Các kết quả từ bảng 4.11 cho thấy mô hình thích hợp cho dữ liệu của mô hình nghiên cứu là VECM vì phương pháp đều đưa ra có 3 độ tin cây ở độ trễ 7 nhưng nếu ta chọn lag phù hợp ở lag 7 vì lag quá lớn nên chúng ta sẽ bị mất khá nhiều dữ liệu.
Ở độ trễ là 1 ta có chỉ tiêu SBIC cho ra là phù hợp, vì cho tiện trong việc nghiên cứu nên ta chọn độ trễ phù hợp của mô hình là 1.
Sau khi nghiên cứu đã xác định được mô hình VECM , tiếp tục chuyển sang quy trình ước lượng mô hình. Sau đó, nghiên cứu thực hiện quá trình kiểm tra chẩn đoán các khuyết tật của mô hình.
110
Bảng 4.11: Tổng hợp các tiêu chí lựa chọn độ trễ phù hợp cho mô hình
lag
Tiêu chí
FPE AIC HQIC SBIC
0 5,2E-11 -6,65334 -6,57831 -6,46508 1 1.4-1E5 -17,1917 -16,6666 -15,8739* 2 9,6E-16 -17,5806 -16,6052 -15,1332 3 6,0E-16 -18,09644 -16,6709 -14,5195 4 2,9E-16 -18,93 -17,0544 -14,2236 5 1,7E-16 -19,6022 -17,2764* -13,7662 6 1,7E-16 -19,888 -17,1122 -12,9225 7 1,4E-16* -20.4932* -17,2672 -12,3981
Nguồn: Tính toán của tác giả, 2021 4.5.2.2. Kiểm định đồng liên kết
Trước khi hồi qui bằng mô hình VECM, ta thực hiện kiểm định đồng liên kết các chuỗi dữ liệu sử dụng trong mô hình nghiên cứu bằng phương pháp Johansen. Kết quả thể hiện ở bảng 4.12 như sau:
Tại tối đa (rank) = 0:
Giả thuyết Ho: Các biến trong mô hình không có mối quan hệ đồng liên kết. Mức ý nghĩa thống kê trong kiểm định của Johansen là 5%.
Giả thuyết H1: Các biến trong mô hình không có mối quan hệ đồng liên kết. Mức ý nghĩa thống kê trong kiểm định của Johansen là 5%.
Tại tối đa (rank) = 0, kết quả cho thấy, trị thống kê Trace statistic > giá trị tiêu chuẩn (Critical value) tương ứng P-value < 0,05, do đó bác bỏ H0 với mức ý nghĩa 5%, chấp nhận giả thuyết H1. Tức các biến trong mô hình có mối quan hệ đồng liên kết.
Tiếp tục tại tối đa (rank) = 1:
111
Mức ý nghĩa thống kê trong kiểm định của Johansen là 5%.
Giả thuyết H1: Các biến trong mô hình không có mối quan hệ đồng liên kết. Mức ý nghĩa thống kê trong kiểm định của Johansen là 5%.
Có thể thấy, tại tối đa (rank) = 1, có trị thống kê Trace statistic < giá trị tiêu chuẩn (Critical value) tương ứng P-value > 0,05, do đó, chấp nhận H0 với mức ý nghĩa 5%, bác bỏ giả thuyết H1. Như vậy, kiểm định này cho thấy các biến trong mô hình không có mối quan hệ đồng liên kết tại tối đa =1 với mức ý nghĩa 5%.
Như vậy, kiểm định này cho thấy các biến trong mô hình có 1 mối quan hệ đồng liên kết tại mức ý nghĩa 5%. Do đó, từ kết quả này có thể kết luận rằng, sử dụng mô hình VECM để ước lượng là phù hợp.
Bảng 4.12: Kết quả kiểm định đồng liên kết Johansen của mô hình tác động của xuất khẩu thủy sản đến tăng trưởng kinh tế Việt Nam
Giả thuyết Giá trị riêng Thống kê Trace Giá trị tới hạn ở 5%
Không 113,7643 94,1500 Tối đa 1 0,55280 50,9944* 68,5200 Tối đa 2 0,27789 25,5998 47,2100 Tối đa 3 0,14257 13,6018 29,6800 Tối đa 4 0,09125 6,1386 15,4100 Tối đa 5 0,06239 1,1140 3,7600
Nguồn: Kết quả tính toán của tác giả, 2021 4.5.2.3. Kết quả nghiên cứu bằng mô hình VECM
Phân tích trong ngắn hạn
Trong mô hình hiệu chỉnh sai số vec tơ (VECM) thì phần mất cân bằng trong một chu kỳ sẽ được hiệu chỉnh vào chu kỳ tiếp theo. Tiến trình hiệu chỉnh sai số sẽ làm hài hòa giữa trạng thái động ngắn hạn với cân bằng dài hạn (Kremers và cộng sự, 1992). Từ kết quả của bảng 4.13 ta có các biến độc lập tác động đến đến tăng trưởng GDP của Việt Nam trong ngắn hạn như sau:
Hệ số điều chỉnh sai số CE1(t-1) = - 0,152463, có ý nghĩa thống kê 1%. Chứng tỏ tồn tại mối quan hệ trong dài hạn giữa các biến giải thích và tăng trưởng
112
GDP ở Việt Nam. Đồng thời, hệ số này chỉ ra tốc độ hiệu chỉnh sai số của mô hình, đó là khi để mất cân bằng do những cú sốc kinh tế trong năm trước thì lập tức được điều chỉnh giảm để trở về cân bằng dài hạn trong năm sau.
Bảng 4.13: Mô hình hiệu ch nh sai số VECM tác động của xuất khẩu thủy sản đến tăng trưởng kinh tế trong ngắn hạn
Tên biến Hệ số ước lượng Sai số
_cel Ll . -1,152463*** 0,174664 LnFEX LD . 0,645146*** 0,1344014 LnLAB LD . 3,622415*** 1,310537 REER LD . 2,654122 1,712245 LnOPEN LD . -0,3696103** 0,185382 LnFDI LD. -0,1020738 0,1206283 _cons -0,0048894 0,0158991
Nguồn: tính toán của tác giả, 2021 Ghi chú: *có ý nghĩa thống kê ở mức 10% ** có ý nghĩa thống kê ở mức 5% ***có ý nghĩa thống kê ở mức 1%
Biến L.d.LnFEX có hệ số tác động là 0,64546 và có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 1%, có nghĩa là, trong ngắn hạn, khi xuất khẩu thủy sản tăng lên 1 % thì GDP tăng lên 0,645 % sau 1 quý.
Biến L.d.LnLAB: Có hệ số tác động là 3,6224 và có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 1%, cho biết khi số lao động tham gia vào nền kinh tế tăng 1% thì GDP tăng 3,6224 % sau 1 chu kỳ.
Biến LnFDI:Có hệ số tác động là -0,10207, sự thay đổi của LnFDI tăng 1% thì tăng trưởng GDP giảm 0,10207% sau 1 kỳ.Tuy nhiên biến này chưa tìm thấy ảnh hưởng có ý nghĩa thống kê.
113
nghĩa 5%, tuy nhiên biến này lại có dấu ngược với kỳ vọng. Điều này có thể do trong mô hình có đa cộng tuyến.
Trong ngắn hạn, chưa tìm thấy biến REER và FDI có ý nghĩa thống kê. Có thể giải thích rằng, các chính sách về tỉ giá và các tác động của vốn FDI cần có độ trễ để tác động vào tăng trưởng kinh tế. Chúng ta xem xét kỹ hơn ở mô hình phản ứng xung.
Phân tích tác động trong dài hạn:
Biến LnFEX tác động tích cực đến tăng trưởng kinh tế Việt Nam với ý nghĩa thống kê 10%. Biến LnFDI và REER có tác động tích cực đến tăng trưởng kinh tế Việt Nam với ý nghĩa thống kê 1%; biến LnLAB và biến LnOPEN có tác động ngược chiều đến tăng trưởng GDP với ý nghĩa thống kê 5%. Kết quả thực nghiệm ngược với kết quả nghiên cứu của Sakyi và cộng sự (2012), Shahbaz và cộng sự (2013a), Shahbaz và cộng sự (2013b), Võ Hồng Đức và Nguyễn Công Thắng (2021). LnLAB có kỳ vọng dấu ngược với giả thuyết ban đầu, các biến còn lại đều thỏa kỳ vọng dấu của giả thuyết. Có thể rằng, trong mô hình có tự tương quan, nên chúng ta sẽ phân tích kĩ hơn về các biến này trong phần mô hình phản ứng xung.
Bảng 4.14: Mô hình hiệu ch nh sai số VECM tác động của xuất khẩu thủy sản đến tăng trưởng kinh tế trong dài hạn
Biến Hệ số ước lượng Sai số
LnFEX 0,079407* 0,0452163
LnLAB -1,379531** 0,5764295
LnREER 0,9378208*** 0,3342167
LnOPEN -0,2785014*** 0,685867
LnFDI 0,1090049*** 0,0303724
Nguồn: Tính toán của tác giả, 2021 Ghi chú: *có ý nghĩa thống kê ở mức 10%; ** có ý nghĩa thống kê ở mức 5%, ***có ý nghĩa thống kê ở mức 1%
114
4.5.2.4. Kiểm định sự ổn định của mô hình
Hình 4.3: Kiểm định sự ổn định của mô hình VECM tác động của xuất khẩu đến tăng trưởng kinh tế
Nguồn: Vẽ dựa vào tính toán của tác giả, 2021
Căn cứ vào kết quả kiểm tra độ ổn định của mô hình thể hiện ở hình 4.3 cho thấy, các giá trị riêng đều nằm trong vòng tròn đơn vị, nên mô hình ước lượng (đều đã đáp ứng được các điều kiện về sự ổn định cần thiết nhằm đảm bảo độ tin cậy của kết quả.
4.5.2.5. Phân tích hàm phản ứng xung
Chúng ta tiếp tục xem xét tác động của các cú sốc khác nhau của các biến nội sinh truyền dẫn tác động xuất khẩu thủy sản đến tăng trưởng kinh tế (hình 4.4). Thứ tự sắp xếp của các biến nội sinh được thực hiện lần lượt là LnGDP, REER, LnFDI, LnOPEN, và LnLAB.
Theo đó, GDP và FDI phản ứng tức thì và cùng chiều đối với các cú sốc xuất khẩu thủy sản ở quý 1, sau đó suy giảm dần. Mức độ phản ứng của cả GDP và FDI
-1 -. 5 0 .5 1 Ima g in a ry -1 -.5 0 .5 1 Real
The VECM specification imposes 5 unit moduli
115
giảm dần trong dài hạn. Cả hai biến này đều phản ứng mạnh và đầy đủ nhất trong quý 2.
Biến GDP phản ứng cùng chiều với biến xuất khẩu thủy sản là khá phù hợp, vì thực tế cho thấy thủy sản là một trong những ngành mũi nhọn xuất khẩu. Mặc dù đây nhóm ngành có sự ảnh hưởng khá lớn đến nhiều gia đình ở các vùng nông thôn, khi mà cơ cấu kinh tế chính của Việt Nam vẫn là nông - lâm - thủy sản. Tuy nhiên, trong giai đoạn từ 2000-2019, GDP thủy sản chỉ có mức đóng góp khoảng 3,54% tổng GDP cả nước (VASEP, 2020). Đây có thể giải thích cho việc mức độ phản ứng của GDP lên xuất khẩu giảm rõ sau chu kỳ thứ 2.
Với phản ứng của biến FDI, thực tế cho thấy, các doanh nghiệp FDI đầu tư vào ngành thủy sản chưa nhiều. Các dòng vốn FDI chủ yếu đổ vào ngành công nghiệp chế biến, chế tạo và ngành sản xuất, phân phối điện, bán buôn bán lẻ và hoạt động kinh doanh bất động sản. Mặc dù Việt Nam là quốc gia xuất khẩu nhiều nông sản ra thế giới, nhưng FDI vào ngành này mới chỉ đạt 1% tổng số vốn đầu tư FDI. Lũy kế tới tháng 4/2019, Việt Nam đã thu hút được 349 tỷ USD nhưng ngành nông lâm, thủy sản chỉ thu hút được 3.45 tỷ USD (ứng với tỷ trọng 1%), thấp hơn rất nhiều một số ngành khác. (Bộ Kế hoạch Đầu tư, Cục Đầu tư nước ngoài, 2019).
Tỉ giá thực đa phương REER phản ứng tức thời ngược chiều với cú sốc của xuất khẩu ngay quý 1, sau đó lại phản ứng cùng chiều với cú sốc từ xuất khẩu thủy sản từ quý 2 và đạt đỉnh điểm ở quý 4. Sau đó ảnh hưởng bởi cú sốc từ xuất khẩu thủy sản giảm không còn đáng kể sau chu kỳ thứ 6. Kết quả cho thấy sự tồn tại hiệu ứng đường cong J, nghĩa là tỉ giá thực sự có tác động đến cán cân thương mại. Kết quả cho thấy tương đồng với đánh giá của Phan Thanh Thanh (2018) cho rằng tỷ giá REER gia tăng nhanh chóng và từ năm 2011 đến nay, tiền đồng đang được định giá quá cao. Đa phần doanh nghiệp trong nước vẫn sản xuất nhỏ lẻ và có năng suất thấp. Nếu doanh nghiệp trong nước không có năng lực sản xuất hàng xuất khẩu hoặc không tìm được thị trường xuất khẩu, khi Chính phủ thực hiện phá giá, những cơ hội kinh doanh tốt mà Chính phủ hướng tới thông qua phá giá sẽ bị bỏ lỡ, hoạt động xuất khẩu và cán cân thương mại chưa chắc được cải thiện. Thực tế cho thấy, cơ cấu sản xuất trong nước và xuất khẩu phần lớn phụ thuộc đầu vào nhập khẩu
116
trong khi ngành công nghiệp phụ trợ còn thiếu vắng và chưa phát triển. Liên hệ thực tiễn đến ngành thủy sản thì quả thực các ngành công nghiệp phụ trợ cho nuôi trồng thủy sản, chế biến thủy sản vẫn còn rất yếu, cụ thể: sản xuất thức ăn thủy sản chủ yếu từ các doanh nghiệp FDI, và vẫn phải nhập nguyên liệu bã đậu nành, máy móc thiết bị chế biến thủy sản phải nhập khẩu). Ngoài ra, từ 2017-2019, có tới 70% giá trị xuất khẩu của Việt Nam do các doanh nghiệp có vốn đầu tư nước ngoài tạo ra. Cho nên nếu tỷ giá được điều chỉnh mạnh hơn thì chưa chắc cán cân thương mại được cải thiện lâu dài.
Có thể thấy qua cơ chế điều tiết của Nhà nước thì khi kinh tế Việt Nam gặp các cú sốc ảnh hưởng đến tăng trưởng kinh tế thì tỉ giá hối đoái sẽ được điều chỉnh tăng lên gần như ngay lập tức để ổn định thị trường ngoại hối, đảm bảo an toàn hệ thống ngân hàng, đồng thời có tác động mạnh giúp xuất khẩu tăng trưởng,thúc đẩy sự phát triển của nền kinh tế. Sau khi các cú sốc này chấm dứt thì tỉ giá lại được giữ ổn định để tránh những tác động tiêu cực như tạo áp lực lên lạm phát, khả năng trả nợ nước ngoài và gây mất lòng tin vào VND v.v.. Điều này cũng phản ánh rằng ở Việt Nam, công cụ tỉ giá là một phần của chính sách tiền tệ có vai trò rất quan trọng trong điều tiết vĩ mô nền kinh tế, bên cạnh vai trò kiểm soát lạm phát và ổn định sức mua của đồng tiền, nó còn là kênh truyền dẫn tác động đến xuất khẩu và cán cân thanh toán.
Độ mở thương mại phản ánh tức thời và cùng chiều với xuất khẩu thủy sản, tới chu kỳ thứ 5 trở đi thì ổn định. Điều này cũng hợp lý, khi xuất khẩu thủy sản tăng sẽ đóng góp trực tiếp vào kim ngạch xuất khẩu và làm tăng độ mở thương mại.
117 -.010 -.005 .000 .005 .010 .015 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 Response of LNGDP to LNFEX -.0012 -.0008 -.0004 .0000 .0004 .0008 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20
Response of REER to LNFEX
-.005 .000 .005 .010 .015 .020 .025 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20
Response of LNFDI to LNFEX
.008 .012 .016 .020
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20
Response of LNOPEN to LNFEX
-.0020 -.0016 -.0012 -.0008 -.0004 .0000 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20
Response of LNLAB to LNFEX
Response to Cholesky One S.D. Innovations
Hình 4.4: Mô hình phản ứng xung thể hiện phản ứng của LnGDP, REER, LnFDI, LnOPEN, LnLAB lên cú sốc xuất khẩu
118
4.6. Đánh giá chung về vai trò của xuất khẩu thủy sản tác động đến tăng trưởng kinh tế Việt Nam trưởng kinh tế Việt Nam
Qua kết quả nghiên cứu bằng mô hình thực nghiệm ở trên cho thấy, tồn tại mối quan hệ tích cực hai chiều giữa xuất khẩu thủy sản và tăng trưởng kinh tế ở Việt Nam thông qua các kênh truyền dẫn trong cả ngắn hạn và dài hạn. Kết quả này ủng hộ quan điểm xuất khẩu là động lực cho tăng trưởng kinh tế của các nghiên cứu tiền nghiệm trong nước lẫn quốc tế (Tan, B. W., & Tang, C. F., 2016, Priyankara, E. A. C. (2018, Wen, X. và cộng sự , 2019…), và các yếu tố nguồn lực đóng vai trò quan trọng trong việc truyền dẫn tác động của xuất khẩu đến tăng trưởng kinh tế của Việt Nam (Nguyễn Quang Hiệp, 2016). Sự tăng trưởng của xuất khẩu thủy sản nói riêng đã có tác động tích cực đến việc hình thành và thu hút các nguồn lực cho tăng trưởng kinh tế của ngành thủy sản trong những năm qua, góp phần vào tăng trưởng kinh tế đất nước. Kết quả nghiên cứu thực nghiệm cũng cho thấy kim ngạch xuất khẩu thủy sản ở thời điểm hiện tại sẽ góp phần làm gia tăng tăng trưởng GDP cả nước ở giai đoạn tiếp theo. Kết quả này ủng hộ kết quả phân tích ở chương 3, càng khẳng định vai trò quan trọng của xuất khẩu thủy sản đối với tăng trưởng kinh tế quốc gia, góp phần định hướng phân bổ nguồn lực và cơ cấu ngành thủy sản, ngành nông nghiệp nói riêng và nền kinh tế nói chung.
Có thể nói, ngành thủy sản là một ngành kinh tế quan trọng đóng vai trò thiết yếu trong việc cung cấp thực phẩm cho con người và là thực phẩm được nhiều người ở nhiều quốc gia trên thế giới ưa chuộng. Đối với Việt Nam, thủy sản là ngành có nhiều khả năng và tiềm năng phát triển. Với vị trí và điều kiện tự nhiên ưu đãi, thuận lợi cho nuôi trồng và khai thác, thủy sản được coi là ngành kinh tế chiến lược của đất nước. Nước ta có bờ biển kéo dài 3260km và vùng đặc quyền