Yếu tố định lượng trong chính sách kinh tế và COVID-19

Trong bối cảnh dịch bệnh cúm COVID-19 vẫn đang lan rộng trên thế giới với số lượng ca nhiễm bệnh và tử vong không ngừng tăng lên, đồng thời những thiệt hại kinh tế ngày càng chồng chất do nhiều quốc gia phải tiến hành cách ly xã hội và phong tỏa nền kinh tế, thì một vấn đề đang làm đau đầu các nhà hoạch định chính sách, đó là trong trường hợp một quốc gia còn tiếp tục phải chung sống với dịch bệnh lâu dài thì liệu có nên nới lỏng sự phong tỏa, thậm chí mở cửa nền kinh tế trở lại?

Nới lỏng để lưu thông nền kinh tế hay tiếp tục xiết chặt giãn cách xã hội là câu hỏi khó. Ảnh: Người dân gặp khó khăn trong dịch Covid-19 đi lấy gạo cứu trợ. Ảnh: Trần Cường/Thanh Niên.

Để đưa ra một lựa chọn như vậy người ta tất yếu phải có những cân nhắc liên quan đến rủi ro về nhân mạng, điều rất dễ gây ra tranh cãi. Đơn cử như ở Mỹ, cuối tháng 3 vừa rồi ông Dan Patrick, Phó thống đốc bang Texas, khi trả lời phỏng vấn trên Fox News, một trong những kênh truyền hình có số lượng khán giả lớn nhất, đã nhận định rằng nước Mỹ cần sớm mở cửa trở lại nền kinh tế. Ông Patrick nói “Chúng ta hãy sống bình thường trở lại….Những người già trong số chúng ta 70 tuổi trở lên, thì sẽ biết tự lo cho bản thân mình, đừng hy sinh lợi ích của đất nước…”¹  (Lưu ý rằng ông Patrick cũng là một người 70 tuổi). Có lẽ khỏi phải nói lời bình luận này đã gây ra nhiều phản ứng trái ngược đến thế nào. Nhiều chính khách phản đối, đưa ra quan điểm là không thể đo được giá trị đời sống con người, dù đó là người già hay người trẻ. 

Hẳn chúng ta ai cũng đồng ý giá trị nhân mạng là vô giá, nên những chỉ trích vừa nêu trên đối với phát biểu của ông Patrick cũng dễ hiểu. Nhưng trong cuộc sống nhiều khi dù muốn dù không chúng ta vẫn phải có những sự lựa chọn dựa trên những tính toán kinh tế về giá trị cuộc sống của mình.

Đưa ra lựa chọn dựa trên yếu tố định lượng 

Một ví dụ phổ biến về việc chúng ta phải lượng hóa sự lựa chọn về giá trị cuộc sống, đó là mua bảo hiểm nhân thọ. Nếu bạn muốn mua gói bảo hiểm trị giá cao hơn — cũng tương ứng với việc bạn định giá giá trị cuộc sống của bạn lớn hơn — thì bạn sẽ trả nhiều tiền cho phí bảo hiểm hơn. Ngược lại, nếu bạn định giá cuộc sống của bạn thấp hơn, thì bạn sẽ mua gói bảo hiểm có mức phí thấp hơn.  

Một ví dụ khác, chúng ta thường cũng hay phải quyết định lựa chọn giữa việc chi tiêu cho cuộc sống hiện tại và tiết kiệm để đầu tư cho tương lai. Nếu bạn là người có thiên hướng chú trọng các giá trị thụ hưởng trong tương lai, bạn sẽ chi tiêu ít đi trong hiện tại và để dành nhiều hơn cho tương lai. Tuy nhiên, để có được sự lựa chọn đúng đắn nhất, thì chúng ta cần lượng hóa các yếu tố càng đầy đủ càng tốt. Nếu thiếu các dữ liệu này, lợi ích và thiệt hại của các sự lựa chọn sẽ không được đánh giá đúng. Các sự lựa chọn này có thể bao gồm từ cấp độ cá nhân cho tới hộ gia đình hay chính sách của một quốc gia. 

Trong kinh tế học nói chung, việc lượng hóa các sự lựa chọn để đi đến các kết luận tốt nhất luôn được coi trọng. Các chương trình đào tạo tiến sỹ ở Mỹ và các nước Tây Âu đều dành một phần đáng kể cho các môn toán và toán thống kê. Giải Nobel kinh tế trong hơn 30 năm nay chủ yếu được trao cho các kinh tế gia sử dụng rất nhiều mô hình toán trong nghiên cứu. Gần đây nhất, giải thưởng này trong năm 2015 và năm 2019 đã được trao cho các nhà kinh tế học vì những đóng góp quan trọng trong điều tra thu thập dữ liệu và lượng hóa chính xác hơn các hành vi tiêu dùng của cá nhân và hộ gia đình, nhất là trong lĩnh vực phúc lợi xã hội và đói nghèo.²

Khái niệm lượng hóa cũng được phổ cập rộng rãi trong cuộc sống ở Mỹ. Trên tivi, khi các phát thanh viên tường thuật về các cuộc điều tra, họ không chỉ báo cáo kết quả điều tra, mà còn cả sai số mẫu (sampling errors). Trong ngành y tế, gần đây việc xác định các tiêu chí ưu tiên để được dùng máy thở cho bệnh nhân cúm sao cho công bằng cũng là biểu hiện của việc lượng hóa.³

Giá trị thống kê của mỗi cuộc sống

Quay trở lại với ví dụ ban đầu về định giá cuộc sống của mỗi người từ góc độ kinh tế. Các kinh tế gia đưa ra khái niệm giá trị thống kê của mỗi cuộc sống (value of a statistical life, viết tắt là VSL). Việc tính VSL có giá trị quan trọng trong hoạch định chính sách. Chẳng hạn về mặt kinh tế, chính phủ có thể quyết định đóng cửa một nhà máy làm ô nhiễm môi trường nếu lợi ích kinh tế của việc đó đối với bảo vệ nhân mạng lớn hơn các chi phí do đóng cửa nhà máy đó gây ra (như giảm ngân sách thuế và chi trả bảo hiểm thất nghiệp tăng thêm). Hay đối với nhiều nước trên thế giới hiện nay, việc nới lỏng các lệnh cấm cách ly xã hội sẽ giúp các hoạt động kinh tế trở lại bình thường, nhưng cũng gây rủi ro nâng cao xác suất số người nhiễm bệnh và tỷ vong do cúm COVID-19. Như vậy, việc cân nhắc lợi ích và rủi ro trong trường hợp này cũng có thể được coi là một bài toán kinh tế. 

Lấy một ví dụ cụ thể về cách tính VSL. Tỷ lệ tai nạn chết người của một ngành công nghiệp là N người trên 10.000 công nhân. Qua điều tra dữ liệu, giả sử chúng ta đo được trung bình mỗi người công nhân trong ngành này chấp nhận tỉ lệ tai nạn tăng lên thành (N+1)/10.000, tức là thêm một người tỷ vong trên 10.000 công nhân, nếu mức lương trung bình năm của mỗi người được tăng 1 triệu đồng. Như vậy, giá trị của VSL được tính là 10 tỷ đồng, hay là tích số của mức tăng lương thêm cho mỗi công nhân và tổng số người công nhân (= 1 triệu*10.000) cho mức tai nạn tăng lên. Sở dĩ có tên gọi giá trị thống kê của mỗi cuộc sống vì trong trường hợp này, chúng ta đang xét con số thống kê về giá trị kinh tế kèm theo mức độ gia tăng rủi ro mà những người công nhân chấp nhận, chứ không cụ thể cho một cá nhân người công nhân nào đó.

VSL cũng có thể được tính toán trong các trường hợp khác mà chúng ta có thể đo được sự đánh đổi kinh tế của mỗi người để chấp nhận một mức rủi ro cao hơn. Ví dụ, người ta có thể chấp nhận mua nhà ở khu vực ít an ninh hơn vì giá nhà rẻ hơn, hay mua một cái xe ô tô có ít tính năng an toàn hơn nếu giá xe bán thấp hơn. Việc tính toán VSL trong nhiều trường hợp khác nhau giúp chúng ta so sánh các con số để đi đến kết luận cuối cùng chính xác hơn. 

Lưu ý là VSL có thể khác nhau đối với các nhóm dân số khác nhau (ví dụ, người giàu có thể đánh giá VSL của mình khác người nghèo, hay người già có thể đánh giá khác với người trẻ). Điều này cũng được minh họa qua tuyên bố của Phó thống đốc Patrick nêu trên. Trên bình diện quốc gia, VSL có thể khác nhau cho các nước khác nhau, vì các yếu tố như mức thu nhập hay cả văn hóa. Gần đây VSL được ước tính bởi các cơ quan chính phủ Mỹ vào khoảng 10 triệu đô la Mỹ, trong khi khối các nước OECD ước tính con số này khoảng 3,6 triệu đô la Mỹ. 

Nếu thêm giả định, các kinh tế gia cũng có thể tính được giá trị thống kê của mỗi năm cuộc sống (value of a statistical life year, viết tắt là VSLY). Điều này có thể giúp tính toán chi tiết hơn trong trường hợp chúng ta cần phải sự lựa chọn giữa chi phí và kéo dài thêm tuổi thọ cuộc sống mỗi người. Ví dụ, không khí ô nhiễm có thể làm giảm bớt tuổi thọ dân số, và việc làm sạch không khí ô nhiễm đòi hỏi phải đóng cửa các ngành công nghiệp ô nhiễm hay phải sử dụng các công nghệ bảo vệ môi trường tốn kém hơn. Chính phủ Mỹ ước tính VSLY cho người dân Mỹ là 369.000 đô la Mỹ.⁴

Cúm COVID-19 và vài ước tính tạm thời

Một tính toán gần đây cho thấy khi nền kinh tế đóng cửa hoàn toàn, 20% hộ nghèo nhất của cả nước chỉ duy trì được chi tiêu trong khoảng 3 tháng mà không cần đi làm (với giả định lượng cung và giá cả hàng hóa không thay đổi)⁵.  Ngoài ra, đóng cửa nền kinh tế cũng sẽ làm giảm sút sản xuất và tiêu dùng, gây gián đoạn các chuỗi cung cầu. Các tổ chức quốc tế như Ngân hàng thế giới và Ngân hàng phát triển Á Châu gần đây đều nhận định dịch cúm COVID-19 có thể làm giảm mức tăng trưởng GDP của Việt Nam trong năm nay.⁶ 

Trong khi đó, Việt Nam đã kiểm soát khá tốt dịch bệnh cho đến thời điểm này, với dưới 300 ca nhiễm bệnh và chưa có trường hợp tỷ vong. Như vậy, trong thời gian tới sẽ là hợp lý khi chính phủ có các động thái chuyển dần từ phòng chống dịch từ chiều rộng (đóng cửa hết các thành phần kinh tế) sang chiều sâu (mở cửa chọn lọc một số thành phần kinh tế trên cơ sở vẫn phải kiểm soát tốt dịch bệnh).⁷  

Như đã nêu trên, một chính sách như vậy nên được ban hành dựa trên cơ sở dữ liệu được lượng hóa. Một nghiên cứu gần đây đo mức đánh đổi kinh tế của hộ gia đình để giảm bớt nguy cơ lũ lụt, dựa trên mẫu điều tra ở tỉnh Nghệ An, ước tính VSL là từ 2.5 cho đến 3.6 tỷ đồng (tương đương từ 120 nghìn cho đến hơn 170 nghìn đô la Mỹ)⁸. Nhưng lưu ý rằng Nghệ An là tỉnh nghèo, nên không đại diện đầy đủ cho cả nước. 

Mặt khác, nghiên cứu này cũng tính toán rằng VSL cao gấp khoảng từ 77 đến 111 mức thu nhập trung bình hộ gia đình ở Nghệ An, và mức này gần giống ước lượng của các nước láng giềng Việt Nam như Thái Lan và Campuchia. Như vậy chúng ta có thể sử dụng tỷ lệ này, kết hợp với mức thu nhập trung bình của cả nước là 158 triệu một người một năm (theo dữ liệu Điều tra mức sống hộ gia đình năm 2016) để tính VSL cho mỗi người dân trên cả nước. Như vậy VSL ước tính vào khoảng từ hơn 12 cho đến gần 18 tỷ đồng (tương đương từ 545 nghìn cho đến 786 nghìn đô la Mỹ). 

Việc tính toán chính xác lợi ích và chi phí cho việc mở cửa lại nền kinh tế là khá phức tạp và đòi hỏi thêm nhiều dữ kiện. Nhưng chúng ta có thể giản lược các tính toán này để minh họa. Lợi ích của việc mở cửa trở lại nền kinh tế trong X tuần có thể được tính là X/52 nhân với GDP của cả nước trong năm. Chi phí của việc mở cửa nền kinh tế sẽ bao gồm chi phí và thiệt hại gây ra bởi số ca lây nhiễm, nghi lây nhiễm, và số ca tử vong gia tăng liên quan đến Covid 19, bao gồm chi phí chữa bệnh cho các ca nhiễm, chi phí cách ly cho người tiếp xúc với người bị lây nhiễm, cộng với chi phí của các ca tỷ vong (VSL nhân với số tỷ vong), và có thể thêm chi phí do sức khỏe người bệnh bị tổn sút trong lâu dài dẫn đến rút ngắn tuổi thọ (VSLY nhân với số người bệnh nhân với số năm tuổi thọ trung bình bị rút ngắn do nhiễm bệnh). Với những giả định và lập luận như vậy, nếu kết quả cho thấy lợi ích lớn hơn chi phí thì việc mở cửa trở lại nền kinh tế sẽ là hợp lý.

Nhiều nước cũng đang đứng trước tính toán chi phí, lợi ích, mâu thuẫn của việc đóng hoặc mở cửa nền kinh tế. Trong ảnh là một bác sĩ đứng chặn đầu xe của những người biểu tình đòi mở cửa nền kinh tế và dừng giãn cách xã hội. Ảnh: Alyson McClaran/Reuters

Nhưng như trên đã nêu, đây chỉ là một số ước tính tạm thời, và cần thêm nhiều ước lượng khác cho chính xác hơn. Ngoài ra, còn có một số yếu tố phi kinh tế khác cần được cân nhắc thêm như là cơ sở hạ tầng của ngành y tế. Bài học vừa qua cho thấy việc lơi là kiểm soát dịch bệnh ngay từ khâu ban đầu ở một số nước giàu đã làm cho ngành y tế trở nên quá tải nhanh chóng khi số ca nhiễm tăng vọt trong thời gian ngắn. Việt Nam là một nước thu nhập trung bình thấp với cơ sở dịch vụ y tế khá khiêm tốn so với các nước giàu hơn, nên chúng ta có lẽ luôn cần ưu tiên cho việc phòng dịch hơn là chữa dịch. Chúng ta cũng cần tiếp tục nỗ lực đảm bảo minh bạch trong điều kiện cho phép khi đưa ra các chính sách để người dân và doanh nghiệp có thể giám sát và đóng góp thêm ý kiến. Sự thành công trong phòng dịch ở Việt Nam thời gian vừa qua cũng được góp phần lớn từ sự hưởng ứng của người dân. 

Tài liệu tham khảo:

 ¹ Sonmez, Felicia. (2020). “Texas Lt. Gov. Dan Patrick comes under fire for saying seniors should ‘take a chance’ on their own lives for sake of grandchildren during coronavirus crisis”. https://www.washingtonpost.com/politics/texas-lt-gov-dan-patrick-comes-under-fire-for-saying-seniors-should-take-a-chance-on-their-own-lives-for-sake-of-grandchildren-during-coronavirus-crisis/2020/03/24/e6f64858-6de6-11ea-b148-e4ce3fbd85b5_story.html
 ² https://www.nobelprize.org/prizes/lists/all-prizes-in-economic-sciences
 ³ Baker, Mike and Sheri Fink. (2020). “At the Top of the Covid-19 Curve, How Do Hospitals Decide Who Gets Treatment?” https://www.nytimes.com/2020/03/31/us/coronavirus-covid-triage-rationing-ventilators.html
 ⁴ Kniesner, Thomas J., and W. Kip Viscusi. (2019). “The Value of a Statistical Life.” Oxford Research Encyclopedia of Economics and Finance.
 ⁵ Nguyễn Việt Cường. (2020). “Hộ gia đình cầm cự được trong bao lâu?” Tia Sáng, Số 7, trang 17.
 ⁶ World Bank. (2020). World Bank East Asia and Pacific Economic Update, April 2020: East Asia and Pacific in the Time of COVID-19. Washington, DC: World Bank.
https://www.adb.org/countries/viet-nam/economy
⁷ Hữu Công. (2020). “Đề xuất cách ly xã hội theo nhóm tỉnh thành”. https://vnexpress.net/de-xuat-cach-ly-xa-hoi-theo-nhom-tinh-thanh-4086274.html 
⁸ Reynaud, Arnaud, and Manh-Hung Nguyen. (2016). “Valuing flood risk reductions.” Environmental Modeling & Assessment, 21(5): 603-617.