Theo định nghĩa thống kê quốc tế, người thất nghiệp là người trong độ tuổi lao động không có việc làm, đang sẵn sàng làm việc và đang tích cực tìm việc. Thiếu một trong ba điều kiện – chẳng hạn không tìm việc nữa vì nản – người đó không được tính là thất nghiệp mà nằm ngoài lực lượng lao động.
Tỷ lệ thất nghiệp là số người thất nghiệp chia cho lực lượng lao động (người có việc cộng người thất nghiệp), không phải chia cho toàn bộ dân số. Vì vậy con số này có thể giảm theo hai cách rất khác nhau: người thất nghiệp tìm được việc, hoặc họ bỏ cuộc và rời lực lượng lao động.
Bài viết đi qua cách đọc con số thất nghiệp, các loại thất nghiệp với nguyên nhân và cách xử lý khác nhau, khái niệm tỷ lệ thất nghiệp tự nhiên, lịch sử thăng trầm của đường cong Phillips và những lý thuyết giải thích vì sao thị trường lao động không tự "dọn sạch" như thị trường rau.
Đọc con số thất nghiệp: ba bẫy thường gặp
Bẫy thứ nhất là người lao động nản lòng. Trong suy thoái kéo dài, một bộ phận người thất nghiệp ngừng tìm việc. Tỷ lệ thất nghiệp giảm, nhưng không phải vì thị trường tốt lên. Vì vậy các nhà phân tích luôn đọc kèm tỷ lệ tham gia lực lượng lao động và tỷ lệ việc làm trên dân số. Cơ quan thống kê nhiều nước còn công bố các thước đo mở rộng gộp cả người nản lòng và người làm bán thời gian ngoài ý muốn.
Bẫy thứ hai, đặc biệt quan trọng với Việt Nam, là khu vực phi chính thức và thiếu việc làm. Ở các nền kinh tế có mạng lưới an sinh mỏng, rất ít người đủ khả năng ở yên không làm gì trong thời gian dài; họ làm bất cứ việc gì có thể – chạy xe ôm, bán hàng rong, làm thời vụ. Kết quả là tỷ lệ thất nghiệp chính thức của Việt Nam thường thấp, chỉ vài phần trăm, thấp hơn nhiều nước giàu. Con số đó không có nghĩa thị trường lao động khoẻ hơn; vấn đề chính nằm ở tỷ lệ thiếu việc làm, năng suất thấp và tỷ trọng lớn lao động phi chính thức không có hợp đồng, bảo hiểm.
Bẫy thứ ba là so sánh khác định nghĩa. Độ tuổi lao động, cách tính người làm việc gia đình không hưởng lương, ngưỡng số giờ để được coi là có việc khác nhau giữa các nước và thay đổi theo thời gian. Tổ chức Lao động Quốc tế (ILO) điều chỉnh chuẩn thống kê lao động năm 2013, trong đó tách hoạt động tự sản tự tiêu khỏi khái niệm việc làm; việc áp dụng chuẩn mới có thể làm số liệu một nước gãy chuỗi. So sánh xuyên quốc gia nên dùng bộ dữ liệu đã chuẩn hoá thay vì ghép số liệu công bố riêng lẻ.
Ba loại thất nghiệp và cách mỗi loại được xử lý
Kinh tế học chia thất nghiệp theo nguyên nhân, vì mỗi nguyên nhân đòi một cách tiếp cận khác nhau. Dùng sai công cụ cho sai loại thất nghiệp là sai lầm chính sách phổ biến.
| Loại | Nguyên nhân | Ví dụ | Công cụ phù hợp |
|---|---|---|---|
| Thất nghiệp tạm thời (cọ xát) | Thời gian tìm việc và tuyển người phù hợp; thông tin không hoàn hảo | Sinh viên mới tốt nghiệp đang chọn việc; người nghỉ để chuyển nghề | Sàn giao dịch việc làm, thông tin thị trường lao động, hỗ trợ tìm việc |
| Thất nghiệp cơ cấu | Lệch kỹ năng hoặc địa lý giữa người tìm việc và việc cần người | Công nhân dệt khi nhà máy dời đi; nghề bị tự động hoá | Đào tạo lại, hỗ trợ di chuyển, cải cách giáo dục nghề |
| Thất nghiệp chu kỳ | Tổng cầu suy giảm trong suy thoái | Sa thải hàng loạt khi đơn hàng xuất khẩu sụt giảm | Chính sách tiền tệ và tài khoá ổn định tổng cầu, bảo hiểm thất nghiệp |
Thất nghiệp tạm thời không hẳn là xấu: một mức nhất định phản ánh việc người lao động dành thời gian tìm việc phù hợp hơn, giúp nâng năng suất. Bảo hiểm thất nghiệp kéo dài thời gian tìm việc – đôi khi bị xem là tác dụng phụ – nhưng cũng có thể giúp ghép người với việc tốt hơn. Thất nghiệp cơ cấu thì không thể giải quyết bằng kích cầu: bơm tiền không biến một thợ dệt thành kỹ thuật viên bán dẫn. Ranh giới giữa các loại trong thực tế không sắc nét, và việc ước lượng phần nào là chu kỳ, phần nào là cơ cấu chính là điểm tranh luận chính sách thường xuyên nhất.
Tỷ lệ thất nghiệp tự nhiên và NAIRU
Năm 1968, trong bài diễn văn nhậm chức chủ tịch Hiệp hội Kinh tế Mỹ, Milton Friedman đưa ra khái niệm tỷ lệ thất nghiệp tự nhiên: mức thất nghiệp mà nền kinh tế hướng tới khi kỳ vọng lạm phát khớp với thực tế, gồm thất nghiệp tạm thời và cơ cấu. Edmund Phelps phát triển ý tưởng tương tự độc lập trong cùng giai đoạn. Chữ "tự nhiên" không có nghĩa là tốt hay bất biến; nó phụ thuộc thể chế thị trường lao động, cơ cấu dân số, hiệu quả ghép nối việc làm, và có thể thay đổi theo thời gian.
Gần như đồng nghĩa trong thực hành là NAIRU – tỷ lệ thất nghiệp không làm tăng tốc lạm phát. Nếu thất nghiệp thấp hơn mức này, thị trường lao động căng, lương và giá tăng nhanh dần; nếu cao hơn, lạm phát chậm lại. Ngân hàng trung ương nhiều nước dùng ước lượng NAIRU để đánh giá dư địa của nền kinh tế.
Vấn đề là NAIRU không quan sát được và ước lượng với khoảng tin cậy rất rộng – sai số vài điểm phần trăm là bình thường. Cuối thập niên 1990 ở Mỹ, thất nghiệp xuống dưới hầu hết ước lượng NAIRU khi đó mà lạm phát không tăng tốc; sau 2015 cũng vậy. Kinh nghiệm này khiến nhiều nhà kinh tế thận trọng hơn khi dùng NAIRU làm căn cứ thắt chặt chính sách sớm. Cũng có quan điểm cho rằng bản thân tỷ lệ tự nhiên phụ thuộc vào lịch sử thất nghiệp thực tế – hiện tượng trễ sẽ bàn ở phần sau.
Đường cong Phillips qua các thời kỳ
Ít mối quan hệ nào trong kinh tế vĩ mô có lịch sử thăng trầm như đường cong Phillips. Dòng thời gian dưới đây cho thấy cách hiểu thay đổi theo bằng chứng:
- 1958 – A. W. Phillips, nhà kinh tế học sinh ra ở New Zealand làm việc tại London, công bố mối quan hệ nghịch giữa thất nghiệp và tốc độ tăng lương danh nghĩa ở Anh trong giai đoạn 1861–1957. Thất nghiệp thấp đi kèm lương tăng nhanh.
- 1960 – Paul Samuelson và Robert Solow chuyển mối quan hệ sang lạm phát giá cả với số liệu Mỹ và gợi ý một "thực đơn" lựa chọn: chấp nhận lạm phát cao hơn để có thất nghiệp thấp hơn. Chính hai tác giả đã cảnh báo rằng quan hệ này có thể không ổn định trong dài hạn, nhưng cảnh báo đó thường bị quên.
- 1967–1968 – Friedman và Phelps lập luận rằng sự đánh đổi chỉ tồn tại khi lạm phát bất ngờ. Khi người lao động điều chỉnh kỳ vọng, đường cong dịch chuyển lên, và trong dài hạn đường Phillips thẳng đứng tại tỷ lệ tự nhiên. Đây là đường Phillips mở rộng với kỳ vọng.
- Thập niên 1970: lạm phát và thất nghiệp cùng tăng trong lạm phát đình trệ, xác nhận ngoạn mục dự báo của Friedman và Phelps. Phelps nhận giải Nobel kinh tế năm 2006 một phần vì công trình này.
- Đầu thập niên 1980: Cục Dự trữ Liên bang dưới thời Paul Volcker nâng lãi suất rất cao, lạm phát giảm mạnh với cái giá là suy thoái sâu – minh hoạ chi phí của việc kéo kỳ vọng xuống.
- Thập niên 2010: đường Phillips có vẻ rất phẳng: thất nghiệp xuống thấp mà lạm phát hầu như không nhúc nhích. Các giải thích gồm kỳ vọng được neo chặt nhờ uy tín ngân hàng trung ương, toàn cầu hoá, và khó khăn trong đo lường.
- 2021–2023: lạm phát tăng vọt ở nhiều nước cùng thị trường lao động rất căng và các cú sốc cung, làm sống lại tranh luận về việc đường cong có thể dốc trở lại khi nền kinh tế vượt một ngưỡng nhất định.
Bài học phương pháp ở đây vượt khỏi kinh tế học: một tương quan thống kê ổn định trong quá khứ có thể sụp đổ ngay khi người ta cố khai thác nó, vì hành vi và kỳ vọng thay đổi theo chính sách. Robert Lucas hệ thống hoá điểm này năm 1976, nay gọi là phê phán Lucas.
Luật Okun và hiện tượng trễ
Năm 1962, Arthur Okun ghi nhận một quy luật thực nghiệm cho kinh tế Mỹ: mỗi điểm phần trăm thất nghiệp cao hơn mức tự nhiên đi kèm sản lượng thấp hơn tiềm năng khoảng 2 đến 3 điểm phần trăm. Hệ số này không phải hằng số; nó khác nhau giữa các nước tuỳ mức độ linh hoạt của thị trường lao động, và thay đổi theo thời gian. Ở nền kinh tế mà doanh nghiệp ít sa thải, giảm giờ làm thay vì cắt người, sản lượng biến động nhiều mà thất nghiệp ít thay đổi. Luật Okun vẫn hữu ích như một quy tắc nhẩm: tăng trưởng thấp hơn tiềm năng thường đi kèm thất nghiệp tăng.
Hiện tượng trễ (hysteresis) đặt câu hỏi sâu hơn. Olivier Blanchard và Lawrence Summers (1986), khi phân tích thất nghiệp kéo dài ở châu Âu thập niên 1980, lập luận rằng thất nghiệp chu kỳ cao và kéo dài có thể biến thành thất nghiệp cơ cấu: người thất nghiệp lâu mất kỹ năng, mất mạng lưới quan hệ, bị nhà tuyển dụng coi là tín hiệu xấu, và dần rời hẳn thị trường. Khi đó tỷ lệ tự nhiên tự nó tăng lên sau suy thoái.
Nếu trễ mạnh, cái giá của suy thoái lớn hơn nhiều so với đo lường thông thường, và lập luận cho việc phản ứng chính sách nhanh, mạnh để rút ngắn suy thoái trở nên thuyết phục hơn. Bằng chứng về mức độ trễ vẫn còn tranh luận: có nghiên cứu thấy tác động dài hạn rõ rệt lên thu nhập của người bị sa thải hàng loạt và của người tốt nghiệp trong suy thoái, nhưng mức độ ở cấp toàn nền kinh tế khó tách khỏi các cú sốc cơ cấu xảy ra đồng thời.
Vì sao lương không tự giảm để xoá thất nghiệp
Câu đố gốc. Nếu thị trường lao động như thị trường hàng hoá, dư cung lao động sẽ đẩy lương xuống cho tới khi hết thất nghiệp. Thực tế thất nghiệp không tự nguyện tồn tại dai dẳng. Kinh tế học đưa ra nhiều giải thích bổ sung cho nhau.
Lương hiệu quả. Doanh nghiệp có thể cố ý trả trên mức thị trường vì lương cao giúp giữ người, thu hút người giỏi và khuyến khích làm việc chăm chỉ. Mô hình của Carl Shapiro và Joseph Stiglitz (1984) cho thấy thất nghiệp đóng vai trò kỷ luật: nếu ai cũng tìm được việc ngay, nguy cơ bị sa thải mất tác dụng.
Tìm kiếm và ghép nối. Peter Diamond, Dale Mortensen và Christopher Pissarides, đồng nhận giải Nobel 2010, mô hình hoá thị trường lao động như quá trình tìm kiếm tốn kém, nơi việc trống và người thất nghiệp cùng tồn tại. Đường Beveridge – quan hệ giữa tỷ lệ việc trống và thất nghiệp – là công cụ thực nghiệm đi kèm.
Cứng nhắc danh nghĩa và chuẩn mực công bằng. Hợp đồng, thoả ước lao động và cảm nhận công bằng khiến cắt lương danh nghĩa hiếm khi xảy ra. Truman Bewley, qua phỏng vấn nhiều nhà quản lý, ghi nhận rằng họ ngại cắt lương chủ yếu vì sợ làm suy sụp tinh thần làm việc hơn là vì luật.
Thể chế. Lương tối thiểu, chi phí sa thải, sức mạnh công đoàn có thể ảnh hưởng đến mức thất nghiệp tự nhiên, nhưng tác động phụ thuộc thiết kế cụ thể và vẫn là chủ đề thực nghiệm gây tranh luận, không thể kết luận một chiều chỉ bằng lý thuyết.
Câu hỏi thường gặp
Vì sao tỷ lệ thất nghiệp của thanh niên thường cao hơn mức chung?
Người trẻ mới vào thị trường phải mất thời gian tìm việc phù hợp, thường đổi việc để thử nghề, và ít kinh nghiệm nên dễ bị cắt giảm trước khi suy thoái. Ở nhiều nước, tỷ lệ thất nghiệp thanh niên gấp hai đến ba lần mức chung. Lệch kỹ năng giữa đào tạo và nhu cầu doanh nghiệp làm khoảng cách này lớn thêm.
Toàn dụng nhân công có nghĩa là thất nghiệp bằng 0 không?
Không. Toàn dụng nhân công trong kinh tế học tương ứng với tỷ lệ thất nghiệp tự nhiên, vẫn có thất nghiệp tạm thời và cơ cấu. Thất nghiệp bằng 0 không khả thi và cũng không đáng mong muốn, vì nó đồng nghĩa với việc không ai dành thời gian tìm việc phù hợp hơn và thị trường lao động căng đến mức đẩy lạm phát.
Tự động hoá có gây thất nghiệp hàng loạt không?
Lịch sử cho thấy công nghệ phá huỷ nhiều nghề nhưng cũng tạo ra nghề mới, và tỷ lệ việc làm dài hạn không giảm theo xu hướng. Tuy vậy chi phí điều chỉnh có thể rất lớn với nhóm lao động cụ thể. Daron Acemoglu và Pascual Restrepo nhấn mạnh rằng kết quả phụ thuộc vào việc công nghệ thay thế hay bổ trợ cho lao động.
Thất nghiệp ẩn là gì?
Thất nghiệp ẩn chỉ tình trạng người lao động có việc trên danh nghĩa nhưng đóng góp gần như bằng không, ví dụ quá nhiều người cùng làm trên một mảnh ruộng nhỏ. Rút bớt người không làm sản lượng giảm. Khái niệm này gắn với mô hình hai khu vực của Arthur Lewis và vẫn hữu ích để hiểu khu vực nông thôn ở các nước đang phát triển.
Bảo hiểm thất nghiệp có làm thất nghiệp tăng không?
Bảo hiểm thất nghiệp có thể kéo dài thời gian tìm việc một chút, đó là kết quả nhiều nghiên cứu ghi nhận. Nhưng nó cũng giúp người lao động không phải nhận việc kém phù hợp vì túng quẫn, và ổn định tiêu dùng trong suy thoái. Thiết kế mức hưởng, thời hạn và điều kiện tìm việc quyết định sự cân bằng giữa hai tác động.
Vì sao ngân hàng trung ương quan tâm thất nghiệp khi mục tiêu là lạm phát?
Vì thị trường lao động căng là một nguồn áp lực lạm phát qua lương, và vì nhiều ngân hàng trung ương có nhiệm vụ kép. Cục Dự trữ Liên bang Mỹ chẳng hạn được giao cả việc làm tối đa lẫn ổn định giá. Ngay cả nơi chỉ nhắm lạm phát, độ dư thừa của thị trường lao động vẫn là đầu vào chính của dự báo.