Đo lường bt đnh chính sách kinh t:
Gợi  cách thc đo lường cho Vit Nam
Lê Huỳnh Như*
Trường Đi học Bc Liêu, Việt Nam
TỪ KHÓA TÓM TẮT
TẠP CHÍ PHÁT TRIỂN VÀ HỘI NHẬP
Số 82 (2025) 70-76 jdi.uef.edu.vn


Bài bo này nghiên cứu tổng quan cch thức đo lường sự bt đnh và sự bt đnh chính sch
kinh t ở mt s quc gia trên th giới. Với phương php Meta-analysis bng cch thng kê
kt hợp ca nhiều kt qu nghiên cứu tương tự đ đưa ra mt kt luận tổng hợp có đ tin cậy
cao hơn, tc gi đo lường sự bt đnh ln đu tiên được đưa ra xem xét cho đn khi được pht
trin thêm và p dụng trong cc nghiên cứu thực nghiệm. Bên cnh đó, tc gi đi sâu vào tìm
hiu cch thức mà cc quc gia đo lường bt đnh chính sch kinh t, đ từ đó, rt ra cch
thức đo lường có th p dụng thực hiện ti Việt Nam. Nghiên cứu ca tc gi có ý ngha đi
với cc cơ quan Chính ph, cc nhà hoch đnh chính sch trong việc nắm bắt kp thời mức
đ bt đnh chính sch kinh t đ đưa ra quyt đnh ph hợp trong giai đon bt đnh ngày
mt tăng cao như hiện nay.
Bt đnh,
Bt đnh chính sch
kinh t,
Đo lường bt đnh
chính sch kinh t,
Nghiên cứu tổng quan,
Phương php
Meta-analysis.
1. Gii thiu
Ch s bt đnh chính sch kinh t (EPU) là thước
đo về sự bt đnh ca mt quc gia, tập trung vào sự
bt đnh do hoch đnh chính sch kinh t gây ra. Ch
s EPU mô t c sự bt đnh trong ngắn hn và dài hn,
kh bin đng và sự bin đng ca nó có th là do cc
bin s kinh t v mô (chi tiêu chính ph và thu) và sự
phân cực chính tr (Baker & cng sự, 2016).
Trong vài năm qua, ngày càng có nhiều công trình
nghiên cứu thực nghiệm về đo lường EPU ở mt s
quc gia, và được cung cp min phí cho cng đng
học thuật trên trang web chính thức ca ch s EPU
- www.policyuncertainty.com. Cụ th, cc nhà nghiên
cứu đã xây dựng ch s đo lường EPU ti hơn 22 quc
gia trên th giới dựa trên việc k thừa phương php đo
lường ca (Baker & cng sự, 2016) bng cch s dụng
cc kỹ thuật khai thc văn bn và thay đổi cch tip cận
trong chọn lựa cc tờ bo tập trung vào tin tức kinh t
và tài chính đ đo lường EPU. Nhìn chung, hu ht tt
c cc nghiên cứu đều cho kt qu rng cc ch s EPU
họ xây dựng nắm bắt được cc sự kiện kinh t và chính
tr trong nước và quc t mt cch nht qun.
Tuy nhiên, cho đn nay, dữ liệu về ch s EPU đo
lường cho Việt Nam vn chưa được xc đnh. Bởi đi
với cc c sc tiêu cực xy ra, nu không được quan
tâm đng mức hay chậm tr trong hành đng liên quan
đn cc chính sch kinh t s ngày càng làm mức đ
bt đnh tăng cao hơn, vô hình trung s đẩy nền kinh
t trượt sâu hơn vào suy thoi (Drazen, 1996). Vì vậy,
nghiên cứu này đóng góp vào cc tài liệu trước đây
bng cch đnh gi tổng quan cc thước đo EPU, việc
đo lường EPU ti mt s quc gia trên th giới đ từ
đó gợi ý mt s hàm ý chính sch đo lường EPU cho
Việt Nam.
Bài bo được tổ chức như sau: phn 2 cung cp
*Tc gi liên hệ. Email: lhnhu@blu.edu.vn
https://doi.org/10.61602/jdi.2025.82.09
Ngày np bài: 10/11/2024; Ngày chnh sa: 19/12/2024; Ngày duyệt đăng: 27/12/2024; Ngày online: 23/4/2025
ISSN (print): 1859-428X, ISSN (online): 2815-6234
Tạp chí Phát triển và Hội nhập s 82 (2025)
70
đnh gi tổng quan tài liệu về đo lường bt đnh chính
sch kinh t; tip theo phn 3 trình bày việc đo lường
bt đnh chính sch kinh t ti mt s quc gia; phn
4 gợi ý cch thức đo lường bt đnh chính sch kinh t
cho Việt Nam và cui cng phn 5 đưa ra kt luận.
2. Đánh giá tng quan về đo lường bt đnh chính
sách kinh t
Ti hu ht cc quc gia trên th giới, đ đo lường
cc vn đề về sự bt đnh trong nền kinh t nói chung
và sự bt đnh chính sch kinh t nói riêng, cc nhà
nghiên cứu có xu hướng đo lường dựa trên hai nhóm
phương php. Nhóm đu tiên s dụng cc tham s kinh
t/tài chính hay còn gọi là đo lường s dụng dữ liệu
Bng 1. Tng hợp các thưc đo tiêu biểu đo lường sự bt đnh
TT Tên thước đo Mục tiêu thước đo Cch thức đo lường Kt qu Tc gi
1 Đo lường bt
đnh đi với bin
đng kinh t
Nắm bắt c sc bt
đnh dựa trên phm vi
rng.
Dựa trên s lượng bài bo ca tờ New
York Times đề cập đn “bt ổn” và
“nền kinh t”
Nắm bắt được bt đnh đi với bin
đng kinh t. Tuy nhiên, b nh
hưởng bởi sự thiên v ca bo chí.
(Alexopoulos và
Cohen, 2009)
2 Sự bt đnh về
chính tr
Khm ph sự bt đnh
xung quanh những năm
bu c.
S dụng hình nm cho những năm có
bu c.
Nhn mnh tm quan trọng ca sự
bt đnh về chính tr.
(Julio và Yook,
2012)
3 Ch s bin đng
th trường (VIX)
Đi diện cho những bt
ổn ca công ty trên th
trường chứng khon
Đ lệch chuẩn ca gi cổ phiu và lợi
tức cổ phiu
Phụ thuc vào tính thanh khon
và đ sâu ca mt s th trường đã
trưởng thành nên không th được
mở rng và s dụng ở tt c cc
quc gia.
(Liu và cng sự,
2013)
4 Ch s bt đnh
dựa trên cm
xc và ni sợ hãi
ca nhà đu tư
(FEARS)
Dự bo th trường về
lợi nhuận và bin đng
trong ngắn hn
S dụng dữ liệu văn bn từ tìm kim
trên internet
Ch tập trung vào phn tâm lý ca
sự bt đnh
(Da và cng sự,
2015)
5 Ch s mới cho
sự bt đnh về
kinh t v mô
Khm ph sự bt đnh
về kinh t v mô
S dụng cc kỹ thuật kinh t lượng
dựa trên nhiều ch s kinh t, cụ th
là ch s kinh t tổng hợp và ch s th
trường tài chính tổng hợp.
Mặc d được chp nhận, nhưng ch
đo được mt s bt đnh nht đnh
(Jurado và cng
sự, 2015)
6 Ch s bt đnh
ca hot đng
thực
Đ bt đnh nh hưởng
đn hot đng kinh t
ti Hoa K, Canada,
Nhật Bn, khu vực
đng Euro và Vương
quc Anh
Bao gm ch s bt ngờ thông qua
theo dõi mt sự kiện bt ngờ, tập trung
vào cm xc (đo lường sự lc quan và
bi quan) và ch s bt đnh kinh t
tập trung vào chính quyền nhà nước
và nền kinh t.
Ch tập trung vào thành phn chính
sch ca sự bt đnh
(Scotti, 2016)
7 Thước đo cho ri
ro chính tr cp
công ty
Xem xét ri ro chính tr
cp công ty
S dụng phân tích văn bn ca cc
cuc gọi hi ngh được thu thập theo
tn sut hàng quý
Tập trung nhiều vào ri ro cp công
ty
(Hassan và cng
sự, 2017)
8 Ch s dựa trên
tin tức về sự bt
đnh (NVIX)
Tìm ra sự bin đng
trong những năm 1980,
giai đon trước khi suy
thoi kinh t toàn cu
S dụng văn bn từ Wall Street
Journal (WSJ)
Ch nắm bắt thành phn tin tức ca
sự bt đnh.
(Manela và
Moreira, 2017)
9 Sự bt đnh ca
chính sch kinh
t (EPU)
Nắm bắt sự bt đnh
từ cc ch s tin tức,
chính sch, th trường
và kinh t
S dụng mức trung bình ca ba thành
phn: mức đ đưa tin ca bo về sự
bt đnh kinh t liên quan đn chính
sch; cc điều khon trong b luật
thu liên bang sắp ht hn và sự bt
đng giữa cc nhà dự bo kinh t
Nắm bắt được thời đim bt đnh về
chính sch, với mức tăng đt bin
xy ra xung quanh cuc bu c,
chin tranh, tranh luận về trn nợ,
cuc khng hong khu vực đng
tiền chung châu Âu…
(Baker và cng
sự, 2016)
10 Ch s bt đnh
th giới (WUI)
Nắm bắt sự bt đnh
liên quan đn kinh t,
chính tr, c ngắn hn
và dài hn
Dựa trên Bo co quc gia EIU – mt
công ty hàng đu trong lnh vực tình
bo quc gia về cc vn đề kinh t, tài
chính và xu hướng chính tr.
WUI nắm bắt được bt đnh mt
mu lớn cc th trường tiên tin, cc
nền kinh t mới nổi và cc nền kinh
t có thu nhập thp.
(Ahir và cng sự,
2022)
phân tích phi văn bn và nhóm thứ hai s dụng cc
phương php khai thc văn bn đ trích xut thông tin
từ cc ngun văn bn khc nhau đ ước tính cho sự bt
đnh (Bng 1).
2.1. Đo lường EPU bằng cch sử dụng dữ liệu phi
văn bn
Mt s cc nghiên cứu pht trin cc biện php
đo lường sự bt đnh bng cch s dụng dữ liệu phi
văn bn, thông qua cc ch s như ch s tài chính, ch
s kinh t v mô, ch s bin đng th trường chứng
khon… Có th k đn như (Jurado & cng sự, 2015)
đã ước tính sự bt đnh trong kinh t bng cch s dụng
phương php tự hi quy vectơ (VAR) từ việc kt hợp
Tạp chí Phát triển và Hội nhập s 82 (2025) 71
Lê Hunh Như
hai b dữ liệu gm b dữ liệu v mô hàng thng bởi
hàng trăm ch s kinh t v mô, tài chính và b dữ liệu
cp công ty hàng quý với 155 quan st về tăng trưởng
lợi nhuận được chuẩn hóa theo doanh s bn hàng. Hay
(Rossi & Sekhposyan, 2015) thông qua việc kho st
cc nhà dự bo chuyên nghiệp, nhóm tc gi dựa trên
phân phi li dự bo đã thực hiện và lựa chọn bin kinh
t v mô đi diện cho chu k kinh doanh, chính là tc
đ tăng trưởng GDP thực t. Tương tự, Scotti (2016)
cũng pht trin ni dung nghiên cứu dựa trên việc s
dụng những bt ngờ từ cc dự bo ca Bloomberg đ
xây dựng cc thước đo về sự bt đnh ca nền kinh t.
Ưu đim ca hu ht cc thước đo trên là đều được
chp nhận và nêu bật tm quan trọng, sự khc biệt giữa
cc yu t nh hưởng đn sự bt đnh trong tương lai
cũng như mục đích đo lường bt đnh liên quan đn
cc khía cnh khc nhau trong kinh t ln chính tr.
Minh họa được cch tin tức, chính tr, chính sch và
th trường có th nh hưởng đn sự bt đnh ca chính
sch. Tuy nhiên, trong đó phn đông cc thước đo ch
đo lường được mt s loi bt đnh chính sch nht
đnh, không d s dụng vì chng không được công
b rng rãi và cũng không d sao chép (Al-Thaqeb &
Algharabali, 2019). Hơn nữa, khó mở rng hơn trong
thời gian dài hơn hoặc không th d dàng điều chnh
cho ph hợp bi cnh trước khi được s dụng đ đo
lường ở cc quc gia khc.
2.2. Đo lường EPU bằng cch sử dụng khai thc văn
bn
Trong khi đó, phn đông cc nhà nghiên cứu khc
chọn s dụng dữ liệu phân tích bng phương php khai
thc văn bn. Công trình đu tiên có th k đn đó là
(Alexopoulos & Cohen, 2009) đã s dụng c phương
php đo lường sự bt đnh thông qua ch s bin đng
th trường chứng khon, kt hợp với mt phương php
mới - dựa trên s lượng cc bài bo ca New York Times
có chứa cc từ khóa “sự bt đnh” và “kinh t” (hoặc
“nền kinh t”). Nhóm tc gi đã đi chiu tc đng ca
sự bt đnh ca tin tức trên phương tiện truyền thông
với tc đng ca sự bin đng cổ phiu thông qua s
dụng VAR hai bin và phương trình hi quy đa bin với
dữ liệu hàng thng cho giai đon 1962-2008. Nhóm
tc gi này còn mở rng hơn việc đo lường trong mt
nghiên cứu khi s dụng danh sch cụm từ khóa dài hơn
nhm to ra cc ch s dựa trên văn bn mới về EPU
và s dụng chng trước tiên đ lập biu đ thay đổi về
mức đ bt đnh ở Hoa K trong giai đon 1985–2007.
Tip theo, Baker và cng sự (2016) đã thực hiện đo
lường EPU bng cch xây dựng chui dữ liệu EPU đu
tiên dựa trên tin tức được s dụng rng rãi đ ước tính
EPU dành cho Hoa K trong khong thời gian từ năm
1985 đn 2015. Cụ th, nhóm tc gi này đã tìm kim
trong kho lưu trữ ca 10 tờ bo Hoa K và chọn những
bài bo có chứa thuật ngữ “bt đnh” hoặc “Kinh t”
và mt tập hợp cc thuật ngữ truyền đt ý ngha hoch
đnh chính sch, ví dụ: “luật php”, “Quc hi” và
“quy đnh”. Phi có ít nht mt từ ca mi nhóm trong
bài vit đ bài vit được coi là du hiệu cho thy sự
không chắc chắn về kinh t liên quan đn chính sch.
Chng hn, nu mt bài vit bao gm cc từ thuc
nhóm thứ nht như đu ra, sn xut, và từ nhóm thứ hai
như bt đnh, không rõ ràng... nhưng không bao gm
cc từ thuc nhóm thứ ba như chi tiêu, thâm hụt, quy
đnh, ngân sch, thu, chính sch... thì nó không được
tính là mt ch s ca EPU. S lượng bài bo vượt qua
cc điều kiện trên mi tờ bo trong mi thng được
chuẩn hóa bng tổng s bài bo trên tờ bo mi thng
tương ứng. Chui hàng thng chuẩn hóa được chuẩn
hóa thành đ lệch đơn v và sau đó chia cho mức trung
bình hàng thng trên cc tờ bo. Chui chuẩn hóa được
chia t lệ thành trung bình là 100. Sau đó, nhóm tc gi
này đã pht trin lot EPU cho cc nước công nghiệp
khc, bao gm c cc nước có nền kinh t lớn ở Châu
Âu, chng hn như Php, Đức và Anh… Họ đã s dụng
bài bo ting Anh đ ước tính sự bt đnh cho cc quc
gia không nói ting Anh và mức đ bao ph trong lựa
chọn từ khóa cn có sự gim st ca con người.
3. Đo lường bt đnh chính sách kinh t tại một s
quc gia trên th gii
Hu ht tt c cc nghiên cứu đều cho kt qu rng
cc ch s EPU họ xây dựng nắm bắt được cc sự kiện
kinh t, chính tr trong nước và quc t mt cch nht
qun. Tuy nhiên, đa s cc nghiên cứu ch dừng li ở
việc lặp li quy trình đo lường theo (Baker & cng sự,
2016) bng cch tin hành nghiên cứu kỹ thuật s về
cc thuật ngữ cụ th trong kho lưu trữ kỹ thuật s ca
cc tờ bo, thay đổi trích xut cc bài bo từ cc tờ bo
đa phương và thay đổi từ khóa bn đa ở mi quc gia
đ làm thước đo EPU. Cụ th như sau:
3.1. Đo lường EPU tại Ireland
Zalla (2017) đã xây dựng mt thước đo EPU cho
Ireland dựa trên phân tích văn bn hơn ngàn tờ bo lớn
ca Ireland có s lượng pht hành hàng ngày cao và
tính kh dụng trong kho lưu trữ trực tuyn bắt đu từ
năm 1985 đn năm 2016. Lượng pht hành cao tượng
trưng cho đ tin cậy được công chng chứng nhận vì
cc tờ bo đng tin cậy có nh hưởng mnh m hơn đn
sự bt đnh. Ngoài ra, cc bài bo trong ch mục được
yêu cu phi chứa mt hoặc nhiều thuật ngữ trong danh
mục: kinh t, sự bt đnh và chính sch. Cụ th, cc
thuật ngữ là “nền kinh t”, “kinh t học”, “kinh t học;”
“sự bt đnh,” “bt đnh;” “quy đnh”, “luật php”,
“thâm hụt”, “chính ph”, “ngân hàng trung ương”. Từ
đó, Zalla (2017) đã đnh gi đ tin cậy ca ch s theo
mt s cch và cho rng ch s này tương quan vừa
phi với Ch s bin đng S&P 500 cũng như ch s
EPU do Baker và cng sự to ra.
Tạp chí Phát triển và Hội nhập s 82 (2025)
72
Lê Hunh Như
3.2. Đo lường EPU tại Hy Lạp
Fountas và cng sự (2018) đã to ra ch s EPU
hàng thng cho Hy Lp trong giai đon 1998-2018,
giai đon trước khi ra mắt đng Euro, những năm sau
khi thành lập Khu vực đng tiền chung châu Âu và từ
khi bắt đu cuc khng hong Hy Lp.
Đ to ch mục EPU ca Hy Lp, nhóm tc gi đã
tìm kim thông qua kho lưu trữ ca nhật bo Hy Lp
“Kathimerini” bao gm ít nht mt thuật ngữ trong 3
danh mục: kinh t, chính sch và sự bt đnh. Sau đó,
s lượng bài bo bao gm cc điều khon ca 3 danh
mục trên được chia t lệ theo tổng s bài bo được xut
bn mi thng. Bng việc ước tính VAR được xc đnh
và s dụng phân tích hàm phn ứng xung đ kim tra
tc đng ca sự bt đnh trong nước đi với cc bin s
kinh t v mô. Sau đó, s dụng phương php VAR cu
trc nhm phân tích sâu hơn đ làm sng tỏ thêm về
tính vững chắc ca những kt qu này.
Nhóm tc gi này kt luận cc gi tr ca ch s
phn nh kh thỏa đng cc sự kiện lớn xy ra trong
giai đon ly mu, chng hn như cuc khng hong
tài chính toàn cu, cuc khng hong Khu vực đng
tiền chung châu Âu, cuc bu c và trưng cu dân ý ở
Hy Lp năm 2015, và sự ra đời ca cc biện php kim
sot vn. Bên cnh đó, ch s EPU ca Hy Lp có mi
tương quan cao với cc ch s tương tự được xây dựng
bng cch s dụng cng mt phương php, bng chứng
về sự bin đng theo thời gian trong hệ s tương quan
giữa cc ch s EPU ca Hy Lp và Châu Âu vì mi
quan hệ giữa hai ch s bt đnh đã thp hơn nhiều k
từ khi bắt đu cuc khng hong Hy Lp.
3.3. Đo lường EPU tại Nht Bn
Arbatli và cng sự (2019) đo lường EPU dựa trên
bo chí cho Nhật Bn bng cch liên kt cc thước đo
bt đnh khc, kim tra hành vi ca chng theo thời
gian và xem xét mi quan hệ đng với hiệu qu kinh t
tổng hợp. Cc biện php nhm nắm bắt sự bt đnh về
việc ai s đưa ra cc quyt đnh chính sch liên quan
đn kinh t, những hành đng chính sch nào s được
thực hiện và thực hiện khi nào cũng như tc đng kinh
t ca cc hành đng chính sch (hoặc không hành
đng).
Đ đo lường EPU, nhóm tc gi đm cc bài bo
trên bn tờ bo lớn ca Nhật Bn (Yomiuri, Asahi,
Mainichi và Nikkei) từ năm 1987 đn năm 2015 có
chứa ít nht mt thuật ngữ trong mi ba loi: (E) “kinh
t” hoặc “nền kinh t”; (P) “thu”, “chi tiêu ca chính
ph”, “quy đnh”, “ngân hàng trung ương” hoặc mt s
thuật ngữ liên quan đn chính sch khc; và (U) “bt
đnh” hoặc “sự bt đnh”. Sau đó, chia t lệ s lượng
EPU theo s lượng bài bo trong cng mt tờ bo và
theo thng, chuẩn hóa chui s lượng được chia t lệ
ca mi bài bo thành cng mt bin thiên theo thời
gian, điều chnh theo tính thời vụ và sau đó tính trung
bình trên cc bài bo theo thng đ có được ch s EPU
ca Nhật Bn. So với ch s EPU ca Baker và cng
sự (2016), nhóm tc gi mở rng phm vi đưa tin từ
hai đn bn tờ bo lớn và trin khai mt b thuật ngữ
tt hơn phn nh n lực kim ton và chuyên môn ca
nhóm nghiên cứu về chính sch kinh t Nhật Bn.
3.4. Đo lường EPU tại cc quốc gia Châu Mỹ Latinh
Ghirelli và cng sự (2020) đo lường EPU ở mt
s nền kinh t Mỹ Latinh như Argentina, Brazil, Chile,
Colombia, Mexico, Peru, Venezuela (LA) dựa trên bo
chí Tây Ban Nha. Trong khía cnh này, cc ch s có
kh năng phn nh cc bin th trong sự bt đnh ca
cc quc gia LA có liên quan đn nền kinh t Tây Ban
Nha, do tm quan trọng ca khu vực đi với nền kinh
t sau này, và nó có sẵn mà không có đ tr. Tuy nhiên,
bo chí Tây Ban Nha có kh năng phn nh tình hình
trong khu vực mt cch tổng qut hơn, với cc mi
quan hệ văn hóa chặt ch hiện có. Về mặt này, người ta
có th cho rng cc ch s ca nhóm tc gi cung cp
cc biện php hợp lý và ph hợp về EPU đi với cc
quc gia đó. Đây cũng ph hợp với mt nhnh ca tài
liệu s dụng bo chí quc t đ tính ton dựa trên văn
bn cc ch s cho nhiều nhóm quc gia.
Đ xây dựng cc EPU, nhóm tc gi xem xét 07
tờ bo quc gia Tây Ban Nha có liên quan, giai đon
1997 - 2019, cũng trong khuôn khổ VAR. Đu tiên, đi
với mi tờ bo hàng thng, nhóm tc gi chia t lệ s
liệu thô theo tổng s bài bo mà tên ca quc gia Mỹ
Latinh quan tâm xut hiện. Thứ hai, họ chuẩn hóa lot
s lượng được chia t lệ hàng thng và tính trung bình
chng trên cc tờ bo. Thứ ba, họ thay đổi t lệ ch s
kt qu thành 100 trong khong thời gian từ thng 1
năm 1997 đn thng 6 năm 2018. Cui cng, mt lợi
th ca phương php họ xây dựng có được cc ch s
EPU được tiêu chuẩn hóa cho mt s ca cc nước
LA. Điều này cho phép nhóm tc gi d dàng tổng hợp
chng thành mt ch s EPU tổng th cho toàn b khu
vực LA.
Tuy nhiên, sự khc biệt chính đi với cc biện
php EPU ca nhóm tc gi là chng dựa trên cc tờ
bo LA, trong khi cc ch s ca nhóm dựa trên bo chí
Tây Ban Nha. Ngoài ra, EPU ca LA được nhóm tc
gi xây dựng (i) mở rng phm vi ph sóng ca bo,
như mt biện php mnh m; (ii) tinh chnh mức đ
phong ph ca cc từ khóa và cch din đt được s
dụng trong mi doanh s bn hàng năm 2018 ti khu
vực LA; và (iii) họ không dng từ liên quan đn xung
đt, như “chin tranh” và “tn công khng b”, do họ
tập trung vào việc xc đnh sự bt đnh về chính sch.
3.5. Đo lường EPU tại Pakistan
Choudhary và cng sự (2020) pht trin mt ch
s dựa trên công trình tiên phong đ xây dựng ch s
EPU cho Pakistan - quc gia đông dân thứ năm trên th
Tạp chí Phát triển và Hội nhập s 82 (2025) 73
Lê Hunh Như
giới. Trong đó, nhóm tc gi nêu bật cc giai đon có
nhiều bt ổn ở quc gia đó và chứng thực cc giai đon
này bng cch gii thích dựa trên sự kiện bng cch s
dụng mt nghiên cứu sự kiện đơn gin.
Nhóm tc gi thực hiện trích xut cc bài bo từ
kho lưu trữ kỹ thuật s ca 46 tờ bo hàng thng từ
thng 1 năm 2015 đn thng 4 năm 2020. Giao thức
trích xut dữ liệu là mt bài vit nht đnh phi đi km
với ít nht mt từ trong danh sch từ có trong mi ba
loi to nên ch mục: Kinh t (E), Chính sch (P) và
Bt đnh (U). Tc gi cũng đã tin hành xc minh tính
chính xc ca thuật ton thông qua 16 sinh viên chưa
tt nghiệp đã tin hành hot đng kim ton trong thời
gian thực tập ma h ti Ngân hàng Nhà nước Pakistan
vào thng 7 năm 2019. Hot đng kim ton kh rng
và bao gm cc năm 2011, 2015, 2017 và 2019. Cc
năm được chọn ngu nhiên đ đm bo rng c hai
thời k bt ổn kinh t thp và cao đều được bo him.
Khong 20% cc bài bo được đnh du bt đnh từ tt
c cc tờ bo trong mi năm được giao ngu nhiên cho
hai thực tập sinh khc nhau đ xc minh sự hiện diện
ca cc từ “E”, “P” và “U” cũng như ch đề chung ca
bài bo. Ngoài mt s đim ngoi lệ, hot đng kim
ton đã cung cp h trợ đc lập và mnh m cho tính
chính xc ca cc ch s EPU tổng hợp được pht trin
trong nghiên cứu này.
3.6. Đo lường EPU tại Trung Quốc
Pan và cng sự (2022) tinh chnh thước đo EPU ở
Trung Quc bng cch xem xét cc đặc đim đặc biệt
ca Trung Quc bởi họ cho rng nghiên cứu ca (Baker
& cng sự, 2016) s dụng kỹ thuật tìm kim văn bn
cho cc bài bo và tính t lệ cc bài bo liên quan đn
EPU trên tổng s bài bo dưới dng ch s EPU. Cch
tip cận này được xem kh thi đi với Trung Quc.
Tuy nhiên, nhóm tc gi nhận thy không th p dụng
trực tip vào tính EPU cho Trung Quc vì thước đo này
cũng hàm chứa sự bt ổn về chính tr và chính sch chứ
không thun ty bt đnh kinh t. Ngoài ra, ch s EPU
ca Baker dựa trên mt tờ bo duy nht từ Hng Kông
(South China Morning Post) và bỏ qua cc tờ bo từ
Trung Quc đi lục. Cch tip cận này không th trnh
khỏi sự thiên v về phương tiện truyền thông vì đc gi
chính ca South China Morning Post là cư dân Hng
Kông. Do vậy, ch s ca nhóm tc gi này có ba đặc
đim riêng biệt: i) thứ nht, s dụng nhiều tờ bo thay
vì dựa vào mt tờ bo cụ th, điều này có th làm gim
bớt vn đề thiên v truyền thông ở Trung Quc; ii) thứ
hai, tập trung vào sự bt đnh về kinh t v mô thay vì
sự bt đnh về chính sch. Điều này có th gip nghiên
cứu sâu hơn về sự tương tc giữa sự bt đnh về kinh
t v mô và sự bt đnh về chính sch, điều này cũng
có th gip cc nhà nghiên cứu tho gỡ những tc đng
ca sự bt đnh về chính sch và sự bt đnh về kinh t
v mô đi với nền kinh t; iii) thứ ba, ch s EPU mới
ca nhóm tc gi cho phép cc nhà nghiên cứu ước
tính tc đng ca EPU đi với cc quyt đnh vững
chắc, th trường tài chính hoặc hot đng kinh t tổng
th ở Trung Quc, vì nó khắc phục những thiu sót ca
cc biện php đo lường sự bt đnh hiện có ca Trung
Quc.
Cụ th, nhóm tc gi đã c gắng khắc phục vn
đề này bng cch s dụng hai tờ bo ca Trung Quc
đi lục, đó là Nhật bo Nhân dân và Nhật bo Quang
Minh, c hai đều là tờ bo chính thức ca Ủy ban Trung
ương Đng Cng sn Trung Quc. Do vậy, tc gi thu
thập dữ liệu tin tức từ Datago Technology Limited, bao
gm 300 tờ bo khc nhau ca Trung Quc từ thng
1 năm 1998 đn 2022. Họ thu thập dữ liệu bo chí từ
mt s ngun, chng hn như trang web ca từng tờ
bo và cơ sở dữ liệu bo chí Cơ sở h tng tri thức
quc gia Trung Quc (CNKI), đ đm bo tính chính
xc ca dữ liệu. B dữ liệu Datago chứa c bo Trung
Quc đi lục và bo Trung Quc ở nước ngoài. Do đó,
có kh năng bo co cc sự kiện bt đnh hoặc ri ro
kp thời hơn. Hơn nữa, mt s tờ bo này thuc sở hữu
tư nhân (không phi sở hữu nhà nước), điều này có
th trnh được những thành kin có trong cc phương
tiện truyền thông đi chng chính thng và p dụng
cc yêu cu này trong tìm kim tự đng mọi bài bo
được xut bn từ năm 1998, ty thuc vào dữ liệu sẵn
có. Tc gi chia tổng s bài bo liên quan đn sự bt
đnh trong mt khong thời gian nht đnh cho tổng s
bài bo được pht hành bởi cc tờ bo này trong cng
thời k. Lot bài này sau đó được chuẩn hóa đ có đ
lệch chuẩn đơn v trong khong thời gian từ thng 1
năm 1999 đn thng 12 năm 2011. Sau đó, ly gi tr
trung bình ca lot bài chuẩn hóa trên cc tờ bo và
sau đó chuẩn hóa li ch s kt qu thành trung bình
100 trong khong thời gian đó. Kt qu cho thy rng
cc ch s được xây dựng phn nh tt sự bt đnh và
đng hành với cc biện php hiện có ca EPU, trong
khi khắc phục những nhược đim nht đnh.
Tóm li, với cc thước đo EPU ti mt s cc quc
gia có th thy rng bng cch s dụng phân tích văn
bn đã pht trin mt ch s cho cc chuyn đng đi
diện trong sự bt đnh về kinh t liên quan đn chính
sch theo thời gian. Tuy nhiên, tc gi có nhận xét
chung, như sau:
Thứ nht, đi với ch s EPU ca Châu Âu, cc
nhóm tc gi đnh gi ngang bng cc quc gia châu
Âu và không phân biệt giữa sự bt đnh ca chính sch
đa phương và quc t. Chng hn, cc tờ bo ca Đức
vit về Brexit và sự bt ổn kinh t liên quan ở Anh
được tính vào việc tăng EPU ở Đức và góp phn vào
ch s châu Âu.
Thứ hai, tính đi diện ca cc tờ bo được chọn đ
xây dựng ch mục, cc nhóm tc gi thường s dụng
cc tờ bo lớn từ mi quc gia thường tập trung vào
kinh t và tài chính cụ th và có xu hướng hướng ra
quc t hơn nên điều này cũng có th phóng đi sự gia
tăng trong EPU.
Thứ ba, đ phn nh chính xc sự thay đổi về EPU
Tạp chí Phát triển và Hội nhập s 82 (2025)
74
Lê Hunh Như