Trong những năm qua, các nhà nghiên c u chứ ỉ ra rằng tốc độ tăng trưởng s n xuả ất của lúa gạo cao và n đ nh, khổ ị ả năng xuất khẩu của mặt hàng gạo Việt Nam tăng dần qua các năm.. Đây
CƠ S Ở LÝ LUẬ N V Ề XUẤT KHẨ U VÀ GI Ả THUYẾT NGHIÊN CỨU
Các lý thuyết liên quan đ ến xuấ t kh ẩu
1.1.1 Lý thuyết về ất khẩu xu
Theo giáo trình “ của tác giả Lê Ngọc
Hải, hoạt động xuất khẩu hàng hóa là việc bán hàng hóa và dịch vụ cho một quốc gia khác trên cơ sở dùng tiền tệ làm phương tiện thanh toán, với mục tiêu là lợi nhuận Tiền tệ ở đây có thể là ngoại tệ đối với một quốc gia hoặc với cả hai quốc gia Mục đích của hoạt động này là khai thác được lợi thế của từng quốc gia trong phân công lao động quốc tế Xuất khẩu gắn liền với việc sử dụng các đồng tiền quốc gia khác nhau nên nó liên quan đến vấn đề thanh toán quốc tế và tỷ giá hối đoái Như vậy, hoạt động xuất khẩu hàng hóa giữa hai hay nhiều quốc gia với nhau chịu ảnh hưởng bởi các nhóm yếu tố của quốc gia xuất khẩu, nhóm các yếu tố của quốc gia nhập khẩu và nhóm các yếu tố khác ảnh hưởng đến hoạt động xuất khẩu đó là tỷ giá hối đoái, phong tục tập quán khu vực và quốc tế, sự khác biệt về ngôn ngữ, văn hóa, thu nhập bình quân đầu người, khoảng cách địa lý, khoảng cách kinh tế,
1.1.2 Lý thuyết l i th ợ ế tuyệ ối t đ
Lý thuyết về lợi thế tuyệ ốt đ i được giới thiệu l n đầ ầu tiên trong tác ph m ẩ năm 1776 bởi nhà kinh tế học người Scotland, Adam Smith Trên cơ sở ủng hộ tự do thương mại, t do s n ự ả xuất kinh doanh, ông cho r ng: mằ ỗi quốc gia nên chuyên môn hóa trên phạm vi quốc gia và quốc tế Một nướ ẽ c s có lợi nế ậu t p trung chuyên môn hóa s n xuả ất những s n ả phẩm mà mình có lợi thế tuyệt đ i (bao gố ồm cả lợi thế tự nhiên và lợi th do tay ế nghề), tức là sản ph m có chi phí s n xuẩ ả ất tính theo giờ công quy chuẩn th p hơn, rấ ồi bán ra nước ngoài, trao đổi lấy nh ng s n phữ ả ẩm khác mà các qu c gia nư c ngoài có ố ớ lợi thế tuyệt đ i Số ản xuất và trao đ i sổ ản ph m dựa trên cơ sở lợẩ i thế tuyệt đ i số ẽ mang lại hi u qu kinh tệ ả ế cho cả quốc gia xuất khẩu l n quẫ ốc gia nhập kh u và nhẩ ờ vậy có lợi cho cả thế giới nói chung
1.1.3 Lý thuyết l i th ợ ế so sánh
Lý thuyết về lợi thế so sánh lần đ u được trình bày trong tác phẩm ầ bởi tác gi David Ricardo vào năm ả
1817 N u như khái niế ệm lợi thế tuyệ ốt đ i được xây dựng dựa trên cơ sở sự khác biệt về lượng ngu n lồ ực cần có để sản xuất m t đơn vộ ị sản phẩm ở các qu c gia khác nhau ố (hay hiệu quả sản xuất tuy t đ i) thì l i thệ ố ợ ế so sánh lại xu t phát tấ ừ chi phí cơ hội Một quốc gia sẽ xuất khẩu nh ng mữ ặt hàng có giá cả thấp hơn một cách tương đối so với quốc gia kia
Sau này, Gottfried Von Haberler vận d ng khái niụ ệm “chi phí cơ hội” vào gi i ả thích lý thuy t l i thế ợ ế so sánh Một quốc gia có lợi thế so sánh khi quốc gia có khả năng s n xuả ất một hàng hóa với mức chi phí cơ hội thấp hơn so với quốc gia khác Chi phí cơ hội của vi c sệ ản xuất ra một hàng hóa là số lượng hàng hóa khác mà chúng ta ph i hyả sinh khi chúng ta sử dụng ngu n lồ ực để sản xuất thêm m t độ ơn vị hàng hóa kia
Năm 1965, Bela Balassa đã dựa vào lập lu n củậ a lý thuyết l i thợ ế so sánh và đưa ra chỉ số RCA (Revealed Comparative Advantage) – hệ số biểu thị lợi th so ế sánh, được tính toán theo công thức:
RCAij: chỉ số lợi th so sánh trong xuấế t khẩu của qu c gia i đố ối v i sớ ản phẩm j Xij: Kim ngạch xuất kh u s n phẩm j củẩ ả a qu c gia iố
: Tổng kim ngạch xuất khẩu của qu c gia iố
: Tổng kim ngạch xuất khẩu s n phả ẩm j toàn cầu
: Tổng kim ngạch xuất khẩu toàn thế giới
Nếu RCA < 1: s n phả ẩm không có lợi thế so sánh Nếu 1 = 5% => Không bác bỏ H ả
Kết luận: Mô hình không bỏ sót biến
3.2.2 Kiểm định đa c ng tuy ộ ến Đa cộng tuy n là mế ột khuy t t t cế ậ ủa mô hình tuyến tính bội, xảy ra khi trong mô hình có sự ụ ph thuộc tuyến tính cao giữa các biến giải thích
Kiểm định khuyết t t đa cậ ộng tuy n cế ủa mô hình bằng nhân tử phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor)
Bảng 3.3: Kết quả kiểm định VIF
Biến VIF 1/VIF lnqx 1,00 0,999664 lnppp 1,24 0,807057 lnrexr 1,26 0,793488 lndis 1,02 0,981269
Từ kết qu trên, ả VIF của tất cả các biến đ u nh hơn 10.ề ỏ
Kết luận: Mô hình không có hi n tư ng đa c ng tuyệ ợ ộ ến
3.2.3 Kiểm định phân ph ối chuẩ n c ủa nhiễu
Khi sai số ngẫu nhiên không tuân theo phân phối chuẩn, các kiểm định T-student và Fisher không còn đáng tin cậy
Kiểm định phân phối chuẩn của nhiễu sử dụng kiểm định Jacque - Bera. Xét cặp giả thuy t: H : Sai sế ố ngẫu nhiên phân phối chuẩn
H : Sai số ngẫu nhiên không phân phối chuẩn
Bảng 3.4: Kết quả kiểm định Jacque Bera–
Biến Số quan sát Độ nghiêng Độ ọn nh Chi2(2) P-value nhieu 60 0,0651 0,4345 4,16 0,1248 predict nhieu, residuals sktest nhieu
Từ kết qu trên, p-value = 0,1248 > = 5% => Không bác bỏ H ả
Kết luận: Mô hình có sai số ngẫu nhiêntuân theo phân phối chuẩn
3.2.4 Kiểm định phương sai sai số thay đ ổi
Một trong những giả thiết của mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển là phương sai của mỗi yếu tố ngẫu nhiên là không đổi Tuy nhiên, do bản chất của các mối quan hệ kinh tế, kỹ thu t thu thậậ p dữ liệu còn sai sót nên phương sai của sai số ngẫu nhiên có th thaể y đổi
Kiểm định khuyết t t phương sai sai số thay đ i cậ ổ ủa mô hình bằng ki m định ể White:
Bảng 3.5: Kết quả kiểm định White
Kiểm định White với H: Mô hình không có phương sai sai số thay đổi
H : Mô hình có phương sai sai số thay đổi
Nguồn Chi2 Bậc tự do (df) p
Hiệp phương sai không đ ng ồ nhất 27,24 14 0,0179 Độ xiên 5,17 4 0,2705 Độ ọn nh 0,21 1 0,6465
Từ kết qu trên, p-value = 0,0179 < = 5% => Bác bỏ H ả
Kết luận: Mô hình có hi n tư ng phương sai sai sệ ợ ố thay đổi
3.2.5 Kiểm định tự tương quan
Một trong những giả thiế ủt c a mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển là không có sự tương quan giữa các sai số ngẫu nhiên trong mô hình Tuy nhiên, trên thực tế hiện tượng tự tương quan chỉ xảy ra đối v i dớ ữ ệu chuỗi th i gian, cơ sli ờ ở dữ ệu của mô li hình là dữ liệ mảu ng nên không có hi n tư ng này x y ra.ệ ợ ả
Kết luận: Mô hình không có hi n tư ng tệ ợ ự tương quan.
3.2.6 Kiểm định s ự có mặt của biế n không c n thi ầ ết
Hồi quy OLS ta có bảng giá trị:
Bảng 3.6: Kết quả kiểm định s có mặ ủa biến không c n thiự t c ầ ết lnexp Hệ số hồi quy Sai số chuẩn t quan sát P-value lnqx 5,5804 3,3077 1,69 0,097 lnppp 0,2160 0,0524 4,12 0,000 lnrexr -0,4417 0,0915 -4,83 0,000 lndis -3,1224 0,3330 -9,38 0,000
Hệ số ặn ch -58,5190 58,1980 -1,01 0,319 reg lnexp lnqx lnppp lnrexr lndis
Từ kết qu trên ta thấy p-value( ) = 0,097 > = 5% => Không bác bỏ H ả Vậy, tác đ ng cộ ủa biến ln(QX) lên biến ln(EXP) xấp xỉ bằng 0.
Kết luận: Mô hình có khuyế ật t t thừa biến
3.3 Khắc ph c khuyụ ết t t cậ ủa mô hình
3.3.1 Khắc ph c khuy ụ ết t t th ậ ừa biến
Bỏ biến ln(QX) ra khỏi mô hình Kết quả chạy mô hình sau khi bỏ biến ln(QX) ta thu được:
Bảng 3.7: Kết quả ước lượng sau khi khắc ph c khuyụ ế ật t t thừa biến reg lnexp lnppp lnrexr lndis 3.3.2 Khắc ph c khuy ụ ết t ật phương sai sai số thay đ ổi
Khuyết tật phương sai sai số thay đổi không ảnh hưởng đến các tính chất tuyến tính, không chệch của ước lượng OLS, song dẫn đến việc phương sai bị chệch, ảnh hưởng đến sai số ước lượng Để khắc phục khuyết tật này, nhóm sử dụng phương pháp sai số tiêu chuẩn mạnh (Robust Standard Errors)
Kết quả chạy mô hình sai số chuẩn mạnh ta thu được:
Bảng 3.8: Kết quả hồi quy theo phương pháp sai số tiêu chuẩn mạnh
Sai số chuẩn của phần dư 0,92363 lnexp Hệ số hồi quy Sai số chuẩn t quan sát P-value lnppp 0,2164 0,0509858 4,25 0,000 lnrexr -0,4395 0,0957762 -4,59 0,000 lndis -3,1237 0,3332678 -9,37 0,000
Hệ số chặn 39,5687 2,475315 15,99 0,000 reg lnexp lnppp lnrexr lndis, robust
Ư C LƯ NG, KI Ớ Ợ ỂM ĐỊ NH MÔ HÌNH VÀ SUY DI N Ễ THỐNG KÊ
Kh ắc ph c khuy ụ ết t t c ậ ủ a mô hình
3.3.1 Khắc ph c khuy ụ ết t t th ậ ừa biến
Bỏ biến ln(QX) ra khỏi mô hình Kết quả chạy mô hình sau khi bỏ biến ln(QX) ta thu được:
Bảng 3.7: Kết quả ước lượng sau khi khắc ph c khuyụ ế ật t t thừa biến reg lnexp lnppp lnrexr lndis 3.3.2 Khắc ph c khuy ụ ết t ật phương sai sai số thay đ ổi
Khuyết tật phương sai sai số thay đổi không ảnh hưởng đến các tính chất tuyến tính, không chệch của ước lượng OLS, song dẫn đến việc phương sai bị chệch, ảnh hưởng đến sai số ước lượng Để khắc phục khuyết tật này, nhóm sử dụng phương pháp sai số tiêu chuẩn mạnh (Robust Standard Errors)
Kết quả chạy mô hình sai số chuẩn mạnh ta thu được:
Bảng 3.8: Kết quả hồi quy theo phương pháp sai số tiêu chuẩn mạnh
Sai số chuẩn của phần dư 0,92363 lnexp Hệ số hồi quy Sai số chuẩn t quan sát P-value lnppp 0,2164 0,0509858 4,25 0,000 lnrexr -0,4395 0,0957762 -4,59 0,000 lndis -3,1237 0,3332678 -9,37 0,000
Hệ số chặn 39,5687 2,475315 15,99 0,000 reg lnexp lnppp lnrexr lndis, robust
Nhận xét: Nhận th y r ng, hấ ằ ệ số ước lượng của mô hình hồi quy không đổi, tuy nhiên, sai số của ư c lướ ợng đã được đưa về sai số chuẩn m nh cạ ủa nó, từ đó giải quy t ế được khuyết tật phương sai sai số thay đổi.
Kết qu ả ước lư ợng đã khắ c ph c khuy ụ ế ật t t
Ta có kết quả ước lượng sau khi khắc ph c khuyụ ế tật t phương sai sai s thay ố đổi, v i các hớ ệ số ước lượng như cũ và phương sai các hệ số ước lượng được tính toán l i bạ ằng phương pháp sai số chuẩn vững
Kết quả sau khi kiểm định và khắc ph c khuyụ ế ật phương sai sai số t t thay đ i ổ và thừa biến Mô hình hồi quy ước lượng thu được sau cùng:
Hệ số ước lượng R = 0,6893 cho ta biết rằng các bi n độc lập ln(PPP) , ế ln(REXR) , ln(DIS) giải thích được 68,93% sự biến đ ng trong giá trộ ị của biến phụ thuộc ln(EXP) , còn lại là do các yếu t khác tác đ ng vào biố ộ ến phụ thuộc ln(EXP)
Kiểm định giả thuyết của mô hình m 25 ới
3.5.1 Kiểm định các hệ số hồi quy ước lượng
Với mức ý nghĩa = 5%, sử dụng P value, ta có:-
Nếu P value > α thì không bác b- ỏ H
Kết luận: Các hệ số hồi quy ước lượng đ u có ý nghĩa th ng kê.ề ố
3.5.2 Kiểm định sự phù h p c a mô hình ợ ủ
Hồi quy OLS (sau khi đã khắc ph c các khuyụ ế ật t t) ta có b ng kết quả: ả
Sai số chuẩn của phần dư 0,92363 reg lnexp lnppp lnrexr lndis, robust
Kết luận: Mô hình phù hợp tại mức ý nghĩa 5%
3.5.3 Kiểm định sự phù h p c a k ợ ủ ết qu ả vớ i lý thuy t th ế ực t ế
Hồi quy OLS (sau khi đã khắc ph c các khuyụ ế ật t t) ta có b ng kết quả: ả
Biến độ ập c l Hệ số ước lượng ln(PPP) 0,2164 ln(REXR) -0,4395 ln(DIS) -3,1237 reg lnexp lnppp lnrexr lndis, robust
Dựa trên kết qu thu đưả ợc khi ư c lướ ợng mô hình, ta có thể thấy các bi n đế ộc lập đ u có tác đ ng đ n ề ộ ế sản lượng gạo xuất khẩu của Việt Nam, phù h p vợ ới các lý thuyết và kỳ vọng đã xây dựng Cụ thể:
= 0,2164: Hệ số mang dấu dương (+) cho th y khi thu nh p bình quân đ u ngưấ ậ ầ ời của nư c nhớ ập kh u tăng lên 1% trong khi các y u t khác không đẩ ế ố ổi thì n lư ng sả ợ gạo xuất khẩu của Việt Nam tăng trung bình Mối quan hệ giữa thu nhập bình quân đầu người nước nhập khẩu (PPP) và sản lượng gạo Việt Nam xuất khẩu (EXP) có quan hệ cùng chiều, đúng với kỳ vọng ban đầu.
= -0,4395: Hệ số mang dấu âm (-) cho thấy khi tỷ giá hối đoái của a Vicủ ệt Nam với nước nhập kh u ẩ tăng lên 1% trong khi các yếu tố khác không đổi thì sản lư ng ợ gạo xuất khẩu của Việt Nam giảm trung bình 43,95% Mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái của Việt Nam với nước nhập khẩu (REXR) và sản lượng gạo Việt Nam xuất khẩu (EXP) có quan hệ ngược chiều, kết qu thu đưả ợc trái vớ ỳ vọi k ng ban đầu
= -3,1237: Hệ số mang dấu âm (-) cho thấy khi kho ng cách giả ữa Việt Nam và nước nhập kh u tăng lên 1% trong khi các ẩ yếu tố khác không đổi thì sản lư ng g o ợ ạ xuất khẩu của Việt Nam giảm trung bình 3 ,37% Mối quan hệ ữa khoảng cách 12 gi địa lý giữa Việt Nam và nước xuất khẩu (DIS) và sản lượng gạo Việt Nam xuất khẩu (EXP) có quan hệ ngược chiều, đúng với kỳ vọng ban đầu.
Ki ến nghị, giải pháp đẩ y m ạ nh xuất kh u gạ ẩ o c a Vi ủ ệt Nam
khẩu sang nước đó tăng trung bình ,21 60%.
= -0,4417: Khi tỷ giá hối đoái VND/nước nhập kh u tăng 1% trong đi u ẩ ề kiện các bi n đế ộc lập còn lại không đổi thì sản lư ng g o Viợ ạ ệt Nam xu t khấ ẩu sang nước đó gi m trung bình ả 44 17%.,
= -3,1224: Khi khoảng cách địa lý gi a Viữ ệt Nam và nước nhập kh u tăng ẩ 1% trong đi u ki n các bi n đề ệ ế ộc lập còn lại không đổi thì sản lư ng g o Viợ ạ ệt Nam xuất kh u sang nước đó gi m trung bình 3ẩ ả 12 24%.,
Hệ số ước lượng R = 0,7046 cho ta biết rằng các bi n đế ộc lập ln(QX) , ln(PPP) , ln(REXR) , ln(DIS) giải thích được 70,46% sự biến đ ng trong giá trộ ị của biến phụ thuộc ln(EXP) Còn lại là do các yếu t khác tác đ ng vào biố ộ ến phụ thuộc ln(EXP)
3.2 Kiểm định và khắc ph c các khuyụ ết tật của mô hình
3.2.1 Kiểm định các bi n b ế ị bỏ sót của mô hình (dạ ng mô hình đúng)
Xét cặp giả thuy t: H : mô hình không bỏ ế sót biến
H : mô hình bị bỏ sót biến
Tiến hành kiểm định Ramsey’s RESET:
Bảng 3.2: Kết quả kiểm định RESET của RAMSEY
Kiểm định RESET của Ramsey
Giả thuyết H : mô hình không b sót biỏ ến
Từ kết qu trên, p-value = 0,7229 > = 5% => Không bác bỏ H ả