Vì sao dữ liệu cần độc lập?

Lần đầu tiên trong lịch sử nước Mỹ, một Tổng thống đã ra quyết định sa thải Ủy viên của Cục Thống kê Lao động (BLS) với lý do cho rằng dữ liệu mà cơ quan này đưa ra là gian lận. Ông Donald Trump sau động thái chưa từng có này, ngoài việc lên tiếng kết tội Cục Thống kê Lao động, ông không đưa ra được bất kỳ một bằng chứng cụ thể nào để chứng minh cho lời cáo buộc của mình.

Cơ quan này trước đó đã công bố số liệu việc làm tạo thêm trong ba tháng chỉ ở mức 106.000. Đây là con số đã qua điều chỉnh – một thông lệ hoàn toàn bình thường mà cơ quan này vẫn thực hiện từ trước đến nay để đảm bảo tính chính xác. Tuy nhiên, với ông Trump, đó là gian lận. Với quyền lực trong tay, ông đã sử dụng nó.

Thực ra, việc một quan chức bị sa thải không phải là một việc quá lớn. Điều quan trọng là một cơ quan thống kê, một cơ quan có nhiệm vụ thu thập và công bố dữ liệu một cách độc lập. Trong các cuộc điều tra thống kê có quy mô lớn như vậy, không thể đi hỏi từng đối tượng được. Họ sẽ phải điều tra trên một mẫu đại diện, sau đó sử dụng các phương pháp khoa học để ngoại suy và điều chỉnh nhiều lần nữa. Đó là lý do tại sao dữ liệu việc làm của Mỹ luôn có những lần điều chỉnh và lần này, nó đã cho ra một con số mà ông Trump không thích. Tuy nhiên, nhiều nhà nghiên cứu dữ liệu cho biết, con số điều chỉnh lần này không có gì bất thường so với những lần điều chỉnh trước đây. Nó vẫn nằm trong giới hạn sai số thống kê và độ tin cậy của dữ liệu.

Ông Trump từng lên tiếng bày tỏ mong muốn sa thải Chủ tịch Cục Dự trữ Liên bang (Fed), ông Powell, khi ông này không chịu giảm lãi suất theo yêu cầu. Nước Mỹ dường như đã lường trước được những tình huống như thế này từ khi lập quốc. Họ quy định rằng Fed là một cơ quan độc lậ, và Tổng thống không có quyền sa thải người đứng đầu của họ. Fed cần phải độc lập để có thể đưa ra các quyết định chính sách tiền tệ dựa trên những dữ liệu, nhằm tối ưu hóa lợi ích của công chúng, cụ thể ở đây là kiểm soát lạm phát và tỷ lệ thất nghiệp, không phải để phục vụ cho các mục đích chính trị ngắn hạn của các đời tổng thống.

Trong một bài bình luận mới đây trên hãng tin Bloomberg, tác giả đã đưa ra hai thuật ngữ là "watchdog" và "lapdog" khiến nhiều người cảm thấy thú vị. "Watchdog" hay "chó canh gác", là một thuật ngữ chính thức thường được dùng để chỉ các cơ quan giám sát, đặc biệt là các cơ quan giám sát độc lập. Với "lapdog", nghĩa đen là chó cưng, còn nghĩa bóng là một sự mỉa mai sâu sắc là để ám chỉ những người sẵn sàng phục tùng cấp trên của mình một cách mù quáng, không hề có sự phản biện. Bloomberg đã đặt ra một câu hỏi mang tính sống còn đối với chất lượng dữ liệu kinh tế vĩ mô của Mỹ trong tương lai: người kế nhiệm bà ủy viên vừa bị sa thải kia, liệu sẽ là một "watchdog" hay là một "lapdog"?

Sự độc lập của dữ liệu là vô cùng quan trọng. Trên thị trường chứng khoán, nơi các doanh nghiệp niêm yết buộc phải công bố dữ liệu tài chính hàng quý, hàng năm không? Mỗi nửa năm, báo cáo của họ phải được một cơ quan kiểm toán độc lập soát xét sơ bộ. Mỗi năm, báo cáo đó phải được kiểm toán chi tiết. Đó là cách mà thị trường vận hành và duy trì niềm tin, để bảo vệ những cổ đông nhỏ lẻ, những người luôn thiệt thòi hơn về mặt thông tin.

Với những cơ chế chặt chẽ như vậy mà việc gian lận đôi khi vẫn còn xảy ra được. Vậy hãy hình dung, nếu những quy tắc tối thiểu đó bị phá vỡ, cả thị trường này sẽ biến mất? Dữ liệu là quan trọng, nhưng dữ liệu độc lập quan trọng hơn bội phần.