Kinh tế học thực nghiệm: kiểm nghiệm lý thuyết kinh tế

1. Dẫn nhập

Lĩnh vực kinh tế học thực nghiệm hiện đại hay kinh toán học nói rộng ra là sự áp dụng phương pháp toán học và thống kê vào dữ liệu kinh tế để xác minh và cải thiện lý thuyết kinh tế. Mục tiêu của kinh toán học là giải thích và dự đoán hành vi kinh tế trong bối cảnh lý thuyết. Trong giới hạn suy luận thống kê, kinh toán học nỗ lực kiểm nghiệm lý thuyết kinh tế sử dụng dữ liệu lịch sử và dự đoán sự kiện sử dụng sự phối hợp lý thuyết kinh tế và số liệu kinh tế.

2. Thống kê học mô tả và lý thuyết kinh tế: Nguồn gốc

Việc cố gắng tiếp thêm sinh khí cho lý thuyết kinh tế bằng thực tế của thế giới thực đã diễn ra trong nhiều thế kỷ. Ví dụ thú vị như nỗ lực của các nhà số học chính trị vào cuối thế kỷ 17 và đầu thế kỷ 18 nắm bắt dữ liệu về lượng liên quan đến tổng sản phẩm thu nhập quốc dân, cán cân mậu dịch, nhu cầu của người tiêu dùng cùng nhiều chủ đề đa dạng khác. Một trong những minh họa sớm nhất và nổi tiếng của kinh tế học thực nghiệm phát xuất từ những nghiên cứu về nhu cầu của người tiêu dùng của Gregory King và Charles Davenant. King xây dựng nền tảng thực nghiệm mối quan hệ nghịch đảo giữa giá cả và số lượng được mua. “Định luật” này được Charles Davenant tinh lọc khá nhiều, trong chuyên luận Trọng thương của ông năm 1699, An Essay upon the Probable Meth­ods of Making a People Gainers in the Balance of Trade. Phiên bản định luật nhu cầu của Davenant mà ngày nay chúng ta gọi là “định luật cung cầu King-Davenant” như sau:

Chúng ta hãy nghĩ độ hụt trong thu hoạch sẽ làm giá ngũ cốc tăng theo tỉ lệ sau:

Đến mức khi ngũ cốc tăng lên gấp ba so với mức thông thường, thì có thể dự đoán rằng chúng ta thiếu khoảng 1/3 so với sản lượng thông thường, và khi chúng ta đang thiếu 5/10 hay một nửa sản lượng thông thường, thì giá cả sẽ tăng gấp gần 5 lần mức thông thường. (Political Commercial Works, trang 224-225).

Phát biểu thực tế của King về mối quan hệ cầu đúng ra không kém ngụy biện nhưng chắc chắn cả hai tác giả đều dựa vào quan sát giá cả và hành vi số lượng trong thực tế. Mặc dù cố gắng ban đầu này chỉ ở mức ước đoán đường cong cầu thống kê thật ngây thơ và hoàn toàn giản dị thái quá, nhưng dù sao cũng chứng minh mong muốn xây dựng lý thuyết kinh tế trên nền tảng thực nghiệm vững chắc.

3. Lĩnh vực thống kê học mô tả thế kỷ 19

Lĩnh vực thống kê học mô tả có sự tiến bộ vượt bậc trong thế kỷ 19. Ngoài ứng dụng lý thuyết thống kê trong các vấn đề chẳng hạn như dân số và y tế cộng đồng, cách mạng công nghệ trong vận tải cung cấp nền tảng nghiên cứu thống kê thuộc loại kinh tế thuần túy. Các kỹ sư đường sắt ban đầu từ châu Âu và Mỹ cố gắng nhận dạng dữ liệu giá cả đế đánh giá phí tổn và lợi ích đường sắt cụ thể và hệ thống đường ray dự kiến. Kỹ sư Mỹ tên Charles Ellet (1810-1862), học ở trường École des Fonts et Chaussées (trường Kỹ thuật Xây dựng Dân dụng của Pháp) ở Paris, là người cần nhắc đến trong lĩnh vực này. Trong những bài báo xuất bản từ năm 1840 đến 1844, Ellet cố xác định hàm tổng phí tổn “dự đoán” cho đường sắt Mỹ “điển hình”. Ông thực hiện bằng cách xây dựng hằng số trong một phương trình dành cho phí tổn đường sắt bao gồm nhiều thành phần phí tổn đường sắt khác nhau.

William Stanley Jevons cũng nêu ra vấn đề thống kê học mô tả trong tiểu luận nổi tiếng của ông trong những năm 1860 về biến động thương mại và xê-ri giá. Jevons cải thiện khái niệm chỉ số và tính chất của kỹ thuật chọn mẫu. Nhưng như s. M. Stigier nhận xét:

“Việc Jevons không sử dụng và phát triển phương pháp thống kê trên cơ sở xác suất trong tác phẩm thực nghiệm của ông mang tính điển hình của những nỗ lực tốt nhất trong những năm 1880” (“Francis Ysidro Edgeworth, Statistician”, trang 288).

Ngoài ra, còn có ba nhà tiên phong khác là Francis Galton, Karl Pearson và Francis Ysidro Edgeworth phát triển nền tảng thống kê học hiện đại. Những tác giả này phát triển nền tảng xác suất cho kỹ thuật thống kê lũy thoái và phân tích liên quan tiên tiến hơn, hình thành nền tảng của môn thống kê học và kinh toán học hiện đại.

Phân tích hồi quy là công cụ kinh toán học thường được các nhà kinh tế học sử dụng để đánh giá mối quan hệ giữa một biến số độc lập và biến số phụ thuộc, hay tập hợp các biến số độc lập. Ví dụ, nếu muốn nghiên cứu ảnh hưởng các chi phí quảng cáo dựa trên mức tập trung trong một số ngành công nghiệp hay tập hợp nhiều ngành công nghiệp, có thể nêu ra mối quan hệ sau:

Cị = Bo + BẠ. + e. (i = 1,...., n) trong đó C. là mức tập trung công nghiệp trong một số ngành công nghiệp (thứ í), Bo là hằng số, A. là cách đánh giá cường độ quảng cáo trong ngành công nghiệp thứ i, còn e; là thuật ngữ toàn bộ (sai sót) dùng để nắm bắt tính không nhất quán trong mối quan hệ được thừa nhận.

Trong phương trình này, c là biến số phụ thuộc (còn gọi là regressand), và cường độ quảng cáo là biến số độc lập (còn gọi là regressor). Các giá trị B chẳng hạn như Bp để đánh giá sức mạnh ảnh hưởng biên tế của cường độ quảng cáo tập trung trong ví dụ đơn giản này đều được ước tính từ dữ liệu. (Trong khi có thể ước tính trong nhiều cách, quá trình ước tính thông thường nhất được gọi là phương pháp hồi quy bình phương nhỏ nhất).

4. Hồi quy đơn giản

Hồi quy giản đơn có nghĩa là phương trình hồi quy chỉ bao gồm một biến số độc lập như trong biểu thức nêu trên. Thực vậy, phương trình của chúng ta tìm cách xác định tác động của sự thay đổi một đơn vị trong cường độ quảng cáo dựa trên sự tập trung công nghiệp, dĩ nhiên có thể tích cực hay tiêu cực. Tác động được đánh giá bằng hệ số hồi quy (B), vốn là số lượng bao gồm hai mẩu thông tin. Ngoài việc biểu thị liệu mối quan hệ đề xuất là tích cực hay tiêu cực, còn biểu thị biến số phụ thuộc thay đổi ra sao khi biến số độc lập thay đổi một đơn vị. Con số này, phải luôn nhớ rằng, chỉ là sự ước đoán quan hệ nhân quả lý thuyết hóa. Nói cách khác, nhà nghiên cứu sử dụng kỹ thuật này không bao giờ hoàn toàn chắc chắn rằng hệ số phản ánh mối quan hệ thực sự. Anh ta chỉ chắc chắn rằng sự ước đoán là đúng trong phạm vi các khoảng cách (xác suất) nhất định (nghĩa là khoảng cách chắc chắn 5% mà kỹ thuật mang lại câu trả lời đúng 95% thời gian).

Các vấn đề tế nhị khác thường đặt ra câu hỏi thống kê phức tạp hơn. Hãy xét mối quan hệ đơn giản giữa sự tập trung và quảng cáo thêm một lần nữa. Nếu lý thuyết của chúng ta cho rằng cường độ quảng cáo gây ra sự tập trung, thì chúng ta có thể chắc rằng hệ số BI là dương hay có ý nghĩa là chứng cứ dứt khoát của kết quả ấy hay không?Có thể đây không phải là trường hợp khi các ngành công nghiệp có lợi nhuận nhiều hơn có khả năng quảng cáo nhiều hơn nữa, hay các ngành công nghiệp có lợi nhuận nhiều hơn lại tập trung hơn nữa hay không? Đến mức các biến số khác tác động đến sự tập trung công nghiệp ngoài tác động được thừa nhận trong hồi quy đơn giản, các nhà kinh toán học thường kiểm nghiệm những lý thuyết như thế bằng kỹ thuật đa hồi quy. Đa hồi quy bao gồm nhiều hơn một biến số giải thích (độc lập) và thường có dạng sau:

yi = Bo + B1 xn + B2 X2i + + Bk xki + ei trons đó 1 = 1’-- n

Phương trình này mô tả những quan sát n và mối quan hệ giữa một số biến số phụ thuộc Y và biến số độc lập k. Kinh toán học lý thuyết đương đại phần lớn quan tâm đến sự phát triển của các công cụ mạnh hơn sao cho các phương trình phức tạp chẳng hạn như những phương trình này có thể thích hợp với dữ liệu nhiều hơn. Như đã nêu, kỹ thuật hồi quy không thể cung cấp bằng chứng dứt khoát các giả thuyết chọn lọc. Chúng ta không hề chắc chắn 100% rằng người ước đoán nắm bắt được môi quan hệ thực sự. Dù sao, kinh toán học có thể phát triển kỹ thuật thống kê tăng thêm sự chắc chắn trong ước đoán.

Việc tìm kiếm kỹ thuật cải thiện là một bộ phận quan trọng trong sự phát triển kinh toán học. Đầu thế kỷ 21, một số nhà kinh toán học quan trọng làm mọi người chú ý trong lĩnh vực này. Ở Anh, G. u. Yule (1813- 1886) tiên phong trong việc ứng dụng thống kê học, trong khi ỗ Mỹ, Henry L. Moore (1869-1958) đấu tranh cho phương pháp thực nghiệm trong nghiên cứu của ông về chu kỳ kinh doanh và sản xuất nông nghiệp. Moore có nhiều ảnh hưởng đặc biệt trong việc nuôi dưỡng nhiệt tâm nghiên cứu kinh toán học ở nhiều sinh viên xuất sắc, nhất là Henry Schulz (1893- 1938), với tác phẩm kinh điển Theory and Measurement of Demand (1938).

5. Toán kinh tế và kinh toán học hiện đại

Trong khi tính chất thực nghiệm của lý thuyết kinh tế là chủ đề được chú ý nhiều vào cuối thế kỷ 19 và đầu thế kỷ 20, những khởi đầu chính thức trong nghiên cứu kinh toán học có thể vào năm 1933. Vào năm ấy, một nhóm học giả quốc tế thành lập Hiệp hội Kinh toán học và cho ra mắt tạp chí Econometrica chuyên đăng các vấn đề kinh tế thực nghiệm. Một nhóm các nhà kinh tế học quốc tế lỗi lạc soạn thảo tư cách thành viên của hiệp hội, Harold Hotelling (1895-1973), một nhà kinh tế học kiêm thống kê rất nổi tiếng của Mỹ và Ragnar Frisch (1895-1973), nhà kinh tế học Na Uy đoạt giải Nobel Kinh tế năm 1969 là những người sáng lập. Hiệp hội và tạp chí của hội hỗ trợ nghiên cứu trong hơn nửa thế kỷ về lý thuyết và phương pháp kiểm nghiệm tư tưởng kinh tế.

Đôi khi, phương pháp không thỏa đáng có thể bị công kích (như Frisch trình bày đả kích những bình luận ban đầu về sai sót trong đánh giá). Đồng thời, công cụ kiểm nghiệm mới và cao cấp ra đời (như phát triển hợp lý hóa xác suất trong phân tích hồi quy và sử dụng xác suất để phát triển phương pháp dự tính khả năng có thể xảy ra tối đa). Những phát triển này tiếp tục đến ngày nay, không những trong số đầu tiên của tạp chí kinh toán học mà còn trong nhiều tạp chí sau này dẫn đến sự thành công của Ecometrica.

LUẬT MINH KHUÊ (Sưu tầm)