4.1 .T ổng quan về cán cân thương mại Việt Nam giai đoạn 1999-2014
4.1.4.1 .Thị trường xăng dầu Việt Nam và vai trò của Nhà Nước
4.2. Kết quả phân tích ban đầu
Trong phân tích dữ liệu chuỗi thời gian, một mơ hình tốt được đưa ra khi phân tích trên các dữ liệu dừng.Nghiên cứu sẽ tiến hành kiểm định tính dừng theo kiểm định Agumented Dickey – Fuller (ADF). Kết quả kiểm định ADF thường rất nhạy cảm với sự lựa chọn chiều dài độ trễ k nên tiêu chuẩn thông tin Akaike’s Information Criterion (AIC) của Akaike (1973) được sử dụng để chọn lựa k tối ưu cho mơ hình ADF.
Bảng 4.4 Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị
Intercept 1% level 5% level 10% level Kết quả
IP -1.548203 -3.468295 -2.878113 -2.575684 Không dừng lnOil -1.091107 -3.468295 -2.878113 -2.575684 Không dừng lnEX 0.225194 -3.465780 -2.877012 -2.575097 Không dừng TB -1.420817 -3.468295 -2.878113 -2.575684 Không dừng dIP -5.953652 -3.468521 -2.878212 -2.575737 Dừng dlnOil -11.04797 -3.465780 -2.877012 -2.575097 Dừng dEX -16.02397 -3.465780 -2.877012 -2.575097 Dừng dTB -7.183661 -3.468295 -2.878113 -2.575684 Dừng
Kết quả kiểm định (Bảng 4.4) cho thấy tất cả các chuỗi dữ liệu thời gian của bài nghiên cứu đều không dừng ở bậc gốc (chuỗi thời gian không dừng I(0)), đúng với kết quả đã từng nghiên cứu của Ramanathan (2002) là hầu hết các chuỗi thời gian về kinh tế khơng dừng vì chúng thư ờng có một xu hướng tuyến tính hoặc mũ theo thời gian. Tuy nhiên có thể biến đổi chúng về chuỗi dừng thơng qua q trình sai phân bậc một (chuỗi dừng I(1)).
Từ kết quả kiểm định tính dừng trên cho thấy mơ hình ư ớc lượng ARDL khơng phù hợp sử dụng để ước lượng mối quan hệ giữa các biến nghiên cứu ở Việt Nam như trong bài nghiên cứu gốc.
4.2.2. Kiểm định đồng liên kết 4.2.2.1. Xác định độ trễ tối ưu 4.2.2.1. Xác định độ trễ tối ưu
Trước khi thực hiện việc kiểm định đồng liên kết, cần phải xác định độ trễ tối ưu trên chuỗi dữ liệu sai phân bậc một.Độ trễ của mơ hình sẽ được xác định dựa trên 5 tiêu chí bao gồm LR, FPE, AIC, SC, HQ. Độ trễ lớn nhất theo các tiêu chí sẽ được lựa chọn.
Với sự trợ giúp của phần mềm Eview, độ trễ tối ưu được lựa chọn qua 5 tiêu chí là 6.
Bảng 4.5 Kết quả xác định độ trễ tối ưu
VAR Lag Order Selection Criteria
Lag LogL LR FPE AIC SC HQ
0 319.2043 NA 3.40e-07 -3.541621 -3.470120* -3.512626 1 357.6829 74.79556 2.64e-07 -3.794190 -3.436686 -3.649213* 2 378.9123 40.31190 2.49e-07 -3.852947 -3.209440 -3.591988 3 395.2956 30.37357 2.49e-07* -3.857254* -2.927744 -3.480313 4 407.4979 22.07382 2.60e-07 -3.814583 -2.599070 -3.321660 5 420.3449 22.66274 2.70e-07 -3.779156 -2.277641 -3.170251 6 440.1068 33.97271* 2.59e-07 -3.821425 -2.033906 -3.096538 7 450.5832 17.53916 2.77e-07 -3.759362 -1.685840 -2.918493 8 465.2484 23.89270 2.83e-07 -3.744364 -1.384839 -2.787514 * indicates lag order selected by the criterion
LR: sequential modified LR test statistic (each test at 5% level) FPE: Final prediction error
AIC: Akaike information criterion SC: Schwarz information criterion HQ: Hannan-Quinn information criterion
4.2.2.2. Kiểm định đồng liên kết theo phương pháp Johasen
Do các biến sử dụng trong mơ hình hồi quy điều khơng dừng nên có thể xảy ra khả năng các vector đồng liên kết. Tác giả sử dụng phương pháp Johasen để thực hiện kiểm định giả thuyết này.
Phương pháp kiểm định Johansen dựa trên nền tảng là mơ hình VAR, bao gồm hai kiểm định vết ma trận (trace test) và kiểm định giá trị riêng cực đại của ma trận
(maximum eigenvalue test) được sử dụng để kiểm chứng khả năng có vector đồng liên kết giữa các biến hay khơng.Phương pháp này được chọn vì phù hợp với chuỗi dữ liệu thời gian và dừng ở sai phân bậc một.
- Trace test – H0: con số các vector đồng liên kết trong hệ thống là r, nhỏ hơn hoặc bằng r0 với r0< p (p là số biến trong hệ thống); H1: ma trận tác động là đồng bộ. Nếu trace test < critical value thì chấp nhận H0(khơng đồng liên kết) và ngược lại.
- Eigenvalue test xem xét giả thuyết H0 là có r0 vector đồng liên kết đối với giả thuyết H1 là có r0 + 1 vector đồng liên kết.
Với sự trợ giúp của phần mềm Eview, kết quả kiểm định (Bảng 4.6 và Bảng 4.7) cho thấy khơng có bất kỳ vector đồng liên kết nào tồn tại trong cả hai phương pháp trace test và maximum eigenvalue test cho cả trường hợp khơng có xu hướng và có xu hướng. Từ kết quả trên suy ra khơng có mối quan hệ dài hạn giữa các biến nghiên cứu.Như vậy khơng thể sử dụng mơ hình VECM phân tích mối tương quan giữa các biến trong mơ hình nghiên cứu.
Bảng 4.6 Kết quả kiểm định đồng liên kết (khơng có xu hướng)
Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace)
Hypothesized Alternative hypothesis
Eigenvalue Trace Statistic 0.05 Prob.**
No. of CE(s) Critical Value
None R=1 0.107167 35.49466 47.85613 0.4222
R<= 1 R=2 0.057162 15.09053 29.79707 0.7742
R<= 2 R=3 0.024656 4.495587 15.49471 0.8598
R<= 3 R=4 1.07E-05 0.001924 3.841466 0.9618
Trace test indicates no cointegration at the 0.05 level * denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level **MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values
Unrestricted Cointegration Rank Test (Maximum Eigenvalue)
Hypothesized Alternative hypothesis
Eigenvalue Max-Eigen Statistic
0.05 Prob.**
No. of CE(s) Critical Value
None R=1 0.107167 20.40413 27.58434 0.3138
R<= 1 R=2 0.057162 10.59494 21.13162 0.6875
R<= 2 R=3 0.024656 4.493663 14.26460 0.8039
R<= 3 R=4 1.07E-05 0.001924 3.841466 0.9618
Max-eigenvalue test indicates no cointegration at the 0.05 level * denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level
Bảng 4.7 Kết quả kiểm định đồng liên kết (có xu hướng)
Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace)
Hypothesized Alternative hypothesis
Eigenvalue Trace Statistic 0.05 Prob.**
No. of CE(s) Critical Value
None R=1 0.107632 49.07135 63.87610 0.4558
R<= 1 R=2 0.098781 28.57359 42.91525 0.5876
R<= 2 R=3 0.034634 9.852256 25.87211 0.9311
R<= 3 R=4 0.019298 3.507582 12.51798 0.8115
Trace test indicates no cointegration at the 0.05 level * denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level **MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values
Unrestricted Cointegration Rank Test (Maximum Eigenvalue)
Hypothesized Alternative hypothesis
Eigenvalue Max-Eigen Statistic
0.05 Prob.**
No. of CE(s) Critical Value
None R=1 0.107632 20.49776 32.11832 0.6125
R<= 1 R=2 0.098781 18.72133 25.82321 0.3244
R<= 2 R=3 0.034634 6.344675 19.38704 0.9398
R<= 3 R=4 0.019298 3.507582 12.51798 0.8115
Max-eigenvalue test indicates no cointegration at the 0.05 level * denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level
**MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values
Trật tự mơ hình VAR
Với kết quả kiểm định khơng tồn tại Vector đồng liên kết giữa các biến nghiên cứu, tác giả tiến hành sử dụng mơ hình VAR đ ể kiểm định mối quan hệ giữa các biến này. Dựa vào khung lý thuyết nghiên cứu đã trình bày, tác giả sắp xếp các biến trong kiểm định VAR theo trình tự sau: giá dầu thay đổi sẽ ảnh hưởng đến tỷ giá, kéo theo ảnh hưởng đến giá trị sản lượng cơng nghiệp từ đó kéo theo cán cân thương mại bị mất cân bằng.
4.2.3. Kiểm định sự phù hợp của mơ hình VAR 4.3.3.1. Kiểm định tính ổn định của mơ hình VAR
Kiểm định tính ổn định của mơ hình là kiểm định xem các nghiệm của đa thức đặc trưng có nằm trong vịng trịn đơn vị khơng.
Kết quả kiểm định (Hình 4.16) cho thấy các nghiệm đều có giá trị trong khoảng
± 1 (nằm trong vòng tròn đơn v ị).Như vậy, hệ là ổn định và mơ hình VAR có thể chấp nhận được.
Hình 4.16 Kết quả kiểm định tính ổn định của mơ hình VAR (với bước trễ là 6) -1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5 -1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5 Inverse Roots of AR Characteristic Polynomial
4.2.3.2. Kiểm định tự tương quan phần dư
Ho: Mơ hình khơng có tự tương quan trong phần dư Tác giả so sánh các giá trị p-value với 0,01.
- Nếu p-value > 0,01: chấp nhận Ho; mơ hình khơng có hiện tượng tự tương quan trong phần dư.
- Nếu p-value < 0,01: bác bỏ Ho; mơ hình có hiện tượng tự tương quan trong phần dư.
Với sự trợ giúp của phần mềm Eview, kết quả kiểm định tự tương quan LM test (Bảng 4.8) cho thấy có hiện tượng tự tương quan phần dư ở bước trễ là 6, trong khi bước trễ là 7 khơng có hiện tượng tự tương quan.Vì vậy, để kết quả mơ hình kiểm định VAR có ý nghĩa, tác giả tiến hành chọn lại số bước trễ tối ưu cho bài nghiên cứu là 7.
Để chắc chắn sự lựa chọn bước trễ là hợp lý, tác giả đã thực hiện lại kiểm định tính ổn định của mơ hình VAR và kiểm định đồng liên kết với số bước trễ là 7. Kết quả kiểm định thu được cho thấy mơ hình VAR hồn tồn ổn định ở số bước trễ là 7 (các nghiệm đều có giá trị trong khoảng ± 1) (Xem phụ lục 2) và khơng có tồn tại bất kỳ vector đồng liên kết nào giữa các biến nghiên cứu (Xem phụ lục 3).
Bảng 4.8 Kết quả kiểm định tự tương quan của phần dư (với bước trễ là 6)
VAR Residual Serial Correlation LM Tests
Lags LM-Stat Prob
1 22.65308 0.1233 2 17.57598 0.3493 3 31.88979 0.0103 4 17.38688 0.3610 5 38.92023 0.0011 6 32.47786 0.0087 7 16.35184 0.4287 8 12.50722 0.7084 9 25.98097 0.0543 10 16.45232 0.4219 11 12.33748 0.7204 12 42.66654 0.0003 Probs from chi-square with 16 df.
4.3. Kết quả phân tích mơ hình VAR 4.3.1. Phân tích phản ứng xung 4.3.1. Phân tích phản ứng xung
Trong phần này tác giả tiến hành phân tích phản ứng xung nhằm mô tả cân bằng cán cân thương mại trước cú shock của các biến độc lập. Độ lớn của cú shock được đo bằng một đơn vị độ lệch chuẩn của phần dư từ mơ hình VAR.
4.3.1.1. Phản ứng xung của TB trường hợp xuất hiện cú sốc tăng bất ngờ của các biến các biến
Trong phần này nghiên cứu thảo luận kết quả phản ứng của TB khi có cú sốc bất ngờ tăng lên của giá dầu, thu nhập nội địa, tỷ giá. Kết quả phản ứng xung thu được dựa trên trật từ mơ hình VAR như đã nêu phân trên. Trật tự này được lựa chọn tương tự trật tự nghiên cứu của Syeda Anam Hassan và Khalid Zaman (2012) về ảnh hưởng của giá dầu lên cán cân thương mại tại Pakistan thơng qua mơ hình phân phối trễ tự hồi quy (ARDL). Trật tự này có nghĩa khi giá d ầu tăng ảnh hưởng đến giá cả hàng hóa trong nước, cũng như ảnh hưởng đến tình hình xuất nhập khẩu. Giá tiêu dùng tăng trong khi lương không thay đổi, sẽ dẫn đến tình trạng lạm phát, mất giá đồng tiền hay tỷ giá ngoại tệ tăng. Đồng thời giá dầu tăng ảnh hưởng chi phí sản xuất đầu vào, từ đó tác động đến sản lượng sản xuất công nghiệp trong nước. Tỷ giá
đồng tiền cùng với thay đổi trong sản lượng sản xuất cơng nghiệp sẽ tác động đến tình hình xuất nhập khẩu hàng hóa, và sau cùng sẽ ảnh hưởng đến cân bằng cán cân thương mại.
Trật tự như sau:
Hình 4.17 Kết quả phân tích phản ứng xung với cú shock tăng
𝒀𝒀 = (𝑶𝑶𝑶𝑶𝑶𝑶,𝑬𝑬𝑬𝑬,𝑰𝑰𝑰𝑰,𝑻𝑻𝑻𝑻)′ (𝟒𝟒.𝟏𝟏) theo trật tự (4.1) -.4 -.2 .0 .2 .4 .6 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
Accumulated Response of TB2_SA to LNOIL_SA
Phản ứng của TB đối với Oil tăng (4.17a)
-.4 -.2 .0 .2 .4 .6 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
Accumulated Response of TB2_SA to LNEX_SA
Phản ứng của TB đối với EX tăng (4.17b)
-.4 -.2 .0 .2 .4 .6 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
Accumulated Response of TB2_SA to IP_SA
Khi có một cú shock bất ngờ của giá dầu với mức tăng lên 1 đơn vị độ lệch chuẩn thì cán cân thương mại sẽ có thặng dư trong 3 tháng đầu tiên, đặc biệt ở tháng thứ 2 cán cân thương mại sẽ thặng dư nhiều nhất (hình 4.17a). Vì trong giai đo ạn này lợi ích giá dầu thơ xuất khẩu của Việt Nam tăng lên trong khi các yếu tố đầu vào khác phục vụ cho hoạt động sản xuất, xuất khẩu chưa kịp thay đổi để thích nghi với việc giá dầu tăng vì giai đo ạn 3 tháng là quá ngắn để thực hiện các điều chỉnh (thay đổi giá cơ sở trên các hợp đồng mua bán hàng hóa đã đư ợc ký kết từ trước đó). Tuy nhiên tác động tích cực chỉ kéo dài trong 3 tháng, từ tháng thứ 4 đến tháng thứ 15 cán cân thương mại trở nên thâm hụt và nhiều nhất vào khoảng tháng thứ 6 đến tháng thứ 8. Lúc này, chi phí sản xuất đầu vào đã được điều chỉnh dẫn đến giá thành hàng hóa tăng, xuất khẩu của Việt Nam trở nên kém cạnh tranh hơn. Việc hưởng lợi từ giá dầu thô xuất khẩu của Việt Nam không thể bù đắp với mức giảm từ xuất khẩu các mặt hàng khác cũng như mức tăng từ việc nhập khẩu đầu vào dẫn đến thâm hụt cán cân thương mại xảy ra, vì như đã phân tích ở phần trên sản lượng dầu thô khai thác trong nước những năm gần đây đang có xu hướng giảm, các mỏ dầu đã cũ kỹ, tiềm năng khai thác khơng cịn nhi ều nên dù giá dầu có tăng cao Việt Nam cũng không thể gia tăng lượng dầu thô khai thác tương ứng để tận dụng lợi thế giá cả này. Ảnh hưởng lan truyền của giá dầu tăng đến cán cân thương mại chỉ kéo dài trong vòng 15 tháng và sau đó đi vào ổn định. Kết quả nghiên cứu này giống với kết quả của một số nghiên cứu trước đây tại thị trường Pakistan, một thị trường đang phát triển với tổng kim ngạch nhập khẩu dầu cao và có các đặc điểm tương tự thị trường Việt Nam như nghiên cứu của Kiani (2009) và Jamali et al. (2011) chứng minh khi giá dầu tăng sẽ làm giảm cân bằng cán cân thương mại tại Pakistan. Hay nghiên cứu của Sanchez (2011) chứng minh có mối quan hệ nghịch biến giữa giá dầu và cán cân thương mại; nghiên cứu của Le (2011) cho ra kết quả có mối quan hệ nhân qua giữa giá dầu và mất cân bằng cán cân thương mại.
Khi tỷ giá tăng lên 1 đơn vị độ lệch chuẩn sẽ làm cho cán cân thương mại ngày càng thặng dư (hình 4.17b). Tác động này có xu hướng gia tăng trong 14 tháng đầu tiên (đặc biệt tăng mạnh trong giai đoạn 6 tháng đầu sau khi xảy ra cú shock), sau đó mức độ ảnh hưởng khơng cịn đáng k ể nữa. Nguyên nhân của hiện tượng này là
khi tỷ giá ngoại tệ tăng hàng hóa nhập khẩu ngày càng mắc hơn, trong khi giá cả hàng hóa xuất khẩu lại giảm. Hàng hóa nhập khẩu tăng giá nên nhu cầu tiêu dùng dân chúng giảm xuống, dẫn đến nhập khẩu giảm. Xuất khẩu sẽ gia tăng do hàng hóa Việt Nam lúc này cạnh tranh hơn về mặc giá cả so với hàng hóa của các nước khác. Nhập khẩu giảm, xuất khẩu tăng góp phần làm cho cán cân thương mại thặng dư khi tỷ giá ngoại tệ tăng. Mối quan hệ đồng biến này giữa tỷ giá và cán cân thương mại cũng đã được chứng minh mạnh mẽ qua nghiên cứu của Lane và Milesi – Ferreti (2011).
Giá trị sản lượng công nghiệp tăng lên 1 đơn vị độ lệch chuẩn thể hiện cho sự phát triển của ngành công nghiệp. Ngành công nghiệp phát triển dẫn đến hàng hóa sản xuất ra sẽ có tính cạnh tranh hơn, xuất khẩu được nhiều hơn.Ngồi ra, khi hàng hóa sản xuất trong nước cạnh tranh hơn sẽ góp phần giảm đi nhu cầu nhập khẩu sản phẩm từ bên ngoài về tiêu thụ trong nước. Xuất khẩu tăng, nhập khẩu giảm góp phần làm cho cán cân thương mại thặng dư. Tác động của gia tăng sản xuất công nghiệp chỉ mạnh trong khoảng thời gian 7 tháng đầu tiên, từ tháng thứ 10 trở đi cán cân thương mại giảm dần thặng dư vì theo tính chất thị trường Việt Nam do vẫn còn yếu kém nên đa số hàng hóa sản xuất tiêu thụ trong nước và xuất khẩu sử dụng phần lớn nguyên vật liệu đầu vào thơng qua nhập khẩu. Có nghĩa là khi xu ất khẩu tăng, tiêu dùng tăng cũng đ ồng nghĩa trong thời gian dài thị trường sẽ tự điều tiết để sản xuất nhiều hơn, mà sản xuất nhiều như đã phân tích s ẽ kéo theo nhập khẩu nhiều. Do vậy trong dài hạn hiệu ứng thặng dư cán cân thương mại ngày càng giảm. (hình 4.17c).
4.3.1.2 Phản ứng xung của TB trường hợp xuất hiện cú sốc tăng bất ngờ của các biến (có sự thay đổi trật tự của các biến nghiên cứu) các biến (có sự thay đổi trật tự của các biến nghiên cứu)
Theo nghiên cứu của Krugman (1991), tác giả đã tìm ra đư ợc hiệu ứng đường cong J khi phân tích cuộc phá giá USD trong thời gian 1985 – 1987. Đường cong J mô tả hiện tượng cán cân vãng lai xấu đi trong ngắn hạn và chỉ cải thiện trong dài hạn.
Có nghĩa là trong ngắn hạn khi tỷ giá tăng trong điều kiện giá cả và tiền lương trong nước tương đối cứng nhắc sẽ làm giá hàng hóa xuất khẩu rẻ hơn, nhập khẩu