Kiểm chứng lý thuyết khu vực tiền tệ tối ưu<br />
∗<br />
Trường hợp lựa chọn chế độ tỷ giá cho Việt nam<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
Lê Hồng Giang†<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
Ngày 7 tháng 9 năm 2006<br />
<br />
<br />
<br />
Tóm tắt nội dung<br />
<br />
Bài viết này thực hiện việc kiểm chứng thực nghiệm bốn tiêu chí của lý thuyết Khu<br />
vực tiền tệ tối ưu (Optimum Currency Area – OCA): tính cứng nhắc danh nghĩa,<br />
tính cứng nhắc thực, mức độ mở cửa, và tính bất cân xứng của các cú sốc bên ngoài.<br />
Bài viết này sử dụng phương pháp mô phỏng để kiểm chứng, với lập luận rằng các<br />
nghiên cứu khác sử dụng phương pháp kiểm chứng kinh tế lượng có thể bị sai lệch<br />
vì hai nguyên nhân thiết kế sai mô hình kinh tế lượng và bỏ qua đặc điểm nội sinh<br />
của vấn đề nghiên cứu. Bài viết cũng trình bày một ứng dụng của phương pháp mô<br />
phỏng này để phân tích các cơ chế tỷ giá hối đoái khác nhau cho Việt Nam.<br />
<br />
Thuật ngữ then chốt: OCA, Chế độ tỷ giá, CGE<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
∗<br />
Bài viết này được chuẩn bị cho buổi thuyết trình tại Chương trình Giảng dạy Kinh tế Fulbright,<br />
TPHCM, Việt nam. Một phiên bản trước đó của bài viết này đã được trình bày tại Đại học Quốc gia<br />
Australia, tháng 9 năm 2005.<br />
†<br />
Giảng viên, FETP. Email: gianglh@fetp.vnn.vn, Tel: 84-8-9325103<br />
1 Giới thiệu<br />
Từ sau bài nghiên cứu đột phá của Mundell (1961), lý thuyết Khu vực Tiền tệ Tối ưu<br />
(Optimum Currency Area – OCA) đã trở thành một lý thuyết chính để: (i) đánh giá khả<br />
năng tồn tại của một khu vực tiền tệ chung cho một nhóm nước và (ii) chọn một cơ chế<br />
tỷ giá hối đoái tối ưu cho một quốc gia cụ thể. Lý thuyết này thiết lập một số tiêu chí cho<br />
một khu vực với nhiều quốc gia khác nhau có thể trở thành một OCA. Trong OCA đó các<br />
quốc gia tốt nhất là dùng chung một đồng tiền do một cơ quan tiền tệ duy nhất quản lý,<br />
và đồng tiền đó cần được thả nổi đối với đồng tiền của các OCA khác. Sau Mundell (1961),<br />
nhiều tác giả khác đã đóng góp thêm nhiều phát triển cho lý thuyết OCA. Trên phương<br />
diện lý thuyết, McKinnon (1963), Kenen (1969), Vaubel (1976), Sala-i Martin & Sachs<br />
(1991), Masson & Taylor (1993), Bayoumi (1994), Ricci (1997), Alesina & Barro (2000)<br />
đã đề xuất thêm một số tiêu chí cho OCA và xây dựng một số mô hình toán để minh họa<br />
lý thuyết. Trên phương diện thực nghiệm, Bayoumi & Eichengreen (1996), Bayoumi &<br />
Mauro (1999), Velasco (2000), de Brouwer (2001), Wyplosz (2001) cùng nhiều người khác<br />
đã vận dụng lý thuyết OCA cho châu Âu và Đông Á để đánh giá khả năng tồn tại của<br />
một đồng tiền chung trong các khu vực này hay các hình thức tỷ giá hối đoái khác cho<br />
từng nước hay nhóm nước trong khu vực.<br />
Trong số các nghiên cứu thực nghiệm về lý thuyết OCA, một số tác giả đã kiểm chứng các<br />
tiêu chí OCA bằng phương pháp kinh tế lượng (Heller 1978, Holden, Holden & Suss 1979,<br />
Savvides 1990, Rizzo 1998, Berger, Sturm & de Haan 2000, von Hagen & Zhou 2002). Tất<br />
cả các nghiên cứu này đều sử dụng số liệu của nhiều quốc gia khác nhau để chạy hồi qui<br />
các cơ chế tỷ giá hối đoái hiện tại theo các biến số kinh tế khác. Mặc dù các nghiên cứu<br />
này rất chặt chẽ về mặt số liệu và kỹ thuật tính toán, chúng đều mắc phải hai vấn đề về<br />
phương pháp luận. Thứ nhất, khi đặt biến cơ chế tỷ giá hối đoái vào vế trái của các mô<br />
hình kinh tế lượng, các tác giả này giả định rằng việc chọn lựa cơ chế tỷ giá hối đoái là<br />
một biến nội sinh được xác định theo các yếu tố kinh tế khác. Trên thực tế có một quan<br />
điểm (Goodhard 1995) cho rằng cơ chế tỷ giá hối đoái hoàn toàn được xác định bên ngoài<br />
phạm vi tính toán về mặt kinh tế, mà chỉ bởi các yếu tố khác như chính trị trong trường<br />
hợp của Liên minh Tiền tệ châu Âu (EMU). Ngay cả nếu không quá cực đoan như vậy,<br />
hầu hết các nhà kinh tế học cũng sẽ đồng ý rằng việc chọn lựa cơ chế tỷ giá hối đoái là<br />
một quyết định chính sách có tính ngoại sinh. Cho dù các yếu tố kinh tế có ảnh hưởng<br />
đến quyết định chọn lựa cơ chế tỷ giá hối đoái, người ta cần phải xây dựng một lý thuyết<br />
về hành vi của những người đưa ra quyết định để nội sinh hóa việc chọn lựa cơ chế tỷ giá<br />
(để có thể để nó sang vế trái của mô hình).<br />
Thứ hai, vì OCA là một lý thuyết chuẩn tắc, những yếu tố kinh tế ảnh hưởng đến việc<br />
chọn lựa cơ chế tỷ giá hối đoái về mặt lý thuyết phải là các yếu tố có trước khi cơ chế<br />
tỷ giá hối đoái được xác lập. Trong khi đó, toàn bộ số liệu sử dụng trong các nghiên cứu<br />
thực nghiệm hiện thời đều là số liệu sau khi cơ chế tỷ giá đã được thực hiện. Tạm gác qua<br />
một bên khả năng các nhà hoạch định chính sách có thể chọn lựa một cơ chế sai lầm, mà<br />
điều này xem ra rất có thể đúng bởi khủng hoảng tỷ giá hối đoái khá phổ biến trên thế<br />
giới, rõ ràng một cơ chế tỷ giá nếu được chọn sẽ ảnh hưởng đến môi trường kinh tế và các<br />
biến số kinh tế quan sát được. Đây là vấn đề nội sinh mà Frankel & Rose (1998) đã chỉ<br />
<br />
1<br />
ra và nó sẽ làm giảm đáng kể sức mạnh của các phép kiểm chứng kinh tế lượng. Người ta<br />
có thể cố gắng cứu vãn vấn đề này bằng cách sử dụng số liệu ngay trước khi chuyển đổi<br />
cơ chế tại mỗi nước. Tuy nhiên, phương pháp này sẽ có một khó khăn khác; đó là khoảng<br />
thời gian giữa các lần chuyển đổi cơ chế khác nhau tại các nước khác nhau có thể quá<br />
xa đến mức việc so sánh số liệu của các nước khác nhau ở các thời điểm khác nhau trở<br />
nên vô nghĩa. Thêm vào đó, một số nghiên cứu đặt ra vấn đề về “nỗi e sợ thả nổi” (Calvo<br />
& Reinhart 2000), cho rằng ở nhiều nước mặc dù cơ chế tỷ giá được tuyên bố là thả nổi<br />
nhưng thực tế vẫn là cố định. Những mô hình kinh tế lượng sử dụng các định nghĩa về<br />
cơ chế tỷ giá chính thức so với thực tế có thể dẫn đến khác biệt lớn cho các kết quả kiểm<br />
chứng. Đáng tiếc là chưa có sự thống nhất giữa các nhà nghiên cứu về định nghĩa nào nên<br />
được sử dụng.<br />
Để tránh những vấn đề này trong việc kiểm chứng lý thuyết OCA, bài viết này đề suất<br />
một phương pháp luận khác và sử dụng số liệu thực tế từ Việt Nam để thực hiện phép<br />
kiểm chứng. Ngoài mối quan tâm riêng của tác giả đối với nền kinh tế Việt Nam, đất nước<br />
này còn có một số đặc điểm kinh tế giúp cho việc kiểm chứng lý thuyết OCA trở nên dễ<br />
dàng hơn. Thứ nhất, Việt Nam có tính cứng nhắc danh nghĩa và tính cứng nhắc thực cao<br />
vì đất nước đang trên đường chuyển đổi từ kinh tế kế hoạch sang kinh tế thị trường. Thứ<br />
hai, đó là một nền kinh tế rất nhỏ và mở cửa trong một khu vực năng động nhất của thế<br />
giới. Vì thế, cơ chế tỷ giá hối đoái sẽ rất quan trọng đối với thành quả kinh tế của Việt<br />
Nam. Cho dù bài viết này hướng tới Việt Nam một cách cụ thể, nhưng phương pháp luận<br />
sử dụng ở đây có thể được ứng dụng cho một quốc gia bất kỳ với những cơ chế tỷ giá hối<br />
đoái khác.<br />
Bài viết này có cơ cấu như sau. Phần kế tiếp sẽ phác thảo một phương pháp khác ngoài<br />
kỹ thuật kiểm chứng kinh tế lượng truyền thống để kiểm chứng lý thuyết OCA. Phần tiếp<br />
theo sẽ mô tả ngắn gọn cơ cấu của mô hình lý thuyết và thuật toán giải. Cuối cùng là<br />
phần trình bày kết quả của phép kiểm chứng và kết luận.<br />
<br />
<br />
<br />
2 Phương pháp luận<br />
Có hai phương pháp thực nghiệm chính trong kinh tế học. Phương pháp truyền thống sử<br />
dụng các kỹ thuật kinh tế lượng để ước lượng từ số liệu thực tế các thông số của một<br />
phương trình hay một hệ phương trình đại diện cho một lý thuyết kinh tế nào đó. Sau đó,<br />
các thông số đã được ước lượng sẽ được sử dụng để kiểm chứng một giả thiết (lý thuyết)<br />
hoặc để dự báo/mô phỏng tương lai hay các tình huống giả định. Phương pháp này rất<br />
chặt chẽ xét trên cơ sở thống kê. Nó cũng tương thích với quan điểm khoa học thực chứng<br />
rất phổ biến: triển khai một lý thuyết trừu tượng rồi xác nhận lý thuyết đó bằng số liệu<br />
thực tế. Tuy nhiên, trong kinh tế học, phương pháp luận này có hai nhược điểm. Thứ<br />
nhất, số liệu kinh tế không có nhiều, đặc biệt là số liệu phù hợp trực tiếp với một lý thuyết<br />
trừu tượng nhất định. Kết quả là, các mô hình kinh tế lượng thường rất hạn chế về số biến<br />
số, phương trình, và bình diện thời gian (số thời đoạn, độ trễ, độ dẫn). Vì thế, thật khó<br />
mà biến đổi toàn bộ một lý thuyết kinh tế trừu tượng thành một mô hình kinh tế lượng<br />
để kiểm chứng hay mô phỏng mà thường phải giảm bớt số biến và số phương trình. Nhược<br />
<br />
2<br />
điểm thứ hai mà nhiều người biết đến dưới tên gọi “Phê phán Lucas” (Lucas, 1973), đó là<br />
khi phương pháp này được sử dụng để dự báo hay mô phỏng. Sự phê phán này rất đơn<br />
giản nhưng đầy sức thuyết phục: các mô hình kinh tế lượng sau khi đã được ước lượng chỉ<br />
phản ánh quá khứ đã xảy ra, vì thế không thể sử dụng để dự báo cho tương lai hay các<br />
tình huống giả định khác chưa thực sự xảy ra.<br />
Hướng thứ hai trong kinh tế thực nghiệm là phương pháp căn chỉnh mô hình (calibration<br />
methodology). Phương pháp này chỉ sử dụng một số dữ liệu giới hạn để “căn chỉnh” một<br />
lý thuyết trừu tượng, nghĩa là gán những giá trị có ý nghĩa nhất hay được nhất trí nhất<br />
(về mặt lý thuyết hay thực nghiệm) cho các thông số của mô hình lý thuyết để mô hình<br />
phản ánh sát thực tế nhất. Sau đó, mô hình định lượng này có thể được sử dụng để dự<br />
báo hay mô phỏng bằng cách thay đổi các thông số hay các biến ngoại sinh của mô hình<br />
để minh hoạ các tình huống mong muốn. Phương pháp này khắc phục hai nhược điểm<br />
của phương pháp đầu tiên, nhưng nó lại có những bất lợi khác. Nhược điểm quan trọng<br />
nhất của nó là nó thiếu nền tảng thống kê và do đó người ta không thể đánh giá sự chắc<br />
chắn của mô hình và độ tin cậy của các kết quả. Đã có những nỗ lực đánh giá “độ nhạy”<br />
của các thông số mô hình và “khoảng tin cậy” của các kết quả của một mô hình căn chỉnh<br />
trên cơ sở thống kê (Arndt & Perason 1998, Wilcoxen 2004). Tuy nhiên phương pháp này<br />
vẫn đang bị chỉ trích rộng rãi vì thiếu sự chặt chẽ về mặt thống kê và quá chủ quan.<br />
Bất chấp những phê phán nói trên, phương pháp căn chỉnh đã được sử dụng trong nhiều<br />
lĩnh vực kinh tế học. Một trong những ứng dụng phổ biến nhất của phương pháp này là<br />
mô hình cân bằng tổng thể khả tính (computable general equilibrium, CGE); kỹ thuật<br />
này đã được sử dụng rộng rãi và thành công trong những vấn đề kinh tế vĩ mô như<br />
ngoại thương, thuế khoá, việc làm, và phân phối thu nhập. Cũng có một vài tác giả sử<br />
dụng phương pháp này trong lĩnh vực lý thuyết OCA và chọn lựa cơ chế tỷ giá hối đoái<br />
(Siriwardana 1997, McKibbin & Bok 1998, Bacchetta & van Wincoop 2001, McKibbin &<br />
Le 2004)1 . Sử dụng kỹ thuật CGE để tìm hiểu lý thuyết OCA là một cách rất tốt để tránh<br />
hai khó khăn nói ở trên của phương pháp kiểm chứng kinh tế lượng. Các cơ chế tỷ giá<br />
hối đoái khác nhau có thể được thực hiện như những tình huống giả định khác nhau cho<br />
một nền kinh tế mà không cần dựa vào các số liệu hậu suy. Chúng cũng có thể được định<br />
nghĩa một cách rõ ràng để tránh sự pha tạp giữa các định nghĩa chính thức với định nghĩa<br />
thực tế. Bằng cách này, chọn lựa cơ chế tỷ giá hối đoái được xử lý như một biến số chính<br />
sách ngoại sinh và các thông số khác của mô hình có thể được kiểm soát để duy trì điều<br />
kiện các yếu tố khác không thay đổi khi so sánh giữa các cơ chế tỷ giá.<br />
Để khai thác các ưu điểm của phương pháp căn chỉnh, bài viết này sẽ sử dụng phương<br />
pháp này nhằm thực hiện việc kiểm chứng lý thuyết OCA. Cụ thể, một mô hình CGE<br />
động của Việt Nam sẽ được phát triển và căn chỉnh cho mục đích này. Mô hình là một<br />
phần trong phiên bản 62g của phần mềm G-Cubed của McKibbin & Wilcoxen (1999). Mô<br />
hình đa khu vực này đặc biệt phù hợp để khảo sát cơ chế tỷ giá hối đoái vì nó cho phép<br />
ta xem xét một đất nước trong bối cảnh khu vực và quốc tế, trong đó chính sách tỷ giá<br />
hối đoái có một vai trò quan trọng. Sau khi xây dựng mô hình, một số mô phỏng sẽ được<br />
thực hiện cho các tình huống khác nhau tiêu biểu cho các tiêu chí khác nhau của lý thuyết<br />
1<br />
Một số tác giả khác cũng sử dụng phương pháp căn chỉnh cho các mô hình nhỏ hơn để kiểm định lý<br />
thuyết OCA và chọn lựa cơ chế tỷ giá hối đoái (Monacelli 2004).<br />
<br />
<br />
3<br />
OCA. Kết quả mô phỏng sẽ được đánh giá so với những gì được dự đoán qua lý thuyết<br />
OCA. Một tiêu chí của lý thuyết OCA sẽ được xem là “được xác nhận qua kiểm chứng”<br />
nếu kết quả mô phỏng hỗ trợ cho dự đoán của lý thuyết. Bảng 1 trình bày tóm tắt các<br />
tiêu chí OCA sẽ được kiểm chứng.<br />
<br />
Bảng 1: Các tiêu chí OCA<br />
<br />
<br />
Các tiêu chí Mức độ Cơ chế được ưa chuộng<br />
<br />
Cứng nhắc danh nghĩa Cao Linh hoạt<br />
Thấp Cố định<br />
Cứng nhắc thực (Lao động và vốn) Cao Linh hoạt<br />
Thấp Cố định<br />
Độ mở của nền kinh tế Thấp Cố định<br />
Cao Linh hoạt<br />
Bất cân xứng của các cú sốc Cao Linh hoạt<br />
Thấp Cố định<br />
<br />
<br />
Đây là những tiêu chí được kiểm chứng và được tham khảo nhiều nhất trong các nghiên<br />
cứu thực nghiệm về lý thuyết OCA2 . Phép kiểm chứng sẽ xác định phản ứng của nền<br />
kinh tế Việt Nam trước một vài cú sốc dưới hai cơ chế tỷ giá hối đoái khác nhau. Theo<br />
Mundell (1961), cơ chế tối ưu là cơ chế làm cho nền kinh tế ổn định hơn về sản lượng,<br />
lạm phát, và việc làm. Ngoài ra, người ta cũng có thể xác định sự tối ưu theo mức phúc<br />
lợi của dân chúng, mà những yếu tố này có thể được đo lường một cách gián tiếp thông<br />
qua tiêu dùng thực của các hộ gia đình. Trước khi xem xét kỹ hơn các cú sốc và cách đo<br />
lường tình trạng tối ưu, ta cần xem xét mô hình lý thuyết của nền kinh tế Việt nam kỹ<br />
hơn ở phần tiếp theo.<br />
<br />
<br />
<br />
3 Mô hình lý thuyết<br />
<br />
3.1 Mô hình<br />
<br />
Sản xuất<br />
Đây là một mô hình cân bằng tổng quát động và đa khu vực, với bốn khu vực (Việt Nam,<br />
Hoa Kỳ, phần còn lại của OECD, và phần còn lại của thế giới) và sáu ngành sản xuất<br />
(năng lượng, khoáng sản, nông nghiệp, công nghiệp nặng, công nghiệp nhẹ, và dịch vụ).<br />
2<br />
Hai tiêu chí khác về đa dạng kinh tế và cơ chế ngân sách liên bang (Kenen 1969, Sala-i Martin &<br />
Sachs 1991) không được kiểm chứng trong bài viết này vì tiêu chí đầu không được tất cả các nhà kinh<br />
tế nhất trí, còn tiêu chí sau không áp dụng được cho Việt Nam và phần lớn các nước trên thế giới trong<br />
điều kiện chính trị và quốc tế hiện tại.<br />
<br />
<br />
4<br />
Ngoài sáu ngành chính còn có hai ngành sản xuất vốn cố định cho doanh nghiệp (ngành<br />
Y) và sản xuất tài sản cố định cho hộ gia đình (ngành Z). Trong mỗi khu vực, tổng sản<br />
lượng mỗi hàng hoá i được định nghĩa là:<br />
6<br />
X<br />
Yi = Ci + Ii + Gi + Xi + Vi + Zji + ZY i (1)<br />
j=1<br />
<br />
<br />
trong đó, Ci là tiêu dùng hàng hoá i của các hộ gia đình, Ii là đầu tư gộp của ngành sản<br />
xuất i, Gi là tiêu dùng hàng hoá i của chính phủ, Xi là tổng xuất khẩu hàng hoá i, Vi là<br />
thay đổi hàng tồn kho của ngành i, Zji là nguyên liệu đầu vào của ngành i đối với hàng<br />
hoá j. Tổng cung hàng hoá i là sự kết hợp theo dạng CES giữa sản lượng trong nước của<br />
ngành i và tổng nhập khẩu hàng hoá i từ các khu vực khác. Ở đây, giả định Armington<br />
được áp dụng:<br />
σ1 −1 σ1 −1<br />
σ σ−1<br />
1<br />
1<br />
D σ1 M σ1<br />
Yi = δi Qi + δi IMPi (2)<br />
<br />
trong đó Qi là sản lượng nội địa của ngành i, IM Pi là tổng nhập khẩu hàng hoá i mà<br />
cũng là kết hợp theo dạng CES của nhập khẩu hàng hoá i từ các khu vực khác. Mỗi ngành<br />
có một hàm sản xuất CES từ bốn yếu tố đầu vào: vốn (K), lao động (L), năng lượng (E),<br />
và nguyên vật liệu (M):<br />
<br />
" # σ σ−1<br />
p<br />
X σp −1 p<br />
σp<br />
Qi = Ai δj xj (3)<br />
j=KLEM<br />
<br />
<br />
Hai yếu tố đầu vào sau (năng lượng và nguyên vật liệu) là sự kết hợp CES từ sáu hàng<br />
hoá cơ bản. Các doanh nghiệp trong từng ngành sẽ tối đa hoá lợi nhuận, phụ thuộc vào<br />
điều kiện ràng buộc về tính cứng nhắc của vốn cố định:<br />
<br />
Z ∞<br />
M ax [(1 − τ )(Pi Qi − W L − PE xE − PM xM ) − (1 − τI )PI I] e−(Rs −n) ds (4)<br />
t<br />
<br />
<br />
dKi<br />
Phụ thuộc vào điều kiện = Ji − (δi + n)Ki<br />
dt<br />
trong đó, τ là thuế suất thu nhập công ty, taui là khấu trừ thuế đầu tư (investment tax<br />
credit), Ji là đầu tư ròngR vào ngành i, δi là tỷ lệ khấu hao trong ngành i, n là tỷ lệ tăng<br />
s<br />
trưởng dân số, và Rs = t r(ν)dν. Cầu đầu tư gộp trong từng ngành là một hàm tuyến<br />
tính theo đầu tư ròng cộng với chi phí đầu tư dạng hàm bậc hai (McLaren 1990):<br />
<br />
Φi Ji2<br />
Ii = Ji + (5)<br />
2 Ki<br />
<br />
<br />
5<br />
Giải bài toán liên thời gian (4) cùng với phương trình (5) ta được cầu của từng ngành sản<br />
xuất đối với L, E, M:<br />
−σp<br />
σp −1 Pj<br />
xij = δj Ai Qi j = L, E, M (6)<br />
Pi<br />
Và cầu đầu tư ròng trong ngành i:<br />
1 2<br />
Ji = (q − 1)Ki (7)<br />
2Φi i<br />
trong đó qi là giá trị Tobin Q của ngành i và được xác định bởi:<br />
Z ∞ 2<br />
<br />
∂Qi I Φi Ji<br />
qi = (1 − τ )Pi + (1 − τI )P e−(Rs +δi ) ds (8)<br />
t ∂Ki 2 Ki2<br />
Theo Hayashi (1979), một số doanh nghiệp thường nhìn về quá khứ và họ không tuân theo<br />
qui luật đầu tư (7) trong đó sử dụng giá trị Tobin Q có tính chất nhìn về tương lai tại<br />
thời điểm t. Thay vì thế, họ thực hiện quyết định đầu tư dựa trên giá trị Tobin Q trước<br />
đó. Giả định ξ phần trăm trong ngành i là những doanh nghiệp nhìn về tương lai và tỷ lệ<br />
phần trăm còn lại 1 − ξ là những doanh nghiệp nhìn về quá khứ. Hàm đầu tư hiệu chỉnh<br />
trở thành:<br />
1 2 1 2<br />
Ii = ξ (qt − 1)Ki + (1 − ξ) (q − 1)Ki (9)<br />
2Φi 2Φi t−1<br />
<br />
Ngành sản xuất vốn cố định cho doanh nghiệp<br />
Hàng hoá đầu tư I được sản xuất ra bởi ngành thứ bảy, tiêu biểu cho cột đầu tư trong<br />
bảng nhập lượng-xuất lượng (IO table) của mỗi nền kinh tế. Ngành này cũng có công nghệ<br />
CES và sử dụng vốn, lao động, năng lượng và các nguyên vật liệu công nghiệp chế tạo<br />
(K, L, E, M ) từ 6 ngành kia. Do đó, cầu các yếu tố sản xuất của ngành này cũng giống<br />
hệt cầu yếu tố sản xuất của các ngành sản xuất hàng hóa kia.<br />
Cung lao động<br />
Cung lao động được giả định là hoàn toàn không co dãn trong dài hạn, dễ dàng lưu chuyển<br />
giữa các ngành trong từng khu vực, nhưng hoàn toàn không lưu chuyển giữa các khu vực.<br />
Do đó, tiền lương đồng nhất giữa các ngành trong từng khu vực, nhưng khác biệt nhau<br />
giữa các khu vực. Trong dài hạn, tiền lương điều chỉnh để cân bằng thị trường lao động,<br />
nhưng trong ngắn hạn, tiền lương được xác định bởi mô hình hợp đồng tính lương theo<br />
hai giai đoạn liên tiếp:<br />
e α 1−α β<br />
Pt+1 Pt Lt<br />
Wt = Wt−1 ¯ (10)<br />
Pt Pt−1 L<br />
<br />
Hộ gia đình<br />
Mỗi hộ gia đình tối đa hoá hàm thỏa dụng:<br />
Z ∞<br />
Ut = ln(Cs )e−(θ−n)(s−t) ds (11)<br />
t<br />
<br />
<br />
6<br />
với điều kiện ràng buộc:<br />
Z ∞<br />
Cs e−(Rs −n)(s−t) ds = Ht + Ft (12)<br />
t<br />
<br />
trong đó Cs là hàm kết hợp CES của hộ gia đình vào thời điểm s, θ là suất chiết khấu<br />
của hộ gia đình. Ht là tài sản con người của hộ gia đình và Ft là tài sản tài chính vào thời<br />
điểm t, được xác định như sau:<br />
Z ∞ " 6<br />
! #<br />
Ws X<br />
Ht = (1 − τ1 ) G Y<br />
Ls + L s + Ls + T Rs e−(Rs −n)(s−t) ds<br />
h<br />
(13)<br />
t Ps h=1<br />
<br />
6<br />
M 2t X<br />
Ft = + Bt + At + qti Kti (14)<br />
Pt i=1<br />
<br />
trong đó T Rs là chuyển giao ròng từ chính phủ sang hộ gia đình vào thời điểm s. M 2t<br />
là số dư tiền tệ vào thời điểm t, Bt là tổng trái phiếu chính phủ, At là tổng tài sản nước<br />
ngoài ròng, q i K i là giá trị trên thị trường cổ phiếu của ngành i. Giải hệ phương trình (11)<br />
và (12) ta có phương trình Euler cho các hộ gia đình:<br />
<br />
C˙s<br />
= rs − θ (15)<br />
Cs<br />
<br />
Lấy tích phân phương trình Euler (15) trong toàn bộ thời gian sống của mỗi hộ gia đình,<br />
ta được tổng tiêu dùng tại một thời điểm bất kỳ có giá trị phù hợp với Giả thiết Thu<br />
nhập Thường xuyên (Permanent Income Hypothesis):<br />
1<br />
Ct = (θ − n)(Ft + Ht ) ∀t (16)<br />
Pt<br />
<br />
Tuy nhiên, dựa vào bằng chứng của Campbell và Mankiw (1990) và Hayashi (1982), người<br />
ta giả định rằng một số người tiêu dùng chỉ có tầm nhìn ngắn hạn trong quyết định tiêu<br />
dùng của họ, nghĩa là họ dựa vào kinh nghiệm khi ra quyết định tiêu dùng: tiêu dùng<br />
một tỷ lệ cố định γ trong thu nhập sau thuế IN C. Ta ký hiệu tỷ lệ người tiêu dùng bình<br />
thường (có tư duy hợp lý) là ψ, tổng chi tiêu tiêu dùng yt (tổng tiêu dùng danh nghĩa) là:<br />
<br />
yt = ψ(θ − n)(Ft + Ht ) + (1 − ψ)γIN Ct (17)<br />
<br />
Chính phủ<br />
Chi tiêu của chính phủ vào hàng hoá và dịch vụ được giả định là ngoại sinh và theo những<br />
tỷ lệ cố định cho từng hàng hoá. Chi tiêu của chính phủ bao gồm thanh toán nợ chính<br />
phủ, khấu trừ thuế đầu tư, và chuyển giao cho hộ gia đình. Thu chính phủ hình thành từ<br />
thuế (thuế bán hàng, thuế thu nhập công ty và thuế thu nhập cá nhân) và từ việc bán<br />
trái phiếu chính phủ mới. Lưu ý rằng cho dù các cá nhân sống một cách vô hạn, và họ có<br />
khả năng dự báo chính xác tương lai, những người tiêu dùng mà ra quyết định dựa vào<br />
kinh nghiệm trong phương trình (17) sẽ làm cho mô hình sai lệch với nguyên tắc tương<br />
<br />
7<br />
đương Ricardo cổ điển, nghĩa là việc chọn lựa tài trợ thâm hụt ngân sách thông qua thuế<br />
hay trái phiếu sẽ có ảnh hưởng thực đối với tổng tiêu dùng của hộ gia đình trong ngắn<br />
hạn. Ràng buộc ngân sách chính phủ là:<br />
B˙ t = Dt = (rt − n)Bt + Gt + T Rt − Tt (18)<br />
trong đó B là trữ lượng nợ (trái phiếu chính phủ), D là thâm hụt ngân sách, T R là chuyển<br />
giao cho hộ gia đình, G là tổng chi tiêu chính phủ, và T là tổng thu thuế trừ đi khấu trừ<br />
thuế đầu tư. Cho dù nguyên tắc tương đương Ricardo không đúng trong trường hợp này,<br />
chúng ta vẫn giả định không có trò chơi Ponzi đối với sự tích luỹ nợ chính phủ, nghĩa là:<br />
lim Bs e−(r−n)(s−t) = 0 (19)<br />
s→∞<br />
<br />
Điều này cho phép ta lấy tích phân phương trình ràng buộc ngân sách chính phủ (18) để<br />
tìm điều kiện cho trữ lượng nợ chính phủ hiện tại:<br />
Z ∞<br />
Bt = (Ts − Gs − T Rs )e−(Rs −n)(s−t) ds (20)<br />
t<br />
<br />
<br />
Ngoại thương và Dòng vốn<br />
Tổng nhập khẩu hàng hóa i có thể tính được từ phương trình (2). Tổng nhập khẩu này<br />
được phan tách theo nguồn nhập bằng hàm CES. Tổng xuất khẩu hàng hóa i của mỗi<br />
nước là tổng cầu nhập khẩu hàng hóa đó từ các nước còn lại. Giá nhập khẩu của mỗi loại<br />
hàng hóa trong mỗi nước là giá xuất khẩu ở nước xuất nhân với tỷ giá hối đoái tương<br />
đương cộng với thuế nhập khẩu:<br />
uj u j<br />
PiM = (1 + τiM )Eju PiX (21)<br />
uj u<br />
trong đó PiM là giá nhập khẩu hàng hoá i từ khu vực j vào khu vực u, τiM là thuế nhập<br />
u<br />
khẩu hàng hoá i trong khu vực u, Ej là tỷ giá hối đoái của đồng tiền u so với đồng tiền<br />
j<br />
j, và PiX là giá xuất khẩu hàng hoá i trong khu vực j.<br />
Tình trạng mất cân đối cán cân thương mại được bù trừ bằng dòng vốn lưu chuyển giữa<br />
các khu vực. Mỗi khu vực được giả định là tích luỹ tài sản nước ngoài theo tỷ lệ cố định<br />
với năm cơ sở. Vốn được giả định là lưu chuyển tự do giữa các khu vực, vì thế sinh lợi từ<br />
vốn tại các khu vực khác nhau phải tuận theo qui luật ngang bằng lãi suất do kinh doanh<br />
hưởng chênh lệch:<br />
E˙ j<br />
ik + µk = ij + µj + kj (22)<br />
Ek<br />
trong đó ik là lãi suất khu vực k, µk là phí đền bù rủi ro khu vực k, và E jk là tỷ giá hối<br />
đoái giữa các đồng tiền của hai khu vực.<br />
<br />
<br />
3.2 Thuật toán giải<br />
<br />
Mô hình được thực hiện trong gói phần mềm G-Cubed và được căn chỉnh bằng cơ sở dữ<br />
liệu GTAP. Tất cả các thông số được xác định để làm cho mô hình tái tạo số liệu năm<br />
<br />
8<br />
cơ sở 1996. Sau đó bài toán sẽ được giải bằng thuật toán McKibbin, thay thế đệ qui trở<br />
về từ trạng thái dừng các biến ngoại sinh (exogenous) và biến trạng thái (state) để tìm<br />
được công thức của các biến đồng trạng thái (co-state) ở thời đoạn hiện tại. Nếu tất cả<br />
các nghiệm đặc tính (giá trị eigen) của hệ thống nằm trong đường tròn đơn vị, thuật toán<br />
sẽ tìm ra một đường đi ổn định của hệ thống dưới dạng tuyến tính:<br />
<br />
ytc = H1 yts + H2 Xt + Ct (23)<br />
<br />
trong đó ytc là các biến đồng trạng thái tại thời điểm t, yts là biến trạng thái tại thời điểm<br />
t, Xt là các biến ngoại sinh tại thời điểm t, và Ct là hằng số đệ qui. Ngoài qui tắc cho các<br />
biến đồng trạng thái, thuật toán McKibbin còn có thể giải ra một qui tắc tuyến tính của<br />
một hệ biến kiểm soát được sử dụng để điều chỉnh một lộ trình ổn định nhằm đạt được<br />
các giá trị mong muốn cho một số biến nội sinh mục tiêu:<br />
<br />
uct = Γ1 yts + Γ2 Xt + Dt (24)<br />
<br />
Đặc điểm này của thuật toán làm nó hết sức linh hoạt về phương diện thực hiện các cơ<br />
chế tỷ giá hối đoái và các chính sách tiền tệ khác nhau. Nó cũng giúp giải thích các phản<br />
ứng tối ưu của chính quyền khi họ muốn đạt được mục tiêu về các biến số kinh tế nhất<br />
định. Sau khi tìm được các qui tắc này, ứng với giá trị của các biến trạng thái vào năm<br />
cơ sở và toàn bộ thông tin về các cú sốc ngoại sinh tương lai, ta sẽ dễ dàng tính được lộ<br />
trình ổn định đặc thù hướng tới trạng thái dừng mới.<br />
<br />
<br />
<br />
4 Kiểm chứng lý thuyết OCA<br />
<br />
4.1 Test Design<br />
<br />
Việc kiểm chứng sẽ được thực hiện theo bốn phần riêng biệt cho bốn tiêu chí OCA (tính<br />
cứng nhắc danh nghĩa, tính cứng nhắc thực, độ mở cửa, và tính bất cân xứng của các cú<br />
sốc). Trong mỗi phần của ba phần đầu tiên, hai chuỗi mô phỏng đồng nhất sẽ được thiết<br />
kế cho một cơ chế tỷ giá hối đoái cố định và một cơ chế tỷ giá linh hoạt. Mỗi chuỗi bao<br />
gồm hai nhóm cú sốc đơn vị: các cú sốc danh nghĩa và các cú sốc thực. Nhóm danh nghĩa<br />
bao gồm cú sốc cầu tiền, đền bù rủi ro tỷ giá hối đoái, và cú sốc rủi ro thị trường cổ phiếu.<br />
Nhóm cú sốc thực bao gồm cú sốc tổng cầu và các cú sốc về năng suất cho cả sáu ngành<br />
sản xuất.<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
9<br />
Bảng 2: Các cú sốc dùng cho mô phỏng<br />
<br />
<br />
Nhóm Cú sốc Loại<br />
Đền bù rủi ro tỷ giá hối đoái Cầu/Cung<br />
Danh nghĩa Giá trị thị trường cổ phiếu Cầu/Cung<br />
Cầu tiền Cầu<br />
Tổng tiêu dùng Cầu<br />
Năng suất – Năng lượng Cung<br />
Năng suất – Khoáng sản Cung<br />
Thực Năng suất – Nông nghiệp Cung<br />
Năng suất – Công nghiệp nặng Cung<br />
Năng suất – Công nghiệp nhẹ Cung<br />
Năng suất – Dịch vụ Cung<br />
<br />
<br />
Tất cả các cú sốc trong danh mục trên đều có cùng phạm vi tác động như sau, hoặc<br />
tác động đến tất cả các quốc gia trong mô hình (cân xứng) hoặc chỉ tác động đến một đất<br />
nước riêng lẻ (bất cân xứng):<br />
<br />
Bảng 3: Phạm vi tác động của các cú sốc<br />
<br />
<br />
Phạm vi tác động Ký hiệu Tính cân xứng<br />
<br />
Toàn cầu GLB Cân xứng<br />
Việt Nam VIE Bất cân xứng<br />
Hoa Kỳ USA Bất cân xứng<br />
Phần còn lại của OECD OEC Bất cân xứng<br />
Phần còn lại của thế giới LDC Bất cân xứng<br />
<br />
<br />
Trong mỗi phép mô phỏng, các thông số phù hợp của mô hình sẽ nhận hai giá trị khác<br />
nhau sao cho mỗi tiêu chí cũng có hai trường hợp cực đoan phân biệt (ví dụ, cứng nhắc<br />
danh nghĩa nhiều hơn so với ít cứng nhắc hơn, mở cửa nhiều hơn so với ít mở cửa hơn).<br />
Các giá trị của thông số được chọn lựa cẩn thận sao cho hai trường hợp cực đoan đủ cách<br />
biệt nhau để phản ánh sự khác biệt trong các kết quả mô phỏng. Nhưng các giá trị đó<br />
cũng phải nằm trong một phạm vi hợp lý để duy trì sự hội tụ của thuật toán mô hình.<br />
Sau đó, phương sai của 14 biến số kinh tế then chốt sẽ được ghi nhận trong hai trường<br />
hợp cực đoan và tỷ số của hai phương sai của cùng một biến sẽ được tính. Như vậy, nếu<br />
tỷ số này lớn hơn một, phương sai của biến số đó trong trường hợp cực đoan đầu tiên sẽ<br />
lớn hơn so với trong trường hợp cực đoan thứ hai ứng với cùng một cú sốc và cùng một cơ<br />
chế tỷ giá. Sau đó, các tỷ số trong hai cơ chế tỷ giá sẽ được so sánh để xem cơ chế nào bị<br />
<br />
<br />
10<br />
bất lợi nhiều hơn khi tiêu chí OCA được đưa vào một trường hợp cực đoan ứng với cùng<br />
một cú sốc. Xem xét các tỷ số này đối với tất cả các cú sốc và so sánh với dự đoán OCA<br />
cho cùng một tiêu chí, ta có thể kết luận rằng tiêu chí đó được hỗ trợ bởi mô hình Việt<br />
Nam được “căn chỉnh” theo số liệu 1996.<br />
Đối với tiêu chí thứ tư, việc kiểm chứng được giới hạn trong những cú sốc cung mà thôi,<br />
và phạm vi tác động của cú sốc được giới hạn trong Việt Nam và Hoa Kỳ. Lý do hạn chế<br />
là vì cần phải có số lượng mô phỏng lớn hơn nhiều để kiểm chứng tính bất cân xứng, do<br />
đó về mặt thực hành không thể thực hiện được việc kiểm chứng với toàn bộ các cú sốc.<br />
Hơn nữa, khái niệm tính bất cân xứng của cú sốc thích hợp với hai lĩnh vực thực khác<br />
nhau tại hai đất nước khác nhau trong mô hình. Các chi tiết của kiểm chứng thứ tư sẽ<br />
được trình bày trong phần 4.5.<br />
<br />
<br />
4.2 Tính cứng nhắc danh nghĩa<br />
<br />
Nguồn gốc chính của tính cứng nhắc danh nghĩa trong mô hình G-Cubed xuất phát từ<br />
phương trình tiền lương tại mỗi nước:<br />
<br />
e<br />
α 1−α β<br />
Pt+1 Pt Lt<br />
Wt = Wt−1 ¯ (25)<br />
Pt Pt−1 L<br />
<br />
Tiền lương hiện tại là tiền lương thời đoạn trước được điều chỉnh theo lạm phát kỳ vọng<br />
trong thời đoạn hiện tại (số hạng thứ nhất trong dấu ngoặc), lạm phát trong thời đoạn<br />
trước (số hạng thứ hai), và tính cứng nhắc của thị trường lao động, hay sự chênh lệch so<br />
với trạng thái toàn dụng lao động (số hạng thứ ba). Như vậy, nền kinh tế sẽ có tính cứng<br />
nhắc danh nghĩa nhiều hơn nếu số hạng thứ hai được xem trọng hơn (α nhỏ hơn), nghĩa<br />
là tiền lương được điều chỉnh nhiều hơn theo sự thay đổi mức giá trong thời đoạn trước.<br />
Bất kỳ cú sốc nào trong thời đoạn hiện tại mà làm dịch chuyển cung và cầu trên các thị<br />
trường sản phẩm đều ít có tác động hơn đến tiền lương, vì thế cũng ít có tác động đến<br />
giá sản lượng sau cùng.<br />
Để kiểm tra tiêu chí thứ nhất của lý thuyết OCA, mức độ cứng nhắc danh nghĩa thay đổi<br />
theo sự thay đổi α, ta lấy hai giá trị: α = 0 khi mô hình có tính cứng nhắc danh nghĩa<br />
nhiều nhất xét theo việc điều chỉnh tiền lương, và α = 1 khi mô hình ít cứng nhắc nhất.<br />
Các tỷ số trình bày sẽ được tính bằng cách chia phương sai của trường hợp cứng nhắc<br />
nhiều cho trường hợp cứng nhắc ít. Các kết quả được tóm tắt trong Bảng 4. Bảng này<br />
liệt kê các tỷ số phương sai của bốn chỉ số kinh tế then chốt (GDP, lạm phát, việc làm,<br />
và tiêu dùng của hộ gia đình). Như vậy, nếu một tỷ số trình bày trong bảng lớn hơn 1,<br />
có nghĩa là phương sai tương ứng trong mô phỏng thứ nhất (α = 0) lớn hơn phương sai<br />
trong mô phỏng thứ hai. Do hạn chế về độ dài của bài viết, chỉ có hai cú sốc danh nghĩa<br />
(đền bù rủi ro tỷ giá hối đoái và và cầu tiền) và hai cú sốc thực (cú sốc tổng cầu và cú<br />
sốc cung trong nông nghiệp) được trình bày ở đây. Các kết quả của các cú sốc xuất phát<br />
từ phần còn lại của OECD cũng sẽ không được trình bày trong các bảng để không làm<br />
<br />
<br />
<br />
11<br />
các bảng quá lớn. Toàn bộ các kết quả của tất cả các cú sốc sẽ được tác giả cung cấp khi<br />
có yêu cầu.<br />
Với tính cứng nhắc danh nghĩa nhiều hơn, lý thuyết OCA dự đoán rằng một nền kinh tế<br />
với cơ chế tỷ giá hối đoái cố định sẽ bị thiệt hai nhiều hơn xét theo các biến động kinh tế.<br />
Các kết quả trong Bảng 4 xác nhận lập luận này theo GDP cho tất cả các loại sốc. Bất<br />
luận cú sốc là thực hay là danh nghĩa, cân xứng hay có tính đặc thù, các tỷ số phương sai<br />
đối với GDP trong cơ chế tỷ giá hối đoái cố định đều nhất loạt lớn hơn so với trong cơ chế<br />
tỷ giá hối đoái linh hoạt. Ngoài ra, chỉ có 5 trường hợp (trong số 15) trong đó GDP của<br />
nền kinh tế dưới cơ chế tỷ giá hối đoái linh hoạt thực sự bị thiệt hại khi tính cứng nhắc<br />
danh nghĩa tăng. Trong khi đó, tất cả 15 trường hợp dưới cơ chế tỷ giá hối đoái cố định<br />
đều có tỷ số biến động GDP lớn hơn một.<br />
<br />
<br />
Bảng 4: Tính cứng nhắc danh nghĩa (α0 = 1, α1 = 0)<br />
<br />
<br />
Cơ chế tỷ giá cố định Cơ chế tỷ giá linh hoạt<br />
GLB VIE USA LCD GLB VIE USA LCD<br />
<br />
Đền bù rủi ro tỷ giá hối đoái<br />
GDP 9.834 9.889 NA 9.853 0.605 0.520 NA 0.501<br />
Lạm phát 0.247 0.362 NA 0.229 1.415 1.295 NA 0.705<br />
Việc làm 1.517 1.690 NA 1.498 1.069 0.829 NA 0.205<br />
Tiêu dùng 7.155 7.366 NA 7.278 0.508 0.464 NA 0.500<br />
Cú sốc cầu tiền<br />
GDP 9.738 9.040 9.514 17.013 6.684 1.411 0.771 0.696<br />
Lạm phát 0.229 0.012 1.079 0.033 3.946 2.683 1.503 0.748<br />
Việc làm 1.539 1.126 3.182 1.069 8.423 2.647 1.074 0.110<br />
Tiêu dùng 7.144 7.177 4.820 12.821 3.317 1.086 0.653 0.734<br />
Cú sốc tiêu dùng tư nhân<br />
GDP 9.852 10.196 10.697 11.289 6.748 1.411 0.771 0.696<br />
Lạm phát 0.229 0.260 0.092 0.037 4.232 2.683 1.503 0.748<br />
Việc làm 1.498 1.444 1.298 1.059 7.203 2.647 1.074 0.110<br />
Tiêu dùng 7.278 7.533 7.879 7.875 3.861 1.086 0.653 0.734<br />
Cú sốc cung – nông nghiệp<br />
GDP 9.667 8.024 11.248 10.424 1.205 0.953 0.524 0.858<br />
Lạm phát 0.112 0.104 0.011 0.135 2.631 2.322 1.478 1.506<br />
Việc làm 1.320 1.209 0.979 1.393 3.110 2.073 1.181 1.225<br />
Tiêu dùng 7.092 5.953 7.232 7.390 1.167 0.879 0.442 0.832<br />
<br />
<br />
12<br />
Khi tác động đến lạm phát và việc làm, bức tranh gần như ngược lại. Nền kinh tế với tỷ<br />
giá hối đoái linh hoạt bị thiệt hai nhiều hơn trong tất cả các trường hợp xét theo biến<br />
động lạm phát, và khoảng một nửa số trường hợp bị thiệt hại nhiều hơn về việc làm. Điều<br />
này có thể hiểu được vì tiền lương và giá cả càng cứng nhắc, thì biến động về việc làm và<br />
lạm phát càng ít. Tuy nhiên, khi tác động đến tiêu dùng tư nhân, cơ chế tỷ giá linh hoạt<br />
một lần nữa lại tốt hơn trong mọi trường hợp và chỉ có năm trường hợp nền kinh tế chỉ bị<br />
thiệt hại trong số 15 trường hợp khi tính cứng nhắc danh nghĩa gia tăng. Với những kết<br />
quả này, ta có thể yên tâm kết luận rằng tiêu chí thứ nhất của lý thuyết OCA có giá trị,<br />
chí ít trong trường hợp Việt Nam với số liệu 1996.<br />
<br />
<br />
4.3 Tính cứng nhắc thực<br />
<br />
Trong bài báo nguyên thuỷ của Mundell (1961), chỉ có sự lưu chuyển của lao động được<br />
đề cập đến như nguồn gốc của tính cứng nhắc thực. Tuy nhiên, các tác giả sau này<br />
(McKinnon 1963, Kenen 1969) mở rộng tính cứng nhắc thực của Mundell để bao hàm tất<br />
cả các yếu tố sản xuất. Trong mô hình này, có bốn yếu tố sử dụng: K, L, E, M. Vì năng<br />
lượng (E) và nguyên vật liệu (M) được tổng hợp từ sáu hàng hoá của mô hình và mô hình<br />
giả định điều kiện cân bằng thị trường cho tất cả các hàng hoá, cho nên hai yếu tố đầu<br />
vào này không thể là nguồn gốc của tính cứng nhắc thực. Hai yếu tố còn lại sẽ được kiểm<br />
chứng một cách riêng biệt.<br />
Lao động<br />
Trong khi vốn có tính nhắc theo định nghĩa, lao động được giả định là hoàn toàn lưu<br />
chuyển trong mô hình G-Cubed nguyên thuỷ. Để kiểm chứng ảnh hưởng của tính cứng<br />
nhắc của lao động đối với tiêu chí thứ hai của OCA, các phương trình cầu lao động trong<br />
mỗi ngành được điều chỉnh như sau:<br />
−σQ<br />
Wt<br />
Lt = ρδL Qt + (1 − ρ)Lt−1 (26)<br />
Pt<br />
<br />
Trong đó, Lt là cầu lao động hiện tại, Lt−1 là việc làm thời đoạn trước. Trong một thời<br />
đoạn bất kỳ, các doanh nghiệp trong ngành i chỉ có thể thay đổi ρ phần trăm trong số<br />
việc làm của họ dựa trên điều kiện sản lượng biên của lao động. Họ phải giữ lại 1 − ρ số<br />
việc làm từ thời đoạn trước do đã thỏa thuận với các tổ chức công đoàn hay vì những lý<br />
do khác (ví dụ như chi phí tìm kiếm). Vì thế, đứng trước một cú sốc bên ngoài, các doanh<br />
nghiệp không thể phản ứng ngay tức thời về việc làm được, điều này là nguồn gốc gây ra<br />
tính cứng nhắc thực. Trong bài viết này, ρ có hai giá trị là 0,95 và 0,8. Giá trị sau tiêu<br />
biểu cho trường hợp cứng nhắc thực (về lao động) nhiều hơn. Các kết quả mô phỏng được<br />
tóm tắt trong Bảng 5.<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
13<br />
Bảng 5: Tính cứng nhắc lao động (ρ1 = 0.8, ρ0 = 0.95)<br />
<br />
<br />
Cơ chế tỷ giá cố định Cơ chế tỷ giá linh hoạt<br />
GLB VIE USA LCD GLB VIE USA LCD<br />
<br />
Đền bù rủi ro tỷ giá hối đoái<br />
GDP 1.006 1.009 NA 1.007 0.977 0.981 NA 0.983<br />
Lạm phát 1.050 1.057 NA 1.062 0.974 0.976 NA 0.979<br />
Việc làm 0.988 0.980 NA 0.985 0.658 0.647 NA 0.680<br />
Tiêu dùng 1.005 1.008 NA 1.006 0.986 0.992 NA 0.991<br />
Cú sốc cầu tiền<br />
GDP 1.006 1.003 0.998 1.000 0.974 0.997 0.953 0.998<br />
Lạm phát 1.056 1.033 0.995 1.002 0.976 0.997 0.924 0.995<br />
Việc làm 0.987 1.003 1.018 0.999 0.666 0.930 0.525 1.004<br />
Tiêu dùng 1.005 1.002 0.999 1.000 0.980 0.996 0.979 0.999<br />
Cú sốc tiêu dùng tư nhân<br />
GDP 1.007 1.007 1.007 1.001 0.983 0.991 1.002 1.002<br />
Lạm phát 1.062 1.072 1.091 1.020 0.979 0.997 0.997 1.000<br />
Việc làm 0.985 0.977 0.989 0.998 0.680 1.087 0.936 0.969<br />
Tiêu dùng 1.006 1.006 1.006 1.001 0.991 0.996 1.002 1.001<br />
Cú sốc cung – nông nghiệp<br />
GDP 1.006 1.003 1.000 1.006 1.002 0.974 0.999 1.000<br />
Lạm phát 1.081 1.047 1.001 1.079 0.994 0.984 0.994 0.993<br />
Việc làm 0.990 0.995 1.003 0.987 0.854 0.707 0.934 0.846<br />
Tiêu dùng 1.006 1.002 1.000 1.006 1.002 0.981 0.999 1.000<br />
<br />
<br />
Vốn cố định<br />
Các kết quả cũng nhất loạt xác nhận tiêu chí thứ hai của lý thuyết OCA. Trong mọi<br />
trường hợp, cơ chế tỷ giá hối đoái cố định bị thiệt hại nhiều hơn khi lao động trở nên cứng<br />
nhắc hơn. Hơn nữa, trong cơ chế tỷ giá hối đoái linh hoạt, biến động GDP ít hơn khi tính<br />
cứng nhắc thực cao hơn trong hầu hết các trường hợp (13 trong số 15 trường hợp).<br />
Vốn cố định có tính cứng nhắc vì bất kỳ ở thời đoạn nào, các doanh nghiệp không thể<br />
ngay lập tức thay đổi trữ lượng vốn cố định của họ được. Điều này là do phải tốn chi<br />
phí lắp đặt vốn cố định mới, vì thế các doanh nghiệp không thể đầu tư vô hạn bất chấp<br />
mức độ lợi nhuận như thế nào trong tương lai. Chi phí lắp đặt càng lớn, trữ lượng vốn cố<br />
định càng cứng nhắc vì doanh nghiệp phải hạn chế việc đầu tư hơn nữa. Trong mô hình<br />
<br />
14<br />
G-Cubed, tính cứng nhắc của vốn cố định còn xuất phát từ một nguồn khác:<br />
<br />
qt − 1 qt − 1 qt−1 − 1 qt−1 − 1<br />
It = ξ 1 + Kt + (1 − ξ) 1 + Kt (27)<br />
2 φ 2 φ<br />
<br />
Ở bất kỳ thời đoạn nào, cũng có ξ phần trăm doanh nghiệp trong ngành i thực hiện đầu<br />
tư căn cứ theo qui tắc nhìn về tương lai, số doanh nghiệp còn lại sử dụng sản lượng biên<br />
của vốn cố định đã biết trong thời đoạn trước để ra quyết định đầu tư (nhìn về quá khứ).<br />
Như vậy, tỷ lệ những doanh nghiệp nhìn về quá khứ càng nhiều, trữ lượng vốn cố định<br />
của ngành càng cứng nhắc hơn. Để tìm hiểu hai nguồn gây ra tính cứng nhắc của vốn cố<br />
định , ta tiến hành hai thực nghiệm. Trong thực nghiệm đầu tiên, thông số φ liên quan<br />
đến độ lớn của chi phí lắp đặt sẽ có hai giá trị là 2 và 4. Giá trị φ nhỏ hơn tiêu biểu cho<br />
chi phí lắp đặt thấp hơn và trữ lượng vốn cố định ít cứng nhắc hơn.<br />
<br />
Bảng 6: Tính cứng nhắc của vốn (φ1 = 4, φ0 = 2)<br />
<br />
<br />
Cơ chế tỷ giá cố định Cơ chế tỷ giá linh hoạt<br />
GLB VIE USA LCD GLB VIE USA LCD<br />
<br />
Đền bù rủi ro tỷ giá hối đoái<br />
GDP 8.874 9.696 NA 8.630 0.152 0.102 NA 0.188<br />
Lạm phát 9.327 10.121 NA 9.076 1.120 1.048 NA 1.114<br />
Việc làm 9.177 9.915 NA 8.937 0.147 0.095 NA 0.206<br />
Tiêu dùng 7.809 8.586 NA 7.605 0.046 0.035 NA 0.070<br />
Cú sốc cầu tiền<br />
GDP 14.993 13.678 5.233 3.261 0.093 0.871 0.197 0.327<br />
Lạm phát 15.699 15.121 8.390 3.585 1.229 0.915 0.911 0.204<br />
Việc làm 15.293 14.372 5.294 3.450 0.083 0.725 0.247 0.235<br />
Tiêu dùng 12.501 10.662 4.201 2.931 0.015 0.738 0.131 0.155<br />
Cú sốc tiêu dùng tư nhân<br />
GDP 8.631 6.559 7.586 7.707 0.187 0.364 0.604 0.444<br />
Lạm phát 9.077 6.876 8.219 8.756 1.114 0.909 0.813 0.492<br />
Việc làm 8.938 6.787 7.985 8.323 0.205 0.224 0.562 0.416<br />
Tiêu dùng 7.607 5.855 6.454 6.231 0.070 0.250 0.744 0.515<br />
Cú sốc cung – nông nghiệp<br />
GDP 7.906 15.472 2.225 10.091 0.356 0.137 0.075 0.743<br />
Lạm phát 8.465 16.668 2.490 10.758 0.723 1.315 0.112 1.150<br />
Việc làm 8.269 16.121 2.396 10.520 0.440 0.215 0.084 0.662<br />
Tiêu dùng 6.785 12.347 2.000 8.565 0.488 0.032 0.026 0.326<br />
<br />
15<br />
Bảng 6 trình bày các kết quả mô phỏng trong đó trường hợp ít cứng nhắc là mẫu số. Các<br />
kết quả trong bảng này đều đồng loạt hỗ trợ tiêu chí thứ hai của lý thuyết OCA. Trong<br />
mọi trường hợp, cơ chế tỷ giá hối đoái cố định bị thiệt hại nhiều hơn khi trữ lượng vốn<br />
trở nên cứng nhắc hơn. Trong khi đó, ta quan sát thấy một bức tranh ngược lại dưới cơ<br />
chế tỷ giá hối đoái linh hoạt. Không nơi nào khác hai cơ chế có được những kết quả tương<br />
phản nhau như thế.<br />
Trong thực nghiệm thứ hai, tỷ lệ phần trăm những doanh nghiệp nhìn về tương lai được<br />
gán hai giá trị là 0,6 và 0,15. Giá trị ξ nhỏ hơn tiêu biểu cho tính cứng nhắc nhiều hơn<br />
của trữ lượng vốn.<br />
<br />
Bảng 7: Tính cứng nhắc của vốn (ξ1 = 0.15, ξ0 = 0.6)<br />
<br />
<br />
Cơ chế tỷ giá cố định Cơ chế tỷ giá linh hoạt<br />
GLB VIE USA LCD GLB VIE USA LCD<br />
<br />
Đền bù rủi ro tỷ giá hối đoái<br />
GDP 1.155 1.196 NA 1.151 1.645 1.535 NA 1.635<br />
Lạm phát 1.445 1.596 NA 1.429 1.020 1.005 NA 1.026<br />
Việc làm 1.128 1.144 NA 1.117 1.241 1.141 NA 1.290<br />
Tiêu dùng 1.163 1.203 NA 1.159 1.188 1.161 NA 1.189<br />
Cú sốc cầu tiền<br />
GDP 1.173 1.075 1.314 0.963 1.585 0.978 1.094 0.844<br />
Lạm phát 1.618 1.104 1.686 1.175 0.992 0.977 0.989 0.934<br />
Việc làm 1.148 1.082 1.329 0.984 1.212 0.906 0.815 0.783<br />
Tiêu dùng 1.184 1.083 1.338 0.975 1.278 0.994 0.962 0.793<br />
Cú sốc tiêu dùng tư nhân<br />
GDP 1.151 1.113 1.092 1.049 1.635 0.825 1.167 1.020<br />
Lạm phát 1.430 1.203 0.764 0.902 1.026 1.108 1.363 1.203<br />
Việc làm 1.117 1.066 1.042 1.038 1.290 0.658 0.736 0.882<br />
Tiêu dùng 1.159 1.120 1.102 1.058 1.188 0.995 1.541 1.002<br />
Cú sốc cung – nông nghiệp<br />
GDP 1.104 1.155 0.943 1.127 1.095 1.827 0.956 1.421<br />
Lạm phát 1.243 1.712 0.717 1.158 1.172 1.009 1.128 1.157<br />
Việc làm 1.091 1.150 0.930 1.084 0.928 1.314 1.042 1.089<br />
Tiêu dùng 1.112 1.166 0.951 1.136 1.302 1.286 1.358 1.601<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
16<br />
Bảng 7 trình bày các kết quả trong đó trường hợp ít cứng nhắc cũng là mẫu số. Ta không<br />
thể rút ra một kết luận dứt khoát trong thực nghiệm này, vì các kết quả rất mơ hồ. Tuỳ<br />
thuộc vào chủng loại và phạm vi ảnh hưởng của các cú sốc, cơ chế tỷ giá này có thể có<br />
kết quả tốt hơn so với cơ chế tỷ giá kia trong một trường hợp nào đó.<br />
Với đôi chút dè dặt, người ta có thể kết luận rằng tiêu chí thứ hai về tính cứng nhắc của<br />
vốn cố định được hỗ trợ bởi các kết quả của hai thực nghiệm. Cùng với tính cứng nhắc<br />
của lao động, tính cứng nhắc thực nói chung của một nền kinh tế thực sự sẽ mang lại<br />
nhiều tổn thất hơn nếu nền kinh tế có cơ chế tỷ giá hối đoái cố định.<br />
<br />
<br />
4.4 Mức độ mở cửa<br />
<br />
Trên nguyên tắc, mức độ mở cửa được xác định bởi số liệu trong bảng nhập lượng-xuất<br />
lượng (IO table). Việc điều chỉnh bảng nhập lượng-xuất lượng để thay đổi độ mở cửa là<br />
một việc làm rủi ro vì điều đó có thể làm cho bảng bị mất cân bằng. Vì thế, phần này sử<br />
dụng một phương pháp khác để thay đổi độ mở cửa của mô hình bằng cách thay đổi tỷ<br />
trọng hàng nhập khẩu δ M trong phương trình tổng cầu. Tác động của việc điều chỉnh có<br />
thể dễ dàng nhận biết hơn từ hàm cầu nhập khẩu sau đây:<br />
<br />
−σY<br />
PtM<br />
<br />
Mt = δM Yt (28)<br />
PtD<br />
<br />
Như vậy, nếu δ M trở nên lớn hơn, nền kinh tế có cầu đối với hàng nhập khẩu lớn hơn hay<br />
mở cửa nhiều hơn xét theo tổng nhập khẩu. Để làm cho một nền kinh tế cụ thể trở nên<br />
mở cửa hơn xét theo xuất khẩu trong khung cân bằng tổng quát này, tất cả các đất nước<br />
khác trong mô hình cũng phải tăng nhập khẩu. Do đó, kiểm chứng này sẽ làm cho các<br />
thông số tỷ trọng nhập khẩu trong tất cả các khu vực của mô hình tăng lên thêm 5 phần<br />
trăm. Các kết quả được trình bày trong Bảng 8 với trường hợp cơ sở (ít mở cửa) là mẫu<br />
số.<br />
Từ các mô phỏng, chúng ta có thể thấy rõ ràng là nền kinh tế càng mở cửa thì càng ít<br />
biến động hơn trước mọi loại sốc. Cơ chế tỷ giá hối đoái cố định cho kết quả tốt hơn so với<br />
cơ chế linh hoạt, điều này nhất quán với tiêu chí thứ ba của lý thuyết OCA. Tuy nhiên,<br />
nền kinh tế ổn định hơn dưới cơ chế linh hoạt (các tỷ số nhỏ hơn một), đặc biệt trong hai<br />
nhóm cú sốc danh nghĩa đầu tiên; điều này có vẻ mâu thuẫn với một số nghiên cứu thực<br />
nghiệm về OCA (Willett 2001, von Hagen & Zhou 2002). Một cách giải thích khả dĩ là<br />
trong thực nghiệm này, tất cả các nước trong mô hình đều trở nên mở cửa hơn một cách<br />
cân xứng. Vì thế, cú sốc đối với một đất nước cụ thể sẽ lan truyền trên khắp thế giới một<br />
cách dễ dàng hơn và do đó dễ dàng được hấp thụ hơn bởi các nền kinh tế khác. Cho dù<br />
các phép mô phỏng không xác nhận lý thuyết một cách hoàn toàn, nhưng với mục đích<br />
so sánh giữa cơ chế tỷ giá hối đoái cố định và linh hoạt, nghĩa là tiêu chí thứ ba, các kết<br />
quả mô phỏng cũng đủ hỗ trợ cho lý thuyết.<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
17<br />
Bảng 8: Mức độ mở cửa (δ1M = 1.05δ0M )<br />
<br />
<br />
Cơ chế tỷ giá cố định Cơ chế tỷ giá linh hoạt<br />
GLB VIE USA LCD GLB VIE USA LCD<br />
<br />
Đền bù rủi ro tỷ giá hối đoái<br />
GDP 0.085 0.094 NA 0.082 0.725 0.723 NA 0.728<br />
Lạm phát 0.084 0.094 NA 0.081 0.854 0.885 NA 0.831<br />
Việc làm 0.092 0.102 NA 0.089 0.878 0.901 NA 0.857<br />
Tiêu dùng 0.092 0.101 NA 0.089 0.832 0.862 NA 0.827<br />
Cú sốc cầu tiền<br />
GDP 0.086 0.072 12.175 0.082 0.747 0.703 1.018 0.751<br />
Lạm phát 0.085 0.067 12.375 0.071 0.871 0.781 7.910 0.983<br />
Việc làm 0.094 0.079 13.196 0.087 0.901 0.781 1.480 1.024<br />
Tiêu dùng 0.093 0.079 12.546 0.093 0.896 0.820 0.508 0.939<br />
Cú sốc tiêu dùng tư nhân<br />
GDP 0.082 0.088 0.067 0.126 0.729 1.199 0.740 1.196<br />
Lạm phát 0.081 0.086 0.062 0.115 0.831 0.789 0.598 1.178<br />
Việc làm 0.089 0.095 0.072 0.135 0.857 1.765 0.905 1.514<br />
Tiêu dùng 0.089 0.095 0.073 0.137 0.827 1.453 0.894 1.440<br />
Cú sốc cung – nông nghiệp<br />
GDP 0.082 0.031 0.076 0.124 0.787 0.387 0.864 1.028<br />
Lạm phát 0.080 0.030 0.069 0.118 0.811 0.409 0.827 1.355<br />
Việc làm 0.090 0.035 0.082 0.133 0.924 0.470 0.972 1.171<br />
Tiêu dùng 0.089 0.034 0.082 0.134 0.887 0.498 0.915 1.142<br />
<br />
<br />
<br />
4.5 Tính bất cân xứng của các cú sốc<br />
<br />
Tính bất cân xứng của cú các sốc là tiêu chí của lý thuyết OCA thường xuyên được trích<br />
dẫn và kiểm tra trong các nghiên cứu thực nghiệm OCA. Gần như mọi nghiên cứu thực<br />
nghiệm về đồng tiền chung hay cơ chế tỷ giá hối đoái đều cố gắng đo lường tính bất<br />
cân xứng của các