2.1.
Ước lượng tỷ giá thực
2.1.1. Nguồn số liệu
a)
Số nước bạn hàng chính
Như mô hình lý thuyết đã chỉ ra, các nhân tố chính tác động tới kim ngạch nhập khẩu hàng hóa của nước ta gồm các nhân tố trong nước và ngoài nước. Các nhân tố trong nước gồm tổng cầu nội địa và các thành phần của nó, chỉ số giá tiêu dùng trong nước… Các nhân tố có liên quan đến nước ngoài gồm các tỷ giá song phương giữa đồng tiền trong nước với các đồng tiền của các nước bạn hàng chính, chỉ số giá tiêu dùng ở các nước bạn hàng chính, kim ngạch xuất khẩu và nhập khẩu của nước ta với các nước bạn hàng chính…
Chúng tôi chọn
ra 20 nước và nền kinh tế có tỷ trọng ngoại thương của nước ta với các nước đó
lớn nhất, bao gồm Hoa Kỳ, Pháp, Nhật, Đức, Úc, Ai Len, Malaysia, Thái Lan,
Philipines, Trung Quốc, Singapore, Hàn Quốc, Hồng Kông, Ấn Độ, Ả rập Xê it,
Liên bang Nga, Braxin, Ý… (Em
xem lại tên nước và chữa lại cho chính xác) Các nước này chiếm 75-80%
tổng kim ngạch xuất và nhập khẩu của cả nền kinh tế nước ta. Phần còn lại được
gộp chung thành nước thứ 21.
b)
Nguồn số liệu
Các số liệu để
ước lượng mô hình xác định nhập khẩu được lấy từ các nguồn số liệu sau
(i)
Các số liệu quốc tế gồm chỉ số giá tiêu
dùng ở các nước bạn hàng chính và các tỷ giá song phương giữa đồng tiền trong
nước với các đồng tiền của các nước bạn hàng chính được lấy từ “Thống kê tài
chính quốc tế” và trang web của Quỹ Tiền tệ quốc tế (imf.org).
(ii)
Kim ngạch xuất nhập khẩu giữa nước ta và
các nước bạn hàng được lấy từ Niên giám thống kê hàng năm và trang web của Tổng
cục thống kê (gso.gov.vn).
(iii)
Tổng cầu và các thành phần của tổng cầu,
chỉ số giá tiêu dùng và các chỉ tiêu trong nước khác được lấy từ Niên giám
thống kê hàng năm và trang web của Tổng cục thống kê (gso.gov.vn).
(iv)
Một số số liệu các nguồn trên không có
được lấy từ cơ sở dữ liệu của Ngân hàng phát triển châu Á (adb.org) và sách
Asian Development Outlook (ADO) xuất bản hàng năm.
Dưới đây chúng
ta sẽ ước lượng mô hình và trên cơ sở đó xác định các nhân tố giải thích tiến
triển nhập khẩu ở Việt Nam giai đoạn 2000-2019.
Chúng ta sẽ ước tính tỷ giá thực cho nền kinh tế nước
ta trong giai đoạn từ năm 1992 đến nay theo công thức (4). Việc chọn năm 2010
làm năm mốc dựa trên ý kiến của nhiều chuyên gia, cho rằng tại thời điểm đó,
nền kinh tế nước ta đã bắt đầu đi vào giai đoạn phát triển cân bằng; tỷ giá
thực năm 2010 do đó được xem như là tỷ giá thực cân bằng.
2.1.2. Ước lượng tỷ giá thực
Quá trình ước lượng tỷ giá thực được thực hiện theo 3
bước sau:
a) Bước
1: Tính chỉ số giá trung bình của các nước bạn hàng P*
Công thức
xác định chỉ số giá trung bình của các nước bạn hàng của ta như sau:
trong đó Pi
là chỉ số giá tiêu dùng của nước bạn hàng thứ i, Sk là các trọng số,
đại diện bằng tỷ trọng xuất nhập khẩu của ta thực hiện với nước i trong tổng kim
ngạch xuất nhập khẩu của nước ta. Các số Pi được lấy từ "Thống
kê tài chính quốc tế" xuất bản hàng
năm của Quỹ Tiền tệ quốc tế. Dưới đây là bảng chỉ số giá tiêu dùng của các bạn
hàng chính từ năm 2000 đến 2019.
Bảng 1:
Chỉ số giá tiêu dùng của các bạn hàng chính, năm 2010=100%
Em điền số vào đây
|
Tên nước |
2000 |
2005 |
2010 |
2015 |
2016 |
2017 |
2018 |
2019 |
|
Malaixia |
|
|
100 |
|
|
|
|
|
|
Inđônêxia |
|
|
100 |
|
|
|
|
|
|
Philipin |
|
|
100 |
|
|
|
|
|
|
Singapo |
|
|
100 |
|
|
|
|
|
|
Thai lan |
|
|
100 |
|
|
|
|
|
|
Đài loan |
|
|
100 |
|
|
|
|
|
|
Hồng kông |
|
|
100 |
|
|
|
|
|
|
Hàn quốc |
|
|
100 |
|
|
|
|
|
|
Nhật Bản |
|
|
100 |
|
|
|
|
|
|
Trung quốc |
|
|
100 |
|
|
|
|
|
|
Nga |
|
|
100 |
|
|
|
|
|
|
Anh |
|
|
100 |
|
|
|
|
|
|
Đức |
|
|
100 |
|
|
|
|
|
|
Hà lan |
|
|
100 |
|
|
|
|
|
|
Pháp |
|
|
100 |
|
|
|
|
|
|
Thụy sĩ |
|
|
100 |
|
|
|
|
|
|
Mỹ |
|
|
100 |
|
|
|
|
|
|
Australia |
|
|
100 |
|
|
|
|
|
|
Các
nước khác |
|
|
100 |
|
|
|
|
|
|
Chỉ
số giá trung bình P* |
|
|
100 |
|
|
|
|
|
Nguồn:
Thống kê Tài chính quốc tế, 2020, IMF
Các số
liệu về Si được tính từ các bảng số liệu xuất nhập khẩu phân theo
nước và vùng lãnh thổ trong Niên giám Thống kê do Tổng cục Thống kê nước ta
xuất bản hàng năm. Si được tính qua các năm, ví dụ năm 2019, tỷ
trọng giá trị xuất nhập khẩu của ta thực hiện với Malaixia là (em sửa lại các số này theo số
tính của em) 1,77%, Indonexia 1,19%, Philipin 1,33%, Singapo 16,09%,
Thailan 3,90%, Đài loan 11,07%, Hàn quốc 9,54%, Hồng kông 4,96%, Nhật bản
15,32%, Trung Quốc 4,23%, Nga 1,36%, Anh 1,78%, Đức 3,33%, Hà lan 1,54%, Pháp
3,80%, Thuỵ sĩ 2,30%, Mỹ 2,62%, Australia 2,04% và các nước còn lại 11,84%.
Từ các số liệu Pi và Si,
chúng ta tính được chỉ số giá trung bình của các nước bạn hàng của ta (P*) ở
dòng cuối cùng của bảng. Mức độ tăng giá hàng năm trung bình của các đối tác
kinh tế chính của ta là 7,5% năm 2005, 6,9% năm 2010, 5,7% năm 2015, 3,9% năm 2016,
3,0% năm 2017, 3,7% năm 2018 và …% 2019. Như vậy, tỷ lệ lạm phát trung bình
hàng năm của các nước bạn hàng liên tục thấp hơn tỷ lệ lạm phát của ta, trừ năm
….
b) Bước
2: Xác định tỷ giá danh nghĩa bình quân của các nước bạn hàng EER
Tỷ giá danh
nghĩa ở nước ta gồm tỷ giá giữa đồng tiền Việt Nam với đồng đô la Mỹ và với các
loại ngoại tệ của các nước bạn hàng khác. Tỷ giá giữa đồng tiền Việt Nam với
đồng đô la Mỹ được công bố rộng rãi hàng năm trong khi không có các số liệu về
tỷ giá giữa đồng Việt Nam với các đồng tiền khác. Tuy nhiên, chúng ta có thể
tính chúng thông qua sử dụng tỷ giá giữa các đồng tiền khác với đồng đô la theo
công thức sau, ví dụ cho đồng DM Đức:
ERvn-eu = ERvn-usd / EReu-usd (5)
Trong đó ERvn-eu là tỷ giá đồng tiền Việt so với 1 đồng
Euro, ERvn-usd là tỷ giá đồng tiền Việt Nam so với 1 USD và EReu-usd là tỷ giá
đồng Euro so với 1 USD. Công thức trên được xây dựng từ nguyên lý hài hòa tam
giác giữa ba tỷ giá trong thị trường ngoại hối quốc tế.
Dưới đây là bảng tỷ giá giữa đồng tiền của các bạn
hàng chính với đồng đô la Mỹ. em điền số vào bảng này
Bảng 2: Tỷ giá
giữa đồng tiền của các bạn hàng chính với đồng đô la Mỹ.
|
|
Đơn vị tiền tệ |
2000 |
2005 |
2010 |
2015 |
2016 |
2017 |
2018 |
2019 |
|
|
Malaixia |
Ringgit |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Inđônêxia |
Rupiah |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Philipin |
Peso |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Singapo |
Đôla |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Thai lan |
Baht |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Đài loan |
NT$ |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Hồng kông |
HK$ |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Hàn quốc |
Won |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Nhật Bản |
Yên |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Trung quốc |
Yuan |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Nga |
Rup |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Anh |
Bảng |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Đức |
DM |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Hà lan |
Guider |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Pháp |
Franc |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Thụy sĩ |
Franc |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Australia |
AU$ |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Việt Nam |
Đồng |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Nguồn: Thống kê
Tài chính quốc tế, 2020, IMF
Từ các số liệu
trong bảng, chúng ta tính ra các chỉ số tỷ giá của các đồng tiền nước ngoài so
với đồng tiền ta. Kết hợp với chỉ số tỷ giá danh nghĩa giữa đồng tiền Việt Nam
và đồng đô la Mỹ, chúng ta tính được chỉ số tỷ giá trung bình của các đồng tiền
trên đối với đồng tiền Việt nam với trọng số là tỷ trọng giá trị xuất nhập khẩu
của ta thực hiện với các nước tương ứng.
Kết quả tính
toán được nêu trong cột 4 bảng 3. Nếu so với chỉ số tỷ giá song phương giữa
đồng tiền nước ta và đồng đô la, chúng ta thấy có sự khác nhau khá lớn. Từ năm 2000
đến cuối năm 2012, đồng tiền Việt Nam đã bị mất giá …% so với đồng đô la, song
do cũng trong khoảng thời gian trên, các đồng tiền khác cũng bị mất giá so với
đồng đô la Mỹ nên kết quả chung là đồng tiền Việt nam chỉ mất giá …% so với tất
cả các đồng tiền trung bình của các nước bạn hàng chính. Từ năm 2013 đến năm
2019… (em xem số liệu em
tính để viết bình luận)
c) Bước 3: Xác định tỷ giá thực RER
Từ các chỉ số
tính toán ở trên, được tổng hợp lại trong bảng 3, chúng tôi đã tính tỷ giá thực
nước ta theo công thức lý thuyết (4) nêu trên. Kết quả được ghi trong cột cuối
của bảng 3. Theo kết quả tính toán, nếu lấy năm 2010 làm năm gốc, thì đồng tiền
nước ta bị phá giá tỷ giá thực 1,94% năm … và …% năm 1994 do lạm phát trung
bình của các nước bạn hàng cao hơn nước ta hoặc tính trung bình các đồng tiền
các nước bạn hàng mất giá so với đồng đô la cao hơn nước ta.
Từ năm 2013 đến
nay, đồng tiền nước ta liên tục bị đánh giá cao, năm cao nhất là 15,7% (năm …),
trung bình 9,8% trong thời kỳ 2013-2019. Đến cuối năm 2019, mặc dù nội tệ đã bị
phá giá tới …% năm … và …% năm ..., đồng tiền nước ta vẫn còn bị đánh giá cao
tới …%. (em điền số theo
số em tính )
Bảng 3: Các chỉ
số để xác định tỷ giá thực (năm 2010 = 100%) em sửa lại theo số em tính
|
Năm |
Lạm phát Việt Nam |
Lạm phát của các nước bạn |
Tỷ giá danh nghĩa đa phương |
Tỷ giá thực |
|
2000 |
|
|
|
|
|
2001 |
|
|
|
|
|
2002 |
|
|
|
|
|
2003 |
|
|
|
|
|
2004 |
|
|
|
|
|
2005 |
|
|
|
|
|
2006 |
|
|
|
|
|
2007 |
|
|
|
|
|
2008 |
|
|
|
|
|
2009 |
|
|
|
|
|
2010 |
100 |
100 |
100 |
100 |
|
2011 |
|
|
|
|
|
2012 |
|
|
|
|
|
2013 |
|
|
|
|
|
2014 |
|
|
|
|
|
2015 |
|
|
|
|
|
2016 |
|
|
|
|
|
2017 |
|
|
|
|
|
2018 |
|
|
|
|
|
2019 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
2.2. Kiểm
định tính dừng của các chuỗi và mô hình lượng kinh tế lượng thực nghiệm dự kiến
2.2.1. 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 tiến triển của nhập khẩu ở Việt Nam giai đoạn 2000-2019 như sau:e
IM : Kim ngạch nhập khẩu, tính bằng triệu đô
la Mỹ;
EX : Kim ngạch xuất khẩu, tính bằng triệu đô la
Mỹ ;
GDP : Tổng sản phẩm trong nước, tính bằng tỷ đồng;
giá cố định
CO : Tiêu dùng của khu vực dân cư, giá cố định
IN : Đầu tư của khu vực dân cư, giá cố định
RER : Tỷ giá thực, tính trung bình cho 20 nước bạn
hàng chính và phần còn lại (nước thứ 21), tính bằng đơn vị %, năm 2010 bằng
100%;
P : Chỉ số giá tiêu dùng trong nước, năm
2010 bằng 100%;
P* : Chỉ số giá tiêu dùng tính trung bình cho
20 nước bạn hàng chính và phần còn lại, năm 2010 bằng 100%;
EER : Chỉ số tỷ giá danh nghĩa đa phương của Việt
Nam đồng với đồng tiền của 20 nước bạn hàng chính và phần còn lại, năm 2010
bằng 100%.
Khi dùng các
biến trên dưới dạng sai phân, thì tên các biến sai phân của mỗi biến là tên của
biến tương ứng trong mô hình nhưng có thêm chữ D phía trước.
Ví dụ đối với
biến IM, khi dùng dưới dạng sai phân, ký hiệu biến sai phân của IM sẽ là DIM,
điều này có nghĩa là:
DIM = ∆IM =
IM(t) – IM(t-1)
Với t là ký hiệu
chỉ năm thứ t; t-1 tương ứng là năm trước năm t, tức là năm thứ t-1.
2.2.2. Kiểm định tính
dừng của các chuỗi số
Theo nguyên lý
của kinh tế lượng, 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 (stationnarity). Trong mô hình này, chúng tôi sử dụng kiểm định
“Augmented Dickey – Fuller”, gọi tắt là ADF và kiểm định “Phillips – Perron”,
gọi tắt là PP để kiểm định tính dừng của các chuỗi số nêu trên. Các kết quả
kiểm định được thực hiện trên phần mềm EVIEWS cho thấy:
a) Tất cả các
biến IM, EX, GDP, CO, IN, RER, P, P* và EER được sử dụng theo giá trị nguyên
gốc đều không dừng theo cả hai kiểm định trên. Riêng biến RER dừng ở ngưỡng 10%
theo kiểm định PP, tức là có độ tin cậy rất thấp. Như vậy, không thể ước lượng
mô hình dưới dạng hàm tuyến tính nguyên gốc.
b) Phần lớn các
biến IM, EX, GDP, CO, IN, RER, P, P* và EER được sử dụng theo dạng logarit đều
không dừng theo cả hai kiểm định trên; do đó cũng không thể ước lượng mô hình
dưới dạng hàm logarit.
c) Tuy nhiên, hầu
hết các biến trên đều trở thành chuỗi dừng ở mức sai phân bậc 1 với ngưỡng 1%;
chỉ có một số về cầu (GDP, CO, IN) dừng ở mức sai phân bậc 1 với ngưỡng 5-10%.
Như vậy, nếu chuyển mô hình lý thuyết nguyên gốc nêu trên với các biến theo
định nghĩa thông thường thành mô hình với tất cả các biến sai phân 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.
Dưới đây là bảng
kết quả kiểm định tính dừng của các biến sai phân của các biến trong mô hình
theo 2 phương pháp kiểm định ADF hoặc PP. Tên các biến sai phân của mỗi biến là
tên của biến tương ứng trong mô hình nhưng có thêm chữ D phía trước.
Bảng kiểm định
tính dừng của các biến sai phân
|
Tên
biến |
ADF
Test Statistic |
1% Critical Value |
5% Critical Value |
10% Critical Value |
|
DIM |
-5,5366 |
-4,6193 |
-3,7119 |
-3,2964 |
|
DEX |
-4,4646 |
-4,6193 |
-3,7119 |
-3,2964 |
|
DGDP |
-3,8326 |
-4,6193 |
-3,7119 |
-3,2964 |
|
DRER |
-4,0416 |
-3,8877 |
-3,0521 |
-2,6672 |
|
CO |
-3,4115 |
-4,5743 |
-3,6920 |
-3,2856 |
|
IN |
-3,2676 |
-3,8572 |
-3,0400 |
-2,6608 |
Như vậy các
chuỗi sai phân của các biến trong mô hình đều là biến dừng nên chúng ta có thể
sử dụng phương pháp bình phương cực tiểu nguyên gốc để ước lượng các phương
trình chỉ có mặt các biến này.
2.2.3. Mô hình thực nghiệm để ước
lượng
Trong mục trên,
chúng tôi đã xác định để đơn giản và phù hợp với khuôn khổ của khóa luận tốt
nghiệp đại học, chúng tôi trước tiên chỉ ước lượng mô hình dạng tổng quát là
phương trình IM = f (GDP, RER, EX). Nếu kết quả ước lượng không
đạt yêu cầu thì mới đưa thêm các biến CO và IN vào 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:
DIM = C(1).DGDP
+ C(2).DRER + C(3).DEX + C(4)
với mong muốn dấu của C(1) và C(3)
thu được sau quá trình ước lượng là dương (+) vì gia tăng thu nhập trong nước
(GDP) và gia tăng thu nhập ngoại tệ từ xuất khẩu sẽ tạo điều kiện làm tăng kim
ngạch xuất khẩu. Ngược lại, dấu của C(2), thu được sau quá trình ước lượng phải
âm (-) vì khi tỷ giá thực tăng lên, nội tệ sẽ mất giá so với ngoại tệ, làm sức
cạnh tranh về giá của hàng hóa sản xuất trong nước tăng lên, dẫn tới giảm nhu
cầu nhập khẩu, sử dụng hàng hóa sản xuất trong nước thay thế.
2.3. Ước
lượng kinh tế lượng mô hình hỗn hợp xác định các nhân tố chính giải thích tiến
triển của nhập khẩu của Việt Nam
2.3.1.
Ước lượng mô hình thực nghiệm nguyên gốc
Trong mục trên,
chúng ta đã xây dựng một mô hình lý thuyết kết hợp các nhân tố chính xác định
nhập khẩu của lý thuyết thương mại quốc tế hiện đại và của lý thuyết chuỗi giá
trị toàn cầu, từ đó dẫn tới phương trình thực nghiệm. Tuy nhiên, trong thực tế
ước lượng, theo J. Whitley (1994), biến thời gian thường được đưa vào các phương
trình xác định ngoại thương, trong đó có phương trình nhập khẩu vì nó có tác
dụng giải thích thành phần xu thế hay tỷ trọng xu thế của nhập khẩu mà các biến
chính không giải thích được.
Cũng theo J.
Whitley, trong phương trình nhập khẩu, hệ số ước lượng của biến thời gian có
giá trị dương vì kinh nghiệm thực tế cho thấy nhập khẩu có xu hướng tăng nhanh
hơn so với phần được các biến độc lập hay biến chính giải thích. Điều này cũng phù
hợp với Việt Nam trong hai thập kỷ vừa qua vì đây là giai đoạn Việt Nam nhập
khẩu vốn nước ngoài nên nhập khẩu tăng lên nhanh và cán cân thương mại thường
xuyên âm. Thực tế cũng được J. Whitley chỉ ra là khi đưa thêm biến thời gian
vào phương trình nhập khẩu, chất lượng phương trình được cải thiện rõ rệt, ý
nghĩa thống kê của các hệ số co giãn của cầu nội địa hay tỷ giá thực đều tăng
lên so với khi không có biến thời gian. Vì vậy, trong một số trường hợp, chúng
tôi sẽ đưa thêm biến thời gian (ký hiệu là T) vào phương trình nhập khẩu. Khi
đó phương trình nhập khẩu thực nghiệm sẽ là
DIM = C(1).DGDP
+ C(2).DRER + C(3).DEX + C(4) + C(5).T
Mô hình thực
nghiệm dưới đây được ước lượng theo phương pháp bình phương cực tiểu nguyên
gốc. Do chuỗi quan sát tương đối ngắn (19 quan sát từ 2001 đến 2019) nên chúng
ta bắt đầu bằng việc ước lượng mô hình hỗn hợp nguyên gốc nói trên mà không có
biến trễ. Bảng … trình bày những kết quả chính thu được sau khi ước lượng. Biến
phụ thuộc là DIM, các biến độc lập được thể hiện trong cột đầu tiên bảng.
Bảng …: Kết quả
ước lượng mô hình không có biến trễ (2001-2019)
|
Tên
biến |
Hệ số ước lượng |
Phương trình 1 |
Phương trình 2 |
Phương trình 3 |
Phương trình 4 |
Phương trình 5 |
|
DGDP |
C(1) |
-0.0097 (--0.356) |
0.0018 (0.142) |
|
|
|
|
DRER |
C(2) |
-287.31** (-2.313) |
-289.55** (-2.390) |
-384.70** (-2,418) |
-289.03** (-2,395) |
-289.32** (-2,461) |
|
DEX |
C(3) |
0.9105*** (6.998) |
0.8876*** (7.501) |
1,0023*** (7,918) |
0,8771*** (9,912) |
0,9025*** (16,324) |
|
Hằng
số C |
C(4) |
1444.123 (0.485) |
- |
2046,16 (1,150) |
519,23 (0,368) |
- |
|
Biến
thời gian T |
C(5) |
|
|
-310.60 (-1,350) |
|
|
|
R2 |
|
0,881 |
0,879 |
0,893 |
0,879 |
0,879 |
|
R2
điều chỉnh |
|
0,857 |
0,864 |
0,871 |
0,872 |
0,872 |
|
Thống kê DW |
|
2,077 |
2,044 |
1,998 |
2,005 |
2,005 |
|
Thống
kê F |
|
37,098 |
- |
41,813 |
58,792 |
- |
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
*, ** và *** để chỉ hệ số có ý nghĩa thống kê ở các ngưỡng lần lượt là 10%, 5%
và 1%.
Trong bảng …,
chúng tôi chỉ trình bày 5 kết quả ước lượng chính mặc dù trong thực tế đã thực
hiện nhiều thử nghiệm khác. Hai phương trình đầu có đầy đủ các biến chính và có
hoặc không có hằng số cố định C. Kết quả cho thấy biến DGDP và hằng số C đều
không có ý nghĩa. Nếu bổ sung biến thời gian T vào thì kết quả cũng tương tự.
Đặc biệt các ước lượng đều cho thấy biến DGDP hoàn toàn không có ý nghĩa giải
thích biến động của nhập khẩu (DIM). Do vậy trong các phương trình 3, 4 và 5, biến
DGDP bị loại ra khỏi mô hình thực nghiệm.
Tuy nhiên, các
kết quả ước lượng đều cho thấy các biến DRER và DEX đều có ý nghĩa giải thích
rất cao trong mô hình, trong đó DEX có ý nghĩa thống kê ở ngưỡng 1% và DRER có
ý nghĩa thống kê ở ngưỡng 5%. Dấu của các hệ số ước lượng đều phù hợp với mong
đợi (dấu của DEX dương và dấu của DRER âm). Điều này khẳng định hai biến kim
ngạch xuất khẩu và tỷ giá thực chắc chắn là những nhân tố tham gia giải thích
biến động của nhập khẩu. Mặt khác, chất lượng giải thích của các phương trình
này khá tốt vì hệ số xác định R2 khá cao, trong khi thống kê DW và
thống kê F đều ở các mức hợp lý. Do đó biến kim ngạch xuất khẩu và tỷ giá thực
cần được giữ lại trong mô hình.
Các phương trình
3, 4 và 5 được ước lượng khi không có biến DGDP. Kết quả cho thấy hằng số C và
biến thời gian T đều không có ý nghĩa giải thích; dấu của biến T trái với mong
đợi; chất lượng các phương trình đều không được cải thiện nên chúng cũng bị
loại ra khỏi mô hình. Phương trình thực nghiệm nguyên gốc chấp nhận được cuối
cùng là phương trình 5. Trong phương trình này, chỉ còn duy nhất 2 biến DRER và
DEX. Đây là phương trình khá tốt và có thể chấp nhận để sử dụng.
2.3.2. Ước lượng mô
hình thực nghiệm nguyên gốc với các biến trễ
Kết quả ước lượn
mô hình thực nghiệm nguyên gốc cho thấy chỉ có hai biến DRER và DEX tham gia
giải thích biến động của nhập khẩu, như vậy biến tổng cầu trong nước DGDP không
tham gia giải thích biến động của nhập khẩu. Điều này không phù hợp với lý
thuyết thương mại quốc tế. Để tính đến vai trò của biến này, chúng ta cần
nghiên cứu điều chỉnh mô hình.
Để điều chỉnh mô
hình, chúng ta phải quay lại nghiên cứu hoạt động kinh tế và hoạt động nhập
khẩu của Việt Nam trong thời kỳ ước lượng mô hình 2001-2019. Thực tiễn ở Việt
Nam thời kỳ này cho thấy đất nước vẫn đang trong thời kỳ chuyển đổi kinh tế, từ
cơ chế kinh tế kế hoạch hóa tập trung chuyển sang kinh tế thị trường, do đó các
luật lệ, thủ tục hành chính, thanh toán quốc tế và kiểm tra hải quan còn chưa
đồng bộ, thống nhất, dẫn đến những khó khăn, vướng mắc cho người kinh doanh
hàng nhập khẩu. Vì vậy, dù cầu trong nước đã xuất hiện, nhưng nhập khẩu được
thực hiện chậm hơn, tức là giữa cầu trong nước và nhập khẩu có thể có khoảng
thời gian trễ nhất định.
Tương tự như
vậy, xuất khẩu cũng có thể có tác động, ảnh hưởng trễ tới nhập khẩu do muốn
nhập khẩu thì phải có ngoại tệ thu được từ hoạt động xuất khẩu hoặc từ hoạt
động đầu tư nước ngoài, nhưng cũng do những vướng mắc trên, nhất là thủ tục
thanh toán quốc tế và khâu giải ngân vốn đầu tư nên ảnh hưởng này cũng có thể
có độ trễ nhất định. Ngoài ra, theo kinh nghiệm quốc tế, tác động của điều
chỉnh tỷ giá thực cũng thường tác động chậm trễ tới nền kinh tế sau 18 tháng
đến 2 năm, trong khi tới nhập khẩu khoảng 1 năm. Nguyên nhân là do sau mỗi lần
điều chỉnh tỷ giá đều có vấn đề chuyển đổi cơ cấu kinh tế nên phải có độ trễ để
nền kinh tế có thời gian sắp xếp, điều chỉnh lại. Điều này trong kinh tế học
được gọi là nguyên lý đường cong J.
Từ các lập luận
trên, việc đưa các biến trễ vào mô hình thực nghiệm để kiểm định là cần thiết.
Mô hình thực nghiệm nguyên gốc với các biến trễ là mô hình gốc nêu trên, nhưng
có thêm một hoặc một số biến trễ.
Chúng tôi đã thử
nghiệm ước lượng nhiều phương án khác nhau cho mô hình điều chỉnh này với ba
biến mới được đưa vào là DGDP(-1), DRER(-1) và DEX(-1). Các kết quả ước lượng
chính được trình bày trong bảng 2. Trong bảng này, ký hiệu (-1) viết sau tên
biến để chỉ thời gian trễ 1 năm.
Bảng …: Kết quả
ước lượng mô hình với biến trễ (2001-2019)
|
Tên
biến |
Hệ số ước lượng |
Phương trình 1 |
Phương trình 2 |
Phương trình 3 |
Phương trình 4 |
Phương trình 5 |
|
DIM(-1) |
|
|
|
|
-0,1000 (-0,8453) |
-0,0963 (-0,8418) |
|
DGDP |
C(1) |
- |
-0,0025 (-0,084) |
0,1488** (2,592) |
-0,0008 (-0,3364) |
0,0023 (0,9875) |
|
DGDP(-1) |
C(2) |
-0.0283 (-0.950) |
- |
|
|
|
|
DRER |
C(3) |
-298.78** (-2.303) |
-
|
-407.95 (-1,4758) |
-286.09** (-2,191) |
-283.50** (-2,203) |
|
DRER(-1) |
C(4) |
- |
249.67* (1.865) |
|
|
|
|
DEX |
C(5) |
0.968*** (7.761) |
0.9111*** (6.454) |
|
0,961*** (6,963) |
0,973*** (7,181) |
|
DEX(-1) |
C(6) |
|
|
-0,1445 (-0,549) |
|
|
|
Hằng
số C |
C(7) |
2923.79 (0.485) |
1506,16 (0,447) |
-7413,64 (-1,113) |
2281,84 (0,6348) |
- |
|
Biến
thời gian T |
C(8) |
- |
- |
- |
|
-475,98 (-0,875) |
|
R2 |
|
0,881 |
0,861 |
0,464 |
0,889 |
0,892 |
|
R2
điều chỉnh |
|
0,855 |
0,831 |
0,350 |
0,855 |
0,859 |
|
Thống kê DW |
|
1,939 |
1,527 |
2,163 |
1,865 |
1,887 |
|
Thống
kê F |
|
34,493 |
28,885 |
4,048 |
26,035 |
- |
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
*, ** và *** để chỉ hệ số có ý nghĩa thống kê ở các ngưỡng lần lượt là 10%, 5%
và 1%.
Kết quả ước
lượng của ba phương trình đầu tiên trong bảng… cho thấy tất cả các biến trễ đều
không thể chấp nhận được. Trong phương trình thứ nhất, dấu của biến DGDP âm
trái với mong đợi theo lý thuyết nên không chấp nhận được. Tương tự, dấu của
các biến DRER (dương) và DEX (âm) cũng trái với mong đợi theo lý thuyết nên
cũng không chấp nhận được. Mặt khác, tất cả các biến trễ và hằng số C trong 3
phương trình đầu đều không có ý nghĩa thống kê. Điều hữu ích duy nhất rút ra từ
các ước lượng này là biến DEX có ý nghĩa giải thích rất mạnh và ổn định tới
biến động của nhập khẩu.
Để cải tiến mô
hình, chúng ta đưa thêm biến nhập khẩu trễ 1 năm DIM(-1) vào ước lượng. Kết quả
được thể hiện ở cột 4, cho thấy chỉ có hai biến DRER và DEX có ý nghĩa giải
thích. Điều này vừa khẳng định biến DIM(-1) không có ý nghĩa giải thích, vừa thêm
một lần nữa khẳng định vai trò quan trọng của hai biến này trong ước lượng mô
hình thực nghiệm nguyên gốc.
Vì các biến trễ
và hằng số C đều không có ý nghĩa thống kê nên trong phương trình thử nghiệm
cuối cùng (phương trình 5), chúng tôi đưa biến thời gian T vào ước lượng. Kết
quả cho thấy biến thời gian T không có ý nghĩa giải thích vì thống kê T-student
quá thấp và dấu của biến T trái với mong đợi.
Như vậy, tất cả
các ước lượng mô hình với biến trễ đều thất bại. Để cải tiến mô hình, chúng tôi
thấy cần xem xét tới vai trò của các thành tố của GDP chứ không phải bản thân
GDP, tức là vai trò của các biến cầu tiêu dùng và cầu đầu tư của khu vực cư
dân.
2.3.3. Ước lượng mô
hình thực nghiệm với các thành phần của tổng cầu
Bảng… cho thấy
kết quả ước lượng mô hình trong trường hợp đưa hai biến thành phần của tổng cầu
là CO và IN vào mô hình đều không đạt yêu cầu. Trong phương trình 1 và 2, hệ số
của biến CO đều có dấu âm, trái với mong đợi lý thuyết nên các phương trình này
không sử dụng được. Đặc biệt hằng số C cũng không có ý nghĩa giải thích nên cần
đưa ra khỏi phương trình.
Phương trình 3
gồm 3 biến giải thích có ý nghĩa trong 2 phương trình đầu là IN, RER và EX được
giữ lại. Để tính đến vai trò của độ trễ trong mô hình, biến IM trễ được đưa
vào. Kết quả ước lượng cho thấy biến IM trễ hoàn toàn không có ý nghĩa giải
thích vì hệ số ước lượng có dấu âm. Do đó phương trình 3 không thỏa mãn yêu
cầu.
Hai thử nghiệm
cuối cùng với các biến thành phần của tổng cầu là sử dụng các biến RER và EX
trễ. Kết quả cũng cho thấy không đạt yêu cầu. Mặc dù ý nghĩa thống kê của các
biến giải thích trong cả hai phương trình 4 và 5 đều tương đối chấp nhận được,
nhưng trong phương trình 4, dấu của hệ số của biến DRER(-1) dương là trái với
mong đợi lý thuyết, và trong phương trình 5, hệ số xác định R2 quá thấp, không
thể chấp nhận.
Chúng tôi đã
thực hiện ước lượng mô hình bằng cách đưa thêm các biến trễ CO(-1), IN(-1) và
biến thời gian T nhưng chúng đều không có ý nghĩa giải thích trong mô hình. Như
vậy, việc ước lượng mô hình thực nghiệm với các thành phần của tổng cầu không
có kết quả nào đạt yêu cầu.
Bảng …: Kết quả
ước lượng mô hình với
các thành phần
của tổng cầu (2001-2019)
|
Tên
biến |
Hệ số ước lượng |
Phương trình 1 |
Phương trình 2 |
Phương trình 3 |
Phương trình 4 |
Phương trình 5 |
|
DIM(-1) |
C(1) |
|
|
-0,1300 (-1,829) |
|
|
|
DCO |
C(2) |
-0,0107 (-0,311) |
-0,0147 (-0,626) |
|
|
|
|
DIN |
C(3) |
0.0404 (1.566) |
0,0407* (1,768) |
0,0347* (2,428) |
0,029* (1,770) |
0,087** (2,200) |
|
DRER |
C(4) |
-316.17** (-2.755) |
-317.16** (-2.755) |
-312,36** (-2,930) |
|
-638.10** (-2,103) |
|
DRER(-1) |
C(5) |
- |
- |
- |
242.46* (2,096) |
- |
|
DEX |
C(6) |
0.869*** (7.238) |
0.873*** (7.696) |
0.891*** (11.896) |
0,883*** (12,517) |
|
|
DEX(-1) |
C(7) |
|
|
|
|
0,448** (2,530) |
|
Hằng
số C |
C(8) |
-340,22 (-0,162) |
- |
- |
- |
- |
|
R2 |
|
0,907 |
0,907 |
0,918 |
0,880 |
0,233 |
|
R2
điều chỉnh |
|
0,881 |
0,889 |
0,903 |
0,864 |
0,131 |
|
Thống kê DW |
|
2,316 |
2,365 |
2,264 |
1,848 |
2,359 |
|
Thống
kê F |
|
34,357 |
- |
- |
- |
- |
2.3.4. Ước lượng mô
hình thực nghiệm với 2 biến RER và EX
Các kết quả ước
lượng thử nghiệm trong cả ba mục trên cho thấy đối với các biến được đưa vào mô
hình lý thuyết và thực nghiệm, chỉ có hai biến có ý nghĩa trong việc giải thích
biến động của nhập khẩu là biến động của tỷ giá và biến động của kim ngạch xuất
khẩu. Ngoài ra, các hằng số C và biến thời gian T cũng đều không có ý nghĩa
giải thích. Do đó, vấn đề đặt ra là tìm
phương trình tốt nhất phản ánh mối quan hệ nhân quả giữa ba biến IM, RER và EX
dưới dạng vi phân.
Chúng tôi đã xem
xét, lựa chọn một số phương án kết hợp có thể xảy ra và tiến hành ước lượng mô
hình. Các kết quả chính được thể hiện trong bảng…
Bảng …: Kết quả
ước lượng mô hình với 2 biến RER và EX (2001-2019)
|
Tên
biến |
Hệ số ước lượng |
Phương trình 1 |
Phương trình 2 |
Phương trình 3 |
Phương
trình 4 |
|
DIM(-1) |
C(1) |
-0.0948 (-1.183) |
|
|
|
|
DRER |
C(2) |
-302.63** (-2.466) |
|
-694.93* (-2,062) |
-289.32** (-2,461) |
|
DRER(-1) |
C(3) |
|
232* (1.892) |
|
|
|
DEX |
C(4) |
0.964*** (12.238) |
0.962*** (16.649) |
|
0,9025*** (16,324) |
|
DEX(-1) |
C(5) |
|
|
0,675*** (4,213) |
|
|
R2 |
|
0,884 |
0,855 |
-0,014 |
0,879 |
|
R2
điều chỉnh |
|
0,868 |
0,846 |
-0,071 |
0,872 |
|
Thống kê DW |
|
1,803 |
1,344 |
2,468 |
2,005 |
|
Thống
kê F |
|
- |
- |
- |
- |
Theo bảng …, kết
quả ước lượng phương trình thứ nhất không phù hợp với mong đợi từ mô hình lý
thuyết vì dấu của hệ số ước lượng của biến DIM(-1) âm đồng thời thống kê
T-student cho thấy biến này không có ý nghĩa đối với việc giải thích biến động
của nhập khẩu. Do đó biến DIM(-1) bị đưa ra khỏi mô hình.
Kết quả ước
lượng các phương trình thứ 2 với việc sử dụng các biến trễ của DRER cũng không
phù hợp với mong đợi từ mô hình lý thuyết vì dấu của hệ số ước lượng của biến
DRER(-1) dương trong khi mong đợi lý thuyết là âm, đồng thời thống kê DW quá
thấp. Do đó biến DEX(-1) cũng bị đưa ra khỏi mô hình.
Kết quả ước
lượng các phương trình thứ 3 với việc sử dụng các biến trễ của DEX cũng không
thể chấp nhận được. Mặc dù dấu của các hệ số của các biến đều phù hợp với lý
thuyết và thống kê T-student cho thấy các biến đều có ý nghĩa giải thích với
ngưỡng chấp nhận được nhưng hệ số xác định R2 quá thấp, thậm chí âm, có nghĩa
là các biến này chỉ giải thích được một phần cực nhỏ biến động của nhập khẩu.
Phương trình giữ
lại cuối cùng của mô hình là phương trình 4. Đây là phương trình thỏa mãn tất
cả ràng buộc về ý nghĩa kinh tế lẫn các tiêu chuẩn thống kê với chất lượng rất
tốt. Dấu của các hệ số ước lượng đều phù hợp; giá trị của các hệ số của các
biến giữ lại đều rất cao. Hệ số của biến tỷ giá là 289,32 trong khi của biến
xuất khẩu là 0,9025. Các thông số kiểm định thống kê cho thấy chúng rất khác 0
(các thống kê T-student lần lượt là -2,461 và 16,324). Thống kê Durbin - Watson
(DW) ở đúng mức lý tưởng là 2, chứng tỏ mô hình không có hiện tượng tự tương
quan. Hệ số xác định của phương trình là này 0,879 chứng tỏ nó đã giải thích
được tới 87,9% biến động của kim ngạch nhập khẩu.
Như vậy mô hình
xác định các nhân tố chính giải thích biến động hàng năm của kim ngạch nhập
khẩu tính bằng đô la Mỹ của nền kinh tế nước ta thời kỳ 2000-2019 như sau:
DIM =
289,32 DRER + 0,9025 DEX
Mô hình này
khẳng định hai nhân tố cơ bản giải thích biến động hàng năm của kim ngạch nhập
khẩu của nước ta thời kỳ 2000-2019 là biến động của tỷ giá thực RER và biến
động của kim ngạch xuất khẩu. Vì tỷ giá thực là chỉ tiêu tổng hợp bao gồm tỷ
giá danh nghĩa, mặt bằng giá quốc tế và mặt bằng giá trong nước nên tất cả các
biến này đều tham gia giải thích biến động của kim ngạch nhập khẩu của nước ta
thời kỳ 2000-2019.
Trong các biến kể
trên, các biến thuộc nhóm tỷ giá và giá cả trong nước và quốc tế là các biến
hay nhân tố chính giải thích biến động của kim ngạch nhập khẩu theo lý thuyết
thương mại quốc tế hiện đại, trong khi biến kim ngạch xuất khẩu là nhân tố
chính giải thích biến động của kim ngạch nhập khẩu theo lý thuyết chuỗi giá trị
toàn cầu.
Vì các biến giải
thích biến động của kim ngạch nhập khẩu theo lý thuyết thương mại quốc tế hiện
đại và theo lý thuyết chuỗi giá trị toàn cầu.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 nguyên nhân của những biến động của kim ngạch
nhập khẩu ở nước ta trong thời kỳ này là những biến động về tỷ giá, giá cả
trong nước, giá cả quốc tế và kim ngạch xuất khẩu. Điều này 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 4 nêu trên.
Không có nhận xét nào:
Đăng nhận xét