Mức chênh lệch sản lượng (OPGAP)

Mức chênh lệch sản lượng (Output gap) là chênh lệch giữa sản lượng thực tế và sản lượng tiềm năng của một nền kinh tế. Theo lý thuyết kinh tế, tốc độ tăng trưởng của một nền kinh tế phụ thuộc vào nhiều yếu tố và cũng bị giới hạn bởi các yếu tố khác (thể chế chính trị, quan hệ quốc tế, vị trí/đặc điểm địa lý, khí hậu), các nhà kinh tế cho rằng tốc độ tăng trưởng của một nền kinh tế sẽ đi theo một quĩ đạo nhất định gọi là mức sản lượng tiềm năng (potential GDP) và không thể quan sát trực tiếp. Một Output gap dương hàm ý nền kinh tế đang tăng trưởng nóng vượt quá khả năng của nó trong dài hạn, nói cách khách là vượt quá mức toàn dụng nhân công. Do vậy output gap phản ảnh mức dư cầu trong nền kinh tế (có thể dương hoặc âm).

Do chuỗi GDP chỉ có sẵn hàng quý nên nhóm tác giả sử dụng giá trị sản xuất công nghiệp, dữ liệu lấy từ cơ sở dữ liệu của Tổng cục thống kê (GSO), để sử dụng như là đầu vào của sản lượng (đơn vị tính: tỷ đồng). Từ đó OPGAP được tác giả tính toán hàng tháng dựa trên phép lọc Hodrick-Prescott (tham số theo đề nghị của Ravn và Uhlig (2002)⁴⁵) bằng phần mềm EVIEWS 6 trong đó thành phần tiềm năng được tìm bằng cách giải bài toán sau :



Hình 2.1. Mức chênh lệch sản lượng qua các thời kỳ



Nguồn: phần mềm Eviews 6

2.2.2. Chỉ số giá nhập khẩu (IMP)

Chỉ số giá nhập khẩu là chỉ tiêu tương đối phản ánh xu hướng và mức độ biến động của giá nhập khẩu hàng hóa theo thời gian. Vì dữ liệu về chỉ số giá nhập khẩu ở Việt Nam chỉ bắt đầu công bố hàng quý và từ năm 2009, vì vậy nhóm tác giả tính toán chỉ số giá nhập khẩu hàng tháng theo hướng tiếp cận khác. Dữ liệu được tính toán bằng cách chuyển hóa chỉ số giá xuất khẩu của các đối tác thương mại với Việt Nam theo công thức sau:

Trong đó là chỉ số giá xuất khẩu của các nước đối tác thương mại thứ i , là tỷ trọng thương mại (tính theo xuất khẩu sang Việt Nam) của nước đối tác với Việt Nam. Trong việc tính toán chỉ số giá nhập khẩu của Việt Nam, nhóm tác giả chọn ra 20 quốc gia có quan hệ thương mại với Việt Nam và có công bố chỉ số giá xuất khẩu, cụ thể là: Mỹ, Nhật Bản, Hàn Quốc, Liên hiệp Anh, Đức, Pháp, Ba Lan, Singapore, Thụy Điển, Úc, Áo, Hungari, New Zealand, Bồ Đào Nha, Philippines, Mexico, Iran, Hi Lạp, Colombia và Phần Lan. Sau đó nhóm tác giả tính toán tỷ trọng thương mại của các quốc gia trên với Việt Nam (tính theo xuất khẩu sang Việt Nam), từ đó nhóm tác giả tính toán ra chuỗi IMP và hiệu chỉnh số liệu với kỳ gốc 2005 là 100. Nguồn số liệu để tính toán IMP nhóm tác giả lấy từ cơ sở dữ liệu của IMF.

Chỉ số giá tiêu dùng (CPI) là chỉ số tính theo phần trăm để phản ánh mức thay đổi tương đối của giá hàng tiêu dùng theo thời gian. CPI là chỉ tiêu được dùng phổ biến nhất để đo lường sự thay đổi của mức giá, chính là lạm phát.

Dữ liệu về CPI của Việt Nam nhóm tác giả lấy từ cơ sở dữ liệu của IMF, trong đó kỳ gốc là năm 2005

Hình 2.3. Chỉ số giá tiêu dùng qua các thời kỳ



Nguồn: phần mềm Eviews 6

2.2.4. Tỷ giá danh nghĩa đa phương (NEER)

NEER không phải là tỷ giá mà nó là một chỉ số được tính bằng một số ngoại tệ đặc trưng (rổ tiền tệ), sau đó tính tỷ giá trung bình của các tỷ giá danh nghĩa của các đồng tiền tham gia vào rổ tiền tệ với tỷ trọng tỷ giá tương ứng. Một sự tăng lên của NEER hàm ý VND bị mất giá và ngược lại.

Trong nghiên cứu này, với mong muốn tính toán NEER chính xác hết mức có thể, nhóm tác giả chọn ra rổ tiền tệ gồm đồng EURO và các đơn vị tiền tệ của 32 nước: Argentina, Australia, Brazil, Bulgaria, Cambodia, Chile, Trung Quốc, Colombia, Séc, Đan Mạch, Ai Cập, Hungary, Indonesia, Iran, Nhật Bản, Hàn Quốc, Lào, Malaysia, Mexico, Myanmar, New Zealand, Philippines, Ba Lan, Nga, Saudi Arabia, Thụy Điển, Thụy Sĩ, Thái Lan, Ukraine, Anh, Mỹ, Singapore.

Các bước tiến hành để tính toán ra chuỗi NEER nhóm tác giả trình bày chi tiết trong phần phụ lục 10. Dữ liệu để tính toán NEER nhóm tác giả lấy từ IMF, kỳ gốc được chọn là năm 2005.

Nhóm tác giả sử dụng giá dầu thô thế giới để làm biến đại diện xấp xỉ cho mức giá thế giới. Nhóm tác giả sử dụng giá dầu Brent (đơn vị : USD/thùng) để làm đại diện cho giá dầu thế giới vì dầu Brent chiếm 3/4 sản phẩm trao đổi trên thị trường dầu thô. Dữ liệu về giá dầu Brent nhóm tác giả khai thác tại trang web của Cục thông tin năng lượng Hoa Kỳ (EIA): www.eia.gov

Chúng ta có thể thấy từ năm 2001 đến hết năm 2007, giá dầu thế giới tăng nhẹ hàng năm, nhưng từ năm 2008 đến 2011, do ảnh hưởng của khủng hoảng kinh tế toàn cầu, giá dầu thế giới có sự biến động lớn và phức tạp. Hiện tại giá dầu vẫn đang bất ổn, chốt ở mức trên 100 USD/thùng và chưa có dấu hiệu bình ổn trở lại. Vì giá dầu đại diện cho cú sốc phía cung và cũng chiếm tỷ trọng lớn trong giá trị nhập khẩu của Việt Nam nên có thể ảnh hưởng rất lớn đến các chỉ số giá nội địa.

Cung tiền mở rông bao gồm tiền hẹp (M1), tương đương tiền, trái phiếu và các công cụ tài chính khác. Dữ liệu về cung tiền nhóm tác giả lấy từ cơ sở dữ liệu của IMF, đơn vị tính: tỷ đồng

So sánh giữa tỷ lệ lạm phát và tốc độ tăng cung tiền của các nước trong khu vực cho thấy, lạm phát có xu hứớng tăng khi tốc độ tăng cung tiền tăng. Do đó, có thể dự đoán là cung tiền tăng nhanh là một trong những nguyên nhân cơ bản dẫn đến tỷ lệ lạm phát cao của Việt Nam trong một thập kỷ qua.

Để kiểm định tính dừng của chuỗi thời gian, nhóm tác giả sử dụng kiểm định ADF (Augmented Dickey-Fuller) truyền thống. Bên cạnh đó, kiểm định PP (Phillips Peron) cũng được sử dụng để tăng thêm tính chính xác đối với kết luận về tính dừng của các chuỗi. Trong kiểm định ADF, độ trễ được lựa chọn tự động dựa trên các chỉ tiêu AIC (Akaike Information Criterion) và SIC (Schwarz Information Criterion).

Các chuỗi này, trừ OPGAP, đều để ở dạng logarit cơ số tự nhiên bao gồm bao gồm chỉ số giá tiêu dùng (LCPI), chỉ số giá nhập khẩu (LIMP), giá dầu thô thế giới (LOIL), tỷ giá danh nghĩa đa phương (LNEER), cung tiền rộng M2 (LM). Việc lấy logarit cơ số tự nhiên để các chuỗi số liệu đó ổn định hơn.

Sử dụng kiểm định ADF để kiểm định tính dừng cho chuỗi LCPI, LIMP, LOIL, LNEER, LM, OPGAP. Nếu các chuỗi chưa dừng, chúng ta sẽ tiến hành lấy sai phân bậc nhất để chuyển dữ liệu về những chuỗi dừng trước khi đưa vào mô hình ước lượng.

Chú thích: *, ** biểu thị có ý nghĩa thống kê ở mức 5%, 10%

Kết quả kiểm định tính dừng ở bảng trên cho thấy biến OPGAP có tính dừng ở mức ý nghĩa 5% trong cả kiểm định ADF và PP. Tất cả các chuỗi còn lại đều không dừng vì vậy việc lấy sai phân bậc 1 là cần thiết, sai phân bậc 1 của các chuỗi này có tính dừng ở mức ý nghĩa 5%. Như vậy chúng ta kết luận rằng tất cả các chuỗi sai phân này đều tích hợp bậc không, I(0), hay có tính dừng.

Như vậy, việc sử dụng mô hình VAR cho các kiểm định và ước lượng dưới đây là phù hợp trên chuỗi dừng D(LOIL), D(LNEER), D(LIMP), OPGAP, D(LCPI), D(LM).

Với mục đích ước lượng tác động của tỷ giá và các cú sốc vĩ mô khác vào mức giá nội địa và xác định những tương tác có thể có giữa chúng, nhóm tác giả tạo cấu trúc cú sốc dựa trên một sự phân rã Cholesky của ma trận , một ma trận hiệp phương sai của phần dư mô hình VAR dạng rút gọn. Để xây dựng ma trận này thì vấn đề rất quan trọng là cần xác định thứ tự các biến trong quá trình phân rã Cholesky. Thứ tự Cholesky quy định biến đứng sau không có tác động ngay tức thời (trong cùng thời điểm t) tới biến đứng trước. Nhưng biến đứng trước có tác động ngay tức thời tới biến đứng sau. Việc xác định biến nào đứng trước biến nào đứng sau phụ thuộc vào lý thuyết kinh tế. Sự sắp xếp này sẽ xác định những cú sốc cấu trúc và tác động tới kết quả nghiên cứu. Dựa trên những nghiên cứu tiền nghiệm tại Việt Nam và thế giới, nhóm tác giả thiết lập mô hình VAR với sự sắp xếp các biến nội sinh như sau:

Việc sắp xếp này hàm ý những biến đứng trước có tác động ngay tức thời tới biến đứng sau trong cùng thời kỳ, trong khi điều ngược lại không đúng. Lý do cho việc sắp xếp này được lý giải như sau:

Nhóm tác giả xếp D(LOIL) đầu tiên dựa trên những nghiên cứu của Zorzi, Hahn (2007) hay Minh (2009), vì khi giá dầu thay đổi, nó thường tác động tới các biến khác một cách đồng thời, trong khi hiếm khi phần dư dạng rút gọn của giá dầu chịu tác động của các biến khác.

Dựa theo nghiên cứu của Bernake và Mihov (1998), trong đó các biến phi chính sách (chênh lệch sản lượng, IMP, CPI) được xếp trước và theo sau là các biến liên quan tới chính sách (cung tiền và tỷ giá). Như vậy, hai biến tiếp theo đứng sau D(LOIL) trong sắp xếp thứ tự các biến là OPGAP và D(LIMP). Điều này dường như là hợp lý và thống nhất với hành vi của nền kinh tế Việt Nam khi mà các công ty thường không thay đổi đầu ra của họ ngay lập tức giống như là mức giá khi phản ứng với sự thay đổi của chính sách tiền tệ trong cùng thời kỳ bởi vì những chi phí của sự điều chỉnh bất thường.

Việc sắp xếp biến D(LCPI) sau biến D(LIMP) là hợp lý vì qua cơ chế truyền dẫn tỷ giá, khi giá hàng hóa nhập khẩu tăng thì mới tác động vào chi phí sản xuất (trường hợp nhập khẩu nguyên liệu đầu vào) hoặc hàng hóa nội địa, do vậy ảnh hưởng của cú sốc về giá nhập khẩu tác động tới mức giá nội địa ngay trong cùng thời kỳ.

Như đã giải thích ở trên, nhóm tác giả sắp xếp các biến vĩ mô liên quan đến chính sách đằng sau các biến không liên quan đến chính sách. Dựa trên thực tế ở Việt Nam, vì Ngân hàng nhà nước có thể đưa ra chính sách một cách nhanh chóng để phản ứng lại với cú sốc về chênh lệch sản lượng và cú sốc về mức giá cả. Nói cách khác, nhóm tác giả xếp biến D(LM) ngay sau biến D(LCPI) trong phân rã Cholesky.

Minh Anh và cộng sự (2010) dựa trên cách tiếp cận tài sản, sự thay đổi của cung tiền sẽ làm cho lãi suất thay đổi theo chiều ngược lại, trong khi đó sự thay đổi về lãi suất là một nguyên nhân gây ra sự hay đổi về tỷ giá trong ngắn hạn, do đó nhóm tác giả xếp biến D(LNEER) sau biến D(LM) và phản ứng ngay lập tức với sự với sự thay đổi về chênh lệch sản lượng, IMP, CPI và cung tiền.

Như vậy mối quan hệ giữa các phần dư trong mô hình VAR ở dạng rút gọn ( ) và độ nhiễu cơ cấu được viết như sau:

Trong đó lần lượt là các cú sốc về giá dầu, chênh lệch sản lượng, chỉ số giá nhập khẩu, chỉ số giá nhập khẩu, cung tiền và tỷ giá danh nghĩa đa phương.

Trong bước này nhóm tác giả tiến hành lựa chọn độ trễ hợp lý. Có nhiều chỉ tiêu lựa chọn được sử dụng để xác định độ trễ của VAR. Đôi khi các chỉ tiêu này cho các đáp án hơi khác nhau. Việc lựa chọn độ trễ tối ưu sẽ dựa trên số lượng nhiều tiêu chuẩn cùng chọn nhất.

Qua bảng trên, chỉ có tiêu SC chọn độ trễ là 0, trong khi đó các tiêu chuẩn LR, FPE, AIC và HQ cùng chọn trễ 1. Như vậy, nhóm tác giả chọn 1 là độ trễ tối ưu của mô hình.

Kiểm định nhân quả Granger nhằm trả lời câu hỏi liệu giá trị trong quá khứ của một biến nào đó có giúp dự báo một biến khác hay không.

Kết quả cho thấy giá dầu (OIL), mức chênh lệch sản lượng (OPGAP) và cung tiền (M2) và tỷ giá danh nghĩa đa phương (NEER) đều có tác động đến CPI với mức ý nghĩa và xem xét tổng thể các biến đều ảnh hưởng đến CPI vì

Như vậy, mối quan hệ giữa CPI và các nhân tố khác được biểu diễn như sau:

Ghi chú: * là mức ý nghĩa thống kê 5%

Từ kết quả trên, trong ngắn hạn, có thể nhận thấy như sau:

Thứ nhất, hệ số co giãn giữa chỉ số CPI và biến trễ của nó (trễ 1 tháng) là +0,559, lớn nhất so với các hệ số khác trong mô hình. Kết quả này phản ánh chỉ số CPI ở Việt Nam chịu tác động rất lớn bởi kỳ vọng lạm phát của công chúng.

Thứ hai, các hệ số co giãn giữa IMP và chỉ số CPI trong ngắn hạn là -0,003; hơn nữa giá trị P value lại chỉ ra rằng hệ số đó không có ý nghĩa thống kê, điều này có thể gợi ý cho chúng ta rằng mức ảnh hưởng truyền dẫn từ giá nhập khẩu tới giá nội địa ở Việt Nam hiện nay là khá nhỏ không đáng kể, tuy nhiên kết quả này cần được kiểm định.

Thứ ba, hệ số co giãn giữa CPI và cung tiền là +0,099 với độ trễ là 1 tháng. Kết quả này cho thấy việc NHNN tăng hay giảm lượng tiền cung ứng ra lưu thông sẽ tác động tới việc tăng chỉ số CPI.

Thứ tư, hệ số co giãn giữa CPI và mức chênh lệch sản lượng là rất nhỏ, điều này là dễ hiểu vì biến OPGAP không lấy sai phân như các biến khác và có độ lệch chuẩn khá lớn, vì vậy việc kết luận ảnh hưởng của tổng cầu tới lạm phát như thế nào cần phải kiểm định lại.

Thứ năm, hệ số co giãn giữa CPI và NEER là +0,062 và có ý nghĩa thống kê, điều này hàm ý khi các nhân tố khác không đổi, mức giá nội địa sẽ biến động cùng chiều với tỷ giá danh nghĩa đa phương.

Cuối cùng, hệ số co giãn của giá dầu và CPI là +0,012; điều này phản ánh giá dầu thế giới có ảnh hưởng theo chiều thuận với lạm phát ở Việt Nam.