6. Kết cấu của luận án
4.3.2. Kiểm định Granger về mối quan hệ nhân quả
Kiểm định Granger được sử dụng trong nghiên cứu nhằm xác định mối quan hệ nhân quả giữa các biến số. Phương trình hồi qui trong kiểm định Granger có dạng tổng quát như sau:
Yt = a0+a1*Yt-1 + a2*Xt-1 + u1t Xt = b0 + b1*Yt-1 + b2*Xt-1 + u2t
Kết quả kiểm định VECM Granger Causality82 của mô hình được biểu diễn dưới hình vẽ sau:
81 Giả định trong kiểm định Johansen có dạng tổng quát như sau: * Tiêu chuẩn kiểm định giá trị riêng cực đại (maximal eigen value test): Giả thiết H0: có ít nhất r véc tơ đồng liên kết
Giả thiết H1: có r + 1 véc tơ đồng liên kết * Tiêu chuẩn kiểm định vết (trace test): Giả thiết H0: có ít nhất r véc tơ đồng liên kết Giả thiết H1: có tối đa r + 1 véc tơ đồng liên kết
82 Các khả năng có thể xảy ra khi tiến hành kiểm định Granger:
1. Ở phương trình Yt = a0+a1*Yt-1 + a2*Xt-1 + u1t tồn tại a2≠0 và giá trị biến số X có ý nghĩa thống kê thì có thể kết luận: có thể sử dụng biến X làm yếu tố dự báo cho biến số Y.
116
Hình 4.9 Mối quan hệ giữa các biến số
Kết luận:
- Kiểm định VECM Granger Causality/Block Exogeneity Wald Tests (xem
phụ lục) cho mô hình cân đối thu – chi BHTN trong mối quan hệ khách quan với nhân tố kinh tế vĩ mô (trong giai đoạn từ quí 1/năm 2010 đến quí 4 năm 2019) cho thấy:
+ Thu BHTN có mối quan hệ 2 chiều với sự thay đổi tỷ giá. Theo đó, thì tỷ giá VND/USD thay đổi thì thu BHTN cũng biến động theo và ngược lại (độ tin cậy α < 5%). Trong khi đó, ảnh hưởng 1 chiều tới thu BHTN đến từ sự thay đổi CPI (độ tin cậy α < 1%) . Những yếu tố còn lại như sự thay đổi GDP và chi BHTN không có mối quan hệ nhân quả rõ nét với thu BHTN. Tuy nhiên, mô hình tổng thể VECM nhân quả Granger đối với thu BHTN lại cho thấy sự kết hợp của tất cả yếu tố (gồm: chi BHTN, GDP, CPI và tỷ giá) có làm thay đổi thu BHTN là hoàn toàn có cơ sở (với mức ý nghĩa α < 1%). [với p (tổng thể) = 0,0007 và t-statistic = 26,87373]. (Biến số giải thích mối quan hệ dài hạn là CointEq1 và CointEq2).
+ Đối với sự thay đổi của chi BHTN thì mối quan hệ ảnh hưởng 2 chiều chỉ diễn ra giữa GDP và chi BHTN (với mức ý nghĩa α < 5%). Còn các yếu tố còn lại như thu BHTN, tỷ giá VND/USD và CPI chưa có đủ cơ sở tin cậy để gây ra ảnh hưởng trực tiếp tới chi BHTN. Cũng giống mô hình thu BHTN, mô hình VECM
2. Ở phương trình Yt = a0+a1*Yt-1 + a2*Xt-1 + u1t tồn tại a2= 0, thì có thể khẳng định biến số X không thể sử dụng làm yếu tố dự báo cho biến số Y.
3. Ở phương trình Xt = b0 + b1*Yt-1 + b2*Xt-1 + u2t tồn tại b2≠0 và giá trị biến số X có ý nghĩa thống kê thì có thể kết luận: có thể sử dụng biến Y làm yếu tố dự báo cho biến số X.
4. Ở phương trình Xt = b0 + b1*Yt-1 + b2*Xt-1 + u2t tồn tại b2=0, thì có thể khẳng định biến số X không thể sử dụng làm yếu tố dự báo cho biến số Y.
117 Granger tổng thể của chi BHTN cũng cho thấy sự kết hợp của tất cả các yếu tố kinh tế vĩ mô (GDP, CPI và tỷ giá VND/USD) và thu BHTN trong dài hạn đều làm thay đổi chi BHTN. Biến số giải thích mối quan hệ dài hạn là CointEq1 và CointEq2. [với p (tổng thể) = 0,003 và t-statistic = 23,26042]
+ Sự thay đổi của GDP có chịu sự ảnh hưởng bởi chi BHTN (2 chiều), CPI (1 chiều). Với p (tổng thể) α < 1% và t-statistic = 42,94391 cho thấy sự kết hợp của tất cả các yếu tố thu – chi BHTN, tỷ giá VND/USD và CPI trong dài hạn đều có ảnh hưởng tới GDP (Biến số giải thích mối quan hệ dài hạn là CointEq1 và CointEq2).
+ Mô hình ảnh hưởng VECM Granger đối với CPI cho thấy mối quan hệ ảnh hưởng trực tiếp và 2 chiều với thu BHTN. Tuy nhiên, sự kết hợp của tất cả các yếu tố (gồm thu BHTN, chi BHTN, GDP và tỷ giá VND/USD) lại cho kết quả không rõ ràng [với p (tổng thể) = 0,2081 > α =5%].
+ Trong giai đoạn Q1/2010 đến Q4/2019, ở Việt Nam thu BHTN và tỷ giá VND/USD có mối quan hệ ảnh hưởng trực tiếp và qua lại lẫn nhau. Các yếu tố còn lại trong mô hình nghiên cứu chưa đủ cơ sở tin cậy để có thể ảnh hưởng trực tiếp. Tuy nhiên, sự kết hợp của tất cả các yếu tố lại có ý nghĩa làm thay đổi tỷ giá VND/USD [với p (tổng thể) = 0,0195 < α =5%].
Hệ phương trình ước lượng VECM chỉ còn:
LnTC = α11 + ∑βi:2LnTC(t-2) + ∑δi:2DLnTD(t-2) + ∑γi:2LnGDP(t-2) + ∑θi:2LnCPI(t-2) +∑λi:2LnEXR(t-2) + ε1
DLnTD = α 20 + ∑βi:2LnTC(t-2) + ∑δi:2DLnTD(t-2) + ∑γi:2LnGDP(t-2) + ∑θi:2LnCPI(t-2) +∑λi:2LnEXR(t-2) + ε2
LnGDP = α30 + ∑βi:2LnTC(t-2) + ∑δi:2DLnTD(t-2) + ∑γi:2LnGDP(t-2) + ∑θi:2LnCPI(t-2) +∑λi:2LnEXR(t-2) + ε3
LnEXR = α40 + ∑βi:2LnTC(t-2) + ∑δi:2DLnTD(t-2) + ∑γi:2LnGDP(t-2) + ∑θi:2LnCPI(t-2) +∑λi:2LnEXR(t-2) + ε4
Có thể nhận thấy rằng mối quan hệ ảnh hưởng đến thu, chi trả BHTN bởi chính sự thay đổi thu, chi trong quá khứ và sự kết hợp của biến động bởi nhân tố kinh tế vĩ mô (gồm: GDP, CPI và tỷ giá VND/USD) thời gian trước đó (với độ trễ là 2 quí). Phạm vi giải thích của mô hình ở mức khá (R-squared = 0,781036; Adj. R-squared = 0,642743) nên có thể kiểm định sự không cần thiết của những biến nội sinh bằng VECM Lag Exclusion Wald Tests.
* Kết quả cho thấy giá trị P-value (xem phụ lục) ở các độ trễ có ý nghĩa (P < 0,10) gồm:
118 + Độ trễ là 1: LnTC; DLnTD; LnGDP; LnCPI và LnEXR. + Độ trễ là 2: DLnTD; LnGDP; * Với mức ý nghĩa (P < 0,05) gồm: + Độ trễ là 1: LnTC; DLnTD; LnGDP. + Độ trễ là 2: DLnTD; LnGDP;
Mô hình ước lượng VECM ban đầu chỉ sử dụng các biến là thu BHTN, chi BHTN, GDP, CPI và EXR để phản ánh mối liên hệ ngắn hạn. Để phản ánh mối quan hệ ngắn hạn, mô hình mở rộng các biến với độ trễ khác nhau. Sự mở rộng các biến với độ trễ khác nhau khiến mô hình trở nên phức tạp khi ước lượng và làm giảm độ chính xác của ước lượng. Việc mở rộng các biến giúp cho mô hình có phạm vi bao quát rộng lớn hơn (R-square tăng lên), nhưng lại làm giảm độ chính xác của ước lượng. Khi đó, ước lượng có thể xảy ra sai lầm của việc mở rộng biến của mô hình.
Việc mở rộng biến ảnh hưởng có làm thay đổi chi trả trực tiếp cho người thất nghiệp từ quỹ BHTN. Tuy nhiên, với mức ý nghĩa α ≤ 10%, thì phạm vi ảnh hưởng của một vài biến là không lớn. Để kiểm tra sự cần thiết của biến ảnh hưởng ngắn hạn đưa vào mô hình, nghiên cứu sinh thực hiện kiểm định Wald.Kết quả kiểm định Wald đối với hệ phương trình ước lượng VECM cho thấy mô hình sẽ hợp lý hơn với 3 biến nội sinh và 2 biến ngoại sinh (LnCPI; LnEXR) với mức ý nghĩa dưới 5%.
Phương trình biểu diễn mối quan hệ đồng liên kết (ảnh hưởng dài hạn): CointEq1 = α10 + α11LnTC + α12DLnTD + α13LnGDP
CointEq2 = α20 + α21LnTC + α22DLnTD + α23LnGDP
Kết quả ước lượng mô hình thu chi BHTN bằng phương pháp VECM (xem phụ lục). Đối với chi BHTN thì phương trình biểu diễn mối quan hệ là:
D(LNTC) = -1.103*( LNTC(-1) - 0.739*LNGDP(-1) - 5.031 - 2.812*( DLNTD(-1)) + 0.850*LNGDP(-1) - 3.984 + 0.022*D(LNTC(-1)) + 0.142*D(LNTC(-2)) + 2.184*D(DLNTD(-1)) + 1.199*D(DLNTD(-2)) + 0.782*D(LNGDP(-1) + 0.206*D(LNGDP(-2) - 104.481 + 20.847*LNCPI - 0.495*LNEXR
Đối với thu BHTN phương trình biểu diễn mối quan hệ là: D(DLNTD) =
- 0.358*( LNTC(-1) - 0.739*LNGDP(-1) - 5.032 – 0.097*( DLNTD(-1) + 0.850*LNGDP(-1) - 3.984 +
119 0.515*D(DLNTD(-1)) - 0.180*D(DLNTD(-2)) +
0.082*D(LNGDP(-1)) + 0.083*D(LNGDP(-2)) - 4.117 + 0.634*LNCPI + 0.281*LNEXR
Đối với GDP phương trình biểu diễn mối quan hệ là:
D(LNGDP) = 0.924*( LNTC(-1) - 0.739*LNGDP(-1) - 5.031 – 1.997*( DLNTD(-1) + 0.850*LNGDP(-1) - 3.984 – 0.228*D(LNTC(-1)) + 0.105*D(LNTC(-2)) + 1.094*D(DLNTD(-1)) + 0.193*D(DLNTD(-2)) + 0.469*D(LNGDP(-1)) + 0.157*D(LNGDP(-2)) – 51.576 + 10.178*LNCPI - 0.055*LNEXR
Đánh giá lại mối quan hệ nhân quả bằng kiểm định Granger, kết quả kiểm định VECM Granger Causality đối với mô hình loại bỏ biến ngoại sinh: LnCPI và LnEXR (xem
phụ lục) cho thấy:
+ Có đủ cơ sở để khẳng định sự thay đổi GDP có làm thay đổi chi BHTH. Tuy nhiên đối với thu BHTN, thì chưa có bằng chứng chắc chắn rằng thay đổi GDP sẽ làm thay đổi thu BHTN.
+ Giả định về thu BHTN có ảnh hưởng đối với chi BHTN là có thật, tuy nhiên sự ảnh hưởng này là tương tác 1 chiều. Còn anh hưởng của thu BHTN đối với GDP là chưa chắc chắn.
+ Mặc dù cả 2 yếu tố GDP và thu BHTN đều ảnh hưởng đến chi BHTN, nhưng ở chiều ngược lại thì cho thấy chưa đủ bằng chứng về sự tác động ngược lại.