Trước tiên, disclaimer, tôi chưa bao giờ coi mình là một người làm việc với khoa học xã hội được đào tạo bài bản. Trước đây tôi có một background tương đối ổn về toán, sau đó tôi học về hệ thống thông tin, về hệ thống thư viện và lưu trữ số, và trong quá trình học tập, mày mò và làm các công việc ngắn hạn khác nhau, tôi quen nhìn những bước thay đổi của máy điện toán và thời đại số dưới dạng mô hình. Tôi có thói quen nhìn các đối tượng, kèm những tương tác, và sự chuyển biến tự thân của một nhóm yếu tố ta tạm gọi là “công nghệ” dưới góc độ1 mô hình.
Hình dung giản lược về mô hình
Mô hình (model) là thứ công cụ tri giác mà bất cứ người làm nghề ở bất cứ một lĩnh vực nào cũng có thể hình dung ra được. Để nắm vai trò của một mô hình, người ta không nhất thiết phải hiểu sâu và hiểu trọn các công thức toán học được dùng để tạo ra mô hình đó. Một mô hình rất phổ biến trong giới tài chính là Black–Scholes model, được dùng để định giá quyền chọn (option). Theo đó công thức để tính giá một quyền chọn mua là:
trong đó
t là thời gian còn lại đến kỳ hạn (time to maturity)
S là giá giao ngay (spot price) của tài sản gốc
K là giá điểm (strike price)
r là lãi suất
sigma là biến động giá của tài sản gốc
Dưới hình thức nổi tiếng hơn, ta có phương trình định giá quyền chọn Black-Scholes, một phương trình vi phân liên kết giá cổ phiếu, giá quyền chọn, sự biến động của cổ phiếu, lãi suất phi rủi ro và thời gian:
Đứa bạn cấp hai của tôi, hồi xưa còn tính dịch chung quyển Atlas shrugged của Ayn Rand, cách đây chục năm làm luận văn thạc sĩ ở UCL về phương trình này; ở phần phụ lục của luận văn, tôi còn nhớ, nó đính kèm mấy trăm dòng code áp dụng công thức Black-Scholes trực tiếp vào những dạng ngân hàng đặc thù. Dĩ nhiên, đa phần dân làm tài chính không cần phải hiểu phương trình Black Scholes sinh ra từ đâu. Họ chỉ cần biết cách ứng dụng, chẳng hạn đưa các tham số vào và phần mềm chạy bụp, bụp, bụp.
Vấn đề ở đây là: Các tham số luôn chính xác (chẳng hạn lãi suất 4,5%, thời gian đến kỳ hạn là một năm), nhưng mô hình không phải lúc nào cũng đúng. Nói đúng hơn, thường thì các mô hình đều sai! (Các bạn hẳn còn nhớ vụ lùm xùm về các mô hình dự báo chẩn đoán và tiên lượng về Covid-19.)
Một số nhà xã hội học đi sâu vào hành vi của thị trường tài chính như Donald MacKenzie2 và Michel Callon từng nhiều lần chỉ ra rằng các mô hình toán dùng trong tài chính và kinh tế học nói chung đều mang tính trình diễn (performative). Tức là, người ta đưa ra các mô hình để quy giản thao tác tính toán, nhưng khi ta quá tin vào mô hình và đưa áp dụng mô hình vào gần như khắp mọi nơi thì các giá trị đích sẽ buộc phải tự biến đổi tuân theo mô hình đó. Chẳng hạn, khi một quyền chọn nào đó có giá trị sai lệch với công thức Black-Scholes, thị trường sẽ tạo ra một lực đẩy vô hình khiến nó lui trở về với giá trị đúng theo công thức.
Lực đẩy ấy có thể là cơ hội kiếm ra lợi nhuận từ giá chênh lệch, và gần như ngay trong tích tắc, các nhà đầu tư phát hiện ra điều đó sẽ lập tức thao tác (hoặc họ không cần phải phát hiện, máy tính chạy các mô hình phái sinh sẽ tự thao tác) để lấp lấy lỗ hổng chênh lệch, và một bàn tay mô hình được tạo ra trong tích tắc, biến mô hình từ chưa đúng trở thành đúng!
Mô hình Black-Scholes là điển hình cho việc mô hình “dầu không đúng cũng trở thành đúng” vì nó hiện diện ở khắp nơi, trong gần như mọi thuật toán liên quan đến thị trường phái sinh. Và vì thị trường tài chính là một mạng lưới máy điện toán dày đặc, với computing power mạnh đến kinh hoàng, mọi hiệu chỉnh từ lệch trở thành “chuẩn” đều diễn ra trong vài phần triệu của tích tắc, tức là hoàn toàn vô hình dưới mắt người bình thường.
Quyền lực của mô hình: Ví dụ cá độ bóng đá
Những ai đã từng chơi hoặc thử chơi cá độ đá bóng đều mơ hồ cảm nhận được một mạng lưới thuật toán vô hình chạy đằng sau những con số đặt kèo. Thời máy tính và smartphone chưa phổ biến, bạn chỉ cần bước ra những dãy phố dày đặc hàng cà phê vỉa hè, người người cầm trong tay tờ báo Bóng đá (hoặc đại loại), trong đó in con số đặt kèo cho những trận cầu sắp diễn ra vào tối đó hoặc ngày hôm sau. Các hàng ghi cá độ ở đầu ngõ cũng ghi những con số gần tương tự như vậy (có thể lấy phế cao hoặc thấp hơn một chút).
Chúng ta hiểu rằng đằng sau các con số đó là mạng lưới các phép tính đang liên tục vẫn hành. (Có thể tính bằng computer, máy tính bỏ túi, hay tính tay, đó là chuyện của họ.)
Song, một trận đấu diễn ra trực tiếp là thứ diễn ra ở ngay hiện thực, ngay trước mắt ta. Các cầu thủ không đeo bộ đàm, không tai nghe, về lý thuyết là họ thi đấu trung thực và không dính dáng gì đến các con số đặt kèo. Họ vẫn có thể bán độ theo nhiều cách. Nhưng, giả định rằng phần lớn cầu thủ thi đấu trung thực, tại sao những gì diễn ra trong sân đấu vẫn khiến đa phần những người cá độ tức tối, vì họ biết đa phần tiền cá độ sẽ chảy vô túi “nhà cái”, mặc dù họ không biết rằng liệu những cầu thủ thi đấu dưới sân có thực sự cá độ hay không.
Những ai tức tối thua bạc, vì một phần thắng được ghi ở phút 93, họ chỉ biết đổ tại rằng: “tình huống này thằng này chắc chắn bán độ” nhưng không tài nào lý giải được vì sao cầu thủ/thủ môn đó (giả định anh ta bán độ) lại biết được cụ thể kèo lúc đó như nào, vì chẳng hạn, kèo trước phút 90 và sau phút 90 có thể biên động rất lớn. Việc bán độ có thể lý giải được ở mức độ đá phủi, hoặc một số giải quốc gia không trong sạch, nhưng hiện tượng này còn xảy ra ở những giải đấu lớn như Euro hay World Cup.
Tức là: người xem chửi cầu thủ bán độ nhưng không thể lý giải cầu thủ bán độ bằng cách nào.
Vậy lời lý giải của chúng ta là: đó là vì bàn tay vô hình. Bàn tay vô hình xuất hiện ở những nơi nào có thị trường — từ những giải đua ngựa ở cách đây một trăm năm như trong Peaky Blinders, nơi anh em nhà Shelby thao túng tỉ số (thuật ngữ gọi là “fix the race”), cho đến những giải bóng đá lớn nhất ngày nay như World Cup, nơi mà việc bán độ chắc chắn không hề dễ.
Người ta luôn cần các mô hình để đưa ra các con số đặt kèo. “Mô hình” trong phạm vi này không hẳn là công thức toán; nói nguyên sơ, nó có thể chỉ là cách tính toán của một nhà cái cụ thể và có thế lực — vì có thế lực nên các nhà cái cấp dưới hơn cũng “mượn” con số kèo của họ, để đỡ phải tính. Và nguyên tắc “nhà cái luôn thắng” ở trong thị trường đó dần trở thành một bàn tay vô hình. Nhà cái sinh ra là để thắng, nếu không thắng họ sẽ sập, và “mô hình” (theo nghĩa nguyên sơ) sinh ra là để nhà cái ăn bạc.
Như thế, mọi thứ nào đi lệch khỏi mô hình ấy sẽ bị tự động dịch về đúng giá trị “chuẩn”, tức là giá trị được mô hình ấy quy định.
Phản-mô hình
Ý niệm về mô hình — (1) tuân theo những tính toán có cơ sở và đồng nhất, và (2) một khi được dùng, nó cần phải “luôn đúng” — không chỉ giúp làm sáng tỏ tại sao luôn dường như có một bàn tay vô hình can thiệp vào các trận đấu, nhất là những khi cuối hiệp, cuối trận, hoặc đá bù giờ. Nó còn là cơ sở của khoa học thực chứng: giả thuyết được đặt ra, số liệu được bơm vào, và người làm khoa học dùng kết quả đầu ra để chứng thực giả thuyết ấy liệu có đúng không. Quá trình nghiêm ngặt ấy khiến chúng ta tin vào khoa học, nhưng đôi khi việc mô hình hóa trở thành gót chân Achilles vì đôi khi, quá trình làm khoa học là đáng tin cậy, với điều kiện… người ta tin rằng “mô hình” ấy là đúng.
Đi sâu vào chủ đề, thế nào là khoa học đáng tin cậy, rất nhiêu khê, nhất là trong mảng khoa học xã hội. Ở đây tôi lấy một ví dụ, về việc coi hiện tượng nổi lên của K-pop và nhóm BTS nói riêng có phải phản-bá quyền hay không. Dưới đây là bài giảng rất thuyết phục của Gooyong Kim. Ông chỉ ra rằng không, trái với một số học giả tin rằng thành công vượt trội gần đây của BTS dường như báo hiệu một hình thức phản-bá quyền của văn hóa đại chúng; khiếm khuyết của cách nhìn này là không chú ý tới việc K-pop (và nền công nghiệp thực sự khổng lồ đằng sau nó) cũng thực hiện công việc giống như Hollywood: đóng gói văn hóa thành hàng hóa.
Gooyong Kim dẫn ra một phản-mô hình cho cách nhìn thường thấy về vai trò của nhạc Hàn, rằng nó tìm cách chống lại sự bá quyền của tri thức và văn hóa phương Tây: K-Pop đánh động trái tim nữ giới, K-Pop làm mềm hóa cái nam tính, K-Pop chuyển dịch điểm ảnh hưởng văn hóa từ phương Tây sang phương Đông. Lập luận của Gooyong Kim cho cái nhìn phản mô hình rất đơn giản: K-Pop cũng chỉ vận hành dựa trên thị trường mà thôi, và bàn tay vô hình của thị trường chính là bàn tay của chủ nghĩa thị trường mới (neo-liberalism).3
Góc nhìn phản mô hình gợi ra một số hướng mới trong việc trả lời cho câu hỏi: Lý thuyết là gì? Chúng ta có còn cần đến lý thuyết nữa không? — vì hẳn nhiên mô hình được tạo ra là để xây dựng các lý thuyết, cái “lý” để chúng ta lý giải cuộc sống này là gì, tại sao mọi sự lại như thế. Tôi sẽ để dành đến những bài sau.
Một nghĩa khác của “perspective”
MacKenzie viết về những công cụ tài chính mới (phái sinh): “we should not simply be fascinated by the virtual quality of derivatives, but need to investigate how that virtuality is materially produced”. MacKenzie, D. A. (2009). Material markets: How economic agents are constructed. Oxford: Oxford university press. (tr. 84)
Trong một số bài tôi có cái nhìn khá hoài nghi về neo-liberalism, chẳng hạn
nhưng thực sự là tôi chưa biết phải dịch từ này ra như thế nào. Chủ nghĩa “tự do mới” thì quá sai lệnh vì liberal không phải trỏ đến “tự do”. Trong phạm vi bài này, tôi tạm gọi là chủ nghĩa thị trường mới.