GDP: Lịch sử con số làm nên luật lệ của thế giới

Đôi khi có những tuyên bố rằng: "GDP thực tế" hoặc "lạm phát thật sự" cao hơn nhiều hoặc thấp hơn so với những gì được chính thức tuyên bố. May mắn thay, chúng ta có hai cuốn sách rất hữu ích cho những ai mới bước vào lĩnh vực thống kê kinh tế.

Cuốn sách  “GDP: A Brief but Affectionate History”

Nếu bạn đang chuẩn bị đọc chỉ một cuốn sách viết về GDP, thì bạn nên tìm đọc cuốn này, của tác giả Diane Coyle. Quan trọng hơn, bạn nên đọc một cuốn sách về GDP khi nhiều cuộc tranh luận chính trị của thời đại chúng ta xoay quanh khái niệm này như chương trình kích thích tài chính của Tổng thống Obama có đáng giá không? Khi nào Trung Quốc sẽ vượt Mỹ trở thành nền kinh tế lớn nhất thế giới? Tất cả câu trả lời phụ thuộc vào GDP.

Trong 140 trang văn của cuốn sách, Coyle trình bày cách tính toán GDP, vai trò của chúng trong việc dự đoán và hoạch định chính sách và làm thế nào khi con số GDP đôi khi có thể gây hiểu lầm cho chúng ta, mặc dù không phải theo cách nhiều nhà phê bình hiện nay vẫn nói đến.

Vấn đề chính với GDP là trong các bài thuyết trình phổ biến và các hội nghị tài chính, nó có xu hướng thay thế các chỉ số khác của nền kinh tế, giống như chỉ số Dow và S & P 500 có xu hướng đại diện cho các chỉ số khác của thị trường chứng khoán. “Tôi, trước hết , sẽ chào đón sự ra đời của một số liệu thống kê kinh tế mới gọi là  GDP sửa đổi”,  tác giả Coyle lưu ý.

Về quan điểm của tôi, ít nhất không nên tính chi phí quốc phòng và an ninh trong nước trong cách tính của  “GDP sửa đổi”, bởi vì hai thứ đó thường có xu hướng nhằm phòng ngừa sự phá hủy hơn là việc cung cấp hàng hóa và dịch vụ. Tôi cũng sẽ không tính chi phí giáo dục, cũng là một loại hàng hóa trung gian.

Chúng ta chi tiêu nhiều hơn vào lĩnh vực giáo dục và các phương pháp tính toán GDP của chúng ta được định giá bằng cách chúng ta chi tiêu bao nhiêu chứ không phải là chúng ta học mất bao nhiêu tiền. Hãy nhìn vào nước Mỹ, có lẽ 1/3 hoặc hơn được chi tiêu vào chăm sóc sức khỏe là một sự lãng phí.

Khi có các con số này, câu chuyện về lịch sử kinh tế Mỹ trong thời gian gần đây có vẻ ít triển vọng. Nó có thể giúp giải thích, ví dụ, tại sao thu nhập cho hộ gia đình trung bình hoặc điển hình chỉ tăng nhẹ kể từ năm 1973.

Tuy nhiên, thị trường đang phát triển các sáng kiến mới mà lợi ích có thể được định giá thấp so với các khái niệm về GDP. Ví dụ, người tiêu dùng gắn giá trị lớn cho Facebook, Google và Wikipedia, tất cả đều hoàn toàn miễn phí cho người sử dụng và không được  nhập trực tiếp vào các tính toán GDP.

Có lẽ bạn có thể gặp người bạn đời lý tưởng của bạn trên Match.com hoặc ít nhất là mua được đồ sưu tập hoặc bộ đồ giá rẻ hơn trên eBay. Vào thời đại này mấy khi bạn mua nhầm một đĩa nhạc khi bạn nghe chúng cả chục lần trên mạng?  Chỉ là tất cả mọi thứ được xem xét trực tuyến, giúp chúng ta chi tiêu hiệu quả hơn. Những lợi ích này chưa được thể hiện trong cách tính toán GDP cũ.

Đôi khi tôi gọi mình là người lạc quan về hạnh phúc nhưng là một người bi quan về doanh thu. Hãy suy nghĩ về một thế giới nơi mà cuộc sống cảm thấy tốt hơn rất nhiều so với những gì các con số kinh tế thể hiện nhưng khả năng để trả các hóa đơn của bạn không được cải thiện.

Cuốn sách “The Leading Indicators” của Zachary Karabell

Trong cuốn sách của Zachary Karabell tôi thấy nhiều điểm hữu ích hơn cuốn sách của Coyle. Nó bao gồm nhiều tầng hơn, mà tôi tin rằng sẽ hữu ích như tỷ lệ thất nghiệp, tỷ lệ lạm phát và "chỉ số đo mức độ hạnh phúc quốc gia". Nội dung là tốt, nhưng người đọc sẽ cảm thấy hơi mông lung để có được một sự hiểu biết toàn diện. Đó là một cuốn sách tốt cho những ai tìm hiểu một cách sâu rộng nhưng chưa thật hữu ích cho những ai muốn tìm hiểu chi tiết.

Karabell dành nhiều thời gian đến chủ đề hạnh phúc hơn Coyle, nhưng ở đây tôi mong muốn cho một cái nhìn hệ thống hơn đối với những nỗ lực đo mức độ hạnh phúc của xã hội như Ed Diener, Angus Deaton, Daniel Kahneman, Betsey Stevenson, Justin Wolfers và các nhà khoa học xã hội khác đã làm. Nghiên cứu việc "sử dụng thời gian" có thể đánh giá mức độ hạnh phúc của người dân tại một thời điểm nhất định. Sự giàu có chiếm vị trí quan trọng khi chúng ta đo mức độ hạnh phúc tổng thể chứ không phải là trong ngắn hạn.

Đối với người có thu nhập cao hơn có lẽ là người vất vả và chịu nhiều căng thẳng hơn, nhưng qua thời gian,  họ có một cơ hội hơn để đạt mục tiêu của cuộc đời và do đó thái độ của họ đối với cuộc sống là tích cực hơn. Rất có thể khái niệm hạnh phúc là không đơn giản như vậy. Đó là lý do các khái niệm thống kê chính xác hơn của GDP đã thể hiện sức mạnh mặc dù vẫn còn những giới hạn.

Tôi không đồng ý với nhận xét của Karabell rằng: “Bhutan hiện nay thường được mô tả là một trong những quốc gia hạnh phúc nhất trên thế giới. Hầu hết người dân nước này làm nông nghiệp và ít có cơ hội thể hiện sáng tạo trong lao động”.

Khi chúng ta có được nhiều dữ liệu, thì vấn đề là chúng ta làm gì với dữ liệu đó? Chúng ta sẽ tìm biện pháp đo lường các khái niệm không hoàn hảo như GDP và lạm phát với độ chính xác ngày càng cao hay là xem xét lại những biện pháp như vậy giúp ích cho việc gì. 

Ví dụ, hầu hết người Mỹ vẫn còn nhầm lẫn về lạm phát, khi chú trọng đến việc so sánh giữa giá cả và tiền lương, mà không chú ý nhiều đến tiêu chuẩn cuộc sống. Khi tính toán  tỷ lệ lạm phát, người ta thường đánh giá cao giá xăng dầu và các mặt hàng thiết yếu khác mà đánh giá thấp rất nhiều các vật phẩm đang trở nên rẻ hơn.

Như vậy, mặc dù chúng ta đang sống trong một thời kỳ tỷ lệ lạm phát tương đối thấp và nhiều nhà kinh tế nghĩ rằng, họ nên đẩy mức lạm phát lên cao hơn trong khi người dân nghĩ rằng, mức lạm phát như vậy đã là cao.

Coyle chỉ ra rằng từ "thống kê" có nghĩa gốc tương đương với từ “nhà nước” và do đó, không có gì ngạc nhiên khi đánh mất lòng tin vào “nhà nước” cũng có nghĩa là mất lòng tin vào số liệu thống kê. Hai cuốn sách sẽ lấp đầy khiếm khuyết của vấn đề đó.

Vũ Anh Tuấn (Theo Bưu điện Washington)