dài hạn, đồng thời kiểm định mô hình các tác động của nó.
Dữ liệu nghiên cứu được tác giả thu thập dãy số liệu theo tháng từ tháng 01 năm 2011 đến tháng 01 năm 2018.
Việc sử dụng số liệu theo tháng cho phép tác giả có một chuỗi số liệu tương đối lớn để có thể đưa ra những kết quả có độ tin cậy về mặt thống kê.
2.2. Ước lượng tác động của tỷ giá hối đoái thực song phương lên từng mặt hàng xuất nhập khẩu Việt Nam với đối tác Mỹ. xuất nhập khẩu Việt Nam với đối tác Mỹ.
- Bước 1: Tác giả thực hiện kiểm định tính dừng của các chuỗi thời gian của các biến trong mô hình thực nghiệm. Trong đó, biến phụ thuộc TBi gồm các biến A, B, C, D, E, F, G, H, I, J và các biến độc lập gồm các biến IIPvn , IIPus, RER.
- Bước 2: Tác giả thực hiện kiểm định Bounds test để xem xét mối quan hệ dài hạn giữa tỷ giá và cán cân thương mại của ngành i. Từ đó, xác định mức độ tác động của tỷ giá hối đoái lên cán cân thương mại trong dài hạn.
- Bước 3: Ước lượng hệ số ngắn hạn bằng mô hình ECM và dài hạn bằng phương pháp ARDL để đo lường mức độ tác động của tỷ giá hối đoái thực song phương lên cán cân thương mại của từng mặt hàng xuất nhập khẩu của Việt Nam với đối tác Mỹ trong ngắn hạn và dài hạn.
- Bước 4: Kiểm định tính ổn định của hệ số hồi quy.
2.2.1. Kiểm định tính dừng ADF (Bảng 2.2)
Một trong các kiểm định quan trọng trong các mô hình sử dụng chuỗi thời gian là kiểm định tính dừng hay còn gọi là kiểm định nghiệm đơn vị (Unit root test) của các biến. Tác giả sử dụng kiểm định nghiệm đơn vị của Dickey – Fuller (Augmented Dickey Fuller – gọi tắt là kiểm định ADF) cho các biến đưa vào mô
20
hình.
Kết quả kiểm định tính dừng của các biến (Bảng 2.2) cho thấy tất cả các chuỗi số liệu dạng logarit của các biến B,C, E, G, I, J, RER đều dừng tại I(0); còn các biến A, D, F, H, IIPVN, IIPUS dừng tại sai phân bậc 1 (I(1)). Điều này có nghĩa là không có hiện tượng tương quan chuỗi trong dữ liệu và tuân thủ các nguyên tắc thống kê được giả định. (Kết quả kiểm định chi tiết xem Phụ lục 1 và Phụ lục 2).
Bảng 2.2. Kết quả kiểm định tính dừng ADF của các chuỗi thời gian của các biến độc lập và biến phụ thuộc
Biến ADF tại I (0) Kết quả I (0) ADF tại I (1) Kết quả I (1)
A -1.638085 Không dừng -10.58544* Dừng B -3.430156** Dừng C -4.750281* Dừng D -2.397073 Không dừng -10.67144* Dừng E -6.245527* Dừng F -2.047090 Không dừng -13.23380* Dừng G -4.213119* Dừng H -1.798547 Không dừng -10.25220* Dừng I -5.985744* Dừng J -5.939163* Dừng IIPVN 1.517771 Không dừng -9.877824* Dừng IIPUS -1.837232 Không dừng -10.71392* Dừng
Biến ADF tại I (0) Kết quả I (0) ADF tại I (1) Kết quả I (1)
RER -5.858515*** Dừng -9.992824* Dừng
*; **; *** mức ý nghĩa lần lượt là 1%; 5%; 10%
Nguồn: Tác giả tổng hợp từ các kết quả kiểm định được trích xuất từ Eview 9
2.2.2. Kiểm định Bounds Test (Bảng 2.3)
Kiểm định Bounds Test để xem xét mối quan hệ dài hạn giữa tỷ giá và cán cân thương mại của ngành i. Ta có: ∆Ln(TB)i,t= β + ∑n j=1β1∆Ln(TB)i,t-j + ∑n j=0β2∆Ln(TB)vn,t-j + ∑n j=0 β3∆Ln(TB)us,t-j + ∑n j=1β4∆Ln(RER)t-j + y1ln(TB)t-1 + y2ln(IIPvn)t-1 + y3(IIPus)t-1 + y4RERt-1 + vi,t
Đặt giả thuyết cho kiểm định mô hình như sau:
- Giả thuyết H0 : y0 = y1 = y2 = y3 = y4 = 0 : Không tồn tại mối quan hệ đồng liên kết giữa các biến trong mô hình. Hay không tồn tại mối quan hệ dài hạn giữa các biến. - Giả thuyết H1: y0 ≠ 0, y1 ≠ 0, y2 ≠ 0, y3 ≠ 0, y4 ≠ 0: Tồn tại mối quan hệ đồng liên kết giữa các biến trong mô hình.
Kết quả kiểm định (Bảng 2.3) cho thấy giá trị thống kê F của các biến A, B, D, E, F, G, H, I, J đều lớn hơn giá trị giới hạn tại mức ý nghĩa 5% (Riêng giá trị thống kê F của biến C lớn hơn giá trị giới hạn tại mức ý nghĩa 10%).
Như vậy, bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận giả thuyết H1. Điều này có nghĩa là tồn tại mối quan hệ đồng liên kết giữa các biến, hay nói cách khác là tồn tại mối quan hệ dài hạn giữa các biến trong mô hình. (Kết quả kiểm định chi tiết xem Phụ lục 3).
22
Bảng 2.3. Kết quả kiểm định Bound Test Biến phụ thuộc Giá trị thống kê F
Giá trị giới hạn của các đường bao (số bậc k=3)
F- statistic
90% 95% 97,5% 99%
I(0) I(1) I(0) I(1) I(0) I(1) I(0) I(1)
A 13.58606 2.37 3.2 2.79 3.67 3.15 4.08 3.65 4.66 B 3.700609 2.37 3.2 2.79 3.67 3.15 4.08 3.65 4.66 C 3.256789 2.37 3.2 2.79 3.67 3.15 4.08 3.65 4.66 D 10.24500 2.37 3.2 2.79 3.67 3.15 4.08 3.65 4.66 E 9.295717 2.37 3.2 2.79 3.67 3.15 4.08 3.65 4.66 F 6.316887 2.37 3.2 2.79 3.67 3.15 4.08 3.65 4.66 G 3.884506 2.37 3.2 2.79 3.67 3.15 4.08 3.65 4.66 H 12.17071 2.37 3.2 2.79 3.67 3.15 4.08 3.65 4.66 I 4.588571 2.37 3.2 2.79 3.67 3.15 4.08 3.65 4.66 J 11.27550 2.37 3.2 2.79 3.67 3.15 4.08 3.65 4.66
Nguồn: Tác giả tổng hợp từ các kết quả kiểm định được trích xuất từ Eview 9
2.2.3. Ước lượng hệ số ngắn hạn và dài hạn của mô hình ARDL (Bảng 2.4):
Kết quả ước lượng hệ số ngắn hạn và dài hạn (Bảng 2.4) cho thấy: tồn tại mối quan hệ ngắn hạn và dài hạn giữa tỷ giá thực song phương và cán cân thương mại. Điều này có nghĩa là có sự tác động giữa tỷ giá thực song phương lên cán cân thương mại cả trong ngắn hạn và dài hạn.
Tuy nhiên, tác động này là khác nhau đối với từng mặt hàng; đồng thời có những hàng hóa có tác động trong ngắn hạn và dài hạn; có những hàng hóa chỉ có tác động trong ngắn hạn, không có tác động trong dài hạn, hoặc ngược lại. Cụ thể là:
- Khi xem xét trong ngắn hạn đối với nhóm hàng hóa A- Gỗ và sản phẩm gỗ, D- Máy móc, thiết bị, dụng cụ, phụ tùng khác thì trong ngắn hạn có tác động cùng chiều tại mức ý nghĩa 1%, có nghĩa là khi tỷ giá tăng (đồng Việt Nam giảm giá) thì cán cân thương mại tăng. Điều này đi ngược với hiệu ứng đường cong J của Krugman (1991). Riêng đối với nhóm hàng hóa G- Sản phẩm từ sắt thép thì trong ngắn hạn có tác động ngược chiều với cán cân thương mại tại mức ý nghĩa 10%. Điều này phù hợp với hiệu ứng đường cong J.
- Khi xem xét trong dài hạn thì có hàng hóa A- Gỗ và sản phẩm gỗ, D- Máy móc, thiết bị, dụng cụ, phụ tùng khác, I- Rau quả có tác động ngược chiều, có nghĩa là khi tỷ giá tăng (đồng Việt Nam giảm giá) thì trong dài hạn cán cân thương mại giảm. Điều này đi ngược với hiệu ứng đường cong J trong dài hạn. Riêng hàng hóa A- Phương tiện vận tải và phụ tùng có tác động cùng chiều trong dài hạn và phù hợp với hiệu ứng đường cong J. (Kết quả kiểm định chi tiết xem Phụ lục 4).
Hàng hoá Ngắn hạn Dài hạn
Ln(RER)t Ln(RER)t-1 Ln(RER)t-2 Ln(RER)t-3 Ln(RER)
A-Gỗ và sản phẩm gỗ -0.184486 3.294057 -3.449608 2.647462* -3.205491*** B- Máy vi tính và linh kiện -1.355301 0.265219 2.806183 C- Hải sản -6.490401 -0.687645 D- Máy móc, thiết bị, dụng cụ, phụ tùng khác 1.936556 -0.447267 7.647931* 4.462834 -5.021451***
24
Hàng hoá Ngắn hạn Dài hạn
Ln(RER)t Ln(RER)t-1 Ln(RER)t-2 Ln(RER)t-3 Ln(RER)
E- Phương tiện vận tải và phụ tùng -5.016199 10.366157* F- Sản phẩm từ chất dẻo -1.554542 -0.175897 G- Sản phẩm từ sắt thép - 11.423899*** -4.183796 H- Đá quý, kim loại quý và sản phẩm -0.220325 0.839393 I- Rau quả -4.436715 -3.375169** J- Cao su -1.471312 -1.501137
Bảng 2.4. Kết quả ước lượng hệ số ngắn hạn và dài hạn của mô hình ARDL
*; **; *** mức ý nghĩa lần lượt là 1%; 5%; 10%
Nguồn: Tác giả tổng hợp từ các kết quả ước lượng được trích xuất từ Eview 9
Bảng 2.5. Bảng tổng hợp các tác động của tỷ giá hối đối thực song phương lên cán cân thương mại của từng mặt hàng
Hàng hóa Tác động của tỷ giá hối lên cán
cân thương mại
Ngắn hạn Dài hạn
A-Gỗ và sản phẩm gỗ Cùng chiều Ngược chiều
D- Máy móc, thiết bị, dụng cụ, phụ tùng khác Cùng chiều Ngược chiều
E- Phương tiện vận tải và phụ tùng Cùng chiều
Hàng hóa Tác động của tỷ giá hối lên cán cân thương mại
Ngắn hạn Dài hạn
I- Rau quả Ngược chiều
Nguồn: Tác giả tổng hợp từ các kết quả ước lượng được trích xuất từ Eview 9
2.2.4. Kiểm định tính ổn định của hệ số hồi quy (Kiểm định Cusum - Cumulative Sum of Recursive Residuals): Sum of Recursive Residuals):
Tác giả tiến hành kiểm định tổng tích lũy của hệ số phần dư.
Kết quả kiểm định tính ổn định của hệ số hồi quy (Phụ lục 4) cho thấy hầu hết tổng tích lũy của hệ số phần dư đều nằm trong dãy tiêu chuẩn ứng với mức ý nghĩa 5% (ngoại trừ biến B và C). Nên có thể kết luận phần dư của mô hình có tính ổn định và vì thế mô hình là ổn định.
2.3. Đề xuất, dự báo:
Kết quả nghiên cứu cho thấy việc điều chỉnh tỷ giá hối đoái tại Việt Nam có tác động đến cán cân thương mại của từng mặt hàng cả trong ngắn hạn và dài hạn. Tuy nhiên, không tồn tại một mô hình tỷ giá duy nhất; đồng thời việc tác động của tỷ giá đối với từng ngành hàng là khác nhau.
Hiện nay, sức cạnh tranh hàng hoá của Việt Nam trên thị trường thế giới chưa cao, nhiều mặt hàng có tỷ trọng xuất khẩu cao nhưng nguyên liệu đầu vào chủ yếu nhập khẩu từ nước ngoài. Do đó, việc phá giá đồng nội tệ có thể giúp cho việc gia tăng giá trị xuất khẩu do giá cả hàng hoá của Việt Nam khi đó rẻ hơn đối với người nước ngoài, nhưng cũng làm cho giá trị của hàng nhập khẩu tăng lên do các nhà nhập khẩu phải trả thêm một lượng tiền để bù vào phần chênh lệch tỷ giá; đặc biệt đối với các mặt hàng phải nhập khẩu nguyên vật liệu, linh kiện, phụ kiện từ nước ngoài để sản xuất. Điều này dẫn đến hiệu quả từ việc điều chỉnh tỷ giá chưa cao. Trong thời gian tới, để chính sách tỷ giá đạt hiệu quả cao, Việt Nam cần phải nâng cao năng lực sản xuất và sức cạnh tranh của hàng hoá cả trong nước và trên thị trường thế giới.
26
CHƯƠNG 3: KẾT LUẬN
Nghiên cứu xem xét tác động của tỷ giá hối đoái lên cán cân thương mại Việt Nam dựa trên việc nghiên cứu tác động tỷ giá thực song phương lên cán cân thương mại của từng nhóm hàng hóa giữa Việt Nam và đối tác Mỹ. Mẫu nghiên cứu bao gồm 10 nhóm hàng hóa xuất nhập khẩu của Việt Nam với đối tác Mỹ trên cơ sử dụng dữ liệu nghiên cứu theo tháng, giai đoạn từ năm 2011 đến năm 2018.
Mặc dù đây không phải là đề tài mới và đã có nhiều nghiên cứu về tác động của tỷ giá lên cán cân thương mại Việt Nam. Tuy nhiên, các bài nghiên cứu trước đây đều sử dụng tỷ giá thực đa phương, cán cân thương mại và thu nhập quốc dân (GDP) của các quốc gia là đối tác thương mại với Việt Nam. Trong bài nghiên cứu này tác giả đã đi theo hướng mới là đi sâu nghiên cứu vào tác động của tỷ giá thực song phương lên cán cân thương mại của từng nhóm hàng hóa xuất nhập khẩu của Việt Nam với đối tác thương mại lớn.
Trong giai đoạn khảo sát từ năm 2011 đến năm 2018, kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng tồn tại mối quan hệ ngắn hạn và dài hạn giữa tỷ giá thực song phương và cán cân thương mại. Điều này có nghĩa là có sự tác động giữa tỷ giá lên cán cân thương mại cả trong ngắn hạn và dài hạn. Tuy nhiên, tác động này là khác nhau đối với từng mặt hàng; đồng thời có những hàng hóa có tác động trong ngắn hạn và dài hạn; có những hàng hóa chỉ có tác động trong ngắn hạn, không có tác động trong dài hạn, hoặc ngược lại. Nghiên cứu không ủng hộ hoàn toàn hiệu ứng đường cong J. Bởi vì, khi đi nghiên cứu sâu vào từng nhóm hàng hóa xuất nhập khẩu thì tác giả nhận thấy tùy thuộc vào đặc tính của từng ngành hàng, có nhóm hàng phù hợp, có nhóm hàng không phù hợp với hiệu ứng đường cong J. Nghiên cứu này phù hợp với nghiên cứu của Burçak Müge Tunaer Vura (2016).
Nghiên cứu cho thấy, không tồn tại một mô hình tỷ giá duy nhất. Do đó, khi thực thi chính sách tỷ giá nhằm góp phần cải thiện cán cân thương mại, Chính phủ cần xem xét thêm nhiều yếu tố khác (thu nhập quốc dân, lạm phát, các chính sách hạn chế của chính phủ, năng lực sản xuất …) và cần cân nhắc khi phá giá đồng nội tệ.
Ngoài ra, Chính phủ cần kết hợp đẩy nhanh cuộc cách mạng công nghiệp 4.0, rút ngắn quá trình công nghiệp hoá, nâng cao năng lực sản xuất và sức cạnh tranh trên thị trường thế giới. Từ đó, góp phần gia tăng giá trị xuất khẩu, giảm nhập khẩu, cải thiện cán cân thương mại.
Trong thời gian tới, tác giả sẽ tiến hành nghiên cứu sâu hơn, đặc biệt tập trung vào nghiên cứu thêm tác động của tỷ giá thực song phương lên cán cân thương mại của Việt Nam với nhiều đối tác thương mại lớn khác như Trung Quốc, Hàn Quốc.