ໃນວັນທີ 11 ທີ່ຜ່ານມາ ທາງຄະນະກຳມະການຈາກສະວີເດນໄດ້ປະກາດຮາງວັນໂນເບລທີ 6 ຫຼື ກໍຄືຮາງວັນສຸດທ້າຍທີ່ເປັນສາຂາວິທະຍາສາດເສດຖະສາດໃຫ້ແກ່ນັກເສດຖະສາດສັນຊາດອາເມຣິກາທັງສາມຄື: David Card ຈາກມະຫາວິທະຍາໄລຄາລິຟໍເນຍ ເບີກລີ, Joshua Angrist ຈາກສະຖາບັນ MIT ແລະ Guido Imbens ຈາກມະຫາວິທະຍາໄລສະແຕນຟອດ. ຜູ້ຊະນະປີນີ້ຂອງເຮົາໄດ້ໃຫ້ຄວາມຮູ້ຢ່າງເລິກເຊິ່ງເຖິງຕະຫຼາດແຮງງານໃນມຸມມອງໃໝ່ ແລະ ໄດ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນເຖິງຜົນກະທົບຈາກການທົດລອງໂດຍອ້າງອີງໃສ່ສະຖານະການຈິງ. ການຄົ້ນພົບນີ້ໄດ້ກະຈາຍໄປສູ່ສາຂາອື່ນໆ ພ້ອມກັບປະຕິວັດການວິໄຈໂດຍການສັງເກດ ແລະ ວັດແທກປາກົດການນັ້ນໆ (Empirical Research).
ຫຼາຍໆຄຳຖາມທີ່ກ່ຽວກັບສາເຫດ ແລະ ຜົນບໍ່ວ່າຈະເປັນ: ການອົບພະຍົບມີຜົນຕໍ່ລາຍຈ່າຍ ແລະ ລະດັບການວ່າຈ້າງວຽກບໍ່? ການສຶກສາທີ່ຍາວນານເພີ່ມຂຶ້ນມີຜົນຕໍ່ລາຍຮັບໃນອະນາຄົດຂອງຄົນຜູ້ນັ້ນຫຼືບໍ່? ພວກເຮົາບໍ່ຮູ້ວ່າຈະເກີດຫຍັງຂຶ້ນຖ້າຫາກວ່າການອົບພະຍົບນັ້ນໜ້ອຍລົງ ຫຼື ຄົນຜູ້ໜຶ່ງເລືອກທີ່ຈະບໍ່ສືບຕໍ່ຮຽນໜັງສື. ເຊິ່ງບັນຫາພວກນີ້ຕ່າງກໍເປັນສິ່ງທີ່ຍາກຈະໃຫ້ຄຳຕອບ ແລະ ໃນທີ່ສຸດຜູ້ຊະນະຮາງວັນໂນເບລສາຂາເສດຖະສາດກໍໄດ້ມີຄຳຕອບໃຫ້ແລ້ວ.
David Card ໄດ້ນຳໃຊ້ການທົດລອງໂດຍອ້າງອີງໃສ່ສະຖານະການຈິງ ມາວິເຄາະຜົນກະທົບຈາກຕະຫຼາດແຮງງານຕໍ່ເງິນຄ່າແຮງຂັ້ນຕ່ຳ, ການອົບພະຍົບ ແລະ ການສຶກສາ. ການສຳຫຼວດນີ້ແມ່ນເລີ່ມຕັ້ງແຕ່ຊຸມປີ 1990 ເຊິ່ງມັນໄດ້ນຳໄປສູ່ການວິເຄາະແບບໃໝ່ ພ້ອມກັບຄວາມເຂົ້າໃຈຢ່າງເລິກເຊິ່ງ. ຜົນທົດລອງຕ່າງໆໄດ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າການເພີ່ມຄ່າແຮງງານຂັ້ນຕ່ຳນັ້ນບໍ່ຈຳເປັນຈະຕ້ອງສົ່ງຜົນໃຫ້ເກີດວຽກໜ້ອຍລົງ. ພວກເຂົາຮູ້ວ່າລາຍໄດ້ຂອງຄົນທີ່ເກີດໃນປະເທດ ສາມາດຮັບຜົນປະໂຫຍດຈາກຜູ້ອົບພະຍົບໄດ້, ໃນຂະນະທີ່ຜູ້ອົບພະຍົບກ່ອນໜ້ານັ້ນສ່ຽງຕໍ່ການໄດ້ຮັບຜົນກະທົບທາງລົບຕ່າງໆ. ນອກຈາກນີ້, ພວກເຂົາໄດ້ຄຳນຶງວ່າຊັບພະຍາກອນໃນໂຮງຮຽນນັ້ນເປັນສິ່ງສຳຄັນຫຼາຍກວ່າສຳລັບອະນາຄົດຂອງນັກຮຽນ ເຊິ່ງຈະໄດ້ຮັບຜົນສຳເລັດໃນຕະຫຼາດແຮງງານຫຼາຍກວ່າທີ່ພວກເຂົາຄາດຄິດໄວ້.
ຂໍ້ມູນຈາກການທົດລອງໂດຍອ້າງອີງໃສ່ສະຖານະການຈິງນັ້ນເປັນສິ່ງທີ່ຍາກຈະເຂົ້າໃຈວ່າ ການທີ່ຈະຂີດເສັ້ນສະຫຼຸບອອກມານັ້ນເປັນໄປໄດ້ຫຼືບໍ່? ຍົກຕົວຢ່າງ ການສືບຕໍ່ຮ່ຳຮຽນພາກບັງຄັບເພີ່ມຂຶ້ນອີກໜຶ່ງປີສຳລັບນັກຮຽນກຸ່ມໜຶ່ງ, ຜົນມັນຈະບໍ່ໄດ້ກະທົບຄືກັນຕໍ່ທຸກຄົນໃນກຸ່ມ. ບາງຄົນອາດຈະເລືອກບໍ່ຮຽນຕໍ່ ແລະ ບາງຄົນກໍອາດຈະເລືອກຮຽນຕໍ່ຢູ່ດີ ເນື່ອງຈາກພວກເຂົານັ້ນເຫັນວ່າຄວາມສຳຄັນຂອງການສຶກສາບໍ່ໄດ້ຂຶ້ນກັບສະມາຊິກໃນກຸ່ມ. ມັນຈຶ່ງເປັນການຍາກທີ່ຈະສະຫຼຸບວ່າການຮຽນເພີ່ມອີກໜຶ່ງປີມີຜົນຫຼືບໍ່. ແຕ່ແລ້ວ, ໃນກາງປີ 1990, Joshua Angrist ແລະ Guido Imbens ກໍໄດ້ແກ້ໄຂບັນຫາຂອງແບບແຜນດັ່ງກ່າວນີ້, ພວກເຂົາໄດ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນເຖິງຂໍ້ມູນການສະຫຼຸບທີ່ຖືກຕ້ອງຕໍ່ສາເຫດ ແລະ ຜົນທີ່ສາມາດເກີດຂຶ້ນຈາກການທົດລອງໂດຍອ້າງອີງໃສ່ສະຖານະການຈິງ
ຂອບໃຈຂໍ້ມູນຈາກ:
ຕິດຕາມຂ່າວທັງໝົດຈາກ LaoX: https://laox.la/all-posts/
