3.1 .Xây dựng biến, mơ hình nghiên cứu
3.1.1 .Biến tỷ giá thực hiệu lực
Ngoại trừ một vài ngoại lệ sử dụng tỷ giá danh nghĩa, khi nói về tỷ giá thực cân bằng, các nhà kinh tế hiểu đó là tỷ giá hiệu lực song phương- để so sánh giữa hai nước, chúng so sánh giá cả của một rổ hàng hóa tiêu dùng hay sản xuất đại diện của nước chủ nhà và giá cả của một rổ hàng hóa làm đại diện ở nước ngồi được ước tính bằng một loại tiền, có thể là nội tệ hoặc ngoại tệ, và chỉ ra giá trị tương đối của nội tệ và ngoại tệ:
REER = E .𝑃∗
𝑃 Trong đó: REER là tỷ giá thực,
E là tỷ giá danh nghĩa,
P* là chỉ số giá chung nước ngoài, P là số giá chung trong nước.
Do đó một sự gia tăng trong E và REER hàm ý một sự sụt giảm trong giá trị đồng nội tệ.
Một số tranh luận ủng hộ việc sử dụng tỷ giá thực thay vì tỷ giá danh nghĩa trong việc ước lượng tỷ giá cân bằng như sau:
- Quyết định tiêu dùng và quyết định sản xuất thường được đưa ra dựa trên cơ sở dựa trên giá trị thực hơn là giá trị danh nghĩa (Stein và Allen, 1995)
- Hầu hết các quốc gia, đặc biệt các quốc gia đang phát triển và các nền kinh tế chuyển đổi, áp dụng chính sách tỷ giá cố định với tỷ giá danh nghĩa không đổi hoặc được neo theo một hoặc một số rổ đồng tiền lớn. Do vậy, chúng ta sẽ phân tích được rất ít nếu chỉ nghiên cứu biến động của tỷ giá danh nghĩa. - Một số nghiên cứu cho rằng khi đã tìm được tỷ giá thực cân bằng thì ta có
thể dễ dàng tính tốn tỷ giá danh nghĩa cân bằng.
Ngồi cơng thức tính tỷ giá hiệu lực song phương như trên, một số nghiên cứu còn sử dụng tỷ giá thực hiệu lực đa phương, được sử dụng khi xem xét nhiều
đối tác thương mại và được tính trên cơ sở bình qn có trọng số. Cơng thức được tính như sau: REER = ∑ 𝛽𝑖 × 𝐸𝑖 × 𝑃𝑖∗ 𝑃 𝛽𝑖 = 𝐸𝑋𝑖+ 𝐼𝑀𝑖 𝐸𝑋 + 𝐼𝑀
Pi*: là chỉ số giá chung nước i, 𝛽 là tỷ trọng thương mại với nước i, EX và IM là giá trị xuất và nhập khẩu.
Trong nghiên cứu thực nghiệm này, tôi sử dụng tỷ giá thực hiệu lực đa phương để đo lường tác động của tỷ giá hối đoái thực hiệu lực đến tốc độ tăng trưởng kinh tế, ký hiệu là REER.
3.1.2.Xây dựng chỉ số định giá theo thời gian:
Balassa Samuelson cho rằng không tồn tại ngang giá sức mua trong dài hạn, hay nói cách khác tỷ giá thực hiệu lực trong dài hạn sẽ thay đổi. Lý thuyết ngang giá sức mua cổ điển giả định rằng tất cả các loại hàng hóa đều có khả năng trao đổi mậu dịch giữa các quốc gia trên thế giới. Nhưng trên thực tế hàng hóa trong nền kinh tế lại được phân thành 2 loại là hàng hóa thương mại quốc tế và hàng hóa phi thương mại quốc tế. Khi giá cả của hàng hóa thương mại thay đổi thì tỷ giá danh nghĩa cũng thay đổi để phù hợp theo lý thuyết ngang giá sức mua. Tuy nhiên tỷ giá danh nghĩa lại không phản ánh được sự thay đổi giá cả của những hàng hóa phi thương mại, vì vậy cũng khơng phản ánh được sự thay đổi giá cả tương đối giữa hai rổ hàng hóa ở hai quốc gia. Vì vậy, thay vì dùng REER, Rodrik xây dựng chỉ số định giá thấp hoặc quá mức và coi đây là thước đo mức giá trong nước, chỉ số này điều chỉnh REER theo hiệu ứng Balassa-Samuelson. Chỉ số này có lợi thế là nó có thể so sánh được giữa các nước cũng như theo thời gian và được tính tốn theo ba bước như sau:
Trước tiên, sử dụng dữ liệu về tỷ giá danh nghĩa (E) và ngang giá sức mua (PPP) để tính tỷ giá hối đối thực (REER):
P* it REERit = Eit x
Pit Trong đó: i: chỉ số theo quốc và t chỉ số thời gian.
Eit được thể hiện bằng tỷ giá tiền tệ quốc gia đối với đô la Mỹ.
Các giá trị của REER lớn hơn một cho thấy rằng giá trị của đồng tiền là thấp hơn so với ngang giá sức mua. Tuy nhiên, trong thực tế các hàng hoá phi thương mại thường rẻ hơn ở các nước nghèo (Theo hiệu ứng Balassa-Samuelson), đòi hỏi phải có sự điều chỉnh. Vì thế trong bước thứ hai sẽ tính đến hiệu quả này bằng cách hồi quy REER đối với GDP trên đầu người (GDPC):
lnREERit= α + β lnGDPCit + ft + 𝒖𝒊𝒕 (*)
Trong đó ft là một hiệu ứng cố định cho khoảng thời gian và u là sai số.
Mơ hình này của Balassa Samuelson (1964) giải thích cho sự biến động của tỷ giá hối đoái thực hiệu lực trong dài hạn.
Mơ hình Balassa Samuelson giả định rằng tăng trưởng của một quốc gia chủ yếu dựa vào sự gia tăng năng suất lao động ở khu vực sản xuất hiện đại. Trong khi đó, năng suất lao động ở khu vực sản xuất truyền thống và dịch vụ lại ít thay đổi. Ta giả định rằng nguồn nhân lực chỉ có thể dịch chuyển qua lại giữa các lĩnh vực kinh tế mà khơng có khả năng dịch chuyển trên phạm vi thế giới. Vì vậy, khi năng suất lao động gia tăng trong lĩnh vực sản xuất hiện đại thì mức lương ở lĩnh vực này cũng gia tăng, và để giữ cân bằng thì mức lương ở lĩnh vực truyền thống và dịch vụ cũng gia tăng theo.
Như vậy, ở những nước phát triển có nền khoa học cơng nghệ tiên tiến, nền sản xuất hiện đại, sản xuất truyền thống và dịch vụ cũng phát triển thì mức lương ở lĩnh vực sản xuất truyền thống và dịch vụ cũng cao hơn những nước đang phát triển. Hay nói cách khác, mức sống của người dân (thu nhập bình quân đầu người) ở những nước này cũng cao hơn. Do đó, nếu tính chung trong rổ hàng hóa của một quốc gia, thì những nước phát triển sẽ có mặt bằng giá cả cao hơn những nước đang phát triển hay nói cách khác tỷ giá ở những nước phát triển có khuynh hướng được
định giá cao hơn. Vì vậy,để có ý nghĩa trong dài hạn, Dani Rodrik đã điều chỉnh tỷ giá hiệu lực theo hiệu ứng Balassa Samuelson bằng cách hồi quy theo biến thu nhập bình quân đầu người (GDPC).
Cuối cùng, để đạt được chỉ số định giá thấp, ơng ước tính chênh lệch giữa tỷ giá hối đối thực thực tế và tỷ giá hối đối tính theo điều chỉnh Balassa-Samuelson :
lnUNDERVALit= lnREERit- ln𝑹𝑬𝑬𝑹̂ it
Trong đó: UNDERVALit: Chỉ số định giá theo thời gian REERit: tỷ giá hiệu lực đa phương của quốc gia i ở năm thứ t
𝑅𝐸𝐸𝑅̂ it: giá trị ước lượng của tỷ giá hiệu lực đa phương được ước tính theo mơ hình (*).
Khi được xác định theo cách này, UNDERVAL có thể so sánh được giữa các quốc gia và cả theo thời gian. Bất cứ khi nào UNDERVAL vượt quá cân bằng cho thấy rằng tỷ giá được quy định sao cho hàng hoá sản xuất trong nước tương đối rẻ so với đồng đô la: tiền tệ bị định giá thấp. Khi UNDERVAL thấp hơn cân bằng, đồng tiền bị định giá quá cao. Thông thường sẽ sử dụng logarith của biến này,để định ln UNDERVAL ở mức 0.
Q trình thực hiện của ơng khá gần với các nghiên cứu của Simon Johnson, Jonathan Ostry và Arvind Subramanian. Sự khác biệt chính là các tác giả này ước tính phương trình (*) cho mỗi năm, trong khi Rodrik ước tính dữ liệu bảng(với mốc thời gian). Phương pháp có vẻ thích hợp hơn cho các mục đích so sánh theo thời gian và nhấn mạnh rằng định nghĩa của ông về định giá thấp dựa trên so sánh giá và các khác biệt đáng kể từ một định nghĩa khác liên quan đến cân bằng đối ngoại, thường được vận hành bằng cách chỉ định một mơ hình vĩ mơ quy mơ nhỏ và ước lượng mức tỷ giá hối đối thực có thể đạt được sự cân bằng cả cán cân thanh toán. Hầu như tất cả các hồi quy của Rodrik dựa trên dữ liệu bảng và bao gồm một bộ đầy đủ của quốc gia và thời gian với hiệu ứng cố định. Nói cách khác, ơng xác định tác động tăng trưởng từ việc định giá thấp trong phạm vi quốc gia, chứ không phải từ sự khác biệt về mức độ trên một cụm các quốc gia. Kết quả sẽ không bị ảnh hưởng nếu các sửa đổi các yếu tố ngang giá sức mua bao gồm một lần điều chỉnh
lớn mức giá ước tính của mỗi quốc gia, mà khơng có nhiều thay đổi trong xu hướng thời gian của họ, độ lớn của hiệu ứng Balassa-Samuelson là gần giống nhau cho dù được ước lượng với các dữ liệu mới hoặc cũ.
3.1.3.Mơ hình nghiên cứu
Với đề tài nghiên cứu về mối quan hệ giữa tỷ giá hiệu lực và tăng trưởng kinh tế, tôi sử dụng mơ hình của Rodrik (2008) như trên vì mơ hình đã giải thích được mối quan hệ giữa tỷ giá thực hiệu lực và tăng trưởng kinh tế, đặc biệt là ở những nước có thu nhập thấp và thu nhập trung bình trên thế giới .
Biến chủ yếu được chọn là tốc độ tăng trưởng GDP và tỷ giá hiệu lực.
Quá trình tác động của tỷ giá hối đối thực hiệu lực đến tốc độ tăng trưởng kinh tế này được Rodrik giải thích qua sự phát triển thần kỳ của ngoại thương ở những nước đang phát triển, mơ hình có dạng:
Git = 𝜶 + 𝛃 𝒍𝒏𝑮𝑫𝑷𝑪𝒊𝒕−𝟏 + 𝜹 𝐥𝐧 𝑼𝑵𝑫𝑬𝑹𝑽𝑨𝑳𝒊𝒕 + 𝒇𝒊 + 𝒇𝒕 + 𝒖𝒊𝒕 (1)
Trong đó:
Git: tốc độ tăng trưởng GDP của quốc gia thứ i ở năm t
GDPCit-1: thu nhập bình quân đầu người của quốc gia thứ i kỳ (t -1). ft: yếu tố cố định của từng giai đoạn thời gian
fi: yếu tố cố định của từng quốc gia
UNDERVALit: Chỉ số định giá theo thời gian, được xác định thông qua hàm: lnUNDERVALit= lnREERit- ln𝑹𝑬𝑬𝑹̂ it (2)
Trong đó:
REERit: tỷ giá hiệu lực đa phương của quốc gia i ở năm thứ t
𝑹𝑬𝑬𝑹̂ it: giá trị dự báo của tỷ giá hiệu lực đa phương của mơ hình: lnREERit= α + β lnGDPCit + ft + 𝒖𝒊𝒕 (3)
Theo các mơ hình này, theo lý thuyết Balassa Samuelson mà Rodrik đã giải thích thì (2) được kỳ vọng mang dấu âm, tức là ở những nước càng giàu thì tỷ giá càng có xu hướng được định giá cao hơn. Tuy nhiên ở Việt Nam, tác giả kỳ vọng (2) có thể mang dấu dương, vì nước ta vẫn thuộc nhóm các nước đang phát triển, thu nhập càng cao thì tỷ giá càng tăng, tức là nội tệ càng được định giá thấp.
3.2.Dữ liệu và phương pháp nghiên cứu của đề tài 3.2.1.Dữ liệu nghiên cứu 3.2.1.Dữ liệu nghiên cứu
Dữ liệu thứ cấp về các biến trong mơ hình nghiên cứu được tác giả thu thập từ những nguồn đáng tin cậy, cụ thể:
Git: tốc độ tăng trưởng GDP của 5 quốc gia Việt Nam, Indonesia, Singapore,
Philipine và Malaysiatrong giai đoạn 1995-2015 được lấy từ cơng bố chính thức của Worldbank.
GDPCit-1: thu nhập bình quân đầu người của 5 quốc gia trong giai đoạn
1995-2015 được lấy từ cơng bố chính thức của Worldbank
REERit: tỷ giá hiệu lực đa phương của 5 quốc gia trong giai đoạn 1995-2015
được lấy từ cơng bố chính thức của Worldbank và IMF
Theo nguyên tắc kinh nghiệm, kích thước mẫu tối thiểu phải gấp 5 lần số biến trong mơ hình (Nguyễn Đình Thọ, 2011). Mơ hình nghiên cứu thực nghiệm bao gồm 5 biến, như vậy kích thước mẫu tối thiểu là 25 quan sát. Với dữ liệu bảng bao gồm 5 quốc gia được thu thập theo năm từ 1995-2015, như vậy mẫu nghiên cứu bao gồm 105 quan sát và đáp ứng yêu cầu về độ phù hợp.
3.2.2.Phương pháp ước lượng
Mơ hình nghiên cứu (1) đươc tác giả đề xuất trên cơ sở các nghiên cứu tác động của tỷ giá hối đoái thực hiệu lực đến tốc độ tăng trưởng kinh tế tại các quốc gia trên thế giới. Tác giả sử dụng các phương pháp ước lượng dành cho dữ liệu bảng như tác động cố định (Fixed Effects), tác động ngẫu nhiên (Random Effects), phương pháp ước lượng hệ số hồi quy bằng phương pháp Prais-Winsten (PCSE) để khắc phục hiện tượng phương sai thay đổi và tự tương quan ( nếu có) nhằm xây dựng mơ hình đo lường tác động của tỷ giá thực hiệu lực đa phương đến tốc độ tăng trưởng bằng phần mềm Stata với dữ liệu bảng (Panel Data).
Mơ hình (1) được ước lượng bằng các phương pháp ước lượng dữ liệu bảng. Cụ thể:
Trên dữ liệu bảng, xét mơ hình có dạng
Trong đó: Z là biến đại diện cho đặc điểm riêng (ở đây ta xét đặc điểm riêng của quốc gia thứ i). Tùy vào việc xem xét tác động của đặt điểm riêng Zi lên mơ hình sẽ hình thành các mơ hình khác nhau trên dữ liệu bảng.
- Tác động khơng tính tốn được và là ngẫu nhiên thì ta sử dụng, mơ hình Random effects.
- Ngược lại, tác động tính tốn được, xác định thì ta sử dụng mơ hình Fixed effects.
Mơ hình tác động cố định (Fixed effects- FEM)
Với giả định mỗi thực thể đều có những đặc điểm riêng biệt có thể ảnh hưởng đến các biến giải thích, Fixed effects phân tích mối tương quan này giữa phần dư của mỗi thực thể với các biến giải thích qua đó kiểm sốt và tách ảnh hưởng của các đặc điểm riêng biệt (không đổi theo thời gian) ra khỏi các biến giải thích để chúng ta có thể ước lượng những ảnh hưởng thực (net effects) của biến giải thích lên biến phụ thuộc.
Mơ hình ước lượng sử dụng
𝑌𝑖𝑡 = 𝐶𝑖 + 𝐵𝑋𝑖𝑡 + 𝑢𝑖𝑡
Trong đó
- 𝑌𝑖𝑡 : biến phụ thuộc với i: quốc gia thứ i, t: thời gian (năm). - 𝑋𝑖𝑡 : biến độc lập
- 𝐶𝑖 : hệ số chặn cho từng thực thể quan sát - 𝐵 : hệ số góc
- 𝑢𝑖𝑡: phần dư
Mơ hình trên đã thêm vào chỉ số i cho hệ số chặn C để phân biệt hệ số chặn của từng quốc gia khác nhau có thể khác nhau, sự khác biệt này có thể do đặc điểm khác nhau của từng quốc gia hoặc do sự khác nhau trong chính sách quản lý, hoạt động của quốc gia.
Mơ hình tác động ngẫu nhiên (Random effects - REM)
Điểm khác biệt giữa mơ hình ảnh hưởng ngẫu nhiên và mơ hình ảnh hưởng cố định được thể hiện ở sự biến động giữa các thực thể. Nếu sự biến động giữa các
thực thể có tương quan đến biến độc lập – biến giải thích trong mơ hình ảnh hưởng cố định thì trong mơ hình ảnh hưởng ngẫu nhiên sự biến động giữa các thực thể được giả sử là ngẫu nhiên và khơng tương quan đến các biến giải thích.
Chính vì vậy, nếu sự khác biệt giữa các thực thể có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc thì REM sẽ thích hợp hơn so với FEM. Trong đó, phần dư của mỗi thực thể (khơng tương quan với biến giải thích) được xem là một biến giải thích mới.
Ý tưởng cơ bản của mơ hình ảnh hưởng ngẫu nhiên cũng bắt đầu từ mơ hình:
𝑌𝑖𝑡 = 𝐶𝑖 + 𝐵𝑋𝑖𝑡 + 𝑢𝑖𝑡
Thay vì trong mơ hình FEM, Ci là cố định thì trong REM có giả định rằng nó là một biến ngẫu nhiên với trung bình là C và giá trị hệ số chặn được mô tả như sau:
𝐶𝑖 = 𝐶 + 𝜀𝑖với (i=1,2,3...n)
𝜀𝑖𝑡 là sai số ngẫu nhiên có trung bình bằng 0 và phương sai khơng đổi
Thay vào mơ hình ta có:
𝑌𝑖𝑡 = 𝐶 + 𝐵𝑋𝑖𝑡+ 𝑢𝑖𝑡+ 𝜀𝑖
Hay
𝑌𝑖𝑡 = 𝐶 + 𝐵𝑋𝑖𝑡 + 𝑤𝑖𝑡với 𝑤𝑖𝑡 = 𝜀𝑖 + 𝑢𝑖𝑡
𝜀𝑖 : Sai số thành phần của các đối tượng khác nhau (đặc điểm riêng khác nhau của từng quốc gia).
𝑢𝑖𝑡 : Sai số thành phần kết hợp khác của cả đặc điểm riêng theo từng đối tượng và theo quốc gia.
Nhìn chung mơ hình random effects hay fixed effects tốt hơn cho nghiên cứu phụ thuộc vào giả định có hay khơng sự tương quan giữa 𝜀𝑖 và biến giải thích X. Nếu giả định rằng khơng tương quan thì mơ hình Fixed effects phù hợp hơn và ngược lại. Kiểm định Hausman là một trong những phương pháp để lựa chọn giữa random effects hay fixed effects.
So sánh giữa mơ hình Random effects hay Fixed effects.
Sử dụng kiểm định Hausman: Ho :𝐶𝑜𝑣 (𝑋𝑖𝑡, 𝑢𝑖) = 0 (random effects)
H1: 𝐶𝑜𝑣 (𝑋𝑖𝑡, 𝑢𝑖)≠ 0 (fixed effects)
- Nếu p-value < α thì bác bỏ giả thuyết H0. - Nếu p-value > α thì chấp nhận giả thuyết H0.
Các kiểm định cần thiết:
Nếu lựa chọn mơ hình fixed effects (FEM) làm mơ hình nghiên cứu chính.