8. Kết cấu luận án
2.3. CHỈ SỐ ĐỔI MỚI
2.3.2. Phƣơng pháp xây dựng chỉ số tổng hợp
Theo OECD: Để xây dựng một chỉ số tổng hợp cần tiến hành theo 10 bƣớc với các yêu cầu chi tiết nhƣ bảng 2.2.
Bảng 2.2 Tổng quan các bƣớc xây dựng một chỉ số tổng hợp
TT Bƣớc Yêu cầu
1 Khung lý thuyết
Cung cấp cơ sở để lựa chọn, kết hợp các biến số tạo thành một chỉ số tổng hợp có ý nghĩa theo nguyên tắc phù hợp với mục đích (trong bƣớc này sẽ có sự tham gia của các chuyên gia và các bên liên quan)
• Hiểu rõ về khái niệm của các hiện tƣợng đa chiều đang đƣợc nghiên cứu. • Cấu trúc các nhóm nhỏ khác nhau của hiện tƣợng này (nếu cần).
• Đƣa ra một danh sách các tiêu chí lựa chọn cho các biến cơ bản, ví dụ nhƣ đầu vào, đầu ra, quá trình.
2 Lựa chọn dữ liệu
Nên dựa trên sự chính xác, độ tin cậy, độ bao phủ của quốc gia, và sự liên quan của các chỉ số với hiện tƣợng đƣợc nghiên cứu và đo lƣờng và mối quan hệ giữa chúng với nhau. Việc sử dụng các biến số đại diện nên đƣợc xem xét khi khan hiếm dữ liệu (bƣớc này
• Kiểm tra chất lƣợng của các chỉ số có sẵn.
• Thảo luận về những điểm mạnh và điểm yếu của mỗi chỉ số đƣợc lựa chọn.
• Tạo bảng tóm tắt về đặc điểm dữ liệu, ví dụ: tính sẵn có (về địa điểm, thời gian), nguồn, loại (cứng, mềm hoặc nhập, xuất, quy trình xử lý).
sẽ có sự tham gia của các chuyên gia và bên liên quan).
3 Xử lý dữ liệu bị thiếu Đây là một bƣớc cần thiết để cung cấp một tập hợp dữ liệu hoàn chỉnh (ví dụ bằng một hoặc nhiều phép tính). • Ƣớc lƣợng các giá trị còn thiếu. • Cung cấp thƣớc đo về độ tin cậy của mỗi giá trị quy định, để đánh giá tác động của sự gắn kết lên các kết quả chỉ số tổng hợp.
• Thảo luận về sự có mặt của các biến số lạ trong bộ dữ liệu.
4 Phân tích đa biến
Bƣớc này nên đƣợc sử dụng để nghiên cứu cấu trúc tổng thể của bộ dữ liệu, đánh giá sự phù hợp của nó và hƣớng dẫn lựa chọn phƣơng pháp luận tiếp theo (ví dụ nhƣ trọng số, tập hợp).
• Kiểm tra cấu trúc bên dƣới của dữ liệu theo hai chiều chính, cụ thể là các chỉ số và khu vực (bằng các phƣơng pháp đa lƣợng thích hợp, ví dụ, phân tích thành phần chính, phân tích cụm). • Xác định các nhóm chỉ số hoặc nhóm các khu vực có thống kê tƣơng tự và giải thích các kết quả.
• So sánh cấu trúc đƣợc thống kê của bộ dữ liệu với khung lý thuyết và thảo luận về những khác biệt có thể xảy ra.
5 Chuẩn hoá
Bƣớc này nên đƣợc thực hiện để biểu diễn các biến số theo một tiêu chuẩn đã định sẵn.
• Lựa chọn một quy trình thông dụng nhất phù hợp nhất, hài hòa giữa khung lý thuyết và các thuộc tính dữ liệu. • Thảo luận về sự có mặt của các giá trị bất thƣờng trong bộ dữ liệu vì chúng có thể trở thành các giá trị chuẩn không mong đợi.
• Điều chỉnh quy mô, nếu cần.
cao, nếu cần.
6 Trọng số và tập hợp
Nên đƣợc thực hiện theo các tiêu chí của khung lý thuyết cơ bản.
• Lựa chọn các quy trình tổng hợp và trọng số phù hợp, hài hòa giữa khung lý thuyết và các thuộc tính dữ liệu. • Thảo luận xem cần phải tính đến vấn đề tƣơng quan giữa các chỉ số.
• Thảo luận xem có nên cho phép bù trừ giữa các chỉ tiêu hay không.
7 Phân tích độ nhạy và khả
năng thay đổi
Nên đƣợc thực hiện để đánh giá chất lƣợng của chỉ số tổng hợp về mặt kế hoạch, có giả mạo dữ liệu bị thiếu hay không, lựa chọn trọng số, phƣơng pháp tổng hợp.
• Xem xét cách tiếp cận đa mô hình để xây dựng chỉ số tổng hợp, và các phƣơng án thay thế lựa chọn các chỉ số cơ bản.
• Xác định tất cả các nguồn có khả năng thay đổi trong quá trình xây dựng các chỉ số tổng hợp và đi k m với điểm tổng hợp và xếp hạng có nêu rõ giới hạn thay đổi.
• Tiến hành phân tích độ nhạy của suy luận (các giả định) và xác định những nguồn có khả năng thay đổi có ảnh hƣởng nhiều hơn đến điểm số và/ hoặc cấp bậc.
8 Quay lại dữ liệu
Bƣớc này cần thiết để đƣa ra những định hƣớng rõ ràng và đúng đắn. Tính minh bạch là nguyên tắc của việc phân tích và hoạch định chính sách tốt.
• Mô tả hoạt động của một quốc gia/ khu vực/ vùng lãnh thổ ở mức thông báo những yếu tố nào đang thúc đẩy các kết quả chỉ số tổng hợp.
• Kiểm tra mối tƣơng quan và mối quan hệ nhân quả (nếu có thể).
hợp có bị chi phối bởi một vài chỉ số khác và giải thích tầm quan trọng tƣơng đối của các tiểu hợp phần của chỉ số tổng hợp.
9 Liên kết với các chỉ số khác
Bƣớc này nên đƣợc thực hiện để hiểu rõ sự tƣơng quan giữa các chỉ số tổng hợp với các chỉ số hiện tại cũng nhƣ để xác định mối liên kết thông qua phƣơng pháp hồi quy.
• Tƣơng quan chỉ số tổng hợp với các biện pháp liên quan khác, có tính đến các kết quả phân tích độ nhạy.
• Phát triển các nguyên tắc định hƣớng dữ liệu dựa trên kết quả.
10 Trình bày kết quả
Hình thức trực quan hóa có thể ảnh hƣởng (hoặc giúp tăng cƣờng) khả năng diễn giải
• Xác định một bộ công cụ có thể trình bày chặt chẽ và rõ ràng cho các đối tƣợng mục tiêu.
• Chọn hình thức trực quan để truyền đạt nhiều thông tin nhất.
• Trình bày kết quả chỉ số tổng hợp một cách rõ ràng và chính xác.
Nguồn: Hand book on construsting composite indicators.