Mức tăng lương chậm lại chỉ là ảo giác thống kê? Lời nguyền NAIRU chưa được giải, lãi suất cao của Fed còn xa mới đến hồi kết
Tín hiệu trái ngược từ thị trường lao động Mỹ: Tỷ lệ thất nghiệp thấp và số lượng người nộp đơn xin trợ cấp thất nghiệp ở mức thấp lịch sử cho thấy thị trường vẫn thắt chặt, nhưng tốc độ tăng lương lại chậm lại gần mức trước đại dịch. Phân tích cho rằng mức tăng lương giảm sút có thể do ảnh hưởng cơ cấu từ ngành giáo dục tư thục và y tế, nếu loại bỏ yếu tố này thì tốc độ tăng vẫn vững chắc. Thị trường lao động vẫn gây áp lực lên lạm phát, tạo điều kiện cho Fed duy trì lãi suất cao.
Thị trường lao động Mỹ thực sự căng thẳng đến mức nào? Nhận định này sẽ ảnh hưởng trực tiếp đến lộ trình lãi suất của Fed, song hiện tại các số liệu lại đưa ra những tín hiệu mâu thuẫn nhau.
Tỷ lệ thất nghiệp duy trì ở mức thấp, số người mới đăng ký trợ cấp thất nghiệp cũng quanh ngưỡng thấp kỷ lục - những “dữ liệu cứng” này cho thấy thị trường việc làm vẫn còn khá chặt chẽ; tuy nhiên, đồng thời tốc độ tăng tiền lương đã liên tục giảm và gần chạm về mức trước đại dịch, làm dấy lên nghi ngờ về nhận định nói trên.
Một số nhà phân tích cho rằng, sự hạ nhiệt của tiền lương có thể bắt nguồn từ sự sai lệch về kết cấu trong cách thức thống kê, khi loại bỏ một số ngành nghề nhất định thì tốc độ tăng lương thực tế lại ổn định hoặc thậm chí tăng nhẹ. Điều này đồng nghĩa, áp lực tăng lạm phát từ thị trường lao động có thể vẫn chưa tiêu tan, và lập trường duy trì lãi suất "cao trong thời gian dài hơn" của Fed cũng vì thế mà có thêm cơ sở vững chắc.
Tuần này, Fed, Ngân hàng Trung ương Anh và Ngân hàng Trung ương Nhật Bản lần lượt tổ chức họp chính sách. Nhiều nhà đầu tư đã đánh giá xác suất Fed tăng lãi suất vào tháng 7 là "gần như 50-50", và thị trường trái phiếu đã phản ánh điều này khá rõ nét qua mức định giá. Trong bối cảnh giá dầu vẫn cao và lạm phát vẫn cao hơn mục tiêu 2% của Fed hơn một điểm phần trăm, xu hướng của thị trường lao động trở thành biến số then chốt quyết định kỳ vọng chính sách tiền tệ.
Tỷ lệ thất nghiệp và số người xin trợ cấp: Thị trường việc làm vẫn khá căng thẳng
Lập luận chính ủng hộ quan điểm thị trường lao động chặt chẽ, trước tiên xuất phát từ diễn biến của tỷ lệ thất nghiệp. Hiện tại, tỷ lệ thất nghiệp của Mỹ vẫn ở mức thấp, và liên tục giảm kể từ tháng 12 năm ngoái, còn cách xa ước tính "tỷ lệ thất nghiệp không gây tăng lạm phát" (NAIRU) khoảng 4,5% mà Fed đặt ra.
Chuyên gia kinh tế trưởng của Apollo Global Management, ông Torsten Sløk chỉ ra rằng tỷ lệ thất nghiệp của Mỹ liên tục gần 5 năm liền thấp hơn mức NAIRU ước tính của Fed. Ông viết: “Thị trường lao động duy trì trong vùng cầu vượt cung một thời gian phi thường dài. Trạng thái chặt chẽ kéo dài này là nguyên nhân quan trọng khiến lạm phát neo cao – khi tỷ lệ thất nghiệp thấp hơn NAIRU, tiền lương và giá cả sẽ liên tục chịu áp lực tăng.” Từ đó, ông Sløk kết luận: Sự mạnh mẽ của nền kinh tế chính là gốc rễ của lạm phát dai dẳng, Fed chỉ có duy trì lãi suất cao trong thời gian dài mới có thể đưa lạm phát về lại vùng mục tiêu 2%.
Số người mới đăng ký trợ cấp thất nghiệp - chỉ báo "cứng" có độ tin cậy cao về lao động - cũng củng cố quan điểm trên. Hiện con số này vẫn quanh 200.000/tuần, thuộc vùng thấp kỷ lục lịch sử. Điều này đồng thuận với kết quả khảo sát việc làm phi nông nghiệp - từ năm 2026 đến nay, bình quân Mỹ tăng khoảng 90.000 việc làm mới mỗi tháng; đồng thời tỷ lệ tham gia lao động ở nhóm tuổi vàng cũng ở mức cao lịch sử.
Số liệu doanh thu bán lẻ cũng không thể xem nhẹ: 4 trong 5 tháng gần nhất, doanh thu bán lẻ tăng tốc so với tháng trước, sức tiêu dùng bền bỉ tiếp tục củng cố độ mạnh của nhu cầu kinh tế.
Lương liên tục giảm nhiệt: “Kẽ hở” lớn nhất của câu chuyện thị trường lao động căng
Tuy vậy, một số liệu lại cho thấy "kịch bản chặt chẽ" không hoàn toàn đúng - đó là tốc độ tăng lương liên tục giảm. Hiện tốc độ tăng lương đã giảm về gần như mức trước đại dịch, mâu thuẫn với nhận định “thị trường lao động căng đủ để gây áp lực lạm phát”.
Đồng thời, nhiều dữ liệu khảo sát cũng vẽ ra bức tranh thị trường lao động yếu đi, bao gồm những kết quả từ Conference Board, Viện Quản lý Cung ứng (ISM) và Liên đoàn Doanh nghiệp Độc lập Quốc gia Mỹ (NFIB).
Tuy nhiên, chiến lược gia Kevin Gordon của Charles Schwab đặt ra hoài nghi về độ tin cậy của các dữ liệu khảo sát này. Ông cho rằng, từ sau đại dịch, sự dao động cảm xúc mà các khảo sát thể hiện ở doanh nghiệp và hộ gia đình là rất lớn, quy luật liên hệ giữa chúng với dữ liệu cứng chính thức đã ở mức thấp rõ rệt, nên khi hai loại dữ liệu mâu thuẫn, nên ưu tiên tin vào dữ liệu cứng.
Dù tạm gác lại tranh cãi về dữ liệu khảo sát, mâu thuẫn kết cấu giữa tiền lương hạ nhiệt và việc làm "chặt" vẫn gây nhiều bối rối cho giới phân tích thị trường và cả các quan chức Fed.
Ảo giác thống kê? Giáo dục tư nhân và y tế - biến số then chốt gây cản trở
Đối diện với sự mâu thuẫn trên, chuyên gia kinh tế Matt Klein của tạp chí phân tích The Overshoot đề xuất một lời giải thích đáng chú ý: Trong dữ liệu chính thức, thu nhập của người lao động ngành giáo dục tư nhân và chăm sóc sức khỏe ghi nhận mức giảm mạnh rõ rệt và khó giải thích, trong khi nhóm ngành này lại chiếm tỷ trọng không nhỏ trong tổng việc làm.
Nếu loại trừ các ngành kể trên, tổng thể xu hướng lương lại thể hiện bức tranh rất khác – tốc độ tăng hoặc giữ ổn định, hoặc thậm chí đi lên nhẹ. Phân tích này gợi ý rằng, kết luận "tiền lương giảm tốc lan tỏa" về phần lớn là một ảo giác thống kê do cấu trúc ngành đặc biệt gây ra, chưa chắc đã phản ánh đúng nhiệt độ thực tế của thị trường lao động nói chung.
Nếu giả thiết của Klein hợp lý, điều đó đồng nghĩa áp lực tăng lạm phát từ thị trường lao động chưa hề thuyên giảm như những gì số liệu tổng thể về tiền lương thể hiện, qua đó tiếp tục ủng hộ sự cần thiết Fed duy trì chính sách thắt chặt. Hiện tại, tổng hòa các chỉ số “cứng” như tỷ lệ thất nghiệp, số người xin trợ cấp,… lập luận cho thị trường lao động căng vẫn chiếm ưu thế – nhưng do mâu thuẫn nội tại của số liệu, đường hướng chính sách của Fed vẫn tiềm ẩn bất ổn rất lớn.
Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm: Mọi thông tin trong bài viết đều thể hiện quan điểm của tác giả và không liên quan đến nền tảng. Bài viết này không nhằm mục đích tham khảo để đưa ra quyết định đầu tư.
Bạn cũng có thể thích
Chi tiêu cho AI bùng nổ, xung đột địa chính trị gia tăng căng thẳng! Đơn đặt hàng hàng hóa vốn lõi của Mỹ tháng 6 tăng 0,9%, lượng hàng xuất xưởng ghi nhận mức tăng mạnh nhất trong hơn bốn năm
Đơn đặt hàng thiết bị doanh nghiệp tại Mỹ trong tháng 6 tăng cao hơn dự kiến của thị trường, đánh dấu sự kết thúc hoàn hảo cho chi tiêu vốn vững chắc trong nửa đầu năm.

Ràng buộc SK Group với OpenAI! Nvidia tham gia cuộc đặt cược 750 tỷ USD, cảnh báo về “tài trợ vòng lặp” AI lại vang lên
Nvidia thúc đẩy một vòng giao dịch AI mới trị giá hơn 750 tỷ USD, bao gồm hợp tác 500 tỷ USD với SK Group và dự kiến cung cấp bảo lãnh thuê 250 tỷ USD cho OpenAI. Những giao dịch này làm sâu sắc thêm sự gắn kết giữa chuỗi cung ứng và khách hàng, nhưng do Nvidia đồng thời đóng vai trò là nhà cung cấp, nhà đầu tư và đơn vị bảo lãnh, điều này lại một lần nữa làm dấy lên lo ngại trên thị trường về "tài trợ luân hồi" và nguy cơ khuếch đại rủi ro hệ thống.
Nhà đầu tư mạo hiểm nổi tiếng ở Thung lũng Silicon cảnh báo: Nếu cấm AI mã nguồn mở, áp lực chi phí có thể khiến toàn bộ thị trường chứng khoán Mỹ sụp đổ
Nhà đầu tư nổi tiếng Chamath Palihapitiya cảnh báo rằng nếu Hoa Kỳ hạn chế các doanh nghiệp sử dụng AI mã nguồn mở và buộc phải chuyển sang mô hình đóng, chi phí AI có thể tăng vọt từ 50 đến 100 lần, lợi nhuận và định giá của doanh nghiệp sẽ bị ảnh hưởng nghiêm trọng, thị trường chứng khoán Mỹ có thể đối mặt với cú sốc hệ thống. Cuộc tranh luận xung quanh việc quản lý AI mã nguồn mở đang tiếp tục leo thang.
Giai đoạn thứ hai của AI bắt đầu! Morgan Stanley chọn lọc cổ phiếu hưởng lợi, các ngành truyền thống như Halliburton, Bank of America đón nhận lợi nhuận nhờ AI
Khi mùa báo cáo tài chính quý II của thị trường chứng khoán Mỹ bước vào tuần bận rộn nhất, báo cáo nghiên cứu mới nhất của Michael Wilson, chiến lược gia trưởng về cổ phiếu Mỹ của Morgan Stanley, chỉ ra rằng các doanh nghiệp Mỹ tích cực tích hợp công nghệ AI đang chứng kiến sự cải thiện thực chất về khả năng sinh lời. Việc ứng dụng AI đã chuyển từ “giai đoạn thử nghiệm” sang “giai đoạn tạo ra giá trị doanh nghiệp có thể đo lường được”.

