Phân tích mối quan hệ nhân quả giữa tiết kiệm và đầu tư ở việt nam giai đoạn 1986 2009

TÓM TẮT ĐỀ TÀI Trong bài viết này tác giả muốn kiểm tra mối quan hệ dài hạn giữa tiết kiệm và đầu tư trong trường hợp của Việt Nam, đất nước đang đi trên con đường công nghiệp hóa hiện đ

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HCM

KHOA KINH TẾ PHÁT TRIỂN NGÀNH KẾ HOẠCH VÀ ĐẦU TƯ

X^ ]W

     

  ĐỀ TÀI TỐT NGHIỆP: 

PHÂN TÍCH MỐI QUAN HỆ NHÂN QUẢ GIỮA TIẾT  KIỆM VÀ ĐẦU TƯ Ở VIỆT NAM GIAI ĐOẠN 

 1986 – 2009 

 

Tp.Hồ Chí Minh, 2011 

  GVHD

  Nguyễn Hoàng Bảo SVTH Hoàng Quốc Bình  Lớp Kế hoạch và Đầu tư 03 Khóa 33

MSSV 107210702 

   

Xin  cảm  ơn  các  thầy  trong  khoa  Kinh  Tế  Phát  Triển  trường  Đại  Học  Kinh  Tế Thành phố Hồ Chí Minh đã giúp đỡ cho tôi rất nhiều trong việc hoàn thành đề tài nghiên cứu này. Ngoài ra, tôi cũng xin gửi lời cảm ơn đến bạn bè và gia đình tôi, đã luôn ở bên tôi và giúp đỡ tôi rất nhiều trong quá trình thực hiện đề tài. Cuối  cùng,  tôi  xin  gửi  lời  cảm  ơn  đặc  biệt  nhất  đến  người  Thầy  của  tôi,  thầy Nguyễn Hoàng Bảo vì tất cả những kiến thức mà thầy đã dạy cho tôi, và thầy chính là nguồn động lực chính giúp tôi hoàn thành đề tài này,xin cảm ơn thầy rất nhiều. 

 

TÓM TẮT ĐỀ TÀI

Trong bài viết này tác giả muốn kiểm tra mối quan hệ dài hạn giữa tiết kiệm và đầu tư trong trường hợp của Việt Nam, đất nước đang đi trên con đường công nghiệp hóa hiện đại hóa Hiểu biết về mối quan hệ giữa tiết kiệm-đầu tư sẽ cung cấp một cái nhìn sâu sắc và quan trọng trong quá trình phát triển kinh tế của đất nước Đề tài này sử dụng các phương pháp tiếp cận đồng liên kết khác nhau và mô hình VECM để đánh giá hai biến tiết kiệm và đầu tư có mối quan

hệ dài hạn với nhau hay không, mạnh hay yếu, tiết kiệm ảnh hưởng đến đầu tư hay đầu tư ảnh hưởng đến tiết kiệm hay mối quan hệ nhân quả từ cả hai phía từ

đó đánh giá những chính sách tác động đến tiết kiệm đầu tư tại Việt Nam, mối quan hệ này được phân tích bằng việc sử dụng các dữ liệu kinh tế vĩ mô trong thời gian từ 1986 đến năm 2009

Chú thích: Việc sử dụng dữ liệu giới hạn thời gian gần đây từ 1986-2009 là

đủ để cho phép chuỗi thời gian điều tra có ý nghĩa về mặt thống kê

Từ khóa: Đầu tư, Tiết kiệm, Đồng liên kết, Mô hình nhân quả

MỤC LỤC

CHƯƠNG I   3 

GIỚI THIỆU   3 

1.1 ĐẶT VẤN ĐỀ   3 

1.2. MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU   5 

1.3. CÂU HỎI NGHIÊN CỨU   5 

1.4. ĐỐI TƯỢNG NGHIÊN CỨU VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU   5 

1.5.PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU   5 

1.6.CẤU TRÚC BÁO CÁO NGHIÊN CỨU   6 

CHƯƠNG II   7 

TỒNG QUAN TÌNH HÌNH TIẾT KIỆM ĐẦU TƯ 7 

2.1 SƠ ĐỒ DÒNG TIẾT KIỆM VÀ ĐẦU TƯ   7 

2.2 VAI TRÒ CỦA TÍCH LŨY VỐN   8 

2.3 XU THẾ TIẾT KIỆM - ĐẦU TƯ VIỆT NAM 1986‐2009  10 

2.4 TÌNH HÌNH TIẾT KIỆM – ĐẦU TƯ VIỆT NAM 1986‐2009   12 

CHƯƠNG III   16 

MÔ HÌNH VÀ KHUNG PHÂN TÍCH   16 

3.1 LÝ THUYẾT VỀ CHUỖI DỪNG   16 

3.2 ĐỒNG LIÊN KẾT   17 

3.3 MÔ HÌNH VAR   19 

3.4 KIỂM ĐỊNH NGHIỆM ĐƠN VỊ   20 

3.5.KIỂM ĐỊNH ĐỒNG LIÊN KẾT   21 

3.6 KIỂM ĐỊNH NHÂN QUẢ GRANGER   24 

CHƯƠNG IV   29 

KẾT QUẢ THỤC NGHIỆM   29 

4.1 THỐNG KÊ MÔ TẢ   29 

4.2 KIỂM ĐỊNH NGHIỆM ĐƠN VỊ   31 

4.3 KIỂM ĐỊNH ĐỒNG LIÊN KẾT   33 

4.4 KIỂM ĐỊNH NHÂN QUẢ   36 

CHƯƠNG V   40 

KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ   40 

PHỤ LỤC   42 

CHƯƠNG I

GIỚI THIỆU

Chương này trình bày những giới thiệu chung về đề tài nghiên cứu Cơ sở hình thành đề tài, mục tiêu, phương pháp, ý nghĩa cũng như phạm vi nghiên cứu của đề tài Xuất phát từ ý tưởng và mục tiêu đó, nghiên cứu cũng cụ thể hoá các câu hỏi mà sẽ được trả lời trong suốt đề tài, sau cùng là trình bày bố cục của đề

tài nghiên cứu

1.1 ĐẶT VẤN ĐỀ

Trước đây, đã có nhiều nghiên cứu chứng minh tiết kiệm và đầu tư là động lực tăng trưởng kinh tế ở tất cả các nước Điều này là do tăng trưởng kinh tế phụ thuộc chặt chẽ vào tiết kiệm, mà đầu tư trong nước và nước ngoài lại xuất phát

từ tiết kiệm, cho nên, tăng tiết kiệm dẫn đến nền kinh tế tăng trưởng cao hơn thông qua hình thành vốn Các mối quan hệ giữa tiết kiệm và đầu tư đã là đề tài rất được quan tâm trong suốt hai thập kỷ qua

Trong một nghiên cứu chuyên đề, Feldstein và Horioka (1980) đã kiểm tra mức độ tương quan giữa tiết kiệm và đầu tư tại 16 quốc gia trong tổ chức hợp tác kinh tế và phát triển (OECD), họ kiểm định rằng có hay không có mối quan hệ giữa tiết kiệm nội địa và tỷ lệ đầu tư trong nước với sự hiện diện của vốn lưu động hoàn hảo.Và tiết kiệm thặng dư trong nước có được chuyển đến các thị trường vốn thế giới có môi trường đầu tư thuận lợi Sử dụng phân tích mẫu tại 16 quốc gia này cho thấy 85-95% số tiền tiết kiệm trong nước được chuyển thành đầu tư, hơn nữa hệ số hồi quy của tiết kiệm trên đầu tư là không có sự khác biệt

vì nó chỉ ra rằng vốn lưu động quốc tế là khá thấp Hiện tượng quan sát này được nhiều người biết đến thông qua nghiên cứu của Feldstein-Horioka.Có hai luồng ý kiến tranh luận xung quanh vấn đề nghiên cứu của Feldstein-Horioka Thứ nhất, tán thành với giải thích của Feldstein-Horioka, họ lập luận rằng có sự tương quan cao giữa tiết kiệm và đầu tư hàm ý nguồn vốn quốc tế bất động, tiêu biểu là những phát hiện của Feldstein (1983), Penati và Dooley (1984) Dooley et

all (1987) và Vos (1988) và những người khác, họ đã sử dụng phân tích mẫu và cho thấy mối quan hệ mật thiết giữa tiết kiệm và tỷ lệ đầu tư.Ngoài ra còn có những nghiên cứu đánh giá tác động qua lại giữa tiết kiệm và đầu tư trong trường hợp tỷ giá hối đoái thả nổi, chế độ kiểm soát vốn (Miller 1988, Alexakis

va Apergis 1994, Ho 1999, De Vita và Abbott 2002, Ozmen va Parmaksiz 2003, Schmidt 2003, Narayan 2003) Các kết quả nghiên cứu thực nghiệm vẫn còn chưa rõ ràng

Ý kiến thứ hai, cũng khởi đầu từ cách tiếp cận của Feldstein-Horioka, đã cố gắng cho rằng mối tương quan giữa tiết kiệm và đầu tư là do yếu tố vĩ mô tác động như quy mô của một quốc gia (Baxter và Crucini 1993), khả năng thanh toán hiện tại (Coakley et al., 1996), cơ cấu tài chính (Kasuga, 2004) và hang hóa phi ngoại thương (Murphy 1986 Wong 1990) Mặc dù ý kiến giải thích khác nhau đã được đề xuất cho mối quan hệ giữa tiết kiệm và đầu tư với sự hiện diện của vốn lưu động, nhưng kết quả thực nghiệm vẫn còn mơ hồ

Solow (2001) lập luận rằng một mô hình kinh tế nên linh hoạt trong tự nhiên để nó có thể giải thích hết được sự tiến triển của hành vi kinh tế theo thời gian Từ đó mối quan hệ giữa tiết kiệm và đầu tư sẽ được quyết địng phần lớn bởi tính chất và hoạt động của các tổ chức tài chính và chính sách kinh tế theo đuổi của mỗi nước

Hầu hết các mô hình này nhấn mạnh tích lũy tài sản là nguồn tăng trưởng kinh tế quan trọng và cho rằng tỷ lệ tiết kiệm càng cao càng thúc đẩy tăng trưởng kinh tế nhanh, vì tỷ lệ tiết kiệm cao cũng đồng nghĩa với tỷ lệ đầu tư cao Mặc

dù, trong nền kinh tế mở, đầu tư từ bên ngoài có vai trò quan trọng đối với các nền kinh tế đang phát triển, tuy nhiên tiết kiệm nội địa cao vẫn là một động lực

cơ bản cho tăng trưởng kinh tế Tỷ lệ tiết kiệm nội địa và đầu tư cao là một trong những đặc trưng cơ bản của sự thần kỳ Đông Á, Trong những năm vừa qua, Việt Nam có thể được coi là nền kinh tế tăng trưởng nhanh và đang trong quá trình công nghiệp hóa hiện đại hóa đất nước, do đó, tiết kiệm được khuyến khích tăng cường để có thể tài trợ nhu cầu vốn khá lớn cho đầu tư phát triển Vậy liệu trong trường hợp của Việt Nam, có mối quan hệ nhân quả giữa tiết kiệm và đầu tư không, và nó vận hành như thế nào Đề tài này sẽ kiểm tra lại tính đúng đắn của mối quan hệ đó.Sự lựa chọn Việt Nam làm đối tượng nghiên cứu còn được thúc đẩy bởi một thực tế là Việt Nam là một quốc gia đang phát triển, nguồn dữ liệu

nghiên cứu còn hạn chế nên việc nghiên cứu vấn đề này cho Việt Nam vẫn còn rất ít

1.2 MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU

Đề tài này nhằm vào việc nghiên cứu mối quan hệ giữa tiết kiệm và đầu tư trong nền kinh tế Việt Nam giai đoạn 1986 - 2009

1.3 CÂU HỎI NGHIÊN CỨU

Bài nghiên cứu này chủ yếu tập trung vào trả lời các câu hỏi sau:

(1) Tồn tại mối quan hệ nhân quả 1 chiều từ tiết kiệm tới tỷ lệ đầu tư hoặc ngược lại, hay có mối quan hệ nhân quả 2 chiều, hay không tồn tại mối quan hệ nhân quả?

(2) Tác động qua lại giữa tiết kiệm và đầu tư có ảnh hưởng đến tăng trưởng kinh tế hay không?

1.4 ĐỐI TƯỢNG NGHIÊN CỨU VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU

(1) Đối tượng nghiên cứu: Tiết kiệm và đầu tư tại Việt Nam

(2) Phạm vi nghiên cứu: Sử dụng dữ liệu vĩ mô thống kê hàng năm của Việt Nam từ năm 1986 đến năm 2009

1.5 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Nghiên cứu này áp dụng lý thuyết đồng liên kết, phương pháp tiếp cận đồng liên kết Engle – Granger, kết hợp với kiểm định quan hệ nhân quả Granger dựa trên dữ liệu của Việt Nam để tìm xem có hay không có quan hệ nhân quả hai chiều hoặc một chiều từ tiết kiệm đến đầu tư hay ngược lại Số liệu được sử dụng là tỳ lệ tiết kiệm và tỷ lệ đầu tư của Việt Nam từ năm 1986 đến

2009

1.6 CẤU TRÚC BÁO CÁO NGHIÊN CỨU

Phần còn lại của bài viết có bố cục như sau: Chương 2 cung cấp một cái nhìn tổng quan về tình hình tiết kiệm và đầu tư ở Việt Nam Mô hình và phương pháp nghiên cứu sẽ được đề cập đến trong Chương 3.Trong Chương 4 sẽ trình bày kết quả thực nghiệm Cuối cùng, Chương 5 thảo luận một vài vấn đề về chính sách, ý nghĩa của kết quả và kết luận cuối cùng

CHƯƠNG II

TỔNG QUAN TÌNH HÌNH TIẾT KIỆM VÀ

ĐẦU TƯ TẠI VIỆT NAM

Phần này xem xét hành vi tiết kiệm và đầu tư của Việt Nam giai đoạn 1986 đến năm 2009.Nhưng trước hết trong phần đầu của chương này chúng ta sẽ tìm hiểu về cơ cấu dòng tiết kiệm chuyển thành đầu tư như thế nào và vai trò của việc tích lũy vốn.Qua phần sau chúng ta sẽ nghiên cứu sâu hơn xu hướng tiết kiệm và đầu tư ở Việt Nam và tình hình tiết kiệm đầu tư ở Việt Nam giai đoạn 1986-2009

2.1 SƠ ĐỐ DÒNG TIẾT KIỆM VÀ ĐẦU TƯ

Nguồn: Tài chính phát triển, chương trình giảng dạy kinh tế Fulbright

tài chính

Theo sơ đồ trên ta thấy các nguồn để hình thành vốn đầu tư bao gồm: tiết kiệm trong nước (tiết kiệm của các hộ gia đình - Sh, tiết kiệm của các doanh nghiệp - Se, tiết kiệm của Chính phủ - Sg) và nguồn đầu tư nước ngoài (FDI, ODA và vay thương mại) Hệ thống tài chính làm trung gian trong tổng đầu tư quốc gia, vì các công ty và hộ gia đình tài trợ phần lớn các khoản đầu tư của họ trực tiếp từ khoản tiết kiệm của bản thân Hệ thống tài chính có vai trò chuyển khoản tiết kiệm từ những đơn vị kinh tế dư thừa sang những đơn vị thâm hụt Đầu tư cũng có thể hiểu đơn giản hơn bao gồm các khoản chi tiêu của khu vực doanh nghiệp và khu vực hộ gia đình Nó được chia làm ba bộ phận: đầu tư

cố định vào kinh doanh đầu tư vào nhà ở và đầu tư vào hàng tồn kho Đầu tư cố định vào kinh doanh bao gồm các khoản chi tiêu đề mua nhà xưởng máy móc và các trang thiết bị mới của khu vực doanh nghiệp Đầu tư vào nhà ở là việc mua nhà mới của khu vực hộ gia đình và những người cho thuê nhà Đầu tư vào hang tồn kho là mứ tăng tồn kho hang hóa của doanh nghiệp (khi hàng tồn kho giảm, mức đầu tư vào hàng tồn kho mang dấu âm)

Nhìn chung các nước đang phát triển tăng trưởng nhanh có tỷ lệ tiết kiệm cao hơn các nước tăng trưởng chậm Có nhiều yếu tố ảnh hưởng đến tiết kiệm: tốc độ tăng trưởng thu nhập, cơ cấu độ tuổi của dân số, và quan điểm đối với tiết kiệm Các dịch vụ mà chính phủ cung cấp như trợ cấp xã hội có thể ảnh hưởng đến tiết kiệm cũng như thuế và thâm hụt ngân sách

Ở Việt Nam trung bình giai đoạn 1995 – 2007 hộ gia đình tiết kiệm 10,3 %

và đầu tư 4,2 %, còn thặng dư 6,1% Khu vực doanh nghiệp tiết kiệm 16,3 %, đầu tư 20,4 % và thâm hụt 4,1% Chính phủ tiết kiệm cho đầu tư 2,4 %, đầu tư 11,6 % và thâm hụt 9,2 % Khu vực nước ngoài cho vay ròng là 7,2%

2.2 VAI TRÒ CỦA TÍCH LŨY VỐN ĐỘNG LỰC CHÍNH CHO

TĂNG TRƯỞNG KINH TẾ

Từ năm 1986-1990, nền kinh tế Việt Nam có bước chuyển mình sau khi xóa bỏ nền kinh tế quan liêu bao cấp với tốc độ tăng trưởng bình quân đạt 4,72%.Từ năm 1991-1997 nền kinh tế Việt Nam bắt đầu có những khởi sắc với tốc độ tăng trưởng trung bình đạt 8,36% và đạt mức cao nhất vào năm 1995 với tốc độ tăng trưởng là 9,5% Sáu năm liên tục (1992- 1997), Việt Nam đạt mức tăng trưởng trên 8% Do chịu ảnh hưởng của cuộc khủng hoảng tàichính tiền tệ

của khu vực năm 1997, tốc độ tăng trưởng của Việt Nam giảm xuống 5,8% năm

1998 và 4,8% năm 1999 Từ năm 2003 tăng trưởng kinh tế đã có sự phục hồi, tốc độ tăng trưởng trung bình giai đoạn 2003 – 2007 đạt 8,05%, từ năm 2008 đến nay do cuộc khủng hoảng kinh tế tài chính thế giới, tốc độ tăng trưởng của Việt Nam có xu hướng bị suy giảm Nếu so sánh với các nước trong khu vực tốc

độ tăng trưởng kinh tế Việt Nam đứng thứ hai sau Trung Quốc, cao hơn các nước ASEAN khác như Malaysia, Philipin, Indonesia và Thái Lan Tốc độ tăng trưởng của Việt Nam qua các thời kỳ được thể hiện trong hình 2 Có thể nhận thấy, từ đầu thập niên 90 đến nay mặc dù có những dao động về tốc độ tăng GDP nhưng nhìn chung tăng trưởng của cả giai đoạn 1990 – 2007 vẫn tương đối

ổn định Theo chuỗi số liệu về tăng trưởng GDP của Việt Nam giai đoạn 1991 –

2005, hai tác giả Lê Xuân Bá và Nguyễn Thị Tuệ Anh đưa ra chỉ số ổn định của Việt Nam cho giai đoạn này là 0,27 Nếu so với Hàn Quốc và Brazil, là hai quốc gia có sự tương phản lớn về mẫu hình tăng trưởng, thì tính ổn định của Việt Nam

là tương đối cao Theo nghiên cứu của Vinod Thomas, Mansoor chỉ số ổn định tăng trưởng của Hàn Quốc - nước có tính ổn định tăng trưởng cao với chỉ số ổn định ước tính khoảng 0,4, trái lại Brazil được coi là quốc gia có tính bất ổn về tăng trưởng thuộc loại cao với chỉ số ổn định xấp xỉ là 1,48

Nguồn: 2009 World Development Indicator; ADB 2008 Adia Development Outlook; ADB 2008 Key Indicator

Xem xét tốc độ tăng GDP và sự biến động của tỷ lệ tiết kiệm, đầu tư trong GDP cho thấy tốc độ tăng trưởng kinh tế cao của Việt Nam từ đầu thập niên

1990 gắn liền với việc gia tăng mạnh mẽ của tỷ lệ tiết kiệm trong nước và đầu tư trong GDP Nếu như trong thời kỳ 1986 – 1990 tỷ lệ tiết kiệm trong nước và đầu

tư trong nước thấp, chỉ lần lượt là 4,8% và 14,6%, thì tốc độ tăng trưởng cũng chỉ đạt 4,8 % Trong khi đó giai đoạn 1991 – 1995 khi tỷ lệ tiết kiệm trong nước

và tỷ lệ đầu tư lên tới 14,6% và 21,9% thì tốc độ tăng GDP tăng mạnh lên tới 8,2% Trong giai đoạn 1996 – 2000 tỷ lệ tiết kiệm trong nước và tỷ lệ đầu tư trong GDP đã đạt 22.2 % và 28,5 % tốc độ tăng GDP giảm nhẹ xuống còn gần 7% Đặc biệt trong giai đoạn 2001 – 2007 tỷ lệ tiết kiệm trong nước và tỷ lệ đầu

tư trong GDP tăng mạnh lên đến 29,3 % và 35,7 % thì tốc độ tăng GDP là 7,8%

Sự sụt giảm của tốc độ tăng trưởng thời kỳ 1998 đến 2003 một phần là do cuộc khủng hoảng tài chính trong khu vực và do cơ chế chính sách ngày càng không theo kịp với tình hình mới làm cho hiệu quả của vốn đầu tư giảm sút nhanh, dẫn đến tỷ lệ đầu tư trong GDP tăng nhanh trong khi tốc độ tăng GDP vẫn chưa được phục hồi so với thời kỳ trước khủng hoảng Theo phân tích của Phạm Đỗ Chí và

Lê Việt Đức đầu tư ở Việt Nam có độ trễ từ 1 – 2 năm so với tăng trưởng

Quan hệ giữa tăng trưởng vốn đầu tư và tăng GDP

Nguồn: 2009 World Development Indicator; ADB 2008 Adia Development Outlook; ADB 2008 Key Indicator

2.3 XU HƯỚNG TIẾT KIỆM VÀ ĐẦU TƯ VIỆT NAM 1986-2009

Tỷ lệ tiết kiệm toàn xã hội của Việt Nam đã tăng khá nhanh từ năm 1986 đến nay, từ 4,5% năm 1986 lên 28% năm 2009, tức là tương đương với mức tiết kiệm trong nước của Thái Lan và cao hơn Philippins và Indonesia, tuy nhiên tỷ

lệ này còn thấp hơn với mức 40% của Malaysia hay Trung Quốc Có thể nhận thấy tỷ lệ tiết kiệm nội địa tăng nhanh là một trong những thành công của Việt Nam, góp phần tạo ra và duy trì tốc độ tăng trưởng kinh tế cao trong thời gian vừa qua Trong suốt thập kỷ cuối của thế kỷ XX và những năm đầu của thế kỷ

XXI tỷ lệ tiết kiệm toàn xã hội đã tăng liên tục (gần 3 lần) và luôn vượt trước so với mức tăng đầu tư (trên 2 lần)

Trong thời kỳ này có hai mốc tỷ lệ tiết kiệm giảm là năm 1996 và 2003 Nguyên nhân của sự sụt giảm tỷ lệ tiết kiệm này là khác nhau: năm 1996 là do

sự gia tăng tỷ lệ tiêu dùng trong nước do tâm lý lạc quan trước bối cảnh GDP đạt mức tăng trưởng đỉnh điểm 9,34%, còn năm 2002 – 2003 do chính sách kích cầu của nhà nước do tác động của sự khủng hoảng kinh tế trong khu vực, quốc tế và những dấu hiệu giảm phát vào những năm 1999 – 2000

Theo Masson, Bayomi và Samei mối quan hệ giữa thu nhập bình quân đầu người và tỷ lệ tiết kiệm theo hình chữ U ngược Tỷ lệ tiết kiệm sẽ tăng trong giai đoạn đầu của quá trình phát triển (khi GDP/ người đang còn ở mức thấp) và giảm khi các nước đã đạt được trình độ phát triển cao hơn với GDP/ người cao Theo mô hình này Việt Nam với mức GDP/ người đang ở mức 835 USD (nước

có thu nhập thấp) thì tỷ lệ tiết kiệm vẫn đang có xu hướng tăng lên trong thời gian tới

Theo nghiên cứu “Tiết kiệm hộ gia đình ở Việt Nam” của TS Đặng Xuân Thanh, Viện Kinh tế Việt Nam mức tiết kiệm toàn xã hội S phụ thuộc tuyến tính tới (98,53%) vào tổng thu nhập quốc gia (GNI) Phát hiện này cho phép khẳng định tính đúng đắn của mô hình tiết kiệm của J.M Keynes cho trường hợp của Việt Nam cho thời gian từ 1990 trở lại đây và chưa có dấu hiệu thay đổi trong thời gian tới

Từ năm 1990 đến nay tổng vốn đầu tư phát triển của Việt Nam tăng khá nhanh và tỷ lệ đầu tư so với GDP đã tăng lên đến đỉnh điểm là 43% vào năm

2007 Đây là một tỉ lệ đạt cao so với một số nước trong khu vực và trên thế giới, chỉ thấp hơn so với Trung Quốc

Tỷ lệ đầu tư so với GDP của Việt Nam và các nước trên thế giới

2.4 TÌNH HÌNH TIẾT KIỆM-ĐẦU TƯ VÀ TĂNG TRƯỞNG Ở VIỆT

NAM

Mặc dù đã đạt được tốc độ tăng trưởng kinh tế khá ấn tượng trong gian đoạn 1990 - 2007, nhưng tăng trưởng của Việt Nam những năm qua chủ yếu dựa vào những nhân tố theo chiều rộng Chất lượng tăng trưởng đã được cải thiện thể hiện qua sự tăng lên của năng suất các yếu tố tổng hợp (TFP) trong tăng trưởng GDP hàng năm, từ 14,28% thời kỳ 1992-1997 lên 22,6% thời kỳ 1998-2002 và 28,2% giai đoạn 2003 đến nay, tuy nhiên, tăng trưởng do yếu tố vốn chiếm tới 52,7% và do yếu tố lao động chiếm 19,1%; tức cả hai yếu tố này còn chiếm gần 3/4 tổng cả ba yếu tố tác động đến tăng trưởng (Xem bảng dưới) So sánh với các nước trong khu vực thì tỷ lệ đóng góp của TFP vào tăng trưởng hàng năm của Việt Nam còn thấp hơn nhiều, tỷ lệ này của Thái Lan là 35%, của Philippin

là 41%, của Indonesia là 43% Tỷ lệ đóng góp của các yếu tố đến tăng trưởng kinh tế ở Việt Nam cho thấy động lực cơ bản cho tăng trưởng quá phụ thuộc vào

vốn.

Đầu tư của khu vực nhà nước chiếm tỷ trọng cao làm cho hiệu quả nền

kinh tế thấp Nhìn vào bảng 4 ta thấy ICOR tăng nhanh đồng nghĩa với hiệu quả

đầu tư bị giảm sút nhanh Điều này cho thấy tăng trưởng có được là nhờ đầu tư ồ

ạt, nhưng mức hiệu quả sử dụng vốn thì lại thấp

Chỉ số ICOR Việt Nam giai đoạn 1990-2009

Năm 90-91 92-93 94-95 96-97 98-99 00-01 02-03 04-05 06-07 08-09

ICOR 3.12 2.47 3.13 3.57 6.09 4.85 5.05 4.80 4.89 7.30

Nguồn: Tổng cục thống kê 2009 (GSO); Các chỉ số chính của Ngân hàng Phát

triển Châu Á (2008)

Xu hướng này đang xảy ra với vốn đầu tư toàn xã hội, đặc biệt là đối với

nguồn vốn nhà nước ICOR tăng là một xu hướng tất yếu do sự tiến bộ về khoa học kỹ thuật Tuy nhiên ICOR tăng nhanh lại luôn là không bình thường và đáng

lo ngại trong quá trình phát triển của mọi nền kinh tế ICOR ở Việt Nam thậm

chí còn cao hơn cả một số nước trong khu vực như Thái Lan, Mailaysia, Indonesia, Trung Quốc và Ấn Độ Điều thú vị là Ấn Độ đã đạt được tốc độ tăng

trưởng gần bằng Việt Nam từ năm 2000 cho đến nay, với tỷ suất đầu tư chỉ bằng

2/3 so với Việt Nam Nghĩa là Ấn Độ chỉ cần 3,5 đơn vị đầu tư để tại ra 1 đơn vị

tăng trưởng, trong khi Việt Nam cần đến gần 5 đơn vị đầu tư mới tạo ra được 1 đơn vị tăng trưởng, và hiện nay con số này là 7,3 đơn vị Trung Quốc cũng chỉ

cần có 4 đơn vị đầu tư để tạo ra 1 đơn vị tăng trưởng Tại sao hiệu quả đầu tư lại khác nhau như vậy? Theo Giáo sư David Dapice10 lý do tham nhũng không đủ

để giải thích vì cả Indonesia (có mức tham nhũng lớn nhất ở các nước Đông Á, hạng 130/163) và Malaisia (hạng tham nhũng thấp nhất ở Đông Á, 44/163) trong bảng xếp hạng của Tổ chức Minh bạch Quốc tế đều có ICOR tương đương nhau Trung Quốc, Ấn Độ và Philippines có ICOR thấp hơn nhưng Ấn Độ và Trung Quốc cùng xếp hạng thứ 70 còn Philippines xếp hạng 121 sau Việt Nam 111 Như vậy, theo David Dapice sự kết hợp của sức mạnh tài chính, hiệu quả chi tiêu của nhà nước và phạm vi cạnh tranh tín dụng sẽ tác động đến ICOR Theo khía cạnh này thì Việt Nam có thể tụt hậu so với các nước cạnh tranh

Động thái tăng ICOR của toàn bộ nền kinh tế gắn với tốc độ tăng nhanh của đầu tư nhà nước và khu vực FDI Nhưng nếu ICOR cao của khu vực FDI có thể biện minh được bằng suất đầu tư cao (vốn đắt, trình độ công nghệ - kỹ thuật cao) và năng suất lao động cao thì đối với nhà nước, vấn đề lại liên quan đến chất lượng đầu tư, năng lực quản lý ở cấp vĩ mô lẫn vi mô và năng suất lao động thấp Hơn nữa trong thời gian qua đầu tư nhà nước lại tập trung nhiều vào một loạt các siêu dự án kéo dài và gặp vô số vấn đề chỉ giúp tăng GDP trong năm đầu tư, còn lại gây lãng phí và tổn thất cho xã hội

Nếu chia đầu tư theo theo thành phần kinh tế bao gồm 3 khu vực là khu vực kinh tế nhà nước (KTNN), kinh tế ngoài ngoài quốc doanh và khu vực có vốn đầu tư nước ngoài thì đầu tư của khu vực KTNN luôn chiếm tỷ trọng cao trên dưới 50% tổng vốn đầu tư toàn xã hội KTNN tăng từ 42% năm 1995 lên 59,8 % năm 2001 và giảm xuống còn 52% năm 2005 và 50,1% vào năm 2006 Đặc biệt tỷ trọng đầu tư của KTNN tăng mạnh trong giai đoạn 1998 – 2002 do việc thực thi chính sách kích cầu của nhà nước Trong thời gian này đầu tư của khu vực ngoài quốc doanh và khu vực có vốn đầu tư nước ngoài giảm Trong giai đoạn 1995 – 1997 vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài vào Việt Nam tăng mạnh nên tỷ trọng đầu tư của khu vực này cũng tăng và chiếm đến 28,1 % tổng vốn đầu tư toàn xã hội Nhưng do ảnh hưởng của khủng hoảng ở Đông Á lượng vốn FDI vào Việt Nam giảm mạnh trong thời kỳ 1998 – 2002 nên tỷ trọng khu vực này trong tổng vốn đầu tư chỉ còn chiếm 18,2% Nguồn FDI mới bắt đầu tăng trở lại từ năm 2005 Đầu tư của khu vực ngoài quốc doanh cũng giảm trong giai đoạn 1997 – 2002 do ảnh hưởng của khủng hoảng ở Đông Á Tuy nhiên tốc độ giảm của khu vực này không nhiều do Luật Doanh nghiệp ra đời năm 2000 đã thúc đẩy đầu tư của khu vực tư nhân Tỷ trọng đầu tư của khu vực ngoài quốc doanh tăng mạnh từ năm 2002 đã vượt mức 1/3 tổng vốn đầu tư toàn xã hội

Nguồn hình thành vốn đầu tư trong nước và nước ngoài

Nguồn: Vụ tài khoản quốc gia, Tổng cục thống kê

Nếu xem xét đầu tư theo nguồn trong nước (nguồn đầu tư từ ngân sách, DNNN, doanh nghiệp tư nhân và hộ gia đình) và nước ngoài (bao gồm nguồn vốn của các doanh nghiệp FDI và ODA) tỷ trọng vốn đầu tư nước ngoài trong tổng vốn đầu có xu hướng giảm, từ 41,3% năm 1995 xuống 33,4% năm 2000 và 23,8% năm 2005 Tỷ trọng vốn đầu tư nước ngoài giảm trong giai đoạn 2001 đến 2005 là do: i) nền kinh tế thiểu phát giai đoạn 1998 -2002; ii) sự gia nhập WTO của Trung Quốc đã thu hút nhiều dòng FDI đổ vào khu vực này; iii) môi trường đầu tư của Việt Nam chậm thay đổi Tỷ lệ nguồn vốn đầu tư nước ngoài trên GDP cũng có xu hướng giảm từ 13,1 % năm 1995 xuống 9,5% năm 2005 Trong năm 2006 và 2007 đầu tư nước ngoài gia tăng mạnh mẽ vào Việt Nam, trong đó bao gồm cả đầu tư trực tiếp và đầu tư gián tiếp.Tuy nhiên, chênh lệch giữa tỷ lệ tiết kiệm nội địa và đầu tư vẫn trong khoảng 7-8% GDP, điều này cho thấy Việt Nam dựa nhiều vào vốn nước ngoài trong tăng trưởng kinh tế So sánh với các nước trong khu vực, đặc biệt là với Trung Quốc (chênh lệnh giữa tiết kiệm và đầu tư của Trung Quốc là 0,9%), rõ ràng tỷ lệ huy động vốn nước ngoài đặc biệt cao ở Việt Nam Điều này là do điều kiện về kinh tế - xã hội ở các nước

là khác nhau, nhưng hầu hết các nước trong khu vực có mức độ chênh lệch S-I trong khoảng 4-5% GDP thì Việt Nam cũng cần xem xét lại vấn đề này

CHƯƠNG III

MÔ HÌNH VÀ KHUNG PHÂN TÍCH

Chương này sẽ giúp chúng ta hiểu biết rỏ ràng hơn mô hình và khung phân tích được ứng dụng trong phân tích nhân quả Nó trình bày các lý thuyết các kiểm định và các phân tích trước đây

3.1 LÝ THUYẾT VỀ CHUỖI DỪNG

Một khái niệm quan trọng trong các quy trình phân tích chuỗi thời gian là tính dừng Một chuỗi dừng có đặc điểm sau đây:

9 Thể hiện xu hướng trở lại trạng thái trung bình theo một cách trong

đó dữ liệu dao động xung quanh một giá trị trung bình cố định trong dài hạn

9 Có một giá trị phương sai xác định không thay đổi theo thời gian

9 Có một giản đồ tự tương quan với các hệ số tự tương quan sẽ giảm dần khi độ trễ tăng lên

Theo ngôn ngữ thống kê, các đặc điểm trên của một chuỗi thời gian được thể hiện như sau:

E( ) là một hằng số cho tất cả các thời điểm t

E( ) = µ Var( ) là một hằng số cho tất cả các thời điểm t

Var( ) = E( -µ)2 = Cov( , ) là hằng số cho tất cả các thời điểm t và k khác không Lưu

ý, giá trị của hiệp phương sai giữa hai giai đoạn chỉ phụ thuộc vào khoảng cách giữa hai giai đoạn

Cov( , ) = = E[( -µ)( -µ)]

Trong đó, là hiệp phương sai ở độ trễ, k là hiệp phương sai giữa các giá trị và (hoặc ); nghĩa là, giữa hai giá trị Y cách nhau k thời đoạn Nếu k=0, ta có , đó là phương sai của Y( ); nếu k=1, là hiệp phương sai giữa hai giá trị Y liền nhau

Tóm lại, nếu một chuỗi dừng, thì giá trị trung bình, phương sai, và hiệp phương sai (ở các độ trể khác nhau) sẽ giống nhau không cần biết ta đang đo lường chúng tại thời điểm nào; điều này có nghĩa là, các đại lượng này không thay đổi theo thời gian Mỗi chuỗi dữ liệu như vậy sẽ có xu hướng trở về giá trị trung bình và những dao động xung quanh giá trị trung bình (đo bằng phương sai) sẽ là như nhau Trong khi đó, nếu một chuỗi thời gian không dừng theo cách

ta vừa địng nghĩa ở trên, thì ta gọi đó là chuỗi không dừng Nói cách khác, một chuỗi thời gian không dừng sẽ có giá trị trung bình thay đổi theo thời gian, hoặc giá trị phương sai thay đổi theo thời gian, hoặc cả hai

Tại sao chuỗi thời gian dừng lại quan trọng? Có hai lý do quan trọng khi biết một chuỗi thời gian là dừng hay không Thứ nhất, Gujarati (2003) cho rằng nếu một chuỗi thời gian không dừng, chúng ta chỉ có thể nghiên cứu hành vi của

nó chỉ trong khoảng thời gian đang được xem xét Vì thế, mỗi một mẫu dữ liệu thời gian sẽ mang một tình tiết nhất định Kết quả là, chúng ta không thể khái quát hóa cho các giai đoạn thời gian khác Đối với mục đích dự báo, các chuỗi thời gian không dừng như vậy có thể sẽ không có giá trị thực tiễn Vì như chúng

ta đã biết, trong dự báo chuỗi thời gian, chúng ta luôn giả địng rằng xu hướng vận động của dữ liệu trong quá khứ và hiện tại được duy trì cho các giai đoạn tương lai Và như vậy chúng ta không thể dự báo được điều gì cho tương lai nếu như bản than dữ liệu luôn thay đổi Hơn nữa, đối với phân tích hồi quy, nếu chuỗi thời gian khônng dừng thì tất cả các kết quả điển hình của một phân tích hồi quy tuyến tính cổ điển sẽ không có giá trị, không có ý nghĩa và thường được gọi là hiện tượng “hồi quy giả mạo” Thứ hai, khi biết dữ liệu dừng hay không, chúng ta sẽ giới hạn được số mô hình dự báo phù hợp nhất cho dữ liệu

3.2 ĐỒNG LIÊN KẾT

Lý thuyết về đồng liên kết rất quan trọng trong phân tích thống kê chuỗi thời gian kinh tế Phát hiện về những biến bị đồng liên kết được đưa ra bởi

Granger (1981,1983) và Granger and Weiss (1983), và được nghiên cứu có hệ thống hơn trong bài viết của Engel và Granger (1987) Hệ thống đồng liên kết cho phép chuỗi thời gian tích hợp bậc 1 (I(1)) nhưng đòi hỏi liên kết tuyến tính của các chuỗi là dừng (I(0)) Chuỗi thời gian kinh tế thường không dừng, nhưng

có thể có sự liên kết nào đó giữa các chuỗi, có xu hướng di chuyển cùng nhau theo thời gian Khái niệm này được coi như một biểu hiện thống kê các ý tưởng từ lý thuyết kinh tế liên quan đến các quy luật dài hạn hoặc trạng thái ổn định giữa các biến kinh tế Vì vậy, giả thuyết đồng liên kết rất quan trọng trong những ý tưởng cơ bản về cân bằng dài hạn và ý nghĩa thống kê cho các nghiên cứu ứng dụng Tổng quan về chủ đề này đã được viết bởi Granger (1986) và Hendry (1986) Một vector đồng liên kết tồn tại thì hỗ trợ mạnh mẽ cho một mối quan hệ lâu dài giữa một nhóm các biến số mà hành vi ngắn hạn của nó có thể rất phức tạp

Đồng liên kết có thể được định nghĩa như là một sự đồng thời di chuyển có

hệ thống giữa hai hay nhiều biến kinh tế trong dài hạn Nếu hai biến không dừng thì chúng ta có thể biểu diễn sai số như một mối liên kết giữa hai tiến trình sai số tích lũy Những tiến trình sai số tích lũy thường được gọi là xu thế ngẫu nhiên và chúng ta có thể hy vọng là chúng liên kết tạo ra tiến trình không dừng khác Tuy nhiên trong trường hợp đặc biệt hai biến thực sự có quan hệ với nhau thì chúng

ta chờ đợi 2 biến di chuyển cùng nhau và vì vậy hai xu thế ngẫu nhiên sẽ tương

tự như nhau, khi kết hợp chúng lại có thể thấy một mối liên kết đã loại bỏ tính không dừng Trong trường hợp cụ thể này, ta nói các biến đã bị đồng liên kết (Asteriou and Hall, 2007) Đồng liên kết trở thành một yêu cầu trước tiên cho bất cứ mô hình kinh tế sử dụng dữ liệu chuỗi thời gian không dừng Nếu các biến không đồng liên kết, thì thường gặp phải hồi quy giả mạo và sự vận động của kinh tế trở nên vô nghĩa Nếu xu thế ngẫu nhiên loại bỏ lẫn nhau thì ta có đồng liên kết

Giả sử, thực sự có mối quan hệ dài hạn giữa Yt và Xt mặc dù chúng tăng lên theo thời gian (vì chúng bị xu thế), thì sẽ có một xu thế chung kết nối chúng với nhau Để tồn tại mối quan hệ cân bằng dài hạn, đòi hỏi liên kết tuyến tính giữa Yt và Xt là một biến dừng (I(0)) Chúng ta có thể biểu diễn mối liên kết tuyến tính đó qua mô hình hồi quy sau:

Yt = β1 + β2 Xt + ut (1)

Và phần dư có là:

= Yt - + X1 (2) Nếu ~ I(0), thì biến Yt và Xt được coi là đồng liên kết

3.3 MÔ HÌNH VAR (Vector Autoregressive)

Theo Asteriou (2007), có những mô hình khá phổ biến trong kinh tế mà một số biến không chỉ là biến giải thích cho các biến phụ thuộc mà còn được giải thích bởi các biến đã được xác định Trong những trường hợp đó, có các mô hình hệ phương trình đồng thời, trong đó cần xác định rõ đâu là biến nội sinh và đâu là biến ngoại sinh hay được xác định trước Các quyết định liên quan đến sự khác biệt giữa các biến bị chỉ trích nặng nề bởi Sims (1980)

Theo Sims (1980), nếu có sự đồng thời trong một số biến, thì tất cả các biến này cần được xử lý cùng một cách Nói cách khác, không nên phân biệt giữa biến nội sinh và ngoại sinh Vì vậy một khi phân biệt này bị loại bỏ thì tất

cả các biến được coi như là biến nội sinh Có nghĩa là trong dạng rút gọn chuẩn, mỗi phương trình có cùng bộ biến hồi quy độc lập tạo nên mô hình VAR Các

mô hình VAR được định nghĩa như sau Giả sử chúng ta có hai chuỗi giá trị, trong đó Yt vừa bị ảnh hưởng bởi các giá trị quá khứ của nó và cả các giá trị hiện tại và quá khứ của Xt, đồng thời, Xt bị ảnh hưởng bởi không chỉ giá trị quá khứ của nó mà còn bị ảnh hưởng bởi giá trị hiện tại và quá khứ của Yt Mô hình hai chiều VAR đơn giản được cho bởi:

Yt = b10 – b12 Xt + g11 Yt-1 + g12 Xt-1 + uyt (3)

Xt = b20 – b21 Yt + g22 Yt-1 + g22 Xt-1 + uxt (4) Giả sử cả hai biến Yt và Xt là biến dừng; uyt và uxt là những sai số nhiễu, không tương quan với nhau Hệ phương trình này không phải là dạng phương trình rút gọn khi Yt và Xt đồng thời tác động lên nhau

Theo Asteriou (2007), mô hình VAR có một số đặc tính tốt Đầu tiên, nó rất đơn giản vì chúng ta không phải lo lắng về việc xác định biến nội sinh hay ngoại sinh Thứ hai, ước lượng rất đơn giản, mỗi phương trình có thể được ước lượng với phương pháp OLS thông thường Thứ ba, trong nhiều trường hợp, dự

Theo Asteriou (2007), một trong những đặc tính tốt của mô hình VAR là chúng cho phép chúng ta kiểm tra chiều hướng của mối quan hệ nhân quả Quan

hệ nhân quả trong kinh tế khác với khái niệm sử dụng hàng ngày, nó đề cập nhiều hơn tới khả năng một biến dự đoán gây hệ quả cho các biến khác

Giả sử hai biến Yt và Xt, ảnh hưởng lẫn nhau với những độ trễ đã được phân phối Mối quan hệ giữa Yt và Xt có thể được nắm bắt bởi mô hình VAR Trong trường hợp này, những tình huống có thể xảy ra là (a) Yt là nguyên nhân của Xt, (b) Xt là nguyên nhân của Yt, (c) có quan hệ hai chiều (quan hệ nhân quả giữa các biến số), và cuối cùng (d) hai biến độc lập

3.4 KIỂM ĐỊNH NGHIỆM ĐƠN VỊ

Để thiết lập bậc tích hợp của các biến liên quan, đề tài sử dụng kiểm định nghiệm đơn vị Dickey - Fuller (ADF) và Phillips - Perron (PP) Thông thường, một biến không dừng sau khi lấy sai phân d lần thì dừng được gọi là tích hợp bậc

d (I (d)) Biến được tích hợp với bậc lớn hơn hoặc bằng 1 là biến không dừng Theo Asteriou và Hall (2007), hầu hết các biến số kinh tế đều bị đồng liên kết bậc 1 Trong kiểm định nghiệm đơn vị của chuỗi thời gian Yt (giả thuyết

H0: δ = 0, tồn tại 1 nghiệm đơn vị), ta có thể chọn một trong 3 dạng sau đây của kiểm định ADF:

ΔYt = α0 + δYt-1 + + ut (2)

ΔYt = α0 + α1T + δYt-1 + + ut (3)

Để lựa chọn phương trình tốt nhất, trước tiên phải vẽ đồ thị mỗi chuỗi số liệu, sau đó quan sát đồ thị bởi vì nó có thể cho thấy xu thế xác định của biến độc lập

Esso (2010) chỉ ra rằng xu thế xác định ảnh hưởng đến kết quả của kiểm định nghiệm đơn vị vì nhiều nghiên cứu trước đây đã cho thấy kiểm định nghiệm đơn vị theo cách thông thường bị sai khi bác bỏ giả thiết nghiệm đơn vị đối với chuỗi dừng xu thế Perron (1989) cho rằng kiểm định nghiệm đơn vị Dickey

và Fuller (1979) là không phù hợp nếu thay thế vào đó là một thành phần nhiễu dừng với sự phá vỡ độ dốc của xu thế xác định Ông đề xuất một kiểm định nghiệm đơn vị cho phép sự phá vỡ cấu trúc với 3 mô hình thay thế nhau: mô hình sự phá vỡ (crash model) nghĩa là di chuyển điểm chặn, mô hình khuếch đại thay đổi (changing growth model) tức là thay đổi độ dốc, và thay đổi cả điểm chặn và độ dốc Nhưng mặt khác, kiểm định Perron (1989) cũng bị chỉ trích vì ông coi thời điểm của sự phá vỡ nằm ngoài mô hình (Christiano, 1992; Altinay

và Karagol, 2004) Zivot và Andrews (1992) tiếp tục phát triển kiểm định nghiệm đơn vị Perron, coi các điểm dừng (τb) là nội sinh Để kiểm định nghiệm đơn vị chống lại quá trình dừng xu thế kèm theo sự phá vỡ cấu trúc cả độ dốc và đường thẳng, các hồi quy sau đây được sử dụng:

Yt = μ + θDUt(τb) + βT + αYt – 1 + + ut (4)

Yt = μ + γDTt(τb) + βT + αYt – 1 + + ut (5)

Yt = μ + θDUt(τb) + βT + γDTt(τb) + αYt – 1 + + ut (6) Trong đó, DUt và DTt là các biến giả đại diện cho sự thay đổi trung bình và thay đổi xu thế DUt(τb) = 1 nếu t > τb và khác 0, DTt(τb) = t - τb nếu t > τb và khác 0 Nói cách khác, DUt là biến giả mô tả sự di chuyển của đường thẳng, và

DTt biểu diễn sự dịch chuyển xu thế tại mỗi thời điểm τb Có thể tìm điểm dừng

τb bằng kiểm định điểm dừng Quandt – Andrew Chiều dài độ trễ p cũng được xác định bởi cách tiếp cận chung tối thiểu hóa tiêu chuẩn thông tin AIC (Akaike Information Criterion) hoặc SIC (Schwarz Information Criterion) Kiểm định

nghiệm đơn vị Zivot và Andrews (1992) bác bỏ giả thiết H0 của nghiệm đơn vị nếu tα < giá trị t

3.5 KIỂM ĐỊNH ĐỒNG LIÊN KẾT

Nếu X hoặc Y không dừng và đồng liên kết, thì kiểm định nhân quả Granger thông thường sẽ không phù hợp và thay vào đó là một kiểm định toàn diện hơn của quan hệ nhân quả dựa trên mô hình sửa lỗi (ECM) (Engle và Granger, 1987) Tuy nhiên, nếu X và Y đều không dừng và liên kết tuyến tính của chuỗi hai biến không dừng, thì nên sử dụng kiểm định nhân quả Granger thông thường (Toda và Phillips, năm 1993; Yoo và Kwak, 2004) Vì vậy, cần thiết kiểm tra đặc điểm của đồng liên kết giữa hai chuỗi số liệu tiết kiệm và đầu

tư trước khi thực hiện kiểm định nhân quả Granger

Sau khi cả hai chuỗi có bậc tích hợp như nhau, chúng ta có thể tiến hành kiểm định đồng liên kết để xem có mối quan hệ dài hạn, ổn định giữa các biến hay không Theo Engle và Granger (1987), một liên kết tuyến tính của 2 hay nhiều chuỗi không dừng (với cùng bậc tích hợp) có thể dừng Nếu như một liên kết tuyến tính dừng tồn tại, các chuỗi được coi là đồng liên kết và tồn tại mối quan hệ cân bằng dài hạn Nhờ có sự tồn tại của đồng liên kết nên mặc dù các chuỗi số liệu được không dừng nhưng cũng không thể dạt ra xa mẫu Đồng liên kết ám chỉ mối quan hệ nhân quả tồn tại giữa hai biến, nhưng không biểu thị hướng của mối quan hệ nhân quả Sự hiện diện của đồng liên kết giữa các biến

có thể loại bỏ hồi quy giả mạo (Belloumi, 2010) Có nhiều phương pháp tiếp cận khác nhau để kiểm định đồng liên kết, như phương pháp của Engle và Granger, của Johansen, của Gregory và Hansen phương pháp kiểm định giới hạn ARDL

3.5.1 Quy trình kiểm định đồng liên kết Engle và Granger :

Bước 1: Kiểm tra bậc liên kết

Đầu tiên là ứng dụng kiểm định ADF để xác định bậc liên kết của mỗi biến Theo Asteriou và Hall (2007), có ba trường hợp có thể có:

9 Nếu cả hai biến đều dừng (I(0)), thì không cần thiết phải tiến hành khi phương pháp OLS có thể được áp dụng đúng

9 Nếu các biến được tích hợp ở các bậc khác nhau, có thể kết luận rằng chúng không đồng liên kết

9 Nếu cả hai biến có cùng bậc tích hợp, thì tiến hành bước 2

Bước 2: Ước lượng mối quan hệ dài hạn (đồng liên kết)

Nếu kết quả của bước 1 chỉ ra rằng cả hai biến Yt và Xt có cùng bậc tích hợp (thường là I(1)) bước tiếp theo là ước lượng mối quan hệ cân bằng dài hạn

có dạng:

Hoặc

Nếu không có đồng liên kết, kết quả thu được sẽ là giả mạo, chúng ta sẽ

áp dụng kiểm định quan hệ nhân quả Granger thông thường để cho điều tra mối quan hệ ngắn hạn Tuy nhiên, nếu các biến đồng liên kết, thì sử dụng hồi quy OLS ước lượng cho tham số Trong trường hợp này sẽ áp dụng kiểm định quan hệ nhân quả Granger VECM để phân tích mối quan hệ ngắn hạn và dài hạn

Bước 3: Kiểm tra (đồng liên kết) bậc tích hợp của phần dư

Tiến hành ước lượng phần dư Nếu phần dư của mối quan hệ dài hạn

Esso (2010) cho rằng kiểm định đồng liên kết của Engle và Granger (1987), và Johansen (1988) có một số hạn chế đặc biệt là khi dữ liệu bị phá vỡ cấu trúc Trong trường hợp này, phần dư từ hồi quy không tính đến sự phá vỡ cấu trúc, nên thường biểu hiện trạng thái không dừng, vì vậy có khuynh hướng bác bỏ giả thiết đồng liên kết Do đó, phải sử dụng các kỹ thuật phi tuyến tính để kiểm định đồng liên kết nếu dữ liệu kinh tế bị phá vỡ cấu trúc Một trong những phương pháp sử dụng rộng rãi là kiểm định ngưỡng đồng liên kết của Gregory

và Hansen (1996a,b) Phương trình kiểm định:

Yt = μ1 + μ2DUt (τb) + β1T + β1T DUt(τb) + α1Xt + α2Xt DUt(τb) + ut (8) Trong đó, μ1 và μ2 đại diện cho đường hồi quy trước khi di chuyển và thay đổi trong đường hồi quy tại thời điểm chuyển dịch; β1 và β2 tương ứng là xu hướng độ dốc trước khi dịch chuyển, sự thay đổi trong xu hướng dốc tại thời điểm chuyển dịch; α1 là hệ số góc trước khi thay đổi, và α2 biểu thị thay đổi hệ

số góc đồng liên kết tại thời điểm thay đổi chế độ Phương trình (8) được ước tính bằng phương pháp bình thường nhỏ nhất (OLS), và kiểm định nghiệm đơn

vị áp dụng cho các sai số hồi quy (Gregory và Hansen, 1996a)

3.6 KIỂM ĐỊNH NHÂN QUẢ GRANGER

Kiểm định mối quan hệ nhân quả giữa 2 hay nhiều biến có thể dùng kiểm định nhân quả Granger thông thường (Standard Version of Granger Causality),

và các dạng khác được phát triển thêm dựa trên kiểm định Granger thông thường

như: Kiểm định nhân quả Granger hiệu chỉnh sai số (VECM Version of Granger

Causality), kiểm định các giới hạn sử dụng tự hồi quy có độ trễ phân phối (ARDL Bounds Test Version of Granger Causality), kiểm định nhân quả Granger được bổ sung bởi Toda và Yamamoto (Toda-Yamamoto Version of

Granger Causality)

3.6.1 Kiểm định nhân quả Granger chuẩn

Granger (1969) đã đưa ra một cách kiểm định tương đối đơn giản mà quan

hệ nhân quả được định nghĩa như sau: Yt được coi là nguyên nhân Granger của

Xt nếu Xt có thể được dự đoán với độ chính xác cao hơn bằng cách sử dụng các giá trị trong quá khứ của Yt hơn là không sử dụng các giá trị quá khứ, tất cả các điều khoản còn lại không thay đổi (Asteriou, 2007) Kiểm định này đã được áp dụng rộng rãi trong phân tích chính sách kinh tế

Kiểm định nhân quả Granger cho hai biến It và St tương ứng với tiêu thụ điện và tăng trưởng kinh tế, giả sử It và St đều tích hợp bậc 1, mô hình VAR có thể biểu diễn như sau:

Giả sử các sai số nhiễu u1t và u2t không tương quan nhau

Kiểm định quan hệ nhân quả Granger có tiến trình thực hiện như sau:

Thứ nhất, cần tiến hành kiểm định nghiệm đơn vị của cả 2 biến It và St sử dụng kiểm định ADF hoặc PP (đã được nhắc ở 3.4)

Thứ hai, có hai biến cùng tích hợp bậc 1 (I(1)), tiến hành kiểm định đồng liên kết giữa It và St bằng cách tiếp cận Engle-Granger hoặc Johansen Nếu kết quả cho thấy It và St không đồng liên kết, chúng tôi chỉ có một sự lựa chọn là kiểm định nhân quả Granger thông thường Ngược lại, nếu It và St đồng liên kết, chúng ta có thể áp dụng kiểm định nhân quả Granger thông thường hoặc ECM, tùy thuộc vào mục tiêu nghiên cứu

Thứ ba, ta lấy sai phân bậc 1 của It và St (tức là, ΔIt và ΔSt), xác định chiều dài độ trễ tối ưu của ΔIt và ΔSt sử dụng các tiêu chuẩn kiểm định AIC và SBC Cuối cùng, ước lượng các phương trình (9) và (10) bằng phương pháp bình phương nhỏ nhất (OLS), sau đó áp dụng kiểm định F-Wald cho các các hệ

số trên biến trễ trong các mô hình Nói cách khác, nếu giả thuyết 0 bị từ chối, thì mối quan hệ giữa It và St được cho là chỉ trong ngắn hạn hoặc là nhân quả Granger yếu:

(1) H0 : = 0 (St không gây nguyên nhân Granger cho It)

(2) H0 : = 0 (It không gây nguyên nhân Granger cho St)

Có thể xảy ra các trường hợp là:

(1) It là nguyên nhân của St (bác bỏ B, không bác bỏ A)

(2) St là nguyên nhân của It (bác bỏ A, không bác bỏ B)

(3) Có phản hồi 2 chiều (bác bỏ cả A và B)

(4) It và St độc lập nhau (không bác bỏ cả A và B)

Theo Belloumi (2010), mô hình cơ bản VAR chỉ phát hiện được mối quan

hệ ngắn hạn giữa các biến vì thông tin dài hạn bị xóa khi lấy sai phân bậc nhất

Do đó VAR không xác định được đồng liên kết

3.6.2 Kiểm định nhân quả Granger hiệu chỉnh sai số

Theo Mehrara (2007), phương pháp phổ biến nhất để kiểm định quan hệ nhân quả Granger là VECM, tránh các vấn đề hồi quy giả mạo Ngoài ra, VECM cũng có thể tránh những thiếu sót của các mô hình VAR cơ bản Nó có thể phân biệt mối quan hệ dài hạn và ngắn hạn giữa các biến Khi sử dụng VECM yêu cầu các chuỗi đồng liên kết cùng bậc, đó là điều cần thiết để kiểm định chuỗi dừng Sau đó áp dụng một trong hai cách tiếp cận Engle – Granger hoặc Johansen để kiểm tra tính đồng liên kết

Về mặt lý thuyết, đồng liên kết có nghĩa là quan hệ nhân quả thực sự tồn tại giữa hai chuỗi, nhưng nó không biểu thị hướng của mối quan hệ nhân quả Vì vậy, sử dụng mô hình vector hiệu chỉnh lỗi để phát hiện hướng của quan hệ này Cho It và St đồng liên kết và độ dài độ trễ tối ưu được xác định thích hợp, sau đó ta ước lượng các mô hình VAR như sau:

ΔIt = α + π1ECT1,t-1 + + + (11)

ΔSt = φ + π2ECT2,t-1 + + (12) Trong đó, thuật ngữ hiệu chỉnh sai số là (ECTt-i) xuất phát từ mối quan

hệ đồng liên kết dài hạnvà các đo lường biên độ của sự mất cân bằng trong quá khứ Thuật ngữ này được định nghĩa như sau:

ECT1,t-1 = û1,t-1 = It-1 - - St-1ECT2,t-1 = û2,t-1 = St-1 - - It-1 Với mô hình này, ta có thể kiểm tra mối quan hệ giữa It và St là chỉ trong ngắn hạn, hay nhân quả Granger yếu, trong dài hạn, hay nhân quả mạnh

Để biết tồn tại mối nhân quả Granger yếu thì phải tìm mối quan hệ ngắn hạn giữa 2 biến dựa trên kiểm định F-Wald thông thường cho các hệ số biến trễ trong mô hình (11) và (12) như sau:

(1) H0 : = 0 (St không gây nguyên nhân Granger cho It)

(2) H0 : = 0 (It không gây nguyên nhân Granger cho St)

Quan hệ nhân quả dài hạn có thể kiểm định bằng cách quan sát ý nghĩa của tốc độ hiệu chỉnh π (hệ số của hiệu chỉnh sai số) dụa vào thống kê t Ta phải kiểm định giả thuyết 0 sau:

(1) H0 : π1 = 0 (không có quan hệ nhân quả Granger dài hạn)

(2) H0 : π2 = 0 (không có quan hệ nhân quả Granger dài hạn)

Theo Belloumi (2010), ý nghĩa của π biểu thị mối quan hệ cân bằng dài hạn trực tiếp điều khiển biến phụ thuộc Ví dụ π = 0 thì phương trình (11) cho thấy rằng sự thay đổi tiêu dùng điện không ứng với độ lệch trong trạng thái cân bằng dài hạn cho kỳ t - 1

Quan hệ nhân quả Granger mạnh giữa It và St, dựa trên kiểm định F Wald cho ý nghĩa chung của cả hệ số liên quan với ECT và các hệ số trên biến trễ trong các mô hình (phương trình (11) và (12)) như sau:

(1) H0 : π1 = = 0 (St không gây nguyên nhân Granger cho It)

(2) H0 : π1 = = 0 (It không gây nguyên nhân Granger cho St)