Xuất khẩu và nhập khẩu liên tục tăng qua các năm từ năm 2000 đến 2016 ( xem hình 4.1), đó là kết quả của việc đẩy mạnh ngoại thƣơng của chính phủ. Thời điểm thặng dƣ nhiều nhất ở quý 2 năm 2000 với trị giá là hơn 683 triệu đô.
Các năm từ năm 2002 trở về sau, xuất khẩu tăng mạnh nhƣng nhập khẩu còn tăng mạnh hơn, nên cán cân thƣơng mại có chiều hƣớng thâm hụt ngày càng nhiều. Thời điểm bắt đầu thâm hụt mạnh là từ quý 3 năm 2007 trở đi, bởi vì bắt đầu từ thời gian này, Việt Nam chính thức gia nhập WTO. Ba năm sau đó, cán cân thƣơng mại vẫn chƣa đƣợc khả quan hơn khi thâm hụt vào khoảng từ hơn 2 tỷ đến 5 tỷ USD, nguyên nhân có thể do ảnh
hƣởng của cuộc khủng hoảng toàn cầu vào năm 2008 và 2009. Cán cân thƣơng mại chỉ khởi sắc hơn vào năm 2011 – 2013 nhƣng mức độ thâm hụt vẫn khá cao. Đầu năm 2015 ghi nhận sự giảm mạnh của cán cân thƣơng mại.
Về mặt xuất khẩu, nhìn chung xuất khẩu tăng qua các năm, thời điểm quý 1 năm 2000 kim ngạch xuất khẩu chỉ mới là 2,2 tỷ đô thì tới quý 3 năm 2016, kim ngạch xuất khẩu đã là 32 tỷ đô, tức tăng 14,5 lần. Giai đoạn năm 2008-2009 là giai đoạn tỷ trong xuất nhập khẩu biến động nhiều, giảm mạnh ở hai quý 1 và 2 năm 2009 do tác động của cuộc khủng hoảng toàn cầu, giảm khoảng 18% so với năm trƣớc đó. Từ năm 2010 trở đi, xuất khẩu tăng nhanh chóng, tuy mỗi năm đều có những biến động nhƣng xu hƣớng chung của xuất khẩu là tăng, trung bình tốc độ tăng của xuất khẩu thời gian này là 4,3%.
Về nhập khẩu, hình 4.1 cho thấy rằng nhập khẩu cũng có xu hƣớng tăng giống nhƣ xuất khẩu, quý 1 năm 2000 nhập khẩu là 1,6 tỷ đô nhƣng đến quý 3 năm 2016 đã là 34 tỷ đô, tăng 21,2 lần. Điều này cho thấy, quá trình hội nhập bên cạnh việc bán các hàng hóa thế mạnh ra thị trƣờng thế giới, chúng ta còn phải chịu sự cạnh tranh của các hàng hóa này tràn vào Việt Nam. Bên cạnh đó, là một nƣớc đang phát triển nên chúng ta cũng cần phải chấp nhận một con số thâm hụt nhất định do việc nhập khẩu máy móc thiết bị hay học hỏi công nghệ phục vụ cho quá trình đẩy mạnh sản xuất. Cũng nhƣ xuất khẩu, nhập khẩu năm 2008 – 2009 thay đổi nhiều, quý 1 năm 2009 nhập khẩu giảm 23% so với năm trƣớc. Nhìn chung tốc độ tăng của nhập khẩu tăng dần qua các năm, từ năm 2010 trở đi tốc độ tăng của nhập khẩu là khoảng 4,7%.
Hình 4.1: Xuất nhập khẩu và cán cân thƣơng mại từ năm 2000 đến năm 2016
4.2 Xu hƣớng tỷ giá và cán cân thƣơng mại từ năm 2000 đến năm 2016
Biểu đồ biểu diễn xu hƣớng tỷ giá danh nghĩa đa phƣơng NEER, tỷ giá thực đa phƣơng REER và cán cân thƣơng mại Việt Nam giai đoạn từ quý 1 năm 2000 đến quý 3 năm 2016:
Hình 4.2: Chỉ số REER, NEER và tỷ trọng thƣơng mại của Việt Nam từ quý 1 năm 2000 đến quý 3 năm 2016
Dựa vào hình 4.2 ta thấy từ quý 1 năm 2000 đến quý 4 năm 2004, cả tỷ giá NEER và REER đều có xu hƣớng tăng, cụ thể quý 1 năm 2000 tỷ giá REER là 97.422 đến quý 4 năm 2004 đã tăng lên 107.3, bên cạnh đó đồ thị thể hiện giá trị NEER gần với đƣờng REER cho biết giá trị danh nghĩa của VND/USD gần với giá trị thực. Xét về cán cân thƣơng mại của thời kỳ này, thặng dƣ từ quý 1 năm 2000 đến quý 1 năm 2002. Bắt đầu từ quý 2 năm 2002 trở đi, cán cân bắt đầu thâm hụt. Mức thâm hụt ngày càng nhiều từ năm 2007 trở về sau. Đến là năm 2015 thâm hụt cán cân thƣơng mại là 25,96 tỷ đô, so với năm 2004 thâm hụt chỉ mới là 2,48 tỷ đô.
Từ quý 1 năm 2005 đến quý 3 năm 2016, chênh lệch tỷ giá giữa NEER và REER ngày càng lớn. Đồ thị chỉ ra khoảng cách của NEER và REER ngày càng xa chứng minh đồng VND đang đƣợc định giá cao. Nguyên nhân là do trong thời gian này, nƣớc ta bắt đầu tiến hành các hoạt động mở cửa mậu dịch để thực hiện các cam kết theo WTO và AFTA, các chính sách bảo hộ mậu dịch và rào cản thƣơng mại đã bị gỡ bỏ làm cho hàng hóa nhập khẩu vào thị trƣờng trong nƣớc nhiều hơn, cạnh tranh với hàng hóa nội địa. Ngoài ra, do lạm phát ở Việt Nam cao hơn các nƣớc đối tác thƣơng mại, hậu quả là làm giá hàng hóa trong nƣớc bị định giá thấp hơn hàng hóa nhập khẩu.
Xét đồ thị đƣờng NEER có xu hƣớng tăng từ năm quý 1 năm 2005 đến quý 3 năm 2016, nhƣng cán cân thƣơng mại lại thâm hụt trong giai đoạn này. Theo cơ sở lý thuyết đã đƣợc đề cập ở các phần trên, tỷ giá tăng giúp cải thiện cán cân thƣơng mại, tuy nhiên trong thời gian này diễn biến của cán cân thƣơng mại lại xảy ra khá độc lập với tỷ giá danh nghĩa đa phƣơng NEER, do tỷ giá danh nghĩa đa phƣơng chƣa bao gồm tƣơng quan sức mua giữa các đồng tiền. Vì vậy, để xem xét mối quan hệ tỷ giá và cán cân thƣơng mại, cần thiết phải xem xét dựa trên tỷ giá thực đa phƣơng.
Đồ thị hình 4.2 cho thấy từ quý 1 năm 2005 đến quý 3 năm 2016, tỷ giá thực đa phƣơng REER có xu hƣớng giảm, thời điểm năm 2007 là năm Việt Nam gia nhập WTO, tỷ giá REER giai đoạn này giảm mạnh tức là đồng VND đang bị định giá cao. Giá VNĐ tăng lên làm cho giá xuất khẩu tính bằng ngoại tệ cũng tăng trong khi giá nhập
khẩu tính bằng nội tệ giảm, kích thích nhập khẩu và hạn chế xuất khẩu. Do đó mà cán cân thƣợng mại giai đoạn này bị thâm hụt. Đƣờng NEER và REER cách nhau xa nhất vào quý 2 quý 3 năm 2014, thời điểm này chênh lệch giữa NEER và REER lên tới 84.274 đồng. Ảnh hƣởng của NEER bị định giá cao nhƣ vậy làm cho quý 4 năm 2014 và quý 1 nảm 2015 cán cân thƣơng mại thâm hụt mạnh.
Nhìn chung Việt Nam là một nƣớc đang phát triển, trình độ khoa học kỹ thuật còn hạn chế, sức cạnh tranh của hàng hóa Việt Nam còn hạn chế, do một số mặt hàng mà Việt Nam sản xuất chất lƣợng còn thấp, bên cạnh đó khó khăn do việc nhập khẩu nguyên vật liệu đầu vào và giá cả nguyên liệu đầu vào cao khiến cho giá thành hàng hóa do Việt Nam sản xuất cao hơn thế giới, nguyên nhân vừa kể trên đây chỉ là một trong những nguyên nhân khiến cho xuất khẩu của nƣớc ta tăng không đáng kể và nhập khẩu giảm không đáng kể. Do đó xét hiệu ứng tuyến J đối với tình hình kinh tế của Việt Nam, thời gian tác động của việc phá giá hay nậng giá tiền tệ đến cán cân thƣơng mại kéo dài hơn, mức độ thâm hụt cũng nhiều hơn. Để phân tích kỹ hơn về mối quan hệ giữa REER và cán cân thƣơng mại, luận văn thực hiện nghiên cứu theo dữ liệu chuỗi thời gian trong mô hình đƣợc trình bày tại phần 4.2 của chƣơng này.
4.3 Mô hình nghiên cứu 4.3.1 Xử lý số liệu 4.3.1 Xử lý số liệu
Các số liệu sử dụng để phân tích đều đƣợc chuyển sang dạng logarit cơ số e. Việc chuyển dữ liệu sang dạng logarit cơ số tự nhiên để phân phối log gần với phân phối chuẩn hơn nhằm mục đích làm giảm độ phân tán.
Tổng số quan sát của chuỗi dữ liệu là 68
4.3.2 Kiểm định tính dừng của chuỗi dữ liệu
Thực hiện kiểm định tính dừng của chuỗi dữ liệu, tác giả sử dụng kiểm định Augmented Dickey-Fuller (ADF, 1979) để tìm ra sự tồn tại nghiệm đơn vị của tất cả các chuỗi dữ liệu. So sánh t- statistic của các biến số với mức ý nghĩa α bằng 1%, 5% và 10%, nếu giá trị tuyệt đối t- statistic của biến lớn hơn một trong ba mức ý nghĩa thì chuỗi biến đó là chuỗi dừng. Việc kiểm định tính dừng của chuỗi dữ liệu có thể đƣợc xác định bằng đồ thị chuỗi thời gian, hoặc dựa trên lƣợc đồ tự tƣơng quan, tuy nhiên phƣơng pháp
mang lại kết quả chính xác và đáng tin cậy nhật là kiểm định nghiệm đơn vị. Muốn kiểm định nghiệm đơn vị, trƣớc tiên cần xác định chuỗi dữ liệu có chặn, có theo xu hƣớng hoặc có cả hai hay không bằng cách chạy mô hình hồi quy đối với từng biến. Sau khi xác định đƣợc hằng số và tính xu thế của biến, thực hiện kiểm định nghiệm đơn vị nhƣ sau:
Đặt giả thiết H0 là chuỗi dữ liệu của các biến là chuỗi không dừng. Xét kết quả của kiểm định nghiệm đơn vị ở bậc gốc I(0) đƣợc trình bày trong bảng sau:
LNEX/IM LNWGDP LNGDP LNREER
Level t- statistic -1.270153 1.277918 -2.055615 -2.272686
α= 1% -2.602185 -3.538362 -4.113017 -4.103198
α= 5% -1.946072 -2.908420 -3.483970 -3.470367
α= 10% -1.613448 -2.591779 -3.170071 -3.167404
Sai phân bậc 1 t- statistic -8.066549 -7.305218 -4.088824 -8.136000
α= 1% -2.602185 -3.538362 -4.113017 -4.103198
α= 5% -1.946072 -2.908420 -3.483970 -3.470367
α= 10% -1.613448 -2.591779 -3.170071 -3.167404
Bảng 4.1: Kết quả kiểm định tính dừng của các biến Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị ở bậc I(0) cho thấy:
Kiểm định ADF Unit Root test của biến LNWGDP có giá trị t- statistic = 1.277918 đều nhỏ hơn thống kê τ với cả ba mức ý nghĩa là 1%, 5% và 10%, chuỗi LNWGDP là chuỗi không dừng ở bậc gốc.
Kiểm định ADF Unit Root test của biến LNGDP: |τ|= 2.055615< |τα| với α = 1% là -4.113017, α = 5% là -3.483970 và α = 10% là -3.170071, do đó chuỗi dữ liệu LNGDP là một chuỗi chƣa dừng.
Kiểm định ADF của biến LNREER: |τ|=2.272686 không lớn hơn giá trị thống kê τ với cả ba mức ý nghĩa là 1%, 5% và 10%, cho thấy chuỗi không dừng ở I(0).
Kiểm định tƣơng tự với biến LNEX/IM kết luận đƣợc rằng chuỗi không dừng ở bậc gốc. Khắc phục tính dừng bằng cách lấy sai phân bậc 1 của các biến:
Kiểm định ADF Unit Root test của biến LNGDP: |τ|= 4.088824 nhỏ hơn |τα| với α = 1% nhƣng lớn hơn |τα| với α = 5% và 10%. Đủ điều kiện để bác bỏ H0, chuỗi LNGDP dừng ở sai phân bậc 1.
Kiểm định ADF đối với biến LNWGDP: giá trị |τ| lớn hơn thống kê τ ở 3 mức ý nghĩa 1%, 5% và 10%, kết luận bác bỏ H0, chuỗi dữ liệu của biến LNWGDP là dừng.
Kiểm định ADF Unit Root test của biến REER: |τ|= |-8.136000| > |τα| với α = 1% là -4.103198, α= 5% là -3.470367 và α= 10% là -1.613543, suy ra kết luận tƣơng tự nhƣ các biến ở trên, chuỗi dữ liệu LNREER là chuỗi dừng ở bậc 1.
Thực hiện kiểm định nhƣ trên với biến LNEXIM kết luận đƣợc chuỗi LNEXIM không có nghiệm đơn vị hay là một chuỗi dừng. Nếu chuỗi dữ liệu của các biến đều không dừng ở cùng một bậc khi lấy sai phân thì không thể thực hiện mô hình VECM. Nhƣng với các tính toán ở trên cho thấy chuỗi dữ liệu GDP trong nƣớc (LNGDP), GDP của các nƣớc đối tác với Việt Nam (LNWGDP), chỉ số tổng giá trị xuất khẩu trên nhập khẩu (LNEXIM) và tỷ giá thực đa phƣơng (LNREER) đều dừng ở sai phân bậc 1 I(1). Các chuỗi dữ liệu này đều tích hợp cùng một bậc( bậc 1 I(0)) nên có khả năng tồn tại mỗi quan hệ đồng liên kết giữa các chuỗi dữ liệu hay tồn tại mối quan hệ dài hạn giữa các biến, có thể phân tích bằng mô hình VECM.
4.3.3 Chọn độ trễ cho mô hình
Trƣớc khi kiểm định số lƣợng vector đồng liên kết cần phải xác định độ trễ tối ƣu cho mô hình với mức ý nghĩa thích hợp. Dựa vào bảng kết quả kiểm định độ trễ, với việc thực hiện số quan sát là 4 trễ, các tiêu chuẩn Akaike (AIC) và sai số dự báo cuối cùng (FPE) chọn độ trễ tối ƣu, tiêu chuẩn LR và HQ chọn độ trễ tối ƣu là 4, tiêu chuẩn SC chọn độ trễ tối ƣu là 1.
Lag LogL LR FPE AIC SC HQ
0 167.2806 NA 6.59e-08 -5.183511 -5.047439 -5.129993
1 337.9581 314.2633 4.86e-10 -10.09391 -9.413547* -9.826318
2 354.8127 28.89357 4.76e-10 -10.12104 -8.896388 -9.639377
3 367.8844 20.74875 5.31e-10 -10.02808 -8.259139 -9.332344
Bảng 4.2: Kết quả kiểm định độ trễ bằng eview
Để lựa chọn đƣợc độ trễ thích hợp cho mô hình là 1 hay là 4 cần tiến hành bƣớc tiếp theo kiểm định đồng liên kết, với độ trễ là 4 có thể xác định đƣợc đồng liên kết Johansen, riêng với độ trễ là 1 thì không xác định đƣợc số lƣợng vector đồng liên kết. Do đó đỗ trễ thích hợp đƣợc lựa chọn cho mô hình VECM là 4.
4.3.4 Kiểm định đồng liên kết theo Johansen
Khi tồn tại đƣợc mối quan hệ đồng liên kết tức là có thể tìm đƣợc mối quan hệ thay đổi qua thời gian giữa CCTM với các biến độc lập của mô hình. Việc tìm ra bằng chứng tồn tại mối quan hệ đồng liên kết cho phép thực hiện đƣợc mô hình VECM và việc phân tích phản ứng xung trong mô hình VECM cho thể giúp xem xét đƣợc có tồn tại đƣờng cong J. Kiểm định đồng liên kết theo Johansen thực hiện bằng hai loại kiểm định: kiểm định Maximum eigenvalue và kiểm định Trace trên eview với độ trễ là 4 thu đƣợc kết quả sau:
Giả thiết H0 Giá trị riêng cực đại
Giá trị Trace α = 0,05% Giá trị xác xuất p
Giá trị tới hạn
None * 0.488941 62.70597 47.85613 0.0011
At most 1 0.174269 21.08722 29.79707 0.3522
At most 2 0.136447 9.215088 15.49471 0.3459
At most 3 0.001929 0.119712 3.841466 0.7293
Giả thiết H0 Giá trị riêng cực đại
Giá trị Trace α = 0,05% Giá trị xác xuất p
Giá trị tới hạn
None * 0.488941 41.61875 27.58434 0.0004
At most 1 0.174269 11.87213 21.13162 0.5604
At most 2 0.136447 9.095376 14.26460 0.2783
At most 3 0.001929 0.119712 3.841466 0.7293
Bảng 4.3: Kiểm định đồng liên kết theo phƣơng pháp Johansen
Kết quả bảng 4.4 cho thấy: Trace test chỉ ra tồn tại một mối quan hệ đồng liên kết ở mức ý nghĩa 5%, bảng 4.5 trình bảy kết quả kiểm định bằng tỷ số hợp lý Max- eigenvalue test chỉ ra tồn tại một vector đồng liên kết tại mức ý nghĩa 5%. Nhƣ vậy, giữa các biến này có tồn tại ít nhất 1 mối quan hệ đồng liên kết, chắc chắn đƣợc rằng có thể sử dụng mô hình VECM để xác đinh mối quan hệ dài hạn giữa các biến.
4.3.5 Ƣớc lƣợng mô hình VECM
Sau khi xác định số lƣợng vector đồng liên kết để chứng minh có tồn tại mối quan hệ trong dài hạn giữa các biến. Thực hiện ƣớc lƣợng mô hình VECM tìm đƣợc mối quan hệ đồng liên kết giữa các biến của mô hình (3.2) nhƣ sau:
Cointegrating Eq: LNEXIM(-1) LNGDP(-1) LNWGDP(-1) LNREER(-1) C
CointEq1 1.000000 0.078399 (0.14652) [ 0.53507] -0.228220 (0.17123) [-1.33283] -0.815811 (0.38564) [-2.11546] 6.347584
Bảng 4.4: Kết quả mô hình VECM
Từ kết quả ƣớc lƣợng mô hình VECM xác định đƣợc phƣơng trình mối quan hệ trong dài hạn giữa các biến LNGDP, LNWGDP và biến LNREER ảnh hƣởng đến cán cân thƣơng mại nhƣ sau :
LNEXIM = -0.078399*LNDGP + 0.228220 * LNWGDP + 0.8115811*LNREER – 6.32584
Theo kết quả bảng 4.6, giá trị thống kê t của LNWGDP là 1.33283 và của LNREER là 2.11546 tƣơng đối cao so. với mức 5%, các hệ số thống kê đều có ý nghĩa. Kết quả ƣớc lƣợng mô hình VECM cho thấy biến REER có mối quan hệ cùng chiều với cán cân thƣơng mại, tức là một sự tăng của tỷ giá thực đa phƣơng sẽ tác động làm cải thiện tỷ số thƣơng mại. Khi tỷ giá REER tăng lên 1% tác động làm CCTM tăng 0.82% con số này cho thấy mức độ tác động của các biến REER tƣơng đối cao. Tƣơng tƣ nhƣ biến REER, biến GDP thế giới cũng có quan hệ cùng chiều với CCTM, khi GDP thế giới