Tôi vừa tham gia giảng dạy một khoá đào tạo ngắn hạn về dự báo kinh tế vĩ mô cho một số chuyên viên ở các bộ liên...

Tôi vừa tham gia giảng dạy một khoá đào tạo ngắn hạn về dự báo kinh tế vĩ mô cho một số chuyên viên ở các bộ liên quan đến kinh tế của VN. Cuối khoá TS Lê Việt Đức, giáo viên đồng giảng trong khoá học, phát biểu tổng kết có một câu đại ý là tình trạng dự báo kinh tế của VN còn yếu có một nguyên nhân rất quan trọng là thực ra (lãnh đạo) VN chưa có nhu cầu sử dụng dự báo kinh tế. Chính phủ/QH yêu cầu phải dự báo kinh tế nhưng rồi đa số các chính sách không hoặc sử dụng rất ít những dự báo đó mà vẫn dựa vào những "nghị quyết" duy ý chí.

Tôi không ở trong hệ thống nên không khẳng định được tính chính xác của nhận định này, nhưng tôi tin TS Đức nói đúng. Mà dự báo kinh tế bị xem nhẹ không chỉ trong khu vực nhà nước, giới doanh nghiệp VN chắc cũng vậy. Tôi tin các doanh nghiệp/ngân hàng VN nếu có quan tâm đến dự báo thì họ chỉ muốn biết giá vàng, giá đô, giá nhà đất lên xuống thế nào chứ tăng trưởng GDP hay lạm phát ít được để ý tới. Công bằng mà nói không chỉ ở VN, dự báo kinh tế ở nhiều nước vẫn thường bị đem ra đàm tiếu hơn là được khen ngợi về độ chính xác. Dù "demand" cho các dự báo kinh tế ở nước ngoài chắc chắn cao hơn ở VN, nhiều ngân hàng/công ty chứng khoán lớn trên thế giới chỉ thuê chief economist như là một vị trí PR/sales hơn là để có dự báo cho các quyết sách kinh doanh.

Lý do quan trọng nhất tất nhiên nằm ở độ chính xác của các dự báo. Trong vài thập kỷ lại đây dự báo kinh tế (vĩ mô) càng ngày càng có nhiều sai lệch. Sau cuộc khủng hoảng tài chính vừa rồi kinh tế học, mà nhất là macro, cũng rơi vào tình trạng khủng hoảng khi nhiều mô hình/lý thuyết một thời được cho là "cutting edge" trở nên vô dụng khi không những không cảnh báo được cuộc khủng hoảng sắp xảy ra mà còn dự báo sai rất xa quá trình phục hồi sau đó. Ngay cả không đồng tình với quan điểm "dark age"[*] của Paul Krugman và Paul Romer, nhiều nhà kinh tế (trong đó có tôi) cũng mất niềm tin khá nhiều vào các lý thuyết kinh tế học truyền thống. Sự trỗi dậy của các thể loại "unorthodox economics" trong mấy năm gần đây là bằng chứng cho thấy giới học giả đang loay hoay đi tìm hướng mới.

Nhưng nói vậy không có nghĩa các dự báo (vĩ mô) không có ý nghĩa gì. Một điểm tôi nhấn mạnh với các bạn học viên là tầm quan trọng của "ex-post valuation" (đánh giá lại dự báo sau khi hiện thực đã xảy ra). Mọi dự báo (trừ dự báo theo phương pháp chuyên gia) đều liên quan đến số liệu, mô hình/kỹ thuật, và giả định. Ngay cả khi dự báo hoá ra rất xa với thực tế, phân tích xem sai số đến từ đâu không chỉ có ích cho những chuyên gia làm dự báo mà còn cho cả những người sử dụng dự báo (ở đây là chính phủ/QH). Rất tiếc ngay cả trong giới dự báo chuyên nghiệp ít người chú trọng đến ex-post valuation. Tôi có một đề xuất, tình cờ cũng trùng với quan điểm của một chuyên gia tài chính tôi có dịp trao đổi ngay sau khoá học, là cuối mỗi năm (một tờ báo/cơ quan nào đó) tổ chức một cuộc thi/bình chọn cho các dự báo đã thực hiện trong năm. Đây không chỉ là một hình thức vinh danh những người làm dự báo nghiêm túc/khoa học mà còn giúp nâng cao awareness của dân chúng/các cơ quan/doanh nghiệp với dự báo kinh tế và nhất là khuyến khích ex-post valuation.

Tất nhiên về lâu về dài nâng cao độ chính xác của dự báo là điều kiện cần để xã hội quan tâm và sử dụng chúng chứ không phải chỉ để làm cảnh. Nghiên cứu và ứng dụng các phương pháp dự báo mới (vd Big Data :-) ) và cải thiện chất lượng số liệu thống kê là những việc cần làm. Có thể nói số liệu thống kê (kinh tế) là một loại "public good" (hàng hoá công) có tầm quan trọng không kém những loại public good khác như giáo dục, y tế. Chưa nói đến độ chính xác, ngay cả khả năng tiếp cận số liệu thống kê vẫn luôn bị phàn nàn mọi lúc, mọi nơi, mọi giới. Tất nhiên cải tổ TCTK, giúp cơ quan này nâng cao năng lực thông qua tăng thêm ngân sách và hoàn thiện hệ thống pháp lý liên quan đến thống kê (và tăng independence cho cơ quan này) là điều kiện tiên quyết để có số liệu kinh tế tốt hơn. Minh bạch về phương pháp cũng như công khai mọi số liệu sẽ giúp các đối tượng trong nền kinh tế, bao gồm cả các nhà dự báo, có thêm thông tin khi ra quyết định của mình.

Một điểm rất quan trọng mà tôi đã đề cập nhiều lần là cần khuyến khích/tạo điều kiện cho các tổ chức tư nhân thu thập và kinh doanh số liệu như một loại hàng hoá. Sự ra đời của chỉ số PMI VN mấy năm gần đây là một ví dụ rất rõ về đóng góp của khu vực tư nhân cho việc thu thập và công bố số liệu thống kê kinh tế. Với sự phát triển của công nghệ (mobile, big data, machine learning) và sự bùng nổ của giới startup VN, tôi tin sẽ sớm xuất hiện những doanh nghiệp tư nhân chuyên về số liệu, dạng như Billion Price Project của MIT hay Trusting Social của Nguyen An Nguyen. Nhà nước sẽ không còn độc quyền về số liệu, giới kinh tế gia như tôi, TS Lê Việt Đức, hay các bạn học viên của tôi cũng sẽ bị cạnh tranh bởi các bạn trẻ 9x, 2K ở các startup. Nhưng đó là sự cạnh tranh lành mạnh và cần thiết.

[*]: Paul Krugman và Paul Romer cho rằng macroeconomics không những chựng lại mà còn bị thụt lùi trong 30 năm qua. Đây là giai đoạn mà Krugman so sánh với thời Trung cổ (Dark Age) ở châu Âu khi nhiều kiến thức/thành tựu khoa học thời Hy Lạp/Babylon bị phá huỷ/lãng quên.