CHƯƠNG 4 : PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
4.4. Nội dung nghiên cứu và kết luận
4.4.2. Lựa chọn độ trễ
Ở đây tác giả tiếp tục chọn một độ trễ cho các nước trong mơ hình bằng cách dùng kiểm định Lag-order selection statistics (preestimation) của phần mềm Stata
12. Cả bốn biến cán cân xuất nhập khẩu song phương, tỷ giá thực song phương, GDP của nước đang nghiên cứu và GDP của Việt Nam đều được đưa vào để kiểm định độ trễ cho trường hợp của từng nước.
Bảng 4.4: Kiểm định độ trễ đối với Hoa Kỳ
Nguồn: Kết quả từ Stata 12
Exogenous: _cons
Endogenous: lntbus lnreus lngdpus lngdpvn
6 584.081 49.172* 16 0.000 2.4e-15 -23.0515* -21.535 -18.9142 5 559.495 34.854 16 0.004 2.6e-15 -22.6426 -21.3688 -19.1673 4 542.068 53.514 16 0.000 2.2e-15* -22.5747 -21.5435 -19.7613 3 515.311 39.787 16 0.001 3.3e-15 -22.0624 -21.2738 -19.911 2 495.417 30.987 16 0.014 3.8e-15 -21.877 -21.3311 -20.3876 1 479.924 164.74 16 0.000 3.6e-15 -21.9011 -21.5978* -21.0737* 0 397.554 8.5e-14 -18.7407 -18.68 -18.5752 lag LL LR df p FPE AIC HQIC SBIC Sample: 2008q3 - 2018q4 Number of obs = 42 Selection-order criteria
Bảng 4.5: Kiểm định độ trễ đối với Trung Quốc
Nguồn: Kết quả từ Stata 12
Bảng 4.6: Kiểm định độ trễ đối với Nhật Bản
Nguồn: Kết quả từ Stata 12
Exogenous: _cons Endogenous: lntbcn lnrecn lngdpcn lngdpvn 7 576.741 34.609* 16 0.004 8.2e-15 -22.4751* -20.7097 -17.627 6 559.436 57.131 16 0.000 4.8e-15* -22.4115 -20.8896* -18.2321 5 530.87 46.568 16 0.000 6.2e-15 -21.7986 -20.5201 -18.2878 4 507.586 69.673 16 0.000 7.1e-15 -21.4432 -20.4083 -18.6012 3 472.75 37.032 16 0.002 1.6e-14 -20.5244 -19.733 -18.3511 2 454.234 50.255 16 0.000 1.7e-14 -20.4017 -19.8538 -18.8971 1 429.107 184.2 16 0.000 2.5e-14 -19.9564 -19.652 -19.1205* 0 337.006 1.0e-12 -16.2442 -16.1833 -16.077 lag LL LR df p FPE AIC HQIC SBIC Sample: 2008q4 - 2018q4 Number of obs = 41 Selection-order criteria Exogenous: _cons Endogenous: lntbjp lnrejp lngdpjp lngdpvn 4 471.638 35.376* 16 0.004 1.5e-13 -18.3472* -17.3246 -15.5898 3 453.95 58.347 16 0.000 1.5e-13* -18.2704 -17.4885* -16.1619 2 424.776 50.35 16 0.000 2.5e-13 -17.6716 -17.1303 -16.2119 1 399.601 163.08 16 0.000 3.8e-13 -17.2546 -16.9538 -16.4436* 0 318.06 7.4e-12 -14.2755 -14.2153 -14.1133 lag LL LR df p FPE AIC HQIC SBIC Sample: 2008q1 - 2018q4 Number of obs = 44 Selection-order criteria
Bảng 4.7: Kiểm định độ trễ đối với Hàn Quốc
Nguồn: Kết quả từ Stata 12
Bảng 4.8: Kiểm định độ trễ đối với Đức
Nguồn: Kết quả từ Stata 12
Đối với lựa chọn độ trễ thì tác giả dựa vào các tiêu chí LR, AIC, HQIC và SBIC. Trong số đó thì ưu tiên chỉ số AIC (Akaike Criteria) càng nhỏ càng tốt. Dựa vào kết quả kiểm định thì ta thấy độ trễ tối ưu cho Hoa Kỳ và Hàn Quốc là 6, cho Trung Quốc là 7, cho Nhật là 4 và cho Đức là 3 (phần mềm đã đánh dấu * cho các chỉ số tối ưu). Exogenous: _cons Endogenous: lntbkr lnrekr lngdpkr lngdpvn 6 513.533 25.858 16 0.056 6.8e-14 -19.6921 -18.1756 -15.5548 5 500.604 53.112* 16 0.000 4.2e-14* -19.8383* -18.5645 -16.363 4 474.048 32.243 16 0.009 5.7e-14 -19.3356 -18.3044 -16.5223 3 457.927 31.39 16 0.012 5.1e-14 -19.3298 -18.5413 -17.1784 2 442.232 30.083 16 0.018 4.8e-14 -19.3444 -18.7984 -17.8549 1 427.19 98.854 16 0.000 4.5e-14 -19.39 -19.0867* -18.5626* 0 377.763 2.2e-13 -17.7983 -17.7376 -17.6328 lag LL LR df p FPE AIC HQIC SBIC Sample: 2008q3 - 2018q4 Number of obs = 42 Selection-order criteria Exogenous: _cons Endogenous: lntbgr lnregr lngdpgr lngdpvn 3 458.099 41.533* 16 0.000 1.8e-13 -18.0488 -17.2706 -15.9611 2 437.332 20.349 16 0.205 2.2e-13 -17.837 -17.2982 -16.3917 1 427.158 172.57 16 0.000 1.6e-13* -18.0959* -17.7966* -17.2929* 0 340.873 3.7e-12 -14.9721 -14.9123 -14.8115 lag LL LR df p FPE AIC HQIC SBIC Sample: 2007q4 - 2018q4 Number of obs = 45 Selection-order criteria
4.4.3. Phân tích đồng liên kết
Bảng 4.9: Kiểm định đồng liên kết
Quốc
gia Hạng Eigenvalue
Trace eigenvalue statistic Maximum eigenvalue statistic trace statistic 5% critical value 1% critical value max statistic 5% critical value 1% critical value Hoa Kỳ 0 117.4966 47.21 54.46 76.5512 27.07 32.24 1 0.83840 40.9453 29.68 35.65 21.4082 20.97 25.52 2 0.39934 19.5372*1 15.41 20.04 14.2144 14.07 18.63 3 0.28712 5.3228 3.76 6.65 5.3228 3.76 6.65 4 0.11903 Trung Quốc 0 72.0198 47.21 54.46 36.7278 27.07 32.24 1 0.59172 35.2920*1 29.68 35.65 24.7935 20.97 25.52 2 0.45377 10.4985*5 15.41 20.04 10.4092 14.07 18.63 3 0.22422 0.0893 3.76 6.65 0.0893 3.76 6.65 4 0.00218 Nhật Bản 0 94.5215 47.21 54.46 45.3534 27.07 32.24 1 0.64326 49.1681 29.68 35.65 25.5445 20.97 25.52 2 0.44041 23.6235 15.41 20.04 21.1163 14.07 18.63 3 0.44041 2.5072*1*5 3.76 6.65 2.5072 3.76 6.65 4 0.05539 Hàn Quốc 0 78.6432 47.21 54.46 41.1596 27.07 32.24 1 0.62469 37.4836 29.68 35.65 33.2207 20.97 25.52 2 0.54659 4.2629*1*5 15.41 20.04 4.1501 14.07 18.63 3 0.09409 0.1128 3.76 6.65 0.1128 3.76 6.65 4 0.00268 Đức 0 55.7330 47.21 54.46 36.1530 27.07 32.24 1 0.44076 29.5800*1*5 29.68 35.65 17.6821 20.97 25.52 2 0.32493 11.8979 15.41 20.04 9.0233 14.07 18.63 3 0.18169 2.8746 3.76 6.65 2.8746 3.76 6.65 4 0.06188
Tác giả sử dụng chức năng Cointegrating rank of a VECM của phần mềm
Stata 12 để đánh giá sự đồng liên kết trong mơ hình. Ở đây sẽ sử dụng hai chỉ số được khuyến nghị theo phương pháp của Johansen đó là Trace statistic và Max statistic để xem có đồng liên kết hay khơng và số lượng đồng liên kết là bao nhiêu. Theo tổng hợp từ kết quả kiểm định thì:
- Đối với Hoa Kỳ, trace statistic cho thấy có ít nhất 2 đồng liên kết ở cả mức ý nghĩa 5% và 1%, với max statistic có ít nhất 1 đồng liên kết ở cả hai mức ý nghĩa trên.
- Đối với Trung Quốc, trace statistic cũng như max statistic cho biết có 2 đồng liên kết ở 5% và 1 đồng liên kết ở mức ý nghĩa 1%.
- Đối với Nhật Bản có đúng 3 đồng liên kết ở 5% và 1% khi sử dụng hai chỉ tiêu trace statistic và max statistic.
- Đối với Hàn Quốc có đúng 2 đồng liên kết ở 5% và 1% khi sử dụng hai chỉ tiêu trace statistic và max statistic.
- Đối với Đức, trace statistic cho thấy có 1 đồng liên kết ở cả 5% và 1%, còn với max statistic cũng có 1 đồng liên kết ở cả hai mức ý nghĩa trên.
Như vậy thì đối với tất cả các quốc gia được khảo sát, ln có ít nhất là 1 đồng liên kết giữa cán cân xuất nhập khẩu với Việt Nam với các biến. Do đó sẽ có sự liên hệ dài hạn giữa cán cân này với tỷ giá thực cũng như GDP thực ở các quốc gia có liên quan. Tới đây, chúng ta có cơ sở vững chắc để sử dụng mơ hình VECM nhằm ước lượng mối quan hệ giữa các biến số này.
4.4.4. Ước lượng bằng mơ hình VECM 4.4.4.1. Kết quả 4.4.4.1. Kết quả
Tác giả sử dụng chức năng Vector error-correction model của phần mềm Stata 12 để ước lượng quan hệ của các biến số cho riêng trường hợp của từng quốc gia. Sau đó tổng hợp lại kết quả của mơ hình VECM như sau:
Bảng 4.10: Mơ hình VECM đối với Hoa Kỳ
Nguồn: Kết quả từ Stata 12
Det(Sigma_ml) = 2.60e-17 SBIC = -18.7402 Log likelihood = 563.6081 HQIC = -21.12514 AIC = -22.50515 Sample: 2008q3 - 2018q4 No. of obs = 42 Vector error-correction model
L1. -.2948785 .1100681 -2.68 0.007 -.510608 -.079149 _ce1
D_lntbus
Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] _cons -2.459353 . . . . . lngdpvn 19.51868 3.4855 5.60 0.000 12.68722 26.35013 lngdpus 28.12182 8.13476 3.46 0.001 12.17798 44.06565 lnreus 1.993952 .2711724 7.35 0.000 1.462464 2.52544 lntbus 1 . . . . . _ce1 beta Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] Johansen normalization restriction imposed
Bảng 4.11: Mơ hình VECM đối với Trung Quốc
Nguồn: Kết quả từ Stata 12
Det(Sigma_ml) = 1.68e-17 SBIC = -17.58139 Log likelihood = 559.0946 HQIC = -20.42494 AIC = -22.05339 Sample: 2008q4 - 2018q4 No. of obs = 41 Vector error-correction model
L1. -.385635 .1117592 -3.45 0.001 -.604679 -.1665911 _ce1
D_lntbcn
Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] _cons .07448 . . . . . lngdpvn 18.13361 11.44804 1.58 0.113 -4.30414 40.57136 lngdpcn .2201605 3.226533 0.07 0.946 -6.103727 6.544048 lnrecn 5.092779 1.394523 3.65 0.000 2.359563 7.825995 lntbcn 1 . . . . . _ce1 beta Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] Johansen normalization restriction imposed
Bảng 4.12: Mơ hình VECM đối với Nhật Bản
Nguồn: Kết quả từ Stata 12
Det(Sigma_ml) = 1.76e-14 SBIC = -15.24638 Log likelihood = 447.054 HQIC = -16.75159 AIC = -17.63882 Sample: 2008q1 - 2018q4 No. of obs = 44 Vector error-correction model
L1. -.3334221 .1290107 -2.58 0.010 -.5862784 -.0805658 _ce1
D_lntbjp
Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] _cons -.3991074 . . . . . lngdpvn 8.444017 2.320498 3.64 0.000 3.895924 12.99211 lngdpjp -17.04511 3.261164 -5.23 0.000 -23.43687 -10.65334 lnrejp .2223519 .0788727 2.82 0.005 .0677642 .3769396 lntbjp 1 . . . . . _ce1 beta Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] Johansen normalization restriction imposed
Bảng 4.13: Mơ hình VECM đối với Hàn Quốc
Nguồn: Kết quả từ Stata 12
Det(Sigma_ml) = 6.88e-16 SBIC = -15.46322 Log likelihood = 494.7916 HQIC = -17.84817 AIC = -19.22817 Sample: 2008q3 - 2018q4 No. of obs = 42 Vector error-correction model
L1. -.1795795 .0423814 -4.24 0.000 -.2626456 -.0965135 _ce1
D_lntbkr
Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] _cons 2.017903 . . . . . lngdpvn -38.9222 10.80255 -3.60 0.000 -60.09481 -17.74959 lngdpkr 100.5846 28.38984 3.54 0.000 44.94155 156.2277 lnrekr -4.667629 1.131995 -4.12 0.000 -6.886299 -2.44896 lntbkr 1 . . . . . _ce1 beta Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] Johansen normalization restriction imposed
Bảng 4.14: Mơ hình VECM đối với Đức
Nguồn: Kết quả từ Stata 12
Det(Sigma_ml) = 3.26e-14 SBIC = -16.06513 Log likelihood = 443.3088 HQIC = -17.14793 AIC = -17.7915 Sample: 2007q4 - 2018q4 No. of obs = 45 Vector error-correction model
L1. -.3853749 .1241027 -3.11 0.002 -.6286118 -.142138 _ce1
D_lntbgr
Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] _cons -.8988797 . . . . . lngdpvn 9.60701 3.884083 2.47 0.013 1.994348 17.21967 lngdpgr -15.3686 5.36291 -2.87 0.004 -25.87971 -4.85749 lnregr .8622782 .1403318 6.14 0.000 .587233 1.137323 lntbgr 1 . . . . . _ce1 beta Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] Johansen normalization restriction imposed
Qua kết quả từ mơ hình, ta thấy đối với trường hợp của cả 5 nước thì khi kiểm định quan hệ giữa biến cán cân xuất nhập khẩu (Lntb) với các biến khác thì hệ số tương quan đều nhận giá trị âm (coef. < 0), đồng thời mối liên hệ này đều có ý nghĩa với độ tin cậy 95% (P < 0.05), có sự liên hệ dài hạn giữa cán cân thương mại với tỷ giá, GDP thực trong nước cũng như ở nước ngoài.
Các hệ số hồi quy trong dài hạn cũng như hệ số ứng với các độ trễ khác nhau cho trường hợp ngắn hạn được tổng hợp lại trong bảng 4.15:
Bảng 4.15: Hệ số hời quy từ mơ hình VECM Quan hệ dài hạn Hoa Kỳ Trung Quốc Nhật Bản Hàn Quốc Đức Hằng số -2.459353 .07448 -.3991074 2.017903 -.8988797 Lnre 1.993952 5.092779 .2223519 -4.667629 .8622782 Lngdp 28.12182 .2201605 -17.04511 100.5846 -15.3686 Lngdpvn 19.51868 18.13361 8.444017 -38.9222 9.60701 Quan hệ ngắn hạn LD lnre .61371 1.517752 .2067929 .0530507 .1577801 L2D lnre -.2228801 .7440537 -.2288208 -.0731102 .0679485 L3D lnre -.8021916 .1589964 -.3210725 -.0886502 - L4D lnre .1650878 1.258072 - -.0298791 - L5D lnre 1.422851 .8268362 - .0612566 - Ce1 -.2948785 -.385635 -.3334221 -.1795795 -.3853749 Số kì điều chỉnh 3.39 2.59 3 5.57 2.59
Nguồn: Kết quả từ Stata 12
4.4.4.2. Tác động trong dài hạn
Đầu tiên chúng ta khảo sát quan hệ trong dài hạn của các biến với cán cân thương mại song phương giữa Việt Nam với các nước được khảo sát.
Khi giảm giá đồng tiền Việt Nam với những đồng tiền của các nước này thì trong dài hạn sẽ thu được những kết quả khác nhau. Đối với Hoa Kỳ, Nhật Bản, Trung Quốc và Đức thì sự phá giá này về lâu dài sẽ phục hồi cán cân thương mại (hệ số của Lnre dương). Điều này được giải thích là do khi tỷ giá thực tăng thì hàng hóa sản xuất tại Việt Nam trở nên rẻ hơn tương đối so với hàng hóa của nước ngồi. Lúc này có một sự thay đổi trong nhu cầu đối với các loại hàng hóa kể trên. Cụ thể là nhu cầu từ nước ngoài đối với hàng nội địa sẽ tăng còn nhu cầu từ trong nước với hàng nhập khẩu sẽ giảm xuống. Tuy nhiên mức độ ảnh hưởng tới cán cân xuất nhập khẩu song phương với Trung Quốc là lớn nhất (hệ số là 5,09). Việt Nam là nước nhập siêu rất lớn từ Trung Quốc, do đó kim ngạch nhập khẩu từ nước này vào Việt Nam sẽ bị co dãn mạnh theo việc tỷ giá thay đổi (hàng hóa Trung Quốc có thế mạnh ở thị trường Việt Nam là do lợi thế về giá). Tuy nhiên với Hàn Quốc thì cán cân thương mại sẽ bị xấu đi khi tỷ giá tăng. Ngun nhân chính là vì Việt Nam đang nhập khẩu rất nhiều máy móc và thiết bị sản xuất từ Hàn Quốc. Các loại hàng hóa này khơng có hàng hóa thay thế đủ chất lượng được sản xuất trong nước, do đó dù tỷ giá thay đổi làm giá cả tăng nhưng nhu cầu nhập khẩu vẫn khó thay đổi hoặc thay đổi rất ít. Ở đây lượng cầu nhập khẩu co dãn rất ít theo giá nên cán cân xuất nhập khẩu bị xấu đi (Việt Nam nhập siêu từ Hàn Quốc trong suốt giai đoạn đang khảo sát).
Khi thu nhập ở các nước tăng thì cũng tác động lên xuất nhập khẩu theo những cách khác nhau. Đối với Hoa Kỳ, Trung Quốc, Hàn Quốc, khi thu nhập thực ở những nước này tăng thì cán cân xuất nhập khẩu song phương của Việt Nam với các nước đó đều được cải thiện. Bởi vì khi thu nhập tăng thì người tiêu dùng ở những nước này sẽ có nhiều tiền để mua sắm hơn và nhu cầu của họ đối với hàng hóa nội địa của Việt Nam tăng lên làm tăng xuất khẩu của Việt Nam, từ đó dẫn đến thặng dư thương mại. Ở đây độ co dãn của nhu cầu từ Hàn Quốc với hàng Việt Nam theo thu nhập ở Hàn Quốc là cao nhất (hệ số 100.58), vì Hàn Quốc đang là đối tác thương mại lớn thứ hai của Việt Nam và tiềm năng xuất khẩu sang thị trường này là rất lớn. Ngược lại, khi thu nhập thực của Nhật Bản và Đức có sự tăng trưởng thì họ
lại tăng cường sản xuất các loại hàng hóa thay thế hàng nhập khẩu từ Việt Nam. Điều đó dẫn đến việc xuất khẩu của Việt Nam qua những thị trường này giảm làm cán cân bị thâm hụt.
Khi thu nhập ở Việt Nam thay đổi cũng không tạo ra hệ quả đồng nhất đến cán cân xuất nhập khẩu song phương với các nước. Cụ thể là với Hoa Kỳ, Nhật Bản, Trung Quốc và Đức, khi GDP của Việt Nam tăng có nghĩa là Việt Nam có thêm thu nhập để cải thiện năng lực sản xuất hàng hóa hiện đang cịn yếu ở trong nước, dó đó về lâu dài thì điều này sẽ giúp Việt Nam sản xuất ra được nhiều hàng hóa đủ chất lượng để thay thế hàng nhập khẩu và đôi khi đủ tiêu chuẩn để xuất khẩu ra nước ngồi. Do đó cán cân thương mại có thể được cải thiện theo hai cách: giảm nhập khẩu và tăng xuất khẩu. Tuy nhiên đối với trường hợp của Hàn Quốc thì có sự khác biệt khi thu nhập ở Việt Nam tăng lại dẫn đến thâm hụt thương mại song phương do Việt Nam là nước nhập siêu lớn từ Hàn Quốc và chuyên nhập khẩu nhiều loại hàng hóa cơng nghệ cao, giá trị lớn. Theo số liệu từ Tổng cục Hải quan, hàng điện tử, máy móc chiếm tới 67% tổng nhập khẩu của Việt Nam từ Hàn Quốc. Khi GDP trong nước tăng thì sẽ nhập khẩu nhiều hàng hóa loại này hơn (trong nước chưa đủ khả năng sản xuất dù GDP tăng).
Tổng kết
Ngoại trừ biến thu nhập thực ở nước ngồi mang yếu tố khách quan và khó