Từ nửa cuối năm 2025, nhân dân tệ đã phục hồi đáng kể so với đô la Mỹ. Một số ý kiến liên hệ diễn biến này với sự cải thiện năng suất ngành sản xuất của Trung Quốc, nhưng Mia Yanliang phân tích rằng nếu trí tuệ nhân tạo tạo sinh (AI) nâng cao năng suất ở ngành dịch vụ thay vì ngành sản xuất, nhân dân tệ có thể chịu áp lực theo chiều ngược lại. Vấn đề cần xem xét là liệu AI chỉ làm giảm giá cả, hay còn có thể hỗ trợ tiêu dùng, việc làm và thu nhập trong bối cảnh giá cả thấp và nhu cầu trong nước yếu.

Bối cảnh

Bài viết giới thiệu hiệu ứng Balassa-Samuelson như một cách lý giải mối liên hệ giữa việc nhân dân tệ tăng giá và năng suất ngành sản xuất. Theo cách lý giải này, khi năng suất của các ngành hàng hóa có thể giao thương qua biên giới tăng và tiền lương đi lên, tiền lương và giá cả trong các dịch vụ phi thương mại — phần lớn được tiêu dùng tại địa phương — cũng có thể tăng theo. Nếu năng suất dịch vụ không tăng tương ứng, giá dịch vụ sẽ trở nên tương đối đắt hơn, dẫn đến tỷ giá hối đoái thực tăng giá.

Xe điện, thiết bị năng lượng tái tạo và ngành đóng tàu của Trung Quốc là những lĩnh vực hàng hóa có thể giao thương mà bài viết nêu ra khi bàn về cải thiện năng suất. Theo bài viết, nhân dân tệ của Trung Quốc đã tăng giá khoảng 35% so với đô la Mỹ trong giai đoạn từ năm 2005 đến năm 2013. Trường hợp trước đây này củng cố cách lý giải rằng cải thiện năng suất ngành sản xuất có thể gắn với biến động tỷ giá, nhưng không phải là cơ sở để khẳng định xu hướng tương tự sẽ lặp lại trong thời đại AI.

Luận điểm của Yanliang là AI có thể làm thay đổi tiền đề của hiệu ứng Balassa-Samuelson. Theo bài viết, những thay đổi công nghệ trước đây chủ yếu tác động đến các hoạt động có thể cơ giới hóa, tiêu chuẩn hóa và mở rộng quy mô; cuộc cách mạng công nghệ thông tin và truyền thông (ICT) đã làm tăng khả năng giao thương của các dịch vụ như tài chính, viễn thông và thương mại điện tử. Ngược lại, các dịch vụ dựa vào địa phương như y tế và giáo dục từ lâu phụ thuộc nhiều vào thời gian và năng lực phán đoán của con người.

Bài viết cho biết số lượt bệnh nhân được mỗi bác sĩ tại bệnh viện công Trung Quốc tư vấn mỗi ngày đã giảm từ 7,5 lượt năm 2014 xuống 7,2 lượt năm 2024. Yanliang cho rằng AI tạo sinh có thể nâng cao năng suất của các dịch vụ địa phương này nếu hỗ trợ chuyên gia như bác sĩ và giáo viên xử lý thông tin và phân tích dữ liệu. Năng suất tăng có thể làm giảm chi phí cho mỗi đơn vị dịch vụ, tạo ra diễn biến ngược với lộ trình truyền thống “năng suất sản xuất tăng → giá dịch vụ tăng”.

Ý nghĩa của thông tin này

Tác động tiềm tàng của việc nâng cao năng suất dịch vụ lên tỷ giá khác với tác động của ngành sản xuất. Nhà máy ô tô có thể tăng năng suất và đẩy mạnh bán hàng ra nước ngoài, nhưng ngay cả khi bệnh viện nâng cao năng suất khám chữa bệnh, dịch vụ này cũng khó được xuất khẩu ra nước ngoài theo cách tương tự. Bài viết giải thích rằng lợi ích năng suất của các dịch vụ địa phương nhiều khả năng sẽ ở lại trong nước và có thể thể hiện qua việc giảm giá. Lấy dịch vụ giao đồ ăn làm ví dụ, bài viết muốn nói rằng ngay cả khi hiệu quả xử lý đơn hàng được cải thiện, mạng lưới giao hàng ở Bắc Kinh cũng không thể giao bữa tối đến New York.

Nếu năng suất của các dịch vụ phi thương mại làm giảm giá tương đối, điều này có thể tạo áp lực giảm giá thực tế cho đồng tiền hoặc phần nào bù đắp áp lực tăng giá thực tế bắt nguồn từ năng suất ngành sản xuất. Bài viết gọi cơ chế này là “hiệu ứng Balassa-Samuelson ngược”. Tuy nhiên, đây là phân tích về một kịch bản có thể xảy ra, chứ không phải dự báo định lượng về mức độ AI sẽ làm nhân dân tệ biến động.

Các lĩnh vực được nêu là có thể chịu ảnh hưởng lớn từ AI tại Trung Quốc gồm giáo dục, y tế, lưu trú, dịch vụ ăn uống và bán lẻ. Bài viết giải thích rằng các lĩnh vực thông tin, tài chính và dịch vụ chuyên môn được lấy làm ví dụ ở Mỹ có cấu trúc khác với các dịch vụ địa phương của Trung Quốc, bởi chúng trở nên dễ giao thương hơn trong thời kỳ cách mạng ICT. Theo quan điểm của bài viết, vì vậy không thể cho rằng cùng một tiến bộ công nghệ AI sẽ tác động giống nhau đến giá dịch vụ và tỷ giá ở hai nước.

Giá giảm cũng không đồng nghĩa mọi tác động đều chỉ có lợi cho người tiêu dùng. Bài viết giải thích rằng giá trong các ngành y tế và giáo dục được điều tiết đáng kể, còn nhà hàng, bán lẻ và giao hàng là những lĩnh vực có cạnh tranh gay gắt. Trong cấu trúc thị trường như vậy, phần lợi ích từ năng suất tăng có thể dễ chuyển thành giảm giá hơn là tăng lợi nhuận. Người tiêu dùng có thể hưởng lợi từ giá thấp hơn, nhưng nếu nhu cầu không tăng đủ trong bối cảnh nhu cầu trong nước yếu, giá giảm cũng có thể làm suy yếu thu nhập danh nghĩa và dẫn đến giảm phát — tức lạm phát chậm lại hoặc xuất hiện áp lực giảm giá.

Hãy thử giả định rằng dịch vụ y tế giảm giá nhờ AI hỗ trợ nâng cao hiệu quả xử lý. Nếu hộ gia đình sử dụng dịch vụ nhiều hơn, năng suất tăng có thể đồng thời thúc đẩy lượng dịch vụ được sử dụng và thu nhập. Nhưng nếu nhu cầu không phản ứng mạnh với việc giá giảm, giá có thể giảm nhanh hơn, làm suy yếu thu nhập danh nghĩa. Chỉ dựa vào bài viết thì chưa thể xác định khả năng nào sẽ xảy ra trên thực tế.

Những điều đã biết và chưa thể biết

Những điều đã biết

  • Bài viết cho biết nhân dân tệ đã phục hồi đáng kể so với đô la Mỹ từ nửa cuối năm 2025.
  • Bài viết nêu rằng nhân dân tệ của Trung Quốc đã tăng giá khoảng 35% so với đô la Mỹ trong giai đoạn 2005–2013, còn số lượt bệnh nhân được mỗi bác sĩ tại bệnh viện công tư vấn mỗi ngày giảm từ 7,5 lượt năm 2014 xuống 7,2 lượt năm 2024.
  • Yanliang cho rằng AI có thể giúp nâng cao năng suất dịch vụ địa phương bằng cách hỗ trợ chuyên gia xử lý thông tin và phân tích dữ liệu.
  • Bài viết cho biết Trung Quốc đang đối mặt với lạm phát thấp và nhu cầu trong nước yếu, đồng thời nhận định tác động của việc nâng cao năng suất dịch vụ lên giá cả, nhu cầu và thu nhập danh nghĩa có thể khác nhau tùy điều kiện.

Những điều chưa thể biết

  • Bài viết không đưa ra dữ liệu ước tính định lượng về quy mô tác động của việc tăng năng suất nhờ AI lên tỷ giá nhân dân tệ.
  • Chỉ dựa vào bài viết gốc thì chưa thể biết giá dịch vụ và thu nhập danh nghĩa của hộ gia đình Trung Quốc sẽ thực sự thay đổi thế nào khi AI được áp dụng.
  • Chưa thể khẳng định giá dịch vụ giảm sẽ dẫn đến nhu cầu, việc làm và thu nhập tăng, hay làm gia tăng áp lực giảm giá và suy yếu nhu cầu trong nước.

Những điều độc giả cần theo dõi

  • Khi xem xét việc ứng dụng AI ở Trung Quốc, cần theo dõi không chỉ bản thân năng suất tăng mà cả diễn biến đồng thời của giá dịch vụ và thu nhập danh nghĩa của hộ gia đình.
  • Phân biệt các lĩnh vực có giá được điều tiết như y tế và giáo dục với những lĩnh vực cạnh tranh gay gắt như nhà hàng, bán lẻ và giao hàng sẽ giúp hiểu cụ thể hơn khả năng lợi ích năng suất được chuyển thành giảm giá.
  • Khi xem xét dự báo tỷ giá, cũng nên cân nhắc con đường tác động ngược lại: năng suất dịch vụ có thể làm giảm giá tương đối, bên cạnh áp lực tăng giá do năng suất ngành sản xuất. Yanliang đề xuất tận dụng sự linh hoạt của tỷ giá trong ngắn hạn; về dài hạn, mở cửa thị trường dịch vụ để tăng khả năng giao thương của dịch vụ và phân phối rộng rãi lợi ích từ năng suất.

Yanliang từng là nhà kinh tế trưởng của Cục Quản lý Ngoại hối Nhà nước Trung Quốc, hiện là giám đốc điều hành kiêm chiến lược gia trưởng tại Công ty Chứng khoán Quốc tế Trung Quốc (CICC). Kết luận của ông là ngay cả khi AI tạo ra cuộc cách mạng năng suất tiếp theo, tác động lên tỷ giá cũng không nhất thiết phải giống những thay đổi công nghệ trước đây. Vấn đề then chốt đối với kinh tế Trung Quốc có thể không chỉ là năng suất tăng đến mức nào, mà còn là lợi ích đó thể hiện ở giá cả, thu nhập hay nhu cầu.