Làm thế nào để hiểu rõ nhất quá trình phát triển?

Tổng quan các phương pháp tiếp cận trong kinh tế học phát triển

Chào các bạn sinh viên, chào mừng đến với chương cuối cùng và cũng là một trong những chương quan trọng nhất trong hành trình tìm hiểu về kinh tế học phát triển thực nghiệm. Trong suốt các bài học trước, chúng ta đã cùng nhau khám phá rất nhiều công cụ và phương pháp, từ các mô hình hồi quy cơ bản đến những kỹ thuật phức tạp. Đôi khi, có thể các bạn sẽ cảm thấy hơi choáng ngợp và tự hỏi: tất cả những phương pháp này liên quan đến câu hỏi cốt lõi “Tại sao rất nhiều người vẫn còn nghèo?” như thế nào?

Mục tiêu của bài học tổng kết này không phải là để đưa ra một câu trả lời duy nhất cho câu hỏi lớn đó, mà là để trang bị cho các bạn một “bản đồ tư duy”. Chúng ta sẽ cùng nhau nhìn lại bức tranh toàn cảnh, sắp xếp lại các công cụ đã học và hiểu được chúng đã được các nhà kinh tế học phát triển và sử dụng ra sao để tìm kiếm câu trả lời. Các bạn sẽ thấy rằng, câu trả lời cho vấn đề đói nghèo lại liên quan mật thiết đến phương pháp phân tích được lựa chọn. Nhìn chung, có hai “trường phái” chính là tiếp cận vĩ mô và vi mô, và lịch sử của ngành kinh tế học phát triển chính là sự dịch chuyển dần từ vĩ mô sang vi mô.

Trong bài viết này, chúng ta sẽ cùng nhau thực hiện một chuyến du hành xuyên thời gian, khám phá sự tiến hóa trong tư duy về nguyên nhân của đói nghèo và các phương pháp để giải quyết nó. Ba từ khóa chính chúng ta sẽ tập trung là: tiếp cận vĩ mô (nhìn vào toàn bộ nền kinh tế), tiếp cận vi mô (nhìn vào hành vi của cá nhân, hộ gia đình) và đánh giá tác động (tìm hiểu xem chính sách nào thực sự hiệu quả). Việc hiểu rõ bối cảnh này sẽ giúp các bạn không chỉ sử dụng các công cụ kinh tế lượng một cách máy móc, mà còn biết đặt đúng câu hỏi và lựa chọn đúng phương pháp cho vấn đề nghiên cứu của mình.

Lộ trình tìm hiểu trong bài viết này

Để hệ thống hóa kiến thức, chúng ta sẽ đi qua một lộ trình logic, từ quá khứ đến hiện tại, để hiểu rõ sự phát triển của các phương pháp nghiên cứu đói nghèo.

Trước khi đi sâu vào từng giai đoạn, chúng ta cần hiểu rằng cuộc tranh luận về nguyên nhân đói nghèo đã diễn ra từ rất lâu. Thật đáng ngạc nhiên, những chủ đề của thập niên 1950 vẫn còn nguyên giá trị thời sự đến ngày nay. Hãy cùng bắt đầu hành trình khám phá này.

1. Nhiều câu trả lời về nguyên nhân của nghèo đói

Một điều khá thú vị là các câu trả lời cho câu hỏi về đói nghèo vào những năm 1950 lại rất giống với các cuộc thảo luận gần đây. Khi đó, các nhà hoạch định chính sách tập trung vào các vấn đề như: mức tiết kiệm thấp, sự yếu kém của bộ máy nhà nước, và thất bại trong việc xây dựng chính sách công hiệu quả. Đây đều là những chủ đề nóng trong các cuộc tranh luận chính sách ngày nay. Tuy nhiên, đừng vội mừng rằng các nhà kinh tế đã sớm đạt được sự đồng thuận. Mặc dù các từ khóa như “tiết kiệm”, “năng lực nhà nước” và “chính sách công” vẫn tồn tại, nhưng các lý thuyết và ý tưởng đằng sau chúng đã thay đổi một cách sâu sắc.

Vào những năm 1950, các mô hình vĩ mô thống trị cuộc tranh luận. Các nước nghèo được cho là có mức tiết kiệm thấp, dẫn đến đầu tư thấp, và vì vậy cần phải tăng cường các yếu tố này. Các quốc gia thường được xem là bị mắc kẹt trong một cái bẫy nghèo đói (poverty trap), và cần có sự can thiệp của nhà nước để thoát ra. Phát triển đồng nghĩa với sự thay đổi cấu trúc: dịch chuyển lao động từ nông nghiệp năng suất thấp sang công nghiệp sản xuất năng suất cao. Theo lăng kính này, nghèo đói là do nhà nước đã thất bại trong việc thúc đẩy đầu tư vào công nghiệp.

Tuy nhiên, không phải ai cũng đồng tình. Một nghiên cứu có ảnh hưởng của Theodore Schultz (1964) đã phản đối quan điểm này. Ông cho rằng vấn đề của nông nghiệp truyền thống không phải là sự kém hiệu quả, mà là “tỷ suất lợi nhuận thấp trên đầu tư”. Để thay đổi, cần phải có những yếu tố sản xuất mới, sinh lợi hơn. Đây là một lập luận mang tính vi mô, thách thức trực tiếp tư duy vĩ mô đương thời.

Đến cuối những năm 1970, sự đồng thuận cũ đã tan vỡ. Ba chủ đề mới nổi lên:

1. Tầm quan trọng của chính sách thương mại: Sự tương phản giữa các “Nước Công nghiệp hóa Mới” (NICs) như Hàn Quốc, Đài Loan với chính sách hướng ngoại thành công và các nước lớn như Ấn Độ với chính sách hướng nội đã cho thấy tầm quan trọng của việc mở cửa thương mại.
2. Sự yếu kém của nhà nước: Trọng tâm bắt đầu chuyển từ “nhà nước nên làm chính sách gì?” sang “liệu nhà nước có đủ năng lực để thực thi chính sách đó một cách hiệu quả không?”. Các nghiên cứu vi mô sau này chỉ ra cách các quan chức có thể trục lợi từ chính sách công, cản trở sự phát triển.
3. Bản chất của đầu tư: Các nhà kinh tế bắt đầu phân tích sâu hơn về cách vốn vật chất và vốn con người tương tác với nhau để thúc đẩy tăng trưởng.

Sau khi đã nắm được bối cảnh lịch sử ban đầu, chúng ta sẽ xem xét kỹ hơn giai đoạn mà các chính sách vĩ mô trở thành trung tâm của chương trình nghị sự phát triển, đặc biệt là trong những năm 1980 và 1990. Đây là một giai đoạn đầy biến động và tranh cãi.

2. Chính sách vĩ mô, tăng trưởng và giảm nghèo

Trong những năm 1970 và 1980, dù các vấn đề vi mô như giáo dục và việc làm được chú ý nhiều hơn, các mối quan tâm về chính sách vĩ mô vẫn chiếm vị trí trung tâm. Đặc biệt, các nhà kinh tế tập trung vào một loạt các chính sách ở các nước nghèo bị cho là cực kỳ kém hiệu quả. Các vấn đề này bao gồm:

• Thiếu kỷ luật tài khóa (chi tiêu nhiều hơn thu).
• Ưu tiên chi tiêu công sai lầm.
• Kiểm soát lãi suất ở mức thấp hơn lạm phát (làm nản lòng người tiết kiệm).
• Tỷ giá hối đoái thiếu cạnh tranh (gây bất lợi cho xuất khẩu).
• Các rào cản thương mại và kiểm soát đầu tư nước ngoài.
• Sự kiểm soát quá mức của nhà nước đối với ngành công nghiệp.

Việc đảo ngược các chính sách này đã trở thành chương trình nghị sự của Đồng thuận Washington (Washington Consensus). Các chính sách điều chỉnh cấu trúc, dù gây nhiều tranh cãi, đã trở thành một phần quan trọng trong chương trình nghị sự chính sách của thập niên 1990.

Đây chính là bối cảnh ra đời của bài báo nổi tiếng của Burnside và Dollar (2000). Trong nghiên cứu của mình, họ đã xây dựng một chỉ số chính sách dựa trên độ mở thương mại, lạm phát và thặng dư ngân sách để xem xét tác động của viện trợ nước ngoài lên tăng trưởng. Các phương trình tăng trưởng dạng này đã trở thành một phần không thể thiếu trong các nghiên cứu kinh tế phát triển vĩ mô thực nghiệm, và cũng đặt ra nhiều thách thức về mặt kinh tế lượng mà chúng ta đã thảo luận trong các chương trước.

Lý thuyết và các mô hình vĩ mô đã cho chúng ta một góc nhìn toàn cảnh. Tuy nhiên, để hiểu sâu hơn về đói nghèo, chúng ta cần “soi kính hiển vi” vào hành vi của từng cá nhân và hộ gia đình. Sự bùng nổ của dữ liệu vi mô từ cuối những năm 1980 đã mở ra một cuộc cách mạng trong phương pháp nghiên cứu, dẫn đến hai trường phái chính: đánh giá chương trình và mô hình cấu trúc.

3. Đánh giá chương trình và các mô hình cấu trúc

Song song với các công trình dựa trên dữ liệu vĩ mô, sự phát triển của các mô hình dựa trên dữ liệu vi mô đã diễn ra mạnh mẽ. Động lực chính cho sự mở rộng này đến từ các cuộc tranh cãi về việc liệu các chính sách điều chỉnh cấu trúc có thực sự giúp giảm nghèo hay không. Dữ liệu vi mô chính là nền tảng cho cả hai phương pháp tiếp cận hiện đại này.

3.1. Đánh giá chương trình và sự ‘thất bại’ của các chính sách giảm nghèo

Trong thập kỷ qua, các phương pháp đánh giá chương trình, đặc biệt là Thử nghiệm Ngẫu nhiên có Đối chứng (RCT), đã trở thành một sự đổi mới có ảnh hưởng nhất. Nguồn gốc của phương pháp này đến từ các nhà thống kê, những người phản đối các giả định thường không thuyết phục trong nhiều mô hình kinh tế lượng truyền thống. Về mặt chính sách, nó xuất phát từ nhận thức rằng sau nhiều thập kỷ nỗ lực, kiến thức về “chính sách nào thực sự hiệu quả” vẫn còn rất hạn chế.

Một trong những ứng dụng nổi tiếng nhất là nghiên cứu tác động của chương trình chuyển tiền có điều kiện PROGRESA ở Mexico. Trong một RCT, việc phân chia ngẫu nhiên giữa nhóm được điều trị và nhóm đối chứng là chìa khóa để xác định tác động nhân quả. Các nhà ủng hộ coi RCT là giải pháp cho sự bế tắc trong việc tìm ra câu trả lời cho vấn đề đói nghèo. Vấn đề kinh tế cơ bản mà RCT giải quyết không mới: đó là vai trò của sự tự lựa chọn (selection). Ai chọn tham gia một chương trình là yếu tố trung tâm để hiểu kết quả. Nhu cầu xác định tác động nhân quả của RCT và vấn đề lựa chọn có mối liên hệ rất chặt chẽ với nhau.

3.2. Các mô hình cấu trúc và hiểu biết về nguyên nhân của nghèo đói

Bên cạnh RCT, chúng ta cũng đã được giới thiệu về các mô hình cấu trúc. Đây là các mô hình dựa trên lý thuyết vi mô rõ ràng và đưa ra các giả định cụ thể về hành vi và các yếu tố không quan sát được. Theo một nghĩa nào đó, hai phương pháp này là hai thái cực:

• RCT: Cố gắng đưa ra ít giả định nhất có thể. Nó cung cấp một câu trả lời rất rõ ràng cho một câu hỏi rất cụ thể (ví dụ: “Chương trình X có hiệu quả ở địa điểm Y không?”).
• Mô hình cấu trúc: Đưa ra một loạt các giả định tương đối mạnh. Nó cố gắng trả lời các câu hỏi lớn hơn, mang tính tổng quát và “what-if” (ví dụ: “Nếu chúng ta thay đổi chính sách học phí, bao nhiêu người sẽ đi học thêm?”).

Một câu hỏi lớn đối với RCT là tính hợp lệ ngoại suy (external validity): làm sao chúng ta biết câu trả lời từ một thí nghiệm sẽ đúng ở một nơi khác, hoặc khi chương trình được mở rộng quy mô? Các công trình gần đây đang cố gắng kết hợp những hiểu biết sâu sắc từ cả hai phương pháp này.

Như vậy, chúng ta đã thấy rằng không có một phương pháp duy nhất nào được tất cả mọi người chấp nhận. Cuộc tranh luận vẫn tiếp diễn. Bây giờ, hãy cùng điểm qua một vài lĩnh vực bất đồng cơ bản trong các cuộc tranh luận hiện nay để thấy rõ hơn những thách thức phía trước.

4. Kỹ năng, công nghệ và lợi suất đầu tư: Các tranh luận hiện tại

Mục tiêu của chúng tôi là trình bày các công cụ phân tích, nhưng rõ ràng là chưa có sự đồng thuận về nguyên nhân sâu xa của đói nghèo, cũng như không có sự đồng thuận về phương pháp tốt nhất để giải quyết nó. Chúng tôi kết luận bằng cách chỉ ra ba lĩnh vực có sự bất đồng cơ bản trong các cuộc tranh luận hiện nay.

4.1. Giá trị của kỹ năng

Câu hỏi về giá trị của kỹ năng (thường được đo bằng lợi suất của giáo dục) đã xuyên suốt cuốn sách này. Có hai phát hiện gây nhiều tranh cãi trong dữ liệu:

1. Ước lượng OLS hàm thu nhập Mincer ở các nước nghèo thường cho thấy một hàm lồi, nghĩa là lợi suất biên của giáo dục cao nhất ở các bậc học cao hơn.
2. Khi các nhà nghiên cứu cố gắng sử dụng các biến công cụ (IV) để giải quyết vấn đề thiên vị khả năng, họ hầu như luôn tìm thấy lợi suất giáo dục còn cao hơn cả ước lượng OLS. Điều này thật đáng ngạc nhiên, vì chúng ta thường nghĩ rằng khả năng (một biến thiếu) sẽ làm tăng ước lượng OLS.

Cả hai phương pháp mô hình cấu trúc và đánh giá chương trình đều cho thấy rằng sự không đồng nhất (heterogeneity) giữa các cá nhân có thể là chìa khóa để hiểu những kết quả này. Khái niệm tìm kiếm “một” lợi suất duy nhất của giáo dục có lẽ là một sự đơn giản hóa quá mức.

4.2. Vai trò của công nghệ

Trong các mô hình tăng trưởng vĩ mô ban đầu, công nghệ thường được xem như một yếu tố “hiệu quả” chung chung. Tuy nhiên, nếu sự thay đổi cấu trúc kinh tế – từ nông nghiệp sang sản xuất và dịch vụ kỹ năng cao – là một khía cạnh quan trọng của phát triển, thì chúng ta cần hiểu về công nghệ nhiều hơn là chỉ hiệu quả của nó. Việc mô hình hóa sự khác biệt công nghệ giữa các ngành và trong nội bộ các ngành là một hướng đi quan trọng.

4.3. Tỷ lệ lợi suất đầu tư

Như đã đề cập, một quan điểm ban đầu cho rằng nông nghiệp truyền thống có tỷ suất lợi nhuận thấp. Nếu đúng, việc mức đầu tư thấp là điều dễ hiểu. Tuy nhiên, các nghiên cứu thực nghiệm gần đây, sử dụng cả kỹ thuật đánh giá chương trình và mô hình kinh tế lượng, lại thường xuyên tìm thấy tỷ lệ lợi suất rất cao đối với các doanh nghiệp nhỏ, cả trong nông nghiệp và sản xuất. Nếu lợi suất cao như vậy, tại sao người nghèo không đầu tư nhiều hơn? Đây là một câu đố lớn. Nó có thể chỉ ra sự thất bại nghiêm trọng của thị trường (ví dụ, thiếu khả năng tiếp cận tín dụng). Đây là một câu hỏi mở, và còn rất nhiều điều cần phải học hỏi.

5. Lời kết

Vậy, các bạn nên làm gì? Phân tích dữ liệu vĩ mô, thực hiện các RCT, hay xây dựng các mô hình cấu trúc? Quan điểm của chúng tôi, và cũng là động lực để viết cuốn sách này, là tất cả các phương pháp đều cung cấp những cơ hội quý giá để hiểu về nguyên nhân của đói nghèo. Điểm chung của chúng là mong muốn áp dụng các kỹ thuật định lượng vào dữ liệu và trình bày các giả định một cách minh bạch để thúc đẩy sự hiểu biết.

Kể từ sau Thế chiến thứ hai, việc nghiên cứu về đói nghèo là một cuộc hành trình thú vị, đã dạy chúng ta rất nhiều điều nhưng cũng để lại nhiều câu hỏi còn bỏ ngỏ. Chúng tôi hy vọng rằng các mô hình và phương pháp trong cuốn sách này sẽ giúp ích cho các bạn khi tham gia vào cuộc hành trình hấp dẫn đó.