AMES 2026: Từ nghiên cứu kinh tế đến những lựa chọn cho tương lai

Phát biểu tại AMES 2026, GS Nguyễn Đức Khương, Chủ tịch AVSE Global, nhà nghiên cứu cấp cao tại Đại học Cambridge, xác định ba ưu tiên đối với Việt Nam: nâng cao năng suất lao động; chuyển đổi mô hình tăng trưởng dựa trên tiến bộ công nghệ, chuyển đổi số và đổi mới sáng tạo; tăng cường năng lực của doanh nghiệp trong nước thông qua khoa học, công nghệ và hoạt động nghiên cứu – phát triển.

Ba ưu tiên ấy cùng hướng đến một sự thay đổi về chất. Một nền kinh tế tăng trưởng thông minh cần sở hữu khả năng sáng tạo công nghệ, phát triển doanh nghiệp nội địa và biến tri thức thành năng lực cạnh tranh thực tế.

Kinh tế lượng có thể đóng vai trò của một chiếc cầu: chuyển các câu hỏi phát triển thành những vấn đề có thể đo lường, kiểm chứng và đánh giá. Khoảng cách từ một nghiên cứu học thuật đến một quyết định chính sách vẫn còn dài, nhưng bằng chứng đáng tin cậy có thể giúp các nhà hoạch định nhận diện rõ hơn tác động của từng lựa chọn.

Theo GS Nguyễn Đức Khương, chìa khóa để đưa chính sách vào đời sống là xây dựng một hệ sinh thái dữ liệu quốc gia đủ lớn, có khả năng cập nhật và bảo đảm độ chính xác. Nguồn dữ liệu này giúp Việt Nam dự báo những thay đổi trong cấu trúc kinh tế và phản ứng trước các rủi ro như đứt gãy chuỗi cung ứng hay biến động năng lượng toàn cầu. Ông cũng nhấn mạnh sự phối hợp giữa Nhà nước, giới khoa học và doanh nghiệp, qua đó biến các nghiên cứu và bằng chứng khoa học thành đầu vào cho quá trình hoạch định chính sách.

Đọc thêm: The Weigh-in: Lợi thế “vùng xanh” có phải là động lực chính giúp thị trường du lịch inbound Việt Nam thắng đậm thời gian gần đây? 

Điểm nhấn của AMES 2026 là Bài giảng Amartya Sen do GS Lars Peter Hansen của Đại học Chicago trình bày. Ông là một trong ba nhà kinh tế nhận Giải Nobel Kinh tế năm 2013 nhờ những đóng góp trong phân tích thực nghiệm về giá tài sản.

Tại Hà Nội, bài trình bày của Hansen tập trung vào một vấn đề mang tính thời đại: con người nên ra quyết định như thế nào khi chưa hiểu đầy đủ về những rủi ro phía trước?

Trong đời sống, chúng ta thường gom mọi điều chưa biết vào một khái niệm chung là “rủi ro”. Hansen đưa ra sự phân biệt cụ thể hơn. Rủi ro xuất hiện khi các kết quả chưa được biết trước nhưng xác suất xảy ra đã có thể xác định. Mơ hồ tồn tại khi có nhiều mô hình xác suất khác nhau và con người chưa biết mô hình nào phù hợp. Sai lệch mô hình xuất hiện khi chính công cụ được dùng để dự báo có thể đưa ra những xác suất thiếu chính xác.

Sự phân biệt này đặc biệt quan trọng đối với các vấn đề như biến đổi khí hậu. Con người có thể ước lượng mức tăng nhiệt độ trung bình, thiệt hại kinh tế hoặc tốc độ chuyển đổi năng lượng. Tuy nhiên, các con số ấy luôn chịu ảnh hưởng từ những giả định và giới hạn của mô hình.

Vì thế, Hansen cho rằng chính sách cần tính đến cả những kịch bản bất lợi, dù xác suất của chúng chưa thể được xác định một cách chắc chắn. Trong một số trường hợp, hành động sớm có thể hợp lý hơn việc tiếp tục chờ đợi thông tin. Chính sách tốt cần có sự thận trọng, khả năng thích ứng và sự minh bạch về giới hạn của các bằng chứng khoa học.

Quan điểm này dẫn đến một cách nhìn khác về sự bất định. Thiếu chắc chắn không đồng nghĩa với bất lực. Nó đòi hỏi con người phải thiết kế những quyết định đủ linh hoạt để điều chỉnh khi thông tin mới xuất hiện và đủ vững vàng để hạn chế hậu quả nếu mô hình ban đầu sai lệch.

Bên lề hội nghị, Lars Peter Hansen cũng đề cập đến trí tuệ nhân tạo, một trong những công nghệ đang định hình lại cách con người học tập, lao động và ra quyết định.

Theo ông, AI có thể mở ra nhiều phương thức tiếp cận vấn đề, nhưng giá trị thực sự phụ thuộc vào cách con người sử dụng nó. Việc chấp nhận một câu trả lời vì nó được trình bày trôi chảy có thể khiến người dùng bị dẫn dắt sai và dần suy giảm năng lực tư duy độc lập.

Thông điệp của Hansen dành cho người trẻ tập trung vào khả năng đặt câu hỏi: Vì sao hệ thống đưa ra kết quả này? Dữ liệu và giả định nào nằm phía sau? Có cách giải thích nào khác? Câu trả lời đáng tin cậy đến đâu?

Đây cũng là tinh thần xuyên suốt trong nghiên cứu của ông. Mọi mô hình đều có thể chứa sai lệch. Mọi dự báo đều cần được xem xét trong giới hạn của nó. Công nghệ có thể hỗ trợ con người tìm kiếm phương án, nhưng trách nhiệm đánh giá, lựa chọn và hành động vẫn thuộc về người sử dụng.

Trong bối cảnh kỹ năng công nghệ thay đổi nhanh chóng, Hansen cho rằng người học cần phát triển tư duy giải quyết vấn đề, năng lực đánh giá thông tin và khả năng thích ứng. Một công cụ cụ thể có thể sớm trở nên lỗi thời. Khả năng học hỏi, kiểm chứng và nhìn một vấn đề từ nhiều góc độ sẽ có giá trị bền vững hơn.

AMES 2026 diễn ra giữa những biến động sâu sắc về địa chính trị, khí hậu, thương mại, nhân khẩu học và trí tuệ nhân tạo. Các lĩnh vực ấy liên kết với nhau, tạo ra những thay đổi mà một quốc gia khó có thể xử lý bằng kinh nghiệm cũ hoặc những mô hình biệt lập.

Việc AMES trở lại Việt Nam chỉ sau hai năm cũng cho thấy sự kết nối ngày càng sâu của giới nghiên cứu trong nước với cộng đồng học thuật quốc tế. Theo lãnh đạo Trường Đại học Thương mại, hội nghị hướng tới việc xây dựng một điểm gặp gỡ giữa giới học thuật, doanh nghiệp và các nhà hoạch định chính sách.

ĐỌC NGAY

The Weigh-in: Việt Nam đã sẵn sàng sử dụng AI và Big Data làm “vũ khí” cạnh tranh trong bối cảnh nền móng còn nhiều điều cần cải thiện?

Cartier Women’s Initiative: Vinh danh những người phụ nữ định hình tương lai

The Weigh-in: Liệu giải thưởng quốc tế đã đủ để trở thành đòn bẩy cho thương hiệu nội thất Việt trên thị trường toàn cầu?