Nguồn: theo Hulme, 2000, p.81
Nhóm đại diện Kết quả “đầu ra”
Nhóm đại diện
Biến chương trình
Kết quả “đầu ra”
Quá trình trung gian
Quá trình trung gian Thay đổi hành vi và thực tiễn qua thời gian
Sự khác biệt do đầu ra do tác động
Hành vi và thực tiễn theo thời gian
- X là những đặc điểm được quan sát khác của hộ gia đình.
- ε là mức giới hạn sai số thể hiện những đặc điểm không được quan sát cũng
có ảnh hưởng đến Y.
Ta có hiệu quả bình qn của chương trình sẽ được trình bày như sau:
D = E - E (3.2)
Sự khác biệt thu nhập trung bình giữa hai nhóm tham gia và và không tham gia được thể hiện ở đẳng thức thức 3.2. Tuy nhiên vấn đề là ở chỗ là tình hình của các nhóm tham gia và nhóm khơng tham gia trước khi có chương trình TCVM, nên sự khác biệt dự tính giữa các nhóm này khơng phải hồn tồn là kết quả của chương trình TCVM. Nếu trong đẳng thức 3.2, ta cộng và trừ thêm kết quả dự tính của nhóm khơng tham gia E thì ta được:
D = E - E + E - E (3.3)
=> D = ATE + E - E (3.4)
=> D = ATE + B (3.5)
Trong đó:
- ATE là hiệu quả can thiệp bình quân E - E , thể hiện mức tăng bình qn thu nhập giữa hai nhóm hộ trong trường hợp các nhóm hộ khơng tham gia vào chương trình.
- Giới hạn B, E - E , là phạm vi sai số lựa chọn phát sinh khi sử dụng D làm số ước tính ATE. Tuy nhiên do không biết trước E nên ta khơng thể ước tính được sai số lựa chọn. Vì vậy, nếu khơng biết được mức độ sai số lựa chọn trong D thì ta sẽ khơng bao giờ biết được sự sai
Như vậy, mục tiêu cơ bản nhất trong đánh giá tác động là loại bỏ tác động sai số tác động B hoặc tìm cách nào đó để tính được yếu tố này. Tác động sai số sẽ là nhỏ nhất khi giữa hai nhóm hồn tồn giống nhau, đều này khó có thể xảy ra trên thực nghiệm, vì vậy người ta tìm cách cho chung tương đồng nhất có thể. Thành cơng của chương trình đánh giá tác động phụ thuộc vào xác định được nhóm phản thực tính tương đồng cao với tham gia hay khơng, đều này có thể thực hiện bằng cách kiểm sốt tình huống phản thực của nhóm can thiệp, tạo một nhóm mẫu thơng qua thiết kế thống kê hoặc chỉnh sửa phương thức chọn đối tượng của chương trình để loại bỏ những khác biệt có thể có giữa các nhóm can thiệp và không can thiệp trước khi so sánh kết quả giữa hai nhóm (Khandker et al., 2010).
Trong thực tiễn nghiên cứu ta có thể sử dụng một số phương pháp khác nhau trong lý thuyết đánh giá tác động để giải quyết vấn đề cơ bản của đánh giá là thiếu tình huống phản thực. Mỗi một phương pháp này đều có những giả định riêng về khả năng sai số trong xét chọn đối tượng và tham gia chương trình, đồng thời các giả định cũng đóng vai trị quan trọng trong xây dựng mơ hình phù hợp để xác định được tác động của chương trình. Những phương pháp này gồm:
- Đánh giá ngẫu nhiên
- Phương pháp đối chiếu, đặc biệt là so sánh điểm xu hướng (PSM) - Phương pháp sai biệt kép (DID)
- Phương pháp biến công cụ (IV)
- Thiết kế gián đoạn hồi quy (RD) và phương pháp tuần tự - Tác động phân bổ
- Các phương thức cấu trúc và mơ hình khác
3.2 Phương pháp sai biệt kép
Sai biệt kép hay khác biệt trong khác biệt (DID) là phương pháp được sử dụng rộng rãi để đánh giá tác động chương trình được sử dụng trong thời gian gần đây
(Khandker et al.,2010). Phương pháp DID giả định có tồn tại sự khơng đồng nhất không được quan sát trong tình trạng tham gia, nhưng yếu tố này không đổi theo thời gian. Bằng cách sử dụng dữ liệu về quan sát đối tượng trong dài hạn (trước và sau có sự can thiệp của chương trình), ta có thể tính tốn sai biệt trong thành phần cố định này. Quan sát đồ thị dưới đây sẽ cho ta thấy cái nhìn rõ hơn về phương pháp này:
Nguồn: Khandker et al. (2010)