(7) Nội dung chương I của cuốn sách KT vĩ mô

Máy tính chậm quá hoặc mạng quá tồi, không đưa được bài dài. Đưa bài dài là máy treo.

KINH TẾ VĨ MÔ: LÝ THUYẾT, THỰC TIỄN VÀ DỰ BÁO MỘT SỐ CHỈ TIÊU VÀ CÂN ĐỐI LỚN

III. PHƯƠNG PHÁP LUẬN CỦA KINH TẾ VĨ MÔ

1) Đối tượng giải thích của kinh tế vĩ mô

Đối tượng của kinh tế vĩ mô là hoạt động của toàn nền kinh tế, mức độ thất nghiệp, lạm phát, lãi suất, tỷ giá, tiền lương và cán cân thanh toán quốc tế. Sử dụng quan điểm mô hình hóa, chúng ta có thể mô tả phương pháp luận của kinh tế vĩ mô qua đồ thị 1.4.

Đồ thị 1.4: Mô hình kinh tế vĩ mô

Mô hình kinh tế

Các biến nội sinh                             Các biến ngoại sinh  

 

Các mô hình kinh tế gồm các phương trình toán học mô tả nền kinh tế dưới dạng đơn giản hóa bằng các biến nội sinh, các biến ngoại sinh và các quan hệ giữa chúng. Những biến mà chúng ta muốn giải thích tiến triển của chúng được gọi là nội sinh. Ngược lại, những biến mà chúng ta không có ý định giải thích, coi chúng như đã biết trước, thì được gọi là ngoại sinh. Mục tiêu của mô hình là giải thích tiến triển của các biến nội sinh thông qua tác động của các biến ngoại sinh.

Việc phân biệt giữa các biến nội sinh và ngoại sinh đôi khi không dễ dàng. Các biến ngoại sinh không phải bao giờ cũng độc lập với các biến nội sinh; trong nhiều trường hợp cách tốt nhất có thể là nội sinh hóa một số biến ngoại sinh.

2) Lý thuyết và thực tế

Kinh tế vĩ mô được xây dựng dựa trên những giả thuyết được đơn giản hóa. Người ta phải đặt ra các giả thiết để có khung khổ và con đường đi sâu phân tích tính phức tạp của các hệ thống kinh tế. Ở đây cũng phải nhấn mạnh tính nhân tạo khi phân biệt các biến nội sinh và ngoại sinh. Trong thực tế rất ít biến có thể được xem là hoàn toàn ngoại sinh. Ngay cả những biến tưởng chừng như hòan toàn ngoại sinh là thời tiết và tiến bộ khoa học và công nghệ cũng vẫn có phần được giải thích bằng các biến kinh tế. Chúng ta thường nói đến “hiệu ứng nhà kính” để chỉ ảnh hưởng của hoạt động kinh tế tới môi trường khí hậu. Hoặc các tiến bộ khoa học kỹ thuật và công nghệ có được là nhờ những khoản tiền đầu tư khổng lồ của nền kinh tế…

Các quan hệ mang tính hệ thống giữa các biến nội sinh và ngoại sinh hợp thành một dây truyền lô gíc. Chúng hợp thành một thứ gọi là lý thuyết. Mọi lý thuyết sinh ra từ thực tiễn nhưng vì chỉ là đơn giản hóa của thực tiễn nên đều xa rời thực tiễn. Nếu thế giới thực có thể được giải thích mà không cần các giả thiết đơn giản hóa thì mọi lý thuyết đều là thừa. Các lý thuyết phát triển bằng cách loại bỏ dần các giả thiết lỗi thời mà chúng đã dựa trên, thay thế bằng những giả thuyết phù hợp với xu thế phát triển mới. Đây là một quá trình dài và phức tạp, không thể dự báo bao giờ sẽ kết thúc.

Chính vì thực tế vô cùng phức tạp và không ngừng tiến triển trong khi khoa học kinh tế vĩ mô còn rất non trẻ nên đang tồn tại rất nhiều trường phái lý thuyết kinh tế vĩ mô khác nhau. Tuy nhiên, cũng như các ngành khoa học khác, theo thời gian, các trường phái kinh tế vĩ mô sẽ dần dần hội tụ về một lý thuyết chung để trở thành một ngành khoa học tương tự như các ngành khoa học tự nhiên, theo đó các mệnh đề trong khoa học kinh tế vĩ mô cũng có độ tin cậy gần như các chân lý.

3) Các lý thuyết dựa trên thực nghiệm: Vai trò của các quan sát

Xây dựng các lý thuyết và sau đó kiểm định chúng bằng các số liệu thống kê là một phương pháp nghiên cứu khoa học được áp dụng rộng rãi trong nghiên cứu kinh tế vĩ mô. Tuy nhiên có nhiều trở ngại không thể bỏ qua đối với các nhà kinh tế muốn sử dụng phương pháp này.

Thứ nhất, các khái niệm kinh tế đã có nhưng rất khó khăn để có thể tìm được nguồn số liệu tương ứng. Ví dụ chúng ta có khái niệm tỷ giá thực được định nghĩa rất rõ ràng nhưng trên thực tế không thể đo đường chính xác chỉ tiêu này. Đặc biệt vẫn còn một số khái niệm chưa hoàn toàn được định nghĩa chính xác.

 Thứ hai, việc gộp các dữ liệu của hàng triệu cá nhân thành một chỉ tiêu kinh tế vĩ mô chung cũng đồng thời là việc gộp các hành vi đơn lẻ khác nhau của họ. Cách làm này có thể đúng nhưng cũng có những trường hợp không đúng, làm cho người sử dụng hiểu sai về thực tiễn kinh tế. Ví dụ rõ ràng nhất là chỉ tiêu tăng trưởng kinh tế GDP hoặc tỷ lệ lạm phát. Mỗi khi Tổng cục thống kê thông báo những số liệu này, lập tức sẽ có nhiều ý kiến tỏ ra nghi ngờ, cho rằng chúng không phản ánh đúng thực tế đã diễn ra.

Thứ ba, giống như tất cả các ngành khoa học xã hội khác, kinh tế học không phải là một ngành khoa học chính xác tuyệt đối. Thậm chí mỗi người đều có nguyên tắc ứng xử của mình nhưng khi nhận thấy mình trở thành đối tượng để các nhà kinh tế nghiên cứu, theo dõi thì họ có xu hướng thay đổi hành vi của mình để tránh những phiền toái có thể đưa tới. Mặt khác, dù đã xây dựng được những lý thuyết tương đối chặt chẽ nhưng những tình huống thực tiễn đã có quá ít để có thể kiểm định. Ví dụ thật khó có thể tưởng tượng một nhà kinh tế vĩ mô đề nghị tạo ra một quá trình siêu lạm phát để kiểm tra lý thuyết chống siêu lạm phát của mình.

Thứ tư, có một số lớn các biến kinh tế không thể quan sát được. Ví dụ điển hình là các số liệu dự báo, dự đoán.

Chính vì những lý do nêu trên mà các nhà kinh tế vĩ mô chỉ có thể kiểm định lý thuyết của mình thông qua kinh nghiệm thực tế và các số liệu quan sát sẵn có. Họ phải thiết lập nhiều phương pháp thống kê, đôi khi rất tinh vi, để loại trừ những sai số quan sát hay đo lường, từ đó tìm ra các quy luật, quan hệ kinh tế chính xác, phản ánh đúng thực tế. Qua quá trình kiểm định ngày càng tinh vi và chặt chẽ này, một số lý thuyết sẽ bị loại bỏ, một số lý thuyết khác có thể được điều chỉnh để trở thành những lý thuyết kinh tế chặt chẽ, được sử dụng lâu dài trong phân tích kinh tế, dự báo phát triển và xây dựng chính sách. Các lý thuyết vượt qua những thử thách theo thời gian sẽ được xem là một phần của khoa học kinh tế và được đưa vào các giáo trình giảng dạy.

4) Mô hình hóa kinh tế và dự báo

Nhu cầu thông tin dự báo ngày càng nhiều và đa dạng đang gây sức ép cho các nhà kinh tế vĩ mô. Yêu cầu gửi đến họ không ngừng tăng lên. Không chỉ ở các trung tâm nghiên cứu khoa học, các viện nghiên cứu và các trường đại học, người ta thấy các nhà kinh tế - dự báo xuất hiện ở khắp nơi, trong các cơ quan hành chính nhà nước, các tổ chức kinh tế xã hội, các thể chế tài chính, các ngân hàng và doanh nghiệp... Đã có những quan điểm cho rằng nhiệm vụ quan trọng nhất của các nhà nước khi xây dựng, điều hành chính sách kinh tế vĩ mô là thực hiện các dự báo. Chất lượng các dự báo phản ánh chất lượng làm chính sách của nhà nước. Nếu dự báo sai thì các chính sách đề ra cũng sẽ không phù hợp với thực tế.

Rất may là mặc dù dự báo vẫn thường xuyên không chính xác nhưng khi tình hình thế giới và trong nước không có những biến động quá lớn thì đa phần các sai số dự báo có thể chấp nhận được.

Dự báo kinh tế là một nhiệm vụ căng thẳng và chịu sức ép rất lớn. Lý do quan trọng nhất là ngay cả khi các nhà dự báo có những kiến thức, hiểu biết đầy đủ và tuyệt vời về nền kinh tế, về cấu trúc và các quan hệ nhân quả giữa các biến nội sinh, họ vẫn có thể đưa ra những dự báo sai lầm vì không thể kiểm soát được các biến ngoại sinh. Nhiều sự kiện ngoại sinh đã chứng minh điều đó, ví dụ các cuộc khủng hoảng dầu lửa, những cuộc chiến tranh khu vực đột nhiên bùng nổ, hay cuộc khủng hoảng cho vay dưới chuẩn ở Mỹ trong thập kỷ 2000 vừa qua. Những biến động chính trị, thay đổi chính thể, việc đảng phái khác lên nắm quyền... đều có thể dẫn tới các dự báo sai so với thực tế.

Cuối cùng cần lưu ý là chúng ta chỉ có thể biết được tình hình thực tế hiện hành sau một thời gian trễ, có thể 1-2 quý, khi Tổng cục Thống kê công bố số liệu ước tính. Do vậy các dự báo sẽ được xây dựng dựa trên các số liệu sơ bộ, tạm thời hay ước tính, nên sẽ không đảm bảo chính xác.

Phần lớn các dự báo kinh tế vĩ mô được xây dựng từ các mô hình kinh tế được xây dựng dựa trên các chỉ tiêu và quan hệ nhân quả sẽ được trình bày trong các chương tiếp theo của tài liệu này. Các mô hình thường gồm hàng trăm, thậm chí hàng nghìn phương trình. Xây dựng các phương trình này là một quy trình lâu dài, khó khăn, tốn kém và đòi hỏi trí tuệ rất cao. Ngoài ra, các nhà mô hình hóa vĩ mô sẽ phải xây dựng các giả thiết về các biến ngoại sinh để làm đầu vào giải mô hình. Kết quả dự báo chắc chắn có sai số, vì một mặt không bao giờ họ xây dựng được mô hình hoàn toàn phản ánh được chính xác, đồng thời thực tế quá khứ, hiện tại và tương lai; và mặt khác các giả thiết về biến ngoại sinh đều không bền vững vì chúng có thể thay đổi bất cứ khi nào.