CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý
5.3. HẠN CHẾ VÀ HƯỚNG NGHIÊN CỨU TIẾP THEO 1 Hạn chế
5.3.1. Hạn chế
Từ trước đến nay, nghiên cứu về minh bạch ở cấp chính quyền luôn gặp trở ngại cố hữu trong việc thu thập dữ liệu. Trong nghiên cứu này, do đơn vị phân tích thuộc cấp tỉnh trải rộng trên phạm vi cả nước và những giới hạn về nguồn lực, thời gian cũng như khả năng tiếp cận dữ liệu, NCS đã dựa vào nguồn dữ liệu có sẵn của các cơ quan thống kê và tổ chức đánh giá độc lập để tiến hành nghiên cứu các nhân tố tác động đến mức độ minh bạch ngân sách trên website của chính quyền cấp tỉnh Việt Nam. Tuy nhiên, nguồn dữ liệu có sẵn lại không đáp ứng chính xác nhu cầu đo lường các khái niệm nghiên cứu, không đầy đủ về không gian hay thời gian và thiếu nhất quán. Điều này dẫn đến những hạn chế trong nghiên cứu định lượng như sau:
Về đo lường các khái niệm nghiên cứu: cơ sở lý thuyết đã chỉ ra sự minh bạch được xác định dựa trên hai đặc tính cốt lõi là tính sẵn có và khả năng tiếp cận thông tin; và nếu thông tin đáp ứng thêm các đặc tính chất lượng (như thích hợp, đầy đủ, khách quan, không sai sót, có thể so sánh, có thể kiểm chứng, có thể hiểu được, kịp thời …) thì được coi là minh bạch hơn. Tuy nhiên, Chỉ số POBI 2017 của BTAP mà NCS sử dụng làm biến đại diện cho khái niệm minh bạch ngân sách trên website chỉ tập trung vào 3 đặc tính quan trọng của minh bạch là sẵn có, kịp thời và đầy đủ chứ chưa xem xét các đặc tính chất lượng thông tin khác. Có thể thấy chỉ số POBI 2017 đã không đánh giá toàn diện sự minh bạch ngân sách trực tuyến của chính quyền cấp tỉnh. Ngoài ra, hạn chế cũng phát sinh khi lựa chọn biến đại diện cho một số nhân tố tác động đến minh bạch ngân sách trên website. Cụ thể như chỉ tiêu thu nhập bình quân đầu người – đại diện cho nhân tố mức sống của người dân – không
có dữ liệu của năm 2017 nên NCS phải sử dụng dữ liệu của năm 2016 gần nhất với giả định rằng sự khác biệt về thu nhập bình quân đầu người giữa các tỉnh thay đổi không đáng kể qua 2 năm. Hay khi đo lường trình độ dân trí để kiểm tra ảnh hưởng của nhân tố này đến sự minh bạch ngân sách, NCS kỳ vọng có được dữ liệu về tỉ lệ dân số có trình độ từ trung học phổ thông, cao đẳng hay đại học trở lên, nhưng do Việt Nam không có dữ liệu thống kê cấp tỉnh về tỉ lệ này nên NCS miễn cưỡng dựa vào tỉ lệ dân số từ 15 tuổi trở lên biết chữ để đo lường khả năng đọc và hiểu thông tin ngân sách.
Về phạm vi nghiên cứu: do dữ liệu thống kê không đầy đủ, 5 tỉnh đã bị loại khỏi mẫu nên nghiên cứu định lượng đã không bao quát được toàn bộ 63 tỉnh/thành Việt Nam như dự định ban đầu. Mặt khác, dữ liệu phục vụ nghiên cứu cũng chỉ có 1 năm (2017). Chúng ta biết rằng việc đưa dữ liệu của nhiều năm vào phân tích hồi quy theo chuỗi thời gian mang lại kết quả đáng tin cậy hơn. Nhưng do giới hạn về nguồn lực và thời gian nên hầu hết tác giả đều dùng dữ liệu của một năm, rất ít tác giả dùng dữ liệu của nhiều năm (như Cuadrado-Ballesteros (2014), Tejedo-Romero & de Araujo (2015) tận dụng chỉ số TI-Spain có sẵn). Trong nghiên cứu này, mặc dù chỉ số POBI đã có sẵn nhưng do BTAP đã có sự điều chỉnh đáng kể trong cách thức
đo lường cũng như công bố các thành phần của chỉ số POBI qua 3 năm 2017, 2018, 2019 nên NCS không thể sử dụng dữ liệu được đo lường và công bố theo cách thức khác nhau để tiến hành phân tích hồi quy theo chuỗi thời gian. Và trong 3 năm 2017, 2018, 2019, NCS quyết định chọn năm 2017 để nghiên cứu vì đây là năm đầu tiên Luật NSNN 2015 và Thông tư 343/2016/TT-BTC chính thức có hiệu lực, rất thích hợp để khám phá các nguyên nhân dẫn đến sự khác biệt trong việc công khai ngân sách bắt buộc cũng như tự nguyện trên website giữa các địa phương.
Về cỡ mẫu nghiên cứu: Theo kinh nghiệm, cỡ mẫu phân tích MLR nên lớn hơn 50+8p (p là số biến độc lập). Khi p>7, công thức này hơi quá khắt khe vì đòi hỏi cỡ mẫu lớn hơn mức cần thiết (Green, 1991). Trong nghiên cứu này, cỡ mẫu nên lớn hơn 50+8*11=138. Nhưng cỡ mẫu thực tế chỉ có 58 nhỏ hơn nhiều so với cỡ mẫu khuyến nghị. Tổng quan nghiên cứu đã chỉ ra không ít nghiên cứu cũng mắc phải tình trạng này như Ingram (1984), Laswad et al. (2005), Caba Pérez et al. (2008), Caamaño-Alegre et al. (2013), Alcaraz-Quiles et al. (2015) với cỡ mẫu lần lượt 50, 60, 65, 33, 55. Việc các nghiên cứu nêu trên được công bố trên các tạp chí uy tín (xếp hạng Q1, Q2) cho thấy hạn chế về cỡ mẫu khi nghiên cứu ở cấp vĩ mô vẫn có thể chấp nhận. Hơn nữa, kết quả hồi quy trong nghiên cứu này đã tạo ra các mô hình có hệ số xác định, hệ số hồi quy có ý nghĩa thống kê và các giả định của mô hình hồi quy đều thỏa mãn. Điều này cho thấy ảnh hưởng của cỡ mẫu đến kết quả hồi quy không đáng kể.
Về mức độ giải thích của mô hình: các nhân tố được giữ lại trong mô hình, gồm
các nhân tố quản trị (DIP, AGE), các nhân tố tài chính (OURE, SUDE) và các nhân tố KT-XH (GRDP, NEWS, INTE), chỉ giải thích được một phần (22-27%) cho sự khác biệt về mức độ minh bạch ngân sách (bắt buộc, tự nguyện và tổng thể) trên website của chính quyền cấp tỉnh Việt Nam. Phần còn lại (73-78%) là do sự tác động của các nhân tố khác. Các nhân tố này có thể liên quan đến khả năng tạo lập, công khai thông tin của CQĐP (ví dụ như mức độ ưu tiên cho việc công khai, nguồn tài chính phân bổ cho việc công khai, năng lực ứng dụng CNTT, năng lực cán bộ, công chức), và cũng có thể liên quan đến sự giám sát, kiểm tra của các cơ quan
chức năng đối với hoạt động công khai thông tin trên website (ví dụ như trình độ, năng lực của người đại diện), theo đề nghị của chuyên gia.