Cuốn sách không thể thiếu trong các thư viện đại học
- Thứ sáu - 24/07/2015 19:18
- |In ra
- |Đóng cửa sổ này
| Hà Dương Tường* |
Cuốn sách này1 nằm nơi hợp lưu của những dòng sách vốn không thể thiếu trong các thư viện đại học ở các nước phát triển, và cũng rất quen thuộc trong tủ sách riêng của người trí thức ở các nước này, nhưng vẫn còn quá hiếm ở nước ta.
Tôi muốn nói tới các loại sách lịch sử khoa học, lịch sử tư duy, và hẹp hơn, lịch sử tư duy kinh tế. Có vẻ như chúng ta (xã hội Việt Nam, từ các nhà quản lí tới người dân) cho rằng có thể “đi tắt đón đầu”, nắm bắt thẳng khoa học và công nghệ của thời đại mà không cần hiểu biết về những bài học của nó. Dĩ nhiên, một cá nhân có thể học, hiểu một khu vực “mũi nhọn” nào đó, thậm chí có thể hiểu đủ “sâu” để tham gia vào quá trình nghiên cứu, tạo ra những tri thức, thành quả mới từ đó, mà không cần biết nhiều lắm về lịch sử chuyên ngành của mình. Nhưng, chưa kể thì giờ và công sức “tái sáng chế ra chiếc bánh xe” mà nhà nghiên cứu đó nhiều khi phải bỏ ra (trước khi nhận thấy!), ở bình diện xã hội, sự thiếu vắng những hiểu biết cơ bản về lịch sử phát triển của khoa học và công kĩ nghệ thường dẫn đến sự khinh suất của những lập luận, khuyến cáo được đưa ra nhằm giúp các chính khách lấy quyết định trước những vấn đề kinh tế-kĩ thuật phức tạp. Và dù có được công khai, làm sao phát hiện những yếu kém có thể có trong các khuyến cáo đó khi thiếu các chuyên gia để phân tích, chỉ ra các nguy cơ tiềm ẩn mà hiểu biết về kinh nghiệm của những người đi trước cho phép nhận ra?
Trở lại cuốn sách bạn đang cầm trong tay, với cái nhan đề bí ẩn của nó. Tại sao lại là “Chính sách các số lớn”? Những con số tự chúng “lớn” hay không, tùy theo đối tượng chúng góp phần mô tả. Một ngàn người là một đám đông lớn nếu họ cùng xếp hàng mua vé vào một rạp hát ở thị xã Sơn Tây, nhưng chẳng là bao khi họ đứng trước cửa sân vận động Mỹ Đình chờ xem một trận bóng quốc tế. Có “chính sách” nào cho hai con số giống mà khác nhau này? Tiểu đề “Lịch sử lí tính thống kê” gợi mở hơn về tính chất những con số “lớn” mà sách đề cập: những con số thống kê. Xin lấy một ví dụ, từ bao giờ và làm cách nào mà một Nhà nước bắt đầu thu thập những con số sinh đẻ, tử vong - theo từng độ tuổi, từng làng xã, thành thị? Và họ làm gì với những con số đó? Làm sao kiểm tra tính xác thực của chúng (điều kiện không thể thiếu nếu muốn rút ra bất kỳ ý nghĩa nào từ những con số đó), làm sao suy ra tỉ lệ tăng/giảm dân số từng thời kỳ, làm sao tính toán năng suất, sản lượng của các ngành nghề - để đánh thuế, để hỗ trợ phát triển khu vực này, thúc đẩy chuyển đổi ở khu vực kia v.v.? Rồi, với sự phát triển kinh tế, thêm những phạm trù được nhận thức và đòi hỏi tìm hiểu: “Thất nghiệp, lạm phát, tăng trưởng, nghèo khó, tỉ lệ sinh: các đối tượng này và thước đo thống kê chúng là những điểm tựa để mô tả các tình hình kinh tế, để lên án những bất công xã hội, biện minh cho các hành động chính trị.”, như tác giả viết trong Dẫn nhập. Hai mục tiêu sau phụ thuộc rất nhiều vào bức tranh kinh tế được mô tả, và cụ thể là vào ý nghĩa của các đối tượng được mang ra đo đếm, tính hợp lí của các thước đo và tính xác thực của kết quả đo lường. Thực vậy, khác với những đối tượng tự nhiên, như lượng mưa hay áp suất không khí, nhiều đối tượng kinh tế chỉ tồn tại như một cấu trúc hoàn toàn do nhà kinh tế tạo nên, như chỉ số giá cả chẳng hạn. “Lí tính (của) thống kê” được đặt ra là vì thế.
Một lí tính không xuất hiện ngẫu nhiên, một lần và vĩnh viễn, mà từ sự cọ xát với thực tế, qua mày mò, tranh luận, từ bỏ và làm mới, như bất kỳ nỗ lực tư duy, trừu tượng hóa nào trong khoa học. Từ những con số lặp đi lặp lại tuy không hoàn toàn bất biến (vì là thước đo của cùng một sự kiện qua những thời điểm khác nhau, trong những điều kiện bên ngoài ít nhiều thay đổi) tới các định lí về xác suất qua tư duy của nhà toán học (những tên tuổi như Laplace, Neyman, Pearson...), các quy luật nhân văn hay xã hội qua tư duy của các nhà xã hội học (Quetelet, Durkheim). Hoặc những định luật kinh tế dưới con mắt của các nhà kinh tế học (Keynes...) - dù rằng theo tác giả thì, trừ vài ngoại lệ, các nhà kinh tế thường ít quan tâm tới việc xây dựng những dữ kiện của mình mà giao phó chuyện này cho những người làm thống kê. Sự khác nhau trong cách tiếp cận các con số thống kê của các nhà khoa học Anh, Pháp, Mỹ, Đức còn tùy thuộc hoàn cảnh xã hội và văn hóa (kể cả văn hóa khoa học hay chính trị) của họ. Đó chỉ là vài ví dụ về những bài học lịch sử mà tác giả đã dày công nghiên cứu, tìm hiểu, rút ra từ vài trăm cuốn sách, bài báo khoa học trong các lĩnh vực khác nhau như triết học, khoa học luận, xã hội học, kinh tế, toán thống kê hay xác suất, rồi tổng hợp, trình bày lại trong cuốn sách. Một phương pháp trình bày độc đáo, kết hợp một lịch sử kĩ thuật nhìn từ bên trong, và một cách tiếp cận nhìn từ bên ngoài, với những cách sử dụng thống kê về mặt xã hội và thể chế, nối kết sự lượng hóa như là một quy ước trong đói thống kê đóng vai trò “công cụ chứng cứ” của nhà khoa học và một “công cụ phối hợp” của Nhà nước. Nếu muốn, độc giả có thể đọc Phụ lục 4 để nắm bắt nhanh phương pháp trình bày này trước khi đọc văn bản chính.
Các công cụ thống kê vẫn không ngừng được mài giũa và cọ xát với thực tế luôn thay đổi - chỉ cần xem những thảo luận về các cách tính “thu nhập quốc gia”. Nhưng chỉ riêng trong kinh tế, tác giả đưa ra ví dụ, những nỗ lực sử dụng thống kê của các quan chức và kĩ sư Pháp theo trường phái Keynes đã cho phép mở ra một thời kỳ mà “Tính chính đáng và uy tín của Nhà nước được nối kết một cách tinh tế với tính chính đáng và uy tín của khoa học”. Nhà nước nào không muốn bảo vệ tính chính đáng và uy tín của mình bằng những chính sách lấy cơ sở từ những lí thuyết khoa học mới nhất, những con số xác thực có ý nghĩa nhất, có tính đến những bài học của quá khứ để giảm thiểu, và trong chừng mực có thể, kiểm soát các nguy cơ, hậu quả mà chính sách đó có thể tạo ra? Có cần nhắc lại, thống kê là một công cụ cốt yếu trong toàn bộ quá trình xây dựng các chính sách kinh tế của quốc gia (cũng như của các ngành, các địa phương)?
Với những lý do nêu trên, tôi cho rằng đã tới lúc những cuốn sách như Chính sách các số lớn phải được coi là không thể thiếu ở các thư viện đại học Việt Nam – như sách tham khảo bắt buộc đối với những sinh viên thống kê và kinh tế, và sách tham khảo được khuyến khích đối với sinh viên của nhiều ngành khác (xã hội học, chính trị học v.v.). Và trên giá sách của ngày càng nhiều trí thức Việt Nam quan tâm tới các vấn đề khoa học, kinh tế hay xã hội.
-------------
*Nguyên Giáo sư Đại học Công nghệ Compiègne, Pháp
Trở lại cuốn sách bạn đang cầm trong tay, với cái nhan đề bí ẩn của nó. Tại sao lại là “Chính sách các số lớn”? Những con số tự chúng “lớn” hay không, tùy theo đối tượng chúng góp phần mô tả. Một ngàn người là một đám đông lớn nếu họ cùng xếp hàng mua vé vào một rạp hát ở thị xã Sơn Tây, nhưng chẳng là bao khi họ đứng trước cửa sân vận động Mỹ Đình chờ xem một trận bóng quốc tế. Có “chính sách” nào cho hai con số giống mà khác nhau này? Tiểu đề “Lịch sử lí tính thống kê” gợi mở hơn về tính chất những con số “lớn” mà sách đề cập: những con số thống kê. Xin lấy một ví dụ, từ bao giờ và làm cách nào mà một Nhà nước bắt đầu thu thập những con số sinh đẻ, tử vong - theo từng độ tuổi, từng làng xã, thành thị? Và họ làm gì với những con số đó? Làm sao kiểm tra tính xác thực của chúng (điều kiện không thể thiếu nếu muốn rút ra bất kỳ ý nghĩa nào từ những con số đó), làm sao suy ra tỉ lệ tăng/giảm dân số từng thời kỳ, làm sao tính toán năng suất, sản lượng của các ngành nghề - để đánh thuế, để hỗ trợ phát triển khu vực này, thúc đẩy chuyển đổi ở khu vực kia v.v.? Rồi, với sự phát triển kinh tế, thêm những phạm trù được nhận thức và đòi hỏi tìm hiểu: “Thất nghiệp, lạm phát, tăng trưởng, nghèo khó, tỉ lệ sinh: các đối tượng này và thước đo thống kê chúng là những điểm tựa để mô tả các tình hình kinh tế, để lên án những bất công xã hội, biện minh cho các hành động chính trị.”, như tác giả viết trong Dẫn nhập. Hai mục tiêu sau phụ thuộc rất nhiều vào bức tranh kinh tế được mô tả, và cụ thể là vào ý nghĩa của các đối tượng được mang ra đo đếm, tính hợp lí của các thước đo và tính xác thực của kết quả đo lường. Thực vậy, khác với những đối tượng tự nhiên, như lượng mưa hay áp suất không khí, nhiều đối tượng kinh tế chỉ tồn tại như một cấu trúc hoàn toàn do nhà kinh tế tạo nên, như chỉ số giá cả chẳng hạn. “Lí tính (của) thống kê” được đặt ra là vì thế.
Một lí tính không xuất hiện ngẫu nhiên, một lần và vĩnh viễn, mà từ sự cọ xát với thực tế, qua mày mò, tranh luận, từ bỏ và làm mới, như bất kỳ nỗ lực tư duy, trừu tượng hóa nào trong khoa học. Từ những con số lặp đi lặp lại tuy không hoàn toàn bất biến (vì là thước đo của cùng một sự kiện qua những thời điểm khác nhau, trong những điều kiện bên ngoài ít nhiều thay đổi) tới các định lí về xác suất qua tư duy của nhà toán học (những tên tuổi như Laplace, Neyman, Pearson...), các quy luật nhân văn hay xã hội qua tư duy của các nhà xã hội học (Quetelet, Durkheim). Hoặc những định luật kinh tế dưới con mắt của các nhà kinh tế học (Keynes...) - dù rằng theo tác giả thì, trừ vài ngoại lệ, các nhà kinh tế thường ít quan tâm tới việc xây dựng những dữ kiện của mình mà giao phó chuyện này cho những người làm thống kê. Sự khác nhau trong cách tiếp cận các con số thống kê của các nhà khoa học Anh, Pháp, Mỹ, Đức còn tùy thuộc hoàn cảnh xã hội và văn hóa (kể cả văn hóa khoa học hay chính trị) của họ. Đó chỉ là vài ví dụ về những bài học lịch sử mà tác giả đã dày công nghiên cứu, tìm hiểu, rút ra từ vài trăm cuốn sách, bài báo khoa học trong các lĩnh vực khác nhau như triết học, khoa học luận, xã hội học, kinh tế, toán thống kê hay xác suất, rồi tổng hợp, trình bày lại trong cuốn sách. Một phương pháp trình bày độc đáo, kết hợp một lịch sử kĩ thuật nhìn từ bên trong, và một cách tiếp cận nhìn từ bên ngoài, với những cách sử dụng thống kê về mặt xã hội và thể chế, nối kết sự lượng hóa như là một quy ước trong đói thống kê đóng vai trò “công cụ chứng cứ” của nhà khoa học và một “công cụ phối hợp” của Nhà nước. Nếu muốn, độc giả có thể đọc Phụ lục 4 để nắm bắt nhanh phương pháp trình bày này trước khi đọc văn bản chính.
Các công cụ thống kê vẫn không ngừng được mài giũa và cọ xát với thực tế luôn thay đổi - chỉ cần xem những thảo luận về các cách tính “thu nhập quốc gia”. Nhưng chỉ riêng trong kinh tế, tác giả đưa ra ví dụ, những nỗ lực sử dụng thống kê của các quan chức và kĩ sư Pháp theo trường phái Keynes đã cho phép mở ra một thời kỳ mà “Tính chính đáng và uy tín của Nhà nước được nối kết một cách tinh tế với tính chính đáng và uy tín của khoa học”. Nhà nước nào không muốn bảo vệ tính chính đáng và uy tín của mình bằng những chính sách lấy cơ sở từ những lí thuyết khoa học mới nhất, những con số xác thực có ý nghĩa nhất, có tính đến những bài học của quá khứ để giảm thiểu, và trong chừng mực có thể, kiểm soát các nguy cơ, hậu quả mà chính sách đó có thể tạo ra? Có cần nhắc lại, thống kê là một công cụ cốt yếu trong toàn bộ quá trình xây dựng các chính sách kinh tế của quốc gia (cũng như của các ngành, các địa phương)?
Với những lý do nêu trên, tôi cho rằng đã tới lúc những cuốn sách như Chính sách các số lớn phải được coi là không thể thiếu ở các thư viện đại học Việt Nam – như sách tham khảo bắt buộc đối với những sinh viên thống kê và kinh tế, và sách tham khảo được khuyến khích đối với sinh viên của nhiều ngành khác (xã hội học, chính trị học v.v.). Và trên giá sách của ngày càng nhiều trí thức Việt Nam quan tâm tới các vấn đề khoa học, kinh tế hay xã hội.
-------------
*Nguyên Giáo sư Đại học Công nghệ Compiègne, Pháp
1 “Chính sách các số lớn - Lịch sử lí tính thống kê” - tác giả: Alain Desrosières; người dịch: Nguyễn Đôn Phước; 608 trang; giá bìa: 170.000 đồng; NXB Tri thức ấn hành năm 2015