VẬT LÝ HỌC GIẢI CỨU KINH TẾ HỌC
Damien Challet, CentraleSupélec
Sử dụng những hệ thống phức hợp để mô tả sự bất ổn của nền kinh tế, đề xuất những mô hình mới và ngăn ngừa một số cuộc khủng hoảng: đó là thách thức mà một số nhà kinh tế và nhà vật lý phải đối mặt. Để làm được việc đó, cách tiếp cận đa ngành của họ dẫn đến việc sử dụng những công cụ của tâm lý học, khoa học thần kinh và vật lý thống kê.
Các mô hình hiện tại không nắm bắt được sự phức hợp của kinh tế học.
Nếu có một lĩnh vực phức tạp, thì đó là kinh tế học. Các cuộc khủng hoảng kinh tế và tài chính đã góp phần làm giảm niềm tin của các chính trị gia và công chúng vào các mô hình kinh tế. Và vì một lý do đúng đắn: những mô hình các ngân hàng trung ương, vào thời điểm cuộc khủng hoảng năm 2008, đã không tính đến ảnh hưởng của các thị trường tài chính lên nền kinh tế thực và, dù thế nào đi nữa, các mô hình tài chính thường dùng cũng không mô tả các cuộc khủng hoảng. Phải nói rằng dòng chính kinh tế thống trị, được gọi là tân cổ điển, xóa bỏ tính phức tạp kinh tế và động thái của nó khi xem chúng ta như những chiếc máy tính tất cả giống hệt nhau và hoàn hảo. Nói tóm lại, chúng ta là những con người duy lý, đến đỗi kết quả những ngẫm nghĩ của chúng ta sẽ luôn luôn là kết quả tối ưu.
Việc xem xét các hệ thống kinh tế như là những hệ thống phức tạp, không hoàn hảo, luôn ở thế động, thường không thể đoán trước là bước đầu tiên để phá vỡ sự bế tắc. Ví dụ, dự án Complexity Research Initiative for Systemic Instabilities [Sáng kiến nghiên cứu sự phức hợp vì sự bất ổn có tính hệ thống] của châu Âu, ra đời vào năm 2011, đã gộp chung những năng lực của các nhà kinh tế học, nhà vật lý học và nhà khoa học máy tính. Mục tiêu của dự án là gì? Sử dụng các hệ thống phức hợp để mô hình hóa tốt hơn và ngăn ngừa các cuộc khủng hoảng. Dự án đã cung cấp những công cụ mô hình hóa động mới cho các ngân hàng trung ương. Ví dụ, dự án cho phép hiểu rõ hơn sự tương tác giữa các doanh nghiệp, nhân viên và ngân hàng dẫn đến, một cách động, việc một nước có được một tỷ lệ thất nghiệp thấp hoặc cao. Thành công này cho thấy chỉ việc gộp chung các phương pháp và khái niệm của nhiều bộ môn sẽ dẫn đến sự tiến bộ trong việc mô hình hóa các hệ thống kinh tế phức tạp. Lấy trường hợp của các thị trường tài chính. Về nguyên tắc, các thị trường tài chính giúp thực hiện nhanh các giao dịch trao đổi với một mức giá hợp lý giữa người mua và người bán. Trong phần lớn các trường hợp, các thị trường tài chính đã hoàn thành vai trò một cách đúng đắn. Nhưng đôi khi, không có lý do rõ ràng, chúng trở nên cực kỳ bất ổn và chỉ trở lại trạng thái ổn định một cách rất chậm.
Những thị trường thất thường
Hành vi nói trên cho thấy các sự kiện nhỏ bé, thỉnh thoảng, gây ra những phản ứng rất mạnh và những phản ứng này, đến lượt chúng, gây ra những phản ứng khác thông qua một quá trình tác động phản hồi. Nói cách khác, các thị trường theo bản chất là những thị trường phi tuyến tính, đôi khi bất ổn, hỗn độn. Nếu các kỹ sư đã tưởng tượng ra những hệ thống như vậy, thì có thể xem là họ đã thất bại. Điều này càng nghiêm trọng hơn khi, từ nay, các thị trường thuộc một phần của hạ tầng cơ sở của nền kinh tế.
Hành vi thất thường này chính là điều khiến cho các thị trường trở nên thú vị. Kinh tế học tân cổ điển nghiên cứu các đặc tính lý thuyết của thị trường, giống như các cơ chế cung và cầu, khi chúng hoạt động ở mức hoàn hảo[*] – không có sự mơ hồ, hệ thống ở thế cân bằng, mọi người đều đồng ý về giá cả. Từ đó phát sinh các mô hình đơn giản, nhưng không có khả năng giải thích khía cạnh hỗn độn này. Có một cách tiếp cận khác là đảo ngược thang giá trị của bộ môn kinh tế và xuất phát từ các dữ liệu chứ không phải từ các mô hình. Chỉ có sự phân tích một khối lượng lớn các dữ liệu mới cho thấy các quy luật động, đôi khi tinh tế, và vì thế cho phép chúng ta khám phá những cơ chế nền tảng, tạo nên sự phong phú của các hệ thống kinh tế. Chính sự phong phú động này, cuối cùng, sẽ quyết định việc từ bỏ các mô hình không thích đáng, giống như kiểu các khoa học khác đã làm. Nhưng làm thế nào để xây dựng những mô hình ít mang tính tiên đề hơn?
 |
| Gene Stanley (1941-) |
Từ lâu, các khoa học kinh tế đã du nhập những công cụ của vật lý học, một phần vì hiệu quả của chúng, nhưng cũng vì các nhà kinh tế học nổi tiếng như Paul Samuelson và Joseph Stiglitz – cả hai đều được trao giải thưởng Nobel kinh tế –, trước tiên đã nghiên cứu vật lý học, trước khi chuyển sang kinh tế học. Trong gần hai mươi năm qua, các nhà vật lý học đã hưởng lợi từ những tiến bộ trong vật lý học thống kê – các giai đoạn chuyển pha, các hệ thống ngoài trạng thái cân bằng, các hệ thống vô tổ chức – để áp dụng nó vào các hệ thống kinh tế. Giáo sư tại Đại học Boston ở Hoa Kỳ, Gene Stanley, người tiên phong trong việc nghiên cứu các giai đoạn chuyển pha và vật lý học liên ngành, sáng tạo, vào năm 1995, một từ mới để mô tả hiện tượng này: kinh tế học vật lý.
Đúng là có một số khái niệm của vật lý học thống kê hiện đại được áp dụng vào hành vi tổng quát của các hệ thống kinh tế. Ví dụ, con người có một đặc điểm riêng kích thích mọi nhà vật lí học: con người tương tác với nhau. Sự tương tác này, khi đủ lớn mạnh trong những hệ thống có quy mô lớn, sẽ che giấu các chi tiết của từng yếu tố: những hiện tượng ở quy mô lớn trở nên quan trọng hơn những chi tiết vi mô. Ví dụ, màu sắc, kích thước và dung tích xilanh của xe ô-tô không quan trọng khi có nạn kẹt xe. Hơn nữa, sự tương tác là một trong những thành tố làm cho các hệ thống kinh tế học trở nên phức tạp, bởi vì nó có khả năng gây ra những hiện tượng tập thể, không thể đoán trước, nếu chúng ta chỉ xem xét những thuộc tính của các thành tố riêng lẻ. Khi quen thuộc với các hiện tượng tập thể này và nhờ vào các phương pháp phân tích và mô hình hóa, các nhà vật lý học ở địa vị thích hợp để hiểu được vai trò trung tâm của các quan hệ tương tác trong động thái tổng thể của các hệ thống kinh tế.
Những cơn bất ổn
Cạnh tranh và tập huấn là một phần của những cơ chế làm bất ổn các thị trường tài chính và khiến chúng trở thành những hệ thống phức tạp tinh tế khó nắm bắt. Thực vậy, các nhà đầu tư luôn cố gắng tìm cách học khai thác các tín hiệu tài chính bằng những công cụ mà họ có được (tế bào thần kinh, ngón tay, bảng tính, máy tính, máy điện toán), khiến hầu như khó dự kiến được giá cả các tích sản. Sự hiệu quả của việc tập huấn này có một hậu quả nguy hiểm: khi chỉ có thể dự kiến được giá cả ở cận biên, thì các nhà đầu tư thỉnh thoảng sẽ nhầm lẫn giữa tạp âm – những biến động thống kê của diễn biến về giá cả – và tín hiệu thực – do bởi một sự kiện có thực. Điều này gây ra những cơn bất ổn mang tính tự phát, có thể được tăng cường thông qua các vòng tác động ngược trở lại. Đó là trường hợp trong vụ sụp đổ ngày 19 tháng 10 năm 1987, khi mà Sở giao dịch chứng khoán New York mất 22,6 điểm phần trăm trong một ngày, hoặc trong vụ sụp đổ chớp nhoáng ngày 6 tháng 5 năm 2010. Do đó, một thị trường hoàn hảo theo nghĩa của kinh tế học tân cổ điển, trong thực tế, cũng bất ổn một cách động. Điều này giải thích lý do vì sao, ngay cả khi các thị trường tài chính phản ứng nhanh hơn, thì ngày nay, chúng vẫn bất ổn so với một trăm năm trước, trái với những gì người ta có thể nghĩ (xem hình bên dưới).
Biểu đồ này của lợi tức hàng ngày (lãi hoặc lỗ giữa hai phiên đóng cửa liên tiếp) cho thấy, ngày nay, các cuộc khủng hoảng không xảy ra nhiều hơn xưa. © Damien Challet
Một khó khăn khác là các khái niệm và phương pháp toán học có một tầm ảnh hưởng rất lớn đến cách thức mà các nhà nghiên cứu tiến hành phân tích và hiểu được những hệ thống mà họ đang nghiên cứu. Trong trường hợp này, giới hạn của họ sẽ hạn chế các lĩnh vực nghiên cứu khả thi. Chỉ có những người đổi mới mới có khả năng nghĩ ra, ngay cả theo cách không hoàn hảo, một mô hình hoặc một động thái xa lạ đối với những công cụ mà bộ môn đã cung cấp cho họ.
Những tác nhân không đồng nhất
 |
| W. Brian Arthur (1946-) |
Nhà kinh tế học người Ireland W. Brian Arthur là một trong số những người báo trước này. Vấn đề của ông được gọi là vấn đề quầy rượu El Farol, vào năm 1994, đã đi vào lịch sử: đó là vấn đề tìm hiểu cách thức mà rất nhiều khách hàng tiềm năng của một quầy rượu học được cách phối hợp sự hiện diện của họ tại quày rượu này, mà không cần phải thông tin cho nhau trước, để bình quân không có nhiều quá mà cũng không ít quá khách hàng ở quầy rượu. Trực giác của Arthur Brian cho rằng dạng tình huống này buộc các tác nhân kinh tế phải tạo ra sự khác biệt, trái với những gì được ngụ ý bởi giả thuyết của kinh tế học tân cổ điển về những tác nhân hoàn hảo, do đó tương tự nhau. Trong thực tế, nếu tất cả khách hàng đều cùng sử dụng một chiến lược, thì tất cả đều thua, hoặc bởi vì quầy rượu quá đông, hoặc bởi vì không ai đến quầy rượu. Vì vậy, sự đa dạng của các tác nhân kinh tế, về thực chất, là điều cần thiết trong một số tình huống. Ví dụ, trong hệ thống cạnh tranh của các thị trường tài chính, các tác nhân tìm hiểu và áp dụng nhiều chiến lược khác nhau. Vấn đề là các công cụ thông thường của các nhà kinh tế không cho phép tính đến động thái hoặc các đặc tính trung bình của những hệ thống có các tác nhân không đồng nhất, rất khác nhau.
Tuy nhiên, những công cụ này đã tồn tại từ những năm 1980 trong vật lý thống kê của các hệ thống vô trật tự, được sử dụng, ví dụ, để phân tích các vật liệu bao gồm những tạp chất được phân phối ngẫu nhiên. Bằng cách tạo ra một liên hệ giữa tình trạng vô trật tự vật lý của một số vật liệu và tình trạng không đồng nhất của các tác nhân, chúng ta có khả năng áp dụng được các phương pháp toán học của vật lý học để mô hình hóa hành vi của khách hàng ở quầy rượu El Farol. Nói một cách tổng quát hơn, các phương pháp này cho phép giải quyết động thái của mọi hệ thống kinh tế quy mô lớn, mà ở đó thiếu vắng khái niệm về khoảng cách vật lý giữa các yếu tố cấu thành (nhà đầu tư, công ty, ngân hàng, chứng khoán tài chính).
Đi xa hơn nữa, chúng ta cần phải tự hỏi các hệ thống kinh tế có thể, một cách cơ bản, khác với các hệ thống vật lý về điều gì. Nói tóm lại, trong cả hai trường hợp, đó là những hệ thống động, với rất nhiều vòng lặp phản hồi, vô trật tự và những hành vi đôi khi hỗn độn. Các nhà kinh tế đã nhắc lại, một cách chính đáng, rằng việc mô hình hóa các hệ thống kinh tế còn khó hơn, một cách tiên nghiệm, so với việc mô hình hóa các hệ thống vật lý. Trong thực tế, không giống như các electron, con người không phải là những sinh thể bất biến. Con người lớn lên, bộ não của họ tiến triển, rồi thoái hoá; họ có thể là những con người vị tha, sáng tạo và đôi khi hành động ngược lại với lợi ích của bản thân. Tồi tệ hơn, họ thỉnh thoảng cố gắng phỏng đoán những ý định ẩn giấu của người đối thoại với họ.
Liệu có vì thế mà kết luận rằng sự đóng góp của các công cụ và khái niệm của vật lý học và các hệ thống phức tạp chỉ mang đến một lợi ích hạn chế cho kinh tế học hay không? Câu trả lời là không. Ngoài ra, việc con người tiến hóa, học hỏi và lãng quên không phải là một trở ngại toán học có tính quyết định: điều đó chỉ bổ sung thêm một lớp phương trình trong việc mô hình hóa hành vi của con người. Vấn đề còn lại là làm thế nào để biết cách thức con người học hỏi và lãng quên. Đây là vai trò của tâm lý học thực nghiệm và khoa học thần kinh. Nghiên cứu về các thành kiến trong hành vi của con người và các biểu hiện tinh thần về những lựa chọn mạo hiểm ở các động vật có vẻ là bấy nhiêu con đường cho phép chúng ta tính đến những nhân tố tâm lý này. Tương tự, vai trò của kích thích tố, chẳng hạn như cortisol, dopamine hoặc testosterone, và những hiệu ứng của chúng lên sự ham muốn rủi ro cũng là một phần trong những cơ chế cơ bản cần được tính đến một cách tốt hơn trong tương lai. Việc tích hợp các dạng kết quả này vào các mô hình những tác nhân phức tạp dưới dạng toán học hoặc số học là một phần trong những thách thức và hứa hẹn của sự mô hình hóa mặt kinh tế. ■
Ảnh: © Christopher Gregory / The New York Times – Redux – REA
 |
| Damien Challet |
NHÀ VẬT LÝ HỌC
Là giáo sư về toán ứng dụng tại trường đại học kỹ thuật CentraleSupélec, nơi ông giảng dạy tài chính định lượng, Damien Challet cũng là người đồng sáng lập Encelade Capital SA, một công ty tư vấn tài chính.
Ảnh: DR
BỐI CẢNH
Những dữ liệu đồ sộ và những phương pháp toán học mới, cũng như sự gộp chung các phương pháp và khái niệm từ nhiều bộ môn, đã mở ra những triển vọng đầy hứa hẹn cho sự mô hình hóa kinh tế.
Huỳnh Thiện Quốc Việt dịch
Nguồn: La physique à la rescousse de l’économie, trong nguyệt san La Recherche số 537, tháng 7-8 năm 2018.
Chú thích:
[*] Cạnh tranh hoàn hảo là một lý thuyết về sự hình thành giá cả xuất phát từ dòng kinh tế học tân cổ điển. Nó cho phép có được cân bằng ở tất cả các thị trường.↩
