English
普通话
Đa số các báo đều giật tít rằng chiến tranh thương mại có thể làm GDP Việt Nam giảm 6.000 tỉ đồng mỗi năm. Phải chăng vì nếu giật tít giảm 0,03-0,12% thì quá nhỏ? Con số tuyệt đối 6.000 tỉ đồng nghe có thể lớn, nhưng thật ra nó cũng không hơn con số lỗ một năm của vài tập đoàn là mấy.
Điều này làm dấy lên một số tranh luận trên mạng xã hội và có người dè bỉu những tính toán và phân tích này là không đáng tin cậy, có những bình luận có tính xúc phạm các tác giả mà không hề đọc báo cáo gốc.
Tôi mượn bản báo cáo gốc về đánh giá tác động của chiến tranh thương mại Mỹ – Trung đến Việt Nam này từ Tiến sĩ Trần Toàn Thắng (một trong những tác giả của báo cáo). Tôi nhận thấy nhóm tác giả sử dụng mô hình kinh tế lượng NiGEM, một trong những mô hình phổ biến mà giới làm tư vấn chính sách lẫn giới kinh tế gia làm cho các tổ chức tư nhân ở Mỹ và Anh đang dùng. Điều đó nghĩa là về kỹ thuật thì các con số trên không phải như những người võ đoán nói, là các tác giả “phán đại”, “không biết gì” hoặc ngồi mà nghĩ ra. Mô hình chạy ra kết quả gì thì họ diễn giải kết quả theo cách mà các nhà kinh tế diễn giải. Vài nhà báo “đơn giản hóa” thêm một bước nữa thì thành một vài cái tít giật gân và gây tranh cãi.
Dự một buổi huấn luyện về mô hình dự báo kinh tế vĩ mô mấy tháng trước, tôi được biết cái khó của người làm dự báo vĩ mô hiện nay. Trên hết, những công cụ mà các nhà kinh tế có vẫn còn nhiều giới hạn. Nếu mô hình của các nhà kinh tế mà đúng thì làm gì có khủng hoảng kinh tế, làm gì có chuyện các kinh tế gia của Quỹ Tiền tệ thế giới (IMF) và Ngân hàng Thế giới (WB) liên tục phải chỉnh sửa các dự báo của họ về ước tính GDP các nước mỗi năm.
Nếu bạn tìm kiếm trên Google từ khóa đại loại như IMF lại sai nữa (chẳng hạn “IMF missed it again”), bạn sẽ thấy vô vàn các bài báo trên những tạp chí có tiếng như Financial Times, Economist cho đến các bài blog của các nhà kinh tế dè bỉu IMF dự đoán sai GDP trong giai đoạn 2011-2015. Dân trong nghề đều biết các nhà kinh tế của IMF được trả lương cao như thế nào.
Một người bạn của tôi đùa là dự báo bóng đá miễn phí mà sai còn bị “ném đá” huống gì lãnh lương mấy trăm ngàn đô la Mỹ một năm mà dự báo sai. Bạn của tôi quên rằng những người nhận lương còn cao hơn nữa của Ngân hàng đầu tư UBS và Goldman Sachs dự báo Đức vô địch World Cup 2018 với những mô hình rất “khủng”: tập hợp 200.000 mô hình máy học, giả lập một triệu tình huống có thể xảy ra nhất. Với nguồn nhân lực và nguồn tiền như vậy mà họ vẫn còn dự báo… sai cả cây số! Và có thể bạn còn bất ngờ hơn nếu biết rằng nguồn dữ liệu về bóng đá hiện tại là đáng tin cậy, cập nhật và có chất lượng cao hơn thống kê kinh tế rất nhiều.
Nói vậy chỉ để thấy dự báo kinh tế vĩ mô là vô cùng khó. Người ta hay nói là nhà kinh tế cứ nói lý thuyết suông, ai nói cũng được. Vì vậy, phải làm mô hình tính toán như nước ngoài mới được. Mấy năm nay có nhiều chuyên gia ở Việt Nam kêu gọi chính sách dựa trên kết quả nghiên cứu (evidence-based policy).
Nhưng mà người ta quên là trong lĩnh vực kinh tế, có rất nhiều cái không thể ước tính chính xác dù chỉ là tương đối vì những kết quả dự báo phụ thuộc vào các giả định đầu vào của mô hình, các giả định về mối liên hệ giữa các biến số, độ co giãn của các biến số khi một biến khác thay đổi. Cho dù là mô hình máy học hay những cái phức tạp hơn giảm bớt nhu cầu phải đặt ra các giả định, nó vẫn cần các giả định nền và một nguồn dữ liệu tốt cho máy “học”. Trong lĩnh vực thống kê kinh tế, số liệu thông thường có độ trễ lớn và chất lượng đầu vào thường không cao. Quan trọng hơn nữa là những nghiên cứu kinh tế vĩ mô không có được cái lợi thế làm “thí nghiệm” như những ngành khác. Bạn không thể đem nền kinh tế ra như một chú chuột bạch để lúc thì phá giá, lúc thì giữ tỷ giá ổn định để rồi đem ra so sánh xem cái nào thì có lợi.
Chính vì vậy mà không có gì lạ khi bạn thấy các kinh tế gia giải Nobel cũng lên báo cãi nhau về một số chủ đề mà người ta nghĩ là “ơ hay, mấy ông này phải biết cái gì là trúng chứ nhỉ”. Thế nên tôi cứ nhớ mãi nhận định của một đồng nghiệp, rằng mang mác chuyên gia kinh tế là định sẵn phải đi cãi nhau với chuyên gia kinh tế khác và chịu chỉ trích từ dư luận.
Sẽ rất nguy hiểm khi nhiều người có thể tận dụng những dự báo kinh tế được áp đặt theo một hướng lệch lạc với những giả định chủ quan, rồi gắn vào cái mác dùng một mô hình kinh tế cao siêu nào đó, để lái dư luận theo ý đồ của họ. Vì vậy, vẫn cần các chuyên gia kinh tế độc lập và có hiểu biết khác để phản biện lại.
Những người sử dụng dự báo như các nhà hoạch định chính sách, các phương tiện truyền thông và công chúng cũng cần tỉnh táo nhận ra là nhiều khi dự báo kinh tế có sai số rất lớn nên cần biết cách sử dụng chúng hợp lý.
Điều khá thú vị là các phương tiện truyền thông thường cứ đi hỏi các nhà kinh tế dự báo về tương lai. Chẳng hạn năm nào vào cuối năm họ cũng nhờ các chuyên gia dự báo về kinh tế, chứng khoán trong năm sau.
Tôi thường đùa với bạn đồng nghiệp là chẳng hiểu vì sao mà xã hội lại đẩy cho nhà kinh tế cái vai trò quá sức là phải dự báo tương lai và họ sai thì “ném đá” họ nhưng sau đó lại cứ đi tìm một ông chuyên gia kinh tế khác để hỏi tiếp (có khi vẫn hỏi đúng ông đã dự báo rất sai đó). Bạn đồng nghiệp tôi trả lời cũng rất đáng chú ý, là cũng giống như xã hội đòi chuyên gia chứng khoán bảo cổ phiếu này lên là phải trúng, hay là bảo công ty đã có kiểm toán rồi thì số liệu kế toán không thể bị “phù phép” vậy.
Có lẽ xã hội cần hiểu và đặt các chuyên gia kinh tế, chứng khoán hay kế toán – kiểm toán đúng với vị trí hơn để phán xét công bằng hơn về những phát biểu có tính chuyên môn của họ, và để sử dụng ý kiến chuyên môn của họ trong kinh doanh hay lập chính sách cho phù hợp.
Năm ngoái, tôi có đọc một bài báo của nhà báo Adam Shaw trên tờ Guardian có tựa đề Vì sao dự báo kinh tế luôn luôn là một ngành khoa học nhiều sai sót?. Trong đó, tôi tâm đắc nhận định cuối cùng: “Các nhà dự báo cần phải thẳng thắn cho biết họ tin tưởng với dự báo của mình tới mức nào, còn chúng ta cũng cần hiểu những giới hạn của các dự báo khi dựa vào chúng để ra quyết định kinh doanh, bầu cử và sinh sống”.