DU LỊCH VÀ TĂNG TRƯỞNG KINH TẾ Ở VIỆT NAM

Kinh Doanh - Tiếp Thị - Khoa học xã hội - Kinh tế Tạp chí Khoa học Quản lý Kinh tế Số 19 – Tháng 092021 1 Trường Đại học Kinh tế, Đại học Huế, email: nhyenhce.edu.vn 1 DU LỊCH VÀ TĂNG TRƯỞNG KINH TẾ Ở VIỆT NAM Nguyễn Hải Yến1, Phạm Xuân Hùng1, Trần Hồng Hiếu1 Ngày nhận bài: 10072021 Ngày nhận bản sửa: 27082021 Ngày duyệt đăng: 24092021 Tóm tắt. Nghiên cứu phân tích mối quan hệ giữa du lịch và tăng trưởng kinh tế ở Việt Nam trong giai đoạn 1995-2019 bằng ứng dụng phương pháp kiểm định đường bao- phân phối trễ tự hồi quy ARDL. Kết quả nghiên cứu tìm ra được mối quan hệ trong dài hạn giữa tăng trưởng kinh tế và du lịch khi biến tăng trưởng kinh tế là biến phụ thuộc. Bên cạnh đó, nghiên cứu cũng phân tích mối quan hệ nhân quả Granger, kết quả nghiên cứu không những ủng hộ giả thuyết du lịch thúc đẩy tăng trưởng kinh tế, mà kết quả nghiên cứu còn thấy được tác động tích cực của du lịch đối với tăng trưởng kinh tế Việt Nam kéo dài trong hơn hai thập niên. Từ khóa: Du lịch; Kiểm định đồng liên kết ARDL; Kiểm định Granger; T ăng trưởng kinh tế; VECM. 1. Giới thiệu Phân tích mối quan hệ giữa tăng trưởng kinh tế và du lịch đã được rất nhiều nghiên cứu thực hiện dưới góc độ là nghiên cứu lý thuyết và thực nghiệm ở những nước phát triển và đang phát triển bởi vì những đóng góp rất tích cực của ngành đến nền kinh tế của các nước trên thế giới. Ngành công nghiệp du lịch đã và đang phát triển mạnh mẽ, tuy nhiên từ đầu năm 2020 ngành du lịch trên thế giới đang bị tác động mạnh mẽ bởi đại dịch Covid-19. Mặc dù vậy, các nhà kinh tế thế giới tin tưởng rằng sau khi dịch Covid- 19 được kiểm soát thì nền kinh tế thế giới nói chung và ngành du lịch nói riêng sẽ tăng trưởng mạnh mẽ trở lại. Chính vì vậy, phân tích mối quan hệ giữa tăng trưởng và du lịch là điều thực sự quan trọng đối với các nhà làm chính sách để từ đó thấy được tầm quan trọng của ngành du lịch và đưa ra những chính sách phù hợp để thúc đẩy ngành phát triển. Theo Hiệp hội lữ hành và du lịch thế giới - World Travel Tourism Council (2019) thì ngành công nghiệp du lịch đã đóng góp tích cực vào nền kinh tế chung của thế giới. Ngành này đã tạo được 334 triệu việc làm và đóng góp vào tăng trưởng kinh tế thế giới là 10.4 năm 2019. Các nhà kinh tế dự báo rằng, vào năm 2029 ngành này sẽ Nguyễn Hải Yến, Phạm Xuân Hùng, Trần Hồng Hiếu 2 tạo ra 380 triệu việc làm và đóng góp 11 vào tăng trưởng kinh tế thế giới. Ở Việt Nam cũng không ngoại lệ, ngành du lịch đóng góp vào tăng trưởng kinh tế của nước nhà rất tích cực. Theo báo cáo của tổng cục thống kê Việt Nam, mức đóng góp của du lịch đối với kinh tế Việt Nam tăng dần qua các năm, từ 6 năm 2013 đã tăng lên 7.9 năm 2017 và đạt được 9.2 năm 2019. Như vậy, ngành du lịch là một trong những lĩnh vực quan trọng đóng góp vào tăng trưởng kinh tế của Việt Nam, góp phần vào mục tiêu phát triển bền vững của nước nhà. Theo tác giả Brohman (1996) , khách du lịch quốc tế của ngành du lịch là một trong những lĩnh vực có đóng góp quan trọng vào tăng trưởng kinh tế. Một trong những lý do được đưa ra về vai trò của ngành du lịch, đặc biệt là khách du lịch nước ngoài đó là làm tăng thu nhập của hộ gia đình, đóng góp vào ngân sách chính phủ thông qua các kênh khác nhau như gia tăng cán cân thương mại, gia tăng việc làm. Bên cạnh đó, ngành du lịch có thể thúc đẩy tăng trưởng kinh tế thông qua tạo cơ hội việc làm cho các ngành liên quan như thúc đẩy ngành vận tải, hàng hoá và dịch vụ lưu trú. Theo tác giả Tugcu (2014) , ngành du lịch góp phần vào giảm bất bình đẳng giữa các quốc gia và các vùng bởi vì dòng tiền sẽ chuyển từ nước phát triển sang nước đang phát triển, từ vùng phát triển sang những vùng còn khó khăn. Nhiều nghiên cứu đã được thực hiện với các mô hình kinh tế lượng khác nhau khi phân tích về mối quan hệ giữa du lịch và các yếu tố vĩ mô khác. Nhằm mục đích tìm được kết quả xác thực nhất có thể, thay vì chỉ kiểm tra kết quả thông qua hệ số của riêng lẽ từng biến, vì vậy thật sự cần thiết khi đánh giá ý nghĩa của biến ở trong mô hình dựa vào các kiểm định giả thiết đồng thời đối với tất cả độ trễ của một biến cụ thể ở trong mô hình (Brooks, 2008) . Kiểm định được tác giả nhắc đến đó chính là kiểm định về mối quan hệ nhân quả được phát triển bởi Granger (1969) . Vì vậy, bài viết này nhằm nghiên cứu mối quan hệ nhân quả giữa du lịch và tăng trưởng kinh tế ở Việt Nam bằng cách sử dụng kiểm định mối quan hệ nhân quả Granger. Mục tiêu nghiên cứu chính đó phân tích vai trò của du lịch đối với tăng trưởng kinh tế của Việt Nam- chỉ tiêu quan trọng đóng góp vào tăng trưởng kinh tế ở Việt Nam. Nghiên cứu sử dụng khách du lịch quốc tế là chỉ tiêu đo lường cho biến du lịch và chỉ tiêu GDP thực tế của Việt Nam là yếu tố đo lường cho tăng trưởng kinh tế. 2. Tổng quan lý thuyết Ngành du lịch đã có những bước tiến vượt bậc trong những thập niên gần đây và trở thành một trong những ngành đóng góp tích cực vào tăng trưởng kinh tế cho các nước, đặc biệt là các nước đang phát triển khi tạo ra việc làm, gia tăng nguồn thu ngoại Tạp chí Khoa học Quản lý Kinh tế Số 19 – Tháng 092021 3 tệ, gia tăng ngân sách của chính phủ và góp phần giảm nghèo cho bộ phận dân cư (Clancy, 1999; Yap Saha, 2013) . Bên cạnh những tác động trực tiếp của ngành du lịch đối với tăng trưởng kinh tế, lĩnh vực này còn tạo ra những tác động gián tiếp đến nền kinh tế như đóng góp vào cân bằng cán cân thanh toán, nâng cao cuộc sống của người dân, gia tăng nguồn thu của chính phủ thông qua thuế và lợi nhuận từ gia tăng hoạt động sản xuất và dịch vụ (Paramati, Alam, Chen, 2017). Theo các tác giả Fayissa, Nsiah Tadesse (2011) , ngành du lịch đã đóng góp đáng kể đến tăng trưởng GDP, làm gia tăng đầu tư cơ sở hạ tầng và nâng cao trình độ con người ở các nước Châu Mỹ La tinh, nghiên cứu được phân tích ở 18 nước châu Mỹ La tinh có những điều kiện tương đồng nhau. Vì vậy, du lịch đã và đang là nhân tố thúc đẩy tăng trưởng kinh tế cho cả thế giới (Brida Risso, 2009; Sokhanvar, Çiftçioğlu, Javid, 2018; Tang Tan, 2013). Cùng với giả thuyết du lịch thúc đẩy tăng trưởng kinh tế (tourism -led economic growth)- đã được rất nhiều tác giả thực hiện phân tích, thì giả thuyết kinh tế thúc đẩy phát triển du lịch (economic- driven tourism growth) cũng được nhiều nghiên cứu thực hiện ở các nước khác nhau trên thế giới. Những phân tích được đưa ra đằng sau giả thuyết kinh tế thúc đẩy phát triển du lịch đó là tăng trưởng kinh tế hỗ trợ hạ tầng của du lịch phát triển, nguồn lao động trong ngành du lịch được nâng cao về mặt chất lượng, và một nền kinh tế an toàn phát triển thì thu hút được nhiều khách quốc tế. Tác giả Oh (2005) thực hiện nghiên cứu ở nước Hàn Quốc giai đoạn 1975- 2001 và kết quả nghiên cứu ủng hộ giả thuyết kinh tế thúc đẩy du lịch phát triển. Kết quả nghiên cứu cũng được chứng minh tương tự ở nước Ghana trong giai đoạn 1985-2010 (Ahiawodzi, 2013) hay ở Tanzania trong giai đoạn 1970-2000 (Odhiambo, 2011). Ngoài ra, ở Châu Á, cũng có nhiều nghiên cứu phân tích về mối quan hệ giữa du lịch và tăng trưởng kinh tế, Tang Tan (2015) nghiên cứu mối quan hệ giữa du lịch và tăng trưởng kinh tế ở Malaysia bằng áp dụng lý thuyết của mô hình Solow cho chuỗi dữ liệu từ năm 1975 đến năm 2011. Kết luận đã được đưa ra đối với nghiên cứu thực nghiệm ở Malaysia đó là du lịch ảnh hưởng một cách tích cực đến nền kinh tế của Malaysia ở cả trong ngắn hạn và dài hạn. Bên cạnh đó, các tác giả cũng chỉ ra được mối quan hệ nhân quả Granger một chiều từ du lịch đến tăng trưởng kinh tế ở Malaysia. Nghiên cứu của nhóm tác giả ủng hộ cho giả thuyết du lịch thúc đẩy tăng trưởng kinh tế (TLEG) ở Malaysia. Bên cạnh đó, mối quan hệ giữa du lịch và tăng trưởng kinh tế cũng được các tác giả Bandula Jayathilake (2013) và Srinivasan, Kumar Ganesh (2012) phân tích nghiên cứu thực nghiệm ở Sri Lanka và kết quả nghiên cứu được nhóm các tác giả chỉ Nguyễn Hải Yến, Phạm Xuân Hùng, Trần Hồng Hiếu 4 ra được là giả thuyết du lịch thúc đẩy tăng trưởng kinh tế cũng đúng ở Sri Lanka. Tác giả Suryandaru (2020) thực hiện kiểm định giả thuyết du lịch thúc đẩy tăng trưởng kinh tế ở Indonesia bằng áp dụng phương pháp kiểm định đường bao ARDL cho chuỗi dữ liệu từ 1974- 2017 với hai biến trong mô hình là GDP thực tế và số lượng khách du lịch quốc tế đến Indonesia. Tác giả chỉ ra rằng tồn tại mối quan hệ trong dài hạn giữa hai biến và giả thuyết du lịch thúc đẩy tăng trưởng kinh tế đúng với trường hợp nghiên cứu ở Indonesia. Ở Việt Nam, nhiều nghiên cứu cũng đã phân tích mối quan hệ giữa du lịch và tăng trưởng kinh tế, tuy nhiên, kết quả của những nghiên cứu đó vẫn chưa có sự thống nhất về mức độ tác động và lý do của những sự khác nhau đó là xuất phát từ phương pháp nghiên cứu khác nhau và chuỗi dữ liệu nghiên cứu cũng khác nhau. Trang, Duc, Dung (2014) tương tự cũng đặt ra giả thuyết có hay không, du lịch thúc đẩy tăng trưởng kinh tế ở Việt Nam. Bằng cách áp dụng phương pháp kiểm định đồng liên kết Johansen Juselius (1990) và sử dụng chuỗi dữ liệu cho Việt Nam từ năm 1992- 2011, nhóm tác giả đã chứng minh được giả thuyết đã đúng ở Việt Nam, điều này có nghĩa là du lịch thúc đẩy tăng trưởng kinh tế ở Việt Nam và mối quan hệ trong dài hạn giữa du lịch và tăng trưởng kinh tế cũng được nghiên cứu này chỉ ra. Tuy nhiên, nghiên cứu này cũng có những nhược điểm nhất định bởi vì theo tác giả Odhiambo (2009), các phương pháp đồng liên kết được đưa ra bởi Engle Granger (1987) hoặc sử dụng phương pháp maximum likelihood được đưa ra bởi Johansen Juselius (1990) không đủ tin cậy với kích cỡ mẫu nhỏ và phương pháp tối ưu trong trường hợp kích cỡ mẫu nhỏ là sử dụng kiểm định đườ ng bao dựa trên phương pháp đồng liên kết trong dài hạn của Pesaran, Shin, Smith (2001). Bên cạnh đó, dữ liệu nghiên cứu của biến thu nhập du lịch, các tác giả không chỉ rõ là từ khách du lịch quốc tế hay khách du lịch nội địa mà chỉ tập trung vào cơ sở lưu trú và các đại lý du lịch. Tác giả Shih Do (2016) phân tích mối quan hệ giữa du lịch và tăng trưởng kinh tế Việt Nam với dữ liệu trong giai đoạn 1995- 2013. Nhóm tác giả cũng đưa ra kết luận tương tự như các tác giả Trang và cộng sự (2014) khi tìm ra được du lịch thúc đẩy tăng trưởng kinh tế. Tuy nhiên, một trong những điểm yếu của nghiên cứu này đó chính là phương pháp nghiên cứu, cũng giống như nhóm tác giả trên khi mô hình nghiên cứu được chứng minh là không đủ tin cậy với lượng kích cỡ mẫu n hỏ. Bên cạnh đó, chuỗi dữ liệu nghiên cứu bao gồm biến GDP, biến số lượng du khách đến Việt Nam và biến tỉ giá hối đoái. Theo như các nghiên cứu trước đây, để phản ánh đúng bản chất của chuỗi dữ liệu thì trong phân tích bao gồm biến chi tiêu của du lịch và biến tỉ giá hối đoái thay Tạp chí Khoa học Quản lý Kinh tế Số 19 – Tháng 092021 5 vì chuỗi dữ liệu số lượng khách du lịch và tỉ giá hối đoái (Bandula Jayathilake, 2013; Fayissa và cs., 2011). Ngoài ra, nghiên cứu về mối quan hệ giữa hai biến du lịch và tăng trưởng kinh tế ở Việt Nam còn có bài viết của nhóm tác giả Nguyễn Quyết Võ Thanh Hải (2015), kết luận của nhóm nghiên cứu cũng chỉ ra được du lịch ảnh hưởng tích cực đến tăng trưởng kinh tế ở Việt Nam cả trong ngắn hạn và dài hạn mặc dù mức độ ảnh hưởng còn nhỏ. Nhóm tác giả phân tích mối quan hệ thông qua sử dụng chuỗi dữ liệu từ năm 1993- 2013 với năm biến trong chuỗi dữ liệu bao gồm GDP, biến độ mở kinh tế, số lượng khách du lịch, vốn đầu tư và lao động. Tuy nhiên, phương pháp nghiên cứu cũng giống như hai nghiên cứu ở trên, còn có những hạn chế nhất định về phương pháp nghiên cứu khi kích cỡ mẫu nhỏ và áp dụng phương pháp kiểm định đồng liên kết Johansen và Juselius (1990). Mặc dù có nhiều nghiên cứu phân tích mối quan hệ giữa du lịch và tăng trưởng kinh tế ở Việt Nam, nhưng những nghiên cứu đó vẫn còn những hạn chế nhất định về phương pháp nghiên cứu và dữ liệu của nghiên cứu. Vì vậy, đóng góp của tác giả đối với nghiên cứu thực nghiệm ở hai điểm: i, tác giả tập trung vào đối tượng là khách du lịch quốc tế khi phân tích mối quan hệ nhân quả giữa lượng khách du lịch quốc tế và tăng trưởng kinh tế ở Việt Nam; ii, phương pháp kiểm định đường bao ARDL của Pesaran và các cộng sự (2001), và phân tích mối quan hệ nhân quả Granger được áp dụng để phân tích mối quan hệ trong ngắn hạn và dài hạn giữa du lịch và tăng trưởng kinh tế ở Việt Nam, với phương pháp nghiên cứu này sẽ khắc phục được những nhược điểm của các nghiên cứu trước đó ở Việt Nam. 3. Dữ liệu nghiên cứu Phân tích mức độ ảnh hưởng của du lịch với tăng trưởng kinh tế, các biến được sử dụng trong nghiên cứu bao gồm biến GDP (PPP- quy đổi theo sức mua tương đương) đơn vị tính là USD, biến TOUR- lượng khách du lịch quốc tế đến Việt Nam, đơn vị tính người. Trong nghiên cứu này, chuỗi dữ liệu theo thời gian được thu thập trong giai đoạn từ 1995- 2019, chuỗi dữ liệu được lấy từ nguồn dữ liệu WorldBank và tất cả các biến được lấy logarit tự nhiên. Bảng 1: Mô tả thống kê dữ liệu nghiên cứu lnY lnTOUR Giá trị trung bình 26.4 15.24 Giá trị lớn nhất 27.42 16.71 Nguyễn Hải Yến, Phạm Xuân Hùng, Trần Hồng Hiếu 6 Giá trị nhỏ nhất 25.37 14.12 Std.Dev. 0.624 0.76 Skewness -0.3813817 0.3468738 Kurtosis 3.1651 3.46915 Nguồn: tính toán của tác giả từ dữ liệu World Bank, trong đó. Y= GDP thực tế, TOUR là khách du lịch quốc tế, tất cả các biến được lấy logarit tự nhiên. Phân tích thống kê chuỗi dữ liệu trong nghiên cứu được trình bày ở bảng 1, giá trị độ lệch chuẩn (Std.Dev) cho thấy không có chênh lệch về sự biến động giữa hai biến, chỉ số độ nhọn của các phân phối (Kurtosis) có sự khác biệt nhưng không đáng kể, với biến lnTOUR có độ nhọn lớn hơn. Chỉ số độ lệch (Skewness) của lnY mang giá âm điều này thể hiện phân phối của chuỗi dữ liệu lnY lệch bên trái, ngược lại, phân phối của biến lnTOUR lệch về phải bởi vì hệ số này lớn hơn không. 4. Mô hình kinh tế lượng Nghiên cứu phân tích mối quan hệ nhân quả Granger giữa biến tăng trưởng kinh tế và biến du lịch ở Việt Nam thông qua hai bước như sau: Đầu tiên, nghiên cứu thực hiện kiểm định đường bao (bounds tests) dựa vào phương pháp phân phối trễ tự hồi quy ARDL. Thứ hai, nghiên cứu sử dụng phương pháp phân tích nhân quả Granger ngắn hạn trong mô hình hiệu chỉnh sai số dạng vector VECM. Phương trình thể hiện mối quan hệ giữa tăng trưởng kinh tế và biến du lịch được trình bày như sau: Trong đó lnY và lnTOUR là logarit tự nhiên của lần lượt các biến GDP và biến du lịch. Tất cả các biến được đưa về dạng logarit tự nhiên bởi vì: i, dưới mô hình logarit tự nhiên, các hệ số được biểu diễn là hệ số co giãn nên dễ dàng cho việc giải thích; ii, ở dạng tính sai phân bậc nhất cho tất cả các biến thì đó chính là tốc độ tăng trưởng. D là sai phân bậc nhất của các biến, là sai số. Các hệ số như là , là các nhân tử trong mô hình dài hạn (long-run multipliers ) còn các hệ số trong ngắn hạn được thể hiện ở các hệ số của sai phân bậc nhất. Ở phương trình (2), α là hệ số của hiệu chỉnh sai số (ECT) và hệ số này thể hiện mức độ quay về trạng thái cần bằng của nền kinh tế dưới tác động của những cú sốc trong ngắn hạn. (2) (1) Tạp chí Khoa học Quản lý Kinh tế Số 19 – Tháng 092021 7 Đầu tiên, thông qua kiểm định nghiệm đơn vị (unit root tests), nghiên cứu thực hiện bước kiểm tra chuỗi dữ liệu các biến trong bài viết là chuỗi dừng hay là chuỗi không dừng, bởi vì kết quả của kiểm định nghiệm đơn vị là cơ sở để tiến hành các bước tiếp theo về kiểm định mối quan hệ trong dài hạn cũng như mối quan hệ nhân quả Granger. Kiểm định nghiệm đơn vị được sử dụng trong phân tích này bao gồm hai kiểm định đó là kiểm định nghiệm đơn vị Augmented Dickey- Fuller (ADF) của Said Dickey (1984), và kiểm định Phillips-Perron (PP) của Phillips Perron (1988). Bước tiếp theo là thực hiện kiểm định đường bao, đồng liên kết ARDL, với mô hình ARDL được phát triển bởi Shin Pesaran (1999) và Pesaran và các cộng sự (2001). Kiểm định đồng liên kiết là phương pháp để kiểm tra mối quan hệ trong dài hạn giữa các biến tăng trưởng kinh tế và du lịch và mô hình ARDL được lựa chọn ở phương pháp này bởi vì mô hình ARDL có ba ưu điểm so với các phương pháp về đồng liên kết trước đây của Johansen (1988) và Johansen Juselius (1990) . Thứ nhất, mô hình ARDL có sự linh hoạt về bậc trong kiểm định đồng liên kết, tức là các biến trong mô hình không yêu cầu có cùng một bậc về kiểm định đồng liên kết. Bậc của biến có thể là bậc 0 I(0) hoặc là bậc 1 I(1). Ưu điểm thứ hai của mô hình ARDL là mô hình có thể áp dụng hiệu quả đối với kích cỡ mẫu nhỏ trong các nghiên cứu khi thực hiện các kiểm định trong mô hình ARDL. Cuối cùng, bằng việc áp dụng mô hình ARDL thì các hệ số ước lượng trong mô hình dài hạn ARDL là các hệ số không chệch (Harris Sollis, 2003). Kiểm định đường bao ARDL được thực hiện những bước như sau: dựa vào phương pháp ước lượng OLS để ước lượng các phương trình với hai biến phụ thuộc khác nhau gồm lnY và lnTOUR như ở phương trình (1) để kiểm định mối quan hệ trong dài hạn giữa các biến nói trên. Hệ số thống kê F-test được sử dụng trong kiểm định đường bao với giả thuyết không (null hypothesis) được đưa ra là không tồn tại mối quan hệ trong dài hạn, và đối thuyết là ngược lại với giả thuyết không. Giá trị cận trên và giá trị cận dưới được sử dụng để so sánh với hệ số thống kê F- test. Giá trị cận trên được tính toán dựa vào giả thiết là mô hình ARDL có các biến đồng liên kết tại bậc 1, tức là I(1), còn giá trị cận dưới được tính toán dựa vào giả thiết là mô hình ARDL có các biến đồng liên kết tại bậc 0 tức là I(0). Giả thuyết Ho về không có mối liên hệ trong dài hạn sẽ bị bác bỏ nếu hệ số thống kê F-test lớn hơn giá trị cận trên, giả thuyết này không thể bác bỏ nếu hệ số thống kê F-test nhỏ hơn giá trị cận dưới. Ngoài ra, nếu hệ số thống kê F - test nằm trong khoảng của giá trị cận dưới và trên thì không để đưa ra kết luận gì. Nguyễn Hải Yến, Phạm Xuân Hùng, Trần Hồng Hiếu 8 Khi mối quan hệ trong dài hạn giữa các biến đã được xác định ở những bước trên...

DU LỊCH VÀ TĂNG TRƯỞNG KINH TẾ Ở VIỆT NAM

Nguyễn Hải Yến 1 , Phạm Xuân Hùng 1 , Trần Hồng Hiếu 1

Ngày nhận bài: 10/07/2021

Ngày nhận bản sửa: 27/08/2021

Ngày duyệt đăng: 24/09/2021

Tóm tắt Nghiên cứu phân tích mối quan hệ giữa du lịch và tăng trưởng kinh tế ở

Việt Nam trong giai đoạn 1995-2019 bằng ứng dụng phương pháp kiểm định đường bao- phân phối trễ tự hồi quy ARDL Kết quả nghiên cứu tìm ra được mối quan hệ trong dài hạn giữa tăng trưởng kinh tế và du lịch khi biến tăng trưởng kinh tế là biến phụ thuộc Bên cạnh đó, nghiên cứu cũng phân tích mối quan hệ nhân quả Granger, kết quả nghiên cứu không những ủng hộ giả thuyết du lịch thúc đẩy tăng trưởng kinh tế, mà kết quả nghiên cứu còn thấy được tác động tích cực của du lịch đối với tăng trưởng kinh tế Việt Nam kéo dài trong hơn hai thập niên

Từ khóa: Du lịch; Kiểm định đồng liên kết ARDL; Kiểm định Granger; Tăng

trưởng kinh tế; VECM

1 Giới thiệu

Phân tích mối quan hệ giữa tăng trưởng kinh tế và du lịch đã được rất nhiều nghiên cứu thực hiện dưới góc độ là nghiên cứu lý thuyết và thực nghiệm ở những nước phát triển và đang phát triển bởi vì những đóng góp rất tích cực của ngành đến nền kinh

tế của các nước trên thế giới Ngành công nghiệp du lịch đã và đang phát triển mạnh

mẽ, tuy nhiên từ đầu năm 2020 ngành du lịch trên thế giới đang bị tác động mạnh mẽ bởi đại dịch Covid-19 Mặc dù vậy, các nhà kinh tế thế giới tin tưởng rằng sau khi dịch Covid-19 được kiểm soát thì nền kinh tế thế giới nói chung và ngành du lịch nói riêng

sẽ tăng trưởng mạnh mẽ trở lại Chính vì vậy, phân tích mối quan hệ giữa tăng trưởng

và du lịch là điều thực sự quan trọng đối với các nhà làm chính sách để từ đó thấy được tầm quan trọng của ngành du lịch và đưa ra những chính sách phù hợp để thúc đẩy ngành phát triển

Theo Hiệp hội lữ hành và du lịch thế giới - World Travel & Tourism Council (2019) thì ngành công nghiệp du lịch đã đóng góp tích cực vào nền kinh tế chung của thế giới Ngành này đã tạo được 334 triệu việc làm và đóng góp vào tăng trưởng kinh tế thế giới là 10.4% năm 2019 Các nhà kinh tế dự báo rằng, vào năm 2029 ngành này sẽ

tạo ra 380 triệu việc làm và đóng góp 11% vào tăng trưởng kinh tế thế giới Ở Việt Nam cũng không ngoại lệ, ngành du lịch đóng góp vào tăng trưởng kinh tế của nước nhà rất tích cực Theo báo cáo của tổng cục thống kê Việt Nam, mức đóng góp của du lịch đối với kinh tế Việt Nam tăng dần qua các năm, từ 6% năm 2013 đã tăng lên 7.9% năm

2017 và đạt được 9.2% năm 2019 Như vậy, ngành du lịch là một trong những lĩnh vực quan trọng đóng góp vào tăng trưởng kinh tế của Việt Nam, góp phần vào mục tiêu phát triển bền vững của nước nhà

Theo tác giả Brohman (1996), khách du lịch quốc tế của ngành du lịch là một trong những lĩnh vực có đóng góp quan trọng vào tăng trưởng kinh tế Một trong những

lý do được đưa ra về vai trò của ngành du lịch, đặc biệt là khách du lịch nước ngoài đó

là làm tăng thu nhập của hộ gia đình, đóng góp vào ngân sách chính phủ thông qua các kênh khác nhau như gia tăng cán cân thương mại, gia tăng việc làm Bên cạnh đó, ngành

du lịch có thể thúc đẩy tăng trưởng kinh tế thông qua tạo cơ hội việc làm cho các ngành liên quan như thúc đẩy ngành vận tải, hàng hoá và dịch vụ lưu trú Theo tác giả Tugcu (2014), ngành du lịch góp phần vào giảm bất bình đẳng giữa các quốc gia và các vùng bởi vì dòng tiền sẽ chuyển từ nước phát triển sang nước đang phát triển, từ vùng phát triển sang những vùng còn khó khăn

Nhiều nghiên cứu đã được thực hiện với các mô hình kinh tế lượng khác nhau khi phân tích về mối quan hệ giữa du lịch và các yếu tố vĩ mô khác Nhằm mục đích tìm được kết quả xác thực nhất có thể, thay vì chỉ kiểm tra kết quả thông qua hệ số của riêng

lẽ từng biến, vì vậy thật sự cần thiết khi đánh giá ý nghĩa của biến ở trong mô hình dựa vào các kiểm định giả thiết đồng thời đối với tất cả độ trễ của một biến cụ thể ở trong

mô hình (Brooks, 2008) Kiểm định được tác giả nhắc đến đó chính là kiểm định về mối quan hệ nhân quả được phát triển bởi Granger (1969) Vì vậy, bài viết này nhằm nghiên cứu mối quan hệ nhân quả giữa du lịch và tăng trưởng kinh tế ở Việt Nam bằng cách sử dụng kiểm định mối quan hệ nhân quả Granger Mục tiêu nghiên cứu chính đó phân tích vai trò của du lịch đối với tăng trưởng kinh tế của Việt Nam- chỉ tiêu quan trọng đóng góp vào tăng trưởng kinh tế ở Việt Nam Nghiên cứu sử dụng khách du lịch quốc tế là chỉ tiêu đo lường cho biến du lịch và chỉ tiêu GDP thực tế của Việt Nam là yếu tố đo lường cho tăng trưởng kinh tế

2 Tổng quan lý thuyết

Ngành du lịch đã có những bước tiến vượt bậc trong những thập niên gần đây và trở thành một trong những ngành đóng góp tích cực vào tăng trưởng kinh tế cho các nước, đặc biệt là các nước đang phát triển khi tạo ra việc làm, gia tăng nguồn thu ngoại

tệ, gia tăng ngân sách của chính phủ và góp phần giảm nghèo cho bộ phận dân cư (Clancy, 1999; Yap & Saha, 2013) Bên cạnh những tác động trực tiếp của ngành du lịch đối với tăng trưởng kinh tế, lĩnh vực này còn tạo ra những tác động gián tiếp đến nền kinh tế như đóng góp vào cân bằng cán cân thanh toán, nâng cao cuộc sống của người dân, gia tăng nguồn thu của chính phủ thông qua thuế và lợi nhuận từ gia tăng hoạt động sản xuất và dịch vụ (Paramati, Alam, & Chen, 2017) Theo các tác giả Fayissa, Nsiah & Tadesse (2011), ngành du lịch đã đóng góp đáng kể đến tăng trưởng GDP, làm gia tăng đầu tư cơ sở hạ tầng và nâng cao trình độ con người ở các nước Châu Mỹ La tinh, nghiên cứu được phân tích ở 18 nước châu Mỹ La tinh có những điều kiện tương đồng nhau Vì vậy, du lịch đã và đang là nhân tố thúc đẩy tăng trưởng kinh

tế cho cả thế giới (Brida & Risso, 2009; Sokhanvar, Çiftçioğlu, & Javid, 2018; Tang & Tan, 2013)

Cùng với giả thuyết du lịch thúc đẩy tăng trưởng kinh tế (tourism-led economic growth)- đã được rất nhiều tác giả thực hiện phân tích, thì giả thuyết kinh tế thúc đẩy phát triển du lịch (economic-driven tourism growth) cũng được nhiều nghiên cứu thực hiện ở các nước khác nhau trên thế giới Những phân tích được đưa ra đằng sau giả thuyết kinh tế thúc đẩy phát triển du lịch đó là tăng trưởng kinh tế hỗ trợ hạ tầng của du lịch phát triển, nguồn lao động trong ngành du lịch được nâng cao về mặt chất lượng, và một nền kinh tế an toàn phát triển thì thu hút được nhiều khách quốc tế Tác giả Oh (2005) thực hiện nghiên cứu ở nước Hàn Quốc giai đoạn 1975-2001 và kết quả nghiên cứu ủng hộ giả thuyết kinh tế thúc đẩy du lịch phát triển Kết quả nghiên cứu cũng được chứng minh tương tự ở nước Ghana trong giai đoạn 1985-2010 (Ahiawodzi, 2013) hay

ở Tanzania trong giai đoạn 1970-2000 (Odhiambo, 2011)

Ngoài ra, ở Châu Á, cũng có nhiều nghiên cứu phân tích về mối quan hệ giữa du lịch và tăng trưởng kinh tế, Tang & Tan (2015) nghiên cứu mối quan hệ giữa du lịch và tăng trưởng kinh tế ở Malaysia bằng áp dụng lý thuyết của mô hình Solow cho chuỗi dữ liệu từ năm 1975 đến năm 2011 Kết luận đã được đưa ra đối với nghiên cứu thực nghiệm ở Malaysia đó là du lịch ảnh hưởng một cách tích cực đến nền kinh tế của Malaysia ở cả trong ngắn hạn và dài hạn Bên cạnh đó, các tác giả cũng chỉ ra được mối quan hệ nhân quả Granger một chiều từ du lịch đến tăng trưởng kinh tế ở Malaysia Nghiên cứu của nhóm tác giả ủng hộ cho giả thuyết du lịch thúc đẩy tăng trưởng kinh tế (TLEG) ở Malaysia

Bên cạnh đó, mối quan hệ giữa du lịch và tăng trưởng kinh tế cũng được các tác giả Bandula Jayathilake (2013) và Srinivasan, Kumar & Ganesh (2012) phân tích nghiên cứu thực nghiệm ở Sri Lanka và kết quả nghiên cứu được nhóm các tác giả chỉ

ra được là giả thuyết du lịch thúc đẩy tăng trưởng kinh tế cũng đúng ở Sri Lanka Tác giả Suryandaru (2020) thực hiện kiểm định giả thuyết du lịch thúc đẩy tăng trưởng kinh

tế ở Indonesia bằng áp dụng phương pháp kiểm định đường bao ARDL cho chuỗi dữ liệu từ 1974-2017 với hai biến trong mô hình là GDP thực tế và số lượng khách du lịch quốc tế đến Indonesia Tác giả chỉ ra rằng tồn tại mối quan hệ trong dài hạn giữa hai biến và giả thuyết du lịch thúc đẩy tăng trưởng kinh tế đúng với trường hợp nghiên cứu

ở Indonesia

Ở Việt Nam, nhiều nghiên cứu cũng đã phân tích mối quan hệ giữa du lịch và tăng trưởng kinh tế, tuy nhiên, kết quả của những nghiên cứu đó vẫn chưa có sự thống nhất về mức độ tác động và lý do của những sự khác nhau đó là xuất phát từ phương pháp nghiên cứu khác nhau và chuỗi dữ liệu nghiên cứu cũng khác nhau

Trang, Duc, & Dung (2014) tương tự cũng đặt ra giả thuyết có hay không, du lịch thúc đẩy tăng trưởng kinh tế ở Việt Nam Bằng cách áp dụng phương pháp kiểm định đồng liên kết Johansen & Juselius (1990) và sử dụng chuỗi dữ liệu cho Việt Nam

từ năm 1992-2011, nhóm tác giả đã chứng minh được giả thuyết đã đúng ở Việt Nam, điều này có nghĩa là du lịch thúc đẩy tăng trưởng kinh tế ở Việt Nam và mối quan hệ trong dài hạn giữa du lịch và tăng trưởng kinh tế cũng được nghiên cứu này chỉ ra Tuy nhiên, nghiên cứu này cũng có những nhược điểm nhất định bởi vì theo tác giả Odhiambo (2009), các phương pháp đồng liên kết được đưa ra bởi Engle & Granger (1987) hoặc sử dụng phương pháp maximum likelihood được đưa ra bởi Johansen & Juselius (1990) không đủ tin cậy với kích cỡ mẫu nhỏ và phương pháp tối ưu trong trường hợp kích cỡ mẫu nhỏ là sử dụng kiểm định đường bao dựa trên phương pháp đồng liên kết trong dài hạn của Pesaran, Shin, & Smith (2001) Bên cạnh đó, dữ liệu nghiên cứu của biến thu nhập du lịch, các tác giả không chỉ rõ là từ khách du lịch quốc

tế hay khách du lịch nội địa mà chỉ tập trung vào cơ sở lưu trú và các đại lý du lịch Tác giả Shih & Do (2016) phân tích mối quan hệ giữa du lịch và tăng trưởng kinh tế Việt Nam với dữ liệu trong giai đoạn 1995-2013 Nhóm tác giả cũng đưa ra kết luận tương tự như các tác giả Trang và cộng sự (2014) khi tìm ra được du lịch thúc đẩy tăng trưởng kinh tế Tuy nhiên, một trong những điểm yếu của nghiên cứu này đó chính là phương pháp nghiên cứu, cũng giống như nhóm tác giả trên khi mô hình nghiên cứu được chứng minh là không đủ tin cậy với lượng kích cỡ mẫu nhỏ Bên cạnh đó, chuỗi

dữ liệu nghiên cứu bao gồm biến GDP, biến số lượng du khách đến Việt Nam và biến tỉ giá hối đoái Theo như các nghiên cứu trước đây, để phản ánh đúng bản chất của chuỗi

dữ liệu thì trong phân tích bao gồm biến chi tiêu của du lịch và biến tỉ giá hối đoái thay

vì chuỗi dữ liệu số lượng khách du lịch và tỉ giá hối đoái (Bandula Jayathilake, 2013; Fayissa và cs., 2011)

Ngoài ra, nghiên cứu về mối quan hệ giữa hai biến du lịch và tăng trưởng kinh tế ở Việt Nam còn có bài viết của nhóm tác giả Nguyễn Quyết & Võ Thanh Hải (2015), kết luận của nhóm nghiên cứu cũng chỉ ra được du lịch ảnh hưởng tích cực đến tăng trưởng kinh

tế ở Việt Nam cả trong ngắn hạn và dài hạn mặc dù mức độ ảnh hưởng còn nhỏ Nhóm tác giả phân tích mối quan hệ thông qua sử dụng chuỗi dữ liệu từ năm 1993-2013 với năm biến trong chuỗi dữ liệu bao gồm GDP, biến độ mở kinh tế, số lượng khách du lịch, vốn đầu tư và lao động Tuy nhiên, phương pháp nghiên cứu cũng giống như hai nghiên cứu ở trên, còn có những hạn chế nhất định về phương pháp nghiên cứu khi kích cỡ mẫu nhỏ và áp dụng phương pháp kiểm định đồng liên kết Johansen và Juselius (1990)

Mặc dù có nhiều nghiên cứu phân tích mối quan hệ giữa du lịch và tăng trưởng kinh tế ở Việt Nam, nhưng những nghiên cứu đó vẫn còn những hạn chế nhất định về phương pháp nghiên cứu và dữ liệu của nghiên cứu Vì vậy, đóng góp của tác giả đối với nghiên cứu thực nghiệm ở hai điểm: i, tác giả tập trung vào đối tượng là khách du lịch quốc tế khi phân tích mối quan hệ nhân quả giữa lượng khách du lịch quốc tế và tăng trưởng kinh tế ở Việt Nam; ii, phương pháp kiểm định đường bao ARDL của Pesaran và các cộng sự (2001), và phân tích mối quan hệ nhân quả Granger được áp dụng để phân tích mối quan hệ trong ngắn hạn và dài hạn giữa du lịch và tăng trưởng kinh tế ở Việt Nam, với phương pháp nghiên cứu này sẽ khắc phục được những nhược điểm của các nghiên cứu trước đó ở Việt Nam

3 Dữ liệu nghiên cứu

Phân tích mức độ ảnh hưởng của du lịch với tăng trưởng kinh tế, các biến được sử dụng trong nghiên cứu bao gồm biến GDP (PPP- quy đổi theo sức mua tương đương) đơn vị tính là USD, biến TOUR- lượng khách du lịch quốc tế đến Việt Nam, đơn vị tính người Trong nghiên cứu này, chuỗi dữ liệu theo thời gian được thu thập trong giai đoạn

từ 1995-2019, chuỗi dữ liệu được lấy từ nguồn dữ liệu WorldBank và tất cả các biến được lấy logarit tự nhiên

Bảng 1: Mô tả thống kê dữ liệu nghiên cứu

Giá trị nhỏ nhất 25.37 14.12

Nguồn: tính toán của tác giả từ dữ liệu World Bank, trong đó Y= GDP thực tế, TOUR là khách du lịch

quốc tế, tất cả các biến được lấy logarit tự nhiên

Phân tích thống kê chuỗi dữ liệu trong nghiên cứu được trình bày ở bảng 1, giá trị

độ lệch chuẩn (Std.Dev) cho thấy không có chênh lệch về sự biến động giữa hai biến, chỉ số độ nhọn của các phân phối (Kurtosis) có sự khác biệt nhưng không đáng kể, với biến lnTOUR có độ nhọn lớn hơn Chỉ số độ lệch (Skewness) của lnY mang giá âm điều này thể hiện phân phối của chuỗi dữ liệu lnY lệch bên trái, ngược lại, phân phối của biến lnTOUR lệch về phải bởi vì hệ số này lớn hơn không

4 Mô hình kinh tế lượng

Nghiên cứu phân tích mối quan hệ nhân quả Granger giữa biến tăng trưởng kinh tế

và biến du lịch ở Việt Nam thông qua hai bước như sau: Đầu tiên, nghiên cứu thực hiện kiểm định đường bao (bounds tests) dựa vào phương pháp phân phối trễ tự hồi quy ARDL Thứ hai, nghiên cứu sử dụng phương pháp phân tích nhân quả Granger ngắn hạn trong mô hình hiệu chỉnh sai số dạng vector VECM

Phương trình thể hiện mối quan hệ giữa tăng trưởng kinh tế và biến du lịch được trình bày như sau:

Trong đó lnY và lnTOUR là logarit tự nhiên của lần lượt các biến GDP và biến

du lịch Tất cả các biến được đưa về dạng logarit tự nhiên bởi vì: i, dưới mô hình logarit

tự nhiên, các hệ số được biểu diễn là hệ số co giãn nên dễ dàng cho việc giải thích; ii, ở dạng tính sai phân bậc nhất cho tất cả các biến thì đó chính là tốc độ tăng trưởng

D là sai phân bậc nhất của các biến, là sai số Các hệ số như là , là các nhân tử trong mô hình dài hạn (long-run multipliers) còn các hệ số trong ngắn hạn được thể hiện ở các hệ số của sai phân bậc nhất Ở phương trình (2), α là hệ số của hiệu chỉnh sai số (ECT) và hệ số này thể hiện mức độ quay về trạng thái cần bằng của nền kinh tế dưới tác động của những cú sốc trong ngắn hạn

(2) (1)

Đầu tiên, thông qua kiểm định nghiệm đơn vị (unit root tests), nghiên cứu thực hiện bước kiểm tra chuỗi dữ liệu các biến trong bài viết là chuỗi dừng hay là chuỗi không dừng, bởi vì kết quả của kiểm định nghiệm đơn vị là cơ sở để tiến hành các bước tiếp theo về kiểm định mối quan hệ trong dài hạn cũng như mối quan hệ nhân quả Granger Kiểm định nghiệm đơn vị được sử dụng trong phân tích này bao gồm hai kiểm định đó là kiểm định nghiệm đơn vị Augmented Dickey-Fuller (ADF) của Said & Dickey (1984), và kiểm định Phillips-Perron (PP) của Phillips & Perron (1988)

Bước tiếp theo là thực hiện kiểm định đường bao, đồng liên kết ARDL, với mô hình ARDL được phát triển bởi Shin & Pesaran (1999) và Pesaran và các cộng sự (2001) Kiểm định đồng liên kiết là phương pháp để kiểm tra mối quan hệ trong dài hạn giữa các biến tăng trưởng kinh tế và du lịch và mô hình ARDL được lựa chọn ở phương pháp này bởi vì mô hình ARDL có ba ưu điểm so với các phương pháp về đồng liên kết trước đây của Johansen (1988) và Johansen & Juselius (1990) Thứ nhất, mô hình ARDL có sự linh hoạt về bậc trong kiểm định đồng liên kết, tức là các biến trong mô hình không yêu cầu có cùng một bậc về kiểm định đồng liên kết Bậc của biến có thể là bậc 0 I(0) hoặc là bậc 1 I(1) Ưu điểm thứ hai của mô hình ARDL là mô hình có thể áp dụng hiệu quả đối với kích cỡ mẫu nhỏ trong các nghiên cứu khi thực hiện các kiểm định trong mô hình ARDL Cuối cùng, bằng việc áp dụng mô hình ARDL thì các hệ số ước lượng trong mô hình dài hạn ARDL là các hệ số không chệch (Harris & Sollis, 2003)

Kiểm định đường bao ARDL được thực hiện những bước như sau: dựa vào phương pháp ước lượng OLS để ước lượng các phương trình với hai biến phụ thuộc khác nhau gồm lnY và lnTOUR như ở phương trình (1) để kiểm định mối quan hệ trong dài hạn giữa các biến nói trên Hệ số thống kê F-test được sử dụng trong kiểm định đường bao với giả thuyết không (null hypothesis) được đưa ra là không tồn tại mối quan

hệ trong dài hạn, và đối thuyết là ngược lại với giả thuyết không Giá trị cận trên và giá trị cận dưới được sử dụng để so sánh với hệ số thống kê F-test Giá trị cận trên được tính toán dựa vào giả thiết là mô hình ARDL có các biến đồng liên kết tại bậc 1, tức là I(1), còn giá trị cận dưới được tính toán dựa vào giả thiết là mô hình ARDL có các biến đồng liên kết tại bậc 0 tức là I(0)

Giả thuyết Ho về không có mối liên hệ trong dài hạn sẽ bị bác bỏ nếu hệ số thống kê F-test lớn hơn giá trị cận trên, giả thuyết này không thể bác bỏ nếu hệ số thống

kê F-test nhỏ hơn giá trị cận dưới Ngoài ra, nếu hệ số thống kê F-test nằm trong khoảng của giá trị cận dưới và trên thì không để đưa ra kết luận gì

Khi mối quan hệ trong dài hạn giữa các biến đã được xác định ở những bước trên, phân tích mối quan hệ nhân quả Granger trong ngắn hạn là bước phân tích tiếp theo Ý tưởng của phân tích mối quan hệ nhân quả Granger là chuỗi dữ liệu theo thời gian Xt có thể Granger tác động đến chuỗi dữ liệu theo thời gian Yt nếu những dữ liệu của chuỗi Xt được dùng để dự báo về tương lai của chuỗi Yt tốt hơn các dữ liệu trong quá khứ của bản thân nó (Friston, Moran, & Seth, 2013)

Bước cuối cùng của phương pháp ARDL là ước lượng mô hình hiệu chỉnh sai số dạng vector VECM để kiểm tra mối quan hệ trong ngắn hạn giữa các biến với sự hiện diện của mối quan hệ dài hạn được tìm thấy trước đó

5 Kết quả nghiên cứu

5.1 Kiểm định nghiệm đơn vị

Để tiến hành phân tích mối quan hệ nhân quả và mối quan hệ trong dài hạn đối với chuỗi dữ liệu theo thời gian, các kiểm định nghiệm đơn vị là bước đầu tiên để xác định tính dừng của chuỗi dữ liệu trước khi phân tích các bước tiếp theo Dựa vào kiểm định nghiệm đơn vị, việc xác định bậc cho các biến là bậc 0 I(0) hoặc là bậc 1 I(1) là điều cần thiết để thoã mãn các giả thiết của kiểm định đường bao- mô hình phân phối trễ tự hồi quy ARDL

Thực tế, nếu bậc của một biến là I(2) tức là bậc hai, các giá trị được tính toán trong F-test không còn đúng bởi vì các giá trị thống kê của kiểm định đường bao được tính toán bởi tác giả Pesaran và các cộng sự (2001) với giả thiết rằng biến đó có bậc 0 và bậc 1

Bảng 2: Kiểm định nghiệm đơn vị

Biến

Augmented Dickey-Fuller (ADF) Phillips-Person (PP)

Bậc 0 Bậc 1 Kết luận Bậc 0 Bậc 1 Kết luận lnY -2.307 -3.813*** I(1) -2.569 -3.762** I(1) lnTOUR -2.244 -4.315*** I(1) -1.935 -5.118*** I(1)

Nguồn: tính toán của tác giả, với (***), (**), và (*) thống kê có ý nghĩa lần lượt là 1%, 5% và 10%

Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị của dữ liệu nghiên cứu được trình bày ở Bảng 2 Hai phương pháp được áp dụng trong kiểm định nghiệm đơn vị được sử dụng trong nghiên cứu này bào gồm: phương pháp ADF (Augmented Dickey-Fuller) và phương pháp PP (Phillips- Person) Kết quả cho thấy rằng, ở cả hai phương pháp, chuỗi dữ liệu là chuỗi không dừng ở biến gốc và khi lấy sai phân bậc nhất thì chuỗi dữ liệu của hai biến bao gồm biến tăng trưởng kinh tế và biến du lịch đều là chuỗi dừng tại mức ý nghĩa 1% và

5% Như vậy có thể kết luận là chuỗi dữ liệu của tất cả các biến có bậc 1 hay kí hiệu là I(1)

5.2 Kiểm định đồng liên kết- mô hình ARDL

Kết quả kiểm định đường bao ARDL được trình bày ở bảng 3, kết quả cho biết tồn tại mối quan hệ trong dài hạn giữa các biến trong mô hình (1) Các kết quả của kiểm định đường bao cho thấy, khi biến lnY là biến phụ thuộc giá trị F thống kê của mô hình ARDL lớn hơn giá trị của tiệm cận ràng buộc trên (upper critical value) Giá trị thống kê

F khi biến lnY là biến phụ thuộc có mức ý nghĩa 5%, kết quả này chứng tỏ rằng có tồn tại mối quan hệ trong dài hạn giữa hai biến lnY và lnTOUR khi biến lnY là biến phụ thuộc

Bảng 3: Kết quả kiểm định đường bao- mô hình ARDL

5.89** Cointegration

Giá trị

I(0)

Cận trên I(1)

Nguồn: tính toán của tác giả, với (***), (**), và (*) thống kê có ý nghĩa lần lượt là 1%, 5% và 10% Độ trễ của các biến được xác định dựa vào chỉ tiêu AIC Giá trị cận dưới và cận trên được lấy từ tính toán của tác giả Pesaran và cs (2001)

Ngược lại, khi biến lnTOUR là biến phụ thuộc tương tự như ở phương trình (1) , giá trị thống kê F nhỏ hơn giá trị cận dưới tại các mức ý nghĩa Điều này có nghĩa là giả thuyết về không có mối quan hệ đồng liên kết giữa các biến tăng trưởng kinh tế và biến

du lịch khi biến du lịch lnTOUR là biến phụ thuộc không bị bác bỏ

Như vậy, dựa vào kiểm định đường bao, kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng, tồn tại mối quan hệ trong dài hạn giữa du lịch và tăng trưởng kinh tế khi biến lnY là biến phụ thuộc

5.3 Mối quan hệ nhân quả Granger

Mối quan hệ trong dài hạn giữa các biến đã được xác định, bước tiếp theo là phân tích mối quan hệ nhân quả Granger Các biến tăng trưởng kinh tế và du lịch đã được chỉ

ra có mối quan hệ dài hạn thông qua kiểm định đồng liên kiết, mô hình ước lượng trong dài hạn giữa các biến được thực hiện thông qua mô hình ARDL (1, 0) cho các biến tăng

trưởng kinh tế lnY và biến du lịch lnTOUR Bậc của các biến ở trong mô hình ARDL được lựa chọn dựa vào chỉ tiêu AIC

Bảng 4: Ước lượng các hệ số dài hạn

lnTOUR 0.0738*** 2.88 0.009

F-statistic 16854.06 - 0.00 DW-statistic 1.522 - -

Nguồn: tính toán của tác giả, với (***), (**), và (*) thống kê có ý nghĩa lần lượt tại 1%, 5% và 10%

Kết quả của ước lượng mô hình dài hạn ở bảng 4 chỉ ra rằng, hệ số ước lượng về mối quan hệ trong dài hạn của mô hình ARDL (1, 0) có ý nghĩa về mặt thống kê Du lịch có tác động tích cực đến tăng trưởng kinh tế trong dài hạn Như vậy, nếu du lịch tăng 1% thì sẽ thúc đẩy tăng trưởng kinh tế là 0.0738%

Bảng 5 : Ước lượng các hệ số của mô hình trong ngắn hạn

Nguồn: tính toán của tác giả, với (***), (**), và (*) thống kê có ý nghĩa lần lượt là 1%, 5% và 10%

Hệ số hiệu chỉnh sai số (ECM) có ý nghĩa thống kê tại mức ý nghĩa 5% và mang dấu âm đúng như kì vọng, điều này khẳng định là có mối quan hệ Granger trong dài hạn giữa du lịch và tăng trưởng kinh tế ở Việt Nam Hiệu chỉnh sai số ECM chỉ ra mức độ điều chỉnh từ trạng thái ngắn hạn về trạng thái cần bằng trong dài hạn khi nền kinh tế có

cú sốc Như vậy, từ kết quả ở bảng 5, giá trị ước lượng của ECM là -0.081, có nghĩa là với các cú sốc của nền kinh tế trong giai đoạn trước, nền kinh tế Việt Nam sẽ chuyển về trạng thái cân bằng trong dài hạn với mức 8.1% ở năm tiếp theo