Khoa học luận kinh tế (Phần 2)

2.3 Quan sát những hiện tượng

Vĩ mô hay vi mô, đối tượng kinh tế, như mọi đối tượng của một khoa học thực nghiệm, hiện lên vừa như một thiết kế tri thức trừu tượng vừa như một nguồn những dữ liệu quan sát được. Nay ta xét trước khía cạnh thứ nhì. Về mặt này, chúng tôi nhấn mạnh đến ba loại vấn đề khác nhau mà việc thu thập những dữ kiện kinh tế đặt ra.

Thứ nhất, việc đặc thù hoá thực nghiệm những tổng đại lượng được kinh tế vĩ mô bàn đến có những khó khăn về mặt nguyên tắc: bằng cách nào chuyển từ vô số những dữ liệu riêng lẻ và có thể là không đồng nhất sang một đại lượng duy nhất được giả định là tượng trưng cho các dữ liệu riêng lẻ này ở cấp độ một “đại lượng tổng gộp”. Việc gộp những dữ liệu cho phép xác định sản xuất, theo khối lượng của một quốc gia hay của một ngành công nghiệp, hay một chỉ số giá, tất nhiên không thể đơn giản quy về những phép tính trung bình. Nhà thống kê, trong mỗi trường hợp, phải làm rõ những điều kiện hình thức đòi hỏi ở một hàm làm sao ứng với những tập hợp dữ liệu một con số duy nhất, và xây dựng một vật thể toán học tính toán được, thỏa mãn những đòi hỏi trên trong những giới hạn chấp nhận được. Những tiêu chuẩn gộp được đề nghị, mà thường chỉ được thỏa mãn bằng những phương thức khá võ đoán, không phải lúc nào cũng giúp trả lời câu hỏi then chốt: thật sự cái gì đã được quan sát, cái gì đã được đo đạc? 

Thứ nhì một số khái niệm trừu tượng đưa vào lí thuyết có vẻ khó đo được một cách thật sự. Ví dụ, Hicks (1956) bàn về khái niệm thặng dư của người tiêu dùng cho rằng đây là “một cách cực kì thuận tiện để định hình ý tưởng” hơn là biểu hiện của một đại lượng thực tế. Tuy nhiên chớ để những khái niệm như thế được các nhà kinh tế sử dụng làm ta nghi ngờ tính thực nghiệm của khoa học của họ, vì cùng một hiện tượng khoa học luận đó cũng xảy ra trong những khoa học tự nhiên khi một số đại lượng được định nghĩa dưới những điều kiện không thực hiện được – ví dụ như entropi – sẽ mất hết ý nghĩa nếu ta đòi hỏi là thí nghiệm phải nắm bắt trực tiếp chúng. Không vì thế mà những khái niệm này ít có hiệu quả do khả năng gợi mở của chúng và do những hệ quả trên những đại lượng đo được mà chúng cho phép tính toán. Do đó, không có gì ngạc nhiên khi một nhà kinh tế như M. Allais muốn thiết lập cho những đại lượng kinh tế những “hệ thống đơn vị cơ bản” với, bên cạnh những đại lượng “cụ thể” (như thời gian và giá trị) là những đại lượng “trừu tượng” (ví dụ sự thỏa mãn và sự “ao ước”) không nắm bắt trực tiếp được, và giống như trong những hệ thống đại lượng vật lí ông phát biểu những quan hệ chiều kích. Ví dụ, trong hệ thống [S, Q, W, q] (thỏa mãn, số lượng sản phẩm, giá trị, thời gian), sự “ao ước” hay thỏa mãn cận biên có chiều kích S. Q. q^-1. Dù cho việc hiệu chỉnh những hệ thống như thế có vẻ khó khăn, có lẽ một ngày nào đó phải có một sự thỏa thuận rõ ràng giữa các nhà kinh tế trên vấn đề này, như đã được Jevons đề nghị.

Thứ ba, có nhiều khó khăn quan trọng trong việc thu thập thật sự những dữ liệu dưới dạng sử dụng được và đánh giá mức tin cậy cần dành cho những độ đo các dữ liệu đó, và điều này thường bị lờ đi. Oskar Morgenstern (1963) trước đây đã xem xét không khoan nhượng vấn đề này trong một quyển sách có sức công phá lớn. Ông tố giác, với bằng chứng rõ ràng, việc dung túng ảo tưởng về tính chính xác của những số liệu không có ý nghĩa, và nhất là không cho biết độ xấp xỉ có thể của các số liệu. Dùng một nghiên cứu của S. Kuznets về việc thiết lập số liệu thu nhập quốc gia của Hoa Kì để làm ví dụ, ông nhận xét là tác giả này ước lượng rằng sai số là ít nhất 10%, một biên độ hình như không có gì là quá đáng. Nhưng cần phải thấy rằng với một con số khoảng 500 tỉ đô la, sai số có thể là gấp ba lần số xuất khẩu của Hoa Kì ... Mặt khác, dù sai số chỉ giới hạn ở mức 5 %, nếu ước lượng của GDP trên hai năm tăng từ 550 đến 560 tỉ thì tỉ suất tăng trưởng có thể biến động, với những giả thiết sai số cực kì, giữa - 7,9 và + 12,5 % trong lúc nếu giải định là GDP được đo một cách chính xác thì tỉ suất tăng trưởng là 1,8 %. Ta thấy là, theo cách nói ôn hoà của O. Morgenstern, những tỉ suất tăng trưởng được công bố lạm dụng những con số sau dấu phẩy, “như hiện có là không có giá trị cho những sử dụng khắt khe đòi hỏi phải vận dụng những tỉ suất này”. Dù cho ngày nay tình hình đã được cải thiện rõ rệt, có lẽ phải kết luận với tác giả này là Kinh tế học có một nhu cầu cấp bách cải tiến những phương thức thu thập số liệu, và ít nhất là buộc phải công bố những ước lượng về biên độ sai số kèm theo số liệu. Nếu thiếu sót trên, đến ngày nay vẫn còn nhận thấy, hoàn toàn không cấm cản việc xây dựng các lí thuyết thì luôn phải ngại rằng người ta rút ra từ những mô hình, với những con số quá bấp bênh, những “ứng dụng lố lăng”.        

2.4 Mô hình hoá

Việc ước lượng những giá trị thực nghiệm các tham số của một mô hình tất nhiên cũng gặp những bất trắc như trên và có thể dẫn đến việc là những kết luận được rút ra từ mô hình có những biên độ biến thiên quá đỗi khiến cho các kết luận này là vô nghĩa. Đây là lúc nêu lên vấn đề bản chất và chức năng của những mô hình trong Kinh tế học.

Cần nhắc lại rằng khái niệm mô hình, hiểu trong nghĩa rộng như là một biểu trưng của những hiện tượng bằng những phần tử trừu tượng được tổ chức trong một cấu trúc, là cần thiết cho mọi tri thức khoa học. Tính trừu tượng của biểu trưng này, sự đòi hỏi làm rõ dưới dạng logic hay toán học của cấu trúc, là những điều kiện của mọi tri thức thực chứng và có hiệu quả về những hiện tượng. Nhưng những phương thức của việc cấu trúc hoá này thay đổi tùy theo những lĩnh vực nghiên cứu. Trong Kinh tế học, cần có một phân biệt chính giữa những mô hình kinh trắc và những mô hình được chúng tôi gọi là “lí thuyết”, do không có thuật ngữ nào đặc thù hơn (vì cả hai loại mô hình, trong một nghĩa nào đó, đúng là những mô hình lí thuyết). Đặc điểm của những mô hình kinh trắc là các tham số (ta biết là toán học phân biệt những tham số của các biến với những hằng số. Những giá trị được gán cho các tham số, và tạm thời không được xác định, chỉ rõ những trường hợp ứng dụng của cấu trúc chung của mô hình. Có thể nói rằng đó là những biến cấp hai, những biến cấu trúc) của những mô hình này được đưa vào một cách rõ ràng để có thể ước lượng chúng thật sự. Do đó đây là những biểu trưng mà chúng tôi gọi – một cách ẩn dụ – là “địa phương”, để đối lập với những lí thuyết tổng quát hay mô hình tổng thể mà tầm rộng lớn loại trừ việc ước lượng thật sự những tham số. Như thế ta có thể đối lập một “lí thuyết cân bằng chung”, kiểu Walras hay kiểu Debreu, với những mô hình mô tả những hiện tượng đặc biệt của sản xuất và trao đổi, dù cho những mô hình này liên quan đến một tập hợp to lớn, chẳng hạn như nền kinh tế của một quốc gia. Hơn nữa dường như người ta không đòi hỏi ở một mô hình kinh trắc rằng những quan hệ giữa các đại lượng được giả định là đo được luôn có một ý nghĩa vượt quá nhận xét thuần túy và đơn giản rằng có một sự ổn định nhất định. Ví dụ, đó là trường hợp của mô hình Pareto nổi tiếng về sự phân phối thu nhập. Trên quan điểm này thì một mô hình kinh trắc có thể là một mô hình mô tả tốt, trong lúc những quan hệ được kiểm tra bằng thực nghiệm mà mô hình đề nghị vẫn là một câu đố không được lí giải. Trong cách nhìn riêng của kinh trắc học, điều được nhấn mạnh là việc ước lượng những tham số, hơn là tầm quan trọng và ý nghĩa của một hệ thống tổng thể, những quan hệ giữa các biến, hơn cả (như nhận xét của E. Malinvaud, 1981) việc thử thách và xác định hiệu lực mô hình. Sự ra đời và phát triển của một trào lưu kinh trắc học riêng trong nửa thế kỉ qua, không nghi ngờ gì, là một giai đoạn chủ yếu của lịch sử Kinh tế học. Nhưng không vì thế mà không thể có hai nhận xét sau:

1.   Có những khó khăn không được thừa nhận đầy đủ từ việc chuyển tức khắc một tư tưởng kinh trắc học, phong phú ở mức “địa phương”, đến việc biểu trưng tổng thể một nền kinh tế. Việc ước lượng, và ngay cả việc đồng nhất hoá, những tham số ở cấp độ này trở thành đặc biệt tế nhị; và vai trò cũng như mức độ ổn định của những điều kiện ngoại sinh có khả năng bị coi nhẹ khiến cho không còn bảo đảm được những điều kiện có hiệu lực của mô hình. Những mô hình keynesian, dù cho có đổi mới – và ngay cả ở thời điểm xuất hiện của chúng đã đổi mới khoa học kinh tế – phơi bày chỗ hở cho sự phê phán này khi gợi ý xử lí một cách kinh trắc những phương trình tổng quát mà một số tham số khó có thể ước lượng được một cách xác đáng.

2.   Việc chỉ nghiên cứu độc nhất những mô hình kinh trắc có thể đưa nhà kinh tế lạc lối vào việc phát hiện những quan hệ mà tính ổn định chỉ có tính ngẫu nhiên hay phái sinh. Có lẽ đây là nguy cơ mà một trong những nhà kinh trắc đầu tiên và nổi tiếng của Pháp muốn cảnh báo khi ông nhấn mạnh đến sự cần thiết phải kèm thêm một “mối quan tâm về tổng hợp” vào sự phục tùng thực nghiệm (M. Allais, 1968).                 

Ngược lại, những mô hình chúng tôi gọi là “lí thuyết”, không nhằm trực tiếp vào việc ứng dụng số liệu trong thế giới những hiện tượng quan sát được, nhấn mạnh đến việc giải thích hiện tượng. Walras và Cournot, dù không cho rằng những mô tả trừu tượng của họ về thị trường có thể bám sát những tiến hoá cụ thể, muốn xem xét những quan hệ có thể hiểu được giữa những yếu tố định lượng của nền kinh tế bằng lăng kính của lập luận toán học. Tương tự như thế, những đại lượng kinh tế vĩ mô được đưa vào một cách rõ ràng từ thời các nhà kinh tế Thụy Điển và thời Keynes trước hết được nối với nhau bằng những hệ thống có thể hiểu được rồi tiếp đấy mới được, có lẽ là hơi sớm, ước lượng thực nghiệm; những ước lượng này có lẽ là không mấy đáng tin do định nghĩa khá lỏng lẻo của những hệ thống này. Vả lại tính hiểu được được hiểu theo nghĩa lato, latissimo sensu (theo nghĩa rộng và cực rộng - ND). Thật vậy, một số quan hệ có tính chất thuần túy kế toán, chỉ đơn thuần áp dụng những phép số học vào các đại lượng gộp. Nhưng như thế sẽ nhanh chóng có sự phân biệt giữa những đại lượng dự kiến, ex ante, và những phương trình thực sự được thực hiện giữa các đại lượng, ex post. Như vậy là đã chuyển sang một loại quan hệ khác, ít chắc chắn hơn. Những quan hệ này định nghĩa hành vi của các tác nhân, hoặc là theo tinh thần đặc biệt kinh tế vi mô, viện đến tâm lí đơn sơ của người tiêu dùng và của nhà doanh nghiệp, hoặc theo một tinh thần kinh tế vĩ mô hơn, bằng cách chỉ ghi nhận những quan hệ ổn định trung bình giữa những đại lượng: thu nhập và tiết kiệm, đầu tư và năng suất cận biên của tư bản, thật sự hoặc dự kiến. Trong mọi trường hợp, đều có nhiều câu hỏi khoa học luận thiết yếu, tập trung vào đó mọi khó khăn.

1.   Bằng cách nào đưa vai trò của thời gian vào các mô hình. Tất nhiên như đã ghi nhận ở trên, đây không chỉ đơn giản là tiến trình của thời gian, một biến trung lập, dọc theo đó có thể tịnh tiến không phân biệt mọi hiện tượng, như trong cơ học duy lí. Đây là thời gian như một sự tích lũy lịch sử, và một nguồn bất trắc. Thật vậy, trong một chừng mực lớn trong Kinh tế học, việc đạt đến một trạng thái nhất định bằng một con đường nào đó chứ không phải bằng một con đường khác có thể làm thay đổi, trong trạng thái này, những khả năng phát triển tiềm tàng tương lai, điều này có nghĩa là, trong ngôn ngữ của vật lí học, ở đây có lẽ không có những “biến trạng thái”. Cũng trong một chừng mực lớn, tất nhiên những tác nhân kinh tế chỉ biết những yếu tố của tương lai, và cả những yếu tố của hiện tại lẫn của quá khứ, cơ sở cho hành vi của họ, một cách ít nhiều không chắc chắn.     

2.   Trong Kinh tế học ý nghĩa của tính nhân quả là gì? Trong một mô hình lí thuyết, quan hệ nhân quả thường được thay thế bằng quan hệ đồng ấn định, ngặt hay ngẫu nhiên, của những biến trong một hệ thống, và quan hệ này là ít nhiều phức tạp tùy theo tính chất toán học của những phương trình nối liền các quan hệ này. Nhưng khi việc mô tả nền kinh tế đi gần tới kiểu mô tả kinh trắc thì quan hệ có thể nói là trực tiếp nhân quả lấy lại chỗ đứng của nó. Những mô hình “địa phương” đặt thành tiên đề những quan hệ giữa các biến, hầu hết những quan hệ này là tuyến tính, và vấn đề là phải quyết định xem mối liên hệ được giả định có được những quan sát xác nhận không. Lấy một ví dụ đơn giản trong trường hợp có những chuỗi thời gian của hai biến x_t và y_t, nhà kinh trắc, sau khi đã loại bỏ đi những xu hường chung của mỗi biến thử điều chỉnh tuyến tính hai chuỗi với nhau, lần lượt kiểm định hai giả thiết cạnh tranh nhau:    

cho một dãy những thời điểm 1, 2, ... u do nhà kinh trắc chọn. Tính “nhân quả một chiều” từ x đến y, ví dụ, sẽ được chấp nhận nếu kiểm định gạt bỏ giả thiết là tất cả những a_u đều đồng thời bằng không, trong lúc kiểm định đối xứng không gạt bỏ giả thiết cho rằng tất cả những b_u đều không đồng thời bằng không. Ta hiểu rằng khái niệm nhân quả, cho dù những kiểm định thống kê có tinh vi đến mấy, ở đây vẫn hơi thô kệch. Nhưng theo tôi, điều quan trọng là chính ngay khái niệm quan hệ nhân quả một chiều, thường là lu mờ trong khái niệm lí thuyết về hệ thống, được phục hồi vào hàng khái niệm kinh trắc chủ yếu. Điều này luôn xảy ra, ngay cả trong tri thức về tự nhiên, khi ta rời xa lí thuyết hoá khoa học để tới gần thực tiễn, và như thế tiến đến giới hạn của nghệ thuật xử lí những tình thế riêng lẻ.

3.   Chúng ta vừa ghi nhận việc ưu tiên vận dụng những quan hệ tuyến tính. Một cách tổng quát hơn, đâu là những toán học cần thiết cho việc hình thức hoá các mô hình kinh tế? Ở đây cần đặt riêng ra một bên những công cụ của kinh trắc học: những phép tính tương quan bằng các phương pháp bình phương bé nhất, những thuật toán rút ra từ phép tính xác suất ... Công nghệ này, ngày càng mạnh và tinh vi, là ít đặc thù, và điều cần tìm hiểu là quan hệ giữa công cụ riêng của mô hình hoá với những khái niệm kinh tế. Việc sử dụng phép tính vi phân rõ ràng trùng khớp với việc các nhà cận biên đề xuất những khái niệm kinh tế vi mô mới. Và từ Pareto đến Samuelson và Hicks, các nhà kinh tế càng làm chủ những công cụ toán học này, đặc biệt là trong thao tác những tỉ số vi phân định nghĩa các “độ co dãn”. Một cách khá tổng quát, dường như ở đây, chủ yếu công cụ có hai hiệu ứng. Một mặt, nó cho phép việc xác định, thật ra là rất trừu tượng, nhưng chính xác những điều kiện vận hành của các thị trường. Mặt khác, ở một cấp độ trừu tượng hơn, nó đã đưa các nhà toán học kinh tế phát biểu rõ ràng và giải quyết vấn đề khái niệm của sự tồn tại và tính ổn định lí thuyết của một cân bằng thị trường. Trong trường hợp cuối này, một Gérard Debreu không chỉ vận dụng đến kho giải tích cổ điển mà phải dùng đến những khái niệm topo chính xác của giải tích hiện đại.

Tuy nhiên, cần nêu lên một hướng toán học hóa khác của những mô hình kinh tế, đặc biệt mà đại diện là lí thuyết trò chơi và lí thuyết đối ngẫu của qui hoạch tuyến tính. Ở đây đại số, hơn là giải tích, thống trị. Đã được đưa vào trong những thao tác những bảng Leontief, những khái niệm đại số cung cấp cho Kinh tế học những thuật toán giải và những công cụ cấu trúc hoá các mô hình. Nhưng hướng toán học này về cơ bản không khác với hướng thứ nhất, vì ở cội nguồn của hướng này có Brouwer và von Neuman, những nhà toán học đã gợi ý cho Debreu.          

Ngày nay cũng như hôm qua, không thể chỉ ra loại công cụ toán học nào là thích hợp nhất. Như M. Allais đã nhận xét năm 1968, ngày nay nguy cơ không phải là kinh tế học thiếu vận dụng đến toán học mà là nguy cơ “lạm dụng” công cụ này, trong nghĩa là trong các tạp chí thường có những bài tập thuần túy toán học, mô tả, theo từ ngữ của Kolm, những “thế giới không tồn tại” (1986: 9) và giải quyết những vấn đề tưởng tượng. Nhưng từ nay không thể không biết đến, dù có những mặt thái quá, vai trò của toán học hoá. Chỉ có thông qua việc toán học hoá mới có thể lần gỡ ra những tác động qua lại phức tạp, và chỉ có nó mới đòi hỏi và gợi ý cho việc phát biểu rõ ràng những nguyên lí và tiền định. Ngược lại, chỉ khi lần hồi các khái niệm được làm rõ và hình thành rõ nét hơn đối tượng của khoa học kinh tế thì toán học mới được sử dụng một cách thích hợp và hiệu quả hơn. Hoặc là lúc đó sẽ sinh ra những phần toán học để đáp ứng những nhu cầu mới, hoặc là các nhà kinh tế, như đã từng xảy ra trong vật lí học, khám phá trong kho mênh mông của những toán học đã có những khái niệm đang chờ đợi được sử dụng.

(Còn nữa)

Nguồn:  “Epistémologie économique” của Gilles Gaston Granger trong Encyclopédie économique (Bách khoa kinh tế), nhà xuất bản Economica, Paris, 1990, trang 3-24

Nguồn dịch: Phantichkinhte123: Khoa học luận kinh tế