Nobel Prize sa ekonomiks 2026: ano ang ibig sabihin nito para sa mga negosyo, sambahayan at ekonomista

Ang premyo, sa simpleng salita

Noong Oktubre 12, 2026, iginawad ng Royal Swedish Academy of Sciences kina Robert E. Hall at Michael Woodford ang Nobel Prize sa Economic Sciences. Nagtatrabaho si Hall sa Stanford University, habang nasa Columbia University naman si Woodford. Ayon sa opisyal na dahilan, iginawad ito “para sa mga pundasyong mikroekonomiko ng pagpapatatag na makroekonomiko”. Dito, ang “mikro” ay tumutukoy sa mga indibidwal na sambahayan at kumpanya, habang ang “makro” ay tumutukoy sa ekonomiya bilang kabuuan.

Iginawad ang premyo para sa mga modelo ng buong ekonomiya na binuo mula sa mga desisyon ng mga sambahayan at negosyo, sa halip na mula sa mga estadistikong pattern sa pagitan ng mga pambansang kabuuan. Ang modelo ay pinasimpleng paglalarawan ng ekonomiya, nakasulat sa mga ekwasyon, na ginagamit ng mga ekonomista para subukin ang mga tanong na “paano kung”. Itinatakda ng bangko sentral ang interest rate — ang presyo ng paghiram ng pera — para mapanatiling matatag ang presyo at trabaho. Kapag mas mataas ang interest rate, mas mahal ang manghiram, kaya mas kaunti ang ginagastos ng mga tao at kumpanya, at bumabagal ang pagtaas ng presyo. Gumagamit ng mga modelong binuo mula sa mga desisyong ito ang mga bangko sentral, kabilang ang US Federal Reserve at ang European Central Bank.

Natutunan ang pamamaraang iyon mula sa mapait na karanasan. Noong dekada 1960, umasa ang mga ekonomista sa isang simpleng pattern na kilala bilang Phillips curve. Kapag kaunti ang walang trabaho, nagtataas ng sahod ang mga employer para makaakit ng tauhan, at ipinapasa ng mga kumpanya ang gastos na iyon sa mas mataas na presyo. Kaya ang mababang kawalan ng trabaho ay may kasamang mas mataas na implasyon, ang pangkalahatang pagtaas ng presyo. Noong dekada 1970, nasira ang pattern: sabay na tumaas ang implasyon at ang kawalan ng trabaho. Bahagi ng dahilan ay inaasahan na ng mga tao ang mas mataas na implasyon at isinama na nila ito sa sahod at presyo. Sinasalamin ng mga pattern sa pagitan ng mga pambansang kabuuan ang pag-uugali sa ilalim ng patakaran ng panahong iyon, kaya kapag nagbago ang patakaran, nagbabago ang pag-uugali at nasisira ang mga pattern na iyon. Mas matibay ang mga desisyong nakaugat sa mga layunin at badyet ng mga tao.

Ang ipinapakita ng gawa ni Hall tungkol sa mga sambahayan

Ipinakita ni Hall kung paano susubukin ang mga plano ng sambahayan, dahil sinisikap ng mga tao na panatilihing pantay ang kanilang paggastos taon-taon. Ipinagpalagay ng kanyang pagsubok noong 1978 na nagpaplano ang mga tao batay sa inaasahan nilang kikitain sa buong buhay nila, hindi lang sa kitang dumarating ngayong buwan. Sa ilalim ng palagay na iyon, dapat mahirap hulaan ang mga pagbabago sa paggastos sa hinaharap. Bagama't hindi nakikita ang mga inaasahan, kaya pa ring gamitan ng datos ang pagsubok.

Noong 1982, sinubok nina Hall at Frederic Mishkin ang ideyang ito gamit ang datos sa ginastos ng mga totoong pamilya sa pagkain. Mga 80% ng paggastos na iyon ang mukhang planado nang maaga, habang mga 20% ang sumusunod lang sa kita habang dumarating ito.

Binibilang na ngayon ng mga ekonomista ang mga sambahayang “hand-to-mouth”, na may kaunting perang madaling magamit para sa pang-araw-araw na bayarin. Ang lumang pananalitang ito ay nangangahulugang pamumuhay mula sa isang sahod hanggang sa susunod. Karaniwang ginagastos ng mga pamilyang ito ang bawat sahod pagdating nito. Natuklasan ng isang pag-aaral noong 2014 sa mga survey sa US mula 1989 hanggang 2010 na mga 31 sa bawat 100 sambahayan ang namumuhay nang ganito. Marami sa kanila ang may-ari ng bahay o retirement fund pero kaunti ang hawak na cash (Kaplan, Violante at Weidner, 2014). Kalaunan, in-update ng mga ekonomista sa Federal Reserve Bank of St. Louis ang bilang gamit ang parehong pamamaraan. Pagsapit ng 2022, bumaba ito sa mga 19 sa bawat 100 (Kozlowski at Jordan-Wood, 2024).

Hinahayaan ng mga mas bagong modelo na magkakaiba ang mga sambahayan sa ganitong paraan, kaya iba-iba ang epekto ng pagbabago sa interest rate o sa presyo sa bawat grupo.

Ang ipinapakita ng gawa ni Woodford tungkol sa mga kumpanya

Pinagsama ni Woodford ang mga kumpanya at ang bangko sentral sa iisang gumaganang modelo, na inilatag sa kanyang aklat noong 2003, ang Interest and Prices. Ang modelong New Keynesian na ito, na ipinangalan kay John Maynard Keynes, ay bumubuo ng ekonomiya mula sa mga sambahayan at kumpanya na dahan-dahang nag-a-adjust ang presyo. Ito ang ubod ng mga modelong ginagamit ng mga bangko sentral ngayon.

Malinaw na inilalahad ng buod ng Academy ang ugnayan: nagmumula ang implasyon sa mga desisyon sa presyo ng libu-libong negosyo. Binabago ng interest rate kung gaano kalaki ang ginagastos ng mga tao, na sa huli ay nakaaapekto sa presyong sinisingil ng mga kumpanya para sa kanilang mga produkto. Dahil paminsan-minsan lang nagkakaroon ng pagkakataon ang mga kumpanya sa modelo na magbago ng presyo, tinitimbang nila ang mga gastos sa hinaharap at ang presyo ng mga karibal para sa mga darating na buwan.

Tumitingin sa hinaharap ang mga kumpanya at sambahayan, kaya ang tiwala sa sinasabi ng bangko sentral tungkol sa hinaharap ay nagpapagalaw sa presyo ngayon. Ito ang ideya sa likod ng mga target sa implasyon at ng mga pahiwatig na ibinibigay na ngayon ng mga bangko sentral tungkol sa susunod nilang hakbang. Ang target sa implasyon ay ang bilis ng pagtaas ng presyo na nilalayon ng bangko sentral. Magkaiba ang pagtrato ng modelo sa biglang pagtaas ng gastos at sa pagbaba ng demand, dahil magkaibang tugon ang kailangan ng bawat isa. Ayon sa komite, nakatulong ang ganitong pag-iisip para mas mahusay na harapin ng mga bangko sentral ang pandemya at ang kamakailang biglang pagtaas ng presyo ng enerhiya kaysa sa mga krisis noong dekada 1970. Idinagdag ng komite na mahirap itong patunayan.

Ang kulang pa sa modelo, ayon sa komite

Dalawang kakulangan ang binabanggit ng siyentipikong paliwanag ng komite.

Ang unang kakulangan ay ang tiyempo: kung kailan nagpapasya ang mga kumpanya na magbago ng presyo. Itinuturing ng karaniwang modelo ang pagbabago ng presyo na parang loterya: bawat buwan, may parehong nakapirming tsansa ang bawat kumpanya na baguhin ang presyo nito, anuman ang gastos nito. Pinananatili nitong sapat na simple ang modelo para malutas at maitugma sa datos. Tinatawag ito ng komite na isang matinding paraan ng pagmomodelo sa gastos ng pagbabago ng presyo. Binabanggit ng komite na dapat mas madalas magbago ng presyo ang mga totoong kumpanya kapag biglang tumaas ang gastos. May mga modelong binuo sa ganoong paraan, pero hindi pa nagkakasundo ang mga ekonomista kung alin ang ipapalit sa karaniwang modelo.

Ang ikalawang kakulangan ay ang datos: kung paano gumagalaw ang presyo sa iba't ibang lugar at industriya. Pagkatapos ng 2021, pinag-aralan ng mga ekonomista ang “pagkakaiba-iba ng galaw ng presyo sa iba't ibang lugar at sektor”. Ibig sabihin, kung paano naiba ang galaw ng presyo mula sa isang lugar patungo sa iba, at mula sa isang industriya patungo sa iba. Nakatulong ito na ipaliwanag kung ano ang nagdulot ng biglang pagtaas ng presyo at kung bakit ito nagtagal. Nakasalalay ang gawaing iyon sa dalawang numero — kung gaano kadalas nagbabago ang presyo at kung gaano kalaki — na karaniwang kinukuha mula sa mga opisyal na talaan ng presyo. Limitadong bilang lang ng tindahan at outlet ang saklaw ng mga talaang ito, at mas mahirap ang paghahambing dahil may sariling talaan ang bawat bansa. Karamihan sa pananaliksik na gumagamit sa mga ito ay nakabatay sa mga paninda, habang mahirap ihambing sa parehong paraan ang presyo ng mga serbisyo, kabilang ang pagkain sa restaurant.

Ang ipinapakita ng mga menu ng restaurant at ng mga estante ng tindahan

Sinusubaybayan ng Realytics ang mahigit 500 milyong item na may presyo sa mga online na menu at estante ng tindahan. Sa mga menu, iyon ay mahigit 180 milyong item mula sa mahigit 2 milyong menu. Patuloy na lumalawak ang saklaw. Iniuulat ng artikulong ito ang 15 malalaking merkado.

Tinutugunan ng datos na ito ang dalawang kakulangan. Para sa unang kakulangan, ang tiyempo, sinusundan ng Realytics ang mga pagbabago ng presyo item kada item, bawat buwan. Sinusukat nito kung gaano kadalas nagbabago ang presyo, gaano kalaki ang mga pagbabago, at ilan ang sabay-sabay na nagbabago (Resulta 1 hanggang 3). Para sa ikalawang kakulangan, ang mga lugar at industriya, inihahambing nito ang mga menu ng restaurant sa mga estante ng tindahan, gamit ang iisang pamamaraan sa lahat ng 15 merkado (Resulta 4 at 5). Sinusundan ng Resulta 6 ang mga opinyon ng mga customer tungkol sa presyo pagkatapos ng mga pagtaas na magkakaiba ang laki.

Sinukat namin ang dalawang numero para sa mga restaurant gamit ang parehong pamamaraan ng mga mananaliksik ng presyo (Nakamura at Steinsson, 2008). Para sa bawat buwan mula Setyembre 2025 hanggang Setyembre 2026, inihambing namin ang presyo ng bawat item sa menu sa presyo nito noong nakaraang buwan.

Nagsisimula ang bawat resulta sa ibaba sa ipinapakita ng datos ng Realytics. Kung may naunang pananaliksik na nag-aral sa parehong tanong, may ikalawang bahagi, na may markang “Ang natuklasan ng naunang pananaliksik”, na naghahambing sa mga natuklasan nito sa aming mga numero.

Resulta 1. Bawat buwan, 4.8% ng mga item sa menu ang nagbabago ng presyo sa lahat ng 15 merkado.

Sa lahat ng 15 merkado, ang buwanang bahagi ay mula 3.2% noong Marso 2026 hanggang 6.1% noong Mayo 2026. Ipinapakita nito kung paano nag-iba ang bilis ng pagbabago. Nakatutulong ang dalas ng pagbabago ng presyo na ipaliwanag kung gaano kabilis umaabot sa mga customer ang mas mataas na gastos.

Pinagmulan: Realytics · realytics.com · buwanang bahagi ng mga item sa menu na nagbabago ng presyo, Set 2025–Set 2026

Ang natuklasan ng naunang pananaliksik. Kapag biglang tumaas ang gastos, mas madalas magbago ng presyo ang mga kumpanya: ang ugnayang sinasabi ng komite na hindi nakukuha ng karaniwang modelo. Sa karaniwang grupo ng produkto sa US, mga 10 sa bawat 100 presyo ang nagbabago buwan-buwan bago ang pandemya, hindi kasama ang mga sale. Lumampas sa 20 ang bahaging iyon noong unang bahagi ng 2022 at bumaba sa mga 13 noong Enero–Agosto 2024 (Montag at Villar, 2025). Bumilis din ang pagbabago ng presyo pagkatapos ng biglang pagtaas ng presyo ng enerhiya, dagdag na ebidensya kung paano tumutugon ang mga kumpanya sa nagbabagong gastos (Cavallo, Lippi at Miyahara, 2024).

Mas detalyado ang datos mula sa Europa, mula sa mga ekonomista ng bangko sentral na nag-aaral ng mga opisyal na talaan ng presyo sa euro area, kung saan euro ang ginagamit ng mga kasaping bansa. Hindi nila isinama ang presyo ng enerhiya at ang mga pansamantalang sale. Mula 2010 hanggang 2019, mga 8 sa bawat 100 presyo ang nagbabago bawat buwan, kumpara sa mga 12 sa bawat 100 noong 2022. Bago ang 2020, mga dalawa sa bawat tatlong pagbabago ng presyo ay pagtaas. Noong 2022, mahigit apat sa bawat lima ang pagtaas. Pagsapit ng 2024, muling dumalang ang pagbabago ng presyo ng pagkain, habang ang presyo ng mga serbisyo, kabilang ang gupit at pagkukumpuni, ay mas madalas pa ring nagbabago kaysa karaniwan. Sa modelo ng team, itinaas ng mas mabilis na pagbabago ng presyo ang pinakamataas na implasyon nang halos isang percentage point (Gautier at mga kasama, 2026). Sinusukat ng percentage point ang agwat sa pagitan ng mga rate: ang pagtaas mula 2% hanggang 3%, halimbawa, ay isang percentage point.

Direktang sinusubok na ngayon ng mga survey sa mga kumpanya ang ideya ng loterya. Isang working paper ng Bank of England noong Enero 2026 — isang maagang ulat ng pananaliksik — ang naglalahad ng mga resulta ng survey sa UK mula 2023–25 (Bunn at mga kasama, 2026). Sa mga kumpanya ng hotel, restaurant at café, 72% ang nagsabing kadalasan ay nagbabago sila ng presyo kapag may pangyayaring nangangailangan nito, sa halip na sa nakapirming iskedyul.

Ipinapakita ng mga kamakailang pag-aaral sa restaurant kung paano umaabot sa presyo ang mas mataas na sahod. Ang minimum wage ay ang pinakamababang sahod kada oras na pinapayagan ng batas. Noong Abril 2024, itinaas ng California ang minimum wage sa $20 kada oras para sa mga manggagawa sa malalaking fast-food chain. Pagkalipas ng anim na buwan, mga 2% na mas mataas ang presyo sa online na menu ng mga fast-food restaurant sa California kaysa sa mga estadong pinaghahambingan. Tinataya ng pag-aaral na mga 60% ng dagdag na gastos sa sahod ang umabot sa mga customer (Sosinskiy at Reich, 2025).

Sa McDonald's noong 2016–20, ang 10% na pagtaas ng minimum wage ay nagpataas sa presyo ng Big Mac nang mga 1.4% (Ashenfelter at Jurajda, 2022). Mas maaga, noong 1995–97, ang 10% na pagtaas ng minimum wage ay nagpataas sa presyo sa mga restaurant sa US nang mga 0.7% (Aaronson, French at MacDonald, 2008).

Sinusukat ng aming buwanang talaan kung gaano kadalas nagbabago ang presyo, para sa bawat lugar at bawat buwan. Iisang panahon lang ang saklaw ng aming 13 buwan: ipinapakita nito ang antas ng pagbabago ng presyo at kung paano ito umaalon buwan-buwan.

Resulta 2. Karamihan sa mga pagbabago ay pagtaas, at malaki ang mga ito.

Sa lahat ng 15 merkado, 82.4% ng mga pagbabago ng presyo ay pagtaas. Ang median na pagbabago — ang gitnang halaga kapag inihanay ang mga pagbabago ayon sa laki — ay 6.2%, binibilang nang pantay ang mga pagbaba at pagtaas. Ang median na pagtaas ay 5.9%, habang karaniwang mas malaki ang ibinababa ng mga restaurant sa presyo kaysa sa itinataas nila.

Resulta 3. May mga menu na sabay-sabay na nagbabago ng maraming presyo.

Sa lahat ng 15 merkado, 17.6% ng mga menu ang nagbabago ng kahit isang presyo sa isang buwan. Sa median na menu na nagbabago ng presyo, 11.0% ng mga item ang nagbabago. Sa 21.5% ng mga pagbabagong ito, hindi bababa sa kalahati ng mga item sa menu ang nagbabago ng presyo sa parehong buwan.

Ang natuklasan ng naunang pananaliksik. May pangalan ang mga ekonomista para sa isang dahilan ng sabay-sabay na pagbabago ng maraming presyo: tinatawag nilang “menu costs” ang gastos ng pagbabago ng presyo, mula sa mga nakaimprentang menu. Kasama rito ang pag-imprenta ng bagong menu, ang pag-update ng mga listahan ng presyo at ang panganib na mapansin ito ng mga suki. Biglang tumaas ang presyo sa mga restaurant nang lumipat ang mga bansa sa euro na cash noong 2002, at ipinaliwanag ng isang pag-aaral ang pagtaas na ito sa pamamagitan ng menu costs. Pinagsama-sama ng mga restaurant ang pagtataas nila ng presyo sa panahong kailangan na rin nilang mag-imprenta muli ng menu (Hobijn, Ravenna at Tambalotti, 2006). Lumipat ang Croatia sa euro noong Enero 2023. Tinantya ng tanggapan ng estadistika ng EU, ang Eurostat, na nagdagdag ang paglipat ng 0.04 hanggang 0.18 percentage point sa kabuuang implasyon ng buwang iyon. Nangunguna ang mga restaurant at café sa listahan nito ng mga serbisyong may di-pangkaraniwang pagtaas ng presyo (Eurostat, 2023). Tugma sa ideya ng menu costs ang sabay-sabay na pag-update sa aming datos: kung may gastos ang bawat pagbabago, makatwirang gawin nang sabay ang ilan.

Resulta 4. Nagkakaiba-iba ayon sa bansa ang pagbabago ng presyo sa mga restaurant.

Inihahambing ng Figure 2 ang 15 malalaking merkado sa artikulong ito. Sa France, 2.3% ng mga item ang nagbabago ng presyo buwan-buwan, na may median na pagbabagong 9.1%. Sa US, 5.0% ang nagbabago bawat buwan, na may median na pagbabagong 5.2% — mas madalas pero mas maliliit na pagbabago. Kahawig ng France ang Germany, Spain, Portugal at Greece, na may mas kaunti at mas malalaking pagbabago. Kahawig ng US ang Canada at South Africa, na may mas madalas at mas maliliit na pagbabago.

Pinagmulan: Realytics · realytics.com · dalas at median na laki ng pagbabago ng presyo sa menu, Set 2025–Set 2026

Ang natuklasan ng naunang pananaliksik. Ganito rin ang itinuturo ng mga opisyal na talaan ng presyo. Sa France, mga 4 sa bawat 100 presyo sa restaurant ang nagbabago bawat buwan mula 1994 hanggang 2003. Sa lahat ng presyo, mga isa sa bawat lima ang nagbabago buwan-buwan (Fougère, Gautier at Le Bihan, 2010). Sa mga produktong maihahambing, mas madalang magbago ang presyo sa euro area kaysa sa US (Gautier at mga kasama, 2024). Ipinapakita ng aming datos ng menu para sa 2025–26 na umiiral pa rin ngayon ang agwat na ito sa mga menu ng restaurant. Sa France, Germany, Spain, Greece at Portugal, 2.3% hanggang 3.5% ng mga item sa menu ang nagbabago ng presyo bawat buwan, kumpara sa 5.0% sa US.

Resulta 5. Mas mabilis gumalaw ang presyo sa estante ng tindahan kaysa sa menu.

Sa lahat ng 15 merkado, ipinapakita ng parehong pamamaraan na 11.4% ng mga produkto sa tindahan ang nagbabago ng presyo buwan-buwan, mula sa supermarket hanggang sa botika. Mga 2.4 na beses iyon ng 4.8% para sa mga item sa menu, habang mas madalas ding bumababa ang presyo sa tindahan. Ang 43.2% ng mga pagbabago ng presyo sa tindahan ay pagbaba, kumpara sa 17.6% sa mga menu. Ang median na pagbabago ng presyo sa tindahan ay 10.2%, binibilang nang pantay ang mga pagbaba at pagtaas. Kasama sa presyo sa estante ang mga promo at pansamantalang sale, na maaaring dumagdag sa pagkakaiba ng tindahan at menu.

Umiiral ang agwat sa karamihan ng mga merkadong ito. Sa US, 12.2% ng mga produkto sa tindahan ang nagbabago ng presyo buwan-buwan, kumpara sa 5.0% ng mga item sa menu. Ang Poland ang may pinakamalaking agwat: 21.8% ng mga produkto sa tindahan ang nagbabago ng presyo bawat buwan, kumpara sa 4.6% ng mga item sa menu. Ang Japan at South Africa ang mga eksepsiyon: doon, mas madalang magbago ang presyo sa tindahan sa aming datos kaysa sa presyo sa menu.

Pinagmulan: Realytics · realytics.com · buwanang bahagi ng mga item sa menu at produkto sa tindahan na nagbabago ng presyo, Set 2025–Set 2026

Ang natuklasan ng naunang pananaliksik. Nakakita ang mga ekonomista ng katulad na hati sa mga opisyal na talaan ng US mula 1998 hanggang 2005, nang ihambing ang naprosesong pagkain sa mga serbisyo maliban sa paglalakbay. Mas madalas nagbago at mas madalas bumaba ang presyo ng naprosesong pagkain (Nakamura at Steinsson, 2008). Sa euro area noong 2024, mga 19% ng presyo ng pagkain ang nagbabago buwan-buwan, kumpara sa mga 8% ng presyo ng serbisyo. Kasama sa mga bilang na ito ang mga pansamantalang sale. Saklaw ng pagkain ang mga binibili sa tindahan, habang kasama sa serbisyo ang pagkain sa restaurant (Gautier at mga kasama, 2026). Maihahambing ang mga resultang ito ayon sa direksyon, pero nakadepende ang nasukat nilang laki sa magkakaibang pamamaraan, panahon at produkto.

Resulta 6. Nagiging mas negatibo ang mga opinyon tungkol sa presyo pagkatapos ng malalaking pagtaas ng presyo.

Kailangan ng resultang ito ang presyo sa menu at ang mga opinyon ng mga customer tungkol sa presyo para sa parehong establisimyento, bago at pagkatapos ng pagtaas. Parehong available ang mga ito para sa mga restaurant at café sa mga merkadong ito. Karamihan sa mga opinyong ito tungkol sa presyo ay nagsasabi kung mataas o mababa ang pakiramdam sa presyo, at may ilang humuhusga sa pagiging sulit ng presyo. Sa isang malaking pagtaas, hindi bababa sa sangkapat ng mga item sa online na menu ng isang establisimyento ang tumaas sa loob ng isang buwan, karaniwang nang 8% o higit pa.

Bago ang malaking pagtaas, mga 33 sa bawat 100 opinyon tungkol sa presyo sa mga establisimyentong iyon ang negatibo. Sa tatlong buwan pagkatapos, mga 38 ang negatibo. Sa mga establisimyento sa parehong bansa at buwan na walang pagtaas, halos hindi nagbago ang bahaging ito. Kaya may kasamang mga 3 hanggang 4 na dagdag na negatibong opinyon sa bawat 100 ang malalaking pagtaas. Kapag pinagsama-sama ang lahat ng opinyon, mga 4 ang lumabas, at kapag kinuha ang average ng pagbabago ng bawat establisimyento, mga 3. Kung isasaalang-alang ang random na pagbabago-bago, ang malamang na saklaw ay 2.5 hanggang 5. Nang itugma ang mga establisimyento ayon sa kung gaano kanegatibo ang kanilang mga opinyon sa simula, mga 2.5 pa rin ang natira. Ganito rin ang galaw ng mga opinyong humuhusga sa pagiging sulit ng presyo. Sa 14 sa 15 merkado, malinaw na naging mas negatibo ang mga opinyon tungkol sa presyo pagkatapos ng malalaking pagtaas.

Ang mas maliliit na hakbang, kung saan karaniwang wala pang 5% ang pagtaas, ay may kasamang wala pang 1 dagdag na negatibong opinyon sa bawat 100. Sa mas mahigpit na pagsusuri, mga 2 ito sa pinakamarami. Sa parehong mga bansa at buwan, mas masama ang kinalabasan ng malalaking pagtaas kaysa sa maliliit na hakbang sa karamihan ng pagsusuri. Mga 2 hanggang 4 sa bawat 100 ang agwat, at mas maliit pa kapag itinugma ang panimulang saloobin.

Margin of error sa antas na 95%: ±0.4 para sa lahat ng 15 merkado, ±0.7 para sa US, at hanggang ±4.5 para sa mas maliliit na merkado gaya ng South Africa. Maaaring zero ang pagtataya para sa Chile, na may markang walang kulay sa loob.

Pinagmulan: Realytics · realytics.com · mga opinyon ng consumer tungkol sa presyo at mga presyo sa menu, Set 2025–Ago 2026

Ang natuklasan ng naunang pananaliksik. Natuklasan nina Kahneman, Knetsch at Thaler (1986) na mas madaling tanggapin ng mga tao ang pagtaas ng presyo kapag sinasagot nito ang mas mataas na gastos. Nakakita sina Snir at mga kasama (2024) ng katulad na pananaw sa mga survey sa US at Israel, na may pagkakaiba ayon sa bansa at produkto. Tinanong ng mga survey na iyon kung bakit tumaas ang presyo. Sinusundan naman ng aming mga bilang ang sinabi ng mga customer pagkatapos ng mga pagtaas na magkakaiba ang laki.

Bakit ito mahalaga, mula sa iisang negosyo hanggang sa buong ekonomiya

Para sa iisang negosyo. Kapag pinanatili ng isang café, restaurant o tindahan ang isang presyo nang ilang buwan, kailangang tama ang presyong iyon para sa mga buwang iyon. Kung masyadong mababa, kinakain ng tumataas na gastos ang bawat benta hanggang baguhin muli ng negosyo ang presyo. Kung masyadong mataas, namumukod ito sa mga presyo sa parehong paligid, kaya mahalaga rin ang mga negosyo sa malapit. Kaya isinasaalang-alang ng pinakamainam na presyo ang darating na gastos at ang mga presyo sa malapit — ang kumpanya sa modelo ni Woodford, inilagay sa iisang paligid.

Tumitingin din sa hinaharap ang mga negosyo sa totoong buhay, gaya ng ipinapakita ng isang pag-aaral sa US sa mga grocery at botika mula 2001 hanggang 2012. Nang tumaas ang minimum wage ng mga estado, ang 10% na pagtaas ng minimum wage ay nagpataas sa presyo sa grocery nang mga 0.36%. Karamihan sa pagbabago ay dumating sa loob ng tatlong buwan matapos maipasa ang batas, bago pa magkabisa ang mas mataas na sahod (Renkin, Montialoux at Siegenthaler, 2022). Sa apat na metro area sa California, nagsimulang mas bumilis ang pagtaas ng presyo sa mga restaurant kaysa sa ibang lugar matapos maipasa ang batas sa sahod noong Setyembre 2023. Nagkabisa ang mas mataas na sahod noong Abril 2024. Idinodokumento ng isang bagong working paper ang tiyempong ito (Clemens at mga kasama, 2026).

Hinuhusgahan din ng mga customer kung bakit tumataas ang presyo: noong 1984 at 1985, tinawagan ng mga mananaliksik ang mga nasa hustong gulang sa dalawang lungsod sa Canada at tinanong sila tungkol sa pagiging patas. Sa isang kuwento tungkol sa tindahang nagtaas ng presyo ng pala pang-niyebe kinaumagahan matapos ang malakas na bagyo ng niyebe, 82% ng mga sumagot ang nagsabing hindi patas ang pagtaas. Inilarawan naman ng isa pang kuwento ang isang grocer na mas malaki na ang ibinabayad sa supplier para sa lettuce at nagtaas ng presyo ng lettuce nito nang kaparehong halaga. Sa pagkakataong ito, 79% ng mga sumagot ang nagsabing katanggap-tanggap ito (Kahneman, Knetsch at Thaler, 1986). Ipinahihiwatig ng mga sagot na ito na hinuhusgahan ng mga tao kapwa ang dahilan ng pagtaas ng presyo at ang laki ng pagbabago.

Noong 2020, nakita ng mga survey sa US at Israel ang parehong pattern sa panahon ng pandemya. Itinuring ng mga tao na mas patas ang mga pagtaas na dulot ng mas mataas na gastos kaysa sa mga dulot ng mas malakas na demand, bagama't nagkakaiba ang pananaw ayon sa bansa at produkto (Snir at mga kasama, 2024). Noong 2024, inulan ng batikos ang isa pang malaking burger chain sa US dahil sa planong presyong nagbabago sa buong araw. Matapos ang batikos, sinabi nitong magdadala ang mga pagbabago ng diskwento sa mga oras na matumal, hindi ng mas mataas na presyo sa mga oras na dagsa.

Para sa mga sambahayan. Bawat presyong binabayaran ng isang sambahayan ay sumasalamin sa isang negosyong nagpapasya kung kailan ito babaguhin at gaano kalaki. Kapag humaharap sa mas mataas na gastos ang mga negosyo, maaaring sumunod ang kanilang presyo sa susunod na buwan o makalipas ang isang taon, at ito ang nagtatakda kung kailan mararamdaman ng mga pamilya ang pagtaas. Nakaaapekto rin ang tiyempong ito kung kailan maaaring humupa ang tumataas na gastos. Para sa mga sambahayang hand-to-mouth, mabilis na binabawasan ng mas mataas na presyo ang kayang bilhin ng susunod na sahod.

Hinuhusgahan din ng mga pamilya ang implasyon batay sa mga pamilyar na presyo, ayon sa pananaliksik na pinagsama ang mga talaan ng pamimili sa grocery ng mahigit 90,000 sambahayan sa US at mga survey tungkol sa inaasahang implasyon. Natuklasan ng apat na ekonomista na mas mahalaga ang mga madalas bilhing item kaysa sa mga item na kumukuha ng malaking bahagi ng badyet. Mas mabigat din sa isip ng mga tao ang pagtaas ng presyo kaysa sa pagbaba nito (D'Acunto, Malmendier, Ospina at Weber, 2021). Isa pang pamilyar na presyo ang lingguhang kape, bagama't grocery ang sinuri ng pag-aaral na ito at hindi ang mga binibili sa café.

Para sa buong ekonomiya. Nakatutulong ang tiyempo at laki ng mga pagbabago ng presyo sa paghubog kung paano naaapektuhan ng gastos at interest rate ang implasyon sa buong ekonomiya. Gumagamit ang mga bangko sentral ng mga modelo ng mga ugnayang ito sa pagtatakda ng interest rate, habang iniuugnay ng nasusukat na pagbabago ng presyo sa iba't ibang lugar ang mga modelo sa totoong buhay.

Bakit nagtatakda ng presyo ang mga kumpanya batay sa hula

Tinatawag ng mga ekonomista na “information friction” ang oras at perang kailangan para makakalap ng impormasyon.

Binago ng teknolohiya ang trabaho ng pag-update ng presyo sa estante. Ang mga electronic shelf label ay maliliit na screen na nagpapakita ng presyo. Ginamit ang mga ito ng isang grocery chain noong 2015, kaya mas madalas at sa mas maliliit na hakbang na nito binago ang presyo. Karamihan sa mga dagdag na pagbabago ay pagbaba (Stamatopoulos, Bassamboo at Moreno, 2021). Bago ang ganitong mga label, noong unang bahagi ng dekada 1990, mga 52 US cents ang gastos ng bawat pagbabago ng presyo sa estante sa apat na supermarket chain (Levy at mga kasama, 1997).

Sinuri ng isa pang pag-aaral ang isang malaking manufacturer sa US, at inihambing ang pisikal na gastos ng pagbabago ng presyo sa gastos ng trabaho ng mga manager at ng pakikipag-usap sa mga customer. Kasama sa pisikal na gastos ang pag-imprenta at pamamahagi ng mga listahan ng presyo, habang mahigit anim na beses ang laki ng gastos sa trabaho ng mga manager. Mahigit dalawampung beses naman ang laki ng gastos sa pakikipag-usap at negosasyon sa mga customer (Zbaracki at mga kasama, 2004). Para sa isang café, maaaring mas maraming trabaho ang pagpapasya sa bagong presyo kaysa sa pag-imprenta nito.

Sa isang papel noong 2009, minodelo ni Woodford ang mga kumpanyang gumugugol ng oras at atensyon para alamin ang kalagayan ng merkado bago magpasya kung babaguhin ang presyo. Sa modelo, pinababagal ng limitadong impormasyon ang pag-adjust ng presyo, na may tiyempong madalas na kahawig ng loterya ng pagbabago ng presyo sa karaniwang modelo. Gayunman, ang malalaking shock, gaya ng biglang pagtaas ng gastos, ay maaaring magpabilis sa pagbabago ng presyo ng mga kumpanya sa modelo.

Nagsimula noong 2013 ang isang pag-aaral sa New Zealand na nag-survey sa mga kumpanya, at tinanong ang mga manager tungkol sa kamakailang implasyon at sa kanilang mga pagtataya. Mga 1.5% ang implasyon sa unang survey, pero mga kalahati lang ng mga kumpanya ang nakahula nito nang pasok sa 2 percentage point. Mga 6 sa bawat 10 kumpanya ang nagsabing hindi nila sinusubaybayan ang implasyon kahit kaunti.

Binigyan ng mga mananaliksik ang ilang kumpanya ng impormasyon tungkol sa target ng bangko sentral o sa kamakailang implasyon, at inilapit ng mga kumpanya ang kanilang pagtataya sa mga datos na iyon. Mas malaki ang binago sa pagtataya dahil sa dalawang uri ng impormasyong ito kaysa sa impormasyon tungkol sa pagtataya ng mga eksperto o ng ibang kumpanya.

Sinubaybayan din ng pag-aaral ang mga desisyon tungkol sa presyo, trabaho, gastos sa kagamitan at sahod para suriin kung paano tumugon ang mga kumpanya sa impormasyon. Sa isang mas huling eksperimento, ibinaba ng mga kumpanyang sobra ang taya sa target ang kanilang pagtataya nang malaman nila kung ano ito. Kumpara sa mga kumpanyang hindi binigyan ng impormasyon, mas kaunti ang kanilang kinuhang tauhan at ipinuhunan kaysa sa plano. Walang malinaw na pagbabago sa presyo at sahod (Coibion, Gorodnichenko at Kumar, 2018).

Sa Italy, ibinigay ng isang regular na survey ang pinakabagong bilang ng implasyon sa mga kumpanyang pinili nang random, habang hindi sinabihan ang ibang kumpanya (Coibion, Gorodnichenko at Ropele, 2020). Nagtaas ng presyo at gustong manghiram nang mas malaki ang mga kumpanyang tumaas ang inaasahang implasyon, habang binawasan nila ang trabaho at kapital, gaya ng kagamitan. Gayunman, nang malapit sa pinakamababang hangganan nito ang interest rate ng bangko sentral, walang nakitang pagbaba sa trabaho ang pag-aaral.

Mas kaunti ang atensyon ng mga kumpanya sa implasyon lalo na kapag mababa ito. Nakakita ang mga survey sa US na nagsimula noong 2018, noong mababa ang implasyon, ng malalaking puwang sa kaalaman ng mga manager tungkol sa implasyon (Candia, Coibion at Gorodnichenko, 2024). Nang tumaas ang implasyon, mas naging maalam ang mga kumpanya at sambahayan, kaya mas kaunti nang naigalaw ng bagong impormasyon ang kanilang pagtataya (Weber at mga kasama, 2025).

Ang ibig sabihin nito. Maraming kumpanya ang nagbabatay ng presyo sa mga hulang maaaring malayo sa totoo, lalo na kapag mababa ang implasyon at kaunti ang pumapansin dito. Ipinapakita ng mga pag-aaral na ito na kayang baguhin ng bagong impormasyon kapwa ang pagtataya ng mga kumpanya at ang mga desisyong ginagawa nila.

Para sa iisang café, restaurant o tindahan

Bago magbago ng presyo, puwedeng magtanong sa Realytics ang isang may-ari tungkol sa mga negosyo sa paligid. Aling mga negosyo ang nagbago ng presyo ngayong taon, at gaano kalaki, sa menu man o sa estante ng tindahan? Paano tinitingnan ng mga customer ang pagiging sulit ng presyo sa bawat isa at sa sariling negosyo ng may-ari? Saklaw ng mga sagot ang mga negosyo sa paligid ng iisang address.

Para sa mga chain, franchise system at brand

Pinag-aralan nina Stefano DellaVigna at Matthew Gentzkow, dalawang ekonomista, ang malalaking chain sa US ng mga grocery, botika at malalaking discount store (2019). Halos pare-pareho ang presyong sinisingil ng karamihan sa kanila saanman, kahit magkaibang-magkaiba ang mga lokal na merkado. Kumpara sa kanilang modelo ng lokal na pagpepresyo, mga $16 milyon kada taon ang tinatayang agwat sa tubo ng karaniwang chain. Ganito rin ang pagpipiliang hinaharap ng mga chain ng restaurant at tindahan sa kanilang mga lokasyon.

Nagdaragdag ng isang pagkakaiba ang isang pag-aaral sa mga retail chain sa US mula 2006 hanggang 2018 (Butters, Sacks at Seo, 2022). Kadalasang pinananatili ng mga chain ang parehong presyo sa kabila ng pagkakaiba ng lokal na demand, pero ipinapasa nila sa presyo ang pagkakaiba ng lokal na gastos. Nang tumaas ang mga lokal na buwis, tumaas ang presyo sa mga apektadong tindahan lamang.

Binibigyan ng Realytics ang isang pricing team ng lokal na larawan para sa bawat lokasyon nang sabay-sabay, para maihambing nito ang mga merkadong nakapaligid sa mga negosyo nito. Maihahambing ng mga team kung gaano kabilis gumagalaw ang mga presyo sa menu at estante sa malapit, kasama ang saloobin ng mga customer sa pagiging sulit ng presyo sa bawat lokasyon. Ipinapakita nito kung saan bagay ang iisang listahan ng presyo sa mga merkado nito at kung saan hindi. Maaaring magdala ang mga franchisee — na nagpapatakbo ng mga lokasyon ng chain sa ilalim ng pangalan nito — at ang head office ng parehong lokal na ebidensya sa isang usapan tungkol sa presyo.

Para sa mga ekonomista at bangko sentral

Gumamit ang mga naunang pag-aaral sa presyo sa restaurant ng mga talaan ng gobyerno, ng datos mula sa kaha ng mga isang libong restaurant, o ng ilang daang online na menu. Gumamit ng 884 na online na menu ang isang pag-aaral sa pagtaas ng minimum wage sa San Jose at sa paligid nito (Allegretto at Reich, 2018). Sinusundan ng Realytics ang mga menu linggo-linggo, sinusukat sa parehong paraan saanman. Sinusundan ng Menu Price Index nito ang parehong putahe sa parehong establisimyento sa paglipas ng panahon, at available ito sa produkto.

Mahahati ang datos ayon sa lungsod, sa uri ng restaurant o tindahan, at sa chain o independent, kaya masusuri ng mga mananaliksik ang iba't ibang grupo. Itinatala rin ng Realytics ang pagbubukas at pagsasara ng mga establisimyento, kasama ang saloobin ng mga customer sa pagiging sulit ng presyo, na magagamit ng mga mananaliksik para tuklasin ang mga bagong tanong. Gaano kabilis umaabot sa presyo sa menu ang pagbabago sa minimum wage, sa buwis o sa currency sa bawat bansa? Kapag tumaas ang presyo ng pagkain sa estante ng tindahan, tumataas din ba ang presyo sa mga menu sa malapit, at gaano katagal pagkatapos? Sumusunod ba ang pagkakaiba ng mga bansa sa implasyon, sahod at buwis, at mas madalas bang magsara ang mga establisimyentong pinakamadalang magbago ng presyo?

Bukas ang Realytics sa pananaliksik kasama ang mga ekonomista, unibersidad at bangko sentral sa mga tanong na ito. Maaaring sumulat ang mga mananaliksik sa hello@realytics.com.

Tungkol sa Realytics

Tinutulungan ng Realytics ang mga negosyo sa buong mundo na makakuha ng nasusukat na resulta mula sa merkado sa paligid nila. Binuo ng Realytics ang AI na katuwang sa negosyo ng mga lokal na brand, at ng mga kumpanyang katrabaho ng mga lokal na negosyo.

Sa loob ng dalawang dekada, nauna ang online na mundo sa mga lokal na tindahan sa iisang bagay: datos. Natuto ito sa bawat click kung ano ang gusto ng mga tao at ano ang susunod na gagawin. Dinadala ng Realytics ang parehong uri ng ebidensya sa mga tindahan, café at restaurant na nagnenegosyo sa mga totoong kalye sa buong mundo.

• Para sa iisang lokasyon: saklaw ng ebidensya ang sinasabi ng mga tao tungkol sa negosyo, ang mga presyo sa paligid nito, at ang susunod na hakbang.
• Para sa mga operator: sinusukat ang bawat lokasyon laban sa sarili nitong paligid, linggo-linggo.
• Para sa mga chain, franchisor, brand, landlord, investor at pampublikong ahensya: daan-daang merkado ang sinusukat sa parehong paraan.
• Para sa mga agency at platform na naglilingkod sa mga lokal na negosyo: available ang parehong datos sa loob ng sarili nilang mga produkto.

Pinag-uugnay ng Realytics ang mga talaan sa 288 milyong lokasyon at mahigit 800,000 chain, na may datos na ina-update linggo-linggo mula pa noong 2020. Nagtrabaho ang team sa malalaking kumpanya ng datos. Higit pa tungkol sa Realytics.