm hơn một đứa trẻ gần bằng tuổi sinh vào đầu tháng Một. Điều kỳ quặc thứ hai là trong nhiều thập kỷ, một cá nhân có thể bỏ học ở tuổi 16. Đặt hai điều này cạnh nhau và những gì bạn nhận được là những người sinh vào quý IV có khả năng học được nhiều hơn một chút so với những sinh viên tương tự sinh vào quý đầu tiên. Cuốn sách giáo khoa xuất sắc của Scott Cunningham về suy luận nhân quả, The Mixtape, có một sơ đồ thú vị:

Kết hợp tất cả lại thì điều này có nghĩa là nhân tố ngẫu nhiên của quý sinh có tương quan với (số tháng) học tập. Ai sẽ nghĩ tới chuyện như thế? Không phải tôi. Tôi sẽ chế giễu sao bạn lại đi để ý một hiệu ứng nhỏ nhặt như vậy trong dữ liệu. Nhưng hãy xem toàn cảnh! Hình Một (từ một bài đánh giá tổng quan, Angrist và Krueger 2001) thể hiện quý sinh và tổng thời gian đi học. Những gì bạn thấy là số năm đi học sẽ tăng lên theo thời gian vì thường thì hầu hết mọi người vẫn học tiếp sau 16 tuổi. Nhưng bạn hãy chú ý tới biểu đồ răng cưa. Những người sinh vào quý đầu tiên của năm học ít hơn một chút so với những người sinh vào quý bốn! Sự khác biệt không lớn, khoảng chừng 0,1 năm nhưng rõ ràng là có sự khác biệt.

Rồi bây giờ đến phần kết quả. Vì quý sinh là ngẫu nhiên, nên trông như thể ai đó đã chỉ định ngẫu nhiên một số học sinh được học nhiều hơn các học sinh khác — nếu thế thì Angrist và Krueger đang khám phá một thí nghiệm ngẫu nhiên trong dữ liệu tự nhiên. Bước tiếp theo là xem xét và xem thu nhập thay đổi như thế nào theo quý sinh. Xem ảnh dưới đây.

Thật điên rồ! Nhưng rõ như ban ngày. Những người sinh vào quý đầu tiên có trình độ học vấn thấp hơn một chút so với những người sinh vào quý bốn (hình một) và những người sinh vào quý đầu tiên có thu nhập thấp hơn một chút so với những người sinh vào quý bốn (hình hai). Tác động lên thu nhập khá nhỏ khoảng 1% nhưng hãy nhớ rằng quý sinh chỉ thay đổi trình độ học vấn khoảng 0,1 năm, vì vậy chia số trước cho số sau ta sẽ được một ước tính ngụ ý rằng học thêm một năm giúp tăng rõ ràng thu nhập thêm 10%.

Vẫn còn nhiều điều để nói ở đây. Chúng ta có thể chắc chắn rằng quý sinh là ngẫu nhiên không? Thoạt trông thì ngẫu nhiên nhưng các nhà nghiên cứu khác đã tìm thấy mối tương quan giữa quý sinh và bệnh tâm thần phân liệt, chứng tự kỷ và chỉ số IQ có lẽ là do tác động của ánh nắng hoặc độ sẵn có của thực phẩm. Những ảnh hưởng này rất nhỏ nhưng hãy nhớ tới độ ảnh hưởng của quý sinh tới thu nhập, thế nên một tác động nhỏ vẫn có thể làm sai lệch kết quả. Quý sinh có ngẫu nhiên như một máy tạo số ngẫu nhiên không? Có lẽ không! Đó là sự tiến bộ của khoa học.

Đối với Card và Krueger, sự đổi mới trong bài báo này không phải là kết quả mà là phương pháp. Hãy mở rộng tầm mắt, sáng tạo, khám phá những thí nghiệm tự nhiên đầy rẫy ngoài kia – đây là bài học của cuộc cách mạng về sự tín nhiệm.

Susan Athey (1970-)

Guido Imbens tại Đại học Stanford (lớn lên ở Hà Lan) ít tham gia vào các nghiên cứu tài tình về các hiện tượng thực nghiệm mà thay vào đó là phát triển khung lý thuyết. Các bài quan trọng gồm Angrist và Imbens (1994), Xác định và ước tính các hiệu quả can thiệp cục bộ và Angrist, Imbens và Rubin, Xác định các tác động nhân quả bằng cách sử dụng các biến công cụ là câu trả lời cho câu hỏi: Khi chúng ta sử dụng một biến công cụ, chính xác thì ta đang đo lường cái gì? Ví dụ, trong một nghiên cứu về bệnh cúm, một số bác sĩ ngẫu nhiên được nhắc nhở/khuyến khích đề nghị bệnh nhân tiêm phòng cúm. Chúng ta có thể dùng sự ngẫu nhiên đó như một biến công cụ để đo lường hiệu quả của việc tiêm phòng cúm. Nhưng hãy lưu ý, một số bệnh nhân sẽ luôn luôn được tiêm phòng cúm (người cao tuổi chẳng hạn). Một số thì sẽ không bao giờ tiêm phòng cúm (ví dụ như người trẻ tuổi). Vì vậy, những gì chúng tôi thực sự đang đo lường không phải là ảnh hưởng của việc tiêm phòng cúm đối với tất cả mọi người (hiệu quả can thiệp trung bình) mà là trên một nhóm nhỏ bệnh nhân được tiêm phòng cúm vì bác sĩ của họ được khuyến khích – hiệu quả sau cùng đó được gọi là hiệu quả can thiệp trung bình cục bộ. Đó là hiệu quả can thiệp đối với những người bị ảnh hưởng bởi công cụ (sự khuyến khích ngẫu nhiên) không nhất thiết giống như hiệu quả của việc tiêm phòng cúm đối với những nhóm người không bị ảnh hưởng bởi công cụ.

Nhân tiện, Imbens đã kết hôn với Susan Athey, cả cô ấy cũng là người đoạt giải Nobel tiềm năng. Imbens-Athey có nhiều bài luận chung đưa suy luận nhân quả và máy học lại với nhau. Một cặp Akerlof-Yellen thế hệ mới. Thật là cuộc hôn nhân có chọn lọc. Angrist, nhân tiện, là phù rể trong đám cưới!

Một bộ ba rất đáng kính.

THÔNG TIN TÁC GIẢ

Alex Tabarrok

Giáo sư Lý thuyết tiền tệ, kinh tế tài chính và kinh tế học phúc lợi

Gửi email cho Alex | Theo dõi Alex
Alex Tabarrok (1966-)
Tyler Cowen (1962-)

Alex Tabarrok giữ chức Chủ tịch Kinh tế Bartley J. Madden tại Trung tâm Mercatus và là giáo sư kinh tế tại Đại học George Mason. Cùng với Tyler Cowen, ông là đồng tác giả của blog kinh tế nổi tiếng Marginal Revolution và là đồng sáng lập của Đại học Marginal Revolution. Ông là tác giả của nhiều bài báo học thuật trong các lĩnh vực luật và kinh tế, tội phạm học, chính sách quản lý, lý thuyết bầu cử [voting theory] và các lĩnh vực khác trong kinh tế chính trị. Ông là đồng tác giả với Tyler trong Nguyên lý kinh tế học hiện đại [Modern Principles of Economics], một cuốn sách giáo khoa nhập môn được sử dụng rộng rãi. Ông đã có một bài nói chuyện trên TED vào năm 2009. Các bài báo của ông đã xuất hiện trên New York Times, Washington Post, Wall Street Journal và nhiều ấn phẩm khác.

Huỳnh Thị Thanh Trúc dịch

Nguồn: A Nobel Prize for the Credibility Revolution, Marginal Revolution, Oct 11, 2021.

Print Friendly and PDF