“Tôi sẽ hỏi Thủ tướng việc lập Uỷ ban đặc biệt để thúc đẩy điều tra” - GS Nguyễn Minh Thuyết (DTrí).
Không thể so sánh với lò phản ứng Đà Lạt (TBKTSG). - Vietnam Min: To Get $178.5 Million Loan From China For Power Plant (Nasdaq).
- Nên hay không xây nhà máy điện hạt nhân? (BBC).
Ngành than phải giảm dần xuất khẩu--- VOV News
- South-East Asia: A Beacon of Maritime Collaboration?
- Yếu tố luật pháp trong cuộc tranh chấp tại Biển Đông (RFA). – Luật giang hồ trên Biển Đông. – Hải quân Trung Quốc “dương Đông, kích Tây” gây mất trật tự (Vit)
- Tìm hiểu sách lược mới của Việt Nam ở biển Đông (taltawas). – Tàu cá TQ xâm phạm lãnh hải VN (BBC).
- Thực hiện kế hoạch ngân sách 2010: Quốc hội đề xuất tám nhóm giải pháp (TTrẻ).
- Bảo vệ dân thường trong các xung đột vũ trang (TTXVN).
- Phải “đọc” được tình huống (ĐBND)
- Hội thảo nâng cao năng lực phòng chống tham nhũng cho các tổ chức xã hội và người dân (NDân).- Đảng ủy Bộ Tổng tham mưu: Quyết Định cho ba Đảng bộ trực tiếp bầu bí thư cấp ủy tại Đại hội (QĐND).
- Đại dự án Thủy điện Lai Châu và những mối lo có thực (TuanVN). – Xả lũ ồ ạt vì “mù” thông tin (DTrí). – Lại phải trả giá vì đầu tư thủy điện ồ ạt (TBKTSG).
Phó thủ tướng Hoàng Trung Hải và chuyện hồ thủy điện xả lũ
Việc nhiều hồ thủy điện xả nước trong mùa lũ được dư luận cho là một trong những nguyên nhân chính gây ra nhiều thiệt hại nghiêm trọng tại miền Trung trong thời gian vừa qua. Song PTT Hoàng Trung Hải khẳng định lũ lụt nhiều nơi vừa qua không phải do các hồ thủy điện xả lũ và cho rằng không một thủy điện nào được xây dựng mà không có quy hoạch.
Tuy nhiên cũng có nhiều ý kiến tỏ thái độ không đồng tình với những lời phát biểu trên với những yêu cầu “Phải rà soát lại quy hoạch thủy điện”, “Phải thật sự lắng nghe…“
Một thành viên trong nhóm Viet Ecology có năm nhận xét về phát biểu của PTT Hoàng Trung Hải. Blogger Hiệu Minh góp ý với bài bình luận “Bè lũ…lịch sử” và gocomay BLOG đặt câu hỏi “Thuỷ Điện ở ta có biết ăn thịt người?”.
"Quy hoạch" hay chủ nghĩa mackeno
Hôm qua, Diễn Đàn đã giới thiệu bài trả lời báo chí ngày 9.11 của ông Hoàng Trung Hải về câu chuyện các đập thuỷ điện miền Trung xả lũ làm chết dân, trong đó ngài phó thủ tướng thản nhiên tuyên bố : " Vấn đề còn lại là làm sao khuyến khích, hỗ trợ người dân miền Trung xây dựng được nhà kiên cố, 2-3 tầng " (trên báo Pháp luật Thành phố HCM). Câu chuyện thuỷ điện và lời vàng ngọc của ngài PTT chưa ngừng ở đó.
Trong bài ghi " Không thủy điện nào không có quy hoạch" của báo Tuổi Trẻ, người ta được thấy ông nói rõ hơn: “Trước khi lũ về, thủy điện này xả nước về đúng mực nước chống lũ. Sau đó do lũ về quá lớn, hết dung tích chống lũ, họ phải xả để bảo vệ đập”, từ đó khẳng định: “lũ lụt nhiều nơi vừa qua không phải do các hồ thủy điện xả lũ”, và nói thêm: “không một thủy điện nào được xây dựng mà không có quy hoạch”.
Hai ngày sau, Tuổi Trẻ đã trao lời cho một số chuyên gia đáp lại ông Hải : "Phải rà soát lại quy hoạch thủy điện" và "Phải thật sự lắng nghe...". Các chuyên gia này nhắc PTT : "Với thủy điện vừa và nhỏ, thuộc thẩm quyền quyết định của các tỉnh, hầu hết đều giao cho các sở công thương, mà các sở này hầu như không có cán bộ chuyên về thủy điện - thủy lợi. Thực tế việc lập quy hoạch cũng như thiết kế các hồ chứa nước đều dựa trên bản đồ (tỉ lệ 1/10.000 hoặc 1/50.000), cùng với các tài liệu về địa chất, địa hình, khí tượng - thủy văn rất sơ sài (để giảm bớt chi phí)." (TS Hồ Ngọc Phú, nguyên giám đốc Sở Thủy lợi Thừa Thiên - Huế, nguyên giám đốc Ban quản lý dự án sông Hương), hay "làm sao địa phương duyệt hết được khi nhà máy thủy điện đặt ở địa phương này mà hồ chứa có thể lại nằm ở địa phương khác" (Ông Lê Trí Tập - chuyên gia thủy lợi đồng thời là nguyên chủ tịch UBND tỉnh Quảng Nam). Người đọc có thể đặt thêm nhiều câu hỏi, chẳng hạn "quy hoạch làm thuỷ điện có tính đến chuyện trồng rừng thay thế hay không?"..., nhưng chắc mọi người chả nỡ "truy" nhà lãnh đạo xa hơn nữa. Thôi thì hãy khuôn vấn đề lại như thế vậy.
Trang Bauxite Việt Nam đăng chung hai bài của Tuổi Trẻ với một lời bình đồng tình với các nhận định trên : " Quy hoạch phải được hiểu là quy hoạch có chất lượng, chứ không phải là một thứ quy hoạch “lấy có”. Như thế, có thể cho là có quy hoạch hay không khi chính ông thừa nhận chưa có quy trình vận hành liên hồ chứa thủy điện? "...
Những nhận xét của tác giả PPL, kĩ sư tư vấn ở Mĩ, thành viên trong nhóm Viet Ecology, đăng trên blog Nguyễn Văn Tuấn cho thấy rõ hơn về cách trả lời quanh co, trốn tránh trách nhiệm của người đứng đầu chính phủ trong lĩnh vực này : "Câu trả lời (của ông Hải) hoàn toàn bao che cho công ty A Vương, nói có kiểm tra, nhưng không người dân nào được đọc báo cáo kiểm tra ấy, không ai biết kiểm tra đã làm theo phương pháp nào, dùng những dữ kiện từ đâu, có độ tin cậy chính xác ra sao và có được kiểm soát lại độc lập hay không. Quy hoạch và quy trình đầy bí ẩn cộng thêm cách trả lời lèo lách làm dân thêm mối nghi ngờ."
"Ai cũng biết, chỉ một người không biết!", PPL kết luận bài nhận xét của mình, nhưng dĩ nhiên đó chỉ là một cách nói. Ông Hải hẳn thừa biết những điều mà các chuyên gia nhắc. Song điều mà tác giả PPL chắc cho rằng "biết rồi, khổ lắm nói mãi", dẫu sao cũng nên được nhắc lại ở đây : Vấn đề là cái chủ nghĩa "Mặc kệ nó" được nuôi dưỡng bằng những đồng đô la thơm phức (dư sức đi chơi Phú Quốc, nói chi xây những ngôi nhà chỉ "kiên cố, 2-3 tầng"!) đã vượt lên tất cả. "Quy hoạch" đã làm rồi, tôi đâu có trách nhiệm nào khác nữa ?!
Chính vì thế mà người dân không khỏi rùng mình khi nghĩ đến các "quy hoạch" đầy tính "hợp pháp, hợp lý", mà ông phó thủ tướng hết mình bảo vệ, cũng đang được áp dụng cho công trình thuỷ điện Sơn La treo lơ lửng trên đầu hàng chục triệu dân Hà Nội và đồng bằng sông Hồng.
H.V.
TB. Viết xong, lại thấy bài này không thể không giới thiệu : Bè lũ... lịch sử, trên blog Hiệu Minh. Cả bài viết và tấm hình ngài PTT đều đáng xem.
Thủy điện ở Tây Nguyên tác động tiêu cực tới môi trường
Vắt sức trẻ em: giải quyết thế nào?
Việt Nam và Trung Quốc ký Hiệp định vay xây dựng nhà máy Nhiệt điện Uông Bí 2--- CafeF
- U.S., Vietnam strengthen ties (Washington Times).
- Pháp là đối tác đặc biệt của Việt Nam (Tuổi Trẻ). Việt Nam – Pháp ký nhiều thỏa thuận, hiệp định hợp tác (HNM). Pháp là đối tác đặc biệt của Việt Nam (LĐộng)
- Vietnam’s Moc Bai Boder Facilitates Ties With Cambodia And Asean (Bernama).
- Bội chi, phát hành trái phiếu: Còn nhiều vấn đề (SGTT).
- Thủy điện rẻ hay đắt? (TBKTSG). – Phải rà soát lại quy hoạch thủy điện (TTrẻ).
+ Thuỷ Điện ở ta có biết ăn thịt người?(blog Gocomay/CHLB Đức). - Ai cũng hiểu chỉ một người không hiểu (blog Ng.V. Tuấn/Úc). – Phải thật sự lắng nghe… (TTrẻ).
- Giảm dần xuất khẩu than (TTrẻ). – Hàng Việt vào Nam Phi đi “đường vòng”. – Cấp chứng nhận quốc tế nghêu Bến Tre.
- Chen nhau bán vàng giá rẻ (VNExpress).
- APEC căng thẳng trong điều phối kinh tế vĩ mô và cải cách hành chính (Vit)
- Việt Nam thành công trong cắt giảm đói nghèo (TTXVN).
- Giám đốc Sở TT-TT Lê Mạnh Hà: Đề nghị Bộ TT-TT sớm trả lời các vấn đề còn tồn đọng (SGGP). – Vì sao VTC xin phát sóng analog? (TNiên).
- Rơi máy bay quân sự, hai phi công hi sinh (TTrẻ). – Pilots killed in Vietnam military jet crash (The Nation).
- Bán nhà, rủ nhau vào trung tâm dưỡng lão (TTXVN).
- Vũng Tàu: Hàng chục nạn nhân “bao vây” nhà tổng giám đốc! (CATP)
89% mẫu kiểm tra chất lượng không khí vượt tiêu chuẩn quy định (TTrẻ).
- Kiểm tra phòng khám đông y Trung Quốc: “Đánh rắn động cỏ”. - “Tiền mất tật mang” ở phòng khám đông y Trung Quốc, ai chịu trách nhiệm? (SGTT).
UBND tỉnh Quảng Bình sẽ xem xét câu chuyện của chị Hương (TTrẻ).
Công bố kết quả Cúp vàng “Doanh nhân Tâm Tài” và “Thương hiệu – Nhãn hiệu” (ĐCSVN).
- Hung thủ đâm kim lút đầu cháu bé từng bị chồng làm nhục (VTC).
‘Sẽ chất vấn thủ tuớng vụ PCI’--- BBC
VN ký biên bản ghi nhớ để mua 4 máy bay Airbus A380
Jetstar Airways phản hồi về tố cáo của hai kỹ sư trưởng--- CafeF
Chính sách tiền tệ thế giới có đang chuyển hướng?
- ĐBQH Cao Sĩ Kiêm:Lẽ ra nên nhập vàng từ vài tuần trước (KHĐS). – Giảm giá vàng không quan trọng bằng chống sốc giá.Dân gom vàng gặp quả đắng (CATP). – Sốt giá vàng, ai hốt bạc? (VietStock). – Vietnam sees local gold price falling fast-report (Forbes). – Nguyên do cơn sốt vàng? (RFA). Ông Lê Xuân Nghĩa. – Vàng đặt nền kinh tế trước tình thế mới (SGTT).
- Vietnam Minister: Mobifone IPO May Go Ahead Later This Year (Nasdaq).
- Lúa, gạo đồng loạt tăng giá (Thanh Niên)
- Về điều bí ẩn trong “thế giới hàng hoá” của Marx (chungta.com/TĐM).+ Book:Tiểu Sử Hoàng Khởi Phong, +Ngày N+-Hồi ký (talawas).
- UNICEF: Poor nutrition is killing children, stunting growth (CNN). Hàng trăm triệu trẻ em không khỏe mạnh do đói nghèo (Hà Nội Mới)
- One Key Found for Living to 100 (Live Science).
Thời gian tới, Chính phủ của Thủ tướng Anh Gordon Brown sẽ đưa ra quy định giảm số lượng người nước ngoài nhập cư vào nước này. Hôm nay (12/11), Thủ tướng Anh Gordon Brown cam kết sẽ thắt chặt tình trạng nhập cư từ các nước bên ngoài châu Âu vào Anh trong thời gian tới. Trả lời phỏng vấn báo chí trước khi có bài phát biểu quan trọng trước Quốc hội Anh về vấn đề nhập cư, Thủ tướng Gordon Brown khẳng...
FAO: Việt Nam thành công trong việc giảm số người nghèo đói--- VOA
WB: Châu Phi cần hàng tỷ đô cho cơ sở hạ tầng
- China cautions Obama over meeting Dalai Lama (AP/ Google News).
- TQ có nhiều ‘nhà tù bất hợp pháp’ (BBC)
- Túi tiền Trung Quốc thu hút châu Phi (BBC).
- Nga ‘cải tổ để tồn tại’ (BBC).
- Căng thẳng Thái – Campuchia gia tăng (BBC)
- Trung Quốc củng cố quan hệ với Singapore vào lúc APEC muốn tự do mậu dịch liên Thái Bình Dương (RFI)
- Đài Loan quyết mua vũ khí của Pháp và Mỹ với giá rẻ (Vit)
- Ngoại trưởng Mỹ sang Manila để củng cố liên minh quân sự với Philippines (RFI).
- Obama’s two-part message on his week-long trip to Asia (CS Monitor).
- Obama in Asia: much to do, and so little time.
- WB cảnh báo bong bóng tài sản tại châu Á (Vit)- Hàn Quốc bác tin bí mật hội đàm với Triều Tiên (TTXVN)
- Triều Tiên: Hàn Quốc sẽ phải “trả giá đắt” (DTrí). – Thưởng huân chương các thuỷ thủ bắn tàu Triều Tiên! (KHĐS).
– Tên lửa Topol – rào cản để kí kết START-2 (Vit).
Người Mỹ thua lỗ với kế hoạch 700 tỷ USD cứu ngành tài chính-- CafeF
Khoa học và công nghệ tác động đến phát triển kinh tế ?
Hôm kia khi nhận xét về bài báo chất độc da cam và ung thư, tôi có đề cập đến mô hình hierarchical models (đa tầng). Tôi chợt nhớ đến một bài cũ (năm ngoái) mà tôi có nhận xét về một phân tích tương quan giữa chỉ số khoa học công nghệ và phát triển kinh tế. Bài viết chưa bao giờ đăng ở đâu, vì tôi định sử dụng làm tài liệu thảo luận trong các lớp học về phân dích dữ liệu. Tôi mượn dịp này để post bài đó.
NVT
Trong một phân tích về mối liên hệ giữa phát triển kinh tế và năng lực công nghệ gần đây [1], hai tác giả kết luận rằng “khi chỉ số năng lực công nghệ chung tăng 1% thì chỉ số phát triển kinh tế sẽ tăng thêm được 1,2298%; sự phát triển kinh tế của Việt Nam giai đoạn 2001-2005 có liên quan đến yếu tố năng lực công nghệ là 73,52%.” Tuy nhiên, đọc kĩ bản phân tích, tôi nghĩ cách diễn giải trên có lẽ không phù hợp với số liệu, và quan trọng hơn có vài vấn đề về phương pháp phân tích có thể ảnh hưởng đến sự hợp lí của kết luận này. Bài viết ngắn này sẽ bàn qua ba vấn đề chính: diễn giải kết quả phân tích, mô hình phân tích, và vấn đề logic trong suy luận quần thể.
Tóm lược kết quả phân tích
Để đánh giá mức độ tác động của khoa học và công nghệ đến phát triển kinh tế, các tác giả đã tiến hành một công trình nghiên cứu có thể nói là “tham vọng”, bằng cách điều tra và thu thập dữ liệu từ 34 tỉnh / thành (tôi sẽ gọi tắt là “địa phương” cho tiện) trên bình diện toàn quốc. Các dữ liệu chính liên quan đến bài viết gồm 4 chỉ số sau đây:
- chỉ số phát triển kinh tế, là hàm số của tốc độ tăng GDP, thu nhập bình quân đầu người, tỉ lệ giá trị xuất khẩu, thu ngân sách so với GDP. Để tiện cho việc phân tích, chúng ta tạm gọi chỉ số này là kinhte;
- chỉ số đổi mới công nghệ (doimoi);
- chỉ số chuyển giao công nghệ (chuyengiao); và
- chỉ số công nghệ thông tin và truyền thông (cntt).
Ngoài 3 chỉ số doimoi, chuyengiao, và cntt, một chỉ số khác có tên là “năng lực công nghệ” (nangluc) được tính toán theo công thức sau:
nangluc = doimoi/8 + chuyengiao*3/8 + cntt/2
Các chỉ số kinhte, doimoi, chuyengiao và cntt được thu thập trong thời gian 5 năm (từ 2001 đến 2005). Sau đó, các tác giả tính trung bình của 5 năm cho 4 chỉ số trên cho từng địa phương, và kết quả có thể tóm lược trong bảng số liệu dưới đây (xem Bảng 1). Do đó, nangluc thực chất là trung bình của nhiều số trung bình.
Hai tác giả tiến hành phân tích mối liên hệ giữa kinhte và nangluc qua mô hình hồi qui tuyến tính như sau:
kinhte = a + b×nangluc + e [1]
Mô hình có hai thông số: a phản ảnh chỉ số kinh tế trung bình khi nangluc=0 (còn gọi là intercept), và b là hệ số liên quan đến chỉ số năng lực (còn gọi là gradient). Do đó, a+b×nangluc chính là giá trị kì vọng hay chỉ số phát triển kinh tế trung bình với một chỉ số năng lực công nghệ trung bình. Mô hình còn có e là phần dư (residuals), tức là phần không thể giải thích bằng a + b×nangluc. Qua phân tích số liệu thực tế, các tác giả có được phương trình như sau:
kinhte = -0,1023 + 1,1298×nangluc
và diễn giải rằng “khi chỉ số năng lực công nghệ tăng lên 1% thì chỉ số phát triển kinh tế sẽ tăng thêm được 1,2298%”, và “với hệ số xác định R^2 = 0,7352. Nghĩa là, trong điều kiện cụ thể của Việt Nam, sự tăng lên của phát triển kinh tế trong giai đoạn 2001-2005 được giải thích liên quan đến yếu tố năng lực công nghệ là 73,52%.” Xin mở ngoặc ở đây để nói thêm rằng có lẽ các tác giả viết nhầm 1,1298 thành 1,2298.
Tuy nhiên, tôi e rằng cách diễn giải này không phù hợp với số liệu thực tế (vì thông số liên quan đến nangluc là 1,1298) và quan trọng hơn là phương pháp phân tích có thể có vấn đề về logic. Do đó, ở đây, tôi chỉ bàn đến ba vấn đề chính: diễn giải, mô hình phân tích, và logic.
Vấn đề diễn giải
Trước hết, khi phân tích bằng mô hình hồi qui tuyến tính giữa giữa kinhte và nangluc, tôi không có cùng kết quả với các tác giả. Thật ra, ngay cả các phương trình trong bài báo tôi đều có kết quả khác với hai tác giả, nhưng đây là một lĩnh vực khác và tôi không muốn bàn sâu trong bài viết này [2]. Các thông số mà tôi có được là (bạn đọc có thể kiểm tra bằng máy tính dễ dàng):
kinhte = -10,23 + 1,13×nangluc
Rất có thể các tác giả đã lấy thông số đầu chia cho 100 để có được hằng số -0,1023. Nhưng chúng ta không rõ tại sao lại chia hằng số (intercept) này cho 100, và cách tính như thế có ý nghĩa gì.
Để thấy cách diễn giải của các tác giả không đúng với thực tế, chúng ta có thể lấy hai địa phương với nangluc là 40 và 41, và theo phương trình trên, chỉ số kinhte dự đoán là:
kinhte = -10,23 + 1,13×40 = 34,97
kinhte = -10,23 + 1,13×41 = 36,10
như vậy, địa phương có chỉ số năng lực cao hơn 1 đơn vị có chỉ số (dự đoán) phát triển kinh tế cao hơn 3,2% (lấy 36,10 chia cho 34,97 và nhân cho 100).
Nhưng nếu hai địa phương khác có chỉ số nangluc là 60 và 61, thì chỉ số kinhte dự đoán lần lược là 57,57 và 58,70, tức độ khác biệt khoảng 1,9%.
Qua cách tính đơn giản trên, chúng ta thấy không thể nào diễn giải như tác giả được, bởi vì: (a) đơn vị của chỉ số phát triển kinh tế không phải là số phần trăm, (b) đơn vị của chỉ số năng lực công nghệ cũng không phải là số phần trăm, và (c) không có thông số nào liên quan đến thời gian trong mô hình để phát biểu rằng “sẽ tăng thêm được 1,2298%”. Xin nhấn mạnh rằng các số liệu này được thu thập trong quá khứ (2001 – 2005) và thông số được ước tính từ số liệu trong quá khứ, nên không thể diễn giải về tương lai (“sẽ”) được.
Thật ra, mô hình kinhte = -10,23 + 1,13×nangluc phải được hiểu như sau: nếu chỉ số bình quân về năng lực công nghệ giữa bất cứ hai địa phương nào khác nhau 1 đơn vị thì chỉ số bình quân về phát triển kinh tế giữa hai địa phương khác nhau 1,13 đơn vị. Cụm từ “khác nhau” ở đây có nghĩa là cao hay thấp, chứ không hẳn có nghĩa là “tăng”, bởi vì không có yếu tố thời gian trong phương trình trên, mà chỉ có khác biệt giữa các địa phương. Ngoài ra, chúng ta chưa biết chính xác đơn vị đo lường của hai chỉ số kinhte và nangluc là gì, nên chỉ có thể diễn giải chung là “đơn vị”, chứ không thể phần trăm.
Để biết được mức độ hữu dụng của phương trình (hay mô hình) chúng ta có thể so sánh phương sai (variance) trước và sau khi mô hình hóa. Phương sai gốc của chỉ số kinhte là 180,37. Sau khi điều chỉnh cho ảnh hưởng của chỉ số nangluc qua mô hình [1], phương sai của kinhte là 49,26, tức giảm khoảng 73% so với phương sai trước khi mô hình hóa. Nói cách khác, cách diễn giải hệ số này là: những khác biệt về chỉ số năng lực kinh tế giữa các địa phương có thể giải thích khoảng 73% độ dao động (variation) của chỉ số phát triển kinh tế (chứ không phải “sự tăng lên của phát triển kinh tế”) giữa các địa phương.
Hệ số 73% là một ảnh hưởng rất lớn. Và, điều này làm cho chúng ta phải suy nghĩ: có phải năng lực công nghệ giải thích đến 73% những khác biệt về phát triển kinh tế giữa các địa phương, hay đây chỉ là một sai lầm trong mô hình phân tích?
Vấn đề mô hình dựa vào số trung bình
Như đề cập trên, các tác giả tiến hành phân tích dữ liệu bằng hai bước: bước 1 là tính toán bình quân cho mỗi chỉ số trong thời gian 2001 đến 2005, và bước hai là ứng dụng mô hình hồi qui tuyến tính cho các chỉ số bình quân. Cách phân tích này nảy sinh một vấn đề nghiêm trọng: đó là vấn đề dựa vào số trung bình.
Phân tích dựa vào chỉ số bình quân rất dễ dẫn đến kết luận sai lầm và lạc quan. Có khi trong thực tế không có mối liên hệ nào giữa hai chỉ số ở mỗi địa phương, nhưng khi phân tích dựa vào số trung bình cho các địa phương thì lại có mối liên hệ! Nói cách khác, phân tích dựa vào chỉ số trung bình có thể dẫn đến kết luận sai lầm và thiếu khách quan như giải thích trong phần chú thích 3 dưới đây [3].
Để hiểu thêm vấn đề, chúng ta cần lưu ý đơn vị phân tích và câu hỏi nghiên cứu ở đây. Theo tôi, câu hỏi nghiên cứu thật sự là: ở một địa phương, nếu chỉ số năng lực công nghệ gia tăng giữa các năm 2001, 2002, 2003, 2004, và 2005 có tác động đến chỉ số phát triển kinh tế hay không.
Qua câu hỏi trên, chúng ta thấy đơn vị phân tích là chỉ số qua 5 năm cho từng địa phương. Nói cách khác, chỉ khi nào mối liên hệ giữa năng lực công nghệ và phát triển kinh tế được quan sát ở tất cả (hay phần lớn) địa phương thì chúng ta mới có thể nói rằng khi chỉ số năng lực công nghệ tăng thì chỉ số phát triển kinh tế cũng tăng theo. Vì phân tích theo thời gian, chúng ta có thể sử dụng động từ “tăng” ở đây. (Ở đây xin mở ngoặc để chú ý rằng cách phân tích của các tác giả, vì phân tích trên số trung bình giữa các địa phương nên không thể dùng từ “tăng” mà chỉ có thể nói là “cao” hay “thấp”).
Nhưng rất tiếc các tác giả đã dựa vào các chỉ số trung bình (tính trong vòng 5 năm) cho từng địa phương để suy luận. Và, qua phân phân tích “mô phỏng” mà tôi vừa trình bày [3], kết luận rút ra từ một phân tích dựa vào chỉ số trung bình như thế rất dễ đi đến kết luận sai. Xin nhấn mạnh: tôi không nói rằng không có mối liên hệ giữa năng lực công nghệ và phát triển kinh tế; trong thực tế có thể mối liên hệ đó có thật nhưng tôi chỉ lưu ý về phương pháp phân tích không thích hợp và do đó kết quả từ phân tích cũng không phù hợp với thực tế.
Vấn đề logic
Vấn đề thứ nhất là một mối tương quan thống kê không hẳn phản ảnh một mối liên hệ nhân quả (cause-and-effect relationship). Địa phương có chỉ số phát triển kinh tế cao thường có chỉ số năng lực công nghệ cao. Nhưng điều đó không có nghĩa là năng lực công nghệ là nguyên nhân phát triển kinh tế (hay ngược lại). Có thể địa phương có thu nhập cao và chịu đầu tư vào khoa học và công nghệ, nhưng cũng có thể gia tăng đầu tư vàp công nghệ thúc đẩy phát triển kinh tế. Trong thực tế, rất khó mà phân biệt được con gà hay quả trứng có trước, và phân tích thống kê không cho phép một suy luận nhân quả. Dựa vào dữ liệu hiện nay, chúng ta chỉ có thể phát biểu rằng có một mối tương tác giữa phát triển kinh tế và năng lực công nghệ, nhưng kết quả phân tích không cho chúng ta biết cái nào là động lực và cái nào là hệ quả.
Một vấn đề logic khác liên quan đến khái niệm “ecologic fallacy” trong suy luận khoa học (tạm dịch là “sai lầm suy luận tổng quan”). Sai lầm suy luận tổng quan có nghĩa là sử dụng mối tương quan từ các quần thể để suy luận cho mối tương quan giữa các cá thể. Chẳng hạn như dựa vào quan sát rằng những nước tiêu thụ nhiều thực phẩm chứa chất béo có tỉ lệ ung thư vú cao, rồi suy luận rằng phụ nữ ăn nhiều thực phẩm chứa chất béo có nguy cơ mắc bệnh ung thư vú cao [4]. Đây là một sai lầm suy luận tổng quan khá tiêu biểu. Trong thực tế suy luận này có thể đúng, nhưng dựa vào số liệu trung bình từ các nước để làm cơ sở cho suy luận liên quan đến cá nhân là một suy luận yếu, một loại ngụy biện.
Liên quan đến suy luận tổng quan là khái niệm tương quan quần thể (ecologic correlation). Một trong những sai lầm tiêu biểu (và sau này trở thành một trường hợp trong sách giáo khoa về logic và thống kê học) là công trình nghiên cứu vào thập niên 1930s ở Mĩ về mối liên hệ giữa mù chữ và di dân. Trong nghiên cứu này các nhà nghiên cứu tính phần trăm dân số sinh đẻ ở nước ngoài, và phần trăm dân số biết đọc biết viết cho 48 tiểu bang [5]. Khi ứng dụng mô hình hồi qui tuyến tính, họ tìm thấy hệ số tương quan giữa hai chỉ số này là 0.53. Dựa vào hệ số tương quan này, các nhà nghiên cứu kết luận rằng người sinh đẻ ở nước ngoài có tỉ lệ biết chữ cao. Nhưng đây là một dạng tương quan quần thể, bởi vì đơn vị của phân tích không phải là những cá nhân mà là một quần thể. Sau này, các nhà thống kê phân tích lại dữ liệu, và phát hiện một mối tương quan nghịch đảo, với hệ số tương quan là −0.11; nói cách khác trong thực tế, người sinh đẻ ở nước ngoài có tỉ lệ mù chữ cao! Sở dĩ các nhà nghiên cứu có kết quả 0.53 là vì những người sinh đẻ ở nước ngoài thường định cư ở những tiểu bang mà người dân bản xứ có trình độ học vấn cao. Phân tích và suy luận dựa vào tương quan quần thể rất … nguy hiểm!
Quay trở lại với nghiên cứu về mối liên hệ giữa năng lực công nghệ và phát triển kinh tế, chúng ta thấy mối liên hệ mà các nhà nghiên cứu quan sát với hệ số tương quan R^2 = 0,73 (hay hệ số tương quan là = 0,85). Nhưng đây là mối tương quan quần thể, chứ không phải cá thể. Chúng ta vẫn chưa biết nếu phân tích một cách thích hợp, hệ số tương quan này là bao nhiêu, nhưng dựa vào lí thuyết thống kê, rất dễ dàng thấy hệ số tương quan thật sẽ thấp hơn 0,85 rất nhiều.
Kết luận
Nói tóm lại, mối tương tác giữa năng lực công nghệ và phát triển kinh tế ở nước ta trong thời gian qua là một mối liên hệ phức tạp, nhưng những phân tích của các tác giả chưa đào sâu hay chưa “lột trần” được sự phức tạp của mối liên hệ đó. Vì chưa xem xét đến sự dao động trong từng địa phương nên tôi e rằng kết luận của các tác giả quá lạc quan so với thực tế.
Như vừa trình bày trên, các tác giả quyết định tập trung vào phân tích các chỉ số bình quân giữa các địa phương là một cách đơn giả hóa vấn đề, và vì tính đơn giản như thế tôi nghĩ mô hình của các tác giả chưa phản ảnh đúng thực tế. Đứng trên quan điểm phương pháp học mà nói, dựa vào các chỉ số bình quân thường dẫn đến các ước số thiếu tính khách quan (biased) và thiếu nhất quán (inconsistency), hai đặc tính rất quan trọng trong phân tích thống kê. Sở dĩ có tình trạng này là vì chỉ số trung bình “che đậy” những dao động chung quanh con số trung bình. Chẳng hạn như chỉ số phát triển kinh tế của địa phương 1 là 65,81 (xem Bảng 1), nhưng hai dãy số sau đây đều có thể cho ra một số trung bình như thế:
(a) 63,1 60,9 66,5 68,8 và 69,8 trung bình: 68,81
(b) 50,9 61,8 81,2 100,5 và 34,6 trung bình: 68,81
Giả dụ như (a) và (b) là chỉ số phát triển kinh tế của hai địa phương, chúng ta không thể nào kết luận rằng hai địa phương này có chỉ số phát triển tương đương nhau. Do đó, nếu chỉ tóm lược quá trình phát triển bằng chỉ số trung bình thì không thể nào phản ảnh được sự dao động (thậm chí khó so sánh được) chỉ số phát triển kinh tế của hai địa phương một cách khách quan. Đây cũng chính là một sai lầm cơ bản nhất của hệ số tương quan quần thể.
Một mô hình phân tích thích hợp phải sử dụng tất cả các số liệu cho từng năm và từng địa phương (chứ không phải chỉ đơn giản sử dụng số trung bình). Một trong những mô hình đó là mô hình phân tích đa tầng (multilevel analysis) [6]. Trong thời gian hai thập niên qua, với sự tiến bộ vượt bực của công suất máy tính, mô hình phân tích đa tầng có thể ứng dụng vào việc đánh giá những mối tương quan phức tạp và đa tầng một cách chính xác hơn. Hi vọng rằng bài viết ngắn này có thể giúp cho các tác giả có một cái nhìn mới hơn về dữ liệu mà các tác giả đã thu thập một cách công phu trong thời gian qua để đi đến một kết luận phù hợp với thực tế hơn.
NVT
Chú thích và tài liệu tham khảo:
Xin nói thêm rằng vì người viết không phải làm thống kê chuyên nghiệp nên một số thuật ngữ sử dụng trong bài viết có thể không chính xác, và những mô hình phân tích có thể có chỗ chưa hoàn chỉnh.
[1] Xem bài “Ứng dụng phương pháp kinh tế lượng trong đánh giá tác động của khoa học và công nghệ đối với phát triển kinh tế”, Tạp chí Hoạt động Khoa học, số tháng 2 năm 2008. Có thể xem toàn văn bài viết tại đây.
[2] Trong bài báo, các tác giả cho báo cáo các ước số của mô hình hồi qui tuyến tính [1] trong Bảng 2 (của bài báo), nhưng khi phân tích lại số liệu tôi không có cùng kết quả về thông số a (intercept) như sau:
Trong bài báo các tác giả lí giải rằng vì 3 chỉ số doimoi (đổi mới công nghệ), chuyengiao (chuyển giao công nghệ) và cntt (công nghệ thông tin và truyền thông) tương quan với nhau (còn gọi là multicollinearity hay tương quan đa tuyến tính), nên họ phải phân tích riêng lẻ từng biến một. Tôi không đồng ý với nhận xét này. Sự hiện diện của tương quan đa tuyến tính có thể gây khó khăn cho việc đánh giá mức độ ảnh hưởng của từng chỉ số, nhưng “khó khăn” còn tùy thuộc vào hệ số tương quan giữa 3 chỉ số trên. Trước hết, chúng ta thử xem qua hệ số tương quan giữa 3 yếu tố doimoi, chuyengiao, và cntt qua biểu đồ sau đây:
Biểu đồ chỉ mối tương quan đa chiều giữa chỉ số phát triển kinh tế, đổi mới công nghệ, chuyển giao công nghệ và công nghệ thông tin. Số liệu tính toán từ 34 địa phương. Đây là các hệ số tương quan quần thể (ecologic correlation) do đó cần phải cẩn thận trong diễn giải ý nghĩa của chúng. Các dấu đỏ chỉ ý nghĩa thống kê.Tôi đã tiến hành phân tích mô hình đa biến sau đây: giả thiết chỉ số phát triển kinh tế là hàm số của 3 yếu tố doimoi, chuyengiao và cntt như sau:
kinhte = a + b×doimoi + c×chuyengiao + d×cntt + e
Kết quả ước tính các thông số a, b, c và d có thể xem trong bảng sau đây. Không có yếu tố nào có hệ số VIF cao hơn 10. Tất cả các yếu tố đều có ước số đúng với mối tương quan đơn biến (tức tất cả đều dương tính). Do đó, chúng ta có thể sử dụng mô hình hồi qui đa biến để phân tích. Tuy nhiên, qua phân tích trong bảng dưới đây, chúng ta dễ dàng thấy ảnh hưởng của đổi mới công nghệ không có ý nghĩa thống kê; chỉ có chuyển giao công nghệ và công nghệ thông tin và truyền thông có ảnh hưởng đến sự phát triển kinh tế giữa các địa phương.
Mô hình đa biến này giải thích khoảng 75% khác biệt về chỉ số phát triển kinh tế giữa các địa phương.Qua ước số của các thông số trong bảng trên, chúng ta còn thấy ảnh hưởng của doimoi không có ý nghĩa thống kê một khi xem xét ảnh hưởng của chuyengiao và cntt trong mô hình. Do đó, chúng ta có thể loại bỏ yếu tố doimoi, và mô hình trở thành đơn giản hơn như sau:
kinhte = -21,25 + 0,38×chuyengiao + 0,91×cntt
mô hình này “giải thích” 74% những khác biệt về chỉ số phát triển kinh tế giữa các địa phương. Nói cách khác, như chúng ta kì vọng, loại bỏ doimoi không có ảnh hưởng gì đến độ chính xác của mô hình. Tính theo hệ số xác định này, mô hình 2 biến là mô hình tối ưu nhất.
Câu hỏi đặt ra là giữa hai yếu tố này, yếu tố nào quan trọng hơn? Vì hai yếu tố có hai đơn vị đo lường khác nhau, nên không thể sử dụng thông số 0,38 để nói rằng chuyengiao kém quan trọng hơn cntt (0,91). Có thể sử dụng một số tính toán theo phương pháp “bootstrap” và thấy rằng trong tổng số R^2 (74%), yếu tố chuyengiao giải thích 39% và cntt 35%. Như vậy, số liệu hiện nay cho thấy chuyển giao công nghệ có ảnh hưởng đến phát triển kinh tế lớn hơn ảnh hưởng của công nghệ thông tin. (Về phương pháp tính toán này có thể xem bài History and Use of Relative Importance Indices in Organizational Research của Johnson JW, và Lebreton JM, tập san Organizational Research Methods 2004; 7, 238–257)
Ngoài ra, không nhất thiết chúng ta phải tuân thủ theo phương trình về năng lực công nghệ mà các nước khác sử dụng, như
nangluc = doimoi/8 + chuyengiao*3/8 + cntt/2
mà có thể phát triển riêng một phương trình cho nước ta. Việc phát triển mô hình (hay phương trình) mới này cũng không khó khăn, nếu ứng dụng mô hình phân tích mà giới di truyền học hay gọi là principal component model. Nhưng đây là một lĩnh vực thú vị khác mà tôi chưa muốn bàn sâu thêm ở đây.
[3] Để chứng minh việc diễn giải từ phân tích dựa vào chỉ số trung bình có thể sai lầm, chúng ta tưởng tượng một nghiên cứu gồm 6 địa phương được thu thập qua năm năm. Số liệu về chỉ số phát triển kinh tế và năng lực công nghệ của 6 địa phương như sau (đây là số liệu do tôi “mô phỏng” thủ công):
Vấn đề tương đối phức tạp hơn ở đây là chúng ta có số liệu 5 năm cho từng địa phương, và vì thế, chúng ta cần kí hiệu để chỉ các số liệu này. Gọi j là địa phương (j = 1, 2, …, 6), và t là năm (t = 2001, 2002, …, 2005). Chỉ số năng lực công nghệ và phát triển kinh tế cho từng địa phương j và năm t có thể kí hiệu bằng nanglucjt và kinhtejt. Với các kí hiệu này, chúng ta có thể phân tích cho từng địa phương qua mô mô hình hồi qui tuyến tính như sau:kinhtejt = aj + bj×nanglucjt + ejt
trong đó, aj và bj là hai thông số của mô hình cho từng địa phương j, và ejt là phần dư (residual). Mô hình trên còn có nghĩa là chúng ta phải phân tích mô hình 6 lần (cho 6 địa phương) để có được những thông số cần thiết. Kết quả phân tích như sau:
Tức là, ở mỗi địa phương, không có mối liên hệ nào giữa nangluc và kinhte! Nói cách khác, năng lực công nghệ không có tác động gì đến phát triển kinh tế, và đây là kết luận đúng với thực tế.Nhưng giả dụ rằng chúng ta bỏ qua sự dao động giữa các năm trong từng địa phương, mà chỉ tập trung vào chỉ số trung bình cho từng địa phương, và phân tích hai chỉ số này (cột sau cùng của bảng số liệu trên) thì kết quả sẽ ra sao? Biểu đồ sau đây sẽ cho thấy có một mối liên hệ rất chặt chẽ giữa chỉ số bình quân nangluc và kinhte.
Thật vậy, nếu ứng dụng mô hình hồi qui tuyến tính cho hai chỉ số trung bình trên, chúng ta sẽ có phương trình kinhte = -2,09 + 1,35×nangluc, với hệ số xác định R^2 = 0,90! Nhưng chúng ta biết rằng trong thực tế thì khi chỉ số năng lực công nghệ tăng hay giảm chẳng có liên quan gì đến chỉ số phát triển kinh tế. Do đó, phân tích dựa vào các chỉ số quân bình cho chúng ta một kết quả rất sai lầm, và kết luận cũng rất sai lầm.
[4] Carroll K 1975 Experimental evidence of dietary factors and hormone-dependent cancers. Cancer Research 35: 3374–83[5] Robinson W S 1950. Ecological correlations and the behavior of individuals. American Sociological Review 15: 351–57.
[6] Mô hình đa tầng có thể mô tả đơn giản như sau: Gọi j là địa phương (j = 1, 2, …, 6), và t là năm (t = 2001, 2002, …, 2005). Chỉ số năng lực công nghệ và phát triển kinh tế cho từng địa phương j và năm t có thể kí hiệu bằng nanglucjt và kinhtejt. Mô hình hồi qui đa tầng phát biểu như sau: chỉ số kinh tế của một địa phương của bất cứ năm nào bao gồm mức khởi đầu (tạm kí hiệu aj) và tỉ lệ tăng trưởng theo từng năm (kí hiệu là bt). Nói cách khác:
kinhtejt = aj + bj×nanglucjt + ejt
Mô hình trên cho từng địa phương j. Nói cách khác, mỗi địa phương khởi đầu với aj khác nhau và tỉ lệ tăng trưởng bj cũng khác nhau. Ngoài ra, giả thiết rằng aj bao gồm một chỉ số trung bình cho tất cả các địa phương (kí hiệu là a0) cộng/trừ cho ảnh hưởng của từng địa phương (dj0):
aj = a0 + dj0
Tương tự, tỉ lệ tăng trưởng bj bao gồm một chỉ số tăng trưởng trung bình cho tất cả các địa phương (kí hiệu là b0)cộng/trừ cho ảnh hưởng của từng địa phương (dj1):
bj = b0 + dj1
Thay thế hai phương trình này vào mô hình [2], chúng ta có:
kinhtejt = (a0 + b0×nanglucjt) + (dj0 + dj1×nanglucjt + ejt)
Chú ý trong mô hình trên có hai phần: phần đầu (a0 + b0×nanglucjt) còn được gọi là phần “fixed effects” (ảnh hưởng bất biến), và phần hai (dj0 + dj1×nanglucjt + ejt) là phần “random effects” (ảnh hưởng ngẫu nhiên). Có thể ước tính các thông số trong mô hình trên một cách dễ dàng bằng các phần mềm mới như R (xem “Phân tích số liệu và tạo biểu đồ bằng R” của tôi, do Nhà xuất bản Khoa học Kỹ thuật phát hành năm 2007.
Bảng 1. Chỉ số bình quân về phát triển kinh tế, đổi mới công nghệ, chuyển giao công nghệ, và công nghệ thông tin của 34 tỉnh / thành trong thời gian 2001 – 2005.
