Cuộc khủng hoảng kinh tế thế giới 2008-2009 đã góp phần làm giảm lạm phát ở Việt Nam từ cuối năm 2009. Lạm phát năm 2010 diễn biến rất phức tạp, lạm phát cuối năm lên đến 10.842%. Việc phá giá VND so với USD trong tháng 8 năm 2010 và biến động của thị trƣờng vàng trong nƣớc và quốc tế vừa qua đƣợc coi là một vài trong số những nguyên nhân chủ yếu khiến cho lạm phát tăng cao lúc này. Điều này cho ta thấy mục tiêu kiềm chế lạm phát năm dƣới 8% mà Quốc hội đề ra đã không thực hiện đƣợc.
Đầu năm 2011 chỉ số giá tiêu dùng CPI đã tăng vƣợt xa mọi dự đoán; đỉnh điểm của lạm phát là quý 3 năm 2011 lên tới 22.534% so với cùng kỳ. Năm 2012 cho lạm phát liên tục suy giảm từ mức đỉnh năm 2011 xuống 5.627% vào qúy 3 năm 2012. Sang năm 2013 và 6 tháng đầu năm 2014 lạm phát liên tục có tín hiệu suy giảm so với cùng kỳ.
Nhƣ vậy với các phân tích về diễn biến lạm phát của Việt Nam trong giai đoạn vừa qua; tác giả nhận thấy trong thời gian tới, Việt Nam vẫn có những nguy cơ tiềm tàng khiến cho lạm phát có thể vẫn tiếp tục tăng cao. Đó là : (1) Giá của một loạt các mặt hàng cơ bản nhƣ điện và xăng dầu vẫn bị kiểm soát và trong thời gian tới sẽ dần dần đƣợc cải cách theo hƣớng thị trƣờng. (2) VNĐ vẫn đang chịu áp lực mất giá dù NHNN năm 2012, 2013 tỷ giá đƣợc giữ ổn định. (3) Giá cả ở Trung Quốc cũng đang tăng lên khiến cho chi phí nhập khẩu cho các công trình cơ sở hạ tầng với nguyên liệu nhập khẩu chủ yếu ở Trung Quốc cũng tăng lên. (4) Áp lực mới lỏng tiền tệ sẽ gia tăng vì tăng trƣởng đã suy giảm khá nhiều và chi phí vay vốn vẫn còn cao so với sức chịu đựng của doanh nghiệp; (5) Diễn biến nền kinh tế thế giới, các vấn đề xung đột Biển Đông cộng với các vấn đề địa chính trị vẫn còn tiềm tàng nhiều rủi ro biến động khôn lƣờng và sẽ ảnh hƣởng tới diễn biến lạm phát
4.1.2. Diễn biến tăng trưởng kinh tế
Nhìn lại 25 năm phát triển vừa qua14, Việt Nam đã có 5 kế hoạch phát triển kinh tế 5 năm, với giai đoạn 5 năm đầu là thời kỳ 1991-1995 khi đó nền kinh tế Việt Nam có sức bật mạnh nhất. GDP vào năm 1995 đã tăng 9.74% vào quý 4 là mức cao nhất cho đến nay và cụ thể diễn biến GDP đƣợc minh họa nhƣ dƣới đây:
Hình 4.2: Diễn biến GDP (%) giai đoạn từ quý 1 1995 - đến quý 2 2014
Nguồn: Tổng cục thống kê Việt Nam (GSO), 2013
Ghi chú: GDP đƣợc tính theo giá kỳ gốc 1994 và tỷ lệ tăng trƣởng GDP kỳ này đƣợc so sánh với cùng kỳ năm trƣớc.
Giai đoạn 1995 - 2000: Đây là giai đoạn đánh dấu bƣớc phát triển quan
trọng của kinh tế thời kỳ mới, đẩy mạnh công nghiệp hóa, hiện đại hóa đất nƣớc. Mặc dù cùng chịu tác động của khủng hoảng tài chính - kinh tế khu vực (giai đoạn 1997 - 1999) và thiên tai nghiêm trọng xảy ra liên tiếp, đặt nền kinh tế nƣớc ta trƣớc
14
những thử thách khốc liệt, tuy nhiên, Việt Nam vẫn duy trì đƣợc tốc độ tăng trƣởng khá. GDP bình quân của cả giai đoạn 1996 - 2000 đạt 7
Giai đoạn 2001 - 2005: Sự nghiệp đổi mới ở giai đoạn này đi vào chiều sâu,
việc triển khai Chiến lƣợc phát triển kinh tế - xã hội 2001 - 2010 và Kế hoạch 5 năm 2001 - 2005 mà Đại hội IX của Đảng thông qua đã đạt đƣợc những kết quả nhất định. Nền kinh tế đạt tốc độ tăng trƣởng khá cao, theo hƣớng tích cực, năm sau cao hơn năm trƣớc. GDP tăng bình quân 7,5%/năm. GDP bình quân đầu ngƣời khoảng 10 triệu đồng (tƣơng đƣơng 640 USD), vƣợt mức bình quân của các nƣớc đang phát triển có thu nhập thấp (500 USD). (Nguồn tổng cục thống kê, gso.gov.vn)
Giai đoạn 2006 - 2010: Nền kinh tế vẫn duy trì tốc độ tăng trƣởng khá, tiềm
lực và quy mô nền kinh tế tăng lên, nƣớc ta đã ra khỏi tình trạng kém phát triển, từ nhóm nƣớc thu thập thấp đã trở thành nƣớc có thu nhập trung bình (thấp). GDP bình quân 5 năm đạt 7%. Mặc dù bị tác động của khủng hoảng tài chính và suy thoái kinh tế toàn cầu (từ cuối năm 2008), nhƣng thu hút vốn đầu tƣ nƣớc ngoài vào Việt Nam vẫn đạt cao. (Nguồn tổng cục thống kê, gso.gov.vn)
Giai đoạn từ năm 2011 đến nay (quý 2 2014), Trong năm 2011, mặc dù sự
phục hồi kinh tế sau khủng hoảng tài chính toàn cầu còn rất chậm, song mức tăng trƣởng kinh tế bình quân vẫn đạt 7%/năm, tuy thấp hơn kế hoạch (7.5% - 8%), nhƣng vẫn đƣợc đánh giá cao hơn bình quân các nƣớc trong khu vực
Năm 2012, GDP tăng 5.03% so với năm 2011. Mức tăng trƣởng thấp hơn mức tăng 5.89% của năm 2011, cho đến quý 2 năm 2014 GDP chỉ còn có tăng 5.25% và vấn đề suy giảm kinh tế đã đƣợc các cơ quan quản lý đặt ra và xem xét để tìm giải pháp cho tình hình này.
4.2. Mô tả và phân tích về dữ liệu nghiên cứu
4.2.1. Mô tả về dữ liệu
Trên cơ sở dữ liệu thu thập về CPI và GDP trong giai đoạn từ 1995 đến quý 2 2014 theo nhƣ phƣơng pháp nghiên cứu trình bày ở chƣơng 3; tác giả đã thu đƣợc các kết quả chung về dữ liệu thu thập nhƣ sau:
Bảng 4.1: Mô tả về dữ liệu nghiên cứu
CPI GDP GDP_P GDP_SA GDP_P_SA
Mean (mẫu trung bình) 6.954166 98808.00 6.932612 98959.56 6.943907 Median (trung vị) 6.709331 89895.00 7.059755 91855.94 6.999204 Maximum (tối đa) 27.73433 199414.6 9.840000 168427.4 10.15670 Minimum (tối thiểu) -6.579063 36626.31 3.123255 47457.28 3.581202 Std. Dev. (chuẩn) 6.712901 39602.13 1.586344 36565.91 1.493047 Skewness (độ lệch) 0.885482 0.568668 -0.036817 0.345783 -0.045178 Kurtosis (độ nhọn) 3.877931 2.419019 2.257573 1.805497 2.132874 Jarque-Bera (kiểm định) 12.69799 5.300982 1.809015 6.191575 2.470233 Probability (xác suất) 0.001749 0.070617 0.404741 0.045239 0.290801 Sum (tổng) 542.4249 7707024. 540.7437 7718846. 541.6247 Sum Sq. Dev. (tổng
bình phƣơng) 3469.854 1.21E+11 193.7695 1.03E+11 171.6477
Observations (số mẫu) 78 78 78 78 78
Nguồn Kết quả tính toán từ Eview 6
Ghi chú: CPI tính theo%, GDP theo tỷ VNĐ, GDP_P tăng trưởng kinh tế theo %, GDP_SA là GDP đã được điều chỉnh theo yếu tố mùa vụ; GDP_P_SA là tỷ lệ tăng trưởng GDP (theo%) đã được điều chỉnh theo yếu tố mùa vụ.
Kết quả phân tích thống kê mô tả chuỗi dữ liệu cho thấy:
(1) CPI trung bình cả thời kỳ nghiên cứu là 6.95% với biên độ biến động từ thấp nhất là -6.57% (quý 1 2013) tới cao nhất là 27.73 (quý 3 2008). Độ biến động của CPI rất cao (Std. Dev./ Mean = 0.965 lần). Hình dạng đồ thị của CPI lệch phải (Skewness = 0.88> 0); có hình dạng tù (Tù hơn phân phối chuẩn Kurtosis = 3.87 > 3); kiểm định Jarque-Ba, với P value = 0.001 < 5% cho thấy, CPI có không phân phối chuẩn (do bác bỏ giả thuyết Ho: Dữ liệu có phân phối chuẩn/ H1: Dữ liệu không có phân phối chuẩn).
0 4 8 12 16 20 -5 0 5 10 15 20 25 30 Series: CPI Sample 1995Q1 2014Q2 Observations 78 Mean 6.954166 Median 6.709331 Maximum 27.73433 Minimum -6.579063 Std. Dev. 6.712901 Skewness 0.885482 Kurtosis 3.877931 Jarque-Bera 12.69799 Probability 0.001749
Hình 4.3: Mô tả dữ liệu CPI (%) theo quý
Nguồn: Kết quả tính toán từ Eview 6
(2) GDP trung bình cả thời kỳ nghiên cứu là 98,808 tỷ VNĐ (tƣơng ứng với mức tăng trƣởng trung bình là 6.93% ) với biên độ biến động của GDP từ thấp nhất là 36,626.31 tỷ VNĐ (quý 1 1995) tới cao nhất là 199,414.60 (quý 4 2013). Độ biến động của GDP khá thấp (Std. Dev./ Mean = 0.40 lần). Hình dạng đồ thị của GDP lệch phải (Skewness = 0.56> 0); có hình dạng nhọn (Nhọn hơn phân phối chuẩn Kurtosis = 2.419< 3); kiểm định Jarque-Ba, với P value = 0.070 < 5% cho thấy, GDP không có phân phối chuẩn (do bác bỏ giả thuyết Ho: Dữ liệu có phân phối chuẩn/ H1: Dữ liệu không có phân phối chuẩn).
Trong khi đó tốc độ tăng trƣởng kinh tế (GDP_P) có mức tăng thấp nhất là 3.12% (quý 1 2009) và cao nhất là 9.84 (quý 4 1996); Hình dạng đồ thị lệch trái, và nhọn; GDP_P có phân phối chuẩn.
0 1 2 3 4 5 6 7 50000 75000 100000 125000 150000 175000 200000 Series: GDP Sample 1995Q1 2014Q2 Observations 78 Mean 98808.00 Median 89895.00 Maximum 199414.6 Minimum 36626.31 Std. Dev. 39602.13 Skewness 0.568668 Kurtosis 2.419019 Jarque-Bera 5.300982 Probability 0.070617
Hình 4.4: Mô tả dữ liệu GDP (tỷ đồng) theo quý
Nguồn: Kết quả tính toán từ Eview 6
4.2.2. Kiểm định tính dừng
Tác giả tiến hành kiểm định nghiệm đơn vị với phƣơng pháp ADF và Phillips Perron; tiêu chuẩn lựa chọn trễ là SIC với giới hạn tối đa 11 trễ đƣợc đƣa vào trong quá trình tính toán tự động và tuần tự cho từng mức trễ bằng phần mềm Eview 6.0 và lựa chọn ra tiêu chuẩn phù hợp nhất.
Cặp giả thiết:
Ho: Chuỗi dữ liệu là không dừng H1: Chuỗi dữ liệu là dừng
Tiêu chuẩn kiểm định:
Nếu P value > α (1%,5%, 10%) => Chấp nhận Ho Nếu P value < α (1%,5%, 10%) => Bác bỏ Ho
Bảng 4.2: Tổng hợp kết quả kiểm định tính dừng bằng ADF
Chuỗi Kiểm định ADF (Tiêu chuẩn SIC) Kết luận
P.value ADF 1% 5% 10% Trễ
ADF không trend
CPI 0.0209 -3.249 -3.519 -2.900 -2.587 1 Dừng 5% và 10% D(CPI) 0.0000 -6.146 -3.519 -2.900 -2.587 0 Dừng 1,5,10% GDP 0.9999 2.097 -3.524 -2.902 -2.588 5 Không dừng Log(GDP_SA) 0.5347 -1.487 -3.519 -2.907 -2.587 1 Không dừng D(Log(GDP_SA)) 0.0001 -12.702 -3.519 -2.900 -2.587 0 Dừng 1,5,10% GDP_P 0.1042 -2.569 -3.528 -2.904 -2.582 8 Không dừng D(GDP_P) 0.0001 -5.126 -3.527 -2.903 -2.589 6 Dừng 1,5,10% GDP_P_SA 0.1316 -2.450 -3.517 -2.899 -2.587 0 Không dừng D(GDP_P_SA) 0.0001 -10.32 -3.519 -2.900 -2.587 0 Dừng 1,5,10% ADF có trend CPI 0.0693 -3.329 -4.085 -3.470 -3.161 1 Chỉ dừng 10% D(CPI) 0.0000 -6.103 -4.083 -3.470 -3.161 0 Dừng 1,5,10% GDP 0.8330 -1.463 -4.090 -3.473 -3.163 5 Không dừng Log(GDP_SA) 0.9689 -0.703 -4.083 -3.470 -3.161 1 Không dừng D(Log(GDP_SA)) 0.0001 -12.869 -4.083 -3.470 -3.161 0 Dừng 1,5,10% GDP_P 0.2854 -2.591 -4.096 -3.476 -3.165 8 Không dừng D(GDP_P) 0.0004 -5.131 -4.094 -3.475 -3.165 6 Dừng 1,5,10% GDP_P_SA 0.3000 -2.558 -4.081 -3.469 -3.161 0 Không dừng D(GDP_P_SA) 0.0000 -10.298 -4.083 -3.470 -3.161 0 Dừng 1,5,10%
Nguồn: Tính toán từ Eview 6
Kết quả phân tích tính dừng ADF cho thấy phần lớn chuỗi dữ liệu GDP, LOG(GDP), LOG(GDP_SA), GDP_P, GDP_P_SA và CPI đều không dừng ở các mức 1%, 5%, 10% tuy nhiên sai phân cấp 1 của chúng đều dừng ở mức 1%, 5%, 10%. Đồng thời các chuỗi dữ liệu có điều chỉnh yếu tố mùa vụ (LOG(GDP_SA) và GDP_P_SA) có các giá trị về mặt thống kê tốt hơn và cùng phù hợp với diễn biến thực tế của các quy luật kinh tế (loại bỏ yếu tố mùa vụ gây mất chính xác); và do
vậy sẽ đƣợc sử dụng trong các nghiên cứu tiếp theo thay cho các chỗi dữ liệu gốc (đƣợc thu thập về chƣa qua xử lý)
4.2.3. Xác định trễ tối ưu của các chuỗi dữ liệu
Để xác định đƣợc số trễ tối ƣu, tác giả sẽ tính toán các chỉ tiêu LogL, LR, FPE, AIC, SC, HQ cho các chuỗi D(CPI), D(LOG(GDP_SA), với sự trợ giúp của phần mềm Eview 6. Kết quả tính toán đƣợc minh họa nhƣ dƣới đây:
Bảng 4.3: Kết quả xác định trễ thông qua LogL, LR, FPE, AIC, SC, HQ
VAR Lag Order Selection Criteria
Endogenous variables: D(LOG(GDP_SA)) D(CPI) (biến nội sinh) Exogenous variables: C (biến
ngoại sinh)
Sample (mẫu): 1995Q1 2014Q2
Included observations: 65 (số quan sát
Lag LogL LR FPE AIC SC HQ
0 36.77383 NA 0.001176 -1.069964 -1.003060 -1.043566 1 47.18667 19.86451 0.000965 -1.267282 -1.066570* -1.188088* 2 48.80497 2.987617 0.001039 -1.193999 -0.859478 -1.062009 3 51.66071 5.096411 0.001078 -1.158791 -0.690462 -0.974005 4 60.34831 14.96940 0.000935 -1.303025 -0.700887 -1.065443 5 67.87539 12.50653 0.000841 -1.411550 -0.675604 -1.121172 6 72.64941 7.638441 0.000825 -1.435366 -0.565612 -1.092192 7 80.20416 11.62269* 0.000744 -1.544743 -0.541180 -1.148773 8 85.02847 7.125137 0.000731* -1.570107* -0.432735 -1.121341 9 89.01921 5.648436 0.000739 -1.569822 -0.298642 -1.068260 10 89.45156 0.585331 0.000835 -1.460048 -0.055059 -0.905690 11 92.78566 4.308682 0.000866 -1.439559 0.099238 -0.832405 12 94.54810 2.169156 0.000946 -1.370711 0.301895 -0.710761 * indicates lag order selected by the criterion
LR: sequential modified LR test statistic (each test at 5% level) (kiểm tra nối tiếp) FPE: Final prediction error (lỗi dự báo)
AIC: Akaike information criterion (tiêu chí thông tin Akaike) SC: Schwarz information criterion (tiêu chí thông tin Schwarz) HQ: Hannan-Quinn information criterion (tiêu chí thông tin HQ)
-1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5 -1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5
Inverse Roots of AR Characteristic Polynomial
Nguồn: Tính toán từ Eview 6
Kết quả từ bảng và hình trên cho thấy mức trễ cho các chuỗi dữ liệu D(LOG(GDP_SA)) và D(CPI) đƣợc xác định thông qua các chỉ tiêu LogL, LR, FPE, AIC, HQ nhận các giá trị là 1, 7, 8. Do có 3 giá trị trễ do vậy để xác định trễ tối ƣu, tác giả đã tiến hành thêm kiểm định:
VAR Residual Portmanteau Tests for Autocorrelations VAR Residual Serial Correlation LM Tests
Về tự tƣơng quan phần dƣ cho các bƣớc trễ 1, 7, 8 (chi tiết xem phụ lục); kết quả cho thấy mức trễ 8 là tối ƣu và sẽ đƣợc sử dụng trong các nghiên cứu tiếp theo.
4.2.4. Phân tích mối quan hệ nhân quả giữa CPI và GDP
Để xem xét mối quan hệ nhận quả giữa tăng trƣởng và lạm phát, tác giả sử dụng kiểm định Pairwise Granger Causality cho các bƣớc trễ từ 1 tới 8 với cặp giả thiết Ho/H1 và kết quả nhƣ dƣới đây với mức ý nghĩa α = 1, 5, 10%:
- Ho: Tăng trƣởng kinh tế (lạm phát) không có tác động nhân quả tới lạm phát (tăng trƣởng kinh tế)
- H1: Tăng trƣởng kinh tế (lạm phát) có tác động nhân quả tới lạm phát (tăng trƣởng kinh tế)
Bảng 4.4: Kết quả kiểm định nhân quả Pairwise Granger
Null Hypothesis: (giả thuyết)
F_Sta (số F) Prob.( xác suât) Kết luận Lags: 1
CPI does not Granger Cause GDP_SA 0.76 0.38 Không tác động nhân quả LOG(GDP_SA) does not Granger Cause CPI 0.03 0.84 Không tác động nhân quả
Lags: 2
CPI does not Granger Cause GDP_SA 0.62 0.53 Không tác động nhân quả LOG(GDP_SA) does not Granger Cause CPI 0.47 0.62 Không tác động nhân quả
Lags: 3
CPI does not Granger Cause GDP_SA 0.83 0.48 Không tác động nhân quả LOG(GDP_SA) does not Granger Cause CPI 0.61 0.60 Không tác động nhân quả
Lags: 4
CPI does not Granger Cause GDP_SA 1.33 0.26 Không tác động nhân quả LOG(GDP_SA) does not Granger Cause CPI 0.71 0.58 Không tác động nhân quả
Lags: 5
CPI does not Granger Cause GDP_SA 3.07 0.01 Có tác động nhân quả LOG(GDP_SA) does not Granger Cause CPI 2.13 0.07 Có tác động nhân quả
Lags: 6
CPI does not Granger Cause GDP_SA 4.59 0.00 Có tác động nhân quả LOG(GDP_SA) does not Granger Cause CPI 2.69 0.02 Có tác động nhân quả
Lags: 7
CPI does not Granger Cause GDP_SA 4.10 0.00 Có tác động nhân quả LOG(GDP_SA) does not Granger Cause CPI 2.57 0.02 Có tác động nhân quả
Lags: 8
CPI does not Granger Cause GDP_SA 3.72 0.00 Có tác động nhân quả LOG(GDP_SA) does not Granger Cause CPI 2.32 0.03 Có tác động nhân quả
Nguồn: Tính toán từ Eview 6
Kết quả phân tích nhân quả cho thấy, trong cac khoảng thời gian ngắn từ 4 quý trở xuống giữa lạm phát và tăng trƣởng kinh tế không có quan hệ nhân quả; tuy nhiên với diễn biến từ quý 5 trở lên là có tác động nhân quả giữa lạm phát và tăng trƣởng kinh tế. Nó cho thấy khi lạm phát kéo dài là có ảnh hƣởng rõ rệt tới sản lƣợng của nền kinh tế. Ở chiều ngƣợc lại, tăng trƣởng kinh tế có ảnh hƣởng rõ ràng và ngay tới lạm phát ở các quý 5, 6, 7, 8. Nó cho thấy khi kích thích tăng trƣởng kinh tế là chúng ta sẽ gây ra một mức lạm phát và chúng ta phải chấp nhận vấn đề này trên thực tiễn.
4.3. Kết quả nghiên cứu cho câu hỏi nghiên cứu 1
Để xem giữa lạm phát và tăng trƣởng kinh tế có tồn tại trạng thái cân bằng dài hạn hay không, nhƣ chƣơng 3 đã đề cập tác giả sử dụng phƣơng pháp phân tích đồng liên kết Johansen tổng quát bằng phần mềm Eview 6 và kết quả thu đƣợc nhƣ sau:
Bảng 4.5: Kết quả phân tích đồng liên kết Johansen cho các khả năng
Sample: 1995Q1 2014Q2 (mẫu)
Included observations: 69 (số quan sát) Series: LOG(GDP_SA) CPI (seri) Lags interval: 1 to 8 (khoản trễ)
Selected (chọn 5%) (0.05 level*) Number of Cointegrating Relations by Model (số quan hệ bởi mẫu)
Data Trend: (dữ liệu)
None (không) None (không) Linear (tuyến tính) Linear (tuyến tính) Quadratic (pt bậc 2) Test Type (kiểu kiểm No Intercept Intercept Intercept Intercept