1. Đặt vấn đề

Khảo sát hộ gia đình và điều tra xã hội học thường dựa trên giả định rằng người tham gia có khả năng và sẵn sàng cung cấp thông tin chính xác. Giả định này tương đối phù hợp đối với các thông tin trung tính như tuổi, trình độ học vấn hoặc quy mô hộ gia đình, nhưng trở nên khó đảm bảo khi câu hỏi liên quan đến những hành vi bị pháp luật hạn chế, không phù hợp với chuẩn mực xã hội hoặc có thể làm phát sinh rủi ro kinh tế đối với người được hỏi.

Trong những trường hợp như vậy, người trả lời có thể cố ý che giấu hành vi bị đánh giá tiêu cực hoặc thể hiện thái độ tích cực hơn so với thực tế. Hiện tượng này thường được gọi là sai lệch do mong muốn xã hội (social desirability bias – SDB). Nếu mức độ sai lệch lớn, phương pháp hỏi trực tiếp (direct questioning) có thể đánh giá thấp hành vi không mong muốn và đồng thời đánh giá cao những thái độ được xã hội hoặc cơ quan quản lý kỳ vọng.

Vấn đề này đặc biệt đáng chú ý trong nghiên cứu nông nghiệp và đất đai. Các hoạt động như giao dịch đất không được khai báo đầy đủ, cho thuê đất không chính thức, khai báo thông tin giao dịch không phản ánh đầy đủ thực tế, sử dụng đất không phù hợp với quy định hoặc các khoản chi phí không chính thức trong quá trình thực hiện thủ tục hành chính đều có thể là những vấn đề mà người tham gia không muốn trả lời trực tiếp. Khi đó, dữ liệu khảo sát thông thường có nguy cơ phản ánh “hành vi được khai báo” thay vì “hành vi thực tế”.

Một trong những phương pháp được phát triển để xử lý vấn đề này là Thực nghiệm danh sách – List Experiment (LE), còn được gọi là Item Count Technique hoặc Unmatched Count Technique. LE không nhằm xác định cá nhân nào thực hiện hành vi nhạy cảm mà tập trung ước tính tỷ lệ hành vi đó trong một quần thể hoặc một nhóm nghiên cứu. Cơ chế hỏi gián tiếp giúp tăng mức độ bảo vệ riêng tư cho người tham gia và qua đó có thể giảm động cơ che giấu thông tin (Blair & Imai, 2012; Glynn, 2013).

2. Nguyên lý của thực nghiệm danh sách

Khác với câu hỏi trực tiếp, LE không yêu cầu người tham gia trả lời riêng biệt “có” hoặc “không” đối với hành vi nhạy cảm. Thay vào đó, họ được cung cấp một danh sách gồm một số phát biểu và chỉ cần cho biết tổng số phát biểu phù hợp với mình, mà không cần xác định cụ thể đó là những phát biểu nào.

Trong thiết kế đơn danh sách cơ bản, mẫu nghiên cứu được phân bổ ngẫu nhiên thành hai nhóm. Nhóm đối chứng nhận một danh sách gồm một số phát biểu không nhạy cảm. Nhóm thí nghiệm nhận cùng những phát biểu đó, cộng thêm một phát biểu nhạy cảm mà nghiên cứu quan tâm.

Ví dụ, nếu nhóm đối chứng nhận bốn phát biểu trung tính thì người trả lời chỉ cho biết có bao nhiêu trong bốn phát biểu đúng với họ. Nhóm thí nghiệm nhận năm phát biểu, trong đó bốn phát biểu giống nhóm đối chứng và phát biểu thứ năm là hành vi nhạy cảm. Họ cũng chỉ báo cáo tổng số phát biểu phù hợp.

Do người nghiên cứu không biết một cá nhân cụ thể đã lựa chọn phát biểu nào, người tham gia có mức độ riêng tư cao hơn so với câu hỏi trực tiếp. Tuy nhiên, khi xem xét trung bình của toàn bộ hai nhóm, chênh lệch giữa số mục trung bình của nhóm thí nghiệm và nhóm đối chứng cho phép ước tính tỷ lệ của hành vi nhạy cảm.

3. Các dạng thiết kế thực nghiệm danh sách

3.1. Thiết kế đơn danh sách

Single-list experiment là hình thức đơn giản và phổ biến nhất. Mẫu được phân ngẫu nhiên thành nhóm đối chứng và nhóm thí nghiệm; chỉ nhóm thí nghiệm nhận thêm câu nhạy cảm. Ưu điểm của thiết kế này là dễ giải thích và dễ tích hợp vào bảng hỏi. Tuy nhiên, vì thông tin thu được từ mỗi người tham gia chỉ là tổng số mục được lựa chọn, sai số chuẩn của ước lượng thường lớn hơn so với câu hỏi trực tiếp. Do đó, LE cần được thiết kế trên cơ sở tính toán công suất thống kê và thử nghiệm trước thay vì áp dụng một ngưỡng cỡ mẫu cố định cho mọi nghiên cứu.

3.2. Thiết kế danh sách kép

Double-list experiment sử dụng hai danh sách không nhạy cảm khác nhau. Người tham gia được chia thành hai nhóm và mỗi nhóm lần lượt đóng vai trò nhóm đối chứng đối với một danh sách và nhóm thí nghiệm đối với danh sách còn lại.

Thiết kế này khai thác thông tin của người tham gia hiệu quả hơn so với single-list experiment và trong nhiều trường hợp có thể cải thiện độ chính xác của ước lượng. Tuy nhiên, mức độ cải thiện phụ thuộc vào đặc điểm của danh sách, mối tương quan giữa các mục và tỷ lệ của hành vi nhạy cảm; vì vậy không nên giả định một mức giảm phương sai cố định cho mọi nghiên cứu (Glynn, 2013).

Đổi lại, double-list experiment làm bảng hỏi phức tạp hơn và đòi hỏi người tham gia phải hiểu rõ yêu cầu “chỉ đếm số lượng, không chỉ ra từng phát biểu”. Vì vậy, thiết kế này đặc biệt cần pilot trước khi triển khai khảo sát chính thức.

3.3. Xây dựng các phát biểu không nhạy cảm

Chất lượng của LE phụ thuộc nhiều vào việc lựa chọn các phát biểu không nhạy cảm. Các mục này không chỉ đóng vai trò “che” câu nhạy cảm mà còn quyết định phương sai và mức độ bảo vệ riêng tư của thiết kế.

Nếu hầu hết người tham gia đồng ý với tất cả các mục không nhạy cảm, việc lựa chọn thêm câu nhạy cảm có thể khiến câu trả lời đạt mức tối đa và làm suy giảm tính riêng tư. Ngược lại, nếu gần như không ai đồng ý với các mục không nhạy cảm, câu nhạy cảm cũng có thể trở nên dễ nhận diện.

Do đó, danh sách nên bao gồm các mục có tỷ lệ đồng ý khác nhau và tránh để tổng số câu trả lời tập trung quá nhiều ở hai cực. Glynn (2013) cũng chỉ ra rằng việc thiết kế các mục có tương quan thích hợp có thể giúp hạn chế đồng thời cả sai lệch và phương sai.

4. Điều kiện đảm bảo tính hợp lệ của LE

LE chỉ tạo ra ước lượng đáng tin cậy khi một số điều kiện quan trọng được đáp ứng.

Thứ nhất là phân bổ ngẫu nhiên thành công. Các nhóm đối chứng và thí nghiệm phải tương đương về đặc điểm trước xử lý. Trong nghiên cứu thực nghiệm, điều này thường được kiểm tra thông qua sự cân bằng của các biến nền như tuổi, giới tính, học vấn, thu nhập, diện tích đất, quy mô sản xuất hoặc địa bàn cư trú.

Thứ hai là không có hiệu ứng thiết kế (no design effect). Việc bổ sung câu nhạy cảm không được làm thay đổi cách người tham gia phản ứng đối với các câu không nhạy cảm. Nếu người trả lời thay đổi cách đếm hoặc cách đánh giá các mục còn lại chỉ vì nhìn thấy câu nhạy cảm, chênh lệch giữa hai nhóm không còn phản ánh riêng tác động của câu nhạy cảm. Blair và Imai (2012) phát triển các phương pháp chẩn đoán để đánh giá giả định này.

Thứ ba là người tham gia phải tuân thủ cơ chế trả lời của LE. Mục đích của LE là làm cho người trả lời cảm thấy an toàn hơn khi cung cấp tổng số mục. Tuy nhiên, nếu họ vẫn cố tình điều chỉnh tổng số để che giấu hành vi, ước lượng vẫn có thể bị sai lệch.

Một vấn đề liên quan là hiệu ứng trần và hiệu ứng sàn. Đây nên được xem chủ yếu là vấn đề của thiết kế danh sách hơn là một giả định thống kê độc lập. Khi câu trả lời tập trung quá nhiều ở giá trị nhỏ nhất hoặc lớn nhất, tính riêng tư mà LE tạo ra có thể suy giảm. Vì vậy, việc pilot danh sách trước khảo sát chính thức có vai trò đặc biệt quan trọng.

5. Phân tích dữ liệu

Phân tích LE có thể được thực hiện theo ba cấp độ.

Ở cấp độ cơ bản, nghiên cứu tính chênh lệch trung bình giữa nhóm thí nghiệm và nhóm đối chứng để ước tính tỷ lệ của hành vi nhạy cảm. Ước lượng cần đi kèm sai số chuẩn hoặc khoảng tin cậy nhằm phản ánh mức độ bất định.

Ở cấp độ thứ hai, LE có thể được kết hợp với câu hỏi trực tiếp. So sánh hai kết quả giúp xác định liệu cách hỏi trực tiếp có dẫn đến sai lệch báo cáo hay không. Ví dụ, nếu 10% người tham gia thừa nhận hành vi khi được hỏi trực tiếp nhưng LE ước tính tỷ lệ 25%, khoảng cách 15 điểm phần trăm có thể được diễn giải là bằng chứng về khả năng tồn tại của underreporting, với điều kiện các giả định của thiết kế được đáp ứng.

Ở cấp độ thứ ba, nghiên cứu có thể phân tích tính không đồng nhất của hành vi theo các nhóm dân cư hoặc đặc điểm kinh tế – xã hội. Các phương pháp hồi quy chuyên biệt dành cho dữ liệu list experiment cho phép xem xét mối liên hệ giữa hành vi nhạy cảm với giới tính, tuổi, thu nhập, quy mô đất, quyền sử dụng đất hoặc đặc điểm địa bàn (Imai, 2011; Blair & Imai, 2012). Trong trường hợp này, nên ưu tiên các mô hình được phát triển riêng cho item-count data thay vì mặc nhiên coi hồi quy OLS trên tổng số mục là phương pháp phân tích chính. OLS có thể được sử dụng trong một số cách tiếp cận mô tả hoặc kiểm tra độ bền, nhưng không thay thế hoàn toàn các mô hình LE chuyên biệt.

Một ứng dụng đáng chú ý tại Việt Nam là nghiên cứu của Hung, Goto và Tran về nông hộ trồng chè tại Thái Nguyên. Nghiên cứu thực hiện LE với 876 hộ để đánh giá việc không tuân thủ hướng dẫn sử dụng thuốc bảo vệ thực vật và mức độ tin tưởng vào dịch vụ khuyến nông. Kết quả cho thấy tỷ lệ hành vi không tuân thủ được phát hiện bằng phương pháp hỏi gián tiếp cao hơn rõ rệt so với câu hỏi trực tiếp. Các ước lượng từ LE cho thấy khoảng 21–28% nông dân có hành vi không tuân thủ đối với các thực hành được nghiên cứu, trong khi tỷ lệ thu được từ cách hỏi trực tiếp thấp hơn đáng kể. Ngược lại, mức độ tin tưởng đối với các nguồn khuyến nông được ước tính bằng LE thấp hơn so với mức người tham gia công khai khi được hỏi trực tiếp. Nghiên cứu này cho thấy LE không chỉ phù hợp với hành vi vi phạm mà còn có thể được sử dụng để đo lường các thái độ nhạy cảm. Điều này có ý nghĩa đối với các nghiên cứu quản trị ở khu vực nông thôn, nơi người dân có thể ngần ngại thể hiện đánh giá tiêu cực về cán bộ, cơ quan công quyền hoặc các thiết chế địa phương.

6. Ứng dụng của List Experiment trong nghiên cứu đất đai

7.1. Tại sao nghiên cứu đất đai cần phương pháp hỏi gián tiếp?

Nghiên cứu đất đai thường dựa vào thông tin do hộ gia đình hoặc người sử dụng đất tự khai báo. Tuy nhiên, nhiều biến quan trọng đồng thời có tính nhạy cảm cao.

Người trả lời có thể lo ngại rằng việc thừa nhận một giao dịch không chính thức, một hành vi sử dụng đất chưa phù hợp quy định hoặc một thông tin liên quan đến nghĩa vụ tài chính có thể ảnh hưởng đến quyền lợi của họ. Ngay cả khi điều tra viên khẳng định dữ liệu chỉ phục vụ nghiên cứu, người tham gia vẫn có thể không hoàn toàn tin rằng câu trả lời không liên quan đến cơ quan quản lý nhà nước.

Do đó, một phần “không quan sát được” trong các nghiên cứu thị trường và quản trị đất đai có thể không xuất phát từ việc hành vi không tồn tại mà từ việc người tham gia không muốn báo cáo hành vi đó.

7.2. Bằng chứng về thị trường thuê đất

Abate, Abay, Chamberlin và Sebsibie (2025) cung cấp một ví dụ trực tiếp về ứng dụng LE trong nghiên cứu đất đai tại Ethiopia. Các tác giả nhận thấy trong dữ liệu khảo sát truyền thống, số hộ báo cáo cho thuê đất thấp hơn đáng kể so với những gì có thể kỳ vọng từ phía hộ thuê đất.

Để xác định liệu chênh lệch này có phải do người sử dụng đất không muốn công khai việc cho thuê hay không, nghiên cứu sử dụng double-list experiment kết hợp với một thử nghiệm nhắc người trả lời khai báo đầy đủ các thửa đất.

Kết quả đáng chú ý là dữ liệu hỏi thông thường chỉ xác định khoảng 3% hộ là bên cho thuê đất, trong khi LE ước tính tỷ lệ thực tế khoảng 15%. Như vậy, việc chỉ dựa vào câu hỏi trực tiếp có thể làm giảm đáng kể tỷ lệ tham gia thị trường đất được quan sát.

Kết quả này có ý nghĩa vượt ra ngoài việc đo tỷ lệ thuê đất. Nếu trạng thái tham gia thị trường bị đo lường sai, các mô hình đánh giá yếu tố ảnh hưởng đến cho thuê đất hoặc tác động của thị trường thuê đất đến hiệu quả sản xuất, thu nhập và phân bổ đất cũng có thể bị sai lệch.

7. Ưu điểm và hạn chế

Ưu điểm lớn nhất của LE là giảm yêu cầu người tham gia phải trực tiếp thừa nhận một hành vi nhạy cảm. Điều này có thể cải thiện tính trung thực của dữ liệu và cho phép nghiên cứu những vấn đề khó đo lường bằng bảng hỏi thông thường.

LE cũng có thể được triển khai trong khảo sát trực tiếp hoặc khảo sát điện tử, miễn là người tham gia hiểu rõ rằng họ chỉ cần cung cấp tổng số phát biểu phù hợp.

Tuy nhiên, sự riêng tư của LE không phải là tuyệt đối. Nếu danh sách được thiết kế kém, đặc biệt khi xuất hiện hiệu ứng trần hoặc sàn, câu trả lời của cá nhân vẫn có thể trở nên dễ suy đoán. Hạn chế thứ hai là độ chính xác. Vì LE cố tình loại bỏ thông tin ở cấp độ cá nhân để bảo vệ người trả lời, ước lượng tỷ lệ thường có sai số chuẩn lớn hơn so với câu hỏi trực tiếp. Vì vậy, nghiên cứu thường cần cỡ mẫu lớn hơn, nhưng cỡ mẫu cần được xác định bằng power analysis dựa trên pilot thay vì sử dụng một ngưỡng cố định. Hạn chế thứ ba là yêu cầu nhận thức đối với người trả lời. Người tham gia phải hiểu yêu cầu đếm số phát biểu nhưng không tiết lộ từng câu cụ thể. Đối với khảo sát nông thôn hoặc những nhóm có trình độ học vấn khác nhau, điều tra viên cần được đào tạo kỹ và bảng hỏi cần được thử nghiệm thực địa.

Cuối cùng, LE không phải lúc nào cũng tốt hơn câu hỏi trực tiếp. Nếu hành vi không thực sự nhạy cảm trong bối cảnh nghiên cứu, việc sử dụng LE có thể chỉ làm tăng phương sai mà không tạo ra lợi ích đáng kể về giảm sai lệch. Vì vậy, mức độ nhạy cảm của câu hỏi cần được đánh giá bằng nghiên cứu định tính và pilot trước khi quyết định áp dụng.

Ứng dụng LE trong lĩnh vực đất đai nên được xem là một chiến lược đo lường, không phải một phương pháp thay thế toàn bộ bảng hỏi truyền thống. Một thiết kế phù hợp có thể kết hợp LE với câu hỏi trực tiếp, đặc điểm kinh tế – xã hội của người sử dụng đất, thông tin thửa đất và dữ liệu thể chế.

Đặc biệt, nghiên cứu nên thực hiện pilot để kiểm tra ba vấn đề trước khảo sát chính thức: người tham gia có thực sự coi câu hỏi là nhạy cảm hay không; danh sách có tạo ra hiệu ứng trần hoặc sàn hay không; và việc thêm câu nhạy cảm có làm thay đổi cách phản hồi các câu không nhạy cảm hay không.

Đối với nghiên cứu thị trường và quản trị đất đai ở Việt Nam, LE có triển vọng đối với các vấn đề mà dữ liệu hành chính và khảo sát trực tiếp có thể chưa phản ánh đầy đủ, chẳng hạn giao dịch phi chính thức, sai lệch trong khai báo giao dịch, việc thực hiện nghĩa vụ tài chính và các trải nghiệm nhạy cảm trong quá trình thực hiện thủ tục đất đai.

Quan trọng hơn, LE tạo điều kiện chuyển câu hỏi nghiên cứu từ “người nào thực hiện hành vi?” sang “hành vi phổ biến đến mức nào và những yếu tố nào liên quan đến hành vi?”. Sự thay đổi này vừa phù hợp với mục tiêu nghiên cứu khoa học, vừa giảm áp lực tiết lộ thông tin đối với người tham gia.

8. Kết luận

Thực nghiệm danh sách là một phương pháp hỏi gián tiếp có giá trị trong nghiên cứu những hành vi và thái độ mà người tham gia không muốn công khai. Bằng cách yêu cầu người trả lời cung cấp tổng số phát biểu phù hợp thay vì trực tiếp thừa nhận hành vi nhạy cảm, LE có thể hạn chế lệch do mong muốn xã hội và cải thiện khả năng đo lường tỷ lệ thực tế trong quần thể.

Tuy nhiên, hiệu quả của phương pháp phụ thuộc mạnh vào chất lượng thiết kế. Ngẫu nhiên hóa, lựa chọn các câu không nhạy cảm, kiểm soát hiệu ứng thiết kế, hạn chế hiệu ứng trần – sàn và pilot bảng hỏi là những điều kiện quan trọng để đảm bảo tính hợp lệ của kết quả.

Những bằng chứng gần đây từ nghiên cứu nông nghiệp và thị trường thuê đất cho thấy sai lệch giữa hành vi được khai báo trực tiếp và hành vi được ước tính bằng phương pháp gián tiếp có thể khá lớn. Điều này mở ra một hướng nghiên cứu đáng chú ý cho lĩnh vực quản lý đất đai, nơi nhiều quyết định về giao dịch, sử dụng đất, nghĩa vụ tài chính và quan hệ với cơ quan quản lý có tính nhạy cảm cao.

Trong bối cảnh đó, LE có thể đóng vai trò như một công cụ bổ sung cho khảo sát truyền thống nhằm nâng cao độ tin cậy của dữ liệu, nhận diện mức độ underreporting và cung cấp bằng chứng thực nghiệm tốt hơn cho phân tích hành vi và xây dựng chính sách đất đai.

Tài liệu tham khảo

Abate, G. T., Abay, K. A., Chamberlin, J., & Sebsibie, S. (2025). Rural land rental markets in developing countries: Can survey design innovations improve land market participation statistics? American Journal of Agricultural Economics, 1–26. https://doi.org/10.1111/ajae.70022.

Blair, G., & Imai, K. (2012). Statistical analysis of list experiments. Political Analysis, 20(1), 47–77.

Glynn, A. N. (2013). What can we learn with statistical truth serum? Design and analysis of the list experiment. Public Opinion Quarterly, 77(S1), 159–172.

Hung, N. M., Goto, D., & Tran, D. (2026). Unveiling noncompliance with pesticide practice guidelines and trust in local extension services among small-scale farmers. The Journal of Agricultural Education and Extension, 32(1), 129–153. https://doi.org/10.1080/1389224X.2025.2496184.

Imai, K. (2011). Multivariate regression analysis for the item count technique. Journal of the American Statistical Association, 106(494), 407–416.

Lépine, A., Treibich, C., & D’Exelle, B. (2020). Nothing but the truth: Consistency and efficiency of the list experiment method for the measurement of sensitive health behaviours. Social Science & Medicine, 266, 113326.

Nguyễn Thùy Linh