Anonymous participant – 2025-09-25 23:01:29
## Kinh tế, Quản trị “nói thế nào cũng khả thi”?
Gần đây có một bài viết cá nhân [https://www.facebook.com/share/p/16xcdCR2bR/ ] nêu quan điểm cá nhân về nghiên cứu trong Kinh tế, Quản trị. Tác giả bài viết là một tiến sĩ ngành Chemical Engineering, sau khi đọc **vài trăm bài Q1, Q2**, đã kết luận nghiên cứu ở các lĩnh vực này (trừ Tài chính) là “kỳ kỳ”, “có cảm giác “muốn bịa cũng được” ấy”.
Tôi thấy bài viết nhận được lượng tương tác lớn, và có nhiều bình luận đồng tình. Vì vậy, tôi muốn trao đổi làm rõ thêm một số điểm chính để cộng đồng có cái nhìn rõ hơn về ngành Kinh tế nói riêng, và các ngành khoa học xã hội nói chung.
Cần lưu ý rằng, tại Mỹ và một số nước, ngành Kinh tế, và một số ngành khoa học xã hội như Public Policy, Psychology, được xếp vào **nhóm STEM** [1,2,3], và được hưởng các quyền lợi tương ứng khi xét visa việc làm.
**I. Ý kiến đồng tình**
Cá nhân tôi đồng tình với tác giả về thực trạng có một cơ số bài và tác giả trong các ngành này, mặc dù Q1, Q2, nhưng cách thiết kế nghiên cứu, lập luận và đóng góp không có nhiều tính mới, mà theo như tác giả nói là “tôi đúc 1 năm 20 bài cũng khả thi”.
Tuy nhiên, cần nhấn mạnh rằng các dạng nghiên cứu với đóng góp hạn chế này không phải đa số (ít nhất là đối với nhóm tạp chí quốc tế Q1, Q2). Việc tác giả đọc tới **hàng trăm bài** mà vẫn thấy nó “kỳ kỳ” thì tôi nghĩ chỉ có thể là do nguồn đọc của bạn có vấn đề, hoặc là do khác chuyên ngành nên không hiểu, mà như tác giả tự nêu trong bài viết trước là “nông cạn nên không biết khó khăn ở chỗ nào”.
Thực chất, nhiều người ngành kỹ thuật cũng có những cái nhìn tương tự, chứ không chỉ nguyên tác giả ở bài post trước, nên tôi cũng thông cảm và cảm ơn tác giả đã nêu lên vấn đề này để tôi có dịp được trao đổi rõ hơn với những người ngoài ngành.
**II. Ý kiến phản biện**
**1. Economics là STEM?** Mặc dù nghe có vẻ bất ngờ, nhưng đóng góp của các ngành Kinh tế, Quản trị, Marketing, Chính trị học vào các Phương Pháp Định Lượng là rất nhiều nhé. Những tiến bộ lớn về causal inference, từ IV cho đến synthetic control, đều bắt nguồn từ kinh tế học. Những kết quả này có ứng dụng ở bên ngành kỹ thuật là Machine Learning rất nhiều nhé.
Ví dụ tên tuổi của Joshua Angrist (Nobel Laureate), Guido Imbens, Alberto Abadie… thường xuyên được trích dẫn trong các paper ngành Statistics, ML. Ngoài ra mình cũng thấy gần đây có các công trình bên Management, và Marketing cũng có những đóng góp lớn tương tự (có thể check trong các tạp chí top Journals như FT-50).
**2. Reproducibility?** Tác giả nói rằng ngành kỹ thuật có “reproducibility”, còn KHXH thì không. Tuy nhiên, cần lưu ý rằng reproducibility không hề vắng bóng trong Kinh tế, Quản trị. Marketing và các ngành khoa học xã hội. Ngày càng nhiều tạp chí hàng đầu, chẳng hạn Quarterly Journal of Economics, Management Science, Marketing Science American Journal of Political Science, đều yêu cầu công bố data và code để có thể reproduce kết quả (và còn nhiều journals khác nữa).
Một fact là Joshua Angrist (Nobel Laureate), theo quan điểm cá nhân, cho rằng Econometrics phải xử lý các vấn đề nan giải tương đương, hoặc thậm chí có phần khó hơn Data Science: “Econometrics, in my view, deals with kind of harder class of problems” [4; ở đoạn 0:39]. -> Tóm lại, mỗi ngành đều có những cái khó riêng.
**3. Cứ có data analysis là đáng tin? **Tác giả ở post trước nói rằng tin tưởng vào Tài chính hơn so với các ngành khác, vá đánh giá cao hơn do có data analysis và nhiều các phương trình toán. Tuy nhiên cần lưu ý là: ngành nào, kể cả Tài chính, nếu đã muốn thì cũng có thể manipulate data, torture data, vv… để làm sai lệch kết quả theo ý muốn chủ quan. Điều này nhấn mạnh rằng, không phải cứ nhìn cái “mã bên ngoài” là có data analysis, rồi phương trình toán phức tạp là cho rằng là khoa học xịn, còn các ngành khác thì không.
Thậm chí, trong chính ngành Chemistry của tác giả, và tác giả cho rằng có “nhiều cái thuộc phạm trù đúng/sai”, có thể reproduce được, thì cũng có rất nhiều retractions [4] do con người cố tình làm sai lệch kết quả. Như vậy thì về bản chất là do con người, không phải do cái ngành nó “kỳ kỳ”.
Tổng kết lại:
(1) Economics và một vài ngành KHXH khác thuộc nhóm STEM tại Mỹ, với kiến thức định lượng phức tạp và đồ sộ, không phải “muốn nói gì thì nói” ;
(2) Yêu cầu về reproducibility là có ở các ngành Kinh tế, Quản trị, Marketing, vv…
(3) Không phải cứ data analysis đáng tin cậy, nếu muốn vẫn có thể manipulate được.
Cuối cùng, mình xin phép cap lại một số bình luận giải thích vấn đề mà mình thấy khá hay ở tus trước.
Hy vọng những trao đổi trên giúp mọi người phần nào hiểu hơn về Kinh tế và các ngành liên quan. Nếu ai có bổ sung gì về ngành thì có thể comment bên dưới, mình sẽ update vào bài ạ.
[1] [[[https://www.cmu.edu/news/stories/archives/2019/march/economics-program-designated-stem.html](https://www.cmu.edu/news/stories/archives/2019/march/economics-program-designated-stem.html)](https://www.cmu.edu/news/stories/archives/2019/march/economics-program-designated-stem.html)](https://www.cmu.edu/news/stories/archives/2019/march/economics-program-designated-stem.html)
[2] [[[https://econ.washington.edu/stem-designation-ba-and-bs-economics](https://econ.washington.edu/stem-designation-ba-and-bs-economics)](https://econ.washington.edu/stem-designation-ba-and-bs-economics)](https://econ.washington.edu/stem-designation-ba-and-bs-economics)
[3] [[[https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/00220485.2022.2075508](https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/00220485.2022.2075508)](https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/00220485.2022.2075508)](https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/00220485.2022.2075508)
[4] [[[https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0044118](https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0044118)](https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371%2Fjournal.pone.0044118)](https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371%2Fjournal.pone.0044118)
Shared link: https://www.cmu.edu/news/stories/archives/2019/march/economics-program-designated-stem.html
Statistics:
Likes: 149, Shares: 23, Comments: 4
Like Reactions: 123, Haha Reactions: 1, Wow Reactions: 0, Love Reactions: 24, Sad Reactions: 0, Angry Reactions: 0
.png)