Các yêu cầu về nhân quả trong kinh tế

Kinh tế

Tóm tắt:

Mục này phân tích hơn 44.000 bài báo nghiên cứu trong giai đoạn 1980-2023 để đánh giá sự phát triển của các phương pháp này.

Các nhà kinh tế đóng vai trò quan trọng trong việc đưa ra chính sách về các vấn đề cấp bách như bất bình đẳng, giáo dục và sức khỏe cộng đồng. Trong vài thập kỷ qua, ngành này đã trải qua một 'cuộc cách mạng về uy tín', nhấn mạnh các kỹ thuật đánh giá chương trình nghiêm ngặt để thiết lập mối quan hệ nhân quả. Sự thay đổi này đã nâng cao độ tin cậy của các phân tích kinh tế, nhưng mặt khác, có thể có ý nghĩa rộng hơn đối với những gì có thể được coi là nghiên cứu có thể tiếp thị trong kinh tế.

Sự trỗi dậy của các phương pháp suy luận nhân quả

Cuộc cách mạng về độ tin cậy được đặc trưng bởi việc áp dụng các chiến lược thực nghiệm được thiết kế để củng cố các tuyên bố về nhân quả. Các tác phẩm có tính chất khởi đầu của Angrist và Krueger (1991) và Card (1990) đã giới thiệu các thí nghiệm tự nhiên và các kỹ thuật biến công cụ để giải quyết các mối quan tâm về nội sinh, đặt nền tảng cho suy luận nhân quả đáng tin cậy hơn. Sau đó, các phương pháp như chênh lệch trong chênh lệch (DiD), thiết kế gián đoạn hồi quy (RDD) và thử nghiệm có đối chứng ngẫu nhiên (RCT) đã trở nên nổi bật, báo hiệu sự thay đổi mô hình hướng tới các chiến lược thực nghiệm 'dựa trên thiết kế' (Angrist và Pischke 2010, Pischke 2021).

Để đánh giá sự phát triển của các phương pháp này, trong một bài báo gần đây (Garg và Fetzer 2024), chúng tôi đã phân tích hơn 44.000 bài báo nghiên cứu từ NBER và CEPR trong khoảng thời gian từ năm 1980 đến năm 2023. Phân tích của chúng tôi cho thấy sự gia tăng đáng kể trong việc sử dụng các phương pháp suy luận nhân quả trong bốn thập kỷ qua. Hình 1 minh họa sự gia tăng của các phương pháp thực nghiệm chính được sử dụng trong các bài báo này.

Các yêu cầu về nhân quả trong kinh tế học_1

Để hình dung cách các phương pháp này đóng góp vào việc xây dựng các câu chuyện kinh tế, chúng tôi sử dụng biểu đồ kiến thức để lập bản đồ mối quan hệ giữa các khái niệm trong nghiên cứu kinh tế. Hình 2 trình bày một ví dụ về biểu đồ kiến thức như vậy từ Banerjee và cộng sự (2015), minh họa tác động nhân quả của việc giới thiệu tài chính vi mô ở Ấn Độ.

Các yêu cầu về nhân quả trong kinh tế học_2

Trong biểu đồ kiến thức này, các tác giả xem xét cách tiếp cận tài chính vi mô ảnh hưởng đến một loạt các kết quả, từ việc tạo ra doanh nghiệp đến các mô hình chi tiêu hộ gia đình. Số lượng lớn các cạnh nhân quả và các đường dẫn duy nhất cho thấy một câu chuyện nhân quả phong phú và có sự kết nối, phản ánh sự phức tạp của các mối quan hệ kinh tế được khám phá trong nghiên cứu. Các bản đồ chi tiết như vậy có thể giúp hiểu cách các phương pháp thực nghiệm góp phần thúc đẩy kiến thức trong kinh tế học.

Thành công xuất bản so với tác động trích dẫn

Bất chấp những tiến bộ về phương pháp luận, vẫn có một cuộc tranh luận đang diễn ra về những hàm ý đối với việc phổ biến và ảnh hưởng của nghiên cứu. Một mối quan tâm đặc biệt có thể là cuộc cách mạng về độ tin cậy đã làm nảy sinh một phong cách nghiên cứu kinh tế cụ thể có thể nhấn mạnh nhiều hơn vào hộp công cụ phương pháp luận, thay vì câu hỏi cơ bản mà các nhà hoạch định chính sách và người ra quyết định phải giải quyết hàng ngày (Jiménez-Gómez và cộng sự, 2019). Hơn nữa, việc đánh giá những gì có ý nghĩa về mặt kinh tế, so với những gì đáng xem xét trên cơ sở thống kê có thể dẫn đến thiên vị công bố, gây bất lợi cho các nghiên cứu, ví dụ, đưa ra những phát hiện vô giá trị (Chopra và cộng sự, 2022) hoặc tạo ra một loạt các mô hình thực nghiệm có chiều cao, nhất quán về mặt lý thuyết trên nhiều biến quan tâm có thể có ý nghĩa chung khi được xem là được nhúng trong một chuỗi nhân quả hoặc một biểu đồ.

Để khám phá điều này, chúng tôi sử dụng biểu đồ kiến thức để biểu diễn mối quan hệ giữa các khái niệm kinh tế trong mỗi bài báo. Chúng tôi định lượng độ phức tạp của tường thuật thông qua các biện pháp như số lượng đường dẫn nhân quả duy nhất và độ sâu của chuỗi nhân quả. Những phát hiện của chúng tôi cho thấy mối quan hệ tinh tế giữa tính nghiêm ngặt về phương pháp luận, độ phức tạp của tường thuật và tác động nghiên cứu.

Hình 3 cho thấy các bài báo có tỷ lệ tuyên bố nhân quả cao hơn có nhiều khả năng được xuất bản trên các tạp chí kinh tế 'top năm'. Ngoài ra, các bài báo giới thiệu các mối quan hệ nhân quả mới lạ và tham gia vào các khái niệm ít tập trung, chuyên biệt hơn có nhiều khả năng được xuất bản ở hạng cao hơn.

Tuy nhiên, khi xem xét số lần trích dẫn – một đại diện cho ảnh hưởng học thuật – chúng ta quan sát thấy một mô hình khác. Như được mô tả trong Hình 4, trong khi tính phức tạp của một câu chuyện có mối tương quan tích cực với số lần trích dẫn trong các tạp chí hàng đầu, việc sử dụng các phương pháp suy luận nhân quả không nhất thiết dẫn đến tác động trích dẫn cao hơn sau khi được xuất bản. Thay vào đó, các bài báo tập trung vào các khái niệm trung tâm, được công nhận rộng rãi có xu hướng nhận được nhiều trích dẫn hơn.

Các yêu cầu về nhân quả trong kinh tế học_4

Sự khác biệt này cho thấy rằng trong khi các tạp chí hàng đầu ưu tiên đổi mới phương pháp luận và các câu chuyện phức tạp, thì tác động học thuật rộng hơn lại được thúc đẩy nhiều hơn bởi sự liên quan của các chủ đề nghiên cứu. Điều này đặt ra những câu hỏi quan trọng về hướng đi và ưu tiên của nghiên cứu kinh tế, nhấn mạnh nhu cầu cân bằng giữa tính nghiêm ngặt về phương pháp luận và sự tham gia vào các cuộc tranh luận kinh tế trung tâm (Deaton và Cartwright 2016, Pischke 2021). Có một mối lo ngại rằng nghiên cứu được công bố nổi bật trên các tạp chí hàng đầu có thể khuyến khích sự thay đổi trọng tâm nghiên cứu sang các lĩnh vực có thể không được quan tâm rộng rãi, có khả năng tạo ra 'hố thỏ' sâu sắc mà sau đó có thể tạo ra động lực xuất bản tự củng cố, cản trở sự đổi mới nói chung.

Những thách thức trong việc sao chép và khả năng truy cập dữ liệu

Việc nhấn mạnh nhiều hơn vào các phương pháp thực nghiệm tinh vi mang lại những thách thức liên quan đến việc sao chép và tính minh bạch của nghiên cứu. Ví dụ, Chopra và cộng sự (2022) nhận thấy một hình phạt đáng kể được nhận thức đối với các kết quả không có giá trị trong quá trình công bố, điều này có thể làm sai lệch hồ sơ khoa học và cản trở kiến thức tích lũy. Những thành kiến như vậy có thể dẫn đến việc trình bày quá mức các phát hiện quan trọng, làm tăng tỷ lệ dương tính giả và làm suy yếu độ tin cậy của nghiên cứu đã công bố (Brodeur và cộng sự 2016).

Hơn nữa, chúng tôi quan sát thấy sự gia tăng trong việc sử dụng dữ liệu độc quyền, với tỷ lệ các bài báo sử dụng dữ liệu của công ty tư nhân tăng gấp đôi từ khoảng 4% vào năm 1980 lên hơn 8% vào năm 2023. Việc sử dụng dữ liệu riêng trong các lĩnh vực như tài chính và tổ chức công nghiệp thể hiện tỷ lệ cao nhất. Dữ liệu độc quyền có thể cung cấp thông tin chi tiết, nhưng nó cũng có thể làm dấy lên mối lo ngại về khả năng sao chép và tính minh bạch. Việc tiếp cận hạn chế với những dữ liệu như vậy cản trở khả năng xác minh các phát hiện hoặc khám phá các giả thuyết thay thế của các nhà nghiên cứu khác (Jiménez-Gómez và cộng sự, 2019). Hơn nữa, việc cung cấp quyền truy cập nghiên cứu vào dữ liệu riêng tư độc quyền có thể bị lệch về phía các học giả có hồ sơ rộng, điều này có thể làm trầm trọng thêm sự bất bình đẳng trong nghề về mặt tiếp cận nghiên cứu (Fetzer, 2022). Ngoài ra, các công ty có thể sử dụng các nhà nghiên cứu (do công chúng tài trợ) một cách chiến lược để sản xuất hàng hóa tri thức tư nhân, thuê ngoài nghiên cứu và phát triển. Ngoài ra, họ có thể tận dụng uy tín của các học giả hoặc tổ chức giáo dục đại học để thúc đẩy nhận diện thương hiệu hoặc tăng cường uy tín về trách nhiệm xã hội của doanh nghiệp một cách chiến lược (Bunie et al. 2021).

Deaton và Cartwright (2016) cảnh báo không nên quá phụ thuộc vào các thử nghiệm đối chứng ngẫu nhiên (RCT) và nhấn mạnh tầm quan trọng của việc hiểu các cơ chế đằng sau các tác động được quan sát. Họ lập luận rằng nếu không có khuôn khổ lý thuyết, các phát hiện từ RCT có thể không thể khái quát hóa cho các bối cảnh khác, hạn chế tính liên quan đến chính sách của chúng. Khả năng khái quát hóa và khả năng mở rộng của các kết quả thử nghiệm là rất quan trọng để đưa ra các quyết định chính sách (Jiménez-Gómez và cộng sự, 2019).

Ý nghĩa đối với nghề kinh tế

Những phát hiện này có ý nghĩa quan trọng đối với ngành kinh tế. Sự đánh đổi giữa tính nghiêm ngặt về phương pháp luận và tác động học thuật rộng hơn cho thấy nhu cầu về một cách tiếp cận toàn diện hơn đối với nghiên cứu. Như Jiménez-Gómez và cộng sự (2019) lập luận, các nhà kinh tế thực nghiệm phải giải quyết vấn đề khả năng khái quát hóa và khả năng áp dụng bằng chứng của họ, đảm bảo rằng các phát hiện đóng góp có ý nghĩa cho các cuộc thảo luận về lý thuyết và chính sách. Điều này liên quan đến việc áp dụng các phương pháp luận đa dạng và tập trung vào các câu hỏi có liên quan đáng kể đến chính sách (Deaton và Cartwright 2016).

Khuyến khích tính minh bạch và báo cáo kết quả null là điều cần thiết để duy trì tính toàn vẹn của quy trình khoa học. Miguel và cộng sự (2014) ủng hộ các hoạt động nâng cao độ tin cậy và khả năng tiếp cận, chẳng hạn như đăng ký trước và chia sẻ dữ liệu. Để giải quyết những thách thức do dữ liệu độc quyền đặt ra, cần phải cân bằng lợi ích của các tập dữ liệu phong phú với nhu cầu nghiên cứu có thể xác minh và sao chép được. Các sáng kiến thúc đẩy khoa học mở và các nghiên cứu sao chép có thể giúp giảm thiểu những vấn đề này (Jiménez-Gómez và cộng sự 2019, Brodeur và cộng sự 2016).

Hơn nữa, ngày càng có nhiều sự công nhận về những hạn chế của việc chỉ tập trung vào ý nghĩa thống kê. Như Brodeur và cộng sự (2016) nhấn mạnh, việc quá nhấn mạnh vào kết quả có ý nghĩa có thể dẫn đến 'p-hacking' và làm tăng tỷ lệ dương tính giả. Việc áp dụng các phương pháp thống kê mạnh mẽ và đánh giá các nghiên cứu dựa trên tính hợp lý và tính liên quan về mặt phương pháp luận của chúng, thay vì chỉ dựa trên những phát hiện có ý nghĩa, có thể giảm thiểu những vấn đề này. Việc nhấn mạnh vào ý nghĩa kinh tế và những tác động thực tế của các phát hiện nghiên cứu là rất quan trọng để thúc đẩy lĩnh vực này (Chopra và cộng sự, 2022).

Xem lịch kinh tế để tìm hiểu về tất cả sự kiện kinh tế hôm nay

Cảnh báo Rủi ro và Tuyên bố Từ chối Trách nhiệm

Bạn nên hiểu và thừa nhận rằng, việc đầu tư với các chiến lược này chứa mức độ rủi ro cao. Đầu tư hoặc giao dịch theo bất cứ chiến lược hoặc phương thức đầu tư nào cũng có thể xảy ra tổn thất. Nội dung trong trang web này chỉ mang tính tham khảo, và không tạo thành lời khuyên đầu tư. Bạn là người duy nhất chịu trách nhiệm về hoạt động đầu tư của bạn, bao gồm xem xét mục tiêu đầu tư, tình hình tài chính hoặc các nhu cầu khác của bạn.

Tuyên bố rủi ro

Giao dịch các công cụ tài chính như cổ phiếu, tiền tệ, hàng hóa, hợp đồng tương lai, trái phiếu, quỹ hoặc tiền kỹ thuật số tiềm ẩn mức độ rủi ro cao, bao gồm rủi ro mất một phần hoặc toàn bộ vốn đầu tư, và có thể không phù hợp với mọi nhà đầu tư.

Trước khi quyết định giao dịch các công cụ tài chính hoặc tiền điện tử, bạn cần hiểu đầy đủ về rủi ro và chi phí giao dịch trên thị trường tài chính, thận trọng cân nhắc đối tượng đầu tư, và tiến hành tư vấn chuyên môn cần thiết. Dữ liệu trên trang web này không nhất thiết là theo thời gian thực hay chính xác. Dữ liệu và giá cả trên trang web không nhất thiết là thông tin do bất kỳ sở giao dịch nào cung cấp, nhưng có thể được cung cấp bởi các nhà tạo lập thị trường. Bạn chịu trách nhiệm hoàn toàn về tất cả quyết kết giao dịch bạn đã thực hiện. Chúng tôi không chấp nhận bất cứ nghĩa vụ nào trước bất kỳ tổn thất hay thiệt hại nào xảy ra từ kết quả giao dịch của bạn, hoặc trước việc bạn dựa vào thông tin có trong trang web này.

Bạn không được phép sử dụng, lưu trữ, sao chép, hiển thị, sửa đổi, truyền hay phân phối dữ liệu có trên trang web này và chưa nhận được sự cho phép rõ ràng bằng văn bản của Trang web này. Tất cả các quyền sở hữu trí tuệ đều được bảo hộ bởi các nhà cung cấp và/hoặc sở giao dịch cung cấp dữ liệu có trên trang web này.

Tìm kiếm gần đây

Xu hướng tìm kiếm

Thị trường

Phân tích

Người dùng

24x7

Lịch kinh tế

Học tập

Dữ liệu