Giải Nobel kinh tế 2000: Phân tích các mẫu chọn lọc, phân tích lựa chọn riêng biệt – James J. Heckman & Daniel L. McFadden

Những ý tưởng kinh tế tráng lệ của thế kỷ 21 (Phần 31)

(Nguồn: 60s.com.vn)

Ngày 11 tháng 10 năm 2000, Viện khoa học hoàng gia thụy điển quyết định trao giải khoa học kinh tế tưởng nhớ Alfred Nobel chia đều cho hai giáo sư James J. Heckman – Đại học Chicago, Hoa Kì vì những đóng góp của ông cho sự phát triển lý thuyết và phương pháp phân tích các mẫu chọn lọc và Daniel L. McFadden Đại học California, Berkeley, Hoa Kì vì đã phát triển lý thuyết và phương pháp phân tích lựa chọn riêng biệt.


Toán kinh tế vi mô và dữ liệu vi mô:

Toán kinh tế vi mô là một giao diện giữa khoa học thống kê và kinh tế học. Nó bao gồm lý thuyết kinh tế và các phương pháp thống kê được dùng để phân tích các dữ liệu vi mô, đó chính là thông tin kinh tế về cá nhân, hộ gia đình và doanh nghiệp. Dữ liệu vi mô là các dữ liệu theo chiều ngang đề cập đến điều kiện xảy ra đồng thời, hay là dữ liệu theo chiều dọc đề cập đến cùng các đơn vị được quan sát qua các thời kì của năm. Trong suốt ba thập kỉ qua, lĩnh vực toán kinh tế vi mô đã phát triển nhanh chóng do có cơ sở dữ liệu chứa dữ liệu vi mô.

Sự phong phú hơn về dữ liệu vi mô và máy tính có nhiều tác dụng hơn đã mở ra những khả năng mới về thử nghiệm các lý thuyết kinh tế vi mô. Các nhà khoa học đã có thể kiểm tra nhiều vấn đề mới ở mức độ cá thể. Chẳng hạn như những nhân tố nào quyết định việc liệu một cá nhân quyết định đi làm, và nếu như vậy thì bao nhiêu giờ? Những khuyến khích về kinh tế ảnh hưởng đến chọn lựa cá nhân liên quan đến giáo dục, nghề nghiệp hay nơi cư trú như thế nào? ảnh hưởng của thị trường lao động và chương trình giáo dục đối với thu nhập và công ăn việc làm của một cá nhân là gì?

Việc sử dụng các dữ liệu vi mô đã sinh ra những bài toán thống kê mới, chủ yếu là do những hạn chế vốn có trong những dữ liệu như vậy. Vì các nhà khoa học chỉ có thể quan sát một số biến nào đó của một cá nhân hay hộ gia đình cụ thể, do đó một mẫu là ngẫu nhiên và không điển hình. Cho dù mẫu quan sát có điển hình, một số đặc điểm ảnh hưởng đến hành vi của cá nhân và hộ gia đình vẫn không quan sát được, và điều này gây khó khăn hoặc không thể làm rõ một số biến đổi giữa các cá nhân.

Những nhà khoa học được trao giải năm nay đã chỉ ra cách thức giải một số bài toán thống kê cơ bản liên quan đến phân tích dữ liệu vi mô. Những đóng góp về phương pháp luận của James Heckman”s and Daniel McFadden đều là một nền tảng vững chắc cho lý thuyết kinh tế.

Chúng xuất hiện trong sự ảnh hưởng lẫn nhau chặt chẽ với các nghiên cứu thực nghiệm, trong đó cơ sở dữ liệu là điều kiện quyết định cuối cùng. Phương pháp toán kinh tế vi mô do Heckman and McFadden phát triển giờ đây là một phần công cụ tiêu chuẩn không những cho các nhà kinh tế mà còn cho các nhà khoa học xã hội khác. 

James J. Heckman
James Heckman đã có nhiều đóng góp nổi bật cho phương pháp luận và lý thuyết toán kinh tế vi mô, với những dạng bài toán chọn lọc khác nhau là một mẫu số chung. Ông đã phát triển đóng góp về phương pháp luận của mình cùng với nghiên cứu thực nghiệm, đặc biệt là kinh tế lao động. Phân tích của Heckman về các bài toán chọn lọc trong nghiên cứu toán kinh tế vi mô đã có những liên quan sâu sắc với các nghiên cứu ứng dụng trong kinh tế học cũng như các ngành khoa học xã hội khác.

Đóng góp của Heckman:

Những đột phá về phương pháp luận của Heckman về sự tự chọn lọc diễn ra trong giữa những năm 1970. Chúng liên quan chặt chẽ với những nghiên cứu của ông về quyết định cá nhân về tham gia lao động và giờ làm việc. Nếu chúng ta quan sát các biến đổi trong số giờ làm việc mà một người lựa chọn, chúng ta lại gặp phải những mẫu bị phá hủy bởi sự tự chọn lọc. Trong một bài báo nghiên cứu xuất bản năm 1974, bàn về nguồn cung lao động của phụ nữ kết hôn, Heckman đã đề xuất một phương pháp toán kinh tế để luận giải những vấn đề tự chọn lọc như vậy. Lý thuyết này là một minh họa tuyệt vời cho cách thức kết hợp lý thuyết kinh tế vi mô với các phương pháp toán kinh tế vi mô để làm rõ một chủ đề nghiên cứu quan trọng.

Trong một công trình sau đó, Heckman lại đưa ra một phương pháp khác đề luận giải sự tự lựa chọn: hiệu chỉnh Heckman nổi tiếng (phương pháp hai giai đoạn, các λ của Heckman hay phương pháp Heckit). Phương pháp này có tác động vô cùng lớn vì chúng rất dễ áp dụng.

Giả sử rằng một nhà khoa học- như ví dụ trên- muốn ước lượng mối quan hệ về tiền lương sử dụng dữ liệu cá nhân, nhưng chỉ theo dõi được tiền lương của những người đi làm. Hiệu chỉnh của Heckman diễn ra trong hai giai đoạn. thứ nhất, nhà nghiên cứu này trình bày một mô hình, dựa trên lý thuyết kinh tế, về xác suất lao động. ước lượng thống kê của mô hình cho những kết quả có thể dự đoán được xác suất của mỗi cá nhân. Trong giai đoạn thứ hai, nhà nghiên cứu hiệu chỉnh sự tự chọn lọc bằng cách kết hợp chặt chẽ các xác suất cá nhân dự đoán như một biến giải thích cùng với các biến về độ tuổi, giáo dục…Mối quan hệ về tiền lương do đó có thể ước lượng được theo phương pháp thống kê thích hợp.

Những thành tựu của Heckman đã có nhiều ứng dụng thực nghiệm trong môn khoa học kinh tế cũng như các môn khoa học xã hội khác. Lý thuyết nguyên gốc của ông sau đó đã được chính Heckman và các nhà khoa học khác khái quát hóa.

Daniel L. McFadden

Đóng góp ý nghĩa nhất của Daniel McFadden là ông đã phát triển lý thuyết kinh tế và phương pháp luận toán kinh tế cho các phân tích lựa chọn rời rạc, đó là lựa chọn trong một bộ những khả năng lựa chọn hữu hạn. Một chủ đề tuần hoàn trong nghiên cứu của Daniel McFadden là khả năng của ông trong việc kết hợp lý thuyết kinh tế, phương pháp thống kê và các ứng dụng thực nghiệm, trong đó mục đích cuối cùng của ông luôn là nhằm giải quyết các vấn đề xã hội.

Đóng góp của Daniel McFadden:

Lý thuyết của Daniel McFadden về lựa chọn rời rạc bắt nguồn từ lý thuyết kinh tế vi mô, theo lý thuyết này mỗi cá nhân sẽ chọn một khả năng cụ thể nào đó sao cho tối đa hóa lợi ích của mình. Tuy nhiên, vì nhà nghiên cứu không thể quan sáđược mọi nhân tố ảnh hưởng đến lựa chọn của cá nhân đó, ông quan sát một biến đổi ngẫu nhiên trong số các cá nhân có cùng các đặc tính được quan sát. Theo lý thuyết mới của ông, Daniel McFadden đã phát triển các mô hình toán kinh tế vi mô ví dụ như có thể sử dụng để dự đoán tỉ lệ dân số sẽ chọn các khả năng khác nhau. Đóng góp sau đó của Daniel McF adden là trình bày của ông về phân tích logit có điều kiện năm 1974. Để mô tả mô hình này, giả sử rằng mỗi cá nhân trong dân cư đối mặt với một số (j) khả năng lựa chọn. Cho X tượng trưng cho các đặc điểm gắn liền với mỗi lựa chọn và Z là đặc điểm của các cá nhân mà nhà nghiên cứu có thể quan sát trong dữ liệu của mình. Chẳng hạn, trong một nghiên cứu về lựa chọn phương thức đi lại, trong đó các khả năng lựa chọn có thể là xe hơi, xe bus, hay xe điện, thì X gồm thông tin về thời gian và chi phí, trong khi Z bao gồm thông tin về độ tuổi, thu nhập và giáo dục. Nhưng khác biệt giữa các cá nhân và lựa chọn ngoài X và Z, mặc dù nhà nghiên cứu không quan sát được cũng quyết định lựa chọn tối đa hóa lợi ích của một cá nhân. Những đặc điểm được trình bày dưới dạng các sai số ngẫu nhiên. McFadden giả sử rằng những sai số ngẫu nhiên này có một sự phân bổ thống kê nhất định (cộng với một số giả thuyết chuyên môn), ông chứng minh rằng xác suất mỗi cá nhân i sẽ lựa chọn khả năng j, được viết là:


Trong mô hình gọi là mô hình logit đa thức, e là cơ sở cho loga tự nhiên, trong khi bê ta và gama là các tham số. Trong cơ sở dữ liệu của mình, nhà nghiên cứu có thể quan sát các biến X và Z, cũng như các khả năng mà mỗi cá nhân thực sự lựa chọn. Do đó, ông có thể ước lượng bê ta và gamma bằng cách sử dụng phương pháp thống kê nổi tiếng. Mặc dù mô hình logit đôi khi còn chưa rõ ràng, nhưng trình bày của McFadden hoàn toàn mới và ngay lập tức được công nhận là một cú đột phá nền tảng. Những mô hình như vậy cực kì hữu ích và được ứng dụng thường xuyên trong nghiên cứu về nhu cầu đi lại trong khu vực đô thị. Chúng cũng còn có thể được sử dụng trong việc lập kế hoạch giao thông để kiểm nghiệm ảnh hưởng của các biện pháp chính sách cũng như những thay đổi về môi trường và xã hội khác. Chẳng hạn, những mô hình như vậy có thể giải thích những thay đổi về giá cả, những thay đổi trong thành phần nhân khẩu học dân số ảnh hưởng đến tỉ lệ đi lại sử dụng các phương tiện giao thông khác nhau thế nào. Mô hình này còn có nhiều liên quan tới những lĩnh vực khác, chẳng hạn như nghiên cứu về lựa chọn nơi cư trú, cư ngụ và giáo dục. McFadden đã sử dụng phương pháp của riêng mình để nghiên cứu các vấn đề xã hội, như nhu cầu năng lượng nhà ở, dịch vụ điện thoại, và nhà ở cho người già cả.

Những đóng góp khác:

Ngoài phân tích lựa chọn cụ thể, McFadden còn có những đóng góp quan trọng trong các lĩnh vực khác. Những năm 1960, ông đã đề xuất ra phương pháp kinh tế để ước định các công nghệ sản xuất và kiểm tra các nhân tố đằng sau cầu về lao động và nguồn vốn của doanh nghiệp. Trong những năm 1990, McFadden đã đóng góp nhiều cho kinh tế môi trường, cụ thể là đóng góp cho tài liệu về phương pháp đánh giá ngẫu nhiên để ước lượng giá trị của tài nguyên thiên nhiên. Một ví dụ chủ chốt là nghiên cứu của ông về những thiệt hại phúc lợi vì thảm họa môi trường dọc theo bờ biển Alaska do sự cố tràn dầu từ tàu Exxon Valdez năm 1990. Nghiên cứu này còn cho thấy tài năng khác của McFadden trong việc kết hợp các lý thuyết kinh tế với phương pháp luận kinh tế trong các nghiên cứu thực nghiệm về các vấn đề xã hội quan trọng.

Ngọc Hân (dịch)

————-&&————-

Trả lời

Mời bạn điền thông tin vào ô dưới đây hoặc kích vào một biểu tượng để đăng nhập:

WordPress.com Logo

Bạn đang bình luận bằng tài khoản WordPress.com Log Out / Thay đổi )

Twitter picture

Bạn đang bình luận bằng tài khoản Twitter Log Out / Thay đổi )

Facebook photo

Bạn đang bình luận bằng tài khoản Facebook Log Out / Thay đổi )

Google+ photo

Bạn đang bình luận bằng tài khoản Google+ Log Out / Thay đổi )

Connecting to %s

%d bloggers like this: