KINH TẾ HỌC CÚ SỐC
Một lý thuyết mới bắt nguồn từ vật lý học cổ điển cho phép các nhà khoa học dự đoán các nền kinh tế trên toàn thế giới phản ứng như thế nào trước những bất ổn lớn như Cuộc Đại Suy thoái năm 2008 hay trước các loại thuế quan của Trump.
TRUNG TÂM KHOA HỌC PHỨC HỢP VIENNA
[Vienna, tháng 4 năm 2019] Một cú sốc đẩy các nền kinh tế ra khỏi trạng thái cân bằng. Kinh tế học vĩ mô hiện đại vẫn dựa trên giả định cân bằng. Điều này khiến cho kinh tế học vĩ mô thất bại trong việc đối phó với các nền kinh tế trong thời kỳ khủng hoảng. Các nhà nghiên cứu từ Trung tâm Khoa học Phức hợp Vienna (the Complexity Science Hub Vienna - CSH) hiện đang đề xuất một phương pháp mới mượn từ vật lý học, lần đầu tiên giúp tính toán được các tác động của những sự kiện lớn lên các nền kinh tế mất cân bằng. Bài báo của họ đã được công bố trên tạp chí Nature Communications.
Phương pháp mới này đóng góp vào các mô hình kinh tế hiện tại theo nhiều cách.
Mức độ tác động của các loại thuế quan mà Trump đánh lên thép và nhôm ở 28 nước thành viên của Liên minh châu Âu [EU28] (HÌNH ẢNH) TRUNG TÂM KHOA HỌC PHỨC HỢP VIENNA  CHÚ THÍCH Mỗi vòng cung cho thấy mức độ tác động từ các loại thuế quan của Trump đối với một ngành kinh tế ở châu Âu. Các đường màu xanh biểu thị các quốc gia và các ngành có sản lượng tăng sau cú sốc; các đường màu đỏ cho thấy sản lượng giảm. Các đường càng đậm, thì tác động càng lớn. Hình dưới bên trái: cho thấy sản lượng của ngành điện giảm liên tục ở tất cả các quốc gia do ngành sản xuất thép và nhôm của EU cần ít năng lượng hơn. Hình dưới bên phải: Các nhà sản xuất xe ô tô kiếm lợi từ thuế quan. Mỹ giảm nhu cầu về thép và nhôm châu Âu đã làm gia tăng cung các kim loại này ở châu Âu. Điều này dẫn đến tác động tích cực cho các ngành cần chúng. HÌNH ẢNH CỦA CSH Vienna / Johannes Sorger (Phần mềm: Kepler.gl) QUY ĐỊNH SỬ DỤNG Luôn luôn ghi tên tác giả hình ảnh |
Tính toán khả năng phục hồi
 |
| Peter Klimek (1982-) |
“Đầu tiên, chúng ta có thể xác định khả năng phục hồi của một nền kinh tế”, Peter Klimek, một tác giả của bài nghiên cứu, cho biết. Mỗi quốc gia có các ngành công nghiệp khác nhau, và phụ thuộc vào nhiều loại hàng xuất khẩu và nhập khẩu. “Chúng tôi thấy tất cả sự phụ thuộc lẫn nhau này trong các bộ dữ liệu mới sẵn có. Từ những dữ liệu này, chúng tôi có thể tính toán mức độ dễ bị tổn thương của một quốc gia và các ngành sản xuất khác nhau của nó trước các bất ổn.”
Các nhà khoa học nhìn thấy, chẳng hạn, bộ phận nào của nền kinh tế đặc biệt dễ bị tổn thương trước một cú sốc, như một cuộc chiến tranh thương mại [chẳng hạn].
Mô hình hóa đầu ra
Đồng tác giả Stefan Thurner cho biết: “Chúng ta có thể định lượng thêm tác động của một cú sốc ở một nơi trên thế giới lên tình trạng sản xuất của một ngành nào đó trên toàn cầu”. Mô hình hóa các phản ứng trước các cú sốc sẽ giúp trả lời các câu hỏi như tại sao các nền kinh tế mất quá nhiều thời gian để phục hồi sau cuộc suy thoái năm 2008. “Một cú sốc không hề biến mất,” Peter Klimek giải thích. Giống như một hòn đá được ném xuống mặt ao tĩnh lặng, một cú sốc cũng tạo ra những cơn sóng. “Các cơn sóng xung kích sẽ di chuyển qua toàn bộ hệ thống, theo từng kết nối vốn phụ thuộc lẫn nhau của nó.” Các nhà nghiên cứu nhận thấy rằng thông thường phải mất từ 6 đến 10 năm để tất cả các ngành của một nền kinh tế tiêu hóa hoàn toàn một cú sốc.
Các dự đoán có thể kiểm chứng
Một tiến bộ khác có được từ phương pháp mới là có thể thực hiện các dự đoán có thể kiểm chứng. Các tác giả đã lấy dữ liệu bảng cân đối liên ngành của 56 ngành công nghiệp ở 43 quốc gia thành viên khối OECD từ năm 2000 đến năm 2014. Với bộ dữ liệu lớn này, họ đã kiểm định tính chính xác của các dự báo kinh tế khác nhau được sử dụng để xử lý hậu quả của [cuộc đại suy thoái kinh tế] năm 2008. “Phương pháp của chúng tôi rõ ràng vượt trội hơn tất cả các phương pháp dự báo kinh trắc chuẩn -- về căn bản là hầu hết trong số chúng”, các tác giả nêu rõ.
Họ cũng đã ước lượng tác động của các loại thuế quan mới của Donald Trump đối với thép và nhôm của EU, áp đặt vào tháng 6 năm 2018. Mô hình này tìm ra người thắng và kẻ bại. Ở Đức, ví dụ, sản lượng của ngành công nghiệp ô tô tăng lên, tình trạng tương tự cũng diễn ra đối với các hoạt động pháp lý hoặc thương mại bán buôn. Mặt khác, tình trạng sản xuất điện năng, kho bãi hoặc giao thông đường bộ thì cho thấy một sự suy giảm.
“Thật thú vị, sản lượng sản xuất ở hầu hết các nước EU tăng lên rất nhiều đến mức có thể bù đắp một phần thiệt hại do các loại thuế quan [của Trump]”, Thurner cho biết. Ngay khi có số liệu thống kê cho năm 2018 và 2019, nhóm sẽ kiểm định dự đoán của mình với dữ liệu thực tế. “Tầm nhìn của chúng tôi là miễn làm sao có thể tính toán tác động toàn cầu của tất cả các loại kịch bản về cú sốc có thể xảy ra ở bất cứ đâu”, nhà khoa học phức hợp này cho hay.
Một khái niệm từ vật lý học
Khái niệm cho mô hình mới được lấy cảm hứng từ vật lý học cổ điển: Lý thuyết đáp ứng tuyến tính (LRT) giải thích, ví dụ, cách các vật chất có điện hay có từ tính phản ứng với điện trường hay từ trường mạnh. Điều này được gọi là tính nhạy cảm. Nó có thể được đo bằng các thiết bị đặc biệt, nhưng cũng có thể được nhận biết bằng phương pháp toán học từ các thuộc tính của vật liệu. “Chúng tôi cho thấy LRT cũng áp dụng tốt cho kinh tế học nghiên cứu bảng cân đối liên ngành,” Peter Klimek cho biết. “Thay vì các thuộc tính của vật liệu, chúng tôi sử dụng các mạng lưới kinh tế; thay vì điện trở, chúng tôi xác định tính nhạy cảm của các nền kinh tế, xác định phản ứng của chúng trước các cú sốc.”
Trực quan hóa các nền kinh tế
 |
| Stefan Thurner (1969-) |
Để dễ dàng hiểu được cách các nền kinh tế vận hành, các nhà khoa học tại Trung tâm Khoa học Phức hợp Vienna (CSH) sử dụng một công cụ trực quan có tính tương tác. Công cụ này sẽ liên tục được cung cấp dữ liệu mới cho đến khi phiên bản cuối cùng đại diện được toàn bộ nền kinh tế thế giới.
Công cụ này trực quan hóa sự phụ thuộc giữa các quốc gia và các ngành sản xuất. “Người dùng có thể thay đổi tất cả các loại tham số và sẽ thấy ngay các tác động lên các quốc gia và ngành”, Stefan Thurner cho biết. Một phiên bản sơ thảo cho thấy tác động của các loại thuế quan của Trump lên châu Âu, có thể được xem tại https://csh.ac.at/ecores/.
###
Peter Klimek, Sebastian Poledna, Stefan Thurner, Economic resilience from input-output susceptibility improves predictions of economic growth and recovery [Khả năng phục hồi kinh tế từ tính nhạy cảm cân đối liên ngành cải thiện các dự đoán về tăng trưởng và phục hồi kinh tế], Nature Communications(2019) doi: 10.1038/s41467-019-09357-w
Về Trung tâm Khoa học Phức hợp Vienna (CSH):
Nhiệm vụ của CSH Vienna là tiếp nhận, giảng dạy và truyền cảm hứng cho các nhà khoa học hệ thống phức hợp dấn thân tìm hiểu ý nghĩa của Big Data (Dữ liệu Lớn) nhằm thúc đẩy khoa học và xã hội [phát triển]. Các nhà khoa học tại Trung tâm Khoa học Phức hợp Vienna (CSH) phát triển các phương pháp lý giải các hệ thống phức hợp mang tính khoa học, định lượng và có thể dự đoán. Các lĩnh vực trọng tâm bao gồm khả năng phục hồi và hiệu quả của các hệ thống kinh tế-xã hội và sinh thái, y học mạng lưới, động lực đổi mới và khoa học đô thị.
Trung tâm Khoa học Phức hợp Vienna (CSH) là một sáng kiến chung của Đại học Y khoa Vienna, TU Wien [Đại học Công nghệ Vienna], Đại học Kinh tế và Kinh doanh Vienna, Đại học Công nghệ Graz, Đại học Danube Krems, Viện Phân tích Hệ thống Ứng dụng Quốc tế (IIASA), Viện Công nghệ Áo (AIT) và các Phòng Kinh tế Áo (WKO). http://www.csh.ac.at
Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm: AAAS và EurekAlert! không chịu trách nhiệm về tính chính xác của các bản tin được đăng trên EurekAlert! do các tổ chức đóng góp hoặc cho việc sử dụng bất kỳ thông tin nào thông qua hệ thống EurekAlert.
Nguyễn Việt Anh dịch
Nguồn: Shocking economics, Eurekalert, EurekAlert.Org, Apr. 15, 2019.
