Dự báo phát triển giáo dục phần 1

ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN
Trường Đại Học Sư Phạm

NGUYỄN VĂN HỘ (Biên Tập Và Hệ Thống Hóa Tư Liệu)

DỰ BÁO PHÁT TRIỂN GIÁO DỤC
(Tài Liệu Dùng Cho Học Sinh Cao Học QLGD)

THÁI NGUYÊN 2007


PHẦN THỨ NHẤT
MỘT SỐ VẤN ĐỀ LÝ LUẬN
VỀ DỰ BÁO GIÁO DỤC
I. Cơ sở phương pháp luận của dự báo giáo dục
1. Nhu cầu của công tác dự báo trong nghiên cứu xây dựng chiến lược
phát triển kinh tế - xã hội ở Việt Nam
1.1. Dự báo trong nền kinh tế thị trường
Đại hội VIII của Đảng Cộng sản Việt Nam đã xác định những nội dung cơ
bản nhằm đổi mới công tác kế hoạch hóa trong đó chú trọng nâng cao chất
lượng công tác xây dựng chiến lược và quy hoạch phát triển kinh tế - xã hội, các
ngành, các vùng lãnh thổ và tòan bộ nền kinh tế quốc dân. Quán triệt tinh thần
trên, trong những năm gần đây, kế hoạch đã chuyển dần từ kế hoạch pháp lệnh
sang kế hoạch định hướng.
Nếu so sánh với giai đoạn trước nam 1989, nền kinh tế Việt Nam đã thay
đổi không chỉ về mặt số lượng mà quan trọng hơn chất lượng cũng đang biến
đổi. Theo đánh giá của nhiều chuyên gia quốc tế, nền kinh tế Việt Nam hiện nay
có nhiều điểm khác biệt với các nền kinh tế đang chuyển đổi. Trong quá trình
chuyển sang nền kinh tế thị trường, những yếu tố kinh tế cũ vẫn tồn tại, song
hành với những nhân tố mới, pha trộn lẫn nhau, có lúc có lĩnh vực yếu tố này
hay yếu tố kia biểu hiện nhiều hơn. Chính vì vậy muốn xây dựng các phương

pháp định lượng cho nền kinh tế phải nhận dạng được những đặc điểm cơ bản
chi phối các quy luật phát triển.
Nền kinh tế Việt Nam hiện nay và trong tương lai gần chưa phải là nền
kinh tế thị trương, càng chưa phải là môi trường tự do hoàn hảo. Tuy nhiên, với
mục tiêu dân giàu nước mạnh, xã hội công bằng, dân chủ, văn minh nước ta chủ
trương chuyển dần sang nền kinh tế thị trường theo định hướng xã hội chủ
nghĩa. Trong cơ chế thị trường, công tác dự báo đóng vai trò quan trọng bởi lẽ
nó cung cấp các thông tin cho việc bố trí các nguồn lực quan trong tương lai.
Với những thông tin này cho phép các nhà hoạch định chính sách có những
quyết định về đầu tư. Nhìn chung, những quyết định về đầu tư sẽ có ảnh hưởng
đến sự phát triển kinh tế 5-10 năm hoặc lâu hơn nữa. Những quyết định mang
tính chiến lược như có xây dựng nhà máy điện nguyên tử hay không sẽ ảnh
hưởng trong khoảng 30 năm đối với một quốc gia, đấy là chưa nói đến ảnh
hưởng tới môi trường. Các thông tin về dự báo kinh tế còn cho phép xem xét các
quyết định về sản xuất, về tiết kiệm tiêu dùng, các chính sách tài chính, các
2


chính sách kinh tế vĩ mô. Dự báo không chỉ tạo cơ sở khoa học cho việc hoạch
định chính sách, cho việc xây dựng chiến lược phát triển, cho các quy hoạch
tổng thể mà còn cho phép xem xét khả năng thực hiện kế hoạch, và hiệu chỉnh
kế hoạch. Có thể nói các dự báo tốt cũng sẽ cung cấp thông tin cho quá trình
nhận thức, ra quyết định và xem xét tác động của các lĩnh vực khác nhau, từ vĩ
mô đến vi mô, từ bình diện cả nước đến các vùng lãnh thổ, từ tòan bộ nền kinh
tế đến các ngành thậm chí đến các công ty. Từ sự cần thiết khách quan này nên
ở các nước, ngoài những cơ quan nghiên cứu về dự báo còn có các bộ phận làm
dự báo của các công ty tư nhân.
1.2. Các loại dự báo, mối quan hệ giữa chúng
Thông thường người ta phân biệt hai cách tiếp cận để đoán nhận tương lai,
cách thứ nhất dành cho các quá trình mà con người có thể và chủ động tác động

đến quá trình phát triển. Loại dự báo này mang tính chất kiến thiết (trong tiếng
anh thường dùng thuật ngữ Projection để gọi), cho dù chế độ xã hội có khác
nhau nhưng bất cứ nền kinh tế nào cũng có thể sử dụng cách tiếp cận này để dự
tính các quỹ đạo phát triển trong tương lai của đất nước mình theo các kịch bản
khác nhau. Ở các nước xã hội chủ nghĩa trước kia, với cách quản lí nền kinh tế
theo cơ chế kế hoạch hóa tập trung, phấn đấu theo mục tiêu cho trước, dự báo
theo cách tiếp cận thứ nhất này thường hay được sử dụng với thuật ngữ “Dự báo
chủ động”. Do tính chất của loại dự báo này nên việc vận dụng thường cho tầm
trung và dài hạn.
Đối với các dự báo ngắn hạn (hàng năm, quý, tháng), sự tác động của con
người nhìn chung bị hạn chế, các quy luật tự nhiên, kinh tế - xã hội chi phối
những gì sẽ xảy ra trong tương lai. Việc đóan nhận tương lai sẽ chủ yếu dựa trên
sự kéo dài những quy luật đã hình thành trong quá khứ. Loại dự báo trên cách
tiếp cận này chứa đựng nhiều nội dung mang tính khách quan hơn (theo thuật
ngữ tiếng Anh thường gọi là foretcast).
1.3. Các dự báo trung và dài hạn
Đối với việc nghiên cứu chiến lược phát triển giáo dục dài hạn đến năm
2020, các dự báo trung hạn và dài hạn vô cùgn quan trọng. Tùy theo vấn đề mà
tầm thời gian của dự báo trung hạn và dài hạn có thể thay đổi chút ít, tuy nhiên
nói đến dự báo trung hạn người ta thường hiểu là khoảng thời gian bao quát
khoảng trên dưới 5 năm trong khi các dự báo dài hạn có thể có tầm 10 năm hoặc
xa hơn. Đối với các nước đang phát triển, các dự báo có tầm trung hạn rất có ý
nghĩa trong việc xây dựng kế hoạch 5 năm, còn các dự báo dài hạn chủ yếu
mang tính định hướng, tập trung vào một số lĩnh vực quan trọng.
3


Trong bối cảnh phát triển hiện nay của thế giới, và sự phát triển năng động
của khu vực, nhìn chung để có dự báo chính xác là rất khó kể cả trong tầm ngắn
hạn, với trung hạn và dài hạn lại càng khó hơn, chính vì vậy việc cập nhật

thường xuyên các dự báo là cần thiết, nhằm cung cấp những thông tin mới nhất
cho các nhà hoạch định chính sách.
Cập nhật các dự báo được hiểu nghĩa đưa những thông tin mới nhất vào các
kết quả dự báo, hiểu theo nghĩa hẹp nhất đó là tính toán, hiệu chỉnh lại các dự
báo khi có nguồn thông tin mới (số liệu mới, dữ liệu mới), mặt khác cập nhật dự
báo cũng có thể hiểu theo nghĩa rộng hơn là việc bổ sung phương án mới, đưa
ra kịch bản mới, cải tiến mô hình khi có nguồn thông tin mới.
2. Qui trình thiết lập dự báo
Để thiết lập một dự báo, về cơ bản, chúng ta có các bước tiến hành sau đây:
a) Xác định vấn đề và lựa chọn chân trời dự báo;
b) Xây dựng hệ thống và phát hiện những biến số then chốt;
c) Thu thập số liệu và hình thành các giả thiết
d) Xây dựng các tương lai khả dĩ.
2.1. Xác định vấn đề và lựa chọn triển vọng dự báo
Công việc đầu tiên là phát biểu vấn đề dự báo một cách rõ ràng và chính
xác. Điều này dường như là đương nhiên nhưng thật ra sự nhấn mạnh tầm quan
trọng của nó không phải là thừa, vì rất có thể xảy ra tình trạng vấn đề đặt ra lúc
đầu, đến một giai đoạn nào đó của quá trình dự báo, bắt đầu được nhận thức là
chưa đủ rõ ràng và vì vậy các công việc tiếp theo không thể đặt ra một cách cụ
thể để có thể giải quyết và chúng ta lại phải trở lại việc xác định vấn đề.
Một vấn đề khác là sự lựa chọn triển vọng của dự án. Có nhiều nhân tố chi
phối sự lựa chọn này, như kỳ hạn bạn ra quyết định, khả năng quyết định và các
phương tiện hành động, v.v… Không có một phương pháp xác định nào có thể
giúp ta làm thay đổi việc này. Kinh nghiệm thực tiễn và sự nhạy cảm là những
yếu tố có thể đóng góp vào sự lựa chọn tối ưu. Các dự báo đã có về các vấn đề
khác nhau rõ ràng là một nguồn tham khảo quan trọng.
2.2. Xây dựng hệ thống và phát hiện các biến số then chốt
Công việc tiếp theo là xác định trạng thái hệ thống, cụ thể là tìm ra tất cả
các biến số có ảnh hưởng đến vấn đề được nghiên cứu hoặc chịu ảnh hưởng của
vấn đề được nghiên cứu, phân tích các quan hệ giữa các biến số đó, và cuối cùng

thu gọn phạm vi của hệ thống về một biến số có tính chất cơ bản các biến số
then chốt.
4


Có thể giao việc lập danh mục các biến số xác định trạng thái của hệ cho
một người. Song để tránh sự chủ quan quá đáng, công việc này nên được tiến
hành bởi một nhóm cộng tác có tính chất đa ngành và sử dụng các cách làm như
gửi bảng câu hỏi, phỏng vấn chuyên gia, lấy ý kiến tư vấn, v.v…
Để phân tích quan hệ giữa các biến số, phương pháp thường được sử dụng
là phân tích cấu trúc gồm ba bước cơ bản như sau:
- Thống kê các biến số;
- Xây dựng ma trận phân tích cấu trúc và lập đồ thị phát động – phụ
thuộc;
- Phát hiện các biến số then chốt.
2.3. Thu thập dữ liệu và hình thành các giả thiết
Thu thập dữ liệu là một công việc rất nặng nề vì đối với mỗi biến số, người
ta cần phải trả lời 3 câu hỏi sau đây:
a) Diễn biến của biến số trong quá khứ?
b) Xu hướng phát triển của biến số đó trong tương lai (ngoại suy một cách
hợp lý)?
c) Những điểm uốn hay gián đoạn có thể làm thay đổi xu hướng phát triển
của biến số?
Để trả lời các câu hỏi này, ta cần xem xét 5 vấn đề sau đây:
- Xác định những chỉ tiêu có thể sử dụng một cách thích hợp để mô tả diễn
biến của biến số được xét. Thí dụ như để mô tả mức sống của dân cư, có thể xét
khả năng sử dụng chỉ tiêu GNP, để đánh giá năng lực đổi mới công nghệ của
một quốc gia, có thể sử dụng chỉ tiêu số sáng chế đăng ký,v.v..
- Xét khả năng có được dữ liệu (định tính cũng như định lượng), độ tin cậy
của chúng và nếu có thể, mức độ cân đối cần phải có.

- Xác định chuỗi thời gian (các giá trị của chỉ tiêu sắp xếp theo trình tự thời
gian) cần theo dõi. Điều này có ý nghĩa quan trọng vì có chuỗi thời gian chúng
ta mới có căn cứ để ngoại suy.
- Giải thích các diễn biến trong quá khứ, nói cách khác, tìm hiểu nguyên
nhân của các hệ quả đã quan sát được. Rõ ràng là sự giải thích nguyên nhân
không đúng sẽ dẫn đến những ngoại suy vô lý. Thí dụ như có rõ những nguyên
nhân đã dẫn đến tốc độ tăng trưởng cao của nền kinh tế Việt Nam trong mấy
năm vừa qua, chúng ta mới có thể có được những dự báo đáng tin cậy về tốc độ
này trong những năm sắp tới, chưa nói đến điều chỉnh cần thiết do sự thay đổi
những nhân tố bên ngoài.
5


- Đề xuất các giả thiết về sự phát triển của các biến số trong tương lai; nói
riêng, về khả năng xuất hiện những điểm uốn hay gián đoạn so với xu hướng “tự
nhiên” và, nếu có thể, xác suất hiện các điểm uốn hay gián đoạn đó.
Như vậy cho đến đây chúng ta đã có được:
- Các biến số then chốt: C1, C2….
- Một nhóm các giả thiết về biến số then chốt: H1, H2, H3….
Lôgíc tự nhiên là xem xét các tổ hợp của các giả thiết đó. Mặc dù có một số
tổ hợp có thể bị loại ngay do sự không hợp lý bên trong của nó, số tổ hợp còn lại
vẫn rất lớn và ta cần phải làm thế nào để giữ lại chỉ những tổ hợp có ý nghĩa
đáng kể, hay nói cách khác, xây dựng các tương lai khả dĩ của hệ thống được
nghiên cứu.
2.4. Xây dựng các tương lai khả dĩ
Có hai phương pháp đáng chú ý nhất có thể sử dụng để đi đến các tương lai
khả dĩ: mô hình và kịch bản.
a) Mô hình
Mô hình là một biểu diễn hình thức của những yếu tố cơ bản của một vấn
đề theo ngôn ngữ vật lý hay tóan học. Để có mô hình của vấn đề, trước hết ta

cần nhận biết về vấn đề và biểu thị nó bằng lời nói, sau đó chuyển lời nói sang
ngôn ngữ vật lý hay toán học để nghiên cứu những biểu diễn hình thức.
Đối với vấn đề cần dự báo, từ các biến số đã được xác định và các giả thiết
đã được đề xuất, chúng ta có thể xây dựng một mô hình cho vấn đề này, cụ thể
là một hệ thống phương trình biểu diễn sự tương tác của các biến số thuộc một
phân hệ đã được tách riêng. Giải hệ thống phương trình, chúng ta sẽ có được
một số hiểu biết về tương lai.
Để phương pháp mô hình có thể áp dụng được, có một loạt yêu cầu cần
phải được thực hiện, quá khứ cần phải được biểu diễn một cách đúng đắn, không
được có “hiệu ứng ngưỡng” đối với phân hệ (ra ngoài ngưỡng, các “quy tắc trò
chơi” bên trong của hệ thống không còn áp dụng được nữa), không phải xét lại
sự hoạt động của phân hệ do có gián đoạn trong các biến số (xuất hiện một biến
số không có trong quá khứ,…),v.v…
b) Kịch bản
Phương pháp này có thể là thô thiển so với phương pháp mô hình. Song,
như Hugues de Jouvenel đã nói, “Thà là gần đúng thô thiển mà đúng đắn chứ
không nên tinh vi mà sai lầm”.
Một kịch bản phải bao gồm ba yếu tố sau đây:
6


- Căn cứ: là sự biểu hiện (trung thành) thực tế hiện tại và động thái của hệ;
- Các lộ trình (cheminements): được xây dựng để theo đó hệ sẽ phát triển
(theo thời gian) đồng thời biết rằng trong quá trình tiến triển của hệ, sẽ có những
câu hỏi được đặt ra mà để trả lời, ta có thể xem xét một số giả thiết từ đó dựng
nên một cái cây các tương lai khả dĩ.
- Những hình ảnh cuối cùng: thu được ở các thời kỳ khác nhau và đặc biệt
là triển vọng dự báo từ các lộ trình đưa ra ở trên.
Khi đưa ra các hình ảnh cuối cùng, ta không quên rằng cái quan trọng hơn
chính là các lộ trình đã dẫn đến các hình ảnh đó và điều cơ bản là chỉ rõ độ lớn

của các hiện tượng và thời điểm xuất hiện của chúng.
Áp dụng phương pháp kịch bản, ta lưu ý tránh bị rơi vào tình trạng có quá
nhiều lộ trình và nên cố gắng xác định chỉ vài xu hướng lớn và minh họa các xu
hướng này bằng các hệ quả của nó.
Các kịch bản mô tả ở trên là các kịch bản thăm dò. Mục đích của chúng là
tìm kiếm, phát hiện những tương lai khả dĩ (xem hình).

Một loại khác là các kịch bản định mức hay kịch bản chiến lược. Chúng
được xây dựng không theo chiều tự hiện tại đến tương lai như trong trường hợp
các kịch bản thăm dò mà ngược lại – mục tiêu đã đặt ra trong tương lai đi ngược
thời gian về hiện tại và chỉ ra những hành động cần được tiến hành để đặt được
mục tiêu đó (xem hình).

7


II. MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP GIÁO DỤC
1. Phương pháp mô hình hóa
Có nhiều phương pháp dựa báo, song như đã nói ở phần trên người ta có
thể phân ra làm hai nhóm, hình thức hóa được dưới dạng mô hình và phi hình
thức hóa. Mô hình là một hệ thống lí thuyết của các mối quan hệ tương hỗ, hệ
thống này được thiết kế nhằm biễu diễn các hiện tượng của thế giới thực tại và
sự liên kết giữa các hiện tượng này. Mô hình đóng vai trò là một công cụ giải
thích các sự kiện quá khứ và hiện tại và dự báo cho tương lai, mô hình còn được
sử dụng trong một số trường hợp để kiểm soát các biến cố trong tương lai. Ở
dạng đơn giản nhất mô hình bao gồm một phương trình diễn tả mối quan hệ giữa
một biến phụ thuộc vào một hay nhiều biến độc lập. Thực ra thế giới thực tại rất
phức tạp nên thông qua mô hình người ta chỉ đưa ra những biến số quan trọng và
những mối quan hệ quan trọng nhất giữa chúng. Tùy theo đối tượng nghiên cứu
mà người ta phân loại và gọi tên các loại mô hình, trong phần tiếp theo đây chỉ

giới hạn phạm vi nghiên cứu là các mô hình kinh tế.
Với sự ra đời và phát triển của khoa học giáo dục, các mô hình giáo dục
cũng lần lượt được nghiên cứu. Xu thế chung của các nước là phát triển các mô
hình mô tả càng sát với nền giáo dục càng tốt, độ lớn và mức độ phức tạp của
mô hình không còn là các giới hạn quan trọng nữa bởi lẽ với các phần mềm máy
tính hiện nay cho phép giải quyết nhiều bài tóan lớn mà trước đây một, hai thập
kỷ không có một phương tiện nào có thể giúp tìm ra lời giải.
Dự báo bằng phương pháp mô hình là một cách tiếp cận những thông tin
cho tương lai bằng công cụ mô hình hóa với trình tự:
- Hình thức hóa quá trình kinh tế cần nghiên cứu dưới hình thức mô hình,
- Sử dụng mô hình để ngoại suy, để mô phỏng và thiết kế các phương án
phát triển
- Từ các kết quả có được ở bước thứ hai, kết hợp với các phân tích bằng
các phương pháp khác, đưa ra các phương án dự báo.
Hai kỹ thuật thường dùng trong dự báo là ngoại suy và mô phỏng. Ngoại
suy được hiểu là kéo dài những quy luật giáo dục đã hình thành trong quá khứ
và hiện tại cho tương lai, ngoại suy bằng phương pháp mô hình được hiểu là kéo
dài những quy luật giáo dục đã được mô hình hóa theo trục thời gian. Kỹ thuật
ngoại suy thường dùng cho các quá trình ổn định phát triển tương đối ổn định và
vì vậy thích hợp với dự báo ngắn hạn. Kinh nghiệm ứng dụng cho thấy người
thường ngoài suy cho một khoảng thời gian bằng một phần ba chiều dài quá
khứ.
8


Mô phỏng là quá trình kiểm tra hành vi của một hệ thống và phân tích các
vấn đề có liên quan trên cơ sở một mô hình mô tả hệ thống này. Nói một cách
khác mô phỏng chính là diễn trước những động thái có thể xảy ra trong tương lai
của hệ thống trên máy tính điện tử theo các kịch bản khác nhau. Người ta
thường sử dụng mô phỏng như một công cụ để nghiên cứu chính sách, các kết

quả mô phỏng cho biết tác động của chính sách đối với nền giáo dục. Thông qua
phân tích sự tác động này, người ta sẽ lựa chọn các chính sách phù hợp với sự
phát triển trong tương lai và các phương án tương ứng sẽ được xem xét như là
các dự báo. Trong giáo dục người ta còn chia ra mô phỏng ngẫu nhiên và mô
phỏng nhiều phương án. Mô phỏng ngẫu nhiên thường để xem xét sự ổn định
của mô hình, của các chính sách, còn mô phỏng nhiều phương án tạo điều kiện
so sánh lựa chọn.
1.1. Nội dung của phương pháp mô hình hóa
Nói một cách tổng quát có thể chia nội dung của phương pháp mô hình hóa
ra làm 5 bước:
- Bước 1 – nhằm phân tích đối tượng nghiên cứu, trong đó bao hàm lĩnh
vực cần phân tích, dự báo, các chỉ tiêu quan tâm, khoảng thời gian cần
nghiên cứu… Những thông tin nào có sẵn, những thông tin nào cần xử
lý, chế biến…
- Bước 2 – lựa chọn mô hình: Để có thể lựa chọn được mô hình, người ta
thường phải chấp nhận một số giả thiết về hệ thống kinh tế (đối tượng
nghiên cứu),bao gồm cơ chế giáo dục (là kế hoạch tập trung, chuyển đổi
hay kinh tế thị trường…), lý thuyết giáo dục nào phù hợp với hệ thống
này, là nền giáo dục đóng hay mở… Kết hợp với bước 1, người ta có
được một nhóm các mô hình để lựa chọn, sau khi lựa chọn được mô
hình thích hợp (đáp ứng được mục tiêu nghiên cứu và điều kiện về
thông tin) người ta đi sâu hơn vào cấu trúc của mô hình và dạng của các
phương trình mô tả mối quan hệ giữa các thành phần trong hệ thống
nghiên cứu. Nhìn chung, lựa chọn mô hìnhlà một lĩnh vực khó bởi lẽ
không có mô hình “thực” để so sánh. Chính vì vậy, trong thực tế người
ta thường sử dụng các mô hình đã được nghiên cứu ở các nước, trước
tiên là làm theo, sau đó là cải biên và khi đủ sức thì tự phát triển.
- Bước 3 – xây dựng mô hình: Với cấu trúc đã lựa chọn được ở bước 2,
trong bước này các tham số của mô hình sẽ được lượng hóa. Căn cứ trên
điều kiện thông tin người ta sẽ phân chia các biến số của mô hình ra làm

2 loại: biến ngoại là biến có giá trị cho trước hoặc được xác định ngoài
mô hình, còn biến nội là biến sẽ được tính toán qua mô hình. Tùy theo
9


các loại mô hình người ta sử dụng các phần mềm mày tính khác nhau để
ước lượng các tham số của mô hình.
- Bước 4 – kiểm định mức độ chính xác của mô hình: Trong thực tế người
ta thường lấy tiêu chuẩn phù hợp để xem xét độ chính xác của mô hình.
Thông qua việc mô phỏng lại quá khứ, người ta có thể so sánh các chỉ
tiêu thu được qua tính tóan bằng mô hình và số thống kê thực hiện, nếu
sai số nằm trong giới hạn cho phép, mô hình được coi là có thể ứng
dụng được.
- Bước 5 – vận dụng mô hình: Tùy theo nhu cầu và tính chất mà mô hình
được sử dụng để dự báo ngoại suy, để mô phỏng các chính sách, hoặc
để thiết kế các quỹ đạo phát triển dài hạn.
1.2. Ưu thế của phương pháp mô hình
So sánh với các phương pháp dự báo khác, phương pháp mô hình hóa đảm
bảo cho các kết quả dự báo thu được tính hệ thống và hợp lý. Thông qua việc
mô phỏng, người ta vừa có thể kiểm định được tính sát thực của mô hình vừa
nghiên cứu được nhiều khía cạnh khác nhau của các chỉ tiêu kinh tế. Phương
pháp mô hình hóa cho phép dễ dàng cập nhật các dự báo khi có thông tin mới.
Do cơ sơ lý luận để xây dựng các mô hình là các lý thuyết giáo dục, phương
pháp mô hình còn ch phép liên kết các kết quả định tính và định lượng để có
được những kết quả có chất lượng cao hơn.
1.3. Tổng quan về các mô hình dự án giáo dục
Các mô hình dự báo dài hạn thường được thiết kế theo hướng nghiên cứu
chính sách vì tạo ra một tầm nhìn cho tương lai. Người ta thường phân biệt hai
loại mô hình dài hạn: Mô hình tăng trưởng (dạng kinh tế lượng) và mô hình kế
hoạch hóa (dạng tối ưu).

- Mô hình tăng trưởng dạng kinh tế lượng thường được sử dụng để xem
xét các quỹ đạo phát triển khác nhau của nền kinh tế trong tầm dài hạn
và thông qua đó nhận biết được con đường nào đạt được sự tăng trưởng
tối đa hoặc thích hợp. Trong các mô hình này, tăng trưởng dân số, tiến
bộ công nghệ, thói quen tiết kiệm, của dân cư… là những yếu tố quan
trọng xác định quỹ đạo tăng trưởng thích hợp. Những chính sách để huy
động nguồn vốn và công nghệ nước ngoài, để đầu tư phát triển nguồn
nhân lực cũng đóng vai tròn to lớn trong việc xác định con đường phát
triển dài hạn.
- Mô hình tăng trưởng dạng tối ưu về cơ bản khác mô hình tăng trưởng
dạng kinh tế lượng, mô hình kinh tế loại này dùng để dự báo có điều
10


kiện, cho phép chỉ ra những qũy đạo phát triển khác nhau dưới những
điều kiện và các biện pháp chính sách nhất định. Mục tiêu của mô hình
là tối ưu hóa phúc lợi xã hội. Theo ý nghĩa của mô hình, các dự báo thu
được sẽ là tối ưu nhưng phải lưu ý rằng quỹ đạo mà trong thực tế con
người chọn sẽ khác với những gì mà mô hình đã tính ra. Những phương
án dự báo mang tính kiến thiết này không phải là đoán nhận cái gì sẽ
xảy ra mà cung cấp thông tin để có những chính sách nhằm lựa chọn cái
có thể xảy ra.
b. Các mô hình dự báo trung hạn:
Các mô hình trung hạn cụ thể hóa hơn các chính sách và định hướng, thông
thường cho khoảng 5 năm. Những mô hình này độc lập tương đối với những yếu
tố mang tính ngắn hạn như thuế, dự trữ ngoại tệ, nhưng lại chịu ảnh hưởng mức
độ của các yếu tố công nghệ và cơ sở hạ tầng. Sự chuyển dịch cơ cấu ngành
cũng được xem xét trong mô hình. Thông thường ở các nước tiên tiến, sau loại
mô hình sau đây được sử dụng cho dự báo trung hạn.
- Mô hình giáo dục lượng (tăng trưởng giáo dục về lượng)

Là phương pháp dựa trên lý thuyết về giáo dục lượng, môn khoa học lượng
hóa các quá trình giáo dục bằng phương pháp thống kê. Có thể phân chia giáo
dục lượng ra làm hai khối, khối các phương pháp giáo dục lượng trên thực chất
là các phương pháp toán thống kê ứng dụng trong giáo dục và khối mô hình giáo
dục lượng diễn tả về mặt định lượng các học thuyết kinh tế. Ý tưởng chính của
phương pháp dùng mô hình giáo dục và khối mô hình giáo dục lượng là mô tả
các mối quan hệ giữa các đại lượng giáo dục bằng một hệ các phương trình đồng
thời. Với các dãy số liệu quá khứ, các tham số của các phương trình này sẽ được
ước lượng bằng các phương pháp thống kê. Sử dụng mô hình đã ước lượng này
người ta tiến hành dự báo cho tương lai bằng các kỹ thuật ngoại suy hoặc mô
phỏng. Mô hình và các phương pháp giáo dục lượng đã được nghiên cứu từ lâu
và tự thân phát triển thành mộ bộ môn khoa học. Với sự phát triển của công
nghệ máy tính đã cho ra đời một loạt các phần mềm chuyên dụng cho phép ước
lượng các tham số và giải các mô hình giáo dục lượng nhanh chóng.
- Mô hình I/O
Ý tưởng chính của mô hình I/O là dựa trên mối quan hệ liên ngành trong
bảng Input/Output diễn tả mối quan hệ của quá trình giáo dục giữa các yếu tố
đầu vào của quá trình giáo dục, các chi phí trung gian và đầu ra của quá trình
giáo dục. Với mô hình I/O người ta có thể tính được sản phẩm cuối cùng (đầu
ra) khi biết được các sản phẩm đầu vào của quá trình giáo dục và ngược lại.
11


Cũng như ở phần trên, các phần mềm máy tính cho phép giải quyết các mô hình
I/O với kích thước lớn.
-

Mô hình tối ưu hóa

Mô hình tối ưu hóa là một lĩnh vực khá phát triển của toán học ứng dụng,

đặc biệt trong lĩnh vực kinh tế. Thông thường các mô hình này được sử dụng
tính toán trong lĩnh vực quy hoạch như bố trí các nguồn lực giáo dục nhằm đạt
được tối ưu theo một tiêu chuẩn nào đó. Đối với lĩnh vực dự báo, mô hình tối ưu
được sử dụng để xây dựng các dự báo mang tính chất kiến thiết. Các phần mềm
ứng dụng cho phép giải quyết các bài tóan tối ưu phức tạp (dạng phi tuyến) cỡ
lớn.
- Mô hình chuỗi thời gian
Mô hình chuỗi thời gian còn gọi là mô hình Box-Jenkins (tên hai tác giả đã
viết một cuốn sách nổi tiếng về loại mô hình này). Giả thiết chính của mô hình
chuỗi thời gian là tồn tại các quá trình giáo dục mà khi ta có một dãy quan sát
của qúa trình này trong quá khứ, người ta có thể tìm ra quy luật định lượng giá
trị hiện tại thông qua số liệu quá khứ. Các phương pháp thống kê cho phép
lượng hóa các quy luật này. Lý thuyết về chuỗi thời gian thực ra có xuất xứ từ
các quá trình kỹ thuật, sau đó mới được ứng dụng cho các quá trình kinh tế. Bản
thân cấu trúc của mô hình chuỗi thời gian cũng đã mang tính chất dự báo, nghĩa
là hiện tại được lượng hóa qua quá khứ, chính vì vậy một trong những ứng dụng
của loại mô hình này là để dự báo, đặc biệt cho ngắn hạn.
- Mô hình phân tích đa nhân tố
Mô hình phân tích đa nhân tố là một lĩnh vực khoa học riêng biệt trong hệ
thống ứng dụng. Nguồn gốc sâu xa của loại mô hình này bắt nguồn từ thống kê
sinh học hay sinh trắc (biometrics). Mục tiêu chính của loại mô hình này là phân
tích mối tương quan giữa các chỉ tiêu (nhân tố) với nhau và lượng hóa các mối
quan hệ này. Mô hình cho phép xem xét các chỉ tiêu giáo dục quan tâm, phân
tích tương quan giữa chúng để khẳng định những mối quan hệ chính, lượng hóa
và sử dụng mối quan hệ này để dự báo ngắn hạn.
- Mô hình cân bằng tổng quát
Lý thuyết về cân bằng tổng quát cho rằng trong một nền kinh tế có cạnh
tranh hoàn hảo thì cung và cầu của thị trường sẽ tự điều chỉnh để đạt tới trạng
thái cân bằng tổng quát. Mô hình cân bằng tổng quát lúc đầu chủ yếu tập trung
về mặt định tính. Sự phát triển kỹ thuật tính toán cho phép trong thời gian gần

đây có thể lượng hóa mô hình này trên máy tính điện tử. Mô hình loại này có tên
là cân bằng tổng quát tính được (bằng máy tính điện tử) thường được viết tắt
12


bằng ba chữ đầu CGE của thuật ngữ tiếng Anh Computable General
Equylibrium. Mô hình loại này thường sử dụng cho các nền kinh tế đang phát
triển. Loại mô hình tương tự dùng cho các nước phát triển được gọi là Cân bằng
tổng quát ứng dụng, viết tắt bằng ba chữ đầu AGE của thuật ngữ tiếng Anh
Applied General Equylibrium.
2. Phương pháp chuyên gia
Bao gồm các phương pháp xử lý và đưa ra dự báo dựa trên ý kiến các
chuyên gia là chính. Đối với phương pháp này, mặt lợi thế là có thể sử dụng
trong điều kiện thiếu thông tin, song về mặt định lượng bị hạn chế hơn. Một
khâu quan trọng trong phương pháp này là tìm được chuyên gia, theo nghĩa là
những nhà giáo dục, khoa học, kỹ thuật có am hiểu và kinh nghiệm trong lĩnh
vực giáo dục. Quá trình tích lũy kinh nghiệm của các chuyên gia đã giúp họ tổng
kết và phát hiện những quy luật của hiện tại và quá khứ, và có thể mường tượng,
tiên đoán về tương lai. Phương pháp chuyên gia thường phát huy tác dụng khi
được kết hợp với các phương pháp định lượng khác như phương pháp mô hình
hóa.
3. Các phương pháp kết hợp
Tiệm cận lặp (là một phương pháp có tên tiếng Anh là Succesive
Approximation), đây là một phương pháp điển hình được ứng dụng trong thời
gian gần đây kết hợp được những thế mạnh của phương pháp chuyên gia và
phương pháp mô hình hóa. Sự kết hợp giữa các chuyên gia giáo dục làm việc
trong các cơ quan nhà nước, trong các viện nghiên cứu và trong các doanh
nghiệp với các nhà mô hình hóa là sự quyết định thành công của phương pháp
này. Đầu tiên các nhà mô hình phải hình thành một mô hình tả đối tượng cần dự
báo. Các chuyên gia giáo dục trong từng lĩnh vực sẽ phát biểu các chỉ tiêu (giá

trị các biến) trong mô hình dựa theo kinh nghiệm hay các dự báo đã có, đây coi
như kịch bản khởi đầu. Các nhà mô hình hóa sẽ cho các giá trị này vào mô hình
và tính toán ra một bộ giá trị mới, coi như là kịch bản tiếp theo. Nếu kịch bản
mới này hợp lý và hội tụ, quá trình sẽ dừng, nếu chưa đạt quá trình trên sẽ được
lặp lại. Trong từng bước lặp các chuyên gia có thể đóng góp ý kiến hiệu chỉnh
và tự bổ sung lại đề nghị của mình trên cơ sở kết quả tính tóan và tham khảo ý
kiến của các chuyên gia khác. Bằng cách tiếp cận này các chuyên gia sẽ tiệm
cận được giá trị dự báo sau các bước lặp, đây là một phương pháp ít nhiều mang
tính chất Ơristic và tên của phương pháp nêu rõ phương thức tiến hành.
III. Dự báo trong điều kiện thông tin đầy đủ
1. Xử lý vấn đề thiếu thông tin
13


Ở các nước đang phát triển đều tồn tại một tình trạng chung là thiếu thông
tin cần thiết cho phân tích và dự báo kinh tế. Hiện tượng này lại càng trầm trọng
hởn các nước có nền kinh tế chuyển đổi như Việt Nam. Để khắc phục tình trạng
này, người ta có 3 cách cơ bản sau đây:
- Sản xuất ra những dãy số liệu hợp lý: Cách làm này trên thực tế đã được
Tổng cục Thống kê tiến hành trong thời gian vừa qua. Đến trước năm 1993, Việt
Nam chỉ có số liệu thống kê theo hệ MPS. Bắt đầu từ năm 1993 hệ SNA mới
chính thức được sử dụng ở các cơ quan nhà nước. Để tạo điều kiện cho công tác
nghiên cứu kinh tế, Tổng cục Thống kê đã tính toán và công bố chính thức các
số liệu kinh tế theo SNA cho thời kỳ từ năm 1996 (năm bắt đầu có chủ trương
đổi mới). Các số liệu cho những năm này được xem xét từ nhiều giác độ khác
nhau, từ việc so sánh với các chỉ tiêu tương ứng của hệ MPS, so sánh quốc tế,
tham khảo ý kiến chuyên gia.
- So sánh số liệu quốc tế: Đây cũng là một cách mà các chuyên gia quốc tế
khi xử lý số liệu của các nước đang phát triển hay dùng với các hai mục tiêu:
hiệu chỉnh lại những số liệu đã có nhưng kém chính xác hoặc không phù hợp và

xây dựng những số liệu mới. Tùy theo ý nghĩa mà người ta có thể lấy một nước
hay trung bình nhiều nước làm khuôn mẫu so sánh. Cũng cần lưu ý rằng,
phương pháp so sánh quốc tế không chỉ để phân tích số liệu quá khứ mà còn để
xem xét động thái và xu thế trong tương lai. Có thể đơn cử một vài khía cạnh so
sánh quốc tế đã được sử dụng.
+ Một số quan hệ tỷ lệ vĩ mô: Đầu tư/GDP, tích lũy/GDP, hàm lượng vốn
và lao động trong một đơn vị giá trị gia tăng, hệ số ICOR, TFP, cơ cấu
của các ngành, năng suất lao động….
+ Hỗ trợ cho việc xây dựng mô hình: Trong trường hợp không đủ số liệu
để xây dựng mô hình, người ta có thể sử dụng số liệu trung bình của các
nước đang phát triển thậm chí sử dụng các tham số đã dùng ở các nước
đang phát triển cho mô hình của Việt Nam (ví dụ như trong mô hình
tiêu chuẩn tối thiểu cải biên của WB, viết tắt tiếng Anh là RMSM, hay
mô hình CGE của HIID xây dựng để nghiên cứu chính sách môi trường
của Việt Nam).
+ So sánh về động thái, hành vi và xu thế của các quá trình kinh tế, so
sánh sự tương tác giữa các yếu tố kinh tế…
- Kỹ thuật Proxy: là một công cụ hay được sử dụng nhằm khắc phục hiện
việc thiếu các chuỗi thời gian để phân tích thông tin. ý tưởng chính của kỹ thuật
này là dùng một dãy số liệu tương tự thay thế cho dãy số liệu không có. Dãy số
14


liệu được lựa chọn thay thế này phải không làm sai lệch ý nghĩa của mô hình và
có động thái tương tự như dãy số liệu bị khiếm khuyết.
2. Kết hợp giữa định tính và định lượng
Xu thế chung của khoa học hiện đại và lượng hóa đến mức có thể các quá
trình. Những thông tin về định tính giúp cho việc lượng hóa được chính xác hơn
và ngược lại nhiều lúc khi các thông tin về định lượng giúp cho việc nghiên cứu
định tính có những kết quả sâu sắc hơn.

Trong lĩnh vực phân tích và dự báo giáo dục, những thông tin định tính đặc
biệt quan trọng trong việc xây dựng mô hình (dạng mô hình, nội dung các
phương trình, ý nghĩa các tham số…). Khi sử dụng mô hình để tính tóan các dự
báo, để mô phỏng theo các kịch bản khác nhau, việc kiểm tra tính hợp lý về mặt
định tính rất quan trọng, tạo điều kiện xem xét các kết quả định lượng, hiệu
chỉnh mô hình.
Việc kết hợp các nghiên cứu định tính và định lượng là rất quan trọng nên
trong thực tế người ta thường sử dụng nhiều phương pháp khác nhau, nhiều cách
tiếp cận khác nhau để dự báo. Kết hợp phương pháp mô hình hóa với phương
pháp chuyên gia sẽ tạo điều kiện nâng cao chất lượng của dự báo.
IV. PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH CẤU TRÚC
1. Mục tiêu của phương pháp
Như đã nói trong bài “Phương pháp luận”, trong bước 2 của phương pháp
luận chung về dự báo, sau khi đã cố gắng xác định thật rõ ràng và chính xác vấn
đề cần dự báo, công việc tiếp theo cần phải làm là tìm ra tất cả các biến số có
ảnh hưởng đến vấn đề được nghiên cứu hay chịu ảnh hưởng của vấn đề được
nghiên cứu, xác định các loại quan hệ giữa các biến số đó, và cuối cùng phát
hiện ra những biến số có tính chất cơ bản (các biến số then chốt). Phân tích cấu
trúc là phương pháp cho phép giải quyết vấn đề này một cách có hệ thống.
Một cách tổng quát, các mục tiêu của phương pháp phân tích cấu trúc là
làm rõ cấu trúc của các quan hệ giữa các biến số (lượng hóa được cũng như
không lượng hóa được) đặc trưng cho hệ thống được nghiên cứu. Hệ thống đó,
lấy thí dụ, có thể là một xí nghiệp và môi trường hoạt động của nó. Nói một cách
cụ thể, phương pháp phân tích cấu trúc tìm cách mô tả hệ thống được nghiên
cứu bằng một ma trận trong đó nêu rõ các quan hệ giữa các phần tử cấu thành
của hệ, xem xét các quan hệ đó và phát hiện ra các biến số then chốt.
Ngoài ứng dụng về dự báo, phương pháp này cón có một số ứng dụng khác
nữa, thí dụ như tạo cơ sở để suy nghĩ về hệ thống và đi đến xây dựng mô hình
với mức độ tinh vi cao hơn.
15

2. Qui trình thực hiện phương pháp
Trong dự báo, phương pháp phân tích cấu trúc được tiến hành theo 3 bước
sau đây:
a) Thống kê các biến số;
b) Xác định quan hệ giữa các biến số được mô tả trong một ma trận gọi là
ma trận phân tích cấu trúc.
c) Nhận ra các biến số then chốt.
Dưới đây ta sẽ phân tích sâu hơn các bước nêu trên.
2.1. THỐNG KÊ CÁC BIẾN SỐ
Trước hết ta cần lập một danh mục đầy đủ nhất có thể được về các biến số
đặc trưng cho hệ được tạo thành từ hiện tượng được nghiên cứu và môi trường
của nó. Để làm việc này, ta có thể sử dụng nhiều cách khác nhau. Một cách làm
thông dụng là hỏi ý kiến người có liên quan đến hệ được nghiên cứu. Câu hỏi có
thể là: Theo ý ông thì những nhân tố nào sẽ chi phối sự tiến triển của hệ trong
tương lai?
Có thể tổ chức những cuộc họp để suy nghĩ một cách tập thể về các biến số
cần tìm kiếm. Tất cả các quan điểm khác nhau (chính trị, kinh tế, công nghệ, xã
hội…) về vấn đề này cần được xem xét.
Danh mục các biến số được tập hợp tạm thời lúc đầu sau đó cần được rà
soát lại, một số có thể được kết hợp làm một, một số có thể bỏ đi, để đi đến một
danh mục được sắp xếp tương đối trật tự.
Công việc tiếp theo là tập hợp các biến số thu được theo từng nhóm, thí dụ
như phân biệt nhóm các biến số trong (đặc trưng cho phần của hệ là đối tượng
nghiên cứu) và nhóm các biến số ngòai (chỉ môi trường của phần đó của hệ).
Cuối cùng là nói rõ về các biến số mà một khi nêu ra có thể đã được hiểu
không thống nhất. Có làm rõ như vậy, chúng ta mới có thể dễ dàng nói đến các
quan hệ giữa các biến số.
2.2. XÁC ĐỊNH QUAN HỆ GIỮA CÁC BIẾN SỐ MÔ TẢ TRONG MA

TRẬN PHÂN TÍCH CẤU TRÚC
Theo quan điểm hệ thống về thế giới thì không có biến số nào có thể tồn tại
mà không trong các quan hệ với một biến số khác. Chính là từ sự hiểu biết (lúc
đầu có thể là trực quan) về một số quan hệ nào đó mà chúng ta đã tìm ra một số
biến số trong giai đaọn lập danh mục biến số.

16


Nội dung của phân tích cấu trúc là chỉ ra các quan hệ giữa các biến số trong
một bảng có hai lối vào được gọi là ma trận phân tích cấu trúc (xem hình trang
sau).
Nếu biến số i (thuộc hàng) có tác động trực tiếp đến biến số j(thuộc cột) thì
phần tử aij tương ứng (giao điểm giữa hàng i và cột j) sẽ được cho bằng 1; ngược
lại (không có tác động trực tiếp) – cho bằng 0.
Để đi đến kết luận về sự tồn tại một quan hệ giữa hai biến số, nhóm dự báo
cần trả lời một cách hệ thống 3 câu hỏi sau đây:
a) Có phải là có tác động của biến số i đến biến số j hay là từ j đến i? (xem
hình sơ, sơ đồ a).
b) Có phải là có tác động của i đến j hay là có một biến số thứ ba m tác
động đến i và j? (sơ đồ b)
c) Quan hệ giữa i và j là trực tiếp hay là qua trung gian một biến số n? (sơ
đồ c).

17


Việc trả lời các câu hỏi một cách hệ thống như vậy sẽ giúp ta trán mắc sai
lầm khi điền ma trận.
Một số biến số tuy hiện có quan hệ yếu với nhau nhưng trong tương lai sẽ

có thể trở thành có quan hệ đáng kể. Do vậy, ta cũng cần chú ý đến cả những
quan hệ tiềm năng mà trong tương lai có thể sẽ xuất hiện.
Ở trên ta mới chỉ đặt vấn đề xét sự tồn tại hay không tồn tại của các quan
hệ giữa các biến số và ghi lại trong ma trận (bằng số 1). Song ta cũng có thể
phân biệt các mức độ tác động khác nhau của các biến số (cường độ của các
quan hệ trực tiếp), thí dụ như phân biệt các tác động rất mạnh (RM), mạnh (M),
vừa (V), yếu (Y), rất yếu (RY) và tiềm năng (P).
Để điền ma trận, ta có thể tiến hành theo 2 cách:
a) Theo dòng: Xét ảnh hưởng của từng biến số đến tất cả các biến số khác;
b) Theo cột: Xét xem đối với mỗi biến số, có những biến số nào ảnh hưởng
đến nó.
Dùng cả hai cách và so sánh các kết quả thu được theo mỗi cách, ta sẽ có
thể phát hiện ra những sai lầm mắc phải (từ những chỗ không giống nhau). Tuy
nhiên, vì cách làm này tốn nhiều công sức, nó ít được các nhà nghiên cứu sử
dụng (các biến số thường là hàng chục, số câu hỏi đặt ra do đó là hàng nghìn!).
Với thí dụ về việc làm và thất nghiệp nói trên, ta có ma trận phân tích cấu
trúc sau đây mà vì lý do đơn giản chúng tôi chỉ nêu lại một phần, cụ thể là ma
trận con trận của các biến số trong (các số ở đây là số thứ tự đã ghi cho các biến
số):
1
1
2
3
4
5
6
7

2
M

M
Y
RM
RM

V
V

3
4
RM RM
Y
V
V
V

5

6

7

V
Y

Nói tóm lại, có thể hiểu phương pháp phân tích cấu trúc như là một cách
đặt câu hỏi có hệ thống. Cách làm này là cần thiết vì nếu không làm như vậy,
trong số hàng nghìn câu hỏi cần phải được đặt ra, có thể sẽ có một số câu có thể
quan trọng nhưng không được ai nghĩ tới!

18


Điền ma trận là một dịp tốt để tạo ra sự đối thoại giữa các thành viên của
nhóm dự báo. Từ những ý kiến trao đổi và những suy nghĩ nẩy sinh từ cuộc đối
thoại đó sẽ hình thành một ngôn ngữ chung cần có trong nhóm dự báo.
Chúng ta còn có thể phát triển phương pháp phân tích cấu trúc sâu hơn nữa
theo những cách sau đây:
a) Cho dấu dương hay dấu âm cho các quan hệ (trực tiếp). Bằng cách này ta
có thể thấy rõ các phản hồi tích cực (khuếch đại) hay tiêu cực (điều hòa).
b) Lượng hóa cường độ của các quan hệ. Cụ thể là coi các phần tử ma trận
aij như là những hệ số đàn hồi chỉ độ biến thiên của biến số j do sự biến thiên
của biến số i gây ra. Sự lượng hóa này tuy vậy có thể là thiếu cơ sở và dẫn đến
tính tóan không có ý nghĩa.
2.3. NHẬN RA BIẾN SỐ THEN CHỐT
Vấn đề tiếp theo của phương pháp phân tích cấu trúc là tìm cách giảm mức
độ phức tạp của hệ thống và xác định đâu là các biến số then chốt cần được ưu
tiên nghiên cứu. Để làm việc này, ta cần thấy rõ sự tác động của từng biến số đối
với hệ cũng như sự phụ thuộc của nó vào hệ, xây dựng các số đo về tác động và
sự phụ thuộc của các biến số này, biểu diễn chúng trên một cột đồ thị gọi là đồ
thị phát động – phụ thuộc và xem xét các khu vực khác nhau của đồ thị đó. Sự
xem xét này sẽ giúp làm hiện lên những biến số mà chúng ta có thể ưu tiên
nghiên cứu – các biến số then chốt.
Để thấy vai trò tác động của các biến số trong hệ, ta xét các biến số nằm
theo hàng; và để xét sự phụ thuộc của các biến số vào hệ, ta xét các biến số nằm
theo cột. Tổng số lần tác động của một biến số (nằm theo hàng) đã cho đối với
tất cả các biến số có quan hệ với nó, tức là tổng cac giá trị (số 1) cộng theo hàng
chứa biến số hàng đang xét, là số đo cường độ tác động của biến số đó đối với
hệ và gọi là chỉ số phát động hay độ phát động (motricité). Tương tự, tổng số lần
chịu tác động của một biến số (nằm theo cột) đã cho bởi tất cả các biến số có

quan hệ với nó, tức là tổng các giá trị (số 1) cộng then chốt chứa biến số cột
đang xét, là số đo mức phụ thuộc của biến số đó vào hệ (hay mức độ chịu tác
động của hệ) và gọi là chỉ số phụ thuộc hay mức phụ thuộc (dépendance).
Đồ thị mà trục hoành chẳng hạn chỉ các giá trị của mức phụ thuộc và trục
tung dành cho độ phát động sẽ gọi là đồ thị phát động – phụ thuộc. Có thể sử
dụng đồ thị này theo một số cách, thí dụ như sau:
a) Vẽ đường phân giác của đồ thị. Những biến số nằm ở phía trên đường
phân giác đó rõ ràng là những biến số có vai trò tác động cao trong hệ đồng thời
lại ít phụ thuộc vào hệ. Các biến số có đó có thể xem là các biến số phát động
19


đáng kể nhất của hệ. Tương tự, những biến số nằm phía dưới đường phân giác là
những biến số phụ thuộc nhiều vào hệ trong khi chỉ có vai trò tác động yếu đối
với hệ và như vậy là các biến số kém phát động nhất của hệ.
b) Chia đồ thị (ở đây sử dụng góc phần tư thứ nhất) thành 4 khu vực đánh
số thức tự từ I đến IV bắt đầu từ khu vực ở gốc tạo độ và đi theo chiều lượng
giác học. Có thể nêu đặc tính của các biến số trong mỗ khu vực đó như sau:
- Khu vực I (nằm ở cạnh gốc tọa độ): Các biến số ở đây được gọi là biến số
tự trị. Chúng ít có tính phát động và ít phụ thuộc vào hệ. Chúng tạo nên những
xu hướng nặng trong sự phát triển của hệ, ít tham gia vào động thái của hệ và vì
vậy không phải là các biến số chỉ đạo của hệ.
- Khu vực II (nằm sát trục hoành và về phía hoành độ tăng): Các biến số ở
đây gọi là biến số phụ thuộc. Sự tiến triển của chúng về cơ bản là do sự tiến triển
của những biến số năng động nhất (trong các khu vực III và IV).
- Khu vực III (nằm phía trên khu vực II): Các biến số ở đây được gọi là
biến số chuyển tiếp. Chúng có tính phát động cao đồng thời có mức phụ thuộc
cao. Chúng ảnh hưởng đến đa số các biến số khác và các biến số này lại tác
động trở lại đến chúng. Đặc tính chung của các biến số này là không bền vững.
- Khu vực IV (nằm phía trên khu vực I): Các biến số ở đây được gọi là biến

số phát động. Chúng là các biến số chỉ đạo của hệ, nghĩa là quy định rất mạnh
đến sự tiến triển của hệ.
Với sự xem xét như trên, cuối cùng chúng ta sẽ thấy hiện lên những biến số
mà chúng ta có thể xem là biến số then chốt.
Để làm thí dụ, chúng tôi giới thiệu dưới đây đồ thị phát động – phụ thuộc
được đưa ra trong một công trình dự báo về nhà ở năm 2030 do Trung tâm Khoa
học và Kỹ thuật về Nhà ở và Cục Môi trường và Quản Lý Năng lượng của Pháp
được xây dựng. Vì lý do đơn giản, trong đồ thị ở đây chỉ ghi lại một số ít biến
số.

20


Độ phát động
Nhân khẩu học

Những ràng buộc

Tốc độ tăng trưởng
Chính sách

về môi trường và khung cảnh sống
Chính sách

tài trợ

xây dựng

Cảnh sống và cư trú

Cơ cấu gia đình

Những cư dân có nhu
cầu đặc biệt

Phi tập trung
Pháp luật

Giá đất

R&D về nhà ở
Hiệu quả năng lượng của

Cơ cấu sản xuất và và quy chế
phân phối năng
lượng
Các phương
thông mới

tiện

nhà ở

giao

Những rủi ro lớn
trong thiên nhiên

Hiệu ứng nhà kính

Tiêu dùng của các hộ

Cơ cấu các xí nghiệp

Chi phí xây dựng

Các dự án lớn

Chất lượng xây dựng

Nguyên liệu
Tự xây dựng
Vòng sống của nhà ở và thiết bị

Nhân công và
nghề mới

Chi phí bảo dưỡng

V. HỆ THỐNG DỮ LIỆU CHUYÊN DỤNG CHO PHÂN TÍCH VÀ
DỰ BÁO GIÁO DỤC Ở VIỆT NAM.
Chất lượng của các dự báo phụ thuộc rất nhiều vào hệ thống dữ liệu chuyên
dụng nó phân tích và dự báo. Thông thường một cơ sở dữ liệu hiểu theo nghĩa
rộng bao gồm:
- Kho số liệu thống kê
- Các dữ liệu trong nước và quốc tế có liên quan đến phân tích và dự báo
giáo dục
- Các phần mềm chuyên dụng dùng để phân tích và dự báo giáo dục.
Đối với mỗi quốc gia nói chung hay một đơn vị nghiên cứu giáo dục nói
riêng đều có những cơ sở dữ liệu của mình, ý tưởng xây dựng cơ sở dữ liệu là để

sử dụng các số liệu và dữ liệu văn hóa xã hội một cách có hiệu quả. Tuy nhiên
không phải một lúc có thể có ngay tất cả những thông tin cần thiết, xây dựng cơ
sở dữ liệu là mọt việc làm công phu, đòi hỏi thời gian và đầu tư về vật chất. Ở
các nước phát triển, khi nền thống kê đã có truyền thống và đi vào nề nếp, thông
21


tin được xem là hàng hóa, việc xây dựng và sử dụng các cơ sở dữ liệu là một
hoạt động dịch vụ. Đối với những nước đang phát triển như Việt Nam, điều kiện
để xây dựng những cơ sở dữ liệu lớn đa mục tiêu là chưa có, song từng bước có
thể xây dựng các cơ sở dữ liệu chuyên dụng mở, xây dựng theo các modul. Phần
sau đây trình bày những ý tưởng chính của một cơ sở dữ liệu chuyên dụng cho
phân tích và dự báo giáo dục vĩ mô.
1. Tổng quan về tình hình số liệu ở Việt Nam
Số liệu thống kê giáo dục Việt Nam về mặt pháp nhân do Tổng cục Thống
kê công bố, song để nghiên cứu có thể sử dụng thêm các số liệu Bộ Tài chính,
Ngân hàng Nhà nước Việt Nam, Tổng cục Hải quan và của một số tổ chức quốc
tế như Quỹ Tiền tệ quốc tế (IMF), Ngân hàng Thế giới, v.v…
Nếu như những năm trước thời kỳ đổi mới toàn bộ số liệu đều dựa trên hệ
MPS của các nước xã hội chủ nghĩa, thì từ năm 1993 hệ thống tài khoản quốc
gia (viết tắt bằng tiếng Anh là SNA) được chính thức đưa vào sử dụng. Thông
qua việc so sánh giữa 2 hệ thống MPS và SNA, Tổng cục Thống kê đã ước tính
một số chỉ tiêu giáo dục cho thời kỳ 1986-1992, và như vậy tổn hại những chuỗi
thời gian cho khoảng 12 năm phục vụ công tác nghiên cứu. Có thể thấy những
đặc điểm sau đây của hệ thống số liệu hiện hành:
- Thiếu tính hệ thống, số liệu không nhất quán, thiếu số liệu, số liệu không
phản ánh đúng hiện trạng: Tuân thủ theo các quy định của thời kỳ kế hoạhc hóa
tập trung, rất nhiều số liệu quan trọng không được công bố hoặc bị chế biến
trước khi công bố. Tình trạng này dẫn đến sự méo mó về số liệu.
- Việc thiếu kinh phí để điều tra cũng như việc không tuân thủ các quy

định, thiếu định mức thống nhất đã dẫn đến có rất nhiều số liệu quan trọng
nhưng không được thống kê đầy đủ hoặc đánh giá với sai số quá lớn (ví dụ tài
sản cố định các ngành). Với nhiều lí do khác nhau, nhiều số liệu quan trọng cho
phân tích và dự báo về văn hóa giáo dục chưa có đủ chất lượng cần thiết cho
công tác nghiên cứu.
Những điểm yếu kém trên đây của số liệu thống kê Việt Nam cho thấy tầm
quan trọng của công tác phân tích xử lý số liệu trước khi đưa vào lưu trữ ở kho
dữ liệu. Chính việc sử dụng số liệu để mô hình hóa cũng góp phần rất quan
trọng để xem xét tính hợp lý, tính nhất quán của hệ thống số liệu. Cũng như ở
nhiều nước đang phát triển khác, việc sử dụng các mô hình kinh tế đơn giản để
xem xét quy luật của các dãy số liệu, ước tính chúng, cập nhật và hiệu chỉnh
chúng là rất quan trọng và hữu ích… Hiện trạng số liệu chỉ cho phép trong thời

22


gian trước mắt xây dựng các cơ sở dữ liệu chuyên dụng theo nghĩa gắn với
những mô hình cụ thể, ý tưởng này sẽ được cụ thể hóa ở phần tiếp theo.
2. Cấu trúc của cơ sở dữ liệu
Cơ sở dữ liệu được thiết kế theo nguyên tắc mở, bao gồm hai khối chính:
Dữ liệu và các chương trình chuyên dụng được lập trình bằng các phần mềm
thích hợp, có thể phân chia một cách tương đối hai khối này như sau (xem Sơ đồ
3):
- Khối dữ liệu bao gồm hai kho dữ liệu cơ bản và dữ liệu quốc tế, và ba kho
dữ liệu chuyên dụng cho các mô hình dự báo ngắn, trung và dài hạn.
+ Kho dữ liệu cơ bản lưu trữ các chỉ tiêu giáo dục vĩ mô của hệ SNA dưới
hình thức các chuỗi thời gian, các bảng I/O được Tổng cục Thống kê Việt Nam
công bố cùng một số bảng ước tính.
Sơ đồ 3. Cấu trúc cơ bản của cơ sở dữ liệu chuyên dụng phân tích
và dự báo giáo dục vĩ mô.

+ Kho dữ liệu quốc tế lưu trữ các chỉ tiêu giáo dục cơ bản của một số nước
xung quanh phục vụ việc đối chiếu so sánh quốc tế.

23


+ Kho dữ liệu cho mô hình dự báo ngắn hạn chỉ chứa những thông tin liên
quan đến những mô hình đợt dự báo ngắn hạn cụ thể, những dữ liệu này không
có trong kho dữ liệu cơ bản.
+ Kho dữ liệu cho mô hình dự báo trung hạn chứa những thông tin cụ thể
liên quan đến những mô hình dự báo trung hạn được đưa vào sử dụng, những dữ
liệu này không có trong kho dữ liệu cơ bản
+ Kho dữ liệu cho mô hình dự báo dài hạn lưu trữ những thông tin cho
những mô hình dự báo dài hạn cụ thể không trùng lặp với các kho dữ liệu khác.
- Khối lưu trữ các phần mềm: chứa các chương trình chuyên dụng cho các
mô hình dự báo cụ thể, bao gồm 4 kho:
+ Kho chứa các phần mềm cho dự báo ngắn hạn bao gồm các chương trình
của các mô hình khác nhau và các phiên bản khác nhau của một mô hình, được
sắp xếp theo cấu trúc phân nhóm.
+ Kho chứa các phần mềm cho các dự báo trung hạn cũng tương tự bao
gồm các chương trình của các mô hình khác nhau và các phiên bản khác nhau
của một mô hình, được sắp xếp theo cấu trúc phân nhóm.
+ Kho chứa các phần mềm cho các dự báo dài hạn chứa các chương trình
chuyên dụng của các mô hình dài hạn, cũng có nội dung và cấu trúc tương tự
như hai kho trên.
+ Kho chứa các phần mềm hỗ trợ: lưu trữ các phần mềm có chức năng
phân tích, tính toán ước lượng các tham số do điều kiện nay chưa thống kê được
hoặc được các chỉ tiêu dẫn suất, các tính toán so sánh quốc tế nhằm xem xét,
đánh giá các kết quả dự báo.

3. Hướng xây dựng và mở rộng cơ sở dữ liệu
Như đã nhấn mạnh ngay từ đầu, cơ sở dữ liệu chuyên dụng phân tích và dự
báo giáo dục vĩ mô được xây dựng thoe nguyên tắc lắp ghép modul mở, chính vì
vậy mà các kho trong sơ đồ 3 sẽ được xây dựng từng bước tùy theo tiến độ
nghiên cứu và xây dựng các mô hình. Chỉ những mô hình sau khi xây dựng đưa
vào ứng dụng, thể hiện tính phù hợp với thực tế mới được đưa vào lưu trữ và các
phiên bản khác nhau sẽ được lưu ý về thời gian và đặc trưng về nội dung. Các
dữ liệu tương ứng với các mô hình trên sẽ được lưu vào các kho dữ liệu tương
ứng.
Trong tương lai, cơ sở dữ liệu này có thể mở rộng theo nhiều hương, hai
hướng quan trọng là có kho để chứa các dự báo quốc tế và mô hình mang tính
khu vực mà Việt Nam sau này sẽ tham gia hợp tác nghiên cứu. Cơ sở dữ liệu
cũng sẽ được nối với các mạng lớn hơn để trao đổi thông tin.
24


Tóm lại, dự báo giáo dục là một việc làm cần thiết, tốn nhiều công sức nhất
là trong điều kiện thông tin không đầy đủ. Việc tiến hành dự báo đòi hỏi sự phối
hợp của một tập thể cán bộ liên ngành, từ những người làm công tác mô hinh
hóa đến các chuyên gia về giáo dục. Việc nghiên cứu ứng dụng các mô hình dự
báo nêu trên là một việc làm cần thiết song chỉ trên thực tiễn tiến hành các dự
báo giáo dục mới có thể bổ sung được phần phương pháp luận, hoàn chỉnh các
phương pháp và cập nhật các mô hình. Dự báo là một công trình tập thể và cũng
chỉ có chất lượng khi tập trung được trí tuệ của các nhà hoạch định chính sách,
các nhà giáo dục, các nhà kỹ thuật và những cơ quan quản lý khác. Dự báo phải
được cập nhật định kỳ hoặc khi có nguồn thông tin bổ sung mới.
VI. GIÁO DỤC HƯỚNG ĐẾN TƯƠNG LAI VÀ NHỮNG VẤN ĐỀ
ĐẶT RA CHO CÔNG TÁC DỰ BÁO GIÁO DỤC.
Raja Roy Sinh nguyên trợ lý tổng giám đốc UNESCO ở Châu Á và Thái
Bình Dương trong chuyên luận nổi tiếng “Nền giáo dục cho thế kỷ hai mươi

mốt: Những triển vọng của Châu Á- Thái Bình Dương” đã dành một chương
để viết về vấn đề qui hoạch, kế hoạch và dự báo giáo dục.
Ông khẳng định “Việc nhìn về phía trước để ước đóan tình hình giáo dục
trong thập kỷ mới có những mối liên quan xoắn xuýt rất quan trọng đến sự
phát triển giáo dục từ cơ sở hiện tại… Việc xem xét nền giáo dục trong viễn
cảnh tương lai cần được coi là hướng cốt yếu trong việc đề ra các kế hoạch và
chính sách giáo dục; thực sự như là một định hướng mới trong kế hoạch hóa
giáo dục”.
Trước đây Philip Coombs Giám đốc Viện hoạch hóa Quốc tế (1980) và đến
Roja Roy Sinh (1996) đều chung nhau một ý tưởng : “Nền giáo dục hiện tại,
một cách rất quan trọng sẽ tạo lập hình dáng cho toàn bộ môi trường học tập
tương lai. Cũng quan trọng như vậy, tương lai đó cũng đang tạo lập hình
dáng cho hiện tại thông qua hình ảnh mà giáo hiện tại có vẻ nó một cách tiềm
ẩn hoặc trái lại”.
Nhiều chuyên gia ở UNESCO thống nhất nhận định sau:
Ở nhiều nước việc lập kế hoạch dựa trên cơ sở pháp chế hiện tại, trên
khung thời gian tương lai và có xu hướng bận tâm giải quyết những cái không
thỏa đáng và thiếu hụt trong quá khứ hơn là thăm dò những nhu cầu trong tương
lai. Càng ngày việc kế hoạch hóa giáo dục càng được coi như giải pháp cho một
cuộc “khủng hoảng”. Việc lập kế hoạch nhằm khắc phục “khủng hoảng”
thường được tập trung vào sự “khủng hoảng” đó và giải pháp ngắn hạn. Họ đã
lấy các ví dụ:
25