August 24, 2019
- WWW.SETTRADE.COM -  SET  1,646.68  +13.12  +0.80%         Value  51,082.72  Mil.Baht         SET50  1,088.69  +10.81  +1.00%         Value  29,812.40  Mil.Baht         SET100  2,406.15  +22.69  +0.95%         Value  38,494.65  Mil.Baht         sSET  762.39  +4.45  +0.59%         Value  1,343.63  Mil.Baht         SETCLMV  1,027.89  +14.12  +1.39%         Value  10,330.72  Mil.Baht         SETHD  1,177.80  +9.18  +0.79%         Value  9,981.18  Mil.Baht         SETTHSI  1,030.24  +10.20  +1.00%         Value  23,584.63  Mil.Baht         SETWB  1,048.74  +8.01  +0.77%         Value  9,845.47  Mil.Baht         mai  351.11  +2.45  +0.70%         Value  508.94  Mil.Baht             AGRO  452.02  +2.05  +0.46%       AGRI  184.47  +4.55  +2.53%       FOOD  13,044.06  +44.05  +0.34%           CONSUMP  102.56  +0.43  +0.42%       FASHION  665.88  +4.73  +0.72%       HOME  25.23  +0.02  +0.08%       PERSON  255.43  -0.39  -0.15%           FINCIAL  178.01  +1.16  +0.66%       BANK  461.88  +4.01  +0.88%       FIN  4,180.79  +1.38  +0.03%       INSUR  10,907.74  -6.38  -0.06%           INDUS  100.86  +0.45  +0.45%       AUTO  438.27  +2.28  +0.52%       IMM  51.93  +0.04  +0.08%       PAPER  3,122.58  0.00  0.00%       PETRO  928.88  +6.20  +0.67%       PKG  3,225.62  -2.15  -0.07%       STEEL  25.01  -0.21  -0.83%           PROPCON  135.23  +0.77  +0.57%       CONMAT  10,583.52  +88.29  +0.84%       PROP  285.68  +0.58  +0.20%       PF&REIT  246.31  +1.07  +0.44%       CONS  84.81  +1.87  +2.25%           RESOURC  212.75  +1.69  +0.80%       ENERG  24,263.65  +193.80  +0.81%       MINE  7.15  -0.04  -0.56%           SERVICE  530.98  +5.10  +0.97%       COMM  44,672.78  +329.55  +0.74%       HELTH  5,330.09  +79.23  +1.51%       MEDIA  60.07  +0.82  +1.38%       PROF  141.40  +0.28  +0.20%       TOURISM  540.31  -0.54  -0.10%       TRANS  406.72  +3.95  +0.98%           TECH  186.27  +2.44  +1.33%       ETRON  1,137.19  +3.38  +0.30%       ICT  185.69  +2.58  +1.41%       TFEX       SET50 Index Futures       S50Q19  1,085.0  +11.1  14        S50U19  1,083.0  +11.4  150,419        S50V19  1,079.9  +11.0  2        S50Z19  1,084.5  +11.4  15,629        S50H20  1,081.1  +11.5  1,888        S50M20  1,076.8  +11.0  784      Sector Index Futures       BANKU19  -  -  -        COMMU19  -  -  -        ENERGU19  -  -  -        FOODU19  -  -  -        ICTU19  -  -  -      Single Stock Futures       AAVU19  3.14  -  502        ADVANCU19  231.40  +3.05  168        AEONTSU19  -  -  -        AMATAU19  25.00  +0.35  257        AOTU19  70.75  +0.55  760        APU19  -  -  -        BAU19  -  -  -        BANPUU19  11.59  +0.19  1,443        BAYU19  -  -  -        BBLU19  170.00  +1.40  109        BCHU19  15.70  +0.01  405        BCPU19  -  -  -        BCPGU19  18.30  -0.09  305        BDMSU19  23.57  +0.47  514        BEAUTYU19  2.95  +0.01  149        BECU19  8.16  -0.23  42        BEMU19  11.23  +0.13  4,870        BGRIMU19  37.69  +0.42  318        BHU19  141.00  +0.50  243        BJCU19  55.80  +1.05  174        BLAU19  -  -  100        BLANDU19  1.53  -  9        BTSU19  13.32  +0.30  2,049        CBGU19  76.20  -0.31  168        CENTELU19  31.84  -1.10  117        CHGU19  2.44  +0.03  517        CKU19  22.80  +0.60  1,838        CKPU19  6.25  +0.08  2,158        COM7U19  25.83  -0.41  118        CPALLU19  86.50  +1.50  152        CPFU19  29.20  +0.05  212        CPNU19  67.25  +0.15  472        DELTAU19  -  -  -        DTACU19  62.25  +1.66  933        EAU19  49.00  +0.90  1,418        EARTHU19  -  -  -        EGCOU19  -  -  40        EPGU19  6.98  +0.26  575        ERWU19  6.59  +0.99  1        ESSOU19  -  -  600        GFPTU19  18.46  +0.46  201        GLOBALU19X  -  -  -        GLOWU19  -  -  -        GPSCU19  72.82  +0.92  674        GULFU19  136.80  +1.82  522        GUNKULU19X  3.17  +0.12  729        HANAU19  29.90  +1.00  1        HMPROU19  17.44  -0.05  101        ICHIU19  7.16  +0.19  7        INTUCHU19  64.17  +1.09  2,016        IRPCU19  3.86  +0.07  2,355        ITDU19  1.90  -0.01  694        IVLU19  34.70  -0.05  1,055        JASU19  6.80  +0.10  67,982        KBANKU19  159.64  +4.19  337        KCEU19  15.94  -0.01  205        KKPU19  -  -  20        KTBU19  17.38  +0.13  172        KTCU19  44.10  +0.35  1        LHU19  -  -  -        LPNU19  6.30  -0.17  120        MAJORU19  24.76  -0.90  6        MEGAU19  -  -  -        MINTU19  38.01  +0.02  201        MTCU19  53.00  +0.50  127        ORIU19  8.10  -0.22  3        PLANBU19  8.72  -0.05  1,058        PRMU19  -  -  -        PSHU19  19.00  -1.08  2        PSLU19  8.18  +0.28  1,569        PTGU19  20.80  -  392        PTTU19  42.18  +0.36  217        PTTEPU19  121.14  -  541        PTTGCU19  51.78  +0.09  156        QHU19  2.95  +0.02  2,009        RATCHU19  71.14  +2.03  162        ROBINSU19  63.93  +0.72  1,488        RSU19  16.46  +0.08  896        SU19  3.42  -0.02  2,024        SAMARTU19  9.35  +0.05  7        SAWADU19X  -  -  40        SCBU19  123.87  +2.67  306        SCCU19  411.57  +4.22  95        SGPU19  8.00  +0.03  16        SIRIU19  1.37  +0.01  505        SPALIU19  -  -  400        SPCGU19  -  -  100        SPRCU19  -  -  -        STAU19  10.72  +0.30  114        STECU19  19.10  +0.56  4,005        STPIU19  8.05  +0.12  513        SUPERU19  -  -  -        TASCOU19  18.32  +0.20  601        TCAPU19  50.45  -1.39  3        THAIU19  9.31  +0.20  1        THANIU19  6.92  -0.22  1        THCOMU19  -  -  -        TISCOU19  -  -  90        TKNU19  11.53  +1.07  8,877        TMBU19  1.53  +0.03  105        TOPU19  63.75  +0.25  197        TPIPLU19  1.64  -0.04  4        TRUEU19  6.43  +0.05  1,738        TTAU19  5.46  +0.11  503        TTCLU19  9.43  +0.12  72        TTWU19  14.20  -0.16  9        TUU19  17.71  +0.07  203        TVOU19  -  -  -        UNIQU19  9.45  +0.45  2        VGIU19  10.09  +0.39  3,560        VNGU19  -  -  -        WHAU19  4.73  +0.08  12,630      GF10 Futures       GF10Q19  21,850  -100  5,739        GF10V19  21,940  -90  3,956        GF10Z19  21,990  -110  2,345      GF50 Futures       GFQ19  21,860  -80  395        GFV19  21,940  -80  308        GFZ19  22,010  -70  50      Gold Online Futures       GOU19  1,500.00  -2.00  15,049      GOLD-D       GDU19  1,502.30  -6.00  2      USD Futures       USDQ19  -  -  -        USDU19  30.70  -0.05  506        USDV19  -  -  -        USDZ19  30.68  -0.04  2,118      BB3 Futures       BB3U19  -  -  -        BB3Z19  -  -  -      TGB5 Futures       TGB5U19  -  -  -        TGB5Z19  -  -  -      RSS3 Futures       RSS3Q19  -  -  -        RSS3U19  -  -  -        RSS3V19  -  -  -        RSS3X19  -  -  -        RSS3Z19  -  -  -        RSS3F20  -  -  -        RSS3G20  -  -  -      RSS3D Futures       RSS3DQ19  46.20  -0.60  34        RSS3DU19  46.00  -0.70  36        RSS3DV19  46.20  -  38        RSS3DX19  46.30  -0.10  40        RSS3DZ19  46.30  -0.20  58        RSS3DF20  46.30  -0.20  58        RSS3DG20  -  -  -      Index Options       Most Active Call Volume       S50U19C1100  10.3  +2.3  1,280        S50U19C1125  5.1  +1.0  1,166        S50U19C1075  21.4  +6.3  905        S50U19C1050  40.5  +10.5  748        S50U19C1150  2.4  +0.5  608      Most Active Put Volume       S50U19P1125  46.0  -11.9  733        S50U19P1075  13.4  -5.5  727        S50U19P1050  7.0  -1.9  622        S50U19P1025  3.6  -0.8  461        S50Z19P1050  17.9  -4.1  279      ---     ขอเชิญท่านผู้สนใจร่วมกิจกรรมธรรมะในเมือง "เข้าพรรษา เข้าหาพระธรรม" ชวนทำบุญตักบาตร สวดมนต์ เจริญสมาธิภาวนา และรับฟังธรรมบรรยาย โดยพระมหาวุฒิชัย วชิรเมธี (ท่าน ว. วชิรเมธี) อาทิตย์ที่ 25 ส.ค. 2562 เวลา 06.00-11.00 น. ณ สวนวชิรเบญจทัศ (สวนรถไฟ) กรุงเทพฯ    ---     ตลาดหลักทรัพย์ฯ ขอเชิญองค์กรที่สนใจร่วมโครงการ "Care the Bear" ชวนลดโลกร้อนด้วย 6 วิธีจัดอีเวนต์แบบรักษ์โลก ทำได้ง่ายๆ ทุกองค์กรก็ทำได้ ข้อมูลเพิ่มเติม www.setsocialimpact.com สอบถาม 0 2009 9999    ---    

เศรษฐศาสตร์กับการรู้และเข้าใจเหตุที่มาของสิ่งทั้งปวง

15 May 2019
อ่าน 1,034 ครั้ง

 

สิ่งหนึ่งที่ผู้เขียนแทบมิได้ใส่ใจเลยเมื่อเป็นนักศึกษา แต่กลับนึกถึง รู้สึกเข้าใจและซาบซึ้งมากขึ้นเมื่อโตขึ้นมาก็คือ คติพจน์ของมหาวิทยาลัย ซึ่งแปลจากภาษาลาตินเป็นภาษาอังกฤษว่า “To know/understand the causes of things” และ ดร.สายป่าน ปุริวรรณชนะ ได้กรุณาช่วยแปลเป็นภาษาไทยให้ว่า “เพื่อรู้/เข้าใจเหตุที่มาของสิ่งทั้งปวง” เมื่อย้อนกลับไปถึงชีวิตในมหาวิทยาลัย ก็พบว่าเนื้อหาและกระบวนการวิธีที่ครูอาจารย์อบรมบ่มสอนมา ก็ล้วนแล้วแต่มีรากฐานและสอดคล้องกับคติพจน์ของมหาวิทยาลัยทั้งสิ้น

ในบทความนี้ ผู้เขียนขอนำเสนอว่าทำไมหัวใจของเศรษฐศาสตร์จึงเกี่ยวโยงกับ “To know/understand the causes of things” และนักเศรษฐศาสตร์มีวิธี กระบวนการ และเครื่องมืออะไรเพื่อช่วยนำเราไปสู่การรู้และเข้าใจเหตุที่มาของสิ่งทั้งปวง

ในบทเรียนแรก สิ่งที่พวกเราได้ทำความรู้จักก็คือความแตกต่างระหว่าง positive economics และ normative economics ซึ่ง positive economics คือ เศรษฐศาสตร์ในฐานะศาสตร์วิชาที่ต้องการทำความเข้าใจและอธิบายปรากฏการณ์ต่างๆ ทางเศรษฐกิจและสังคม ในฐานะศาสตร์วิชาที่ต้องการรู้และเข้าใจเหตุและผลของปรากฏการณ์นั้นๆ เช่น ทำไมประเทศต่างๆ ในโลกจึงรํ่ารวยหรือยากจนไม่เท่ากัน อะไรเป็นสาเหตุของการเจริญเติบโตทางเศรษฐกิจ ฯลฯ

ในที่นี้ เศรษฐศาสตร์ก็มีกระบวนการหาคำตอบเหมือนวิทยา ศาสตร์ เราสังเกต ตั้งคำถาม และสร้างทฤษฎีขึ้นมาอธิบายสิ่งที่เราสงสัย (ปัจจุบันนักเศรษฐศาสตร์ใช้การพิสูจน์ทางคณิตศาสตร์เข้ามาประกอบในทฤษฎี ส่วนหนึ่งเพราะบางครั้งตรรกะของมนุษย์ก็อาจมีอคติ) และเราก็ต้องมีการทดสอบทฤษฎี ด้วยการหาหลักฐานและข้อมูล แล้วนำมาวิเคราะห์โดยใช้หลักทางเศรษฐมิติ (สถิติที่พัฒนาเพื่อใช้กับข้อมูลทางเศรษฐศาสตร์และสังคมที่เต็มไปด้วยข้อจำกัดและความซับซ้อน หลากหลาย)

ถ้าผลจากการวิเคราะห์บ่งชี้ว่าทฤษฎีนี้ยังไม่ครบถ้วนหรือไม่สามารถอธิบายสิ่งที่เราสงสัยได้ เราก็จะปรับ ปรุง สร้างทฤษฎีใหม่ แล้วก็ทดสอบทฤษฎีใหม่กัน นั่นหมายถึง เราพยายามมองโลกอย่างปราศจากอคติ (value- free) เราต้องการอธิบายเหตุและผลของสิ่งที่เกิดขึ้นในโลก สิ่งที่เราคิดไว้ ถ้าหลักฐานแสดงว่าผิด เราก็พร้อมที่จะเปลี่ยนความคิด ไม่ใช่นำความเห็นของเราไปครอบว่าโลกควรจะเป็นอย่างไร ซึ่งแตกต่างกับ normative economics ที่นำความเห็น ความคาดหวัง ความคิดและอุดมคติต่างๆ มาประกอบว่าระบบหรือนโยบายทางเศรษฐกิจควรเป็นอย่างไร หลายคนบอกว่า เราสามารถเรียก positive economics สั้นๆ ได้ว่า “what is” ส่วน normative economics ก็คือ “what should be”

ถึงตอนนี้ ท่านผู้อ่านคงจะเดาไม่ยากจากคติพจน์ประจำมหาวิทยาลัยของผู้เขียนว่า บทเรียนหลังจากบทแรกในรั้วมหาวิทยาลัยของผู้เขียนล้วนแล้วแต่เพื่อตอบคำถาม “what is” เพราะก่อนที่จะสามารถบอกได้ว่านโยบายทางเศรษฐกิจควรเป็นอย่างไร หรือ “what should be” เราควรเข้าใจและสามารถอธิบายสิ่งที่เราเห็นทางเศรษฐกิจและในแง่มุมต่างๆ ให้ได้เสียก่อน ว่ามีที่มาที่ไปเกิดจากอะไร เช่น ถ้าอยากขจัดความยากจน ก็ต้องเข้าใจก่อนว่าอะไรเป็นสาเหตุแห่งความยากจน การที่พยายามบอกว่า “what should be” โดยปราศจากความเข้าใจถึงเหตุที่มาของสิ่งทั้งปวง หรืออย่างน้อยการพยายามทำความเข้าใจ เป็นเรื่องอันตราย

เพราะฉะนั้นจะเห็นได้ว่าการพิสูจน์ทฤษฎีมีความสำคัญมาก เศรษฐศาสตร์ให้ความสำคัญอย่างมากว่า หลักฐานที่เรานำมาสนับสนุนหรือหักล้างทฤษฎีนั้นน่าเชื่อถือแค่ไหน เรียกได้ว่าเราไม่ได้แค่พยายามประเมินเฉพาะทฤษฎี แต่ความน่าเชื่อถือของหลักฐานก็ต้องถูกนำมาประเมินด้วย

ประโยคหนึ่งที่ผู้เขียนยังจดจำได้แม่นยำจากอาจารย์ก็คือ “Correlation does not imply causation” หมายความว่า การที่เราเห็นความสัมพันธ์ระหว่างสิ่ง 2 สิ่ง (correlation) ไม่ได้หมายความว่า สิ่งทั้ง 2 สิ่งต้องเป็น เหตุและผลของกันและกัน (causation) และถ้าย้อนกลับไปว่านักเศรษฐศาสตร์ต้องการอธิบายต้นสายปลายเหตุของปรากฏการณ์ทางเศรษฐกิจและสังคม วิธีการวิเคราะห์ข้อมูลที่บอกได้แต่ correlation แต่ไม่สามารถบอก causation ได้ ย่อมทำให้ข้อสรุปผิดเพี้ยน


 

ตัวอย่างคลาสสิกที่พวกเราต้องเรียนกันก็คือ ทฤษฎีที่บอกว่าการสะสมทุนมนุษย์ด้วยการศึกษาจะช่วยพัฒนารายได้ของประเทศ ถ้าจะพิสูจน์ทฤษฎีนี้เราจะทำอย่างไร บางคนอาจจะบอกว่า ไม่เห็นต้องทำอะไรเลย เราก็เห็นกันอยู่แล้วไม่ใช่หรือว่าประเทศที่คนมีการศึกษามากและดี เป็นประเทศที่รํ่ารวย หรือบางคนก็อาจบอกว่าเราเก็บข้อมูลการศึกษาและรายได้ของทุกประเทศแล้วมาทำสมการถดถอย แต่นักเศรษฐศาสตร์จะบอกว่า นี่เป็นหลักฐานเพียงแค่ความสัมพันธ์ ไม่ใช่เหตุปัจจัย

ความสัมพันธ์ที่เราเห็นอาจเป็นเพราะว่าประเทศที่รํ่ารวยสามารถมีรายได้หรืองบประมาณมาสนับสนุนให้คนในประเทศมีการศึกษาดีได้มากกว่า ซึ่งเป็นการสลับเหตุและผลกับทฤษฎีข้างต้น (reverse causality) หรือความสัมพันธ์ที่เราเห็นอาจจะเป็นเพราะว่ามีเหตุปัจจัยอื่นที่เป็นสาเหตุของทั้งการศึกษาที่ดีและรายได้ที่ดี จึงทำให้ดูเหมือนว่าการศึกษาและรายได้มีความสัมพันธ์กัน (omitted variable problem หรือ confounding factors) เช่น ประเทศที่มีเศรษฐกิจแบบพึ่งพาภาคอุตสาหกรรมที่ใช้เทคโนโลยีขั้นสูงจะทำให้มีความต้องการแรงงานที่มีคุณภาพสูงและอาจทำให้คนมีแรงจูงใจในการศึกษาเพื่อพัฒนาตนเองมากกว่า

แต่ในขณะเดียวกันเทคโนโลยีขั้นสูงก็มีผลโดยตรงกับรายได้ที่สูงด้วย ในที่นี้เทคโนโลยีขั้นสูงเป็นตัวขับเคลื่อนทั้งการศึกษาและรายได้ ทำให้เราเห็นความสัมพันธ์ของการศึกษาและรายได้ โดยที่ทั้ง 2 อาจจะไม่ได้เป็นผลของกันและกัน (นี่เป็นเพียงตัวอย่าง ไม่ได้หมายความว่าจำเป็นต้อง เป็นอย่างนี้ในความเป็นจริงนะคะ)

เพื่อช่วยในการหาเหตุปัจจัย สิ่งที่อาจจะง่ายที่สุดที่นักเศรษฐศาสตร์ทำก็คือพยายามออกแบบการทดลองให้คล้ายคลึงกับวิทยาศาสตร์ แต่อาศัยเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นจริง (quasi-natural experiment) และบางครั้งเป็นเหตุการณ์ที่เกิดจากการเปลี่ยนนโยบาย (policy experiment) จากตัวอย่างขั้นต้น คำถามที่เราสนใจเป็นในรูปมหภาค แต่เราสามารถทอนมาดูในแบบจุลภาคได้ กล่าวคือ ในระดับบุคคล ถ้ามีการศึกษามากขึ้น รายได้ของเขาจะดีขึ้นไปด้วย ในการหาหลักฐานแบบ
quasi-natural/policy experiment เราต้องการเหตุการณ์หรือปัจจัยหรือนโยบายหนึ่งที่ทำให้จู่ๆ คนมีการศึกษามากขึ้น แต่ไม่เกี่ยวข้องสัมพันธ์กับรายได้โดยตรงหรือปัจจัยอื่นๆ ที่จะกระทบรายได้ นักเศรษฐศาสตร์เรียกว่าเป็น exogenous factor (ปัจจัยภายนอก)

ยกตัวอย่างเช่น งานวิจัย Duflo (2001) ใช้การสร้างโรงเรียนทั่วประเทศครั้งใหญ่ในประเทศอินโดนีเซีย ช่วงทศวรรษ 1970 เพราะงบประมาณที่เพิ่มขึ้นจากการเพิ่มขึ้นของราคานํ้ามันดิบมาเป็นปัจจัยภายนอกที่เพิ่มการศึกษา (เพิ่มโครงสร้างทางการศึกษา) แล้วมาทดสอบว่าเมื่อเปรียบเทียบรายได้ระหว่างรุ่นของคนที่มีอายุอยู่ในช่วงที่ไปโรงเรียนก่อนและหลังการสร้างโรงเรียนทั่วประเทศครั้งใหญ่นี้ และระหว่างคนที่อยู่ในเขตที่ได้รับการสร้างโรงเรียนมากน้อยต่างกัน


 

เราพบว่าคนที่วัยเด็กได้รับผลกระทบจากการสร้างโรงเรียนมากกว่าและน่าที่จะได้รับการศึกษามากกว่ามีรายได้สูงกว่าจริงหรือไม่ (ผลคือจริง) ในที่นี้จะเห็นว่านอกจากเราอาศัยปัจจัยภายนอกแล้ว เรายังต้องมีความแตกต่างในการได้ปัจจัยภายนอกของคนแต่ละคนอีกด้วย (ทั้งในเชิงรุ่นที่ได้โรงเรียนเพิ่ม กับพื้นที่ที่ได้ความหนาแน่นโรงเรียนต่างกัน) ถ้าจะเปรียบง่ายๆ ทางวิทยาศาสตร์ก็เหมือนเรามีทั้ง control group (กลุ่มควบคุม) และ treatment group (กลุ่มที่ได้รับการทดลอง) 

อีกนัยหนึ่งก็คือเรามีทั้งต้นไม้ที่ได้รับแสง และไม่ได้รับแสง แต่ quasi-natural experiment ก็มีข้อด้อยและการหา quasi-natural experiment ที่น่าเชื่อถือก็ไม่ใช่เรื่องง่าย นักเศรษฐศาสตร์จึงพัฒนาเครื่องมือทางเศรษฐมิติต่างๆ อย่างต่อเนื่อง เพื่อช่วยในการหาหลักฐานที่น่าเชื่อถือในการอธิบายเหตุปัจจัยของสิ่งต่างๆ ในด้านเศรษฐศาสตร์และสังคมศาสตร์ เช่น instrumental variable strategy ซึ่งมีพื้นฐานมาจากการใช้ปัจจัยภาย นอกเช่นกัน

ถึงแม้ว่า ในบทความนี้ผู้เขียนไม่ได้นำงานวิจัยและผลจากงานวิจัยมาเล่าสู่กันฟังอย่างที่เคยเป็น แต่ก็หวังว่าบทความจะช่วยให้ผู้อ่านตั้งคำถามว่า ทุกครั้งที่เราได้ยินนักเศรษฐศาสตร์หรือท่านผู้รู้พูดถึงเศรษฐศาสตร์หรือเศรษฐกิจ เขากำลังพูดถึงสิ่งนั้นในฐานะ positive economics ที่ไม่มีอคติมาเป็นตัวนำ หรือ normative economics ซึ่งผสมปนกับความเชื่อ และความคิดของผู้พูด แล้วถ้าสิ่งที่เขากำลังพูดถึงเป็น positive economics วิธีการและหลักฐานที่นำมาได้ซึ่งสิ่งนั้นมีความน่าเชื่อถือแค่ไหน เป็นเพียงแค่การสังเกตและการแสดงความสัมพันธ์แบบง่ายๆ หรือได้ผ่านกระบวนการการวิเคราะห์ที่น่าเชื่อถือเพื่อ “การรู้และเข้าใจเหตุที่มาของสิ่งทั้งปวง”

 

เอกสารอ้างอิง

Duflo, E., 2001. Schooling and labor market consequences of school construction in Indonesia: Evidence from an unusual policy experiment.American economic review,91(4), pp.795-813.

เศรษฐเสวนา จุฬาฯทัศนะ โดย ดร.ธันยพร จันทร์กระจ่าง คณะเศรษฐศาสตร์ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย

หน้า 7 หนังสือพิมพ์ฐานเศรษฐกิจ ฉบับ 3470 ระหว่างวันที่ 16 - 18 พฤษภาคม 2562


ไม่พลาดข่าวสำคัญ แค่กดเป็นเพื่อน กับ LINE @thansettakij