Hiệu ứng cơ sở của lạm phát: Vì sao tỷ lệ hằng năm có thể giảm khi giá vẫn tăng

Lạm phát so với cùng kỳ so sánh chỉ số giá với giá trị của cùng tháng một năm trước. Mức thay đổi giá trong tháng dùng làm mốc ảnh hưởng đến tỷ lệ hiện tại vì phép so sánh dựa trên mức chỉ số cũ đó. Nếu một đợt tăng lớn từ một năm trước rời khỏi cửa sổ 12 tháng, tỷ lệ hằng năm có thể dịu xuống, giả định các yếu tố khác không đổi. Nếu một mức tăng nhỏ hoặc một đợt giảm giá rời đi, tỷ lệ có thể tăng.

Cụm từ “rời khỏi cửa sổ” chỉ là cách nói tắt. Quan sát cũ không bị xóa khỏi lịch sử chỉ số; tháng so sánh tiến lên và chỉ số hiện tại được đối chiếu với một giá trị mới hơn, cách đó 12 tháng. Cục Thống kê Lao động Hoa Kỳ (BLS) dùng ví dụ này để giải thích vì sao tỷ lệ CPI so với cùng kỳ có thể giảm dù chỉ số tháng mới nhất vẫn tăng trong phần giải thích phép tính đằng sau xu hướng lạm phát gần đây. Cơ chế này cũng có thể ảnh hưởng đến CPI, PCE hoặc chỉ số giá khác tính theo cửa sổ một năm; chi tiết tùy thuộc vào chỉ số, trọng số và số liệu hằng tháng.

Gọi P(t) là chỉ số giá của tháng hiện tại. Tỷ lệ lạm phát so với cùng kỳ là:

(P(t) ÷ P(t−12) − 1) × 100

Tháng sau, tỷ lệ so sánh P(t+1) với P(t−11). Cả chỉ số hiện tại và giá trị đối chiếu đều tiến lên một tháng. Do đó, thay đổi của tháng so sánh cũ cũng có ý nghĩa bên cạnh thay đổi hằng tháng mới nhất.

Với cùng một chuỗi chỉ số, mối liên hệ giữa hai tỷ lệ hằng năm liền nhau có thể viết bằng tốc độ tăng hằng tháng:

1 + tỷ lệ hằng năm hiện tại = (1 + tỷ lệ hằng năm tháng trước) × (1 + thay đổi tháng hiện tại) ÷ (1 + thay đổi tháng cùng kỳ năm trước)

Các tỷ lệ trong công thức được biểu thị dưới dạng số thập phân. Tỷ lệ hằng năm có thể đổi dù tháng mới nhất ghi nhận mức tăng dương: điều đó phụ thuộc vào mức tăng hiện tại lớn hay nhỏ hơn mức tăng của tháng sắp rời cửa sổ so sánh. BLS lưu ý rằng mức thay đổi CPI trong 12 tháng so sánh cùng một tháng giữa các năm, không phải tổng các thay đổi tháng xen giữa ({source:blsCpiPercentChanges}). Tỷ lệ 12 tháng tóm tắt toàn bộ các thay đổi trong cửa sổ, chứ không chỉ riêng tháng mới nhất.

Giả sử một chỉ số giá hư cấu tăng 6,0% so với cùng kỳ vào tháng trước. Tháng này, chỉ số tăng thêm 0,3%, trong khi mức tăng của cùng tháng một năm trước là 1,2%. Phép so sánh hằng năm mới xấp xỉ:

1,06 × 1,003 ÷ 1,012 − 1 = 0,0506, tức khoảng 5,06%

Tỷ lệ so với cùng kỳ giảm từ 6,0% xuống khoảng 5,06%, tức giảm gần 0,94 điểm phần trăm. Tuy nhiên, chỉ số hiện tại vẫn tăng 0,3% trong tháng. Tỷ lệ hằng năm dịu xuống vì mức tăng tháng hiện tại nhỏ hơn thay thế mức tăng lớn hơn từ một năm trước trong phép so sánh trượt.

Tất cả các giá trị đều là giả định, chỉ nhằm minh họa phép tính; chúng không phải số liệu CPI hoặc PCE hiện tại hay dự báo. BLS từng minh họa phép toán tương tự bằng dữ liệu CPI lịch sử: thay đổi tháng mới nhất dương vẫn có thể đi kèm tỷ lệ hằng năm thấp hơn khi mức tăng lớn hơn của năm trước rời khỏi cửa sổ. [Hướng dẫn tính phần trăm thay đổi CPI]({source:blsCpiPercentChanges}) trình bày cách tính thay đổi một tháng và 12 tháng.

<!-- learn:illustration -->

Tác động phụ thuộc vào mức thay đổi cũ rời cửa sổ so với mức thay đổi mới đi vào. Nếu mức tăng tháng hiện tại nhỏ hơn, tỷ lệ 12 tháng có xu hướng giảm khi các yếu tố khác không đổi; nếu lớn hơn, tỷ lệ hằng năm có xu hướng tăng. Một đợt giảm giá trước đây rời cửa sổ cũng có thể đẩy tỷ lệ hằng năm lên dù mức tăng mới nhất không lớn.

Vì thế, số liệu lạm phát hằng năm có thể tăng trở lại sau một đợt giảm tạm thời mà tháng mới nhất không hề tăng tốc đột ngột. Điều ngược lại cũng có thể xảy ra: mức tăng vọt của năm trước rời cửa sổ và kéo tỷ lệ hằng năm xuống dù giá hiện tại vẫn tăng. Giải thích của Ngân hàng Dự trữ Liên bang St. Louis về [tỷ lệ lạm phát giảm và giá tăng]({source:stlouisPriceLevelInflationRate}) phân biệt hướng đi của mức giá với tốc độ thay đổi. Phép tính này không chứng minh áp lực giá hiện tại đã biến mất; hãy xem thêm thay đổi hằng tháng, xu hướng vài tháng, thành phần và trọng số của chỉ số, cùng thước đo cụ thể được sử dụng.

“Hiệu ứng cơ sở” và “kỳ gốc” nghe giống nhau nhưng có nghĩa khác. Nhiều chuỗi chỉ số CPI được chuẩn hóa để bằng 100 trong một kỳ tham chiếu. Kỳ này giúp biểu thị mức chỉ số; đó không phải tháng so sánh cũ rời khỏi tỷ lệ so với cùng kỳ. BLS mô tả các giá trị và kỳ tham chiếu trong [sổ tay khái niệm CPI]({source:blsCpiConcepts}).

Điều chỉnh mùa vụ là một việc khác: nó ước tính các mẫu hình lặp lại trong năm, chẳng hạn tác động thông thường của ngày lễ hoặc thời tiết, để so sánh các kỳ gần nhau dễ hơn. Tỷ lệ so với cùng kỳ so sánh cùng tháng của năm trước nên thường giảm bớt mẫu hình mùa vụ lặp lại, nhưng không nhất thiết loại bỏ mọi ảnh hưởng lịch, sự kiện bất thường hoặc sai số đo lường. Trước khi so sánh với chuỗi khác, hãy kiểm tra số liệu tháng được công bố có điều chỉnh mùa vụ hay không. Xem hướng dẫn về dữ liệu đã điều chỉnh và chưa điều chỉnh mùa vụ. Hiệu ứng cơ sở cũng không phải điều chỉnh lạm phát để chuyển đô la danh nghĩa thành giá trị có sức mua cố định.

Một chỉ số lạm phát tổng hợp nhiều mức giá, nhưng đóng góp của các nhóm hàng không bằng nhau. Một thay đổi lớn từ năm trước ở nhóm có trọng số cao có thể tác động đến chỉ số chung nhiều hơn thay đổi tương tự ở nhóm nhỏ. CPI của BLS và chỉ số giá PCE của Cục Phân tích Kinh tế Hoa Kỳ (BEA) khác nhau về phạm vi, trọng số và cách tính, nên hiệu ứng cơ sở đo được cũng có thể khác ({source:beaCpiPceComparison}). BEA giải thích [chỉ số giá PCE đo lường điều gì]({source:beaPcePriceIndex}).

Các nhóm biến động mạnh như năng lượng có thể làm thay đổi rõ rệt phép so sánh hằng năm, nhưng hiệu ứng cơ sở không chỉ xuất hiện ở năng lượng. Thuế, khuyến mại tạm thời, hoàn tiền, gián đoạn nguồn cung hoặc biến động giá bất thường có thể ảnh hưởng đến bất kỳ nhóm nào; tác động lên chỉ số chung tùy thuộc vào thước đo và trọng số. Đừng so sánh trực tiếp mức chỉ số CPI và PCE như thể chúng là giá của cùng một giỏ hàng. Hãy nêu rõ chuỗi dữ liệu và so sánh phần trăm thay đổi trong các kỳ tương ứng. Xem khác biệt giữa CPI, PCE và chỉ số giảm phát GDP.

Hiệu ứng cơ sở giúp giải thích vì sao tỷ lệ hằng năm đổi từ tháng này sang tháng khác và vì sao có thể nói “lạm phát giảm dù giá tăng”. Nó không có nghĩa các giá trị lịch sử của chỉ số đã thay đổi và không chứng minh tốc độ hằng tháng hiện tại thấp.

Đây không phải dự báo. Số liệu 12 tháng tiếp theo phụ thuộc vào các thay đổi giá hằng tháng trong tương lai và tháng so sánh sẽ rời cửa sổ khi đó. Lịch các thay đổi đã biết ở những tháng so sánh có thể gợi ý phép tính sẽ đẩy tỷ lệ lên hay xuống, nhưng không đảm bảo kết quả vì dữ liệu mới chưa được công bố. Tỷ lệ hằng năm thấp hơn cũng không tự động có nghĩa các hộ gia đình trả ít hơn một năm trước. Nếu chỉ số vẫn cao hơn mức cùng kỳ năm trước, giá trong giỏ hàng được đo đã tăng trong 12 tháng, dù tốc độ tăng chậm lại. Xem phân biệt giữa giảm tốc lạm phát và giảm phát.

Trước hết, xác định tên chỉ số và kỳ so sánh: CPI hay PCE, thay đổi tháng qua tháng, so với cùng kỳ hay trung bình năm? BLS lưu ý thay đổi từ tháng 12 đến tháng 12 không giống thay đổi của mức trung bình năm giữa hai năm đó ({source:blsCpiPercentChanges}).

Tiếp theo, nếu có thể hãy xem cả mức chỉ số và tỷ lệ. Mức tăng hằng tháng dương đi cùng tỷ lệ hằng năm thấp hơn không mâu thuẫn: chỉ số tháng này có thể tăng ít hơn tháng tương ứng một năm trước. Nếu tỷ lệ đã điều chỉnh mùa vụ, hãy kiểm tra nhãn và so sánh với chuỗi được tính trên cùng cơ sở. Đừng xem tỷ lệ hằng năm như thể nó chỉ đo tháng gần nhất.

Cuối cùng, tách lời giải thích bằng số liệu khỏi kết luận kinh tế. Hiệu ứng cơ sở giải thích vì sao tỷ lệ 12 tháng thay đổi, nhưng tự nó không xác định nguyên nhân biến động giá mới nhất hay chứng minh lạm phát đã trở lại một mục tiêu cụ thể. Hãy nêu thước đo, kỳ, hướng thay đổi hằng tháng, hướng tỷ lệ hằng năm và tháng so sánh liên quan. Cách trình bày đó giúp kiểm chứng tiêu đề và tránh nói giá giảm khi chỉ có tỷ lệ giảm.