Dữ liệu trong lực lượng sản xuất mới và những thay đổi trong phân tích kinh tế

GS.TS Trần Thọ Đạt

Thành viên Tổ tư vấn kinh tế của Thủ tướng, nguyên Hiệu trưởng ĐH Kinh tế Quốc dân

44 bài viết

• Trong quá trình phối hợp các chính sách tài khóa và tiền tệ, không có công thức chung và lời giải chắc chắn đúng. Bất kỳ phương án nào cũng đòi hỏi một mức độ quyết đoán và chấp nhận rủi ro.
  Tại: Phối hợp chính sách tài khoá và tiền tệ hiệu lực và hiệu quả: Chìa khoá để gói hỗ trợ phát huy tác dụng
• Gói Hỗ trợ an sinh lần 2 phải được thực hiện kịp thời để nhóm người lao động bị ảnh hưởng nặng nề sẽ vượt qua được thời khắc khó khăn nhất, vào lúc cần thiết nhất…
  Tại: GS. Trần Thọ Đạt: Cần bổ sung thêm một số đối tượng hỗ trợ trong gói an sinh xã hội lần 2

 Được ví như "dầu mỏ mới", dữ liệu vượt xa dầu mỏ ở tính chất không cạn kiệt, khả năng tái sử dụng và giá trị tích lũy theo thời gian. 

Trong bối cảnh kinh tế số phát triển mạnh mẽ, dữ liệu không chỉ là một nguồn tài nguyên mà còn là một yếu tố sản xuất thiết yếu, tương đương với lao động, vốn và tài nguyên thiên nhiên trong lý thuyết kinh tế cổ điển. Sự bùng nổ của các nền tảng kỹ thuật số, công nghệ học máy và phân tích dữ liệu lớn đã thay đổi cách các doanh nghiệp vận hành và phương thức phát triển của các quốc gia. Dữ liệu không chỉ hỗ trợ ra quyết định mà còn định hình các mô hình kinh doanh mới, từ thương mại điện tử đến dịch vụ chia sẻ như Uber hay Grab.

Dữ liệu trong lực lượng sản xuất mới

Dữ liệu là một yếu tố sản xuất mới

Trong lý thuyết kinh tế cổ điển, lực lượng sản xuất bao gồm ba yếu tố chính: lao động, vốn và tài nguyên thiên nhiên. Tuy nhiên, trong nền kinh tế số hiện đại, dữ liệu đã nổi lên như một yếu tố sản xuất thứ tư, mang tính quyết định trong việc tạo ra giá trị. Không giống như tài nguyên hữu hạn như dầu mỏ hay khoáng sản, dữ liệu có thể được tạo ra liên tục, nhân bản vô hạn và sử dụng đồng thời ở nhiều nơi mà không bị hao mòn. Tính chất này khiến dữ liệu trở thành một nguồn lực độc đáo, có khả năng thúc đẩy tăng trưởng kinh tế ở quy mô chưa từng có. Dữ liệu được tạo ra từ nhiều nguồn khác nhau: từ hành vi người dùng trên internet, dữ liệu cảm biến trong các nhà máy thông minh, đến thông tin từ thiết bị IoT trong nông nghiệp và y tế. Theo báo cáo của International Data Corporation năm 2023, khối lượng dữ liệu toàn cầu đạt khoảng 120 zettabyte và dự kiến sẽ tăng gấp đôi vào năm 2026. Sự gia tăng này phản ánh vai trò ngày càng quan trọng của dữ liệu trong mọi lĩnh vực.

Ứng dụng của dữ liệu trong các ngành kinh tế

Các gã khổng lồ công nghệ như Google, Amazon, Meta, Alibaba và Tencent đều xây dựng mô hình kinh doanh xoay quanh việc thu thập và khai thác dữ liệu. Ví dụ, Google sử dụng dữ liệu tìm kiếm để tối ưu hóa thuật toán quảng cáo, trong khi Amazon phân tích hành vi mua sắm để đề xuất sản phẩm cá nhân hóa. Theo thống kê, hơn 90% doanh thu của Google và Meta đến từ quảng cáo dựa trên dữ liệu người dùng, cho thấy giá trị kinh tế khổng lồ mà dữ liệu mang lại. Trong lĩnh vực sản xuất, dữ liệu từ các cảm biến và hệ thống giám sát thời gian thực giúp tối ưu hóa quy trình sản xuất. Ví dụ, General Electric (GE) sử dụng nền tảng Predix để thu thập dữ liệu từ máy móc công nghiệp, từ đó dự đoán lỗi thiết bị và giảm thời gian ngừng hoạt động. Theo một nghiên cứu của McKinsey, việc áp dụng dữ liệu trong sản xuất có thể giảm chi phí vận hành từ 15-30% và tăng hiệu suất lên đến 20%.

Trong nông nghiệp, dữ liệu từ vệ tinh, cảm biến đất và dự báo thời tiết giúp nông dân đưa ra quyết định chính xác hơn về thời điểm gieo trồng, tưới tiêu và thu hoạch. Ví dụ, công ty John Deere đã phát triển các máy kéo tự động sử dụng dữ liệu GPS và AI để tối ưu hóa đường đi, giảm tiêu thụ nhiên liệu và tăng năng suất. Theo Tổ chức Lương thực và Nông nghiệp Liên Hợp Quốc, nông nghiệp chính xác dựa trên dữ liệu có thể tăng năng suất cây trồng từ 10-15% ở các nước đang phát triển.

Trong lĩnh vực y tế, dữ liệu từ hồ sơ bệnh án điện tử, thiết bị đeo thông minh và phân tích gen giúp cá nhân hóa điều trị và dự đoán bệnh tật. Ví dụ, hệ thống AI của IBM Watson có thể phân tích hàng triệu tài liệu y khoa để đề xuất phương pháp điều trị ung thư hiệu quả hơn. Theo báo cáo của Deloitte, việc sử dụng dữ liệu trong y tế có thể tiết kiệm hàng tỷ USD mỗi năm thông qua chẩn đoán sớm và quản lý bệnh mãn tính.

Sở hữu và khai thác dữ liệu hiệu quả là yếu tố quyết định lợi thế cạnh tranh trong nền kinh tế số. Các doanh nghiệp có khối lượng dữ liệu lớn thường chiếm ưu thế trong việc dự báo xu hướng thị trường, tối ưu hóa chi phí và cá nhân hóa sản phẩm. Tuy nhiên, điều này cũng đặt ra thách thức về quyền riêng tư và đạo đức trong việc sử dụng dữ liệu, khi các công ty lớn có thể lạm dụng dữ liệu để thao túng hành vi người tiêu dùng hoặc tạo ra độc quyền.

Quan điểm của một số nhà kinh tế về vai trò của dữ liệu

Erik Brynjolfsson, giáo sư tại MIT, cho rằng dữ liệu là nguyên liệu cốt lõi cho đổi mới sáng tạo trong thời đại số. Ông so sánh dữ liệu với đất đai – nơi để "gieo mầm" các công nghệ mới như trí tuệ nhân tạo, học máy và tự động hóa. 

Trong cuốn sách The Second Machine Age, Brynjolfsson nhấn mạnh rằng các công ty sử dụng dữ liệu hiệu quả sẽ dẫn đầu trong cuộc đua công nghệ, trong khi những công ty chậm đổi mới sẽ bị tụt hậu. Hal Varian, kinh tế trưởng của Google, cho rằng dữ liệu là đầu vào quan trọng trong "nền kinh tế dự đoán". Ông lập luận rằng dữ liệu giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định nhanh hơn, chính xác hơn và ít rủi ro hơn. Ví dụ, Google sử dụng dữ liệu tìm kiếm để dự đoán xu hướng tiêu dùng, từ đó điều chỉnh chiến lược quảng cáo. Varian cũng nhấn mạnh rằng các quốc gia cần đầu tư vào giáo dục kỹ năng phân tích dữ liệu để tận dụng tối đa tiềm năng kinh tế của dữ liệu. 

Shoshana Zuboff, trong cuốn The Age of Surveillance Capitalism, cảnh báo rằng dữ liệu đang bị các tập đoàn lớn khai thác để kiểm soát hành vi cá nhân. Bà gọi đây là "tư bản giám sát", nơi dữ liệu người dùng được thu thập mà không có sự đồng ý rõ ràng, sau đó được sử dụng để tối ưu hóa lợi nhuận. Ví dụ, các nền tảng như Facebook sử dụng dữ liệu để thao túng quảng cáo chính trị hoặc khuyến khích hành vi mua sắm. Zuboff kêu gọi xây dựng các quy định chặt chẽ hơn để bảo vệ quyền riêng tư của người dùng. 

Nick Srnicek, trong cuốn Platform Capitalism, cho rằng dữ liệu là công cụ tích lũy tư bản mới trong nền kinh tế số. Các nền tảng như Amazon, Google và Uber không sản xuất hàng hóa vật chất mà tạo ra giá trị thông qua kiểm soát hạ tầng dữ liệu. Srnicek lập luận rằng các nền tảng này hoạt động như "cỗ máy hút dữ liệu", sử dụng dữ liệu để củng cố quyền lực kinh tế và chính trị. Ông kêu gọi các chính phủ áp dụng chính sách thuế và quy định để hạn chế quyền lực của các nền tảng này.

Ngay cả các tổ chức như OECD và Ngân hàng Thế giới cũng công nhận vai trò của dữ liệu trong nền kinh tế số. OECD gọi dữ liệu là "tài sản hạ tầng", cần được đầu tư và quản lý như các tài sản công cộng khác. Trong khi đó, Ngân hàng Thế giới nhấn mạnh rằng việc khai thác dữ liệu hiệu quả có thể giúp các quốc gia đang phát triển thu hẹp khoảng cách kinh tế với các nước phát triển. Ví dụ, các quốc gia như Ấn Độ và Việt Nam đang đầu tư mạnh vào hạ tầng dữ liệu để thúc đẩy khởi nghiệp công nghệ và chuyển đổi số.

Tích hợp dữ liệu vào phân tích kinh tế truyền thống

Các mô hình kinh tế truyền thống, chẳng hạn như hàm sản xuất Cobb-Douglas, vốn chỉ xem xét hai yếu tố đầu vào là vốn (K) và lao động (L). Tuy nhiên, sự xuất hiện của dữ liệu như một yếu tố sản xuất mới đòi hỏi phải mở rộng mô hình này. Một dạng hàm sản xuất mới có thể có thể bổ sung thêm dữ liệu với một hệ số phản ánh mức độ ảnh hưởng của dữ liệu đến tăng trưởng kinh tế. Trong các ngành công nghệ cao như trí tuệ nhân tạo, tài chính số và logistics, giá trị của hệ số này thường cao hơn so với các ngành truyền thống như nông nghiệp hoặc xây dựng.

Trong các mô hình kinh tế, năng suất nhân tố tổng hợp - TFP thường được xem là "phần còn lại" không giải thích được bởi vốn và lao động. Tuy nhiên, nhiều nghiên cứu gần đây chỉ ra rằng một phần lớn của TFP đến từ việc sử dụng dữ liệu hiệu quả. Ví dụ, các công ty ứng dụng phân tích dữ liệu lớn và học máy có thể cải thiện quy trình kinh doanh, giảm lãng phí và tăng hiệu suất. Theo một nghiên cứu của OECD, các quốc gia đầu tư vào hạ tầng dữ liệu và kỹ năng phân tích dữ liệu có TFP cao hơn trung bình 5-10% so với các quốc gia khác.

Dữ liệu có thể được xem như một dạng "vốn phi vật chất" (intangible capital), tương tự như sở hữu trí tuệ hoặc phần mềm. Dữ liệu có thể được tích lũy thông qua đầu tư vào hạ tầng công nghệ, đào tạo nhân lực và phát triển thuật toán. Tuy nhiên, không giống như vốn vật chất, dữ liệu không bị khấu hao theo cách thông thường mà có thể mất giá trị nếu không được cập nhật hoặc bảo vệ đúng cách. Ví dụ, dữ liệu về hành vi người tiêu dùng từ năm 2010 có thể không còn phù hợp trong năm 2025 do sự thay đổi trong thói quen mua sắm.

Sự tích hợp dữ liệu vào phân tích kinh tế cũng làm thay đổi cách đánh giá cạnh tranh thị trường. Trong nền kinh tế số, các công ty kiểm soát khối lượng dữ liệu lớn có thể tạo ra lợi thế độc quyền, khiến các mô hình cạnh tranh hoàn hảo trở nên lỗi thời. Ví dụ, Amazon sử dụng dữ liệu từ hàng triệu giao dịch để định giá sản phẩm cạnh tranh hơn các đối thủ nhỏ lẻ. Điều này đặt ra thách thức cho các nhà hoạch định chính sách trong việc quản lý độc quyền dữ liệu và bảo vệ quyền lợi người tiêu dùng.

Một khó khăn lớn trong việc tích hợp dữ liệu vào phân tích kinh tế là đo lường giá trị kinh tế của dữ liệu. Không giống như vốn hoặc lao động, dữ liệu không có đơn vị đo lường thống nhất. Một số nhà kinh tế đề xuất sử dụng các chỉ số như khối lượng dữ liệu (zettabyte), chi phí thu thập và xử lý dữ liệu, hoặc giá trị gia tăng mà dữ liệu mang lại. Tuy nhiên, những phương pháp này vẫn đang trong giai đoạn nghiên cứu và chưa đạt được sự đồng thuận.

Thách thức và cơ hội của dữ liệu trong nền kinh tế số

Việc thu thập và sử dụng dữ liệu đặt ra nhiều vấn đề về quyền riêng tư và bảo mật. Các vụ bê bối như Cambridge Analytica (2018) đã phơi bày cách dữ liệu cá nhân bị lạm dụng để thao túng chính trị. Theo một khảo sát của Pew Research Center năm 2023, hơn 70% người dùng internet lo ngại về việc dữ liệu cá nhân của họ bị sử dụng sai mục đích. Các công ty lớn với nguồn lực tài chính mạnh thường có khả năng thu thập và phân tích dữ liệu tốt hơn, dẫn đến bất bình đẳng trong cạnh tranh. Các doanh nghiệp nhỏ hoặc các quốc gia đang phát triển có thể bị tụt hậu nếu không có đủ hạ tầng và kỹ năng để khai thác dữ liệu. Các công ty kiểm soát khối lượng dữ liệu lớn như Google và Amazon có thể tạo ra các rào cản gia nhập thị trường, khiến các đối thủ nhỏ khó cạnh tranh. Điều này đòi hỏi các chính phủ phải xây dựng các chính sách chống độc quyền phù hợp với nền kinh tế số.

Dữ liệu mang lại cơ hội lớn cho tăng trưởng kinh tế thông qua đổi mới sáng tạo. Ví dụ, các startup công nghệ sử dụng dữ liệu để phát triển các sản phẩm mới như ứng dụng học tập trực tuyến hoặc dịch vụ tài chính số. Theo McKinsey, kinh tế số dựa trên dữ liệu có thể đóng góp thêm 15-20% GDP toàn cầu vào năm 2030.

Dữ liệu cũng hỗ trợ các mục tiêu phát triển bền vững. Ví dụ, dữ liệu từ vệ tinh và cảm biến môi trường giúp các quốc gia quản lý tài nguyên thiên nhiên hiệu quả hơn, giảm phát thải khí nhà kính và ứng phó với biến đổi khí hậu. Các chính phủ có thể sử dụng dữ liệu để cải thiện quản trị công, từ tối ưu hóa giao thông đô thị đến dự báo dịch bệnh. Ví dụ, Singapore sử dụng dữ liệu từ camera giao thông và cảm biến để quản lý ùn tắc giao thông, giảm thời gian di chuyển trung bình của người dân.

Tóm lại, dữ liệu không chỉ là một nguồn tài nguyên mà đã trở thành một yếu tố sản xuất thiết yếu trong nền kinh tế số. Với khả năng tạo ra giá trị kinh tế, thay đổi mô hình kinh doanh và định hình cạnh tranh thị trường, dữ liệu đang làm thay đổi cấu trúc kinh tế toàn cầu. Việc tích hợp dữ liệu vào các mô hình phân tích kinh tế truyền thống là bước đi tất yếu để phản ánh đúng thực tiễn và hỗ trợ hoạch định chính sách.

Trong tương lai, các quốc gia và doanh nghiệp cần xây dựng hệ sinh thái dữ liệu hiệu quả, bao gồm hạ tầng công nghệ, kỹ năng phân tích và khung pháp lý bảo vệ quyền riêng tư. Những ai biết tận dụng dữ liệu sẽ có lợi thế vượt trội trong đổi mới sáng tạo, phát triển kinh tế và quản trị xã hội. Tuy nhiên, điều này cũng đòi hỏi sự cân bằng giữa khai thác dữ liệu và bảo vệ quyền lợi người dùng, nhằm đảm bảo một nền kinh tế số công bằng và bền vững. Vai trò của dữ liệu không chỉ dừng lại ở việc hỗ trợ sản xuất mà sẽ định hình toàn bộ cấu trúc kinh tế của thế kỷ XXI, mở ra một kỷ nguyên mới của tăng trưởng và đổi mới.