Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Các yếu tố quyết định cán cân thương mại của Việt Nam

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH

NGUYỄN THÀNH TRUNG

CÁC YẾU TỐ QUYẾT ĐỊNH CÁN CÂN THƯƠNG MẠI

CỦA VIỆT NAM - PHƯƠNG PHÁP ARDL

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

TP. Hồ Chí Minh – 2018

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH

NGUYỄN THÀNH TRUNG

CÁC YẾU TỐ QUYẾT ĐỊNH CÁN CÂN THƯƠNG MẠI

CỦA VIỆT NAM - PHƯƠNG PHÁP ARDL

Chuyên ngành: Tài chính–Ngân hàng

Mã số: 8340201

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:

TS. ĐINH THỊ THU HỒNG

TP. Hồ Chí Minh – 2018

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan bài luận văn thạc sĩ với chủ đề “Các yếu tố quyết định cán cân

thương mại của Việt Nam-Phương pháp ARDL” hoàn toàn do tôi thực hiện dưới

sự hướng dẫn của TS Đinh Thị Thu Hồng. Các số liệu, kết quả nêu trong luận văn là

trung thực, có nguồn gốc rõ ràng. Ngoài ra, trong luận văn có sử dụng một số nhận

xét, đánh giá của các tác giả khác, cơ quan, tổ chức khác đều có trích dẫn và chú

thích nguồn gốc.

Tôi cam đoan sẽ hoàn toàn chịu trách nhiệm về tính trung thực và các nội dung

được trình bày trong luận văn này.

TP. Hồ Chí Minh, ngày tháng năm 2018

Nguyễn Thành Trung

MỤC LỤC

TRANG PHỤ BÌA

LỜI CAM ĐOAN

MỤC LỤC

DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT

DANH MỤC BẢNG BIỂU

DANH MỤC HÌNH VẼ

TÓM TẮT

CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU ...................................................................................... 1

CHƯƠNG 2: KHUNG LÝ THUYẾT...................................................................... 4

2.1. Giới thiệu ......................................................................................................... 4

2.2 Các lý thuyết truyền thống liên quan đến các yếu tố xác định của cán cân thương mại ............................................................................................................. 5

2.2.1. Năng suất và cán cân thương mại ............................................................ 7

2.2.2. Thu nhập và cán cân thương mại .............................................................. 9

2.2.3. Tỷ giá, hiệu ứng giá tương đối và cán cân thương mại........................... 11

2.2.4. Góc nhìn tiền tệ của cán cân thương mại ................................................ 15

2.3. Các nghiên cứu thực nghiệm ....................................................................... 17

CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU ................................................. 27

3.1 Nguồn dữ liệu và cách xác định biến số ...................................................... 27

3.2. Phương pháp nghiên cứu ............................................................................. 32

3.2.1. Ưu điểm của phương pháp ARDL .......................................................... 32

3.2.2. Thiết lập mô hình ................................................................................... 33

3.2.3. Kiểm định đường bao (F-Bounds Test) và mô hình sai số hiệu chỉnh ... 34

3.3. Vận dụng mô hình ARDL............................................................................ 37

3.4. Kiểm định chẩn đoán ................................................................................... 40

3.4.1. Kiểm định tính ổn định ........................................................................... 41

3.4.2. Kiểm định tính tương quan chuỗi ........................................................... 41

3.4.3. Kiểm định phương sai thay đổi ............................................................... 42

3.4.4. Kiểm định lỗi xác định hồi quy ............................................................... 42

3.4.5. Kiểm định phân phối chuẩn của phần dư ................................................ 43

CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ ......................................................................................... 44

4.1. Kiểm định nghiệm đơn vị ............................................................................ 44

4.2. Kiểm định đồng liên kết ............................................................................... 46

4.3. Kiểm định hồi quy ARDL............................................................................ 47

4.4. Kiểm định chẩn đoán ................................................................................... 51

4.5. Kiểm định nhân quả Granger ..................................................................... 52

CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN ...................................................................................... 56

TÀI LIỆU THAM KHẢO

PHỤ LỤC

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT

Thuật ngữ Viết đầy đủ tiếng Anh Viết đầy đủ tiếng Việt

Mô hình tự hồi quy phân phối trễ ARDL Autoregressive distributed lag model

Balance of Payment Cán cân thanh toán BoP

DGE Multi-country dynamic general equilibrium model Mô hình cân bằng động tổng thể đa quốc gia

Mô hình cân bằng tổng thể dao động DSGE Dynamic stochastic general equilibrium

Marshall Lerner Điều kiện Marshall Lerner ML

Gross domestic product Tổng sản phẩm quốc nội GDP

Gross national income Tổng thu nhập quốc gia GNI

Quỹ tiền tệ quốc tế International Monetary Fund IMF

Hàm phản ứng xung IRF The impulse response function

World Bank Ngân Hàng Thế Giới WB

Money Supply Cung tiền M3 M3

Total factor productivity Tổng nhân tố năng suất TFP

DANH MỤC BẢNG BIỂU

Số thứ tự Tên Bảng Biểu

2.1 Tóm tắt một số lý thuyết về các yếu tố xác định của cán cân thương mại.

2.2 Tóm tắt dấu tác động trong dài hạn của các yếu tố xác định chính của cán cân thương mại từ một số nghiên cứu gần đây

3.1 Kỳ vọng dấu và nguồn của dữ liệu nghiên cứu

3.2 Thống kê mô tả các biến số

4.1 Kết quả kiểm định tính dừng ADF

4.2 Kết quả kiểm định PP

4.3 Kiểm định đường bao

4.4 Kết quả ước lượng dài hạn của mô hình ARDL(1,0,0,3,3,1,0) với biến phụ thuộc LnTB

4.5 Kết quả ước lượng ngắn hạn với biến phụ thuộc là LnTB

4.6 Kiểm định chẩn đoán

4.7 Kiểm định nhân quả Granger

DANH MỤC HÌNH VẼ

Số thứ tự Tên Bảng Biểu

2.1 Khung phân tích xác định các yếu tố ảnh hưởng cán cân thương mại

3.1 Xu hướng của các biến nghiên cứu

4.1 Kết quả kiểm định tính ổn định của hệ số ước lượng

TÓM TẮT

Bài nghiên cứu này xem xét tác động của yếu tố tỷ giá, thu nhập, cung tiền, lạm phát

và giá dầu lên cán cân thương mại của Việt Nam. Nghiên cứu sử dụng mô hình tự hồi

quy phân phối trễ (ARDL) với dữ liệu hàng quý từ quý 4 năm 1998 đến quý 4 năm

2016 tại Việt Nam. Kết quả cho thấy không có đủ bằng chứng về sự tác động của tỷ

giá hối đoái thực đến cán cân thương mại Việt Nam cả trong ngắn hạn và dài hạn,

trong khi các yếu tố khác như thu nhập nội địa, giá dầu và lạm phát thì có tác động

cùng chiều, thu nhập nước ngoài, cung tiền thì có tác động ngược chiều với cán cân

thương mại Việt Nam trong dài hạn.

Từ khóa: Cán cân thương mại, tỷ giá hối đoái thực, thu nhập nội địa, lạm phát, giá dầu,

thu nhập quốc tế, ARDL

CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU

Cán cân thương mại đóng vai trò rất quan trọng trong việc xác định tình trạng

sức khỏe của nền kinh tế. Cán cân thương mại là sự chênh lệch giữa xuất khẩu và nhập

khẩu của một quốc gia. Nếu xuất khẩu của quốc gia lớn hơn nhập khẩu, cán cân

thương mại đạt trạng thái thặng dư. Tương tự, nếu nhập khẩu lớn hơn xuất khẩu, cán

cân thương mại rơi vào tình trạng thâm hụt. Thâm hụt thương mại không tốt cho tăng

trưởng kinh tế dài hạn. Tình trạng này buộc một quốc gia đi vay vốn từ Quỹ Tiền tệ

Quốc tế (IMF) hoặc Ngân hàng Thế giới để duy trì cán cân thương mại. Do các khoản

thanh toán trả lãi cho các khoản vay, quốc gia có ít tiềm lực đầu tư vào các dự án mới,

tạo ra áp lực lên sự tăng trưởng của nền kinh tế. Mặt khác, khi tài khoản vãng lai thâm

hụt, nó có thể được tài trợ bởi các tập đoàn đa quốc gia. Các tài sản tốt nhất của một

quốc gia có thể sẽ rơi vào tay các nhà đầu tư nước ngoài, dẫn đến nguy cơ phá sản

trong nền kinh tế và làm cho các nhà đầu tư mất niềm tin và hủy bỏ đầu tư khỏi đất

nước. Hơn nữa, tình trạng thâm hụt gây ra sự suy giảm lớn trong giá trị tiền tệ, làm

giảm mức sống và sự tự tin của các cơ hội đầu tư mới. Tình trạng trên còn làm giảm

mức thu nhập trong một thời gian dài. Tương tự, nếu thâm hụt cán cân thương mại tích

lũy do thâm hụt trong tài khoản vãng lai, một quốc gia buộc phải phụ thuộc vào chi

tiêu của người tiêu dùng. Sự tăng trưởng của khu vực xuất khẩu giảm do tính cạnh

tranh kém. Cuối cùng, tình trạng thâm hụt cán cân thương mại kéo dài có thể dẫn đến

sự xóa bỏ ngành công nghiệp của một quốc gia,kìm hãm sự tăng trưởng kinh tế của

chính quốc gia đó (Ahad và Muzammil, 2015). Tại Việt Nam, tình trạng thâm hụt

trong cán cân thương mại kéo dài suốt nhiều năm qua; nếu tiếp tục kéo dài và không

được kiểm soát sẽ gây ra những ảnh hưởng tiêu cực đến nền kinh tế. Do đó, việc

nghiên cứu và phân tích các nhân tố tác động đến cán cân thương mại có ý nghĩa vô

cùng quan trọng, qua đó đưa ra các giải pháp nhằm điều chỉnh cán cân thương mại để

kích thích tăng trưởng kinh tế, nâng cao tính cạnh tranh của nền kinh tế Việt Nam.

Trong thực tế, về mặt lý thuyết, giảm giá hoặc tăng giá danh nghĩa của tỷ giá hối

đoái được giả định làm thay đổi tỷ giá hối đoái thực và do đó tác động trực tiếp đến

cán cân thương mại (Himarios, 1989; Bahmani-Oskooee, 2001); tuy vậy, nhiều nghiên

cứu lại không tìm thấy bằng chứng thống kê mạnh mẽ nào kết nối các thay đổi tỷ giá

hối đoái và cán cân thương mại (xem Greenwood, 1984; Mahdavi và Sohrabian, 1993;

Rahman và Mustafa, 1996; Rahman và cộng sự, 1997). Thêm vào đó,bằng chứng thực

nghiệm cũng cho thấy những thay đổi trong tỷ giá hối đoái thực ảnh hưởng đến cán

cân thương mại ở một số nước nhưng không phải cho tất cả, ngụ ý rằng hướng tác

động của thay đổi tỷ giá hối đoái thực lên cán cân thương mại vẫn chưa rõ ràng.Đặc

biệt, nghiên cứu của Liew và cộng sự (2003) đã chỉ ra rằng cán cân thương mại ở các

quốc gia ASEAN chịu ảnh hưởng bởi các yếu tố tiền tệ hơn là tỷ giá hối đoái danh

nghĩa và do đó,tác giả kết luận rằng vai trò của thay đổi tỷ giá hối đoái trong cán cân

thương mại đang được phóng đại. Thêm nữa, Hassan và Zaman (2012) cho thấy mối

quan hệ ngược chiều và đáng kể giữa giá dầu và cán cân thương mại trong cả ngắn hạn

và dài hạn. Điều đó chỉ ra với sự gia tăng của giá dầu, chi phí vật liệu và hàng hóa tăng

lên và dẫn đến tình trạng thâm hụt thương mại (mất cân đối thương mại). Một kết quả

khác cũng cho thấy giá dầu tác động đáng kể, đặc biệt là ở các nước nghèo, các nước

đang phát triển và các nước nhập khẩu dầu. Các kết quả trên tạo động lực cho tác giả

tiến hành phân tích toàn diện các yếu tố chính tác động đến cán cân thương mại tại

Việt Nam.

Vì vậy, nghiên cứu sử dụng phương pháp tự hồi quy phân phối trễ ARDL và kỹ

thuật kiểm định nhân quả Granger trên dữ liệu hàng quý bắt đầu từ quý 4 năm 1998

đến quý 4 năm 2016, nhằm xác định liệu có hiện diện mối quan hệ giữa cán cân

thương mại và tỷ giá hối đoái (phương pháp độ co giãn), thu nhập (phương pháp hấp

thụ), cung tiền (phương pháp tiền tệ), mức giá và giá dầu tại Việt Nam hay không.

Nghiên cứu giúp các nhà hoạch định và giới nghiên cứu trả lời các câu hỏi:

i) Tỷ giá có tác động cán cân thương mại Việt Nam trong ngắn hạn và dài hạn

hay không, điều kiện ML có tồn tại hay không, đường cong J có tồn tại hay không ?

Trả lời câu hỏi trên nhằm giải đáp tính hiệu quả của các chính sách tỷ giá tại Việt

Nam.

ii) Thu nhập trong nước và ngoài nước tác động thế nào đến Việt Nam, chính

sách tăng trưởng có phải là chính sách phù hợp trong bối cảnh Việt Nam không ?

iii) Cung tiền ảnh hưởng thế nào đến cán cân thương mại Việt Nam ?

iv) Mức giá có phải là yếu tố xác định quan trọng của cán cân thương mại Việt

Nam không ?

v) Giá dầu có phải là yếu tố xác định quan trọng của cán cân thương mại Việt

Nam không ?

Phần tiếp theo của nghiên cứu gồm có 4 phần: phần 2 trình bày các lý thuyết liên

quan về cán cân thương mại, các nhân tố tác động đến cán cân thương mại cũng như

trình bày các nghiên cứu thực nghiệm trước đây trên thế giới và tại Việt Nam. Phần 3

giới thiệu về phương pháp nghiên cứu. Phần 4 trình bày về các bằng chứng thực

nghiệm từ kết quả hồi quy; và cuối cùng, phần 5 tóm tắt kết quả nghiên cứu và các đề

xuất cũng như hạn chế của nghiên cứu.

CHƯƠNG 2: KHUNG LÝ THUYẾT

2.1. Giới thiệu

Tại sao cán cân thương mại của một số quốc gia thặng dư, trong khi một số

khác lại thâm hụt và nguyên nhân gây ra sự khác nhau giữa các quốc gia là gì? Để

trả lời cho câu hỏi trên, Chương 2 điểm lại các cơ sở lý thuyết của các yếu tố quyết

định chính của sự mất cân bằng thương mại, cũng như đề cập các nghiên cứu thực

nghiệm đánh giá dấu (sign) và độ lớn của các hệ số trong các mối quan hệ giữa cán

cân thương mại với các yếu tố quyết định.

Các nghiên cứu có thể được chia theo các cột khác nhau (xem Hình 2.1). Một

cột trình bày sự phát triển của các lý thuyết cân bằng thương mại bao gồm 3 phần

chính: lý thuyết dòng chảy hình thái giá cổ điển (the classical price-specie flow

theory), mô hình Keynes với giả định giả cả cứng nhắc (sticky price) và thời kỳ hậu

Keynes (post-Keynesian period) kết hợp các yếu tố tiền tệ. Theo đó, theo thời gian,

xuất phát từ3 lý thuyết chính,3 phương pháp dần xuất hiện nhằm xác định mối quan

hệ giữa cán cân thương mại của một quốc gia và các yếu tố quyết định của nó. Hai

phương pháp tiếp cận, cụ thể là phương pháp tiếp cận độ co giãn (elasticity

approach) của Robinson(1937) và phương pháp tiếp cận hấp thụ (absorption

approach) của Alexander (1952, 1959) được phát triển từ mô hình Keynes. Một

cách tiếp cận khác, cách tiếp cận tiền tệ (monetary approach) được phát triển từ lý

thuyết tiền tệ (Johnson, 1977). Phương pháp độ co giãn là một phân tích cân bằng

từng phần, trong khi 2 phương pháp tiếp cận còn lại là phân tích cân bằng tổng quát.

Các cột còn lại được tổ chức theo 3 kênh thông qua đó, tất cả các yếu tố quyết định

có thể ảnh hưởng đến cán cân thương mại của một quốc gia. Một cách tổng quát,

cán cân thương mại được định nghĩa là sự chênh lệch giữa xuất khẩu của một quốc

gia với nhập khẩu của quốc gia đó. Từ quan điểm này, các yếu tố quyết định của

cán cân thương mại là bất kỳ yếu tố nào ảnh hưởng đến nhập khẩu và xuất khẩu của

một quốc gia và có thể được theo dõi dựa qua 3 kênh chính: phía cung (supply-

side), phía cầu (demand-side) và hiệu ứng giá tương đối (relative priceeffect).

Thu nhập trong nước ảnh hưởng cùng chiều đến nhu cầu hàng hóa và dịch vụ

nước ngoài (nhập khẩu) và sau đó, tác động ngược chiều đến cán cân thương mại.

Năng suất trong nước ảnh hưởng cùng chiều đến sản xuất hàng hóa và dịch vụ trong

nước, một phần trong số đó là xuất khẩu. Như vậy, thu nhập là yếu tố bên cầu, trong

khi năng suất là yếu tố bên cung. Tỷ giá hối đoái, như một yếu tố “truyền dẫn”, ảnh

hưởng đến giá cả tương đối hàng xuất khẩu trên nhập khẩu. Ngoài ra, các yếu tố

tiền tệ cũng được xem xét khi chúng tác động đến cán cân thương mại thông qua

các tác động của chúng lên tỷ giá hối đoái và thu nhập trong nước. Ví dụ, một chính

sách tiền tệ mở rộng dẫn đến lãi suất giảm, do đó, gây ra sự định giá thấp trong tỷ

giá hối đoái. Việc mất giá nội tệ có thể dẫn đến sự cải thiện về cán cân thương mại.

2.2. Các lý thuyết truyền thống liên quan đến các yếu tố xác định của cán cân

thương mại

Lý thuyết về cán cân thương mại hoặc cán cân tài khoản vãng lai quan tâm đến

các yếu tố kinh tế quyết định của cán cân thương mại. Ba giả thuyết lớn về cán cân

thương mại gồm:(1) Theo cơ chế dòng chảy hình thái giá cổ điển phát triển bởi

David Hume (1752), việc điều chỉnh cán cân thương mại được xem như một quá

trình tự động trong nền thương mại tự do. Học thuyết này phổ biến trước cuộc Đại

suy thoái trong những năm 1930. (2) Kể từ khi xuất hiện sự mất cân bằng ở nhiều

quốc gia sau Thế chiến I và sự sụp đổ của hệ thống tỷ giá hối đoái cố định (Klein,

1948), phương pháp kinh tế vĩ mô Keynes được nhiều quốc gia chấp nhận rộng rãi

(Johnson, 1958). Cách tiếp cận Keynes hỗ trợ sự can thiệp của chính phủ trên thị

trường. (3) Trong những năm 1950, phương pháp tiền tệ được đề xuất bởi Frenkel

và Johnson (1976). Theo cách tiếp cận này, sự cân bằng của cán cân thương mại

được coi là hiện tượng tiền tệ (trong các mô hình sử dụng phương pháp tiền tệ, thuật

ngữ “cán cân thanh toán” thay vì “cán cân thương mại” thường được sử dụng nhiều

hơn nhằm nắm bắt thành phần tài khoản quốc tế của một quốc gia).

Sự phát triển của các lý thuyết Kênh và các yếu tố xác định chính

Phương pháp Lý thuyết Cán cân thương mại

Xuất khẩu Nhập khẩu Dòng chảy thái hình giá

Độ co giãn phát

Phía cầu Phía cung Hấp thụ Giá tương đối Sự triển Keynes

Tỷ giá Năng suất Thu nhập thuyết Tiền tệ

Lý tiền tệ

Nhân tố tiền tệ

Ghi chú:Sự phát triển của các lý thuyết và cách tiếp cận có liên quan được thể hiện ở phía bên trái của Hình 2.1. Ở bên phải, 3 kênh chính, phái cung, giá tương đối và phía cầu, được sắp xếp để phân tích hành vi của cán cân thương mại. Các yếu tố quyết định chính, chẳng hạn như năng suất, tỷ giá hối đoái, thu nhập và các yếu tố tiền tệ được liên kết với nhau. Đối với khung phân tích đơn giản gồm 3 kênh chính, các hiệu ứng tương tác giữa các biến này không được xét tới. Ng Hình 2.1. Khung phân tích xác định các yếu tố ảnh hưởng cán cân thương mại.

Nguồn : Tổng hợp của tác giả

Tầm quan trọng của việc xác định và hiểu rõ các yếu tố quyết định của động

lực cân bằng thương mại có thể được tìm thấy từ những nghiên cứu đầu tiên của các

nhà tư tưởng có sức ảnh hưởng như J.R. Hicks, Johnson và Metzler. Hicks (1953)

mô tả “vấn đề đồng đô la dài hạn”tương tự vấn đề mất cân bằng,xuất phát từ sự

chênh lệch năng suất; Johnson (1954) giới thiệu hiệu ứng thu nhập cũng như sự gia

tăng năng suất lên cán cân thương mại - cho thấy rằng hiệu ứng thu nhập có thể

giúp cân bằng hoặc làm trầm trọng thêm cán cân thương mại với giả định giá cả

không linh hoạt (inflexibility); và Metzler (1949) quan tâm đến sự cần thiết điều

chỉnh giá thông qua các thay đổi tỷ giá hối đoái và giữ quan điểm rằng việc phá giá

có hiệu quả trong việc cải thiện cán cân thương mại. Những cú sốc tiền tệ cũng

được đưa vào mô hình của Meade (1951) nhằm phân tích cán cân thanh toán. Theo

đó, các yếu tố quyết định quan trọng như năng suất, thu nhập, tỷ giá hối đoái và các

yếu tố tiền tệ khác được xác định trong các nghiên cứu, sẽ được thảo luận dưới đây.

2.2.1. Năng suất và cán cân thương mại

Đề cập hiệu ứng của năng suất lên cán cân thương mại, chúng ta quay lại mô

hình của Ricardo, trong đó, mô hình thương mại được xác định bởi năng suất ở mỗi

quốc gia. Hicks (1953) phác thảo một phân tích trực quan các mô hình Ricardo về

những hiệu ứng khác nhau của năng suất cải thiện và trạng thái mất cân bằng. Tác

giả lập luận rằng tiến bộ công nghệ ở Mỹ đã làm thị trường quốc gia này ưu tiên các

sản phẩm thay thế nhập khẩu, và do đó, áp đặt một sự mất cân bằng với thế giới bên

ngoài, mà sau này, được mô hình hóa chính thức bởi Johnson (1954). Trong mô

hình hai quốc gia, Johnson thu được các phương trình nắm bắt mối quan hệ giữa

cán cân thương mại và xu hướng giá cả và năng suất. Một mặt, tăng trưởng năng

suất nhanh hơn làm tăng thu nhập thực tế và có xu hướng làm suy giảm cán cân

thương mại. Mặt khác, giá cả giảm tương đối có thể sẽ cải thiện cán cân thương mại

của quốc gia đang phát triển nhanh hơn với giả định rằng độ co giãn của cầu quốc tế

đủ cao để phá giá.

Dornbusch và cộng sự (1977) xem xét tác động của tiến bộ công nghệ đồng

nhất (uniform technological progress) đối với cán cân thương mại trong trường hợp

có dải phân định hàng hóa (continuum of goods). Các tác giả phát triển mô hình cho

mức lương tương đối cân bằng, cấu trúc giá và mẫu hình liên quan của chuyên môn

địa lý hiệu quả (efficient geographic specialization). Tiến bộ công nghệ đồng nhất

hàm ý một sự suy giảm tỷ lệ đồng nhất trong yêu cầu đơn vị lao động nước ngoài và

do đó, một sự dịch chuyển đi xuống theo tỷ lệ của yêu cầu đơn vị lao động tương

đối. Do giảm chi phí đơn vị lao động nước ngoài, việc mất lợi thế so sánh ở quốc

gia sở tại sẽ hàm ý sự mất mát của một số ngành trong nước và thâm hụt thương

mại tương ứng.Krugman (1979) cố gắng giới thiệu những thay đổi công nghệ vào lý

thuyết thương mại quốc tế. Tác giả xem xét mẫu hình thương mại giữa một quốc gia

công nghệ tiên tiến và đối tác thương mại ít phát triển hơn dựa trên cơ sở thực tế

hơn. Trong mô hình của mình, tiến bộ kỹ thuật dưới dạng phát triển các sản phẩm

mới thay vì tăng năng suất sản xuất các sản phẩm cũ. Sự chậm trễ của chuyển giao

công nghệ làm phát sinh thương mại, với quốc gia công nghệ tiên tiến xuất khẩu sản

phẩm mới và nhập khẩu các sản phẩm cũ. Đối với các quốc gia kém phát triển, việc

chuyển giao công nghệ cũng mang lại lợi ích cải thiện các điều khoản thương mại

(terms of trade), làm tăng mức lương lao động tương đối và cải thiện sản lượng xuất

khẩu.

Các mô hình nêu trên giả định rằng tất cả các hàng hóa được giao dịch, hay

nói cách khác, có thể được chia thành hàng hóa xuất khẩu và nhập khẩu. Các chỉ

trích xoay quanh giả định này trong lý thuyết thuần túy của thương mại quốc tế

nhấn mạnh giá tương đối của hàng hóa phi thương mại với hàng hóa thương mại

(xem Balassa, 1964; Samuelson, 1964). Do đó, các tác giả mở rộng mô hình thương

mại truyền thống của Ricardonhằm bao gồm hàng hóa phi thương mại (non-

tradeable goods) và xác định sự khác biệt về năng suất giữa các lĩnh vực thương mại

(tradable sector) và phi thương mại,xem như là nguồn gốc thay đổi giá cả tương đối

nội bộ của một quốc gia. Khi một quốc gia đang trải qua một cú sốc năng suất

dương, chỉ ảnh hưởng đến hàng hóa giao dịch, đồng tiền của quốc gia đó được định

giá cao (tỷ giá thực) và cán cân thương mại bị suy giảm. Giả thuyết Balassa-

Samuelson đóng một vai trò then chốt trong lĩnh vực này và cung cấp những hàm ý

sâu rộng cho cả nghiên cứu lý thuyết và thực nghiệm.Nhiều phần mở rộng của mô

hình Balassa-Samuelson nhấn mạnh vai trò của truyền dẫn quốc tế. Các mô hình

cân bằng tổng quát bao gồm cả hàng hóa phi thương mại và hàng hóa thương mại

đặc thù quốc gia đã góp phần vào các cuộc thảo luận về truyền dẫn quốc tế và mối

liên hệ giữa biến động kinh tế vĩ mô và thương mại quốc tế (xem Obstfeld và

Rogoff, 2000; Corsetti và cộng sự, 2006). Trong nghiên cứu liên quan, Corsetti và

cộng sự (2008) phân tích phản ứng động vĩ mô đối với cú sốc năng suất liên tục

trong mô hình cân bằng động học ngẫu nhiên tổng quát (DSGE) tiêu chuẩn với hàng

hóa thương mại và phi thương mại. Một vài nghiên cứu gần đây cũng kiểm tra vai

trò tiềm năng của sự khác biệt về nhân tố năng suất tổng thể (TFP) ở các quốc gia

trong việc giải thích sự mất cân bằng toàn cầu dựa trên mô hình cân bằng động đa

quốc gia tổng quát (DGE) (xem ví dụ Guerrieri và cộng sự, 2005; Hunt và Rebucci,

2005; Cova và cộng sự, 2008; Cova và cộng sự, 2009). Kết quả mô phỏng của các

tác giả cho thấy sự phát triển TFP trong các nền kinh tế chiếm một phần đáng kể

trong tổng số suy giảm của cán cân thương mại Mỹ kể từ những năm 1990.

Nghiên cứu sâu hơn về cú sốc công nghệ được đưa ra bởi các nghiên cứu mức

độ vi mô gần đây liên quan đến thương mại. Bernard và cộng sự (2000) giới thiệu

tính không đồng nhất ở cấp độ doanh nghiệp (firm-level heterogeneity) vào mô hình

thương mại bằng cách áp dụng lý thuyết cơ bản của Ricardo với lợi thế so sánh đặc

trưng doanh nghiệp. Chúng phù hợp với sự kết hợp giữa dữ liệu vi mô và vĩ mô dựa

trên sự khác biệt về năng suất. Ghironi và Melitz (2005) chỉ ra một vấn đề có thể

xảy ra với hiệu ứng Balassa-Samuelson, đó là sự phụ thuộc vào luật một giá (law of

one price) cho hàng hóa thương mại. Các tác giả sử dụng mô hình của Melitz (2003)

để xem xét tác động của cú sốc năng suất tổng thể chứ không phải theo từng ngành

cụ thể và cung cấp giải thích nội sinh hoàn toàn cho hiệu ứng Balassa-Samuelson.

Quan trọng hơn, một vấn đề liên quan đến chính sách do lớp mô hình này phát sinh

là khi mô hình cho phép vay và cho vay quốc tế, các nền kinh tế có năng suất cao

hơn hoặc các nền kinh tế ít được quản lý, thể hiện mức giá trung bình cao hơn so

với các đối tác thương mại của họ.

2.2.2. Thu nhập và cán cân thương mại

Về mặt khái niệm, thu nhập là một yếu tố quyết định quan trọng đối với cả

nhập khẩu và xuất khẩu vì nhập khẩu là nhu cầu trong nước đối với hàng hóa nước

ngoài trong khi xuất khẩu là nhu cầu nước ngoài đối với hàng hóa trong nước. Xác

định thu nhập quốc gia trong nền kinh tế mở được phân tích bằng cách sử dụng mô

hình truyền thống của Keynes, trong đó,hiệu ứng thu nhập của cán cân thương mại

lần đầu thu hút sự chú ý. Trong mô hình Keynes, những thay đổi chủ động trong

xuất khẩu, nhập khẩu và đầu tư trong nước được truyền từ quốc gia này sang quốc

gia khác thông qua những thay đổi trong thương mại nước ngoài do những thay đổi

về thu nhập gây ra. Trong trường hợp không có hoạt động của chính phủ và chuyển

giao đơn phương, những thay đổi về thu nhập phụ thuộc vào việc đầu tư trong nước

cộng với xuất khẩu có lớn hơn hoặc thấp hơn tiết kiệm cộng với nhập khẩu (Stern,

1973). Do đó, những thay đổi trong thu nhập sẽ hỗ trợ làm cân bằng hoặc trầm

trọng thêm cán cân thương mại. Hầu hết các phân tích ban đầu về hiệu ứng thu nhập

tập trung hoàn toàn vào độ co giãn thu nhập không đồng đều giữa các quốc gia.

Trong mô hình hai quốc gia, Johnson (1954) cho thấy ngay cả khi thương mại đang

cân bằng lúc đầu trong mô hình hai quốc gia, giá cả không đổi và tăng trưởng thu

nhập giống nhau ở hai quốc gia, cán cân thương mại vẫn có thể thay đổi theo thời

gian nếu độ co giãn thu nhập của cầu cho xuất khẩu khác nhau. Houthakker và

Magee (1969) thấy rằng độ co giãn thu nhập đối với hàng xuất khẩu của Nhật Bản

cao hơn đáng kể so với nhập khẩu của nó, trong khi Anh và Mỹ thì ngược lại.

Những lời chỉ trích về giả thuyết Houthakker-Magee, và về tất cả các mô hình

thương mại dựa trên thu nhập, là phân tích quá nhiều về cân bằng - từng phần, vì nó

bỏ qua quan hệ chéo giữa giá tương đối của hàng hóa, cung và cầu. Một trong

những lời chỉ trích, đại diện bởi Artus (1979) và Sachs (1981), nhắc nhở chúng ta về

phương pháp hấp thụ (Alexander, 1952; 1959) rằng bất kỳ sự cải thiện nào trong

cán cân thương mại đều đòi hỏi tăng thu nhập trên tổng chi tiêu trong nước. Việc áp

dụng phương pháp hấp thụ đối với sự mất cân đối tài khoản vãng lai trong những

năm 1970 mang lại kết luận rằng sự mất cân bằng phản ánh sự khác biệt giữa các

quốc gia trong động cơ tiết kiệm và đầu tư (xem Artus, 1979). Một nhánh khác của

những lời chỉ trích đến từ phương pháp tiền tệ (Frenkel và Johnson, 1976) khi xem

xét cán cân thanh toán như một hiện tượng tiền tệ. Các quốc gia có mức tăng trưởng

cao về thu nhập thực sẽ đạt thặng dư cán cân thanh toán do tác động cùng chiều của

thu nhập thực cao hơn lên nhu cầu tiền thực. Khi lãi suất trong nước cao hơn, người

nước ngoài quan tâm hơn đến việc mua tài sản tài chính trong nước;điều này tạo ra

dòng vốn chảy vào và cán cân thanh toán thặng dư (xem Goldstein và Khan, 1985).

Trong khuôn khổ như vậy, cán cân thương mại có thể được xem như được xác định

bởi giá cả tương đối, thu nhập thực và các yếu tố tiền tệ.

Do đó, hầu hết các phân tích thực nghiệm về cán cân thương mại hoặc cán cân

tài khoản vãng lai thường được thực hiện trong mô hình xác định thu nhập của

Keynes. Điều quan trọng là phải phân biệt giữa các xáo trộn tạm thời và vĩnh viễn

trong thu nhập trong phân tích xác định tài khoản vãng lai. Trong khuôn khổ liên

đới động (dynamic intertemporal framework), mối tương quan giữa thu nhập và cán

cân thương mại được điều tra bằng cách nhấn mạnh sự khác biệt giữa những thay

đổi tạm thời và vĩnh viễn về thu nhập (Sachs, 1981). Các kết quả được trình bày

trong nghiên cứu của Sachs (1981) cho thấy sự gia tăng vĩnh viễn thu nhập khiến

cán cân thương mại không bị ảnh hưởng bởi vì thu nhập và tiêu dùng thay đổi theo

cùng một mức độ. Tuy nhiên, thu nhập tăng tạm thời có thể tăng hoặc giảm cán cân

thương mại trong ngắn hạn, tùy thuộc vào nguồn gốc của thay đổi. Nếu sự gia tăng

do tổng cầu, cán cân thương mại có xu hướng giảm và có thể được điều chỉnh bởi

các chính sách về phía cầu (Cardia, 1991). Mặt khác, các mô hình chu kỳ kinh

doanh thực, chẳng hạn như Backus và cộng sự (1994) và Mendoza (1991) chỉ ra

hành vi ngược chu kỳ (countercyclical behaviour) của cán cân thương mại có thể

được tạo ra bởi những cú sốc năng suất mà không dựa vào các xáo trộn cầu

(demand disturbance).

2.2.3. Tỷ giá, hiệu ứng giá tương đối và cán cân thương mại

Từ lâu, tỷ giá hối đoái đã được coi là yếu tố quyết định chính của cán cân

thương mại. Một sự đồng thuận ngày càng tăng trong giới nghiên cứu khi công nhận

sự chênh lệch tỷ giá kéo dài và đáng kể có thể tạo ra sự mất cân bằng vĩ mô nghiêm

trọng và chính sách tỷ giá có thể giúp điều chỉnh sự mất cân đối bên ngoài.Trong cơ

chế dòng chảy hình thái giá của David Hume, một sự điều chỉnh tự động của sự mất

cân bằng quốc tế được thúc đẩy bởi dòng tiền và những thay đổi theo sau trong mức

giá tiền quốc gia. Sau sự sụp đổ của tỷ giá hối đoái cố định quốc tế vào năm 1930,

sự nổi lên của thất nghiệp hàng loạt là một vấn đề kinh tế lớn và cuộc cách mạng

Keynes đã thay đổi giả định cơ bản về tiền lương và tính linh hoạt về giá với đầy đủ

việc làm sang tiền lương cứng nhắc với thất nghiệp hàng loạt thông thường. Sự điều

chỉnh quốc tế không được xem như một quá trình tự động, mà là một vấn đề chính

sách đối với các chính phủ.

Quan điểm thông thường về tác động của mất giá tiền tệ đối với thương mại

cho thấy sự mất giá dẫn đến việc mở rộng thương mại thông qua giá xuất khẩu thấp

hơn và cải thiện cán cân thương mại. Về phía nhập khẩu, mất giá làm tăng giá nội

địa của hàng hóa nhập khẩu, dẫn đến nhu cầu hàng hóa nội địa tăng. Về phía xuất

khẩu, sự mất giá làm tăng giá trong nước và (hoặc) làm giảm giá ngoại tệ của hàng

xuất khẩu trong nước. Mức độ mất giá được chuyển cho người tiêu dùng nước

ngoài dưới hình thức giá ngoại tệ thấp hơn của hàng xuất khẩu (nhập khẩu của họ),

phụ thuộc vào độ co giãn của cung và cầu xuất khẩu. Quan điểm này bắt nguồn từ

mô hình thương mại quốc tế cổ điển phát triển bởi Bickerdike (1920), Robinson

(1937) và Metzler (1949). Phương pháp được gọi là cách tiếp cận độ co giãn

(elasticity approach) hoặc mô hình BRM. Bản chất của quan điểm này là các hiệu

ứng thay thế trong tiêu thụ và sản xuất gây ra bởi sự thay đổi giá cả tương đối (trong

và ngoài nước), do sự mất giá gây nên. Do đó, sự tập trung dành cho điều kiện “co

giãn”, cần thiết cho các tác động của sự mất giá. Trong một loạt các nghiên cứu,

Haberler (1949), Meade (1951) và Friedman (1953) tranh luận ủng hộ tỷ giá hối

đoái thả nổi tự do, sử dụng gần giống như mô hình độ co giãn. Các tác giả chuyển

từ việc điều tra tác động của thay đổi tỷ giá hối đoái sang khám phá khái niệm tỷ giá

hối đoái như một công cụ chính sách.

Đặc biệt, phần lớn nghiên cứu tập trung vào hai khái niệm là điều kiện

Marshall-Lerner (ML) và hiện tượng đường cong J, sau này trở thành 2 giả định cơ

bản cho những người ủng hộ sự mất giá như một công cụ để ổn định thị trường

ngoại hối và cải thiện cán cân thương mại. Theo điều kiện ML, sự thành công của

phá giá tiền tệ phụ thuộc vào việc tổng độ co giãn cầu xuất khẩu và nhập khẩu có

lớn hơn 1 (đơn vị) hay không. Tuy nhiên, lại có những trường hợp điều kiện này

được thỏa mãn nhưng cán cân thương mại tiếp tục xấu đi (xem Bahmani-Oskooee,

1985). Do đó, sự quan tâm đã chuyển sang động lực ngắn hạn và cán cân thương

mại được cho là theo mẫu hình đường cong J. Trong khi tỷ giá hối đoái điều chỉnh

ngay lập tức, có một sự chậm trễ trong thời gian người tiêu dùng và nhà sản xuất

phải điều chỉnh để thay đổi giá tương đối.Cách tiếp cận độ co giãn cung cấp một

khung phân tích cân bằng từng phần để phân tích tác động của thay đổi tỷ giá hối

đoái lên cán cân thương mại. Tuy nhiên, cách tiếp cận này không tính đến nhiều

tương tác cân bằng tổng quát phát sinh từ các thay đổi tiền tệ, chẳng hạn như sự đáp

ứng của sản xuất và tiêu dùng trước sự thay đổi giá tương đối (Dornbusch, 1975).

Nó cũng không giải thích làm thế nào thu nhập vượt qua tiêu dùng tương ứng phát

sinh thặng dư thương mại.

Alexander và Miller (1952) và Johnson (1958) giải quyết những lời chỉ trích

về phương pháp tiếp cận độ co giãn bằng cách tiếp cận hấp thụ dựa trên những cân

nhắc về tổng thu nhập và tiêu dùng. Việc trình bày phương pháp hấp thụ như là giải

pháp thay thế cho phương pháp tiếp cận độ co giãn dẫn đến một cuộc tranh cãi và

các nhà nghiên cứu đã nỗ lực rất nhiều để hòa giải cả hai. Trong số những người

ủng hộ cách tiếp cận độ co giãn, Machlup (1955) chỉ ra rằng việc bỏ qua giá xuất

khẩu và nhập khẩu tương đối là không chính xác và tập trung vào sự hấp thụ và thu

nhập. Tuy nhiên, phương pháp hấp thụ khẳng định hiệu quả thuận lợi từ việc giảm

giá một mình, trong nền kinh tế được sử dụng đầy đủ, không chỉ phụ thuộc vào độ

co giãn mà yêu cầu lạm phát phát sinh từ sự mất giá trong các điều kiện này làm

giảm sự hấp thụ tổng thể liên quan đến năng lực sản xuất tổng hợp.

Một số nỗ lực hòa hợp hai phương pháp tiếp cận của Alexander và Miller

(1959) và các nhà nghiên cứu khác chấm dứt cuộc tranh luận ban đầu bằng cách đưa

ra sự phối hợp các phương pháp tiếp cận độ co giãn và hấp thụ. Sự tổng hợp bao

gồm việc nghiên cứu ảnh hưởng của sự mất giá lên cán cân thanh toán, được xác

định bởi phương pháp tiếp cận độ co giãn truyền thống, như một hiệu ứng ban đầu,

mà số nhân được áp dụng để có được những thay đổi trong thu nhập quốc gia của

hai quốc gia liên quan và do đó, gây ra những thay đổi trong nhập khẩu và xuất

khẩu của quốc gia này.Trong phân tích đề xuất của Alexander và Miller (1959) về

phương pháp hấp thụ, một cán cân thương mại tiêu cực hàm ý chi tiêu quốc gia

vượt quá thu nhập quốc dân. Sự thật rõ ràng này được nhấn mạnh bởi Machlup

(1955) khi nhấn mạnh vai trò của việc tạo ra tín dụng trong việc duy trì chi tiêu quá

mức trong trường hợp thâm hụt thương mại và kết luận rằng vai trò cung tiền và tín

dụng không thể bỏ qua khi xem xét tác động của sự mất giá. Tuy nhiên, việc khám

phá lại tầm quan trọng của các yếu tố tiền tệ đã không được phản ánh trong các mô

hình toán học để phân tích ảnh hưởng của sự mất giá đối với cán cân thương mại.

Quan điểm tiền tệ sẽ được thảo luận chi tiết hơn trong phần tiếp theo.

Một hướng khác của hiệu ứng tỷ giá hối đoái lên cán cân thương mại là đánh

giá tác động của biến động tỷ giá hối đoái lên thương mại bằng cách xem xét mức

độ xuất khẩu của doanh nghiệp. Các nghiên cứu lý thuyết thường dự đoán rằng sự

gia tăng không chắc chắn của tỷ giá hối đoái sẽ dẫn đến một mức giao dịch thấp hơn

theo giả định các nhà đầu tư ngại rủi ro. Ví dụ, Clark (1973) chứng minh rằng sự

không chắc chắn tỷ giá hối đoái có thể có tác động tiêu cực đến thương mại trong

mô hình tĩnh đơn giản (simple static model). Mô hình cơ bản này được một số tác

giả xây dựng, ví dụ như Hooper và Kohlhagen (1978), Baldwin và cộng sự (2005),

cũng đi đến chung một kết luận về mối quan hệ tiêu cực giữa biến động tỷ giá hối

đoái và mức độ thương mại. Nghiên cứu gần đây về chủ đề này sử dụng mô hình

trọng lực (gravity model) tìm thấy một số bằng chứng về mối quan hệ tiêu cực đáng

kể giữa biến đổi tỷ giá hối đoái và thương mại (xem Frankel và Wei, 1993;

Deardorff, 1995; Dell'Ariccia, 1999; Rose và Engel, 2000; Tenreyro, 2003).

Một khía cạnh của mối quan hệ giữa thương mại và biến động tỷ giá hối đoái

cần được đề cập là vai trò của “chi phí chìm”. Một phần thương mại quốc tế gồm

các hàng hóa được sản xuất khác biệt, thường đòi hỏi đầu tư đáng kể bởi các doanh

nghiệp để đưa sản phẩm của mình ra thị trường nước ngoài. Chi phí chìm sẽ có xu

hướng làm cho doanh nghiệp ít phản ứng với các động thái ngắn hạn trong tỷ giá

hối đoái. Quyết định tham gia hoặc rút khỏi thị trường xuất khẩu liên quan đến việc

xem xét chi phí cố định và biến đổi(xem, McDonald và Siegel, 1986; Dixit, 1989;

Krugman, 1989). Sự biến động lớn hơn trong tỷ giá hối đoái, giá trị của việc giữ

quyền chọn (tham gia hoặc rút khỏi thị trường) càng lớn, và do đó, phạm vi tỷ giá

hối đoái lớn hơn,khi đó,doanh nghiệp vẫn ở trong thị trường xuất khẩu, hoặc đứng

ngoài nếu chưa tham gia vào. Điều này cho thấy sự gia tăng trong biến động tỷ giá

hối đoái sẽ làm tăng “sự chần chừ” trong các quyết định gia nhập hoặc rút khỏi thị

trường.

2.2.4. Góc nhìn tiền tệ của cán cân thương mại

Vai trò của tiền tệ và tín dụng hoàn toàn bị bỏ qua trong các phương pháp giá

tương đối (độ co giãn) và phương pháp tổng tiêu dùng (hấp thụ). Ngay cả Alexander

(1959) cũng có xu hướng bỏ qua vai trò của tiền tệ trong thảo luận của mình về chu

trình số nhân phát sinh từ sự thay đổi ban đầu trong cán cân thương mại. Về mặt

này, cần nhắc đến mô hình của Meade (1951) nhằm phân tích cán cân thanh toán;

với giả định “nền kinh tế trung lập”, mô hình của tác giả dung nạp các biến cung

tiền và lãi suất.Tiếp theo các nghiên cứu của Meade (1951), Polak (1957) và Lee và

Sampson (2000), khác với mô hình thông thường về ảnh hưởng của giá tương đối

đối với dòng chảy thương mại, các mô hình tiền tệ mới xem xét sự mất cân bằng

thương mại như một hiện tượng tiền tệ và giả định giá cả và tiền lương hoàn toàn

linh hoạt thay vì giá cố định trong mô hình Keynes. Trong các mô hình tiền tệ, thuật

ngữ “cán cân thanh toán”, thay vì “cân bằng thương mại”, thường được sử dụng để

nắm bắt chính xác thành phần tài khoản quốc tế của một quốc gia. Một loạt các mô

hình vĩ mô nền kinh tế mở (xem ví dụ Mundell, 1963; Calvo và Rodriguez, 1977;

Frenkel và Rodriguez, 1982) điều tra mối quan hệ giữa cán cân thanh toán và cung

tiền của một quốc gia. Các tác giả lập luận rằng có sự mất cân bằng trong thị trường

tiền tệ nếu có thặng dư hoặc thâm hụt trong cán cân thanh toán.

Cách tiếp cận tiền tệ, do đó phần lớn nhấn mạnh các tác động tiền tệ lên sự

mất cân bằng cán cân thanh toán. Sau sự gia tăng liên tục trong cung tiền, lãi suất

giảm dẫn đến sự gia tăng đầu tư và sau đó là sản lượng, sự gia tăng về mức giá, và

sự sụt giảm của tỷ giá hối đoái (định giá thấp). Nếu điều kiện Marshall-Lerner tồn

tại, tỷ giá định giá thấp sẽ dẫn đến sự cải thiện cán cân thương mại. Trong dài hạn,

tiền tệ là trung lập (neutrality). Do đó, theo thời gian, sản lượng, lãi suất, tỷ giá hối

đoái và cán cân thương mại dự kiến sẽ trở lại giá trị ban đầu (cân bằng dài hạn) và

mức giá dự kiến sẽ cao hơn. Bằng chứng gần đây của Eichenbaum và Evans (1995),

Strongin (1995), Christiano và cộng sự (1996) và Koray và McMillin (1999) cung

cấp các kết quả xác nhận các dự đoán từ các mô hình thông thường.Các nghiên cứu

được đề cập ở trên về các yếu tố quyết định quan trọng của cán cân thương mại

hoặc của tài khoản vãng lai được tóm tắt trong Bảng 2.1. Cũng có một số mô hình

không được đề cập đến chẳng hạn Frenkel và Razin (1986) minh họa tầm quan

trọng của sở thích của người tiêu dùng đối với tiêu dùng, điều này sẽ ảnh hưởng đến

cán cân thương mại. Kim (2001) xác định cầu tiền và suất sinh lợi trên tài sản là yếu

tố chính tạo ra cơ chế hình thái dòng chảy (specie-flow mechanism).Tầm quan trọng

của giá tài sản cũng được nhấn mạnh trong quá trình điều chỉnh của nền kinh tế mở

nhỏ.

Tóm lại, tỷ giá, thu nhập và các yếu tố tiền tệ được xác định là yếu tố quyết

định chính của cán cân thương mại trong các mô hình lý thuyết hiện tại. Các hướng

và mức ý nghĩa của mối quan hệ giữa cán cân thương mại và các yếu tố quyết định

được đánh giá trong các mô hình lý thuyết khác nhau. Cải thiện năng suất có xu

hướng tạo ra thặng dư thương mại khi quốc gia áp dụng chính sách thương mại định

hướng xuất khẩu. Đồng thời, tăng năng suất cũng sẽ ảnh hưởng đến thu nhập trong

nước và tiền lương lao động. Kết quả là, mức giá thay đổi trong khu vực thương

mại sẽ ảnh hưởng đến giá cả tương đối của hàng hóa trong và ngoài nước thông qua

hiệu ứng truyền dẫn của tỷ giá. Trong các mô hình tiền tệ, sự cân bằng được xem là

hiện tượng tiền tệ.Tuy nhiên, hầu hết các mô hình lý thuyết tập trung vào một yếu tố

duy nhất hoặc một khía cạnh của các yếu tố để giải thích hiện tượng mất cân bằng

thương mại, do đó, tác động của các yếu tố liên quan khác sẽ bị bỏ qua do các giả

định đặc trưng của mô hình. Do đó, thiết lập một khung phân tích liên kết, kết hợp

các yếu tố xác định chính của sự mất cân bằng thương mại có ý nghĩa vô cùng lớn.

Tuy nhiên, việc này có vẻ dễ dàng thực hiện trong các nghiên cứu thực nghiệm.

2.3. Các nghiên cứu thực nghiệm

Sau khi cung cấp góc nhìn tổng quát về các yếu tố quyết định của cán cân

thương mại thông qua sự phát triển của các mô hình lý thuyết, một câu hỏi đặt ra:

Điều gì sẽ xảy ra khi lý thuyết dài hạn được tiến hành kiểm định thực nghiệm, áp

dụng cho dữ liệu ngắn hạn? Phần tiếp theo đánh giá các nghiên cứu thực nghiệm về

mối quan hệ giữa cân bằng thương mại và các yếu tố quyết định quan trọng của nó.

Ngoài ra, dầu là nguồn năng lượng cần thiết cho hoạt động sản xuất ở mọi quốc gia,

đặc biệt là ở các nước đang phát triển như Việt Nam. Giá dầu tăng làm tăng chi phí

hàng hóa vật liệu, đầu vào nhập khẩu và do đó, ảnh hưởng đến cán cân thương mại.

Do đó, trong Phần 2.3, tác giả đề cập một số nghiên cứu thực nghiệm về tác động

của giá dầu lên cán cân thương mại của một số quốc gia.

Bảng 2.1: Tóm tắt một số lý thuyết về các yếu tố xác định của cán cân thương mại.

Phương pháp

Giả định chính

Kết quả chính

Yếu tố xác định

Tác giả (Năm)

Phân tích trực quan và mô tả các mô hình Ricardo

Năng suất và thu nhập tiền

Hicks (1953)

Chi phí không đổi tất cả các hàng hóa được sản xuất với chi phí trên một đơn vị độc lập với số lượng sản xuất

Năng suất cải thiện có xu hướng gây ra sự thâm hụt cán cân thanh toán của quốc gia sở tại (định hướng xuất khẩu). Khi lợi ích năng suất chuyển sang ngành cạnh tranh nhập khẩu, hiệu ứng trao đổi và tiền tệ sẽ gây ra sự thâm hụt ở nước ngoài

Mô hình thương mại quốc tế hai quốc gia

Johnson (1954)

Gia tăng năng suất được phản ánh tương ứng trong gia tăng thu nhập tiền hoặc giảm giá

Năng suất và xu hướng thu nhập-giá cả

Sự tăng trưởng năng suất nhanh hơn làm tăng thu nhập thực và có xu hướng làm suy thoái cán cân thương mại. Giá giảm có thể sẽ cải thiện cán cân thương mại nếu độ co giãn của cầu là đủ cao để phá giá

Tiến bộ công nghệ

Tiến bộ công nghệ đồng nhất trong trường hợp dải phân định hàng hóa cùng với sự sụt giảm trong yêu cầu đơn vị lao động nước ngoài dẫn đến mất lợi thế so sánh ở nước sở tại và thâm hụt thương mại

Yêu cầu đơn vị lao động không đổi đối với hàng hóa có thể sản xuất trong nước và nước ngoài và chia sẻ tiêu dùng không đổi

Dornbusch, Fischer và Samuelson (1979)

Mở rộng mô hình Ricardo để xác định mức lương tương đối cân bằng, cấu trúc giá và mẫu hình liên quan của chuyên môn địa lý hiệu quả

Mô hình cân bằng tổng quát của thương mại Bắc-Nam

Krugman (1979)

Đổi mới và chuyển giao công nghệ

Việc chuyển giao công nghệ làm phát sinh thương mại và cải thiện các điều khoản thương mại cho các nước kém phát triển hơn.

Lao động là yếu tố duy nhất của sản xuất và tất cả hàng hóa (cũ và mới) được sản xuất với cùng hàm chi phí. Năng suất lao động giống nhau ở miền Bắc và miền Nam

Khác biệt năng suất

Hàng hóa phi thương mại được đưa vào trong mô hình Ricardo truyền thống

Cú sốc năng suất dương chỉ ảnh hưởng đến hàng hóa giao dịch, và dẫn đến sự tăng giá tiền tệ và suy giảm cán cân thương mại

Balassa và Samuelson (1964)

Mô hình hai quốc gia, hai thế giới hàng hóa với một yếu tố khan hiếm, lao động và hệ số công nghệ đầu vào không đổi

Mô hình thương mại quốc tế hai quốc gia

Johnson (1954)

Độ co giãn của cầu nhập khẩu

Cán cân thương mại giữa các quốc gia sẽ thay đổi nếu độ co giãn thu nhập tương ứng của cầu xuất khẩu khác nhau

Thương mại ban đầu được cân bằng, giá cả là không đổi, và tăng trưởng thu nhập là như nhau ở cả hai quốc gia

Phương pháp

Giả định chính

Kết quả chính

Yếu tố xác định

Phân tích sản xuất và tiêu dùng ở mức phân tách

Sai lệch trong việc các ưu đãi tiết kiệm do chính sách của chính phủ và các ràng buộc thể chế

Artus (1979)

Kế toán quốc gia xác định giữa tổng thu nhập và các thành phần của tổng cầu

Sự khác biệt trong các ưu đãi tiết kiệm và đầu tư

Thu nhập và tỷ giá

Sachs (1981)

Phân tích tích hợp các phương pháp hấp thụ và co giãn đến tài khoản vãng lai

Tăng thu nhập lâu dài khiến cán cân thương mại không bị ảnh hưởng và thu nhập tăng tạm thời phụ thuộc vào nguồn gốc của thay đổi

Mức sản lượng được xác định bởi phía cung và không bị ảnh hưởng bởi tổng cầu. Lãi suất thực được gắn với năng suất biên của vốn và không bị ảnh hưởng bởi chính sách tiền tệ

Tỷ giá và giá cả tương đối

Hiệu ứng cán cân thương mại do phá giá nội tệ phụ thuộc vào chính sách tài khóa

Phương pháp tiếp cận độ đàn hồi về thị trường độc lập cho nhập khẩu và xuất khẩu trong khuôn khổ cân bằng từng phần

Phân tách các thị trường nhập khẩu và xuất khẩu. Ở mỗi thị trường, cung và cầu chỉ phụ thuộc vào giá danh nghĩa của ngoại tệ của nước nhập khẩu hoặc xuất khẩu

Bickerdike (1920) Robinson (1937) và Metzler (1949)

Tổng hợp các phương pháp tiếp cận độ đàn hồi và hấp thụ

Tỷ giá hối đoái phải cân bằng với giá trong và ngoài nước

Thu nhập và tỷ giá

Alexander và Miller (1959)

Ảnh hưởng của sự mất giá lên cán cân thanh toán được xác định bằng phương pháp tiếp cận độ đàn hồi truyền thống, từ hiệu ứng ban đầu, để áp dụng hệ số nhân để có được những thay đổi trong thu nhập quốc gia và gây ra những thay đổi trong nhập khẩu và xuất khẩu của quốc gia đó

Tỷ giá

Cách tiếp cận hấp thụ trong mô hình kinh tế đầy đủ

Alexander và Miller (1952)

Hiệu quả của sự phá giá chỉ phụ thuộc vào độ co giãn nhưng yêu cầu lạm phát phát sinh từ sự mất giá trong các điều kiện này làm giảm tổng hấp thụ liên quan đến tổng năng lực sản xuất

Trong nền kinh tế toàn dụng, tỷ giá hối đoái chỉ thay đổi giá của hàng hóa thương mại, trong khi tất cả các giá khác (phi thương mại) và thu nhập vẫn không thay đổi

Cung tiền

Thâm hụt là do cung tiền vượt quá cầu tiền, trong khi thặng dư là do cầu tiền vượt quá cung tiền

Mundell (1963)

Phương pháp tiền tệ để xác định cán cân thanh toán trong một mô hình quốc gia nhỏ

Nguồn cung sản lượng trong nước là co giãn và mức giá không đổi và cán cân thương mại chỉ phụ thuộc vào thu nhập và tỷ giá hối đoái

Tác giả (Năm)

Phương pháp

Giả định chính

Kết quả chính

Yếu tố xác định

Mô hình hai khu vực xác định tỷ giá hối đoái

Người dân được giả định giữ ngoại tệ bên cạnh tiền của mình

Cung tiền và tỷ giá

Calvo và Rodriguez (1973)

Tỷ giá hối đoái thực phụ thuộc vào biến tiền tệ (tỷ lệ mở rộng tiền tệ) trong ngắn hạn trong khi tỷ giá hối đoái thực sự được xác định hoàn toàn bởi các biến thực trong dài hạn

Mô hình cân bằng tổng quát hai quốc gia trong nền kinh tế thế giới

Frenkel và Razin (1986)

Thị trường vốn thế giới hội nhập hoàn toàn và các cá nhân và chính phủ ở cả hai nước phải đối mặt với cùng một mức lãi suất thị trường

Thâm hụt ngân sách và chi tiêu chính phủ

Hiệu quả định tính của các chính sách tài khóa phụ thuộc vào việc liệu quốc gia đề lược các chính sách dẫn đến thặng dư hay thâm hụt trong tài khoản vãng lai hay không

Cạnh tranh độc quyền và giá bình thường cứng nhắc

Cung tiền và chi tiêu chính phủ

Obstfeld và Rogoff (1995)

Mô hình truyền dẫn chính sách quốc tế thể hiện các yếu tố chính của phương pháp giữa các thời kỳ

Những cú sốc cung tiền có thể có tác động thực thông qua các tài khoản vãng lai và sự gia tăng lâu dài chi tiêu của chính phủ thế giới, tạm thời làm giảm lãi suất thực tế trên thế giới

Giá tài sản và cầu tiền

Kim và Lee (2001)

Mô hình kinh tế mở nhỏ với hàng hóa phi thương mại dựa trên phương pháp tiền tệ

Cầu tiền và lợi nhuận tài sản là những yếu tố quan trọng trong việc tạo ra cơ chế hình thái dòng chảy. Có một mối liên hệ cùng chiều giữa giá tài sản và tiền tệ thông qua cán cân thanh toán thặng dư

Trong mô hình với thị trường không đầy đủ và giá tài sản là giá đất, là giá thị trường duy nhất được xác định trong hệ thống. Giá hàng hóa được xác định bằng ngang giá sức mua

Nguồn : Tổng hợp của tác giả

Tác giả (Năm)

Nghiên cứu của Shawa và Shen (2013) tập trung phân tích các yếu tố quyết

định chính ảnh hưởng đến cán cân thương mại tại Tanzania. Thông qua phương

pháp hồi quy OLS cho mẫu dữ liệu trong giai đoạn 1980-2012,nghiên cứu tìm thấy

các bằng chứng đa dạng về mối quan hệ giữa các yếu tố xác định và cán cân thương

mại. Cụ thể, nghiên cứu phát hiện ra rằng các yếu tố ảnh hưởng chính đối với

trường hợp của Tanzania là đầu tư trực tiếp nước ngoài, phát triển nguồn nhân lực,

chi tiêu của hộ gia đình, chi tiêu chính phủ, lạm phát,thu nhập trong nước, thu nhập

nước ngoài và tự do hóa thương mại. Do đó, các chính sách thương mại của

Tanzania nên xoay quanh mối quan hệ giữa các yếu tố xác định trên. Yuen-Ling và

cộng sự (2008) cố gắng xác định mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái thực với cán cân

thương mại tại Malaysia từ năm 1955 đến năm 2006. Nghiên cứu sử dụng kiểm

định nghiệm đơn vị, kỹ thuật đồng liên kết, kiểm định Engle-Granger, mô hình

vectơ sai số hiệu chỉnh (VECM) và phân tích phản ứng đẩy (IRF). Những phát hiện

chính của nghiên cứu gồm: (i) mối quan hệ dài hạn tồn tại giữa cán cân thương mại

và tỷ giá hối đoái. Các biến xác định quan trọng khác gồm thu nhập trong nước và

thu nhập nước ngoài lần lượt cho thấy mối quan hệ cùng chiều và ngược chiều trong

dài hạn; (ii) phá giá nội tệ giúp cải thiện cán cân thương mại trong dài hạn, ủng hộ

điều kiện Marshall-Lerner; (iii) không tồn tại hiệu ứng đường cong J tại

Malaysia.Korap (2011)phân tích các yếu tố quyết định cân bằng thương mại của

Thổ Nhĩ Kỳ bằng cách sử dụng kiểm định ARDL cho mẫu dữ liệu trong giai đoạn

quý 1 năm 1990 đến quý 3 năm 2007.Kết quả thực nghiệm cho thấy tỷ giá hối đoái

thực cải thiện cán cân thương mại với mức độ mạnh và đáng kể; trong khi thu nhập

thực trong nước ảnh hưởng tiêu cực đến cán cân thương mại. Cán cân thương mại

cải thiện mạnh mẽ khi có sự gia tăng thu nhập thực nước ngoài.Ngoài ra, tác giả

không tìm thấy bằng chứng nào đáng kể về tác động của giá dầu thô lên cán cân

thương mại.

Ahad và Muzammil (2015) kiểm tra mối quan hệ giữa cán cân thương

mại,phát triển tài chính, tỷ giá hối đoái và lạm phát bằng cách sử dụng dữ liệu chuỗi

thời gian từ năm 1972 đến năm 2014 cho Pakistan. Phương pháp ARDL được áp

dụng để kiểm tra sự đồng liên kết giữa các biến do các biến hồi quy dừng hỗn hợp

I(0)/I(1). Các phát hiện chỉ ra mối quan hệ hài hạn tồn tại giữa phát triển tài chính,

cán cân thương mại, tỷ giá hối đoái và lạm phát. Phát triển tài chính, tỷ giá hối đoái

và lạm phát có tác động đáng kể đến cán cân thương mại trong dài hạn; nhưng trong

ngắn hạn, chỉ có tỷ giá hối đoái và lạm phát có tác động đáng kể về mặt thống kê.

Ngoài ra, kết quả kiểm định Granger cho thấymối quan hệ nhân quả một chiều từ

phát triển tài chính đến cán cân thương mại tồn tại trong dài hạn. Do đó, tác giả đề

xuất chính phủ cần tăng cường phát triển tài chính bằng cách quản lý lãi suất cho

vay để cải thiện cán cân thương mại. Duasa (2007) khám phá mối quan hệ dài hạn

và ngắn hạn giữa cán cân thương mại, cung tiền, thu nhập và tỷ giá hối đoái thực tại

Malaysia. Việc bao gồm các biến thu nhập và tiền tệ trong nghiên cứu nhằm kiểm

tra các phương pháp tiền tệ và hấp thụ đối với cán cân thanh toán bên cạnh phương

pháp độ co giãn, sử dụng tỷ giá hối đoái.Nghiên cứu vận dụng phương pháp ARDL,

sử dụng dữ liệu từ năm 1974 đến 2003cho phân tích. Kết quả xác nhận sự tồn tại

của mối quan hệ dài hạn giữa cán cân thương mại và các yếu tố xác định. Sử dụng

phương pháp phân rã phương sai và hàm phản ứng đẩy, các tác giả tìm thấy bằng

chứng về mối quan hệ dài hạn giữa cán cân thương mại và thu nhập, cán cân thương

mại và cung tiền, nhưng không phải giữa cán cân thương mại và tỷ giá hối đoái

thực. Những phát hiện cũng cho thấy rằng điều kiện Marshall Lerner không tồn tại

trong dài hạn tại Malaysia. Do đó,các chính sách liên quan cán cân thương mại của

Malaysia nên được cân nhắc từ các phương pháp hấp thụ và tiền tệ.

Waliullah và cộng sự (2010) phân tích mối quan hệ ngắn hạn lẫn dài hạn giữa

cán cân thương mại, thu nhập, cung tiền và tỷ giá hối đoái thực trong trường hợp

nền kinh tế Pakistan. Phương pháp ARDL, phương pháp phân rã phương sai (VDC)

cùng hàm đáp ứng đẩy (IRFs)được áp dụng cho dữ liệu hàng năm trong giai đoạn

1970-2005. Kết quả kiểm định đường bao cho thấy mối quan hệ dài hạn ổn định

giữa cán cân thương mại và thu nhập, cung tiền và biến tỷ giá hối đoái. Kết quả hồi

quy cho thấy phá giá nội tệ có liên quan cùng chiều đến cán cân thương mại trong

dài hạn và ngắn hạn, phù hợp với điều kiện Marshall-Lerner. Kết quả cung cấp bằng

chứng mạnh mẽ rằng cung tiền và thu nhập đóng vai trò quan trọng trong việc xác

định hành vi của cán cân thương mại. Cơ chế tỷ giá hối đoái có thể giúp cải thiện

cán cân thương mại nhưng sẽ có ảnh hưởng yếu hơn chính sách tăng trưởng và tiền

tệ.Tương tự, Nazeer và cộng sự (2015) phân tích các yếu tố quyết định của cán cân

thương mại và kiểm tra tác động của các yếu tố quyết định đến cán cân thanh toán

tại thị trường Pakistan. Dữ liệu thời gian và mô hình hồi quy tuyến tính sử dụng cho

nghiên cứu này. Nghiên cứu kết luận rằng có mối quan hệ cùng chiều mạnh mẽ

đáng kể giữa cán cân thương mại, tỷ giá hối đoái và cán cân thanh toán. Mohammad

(2010) phân tích các yếu tố quyết định của thâm hụt thương mại cho Pakistan bằng

cách sử dụng mô hình sai số hiệu chỉnh và phương pháp đồng liên kết Johansen

trong giai đoạn 1975-2008. Nghiên cứu kết luận rằng chi tiêu hộ gia đình có tác

động tiêu cực đến cán cân thương mại và tỷ giá hối đoái thực đa phương, FDI và

thu nhập nước ngoài có tác động tích cực đến cán cân thương mại.

Hassan và Zaman (2012) điều tra tác động của việc tăng giá dầu đối với cán

cân thương mại của Pakistan bằng cách sử dụng phương pháp ARDL cho dữ

liệutrong giai đoạn 1975–2010. Kết quả cho thấy mối quan hệ ngược chiều đáng kể

giữa giá dầu, tỷ giá hối đoái và cán cân thương mại ở Pakistan, tức là nếu giá dầu và

tỷ giá hối đoái tăng 1% thì cán cân thương mại giảm lần lượt 0,382% và 0,342%.

Điều này dẫn đến việc giá dầu và tỷ giá hối đoái gây ra mất cân bằng thương mại tại

Pakistan. Ngoài ra, tồn tại mối quan hệ cùng chiều giữa lỗ hổng sản lượng và cán

cân thương mại, gây ra sự phân bổ và sử dụng tài nguyên thiếu hiệu quả trong sản

xuất. Trong ngắn hạn, có mối quan hệ cùng chiều giữa tỷ giá hối đoái, lỗ hổng sản

lượng và cán cân thương mại ở Pakistan. Tương tự, nghiên cứu của Nguyễn Khắc

Quốc Bảo (2013) xem xét tác động của giá dầu lên cán cân thương mại Việt Nam,

đồng thời tìm hiểu mối quan hệ nhân quả giữa cán cân thương mại với các yếu tố vĩ

mô khác có liên quan. Tác giả sử dụng phương pháp kiểm định đường bao và mô

hình ARDL với dữ liệu từ quý 1 năm 1999 tới quý 4 năm 2011. Kết quả nghiên cứu

cho thấy mối quan hệ nghịch biến đáng kể giữa giá dầu, tỷ giá hối đoái và cán cân

thương mại ở Việt Nam.Cụ thể là trong dài hạn, nếu có 1% gia tăng trong giá dầu

và tỷ giá hối đoái, cán cân thương mại sẽ lần lượt sụt giảm 0,12% và 0,79%. Tuy

nhiên, trong ngắn hạn lại tồn tại mối tương quan cùng chiều giữa tỉ giá hối đoái, giá

dầu với cán cân thương mại.

Nghiên cứu khác tại Việt Nam của Lê Việt Trung và Nguyễn Thị Thúy Vinh

(2011), thông qua phương pháp vectơ tự hồi quy (VAR) cho dữ liệu trong giai đoạn

1995–2009. Kết quả thực nghiệm cho thấy giá dầu và tỷ giá tác động tiêu cực và

đáng kể đến cán cân thương mại, trong khi lạm phát lại tác động ngược lại. Lê

Hoàng Phong và Đặng Thị Bạch Vân (2016) phân tích tác động của các nhân tố

kinh tế vĩ mô đến cán cân thương mại của Việt Nam trong giai đoạn 1986–2014.

Trên cơ sở mô hình đa biến, bằng cách tiếp cận mô hình phân phối độ trễ tự hồi quy

(ARDL),các tác giả kiểm định mối quan hệ đồng liên kết giữa các biến với kiểm

định đường bao và tính toán tác động dài hạn của các biến. Bên cạnh, mô hình

ECM-ARDL được sử dụng để đánh giá các tác động ngắn hạn. Kết quả nghiên cứu

cho thấy cả trong ngắn hạn và dài hạn, tổng sản phẩm quốc nội và tỷ giá có tác động

dương đến cán cân thương mại của Việt Nam, trong khi cung tiền có tác động

dương trong ngắn hạn nhưng lại có tác động âm trong dài hạn. Đỗ Thị Mỹ Hương

và Đặng Thị Xuân Thơm (2018) đánh giá tác động của sự thay đổi tỷ giá lên cán

cân thương mại của Việt Nam giai đoạn 2001–2015. Nghiên cứu sử dụng các

phương pháp định lượng - phân phối trễ tự hồi quy (ARDL), sai số hiệu chỉnh

(ECM), kiểm định nhân quả Granger và phân tích hàm phản ứng đẩy (IRFs) với dữ

liệu theo quý. Kết quả cho thấy trong dài hạn, khi VND giảm giá thực làm suy

giảm cán cân thương mại và ngược lại, khi VND lên giá thực sẽ góp phần cải thiện

cán cân thương mại. Trong ngắn hạn, mô hình ECM chỉ ra, không có mối quan hệ

nào giữa tỷ giá và cán cân thương mại. Tô Trung Thành (2016) nghiên cứu các yếu

tố tác động đến cán cân thương mại Việt Nam trong giai đoạn 1997-2015 dựa trên

ước lượng mô hình VECM có ràng buộc. Kết quả cho thấy độ mở thương mại càng

lớn thì cán cân thương mại càng xấu đi. Giá trị ban đầu của tài sản nước ngoài ròng

cao sẽ khiến cán cân thương mại giảm xuống trong dài hạn. Hệ thống tài chính phát

triển giúp cán cân thương mại được cải thiện trong khi thu nhập bình quân cao hơn

có thể làm cán cân thương mại xấu đi. Tỷ giá thực đa phương không có tương quan

với cán cân thương mại. Gia tăng vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài có thể làm tăng

xu hướng nhập siêu tại Việt Nam. Tự do hóa tài chính được tìm thấy góp phần cải

thiện cán cân thương mại trong dài hạn.

Bảng 2.2 Tóm tắt dấu tác động trong dài hạn của các yếu tố xác định chính của cán cân thương mại từ một số nghiên cứu gần đây.

Biến số / Nghiên cứu (01) (02) (03) (04) (05) (06) (07) (08) (09) (10) (11) (12) (13) (14)

– + +  + + – Thu nhập trong nước Thu nhập nước ngoài Tỷ giá hối đoái Lạm phát Cung tiền Giá dầu + + – – + – + – + +  – + + + – – – – – + – + + – – – 

Thứ tự các nghiên cứu: (01): Shawa và Shen (2013) (02): Yuen-Ling và cộng sự (2008) (03): Korap (2011) (04): Ahad và Muzammil (2015) (05): Duasa (2007) (08): Mohammad (2010) (09): Nguyễn Khắc Quốc Bảo (2013) (10): Hassan và Zaman (2012) (11): Lê Việt Trung và Nguyễn Thị Thúy Vinh (2011) (12): Lê Hoàng Phong và Đặng Thị Bạch Vân (2016)

(06): Waliullah và cộng sự (2010) (13): Đỗ Thị Mỹ Hương và Đặng Thị Xuân Thơm (2018)

(07): Nazeer và cộng sự (2015) (14): Tô Trung Thành (2016)

Ghi chú: + ký hiệu mối quan hệ cùng chiều; – ký hiệu mối quan hệ ngược chiều;  ký hiệu hệ số tác động của biến số không có ý nghĩa thống kê.

Nguồn : Tổng hợp của tác giả

CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Nghiên cứu này thông qua khung mô hình hồi quy phân phối trễ (ARDL) phát

triển bởi Pesaran và cộng sự (2001) nhằm xác minh liệu có bằng chứng về mối quan

hệ cân bằng dài hạn cũng như ngắn hạn giữa cán cân thương mại và tỷ giá hối đoái

(kiểm chứng cách tiếp cận độ co giãn), thu nhập (kiểm chứng cách tiếp cận hấp

thụ), cung tiền (kiểm chứng cách tiếp cận tiền tệ), mức giá và giá dầu hay không.

3.1 Nguồn dữ liệu và cách xác định biến số

Bảng 3.1 Kỳ vọng dấu và nguồn của dữ liệu nghiên cứu.

Nguồn Kỳ vọng

Datastream + Biến Cách đo lường EXt Logarit tự nhiên tỷ giá hối đoái thực đa phương

+/– Yt Logarit tự nhiên tổng sản phẩm quốc nội thực Việt Nam Tổng cục Thống kê (GSO)

+/–

YFt Logarit tự nhiên tổng sản phẩm quốc nội thực của 34 đối tác thương mại của Việt Nam,sử dụng tỷ trọng thương mại trong giai đoạn năm 2012–2014

–

Logarit tự nhiên cung tiền M2 IFS +/–

– Mohaddes và Raissi (2018); Sở Điều tra và Thống kê Hồng Kông OILt Logarit tự nhiên giá dầu thô Brent thế giới FRED Mt CPIt Logarit tự nhiên của chỉ số giá tiêu dùng Tổng cục Thống kê (GSO)

DOTS TBt Logarit tự nhiên của tỷ số tổng giá trị xuất khẩu chia cho nhập khẩu

Nguồn : Tổng hợp của tác giả

Tất cả dữ liệu trong nghiên cứu này bao gồm:

(1) Cán cân thương mại (TB): là tỷ số giữa xuất khẩu và nhập khẩu (X/M),

được thu thập từ dữ liệu thống kê về thương mại của Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IMF,

2018). Thông thường, cán cân thương mại được tính bằng chênh lệch giá trị của

tổng kim ngạch xuất khẩu và giá trị của tổng kim ngạch nhập khẩu. Tuy nhiên,

trong khuôn khổ của nghiên cứu này, cán cân thương mại được đo lường bằng tỷ lệ

của giá trị xuất khẩu (X) chia cho giá trị nhập khẩu (M). Tỷ lệ X trên M (X/M) hoặc

ngược lại M/X được sử dụng rộng rãi trong nhiều nghiên cứu thực nghiệm về mối

quan hệ tỷ giá hối đoái và cán cân thương mại, chẳng hạn như Bahmani-Oskooee và

Brooks (1999), Lal và Lowinger (2001), Onafowora (2003), Duasa (2007) và

Waliullah và cộng sự (2010). Tỷ lệ này thích hợp hơn vì nó không nhạy cảm với các

đơn vị đo lường và có thể được hiểu như là cán cân thương mại danh nghĩa hoặc

cán cân thương mại thực (Bahmani-Oskooee, 1991).

(2) tỷ giá hối đoái (EX): đối với tỷ giá hối đoái, chỉ số được sử dụng là tỷ giá

hối đoái thực đa phương (REER), trong đó sự tăng giá tỷ giá hối đoái thực đồng

nghĩa với sự mất giá của đồng nội tệ, sự sụt giảm tỷ giá hối đoái thực có nghĩa là

đồng nội tệ tăng giá. Dữ liệu tỷ giá hối đoái thực đa phương được thu thập từ nguồn

Datastream. Hệ số ước lượng của biến tỷ giá hối đoái EX được kỳ vọng mang dấu

dương, vì phá giá nội tệ thực sẽ làm gia tăng xuất khẩu, giảm nhập khẩu, cải thiện

cán cân thương mại trong dài hạn, thỏa mãn điều kiện ML. Cũng cần lưu ý rằng,

dựa theo giả thiết đường cong J, hệ số tác động sẽ mang dấu âm trong ngắn hạn.

(3) thu nhập nội địa (Y): tác giả sử dụng dữ liệu tổng sản phẩm quốc nội

(GDP) của Việt Nam, được thu thập từ nguồn Tổng cục thống kê (GSO). Ước tính

các hệ số thu nhập trong nước được kỳ vọng mang dấu dương vì thu nhập trong

nước tăng dẫn đến sự gia tăng hàng hóa nhập khẩu từ các đối tác thương mại. Tuy

nhiên, nếu tăng thu nhập của Việt Nam dẫn đến sự gia tăng sản xuất hàng hóa thay

thế nhập khẩu, Việt Nam có thể nhập khẩu ít hơn khi thu nhập tăng, mang lại ước

tính âm cho hệ số trên. Do đó, hệ số biến thu nhập trong nước Y có thể âm hoặc

dương, phụ thuộc vào yếu tố bên cầu chiếm ưu thế bên cung hay ngược lại.

(4) thu nhập nước ngoài (YF): tác giả xây dựng biến thu nhập nước ngoài (YF)

thông qua dữ liệu GDP của 341 đối tác thương mại của Việt Nam,sử dụng tỷ trọng

thương mại trong những năm 2012–2014. Dữ liệu GDP của Hồng Kông được thu

1 Trung Quốc, Nhật Bản, Hàn Quốc, Mỹ, Argentina, Brazil, Chile, Mexico, Peru, Indonesia, Malaysia, Philippines, Singapore, Thái Lan, Úc, Canada, Hồng Kông, Ấn Độ, New Zealand, Nam Phi, Ảrập Saudi, Thổ Nhĩ Kỳ, Áo, Bỉ, Phần Lan, Pháp, Đức, Ý, Hà Lan, Na Uy, Tây Ban Nha, Thụy Điển, Thụy Sỹ và Anh.

thập từ Sở Điều tra và Thống kê Hồng Kông (Census and Statistics Department).

Với 33 quốc gia còn lại, tác giả sử dụng dữ liệu của Mohaddes và Raissi (2018).

Biến YF được xây dựng dựa trên trung bình có trọng số của các biến GDP nội

địa kết hợp tỷ trọng, wij, được tính toán từ tỷ trọng thương mại song phương:

N YFit = ∑ wijGDPjt j=0

N j=0

= 1. Tỷ trọng thương mại được tính dựa vào với j = 0, 1, 2,…, N;wij= 0 và ∑ wij

trung bình thương mại song phương trong 3 năm, giai đoạn 2012–2014:

là thương mại song phương của quốc gia i với j tại thời điểm t, được

, wij = Tij,2012 + Tij,2013 + Tij,2014 Ti,2012 + Ti,2013 + Ti,2014

trong đó, Tijt

N j=0

tính bằng trung bình của xuất khẩu và nhập khẩu của quốc gia i và j; Tit = ∑ Tijt

(tổng thương mại của quốc gia i) với t = 2012, 2013 và 2014 cho tất cả các quốc gia.

Dữ liệu để xây dựng ma trận thương mại được thu thập từ dữ liệu thống kê về

thương mại của Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IMF, 2018). Tương tự biến thu nhập trong

nước, hệ số tác động của biến thu nhập nước ngoài có thể âm hoặc dương, tùy vào

việc gia tăng thu nhập của các đối tác thương mại nước ngoài có thúc đẩy hàng hóa

nhập khẩu từ Việt Nam hay không.

(5) giá dầu thô thế giới (OIL): tác giả sử dụng dữ liệu giá dầu thô Brent được

thu thập từ nguồn Cơ sở dữ liệu cục dự trữ liên bang (FRED). Dầu là nguồn năng

lượng cần thiết cho hoạt động sản xuất ở mọi quốc gia, đặc biệt là ở các nước đang

phát triển như Việt Nam. Các nền kinh tế phản ứng khác nhau với việc tăng giá

dầu,tùy thuộc vào số lượng hàng nhập khẩu ở quốc gia đó, vị thế tài khoản vãng lai,

quản lý kiểm soát nhu cầu trong nước, khả năng của quốc gia tìm kiếm nguồn năng

lượng khác thay thế dầu. Hassan và Zaman (2012) cho thấy mối quan hệ tiêu cực và

đáng kể giữa giá dầu và cán cân thương mại trong cả ngắn hạn và dài hạn. Điều đó

chỉ ra rằng với sự gia tăng của giá dầu, chi phí vật liệu và hàng hóa tăng lên và làm

thâm hụt thương mại. Do đó, hệ số của biến giá dầu được kỳ vọng mang dấu âm.

(6) cung tiền (M): tác giả sử dụng biến cung tiền M2, thu thập từ nguồn dữ liệu IMF. Một cách dễ hiểu, nếu người dân cần tiền nhiều hơn so với khả năng cung ứng của Ngân hàng Trung ương, khi đó, khoảng tiền vượt quá sẽ được bổ sung bằng dòng tiền từ bên ngoài (nước ngoài) chảy vào. Trong trường hợp này, cán cân thương mại sẽ được cải thiện. Ngược lại, nếu Ngân hàng Trung ương cung ứng lượng tiền lớn hơn lượng tiền người dân trong nước cần, lượng tiền dư ra sẽ chảy ra các quốc gia khác làm cán cân thương mại xấu đi. Do đó, hệ số của biến cung tiền được kỳ vọng dương hoặc âm.

(7) lạm phát (CPI): tác giả sử dụng chỉ số giá tiêu dùng (CPI) được lấy từ nguồn dữ liệu của IMF nhằm đại diện cho biến lạm phát nội địa cho Việt Nam. Kandil (2009) cho thấy kỳ vọng lạm phát cao sẽ làm giảm xuất khẩu, tăng nhập khẩu và giảm tính cạnh tranh. Do đó, mức giá trong nước cao sẽ dẫn đến sự suy giảm cán cân thương mại (thâm hụt thương mại). Do đó, hệ số tác động của biến lạm phát được kỳ vọng mang dấu âm.

Do phạm vi rộng của dữ liệu cho 35 quốc gia, do vậy, độ dài của dữ liệu được lấy từ quý IV/1998 đến quý IV/2016. Tất cả các biến số đều được lấy logarite tự nhiên. Tống kê mô tả cũng như xu hướng của chuỗi dữ liệu được trình bày tại Bảng 3.2 và Hình 3.1.

Bảng 3.2 Thống kê mô tả

Biến số. Trung bình. Trung vị. Lớn nhất. Nhỏ nhất. Độ lệch chuẩn.

–0,116 4,5883 4,6274 4,9356 3,9547 6,9196 4,3876 –0,102 4,5513 4,6182 4,9763 4,0563 7,1340 4,2827 0,0609 4,8227 4,7988 5,2981 4,8114 8,8251 5,0337 –0,429 4,3921 4,4335 4,5066 2,4065 4,4704 3,8628 0,1010 0,1216 0,1258 0,2403 0,6232 1,2794 0,4351

LnTB LnEX LnY LnYF LnOIL LnM LnCPI Nguồn : Tính toán của tác giả.

Hình 3.1. Xu hướng của các biến nghiên cứu.

Nguồn : Tính toán của tác giả.

3.2. Phương pháp nghiên cứu

3.2.1. Ưu điểm của phương pháp ARDL

Để đánh giá mối quan hệ ngắn hạn và dài hạn giữa cán cân thương mại với các

yếu tố xác định của nó, phương pháp tự hồi quy phân phối trễ (ARDL) được sử

dụng. Phương pháp ARDL được giới thiệu bởi Pesaran và Shin (1998) và được phát

triển sau đó vài năm bởi Pesaran và cộng sự (2001). Phương pháp ARDL được sử

dụng rộng rãi vì những ưu điểm nổi bật so với các phương pháp thống kê truyền

thống khác trong việc kiểm định các mối quan hệ đồng liên kết ngắn hạn (và dài

hạn).

Thứ nhất, khác với các phương pháp truyền thống như kiểm định Johansen

(Johansen 1991), kiểm định nhân quả Granger-Engle (Engle và Granger, 1987) và

vectơ tự hồi quy (VAR), ARDL có thể được sử dụng để kiểm tra mối quan hệ tại

bậc gốc cho các biến I(0) hoặc I(1) cũng như hỗn hợp giữa chúng (Duasa, 2007;

Adom và cộng sự, 2012). Tuy nhiên, chúng ta không thể hồi quy mô hình ARDL

khi có ít nhất một biến không dừng, liên kết tại bậc 2, tức I(2). Khả năng kết hợp

các biến I(0) và I(1) là một lợi thế lớn vì chuỗi thời gian tài chính thường là I(1)

hoặc I(0). Lợi thế có thể được làm rõ thêm bằng cách so sánh hai mô hình VAR với

ARDL. Nếu chúng ta tiến hành hồi quy mô hình VAR, đầu tiên, dữ liệu phải dừng

và nếu biến số đó không dừng, chúng ta phải lấy sai phân bậc nhất của chuỗi (∆yt).

Tuy nhiên, nếu lấy sai phân bậc nhất của chuỗi dữ liệu, thông tin (quan hệ) dài hạn

giữa các chuỗi có thể biến mất (Brooks, 2014). Ngược lại, trong khung phân tích

ARDL, chúng ta không cần phải điều chỉnh dữ liệu và do đó các mối quan hệ dài

hạn vẫn có thể tính toán được.

Ngoài ra, phương pháp ARDL còn nằm bắt các tác động ngắn hạn của các

biến cho trước với trạng thái cân bằng dài hạn, bằng cách sử dụng số hạng sai số

hiệu chỉnh mà không làm mất thông tin dài hạn. Từ đó, chúng ta có thể đánh giá

mối quan hệ ngắn hạn và dài hạn giữa các biến cho trước cùng một lúc. Hơn nữa,

không giống như các kiểm định đồng liên kết truyền thống, chúng ta có thể xác định

độ trễ khác nhau cho mỗi biến trong mô hình (Pesaran và cộng sự, 2001) khiến cho

mô hình linh hoạt hơn. Cuối cùng, hầu hết các kỹ thuật đồng liên kết đều nhạy cảm

với kích thước mẫu trong khi phương pháp ARDL cung cấp kết quả vững mạnh và

nhất quán cho các cỡ mẫu nhỏ (Pesaran và Shin, 1998; Pesaran và cộng sự, 2001;

Adom và cộng sự, 2012). Do các ưu điểm kinh tế được đề xuất, phương pháp

ARDL được lựa chọn sử dụng trong nghiên cứu này.

3.2.2. Thiết lập mô hình

Khi phân tích các mối quan hệ có thể có giữa hai hoặc nhiều biến số, giới

nghiên cứu thường đề xuất các dạng mô hình theo ví dụ (3.1), trong đó Y là biến

phụ thuộc và X là vectơ của các biến độc lập và f(.) là hàm số.

(3.1) Y = f(X)

Thủ tục mô hình ARDL được giới thiệu bởi Pesaran và cộng sự (2001) cố

gắng nắm bắt mối quan hệ trong f(X). Trong phần này, mô hình ARDL sẽ được làm

rõ bằng cách trình bày phiên bản đơn giản nhất của ARDL, tức là mô hình

ARDL(q,p) chứa một biến giải thích; và tất nhiên, trong phần tiếp, mô hình sẽ được

áp dụng cho nhiều biến được lựa chọn trong nghiên cứu này.Dựa theo nghiên cứu

của Pesaran và Shin (1998) và Pesaran và cộng sự (2001), mô hình ARDL(q, p) có

thể được xác định theo phương trình (3.1) trong đó yt là biến phụ thuộc và xt là biến

độc lập; q và p là các độ trễ tương ứng.

i=1

j=0

(3.2) ∆yt = β0 + C0t + ∑ δi∆yt−i + ∑ φi∆xt−j + ω1yt−1 + ω2xt−1 + εt

các hệ số β0 và C0 lần lượt là các hệ số chặn và hệ số xu hướng, εt là số hạng nhiễu trắng. Các hệ số δi và φi tương ứng là các hệ số ngắn hạn, trong khi ωi, i = 1,2 tương ứng với mối quan hệ dài hạn. Vì mô hình cố gắng nắm bắt mối quan hệ dài

hạn giữa các biến, chúng ta phải xác định mối quan hệ dài hạn có nghĩa là gì trong

ngữ cảnh của mô hình ARDL. Định nghĩa về mối quan hệ dài hạn thường được sử

dụng trong kinh tế học, là các biến hội tụ về một số giá trị dài hạn (long-term value)

và không còn thay đổi đáng kể (Brooks, 2014). Do đó, trong trạng thái cân bằng dài

hạn, hệ thống ổn định hàm ý rằng các trạng thái của hệ thống vẫn không đổi trong

một khoảng thời gian và không có xu hướng thay đổi, tức là yt= yt−1 = y; xt =

xt−1 = x.

Điều này hàm ý rằng nếu trạng thái cân bằng tồn tại, các biến số sai phân bậc

nhất được biểu thị trong phương trình (3.2) sẽ bằng 0 trong trạng thái cân bằng dài

hạn. Để làm rõ, khi mô hình được giả định là hội tụ về trạng thái cân bằng, các biến

sai phân bậc nhất bằng 0, tức là ∆yt−1 = ∆xt−1 = 0 với mọi i, j trong dài hạn

(Brooks, 2014). Trong dài hạn, phương trình trường hợp một biến (3.2) trở thành:

(3.3) β0 + C0t + ω2yt−1 + ω2xt−1 + εt = 0

Do đó, hệ số dài hạn của x là −ω2/ω1. Bước tiếp theo, chúng ta tiến hành

hồi quy mô hình (3.2) để thiết lập kiểm định đường bao nhằm kiểm chứng mối quan

hệ dài hạn giữa các biến số.

3.2.3. Kiểm định đường bao (F-Bounds Test) và mô hình sai số hiệu chỉnh

Sử dụng các kết quả từ phương trình (3.2), chúng ta có thể xác định xem liệu

có tồn tại mối quan hệ dài hạn giữa các biến hay không. Để thực hiện mục tiêu trên,

kiểm định F được thực hiện. Kiểm định này liên quan đến phương trình tính toán

(3.2) và phân tích xem các hệ số cho các biến trễ (yt−1 và xt−1), ω1 và ω2 cùng

bằng 0 hay không. Do đó, chúng ta sẽ phải kiểm định giả thuyết sau:

H0: ω1 = ω2 = 0, tức mối quan hệ dài hạn không tồn tại.

H1: ω1 ≠ ω2 ≠ 0, tức mối quan hệ dài hạn tồn tại.

Kiểm định F trong khuôn khổ mô hình ARDL không phải là phân phối chuẩn

và phụ thuộc vào:

1. Hỗn hợp biến độc lập I(0) và I(1).

2. Số lượng các biến độc lập.

3. Mô hình có chứa biến chặn hoặc biến xu thế thời gian.

Vì vậy, kiểm định giả thiết không (H0) trong trường hợp này không giống với

các kiểm định giả thiết không thông thường khác, thay vào đó, nó bao gồm cả giá trị

tới hạn trên (upper bounds of critical value) và tới hạn dưới (lower bounds of

critical value); và kiểm định có ba trường hợp khác nhau. Để có thể bác bỏ hoặc

chấp nhận giả thuyết không, chúng ta phải xem xét các giá trị tới hạn được thành

lập trong nghiên cứu của Pesaran và cộng sự (2001). Nếu giá trị thống kê F tình

được lớn hơn giới hạn trên, thì giả thuyết không bị bác bỏ và sự tồn tại của mối

quan hệ dài hạn giữa các biến số bất kể bậc liên kết được xác nhận (Duasa, 2007).

Nếu giá trị thống kê F thấp hơn giới hạn dưới, chúng ta không thể bác bỏ giả thiết

không và sự hiện diện của quan hệ đồng liên kết dài hạn không có ý nghĩa, tức là

không thể xác nhận. Cuối cùng, nếu thống kê F rơi vào giữa giới hạn trên và dưới

thì kiểm định không thể kết luận và cần thêm thông tin trước khi có kết luận

(Pesaran và cộng sự, 2001):

(3.4) Không thể bác bỏ H0< Không thể kết luận < Bác bỏ H0

Khi kiểm định cung cấp kết quả không thuyết phục, một biện pháp khắc phục

có thể được tiến hành, đó là dựa vào số hạng sai số hiệu chỉnh của Banerjee và cộng

sự (1998) và Kremers và cộng sự (1992). Pahlavani và cộng sự (2005) và Bahmani-

Oskooee và Nasir (2004) sử dụng số hạng ECM mang dấu âm và có ý nghĩa thống

kê trong khuôn khổ tương tự nhằm kết luận mối quan hệ đồng liên kết và dài hạn

trong trường hợp không thể đưa ra kết luận thống nhất về việc bác bỏ giả thiết

không (không có quan hệ đồng liên kết dài hạn giữa các biến số). Một kiểm định

tương đương có thể được thực hiện để đánh giá sự đồng liên kết của các biến là

kiểm định t-test với phương pháp tương tự như trên, tức là sử dụng giả thuyết không

tương tự và giới hạn dưới và trên được trình bày bởi Pesaran và cộng sự (2001).

Kiểm định t có thể được sử dụng như một kiểm định bổ sung nếu kiểm định F rơi

vào giữa hai khoảng giới hạn trên và dưới.

Để xác định số hạng ECM, tức là bước thứ hai trong cách tiếp cận ARDL, một

vài giả định được xây dựng. Do kiểm định F-bound tạo ra kết quả thỏa đáng, có thể

xác định mối quan hệ cân bằng dài hạn mà không quan tâm hiện tượng hồi quy giả

mạo khi kết hợp tuyến tính các biến số không dừng và dừng trong khuôn khổ OLS

đơn giản:

(3.5) yt = β0 + β1xt + εt

0 − β̂

hiệu chỉnh được xác định là ECMt−1 = yt−1 − β̂

Nhằm nắm bắt độ hội tụ của mô hình về trạng thái cân bằng, số hạng sai số 1xt−1, trong đó, β̂ là hệ số ước lượng từ phương trình (3.5). Lưu ý rằng ECMt−1 là phần dư từ phương trình (3.5).

Hơn nữa, nếu mô hình tiến tới trạng thái cân bằng trong dài hạn, chênh lệch giữa

biến độc lập và biến phụ thuộc (ECMt−1) không thể tăng lên vì điều đó sẽ tạo sự phân tán. Do đó, chênh lệch này phải giảm. Ngoài ra, với 𝑥𝑡, yt và βj đã biết trước

từ hồi quy trong phương trình (3.5), do đó, ECMt−1 trở thành chuỗi dữ liệu mới.

Trong bước thứ ba và cũng là cuối cùng, quan hệ động ngắn hạn được ước lượng

thông qua phương trình (3.2), bằng việc thay thế các biến trễ xt, yt bởi số hạng sai

số hiệu chỉnh ECMt−1. Phương trình có thể xác định như sau:

i=1

j=0

(3.6) + λECMt−1 + εt ∆yt = β0 + C0t + ∑ δi∆yt−i + ∑ φi∆xt−j

Hệ số của số hạng sai số hiệu chỉnh, λ phải có ý nghĩa thống kê và mang dấu

âm để mô hình hội tụ tới trạng thái cân bằng. Hơn nữa hệ số ECM có ý nghĩa thống

kê sẽ xác nhận sự tồn tại của mối quan hệ ổn định dài hạn và quan hệ đồng liên kết

giữa các biến độc lập và phụ thuộc. Hệ số cũng xác định tốc độ điều chỉnh về trạng

thái cân bằng, ví dụ, giả sử chúng ta có dữ liệu hàng năm và λ = –0,5. Sau đó, y, sau

một cú sốc trong x, trở lại trạng thái cân bằng trong dài hạn với tốc độ 50% mỗi

năm. Thuật ngữ ECM rất hữu ích cho các nhà nghiên cứu thực nghiệm kể cả các

nhà hoạch định chính sách, ví dụ như ngân hàng Trung ương châu Âu, khi họ có thể

phân tích các chính sách của họ tác động đến nền kinh tế nhanh như thế nào.

3.3. Vận dụng mô hình ARDL

Dựa theo Pesaran và cộng sự (2001), tác giả xây dựng mô hình vectơ tự hồi

quy (VAR) tại bậc p, ký hiệu là VAR(p) cho hàm của cán cân thương mại như sau:

p i=1

zt = μ + ∑ βizt−i + εt (3.7)

trong đó, zt là vectơ của xt và yt; với yt là biến phụ thuộc xác định cán cân thương

mại, Ln(X/M) và xt = [LnYt, LnEXt, LnOILt, LnYFt, LnMt, LnCPIt] là ma trận vectơ

chứa các biến số giải thích. Có tất cả 6 biến giải thích được đưa vào trong mô hình,

bao gồm logarite tự nhiên của thu nhập nội địa (LnY), tỷ giá (LnEX), giá dầu

(LnOIL), thu nhập nước ngoài (LnYF), cung tiền (LnM) và lạm phát (LnCPI). μ =

[μ𝑦, μ𝑥], t là biến thời gian (hoặc xu hướng), βi là ma trận các hệ số VAR với độ trễ

i. Dựa theo Pesaran và cộng sự (2001), yt phải dừng tại bậc nhất, tức I(1), nhưng

các biến hồi quy, xt có thể dừng tại I(0) hoặc I(1).

Tác giả phát triển mô hình vectơ sai số hiệu chỉnh (VECM) như sau:

p−1 i=1

p−1 i=0

+ ∑ ∆zt = μ + αt + λzt−1 + ∑ γi∆yt−i θi∆xt−i + εt (3.8)

trong đó, ∆ là sai phân hạng tử. Sau đó, tác giả phân tách ma trận số nhân dài hạn, λ

như sau:

] λ = [ λyy λxy λyx λxx

Các phần tử đường chéo của ma trận không ràng buộc (unrestricted), do đó,

chuỗi dữ liệu được lựa chọn có thể là I(0) hoặc I(1). Nếu λyy = 0, thì y là I(1).

Ngược lại, nếu λyy < 0 thì y là I(0).

Phương thức VECM được mô tả ở trên là quan trọng trong việc kiểm định

nhiều nhất một vector đồng liên kết giữa biến phụ thuộc ytvà tập hợp các biến hồi

quy xt. Trong nghiên cứu này, tác giả tuân theo các giả định của Pesaran và cộng sự

(2001) trong trường hợp III, đó là, mô hình chứa các biến chặn không ràng buộc và

không chứa biến xu thế. Tác giả cũng thêm vào giả định trong trường hợp IV, nghĩa

là, mô hình chứa biến chặn và biến xu thế không ràng buộc nhằm kiểm soát sự nghi

ngờ về hiệu ứng xu thế trong dữ liệu chuỗi thời gian. Do đó,tác giả có hai trường

hợp cần xem xét:

Trường hợp 1: Đặt ràng buộc λxx = 0, μ ≠ 0 và α = 0, hàm cán cân thương

mại được phát biểu trong mô hình sai số hiệu chỉnh không ràng buộc (UECM) như

i=1

i=0

∆Ln(X/M)t = α0 + ∑ γi∆Ln(X/M)t−i + ∑ ρi∆LnYt−i + ∑ θi∆LnEXt−i

i=0

i=0 u

+ ∑ ϑi∆LnOILt−i + ∑ λi∆LnYFt−i + ∑ τi∆LnMt−i

i=0

+ ∑ φi∆LnCPIt−i + δ1Ln(X/M)t−1 + δ2LnYt−1 + δ3LnEXt−1

+ δ4LnOILt−1 + δ5LnYFt−1 + δ6LnMt−1 + δ7LnCPIt−1 + μt (3.9)

trong đó, Ln(X/M), LnEX, LnY, LnYF, LnM, LnOIL và LnCPI lần lượt là logarite

tự nhiên của cán cân thương mại, tỷ giá, thu nhập nội địa, thu nhập nước ngoài,

cung tiền, giá dầu và lạm phát. ∆ là sai phân hạng tử, μt là số hạng sai số nhiễu

trắng. Phương trình 3.3 còn được biết đến là mô hình ARDL tại bậc (p,m,q,r,s,v,u),

tức ARDL(p,m,q,r,s,v,u). Phương trình (3.3) chỉ ra cán cân thương mại có xu hướng

chịu ảnh hưởng và giải thích bởi các giá trị trong quá khứ của nó, do đó, nó liên

quan đến các xáo trộn hoặc những cú sốc khác.

Trường hợp 2: Đặt ràng buộc λxy = 0, μ ≠ 0 và α ≠ 0, ta thu được mô hình

(3.10) gần giống mô hình (3.9) như sau:

i=1

i=0

∆Ln(X/M)t = α0 + αt + ∑ γi∆Ln(X/M)t−i + ∑ ρi∆LnYt−i + ∑ θi∆LnEXt−i

i=0

i=0 u

+ ∑ ϑi∆LnOILt−i + ∑ λi∆LnYFt−i + ∑ τi∆LnMt−i

i=0

+ ∑ φi∆LnCPIt−i + δ1Ln(X/M)t−1 + δ2LnYt−1 + δ3LnEXt−1

+ δ4LnOILt−1 + δ5LnYFt−1 + δ6LnMt−1 + δ7LnCPIt−1 + μt(3.10)

Sau khi hồi quy mô hình 3.3 và 3.4, thống kê F (kiểm định Wald cho các hệ số

ràng buộc) được thực hiện. Giá trị thống kê F được dùng nhằm xác minh sự tồn tại

quan hệ dài hạn. Thống kê F có thể được xây dựng thông qua việc gán các ràng

buộc lên các hệ số ước lượng dài hạn của cán cân thương mại (đo lường bằng xuất

khẩu chia nhập khẩu), tỷ giá thực (EX), thu nhập nội địa (Y), giá dầu (OIL), thu

nhập nước ngoài (YF), cung tiền (M) và lạm phát (CPI). Giả thiết không và giả thiết

đối lập cho kiểm định đồng liên kết cho các biến số trong phương trình (3.9) lẫn

(3.10) như sau :

H0: δ1 = δ2 = δ3 = δ4 = δ5 = δ6 = δ7 = 0 (không có quan hệ dài hạn) và

H1: δ1 ≠ δ2 ≠ δ3 ≠ δ4 ≠ δ5 ≠ δ6 ≠ δ7 ≠ 0 (có quan hệ dài hạn)

Thống kê F có phân phối không chuẩn và phụ thuộc vào (i) liệu các biến số

thêm vào trong mô hình là I(0) hay I(1), (ii) số lượng biến hồi quy, và (iii) liệu mô

hình có chứa hệ số chắn và (hoặc) biến xu thế. Để thực hiện phương pháp kiểm định

giới hạn ARDL (bound test), giá trị thống kê F đã tính toán sẽ được đem ra để so

sánh với các giá trị tới hạn trong các bảng C1 (iii) và C1 (v) của Pesaran và cộng sự

(2001). Dựa theo các tác giả trên, giá trị tới hạn đường bao dưới giả định các biến

giải thích xt cùng đồng liên kết tại bậc 0, tức I(0) trong khi các giá trị tới hạn đường

bao trên giả định xt đồng liên kết tại bậc nhất, tức I(1).

Nếu giá trị F vượt qua các giá trị tới hạn trên tương ứng, chúng ta có thể kết

luận rằng, tồn tại bằng chứng về mối quan hệ dài hạn giữa các biến số bất kể bậc

đồng liên kết giữa chúng. Nếu giá trị thống kê F nhỏ hơn giá trị tới hạn dưới, chúng

ta không thể bác bỏ giả thiết không (không có đồng liên kết) và nếu giá trị này nằm

giữa các đường bao, chúng ta không thể nhận xét rằng có sự tồn tại quan hệ đồng

liên kết dài hạn nếu không biết bậc đồng liên kết của các biến hồi quy cơ sở. Nếu

tồn tại quan hệ dài hạn (đồng liên kết) giữa các biến số, mô hình dài hạn tương ứng

được ước lượng:

i=1

i=0

Ln(X/M)t = α1 + ∑ γiLn(X/M)t−i + ∑ ρiLnYt−i + ∑ θiLnEXt−i

i=0

+ ∑ ϑiLnOILt−i + ∑ λiLnYFt−i + ∑ τiLnMt−i + ∑ φiLnCPIt−i

+ μt (3.11)

Độ trễ của mô hình ARDL được lựa chọn dựa trên các tiêu chuẩn thông tin

Akaike (AIC) và tiêu chuẩn Schwarz Bayesian (SBC), trước khi mô hình lựa chọn

được hồi quy bằng phương pháp OLS. Với dữ liệu hàng tháng tương đối dài, nghiên

cứu áp đặt độ trễ tối đa của các biến giải thích là 4. Sau đó, chi tiết độ trễ của từng

biến giải thích được lựa chọn bằng các tiêu chuẩn như đã đề cập.

i=1

i=0

i=1

∆Ln(X/M)t = α0 + ∑ γi∆Ln(X/M)t−i + ∑ ρi∆LnYt−i + ∑ θi∆LnEXt−i

i=0

i=0 u

+ ∑ ϑi∆LnOILt−i + ∑ λi∆LnYFt−i + ∑ τi∆LnMt−i

i=0

+ ∑ φi∆LnCPIt−i + ωECMt−1 + μt (3.12)

trong đó, ECMt-1 là số hạng trễ sai số hiệu chỉnh (ECM). Tất cả các hệ số của

phương trình hồi quy ngắn hạn (3.12) liên quan động năng ngắn hạn của độ hội tụ

của mô hình đến trạng thái cân bằng và hệ số ω trình bày tốc độ điều chỉnh.

3.4. Kiểm định chẩn đoán

Mô hình ARDL cố gắng tìm ra bộ ước tính không thiên chệch tuyến tính tốt

nhất (BLUE) và do đó cần thực hiện các kiểm định chẩn đoán. Như nhiều nghiên

cứu trước đây như Tian và Ma (2010) và Hasan và Nasir (2008), chúng ta sẽ tiếp

tục xác nhận các kết quả và đảm bảo rằng các kết quả có tính vững mạnh mẽ bằng

cách sử dụng các kiểm định về tính ổn định (stability), tương quan chuỗi (serial

correlation), phương sai không đổi (heteroscedasticity), dạng hàm (functional form)

và phẩn phối chuẩn của phần dư (normality). Nếu mô hình không chứa một trong

các thiên chệch (bias) dưới đây, chúng ta hoàn toàn có thể kết luận rằng: các kết quả

thực nghiệm có thể được sử dụng cho mục đích phân tích.

3.4.1. Kiểm định tính ổn định

Mô hình ARDL khá nhạy cảm với các điểm gãy cấu trúc (structural break) và

khi chúng ta sử dụng chuỗi dữ liệu thời gian tài chính, tương đối nhạy cảm với các

sự kiện trên toàn thế giới, do đó, cần phải phân tích tính ổn định của các hệ số ước

lượng. Để đánh giá sự ổn định của các hệ số dài hạn và ngắn hạn, các kiểm định

tổng tích lũy phần dư (CUSUM) và tổng tích lũy hiệu chỉnh của phần dư

(CUSUMSQ), do Brown và cộng sự (1975) đề xuất, được sử dụng. Nếu có sự bất

ổn trong các hệ số, chúng ta có thể tăng kích cỡ mẫu quan sát hoặc đưa các biến giả

(dummy variable) vào mô hình hồi quy (Naiya và Manap, 2013, Juselius, 2006,

Fuinhas và Marques, 2012).

3.4.2. Kiểm định tương quan chuỗi

Kiểm định Breusch-Godfrey (Godfrey, 1978) cho tương quan chuỗi nếu các

độ trễ khác nhau của các phần dư tương quan. Về mặt toán học, nếu hiệp phương

sai (εi, εj) = 0, với mọi i, j không xảy ra, phần dư tương quan chuỗi. Tương quan

chuỗi không ảnh hưởng đến tính không thiên chệch của các ước lượng hồi quy mà

thay vào đó ảnh hưởng đến hiệu quả, tức là các ước lượng không mang tính chất

BLUE (Brooks, 2014). Ví dụ, nó có thể ảnh hưởng đến các sai số chuẩn của hồi

quy, làm mất hiệu lực của các kiểm định, tức là sự tương quan chuỗi có thể dẫn đến

các sai lầm trong kết luận về vai trò xác định của các biến độc lập trong các thay đổi

của biến phụ thuộc. Mô hình của phần dư dưới dạng đơn giản nhất của kiểm định

Breusch-Godfrey là:

εt = εt−1ρ + ϑt, ϑt~N(0, σϑ

Kiểm định được thực hiện dựa trên các giả thiết không và giả thiết đối lập sau:

H0: ρ = 0đồng nghĩa không có hiện tượng tương quan chuỗi trong mô hình

H1: ρ ≠ 0đồng nghĩa có hiện tượng tương quan chuỗi trong mô hình

3.4.3. Kiểm định phương sai thay đổi

Kiểm định tất cả phần dư có phương sai không đổi, tức là Var (εt) = 𝜎2 < ∞, với mọi t. Trong ước lượng OLS thông thường cũng như cho mô hình ARDL đều

được giả định phần dư có phương sai không đổi (tính đồng nhất -

homoscedasticity). Nếu mô hình có phương sai thay đổi (heteroscedasticity) trong

các phần dư thì các hệ số ước tính sẽ không còn mang tính chất BLUE và sẽ không

có phương sai tối thiểu của các ước lượng không thiên chệch. Tương tự như sự

tương quan chuỗi, nếu phương sai thay đổi, hậu quả có thể là dẫn đến các kết luận

sai trong các kiểm định. Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng kiểm định White

(White, 1980) nhằm xác minh hiện tượng phương sai không đổi. Các giả thiết

không và giả thiết đối lập như sau:

H0: Phương sai của phần dư không đổi – homoscedasticity

H1: Phương sai của phần dư thay đổi – heteroscedasticity

3.4.4. Kiểm định lỗi xác định hồi quy

Kiểm định lỗi xác định hồi quy Ramsey (RESET) (Ramsey, 1969) cho dạng

hàm (functional form), cụ thể, kiểm định xem liệu cách kết hợp phi tuyến của các

giá trị phù hợp (fitted value) có thể mô tả các biến giải thích hay không. Nếu các

cách kết hợp khi tuyến của các giá trị phù hợp có khả năng mô tả các biến giải thích

trong mô hình, ta gọi trường hợp này là xác định sai (misspecification) và cần phải

0 + β̂

3, …, ŷt

2, ŷt ŷt

0xt là các giá trị phù hợp, va kiểm định RESET sẽ kiểm định liệu l có khả năng giải thích cho biến yt hay không, với yt = β0 + β1xt +

điều chỉnh lại. Về mặt toán học, nếu chúng ta sử dụng OLS cho yt = β0 + β1xt + εt và ŷt = β̂

l + εt (Brook, 2014). Giả thiết không và giả thiết đối lập lần

3 + . . . + βlŷt

2 + β3ŷt β2ŷt lượt như sau:

H0: Không có khả năng kết hợp phi tuyến – Không có xác định sai

H1: Có khả năng kết hợp phi tuyến – Có xác định sai

3.4.5. Kiểm định phân phối chuẩn của phần dư

Kiểm định Jarque-Bera cho phân phối chuẩn trong các phần dư, cụ thể, nếu εt~N(0, σ2) với mọi t. Giả định rằng εt~N(0, σ2) với mọi t vô cùng cần thiết cho mục đích tiến hành kiểm định giả thiết của các tham số trong mô hình. Do đó, vấn

đề phần dư không phân phối chuẩn (non-normality) có thể gây ra các vấn đề liên

quan đến kết luận thống kê của các hệ số hồi quy, ví dụ kiểm định ý nghĩa và dải tin

cậy (confidenceinterval) (Brooks, 2014). Giả thiết không và giả thiết đối lập được

xác định như sau:

H0: Các phần dư phân phối chuẩn – normality

H1: Các phần dư không phân phối chuẩn – non-normality

CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ

4.1. Kiểm định nghiệm đơn vị

Trước khi kiểm định sự tồn tại của mối quan hệ đồng liên kết, chúng ta cần

tiến hành các kiểm định bậc liên kết cho mỗi biến bằng cách sử dụng các thử

nghiệm thông thường như Dicky-Fuller (ADF) và Philips Perron (PP). Mặc dù

khuôn khổ mô hình ARDL không yêu cầu các kiểm định cơ bản cho các biến số

trước khi hồi quy, kiểm định nghiệm đơn vị có thể giúp chúng ta quyết định có nên

sử dụng mô hình ARDL hay không. Kết quả trong Bảng 4.1 và Bảng 4.2 dưới đây

tương ứng trình bày kết quả kiểm định nghiệm đơn vị của Dickey-Fuller và Philips

Perron.

Bảng 4.1 Kết quả kiểm định tính dừng ADF.

Kiểm định thống kê ADF

Có biến chặn, không có biến xu thế Có biến chặn và biến xu thế

–3,163

–3,078

–3,056** 0,0299

–3,255** 0,2970

Biến số Độ trễ 0. Độ trễ 1. Độ trễ 2. Độ trễ 0. Độ trễ 1. Độ trễ 2.

–1,986

–3,439* –1,994

–2,487

–0,718

–1,381

–1,159

–2,239

–3,068

–2,115

–2,122

–1,540

–1,476

–0,635

–1,782

–1,393

–2,739

–1,549

–2,210

–1,399

–2,570

–1,566

–2,080

–2,019

–2,607 –3,076** 0,8979

0,3333

–2,189 –2,969** 0,2246

–2,283

–3,046

–2,248

Bậc gốc –2,881* 0,3642

LnTB LnEX LnY LnYF LnOIL LnM LnCPI

Sai phân bậc nhất

–8,460***

–6,819***

–5,921***

–8,419*** –6,788*** –5,922***

∆LnTB

–9,399***

–6,114***

–4,715***

–9,621*** –6,495*** –5,123***

∆LnEX

–4,902***

–3,961***

–3,722***

–5,091*** –3,934**

–3,841**

–4,874***

–4,731***

–4,064***

–5,088*** –4,944*** –4,318***

∆LnY

∆LnYF

–6,140*** –5,602*** –4,644***

–4,912*** –4,450*** –3,482***

–6,765*** –6,416*** –5,130*** –6,888*** –6,489*** –5,436*** –4,403*** –4,661*** –3,475*

∆LnOIL –6,476*** –6,267*** ∆LnM ∆LnCPI –4,306*** Ghi chú: ***, ** và * biểu diễn mức ý nghĩa thống kê 1%, 5% và 10%. Nguồn : Tính toán của tác giả.

Dựa vào kết quả Bảng 4.1, dường như biến cán cân thương mại (TB) dừng tại

bậc gốc, I(0) khi chúng ta xét đến sự hiện diện của biến chặn và không có biến xu

thế thời gian. Nhận định trên thêm phần chắc chắn khi xét đến kết quả kiểm định

tính dừng PP, trình bày tại Bảng 4.2. Tuy nhiên, khi đưa biến xu thế thời gian vào

phương trình hồi quy của 2 kiểm định trên, không có bằng chứng mạnh mẽ khẳng

định biến cán cân thương mại I(0). Tuy vậy, sau khi lấy sai phân bậc nhất, biến cán

cân thương mại (TB) đều được xác nhận dừng. Do đó, ta có đủ bằng chứng để kết

luận biến TB dừng tại bậc nhất, tức I(1).

Bảng 4.2 Kết quả kiểm định tính dừng PP.

Kiểm định thống kê PP

Có biến chặn, không có biến xu thế Có biến chặn và biến xu thế

–3,163

–3,245

–3,056** 0,0299

–3,160** 0,1520

Biến số Độ trễ 0 Độ trễ 1 Độ trễ 2 Độ trễ 0 Độ trễ 1 Độ trễ 2

–1,986

–3,265* –1,910

–1,897

–0,718

–0,870

–0,965

–2,239

–2,172

–2,166

–2,122

–1,804

–1,705

–0,635

–0,977

–1,111

–1,549

–1,725

–1,720

–1,566

–1,663

–1,641

–2,607 –3,076** 0,8979

–2,567 –2,853* 0,6280

–2,567 –2,919** 0,5273

–2,283

–2,219

–2,222

Bậc gốc –3,143** 0,1692

LnTB LnEX LnY LnYF LnOIL LnM LnCPI

–8,460*** –9,403*** –4,963*** –4,962***

–8,419*** –8,419*** –8,436*** –9,621*** –9,637*** –9,649*** –5,091*** –5,168*** –5,222*** –5,088*** –5,182*** –5,132***

–8,460*** ∆LnTB ∆LnEX –9,399*** –4,902*** ∆LnY –4,874*** ∆LnYF

Sai phân bậc nhất –8,478*** –9,395*** –5,018*** –4,916***

–6,515*** –6,301*** –4,486***

–6,437*** –6,234*** –4,399***

–6,765*** –6,807*** –6,728*** –6,888*** –6,913*** –6,836*** –4,403*** –4,589*** –4,509***

∆LnOIL –6,476*** –6,267*** ∆LnM ∆LnCPI –4,306*** Ghi chú: ***, ** và * biểu diễn mức ý nghĩa thống kê 1%, 5% và 10%. Nguồn : Tính toán của tác giả.

Kết quả trên cũng tương tự cho biến cung tiền (M), khi các kết quả kiểm định

nghiệm đơn vị đều xác nhận ranh giới I(0)/I(1) trong phương trình hồi quy không

chứa biến xu thế thời gian. Tuy nhiên, sau khi lấy sai phân, biến cung tiền (M) sẽ

dừng. Tương tự, các biến số còn lại đều dừng tại bậc nhất, không có biến số nào

dừng tại bậc 2. Do đó, chúng ta có thể tiến hành kiểm định đường bao ARDL.

4.2 Kiểm định đồng liên kết

Bước tiếp theo, chúng ta sẽ được ước tính phương trình 3.9 nhằm xác định liệu

có tồn tại quan hệ đồng liên kết dài hạn giữa các biến số hay không. Giả định chính

của mô hình ARDL là các biến trong mô hình tích hợp tại bậc không, I(0) hoặc bậc

nhất, I(1) hoặc cả hai. Bởi vì giá trị F để kiểm định đồng liên kết tương đối nhạy

cảm với độ trễ. Bước đầu tiên, chúng ta cần lựa chọn độ trễ tối đa mà phù hợp cho

mô hình ARDL. Trong nghiên cứu này, do tần suất dữ liệu theo hàng quý trong giai

đoạn quý 4 năm 1998 đến quý 4 năm 2016 không quá dài, tác giả áp đặt độ trễ tối

đa cho mô hình là 4. Sau đó, dựa vào tiêu chuẩn AIC, mô hình ARDL tối ưu là

ARDL(1,0,0,3,3,1,0).

Việc ước tính phương trình (3.10) với độ trễ tối ưu cho ra các giá trị thống kê

F (kiểm định Wald) trình bày trong Bảng 4.3. Bên cạnh đó, các giá trị tới hạn sử

dụng cho kiểm định đồng liên kết cũng được trình bày.Để áp dụng phương pháp

kiểm định đường bao ARDL trong việc kiểm tra mối quan hệ đồng liên kết, tác giả

so sánh giá trị thống kê F với các giá trị tới hạn dựa trên Pesaran và cộng sự (2001),

Bảng C1(iii), trường hợp III. Tác giả cũng bao gồm Bảng C1(iv),trường hợp IV (các

giá trị tới hạn của hệ số chặn và hệ số thời gian không ràng buộc) cho mục đích so

sánh, nhằm đưa ra kết luận chuẩn xác nhất.

Bảng 4.3 Kiểm định đường bao.

Mức ý nghĩa Trường hợp III I(0) I(1) Trường hợp IV I(1) I(0)

Giá trị thống kê Thống kê F 5,064*** (không có xu thế) 1% 5,995*** (có xu thế) 5% 10% 2,88 2,27 1,99 3,99 3,28 2,94 3,6 3,19 2,53 4,9 4,38 3,59

Ghi chú : Giá trị tới hạn được thu thập từ Pesaran và cộng sự (2001), Bảng C1(iii),

trường hợp III và Bảng C1(v), trường hợp IV. ***biểu diễn mức ý nghĩa thống kê

1%.

Nguồn : Tính toán của tác giả.

Giá trị kiểm định F cao hơn giá trị tới hạn trên tại mức ý nghĩa 1% cả trong

trường hợp 1 (chứa biến chặn không ràng buộc và không có biến xu thế) và trường

hợp 2 (chứa biến chặn và xu thế không ràng buộc). Điều đó hàm ý giả thiết không

(không có đồng liên kết) bị bác bỏ ở mức ý nghĩa 1%. Vì vậy, xác nhận mối quan

hệ đồng liên kết giữa các biến số. Có nghĩa là, bác bỏ giả thiết không H0: δ1 = δ2 =

δ3 = δ4 = δ5 = δ6 = δ7 = 0 (không có quan hệ dài hạn) tại mức ý nghĩa 1% và do

đó, mối quan hệ trong dài hạn giữa cán cân thương mại và các biến giải thích khác

được xác nhận.

4.3 Kiểm định hồi quy ARDL

Các kết quả thực nghiệm của mô hình dài hạn được trình bày tại Bảng 4.4.

Trong số các biến số tác động đến cán cân thương mại, chỉ mỗi biến tỷ giá là không

có ý nghĩa thống kê. Nói cách khác, chúng ta không đủ bằng chứng để kết luận về

vai trò của tỷ giá thực lên cán cân thương mại Việt Nam trong dài hạn. Nhận định

trên trái ngược với nhiều nghiên cứu trước đây tại Việt Nam như Nguyễn Khắc

Quốc Bảo (2013), Đỗ Thị Mỹ Hương và Đặng Thị Xuân Thơm (2018). Các nghiên

cứu trên đều tìm thấy bằng chứng ủng hộ điều kiện ML tại Việt Nam trong dài hạn.

Tuy nhiên, cũng có những nghiên cứu khác như Tô Trung Thành (2016), Duasa

(2007) cũng không tìm thấy bằng chứng về tác động của tỷ giá lên cán cân thương

mại. Do đó, chính sách tỷ giá không phát huy được tính hiệu quả trong trường hợp

của Việt Nam. Sự khác biệt trong kết quả nghiên cứu có thể xuất phát từ chuỗi thời

gian nghiên cứu cũng như sự khác biệt trong vectơ biến giải thích.

Ngoài ra, nhiều lý thuyết chỉ ra sự gia tăng thu nhập nội địa làm tăng nhu cầu

hấp thụ trong nước và do đó sẽ tăng nhập khẩu. Điều này có thể làm suy giảm cán

cân thương mại trong dài hạn, trừ khi sản xuất và năng suất tăng nhiều hơn so với

sự tăng trưởng của sự hấp thụ (phương pháp hấp thụ cán cân thương mại). Tuy

nhiên, ngược với nghiên cứu trước đây như của Tô Trung Thành (2016), kết quả

thực nghiệm lại cho thấy biến thu nhập nội địa tác động cùng chiều lên cán cân

thương mại. Cụ thể, khi thu nhập nội địa tăng 1%, cán cân thương mại dài hạn của

Việt Nam tăng xấp xỉ 4,82%. Tuy nhiên, Lê Hoàng Phong và Đặng Thị Bạch Vân

(2016), Shawa và Shen (2013), Waliullah và cộng sự (2010) cũng khám phá mối

quan hệ cùng chiều dài hạn giữa thu nhập trong nước và cán cân thương mại.

Mặt khác, khi cung tiền trong nước vượt quá cầu tiền thực, người dân nắm

giữ nhiều tiền hơn mong muốn. Trong chế độ tỷ giá hối đoái linh hoạt, lãi suất sẽ

thấp hơn lãi suất cân bằng (lãi suất tại giao điểm cung tiền thực trong nước và cầu

tiền). Điều này gây ra sự định giá cao của đồng nội tệ và do đó, khuyến kích nhập

khẩu hàng hóa và dịch vụ, trong khi xuất khẩu bị hạn chế. Mặt khác, nếu chế độ tỷ

giá hối đoái là cố định, khi cung tiền lớn hơn cầu tiền thực, tiền sẽ chảy ra. Kết quả

là tình trạng cán cân thương mại xấu đi. Trong cả hai trường hợp tăng cung tiền sẽ

làm tăng thêm tình hình thâm hụt thương mại. Kết luận trên được xác nhận bởi kết

quả thực nghiệm, cụ thể, từ kết quả Bảng 4.4, theo sau sự gia tăng 1% trong cung

tiền, cán cân thương mại Việt Nam giảm xấp xỉ 0,85% trong dài hạn, ủng hộ các

nghiên cứu trước đây như Lê Hoàng Phong và Đặng Thị Bạch Vân (2016),

Waliullah và cộng sự (2010), Duasa (2007).

Bảng 4.4 Kết quả ước lượng dài hạn của mô hình ARDL(1,0,0,3,3,1,0) với biến phụ thuộc là LnTB.

Hệ số 4,827709** 0,094863 0,178071** –4,803673* –0,853755*** 5,899877*** –20,00070*** Sai số chuẩn 1,951828 0,426779 0,087516 2,491900 0,270903 2,042876 7,284960 Tỷ số t 2,473430 0,222276 2,034729 –1,927715 –3,151517 2,888024 –2,745479 Xác suất 0,0165 0,8249 0,0467 0,0591 0,0026 0,0055 0,0081

Biến hồi quy LnY LnEX LnOIL LnYF LnM LnCPI Hằng số Ghi chú: ***, ** và * biểu diễn mức ý nghĩa thống kê 1%, 5% và 10%. Nguồn : Tính toán của tác giả.

Thêm nữa, kết quả nghiên cứu còn xác nhận mối quan hệ cùng chiều giữa giá

dầu và cán cân thương mại Việt Nam trong dài hạn, trái ngược với nghiên cứu trước

đây của Nguyễn Khắc Quốc Bảo (2013), Hassan và Zaman (2012), Lê Việt Trung

và Nguyễn Thị Thúy Vinh (2011). Theo đó, 1% gia tăng trong giá dầu làm cải thiện

cán cân thương mại Việt Nam gần 0,178%. Như đã đề cập, phản ứng của một quốc

gia trước cú sốc giá dầu còn tùy thuộc vào số lượng hàng nhập khẩu ở quốc gia đó,

vị thế tài khoản vãng lai, quản lý kiểm soát nhu cầu trong nước, khả năng của quốc

gia tìm kiếm nguồn năng lượng khác thay thế dầu. Việt Nam là quốc gia có trữ

lượng dầu tương đối lớn, có khả năng lọc dầu với quy mô nhỏ, điều đó làm Việt

Nam có khả năng tự chủ năng lượng và hạn chế nhập khẩu dầu quá mức khi có các

cú sốc giá dầu xảy ra. Khi giá dầu trên thị trường có sự thay đổi đột ngột, các chính

sách quản lý cầu trong nước thích hợp làm nhu cầu của người dân giảm xuống, hạn

chế những tác hại xấu cho nền kinh tế và cán cân thương mại. Và cuối cùng, lạm

phát cũng là nhân tố dài hạn quan trọng quyết định tình trạng cán cân thương mại,

1% gia tăng trong lạm phát tác động tích cực, với mức độ là 5,899% lên cán cân

thương mại Việt Nam.

Các kết quả của mô hình sai số hiệu chỉnh cho cán cân thương mại được trình

bày tại Bảng 4.5 bên dưới. Một lần nữa, từ kết quả ước lượng mô hình ECM, tác

động của tỷ giá lên cán cân thương mại trong ngắn hạn không có ý nghĩa thống kê.

Điều này đồng nghĩa, tác giả không phát hiện được sự tồn tại của đường cong J cả

trong ngắn hạn và dài hạn, tương tự nghiên cứu trước đây của Nguyễn Hữu Tuấn và

cộng sự (2014). Bên cạnh đó, thu nhập nội địa tác động cùng chiều đến cán cân

thương mại, và tác động này có ý nghĩa thống kê tại mức ý nghĩa 5%; do đó, kết quả

không ủng hộ quan điểm Keynesian (thu nhập nội địa tăng khuyến khích người dân

mua hàng hóa nhập khẩu nhiều hơn, và do đó, làm suy thoái cán cân thương mại).

Bảng 4.5 Kết quả ước lượng ngắn hạn với biến phụ thuộc là ∆LnTB.

Tỷ số t Sai số chuẩn Biến hồi quy Xác suất

Hệ số 2,340653** 0,045993 –0,001631 –0,074497 –0,089218 –3,603029** –4,140577** 5,021853*** 0,052851 2,860480*** –0,484837*** 0,887939 0,208111 0,055041 0,071364 0,056582 1,525316 2,059685 1,370700 0,192527 0,921637 0,086802 0,0109 0,8259 0,9765 0,3011 0,1206 0,0217 0,0493 0,0006 0,7847 0,0030 0,0000

2,636053 ∆LnY 0,221001 ∆LnEX –0,029628 ∆LnOIL –1,043906 ∆LnOILt−1 –1,576777 ∆LnOILt−2 –2,362152 ∆LnYF –2,010296 ∆LnYFt−1 3,663713 ∆LnYFt−2 0,274511 ∆LnM 3,103696 ∆LnCPI –5,585565 ECTt−1 Ghi chú: ***, ** và * biểu diễn mức ý nghĩa thống kê 1%, 5% và 10%.

Nguồn : Tính toán của tác giả.

Ngoài ra, nghiên cứu này cũng tìm ra được mối tương quan ngắn hạn cùng

chiều giữa lạm phát và cán cân thương mại. Thu nhập nước ngoài lại thể hiện tác

động ngắn hạn không thống nhất. Trong ngắn hạn, thu nhập nước ngoài tác động

ngược chiều đến cán cân thương mại, tương tự kết quả trong dài hạn; tuy vậy, cần

có một thời gian sau vài quý, biến thu nhập nước ngoài lại tác động cùng. Tuy

nhiên, nghiên cứu này không tìm thấy tác động đáng kể nào của cung tiền lẫn giá

dầu trong ngắn hạn lên cán cân thương mại của Việt Nam.

Mức ý nghĩa của số hạng sai số hiệu chỉnh (ECT) cho thấy bằng chứng về mối

quan hệ nhân quả ít nhất một hướng. Cụm biến trễ sai số hiệu chỉnh (ECTt-1) là âm

và có ý nghĩa tại mức ý nghĩa 1%. Hệ số –0,484837cho thấy tỷ lệ hội tụ về trạng

thái cân bằng cao, hàm ý rằng độ lệch từ trạng thái cân bằng dài hạn được điều

chỉnh 48,4837% mỗi quý.

4.4 Kiểm định chẩn đoán

Bảng 4.6

Kiểm định chẩn đoán.

Kiểm định Giá trị thống kê P-value

Tương quan chuỗi (Serial correlation LM) 0,196228 0,8224

Phương sai sai số thay đổi (Heteroskedasticity) 0,738335 0,7272

Phân phối chuẩn (Normality test) 0,6705 0,799434

Dạng hàm (Functional Form) 0,0705 3,405486*

Nguồn : Tính toán của tác giả.

Bảng 4.6 thể hiện các kết quả của các kiểm định chẩn đoán của mô hình, gồm

kiểm định phương sai thay đổi, dạng hàm, tương quan chuỗi, và phân phối chuẩn.

Kết quả chạy ra chứng tỏ các giả thuyết H0 hầu hết đều không thể bị bác bỏ tại mức

ý nghĩa 10%, ngoại trừ kiểm định dạng hàm (RESET test).Do đó, chúng ta có đủ cơ

sở để khẳng định sụ phù hợp của mô hình.

Cuối cùng, thông qua kiểm định tổng tích lũy phần dư (CUSUM) và tổng tích

lũy hiệu chỉnh của phần dư (CUSUMSQ), độ ổn định của mô hình đã được xem xét.

Hình 4.1 bên dưới đã trình bày kết quả của kiểm định, trong đó, đường CUSUM và

CUSUMSQ là đường liền nét và đều nằm trong dải tiêu chuẩn (đường nét đứt) tại

mức ý nghĩa 5%. Vì vậy, ta kết luận rằng các hệ số ước lượng của mô hình đều ổn

định.

Hình 4.1. Kết quả kiểm định tính ổn định của hệ số ước lượng.

Nguồn : Tính toán của tác giả.

4.5 Kiểm định nhân quả Granger

Cuối cùng, sau khi chứng minh được mối quan hệ dài hạn giữa các biến số,

nghiên cứu tiếp tục bằng việc kiểm chứng quan hệ nhân quả Granger giữa các biến

số. Trong các nghiên cứu thực nghiệm, quan hệ nhân quả Granger thường được

kiểm tra dựa trên mô hình tự hồi quy hai biến sau (bivariate vector autoregression):

m xt = ∑ ajxt−j j=1

j=1

+ ∑ bjyt−j + εt;

m yt = ∑ cjyt−j j=1

j=1

+ ∑ djxt−j + ut;

trong đó, x và y lần lượt là các biến số cho mục đích kiểm định nhân quả, εt và ut là

các nhiễu trắng, trung bình bằng 0 và không tương quan chuỗi. Có bốn dạng nhân

quả Granger như sau:

(1) Nếu y tác động nhân quả Granger lên x thì hệ số bj≠ 0 và cj = 0;

(2) Nếu x tác động nhân quả Granger lên y thì hệ số cj≠ 0 và bj = 0;

(3) Nếu x và y không tác động nhân quả lẫn nhau (độc lập) thì hệ số bj = 0 và

cj = 0;

(4) Nếu x và y tác động nhân quả lẫn nhau thì hệ số bj≠ 0 và cj ≠ 0;

Tại mức ý nghĩa thống kê 1%, liên quan đến cán cân thương mại, nghiên cứu

tìm thấy bằng chứng về sự hiện diện của mối quan hệ nhân quả hai chiều giữa: lạm

phát và cán cân thương mại, thu nhập trong nước và cán cân thương mại. Ngoài ra,

nghiên cứu còn tìm thấy mối quan hệ nhân quả một chiều xuất phát từ cán cân

thương mại đến tỷ giá hối đoái thực đa phương, từ cán cân thương mại đến giá dầu

tại mức ý nghĩa 5%, từ cán cân thương mại đến thu nhập nước ngoài tại mức ý

nghĩa 1%. Nghiên cứu không tìm thấy bất kỳ mối quan hệ nhân quả nào giữa cung

tiền và cán cân thương mại. Chi tiết về các mối quan hệ nhân quả khác được trình

bày tại Bảng 4.7.

Bảng 4.7

Kiểm định nhân quả Granger.

Giả thiết không Giá trị thống kê P-value

EX không bị tác động nhân quả Granger bởi TB 3,37490** 0,0237

TB không bị tác động nhân quả Granger bởi EX 0,96667 0,4141

OIL không bị tác động nhân quả Granger bởi TB 2,83234** 0,0453

TB không bị tác động nhân quả Granger bởi OIL 0,95236 0,4209

M không bị tác động nhân quả Granger bởi TB 1,69720 0,1766

TB không bị tác động nhân quả Granger bởi M 1,14198 0,3391

CPI không bị tác động nhân quả Granger bởi TB 2,54182*** 0,0642

TB không bị tác động nhân quả Granger bởi CPI 4,79069*** 0,0045

YF không bị tác động nhân quả Granger bởi TB 4,37265*** 0,0074

TB không bị tác động nhân quả Granger bởi YF 1,30993 0,2790

Y không bị tác động nhân quả Granger bởi TB 4,31335*** 0,0079

TB không bị tác động nhân quả Granger bởi Y 3,16329** 0,0305

OIL không bị tác động nhân quả Granger bởi EX 5,07512*** 0,0033

EX không bị tác động nhân quả Granger bởi OIL 1,18226 0,3237

M không bị tác động nhân quả Granger bởi EX 3,27306** 0,0268

EX không bị tác động nhân quả Granger bởi M 1,99708 0,1235

CPI không bị tác động nhân quả Granger bởi EX 8,38694*** 0,0000

EX không bị tác động nhân quả Granger bởi CPI 3,63161** 0,0175

YF không bị tác động nhân quả Granger bởi EX 4,82688*** 0,0044

EX không bị tác động nhân quả Granger bởi YF 3,28801** 0,0263

Y không bị tác động nhân quả Granger bởi EX 8,05629*** 0,0001

EX không bị tác động nhân quả Granger bởi Y 0,81255 0,4917

M không bị tác động nhân quả Granger bởi OIL 2,32842* 0,0830

OIL không bị tác động nhân quả Granger bởi M 0,40676 0,7487

CPI không bị tác động nhân quả Granger bởi OIL 0,83803 0,4781

OIL không bị tác động nhân quả Granger bởi CPI 2,22791* 0,0936

YF không bị tác động nhân quả Granger bởi OIL 0,89867 0,4470

OIL không bị tác động nhân quả Granger bởi YF 1,56109 0,2076

Y không bị tác động nhân quả Granger bởi OIL 0,91069 0,4410

OIL không bị tác động nhân quả Granger bởi Y 2,68754* 0,0539

CPI không bị tác động nhân quả Granger bởi M 1,03002 0,3854

M không bị tác động nhân quả Granger bởi CPI 6,69769*** 0,0005

YF không bị tác động nhân quả Granger bởi M 5,21280*** 0,0028

M không bị tác động nhân quả Granger bởi YF 1,34495 0,2678

Y không bị tác động nhân quả Granger bởi M 1,71690 0,1725

M không bị tác động nhân quả Granger bởi Y 2,46132* 0,0707

YF không bị tác động nhân quả Granger bởi CPI 4,68030*** 0,0052

CPI không bị tác động nhân quả Granger bởi YF 4,69062*** 0,0051

Y không bị ác động nhân quả Granger bởi CPI 5,13134*** 0,0031

CPI không bị tác động nhân quả Granger bởi Y 1,50852 0,2210

Y không bị tác động nhân quả Granger bởi YF 3,92822** 0,0124

YF không bị tác động nhân quả Granger bởi Y 1,96149 0,1288

Ghi chú: ***, ** và * biểu diễn mức ý nghĩa thống kê 1%, 5% và 10%.

Nguồn : Tính toán của tác giả.

CHƯƠNG 5. KẾT LUẬN

Nghiên cứu tiến hành đánh giá các nhân tố tác động đến cán cân thương mại

của Việt Nam trong giai đoạn từ quý 04 năm 1998 đến quý 4 năm 2016 bằng cách

áp dụng phương pháp ARDL, phát triển bởi Pesaran và Shin (1995, 1999), Pesaran

và cộng sự (1996) và Pesaran (1997). Kết quả thực nghiệm tìm thấy bằng chứng

thuyết phục về sự tồn tại của mối quan hệ đồng liên kết dài hạn giữa cán cân thương

mại, tỷ giá hối đoái thực, thu nhập nội địa, thu nhập nước ngoài, lạm phát, cung tiền

và giá dầu.

Các phát hiện chính của nghiên cứu có thể được tóm tắt như sau:

i) Tỷ giá hối đoái thực thì không ảnh hưởng lên cán cân thương mại của Việt

Nam cả trong ngắn hạn và trong dài hạn, và do đó, nghiên cứu không tìm thấy sự

hiện diện của đường cong J tại Việt Nam.

ii) Thu nhập nội địa tác động cùng chiều lên cán cân thương mại của Việt Nam

cả trong ngắn hạn và dài hạn, trái ngược với các lý thuyết trước đây khi cho rằng

thu nhập nội địa tăng làm suy thoái cán cân thương mại do sự tăng chi tiêu hàng hóa

nhập khẩu. Nghiên cứu còn phát hiện mối quan hệ nhân quả Granger hai chiều giữa

thu nhập nội địa và cán cân thương mại trong dài hạn.

iii) Tính toán từ dữ liệu thu nhập của 34 đối tác thương mại với Việt Nam

trong khoảng thời gian từ 2012–2014, biến thu nhập nước ngoài tác động ngược

chiều đến cán cân thương mại cả trong ngắn hạn cũng như trong dài hạn. Mặc dù,

sau một vài quý, tác động này có đảo chiều. Trong dài hạn, nghiên cứu phát hiện

bằng chứng về mối quan hệ nhân quả một chiều tại mức ý nghĩa 1% xuất phát từ

biến thu nhập nước ngoài đến cán cân thương mại.

iv) Liên quan cung tiền, trong dài hạn, kết quả tìm thấy mối liên hệ nghịch

biến giữa cung tiền và cán cân thương mại, hàm ý cung tiền mở rộng làm suy thoái

cán cân thương mại của Việt Nam trong dài hạn. Tuy nhiên, trong ngắn hạn, chưa

đủ bằng chứng khẳng định mối quan hệ này. Kết quả kiểm định nhân quả Granger

cũng thất bại trong việc chỉ ra bất kỳ mối quan hệ nhân quả giữa hai biến số này.

v) Liên quan đến giá cả năng lượng thế giới; khác với nghiên cứu của Nguyễn

Khắc Quốc Bảo (2013), nghiên cứu này lại tìm thấy bằng chứng về mối liên kết

cùng chiều giữa giá dầu thô và cán cân thương mại trong dài hạn. Tương tự biến thu

nhập nước ngoài, mối quan hệ nhân quả tại mức ý nghĩa 1% chạy từ giá dầu đến cán

cân thương mại được ghi nhận.

vi) Cuối cùng, lạm phát trong cả ngắn hạn và dài hạn tăng cao có xu hướng cải

thiện tình trạng của cán cân thương mại Việt Nam. Nghiên cứu còn tìm thấy mối

quan hệ nhân quả hai chiều xuất phát từ cán cân thương mại đến lạm phát.

Ngoài ra, các kiểm định chẩn đoán cùng kiểm định tính ổn định của các tham

số hồi quy cũng xác định tính phù hợp của mô hình nghiên cứu. Các kết quả bổ

sung vào kho tàng học thuật trước đây tại Việt Nam liên quan đến chủ đề cán cân

thương mại. Có thể thấy, các chính sách tiền tệ và năng lượng cần được xem trọng,

vì những biến đổi trong các biến số vĩ mô này có thể ảnh hưởng đến tình hình

thương mại Việt Nam. Với mối quan hệ cùng chiều giữa thu nhập nội địa và cán cân

thương mại, tác giả đề xuất thực hiện các chính sách kích cầu, nới lỏng tiền tệ nhằm

nâng cao thu nhập người dân nhằm cải thiện cán cân thương mại trong dài hạn.

TÀI LIỆU THAM KHẢO

[1] Ahad, M., &Muzammil, M. (2015). Impact of financial development on trade

balance: An ardl cointegration and causality approach for Pakistan, MPRA

Paper, No. 68829.

[2] Alexander, S.S (1952). Effects of a Devaluation on A Trade Balance,

International Monetary Fund Staff Papers,2, pp.263-278

[3] Alexander, S.S (1959). Effects of a Devaluation: A Simplified Synthesis of

Elasticities and Absorption Approaches. American Economic Review, 49, pp.

1-42

[4] Akoto Linda. (2016). An Empirical Analysis of The Determinants of Trade

Balance In Post-Liberalisation GHANA.

[5] Bahmani-Oskooee, M (1991). Is there a long-run relation between the trade

balance and the real effective exchange rate of LDCs? Economics Letters, 36,

403± 7)

[6] Brooks, (1999). Bilateral J-curve between US and her trading partners

[7] Bahmani-Oskooee, M (2001). Nominal and Real Effective Exchange Rates of

Middle Eastern Countries and their trade performance. Applied

Economics,33(1), 103-111

[8] Corsetti and etl (2006). Productivity, external balance and exchange rates:

Evidence on the transmission mechanism among G7 countries

[9] Duasa, J (2007). Determinants of Malaysian Trade Balance: An ARDL Bound

Testing Approach. Journal of Economic Cooperation, 28 (3), 21-40

[10] Friedman, M. (2002). Economic freedom behind the scenes. Economic

Freedom of the World Report: 2002 Annual Report. Cato Institute

[11] Ghironi F và Melitz MJ (2005) . International trade and macroeconomic

dynamics with heterogeneous firms

[12] Goldstein, M and Khan, M. S (1985). Income and price effects in foreign

trade. Handbook of international economics, 2, 1041-1105

[13] Guerrieri and etl, (2005). Expansionary Fiscal Shocks and the US Trade

Deficit

[14] Harberger, A.C (1950). Currency Depreciation, Income and the Balance

of Trade, Journal of Political Economy, 58. Pp. 47-60

[15] Hassan, S. A., & Zaman, K. (2012). Effect of oil prices on trade balance: New

insights into the cointegration relationshipfrom Pakistan. Economic

Modelling, 29, 2125–2143.

[16] Himarios, D. (1989) Do Devaluations Improve the Trade Balance The

Evidence Revisited. Economic Inquiry, 27, 143-168.

[17] Hunt B and A. Rebucci. (2005) . The US Dollar and the Trade Deficit: What

Accounts for the Late 1990s?

[18] Johansen, S (1988). Statistical Analysis of Cointegration Vectors. Journal

of economic dynamics and control, 12(2), 231-254

[19] Johansen, S and Juselius, K (1990). Maximum likelihood estimation and

inference on cointegration with applications to the demand for money. Oxford

Bulletin of Economics and statistics, 52(2), 169-210

[20] Kandil MME (2009) . Determinants of Inflation in Gulf Cooperation Council

(GCC)

[21] Korap (2011). An empirical model for the Turkish trade balance: new

evidence from ARDL bounds testing analyses

[22] Kim, M and Beladi, H (2005). Is free trade deflationary?. Economics Letters,

89(3), 343- 349

[23] Korap, L, Alacahan D. N. and Irhan B. H (2011). An empirical model for the

Turkish trade balance: New evidence from ARDL Bouds testing analyses.

Istanbul University Department of Economics Econometrics and Statistics, 14,

38-61

[24] Kilian, L, Rebucci, A and Spatafora, N (2009). Oil shocks and External

balances

[25] Lal and Lowinger, (2002): Nominal effective exchange rate and trade

balance adjustment in South Asia countries

[26] Liew and etl (2003) : The inadequacy of linear autoregressive model for real

exchange rates: empirical evidence from Asian economies

[27] Meade, J.E (1951). The Balance of Payments. Oxford; Oxford University

Press. Mohammad, D. S. (2010). Determinants of Balance of Trade: Case

study of Pakistan. European Journal of Scientific Research, 41(1), 13-20

[28] Mendoza, EG (1991). Real business cycles in a small open economy

[29] Mohammad, S. D. (2010). Determinant of balance of trade: Case study of

Pakistan. European Journal of Scientific Research, 41(1), 13–20.

[30] Mohaddes K and Raissi M. (2018). Compilation, Revision and Updating of the

Global VAR (GVAR) Database, 1979Q2-2016Q4

[31] Naiya II và Manap TAA. (2013) Structural transformation, poverty and

inequality in Nigeria: an ARDL bound testing technique

[32] Nazeer, A., Shafi, K., Idrees, Z., & Hua, L. (2015). Exchange rate and

determinants of balance of trade, its impact on balance of payment. American

Journal of Business, Economics and Management, 3(1), 14–18.

[33] Onaforowa, (2003). Exchange rate and trade balance in East Asia: is there a J-

curve

[34] Pesaran. H and Shin, Y (1998). Generalized Impulse Response Analysis in

Linear Multivariate Models. Economic Letters, 58(1), 17-29

[35] Pesaran, M. H, Shin, Y, and Smith, R. J (2001). Bounds Testing Approaches

to the Analysis of Level Relationships. Journal of Applied Econometrics,

16(February 1999), pp. 289–326

[36] Rose, A. K and Yellen, J. L (1989). Is there a J-curve?. Journal of Monetary

economics, 24(1), 53-68

[37] Rose, A. K (1991). The role of exchange rates in a popular model of

international trade: Does the „Marshall–Lerner condition hold?. Journal of

international economics, 30(3), 301-316

[38] Shawa, M. J., & Shen, Y. (2013). Analysis of the determinants of trade

balance: Case study of Tanzania. International Journal of Business and

Economics Research, 2(6), 134–141.

[39] Yuen-Ling, N., Wai-Mun, H., &Geoi-Mei, T. (2008). Real exchange rate and

trade balance relationship: An empirical study on Malaysia. International

Journal of Business and Management, 3(8), 130–137.

[40] Waliullah, K, Khan M, Kakar, R and Khan W (2010). The Determinants of

Pakistan‟s Trade Balance: An ARDL Cointegration Approach. The Lahore

Journal of Economic 15(1), 1-26

[41] Đỗ Thị Mỹ Hương và Đặng Thị Xuân Thơm, (2018). Tỷ giá và cán cân

thương mại Việt Nam: bằng chứng từ phân tích dữ liệu theo chuỗi thời gian

[42] Lê Hoàng Phong và Đặng Thị Bạch Vân (2016) : Tác động của các nhân tố

kinh tế vĩ mô đến cán cân thương mại ở Việt Nam. Tạp chí công nghệ ngân

hàng, 123.

[43] Lê Việt Trung & Nguyễn Thị Thúy Vinh.(2011). The impact of oil prices, real

effective exchange rate and inflation on economic activity. Novel Evidence

foe Vietnam. Research Institute for Economic and Business Administration,

Knobe University.

[44] Nguyễn Hữu Tuấn, Nguyễn Huỳnh Minh, Nguyệt Mai Diễm Phương, Dương

Thảo Nguyên, Đỗ Thanh Hà, & Lâm Ngọc Phương Thảo. (2014). Tác động tỷ

giá hối đoái và thu nhập quốc dân đến cán cân thương mại: Tiếp cận theo mô

hình VECM. Phát triển & Hội nhập, 15(25), 22–28

[45] Nguyễn Khắc Quốc Bảo. (2013). Tác động của cú sốc giá dầu lên cán cân

thương mại VN và một số khuyến nghị. Tạp chí phát triển kinh tế, 276, 25–37.

[46] Tô Trung Thành.(2016). Các yếu tố tác động đến cán cân thương mại Việt

Nam giai đoạn 1977–2015: Mô hình VECM. Tạp chí Kinh tế Phát triển, 234.

PHỤ LỤC

A. Kết quả hồi quy ARDL cùng kiểm định đường bao (bound test)

ARDL Long Run Form and Bounds Test

Dependent Variable: D(TB)

Selected Model: ARDL(1, 0, 3, 1, 3, 0, 0)

Case 2: Restricted Constant and No Trend

Date: 08/29/18 Time: 18:17

Sample: 1998Q4 2016Q4

Included observations: 70

Conditional Error Correction Regression

Coefficie Variable nt Std. Error t-Statistic Prob.

-9.697086 3.361610 -2.884655 0.0056 C

TB(-1)* -0.484837 0.086802 -5.585565 0.0000

2.340653 0.887939 2.636053 0.0109 Y**

-2.329000 1.164531 -1.999946 0.0505 YF(-1)

-0.413932 0.124980 -3.311987 0.0016 M(-1)

OIL(-1) 0.086336 0.041158 2.097671 0.0405

0.045993 0.208111 0.221001 0.8259 EX**

2.860480 0.921637 3.103696 0.0030 CPI**

-3.603029 1.525316 -2.362152 0.0217 D(YF)

D(YF(-1)) 0.881275 1.464614 0.601712 0.5498

D(YF(-2)) 5.021853 1.370700 3.663713 0.0006

D(M) 0.052851 0.192527 0.274511 0.7847

D(OIL) -0.001631 0.055041 -0.029628 0.9765

D(OIL(-1)) -0.163715 0.054980 -2.977698 0.0043

D(OIL(-2)) -0.089218 0.056582 -1.576777 0.1206

* p-value incompatible with t-Bounds distribution.

** Variable interpreted as Z = Z(-1) + D(Z).

Levels Equation

Case 2: Restricted Constant and No Trend

Coefficie Variable nt Std. Error t-Statistic Prob.

Y 4.827709 1.951828 2.473430 0.0165

YF -4.803673 2.491900 -1.927715 0.0591

M -0.853755 0.270903 -3.151517 0.0026

OIL 0.178071 0.087516 2.034729 0.0467

EX 0.094863 0.426779 0.222276 0.8249

CPI 5.899877 2.042876 2.888024 0.0055

C -20.00070 7.284960 -2.745479 0.0081

EC = TB - (4.8277*Y -4.8037*YF -0.8538*M + 0.1781*OIL + 0.0949*EX +

5.8999*CPI -20.0007 )

F-Bounds Test Null Hypothesis: No levels relationship

Test Statistic Value Signif. I(0) I(1)

Asymptoti c: n=1000

F-statistic 5.064938 10% 1.99 2.94

k 6 5% 2.27 3.28

2.5% 2.55 3.61

1% 2.88 3.99

Actual Sample Size 70 Finite Sample:

n=70

10% 2.1 3.121

5% 2.451 3.559

1% 3.18 4.596

ARDL Long Run Form and Bounds Test Dependent Variable: D(TB) Selected Model: ARDL(4, 0, 0, 3, 3, 1, 0) Case 5: Unrestricted Constant and Unrestricted Trend Date: 11/02/18 Time: 21:41 Sample: 1998Q4 2016Q4 Included observations: 69 Coefficie nt Std. Error t-Statistic Prob.

Conditional Error Correction Regression Variable C @TREND 4.052982 7.895546 0.513325 0.6100 0.031494 0.013282 2.371239 0.0216

TB(-1)* EX** Y** 0.825666 0.151809 -5.438855 0.0000 0.415101 0.250855 1.654744 0.1042 0.457373 1.255438 0.364314 0.7172 -

YF(-1) OIL(-1) 2.088457 1.150961 -1.814533 0.0756 0.174590 0.052839 3.304180 0.0018 -

M(-1) CPI** D(TB(-1)) D(TB(-2)) D(TB(-3)) 0.449797 0.152329 -2.952808 0.0048 0.759711 1.370109 0.554489 0.5817 0.225338 0.135708 1.660460 0.1031 0.253021 0.128114 1.974969 0.0538 0.191772 0.118519 1.618071 0.1119 -

D(YF) D(YF(-1)) D(YF(-2)) D(OIL) 1.848140 1.690616 -1.093176 0.2796 1.199197 1.486608 0.806667 0.4237 5.152878 1.416153 3.638646 0.0006 0.066029 0.062958 1.048773 0.2993 -

D(OIL(-1)) 0.180982 0.053938 -3.355390 0.0015 - D(OIL(-2)) 0.109486 0.056715 -1.930450 0.0592

0.076958 0.214225 0.359241 0.7209

D(M)

* p-value incompatible with t-Bounds distribution. ** Variable interpreted as Z = Z(-1) + D(Z).

Levels Equation Case 5: Unrestricted Constant and Unrestricted Trend

Coefficie nt Std. Error t-Statistic Prob.

0.502747 0.264328 1.901982 0.0629 0.553944 1.559524 0.355201 0.7239 Variable EX Y -

2.529421 1.474687 -1.715226 0.0925 0.211453 0.057070 3.705175 0.0005 YF OIL -

0.544769 0.198130 -2.749550 0.0083 0.920119 1.725713 0.533182 0.5963

M CPI

EC = TB - (0.5027*EX + 0.5539*Y -2.5294*YF + 0.2115*OIL -0.5448*M + 0.9201*CPI )

F-Bounds Test Null Hypothesis: No levels relationship

Test Statistic I(0) I(1)

Signif. Asymptoti c: n=1000

F-statistic k

10% 5% 2.5% 1% 2.53 2.87 3.19 3.6 3.59 4 4.38 4.9 Value 5.99542 2 6

Actual Sample Size Finite Sample: n=70

10% 5% 1% 2.683 3.107 4.07 3.807 4.343 5.534 69

Finite Sample: n=65

10% 5% 1% 3.83 4.363 5.586

2.69 3.137 4.111

Null Hypothesis: No levels relationship t-Bounds Test

I(0) I(1) Test Statistic

t-statistic

Signif. 10% 5% 2.5% 1%

Value - 5.438855 -3.13 -3.41 -3.65 -3.96 -4.37 -4.69 -4.96 -5.31

B. Các kiểm định chẩn đoán

B.1. Phân phối chuẩn (Normality test)

B.2. Dạng hàm (Functional Form)

Ramsey RESET Test

Equation: UNTITLED

Specification: TB TB(-1) Y YF YF(-1) YF(-2) YF(-3) M M(-1) OIL OIL(-1) OIL(

-2) OIL(-3) EX CPI C

Omitted Variables: Squares of fitted values

Value df Probabilit y

t-statistic 1.845396 54 0.0705

F-statistic 3.405486 (1, 54) 0.0705

Likelihood ratio 4.280908 1 0.0385

F-test summary:

Mean Squares df Sum of Sq.

0.008349 1 Test SSR 0.008349

0.002559 55 Restricted SSR 0.140736

0.002452 54 Unrestricted SSR 0.132387

LR test summary:

Value

Restricted LogL 118.0021

Unrestricted LogL 120.1425

B.3. Phương sai sai số thay đổi (Heteroskedasticity)

Heteroskedasticity Test: Breusch-Pagan-Godfrey

Null hypothesis: Homoskedasticity

F-statistic 0.738335 Prob. F(14,55) 0.7272

Obs*R-squared 11.07446 Prob. Chi-Square(14) 0.6802

Scaled explained SS 6.061928 Prob. Chi-Square(14) 0.9649

B.4. Tương quan chuỗi (Serial correlation LM)

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

Null hypothesis: No serial correlation at up to 2 lags

F-statistic 0.196228 Prob. F(2,53) 0.8224

Obs*R-squared 0.514528 Prob. Chi-Square(2) 0.7732

C. Kiểm định nhân quả Granger

Pairwise Granger Causality Tests

Date: 08/29/18 Time: 18:34

Sample: 1998Q4 2016Q4

Lags: 3

Null Hypothesis: Prob. Obs F- Statistic

EX does not Granger Cause TB 0.0237 70 3.37490

TB does not Granger Cause EX 0.96667 0.4141

OIL does not Granger Cause TB 70 2.83234 0.0453

TB does not Granger Cause OIL 0.95236 0.4209

M does not Granger Cause TB 70 1.69720 0.1766

TB does not Granger Cause M 1.14198 0.3391

CPI does not Granger Cause TB 70 2.54182 0.0642

TB does not Granger Cause CPI 4.79069 0.0045

YF does not Granger Cause TB 70 4.37265 0.0074

TB does not Granger Cause YF 1.30993 0.2790

Y does not Granger Cause TB 70 4.31335 0.0079

TB does not Granger Cause Y 3.16329 0.0305

OIL does not Granger Cause EX 70 5.07512 0.0033

EX does not Granger Cause OIL 1.18226 0.3237

M does not Granger Cause EX 70 3.27306 0.0268

EX does not Granger Cause M 1.99708 0.1235

CPI does not Granger Cause EX 70 8.38694 9.E-05

EX does not Granger Cause CPI 3.63161 0.0175

YF does not Granger Cause EX 70 4.82688 0.0044

EX does not Granger Cause YF 3.28801 0.0263

Y does not Granger Cause EX 70 8.05629 0.0001

EX does not Granger Cause Y 0.81255 0.4917

M does not Granger Cause OIL 70 2.32842 0.0830

OIL does not Granger Cause M 0.40676 0.7487

CPI does not Granger Cause OIL 70 0.83803 0.4781

OIL does not Granger Cause CPI 2.22791 0.0936

YF does not Granger Cause OIL 70 0.89867 0.4470

OIL does not Granger Cause YF 1.56109 0.2076

Y does not Granger Cause OIL 0.4410 70 0.91069

OIL does not Granger Cause Y 2.68754 0.0539

CPI does not Granger Cause M 0.3854 70 1.03002

M does not Granger Cause CPI 6.69769 0.0005

YF does not Granger Cause M 0.0028 70 5.21280

M does not Granger Cause YF 1.34495 0.2678

Y does not Granger Cause M 0.1725 70 1.71690

M does not Granger Cause Y 0.0707 2.46132

YF does not Granger Cause CPI 0.0052 70 4.68030

CPI does not Granger Cause YF 4.69062 0.0051

Y does not Granger Cause CPI 0.0031 70 5.13134

CPI does not Granger Cause Y 1.50852 0.2210

Y does not Granger Cause YF 0.0124 70 3.92822

YF does not Granger Cause Y 0.1288 1.96149

Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Các yếu tố quyết định cán cân thương mại của Việt Nam - Phương pháp ARDL

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH

NGUYỄN THÀNH TRUNG

CÁC YẾU TỐ QUYẾT ĐỊNH CÁN CÂN THƯƠNG MẠI

CỦA VIỆT NAM - PHƯƠNG PHÁP ARDL

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

TP. Hồ Chí Minh – 2018

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH

NGUYỄN THÀNH TRUNG

CÁC YẾU TỐ QUYẾT ĐỊNH CÁN CÂN THƯƠNG MẠI

CỦA VIỆT NAM - PHƯƠNG PHÁP ARDL

Chuyên ngành: Tài chính–Ngân hàng

Mã số: 8340201

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:

TS. ĐINH THỊ THU HỒNG

TP. Hồ Chí Minh – 2018

TÓM TẮT

Phương pháp

Giả định chính

Kết quả chính

Yếu tố xác định

Tác giả (Năm)

Phương pháp

Giả định chính

Kết quả chính

Yếu tố xác định

Phương pháp

Giả định chính

Kết quả chính

Yếu tố xác định

B. Các kiểm định chẩn đoán

C. Kiểm định nhân quả Granger

Có thể bạn quan tâm

Luận văn Thạc sĩ: Quản lý hoạt động phát triển nhận thức cho trẻ mẫu giáo ở các trường mầm non, huyện Hoàng Su Phì, tỉnh Hà Giang

Ảnh hưởng biến động giá dầu thô quốc tế đến hiệu quả hoạt động của các công ty niêm yết tại Việt Nam

Luận văn Thạc sĩ tóm tắt: Pháp luật về điều kiện đầu tư kinh doanh trong lĩnh vực giáo dục, đào tạo ở Việt Nam

Luận văn Thạc sĩ: Sự nghiệp nghiên cứu phê bình văn học của Hoài Thanh

Luận văn Thạc sĩ: Tiểu thuyết của Đỗ Phấn từ góc nhìn sinh thái

Luận văn Thạc sĩ: Giải pháp ứng phó với nhập cư ở Liên minh Châu Âu

Luận văn Thạc sĩ: Diễn ngôn về giới nữ trong văn xuôi nữ Việt Nam đương đại (khảo sát sáng tác của Dạ Ngân, Y Ban, Lý Lan, Nguyễn Thị Thu Huệ)

Luận văn Thạc sĩ: Xây dựng mức phát thải tham chiếu rừng khu vực huyện Bảo Lâm tỉnh Lâm Đồng

Luận văn Thạc sĩ: Đặc điểm nhân vật chính trong ba tác phẩm của Franz Kafka: Lâu đài, Vụ án, Hóa thân

Kháo luận tốt nghiệp: Vận dụng lí thuyết học tập trải nghiệm vào dạy học Thống kê - Xác suất ở lớp Hai

Luận văn Thạc sĩ: Xây dựng hệ thống điều khiển và thu nhận dữ liệu cho Robot dịch vụ

Luận văn Thạc sĩ: Thế giới nhân vật trong truyện ngắn Lê Minh Khuê sau năm 1975

Luận văn Thạc sĩ: Tác động của cấu trúc vốn đến hiệu quả hoạt động của các ngân hàng thương mại cổ phần niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam

Luận văn Thạc sĩ: Kiểm soát rủi ro tín dụng bán lẻ tại Ngân hàng Thương mại Cổ phần Đầu tư và Phát triển Việt Nam chi nhánh Thủ Thiêm

Luận văn Thạc sĩ: Các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả kinh doanh của ngân hàng thương mại cổ phần niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam

Luận văn Thạc sĩ: Các nhân tố ảnh hưởng đến hành vi sử dụng dịch vụ ngân hàng điện tử tại Ngân hàng Thương mại Cổ phần Ngoại thương Việt Nam – Chi nhánh Thủ Đức

Luận văn Thạc sĩ: Các yếu tố tác đồng đến nợ xấu tại Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn - Chi nhánh Tiền Giang

Luận văn Thạc sĩ: Yếu tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ thanh toán không dùng tiền mặt tại Ngân hàng TMCP Công thương Việt Nam (Vietinbank)

Luận văn Thạc sĩ tóm tắt: Pháp luật về du lịch biển, thực tiễn tại tỉnh Bình Định

Luận văn Thạc sĩ: Ảnh hưởng của các yếu tố thương hiệu với vai trò trung gian của Marketing truyền miệng đến quyết định chọn việc làm của nhân viên GenZ tại chuỗi nhà hàng gà rán Popeyes khu vực Thành Phố Hồ Chí Minh

Tài liêu mới

Luận án Tiến sĩ: Nghiên cứu xây dựng thuật toán thích nghi và học tăng cường cấu trúc Actor - Critic điều khiển bám quỹ đạo cho robot di động đa hướng mecanum

Luận án Tiến sĩ: Cơ cấu bệnh tim mạch và chất lượng cuộc sống của người cao tuổi mắc suy tim, rung nhĩ điều trị tại Bệnh viện Thống Nhất, thành phố Hồ Chí Minh

Tóm tắt Luận án Tiến sĩ: Nghiên cứu hiện tượng nứt dăm đê sông vùng đồng bằng sông Hồng và dự báo khả năng bị nứt của một số đoạn đê

Tóm tắt Luận án Tiến sĩ: Nghiên cứu xây dựng giải pháp đảm bảo an toàn thông tin cho quá trình học liên kết dựa trên mật mã

Tóm tắt Luận án Tiến sĩ: Phát triển năng lực đánh giá công nghệ cho học sinh trong dạy học môn Công nghệ 11 ở trường trung học phổ thông

Tóm tắt Luận án Tiến sĩ: Nghiên cứu phân loại chi cầu diệp – Bulbophyllum Thouars (Orchidaceae) ở vùng Tây Nguyên bằng phương pháp hình thái và phân tử

Tóm tắt Luận án Tiến sĩ: Nghiên cứu đặc điểm phân bố và dinh dưỡng của các loài lưỡng cư ở Vườn Quốc gia Bến En và Khu bảo tồn thiên nhiên Pù Luông, tỉnh Thanh Hóa

Luận án Tiến sĩ: Tổng hợp luật dẫn và điều khiển cho một lớp tên lửa đối hải trên cơ sở ứng dụng mạng nơ ron và hệ mờ

Luận án Tiến sĩ: Nghiên cứu tổng hợp hệ điều khiển góc Pitch tua bin gió trong điều kiện có nhiễu tác động

Luận án Tiến sĩ: Nghiên cứu hóa học lipid của hai loài san hô thủy tức Millepora dichotoma và Millepora platyphylla ở Việt Nam

Luận án Tiến sĩ: Nghiên cứu kiểm soát phân phối công suất kéo trên cầu chủ động của ô tô con bằng ABS

Luận án Tiến sĩ: Ứng dụng phản ứng Domino vào tổng hợp các dẫn xuất Podophyllotoxin, Pyrimidine và đánh giá hoạt tính sinh học của các chất tổng hợp được

Luận án Tiến sĩ: Nghiên cứu thành phần hóa học và một số hoạt tính sinh học của cây chùm ngây (Moringa oleifera)

Tóm tắt Luận án Tiến sĩ: Nghiên cứu thành phần hóa học và ứng dụng ức chế ăn mòn cho thép của cao chiết xuất từ cây Lộc vừng thuộc họ Lecythidaceae

Luận án Tiến sĩ: Nghiên cứu hiện tượng nứt dăm đê sông vùng đồng bằng sông Hồng và dự báo khả năng bị nứt của một số đoạn đê

AI tóm tắt

Giới thiệu tài liệu

Đối tượng sử dụng

Từ khoá chính

Nội dung tóm tắt

Giới thiệu

Về chúng tôi

Việc làm