CHƯƠNG 3 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.1.2. Nhận xét phương pháp PSM
Ưu điểm (cũng như nhược điểm) chính của phương pháp PSM phụ thuộc vào mức độ ảnh hưởng đến tình trạng tham gia chương trình của các đặc tính được quan sát. Nếu sai số lựa chọn ở các thuộc tính khơng được quan sát không đáng kể thì PSM sẽ cho phép so sánh hiệu quả với các tính tốn ngẫu nhiên. Cịn nếu các biến tham gia khơng hồn chỉnh thì kết quả của PSM có thể khơng đáng tin cậy.
Một ưu điểm nữa của PSM là phương pháp này khơng nhất thiết địi hỏi phải điều ra ban đầu hay điều tra tổng thể, mặc dù nghiên cứu cắt ngang sau đó, các biến đồng thời được quan sát trong mơ hình logit về điểm xu hướng sẽ phải thỏa mãn giả định về độc lập có điều kiện bằng cách thể hiện được các thuộc tính được quan sát X không chịu ảnh hưởng của tình trạng tham gia chương trình. Trong trường hợp này, điều tra trước khi triển khai chương trình sẽ có lợi hơn vì bao qt được các biến X được quan sát khơng phụ thuộc vào tình trạng tham gia.
PSM cũng là một phương pháp bán tham số tạo ra ít hạn chế về loại hình hàm số trong mơ hình can thiệp, cũng như có ít giả định hơn về mức phân bổ giới hạn sai số. Tuy các quan sát bị loại bỏ để đạt được vùng hỗ trợ chung nhưng PSM lại làm tăng khả năng so sánh hợp lý giữa các đơn vị can thiệp và đối chứng tương ứng, nhờ đó giảm sai số trong tác động chương trình. Tuy vậy, kết quả này chỉ đúng khi vùng hỗ trợ chung lớn; cần có đủ dữ liệu về nhóm khơng tham gia để bảo đảm có được một mẫu đủ lớn để chọn cặp đối xứng. Sai số cũng có thể xuất phát từ việc loại bỏ các quan sát ở nhóm khơng tham gia vay vốn có những khác biệt hệ thống đối với các đối tượng còn lại; vấn đề này cũng có thể được khắc phục bằng cách thu thập dữ liệu trên mẫu không tham gia lớn, trong đó có đủ mức biến thiên để đạt được mẫu đại diện. Mặt khác, bằng khảo sát các thuộc tính của mẫu khơng tham gia đã loại bỏ cũng giúp hoàn thiện được cơ sở lý giải hiệu quả can thiệp.