4.1. Mơ hình 1
Như đã trình bày ở trên thì Mơ hình hồi quy 1 là một kỹ thuật hồi quy với các biến cơ bản: Inflation, Inflation, Length, và Openness. Như trong Ball (1994) và
Bowdler (2009), độ dài của thời kỳ giảm lạm phát là một yếu tố quyết định tỷ lệ đánh đổi. Trong kết quả mơ hình của bài viết biến Length cho thấy một mối tương
quan dương và có ý nghĩa thống kê ở mức 1%. Tức là khi thời kì giảm lạm phát càng kéo dài thì tỷ lệ đánh đổi càng lớn hơn, hay là sự đánh đổi giữa lạm phát và sản lượng càng lớn. Điều này phù hợp với Ball (1994) cho thấy rằng giảm lạm phát nhanh tức là khi nhà nước thực hiện chiến lược cấp tốc “cold turkey”8 thì tương ứng với một sự mất mát sản lượng thấp hơn so với khi thực hiện chính sách tuần tự “gradualist”9.
Kết quả của mơ hình cũng thu được một mối quan hệ nghịch biến giữa mức độ thay đổi của lạm phát Inflation và tỷ lệ đánh đổi, nhưng chưa có ý nghĩa thống kê.
Điều này cũng dễ để lý giải vì khi ta xem xét định nghĩa về tỷ lệ đánh đổi, phần trăm thay đổi của lạm phát là một yếu tố cấu thành mẫu số của tỷ lệ đánh đổi, vì vậy dĩ nhiên chúng có quan hệ nghịch biến với tỷ lệ đánh đổi. Riêng với biến mức độ ban đầu của lạm phát Inflation (tức mức lạm phát ở đỉnh thời kỳ giảm phát) có một mối tương quan âm với tỷ lệ đánh đổi và có ý nghĩa thống kê ở mức 5%, tức là lạm phát lúc ban đầu của thời kỳ giảm lạm phát càng lớn thì mức độ đánh đổi sản lượng càng nhỏ.
Đối với biến Openness mang dấu âm và có ý nghĩa thống kê 5%. Để lý giải cho dấu của biến độ mở cửa, chúng ta quay trở lại với kết quả từ các mơ hình lý thuyết cho rằng có một tác động nghịch biến của sự mở cửa hơn đến tỷ lệ đánh đổi khi truyền dẫn tỷ giá tác động gián tiếp thông qua kênh tỷ giá thực. Kết quả hồi quy mơ hình 1 được trình bày ở Bảng 4.1.
Bảng 4.1: Kết quả hồi quy Random Effect: Kiểm định tỷ lệ đánh đổi cho 20 quốc gia, 1980-2016 (robust standard errors)
MH1 MH2 MH3 MH4 Length 0.4155*** (0.003) 0.4823*** (0.002) 0.4164*** (0.003) 0. 3106** (0.049)
Inflation - 0.1185** (0.043) -0.1080* (0.079) - 0.1176** (0.046) -0.1522** (0.017) Inflation - 0.0256 (0.791) -0.0416 (0.695) -0. 0251 (0.797) 0.0222 (0.844) Openness - 0.0355** (0.015) -0. 0314** (0.035) - 0.0002 (0.986) Pass through 0.4845** (0.046) 0.3092 (0.248) 2.1031*** (0.000) Op* Pt -0.0566*** (0.000) Constant 2.1811** (0.012) 0.2369 (0.675) 1.7589* (0.063) 1.0925 (0.203) Observation 404 404 404 404 R-Squared 0.1944 0.2638 0.2227 0.2488 ***có ý nghĩa thống kê ở mức 1%, ** 5%, * 10% Giá trị (…): P-value 4.2. Mơ hình 2
Như đã trình bày thì mối quan tâm chính của bài viết này là làm thế nào truyền dẫn tỷ giá tác động đến tỷ lệ đánh đổi, nên Mơ hình 2 bỏ qua biến Openness và thêm
biến Pass Through để xem xét một tác động độc lập của biến Pass Through đến
SAC. Trong mơ hình 2, các hệ số ước lượng cho Length, Inflation và Inflation
phù hợp với Mơ hình 1, riêng hệ số ước lượng cho Pass Through là dương và có ý nghĩa ở mức 5%. Kết quả này cho thấy rằng các nước với một mức độ lớn hơn của truyền dẫn có xu hướng tỷ lệ đánh đổi lớn hơn, phù hợp với các tác động truyền dẫn tỷ giá thông qua kênh trực tiếp thông qua giá trong nước. Ta nhớ lại phần mơ hình lý thuyết, đối với truyền dẫn qua kênh trực tiếp thông qua giá cả trong nước thì dấu của biến truyền dẫn còn mơ hồ do chúng mang dấu âm cho ngành có ký hợp đồng
tiền lương danh nghĩa và dấu dương cho ngành sử dụng tiền lương cân bằng theo thị trường. Khi phân tích thực nghiệm thì biến này mang dấu dương, do đó ta có thể hiểu tác động của truyền dẫn đến tỷ lệ đánh đổi thông qua kênh trực tiếp đối với ngành sử dụng tiền lương theo cân bằng thị trường là mạnh mẽ hơn so với ngành ký hợp đồng tiền lương danh nghĩa. Kết quả mơ hình 2 được trình bày ở Bảng 4.1.
4.3. Mơ hình 3
Mơ hình 3 gồm cả 2 biến Openness và Pass Through. Việc thêm vào cả 2 biến để xem xét cho ta một kết quả yếu hơn, 2 biến đều mang dấu như mong đợi. Trong khi biến Pass Through khơng có ý nghĩa thống kê thì biến Openness có ý nghĩa ở mức 5%. Như vậy xem xét cả 2 biến cùng lúc cho thấy phần nào ảnh hưởng của truyền dẫn tỷ giá lên mối quan hệ tác động độ mở cửa thương mại đến tỷ lệ đánh đổi. Tất cả các biến cịn lại cũng có kết quả đồng nhất với 2 mơ hình trên. Hình 4.1 và Hình 4.2 lần lượt thể hiện mối quan hệ riêng lẻ giữa Openness, Pass Through và SAC.
Hình 4.2: Mối quan hệ giữa SAC và Pass Through
4.4. Mơ hình 4
Tiếp theo ở mơ hình 4 chúng ta xem xét các tác động tổng hợp của Openness và Pass Through. Mơ hình 4 gồm một biến tương tác giữa Pass Through và Openness: Op* Pt. Lý thuyết trình bày ở trên cho thấy một mức độ lớn hơn của
truyền dẫn tỷ giá làm tăng sản lượng do mức giá cao hơn trong các ngành hợp đồng lương danh nghĩa, và đẩy mạnh tác động dương của mức độ mở cửa đến tỷ lệ đánh đổi qua kênh trực tiếp. Thật vậy kết quả của mơ hình có bằng chứng thống kê mạnh mẽ, biến Pass Through mang dấu dương và có ý nghĩa thống kê ở mức 1%, biến
tương tác giữa truyền dẫn tỷ giá và độ mở cửa thương mại Op* Pt mang dấu âm và có ý nghĩa thống kê ở mức 1%. Kết quả này đồng nhất với lý giải của mơ hình lý thuyết.
4.5. Mơ hình 5
Mơ hình 5 nhằm giải thích cho nội sinh tiềm năng giữa truyền dẫn tỷ giá và lạm phát. Mơ hình 5 có sử dụng một kỹ thuật hồi quy đơn giản và sử dụng thêm biến công cụ. Biến công cụ ở đây được đặt tên là Rank chính là thứ tự xếp hạng của
truyền dẫn ước lượng thông qua các nước trong mẫu, do mẫu của bài viết gồm 20 quốc gia nên Rank sẽ có giá trị từ 1 đến 20. Riêng với mơ hình 5 này bài viết sử
dụng hồi quy biến công cụ IV theo kỹ thuật ước lượng 2SLS. Kết quả cho ra giá trị P thấp hơn so với các mơ hình trước, do đó có ý nghĩa thống kê mạnh hơn đối với mơ hình biến cơng cụ. Tuy nhiên với biến Openness lại chưa có ý nghĩa thống kê. Kết quả của biến Rank đại diện cho truyền dẫn tỷ giá cũng có dấu dương và có ý
nghĩa thống kê ở mức 10%, do vậy một lần nữa ta có thể kết luận mức độ truyền dẫn tỷ giá càng lớn thì sự đánh đổi của lạm phát và sản lượng càng lớn.
Bảng 4.2: Kết quả hồi quy mơ hình 5
SAC Coef. Robust Std. Err. z P>|z|
Rank .4619 .2684 1.72 0.085 Length .5454 .1317 4.14 0.000 Inflation -0.0377 0.0547 -0.69 0.491 Inflation -.1243 .0904 -1.37 0.169 Openness -.0021 .0104 -0.20 0.840 Constant -.0460 .7335 -0.06 0.950
4.5.1. Kiểm định biến nội sinh
Ho: Biến là Pass Through là ngoại sinh
Robust regression F(1,19) = 0.1108 (p = 0.7428) (Adjusted for 20 clusters in country)
Để kiểm định cho hồi quy biến công cụ trên, đầu tiên bài viết sử dụng kiểm định biến nội sinh cho Pass Through. Kết quả thu được p-value > 0.01 vì vậy ta khơng thể bác bỏ giả thiết H0, vì vậy tức là Pass Through là biến ngoại sinh, khơng có
tương quan với phần dư và chúng ta thu được một kết quả đáng tin cậy.
4.5.2. Kiểm định biến công cụ
First-stage regression summary statistics Variable R-sq. Adjusted R-sq. Partial R-sq. Robust F(1,19) Prob > F Pass Through 0.7184 0.7148 0.6846 20.7052 0.0002 (F statistic adjusted for 20 clusters in country)
Bài viết cũng sử dụng kiểm định F để kiểm định cho độ mạnh của biến công cụ. Ta có R bình phương = 71.84% và giá trị thống kê F = 20.7052 là khá lớn và có ý nghĩa thống kê ở mức 1%. Nên ta có thể kết luận biến cơng cụ đủ mạnh để đại diện cho truyền dẫn tỷ giá.
4.6. Kết quả khi loại trừ giá trị ngoại lai
Do số lượng các quan sát và tính chất của bộ dữ liệu, Daniels et al. và Bowdler đã đề nghị kiểm định cho giá trị ngoại lai tiềm năng. Do đó, bài viết dựa trên Daniels và kiểm định cho giá trị ngoại lai bằng cách: đầu tiên, hồi quy với SAC là biến phụ thuộc và Inflation, Inflation, Length, Openness, Pass Through và một hằng số là biến độc lập. Sau đó, sử dụng kiểm định DFITS như là một tiêu chí để phát hiện các giá trị ngoại lai. Các giá trị ngoại lai được xác định khi có trị tuyệt đối của DFITS lớn hơn 2*sqrt(k/n). Với k là số lượng biến độc lập (k=5), n là số quan sát của hồi quy (n = 404). Bài viết thu được 6 giá trị ngoại lai gồm có Finland giai đoạn (1989-1996), Ireland (1989-1993), Ireland (2011-2015), Portugal (2006-2009), Spain (2011-2015), và United States (2005-2009)10. Bài viết tiếp tục thực hiện lại các mơ hình trên và thu được kết quả hầu như tương tự với các mơ hình trên. Hầu
như tất cả các biến đều có ý nghĩa mạnh mẽ hơn. Như vậy có thể thấy kết quả các mơ hình ở trên của bài nghiên cứu phụ thuộc nhiều vào giá trị ngoại lai, giá trị ngoại lai làm chệch đi kết quả của mơ hình.
Bảng 4.3: Kết quả hồi quy khi loại bỏ giá trị ngoại lai: Kiểm định tỷ lệ đánh đổi cho 20 quốc gia, 1980-2016 (robust standard errors)
MH1 MH2 MH3 MH4 MH5 Length 0.3334** (0.014) 0.3885*** (0.005) 0.3325** (0.013) 0.2286* (0.074) 0.4291*** (0.000) Inflation -0.0718*** (0.003) -0.0662*** (0.000) -0.0721*** (0.002) -0.0985*** (0.000) -0.0189* (0.284) Inflation -0.0612 (0.186) -0.0677 (0.180) -0.0583*** (0.191) -0.0135 (0.743) -0.1184*** (0.001) Openness -0.0379*** (0.003) -0.0333*** (0.006) -0.0038 (0.820) -0.0057 (0.438) Pass through 0.5740*** (0.000) 0.3602** (0.032) 2.1272 *** (0.002) 0.5187 *** (0.007) Op* Pt -0.0589*** (0.009) Constant 2.4115*** (0.004) 0.3429 (0.553) 1.9294** (0.020) 1.3245* (0.091) 0.2920 (0.582) Observation 372 372 372 372 372 R-squared 0.2572 0.3781 0.3177 0.3052 0.3946 ***có ý nghĩa thống kê ở mức 1%, ** 5%, * 10% Giá trị (…): P-value
CHƯƠNG 5. KẾT LUẬN 5.1. Tổng kết nghiên cứu
Nói tóm lại, trong bài nghiên cứu này bám sát nghiên cứu của Daniel và VanHoose (2013) bài viết đã khám phá được một mơ hình lý thuyết đơn giản cho phép giải thích mức độ truyền dẫn tỷ giá và mức độ mở cửa thương mại phát huy tác dụng đồng thời vào sự đánh đổi lạm phát – sản lượng. Mơ hình lý thuyết này dự đốn rằng cả hai yếu tố trên có tác động tương tác đến tỷ lệ đánh đổi, tuy nhiên còn mơ hồ về chiều hướng tác động khi phải xem xét nhiều trường hợp khác nhau như qua kênh truyền dẫn trực tiếp hay kênh truyền dẫn gián tiếp. Để xác nhận tầm quan trọng thực tiễn của sự tương tác kỳ vọng này, cần phải có kiểm định thực nghiệm sự ảnh hưởng của nhiều yếu tố như mức độ mở cửa, mức độ truyền dẫn, và nhiều yếu tố khác đến tỷ lệ đánh đổi trong dữ liệu các nước. Kết quả thực nghiệm của bài viết cũng đã trả lời phần nào cho các câu hỏi đặt ra ở phần đầu: thứ nhất, độ mở cửa thương mại có tác động nghịch biến với tỷ lệ đánh đổi, thứ hai, mức độ truyền dẫn có tác động đồng biến với tỷ lệ đánh đổi, và cuối cùng tác động tổng hợp của truyền dẫn tỷ giá và độ mở của thương mại nghịch biến với tỷ lệ đánh đổi. Nền tảng lý thuyết cũng như hướng nghiên cứu của bài viết này đã mở ra nhiều hướng nghiên cứu trong tương lai để hiểu rõ hơn cách mà mở cửa thương mại ảnh hưởng đến mối quan hệ đánh đổi giữa lạm phát và sản lượng ở các nước. Xem xét các yếu tố cấu trúc của nền kinh tế của từng quốc gia riêng lẻ và kiểm định bằng dữ liệu chuỗi thời gian thay vì dữ liệu xuyên quốc gia được xem là một hướng đi sâu và chi tiết hơn để thực hiện trong tương lai.
5.2. Hạn chế của bài nghiên cứu và hướng mở rộng 5.2.1. Đối với mơ hình lý thuyết: 5.2.1. Đối với mơ hình lý thuyết:
Trong mơ hình mối quan hệ giữa độ mở cửa thương mại, mức độ truyền dẫn và tỷ lệ đánh đổi (được trình bày ở mục 3.1.4), theo Daniels và VanHoose (2013) thì để
hình ngành kinh tế. Nhưng thực tế tài liệu gần đây của Gwin và VanHoose (2012) đã thực hiện trên cả mức độ cứng nhắc của tiền lương và mức độ cứng nhắc của giá cả trong một mơ hình phức tạp hơn. Việc thêm vào tính cứng nhắc của giá cả chắc chắn sẽ tạo thêm các kênh để độ mở và truyền dẫn có thể ảnh hưởng đến tỷ lệ đánh đổi. Do đó, hạn chế của mơ hình lý thuyết xây dựng từ Daniels và VanHoose (2013) có thể là một hướng hiệu quả của các nghiên cứu trong tương lai.
5.2.2. Đối với mơ hình thực nghiệm:
Kết quả ước lượng từ các mơ hình trên phần lớn có dấu như kỳ vọng và hầu hết đều có ý nghĩa thống kê, tuy nhiên ý nghĩa thống kê chưa mạnh mẽ lắm. Lý do có thể là do quá trình thu thập dữ liệu hoặc ước lượng biến. Do mẫu của bài nghiên cứu này từ 1980-2016, trong khi bài nghiên cứu của Daniels lấy mẫu từ 1971-2004, có sự thay đổi của giai đoạn thời gian, câu hỏi đặt ra liệu sự thay đổi này có ảnh hưởng đến kết quả nghiên cứu hay không khi ở mỗi thời điểm khác nhau thì độ mở cửa thương mại khác nhau và ảnh hưởng của nó đến tỷ lệ đánh đổi cũng khác. Thêm vào đó, ngày nay khi các nước ngày càng mở cửa thương mại thì sự đánh đổi giữa lạm phát và sản lượng không chỉ chịu tác động của truyền dẫn tỷ giá mà còn phụ thuộc vào nhiều yếu tố vĩ mô khác, chẳng hạn như các yếu tố cấu trúc của nền kinh tế. Thật vậy, ta nhận thấy khi ngân hàng trung ương của một quốc gia độc lập hơn, chúng sẽ đủ khả năng đưa ra những chính sách quản lý nền kinh tế vĩ mô trong nước hơn. Dẫn đến đủ sức mạnh để kiểm soát mối quan hệ đánh đổi lạm phát và sản lượng. Đó cũng là một hướng nghiên cứu cần thảo luận trong tương lai.
Hiện nay tăng trưởng kinh tế cao đi liền với lạm phát cao và các bất ổn vĩ mô khác là đặc điểm chung của nhiều nền kinh tế đang phát triển, trong đó có Việt Nam. Một trong những nguyên nhân là do lạm phát Việt Nam phụ thuộc ngày càng lớn vào lạm phát thế giới. Độ mở của nền kinh tế Việt Nam hiện thuộc nhóm cao nhất thế giới, với tổng kim ngạch xuất nhập khẩu hiện đạt khoảng 180% GDP. Với độ mở nền kinh tế lớn, mọi biến động giá cả hàng hóa trên thị trường thế giới phần lớn được chuyển vào biến động giá cả của Việt Nam thơng qua nhập khẩu, do đó làm
ảnh hưởng đến lạm phát trong nước . Việc mà Ngân hàng trung ương cũng như các nhà hoạch định chính sách phải thực hiện bây giờ là làm sao ổn định được lạm phát mà vẫn thực hiện mục tiêu tăng trưởng kinh tế trong một bối cảnh hội nhập. Như phân tích của bài nghiên cứu này độ mở cửa thương mại, mức độ truyền dẫn tỷ giá và tỷ lệ đánh đổi lạm phát sản lượng có mối quan hệ với nhau. Ngân hàng trung ương áp dụng một cơ chế quản lý linh hoạt về tỷ giá là một trong những kiến nghị về chính sách ổn định kinh tế vĩ mô.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
1. Amit Ghosh, Ramkishen S. Rajan 2009. Japan and world economy. Exchange rate pass-through in Korea and Thailand: Trends and determinants.
2. Arzu Cetinkaya, Devrim Yavuz 2002. The central Bank of the Republic of Turkey. Calculation of output-inflation sacrifice ratio: The case of Turkey. Research Department
3. Ball, Laurence, 1994. University of Chicago Press. What determines the