Hiệu ứng cơ sở trong lạm phát là gì? Vì sao tỷ lệ cùng kỳ thay đổi

Hiệu ứng cơ sở mô tả cách biến động giá của một tháng trước ảnh hưởng đến mức thay đổi của lạm phát cùng kỳ khi tháng đó rời khỏi phép so sánh. Tháng hiện tại được so với cùng tháng một năm trước. Nếu tháng đối chiếu cũ từng có giá tăng hoặc giảm bất thường, tỷ lệ hằng năm có thể thay đổi khi tháng đó ra khỏi cửa sổ 12 tháng, ngay cả khi biến động mới nhất trong tháng là bình thường. Ngân hàng Trung ương châu Âu (ECB) dùng khái niệm này để giải thích những thay đổi trong lạm phát năng lượng và lạm phát toàn phần hằng năm. {source:ecbBaseEffects2017} {source:ecbBaseEffectsEnergy2021}

Thuật ngữ này nói về kỳ so sánh, không phải một cú sốc giá mới xảy ra hôm nay. Nếu tháng đối chiếu của năm ngoái có một đợt tăng đột biến nhất thời, lạm phát cùng kỳ hiện tại có thể trông thấp hơn khi mức tăng đó rời khỏi phép so sánh. Ngược lại, nếu tháng đó từng có mức giảm bất thường, việc tháng ấy rời đi có thể đẩy tỷ lệ hằng năm lên. Trong cả hai trường hợp, những biến động giá hằng tháng mới vẫn tiếp tục ảnh hưởng đến tỷ lệ.

Với chỉ số giá I, tỷ lệ 12 tháng của tháng t so sánh chỉ số với cùng tháng một năm trước:

Tỷ lệ cùng kỳ tại tháng t = (I tại tháng t ÷ I tại tháng t−12 − 1) × 100

Tỷ lệ tháng so sánh chỉ số mới nhất với tháng liền trước. Cục Thống kê Lao động Hoa Kỳ (BLS) cho biết mức thay đổi CPI trong 12 tháng phải so sánh cùng tháng dương lịch giữa các năm. Tỷ lệ hằng năm không phải mức bình quân năm và cũng không phải tổng của 12 tỷ lệ thay đổi theo tháng. Các cơ quan thống kê khác nhìn chung cũng phân biệt tỷ lệ tháng với tỷ lệ năm, nhưng mỗi cơ quan công bố chỉ số và quy ước riêng. {source:blsCpiPercentChanges} {source:onsConsumerPriceMethodology}

Vì phép so sánh hằng năm tiến lên từng tháng, một biến động cũ rời khỏi cửa sổ trong khi biến động mới đi vào. Do đó, tỷ lệ cùng kỳ gộp các thay đổi giá trong cả một năm. Cách tính này hữu ích cho so sánh tổng quát, nhưng có thể phản ứng chậm khi động lực giá trong những tháng gần đây thay đổi.

Giả sử một chỉ số giá giả định ở mức 100 trước một đợt tăng lớn. Trong một tháng, chỉ số lên 105 rồi giữ ở mức 105 trong 11 tháng tiếp theo. Tháng sau đó, chỉ số tăng thêm 0,2%, lên 105,21. Các giá trị chỉ số hư cấu này chỉ minh họa phép tính; chúng không phải số liệu CPI, HICP, số liệu hiện tại hay dự báo.

Tại t−1, tỷ lệ cùng kỳ là (105 ÷ 100 − 1) × 100, tức 5%. Tại t, tỷ lệ là (105,21 ÷ 105 − 1) × 100, tức 0,2%. Chỉ số giá hiện tại không giảm: nó đã tăng từ 105 lên 105,21. Tỷ lệ hằng năm giảm 4,8 điểm phần trăm vì cú tăng tháng 5% trước đó không còn nằm trong phép so sánh 12 tháng và tháng mới chỉ đóng góp thêm 0,2%.

Ví dụ đơn giản này giữ các tháng khác không đổi để phép so sánh dễ thấy hơn. Trong chỉ số giá thực tế, mỗi tháng đều có biến động mới, các mặt hàng có trọng số khác nhau, và nhiều biến động cũ có thể rời khỏi phép so sánh cùng lúc. Phép tính chỉ số là chính xác với các giá trị được nêu; nhưng việc tách riêng một “phần đóng góp của hiệu ứng cơ sở” từ tỷ lệ lạm phát đã công bố có thể cần thêm giả định.

Lạm phát là tốc độ thay đổi; chỉ số giá là một mức đo. Khi lạm phát chậm lại nhưng vẫn trên 0, giá trung bình vẫn tăng, chỉ là chậm hơn. Giảm phát có nghĩa một chỉ số giá rộng giảm trong kỳ được so sánh. Hiệu ứng cơ sở có thể làm tỷ lệ cùng kỳ thấp đi mà không đảo ngược mức tăng giá trước đó. Phần giải thích về lạm phát của ECB cũng phân biệt tỷ lệ hằng năm với mức giá đã tích lũy qua nhiều năm. {source:ecbInflationExplainer}

Vì vậy, các hộ gia đình vẫn có thể đối mặt với giá cao hơn trước nhiều ngay cả khi lạm phát hằng năm giảm. Mức thay đổi của tỷ lệ cho biết chỉ số đo lường đã dịch chuyển nhanh đến đâu trong một kỳ xác định; nó không khôi phục sức mua hay đưa giá niêm yết về mức cũ. Xem Giảm lạm phát và giảm phát khác nhau thế nào? để phân biệt giá tăng chậm hơn với mức giá chung giảm xuống.

Cũng vì lý do đó, tiêu đề như “lạm phát giảm” cần nêu rõ kỳ được nói đến. Chỉ số tháng có thể tăng trong khi tỷ lệ cùng kỳ giảm. Ngược lại, tỷ lệ hằng năm có thể tăng dù tháng hiện tại khá ổn định, vì một tháng thấp hoặc âm từ năm trước vừa rời khỏi cửa sổ so sánh. Hãy đọc tỷ lệ được công bố cùng với mức chỉ số và biến động tháng hiện tại.

“Hiệu ứng cơ sở” có thể bị nhầm với kỳ gốc dùng để đặt chỉ số bằng 100. Đây là hai khái niệm khác nhau. Kỳ gốc của chỉ số là lựa chọn về thang đo; đổi gốc không làm thay đổi một tỷ lệ phần trăm được tính đúng. Hiệu ứng cơ sở liên quan đến tháng trước nào nằm trong phép so sánh cùng kỳ. Theo cách tính của BLS, hai điểm chỉ số phải dùng một kỳ gốc nhất quán. {source:blsCpiPercentChanges}

Điều chỉnh mùa vụ là một việc khác. Phương pháp này cố gắng loại bỏ các quy luật lịch lặp lại trong chuỗi dữ liệu, chẳng hạn biến động giá theo mùa thường xuất hiện vào thời điểm tương tự mỗi năm. So sánh cùng tháng cách nhau một năm có thể giảm một số ảnh hưởng mùa vụ lặp lại, nhưng không bảo đảm các sự kiện đơn lẻ bất thường sẽ triệt tiêu nhau. Luôn kiểm tra số liệu đã điều chỉnh mùa vụ hay chưa và tiêu đề đang dùng tỷ lệ nào.

Cụm từ này đôi khi cũng chỉ ước tính về mức đóng góp của biến động cũ vào thay đổi của tỷ lệ hằng năm. Phần đóng góp đó không phải lúc nào cũng là một sự thật kế toán duy nhất. ECB lưu ý rằng để cô lập một biến động tháng bất thường, nhà phân tích có thể so sánh nó với biến động “thông thường” được ước tính, bao gồm ảnh hưởng mùa vụ và xu hướng; lựa chọn khác nhau có thể tạo ra ước tính khác nhau. So sánh trực tiếp các chỉ số là dữ liệu quan sát được, còn phân rã phản thực thêm vào một phương pháp phân tích. {source:ecbBaseEffects2017}

Giá năng lượng thường biến động mạnh, vì vậy một đợt tăng hoặc giảm lớn từ một năm trước có thể tạo hiệu ứng cơ sở đáng kể trong tỷ lệ lạm phát năng lượng. Phân tích của ECB về lạm phát năng lượng tại khu vực đồng euro cho thấy hiệu ứng cơ sở có thể trùng thời điểm với thay đổi mới của giá dầu và các biện pháp thuế. Đây là những kênh riêng biệt: tháng cũ rời phép so sánh đúng lúc giá hiện tại hoặc quy định thuế thay đổi. {source:ecbBaseEffectsEnergy2021}

Một biện pháp thuế một lần cũng có thể tạo ra mô hình thời điểm tương tự. Nếu thay đổi thuế được chuyển vào giá tiêu dùng, nó có thể đẩy chỉ số lên trong tháng đó và ảnh hưởng đến các phép so sánh 12 tháng tiếp theo. Khi biến động này sau đó rời cửa sổ so sánh, tỷ lệ cùng kỳ có thể dịu đi dù giá chưa trở lại mức trước khi đổi thuế. Kết quả phụ thuộc vào mức độ chuyển thuế vào giá và những thay đổi giá hằng tháng sau đó; phân tích năng lượng lịch sử của ECB tách biện pháp thuế khỏi cơ chế hiệu ứng cơ sở. {source:ecbBaseEffectsEnergy2021}

Tỷ lệ thay đổi của một thành phần không tự động là mức đóng góp của nó vào chỉ số chung. Trọng số của thành phần trong giỏ tiêu dùng cũng có ảnh hưởng. BLS phân biệt “tác động” hoặc “đóng góp” của một thành phần vào thay đổi CPI toàn phần với tỷ lệ lạm phát riêng của thành phần đó; ECB cũng giải thích tác động của sản phẩm lên HICP phụ thuộc vào trọng số chi tiêu hộ gia đình. Vì vậy, giá nhiên liệu tăng mạnh có thể ảnh hưởng khác với mức tăng tương đương ở nhóm có trọng số nhỏ. {source:blsCpiContributionsEffects} {source:ecbInflationExplainer}

Lạm phát toàn phần bao gồm giỏ hàng rộng hơn, trong khi thước đo lạm phát lõi loại bỏ hoặc giảm trọng số của một số thành phần biến động theo định nghĩa riêng của đơn vị công bố. Hiệu ứng cơ sở có thể tác động đến cả hai nếu chuỗi so sánh tháng hiện tại với cùng tháng một năm trước. Riêng hiệu ứng này không giải thích vì sao giá của một thành phần thay đổi hay áp lực giá có đang lan rộng hay không. Xem Lạm phát toàn phần và lạm phát lõi: Giải thích CPI và PCE để hiểu các thước đo này khác nhau thế nào.

Phép tính so sánh áp dụng được cho nhiều chỉ số giá, nhưng chỉ số được so sánh không giống nhau ở mọi quốc gia. CPI của Hoa Kỳ, Chỉ số giá tiêu dùng hài hòa (HICP) của khu vực đồng euro và CPI hoặc CPIH của Vương quốc Anh có phạm vi, trọng số giỏ hàng và phương pháp khác nhau. ECB mô tả HICP là thước đo hài hòa để so sánh giữa các nước EU; Văn phòng Thống kê Quốc gia Vương quốc Anh (ONS) định nghĩa riêng tỷ lệ lạm phát tháng và năm. Không nên dùng hiệu ứng cơ sở trong một chuỗi làm lời giải thích trực tiếp cho tỷ lệ của quốc gia khác. {source:ecbInflationExplainer} {source:onsConsumerPriceMethodology}

Ngay trong một quốc gia, các chuỗi toàn phần, năng lượng, thực phẩm, dịch vụ và lõi có thể thể hiện hiệu ứng cơ sở khác nhau vì chỉ số và trọng số khác nhau. Lạm phát hằng năm có thể là biến động 12 tháng cuốn chiếu hoặc mức so sánh bình quân năm dương lịch. BLS phân biệt thay đổi từ tháng 12 năm này sang tháng 12 năm sau với thay đổi của CPI bình quân năm: nếu giá biến động không đều trong năm, hai phép tính có thể cho kết quả khác nhau. Hãy kiểm tra kỳ và tên chuỗi trước khi so số trên tiêu đề với biểu đồ hoặc tỷ lệ của quốc gia khác. {source:blsCpiPercentChanges}

Tỷ lệ bình quân năm so sánh giá trị chỉ số trung bình giữa các năm dương lịch, còn tỷ lệ tháng 12 so với tháng 12 so sánh một tháng của từng năm. Nếu giá thay đổi không đều trong năm, hai phép tính có thể khác nhau. Không cách nào sai theo định nghĩa; chúng trả lời những câu hỏi khác nhau. Hãy dùng đúng kỳ được nêu trong công bố thay vì coi cả hai là cùng một tỷ lệ năm. {source:blsCpiPercentChanges}

Trọng số giỏ hàng khác nhau cũng khiến cùng một biến động giá nhiên liệu đóng góp khác nhau giữa các chỉ số. Mỗi thước đo gán trọng số để đại diện cho khoản chi tiêu nằm trong phạm vi của nó, nên chỉ nhìn hướng của hiệu ứng cơ sở ở một thành phần không thể xác định ảnh hưởng của thành phần đó lên chỉ số toàn phần. Hãy so mức thay đổi giá của thành phần với đóng góp của nó vào chỉ số rộng hơn, đồng thời kiểm tra xem các giỏ hàng và trọng số có tương đồng hay không. {source:ecbInflationExplainer} {source:blsCpiContributionsEffects}

Phương pháp đo phần đóng góp của hiệu ứng cơ sở cũng có thể khác với phương pháp công bố chỉ số giá chính. Trong một phân tích năng lượng lịch sử, ECB ước tính biến động tháng “thông thường” từ hành vi mùa vụ và xu hướng; đó là cách phân rã cho một trường hợp cụ thể, không phải công thức chính thức phổ quát cho mọi chỉ số quốc gia. Đừng coi cụm từ này là một con số chuẩn hóa nếu nguồn không nêu cách ước tính. {source:ecbBaseEffects2017}

Trước hết hãy xác định chỉ số, khu vực, thành phần và tỷ lệ so sánh. Kiểm tra tiêu đề nói về thay đổi một tháng, thay đổi cùng kỳ hay bình quân năm, đồng thời lưu ý dữ liệu có điều chỉnh mùa vụ hay không. Những nhãn này trả lời các câu hỏi khác nhau dù xuất hiện cạnh nhau trong cùng một công bố.

Tiếp theo, so biến động tháng hiện tại với biến động của cùng tháng một năm trước. Hãy xem liệu một đợt tăng hoặc giảm lớn trước đó, thay đổi thuế hay sự kiện một lần khác có đang rời cửa sổ so sánh hay không. Sau đó kiểm tra chỉ số giá đang tăng hay giảm, các biến động tháng gần đây lan rộng hay tập trung vào một số thành phần, và công bố có thể được điều chỉnh lại ra sao. Giải thích bằng hiệu ứng cơ sở giúp hiểu phép tính, nhưng không chứng minh nguyên nhân của biến động giá hiện tại.

Cuối cùng, tách giải thích mô tả khỏi dự báo. Một tháng so sánh đã biết có thể giúp giải thích vì sao tỷ lệ hằng năm dễ hoặc khó so sánh hơn, nhưng tỷ lệ thực tế vẫn phụ thuộc vào giá trong các tháng xen giữa. ECB lưu ý rõ rằng lạm phát tương lai phụ thuộc vào các biến động giá tháng mới cũng như hiệu ứng cơ sở. Không nên biến một nhãn giải thích đơn giản thành bảo đảm về số liệu lạm phát tiếp theo. {source:ecbBaseEffects2017}

Để xem tổng quan liên quan về chỉ số giá tiêu dùng, hãy đọc CPI, PCE và GDP Deflator khác nhau thế nào?. Trước khi kết luận về chi phí hộ gia đình hay toàn bộ nền kinh tế, hãy so công thức, phạm vi và kỳ của từng tỷ lệ.