Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Tác động của tỷ giá VND/CNY đến cán cân thương mại Việt Nam

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO NGÂN HÀNG NHÀ NƢỚC VIỆT NAM

TRƢỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP.HỒ CHÍ MINH

LÊ THỊ KIM DUNG

TÁC ĐỘNG TỶ GIÁ VND/CNY ĐẾN CÁN CÂN

THƢƠNG MẠI VIỆT NAM-TRUNG QUỐC

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

TP. HỒ CHÍ MINH – NĂM 2016

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO NGÂN HÀNG NHÀ NƢỚC VIỆT NAM

TRƢỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP.HỒ CHÍ MINH

LÊ THỊ KIM DUNG

TÁC ĐỘNG TỶ GIÁ VND/CNY ĐẾN CÁN CÂN

THƢƠNG MẠI VIỆT NAM-TRUNG QUỐC

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

Chuyên ngành: Tài chính – Ngân hàng

Mã ngành: 60 34 02 01

Ngƣời hƣớng dẫn khoa học: PGS.TS.LÊ PHAN THỊ DIỆU THẢO

TP. HỒ CHÍ MINH – NĂM 2016

NHẬN XÉT CỦA HỘI ĐỒNG XÉT DUYỆT

.................................................................................................................................

Tp. HCM, ngày …… tháng …… năm 201…

Chủ tịch Hội đồng xét duyệt

TÓM TẮT LUẬN VĂN

Luận văn đưa ra mục tiêu nghiên cứu là ước lượng mức độ tác động của tỷ

giá đến CCTM Việt Nam – Trung Quốc. Do CCTM còn chịu nhiều yếu tố tác động

ngoài tỷ giá nên luận văn cũng đưa thêm các biến số kinh tế vĩ mô khác để làm rõ

hơn và gia tăng mức độ giải thích của biến động CCTM trong giai đoạn từ năm

2000 đến 2015. Dựa trên các kết quả ước lượng của mô hình nghiên cứu đề xuất

những kiến nghị, giải pháp để gia tăng năng lực sản xuất trong nước và tăng năng

lực cạnh tranh thương mại trong quan hệ thương mại với Trung Quốc.

Luận văn sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng để kiểm định và ước

lượng tác động của yếu tố tỷ giá thực song phương và các yếu tố kinh tế vĩ mô khác

như lạm phát, tổng sản phẩm quốc nội của Việt Nam và Trung Quốc, thêm vào đó

là yếu tố giá hàng hóa thế giới đến CCTM Việt Nam – Trung Quốc. Bên cạnh

phương pháp định lượng, tác giả cũng sử dụng phương pháp định tính như phương

pháp tổng hợp những thông tin thứ cấp, suy luận kết hợp với phương pháp so sánh,

tổng hợp, thống kê kinh tế để làm cơ sở phân tích và nhận xét tổng quan về vấn đề

nghiên cứu.

Kết quả nghiên cứu cho thấy giữa yếu tố CCTM (đại diện bởi tỷ số giá trị

xuất khẩu trên giá trị nhập khẩu) và tỷ giá thực song phương VND/CNY có mối

quan hệ trong dài hạn và tỷ giá thực tăng 1% có tác động làm tăng tỷ số giá trị xuất

khẩu trên nhập khẩu lên 4.38% trong dài hạn. Luận văn chỉ ra có mối quan hệ cùng

chiều giữa tỷ số giá trị nhập khẩu trên xuất khẩu với tỷ giá thực song phương, giá

hàng hóa thế giới và có mối quan hệ ngược chiều với tổng sản phẩm quốc nội của

Trung Quốc và chỉ số giá tiêu dùng của Việt Nam.

iii

LỜI CAM ĐOAN

Luận văn này chưa từng được trình nộp để lấy học vị thạc sĩ tại bất cứ một

trường đại học nào. Luận văn này là công trình nghiên cứu riêng của tác giả, kết quả

nghiên cứu là trung thực, trong đó không có các nội dung đã được công bố trước

đây hoặc các nội dung do người khác thực hiện ngoại trừ các trích dẫn được dẫn

nguồn đầy đủ trong luận văn.

Người cam đoan

Ký tên

MỤC LỤC

NHẬN XÉT CỦA HỘI ĐỒNG XÉT DUYỆT ........................................................ i

TÓM TẮT LUẬN VĂN ........................................................................................... ii

LỜI CAM ĐOAN .................................................................................................... iii

MỤC LỤC ................................................................................................................ iv

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT ................................................................................. vii

DANH MỤC CÁC BẢNG .................................................................................... viii

DANH MỤC BIỂU ĐỒ ........................................................................................... ix

DANH MỤC HÌNH ................................................................................................. ix

CHƢƠNG 1. GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU ............................................ 1

1.1. Lý do lựa chọn đề tài ................................................................................... 1

1.2. Mục tiêu và câu hỏi nghiên cứu .................................................................. 2

1.3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu ............................................................... 3

1.4. Phương pháp nghiên cứu và dữ liệu nghiên cứu ......................................... 3

1.5. Tổng quan các công trình nghiên cứu ......................................................... 4

1.6. Đóng góp của đề tài..................................................................................... 5

1.7. Cấu trúc luận văn ........................................................................................ 5

CHƢƠNG 2. TỔNG QUAN LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU THỰC

NGHIỆM VỀ MỐI QUAN HỆ TỶ GIÁ VÀ CÁN CÂN THƢƠNG MẠI .......... 6

2.1. Tỷ giá hối đoái ............................................................................................ 6

2.1.1. Tỷ giá danh nghĩa........................................................................................ 6

2.1.2. Tỷ giá thực ................................................................................................... 7

2.2. Cán cân thương mại .................................................................................... 9

2.2.1. Khái niệm cán cân thương mại ................................................................... 9

2.2.2. Nhân tố tác động đến cán cân thương mại ................................................. 9

2.3. Tác động của tỷ giá đến cán cân thương mại ............................................ 14

2.4. Các nghiên cứu thực nghiệm ..................................................................... 18

2.4.1. Các nghiên cứu trên thế giới ..................................................................... 18

2.4.2. Các nghiên cứu ở Việt Nam ...................................................................... 23

CHƢƠNG 3. PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU .................................................. 27

3.1. Lựa chọn mô hình ..................................................................................... 27

3.2. Giới thiệu các biến trong mô hình ............................................................. 27

3.2.1. Kim ngạch xuất nhập khẩu của Việt Nam với Trung Quốc ...................... 28

3.2.2. Tỷ giá thực song phương VND/CNY ......................................................... 29

3.2.3. Sản lượng và lạm phát của Việt Nam và Trung Quốc .............................. 29

3.2.4. Giá thế giới của hàng hóa xuất khẩu ........................................................ 30

3.3. Trình tự nghiên cứu ................................................................................... 31

CHƢƠNG 4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU .............................................................. 35

4.1. Thống kê mô tả các biến ........................................................................... 35

4.1.1. Tỷ số giá trị xuất khẩu trên nhập khẩu X/M ............................................. 35

4.1.2. Tỷ giá hối đoái VND/CNY ......................................................................... 41

4.1.3. Chỉ số giá tiêu dùng .................................................................................. 45

4.1.4. Tổng sản phẩm quốc nội ........................................................................... 46

4.1.5. Giá hàng hóa thế giới ............................................................................... 47

4.1.6. Quan hệ giữa tỷ giá và cán cân thương mại Việt Nam – Trung Quốc ..... 48

4.2. Hiệu chỉnh yếu tố mùa vụ của chuỗi dữ liệu ............................................. 49

4.3. Kiểm định tính dừng của chuỗi dữ liệu ..................................................... 50

4.4. Xác định độ trễ của mô hình ..................................................................... 51

4.5. Kiểm định tính đồng liên kết ..................................................................... 52

4.6. Kết quả ước lượng mô hình ...................................................................... 53

4.6.1. Mối quan hệ trong dài hạn ........................................................................ 53

4.6.2. Mối quan hệ trong ngắn hạn ..................................................................... 55

4.6.3. Kết quả hàm phản ứng đẩy ....................................................................... 56

4.6.4. Kiểm định phân rã phương sai .................................................................. 57

4.7. Kiểm định mức độ phù hợp và ổn định của mô hình VECM ................... 57

4.7.1. Kiểm định tính dừng của phần dư ............................................................. 57

4.7.2. Kiểm định tương quan chuỗi ..................................................................... 57

4.7.3. Kiểm định phương sai thay đổi ................................................................. 58

4.7.4. Kiểm định tính ổn định của mô hình ......................................................... 58

CHƢƠNG 5. KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ .................................................. 60

5.1. Kết luận ..................................................................................................... 60

5.2. Một số khuyến nghị ................................................................................... 61

5.3. Hạn chế của nghiên cứu ............................................................................ 64

TÀI LIỆU THAM KHẢO ...................................................................................... 65

PHỤ LỤC ................................................................................................................. 69

PHỤ LỤC 1: Kiểm định nghiệm đơn vị bằng phương pháp ADF ........................... 69

PHỤ LỤC 2: Kiểm định nghiệm đơn vị bằng phương pháp PP ............................... 72

PHỤ LỤC 3: Tiêu chí lựa chọn độ trễ cho mô hình ................................................. 75

PHỤ LỤC 4: Kết quả ước lượng đồng liên kết Johansen ......................................... 76

PHỤ LỤC 5: Kết quả chạy VECM ........................................................................... 77

PHỤ LỤC 6: Kiểm tra chiều nhân quả trong dài hạn với LX_M là biến phụ

thuộc……. ................................................................................................................. 79

PHỤ LỤC 7: Kết quả kiểm định Granger trong ngắn hạn ........................................ 80

PHỤ LỤC 8: Kiểm định tính dừng của phần dư ....................................................... 81

PHỤ LỤC 9: Kết quả phân rã phương sai của các biến ............................................ 82

PHỤ LỤC 10: Kiểm định tương quan chuỗi............................................................. 84

PHỤ LỤC 11: Kiểm định phương sai thay đổi ......................................................... 84

vii

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT

Từ viết tắt Tiếng Anh Tiếng Việt

ADB Asian Development Bank Ngân hàng Phát triển Châu Á

BIS Bank for International Settlement Ngân hàng Thanh toán quốc tế

CCTM Cán cân thương mại

CNY China Yuan Nhân dân tệ

CPI Consumer price index Chỉ số giá tiêu dùng

ECM Error Correction Model Mô hình hiệu chỉnh sai số

EU European Union Liên minh Châu Âu

ICE Imports content of export Đóng góp nhập khẩu vào xuất

khẩu

IIT Intra-industry Trade Thương mại nội ngành

IFS International Financial Statistics Thống kê Tài chính quốc tế

IMF International Monetary Fund Quỹ tiền tệ quốc tế

FDI Foreign Direct Investment Đầu tư trực tiếp nước ngoài

GDP Gross Domestic Product Tổng thu nhập quốc nội

GSO General Statistics Office Tổng cục Thống kê

FDI Foreign Direct Investment Đầu tư trực tiếp nước ngoài

NHNN Ngân hàng Nhà nước

OECD Organization for Economic Co- Tổ chức Hợp tác và Phát triển

operation and Development Kinh tế

VCB Vietcombank Ngân hàng TMCP Ngoại

thương Việt Nam

VECM Vector Error Correction Model Mô hình vector hiệu chỉnh sai

số

VND Vietnam Dong Việt Nam Đồng

WTO World Trade Organization Tổ chức Thương mại Thế giới

viii

DANH MỤC CÁC BẢNG

Bảng 2.1: Tổng hợp các nghiên cứu thực nghiệm .................................................... 25

Bảng 3.1: Nguồn của các biến số sử dụng trong mô hình ........................................ 30

Bảng 4.1: Thống kê mô tả các biến ........................................................................... 35

Bảng 4.2: Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị của các biến theo ADF và PP ............ 50

Bảng 4.3: Ma trận tương quan giữa các biến ............................................................ 51

Bảng 4.4: Tiêu chí chọn độ trễ .................................................................................. 52

Bảng 4.5: Kết quả ước lượng đồng liên kết theo giá trị thống kê Trace ................... 52

Bảng 4.6: Kết quả ước lượng đồng liên kết theo giá trị thống kê Maximum Eigen . 53

Bảng 4.7: Kết quả hồi quy mô hình VECM trong dài hạn........................................ 54

Bảng 4.8: Chiều nhân quả Granger trong dài hạn với biến phụ thuộc là LX_M ...... 54

Bảng 4.9: Kết quả kiểm tra chiều nhân quả Granger trong ngắn hạn ....................... 55

Bảng 4.10: Kết quả phân rã phương sai của biến LX_M .......................................... 57

Bảng 4.11: Kiểm định nhân tử Lagrange .................................................................. 58

Bảng 4.12: Kiểm định phương sai thay đổi .............................................................. 58

DANH MỤC BIỂU ĐỒ

Biểu đồ 4.1: Tỷ số X/M từ Q12000 – Q42015 ........................................................... 36

Biểu đồ 4.2: Diễn biến cán cân thương mại Việt – Trung từ 2000 – 2015 ............... 36

Biểu đồ 4.3: Tỷ trọng và kim ngạch xuất khẩu Việt – Trung ................................... 37

Biểu đồ 4.4: Cơ cấu hàng hóa xuất khẩu sang Trung Quốc từ 2009 – 2015 ............ 38

Biểu đồ 4.5: Tỷ trọng và kim ngạch nhập khẩu Việt – Trung .................................. 39

Biểu đồ 4.6: Cơ cấu hàng hóa nhập khẩu từ Trung Quốc từ 2009 – 2015 ............... 40

Biểu đồ 4.7: Diễn biến tỷ giá VND/CNY thực và danh nghĩa từ 2000 – 2015 ........ 42

Biểu đồ 4.8: Diễn biến tỷ giá danh nghĩa CNY/USD từ 2000 – 2015 ...................... 43

Biểu đồ 4.9: Diễn biến tỷ giá danh nghĩa VND/USD từ 2000 – 2015 ..................... 44

Biểu đồ 4.10: Diễn biến tỷ giá thực VND/CNY và các nhân tố cấu thành .............. 45

Biểu đồ 4.11: Diễn biễn CPI và X/M từ Q12000 – Q42015 ...................................... 46

Biểu đồ 4.12: Diễn biến của GDP và X/M từ Q12000 – Q42015 .............................. 47

Biểu đồ 4.13: Diễn biến giá hàng hóa thế giới và X/M từ Q12000 – Q42015........... 48

Biểu đồ 4.14: Tỷ giá thực RER và cán cân thương mại Việt – Trung ...................... 48

Biểu đồ 4.15: Các chuối biến số gốc và sau khi tách yếu tố mùa vụ ........................ 49

DANH MỤC HÌNH

Hình 2.1. Hiệu ứng tuyến J ....................................................................................... 16

Hình 3.1: Trình tự nghiên cứu tác động của tỷ giá VND/CNY lên cán cân thương

mại Việt Nam-Trung Quốc ....................................................................................... 31

Hình 4.1: Phản ứng của tỷ số X/M trước cú sốc của RER ........................................ 56

Hình 4.2: Kiểm định tính ổn định của mô hình VECM ............................................ 59

CHƢƠNG 1. GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU

1.1. Lý do lựa chọn đề tài

Trong bối cảnh Việt Nam đang ngày càng hội nhập sâu rộng với thế giới

bằng các thỏa thuận, ký kết hiệp định thương mại song phương, đa phương, nền

kinh tế của Việt Nam sẽ đồng thời hưởng những ưu đãi khi tham gia thương mại

toàn cầu và chịu tác động từ những biến động của kinh tế thế giới. Việt Nam dần gỡ

bỏ các hàng rào thuế quan và phi thuế quan, hạn ngạch, các hình thức bảo hộ nền

kinh tế theo lộ trình. Tuy nhiên nền kinh tế Việt Nam đang trong giai đoạn phát

triển và chậm chạp khắc phục những yếu kém nội tại, làm cho sức cạnh tranh

thương mại của Việt Nam không cao. Có thể thấy trong một thời gian dài, cán cân

thương mại (CCTM) của Việt Nam luôn âm, tỷ lệ thâm hụt thương mại trên GDP

cao, đặc biệt là tình trạng nhập siêu với Trung Quốc. Điều này tác động đến tính

chủ động của nền kinh tế, cân bằng kinh tế vĩ mô về lâu dài.

Hiện nay, Trung Quốc đã là nền kinh tế lớn thứ hai thế giới đang phát triển

nhanh, mạnh mẽ và đang nỗ lực đưa đồng Nhân dân tệ (CNY) trở thành đồng tiền

quốc tế để khẳng định tiềm lực cũng như vị thế kinh tế trên thế giới. Trong tương lai

khi CNY được quốc tế hóa thì Việt Nam Đồng (VND) mất giá so với CNY là xu

hướng tất yếu. Vì tỷ giá là một trong những nhân tố vĩ mô quan trọng tác động đến

CCTM cho nên lượng hóa được mức độ tác động của tỷ giá VND/CNY lên CCTM

Việt Nam – Trung Quốc là cần thiết để có cái nhìn tổng quan về quan hệ thương

mại giữa hai nước. Từ đó đưa ra những gợi ý chính sách để cải thiện tình trạng nhập

siêu và đề xuất giải pháp khắc phục những yếu kém của nền kinh tế Việt Nam.

Dựa trên thực tiễn tình hình CCTM Việt Nam với Trung Quốc bị thâm hụt

trong thời gian dài trong bối cảnh Trung Quốc quốc tế hóa CNY và tỷ giá danh

nghĩa VND/CNY ngày càng tăng trong khi tỷ giá thực có xu hướng giảm (VND lên

giá thực so với CNY). Tác giả lựa chọn đề tài nghiên cứu: “Tác động của tỷ giá

VND/CNY đến cán cân thương mại Việt Nam – Trung Quốc” để làm rõ ảnh hưởng

của tỷ giá đến CCTM Việt Nam – Trung Quốc.

1.2. Mục tiêu và câu hỏi nghiên cứu

Mục tiêu tổng quát

Mục tiêu nghiên cứu cuối cùng của luận văn là ước lượng mức độ tác động

của tỷ giá và các nhân tố vĩ mô khác đến CCTM Việt Nam – Trung Quốc để từ đó

đưa ra các kiến nghị, gợi ý chính sách để gia tăng năng lực cạnh tranh của hàng hóa

Việt Nam ở trong nước và trong quan hệ thương mại với Trung Quốc.

Mục tiêu cụ thể

Từ mục tiêu tổng quát ở trên, luận văn có những mục tiêu cụ thể như sau:

i. Xem xét tác động của tỷ giá đến CCTM của Việt Nam-Trung Quốc

trong ngắn hạn và dài hạn. Tổng hợp những lý luận về những nhân tố

bên cạnh tỷ giá có tác động đến CCTM của một quốc gia.

ii. Làm sáng tỏ tác động của tỷ giá và các nhân tố khác đến CCTM Việt

Nam – Trung Quốc bằng phương pháp phân tích thực nghiệm ảnh

hưởng của các nhân tố đến CCTM Việt Nam – Trung Quốc. Thu thập

dữ liệu và xây dựng mô hình nghiên cứu phù hợp để đo lường mức độ

tác động của các nhân tố.

iii. Dựa trên các kết quả ước lượng của mô hình nghiên cứu đề xuất

những kiến nghị, giải pháp để cải thiện năng lực cạnh tranh thương

mại trong quan hệ với Trung Quốc.

Câu hỏi nghiên cứu

Để đạt được những mục tiêu nghiên cứu cụ thể ở trên, luận văn thực hiện giải

quyết các câu hỏi nghiên cứu như sau:

i. Tỷ giá thực song phương là gì, nội dung lý thuyết về CCTM? Tỷ giá

ảnh hưởng như thế nào đến CCTM?

ii. Để đo lường tác động của tỷ giá và các nhân tố khác lên CCTM Việt

Nam – Trung Quốc cần sử dụng mô hình nghiên cứu nào? Nguồn dữ

liệu thu thập từ đâu? Nên đưa dữ liệu nào vào mô hình? Mức độ tác

động của tỷ giá đến cán cân thương mại Việt Nam – Trung Quốc?

iii. Tình hình thâm hụt kéo dài của CCTM Việt Nam – Trung Quốc có

nguyên nhân từ tỷ giá hay còn do những nhân tố khác?

iv. Để đón nhận diễn biến kinh tế thế giới khi CNY lên giá, Việt Nam cần

phải làm gì để tận dụng lợi thế này để cải thiện xuất khẩu đồng thời

giảm thiểu tác động của tỷ giá lên nhập khẩu từ Trung Quốc?

1.3. Đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu

 Đối tƣợng nghiên cứu

Luận văn tập trung vào nghiên cứu tác động của tỷ giá thực song phương

CNY/VND, nhân tố tác động chính lên CCTM Việt Nam – Trung Quốc. Do đặc

điểm của nền kinh tế Việt Nam, ngoài nhân tố tỷ giá còn có các nhân tố khác cũng

tác động đến CCTM Việt Nam – Trung Quốc nên tác giả mở rộng nghiên cứu các

nhân tố khác ngoài tỷ giá như quy mô nền kinh tế, tỷ lệ lạm phát, mức độ phụ thuộc

vào nhập khẩu của nền kinh tế Việt Nam, giá hàng hóa thế giới để giải thích đầy đủ

hơn về tình hình nhập siêu của Việt Nam với Trung Quốc.

 Phạm vi nghiên cứu

Luận văn chỉ tập trung vào nghiên cứu mối quan hệ giữa tỷ giá thực song

phương VND/CNY và quan hệ thương mại Việt Nam – Trung Quốc thể hiện qua

CCTM giữa hai nước. Nghiên cứu không phân tích các tác động của tỷ giá thực

song phương lên các chính sách kinh tế vĩ mô khác.

Để phục vụ cho việc phân tích, đánh giá đảm bảo tính chính xác, thuyết phục

cho nghiên cứu, tác giả chọn thời gian nghiên cứu từ năm 2000 đến 2015 với tần

suất quý để có một chuỗi số liệu tương đối lớn và những kết quả ước lượng sẽ có độ

tin cậy về mặt thống kê.

1.4. Phƣơng pháp nghiên cứu và dữ liệu nghiên cứu

Luận văn sử dụng phương pháp định tính để có những nhìn nhận tổng quan

về vấn đề nghiên cứu, cụ thể bằng phương pháp tổng hợp những thông tin thứ cấp,

suy luận kết hợp với phương pháp so sánh, tổng hợp, thống kê kinh tế và các nhận

định của các chuyên gia để làm căn cứ phân tích từ đó đưa ra nhận xét về vấn đề

nghiên cứu. Bên cạnh đó, luận văn còn sử dụng phương pháp định lượng để kiểm

định những kết quả định tính đã đưa ra bằng cách sử dụng dữ liệu để chạy mô hình

hồi quy trên phần mềm Eviews 8.0.

Dữ liệu sử dụng được thu thập từ những nguồn thống kê đáng tin cậy như:

trang Thống kê tài chính quốc tế (IFS), Tổ chức hợp tác và phát triển kinh tế

(OECD), Ngân hàng phát triển Châu Á (ADB), Tổ chức thương mại thế giới

(WTO), Ngân hàng Nhà nước (NHNN), Tổng cục thống kê (GSO).

1.5. Tổng quan các công trình nghiên cứu

Nghiên cứu về tác động của tỷ giá thực lên xuất khẩu của Việt Nam, Lord

(2002) sử dụng mô hình hiệu chỉnh sai số-Error Correction Model (ECM) để tính hệ

số co giãn của tỷ giá thực trong ngắn hạn và dài hạn đối với xuất khẩu mặt hàng

giày dép. Kết quả hồi quy của nghiên cứu này cho thấy hệ số co giãn xuất khẩu giày

dép có ý nghĩa về mặt thống kê. Hệ số này trên thị trường toàn cầu là 1,8 trong ngắn

hạn và 2,0 trong dài hạn. Hệ số này trên thị trường Mỹ là 0,3 trong ngắn hạn và 0,4

trong dài hạn, thị trường EU là 1,9 trong dài hạn. Sử dụng chỉ số tỷ giá thực so sánh

giữa Việt Nam và đổi tác thương mại, tác giả cho thấy tính cạnh tranh của Việt Nam

trong những năm gần đây tăng lên trên thị trường Trung Quốc, Mỹ và giảm đi ở

những thị trường EU, ASEAN, Nhật Bản. Tuy nhiên nghiên cứu này chỉ tập trung ở

lĩnh vực xuất khẩu giày dép đối với từng đối tác thương mại chứ không nghiên cứu

tác động của tỷ giá lên đồng thời xuất khẩu và nhập khẩu của tất cả các hàng hóa

tham gia thương mại của Việt Nam.

Theo nghiên cứu của Enisse Kharroubi tháng 12/2011 đo lường ảnh hưởng

của tỷ giá hối đoái lên CCTM với mô hình là:

TBi,t = α + β.DAGi,t + γ.REERi,t + δ.IITi,t + η.REERi,t IITi,t + θ.ICEi,t +

λREERi,t ICEi,t + εi,t

Trong đó, TB là cán cân thương mại, DAG (the growth rate of domestic

absorption, to control for the demand for imports) là chỉ số tăng trưởng tiêu dùng

nội địa gồm chi tiêu chính chính phủ, đầu tư khu vực tư nhân, chi tiêu hộ gia đình

để kiểm soát nhu cầu nhập khẩu, REER là tỷ giá thực đa phương, IIT (intra-industry

trade) là chỉ số công nghiệp nội bộ, ICE (import content of exports) chỉ số đóng góp

của nhập khẩu vào các hàng hóa xuất khẩu. Nghiên cứu này chỉ ra rằng các quốc gia

có sự cải thiện trong CCTM thông qua việc giảm tỷ giá thực đa phương REER là

các quốc gia có chỉ số IIT cao và chỉ số ICE thấp. Các quốc gia có thể sử dụng tỷ

giá như một công cụ chính sách để làm tăng thặng dư thương mại.

Nghiên cứu của Phạm Thị Hoàng Anh – Lương Thị Thu Hà (2012) đánh giá

mức độ tác động của tỷ giá song phương CNY/VND trong ngắn hạn và dài hạn, quy

mô nền kinh tế Việt Nam và Trung Quốc, sự kiện gia nhập WTO lên xuất khẩu,

nhập khẩu của Việt Nam và CCTM Việt Nam – Trung Quốc. Mô hình cho thấy mối

quan hệ giữa tỷ giá và CCTM trong ngắn hạn và dài hạn vận động theo quy luật

tuyến J. Nghiên cứu cũng chỉ ra khi thu nhập của Việt Nam tăng lên sẽ làm gia tăng

nhập khẩu từ Trung Quốc tuy nhiên khi thu nhập của Trung Quốc tăng lên lại không

ảnh hưởng mạnh đến xuất khẩu của Việt Nam sang Trung Quốc.

1.6. Đóng góp của đề tài

Đề tài của luận văn dựa trên cơ sở kế thừa những nghiên cứu trước cả ở trong

nước và trên thế giới. Theo quan sát và tìm hiểu của tác giả, các nghiên cứu định

lượng trong nước hiện nay về mối quan hệ giữa tỷ giá và CCTM chủ yếu chỉ mới

dừng lại ở việc phân tích đơn thuần mối quan hệ giữa tỷ giá và CCTM. Do đó để

nhìn nhận khách quan và đầy đủ hơn về mối quan hệ giữa tỷ giá và CCTM Việt

Nam, bên cạnh những yếu tố cơ bản như tỷ giá thực song phương VND/CNY, quy

mô nền kinh tế Việt Nam và Trung Quốc, tác giả xem xét tác động của các yếu tố

lạm phát của Việt Nam và Trung Quốc và giá hàng hóa thế giới.

1.7. Cấu trúc luận văn

Luận văn được xây dựng trên cấu trúc 5 chương, bao gồm:

Chương 1: Giới thiệu đề tài nghiên cứu

Chương 2: Tổng quan lý thuyết và các nghiên cứu thực nghiệm mối quan hệ

tỷ giá và cán cân thương mại

Chương 3: Phương pháp nghiên cứu

Chương 4: Kết quả nghiên cứu

Chương 5: Kết luận và khuyến nghị

CHƢƠNG 2. TỔNG QUAN LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU

THỰC NGHIỆM VỀ MỐI QUAN HỆ TỶ GIÁ VÀ CÁN CÂN

THƢƠNG MẠI

2.1. Tỷ giá hối đoái

Theo Nguyễn Văn Tiến (2011) tỷ giá hối đoái là giá cả của một đơn vị ngoại

tệ được tính bằng một số đơn vị nội tệ. Theo đó, ngoại tệ đóng vai trò là đồng yết

giá, nội tệ đóng vai trò là đồng định giá. Tủy theo mức độ tiếp cận nghiên cứu về

tác động của tỷ giá lên cán cân thương mại cũng như phản ánh của tỷ giá hối đoái

về tương quan sức mua của đồng tiền các nước, người ta chia ra làm 4 loại tỷ giá: tỷ

giá danh nghĩa song phương (NER), tỷ giá thực song phương (RER), tỷ giá danh

nghĩa đa phương (NEER), tỷ giá thực đa phương (REER).

Trong phạm vi nghiên cứu của luận văn đề cập đến hai đối tác thương mại là

Việt Nam và Trung Quốc, vì vậy luận văn giới hạn phạm vi nghiên cứu tỷ giá ở tỷ

giá danh nghĩa song phương và tỷ giá thực song phương.

2.1.1. Tỷ giá danh nghĩa

Tỷ giá danh nghĩa song phương (Nominal Bilateral Exchange Rate – NER)

là giá cả của một đồng tiền được biểu thị qua một đồng tiền khác mà chưa đề cập

đến tương quan sức mua hàng hóa và dịch vụ giữa chúng.

Tỷ giá danh nghĩa song phương là tỷ giá được công bố trên các phương tiện

thông tin đại chúng, phục vụ cho các giao dịch chuyển đổi, mua bán ngoại tệ. Tỷ giá

này chỉ đơn thuần là giá cả một đơn vị ngoại tệ bằng bao nhiêu đơn vị nội tệ. Ví dụ:

1 CNY = 3250 VND, cho biết thông tin là một nhân dân tệ đổi được 3250 Việt Nam

đồng, nhưng chưa biết được là tại Trung Quốc 1 CNY có mua được lượng hàng hóa

bằng lượng hàng hóa mà 3250 VND mua được tại Việt Nam hay không? Do tỷ giá

danh nghĩa song phương chưa đề cập đến tương quan sức mua giữa hai loại đồng

tiền, tức chưa đề cập đến yếu tố lạm phát của hai nền kinh tế. Khi tỷ giá danh nghĩa

song phương thay đổi chưa cho biết hướng tác động của tỷ giá đến thương mại giữa

hai quốc gia sẽ diễn tiến như thế nào vì còn phụ thuộc vào giá cả hàng hóa của hai

nước thay đổi như thế nào trong tương quan với mức thay đổi của tỷ giá danh nghĩa

song phương. Do vậy, tỷ giá thực sẽ làm sáng tỏ hơn vấn đề này.

2.1.2. Tỷ giá thực

Tỷ giá thực song phương (Real Bilateral Exchange Rate – RER) là tỷ giá

danh nghĩa đã được điều chỉnh bởi tỷ lệ lạm phát giữa trong nước với nước ngoài.

Tỷ giá thực là chỉ số phản ánh tương quan sức mua giữa nội tệ và ngoại tệ. (Nguyễn

Văn Tiến, 2011).

 Tỷ giá thực trạng thái tĩnh

Tỷ giá thực trạng thái tĩnh xem xét giá cả tại một thời điểm của hai rổ hàng

hóa giống nhau ở trong nước và nước ngoài khi quy về nội tệ. Ví dụ: Tỷ giá này cho

chúng ta biết được một đơn vị ngoại tệ (CNY) khi đổi ra nội tệ (VND) theo tỷ giá E

có mua được số lượng hàng hóa ở Việt Nam bằng với mua ở Trung Quốc hay

không và ngược lại.

Tỷ giá thực trạng thái tĩnh được xác định theo công thức:

(2.1)

Trong đó, er là tỷ giá thực, E là tỷ giá danh nghĩa, P* là giá cả ở nước ngoài

tính bằng ngoại tệ, P là giá cả ở trong nước tính bằng nội tệ.

Các trạng thái của tỷ giá thực trạng thái tĩnh er có thể xảy ra là er = 1, er > 1

và er < 1. Khi er bằng 1 tức là hai đồng tiền ngang giá sức mua. Khi đó chuyển đổi

mỗi đơn vị nội tệ ra ngoại tệ theo tỷ giá E thì mua được số lượng hàng hóa là như

nhau ở trong nước và nước ngoài. Khi er lớn hơn 1, tức là nội tệ được định giá thực

, trong đó

là ngang giá sức mua giữa hai đồng tiền. Tỷ giá danh nghĩa E lớn hơn tỷ lệ trao đổi thực của hàng hóa giữa hai nước. Do đó trong tỷ giá

thấp. Do E >

danh nghĩa E, ngoại tệ được định giá cao và nội tệ được định giá thấp hơn giá trị

thực của nó. Điều này làm tăng khối lượng xuất khẩu (do P* > ) và giảm khối

lượng nhập khẩu (do E.P* > P), nâng cao vị thế cạnh tranh thương mại của quốc gia

có đồng tiền được định giá thực thấp. Khi er < 1 tức là nội tệ được định giá thực

, tỷ giá danh nghĩa E nhỏ hơn tỷ lệ trao đổi thực của hàng hóa giữa hai nước, do đó trong tỷ giá danh nghĩa E, ngoại tệ được định giá thấp và nội tệ

cao. Do E <

được định giá cao hơn giá trị thực của nó. Điều này làm giảm khối lượng xuất khẩu

và tăng khối lượng nhập khẩu, giảm vị thế cạnh tranh thương mại của quốc gia có

đồng tiền được định giá thực cao.

Tỷ giá thực song phương được xem xét tại một thời điểm là tỷ giá thực song

phương trạng thái tĩnh, còn được xem xét trong một giai đoạn là tỷ giá thực song

phương trạng thái động. Việc tính toán và sử dụng tỷ giá thực song phương trạng

thái tĩnh chỉ có ý nghĩa trong lý thuyết. Để việc tính toán và quan sát sự diễn biến

của tỷ giá thực trong một giai đoạn tác động như thế nào đến thương mại giữa hai

quốc gia, chúng ta sử dụng tỷ giá thực trạng thái động.

 Tỷ giá thực trạng thái động

Tỷ giá thực trạng thái động sử dụng chỉ số giá tiêu dùng (CPI) để tính toán

thay cho giá của một rổ hàng hóa tiêu chuẩn như ở công thức tỷ giá thực trạng thái

tĩnh (Nguyễn Văn Tiến, 2011).

là chỉ số tỷ giá thực tại thời điểm t so với thời điểm

(2.2)

là chỉ số tỷ giá danh nghĩa tại thời điểm t so với

Trong công thức 2.2,

0 được xác định bởi các yếu tố:

với là tỷ giá danh nghĩa thời điểm thời điểm 0 được tính bằng công thức

t, là tỷ giá danh nghĩa thời điểm 0.

là giá hàng hóa ở

là chỉ số giá ở nước ngoài tại thời điểm

t so với thời điểm 0 được tính bằng công thức

với

là chỉ số

là giá hàng hóa ở nước ngoài thời điểm 0.

nước ngoài thời điểm t,

, là giá hàng hóa trong giá trong nước tại thời điểm t so với thời điểm 0,

>1 và

nước thời điểm t, là giá hàng hóa trong nước thời điểm 0.

bao gồm:

=1,

<1. Trong khi sự thay đổi tỷ giá thực trạng thái tĩnh cho biết về vị thế cạnh tranh

Các trạng thái của tỷ giá thực trạng thái động

thương mại của một quốc gia thì sự thay đổi của tỷ giá thực trạng thái tĩnh cho biết

= 1, tỷ giá thực không đổi trong giai đoạn từ thời điểm 0 đến t có

về sức cạnh tranh thương mại của một quốc gia theo thời gian được cải thiện hay

> 1, tỷ giá thực tăng làm

xấu đi. Khi

nghĩa là sức cạnh tranh thương mại được duy trì. Khi

sức mua đối ngoại của nội tệ giảm tương đối (giảm nhanh hơn hoặc tăng chậm hơn)

so với ngoại tệ trong giai đoạn từ thời điểm 0 đến t nên ta nói nội tệ giảm giá thực.

< 1, tỷ giá thực giảm làm sức mua đối ngoại của nội tệ

Đồng tiền giảm giá thực có tác dụng làm tăng sức cạnh tranh thương mại quốc tế

của quốc gia này. Khi

tăng tương đối so với ngoại tệ. Đồng tiền lên giá thực có tác dụng làm xói mòn sức

cạnh tranh thương mại quốc tế của quốc gia này.

2.2. Cán cân thƣơng mại

2.2.1. Khái niệm cán cân thương mại

Cán cân thương mại (CCTM) là bộ phận lớn nhất thuộc cán cân vãng lai của

cán cân thanh toán thanh toán quốc tế (BOP). CCTM phản ánh chênh lệch giữa các

khoản thu từ xuất khẩu hàng hóa và các khoản chi cho nhập khẩu hàng hóa, mà các

hàng hóa này là hữu hình, có thể quan sát được khi di chuyển qua lãnh thổ hải quan

(Nguyễn Văn Tiến, 2011).

Các trạng thái của CCTM phụ thuộc vào mối tương quan giữa giá trị xuất

khẩu và giá trị nhập khẩu hàng hóa. Xuất khẩu hàng hóa làm xuất hiện khoản thu và

được ghi có trong BOP, nhập khẩu hàng hóa làm xuất hiện khoản chi và được ghi

nợ trong BOP. Khi một quốc gia có khoản thu từ xuất khẩu lớn hơn khoản chi cho

nhập khẩu thì CCTM của quốc gia đó là một số dương và được gọi là thặng dư

thương mại. Ngược lại, khi chi cho nhập khẩu lớn hơn thu từ xuất khẩu thì CCTM

của quốc gia đó là một số âm và gọi là thâm hụt thương mại.

2.2.2. Nhân tố tác động đến cán cân thương mại

 Tỷ giá

Với các nhân tố khác không thay đổi (giá hàng hóa trong nước P và giá hàng hóa nước ngoài P* không đổi), khi tỷ giá danh nghĩa E tăng làm cho giá hàng hóa

xuất khẩu tính bằng ngoại tệ giảm, làm tăng tính cạnh tranh về giá của hàng hóa

xuất khẩu với hàng hóa nội địa của nước nhập khẩu, từ đó kích thích tăng khối

lượng xuất khẩu. Đồng thời, giá hàng hóa nhập khẩu tính bằng nội tệ trở nên đắt

hơn, làm giảm nhu cầu tiêu dùng đối với hàng hóa nhập khẩu từ đó làm giảm khối

lượng nhập khẩu. Tuy nhiên, khối lượng xuất khẩu tăng và khối lượng nhập khẩu

giảm chưa hẳn tác động làm cán cân thương mại được cải thiện. Vì cán cân thương

mại (Trade Balance – TB) bằng ngoại tệ được tính bằng:

(2.3)

Khi tỷ giá E tăng sẽ làm giá hàng hóa xuất khẩu tính bằng ngoại tệ giảm,

khối lượng xuất khẩu tăng, do đó giá trị xuất khẩu tính bằng ngoại tệ có thể

tăng, giảm hoặc không thay đổi. Giá trị nhập khẩu tính bằng ngoại tệ sẽ giảm do khối lượng nhập khẩu giảm trong khi giá P* không đổi.

Tỷ giá danh nghĩa E tăng sẽ làm tăng giá trị xuất khẩu tính bằng ngoại tệ nếu

tỷ lệ tăng khối lượng xuất khẩu lớn hơn tỷ lệ tăng tỷ giá E. Trường hợp này ta

nói giá trị xuất khẩu bằng ngoại tệ co dãn với tỷ giá. Ngược lại, nếu tỷ lệ tăng khối

lượng xuất khẩu thấp hơn tỷ lệ tăng tỷ giá E sẽ làm giảm giá trị xuất khẩu bằng

ngoại tệ và được gọi là giá trị xuất khẩu bằng ngoại tệ không co dãn với tỷ giá. Nếu

tỷ lệ tăng khối lượng xuất khẩu bằng tỷ lệ tăng tỷ giá E thì giá trị xuất khẩu tính

bằng ngoại tệ không thay đổi và được gọi là xuất khẩu co dãn ngang với tỷ giá. Như

vậy, tỷ giá tăng sẽ làm giảm cầu ngoại tệ nhưng có thể làm cho cung ngoại tệ trên

thị trường ngoại hối tăng lên hoặc giảm xuống và phụ thuộc vào tính co dãn của

xuất khẩu tính bằng ngoại tệ đối với tỷ giá.

Do đó, việc phá giá nội tệ (làm cho tỷ giá tăng lên) không phải luôn có tác

động tích cực đến CCTM do còn phụ thuộc vào tương quan giữa hai hiệu ứng khối

lượng và hiệu ứng giá cả theo thời gian. Vấn đề này sẽ được phân tích rõ hơn với

điều kiện Marshall – Lerner và hiệu ứng tuyến J ở mục 2.3.

 Thu nhập trong nƣớc và thu nhập của nƣớc ngoài

Với các nhân tố khác không đổi, khi thu nhập trong nước tăng lên, người dân

có nhu cầu gia tăng chi tiêu, mua sắm từ đó làm tăng cầu hàng hóa nhập khẩu từ

nước ngoài, và tăng giá trị nhập khẩu từ đó làm giảm thặng dư hoặc tăng thâm hụt

CCTM. Ngược lại, khi thu nhập của nước đối tác tăng lên, sẽ làm tăng cầu nhập

khẩu hàng hóa từ trong nước, tức tăng khối lượng xuất khẩu, từ đó làm tăng giá trị

xuất khẩu trong nước, giúp cải thiện CCTM. Tuy nhiên, mức tăng lên của thu nhập

trong nước tác động mạnh hay yếu đến mức tăng giá trị nhập khẩu còn phụ thuộc

vào tỷ trọng trong thu nhập được dùng cho nhập khẩu hay còn gọi là xu hướng nhập

khẩu biên (Marginal Propensity to Import – MPM) cho biết một đồng tăng lên trong

thu nhập sẽ làm tăng nhập khẩu lên bao nhiêu đồng.

 Lạm phát

Với các nhân tố khác không đổi, nếu tỷ lệ lạm phát của một nước cao hơn

nước ngoài sẽ làm giảm sức cạnh tranh về giá của hàng hóa nước này trên thị

trường quốc tế, từ đó khối lượng xuất khẩu sẽ giảm.

Giá trị xuất khẩu tính bằng nội tệ có thể tăng hoặc giảm, ta có ,

nên khi lạm phát trong nước cao hơn tương đối so với lạm phát ở nước ngoài sẽ dẫn

đến P tăng, khối lượng xuất khẩu giảm do đó giá trị X có thể tăng hoặc giảm phụ

thuộc vào tỷ lệ tăng của P so với tỷ lệ giảm của . Giá hàng hóa nhập khẩu tính bằng nội tệ M = tăng do E và không đổi trong khi lạm phát trong nước tăng làm cho giá hàng hóa trong nước đắt hơn tương đối, làm khối lượng nhập khẩu

tăng lên và giá trị nhập khẩu tính bằng nội tăng.

với tỷ giá E không đổi, P tăng, giảm làm cho có thể tăng hoặc giảm. Trong khi đó giá trị nhập khẩu tính bằng ngoại tệ M* = tăng do tăng.

, Giá trị xuất khẩu tính bằng ngoại tệ có thể tăng hoặc giảm, do

Như vậy, nhân tố lạm phát có ảnh hưởng không rõ ràng đến giá trị xuất khẩu

tính bằng nội tệ và ngoại tệ, do đó cán cân thương mại có thể tăng hoặc giảm tùy

thuộc vào mối tương quan giữa giá trị nhập khẩu và xuất khẩu.

 Thƣơng mại nội ngành và tỷ trọng nhập khẩu đóng góp vào xuất khẩu

Quá trình toàn cầu hóa đã ảnh hưởng đến mối quan hệ giữa tỷ giá thực và

CCTM theo hai hướng (Enisse Kharroubi, 2011).

Thứ nhất, sự phát triển của chuỗi cung ứng toàn cầu và sự chuyên môn hóa

theo chiều dọc giữa các quốc gia đã làm tăng sự phụ thuộc giữa hàng hóa xuất khẩu

với hàng hóa nhập khẩu. Ví dụ, những quốc gia A dư thừa yếu tố sản xuất là lao

động sẽ xuất khẩu những hàng hóa có mức độ thâm dụng lao động cao cho những

nước B dư thừa yếu tố sản xuất là vốn, hàng hóa nhập khẩu của nước B là đầu vào

cho sản xuất ở nước này để tạo ra hàng hóa xuất khẩu. Nhập khẩu đóng góp vào

xuất khẩu (ICE) được định nghĩa là phần trong tổng nhập khẩu hàng hóa trung gian

được sử dụng trong sản xuất trong tổng xuất khẩu của một quốc gia (OECD, 2011).

Việc đo lường mức đóng góp của hàng hóa nhập khẩu vào xuất khẩu được đề

xuất bởi Hummel và cộng sự (2001), cung cấp một chỉ số cho thấy tầm quan trọng

của việc gia tăng phân công của quy trình sản xuất trên toàn cầu. ICE được tính toán

bằng công thức 2.4 (Enisse Kharroubi, 2011).

(2.4)

Trong đó:

Am và Ad lần lượt là ma trận hệ số đầu vào – đầu ra (n yếu tố n yếu tố) của

hàng hóa dịch vụ nhập khẩu và hàng hóa dịch vu trong nước;

X là véc tơ xuất khẩu;

U là véc tơ (1 n) với tất cả nhân tố bằng 1;

I là ma trận chéo.

Mức độ liên kết giữa hàng hóa nhập khẩu và xuất khẩu thường cao hơn nếu

càng có nhiều hàng hóa có quy trình sản xuất được chia nhỏ ra ở nhiều nước.

Những quốc gia này giao thương với nhau những hàng hóa trung gian và đó là sự

chuyên môn hóa theo chiều dọc. Khi một quốc gia chuyên môn hóa theo chiều dọc

thì khối lượng xuất khẩu bị phụ thuộc vào khối lượng nhập khẩu vì xuất khẩu sử

dụng hàng hóa nhập khẩu làm đầu vào của quá trình sản xuất. Do đó, CCTM ít nhạy

cảm với sự thay đổi của tỷ giá thực.

Bên cạnh cho thấy mức nhập khẩu cần thiết để đáp ứng cho nhu cầu sản xuất

hàng hóa xuất khẩu, thay đổi trong ICE còn cho thấy sự chuyển biến của giá trị gia

tăng nội địa đóng góp vào hoạt động sản xuất hàng xuất khẩu.

Thứ hai, các quốc gia đã không chỉ mua bán những hàng hóa khác loại

(thương mại liên ngành – inter industry) dựa trên mức độ khác nhau về sự dư thừa

các yếu tố sản xuất mà sự phát triển của thương mại quốc tế giữa các nước đã đưa

các quốc gia này buôn bán những hàng hóa cùng loại (thương mại nội ngành – intra

industry). Khi các quốc gia này xuất khẩu đi và nhập khẩu về các hàng hóa thuộc

cùng một ngành hàng sẽ làm gia tăng khả năng thay thế giữa những loại hàng hóa

được nhập về và xuất đi, từ đó làm tăng sự nhạy cảm của CCTM với tỷ giá thực.

Thương mại nội ngành (intra-industry – IIT) được định nghĩa là thương mại

hai chiều đối với cùng một hàng hóa, tức là một quốc gia vừa xuất khẩu và nhập

khẩu một hàng hóa nào đó. (Giáo trình thương mại quốc tế, 2011, tr.142)

Chỉ số thương mại nội ngành IIT cho từng sản phẩm loại i giữa hai quốc gia

A và B được tính toán theo công thức 2.5 của Grubel-Lloyd:

(2.5) ] [ | |

Trong đó:

i là ngành hàng thứ i;

Xi là kim ngạch xuất khẩu trong ngành hàng i;

Mi là kim ngạch nhập khẩu trong ngành hàng i;

X là tổng kim ngạch xuất khẩu của nền kinh tế;

M là tổng kim ngạch nhập khẩu của nền kinh tế.

Chỉ số IIT có giá trị trong khoảng 0 100. IIT có giá trị nhỏ nhất

bằng 0 khi không có sản phẩm nào trong cùng loại vừa được xuất đi vừa được nhập

về giữa hai quốc gia A và B. IIT bằng 100 khi tất cả thương mại giữa hai nước là

thương mại nội ngành, tức .

Ở quốc gia có chỉ số IIT thấp thì CCTM sẽ nhạy cảm với sự biến động của tỷ

giá thực hơn là ở quốc gia có chỉ số IIT cao. Khi tỷ giá thực tăng, giá hàng hóa nhập

khẩu trở nên đắt hơn, ở quốc gia có chỉ số IIT cao, nhập khẩu sẽ giảm đột ngột do

quốc gia này có thể dễ dàng cung cấp hàng hóa nội địa tương tự hàng hóa nhập

khẩu thay thế cho hàng hóa nhập khẩu nay đã trở nên đắt hơn.

 Giá thế giới của hàng hóa xuất khẩu

Với các nhân tố khác không đổi, nếu giá thế giới của hàng hóa xuất khẩu của

một nước tăng sẽ làm tăng giá trị xuất khẩu.

 Thuế quan và hạn ngạch ở nước ngoài

Với các nhân tố khác không đổi, giá trị xuất khẩu của một nước sẽ giảm nếu

đối tác thương mại áp dụng mức thuế quan cao, hạn ngạch nhập khẩu thấp, áp dụng

các hàng rào phi thuế quan.

2.3. Tác động của tỷ giá đến cán cân thƣơng mại

Khi các nhân tố khác không đổi, khi tỷ giá danh nghĩa tăng làm cho giá hàng

hóa xuất khẩu tính bằng ngoại tệ giảm và giá hàng hóa nhập khẩu tính bằng nội tệ

tăng lên, từ đó làm tăng khối lượng xuất khẩu và giảm khối lượng nhập khẩu. Tuy

nhiên, khối lượng xuất khẩu tăng lên chưa hẳn đã có tác động làm tăng giá trị xuất

khẩu tính bằng ngoại tệ. Do giá trị xuất khẩu bằng ngoại tệ được tính bằng:

Nếu tốc độ tăng khối lượng xuất khẩu lớn hơn tốc độ tăng của tỷ giá E thì

(2.6)

tác động làm tăng giá trị xuất khẩu tính bằng ngoại tệ, giúp cải thiện CCTM (tăng

thặng dư thương mại hoặc giảm bớt thâm hụt thương mại). Ngược lại, nếu tốc độ

tăng khối lượng xuất khẩu nhỏ hơn tốc độ tăng tỷ giá thì sẽ làm giảm giá trị xuất

khẩu tính bằng ngoại tệ.

Để thấy được ảnh hưởng của sự thay đổi tỷ giá lên CCTM, Marshall – Lerner

đã tính toán hệ số co dãn xuất khẩu và nhập khẩu và đi đến kết luận về điều kiện để

việc phá giá tiền tệ có tác động tích cực đến CCTM.

Hệ số co dãn xuất khẩu biểu diễn tỷ lệ % thay đổi giá trị xuất khẩu khi tỷ giá

) và hệ số co dãn nhập khẩu biểu diễn tỷ lệ % thay đổi giá thay đổi 1% (

) với E là tỷ giá, X là giá trị xuất trị nhập khẩu khi tỷ giá thay đổi 1% (

khẩu và M là giá trị nhập khẩu. Nếu trạng thái ban đầu của CCTM cân bằng thì theo

Marshall – Lerner khi phá giá nội tệ làm cho CCTM được cải thiện chỉ khi tổng số

của hệ số co dãn xuất khẩu và hệ số co dãn nhập khẩu lớn hơn 1 tức là (

. Ngược lại, phá giá nội tệ làm cho CCTM bị thâm hụt khi (

và CCTM không thay đổi khi ( (Nguyễn Văn Tiến, 2011).

Tuy nhiên, việc tỷ giá tăng hoặc giảm sẽ không tác động ngay lập tức đến

trạng thái của cán cân thương mại mà luôn có độ trễ nhất định. Theo như lý thuyết

hiệu ứng tuyến J, phá giá nội tệ tạo ra hiệu ứng tăng khối lượng xuất khẩu và hạn

chế khối lượng nhập khẩu, nhưng xét về giá trị thì CCTM chưa hẳn đã được cải

thiện.

Hình 2.1 minh họa diễn biến của CCTM, trong ngắn hạn, khi tỷ giá tăng (nội

tệ mất giá) sẽ làm cho giá của hàng hóa nhập khẩu tăng lên ngay lập tức, tuy nhiên

khối lượng nhập khẩu chưa giảm ngay trong ngắn hạn trước biến động tăng giá của

hàng hóa nhập khẩu, từ đó làm cho giá trị nhập khẩu tăng lên. Mặt khác, tỷ giá tăng

làm cho giá của hàng hóa xuất khẩu ở nước ngoài rẻ hơn tương đối so với trước, tức

giá giảm. Tuy nhiên, khối lượng hàng hóa xuất khẩu chưa tăng lên trong ngắn hạn

do các hợp đồng ngoại thương đã được ký kết từ trước, các đơn hàng hiện tại cũng

chưa sản xuất kịp thời để đưa đi xuất khẩu, từ đó giá trị xuất khẩu giảm đi. Tóm lại,

trong ngắn hạn tỷ giá tăng làm cho giá trị nhập khẩu tăng lên và giá trị xuất khẩu

giảm, còn việc chuyển biến tình trạng CCTM phụ thuộc vào mức tăng lên của giá trị

nhập khẩu nhiều hơn hay ít hơn mức giảm đi của giá trị xuất khẩu.

Trong dài hạn, khi trên thị trường thế giới có phản ứng trước việc giảm giá

của hàng hóa xuất khẩu và gia tăng nhu cầu sẽ làm cho khối lượng xuất khẩu tăng

lên. Trong khi đó, thị trường trong nước cũng giảm nhu cầu nhập khẩu hàng hóa

nước ngoài do giá cả đắt hơn tương đổi sẽ làm cho khối lượng nhập khẩu giảm

xuống. Tương tự, CCTM có được cải thiện hay vẫn thâm hụt phụ thuộc vào mức

tăng lên của xuất khẩu có cao hơn mức giảm xuống của nhập khẩu hay không.

CCTM

Thặng dư (+)

Tuyến J

Thâm hụt (-)

Thời gian t1

Hình 2.1. Hiệu ứng tuyến J

Nguồn: Nguyễn Văn Tiến, 2011

CCTM được cải thiện hay trở nên xấu đi phụ thuộc vào tính trội của hiệu ứng

khối lượng hay hiệu ứng giá cả. Do hiệu ứng giá cả có tác dụng ngay lập tức ngay

khi phá giá, trong khi hiệu ứng khối lượng chỉ có tác dụng sau một thời gian nhất

định. Vì vậy, có thể thấy hiệu ứng giá cả có tác dụng làm cho CCTM trở nên xấu đi

ngay lập tức, trong khi đó hiệu ứng khối lượng xuất khẩu và nhập khẩu sẽ giúp cải

thiện CCTM trong dài hạn.

Những nhân tố tác động đến thời gian tác động của hiệu ứng giá cả và hiệu

ứng khối lượng của việc phá giá đồng nội tệ đến CCTM theo hiệu ứng tuyến J

(Nguyễn Văn Tiến, 2011).

Một là, năng lực sản xuất hàng hóa thay thế nhập khẩu cao sẽ giúp giảm giá

trị nhập khẩu tính bằng nội tệ. Do khi phá giá, tỷ giá tăng lên sẽ làm giá hàng hóa

nhập khẩu tính bằng nội tệ tăng lên. Nếu giữa hai đối tác thương mại có thương mại

nội ngành thì năng lực sản xuất hàng hóa thay thế hàng hóa nhập khẩu (nay đã trở

nên đắt hơn do tỷ giá tăng) là rất cao. Khối lượng nhập khẩu sẽ giảm ngay trong

ngắn hạn, do đó hiệu ứng giá cả chỉ có tác dụng trong thời gian ngắn và hiệu ứng

khối lượng sẽ có tác dụng tích cực ngay sau đó dẫn đến CCTM thương mại được cải

thiện rõ rệt trong dài hạn. Ngược lại, nếu giữa hai quốc gia không có thương mại

nội ngành thì khi giá hàng hóa nhập khẩu tăng, quốc gia thực hiện phá giá tiền tệ

(quốc gia nhập khẩu) vẫn phải nhập hàng hóa với giá cao do sản xuất trong nước

không có năng lực sản xuất những hàng hóa tương tự hàng hóa nhập khẩu. Vì vậy

hiệu ứng giá cả sẽ kéo dài và hiệu ứng khối lượng sau đó có tác dụng mờ nhạt sẽ

làm CCTM bị xấu đi rõ rệt.

Hai là, tỷ trọng hàng hóa đủ tiêu chuẩn tham gia thương mại quốc tế

(international tradeable goods – ITG) có sẵn trong nền kinh tế. Đối với những nước

công nghiệp phát triển, do nền kinh tế sản xuất những hàng hóa đủ tiêu chuẩn tham

gia thương mại quốc tế (international tradable goods – ITG) nên khi phá giá làm

cho khối lượng xuất khẩu tăng nhanh và khối lượng nhập khẩu giảm mạnh trong

ngắn hạn, do đó hiệu ứng khối lượng có tác dụng tích cực ngay trong ngắn hạn dẫn

đến CCTM chỉ bị xấu đi tạm thời trong ngắn hạn và được cải thiện rõ rệt trong dài

hạn. Những nước đang phát triển có nền kinh tế đặc được trưng chủ yếu là những

hàng hóa không đủ tiêu chuẩn tham gia thương mại quốc tế (international non-

tradable goods) nên khi phá giá làm cho khối lượng xuất khẩu tăng chậm và khối

lượng nhập khẩu giảm chậm, hiệu ứng giá cả kéo dài còn hiệu ứng khối lượng có

tác dụng mờ nhạt, dẫn đến CCTM bị xấu đi đáng kể trong ngắn hạn và trong dài hạn

thì CCTM không được cải thiện rõ rệt.

Ba là, tỷ trọng hàng nhập cấu thành đầu vào sản xuất hàng hóa xuất khẩu cao

hay thấp sẽ ảnh hưởng đến khối lượng nhập khẩu có giảm hay không khi tỷ giá

tăng. Nếu sản xuất trong nước quá phụ thuộc vào nguyên liệu đầu vào nhập khẩu,

tức tỷ trọng hàng nhập khẩu cấu thành hàng xuất khẩu cao thì khi tỷ giá tăng sẽ làm

tăng giá nguyên vật liệu đầu vào, từ đó làm tăng chi phí sản xuất và giá thành hàng

hóa xuất khẩu. Dẫn đến làm triệt tiêu tác động tích cực của việc phá giá đối với

hàng hóa xuất khẩu (hàng hóa xuất khẩu tính bằng ngoại tệ giảm do tỷ giá tăng).

Giá hàng hóa nhập khẩu tăng trong khi khối lượng nhập khẩu không giảm (do tính

cần thiết đối với sản xuất trong nước) sẽ làm hiệu ứng giá cả kéo dài và hiệu ứng

khối lượng xảy ra mờ nhạt dẫn đến CCTM không được cải thiện.

Bốn là, mức độ linh hoạt của tiền lương. Sau khi phá giá, giá hàng hóa nhập

khẩu tăng làm tăng chỉ số giá tiêu dùng. Nếu tiền lương là linh hoạt thì nó sẽ tăng để

đáp ứng nhu cầu tăng giá, thu nhập tăng kích thích nhập khẩu và làm tăng chi phí

đầu vào sản xuất hàng hóa xuất khẩu, làm triệt tiêu ưu thế cạnh tranh từ phá giá, kết

quả là CCTM không được cải thiện rõ rệt trong dài hạn.

Năm là, tâm lý ưa thích hàng ngoại quá cao thì mặc dù giá hàng hóa nhập

khẩu tăng nhưng nhu cầu đối với những mặt hàng này không giảm sẽ dẫn đến giá trị

nhập khẩu tăng lên. Hiệu ứng giá cả sẽ kéo dài và CCTM sẽ xấu đi rõ rệt.

2.4. Các nghiên cứu thực nghiệm

Trên thế giới đã có nhiều nghiên cứu thực nghiệm về mối quan hệ giữa cán

cân thương mại và sự biến động của tỷ giá. Những nghiên cứu này sử dụng những

phương pháp nghiên cứu khác nhau như OLS, GARCH-M, ARCH-GARCH, thuyết

đồng liên kết, mô hình hiệu chỉnh sai số, VAR, những dữ liệu nghiên cứu khác nhau

như tỷ giá được sử dụng là tỷ giá thực, tỷ giá danh nghĩa, thời kỳ nghiên cứu khác

nhau và ở một nhóm quốc gia hay chỉ là giữa hai đối tác thương mại với nhau. Sau

đây, luận văn sẽ trình bày về những nghiên cứu thực nghiệm trên thế giới và ở Việt

Nam trong phạm vi tìm hiểu của tác giả.

2.4.1. Các nghiên cứu trên thế giới

OECD đã có một nghiên cứu cụ thể của Maryline Huchet-Bourdon và J.

Korinek về tác động của tỷ giá đến CCTM đối với ba nền kinh tế lớn trên thế giới

bao gồm Mỹ, khu vực Euro và Trung Quốc (OECD, 2011a). Nghiên cứu cho thấy

biến động của tỷ giá trong ngắn hạn có tác động đến CCTM nhưng theo kết luận

của nghiên cứu này thì tác động này khó giải thích vì có những trường hợp tỷ giá

tăng sẽ tác động tích cực lên CCTM và có trường hợp thì tác động tiêu cực. Nghiên

cứu này cũng chỉ ra biến động tỷ giá tác động lên xuất khẩu hàng hóa nông sản rõ

rệt hơn là hàng hóa sản xuất và khai khoáng. Để mô hình hóa tác động của tỷ giá

hối đoái đến biến động của nhập khẩu và xuất khẩu của ba quốc gia nêu trên, nghiên

cứu này đã sử dụng mô hình GARCH. Giá trị xuất khẩu và nhập khẩu được ước

lượng trong hai phương trình riêng biệt cho từng cặp đối tác thương mại là khu vực

Euro với Mỹ, khu vực Euro với Trung Quốc và Mỹ với Trung Quốc. Mô hình bao

gồm những yếu tố quan trọng như thu nhập, tỷ giá và biến động tỷ giá. Mô hình

được nghiên cứu xây dựng là:

(2.7)

(2.8)

Trong đó, là giá trị xuất khẩu sản phẩm i ( i lần lượt là hàng hóa nông

sản và hàng hóa sản xuất) của quốc gia (khu vực Euro hoặc Mỹ) sang đối tác

thương mại (Mỹ và/hoặc Trung Quốc), là giá trị nhập khẩu sản phẩm i của

quốc gia từ đối tác thương mại, Y là sản lượng thực (đại diện bởi chỉ số sản xuất

công nghiệp), ER là tỷ giá thực song phương (là tỷ giá danh nghĩa đã điều chỉnh bởi

chỉ số giá tiêu dùng) và vol là chỉ số đo lường sự biến động của tỷ giá. Nghiên cứu

này sử dụng dữ liệu theo tháng từ tháng 1/1999 đến tháng 6/2009. Dữ liệu về khu

vực Euro là 12 nước (với 11 nước thành viên ban đầu năm 1999 và Hy Lạp gia nhập

liên minh tiền tệ năm 2001). Dữ liệu về giá trị thương mại của khu vực Euro với

những đối tác thương mại được lấy từ cơ sở dữ liệu Comext. Dữ liệu về giá trị

thương mại giữa Mỹ và Trung Quốc được lấy từ OECD và giá trị thương mại về

mặt hàng nông sản được lấy từ Foreign Agriculture Trade of the United States

(FATUS) thuộc tổ chức United States Department of Agriculture (USDA). Việc

phân loại sản phẩm nông nghiệp và phi nông nghiệp dựa trên định nghĩa của GATT

Uruguay Agreement on Agriculture. Giá trị nhập khẩu được tính bằng giá CIF và

giá trị xuất khẩu được tính bằng giá FOB. Dữ liệu về tỷ giá hối đoái theo tháng

được lấy từ IFS. Chỉ số sản xuất công nghiệp thực đại diện cho thu nhập và được

lấy từ Eurostat, IMF, OECD. Nghiên cứu này cho thấy giá trị thương mại giữa Mỹ

và Trung Quốc chịu nhiều ảnh hưởng của tỷ giá hơn là trường hợp giữa Mỹ và khu

vực Euro hoặc giữa Trung Quốc và khu vực Euro. Nghiên cứu đặt ra giả định USD

giảm giá 10% (tức là 10% lên giá của CNY) sẽ làm tăng thặng dư thương mại trong

nông nghiệp khoảng 5 tỷ USD và làm giảm thâm hụt thương mại của hàng hóa sản

xuất khoảng 30 tỷ USD và kết luận rằng CCTM không cân bằng giữa Mỹ và Trung

Quốc là do nhiều nguyên nhân trong đó tỷ giá chỉ đóng góp một phần nào đó.

Nghiên cứu của Lord (2002) sử dụng mô hình hiệu chỉnh sai số (Error

Correction Model – ECM) để tính hệ số co giãn của tỷ giá thực đa phương REER

trong ngắn hạn và dài hạn đối với xuất khẩu mặt hàng giày dép. Dữ liệu được thu

thập trong giai đoạn 1990-2001 và mô hình được tác giả sử dụng là:

(2.9)

Kết quả nghiên cứu cho thấy ảnh hưởng của tỷ giá thực đa phương của Việt

Nam lên sức cạnh tranh thương mại và nhu cầu xuất khẩu có ý nghĩa thống kê trên

thị trường toàn cầu và ở một số thị trường khu vực. Hệ số này trên thị trường toàn

cầu là -1,8 trong ngắn hạn và -2,0 trong dài hạn. Hệ số này trên thị trường Mỹ là -

0,3 trong ngắn hạn, thị trường ASEAN-5 nước (Indonesia, Malaysia, Philippines,

Thailand và Singapore) là -0,1 trong ngắn hạn, thị trường Mỹ là -0,4 trong dài hạn,

thị trường EU là -1,9 trong dài hạn. Sử dụng chỉ số tỷ giá thực so sánh giữa Việt

Nam và đổi tác thương mại, tác giả cho thấy tính cạnh tranh của Việt Nam trong

những năm gần đây tăng lên trên thị trường Trung Quốc, Mỹ và giảm đi ở những thị

trường EU, ASEAN, Nhật Bản.

Frederick Schneider (2011) ước lượng ảnh hưởng của sự thay đổ chính sách

tỷ giá của Trung Quốc lên nhập khẩu hàng dệt may của Mỹ trong giai đoạn từ tháng

5/2001 đến tháng 12/2010. Ảnh hưởng của tỷ giá CNY/USD lên nhập khẩu hàng

dệt may sử dụng mô hình hồi quy đa biến theo phương pháp OLS mà trong đó kết

hợp đồng thời các biến vĩ mô và vi mô. Nghiên cứu chỉ ra rằng thay đổi trong tỷ giá

của Trung Quốc không có ý nghĩa thống kê về ảnh hưởng lên phần trăm thay đổi

trong nhập khẩu hàng dệt may của Mỹ từ Trung Quốc. Phần lớn thay đổi trong nhập

khẩu hàng dệt may có nguyên nhân từ thay đổi trong chi phí sản xuất của các công

ty Trung Quốc. Dữ liệu nghiên cứu được lấy từ một số nguồn như dữ liệu về giá trị

nhập khẩu hàng dệt may của Mỹ từ 5/2001 đến tháng 12/2010 được lấy từ United

States International Trade Commission. Dữ liệu tỷ giá được lấy từ Federal Reserve

Bank of St. Louis. Hầu hết dữ liệu liên quan đến Trung Quốc được lấy từ National

Bureau of Statistics of China.

Theo nghiên cứu của Enisse Kharroubi (2011) đo lường ảnh hưởng của tỷ

giá hối đoái lên CCTM với mô hình:

(2.10)

Trong đó, TB là cán cân thương mại, DAG là chỉ số tăng trưởng tiêu dùng

nội địa (gồm chi tiêu chính chính phủ, đầu tư khu vực tư nhân, chi tiêu hộ gia đình)

để kiểm soát nhu cầu nhập khẩu, REER là tỷ giá thực đa phương, IIT là chỉ số

thương mại nội ngành, ICE là chỉ số đóng góp của nhập khẩu vào các hàng hóa xuất

khẩu. Nghiên cứu này chỉ ra rằng các quốc gia có sự cải thiện trong CCTM thông

qua việc giảm tỷ giá thực đa phương REER là các quốc gia có chỉ số IIT cao và chỉ

số ICE thấp. Các quốc gia này có thể sử dụng tỷ giá như một công cụ chính sách để

làm tăng thặng dư thương mại.

Nghiên cứu của Bahmani-Oskooee, Mohsen and Yongqing Wang (2007)

tìm hiểu việc tăng giá của USD và giảm giá của CNY có đóng vai trò đáng kể hay

không trong thương mại giữa Mỹ và Trung Quốc. Nghiên cứu này sử dụng dữ liệu

của 88 ngành công nghiệp theo tần suất năm trong giai đoạn 1978-2002 và bằng lý

thuyết đồng liên kết và mô hình hiệu chỉnh sai số ECM để cho thấy rằng tỷ giá thực

song phương CNY/USD là một nhân tố đáng kể trong thương mại của một số

ngành. Mô hình nghiên cứu về giá trị xuất khẩu và nhập khẩu của hàng hóa j của

Mỹ với Trung Quốc trong dài hạn lần lượt là:

(2.11)

(2.12)

Log Log

là giá trị xuất khẩu của Mỹ sang Trung Quốc đối với hàng là giá trị nhập khẩu hàng hóa thứ j của Mỹ từ Trung Quốc. YC là

Trong đó,

hóa thứ j,

thu nhập của Trung Quốc, YUS là thu nhập của Mỹ, PUS và PC lần lượt là mức giá cả

ở Mỹ và Trung Quốc. E là tỷ giá danh nghĩa song phương (số Nhân dân tệ trên một

đồng dollar Mỹ) và là sai số.

Từ mô hình trong dài hạn 2.12 và 2.13, với lý thuyết đồng liên kết và mô

hình hiệu chỉnh sai số ECM, nhóm tác giả đưa ra mô hình ước lượng giá trị xuất

)

khẩu 2.13 và nhập khẩu trong ngắn hạn 2.14 lần lượt là:

)

( ∑ ∑ (

(2.13) ∑ ∑

)

(

)

( ∑ ∑ (

(2.14) ∑ ∑

)

(

Các biến trong mô hình là Mi là giá trị nhập khẩu tính bằng Dollar Mỹ của

Mỹ từ Trung Quốc ở mặt hàng i, Xi là giá trị xuất khẩu tính bằng Dollar Mỹ của Mỹ

sang Trung Quốc ở mặt hàng i. Dữ liệu Mi và Xi được lấy từ World Bank. YUS là

thu nhập của Mỹ được đại diện bởi GDP thực, YC là GDP thực của Trung Quốc,

được tính bằng GDP danh nghĩa điều chỉnh bởi chỉ số giá (năm 1995=100), E là tỷ

giá hối đoái danh nghĩa trung bình kỳ (là số đơn vị CNY trên mỗi USD). PUS là mức

giá cả của Mỹ được đại diện bởi chỉ số giá hàng hóa CPI, PC là mức giá cả ở Trung

Quốc được đại diện bởi chỉ số CPI. Các dữ liệu YUS, YC, E, PUS, PC được lấy từ IFS.

Những kết luận được trình bày là, trong dài hạn khi USD lên giá thực so với

CNY sẽ làm giảm thu nhập từ xuất khẩu của 18 ngành công nghiệp của Mỹ nhưng

lại làm tăng giá trị nhập khẩu ở 40 ngành dẫn đến CCTM giữa Mỹ và Trung Quốc

trở nên xấu đi. Tác động không đối xứng của tỷ giá hối đoái trong nghiên cứu

dường như là do độ co dãn về giá của nhu cầu Trung Quốc về hàng hóa sản xuất

xuất xứ từ Mỹ là thấp hơn so với độ co dãn về giá của nhu cầu của Mỹ về hàng hóa

sản xuất xuất xứ Trung Quốc.

2.4.2. Các nghiên cứu ở Việt Nam

Bên cạnh những nghiên cứu trên thế giới, ở Việt Nam cũng đã có nhiều

nghiên cứu về tác động của tỷ giá đến CCTM như nghiên cứu của Phạm Thị

Hoàng Oanh, Lương Thị Thu Hà (2012) về các nhân tố tác động đến cán cân

thương mại Việt Nam – Trung Quốc, đặc biệt dưới góc độ tỷ giá bằng phương pháp

nghiên cứu định lượng. Nghiên cứu sử dụng mô hình hồi quy đơn với các biến phụ

thuộc bao gồm EX là kim ngạch xuất khẩu Việt Nam sang Trung Quốc, IM là kim

ngạch nhập khẩu từ Trung Quốc, EXIM là cán cân thương mại song phương giữa

hai quốc gia, các biến độc lập được đưa vào mô hình gồm RATE là nhân tố tỷ giá

được đại diện bởi tỷ giá danh nghĩa song phương theo quý, dữ liệu được lấy từ IMF.

GDPCHINA là nhân tố thu nhập của người không cư trú được đại diện bởi GDP

của Trung Quốc, dữ liệu được lấy từ IMF. GDPVN là nhân tố thu nhập người cư trú

đại diện bởi GDP của Việt Nam, dữ liệu được lấy từ GSO. Biến giả sự kiện Trung

Quốc và Việt Nam gia nhập WTO đại diện cho nhân tố thuế quan và hạn ngạch. Mô

hình nghiên cứu tác động của tỷ giá đến giá trị xuất khẩu, giá trị nhập khẩu và cán

cân thương mại được ước lượng trong 3 phương trình riêng biệt, lần lượt là:

(2.15)

(2.16)

(2.17)

Kết quả thu được từ mô hình cho thấy mối quan hệ giữa tỷ giá và chênh lệch

CCTM Việt Nam – Trung Quốc có xu hướng vận động theo sát lý thuyết hiệu ứng

tuyến J. Trong ngắn hạn, khi tỷ giá tăng 1% thì mức độ thâm hụt của CCTM tăng

8,12%. Giai đoạn này, hiệu ứng giá lấn át hiệu ứng khối lượng. Tuy nhiên, trong dài

hạn, việc tăng 1% của tỷ giá sẽ tác động làm thâm hụt giảm 3,9% ở quí 3 và 11,28%

ở quí 4.

Nghiên cứu của Phạm Thị Tuyết Trinh (2012) về tác động của biến động tỷ

giá đến CCTM trong ngắn hạn và dài hạn. Nghiên cứu này đã sử dụng phương pháp

phân phối trễ tự hồi quy (Autoregressive distributed lag – ARDL) để xem xét ảnh

hưởng trong dài hạn, cho thấy CCTM cải thiện khi tỷ giá thực giảm. Mô hình hiệu

chỉnh sai số (Error Correction Model – ECM) cho thấy CCTM xấu đi ngay lập tức

trong ngắn hạn khi tỷ giá thực giảm. Kết luận của nghiên cứu là CCTM sẽ được cải

thiện sau 4 quí và mức cân bằng mới sẽ được thiết lập sau 12 quí. Mô hình nghiên

cứu được xây dựng là:

(2.18)

Trong đó, TB là biến cán cân thương mại đại diện bởi chỉ số xuất khẩu trên

nhập khẩu (X/M), REER là tỷ giá thực đa phương, GDP là sản lượng trong nước và GDP* là sản lượng của nước ngoài. Nghiên cứu này sử dụng dữ liệu theo quí từ quí

1/2000 đến quí 4/2010. Các dữ liệu được lấy từ nhiều nguồn khác nhau như dữ liệu

tỷ giá danh nghĩa song phương VND/USD trung bình kỳ được lấy từ NHNN, dữ

liệu tỷ giá danh nghĩa trung bình kỳ của các ngoại tệ khác với USD được lấy từ IFS,

dữ liệu xuất nhập khẩu của Việt Nam với các đối tác thương mại được lấy từ Tổng

cục Thống kê, dữ liệu chỉ số giá bán buôn (Wholesale Price Index – WPI) và chỉ số

giá sản xuất (Producer Price Index – PPI) của những đối tác thương mại và CPI của

Việt Nam được lấy từ IFS. Chỉ số GDP thực của 17 đối tác thương mại lớn (chiếm

85%-90% giá trị xuất nhập khẩu của Việt Nam) được lấy từ IFS, còn chỉ số GDP

của Việt Nam được lấy từ Bloomberg.

Nghiên cứu của Phan Thanh Hoàn và Nguyễn Đăng Hào (2007) về tác

động của tỷ giá đến CCTM trong ngắn hạn và dài hạn, sử dụng lý thuyết đồng liên

kết (Cointegration theory) và mô hình hiệu chỉnh sai số (Error Correction Model –

ECM). Hai biến số được sử dụng là tỷ số xuất khẩu trên nhập khẩu và tỷ giá thực đa

phương, với số liệu quý lấy từ nguồn số liệu của IFS trong giai đoạn từ quí 1/1995

đến quí 4/2005 (kỳ gốc là quí 1/1995 để xác lập tỷ giá thực đa phương). Các đối tác

thương mại lớn trong tính toán tỷ giá gồm: Singapore, Nhật, Mỹ, Trung Quốc, Hàn

Quốc, Hồng Kông, Đài Loan, Úc và Đức. Nghiên cứu cũng kiểm tra tác động của

cuộc khủng hoảng tài chính tiền tệ khu vực năm 1997 đối với hai biến số phân tích

nêu trên bằng cách sử dụng biến giả (dummy) DU99 với giá trị = 1 ở các quý năm

1999, thời gian còn lại biến giả có giá trị bằng 0. Kết quả nghiên cứu cho thấy tác

động tích cực của việc tăng tỷ giá thực (đồng Việt Nam xuống giá) đối với hoạt

động xuất khẩu của Việt Nam. Nghiên cứu cho thấy tác động của tỷ giá thực đa

phương đến CCTM của Việt Nam tuân theo hiệu ứng tuyến J, cụ thể là biến động

của tỷ giá ở quý thứ 3 về trước sẽ có tác động đến hoạt động xuất, nhập khẩu ở thời

điểm hiện tại. Nghiên cứu cho thấy biến số DU99 không có ý nghĩa thống kê, tức là

sự biến động mạnh của các đồng tiền trong cuộc khủng hoảng tài chính – tiền tệ khu

vực năm 1997 không tác động đến hoạt động ngoại thương của Việt Nam.

Nghiên cứu

Thời gian Loại tỷ giá

Kết quả chính

Mô hình sử dụng GARCH Trong dài hạn, tỷ giá thực tác động

OECD (2011a) 1/1999- 6/2009

sử dụng Thực song phương

Lord (2002)

ECM

1999- 2001

Thực đa phương

OLS

5/2001- 12/2010

Frederick Schneider (2011)

Danh nghĩa song phương

đến xuất khẩu mạnh hơn tác động đến nhập khẩu, biến động của tỷ giá trong ngắn hạn tác động đến CCTM nhưng hướng tác động chưa rõ ràng. Tỷ giá thực đa phương của Việt Nam lên sức cạnh tranh thương mại và nhu cầu xuất khẩu có ý nghĩa thống kê trên thị trường toàn cầu và ở một số thị trường khu vực. Hệ số này trên thị trường toàn cầu là -1,8 trong ngắn hạn và -2,0 trong dài hạn. Biến động tỷ giá không có ý nghĩa thống kê về ảnh hưởng lên phần trăm thay đổi trong nhập khẩu

Bảng 2.1: Tổng hợp các nghiên cứu thực nghiệm

OLS

1985- 2008

Thực đa phương

Enisse Kharroubi (2011)

ECM

1978- 2002

Thực song phương

Bahmani- Oskooee, Mohsen and Yongqing Wang (2007)

VAR

2000- 2011

Danh nghĩa song phương

Phạm Thị Hoàng Oanh, Lương Thị Thu Hà (2012)

2000- 2010

Thực đa phương

ADRL, ECM

Phạm Thị Tuyết Trinh (2012)

ECM

1995- 2005

Thực đa phương

Phan Thanh Hoàn và Nguyễn Đăng Hào (2007)

hàng dệt may của Mỹ từ Trung Quốc. Phần lớn thay đổi trong nhập khẩu hàng dệt may có nguyên nhân từ thay đổi trong chi phí sản xuất của các công ty Trung Quốc Có thể cải thiện CCTM thông qua việc giảm tỷ giá thực đa phương REER ở các quốc gia có chỉ số IIT cao và chỉ số ICE thấp. Các quốc gia này có thể sử dụng tỷ giá như một công cụ chính sách để làm tăng thặng dư thương mại. Trong dài hạn khi USD lên giá thực so với CNY sẽ làm giảm thu nhập từ xuất khẩu của 18 ngành công nghiệp của Mỹ nhưng lại làm tăng giá trị nhập khẩu ở 40 ngành dẫn đến CCTM giữa Mỹ và Trung Quốc trở nên xấu đi. Trong ngắn hạn, khi tỷ giá tăng 1% thì cán cân thương mại thâm hụt thêm 8.12%, trong dài hạn, thâm hụt giảm 3.9% ở quí 3 và 11.28% ở quí 4. Tỷ giá và CCTM vận động theo hiệu ứng tuyến J. CCTM xấu đi ngay lập tức trong ngắn hạn khi tỷ giá thực giảm. Kết luận của nghiên cứu là CCTM sẽ được cải thiện sau 4 quí và mức cân bằng mới sẽ được thiết lập sau 12 quí. Tỷ giá thực tăng tác động tích cực đến hoạt động xuất khẩu của Việt Nam. Tác động của tỷ giá thực đa phương đến CCTM của Việt Nam tuân theo hiệu ứng tuyến J.

Nguồn: Tác giả tự tổng hợp

CHƢƠNG 3. PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Trên cơ sở lý thuyết về tỷ giá hối đoái, cán cân thương mại và các nhân tố

tác động đến cán cân thương mại ở chương 2, ở chương này tác giả thực hiện xây

dựng mô hình nghiên cứu để làm rõ những câu hỏi nghiên cứu đã đạt ra. Chương 3

đưa ra mô hình nghiên cứu, giới thiệu các biến số trong mô hình, nguồn dữ liệu thu

thập, cách xử lý số liệu và kỳ vọng dấu của các biến số đến cán cân thương mại.

Đồng thời trình bày về các kiểm định, kỹ thuật thực hiện.

3.1. Lựa chọn mô hình

Dựa trên phân tích những nhân tố tác động đến CCTM và mô hình của

những nghiên cứu liên quan như Bahmani-Oskooee, Mohsen và Yongqing Wang

(2007) và Phạm Thị Tuyết Trinh (2012), tác giả xây dựng mô hình hồi quy như 3.1

để làm rõ ảnh hưởng của tỷ giá thực song phương và các nhân tố khác đến CCTM.

(3.1)

Cán cân thương mại chịu TB tác động của 4 nhân tố bao gồm: tỷ giá thực

song phương, sản lượng, lạm phát và giá hàng hóa thế giới. Như vậy, biến phụ

thuộc TB được giải thích bởi 6 biến độc lập là chỉ số tỷ giá thực song phương

(RER), sản lượng của Trung Quốc ( ), sản lượng của Việt Nam ( ), chỉ

số giá của Trung Quốc ( ), chỉ số giá của Việt Nam ( ) và chỉ số giá hàng

hóa thế giới ( ).

3.2. Giới thiệu các biến trong mô hình

Việc lựa chọn các biến để đưa vào mô hình phụ thuộc nhiều vào khả năng

tiếp cận dữ liệu. Để đảm bảo tính thống nhất của nguồn dữ liệu do các trang thống

kê quốc tế có phương pháp thống kê khác nhau, đa số các dữ liệu được lấy từ trang

thống kê tài chính quốc tế của IMF (IFS), các dữ liệu không có sẵn từ trang IFS sẽ

được bổ sung từ các nguồn số liệu của các trang thống kê đáng tin cậy khác như

OECD, ADB. Do nguồn dữ liệu hạn chế nên các yếu tố như thương mại nội ngành

(IIT) và đóng góp của nhập khẩu vào xuất khẩu (ICE) tác giả không thể đưa vào mô

hình để ước lượng tác động của các yếu tố nêu trên đến cán cân thương mại. Các số

liệu của IIT và ICE được lấy từ mục Data của OECD nhưng chỉ có dữ liệu theo năm

của các mốc thời gian 1995, 2000, 2005, 2008, 2009 (OECD, 2015).

Tác giả sử dụng dữ liệu theo quý trong giai đoạn từ quý 1/2000 đến quý

4/2015 để ước lượng mô hình. Tác giả không sử dụng dữ liệu theo tháng vì tính sẵn

có của các dữ liệu quan trọng để ước lượng mô hình như GDP của Việt Nam hiện

chưa có thống kê theo tháng mà chỉ có theo quý. Nếu chuyển số liệu quý sang số

liệu tháng theo phép nội suy tuyến tính (linear interpolation) của Eview sẽ ảnh

hưởng đến tính chính xác của các kết quả ước lượng. Đồng thời, do số biến trong

mô hình là khá nhiều (6 biến) nên giả sử độ trễ của mô hình là 6 tháng thì sẽ giảm

bậc tự do và ảnh hưởng đến sự ổn định của mô hình. Tác giả cũng chọn năm gốc là

năm 2000 vì 3 lý do sau đây (1) hạn chế của dữ liệu vì dữ liệu theo quý, theo tháng

của GDP không có từ trước năm 2000, (2) từ tháng 02/1999, tỷ giá được xác định

dựa trên cung cầu ngoại tệ trên thị trường liên ngân hàng và biến động trong biên độ

dao động cho phép vào mỗi thời kỳ, (3) năm 2000 các chỉ tiêu kinh tế vĩ mô cũng

khá ổn định như lạm phát vừa phải và tăng trưởng gần với mức tăng trưởng thông

thường, cán cân thương mại khá cân bằng.

3.2.1. Kim ngạch xuất nhập khẩu của Việt Nam với Trung Quốc

Giá trị xuất khẩu hàng hóa từ Việt Nam đi Trung Quốc theo giá FOB (EX)

và giá trị nhập khẩu hàng hóa của Việt Nam từ Trung Quốc theo giá CIF (IM) được

lấy từ IFS theo tần suất quý từ quý 1/2000 đến quý 4/2015. Cán cân thương mại

(TB) tính bằng tỷ lệ giữa giá trị xuất khẩu và nhập khẩu (X/M) thay cho chênh lệch

giữa xuất khẩu và nhập khẩu. Do cán cân thương mại của Việt Nam với Trung

Quốc thâm hụt trong suốt giai đoạn nghiên cứu nên tỷ số X/M được sử dụng để loại

bỏ dấu của dữ liệu cho phù hợp với việc chuyển dữ liệu sang dạng logarit. Đồng

thời tỷ số X/M cho thấy tình trạng của CCTM là xấu đi hay được cải thiện dựa trên

mức tăng của giá trị xuất khẩu so với mức tăng của giá trị nhập khẩu.

Luận văn sử dụng logarit tự nhiên để chuỗi số liệu tuân theo quy luật phân

phối chuẩn, các biến còn lại trong mô hình cũng được sử dụng logarit tự nhiên với

mục đích tương tự.

3.2.2. Tỷ giá thực song phương VND/CNY

Tỷ giá thực song phương VND/CNY có dạng chỉ số được tính theo công

là chỉ số tỷ giá thực tại thời điểm t so với thời điểm 0

thức 2.2 đã được trình bày ở Chương 2.



là chỉ số tỷ giá danh nghĩa tại thời điểm t so với thời điểm 0,

, 

là tỷ giá danh nghĩa thời điểm t, là tỷ giá danh nghĩa thời điểm 0.



là giá hàng hóa ở

là chỉ số giá ở nước ngoài tại thời điểm t so với thời điểm 0,

là giá hàng hóa ở nước ngoài thời điểm t,

nước ngoài thời điểm 0.

là chỉ số giá trong nước tại thời điểm t so với thời điểm 0,

, 

là giá hàng hóa trong nước thời điểm t, là giá hàng hóa trong nước thời

điểm 0.

Tỷ giá danh nghĩa cuối kỳ VND/USD và CNY/USD để tính tỷ giá chéo

VND/CNY được lấy từ IFS theo tần suất quý từ quý 1/2000 đến quý 4/2015. Sau

đó, tác giả đưa tỷ giá danh nghĩa song phương VND/CNY về dạng chỉ số tỷ giá

danh nghĩa bằng cách lấy tỷ giá danh nghĩa VND/CNY thời điểm t chia cho tỷ giá

danh nghĩa VND/CNY thời điểm 0. Số liệu CPI của Việt Nam và Trung Quốc đã có

ở Mục 3.2.3, tác giả tính chỉ số tỷ giá thực theo công thức 2.2.

3.2.3. Sản lượng và lạm phát của Việt Nam và Trung Quốc

Luận văn sử dụng số liệu tăng trưởng tổng thu nhập quốc dân thực (dạng

phần trăm) để đại diện cho biến sản lượng. Dữ liệu tăng trưởng GDP thực được thu

thập theo tần suất quý, từ quý 1/2000 đến quý 4/2015. Dữ liệu GDP của Trung

Quốc được lấy từ thống kê tài chính quốc tế của IMF (IFS), do chỉ số GDP thực quý

4/2015 của Trung Quốc chưa được IFS công bố vào thời điểm truy cập dữ liệu nên

dữ liệu này được lấy từ Reuters. Dữ liệu chỉ số GDP thực theo quý của Việt Nam

không có sẵn từ trang IFS, do dó được thay thế từ nguồn dữ liệu tăng trưởng GDP

thực của ADB. (ADB 2016)

Luận văn sử dụng số liệu chỉ số giá tiêu dùng (CPI) để đo lường tỷ lệ lạm

phát ở Việt Nam và Trung Quốc. Số liệu CPI dạng chỉ số được lấy theo tần suất quý

từ quý 1/2000 đến quý 4/2015. Tuy nhiên số liệu CPI của Trung Quốc từ quý

4/2010 trở về trước không được IFS cung cấp, do đó tác giả bổ sung dữ liệu còn

thiếu từ trang thống kê của OECD (OECD, 2016). Do số liệu CPI lấy về từ trang

IFS được IFS lấy năm gốc là năm 2010 (2010 = 100) nên tác giả cũng tiến hành

điều chỉnh lại số liệu về kỳ gốc của luận văn là quý 1/2000 (Q1 2000 = 100) bằng

cách lấy CPI ở thời điểm t chia cho CPI quý 1/2000 rồi nhân với 100.

3.2.4. Giá thế giới của hàng hóa xuất khẩu

Tác giả lựa chọn giá thế giới của tất cả hàng hóa (World Commodity Price -

WCP) dạng chỉ số được lấy từ IFS theo tần suất quý từ quý 1/2000 đến quý 4/2015

để đại diện cho giá thế giới của hàng hóa xuất khẩu. Tác giả cũng tiến hành hành

điều chỉnh lại số liệu về kỳ gốc của luận văn là quý 1/2000 (Q1 2000 = 100) bằng

cách lấy WCP ở thời điểm t chia cho WCP quý 1/2000 rồi nhân với 100.

Bảng 3.1: Nguồn của các biến số sử dụng trong mô hình

Biến số Ký hiệu Nguồn

Cán cân thương mại X/M IFS

Chỉ số tỷ giá thực song phương RER IFS

Tăng trưởng GDP Trung Quốc GDPc IFS, ABD

Tăng trưởng GDP Việt Nam GDPv ADB

Chỉ số CPI Trung Quốc CPIc IFS

Chỉ số CPI Việt Nam CPIv IFS, OECD

Chỉ số giá hàng hóa thế giới WCP IFS

Nguồn: Tổng hợp của tác giả.

Do tất cả các biến số đều là những biến xu hướng không có phân phối chuẩn

vì vậy luận văn tiến hành chuyển các biến số này về dạng logarit cơ số tự nhiên để

các biến số có phân phối log gần với phân phối chuẩn.

Mô hình ước lượng 3.1 được biểu diễn thành phương trình:

(3.2)

Ghi chú: L – logarit tự nhiên của các biến

3.3. Trình tự nghiên cứu

Dựa trên những nghiên cứu thực nghiệm có liên quan và phân tích mối quan

hệ giữa biến động tỷ giá và cán cân thương mại Việt Nam – Trung Quốc, tác giả

tiến hành lựa chọn mô hình nghiên cứu phù hợp, trình bày nguồn và cách xử lý số

liệu các biến phụ thuộc và biến độc lập được đưa vào mô hình.

Luận văn thực hiện ước lượng mô hình phù hợp với phần mềm Eview 8.0

Kiểm định tính mùa vụ

Mô hình VAR

Dừng ở sai phân bậc gốc

Kiểm định tính dừng

Mô hình VECM

Kiểm định đồng liên kết

Kiểm định tính dừng ở sai phân bậc 1

theo các bước như hình 3.1:

Hình 3.1: Trình tự nghiên cứu tác động của tỷ giá VND/CNY lên cán cân thƣơng mại Việt Nam-Trung Quốc Nguồn: Đề xuất của tác giả

Sau khi tổng hợp các biến số đưa vào mô hình nếu cho thấy các biến là biến

xu hướng không có phân phối chuẩn do đó không đáp ứng được điều kiện dữ liệu

đầu vào cho ước lượng bình phương thông thường bé nhất (OLS). Tác giả chuyển

các biến số này sang dạng logarit cơ số tự nhiên để biến số có phân phối log gần với

phân phối chuẩn. Bên cạnh đó, các biến số được lấy theo tần suất quý nên chịu ảnh

hưởng của yếu tố mùa vụ và sau khi xem xét đồ thị của các biến độc lập, tác giả

hiệu chỉnh yếu tố mùa vụ ra khỏi các chuỗi dữ liệu bằng phương pháp Census X12.

Sau khi tiến hành thống kê mô tả các biến, tác giả tiến hành kiểm định tính

dừng của các chuỗi biến số thời gian bằng phương pháp Augmented Dickey-Fuller

(ADF) và Phillips-Perron (PP). Nếu chuỗi biến số là dừng ở bậc gốc I(0) thì sử

dụng mô hình hồi quy véc tơ (VAR) để nghiên cứu mối quan hệ giữa tỷ giá thực

song phương VND/CNY và cán cân thương mại thương mại Việt Nam – Trung

Quốc. Mô hình VAR(p) có dạng như công thức 3.1:

(3.3)

Trong đó, Yt là ma trận cột m chiều, có cùng bậc đồng tích hợp, Xt là ma trận

cột cấp q của các biến ngoại sinh, p là độ trễ của Yt, là các ma trận vuông cấp m,

b là ma trạn tham số cấp m q, là véc tơ nhiễu có trung bình bằng và phương sai

(Ngô Văn Thứ, 2013).

Về việc lựa chọn độ trễ tối ưu của mô hình, tác giả dựa trên kiểm định

Likelihooh Ratio (LR) và các tiêu chuẩn lựa chọn thường được sử dụng là Akaike

Information Criterion (AIC), Schwarz Information Criterion (SC) và tiêu chuẩn

thông tin Hannan-Quinn (HQ).

Nếu các chuỗi biến số thời gian là không dừng là bậc gốc I(0) thì kiểm định

tính đồng liên kết của các chuỗi thời gian không dừng bằng phương pháp kiểm định

đồng liên kết của Johansen. Có 2 giả thiết H0: (i) None – Không có đồng liên kết,

(ii) At most 1 – Có tối đa một mối quan hệ đồng liên kết. Khi so sánh giá trị thống

kê Trace và thống kê Max – Eigen với giá trị tới hạn ở mức ý nghĩa α = 5%. Nếu

giá trị thống kê Trace hoặc thống kê Max – Eigen < giá trị tới hạn thì chấp nhận giả

thiết H0, tức là không tồn tại đồng liên kết. Ngược lại, nếu giá trị thống kê Trace

hoặc thống kê Max – Eigen > giá trị tới hạn thì bác bỏ giả thiết H0, tức là tồn tại

đồng liên kết. Từ kết quả kiểm định đồng liên kết của Johansen, nếu có mối quan hệ

đồng tích hợp thì điều đó có nghĩa là có mối quan hệ cân bằng dài hạn giữa các biến

trong mô hình. Nếu có đồng liên kết thì sử dụng mô hình véc tơ hiệu chỉnh sai số

(VECM) để phân tích mối quan hệ trong dài hạn giữa các biến số. Nếu không có

mối quan hệ đồng liên kết thì sử dụng dữ liệu của các biến số dừng ở dạng sai phân

bậc 1, sau đó ước lượng mối quan hệ giữa các biến số theo mô hình VAR.

Mô hình VAR và mô hình VECM là hai mô hình thay thế nhau trong việc

ước lượng các dữ liệu thời gian. Mô hình VECM là một trường hợp của mô hình

VAR khi các biến sai phân có mối quan hệ đồng liên kết. Mô hình VAR có thể viết

lại thành mô hình VECM theo công thức 3.4 (Hà Lâm Oanh, 2015):

(3.4)

Trong đó, = -I + + + … + ; = -I + + + … + , I là ma

trận đơn vị, hạng của ma trận cho biết số mối quan hệ đồng liên kết.

Mô hình VECM được ước lượng sau khi tìm thấy mối quan hệ đồng liên kết

giữa các biến nghiên cứu trong mô hình. Trước hết, phương trình hồi quy đồng liên

kết có dạng như công thức 3.5:

(3.5)

Vector đồng liên kết ECT được xác định như công thức 3.6:

(3.6)

Trong đó: là biến phụ thuộc: , , , ,

, là các biến độc lập, là phần dư của phương trình, là hệ số

của ma trận tương đương về kích cỡ.

Sau đó, mô hình VECM được ước lượng như mô hình 3.7:

∑

( ( ∑ ) )

(3.7) ∑ ∑

∑ ∑ ∑

) ) , là dạng sai phân bậc 1 của biến ; ( Trong đó: (

, , , , , lần lượt là dạng sai phân bậc 1 của các biến , , , , ,

, với độ trễ là (t-1); là biến hiệu chỉnh sai số từ phương trình

đồng liên kết trong dài hạn với độ trễ (t-1); k là số biến độc lập trong mô hình; β và

θ là hệ số của ma trận tương đương về kích cỡ; ε là phần dư trong mô hình hồi quy.

Từ mô hình VECM đã được ước lượng, tiếp tục xác định chiều nhân quả

trong dài hạn và trong ngắn hạn. Đối với xét mối quan hệ nhân quả trong dài hạn,

nếu hệ số của phần dư mang dấu âm và có ý nghĩa thống kê (p-value <

5%) thì chứng tỏ có mối quan hệ nhân quả trong dài hạn giữa các biến, chiều tác

động được xác định từ các biến độc lập đến biến phụ thuộc ở mô hình 3.7. Đối với

xét mối quan hệ nhân quả trong ngắn hạn, thực hiện kiểm tra quan hệ nhân quả

) ở mô hình 3.7 bằng phương pháp kiểm định Wald Granger cho biến dừng (

với giả thiết H0: = 0 (i = 1,k) và (j = 2,3,4,5,6,7). Nếu giá trị thống kê F lớn hơn

giá trị thống kê tới hạn thì bác bỏ H0 và ngược lại.

Sau đó thực hiện các kiểm định từ mô hình VECM đã được ước lượng:

 Kết quả hàm phản ứng đẩy

 Kiểm định phân rã phương sai

 Kiểm định tính phù hợp và ổn định của mô hình

o Kiểm định tính dừng phần dư

o Kiểm định tự tương quan của các phần dư

o Kiểm định phương sai thay đổi

o Kiểm định tính ổn định của mô hình

CHƢƠNG 4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

4.1. Thống kê mô tả các biến

Bảng 4.1 thể hiện các biến dựa trên thống kê mô tả của Eviews.

X_M 0.514474 0.422706 1.794944 0.230996

WCP 201.5573 193.0627 332.4149 82.51149

RER 99.51757 98.66222 108.7047 91.88248

GDPv 6.795434 6.907946 9.260976 3.123255

GDPc 9.552031 9.155000 16.09000 6.500000

CPIv 178.8119 154.3528 296.4889 97.36842

CPIc 116.4508 116.6870 140.8313 97.92176

0.276783

80.65316

4.282554

1.300594

2.163858

73.69443

14.72867

Trung bình Trung vị Tối đa Tối thiểu Độ lệch chuẩn Hệ số bất đối xứng Hệ số chọn

2.171593 9.034085 Thống kê JB 147.3959 Mức xác suất 0.000000

32.92634

0.099127 1.620826 5.177137 0.075127 12899.67

0.519362 -0.256375 2.974590 2.321908 0.702824 4.103350 0.703694 0.128519 434.9078 6369.125

0.861204 3.431682 8.408098 0.014935 611.3300

0.425444 1.615174 7.044681 0.029530 11443.96

0.273973 1.616938 5.901612 0.052298 7452.852

Tổng Tổng bình phương sai lệch

Số quan sát

4.826346 64

409810.8 64

1155.437 64

106.5673 64

294.9836 64

342144.8 64

13666.82 64

Bảng 4.1: Thống kê mô tả các biến

Nguồn: Tổng hợp của tác giả từ Eviews 8.0

4.1.1. Tỷ số giá trị xuất khẩu trên nhập khẩu X/M

Tỷ số kim ngạch xuất khẩu trên kim ngạch nhập khẩu của Việt Nam với

Trung Quốc có xu hướng giảm qua các năm và theo biểu đồ 4.1 có thể chia làm hai

giai đoạn là trước năm 2007 và sau năm 2007. Trước năm 2007, tỷ số X/M biến

động khá lớn như quý 3 năm 2000 đạt mức cao nhất với tỷ lệ xuất khẩu trên nhập

khẩu là 179% nhưng sau đó vào quý 4 năm 2001 thì giảm mạnh còn 40% và tiếp tục

đà giảm ở những năm tiếp theo. Tỷ số X/M chạm mốc thấp nhất vào quý 2 năm

2008 do ảnh hưởng của việc Việt Nam gia nhập WTO và chịu tác động của khủng

hoảng kinh tế toàn cầu. Từ sau năm 2007, tỷ số X/M biến động khá ổn định và có

xu hướng đi ngang quanh mức 40%.

200% 180% 160% 140% 120% 100% 80% 60% 40% 20% 0%

2 0 0 2 2 Q

1 1 0 2 2 Q

0 0 0 2 1 Q

0 0 0 2 4 Q

1 0 0 2 3 Q

3 0 0 2 1 Q

3 0 0 2 4 Q

4 0 0 2 3 Q

5 0 0 2 2 Q

6 0 0 2 1 Q

6 0 0 2 4 Q

9 0 0 2 1 Q

9 0 0 2 4 Q

0 1 0 2 3 Q

2 1 0 2 1 Q

2 1 0 2 4 Q

3 1 0 2 3 Q

4 1 0 2 2 Q

5 1 0 2 1 Q

5 1 0 2 4 Q

7 8 0 0 0 0 2 2 3 2 Q Q X/M

Biểu đồ 4.1: Tỷ số X/M từ Q12000 – Q42015

Nguồn: Tổng hợp của tác giả từ nguồn dữ liệu IFS.

Nhìn vào biểu đồ 4.2, kim ngạch xuất khẩu và nhập khẩu với đối tác thương

mại Trung Quốc gia tăng qua các năm và kim ngạch nhập khẩu từ Trung Quốc gấp

3-4 lần kim ngạch xuất khẩu sang Trung Quốc của Việt Nam. Cán cân thương mại

Việt Nam – Trung Quốc trong giai đoạn 2000-2015 luôn trong tình trạng thâm hụt

và mức độ thâm hụt ngày càng gia tăng. Mức thâm hụt thương mại đạt giá trị cao

nhất vào quý 1 năm 2015, khi Việt Nam nhập siêu từ Trung Quốc hơn 12,6 tỷ USD.

20,000

15,000

10,000

5,000

-5,000

7 0 0 2 1 Q

0 1 0 2 1 Q

3 1 0 2 1 Q

0 0 0 2 1 Q

1 0 0 2 1 Q

2 0 0 2 1 Q

3 0 0 2 1 Q

4 0 0 2 1 Q

5 0 0 2 1 Q

6 0 0 2 1 Q

8 0 0 2 1 Q

9 0 0 2 1 Q

1 1 0 2 1 Q

2 1 0 2 1 Q

4 1 0 2 1 Q

5 1 0 2 1 Q

-10,000

-15,000

CCTM

Xuất khẩu

Nhập khẩu

Biểu đồ 4.2: Diễn biến cán cân thƣơng mại Việt – Trung từ 2000 – 2015

Nguồn: Tính toán của tác giả từ nguồn số liệu của IFS (IMF).

Trong giai đoạn từ năm 2000-2007, cán cân thương mại Việt Nam – Trung

Quốc có mức độ thâm hụt không cao. Tuy nhiên từ năm 2007 đến 2015, mức độ

thâm hụt thương mại ngày càng tăng và Trung Quốc trở thành quốc gia Việt Nam

nhập siêu hàng đầu. Việt Nam xuất siêu sang Hoa Kỳ trong những năm gần đây,

nhưng mức xuất siêu của thị trường này chưa đủ để bù đắp mức nhập siêu cao từ

Trung Quốc.

 Hoạt động xuất khẩu của Việt Nam sang Trung Quốc

Kim ngạch xuất khẩu của Việt Nam sang Trung Quốc có xu hướng tăng qua

các năm và có mức tăng mạnh từ sau năm 2007, với mức tăng gấp 3 đến 4 lần so

với giai đoạn trước đó (xem biểu đồ 4.3). Tốc độ tăng kim ngạch xuất khẩu trung

bình trong thời kỳ nghiên cứu là gần 25% mỗi năm. Kim ngạch xuất khẩu đạt giá trị

cao nhất vào quý 3 năm 2015 với gần 5,6 tỷ USD. Kim ngạch xuất khẩu sang Trung

Quốc chiếm khoảng 12% trong tổng kim ngạch xuất khẩu của Việt Nam.

6,000

5,000

4,000

3,000

2,000

1,000

50% 45% 40% 35% 30% 25% 20% 15% 10% 5% 0%

4 0 0 2 1 Q

1 1 0 2 1 Q

0 0 0 2 1 Q

1 0 0 2 1 Q

2 0 0 2 1 Q

3 0 0 2 1 Q

5 0 0 2 1 Q

6 0 0 2 1 Q

7 0 0 2 1 Q

8 0 0 2 1 Q

9 0 0 2 1 Q

0 1 0 2 1 Q

2 1 0 2 1 Q

3 1 0 2 1 Q

4 1 0 2 1 Q

5 1 0 2 1 Q

Xuất khẩu

% trong tổng xuất

Ghi chú: Kim ngạch xuất khẩu sang Trung Quốc (Triệu USD) trục trái, tỷ trọng trong tổng kim

ngạch xuất khẩu của Việt Nam trục phải.

Biểu đồ 4.3: Tỷ trọng và kim ngạch xuất khẩu Việt – Trung

Nguồn: Tính toán của tác giả từ nguồn số liệu IFS (IMF).

Kim ngạch xuất khẩu tăng nhanh qua các năm nhưng cơ cấu xuất khẩu của

Việt Nam sang Trung Quốc lại chủ yếu là những hàng hóa nông sản giá trị gia tăng

thấp và phụ thuộc giá thế giới (gạo, sắn, cao su), tài nguyên thiên nhiên (than đá,

dầu thô, gỗ), hàng hóa thâm dụng sức lao động (xơ, sợi dệt). Biểu đồ 4.4 cho thấy

cơ cấu xuất khẩu của Việt Nam không có sự chuyển đổi về các mặt hàng xuất khẩu

chủ yếu nhưng tỷ trọng thì đã có sự thay đổi. Có thể thấy từ năm 2009 đến 2012,

than đá, cao su, dầu thô chiếm tỷ trọng lớn trong tổng kim ngạch xuất khẩu của Việt

Nam với Trung Quốc. Với trữ lượng than đá, dầu thô lớn, sản lượng cao su đứng

thứ 3 thế giới, Việt Nam là nơi cung cấp nguyên liệu đầu vào cho sản xuất công

nghiệp ở Trung Quốc trong đó có sản xuất lốp xe ô tô phục vụ ngành công nghiệp ô

tô đang phát triển mạnh. Từ năm 2012 đến 2015, tỷ trọng các hàng hóa trên đã có

sự điều chỉnh giảm mạnh, thay vào đó là tăng tỷ trọng các mặt hàng như gạo, xơ sợi

dệt, máy vi tính, sản phẩm điện tử và linh kiện, hàng rau quả.

Hàng rau quả

Cao su

Gạo

Gỗ và các sản phẩm từ gỗ

Sắn và các sản phẩm từ sắn

Than đá

Dầu thô

Xơ, sợi dệt các loại

Máy vi tính, sản phẩm điện tử và linh kiện

0 2009

2010

2011

2012

2013

2014

2015

Biểu đồ 4.4: Cơ cấu hàng hóa xuất khẩu sang Trung Quốc từ 2009 – 2015

Nguồn: Niêm giám thống kê hải quan về hàng hóa xuất nhập khẩu Việt Nam

năm 2009, 2010, 2011, 2012, 2013, 2014, 2015.

Có thể thấy từ sau khi hội nhập WTO, Việt Nam đã thu hút lượng lớn dòng

vốn đầu tư FDI. Các doanh nghiệp FDI đầu tư phát triển ngành công nghiệp lắp ráp

điện, điện tử tại Việt Nam đã góp phần gia tăng kim ngạch xuất khẩu mặt hàng máy

vi tính, sản phẩm điện tử, linh kiện. Nhóm hàng này luôn thuộc nhóm 10 mặt hàng

xuất khẩu lớn nhất của Việt Nam và Trung Quốc là thị trường xuất khẩu lớn thứ 2

của Việt Nam sau EU vào năm 2014. Bên cạnh mặt tích cực, thì khi nhìn vào cơ cấu

nhập khẩu của Việt Nam thì mặt hàng máy vi tính, sản phẩm điện tử và linh kiện lại

là mặt hàng nhập khẩu nhiều thứ 2 xét về tỷ trọng trong tổng kim ngạch nhập khẩu

của Việt Nam và Trung Quốc là nhà cung cấp lớn nhất nhì cho Việt Nam. Có thể

thấy giữa hai nước có thương mại nội ngành về mặt hàng này đồng thời cho thấy

một thực trạng là các doanh nghiệp FDI chủ yếu đầu tư lắp rắp, gia công tận dụng

nguồn nhân lực giá rẻ và những ưu đãi của Nhà nước về thuế.

 Hoạt động nhập khẩu của Việt Nam từ Trung Quốc

Cùng với sự gia tăng của kim ngạch xuất khẩu thì kim ngạch nhập khẩu từ

Trung Quốc cũng tăng lên nhanh chóng với tốc độ tăng trung bình trong thời kỳ

nghiên cứu là gần 34% mỗi năm. Đồng thời có thể thấy sự phụ thuộc của Việt Nam

vào hàng hóa nhập khẩu từ Trung Quốc khi tỷ trọng kim ngạch nhập khẩu từ Trung

Quốc chiếm đến 45% trong tổng kim ngạch nhập khẩu của Việt Nam từ thế giới vào

quý 1/2015 (xem biểu đồ 4.5). Tỷ trọng nhập khẩu từ Trung Quốc trong tổng kim

ngạch nhập khẩu của Việt Nam có sự gia tăng mạnh mẽ qua các năm.

20,000 18,000 16,000 14,000 12,000 10,000 8,000 6,000 4,000 2,000 0

50% 45% 40% 35% 30% 25% 20% 15% 10% 5% 0%

4 1 0 2 1 Q

0 0 0 2 1 Q

1 0 0 2 1 Q

2 0 0 2 1 Q

3 0 0 2 1 Q

4 0 0 2 1 Q

5 0 0 2 1 Q

6 0 0 2 1 Q

7 0 0 2 1 Q

8 0 0 2 1 Q

9 0 0 2 1 Q

0 1 0 2 1 Q

1 1 0 2 1 Q

2 1 0 2 1 Q

3 1 0 2 1 Q

5 1 0 2 1 Q

Nhập khẩu

% trong tổng nhập

Ghi chú: Kim ngạch nhập khẩu trục trái, tỷ trọng trong tổng kim ngạch nhập khẩu trục phải

Biểu đồ 4.5: Tỷ trọng và kim ngạch nhập khẩu Việt – Trung

Nguồn: Tính toán của tác giả từ nguồn số liệu IFS (IMF).

Một mặt, kim ngạch nhập khẩu tăng qua các năm cho thấy nhu cầu đầu vào

cho phát triển sản xuất trong nước gia tăng, báo hiệu sản xuất trong nước đang phát

triển mạnh mẽ, cũng như thu nhập của người dân tăng làm tăng nhu cầu tiêu dùng

hàng hóa nhập khẩu. Mặt khác, kim ngạch nhập khẩu tăng cho thấy sự yếu kém của

ngành công nghiệp phụ trợ trong nước, không đáp ứng được nhu cầu nguyên vật

liệu đầu vào cho sản xuất. Việc quá lệ thuộc vào hàng hóa nhập khẩu Trung Quốc

đặt ra rủi ro tỷ giá cho nhà sản xuất hàng hóa xuất khẩu trong nước, khi tỷ giá danh

nghĩa VND/CNY tăng dẫn đến giá hàng hóa nhập khẩu tính bằng VND tăng, làm

tăng chi phí đầu vào và dẫn đến giá thành hàng hóa xuất khẩu cao và nhà xuất khẩu

không hưởng được lợi nhiều từ việc tăng tỷ giá. Đồng thời, hàng hóa tiêu dùng nhập

khẩu tăng giá sẽ làm giá cả hàng hóa trong nước tăng và Việt Nam sẽ trở thành

quốc gia “nhập khẩu lạm phát”.

Cùng với kim ngạch nhập khẩu gia tăng thì cơ cấu nhập khẩu từ Trung Quốc

trong suốt 7 năm từ năm 2009-2015 không có sự thay đổi, cho thấy sự phụ thuộc lâu

dài và khó thay thế của hàng hóa nhập khẩu từ Trung Quốc đối với tiêu dùng, sản

xuất phục vụ nhu cầu trong nước và xuất khẩu của Việt Nam.

Phân bón

hóa chất

Sản phẩm từ sắt thép

Xăng dầu các loại

Nguyên phụ liệu dệt, may, da, giày Sắt thép các loại

Máy vi tính, sản phẩm điện tử và linh kiện Vải các loại

Điện thoại các loại và linh kiện Máy móc, thiết bị, dụng cụ, phụ tùng khác

0 2009

2010

2011

2012

2013

2014

2015

Biểu đồ 4.6: Cơ cấu hàng hóa nhập khẩu từ Trung Quốc từ 2009 – 2015

Nguồn: Niêm giám thống kê hải quan về hàng hóa xuất nhập khẩu Việt Nam

năm 2009, 2010, 2011, 2012, 2013, 2014, 2015.

Nhìn vào cơ cấu hàng hóa nhập khẩu từ Trung Quốc (biểu đồ 4.6), Việt Nam

chủ yếu nhập khẩu máy móc, thiết bị, dụng cụ, phụ tùng phục vụ ngành công

nghiệp sản xuất trong nước, điện thoại các loại và linh kiện phục vụ nhu cầu tiêu

dùng trong nước, nguyên vật liệu đầu vào (vải các loại, nguyên phụ liệu dệt may da

giày) phục vụ sản xuất các mặt hàng xuất khẩu chủ lực như may mặc, giày dép; máy

vi tính, sản phẩm điện tử, linh kiện phục vụ tiêu dùng và sản xuất gia công, lắp ráp

để xuất khẩu; xăng dầu, sắt thép đáp ứng nhu cầu tiêu dùng, xây dựng, đóng tàu;

hóa chất, phân bón đáp ứng nhu cầu sản xuất nông nghiệp. Chỉ 10 nhóm mặt hàng

nhập khẩu nhiều nhất cũng đã chiếm hơn 70% tổng kim ngạch nhập khẩu từ Trung

Quốc, và Trung Quốc luôn là nhà cung cấp lớn nhất cho 10 nhóm hàng trên trong số

các nhà cung cấp khác như ASEAN, Đài Loan, Hồng Kông, Nhật Bản, Hàn Quốc.

4.1.2. Tỷ giá hối đoái VND/CNY

 Diễn biến tỷ giá hối đoái danh nghĩa VND/CNY

Nhìn chung trong giai đoạn nghiên cứu, tỷ giá danh nghĩa song phương

VND/CNY có xu hướng tăng, cho thấy VND liên tục giảm giá danh nghĩa so với

CNY. Nhìn vào biểu đồ 4.7 có thể thấy tỷ giá danh nghĩa song phương VND/CNY

diễn biến khá ổn định theo xu hướng tăng dần từ năm 2000-2007. Từ sau năm 2007,

tỷ giá danh nghĩa tăng mạnh qua các năm. Điều này có lợi cho xuất nhập khẩu của

Việt Nam, vì giá hàng hóa nhập khẩu từ Trung Quốc ngày càng đắt hơn và hàng hóa

xuất khẩu của Việt Nam sang Trung Quốc có lợi thế cạnh tranh về giá do tỷ giá

danh nghĩa VND/CNY tăng. Có thể thấy từ sau khi gia nhập WTO, Việt Nam chịu

tác động mạnh hơn từ tình hình kinh tế thế giới và cũng cho thấy vai trò điều hành

của NHNN trong việc ổn định tỷ giá chưa được như mong muốn.

4000

1.1

3500

1.05

3000

2500

2000

0.95

NER

1500

0.9

RER

1000

0.85

500

0.8

0 0 0 2 1 Q

1 0 0 2 1 Q

2 0 0 2 1 Q

3 0 0 2 1 Q

4 0 0 2 1 Q

5 0 0 2 1 Q

6 0 0 2 1 Q

7 0 0 2 1 Q

8 0 0 2 1 Q

9 0 0 2 1 Q

0 1 0 2 1 Q

1 1 0 2 1 Q

2 1 0 2 1 Q

3 1 0 2 1 Q

4 1 0 2 1 Q

5 1 0 2 1 Q

Ghi chú: Tỷ giá danh nghĩa VND/CNY (NER) trục trái, tỷ giá thực VND/CNY (RER) trục phải.

Biểu đồ 4.7: Diễn biến tỷ giá VND/CNY thực và danh nghĩa từ 2000 – 2015

Nguồn: Tính toán của tác giả từ nguồn dữ liệu IFS (IMF).

Tỷ giá danh nghĩa song phương VND/CNY tăng mạnh từ sau năm 2007 là

do tỷ giá danh nghĩa song phương VND/USD tăng, trong khi đó tỷ giá CNY/USD

lại giảm mạnh. Sau tháng 7/2005, Trung Quốc lần đầu thực hiện cải cách tỷ giá hối

đoán sau 10 năm, theo đó tỷ giá bắt đầu biến động theo định hướng của thị trường

(xem biểu đồ 4.8), tỷ giá CNY/USD từ 8.28 năm 2005 bắt đầu giảm xuống các năm

tiếp theo, đến giữa năm 2008 tỷ giá còn khoảng 6.95 CNY/USD và ổn định đến

giữa năm 2010, sau đó tỷ giá CNY/USD có xu hướng tiếp tục giảm, đến cuối năm

2013 tỷ giá CNY/USD là 6.10. Đồng Nhân dân tệ có xu hướng ngày càng lên giá

danh nghĩa so với đồng dollar Mỹ và điều này không tốt cho cán cân thương mại

của Trung Quốc. Vì khi tỷ giá giảm, hàng xuất khẩu của Trung Quốc đắt hơn tương

đối khi tính bằng USD và hàng nhập khẩu có giá rẻ hơn khi tính bằng CNY. Trung

Quốc để cho CNY tăng giá như vậy sau một thời gian dài định giá thấp đồng Nhân

dân tệ vì những cam kết sau khi Trung Quốc trở thành thành viên của WTO và áp

lực đòi chính phủ Trung Quốc để đồng Nhân dân tệ về đúng với giá trị của nó từ

những đối tác bị thâm hụt thương mại với Trung Quốc mà mạnh mẽ nhất là từ Mỹ.

8.50

8.00

7.50

7.00

CNY/USD

6.50

6.00

0 0 0 2 1 Q

1 0 0 2 1 Q

2 0 0 2 1 Q

3 0 0 2 1 Q

4 0 0 2 1 Q

5 0 0 2 1 Q

6 0 0 2 1 Q

7 0 0 2 1 Q

8 0 0 2 1 Q

9 0 0 2 1 Q

0 1 0 2 1 Q

1 1 0 2 1 Q

2 1 0 2 1 Q

3 1 0 2 1 Q

4 1 0 2 1 Q

5 1 0 2 1 Q

Biểu đồ 4.8: Diễn biến tỷ giá danh nghĩa CNY/USD từ 2000 – 2015

Nguồn: IFS (IMF).

Ngân hàng trung ương Trung Quốc (PBoC) đã liên tục phá giá đồng Nhân

dân tệ vào ngày 11/08/2015 và 12/08/2015 với mức giảm lần lượt là 1.9% và 1.6%,

đồng thời thay đổi cơ chế ấn định tỷ giá trung tâm nhằm mục đích làm cho đồng

Nhân dân tệ ngày càng đi theo định hướng của thị trường. Điều này dẫn đến giá trị

đồng Nhân dân tệ giảm giá thấp nhất trong 4 năm (từ năm 2011) và tỷ giá

CNY/USD đạt mức 6.4486 vào ngày 12/08/2015. Sau đó, tỷ giá đồng Nhân dân tệ

ngày 13/8 ở mức 6,4010 Nhân dân tệ đổi 1 USD, giảm 1,1% so với mức đóng cửa

6,3306 CNY/USD của ngày 12/8. Việc PBoC phá giá đồng Nhân dân tệ là một

chiến lược của Trung Quốc nhằm mục đích thúc đẩy xuất khẩu và cải thiện nền kinh

tế đang phát triển chậm dần.

Trong khi đó, tỷ giá danh nghĩa VND/USD liên tục gia tăng với những lần

điều chỉnh biên độ và tỷ giá bình quân liên ngân hàng với mức độ lớn từ sau năm

2007 (xem biểu đồ 4.9). Sau khi mở cửa hội nhập kinh tế thế giới, Việt Nam đã trở

thành điểm đến của các nhà đầu tư nước ngoài do giá nhân công rẻ và môi trường

đầu tư thuận lợi (Năm 2005, Luật Đầu tư được ban hành thay thế Luật Đầu tư nước

ngoài và Luật khuyến khích đầu tư trong nước). Một dòng vốn lớn đổ vào Việt Nam

làm cho thị trường ngoại hối dư thừa một lượng ngoại tệ lớn và VND chịu sức ép

lên giá, điều này làm ảnh hưởng đến sức cạnh tranh trong xuất khẩu. Vì vậy NHNN

phải bơm một lượng vốn lớn ra nền kinh tế để giảm sức ép này và thực thi chính

sách tiền tệ nới lỏng để phát triển kinh tế. Khi khủng hoảng kinh tế thế giới xảy ra

năm 2008-2009, sự suy thoái ở các nước công nghiệp phát triển dẫn đến sự sụt giảm

xuất khẩu ở các nước đang phát triển trong đó có Việt Nam, đồng thời luồng vốn

FDI giảm mạnh và trì hoãn giải ngân, tỷ lệ lạm phát ở Việt Nam tăng cao do chính

sách tiền tệ mở rộng của những năm trước đó làm cho tỷ giá VND/USD chịu sức ép

tăng. Do đó NHNN đã phải liên tục điều chỉnh tăng tỷ giá bình quân liên ngân hàng

và biên độ dao động tỷ giá VND/USD trong giai đoạn từ năm 2008-2011.

24,000

22,000

20,000

18,000

VND/USD

16,000

14,000

12,000

0 0 0 2 1 Q

1 0 0 2 1 Q

2 0 0 2 1 Q

3 0 0 2 1 Q

4 0 0 2 1 Q

5 0 0 2 1 Q

6 0 0 2 1 Q

7 0 0 2 1 Q

8 0 0 2 1 Q

9 0 0 2 1 Q

0 1 0 2 1 Q

1 1 0 2 1 Q

2 1 0 2 1 Q

3 1 0 2 1 Q

4 1 0 2 1 Q

5 1 0 2 1 Q

Biểu đồ 4.9: Diễn biến tỷ giá danh nghĩa VND/USD từ 2000 – 2015

Nguồn: IFS (IMF).

Tỷ giá trong năm 2012 diễn biến ổn định nhờ cán cân thanh toán thặng dư

tạo nguồn cung ngoại tệ góp phần tăng dự trữ ngoại hối, tiền đồng có lãi suất thực

dương do lạm phát thấp và chênh lệch lãi suất VND – USD cao. Đồng thời những

quy định về thị trường vàng như Nghị định số 24/2012/NĐ-CP của Chính phủ về

quản lý hoạt động kinh doanh vàng từ ngày 25/05/2012, NHNN chấm dứt việc cho

phép các NHTM huy động và cho vay bằng vàng và phải tất toán trạng thái vàng

vào 30/06/2013 nên thị trường vàng ít có những biến động, góp phần ổn định tỷ giá.

 Diễn biến tỷ giá hối đoái thực VND/CNY

Biểu đồ 4.10 cho thấy từ năm 2000 đến 2005, tỷ giá thực VND/CNY luôn

lớn hơn 1, cho thấy VND được định giá thực thấp, tạo điều kiện cho hàng hóa Việt

Nam cạnh tranh với Trung Quốc. Tuy nhiên, từ năm 2005 tỷ giá thực VND/CNY lại

luôn nhỏ hơn 1. Từ năm 2005, Trung Quốc nâng giá đồng Nhân dân tệ so với USD

trong khi tỷ giá danh nghĩa VND/USD lại ít biến động, dẫn đến tỷ giá danh nghĩa

VND/CNY tăng, tuy nhiên mức tăng này lại không tạo được ảnh hưởng đến tỷ giá

thực do tỷ lệ lạm phát của Việt Nam từ năm 2005 có xu hướng tăng và mức tăng

gấp đôi tỷ lệ lạm phát của Trung Quốc (xem biểu đồ 4.10), do đó tỷ giá thực

VND/CNY luôn nhỏ hơn 1.

4000

3.5

3500

3000

2.5

2500

NER

2000

RER

1.5

1500

CPICNa

1000

CPIVNa

0.5

500

0 0 0 2 1 Q

1 0 0 2 1 Q

2 0 0 2 1 Q

3 0 0 2 1 Q

4 0 0 2 1 Q

5 0 0 2 1 Q

6 0 0 2 1 Q

7 0 0 2 1 Q

8 0 0 2 1 Q

9 0 0 2 1 Q

0 1 0 2 1 Q

1 1 0 2 1 Q

2 1 0 2 1 Q

3 1 0 2 1 Q

4 1 0 2 1 Q

5 1 0 2 1 Q

Ghi chú: NER trục trái, RER, CPICNa, CPIVNa trục phải

Biểu đồ 4.10: Diễn biến tỷ giá thực VND/CNY và các nhân tố cấu thành

Nguồn: Tính toán của tác giả từ nguồn số liệu IFS (IMF).

Điều này không hề tốt cho xuất nhập khẩu của Việt Nam do giá hàng hóa

xuất khẩu của Việt Nam sẽ đắt hơn tương đối so với hàng hóa Trung Quốc và giá

hàng hóa nhập khẩu từ Trung Quốc trở nên rẻ hơn, dẫn đến khối lượng xuất khẩu

tăng chậm hơn khối lượng nhập khẩu tức là sức cạnh tranh thương mại bị xói mòn.

4.1.3. Chỉ số giá tiêu dùng

Nhìn vào biểu đồ 4.11 có thế thấy giai đoạn từ 2003 trở về trước, lạm phát

của Việt Nam và Trung Quốc tương đối thấp và diễn biến khá ổn định. Tỷ số X/M

trong giai đoạn này có những thời điểm xuất khẩu của Việt Nam sang Trung Quốc

tăng mạnh hơn so với nhập khẩu từ Trung Quốc (tỷ số X/M > 1). Tuy nhiên từ năm

2006 đến nay, lạm phát của Việt Nam tăng nhanh và mức độ tăng của chỉ số CPI

của Việt Nam cao hơn so với Trung Quốc, đồng thời tỷ số X/M luôn nhỏ hơn 1.

Điều này cho thấy VND lên giá thực so với CNY (RER < 1) và dẫn đến hàng hóa

nhập khẩu từ Trung Quốc trở nên rẻ hơn và hàng hóa xuất khẩu của Việt Nam trở

nên đắt hơn và khó cạnh tranh với hàng hóa của Trung Quốc, và sức cạnh tranh

thương mại của Việt Nam giảm dần.

350

300

250

200

150

100

2 1.8 1.6 1.4 1.2 1 0.8 0.6 0.4 0.2 0

0 0 0 2 4 Q

4 0 0 2 3 Q

0 0 0 2 1 Q

1 0 0 2 3 Q

2 0 0 2 2 Q

3 0 0 2 1 Q

3 0 0 2 4 Q

5 0 0 2 2 Q

6 0 0 2 1 Q

6 0 0 2 4 Q

7 0 0 2 3 Q

8 0 0 2 2 Q

9 0 0 2 1 Q

9 0 0 2 4 Q

0 1 0 2 3 Q

1 1 0 2 2 Q

2 1 0 2 1 Q

2 1 0 2 4 Q

3 1 0 2 3 Q

4 1 0 2 2 Q

5 1 0 2 1 Q

5 1 0 2 4 Q

CPICNa

CPIVNa

X/M

Ghi chú: CPI Việt Nam và Trung Quốc trục trái, X/M trục phải

Biểu đồ 4.11: Diễn biễn CPI và X/M từ Q12000 – Q42015

Nguồn: Tổng hợp của tác giả từ dữ liệu IFS, OECD.

4.1.4. Tổng sản phẩm quốc nội

Nhìn vào biểu đồ 4.12 có thể thấy từ năm 2000 đến 2007, khi tăng trưởng

GDP thực của Trung Quốc và Việt Nam tăng qua các năm thì tỷ số X/M lại có xu

hướng giảm mạnh. Cho thấy mặc dù sản lượng của Trung Quốc tăng nhưng các nhà

xuất khẩu của Việt Nam lại không nắm bắt cơ hội đẩy mạnh xuất khẩu, kim ngạch

xuất khẩu sang Trung Quốc trong giai đoạn này khá thấp. Mặt khác, nhập khẩu từ

Trung Quốc phục vụ tăng trưởng sản lượng trong nước đã làm cho tỷ lệ X/M giảm

trong trong giai đoạn này. Giai đoạn khủng hoảng kinh tế thế giới, cả Việt Nam và

Trung Quốc đều chịu ảnh hưởng nên tăng trưởng GDP thực năm 2009 đều thấp và

tỷ lệ X/M cũng khá thấp. Từ năm 2010 đến 2015 khi tăng trưởng GDP thực của hai

nước có xu hướng giảm thì tỷ lệ X/M cũng diễn biến ngược chiều với tăng trưởng

GDP thực của Việt Nam và Trung Quốc.

18.00

1.8

16.00

1.6

14.00

1.4

12.00

1.2

10.00

GDPCN

8.00

0.8

GDPVN

6.00

0.6

X/M

4.00

0.4

2.00

0.2

0.00

0 0 0 2 1 Q

1 0 0 2 1 Q

2 0 0 2 1 Q

3 0 0 2 1 Q

4 0 0 2 1 Q

5 0 0 2 1 Q

6 0 0 2 1 Q

7 0 0 2 1 Q

8 0 0 2 1 Q

9 0 0 2 1 Q

0 1 0 2 1 Q

1 1 0 2 1 Q

2 1 0 2 1 Q

3 1 0 2 1 Q

4 1 0 2 1 Q

5 1 0 2 1 Q

Biểu đồ 4.12: Diễn biến của GDP và X/M từ Q12000 – Q42015

của Việt Nam trục trái; tỷ số X/M trục phải.

Ghi chú: GDPCN-tăng trưởng GDP thực của Trung Quốc, GDPVN-tăng trưởng GDP thực

Nguồn: Tính toán của tác giả từ nguồn số liệu IFS, ADB, Reuters.

4.1.5. Giá hàng hóa thế giới

Biều đồ 4.13 cho thấy diễn biến của giá hàng hóa thế giới và tỷ số X/M diễn

biến theo hướng ngược nhau. Khi giá thế giới có xu hướng tăng thì tỷ số X/M lại có

xu hướng giảm trong dài hạn. Điều này ngược với cơ sở lý thuyết ở Chương 2

nhưng có thể được giải thích do cơ cấu hàng hóa xuất khẩu và nhập khẩu của Việt

Nam. Trong khi, Việt Nam xuất khẩu những hàng hóa nông sản thô, chưa qua tinh

chế như cao su thiên nhiên, gạo, gỗ là những mặt hàng có giá trị gia tăng thấp; dầu

thô, than đá chịu sự ảnh hưởng của biến động giá thế giới; mặt hàng nhập khẩu của

Việt Nam lại là dây chuyền sản xuất, máy móc, thiết bị, linh kiện phụ tùng phục vụ

sản xuất và tiêu dùng trong nước có giá trị nhập khẩu cao. Vì vậy, giá thế giới của

hàng hóa xuất khẩu có tác động ngược chiều đến cán cân thương mại (tỷ số X/M).

350.00

300.00

250.00

200.00

WCP

150.00

X/M

100.00

50.00

0.00

0 0 0 2 1 Q

1 0 0 2 1 Q

2 0 0 2 1 Q

3 0 0 2 1 Q

4 0 0 2 1 Q

5 0 0 2 1 Q

6 0 0 2 1 Q

7 0 0 2 1 Q

8 0 0 2 1 Q

9 0 0 2 1 Q

0 1 0 2 1 Q

1 1 0 2 1 Q

2 1 0 2 1 Q

3 1 0 2 1 Q

4 1 0 2 1 Q

5 1 0 2 1 Q

Biểu đồ 4.13: Diễn biến giá hàng hóa thế giới và X/M từ Q12000 – Q42015

Nguồn: Tổng hợp của tác giả từ nguồn dữ liệu IFS.

4.1.6. Quan hệ giữa tỷ giá và cán cân thương mại Việt Nam – Trung Quốc

Với diễn biến của tỷ giá thực song phương VND/CNY có chiều hướng giảm

liên tục (VND tăng giá so với CNY) từ năm 2004 và cán cân thương mại bắt đầu

thâm hụt nhiều từ năm này trở đi (biểu đồ 4.14).

7 0 0 2 1 Q

2 1 0 2 1 Q

0 0 0 2 1 Q

1 0 0 2 1 Q

2 0 0 2 1 Q

3 0 0 2 1 Q

4 0 0 2 1 Q

5 0 0 2 1 Q

6 0 0 2 1 Q

8 0 0 2 1 Q

9 0 0 2 1 Q

0 1 0 2 1 Q

1 1 0 2 1 Q

3 1 0 2 1 Q

4 1 0 2 1 Q

5 1 0 2 1 Q

2,000

1.10

1.05

-2,000

1.00

-4,000

-6,000

0.95

-8,000

0.90

-10,000

0.85

-12,000

-14,000

0.80

RER (Năm 2000=1)

Cán cân thương mại

Biểu đồ 4.14: Tỷ giá thực RER và cán cân thƣơng mại Việt – Trung

Nguồn: Tổng hợp của tác giả từ nguồn số liệu IFS (IMF).

Năm 2011, tỷ giá thực song phương tăng cao và lớn hơn 1 và thâm hụt

thương mại thời điểm này cũng giảm bớt. Từ năm 2012 đến 2015, tỷ giá thực giảm

và luôn nhỏ hơn 1, thâm hụt thương mại của Việt Nam với Trung Quốc trong thời

gian này cũng gia tăng với mức cao nhất vào năm 2015. Điều này cho thấy diễn

biến ngày càng xấu của cán cân thương mại có nguyên nhân từ việc VND lên giá

thực với CNY.

4.2. Hiệu chỉnh yếu tố mùa vụ của chuỗi dữ liệu

Dựa trên đồ thị của các biến có thể thấy dữ liệu các biến do thu thập theo quý

nên chịu sự tác động của yếu tố mùa vụ, dữ liệu các biến tăng giảm có chu kỳ theo

quý. Tác giả tiến hành tách yếu tố mùa ra khỏi chuỗi dữ liệu bằng phương pháp hiệu

chính yếu tố mùa vụ Census X12 của Eviews. Chuỗi dữ liệu gốc và sau khi tách yếu

tố mùa vụ được thể hiện trong biểu đồ 4.15.

Biểu đồ 4.15: Các chuối biến số gốc và sau khi tách yếu tố mùa vụ

Nguồn: Tổng hợp của tác giả từ Eviews 8.0

4.3. Kiểm định tính dừng của chuỗi dữ liệu

Nhằm mục đích phân tích hồi qui, nếu chuỗi thời gian là không dừng thì tất

cả các kết quả của mô hình hồi qui tuyến tính sẽ không có giá trị, các giá trị ước

lượng sẽ không có ý nghĩa thống kê (tương quan giả mạo).

Nếu ước lượng một mô hình với ít nhất một biến độc lập không dừng thì các

giả thuyết của OLS sẽ bị vi phạm. Để kiểm định chuỗi thời gian có tính dừng hay

không ta kiểm định nghiệm đơn vị (unit root test) bằng phương pháp Augmented

Dickey-Fuller (ADF) và Phillips-Perron (PP).

Kết quả ước lượng ở bảng 4.2 cho thấy tất cả các biến đều không dừng ở bậc

gốc I(0) với mức ý nghĩa 5%, nhưng tất cả các biến đều dừng ở sai phân bậc 1 I(1)

và có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 5%.

Biến số

Giá trị P

Trị thống kê t, kiểm định ADF

LX_M LRER LGDPc LGDPv LCPIc LCPIv LWCP D(LX_M)

-1.9174 -1.6233 -1.8128 -2.9673 -0.1806 -0.2974 -1.7187 -13.6650

Giá trị tới hạn mức 5% -2.9092 0.3224 -2.9084 0.4649 -2.9084 0.3711 -2.91086 0.0438 -2.9092 0.9349 -2.9100 0.9187 -2.9092 0.4170 -2,9092 0.0000

Trị thống kê t, kiểm định PP -2.9154 -1.6081 -1.8475 -3.6372 0.4571 0.1873 -1.3995 -18.9213

Giá trị tới hạn mức 5% -2.9084 0.0492 -2.9084 0.4726 -2.9084 0.3547 -2.9084 0.0076 -2.9084 0.9839 -2.9084 0.9697 -2.9084 0.5771 -2.9092 0.0000

Bảng 4.2: Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị của các biến theo ADF và PP

Biến số

Giá trị P

Trị thống kê t, kiểm định ADF

D(LRER) D(LGDPc) D(LGDPv) D(LCPIc) D(LCPIv) D(LWCP)

-8.0555 -7.9667 -11.2720 -4.1599 -4.1035 -5.1376

Giá trị tới hạn mức 5% -2,9092 0.0000 -2.9092 0.0000 -2,9092 0.0000 -2.9092 0.0010 -2.9100 0.0019 -3.5402 0.0001

Trị thống kê t, kiểm định PP -8.1714 -7.9668 -11.3869 -4.3202 -2.9271 -4.8695

Giá trị tới hạn mức 5% -2.9092 0.0000 -2.9092 0.0000 -3.5402 0.0000 -2.9092 0.0010 -2.9092 0.0480 -2.9092 0.0002 Ghi chú: D(x): ký hiệu biến số ở dạng sai phân

Nguồn: Tổng hợp của tác giả từ Eviews 8.0, xem Phụ lục 1 và Phụ lục 2

Bảng 4.3 cho thấy giữa hai biến CPI của Việt Nam và Trung Quốc có mức

độ tương quan rất cao (hệ số tương quan giữa LCPIC-SA và LCPIV-SA là 0.9955).

Vì vậy cần phải loại bỏ một trong hai biến ra khỏi mô hình để tránh trường hợp đa

cộng tuyến xảy ra trong mô hình. Do mức độ tương quan của hai biến trong mô

hình với các biến còn lại và biến LX_M là khá tương đồng. Do đó, dựa trên diễn

biến thực tế đã phân tích ở Mục 4.1.3, tác động của CPI Việt Nam đến tỷ giá RER

cao hơn tác động của CPI Trung Quốc, nên CPI Việt Nam ảnh hưởng đến sức cạnh

tranh thương mại của Việt Nam và từ đó ảnh hưởng đến cán cân thương mại nhiều

hơn. Vì vậy, tác giả loại bỏ biến LCPIC_SA ra khỏi mô hình.

LCPIC_SA LCPIV_SA LGDPC_SA LGDPV_SA LRER_SA LWCP_SA LX_M

LCPIC_SA LCPIV_SA LGDPC_SA LGDPV_SA LRER_SA -0.682053 -0.395830 1.000000 -0.694964 -0.404687 0.995556 0.071227 1.000000 -0.395830 0.388912 0.586323 -0.466985 1.000000 0.071227 -0.682053 -0.710481 0.031367 0.834191 0.671416 -0.126522 -0.676222

LWCP_SA 0.834191 0.836181 0.031367 -0.299176 -0.710481 1.000000 -0.707511

LX_M -0.676222 -0.666216 -0.126522 0.200838 0.671416 -0.707511 1.000000

0.995556 1.000000 -0.404687 -0.503223 -0.694964 0.836181 -0.666216

-0.466985 -0.503223 0.586323 1.000000 0.388912 -0.299176 0.200838 Nguồn: Tác giả tự tổng hợp từ Eviews 8.0

Bảng 4.3: Ma trận tƣơng quan giữa các biến

4.4. Xác định độ trễ của mô hình

Để chọn độ trễ tối ưu của mô hình, tác giả dựa trên kiểm định Likelihooh

Ratio (LR) và các tiêu chuẩn lựa chọn thường được sử dụng là FPE (Final

Prediction Error), Akaike Information Criterion (AIC), Schwarz Information

Criterion (SC) và tiêu chuẩn thông tin Hannan-Quinn (HQ).

Lag 0 1 2 3 4 5

LogL 445.5097 531.1701 563.9618 587.0086 620.7392 654.3184

AIC -15.15551 -16.86793* -16.75730 -16.31064 -16.23239 -16.14891

SC -14.94236 -15.37589* -13.98636 -12.26080 -10.90366 -9.541282

HQ -15.07248 -16.28675* -15.67797 -14.73315 -14.15674 -13.57510

FPE 1.05e-14 1.92e-15* 2.23e-15 3.86e-15 5.16e-15 8.21e-15

LR NA 150.6441* 50.88371 30.99389 38.38318 31.26332 Nguồn: Tác giả tự tổng hợp từ Eviews 8.0, xem Phụ lục 3

Bảng 4.4: Tiêu chí chọn độ trễ

Kết quả lựa chọn độ trễ từ bảng 4.4 của các tiêu chuẩn đề ra là thống nhất.

Các tiêu chí FPE, AIC, SC, HQ đều đề nghị độ trễ của mô hình là 1. Vì vậy, độ trễ

tối ưu của mô hình VECM là 2 bao gồm 1 độ trễ của thành phần điều chỉnh sai số

và 1 độ trễ của thành phần sai phân.

4.5. Kiểm định tính đồng liên kết

Do các chuỗi biến số thời gian là không dừng ở bậc gốc I(0) nên kiểm định

tính đồng liên kết của các chuỗi thời gian không dừng bằng phương pháp kiểm định

đồng liên kết của Johansen. Tác giả kiểm định dựa trên các chuỗi dữ liệu chưa lấy

sai phân. Luận văn sử dụng các giá trị thống kê Trace và thống kê Max-Eigen so

sánh với giá trị tới hạn để xác định số véc tơ đồng liên kết trong mô hình. Dạng mô

hình được chọn là có hệ số chặn và có xu hướng trong CE, không có hệ số chặn

trong VAR. Kết quả được trình bày ở bảng 4.5 và bảng 4.6:

Bảng 4.5: Kết quả ƣớc lƣợng đồng liên kết theo giá trị thống kê Trace

Giá trị Eigen Giá trị P** Giả thiết H0

Ghi chú: * Bác bỏ giả thiết H0 ở mức ý nghĩa 5%

** MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values

None* At most 1 0.588573 0.368185 Thống kê Trace 125.0676 71.00387 Giá trị tới hạn 0.05 117.7082 88.80380 0.0133 0.4681

Nguồn: Tác giả tự tổng hợp từ Eviews 8.0, xem Phụ lục 4

Giá trị thống kê Trace (None) = 125.0676 > Giá trị tới hạn = 117.7082. Vì

vậy bác bỏ giả thiết H0 (i): Không tồn tại đồng liên kết.

Giá trị thống kê Trace (At most 1) = 71.00387 < Giá trị tới hạn = 88.80380.

Vì vậy chấp nhận giả thiết H0 (ii): Có nhiều nhất một quan hệ đồng liên kết.

Bảng 4.6: Kết quả ƣớc lƣợng đồng liên kết theo giá trị thống kê Maximum Eigen

Giá trị Eigen Giá trị P** Giả thiết H0

Ghi chú: * Bác bỏ giả thiết H0 ở mức ý nghĩa 5%

** MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values

None* At most 1 0.588573 0.368185 Thống kê Max-Eigen 55.06373 28.46782 Giá trị tới hạn 0.05 44.49720 38.33101 0.0026 0.4234

Nguồn: Tác giả tự tổng hợp từ Eviews 8.0, xem Phụ lục 4

Giá trị thống kê Max-Eigen (None) = 55.06373 > Giá trị tới hạn = 44.49720.

Vì vậy bác bỏ giả thiết H0 (i): Không tồn tại đồng liên kết.

Giá trị thống kê Max-Eigen (At most 1) = 28.46782 < Giá trị tới

hạn=38.33101. Vì vậy chấp nhận giả thiết H0 (ii): Có nhiều nhất một quan hệ đồng

liên kết.

Kết quả kiểm định tính đồng liên kết theo cả hai loại kiểm định là theo giá trị

thống kê Trace và kiểm định giá trị riêng cực đại của ma trận với độ trễ đã xác định

là 1, đều bác bỏ giả thiết không tồn tại đồng liên kết và có 1 mối quan hệ đồng liên

kết với mức ý nghĩa 5%, điều này chứng minh giữa các biến trong mô hình có tồn

tại mối quan hệ cân bằng trong dài hạn. Vậy ta có các biến sử dụng trong mô hình là

các chuỗi thời gian tích hợp bậc 1 và có quan hệ đồng liên kết.

4.6. Kết quả ƣớc lƣợng mô hình

4.6.1. Mối quan hệ trong dài hạn

Sau khi xác định có mối quan hệ cân bằng trong dài hạn giữa các biến, tác

giả chạy mô hình VECM và xác định được vector đồng liên kết trong dài hạn là:

Vector u = [1,-4.376138,1.358885,-0.231334,0.992719,-0.629887, 16.54048]

Từ vector trên, phương trình đồng liên kết mô tả ảnh hưởng của các biến số

đến tỷ số xuất khẩu trên nhập khẩu trong dài hạn được xác định như công thức 4.1:

LX_M= -16.54048 + 4.376138LRER – 1.358885LGDPc (4.1) +0.231334LGDPv – 0.992719LCPIv + 0.629887LWCP

Bảng 4.7 thể hiện kết quả hồi quy trong dài hạn, với giá trị trong ngoặc tròn

là sai số chuẩn và giá trị trong ngoặc vuông là giá trị thống kê t (t-statistic).

Bảng 4.7: Kết quả hồi quy mô hình VECM trong dài hạn

LRER

LX_M 1 C 16.54048

LGDPc - 4.376138 1.358885 (0.28179) (1.18863) [4.82237] [-3.68166] LGDPv -0.231334 (0.22503) [-1.02801] LCPIv 0.992719 (0.25885) [3.83511] LWCP 0.629887 (0.27085) [-2.32563]

Nguồn: Tác giả tự tổng hợp từ Eviews 8.0, xem Phụ lục 5

Luận văn sử dụng giá trị thống kê t (t-statistic) so sánh với giá trị t(n-k,α/2)

với k là số biến trong mô hình để kiểm định ý nghĩa thống kê của các hệ số, tức các

biến độc lập có thực sự ảnh hưởng đến biến phụ thuộc không với mức ý nghĩa 5%

và 10%. Từ hàm TINV(5%,58) và TINV(10%,58) trong Excel có được giá trị thống

kê t5% = 2.001717 và t10% = 1.671553. Các hệ số của phương trình 4.1 như LRER,

LGDPc, LCPIv, LWCP có trị tuyệt đối giá trị thống kê t lớn hơn giá trị thống kê t5%

và t10% nên kết luận có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 5% và 10%, và có ảnh

hưởng đến biến phụ thuộc LX_M trong mô hình nghiên cứu. Biến LGDPv có trị

tuyệt đối giá trị thống kê | | = 1.02801 < t5% = 2.001717 và < t10% = 1.671553, vì

vậy kết luận biến LGDPv không có ý nghĩa thống kê và không có ảnh hưởng đến

biến LX_M.

Mô hình VECM trong dài hạn cho kết quả hệ số của LRER mang dấu dương

(+) nghĩa là tỷ giá thực song phương có tác động tích cực đến tỷ số xuất khẩu trên

nhập khẩu và từ đó có tác động tích cực đến CCTM trong dài hạn. Khi LRER tăng

1% làm cho LX_M tăng 4.38% trong cân bằng dài hạn. Từ kết quả này, có thể kết

luận phá giá nội tệ góp phần cải thiện CCTM trong trường hợp của Việt Nam.

Từ mô hình VECM tìm được, luận văn kiểm tra chiều nhân quả Granger

trong dài hạn với biến phụ thuộc là LX_M như sau:

Bảng 4.8: Chiều nhân quả Granger trong dài hạn với biến phụ thuộc là LX_M

C(1) Coefficient -0.558617 Std. Error 0.208976 t-Statistic -2.673111 Prob 0.0103

Nguồn: Tác giả tự tổng hợp từ Eviews 8.0, xem Phụ lục 6

Từ bảng 4.8, có thể thấy dấu của hệ số φ của phần dư ECTt-1 mang dấu âm

(C(1) = -0.558617) và có ý nghĩa thống kê (với độ tin cậy 95%). Tức là có quan hệ

nhân quả trong dài hạn từ các biến độc lập đến biến phụ thuộc LX_M. Hệ số C(1)

cho biết tốc độ điều chỉnh về trạng thái cân bằng dài hạn. EC cho thấy nếu các biến

độc lập tác động làm X/M tăng (giảm) ở giai đoạn này thì X/M sẽ điều chỉnh giảm

(tăng) hướng về trạng thái cân bằng khoảng 55.86% ở giai đoạn sau.

4.6.2. Mối quan hệ trong ngắn hạn

Để kiểm tra có tồn tại mối quan hệ nhân quả Granger giữa hai biến dừng

ΔLX_M và ΔLRER_SA ta sử dụng thống kê F của kiểm định Wald. Nếu giá trị

thống kê F tính toán lớn hơn giá trị thống kê tới hạn thì bác bỏ H0: βi = 0, tức là có

quan hệ trong ngắn hạn giữa biến độc lập đang xét và biến phụ thuộc.

Từ hàm FINV(α, k-1, n-k) trong Excel với n là số quan sát và k là số biến

trong mô hình, tìm được giá trị F tới hạn với mức ý nghĩa 10% là F(10%, 5, 58) =

1.949194. So sánh giá trị F của kiểm định Wald trong bảng 4.9 với giá trị F tới hạn

ở từng cặp kiểm định giữa biến độc lập và biến phụ thuộc, ta chấp nhận giả thiết là

ΔLRER_SA không có tác động nhân quả lên ΔLX_M và ΔLX_M cũng không có

tác động nhân quả lên ΔLRER_SA trong ngắn hạn. Kết quả tương tự với cặp quan

hệ giữa ΔLGDPC_SA và ΔLX_M, ΔLGDPV_SA và ΔLX_M, ΔLWCP_SA và

ΔLX_M. Trong cặp quan hệ nhân quả giữa ΔLCPIV_SA và ΔLX_M, bác bỏ giả

thiết ΔLCPIV_SA không có tác động nhân quả lên ΔLX_M và chấp nhận giả thiết

ΔLX_M không có tác động nhân quả lên ΔLCPIV_SA trong ngắn hạn. Như vậy,

kết luận có mối quan hệ nhân quả Granger xảy ra theo chiều từ lạm phát trong nước

đến cán cân thương mại trong ngắn hạn, điều này có nghĩa là lạm phát sẽ ảnh hưởng

đến cán cân thương mại trong ngắn hạn nhưng cán cân thương mại không có tác

động đến lạm phát trong nước trong ngắn hạn.

Null Hypothesis:

Obs 61

D(LRER_SA) does not Granger Cause D(LX_M) D(LX_M) does not Granger Cause D(LRER_SA)

F-Statistic 0.12819 0.36027

Prob. 0.8799 0.6991

Bảng 4.9: Kết quả kiểm tra chiều nhân quả Granger trong ngắn hạn

D(LGDPC_SA) does not Granger Cause D(LX_M) D(LX_M) does not Granger Cause D(LGDPC_SA)

D(LGDPV_SA) does not Granger Cause D(LX_M) D(LX_M) does not Granger Cause D(LGDPV_SA)

D(LCPIV_SA) does not Granger Cause D(LX_M) D(LX_M) does not Granger Cause D(LCPIV_SA)

D(LWCP_SA) does not Granger Cause D(LX_M) D(LX_M) does not Granger Cause D(LWCP_SA)

0.20853 1.71759 0.15263 1.73644 2.28589 1.29710 0.29608 1.77404

0.8124 0.1888 0.8588 0.1855 0.1111 0.2814 0.7449 0.1790

Nguồn: Tác giả tự tổng hợp từ Eviews 8.0, xem Phụ lục 7

4.6.3. Kết quả hàm phản ứng đẩy

Hàm phản ứng đẩy cho thấy phản ứng của tỷ số xuất khẩu trên nhập khẩu

trước cú sốc của tỷ giá thực song phương RER. Kết quả hàm phản ứng đẩy ở hình

4.1 với cú sốc là tỷ giá tăng làm cho tỷ số xuất khẩu trên nhập khẩu tăng dần trong 4

quý đầu và duy trì ở mức ổn định trong các quý tiếp theo. Như vậy với một biến

động tỷ giá thực tăng sẽ làm tác động tích cực đến CCTM và cho thấy tác động của

phá giá nội tệ lên CCTM không giải thích theo hiệu ứng tuyến J.

Hình 4.1: Phản ứng của tỷ số X/M trƣớc cú sốc của RER

Nguồn: Tác giả tự tổng hợp từ Eviews 8.0

4.6.4. Kiểm định phân rã phương sai

Nhằm xem xét tác động của tỷ giá thực song phương giải thích được bao

nhiêu phần trăm sự biến động của tỷ số xuất khẩu trên nhập khẩu, luận văn kiểm

định phân rã phương sai và kết quả được thể hiện ở bảng 4.10.

Kỳ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

S.E. 0.228108 0.240554 0.257892 0.276028 0.293483 0.310409 0.326827 0.342344 0.357355 0.371577

LX_M 100.0000 97.56935 91.23230 84.81937 78.93681 74.74961 71.28837 68.60788 66.42581 64.66161

LRER_SA 0.000000 0.953476 4.434727 8.390190 13.16507 16.81386 20.03452 22.55083 24.61306 26.30832

LGDPC_SA 0.000000 0.690653 0.992276 1.524045 1.812054 1.822041 1.749169 1.689842 1.639617 1.588269

LCPIV_SA 0.000000 0.005145 1.383202 2.975739 3.518776 3.791615 4.017109 4.133971 4.218229 4.278602

LWCP_SA 0.000000 0.747077 1.492939 1.850956 2.072350 2.197261 2.229317 2.269616 2.293537 2.309927

LGDPV_SA 0.000000 0.034303 0.464554 0.439702 0.494941 0.625608 0.681514 0.747856 0.809738 0.853270 Nguồn: Tác giả tự tổng hợp từ Eviews 8.0, xem Phụ lục 9

Bảng 4.10: Kết quả phân rã phƣơng sai của biến LX_M

Kết quả phân rã phương sai của biến tỷ số xuất khẩu trên nhập khẩu thì biến

này chịu tác động lớn nhất bởi chính nó trong quá khứ. Tác động của tỷ giá thực

song phương đến tỷ số xuất khẩu trên nhập khẩu không giải thích được nhiều sự

thay đổi của tỷ số xuất khẩu trên nhập khẩu từ quý 1 đến quý 4. Ở quý 2, tỷ giá chỉ

giải thích 0.95% cho sự biến động của tỷ số xuất khẩu trên nhập khẩu và mức giải

thích tăng dần ở quý 3 là 4.43% và quý 4 là 8.39%. Mức giải thích tăng dần trong

các quý tiếp theo đến quý 10 thì mức giải thích cao nhất là 26.31%, cho thấy cú sốc

tỷ giá trong quá khứ không phát huy tác dụng trong ngắn hạn mà có tác động lâu dài

trong dài hạn đến tỷ số xuất khẩu trên nhập khẩu.

4.7. Kiểm định mức độ phù hợp và ổn định của mô hình VECM

4.7.1. Kiểm định tính dừng của phần dư

Kết quả kiểm định Dickey Fuller cho thấy phần dư của mô hình là những

chuỗi dừng (xem Phụ lục 8), điều này cho thấy tồn tại đồng liên kết giữa các biến và

có cơ sở để bác bỏ hiện tượng hồi quy giả mạo.

4.7.2. Kiểm định tương quan chuỗi

Với giả thiết H0 là không có hiện tượng tương quan chuỗi, luận văn kiểm

định giả thiết này bằng kiểm định nhân tử Lagrange trên Eviews 8.0. Kết quả cho

thấy p-value = 41.52% (lớn hơn 5%) nên chấp nhận giả thiết H0, có nghĩa là phần

dư trong mô hình VECM không có hiện tượng tương quan chuỗi ở độ trễ bằng 2 và

độ tin cậy 95%. Đây là một dấu hiệu tốt của mô hình VECM.

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

F-statistic Obs*R-squared

0.5179 0.4152

0.667650 Prob. F(2,45) 1.757910 Prob. Chi-Square(2)

Bảng 4.11: Kiểm định nhân tử Lagrange

Nguồn: Tác giả tự tổng hợp từ Eviews 8.0, xem Phụ lục 10

4.7.3. Kiểm định phương sai thay đổi

Để kiểm tra phương sai của phần dư có phương sai đồng nhất hay không để

đáp ứng giả định của mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển. Trên Eviews thực hiện

kiểm định White về phương sai thay đổi với giả thiết H0 là phần dư của mô hình

không có phương sai thay đổi. Kết quả cho thấy giá trị p-value của Obs*R-squared

là 83.62% (lớn hơn 5%) nên kết luận rằng phần dư của mô hình không có phương

sai thay đổi.

Heteroskedasticity Test: Breusch-Pagan-Godfrey

F-statistic Obs*R-squared Scaled explained SS

0.8911 0.8362 0.2459

0.583988 Prob. F(18,42) 12.21095 Prob. Chi-Square(18) 21.69235 Prob. Chi-Square(18)

Bảng 4.12: Kiểm định phƣơng sai thay đổi

Nguồn: Tác giả tự tổng hợp từ Eview 8.0, xem Phụ lục 11

4.7.4. Kiểm định tính ổn định của mô hình

Hình 4.2 cho thấy tất cả các nghiệm của đa thức đặc tính AR đều có giá trị

tuyệt đối nhỏ hơn 1 và nằm trong vòng tròn đơn vị. Như vậy kết quả kiểm định cho

thấy mô hình VECM được xây dựng đảm bảo tính ổn định.

Hình 4.2: Kiểm định tính ổn định của mô hình VECM

Nguồn: Tác giả tự tổng hợp từ Eviews 8.0

CHƢƠNG 5. KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ

5.1. Kết luận

Kết quả nghiên cứu thực nghiệm ở Chương 4 cho thấy có mối quan hệ dài

hạn giữa logarit tự nhiên của tỷ số giá trị xuất khẩu trên giá trị nhập khẩu trong

quan hệ thương mại Việt Nam – Trung Quốc với logarit tự nhiên của các biến số

kinh tế vĩ mô bao gồm: tỷ giá thực song phương VND/CNY, tổng sản phẩm quốc

nội của Trung Quốc, chỉ số giá tiêu dùng của Việt Nam (đại diện cho yếu tố lạm

phát) và giá cả hàng hóa thế giới.

Hệ số của các biến trong mô hình VECM chỉ ra độ co dãn trong dài hạn của

tỷ số giá trị xuất khẩu trên nhập khẩu với sự thay đổi của các biến này. Mô hình

VECM trong dài hạn cho kết quả hệ số α2 mang dấu dương (+) có nghĩa là tỷ giá

thực song phương VND/CNY có tác động tích cực đến tỷ số giá trị xuất khẩu trên

giá trị nhập khẩu trong dài hạn. Khi tỷ giá thực song phương tăng (nội tệ mất giá)

1% có thể làm tỷ số giá trị xuất khẩu trên nhập khẩu tăng 4.38% trong cân bằng dài

hạn. Kết luận này đã trả lời cho câu hỏi mức độ tác động của tỷ giá đến giá trị xuất

nhập khẩu của Việt Nam với Trung Quốc. Dấu của các hệ số cho thấy có mối quan

hệ cùng chiều giữa tỷ số giá trị nhập khẩu trên xuất khẩu với tỷ giá thực song

phương, giá hàng hóa thế giới và có mối quan hệ ngược chiều với tổng sản phẩm

quốc nội của Trung Quốc và chỉ số giá tiêu dùng của Việt Nam. Các mối quan hệ

này giống với những phân tích ở phần thống kê mô tả các biến bằng phương pháp

định tính. Kết luận trên trả lời cho câu hỏi ngoài yếu tố tỷ giá còn có các yếu tố kinh

tế vĩ mô khác như tổng sản phẩm quốc nội, lạm phát và giá cả hàng hóa thế giới tác

động đến tình trạng thâm hụt cán cân thương mại của Việt Nam – Trung Quốc.

Phân tích mối quan hệ trong ngắn hạn giữa tỷ số giá trị xuất khẩu trên nhập

khẩu và các biến kinh tế vĩ mô trong mô hình không tìm thấy mối quan hệ trong

ngắn hạn giữa tỷ số X/M với tỷ giá thực song phương, tổng sản phẩm quốc nội của

Trung Quốc và Việt Nam, giá cả hàng hóa thế giới. Tuy nhiên tìm thấy mối quan hệ

trong ngắn hạn giữa theo chiều từ chỉ số giá tiêu dùng của ViệtNam (đại diện yếu tố

lạm phát) tác động đến tỷ số giá trị xuất khẩu trên nhập khẩu.

Kết quả hàm phản ứng đẩy cho thấy trong ngắn hạn tác động của một cú sốc

tỷ giá đến CCTM không tuân theo hiệu ứng tuyến J trong trường hợp của Việt Nam

và Trung Quốc và khẳng định thêm lần nữa là phá giá nội tệ (làm tỷ giá thực tăng)

có tác dụng tích cực đến CCTM trong dài hạn.

5.2. Một số khuyến nghị

Mô hình VECM cho thấy tỷ số X/M chịu ảnh hưởng của nhiều biến số kinh

tế vĩ mô quan trọng như tỷ giá thực song phương, tổng sản phẩm quốc nội của

Trung Quốc, chỉ số giá tiêu dùng của Việt Nam và giá cả hàng hóa thế giới.

Kết quả nghiên cứu định lượng cho thấy trong các biến số vĩ mô thì tỷ giá

thực song phương có tác động mạnh nhất đến tỷ số X/M và từ đó tác động đến

CCTM Việt Nam – Trung Quốc trong dài hạn. Phá giá VND giúp cải thiện xuất

khẩu những cũng làm cho nhập khẩu gia tăng vì như phân tích định tính ở Việt Nam

có sự phụ thuộc cao của xuất khẩu vào nhập khẩu với nhà cung cấp chính là Trung

Quốc. Do đó, chuyển đổi cơ cấu hàng hóa xuất nhập khẩu ở một số ngành nghề là

rất cần thiết và quan trọng theo hướng gia tăng sản xuất nguyên vật liệu phục vụ sản

xuất hàng xuất khẩu. Việt Nam cần tập trung đầu tư, chính sách phát triển cho các

ngành công nghiệp phụ trợ, đổi mới công nghệ, nâng cao giá trị gia tăng của hàng

tinh chế, tạo nguồn nguyên phụ liệu cho các mặt hàng xuất khẩu chủ lực, từ đó nâng

cao năng lực và hiệu quả cạnh tranh thương mại. Bên cạnh đó, phân tích định tính

cho thấy giữa Việt Nam và Trung Quốc có xảy ra thương mại nội ngành ở ngành

hàng máy vi tính, sản phẩm điện tử và linh kiện. Do đó, gia tăng thương mại nội

ngành với Trung Quốc và hạn chế sự phụ thuộc của xuất khẩu vào nguyên liệu đầu

vào nhập khẩu cũng là một giải pháp góp phần gia tăng ảnh hưởng tích cực của phá

giá VND lên CCTM Việt Nam – Trung Quốc.

Đẩy mạnh hơn nữa thu hút FDI vào ngành công nghiệp hỗ trợ. Các ngành

công nghiệp hỗ trợ tạo ra giá trị gia tăng và đòi hỏi công nghệ cao hơn các ngành

công nghiệp lắp ráp. Mặc dù vậy, do hầu hết nguyên vật liệu và linh phụ kiện đầu

vào đều nhập khẩu, rất nhiều dự án sản xuất sản phẩm công nghệ cao nhưng hoàn

toàn không tạo ra giá trị gia tăng trong nội địa, khi mà toàn bộ máy móc, nguyên vật

liệu, công nghệ sản xuất đều được nhập khẩu và sản phẩm đầu ra hoàn toàn dành

cho xuất khẩu. Các dự án loại này thường nằm trong các khu chế xuất, do đó lợi ích

thu được cho quốc gia chỉ là giải quyết việc làm cho người lao động. Vì vậy, đến

năm 2020, cần phát triển công nghiệp hỗ trợ với mục tiêu tập trung là nâng cao tỉ lệ

nội địa hóa, thay thế nhập khẩu, cần khuyến khích các dự án đầu tư nước ngoài sản

xuất công nghiệp hỗ trợ dành cho nhu cầu nội địa.

Cần khuyến khích các doanh nghiệp cung ứng linh kiện phụ tùng thuộc mạng

lưới sản xuất của các tập đoàn đa quốc gia đã có mặt ở Việt Nam. Việc kêu gọi

được các doanh nghiệp này vào Việt Nam sản xuất sẽ làm tăng tỉ lệ nội địa hóa,

giảm dần các công đoạn phải nhập khẩu. Đây chính là khách hàng cho doanh

nghiệp nội địa sản xuất công nghiệp hỗ trợ và giúp tạo ra mạng lưới sản xuất của

tập đoàn đa quốc gia ngay trong nội địa.

Yếu tố lạm phát cũng là một nguyên nhân vừa trực tiếp vừa gián tiếp tác

động đến CCTM của Việt Nam – Trung Quốc, do lạm phát là một yếu tố kinh tế vĩ

mô riêng lẻ tác động đến nhu cầu nhập khẩu hàng hóa của Việt Nam vừa là một yếu

tố cấu thành tỷ giá thực song phương. Như những phân tích định tính và định lượng

ở Chương 4, cho thấy lạm phát có tác động ngược chiều đến CCTM Việt Nam –

Trung Quốc. Do đó, kiểm soát lạm phát, ổn định kinh tế vĩ mô cũng là một nhiệm

vụ quan trọng của Nhà nước để có tác động tích cực đến CCTM của Việt Nam nói

chung và CCTM Việt Nam – Trung Quốc nói riêng. Trong giai đoạn nghiên cứu,

Việt Nam thường xuyên đối mặt vơi tình trạng lạm phát cao. Đây là một hiện tương

chung tại các nước có nền kinh tế đang phát triển có tốc độ tăng trưởng nhanh theo

mô hình tăng trưởng chủ yếu dựa vào sự gia tăng đầu tư. Tuy nhiên, lạm phát cao là

một yếu tố bất lợi cho sự ổn định và phát triển bền vững của một nền kinh tế, đồng

thời gây ra những tác động bất lợi cho tỷ giá thực, làm giảm sức cạnh tranh thương

mại quốc tế của hàng hóa Việt Nam với Trung Quốc. Một nguyên nhân cơ bản gây

ra lạm phát cao ở Việt Nam là mô hình tăng trưởng chưa hợp lý, chủ yếu dựa vào

tổng cầu thông qua tăng đầu tư. Sự gia tăng đầu tư công trong một thời gian dài

nhằm đạt được tốc độ tăng trưởng nhanh trong khi hiệu quả đầu tư thấp dẫn đến chi

phí đầu tư cao, lạm phát chịu sức ép tăng cao, nợ công ngày càng gia tăng. Chính vì

vậy, tái cấu trúc nền kinh tế nhằm nâng cao hiệu quả hoạt động của các tổ chức kinh

tế, đồng thời gia tăng hiệu quả của các khoản đầu tư, cần phối hợp đồng bộ chính

sách tài khóa và chính sách tiền tệ sẽ góp phần cải thiện tình trạng lạm phát của Việt

Nam, từ đó có tác động tích cực đến tỷ giá thực song phương.

Ngân hàng nhà nước cần thực hiện chức năng quản lý nhà nước về tiền tệ,

điều hành chính sách tiền tệ chặt chẽ, thận trọng. Sử dụng chủ động, linh hoạt các

công cụ của chính sách tiền tệ để thực hiện kiểm soát lạm phát theo mục tiêu đề ra;

đáp ứng có hiệu quả các nhu cầu vốn của nền kinh tế.

Tăng cường công tác quản lý giá cả phù hợp với cơ chế thị trường. Thực hiện

các biện pháp giám sát thị trường, kiểm soát chi phí, áp thuế. Quản lý, kiểm tra,

kiểm soát chặt chẽ việc định giá, chống tình trạng đầu cơ, nâng giá quá cao so với

giá trị thực các mặt hàng tiêu dùng. Phát triển mạng lưới phân phối hàng hóa để

đảm bảo tính liên thông, giảm dần các khâu trung gian đẩy giá hàng hóa tăng cao.

Thực hiện tiết kiệm, chống lãng phí trong chi tiêu ngân sách nhà nước. Tái

cơ cấu nền kinh tế gắn với đổi mới mô hình tăng trưởng theo hướng nâng cao hiệu

quả và sức cạnh tranh. Tăng cường công tác phân tích, dự báo và đẩy mạnh công tác

thông tin, tuyên truyền và nâng cao ý thức, trách nhiệm vì cộng đồng của doanh

nghiệp và người dân, khắc phục triệt để nguyên nhân lạm phát do yếu tố tâm lý.

Kết quả nghiên cứu cũng cho thấy tỷ số X/M cũng chịu tác động tích cực của

giá hàng hóa thế giới. Do đó, đẩy mạnh sản xuất, nâng cao chất lượng và chuẩn hóa

hàng hóa xuất khẩu từ đó tăng tỷ lệ hàng hóa đủ tiêu chuẩn tham gia thương mại

quốc tế sẽ góp phần tận dụng lợi thế giá cả hàng hóa thế giới tăng để tăng giá trị

xuất khẩu. Bên cạnh đó, cần đa dạng hóa danh mục hàng xuất khẩu trên cơ sở phù

hợp với thực lực quốc gia, tân dụng lợi thế so sánh trong quan hệ thương mại với

Trung Quốc. Hạn chế việc kinh doanh chênh lệch giá từ những thương lái Trung

Quốc theo đường tiểu ngạch không chính thức, việc thu mua lương thực, thực phẩm

với mức giá cao gây xáo trộn nguồn cung nguyên vật liệu đầu vào và mặt bằng giá

cả của Việt Nam, gây ra hiện tượng thiếu cung trên thị trường.

5.3. Hạn chế của nghiên cứu

Vì thời gian và kiến thức có hạn nên mô hình của luận văn cũng tồn tại

những hạn chế nhất định như sau:

Luận văn có nhiều hạn chế trong số liệu dẫn đến mức độ ổn định và độ tin

cậy của các ước lượng không đạt hiệu quả tốt. Dữ liệu được lấy chủ yếu từ IFS

nhưng việc dữ liệu của những biến số quan trọng như GDP của Việt Nam, lạm phát

của Trung Quốc không đầy đủ ở một số giai đoạn dẫn đến việc thay thế dữ liệu còn

thiếu từ những nguồn khác ít nhiều ảnh hưởng đến mức độ tin cậy do mức độ chênh

lệch giữa các nguồn dữ liệu từ các trang thống kê khác nhau khiến cho việc ước

lượng mô hình khó đạt được ý nghĩa thực tiễn cao.

Số quan sát trong mô hình là 64, mặc dù đạt yêu cầu về kích cỡ mẫu lớn hơn

50, tuy nhiên 64 quan sát vẫn chưa đủ lớn nên có thể ảnh hưởng đến tính đại diện

của cỡ mẫu. Vì vậy, sử dụng khoảng thời gian dài hơn và số lượng mẫu lớn hơn sẽ

làm tăng độ tin cậy và chính xác của các thống kê phân tích của mô hình VECM.

Trong giai đoạn nghiên cứu 16 năm (2000- 2015) có giai đoạn năm 2008-

2009 các biến số vĩ mô biến động khá mạnh do ảnh hưởng của khủng hoảng kinh tế,

nhưng luận văn lại xem xét tổng thể trong một giai đoạn liên tục mà không phân

tích riêng lẻ từng giai đoạn có biến động cao. Điều này có thể làm cho kết quả định

lượng mô hình không cao và không phản ảnh được rõ ràng tác động của các biến

độc lập đến biến phụ thuộc.

Do hạn chế về việc tiếp cận và xử lý dữ liệu của các yếu tố thương mại nội

ngành và tỷ lệ đóng góp vào xuất khẩu của nhập khẩu, trong khi giữa Việt Nam và

Trung Quốc có mối quan hệ chặt chẽ về nguyên vật liệu đầu vào như ở ngành may

mặc, giày dép của Việt Nam với nguyên phụ liệu đầu vào nhập khẩu từ Trung Quốc

và xuất khẩu cao su thiên nhiên của Việt Nam sang Trung Quốc phục vụ sản xuất

lốp xe nên kết quả ước lượng mô hình có độ giải thích chưa cao và cho thấy ngoài

các biến đưa vào mô hình còn có những yếu tố khác tác động đến tỷ số X/M.

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tài liệu tham khảo Tiếng Anh:

1. Bahmani-Oskooee, Mohsen and Yongqing Wang (2007), United States-

China Trade at the Commodity Level and the Yuan-Dollar Exchange Rate,

Comtemporary Economic Policy, Western Economic Association

International 25: 341-361.

2. Bahmani-Oskooee, Mohsen and Harvey Hanafiah (2011), Exchange Rate

Volatility and Industry Trade Between the United States and Malaysia,

Research in International Business and Finance 25: 127-155.

3. Boug, Pal and Andreas Fagereng (2010), Exchange Rate Volatility and

Export Performance: A Cointegrated VAR Approach, Applied Economics

42: 851-864.

4. Enisse Kharoubi (2011), The trade balance and the real exchange rate, BIS

Quarterly Review, pp. 33 – 42.

5. IMF (2011), People‟s Republic of China: Spillover report for the 2011

Article IV Consultation and Selected Issues, Country Report No. 11/193.

6. Frederick Schneider (2011), „The Effect of China‟s Exchange Rate Policy on

U.S Textile Imports‟, The Michigan Journal of Business, pp. 109- 132.

7. Montague Lord (2002), „Vietnam‟s Export Competitiveness: Trade and

Macroeconomic Policy Linkages‟, Munich Personal RePEc Archive, World

Bank.

8. OECD (2011a), To What Extent Do Exchange Rates and Their Volatility

Affect Trade, TAD/TC/WP (2010) 21/Rev.1.

9. OECD (2011b), To What Extent Do Exchange Rates and Their Volatility

Affect Trade? The Case of Two Small Open Economies, Chile and New

Zealand, TAD/TC/WP (2011)17.

10. OECD (2011), "Import content of exports", in OECD. , OECD Science,

Technology and Industry Scoreboard 2011, OECD Publishing, Paris.

11. Pham Thi Tuyet Trinh 2012, „The impact of exchange rate fluctuation on

trade balance in short and long run’, Working paper series no.2012/23,

Depocen.

12. Phung Thanh Binh (2010), “Time series econometrics causality models”,

University of economic, Ho Chi Minh city.

Tài liệu tham khảo Tiếng Việt:

13. Đặng Thị Huyền Anh 2012, „Đánh giá tác động của tỷ giá thực tới cán cân

thương mại Việt Nam giai đoạn hiện nay‟, Tạp chí khoa học và đào tạo ngân

hàng, số 119 (tháng 04/2012), trang 45 – 49.

14. Đặng Thị Huyền Anh 2012, „Tác động của tỷ giá thực tới cán cân thương

mại: kinh nghiệm quốc tế và bài học cho Việt Nam‟, Tạp chí Ngân hàng, số

9 (tháng 05/2012), trang 6 – 13.

15. Đinh Thị Liên, Trương Tiến Sĩ và Nguyễn Xuân Đạo 2011, Giáo trình

Thương mại quốc tế, NXB Lao động Xã hội, Thành phố Hồ Chí Minh.

16. Đoàn Ngọc Thắng 2012, „Đánh giá mối quan hệ giữa tỷ giá và cán cân

thương mại ở Việt Nam thông qua mô hình hiệu chỉnh sai số‟, Tạp chí Khoa

học và Đào tạo Ngân hàng, số 126 (tháng 11/2012), trang 25 – 29, 44.

17. Hà Lâm Oanh 2015, Nhân tố ảnh hưởng đến tỷ giá hối đoái thực tại Việt

Nam, Luận văn Thạc sĩ kinh tế, Trường Đại học Ngân hàng TP. Hồ Chí

Minh.

18. Lê Phan Thị Diệu Thảo 2010, „Cải thiện cán cân thương mại bằng cách điều

chỉnh tỷ giá, kỳ vọng và kết quả‟, Công nghệ Ngân hàng, số 54 (tháng

9/2010), trang 7 – 10.

19. Ngô Văn Thứ, Hồ Đắc Nghĩa 2013, „Ứng dụng mô hình VAR phân tích mối

quan hệ của FDI và tăng trưởng kinh tế ở Việt Nam‟, Kinh tế và Dự báo,

trang 26-29.

20. Nguyễn Chiến Thắng, Phạm Bích Ngọc 2010, „Thương mại Việt Nam –

Trung Quốc năm 2009: cơ cấu xuất nhập khẩu, cán cân thương mại và triển

vọng‟, Nghiên cứu Kinh tế, số 386 (tháng 7/2010), trang 22 – 31.

21. Nguyễn Hồng Ngọc 2012, „Tỷ giá CNY/VND và sức cạnh trang thương mại

quốc tế của Việt Nam‟, Tạp chí khoa học và đào tạo ngân hàng, số 119

(tháng 4/2012), trang 28 – 31.

22. Nguyễn Hữu Tuấn 2011, „Phân tích tác động của các biến số kinh tế vĩ mô

đến cán cân thương mại Việt Nam‟, Công nghệ Ngân hàng, số 62 (tháng

05/2011), trang 13 – 22.

23. Nguyễn Văn Tiến 2011, Giáo trình Tài chính quốc tế, NXB Thống kê.

24. Khôi Nguyên 2014, „CNY chặng đường trở thành đồng tiền quốc tế còn xa?‟,

Thị trường tài chính tiền tệ, số 1 + 2 (392 + 395) (tháng 1/2014), trang 84 –

85.

25. Phan Thanh Hoàn, Nguyễn Đăng Hào 2007, Mối quan hệ giữa tỷ giá hối

đoái và cán cân thương mại Việt Nam thời kỳ 1995 – 2004, Tạp Chí Khoa

Học, Số 43.

26. Phạm Thị Hoàng An và Lương Thị Thu Hà 2012, „Cán cân thương mại Việt

Nam – Trung Quốc trong bối cảnh quốc tế hóa Nhân dân tệ - Phần 1‟, Tạp

chí Khoa học và Đào tạo Ngân hàng, số 125 (tháng 10/2012), trang 26 – 32.

27. Phạm Thị Hoàng An và Lương Thị Thu Hà 2012, „Cán cân thương mại Việt

Nam – Trung Quốc trong bối cảnh quốc tế hóa Nhân dân tệ - Phần 2‟, Tạp

chí Khoa học và Đào tạo Ngân hàng, số 126 (tháng 11/2012), trang 19 – 24.

28. Phạm Thị Tuyết Trinh 2013, Vai trò của tỷ giá hối đoái trong cơ chế dẫn

truyền chính sách tiền tệ Việt Nam, Luận án Tiến sĩ kinh tế, Trường Đại học

Ngân hàng TP. Hồ Chí Minh.

29. Thân Thị Vi Linh và Trần Thị Thu Hường 2012, „Đánh giá tác động của tỷ

giá lên cán cân thương mại Việt Nam‟, Tạp chí Khoa học và Đào tạo Ngân

hàng, số 121 (tháng 06/2012), trang 1 – 8.

Tài liệu từ Internet:

30. ADB 2016, Asia Regional Integration Center, Available from

ntry=14&frequency=4> [13 March 2016].

31. IMF 2016, Chinese Renminbi to be identified in the IMF‟s Currency

Composition of Foreign Exchange Reserves, Press Release No. 16/90

(March 4, 2016), Available from

/2016/pr1690.htm> , [15 March 2016].

32. OECD 2015, OECD Data, Available from < https://data.oecd.org/trade/

import-content-of-exports. htm > [24 December 2015].

33. OECD 2016, OECD.Stat, Available from < http://stats.oecd.org/Index.

aspx?DatasetCode=MEI_PRICES#>[01 March 2016].

34. Dữ liệu Tài chính quốc tế trực tuyến của Quỹ Tiền tệ Quốc tế, elibrary-

data.imf.org.

35. Trang web Tổng cục Thống kê, gso.gov.vn

36. Trang web Tổng cục Hải quan, customs.gov.vn: dữ liệu xuất nhập khẩu giai

đoạn 2009-2015.

PHỤ LỤC

PHỤ LỤC 1: Kiểm định nghiệm đơn vị bằng phƣơng pháp ADF

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

t-Statistic -1.917435 -3.540198 -2.909206 -2.592215

Prob.* 0.3224

Kiểm định nghiệm đơn vị ADF đổi với chuỗi dữ liệu LNX_M (I(0)) Null Hypothesis: LNX_M has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 1 (Automatic - based on SIC, maxlag=10)

Kiểm định nghiệm đơn vị ADF đổi với chuỗi dữ liệu LNX_M (I(1)) Null Hypothesis: D(LNX_M) has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=10)

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

t-Statistic -13.66501 -3.540198 -2.909206 -2.592215

Prob.* 0.0000

Kiểm định nghiệm đơn vị ADF đổi với chuỗi dữ liệu LNRER (I(0)) Null Hypothesis: LNRER has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=10)

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

t-Statistic -1.623289 -3.538362 -2.908420 -2.591799

Prob.* 0.4649

Kiểm định nghiệm đơn vị ADF đổi với chuỗi dữ liệu LNRER (I(1)) Null Hypothesis: D(LNRER) has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=10)

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

t-Statistic -8.055473 -3.540198 -2.909206 -2.592215

Prob.* 0.0000

1% level 5% level 10% level

Kiểm định nghiệm đơn vị ADF đổi với chuỗi dữ liệu LNGDPCN (I(0)) Null Hypothesis: LNGDPCN_SA has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=10)

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

t-Statistic -1.812797 -3.538362 -2.908420 -2.591799

1% level 5% level 10% level

Prob.* 0.3711

Kiểm định nghiệm đơn vị ADF đổi với chuỗi dữ liệu LNGDPCN (I(1)) Null Hypothesis: D(LNGDPCN_SA) has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=10)

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

t-Statistic -7.966683 -3.540198 -2.909206 -2.592215

1% level 5% level 10% level

Prob.* 0.0000

Kiểm định nghiệm đơn vị ADF đổi với chuỗi dữ liệu LNGDPVN (I(0)) Null Hypothesis: LNGDPVN_SA has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 3 (Automatic - based on SIC, maxlag=10)

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

t-Statistic -2.967314 -3.544063 -2.910860 -2.593090

1% level 5% level 10% level

Prob.* 0.0438

Kiểm định nghiệm đơn vị ADF đổi với chuỗi dữ liệu LNGDPVN (I(1)) Null Hypothesis: D(LNGDPVN_SA) has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=10)

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

t-Statistic -11.27198 -3.540198 -2.909206 -2.592215

1% level 5% level 10% level

Prob.* 0.0000

Kiểm định nghiệm đơn vị ADF đổi với chuỗi dữ liệu LNCPICN (I(0)) Null Hypothesis: LNCPICN_SA has a unit root

Exogenous: Constant Lag Length: 1 (Automatic - based on SIC, maxlag=10)

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

t-Statistic -0.180593 -3.540198 -2.909206 -2.592215

Prob.* 0.9349

Kiểm định nghiệm đơn vị ADF đổi với chuỗi dữ liệu LNCPICN (I(1)) Null Hypothesis: D(LNCPICN_SA) has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=10)

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

t-Statistic -4.159982 -3.540198 -2.909206 -2.592215

Prob.* 0.0016

Kiểm định nghiệm đơn vị ADF đổi với chuỗi dữ liệu LNCPIVN (I(0)) Null Hypothesis: LNCPIVN_SA has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 2 (Automatic - based on SIC, maxlag=10)

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

t-Statistic -0.297382 -3.542097 -2.910019 -2.592645

Prob.* 0.9187

Kiểm định nghiệm đơn vị ADF đổi với chuỗi dữ liệu LNCPIVN (I(1)) Null Hypothesis: D(LNCPIVN_SA) has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 1 (Automatic - based on SIC, maxlag=10)

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

t-Statistic -4.103519 -3.542097 -2.910019 -2.592645

1% level 5% level 10% level

Prob.* 0.0019

Kiểm định nghiệm đơn vị ADF đối với chuỗi dữ liệu LNWCP (I(0)) Null Hypothesis: LNWCP_SA has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 1 (Automatic - based on SIC, maxlag=10)

t-Statistic

Prob.*

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

-1.718752 -3.540198 -2.909206 -2.592215

1% level 5% level 10% level

0.4170

Kiểm định nghiệm đơn vị ADF đối với chuỗi dữ liệu LNWCP (I(1)) Null Hypothesis: D(LNWCP_SA) has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=10)

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

t-Statistic -5.137660 -3.540198 -2.909206 -2.592215

Prob.* 0.0001

1% level 5% level 10% level

PHỤ LỤC 2: Kiểm định nghiệm đơn vị bằng phƣơng pháp PP

Phillips-Perron test statistic Test critical values:

Adj. t-Stat -2.915420 -3.538362 -2.908420 -2.591799

Prob.* 0.0492

1% level 5% level 10% level

Kiểm định nghiệm đơn vị PP đối với chuỗi dữ liệu LNX_M (I(0)) Null Hypothesis: LNX_M has a unit root Exogenous: Constant Bandwidth: 2 (Newey-West automatic) using Bartlett kernel

Kiểm định nghiệm đơn vị PP đối với chuỗi dữ liệu LNX_M (I(1)) Null Hypothesis: D(LNX_M) has a unit root Exogenous: Constant Bandwidth: 14 (Newey-West automatic) using Bartlett kernel

Phillips-Perron test statistic Test critical values:

Adj. t-Stat -18.92125 -3.540198 -2.909206 -2.592215

Prob.* 0.0000

1% level 5% level 10% level

Kiểm định nghiệm đơn vị PP đối với chuỗi dữ liệu LNRER (I(0)) Null Hypothesis: LNRER_SA has a unit root Exogenous: Constant Bandwidth: 3 (Newey-West automatic) using Bartlett kernel

Phillips-Perron test statistic Test critical values:

1% level

Adj. t-Stat -1.608122 -3.538362

Prob.* 0.4726

5% level 10% level

-2.908420 -2.591799

Phillips-Perron test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

Adj. t-Stat -8.171421 -3.540198 -2.909206 -2.592215

Prob.* 0.0000

Kiểm định nghiệm đơn vị PP đối với chuỗi dữ liệu LNGDPCN (I(0)) Null Hypothesis: LNGDPCN_SA has a unit root Exogenous: Constant Bandwidth: 3 (Newey-West automatic) using Bartlett kernel

Phillips-Perron test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

Adj. t-Stat -1.847499 -3.538362 -2.908420 -2.591799

Prob.* 0.3547

Kiểm định nghiệm đơn vị PP đối với chuỗi dữ liệu LNRER (I(1)) Null Hypothesis: D(LNRER_SA) has a unit root Exogenous: Constant Bandwidth: 2 (Newey-West automatic) using Bartlett kernel

Kiểm định nghiệm đơn vị PP đối với chuỗi dữ liệu LNGDPCN (I(1)) Null Hypothesis: D(LNGDPCN_SA) has a unit root Exogenous: Constant Bandwidth: 1 (Newey-West automatic) using Bartlett kernel

Phillips-Perron test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

Adj. t-Stat -7.966814 -3.540198 -2.909206 -2.592215

Prob.* 0.0000

Kiểm định nghiệm đơn vị PP đối với chuỗi dữ liệu LNGDPVN (I(0)) Null Hypothesis: LNGDPVN_SA has a unit root Exogenous: Constant Bandwidth: 5 (Newey-West automatic) using Bartlett kernel

Phillips-Perron test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

Adj. t-Stat -3.637239 -3.538362 -2.908420 -2.591799

Prob.* 0.0076

Kiểm định nghiệm đơn vị PP đối với chuỗi dữ liệu LNGDPVN (I(1))

Null Hypothesis: D(LNGDPVN_SA) has a unit root Exogenous: Constant Bandwidth: 3 (Newey-West automatic) using Bartlett kernel

Phillips-Perron test statistic Test critical values:

Adj. t-Stat -11.38690 -3.540198 -2.909206 -2.592215

Prob.* 0.0000

1% level 5% level 10% level

Kiểm định nghiệm đơn vị PP đối với chuỗi dữ liệu LNCPICN (I(0)) Null Hypothesis: LNCPICN_SA has a unit root Exogenous: Constant Bandwidth: 4 (Newey-West automatic) using Bartlett kernel

Phillips-Perron test statistic Test critical values:

Adj. t-Stat 0.457106 -3.538362 -2.908420 -2.591799

1% level 5% level 10% level

Prob.* 0.9839

Kiểm định nghiệm đơn vị PP đối với chuỗi dữ liệu LNCPICN (I(1)) Null Hypothesis: D(LNCPICN_SA) has a unit root Exogenous: Constant Bandwidth: 3 (Newey-West automatic) using Bartlett kernel

Phillips-Perron test statistic Test critical values:

Adj. t-Stat -4.320236 -3.540198 -2.909206 -2.592215

1% level 5% level 10% level

Prob.* 0.0010

Kiểm định nghiệm đơn vị PP đối với chuỗi dữ liệu LNCPIVN (I(0)) Null Hypothesis: LNCPIVN_SA has a unit root Exogenous: Constant Bandwidth: 4 (Newey-West automatic) using Bartlett kernel

Phillips-Perron test statistic Test critical values:

Adj. t-Stat 0.187275 -3.538362 -2.908420 -2.591799

1% level 5% level 10% level

Prob.* 0.9697

Kiểm định nghiệm đơn vị PP đối với chuỗi dữ liệu LNCPIVN (I(1)) Null Hypothesis: D(LNCPIVN_SA) has a unit root Exogenous: Constant Bandwidth: 6 (Newey-West automatic) using Bartlett kernel

Phillips-Perron test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

Adj. t-Stat -2.927085 -3.540198 -2.909206 -2.592215

Prob.* 0.0480

*MacKinnon (1996) one-sided p-values. Kiểm định nghiệm đơn vị PP đối với chuỗi dữ liệu LNWCP (I(0)) Null Hypothesis: LNWCP_SA has a unit root Exogenous: Constant Bandwidth: 0 (Newey-West automatic) using Bartlett kernel

Phillips-Perron test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

Adj. t-Stat -1.399544 -3.538362 -2.908420 -2.591799

Prob.* 0.5771

Kiểm định nghiệm đơn vị PP đối với chuỗi dữ liệu LNWCP (I(1)) Null Hypothesis: D(LNWCP_SA) has a unit root Exogenous: Constant Bandwidth: 5 (Newey-West automatic) using Bartlett kernel

Phillips-Perron test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

Adj. t-Stat -4.869491 -3.540198 -2.909206 -2.592215

Prob.* 0.0002

VAR Lag Order Selection Criteria Endogenous variables: D(LX_M) D(LRER_SA) D(LGDPC_SA) D(LGDPV_SA) D(LCPIV_SA) D(LWCP_SA) Exogenous variables: C Date: 06/06/16 Time: 05:53 Sample: 2000Q1 2015Q4 Included observations: 58

FPE 1.05e-14 1.92e-15* 2.23e-15 3.86e-15 5.16e-15 8.21e-15

Lag 0 1 2 3 4 5

LogL 445.5097 531.1701 563.9618 587.0086 620.7392 654.3184

LR NA 150.6441* 50.88371 30.99389 38.38318 31.26332

AIC -15.15551 -16.86793* -16.75730 -16.31064 -16.23239 -16.14891

HQ -15.07248 -16.28675* -15.67797 -14.73315 -14.15674 -13.57510

SC -14.94236 -15.37589* -13.98636 -12.26080 -10.90366 -9.541282

* indicates lag order selected by the criterion LR: sequential modified LR test statistic (each test at 5% level) FPE: Final prediction error AIC: Akaike information criterion

PHỤ LỤC 3: Tiêu chí lựa chọn độ trễ cho mô hình

SC: Schwarz information criterion HQ: Hannan-Quinn information criterion PHỤ LỤC 4: Kết quả ƣớc lƣợng đồng liên kết Johansen

Date: 06/06/16 Time: 05:58 Sample (adjusted): 2000Q3 2015Q4 Included observations: 62 after adjustments Trend assumption: Linear deterministic trend (restricted) Series: LX_M LRER_SA LGDPC_SA LGDPV_SA LCPIV_SA LWCP_SA Lags interval (in first differences): 1 to 1

Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace)

Trace Statistic

0.05 Critical Value

Prob.**

Hypothesized No. of CE(s) Eigenvalue

0.0133 0.4681 0.7554 0.7599 0.9330 0.7410

None * At most 1 At most 2 At most 3 At most 4 At most 5

0.588573 0.368185 0.239275 0.224640 0.089279 0.062590

126.0676 71.00387 42.53605 25.58005 9.805536 4.007365

117.7082 88.80380 63.87610 42.91525 25.87211 12.51798

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)

Max-Eigen Statistic

0.05 Critical Value

Prob.**

Hypothesized No. of CE(s) Eigenvalue

None * At most 1 At most 2 At most 3 At most 4 At most 5

0.588573 0.368185 0.239275 0.224640 0.089279 0.062590

55.06373 28.46782 16.95600 15.77451 5.798171 4.007365

44.49720 38.33101 32.11832 25.82321 19.38704 12.51798

0.0026 0.4234 0.8641 0.5648 0.9637 0.7410

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):

LX_M -0.054693 -6.729319 0.129755 -0.547417 0.073022 -0.235625

LRER_SA 13.10273 17.92470 15.93382 34.14812 -13.00506 -25.19898

LGDPC_SA -8.928765 -3.482609 8.884752 -0.967250 -3.457311 0.472381

LGDPV_SA -5.319838 3.644671 -7.342255 2.210928 0.609531 0.373325

LCPIV_SA -30.42858 10.67782 0.634146 -9.959941 -6.487780 -5.647369

LWCP_SA @TREND(00Q2) 5.445976 1.346980 -1.438386 6.494617 5.642573 -1.881244

0.536680 -0.327035 0.055001 0.142776 0.031998 0.089431

Unrestricted Adjustment Coefficients (alpha):

D(LX_M) D(LRER_SA) D(LGDPC_SA) D(LGDPV_SA) D(LCPIV_SA) D(LWCP_SA)

-0.043148 -0.007431 0.044923 0.033070 0.002717 0.003524

0.116456 0.001433 0.002440 -0.007543 0.001545 -0.000351

0.002877 0.001740 -0.011483 0.036184 0.002910 0.020702

-0.046533 -0.001347 -0.019495 -0.042397 0.002601 0.004628

-0.031242 0.002901 0.003216 0.003221 -0.000143 -0.011187

-0.002825 0.001000 0.016761 -0.005603 0.000879 0.015381

583.1239

1 Cointegrating Equation(s): Log likelihood Normalized cointegrating coefficients (standard error in parentheses)

LX_M 1.000000

LRER_SA -239.5680 (104.524)

LGDPC_SA 163.2520 (27.5874)

LGDPV_SA 97.26699 (20.7639) Adjustment coefficients (standard error in parentheses)

D(LX_M) D(LRER_SA) D(LGDPC_SA) D(LGDPV_SA) D(LCPIV_SA) D(LWCP_SA)

0.002360 (0.00181) 0.000406 (9.8E-05) -0.002457 (0.00068) -0.001809 (0.00091) -0.000149 (7.0E-05) -0.000193 (0.00063)

LCPIV_SA 556.3509 (70.8274)

LWCP_SA @TREND(00Q2) -99.57329 (24.7807)

-9.812557 (1.20077)

Vector Error Correction Estimates Date: 06/07/16 Time: 16:18 Sample (adjusted): 2000Q4 2015Q4 Included observations: 61 after adjustments Standard errors in ( ) & t-statistics in [ ]

Cointegrating Eq: LX_M(-1) LRER_SA(-1) LGDPC_SA(-1) LGDPV_SA(-1) LCPIV_SA(-1)

CointEq1 1.000000 -4.376138 (1.18863) [-3.68166] 1.358885 (0.28179) [ 4.82237] -0.231334 (0.22503) [-1.02801] 0.992719 (0.25885) [ 3.83511]

PHỤ LỤC 5: Kết quả chạy VECM

-0.629887 (0.27085) [-2.32563] 16.54048

D(LX_M) D(LRER_SA) D(LGDPC_SA) D(LGDPV_SA) D(LCPIV_SA) D(LWCP_SA)

LWCP_SA(-1) C Error Correction: CointEq1 D(LX_M(-1)) D(LX_M(-2)) D(LRER_SA(-1)) D(LRER_SA(-2)) D(LGDPC_SA(-1)) D(LGDPC_SA(-2)) D(LGDPV_SA(-1)) D(LGDPV_SA(-2)) D(LCPIV_SA(-1)) D(LCPIV_SA(-2)) D(LWCP_SA(-1)) D(LWCP_SA(-2))

-0.558617 (0.20898) [-2.67311] -0.218097 (0.18687) [-1.16713] -0.080860 (0.14107) [-0.57318] -0.766497 (2.03003) [-0.37758] 1.329894 (2.37703) [ 0.55948] 0.463211 (0.35213) [ 1.31544] 0.225440 (0.33919) [ 0.66465] -0.088251 (0.24083) [-0.36644] 0.052797 (0.23217) [ 0.22741] -2.177939 (4.73308) [-0.46015] 3.231479 (4.03140) [ 0.80158] 0.034259 (0.52414) [ 0.06536] 0.097747 (0.44776)

0.015718 (0.01377) [ 1.14112] -0.020745 (0.01232) [-1.68422] -0.005308 (0.00930) [-0.57085] -0.118095 (0.13381) [-0.88258] 0.515065 (0.15668) [ 3.28739] 0.026891 (0.02321) [ 1.15858] 0.017533 (0.02236) [ 0.78422] 0.018609 (0.01587) [ 1.17227] 0.015036 (0.01530) [ 0.98255] -0.567614 (0.31198) [-1.81942] 0.562216 (0.26572) [ 2.11578] 0.012317 (0.03455) [ 0.35653] -0.025306 (0.02951)

-0.050387 (0.09626) [-0.52346] -0.054777 (0.08607) [-0.63640] -0.006916 (0.06498) [-0.10643] -0.846324 (0.93505) [-0.90511] -0.915359 (1.09488) [-0.83603] -0.199281 (0.16220) [-1.22864] -0.342828 (0.15623) [-2.19434] 0.045419 (0.11093) [ 0.40944] 0.090176 (0.10694) [ 0.84324] -1.306120 (2.18010) [-0.59911] -2.134216 (1.85690) [-1.14934] 0.307721 (0.24142) [ 1.27461] -0.037588 (0.20624)

0.132402 (0.11403) [ 1.16109] -0.154272 (0.10197) [-1.51295] -0.108297 (0.07698) [-1.40683] -0.597344 (1.10773) [-0.53925] -0.748022 (1.29708) [-0.57670] 0.223306 (0.19215) [ 1.16215] 0.261352 (0.18508) [ 1.41206] -0.637313 (0.13142) [-4.84961] -0.328662 (0.12669) [-2.59425] 3.365394 (2.58271) [ 1.30305] -5.496131 (2.19982) [-2.49844] 0.080145 (0.28601) [ 0.28022] -0.138296 (0.24433)

-0.008053 (0.00967) [-0.83317] 0.002822 (0.00864) [ 0.32651] -0.004227 (0.00652) [-0.64789] 0.350723 (0.09389) [ 3.73546] -0.060326 (0.10994) [-0.54872] -0.010774 (0.01629) [-0.66155] -0.008004 (0.01569) [-0.51019] -0.007302 (0.01114) [-0.65557] -0.006172 (0.01074) [-0.57475] 0.875748 (0.21891) [ 4.00053] -0.273955 (0.18646) [-1.46928] 0.032929 (0.02424) [ 1.35837] 0.010527 (0.02071)

0.089719 (0.08449) [ 1.06190] -0.128554 (0.07555) [-1.70157] -0.046629 (0.05704) [-0.81754] 1.113938 (0.82074) [ 1.35723] -0.644798 (0.96103) [-0.67094] 0.029288 (0.14237) [ 0.20572] -0.145054 (0.13713) [-1.05775] 0.005260 (0.09737) [ 0.05402] 0.065112 (0.09387) [ 0.69367] 1.725657 (1.91359) [ 0.90179] -1.890150 (1.62990) [-1.15967] 0.326488 (0.21191) [ 1.54069] -0.116924 (0.18103)

R-squared Adj. R-squared Sum sq. resids S.E. equation F-statistic Log likelihood Akaike AIC Schwarz SC Mean dependent S.D. dependent

[ 0.21830] -0.048185 (0.06043) [-0.79733] 0.441711 0.287291 2.445566 0.228108 2.860447 11.55097 0.080296 0.564759 -0.025811 0.270200

Determinant resid covariance (dof adj.) Determinant resid covariance Log likelihood Akaike information criterion Schwarz criterion

[-0.18225] 0.051777 (0.02784) [ 1.86007] 0.299616 0.105893 0.518855 0.105069 1.546618 58.83839 -1.470111 -0.985648 -0.004261 0.111117

[-0.85742] -0.001040 (0.00398) [-0.26097] 0.385604 0.215664 0.010625 0.015035 2.269065 177.4348 -5.358519 -4.874056 -0.001198 0.016977 5.36E-16 1.12E-16 600.8312 -16.74856 -13.63416

[-0.56602] 0.033511 (0.03298) [ 1.01619] 0.523173 0.391285 0.728188 0.124472 3.966791 48.50090 -1.131177 -0.646714 -0.002235 0.159539

[ 0.50834] 0.006905 (0.00280) [ 2.47031] 0.734539 0.661114 0.005231 0.010550 10.00391 199.0453 -6.067059 -5.582596 0.018171 0.018123

[-0.64588] 0.005743 (0.02443) [ 0.23505] 0.329442 0.143968 0.399750 0.092224 1.776220 66.79234 -1.730896 -1.246433 0.007248 0.099678

PHỤ LỤC 6: Kiểm tra chiều nhân quả trong dài hạn với LX_M là biến phụ

Dependent Variable: D(LX_M) Method: Least Squares Date: 06/07/16 Time: 16:19 Sample (adjusted): 2000Q4 2015Q4 Included observations: 61 after adjustments D(LX_M) = C(1)*( LX_M(-1) - 4.37613846088*LRER_SA(-1) + 1.35888520147*LGDPC_SA(-1) - 0.231334076829*LGDPV_SA(-1) + 0.992719378701*LCPIV_SA(-1) - 0.629887374229*LWCP_SA(-1) + 16.540478165 ) + C(2)*D(LX_M(-1)) + C(3)*D(LX_M(-2)) + C(4) *D(LRER_SA(-1)) + C(5)*D(LRER_SA(-2)) + C(6)*D(LGDPC_SA(-1)) + C(7)*D(LGDPC_SA(-2)) + C(8)*D(LGDPV_SA(-1)) + C(9) *D(LGDPV_SA(-2)) + C(10)*D(LCPIV_SA(-1)) + C(11)*D(LCPIV_SA(-2)) + C(12)*D(LWCP_SA(-1)) + C(13)*D(LWCP_SA(-2)) + C(14)

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

C(1) C(2) C(3) C(4) C(5) C(6) C(7) C(8) C(9) C(10) C(11) C(12) C(13) C(14)

-0.558617 -0.218097 -0.080860 -0.766497 1.329894 0.463211 0.225440 -0.088251 0.052797 -2.177939 3.231479 0.034259 0.097747 -0.048185

0.208976 0.186867 0.141073 2.030026 2.377028 0.352135 0.339187 0.240832 0.232170 4.733076 4.031401 0.524140 0.447760 0.060433

-2.673111 -1.167129 -0.573175 -0.377580 0.559477 1.315436 0.664647 -0.366444 0.227408 -0.460153 0.801577 0.065363 0.218302 -0.797332

Prob. 0.0103 0.2490 0.5693 0.7074 0.5785 0.1947 0.5095 0.7157 0.8211 0.6475 0.4268 0.9482 0.8281 0.4293

thuộc.

-0.025811 0.270200 0.080296 0.564759 0.270162 2.061512

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.441711 Mean dependent var 0.287291 S.D. dependent var 0.228108 Akaike info criterion 2.445566 Schwarz criterion 11.55097 Hannan-Quinn criter. 2.860447 Durbin-Watson stat 0.004165

Pairwise Granger Causality Tests Date: 06/09/16 Time: 22:21 Sample: 2000Q1 2015Q4 Lags: 2

Null Hypothesis:

Prob.

Obs 61

D(LRER_SA) does not Granger Cause D(LX_M) D(LX_M) does not Granger Cause D(LRER_SA)

0.8799 0.6991

D(LGDPC_SA) does not Granger Cause D(LX_M) D(LX_M) does not Granger Cause D(LGDPC_SA)

0.8124 0.1888

D(LGDPV_SA) does not Granger Cause D(LX_M) D(LX_M) does not Granger Cause D(LGDPV_SA)

0.8588 0.1855

D(LCPIV_SA) does not Granger Cause D(LX_M) D(LX_M) does not Granger Cause D(LCPIV_SA)

0.1111 0.2814

D(LWCP_SA) does not Granger Cause D(LX_M) D(LX_M) does not Granger Cause D(LWCP_SA)

0.7449 0.1790

D(LGDPC_SA) does not Granger Cause D(LRER_SA) D(LRER_SA) does not Granger Cause D(LGDPC_SA)

0.0354 0.8611

D(LGDPV_SA) does not Granger Cause D(LRER_SA) D(LRER_SA) does not Granger Cause D(LGDPV_SA)

0.2474 0.3156

D(LCPIV_SA) does not Granger Cause D(LRER_SA) D(LRER_SA) does not Granger Cause D(LCPIV_SA)

0.0092 5.E-05

D(LWCP_SA) does not Granger Cause D(LRER_SA) D(LRER_SA) does not Granger Cause D(LWCP_SA)

0.6983 0.4186

D(LGDPV_SA) does not Granger Cause D(LGDPC_SA) D(LGDPC_SA) does not Granger Cause D(LGDPV_SA)

0.6413 0.0040

D(LCPIV_SA) does not Granger Cause D(LGDPC_SA) D(LGDPC_SA) does not Granger Cause D(LCPIV_SA)

0.0045 0.6699

D(LWCP_SA) does not Granger Cause D(LGDPC_SA) D(LGDPC_SA) does not Granger Cause D(LWCP_SA)

0.2146 0.4688

D(LCPIV_SA) does not Granger Cause D(LGDPV_SA) D(LGDPV_SA) does not Granger Cause D(LCPIV_SA)

8.E-05 0.9829

D(LWCP_SA) does not Granger Cause D(LGDPV_SA)

F-Statistic 0.12819 0.36027 0.20853 1.71759 0.15263 1.73644 2.28589 1.29710 0.29608 1.77404 3.54779 0.14994 1.43233 1.17751 5.10980 11.9413 0.36146 0.88461 0.44775 6.09256 5.95059 0.40344 1.58225 0.76801 11.1824 0.01724 5.04239

0.0097

PHỤ LỤC 7: Kết quả kiểm định Granger trong ngắn hạn

0.5980

D(LGDPV_SA) does not Granger Cause D(LWCP_SA)

0.2700 0.1704

D(LWCP_SA) does not Granger Cause D(LCPIV_SA) D(LCPIV_SA) does not Granger Cause D(LWCP_SA)

0.51887 1.34048 1.82641

Null Hypothesis: RESID01 has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 1 (Automatic - based on SIC, maxlag=10)

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

t-Statistic -5.920518 -3.546099 -2.911730 -2.593551

Prob.* 0.0000

*MacKinnon (1996) one-sided p-values. Null Hypothesis: RESID02 has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=10)

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

t-Statistic -7.843214 -3.544063 -2.910860 -2.593090

Prob.* 0.0000

*MacKinnon (1996) one-sided p-values. Null Hypothesis: RESID03 has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=10)

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

t-Statistic -7.412788 -3.544063 -2.910860 -2.593090

Prob.* 0.0000

*MacKinnon (1996) one-sided p-values. Null Hypothesis: RESID04 has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=10)

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

t-Statistic -7.478682 -3.544063 -2.910860 -2.593090

Prob.* 0.0000

PHỤ LỤC 8: Kiểm định tính dừng của phần dƣ

*MacKinnon (1996) one-sided p-values. Null Hypothesis: RESID05 has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=10)

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

t-Statistic -7.178073 -3.544063 -2.910860 -2.593090

Prob.* 0.0000

*MacKinnon (1996) one-sided p-values. Null Hypothesis: RESID06 has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=10)

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

t-Statistic -7.223581 -3.544063 -2.910860 -2.593090

1% level 5% level 10% level

Prob.* 0.0000 *MacKinnon (1996) one-sided p-values. PHỤ LỤC 9: Kết quả phân rã phƣơng sai của các biến

Variance Decomposition of LX_M:

LGDPC_SA LGDPV_SA

Period 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

S.E. 0.228108 0.240554 0.257892 0.276028 0.293483 0.310409 0.326827 0.342344 0.357355 0.371577

LX_M 100.0000 97.56935 91.23230 84.81937 78.93681 74.74961 71.28837 68.60788 66.42581 64.66161

LRER_SA 0.000000 0.953476 4.434727 8.390190 13.16507 16.81386 20.03452 22.55083 24.61306 26.30832

0.000000 0.690653 0.992276 1.524045 1.812054 1.822041 1.749169 1.689842 1.639617 1.588269

LCPIV_SA 0.000000 0.005145 1.383202 2.975739 3.518776 3.791615 4.017109 4.133971 4.218229 4.278602

LWCP_SA 0.000000 0.747077 1.492939 1.850956 2.072350 2.197261 2.229317 2.269616 2.293537 2.309927

0.000000 0.034303 0.464554 0.439702 0.494941 0.625608 0.681514 0.747856 0.809738 0.853270 Variance Decomposition of LRER_SA:

LGDPC_SA LGDPV_SA

Period 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

S.E. 0.015035 0.021215 0.029036 0.034647 0.040025 0.044591 0.048664 0.052218 0.055514 0.058583

LX_M 1.077160 1.058383 2.201038 3.886279 5.267393 6.412992 7.131763 7.632412 7.952060 8.178887

LRER_SA 98.92284 83.28902 73.94175 65.00996 59.16447 53.99323 50.86817 48.56008 47.04688 45.85938

0.000000 7.609112 13.35452 16.04924 17.07893 18.00683 18.47559 18.74551 18.88623 19.00662

0.000000 1.249511 1.725110 1.983510 2.098196 2.205406 2.260449 2.315933 2.348682 2.377507

LCPIV_SA 0.000000 6.790212 8.247705 12.25508 15.24007 18.03500 19.76170 21.15635 22.10589 22.86970

LWCP_SA 0.000000 0.003762 0.529870 0.815930 1.150944 1.346533 1.502320 1.589713 1.660259 1.707905

Variance Decomposition of LGDPC_SA:

LGDPC_SA LGDPV_SA

S.E. 0.105069 0.139039 0.155454 0.180293 0.208531 0.232151 0.251571 0.268561 0.283478 0.297076

Period 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

LX_M 0.000147 1.171097 0.988411 0.813977 0.741393 0.653225 0.556396 0.503980 0.489754 0.500344

LRER_SA 0.058205 0.332670 2.276927 6.019594 9.638883 13.20324 15.88670 17.78763 19.14885 20.12980

99.94165 96.18687 92.82883 84.36981 75.23062 68.20781 63.53590 60.22688 57.85300 56.12731

LCPIV_SA 0.000000 0.444806 1.108711 6.591152 12.53208 16.17523 18.39838 19.95778 21.03281 21.80968

LWCP_SA 0.000000 1.728360 2.076750 1.544368 1.160811 0.936633 0.797651 0.701097 0.633363 0.580855

0.000000 0.136196 0.720375 0.661095 0.696212 0.823864 0.824978 0.822623 0.842230 0.852014

Variance Decomposition of LGDPV_SA:

LGDPC_SA LGDPV_SA

S.E. 0.124472 0.144337 0.160675 0.191362 0.216646 0.243424 0.266336 0.285360 0.301968 0.317378

Period 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

LX_M 3.965098 3.069139 2.666487 4.251647 5.055253 5.235141 5.272335 5.079900 4.841657 4.626114

LRER_SA 1.225055 1.471482 1.188542 4.669456 7.344771 10.56013 12.96385 15.00857 16.27787 17.26611

7.445529 18.59498 24.95430 21.39944 21.24671 19.94568 18.05308 16.83629 15.99056 15.22910

LCPIV_SA 0.000000 6.167432 5.228403 7.858437 10.77664 14.11852 15.87692 16.96087 17.77197 18.29607

LWCP_SA 0.000000 0.000147 0.013739 0.009778 0.448733 0.562621 0.576920 0.612939 0.627854 0.621435

87.36432 70.69682 65.94853 61.81124 55.12789 49.57791 47.25690 45.50143 44.49009 43.96117

Variance Decomposition of LCPIV_SA:

LGDPC_SA LGDPV_SA

S.E. 0.010550 0.025688 0.041063 0.055199 0.066988 0.076748 0.084803 0.091767 0.097974 0.103698

Period 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

LX_M 2.917718 2.243910 2.921577 2.801690 2.444739 2.072726 1.763716 1.527183 1.348552 1.209709

LRER_SA 0.104275 5.899447 8.692059 11.54716 13.18553 14.31726 14.89242 15.17458 15.25218 15.24435

0.144578 0.874670 0.658949 0.367715 0.307250 0.385045 0.524654 0.666623 0.779176 0.856608

LCPIV_SA 95.58169 88.59840 84.37693 81.79947 80.58333 79.80524 79.44901 79.30149 79.31016 79.38799

LWCP_SA 0.000000 0.634570 1.592043 1.936839 2.054661 2.063092 2.055904 2.038936 2.029232 2.024565

1.251737 1.749005 1.758446 1.547124 1.424486 1.356636 1.314296 1.291191 1.280700 1.276780

Variance Decomposition of LWCP_SA:

LGDPC_SA LGDPV_SA

S.E. 0.092224 0.163345 0.210762 0.244124 0.270871 0.294667 0.316400 0.336370 0.355049 0.372715

Period 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

LX_M 3.864388 1.737678 2.020473 3.713546 5.878655 7.878436 9.334210 10.30205 10.95237 11.38442

LRER_SA 0.018862 0.378276 0.269798 0.258802 0.630405 1.361527 2.236580 3.019955 3.665622 4.158168

5.832647 8.761531 9.393052 10.58839 12.41439 13.58935 14.10163 14.30222 14.32712 14.28503

LCPIV_SA 55.20624 59.50397 59.72722 57.41994 53.49955 49.93822 47.30807 45.40735 44.03191 43.06087

LWCP_SA 34.09114 28.39436 27.69172 27.14698 26.69347 26.39987 26.20506 26.14612 26.19712 26.27900

0.986724 1.224178 0.897741 0.872352 0.883535 0.832594 0.814446 0.822302 0.825853 0.832514

Cholesky Ordering: LX_M LRER_SA LGDPC_SA LGDPV_SA LCPIV_SA LWCP_SA

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

F-statistic Obs*R-squared

0.667650 Prob. F(2,45) 1.757910 Prob. Chi-Square(2)

0.5179 0.4152

Test Equation: Dependent Variable: RESID Method: Least Squares Date: 06/12/16 Time: 14:38 Sample: 2000Q4 2015Q4 Included observations: 61 Presample missing value lagged residuals set to zero.

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

0.150253 -0.060451 0.090972 0.370898 0.396638 -0.136805 -0.142167 0.008746 0.018523 -0.716821 0.571394 0.115158 0.071863 -9.35E-05 -0.140948 -0.265593

0.247531 0.257218 0.169074 2.073375 2.424682 0.376794 0.369506 0.248383 0.234730 4.917020 4.155574 0.564238 0.457154 0.061273 0.292872 0.256163

0.607007 -0.235018 0.538060 0.178886 0.163583 -0.363077 -0.384750 0.035210 0.078912 -0.145784 0.137501 0.204095 0.157196 -0.001526 -0.481263 -1.036811

Variable C(1) C(2) C(3) C(4) C(5) C(6) C(7) C(8) C(9) C(10) C(11) C(12) C(13) C(14) RESID(-1) RESID(-2)

Prob. 0.5469 0.8153 0.5932 0.8588 0.8708 0.7182 0.7022 0.9721 0.9375 0.8847 0.8912 0.8392 0.8758 0.9988 0.6327 0.3054

4.32E-16 0.201890 0.116628 0.670300 0.333617 2.014371

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.028818 Mean dependent var -0.294909 S.D. dependent var 0.229738 Akaike info criterion 2.375089 Schwarz criterion 12.44284 Hannan-Quinn criter. 0.089020 Durbin-Watson stat 0.999996

PHỤ LỤC 10: Kiểm định tƣơng quan chuỗi

Heteroskedasticity Test: Breusch-Pagan-Godfrey

F-statistic Obs*R-squared Scaled explained SS

0.583988 Prob. F(18,42) 12.21095 Prob. Chi-Square(18) 21.69235 Prob. Chi-Square(18)

Test Equation: Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 06/12/16 Time: 15:00 Sample: 2000Q4 2015Q4

0.8911 0.8362 0.2459

PHỤ LỤC 11: Kiểm định phƣơng sai thay đổi

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

-1.837509 0.000995 0.513160 -0.096208 0.000771 0.805188 -0.147576 0.011725 -0.004817 1.146223 -1.119980 0.064300 -0.116840 -0.048089 0.025160 -1.454144 0.504623 0.287638 -0.042777

4.082855 0.066493 0.976971 0.169985 0.124633 2.369837 0.276459 0.068655 0.069855 1.431117 1.178467 0.204813 0.177893 0.115910 0.119954 3.838886 2.033948 0.345267 0.228005

-0.450055 0.014967 0.525256 -0.565983 0.006187 0.339765 -0.533808 0.170784 -0.068963 0.800929 -0.950370 0.313948 -0.656799 -0.414880 0.209749 -0.378793 0.248100 0.833088 -0.187612

Prob. 0.6550 0.9881 0.6022 0.5744 0.9951 0.7357 0.5963 0.8652 0.9453 0.4277 0.3474 0.7551 0.5149 0.6803 0.8349 0.7067 0.8053 0.4095 0.8521

Included observations: 61 Variable C LX_M(-1) LRER_SA(-1) LGDPC_SA(-1) LGDPV_SA(-1) LCPIV_SA(-1) LWCP_SA(-1) LX_M(-2) LX_M(-3) LRER_SA(-2) LRER_SA(-3) LGDPC_SA(-2) LGDPC_SA(-3) LGDPV_SA(-2) LGDPV_SA(-3) LCPIV_SA(-2) LCPIV_SA(-3) LWCP_SA(-2) LWCP_SA(-3)

0.040091 0.098893 -1.406508 -0.749023 -1.148833 2.612894

0.200179 Mean dependent var -0.142601 S.D. dependent var 0.105709 Akaike info criterion 0.469324 Schwarz criterion 61.89849 Hannan-Quinn criter. 0.583988 Durbin-Watson stat 0.891140

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Tác động của tỷ giá VND/CNY đến cán cân thương mại Việt Nam – Trung Quốc

LÊ THỊ KIM DUNG

TÁC ĐỘNG TỶ GIÁ VND/CNY ĐẾN CÁN CÂN

THƢƠNG MẠI VIỆT NAM-TRUNG QUỐC

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

TP. HỒ CHÍ MINH – NĂM 2016

LÊ THỊ KIM DUNG

TÁC ĐỘNG TỶ GIÁ VND/CNY ĐẾN CÁN CÂN

THƢƠNG MẠI VIỆT NAM-TRUNG QUỐC

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

Chuyên ngành: Tài chính – Ngân hàng

Mã ngành: 60 34 02 01

TP. HỒ CHÍ MINH – NĂM 2016

NHẬN XÉT CỦA HỘI ĐỒNG XÉT DUYỆT

TÓM TẮT LUẬN VĂN

LỜI CAM ĐOAN

MỤC LỤC

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT

DANH MỤC CÁC BẢNG

DANH MỤC BIỂU ĐỒ

DANH MỤC HÌNH

CHƢƠNG 1. GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU

CHƢƠNG 2. TỔNG QUAN LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU

THỰC NGHIỆM VỀ MỐI QUAN HỆ TỶ GIÁ VÀ CÁN CÂN

THƢƠNG MẠI

CHƢƠNG 3. PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

CHƢƠNG 4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

CHƢƠNG 5. KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ

TÀI LIỆU THAM KHẢO

PHỤ LỤC

Kiểm định nghiệm đơn vị ADF đổi với chuỗi dữ liệu LNX_M (I(1)) Null Hypothesis: D(LNX_M) has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=10)

Kiểm định nghiệm đơn vị ADF đổi với chuỗi dữ liệu LNRER (I(0)) Null Hypothesis: LNRER has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=10)

Kiểm định nghiệm đơn vị ADF đổi với chuỗi dữ liệu LNRER (I(1)) Null Hypothesis: D(LNRER) has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=10)

Kiểm định nghiệm đơn vị ADF đổi với chuỗi dữ liệu LNGDPCN (I(0)) Null Hypothesis: LNGDPCN_SA has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=10)

Kiểm định nghiệm đơn vị ADF đổi với chuỗi dữ liệu LNGDPCN (I(1)) Null Hypothesis: D(LNGDPCN_SA) has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=10)

Kiểm định nghiệm đơn vị ADF đổi với chuỗi dữ liệu LNGDPVN (I(0)) Null Hypothesis: LNGDPVN_SA has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 3 (Automatic - based on SIC, maxlag=10)

Kiểm định nghiệm đơn vị ADF đổi với chuỗi dữ liệu LNGDPVN (I(1)) Null Hypothesis: D(LNGDPVN_SA) has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=10)

Kiểm định nghiệm đơn vị ADF đổi với chuỗi dữ liệu LNCPICN (I(0)) Null Hypothesis: LNCPICN_SA has a unit root

Kiểm định nghiệm đơn vị ADF đổi với chuỗi dữ liệu LNCPICN (I(1)) Null Hypothesis: D(LNCPICN_SA) has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=10)

Kiểm định nghiệm đơn vị ADF đổi với chuỗi dữ liệu LNCPIVN (I(0)) Null Hypothesis: LNCPIVN_SA has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 2 (Automatic - based on SIC, maxlag=10)

Kiểm định nghiệm đơn vị ADF đổi với chuỗi dữ liệu LNCPIVN (I(1)) Null Hypothesis: D(LNCPIVN_SA) has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 1 (Automatic - based on SIC, maxlag=10)

Kiểm định nghiệm đơn vị ADF đối với chuỗi dữ liệu LNWCP (I(0)) Null Hypothesis: LNWCP_SA has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 1 (Automatic - based on SIC, maxlag=10)

Kiểm định nghiệm đơn vị ADF đối với chuỗi dữ liệu LNWCP (I(1)) Null Hypothesis: D(LNWCP_SA) has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=10)

Kiểm định nghiệm đơn vị PP đối với chuỗi dữ liệu LNX_M (I(1)) Null Hypothesis: D(LNX_M) has a unit root Exogenous: Constant Bandwidth: 14 (Newey-West automatic) using Bartlett kernel

Kiểm định nghiệm đơn vị PP đối với chuỗi dữ liệu LNRER (I(0)) Null Hypothesis: LNRER_SA has a unit root Exogenous: Constant Bandwidth: 3 (Newey-West automatic) using Bartlett kernel

Kiểm định nghiệm đơn vị PP đối với chuỗi dữ liệu LNGDPCN (I(1)) Null Hypothesis: D(LNGDPCN_SA) has a unit root Exogenous: Constant Bandwidth: 1 (Newey-West automatic) using Bartlett kernel

Kiểm định nghiệm đơn vị PP đối với chuỗi dữ liệu LNGDPVN (I(0)) Null Hypothesis: LNGDPVN_SA has a unit root Exogenous: Constant Bandwidth: 5 (Newey-West automatic) using Bartlett kernel

Kiểm định nghiệm đơn vị PP đối với chuỗi dữ liệu LNGDPVN (I(1))

Kiểm định nghiệm đơn vị PP đối với chuỗi dữ liệu LNCPICN (I(0)) Null Hypothesis: LNCPICN_SA has a unit root Exogenous: Constant Bandwidth: 4 (Newey-West automatic) using Bartlett kernel

Kiểm định nghiệm đơn vị PP đối với chuỗi dữ liệu LNCPICN (I(1)) Null Hypothesis: D(LNCPICN_SA) has a unit root Exogenous: Constant Bandwidth: 3 (Newey-West automatic) using Bartlett kernel

Kiểm định nghiệm đơn vị PP đối với chuỗi dữ liệu LNCPIVN (I(0)) Null Hypothesis: LNCPIVN_SA has a unit root Exogenous: Constant Bandwidth: 4 (Newey-West automatic) using Bartlett kernel

Kiểm định nghiệm đơn vị PP đối với chuỗi dữ liệu LNCPIVN (I(1)) Null Hypothesis: D(LNCPIVN_SA) has a unit root Exogenous: Constant Bandwidth: 6 (Newey-West automatic) using Bartlett kernel

*MacKinnon (1996) one-sided p-values. Kiểm định nghiệm đơn vị PP đối với chuỗi dữ liệu LNWCP (I(0)) Null Hypothesis: LNWCP_SA has a unit root Exogenous: Constant Bandwidth: 0 (Newey-West automatic) using Bartlett kernel

Kiểm định nghiệm đơn vị PP đối với chuỗi dữ liệu LNWCP (I(1)) Null Hypothesis: D(LNWCP_SA) has a unit root Exogenous: Constant Bandwidth: 5 (Newey-West automatic) using Bartlett kernel

SC: Schwarz information criterion HQ: Hannan-Quinn information criterion PHỤ LỤC 4: Kết quả ƣớc lƣợng đồng liên kết Johansen

Prob.* 0.0000 *MacKinnon (1996) one-sided p-values. PHỤ LỤC 9: Kết quả phân rã phƣơng sai của các biến

Có thể bạn quan tâm

Bài tập lớn: Phương pháp nghiên cứu khoa học trong kinh tế

Các yếu tố tác động đến khả năng sinh lời tại các công ty thuộc nhóm ngành xây dựng niêm yết trên sàn chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh

Luận văn Thạc sĩ: Chế tạo và nghiên cứu tính chất điện, từ của vật liệu multiferroic Ba₀.₇Ca₀.₃TiO₃/ NiFe₂O₄

Luận văn Thạc sĩ: Nghiên cứu vật liệu biến hóa dạng chuỗi một chiều chế tạo từ kim loại đồng trên đế FR-4 hoạt động tại tần số MHz ứng dụng trong truyền năng lượng không dây

Luận văn Thạc sĩ: Đánh giá khả năng tác động tới môi trường biển của việc xả nước thải từ sự cố nhà máy điện hạt nhân Fukushima sử dụng công cụ ERICA

Luận văn Thạc sĩ: Xây dựng mô hình đầu dò nơtron và gamma sử dụng nhấp nháy EJ-276 ghép nối với mảng nhân quang silicon

Luận văn Thạc sĩ: Đánh giá khả năng ảnh hưởng của bức xạ ion hóa đến sức khỏe cư dân khu vực mỏ đất hiếm Đông Pao, xã Bản Hon, huyện Tam Đường, tỉnh Lai Châu

Luận văn Thạc sĩ: Sử dụng phương pháp nhiễu xạ neutron khảo sát cấu trúc tinh thể và pha trật tự từ trong vật liệu Pr2FeCrO6

Luận văn Thạc sĩ: Nghiên cứu phân lập, xác định cấu trúc và hoạt tính ức chế NO của các hợp chất thứ cấp từ chủng vi nấm biển Aspergillus sp. CL251

Luận văn Thạc sĩ: Phân tích một số hợp chất bisphenol thôi nhiễm từ bao bì nhựa lên một số mẫu thực phẩm nền tinh bột

Luận văn Thạc sĩ: Nghiên cứu thành phần hóa học và đánh giá hoạt tính kháng khuẩn, kháng nấm của loài hoa mộc (Osmanthus fragrans (Thunb.) Lour.) ở Việt Nam

Luận văn Thạc sĩ: Nghiên cứu thành phần hóa học và đánh giá tác dụng kháng viêm của loài côi Turpinia montana (Blume) Kurz

Luận văn Thạc sĩ: Tổng hợp và đặc trưng tính chất vật liệu composite có cấu trúc nano chitosan–cyclodextrin/TiO₂–Ag

Luận văn Thạc sĩ: Nghiên cứu chế tạo và khảo sát một số tính chất của màng phủ trên cơ sở nhựa epoxy gốc nước và khung cơ kim - ZIF

Luận văn Thạc sĩ: Nghiên cứu tổng hợp một số dẫn xuất napthoquinone chứa nguyên tố flo bằng phản ứng đa thành phần

Luận văn Thạc sĩ: Nghiên cứu điều chế vật liệu Bioglass và tổ hợp lai với polymer ALG-F127 định hướng ứng dụng trong điều trị nội nha

Luận văn Thạc sĩ: Khảo sát thành phần hóa học và hoạt tính ức chế enzyme α-glucosidase trên một số hợp chất phân lập từ thịt quả bình bát nước (Annona glabra L.).

Luận văn Thạc sĩ: Tổng hợp và đánh giá hoạt tính chống ung thư của hợp chất lai chứa khung tetrahydro-β-carboline và imidazo[1,5-a]pyridine

Luận văn Thạc sĩ: Nghiên cứu tổng hợp một số dẫn xuất của benzazole

Luận văn Thạc sĩ: Nghiên cứu chiết tách lignin từ vỏ sầu riêng Ri6 (Durio zibethinus Murr.) và tổng hợp vật liệu biocomposite định hướng ứng dụng trong bảo quản sau thu hoạch

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