GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI
1.1 Ý nghĩa thực tiễn của đề tài
Lạm phát tại Việt Nam đã liên tục duy trì mức cao trong vài năm qua, với tỷ lệ luôn ở mức hai con số Tình hình này không chỉ ảnh hưởng đến đời sống người dân mà còn gây khó khăn cho việc thực thi các chính sách của Chính phủ Do đó, kiểm soát lạm phát trở thành một trong những ưu tiên hàng đầu trong chính sách kinh tế vĩ mô hiện tại và trong tương lai Từ thực tiễn này, cần thiết phải tiến hành các nghiên cứu quy mô và sâu sắc để kịp thời "chẩn đoán, bốc thuốc và điều trị" căn bệnh lạm phát này cả trong ngắn hạn lẫn dài hạn.
Nghiên cứu này nhằm tìm hiểu các yếu tố ảnh hưởng đến lạm phát tại Việt Nam, dựa trên lý thuyết về lạm phát và đặc thù của đất nước Tôi sẽ áp dụng mô hình SVAR, một phương pháp hiện đại và hiệu quả, để kiểm định mức độ tác động của từng yếu tố đến lạm phát Mô hình SVAR đã được sử dụng rộng rãi ở nhiều quốc gia trong việc phân tích chính sách vĩ mô, hứa hẹn mang lại những kết quả đáng tin cậy cho nghiên cứu này.
1.2 Tóm tắt nội dung nghiên cứu Đề tài nghiên cứu bao gồm các nội dung chính sau:
Phần đầu, giới thiệu tổng quan về đề tài
Phần hai của bài viết tổng hợp các nghiên cứu về lý thuyết và phương pháp định lượng, thực nghiệm liên quan đến các yếu tố tác động đến lạm phát toàn cầu, đặc biệt là ở các quốc gia mới nổi và đang chuyển đổi, với sự chú trọng đến Việt Nam Nội dung này sẽ tạo nền tảng cho khuôn khổ lý thuyết và phương pháp phân tích kinh tế mà tôi sẽ áp dụng trong nghiên cứu.
Phần ba của bài viết trình bày tổng quan về sự phát triển của mô hình SVAR trong kinh tế học thực nghiệm, nhấn mạnh những ưu điểm nổi bật của phương pháp này so với các phương pháp khác Mô hình SVAR không chỉ cung cấp cái nhìn sâu sắc về các mối quan hệ kinh tế mà còn giúp cải thiện độ chính xác trong việc dự đoán và phân tích dữ liệu kinh tế Sự phát triển của mô hình này đã mở ra hướng đi mới cho nghiên cứu kinh tế, khẳng định vị thế của nó trong cộng đồng học thuật.
2 phương pháp khác đã được áp dụng trước đây, đó cũng là cơ sở để áp dụng SVAR trong bài nghiên cứu này
Phần bốn của nghiên cứu tập trung vào việc áp dụng mô hình SVAR để phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến lạm phát tại Việt Nam, dựa trên tình hình kinh tế vĩ mô và các nghiên cứu trước đó Nghiên cứu giải quyết năm câu hỏi chính: (1) Các yếu tố nào tác động đến lạm phát và mức độ ảnh hưởng của chúng ra sao? (2) Cú sốc chính sách ảnh hưởng đến lạm phát như thế nào? (3) Thời gian cần thiết để lạm phát phản ứng với chính sách mới là bao lâu? (4) Tác động ngược lại của cú sốc lạm phát đến các yếu tố khác diễn ra như thế nào? (5) Sự khác biệt trong các yếu tố tác động đến lạm phát qua các giai đoạn khác nhau có tồn tại không?
Trong phần năm, bài viết tổng kết các thành tựu đạt được và từ những phân tích trước đó, đưa ra các khuyến nghị chính sách nhằm kiểm soát lạm phát tại Việt Nam trong tương lai Bên cạnh đó, phần này cũng chỉ ra những hạn chế của nghiên cứu hiện tại và đề xuất các hướng nghiên cứu tiếp theo.
TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY VỀ ỨNG DỤNG SVAR VÀ CÁC NHÂN TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN LẠM PHÁT
Các nghiên cứu ở nước ngoài
Bicchal (2010) đã áp dụng mô hình SVAR để phân tích mối quan hệ giữa chính sách tiền tệ và lạm phát tại Ấn Độ trong giai đoạn 1998 - 2009 Mô hình bao gồm các biến như chỉ số sản xuất công nghiệp, tỷ giá danh nghĩa hiệu dụng, lãi suất huy động vốn, cung tiền và chỉ số lạm phát (bao gồm chỉ số giá bán sỉ và chỉ số lạm phát cơ bản) Ngoài ra, hai biến ngoại sinh là giá hàng hóa quốc tế và lãi suất của Fed cũng được đưa vào nghiên cứu.
Kết quả ước lượng mô hình cho thấy, cú sốc trong chính sách tiền tệ qua sự thay đổi lãi suất huy động vốn sẽ ảnh hưởng đến sản lượng trước khi tác động lên lạm phát Phân rã phương sai cho thấy biến động lạm phát giá bán sỉ chủ yếu được giải thích bởi cú sốc cung tiền và tỷ giá danh nghĩa hiệu dụng, với cung tiền giải thích 18% biến động lạm phát trong hai năm dự báo.
Khi thay thế chỉ số lạm phát giá bán sỉ bằng chỉ số lạm phát cơ bản, kết quả vẫn tương tự, nhưng lạm phát cơ bản phản ứng nhanh hơn trước cú sốc chính sách tiền tệ Điều này cho thấy chính sách tiền tệ có hiệu lực hơn đối với lạm phát cơ bản, phản ánh áp lực từ phía cầu Nếu loại trừ các biến ngoại sinh trong ước lượng, không phát hiện cú sốc tổng thể, cho thấy vai trò của kỳ vọng lạm phát Tỷ giá thực hiệu dụng giải thích khoảng 4% biến động lạm phát.
Alessandro Cologni và Matteo Manera (2005) đã phát triển mô hình vector hiệu chỉnh sai số cấu trúc (SVECM) cho các nước G-7, bao gồm Canada, Pháp, Đức, Ý, Nhật, Anh và Mỹ, nhằm đánh giá tác động trực tiếp của giá dầu đối với các chỉ số kinh tế Phân tích này sử dụng sáu biến, trong đó có lãi suất ngắn hạn.
Nghiên cứu của hai tác giả cho thấy từ quý 1 năm 1980 đến quý 4 năm 2003, một cú sốc giá dầu bất ngờ có thể làm tăng tỷ lệ lạm phát và giảm tăng trưởng sản lượng ở hầu hết các nước G-7, ngoại trừ Nhật Bản và Anh Thay vì cắt giảm lãi suất để giảm thiểu tác động của cú sốc, các cơ quan tiền tệ trong nhóm này đã chọn chính sách thắt chặt bằng cách tăng lãi suất và cắt giảm cung tiền thực nhằm kiểm soát lạm phát.
Mwase (2006) đã sử dụng mô hình SVAR để phân tích ảnh hưởng của tỷ giá đến giá cả tại Tanzania trong giai đoạn 1990 - 2005, đồng thời áp dụng mô hình VECM và kiểm định Granger để xác nhận tính hợp lý của kết quả Nghiên cứu cho thấy, sự truyền dẫn của tỷ giá vào lạm phát đã giảm trong những năm cuối thập niên 1990, mặc dù đồng tiền Tanzania mất giá trong thời kỳ này Cụ thể, sự giảm giá 10% của đồng tiền dẫn đến tăng 0,05% tỷ lệ lạm phát sau hai quý, cho thấy tác động của cú sốc tỷ giá lên lạm phát là nhỏ nhưng bền vững Hệ số truyền dẫn này rất nhỏ vào đầu những năm 1990 và gần như không còn trong giữa thập niên Tác giả cho rằng, sự thay đổi trong chính sách tiền tệ của NHTW Tanzania từ năm 1995 nhằm kiểm soát cung tiền đã làm giảm kỳ vọng lạm phát, cùng với sự sụt giảm tỷ trọng hàng nhập khẩu trong giai đoạn 1994 - 2005 cũng góp phần vào hiện tượng này.
Nghiên cứu tương tự cũng được McCarthy (1999, 2006) thực hiện ở chín quốc gia công nghiệp Và nhiều nghiên cứu khác sử dụng SVAR phân tích nguyên nhân lạm
Nghiên cứu của Siklos và Zhang (2007) chỉ ra mối quan hệ giữa lạm phát, tăng trưởng GDP thực và tăng trưởng cung tiền để xác định nguyên nhân lạm phát tại Trung Quốc Trong khi đó, Verheyen (2010) áp dụng phương pháp SVAR để phân tích lạm phát liên quan đến chính sách tiền tệ và giá cả hàng hóa trong nền kinh tế Mỹ.
Nhiều tác giả đã ứng dụng mô hình SVAR để đo lường tỷ lệ lạm phát cơ bản và phân tích tác động của các cú sốc lên tỷ lệ lạm phát Martel (2008) nghiên cứu tác động của cú sốc giá dầu, lạm phát và sản lượng lên tỷ lệ lạm phát ở Canada, cho thấy cú sốc giá dầu ảnh hưởng nhanh chóng nhưng chỉ trong ngắn hạn, trong khi cú sốc cầu tác động lâu dài hơn Tỷ lệ lạm phát đạt trạng thái cân bằng mới sau hai đến ba năm, với các cú sốc cơ bản chiếm hơn 60% sự biến động Giá năng lượng đóng góp khoảng 10% trong dài hạn, trong khi cú sốc cung giải thích từ 25 đến 30% Tương tự, Durai và Ramachandran (2007), Goyal và Pujari (2005) cũng sử dụng mô hình SVAR để phân tích lạm phát cơ bản tại Ấn Độ.
Nghiên cứu này sử dụng mô hình SVAR để phân tích nguyên nhân tác động lên tỷ lệ lạm phát, trong khi nhiều nghiên cứu gần đây áp dụng mô hình này để phân tích các cú sốc trong nền kinh tế tổng thể, bao gồm cả lạm phát Leu (2011) đã xây dựng mô hình kinh tế Úc bằng SVAR, tập trung vào bốn cú sốc chính: tổng cầu dựa trên mô hình tối đa hóa hữu dụng của dân chúng, tổng cung theo đường cong Phillips Keynes mới, sự cân bằng lãi suất không đảm bảo, và nguyên tắc chính sách tiền tệ hiện đại Ngoài ra, nghiên cứu của Dungey và Pagan cũng đóng góp vào lĩnh vực này.
(1999, 2008) với mục tiêu tương tự.
Các nghiên cứu ở Việt Nam
Nghiên cứu nhân tố tác động đến tỷ lệ lạm phát trong thời kỳ 1996 – 2005, Camen
Năm 2006, nghiên cứu đã áp dụng mô hình VAR cơ bản với tám biến kinh tế chủ chốt, bao gồm tỷ giá VND/USD, chỉ số giá tiêu dùng (CPI), cung tiền M2, tín dụng, lãi suất cho vay, giá xăng, giá gạo và cung.
Nghiên cứu về tiền M3 Mỹ cho thấy tín dụng là yếu tố quan trọng nhất ảnh hưởng đến lạm phát trong 24 tháng qua, với tín dụng giải thích khoảng 18% tỷ lệ lạm phát, trong khi lãi suất cho vay không có tác động đáng kể Điều này nhấn mạnh vai trò của kênh truyền dẫn tiền tệ Ngoài ra, giá xăng, gạo và sự biến động tỷ giá cũng góp phần quan trọng vào sự thay đổi của lạm phát Hơn nữa, cung tiền M3 Mỹ cũng thể hiện ý nghĩa thống kê cao, khẳng định tầm quan trọng của nó trong bối cảnh kinh tế hiện tại.
Nghiên cứu tập trung vào các yếu tố tiền tệ và các yếu tố tác động từ phía cầu, trong khi áp lực cung chỉ được phản ánh qua giá xăng và giá gạo Các yếu tố như kỳ vọng và tiền lương chưa được đề cập Đặc biệt, thời gian nghiên cứu không bao gồm giai đoạn lạm phát tại Việt Nam có nhiều biến động từ năm 2008 đến 2011.
Nguyễn Thị Thùy Vinh và Fujita (2007) đã sử dụng phương pháp VAR để nghiên cứu tác động của tỷ giá đến tăng trưởng sản lượng và lạm phát trong giai đoạn 1992 - 2005 Nghiên cứu này tập trung vào các biến chính như sản lượng công nghiệp, chỉ số giá tiêu dùng (CPI), tỷ giá thực VND/USD, và lãi suất danh nghĩa của Mỹ, coi lãi suất này là biến ngoại sinh Bên cạnh đó, nghiên cứu cũng đưa vào biến cung tiền M1 và thâm hụt cán cân thương mại nhằm xây dựng mô hình thay thế cho kênh truyền dẫn từ tỷ giá đến sản lượng và lạm phát.
Phân tích hàm phản ứng đẩy cho thấy cú sốc mất giá đồng tiền làm tăng sản lượng và giá cả trong nền kinh tế, nhưng việc phân rã phương sai chỉ ra rằng đây không phải là nguyên nhân chính Lạm phát chủ yếu biến động do chính cú sốc, trong khi tỷ giá chỉ là yếu tố gia tăng biến động Cú sốc tỷ giá thực có ảnh hưởng lớn hơn đến sản lượng so với lạm phát Khi đưa cán cân thương mại và cung tiền vào mô hình, tác động của tỷ giá đến lạm phát càng được khẳng định Nghiên cứu khuyến nghị Việt Nam áp dụng chế độ thả nổi tỷ giá để cải thiện cán cân thương mại và nâng cao sản lượng mà không lo ngại về lạm phát, đồng thời nhấn mạnh rằng nâng cao khả năng cạnh tranh của nền kinh tế nên tập trung vào năng lực của doanh nghiệp trong nước thay vì sử dụng tỷ giá để kiểm soát tác động từ bên ngoài.
Võ Văn Minh (2009) nghiên cứu kênh dẫn truyền tỷ giá và tác động của nó đến tỷ lệ lạm phát bằng phương pháp VAR đơn giản, xem xét các biến như giá dầu, tỷ giá danh nghĩa hiệu dụng, cung tiền M2, lỗ hổng sản lượng và CPI Kết quả cho thấy kênh dẫn truyền tỷ giá ảnh hưởng đến lạm phát ít hơn so với chỉ số giá nhập khẩu, và sau 15 tháng, tác động này hoàn toàn biến mất Cú sốc giá dầu và chính sách tiền tệ có ảnh hưởng đáng kể đến chỉ số giá tiêu dùng, trong khi áp lực từ phía cầu lên lạm phát tại Việt Nam không cao, được thể hiện qua phân tích phản ứng đẩy và phân rã phương sai.
Tương tự như nghiên cứu của Nguyễn Thị Thùy Vinh và Seiichi Fujata (2007), Võ Văn Minh (2009) đã cung cấp bằng chứng thực nghiệm về các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ lạm phát tại Việt Nam Tuy nhiên, nghiên cứu này chủ yếu tập trung vào yếu tố tỷ giá, dẫn đến việc nhiều nhân tố khác ảnh hưởng đến lạm phát không được xem xét một cách đầy đủ Thêm vào đó, giai đoạn nghiên cứu chỉ kéo dài 73 tháng, hạn chế khả năng phân tích toàn diện.
Thời kỳ từ 2001 đến tháng 2 năm 2007 không phản ánh đúng giai đoạn hậu gia nhập WTO và thời kỳ lạm phát cao tại Việt Nam từ 2007 đến 2011, dẫn đến việc dữ liệu này không có tính đại diện và ý nghĩa thống kê cao.
Phạm Thế Anh (2009) đã nghiên cứu tác động của sáu biến: chỉ số giá tiêu dùng CPI, tổng sản phẩm quốc nội GDP, cung tiền M2, tỷ giá VND/USD, lãi suất tiền gửi và giá dầu thô từ năm 1998 đến 2008 Kết quả cho thấy giá dầu không ảnh hưởng đáng kể do chính sách kiểm soát giá của Chính phủ, trong khi các biến khác đều có tác động quan trọng, đặc biệt là cung tiền và lãi suất Cung tiền ảnh hưởng đến lạm phát từ quý 3 trở đi sau khi điều chỉnh chính sách, trong khi lãi suất phản ứng với lạm phát một cách thích ứng, không chủ động ngăn chặn Ngoài ra, lạm phát trong quá khứ, thường có độ trễ 2 quý, nhấn mạnh tầm quan trọng của lạm phát kỳ vọng và tính dai dẳng của lạm phát.
Nguyễn Thị Thu Hằng và Nguyễn Đức Thành (2010) đã tiến hành nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ lạm phát tại Việt Nam trong giai đoạn 2000 - 2010 bằng mô hình VECM Nghiên cứu này dựa trên ba quan điểm chính: tiền tệ, cấu trúc và cân bằng sức mua Các biến trong mô hình được phân chia thành hai nhóm: nhóm số liệu truyền thống bao gồm CPI, sản lượng công nghiệp, cung tiền M2, lãi suất, tỷ giá, và giá dầu quốc tế; và nhóm mở rộng bao gồm tín dụng, PPI, thâm hụt ngân sách, giá trị giao dịch trên thị trường chứng khoán, chỉ số giá nhập khẩu và giá gạo quốc tế.
Kết quả thực nghiệm chỉ ra rằng hầu hết các biến có ảnh hưởng đáng kể đến lạm phát, ngoại trừ thâm hụt ngân sách Đặc biệt, lạm phát bị ảnh hưởng mạnh mẽ bởi các yếu tố trễ của nó.
Do đó, có thể khẳng định vai trò to lớn của kỳ vọng lạm phát đối với biến động lạm phát ở Việt Nam
Nghiên cứu này vẫn còn nhiều hạn chế, bao gồm việc thiếu dữ liệu về các biến liên quan đến giá cả có kiểm soát, tiền lương, chỉ số giá nhập khẩu, và việc sử dụng tỷ giá chính thức giữa VND và USD thay vì tỷ giá hiệu quả giữa VND và các đồng tiền của các nước bạn hàng Điều này dẫn đến việc mối quan hệ PPP không được phản ánh đầy đủ do không tính đến các đồng tiền khác Hơn nữa, mặc dù nghiên cứu đã xem xét vai trò của kỳ vọng lạm phát, nhưng chưa phân tích cách thức thiết lập kỳ vọng này khi sử dụng dữ liệu quá khứ về lạm phát thay vì kỳ vọng tương lai.
Các phân tích thực nghiệm gần đây tại Việt Nam chủ yếu sử dụng mô hình vector tự hồi quy VAR, nhưng kết quả nghiên cứu không đồng nhất do khó khăn về số liệu và khác biệt về thời kỳ nghiên cứu Mẫu nghiên cứu còn nhỏ và chưa bao gồm giai đoạn biến động từ khủng hoảng tài chính toàn cầu Vai trò của kỳ vọng lạm phát cũng chưa được nghiên cứu đầy đủ, và giả định rằng kỳ vọng chỉ hướng về quá khứ không phản ánh cấu trúc sâu của nền kinh tế Mô hình SVAR, với những ưu điểm vượt trội, đang ngày càng được áp dụng phổ biến trong phân tích lạm phát.
TỔNG QUAN SỰ PHÁT TRIỂN CỦA SVAR TRONG KHUÔN KHỔ
Vấn đề xác định trong mô hình kinh tế học thực nghiệm Keynes
Trong thập niên 60, các nhà kinh tế học đã áp dụng lý thuyết Keynes để phát triển các mô hình kinh tế học thực nghiệm, chiếm ưu thế trong lĩnh vực khoa học Những mô hình này thường mang tính chất tuyến tính tiêu chuẩn và được xây dựng theo một công thức cấu trúc cụ thể.
Trong mô hình kinh tế, vector các biến nội sinh và ngoại sinh cùng với các biến trễ đại diện cho các biến động cấu trúc Ma trận phương sai - hiệp phương sai phản ánh các biến động này, trong khi ma trận hệ số chứa các tham số cấu trúc cần ước lượng Tuy nhiên, mô hình (3.1) vi phạm giả thiết OLS, do đó không thể ước lượng trực tiếp để có giá trị chính xác, mà chỉ có thể ước lượng dạng rút gọn, từ đó suy ra ma trận tham số cấu trúc.
Mặc dù ma trận tham số rút gọn có thể mang lại lợi ích, nhưng việc giải quyết vấn đề này gặp phải một thách thức lớn Cụ thể, thông tin từ mẫu dữ liệu không đủ để suy ra các tham số cấu trúc từ các tham số rút gọn nếu không có các giới hạn xác định bổ sung Có một tập hợp vô hạn các giá trị khác nhau cho các tham số mà vẫn cho ra phân phối xác suất tương tự như mẫu dữ liệu quan sát Điều này đặt ra vấn đề xác định mô hình: nếu không có những giả định cần thiết, hay các hạn chế xác định, việc suy ra các tham số cấu trúc của mô hình sẽ trở nên không khả thi.
“đúng” từ tập hợp dữ liệu quan sát
Vấn đề xác định được giải quyết bằng cách áp đặt một tập hợp các hạn chế tiên nghiệm lên các thành phần của ma trận, nhằm giữ lại chỉ một ma trận duy nhất Ma trận này cần phải tuân thủ các hạn chế xác định, trong đó có việc chuẩn hóa các hệ số trên đường chéo của ma trận bằng 1 Đối với các phần tử còn lại, phương pháp truyền thống thường áp dụng các giới hạn tuyến tính, nhưng lại không áp đặt các ràng buộc lên ma trận phương sai – hiệp phương sai của các biến động cấu trúc, đặc biệt là không giả định rằng các biến động này phải trực giao.
Một giải pháp thay thế là sử dụng các biến ngoại sinh làm biến công cụ để xác định Phương pháp ước lượng bình phương bé nhất hai giai đoạn (2SLS) được áp dụng trong trường hợp này Một biến được coi là ngoại sinh mạnh khi nó không có mối tương quan với các biểu hiện hiện tại, tương lai hoặc quá khứ của các cú sốc trong phương trình cấu trúc.
Tuy nhiên cách giải quyết vấn đề xác định trong các mô hình thực nghiệm Keynes vấp phải những phê phán gay gắt từ Lucas, Sims và Sargent.
Sự phê phán phương pháp xác định truyền thống trong các mô hình kinh tế học thực nghiệm Keynes
kinh tế học thực nghiệm Keynes
Một phê bình đáng chú ý từ Lucas (1976), Lucas và Sargent (1979), cùng với Sim, đã chỉ ra những vấn đề liên quan đến kỳ vọng và biến ngoại sinh trong mô hình (tham khảo Phụ lục 1)
Phương pháp định lượng mới của kinh tế học thực nghiệm: VAR, SVAR 10 3.4 Ứng dụng của VAR – SVAR
Sims đã phát triển một phương pháp mới trong nghiên cứu kinh tế vĩ mô, cho phép ước lượng toàn bộ các phương trình bằng mô hình VAR chỉ sử dụng các biến nội sinh Phương pháp này nổi bật với khả năng phân tách các biến động bất thường, mang lại cái nhìn sâu sắc hơn về các mối quan hệ trong nền kinh tế.
2 Ngoài ra, các giới hạn xác định cần phải thực hiện đầy đủ các điều kiện xếp hạng và trật tự xác định Xem Greene (1997), trang 724
Phương pháp của Sims cho phép phân tích tác động của những cú sốc bất ngờ trong chính sách kinh tế, giúp ước lượng mức độ và thời gian phản ứng của nền kinh tế trước các loại sốc khác nhau Bằng cách sử dụng hàm phản ứng đẩy và phân rã phương sai, phương pháp này không chỉ cải thiện khả năng dự báo mà còn hỗ trợ việc đề ra các chính sách đối phó phù hợp.
Phương pháp SVAR khắc phục hạn chế của VAR bằng cách thay thế kỹ thuật xác định "phi lý thuyết" bằng phương pháp xác định cấu trúc truyền thống, dựa trên lý thuyết và lập luận kinh tế để xác định sai số cấu trúc từ phần dư Nhờ đó, SVAR cho phép thực hiện các phân tích phản ứng đẩy tương tự như phương pháp VAR, dẫn đến tên gọi "Structural VAR".
3.4 Ứng dụng của VAR – SVAR
Theo Sims, mô hình VAR là công cụ hữu ích trong việc dự báo và hiểu cơ chế tác động của các cú sốc kinh tế Nhiều nghiên cứu đã công nhận VAR là phương pháp mạnh mẽ để giải thích chuỗi thời gian và thực hiện dự báo Trong phân tích chính sách, VAR trở thành công cụ chính để nghiên cứu tác động của các cú sốc chính sách Mặc dù chưa thể phân tích những thay đổi chính sách lâu dài, VAR và SVAR vẫn được áp dụng rộng rãi, không chỉ trong kinh tế vĩ mô mà còn trong các lĩnh vực khác như kinh tế tài chính Tóm lại, phương pháp VAR được sử dụng để phân tích tác động của chính sách tiền tệ, chính sách tài khóa và các yếu tố gây ra chu kỳ kinh doanh.
ỨNG DỤNG PHƯƠNG PHÁP SVAR TRONG PHÂN TÍCH LẠM PHÁT TẠI VIỆT NAM
Xây dựng mô hình
Để xây dựng mô hình SVAR thực nghiệm, cần thực hiện hai bước quan trọng: đầu tiên, lựa chọn các biến phù hợp cho mô hình; thứ hai, thiết lập các hạn chế nhằm tạo ra ma trận cấu trúc.
4.1.1 L ự a ch ọ n các bi ế n cho mô hình
Nghiên cứu về lạm phát ở Việt Nam gần đây đã kết hợp nhiều yếu tố từ cả chi phí đẩy và cầu kéo, nhưng chủ yếu tập trung vào các nhân tố thuộc phía cầu do thiếu số liệu hoặc chủ ý của tác giả Các yếu tố cung duy nhất được xem xét là cú sốc từ quốc tế, như giá dầu và giá gạo Những nghiên cứu này xoay quanh các nhân tố như CPI, cung tiền, lãi suất, tỷ giá, sản lượng, giá dầu và giá gạo thế giới Tuy nhiên, hầu hết các nghiên cứu đều sử dụng số liệu lạc hậu, không tính đến sự gia tăng lạm phát gần đây và cuộc khủng hoảng kinh tế toàn cầu 2008 - 2010 Do đó, nghiên cứu này sẽ bổ sung các biến thuộc phía cung và sử dụng số liệu cập nhật đến tháng 6 năm 2011 để so sánh với các đánh giá trước đó.
13 cứu trước đây và xem xét các vấn đề mới để cung cấp bức tranh toàn diện hơn, mới mẻ hơn về lạm phát ở Việt Nam
Mô hình vĩ mô không thể bao hàm tất cả các yếu tố ảnh hưởng đến mức giá trong nền kinh tế, và việc sử dụng quá nhiều biến có thể dẫn đến kết quả sai lệch Do đó, người lập mô hình cần xây dựng một mô hình tối giản nhưng vẫn thể hiện đầy đủ các tác động quan trọng Bài nghiên cứu này xem xét các nhân tố tác động đến lạm phát ở Việt Nam bằng cách kết hợp lý thuyết kinh tế vĩ mô, các nghiên cứu thực nghiệm trước đó và phân tích điều kiện kinh tế - xã hội tại Việt Nam.
Dựa trên khảo sát các nghiên cứu về nhân tố vĩ mô ảnh hưởng đến lạm phát, tôi đã phát triển một mô hình kết hợp giữa kinh tế học cơ cấu và kinh tế học tiền tệ Điều này cho thấy lạm phát không chỉ là hiện tượng tiền tệ do méo mó trên thị trường tiền tệ nội địa, mà còn là kết quả của các yếu tố cơ cấu và chi phí đẩy Nghiên cứu của Chhibber (1991) cùng với các nghiên cứu thực nghiệm gần đây chỉ ra rằng mức giá của nền kinh tế, thường được đo bằng chỉ số giá tiêu dùng (CPI), có thể được thể hiện qua giá của hàng hóa thương mại (hàng hóa xuất khẩu và nhập khẩu) và giá hàng hóa phi thương mại (hàng hóa và dịch vụ sản xuất và tiêu thụ trong nước).
Trong một số quốc gia, giá của hàng hóa có thể bị kiểm soát, nhưng đây là yếu tố khó lượng hóa và thường bị bỏ qua trong các nghiên cứu Do đó, yếu tố này sẽ không được xem xét trong mô hình Đối với hàng hóa thương mại, giá cả sẽ chịu ảnh hưởng từ biến động giá quốc tế và thay đổi tỷ giá hiện tại.
Mô hình hóa giá hàng hóa phi thương mại thường gặp khó khăn, vì vậy chúng ta sẽ dựa vào giá cả hàng hóa nội địa để phân tích sự biến động giá Giả định rằng thị trường hàng hóa phi thương mại sẽ di chuyển song song với thị trường hàng hóa trong nước, giá của hàng hóa phi thương mại sẽ chịu ảnh hưởng từ tổng cung và tổng cầu trên thị trường.
Tổng cầu phụ thuộc vào các yếu tố như thu nhập, lãi suất, giá tài sản, thuế và chi tiêu của Chính phủ Những yếu tố này có thể dẫn đến dư cầu và ảnh hưởng đến giá cả, được gọi là yếu tố lạm phát do cầu kéo.
Theo mô hình tăng giá của Bruno (1979) và Gordan (1975), giá hàng hóa phi thương mại phụ thuộc vào chi phí lao động, chi phí đầu vào (bao gồm hàng hóa trung gian nhập khẩu và sản xuất trong nước) và sự tăng giá từ phía cung do thị trường không hoàn hảo Những yếu tố này được gọi là nhân tố chi phí đẩy, có tác động đáng kể đến lạm phát trong nước.
Sự tăng giá trong nền kinh tế xảy ra khi cầu vượt mức, dẫn đến tình trạng dư thừa lượng tiền thực tế trong thị trường tiền tệ nội địa Do khó khăn trong việc đo lường, nhiều nghiên cứu thường sử dụng biến EMB để thay thế cho các yếu tố này.
(4.5) lần lượt là cung và cầu tiền Thị trường tiền tệ cân bằng khi EMB bằng 0 lần lượt là sản lượng, lãi suất và mức giá kỳ vọng
Tổng hợp từ (4.1) – (4.5) ta có:
Mô hình xác định các nhân tố gây ra lạm phát ở nền kinh tế nhỏ, mở được chia thành 4 nhóm chính: giá khu vực nước ngoài, tỷ giá, cầu kéo và chi phí đẩy Để áp dụng mô hình này cho từng quốc gia, cần lưu ý hai vấn đề quan trọng: thứ nhất, lựa chọn các biến đại diện phù hợp với thực trạng lạm phát của từng quốc gia, có thể bổ sung các biến đặc trưng riêng; thứ hai, đảm bảo dữ liệu có sẵn để áp dụng cho mô hình Dựa trên hai yếu tố này, tôi đã điều chỉnh một số biến trong mô hình cho phù hợp hơn.
Trong nghiên cứu về biến giá từ khu vực nước ngoài, nhiều nghiên cứu quốc tế thường sử dụng chỉ số giá tổng hợp của 13 mặt hàng thiết yếu Tuy nhiên, do hạn chế về dữ liệu, tôi không thể tính toán chỉ số này Thay vào đó, tôi lựa chọn sử dụng giá dầu, một hàng hóa có ảnh hưởng lớn đến hầu hết các loại hàng hóa khác trong nền kinh tế, cùng với giá gạo, vì giá lương thực - thực phẩm đóng vai trò quan trọng trong rổ hàng hóa tính CPI của Việt Nam.
Một số quốc gia đo lường biến lạm phát kỳ vọng hàng tháng hoặc hàng quý thông qua khảo sát hoặc tính toán dựa trên thị trường tài chính Tuy nhiên, tại Việt Nam, biến lạm phát kỳ vọng vẫn chưa được đo lường, do đó trong mô hình này, biến này sẽ không được xem xét.
Do thiếu dữ liệu đầu vào đáng tin cậy, tôi sẽ không sử dụng biến tiền lương Thay vào đó, tôi sẽ xem xét biến số giá bán của người sản xuất (PPI), biến này có thể được coi là đại diện cho chi phí từ phía người sản xuất.
Vào thứ tư, không có yếu tố cụ thể nào đại diện cho phía cung, đặc biệt là các chi phí đầu vào trong sản xuất nội địa Nghiên cứu này chỉ tập trung vào các yếu tố đầu vào nhập khẩu từ nước ngoài, do đó, chúng sẽ bị ảnh hưởng bởi chỉ số giá nhập khẩu.
Vào thứ năm, tôi đã không xem xét biến giá cả tài sản, thuế và chi tiêu của Chính phủ do thiếu số liệu đáng tin cậy Việc này ảnh hưởng đến phân tích tổng thể về biến chi tiêu.
Dữ liệu và các kiểm định ban đầu
Theo nội dung phân tích ở trên, hệ thống các biến sử dụng trong mô hình sẽ được thống kê theo bảng sau:
B ả ng 4.2 T ổ ng h ợ p ngu ồ n d ữ li ệ u đố i v ớ i các bi ế n s ử d ụ ng
Biến Ký hiệu Thời gian Nguồn Cú sốc
Giá dầu thế giới 1/2001 – 6/2011 IMF 1
Giá gạo thế giới 1/2001 – 6/2011 IMF 2
Tỷ giá danh nghĩa hiệu dụng NE 1/2001 – 6/2011 IMF 3
Lỗ hổng sản lượng 1/2001 – 6/2011 Tính dựa trên số liệu IMF
Chỉ số giá tiêu dùng trong nước 1/2001 – 6/2011 IMF 5
Lãi suất cho vay kỳ hạn 1 năm 1/2001 – 6/2011 IMF 7 Chỉ số giá nhập khẩu 1/2001 – 6/2011 World Bank 8
Chỉ số giá sản xuất 1/2001 – 6/2011 GSO 9
Dữ liệu tất cả các biến là số liệu thứ cấp đều được lấy theo tháng từ tháng 1 năm
2001 đến tháng 6 năm 2011 Riêng dữ liệu về PPI chỉ có theo quý, tôi sử dụng phương pháp nội suy để tính toán dữ liệu theo tháng
Các biến được sử dụng ở dạng logarit cơ số tự nhiên e, ngoại trừ biến lãi suất R Đặc biệt, các biến RICE, OIL, GIND, CPI, M2, IMP, PPI sẽ được điều chỉnh theo mùa vụ trước khi lấy logarit Biến lỗ hổng sản lượng công nghiệp GIND được tính từ số liệu sản lượng công nghiệp thông qua phương pháp Hodrick – Prescott (Prescott, Nobel Kinh tế 2004).
4.2.2 Các ki ể m đị nh ban đầ u
Kiểm định tính dừng – kiểm định nghiệm đơn vị (Unit Root Test)
Kiểm định Augmented Dickey - Fuller (ADF) được sử dụng để đánh giá tính dừng của các biến đầu vào trong ba trường hợp: có chặn, có chặn và xu hướng, không chặn và không xu hướng Kết quả cho thấy các biến ngoại trừ không dừng ở mức ý nghĩa 5% Tuy nhiên, khi tiếp tục kiểm định ADF cho các biến chưa dừng ở sai phân bậc nhất I(1), tất cả các chuỗi đều dừng ở mức ý nghĩa 5%.
Vậy mô hình sẽ được ước lượng với sai phân bậc nhất I(1) của các biến: và hai biến ban đầu và (tham khảo Phụ lục 5 và Phụ lục 6)
Kiểm định độ trễ tối ưu của mô hình
Trong mô hình VAR, việc xác định độ trễ tối ưu thường được thực hiện thông qua các kiểm định như Akaike Information Criterion (AIC), Schwarz Information Criterion (SC) và kiểm định LR.
Theo tiêu chuẩn AIC, SC và LR, độ trễ tối ưu được xác định lần lượt là 8, 1 và 5 Tuy nhiên, đối với mô hình SVAR, các kiểm định này không đủ để đánh giá tác động của các cú sốc đã được lượng hóa Do đó, bài viết này áp dụng phương pháp Portmanteau để kiểm tra tính tự tương quan của phần dư trong mô hình và xác định độ trễ tối ưu.
Kết quả kiểm định Portmanteau cho thấy rằng độ trễ tối ưu của mô hình SVAR là 6 Vì vậy, nghiên cứu này sẽ sử dụng độ trễ 6 để ước lượng mô hình.
Sau khi thực hiện các kiểm định liên quan, tôi tiến hành ước lượng mô hình theo các cú sốc được thiết lập ở phần trên bằng phần mềm Eview
Sau đó sử dụng hàm phản ứng đẩy và phân rã phương sai để tiến hành các phân tích Kết quả sẽ được trình bày ở phần tiếp theo.
Phân tích tác động của các cú sốc đến lạm phát ở Việt Nam
4.3.1 K ỳ v ọ ng ban đầ u v ề ph ả n ứ ng c ủ a l ạ m phát tr ướ c cú s ố c t ừ các y ế u t ố khác
Dựa trên lý thuyết kinh tế và các nghiên cứu thực nghiệm trong và ngoài nước, tôi đưa ra những kỳ vọng ban đầu về mối quan hệ giữa phản ứng của lạm phát và các cú sốc từ các yếu tố khác Bảng tổng hợp ước lượng kỳ vọng dưới đây sẽ minh họa rõ hơn cho mối tương quan này.
Cú sốc từ giá gạo thế giới và lỗ hổng sản lượng không tác động mạnh đến lạm phát Trong khi đó, cú sốc lãi suất có ảnh hưởng theo hướng thích ứng, nhưng cũng được xem là không đáng kể.
Các yếu tố như giá dầu thế giới, tỷ giá, chỉ số giá tiêu dùng, cung tiền rộng, chỉ số giá nhập khẩu và chỉ số giá sản xuất đều có tác động lớn đến lạm phát Những yếu tố này thường di chuyển cùng chiều, tạo ra cú sốc trong nền kinh tế và ảnh hưởng trực tiếp đến mức giá tiêu dùng.
Chúng ta sẽ phân tích kết quả từ mô hình ở các phần sau để đối chiếu và giải thích làm rõ hơn đối chiếu với các kỳ vọng này
B ả ng 4.3 K ỳ v ọ ng d ấ u ph ả n ứ ng c ủ a l ạ m phát tr ướ c các cú s ố c t ừ các y ế u t ố khác
Cú sốc Phản ứng của lạm phát Các nghiên cứu thực nghiệm trước đây
Giá gạo thế giới Không ảnh hưởng nhiều
Camen (2006); Nguyễn Thị Thu Hằng và Nguyễn Đức Thành (2010)
Alessandro Cologni và Matteo Manera
(2005) ; Martel (2008); Camen (2006); Võ Văn Minh (2009)
Camen (2006); Nguyễn Thị Thùy Vinh và Fujita (2007); Võ Văn Minh (2009); Bicchal (2010); Nguyễn Thị Thu Hằng và Nguyễn Đức Thành (2010)
Lỗ hổng sản lượng Không ảnh hưởng nhiều Võ Văn Minh (2009) Chỉ số giá tiêu dùng trong nước + Phạm Thế Anh (2009); Nguyễn Thị Thu
Hằng và Nguyễn Đức Thành (2010)
Camen (2006); Võ Văn Minh (2009); Phạm Thế Anh (2009); Nguyễn Thị Thu Hằng và Nguyễn Đức Thành (2010)
Lãi suất cho vay kỳ hạn 1 năm
Phạm Thế Anh (2009); Nguyễn Thị Thu Hằng và Nguyễn Đức Thành (2010)
Chỉ số giá nhập khẩu + Võ Văn Minh (2009); Nguyễn Thị Thu
Hằng và Nguyễn Đức Thành (2010) Chỉ số giá sản xuất + Bicchal (2010); Nguyễn Thị Thu Hằng và
4.3.2 Ph ả n ứ ng c ủ a l ạ m phát tr ướ c cú s ố c v ề giá t ừ khu v ự c n ướ c ngoài
Hình 4.1a Ph ả n ứ ng c ủ a CPI tr ướ c cú s ố c giá d ầ u
Hình 4.1b Ph ả n ứ ng c ủ a CPI tr ướ c cú s ố c giá g ạ o
Hàm phản ứng của lạm phát cho thấy CPI chịu ảnh hưởng từ cú sốc giá dầu và giá gạo, với mức độ phản ứng mạnh hơn đối với giá dầu Mặc dù Việt Nam là nước xuất khẩu gạo và nguồn cung gạo đáp ứng đủ nhu cầu trong nước, tác động từ giá gạo vẫn không lớn Điều này khẳng định rằng nguyên nhân chính gây ra lạm phát trong nước không phải do các yếu tố giá khu vực nước ngoài Hơn nữa, tác động của các cú sốc này không xảy ra ngay lập tức mà có độ trễ, với giá dầu thể hiện tác động rõ rệt nhất lên lạm phát sau khoảng 6 tháng và có tính dai dẳng Kết quả này phù hợp với các nghiên cứu trước đây.
Accumulated Response of D(CPI) to Structural
Accumulated Response of D(CPI) to Structural
Giá dầu tác động đến nền kinh tế qua hai kênh chính: trực tiếp như hàng hóa tiêu dùng cuối cùng và gián tiếp như yếu tố đầu vào trong sản xuất Hiệu ứng lan truyền này cho thấy cần thời gian để giá dầu ảnh hưởng đến giá cả trong nước Tuy nhiên, mức độ tác động của giá dầu lên giá cả trong nước là vấn đề cần được xem xét kỹ lưỡng.
Tác động của giá dầu ở Việt Nam có sự khác biệt so với nhiều quốc gia do nguồn cung dầu trong nước chủ yếu là nhập khẩu, chịu ảnh hưởng lớn từ việc điều chỉnh tỷ giá Mặc dù lý thuyết cho rằng giá dầu tác động mạnh đến giá cả trong nước, thực tế lại không phản ánh điều này, một phần nhờ vào sự quản lý của Chính phủ Giá xăng dầu nội địa không thay đổi ngay lập tức theo giá thế giới mà có độ trễ và được điều tiết bởi Chính phủ, dẫn đến tác động của giá dầu toàn cầu lên lạm phát trong nước không rõ rệt Chính sách quản lý này có thể ổn định lạm phát, nhưng cần phải duy trì hiệu quả trong dài hạn, nếu không sẽ gây ra tác dụng ngược lại, điều mà Việt Nam đã trải qua gần đây.
4.3.3 Ph ả n ứ ng c ủ a l ạ m phát tr ướ c cú s ố c t ỷ giá
Hình 4.2 Ph ả n ứ ng c ủ a CPI tr ướ c cú s ố c t ỷ giá
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 Accumulated Response of D(CPI) to Structural
Cú sốc tỷ giá ảnh hưởng đến lạm phát, nhưng mức độ tác động không lớn Sự ảnh hưởng này không diễn ra ngay lập tức, mà rõ ràng nhất từ tháng thứ 4 đến tháng thứ 12, sau đó có xu hướng giảm dần về 0.
Tác động trễ của tỷ giá lên lạm phát xảy ra do các hợp đồng kinh doanh và nhập khẩu thường được ký kết trong thời gian nhất định, dẫn đến sự phản ứng không ngay lập tức với biến động tỷ giá Tỷ giá ảnh hưởng đến lạm phát qua nhiều kênh, bao gồm tác động trực tiếp từ giá nhập khẩu; khi giá nhập khẩu tăng, chi phí sản xuất nội địa cũng tăng theo Ngoài ra, tỷ giá còn ảnh hưởng gián tiếp đến giá nhiên liệu nhập khẩu, làm tăng thêm chi phí sản xuất Do đó, sự tăng lên của tỷ giá có thể gây ra ảnh hưởng đáng kể đến giá cả trong nước, đặc biệt khi tỷ giá được thả nổi hoặc điều chỉnh linh hoạt.
Tại Việt Nam, tỷ giá được duy trì tương đối ổn định cho đến cuối năm 2008, khi Ngân hàng Nhà nước bắt đầu điều chỉnh tỷ giá với biên độ lớn hơn, với lần phá giá gần đây nhất là 9,3% Do đó, tác động của tỷ giá lên lạm phát không lớn như nhiều người đã lập luận Điều này cũng giải thích tại sao các nghiên cứu về tác động của tỷ giá lên lạm phát trước năm 2008 không cho thấy ảnh hưởng rõ rệt.
Nghiên cứu của Camen (2006) và Nguyễn Đức Thành cùng các cộng sự (2009) chỉ ra rằng chính sách tỷ giá chỉ có tác động cộng hưởng đến chính sách tiền tệ mà không ảnh hưởng mạnh mẽ trực tiếp đến lạm phát Điều này giải thích lý do tại sao trong giai đoạn 2004 - 2008, mặc dù tỷ giá được duy trì ổn định, nhưng lạm phát vẫn gia tăng.
4.3.4 Ph ả n ứ ng c ủ a l ạ m phát tr ướ c cú s ố c trong chính sách ti ề n t ệ
Hình 4.3a Ph ả n ứ ng c ủ a CPI tr ướ c cú s ố c cung ti ề n
Hình 4.3b Ph ả n ứ ng c ủ a CPI tr ướ c cú s ố c lãi su ấ t
CPI phản ứng mạnh mẽ trước cú sốc cung tiền M2 nhưng lại không có nhiều phản ứng trước cú sốc lãi suất Sự gia tăng cung tiền sẽ làm tăng CPI, tuy nhiên, tác động này không diễn ra ngay lập tức mà có độ trễ khoảng 6 tháng và kéo dài Thời kỳ 2005 – 2007 là minh chứng rõ ràng cho điều này, khi cung tiền của Việt Nam tăng 91,93%, gấp 3,6 lần mức tăng trưởng GDP (25,1%) Năm 2007, Ngân hàng Nhà nước đã chi gần 180.000 tỷ đồng (khoảng 14% GDP) để mua lại hơn 10 tỷ USD ngoại tệ, góp phần làm lạm phát tăng cao lên 12,63% vào năm 2007 và 19,95% vào năm 2008 Kết quả này phù hợp với các nghiên cứu trước đó, cho thấy CPI phản ứng mạnh trước cú sốc cung tiền nhưng không nhạy cảm với cú sốc lãi suất.
Accumulated Response of D(CPI) to Structural
Accumulated Response of D(CPI) to Structural
Quản lý cung tiền hợp lý đóng vai trò quan trọng trong việc ổn định lạm phát trong nước Tuy nhiên, cần lưu ý rằng tác động của việc này không diễn ra ngay lập tức mà cần khoảng 6 tháng để phát huy hiệu quả Do đó, chính phủ cần xây dựng kế hoạch cụ thể nhằm đưa ra các đối sách kịp thời.
Kết luận từ phản ứng của lạm phát trước cú sốc lãi suất cho thấy việc sử dụng lãi suất như công cụ điều tiết lạm phát không đạt hiệu quả như mong đợi; tăng lãi suất có thể làm giảm lạm phát, nhưng mức giảm không đáng kể Hơn nữa, với mặt bằng lãi suất hiện tại ở Việt Nam khá cao, việc tăng lãi suất có thể hạn chế khả năng tiếp cận vốn sản xuất, dẫn đến sự ngưng trệ trong sản xuất và làm tăng giá cả khu vực trong nước do yếu tố cầu kéo.
Mặc dù số liệu lãi suất từ IMF cung cấp giá trị danh nghĩa, nhưng nó không phản ánh chính xác mức lãi suất cao tại Việt Nam gần đây Do đó, để hiểu rõ hơn về tác động của lãi suất đối với lạm phát, cần tổng hợp số liệu lãi suất cho vay thực tế từ hệ thống ngân hàng thương mại, nhằm có được kết quả chính xác và đáng tin cậy hơn.
Khi phân tích sử dụng hàm phản ứng đẩy, cần lưu ý rằng giả định không có cú sốc khác tồn tại có thể ảnh hưởng đến kết quả Do đó, các tác động sẽ thay đổi nếu chính phủ triển khai các chính sách điều chỉnh.
4.3.5 Ph ả n ứ ng c ủ a l ạ m phát tr ướ c cú s ố c t ừ phía c ầ u
Hình 4.4 Ph ả n ứ ng c ủ a CPI tr ướ c cú s ố c trong l ỗ h ổ ng s ả n l ượ ng công nghi ệ p
Accumulated Response of D(CPI) to Structural
Thay thế số liệu biến của mô hình
Nghiên cứu này thay thế tỷ giá danh nghĩa VND/USD (ER) bằng tỷ giá danh nghĩa hiệu dụng (NEER), được tính từ rổ tỷ giá của 20 quốc gia có giao dịch thương mại lớn nhất với Việt Nam Mặc dù nhiều nghiên cứu trước đây cho thấy cú sốc tỷ giá không ảnh hưởng nhiều đến lạm phát, việc sử dụng NEER giúp cung cấp cái nhìn toàn diện hơn về vấn đề Bên cạnh đó, nghiên cứu cũng trình bày kết quả hàm phản ứng đẩy và phân rã phương sai của lạm phát khi sử dụng ER để minh chứng cho sự hợp lý trong lựa chọn của mình (tham khảo Phụ lục 9 và Phụ lục 10).
Kết quả nghiên cứu cho thấy hầu hết các yếu tố ảnh hưởng đến lạm phát tương tự như khi sử dụng số liệu NEER, ngoại trừ cú sốc tỷ giá, đặc biệt là cú sốc tỷ giá danh nghĩa VND/USD, có tác động lớn đến lạm phát với độ trễ khoảng 5-6 kỳ Phân tích phương sai chỉ ra rằng tác động từ cú sốc tỷ giá ER chiếm tỷ trọng lớn nhất từ kỳ thứ 6 trở đi và kéo dài, điều này trái ngược với nhiều nghiên cứu trước đó chỉ ra tác động không đáng kể của tỷ giá danh nghĩa Thực tế cho thấy sản xuất, tiêu dùng và tâm lý người dân Việt Nam vẫn phụ thuộc nhiều vào USD, phản ánh tình trạng "Đô la hóa" cao trong nền kinh tế.
Tỷ giá USD có ảnh hưởng lớn đến giá vàng, điều này giải thích tại sao Chính phủ Việt Nam quyết tâm kiểm soát tỷ giá VND
Khi sử dụng NEER, tôi nhấn mạnh đến tác động của cú sốc tỷ giá tổng thể, không chỉ tập trung vào tỷ giá danh nghĩa VND/USD Kết quả thu được là hợp lý nhờ vào việc bình quân hóa các tỷ giá danh nghĩa giữa VND và các ngoại tệ khác, giúp giảm bớt tính "độc quyền" của tỷ giá VND/USD.
Một số kết quả khác từ mô hình
4.5.1 Xem xét tác độ ng gián ti ế p c ủ a cú s ố c t ừ giá d ầ u, giá g ạ o và t ỷ giá đế n l ạ m phát
Cú sốc từ giá dầu thế giới, giá gạo thế giới và tỷ giá không có tác động đáng kể đến lạm phát trong nước, tuy nhiên, tác động gián tiếp của chúng qua chỉ số giá nhập khẩu lại có thể làm tăng chi phí sản xuất nội địa, từ đó đẩy lạm phát lên cao.
Xem xét hàm phản ứng của IMP và PPI trước các cú sốc từ giá dầu, giá gạo và tỷ giá, chúng ta nhận thấy rằng tác động của giá gạo và tỷ giá là không đáng kể Ngược lại, giá dầu thế giới có ảnh hưởng lớn hơn đáng kể đến các chỉ số này (tham khảo Phụ lục 11 và Phụ lục 12)
Giá dầu thế giới bất ngờ tăng cao đã gây ảnh hưởng mạnh mẽ và tức thời đến chỉ số giá nhập khẩu (IMP) và chỉ số giá sản xuất công nghiệp (PPI), trong đó IMP chịu tác động mạnh hơn Hệ quả của sự thay đổi này kéo dài đến 12 kỳ cho cả hai chỉ số IMP và PPI.
Mặc dù Chính phủ đã nỗ lực kiểm soát giá dầu để kiềm chế lạm phát, nhưng chính sách này chỉ hiệu quả phần nào đối với lượng dầu nhập khẩu trực tiếp Với tình trạng nhập siêu cao như Việt Nam, Chính phủ gặp khó khăn trong việc kiểm soát sự ảnh hưởng của giá dầu thế giới qua các kênh khác Do đó, mặc dù đã đầu tư nhiều nguồn lực vào việc kiểm soát giá dầu, hiệu quả đạt được không như mong đợi.
Phân tích các phản ứng của PPI trước cú sốc từ các yếu tố khác cho thấy hầu hết các biến vĩ mô tác động tương tự lên CPI và PPI Đặc biệt, cú sốc từ tỷ giá và chỉ số giá nhập khẩu có ảnh hưởng đáng kể Nếu không có yếu tố kỳ vọng, sự thay đổi giá nhập khẩu sẽ tác động trước tiên đến giá sản xuất, sau đó mới đến giá cả chung Tuy nhiên, kết quả mô hình cho thấy tác động từ cú sốc giá nhập khẩu đến CPI kéo dài hơn so với PPI Điều này có thể phản ánh tình trạng tăng giá "tát nước theo mưa" từ nhà sản xuất đến nhà phân phối, nơi mà sự tăng giá thường xuất phát từ tâm lý và kỳ vọng hơn là từ chi phí sản xuất thực tế.
Hình 4.6 Ph ả n ứ ng c ủ a CPI và PPI tr ướ c cú s ố c giá d ầ u n ướ c ngoài (Shock 1)
Cú sốc giá dầu thế giới tác động ngay lập tức đến chỉ số giá sản xuất (PPI), tương tự như cú sốc trong nhập khẩu (IMP) ảnh hưởng đến PPI, cho thấy giá dầu thế giới là yếu tố quan trọng trong giá hàng hóa nhập khẩu, đặc biệt là nguyên vật liệu đầu vào cho sản xuất trong nước Tuy nhiên, sự phản ứng nhanh nhạy của chỉ số giá tiêu dùng (CPI) đối với giá dầu quốc tế, mặc dù giá dầu trong nước được kiểm soát chặt chẽ bởi Chính phủ, đặt ra câu hỏi về tình trạng "tát nước theo mưa" Điều này nhấn mạnh tầm quan trọng của kênh lan truyền lạm phát qua kỳ vọng so với kênh lan truyền thực tế, mặc dù đây chỉ là những dấu hiệu ban đầu và cần có thêm nghiên cứu thực nghiệm cụ thể hơn trong tương lai.
Khi phân tích phân rã phương sai của chỉ số giá tiêu dùng (CPI) và chỉ số giá sản xuất (PPI), chúng ta nhận thấy rằng các cú sốc từ các yếu tố khác có ảnh hưởng tương tự đến cả hai chỉ số này.
Response of D(CPI) to Shock1
Response of D(PPI) to Shock1
Response to Structural One S.D Innovations ± 2 S.E.
Tác động lớn nhất đến nền kinh tế Việt Nam đến từ CPI, M2, IMP và PPI, trong đó chỉ có M2 là yếu tố mà Chính phủ có thể kiểm soát Các yếu tố còn lại chủ yếu phản ánh tính chất nội tại của nền kinh tế Điều này một lần nữa khẳng định tầm quan trọng của chính sách tiền tệ trong việc kiềm chế lạm phát tại Việt Nam.
Tác động của cú sốc từ lạm phát
Mô hình VAR - SVAR cho phép chúng ta phân tích tác động ngược của cú sốc từ chỉ số giá tiêu dùng (CPI) đến các nhân tố kinh tế khác, từ đó làm rõ mối quan hệ động giữa chúng và cung cấp cái nhìn toàn diện về nền kinh tế.
Các nghiên cứu trước đây chưa phân tích vấn đề này một cách sâu sắc, ngoại trừ nghiên cứu của Nguyễn Thị Thu Hằng và Nguyễn Đức Thành (2011), nhưng nội dung được đề cập vẫn còn khá sơ sài.
4.6.1 Tác độ ng dai d ẳ ng c ủ a l ạ m phát trong quá kh ứ
Hình 4.7 Ph ả n ứ ng c ủ a CPI tr ướ c cú s ố c t ừ chính nó
Công chúng thường giữ lại ấn tượng về lạm phát trong quá khứ, đồng thời có kỳ vọng nhạy cảm về lạm phát trong tương lai Những ký ức về giai đoạn lạm phát cao thường mờ nhạt dần sau khoảng 8 tháng liên tục có lạm phát thấp.
Response of D(CPI) to StructuralOne S.D Shock5
4.6.2 Tác độ ng c ủ a l ạ m phát đế n các nhân t ố khác
Cú sốc trong chỉ số giá tiêu dùng (CPI) có tác động ngược trở lại đến nhiều nhân tố khác, thể hiện qua phản ứng đẩy Hầu hết các nhân tố đều biến động ngược chiều khi xảy ra cú sốc lạm phát, cho thấy ảnh hưởng tiêu cực của cú sốc này đối với nền kinh tế, gây ra thiệt hại nghiêm trọng.
Tôi sẽ tập trung phân tích các nhân tố bên trong nền kinh tế, bỏ qua những tác động từ các yếu tố bên ngoài như giá dầu, giá gạo, tỷ giá và chỉ số giá nhập khẩu.
Sự sụt giảm trong chỉ số giá sản xuất công nghiệp PPI có thể được giải thích bởi tình trạng “đình lạm”, khi sản xuất bị đình trệ và hàng hóa khó tiêu thụ, khiến doanh nghiệp phải kiềm giá mặc dù chi phí đầu vào tăng Nhiều doanh nghiệp lo ngại rằng việc tăng giá sẽ dẫn đến việc không bán được sản phẩm, do đó họ cố gắng giữ giá trong thời gian có thể Tuy nhiên, nếu tình trạng này kéo dài, doanh nghiệp sẽ đối mặt với nguy cơ phá sản, dẫn đến sự gia tăng lạm phát trong tương lai.
Các nhân tố như lỗ hổng sản lượng công nghiệp, cung tiền và lãi suất đều phản ánh sự điều chỉnh chính sách nhằm kiểm soát lạm phát Lỗ hổng sản lượng âm cho thấy áp lực cầu giảm, trong khi cung tiền cũng giảm theo Đặc biệt, lãi suất đã giảm sau 14 kỳ, cho thấy nỗ lực kiềm chế đà tăng của lạm phát.
Nghiên cứu của Nguyễn Thị Thu Hằng và Nguyễn Đức Thành (2011) chỉ ra rằng cú sốc trong chỉ số giá tiêu dùng (CPI) có ảnh hưởng đến việc tăng chỉ số giá sản xuất (PPI) và cung tiền, không hoàn toàn theo chiều ngược lại với CPI.
So với các nghiên cứu trước đây, nghiên cứu này cung cấp cái nhìn tổng quát về phản ứng của chỉ số giá tiêu dùng (CPI) trước các cú sốc từ các yếu tố khác nhau.
38 khác và ngược lại là phản ứng của các nhân tố khác trước cú sốc từ CPI đã cho thấy một số điểm khác biệt đáng kể sau:
- Thứ nhất: cú sốc trong CPI làm giảm PPI chứ không phải là làm tăng PPI
- Thứ hai: cú sốc trong CPI và cung tiền “ngược dấu” một cách hoàn toàn chứ không cùng chiều
Phản ứng của chỉ số giá tiêu dùng (CPI) trước cú sốc từ chính nó không mạnh mẽ như các nghiên cứu trước đây cho thấy, với phân rã phương sai thường chiếm hơn 80% trong các kỳ đầu.
Cú sốc từ phía cung và chính sách tiền tệ có ảnh hưởng đáng kể đến biến động trong chỉ số giá tiêu dùng (CPI), điều này trái ngược với nhiều nghiên cứu trước đây chỉ tập trung vào chính sách tiền tệ mà không xem xét đầy đủ tác động từ các yếu tố khác.
Sự khác biệt trong nghiên cứu có thể xuất phát từ tính thời kỳ của dữ liệu, đặc biệt là việc sử dụng dữ liệu trong giai đoạn khủng hoảng kinh tế 2008 - 2011, mà các nghiên cứu khác chưa khai thác Nền kinh tế hiện nay có thể vẫn đang chịu ảnh hưởng từ giai đoạn này, trong khi cả thị trường và Chính phủ đã thích nghi với các cú sốc, dẫn đến chuỗi phản ứng thích ứng Để làm rõ vấn đề này, tôi sẽ phân tích mô hình với chuỗi dữ liệu từ tháng 1 năm 2001 đến tháng 12 năm 2007, giai đoạn ổn định trước khi nền kinh tế Việt Nam và thế giới gặp khó khăn.
Phân tách giai đoạn
Sử dụng số liệu từ năm 2001 đến 2007, kết quả phân tích cho thấy sự khác biệt so với số liệu từ 2001 đến 2011 đã được trình bày trong phần 4.3 Những khác biệt này cũng không giống với kết quả của các nghiên cứu trước đó Các yếu tố đáng chú ý bao gồm giá dầu thế giới, cung tiền M2 và lạm phát kỳ vọng.
Nghiên cứu cho thấy CPI chỉ bị ảnh hưởng không đáng kể từ cú sốc giá dầu thế giới trong giai đoạn 2001-2011, với mức giải thích khoảng 5% Tuy nhiên, trong giai đoạn 2001-2007, ảnh hưởng này lại rất đáng kể, mạnh mẽ nhất sau 4 kỳ và kéo dài đến 24 kỳ với mức độ trên 25% Điều này có thể được lý giải bởi sự phụ thuộc của Việt Nam vào giá dầu thế giới, được minh chứng qua số liệu nhập khẩu xăng dầu từ năm 2004.
Năm 2007, lượng xăng dầu nhập khẩu và giá trị của nó tăng nhanh chóng, lần lượt đạt 12% và 60% do nhu cầu kinh tế tăng cao, chiếm gần 50% tổng kim ngạch nhập khẩu (năm 2004: 11,4 triệu tấn, 4,8 tỷ USD; năm 2007: 12,9 triệu tấn, 7,7 tỷ USD) Tuy nhiên, từ năm 2008 đến nay, lượng nhập khẩu xăng dầu đã giảm, với năm 2011 chỉ còn 10,6 triệu tấn và 9,9 tỷ USD Sự sụt giảm đáng kể này có thể do hai nguyên nhân chính.
Do ảnh hưởng của suy thoái kinh tế toàn cầu, tốc độ phát triển của Việt Nam đã chậm lại đáng kể, dẫn đến sự giảm sút trong nhu cầu sử dụng xăng dầu.
- Thứ hai, do đưa vào hoạt động cụm nhà máy lọc dầu Dung Quất từ đầu năm
2009 mà nước ta đã chủ động được khoản 30 - 40% nhu cầu xăng dầu
Tác động của cú sốc giá dầu đến chỉ số giá tiêu dùng (CPI) đã giảm đáng kể trong giai đoạn 2001 - 2011, nhờ vào việc Việt Nam giảm sự phụ thuộc vào nguồn dầu mỏ toàn cầu.
Trong giai đoạn 2001 - 2007, Chính phủ Việt Nam đã quyết định tăng cung tiền để duy trì tốc độ tăng trưởng cao, đạt được một số thành tựu nhất định trong tăng trưởng kinh tế Mặc dù cung tiền chiếm tỷ trọng lớn 51% trong kỳ đầu tiên và giảm dần xuống 20% trong 5 kỳ tiếp theo, nhưng điều đáng ngạc nhiên là sự biến động này lại "ngược dấu" với chỉ số CPI, một kết quả chưa từng thấy trong các nghiên cứu trước đây Cung tiền được coi là yếu tố quan trọng trong việc thúc đẩy tăng trưởng kinh tế.
Trong giai đoạn hiện tại, lạm phát tăng nhẹ và chưa trở thành mối lo ngại của Chính phủ, điều này cho thấy rằng cung tiền đang diễn ra ngược chiều với chỉ số giá tiêu dùng (CPI) Sự tương quan này cho thấy rằng cung tiền hiện tại không tạo ra áp lực lên lạm phát, được coi là "phương thuốc hữu hiệu" cho tăng trưởng kinh tế.
Tổng chi tiêu của nhà nước năm 2006 đạt 321 nghìn tỷ đồng, tăng 45% so với 221,8 nghìn tỷ đồng năm 2004, với tốc độ tăng trưởng hàng năm là 20,3% Trong giai đoạn 2004 - 2006, nguồn thu ngân sách chủ yếu đến từ dầu mỏ, nợ và viện trợ nước ngoài, trong khi thu nội địa chỉ tăng từ 119 nghìn tỷ đồng năm 2004 lên 190 nghìn tỷ đồng năm 2006, chỉ tăng 71 nghìn tỷ đồng Điều này cho thấy chi tiêu nhà nước tăng mạnh hơn nhiều so với thu nội địa.
Chi tiêu của nhà nước tăng nhanh chóng, từ 190 lên tới 321 nghìn tỷ, gần gấp đôi mức tăng thu nội địa, dẫn đến gia tăng tổng cầu Tuy nhiên, nếu các khoản chi tiêu này không được sử dụng hiệu quả, chỉ góp phần nhỏ vào sản lượng mà không làm tăng tổng cung tương ứng, sẽ gây ra lạm phát Khi sự mất cân bằng giữa tốc độ tăng cung tiền và tăng trưởng GDP ngày càng lớn, áp lực lạm phát bắt đầu xuất hiện, phản ánh căn bệnh tiềm ẩn đã lâu trong nền kinh tế từ cuối giai đoạn 2001 - 2007.
Hình 4.8 T ươ ng quan gi ữ a t ă ng tr ưở ng cung ti ề n và GDP
Trong giai đoạn 2005-2006, GDP của Việt Nam tăng 17% trong khi M2 tăng 73%, ngược lại, GDP của Trung Quốc tăng 22% nhưng M2 chỉ tăng 36% Tăng trưởng cung tiền ở Việt Nam cao gần gấp đôi so với Trung Quốc, dẫn đến chỉ số giá tiêu dùng ở Việt Nam năm 2007 đạt 12,63%, trong khi Trung Quốc chỉ khoảng 6,5%.
Kỳ vọng lạm phát hiện tại bị ảnh hưởng bởi chỉ số giá tiêu dùng (CPI), với cú sốc từ CPI không còn chiếm tỷ lệ lớn như giai đoạn 2001 - 2011, khi giảm đến 10% trong năm đầu tiên Nguyên nhân là trong giai đoạn 2001 - 2007, biến động của CPI rất thấp, trung bình chỉ dưới 6%, khiến người dân không kỳ vọng vào một cú sốc tăng mạnh trong CPI.
Khi xem xét các phản ứng của các nhân tố khác trước cú sốc trong chỉ số giá tiêu dùng (CPI), có một số điểm quan trọng cần lưu ý, đặc biệt là cung tiền M2 và chỉ số giá sản xuất (PPI).
Cú sốc trong CPI và cung tiền đã gia tăng mạnh, nhưng không nên hiểu rằng sự gia tăng cung tiền là do cú sốc CPI Cung tiền là biến thuộc về chính sách của Chính phủ, và chính sách này không luôn phản ứng nhanh trước các chỉ báo thị trường Hơn nữa, trong giai đoạn này, CPI tăng không đáng kể và chưa thu hút sự chú ý của Chính phủ, do đó không ảnh hưởng đến chính sách cung tiền Sự điều hành dựa vào cung tiền của Chính phủ trong giai đoạn 2001 - 2007 đã được phân tích trước đó.
Chỉ số giá sản xuất có xu hướng phản ứng mạnh mẽ trước các cú sốc từ chỉ số giá tiêu dùng (CPI), điều này phù hợp với các nghiên cứu trước đây Trong giai đoạn này, nền kinh tế chưa chịu tác động từ những bất ổn tiềm ẩn, như tình trạng đình lạm đã diễn ra trong giai đoạn 2001 - 2011.
Việc phân tích dữ liệu và mô hình từ nhiều góc độ khác nhau đã mang lại cái nhìn sâu sắc về lạm phát tại Việt Nam và tình hình kinh tế chung Những vấn đề được xem xét không mâu thuẫn với nhận định ban đầu ở phần 4.4, mà còn củng cố tính hợp lý của các kết luận đó Dựa trên các kết quả này, tôi sẽ tóm tắt một số kết luận và đưa ra các khuyến nghị chính sách trong phần tiếp theo.
