KIỂM NGHIỆM NGUYÊN NHÂN CỦA LẠM PHÁT Ở NƯỚC TA TRONG THỜI KỲ 1976-1995 BẰNG KỸ THUẬT KINH TẾ LƯỢNG
Trong những năm gần đây, vấn đề lạm phát cao đã lại nổi lên ở Việt Nam và được giới khoa học và quản lý kinh tế hết sức quan tâm. Mặc dù xu hướng lạm phát cao đã bước đầu được ngăn chặn kể từ tháng 10 năm 2008, song với chính sách kích cầu, mở rộng bội chi ngân sách và gia tăng tốc độ tăng trưởng tiền tệ được áp dụng ngay từ đầu năm 2009 của Chính phủ, nguy cơ lạm phát cao trở lại trong những năm tới sẽ không nhỏ.
Mục tiêu của bài viết này là nhìn lại những nguyên nhân của lạm phát cao trong 20 năm đầu sau khi đất nước thống nhất (1976-1995) để có kinh nghiệm dự báo và phòng tránh trong giai đoạn tới. Tuy nhiên, do khuôn khổ hạn chế, bài viết này không kiểm lại tình hình lạm phát cao cũng như những phân tích định tính về nguyên nhân của nó, mà đi thẳng vào kiểm nghiệm bằng kỹ thuật kinh tế lượng các nguyên nhân của hiện tượng lạm phát cao trong giai đoạn trên. Chỉ xin lưu ý rằng tỷ lệ lạm phát trên 50%/năm, thậm chí có lúc lên tới hơn 700%/năm, đã kéo dài suốt trong thời gian này, và chỉ hạ xuống còn 17,5% vào năm 1992, 14,4% vào năm 1994 và 12,7% vào năm 1995, song vẫn là khá cao so với chuẩn mực quốc tế.
Lý thuyết giải thích nguyên nhân của lạm phát rất phong phú, song nhìn chung đối với các nước đang phát triển, có hai trường phái giải thích lạm phát rất thành công; một là trường phái trọng tiền (monetarist approach) và hai là trường phái trọng cơ cấu (structuralist approach). Thực tiễn cho thấy các nghiên cứu về lạm phát cao ở Việt Nam cũng chủ yếu đi theo cách tiếp cận của hai trường phái này và những kết quả nghiên cứu định tính và nhân quả trong giai đoạn đến năm 1995 đều cho thấy lạm phát cao ở Việt Nam trước năm 1995 vừa có tính chất trọng tiền, vừa có tính chất trọng cơ cấu.
Do vậy, trong nghiên cứu này, chúng tôi sẽ kiểm chứng lại các nguyên nhân của lạm phát cao ở Việt Nam trong giai đoạn 1976-1995 theo hai trường phái trên. Quá trình thực hiện diễn ra qua hai bước: (i) Xây dựng mô hình lý thuyết; (ii) Ước lượng kinh tế lượng và giải thích các kết quả thu được.
I. Mô Hình GiẢi Thích nguyên nhân LẠm Phát Ở ViỆt Nam
1. Các biến giải thích trong mô hình trọng tiền
Mô hình trọng tiền giải thích lạm phát được xây dựng từ phương trình số lượng tiền tệ của Pigou và được M. Friedman hoàn thiện. Phương trình gốc cơ bản của mô hình trọng tiền như sau:
p + q = m + v
trong đó p, q, m và v lần lượt là biến động của mặt bằng giá, kết quả sản xuất, khối lượng tiền tệ trong lưu thông và tốc độ lưu thông tiền tệ[2].
Trong nghiên cứu thực nghiệm, phương trình này thường được diễn đạt dưới dạng sau:
p = f (m) + g (v, q) + u
trong đó u là biến ngẫu nhiên. Giả thuyết cơ bản của thuyết trọng tiền là g(v, q) hầu như ổn định, nên có thể coi là hằng số a. Do vậy, theo giả thuyết này, phương trình trên có thể được viết lại như sau:
p = f (m) + a + u
hoặc:
trong đó t là chỉ số thời gian (năm, quý hoặc tháng), n chỉ số thời gian trễ, wi là các hệ số cần ước lượng và u’ là biến ngẫu nhiên có phân phối chuẩn với kỳ vọng bằng 0. Trong phương trình này, biến động của khối lượng tiền tệ trong lưu thông (m) được giả định ngoại sinh với biến động của giá, tức là hoàn toàn do Ngân hàng Trung ương quyết định[3].
Trong trường hợp các nước đang phát triển, nơi phần lớn cung tiền tệ vào lưu thông có mục tiêu là tài chính cho bội chi ngân sách nhà nước, m sẽ phụ thuộc vào tỷ lệ bội chi ngân sách trên GDP, gọi là D; tức là: m = m (D)[4].
Do vậy phương trình trọng tiền giải thích nguyên nhân của lạm phát tại các nước đang phát triển có thể được viết như sau:
Trong đó u’’ là biến ngẫu nhiên và D được giả định ngoại sinh với biến động của giá.
Các nghiên cứu định tính đã cho thấy trường hợp Việt Nam trong giai đoạn 1976-1995 hoàn toàn thỏa mãn các giả thuyết trên của mô hình trọng tiền vì một mặt trong giai đoạn này, phần lớn lượng tiền phát hành đưa vào lưu thông là để bù đắp bội chi ngân sách, và mặt khác, các thử nghiệm phân tích quan hệ nhân quả giữa tăng trưởng tiền tệ và tỷ lệ bội chi ngân sách cho thấy tồn tại quan hệ nhân quả chỉ theo một chiều từ bội chi ngân sách đến lạm phát. Do vậy, có thể coi tỷ lệ bội chi ngân sách trên GDP là chỉ tiêu đại diện cho các nhân tố trọng tiền trong phương trình xác định lạm phát ở Việt Nam giai đoạn 1976-1995.
2. Các biến giải thích trong mô hình trọng cơ cấu
Mô hình trọng cơ cấu xác định nguyên nhân của lạm phát ở Việt Nam được sử dụng trong nghiên cứu này là mô hình Hagger, một trong những mô hình được sử dụng nhiều nhất để nghiên cứu về lạm phát tại các nước đang phát triển[5]. Để sử dụng được mô hình này cho trường hợp Việt Nam, nơi các số liệu thống kê ngoại thương thời gian này còn rất ít và không đáng tin cậy, và căn cứ vào những phân tích về nguyên nhân của lạm phát tại Việt Nam xuất phát từ sự yếu kém của một số khu vực kinh tế, chúng tôi đã chọn 4 khu vực kinh tế dưới đây để nghiên cứu; đó là: (i) Khu vực kinh tế nhà nước; (ii) Khu vực nông nghiệp; (iii) Khu vực tư nhân phi nông nghiệp; (iv) Khu vực kết cấu hạ tầng.
Theo mô hình Hagger, biến động của giá cả của các khu vực trên phụ thuộc vào tình trạng thỏa mãn hay không thỏa mãn nhu cầu sản phẩm của chúng, đại diện là tốc độ tăng trưởng của các khu vực này. Tuy nhiên, riêng đối với khu vực kinh tế nhà nước, khu vực lớn nhất của nền kinh tế thời đó, ngoài phụ thuộc vào tốc độ tăng trưởng giá trị gia tăng của khu vực, giá cả còn phụ thuộc vào giá nhập khẩu và tỷ giá. Vì vậy, phương trình cuối cùng để giải thích nguyên nhân của lạm phát theo thuyết trọng cơ cấu áp dụng cho Việt Nam có thể được viết như sau:
Trong đó p1, p2, p3, p4, g1, g2, g3, g4 lần lượt là biến động giá và kết quả sản xuất (giá trị gia tăng theo giá cố định) của khu vực kinh tế nhà nước, khu vực nông nghiệp, khu vực tư nhân phi nông nghiệp và khu vực kết cấu hạ tầng; pi là biến động của giá nhập khẩu tính theo ngoại tệ; e là biến động của tỷ giá danh nghĩa. Khi ước lượng phương trình này, chúng ta mong đợi các tham số ước lượng đi liền với các biến g1, g2, g3, g4 có dấu âm vì theo lô gíc kinh tế, khi sản xuất tăng lên thì tốc độ tăng giá sẽ chậm lại. Ngược lại, chúng ta hy vọng dấu của các tham số của các biến pi và e sẽ dương vì khi đồng tiền Việt Nam bị phá giá hoặc khi giá hàng hóa nhập khẩu tính bằng ngoại tệ tăng lên thì giá cả cũng tăng lên.
Tuy nhiên, trước cải cách năm 1989-1990, nền kinh tế Việt Nam hầu như khép kín với bên ngoài, trừ các giao dịch ngoại thương với khối Liên Xô cũ, song những giao dịch này lại được thực hiện theo giá cố định. Vì vậy trên thực tế, không có hiện tượng chuyển lạm phát thế giới vào nền kinh tế Việt Nam thông qua tăng giá hàng nhập khẩu tính theo ngoại tệ; tức là vai trò của giá nhập khẩu đối với lạm phát ở Việt Nam trong thời kỳ nghiên cứu rất yếu. Mặt khác, chúng tôi cũng không thu thập được một bộ số liệu đáng tin cậy về giá hàng nhập khẩu tính theo ngoại tệ của Việt Nam trong thời kỳ này. Chính vì vậy, trong mô hình thực nghiệm cuối cùng, chúng tôi đã loại bỏ biến pi ra khỏi mô hình.
Thay thế bốn phương trình đầu vào phương trình cuối cùng trong hệ thống 5 phương trình nêu trên của mô hình, chúng ta đi đến phương trình xác định các nhân tố gây ra lạm phát ở Việt Nam theo thuyết trọng cơ cấu như sau:
3. Mô hình hỗn hợp trọng tiền và trọng trọng cơ cấu xác định các nguyên nhân của lạm phát ở Việt Nam giai đoạn 1976-1995
Như đã nêu trên, những kết quả nghiên cứu định tính và nhân quả trong giai đoạn đến năm 1995 đều cho thấy lạm phát cao ở Việt Nam trước năm 1995 vừa có tính chất trọng tiền, vừa có tính chất trọng cơ cấu. Thực tế chúng ta đều thấy tỷ lệ bội chi ngân sách trong giai đoạn này rất cao để đáp ứng nhu cầu xây dựng lại nền kinh tế và giải quyết những hậu quả xã hội sau 30 năm chiến tranh, để đáp ứng những nhu cầu tăng nhanh của bộ máy nhà nước và nhất là để tài chính cho các hoạt động quân sự bảo vệ biên giới phía Bắc và tại chiến trường Campuchia. Do đó, không có gì ngạc nhiên là tỷ lệ bội chi ngân sách đã ảnh hưởng rất mạnh tới tình hình lạm phát. Mặt khác, chúng ta cũng thấy trong thời kỳ này, nền kinh tế triền miên trong tình trạng cung không đáp ứng được cầu trên hầu khắp mọi lĩnh vực. Tình trạng khan hiếm hàng hóa, cả từ khu vực kinh tế nhà nước đến khu vực nông nghiệp và khu vực tư nhân phi nông nghiệp, cũng như tình trạng yếu kém của cơ sở hạ tầng, đã tác động mạnh tới giá cả hàng hóa cũng như dịch vụ.
Căn cứ những đặc điểm khái quát nêu trên, chúng tôi cho rằng cần phải xây dựng một mô hình hỗn hợp để giải thích nguyên nhân của lạm phát ở Việt Nam trong giai đoạn 1976-1995, trong đó bao gồm tất cả các nhân tố của mô hình trọng tiền và các nhân tố của mô hình trọng cơ cấu. Một mô hình như vậy sẽ phản ánh tốt hơn thực tiễn lạm phát ở Việt Nam. Nó có thể cho biết nguyên nhân của lạm phát ở Việt Nam là tiền tệ hay cơ cấu hay cả hai loại. Mô hình hỗn hợp để nghiên cứu như sau:
Như vậy, bước xây dựng mô hình đã hoàn thành, dưới đây chúng ta sẽ ước lượng mô hình và trên cơ sở đó giải thích nguyên nhân của lạm phát ở Việt Nam.
II. ưỚc lưỢng kinh tẾ lƯỢNG Mô Hình HỖn hỢP GiẢi Thích nguyên nhân LẠm Phát tẠI ViỆt Nam
1. Danh sách các biến sử dụng trong mô hình thực nghiệm
Để dễ nhận dạng, chúng tôi sử dụng các ký tự viết tắt thông dụng thay cho các biến mô tả trong các phương trình lý thuyết trên. Căn cứ danh sách các biến trong mô hình hỗn hợp nêu trên, chúng tôi chọn các biến sử dụng trong mô hình thực nghiệm giải thích nguyên nhân của lạm phát ở Việt Nam giai đoạn 1976-1995 như sau:
P : Tỷ lệ lạm phát, đo bằng tốc độ tăng giá tiêu dùng hàng năm (%);
D : Tỷ lệ bội chi ngân sách trên GDP (%);
GPUB : Tốc độ tăng trưởng giá trị gia tăng hàng năm của khu vực kinh tế nhà nước (%);
GAGRI : Tốc độ tăng trưởng giá trị gia tăng hàng năm của khu vực kinh tế nông nghiệp (%);
GINPRI : Tốc độ tăng trưởng giá trị gia tăng hàng năm của khu vực công nghiệp ngoài quốc doanh (%);
GSTRU1 : Tốc độ tăng trưởng khối lượng hàng hóa vận chuyển hàng năm (%);
GSTRU2 : Tốc độ tăng trưởng khối lượng hàng hóa luân chuyển hàng năm (%);
E : Biến động hàng năm của tỷ giá danh nghĩa Việt Nam đồng / Đô la Mỹ (%).
Trong danh sách này, các tên biến GPUB, GAGRI, GINPRI và GSTRU1 (hoặc GSTRU2) được sử dụng thay cho các tên biến g1, g2, g3, g4 trong mô hình gốc nêu trên.
2. Nghiên cứu tính dừng của các chuỗi số
Kiểm định tính dừng của các chuỗi là không thể thiếu đối với tất cả các chuỗi số đưa vào mô hình hồi quy sử dụng phương pháp ước lượng bình phương cực tiểu nguyên gốc vì phương pháp này chỉ có giá trị áp dụng đối với các chuỗi dừng. Trong mô hình này, chúng tôi đã sử dụng kiểm định “Augmented Dickey – Fuller”, gọi tắt là ADF, để kiểm định tính dừng của các chuỗi số nêu trên. Các kết quả kiểm định cho thấy phần lớn các biến sử dụng đều không dừng, song tất cả đều trở thành chuỗi dừng ở mức sai phân bậc 1 với ngưỡng 1%. Như vậy, nếu chuyển mô hình hỗn hợp nêu trên với các biến theo định nghĩa thông thường thành mô hình với tất cả các biến là các biến động của chúng (sai phân bậc 1), thì có thể áp dụng trực tiếp phương pháp bình phương cực tiểu nguyên gốc để ước lượng mô hình.
3. Mô hình thực nghiệm để ước lượng
Vì các chuỗi số dừng ở bậc 1 nên trong mô hình thực nghiệm để ước lượng, chúng ta sẽ thay giá trị của các chuỗi số trên bằng sai phân bậc 1 của chúng, khi đó, mô hình hỗn hợp để ước lượng sẽ là phương trình sau:
∆P = C(1).∆D + C(2).∆GPUB + C(3).∆GAGRI +
C(4).∆GINPRI + C(5).∆GSTRU1 + C(6).∆E + C(7)
với mong muốn dấu của C(1) và C(6) thu được sau quá trình ước lượng là dương (+) vì gia tăng tỷ lệ bội chi ngân sách và phá giá tỷ giá danh nghĩa sẽ làm tăng tỷ lệ lạm phát. Ngược lại, dấu của C(2), C(3), C(4) và C(5) thu được sau quá trình ước lượng phải là âm (-) vì sản xuất tăng lên hoặc cải thiện chất lượng kết cấu hạ tầng sẽ cho phép thu hẹp khoảng cách cung - cầu trong nền kinh tế thiếu hụt, nhờ đó làm giảm tỷ lệ lạm phát. Ký hiệu ∆ để chỉ giá trị các biến ở mức sai phân bậc 1.
Trong mô hình này, vì chúng tôi không có chỉ tiêu tổng hợp đại diện cho kết quả hoạt động chung của cả khu vực kết cấu hạ tầng nên tạm sử dụng một trong hai chỉ tiêu GSTRU1 và GSTRU2 để kiểm định vai trò của khu vực này trong việc giải thích biến động của tỷ lệ lạm phát. Thực tế qua kiểm tra quan hệ nhân quả trước đó, có thể thấy tồn tại chiều tác động nhân quả đi từ cả hai chỉ tiêu này tới chỉ tiêu lạm phát mà không có chiều ngược lại, nên hòan tòan có thể sử dụng chúng trong mô hình. Ở đây, chúng tôi đưa 2 chỉ tiêu để chọn một trong hai tùy ý nghĩa kinh tế lượng của chúng trong việc giải thích nguyên nhân của lạm phát.
4. Kết quả ước lượng mô hình
Mô hình trên đây được ước lượng theo phương pháp bình phương cực tiểu nguyên gốc. Do chuỗi quan sát tương đối ngắn (19 quan sát) nên chúng ta bắt đầu bằng việc ước lượng mô hình hỗn hợp gốc nói trên mà không có biến trễ. Bảng 1 dưới đây trình bày những kết quả chính thu được sau khi ước lượng:
Bảng 1: Kết quả ước lượng mô hình không có biến trễ (1976-1995)
Tên biến
|
Hệ số ước lượng
|
Phương trình 1
|
Phương trình 2
|
Phương trình 3
|
Phương trình 4
|
∆D
|
C(1)
|
-35,18
(-1,65)
|
-34,93
(-1,66)
|
-30,12
(-1,51)
|
-30,06
(-1,53)
|
∆GPUB
|
C(2)
|
-1,94
(-0,13)
|
-1,94
(-0,14)
|
-2,52
(-0,18)
|
-2,32
(-0,17)
|
∆GAGRI
|
C(3)
|
21,42
(1,71)
|
21,93
(1,80)
|
19,46
(1,62)
|
20,27
(1,72)
|
∆GINPRI
|
C(4)
|
-29,85
(-1,33)
|
-29,93
(-1,39)
|
-24,49
(-1,17)
|
-24,97
(-1,24)
|
∆GSTRU1
|
C(5)
|
0,80
(0,16)
|
0,85
(0,18)
| ||
∆GSTRU2
|
C(5)
|
0,07
(0,02)
|
-0,08
(-0,03)
| ||
∆E
|
C(6)
|
0,88*
(1,92)
|
0,89*
(2,02)
|
0,80*
(1,82)
|
0,82*
(1,94)
|
Hằng số C
|
C(7)
|
-42,98
(-0,77)
|
-42,76
(-0,77)
| ||
R2
|
0,43
|
0,43
|
0,40
|
0,40
| |
R2 điều chỉnh
|
0,12
|
0,12
|
0,15
|
0,15
| |
Thống kê DW
|
1,91
|
1,92
|
1,96
|
1,96
| |
Thống kê F
|
1,39
|
1,39
|
1,60
|
1,61
|
Chú thích: Các thống kê T-student của mỗi hệ số ước lượng được viết trong ngoặc và dưới hệ số tương ứng. Ký hiệu * để chỉ hệ số có ý nghĩa ở mức 10%.
Trong bảng 1, chúng tôi chỉ trình bày 4 kết quả ước lượng chính trong nhiều thử nghiệm đã thực hiện. Hai phương trình đầu đều có mặt hằng số cố định C, trong đó phương trình đầu sử dụng biến GSTRU2, phương trình sau sử dụng biến GSTRU1, nhưng kết quả cho thấy các hằng số này đều không có ý nghĩa. Do vậy trong các phương trình 3 và 4, hằng số C bị loại ra khỏi mô hình ước lượng.
Theo bảng 1, kết quả ước lượng không phù hợp với mong đợi từ mô hình lý thuyết vì dấu của hệ số ước lượng của các biến tỷ lệ bội chi ngân sách, tốc độ tăng trưởng giá trị gia tăng hàng năm của khu vực kinh tế nông nghiệp và tốc độ tăng trưởng hàng năm của khu vực kết cấu hạ tầng đều ngược với dự kiến. Mặt khác, ngòai biến tỷ giá có ý nghĩa ở mức 10%, tất cả các biến khác trong phương trình đều không có ý nghĩa giải thích biến động của tỷ lệ lạm phát vì thống kê T-student của các hệ số ước lượng đều rất thấp (dưới ±2). Ngoài ra, khả năng giải thích của các phương trình này đều rất thấp; các R2 điều chỉnh chỉ đạt 0,12-0,15 trong khi các thống kê F chỉ ở mức 1,4-1,6. Điều này đòi hỏi phải có những điều chỉnh đáng kể mô hình thực nghiệm.
Để điều chỉnh mô hình, chúng ta phải quay lại nghiên cứu hoạt động kinh tế gắn với hiện tượng lạm phát cao ở Việt Nam trong thời kỳ này. Thực tiễn ở Việt Nam thời kỳ đó cho thấy sản xuất nông nghiệp có tính mùa vụ rất cao và người nông dân có thói quen tích trữ lương thực để tiêu dùng trong khi chờ thu hoạch vụ sau chứ không bán lấy tiền tích lũy như hiện nay. Do vậy, ảnh hưởng của sản xuất nông nghiệp tới lạm phát có thể trễ nhiều tháng, thậm chí cả năm.
Mặt khác, các nghiên cứu thời đó đã cho thấy bội chi ngân sách ảnh hưởng đến lạm phát chủ yếu qua kênh phát hành tiền séc chứ không phải tiền mặt, do đó ảnh hưởng này cũng có độ trễ nhất định vì sự chậm trễ của hệ thống ngân hàng trung ương (ngân hàng 1 cấp) trong việc giải ngân các kế hoạch tín dụng của nhà nước. Như vậy, biến bội chi ngân sách trong mô hình cần phải được thay bằng biến trễ.
Các kết quả ước lượng trong bảng 1 cũng cho thấy biến tốc độ tăng trưởng khối lượng hàng hóa luân chuyển hàng năm (GSTRU2) hòan toàn không có ý nghĩa trong việc giải thích biến động của lạm phát. Thực tiễn cũng cho thấy phần lớn hàng hóa tại Việt Nam thời gian đó chỉ được vận chuyển trên những đoạn đường ngắn vì sự chia cắt của thị trường, chính sách cấm buôn bán tự do giữa các tỉnh và sự thiếu hụt hàng hóa triền miên trong nền kinh tế. Ngòai ra, trong quá trình ước lượng mô hình điều chỉnh, chúng tôi cũng đã thử đưa trở lại biến này vào mô hình song hệ số ước lượng của nó hòan toàn không có ý nghĩa trong việc giải thích biến động của lạm phát. Vì vậy, biến GSTRU1 được giữ lại để đại diện cho khu vực kết cấu hạ tầng trong mô hình điều chỉnh giải thích biến động của tỷ lệ lạm phát.
Mô hình điều chỉnh cuối cùng để ước lượng như sau:
∆P = C(1).∆D(-1) + C(2).∆GPUB + C(3).∆GAGRI(-1) +
C(4).∆GINPRI + C(5).∆GSTRU1 + C(6).∆E + C(7)
Chúng tôi đã thử nghiệm ước lượng nhiều phương án khác nhau cho mô hình điều chỉnh này với hai biến mới được đưa vào là ∆D(-1) và ∆GAGRI(-1) thay thế cho hai biến ∆D và ∆GAGRI trong mô hình gốc. Ký hiệu (-1) viết sau tên biến để chỉ thời gian trễ 1 năm. Các kết quả ước lượng chính được trình bày trong bảng 2.
Kết quả ước lượng nêu trong bảng 2 hòan toàn khác so với bảng 1 và theo hướng rất tích cực. Các phương án ước lượng khác nhau cho mô hình điều chỉnh đều có khả năng giải thích biến động của lạm phát khá cao, với R2 điều chỉnh tăng dần từ 0,76 lên 0,79. Đặc biệt, các biến quan trọng đều tham gia giải thích biến động của tỷ lệ lạm phát, trừ hai biến tốc độ tăng trưởng giá trị gia tăng hàng năm của khu vực kinh tế nhà nước (GPUB) và tốc độ tăng trưởng hàng năm của khu vực kết cấu hạ tầng (GSTRU1) vì dấu của hệ số ước lượng của hai biến này đều ngược với dự kiến (xem bốn phương trình đầu). Vì vậy, hai biến này đã được đưa ra khỏi mô hình.
Bảng 2: Kết quả ước lượng mô hình với các biến trễ (1976-1995)
Tên biến
|
Hệ số ước lượng
|
Phương trình 1
|
Phương trình 2
|
Phương trình 3
|
Phương trình 4
|
Phương trình 5
|
Phương trình 6
|
∆D
|
C(1)
|
38,46***
(5,62)
|
37,17***
(5,28)
|
36,90***
(5,52)
|
36,44***
(5,64)
|
36,24***
(5,86)
|
36,44***
(5,83)
|
∆GPUB
|
C(2)
|
2,23
(0,31)
|
4,16
(0,57)
|
4,03
(0,57)
| |||
∆GAGRI
|
C(3)
|
-24,17***
(-3,62)
|
-23,00***
(-3,34)
|
-23,02***
(-3,48)
|
-23,83***
(-3,80)
|
-23,83***
(-3,93)
|
-21,09***
(-3,73)
|
∆GINPRI
|
C(4)
|
-9,47
(-1,11)
|
-10,63
(-1,20)
|
-10,41
(-1,23)
|
-8,61
(-1,14)
|
-8,48
(-1,16)
| |
∆GSTRU1
|
C(5)
|
0,54
(0,20)
|
0,71
(0,26)
|
0,60
(0,23)
| |||
∆E
|
C(6)
|
0,54**
(2,59)
|
0,56**
(2,63)
|
0,55**
(2,73)
|
0,52**
(2,78)
|
0,51**
(2,88)
|
0,38**
(2,73)
|
Hằng số C
|
C(7)
|
39,71
(1,36)
| |||||
R2
|
0,86
|
0,83
|
0,83
|
0,82
|
0,83
|
0,81
| |
R2 điều chỉnh
|
0,77
|
0,76
|
0,78
|
0,78
|
0,79
|
0,79
| |
Thống kê DW
|
1,85
|
1,65
|
1,64
|
1,63
|
1,62
|
1,73
| |
Thống kê F
|
10,20
|
11,00
|
14,89
|
15,68
|
22,40
|
32,17
|
Chú thích: Ký hiệu * để chỉ hệ số có ý nghĩa ở mức 10%, ** ở mức 5% và *** ở mức 1%.
Tuy nhiên, phương trình 5 cho thấy việc loại bỏ hai biến GPUB và GSTRU1 cũng không làm tăng khả năng của biến GINPRI (tốc độ tăng trưởng giá trị gia tăng hàng năm của khu vực công nghiệp ngoài quốc doanh) trong việc giải thích biến động của tỷ lệ lạm phát. Mặc dù chúng tôi đã thực hiện nhiều phương án ước lượng khác nhau để giữ lại biến này trong mô hình, song các kết quả ước lượng đều cho thấy nó luôn luôn không có khả năng giải thích biến động của tỷ lệ lạm phát. Một trong các phương án ước lượng tốt nhất được đưa ra làm ví dụ minh họa là phương trình 5. Do vậy, cuối cùng biến này cũng được đưa ra khỏi mô hình.
Phương trình giữ lại cuối cùng của mô hình là phương trình 6. Đây là phương trình thỏa mãn tất cả các ràng buộc về ý nghĩa kinh tế lẫn các tiêu chuẩn thống kê với chất lượng rất tốt. Giá trị của các hệ số của các biến giữ lại đều rất cao (lần lượt là 36,44; -21,09; 0,38 đối với các biến ∆D(-1), ∆GAGRI(-1) và ∆E), đồng thời kiểm định thống kê cho thấy chúng rất khác 0 (xem các thống kê T-student). Thống kê F rất cao (32,17) trong khi thống kê Durbin - Watson (DW) hoàn toàn chấp nhận được (1,73). Như vậy mô hình xác định các nhân tố giải thích biến động hàng năm của tỷ lệ lạm phát của nước ta thời kỳ 1976-1995 như sau:
∆P = 36,44.∆D(-1) – 21,09.∆GAGRI(-1) + 0,38.∆E
Mô hình này khẳng định ba nhân tố cơ bản giải thích biến động hàng năm của tỷ lệ lạm phát của nước ta thời kỳ 1976-1995 là tỷ lệ bội chi ngân sách trên GDP, tốc độ tăng trưởng giá trị gia tăng hàng năm của khu vực kinh tế nông nghiệp và mức độ phá giá hàng năm của tỷ giá danh nghĩa Việt Nam Đồng / Đô la Mỹ. Tuy nhiên, nếu như phá giá có ảnh hưởng đến lạm phát ngay trong năm thì gia tăng tỷ lệ bội chi ngân sách và suy giảm tốc độ tăng trưởng sản xuất nông nghiệp sẽ chỉ làm tăng tỷ lệ lạm phát từ năm tiếp theo.
Vì các biến giải thích lạm phát của thuyết trọng tiền và thuyết trọng cơ cấu đều có mặt trong phương trình thực nghiệm giải thích biến động hàng năm của tỷ lệ lạm phát của nước ta thời kỳ 1976-1995 nên có thể khẳng định nguồn gốc của lạm phát ở nước ta trong thời kỳ này là cả về tiền tệ lẫn cơ cấu, phù hợp với nhận định của nhiều chuyên gia kinh tế. Tuy nhiên, để khẳng định tính đúng đắn của mô hình, chúng ta cần phải thực hiện một số kiểm định kinh tế lượng cơ bản khác đối với phương trình 6.
III. KiỂm đỊnh CÁC GIẢ THUYẾT kinh tẾ lƯỢNG ĐỐI VỚI Mô Hình HỖn hỢP GiẢi Thích nguyên nhân LẠm Phát tẠI ViỆt NAM
Để khẳng định một phương trình kinh tế lượng là tốt và có thể sử dụng được để phân tích, dự báo kinh tế, cần phải tiến hành nhiều kiểm định khác nhau đối với cả phương trình cũng như đối với từng biến tham gia trong phương trình. Tuy nhiên, do khuôn khổ bài viết, dưới đây chỉ xin trình bày 4 kết quả kiểm định cơ bản nhất.
1. Kiểm định khả năng tự tương quan của các sai số
Hiện tượng tự tương quan của các sai số thường xảy ra khi thực hiện hồi quy với các chuỗi số thời gian tương đối dài. Để ước lượng mô hình trên, chúng ta đã sử dụng chuỗi số dài 19 năm nên rất cần thực hiện việc kiểm định này. Nếu không kiểm định, trong khi trên thực tế mô hình có hiện tượng tự tương quan của các sai số, thì không chỉ sẽ có những kết quả ước lượng khác tốt hơn so với ước lượng thu được từ phương pháp hồi quy bình phương cực tiểu nguyên gốc mà còn khả năng một số giả thuyết thống kê không đúng. Ví dụ kiểm định thống kê Durbin - Watson chỉ cho phép loại bỏ giả thuyết tự tương quan bậc 1 nhưng không cho phép loại bỏ những trường hợp khác…
Để đơn giản, trong nghiên cứu này, chúng tôi sử dụng kỹ thuật kiểm định LM để xem xét sự tồn tại của hiện tượng tự tương quan của các sai số ở cấp cao hơn, qua đó cũng khẳng định mô hình giữ lại ở trên là mô hình tốt nhất dù sử dụng phương pháp hồi quy bình phương cực tiểu nguyên gốc hay bất kỳ phương pháp kinh tế lượng nào khác. Kết quả kiểm định được trình bày trong bảng 3 dưới đây cho thấy có thể loại bỏ giả thuyết tồn tại hiện tượng tự tương quan của các sai số ở cấp cao hơn 1 đối với mô hình giữ lại ở trên (phương trình 6).
Bảng 3: Kết quả kiểm định hiện tượng tự tương quan
của các sai số bằng LM-test
Giả thuyết: Ho
|
2 trễ
|
3 trễ
|
4 trễ
|
Ho: Không có hiện tượng tự tương quan của các sai số
|
Thống kê F: 0,08 Xác xuất: 0,92 Kết luận: Ho được chấp nhận
|
Thống kê F: 0,47 Xác xuất: 0,71 Kết luận: Ho được chấp nhận
|
Thống kê F: 0,34 Xác xuất: 0,85 Kết luận: Ho được chấp nhận
|
2. Kiểm định tính thuần nhất của các sai số (homoscedasticity)
Giả thuyết về tính thuần nhất của các sai số đòi hỏi phương sai của các sai số không đổi. Trong trường hợp không thuần nhất (heteroscedasticity), các thống kê T sẽ không ổn định, tức là sẽ không chắc chắn các biến trong mô hình có thực sự có vai trò tham gia giải thích biến động hàng năm của tỷ lệ lạm phát hay không. Do đó, việc kiểm định để loại bỏ giả thuyết không thuần nhất là rất cần thiết.
Để kiểm định khả năng không thuần nhất của các sai số đối với mô hình nêu trên (giả thuyết Ho), chúng tôi sử dụng kỹ thuật kiểm định White. Kết quả kiểm định cho thống kê F là 1,94 và xác xuất là 0,07. Như vậy xác xuất xảy ra hiện tượng không thuần nhất của các sai số là rất thấp và giả thuyết Ho bị bác bỏ; tức là mô hình đảm bảo được tính thuần nhất của các sai số.
3. Kiểm định tính ngoại sinh của các biến giải thích trong mô hình
Chúng ta đều biết phương pháp hồi quy bình phương cực tiểu nguyên gốc đòi hỏi các sai số trong mô hình giữ lại không được tương quan với các biến giải thích, tức là các biến này phải hoàn toàn là biến ngoại sinh; giữa các biến này với nhau và với sai số không có sự tương quan. Trong trường hợp có hiện tượng tương quan, sẽ có một số biến trở thành biến nội sinh và mô hình có thể sẽ phải gồm nhiều phương trình chứ không thể chỉ gồm một phương trình. Khi đó, việc áp dụng phương pháp hồi quy bình phương cực tiểu nguyên gốc với các biến giải thích nội sinh này sẽ dẫn tới kết quả thu được những hệ số ước lượng không ổn định.
Trước khi kiểm định, cần phải xây dựng các giả thuyết. Trước hết, có thể tin rằng sản xuất nông nghiệp ở Việt Nam trong giai đoạn trên không chịu tác động đáng kể của lạm phát vì lúc đó sản xuất nông nghiệp theo mô hình cung với các đầu vào chủ yếu do nhà nước cung cấp (vật tư, phân hóa học…) và ổn định. Sản xuất nông nghiệp thời gian này chịu tác động đáng kể nhất là thời tiết và cơ chế chính sách đối với đất đai, lưu thông hàng hóa và một số đầu vào thiết yếu. Do vậy, có thể thừa nhận tính ngoại sinh đối với lạm phát của biến ∆GAGRI mà không cần kiểm định.
Tuy nhiên, chúng ta có thể đặt ra giả thuyết các biến ∆D và ∆E trong mô hình giữ lại là các biến nội sinh. Việc nghi ngờ biến tỷ lệ bội chi ngân sách nội sinh là có cơ sở căn cứ theo cả lý thuyết kinh tế lẫn các kinh nghiệm thực tế. Về mặt lý thuyết, theo lập luận của V. Tanzi về ảnh hưởng của lạm phát tới bội chi ngân sách, việc thu thuế trong thời kỳ lạm phát thường rất khó khăn nên tiến độ thu sẽ chậm trong khi giá cả tiếp tục tăng; vì vậy, giá trị thực của số thuế thu được sẽ giảm đi. Ngược lại, trong khi thu khó khăn thì chi vẫn phải thực hiện theo tiến độ, thậm chí cần phải tăng lên để bù đắp phần mất mát do tác động của lạm phát. Hậu quả là tỷ lệ bội chi ngân sách sẽ tăng lên. Như vậy, không chỉ bội chi ngân sách gây ra lạm phát mà lạm phát cũng tác động làm tăng tỷ lệ bội chi ngân sách. Mặt khác, về mặt thực tiễn, chúng ta đều nhận thấy trong các nền kinh tế có tỷ lệ lạm phát cao, tỷ lệ bội chi ngân sách thường cũng cao.
Về mặt tỷ giá, lý thuyết và thực tiễn cũng cho thấy hiện tượng phổ biến là lạm phát cao gây sức ép đòi hỏi phải phá giá tỷ giá để điều chỉnh lại cơ cấu giá trong nước và tương quan giữa giá trong nước và giá quốc tế, từ đó duy trì sức cạnh tranh của nền kinh tế trong nước.
Như vậy, bên cạnh việc khẳng định tỷ lệ bội chi ngân sách trên GDP và mức độ phá giá hàng năm của tỷ giá danh nghĩa Việt Nam Đồng / Đô la Mỹ có ảnh hưởng mạnh tới lạm phát ở nước ta thời kỳ 1976-1995 thì ngược lại, cũng có thể nghi ngờ lạm phát có ảnh hưởng ngược trở lại hai chỉ tiêu này. Trong trường hợp hai hiện tượng sau này có thật, cần phải xây dựng mô hình giải thích lạm phát gồm ba phương trình chứ không phải chỉ một phương trình duy nhất, trong đó có 1 phương trình xác định lạm phát, 1 phương trình xác định tỷ lệ bội chi ngân sách trên GDP (trong đó lạm phát là một biến giải thích) và 1 phương trình xác định mức độ phá giá hàng năm (trong đó lạm phát cũng là một biến giải thích).
Để kiểm định tính ngoại sinh của các biến nghi ngờ (các biến ∆D và ∆E), chúng ta có thể sử dụng kỹ thuật kiểm định Nakamura. Kiểm định này bao gồm việc hồi quy từng biến nghi ngờ là nội sinh theo các biến giải thích khác trong mô hình và theo các biến công cụ được chọn. Quá trình này sẽ tạo ra các sai số. Các sai số này được đưa vào mô hình để ước lượng lại. Nếu hệ số của biến sai số này khác 0 về mặt thống kê (qua kiểm định bằng các thống kê T), thì biến nghi ngờ tương ứng với các sai số này sẽ phải là biến nội sinh, tức là cần bổ sung vào mô hình một phương trình xác định nó.
Cụ thể, đối với mô hình này, để kiểm định, chúng tôi đã hồi quy biến ∆D với các biến giải thích khác trong mô hình (∆GAGRI(-1) và ∆E) và thêm một biến công cụ nữa là ∆D(-1). Chúng tôi cũng làm tương tự đối với biến ∆E, trong đó biến trễ ∆E(-1) được sử dụng làm biến công cụ. Các sai số của hai phương trình hồi quy lần lượt được gọi là RD và RE. Tiếp theo, chúng được bổ sung vào mô hình giữ lại (phương trình 6) để hồi quy lại. Kết quả hồi quy kiểm định cho thấy các thống kê T của RD và RE lần lượt là 0,83 và -0,44, trong khi xác xuất của chúng lần lượt là 0,42 và 0,67. Điều này có nghĩa là giả thuyết về tính nội sinh của các biến ∆D và ∆E trong mô hình giữ lại bị bác bỏ và chúng ta có thể khẳng định tính ngoại sinh của các biến này đối với tỷ lệ lạm phát.
4. Kiểm định về tính ổn định của các hệ số
Để khẳng định mô hình giữ lại là tốt, cần phải kiểm định xem liệu quan hệ phụ thuộc giữa những biến động của tỷ lệ lạm phát và những biến động của các biến giải thích có ổn định theo thời gian hay không, hay là khi thêm hoặc bớt một số quan sát thì hệ số của các biến giải thích sẽ thay đổi mạnh.
Để kiểm định, có thể sử dụng kỹ thuật Chow, rất thích hợp đối với các chuỗi số tương đối ngắn (khoảng trên dưới 20 quan sát đối với phương trình có 3-4 biến giải thích). Ngoài ra, chúng ta cần phải chọn ra một số năm đặc biệt đã diễn ra những biến động lớn so với xu thế để kiểm định xem tại những năm đó, có hiện tượng mất ổn định của các hệ số ước lượng trong mô hình giữ lại hay không.
Đối với mô hình này, trước tiên chúng tôi chọn năm 1985 vì đây là năm diễn ra cuộc cải cách giá - lương - tiền, làm cho tỷ lệ lạm phát tăng vọt lên hơn 700% ngay trong năm 1986. Kết quả kiểm định Chow cho thấy thống kê F và xác xuất lần lượt là 1,78 và 0,20. Như vậy, với kiểm định này, chúng ta không thể bác bỏ giả thuyết về tính ổn định của các hệ số ước lượng trong mô hình giữ lại.
Tiếp đến, chúng tôi chọn năm 1993 vì đây là năm tỷ lệ lạm phát giảm đột ngột xuống còn 5,2%, đánh dấu bước ngoặt trong quá trình giảm tỷ lệ lạm phát ở nước ta. Kết quả kiểm định Chow cho thấy thống kê F và xác xuất lần lượt là 1,61 và 0,24. Như vậy, với kiểm định này, chúng ta cũng không thể bác bỏ giả thuyết về tính ổn định của các hệ số ước lượng trong mô hình giữ lại.
Như vậy, với 4 kết quả kiểm định kinh tế lượng cơ bản nêu trên, chúng ta có thể khẳng định mô hình giữ lại (phương trình 6) thỏa mãn các yêu cầu về mặt kinh tế lượng. Do đó, có thể chấp nhận sử dụng mô hình này để giải thích những nguyên nhân của lạm phát cao ở nước ta trong thời kỳ 1976-1995.
Kết luận
Trong nghiên cứu này, chúng ta đã xây dựng được một mô hình kinh tế lượng thể hiện được mối quan hệ giữa tỷ lệ lạm phát và các nhân tố giải thích nguyên nhân của hiện tượng lạm phát theo trường phái trọng tiền và trường phát trọng cơ cấu. Mô hình cuối cùng thu được đã đảm bảo được các yêu cầu đề ra. Kết quả cho thấy các nhân tố trọng tiền và trọng cơ cấu đều tham gia giải thích nguyên nhân của lạm phát ở nước ta trong thời kỳ 1976-1995, gồm ba nhân tố chính là tỷ lệ bội chi ngân sách trên GDP, tốc độ tăng trưởng giá trị gia tăng hàng năm của khu vực kinh tế nông nghiệp và mức độ phá giá hàng năm của tỷ giá danh nghĩa Việt Nam Đồng / Đô la Mỹ; trong đó, nếu như phá giá có ảnh hưởng đến lạm phát ngay trong năm thì gia tăng tỷ lệ bội chi ngân sách và suy giảm tốc độ tăng trưởng sản xuất nông nghiệp sẽ chỉ làm tăng tỷ lệ lạm phát từ năm tiếp theo.
Đặc biệt, vì ý nghĩa giải thích lạm phát của cả ba nhân tố trên đều rất cao nên không thể cho rằng nhân tố trọng tiền hay nhân tố trọng cơ cấu đóng vai trò quyết định tới tỷ lệ lạm phát ở nước ta trong thời kỳ này, mà cần xác định vai trò quan trọng đồng thời của cả hai loại nhân tố trên. Kết luận này rất quan trọng vì nó có ý nghĩa rằng mọi chính sách dài hạn nhằm chống lạm phát ở nước ta đều phải hướng tới cả hai loại chính sách tài chính – tiền tệ và chính sách cơ cấu, đặc biệt cần chú trọng tới giảm tỷ lệ bội chi ngân sách, đẩy mạnh phát triển sản xuất nông nghiệp và ổn định tỷ giá danh nghĩa. Nếu chỉ thực hiện chính sách tài chính, tiền tệ chặt để kiểm soát lạm phát thì tác dụng của chúng sẽ chỉ ngắn hạn vì những phi cân bằng cơ cấu vẫn không được loại trừ và nguy cơ lạm phát vẫn luôn luôn tiềm ẩn. Ngược lại, nếu chỉ tập trung vào các cải cách cơ cấu để tháo gỡ các khó khăn, khuyến khích sản xuất và thương mại phát triển, mà không quản lý chặt chẽ bội chi ngân sách thì nguy cơ lạm phát do cầu kéo sẽ rất cao. Do vậy, để ổn định dài hạn mặt bằng giá, cần có sự phối hợp chặt chẽ, hài hòa giữa các chính sách tài chính, tiền tệ, tỷ giá, cơ cấu và thương mại./.
Không có nhận xét nào:
Đăng nhận xét