BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH ---------------------
NGUYỄN NGỌC HẢI
MỐI QUAN HỆ GIỮA LẠM PHÁT
VÀ TĂNG TRƯỞNG KINH TẾ Ở VIỆT NAM
LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ
TP. HỒ CHÍ MINH - NĂM 2012
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH ---------------------
NGUYỄN NGỌC HẢI
MỐI QUAN HỆ GIỮA LẠM PHÁT
VÀ TĂNG TRƯỞNG KINH TẾ Ở VIỆT NAM
Chuyên ngành: Tài chính – Ngân hàng
Mã số: 60340201
LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ Người hướng dẫn khoa học: PGS.TS NGUYỄN NGỌC ĐỊNH
TP. HỒ CHÍ MINH - NĂM 2012
LỜI CẢM ƠN
Lời đầu tiên xin chân thành cám ơn thầy NGUYỄN NGỌC ĐỊNH, thầy
TRẦN NGỌC THƠ người đã tận tình hướng dẫn và giúp đỡ tôi trong suốt thời
gian thực hiện Luận văn tốt nghiệp này.
Xin chân thành cám ơn quý Thầy, Cô Khoa Tài Chính Doanh Nghiệp
Trường Đại học Kinh Tế TPHCM đã tận tình giảng dạy, truyền đạt những kiến
thức quí báu cho bản thân tôi nói riêng và cho khoá Cao Học Tài Chính Doanh
Nghiệp nói chung.
Cảm ơn các thành viên trong gia đình, người thân và bạn bè đã động viên
và giúp đỡ tôi rất nhiều trong suốt thời gian hoàn thành chương trình học vừa
qua.
Thành phố Hồ Chí Minh, tháng 12 năm 2012
NGUYỄN NGỌC HẢI
Tác giả luận văn
LỜI CAM ĐOAN
Tôi xin cam đoan luận văn “MỐI QUAN HỆ GIỮA LẠM PHÁT VÀ
TĂNG TRƯỞNG KINH TẾ Ở VIỆT NAM” là công trình nghiên cứu của
chính tác giả, nội dung được đúc kết từ quá trình học tập và các kết quả
nghiên cứu thực tiễn trong thời gian qua, các số liệu sử dụng là trung thực và
có nguồn gốc trích dẫn rõ ràng. Luận văn được thực hiện dưới sự hướng dẫn
khoa học của Thầy Nguyễn Ngọc Định.
NGUYỄN NGỌC HẢI
Tác giả luận văn
MỤC LỤC
LỜI CẢM ƠN
LỜI CAM ĐOAN
MỞ ĐẦU .................................................................................................................. 1
1.Tóm tắt ................................................................................................................... 1
2. Đặt vấn đề ............................................................................................................. 1
3. Mục tiêu và phương pháp nghiên cứu .................................................................. 1
CHƯƠNG 1: CÁC BẰNG CHỨNG THỰC NGHIỆM VỀ MỐI QUAN HỆ
GIỮA LẠM PHÁT VÀ TĂNG TRƯỞNG KINH TẾ ................................................... 3
1.1 Khái quát những nghiên cứu trước đây .................................................... 3
1.2 Bằng chứng ở các quốc gia .......................................................................... 10
1.3 Kinh nghiệm các nước Châu Á ................................................................... 14
CHƯƠNG 2:PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU ................................................... 18
2.1 Mô hình và phương pháp nghiên cứu ............................................................. 18
2.2 Dữ liệu .............................................................................................................. 19
2.3 Kết quả nghiên cứu ........................................................................................... 21
2.3.1 Thống kê mô tả ................................................................................................ 21
2.3.2 Hệ số tương quan ............................................................................................. 21
2.3.3 Kiểm định nghiệm đơn vị ................................................................................ 22
2.3.4 Kiểm định đồng liên kết .................................................................................. 26
2.3.5 Kiểm định mối quan hệ nhân quả .................................................................... 28
2.3.6 Phân tích mô hình VECM ................................................................................ 31
2.4 Thảo luận kết quả ............................................................................................. 38
Chương 3: Kết luận ................................................................................................ 39
Danh mục các tài liệu tham khảo .......................................................................... 41
Danh mục các bảng
Bảng 1 Tỉ lệ tăng trưởng và lạm phát của Việt Nam theo quý giai đoạn
1999:1-2012:4.
Bảng 2 Các giá trị thống kê mô tả về tỉ lệ tăng trưởng và lạm phát ở Việt
Nam theo qúy giai đoạn 1999:1-2012:4
Bảng 3 Hệ số tương quan giữa tăng trưởng và lạm phát
Bảng 4 Kiểm định nghiệm đơn vị Augment Dickey-Fuller cho biến CPI
Bảng 5 Kiểm định nghiệm đơn vị Augment Dickey-Fuller cho biến GDP
Bảng 6 Kiểm định hồi qui đồng liên kết Johansen cho I và G
Bảng 7 Kiểm định mối quan hệ nhân quả Granger giữa G và I
Bảng 8 Phân tích mô hình VECM
Bảng 9 Kiểm định nghiệm đơn vị phần dư của mô hình VECM
1
MỞ ĐẦU
1. Tóm tắt
Các dữ liệu nghiên cứu về chỉ số lạm phát và tăng trưởng kinh tế trong bài
được thu thập trên trang web của Tổng Cục Thống kê và IMF. Kết quả nghiên
cứu cho thấy ở Việt Nam tăng trưởng và lạm phát có mối quan hệ dương (đồng
biến) trong dài hạn. Tuy nhiên, trong ngắn hạn mối quan hệ này vừa đồng biến
và nghịch biến. Ngoài ra, trong ngắn hạn lạm phát còn chịu tác động lớn từ kỳ
vọng lạm phát của công chúng.
2. Đặt vấn đề
Mối quan hệ giữa tăng trưởng và lạm phát luôn là vấn đề thu hút được sự
quan tâm của nhiều nhà nghiên cứu kinh tế. Trong thời gian gần đây, sự bất ổn
của kinh tế thế giới sau thời kỳ khủng hoảng kinh tế toàn cầu tác động đã làm
giảm tốc độ tăng trưởng và gia tăng lạm phát ở nhiều nước, trong đó có Việt
Nam. Ở nhiều quốc gia để có được mức tăng trưởng cao phải đánh đổi với mức
lạm phát cao. Liệu Việt Nam có cần đánh đổi như vậy không? Để trả lời câu hỏi
đó, cần nghiên cứu một cách sâu sắc sự tác động qua lại giữa tăng trưởng và
lạm phát, từ đó tìm ra biện phát nhằm ổn định lạm phát và thúc đẩy tăng trưởng
và phát triển bền vững cho Việt Nam.
3. Mục tiêu và phƣơng pháp nghiên cứu
Bài viết này nhằm kiểm định mối quan hệ giữa lạm phát và tăng trưởng
trong nền kinh tế ở Việt Nam theo quý giai đoạn 1999:1-2012:4. Trong nghiên
cứu của mình, tôi sử dụng kiểm định nghiệm đơn vị (Unit root test), kiểm định
tính đồng liên kết trong mô hình bằng kiểm định Johansen, kiểm định quan hệ
2
nhân quả Granger và phân tích mô hình VECM để xem xét mối quan hệ giữa
tăng trưởng và lạm phát ở Việt Nam trong thời kỳ 1999-2012. Một bằng chứng
thực nghiệm thu được từ việc chạy mô hình đồng liên kết và mô hình VECM sẽ
cho chúng ta cái nhìn rõ hơn về mối quan hệ này. Từ đó xác lập mối quan hệ
định hướng giữa tăng trưởng kinh tế - lạm phát và sử dụng lạm phát như một
công cụ quản lý kinh tế vĩ mô. Đồng thời đưa ra những nhận định và một số
kiến nghị cho các cơ quan Chính phủ về kiểm soát lạm phát trong mối quan hệ
với tăng trưởng kinh tế trong thời gian tới.
3
CHƢƠNG 1: CÁC BẰNG CHỨNG THỰC NGHIỆM VỀ MỐI
QUAN HỆ GIỮA LẠM PHÁT VÀ TĂNG TRƢỞNG KINH TẾ
1.1 Khái quát những nghiên cứu trƣớc đây
Mối quan hệ giữa lạm phát và tăng trưởng vẫn là một tranh cãi cả về lý
thuyết lẫn những nghiên cứu thực nghiệm. Nó bắt nguồn ở những nước Mỹ
Latinh vào những năm 1950, vấn đề này đã tạo ra một cuộc tranh luận dai dẳng
giữa những người theo chủ nghĩa cơ cấu và phái trọng tiền. Những người theo
chủ nghĩa cơ cấu tin rằng lạm phát cần thiết cho tăng trưởng kinh tế, trong khi
phái trọng tiền cho rằng lạm phát gây bất lợi cho sự phát triển kinh tế. Có hai
khía cạnh trong cuộc tranh luận này: (a) bản chất của mối quan hệ nếu nó tồn tại
và (b) hướng của mối quan hệ nhân quả. Friedman (1973; 41) tóm tắt ngắn gọn
bản chất mối quan hệ giữa lạm phát và tăng trưởng kinh tế như sau: lạm phát
xảy ra: có và không có tăng trưởng kinh tế; không có lạm phát: cũng có và
không có tăng trưởng kinh tế.
Tác động của lạm phát đối với tăng trưởng, sản lượng và năng suất là một
trong những vấn đề chính trong nghiên cứu kinh tế vĩ mô. Các mô hình lý
thuyết trong những tài liệu về tiền tệ và tăng trưởng phân tích tác động của lạm
phát đối với tăng trưởng kinh tế tập trung vào những ảnh hưởng của lạm phát
đối với trạng thái cân bằng ổn định, vốn bình quân đầu người và sản lượng (ví
dụ, Orphanides và Solow, 1990) viết về tác động của lạm phát đối với sản
lượng và tăng trưởng: i) không có; ii) tích cực, và iii) tiêu cực. Sidrauski (1967)
đã thiết lập các kết quả đầu tiên, cho thấy tính trung lập và siêu trung lập của
tiền tệ khi nó được kiểm soát một cách tối ưu khi xem xét số dư tiền thực tế
4
(M/P) trong các chức năng của nó. Tobin (1965) cho rằng tiền tệ thay thế cho
vốn, ông phát hiện ra những tác động tích cực của lạm phát đối với tăng trưởng
và kết quả được biết đến như là hiệu ứng Tobin. Những tác động tiêu cực của
lạm phát đến tăng trưởng thường được gọi là hiệu ứng phản Tobin liên quan
chủ yếu đến yếu tố tiền tệ đã được đề cập trong các mô hình trước đó (ví dụ ,
Stockman, 1981) xem tiền tệ như là một sự bổ sung vốn.
Theo nghiên cứu từng đạt giải Nobel của Friedman năm 1977, các nghiên
cứu lý thuyết lẫn thực nghiệm về mối quan hệ giữa lạm phát và tăng trưởng sản
lượng được phát triển theo hai hướng riêng biệt. Hướng nghiên cứu đầu tiên,
bắt đầu với giả thuyết cho rằng với một mức lạm phát danh nghĩa cao hơn sẽ
làm tăng lạm phát không chắc chắn, xem xét mối quan hệ giữa lạm phát - lạm
phát không chắc chắn, tăng trưởng và tăng trưởng không chắc chắn. Hướng
nghiên cứu thứ hai, đứng ở góc độ kinh tế vĩ mô truyền thống xem xét các mối
quan hệ giữa lạm phát và tăng trưởng mà không cần tham chiếu đến lạm phát
không chắc chắn và tăng trưởng không chắc chắn.
Nghiên cứu theo hướng thứ hai xem xét bản chất của mối quan hệ giữa lạm
phát và tăng trưởng trong nền kinh tế Ấn Độ. Tuy nhiên hướng nghiên cứu này
cũng chia ra thành hai nhóm riêng biệt, với dự đoán ngược lại về mối quan hệ
giữa lạm phát và tăng trưởng, có sự phân biệt giữa chúng. Các nhà nghiên cứu
của nhóm thứ nhất dựa trên những lập luận của họ về đường cong Phillips và
khoảng cách sản lượng, định nghĩa sự khác biệt giữa sản lượng thực tế và sản
lượng tiềm năng, khẳng định mối quan hệ tích cực giữa lạm phát và tăng
trưởng. Lý do cơ bản được đưa ra là nếu sản lượng thực tế tăng cao hơn sản
lượng tiềm năng, điều này sẽ tạo ra một áp lực về tiền lương trên thị trường lao
5
động. Lần lượt một mức lương cao hơn sẽ dẫn đến chi phí sản xuất cao hơn và
vì thế giá cả sẽ cao hơn. Kết luận này được hỗ trợ bởi kết quả từ những nghiên
cứu thực nghiệm của Gerloch và Smets (1999), cho thấy sản lượng thực tế tăng
1% so với sản lượng tiềm năng làm lạm phát tăng 0,2% trong quý tiếp theo ở 5
nước EMU (European Monetary Union). Hơn nữa, khi lạm phát có mối tương
quan với tăng trưởng, tỷ lệ lạm phát trong tương lai cũng sẽ tăng lên. Một
nghiên cứu thú vị được thực hiện bởi Paul et al (1997) với dữ liệu của 70 quốc
gia trong giai đoạn 1960-1989, cho rằng mối quan hệ tích cực giữa lạm phát và
tăng trưởng chỉ xảy ra ở một số nước. Mallik và Chowdhury (2001) phân tích
các tác động qua lại giữa tăng trưởng và lạm phát ở bốn quốc gia Nam Á
(Bangladesh, Ấn Độ, Pakistan and Sri Lanka) và tìm thấy bằng chứng có ý
nghĩa thống kê của một mối quan hệ tích cực giữa hai biến này.
Các nhà nghiên cứu thuộc nhóm thứ hai lập luận trên cơ sở các lý thuyết
chu kỳ kinh doanh thực tế và khẳng định rằng lạm phát ảnh hưởng tiêu cực đến
sự phát triển. Một trong các nghiên cứu xem xét tính tiêu cực của mối quan hệ
giữa lạm phát và tăng trưởng đã được thực hiện bởi Kydland và Prescott (1990).
Các tác giả lập luận rằng chính cú sốc cung, chứ không phải cú sốc cầu là
nguyên nhân dẫn đến sự đảo chiều trong mối quan hệ. Cú sốc cung làm cho giá
phản chu kỳ, trong khi những cú sốc cầu tạo ra tính chu kỳ của giá đối với sản
lượng. Tuy nhiên, điều kiện đi kèm chính là tính linh hoạt của giá. Khi mức giá
cố định, một cú sốc cầu sẽ làm tăng sản lượng trong khi giá ít dịch chuyển. Khi
sản lượng có xu hướng tăng, mức giá có thể tăng. Do đó, một tương quan tiêu
cực giữa các biến này có thể được quan sát thấy ngay cả khi một cú sốc cầu gây
ra những thay đổi. Ball và Mankiw (1994) và Judd và Trehan (1995) đã nghiên
6
cứu các hiệu ứng xảy ra. Ngoài ra, Den Haan và Wouter (2000) bằng cách sử
dụng dự báo dài hạn trong mô hình VAR, lập luận rằng tồn tại một sự tương
quan tiêu cực giữa lạm phát và tăng trưởng.
Tuy nhiên, một nghiên cứu khác của Agenor và Hoffmaister (1997) cho
thấy sự phân kỳ của tăng trưởng từ lạm phát ở các nước đang phát triển, họ sử
dụng mô hình VAR để kiểm tra phân tích các tác động giữa lạm phát, sản
lượng, tiền lương danh nghĩa và tỷ giá hối đoái. Họ nhận thấy rằng một sự sụt
giảm từ từ của tỷ giá làm giảm lạm phát và kích thích sản lượng. Tuy nhiên,
việc mở rộng sản lượng chỉ xảy ra trong ngắn hạn. Kirmanoglu (2001), bằng
cách sử dụng mô hình VAR cho thấy rằng tỷ lệ lạm phát cao ở Thổ Nhĩ Kỳ làm
tăng trưởng kinh tế giảm đi. Mendoza (2003) tìm thấy bằng chứng giữa lạm
phát và sản lượng ở Thổ Nhĩ Kỳ bằng cách sử dụng các mô hình VAR và
GARCH. Bên cạnh các mô hình VAR, bảng dữ liệu nghiên cứu cũng hỗ trợ mối
quan hệ tiêu cực, đặc biệt là ở các nước có lạm phát cao. Ví dụ nghiên cứu của
Barro (1996) cho thấy một mối quan hệ tiêu cực tồn ở các quốc gia có tỷ lệ lạm
phát trên 15%. Judson và Orphanides (1996) ủng hộ ngưỡng lạm phát 10%.
Bruno và Easterly (1998) thì ủng hộ ngưỡng lạm phát là 40%. Còn Ghosh và
Philips (1998) lại tìm thấy một tác động tích cực cho tỉ lệ lạm phát thấp, nhưng
đối với những nước có tỷ lệ lạm phát trên 5%, họ tìm thấy một hiệu ứng phi
tuyến tính tiêu cực.
Căn cứ bảng hồi quy dữ liệu của các nước và một số nghiên cứu gần đây,
mối tương quan tiêu cực giữa lạm phát và tăng trưởng trong thời gian dài là do
ảnh hưởng của sự sụt giảm trong đầu tư và việc tăng năng suất trước đó. Tập
hợp các nghiên cứu (Bruno & Eastle 1998, Sarel 1996) cho thấy tác động tiêu
7
cực của lạm phát là không phổ biến, chúng chỉ xuất hiện trên ngưỡng lạm phát.
Tuy nhiên, vẫn có nhiều mối quan tâm từ các nước đang phát triển, đặc biệt là
khu vực EMU vượt quá ngưỡng lạm phát thấp có thể làm tổn thương đến tăng
trưởng kinh tế. Người ta cho rằng các nước phát triển đã phát triển rất tốt thị
trường tài chính và chính phủ ít khi can thiệp vào các thị trường. Nền kinh tế
chủ yếu do cầu chi phối, trong đó kích cầu dẫn đến giá cả tăng cao và giao
thương sụt giảm rõ ràng có thể quan sát ở một mức độ thấp của lạm phát. Mặt
khác, các nước đang phát triển rất dễ bị tổn thương với những cú sốc cung gây
biến đổi lớn trong lạm phát và tiêu dùng, đầu tư và sản xuất. Hơn nữa, sự can
thiệp một cách cứng nhắc của chính phủ vào thị trường tài chính, thị trường
hang hóa và nền kinh tế vĩ mô gây ra những thất bại cho thị trường và tạo ra sự
bất ổn của kinh tế vĩ mô. Do đó, giá cả không phản ánh chính xác mục tiêu của
các chính sách và những phản ứng từ những đại diện của nền kinh tế.
Trong khoảng thời gian gần đây, kinh tế vĩ mô tập trung vào mối quan hệ
tích cực trong ngắn hạn giữa lạm phát và tăng trưởng. Một phát hiện trên lý
thuyết về bản chất mối quan hệ này trong dài hạn là do ảnh hưởng của lạm phát
đối với đầu tư, nếu giả định đầu tư là động cơ của tăng trưởng trong mô hình
tăng trưởng nội sinh, một tác động tiêu cực của lạm phát đối với đầu tư hàm ý
một mối quan hệ nghịch đảo giữa lạm phát và tăng trưởng. Những bằng chứng
thực nghiệm ủng hộ giả thuyết về một mối quan hệ nghịch đảo giữa lạm phát và
tăng trưởng trong dài hạn. Điều này trái ngược trong ngắn hạn, khi lạm phát và
tăng trưởng sản lượng tỷ lệ thuận với nhau.
Hiểu biết về mối quan hệ giữa lạm phát và tăng trưởng thực sự là chìa khóa
khi nghiên cứu kinh tế vĩ mô. Theo Rangarajan (1998), câu hỏi đặt ra là liệu có
8
thể dự đoán được khả năng đánh đổi giữa ổn định giá và tăng trưởng trong ngắn
hạn và dài hạn. Các lý thuyết tăng trưởng nội sinh mới phỏng đoán rằng lạm
phát có tác động xấu đến tăng trưởng vì nó làm giảm năng suất và hiệu quả.
Choi, Smith và Boyd (1996) đồng quan điểm khi cho rằng sự hiện diện của
thông tin bất cân xứng có thể gây tổn hại cho tăng trưởng bằng cách đặt ra
những rào cản trên thị trường tài chính. Do đó, nó tác động tiêu cực đến việc
cung cấp và phân bổ đầu tư. Những quan điểm mới đã phê phán quan điểm của
Keynes về tính „trung lập” của tiền tệ bằng cách cho rằng: trong một thị trường
linh hoạt, việc lặp đi lặp lại những cú sốc tiền tệ đồng nghĩa với việc tạo điều
kiện thuận lợi cho tăng trưởng có thể dẫn đến sự gia tăng lạm phát trong thời
gian dài (Rangarajan 1998).
Bruno và Easterly (1998) cho rằng không có bằng chứng về một sự đánh
đổi giữa tăng trưởng và lạm phát trong mẫu có loại trừ cuộc khủng hoảng lạm
phát cao rời rạc. Mặt khác, có bằng chứng cho thấy rằng tăng trưởng trở nên
tiêu cực mạnh khi lạm phát vượt qua một ngưỡng 40% mỗi năm. Họ cho rằng
thất bại của các nhà nghiên cứu khi tìm ra mối quan hệ có ý nghĩa giữa lạm phát
và tăng trưởng có thể là do sự phục hồi nhanh chóng của sản lượng sau lạm
phát, làm cho mối quan hệ thống kê tổng thể có ý nghĩa không đáng kể. Mặt
khác, Sarel (1997) tập trung vào một nghiên cứu thực nghiệm cũng kết luận
rằng lạm phát ảnh hưởng đến tăng trưởng chỉ khi nó vi phạm một "ngưỡng" nào
đó của lạm phát. Ông kết luận rằng tồn tại một ngưỡng lạm phát khoảng 8%
cho một mẫu chung của nhiều nước. Khi ngưỡng ước tính từ một mẫu chung,
nó có thể không chính xác cho một nước cụ thể đặc biệt nếu quốc gia đó bị cô
lập. Do đó, cần phải có thêm một đánh giá thực nghiệm về những vấn đề của
9
việc tìm kiếm các mức độ mà tại đó lạm phát thực sự làm ‘xói mòn’ tăng trưởng
kinh tế .
Những nghiên cứu trước đó (ví dụ, Tun Wai, 1959) không xác nhận bất kỳ
mối quan hệ có ý nghĩa nào giữa lạm phát và tăng trưởng. Một nghiên cứu gần
đây của Paul, Kearney và Chowdhury (1997) gồm 70 quốc gia (trong đó có 48
nền kinh tế đang phát triển) cho giai đoạn 1960-1989 không tìm thấy mối quan
hệ nhân quả giữa lạm phát và tăng trưởng kinh tế ở 40% các nước trong mẫu
nghiên cứu; có mối quan hệ nhân quả qua lại khoảng 20% và quan hệ một chiều
(theo hướng lạm phát tác động đến tăng trưởng hoặc ngược lại) cho phần còn
lại. Thú vị hơn, mối quan hệ được tìm thấy là tích cực trong một số trường hợp,
nhưng là tiêu cực ở những trường hợp khác. Gần đây các nghiên cứu ở nhiều
quốc gia cho thấy rằng lạm phát ảnh hưởng tiêu cực đến tăng trưởng kinh tế,
bao gồm Fischer (1993), Barro (1996) và Bruno và Easterly (1998). Fischer
(1993) và Barro (1996) tìm thấy một tác động tiêu cực rất nhỏ của lạm phát đến
tăng trưởng. Fischer (1993: 281) mặc dù bằng chứng tìm thấy khá yếu nhưng
ông mạnh mẽ kết luận: lạm phát không tốt cho tăng trưởng trong dài hạn. Barro
(1996) thích ổn định giá cả hơn bởi vì ông tin rằng nó sẽ tốt cho tăng trưởng
kinh tế.
Nghiên cứu của Bruno và Easterly (1998) cũng rất thú vị. Họ lưu ý rằng
bằng chứng cho thấy tỷ lệ người tin rằng lạm phát là có hại cho tăng trưởng
kinh tế cao một cách bất thường. Theo điều tra của họ xác nhận các quan sát
của Dornbusch (1993), Dornbusch và Reynoso (1989), Levine và Renelt (1992)
và Levine và Zervos (1993) cho rằng mối quan hệ tăng trưởng kinh tế và lạm
phát bị ảnh hưởng bởi các nước có tỷ lệ lạm phát cá biệt (hoặc là rất cao hoặc
10
rất thấp). Vì vậy, Bruno và Easterly(1998) đã kiểm tra các trường hợp rời rạc
của các nước có tỷ lệ lạm phát cao (từ 40% trở lên) và tìm thấy một kết quả
thực nghiệm mạnh mẽ rằng tăng trưởng giảm mạnh khi xuất hiện khủng hoảng
(lạm phát rất cao), sau đó phục hồi nhanh chóng và mạnh mẽ sau khi lạm phát
giảm xuống.
1.2 Bằng chứng ở các quốc gia
Một số nghiên cứu gần đây đã tìm thấy bằng chứng ở nhiều quốc gia hỗ trợ
quan điểm tăng trưởng trong dài hạn bị ảnh hưởng bởi lạm phát (Kormendi và
Meguire 1985; Fischer 1983, 1991, 1993; De Gregorio 1993; Gylfason 1991;
Roubini và Sala-i-Martin 1992; Grier và Tullock 1989; Levine Zervos 1992).
Các nước (đặc biệt là các quốc gia ở châu Mỹ Latinh) đã trải qua thời kỳ lạm
phát cao và tăng trưởng trong dài hạn thấp (Cardoso và Fishlow năm 1989; De
Gregorio 1992a, 1992b). Tài liệu này là một phần trong các tài liệu về tăng
trưởng nội sinh, họ cố gắng xác định nguyên nhân của sự khác biệt trong tốc độ
tăng trưởng ở các nước khác nhau. Một bằng chứng đáng kể cho rằng đầu tư là
một trong những yếu tố quyết định quan trọng nhất của tăng trưởng dài hạn
(Barro 1991; Levine và Renelt 1992). Người ta thường cho rằng một môi
trường kinh tế vĩ mô ổn định thúc đẩy tăng trưởng bằng cách cung cấp một môi
trường thuận lợi cho đầu tư tư nhân. Vấn đề này đã được đề cập trong các tài
liệu nghiên cứu sau đó của Fischer 1991, 1993; Easterly và Rebelo 1993;
Frenkel và Khan 1990; và Bleaney 1996.
Ảnh hưởng của sự bất ổn kinh tế vĩ mô đối với tăng trưởng chủ yếu từ sự
không chắc chắn trong đầu tư tư nhân. Bảng dữ liệu nghiên cứu đa quốc gia về
đầu tư đã đo lường sự bất ổn định của kinh tế vĩ mô, giống như những thay đổi
11
trong tỷ giá hối đoái thực hoặc tỷ lệ lạm phát, có tác động xấu đến đầu tư
(Serven và Solimano 1992). Trong một nghiên cứu ở 17 nước của Cordon
(1990) cho thấy rằng những bằng chứng nhìn chung ủng hộ quan điểm cho rằng
tăng trưởng cao liên quan với lạm phát thấp.
Điều này được rút ra từ việc so sánh dữ liệu theo thời gian ở các nước có tỷ
lệ tăng trưởng giảm trong khi tỷ lệ lạm phát tăng. Nghiên cứu của Fischer
(1993) xem xét vai trò của yếu tố kinh tế vĩ mô trong tăng trưởng. Ông tìm thấy
bằng chứng cho thấy mối quan hệ tiêu cực giữa tăng trưởng với lạm phát và tích
cực với chính sách tài chính tốt và một thị trường ngoại hối khỏe mạnh. Fischer
cho rằng, do không có lập luận nào cho rằng một mức lạm phát cao là tốt cho
nền kinh tế nên một chính phủ tạo ra lạm phát cao là một chính phủ mất khả
năng kiểm soát. Do đó, tỷ lệ lạm phát được xem như là một chỉ số kinh tế vĩ mô
về sự ổn định và khả năng bao quát của chính phủ trong việc kiểm soát nền
kinh tế.
Fischer cho rằng một môi trường kinh tế vĩ mô ổn định, có nghĩa là một tỷ
lệ lạm phát thấp hợp lý, thâm hụt ngân sách nhỏ và một thị trường ngoại hối
không bị can thiệp, có lợi cho tăng trưởng kinh tế bền vững. Ông đưa ra một mô
hình tăng trưởng, trong đó ông xác định những kênh chính mà thông qua đó lạm
phát làm giảm tăng trưởng. Ông cho rằng sự thay đổi của lạm phát như là một
dấu hiệu của sự không chắc chắn của môi trường kinh tế vĩ mô. Tuy nhiên, ông
gặp khó khăn khi chia tách các mức độ lạm phát từ sự không chắc chắn của lạm
phát ảnh hưởng đến tăng trưởng. Điều này là do tỷ lệ lạm phát và phương sai
của nó có mối liên hệ khá lớn trong dữ liệu của các quốc gia. Bằng chứng ủng
hộ quan điểm kinh tế vĩ mô ổn định, được đo bằng nghịch đảo của tỷ lệ lạm
12
phát và các chỉ số về xu hướng kinh tế vĩ mô, có liên quan với mức tăng trưởng
cao hơn.
Để kiểm tra cơ chế mà qua đó các biến số kinh tế vĩ mô ảnh hưởng đến
tăng trưởng, Fischer hồi quy tỷ lệ tích lũy vốn trên các biến này. Hệ số của tỷ lệ
lạm phát là tiêu cực, cho thấy rằng điều quan trọng mà qua đó lạm phát ảnh
hưởng đến tăng trưởng là giảm sự tích lũy vốn. Fischer thấy rằng tỷ lệ lạm phát
có tương quan âm ( nghịch biến) với tỷ lệ tăng trưởng theo mô hình Solow. Khi
tỷ lệ lạm phát được chia thành ba loại thấp (lên đến 15%), trung bình (15-40%)
và cao (trên 40%) - kết quả cho thấy, trái với những gì được mong đợi, sự kết
hợp giữa lạm phát và tăng trưởng, yếu tố quyết định của nó trung bình giảm khi
lạm phát tăng lên. Điều này cũng được hỗ trợ bởi các kết quả thu được của
Levine và Zervos (1992). Vì vậy đây không phải là trường hợp lạm phát cao là
nguyên nhân của các mối tương quan tiêu cực tổng thể giữa lạm phát và tăng
trưởng, tích lũy vốn và tăng trưởng sản lượng. Thay vào đó, kết quả của Fischer
cho thấy mối liên hệ giữa tăng trưởng, lạm phát và sự tích lũy vốn mạnh mẽ
hơn ở mức lạm phát thấp và trung bình hơn là ở mức lạm phát cao.
De Gregorio (1993) đưa ra bằng chứng ở 12 quốc gia châu Mỹ La tinh
trong giai đoạn 1950-1985. Ông tìm thấy một mối tương quan tiêu cực giữa lạm
phát và tăng trưởng. Bởi vì chúng có mối tương quan rất cao nên mặc dù lạm
phát và phương sai của nó tác động tiêu cực đối với tăng trưởng nhưng kết quả
không thể phân biệt được mức độ hay sự đa dạng có ảnh hưởng tiêu cực đến
tăng trưởng. Ngay cả khi các nước lạm phát cao đã được loại bỏ khỏi mô hình
hồi quy, tác động của lạm phát vẫn là tiêu cực và đáng kể. Tuy nhiên, kết quả
cho thấy một mối quan hệ nghịch chiều giữa lạm phát và đầu tư vốn, đầu tư
13
nước ngoài, mối quan hệ không khác nhau đáng kể. Mặc dù kết quả của Fischer
cho thấy lạm phát ảnh hưởng đến mức độ đầu tư, De Gregorio cho rằng hiệu
quả đầu tư bị ảnh hưởng và dẫn đến sự ảnh hưởng của lạm phát lên tăng trưởng.
Kết quả này được hỗ trợ bởi bằng chứng xuyên quốc gia trình bày trong nghiên
cứu của Levine và Renelt (1992). Bleaney (1996) thấy rằng chính sách kinh tế
vĩ mô nghèo nàn, được đo lường bởi cân bằng tài chính và biến động tỷ giá hối
đoái thực, xuất hiện mối tương quan âm với tăng trưởng. Trong mẫu nghiên cứu
của ông, lạm phát tương quan thuận với tỷ giá hối đoái thực tế và trong cùng
một mô hình hồi quy lạm phát không xuất hiện để có một ảnh hưởng tiêu cực
đến tăng trưởng. Vì cả hai có tương quan, điều này cho thấy rằng sự lựa chọn
một trong hai biến phụ thuộc vào độ mở của nền kinh tế và ảnh hưởng tương
đối của giá cả trong nước và ngoài nước đối với quyết định đầu tư .
Tỷ lệ lạm phát cao cũng có xu hướng biến động, mối quan hệ tiêu cực và
không thể dự đoán trước được của lãi suất thực không khuyến khích tích lũy
vốn trong nước. Lạm phát cao bất ngờ làm xói mòn giá trị thực của tài sản tài
chính và biến động của lạm phát làm tăng rủi ro của việc nắm giữ những tài sản
đó. Ngược lại, mộ mức lạm phát thấp đến trung bình khuyến khích tiết kiệm
vốn, đặc biệt là ở mức giá ổn định. Fry (1988) và Gleb (1989) tìm thấy trong dữ
liệu nền kinh tế trong 1 khoảng thời gian, một mối quan hệ tích cực và quan
trọng giữa tăng trưởng kinh tế và tỷ lệ lãi suất thực. Để tách rời ảnh hưởng của
lạm phát ra khỏi lãi suất thực, một nghiên cứu của Ngân hàng Thế giới và dự
báo từ các mô trình năm 1993. Bằng chứng từ mẫu của hai mươi quốc gia, cho
thấy tác động của lãi suất thực và tỷ lệ lạm phát đến tốc độ tăng trưởng GNP
được đưa ra. Tỷ lệ lãi suất thực có một tác động có ý nghĩa thống kê và tích cực
14
đến tăng trưởng. Nhưng khi có lạm phát, tỷ lệ lãi suất thực tế không còn ý nghĩa
thống kê, trong khi hệ số của tỷ lệ lạm phát lại có ý nghĩa. Điều này cho thấy
mối quan hệ tích cực giữa tỷ lệ lãi suất và tăng trưởng thực tế đã thực sự phản
ánh mối quan hệ tiêu cực giữa lạm phát và tăng trưởng khi xuất hiện áp lực tài
chính, nơi mà tỷ lệ lãi suất danh nghĩa được giữ cố định. Đó là lý do tại sao, đối
với một mẫu phụ của các nền kinh tế mà tỷ lệ lãi suất thực tốt, các hệ số của cả
tỷ lệ lãi suất thực và lạm phát là tiêu cực, điều đó chỉ ra rằng ở mức lãi suất thực
thấp hơn có thể có một tác động tích cực đối với tăng trưởng. Nghiên cứu cũng
cho thấy rằng một điều kiện đặc biệt quan trọng để đầu tư của chính phủ vào cơ
sở hạ tầng, nếu lạm phát làm giảm tiết kiệm của chính phủ, đầu tư công có thể
sẽ giảm.
1.3 Kinh nghiệm các nƣớc châu Á
Bằng chứng ở các nước hỗ trợ một mối quan hệ tiêu cực ở nhiều quốc gia.
Nói chung, các nước có mức tăng trưởng cao hơn là những nước có tỷ lệ lạm
phát thấp hơn. Một nghiên cứu của Ngân hàng Thế giới cho thấy hiệu quả cao ở
các nước Đông Á, đã duy trì tăng trưởng cao trong ba thập kỷ qua, đã từng có
một môi trường kinh tế vĩ mô ổn định thúc đẩy tỷ lệ đầu tư cao và tăng trưởng
kinh tế (Ngân hàng Thế giới 1993). Ổn định kinh tế vĩ mô đã được định nghĩa
là lạm phát phải chịu sự kiểm soát, các khoản nợ trong và ngoài nước phải được
quản lý và giải quyết cuộc khủng hoảng kinh tế vĩ mô xuất hiện trong vòng một
hoặc hai năm.
Mặc dù các bằng chứng xuyên quốc gia cho thấy mối tương quan giữa lạm
phát và tăng trưởng là tiêu cực, không có sự phân biệt giữa các nền kinh tế mở
hay đóng cửa giữa các quốc gia này. Nó có thể là mối tương quan tiêu cực
15
mạnh mẽ trong trường hợp các nền kinh tế thị trường mở cửa mà dựa vào đầu
tư nước ngoài và được khuyến khích bởi một mức lạm phát thấp, duy trì cạnh
tranh xuất khẩu và ngăn chặn các dòng vốn từ bên ngoài đóng một vai trò quan
trọng hơn. Như Ấn Độ khi chuyển dịch từ một nền kinh tế đóng sang mở cửa,
nơi mà đầu tư trong nước và ngoài nước dự kiến sẽ là động cơ thúc đẩy tăng
trưởng, để kiểm tra tác động của lạm phát đối với đầu tư.
Các bằng chứng thực nghiệm cũng thay đổi giống như trong những quan
điểm. Bằng chứng là một mối quan hệ đảo chiều giữa lạm phát và tăng trưởng
được ủng hộ vào đầu những năm 1980 đối nghịch với những nghiên cứu trước
đó của Johnson (1967) người đã chỉ ra rằng “không có bằng chứng thực nghiệm
hay một kết luận nào khác”. Tuy nhiên, kể từ khi xuất hiện bằng chứng mới về
một mối quan hệ tiêu cực, một nghiên cứu thực nghiệm lớn đã khám phá các
mô hình khác nhau trong phân tích lạm phát. Thật ngẫu nhiên khi phần lớn các
tài liệu thực nghiệm trong các nghiên cứu về lạm phát và tăng trưởng ở các
nước đang phát triển lại cung cấp những thông tin phong phú đa dạng với
những biến đổi thú vị trong kinh tế vĩ mô. Đáng chú ý trong số các tài liệu gần
đây của De Gregorio (1993), Fisher (1993), Barro (1995), Sbordone và Kuttner
(1994) và Smyth (1994), các yếu tố kỹ thuật đều xác nhận rằng lạm phát có ảnh
hưởng tiêu cực đến tăng trưởng kinh tế. Các kết quả thực nghiệm những nghiên
cứu của Sarel (1997), Bruno và Easterly (1998) đặt ra câu hỏi một cách tổng
quát sâu rộng hơn. Họ tranh luận về tác động tiêu cực của lạm phát đối với tăng
trưởng là không phổ biến nhưng chỉ xuất hiện trên một “ngưỡng lạm phát” nào
đó. Các tác giả này cũng tin rằng một tỷ lệ lạm phát dưới ngưỡng thậm chí có
thể có ảnh hưởng tích cực đến tăng trưởng kinh tế.
16
Nối tiếp các kết quả trên, rất nhiều các nghiên cứu khác về sự ảnh hưởng
qua lại giữa tăng trưởng và lạm phát với các phương pháp khác nhau đã được
công bố. Nghiên cứu của Prasanna V Salian (2009) đã sử dụng đồng thời mô
hình hồi quy đồng liên kết (Co-integration), mô hình sai số hiệu chỉnh (ECM -
Error Correction Model) (2001), kiểm định nghiệm đơn vị (Unit root test) được
đề xuất bởi Dickey Fuuler (DF) và Augmented Dickey Fuller (ADF) (1979) và
phương pháp phân tích phương sai (Variance Decomposition) dựa trên mô hình
VAR (Vector Autoregressive Model) để xem xét mối quan hệ giữa tăng trưởng
và lạm phát ở Ấn Độ giai đoạn từ 1976 đến 2007 cho thấy tồn tại một mối quan
hệ nghịch chiều và ảnh hưởng của tăng trưởng kinh tế đến lạm phát lớn hơn
chiều ngược lại. Những phát hiện này có ý nghĩa rất quan trọng đối với việc
hoạch định chính sách.
Mục tiêu của nghiên cứu này là xem xét mối quan hệ giữa lạm phát tăng
trưởng ở Việt Nam sử dụng dữ liệu theo quý giai đoạn 1999:1-2012:4. Chúng ta
sẽ kiểm tra các mối quan hệ giữa tăng trưởng và lạm phát. Từ đó xác lập mối
quan hệ định hướng giữa tăng trưởng kinh tế - lạm phát và sử dụng lạm phát
như một công cụ quản lý kinh tế vĩ mô. Đồng thời đưa ra những nhận định và
một số kiến nghị cho các cơ quan Chính phủ về kiểm soát lạm phát trong mối
quan hệ với tăng trưởng kinh tế trong thời gian tới.
17
KẾT LUẬN CHƢƠNG 1
Sau khi xem xét nhiều quan điểm lý thuyết của các trường phái khác nhau,
tùy mỗi trường phái có một quan điểm riêng, mô hình riêng để chứng minh mối
quan hệ giữa lạm phát và tăng trưởng nhưng quan điểm chung của các trường
phái có thể nhận thấy là mối quan hệ giữa lạm phát và tăng trưởng không phải
là mối quan hệ một chiều mà là sự tác động qua lại. Trong ngắn hạn, khi lạm
phát còn ở mức thấp, lạm phát và tăng trưởng thường có mối quan hệ cùng
chiều. Nghĩa là nếu muốn tăng trưởng đạt tốc độ cao hơn thì phải chấp nhận
tăng lạm phát. Tuy nhiên mối quan hệ này không phải tồn tại mãi mãi mà đến
lúc nào đó, nếu lạm phát tiếp tục tăng cao sẽ ảnh hưởng làm giảm tăng trưởng.
Trong dài hạn, khi tăng trưởng đã đạt đến mức tối ưu thì lạm phát không tác
động đến tăng trưởng nữa mà lúc này, lạm phát là hậu quả của việc cung tiền
quá mức vào nền kinh tế.
Dựa trên các kết quả nghiên cứu trên, trong nghiên cứu của mình, tôi sử
dụng kiểm định nghiệm đơn vị (Unit root test), kiểm định tính đồng liên kết
trong mô hình-kiểm định Johansen, kiểm định quan hệ nhân quả Granger và
phân tích mô hình VECM để xem xét mối quan hệ giữa tăng trưởng và lạm phát
ở Việt Nam trong thời kỳ 1999 – 2012. Một bằng chứng thực nghiệm thu được
từ việc chạy mô hình đồng liên kết và mô hình VECM sẽ cho chúng ta cái nhìn
rõ hơn về mối quan hệ này.
18
CHƢƠNG 2: PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
2.1 Mô hình và phƣơng pháp nghiên cứu
Để nghiên cứu mối quan hệ giữa tăng trưởng (G) và lạm phát (I), chúng ta
sử dụng phương pháp hồi quy đồng liên kết được đề nghị bởi Engle và Granger
(1987). Thông thường khi hồi qui 2 biến ngẫu nhiên ví dụ như 2 biến G và I
theo mô hình tuyến tính có dạng:
Gt = λ1 + ɸIt + μt +…(1)
It = λ2 + ɸIt + ηt +…(2)
Ở đây μt và ηt là nhiễu trắng. Khi đó mô hình phản ánh mối quan hệ trong
dài hạn giữa 2 biến G và I. Tuy nhiên. Một vấn đề đặt ra là nếu G và I không
dừng (non-stationary) thì sẽ xảy ra hiện tượng hồi qui giả mạo (spurious
regression) do yếu tố xu thế tạo ra và kết quả thu được không phản ánh đúng
mối quan hệ giữa 2 biến G và I. Vì vậy trước khi tiến hành hồi quy giữa các
chuỗi thời gian (dừng hay không dừng) chúng ta kiểm định xem các chuỗi thời
gian là dừng hay không dừng. Tuy nhiên, nếu G và I không dừng nhưng thỏa
mãn liên kết bậc I (I(1)): First-ordered intergartion, còn gọi là dừng sai phân và
các yếu tố ngẫu nhiên μt và ηt là dừng (I(0): stationary) thì mô hình trên vẫn
phản ánh đúng sự ảnh hưởng giữa G và I và kết quả hồi qui vẫn có ý nghĩa, khi
đó 2 biến G và I được gọi là đồng liên kết (cointergration).
Trong trường hợp này, để kiểm định xem các biến G và I trong mô hình có
dừng hay dừng sai phân hay không, phương pháp được sử dụng phổ biến là
kiểm định nghiệm đơn vị dựa trên tiêu chuẩn kiểm định Augmented Dickey -
Fuller (ADF) do Dickey và Fuller (1979) đề xuất. Đồng thời, Johansen (1988)
19
và Johansen Juselius (1990) cũng đưa ra phương pháp kiểm định tính đồng liên
kết của 2 biến ngẫu nhiên dựa trên phương pháp VAR của Johansen.
2.2 Dữ liệu
Khi nghiên cứu mối quan hệ giữa tăng trưởng và lạm phát ở Việt Nam, số
liệu sử dụng trong nghiến cứu trên về chỉ số giá tiêu dùng CPI (Customer Price
Index) và tổng thu nhập quốc nội GDP (Gross Domestics Product) theo quý giai
đoạn từ 1999:1 đến 2012:4 do Tổng cục Thống kê Việt Nam và IMF công bố.
Bảng 1. Tỉ lệ tăng trƣởng và lạm phát của Việt Nam giai đoạn 1999-2012
CHỈ SỐ CPI QUY VỀ KỲ GỐ C 1999-Q1
CHỈ SỐ GDP QUY VỀ KỲ GỐ C 1999-Q1
TỔ NG SẢ N PHẨ M QUỐ C NỘI - TỶ VND THEO GIÁ NĂM 1994
CHỈ SỐ GIÁ TIÊU DÙ NG CỦ A CÁC NƢỚC VÀ VÙNG LÃNH THỔ (Consumer Price Index, 2005 constant price).
t
CPI-gia2005
GDP-gia1994
CPI
GDP
63,916.52
64,310.94
62,815.75
62,860.33
67,511.64
68,631.61
67,159.77
67,613.98
72,333.63
73,367.46
71,820.81
Q1-1999 Q2-1999 Q3-1999 Q4-1999 Q1-2000 Q2-2000 Q3-2000 Q4-2000 Q1-2001 Q2-2001 Q3-2001 Q4-2001
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
82.11 82.06 81.74 80.90 80.71 80.14 79.86 80.52 79.66 79.46 80.01 80.72
1 0.999431624 0.995435695 0.985258993 0.982986096 0.975941493 0.97255072 0.980626488 0.970183439 0.967706916 0.974462521 0.983057828
1 1.006170862 0.982778005 0.983475477 1.056247117 1.073769504 1.050741968 1.057848268 1.131689116 1.147863807 1.123665838 1.128510438
72,130.46
20
77,098.62
78,532.49
76,929.30
77,491.63
82,338.25
83,605.15
83,170.45
83,600.39
88,087.22
89,524.04
89,826.93
90,968.88
94,644.19
96,722.98
98,145.78
99,243.24
101,600.20
103,898.60
106,760.59
108,043.49
109,381.57
112,198.47
116,080.67
118,074.80
117,607.83
118,729.39
123,593.92
124,855.15
121,281.03
123,983.06
130,000.60
134,120.06
128,477.46
131,778.18
139,622.65
144,419.48
135,468.17
139,299.94
12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50
Q1-2002 Q2-2002 Q3-2002 Q4-2002 Q1-2003 Q2-2003 Q3-2003 Q4-2003 Q1-2004 Q2-2004 Q3-2004 Q4-2004 Q1-2005 Q2-2005 Q3-2005 Q4-2005 Q1-2006 Q2-2006 Q3-2006 Q4-2006 Q1-2007 Q2-2007 Q3-2007 Q4-2007 Q1-2008 Q2-2008 Q3-2008 Q4-2008 Q1-2009 Q2-2009 Q3-2009 Q4-2009 Q1-2010 Q2-2010 Q3-2010 Q4-2010 Q1-2011 Q2-2011 Q3-2011
81.77 82.61 83.38 84.36 85.05 85.52 85.64 86.59 88.81 91.57 93.85 95.20 96.96 98.90 100.81 103.33 105.14 106.18 107.93 110.29 112.11 113.96 117.14 122.04 130.57 141.85 149.63 150.78 150.93 150.58 153.53 157.67 162.22 164.09 166.57 174.72 182.94 195.88 204.19
0.995811893 1.006083466 1.015483416 1.027389483 1.035753153 1.041500855 1.043028785 1.054518708 1.081549165 1.115187987 1.142924195 1.159456069 1.18087973 1.204474719 1.227682062 1.258458664 1.280403327 1.293091018 1.31449495 1.343235286 1.365368718 1.387846805 1.426595534 1.486292715 1.590176381 1.727520817 1.822243722 1.836336826 1.838090548 1.833867001 1.869792725 1.920221972 1.975610356 1.998408741 2.028606858 2.127850468 2.227903956 2.385523367 2.486783757
1.206239326 1.228672806 1.203590246 1.212388128 1.288215472 1.308036639 1.30123558 1.307962167 1.378160451 1.400640085 1.405378922 1.423245195 1.480746918 1.513270435 1.53553072 1.552700929 1.589576529 1.625535933 1.670312933 1.690384426 1.711319233 1.755390782 1.816129383 1.847328359 1.840022423 1.857569686 1.93367724 1.953409698 1.897491134 1.939765494 2.033912359 2.09836299 2.010082213 2.061723323 2.184453252 2.259501612 2.11945472 2.179404323 2.31815249
148,168.24
21
153,249.90
141,072.15
51 52 53
209.31 212.06 212.69
2.549145621 2.582566202 2.590278925
2.397657132 2.207131271 2.281218377
Q4-2011 Q1-2012 Q2-2012 145,807.54 *Ghi chú : Tổng sản phẩm quốc nội Viê ̣t Nam theo mức giá năm 1994. Nguồn: IMF, Tổng Cục Thống Kê.
Tỉ lệ lạm phát (I) và tăng trưởng (G) được tính theo công thức:
It = ln(CPIt) – ln (CPIt-1) và
Gt = ln (GDPt) – ln (GDP t-1)
Trong đó It và Gt là tỉ lệ tăng trưởng và lạm phát tại thời điểm t.
ln(CPIt), ln (GDPt) và ln (CPIt-1), ln (GDP t-1) lần lượt là logarit cơ số tự
nhiên tương ứng của các biến tại các thời điểm t và t-1.
2.3 Kết quả nghiên cứu
2.3.1 Thống kê mô tả
Các giá trị thống kê mô tả về tỉ lệ lạm phát (I) và tăng trưởng (G) của Việt
Nam trong giai đoạn này được trình bày trong bảng 2
Bảng 2. Các giá trị thống kê mô tả về tỉ lệ tăng trƣởng và lạm phát
của Việt Nam giai đoạn 1999-2012
Mean
Median
Max
Min
Pro
Obs
Std. Dev.
Sum Sq. Dev.
0.426749
0.434436
0.874492
-0.017372
0.272436
0.147943
3.933735
54
LNGDP
0.308988
0.217508
0.951766
-0.032826
0.324229
0.057154
5.571611
54
LNCPI
2.3.2 Hệ số tƣơng quan
22
Hệ số tương quan (correlation–r) giữa G và I tính được là 0.947 chứng tỏ
G và I có mối tương quan rất mạnh trong giai đoạn này. Điều đó cho thấy khi
lạm phát tăng 1% sẽ làm tăng trưởng kinh tế tăng 0,947% và ngược lại. Ngoài
ra khi bình phương hệ số tương quan ta có giá trị bình phương bằng 0,895. Con
số này cho biết, trong giai đoạn này lạm phát giải thích được 89.5% sự thay đổi
của tốc độ tăng trưởng kinh tế.
Bảng 3. Hệ số tƣơng quan giữa tăng trƣởng và lạm phát
LNCPI LNGDP
1.000000 0.947367 LNCPI
0.947367 1.000000 LNGDP
2.3.3 Kiểm định nghiệm đơn vị
Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị Augmented Dickey-Fuller (ADF) cho
các chuỗi số liệu G và I được trình bày trong bảng 4 và bảng 5
Null Hypothesis: LNCPI has a unit root Exogenous: Constant, Linear Trend Lag Length: 1 (Fixed)
Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:
1% level 5% level 10% level
Bảng 4. Kiểm định nghiệm đơn vị biến CPI
t-Statistic -2.641731 -4.144584 -3.498692 -3.178578
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Prob.* 0.2644
23
Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(LNCPI) Method: Least Squares Date: 04/23/13 Time: 18:49 Sample (adjusted): 3 54 Included observations: 52 after adjustments
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
-0.051374 0.653389 -0.011839 0.001228
0.019447 0.108122 0.005987 0.000420
-2.641731 6.043068 -1.977552 2.922674
Variable LNCPI(-1) D(LNCPI(-1)) C @TREND(1)
0.0111 0.0000 0.0537 0.0053
0.018314 0.019879 -5.909482 -5.759386 -5.851938 1.404506
R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)
0.648507 Mean dependent var 0.626539 S.D. dependent var 0.012148 Akaike info criterion 0.007084 Schwarz criterion 157.6465 Hannan-Quinn criter. 29.52016 Durbin-Watson stat 0.000000
So sánh trị tuyệt đối ta tính toán với giá trị tuyệt đối ta tra bảng nhỏ hơn
các giá trị thống kê tương ứng ở các mức ý nghĩ 1%, 5% và 10% => ta chấp
nhận giả thiết H0. Vậy CPI là một chuỗi không dừng. Ta tiến hành lấy sai phân
Null Hypothesis: D1LNCPI has a unit root
Exogenous: Constant, Linear Trend
Lag Length: 1 (Fixed)
t-Statistic
Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic
bậc 1 cho chuỗi này. Kết quả cho thấy sai phân bậc 1 của CPI là 1 chuỗi dừng.
-4.531157
0.0035
Test critical values:
1% level
-4.148465
5% level
-3.500495
10% level
-3.179617
24
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Augmented Dickey-Fuller Test Equation
Dependent Variable: D(D1LNCPI)
Method: Least Squares
Date: 04/23/13 Time: 19:06
Sample (adjusted): 4 54
Included observations: 51 after adjustments
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
Variable
D1LNCPI(-1)
-0.521136
0.115012
-4.531157
0.0000
D(D1LNCPI(-1))
0.503637
0.134022
3.757876
0.0005
C
-0.000392
0.003516
-0.111610
0.9116
0.000361
0.000146
2.470501
0.0172
@TREND(1)
0.000137
R-squared
0.344620 Mean dependent var
0.013776
Adjusted R-squared
0.302787 S.D. dependent var
-6.017224
S.E. of regression
0.011503 Akaike info criterion
-5.865709
Sum squared resid
0.006219 Schwarz criterion
-5.959326
Log likelihood
157.4392 Hannan-Quinn criter.
2.181381
F-statistic
8.238045 Durbin-Watson stat
Prob(F-statistic)
0.000165
25
Tương tự với biến GDP
Null Hypothesis: LNGDP has a unit root Exogenous: Constant, Linear Trend Lag Length: 1 (Fixed)
Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:
1% level 5% level 10% level
Bảng 5. Kiểm định nghiệm đơn vị biến GDP
t-Statistic -6.465445 -4.144584 -3.498692 -3.178578
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Prob.* 0.0000
Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(LNGDP) Method: Least Squares Date: 04/23/13 Time: 18:55 Sample (adjusted): 3 54 Included observations: 52 after adjustments
Coefficient
Std. Error
t-Statistic Prob.
-1.114793 0.529494 -0.049564 0.019404
0.172423 0.142662 0.012804 0.003024
-6.465445 3.711532 -3.871068 6.416917
0.0000 0.0005 0.0003 0.0000
Variable LNGDP(-1) D(LNGDP(-1)) C @TREND(1)
R-squared Adjusted R-squared
0.471005 Mean dependent var 0.437943 S.D. dependent var
S.E. of regression
0.023198 Akaike info criterion
0.015741 0.030943 - 4.615715 - 4.465619 -
Sum squared resid Log likelihood
0.025831 Schwarz criterion 124.0086 Hannan-Quinn criter.
26
F-statistic Prob(F-statistic)
14.24606 Durbin-Watson stat 0.000001
4.558172 1.371312
So sánh trị tuyệt đối ta tính toán với giá trị tuyệt đối ta tra bảng lớn hơn các
giá trị thống kê tương ứng ở cả 3 mức ý ghĩa 1%, 5% và 10%=> ta bác bỏ giả
thiết H0. Vậy G là một chuỗi dừng.
2.3.4 Kiểm định đồng liên kết
Mục đích: Khi hồi quy các chuỗi thời gian không dừng thường dẫn đến
“kết quả hồi quy giả mạo” (spurious regression). Tuy nhiên, Engle và Granger
(1987) cho rằng nếu kết hợp tuyến tính của các chuỗi thời gian không dừng có
thể là một chuỗi dừng và các chuỗi thời gian không dừng đó được cho là “đồng
liên kết”. Kết hợp tuyến tính dừng được gọi là phương trình đồng liên kết và có
thể được giải thích như “mối quan hệ cân bằng dài hạn giữa các biến”. Nói cách
khác, nếu phần dư trong mô hình là một chuỗi dừng, thì kết quả hồi qui là thực
và thể hiện mối cân bằng dài hạn giữa các biến trong mô hình.
Date: 04/23/13 Time: 20:34 Sample (adjusted): 3 54 Included observations: 52 after adjustments Trend assumption: Linear deterministic trend (restricted) Series: LNCPI LNGDP Lags interval (in first differences): 1 to 1
Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace)
Hypothesized No. of CE(s)
Eigenvalue
Trace Statistic
0.05 Critical Value
Prob.**
None * At most 1
0.573975 0.161310
Bảng 6. Kiểm định hồi qui đồng liên kết Johansen cho I và G
53.51695 9.147564
25.87211 12.51798
0.0000 0.1715
27
Trace test indicates 1 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level * denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level **MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values
Unrestricted Cointegration Rank Test (Maximum Eigenvalue)
Hypothesized No. of CE(s)
Eigenvalue
Max-Eigen Statistic
0.05 Critical Value
Prob.**
None * At most 1
0.573975 0.161310
44.36938 9.147564
19.38704 12.51798
0.0000 0.1715
Max-eigenvalue test indicates 1 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level * denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level **MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values
Unrestricted Cointegrating Coefficients (normalized by b'*S11*b=I):
LNCPI -3.801403 10.43894
LNGDP -54.52537 -4.187955
@TREND(2) 1.013225 -0.173348
Unrestricted Adjustment Coefficients (alpha):
D(LNCPI) D(LNGDP)
-0.000946 0.022969
-0.005068 -0.001407
Log likelihood
283.1948
1 Cointegrating Equation(s): Normalized cointegrating coefficients (standard error in parentheses)
LNCPI 1.000000
@TREND(2) -0.266540 (0.03092)
LNGDP 14.34348 (1.77584) Adjustment coefficients (standard error in parentheses) 0.003597 (0.00694) -0.087316 (0.01103)
D(LNCPI) D(LNGDP)
28
Kết quả kiểm định đồng liên kết Johansen dựa trên 2 tiêu chuẩn kiểm định
riêng cực đại và kiểm định „vết‟ cho thấy với mức ý nghĩa 5%, ta thấy Trace
Statitics > Critical Value nên bác bỏ giả thuyết H0 : không có đồng liên kết giữa
GDP và lạm phát, nghĩa là giữa GDP và lạm phát có tính đồng liên kết và tồn
tại mối quan hệ dài hạn giữa chúng. Do đó không tồn tại hiện tượng hồi qui
tương quan giả trong mô hình trên và các kiểm định thống kê truyền thống vẫn
áp dụng trong các trường hợp này.
* Có 1 mối quan hệ đồng liên kết giữa các biến
2.3.5 Kiểm định mối quan hệ nhân quả Granger
Để kiểm định liệu có tồn tại mối quan hệ nhân quả Granger giữa 2 chuỗi
thời gian GDP và CPI hay không, ta sử dụng thống kê F của kiểm định Wald.
Pairwise Granger Causality Tests Date: 04/23/13 Time: 20:21 Sample: 1 54 Lags: 2
Null Hypothesis:
Obs 52
LNGDP does not Granger Cause LNCPI LNCPI does not Granger Cause LNGDP
F-Statistic 4.60143 0.17156
Prob. 0.0150 0.8429
Pairwise Granger Causality Tests Date: 04/23/13 Time: 20:22 Sample: 1 54 Lags: 3
Null Hypothesis:
Obs
F-Statistic
Prob.
Bảng 7. Kiểm định mối quan hệ nhân quả Granger giữa GDP và CPI
29
51
LNGDP does not Granger Cause LNCPI LNCPI does not Granger Cause LNGDP
3.24109 0.68066
0.0309 0.5686
Pairwise Granger Causality Tests Date: 04/23/13 Time: 20:23 Sample: 1 54 Lags: 4
Null Hypothesis:
Obs 50
LNGDP does not Granger Cause LNCPI LNCPI does not Granger Cause LNGDP
F-Statistic 2.64962 9.83099
Prob. 0.0468 1.E-05
Pairwise Granger Causality Tests Date: 04/23/13 Time: 20:25 Sample: 1 54 Lags: 5
Null Hypothesis:
Obs 49
LNGDP does not Granger Cause LNCPI LNCPI does not Granger Cause LNGDP
F-Statistic 2.48075 2.86273
Prob. 0.0486 0.0274
Pairwise Granger Causality Tests Date: 04/23/13 Time: 20:19 Sample: 1 54 Lags: 6
Null Hypothesis:
Obs 48
LNGDP does not Granger Cause LNCPI LNCPI does not Granger Cause LNGDP
F-Statistic 1.62008 2.97076
Prob. 0.1708 0.0188
Kết quả kiểm định cho thấy:
30
- Với mức ý nghĩa 5%: các giá trị thống kê F tính toán đều lớn hơn giá trị
thống kê F phê phán (với độ trễ được xác định từ 2 đến 6) kết quả là bác bỏ giả
thuyết H0 bên Null Hypothesis: tăng trưởng không có quan hệ nhân quả với lạm
phát, nghĩa là tăng trưởng có tác động đến lạm phát.
- Với mức ý nghĩa 5%: tất cả các giá trị thống kê F tính toán đều lớn hơn
giá trị thống kê F phê phán ( với độ trễ được xác định từ 3 đến 6)=> bác bỏ giả
thuyết H0 bên Null Hypothesis. Hay nói cách khác lạm phát cũng có tác động
đến tăng trưởng.
- Như vậy, có sự tác động qua lại lẫn nhau giữa lạm phát và tăng trưởng.
Tiếp theo, để xem xét mối quan hệ giữa tăng trưởng và lạm phát, hồi qui G
và I với nhau theo các mô hình (1).
Std. Error
Coefficient
Gt = λt + ϕIt + μt (1) Hay μt = Gt - λt - ϕIt
0.180785 0.796032
Dependent Variable: LNGDP Method: Least Squares Date: 04/24/13 Time: 22:49 Sample: 1 54 Included observations: 54 Variable C LNCPI
0.016627 0.037305
t-Statistic 10.87311 21.33875
Prob. 0.0000 0.0000
R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood
0.897505 Mean dependent var 0.895534 S.D. dependent var 0.088055 Akaike info criterion 0.403188 Schwarz criterion 55.60542 Hannan-Quinn criter.
0.426749 0.272436 -1.985386 -1.911720 -1.956976
31
0.151630
F-statistic Prob(F-statistic)
455.3423 Durbin-Watson stat 0.000000
Kết quả cho thấy hệ số đồng liên kết β2 được ước lượng bằng 0.796 là
dương và có ý nghĩa thống kê ở mức 1% . Như vậy, có thể thấy mối quan hệ
giữa tăng trưởng và lạm phát trong dài hạn là đồng biến, đồng thời giá trị này
nhỏ hơn 1 cho thấy trong dài hạn tăng trưởng sẽ tăng nhanh hơn lạm phát. Hệ số phù hợp R2 ước lượng được bằng 89,7% cho thấy lạm phát có ảnh hưởng khá
lớn đến tăng trưởng.
2.3.6 Phân tích mô hình VCEM
Sau khi đã tiến hành các kiểm định có liên quan thì ta nhận thấy có mối
quan hệ đồng liên kết giữa 2 chuỗi này, tiếp theo ta sử dụng mô hình VECM để
xem xét mối quan hệ trong ngắn hạn giữa 2 biến này.
Vector Error Correction Estimates Date: 04/24/13 Time: 22:14 Sample (adjusted): 4 54 Included observations: 51 after adjustments Standard errors in ( ) & t-statistics in [ ]
Cointegrating Eq: LNCPI(-1) LNGDP(-1) @TREND(1) C
CointEq1 1.000000 13.54443 (4.26605) [ 3.17493] -0.245695 (0.07393) [-3.32322] 0.671528
Bảng 8. Mô hình VECM
32
Error Correction: CointEq1 D(LNCPI(-1)) D(LNCPI(-2)) D(LNGDP(-1)) D(LNGDP(-2)) C
R-squared Adj. R-squared Sum sq. resids S.E. equation F-statistic Log likelihood Akaike AIC Schwarz SC Mean dependent S.D. dependent
D(LNCPI) 0.014256 (0.00890) [ 1.60120] 1.009726 (0.13737) [ 7.35063] -0.459887 (0.13738) [-3.34761] -0.105844 (0.08414) [-1.25794] -0.029430 (0.08374) [-0.35145] 0.010529 (0.00431) [ 2.44012] 0.668816 0.632018 0.006506 0.012024 18.17525 156.2883 -5.893659 -5.666386 0.018752 0.019822
Determinant resid covariance (dof adj.) Determinant resid covariance Log likelihood Akaike information criterion Schwarz criterion
D(LNGDP) -0.033822 (0.01305) [-2.59144] 0.082548 (0.20137) [ 0.40993] 0.111265 (0.20139) [ 0.55249] 0.097546 (0.12335) [ 0.79083] -0.673750 (0.12276) [-5.48841] 0.022984 (0.00633) [ 3.63349] 0.704138 0.671265 0.013982 0.017627 21.41961 136.7808 -5.128658 -4.901384 0.016511 0.030743 4.18E-08 3.26E-08 294.8990 -10.97643 -10.40825
33
Mô hình VECM là một dạng của mô hình VAR tổng quát, được sử dụng
trong trường hợp chuỗi dữ liệu không dừng và chứa đựng mối quan hệ đồng kết
hợp. Trong đó Eq là phương trình đồng kết hợp. Kết quả ước lượng mô hình có
thể được viết lại như sau:
Estimation Proc: =============================== EC(D,1) 1 2 LNCPI LNGDP VAR Model: =============================== D(LNCPI) = A(1,1)*(B(1,1)*LNCPI(-1) + B(1,2)*LNGDP(-1) + B(1,3)*@TREND(1) + B(1,4)) + C(1,1)*D(LNCPI(-1)) + C(1,2)*D(LNCPI(- 2)) + C(1,3)*D(LNGDP(-1)) + C(1,4)*D(LNGDP(-2)) + C(1,5) D(LNGDP) = A(2,1)*(B(1,1)*LNCPI(-1) + B(1,2)*LNGDP(-1) + B(1,3)*@TREND(1) + B(1,4)) + C(2,1)*D(LNCPI(-1)) + C(2,2)*D(LNCPI(- 2)) + C(2,3)*D(LNGDP(-1)) + C(2,4)*D(LNGDP(-2)) + C(2,5) VAR Model - Substituted Coefficients: =============================== D(LNCPI) = 0.014255684285*( LNCPI(-1) + 13.5444310245*LNGDP(-1) - 0.245694853818*@TREND(1) + 0.671527944337 ) + 1.00972617759*D(LNCPI(-1)) - 0.459887230411*D(LNCPI(-2)) - 0.105843594761*D(LNGDP(-1)) - 0.0294303901313*D(LNGDP(-2)) + 0.0105290024693 D(LNGDP) = - 0.0338220460115*( LNCPI(-1) + 13.5444310245*LNGDP(-1) - 0.245694853818*@TREND(1) + 0.671527944337 ) + 0.0825477839175*D(LNCPI(-1)) + 0.11126492346*D(LNCPI(-2)) + 0.0975458838497*D(LNGDP(-1)) - 0.673750057629*D(LNGDP(-2)) + 0.0229835378894
34
Kết quả ước lượng mô hình CPI trong ngắn hạn cho thấy:
Thứ nhất, hệ số co giãn giữa chỉ số CPI và biến trễ của nó (trễ 1 quý) là
1.009 là lớn nhất so với các hệ số khác trong mô hình, với mức ý nghĩa thống
kê cao (1%). Kết quả này cũng phản ánh chỉ số CPI ở Việt Nam chịu tác động
rất lớn bởi kỳ vọng lạm phát của công chúng. Tuy nhiên, sau thời gian 2 quý,
chỉ số CPI có xu hướng giảm dần và hội tụ về điểm cân bằng trong dài hạn với
tốc độ giảm dần là 1.05% (hệ số VECM là 0.0105).
Thứ hai, hệ số co giãn của giữa GDP và CPI trong ngắn hạn với độ trễ 1
quý là 0.105 cho thấy tăng trưởng kinh tế cũng có tác động đến CPI nhưng khá
ít. Điều này chứng tỏ trong ngắn hạn, ngoài tăng trưởng kinh tế còn có các yếu
tố khác tác động đến CPI. Kéo sang quý 2 thì tăng trưởng kinh tế tác động đến
CPI cũng giảm dần.
Kết quả ước lượng mô hình GDP trong ngắn hạn cho thấy tăng trưởng kinh
tế cũng chịu ảnh hưởng từ những thời kỳ trước đó và có mối quan hệ dương
(cùng chiều) với tốc độ tăng chỉ số CPI với hệ số co giãn là 0.08 ( trễ 1 quý) và
0.11 trong quý tiếp theo. Tuy nhiên hệ số co giãn 0.08 là nhỏ nhất trong mô
hình nên có thể thấy rằng tăng trưởng kinh tế chịu ảnh hưởng khá ít từ sự thay
đổi của lạm phát.
Sau khi đã ước lượng mô hình thì ta tiếp tục kiểm định sự phù hợp của mô
hình bằng cách kiểm định phần dư hoặc xem xét đồ thị phần dư
Null Hypothesis: E1 has a unit root Exogenous: Constant, Linear Trend Lag Length: 0 (Fixed)
Bảng 9. Kiểm định nghiệm phần dƣ của mô hình VECM
35
Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:
1% level 5% level 10% level
t-Statistic -4.990595 -4.148465 -3.500495 -3.179617
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Prob.* 0.0009
Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(E1) Method: Least Squares Date: 04/24/13 Time: 22:24 Sample (adjusted): 4 54 Included observations: 51 after adjustments
t-Statistic
Prob.
Coefficient
-0.689389 0.001062 -3.57E-05
0.0000 0.8734 0.8653
-4.990595 0.160251 -0.170496
Variable E1(-1) C @TREND(1)
Std. Error 0.138138 0.006629 0.000210
-0.000201 0.026616 -4.736166 -4.622529 -4.692742 2.072685
R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)
0.342546 Mean dependent var 0.315152 S.D. dependent var 0.022026 Akaike info criterion 0.023287 Schwarz criterion 123.7722 Hannan-Quinn criter. 12.50444 Durbin-Watson stat 0.000043
36
Đồ thị phần dƣ
Kết quả kiểm định và đồ thị phần dư cho thấy phần dư là một chuỗi dừng.
Như vậy mô hình ta xây dựng là phù hợp.
Ngoài ra, ta có thể xem xét sự tác động của biến này lên biến kia khi có
một sự thay đổi, một cú sốc xảy ra. Ta sử dụng hàm phản ứng đẩy:
37
Đồ thị phản ứng đẩy
Kết quả phản ứng phân rã Cholesky của GDP trước việc gia tăng của lạm
phát cho thấy GDP sẽ giảm trong 2 quý đầu, sau đó tăng trong 2 quý kế tiếp, rồi
giảm rồi tăng nhưng có xu hướng giảm dần do mức tăng thấp hơn mức giảm.
Như vậy, có thể thấy CPI chỉ tác động mạnh đến GDP ngay sau khi CPI tăng.
38
Còn phản ứng của CPI trước sự gia tăng của GDP là tăng dần đều. Điều
này cho thấy trong ngắn hạn, khi gia tăng sản lượng của nền kinh tế sẽ tác động
làm tăng chỉ số CPI.
2.4 Thảo luận kết quả
Từ kết quả phân tích mô hình ở trên, chúng ta thấy giữa tăng trưởng và lạm
phát có mối quan hệ dương (đồng biến) trong dài hạn và sự thay đổi của tăng
trưởng kinh tế trong giai đoạn này nhanh hơn sự thay đổi của lạm phát. Tuy
nhiên, trong ngắn hạn mối quan hệ này không đơn thuần là một chiều mà có
tăng trưởng kinh tế có tăng, có giảm trước sự thay đổi của lạm phát. Ngoài ra,
trong ngắn hạn, lạm phát chịu ảnh hưởng rất lớn bởi kỳ vọng lạm phát của công
chúng. Điều này hàm ý rằng việc tạo niềm tin trong công chúng về nỗ lực kiểm
soát lạm phát của Chính phủ là rất quan trọng.
Kết quả này giống với kết luận Mallik và Chowdhury (2001) khi phân tích
các tác động qua lại giữa tăng trưởng và lạm phát ở bốn quốc gia Nam Á
(Bangladesh, Ấn Độ, Pakistan and Sri Lanka) khi tìm thấy bằng chứng có ý
nghĩa thống kê của một mối quan hệ tích cực giữa hai biến này. Đồng thời qua
nghiên cứu, ta cũng thấy được trong ngắn hạn lạm phát còn bị chi phối bởi
nhiều yếu tố khác và tồn tại một „ngưỡng lạm phát‟ nào đó mà khi lạm phát
vượt qua ngưỡng này sẽ có tác động này tiêu cực đến tăng trưởng kinh tế. Do
vậy Chính phủ cần thực hiện các biện pháp thích hợp nhằm ổn định lạm phát,
tạo tiền đề để thúc đẩy tăng trưởng một cách bền vững và tránh những cú sốc
lạm phát không có lợi cho nền kinh tế.
39
CHƢƠNG 3: KẾT LUẬN
Lạm phát và tăng trưởng kinh tế là hai vấn đề có quan hệ rất chặt chẽ và
phức tạp. Lạm phát có thể là động lực thúc đẩy kinh tế ngược lại cũng có thể là
tác nhân kìm hãm sự phát triển kinh tế. Vì vậy, cần chú trọng sự cân đối, mối
quan hệ hài hòa giữa hai vấn đề này mới đảm bảo sự phát triển bền vững của
Việt Nam trong giai đoạn đổi mới hiện nay. Trong những năm vừa qua Việt
Nam đã đạt được những thành tựu nhất định về kinh tế, đó cũng là nhờ một
phần đóng góp của các chính sách điều chỉnh tỉ lệ lạm phát hợp lý. Tuy nhiên,
những bất ổn và sự mất cân đối giữa lạm phát trong thời gian gần đây là dấu
hiệu để chúng ta cần đưa ra những điều chỉnh và bổ sung trong chính sách có
hiệu quả. Hiểu rõ và giải quyết tốt những vấn đề này sẽ góp phần không nhỏ
cho công cuộc đổi mới và phát triển kinh tế ở Việt Nam cho những năm sắp tới.
Trong thực tế đều hành đất nước, bất cứ chính phủ của quốc gia nào cũng
muốn nền kinh tế nước mình có tốc độ tăng trưởng kinh tế cao và mức lạm phát
thấp, mức thất nghiệp thấp. Tuy nhiên trên thực tế hoạt động của nền kinh tế
cũng chỉ rõ kinh tế tăng trưởng cao đồng hành với mức lạm phát cao. Nhưng
lạm cao sẽ triệt tiêu những thành quả của tăng trưởng, sẽ gây khó khăn cho đời
sống kinh tế- xã hội, làm cho tăng trưởng thiếu tính bền vững. Vì vậy, để đạt
mục tiêu tăng trưởng kinh tế bền vững nhất thiết phải kiểm sóat lạm phát, phải
đặt mục tiêu tăng trưởng vừa phải. Trong bối cảnh hiện nay, Việt Nam cần chấp
nhận đánh đổi giữa mục tiêu kiềm chế lạm phát và tăng trưởng kinh tế, nghĩa là
“hy sinh” mục tiêu tăng trưởng cho mục tiêu kiềm chế lạm phát, ổn định kinh
tế vĩ mô, bảo đảm được tăng trưởng ở mức hợp lý, khi có điều kiện thuận lợi
phấn đấu đạt mức tăng trưởng cao hơn. Đây là một quyết định khó khăn, nhưng
40
lạm phát trong thời gian vừa qua đã đến mức độ báo động và ưu tiên hàng đầu
kiềm chế lạm phát là cần thiết và điều này phù hợp với quan điểm, chủ trương
của Chính phủ: "kiềm chế lạm phát là ưu tiên số một, khi có điều kiện thuận lợi
sẽ phấn đấu để đạt mức tăng trưởng cao hơn" trong mục tiêu của năm 2012 và
kế hoạch 5 năm 2011 - 2015.
Hạn chế của đề tài
Số liệu quan sát chưa đủ lớn để có kết quả đáng tin cậy hơn (54 quan sát).
Do thiếu số liệu về các biến khác trong ngắn hạn như chi tiêu chính phủ, nhập
khẩu hàng hóa, tốc độ cung tiền… nên chưa thể nêu bật lên được sự ảnh hưởng
của các yếu tố này đối với lạm phát trong ngắn hạn.
41
Danh mục các tài liệu tham khảo
Nguyễn Trung Chính, 2011. “Quan hệ giữa lạm phát và tăng trưởng qua
phân tích thực nghiệm ở việt Nam”. Đại học Ngoại thương.
Barro, R. J., 1995. Inflation and economic growth. NBER Working Paper
5326. Cambridge,
Bruno, M & Easterly,W., 1998. “Inflation crises and long-run growth”.
Journal of Monertary Economics,41, 3-26.
Balakrishnan P., 2005. “Macroeconomic policy and economic growth in
the 1990s”, Economic and Political Weekly, XXXX, 3969-3977.
Barro, R J., 1995. “Inflation and Economuc Growth”, Bank of England
Quaterly Bulletin, May.
Bruno, M and W Easterly., 1998. “Inflation Crisis and Long Run Growth”,
Journal of Monertary Economics, Vol 41.
Choi, S, B D Smith and J H Boyd., 1996. “inflation, Financial Markets and
Capital Fowmation”, Federal Reserve Bank of St Louis Review, Vol78(3).
Deepak Mohanty, A B Chakraborty, Abhiman Das and Joice Jonh. W P S
(DEPR):18/2011 RBI Working Paper Series (9/2011). “Inflation Threshold in
India: An Empiricial Investigation”.
Fisher, Stanley, eds., 1993: “The Role of Marcoeconomic Factors in
Growth”, Journal of Monertary Economics, Vol 32, 485-512.
Ghost, A.,&Philips, S., 1998. “Inflation, disinflation, and growth”. IMF
Working Paper No.WP/98/68/ and “ Warning: Inflation May Be harmful top
42
your Growth,” IMF Staff Papers, 45,672-710. Washinhton, DC: International
Monertary Fund.
Khan, M. S., & Senhadji, A.S., 2001. “Thresghold Effects in the
Ralationship Between Inflation and growth,” IMF Staff Papers, 48, 1-21.
Prasanna V Salian, Gopakumar.K., 2010. “Inflation ang Economic Growth
in India – An Empricial Analysis”.
Sarel, M., 1996. “Non-linear effects of inflation on economic growth”.
IMF Working Staff Papers, 43, 199-215.
