Guest post

Dưới đây là bài viết của bác Kaufmann, một commenter rất active trong thời gian gần đây trên blog này, về việc tính giá trị của một cây bút chì theo lý thuyết LTV của Marx. Bác Kaufmann viết bài này để trả lời cho câu hỏi của tôi đặt ra trong entry I, pencil: "...giả sử labor value theory của Marx đúng, liệu trên thực tế có cách nào khả thi tính ra được "labor content" của một cái bút chì không?". Tôi sẽ có ý kiến phản hồi riêng về bài viết này trong thời gian tới (nhưng phải finish cái entry về Price vs value đã :)), trước mắt để "rộng đường dư luận" mời các bác tham khảo và thảo luận ý kiến riêng của bác Kaufmann. Rất mong các bác comment trên tinh thần học hỏi và xây dựng dù không cùng quan điểm.

How to calculate crystallized labor in a pencil? 

Trong tác phẩm Tư bản Marx có nhận xét rằng các khó khăn và sai lầm mà nhiều nhà kinh tế vấp phải khi nghiên cứu vấn đề giá trị hàng hóa đều xuất phát từ chỗ họ xem xét hàng hóa và giá trị trong cái hình thái phát triển hoàn chỉnh của chúng (ví dụ như bập ngay vào vấn đề giá cổ phiếu, đất đai), trong khi lẽ ra phải lần ngược trở lại lịch sử hình thành quan hệ trao đổi, để xuất phát từ điểm đầu tiên của quá trình đó.

Nhiều người bị ấn tượng rất mạnh từ bài I, pencil, và nghĩ ngay rằng không thể nào tính được lượng lao động kết tinh trong một chiếc bút chì, chính là đã rơi vào tình trạng nói trên. Cảm giác của họ rất giống với cảm giác một người bạn của tôi khi lần đầu tiên đi thăm nhà máy nơi tôi làm việc. Đó là một nhà máy rất hiện đại, với hệ thống đường ống, thiết bị hết sức phức tạp. Anh bạn kia choáng quá thốt lên:”Không hiểu làm sao mà đầu óc con người có thể thiết kế nên một hệ thống phức tạp nhường này được nhỉ!”

Tôi giải thích với anh ta rằng làm gì có ai tài giỏi đến độ một phát nghĩ ngay ra toàn bộ hệ thống hầm bà lằng này được kia chứ. Đây là kết quả của một quá trình lâu dài hàng trăm năm, từ những thiết kế kỹ thuật thô sơ đầu tiên, rồi cứ sau mỗi thế hệ kỹ sư thì hệ thống lại được bổ sung thêm, để rồi có được cái hình hài như hôm nay cậu thấy.

Vấn đề chiếc bút chì cũng vậy. Cần lần ngược trở lại lịch sử hình thành và phát triển của sản xuất và trao đổi hàng hóa để hiểu được vấn đề từ gốc rễ.

Con người ta sản xuất để tồn tại đã hàng triệu năm nay. Nhưng chỉ cách đây vài ngàn năm, khi lượng sản phẩm làm ra bắt đầu vượt quá nhu cầu sử dụng, thì mới xuất hiện việc trao đổi sản phẩm dư thừa giữa những người sản xuất với nhau. Hiện tượng này hiện nay vẫn còn tồn tại ở nhiều nơi, ví dụ ở các dân tộc thiểu số vùng cao nước ta.

Ở giai đoạn này quan hệ trao đổi còn hết sức thô sơ. Người sản xuất chưa có khái niệm rõ rệt về “giá trị” hay “giá trị trao đổi” của các sản phẩm. Họ chỉ biết đến giá trị sử dụng của từng sản phẩm, và trao đổi cho nhau một cách rất tùy hứng, chả theo nguyên tắc nào cả. Ai đó mang nải chuối ra chợ, thấy người khác có cái tẩu thuốc hay hay, thế là đổi cho nhau, cả hai cùng vui vẻ, rủ nhau vào quán làm một chầu rượu thịt say túy lúy rồi ai về nhà nấy. Họ trao đổi cho nhau theo đúng cái cách mà lý thuyết marginal utility mô tả: dựa trên cảm nhận chủ quan của từng người về tính hữu dụng của sản phẩm đối với mình. Ta có thể quan sát thấy  cách trao đổi này cả ở đám trẻ con nữa. Lũ tí nhau này chả biết qué gì về giá tiền của từng món đồ, chúng thấy thích thì đổi bằng được, thấy chán thì cho; cái đầu tiên thì thích nhiều, cái thứ 5 thứ 6 thì thích ít. Tóm lại, cái mà marginalism mô tả chính là  cách thức trao đổi ở những nơi quá trình trao đổi mới hình thành ở mức sơ khai.

Khi nền sản xuất càng phát triển, lượng sản phẩm dư thừa càng nhiều, thì việc trao đổi diễn ra càng thường xuyên hơn, chứ không còn mang tính ngẫu nhiên năm thì mười họa như lúc trước. Con người ta cũng bắt đầu có ý thức về việc trao đổi sao cho có lợi nhất, hoặc chí ít là không thiệt thòi. Vậy thì họ dựa trên cái gì để quy định tỷ lệ trao đổi giữa các sản phẩm?

Trong chương 1 nói về Hàng hóa và tiền tệ của quyển 1 bộ Tư bản Marx có nhắc tới Aristoteles, rằng Aristoteles đã nhận xét là mỗi hàng hóa đều có hai loại giá trị: 1) Giá trị sử dụng, tức là khả năng thỏa mãn một nhu cầu nào đó của con người; và 2) Giá trị trao đổi: 5 đôi giày đổi được 1 chiếc bình gốm. Marx cũng chỉ ra, vì sao Aristoteles nhận thấy điều đó, nhưng không giải thích được giá trị trao đổi được hình thành như thế nào.

Tiếp đó, Marx nhắc lại lời của Benjamin Franklin rằng “người ta trao đổi sản phẩm cho nhau chẳng qua là trao đổi lao động cho nhau, vì thế xác định giá trị trao đổi dựa trên lao động hao phí là xác đáng”. Nhiều nhà kinh tế học khác thời đó cũng có nhận định tương tự.

Có lẽ thấy nhiều chú chả hiểu qué gì về vấn đề giá trị mà cứ nói linh tinh nên Engels đã viết hẳn một phần Bổ sung để giải thích về lý thuyết giá trị, ở cuối quyển III bộ Tư bản, với ngôn ngữ tương đối dễ hiểu. Engels viết, chả có người nông dân hay thợ thủ công nào lại ngu ngốc đến độ đem một sản phẩm mà mình mất 10 tiếng đồng hồ mới làm xong đổi lấy một sản phẩm làm mất có 1 tiếng đồng hồ. Vì ngày xưa (và cả hiện nay ở nhiều nơi) người ta sản xuất theo kiểu tự cung tự cấp, nên mỗi người đều biết rất rõ mỗi sản phẩm cần mất bao nhiêu công sức mới làm ra. Ngay cả đến khi sản xuất đi vào chuyên môn hóa, ví dụ có những người chuyên đóng giày, thì công việc của họ diễn ra hàng ngày ngay trước mắt mọi người trong làng, và ai ai cũng biết công sức bỏ ra để làm một đôi giày là bao nhiêu. Từ đó mà tỷ lệ trao đổi giữa các sản phẩm được hình thành và củng cố theo thời gian một cách vững chắc. Nền sản xuất càng chuyển sang sản xuất hàng hóa, tức là mỗi người không tự mình làm hết mọi thứ, mà chỉ tập trung sản xuất một số sản phẩm nhất định để trao đổi với những người khác, quá trình sản xuất và trao đổi càng diễn ra thường xuyên, thì quan hệ trao đổi nói trên càng được củng cố. Lúc này đừng có mơ lừa trẻ con hay người dân tộc thiểu số nữa nhá!

Bây giờ chúng ta đi sâu vào việc xác định lượng lao động chi phí cho một sản phẩm như thế nào. Ở giai đoạn đầu, mỗi gia đình đều có một số dụng cụ sản xuất, và do các dụng cụ này tương đối đơn giản nên họ chưa chú ý nhiều đến khái niệm “khấu hao”. Thạch Sanh chỉ quan tâm đốn một gánh củi hết bao nhiêu thời gian, công sức, và đổi được bao nhiêu gạo, chứ chưa tính chi li khấu hao chiếc rìu là bao nhiêu cho mỗi gánh củi. Tương tự, người trồng lúa không tính chi li khấu hao chiếc cày. Bởi vì ai cũng làm thế nên trên thực tế không ai thiệt thòi cả.

Nếu một người thợ mộc đóng cái bàn, anh ta sẽ tính thế này: công lên rừng đốn gỗ mất một ngày, công cưa đục mất hai ngày, làm ra một chiếc bàn, hoặc 4 chiếc ghế. Vậy mỗi chiếc bàn đáng giá 3 ngày công, mỗi chiếc ghế đáng giá ¾ ngày công. Cứ thế mà đem đi trao đổi. Ngay cả khi người khác không biết chính xác chi phí lao động cho bàn ghế là bao nhiêu thì do cạnh tranh giữa nhiều người thợ mộc nên anh ta không thể bịp người khác về chi phí lao động được, mà phải trao đổi đúng giá.

Nếu anh thợ mộc lười lên rừng đốn gỗ, anh ta sẽ “mua” lại gỗ của tiều phu, rồi tính chi phí đó vào chi phí làm ra cái bàn. Đâu vẫn vào đó.

Một người thợ khảm mua cái bàn của anh thợ mộc, và khảm trai vào đó. Anh ta lại lấy 3 ngày công kia cộng với công khảm trai của mình, thành 4 ngày công, và đem đi bán.

Cứ như thế, qua mỗi công đoạn thì chi phí lao động của sản phẩm lại tăng lên một ít. Người sản xuất sau không cần biết chi tiết từng khoản chi phí lúc trước; anh ta chỉ cần biết khoản chi phí tổng cộng cho cái sản phẩm mà anh ta mua để làm nguyên liệu đầu vào. Đây chính là lối hạch toán theo kiểu “lũy kế” mà ai cũng biết. Ví dụ, mỗi nhân viên kế toán đều có thể nói ngay lời hay lỗ lũy kế của công ty tính đến ngày hôm nay là bao nhiêu, bằng cách lấy lời hay lỗ của cuối ngày hôm trước cộng với lời hay lỗ của ngày hôm nay là ra. Không ai điên gì mỗi lần tính toán lại đi lục tung chứng từ của công ty từ ngày mới thành lập tới nay cả.

Chi phí lao động cho chiếc bút chì cũng được hạch toán y như thế. Người sản xuất bút chì chỉ cần biết chi  phí bỏ ra cho gỗ, than chì, máy móc, nhân công là bao nhiêu. Trước đó, người sản xuất máy móc, than chì, gỗ lại chỉ cần biết chi phí đầu vào của mình là bao nhiêu. Vân vân. Bởi vì cái gì cũng có điểm xuất phát, và ở điểm xuất phát đó các chi phí ban đầu xác định được như đã trình bày ở trên, nên mặc dù chiếc bút chì là kết quả của hàng ngàn công đoạn sản xuất nhưng chi phí lao động cho nó lại không hề khó xác định như người ta tưởng sau khi đọc bài I, pencil.

Về nguyên tắc là thế, nhưng trên thực tế người ta không tính trực tiếp chi phí lao động cho chiếc bút chì hết bao nhiêu giờ lao động, mà tính một cách gián tiếp, thông qua “giá trị”.

Lại phải quay ngược về lịch sử. Thời gian đầu người ta trao đổi sản phẩm một cách trực tiếp. Dần dần, việc trao đổi ngày càng thường xuyên, thì cách trao đổi trực tiếp hàng đổi hàng tỏ ra bất tiện. Vậy là trong số các hàng hóa đang có trên thị trường người ta lựa ra một số hàng hóa nào đó làm vật ngang giá chung, ví dụ trâu bò chẳng hạn. Nếu công sức nuôi một con bò tới lúc trưởng thành là 1 năm = 360 ngày, thì nó có thể trao đổi với 120 chiếc bàn thường, hay 90 chiếc bàn khảm trai. Ngược lại, mỗi chiếc bàn bình thường được tính là 1/120 con bò. Trên cơ sở đó người ta quy ra tỷ lệ trao đổi giữa các hàng hóa khác nhau một cách dễ dàng. Trong bài Bổ sung nhắc tới ở trên, Engels nhận xét rằng gia súc như bò hay cừu là loại hàng hóa có vẻ rất khó xác định chi phí lao động, thế nhưng việc lấy gia súc làm vật ngang giá chung cho thấy kinh nghiệm chăn nuôi hàng ngàn năm đã giúp những người chăn nuôi xác định một cách tương đối chính xác chi phí lao động cho mỗi con gia súc trung bình là khoảng bao nhiêu. Sau này, như chúng ta biết, ở hầu hết mọi nơi vàng và bạc được lựa chọn làm vật ngang giá chung. Tiền tệ ra đời như thế.

Khi đã có tiền rồi thì người ta không nói “đống gỗ của tôi đáng giá 1 ngày công” nữa, mà quy nó ra tiền, ví dụ 1 chỉ vàng, vì công sức khai thác 1 chỉ vàng là 1 ngày công. Như thế, khi nói “đống gỗ này tương đương, hay có giá trị ngang với 1 chỉ vàng” là người ta ám chỉ rằng đống gỗ đó chứa một lượng lao động đã hao phí là 1 ngày công. Giá trị của hàng hóa chỉ là biểu hiện của lượng lao động kết tinh trong nó. Vì thế trong Tư bản Marx thường xuyên có cách viết thế này: “Người công nhân sử dụng hết 1 libre sợi có giá trị 3 sterling, biểu hiện của 3 giờ lao động”.

Đây chính là điều khác biệt căn bản giữa Marx và các nhà kinh tế học tiền bối như A. Smith, D. Ricardo, những người cho rằng “giá trị của hàng hóa được đo bằng lượng lao động hao phí”. Marx chỉ ra rằng, tuy giá trị do lượng lao động hao phí quyết định, nhưng không phải giá trị được đo bằng lượng lao động hao phí, mà giá trị chỉ là biểu hiện của lượng lao động hao phí. Hai cách diễn đạt này, thoạt nhìn thì có vẻ giống nhau, nhưng thực ra rất khác nhau. Khác nhau thế nào?

Mối tương quan giữa lao động và giá trị giống như mối tương quan giữa quán tính và khối lượng của một vật vậy. Nói rằng giá trị hàng hóa được đo bằng lượng lao động hao phí thì cũng sai lầm y như nói rằng khối lượng của một vật được đo bằng quán tính của vật đó. Nói cho chính xác thì khối lượng của một vật là biểu hiện của quán tính của vật đó; thông qua khối lượng của một vật, đo bằng kg, người ta gián tiếp biết được quán tính của vật đó là bao nhiêu so với quán tính của các vật khác. Người ta không đo trực tiếp quán tính của một vật, mà xác định nó một cách gián tiếp thông qua “khối lượng” của nó, đo bằng kg, tức là tỷ lệ giữa “khối lượng” của nó với một vật chuẩn được quy ước có “khối lượng” 1 kg. Một vật có khối lượng càng lớn, hay nói cách khác là càng “nặng”, thì đó là biểu hiện của việc quán tính của nó càng lớn. Điều này tương tự với việc một vật có “giá trị” càng lớn, tức là càng “đắt”, thì đó là biểu hiện của việc lượng lao động kết tinh trong nó càng lớn. Vì thế, thông qua khối lượng và giá trị, nếu muốn người ta có thể suy ra lượng lao động kết tinh, là bao nhiêu, ví dụ như tính lượng lao động kết tinh trong chiếc bút chì.

Bây giờ quá trình hạch toán chi phí lao động chuyển thành hạch toán chi phí tính bằng tiền, theo lối lũy kế. Nguyên tắc không có gì thay đổi: mỗi người sản xuất không cần biết chi phí cho từng công đoạn trước đó là bao nhiêu, chỉ cần biết chi phí lũy kế cuối cùng là bao nhiêu. Cho dù việc sản xuất ra chiếc bút chì phải trải qua hàng ngàn hay hàng triệu công đoạn, thì người trực tiếp sản xuất bút chì vẫn biết rất chính xác chi phí cho mỗi chiếc bút chì là bao nhiêu, từ đó đặt ra mức giá bán tương ứng. Mà như đã nói ở trên, chi phí tính bằng tiền chỉ là biểu hiện, là cách diễn đạt khác của chi phí lao động kết tinh trong chiếc bút chì, cho nên dựa trên giá cả tính bằng tiền của chiếc bút chì có thể tính ra ngay số tiền đó biểu hiện cho lượng lao động kết tinh là bao nhiêu, ví dụ 10 phút lao động phổ thông.  Ta chỉ lấy giá cả trung bình, là cái gần với “giá trị” hơn cả, bỏ qua những sự dao động của giá cả xung quanh giá trị do đủ thứ yếu tố tạm thời. Dĩ nhiên việc tính toán đó chỉ là cho vui để thỏa mãn thắc mắc của một số người mà thôi, chứ trong thực tế chả ai rỗi hơi đi làm việc này làm gì hết.

Mối quan hệ giữa giá cả/giá trị/lượng lao động kết tinh là như vậy. Nếu không hiểu vấn đề, người ta sẽ tưởng rằng LTV chỉ biết có lao động mà không biết đến các yếu tố khác có ảnh hưởng (mà họ tưởng là quyết định) đến giá cả. Người ta cũng dễ tưởng lầm rằng LTV đòi hỏi phải tính chi phí lao động theo thời gian lao động, kể cả khi đã có tiền tệ làm thước đo giá trị, rồi mới quy ra giá trị, và vì không thể tính chi phí lao động cho chiếc bút chì (sic!) nên không thể xác định được giá cả của chiếc bút chì. Mọi sự hiểu lầm đó, chung quy lại, chỉ vì những người  phê phán LTV  thường là chưa bao giờ đọc các nghiên cứu LTV một cách đàng hoàng cả.

Những người chống lại LTV thường là hiểu rất lơ mơ về LTV, kể cả các khái niệm căn bản nhất như giá trị sử dụng, giá trị trao đổi, giá trị, giá cả, giá thành sản xuất, giá cả sản xuất. Họ thường xuyên lấy cái cách hiểu khái niệm “giá trị” của mình ra để phản bác LTV – một việc làm rất buồn cười.

 “Giá trị” trong LTV là cái neo mà “giá cả” của hàng hóa bám vào và dao động xung quanh. Nó giải thích, vì sao giá của chiếc áo mưa lại quanh quẩn ở mức 5,000 – 7,000 đ, mà không vọt lên 500,000 đ, hay tụt xuống 500 đ, bất kể cảm nhận chủ quan của người mua như thế nào, hay điều kiện thời tiết ra sao. Đây là điều mà các lý thuyết khác không giải thích được.

Bản thân các doanh nghiệp, dù không nghiên cứu lý thuyết giá trị, nhưng lại thực hành một cách vô ý thức LTV. Mỗi khi sản xuất ra một mặt hàng mới nào đó thì họ không làm cái việc như S. Jobs của bác Giang làm, là dọ giá từ mức 1$ cho tới 1 triệu $ để vẽ đường cong cung cầu. Họ lấy chi phí sản xuất làm cái mốc, sau đó cộng với lợi nhuận trung bình (để tạo nên cái mà bác Đàm Văn Vĩ gọi là giá cả sản xuất), và bắt đầu dọ giá xung quanh cái mức đó. Chỉ ở đây họ mới bắt đầu áp dụng những cái mà kinh tế học vi mô nghiên cứu: tăng giá 10% thì lượng tiêu thụ là bao nhiêu, giảm giá 10% thì lượng tiêu thụ là bao nhiêu, bán ở mức giá bao nhiêu thì đạt lợi nhuận tối đa, v.v…

Những người mới chỉ học kinh tế học vi mô cứ tưởng rằng LTV không biết những điều đó, cho rằng đó là thiếu sót, khiếm khuyết của LTV.

Những trình bày dài dòng trên đây thực ra có thể tóm gọn trong hai câu:

1. Chi phí lao động của chiếc bút chì được tính theo phương pháp lũy kế;
2. Khi tiền tệ xuất hiện thì việc tính toán chi phí lao động chuyển thành tính toán giá trị với đơn vị đo là tiền.

Đây chỉ là trình bày hết sức sơ sài về LTV, và rất có thể ai đó lại vội vã vặn vẹo này nọ về những điểm chưa thể trình bày kỹ lưỡng cũng nên. Do mục đích của bài viết nên ở đây chưa đề cập đến một loạt vấn đề thuộc loại lặt vặt như:

-       Lượng lao động xã hội trung bình được xác định như thế nào? Cạnh tranh đóng vai trò thế nào trong việc xác lập chi phí lao động xã hội trung bình?

-       Thế nào là lao động cụ thể, lao động trừu tượng?

-       Lao động phức tạp, trình độ cao được quy về lao động giản đơn như thế nào?

-       Vì sao cùng một công khai thác lên mà cục kim cương lớn, con cá có thịt ngon, quả táo chín đỏ đẹp đẽ lại có giá bán cao hơn cục kim cương nhỏ, con cá thịt không ngon, quả táo nhỏ và chua?

-       Ví sao hàng hiệu giá đắt thế, trong khi chi phí cho nguyên liệu, nhân công chả khác gì so với hàng không có thương hiệu?

-       Vì sao giá đất mỗi nơi một khác? Chi phí lao động liên quan gì ở đây?

-       Vì sao quy luật giá trị lại hoạt động khác nhau ở nền sản xuất hàng hóa giản đơn và nền sản xuất  hàng hóa TBCN?

-        A. Smith lúng túng như thế nào giữa hai quan điểm: 1) giá trị đo bằng lượng lao động bỏ ra và  2) giá trị đo bằng lượng lao động mua về?

-       Quy luật giá trị thì liên quan gì đến giá trị thặng dư? GTTD khác với lợi nhuận thế nào?

-       Vì sao phạm trù giá trị thặng dư chỉ nảy sinh trong nền sản xuất TBCN mà không có trong nền sản xuất hàng hóa giản đơn?

-       Vì sao A. Smith lại lúng túng và buộc phải loại bỏ quy luật giá trị dựa trên lao động hao phí khi nghiên cứu vấn đề giá trị thặng dư trong nền kinh tế TBCN?

-       Vì sao trường phái Ricardo lại phá sản khi sử dụng LTV để nghiên cứu vấn đề giá trị thặng dư?

-       Vì sao nói rằng lý thuyết GTTD của Marx không chỉ dựa trên LTV, mà còn giúp cho LTV đứng vững?

-       Marx nói gì về giá của cổ phiếu?

-       Marx  giải thích sự hình thành lãi suất như thế nào?

-        Marx dựa trên LTV chứng minh khủng hoảng là thuộc tính tất yếu của nền sản xuất TBCN như thế nào?

-       V.v….

Để hiểu những vấn đề đó một cách thấu đáo, không có gì tốt hơn là tìm đọc các trước tác của các vị tiền bối LTV như Smith, Ricardo, K. Marx.

Kaufmann

Benford's law

Tôi đã có lần đề cập đến Benford's law trên blog này. Mấy hôm nay giới blogosphere lại bàn tán sôi nổi về đề tài này sau một bài viết của Jialan Wang, một giáo sư tài chính tại Washington University. Với những ai chưa biết Benford's law có thể tóm tắt qui luật này như sau: các con số (hệ thập phân) trong tự nhiên (vd độ dài một con sông, chiều cao một tòa nhà, lợi nhuận một công ty...) có một tính chất kỳ lạ là first digit có một distribution không đồng đều mà tuân thủ theo qui luật giảm dần, số 1 có xác suất xuất hiện khoảng 30%, số 2 khoảng 17.6%,... số 9 khoảng 4.5%:

(Nguồn Wikipedia)

Qui luật này trái ngược với intuition của nhiều người (cho rằng các con số có xác suất xuất hiện như nhau) cho nên nó có một ứng dụng rất thú vị là dùng để điều tra khả năng các con số được làm giả hoặc bị hiệu chỉnh. Một người khi làm giả/hiệu chỉnh số liệu sẽ có xu hướng đưa ra những con số có first digit tuân thủ theo uniform distribution, do đó có thể bị phát hiện nếu những con số làm giả được phân tích  để so sánh với phân bố theo Benford's law. Jialan Wang đã làm đúng như vậy với số liệu về asset và revenue của 20000 công ty Mỹ, so sánh xác suất phân bổ các số thập phân của first digit với Benford's law và tính sum of square (SS) cho tất cả các sai số này. Nếu SS lớn thì sai lệch so với Benfords' law cao và nhiều khả năng số liệu đã được hiệu chỉnh. Kết quả của Wang cho thấy một xu hướng "làm giả" số liệu khá rõ, tăng liên tục trong suốt 50 năm qua.

(Nguồn: Jialan Wang)

Tim Harford cách đây không lâu cũng chỉ ra một nghiên cứu của một nhóm tác giả Đức dùng phương pháp này để kiểm tra mức độ "trung thực" của số liệu thống kê kinh tế của Hi lạp. Kết luận của nhóm nghiên cứu này là số liệu của Hi lạp cách biệt với Benford's law nhiều nhất so với số liệu của các thành viên khác trong EMU, dấu hiệu cho thấy Hi lạp đã sửa số liệu thống kê cho "đẹp" để được tham gia vào liên minh Euro. Tương tự như vậy một nhóm nghiên cứu của IMF cũng dùng phương pháp này để đánh giá chất lượng các thống kê kinh tế mà các nước nộp cho IMF (mặc dù một nghiên cứu khác cho rằng phương pháp này chưa chắc đã chính xác). Đến đây chắc bạn sẽ đặt câu hỏi vậy số liệu thống kê của TCTK VN thì sao, liệu có cách quá xa Benford's law hay không?

Để đánh giá mức độ "trung thực" theo Benfords' law của số liệu do TCTK công bố, tôi thu thập một số nhóm số liệu (từ Datastream) với tiêu chí những số liệu này có độ lớn thay đổi khá nhiều trong sample (multiple magnitude) và có số observation lớn hơn 100. Sau đó tôi tính empirical distribution của các số thập phân ở first digit rồi so sánh với Benfords' law distribution. Tất nhiên empirical distribution không thể trùng chính xác với Benfords' law, tuy nhiên có thể dùng Chi-square test để đánh giá mức độ sai lệch này có statistically significant hay không. The bài báo của IMF (link bên trên) và của một nhóm nghiên cứu khác (link trong comment của Đỗ Quốc Anh bên dưới), statistic sau đây tuân thủ theo Chi-square distribution với 8 degree of freedom nến số observation lớn hơn 30.



Ở 5% confidence level Chi-square stat có giá trị là 15.51, nghĩa là nếu statistic tính được nhỏ hơn con số này thì không thể phân biệt được empirical distribution với theoretical Benfords' law. Ngược lại nếu số statistic lớn hơn 15.51 thì số liệu thống kê có khác biệt đáng kể so với Benfords'. Dưới đây là kết quả tôi tính toán được với số statistic của mỗi trường hợp trong ngoặc đơn trên title của đồ thị:

Như vậy có thể thấy số liệu nominal GDP (chia theo nhóm ngành) và số retail sales (chia theo ownership và nhóm ngành) tuân thủ khá tốt Benfords' law (statistic <15), trong khi những nhóm khác (money supply, SBV balance sheet, current/capital accounts, industrial outputs) có kết quả khác rất xa lý thuyết. Tất nhiên sai lệch so với Benfords' law không có nghĩa là số liệu không chính xác, cần tìm hiểu kỹ thêm tính chất của nhóm số liệu trước khi "kết tội" TCTK. Nhưng đây là dấu hiệu đầu tiên cảnh báo các nhà nghiên cứu phải thận trọng khi sử dụng những số liệu này, TCTK cũng nên xem xét lại qui trình thu thập và compile số liệu của mình.

Football

Cách đây gần 2 năm tôi có viết một entry về vụ Jetstar Pacific, trong đó tôi cho rằng nhiều khả năng các executives của JP đã cố tình speculate xăng dầu nhưng không may thất bại (lỗ $31m). Có thể nói đó là trường hợp "rogue trading" đầu tiên của VN nếu nghi ngờ của tôi chính xác. Lúc đó tôi không biết nhiều về airlines industry và tôi cho rằng trường hợp JP là hãn hữu vì các hãng hàng không lớn chỉ tập trung vào core business vận chuyển hành khách. Nhưng hóa ra tôi nhầm. Trong một podcast mới đây của NPR, Satyajit Das, một chuyên gia tài chính từng làm việc cho một hãng hàng không lớn của Mỹ, cho biết việc speculation xăng dầu như vậy không phải hiếm. Đã có thời điểm lợi nhuận từ speculation thay vì hedging xăng dầu chiếm phần lớn lợi nhuận của toàn bộ hãng hàng không này.

Nhưng đó chỉ là một khía cạnh rất nhỏ của một trào lưu kinh doanh tràn vào nền kinh tế Mỹ từ những thập kỷ 70-80 của thế kỷ trước: financialization. Satyajit Das cho rằng từ vị trí là một ngành dịch vụ trợ giúp cho các ngành công nghiệp khác phát triển, banking hay rộng hơn là financial industry đã dần dần trở thành tâm điểm của nền kinh tế. Cũng cách đây 2 năm, Krugman có một loạt bài đả kích quá trình financialization này, cho rằng ngành tài chính nên quay về là một "boring industry" như thời trước những năm 70. Ở thời điểm đó tôi không tán thành quan điểm của Krugman, nhất là lập luận rằng trong 30-40 năm qua tất cả các financial innovation đều useless, nến không muốn nói là harmful. Tuy nhiên sau khi nghe podcast nói trên của NPR và suy nghĩ về vấn đề "price vs value", tôi chợt liên hệ finance với ... bóng đá :-)

Từ thập kỷ 60-70 đến nay diện mạo của "ngành công nghiệp bóng đá" đã thay đổi rất nhiều, cho dù luật chơi của môn thể thao này chỉ có vài thay đổi nhỏ. Ngày nay những cầu thủ giỏi được trả lương cao gấp hàng chục, thậm chí hàng trăm lần so với mức lương trung bình trong xã hội. Các giải vô địch, các câu lạc bộ tiếng tăm đã vượt ra ngoài biên giới quốc gia trở thành những cái tên quốc tế. Từ chỗ là một môn thể thao giải trí đơn thuần nó đã trở thành một cỗ máy in tiền cho những nhà đầu tư thứ thiệt với những hợp đồng bản quyền, tài trợ khổng lồ. Nếu sửa chữ bóng đá thành finance và một vài từ khác trong đoạn viết trên thì nội dung vẫn rất chính xác, hai lĩnh vực này dù bản chất rất khác nhau nhưng có nhiều biến chuyển rất giống hệt nhau trong nửa thế kỷ vừa qua.

Trong entry phản biện lại phê phán của Krugman tôi đã so sánh finance với bóng đá nhưng có một điểm tôi chưa nghĩ tới. Đó là "value" của financial industry và "value" của bóng đá có lẽ không thay đổi nhiều trong mấy chục năm qua nhưng cả hai ngành này đều có "price" tăng lên nhiều lần. Điều này tốt hay xấu phụ thuộc vào quan điểm và vị trí của từng người. Với người hâm mộ chắc hẳn không ai thích thú gì khi một cầu thủ ngôi sao từ chối đá cho đội tuyển quốc gia để khỏi bị chấn thương, điều không bao giờ xảy ra ở thời Pele, Beckenbauer. Ngược lại liệu thế hệ Ba Đẻn, Tam Lang có không khỏi ngậm ngùi khi thấy lớp đàn em dù kém tài nhưng sẽ được thưởng hơn triệu đô nếu vô địch một giải bóng đá vô danh tiểu tốt. Tôi không phán xét tốt xấu ở đây.

Vấn đề quan trọng hơn là liệu financialization trong kinh tế và commercialization trong bóng đá có phải là xu hướng tất yếu hay không trong cơ chế tổ chức kinh tế xã hội hiện tại (capitalism)? Tôi không có câu trả lời cho câu hỏi này, nhưng tôi tin rằng Francis Fukuyama đã sai khi cho rằng hình thái xã hội cuối thế kỷ 20 là cuối cùng của nhân loại. Bài toán tối ưu về justice/fairness vẫn chưa có lời giải, chưa kể resource constraints bất cứ lúc nào cũng có thể đẩy thế giới vào một cuộc khủng hoảng mới, nhẹ thì làm vài ngân hàng/công ty phá sản, kinh tế suy thoái còn nặng hơn có thể dẫn đến war/conflict. Ở điểm này tôi đồng ý với Krugman là nền văn minh hiện tại dựa trên liberal democracy thực ra rất mong manh, một cú shock ngẫu nhiên hay một chính sách sai lầm, vd chiến tranh thương mại, có thể xóa sạch thành quả kinh tế xã hội tích cóp hàng chục năm. Thế mới thấy cần thông cảm cho người Nga khi họ tiếp tục lựa chọn sống với sa hoàng Putin, nhiều khi người ta thấy an toàn hơn khi bị gò bó trong một căn phòng chật trội hơn là tự do giữa biển cả mênh mông.

Nobel prize

1. Một số quick comments:

- Sau 3 năm giải Nobel kinh tế được trao cho những người có khuynh hướng leftist, năm nay 2 nhà kinh tế được giải đều có khuynh hướng rightist, chính Krugman phải thừa nhận giải năm nay thuộc về phe "fresh water".

- Giải trao cho Christopher Sims có thể nói là "a slap in Krugman's face" vì một trong những công trình quan trọng nhất của Sims là chứng mình empirical model dựa vào IS-LM kém hơn một simple VAR và Sims đề nghị bỏ IS-LM khỏi textbook, điều mà Krugman dè bỉu (dark age) lâu nay trên blog.

- Giải năm nay có thể tóm gọn lại là trao cho mảng nghiên cứu về VAR/SVAR, nghĩa là empirical/econometric macro.

- Một trong những favorite macro textbook của tôi là quyển Macroeconomic Theory của Sargent dù khá cũ (ông còn có 2 quyển khác mới hơn nhưng tôi không thích bằng quyển này). Mấy hôm trước tôi tình cờ mở ra xem lại quyển này nhân cuộc tranh luận trên blogosphere về IS-LM, 3 chương đầu thực sự là classic work, rất cần thiết cho các mô hình VAR/SVAR sau này.

- Tôi không biết giới economist ở VN dịch thuật ngữ VAR như thế nào. Bài báo này dịch "vector autoregressive" thành “sự tự điều chỉnh véc-tơ” không được chuẩn lắm. Regressive/regression đã được dịch rộng rãi là "hồi qui", cho nên autoregressive có thể dịch là "tự hồi qui". Vector tất nhiên là véc-tơ nhưng nếu tôi được đề nghị dịch tôi sẽ dịch thành "hệ" (với nghĩa là một hệ thống nhiều biến số/phương trình), VAR dịch thành "hệ tự hồi qui", SVAR là "hệ tự hồi qui có cấu trúc".

- Một bài viết giới thiệu về identification problem mà Sims đã giải quyết, và về causality test sử dụng impulse response functions.

- MR có 2 bài tóm tắt về các công trình của Sargent và Sims.

- Các bạn sinh viên kinh tế nên đọc bài review này của Nobel Committee.

- Không kể Krugman, không phải ai cũng hào hứng về giải Nobel kinh tế năm nay, ví dụ ở đây và đây.

- Ứng dụng VAR và residual decomposition để phân tích ảnh hưởng của giá dầu vào kinh tế.


2. Một version của phần dưới đây đã đăng trên SGTT:


Cho đến cuối thập kỷ 1960, giới nghiên cứu và hoạch định chính sách vĩ mô sử dụng những mô hình kinh tế thực nghiệm (macroeconometric models) được xây dựng trên cơ sở lý thuyết Keynes để phục vụ cho công tác phân tích và dự báo kinh tế. Một số mô hình nổi tiếng như Multimod, Fair, Wharton, Nigem, Murphy bao gồm hàng chục, thậm chí hàng trăm phương trình biểu diễn các quan hệ kinh tế vĩ mô quan trọng. Mỗi phương trình biểu diễn quan hệ (linear) của một biến số vĩ mô với các biến khác trong mô hình hoặc các biến exogenous (biến ngoài mô hình). Ví dụ tổng đầu tư của nền kinh tế sẽ là một phương trình phụ thuộc vào lãi suất và xu hướng FDI, hay lạm phát sẽ phụ thuộc vào cung tiền và giá nguyên liệu thô trên thế giới.

Vào cuối giai đoạn này các nhà kinh tế đã nhận thấy hai khiếm khuyết quan trọng của nhóm mô hình này. Thứ nhất rất nhiều lý thuyết cho rằng các biến số kinh tế không chỉ phụ thuộc vào quan hệ hiện thời mà còn phụ thuộc vào kỳ vọng trong tương lai, ví dụ điển hình nhất là lãi suất danh nghĩa phụ thuộc vào kỳ vọng lạm phát. Hầu hết các mô hình lúc đó đều chỉ sử dụng exogenous expectation, nghĩa là yếu tố này phải được xác định bên ngoài mô hình. Rõ ràng đây là một khiếm khuyết cực lớn vì như vậy những phân tích/dự báo sử dụng các mô hình này phải phụ thuộc vào giả định của expectation - hay nói cách khác những mô hình loại này chẳng dự báo được gì vì cần đầu vào là một thứ dự báo khác. Thứ hai, các biến số nội tại bên trong các mô hình đó không thể tương tác qua lại với nhau ngoài một số giả định rất đơn giản. Tất nhiên kỹ thuật VAR đã có trước đó nhưng vấn đề là nó chỉ áp dụng được cho các reduced form system, nghĩa là những hệ phương trình đã được giải ra từ mô hình lý thuyết. Điều này dẫn đến vấn đề identification problem (xem link bên trên) nghĩa là sau khi ước lượng VAR các residual không có ý nghĩa kinh tế và do vậy không giúp gì cho việc phân tích kết quả mô hình.

Vào những năm đầu thập kỷ 1970, hai nhà kinh tế trẻ Thomas Sargent và Christopher Sims trong quá trình tìm lời giải cho hai thách thức này đã mở ra một kỷ nguyên mới trong lĩnh vực mô hình hóa kinh tế vĩ mô. Sims với một loạt nghiên cứu của mình đã đưa ra một phương pháp mới ước lượng toàn bộ các phương trình vĩ mô bằng VAR do đó cho phép các biến số có ảnh hưởng qua lại lẫn nhau. Điểm đặc biệt trong phương pháp của Sims là khả năng phân tách (decompose) từng cú sốc ngẫu nhiên trong mô hình để chỉ ra nguyên nhân nào dẫn đến lạm phát hay suy thoái kinh tế. Cụ thể, Sims đưa ra một phương pháp decompose VAR residuals dựa vào việc xắp xếp thứ tự các phương trình trong VAR để phản ánh thứ tự ảnh hưởng của các biến số lên nhau. Ví dụ phương trình cho output được xếp bên dưới phương trình lãi suất và lạm phát vì output chịu ảnh hưởng của cả 2 loại shocks này. Không những thế phương pháp của Sims còn giúp các nhà kinh tế ước lượng được mức độ và thời gian phản ứng của một nền kinh tế cụ thể với từng loại sốc khác nhau thông qua impulse response functions, do đó vừa giúp cho công tác dự báo dễ dàng hơn vừa có thể đề ra những chính sách đối phó thích hợp (xem link bên trên về ứng dụng xác định ảnh hưởng của giá dầu vào tăng trưởng).

Song song với Sims, Sargent đã thành công đưa yếu tố kỳ vọng (rational expectation) vào các mô hình kinh tế thực nghiệm. Điểm đột phá quan trọng của Sargent là biến đổi những yếu tố kỳ vọng thành một số phương trình giới hạn đồng thời (cross equation constraints) lên một vài biến số vĩ mô trong một hệ VAR. Để thực hiện điều này Sargent đã đưa ngược các cấu trúc kinh tế trở lại VAR (do đó gọi là structural VAR để phân biệt với reduced form VAR của Sims). Nhờ sáng kiến này mà một mô hình phụ thuộc vào các yếu tố kỳ vọng trong tương lai có thể rút gọn về một hệ VAR mà Sims đã tìm ra lời giải trước đó không lâu. Trong khi Sims nhấn mạnh vào số liệu thực tế và đơn giản hóa tối đa cấu trúc lý thuyết (ngay cả việc ordering các phương trình cũng cần rất ít lý thuyết), Sargent đã khéo léo đưa các quan hệ lý thuyết quay trở lại mô hình mà không phá vỡ phương pháp ước lượng của Sims. Chính nhờ cách biến đổi của Sargent cho phép mô hình hóa những quan hệ kinh tế cơ bản nhất (micro-based models) mà những mô hình xây dựng theo phương pháp này có thể áp dụng ngay cả khi các chính sách hay cơ chế kinh tế thay đổi (miễn là các hành vi micro không đổi).

Mặc dù hai nhà kinh tế này, nhất là Sargent, còn nhiều đóng góp quan trọng khác cho kinh tế học, giải Nobel Kinh tế năm nay được xác nhận trao cho công trình các mô hình kinh tế vĩ mô thực nghiệm của họ (empirical macroeconomic models). Quả thực đây là thời điểm mà nhiều tranh luận chính sách cần câu trả lời từ các kết quả ước lượng thực nghiệm. Liệu các chính sách kích cầu có hiệu quả như lý thuyết chỉ ra hay không? Liệu các biện pháp nới lỏng số lượng tiền tệ có ảnh hưởng gì lên tăng trưởng tín dụng hay không? Một cú sốc giá dầu thô sẽ có ảnh hưởng đến tăng trưởng kinh tế thế giới như thế nào? Những câu hỏi này chỉ có thể trả lời được bằng các mô hình vĩ mô thực nghiệm hiện đại mà nền tảng được xây dựng trên phương pháp của Sims và Sargent. [Nói cho công bằng, macroeconometric models của những năm 60 hay thậm chí univariate time series vẫn còn được sử dụng khá rộng rãi, bên cạnh đó DSGE với Bayesian VAR đang dần dần thay thế VAR cổ điển].

Với những vấn đề kinh tế nóng hổi của Việt nam như nguyên nhân nào gây nên lạm phát gia tăng tăng hay hiện tại đã nên hạ dần lãi suất hay chưa cũng rất cần trả lời bằng một mô hình kinh tế thực nghiệm. Ngay cả khi Việt nam chưa có một mô hình VAR hay SVAR chất lượng để trả lời trực tiếp những câu hỏi đó, những kết quả nghiên cứu của Sims và Sargent có nhiều gợi ý chính sách quan trọng. Ví dụ kết luận của Sargent về vai trò quyết định của chính sách tài khóa trong việc chống lạm phát hay ước lượng của Sims về khoảng thời gian một đến hai năm thắt chặt tiền tệ mới kéo được kỳ vọng lạm phát xuống ít nhất cũng gợi ý cho Việt nam nên đối phó với lạm phát qua những kênh chính sách nào. Hi vọng Thomas Sargent và Christopher Sims sẽ được nhắc đến nhiều hơn ở Việt nam ngay cả sau khi giải Nobel Kinh tế không còn nóng nữa.