Home | KTL cơ bản | Mô hình chính sách công – Phần 2

Mô hình chính sách công – Phần 2

phần 1 chúng ta đã giới thiệu sơ bộ về mô hình phân tích chính sách công, cũng như 7 bước tổng quát để xây dựng mô hình phân tích chính sách công, ở phần này tôi sẽ giới thiệu về vấn đề nghiên cứu trong chính sách công.

1.

Định nghĩa vấn đề chính sách

Các nhà phân tích hoặc hoạch định chính sách có thể dễ dàng nhận diện một vấn đề nổi bật (chẳng hạn lũ lụt ở miền trung) và xác định rõ ràng đây là một vấn đề chính sách.

Vấn đề có thể là “đúng” từ quan điểm của nhà phân tích hoặc hoạch định chính sách. Một vấn đề mang tính cá nhân chẳng hạn việc mua các quả táo thì không được xem là vấn đề chính sách. Các nhà phân tích phải mô tả được tình trạng hiện tại, phát biểu mục tiêu thích đáng, và có thể nêu ra nguồn gốc bên trong của vấn đề.

Một vấn đề chính sách được định nghĩa là khoảng cách giữa trạng thái hiện tại (current state) và trạng thái mong muốn (desired state). Trạng thái hiện tại là tình trạng mà ở đó bạn đang đối mặt bây giờ, trong khi trạng thái mong muốn là tình trạng mà ở đó bạn muốn hướng đến và đạt được.
Vấn đề nghiên cứu trong chính sách công

Giả sử, tỉ lệ lạm phát hiện tại là 40% và nhiều người không hài lòng với một tỉ lệ lạm phát cao như vậy. Và mọi người sẽ cảm thấy hài lòng nếu tỉ lệ lạm phát thấp ở mức 10%. Trong trường hợp này, vấn đề chính sách được xác định là khoảng cách chênh lệch tỉ lệ lạm phát 30% (30% = 40% – 10%) giữa trạng thái tỉ lệ lạm phát 40% hiện tại và tỉ lệ lạm phát mong muốn 10%. Điều đó có nghĩa chính phủ muốn giảm tỉ lệ lạm phát từ 40% xuống 10% (mục tiêu chính sách). Theo quan điểm này, chính sách công là một nổ lực của chính phủ bằng cách thay đổi điều kiện chính sách từ tình trạng hiện tại 40% xuống còn tình trạng mong muốn 10%.

Nếu các nhà phân tích chính sách xác định sai vấn đề thì sẽ không có điều gì xảy ra. Nếu họ nhận diện vấn đề nhưng phát biểu vấn đề không đúng thì mô hình được xây dựng sẽ dẫn đến các giải pháp nhầm lẫn. “Không thể có một câu trả lời đúng thì một vấn đề sai!” (Hillier and Lieberman, 2010:9) hoặc GIGO (Garbage in, garbage out). Đây được xem là sai lầm loại II “Type III Error.”

2.

Phân loại vấn đề chính sách

Các nhà phân tích chính sách cần tìm hiểu nguồn gốc tự nhiên của vấn đề được xem xét. Chúng ta sẽ đề cập đến 4 dạng tự nhiên của vấn đề như sau:

2.1 Programmed versus nonprogrammed

Nếu vấn đề là hoàn toàn mới đối với 1 nhà phân tích thì nó không phải làm một vấn đề nonprogrammed. Một vấn đề programmed là vấn đề mà bạn đã có kinh nghiệm và vì vậy, dễ dạng xử lý nó. Kinh nghiệm của các nhà ra quyết định sẽ xác định nó có phải là vấn đề programmed hay nonprogrammed không.

Chẳng hạn, việc loại bỏ một cơn bão tuyết là vấn đề programmed tại Minami nhưng lại là vấn đề a nonprogrammed cho nhà hoạch định chính sách tại Sri Lanka.

2.2 Mức hiểu biết về vấn đề

  • Nếu các kết quả sẽ xảy ra đã được dự đoán trước thì mức hiểu biết về vấn đề được xem là chắc chắn với xác suất 100% (certainty). Chúa luôn biết trước mọi vấn đề, do vậy, các vấn đề của Chúa luôn là certainty.
  • Nếu bạn không chắc 100% về vấn đề bạn biết và bạn chỉ biết một mức xác suất nhất định về vấn đề này thì mức hiểu biết về vấn đề được gọi là khả năng (risk). Chẳng hạn, khi tung đồng xu, bạn biết khả năng đồng xu có mặt xấp hoặc ngửa là 50%. Nhưng bạn không biết chính xác lần tung tiếp theo là mặt xấp hay mặt ngửa. Bạn chỉ có thể nói 50% cho mặt xấp và 50% cho mặt ngửa.
  • Nếu bạn chỉ biết về khả năng xảy ra vấn đề nhưng không biết cụ thể xác suất xảy ra vấn đề thì trường hợp này mức hiểu biết về vấn đề được xem là không chắc chắn (uncertainty). Chẳng hạn, chúng ta đều biết Nhật Bản, Indonesia nhiều khả năng xảy ra động đất nhưng chúng ta không biết khi nào, và mức độ động đất xảy ra. Bạn có thể dự báo động đất xảy ra tại IUJ là bao nhiêu phần trăm tại thời điểm 1/1/2016? Một người có thể dự báo là vào thời điểm đó, khả năng xảy ra động đất tại IUJ là 99%, tuy nhiên, không ai có thể kiểm chứng được việc này.
  • Mức hiểu biết về vấn đề cuối cùng là ignorance, ở mức này, bạn không biết liệu có khả năng (xác suất) hay không có khả năng về vấn đề xảy ra. Chẳng hạn, bạn có biết bao nhiêu người hành ngoài hành tinh đang tồn tại ngoài hệ mặt trời? Xác suất tồn tại của những người ngoài hành tinh này là bao nhiêu? Nếu bạn trả lời là không, điều đó có nghĩa hiểu biết về vấn đề người ngoài hành tinh của bạn là mức ignorance.
  • Trong thế giới phân tích và hoạch định chính sách, các vấn đề thường rất phức tạp mà người phân tích thường đối mặt với risk và uncertainty. Một vấn đề không chắc chắn có thể không phải là vấn đề chính sách công và một vấn đề mà không ai biết đến có thể không xứng đáng để dành thời gian nỗ lực nghiên cứu. Đừng cố gắng trả lời những câu hỏi “các chương trình phúc lợi xã hội sẽ như thế nào vào năm 2999?”

2.3 Tĩnh (Static) và Động (Dynamic)

  • Nếu thời gian không phải là điều quan tâm, thì vấn đề đó được xem là tĩnh (static). Biểu thức hồi quy là một dạng tĩnh, bởi vì vấn đề được giữ nguyên không đổi theo thời gian. Ở trạng thái tĩnh, các vấn đề sẽ được tối ưu với lượng thông tin sẳn có, thời gian không đóng vai trò gì.
  • Nếu các quyết định được đưa ra tuần tự theo từng thời điểm hoặc nó là kế thừa của những quyết định trước đó thì vấn đề ở đây được xem là động (dynamic). Nếu thực hiện một chính sách chống tham những (anticorruption policy) sẽ kéo theo các hệ lụy như gia tăng rủi ro nhận hối lộ (bribe) –> gia tăng chi phí lót tay (corruption price or bribery) –> thay đổi chiến lược để cho và nhận hối lộ (give and take bribe) –> giảm khả năng phát hiện hối lộ (detecting bribery) –> gia tăng tham nhũng…theo thời gian. Vấn đề chính sách chống tham nhũng ở đây được xem là dynamic.

2.4 Strategic versus non-strategic

Nếu có sự tương tác giữa yếu tố bên ngoài (environment) và người ra quyết định (decision makers), thì vấn đề được xem là strategic. Việc loại bỏ các cơn bão tuyết, trong trường hợp này là strategic. Thời tiết không quan tâm đến mong muốn của con người. Hoặc nếu một chương trình trợ cấp (subsidy program) cho người nghèo bị sử dụng sai (misused) và chương trình bị điều chỉnh nhằm hướng tới những người nhận không chủ đích thì vấn đề phúc lợi này không phải là vấn đề strategic, nó là non-strategic.

Đọc tiếp: Phần 3 – Xây dựng – phân tích mô hình chính sách công

Người thụ hưởng: NGUYỄN NGỌC THUYẾT

  • Tính tình: Vui vẻ, chịu khó, ham học hỏi, thích sáng tạo,
  • Quan tâm: Đã dành hơn 4000 giờ trong nghiên cứu Kinh tế lượng,
  • Phương châm: Tích tiểu thành đại – Kiên trì thực hiện.