Các nhà kinh tế thường sử dụng đồ thị để suy luận về phương thức vận hành của nền kinh tế. Nói cách khác, họ sử dụng đồ thị để suy luận về cách thức mà một tập hợp các biến cố gáy ra một tập hợp các biến cố khác. Với đồ thị như đường cầu, chúng ta không nghỉ ngờ gì về nguyên nhân và hậu quả. Vì chỉ có giá cả thay đổi, còn các biến số khác vẫn như cũ, nên chúng ta biết rằng sự thay đổi trong giá tiểu thuyết là nguyên nhân gây ra sự thay đổi trong lượng cầu về tiểu thuyết của Quyên. Tuy nhiên, hãy nhớ lại rằng đường cầu của chúng ta được vẽ từ một ví dụ giả định. Khi vẽ đồ thị bằng số liệu thực tế, người ta thường gặp nhiều khó khăn hơn trong việc xác định xem một biến số tác động tới biến số khác như thế nào.
Vấn đẻ đầu tiên là người ta khó giữ cho mọi thứ khác không thay đổi khi tính toán ảnh hưởng của một biến số tới biến số khác. Nếu không thể giữ cho các biến số khác không thay đổi, chúng ta có thể kết luận rằng một biến s6 trên
đồ thị của mình gây ra sự thay đổi trong biến số kia, trong khi trên thực tế sự thay đổi đó là do biến số thứ ba bị bỏ sót, tức không hiện lên trên đồ thị, gây ra.
Ngay cả khi xác định đúng hai biến số cần xem xét, chúng ta vẫn có thể vấp phải vấn đề thứ hai là xác định sai chiều của mối quan hệ nhân quả. Nói cách khác, chúng ta có thé nghi A gây ra B khi trong thực tế B gây ra A. Biến số bị bỏ sót và cạm bẫy trong việc xác định chiều của mối quan hệ nhân quả đòi hỏi chúng ta phải thận trọng khi sử dụng đồ thị để rút ra kết luận về nguyên nhân và hậu quả.
Các biến số bị bỏ sót
Đề hiểu được một biến số bị bỏ sót có thể dẫn đến đồ thị sai lầm như thế
nào, chúng ta hãy xem xét một ví dụ. Chúng ta hãy tưởng tượng ra rằng do bị ảnh hưởng bởi nỗi lo của công chúng về số lượng lớn người chết vì căn bệnh ung thư, Chính phủ đã uỷ nhiệm cho Phòng Thống kê thuộc Công ty Big Brother tiến hành công trình nghiên cứu toàn điện để khảo sát xem những mặt hàng tìm thấy trong các hộ gia đình có quan hệ gì với rủi ro về ung thư không.
Báo cáo của Big Brother cho thấy có một mối quan hệ rõ ràng giữa hai biến số:
55
BAI GIANG NGUYEN LY KINH TE VIMO
số bật lửa hút thuốc mà các hộ gia đình sở hữu và khả năng một người nào đó trong hộ gia đình mắc bệnh ung thư. Hình 8 chỉ ra mối quan hệ này.
Nguy cơ bị bệnh ung thi
0 Số bật lửa có trong nhà
Hình 8. Dé thị với biến số bị bỗ sót. Đường đốc lên chỉ ra rằng số hộ gia đình SỞ hữu nhiễu bật lửa hơn có nhiều khả năng mắc bệnh ung thu hon. Song chúng ta không nên kết luận rằng việc sở hữu bật lửa gây ra ung thư, vì đồ thị này không tính đến số điếu thuốc lá đã hút.
Chúng ta có thể làm gì với kết quả đó? Big Brother cho rằng chính phủ nên nhanh chóng thực thi một chính sách. Nó khuyến nghị chính phủ nên ngăn cản mọi người sở hữu bật lửa bằng cách đánh thuế vào việc bán bật lửa. Nó cũng cho rằng chính phủ nên yêu cầu đán nhãn cảnh báo: “Big Brother đã xác định được rằng loại bật lửa này nguy hiểm cho sức khoẻ của bạn.”
Khi đánh giá tính đúng đắn của phân tích do Big Brother thực hiện, chúng ta thấy nổi lên một vấn đề lớn: Big Brother có giữ cho tất cả các biến số liên quan không đổi, trừ biến số quan sát không? Nếu câu trả lời là không, chúng ta phải nghỉ ngờ kết quả mà nó rút ra. Cách giải thích dễ đàng cho hình 8 là những người sở hữu bật lửa nhiều hơn cũng có khả năng hút nhiều thuốc hơn và chính thuốc lá, chứ không phải bật lửa gây ra ung thư. Nếu hình 8 không giữ cho lượng hút thuốc không đổi, thì nó không cho chúng ta biết ảnh hưởng thực sự
của việc sở hữu bật lửa.
Câu chuyện trên đây minh hoạ cho một nguyên tắc quan trọng: khi bạn nhìn thấy một đồ thị được sử dụng để hỗ trợ cho lập luận về nguyên nhân và kết quả, thì vấn để quan trọng là phải đặt ra câu hỏi rằng sự thay đổi của các biến số bị
bỏ sót có lý giải được kết quả mà bạn nhìn thấy không,
Xác định sai chiều của mối quan hệ nhân quả
Các nhà kinh tế cũng có thể mắc sai lắm khác khi xác định mối quan hệ nhân quả. Để hiểu được lý do tại sao điều này có thể xảy ra, chúng ta hãy giả sử rằng Hiệp hội những người Vô chính phủ Mỹ đã uỷ nhiệm cho một nhóm người 56
Bài 2. Tư duy như một nhà kinh tế
nghiên cứu tình trạng tội phạm ở Mỹ và đi đến kết quả như trong hình 9 - hình ghỉ số vụ trọng án trên 1.000 dân ở các thành phố lớn và số lượng cảnh sát trên 1.000 dân. Những người vô chính phủ nhận thấy đồ thị có hướng dốc lên và suy luận rằng vì cảnh sát làm tăng, chứ không phải làm giảm số lượng tội phạm 6 thành phố, nên cần bãi bỏ lực lượng thi hành luật nay.
Số vụ phạm tội
(trên 1000 dân) a
0 Số công an (trên 1000 dân)
Hình 9. Đô thị chỉ ra việc xác định sai chiều của mối quan hệ nhân quả.
Đường dốc lên cho thấy các thành phố có mức độ tập trung cảnh sát cao hơn thường nguy hiểm hơn. Song đồ thị khéng cho ching ta biết có phải cảnh sát gây ra tội phạm không hay các thành phố có nhiều tội phạm thuê nhiều cảnh sát hơn.
Nếu tiến hành được thực nghiệm có kiểm soát, chúng ta có thể tránh nguy cơ xác định sai chiều của mối quan hệ nhân quả. Để tiến hành thực nghiệm, chúng ta xác định số lượng cảnh sát ở các thành phố khác nhau một cách ngẫu nhiên, sau đó khảo sát mối quan hệ tương quan giữa cảnh sát và tội phạm. Song hình 9 không dựa trên thực nghiệm như vậy. Chúng ta chỉ quan sát thấy rằng ở các thành phố nguy hiểm hơn có nhiều cảnh sát hơn. Cách giải thích cho hiện tượng này có thể là những thành phố nguy hiểm hơn thuê nhiều cảnh sát hơn.
Nói cách khác, không phải cảnh sát gây ra tội phạm, mà tội phạm có thể gây ra cảnh sát. Không có gì trên đồ thị tự nó cho phép chúng ta xác định chiều của mối quan hệ nhân quả.
Nhìn qua, người ta có thể kết luận rằng cách dé dang để xác định chiều của mối quan hệ nhân quả là khảo sát xem biến số nào thay đổi trước. Nếu thấy có sự gia tăng tội phạm và sau đó lực lượng cảnh sát được tăng cường, chúng ta rút ra một kết luận. Nếu thấy lực lượng cảnh sát được tăng cường Và sau đó có Sự gia tăng tội phạm, chúng ta rút ra kết luận khác. Nhưng vẫn tồn tai cam bay đối với tiếp cận vấn đề theo cách này: mọi người thường thay đổi hành vi của mình không phải để đáp lại những thay đổi trong điều kiện hiện tại, mà là để đáp lại sự thay đổi trong kỳ vọng của họ về tương lai. Chẳng hạn, một thành phố dự 57
BAI GIANG NGUYEN LY KINH TE VIMO
kiến tương lai sẽ xuất hiện làn sóng tội phạm cũng có thể thuê nhiều cảnh sát hơn trong hiện tại. Điều này còn đễ nhận thấy hơn trong trường hợp trẻ sơ sinh và xe đẩy, Các cặp vợ chồng thường mua xe đẩy khi họ dự kiến sẽ sinh con.
Như vậy, xe đẩy xuất hiện trước trẻ em, nhưng chúng ta không muốn kết luận rằng việc bán xe đẩy gây ra tình trạng gia tăng dân số!
Không có danh mục hoàn chỉnh các quy tắc cho biết khi nào có thể rút ra các kết luận mang tính nhân quả từ đồ thị. Nhưng việc nhớ rằng bật lửa hút thuốc không gây ra ung thư (biến số bị bỏ sót) và xe đẩy không gây ra các gia đình có nhiều con hơn (xác định sai chiều của mối quan hệ nhân quả) giúp bạn tránh được nhiều suy luận sai lầm trong kinh tế.
38
Bài 3. Sự phụ thuộc lẫn nhau và các mối lợi từ thương mại
Bai 3