Phần IV: Năng suất các nhân tố tổng hợp (TFP)

Các yếu tố cần xem xét

Chúng tôi đã lưu ý rằng tốc độ tăng trưởng kinh tế tiềm năng của một nền kinh tế được xác định bởi tăng trưởng lực lượng lao động và tăng trưởng năng suất lao động. Bản thân tăng trưởng năng suất chủ yếu được xác định bởi hai yếu tố: tăng trưởng khối lượng tư bản và tăng trưởng năng suất các nhân tố tổng hợp (TFP). Cục Thống kê Lao động (BLS) định nghĩa TFP là “phần tăng trưởng sản lượng không đến từ tăng trưởng vốn đầu tư và lao động mà đến từ các yếu tố đầu vào khác, chẳng hạn như tiến bộ công nghệ trong sản xuất, sự ra đời của cách tổ chức công nghiệp hợp lý hơn, sự dịch chuyển của các yếu tố đầu vào từ các ngành năng suất thấp sang các ngành năng suất cao, nỗ lực của lực lượng lao động và cải thiện hiệu quả quản lý”.

Tăng trưởng TFP của nền kinh tế khá mạnh mẽ vào cuối những năm 1990 và những năm đầu của thế kỷ 21 khi internet và sự kết nối giữa các hệ thống máy tính được áp dụng vào việc sản xuất và kinh doanh. Sự kết hợp của những công nghệ mới này, cùng với sự gia tăng lượng vốn đầu tư để áp dụng chúng, đã dẫn đến tăng trưởng mạnh mẽ trong tốc độ năng suất lao động tổng thể. Tuy nhiên, tăng trưởng TFP đã sụt giảm, đặc biệt là trong lĩnh vực sản xuất, ngay sau cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu (GFC) và sau đó vẫn ở mức yếu. Do đó, tốc độ tăng trưởng năng suất lao động tổng thể trong lĩnh vực kinh doanh trung bình chỉ 1.4% mỗi năm từ năm 2010 đến năm 2023.

Việc cố gắng xác định lý do chính xác cho sự chậm lại của tăng trưởng TFP là khó khăn, bởi vì nó không thể quan sát được. Nó chỉ đơn giản được đo lường là phần dư của tăng trưởng sản lượng sau khi những thay đổi trong đầu vào lao động và vốn đã được đo lường. Các nhà nghiên cứu đã đưa ra một số lý do có thể giải thích cho sự giảm tốc tăng trưởng TFP trong hai thập kỷ qua. Khi khảo sát nhiều bài báo đã được viết trong những năm gần đây, các nhà kinh tế tại BLS lưu ý rằng có một số bằng chứng cho thấy sự giảm tốc gần đây của TFP bao gồm tốc độ phổ biến công nghệ chậm hơn trong nền kinh tế do yếu tố thị trường và sự tập trung ngày càng tăng đã kìm hãm sự cạnh tranh.

Ví dụ, định luật Moore đã trở thành minh chứng cho năng suất trong việc sản xuất chip máy tính và thiết bị xử lý thông tin trong những năm 1990 và đầu những năm 2000. Điều này, cùng với việc thực hiện quản lý hàng tồn kho chuẩn xác, cuối cùng đã thúc đẩy tăng trưởng năng suất lao động của toàn bộ lĩnh vực sản xuất. Sau GFC, những tiến bộ công nghệ trong ngành bán dẫn vẫn tiếp tục, nhưng đóng góp của chúng vào năng suất lao động đã giảm đi khi sự phổ biến kiến thức và thực tiễn tốt nhất trên toàn ngành dần chậm lại. Hơn nữa, các nhà nghiên cứu như Bailey và Kane (2024) lưu ý rằng các nhà bán lẻ lớn như Walmart, Kroger và Costco đã thúc đẩy tăng hiệu quả trong lĩnh vực bán lẻ và bán buôn trong những năm đầu của thế kỷ này thông qua việc cải tiến quy trình mua sắm. Tuy nhiên, những tác động này sau đó đã yếu dần và tăng trưởng TFP trong các lĩnh vực này đã chậm lại.

Đóng góp của các ngành tới tăng trưởng năng suất các yếu tố tổng hợp (TFP)

Nói chung, tăng trưởng TFP trong những năm gần đây đã giảm so với thời kì những năm 1990 và đầu thế kỷ 21. Triển vọng tăng trưởng TFP trong những năm tới là gì? Liệu tốc độ tăng trưởng TFP chậm chạp của thời kỳ hậu GFC có tiếp tục? Hay nền kinh tế Mỹ đang trên đà tăng tốc TFP giống như những năm 1990?

Những yếu tố thúc đẩy tăng trưởng TFP

Làm việc tại nhà

Chúng tôi đã thảo luận trong Phần II về cách làm việc tại nhà (WFH, hay còn gọi là làm việc từ xa) có thể có tác động tích cực đến tỷ lệ tham gia lực lượng lao động và hỗ trợ tăng trưởng kinh tế tiềm năng thông qua tăng trưởng lực lượng lao động. Nhưng WFH có thể có tác động tích cực đến tăng trưởng năng suất không? Một số nhà quan sát cho rằng WFH làm tăng lượng sản lượng mà người lao động có thể tạo ra do loại bỏ thời gian đi lại. Theo quan điểm này, WFH làm tăng năng suất. Nhưng năng suất lao động thường được định nghĩa là sản lượng được tạo ra trên mỗi giờ làm việc. Một cá nhân làm việc từ xa có thể làm việc, giả sử, nhiều hơn hai giờ mỗi ngày thay vì đi lại. Trong trường hợp đó, cá nhân có thể sản xuất nhiều hơn. Nhưng sản lượng của họ trên mỗi giờ làm việc không nhất thiết phải tăng lên. Để đạt được mức tăng năng suất, người lao động sẽ cần tạo ra nhiều sản lượng hơn trên mỗi giờ làm việc.

Có một số bằng chứng cho thấy WFH có thể làm tăng sản lượng trên mỗi giờ làm việc. Bloom và cộng sự (2015) báo cáo những phát hiện từ một thí nghiệm được thực hiện bởi một công ty du lịch ở Trung Quốc. Một số nhân viên làm việc trong trung tâm cuộc gọi của công ty làm việc tại văn phòng năm ngày một tuần trong khi những người khác được phép làm việc tại nhà bốn ngày một tuần với một ngày làm việc tại văn phòng. Các tác giả báo cáo rằng “hiệu suất của những người làm việc tại nhà đã tăng lên đáng kể, tăng 13% trong chín tháng của thí nghiệm.” Mặc dù chín điểm phần trăm của sự cải thiện này là do làm việc nhiều phút hơn, nhưng bốn điểm phần trăm đến từ việc tăng số lượng cuộc gọi mà người lao động có thể xử lý mỗi phút làm việc. Những người WFH cho rằng sự gia tăng này “là do sự yên tĩnh tương đối của môi trường trong nhà.”

Trong một cuộc khảo sát khác với hơn 30,0000 lao động Mỹ vào năm 2020 và 2021, Barrero, Bloom và Davis (2021) ước tính rằng WFH sẽ làm tăng sản lượng trên mỗi giờ làm việc khoảng 1%. Trong một bài báo tiếp theo năm 2023, các tác giả tương tự lưu ý rằng các cá nhân thực hiện các nhiệm vụ phân tích rất phù hợp với WFH. Các tác giả đưa ra giả thuyết rằng các giai đoạn “tập trung cao độ” mà WFH mang lại cho các cá nhân có công việc phân tích có thể là nguyên nhân dẫn đến việc tăng cường năng suất. Mặc dù số ngày làm việc tại nhà đã giảm phần nào so với mức đỉnh điểm năm 2020, nhưng tỷ lệ công nhân Mỹ toàn thời gian tiếp tục làm việc tại nhà đã lớn hơn nhiều so với thời kỳ trước đại dịch. Nói tóm lại, việc áp dụng WFH rộng rãi hơn có thể góp phần hỗ tựo tăng trưởng năng suất, đặc biệt là tăng trưởng TFP, mặc dù tác động của điều này không quá lớn.

Tỷ lệ người đi làm toàn thời gian làm việc từ xa

Trí tuệ nhân tạo

Nghiên cứu gần đây đã phát hiện ra rằng AI cũng có thể tăng năng suất và cải tiến các quy trình sản xuất, thể hiện ở mức tăng TFP. Ví dụ, Peng và cộng sự (2023) phát hiện ra rằng các nhà phát triển phần mềm có quyền truy cập vào công cụ hỗ trợ lập trình AI có thể hoàn thành nhiệm vụ lập trình nhanh hơn 56% so với các nhà phát triển không có quyền truy cập vào các công cụ này

Noy và Zhang (2023) đã thực hiện một thí nghiệm liên quan đến các nhiệm vụ viết. Trên cơ sở ngẫu nhiên, một nửa số nhà tiếp thị, nhà tư vấn, quản lý và các chuyên gia khác được cấp quyền truy cập vào ChatGPT trong khi nửa còn lại không có quyền truy cập. Các nhà nghiên cứu phát hiện ra rằng tốc độ và chất lượng của bài tập viết được cải thiện đáng kể trong nhóm ChatGPT. Cụ thể, nhóm này dành ít hơn 40% thời gian cho bài tập so với nhóm không có quyền truy cập vào công cụ AI và họ cũng thấy rằng chất lượng được cải thiện nhiều nhất ở những người có kỹ năng viết kém hiệu quả nhất.

Brynjolfsson và cộng sự (2023) gần đây đã chỉ ra rằng việc sử dụng trợ lý trò chuyện dựa trên AI tại một công ty hỗ trợ khách hàng đã tăng năng suất tới 15%. Đáng chú ý, việc cải thiện năng suất lớn hơn nhiều ở những nhân viên mới và có kỹ năng thấp (tăng 34%) và có rất ít thay đổi ở những người lao động có kinh nghiệm. Do đó, công cụ AI đã giúp những người lao động mới phát triển kỹ năng với đường cong học tập nhanh hơn nhiều so với bình thường vì nó có thể tổng hợp lại các phương pháp hiệu quả của nhân viên lâu năm trong thời gian thực. Nếu được áp dụng rộng rãi, sự phát triển như vậy có thể hỗ trợ cho sự tăng trưởng của TFP, vì nó sẽ cải tiến hiệu suất đào tạo nhân viên và cải thiện nỗ lực của nhân viên.

Các nghiên cứu này tập trung vào các công ty trong một loạt các ngành dịch vụ sử dụng nhiều lao động, chẳng hạn như phát triển phần mềm, dịch vụ chuyên nghiệp và dịch vụ hành chính. Như biểu đồ dưới đây, tăng trưởng TFP trong các ngành này đã vượt trội hơn tăng trưởng TFP của toàn bộ lĩnh vực kinh doanh kể từ năm 2018. Các nghiên cứu cho thấy AI và khả năng thích ứng với làm việc từ xa là những động lực tiềm năng cho sức mạnh TFP của các ngành này gần đây. Tóm lại, việc áp dụng WFH và AI rộng rãi hơn có thể thúc đẩy tăng trưởng TFP của lĩnh vực kinh doanh trong những năm tới.

Tăng trưởng TFP của các ngành dịch vụ sử dụng nhiều lao động vượt trội so với ngành kinh doanh nói chung

Mặc dù bằng chứng ủng hộ tăng trưởng TFP vững chắc hơn, nhưng không chắc chắn những tiến bộ này sẽ phản ánh mạnh mẽ vào số liệu thực tế vi thường sẽ có độ trễ lớn giữa tiến bộ công nghệ và mức tăng của TFP. Ví dụ, tăng trưởng TFP đã giảm xuống trong những năm 1970 và 1980 bất chấp những phát minh đột phá về điện thoại di động, máy tính cá nhân và giao thức internet trong những năm 1970. Mãi cho đến khi các công nghệ này được áp dụng rộng rãi trong lĩnh vực kinh doanh vào những năm 1990 thì TFP mới được tăng tốc trở lại. Các nhà nghiên cứu từ Fed St. Louis đã báo cáo rằng bằng chứng ban đầu cho thấy sự phổ biến của AI đang đi theo diễn biến tương tự như máy tính cá nhân và điện toán đám mây.

Các tác động của AI có thể mất một thời gian để lan tỏa khắp nền kinh tế. Mặc dù việc tích lũy phần cứng và phần mềm tương thích với AI sẽ làm tăng năng suất lao động tổng thể, nhưng kho dữ liệu độc quyền được sử dụng trong việc phát triển và triển khai các công cụ AI sẽ là một trở ngại, khi mà vấn đề quyền riêng tư đối với dữ liệu người dùng trong thập kỷ qua đã làm suy yếu dòng chảy tự do của thông tin trên toàn bộ lĩnh vực kinh doanh và có thể đã góp phần cản trở tăng trưởng TFP, bất chấp sự tăng trưởng mạnh mẽ của xu hướng đầu tư vào các sản phẩm sở hữu trí tuệ.

Nhìn về phía trước: TFP sẽ tăng trưởng mạnh mẽ trở lại

Có rất nhiều sự không chắc chắn về việc liệu WFH và tiến bộ trong lĩnh vực AI sẽ mất bao lâu để phản ánh vào tăng trưởng TFP trong lĩnh vực kinh doanh. Tuy nhiên, chúng tôi giả định rằng những tác động này đối với tăng trưởng TFP sẽ diễn ra tương tự như sự bùng nổ công nghệ của những năm 1990. Tăng trưởng TFP có thể dao động theo từng năm, vì vậy để hiểu được xu hướng cơ bản, chúng tôi theo dõi tốc độ tăng trưởng hàng năm với bằng đường trung bình động 5 năm của dữ liệu TFP. Dữ liệu sau đó cho thấy tăng trưởng TFP đã đạt mức cao nhất là ~ 1.9% mỗi năm vào năm 2004-2005.

Dự phóng dữ liệu TFP

Dự phóng tăng trưởng TFP hàng năm

Khi dự phóngtương lai, chúng tôi cho phép mức trung bình động 5 năm của tăng trưởng TFP tăng ở mức 1.9% mỗi năm trong mười hai năm tới để tính đến độ trễ đã được lưu ý trước đó. Theo kịch bản này, mức TFP sẽ cao hơn 20% so với mức hiện tại vào năm 2035, đây là mức tăng tương đương với mức đã trải qua trong 15 năm từ năm 1992 đến năm 2007. Điều này tương ứng với khả năng tăng trưởng TFP trở lại mức trung bình dài hạn (1948-2023) là 1.2% vào cuối thập kỷ này (2029). Sự tăng trưởng này cho thấy rằng đóng góp của tăng trưởng TFP vào tốc độ tăng trưởng năng suất lao động tổng thể và sản lượng kinh tế tiềm năng sẽ khá phù hợp với mức trung bình lịch sử của nó trong sáu năm tới.

Tốc độ tăng trưởng hàng năm của TFP trung bình chỉ khoảng 0.8% từ năm 2010 đến năm 2019, giúp giải thích xu hướng yếu hơn trong tăng trưởng năng suất lao động trong giai đoạn kinh tế mở rộng vừa qua. Tuy nhiên, việc áp dụng xu hướng làm việc từ xa và ứng dụng AI có khả năng hỗ trợ tăng trưởng TFP trong những năm tới. Sự tăng tốc của TFP cùng với tăng trưởng tích lũy tư bản nhanh hơn, sẽ tạo ra mức tăng trưởng năng suất lao động mạnh mẽ hơn trong thập kỷ tới. Trong phần tiếp theo và phần cuối cùng của loạt bài này, chúng tôi sẽ kết hợp các kỳ vọng của mình về tốc độ tăng trưởng của TFP, khối lượng tư bản và lực lượng lao động (Phần II) để đưa ra một số ước tính về tăng trưởng kinh tế tiềm năng ở Hoa Kỳ trong những năm tới.