Chủ nghĩa gia trưởng kỹ trị của Singapore và cách kinh tế học hành vi biện minh cho sự tiếp diễn của mô hình này (Phần 4)

Dữ liệu lớn (Big Data) và Quản trị công

Việc chính phủ Singapore theo đuổi việc hoạch định quốc gia theo hướng kỹ trị không còn là điều bí mật đối với người dân nước này. Lập kế hoạch theo các kịch bản đã trở thành một phần không thể thiếu trong bộ công cụ hoạch định chính sách của chính phủ, phục vụ cả cho hoạch định kinh tế vĩ mô lẫn xây dựng các chính sách xã hội. Tuy nhiên, trong những năm gần đây, nhờ sự phát triển của các công nghệ thông tin mới, chính phủ Singapore đã ngày càng tự tin hơn trong việc thực thi chủ nghĩa gia trưởng kỹ trị lâu đời của mình. Hiện nay, cách tiếp cận kỹ trị của Singapore được nâng tầm nhờ việc triển khai các công cụ quét Dữ liệu Lớn và các phương pháp “lập kế hoạch theo các kịch bản” dưới sự điều hành của Trung tâm Đánh giá Rủi ro và Quét Tầm nhìn (RAHS).

Nguồn gốc của RAHS bắt đầu từ năm 2004, khi các sự kiện như vụ tấn công khủng bố Jemaah Islamiyah năm 2001 và dịch SARS năm 2003 thúc đẩy sự ra đời và cung cấp căn cứ chính đáng để chính phủ Singapore áp dụng hệ thống này. Hệ thống RAHS, lấy cảm hứng từ hệ thống “Nhận thức Thông tin Tổng thể” (Total Information Awareness - TIA) của Bộ Quốc phòng Mỹ, sử dụng công nghệ “Dữ liệu lớn (Big Data)” để sang lọc khối dữ liệu khổng lồ từ nhiều nguồn khác nhau. Mục đích của RAHS là phát hiện các  tính hiệu cảnh báo về những cú sốc hoặc gián đoạn hệ thống có thể xảy ra trong nền kinh tế¹.

Peter Ho, cựu lãnh đạo cơ quan Dịch vụ Công Singapore, được xem là một trong những người ủng hộ mạnh mẽ nhất cho chính sách này. Chính sách RAHS được xây dựng trên niềm tin rằng trong thế giới toàn cầu hóa ngày nay, các quốc gia và thành phố đều đang phải đối mặt với mức độ phức tạp ngày càng cao. Những tiến bộ công nghệ nhanh chóng trong lĩnh vực truyền thông và vận tải khiến cho dòng chảy hàng hóa và lao động trở nên phức tạp hơn, khiến các hiện tượng kinh tế - xã hội khó nhận diện nguyên nhân và kết quả rõ ràng (Ho, 2015). Kết quả là, các nhà hoạch định chính sách thường đánh giá không đúng mức độ phức tạp của các nền kinh tế hiện đại và dễ bị lạc quan thái quá trong quá trình xây dựng chính sách. Những phức tạp này thường ẩn chứa các sự kiện không thể lường trước – điều mà nhà trí thức nổi tiếng Nassim Taleb gọi là hiệu ứng “thiên nga đen” - cũng như những vấn đề không có giải pháp rõ ràng, bao gồm các cuộc tấn công khủng bố, bùng phát dịch bệnh, thiên tai và suy thoái kinh tế.

Phương pháp tiếp cận chính sách chủ đạo của Singapore nhằm đối phó với các vấn đề này là phương pháp “toàn bộ máy chính phủ”, nhấn mạnh sự hợp tác liên ngành giữa các cơ quan chính phủ. Vì trong những vấn đề phức tạp như vậy thường thiếu sự minh bạch giữa các bên liên quan, nên việc giải quyết hiệu quả nhất là nhờ vào một đội ngũ đa dạng các cơ quan chính phủ, cùng nhau chia sẻ kiến thức và kinh nghiệm. Do đó, chính phủ nên khuyến khích các khu vực công bỏ qua cách thức hoạt động riêng lẻ và hướng tới sự tích hợp và hợp tác theo chiều ngang².

 Sự ưa chuộng cách tiếp cận “toàn bộ máy chính phủ” này có mối liên hệ chặt chẽ với một số tri kiến quan trọng từ lĩnh vực kinh tế học hành vi. Chẳng hạn, Peter Ho đã rút ra các bài học từ kinh tế học hành vi khi ông thừa nhận rằng ngay cả những nhà lãnh đạo tài ba nhất cũng không tránh khỏi sai lầm. Theo ông, “ngay cả chính phủ nhìn xa trông rộng nhất, các nhà lãnh đạo và quan chức cũng sẽ có mô hình tư duy và thiên kiến nhận thức riêng, và họ có xu hướng tìm kiếm sự xác nhận cho những niềm tin đó” (Ho, 2010; xem thêm Ho, 2012). Ngoài ra, ông nhận ra rằng kiến thức cần thiết cho các nhà hoạch định chính sách để đối phó với những sự kiện phức tạp và khó lường nằm ngoài khả năng tiếp cận của kiến thức lý thuyết mà thuộc về  tri thức “ẩn”. Tri thức ẩn khó chuyển giao và truyền đạt, và chỉ có thể đạt được thông qua kinh nghiệm học hỏi thực tế, khác với kiến thức lý thuyết tường minh có thể đạt được thông qua sách vở.

Nhận thức được những hạn chế trong kiến thức của các nhà hoạch định chính sách, Ho đề xuất chính phủ tổ chức các bài tập mô phỏng và trò chơi thực nghiệm để các nhà hoạch định chính sách có thể trải nghiệm các tình huống thực tế. Những mô phỏng này được cho là sẽ giúp ngăn chặn nhiều thiên kiến mà các cá nhân thường mắc phải, đồng thời “giảm thiểu sự bất hòa nhận thức và thiên kiến về tính nhất quán” (Ho, 2010). Hơn nữa, chúng sẽ trang bị cho các nhà hoạch định chính sách những tri thức ẩn quý báu, giúp họ đối phó với những cú sốc bất ngờ, thông qua việc “khắc sâu các tình huống mô phỏng vào trí nhớ của người tham gia, để họ có thể hồi tưởng khi đưa ra quyết định trong các tình huống thực tế” (Ho, 2016a; Ho, 2016b). Dù Ho thừa nhận rằng những bài tập mô phỏng này không hoàn hảo, nhưng ông vẫn nhấn mạnh rằng chúng là một công cụ thiết yếu trong việc tăng cường sự sẵn sàng của các dịch vụ công, bằng cách cho phép các nhà hoạch định chính sách thử sức trong các môi trường giả lập, từ đó giảm bớt yếu tố bất ngờ khi đối diện với các cuộc khủng hoảng thực tế.

Mục tiêu tổng quát của lập kế hoạch theo các kịch bản là nâng cao hiệu quả quản trị bằng cách dự đoán và nhận biết sớm các cú sốc  ngoại sinh đối với nền kinh tế, từ đó giảm thiểu thiệt hại. Ban đầu, RAHS được sử dụng chủ yếu cho an ninh quốc gia của Singapore. Tuy nhiên, trong những năm gần đây, phạm vi ứng dụng của hệ thống này đã được mở rộng sang nhiều lĩnh vực chính sách kinh tế, bao gồm cung cấp thông tin cho các dự báo kinh tế, lập kế hoạch ngân sách quốc gia, cũng như định hướng chính sách về nhà ở, giáo dục và nhập cư (Harris, 2014). Nói một cách ngắn gọn:

“Các kịch bản giúp mọi người nhận thức sâu sắc hơn về các vấn đề, sự bất định, thách thức và cơ hội mà môi trường có thể mang lại, đồng thời kích thích trí tưởng tượng và kích hoạt quá trình học hỏi. Trong hai thập kỷ qua, chính phủ Singapore đã áp dụng lập kế hoạch theo các kịch bản. Các kịch bản cho quốc gia được xây dựng ở cấp độ toàn chính phủ định kỳ vài năm một lần. Những kịch bản này giúp các bộ và cơ quan dự báo điều chỉnh chính sách, kế hoạch và thậm chí cả ngân sách, để chuẩn bị đối phó với những thách thức và cơ hội có thể phát sinh trong tương lai” (Ho, 2015, tr. 9).