Tiểu luận TÀI CHÍNH CÔNG CHÍNH SÁCH TÀI KHÓA HAY CHÍNH SÁCH TIỀN TỆ CÓ TÁC ĐỘNG HIỆU QUẢ HƠN ĐẾN SỰ TĂNG TRƯỞNG KINH TẾ Ở 4 NƯỚC NAM Á?

Tiểu luận TÀI CHÍNH CÔNG CHÍNH SÁCH TÀI KHÓA HAY CHÍNH SÁCH TIỀN TỆ CÓ TÁC ĐỘNG HIỆU QUẢ HƠN ĐẾN SỰ TĂNG TRƯỞNG KINH TẾ Ở 4 NƯỚC NAM Á? Chính sách tiền tệ và chính sách tài khóa là những chính sách có liên quan đến nhau, có thể được sử dụng riêng lẻ hoặc sử dụng kết hợp để có thể đạt được những mục tiêu kinh tế.

GV phụ trách: GVC Sử Đình Thành

Chủ đề nghiên cứu

CHÍNH SÁCH TÀI KHÓA HAY CHÍNH SÁCH TIỀN

TỆ CÓ TÁC ĐỘNG HIỆU QUẢ HƠN ĐẾN SỰ TĂNG

TRƯỞNG KINH TẾ Ở 4 NƯỚC NAM Á?

Danh sách nhóm số 15 lớp TCDN Ngày – CH22:

1) Nguyễn Công Tiến (Nhóm trưởng - SĐT: 0977 961 774)

2) Chương Minh Luân

3) Lâm Thúy Nhi

4) Phan Nguyễn Kim Ngân

5) Lương Minh Tú

6) Nguyễn Thị Vân Tiên

Năm

2013 MỤC LỤC

1 GIỚI THIỆU 1

2 DỮ LIỆU MÔ HÌNH VÀ KHUNG PHƯƠNG PHÁP LUẬN 3

2.1 Bảng kiểm tra nghiệm đơn vị 4

2.1.1 Levin, Lin và Chu 4

2.1.2 Im, Pesaran và Shin 4

2.2 Kiểm tra Bảng Đồng kết hợp: Phương pháp tiếp cận kiểm tra ADRL 5

3 KẾT QUẢ ƯỚC LƯỢNG 6

3.1 Kiểm định Giả thuyết nghiệm đơn vị bảng 6

3.2 Xác định độ trễ trong mô hình ARDL 7

4 KẾT LUẬN 9 TÀI LIỆU THAM KHẢO

PHỤ LỤC

CHÍNH SÁCH TÀI KHÓA HAY CHÍNH SÁCH TIỀN TỆ

CÓ TÁC ĐỘNG HIỆU QUẢ HƠN ĐẾN SỰ TĂNG TRƯỞNG KINH TẾ Ở 4 NƯỚC NAM Á?

SHAHID ALI, SOMIA IRUM, and ASGHAR ALI

1 GIỚI THIỆU

Chính sách tiền tệ và chính sách tài khóa là những chính sách có liên quan đến nhau, có thể được sử dụng riêng lẻ hoặc sử dụng kết hợp để có thể đạt được những mục tiêu kinh tế Trong kết quả của những bài nghiên cứu đã được phổ biến rộng rãi, Friedman và Meiselman (1963), Ansari (1996), Reynolds (2000,2001), Chari, et al (1991,1998), Schmitt and Uribe (2001a), Shapiro and Watson (1998), Blanchard and Perroti (1996), Christiano,et al (1996), Charu and Kehoe (1998), Kim (1997), Chowdhury (1986,1988), Chowdhury,et al (1986), Weeks (1999), Feldstein (2002)

và Cardia (1991) đã thử nghiệm tác động của chính sách tài khóa và chính sách tiền

tệ trên những nền kinh tế khác nhau Tuy nhiên, những nghiên cứu về lý thuyết và thử nghiệm không cho thấy sức mạnh liên quan giữa chính sách tài khóa và chính sách tiền tệ khi tác động đến sự phát triển của nền kinh tế Một số nhà nghiên cứu ủng hộ quan điểm của những nhà tiền tệ, rằng chính sách tiền tệ nhìn chung có ảnh hưởng đến sự phát triển của nền kinh tế lớn hơn và chiếm ưu thế hơn chính sách tài khóa xét về mặt tác động của nó lên đầu tư và phát triển [Friedman và Meiselman (1963); Ajaye (1974); Elliot (1975); Batten và Hafer (1983], trong khi những nhà nghiên cứu khác tranh luận rằng những sự kích thích của chính sách tài khóa rất quan trọng đối với sự phát triển của nền kinh tế [Chowhury (1986), Olaloye và Ikhide (1995)] Mặt khác, theo Cardia (1991), những hoạt động vĩ mô phần lớn được giải thích bởi nhiều biến khác

Nghiên cứu thực nghiệm của những năm 1970 chứng minh rõ rằng một chính sách hỗn hợp chỉ tạo ra tình trạng lạm phát Vài nhà kinh tế học quan tâm đến tiền tệ bằng cách kết hợp các trường phái Tân cổ điển Keynes, được gọi là lý thuyết “miệng ống” của James Tobin Vấn đề tranh luận là thuế suất và sự phát triển của tiền tệ sẽ

đồng thời dẫn đến lạm phát, do đó Chính phủ có thể chọn cách kích thích nền kinh tế bằng chính sách tiền tệ lẫn chính sách tài khóa để đẩy nhanh sự tăng trưởng

Sự lựa chọn chính sách hỗn hợp tối ưu cótầm quan trọng cho tăng tưởng kinh tế của bất kỳ nền kinh tế nào Các nhà tiền tệ thật sự tin rằng những thay đổi không lường được trong cung tiền sẽ ảnh hưởng đến sản lượng và tăng tưởng, nếu mục tiêu của Ngân hàng Trung Ương là đẩy nhanh tăng trưởng của nền kinh tế thì phải tăng cung tiền bất ngờ Nhưng định nghĩa bẫy thanh khoản – được trình bày bởi Keynes

đã chứng minh rõ rằng nếu lãi suất thật giảm xuống 1 mức thấp như thế thì một sự tăng cung tiền không thể làm tăng sản lượng và tăng trưởng, vì cung tiền không thể làm giảm lãi suất, điều này hàm ý rằng đầu tư cũng sẽ không tăng lên vì lãi suất ít nhạy cảm

Theo Keynes kích cầu là phương thức chính xác để hạn chế suy thoái kinh tế và giảm cầu để kiềm chế lạm phát, nhưng để làm 2 điều đó cùng lúc hầu như không thể

Để phản hồi lại học thuyết Keynes, Robert Mundell (1971) ủng hộ chính sách tiền tệ nếu mục tiêu của chính sách là kiềm chế lạm phát – cũng chính là lạm phát mục tiêu, trong khi chính sách tài khóa nên được áp dụng để kích thích việc làm và thúc đẩy sản lượng tiềm năng thông qua chính sách tài khóa mở rộng

Chính sách tiền tệ và chính sách tài khóa có những ảnh hưởng rất khác nhau đến nền kinh tế, và những khác nhau này phải được phản ánh trong những mục tiêu của chúng [Levy(2001)] Keynes đã chỉ ra rằng, chính sách kích cầu và giảm cầu hạn chế suy thoái kinh tế và kiềm chế lạm phát tương ứng, nhưng hầu như cả hai mục tiêu khó có thể đạt được cùng lúc Hưởng ứng Keynes, Mundell (1971) ủng hộ chính sách tiền tệ để kiềm chế lạm phát, và đề nghị rằng chính sách tài khóa nên được dùng để tăng việc làm và thúc đẩy sản lượng tiềm năng trong qua chính sách tài khóa mở rộng

Có sự thống nhất chung giữa các nhà kinh tế rằng những nhà chính sách nên dựa trên sự kết hợp các chính sách hỗn hợp Về cơ bản, có bốn sự kết hợp chính sách hỗn hợp luân phiên nhau Nếu mục đích là để đẩy nhanh sự phát triển của nền kinh tế, chính sách tài khóa mở rộng và chính sách tiền tệ nới lỏng nên được lựa chọn, nhưng nếu nền kinh tế đang có lạm phát thì chính sách tài khóa mở rộng và chính sách tiền

tệ thắt chặt nên được áp dụng Cả thâm hụt ngân sách và sự tăng cung tiền lớn trong nền kinh tế đã đẩy nhanh tăng trưởng kinh tế với cái giá là lạm phát, nên sự kết hợp của các chính sách này có hiệu quả Còn có những sự kết hợp khác như chính sách

tài khóa thắt chặt/ chính sách tiền tệ mở rộng và chính sách tài khóa thắt chặt/ chính sách tiền tệ thắt chặt, nhưng các sự kết hợp này không mang lại hiệu quả cao, điều này đã được minh chứng trong thời gian qua [Brimmer and Sinai (1986)]

Mục đích của bài nghiên cứu này là nghiên cứu thực nghiệm vấn đề gây tranh cãi rằng chính sách tài khóa và chính sách tiền tệ có tác động quan hiệu quả hơn đến sự tăng trưởng kinh tế trong 4 nước Nam Á: Pakistan, India, Srilanka và Bangladesh Chúng ta sẽ nghiên cứu hiệu quả của cả 2 loại chính sách trong bối cảnh phân tích dữ liệu bảng

Bảng 1 cho ta thấy những chỉ số kinh tế của các nước Nam Á Pakistan và Bangladesh có cùng tốc độ tăng trưởng bình quân qua các giai đoạn 1990 và

2000-07, trong khi đó Ấn Độ là nước có tốc độ tăng GPD cao nhất, ngược lại Sri Lanka là đang phải đối mặt với sự giảm tăng trưởng Về cán cân tài khóa, mặt dù cán cân tài khóa của các nước Nam Á đều cải thiện, nhưng nhìn chung tốc độ cải thiện của Pakistan đã vượt trội hơn có lẽ vì việc sử dụng những chính sách theo hướng dẫn của IMF và tác động của chương trình điều chỉnh cơ cấu (1998, SAP) Khu vực cung tiền của nền kinh tế Ấn Độ tăng nhanh đột biến đã mô tả hàm ý của chính sách tiền tệ mở rộng Rõ ràng rằng trong Bảng 1 cho thấy các nền kinh tế mới nổi có tốc độ tăng trưởng về cung tiền và cán cân tài khóa cao hơn

Table 1

Economic Indicators

Economic Indicators Pakistan India Bangladesh Sri Lanka

GDP 1990s 3.9 5.6 4.8 5.3

(%Growth) 2000-05 4.6 7 5.5 5.1

Fiscal balance 1990-95 -6.05 -6.4 0.5 -8.3

(%GDP) 2000-05 -4.9 -4.7 0.05 -8.9

Money Supply 1990-95 41.8 48.5 25.9 31.5

(% of GDP) 2000-05 43.5 71.2 37.5 40.5

Nguồn : Các chỉ số phát triển thế giới (2008)

2 Dữ liệu mô hình và khung phương pháp luận:

Để nhận thấy được tác động của các biến chính sách lên sự tăng trưởng của nền kinh tế (được đo lường bởi tỉ lệ tăng trưởng GDP), ta có phương trình thực nghiệm được mô hình hóa như sau:

Y it =  + 0 FB it + 1 M2 it + it … … … … (1)

Trong đó

Y = tỉ lệ tăng GDP

FD = Thâm hụt tài khóa

M2 = Khối tiền M2

Theo Legrenzi và cộng sự (2002), chúng ta dùng các giá trị danh nghĩa để tránh việc khó khăn khi phải xác định các chỉ số lạm phát thích hợp cho các loạt biến Ta

sử dụng một bảng cân đối cho 4 nước Nam Á : Pakistan, Ấn Độ, Bangladesh và Sri Lanka, trong 17 năm, từ năm 1990 đến 2007, và dữ liệu được thu thâp từ các nguồn khác nhau như World Development indicator (2007) và International financial Statistics (2007)

2.1 Bảng kiểm tra đơn vị gốc:

Ta nghiên cứu bảng kiểm tra đơn vị gốc của Levin, Lin và Chu và của Im, Pesaran

và Shin

2.1.1 Levin, Lin và Chu:

Levin, Lin và Chu (LLC) kiểm tra giả định rằng có một quá trình đơn vị gốc chung Họ kiểm tra xem xét công thức ADF nền tảng sau đây:

∆𝑦𝑖𝑡 = 𝛼𝑦𝑖,𝑡− 1 + ∑𝑝𝑖 𝛽𝑖,𝑗

𝑗=1 ∆𝑦𝑖,𝑡 − 𝑗 + 𝑋′𝑖𝑡𝛿 + 𝜀𝑖𝑡 … … … (2)

Trong đó yit là hiệu số của chuỗi dữ liệu bảng tương ứng, =-1, p là bậc trễ

của yit mà có thể tăng hoặc giảm cho bảng dữ liệu chéo và X’ là biến ngoại sinh của

mô hình Giả định rằng thống kê t được phân phối thường:

𝑡𝛼∗ = 𝑡𝛼−(𝑁𝑇̃)𝑆𝑁𝜎̂−2𝑠𝑒(𝛼̂)𝜇𝑚𝑇̃

𝜎𝑚𝑇̃ … … … (3)

2.1.2 Im, Pesaran và Shin

Bảng kiểm tra đơn vị gốc của Im, Pesaran và Shin tính đến mỗi quy trình đơn vị gốc Sự kiểm tra này kết hợp những bản kiểm tra đơn vị gốc để nhận được một bảng kết quả cụ thể Hàm thống kê W dùng để kiểm tra các chuỗi số liệu bảng của các biến dựa trên hệ thống kiểm tra đơn vị gốc riêng biệt được cho bên dưới, trong đó W được giả định là phân phối bình thường:

𝑊 𝑡̅𝑁𝑇 = √𝑁[𝑡̅𝑁𝑇− 𝑁−1∑𝑁𝑖=1𝐸(𝑡̅𝑖𝑇(𝑝𝑖))]

√𝑁−1∑𝑁𝑖=1𝑉𝑎𝑟(𝑡̅𝑖𝑇(𝑝𝑖))

… … … … (4)

2.2 Kiểm định Bảng Đồng kết hợp: Phương pháp tiếp cận kiểm tra ARDL

Để kiểm định mối liên hệ trong dài hạn ta dùng kỹ thuật kinh tế lượng mạnh Mô hình tự hồi quy và phân phối trễ được giới thiệu rộng rãi bởi Pesaran, Pesaran và Smith (1998), Pesaran và Shin (1999) và Pesaran cùng đồng sự (2001)

Mô hình ARDL có vài lợi thế Phương Pháp ARDL có thể phân biệt giữa biến hồi quy phụ thuộc và biến hồi quy độc lập Để chắc chắn, một trong lợi thế bắt buộc của quy trình ARDL là có thể ước lượng ngay cả khi các biến giải thích là các biến nội sinh [Perasan và Shin (1999); Pesaran và đồng sự (2001)] Một lợi thế quan trọng khác của kĩ thuật này là có thể áp dụng không phân biệt biến là biến I(0), I(1) hay đồng kết hợp từng phần [Pesaran và Pesaran (1997)] Tiếp tục xem xét, với tất cả những điểm đã nêu trên, ta có thể sử dụng hệ thống ARDL cho phân tích đồng kết hợp và mô hình ECM tiếp theo Bảng sửa lỗi của mô hình ARDL theo phương trình (1) như sau:

∆𝑌𝑖𝑡 = 𝛼 + 𝛽1 ∑ ∆𝑌𝑖,𝑡−𝑖

𝑝

𝑖=1

+ 𝛽2 ∑ ∆𝐹𝐵𝑖,𝑡−𝑖

𝑝

𝑖=1

+ 𝛽3 ∑ ∆𝑀2𝑖,𝑡−𝑖

𝑝

𝑖=1

+ 𝛿1∆𝑌𝑖,𝑡−1

+ 𝛿2∆𝐹𝐵𝑖,𝑡−1+ 𝛿3∆𝑀2𝑖,𝑡−1+ 𝜇𝑖𝑡 … … … (5)

Trong đó 0 là hệ số trôi dạt còn  là 1 biến nhiễu trắng Hơn nữa các số hạng với dấu tổng đại diện cho chức năng sửa lỗi Trong đó phần thứ 2 của phương trình tương ứng với mối liên hệ trong dài hạn Trong mô hình ARDL đầu tiên được ta ước lượng phương trình (4) bằng phương pháp chi bình phương bé nhất và tính giá trị kiểm định

F

Giả thuyết H0 của phương trình là:

H0: it = 0

Có nghĩa mối liên hệ trong dài hạn không tồn tại, và giả thuyết ngược lại là: H1: it ≠ 0

Giá trị kiểm định F được tính toán được so sánh với hai phần của giá trị tới hạn

đã được cụ thể bởi Pesaran và đồng sự (2001) và Paresh Kumar Narayan (2005) Hai tiêu chuẩn nổi tiếng cho sự lựa chọn của mô hình là Schawrtz Bayesian Criteria (SBC)

và Akaike’s Information Criteria (AIC)

Nếu mô hình chứng minh được có mối liên hệ trong dài hạn thì để ước lượng hiệu quả liên kết trong dài hạn, mô hình dài hạn dưới đây phải được ước lượng

𝑌𝑖𝑡 = 𝛼 + 𝛽1 ∑𝑝𝑖=1𝑌𝑖,𝑡−𝑖+ 𝛽2 ∑𝑝𝑖=1𝐹𝐵𝑖,𝑡−𝑖 + 𝛽3 ∑𝑝𝑖=1𝑀2𝑖,𝑡−𝑖+ 𝜇𝑖𝑡 (6)

Nếu chúng ta tìm được bằng chứng cho mối liên hệ trong dài hạn thì trong bước

3 ta sử dụng phương trình dưới đây để ước lượng hiệu quả trong ngắn hạn:

𝑌𝑖𝑡 = 𝛼 + 𝛽1 ∑𝑝𝑖=1∆𝑌𝑖,𝑡−𝑖 + 𝛽2 ∑𝑝𝑖=1∆𝐹𝐵𝑖,𝑡−𝑖 + 𝛽3 ∑𝑝𝑖=1∆𝑀2𝑖,𝑡−𝑖 + 𝜂𝐸𝐶𝑖𝑡−𝑖 (7)

 là giá trị sửa lỗi của của mô hình, chỉ ra tốc độ của sự thay đổi nghịch trong

sự cân bằng dài hạn sau một cú sốc trong ngắn hạn

3 KẾT QUẢ ƯỚC LƯỢNG

3.1 Kiểm tra Giả thuyết nghiệm đơn vị bảng

Để kiểm tra giả thuyết nghiệm đơn vị cho các biến, các kiểm nghiệm của Im, Pesaran và Shin W-Stat (IPS) và Levin, Lin, và Chu t-Stat (LLC) đã được áp dụng Tổng hợp kết quả của quá trình kiểm tra được cho ở Bảng 2 Đầu tiên, các kiểm định được áp dụng với các biến theo cấp độ, theo sau là sai số bậc nhất của chúng

Table 2 Panel Unit-Root Test Estimation

Variables

Im, Pesaran và Shin (W-Stat) Lags

Levin, Lin and Chu (t-Stat) Lags

Notes: * Represents significant only at 1 percent, ** Represents significant only at 1 percent

Kết quả cho thấy các biến có bậc tích phân khác nhau, cho phép chúng ta áp dụng

Mô hình ARDL (Mô hình tự hồi quy phân phối độ trễ)

3.2 Xác định độ trễ trong mô hình ARDL

Trật tự của độ trễ thường được thu từ vecto tự hồi quy thông qua Schwartz Bayesian Criteria và Akaike Information Criteria Tiến trình xác định độ trễ dựa trên

cơ sở của mô hình ARDL, đã cho được các kết quả sau:

Table 3

Lag Length Selection and Bound Testing for Panel Cointegration

Lags Order AIC HQ SBC F-test Statistics

0 24.14 24.17* 24.24* 11.91*

1 24.13* 24.29 24.53 4.77*

2 24.14 25.02 25.02 1.86

Short-run Diagnostic Test-Statistics

Serial Correlation LM,F=0.68(0.51) Hetroscdasicity Test F=1.83(0.23) Ramsey RESET Test F=0.62(0.32) Normality J-B Value = 28.63 (0.01)

*Significant at 5 percent level according to Pesaran,et al(2001) and narayan (2005)

Độ trễ được xác định dựa vào giá trị thấp nhất của thông tin tiêu chuẩn Akaike (AIC) trên cơ sở của vecto tự hồi quy (VAR) cho toàn bộ mô hình Kết quả của phương pháp kiểm tra chỉ ra rằng kiểm định F được tính toán là 4.77 tại độ trễ là 1, cao hơn giá trị tới hạn ràng buộc ở trên 1%, điều này hàm ý rằng có 1 mối liên hệ đồng kết hợp nào đó giữa các biến trong mô hình Để tìm ra mối liên hệ trong dài hạn

ta áp dụng phương pháp ARDL để ước lượng hệ số trong dài hạn và ngắn hạn Bậc trễ lớn nhất được cho trong mô hình, tiếp theo ta tìm ra bậc trễ riêng lẻ thông qua vecto tự hồi quy tại đó AIC tương ứng là nhỏ nhất

Table 4 Lags Defined Through VAR-AIC (0,0, and 1) and SBC (0,0 and 0)

Lags Selected through VAR-AIC and SBC

Selected Lags Lag AIC SBC AIC SBC AIC SBC AIC SBC

Y it 4.13* 4.16* 4.16 4.29 4.16 4.40 0 0

FD it 13.93* 13.96* 14.03 14.16 14.13 14.37 0 0 M2 it 6.05 6.08* 6.00* 6.13 6.11 6.35 1 0 Notes: *Indicates minimum SBC and AIC

Kết quả trong dài hạn được cho ở bảng 5 Để kiểm tra tăng trưởng GDP tăng lên hay giảm xuống bao nhiêu phần trăm, ta hồi quy theo tăng trưởng GDP

Table 5 Long Run Results using the Panel ARDL Approach

Dependent Variable Yit Regressors Coefficient P-value

R2 adjusted = 0.93

F-statistics = 3.72

Critical values are obtained from Perasan,et al (2001) and Narayan

(2005)

ARDL(0,0,1) selected based on Akaike Information Criterion

Có thể thấy từ Bảng 6 rằng Khối tiền M2 là nhân tốc quan trọng đóng góp vào tăng trưởng kinh tế Hệ số của M2 chỉ ra rằng trong dài hạn M2 đẩy nhanh tốc độ tăng trưởng kinh tế 11% Kết quả cho thấy chính sách tiền tệ là một công cụ hiệu quả

để đẩy nhanh tốc độ tăng trưởng kinh tế trong dài hạn Hệ số của FD không quan trọng có nghĩa chính sách tài khóa hoàn toàn không có hiệu quả cho tăng trưởng kinh

tế trong dài hạn

Table 6 Error Correction Representation of Panel ARDL Model

Dependent Variable  yit Regressors Coefficient Prob-value

R-Bar-Squared = 0.85

F-statistic=9.75[.000]

Giá trị sửa lỗi độ trễ được đo lường ECt-1 mang dấu âm và rất quan trọng Những kết quả này ủng hộ sự đồng kết hợp giữa các biến được giới thiệu ở Phương trình 1

Hệ số phản hồi là -0.70 chỉ ra rằng 70% sự mất cân bằng là đúng cho năm hiện tại Kết quả còn cho thấy rằng trong ngắn hạn sự thay đổi của biến FD không phải là nhân

tố quan trọng trong khi cung tiền có tác động quan trọng lên sự tăng trưởng GDP