Đây là series “EAA – Everyday an article” mình viết để giới thiệu với mọi người mỗi ngày một bài báo hay về các lĩnh vực khác nhau.

Hôm nay mình giới thiệu bài báo “The Who, What, When, and How of Industrial Policy: A Text-Based Approach” của nhóm tác giả Réka Juhász, Nathan Lane, Emily Oehlsen, Verónica C. Pérez. Bài báo hiện vẫn đang dưới dạng working paper. Các bạn có thể truy cập bài báo tại đây. Mình cũng đã có một bài viết về chính sách đổi mới, sáng tạo trước đây và gần đây. Các bạn có thể tham khảo để có background về chủ đề này.

Câu hỏi chính của bài báo tập trung vào vấn đề “Làm sao đo lường chính sách công nghiệp, từ đó có thể nghiên cứu xu hướng toàn cầu?”

• Về phương pháp: Nhóm tác giả sử dụng machine learning (supervised machine learning model). Nhóm tác giả cũng phân biệt chính sách công nghiệp với các loại chính sách khách bằng mục tiêu của chính sách. Nếu mục tiêu của chính sách nhằm thay đổi/ hình thành cấu trúc của hoạt động kinh tế, chính sách đó được phân loại là chính sách công nghiệp.
• Về dữ liệu: Tác giả sử dụng dữ liệu từ bộ dữ liệu mô tả chính sách thương mại giai đoạn 2009 – 2020.
• Về kết quả:
  • Chính sách công nghiệp phổ biến (chiếm 25% trong bộ dữ liệu gốc ban đầu) và tăng mạnh từ năm 2010.
  • Các nước có xu hướng sử dụng trợ cấp và phương pháp thúc đẩy xuất khẩu, tập trung vào 1 ngành/ một số ít doanh nghiệp cụ thể.
  • Có mối liên hệ giữa thu nhập và chính sách công nghiệp khi hầu hết các nước giàu có hơn có xu hướng sử dụng chính sách công nghiệp nhiều hơn.
  • Chính sách công nghiệp tập trung vào một số ngành có liên hệ với lợi thế so sánh của ngành đó (revealed comparative advantage).