Các nhà kinh tế hiểu sai về Solow

Tuy ông và những người viện dẫn Solow không đưa ra định nghĩa rõ ràng như thế nào là cải tiến công nghệ, cải tiến kỹ thuật, nhưng nhìn chung đa số công chúng đều liên tưởng ngay tới những máy móc tân tiến. Còn Solow trong trang đầu tiên của bài báo “Thay đổi kỹ thuật và hàm số sản xuất tổng thể”, ông đã viết: “Tôi sử dụng thuật ngữ ‘thay đổi kỹ thuật’ như một cách biểu thị ngắn gọn cho mọi loại tác nhân làm dịch chuyển hàm số sản xuất.  Nghĩa là, mọi tác nhân khiến hàm số sản xuất chậm lại, hoặc nhanh hơn, ví dụ như những cải thiện về trình độ giáo dục trong đội ngũ lao động, đều là những tác nhân có thể được tính là ‘thay đổi kỹ thuật’.

Mô hình toán phản ánh tăng trưởng kinh tế mà Solow xây dựng là khá đơn giản. Đầu ra là sản lượng, đầu vào là vốn và lao động. Các nhà kinh tế cổ điển từ thời Adam Smith và David Ricardo đều đã định nghĩa “hàm số sản xuất” là sản lượng của nền kinh tế được tạo ra từ vốn và lao động (và đất đai). Luận điểm của Solow là ngoài vốn, lao động, và đất đai, vẫn còn những tác nhân khác không kém phần quan trọng. Nhưng Solow biết rõ giới hạn trong lý thuyết của mình: nó không thể hiện rõ những tác nhân khác này là gì. Vì vậy ông đã định nghĩa “thay đổi kỹ thuật” là mọi loại tác nhân làm dịch chuyển hàm số sản xuất. Solow không hề chứng minh rằng công nghệ có vai trò quan trọng như cách hiểu của một số nhà kinh tế gần đây. Thay vào đó, luận điểm của ông đơn giản chỉ nói rằng nguồn gốc của tăng trưởng kinh tế vẫn là điều chưa được hiểu rõ.   

Trường hợp của Solow cho thấy các nhà kinh tế có thể dễ hiểu sai về khoa học và công nghệ như thế nào. Sau khi tạo ra một mô hình toán học tương đối lý tưởng hóa, Solow đã hoàn toàn trung thực về những giới hạn trong mô hình của mình. Với nhận định rằng chúng ta vẫn chưa thể hoàn toàn xác định rõ nguồn gốc của tăng trưởng kinh tế, ông đã gọi tên cái phần chưa biết rõ này là “thay đổi kỹ thuật”. Nhưng người ta đã hiểu sai ý của ông, coi lý thuyết của ông là sự chứng minh cho thấy những công nghệ mới là động lực của tăng trưởng kinh tế. Sự sai lệch này đã nhanh chóng lan truyền khi người sau tiếp tục trích dẫn lại người trước. Chỉ ít năm sau bài báo của Solow, Kenneth Arrow, một nhà kinh tế đoạt giải Nobel khác, đã viết rằng Solow đã chứng tỏ “tầm quan trọng to lớn [của tiến bộ công nghệ đối với tăng trưởng kinh tế] so với sự tích lũy vốn”. 

Tất nhiên, đa số chúng ta đều hiểu là công nghệ mới đem lại những đóng góp quan trọng cho nền kinh tế. Nhưng để ước lượng được mức độ quan trọng này không phải là chuyện dễ dàng. Bởi vì chúng ta không thể có một thế giới khác làm cơ sở so sánh, nơi có thể giả định là những công nghệ này chưa từng ra đời. Cho dù nếu bạn có tin vào phương pháp luận trong nghiên cứu của McKinsey trên 13 nền kinh tế lớn, trong đó nói rằng “Internet đóng góp 7% vào tăng trưởng giai đoạn 1995 – 2009 và 11% trong giai đoạn 2004 – 2009”, thì luận điểm này không hề cho thấy là nếu Internet chưa từng ra đời, nền kinh tế thế giới sẽ giảm bớt mức tăng trưởng từ 7% tới 11%. Chúng ta không biết, và không thể biết được nền kinh tế thế giới sẽ ra sao nếu trong vòng 20 năm qua, mạng lưới Internet chưa từng phát triển.

Để thấy sự sơ sài trong am hiểu của các nhà kinh tế về tầm quan trọng của công nghệ đối với nền kinh tế, chúng ta có thể xem trong cuốn sách bán chạy của năm ngoái, The Great Stagnation, của nhà kinh tế danh tiếng Tyler Cowen. Luận điểm chủ đạo trong cuốn sách này là tốc độ cải tiến công nghệ đang chậm lại, và điều này sẽ tác động tiêu cực tới tăng trưởng kinh tế. Vậy Cowen dựa vào đâu để ước định về tốc độ cải tiến công nghệ? Ông ta hầu như hoàn toàn dựa vào một bài báo công bố trên tạp chí Technological Forecasting and Social Change của Jonathan Huebner, một nhà vật lý làm việc tại trung tâm Naval Air Warfare Center. Bài báo của Huebner, “A Possible Declining Trend for Worldwide Innovation” dựa trên một phương pháp luận đơn giản. Ông dùng lại một đoạn trong cuốn sách The History of Science and Technology: A Browser’s Guide to the Great Discoveries, Inventions, and the People Who Made Them From the Dawn of Time to Today, trong đó liệt kê hơn 7000 “phát minh” và năm ra đời của chúng. Huebner chia số lượng phát minh trong mỗi thập kỷ kể từ năm 1455 cho dân số thế giới trong thập kỷ ấy, và tạo thành một biểu đồ. Từ biểu đồ này, ông ta kết luận rằng tình hình “đổi mới công nghệ trên khắp thế giới” đang suy giảm dần.

Vậy là cuốn sách của Cowen – được coi là “cuốn sách phi tiểu thuyết gây nhiều tranh luận nhất trong năm nay”, như David Brook nhận xét một tháng sau khi sách phát hành – hóa ra lại dựa theo một cuốn sách chỉ có giá trị tham khảo ở mức phổ thông, với phương pháp kiểm đếm hết sức thô sơ, đánh đồng mọi phát minh đều như nhau, dù là phát minh kính hai tròng hay “sáng chế siêu máy tính Nhật Bản Mô phỏng Trái đất” thì đều được tính là một phát minh.

Trong bài diễn văn nhận giải Nobel, Solow đã từng cảnh báo chúng ta về nguy cơ đơn giản hóa này, phê phán rằng các nhà kinh tế “đã cố quá sức, quá xa, đặt ra những câu hỏi không thực tế trong khi thiếu dữ liệu, áp dụng một cách máy móc các mô hình lý thuyết, và võ đoán các kết quả phân tích”. Tuy nhiên, ông cũng thừa nhận rằng sự võ đoán này “có lẽ là không tránh khỏi, và cũng không phải là điều quá nên chê trách”.

Ông ta đã đúng, rằng sự võ đoán là không tránh khỏi. Nhưng tự an ủi rằng nó “không phải là điều quá nên chê trách” thì có lẽ đơn thuần chỉ là sự tế nhị thuần túy của một diễn giả trên bục nhận giải thưởng. Chúng ta không tính được mức độ thiệt hại của cái bẫy võ đoán, nhưng rõ ràng là khi chúng ta tuyên bố mình đã đo lường được những thứ mà chúng ta chưa từng đo lường – như vai trò của công nghệ đối với nền kinh tế, hay “tốc độ thay đổi của công nghệ”, hoặc hiệu quả của mỗi đồng tiền mà ngân sách liên bang bỏ ra cho nghiên cứu – và khiến các nhà hoạch định chính sách tin vào những điều này, thì hậu quả sẽ là những chính sách sai lệch.

Đầu óc các nhà kinh tế học hiện đại có sự mặc định rằng mọi thứ đều có thể lượng hóa được. Nếu bạn nói với họ về một thứ gì đó không thể lượng hóa được, họ sẽ bảo bạn rằng chỉ là nó chưa được lượng hóa đấy thôi. Cách nghĩ sai lầm này gây hậu quả, bởi vì các nhà kinh tế và các cộng sự của họ ở các trường quản trị kinh doanh thường có sức ảnh hưởng lớn tới việc xây dựng các chính sách công.

Lấy ví dụ như STAR METRICS, một chương trình của chính quyền Obama nhằm “đánh giá kết quả đầu tư công cho khoa học”. STAR METRICS sử dụng những chỉ tiêu như số lượng sáng chế hay số lượng trích dẫn bài báo khoa học để đo lường “tác động đối với tri thức khoa học từ nguồn đầu tư liên bang cho khoa học”. Tất nhiên, thật dễ để ngồi đếm số lượng trích dẫn lại một bài báo khoa học, nhưng khi chúng ta coi đây là một chỉ tiêu hành chính quan trọng thì sẽ xuất hiện các nhà nghiên cứu chuyên đi trích dẫn thông tin vì những lý do phi khoa học.  
TX
Lược dịch theo
http://www.slate.com/articles/technology/future_tense/2012/05/robert_solow_tyler_cowen_and_other_economists_misunderstand_science_and_technology_.html