Phương pháp nghiên cứu
Trong nghiên cứu này, tác giả áp dụng phương pháp nghiên cứu định lượng với các mô hình hồi quy như đồng liên kết, vector hiệu chỉnh sai số, hàm phản ứng xung và phân rã phương sai để phân tích tác động của biến độc lập lên biến phụ thuộc trong cả dài hạn và ngắn hạn Các công cụ Microsoft Office Excel và Eviews được sử dụng để hỗ trợ việc tính toán và ước lượng mô hình, trong đó Excel giúp tập hợp và xử lý dữ liệu, còn Eviews được dùng để ước lượng mô hình và thực hiện các kiểm định cần thiết.
Dữ liệu nghiên cứu
Tính tỷ số xuất nhập khẩu
Tỷ số xuất khẩu trên nhập khẩu được tính bằng giá trị xuất khẩu chia cho nhập khẩu
TB Trong đó : TB là ký hiệu của biến tỷ số xuất nhập khẩu.
Tính tỷ giá thực đa phương
3.2.2.1 Chọn rổ tiền tệ đặc trưng
Dựa trên tỷ trọng thương mại của Việt Nam với các đối tác, tác giả đã lựa chọn các đồng tiền tham gia "rổ tiền" theo nguyên tắc ưu tiên đồng tiền của những đối tác có tỷ trọng thương mại lớn nhất với Việt Nam Tổng tỷ trọng của các quốc gia trong rổ tiền này phải lớn hơn 70% giá trị xuất nhập khẩu của Việt Nam Cuối cùng, tác giả đã chọn đồng tiền của 15 quốc gia bao gồm: Mỹ, Trung Quốc, Nhật Bản, Hàn Quốc, Úc, Đức, Pháp, Anh, Malaysia, Philippines, Indonesia, Thái Lan, Singapore, Nga và Ấn Độ.
3.2.2.2 Điều chỉnh chỉ số tiêu dùng CPI về kỳ gốc
Để điều chỉnh chỉ số giá tiêu dùng (CPI) về năm gốc, chọn kỳ gốc là quý 1 năm 1999 Công thức điều chỉnh CPI được thực hiện bằng cách lấy CPI tại thời điểm t chia cho CPI của kỳ gốc, sau đó nhân với 100 Trong đó, CPI của kỳ gốc được xác định là 100.
3.2.2.3 Tính chỉ số tỷ giá danh nghĩa song phương
Để tính chỉ số tỷ giá danh nghĩa song phương của 15 đồng tiền so với Việt Nam đồng, chúng ta sử dụng năm 1999 làm kỳ gốc Công thức thực hiện là lấy tỷ giá tại thời điểm t chia cho tỷ giá tại kỳ gốc, sau đó nhân kết quả với 100.
3.2.2.4 Tính tỷ trọng thương mại
Tỷ trọng thương mại của các đối tác với Việt Nam được xác định bằng tổng giá trị xuất nhập khẩu của từng đối tác chia cho tổng giá trị xuất nhập khẩu của tất cả các đối tác trong rổ tiền Tổng tỷ trọng thương mại của các quốc gia tham gia vào rổ tiền luôn bằng 1.
• E j là xuất khẩu của Việt Nam với đối tác thương mại J
• I j là nhập khẩu của Việt Nam với đối tác thương mại J
• n là số lượng các nước tham gia trong rổ tiền
3.2.2.5 Tính tỷ giá thực đa phương
Sau khi tính các chỉ số tỷ giá song phương, chỉ số CPI, tỷ trọng thương mại , tác giả tính REER theo công thức sau:
• n là số lượng các nước tham gia trong rổ tiền
• e i j là chỉ số tỷ giá danh nghĩa của nước J tại thời điểm i
• w j là tỷ trọng thương mại của nước j
• CPI i j là chỉ số giá của nước J tại thời điểm i
Chỉ số CPI i thể hiện mức giá trong nước tại thời điểm i Khi chỉ số REER lớn hơn 100, đồng tiền được định giá thấp; nếu REER nhỏ hơn 100, đồng tiền được định giá cao Khi REER bằng 100, đồng nội tệ có giá trị đúng, tương đương sức mua với rổ tiền tệ.
Theo bảng 2, phụ lục 3, kết quả tính toán REER cho thấy từ năm 1999 đến 2007, tỷ giá thực đa phương luôn lớn hơn 100, cho thấy rằng tiền đồng đang bị định giá thấp.
Năm 2008, tỷ giá đa phương giảm xuống dưới 100, phản ánh tác động của khủng hoảng kinh tế Sự gia tăng chỉ số giá tiêu dùng (CPI) trong nước so với các quốc gia trong rổ tiền tệ đã khiến chỉ số REER giảm, dẫn đến việc tiền đồng được định giá cao hơn so với các đồng tiền khác trong rổ.
Tính GDP nước ngoài
GDP nước ngoài được xác định bằng cách tính tổng giá trị GDP của các quốc gia trong rổ tiền tại một thời điểm nhất định, sau đó nhân với tỷ trọng thương mại của từng quốc gia tương ứng.
• w j là tỷ trọng thương mại của nước j
• GDP j là tổng sản phẩm quốc dân của nước J
Mô hình sử dụng
Mô hình hồi quy phương trình đồng liên kết
Dựa và các bài nghiên cứu trước đây, để phân tích mối quan hệ trong dài hạn tác giả hồi quy phương trình đồng liên kết sau:
LnTB t = α1 + α1 lnREER t + α2 lnGDP t + α3 lnGDPF t + εt (3.1) Trong đó :
• Ln là logarit tự nhiên
• TB là tỷ số xuất khẩu trên nhập khẩu
• GDP là chỉ số tổng sản phẩm quốc dân trong nước
• GDPF là chỉ số tổng sản phẩm quốc dân của nước ngoài
• REER là tỷ giá thực đa phương
Các biến kinh tế vĩ mô thường là các chuỗi thời gian, do đó việc kiểm định nghiệm đơn vị là cần thiết để xác định tính dừng của chuỗi trước khi phân tích mối quan hệ dài hạn giữa chúng Nếu kiểm định không bác bỏ giả thuyết chuỗi có nghiệm đơn vị, tức là chuỗi số liệu không dừng, thì việc sử dụng sai phân để tạo ra các chuỗi dừng là một giải pháp hợp lý trước khi tiến hành hồi quy.
Khi biến phụ thuộc và biến độc lập có mối quan hệ đồng liên kết, tổ hợp tuyến tính của chúng sẽ ổn định, cho phép giải thích mối quan hệ dài hạn giữa các biến Để kiểm tra tính đồng liên kết, tác giả áp dụng phương pháp kiểm định VAR của John Hansen.
Kiểm định đồng liên kết bằng phương pháp Var của Johansen là một kỹ thuật phổ biến để xác định sự tồn tại của các vector đồng liên kết trong các dãy số thời gian không dừng Phương pháp này sử dụng nguyên tắc hợp lý cực đại để xác định số lượng vector đồng liên kết, cho phép các nhà nghiên cứu kiểm định nhiều giả thuyết khác nhau liên quan đến các phần tử của các vector Nếu có ít nhất một vector đồng liên kết được xác định, điều này cho thấy mối quan hệ dài hạn giữa các biến.
Mô hình vector hiệu chỉnh sai số (VECM)
Mô hình VECM giúp kiểm tra mối quan hệ giữa các biến trong cả ngắn hạn và dài hạn Trong ngắn hạn, có thể xảy ra sự mất cân bằng trong đồng liên kết, và cơ chế điều chỉnh sai số được áp dụng để khôi phục sự cân bằng này.
Phương trình 3.1 được biến đổi thành mô hình điều chỉnh sai số (ECM) như sau: t = a 0 + 1i t-i + 2i t-i + 3i t-i +
• ∆ là toán tử vi phân
• αji là hệ số điều chỉnh ngắn hạn
• ECMt là số hạng sai số
Hệ số β là yếu tố quyết định tốc độ mà hệ thống đạt được trạng thái cân bằng dài hạn, với mức độ trễ trung bình trong quá trình điều chỉnh là -1/β Điều này cho thấy, giá trị tuyệt đối của β càng lớn, quá trình điều chỉnh càng diễn ra nhanh chóng.
Hàm phản ứng xung (IRF)
Hàm phản ứng xung giúp xác định tác động theo thời gian của cú sốc từ một biến nội sinh đến các biến khác trong mô hình Hiệu ứng của mỗi cú sốc theo thời gian được thể hiện qua đạo hàm riêng phần của từng biến trong hệ phương trình.
Trong nghiên cứu này, tác giả áp dụng hàm phản ứng xung để phân tích ảnh hưởng của cú sốc tỷ giá đến tỷ số xuất nhập khẩu, nhằm làm rõ sự biến đổi của tỷ số này sau khi xảy ra hiện tượng giảm giá tiền tệ.
Phản ứng xung của sự thay đổi tỷ số xuất nhập khẩu với cú sốc REER được tính theo công thức sau:
• Pt,t+j đại diện cho phản ứng xung của sự thay đổi tỷ số thương mại với cú sốc REER sau j quý
• Êt,t+j là phản ứng xung tương ứng của sự thay đổi REER
PTt,t+j thể hiện phản ứng tích lũy của sự thay đổi tỷ số thương mại đối với cú sốc REER sau j quý, được điều chỉnh theo phản ứng tương ứng của sự thay đổi REER.
Phân rã phương sai
Tác giả áp dụng phương pháp phân rã phương sai nhằm phân tích tỷ lệ phần trăm ảnh hưởng của các biến độc lập đến biến phụ thuộc trong mô hình Mục tiêu là xác định mức độ tác động của sự thay đổi tỷ giá đối với cán cân thương mại.
4 Nội dung và kết quả nghiên cứu.
Kiểm định tính dừng của biến
Để kiểm định tính dừng của chuỗi dữ liệu, tác giả áp dụng phương pháp kiểm định nghiệm đơn vị Phillips – Perron (PP) Tính dừng là điều kiện quan trọng trong phân tích chuỗi dữ liệu theo thời gian, vì nếu chuỗi không dừng, nó có thể dẫn đến hồi quy giả mạo và làm sai lệch kết quả mô hình.
Bảng 4.1 thể hiện kết quả kiểm định cho các biến LNTB, LNREER, LNGDP, LNGDPF
Nếu giá trị tuyệt đối của thống kê PP vượt quá giá trị tới hạn, chuỗi thời gian sẽ dừng lại Ngược lại, nếu giá trị tuyệt đối của thống kê PP thấp hơn giá trị tới hạn, chuỗi thời gian sẽ không dừng.
Dựa vào bảng 4.1 ta thấy các biến LNTB và LNGDP dừng ở chuỗi gốc còn các biến LNREER và LNGDPF dừng ở sai phân bậc 1 ở các mức ý nghĩa 1%, 5% và 10%
Bảng 4.1: Kiểm định nghiệm đơn vị theo tiêu chuẩn PP
Biến PP Biến PP Biến PP
Kết luận I(0) Kết luận I(0) Kết luận Không dừng
Biến PP Biến PP Biến PP
∆LNREER -6.884 LNGDPF -0.088 ∆LNGDPF -15.376 Kết luận I(1) Kết luận Không dừng Kết luận I(1) Giá trị tới hạn ở mức với các mức ý nghĩa 1%, 5%, 10% là : - 3.55023, -2.915522, - 2.595565
(Nguồn: Tổng hợp từ bảng 1,2,3,4; phụ lục 1)
Xác định độ trễ tối ưu
Hiện tượng trễ trong mô hình ECM đóng vai trò quan trọng trong việc định hình mô hình Kết quả xác định độ trễ tối ưu cho thấy độ trễ được chọn là 4, đây là độ trễ nhỏ nhất theo tiêu chuẩn SC Việc chọn độ trễ nhỏ nhất là cần thiết do số lượng quan sát có hạn; nếu tăng độ dài của độ trễ, bậc tự do sẽ giảm, ảnh hưởng đến kết quả ước lượng.
Bảng 4.2: Xác định độ trễ tối ưu
Lag LogL LR FPE AIC SC HQ
(Nguồn: Tính toán của tác giả, bảng 5, phụ lục 1)
Kiểm định đồng liên kết
Bảng 4.3 thể hiện kết quả kiểm định đồng liên kết Trace và Maximum
H 0 : Không có đồng liên kết
Trong một mối quan hệ đồng liên kết, việc quyết định bác bỏ hay chấp nhận giả thiết H0 được thực hiện bằng cách so sánh giá trị thống kê Trace với giá trị tới hạn tại mức ý nghĩa đã xác định.
Nếu thống kê trace < Giá trị tới hạn, ta chấp nhận giả thiết H 0
Nếu thống kê trace > Giá trị tới hạn, ta bác bỏ giả thiết H0
Dựa vào kết quả bảng 4.3 cho thấy 53.12796 > 47.85613 ở mức ý nghĩa 5% nên ta bác bỏ giả thiết H0, vậy có một mối quan hệ đồng liên kết với mức ý nghĩa 5%
Kết quả kiểm định Max – Eigen cũng cho kết quả tương tự
Kết luận giữa các biến có mối quan hệ trong dài hạn
Bảng 4.3: Kiểm định đồng liên kết
Kiểm định Trace Kiểm định Max-Eigen
Mối quan hệ đồng liên kết giả định
Không* 0.487628 53.12796 47.85613 0.0147 0.487628 47.85613 0.0063 Tối đa 1 0.237214 19.02405 29.79707 0.4912 0.237214 29.79707 0.3809 Tối đa 2 0.065778 5.214405 15.49471 0.7856 0.065778 15.49471 0.9106 Tối đa 3 0.033624 1.744320 3.841466 0.1866 0.033624 3.841466 0.1866
(Nguồn: Tính toán của tác giả, bảng 6, phụ lục 1)
Mô hình hồi quy phương trình đồng liên kết
Để đánh giá ảnh hưởng của tỷ giá thực đa phương đến tỷ số xuất nhập khẩu, chúng tôi sử dụng phương pháp hồi quy bình phương tối thiểu OLS trong phần mềm Eview để phân tích phương trình (3.1).
Ln(TB) t = α0 + α1 lnREER t + α2 lnGDP t + α3lnGDPF t + εt (3.1) Kết quả hồi quy được bảng 4.4
Bảng 4.4: Kết quả ước lượng mối quan hệ dài hạn phương trình 3.1
Biến Hệ số Sai số chuẩn Thống kê t Mức ý nghĩa
Adjusted R-squared 0.333481 Durbin-Watson stat 1.199855
(Nguồn : Tính toán của tác giả, bảng 1, phụ lục 2)
Giải thích mô hình dựa vào kết quả hồi quy bảng 4.4:
Mô hình nghiên cứu cho thấy rằng 36.98% sự biến động của tỷ số xuất nhập khẩu phụ thuộc vào tỷ giá thực đa phương, chỉ số tổng sản phẩm quốc dân và chỉ số tổng sản phẩm quốc dân của các nước đối tác.
Cả hai biến tỷ giá thực đa phương và tổng sản phẩm quốc dân trong nước có mối quan hệ nghịch biến với tỷ số xuất nhập khẩu, và mối quan hệ này có ý nghĩa thống kê rõ ràng.
Biến tổng sản phẩm quốc dân nước ngoài có quan hệ đồng biến với tỷ số xuất nhập khẩu và không có ý nghĩa thống kê
Khi tỷ giá thực đa phương REER tăng 1% thì tỷ số xuất nhập khẩu giảm 0.851506%
Khi tổng sản phẩm quốc dân (GDP) của một quốc gia tăng 1%, tỷ số xuất nhập khẩu sẽ giảm 0.376454% Ngược lại, khi GDP của nước ngoài tăng 1%, tỷ số xuất nhập khẩu sẽ tăng 0.1342%.
Hệ số Durbin-Watson bằng 1.199855 khá nhỏ nên mức độ giải thích của mô hình thấp
Kết quả hồi quy được cho thấy biến GDPF không có nghĩa nghĩa trong mô hình, tác giả tiến hành kiểm định Wald cho biến GDPF
Bảng 4.5: Kết quả kiểm định biến GDPF
Thống kê Giá trị Mức ý nghĩa Thống kê F 1.935805 0.17 Chi-square 1.935805 0.1641 (Nguồn: Tính toán của tác giả, bảng 2, phụ lục 2)
Theo thống kê F với P = 0.17 (lớn hơn 0.05), chúng ta chấp nhận giả thiết H0, điều này cho thấy biến GDPF không có ý nghĩa trong mô hình Do đó, tác giả quyết định loại bỏ biến này để tiếp tục kiểm định mô hình trong dài hạn.
Sau khi loại bỏ biến mô hình hồi quy giới hạn sẽ có dạng :
Ln(TB) t = α 0 + α 1 lnREER t + α 2t lnGDP t + ε t (3.3) Tác giả sử dụng phương pháp hồi quy OLS để ước lượng phương trình giới hạn và kết quả ước lượng như bảng sau:
Bảng 4.6: Kết quả ước lượng mối quan hệ dài hạn phương trình 3.3
Biến Hệ số Sai số chuẩn Thống kê t Mức ý nghĩa
Adjusted R-squared 0.321713 Durbin-Watson stat 1.400607
(Nguồn: Tính toán của tác giả, bảng 3, phụ lục 2)
Từ kết quả hồi quy bảng 4.6 có được phương trình ước lượng như sau:
Ln(TB) t = 5.201590 - 0.852361lnREER t - 0.26171lnGDP t Với R2 = 34.63%
Kiểm định Wald về khả năng giải thích của mô hình giới hạn :
Bảng 4.7: Kết quả kiểm định biến GDPF
Thống kê Giá trị Mức ý nghĩa F-statistic 14.04329 0.00
Chi-square 28.08659 0.00 (Nguồn: Tính toán của tác giả, bảng 4, phụ lục 2)
Ta có thống kê F có P = 0.00 < 0.05, vì vậy ta bác bỏ giả thiết H0, tức mô hình giới hạn (3.3) được chấp nhận
Giải thích mô hình dựa vào bảng 4.6 :
Mô hình nghiên cứu cho thấy rằng 34.63% sự biến động của tỷ số xuất nhập khẩu phụ thuộc vào sự thay đổi của tỷ giá thực đa phương và chỉ số tổng sản phẩm quốc dân.
Cả hai biến tỷ giá thực đa phương và tổng sản phẩm quốc dân đều có quan hệ nghịch biến với tỷ số xuất nhập khẩu
Khi tỷ giá thực đa phương REER tăng 1%, tỷ số xuất nhập khẩu giảm 0.852% Tương tự, khi tổng sản phẩm quốc dân tăng 1%, tỷ số xuất nhập khẩu giảm 0.2617% Giá trị Durbin-Watson đạt 1.4, cho thấy sự cải thiện so với mô hình chuẩn, trong khi mức ý nghĩa thống kê F rất nhỏ là 0.000013, khẳng định rằng mô hình có ý nghĩa thống kê và giải thích mối quan hệ dài hạn giữa các biến.
Mô hình vector hiệu chỉnh sai số VECM
Để ước lượng tác động trong ngắn hạn và dài hạn, tác giả áp dụng mô hình VECM với độ trễ được chọn là 4 quý Kết quả ước lượng được trình bày trong bảng 4.8.
Từ kết quả ước lượng mô hình bảng 4.8 ta thấy:
Trong dài hạn, tỷ giá thực đa phương và tổng sản phẩm quốc dân trong nước có mối quan hệ tỷ lệ nghịch với tỷ số xuất khẩu trên nhập khẩu Ngược lại, tổng sản phẩm quốc dân nước ngoài lại tỷ lệ thuận với tỷ số xuất khẩu trên nhập khẩu.
Khi tỷ giá thực đa phương tăng 1%, tỷ số xuất khẩu trên nhập khẩu giảm 1.436% Nếu tổng sản phẩm quốc dân trong nước tăng 1%, tỷ số xuất khẩu trên nhập khẩu cũng giảm 1.341% Ngược lại, khi tổng sản phẩm quốc dân nước ngoài tăng 1%, tỷ số xuất khẩu trên nhập khẩu lại tăng 6.97%.
Sau khi phá giá tiền tệ hoặc tăng tỷ giá hối đoái, tỷ số xuất khẩu trên nhập khẩu thường giảm trong hai quý đầu, nhưng sẽ tăng trở lại vào quý thứ ba Cụ thể, khi tỷ giá trong quý này tăng 1%, tỷ số xuất khẩu trên nhập khẩu của quý liền kề sẽ giảm 0.65%, giảm 0.94% ở quý 2, tăng 0.25% ở quý 3 và tăng 0.17% ở quý 4.
Hệ số điều chỉnh sai số là 0.12161, với dấu âm cho thấy mức điều chỉnh về cân bằng dài hạn đạt 12.161% trong một quý.
8 quý cán cân thương mại sẽ trở về trạng thái cân bằng mới
Bảng 4.8: Kết quả mô hình VECM
Vector Error Correction Estimates Date: 11/09/13 Time: 10:49 Sample (adjusted): 2000Q2 2012Q4 Included observations: 51 after adjustments Standard errors in ( ) & t-statistics in [ ]
Error Correction: D(LNTB) D(LNREER) D(LNGDP) D(LNGDPF)
(Nguồn: Tính toán của tác giả, bảng 5, phụ lục 2)
Hàm phản ứng xung (IRF)
Tác giả sử dụng hàm phản ứng xung để xem xét tác động của cú sốc tỷ giá lên tỷ số thương mại, kết quả ước lượng ở hình 4.1
Response of LNTB to Cholesky One S.D LNREER Innovation
Hình 4.1 cho thấy tác động ngắn hạn của hiệu ứng giá đối với tỷ lệ xuất nhập khẩu sau khi phá giá tiền tệ, với tỷ lệ xuất nhập khẩu giảm 5.24% sau 2 quý Mặc dù sau 2 quý, hiệu ứng khối lượng bắt đầu có tác dụng, nhưng hiệu ứng này vẫn nhỏ hơn hiệu ứng giá cả, dẫn đến tỷ số thương mại không phục hồi về mức ban đầu Sau 8 quý, tỷ số thương mại đạt trạng thái cân bằng mới.
Từ kết quả trên tác giả kết luận không tồn tại hiệu ứng đường cong J đối với nền kinh tế Việt Nam.
Phân rã phương sai
Kết quả phân rã phương sai ở bảng 4.9 cho thấy những thông tin quan trọng liên quan đến nguồn gốc dẫn đến thay đổi của tỷ lệ xuất nhập khẩu
Sự thay đổi trong tỷ lệ xuất nhập khẩu đóng vai trò quan trọng trong việc giải thích biến động của nó theo thời gian Sau 12 quý, ảnh hưởng của tỷ số xuất nhập khẩu lên chính nó đã giảm dần, nhưng vẫn chiếm tỷ lệ cao là 68,49%.
Những biến động trong tỷ giá thực đa phương đóng vai trò quan trọng trong việc giải thích sự thay đổi của tỷ lệ xuất nhập khẩu, với tỷ lệ này tăng dần từ kỳ 1 đến kỳ 6, sau đó ổn định và đạt 20.38% sau 12 kỳ Mặc dù thay đổi của tổng sản phẩm quốc dân trong nước cũng tác động đến tỷ số xuất nhập khẩu, nhưng mức độ ảnh hưởng này thấp hơn so với tỷ giá thực đa phương, và tăng dần theo thời gian, đạt 11.125% sau 12 quý.
Bảng 4.9: Kết quả phân rã phương sai
Kỳ Sai số chuẩn LNTB LNREER LNGDP
(Nguồn: Tính toán của tác giả, bảng 7, phụ lục 2)
Kết quả nghiên cứu chính
Nghiên cứu về hiệu ứng đường cong J trong nền kinh tế Việt Nam cho thấy tác giả không phát hiện ra hiệu ứng này khi áp dụng tỷ giá thực đa phương, được tính toán từ 15 đối tác thương mại lớn.
Nghiên cứu dài hạn cho thấy rằng việc phá giá tiền tệ dẫn đến sự suy giảm cán cân thương mại, với mỗi 1% giảm giá tiền tệ tương ứng với mức giảm 0.852% trong cán cân thương mại.
Nghiên cứu chỉ ra rằng có mối quan hệ nghịch biến giữa tổng sản phẩm quốc dân (GDP) và tỷ số thương mại Cụ thể, khi GDP tăng 1%, tỷ lệ xuất nhập khẩu giảm 0.2617% Điều này cho thấy sự gia tăng GDP trong nước dẫn đến nhu cầu nhập khẩu cao hơn, từ đó làm gia tăng thâm hụt cán cân thương mại.
Nghiên cứu ngắn hạn cho thấy, sau khi phá giá tiền tệ, cán cân thương mại ban đầu giảm, sau đó có cải thiện nhưng không đạt được trạng thái cân bằng như trước Do đó, trong dài hạn, việc giảm giá tiền tệ đã dẫn đến sự suy giảm của cán cân thương mại.
Cán cân thương mại đã được điều chỉnh về trạng thái cân bằng 12.161% trong vòng một quý Sau khoảng 8 quý giảm giá tiền tệ, cán cân thương mại dự kiến sẽ đạt được trạng thái cân bằng mới trong dài hạn.
Phân tích phản ứng xung cho thấy, sau cú sốc tỷ giá, cán cân thương mại giảm mạnh Sau 2 quý, cán cân bắt đầu tăng và đạt trạng thái cân bằng mới sau 8 quý Tuy nhiên, trạng thái cân bằng mới này thấp hơn so với mức trước cú sốc tỷ giá.
Kết quả phân rã phương sai cho thấy rằng tỷ giá thực đa phương là yếu tố chính ảnh hưởng đến sự biến động của cán cân thương mại, bên cạnh những thay đổi nội tại của chính nó Tác động của việc phá giá lên cán cân thương mại gia tăng theo thời gian, đạt được mức ổn định sau 6 quý Đặc biệt, sau 12 quý kể từ khi phá giá, ảnh hưởng của tỷ giá lên cán cân thương mại đạt 20.383%.
Nghiên cứu của tác giả cho thấy kết quả tương đồng với trường hợp của Latvia trong nghiên cứu thực nghiệm về hiệu ứng đường cong J tại Estonia, Latvia và Lithuania, đồng thời liên kết với định hướng chính sách của Yuhsing và Bruno S Sergi năm 2009 Đối với các nước đang phát triển như Việt Nam và Latvia, việc không phát hiện hiệu ứng đường cong J có thể được giải thích bởi một số nguyên nhân nhất định.
Trong các nền kinh tế đang phát triển, một số hàng hóa không thể sản xuất nội địa hoặc nếu có thì chất lượng thường kém hơn và giá cả cao hơn hàng nhập khẩu Do đó, ngay cả khi hàng nhập khẩu có giá cao hơn sau khi phá giá tiền tệ, người tiêu dùng vẫn không có sự lựa chọn nào khác ngoài việc mua hàng ngoại.
Các nước phát triển có tỷ lệ hàng hóa đạt tiêu chuẩn tham gia thương mại quốc tế cao, dẫn đến hiệu ứng giá cả tác động ít lên cán cân thương mại Ngược lại, các nước đang phát triển có tỷ lệ hàng hóa tham gia thương mại thấp, khiến cho việc phá giá tiền tệ chỉ làm tăng khối lượng xuất khẩu một cách chậm chạp, do đó hiệu ứng khối lượng tác động ít đến cán cân thương mại Vì vậy, ảnh hưởng của việc phá giá tiền tệ trong việc cải thiện cán cân thương mại thường mạnh hơn ở các nước phát triển.
Các nước đang phát triển thường phụ thuộc vào nhập khẩu máy móc thiết bị sản xuất, nên khi tiền tệ bị phá giá, giá nhập khẩu tăng, dẫn đến chi phí sản xuất trong nước cũng gia tăng Hệ quả là giá hàng xuất khẩu tăng lên, làm mất đi lợi thế giá rẻ do phá giá, và khối lượng xuất khẩu không tăng trưởng.
Định hướng các chính sách
Dựa trên kết quả nghiên cứu, tác giả đưa ra một số kiến nghị nhằm hỗ trợ cho việc phân tích chính sách tỷ giá và cán cân thương mại.
Tỷ giá thực đa phương đóng vai trò quan trọng trong việc phân tích cán cân thương mại, vì nó ảnh hưởng trực tiếp đến sự thay đổi của cán cân này Do đó, khi xem xét các biến động trong cán cân thương mại, việc tính toán và sử dụng tỷ giá thực đa phương là điều không thể thiếu.
Tác giả đề xuất rằng trong chính sách điều hành tỷ giá, nên sử dụng tỷ giá thực đa phương làm mục tiêu, từ đó điều chỉnh tỷ giá về mức ngang giá sức mua nhằm bảo đảm khả năng cạnh tranh quốc tế cho hàng hóa nội địa Việc áp dụng tỷ giá thực đa phương cũng giúp kiểm tra tính hợp lý của tỷ giá bình quân liên ngân hàng do Ngân hàng Nhà nước công bố hàng ngày.
Nghiên cứu cho thấy việc giảm giá tiền tệ tại Việt Nam không chỉ không thúc đẩy cán cân thương mại mà còn làm giảm nó Do đó, Việt Nam cần thận trọng khi áp dụng chính sách này nhằm kích thích xuất khẩu trong dài hạn, như lý thuyết đường cong J đã chỉ ra.
Khi thực hiện giảm giá tiền tệ, cần xem xét động thái của các quốc gia đối tác thương mại để đảm bảo rằng việc giảm giá không gây ảnh hưởng tiêu cực đến họ.
Các hạn chế của mô hình và hướng phát triển trong tương lai
Tỷ giá thực đa phương của Việt Nam không được công bố chính thức mà được tính toán dựa trên các quốc gia có tỷ trọng thương mại lớn Việc lựa chọn rổ tiền ảnh hưởng đáng kể đến kết quả tính toán tỷ giá, vì khi thay đổi rổ tiền, kết quả tỷ giá thực cũng sẽ thay đổi theo Do đó, mô hình tính toán tỷ giá thực đa phương có thể cho ra những kết quả khác nhau tùy thuộc vào cách lựa chọn rổ tiền.
Tỷ giá danh nghĩa song phương của nhiều quốc gia trong rổ tiền tệ không được công bố công khai, buộc tác giả phải tự tính toán thông qua tỷ giá chéo với USD Việc này đã dẫn đến ảnh hưởng của đồng USD đối với tỷ giá.
Mô hình nghiên cứu chỉ xem xét ảnh hưởng của biến tỷ giá thực đa phương, thu nhập quốc dân trong nước và thu nhập quốc dân nước ngoài lên tỷ số thương mại, trong khi thực tế có nhiều yếu tố khác tác động đến hoạt động xuất nhập khẩu Dữ liệu nghiên cứu được thu thập theo quý trong vòng 14 năm, do đó số lượng quan sát vẫn còn hạn chế.
Tác giả kỳ vọng đề tài sẽ được phát triển thêm theo các hướng nghiên cứu sau:
Sẽ tăng số quan sát trong nghiên cứu lên bằng cách sử dụng dữ liệu nghiên cứu theo tháng và tăng thời gian nghiên cứu lên thêm nữa
Khi tính REER để chính xác sẽ chọn tất cả đồng tiền của tất cả các đối tác có thương mại với Việt Nam
Sẽ xác định thêm các biến khác có ảnh hưởng đến cán cân thương mại để đưa vào mô hình
Trong bài nghiên cứu, tác giả phân tích tác động chung của cán cân thương mại đối với tỷ giá thực đa phương Tuy nhiên, nghiên cứu chưa xem xét ảnh hưởng riêng của từng đối tác thương mại Nếu tiến hành nghiên cứu thêm về tác động của tỷ giá song phương với từng đối tác, sẽ có thể xây dựng các chính sách phù hợp cho từng quốc gia khác nhau.
