GIỚI THIỆU
Sự mất cân đối của cán cân thương mại là một vấn đề quan trọng mà nhiều nhà nghiên cứu quan tâm Khi cán cân thương mại thâm hụt kéo dài, điều này dẫn đến khan hiếm ngoại tệ và khủng hoảng ngoại tệ, gây khó khăn trong khả năng thanh toán của quốc gia trong các giao dịch quốc tế Hệ quả của tình trạng này có thể rất nghiêm trọng đối với nền kinh tế Vì vậy, cải thiện cán cân thương mại trở thành một thách thức lớn đối với các nhà hoạch định chính sách tại Việt Nam.
Tỷ giá hối đoái là một yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến cán cân thương mại, bên cạnh các yếu tố khác như GDP trong nước, GDP nước ngoài và giá cả hàng hóa Nó có tác động lớn đến hoạt động xuất khẩu và nhập khẩu của quốc gia.
Từ năm 2001 đến 2011, Việt Nam đã trải qua nhiều đợt phá giá và 8 lần điều chỉnh biên độ dao động tỷ giá, dẫn đến sự gia tăng đáng kể của tỷ giá hối đoái danh nghĩa Tuy nhiên, thâm hụt cán cân thương mại của Việt Nam không giảm mà còn gia tăng, đạt mức kỷ lục 14,1 tỷ USD và 18 tỷ USD.
Trong giai đoạn 2007 và 2008, câu hỏi đặt ra là mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái và hoạt động xuất nhập khẩu của Việt Nam Liệu việc phá giá đồng USD có khả năng làm giảm thâm hụt cán cân thương mại của Việt Nam hay không?
Tác giả nghiên cứu hiệu ứng của tỷ giá hối đoái thực đa phương giữa Việt Nam và 15 đối tác thương mại, dựa trên ngang giá sức mua và mức chênh lệch lạm phát giữa các nước, nhằm đánh giá tác động lên cán cân thương mại của Việt Nam trong ngắn hạn và dài hạn Kết quả nghiên cứu sẽ hỗ trợ các nhà hoạch định chính sách trong việc điều hành tỷ giá hiệu quả, từ đó cải thiện cán cân thương mại cho Việt Nam trong tương lai.
TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY
Các nghiên cứu về hiệu ứng đường cong J
Hiệu ứng đường cong J mô tả sự suy giảm của cán cân thương mại trong ngắn hạn, với sự cải thiện chỉ xuất hiện trong dài hạn Hình dạng của đường cong này giống như chữ J Nghiên cứu của Krugman (1991) đã phát hiện ra hiệu ứng này khi phân tích sự phá giá của đô la Mỹ từ năm 1985 đến 1987, cho thấy rằng cán cân thương mại ban đầu xấu đi, nhưng sau khoảng hai năm, cán cân vãng lai đã có sự cải thiện.
Hình 2.1: Hiệu ứng đường cong J
Nguyên nhân xuất hiện đường cong J là do trong ngắn hạn, hiệu ứng giá cả chiếm ưu thế hơn hiệu ứng số lượng, dẫn đến tình trạng xấu đi của cán cân thương mại Ngược lại, trong dài hạn, hiệu ứng số lượng trở nên nổi bật hơn, giúp cải thiện cán cân thương mại.
Một số tác giả đã nghiên cứu về sự tồn tại hay không tồn tại hiệu ứng đường cong J ở các nước trên thế giới như sau
Krugman (1991) đã phát hiện ra hiệu ứng đường cong J thông qua việc phân tích cuộc phá giá USD từ năm 1985 đến 1987 Ông nhận thấy rằng, ban đầu, cán cân tài khoản vãng lai xấu đi, nhưng sau khoảng hai năm, tình hình đã được cải thiện Nguyên nhân của đường cong J xuất phát từ việc trong ngắn hạn, hiệu ứng giá cả chiếm ưu thế hơn hiệu ứng số lượng, dẫn đến sự suy giảm cán cân thương mại Ngược lại, trong dài hạn, hiệu ứng số lượng lại chiếm ưu thế, góp phần cải thiện cán cân thương mại.
Hsing và Savvides (1996): tác giả kiểm tra xem liệu cán cân thương mại của
Nghiên cứu của tác giả xem xét hiệu ứng đường cong J tại Hàn Quốc và Đài Loan thông qua việc phân tích cán cân thương mại của hai quốc gia này so với Nhật Bản và Mỹ Mô hình nghiên cứu sử dụng độ trễ không giới hạn cho thấy không có bằng chứng rõ ràng về hiệu ứng đường cong J Tuy nhiên, khi áp dụng mô hình phân bố trễ đa thức, tác giả phát hiện hiệu ứng đường cong J tồn tại, chỉ ra rằng có sự khác biệt trong cách mà các quốc gia này phản ứng với biến động thương mại.
Baharumshah (2001) đã áp dụng mô hình VAR không giới hạn để nghiên cứu cán cân thương mại song phương của Thái Lan và Malaysia với Hoa Kỳ và Nhật Bản trong giai đoạn 1980-1996 Nghiên cứu cho thấy có một mối quan hệ dài hạn ổn định và tích cực giữa cán cân thương mại và tỷ giá hối đoái Tuy nhiên, bằng chứng về phản ứng ngắn hạn của cán cân thương mại hỗ trợ hiệu ứng đường cong J là không đồng nhất; một đường cong J trì hoãn có vẻ phù hợp với dữ liệu của Thái Lan, trong khi không có bằng chứng nào cho thấy sự tồn tại của đường cong J trong dữ liệu của Malaysia.
Bahmani Oskooee và Kantipong (2001) đã tiến hành thử nghiệm đường cong J trên dữ liệu thương mại giữa Thái Lan và các đối tác lớn như Đức, Nhật Bản, Singapore, Anh, và Hoa Kỳ trong giai đoạn 1973 đến 1997 Kết quả nghiên cứu cho thấy chỉ có bằng chứng về đường cong J trong thương mại song phương với Mỹ và Nhật Bản.
Bahmani Oskooee (2001) đã nghiên cứu tác động lâu dài của việc phá giá lên cán cân thương mại của các quốc gia Trung Đông bằng phương pháp Engle-Granger và đồng liên kết Johansen-Juselius Kết quả cho thấy rằng có một ảnh hưởng tích cực lâu dài của sự phá giá thực đối với cán cân thương mại ở bảy quốc gia, bao gồm Bahrain, Ai Cập, Jordan, Morocco, Syria, Tunisia và Thổ Nhĩ Kỳ Tuy nhiên, kết quả này trái ngược với nghiên cứu của Upadhyaya và Dhakal (2001) trong trường hợp của Morocco.
Hacker và Hatemi (2002) đã tiến hành nghiên cứu trường hợp các nước Trung và Đông Âu (CEEC), phân tích dữ liệu song phương giữa Cộng hòa Séc, Hungary và Ba Lan với Đức Kết quả nghiên cứu cho thấy có bằng chứng về mối quan hệ dài hạn giữa các quốc gia này.
Séc và Ba Lan có tồn tại hiệu ứng đường cong J, tuy nhiên không tồn tại đường cong J trong trường hợp của Hungary
Boris Cota và cộng sự (2006): tác giả nghiên cứu xem TGHĐ thực song phương của Croatia ảnh hưởng như thế nào đến mối quan hệ của Croatia với
Nghiên cứu về 6 đối tác thương mại lớn gồm Slovenia, Austria, Đức, Ý, Anh và Pháp cho thấy không có sự hỗ trợ cho hiệu ứng đường cong J Sử dụng mô hình tương tác tuyến tính giữa các biến như logarit tự nhiên tỷ số xuất khẩu/nhập khẩu (Ln(EX/IM)), logarit tỷ giá hối đoái song phương thực (Ln(RER)), logarit tổng thu nhập thực trong nước (Ln(Y)), và logarit tổng thu nhập thực nước ngoài (Ln(Y f)), dữ liệu được thu thập hàng tháng từ 01/1995 đến 01/2005 từ IMF Kết quả cho thấy tỷ lệ xuất khẩu – nhập khẩu trong trạng thái cân bằng dài hạn không cao hơn thời điểm ban đầu sau khi phá giá.
Một số nghiên cứu về điều kiện Marshall – Lerner
Hiệu ứng đường cong J cho thấy rằng khi đồng nội tệ mất giá, giá nhập khẩu tăng và giá xuất khẩu giảm, dẫn đến thâm hụt cán cân thương mại trong ngắn hạn Tuy nhiên, sau một thời gian, tỷ giá giảm có thể giúp xuất khẩu tăng và nhập khẩu giảm, cải thiện cán cân thương mại trong dài hạn Nghiên cứu của Ng Yuen-Ling, Har Wai-Mun và Tan Geoi-Mei năm 2008 tại Malaysia chỉ ra rằng hiệu ứng này có những hạn chế và không hoàn toàn chính xác Mô hình cán cân thương mại trong nghiên cứu này dựa trên phương trình từ các tác giả Shirvani và Wilbratte (1997), Baharumshah (2001), Gomez và Alvarez-Ude (2006), nhấn mạnh vai trò của tỷ giá hối đoái trong các quan hệ thương mại song phương.
Marshall-Lerner đã nghiên cứu cán cân thương mại bằng phương pháp hàm số, chỉ ra rằng lý thuyết đường cong J và lý thuyết truyền thống có những hạn chế nhất định Điều kiện Marshall-Lerner nêu rõ rằng để việc phá giá tiền tệ có ảnh hưởng tích cực đến cán cân thương mại, tổng độ co dãn theo giá cả của xuất khẩu và nhập khẩu phải có giá trị tuyệt đối lớn hơn 1 Điều này được thể hiện qua phương trình toán học, trong đó e là giá của một đơn vị tiền tệ nước ngoài quy đổi sang đồng nội tệ, và cán cân thương mại được tính bằng đồng nội tệ với giá cả trong nước và quốc tế được chuẩn hóa.
X biểu thị kim ngạch xuất khẩu, và Q là khối lượng nhập khẩu Đạo hàm theo e ta có:
Chia 2 vế cho X ta được: Ở trạng thái cân bằng, X = e Q Do đó:
Tiếp tục, ta nhân 2 vế cho e thu được kết quả:
Độ co giãn của xuất khẩu (η Xe) và nhập khẩu (η Qe) đối với tỷ giá hối đoái đóng vai trò quan trọng trong việc xác định tác động của sự giảm giá trị đồng nội tệ Để đảm bảo rằng sự gia tăng tỷ giá hối đoái (e) có ảnh hưởng tích cực đến cán cân thương mại, cần phải có sự gia tăng trong độ co giãn của xuất khẩu (η Xe) Điều này cho thấy rằng sự biến động của tỷ giá hối đoái cần phải tạo ra một tác động tích cực lên xuất khẩu để cải thiện cán cân thương mại.
Cũng có thể được viết là:
Hiệu quả của việc phá giá đối với cán cân thương mại phụ thuộc vào độ co dãn theo giá của hàng hóa Nếu hàng xuất khẩu có độ co dãn lớn, lượng cầu sẽ tăng mạnh hơn mức giảm giá, dẫn đến kim ngạch xuất khẩu tăng Tương tự, nếu hàng nhập khẩu cũng có độ co dãn, chi phí nhập khẩu sẽ giảm, góp phần cải thiện cán cân thương mại Mặc dù lý thuyết Marshall chỉ ra những hạn chế của hiệu ứng đường cong J, điều kiện Marshall-Lerner yêu cầu tổng độ co dãn của cầu cho xuất khẩu và nhập khẩu phải lớn hơn 1 để đảm bảo diễn biến tích cực cho cán cân thương mại sau khi nội tệ giảm giá, điều này có thể không luôn đúng trong một số trường hợp đặc biệt.
Nghiên cứu thực nghiệm chỉ ra rằng hàng hóa thường không co dãn theo giá cả trong ngắn hạn do thói quen tiêu dùng khó thay đổi Vì vậy, điều kiện Marshall-Lerner không được đáp ứng, dẫn đến việc phá giá tiền tệ làm xấu đi cán cân thương mại trong ngắn hạn Tuy nhiên, trong dài hạn, khi người tiêu dùng điều chỉnh thói quen theo giá mới, cán cân thương mại sẽ cải thiện.
Nghiên cứu của Jacques và cộng sự (1984) về độ co giãn của cầu hàng nhập khẩu và xuất khẩu trong ngắn hạn và dài hạn cho thấy rằng, đối với các nước như Úc, Bỉ, Anh, Canada, Đan Mạch, Pháp, Đức, Ý, Nhật, Hà Lan, Na Uy, Thụy Điển, Thụy Sĩ và Mỹ, độ co giãn của cầu hàng nhập khẩu trong ngắn hạn dao động từ -0.01 đến -1.22, trong khi xuất khẩu từ -0.4 đến -1.13 Trong dài hạn, độ co giãn của cầu hàng nhập khẩu nằm trong khoảng -0.25 đến -1.22, và xuất khẩu từ -0.31 đến -1.67 Kết quả nghiên cứu cho thấy hầu hết các nước phát triển phía Tây không đáp ứng điều kiện Marshall-Lerner về tổng độ co giãn của xuất khẩu và nhập khẩu lớn hơn 1 trong ngắn hạn, nhưng điều kiện này được thỏa mãn trong dài hạn.
Kanamori (1997) đã phân tích độ co giãn theo giá và thu nhập của xuất khẩu và nhập khẩu tại các quốc gia như Bỉ, Canada, Pháp, Ý, Nhật, Hà Lan, Thụy Điển, Anh và Mỹ Kết quả cho thấy độ co giãn theo giá của nhập khẩu dao động từ -0.2 đến -1.98, trong khi xuất khẩu nằm trong khoảng từ -0.03 đến -2.27 Đối với độ co giãn theo thu nhập, các giá trị tương ứng là từ 0.99 đến 2.05 cho nhập khẩu và từ 0.61 đến 3.55 cho xuất khẩu Những kết quả này đã xác nhận điều kiện Marshall – Lerner.
Hernan Rincon C (1999) đã phân tích trường hợp của Colombia và chỉ ra rằng quan niệm phổ biến cho rằng phá giá danh nghĩa sẽ cải thiện cán cân thương mại không hoàn toàn đúng Quan điểm này dựa trên điều kiện Bickerdike – Robinson, nhưng thực tế cho thấy các nước phát triển và đang phát triển có những phản ứng trái ngược với điều kiện này Nghiên cứu sử dụng mô hình hồi quy tuyến tính với các biến như cán cân thương mại (TB), tỷ giá hối đoái thực hiệu lực (REER), dự trữ tiền (MI) và chỉ số GDP thực (RGDP) trên dữ liệu theo quý từ năm 1979.
Năm 1995, tác giả đã kiểm định lại điều kiện BRM và ML cho Columbia, cho thấy tỷ giá hối đoái có vai trò quan trọng đối với cán cân thương mại trong cả ngắn hạn và dài hạn Việc phá giá đồng tiền giúp cải thiện cán cân thương mại, phù hợp với điều kiện BRM và ML Nghiên cứu cũng chỉ ra rằng tác động dài hạn của việc phá giá đến cán cân thương mại sẽ gia tăng nếu đi kèm với việc giảm dự trữ tiền và tăng thu nhập.
Phân tích cụ thể một số nghiên cứu gần đây
Nghiên cứu của tác giả Ng Yuen-Ling, Har Wai-Mun, Tan Geoi-Mei (2008): đề tài “Real exchange Rate and Trade Balance Relationship:
An Empirical Study on Malaysia”
Tác giả kế thừa mô hình của Shirvani và Wilbratte (1997), Baharumshah
(2001), Gomez và Alvarez -Ude (2006), trong đó nhấn mạnh vai trò tỷ giá hối đoái trong các quan hệ thương mại song phương
Cán cân thương mại NX được xác định bởi các yếu tố như thu nhập trong nước (Y), thu nhập nước ngoài (Y*) và tỷ giá hối đoái (RER) Mô hình này có thể được diễn đạt qua phương trình lnTB t = β 0 + β 1 lnY t + B 2 ln Y * t + B 3 ln RER t +u t, trong đó lnTB t là logarithm của cán cân thương mại tại thời điểm t Các hệ số β cho thấy mối quan hệ giữa các biến và cán cân thương mại, giúp phân tích sự tác động của thu nhập và tỷ giá đến thương mại quốc tế.
RERt là tỷ giá thực song phương giữa Ringgit Malaysia (RM) và đồng Dollar
Dữ liệu nghiên cứu từ năm 1955 đến 2006, thu thập từ Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IMF), cho thấy thu nhập trong nước (Y t) và thu nhập của Hoa Kỳ (Y* t) Kiểm định theo phương pháp Johansen - Juselius cho thấy hệ số β 3 có dấu dương, cho thấy rằng tỷ giá thực (RER) đồng biến với cán cân thương mại.
Kiểm định theo phương pháp Augmented Dickey-Fuller (ADF) và Philips- Perron (PP) cho thấy rằng lnRER t được tích hợp ở bậc 1
Kiểm định theo phương pháp Kwiatkowski-Philips-Schmidt-Shin (KPSS) cũng cho thấy lnRER t được tích hợp ở bậc 1
Phương pháp Engle-Granger cho thấy mối quan hệ tuyến tính giữa lnTB t với lnRER t, lnY t và lnY* Để kiểm tra hiệu ứng đường cong J ở Malaysia, tác giả phân tích phản ứng của cán cân thương mại đối với tỷ giá hối đoái thực song phương Kết quả thu được được trình bày như hình dưới đây.
Hình 2.2: phản ứng của cán cân thương mại Maylaysia đối với tỷ giá thực song phương
Cán cân thương mại của Malaysia đã tăng nhanh chóng trong hai năm đầu khi đồng nội tệ giảm giá, sau đó cải thiện dần từ năm thứ hai đến năm thứ bảy Tình trạng này tiếp tục duy trì lâu dài, cho thấy tác động của tỷ giá thực (RER) lên cán cân thương mại của Malaysia không theo hiệu ứng đường cong J.
Nghiên cứu của tác giả Olugbenga Onafowora (2001) đề tài
“Exchange rate and trade balance in east asia: is there a J −curve?
Bài nghiên cứu này nhằm kiểm tra mối quan hệ giữa cán cân thương mại thực và tỷ giá hối đoái thực của các nước ASEAN, cụ thể là Thái Lan, Malaysia và Indonesia, trong thương mại song phương với Mỹ và Nhật Bản Để thực hiện mục tiêu này, nghiên cứu áp dụng phương pháp phân tích đồng liên kết để xác định mối liên hệ dài hạn giữa các biến chuỗi thời gian, cùng với mô hình chữa lỗi vector (VECM) để xử lý tất cả các biến nội sinh trong mô hình Kết quả sẽ giúp kiểm định sự tồn tại của hiệu ứng đường cong J tại các nước ASEAN.
Di ễn giải mô h ình
Cán cân thương mại được đo lường qua sự chênh lệch giữa tổng giá trị xuất khẩu và nhập khẩu, nhưng trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng tỷ lệ giá trị xuất khẩu song phương (X) so với giá trị nhập khẩu song phương (M) Tỷ lệ X/M hoặc nghịch đảo của nó đã được áp dụng trong các nghiên cứu thực nghiệm về mối quan hệ giữa cán cân thương mại và tỷ giá hối đoái, vì nó không bị ảnh hưởng bởi đơn vị đo lường và có thể được hiểu là cán cân thương mại danh nghĩa hoặc thực Theo Boyd et al (2001), tỷ lệ này trong mô hình logarit cung cấp điều kiện Marshall-Lerner chính xác hơn.
Tác giả nghiên cứu cán cân thương mại song phương như một hàm số phụ thuộc vào thu nhập trong nước, thu nhập nước ngoài, tỷ lệ trao đổi song phương và một biến giả Công thức giản lược của phương trình được trình bày như sau: ln(X/M)t = α0 + α1 ln Yt + α2 ln Yt* + α3 ln RERt + α4 D97 + ∑t.
ln là logarit tự nhiên
Y t là thu nhập trong nước
Y t * là thu nhập của nước ngoài
RER t là tỷ giá hối đoái thực song phương
D 97 là một biến giả RER t được định nghĩa là RERt = (EP x P* / P), E là tỷ giá hối đoái danh nghĩa, P và P* là mức giá trong nước và nước ngoài tương ứng
Kết quả nghiên cứu cho thấy có mối quan hệ đồng biến dài hạn giữa tỷ giá hối đoái thực và cán cân thương mại Đối với Indonesia - Nhật Bản, Indonesia - Mỹ, và Malaysia - Mỹ, cán cân thương mại đồng biến với thu nhập trong nước và thu nhập dài hạn nước ngoài Ngược lại, trong các trường hợp Thái Lan - Nhật Bản, Thái Lan - Mỹ, và Malaysia - Nhật Bản, cán cân thương mại đồng biến với thu nhập trong nước nhưng nghịch biến với thu nhập nước ngoài thực Những hiện tượng này xuất phát từ sự gia tăng thu nhập thực tế nhờ vào nâng cao năng suất sản xuất hàng hóa thay thế nhập khẩu và cải thiện năng lực sản xuất hàng xuất khẩu.
Hai hình ảnh dưới đây minh họa hiệu ứng đường cong J trong thương mại song phương giữa Indonesia với Nhật Bản và Mỹ Sau khi Indonesia tiến hành phá giá nội tệ, cán cân thương mại ban đầu gặp thâm hụt, nhưng về lâu dài đã có sự cải thiện rõ rệt.
Hình 2.3: Inđônêxia – Nhật Bản Hình 2.4: Inđônêxia – Mỹ
Phản ứng của X/M Inđốnêxia vởi RER Phản ứng của X/M Inđốnêxia vởi RER
Các mô hình trước đây chỉ ra rằng sau khi xảy ra một sự phá giá, cán cân thương mại ban đầu sẽ xấu đi, sau đó cải thiện Tuy nhiên, sau vài quý, cán cân thương mại lại tiếp tục xấu đi trước khi có sự cải thiện trở lại.
Hình 2.5: Malaysia – Nhật Bản Hình 2.6: Malaysia – Mỹ
Phản ứng của X/M Malaysia vởi RER Phản ứng của X/M Inđốnêxia vởi RER
Hình 2.7: Thái Lan – Nhật Bản Hình 2.8: Thái Lan – Mỹ
Phản ứng của X/M Malaysia vởi RER Phản ứng của X/M Inđốnêxia vởi RER
Bài nghiên cứu này nhằm mục tiêu kiểm tra tác động ngắn hạn và ảnh hưởng lâu dài của tỉ giá hối đoái thực lên cán cân thương mại của các nước ASEAN, cụ thể là Thái Lan, Malaysia và Indonesia trong thương mại song phương với Mỹ và Nhật Bản, đồng thời xem xét sự tồn tại các điều kiện ML Phân tích đồng liên kết cho thấy có mối quan hệ lâu dài giữa cán cân thương mại, tỉ giá hối đoái thực, thu nhập trong nước và thu nhập nước ngoài Đối với Indonesia và Malaysia trong thương mại với Mỹ và Nhật Bản, cũng như Thái Lan trong thương mại với Mỹ, các phát hiện cho thấy hiệu ứng đường cong J xuất hiện trong ngắn hạn Việc giảm giá đồng nội tệ dẫn đến sự suy giảm trong cán cân thương mại trong giai đoạn đầu, nhưng sau đó được cải thiện trong dài hạn Đối với Thái Lan với Nhật Bản, giảm giá đồng nội tệ ban đầu cải thiện cán cân thương mại, sau đó xấu đi và cuối cùng cải thiện trong dài hạn.
Mô hình này không hỗ trợ giả thuyết đường cong J-cổ điển, nhưng phù hợp với các mô hình đường cong S như mô tả Backus(1994) và Marwah và Klein(1996)
Kết quả phân tích cho thấy điều kiện của ML tồn tại lâu dài với hiệu ứng đường cong J trong ngắn hạn Dựa vào điều kiện này, việc tiếp tục mất giá tiền tệ của các nước Đông Á so với USD và đồng yên Nhật có khả năng cải thiện cán cân thương mại với Mỹ và Nhật Bản Tuy nhiên, sự cải thiện này chỉ diễn ra trong giai đoạn 3 hoặc 4 sau khi có sự phá giá thực sự.
Kinh nghiệm từ Pakistan: “The Role of Exchange Rate on Balance of
Trade: Empirical From Pakistan” trích từ European Journal of Social
Sciences 2010 Tác giả: Sulaiman D Mohammad Phó Giáo sư, Đại học Liên bang tiếng Urdu và Adnan HussainTrung tâm Nghiên cứu Kinh tế Ứng dụng, Trường Đại học Karachi
M ục đích của n ghiên c ứu:
Trong nghiên cứu này, tác giả nhằm xác nhận sự tồn tại của điều kiện ML trong dài hạn và đường cong J trong ngắn hạn đối với trường hợp Pakistan.
Mục tiêu của nghiên cứu này là đánh giá tác động của sự phá giá tỷ giá hối đoái thực đối với cán cân thương mại của Pakistan Nghiên cứu áp dụng điều kiện Marshall Lerner cho dữ liệu từ năm 1970 đến 2008, sử dụng phương pháp hàm phản ứng đẩy và kiểm định đồng liên kết Johansson để phân tích.
Di ễn giải mô h ình ln TB t = α 1 + β 1 REER t + β 2 ln GDP t + β 3 ln GDP t *+ ε t
TB t = cán cân thương mại (xuất khẩu trừ đi nhập khẩu)
REERt = tỷ giá hối đoái thực đa phương
GDPt = thu nhập trong nước
GDPt * = thu nhập nước ngoài
ε t = sai số hiệu chỉnh Nguồn dữ liệu là Chỉ số Phát triển Thế giới (WDI) và IFS của IMF, tất cả biến lấy đơn vị đồng đô la Mỹ
Nghiên cứu này dựa trên 35 quan sát hàng năm từ 1975 đến 2009, cho thấy mối quan hệ giữa xuất khẩu, nhập khẩu và thu nhập Theo lý thuyết, khi thu nhập của đối tác thương mại và thu nhập trong nước tăng, xuất khẩu và nhập khẩu cũng sẽ tăng theo Do đó, chúng ta có thể dự đoán rằng hệ số β2 sẽ âm và β3 sẽ dương.
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Lựa chọn mô hình, giải thích các biến số
Mô hình nghiên cứu được tác giả lựa chọn để phân tích mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái và cán cân thương mại của Việt Nam có cấu trúc tổng quát, nhằm làm rõ ảnh hưởng của biến động tỷ giá đến hoạt động xuất nhập khẩu và cân đối thương mại quốc gia.
Ln(TB) t = α 0 + α 1 ln(GDPw t ) + α 2 ln(GDPvn t ) + α 3 ln(REER t ) + t
Ln là logarit tự nhiên
TB: cán cân thương mại (được tính bằng tỷ lệ X/M)
GDPvn t là chỉ số thu nhập quốc dân trong nước thời điểm t
GDPw t là chỉ số thu nhập quốc dân trung bình của các đối tác thương mại được chọn vảo rổ tiền tệ thời điểm t
REER t: tỷ giá thực đa phương của Việt Nam với các đối tác thương mại trong rổ tiền tệ tại thời điểm t
t : sai số Đây là mô hình được nhiều tác giả sử dụng trong nghiên cứu của mình như
Pakistan, Ng Yuen-Ling, Har Wai-Mun, Tan Geoi-Mei (2008) về trường hợp của Malaysia và tác giả Bahmani Oskooee và Kantipong (2001) về trường hợp của Thái Lan
Các biến số trong mô hình
Cán cân thương mại (TB) được nghiên cứu bởi Bahmani Oskooee và Kantipong (2001) thông qua tỷ lệ xuất khẩu trên nhập khẩu thay vì phương pháp truyền thống là xuất khẩu trừ nhập khẩu Lý do cho sự lựa chọn này bao gồm: (1) khả năng diễn đạt cán cân thương mại dưới dạng logarit, như nghiên cứu của Brada và cộng sự (1997) đã chỉ ra; (2) tỷ lệ xuất khẩu/nhập khẩu không nhạy cảm với đơn vị đo lường, theo Bahmani-Oskooee và Alse (1994); và (3) tỷ lệ này có thể phản ánh cán cân thương mại cả về giá trị thực lẫn giá trị danh nghĩa, như được nêu trong nghiên cứu của Bahmani-Oskooee và Brooks (1999).
Bảng 3.1: Tỷ trọng xuất/nhập khẩu theo quý của Việt Nam giai đoạn 2001-2011
Thời kỳ Xuất khẩu Nhập khẩu Tỷ trọng xuất/nhập Quí 1/2001 3,628.00 3,624.00 100.11 Quí 2/2001 3,973.00 4,206.00 94.46 Quí 3/2001 3,934.00 3,850.00 102.18 Quí 4/2001 3,494.00 4,538.00 76.99 Quí 1/2002 3,252.00 3,801.00 85.56 Quí 2/2002 4,120.00 4,972.00 82.86 Quí 3/2002 4,576.00 5,079.00 90.10 Quí 4/2002 4,758.00 5,894.00 80.73 Quí 1/2003 4,700.00 5,590.00 84.08 Quí 2/2003 5,077.00 6,612.00 76.78 Quí 3/2003 5,159.00 6,256.00 82.46 Quí 4/2003 5,213.00 6,798.00 76.68 Quí 1/2004 6,002.00 6,821.00 87.99 Quí 2/2004 6,512.00 7,922.00 82.20 Quí 3/2004 7,099.00 8,268.00 85.86
Quí 1/2005 7,408.00 8,234.00 89.97 Quí 2/2005 7,578.00 9,642.00 78.59 Quí 3/2005 8,972.00 9,353.00 95.93 Quí 4/2005 8,489.00 9,532.00 89.06 Quí 1/2006 9,131.20 9,313.30 98.04 Quí 2/2006 9,927.50 11,883.10 83.54 Quí 3/2006 10,634.10 12,103.50 87.86 Quí 4/2006 10,133.20 11,591.10 87.42 Quí 1/2007 10,813.00 14,345.00 75.38 Quí 2/2007 11,901.00 14,783.00 80.50 Quí 3/2007 12,319.00 15,537.00 79.29 Quí 4/2007 13,528.00 18,100.00 74.74 Quí 1/2008 13,238.38 21,535.34 61.47 Quí 2/2008 17,385.07 23,400.21 74.29 Quí 3/2008 18,026.55 19,578.22 92.07 Quí 4/2008 14,035.00 16,200.23 86.63 Quí 1/2009 12,854.11 14,285.51 89.98 Quí 2/2009 13,572.28 17,415.82 77.93 Quí 3/2009 14,024.89 18,813.45 74.55 Quí 4/2009 15,213.60 20,865.43 72.91 Quí 1/2010 14,879.72 18,796.59 79.16 Quí 2/2010 17,962.28 20,735.40 86.63 Quí 3/2010 18,984.00 21,232.00 89.41 Quí 4/2010 20,366.00 24,037.00 84.73 Quí 1/2011 19,386.00 22,784.00 85.09 Quí 2/2011 22,470.00 25,783.00 87.15 Quí 3/2011 26,514.00 27,309.00 97.09 Quí 4/2011 26,148.00 28,165.00 92.84
Dựa trên số liệu xuất nhập khẩu của Việt Nam, tác giả đã tính toán tỷ số xuất khẩu/nhập khẩu trong giai đoạn 2001-2011 theo từng quý, được trình bày trong bảng trên.
Theo các tranh luận truyền thống, khi thu nhập trong nước (GDPvn) tăng lên, nếu điều này dẫn đến sự gia tăng nhập khẩu do sản xuất hàng thay thế nhập khẩu, thì sẽ xuất hiện mối quan hệ đồng biến giữa thu nhập trong nước và cán cân thương mại Trong trường hợp này, hệ số α2 sẽ có giá trị dương (+).
Bảng số liệu bên dưới là số liệu tính toán của tác giả về tốc độ tăng trưởng thu nhập của Việt Nam từ quý 1/2001- quý 4/2011
Bảng 3.2: Tốc độ tăng trưởng thu nhập của Việt Nam (năm trước 0)
Thu nhập nước ngoài có ảnh hưởng tích cực đến xuất khẩu của Việt Nam, với α1 có dấu dương (+) khi thu nhập nước ngoài tăng, kích thích xuất khẩu Tuy nhiên, nếu sự gia tăng này do sản xuất hàng thay thế nhập khẩu từ Việt Nam, thì xuất khẩu có thể giảm, dẫn đến α1 mang dấu âm (-) Tuy nhiên, khả năng này ít xảy ra vì Việt Nam là một quốc gia đang phát triển, với mức lương công nhân thấp hơn so với các nước đối tác, giúp hàng hóa Việt Nam có tính cạnh tranh cao hơn.
Bảng số liệu dưới đây thể hiện tốc độ tăng trưởng thu nhập của các đối tác thương mại, được tác giả tính toán trung bình từ quý 1 năm 2001 đến quý 4 năm 2011.
Bảng 3.3: tốc độ tăng trưởng thu nhập của Việt Nam (năm trước 0)
Tỷ giá hối đoái thực đa phương REER: Tỷ giá hối đoái thực đa phương được tính theo công thức:
REER: tỷ giá hối đoái thực đa phương
e tj : chỉ số tỷ giá danh nghĩa của ngoại tệ thứ j tại thời điểm t so với thời điểm 0
Tỷ trọng thương mại của đối tác thứ j trong tổng cán cân thương mại của các quốc gia trong rổ tiền tệ được lựa chọn là yếu tố quan trọng để tính toán tỷ giá hối đoái thực tại thời điểm t.
CPI j : là chỉ số giá của đối tác thứ j thời điểm t so với thời điểm 0
CPI: là chỉ số giá ở trong nước thời điểm t so với thời điểm 0
Nếu phá giá, một sự gia tăng trong REER sẽ khiến xuất khẩu gia tăng, nhập khẩu tụt giảm, dấu kỳ vọng của α 3 là dấu dương j tj 1
Bảng 3.4: Kết quả tính toán tỷ giá hối đoái thực đa phương
Nh ận xét kết quả tính tỷ giá thực đa phương
Tỷ giá thực song phương giữa Việt Nam và Mỹ có sự tương đồng với tỷ giá thực đa phương so với 15 đối tác thương mại Ban đầu, đồng nội tệ được định giá thấp hơn USD, sau đó tăng dần để phản ánh mức chênh lệch lạm phát giữa các quốc gia Tuy nhiên, đồng nội tệ tiếp tục gia tăng và bị định giá quá cao so với thực tế lạm phát Trong giai đoạn 2001-2010, xu hướng tỷ giá thực này có dấu hiệu giảm xuống.
- Từ quý 1/2001- quý 4/2005: REER luôn lớn hơn 100 Trong khoảng thời gian này đồng tiền Việt Nam được định giá thấp so với đồng USD
Từ quý 1/2006 đến quý 4/2007, tỷ giá thực của đồng Việt Nam có xu hướng giảm, tiến gần đến mức ngang giá sức mua với REER xấp xỉ 100 Điều này cho thấy đồng Việt Nam đã được định giá sát với đồng USD, phản ánh chính sách điều hành tỷ giá bắt đầu điều chỉnh theo chênh lệch lạm phát giữa các quốc gia.
Từ quý 1/2008 đến quý 4/2011, tỷ giá thực của đồng Việt Nam so với USD đã cho thấy sự bất hợp lý khi đồng Việt Nam bị định giá quá cao Điều này chỉ ra rằng công tác điều hành tỷ giá chưa thực sự phản ánh đúng tình hình thực tế và mức chênh lệch lạm phát giữa các quốc gia.
Dữ liệu nghiên cứu
Nguồn thu thập dữ liệu
Trong bài nghiên cứu, tác giả đã thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn chính, bao gồm Tổng cục Thống kê Việt Nam (GSO), Tổng cục Hải quan Việt Nam, Ngân hàng Thế giới (WB), Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IMF), Ngân hàng Nhà nước Việt Nam và một số website khác được ghi chú trong phần phụ lục Dữ liệu này được thu thập trong khoảng thời gian từ quý 1/2001 đến quý 4/2010.
Lựa chọn năm cơ sở (năm gốc)
Năm cơ sở là yếu tố quan trọng trong việc tính toán tỷ giá thực song phương và đa phương, vì nó ảnh hưởng đến kết quả tính toán Việc lựa chọn năm cơ sở cần được cân nhắc kỹ lưỡng, tránh chọn năm quá xa để đảm bảo kết quả phản ánh đúng tình hình thực tế Tác giả đề xuất bốn mốc thời gian có thể được lựa chọn làm năm cơ sở, bao gồm các năm 1992 và 1999.
2000, 2001 Mỗi năm đều có những đặc điểm kinh tế khác nhau như sau:
Năm 1992 đánh dấu sự ổn định của nền kinh tế Việt Nam, khởi đầu cho chương trình “đổi mới” nhằm xóa bỏ cơ chế kế hoạch hóa tập trung Năm này cho phép tự do hóa giá cả nhiều mặt hàng theo hướng thị trường, và tỷ giá hối đoái gần như đạt trạng thái cân bằng thực.
Năm 1999 đánh dấu sự phục hồi sau khủng hoảng tài chính Châu Á, khi đồng tiền của nhiều quốc gia trong khu vực trở về tỷ giá thực cân bằng Cán cân thanh toán của Việt Nam cũng khá ổn định, với tỷ lệ thâm hụt mậu dịch thấp và tỷ lệ xuất khẩu/nhập khẩu đạt 98,3%, cùng với chỉ số giá cả duy trì ổn định.
Năm 2000 và 2001 là thời điểm lý tưởng để chọn làm năm gốc cho chỉ số giá tiêu dùng, với mức độ ổn định cao Cụ thể, chỉ số giá tiêu dùng tháng 12/2000 so với tháng 12/1999 đạt 99.4, trong khi chỉ số tháng 12/2001 so với tháng 12/2000 đạt 100.8.
Năm 1992 đã quá xa so với hiện tại của nền kinh tế Việt Nam, một quốc gia đang phát triển với sự thay đổi mạnh mẽ Nhiều chuyên gia nhận định rằng kinh tế Việt Nam đã có sự chuyển mình "vĩ đại" nhờ vào quá trình "đổi mới" và hội nhập kinh tế quốc tế Nếu chọn năm 1992 làm năm cơ sở, kết quả sẽ không phản ánh đầy đủ hiện trạng nền kinh tế Trong ba năm 1999, 2000, và 2001, năm 2001 là gần nhất với thời điểm hiện tại, vì vậy tác giả đã chọn năm 2001 làm năm cơ sở để tính toán tỷ giá hối đoái thực của Việt Nam.
Lựa chọn rổ tiền tệ
Rổ tiền tệ của các quốc gia được lựa chọn để tính toán tỷ giá thực đa phương dựa trên tỷ trọng thương mại, khả năng cạnh tranh xuất khẩu và tiềm năng thương mại với Việt Nam.
Đồng Đô la Mỹ (USD) là loại tiền tệ quan trọng nhất trong rổ tiền tệ toàn cầu, nhờ vào sức mạnh vượt trội và ảnh hưởng lớn đến nền kinh tế thế giới hiện nay.
Đồng Euro (EUR) là một trong những đồng tiền mạnh mẽ và quan trọng trong rổ tiền tệ, có tỷ trọng thương mại lớn với Việt Nam Hai quốc gia đại diện cho khu vực sử dụng đồng EUR là Đức và Pháp.
Đồng Nhân dân tệ (CND) của Trung Quốc đóng vai trò quan trọng trong nền kinh tế toàn cầu Là quốc gia đông dân nhất thế giới, Trung Quốc có mối quan hệ thương mại mạnh mẽ với Việt Nam, đặc biệt là trong lĩnh vực nhập khẩu Tỷ lệ nhập siêu của Việt Nam từ Trung Quốc chiếm một phần lớn trong tổng giá trị nhập siêu, cho thấy sự phụ thuộc đáng kể vào hàng hóa từ thị trường này.
Đồng Yên Nhật (JPY) cũng là một đồng tiền mạnh, đồng thời Nhật cũng là một đối tác thương mại lớn của Việt Nam
Đồng Bảng Anh (GBP) cũng là đồng tiền mạnh, có khả năng chuyển đổi cao, kim ngạch thương mại với Việt Nam cũng tương đối lớn
Đồng Rúp Nga (RUB) cũng được xem xét đưa vào, Nga vốn là đối tác thương mại nhiều tiềm năng của Việt Nam
Việt Nam có kim ngạch xuất khẩu lớn với các nước châu Á như Thái Lan (THB), Hàn Quốc (KRW), Đài Loan (TWD), Singapore (SGD), Philippines (PHP), Hồng Kông (HKD), Malaysia (MYR) và Đồng Đôla Úc (AUD) Những đồng tiền này đều mạnh và kim ngạch xuất nhập khẩu giữa Việt Nam và Úc đã gia tăng gần đây, do đó, việc xem xét đưa chúng vào rổ tiền tệ là cần thiết.
CHẠY MÔ HÌNH VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Kiểm định tính dừng của của chuỗi dữ liệu thời gian (Unit root test)
Trong nghiên cứu, điều quan trọng là xác định tính tồn tại của phương trình cân bằng Ln(TB) t = α 0 + α 1 ln(GDPw t + α 2 ln(GDPvn t ) + α 3 ln(REER t ) + t và đặc tính của sai số cân bằng t Sai số này cần có giá trị trung bình nhỏ và không có xu hướng tăng hoặc giảm theo thời gian, tức là phải là biến chuỗi tĩnh (Stationary Time Series) Biến chuỗi tĩnh là khái niệm cốt lõi trong lý thuyết Đồng liên kết, và việc sử dụng các kỹ thuật phân tích thông thường như OLS sẽ không còn chính xác, dẫn đến hiện tượng “tương quan giả” (Granger và Newbold, 1974) Kết quả hồi quy lệch có thể cho ra các kiểm định thống kê t, F, R 2 tốt, nhưng mô hình lại không có ý nghĩa thực tiễn Do đó, việc kiểm định thuộc tính tĩnh của các biến chuỗi là cần thiết trước khi xây dựng và phân tích mô hình.
Trong nghiên cứu này, chuỗi số liệu về cán cân thương mại, thu nhập trong nước, thu nhập nước ngoài và tỷ giá hối đoái danh nghĩa đa phương được phân tích dưới dạng chuỗi thời gian Khác với dữ liệu bảng, các số liệu chuỗi thời gian thường không đạt trạng thái dừng Để đạt được tính dừng, trước tiên, tác giả thực hiện phép logarit hóa các biến để làm cho dữ liệu đồng đều hơn Nếu chuỗi dữ liệu vẫn không dừng, tác giả tiếp tục lấy sai phân cho đến khi đạt được trạng thái dừng Phương pháp Augmented Dickey-Fuller (ADF) được sử dụng để kiểm định tính dừng của các biến trong nghiên cứu này.
Mô hình mà ADF kiểm định như sau: ΔYt = α + β Y t −1 + t + ∑ β 2 ΔY t − k + à t
Y t là chuỗi thời gian, với Δ là sai phân, α là hằng số và à là sai số ngẫu nhiên Giả thuyết kiểm định đặt ra là β = 0, cho thấy Y t là chuỗi không dừng Mức ý nghĩa thống kê được sử dụng là 5% Kết quả từ kiểm định ADF đã được tóm tắt như sau:
Bảng 4.1: Kết quả kiểm định tính dừng các biến số Ln(TB), Ln(REER), Ln(GDPvn), Ln(GDPw)
Kết quả kiểm định Augmented Dickey-Fuller cho thấy các biến chuỗi thời gian LnTB, LnREER, LnGDPvn và LnGDPw đều không dừng ở sai phân bậc 1, với t-statistic lần lượt là -3.437470, -2.357939, -1.676172 và -3.364050, cùng với P-value tương ứng là 0.0597, 0.3950, 0.7417 và 0.0705 Tuy nhiên, sau khi thực hiện sai phân bậc 1, tất cả các biến đều trở thành dừng, với t-statistic là -6.136681, -6.426600, -3.627166 và -5.678997, cùng với P-value là 0.0000, 0.0000, 0.0410 và 0.0002.
Kiểm định đồng liên kết Johansen (Johansen Cointegration Test)
Khi hồi quy các chuỗi thời gian không dừng, thường dẫn đến "kết quả hồi quy giả mạo" Tuy nhiên, Engle và Granger (1987) chỉ ra rằng nếu kết hợp tuyến tính của các chuỗi thời gian không dừng tạo thành một chuỗi dừng, thì các chuỗi đó được coi là đồng liên kết Phương trình đồng liên kết mô tả mối quan hệ cân bằng dài hạn giữa các biến Nếu phần dư trong mô hình hồi quy giữa các chuỗi không dừng là một chuỗi dừng, thì kết quả hồi quy là hợp lệ và thể hiện mối quan hệ cân bằng dài hạn Kiểm định đồng liên kết nhằm xác định xem liệu một nhóm chuỗi không dừng có đồng liên kết hay không, thường sử dụng phương pháp VAR của Johansen.
Sau khi kiểm tra tính dừng của các biến chuỗi thời gian, kết quả cho thấy các biến LnTB, LnREER, LnGDPvn, và LnGDPw đều dừng ở mức sai phân bậc 1 Tiếp theo, tác giả tiến hành kiểm định tính đồng liên kết Johansen, trong đó có 4 giả thiết H0 được kiểm định về số phương trình đồng liên kết.
Trong nghiên cứu này, các mức độ đồng liên kết được phân loại như sau: “None” nghĩa là không có đồng liên kết; “At most 1” chỉ ra có ít nhất một mối quan hệ đồng liên kết; “At most 2” có nghĩa là có ít nhất hai mối quan hệ đồng liên kết; “At most 3” thể hiện có ít nhất ba mối quan hệ đồng liên kết; và “At most 4” chỉ ra có ít nhất bốn mối quan hệ đồng liên kết Để quyết định bác bỏ hay chấp nhận giả thiết H0, chúng ta cần so sánh giá trị thống kê Trace “Trace Statistic” với giá trị tới hạn (critical value) tại mức ý nghĩa 5%.
Nếu Trace Statistic < Critical Value, ta chấp nhận giả thiết H0
If the Trace Statistic exceeds the Critical Value, we reject the null hypothesis (H0) Additionally, when using the Max-Eigen statistic, we compare the Max-Eigen Statistic against the critical value at a predetermined significance level of 5%.
Nếu Max-Eigen Statistic < Critical Value, ta chấp nhận giả thiết H0
Nếu Max-Eigen Statistic > Critical Value, ta bác bỏ giả thiết H0
Tác giả đã tiến hành kiểm định đồng liên kết bằng phương pháp VAR của Johansen, sử dụng thống kê Trace và thống kê Max-Eigen, và đã thu được kết quả kiểm định đồng liên kết như sau:
Bảng 4.2: kết quả kiểm định đồng liên kết Johasen theo thống kê Trace
Giả thuyết H 0 Giả thuyểt H 1 Trace statistic Critical statistic P-value r = 0 r = 1 r = 2 r = 3 r ≤ 1 r ≤ 2 r ≤ 3 r ≤ 4
Nhìn vào kết quả thu được ta nhận thấy :
H 0 : r = 0 tức các biến không có mối quan hệ đồng liên kết
Giá trị thống kê Trace statistic i.984812 lớn hơn giá trị tới hạn Critical statistic 47.856127 với mức ý nghĩa thống kê P-value 0.0001, nhỏ hơn 5% Do đó, chúng ta bác bỏ giả thuyết H0 và chấp nhận giả thuyết H1, cho thấy các biến có ít nhất một mối quan hệ đồng liên kết.
Tương tự với các giả thuyết
H 0 : r = 1 tức các biến có 1 mối quan hệ đồng liên kết
H 1 : r ≤ 2 tức các biến có ít nhất 2 mối liên hệ đồng liên kết Ứng với giả thuyết kiểm định này ta thu được giá trị thống kê Trace statistic
7.541114 lớn hơn giá trị tới hạn Critical statistic = 29.797073, ứng với mức ý nghĩa thống kê P-value = 0.0053, xấp xỉ với mức ý nghĩa nghiên cứu 5%
Do đó bác bỏ giả thuyết H 0, chấp nhận giả thuyết H 1 , tức là các biến có ít nhất hai mối quan hệ đồng liên kết
Các giả thuyết H 0 còn lại được chấp nhận vì giá trị Trace statistic lần lượt là so với mức ý nghĩa 5%
Tác giả đã tiến hành nghiên cứu đồng kết hợp dựa trên thống kê Max-Eigen, và dưới đây là kết quả kiểm định đồng liên kết Johansen theo phương pháp này.
Bảng 4.3: Kết quả kiểm định đồng liên kết Johasen theo thống kê Max-Eigen
Giả thuyết H 0 Giả thuyểt H 1 Max – Eigen statistic
Nhìn vào kết quả thu được ta nhận thấy :
H 0 : r = 0 tức các biến không có mối quan hệ đồng liên kết
Theo giả thuyết kiểm định H 1, khi r ≤ 1, các biến có ít nhất một mối liên hệ đồng liên kết Kết quả thống kê cho thấy giá trị Max – Eigen statistic là 2.413698, lớn hơn giá trị tới hạn Critical statistic là 27.584338, với mức ý nghĩa thống kê P-value = 0.0110, nhỏ hơn 5% Do đó, chúng ta bác bỏ giả thuyết H 0 và chấp nhận giả thuyết H 1, xác nhận rằng các biến có ít nhất một mối quan hệ đồng liên kết.
Tương tự với các giả thuyết
H 0 : r = 1 tức các biến có 1 mối quan hệ đồng liên kết
Giả thuyết H 1 cho rằng các biến có ít nhất hai mối liên hệ đồng liên kết được xác nhận khi giá trị thống kê Max – Eigen statistic đạt 0.306653, vượt qua giá trị tới hạn Critical statistic là 21.131616 Với P-value là 0.0122, thấp hơn mức ý nghĩa nghiên cứu 5%, chúng ta bác bỏ giả thuyết H 0 và chấp nhận H 1, khẳng định rằng các biến có ít nhất hai mối quan hệ đồng liên kết.
Các giả thuyết H0 được chấp nhận do giá trị Trace statistic lần lượt là 11.999693 và 0.2347683, nhỏ hơn giá trị Critical statistic 14.264600 và 3.841466 Hơn nữa, giá trị P-value lần lượt là 0.1107 và 0.6280, đều lớn hơn mức ý nghĩa 5%.
Hai bảng phân tích chỉ ra rằng r là số mối quan hệ đồng liên kết giữa các biến Cả hai bảng đều trình bày kết quả kiểm định đồng liên kết theo phương pháp Johansen, sử dụng thống kê Trace và thống kê Max – Eigen Kết quả từ cả hai mô hình cho thấy tồn tại 2 mối quan hệ đồng liên kết giữa các biến trong mô hình.
Dựa vào lý thuyết đồng liên kết, quy trình kiểm định và phân tích mô hình bao gồm các bước sau: đầu tiên, kiểm tra thuộc tính dừng của dữ liệu Nếu các biến đều là biến dừng cùng bậc, tiến hành hồi quy thông thường với phương trình Ln(TB)t = α0 + α1 ln(GDPwt) + α2 ln(GDPvnt) + α3 ln(REERt) + εt Tiếp theo, kiểm tra thuộc tính tĩnh của phần dư từ kết quả hồi quy; nếu phần dư là biến chuỗi tĩnh, hai biến trong mô hình được coi là đồng liên kết, từ đó cho phép phân tích biến động dài hạn Cuối cùng, thực hiện phân tích biến động ngắn hạn thông qua mô hình ECM (Cơ chế hiệu chỉnh sai số).
4.2.2 Hiệu ứng dài hạn dựa trên phân tích đồng kết hợp
Mô hình hồi quy đồng liên kết được xây dựng từ phân tích đồng liên kết Johansen cho thấy tác động lâu dài của tỷ giá hối đoái thực đa phương đối với cán cân thương mại.
Bảng 4.4 : Kết quả mô hình hồi quy đồng liên kết
Biến số Hệ số ước lượng Giá trị kiểm định
R-square: 0,354678 Durbin-Watson test = 2,22343 Kiểm định nghiệm đơn vị ADF đối với phần dư từ hồi quy trên: t
Ghi chú: * có ý nghĩa thống kê ở mức 5%
* * có ý nghĩa thống kê ở mức 10%
Dựa vào bảng kết quả trên, chúng ta thấy rằng trong dài hạn, tất cả các biến đều có tác động lên cán cân thương mại
Hiệu ứng của tỷ giá hối đoái trong dài hạn phù hợp với điều kiện Marshell-Lerner, cho thấy rằng sự phá giá của tỷ giá hối đoái thực sẽ có tác động tích cực đến cải thiện cán cân thương mại của Việt Nam Hệ số của Ln(REER) cho thấy mối liên hệ giữa tỷ giá hối đoái và hiệu quả thương mại trong bối cảnh kinh tế hiện nay.
Trong dài hạn, khi các yếu tố khác không đổi, sự phá giá 1% của đồng nội tệ sẽ làm tăng cán cân thương mại lên 0.877892% Hệ số Ln(REER) dương cho thấy REER có tác động tích cực đến cán cân thương mại, phù hợp với dự kiến.
R 2 của mô hình 0,354678 không cao, chứng tỏ khả năng giải thích của mô hình chỉ 35.4678%
Hiệu ứng ngắn hạn thông qua mô hình ECM – Cơ chế hiệu chỉnh
Để đánh giá tác động của tỷ giá thực đối với hoạt động thương mại, nhiều nghiên cứu quốc tế áp dụng khái niệm hệ số co giãn thương mại, đặc biệt là hệ số co giãn xuất khẩu và nhập khẩu Các hệ số này được xác định bằng tỷ lệ giữa sự thay đổi phần trăm của xuất khẩu hoặc nhập khẩu và sự thay đổi phần trăm của tỷ giá thực Mô hình Cơ chế điều chỉnh sai số (ECM) được sử dụng phổ biến trong các nghiên cứu quốc tế để ước lượng các hệ số co giãn này.
Sau khi phát hiện mối quan hệ đồng liên kết giữa các biến trong mô hình ban đầu, tác giả tiếp tục ước lượng phương trình động, sử dụng sai phân bậc 1 của biến độc lập và sai số trễ từ phương trình đầu tiên, được gọi là "biến điều chỉnh sai số" Mô hình ECM được áp dụng trong nghiên cứu này là mô hình kinh tế lượng chuẩn tắc, có dạng: ΔlnTB t = α 0 +.
Độ trễ tối ưu cho mô hình được xác định thông qua tiêu chuẩn Akaike Information Criterion (AIC), trong đó sai phân bậc 1 của biến số được ký hiệu là δ i ΔlnGDP vn(t –i) và biến điều chỉnh sai số EC t −1 được lấy từ phần dư của phương trình hồi quy gốc Tác giả đã kiểm định độ trễ từ 1 đến 5, với mục tiêu tìm ra độ trễ mang lại giá trị AIC nhỏ nhất, cho thấy độ trễ đó là tối ưu cho mô hình.
Bảng 4.5: Giá trị Akaike Information Creation tại các độ trễ khác nhau Độ Trễ Akaike Information Creation Độ Trễ = 1 Độ Trễ = 2 Độ Trễ = 3 Độ Trễ = 4 Độ Trễ =5
Từ kết quả phân tích AIC, ta thấy tại độ trễ = 5 là tối ưu nhất
Tác giả đã phân tích hiệu ứng ngắn hạn của tỷ giá hối đoái thực đa phương lên cán cân thương mại của Việt Nam dựa trên kết quả lựa chọn độ trễ tối ưu cho mô hình Mô hình chữa lỗi vector ECM đã được sử dụng khi các biến có mối quan hệ đồng kết hợp Kết quả phân tích cho thấy
Bảng 4.6: hiệu ứng ngắn hạn của REER lên X/M qua mô hình ECM
Biến số Hệ số ước lượng
Ghi chú:t-1;t-2 biểu thị mức độ trễ theo quý
Dựa vào kết quả mô hình VEC, ta rút ra một số nhận xét như sau:
Hiệu ứng tỷ giá hối đoái trong ngắn hạn theo hiệu ứng đường cong J cho thấy rằng, trước quý thứ 3, sự phá giá thực của đồng nội tệ dẫn đến thâm hụt cán cân thương mại trong ngắn hạn.
Hệ số ∆LnREER t-1 là -0.578764, cho thấy khi đồng nội tệ giảm giá 1%, tỷ số xuất khẩu/nhập khẩu trong quý trước giảm 0.578764% Tương tự, ∆LnREER t-2 là -0.830431, nghĩa là khi đồng nội tệ giảm giá 1%, tỷ số xuất khẩu/nhập khẩu trong quý thứ 2 giảm 0.830431% Cuối cùng, ∆LnREER t-3 là -0.498417, cho thấy tỷ số xuất khẩu/nhập khẩu trong quý thứ 3 giảm 0.498417% khi đồng nội tệ bị phá giá 1%.
% Dấu âm không phù hợp với dấu kỳ vọng nhưng phù hợp với hiệu ứng đường cong J trong ngắn hạn
Mô hình 0.257378 cho thấy R² chỉ đạt 25.7378%, phản ánh khả năng giải thích hạn chế của mô hình về cán cân thương mại của Việt Nam, một nước đang phát triển Giai đoạn 2001-2011 chứng kiến nhiều yếu tố tác động, bao gồm quá trình hội nhập và gia nhập Tổ chức Thương mại Thế giới, giúp nâng cao lợi thế xuất khẩu nhờ dỡ bỏ hàng rào thuế quan Đồng thời, công nghiệp hóa hiện đại hóa đã làm tăng nhu cầu nhập khẩu máy móc, thiết bị, dẫn đến kim ngạch nhập khẩu gia tăng Việt Nam cũng thiếu ngành công nghiệp phụ trợ xuất khẩu, với giá trị gia tăng thấp trong các mặt hàng xuất khẩu chủ yếu là gia công chế biến, từ đó ảnh hưởng lớn đến cán cân thương mại trong giai đoạn này.
Trong ngắn hạn, tốc độ tăng trưởng thu nhập từ nước ngoài của các đối tác thương mại không ảnh hưởng đến cán cân thương mại của Việt Nam.
Tốc độ tăng trưởng thu nhập ngắn hạn của Việt Nam ảnh hưởng đến cán cân thương mại, với hệ số ∆LnGDP vn(t-1) cho thấy rằng trong quý 1 trở về trước, mỗi 1% gia tăng thu nhập nội địa dẫn đến giảm tỷ lệ xuất khẩu so với nhập khẩu tới -2.614% Sự gia tăng thu nhập trong nước làm cho cán cân thương mại bị sụt giảm.