Xem Nhiều 2/2023 #️ Đánh Giá Định Lượng Kết Quả Nghiên Cứu Khoa Học # Top 5 Trend | Sansangdethanhcong.com

Xem Nhiều 2/2023 # Đánh Giá Định Lượng Kết Quả Nghiên Cứu Khoa Học # Top 5 Trend

Cập nhật thông tin chi tiết về Đánh Giá Định Lượng Kết Quả Nghiên Cứu Khoa Học mới nhất trên website Sansangdethanhcong.com. Hy vọng nội dung bài viết sẽ đáp ứng được nhu cầu của bạn, chúng tôi sẽ thường xuyên cập nhật mới nội dung để bạn nhận được thông tin nhanh chóng và chính xác nhất.

12/03/2019

1. Giới thiệu

Ở các nước công nghiệp tiên tiến, nghiên cứu phát triển thường chiếm tỷ lệ khoảng hai phần ba toàn bộ hoạt động và kinh phí nghiên cứu, là loại hình nghiên cứu chủ yếu của các doanh nghiệp và thường có tỷ lệ cao nhất ở các viện nghiên cứu. Trong khi đó nghiên cứu cơ bản và nghiên cứu ứng dụng là các loại hình chủ yếu của đại học và có tỷ lệ cao ở các viện nghiên cứu [5]. Nghiên cứu phát triển ở ta có tỷ lệ còn thấp do phần lớn các doanh nghiệp chưa đầu tư cho nghiên cứu khoa học và công nghệ, và sâu xa hơn do ta hầu như chưa có công nghiệp chế tạo. Bài viết này trao đổi việc đánh giá định lượng kết quả nghiên cứu khoa học và công nghệ- một vấn đề gần đây được đề cập nhiều, cả trong và ngoài nước.

Kết quả nghiên cứu cơ bản và ứng dụng của một cá nhân, một đại học hay viện nghiên cứu, … được đánh giá bởi số lượng ấn phẩm và chất lượng của chúng. Số lượng các ấn phẩm khoa học có thể đếm được khá dễ, nhưng đánh giá chất lượng của chúng lại không đơn giản. Có hai phương pháp làm việc này, một là đánh giá chủ quan qua một hệ thống bình duyệt bởi con người (peer review), và hai là đánh giá khách quan dựa trên các độ đo được tính toán tự động. Đánh giá chủ quan bởi hệ thống bình duyệt của con người, còn gọi đánh giá định tính, có thể cho phân tích sâu và xác đáng nhưng tốn kém tiền bạc, cần nhiều thời gian, và phụ thuộc nhiều vào chủ quan và hiểu biết của người đánh giá. Đánh giá khách quan, còn gọi đánh giá định lượng, dựa trên các độ đo (metrics) xác định từ các nguồn dữ liệu khoa học, được thực hiện tự động nên nhanh và rẻ, cung cấp những thông tin hữu ích, nhưng cũng dễ bị hiểu chưa chính xác và giải thích chưa thích hợp.

Ba độ đo đánh giá định lượng đang được dùng phổ biến gồm chỉ số trích dẫn (citation index) cho các ấn phẩm khoa học, hệ số ảnh hưởng (impact factor) cho các tạp chí, và gần đây là chỉ số H (h-index) cho các nhà khoa học. Cần chú ý là chỉ gần đây các độ đo này mới có thể tính được tự động do tiến bộ của công nghệ thông tin, đặc biệt là Web. Thêm nữa, cả hệ số ảnh hưởng và chỉ số H đều được định nghĩa dựa trên chỉ số trích dẫn (citation-based metrics), do đó mang theo mọi hay dở của chỉ số trích dẫn. Việc hiểu rõ những điểm hay và hạn chế của các độ đo định lượng đang được bàn luận nhiều trên báo chí khoa học quốc tế, được quan tâm trong giới khoa học ở nhiều nước. Hiện nay nhiều tổ chức và quốc gia có xu hướng dùng các phương pháp đánh giá định lượng, khách quan để bổ sung hoặc là cách thông dụng thay cho đánh giá định tính, chủ quan.

Bài báo này giới thiệu ba độ đo tiêu biểu kể trên, cung cấp các thông tin chọn lọc quan trọng để hiểu chúng, nhấn mạnh những đặc điểm cần chú ý và nêu một số ý kiến bàn luận.

2. Về các độ đo

2.1. Chỉ số trích dẫn

Chỉ số trích dẫn (citation index) của một ấn phẩm, do Eugene Garfield đề xuất năm 1955, là số lần ấn phẩm này được trích dẫn, được tham khảo trong tất cả các ấn phẩm khác [7]. Từ đó đến nay, chỉ số trích dẫn đã được dùng làm một độ đo quan trọng để đánh giá các công trình nghiên cứu, là cơ sở để định nghĩa các độ đo khác cho các tạp chí và nhà khoa học. Câu hỏi có thể làm ta ngạc nhiên là tại sao một chỉ số đơn giản như vậy lại được dùng rộng rãi cho đến nay để đo chất lượng và giá trị các công trình khoa học? Có thể nói chỉ số trích dẫn được “tin dùng” do dựa trên một giả định được thừa nhận rộng rãi, là các nhà khoa học có ảnh hưởng hơn, các công trình quan trọng và có giá trị sử dụng hơn thường được trích dẫn nhiều hơn. Nói nôm na, chỉ số trích dẫn đo mức độ “hữu xạ tự nhiên hương” của các ấnphẩm.

Đặc điểm đáng chú ý nhất là chỉ số trích dẫn chỉ có ý nghĩa so sánh trong từng ngành khoa học.

Điều đã biết này được khảo sát định lượng qua thống kê số lần trích dẫn trung bình của các bài báo trong các ngành khoa học. Theo [1], các bài báo trong các ngành khoa học về sự sống (life sciences, như sinh học phân tử và tế bào, y sinh học) có trung bình khoảng 6 trích dẫn, trong vật lý và hóa học khoảng 3 trích dẫn, trong toán học, tin học và khoa học xã hội khoảng 1 trích dẫn (hình vẽ). Theo các số liệu thống kê trên − để có một định ý và giả sử số trích dẫn trong các ngành tăng một cách tuyến tính− trong một chừng mực nào đấy có thể xem bài báo ngành toán có trích dẫn mười lần là được trích dẫn nhiều trong ngành này như một bài trong ngành vật lý được trích dẫn khoảng ba chục lần hay một bài trong ngành khoa học sự sống được trích dẫn khoảng sáu chục lần.

Đặc điểm quan trọng thứ hai cần biết rõ là các chỉ số trích dẫn tính được từ các nguồn khác nhau thường khác nhau và có sai số.

Sau khi nêu khái niệm chỉ số trích dẫn, Garfild xây dựng Viện Khoa học Thông tin ISI (Institute for Scientific Information)−gần đây sát nhập vào tập đoàn Thomson Reuters − và thiết lập các cơ sở dữ liệu ISI, trong đó tiêu biểu là:

Cơ sở dữ liệu Chỉ số Trích dẫn Khoa học SCI (Science Citation Index), từ 1964, hiện có 3773 tạp chí của 100 ngành và cơ sở dữ liệu SCIE (SCI mở rộng, Science Citation Inex Expanded) với 8207 tạp chí của 150 ngành;

Cơ sở dữ liệu Chỉ số Trích dẫn Khoa học Xã hội SSCI (Social Sciences Citation Index), từ 1973, hiện có 2697 tạp chí và 3500 công trình của 50 ngành;

Cơ sở dữ liệu Chỉ số Trích dẫn Nghệ thuật và Nhân văn A&HCI (Arts & Humanities Citation Inde), từ 1978, hiện có 1470 tạp chí và 6000 công trình khác.

Ngoài ra, cũng cần kể đến cơ sở dữ liệu Chỉ số Trích dẫn Tuyển tập Hội nghị CPCI (Conference Proceedings Citation Index) chứa thông tin của hơn 110,000 tuyển tập hội nghị kể từ năm 1990 của 256 ngành thuộc về khoa học tự nhiên và khoa học xã hội nhân văn (chú ý là uy tín của các tạp chí ISI và hội nghị ISI khác nhau đáng kể). Các cơ sở dữ liệu ISI tuyển chọn các tạp chí ảnh hưởng nhất của các ngành. Từ 1997, bảy cơ sở dữ liệu ISI được chuyển lên mạng dưới tên Web of Science (http://isiwebofknowledge.com).

Quãng trên dưới mười năm trở lại đây, Web đã cho ra đời hơn 100 cơ sở dữ liệu và công cụ cho phép tìm kiếm chỉ số trích dẫn, như arXiv, CiteSeer, ScienceDirect, SciFinder Scholar, PubMed, … Trong số này, Scopus của Elsevier (http://info.scopus.com, từ 2004) và Google Scholar của Google (http://scholar.google.com, từ 2005) cùng với Web of Science đang là ba hệ phổ biến nhất [3]. Scopus chứa thông tin của 16.500 tạp chí, 600 ấn phẩm nghề nghiệp, 350 loạt sách chuyên khảo, khoảng 3,6 triệu bài báo từ hội nghị. Google Scholar chứa thông tin của hầu hết các tạp chí có thẩm định của các nhà xuất bản lớn tại châu Mỹ và châu Âu, các báo cáo kỹ thuật, luận văn, sách và nhiều loại tài liệu khác (Google Scholar không công bố danh sách các tạp chí của mình).

Cần lưu ý là chỉ số trích dẫn của mỗi ấn phẩm khoa học tính từ các nguồn kể trên thường khác nhau vì chúng có số lượng tạp chí, kỷ yếu hội nghị, … khác nhau. Một thí dụ là cuốn sách Quantum Computation and Quantum Information của M. Nielsen và I. Chuang (xuất bản năm 2000, Cambridge University Press). Tính đến năm 2007, từ Web of Science cuốn sách này được trính dẫn hơn 2800 lần, nhưng từ Scopus số trích dẫn là 3150, và từ Google Scholar có 4300 trích dẫn [14]. Một khảo sát khác phân tích chỉ số ảnh hưởng của 328 bài báo từ ba tạp chí y học hàng đầu trong thời gian 6 tháng của mười năm về trước [11]. Các tác giả chỉ ra số lượng trích dẫn của các bài báo này từ ba nguồn kể trên là rất khác nhau: từ Web of Science có 68.088 trích dẫn, từ Scopus có 82.076 trích dẫn và từ Google Scholar có 83.538 trích dẫn (gấp 1.226 lần so với Web of Science).

Có hai độ đo cơ bản về chất lượng của các công cụ tìm kiếm là độ chính xác (precision) và khả năng tìm hết (recall). Độ chính xác là tỷ lệ của số tài liệu tìm được và tìm đúng trên số tài liệu tìm được, còn khả năng tìm hết là tỷ lệ của số tài liệu tìm được và tìm đúng trên toàn bộ số tài liệu cần tìm. Các công cụ tìm kiếm hiện nay cho kết quả của hai độ đo này chưa cao. Trong việc tính hệ số trích dẫn, độ chính xác thấp chủ yếu do các hệ tìm kiếm tự động hiện chưa phân biệt được các tác giả có tên trùng nhau hay giống nhau, và khả năng tìm hết của các hệ còn thấp chủ yếu do các cơ sở dữ liệu hiện nay không có được tất cả các ấn phẩm có trích dẫn đến bài báo đang xem xét.

Độ chính xác khi tìm chỉ số trích dẫn của các tác giả có tên phổ biến nói chung thấp hơn của các tác giả có tên ít gặp. Thí dụ khi tìm trên Google Scholar tổng số bài được trích dẫn của tác giả Nguyễn Anh Tuấn, ta gõ tên “Nguyen Anh Tuan” và hệ tìm được 100 bài báo có trích dẫn. Thường thì không phải tất cả 100 bài này đều của Nguyễn Anh Tuấn. Giả sử trong số 100 này chỉ đích thực có 60 trong số tất cả 80 bài có trích dẫn của Nguyễn Anh Tuấn, và trong số 40 bài còn lại có 5 bài của tác giả Nguyễn Ánh Tuấn, 35 bài của tác giả Nguyễn Anh Tuân. Khi này, độ chính xác về trích dẫn của Nguyễn Anh Tuấn do hệ tìm được là 60/100 = 0.6 và khả năng tìm hết là 60/80 = 0.75. Khi tìm trên Google Scholar chẳng hạn cho tác giả Khuất Phương Trưởng (Khuat Phuong Truong), độ chính xác thường sẽ cao hơn.

2.2. Hệ số ảnh hưởng của tạp chí

Hệ số ảnh hưởng (impact factor, viết tắt IF) của một tạp chí được định nghĩa, thừa nhận và dùng rộng rãi lâu nay. Hệ số này của một tạp chí thay đổi theo từng năm, và hệ số ảnh hưởng của một tạp chí T trong năm N được tính bằng tỷ số A/B, trong đó A là tổng số lần trích dẫn, tính trong tất cả các ấn phẩm của năm N, đến các bài đăng trên T trong hai năm liên tiếp ngay trước N, và B là tổng số các bài đăng trên T trong hai năm này. Nếu trong hai năm 2007 và 2008 tạp chí T đăng tất cả 100 bài báo, và có 250 lần các bài trong số 100 bài này của T được trích dẫn trong tất cả các bài ở các tạp chí, hội nghị, … của năm 2009, thì hệ số ảnh hưởng của T trong năm 2009 sẽ là 250/100 = 2,5. Tạp chí Physical Review Letters có IF năm 2009 là 7,180 có nghĩa là về trung bình mỗi bài báo của tạp chí này công bố năm 2007 và 2008 được trích dẫn 7,180 lần trong năm 2009. Người ta thường chỉ nói hệ số ảnh hưởng của một tạp chí và không nêu cụ thể một năm nào đấy. Nhưng thực ra hệ số này có thể thay đổi rất nhiều theo thời gian, thí dụ tạp chí Bioinformatics có IF theo ISI là 4,328 vào năm 2008, 4,894 năm 2007, 5.742 năm 2004, 6.701 năm 2003, 4.615 năm 2002, và 3.421 năm 2001.

Hệ số ảnh hưởng của tạp chí được dùng cho nhiều mục đích, như cho biết uy tín và sự phát triển của tạp chí, nhà khoa học chọn tạp chí gửi bài, nhà quản lý dùng để đánh giá hiệu quả nghiên cứu của các nhà khoa học, như cơ sở để xét biên chế, giải thưởng, cấp duyệt kinh phí. Hệ số ảnh hưởng của tạp chí còn được dùng để đánh giá các khoa, trường và viện nghiên cứu, đo hiệu quả khoa học của các quốc gia.

Điều đầu tiên cần biết rõ là hệ số ảnh hưởng của tạp chí cũng khác nhau giữa các ngành. Chẳng hạn theo JCR (Journal Citation Reports) của Web of Science, vào năm 2008 tạp chí của ngành y có IF cao nhất là 74,575 (CA: A Cancer Journal for Clinicians của Hội Ung thư Mỹ), IF thứ nhì là 50,017 (The New England Journal of Medicine), … và IF thứ 100 cũng là 3,733 (Epilepsia, xếp thứ 739 trong toàn bộ tạp chí của JCR). Trong ngành toán lý thuyết, tạp chí có IF cao nhất là 3,806 (Communications on Pure and Applied Mathematics, xếp thứ 711 trong JCR), thứ nhì là 3,5 (Bulletin of the American Mathematical Society, xếp thứ 851 trong JCR), … và thứ 100 là 0,584 (Monatshefte Fur Mathematik, xếp thứ 5248 trong JCR). Có sự khác biệt này là điều dễ hiểu, vì hệ số ảnh hưởng của tạp chí được tính dựa trên chỉ số trích dẫn của các bài báo của tạp chí, và như đã phân tích ở phần trên, chính sự khác biệt của “văn hóa ngành” đã tạo ra số trích dẫn rất khác nhau này.

Trong [2], các tác giả khảo sát sự khác nhau của hệ số ảnh hưởng của tạp chí theo thời gian và giá trị IF trung bình của tạp chí trong các ngành. Hình bên trích từ [2] cho thấy hệ số ảnh hưởng trung bình của các tạp chí trong ngành sinh học phân tử và tế bào là 4,763, trong y học là 2,896, trong hóa học là 2,61, trong vật lý là 1,912, trong tin học và toán học tương ứng là 0,631 và 0,566. Một cách giải thích nôm na có thể chấp nhận trong một chừng mực nào đấy về những con số này là−giả sử IF tăng tuyến tính trong các ngành− một tạp chí có IF khoảng 9,5 trong ngành sinh học phân tử và tế bào có ảnh hưởng ở ngành này quãng như ảnh hưởng của một tạp chí có IF 6 trong ngành y (truyền thống), một tạp chí có IF 4 trong ngành vật lý hay một tạp chí có IF quãng 1,2 trong ngành toán và tin học. 

Mặc dù được dùng rộng rãi lâu nay, cách tính hệ số ảnh hưởng của tạp chí có một số hạn chế [6], [14], tiêu biểu là:

Hệ số ảnh hưởng của một tạp chí chỉ cho ta giá trị trung bình về ảnh hưởng của các bài báo trong tạp chí đó. Giá trị trung bình này thường bị ảnh hưởng rất nhiều bởi một số ít bài có trích dẫn cao (như các bài đánh giá tổng quan) hoặc bởi quá nhiều bài không có hoặc có trích dẫn thấp. Một nghiên cứu gần đây chỉ ra rằng trong công thức tính hệ số ảnh hưởng IF, nếu các bài được xếp theo thứ tự của số trích dẫn, thì 15% bài báo đầu đóng góp 50% số trích dẫn, 50% bài đầu đóng góp 90% số trích dẫn, và các bài ở nhóm 50% đứng đầu có trích dẫn khoảng 10 lần hơn các bài ở nhóm 50% đứng cuối. Rõ ràng, hệ số ảnh hưởng của một tạp chí không phản ánh chính xác được ảnh hưởng của từng bài cụ thể đăng trong tạp chí này.

Việc dùng trích dẫn trong thời gian 2 năm sau khi công bố (citation window) để tính IF là ngắn và sớm đối với một số ngành, tức công thức này chưa tính được hệ số ảnh hưởng thật của nhiều tạp chí (gần đây một vài hệ thống như JCR có đưa thêm vào hệ số ảnh hưởng tính trong thời gian 5 năm, ở đó hệ số ảnh hưởng của tạp chí trong một số ngành tăng lên và trong một số ngành giảm đi rõ rệt).

Hệ số ảnh hưởng này chưa tính được đến những bài của một tạp chí được dùng nhưng không được trích dẫn.

Hệ số ảnh hưởng của tạp chí biến động đáng kể từ năm này qua năm khác, biến động nhiều hơn ở các tạp chí nhỏ hơn (tuy hệ số ảnh hưởng hay được nói đến như một giá trị không đổi) [2]. Thí dụ tạp chí Bioinformatics kể trên có IF năm 2003 lớn gần gấp đôi IF năm 2001.

Chỉ một phần nhỏ các tạp chí tham gia vào việc tính hệ số ảnh hưởng. Có tất cả khoảng trên 100 nghìn tạp chí các loại trên đời và các ấn phẩm ở bất kỳ tạp chí nào trong chúng cũng đều phải trích dẫn, nhưng các hệ cơ sở dữ liệu của ISI, Scopus, … chỉ chứa khoảng 10-15 nghìn tạp chí hàng đầu của các ngành. Thêm nữa, các tạp chí không xuất bản bằng tiếng Anh hoặc tạp chí của các ngành “thiểu số” cũng ít khả năng nằm trong số này, và do vậy việc tính chỉ số trích dẫn và hệ số ảnh hưởng rõ ràng chưa toàn vẹn.

Chính Campbell, trưởng ban biên tập của tạp chí danh giá Nature, cũng cho rằng nên quan tâm đến chính giá trị của bài báo hơn là việc bài báo được đăng ở đâu [6].

2.3. Chỉ số H

Nếu chỉ số trích dẫn được dùng để “đo” các bài báo và hệ số ảnh hưởng “đo” các tạp chí, người ta còn muốn có những độ đo cho chính người làm nghiên cứu. Một cách là dựa trên số lượng các ấn phẩm và chất lượng của chúng qua chỉ số trích dẫn hoặc ảnh hưởng của nơi chúng được công bố. Một trong các độ đo là chỉ số H (h-index) đề nghị bởi nhà vật lý J.E. Hirsch vào năm 2005 [9], định nghĩa như sau: Một người có chỉ số H là N nếu đã xuất bản N bài báo có chỉ số trích dẫn ít nhất là N, và các bài còn lại có chỉ số trích dẫn nhiều nhất là N. Nếu một người công bố 40 bài báo, trong đó 9 bài có nhiều hơn 10 trích dẫn, 5 bài có 10 trích dẫn và 26 bài còn lại có ít hơn 10 trích dẫn, thì chỉ số H của người này là 10.

Ưu điểm cơ bản của chỉ số H là việc tính đến sự cân bằng giữa số lượng và chất lượng các công trình của người làm nghiên cứu, và tính toán đơn giản (như hệ QuadSearch dựa trên Google Scholar khá dễ dùng http://delab.csd.auth.gr/~lakritid/index.php?lan=1&s=2). Với những ưu điểm này, chỉ số H nhanh chóng được dùng phổ biến. Tuy nhiên, có những đặc điểm của chỉ số H cần được nhận biết rõ.

Chỉ số H dựa trên chỉ số trích dẫn, và do đó chịu ảnh hưởng của toàn bộ những hạn chế của chỉ số trích dẫn nêu ra ở phần trên. Trước hết do sự khác biệt về chỉ số trích dẫn ở các ngành, chỉ số H có ý nghĩa hơn với những người thuộc cùng một ngành và khi so sánh những người khác ngành cần chú ý đến sự khác biệt này. Thêm nữa cần chú ý rằng khi tính tự động chỉ số H, độ chính xác và khả năng tìm hết thường không cao. Do sự trùng tên họ của người châu Á khá phổ biến, những chỉ số H được tính ra (nếu không kiểm chứng kỹ) thường cao hơn giá trị thật.

Chỉ số H đánh giá thành quả một nhà khoa học nhưng không phân biệt được sự đóng góp khác nhau của các tác giả trong một công trình. Đây là một chuyện không đơn giản. Trong [16], các tác giả phân ra bốn cách viết thứ tự tên tác giả trong các ấn phẩm khoa học: Một là theo thứ tự đóng góp do các tác giả xác định (quence- determined credit); Hai là theo thứ tự chữ cái của tên khi các tác giả xem đóng góp mọi người như nhau (equal contribution norm); Ba là theo thứ tự “đầu-cuối” với nhấn mạnh rằng tác giả đầu (thường là nghiên cứu sinh) và cuối (thường là thầy cô hướng dẫn hay người phụ trách đề tài) là quan trọng nhất, và những người ở giữa theo đóng góp; Bốn là theo thứ tự đóng góp do các tác giả xác định một cách định lượng, (percent contribution indicated). Cách tính chỉ số H không phân biệt được sự đóng góp của các tác giả, đặc biệt trong các ngành có nhiều tác giả trong mỗi ấn phẩm.

Chỉ số H không đánh giá được những tác giả có một số ít công trình ảnh hưởng rất lớn, điều thường có với những nhà khoa học trẻ xuất sắc, chẳng hạn giáo sư Ngô Bảo Châu có chỉ số H chỉ là 6.

Có những cố gắng để khắc phục các hạn chế kể trên của chỉ số H, như chỉ số G (g-index) đề xuất năm 2006 bởi Leo Egghe. Giả sử các ấn phẩm của một tác giả được xếp theo thứ tự giảm dần của chỉ số trích dẫn, khi này chỉ số G chính là số lớn nhất sao cho G bài báo đầu tiên có trích dẫn trung bình lớn hơn G. Chỉ số G này đề cao giá trị của những bài báo có rất nhiều trích dẫn trong đánh giá một tác giả.

3. Một vài nhận xét và ý kiến

Phần này nêu vài nhận xét về những độ đo đánh giá định lượng và vài ý kiến bàn luận.

(2) Nên dùng kết hợp nhiều độ đo đánh giá định lượng: Không nên chỉ đánh giá nghiên cứu dựa trên riêng một độ đo nào, vì như đã chỉ ra mỗi độ đo đều có những hạn chế. Nên kết hợp nhiều độ đo, vì mỗi độ đo cho ta nhìn thấy một khía cạnh của kết quả nghiên cứu. Chẳng hạn đối với một người làm nghiên cứu, chỉ số H cho một ý niệm cơ bản về cân bằng số lượng và chất lượng công bố, các hệ số ảnh hưởng của tạp chí cho một ý niệm về uy tín nơi các kết quả được công bố, và chỉ số trích dẫn cho thấy kết quả nghiên cứu của người này có ảnh hưởng như thế nào.

(3) Có thêm thẩm định của chuyên gia khi cần: Vì các độ đo đánh giá không thể “đo” được hết mọi khía cạnh tinh tế của kết quả nghiên cứu, khi phải đánh giá kỹ một kết quả nghiên cứu rất cần có phân tích của các chuyên gia trong ngành. Chẳng hạn các công cụ hiện nay khi tính chỉ số trích dẫn, và do đó chỉ số H, vẫn chưa phân biệt các trích dẫn của chính tác giả (self citation) hay các trích dẫn để phê phán, hoặc phân biệt đóng góp của tác giả trong bài báo. Chẳng hạn khó có thể nói một người làm nghiên cứu cơ bản lâu năm là xuất sắc nếu giá trị các độ đo này đều thấp, nhưng cũng chưa hẳn có thể nói ngay một người làm nghiên cứu là xuất sắc khi thấy giá trị các độ đo này cao, đặc biệt khi các công bố thường cùng nhiều tác giả. Khi này cần đến ý kiến chuyên gia trong ngành. Lưu ý là khi tham khảo các độ đo định lượng, các chuyên gia cũng dễ có ý kiến xác đáng hơn.

(5) Những “sân chơi” khác nhau và những “sân chơi” mới: Trong [12] các tác giả chỉ ra khoảng 90% các bài báo công bố trên các tạp chí khoa học không bao giờ được trích dẫn, và khoảng 50% các bài báo không bao giờ được ai khác đọc ngoài chính tác giả và những người phản biện. Như ở trên đã nói, các cơ sở dữ liệu phổ biến chứa thông tin của khoảng 15 nghìn trong số trên 100 nghìn các loại tạp chí, và các chỉ số trích dẫn, hệ số ảnh hưởng, chỉ số H ta có cũng chỉ được tính từ các nguồn này. Đẳng cấp của các tạp chí được đánh giá bởi hệ số ảnh hưởng, và “sân chơi” của các tạp chí hàng đầu khá khép kín, nên chừng hơn 80 nghìn tạp chí luôn không được xếp hạng. Các hội nghị khoa học cũng rất thượng vàng hạ cám dù luôn có trong tên cụm từ “hội nghị quốc tế”. Dù xếp thứ hạng các hội nghị có phần khó hơn xếp hạng các tạp chí, đã có những cố gắng trong nhiều ngành để chia các hội nghị thành các nhóm có uy tín khác nhau, chẳng hạn cộng đồng nghiên cứu và giáo dục ngành khoa học máy tính Australia đã đưa ra bảng xếp hạng các hội nghị của ngành (http://core.edu.au/index.php/categories/conference%20rankings). Một hiện tượng có thể quan sát được là một số cộng đồng khoa học, vốn không dễ dàng thâm nhập được vào các “sân chơi” của các tạp chí hàng đầu, đã tạo ra những “sân chơi” mới của mình, chẳng hạn như WASET (World Academy of Science, Engineering and Technology, http://www.waset.org), WSEAS (World Scientific and Engineering Academy and Society, http://www.worldses.org/wseas.htm). Tuy nhiên, chất lượng hội nghị và tạp chí của các cộng đồng này nói chung chưa cao, và cách mời chào ráo riết của họ trên mạng cũng góp phần làm tăng sự băn khoăn về chính họ.

(8) Về một số đánh giá tình hình nghiên cứu của ta: Trong những năm qua đã có một số tác giả ở trong và ngoài nước dùng các độ đo đánh giá định lượng để khảo sát và đánh giá tình hình nghiên cứu của ta, tiêu biểu như các tác giả Phạm Duy Hiển và Nguyễn Văn Tuấn (Tuan’s blog). Các khảo sát này sử dụng dữ liệu từ các nguồn ISI, Google Scholar, Scopus, … và đưa ra những so sánh kết quả và khả năng nghiên cứu giữa Việt Nam và các nước xung quanh. Một số người nghi ngại khi thấy số ấn phẩm của đại học Chulalongkorn của Thái Lan nhiều lần hơn số ấn phẩm của các cơ sở nghiên cứu và đại học hàng đầu của ta, và cho rằng các cơ sở dữ liệu ISI không đáng tin cậy. 

(9) Về Quỹ NAFOSTED, SCI và SCIE: Quỹ Phát triển Khoa học và Công nghệ Quốc gia NAFOSTED đã tạo ra một bước tiến rất tích cực trong đánh giá và đầu tư cho các nghiên cứu khoa học cơ bản của ta, do đã dùng các công bố có trong cơ sở dữ liệu SCI và SCIE làm điều kiện cần để xét tuyển đề tài và tiêu chí giao nộp sản phẩm. Cần chú ý là ISI chọn các tạp chí vào SCI và SCIE không chỉ dựa theo giá trị của hệ số ảnh hưởng trong từng ngành mà còn một số yếu tố khác nữa. Như đã phân tích, bản thân SCI và SCIE cũng có khác biệt với các cơ sở dữ liệu lớn khác. Sau thời gian đầu dựa vào các cơ sở dữ liệu này do sự cần thiết, Quỹ NAFOSTED nên chăng nghiên cứu để bổ sung một vài cơ sở dữ liệu khác, dùng thêm độ đo khác để việc tuyển chọn và tiêu chí giao nộp sản phẩm mềm dẻo, thích hợp hơn nhưng vẫn giữ được chất lượng cao? Cũng cần chú ý là nếu xét theo hệ số ảnh hưởng, các tạp chí đứng cuối ở SCIE có giá trị thấp hơn nhiều so với các tạp chí SCI. Nếu không có những điều chỉnh thích hợp, rất có thể NAFOSTED sẽ thu được rất nhiều kết quả công bố ở phía cuối của SCIE, và sẽ khó đạt mục tiêu mong đợi của mình hơn.

(10) Liên hệ với tình hình của ta: Cuối cùng và quan trọng hơn cả, là sau khi tìm hiểu kỹ hơn về các độ đo đánh giá nghiên cứu cơ bản và nghiên cứu ứng dụng ta cần dùng chúng một cách thích hợp trong hoàn cảnh cụ thể của mình. Nghĩ đến việc này đầu tiên chắc là người làm quản lý khoa học và công nghệ. Một vài ý kiến sơ bộ có thể như sau. Một là nên từng bước định ra những cách thích hợp để dùng các độ đo định lượng và số lượng ấn phẩm có trong các cơ sở dữ liệu được chọn lọc kỹ như ISI hay Scopus để đánh giá hoạt động khoa học. Tuy nhiên, phải hết sức cẩn trọng khi dùng chúng để đánh giá các nhà khoa học và các tổ chức chuyên ngành. Hai là khi vẫn chỉ có một số ít kết quả nghiên cứu của ta vào được các tạp chí tốt như của SCI, SCIE, cần có đầu tư tăng chất lượng một số tạp chí hàng đầu trong nước, để tạo ra chỗ công bố kết quả khác nhau cho một số đông người làm nghiên cứu. Ba là về nguồn lực con người, rất nên xem xét dùng các độ đo này một cách thích hợp trong việc đánh giá để xét tuyển các vị trí giáo sư-phó giáo sư, bổ sung hoặc thay cho cách “tính điểm” xưa nay, để đề cao chất lượng nghiên cứu khoa học.

4. Kết luận

Bài này giới thiệu khái niệm và một số đặc điểm cơ bản của các độ đo tiêu biểu dùng để đánh giá các ấn phẩm nghiên cứu khoa học, gồm chỉ số trích dẫn, hệ số ảnh hưởng và chỉ số H. Hai đặc điểm của các độ đo này được nhấn mạnh: sự khác nhau của chúng giữa các ngành và một số lý do của việc chúng có thể được tính hoặc giải thích chưa chính xác.

Mặc dù các độ đo đánh giá định lượng nghiên cứu khoa học còn những hạn chế như đã phân tích, cần nhấn mạnh rằng khả năng tính được chúng tự động là một bước tiến nhiều ý nghĩa và việc sử dụng chúng đang là xu thế trong phát triển khoa học. Hiểu rõ và dùng đúng các độ đo định lượng để đánh giá kết quả nghiên cứu chắc chắn có tác dụng thúc đẩy phát triển khoa học và công nghệ của chúng ta.

Hồ Tú Bảo       

Trường Khoa học Tri thức

Viện Khoa học và Công nghệ Tiên tiến Nhật Bản

Tài liệu tham khảo chính

1.  Adler, R., Ewing, J., Taylor, P., “Citation Analysis”, Statistical Science, 24(1), 1-14, 2009.

2. Althouse, B.M., West, J.D., Bergstrom, T.C., and Bergstrom, C.T., “Differences in Impact Factor Across Fields and Over Time”, Journal of the American Society for Information Science and Technology, 60(1), 27-34, 2009.

3. Bakkalbasi, N., Bauer, K., Glover, J., Wang, L., “Three Options for Citation Tracking: Google Scholar, Scopus and Web of Science”, Biomedical Digital Libraries, 3(7), 1-8, 2006.

4. Bergstrom, C.T., “Eigenfactor: Measuring the Value and Prestige of Scholarly Journals”, College & Research Library News, 68(5), 2007.

5. Hồ Tú Bảo, “Tổ chức và quản lý đề tài nghiên cứu khoa học ở Nhật”, Tạp chí Tia Sáng, 8.2008.

6. Campbell, P., “Escape from the Impact Factor”, Ethics in Science & Environmental Politics, 8, 5-7, 2008.

7. Eugene Gafield, “Citation Indexes for Science: A New Dimension in Documentation through Association of Ideas”, Science, 122(3159), 1955.

8. Harzing, A. K, Wal, R., “Google Scholar as a New Source for Citation Analysis”, Ethics in Science & Environmental Politics, Vol. 8, 61-73, 2008.

9. Hirsch, J.E., “An Index to Quantify an Individual’s Scientific Research Output”, Proceedings of the National Academy of Sciences, 102 (46), 16569–16572, 2005.

10. Iglesias, J.E., Pecharromen C., “Scaling the h-index for Different Scientific ISI Fields”, Scientometrics, 73(3), 303-320, 2007.

11. Kulkarni, A.V., Aziz, B., Shams, I., Busse, J.W., “Comparisons of Citations in Web of Science, Scopus, and Google Scholar for Articles Published in General Medical Journals”, The Journal of the American Medical Association, 302(10), 1092-1096, 2009.

12. Kumar, M.J., “Evaluating Scientits: Citations, Impact Factor, h-Index, Online Hits and What Else?”, IETI Technical Review, 26(3), 165-168, 2009.

13. Lawani S.M. “Citation Analysis and the Quality of Scientific Productivity”, BioScience, 27, 26-31, 1977.

14. Meho, L. I., “The Rise and Rise of Citation Analysis”, Physics World, 20(1), 32-36, 2007.

15. Pham Duy Hien, “A Comparative Study of Research Capacities of East Asian Coun- tries and Implication for Vietnam”, Higher Education, Springer, Feb. 2010.

16. Tscharntke, T., Hochberg, M.E., Rand, T.A., Resh, V.H., Krauss, J., “Author Se- quence and Credit for Contributions in Multiauthored Publications”, PLoS Biology, 5(1), 0013-0014, 2007.

Số lượt xem : 5341

Nghiên Cứu Định Tính Và Nghiên Cứu Định Lượng

Khi tìm hiểu về nghiên cứu thị trường (Marketing Research), chắc rằng các bạn đã nghe nhiều đến từ khoá “nghiên cứu định tính” và “nghiên cứu định lượng”, vậy công dụng của hai phương pháp này là gì? Chúng khác nhau như thế nào? Ưu điểm và nhược điểm của chúng ra sao? Để trả lời cho câu hỏi đó, mời các bạn theo dõi bài phân tích bên dưới!

Phương pháp nghiên cứu định tính

Nghiên cứu định tính là gì?

Phương pháp nghiên cứu định tính là một dạng nghiên cứu thường sử dụng để thăm dò, tìm hiểu ý kiến, quan điểm nhằm tìm ra insight các vấn đề. Ngoài ra, phương pháp này còn có thể được sử dụng để phát hiện các xu hướng của khách hàng trong tương lai.

Nghiên cứu định tính thường tiếp cận đối tượng nghiên cứu một cách tự nhiên nhất, nhằm đảm bảo những hành vi, ý kiến, quan điểm mà đối tượng nghiên cứu đưa ra sẽ khách quan và chính xác nhất.

Nghiên cứu định tính thường trả lời câu hỏi “như thế nào” và “tại sao” về một hiện tượng, hành vi,… Ví dụ điển hình như phương pháp phỏng vấn cá nhân, người phỏng vấn sẽ đặt những câu hỏi mở để người trả lời có thể thoải mái đưa ra những quan điểm của mình, qua đó có thể thu thập được những thông tin đa dạng, thậm chí chưa bao giờ nghĩ tới.

Kỹ thuật phân tích dữ liệu định tính

Nghiên cứu định tính đòi hỏi sự sáng tạo và linh hoạt. Những nhà nghiên cứu không thể chỉ dựa vào những dữ liệu thô thu được từ cuộc khảo sát để viết báo cáo, hoặc đưa ra kết luận. Rất nhiều phương pháp và kỹ thuật phân tích cần được sử dụng để giải mã những dữ liệu này, như:

Lý thuyết nội dung (Content theory – CT)

Dùng để giải thích tại sao nhu cầu của con người thay đổi theo thời gian? Đâu là những yếu tố thúc đẩy hành vi con người? Động lực để con người thực hiện một hành động là gì? (Thuyết về tháp nhu cầu Maslow, thuyết X thuyết Y,…)

Lý thuyết nền tảng (Grounded theory – GT)

Đây là một phương pháp quy nạp cung cấp một quy trình để thu thập, tổng hợp, phân tích và khái niệm hóa dữ liệu định tính cho mục đích xây dựng lý thuyết.

Phân tích biện luận (Discourse analysis – DA)

Phân tích biện luận bao gồm nói chuyện và tương tác trực tiếp hoặc thông qua hình ảnh, biểu tượng và tài liệu để giải thích cách thức và ý nghĩa của những hành vi thu thập được.

Ưu điểm và nhược điểm của phương pháp nghiên cứu định tính

Vấn đề được nhìn nhận dưới góc nhìn của người trong cuộc: Việc người nghiên cứu đóng vai trò quan trọng sẽ giúp ta tìm hiểu rõ hơn những vấn đề mà nghiên cứu định lượng dễ bị bỏ qua. Nghiên cứu định tính giúp làm rõ được các yếu tố về hành vi, thái độ của đối tượng nghiên cứu.

Vì nghiên cứu định tính sử dụng các phương pháp nghiên cứu không cấu trúc nên tính linh hoạt rất cao.

Giúp phát hiện ra những thông tin hữu ích một cách nhanh chóng.

Thời gian tiến hành một dự án nghiên cứu định tính thường ngắn hơn và tốn ít chi phí hơn so với nghiên cứu định lượng.

Thời gian cần thiết để thu thập và phân tích dữ liệu cho một lần nghiên cứu định tính khá dài và khó khăn. Thời gian trung bình của một cuộc khảo sát định tính thường kéo dài khoảng 30′, điều này có thể khiến cho đáp viên cảm thấy không thoải mái và chán nản. Thường người nghiên cứu phải nắm rõ về lĩnh vực nghiên cứu cũng như các kỹ thuật đào sâu, phân tích để thu được những thông tin chính xác, có giá trị nhất và không làm cho người khảo sát cảm thấy khó chịu.

Vì mang tính chủ quan nên việc khái quát hóa kết quả nghiên cứu lên tổng thể bị hạn chế.Tình minh bạch của nghiên cứu định tính thấp hơn nghiên cứu định lượng ví dụ đối với một số vấn đề nhạy cảm, nhà nghiên cứu sẽ giữ kín danh tính của người trả lời.

Nghiên cứu thị trường là gì? Những kiến thức cần biết về nghiên cứu thị trường

Phương pháp nghiên cứu định lượng

Phương pháp nghiên cứu định lượng là việc thu thập, phân tích thông tin trên cơ sở các số liệu thu được từ thị trường. Mục đích của việc nghiên cứu định lượng là đưa ra các kết luận thị trường thông qua việc sử dụng các phương pháp thống kê để xử lý dữ liệu và số liệu.

Phương pháp để thu thập dữ liệu định lượng thường có cấu trúc hơn so với thu thập dữ liệu định tính bao gồm nhiều hình thức khảo sát khác nhau như khảo sát trực tuyến, khảo sát trên giấy, khảo sát di động, khảo sát qua thư hoặc email,…

Nghiên cứu định lượng thường được gắn liền với việc dựa vào các lý thuyết, suy luận để lượng hóa, đo lường các yếu tố nghiên cứu, kiểm tra mối tương quan giữa các biến dưới dạng số đo và thống kê.

Kỹ thuật phân tích dữ liệu định lượng

Sử dụng kỹ thuật thống kê để tóm tắt dữ liệu, mô tả các mẫu, mối quan hệ và kết nối các biến số với nhau, từ đó hình thành báo cáo với các thông tin hữu ích, dễ xem giúp đưa ra quyết định chính xác hơn. Có hai loại gồm:

Thống kê mô tả (Descriptive statistics)

Thống kê suy luận (Inferential statistics)

Gồm các phương pháp ước lượng, phân tích mối liên hệ giữa các hiện tượng nghiên cứu, dự đoán hoặc ra quyết định trên cơ sở thu thập thông tin từ kết quả quan sát mẫu.

Ưu điểm và nhược điểm của phương pháp nghiên cứu định lượng

Tính khách quan khoa học: Dữ liệu định lượng có thể được giải thích bằng phân tích thống kê và vì thống kê dựa trên các nguyên tắc toán học, nên phương pháp định lượng được xem là phương pháp khoa học và hợp lý. Vì thế nghiên cứu định lượng hoàn toàn phù hợp để kiểm định các giả thiết được đặt ra.

Độ tin cậy cao của kết quả nghiên cứu, tính đại diện cao nên kết quả nghiên cứu định lượng có thể khái quát hóa lên cho tổng thể mẫu.

Phân tích nhanh chóng: Các phần mềm phân tích giúp việc xử lý lượng lớn dữ liệu một cách nhanh chóng và chính xác. Hạn chế đến mức thấp những lỗi kỹ thuật có thể phát sinh do yếu tố con người trong xử lý số liệu.

Nghiên cứu định lượng không làm rõ được hiện tượng về con người (nghiên cứu hành vi).

Yếu tố chủ quan của người khảo sát: Nhà nghiên cứu có thể bỏ lỡ các chi tiết giá trị của cuộc khảo sát nếu quá tập trung vào việc kiểm định các giả thiết đặt ra.

Sự khác nhau trong cách hiểu các câu hỏi: Xảy ra khi đối tượng phỏng vấn không hiểu câu hỏi đặt ra như ý định của nhà nghiên cứu mà lại hiểu khác đi và trả lời theo cách hiểu của họ. Đối với nghiên cứu định lượng, phần lớn các hình thức nghiên cứu người phỏng vấn không có khả năng can thiệp, giải thích hay làm rõ các câu hỏi cho người trả lời.

Những sai số do ngữ cảnh có thể ảnh hưởng đến nội dung cuộc khảo sát. Phương pháp nghiên cứu định lượng giả định rằng hành vi và thái độ của con người không thay đổi theo ngữ cảnh. Tuy nhiên, câu trả lời của đối tượng có thể thay đổi phụ thuộc vào những ngữ cảnh khác nhau.

Nghiên cứu định lượng sử dụng các phương pháp nghiên cứu phức tạp hơn định tính vì thế sẽ tốn nhiều thời gian hơn để thiết kế quy trình nghiên cứu.

Vì cần mẫu lớn để có thể khái quát hoá cho tổng thể nên chi phí để thực hiện một nghiên cứu định lượng thường rất lớn, lớn hơn nhiều so với nghiên cứu định tính.

Ưu nhược điểm các phương pháp nghiên cứu thị trường

Sự khác biệt trong dữ liệu nghiên cứu định tính và nghiên cứu định lượng

Dữ liệu của nghiên cứu định tính thường không thể đếm được, nó là những chuỗi văn bản, video, hình ảnh,… Trong khi đó, dữ liệu của nghiên cứu định lượng lại có thể đo đếm được.

Một ví dụ đơn giản: Các các câu trả lời cho câu hỏi mở “Đâu là kiểu chào hỏi phổ biến nhất trong email?” là dữ liệu định tính với nhiều nội dung trả lời khác nhau, chúng ta có thể phân loại các dạng câu chào hỏi thành các nhóm và đo lường tần suất xuất hiện của các nhóm đó, vậy là bạn đã có thể biến dữ liệu định tính thành định lượng rồi.

Hãy xét một ví dụ khác: Nếu bạn đo lường hành vi của người dùng trên một trang web, bạn có thể biết rằng 25% số người đã nhấp vào nút A, sau đó là một nút B,… Điều đó rất cần thiết và ta có thể chạy thử nghiệm phân tách (A/B Testing) để thử các phiên bản khác nhau của trang web để xem liệu bạn có thể thay đổi hành vi của mọi người hay không.

Tuy nhiên, dữ liệu này không cho bạn biết lý do tại sao mọi người lại hành động như vậy?

Nghiên cứu định tính thường tập trung nhiều hơn vào góc độ con người – mọi người đang nghĩ gì và cảm thấy gì? Điều gì khiến họ làm thế? Thái độ của họ sẽ ra sao?… Và bạn có thể nhận được nhiều thông tin phong phú, sâu sắc hơn so với dữ liệu định lượng, bởi vì bạn thực sự có thể hiểu được những suy nghĩ đằng sau hành động đó và có thể điều chỉnh luồn hành vi một cách tự nhiên và chính xác.

Vì vậy, nếu muốn cải thiện trải nghiệm trên trang web của một người nào đó thì có lẽ bạn nên quan sát dữ liệu định lượng của mình để xem mọi người đang làm gì và sau đó bạn sẽ thực hiện một số nghiên cứu định tính để tìm hiểu lý do tại sao họ lại làm như thế.

Trong nghiên cứu thị trường, nên cân nhắc sử dụng cả hai phương pháp định tính và định lượng để có được những kết quả có giá trị nhất. Để có được câu trả lời hoàn hảo nhất về hành vi, thái độ của khách hàng và lý do của những hành vi đó, từ đó kết quả nghiên cứu có thể góp phần tạo nên những quyết định quản trị có tính chính xác cao hơn.

Đồng thời nếu có nhu cầu nghiên cứu thị trường mà không biết bắt đầu từ đâu. Hãy liên hệ ngay với chúng tôi theo Hotline bên dưới để được tư vấn tận tình nhất!

Khaosat.me – Lắng nghe để thành công

Thiết Kế Và Triển Khai Nghiên Cứu Định Tính Trong Nghiên Cứu Khoa Học

Hiện nay, nghiên cứu định tính và nghiên cứu định lượng đã là những cụm từ quen thuộc với những người làm nghiên cứu khoa học. Tuy nhiên, giữa 2 phương pháp nghiên cứu này, tồn tại những đặc trưng riêng với những nghiên cứu khoa học khác nhau. Để học viên có thể phân biệt giữa 2 phương pháp và đặc biệt là sử dụng thuần thục phương pháp định tính trong nghiên cứu khoa học, Viện Social Life tổ chức khóa “Thiết kế và triển khai nghiên cứu định tính trong nghiên cứu khoa học.

– – – – BiếHiểVậPhân tích: Học viên có thể phân tích (analyze) dữ liệu đề tài nghiên cứu ứng dụng phương pháp nghiên cứu định tính. n dụng: Học viên có thể xây dựng (create) đề cương nghiên cứu và tiến thành thu thập, phân loại (arrange) thông tin cho một đề tài cụ thể theo phương pháp nghiên cứu định tính. u: Học viên có thể diễn giải (interpret) dữ liệu từ việc thu thập và phân tích dữ liệu định tính t: Học viên có thể nêu đại ý (outline) về quá trình nghiên cứu định tính là gồm những nội dung gì, cách sử dụng phần mềm Nvivo trong phân tích dữ liệu.

– Viện trưởng Viện Social Life

– Nguyên Viện trưởng Viện Phát triển chiến lược – Đại học Thủ Dầu Một. – Nguyên Phó Giám đốc Nhà xuất bản Đại học Quốc gia thành phố Hồ Chí Minh. – Nguyên Phó trưởng khoa Nhân học, Trưởng nhóm Nghiên cứu Đời sống xã hội – Trường Đại học Khoa Học Xã hội & Nhân Văn. – Nghiên cứu viên chính thức của hợp phần định tính chương trình nghiên cứu Những cuộc đời trẻ thơ (Young lives) của đại học Oxford, Anh Quốc tại Việt Nam.

– Kiến thức: Cung cấp cho học viên những kiến thức nền tảng về phương pháp nghiên cứu định tính như: Bản chất của phương pháp nghiên cứu định tính, phương pháp thu thập dữ liệu định tính, quá trình nghiên cứu và phân tích dữ liệu, các tiêu chí đánh giá, việc kết hợp nghiên cứu giữa định tính và định lượng. – Kỹ năng: Ứng dụng cơ bản tin học vào nghiên cứu định tính.

– Các nghiên cứu viên có sự quan tâm và có nhu cầu thực hiện nghiên cứu khoa học. – Sinh viên, thạc sĩ đang làm báo cáo hoặc khóa luận tốt nghiệp. – Những người đi làm có nhu cầu muốn tìm hiểu về nghiên cứu định tính để phục vụ cho công việc.

Bản chất của nghiên cứu định tính – Khái niệm, những quan tâm chính, lý thuyết, hạn chế, điểm khác biệt giữa định tính và định lượng. 2. Quá trình nghiên cứu định tính – Mô hình hóa các giai đoạn chính, mối quan hệ giữa lý thuyết, khái niệm và dữ liệu nghiên cứu. 3. Phương pháp thu thập dữ liệu định tính – Quan sát tham dự, phỏng vấn, phỏng vấn nhóm tập trung, các tài liệu văn bản. 4. Phân tích dữ liệu định tính – Phương pháp chung, phương pháp quy nạp phân tích, lý thuyết cơ bản, những thao tác cơ bản trong phân tích định tính. 5. Các tiêu chuẩn đánh giá nghiên cứu định tính – Độ tin cậy, tính giá trị, tính đáng tin cậy, tính xác thực. 6. Sự kết hợp giữa phân tích định tính và định lượng. – Nghiên cứu đa chiến lược, sự kết hợp của 2 phương pháp

Điện thoại: (028) 382 135 36

Email: lienhe@sociallife.vn

Quý anh chị đăng ký học theo biểu mẫu bên dưới, sau đó trung tâm SocialLife sẽ liên lạc (qua email, điện thoại) với anh chị sớm để xác nhận thông tin và thông báo lịch, địa điểm học. Nếu sau 1 ngày mà anh chị vẫn chưa nhận được thông tin xác nhận thì xin hãy email về email: lienhesociallife@gmail.com để xác nhận thông tin đăng ký.

Ví Dụ Về Nghiên Cứu Định Tính – Clb Sinh Viên Nghiên Cứu Khoa Học

Tác động của thể chế tới quá trình ra quyết định:

Nghiên cứu tình huống ngân hàng cho doanh nghiệp vừa và nhỏ vay vốn ở Mỹ và Việt Nam

Nguyễn Văn Thắng (Email: nguyenvanthang@neu.edu.vn) Lê Thị Bích Ngọc (Email: lbngoc@bsneu.edu.vn) National Economics University (Vietnam)

Jerman Rose (Email: rosej@wsu.edu) Washington State University (USA)

Tóm tắt

1. Giới thiệu

Đề tài này sử dụng phương pháp nghiên cứu định tính thông qua việc phỏng vấn các cán bộ ngân hàng Mỹ và Việt Nam để khám phá tác động của các yếu tố thể chế tới việc lựa chọn phương cách ra quyết định dựa trên lý trí hay dựa trên phán xét, cũng như các giải pháp để giảm thiểu sai sót chủ quan khi sử dụng phương cách dựa trên phán xét. Mỹ và Việt Nam đại diện cho hai cực phát triển của thể chế kinh tế thị trường, và vì vậy giúp chúng tôi so sánh tác động của thể chế được rõ nét. Nhóm nghiên cứu cũng chọn khung cảnh cho vay doanh nghiệp vừa và nhỏ (DNVVN) để nghiên cứu vì quá trình này luôn có sự kết hợp giữa phương cách dựa trên lý trí và phán xét (Binks and Ennew, 1998; Berger and Udell, 1995; Frame et al., 2001; Le and Nguyen, 2009).

2. Cơ sở lý thuyết

2.1. Rủi ro, Bất định, và Vai trò của Thể chế

Các lý thuyết kinh tế cơ bản cũng như những nghiên cứu về quản trị kinh doanh ở các nước có nền kinh tế chuyển đổi thường không phân biệt giữa rủi ro và bất định (Child and Tse, 2001; Guseva and Rona-Tas, 2001; O’Connor, 2000; Sturrud-Barnes, Reed, and Jessup, 2010). Luận điểm chung là các nhà quản lý luôn có thể chuyển hóa tính bất định thành những rủi ro có thể tính toán được trên cơ sở xác định các khả năng, và bỏ qua sự khác biệt về thể chế giữa các quốc gia. Trong công trình nổi tiếng của Knight (1957), rủi ro là khả năng (xác suất) khách quan xảy ra một sự kiện tương lai, và các nhà ra quyết định có thể tính toán một cách khách quan khả năng này, dựa trên tần suất xuất hiện sự kiện trong quá khứ. Ngược lại, tính bất định là tình huống mà chúng ta không thể tính toán được xác suất xảy ra sự kiện (Langlois and Cosgel, 1993). “[Khi] không có bất cứ một cơ sở chắc chắn nào để xác định” (Knight, 1957: 225) và phân loại các nhóm tương đồng, một nhà quản lý đành phải “ước lệ”. Rủi ro và bất định khác nhau ở hai khía cạnh chính: 1) khả năng phân nhóm và sắp xếp thành từng nhóm có độ tương đồng cao; và 2) khả năng tính toán được xác suất khách quan của sự kiện (Guseva and Rona-Tas, 2001; Langlois and Cosgel, 1993). Vì vậy, có thể dự đoán rủi ro tốt hơn nhiều so với bất định.

Để chuyển hóa tính bất định thành rủi ro cần có ba điều kiện. Thứ nhất, cần phải có một mức tương đồng nhất định giữa các tình huống (để giúp phân loại). Trong việc cho DNVVN vay vốn, điều này có nghĩa là những doanh nghiệp vay vốn trước đây cần được phân nhóm để dựa vào đó đánh giá những doanh nghiệp mới nộp hồ sơ vay. Sự thành công/thất bại của các món vay và hành vi của doanh nghiệp vay trong quá khứ sẽ được sử dụng như các chỉ số để dự đoán các hành vi tương lai của doanh nghiệp mới vay. Điều này đòi hỏi phải có độ chuẩn hóa cao trong đặc điểm/hành vi doanh nghiệp vay vốn, và phải có cơ sở thu thập, tổng hợp, và kiểm định các dữ liệu tín dụng. Thứ hai, cần có được sự ổn định nhất định qua thời gian, hay một môi trường thể chế không quá biến động. Điều này có nghĩa là những đặc điểm/hành vi của doanh nghiệp vay vốn trong quá khứ sẽ không quá khác với đặc điểm/hành vi của họ trong hiện tại và tương lai. Thứ ba, cần có một số quan sát tương đối lớn trong quá khứ (số lượng các hồ sơ trong quá khứ đủ lớn) để đảm bảo độ tin cậy khi tính toán các xác suất hay khả năng.

Hai điều kiện đầu tiên có thể có được nhờ một môi trường thể chế phù hợp. Ví du, ở hầu hết các nước phát triển, các ngân hàng thương mại có thể dựa vào các ngân hàng khác, các tổ chức kiểm toán, hay các tổ chức chính phủ để thu thập, kiểm định và chuẩn hóa thông tin về khách hàng của mình. Một số lượng lớn các DNVVN vay vốn sẽ cho phép các ngân hàng tính toán xác suất về hành vi của khách hàng một cách tương đối chính xác. Trong điều kiện đó, ngân hàng có thể tính toán rủi ro; sau đó họ có thể điều chỉnh lãi suất tùy theo mức độ rủi ro cao hay thấp. Trong điều kiện có thể chuyển hóa tính bất định thành rủi ro, ngân hàng hoàn toàn có thể dựa nhiều vào quy trình ra quyết định dựa trên lý trí.

Tuy nhiên, một môi trường thể chế như vậy chưa hoàn toàn vận hành tốt ở nhiều nước có nền kinh tế chuyển đổi, bao gồm cả Việt Nam. Ngân hàng ở những nước này rất khó có thể chuyển tính bất định thành rủi ro (O’Connor, 2000; Nguyen, Le, and Freeman, 2006; Le and Nguyen, 2009). Trong điều kiện đó, những giải pháp trong sách vở và các nhà tư vấn phương Tây về công cụ quản trị rủi ro dựa trên lý trí chỉ có tác dụng khiêm tốn.

Doanh nghiệp tư nhân vừa và nhỏ còn là loại hình tương đối mới ở các nước đang chuyển đổi (ở Việt Nam từ đầu những năm 1990 tới nay), và việc ngân hàng cho họ vay vốn còn mới hơn. Vì vậy, các yêu cầu về i) sự ổn định, ii) tính tương đồng; and iii) cơ sở dữ liệu lớn về các khoản vay trong quá khứ vẫn khó đạt được. Thế nhưng ngân hàng ở những nước này vẫn cần phải ra quyết định cho doanh nghiệp vay vốn. Họ đã quyết định như thế nào? Chúng tôi nghiên cứu lý thuyết về ra quyết định dựa trên phán xét để lý giải cho câu hỏi này.

2.2. Phán xét và cảm nhận trong việc ra quyết định

Kể từ sau công trình nổi tiếng của Simon (1957), các học giả quản lý đều thừa nhận là các nhà quản lý có “lý trí trong giới hạn”, và vì vậy, các quyết định quản lý thường không thể hoàn toàn “dựa trên lý trí”. Những lý do thực tế để không áp dụng mô hình ra quyết định hoàn toàn dựa trên lý trí bao gồm: 1) mô hình này khá tốn kém (Simon, 1979); 2) các cá nhân có sự khác biệt trong quá trình tư duy (Keh, Foo, and Lim, 2002); 3) giới hạn xử lý thông tin của người ra quyết định (Schwenk, 1996); 4) khác biệt về chuẩn mực giá trị và nguồn lực của người ra quyết định (Sarasvathy, 2004; 2001).

Các học giả Tversky và Kahneman (1974) đã đưa ra một số dạng hình cảm nhận và phán xét chủ quan mà mọi người thường dùng khi ra quyết định, nhất là khi phải đối mặt với sự bất định. Những dạng hình đó được xếp loại thành tính đại diện, sự sẵn có, điều chỉnh và cơ sở so sánh. Những dạng hình phù hợp nhất với nghiên cứu này được trình bày ở Bảng 1.

Bảng 1: Mô tả một số dạng cảm nhận và phán xét chủ quan (dựa theo Tversky và Kahneman’s, 1974)

Loại hình

Mô tả

Ví dụ trong cho vay vốn ngân hàng

Tính đại diện

Nếu đối tượng A tương tương tự với B thì khả năng đối tượng A thuộc nhóm B là rất cao

Nếu một doanh nghiệp có nhiều điểm tương tự với nhóm vay vốn thành công, thì nhiều khả năng cho doanh nghiệp này vay vốn sẽ thành công.

Không nhạy cảm với xác suất thực trong tổng thể của kết quả trước đây

Mọi người chỉ quan tâm tới sự tương đồng trong nhóm nhỏ mà không tính tới tổng thể lớn hơn.

Ngân hàng không tính tới chỉ số cơ sở của doanh nghiệp vay thành công trong tổng số doanh nghiệp. (ví dụ: Doanh nghiệp A có điểm tương tự với các DN thành công trước đây nên mọi người nghĩ rằng tỷ lệ thành công khi cho A vay là lớn. Song nếu tỷ lệ thành công trước đây chỉ là 20%  thì thực tế xác suất thành công của A cũng chỉ là 20%)

Không nhạy cảm về quy mô mẫu

Mọi người bỏ qua nguyên lý là mẫu càng nhỏ thì sai số so với tổng thể càng lớn

Cán bộ đưa ra kết luận về năng lực vay vốn của doanh nghiệp dựa trên kinh nghiệm bản thân hoặc ý kiến của một số người (mẫu nhỏ)

Hiểu nhầm về hồi quy tương quan

Mọi người bỏ qua nguyên lý là kết quả của một đối tượng dao động xung quanh điểm trung bình

CB tín dụng đặt trọng số rất cao cho DN có kết quả hoạt động gần đây mà quên rằng kết quả này lên xuống xung quanh điểm trung bình

Sự sẵn có

Cảm nhận và định kiến do việc có thể tìm được hoặc hiệu quả của việc tìm kiếm các tình huống

CB ngân hàng đánh giá năng lực của doanh nghiệp dựa nhiều vào những điều mà họ có thể biết/nhớ về DN đó hoặc vào dữ liệu mà họ có thể dễ dàng tìm kiếm về doanh nghiệp

Các nhà nghiên cứu về tổ chức đã quan tâm tới các nhân tố ảnh hưởng tới phương cách ra quyết định (i.e., dựa nhiều trên lý trí hay cảm nhận/phán xét). Những nghiên cứu về khuynh hướng doanh nhân đã chú ý tới sự khác biệt trong quy trình tư duy của cá nhân (Keh et al., 2002; Simon et al., 2000; Sarasvathy, 2001; 2004; Storrud-Barnes et al., 2010). Những nghiên cứu này cho thấy các doanh nhân thường sử dụng cảm nhận/phán xét nhiều hơn những người thông thường khi ra quyết định. Tuy nhiên, trong các tổ chức lớn hơn, sự khác biệt cá nhân đó có thể bị giới hạn bởi hệ thống chính sách và văn hóa tổ chức. Ví dụ, McNamara và Bromiley (1997) nghiên cứu quy trình các cán bộ ngân hàng đánh giá rủi ro tín dụng thương mại, và kết quả nghiên cứu cho thấy các nhân tố về quy trình tư duy cá nhân đã bị lấn át bởi các nhân tố tổ chức. Từ góc độ văn hóa, Hofstede và Bond (1988) cho rằng người phương Tây duy lý hơn và quan tâm nhiều hơn tới sự thực khách quan. Người châu Á thì quan tâm hơn tới các chuẩn mực đức hạnh, và suy nghĩ của họ có tính tổng hợp hơn. Điều này gợi mở một điều là người phương Tây có thể sử dụng cảm nhận/phán xét ít hơn người châu Á. Theo hiểu biết của chúng tôi, mới có rất ít công trình trực tiếp nghiên cứu tác động của văn hóa tới việc sử dụng cảm nhận/phán xét (trong thế so sánh với lý trí) khi ra quyết định.

Những nghiên cứu về tác động của các nhân tố thể chế tới quy trình tư duy của con người cũng rất ít ỏi. Dựa trên sự phân biệt của Knight về tính bất định và rủi ro, chúng ta có thể suy luận là sự phát triển của thể chế kinh tế thị trường sẽ tạo điều kiện cho cách tiếp cận dựa trên lý trí thông qua việc tạo cơ chế phát triển dữ liệu để giúp cho việc tính toán rủi ro. Việc thiếu cơ chế hiệu quả nhằm thu thập, chuẩn hóa, và cung cấp thông tin sẽ làm hạn chế sự lựa chọn của cá nhân và tổ chức khi ra quyết định. Trong điều kiện đó, mọi người phải sử dụng cảm nhận/phán xét một cách chủ động vì họ có quá ít lựa chọn. Điều này trái với luận điểm thông thường trong các nghiên cứu trước đây là việc sử dụng cảm nhận/phán xét thường là vô thức (Keh et al., 2002; Tversky and Kahneman, 1974).

2.3 Cho các doanh nghiệp nhỏ và vừa vay vốn

Các ngân hàng thường gặp phải những rủi ro cao khi cho các DNVVN vay vốn (e.g., Blackwell and Winter, 2000; Le and Nguyen, 2009). Để hạn chế những vấn đề này, các ngân hàng sử dụng cách cho các DNVVN vay vốn khác với cách cho các doanh nghiệp lớn vay. Một số các nhà nghiên cứu (ví dụ., Jankowicz and Hisrich, 1987) đã đưa ra các loại tiêu chí ngân hàng sử dụng khi quyết định cung cấp tín dụng cho các DNVVN – đó là ‘cho vay dựa vào 5 Cs’: Character (đặc tính), Capacity (khả năng), Capital (vốn), Collateral (tài sản đảm bảo), and Conditions (các điều kiện). Khả năng tài chính, tài sản đảm bảo và khả năng sinh lời của doanh nghiệp có thể đánh giá được một cách khách quan hơn. Hai Cs đầu tiên đó là character (đặc điểm), và Capacity (năng lực) phù thuộc nhiều vào những phản xét trực quan của cá nhân mỗi cán bộ tín dụng. Các nhà nghiên cứu cũng đã đưa ra một số các kỹ thuật các ngân hàng thường sử dụng khi cho DNVVN vay. Những kỹ thuật này bao gồm cho vay có tài sản đảm bảo, phát triển các quan hệ lâu dài với người vay, cho điểm tín dụng và định giá dựa trên cơ sở mức rủi ro.

Mặc dù vậy, các nghiên cứu hiện hành vẫn chưa nghiên cứu một cách đầy đủ các điều kiện nhằm sử dụng hiệu quả các quá trình ra quyết định dựa vào lý trí hay dựa vào cảm nhận phán xét. Điều này thực sự là một hạn chế lớn khi chúng ta nghiên cứu các vấn đề trong bối cảnh các nền kinh tế chuyển đổi như Việt nam. Ở các nước có nền kinh tế chuyển đổi, các ngân hàng đối mặt với sự bất định lớn hơn, một phần là do môi trường kinh doanh mới mẻ và biến động hơn, thiếu sự giám sát về mặt thể chế, và nền kinh tế phát triển từ một cơ sở tương đối thấp. Về nguyên tắc các ngân hàng là những người nắm rủi ro ít nhất và là những nơi có khuynh hướng ra quyết định dựa nhiều vào lý trí, song họ vẫn có thể không thể ‘lý trí’ như họ thực sự mong muốn trong bối cảnh thiếu vắng các thể chế thị trường phát triển. Chúng tôi sẽ nghiên cứu vấn đề này ở các phần tiếp theo của bài báo.

3. Khái quát về hệ thống ngân hàng và các DNVVN ở Việt nam và Mỹ

3.1. Mỹ

Trong vòng 30 năm vừa qua, môi trường kinh doanh trong lĩnh vực ngân hàng ở Mỹ đã có sự thay đổi đáng kể. Các luật lệ của chính phủ đã thay đổi ở cả mức bang và liên bang, và kết quả là các ngân hàng đã củng cố và tổ chức lại cách thức cung cấp dịch vụ của mình. Số các ngân hàng đã giảm đáng kể (Petersen và Rajan, 2002), công nghệ từ hình thức ATM đến Internet đã thúc đẩy sự ra đời cách thức cung cấp dịch vụ tài chính mới, bao gồm cả dịch vụ cho các DNVVN vay. Tuy nhiên, các DNVVN vẫn phụ thuộc vào ngân hàng khi có nhu cầu về vốn mà ít tiếp cận thị trường vốn công cộng,

Trong quá khứ ở Mỹ, hoạt động cho vay các DNVVN chủ yếu do các ngân hàng tương đối nhỏ địa phương thực hiện. Khi ra các quyết định cho vay, các ngân hàng này thường dựa vào các mối quan hệ (Berger và Udell, 2002). Do có sự cơ cấu lạihệ thống ngân hàng, số ngân hàng nhỏ giảm đi. Ngày nay, số ngân hàng của Mỹ vào khoảng 8,350, giảm đáng kể từ con số 14,146 ngân hàng vào năm 1934. Các ngân hàng lớn hơn đã bắt đầu cho các DNVVN vay. Các ngân hàng này thường sử dụng công nghệ và phương tiện không bị chi phối bởi tình cảm con người để đánh giá khả năng trả nợ của các DNVVN. Hình thức cho điểm tín dụng thông qua các tổ chức tín dụng sẵn có và được thực hiện ở một trung tâm xa DNVVN đã có vai trò lớn đến quyết định cho vay.

Ở Mỹ việc áp dụng hình thức cho điểm tín dụng là khả thi vì đã có một hệ thống hỗ trợ cho điểm tín dụng phát triển. Hệ thống cho điểm tín dụng này được xây dựng vào những năm 1950, tạo nền tảng/cơ sở cho việc đánh giá khả năng trả nợ của người vay. Năm 1965 đánh dấu bước tiến nổi bật sự phát triển của hệ thống báo cáo tín dụng khi mà công ty dữ liệu tín dụng (CDC) – công ty này sử dụng một khối lượng lớn thông tin do một vài ngân hàng California cung cấp – đã thành lập cục tín dụng dựa vào máy tính hoạt động ở phạm vi toàn liên bang đầu tiên (Guseva and Rona-Tas, 2001). Hiện nay, ở Mỹ có ba hệ thống lưu trữ dữ liệu lịch sử tín dụng có địa bàn hoạt động rộng khắp cả nước đó là: Experian, Trans Union, and Equifax. Mỗi một hệ thống lưu giữ này chứa khoảng 190 triệu file tín dụng. Hàng tháng, hai triệu mẫu dữ liệu được nhập vào các hệ thống, và khoảng 1 triệu báo cáo tín dụng được sử dụng hàng năm ở Mỹ (Association Credit Bureau, Inc. 2001).

Tóm lại, với khuynh hướng củng cố và phát triển hệ thống báo cáo tín dụng gần đây, cùng với sự phát triển của các phương pháp thống kê cho điểm tín dụng, việc ngân hàng cho các DNVVN vay vốn ở Mỹ ít dựa vào quan hệ xã hội hơn. Mặc dù mối quan hệ giữa người đi vay với các ngân hàng vẫn hết sức quan trọng (Berger và Udell, 2002), các quyết định tín dụng dựa trên cơ sở phán xét và quan hệ cá nhân ngày càng bị yếu thế so với cách thức ra quyết định tín dụng dựa trên lý trí. Mỹ là môi trường lý tưởng để các ngân hàng có thể áp dụng quá trình gia quyết định tín dụng dựa vào lý trí.

3.2. Việt nam

Hệ thống ngân hàng của Việt nam vẫn còn ở giai đoạn non trẻ. Trước chính sách “Đổi mới” (1986), hệ thống ngân hàng Việt nam là hệ thống ngân hàng một cấp, kế hoạch hóa tập trung và chủ yếu cho các doanh nghiệp thuộc sở hữu nhà nước vay. Trong vòng hơn hai mươi năm qua, hệ thống ngân hàng Việt nam đã có sự thay đổi đáng kể và trở thành một lĩnh vực tài chính đa năng và mang tính thị trường hơn, với sự tham gia của nhiều thành phần kinh tế. Hệ thống ngân hàng vẫn chịu sự chi phối của 6 ngân hàng thương mại nhà nước (hai trong số các ngân hàng này đã cổ phần hóa một phần vào tháng Tư năm 2011). Các ngân hàng này chiếm khoảng 50% thị trường tín dụng năm 2010. Ngoài các ngân hàng trên còn có 37 ngân hàng thương mại cổ phần và 05 ngân hàng 100% vốn nước ngoài (nguồn: Ngân hàng Nhà nước Việt nam).

Cũng giống như ở các nền kinh tế chuyển đổi khác, các ngân hàng ở Việt nam có một lịch sử cho vay thương mại khá ngắn ngủi. Các ngân hàng thương mại nhà nước thống trị lĩnh vực ngân hàng, nhưng lại hoạt động không hoàn toàn theo cơ chế thị trường. Trong khi đó, các ngân hàng thương mại cổ phần hầu hết mới thành lập và có thời gian hoạt động ít hơn 15 năm. Với tư cách là tổ chức quản trị hệ thống, nhưng Ngân hàng Nhà nước Việt nam vẫn chưa có khả năng giám sát và cung cấp thông tin cho các ngân hàng thương mại. Một nghiên cứu của World Bank (WB, 2003) đã chỉ ra rằng Ngân hàng Nhà nước Việt nam không có một hệ thống báo cáo được thiết kế tốt, Ngân hàng Nhà nước cũng không có khả năng cung cấp các thông tin cập nhật và tin cậy. Tình hình này đến nay vẫn chưa được cải thiện đáng kể mặc dầu hơn mười năm đã trôi qua.

Trong hệ thống ngân hàng Việt nam, các ngân hàng thương mại nhà nước có tỷ lệ nợ xấu cao. Vào tháng 12 năm 2003, bốn ngân hàng thương mại nhà nước có 23 tỷ đồng nợ xấu (tương đương 1,5 tỷ đô la Mỹ), gấp đôi số vốn của các ngân hàng; chiếm 15% tổng dư nợ tín dụng của nền kinh tế, và tương đương 5% giá trị GDP của Việt nam (IMF, 2003). Sau 10 năm, nợ xấu của toàn bộ hệ thống tính đến tháng Hai năm 2012 (theo Ngân hàng Nhà nước Việt nam) là hơn 85 tỷ đồng (hơn 4 tỷ đô la Mỹ), bằng 3,4% tổng vốn vay vào tháng Mười năm 2011, tăng từ mức 2.2% của năm 2010. Khoảng 50% các khoản nợ xấu này là không có khả năng đòi được (VnnNews.net). Mức nợ xấu này đã hạn chế khả năng và sự sẵn sàng cung cấp các khoản tín dụng mới cho các doanh nghiệp thuộc khu vực kinh tế ngoài quốc doanh của các ngân hàng thương mại. Nguyên nhân của những vấn đề này vẫn là sự thiếu minh bạch cũng như thiếu các dữ liệu trong hệ thống tài chính. Trong khi Trung tâm Thông tin tín dụng (CIC) đã được thành lập để thu thập, kiểm chứng và chuẩn hóa thông tin, các ngân hàng Việt nam vẫn cực kỳ thận trọng trong việc cung cấp cũng như lấy các thông tin từ Trung tâm này (Nguyen, Le, and Freeman, 2006). Các ngân hàng lo lắng rằng việc cung cấp thông tin tài chính sẽ dẫn đến việc các đối thủ cạnh tranh sẽ cố gắng lôi kéo các khách hàng tốt của mình. Trong điều kiện thiếu các thông tin được chuẩn hóa cũng như hạn chế trong chia sẻ thông tin, các ngân hàng không hy vọng có thể tính toán rủi ro một cách chính xác khi cho các doanh nghiệp ngoài quốc doanh vay. Thách thức này càng được nhân lên bởi tỷ lệ thành lập và tỷ lệ thất bại cao cùng với sự yếu kém của hoạt động quản trị trong các doanh nghiệp tư nhân trong những năm gần đây (Nguyen et al., 2006).

Tình hình của Việt nam không có lợi cho việc tính toán rủi ro trong hoạt động cho vay các DNVVN. Điều này không chỉ vì các ngân hàng Việt nam có quá ít kinh nghiệm trong hoạt động cho vay thương mại, mà còn vì thiếu sự hợp tác giữa các ngân hàng đã cản trở việc hình thành các tổ chức cần thiết để chuyển hóa sự bất định thành rủi ro. Thêm vào đó, sự không ổn định của các chính sách kinh tế làm cho việc dự đoán tương lai dựa vào các quan sát quá khứ không còn đáng tin cậy. Thế mà đâylại là cơ sở của mô hình ra quyết định cho vay dựa vào lý trí của các ngân hàng.

4. Phương pháp nghiên cứu

4.1. Thiết kế nghiên cứu

4.2. Mẫu phỏng vấn

Đối tượng phỏng vấn là các cán bộ tín dụng và các nhà quản lý phù hợp (trưởng phòng hoặc vị trí cao hơn) của các ngân hàng hiện đang hoạt động ở Việt nam và Mỹ, và hiện đang cho các DNVVN ngoài quốc doanh vay. Các cán bộ tín dụng và quản lý này trực tiếp tham gia hoạt động cho vay đối với các DNVVN. Chúng tôi trực tiếp tiếp xúc với các nhà quản lý của các ngân hàng (phần lớn là các trưởng phòng tín dụng hoặc trưởng các chi nhánh), giới thiệu tóm tắt với họ bản chất của nghiên cứu này, và xin phép được phỏng vấn những cá nhân trực tiếp tham gia vào hoạt động cho các DNVVN vay. Tất cả các nhà quản lý chúng tôi tiếp cận đều đồng ý tham gia phỏng vấn và /hoặc sắp xếp các cuộc phỏng vấn với các cán bộ ngân hàng phù hợp. Các cuộc phỏng vấn được thực hiện trong khoảng thời gian từ tháng 12 năm 2006 đến tháng 6 năm 2007. Ở Việt nam, mẫu của chúng tôi bao gồm 8 cán bộ tín dụng và 7 cán bộ quản lý của 8 ngân hàng. Tất cả các cán bộ này làm việc tại các hội sở chính hoặc các chi nhánh đóng trên địa bạn thành phố Hà Nội và thành phố Hồ Chí Minh. Mẫu phỏng vấn ở Mỹ của chúng tôi bao gồm 10 cán bộ ngân hàng làm việc tại 7 ngân hàng ở các khu vực Colfax, Spokane, and Pullman ở bang Washington. Bảng 2 cung cấp khái quát những thông tin về đặc điểm của người được phỏng vấn trong mẫu nghiên cứu của chúng tôi. Ngoài việc phỏng vấn các cán bộ ngân hàng thương mại, để hiểu rõ hơn về các chính sách và dịch vụ sẵn có đối với các ngân hàng của chính phủ, chúng tôi đã thực hiện phỏng vấn các cán bộ cấp cao của Ngân hàng Nhà nước Việt nam (SBV), một cán bộ của Trung tâm Thông tin Tín dụng (CIC), và một cán bộ của Trung tâm Đào tạo Ngân hàng ở Việt Nam. Ở Mỹ, chúng tôi gặp các cán bộ của bộ phận quản lý các doanh nghiệp nhỏ cấp quận của Mỹ. Các cuộc phỏng vấn này đã giúp chúng tôi hiểu rõ hơn các phát hiện từ các cuộc phỏng vấn với các cán bộ ngân hàng.

4.3. Thu thập dữ liệu

Hai tác giả thành thạo hai ngôn ngữ (ngôn ngữ tiếng Việt là ngôn ngữ mẹ đẻ) thực hiện phỏng vấn các cán bộ ngân hàng Việt nam bằng tiếng Việt. Các phỏng vấn với các cán bộ ngân hàng của Mỹ thực hiện bằng tiếng Anh do nhóm gồm tác giả người Mỹ và một tác giả người Việt thạo hai ngôn ngữ thực hiện. Các cuộc phỏng vấn được ghi âm và sao chép gần đúng nguyên văn trong vòng 24 tiếng kể từ cuộc phỏng vấn. Các cuộc phỏng vấn cả bằng tiếng Việt và bằng tiếng Anh với các cán bộ ngân hàng Mỹ diễn ra từ 30 đến 75 phút, trung bình là 51 phút. Kết quả phỏng vấn được thể hiện trong 240 trang viết tay. Chúng tôi cũng đã thu thập các tài liệu sẵn có và phù hợp của các ngân hàng như các mẫu đơn xin vay vốn, các quy trình và chính sách vay vốn.

Bảng 2: Mẫu phỏng vấn

Thời gian phỏng vấn

(phút)

Vị trí công tác

Kinh nghiệm (năm)

Giới tính

Ngân hàng

Địa điểm

Thành phần kinh tế

1.

40

Quản lý

10

Nữ

Ngân hàng NN&PTNT

Hà nội

Nhà nước

2.

60

Cán bộ TD

5

Nam

Ngân hàng NN&PTNT

Hà nội

Nhà nước

3.

50

Quản lý

10

Nữ

ACB

Hà nội

Tư nhân

4.

60

Cán bộ TD

Nữ

BIDV

Hà nội

Nhà nước

5.

50

Cán bộ TD

5

Nữ

BIDV

TPHCM

Nhà nước

6.

60

Quản lý

15

Nữ

Vietin Bank

Hà nội

Nhà nước

7.

40

Cán bộ TD

2

Nữ

Vietin Bank

Hà nội

Nhà nước

8.

50

Cán bộ TD

3

Nam

Vietin Bank

TPHCM

Nhà nước

9.

40

Cán bộ TD

4

Nam

Vietin Bank

TPHCM

Nhà nước

10.

60

Cán bộ TD

4

Nam

Ngân hàng Quân đội

Hà nội

Tư nhân

11.

40

Cán bộ TD

3

Nam

Saigon Bank

TPHCM

Tư nhân

12.

60

Quản lý

6

Nam

VIB

Hà nội

Tư nhân

13.

60

Quản lý

4

Nam

VIB

Hà nội

Tư nhân

14.

60

Quản lý

20

Nữ

Vietcombank

Hà nội

Nhà nước

15.

30

Quản lý

7

Nam

Vietcombank

Hà nội

Nhà nước

16.

75

Quản lý

20

Nam

American West

Colfax

17.

40

Quản lý

30

Nữ

Bank of America

Pullman

18.

50

Quản lý

32

Nam

American West

Pullman

19.

40

Cán bộ TD

12

Nữ

Washington Mutual Fund

Pullman

20.

70

Quản lý

32

Nam

Bank of Whitman

Pullman

21.

50

Quản lý

29

Nam

Wells Fargo

Pullman

22.

60

Cán bộ TD

15

Nam

SBA

Spokane

23.

40

Quản lý

34

Nam

Sterling Saving Bank

Spokane

24.

40

Quản lý

35

Nam

Bank of America

Spokane

25.

30

Cán bộ TD

15

Nam

US Bank

Colfax

4.4. Phân tích dữ liệu

5. Kết quả

5.1. Khác biệt trong quy trình ra quyết định

Những nghiên cứu trước đây chú trọng nhiều tới việc sử dụng quy trình ra quyết định dựa trên lý trí hay cảm nhận chủ quan trong các giai đoạn xử lý và phân tích dữ liệu (Busenitz and Barney, 1997; Keh et al., 2002; Simon et al., 2000; Tversky and Kahneman, 1974). Các nghiên cứu này quan tâm tới việc mọi người phân tích cùng bộ dữ liệu hoặc cùng một tình huống như thế nào. Dữ liệu của chúng tôi cho thấy việc sử dụng các mô hình ra quyết định này còn được thể hiện ở các công đoạn khác trong quy trình ra quyết định: cụ thể là từ việc mọi người thu thập thông tin, phân tích thông tin, tới việc ra quyết định. Kết quả được trình bày trong từng giai đoạn của việc ra quyết định. Bảng 3 tóm tắt kết quả.

Bảng 3: Sự khác biệt giữa cán bộ ngân hàng Mỹ và Việt Nam trong quy trình ra quyết định

15( cán bộ)

(10 cán bộ)

Thu thập dữ liệu khách quan

46

43

Dữ liệu thuế/các báo cáo tín dụng

0

9

Các báo cáo và tài liệu tài chính (đã kiểm toán)

10

10

Lý lịch của chủ doanh nghiệp

0

5

Văn bản pháp luật

10

2

Kế hoạch kinh doanh và dữ liệu ngành/thị trường

13

6

Các dữ liệu cơ quan chuyên môn khác

14

5

Các nguồn tin cậy để kiểm tra chéo dữ liệu

0

6

Thu thập dữ liệu chủ quan

60

16

Phỏng vấn/tương tác với cán bộ doanh nghiệp

11

4

Thăm và quan sát doanh nghiệp

13

2

Kiểm tra lại với nguồn khác

13

4

Trải nghiệm và quan hệ cá nhân

10

5

Luôn giả định là dữ liệu kém tin cậy

14

1

Phân tích dữ liệu khách quan

0

13

Sử dụng các công cụ thống kê (mẫu lớn, khách quan)

0

7

Giải thích khách quan dựa trên kết quả phân tích thống

0

6

Phân tích dữ liệu chủ quan

38

5

Kiểm tra sự nhất quán của dữ liệu

13

0

Sử dụng nguyên lý rút ra từ kinh nghiệm (rule of

thumb)

14

2

Tự xác định trọng số của các nhân tố

11

3

Ra quyết định khách quan

4

27

Dựa chủ yếu vào kết quả tính toán từ mô hình định

lượng, khách quan

0

8

Dựa vào năng lực và cam kết hiện tại của doanh nghiệp

3

6

Cấu trúc vốn vay chuẩn

1

7

Sự thành công của món vay là chỉ số kết quả

0

6

Ra quyết định chủ quan

31

8

Dựa vào đánh giá chủ quan

11

3

Quan tâm tới sự phát triển năng lực của doanh nghiệp

6

4

Cá thể hóa cấu trúc vốn vay cho doanh nghiệp

3

0

Mối quan hệ thành công là chỉ số kết quả

11

1

Mặt khác, cán bộ ngân hàng cũng thu thập các thông tin “mềm” về doanh nghiệp mới vay. Những thông tin đó bao gồm phỏng vấn và tương tác trực tiếp với doanh nghiệp (lãnh đạo doanh nghiệp hoặc cán bộ chủ chốt), thăm và quan sát cơ sở của doanh nghiệp, tham khảo thông tin từ nguồn thứ ba (nhà cung ứng, khách hàng, ngân hàng khác, cán bộ địa phương, chuyên gia ngành, v.v.) và kinh nghiệm thực tế của cán bộ ngân hàng. Những thông tin này mang tính chủ quan và có nhiều khả năng định kiến. Bảng 3 trình bày số lần các cán bộ ngân hàng Mỹ và Việt nam được phỏng vấn thừa nhận sử dụng từng loại thông tin. Như trình bày ở Bảng 3, trung bình thì cán bộ ngân hàng Mỹ sử dụng các thông tin đại chúng, khách quan nhiều hơn cán bộ ngân hàng Việt Nam. Thu thập các thông tin đó được coi là một bước trong quy trình mẫu/chuẩn khi ra quyết định cho vay. Như một cán bộ Mỹ đã nói: “Chúng tôi coi đó [thu thập thông tin khách quan] là thực hiện quy trình chuẩn”. Ngược lại, không cán bộ ngân hàng Việt Nam nào trong cuộc phỏng vấn này nói tới việc sử dụng dữ liệu thuế của doanh nghiệp, điểm số tín dụng, hay lý lịch của chủ doanh nghiệp. Thay vào đó, các cán bộ ngân hàng sử dụng các thông tin chủ quan nhiều hơn, như phỏng vấn, quan sát, kinh nghiệm, và ý kiến của bên thứ ba. Thiếu thông tin khách quan, cán bộ ngân hàng sử dụng thông tin chủ quan nhiều hơn, và vì vậy họ dành nhiều thời gian công sức để thu thập những dữ liệu đó. Mặc dù các cán bộ ngân hàng Mỹ cũng sử dụng thông tin chủ quan, song đối với họ, thông tin chủ quan chỉ bổ sung thêm cho nguồn thông tin khách quan vốn được coi là quan trọng hơn mà họ đã thu thập.

“Hồ sơ đăng ký kinh doanh có tên của chủ doanh nghiệp và các ngành hàng kinh doanh. Chúng tôi cần phải xem xét kỹ xem ai mới thực sự là chủ doanh nghiệp, và hoạt động kinh doanh nào mới thực sự là của doanh nghiệp.”

Điều này phản ánh rõ các giả định của mô hình ra quyết định dựa trên lý trí và dựa trên cảm nhận/phán xét. Mô hình dựa trên lý trí giả định rằng các thông tin là đáng tin cậy, và mô hình này sẽ không thể vận hành được nếu giả định này bị vi phạm. Mô hình ra quyết định dựa trên cảm nhận/phán xét không có giả định này, và trên thực tế một phần của sự phán xét chính là ở mức độ tin cậy của từng nguồn thông tin. Đặc điểm này chưa được chỉ rõ trong các nghiên cứu trước về mô hình ra quyết định dựa trên cảm nhận/phán xét.

“Chúng tôi được dạy về những mô hình như vậy. Nhưng trong tình huống của chúng tôi [dữ liệu thiếu và không đáng tin], kết quả chỉ là hình thức, tham khảo, không thực sự hữu dụng.”

Ở thái cực khác, phân tích dữ liệu dựa trên cảm nhận/phán xét lại hết sức phức tạp và không thể chuẩn hóa. Các cán bộ ngân hàng thường phải đưa ra nhận định chủ quan của mình về tính hợp pháp, năng lực, sự hợp tác và cam kết của doanh nghiệp. Như đã đề cập ở phần trước, kể cả các giấy tờ pháp lý cũng có khi không phản ánh đúng về danh tính thực sự của doanh nghiệp (ví dụ: ai là chủ thực sự, doanh nghiệp thực ra đang kinh doanh ngành hàng gì). Dữ liệu về năng lực, sự hợp tác và cam kết của doanh nghiệp còn mang tính chủ quan và đỏi hỏi nhiều phán xét hơn. Phân tích dữ liệu trong tình huống này không đơn giản chỉ là tính toán khả năng thành công của món vay, mà quan trọng hơn, là “cảm nhận thực tế” xem doanh nghiệp là ai, họ có gì, họ đáng tin đến đâu, họ cam kết như thế nào. Quy trình này không thể chuẩn hóa, rất tùy thuộc các cá nhân, và rất chủ quan. Nó bao gồm việc phán xét về độ nhất quán của các nguồn thông tin, sử dụng nguyên tắc cá nhân, và tính toán tới mối quan hệ giữa cán bộ ngân hàng và nguồn thông tin để đánh giá. Trong khi tất cả các cán bộ ngân hàng đều thừa nhận việc sử dụng cảm nhận/phán xét trong phân tích dữ liệu, cán bộ ngân hàng Việt Nam và Mỹ có sự khác biệt lớn trong sử dụng phương pháp này. Đối với cán bộ Mỹ, cảm nhận và phán xét của họ chỉ dùng bổ sung cho những tính toán khách quan từ dữ liệu thống kê. Như một vài cán bộ Mỹ nói: “Thủ tục giấy tờ [dữ liệu khách quan] cần được bổ sung”, hay “Chúng tôi đã qua thời kỳ mà tôi có thể ra quyết định cho vay trong khi đồng nghiệp của tôi lại không. Hiện quy trình đã rất chuẩn hóa”. Trong hầu hết các trường hợp, cảm nhận và phán xét được dùng tới khi doanh nghiệp đứng ở “giáp ranh” (giữa điểm được vay và không được vay). Ngược lại, mô hình phân tích chủ quan được dùng gần như một sự thay thế cho mô hình phân tích khách quan, và là phương pháp chính trong phân tích dữ liệu của cán bộ Việt Nam. Phần lớn những tính toán hay mô hình thống kê chỉ là “hình thức và lý thuyết”, để giúp cho kiến nghị cho vay “có vẻ logic và hợp pháp”. Một loạt những phương pháp cảm nhận và phán xét cũng được sử dụng một cách chủ động. Ví dụ, cán bộ ngân hàng Việt Nam dành nhiều thời gian cho việc đánh giá độ tin cậy của dữ liệu thu thập từ các nguồn khác nhau. Những dữ liệu có sự nhất quán cao từ các nguồn độc lập được cho trọng số cao hơn. Tương tự, cán bộ ngân hàng đánh giá tính chắc chắn của các yếu tố cơ bản trong kế hoạch kinh doanh. Ví dụ, nếu doanh nghiệp thể hiện là họ có một số khách hàng “chắc chắn”, thì khả năng được vay vốn tăng lên. Những trọng số kiểu như vậy không được xác định trên cơ sở mẫu dữ liệu lớn, mà là tùy theo cảm nhận và phán xét của cán bộ trong từng tình huống. Hơn nữa, chúng được xác định không chỉ dựa trên tác động của các yếu tố tới kết quả, mà còn dựa trên mức độ “chắc chắn” của chúng, và mức độ nhất quán của các nguồn thông tin về bản chất của từng yếu tố.

“Không, điều đó [mối quan hệ cá nhân với doanh nghiệp] không có vai trò ở đây. Tôi rất tiếc, song đó là thực tiễn.”

“Quan hệ có vai trò nhất định trong việc nâng cao sự trung thành. Tôi có giúp một số người. Nếu một khách hàng gặp phải khó khăn, tôi có thể viết một lá thư đề nghị xem xét miễn giảm. Đôi khi được, đôi khi không. … Với tỷ lệ chuyển việc cao như hiện nay, khó có thể dựa vào quan hệ trong công việc.”

Cán bộ ngân hàng Việt Nam, trong phỏng vấn, cũng không thừa nhận tác động trực tiếp của quan hệ tới việc ra quyết định. Lý do đơn giản là họ phải trình hồ sơ và kiến nghị của mình lên hội đồng tín dụng hoặc lãnh đạo cao hơn. Quan hệ cá nhân không phải là “yếu tố khách quan” trong kiến nghị đó. Tuy nhiên, các quyết định đều dựa trên những đánh giá nặng chủ quan về năng lực của doanh nghiệp, dựa nhiều vào dữ liệu chủ quan, nên mối quan hệ cá nhân cũng đã có ảnh hưởng gián tiếp tới toàn bộ quy trình. Tuy nhiên chúng tôi cũng nhận thấy có sự khác biệt giữa cán bộ ngân hàng Mỹ và Việt Nam về chỉ số đo lường kết quả. Chỉ số đo lường kết quả chính của cán bộ ngân hàng Mỹ là sự thành công của món vay, trong khi đối với cán bộ Việt Nam, đó còn là sự thành công của mối quan hệ. Điều này dẫn tới sự khác biệt lớn trong việc theo đuổi các món vay trễ hạn. Các cán bộ Việt Nam trong phỏng vấn này rất ít khi báo cáo món vay đầu tiên là “nợ xấu” khi bị trễ hạn. Họ thường xem xét kỹ xem sự chậm trễ có phải là vì lý do “khách quan” hay không [nằm ngoài ý muốn của người vay]. Nếu điều này là đúng (cũng dựa trên đánh giá và phán xét của cán bộ), món vay có thể được gia hạn, hoặc thậm chí một món vay mới sẽ được đề xuất để “giúp” doanh nghiệp. Sau khoảng 3 vòng, doanh nghiệp có thể được xếp vào nhóm người vay thành công hoặc không thành công, tùy thuộc vào khả năng trả nợ của doanh nghiệp. Một món nợ xấu cũng có thể là một trải nghiệm (cho cả ngân hàng và doanh nghiệp) cho món vay tiếp theo. Vì vậy, họ không báo cáo “nợ xấu” theo đúng nghĩa truyền thống. Thay vào đó, báo cáo về nợ xấu thường gắn với “người vay xấu”, tức là những doanh nghiệp không thể trả nợ. Để kiểm tra sự khác biệt giữa cán bộ ngân hàng Mỹ và Việt Nam trong việc sử dụng mô hình ra quyết định dựa trên lý trí và dựa trên cảm nhận/phán xét, chúng tôi tổng hợp dữ liệu ở Bảng 3 vào Bảng 4. Sau đó tính toán tần suất sử dụng trung bình/cán bộ, và thực hiện một kiểm định Chi-square đơn giản. Kết quả cũng cho thấy cán bộ ngân hàng Mỹ có xu hướng sử dụng mô hình ra quyết định dựa trên lý trí nhiều hơn, trong khi cán bộ ngân hàng Việt Nam lại sử dụng mô hình ra quyết định dựa trên cảm nhận/phán xét nhiều hơn (X2 = 4.92, p<.05).

Bảng 4: Kiểm định Chi-Square về mô hình ra quyết định của cán bộ ngân hàng Việt Nam và Mỹ

VN (15 cán bộ)

US (10 cán bộ)

Mô hình dựa trên lý trí

50

83

Thu thập dữ liệu

46

43

Phân tích dữ liệu

0

13

Ra quyết định

4

27

Mô hình dựa trên cảm nhận/phán xét

129

29

Thu thập dữ liệu

60

16

Phân tích dữ liệu

38

5

Ra quyết định

31

8

* Ghi chú: Kiểm định Chi-square đối với tần suất sử dụng hai mô hình của hai nhóm cá nhân có ý nghĩa thống kê (X2 = 4.93, p<.05). Chúng tôi đã trình bày những khác biệt giữa cán bộ ngân hàng Mỹ và Việt Nam trong việc thu thập, phân tích dữ liệu, và ra quyết định cho vay vốn. Cán bộ ngân hàng Mỹ có sử dụng kết hợp cả hai mô hình dựa trên lý trí và dựa trên cảm nhận/phán xét, trong đó mô hình dựa trên lý trí là cơ bản. Những phán xét của họ được sử dụng bổ sung cho mô hình dựa trên lý trí, và chỉ trong những tình huống đặc biệt mới thực sự có vai trò quan trọng (khi người vay có điểm số tín dụng ở điểm giáp ranh). Ngược lại, cán bộ ngân hàng Việt Nam không có nhiều lựa chọn mà buộc phải dựa rất nhiều vào những phán xét chủ quan của mình khi ra quyết định. Báo cáo cuối cùng của họ có thể nhìn rất logic với nhiều con số và tính toán, song những nhân tố cơ bản đằng sau những con số đó lại rất nặng về cảm nhận và phán xét. Hơn nữa, nhiều con số và tính toán cũng chỉ là “hình thức”, “lý thuyết”, và chỉ có tác dụng làm cho báo cáo của họ tuân thủ yêu cầu “logic và hợp pháp” trên hình thức. Kết quả nghiên cứu cho thấy, trong điều kiện thể chế phát triển, các ngân hàng Mỹ có lựa chọn về mức độ dựa trên lý trí trong quá trình ra quyết định. Các ngân hàng lớn thường có quy trình chuẩn hóa và khách quan cao hơn ngân hàng nhỏ. Vì vậy, ngân hàng địa phương, ngân hàng nhỏ thường có xu hướng kết hợp hai mô hình ra quyết định. Ở Việt Nam, những lựa chọn của cá nhân và tổ chức về mô hình ra quyết định gặp phải hạn chế của thể chế. Ngân hàng lớn, nhỏ, năng động, hay chuẩn mực đều phải dựa rất nhiều vào mô hình dựa trên cảm nhận/phán xét khi ra quyết định. Các nghiên cứu hiện thời nói rằng mọi người sử dụng cảm nhận/phán xét một cách vô thức. Kết quả nghiên cứu của chúng tôi cho thấy điều ngược lại vẫn có thể đúng: cán bộ ngân hàng Việt Nam sử dụng mô hình này một cách chủ động. Họ nhận thức khá rõ những sai sót tiềm tàng trong mô hình ra quyết định của họ. Họ không có lựa chọn tốt hơn. Họ phải tìm cách hạn chế những sai sót đó. Không có cơ sở dữ liệu lớn và mô hình thống kê hiện đại, họ hạn chế sai sót bằng cách nào?

5.2. Giảm thiểu sai sót trong cảm nhận/phán xét

Trong khi cán bộ ngân hàng Mỹ có sử dụng cảm nhận/phán xét, sự sẵn có về dữ liệu vĩ mô, dữ liệu doanh nghiệp, và các mô hình thống kê hiện đại đã giúp họ giảm thiểu sai sót. Cách thức này không hiệu quả ở Việt Nam. Hiểu rõ những sai sót tiềm ẩn trong cảm nhận/phán xét, các cán bộ ngân hàng Việt Nam đã sử dụng chủ yếu hai chiến lược để giảm thiểu những sai sót này. Đó là Kiểm soát và Học tập. Bảng 5 mô tả tóm tắt hai chiến lược.

Bảng 5: Chiến lược giảm thiểu sai sót từ cảm nhận/phán xét

Chiến lược

Mô tả

Kiểm soát

Tìm kiếm những yếu tố có thể kiểm soát được, ví dụ: tài sản thế chấp, khách hàng “chắc chắn”, hoặc tiền của chủ đầu tư vào dự án.

Đánh giá giá trị của tài sản thế chấp và lãi suất dự án một cách chặt chẽ. Giám sát chặt chẽ quá trình thực hiện dự án và sử dụng vốn vay.

Lựa chọn khách hàng: khách hàng đang sử dụng dịch vụ khác; khách hàng có uy tín; đối tác của các tổ chức có uy tín (e.g., VCCI, MPDF).

Học tập

Tìm kiếm thông tin từ nguồn độc lập. Xem xét độ nhất quán để đánh giá.

Chia món vay lớn thành các món nhỏ. Trải nghiệm với một món vay được coi là dữ liệu cho món vay sau. Cho cơ hội với một số nhất định (ba) món vay trước khi báo cáo là nợ xấu.

Thường xuyên tương tác với doanh nghiệp.

Tư vấn cho doanh nghiệp về quản trị kinh doanh.

Kiểm soát. Trong điều kiện nền thể chế kinh tế thị trường chưa phát triển, các dữ liệu vĩ mô và doanh nghiệp còn thiếu, luật lệ chưa được thực thi hiệu quả, và các tổ chức kiểm định cũng còn manh nha. Các cán bộ ngân hàng Việt Nam không thể chắc chắn về sự hợp tác và năng lực của doanh nghiệp cũng như khả năng thành công của dự án. Cho dù họ có kinh nghiệm và có nhiều dữ liệu đến đâu đi chăng nữa thì cảm nhận/phán xét của họ cũng tiềm ẩn sai sót lớn. Vì vậy, thay vì tập trung tính toán khả năng thành công của món vay, các cán bộ ngân hàng tập trung nhiều vào những yếu tố họ có thể kiểm soát để đảm bảo cho món vay thành công, hoặc để giảm thiểu thiệt hại nếu dự án thất bại. “Chúng tôi phải nắm chắc lấy tài sản thế chấp. Thông thường thì tài sản thế chấp là bất động sản. Rất khó đánh giá giá trị của những ngôi nhà của họ. Hơn nữa, có ít nhà có sổ đỏ lắm.”

“Chủ doanh nghiệp này rất muốn vay vốn và muốn sử dụng hàng nhập khẩu làm tài sản thế chấp. Tôi bảo anh ấy là lấy nhà làm tài sản thế chấp. Anh ấy không đồng ý. Tôi nói: “Nếu anh thực sự tin tưởng vào dự án của anh thì may ra chúng tôi cũng tin. Còn nếu anh không tin lắm thì chẳng có lý do gì để chúng tôi tin. Và tôi từ chối hồ sơ của anh ta.”

“Có một doanh nghiệp ở Bát Tràng nhận được đơn đặt hàng từ nước ngoài. Họ yếu ở nhiều yếu tố, nhất là quản lý, nhưng chúng tôi quyết định cho vay.” (Một lãnh đạo ngân hàng TM nhà nước)

Thứ ba, cán bộ ngân hàng Việt Nam thường phải thực hiện một quy trình giám sát chặt chẽ và tốn công sức. Cán bộ phải thường xuyên thăm khách hàng (cứ 10 ngày hoặc hàng tháng), kiểm tra tiến độ dự án và việc sử dụng vốn vay. Xin kể ra 2 ví dụ điển hình về việc kiểm soát chặt chẽ:

“Tôi phải kiểm tra mọi hóa đơn và đảm bảo là những hoạt động này phù hợp với hồ sơ vay. Có lần ngân hàng cho một doanh nghiệp nhập khẩu thép xây dựng vay. Tôi thăm doanh nghiệp. Họ chỉ cho tôi đống thép và nói mọi việc theo đúng kế hoạch. Tôi kiểm tra kỹ thì thấy mã số thép nhập khẩu khác với hồ sơ. Hóa ra họ đã sử dụng vốn vay của ngân hàng vào việc khác.”

Chiến lược kiểm soát có hạn chế của nó. Ngân hàng có thể giữ tài sản thế chấp, song họ không muốn trở thành hiệu cầm đồ. Họ cũng không có nguồn lực để giám sát hoạt động hàng ngày của doanh nghiệp. Tương tự, lựa chọn khách hàng làm hạn chế số món vay. Tuy nhiên, trong điều kiện tính bất định cao và tiềm năng sai sót lớn, cán bộ ngân hàng coi trọng tính “kiểm soát được” hơn là lợi nhuận. Họ chọn “thua lỗ chấp nhận được” hơn là lợi nhuận bất định.

Chiến lược học tập. Chiến lược thứ hai là liên tục tìm hiểu và học hiểu thêm về doanh nghiệp và dự án mà họ vay vốn. Thiếu dữ liệu tin cậy, đánh giá của cán bộ ngân hàng về doanh nghiệp và dự án vay vốn có thể có sai sót từ ‘mẫu nhỏ’ và định kiến từ ‘sự sẵn có’. Để giảm thiểu điều này, cán bộ ngân hàng Việt Nam đã áp dụng một số kỹ thuật sau: Một kỹ thuật thông thường là phải tìm dữ liệu từ nhiều nguồn độc lập. Các thông tin nhạy cảm, ví dụ như giá trị tài sản thế chấp, ngành nghề kinh doanh và người chủ thực sự của doanh nghiệp, mức độ liêm chính và trung thực, thường được tìm hiểu từ ba nguồn trở lên. Mặc dù các cán bộ này không học lý thuyết về “sức mạnh của các mối quan hệ yếu” của Granovetter’s (1985) hay “khoảng trống trong mạng lưới quan hệ” của Burt, song họ hiểu rõ là các nguồn không độc lập thường cung cấp thông tin cùng sai số. Ngược lại, các nguồn thông tin độc lập sẽ cung cấp thông tin từ các góc độ và kinh nghiệm khác nhau. Vì vậy, nếu có được thông tin nhất quán từ các nguồn độc lập thì độ tin cậy của thông tin được coi là cao. Ngược lại, nếu thông tin từ các nguồn này không nhất quán thì cán bộ ngân hàng còn phải tiếp tục xem xét. Họ có thể phải tìm hiểu thêm các nguồn khác, hoặc đưa ra phán xét của mình. Nếu không thể tìm được thông tin nhất quán ở mức chấp nhận được, ngân hàng đành quay về sử dụng chiến lược kiểm soát.

“Tôi thường phải tìm kiếm thông tin từ nhiều nguồn, như hàng xóm của doanh nghiệp, cán bộ địa phương, cán bộ thuế, hay khách hàng/ nhà cung ứng. Nếu các nguồn này lại biết nhau thì tôi phải tìm nguồn khác nữa.” (Một cán bộ ngân hàng cổ phần)

“Chúng tôi đang xây dựng một tài liệu hướng dẫn gợi ý một số nguồn thông tin thông dụng cho từng loại thông tin. Trong hướng dẫn chúng tôi cũng nhắc nhở cán bộ tìm hiểu từ nhiều nguồn.” (Một cán bộ ngân hàng cổ phần)

Một cách khác là chia món vay thành các món nhỏ hơn, và cho vay từng món một. Khi thực hiện món vay thứ nhất, cán bộ ngân hàng tương tác nhiều với doanh nghiệp và có thể hiểu rõ hơn về họ. Trải nghiệm từ các món vay trước sẽ là thông tin cho các món vay sau. Thông thường ngân hàng không báo nợ xấu ngay khi từ món vay thứ nhất hay thứ hai bị trễ hạn (như đã viết ở trên). Tuy nhiên, để tránh sa lầy, ngân hàng thường có giới hạn là 3 món vay bị trễ hạn. Nếu doanh nghiệp không thể trả nợ đúng hạn sau món vay thứ ba, ngân hàng bắt đầu thực hiện các động tác pháp lý (ví dụ: bán tài sản thế chấp, đưa ra mức phạt) và đưa vào nhóm nợ xấu. Kinh nghiệm trực tiếp này rất hữu ích, song một cán bộ cũng nhận xét: “Thông thường thì món vay thứ nhất và thứ hai không gặp vấn đề gì. Nhưng ngay sau khi chúng tôi cảm thấy thoải mái và tin tưởng, một số khách hàng lập tức không còn hợp tác như trước nữa”. Chiến lược này là ‘học trong quá trình cho vay’, khác với ‘học từ cho vay’ như thường thấy ở Mỹ. Mặt trái của quá trình này là quá trình tìm hiểu học hỏi gắn liền với một nhóm nhỏ cán bộ và doanh nghiệp, khó có thể chia sẻ kể cả trong nội bộ ngân hàng. Chiến lược Kiểm soát và Học hỏi mà chúng tôi trình bày ở đây không thể hoàn toàn giúp ngân hàng tránh sai sót chủ quan. Tuy nhiên, chúng thể hiện việc cán bộ chủ động sử dụng mô hình cảm nhận/phán xét trong quá trình ra quyết định, và họ biết rõ sai sót tiềm tàng trong mô hình của họ. Trong bối cảnh ở Việt Nam, những chiến lược này giúp giảm thiểu sai sót, cho phép cán bộ ngân hàng ra quyết định cho vay trong bất định và có thể kiểm soát được thất thoát.

5.3. Tổng hợp

Hình 1 trình bày mô hình đa cấp độ trong việc lựa chọn quy trình ra quyết định dựa trên lý trí hay dựa trên cảm nhận/phán xét. Mô hình có 3 nhóm nhân tố có thể tác động tới sự lựa chọn: thể chế, tổ chức, và cá nhân. Sự phát triển của thể chế là điều kiện cần để tổ chức có thể đưa ra lựa chọn (chuẩn hóa quy trình, dựa nhiều trên lý trí hay quy trình phi tập trung, phát huy tính đa dạng), và việc tổ chức cho phép quản lý phi tập trung, phát huy sự đa dạng trong quy trình ra quyết định là điều kiện cần để cá nhân có thể lựa chọn quy trình ra quyết định. Khi không có thể chế phát triển đầy đủ, tổ chức và cá nhân không có lựa chọn nào khác mà buộc phải dựa nhiều vào quy trình ra quyết định dựa trên cảm nhận/phán xét. Từ đó, cảm nhận/phán xét được sử dụng một cách chủ động.

Hình 1: Nhân tố tác động tới việc lựa chọn mô hình ra quyết định

Chúng tôi cũng đưa ra hai luận điểm sau, thể hiện mối liên hệ giữa: 1) sự phát triển của thể chế và lựa chọn mô hình ra quyết định; và 2) sự phát triển của thể chế và hiệu quả mô hình ra quyết định.

Sự phát triển của thể chế và lựa chọn mô hình ra quyết định. Các nghiên cứu trước đây cho rằng việc lựa chọn mô hình ra quyết định phụ thuộc vào cá tính/quá trình tư duy của cá nhân (Busenitz and Barney, 1997; Keh et al., 2002; Simon et al., 2000; Sarasvathy, 2001; 2004) hoặc nhân tố tổ chức (McNamara and Bromiley, 1997). Mô hình của chúng tôi gợi mở một nhóm nhân tố mới – sự phát triển của thể chế. Như dữ liệu của chúng tôi chỉ rõ, trong điều kiện thể chế chưa phát triển, doanh nghiệp hoạt động trong bất định cao, chứ không phải rủi ro cao (Knight, 1957). Thiếu mức độ chuẩn hóa, ổn định, và một cơ sở dữ liệu đủ lớn, các nhà quản lý khó có thể áp dụng mô hình dựa trên lý trí. Họ buộc phải sử dụng mô hình dựa trên cảm nhận/phán xét. Khi thể chế phát triển, tổ chức và cá nhân có nhiều lựa chọn hơn trong sử dụng mô hình dựa trên lý trí. Vì vậy luận điểm 1 là:

Luận điểm 1: Trong giai đoạn đầu của nền kinh tế chuyển đổi, sự kém phát triển của thể chế kinh tế thị trường đã giới hạn lựa chọn của tổ chức và cá nhân trong việc ra quyết định dựa trên lý trí, và buộc họ phải sử dụng cảm nhận/phán xét nhiều hơn. Những giai đoạn sau của quá trình phát triển, với cơ sở dữ liệu lớn hơn và một môi trường kinh doanh ổn định hơn sẽ cho phép tổ chức và cá nhân sử dụng mô hình ra quyết định dựa trên lý trí nhiều hơn.

Hiệu quả của quá trình ra quyết định. Các học giả thường cho rằng việc sử dụng mô hình ra quyết định dựa trên lý trí tốn kém và mất thời gian hơn (Busenitz and Barney, 1997; Keh et al., 2002; Simon et al., 2000; Simon, 1979; Sarasvathy, 2001; 2004). Ngược lại, mô hình dựa trên cảm nhận/phán xét “tiết kiệm và nhanh chóng hơn” (Tversky and Kahneman, 1974, p.1131). Điều này có thể đúng ở góc độ toàn xã hội, trong một khoảng thời gian dài. Từ góc độ tổ chức, dữ liệu của chúng tôi cho thấy điều này không hoàn toàn đúng. Khi có một nền thể chế phát triển, việc sử dụng mô hình dựa trên lý trí tiết kiệm hơn nhiều, trong khi việc sử dụng cảm nhận/phán xét thường mất thời gian và tốn kém hơn. Ngược lại, trong điều kiện bất định, mô hình cảm nhận/phán xét là lựa chọn chính cho nhà quản lý. Như Tversky và Kahneman (1974) đã viết, cảm nhận/phán xét có sai số hệ thống tiềm tàng. Vì vậy, để có thể “tiết kiệm và nhanh chóng”, mô hình này cần được sử dụng cùng chiến lược Kiểm soát và Học tập. Vì vậy, luận điểm 2 là: Luận điểm 2: Mô hình dựa trên lý trí hiệu quả hơn trong điều kiện thể chế kinh tế thị trường phát triển. Ngược lại, mô hình cảm nhận/phán xét chủ động, sử dụng cùng chiến lược kiểm soát và học tập, sẽ hiệu quả hơn khi chưa có một nền thể chế phát triển.

Công trình này nghiên cứu tác động của thể chế tới lựa chọn mô hình ra quyết định của nhà quản lý. Chúng tôi thực hiện các cuộc phỏng vấn với cán bộ ngân hàng thương mại Mỹ và Việt Nam về quá trình ra quyết định cho DNVVN vay vốn. Kết quả cho thấy sự phát triển của thể chế quyết định độ mở trong lựa chọn của tổ chức và cá nhân về mô hình ra quyết định. Cụ thể, thể chế phát triển là điều kiện cần để tổ chức và cá nhân lựa chọn mô hình ra quyết định. Một kết quả nữa là trong điều kiện không thể sử dụng mô hình dựa trên lý trí, các nhà quản lý có thể dựa vào yếu tố có thể kiểm soát (chiến lược kiểm soát) hoặc luôn tìm hiểu học hỏi (chiến lược học tập) để giảm thiểu sai số chủ quan. Nghiên cứu của chúng tôi có đóng góp lý thuyết sau. Thứ nhất, các công trình trước đây nghiên cứu về mô hình ra quyết định dựa trên lý trí hay dựa trên cảm nhận chủ yếu như là lựa chọn của tổ chức hoặc cá nhân (Busenitz and Barney, 1997; Keh et al., 2002; Simon et al., 2000; Simon, 1979; Sarasvathy, 2001; 2004; McNamara and Bromiley, 1997; Nonaka and Takeuchi, 2011). Họ giả định sự tồn tại của một thể chế phát triển. Những nghiên cứu này cho rằng việc sử dụng mô hình cảm nhận/phán xét là vô thức, đặc biệt ở cấp độ cá nhân (Tversky and Kahneman, 1974). Kết quả nghiên cứu của chúng tôi cho thấy tổ chức và cá nhân chỉ có thể lựa chọn trong điều kiện thể chế phát triển. Thiếu điều kiện này, họ không có lựa chọn mà phải sử dụng cảm nhận/phán xét chủ quan một cách chủ động. Phong cách ra quyết định này – sử dụng cảm nhận/phán xét chủ động – cần được nghiên cứu kỹ hơn. Thứ hai, các nghiên cứu trước về mô hình ra quyết định chủ yếu thực hiện ở giai đoạn phân tích và ra quyết định, bỏ qua giai đoạn thu thập thông tin. Công trình của chúng tôi cho thấy sự lựa chọn mô hình ra quyết định được phản ánh ngay từ giai đoạn thu thập thông tin, dựa theo sự sẵn có của dữ liệu. Những người theo thiên hướng dựa trên lý trí sẽ thu thập thông tin công cộng, khách quan, có thể kiểm định được với mẫu lớn. Ngược lại, những người có phong cách cảm nhận/phán xét thường thu thập thông tin từ phán xét của người khác, từ mạng lưới quan hệ của họ. Trong nghiên cứu này, sự sẵn có của dữ liệu và cảm nhận về độ tin cậy quan trọng hơn là cá tính hay phong cách cá nhân trong việc chọn nguồn dữ liệu. Thứ ba, các nghiên cứu trước tin rằng mô hình cảm nhận/phán xét, mặc dù có sai số tiềm tàng, thường tiết kiệm và hiệu quả hơn, còn mô hình dựa trên lý trí lại tốn kém và mất thời gian hơn. Điều này có thể đúng nếu đứng trên góc độ toàn xã hội, với tầm nhìn dài hạn. Tuy nhiên nếu tiếp cận ở góc độ cá nhân và tổ chức, kết quả cho thấy điều ngược lại có thể đúng hơn. Với một thể chế phát triển, các cán bộ ngân hàng Mỹ cho rằng mô hình dựa trên lý trí thực ra nhanh và tiết kiệm hơn. Lợi ích chủ yếu của mô hình cảm nhận/phán xét chủ động là ở việc nó giúp tổ chức thích ứng với sự bất định. Khi không có dữ liệu đầy đủ và tin cậy, cán bộ ngân hàng Việt Nam không thể ra quyết định nếu họ vẫn dựa vào mô hình lý trí. Cảm nhận và phán xét của họ giúp họ ra quyết định từ đó có thể thu thập dữ liệu cho mô hình lý trí sau này. Từ góc độ này, những phán xét của họ không chỉ là bổ sung hay thay thế mô hình dựa trên lý trí, mà nó còn giúp tạo điều kiện để sử dụng mô hình dựa trên lý trí trong tương lai. Cuối cùng, công trình của chúng tôi tổng hợp hai chiến lược giảm thiểu sai số chủ quan trong điều kiện bất định. Trong các nghiên cứu trước, sử dụng mô hình lý trí gần như là cách duy nhất để giảm thiểu sai số chủ quan. Điều này không có ích nếu không thực hiện được mô hình lý trí. Cán bộ ngân hàng Việt Nam đã sử dụng mô hình cảm nhận chủ động cùng chiến lược kiểm soát và học tập để giảm thiểu sai số. Mặc dù những chiến lược này không thể hoàn hảo, song chúng tỏ ra hữu dụng. Đối với các nhà hoạch định chính sách Việt Nam và các nước kinh tế chuyển đổi, quyết định kinh doanh vẫn được đưa ra trong điều kiện chưa có nền thể chế phát triển, nhưng nó có thể có hậu quả đang suy nghĩ. Các quyết định dựa trên cảm nhận thường chậm, thu hẹp, và tiềm ẩn sai sót lớn. Quá trình lâu dài để có một khách hàng mới đồng nghĩa với việc mở rộng thị trường và tăng trưởng chậm chạp cho doanh nghiệp. Vì vậy, phát triển thể chế sẽ thúc đẩy sự tăng trưởng nhanh hơn. Vai trò của mô hình ra quyết định dựa trên cảm nhận/phán xét và sự bổ sung của nó cho mô hình lý trí là hết sức quan trọng trong điều kiện các nền kinh tế chuyển đổi. Ở những nền kinh tế này, các tổ chức gặp phải tính bất định rất cao. Điều này hạn chế khả năng của họ trong việc thu thập, phân tích dữ liệu và ra quyết định một cách logic, khách quan. Những tổ chức này buộc phải sử dụng nhiều hơn mô hình ra quyết định dựa trên phán xét. Cảm nhận/phán xét được sử dụng một cách chủ động và có ý thức để thúc đẩy giao dịch kinh doanh, như là một giải pháp quá độ khi nền kinh tế đang chuyển sang kinh tế thị trường, và để tạo ra những dữ liệu ban đầu cho quá trình sử dụng mô hình lý trí sau này. Qua thời gian, các tổ chức doanh nghiệp ở các nền kinh tế này có thể ngày càng trở nên “duy lý” hơn. Nếu như vậy, thì cũng là vì họ đã học từ chính những quyết định mang nhiều cảm nhận và phán xét của mình. Trong một môi trường phức tạp và bất định, sự tồn tại của cảm nhận và phán xét chủ quan thực sự là một điều tốt lành cho quản lý.

7. Tài liệu tham khảo

Berger, A. N, and Udell, G. F., 2002. Small Business Credit Availability and Relationship Lending: the Importance of Bank Organizational Structure. The Economic Journal, 112(477): F32-53.

Blackwell, D. and Winters, D., 2000. Local lending markets: What a small business owner/manager needs to know. Quarterly Journal of Business and Economics, 39(2): 62- 79.

Burt, R. S., 1992. Structure Holes: The Social Structure of Competition. Cambridge, MA: Harvard University Press.

Child, J. and Tse, D., 2001. China’s transition and its implications for international business. Journal of International Business Studies, 32(1): 5-21.

Frame, S., Srinivasna, A., Woosley, L., 2001. The effect of credit scoring on small-business lending. Journal of Money, Credit, and Banking, 33(3): 813-25.

Granovetter, M., 1985. Economic action and social structure: the problem of embedded ness. American Journal of Sociology, 91(3): 481 – 510.

Guseva, A., and Rona-Tas, A., 2001. Uncertainty, risk, and trust: Russian and American credit card markets compared. American Sociological Review, 66: 623-646.

Hofstede, G. and Bond, M. H., 1988. The Confucius connection: From cultural roots to economic growth. Organizational Dynamics, 16(4): 4-21. International Monetary Fund, Vietnam: Selected Issues, IMF Country Report 03/381 (December 2003).

Jankowicz, A. D., and Hisrich, R. D., 1987. Intuition in small business lending decisions. Journal of Small Business Management, 25(3): 45-52.

Keh, H., Foo, M., and Lim, B., 2002. Opportunity evaluation under risky conditions: The cognitive processes of entrepreneurs. Entrepreneurship Theory and Practice, 27(2): 125- 148).

Knight, F. [1921], 1957. Risk, Uncertainty and Profit (New York: Kelley and Millman).

Langlois, R. N., and Cosgel, M. M., 1993. Frank Knight on risk, uncertainty, and the firm: A new interpretation. Economic Inquiry, 31: 456-465.

Le, T.B.N and Nguyen, V. T., 2009. The Impact of Networking on Bank Financing: The Case of Vietnamese Small and Medium-sized Enterprises. Entrepreneurship Theory and Practice, 33(4): 867 – 887.

March, J. G., 1982. The technology of foolishmen. In J. G. March and Olsen, J. P., (Eds.), Ambiguity and Choice in Organizations, 69-81. Bergen, Norway: Universitetsforlaget.

McNamara, G. and Bromiley, P., 1997. Decision making in an organizational setting: Cognitive and organizational influences on risk assessment in commercial lending. Academy of Management Journal, 40(5): 1063-1088.

Nguyen, V. T., Le, T. B. N., and Freeman, N., 2006. Trust and uncertainty: A study of bank lending to private SMEs in Vietnam. Asia Pacific Business Review, 12(4): 549-570.

Nonaka, I., & Takeuchi, 2011. The wise leaders. Harvard Business Review, 89(5): 58-67.

O’Connor, D., 2000. Financial sector reform in China and Vietnam: A comparative Perspective. Comparative Economic Studies, 42(4): 45-66.

Petersen, M., and Rajan, R., 2002. Does distance still matter: The information revolution in small business lending. Journal of Finance, 57(6): 2533-2570.

Sarasvathy, S., 2001. Causation and effectuation: Toward a theoretical shift from economic inevitability to entrepreneurial contingency. Academy of Management Review, 26(2):243- 263.

Sarasvathy, S., 2004. Making it happened: Beyond theories of the firm to theories of firm design. Entrepreneurship Theory and Practice, 28(6): 519-531.

SBV, 2005. Vietnam Financial Sector Modernization and Information Management – Project Information Document. The State Bank of Vietnam, Hanoi.

Schwenk, S. C., 1986. Information, cognitive biases, and commitment to a course of action. Academy of Management Review, 11(2): 298-310.

Simon, H., 1955. A behavior model of rational choice. Quarterly Journal of Economics, 69: 99- 118.

Simon, M., Houghton, S. M., and Aquino, K., 2000. Cognitive biases, risk perception and venture formation: How individuals decide to start companies. Journal of Business Venturing, 15(2): 113-134.

Storrud-Barnes, S. F; Reed, R., Jessup, L. M., 2010. Uncertainty, risk preference, and new- venture strategies. Journal of Strategy and Management, 3(3 ): 273-284.

Tversky, A. and Kahneman, D., 1974. Judgments under uncertainty: Heuristics and biases. Science, 185: 1124-1131.

Ulrich, T. A., and Cassel, H. S.,1975. Factors influencing the extension of bank credit to small businesses. Journal of Small Business Management, 13(1): 28-34.

Weick, K., 1995. Sensemaking In Organization. Thousand Oaks, CA: Sage.

World Bank, 2003. Banking Sector Review: Vietnam. (www.worldbank.org.vn/publication/Banking%2003.pdf.)

Bạn đang xem bài viết Đánh Giá Định Lượng Kết Quả Nghiên Cứu Khoa Học trên website Sansangdethanhcong.com. Hy vọng những thông tin mà chúng tôi đã chia sẻ là hữu ích với bạn. Nếu nội dung hay, ý nghĩa bạn hãy chia sẻ với bạn bè của mình và luôn theo dõi, ủng hộ chúng tôi để cập nhật những thông tin mới nhất. Chúc bạn một ngày tốt lành!