Hiệp hội Dữ liệu quốc gia giới thiệu nội dung một bài nghiên cứu khoa học được đăng tải trên Cơ sở dữ liệu trực tuyến tập hợp các bài báo từ cộng đồng khoa học xã hội (SSRN – Social Science Research Network) với tiêu đề Monetary Policy and Business Cycles in the Data Economy (Chính sách tiền tệ và chu kỳ kinh doanh trong nền kinh tế dữ liệu). Nghiên cứu tập trung phân tích vai trò của dữ liệu – đặc biệt là dữ liệu lớn (big data) – trong việc định hình cơ chế truyền dẫn của chính sách tiền tệ tới đầu tư vốn của doanh nghiệp, cũng như mức độ nhạy cảm của các doanh nghiệp trước các biến động của chu kỳ kinh doanh.

Trên cơ sở kết hợp phân tích thực nghiệm quy mô lớn và xây dựng mô hình lý thuyết, nhóm tác giả khai thác dữ liệu từ hồ sơ LinkedIn của hàng triệu lao động để đo lường mức độ thâm dụng dữ liệu của doanh nghiệp, qua đó đánh giá sự khác biệt trong hành vi đầu tư và đặc điểm tài chính giữa các doanh nghiệp sử dụng dữ liệu và các doanh nghiệp truyền thống. Cách tiếp cận này cho phép nghiên cứu không chỉ mô tả các hiện tượng quan sát được, mà còn lý giải cơ chế kinh tế đứng sau những khác biệt đó.

Kết quả thực nghiệm cho thấy các doanh nghiệp thâm dụng dữ liệu phản ứng mạnh mẽ hơn đáng kể về đầu tư vốn trước các cú sốc chính sách tiền tệ, đặc biệt là các cú sốc nới lỏng, chẳng hạn như việc giảm lãi suất điều hành. So với các doanh nghiệp ít hoặc không khai thác dữ liệu, nhóm doanh nghiệp này có xu hướng điều chỉnh quy mô đầu tư nhanh và với biên độ lớn hơn khi điều kiện tài chính trở nên thuận lợi.

Xét trong mối liên hệ với chu kỳ kinh doanh, nghiên cứu chỉ ra một bức tranh hai chiều. Ở cấp độ tổng thể của nền kinh tế, thị phần của các doanh nghiệp thâm dụng dữ liệu có xu hướng nghịch chu kỳ, tức là gia tăng trong giai đoạn suy thoái. Tuy nhiên, khi chỉ xem xét trong nhóm các doanh nghiệp có sử dụng dữ liệu, những doanh nghiệp sở hữu khả năng tiếp cận và khai thác dữ liệu vượt trội lại có thị phần mang tính thuận chu kỳ, tăng lên rõ rệt trong các giai đoạn kinh tế bùng nổ. Điều này cho thấy lợi thế dữ liệu không chỉ tạo ra khả năng chống chịu tốt hơn trong suy thoái, mà còn làm gia tăng mức độ phân hóa ngay trong nội bộ nhóm doanh nghiệp số.

Về đặc điểm tài chính, các công ty sử dụng dữ liệu thường có tỷ lệ đòn bẩy cao hơn, mức nắm giữ tiền mặt thấp hơn và mức độ biến động trong tăng trưởng doanh số thấp hơn so với các doanh nghiệp không sử dụng dữ liệu. Những đặc điểm này phản ánh sự thay đổi căn bản trong cấu trúc rủi ro và chiến lược tài trợ của doanh nghiệp trong bối cảnh dữ liệu trở thành một yếu tố sản xuất quan trọng.

Để giải thích các kết quả thực nghiệm, nhóm tác giả phát triển một khung lý thuyết xoay quanh cơ chế được gọi là “vòng lặp phản hồi dữ liệu” (data feedback loop). Theo đó, dữ liệu mang lại giá trị kinh tế thông qua ba kênh chính: làm tăng năng suất kỳ vọng, làm giảm mức độ biến động của năng suất và cung cấp các tín hiệu dự báo chính xác hơn về lợi nhuận trong tương lai. Dữ liệu không phải là một yếu tố ngoại sinh, mà được tích lũy một cách nội sinh trong quá trình sản xuất. Doanh nghiệp sản xuất càng nhiều thì càng thu thập được nhiều dữ liệu, từ đó cải thiện hiệu quả hoạt động, tiếp tục mở rộng sản xuất và lại tạo ra thêm dữ liệu. Vòng lặp này giúp củng cố lợi thế cạnh tranh của các doanh nghiệp giàu dữ liệu theo thời gian.

Một hàm ý quan trọng của cơ chế trên là tác động của dữ liệu tới chi phí vốn. Do dữ liệu giúp làm giảm rủi ro đặc thù của doanh nghiệp, các công ty sở hữu và khai thác dữ liệu hiệu quả thường phải đối mặt với chi phí vốn thấp hơn. Trong bối cảnh đó, một sự thay đổi nhỏ trong lãi suất điều hành của ngân hàng trung ương có thể dẫn tới sự thay đổi lớn hơn, tính theo tỷ lệ phần trăm, trong tổng chi phí vốn của các doanh nghiệp giàu dữ liệu. Đây là nguyên nhân khiến phản ứng đầu tư của nhóm doanh nghiệp này trước các cú sốc chính sách tiền tệ trở nên mạnh mẽ hơn.

Bên cạnh đó, nghiên cứu cũng phân tích tác động của các quy định quản lý dữ liệu, tiêu biểu là các chính sách điều tiết thị trường kỹ thuật số như Quy định Bảo vệ dữ liệu chung của Liên minh châu Âu (GDPR). Kết quả cho thấy các quy định hạn chế quyền tiếp cận hoặc sử dụng dữ liệu của doanh nghiệp có thể tạo ra những hệ quả không chủ đích đối với chính sách kinh tế vĩ mô. Cụ thể, bằng cách làm suy yếu vòng lặp phản hồi dữ liệu, các chính sách này có thể làm giảm hiệu quả của chính sách tiền tệ trong việc kích thích đầu tư. Đồng thời, khi vòng lặp phản hồi dữ liệu đủ mạnh, hiệu quả của chính sách tiền tệ có xu hướng trở nên thuận chu kỳ, tức là phát huy tác dụng mạnh hơn trong các giai đoạn kinh tế thuận lợi.

Từ các kết quả trên, nghiên cứu khẳng định rằng trong nền kinh tế hiện đại, dữ liệu không chỉ là một loại tài sản chiến lược ở cấp độ doanh nghiệp, mà còn là một nhân tố có ảnh hưởng trực tiếp tới cơ chế truyền dẫn chính sách tiền tệ và sự ổn định của chu kỳ kinh doanh. Việc thiết kế các chính sách quản lý và khai thác dữ liệu vì vậy không chỉ là vấn đề của thị trường số hay bảo vệ quyền riêng tư, mà còn gắn chặt với hiệu quả điều hành kinh tế vĩ mô. Hiểu rõ mối liên kết giữa quản trị dữ liệu và chính sách tiền tệ được xem là yêu cầu cấp thiết đối với các nhà hoạch định chính sách trong bối cảnh nền kinh tế ngày càng vận hành dựa trên dữ liệu.