Kinh tế học vi mô và những ứng dụng mang tầm vĩ mô

Kinh tế học vi mô và những ứng dụng mang tầm vĩ mô

(Nguồn: cafef.vn)

Làm việc trong những công ty công nghệ lớn như Google, Microsoft và eBay, các nhà kinh tế học vi mô đang thay đổi cách thức kinh doanh của doanh nghiệp cũng như các diễn biến trên thị trường.

Nhìn qua, có vẻ như kinh tế học đã có 1 thập kỷ tồi tệ: các nhà kinh tế học đã không thể dự đoán chính xác khủng hoảng nợ dưới chuẩn ở Mỹ hay khủng hoảng nợ công châu Âu và cũng không thể tìm ra giải pháp giải quyết triệt để.
Tuy nhiên, bên cạnh những thất bại ấy, một nhóm nhỏ các chuyên gia kinh tế học vi mô lại đang âm thầm đóng góp công sức của họ. Làm việc trong những công ty công nghệ lớn như Google, Microsoft và eBay, họ đang thay đổi cách thức kinh doanh của doanh nghiệp cũng như các diễn biến trên thị trường.
Hãy lấy thử thách giảm bớt chi phí làm ví dụ. Đối với Yahoo!, lượng băng thông internet là đầu vào rất quan trọng. Băng thông sẽ được mua theo nhóm và phân phối lại trên thị trường. Tuy nhiên, vấn đề nằm ở chỗ nhu cầu về băng thông là không đồng đều. Nhu cầu đạt đỉnh điểm vào những thời gian khác nhau trong ngày. Do đó, vấn đề phát sinh: do nhu cầu phải được đáp ứng, doanh nghiệp phải chịu chi phí khá cao trong khi có rất nhiều thời điểm họ không cần dùng đến lượng lớn như vậy.
Đây chính là một trong những câu hỏi đầu tiên mà Preston McAfee, người trước đó là giáo sư  tại Viện công nghệ California, chú ý khi lần đầu đặt chân đến Yahoo! hồi năm 2007. Để giải quyết vấn đề này, ông chia mức phí thành 2 loại: phí cao dành cho những thời điểm nhu cầu lên cao và mức phí thấp hơn cho các thời điểm còn lại. Điều này giúp Yahoo! có thể sử dụng băng thông một cách hiệu quả và tiết kiệm hơn.
Một ví dụ khác nằm ở các phiên đấu giá xe hơi online. Người gọi giá gặp khó khăn trong việc quyết định xem họ nên công bố các đặc điểm của chiếc xe được rao bán chi tiết đến mức nào. Thông thường, tuổi xe và số km đã đi là điều bắt buộc phải có. Tuy nhiên, người ta thường cho rằng những đặc điểm quá chi tiết khác (ví dụ như tình trạng các lớp sơn) có thể khiến người mua bị giảm bớt hứng thú và như vậy hoa hồng dành cho người gọi giá cũng giảm xuống.
Để kiểm chứng quan điểm này, 2 giáo sư Steve Tadelis (đến từ đại học California và cũng đang làm việc tại eBay) và Florian Zettelmeyer (đến từ đại học Northwestern) đã lấy mẫu 8.000 chiếc xe và ngẫu nhiên phân loại chúng vào 2 nhóm khác nhau. Nhóm đầu tiên được bán đấu giá với các thông tin thông thường, bao gồm tuổi xe và số km đã đi. Nhóm thứ 2 cung cấp thêm một số thông tin về tình trạng sơn xe.
Kết quả khá ngạc nhiên: các chiếc xe ở nhóm thứ 2 bán chạy hơn và còn có giá cao hơn. Điều này còn được thể hiện rõ hơn ở những chiếc xe đã cũ và chất lượng kém hơn: khả năng bán được tăng thêm 23% trong khi giá tăng thêm 5%. Các thông tin được cung cấp thêm đã giúp khách hàng tìm thấy ngay loại xe mà họ muốn.
Tuy nhiên, không phải lúc nào cung cấp thêm thông tin cũng đem lại hiệu quả tốt hơn. Các nghiên cứu đã chỉ ra rằng có quá nhiều lựa chọn có thể khiến người tiêu dùng không muốn mua sản phẩm nữa. Tadelis đã kiểm tra liệu có phải điều chỉnh các phiên đấu giá trên eBay theo kinh nghiệm của người dùng sẽ đem lại hiệu quả cao hơn hay không. Lựa chọn dành cho những người mới sử dụng được thu hẹp lại bằng cách loại bỏ những người bán mà người mua khó đánh giá.
Kết quả là, khi người mới sử dụng có những sự lựa chọn đơn giản hơn, xác suất thành công của phiên đấu giá cũng tăng lên. Đồng thời, người mua cũng quay lại sử dụng eBay nhiều hơn. Những điều chỉnh này đã đem lại lợi ích cho người bán, người mua và cả eBay.
Khát khao muốn sử dụng lý thuyết để phản bác lại những lối suy nghĩ thông thường chính là một trong những lý do khiến các nhà kinh tế học có giá trị trong mắt các doanh nghiệp. Susan Athey là giáo sư đến từ đại học Stanford và cũng đang làm việc cho Microsoft.
Khi Athey đặt chân đến gã khổng lồ công nghệ hồi năm 2007, Microsoft đang phải đối mặt với sự đánh đổi được coi là không thể tránh khỏi: quảng cáo online tác động tích cực đến doanh thu nhưng cũng làm phiền người dùng. Nếu nhà quảng cáo được lợi, người dùng phải chịu thiệt. Tuy nhiên, lý thuyết kinh tế lại cho thấy nếu coi như doanh nghiệp đang làm việc với 2 nhóm (nhà quảng cáo và người dùng), 1 nhóm được hưởng lợi thì nhóm kia cũng được hưởng lợi.
Athey và các chuyên gia máy tính của Microsoft đã làm việc dựa trên lý thuyết đó và tác động vào các thuật toán quyết định xem quảng cáo có nên xuất hiện hay không. Quảng cáo xuất hiện ít hơn có nghĩa là doanh nghiệp quảng cáo sẽ phải chịu thiệt trong ngắn hạn. Tuy nhiên, trong dài hạn, các quảng cáo có liên quan sẽ khiến trải nghiệm của người dùng được cải thiện và chắc chắn số người dùng cũng sẽ tăng lên. Các bằng chứng thực nghiệm cho thấy mặc dù các doanh nghiệp quảng cáo chỉ phản hồi lại sau 1 thời gian nhất định, thời gian chờ đợi vẫn là xứng đáng.
Thậm chí, kinh tế học vi mô cũng có thể giúp ích trên phạm vi rộng lớn hơn: kinh tế học vĩ mô. Hiện nay, NHTW và bộ tài chính của các nước đưa ra chính sách dựa trên những số liệu trong quá khứ. Các chỉ số như GDP, lạm phát hay tỷ lệ thất nghiệp đều có độ trễ. Tuy nhiên, một nhóm các nhà kinh tế học tại Google đã chứng minh rằng các từ khóa tìm kiếm như “việc làm” hay “trợ cấp” có những biến động khá tương đồng với số đơn xin trợ cấp thất nghiệp.
Mối quan hệ này có thể giúp xây dựng nên những chỉ số mới phản ánh bức tranh kinh tế theo cách gần với thực tế hơn. Nếu như các nhà hoạch định chính sách sử dụng chỉ số này, quyết định của họ sẽ dựa trên tình hình của nền kinh tế trong ngày hôm qua chứ không phải trong nhiều tháng trước như hiện nay.
Thu Hương

Theo TTVN/Economist

———–&&———–

Trả lời

Mời bạn điền thông tin vào ô dưới đây hoặc kích vào một biểu tượng để đăng nhập:

WordPress.com Logo

Bạn đang bình luận bằng tài khoản WordPress.com Đăng xuất / Thay đổi )

Twitter picture

Bạn đang bình luận bằng tài khoản Twitter Đăng xuất / Thay đổi )

Facebook photo

Bạn đang bình luận bằng tài khoản Facebook Đăng xuất / Thay đổi )

Google+ photo

Bạn đang bình luận bằng tài khoản Google+ Đăng xuất / Thay đổi )

Connecting to %s

%d bloggers like this: