Số liệu khó tin

Hồ Quốc Tuấn (*)

(KTSG) - Với những người chuyên làm việc với các số liệu này mà không thuộc các cơ quan nhà nước, xin tạm gọi là chuyên gia độc lập, thì đây là nỗi đau hàng ngày.

Ba tôi thắc mắc “Vì sao dịch bệnh mà con số công bố trên ti vi rất lạc quan, toàn là tăng trưởng 5-6%, toàn số tăng, có số tăng 10-15% trong khi mấy người buôn bán quanh nhà mình dẹp nhiều lắm rồi?”. Một người bạn của tôi làm kỹ sư ở Anh thì rất thắc mắc, vì sao Mỹ, Anh thất nghiệp trên 10%, mà Việt Nam 2%? Tỷ lệ thất nghiệp mà Tổng cục Thống kê vừa cho biết tại Việt Nam là 2,3%.

Đó là thắc mắc của những người chỉ thỉnh thoảng mới quan tâm tới số liệu kinh tế vĩ mô và phương pháp tính toán đằng sau, thấy “lạ” thì mới hỏi.

Nhưng...

Một người bạn học cũ của tôi đang là chuyên gia kinh tế cho một tổ chức quốc tế tại Washington (Mỹ) muốn tìm hiểu qua về kinh tế Việt Nam, nhất là hệ thống ngân hàng, nên nhờ tôi cho một đánh giá. Trước đây tôi từng có một bài phân tích gửi cho bạn về thị trường trái phiếu và ngân hàng Mỹ mà bạn rất thích, nên giờ bạn nhờ tôi cái này thì bạn nghĩ là “đúng bài” rồi. Tôi là người Việt Nam và thường viết bài phân tích về Việt Nam cơ mà.

Tôi gửi lại bạn một bản phân tích hết sức “định tính” với những con số cũ của năm 2020 và 2019. Bạn tỏ vẻ ngạc nhiên, hỏi lại “Vì sao cậu có thể làm phân tích (tình hình) Mỹ tốt vậy mà Việt Nam thì chỉ sơ sài như vầy?” và còn chỉ ra sự khó hiểu của con số dự phòng nợ xấu ngân hàng cũng như mức tăng nợ xấu trong bối cảnh dịch bệnh.

Tôi bối rối giải thích là do những thông tư đặc thù của ngành ngân hàng với phân loại nợ xấu, và tôi hầu như không tìm được đủ số liệu về Việt Nam để có thể làm một phân tích tốt hơn về bức tranh ngân hàng trên bình diện vĩ mô như cái mức mà tôi có thể làm về thị trường Mỹ. Bạn thở dài, số liệu như vầy thì khó tin quá, mình tin nhận định của bạn, nhưng số liệu vầy thì không thể thuyết phục ai.

Tôi thông cảm với bạn, vì bản thân tôi cũng không thể thuyết phục mình về cái bản đánh giá đó. Với Mỹ, trong vòng 5-10 phút, từ bộ dữ liệu FRED của ngân hàng trung ương nước này, tức Cục Dự trữ liên bang Mỹ, tôi có thể dễ dàng “vẽ” ra được một bức tranh toàn cảnh của hệ thống ngân hàng: các ngân hàng đang cho vay bao nhiêu tiền, ai đang nắm giữ nhiều trái phiếu chính phủ, dự phòng rủi ro nợ xấu của các ngân hàng đã tăng bao nhiêu từ đầu dịch Covid-19, nhóm ngân hàng nào đang thu hẹp các mảng kinh doanh cho vay nhà, nhóm nào đang đẩy mạnh cho vay ra...

Ở Việt Nam, sau hơn hai tiếng đánh vật với trang web của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (NHNN), tôi “bó tay” vì chỉ thu thập được vài con số hoặc cũ, hoặc không nói lên được gì. Ở mục thống kê, chỉ là vài con số về phương tiện thanh toán, thống kê thanh toán quốc tế, một số chỉ tiêu cơ bản của ngân hàng, mà cơ bản đến mức không thể cơ bản hơn từ... quí 3-2020.

Nhắn tin qua mạng xã hội nhờ một bạn làm trưởng phòng kinh doanh tiền tệ của một ngân hàng cổ phần và một anh thành viên hội đồng quản trị một ngân hàng, tôi nhận được câu trả lời: họ cũng muốn có mấy số đó của hệ thống mà không có cụ thể, chỉ có thể gửi cho tôi một vài số liệu và báo cáo để từ đó mà “đoán” bức tranh.

Đánh vật nửa ngày không được gì đáng kể, tôi gửi một loạt e-mail cho các bạn làm ở phòng phân tích các công ty chứng khoán, thì nhận được những báo cáo tốt hơn nhưng đa số là dữ liệu liên quan đến định giá ngân hàng, thanh khoản... Cũng có một vài số liệu vĩ mô mà tôi cần nhưng không thể tìm thấy trên trang web NHNN. Tôi hỏi “Dữ liệu đâu em có?” với một bạn chuyên phân tích ngân hàng. Bạn cười “Mua anh ạ”. Bạn từ chối nói tôi biết mua ở đâu, còn nguồn dữ liệu thì vẫn ghi NHNN và vài tổ chức bán dữ liệu.

Nhưng tổng hợp tất cả những nguồn đó, vẫn là một bức tranh hết sức sơ sài về hệ thống ngân hàng Việt Nam. Rất nhiều trong đó là phải đoán hoặc giả định thì mới có thể ra được một bức tranh toàn cảnh về nợ xấu, tăng trưởng tín dụng, ngân hàng ngoại, ngân hàng Việt đang khác nhau ra sao, thanh khoản thị trường thế nào, tiền đang đi đâu. So với bức tranh tôi có thể vẽ về ngành ngân hàng Mỹ, thì đây chẳng khác gì bức vẽ của học sinh tiểu học với loang lổ những khoảng trống đầy dấu hỏi.

Nếu người ta bắt bạn 10 giờ tối đi vẽ toàn bộ bức tranh về cảnh vật trước nhà bạn, thì bạn thấy được cái gì đâu ngoài một màu đen và mấy ngọn đèn màu vàng. Nó mờ mờ ảo ảo như đúng cái bức tranh 10 giờ tối đó.

Đây là nỗi niềm chung của dân làm nghiên cứu kinh tế độc lập về Việt Nam. Số liệu về GDP, lạm phát, hệ thống ngân hàng... đều rất huyền ảo và mỗi khi bỏ vào máy chạy mô hình thì khó có thể hình dung. Vì vậy có lần có anh chuyên gia chạy ra mô hình dự báo GDP Việt Nam có thể tăng từ 2-8%, ai cũng chỉ cười. May là máy tính của anh chưa chạy ra số là từ âm tới 10%. Cái chuyện chạy ra số dự báo kiểu hình “rẽ quạt” với khoảng tin cậy rộng như sông Hồng là chuyện thường với số liệu của Việt Nam.

Đó không phải là nói số liệu kinh tế của Việt Nam có vấn đề. Mà là số liệu kinh tế có chất lượng không đến được tay chuyên gia độc lập bên ngoài hệ thống nhà nước. Vì sao Mỹ, Anh, châu Âu họ dám để số thống kê với lượng lớn, thậm chí cung cấp cả công cụ vẽ đồ thị, tìm dữ liệu cho công chúng dễ tìm hiểu mà Việt Nam thì không?

Ở Anh, những dữ liệu xuất phát từ cơ quan quản lý chính sách hay dự án nghiên cứu do ngân sách công tài trợ là phải cung cấp hết cho công chúng. Còn Việt Nam ta thì các cơ quan quản lý đang “giấu” số liệu với cái dấu đóng “mật”, hoặc có số liệu mà không thấy phương pháp đâu.

Đến khi truyền thông hỏi các chuyên gia độc lập, thì khả năng cao là các chuyên gia sẽ đưa ra nhận định không chính xác hay chỉ một phần câu chuyện, vì họ chỉ có thể tìm được thông tin ít ỏi và ít cập nhật trên một trang web mà còn bị phần mềm chống virus Norton 360 chặn vì không có chứng nhận đáng tin cậy trong bộ dữ liệu. Đây là một trường hợp có thật mà bạn tôi ở Mỹ chụp cho xem khi truy cập vào trang web của Tổng cục Thống kê.

Muốn làm chính sách tốt, phải xuất phát từ những phản biện thật, xuất phát từ số liệu đáng tin cậy, dựa trên những phương pháp phân tích thống kê tốt nhất. Nhưng, các chuyên gia đang bị thách đố với những số liệu mà ngay cả khi có thì cũng không dễ để hiểu. Không hiểu, thì sẽ dẫn đến không tin.

Phải chăng vì để tránh phải trả lời những phản biện chính sách độc lập “làm mất thời gian người làm chính sách” mà người ta tạo ra nhiều rào cản trong tiếp cận số liệu chăng? Thách đố chuyên gia độc lập bằng các số liệu không đầy đủ, khó hiểu, khó tin, cũng khó kiểm chứng là một cách dễ dàng để giành chiến thắng trong các tranh luận về chính sách. Không phải tất cả bộ, ngành đều như thế, nhưng chỉ một vài bộ, ngành cũng tạo nên điều đó.

(*) Giảng viên Đại học Bristol, Anh